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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于自编码器和生成对抗网络的医学图像分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115439649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210921854.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于自编码器和生成对抗网络的医学图像分割方法是由王天江;张量奇;罗逸豪;阮小敏;冯琪;杜帅;张莹莹设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自编码器和生成对抗网络的医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自编码器和生成对抗网络的医学图像分割方法，通过设置包括编码器和第二解码器的自编码器重构输入图像，为分割模型提供额外的一份多尺度的特征图；通过设计合适的跳跃连接层可以为分割图片的生成提供更丰富的多尺度特征；使用生成对抗网络可以为生成的分割图片引入额外的损失，使得网络可以生成更好的分割图片，使得生成的分割图片质量更高，从而一步提高医学图像分割的精度。使用深度可分离卷积和注意力机制构建的编码器，可以在使用更少的参数量和计算量的情况下提取更加丰富的特征。

本发明授权一种基于自编码器和生成对抗网络的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自编码器和生成对抗网络的医学图像分割方法，其特征在于，包括： 训练阶段： 以医学图像为训练样本，以所述医学图像的病灶或器官分割图像为标签，对分割模型以及判别器进行训练； 其中，所述分割模型包括编码器、第一解码器、第二解码器，所述编码器包括依次交替连接的卷积层和高斯下采样层，所述解码器包括依次交替连接的上采样层和卷积层； 所述编码器中各阶段对应尺度的特征通过跳跃连接层输入到所述第一解码器中对应阶段及所述对应阶段的上一阶段的网络层；所述第一解码器中各阶段对应尺度的特征通过跳跃连接层输入到所述各阶段的后两个阶段的网络层；所述第二解码器中各阶段对应尺度的特征，通过跳跃连接层输入到所述第一解码器对应阶段的网络层；其中，在所述编码器中各阶段以下采样层划分，所述第一解码器和第二解码器中各阶段以上采样层划分； 所述训练阶段的损失函数包括所述第二解码器生成的所述医学图像的重构图像的重构误差函数、所述第一解码器生成的所述医学图像的病灶或器官分割图像的分割误差函数及判别器真假值预测的损失函数；其中，在所述训练阶段，所述判别器与所述分割模型共同组成生成对抗网络； 应用阶段： 将待分割的医学图像输入至训练好的分割模型，得到分割结果。

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