中国科学院深圳先进技术研究院;无锡东创科汇科技有限公司杜悦获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院;无锡东创科汇科技有限公司申请的专利一种跨模态医学图像的心脏分割方法、装置、设备及介质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：CN120953303B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511483813.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种跨模态医学图像的心脏分割方法、装置、设备及介质是由杜悦;周鑫源;张博渊;程振宇设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种跨模态医学图像的心脏分割方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨模态医学图像的心脏分割方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取包含心脏结构的第一模态图像和基于全监督学习且内部结构未知的第二模态分割模型；根据第一模态图像对第一模态初始分割模型进行自监督表征学习得到第一模态参考分割模型；根据第一模态参考分割模型确定第一模态图像的第一分割结果，根据第二模态分割模型确定第一模态图像的第二分割结果；根据第一分割结果和第二分割结果对第一模态参考分割模型进行训练得到第一模态分割模型，以基于第一模态分割模型对目标图像进行心脏结构分割。本方案基于自监督表征学习和黑盒知识迁移建立了无源无监督的黑盒域适应模型，实现了跨模态医学图像的高精度心脏分割。
本发明授权一种跨模态医学图像的心脏分割方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种跨模态医学图像的心脏分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包含心脏结构的第一模态图像和基于全监督学习的第二模态分割模型；其中，所述第二模态分割模型用于对第二模态图像进行心脏结构分割，且所述第二模态分割模型的内部结构未知； 根据所述第一模态图像对第一模态初始分割模型进行自监督表征学习，得到第一模态参考分割模型；其中，所述第一模态初始分割模型包括双分支共享编码器和解码器； 根据所述第一模态参考分割模型确定所述第一模态图像的第一分割结果，根据所述第二模态分割模型确定所述第一模态图像的第二分割结果； 根据所述第一分割结果和第二分割结果对所述第一模态参考分割模型进行训练得到第一模态分割模型，以基于所述第一模态分割模型对目标图像进行心脏结构分割；其中，所述目标图像与所述第一模态图像具有相同模态。
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