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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于软共享协同适应的跨模态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：CN117274582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311069250.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于软共享协同适应的跨模态医学图像分割方法是由叶娅兰;刘紫奇;潘桐杰设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于软共享协同适应的跨模态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软共享协同适应的跨模态域适应医学图像分割方法，属于医学图像分割技术领域。本发明包括：采集患者多模态医学图像数据，并对源域数据进行数据标注，对医学图像数据进行预处理，基于软共享策略定制模态相关模型，基于协同适应策略对齐模态间数据分布，利用源域数据标签训练医学图像分割模型，对目标域模态医学图像进行分割。本发明通过在软共享策略提高了模型对不同模态下相似结构的同质特征的提取能力；通过引入领域重构器来对源域和目标域数据进行数据层面的重构来实现数据分布的对齐。通过最小化源域和目标域特征的分布差异来实现特征的对齐，进而使得源域和目标域的数据分布更加接近，提高模型在目标域上的泛化能力。

本发明授权基于软共享协同适应的跨模态医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于软共享协同适应的跨模态医学图像分割方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1，采集患者多模态医学图像，并对其中的源域图像进行数据标注，得到源域图像的图像分割标签； 步骤2，对医学图像进行预处理； 步骤3，构建跨模态医学图像分割模型； 所述跨模态医学图像分割模型包括：源域编码器、目标域编码器、共享编码层、共享层、源域重构器、目标域重构器、源域判别器、目标域判别器和分割子网络； 其中， 源域编码器用于提取源域图像的图像特征，目标域编码器用于提取目标域图像的图像特征；且源域编码器和目标域编码器的参数满足范式约束： ； 其中，表示源域和目标域的编码器之间的参数约束，表示编码器的层编号，BN表示归一化层，和分别表示第层的源域编码器和目标域编码器的参数，若源编码器或目标域编码器的第层不是批归一化层，则指示函数等于，否则为； 共享编码层的输入为源域编码器和目标域编码器的输出，用于提取源域和目标域图像中的浅层共享特征； 共享层的输入为共享编码层的输出，用于提取源域和目标域图像中的深层同质特征； 源域重构器、目标域重构器和分割子网络的输入均为共享层的输出，其中，源域重构器用于将输入的特征图向源域映射以生成对应的重构图像，目标域重构器用于将输入的特征图向目标域映射以生成对应的重构图像，分割子网络用于输出图像的像素级分割结果； 源域判别器与源域重构器相连，用于判别输出的重构图像与对应的源域图像的真假； 目标域判别器与目标域重构器相连，用于判别输出的重构图像与对应的目标域图像的真假； 步骤4，训练跨模态医学图像分割模型； 将源域图像输入源域编码器，再经共享编码层和共享层映射后输入至分割子网络，基于语义分割损失和两个编码器的参数约束构成的软共享损失对分割子网络进行预训练； 再基于软共享损失、重构损失和对抗损失所构成的总损失函数对跨模态医学图像分割模型进行训练，当满足预置的训练收敛条件时，基于当前训练好的目标域编码器、共享编码层、共享层和分割子网络得到收敛的目标域模型； 步骤5，基于目标域模型获取目标域模态的医学图像分割结果。

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