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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利基于混合模型的胃肿瘤图像分割方法、系统、终端及存储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：CN121033083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511555941.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于混合模型的胃肿瘤图像分割方法、系统、终端及存储介质是由黄炳顶;夏泽鸿;张奇;覃宁欣;梁芷晴设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合模型的胃肿瘤图像分割方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于混合模型的胃肿瘤图像分割方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：对胃肿瘤图像进行重采样，并对体素进行归一化处理，得到每个目标对象的压缩图像集；利用生成对抗网络对压缩图像集进行迭代优化得到目标假图像集，并输入目标分割网络的编码器，对目标假图像集进行融合后得到维度融合信息，通过门控机制筛选多个专家数据，生成对应的融合权重；利用专家数据对肿瘤分割模型进行训练以对压缩图像集进行预测输出图像预测结果。本发明对图像进行迭代优化，最终将质量较优的样本输入到模型中参与训练，最终能够在不增强标注成本的前提下提升模型的泛化能力和鲁棒性，提高了预测结果的准确性。

本发明授权基于混合模型的胃肿瘤图像分割方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模型的胃肿瘤图像分割方法，其特征在于，所述基于混合模型的胃肿瘤图像分割方法包括： 根据已获取的目标体素间距对多个胃肿瘤图像进行重采样，并对每个所述胃肿瘤图像中的所有体素进行归一化处理，得到所有胃肿瘤图像的压缩图像集； 利用生成对抗网络对所述压缩图像集进行迭代优化，输出目标假图像集，具体包括： 对所述压缩图像集进行采样，得到随机噪声向量和条件标签，对所述随机噪声向量和所述条件标签进行拼接，得到融合嵌入向量； 将所述融合嵌入向量输入生成对抗网络中的生成器，所述生成器对所述融合嵌入向量进行放大和解码处理，得到三维数据体； 利用预设激活函数对所述三维数据体进行约束，得到所述压缩图像集中所有胃肿瘤图像的灰度强度； 将所述三维数据体和所有所述灰度强度输入所述生成对抗网络中的判别器，当所述判别器根据所有所述灰度强度判断存在多个所述胃肿瘤图像为假图像时，对所述三维数据体中的拼接处进行检测，生成优化细节，并生成梯度信号； 根据所述优化细节优化所述压缩图像集，根据所述梯度信号对所述生成器进行优化，并利用优化后的生成器对优化后的压缩图像集进行迭代优化，直到生成合格的目标假图像集并输出； 将所述目标假图像集输入目标分割网络的编码器，所述编码器通过门控机制在已构建的训练计划配置文件中筛选多个专家数据，并生成每个所述专家数据的融合权重； 利用所有所述专家数据对初始肿瘤分割模型进行训练，得到目标肿瘤分割模型，将所述压缩图像集输入所述目标肿瘤分割模型，利用所有所述融合权重进行预测，输出图像预测结果。

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