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龙图腾网获悉温州大学申请的专利基于风格自适应和边界增强的域自适应医学语义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：CN116883668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310965502.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于风格自适应和边界增强的域自适应医学语义分割方法是由陈钊民;葛一粟;章国道;陈慧灵;潘焱设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于风格自适应和边界增强的域自适应医学语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于风格自适应和边界增强的域自适应医学语义分割方法，包括获取待测医学图像；将待测医学图像导入已训练好的生成器中，得到待测医学图像的图像分割结果；将待测医学图像的图像分割结果通过快速傅里叶变换得到第一幅值信息和第一相位信息，使用低通滤波器对第一幅值信息进行信号过滤后，进一步与第一相位信息结合，且通过逆傅里叶变换得到待测医学图像的风格特征图；将待测医学图像的风格特征图导入已训练好的第一判别器中，得到待测医学图像的第一域分类结果，确定出待测医学图像为源域图像或目标域图像。实施本发明，无需额外参数及额外的标签，并能有效提高语义分割模型的分割能力。

本发明授权基于风格自适应和边界增强的域自适应医学语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于风格自适应和边界增强的域自适应医学语义分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取待测医学图像； 将所述待测医学图像导入已训练好的生成器中，得到待测医学图像的图像分割结果； 将所述待测医学图像的图像分割结果通过快速傅里叶变换得到第一幅值信息和第一相位信息，使用低通滤波器对所述第一幅值信息进行信号过滤后，进一步与所述第一相位信息结合，且通过逆傅里叶变换得到待测医学图像的风格特征图； 将所述待测医学图像的风格特征图导入已训练好的第一判别器中，得到待测医学图像的第一域分类结果，并根据所述待测医学图像的第一域分类结果，确定所述待测医学图像为源域图像或目标域图像； 所述方法进一步包括： 将所述待测医学图像的图像分割结果通过快速傅里叶变换得到第二幅值信息和第二相位信息，将所述第二相位信息经逆傅里叶变换后，通过特征相加的方式加在所述待测医学图像的图像分割结果上，得到待测医学图像边界增强后的语义分割结果； 将所述待测医学图像边界增强后的语义分割结果导入已训练好的第二判别器中，得到待测医学图像的第二域分类结果，并根据所述待测医学图像的第二域分类结果，确定所述待测医学图像为源域图像或目标域图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人温州大学，其通讯地址为：325000 浙江省温州市瓯海区东方南路38号温州市国家大学科技园孵化器；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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