天津工业大学乔思波获国家专利权
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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利医学影像分割的模型训练方法、装置、服务器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：CN121600007B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610121318.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权医学影像分割的模型训练方法、装置、服务器及存储介质是由乔思波;王敏;黄梦茹;杨超颖;刘华麟设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本医学影像分割的模型训练方法、装置、服务器及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学影像分割的模型训练方法、装置、服务器及存储介质，属于医学影像分割技术领域。包括：将无标记训练医学图像分别输入学生网络和教师网络进行初步训练，生成粗糙学生预测结果和教师预测结果；将有标记训练医学图像输入学生网络中，得到标记学生预测结果；将辅助解码器与语义细化解码器生成的中间特征相减，形成差异特征；将无标记训练医学图像和差异特征输入共享编码器和语义细化解码器生成细化学生预测结果；构建复合损失函数，利用复合损失函数反向传播优化所述学生网络的参数。通过设计多解码器网络与双阶段自我校正机制，使模型能主动感知并优化预测中的不确定性，提升分割精度与训练稳定性。
本发明授权医学影像分割的模型训练方法、装置、服务器及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学影像分割的模型训练方法，其特征在于，包括： 将无标记训练医学图像分别输入学生网络和教师网络进行初步训练，经共享编码器和语义细化解码器生成粗糙学生预测结果和教师预测结果； 将有标记训练医学图像输入学生网络中，得到标记学生预测结果； 将所述学生网络中辅助解码器与语义细化解码器生成的中间特征相减，形成差异特征； 将无标记训练医学图像和差异特征输入共享编码器和语义细化解码器生成细化学生预测结果； 将标记学生预测结果和真实标签进行计算生成监督学生损失函数； 将粗糙学生预测结果、教师预测结果、细化学生预测结果和监督学生损失函数进行可变权重结合，构建复合损失函数，利用复合损失函数反向传播优化所述学生网络的参数。
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