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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种跨模态医学图像分割方法、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：CN121305096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511881486.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种跨模态医学图像分割方法、装置、设备及介质是由陈旭;张希禹;洪奕烽设计研发完成，并于2025-12-15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分割方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明适用于跨模态医学图像分割技术领域，提供了一种跨模态医学图像分割方法、装置、设备和介质，包括如下步骤：从源域和目标域数据集获取源域图像、源域标签和目标域图像；将源域图像输入图像生成器，获取伪目标域图像；将所述三域图像输入分割模型，获取伪标签和对应图像的分割概率图；通过熵的动态阈值策略，将概率图划分为稳定区和不稳定区；通过全局均值策略和最远点采样策略，从源域概率图中，获取全局均值锚点和局部类内语义锚点；从所述稳定区和不稳定区中获取对应域图像的正负样本；训练时以将所述锚点拉向所述正样本并推远所述负样本为目标，获取分割模型；通过所属模型分割目标域图像。

本发明授权一种跨模态医学图像分割方法、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分割方法，其特征在于，包括如下步骤： S1从源域数据集获取源域图像和源域标签，从目标域数据集获取目标域图像，将源域图像输入所述图像生成器，获取伪目标域图像； S2将源域图像、目标域图像和伪目标域图像输入分割模型，获取源域图像分割概率图、源域伪标签、目标域图像分割概率图、目标域伪标签和伪目标域图像分割概率图； S3通过熵的动态阈值策略，基于所述图像分割概率图、源域标签和源域伪标签，将对应域的图像分割概率图划分为稳定区和不稳定区，所述熵的动态阈值策略，对应域的图像分割概率图划分为稳定区和不稳定区具体为： ; ; ; ; ; ; ; 其中，为逻辑上的且运算，为源域、为伪目标域、为目标域、为源域标签上处的真值、为目标域伪标签上处的真值、为处的像素级预测熵图、为动态阈值基于预测熵图的百分位数动态确定、为处预测为器官的经过归一化后的预测概率、目标域伪标签通过对目标域图像分割概率图经过计算获得，、为保证数值稳定性的常数； S4通过全局均值策略，基于源域图像的稳定区，获取全局均值锚点，通过最远点采样策略，基于源域分割图和源域标签，获取局部类内语义锚点； S5基于源域标签和所述图像分割概率图，从所述稳定区和不稳定区中获取对应域图像的正负样本；训练分割模型时，通过多域协同像素级对比学习机制，基于所述正负样本和不同域分割稳定性为每个域选择不同的锚点，结合对比损失和动态锚点一致性损失，以将所述锚点拉向正样本并推远负样本为目标，优化分割模型的参数，增强模型的对目标域的适应能力，获得训练完成的分割模型； S6根据所述分割模型，分割目标域图像，获取分割后的目标域图像。

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