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龍圖騰網恭喜山東師范大學申請的專利基于分期相似度約束的半監督醫學3D圖像分割方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119863625B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510344328.3，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于分期相似度約束的半監督醫學3D圖像分割方法及系統是由鄭元杰;蔡嘉怡;王軍霞;王靜;楊新波設計研發完成，并于2025-03-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于分期相似度約束的半監督醫學3D圖像分割方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開基于分期相似度約束的半監督醫學3D圖像分割方法及系統，訓練圖像分割模型對3D圖像進行分割，得到分割結果；分割模型進行訓練時，樣本組同時輸入子網A和子網B進行特征提取，分別得到前期提取的低維特征和預測結果；前期特征相似度最小化模塊基于低維特征計算相似度并使其相似度最小；全局相似性最大化模塊分別計算子網A、子網B的特征嵌入和類原型的相似度矩陣，進而計算全局相似度最大化損失并使子網A和子網B的相似度矩陣相似度最大化；最后，計算最終的模型損失進行梯度回傳。從相似度約束的角度出發，在模型提取特征的前期和后期分別添加基于相似度的損失函數，使模型將在有標簽數據上學習到在無標簽數據上同樣適用的知識。

本發明授權基于分期相似度約束的半監督醫學3D圖像分割方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于分期相似度約束的半監督醫學3D圖像分割方法，其特征在于，包括：獲取醫學3D圖像的有標簽樣本和無標簽樣本，構建樣本組；構建圖像分割模型，將所述樣本組輸入至圖像分割模型進行訓練，得到訓練好的圖像分割模型；所述圖像分割模型包括并列的子網A和子網B，并設置前期特征相似度最小化模塊和全局相似性最大化模塊；圖像分割模型進行訓練時，樣本組同時輸入子網A和子網B進行特征提取，分別得到前期提取的低維特征和預測結果；所述前期特征相似度最小化模塊基于前期提取的低維特征計算相似度并使其相似度最小；所述預測結果經過嵌入后得到特征提取后期的高維特征，通過篩選得到類原型和特征嵌入；接下來全局相似性最大化模塊分別計算子網A、子網B的特征嵌入和類原型的相似度矩陣，進而計算全局相似度最大化損失，使子網A和子網B的相似度矩陣相似度最大化；最后，計算最終的模型損失并進行梯度回傳；基于所述訓練好的圖像分割模型對待分割的醫學3D圖像進行分割，得到圖像分割結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東師范大學，其通訊地址為：250000 山東省濟南市歷下區文化東路88號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。