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龍圖騰網(wǎng)恭喜廈門大學附屬第一醫(yī)院(廈門市第一醫(yī)院、廈門市紅十字會醫(yī)院、廈門市糖尿病研究所);廈門智融合科技有限公司申請的專利基于多尺度特征的無監(jiān)督域適應醫(yī)學圖像分割方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119649038B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510180884.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)基于多尺度特征的無監(jiān)督域適應醫(yī)學圖像分割方法及裝置是由陳四方;張龍暉;鐘平;謝河富;黃晨曦;陳榕燦;奚丹設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多尺度特征的無監(jiān)督域適應醫(yī)學圖像分割方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多尺度特征的無監(jiān)督域適應醫(yī)學圖像分割方法及裝置，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：構(gòu)建基于雙重注意力的多尺度特征融合分割網(wǎng)絡(luò)；將所述多尺度特征融合分割網(wǎng)絡(luò)作為生成器，構(gòu)建第一判別器和第二判別器；基于所述生成器、第一判別器和第二判別器進行訓練，獲得訓練好的多尺度特征融合分割網(wǎng)絡(luò)；使用訓練好的多尺度特征融合分割網(wǎng)絡(luò)對待處理醫(yī)學圖像進行分割。本發(fā)明引入多尺度特征考慮不同層次的特征表示，并通過對抗性特征對齊方法，通過對抗性學習實現(xiàn)源域和目標域特征的對齊，從而提升分割模型在目標域上的性能和泛化能力；且本發(fā)明無需使用目標域標簽，能很好的緩解醫(yī)學圖像分割任務(wù)的無監(jiān)督域適應問題。

本發(fā)明授權(quán)基于多尺度特征的無監(jiān)督域適應醫(yī)學圖像分割方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多尺度特征的無監(jiān)督域適應醫(yī)學圖像分割方法，其特征在于，包括：多尺度特征融合分割網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建步驟，構(gòu)建基于雙重注意力的多尺度特征融合分割網(wǎng)絡(luò)；所述多尺度特征融合分割網(wǎng)絡(luò)包括若干依次連接的殘差模塊、與各殘差模塊分別相連接的雙重注意力機制模塊DAMM和多尺度特征融合模塊MFFM；卷積層對輸入的源域目標域醫(yī)學圖像進行初始特征提取，然后經(jīng)過各殘差模塊提取高級圖像特征，生成不同尺寸的特征圖；將每個特征圖饋送到一個DAMM模塊，對特征進行精細化壓縮后生成不同尺寸的壓縮特征圖；通過上采樣將不同尺寸的壓縮特征圖對齊到相同的大??；將對齊后的所有壓縮特征圖輸入一MFFM模塊進行特征融合后，通過一1x1卷積和softmax層獲得逐像素預測的概率圖，獲得語義特征；將對齊后的部分壓縮特征圖輸入另一MFFM模塊進行特征融合后，獲得聚合特征；基于生成器的第一判別器和第二判別器構(gòu)建步驟，將所述多尺度特征融合分割網(wǎng)絡(luò)作為生成器，構(gòu)建第一判別器和第二判別器；使用第一判別器對齊源域醫(yī)學圖像和目標域醫(yī)學圖像的聚合特征，使用第二判別器對齊源域醫(yī)學圖像和目標域醫(yī)學圖像的語義特征；生成器及判別器訓練步驟，基于所述生成器、第一判別器和第二判別器進行訓練，獲得訓練好的多尺度特征融合分割網(wǎng)絡(luò)；訓練過程中，使用源域數(shù)據(jù)優(yōu)化生成器的混合分割損失；將源域聚合特征和目標域聚合特征傳遞給第一判別器，優(yōu)化第一判別器損失及第一鑒別器和生成器的對抗損失；將源域語義特征和目標域語義特征傳遞給第二判別器，優(yōu)化第二判別器損失及第二判別器和生成器的對抗損失；分割步驟，使用訓練好的多尺度特征融合分割網(wǎng)絡(luò)對待處理醫(yī)學圖像進行分割。

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