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龙图腾网获悉长三角国智(上海)智能医疗科技有限公司申请的专利胃癌病灶分割模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质及胃癌病灶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：CN119693372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510206436.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权胃癌病灶分割模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质及胃癌病灶分割方法是由于广军;陈慧聪;江宇;刘源设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本胃癌病灶分割模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质及胃癌病灶分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种胃癌病灶分割模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质及胃癌病灶分割方法。本发明涉及图像处理技术领域。胃癌病灶分割模型的训练方法包括：将三维计算机断层扫描样本图像输入至待训练的语义分割模型中，得到胃部病灶分割结果，其中，语义分割模型包括至少一个残差编码模块、至少一个瓶颈模块和至少一个解码模块，残差编码模块与所述解码模块跳跃连接；基于胃部病灶分割结果和胃部病灶分割标签确定目标模型损失，基于目标模型损失更新语义分割模型的模型参数，直至满足模型训练停止条件，得到训练完成的胃癌病灶分割模型。上述技术方案，训练得到了能够实现胃癌病灶自动分割的模型，从而高效、精准地分割出胃癌病灶区域。

本发明授权胃癌病灶分割模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质及胃癌病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.一种胃癌病灶分割模型的训练方法，其特征在于，适用于对腹部CT图像进行胃癌病灶识别的情况，包括：获取三维计算机断层扫描样本图像以及所述三维计算机断层扫描样本图像对应的胃部病灶分割标签；在权重初始化时，利用三向线性插值法将3×3大小的卷积核参数转化为5×5大小的预训练参数；将所述三维计算机断层扫描样本图像输入至待训练的语义分割模型中，得到胃部病灶分割结果，其中，所述语义分割模型包括至少一个残差编码模块、至少一个瓶颈模块和至少一个解码模块，所述残差编码模块与所述解码模块跳跃连接；基于所述胃部病灶分割结果和所述胃部病灶分割标签确定目标模型损失，基于所述目标模型损失更新所述语义分割模型的模型参数，直至满足模型训练停止条件，得到训练完成的胃癌病灶分割模型；所述将所述三维计算机断层扫描样本图像输入至待训练的语义分割模型中，得到胃部病灶分割结果，包括：将所述三维计算机断层扫描样本图像输入至待训练的语义分割模型的第一残差编码模块，得到第一计算机断层扫描编码特征图像；将所述第一计算机断层扫描编码特征图像输入至待训练的语义分割模型的第二残差编码模块，得到第二计算机断层扫描编码特征图像；将所述第二计算机断层扫描编码特征图像输入至待训练的语义分割模型的第三残差编码模块，得到第三计算机断层扫描编码特征图像；将所述第三计算机断层扫描编码特征图像输入至待训练的语义分割模型的第四残差编码模块，得到第四计算机断层扫描编码特征图像；将所述第四计算机断层扫描编码特征图像输入至待训练的语义分割模型的至少一个瓶颈模块，得到计算机断层扫描瓶颈特征图像；将所述计算机断层扫描瓶颈特征图像和所述第四计算机断层扫描编码特征图像输入至待训练的语义分割模型的第四解码模块，得到第四计算机断层扫描解码特征图像；将所述第四计算机断层扫描解码特征图像和所述第三计算机断层扫描编码特征图像输入至待训练的语义分割模型的第三解码模块，得到第三计算机断层扫描解码特征图像；将所述第三计算机断层扫描解码特征图像和所述第二计算机断层扫描编码特征图像输入至待训练的语义分割模型的第二解码模块，得到第二计算机断层扫描解码特征图像；将所述第二计算机断层扫描解码特征图像和所述第一计算机断层扫描编码特征图像输入至待训练的语义分割模型的第一解码模块，得到胃部病灶分割结果；所述基于所述胃部病灶分割结果和所述胃部病灶分割标签确定目标模型损失，包括：基于所述胃部病灶分割结果和所述胃部病灶分割标签确定分割任务损失；基于所述第四计算机断层扫描编码特征图像和所述胃部病灶分割标签确定分类任务损失；基于所述计算机断层扫描瓶颈特征图像和所述胃部病灶分割标签确定第一深度监督损失；基于所述第四计算机断层扫描解码特征图像和所述胃部病灶分割标签确定第二深度监督损失；基于所述第三计算机断层扫描解码特征图像和所述胃部病灶分割标签确定第三深度监督损失；基于所述第二计算机断层扫描解码特征图像和所述胃部病灶分割标签确定第四深度监督损失；基于所述第一深度监督损失、所述第二深度监督损失、所述第三深度监督损失、所述第四深度监督损失确定目标深度监督损失；基于所述分割任务损失、所述分类任务损失和所述目标深度监督损失确定目标模型损失。

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