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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种跨频协同训练的半监督口腔科影像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：CN119991691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510475199.1，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种跨频协同训练的半监督口腔科影像分割方法是由周震寰;李涛设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨频协同训练的半监督口腔科影像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗图像处理技术领域，具体涉及一种跨频协同训练的半监督口腔科影像分割方法，旨在解决现有半监督分割方法在医学图像分割中教师模型自学习能力不足、忽视频域信息及混合机制破坏病变结构的问题；通过小波变换将图像分解为低频、高频和全频图像，采用两个专长学生网络和一个综合教师网络协同训练，利用交叉熵与Dice损失监督有标注数据，结合跨频一致性与全频一致性损失挖掘无标注数据；通过不确定性跨频混合机制，在高置信度图像块间双向循环混合生成新样本，保留目标结构完整性。提供了一种高效、准确的分割方案，为口腔治疗术前评估提供可靠支持，降低临床劳动成本并提升治疗成功率。

本发明授权一种跨频协同训练的半监督口腔科影像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种跨频协同训练的半监督口腔科影像分割方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、数据预处理： 获取数据集中的图像，通过小波变换获得预训练样本，所述预训练样本包括低频图像、高频图像和全频图像； S2、第一阶段训练： 将所述预训练样本输入CFC-Net模型进行第一阶段训练， 输出第一阶段训练的损失函数； S3、混合样本生成： 获取CFC-Net模型网络的输出， 计算联合概率分布P和不确定性图U， 将低频图像、高频图像、全频图像和不确定性图进行图像分块， 获取高置信度图块的位置信息得到替换位置信息， 所述高置信度图块获取步骤为，对不确定性图U分割后的图块按照联合概率分布由高到低进行排序，选取排序靠前的25%～35%的图块， 依照替换位置信息，在相同位置的低频、高频和全频图像块间进行双向循环混合，生成混合训练样本， 混合操作仅替换相同位置的图像块，保留图像结构的完整性； S4、第二阶段训练： 接收混合训练样本输入CFC-Net模型，进行有监督训练与无监督训练， 输出第二阶段训练的损失函数； S5、模型输出： 通过第一阶段训练的损失函数和第二阶段训练的损失函数，计算得出总损失函数， 通过总损失函数迭代收敛获得最终模型， 影像使用最终模型进行分割。

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