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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于半监督的MRI图像组织分割方法及成像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：CN116524178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310224096.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于半监督的MRI图像组织分割方法及成像方法是由陈再良;侯雅筝;沈海澜;张健设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半监督的MRI图像组织分割方法及成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于半监督的MRI图像组织分割方法，包括获取图像数据并标记得到带标签和无标签数据图像；构建图像组织分割初步模型；随机选取若干张图像并进行增广得到强增广图像和弱增广图像；选择带标签的图像输入到当前分割模型并得到监督部分损失和边界损失；选择无标签的图像输入到当前的分割模型中并得到无监督损失；综合所有损失构成总损失函数，通过梯度下降算法反向传播以更新当前的分割模型的参数；重复以上步骤直至得到最终的图像组织分割模型；采用图像组织分割模型进行实际的MRI图像的组织分割。本发名还公开了一种包括所述基于半监督的MRI图像组织分割方法的成像方法。本发明可靠性高、精确性好且分割效果好。

本发明授权基于半监督的MRI图像组织分割方法及成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督的MRI图像组织分割方法，包括如下步骤： S1.获取已有的MRI图像数据并进行标记，从而得到带标签数据图像和无标签数据图像； S2.构建基于半监督的MRI图像组织分割初步模型； S3.从步骤S1获取的数据中，随机选取若干张图像； S4.对步骤S3获取的图像进行图像增广操作，从而得到强增广图像和弱增广图像； S5.在步骤S4得到的图像中，选择带标签的图像输入到当前的分割模型中，并计算得到监督部分损失和带标签的图像的边界损失； S6.在步骤S4得到的图像中，选择无标签的图像输入到当前的分割模型中，并计算得到无监督损失； S7.综合步骤S5得到的监督部分损失和边界损失以及步骤S6得到的无监督损失，构成总损失函数，通过梯度下降算法进行反向传播以更新当前的分割模型的参数； S8.重复步骤S3～S7直至设定的条件，得到最终的基于半监督的MRI图像组织分割模型； S9.采用步骤S8得到的基于半监督的MRI图像组织分割模型，进行实际的MRI图像的组织分割。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中南大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。