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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于先验知识的领域泛化医学图像分割方法及系统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：CN117274274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311305613.1，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于先验知识的领域泛化医学图像分割方法及系统是由夏佳楠;曾丽莉;周雪忠设计研发完成，并于2023-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于先验知识的领域泛化医学图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于先验知识的领域泛化医学图像分割方法及系统，属于临床智能医疗设备技术领域，在每轮训练过程中，每个客户端从中央服务器接收相同的全局模型权重，基于中心服务器端整合的先验知识，结合本地数据学习更新本地模型参数，中央服务器获取所有客户端的本地模型参数，聚合以更新全局分割模型。本发明基于领域泛化的方法，训练一个鲁捧全能模型，从多个源域中学习信息，在未知域中能够表现出良好的分割性能，而不需要额外的学习；在模型学习过程中将基于形状的先验知识融入分割向量，捕获各个源域之间丰富的域知识，缩小域差异；基于先验知识，对模型在未知域的输出进行优化，增强模型的可视化效果，计算分割结果的形态特征。

本发明授权基于先验知识的领域泛化医学图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于先验知识的领域泛化医学图像分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割的图像； 利用预先训练好的全局分割模型对待分割的图像进行处理，得到分割结果；其中，所述全局分割模型的训练包括：在每轮训练过程中，每个客户端从中央服务器接收相同的全局模型权重，基于中心服务器端整合的先验知识，结合本地数据学习更新本地模型参数，中央服务器获取所有客户端的本地模型参数，聚合以更新全局分割模型；其中，先验知识包括客户端特征池和通用知识，客户端特征池由每个本地客户端各自的低级分布信息组成，通用知识是包含形状、紧凑度和数量信息；其中，本地客户端训练本地模型，共享信息在中心服务器端进行整合；考虑到禁止共享原始图像，设一共有N个客户端，各客户端上存载的图像记为每个样本首先通过图像变换获得图片中的低级分布信息和高级语义信息，将低级分布信息上传到中心服务器端进行共享；获得中心服务器端下发的通用知识，借助客户端特征池模拟生成具有不同域差异的图像，记为利用通用知识对学习过程进行约束，训练模型；每个本地客户端训练的最终目标寻找最小化分割损失和先验知识损失的和的模型参数θk，表示为： 指代医学图像中经典的dice损失，通过dice损失更新本地分割模型的初始参数，得到 的计算表示为： 首先通过分割域差异图像Sk，计算dice损失，以先验知识为支撑，计算紧凑度损失和形状损失

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