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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种边界感知的半监督医学图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：CN116030044B 。

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：202310183582.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种边界感知的半监督医学图像分割方法是由贾熹滨;张望;杨正汉设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边界感知的半监督医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种边界感知的半监督医学图像分割方法，该方法构建用于训练的半监督医学图像分割模型，所述用于训练的半监督医学图像分割模型包括两个结构相同的子模型，每个子模型分别包含一个编码器、一个前景解码器和一个边界解码器；将训练数据集作为半监督医学图像分割模型的输入，并构建损失函数，使用随机梯度下降优化器进行训练，直至达到预设的训练轮数；将其中一个子模型中训练好的编码器、前景解码器作为最终的医学图像分割模型；本发明设计了边界分割辅助任务、跨任务一致性约束和跨模型一致性约束等方法，使得模型在只有少量标注样本有标签的情况下，可以实现高准确率的图像分割效果，特别是边界区域的分割准确率。

本发明授权一种边界感知的半监督医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种边界感知的半监督医学图像分割方法，其特征在于，该方法具体为： 对于待分割医学图像，将待分割医学图像输入至训练好的医学图像分割模型中，获得分割结果； 其中，该医学图像分割模型通过如下方法训练获得： 收集医学图像数据，专业人员对其中部分医学图像的目标区域前景进行像素级标注，作为前景标签，并根据前景标签计算得到边界标签；原始图像、前景标签、边界标签共同构成训练数据集； 构建用于训练的半监督医学图像分割模型，所述用于训练的半监督医学图像分割模型包括两个结构相同的子模型，每个子模型分别包含一个编码器、一个前景解码器和一个边界解码器；对于每一个子模型，编码器用于对输入的医学图像提取高层语义特征图，前景解码器和边界解码器分别基于该特征图输出前景分割概率图和边界分割概率图； 将训练数据集作为半监督医学图像分割模型的输入，并构建损失函数，使用随机梯度下降优化器进行训练，直至达到预设的训练轮数；将其中一个子模型中训练好的编码器、前景解码器作为最终的医学图像分割模型； 对于训练集中的无标签样本，利用任务之间、子模型之间的一致性约束，构建无监督损失函数，从而优化模型参数； 其中，为跨任务一致性损失函数，即单个子模型中前景分割结果p1p2与边界分割结果b1b2之间的分割损失；为跨模型一致性损失函数，即两个子模型的两个前景分割结果p1、p2之间的分割损失和两个边界分割结果b1、b2之间的分割损失；β为平衡两个损失项的权重；表示前景分割概率图到边界分割概率图的转换； 对于的计算过程，使用池化操作实现该转换过程，使得整个模型的前向传播计算过程均是可导的，从而使得每个子模型的两个解码器通过梯度下降法协同优化；所述转换过程具体实现如下：

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