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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种医学图像处理模型的训练方法、系统、设备与介质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：CN119418049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411451965.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种医学图像处理模型的训练方法、系统、设备与介质是由夏勇;谢雨彤;曾庆捷设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像处理模型的训练方法、系统、设备与介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学图像处理模型的训练方法、系统、设备与介质，涉及模型训练技术领域，包括步骤：获取若干的无标注的医学图像，并构建若干个第一图像分割模型和一个第二图像分割模型；将无标注的医学图像输入若干个第一图像分割模型中进行自监督预训练；将第一图像分割模型的自监督训练表征迁移到第二图像分割模型中；在迁移后的第二图像分割模型中构建在线路径和离线路径，通过在线路径中的第二图像分割模型将用于最终的下游任务测试。本发明中提出一种自监督预训练与下游任务微调的适配方法，能够使第二图像分割模型学到第一图像分割模型自监督表征的同时，缓解自监督表征的灾难性遗忘问题。

本发明授权一种医学图像处理模型的训练方法、系统、设备与介质在权利要求书中公布了：1.一种医学图像处理模型的训练方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取若干无标注的医学图像和若干有标注的医学图像，并获取若干个第一图像分割模型和一个第二图像分割模型；其中，第一图像分割模型的参数量高于第二图像分割模型； 通过所述无标注的医学图像对若干个第一图像分割模型进行自监督预训练，获得具有最小化预测分布的自监督训练表征，并将所述自监督训练表征迁移到第二图像分割模型中； 构建在线路径和离线路径，并将所述有标注的医学图像输入在线路径和离线路径中的第二图像分割模型中，获得下游任务的损失约束和离线路径输出的预测约束； 通过所述损失约束和预测约束进行第二图像分割模型参数的调整，并通过参数调整后的第二图像分割模型与自监督预训练后的第一图像分割模型结合获得训练后的医学图像处理模型； 将所述自监督训练表征迁移到第二图像分割模型中，包括如下步骤： 在第一图像分割模型和第二图像分割模型后添加相同数量的映射器，将编码器的输出映射到特征空间； 给定一个无标签的医学图像训练样本x，对医学图像训练样本x使用数据增广模块，获得增广后的图像块和； 分别将所述和输入到预训练好的第一图像分割模型和随机初始化的第二图像分割模型中，通过引入一致性损失对齐第一图像分割模型和第二图像分割模型的特征； 所述通过引入一致性损失对齐第一图像分割模型和第二图像分割模型的特征，包括如下步骤： 所述一致性损失中的损失函数为： 其中，·为损失函数，，分别表示三个上游预训练好的不同参数量的第一图像分割模型，是指数函数，和是温度系数，是softMax函数，是后添加的映射器，是后添加的映射器。

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