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龙图腾网获悉大连医科大学附属第一医院申请的专利一种基于知识蒸馏的半监督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：CN120014261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510017695.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于知识蒸馏的半监督图像分割方法是由姚晨辉;郭辰华;刘卓;李艳霞;刘文娟;张丽敏;李香蕊设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏的半监督图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于知识蒸馏的半监督图像分割方法，包括以下步骤：获取待处理原始图像数据集；对原始图像数据集进行预处理，得到标注数据和未标注数据；构建教师‑学生网络模型，通过教师网络对少量标注数据进行特征提取与学习，生成初始标注信息，并将其作为学生网络的训练指导；采用特征蒸馏方法，通过教师网络提供的特征信息指导学生网络学习和纠正目标特征信息；基于半监督学习策略，采用未标注数据对教师‑学生网络模型进行自适应训练，得到训练好的教师‑学生网络模型；将待分割的图像输入到训练好的教师‑学生网络模型中，实现图像的分割。本发明方法适用于多种图像分割任务，为医疗影像分析、自动驾驶和视频监控等领域提供了可靠的技术支持。

本发明授权一种基于知识蒸馏的半监督图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的半监督图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取用于图像分割任务的原始图像数据； 对原始图像数据集进行预处理，检查并删除数据集中存在的重复图像，剔除损坏或无法正确读取的图像文件，对部分图像进行标注，得到预处理后的图像数据集，具有粗粒度标注的图像集合，具有细粒度标注的图像集合以及无标注图像集合； 基于半监督学习策略构建教师-学生网络模型，所述半监督学习策略构建教师-学生网络模型包括教师网络和学生网络； 教师网络通过在粗粒度标注数据上的训练，学习到基本的分割知识，这些知识通过知识蒸馏的方式传递给学生网络； 通过特征蒸馏方法以及教师网络生成无标注图像的标注信息指导学生网络对无标注图像进行特征学习和目标分割，提升整体分割精度； 基于细粒度标注图像集，通过比较教师-学生网络生成的图像标注结果和真实图像标注，对教师-学生网络的分割性能进行验证； 将待分割的图像输入到训练好的教师-学生网络模型中，实现图像的分割； 所述预处理后的图像数据集分为三部分：用于训练教师网络的粗粒度标注图像集，包括图像数据Xt及其对应的粗粒度标注图像SLt； 用于训练学生网络的无标注图像数据集Xs， 用于评估教师-学生网络模型的细粒度标注图像集，包括图像数据Xtest和对应的细粒度标注图像FLtest； 基于半监督学习策略对教师-学生网络模型进行自适应训练，得到训练好的教师-学生网络模型，过程如下： 使用图像数据Xt及其对应的粗粒度标注图像SLt来训练教师网络； 利用在训练好的教师网络，为图像数据Xs生成标注图像PLs，标注图像PLs与图像数据Xs共同构成训练学生网络的图像数据； 分别使用图像数据Xs和标注图像PLs来联合训练学生网络； 利用教师网络和学生网络生成图像数据Xtest的标注图像与其对应的细粒度标注图像FLtest进行比较，验证教师和学生网络模型的分割性能。

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大连医科大学附属第一医院，其通讯地址为：116011 辽宁省大连市西岗区中山路222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”。

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