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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于单点标注的医学图像弱监督变分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：CN119832010B 。

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：202510010071.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于单点标注的医学图像弱监督变分分割方法是由杨孝平;田露;邹礼稳;聂梓伟;温鹏旭;曹莹设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单点标注的医学图像弱监督变分分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于单点标注的医学图像弱监督变分分割方法，涉及医学图像中肿瘤分割技术领域。首先在目标肿瘤区域内随机地取一个点，根据整个CT图像的纹理方向信息、边界处灰度的局部方向信息和灰度的异质性构建一个新的各向异性的黎曼度量。其次计算整个CT图像中所有点到肿瘤区域内所取点的两种距离：基于新的黎曼度量的测地距离和欧氏距离。随后，将这两种逐点的距离信息嵌入到Chan‑Vese模型中。最后证明了模型解的存在性和唯一性，并采用Douglas‑Rachford算法对其进行求解，得到最终肿瘤的分割结果。本发明可以得到更精确、更有效、更鲁棒的分割结果，可用于肿瘤检测、定位和分割，还可以大大减少人工标注的工作量，具有较高的临床应用价值。

本发明授权基于单点标注的医学图像弱监督变分分割方法在权利要求书中公布了：1.基于单点标注的医学图像弱监督变分分割方法，其特征在于，包括如下步骤： （a）在目标肿瘤区域内人工随机地选取一个点，并对结构张量场做特征分解刻画整个CT图像的纹理方向、边界处灰度的方向，同时计算局部灰度变化量刻画肿瘤灰度的异质性； （b）利用整个CT图像的纹理方向信息、边界处灰度的局部方向信息和灰度的异质性构建一个新的各向异性的黎曼度量； （c）计算整个CT图像中所有点到肿瘤区域内所取点的两种距离：基于新的黎曼度量的测地距离和欧氏距离，得到两种逐点的距离信息； （d）将这两种逐点的距离信息嵌入到Chan-Vese模型中，并采用Douglas-Rachford算法对其求解，得到最终肿瘤的分割结果； 步骤（a）中结构张量场的计算利用了一种基于图像局部自相关函数分析算法的角点检测算子；局部自相关函数表示局部图像窗口沿不同方向进行小的平移时的局部灰度变化，其计算如下： ； 其中，表示局部自相关函数，分别表示水平和垂直方向的平移变化量； ； 式中，表示像素点处的灰度值，是高斯函数，*表示卷积运算，分别表示图像灰度水平和垂直方向的梯度；做正交分解：，其中是的特征值，是相应的特征向量，能刻画CT图像上每个像素点处的纹理方向和边界处灰度的方向信息，称为结构张量场； 步骤（b）中构造新的各向异性的黎曼度量，具体为首先引入一个刻画图像灰度不均匀的量，其中点是在目标肿瘤区域内随机地取到的一个点，是以点为中心的邻域，表示像素点处的灰度，表示像素点处的灰度；其次，构造一个各项异性的黎曼度量，其中是结构张量场的特征值，是相应的特征向量，能刻画图像上每个像素点处的纹理方向和边界处灰度的方向信息；最后，将灰度不均匀量作为共形因子乘以，得到一个新的嵌入灰度变化量、局部边缘信息以及纹理信息的黎曼度量； 步骤（d）中的Chan-Vese模型，具体为将两种距离，即测地距离和欧式距离同时嵌入到如下Chan-Vese模型中来引导后续肿瘤分割， ； 其中表示像素点属于目标肿瘤区域的概率函数，分别表示目标肿瘤区域内外的灰度均值。

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