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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于涂鸦模拟的交互式红外睑板腺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：CN119379655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411527213.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于涂鸦模拟的交互式红外睑板腺图像分割方法是由林嘉雯;赖坤锋;翁谦;黄煜舜;林灵杰;陈苏苏设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于涂鸦模拟的交互式红外睑板腺图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于涂鸦模拟的交互式红外睑板腺图像分割方法；该方法设计了一种新型的多任务网络架构，接收多种交互信息点击和涂鸦作为输入，实现腺体分割，并预测其假阳性和假阴性区域用于指导模型进行涂鸦模拟。该方法采用二阶段网络训练策略，结合不确定性区域简化掩码以提高错误区域预测的准确性。对于每轮用户交互，该方法分两个阶段执行预测。第一阶段，网络基于用户点击输出粗略分割掩码及对应的假阳性和假阴性预测区域；第二阶段，模型基于这两个错误区域根据伪涂鸦生成策略模拟涂鸦以细化第一阶段输出的粗略分割掩码。对比现有方法，本方法能同时兼顾涂鸦的高效性和用户交互的简便性，进一步降低用户劳动成本。

本发明授权基于涂鸦模拟的交互式红外睑板腺图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于涂鸦模拟的交互式红外睑板腺图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1:构造多任务神经网络架构，包括一个共享编码器、一个分割解码器和两个错误预测解码器；所述共享编码器负责从输入的红外睑板腺图像中提取通用的、高层次的特征，所述分割解码器用于分割睑板腺图像，两个所述错误预测解码器分别是假阳性解码器和假阴性解码器，用于预测分割解码器输出的分割掩码中的假阳性和假阴性区域； 步骤S2:使用二阶段训练策略来训练步骤S1的多任务神经网络架构并获得训练好的模型；第一阶段冻结错误预测解码器，训练分割主干，优化腺体分割的任务，所述分割主干包括共享编码器和分割解码器；第二阶段冻结共享编码器和分割解码器，微调假阳性解码器和假阴性解码器，以优化分割掩码中的假阳性和假阴性区域预测的任务； 步骤S3:将训练好的模型用于基于点击的交互式红外睑板腺图像分割任务；对于用户的每一次点击交互，模型都将分两个阶段执行预测； 第一阶段是用户交互阶段；在该阶段中，用户根据输入图像和模型先前预测的分割掩码进行点击纠正；模型以图像、先前的分割掩码和用户的点击作为级联输入，在多任务神经网络中进行前向传播，最后输出腺体的粗略分割掩码以及该掩码的假阳性和假阴性预测区域； 第二阶段是模型模拟阶段；在该阶段中，模型会基于预测的假阳性和假阴性区域根据伪涂鸦生成策略模拟真实用户对输入图像进行涂鸦以细化腺体的分割掩码，作为下一次点击的先前预测的分割掩码。

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