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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种面向吞咽造影分析的半监督关键点定位方法及设备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：CN119942049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411922583.3，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种面向吞咽造影分析的半监督关键点定位方法及设备是由谭明奎;刘飞;周凯;陈传深;胡晋武设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向吞咽造影分析的半监督关键点定位方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向吞咽造影分析的半监督关键点定位方法及设备，其中方法包括：获取并对吞咽造影图像进行标注，获得标注数据；设计联合优化策略，将标注数据的监督损失和未标注数据的自监督一致性损失集成在统一的训练框架中；利用未标注数据生成伪标签，并在模型训练过程中动态更新伪标签，利用有监督数据与无监督数据对模型进行联合训练；构建语义引导模块，用于辅助模型更精准地捕获关键点区域的特征；在视频处理阶段引入卡尔曼滤波算法，通过融合多帧的关键点预测结果，以实现关键点时序校准。本发明通过引入语义引导模块，增强了模型对关键点区域特征的捕获能力，并通过卡尔曼滤波优化时序一致性，有效提升了关键点定位的精度与鲁棒性。

本发明授权一种面向吞咽造影分析的半监督关键点定位方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种面向吞咽造影分析的半监督关键点定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取吞咽造影图像，对吞咽造影图像中的解剖学关键点进行标注，获得标注数据； 设计联合优化策略，将标注数据的监督损失和未标注数据的自监督一致性损失集成在统一的训练框架中；利用未标注数据生成伪标签，并在模型训练过程中动态更新伪标签，利用有监督数据与无监督数据对模型进行联合训练； 构建语义引导模块，用于辅助模型更精准地捕获关键点区域的特征； 在视频处理阶段引入卡尔曼滤波算法，通过融合多帧的关键点预测结果，以实现关键点时序校准； 所述构建语义引导模块，用于辅助模型更精准地捕获关键点区域的特征，包括： 采用预训练的DINOv2模型对吞咽造影图像进行语义特征提取； 设计语义引导模块，利用关键点定位模型对吞咽造影图像提取的特征来对齐语义特征，以使模型更加聚焦于关键点区域的语义信息，从而在复杂背景下准确定位关键解剖结构， 提高模型的定位精度和鲁棒性； 提取的语义特征的表达式为： Fsec＝fDINOv2x 式中，fDINOv2表示DINOv2模型；x是吞咽造影图像； 关键点定位模型通过自身编码器fenc提取吞咽造影图像的特征Fmodel： Fmodel＝fencx 语义引导模块通过计算Fsec和Fmodel的余弦相似度来对齐语义特征，以此引导模型更加聚焦关键点区域的语义信息；余弦相似度的计算公式为： 式中，‖·‖表示向量的二范数； 语义辅助的损失函数Lsec定义为： 其中，N表示特征图上的像素数，和分别表示第i个位置的特征向量。

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