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龙图腾网获悉四川大学;中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利一种基于均衡子类别挖掘的多器官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：CN117115439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310949738.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于均衡子类别挖掘的多器官半监督图像分割方法是由王艳;陈颖;侯云;刘红伟;周激流设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于均衡子类别挖掘的多器官半监督图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于均衡子类别挖掘的多器官半监督图像分割方法，包括。S10，均衡子类别挖掘阶段，对具有偏差的原始目标类别进行进一步划分，从原始的多个分割目标中生成类别平衡的子类别数据；S20，基于子类别正则化的半监督模型训练阶段，利用类别均衡的子类别数据来训练子类别分割辅助任务，并利用该辅助任务对原始的多器官分割进行正则化约束，以促使子类别网络中的无偏知识流向目标多器官分割网络中，从而缓解类别不平衡问题对网络的影响。本发明提出的方案简单且有效的方案，通过挖掘类别平衡的子类别来辅助分割任务的学习，从而为多器官分割任务提供类别无偏的知识，解决多器官半监督分割中的前景类别不平衡问题。

本发明授权一种基于均衡子类别挖掘的多器官半监督图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于均衡子类别挖掘的多器官半监督图像分割方法，其特征在于，包括步骤： S10，均衡子类别挖掘阶段，对具有偏差的原始目标类别进行进一步划分，从原始的多个分割目标中生成类别平衡的子类别数据； S20，基于子类别正则化的半监督模型训练阶段，利用类别均衡的子类别数据来训练子类别分割辅助任务，并利用该辅助任务对原始的多器官分割进行正则化约束，以促使子类别网络中的无偏知识流向目标多器官分割网络中，从而缓解类别不平衡问题对网络的影响； 所述基于子类别正则化的半监督分割模型采用了基于MeanTeacher的架构，包含了一个学生网络和一个教师网络，两个网络具有完全相同的网络结构；学生网络通过损失的反向传播来进行参数更新，而教师模型则根据学生模型权重的指数移动平均来更新，表示公式为： θ't＝τθ't-1+1-τθ； 其中，θ't表示教师网络在第t次迭代的模型参数，θ表示学生网络的模型参数，τ为EMA衰减系数，用于控制教师网络的更新速率； 对于原始图像Xi，在输入教师网络前首先进行弱增强，即对输入图像加入高斯噪声；而输入到学生网络之前，则会进行强增强，采用旋转、色彩转换以及强噪声扰动。

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四川大学;中国电子科技集团公司第十研究所，其通讯地址为：610000 四川省成都市一环路南一段24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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