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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种基于裁剪拼接的半监督医学图像分割数据增强方法及系统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：CN120259808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510135036.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于裁剪拼接的半监督医学图像分割数据增强方法及系统是由俞文心;张奕杉;张志强;陈鹏;何刚设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于裁剪拼接的半监督医学图像分割数据增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于裁剪拼接的半监督医学图像分割数据增强方法及系统，涉及医学图像处理技术领域。包括：获取医学图像数据，对医学图像数据进行水平裁剪和垂直裁剪得到混合图片数据集；将预训练集输入MeanTeacher模型，进行预训练，得到预训练后的MeanTeacher模型，将训练集输入预训练后的MeanTeacher模型，经过若干次迭代后得到训练好的MeanTeacher模型；将测试集输入训练好的MeanTeacher模型，评估医学图像分割结果。本发明通过一致性的学习策略，充分利用标记和未标记数据的互补性，进一步提高了分割效果，使得模型在面对复杂医学图像时能够表现出更高的精准度和可靠性。

本发明授权一种基于裁剪拼接的半监督医学图像分割数据增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于裁剪拼接的半监督医学图像分割数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取数据：获取医学图像数据，对医学图像数据进行水平裁剪和垂直裁剪得到混合图片数据集； S2.数据预处理：对得到的混合图片数据集进行预处理； S3.数据划分：将预处理后的混合图片数据集划分为预训练集、训练集和测试集； S4.模型训练：将预训练集输入MeanTeacher模型，进行预训练，得到预训练后的MeanTeacher模型，将训练集输入预训练后的MeanTeacher模型，经过若干次迭代后得到训练好的MeanTeacher模型； S5.分割结果：将测试集输入训练好的MeanTeacher模型，评估医学图像分割结果； S4中在预训练阶段，使用预训练集中的数据，并且使用对应真实混合标记图片数据生成混合标签图片数据进行监督；在训练阶段，使用训练集中的混合图片数据，并使用混合标签图片数据进行监督；预训练阶段和训练阶段通过以下方式计算得到： 其中，为训练集数据，为送入教师网络训练的经过水平裁剪后的混合图像，tb为topandbottom，t为教师网络teacher，和为送入学生网络训练的第一张混合图像和第二张混合图像，为送入教师网络训练的经过垂直裁剪后的混合图像，lr为leftandright，为标记图像，为未标记图像，为逐元素乘法，是四个零张量掩码，为正方形，上下左右四个半区值分别置为1； 使用下列公式计算得到预训练阶段中对应真实混合标记图片数据生成混合标签图片数据进行监督： 使用下列公式计算得到训练阶段中使用混合标签图片数据进行监督： 其中，是由经过预训练的教师网络生成的伪标签，为和对应的真实标签和经过水平裁剪混合后的混合标签，为和对应的真实标签和经过垂直裁剪混合后的混合标签，为和对应的真实标签和伪标签经过水平裁剪混合后的混合标签，为和对应的伪标签和真实标签经过水平裁剪混合后的混合标签，为对应的真实标签，为对应的真实标签，为对应的伪标签，为对应的真实标签，为对应的伪标签，为对应的真实标签。

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