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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利医学图像分割模型训练方法、系统和医学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：CN120032223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510040980.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权医学图像分割模型训练方法、系统和医学图像分割方法是由陆波;郑向星;周天呈;邓名超;刘会聪;孙立宁设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学图像分割模型训练方法、系统和医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种医学图像分割模型训练方法、系统和医学图像分割方法，其中训练方法包括预训练一个分割精度高的大模型作为第一教师网络，再搭建具有RGCN的语义分割学生网络，接着，搭建置信度判别网络，将第一教师网络输出的表示每个像素点的概率图输入到搭建的置信度判别网络中，并得到置信度图，最后将置信度图融合到学生网络的训练中。本发明采用带有置信度的知识蒸馏，将分割效果好但是分割速度慢的大模型的正确知识传输到分割速度较快的带有RGCN特征融合的小模型中，使小模型具备分割效率和精度。本发明能够避免传统知识蒸馏过程中教师网络对学生网络产生的负面影响，从而获得更好的知识蒸馏效果。

本发明授权医学图像分割模型训练方法、系统和医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种医学图像分割模型训练方法，其特征在于，包括： 根据现有的医学图像对教师网络进行预训练，得到预训练完成的教师网络并作为第一教师网络； 利用第一教师网络对第一目标组织的医学图像序列进行推理，得到第一教师网络预测的概率图； 将现有的医学图像的标签转换为one-hot编码； 将现有的医学图像和one-hot编码的标签作为第一组数据，第一目标组织的医学图像和第一教师网络预测的概率图作为第二组数据，并同时输入至像素级置信度图生成网络，分别得到第一置信度图和第二置信度图； 确定像素级置信度图生成网络的总损失，以根据第一置信度图、第二置信度图和像素级置信度图生成网络的总损失对像素级置信度图生成网络进行训练； 将第一目标组织的医学图像序列中需要分割的图像输入到双流RGCN特征融合的学生网络中，得到学生网络预测的概率图和学生网络预测结果； 将第一目标组织的医学图像序列中需要分割的图像和第一教师网络预测的概率图输入至训练好的像素级置信度图生成网络，得到第三置信度图； 根据第三置信度图、学生网络预测的概率图和第一教师网络预测的概率图确定知识蒸馏损失，根据以下公式计算知识蒸馏损失Lsoft： ； 其中，Td为表示蒸馏温度；w为医学图像的宽；h为医学图像的高；表示用于学生网络训练的第三置信度图的第i行第j列的值；DKL·表示KL散度；为第一教师网络预测的概率图在像素点i,j处的概率向量；为学生网络预测的概率图在像素点i,j处的概率向量；C'为概率值类型总数；表示第一教师网络预测的概率图的i,j处的第c'类概率值；表示学生网络预测的概率图的i,j处的第c'类概率值； 根据学生网络预测结果和医学图像的标签确定Ohem损失； 根据知识蒸馏损失和Ohem损失训练学生网络，并将训练好的学生网络作为医学图像分割模型。

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