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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种用于超声图像分割的遮掩预训练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：CN118537348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410663448.5，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种用于超声图像分割的遮掩预训练方法是由何奇;罗园新;庞永杰;崔翔昊;费清菁;陈智设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于超声图像分割的遮掩预训练方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理技术领域，具体提供一种用于超声图像分割的遮掩预训练方法，用以实现超声图像的自动分割。本发明通过随机掩蔽输入超声图像中的部分像素，对超声图像分割模型进行预训练以预测未知内容，以便在正式训练之前使模型适应当前的拟合场景，并且遮掩预训练中的参数权重被用作后续分割任务的初始状态；基于此，大量的未标记图像可以极大地增强特征提取能力，并且在标记数据非常有限的情况下，大大提高分割精度；综上，本发明能够用于在有大量未相关未标记的图像的情况下，利用有限的已标记图像，极大地增强特征提取能力，实现小样本数据集下的精准分割。

本发明授权一种用于超声图像分割的遮掩预训练方法在权利要求书中公布了：1.一种用于超声图像分割的遮掩预训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对超声图像进行数据预处理，构建得到训练集，其中，训练样本表示为x,y，表示样本图像，表示样本标签； 步骤2、利用步骤1所得训练集对超声图像分割模型进行遮掩预训练，保存模型预训练参数；遮掩预训练的具体过程为： 步骤2.1、对样本图像生成掩码矩阵M； 步骤2.2、根据掩码矩阵M生成1-M矩阵，采用1-M矩阵与样本图像做点积操作，获得超声图像分割模型的输入图像；使用掩码矩阵M与样本图像做点积操作，获得遮掩预训练标签 步骤2.3、将超声图像分割模型的输出图像与掩码矩阵M做点积操作，获得输出图像；计算输出图像与遮掩预训练标签的均方误差MSE作为损失，采用Adamax优化器对模型进行训练，其中参数分别设置学习率lr=0.001，β1=0.9，β2=0.999完成遮掩预训练； 步骤3、以步骤2所得模型预训练参数作为模型初始化参数，利用步骤1所得训练集对超声图像分割模型进行分割任务训练，得到训练完成的超声图像分割模型； 步骤4、将待处理超声图像经过数据预处理后输入到步骤3所得训练完成的超声图像分割模型，由超声图像分割模型输出超声图像分割结果。

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