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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于误差感知自适应损失的医学图像分割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：CN120876870B 。

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：202511384177.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于误差感知自适应损失的医学图像分割方法及系统是由王帅;韩睿;程志明;马兵涛;王廷宇;赵星伦;岳昌鹏设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于误差感知自适应损失的医学图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于误差感知自适应损失的医学图像分割方法及系统，该方法首先获取多模态医学图像并进行预处理。其次加载预训练SAM网络模型权重并微调，对预处理后的多模态医学图像进行特征提取。然后引入结构一致性增强机制，对提取的特征进行优化：提出冗余感知单元对特征图进行区域级重叠感知划分，通过空间覆盖尺度与推进粒度的调节。最后结合误差感知机制对图像特征学习过程中的错误类型进行动态加权，依据图像特征在训练过程中的假阳性与假阴性分布，调整损失函数权重。本发明不仅显著提升了对图像特征中微小病灶边界的连续性建模能力，还通过动态调节误差权重有效抑制假阴性区域的漏检问题。

本发明授权基于误差感知自适应损失的医学图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于误差感知自适应损失的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.获取多模态医学图像，并进行预处理； 步骤2.加载预训练SAM网络模型权重并微调，对预处理后的多模态医学图像进行特征提取；所述SAM网络模型具体实现如下： 在SAM框架基础上引入结构引导的微调机制，选择从SAM编码器中提取若干关键层输出的嵌入特征进行跨层融合，构建增强表示，其中表示层数，、分别为该特征图的高度与宽度，；通过跨层融合方式构建结构增强特征表示； 步骤3.引入结构一致性增强机制，对提取的特征进行优化，最终得到分割图像； 所述结构一致性增强机制为：提出冗余感知单元对特征图进行区域级重叠感知划分，通过空间覆盖尺度与推进粒度的调节，使分割网络在局部学习中保留跨区域的结构信息； 所述步骤3具体实现过程如下： 提出SRSLoss通过在增强表示边界上部署多个感知单元，并通过感知单元的局部重合，在全局信息与局部特征之间取得平衡，保持图像的结构完整性， SRSLoss计算公式为： ； 其中表示第m个感知单元，为目标区域周围存在的感知单元总数，为第个像素点的预测值，为第个像素点对应的标签，为防止为零的系数。

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