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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利基于多视角自监督深度学习乳腺钼靶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：CN115170505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202210779534.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多视角自监督深度学习乳腺钼靶图像分割方法及系统是由刘斌;孙辉设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角自监督深度学习乳腺钼靶图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于医学影像分析领域，提供了一种基于多视角自监督深度学习乳腺钼靶图像分割方法及系统，包括：获取乳腺钼靶图像并进行预处理；基于预处理后的乳腺钼靶图像，利用预先训练好的多视角自监督图像分割网络进行乳腺钼靶图像肿块分割；其中，训练多视角自监督图像分割网络的过程包括自监督预训练阶段和下游任务迁移训练阶段，所述自监督预训练阶段，具体为：获取同一患者的同侧乳腺钼靶不同视角的乳腺钼靶图像作为自监督正样本；获取同一患者的非同侧乳腺钼靶图像及不同患者的乳腺钼靶图像作为自监督负样本；基于自监督正样本和自监督负样本进行自监督预训练，得到预训练模型；该方法对数据集差异及下游任务差异有比较好的鲁棒性。

本发明授权基于多视角自监督深度学习乳腺钼靶图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多视角自监督深度学习乳腺钼靶图像分割方法，其特征在于，包括： 获取乳腺钼靶图像并进行预处理； 基于预处理后的乳腺钼靶图像，利用预先训练好的多视角自监督图像分割网络进行乳腺钼靶图像肿块分割； 其中，训练多视角自监督图像分割网络的过程包括自监督预训练阶段和下游任务迁移训练阶段，所述自监督预训练阶段，具体为： 获取同一患者的同侧乳腺钼靶不同视角的乳腺钼靶图像作为自监督正样本； 获取同一患者的非同侧乳腺钼靶图像及不同患者的乳腺钼靶图像作为自监督负样本； 基于自监督正样本和自监督负样本进行自监督预训练，得到预训练模型，包括： 选取主干网络；在训练过程中，控制每个批次的正样本对和负样本对的比例，训练主干网络；得到预训练模型； 所述自监督预训练的过程中，当每个批次的输入都通过主干网络的前向过程，采用InfoNCE损失函数，具体为：  ，其中，是模型预测的概率，是一个温度超参数，是数据集里类别的数量，i表示每批次第几个样本； 所述下游任务迁移训练阶段，具体为： 根据乳腺钼靶图像肿块分割要求，在预训练模型上增加分割解码器和跨层连接，得到多视角自监督图像分割网络；采用Min‑Max的规范化方法对患者不同视角的的乳腺钼靶图像进行规范化，得到预处理后的乳腺钼靶图像样本；基于预处理后的乳腺钼靶图像样本，训练多视角自监督图像分割网络，得到多视角自监督图像分割网络。

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