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龙图腾网获悉南京大学;江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司申请的专利一种基于交错结构的半监督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：CN116704183B 。

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：202310577604.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于交错结构的半监督医学图像分割方法是由史颖欢;马瑞池;凌彤;高阳;余长州设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交错结构的半监督医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于交错结构的半监督医学图像分割方法，该方法将分割模型U‑Net作为骨干网络，构建了半监督分割架构MeanTeacherU‑Net，该架构对有监督部分的预测与标签进行约束，并加强了学生模型的预测与教师模型的预测的一致性；使用交错结构对模型的性能进行了提升，交错结构包括时序上的交错结构和方向上的交错结构，这两种结构进一步约束了学生模型中间层的特征图与教师模型中间层的特征图。本发明加强了网络编码与解码过程中，特征图的相关性以及学生模型和教师模型的一致性，从而提升了分割效果，具有较高实用价值。

本发明授权一种基于交错结构的半监督医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交错结构的半监督医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对需要进行分割的医学图像进行预处理，获取有标签和无标签数据； 2构建基于交错结构的半监督分割模型：使用U‑Net模型作为骨干网络构建半监督架构Mean TeacherU‑Net，提取架构中学生模型和教师模型的中间层以构成时序和方向上的交错结构，其实现过程如下：时序上的交错结构使用卷积，对学生模型编码器中间层的特征图、解码器中间层的特征图、整个模型中间层的特征图，和教师模型编码器中间层的特征图、解码器中间层的特征图、整个模型中间层的特征图进行提取，并使用损失函数对和、和、和进行约束，损失函数为： 方向上的交错结构对与、与进行约束，损失函数为： 其中，是中与重叠的部分，是中与重叠的部分，是中与重叠的部分，是中与重叠的部分； 半监督部分的损失函数和总损失函数为： 其中，超参数为有监督部分损失函数的权重，为时序上的交错结构的损失函数的权重，为方向上的交错结构的损失函数的权重，为有监督部分的损失函数，为使用MSE损失作为一致性的损失函数； 3使用有标签和无标签数据，对分割模型进行训练； 4使用训练好的模型，在目标图像上进行测试，得到分割结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京大学;江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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