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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种乳腺超声断层图像分割模型建立方法及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：CN116433586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310149152.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种乳腺超声断层图像分割模型建立方法及分割方法是由丁明跃;蔡梦媛;周亮设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种乳腺超声断层图像分割模型建立方法及分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种乳腺超声断层图像分割模型建立方法及分割方法，属于医学图像分割领域，包括：构建由已标注出病灶区域的乳腺超声断层图像构成的训练集；基于UNet模型构建初始的乳腺超声断层图像分割模型；以Ltotal＝LE+αLvntrast+βLuncer为训练损失函数，利用训练集训练所构建的初始模型，完成乳腺超声断层图像分割模型的建立；其中，Ltotal表示总体损失；LE表示乳腺超声断层图像分割模型的分割误差；Lcontrast表示解码结构输出中间结果与标注结果之间的对比损失函数，Luncer为解码结构输出中间结果与标注结果之间的不确定性损失函数，α、β表示权重系数；优选地，模型在UNet中插入了CrossFormer模块和多尺度注意力模块。本发明能够有效提高提高乳腺超声断层图像的分割精度。

本发明授权一种乳腺超声断层图像分割模型建立方法及分割方法在权利要求书中公布了：1.一种乳腺超声断层图像分割模型建立方法，其特征在于，包括： 构建训练集；所述训练集中，每一条训练数据为已标注出病灶区域的乳腺超声断层图像； 基于UNet模型构建初始的乳腺超声断层图像分割模型，用于从乳腺超声断层图像中分割出病灶区域； 以为训练损失函数，利用所述训练集训练初始的乳腺超声断层图像分割模型，完成所述乳腺超声断层图像分割模型的建立； 其中，表示总体损失；表示乳腺超声断层图像分割模型的分割误差；表示乳腺超声断层图像分割模型中解码结构输出的中间结果与标注结果之间的对比损失函数，α表示其权重系数；为不确定性损失函数，用于表示乳腺超声断层图像分割模型中解码结构输出的中间结果与标注结果间的差异，β表示其权重系数；α≥0，β≥0，且α、β不同时为0； 其中，表示模型的中间输出的数量；表示交叉熵损失；表示标注结果；表示乳腺超声断层图像分割模型中解码结构输出的中间结果，表示中间结果的第个通道；表示KL散度，表示类别数，表示分配给第个中间结果中的像素的权重； 其中，L表示像素之间的相似度；表示中间结果中的特征，表示标注结果中的特征；m和n表示特征类别，表示同一类别的特征，表示不同类别的特征；表示温度系数。

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