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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于掩码建模的3D医学图像分割模型建立方法及其应用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：CN116664588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310616934.7，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于掩码建模的3D医学图像分割模型建立方法及其应用是由张旭明;周权设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于掩码建模的3D医学图像分割模型建立方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了基于掩码建模的3D医学图像分割模型建立方法及其应用，属于医学图像分割领域，包括：建立包括半监督学习网络，学生网络包括用于提取潜在特征的编码模块和用于预测分割结果的分割解码器，教师网络包括与学生网络结构一致的编码模块和分割解码器；对半监督学习网络进行训练，训练时，将每个图像进行两次随机掩码操作后分别输入两个网络，根据训练损失函数对学生网络的权重进行优化更新后，迁移至教师网络；训练损失函数包括原型表征损失，用于表征两个网络提取生成的原型之间的差异；学生网络中还可包括重建解码器以及辅助分割解码器。本发明能够在样本稀少的情况下提高三维医学图像分割模型的鲁棒性、泛化性以及准确性。

本发明授权基于掩码建模的3D医学图像分割模型建立方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种基于掩码建模的3D医学图像分割模型建立方法，其特征在于，包括： S1建立包括学生网络和教师网络的半监督学习网络； 所述学生网络包括：第一编码模块和解码模块；所述第一编码模块包括编码器，用于提取三维输入图像的不同尺度特征，得到潜在特征；所述解码模块包括第一分割解码器，所述第一分割解码器用于对潜在特征进行特征提取和上采样，得到分割结果； 所述教师网络包括：与所述第一编码模块结构一致的第二编码模块，以及与所述第一分割解码器结构一致的第二分割解码器； S2利用包括有标注图像和未标注图像的3D医学图像分割数据集对所述半监督学习网络进行训练，训练方式如下：冻结所述教师网络的权重，将每个图像进行两次随机掩码操作后，分别输入至所述学生网络和所述教师网络，根据预设的训练损失函数对所述学生网络的权重进行优化更新，并将更新后的权重迁移至所述教师网络；所述训练损失函数包括原型表征损失Lp1，用于表征所述学生网络和所述教师网络提取的潜在特征Vs和Vt中分割目标对应区域的特征之间的差异； S3提取第一编码模块和第一解码器连接构成3D医学图像分割模型。

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