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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于半监督学习的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：CN115511795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211088281.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于半监督学习的医学图像分割方法是由吴俊;沈博;张瀚文;何明鑫;刘洋;何贵青;蒋晓悦;夏召强;谢红梅;李会方;冯晓毅设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督学习的医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种半监督学习医学图像分割方法：步骤一：预训练；首先针对第一原始医学图像对精修复网络进行预训练；得到训练好的精修复网络；步骤二微调：将训练好的精修复网络中编码器与随机初始化的解码器结合得到分割网络；对第二原始医学图像集经过人工标注得到分割数据集；利用分割数据集对分割网络进行训练，得到训练好的分割网络；步骤三：利用训练好的分割网络作为教师模型进行自训练得到训练好的学生模型；步骤四：将待分割图像输入训练好的学生模型得到分割结果。本发明的方法利用容易获取的、大量的原始数据，解决了用于训练深度学习分割模型的标注数据不足导致分割准确性低的技术问题。

本发明授权一种基于半监督学习的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督学习的医学图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：预训练；包括如下子步骤： 步骤1：将第一原始医学图像集作为修复数据集，将修复数据集中的每一幅图像进行随机遮盖并输入粗修复网络进行训练，得到粗修复特征图； 步骤2：将步骤1得到的粗修复特征图输入精修复网络的编码器，经精修复网络训练后，得到精修复特征图以及训练好的精修复网络； 步骤3：将精修复特征图与步骤1中对修复数据集中图像随机遮盖的位置数据一起输入判别器，得到判别器的输出结果； 步骤4：将判别器的输出结果反向输入精修复网络，得到训练好的精修复网络； 步骤二：微调：将步骤一得到的训练好的精修复网络中的编码器与随机初始化的解码器结合，得到分割网络；对第二原始医学图像集经过人工标注得到分割数据集；将分割数据集输入分割网络，输出分割结果，并将分割结果与分割数据集中的标注一起反向输入分割网络训练，得到训练好的分割网络； 步骤三：采用半监督学习算法进行自训练：将步骤二得到的训练好的分割网络作为教师模型，采用教师模型对步骤一中的第一原始医学图像集生成伪标签，并将伪标签与分割数据集结合得到新的训练集；以随机初始化的分割网络作为学生模型，将新的训练集进行数据增强并输入学生模型进行训练，得到训练好的学生模型； 步骤四：将待分割的医学图像输入到步骤三训练好的学生模型，得到图像分割结果； 所述步骤一中，所述粗修复网络采用门控卷积； 所述步骤一中，所述精修复网络使用深度学习分割网络。

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