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龙图腾网获悉联仁健康医疗大数据科技股份有限公司申请的专利图像分割模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115311305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211031419.4，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权图像分割模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由刘长东;许文仪;周子捷设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分割模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像分割模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取多组训练样本数据，训练样本数据包括样本图像；在对图像分割模型的迭代训练过程中，将样本图像输入至图像分割模型中的编码器，得到编码特征图像，将编码特征图像输入至图像分割模型中的解码器，得到第一重构图像，将编码特征图像输入至图像分割模型中的变分自编码器，得到第二重构图像；基于第一重构图像、第二重构图像和样本图像确定分割模型损失，基于分割模型损失对当前图像分割模型的参数进行调节，得到目标图像分割模型。上述技术方案，通过增加变分自编码器实现了自监督学习，实现无标注数据训练，减少对标注数据的依赖，降低数据标注成本。

本发明授权图像分割模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分割模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多组训练样本数据，其中，所述训练样本数据包括样本图像； 在对图像分割模型的迭代训练过程中，将所述样本图像输入至所述图像分割模型中的编码器，得到编码特征图像，将所述编码特征图像输入至所述图像分割模型中的解码器，得到第一重构图像，将所述编码特征图像输入至所述图像分割模型中的变分自编码器，得到第二重构图像； 基于所述第一重构图像、所述第二重构图像和所述样本图像确定分割模型损失，基于所述分割模型损失对当前图像分割模型的参数进行调节，直到迭代训练完成得到目标图像分割模型； 所述基于所述第一重构图像、所述第二重构图像和所述样本图像确定分割模型损失，包括： 将所述第一重构图像、所述第二重构图像和所述样本图像输入至损失函数，得到分割模型损失； 其中，所述损失函数包括均方差损失项、散度损失项和对比损失项；所述均方差损失项为所述第一重构图像、所述第二重构图像和所述样本图像的均方差损失函数。

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