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龙图腾网获悉闽江学院申请的专利基于类解耦分布对齐的半监督医学图像分类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：CN115249312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210844381.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于类解耦分布对齐的半监督医学图像分类方法是由李佐勇;汪涛;黄中政;林滨;曹新容设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于类解耦分布对齐的半监督医学图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于类解耦分布对齐的半监督医学图像分类方法。提出了一种新的类解耦分布对齐方法。该方法根据矩阵基的变化，利用监督信息和非监督信息之间的内在关系，更准确地预测未标记样本的伪标签。同时，提出了一种新的可变条件队列来存储具有较高置信度的样本。队列长度将随标签置信度的变化而变化，以避免少数类别的过采样和多数类别的欠采样。本发明的方法在半监督医学图像分类方面优于现有的方法。

本发明授权基于类解耦分布对齐的半监督医学图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类解耦分布对齐的半监督医学图像分类方法，其特征在于，提出一种新的类解耦分布对齐方法，该方法根据矩阵基的变化，利用监督信息和非监督信息之间的内在关系，预测未标记样本的伪标签；同时，提出了一种新的可变条件队列来存储具有较高置信度的样本，首先用有标签样本训练分类器，然后使用训练后的分类器对无标签样本进行分类，并选择置信度最高的数据作为伪标签，可变条件队列的队列长度随标签置信度的变化而变化；所述类解耦分布对齐方法实现如下： 构造个独立分布，每个分布都与原始分布对齐结构一致，以便指示向量空间中有标签样本和无标签样本的分布，即类解耦分布对齐；首先，通过EMA保留每个类别的有标签集分布和置信度，等于整个数据集中的类别数；在更新无标签集分布和置信度时，利用有标签样本对模型训练的内在影响，避免少数类陷入过度拟合： 1 其中，和分别表示有标签集和无标签集，在生成和时，和之间的被视为两个分布在降维后的定量差异，这促进了模型缩短两个分布之间的距离，并通过转换基使模型对局部扰动具有鲁棒性，其表示为： 2 其中是一个超参数，表示决定更新速度的动量，无标签集分布同样使用这种方法计算；类解耦分布对齐将通过以下公式表示： 3 其中，是无标签样本的预测，是DA之后的改进伪标签，；受数据稀缺性和数据不平衡性的影响，迭代后的神经网络输出倾向于大多数类，这导致有偏的产生；因此使用作为有标签集分布，T为温度，分别控制每个类根据温度参数缩放后的输出；EMA获得的置信度与有标签样本的数量有关，因此通过一个基本线性函数专门设置： 4 如果一个类别中有标签样本的数量较少，其将变得更高；当时，第类的将被转换以满足有标签集分布，从而缓解数据不平衡；通过置信度可以合理地控制温度的变化，以避免大多数样本的伪标签被错误地预测为多数类；当时，变化非常微小，以防止大多数类的预测被更新到其他类。

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