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龙图腾网获悉厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字医院、厦门市糖尿病研究所);厦门智融合科技有限公司申请的专利一种半监督医学图像分割方法及系统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：CN121725009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610226350.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种半监督医学图像分割方法及系统是由黄坤寨;江翰;黄和庆;黄嘉诺;孙竞洋;黄晨曦;张龙晖设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半监督医学图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种半监督医学图像分割方法及系统，涉及图像分割技术领域，方法包括：通过学生网络输出的前景概率图，计算其三维梯度幅值与离散三维拉普拉斯算子的空间平均加权和，得到全局边界粗糙度标量；结合体素级熵与软边界指示符构建粗糙度感知的一致性损失，实现自适应课程学习；驱动缩放因子对几何对比损失进行残差调制，增强边界区域的结构判别力；引导边界梯度对齐、曲率平滑与伪监督门限，通过三者加权联合优化学生网络，教师网络以指数移动平均更新。本发明通过引入全局边界粗糙度标量，协同调控熵一致性、几何边界对比与梯度‑曲率‑伪监督联合正则化，在半监督条件下显著提升医学图像分割的边界精度和鲁棒性。

本发明授权一种半监督医学图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种半监督医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，将标注医学图像和未标注医学图像输入至学生网络，通过学生网络处理标注医学图像和未标注医学图像，分别得到对应的前景概率图； S2，基于前景概率图的三维梯度幅值和离散三维拉普拉斯算子，经空间域平均与加权融合，计算全局边界粗糙度标量； S3，基于全局边界粗糙度标量，结合体素级香农熵和软边界指示符计算粗糙度感知的熵调制一致性损失； S4，基于全局边界粗糙度标量，通过引入驱动的缩放因子进行残差调制，计算几何增强的边界对比损失； S5，基于全局边界粗糙度标量，通过在边界梯度对齐项中引入加权项，计算粗糙度集成损失； S6，基于粗糙度感知的熵调制一致性损失、几何增强的边界对比损失和粗糙度集成损失构建总损失函数，并通过总损失函数联合优化训练学生网络，通过指数移动平均更新教师模型，直至收敛，从而获得用于医学图像分割的训练好的学生网络，通过训练好的学生网络对新的医学图像进行分割； S2中，全局边界粗糙度标量的计算公式如下： ； ； ； 其中，表示前景概率图的三维梯度幅值；表示前景概率图；、和分别表示沿空间坐标轴x、y和z的有限差分；为数值稳定常数；表示前景概率图的离散三维拉普拉斯算子；为三维拉普拉斯卷积核；R表示全局边界粗糙度标量；mean表示对张量进行空间域上的平均操作； S3中，粗糙度感知的熵调制一致性损失的计算过程如下： 根据所述学生网络输出的后验概率和教师网络输出的后验概率计算体素级香农熵，基于体素级香农熵和软边界指示符计算基础一致性权重，利用全局边界粗糙度标量对基础一致性权重进行残差衰减，得到最终的体素级一致性权重，使用体素级一致性权重加权均方误差损失并结合边界感知的熵正则化器构成粗糙度感知的熵调制一致性损失。

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