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龙图腾网恭喜厦门大学附属心血管病医院(厦门市心脏中心)申请的专利基于边界对比的域适应跨模态医学图像分割方法、装置、设备和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：CN119295491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411804970.7，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于边界对比的域适应跨模态医学图像分割方法、装置、设备和介质是由张乐;林喜;黄晨曦;王斌设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边界对比的域适应跨模态医学图像分割方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于边界对比的域适应跨模态医学图像分割方法、装置、设备和介质，涉及医学图像分割技术领域。方法包括：从源域和目标域数据集分别获取源样本和目标域图像；以第一图像分割模型为教师模型，为目标域图像的伪标签分配权重；通过双向跨域cutmix得训练样本；以权重可学习的第一模型为学生模型，进行监督和自我训练；训练时结合监督损失和对比损失，以将查询样本拉向原型正样本、推离边界负样本为目标优化参数，获取第二图像分割模型；最后用该模型分割第二模态医学图像。该方法在跨模态医学图像分割中有显著优势，能有效提升分割性能。

本发明授权基于边界对比的域适应跨模态医学图像分割方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于边界对比的域适应跨模态医学图像分割方法，其特征在于，包含：从第一模态的源域数据集中获取源样本；源样本包含源域图像和源标签；从第二模态的目标域数据集中获取和所述源域图像对应的目标域图像；以基于第一模态数据训练的第一图像分割模型作为教师模型，将目标域图像输入所述教师模型，获取伪标签，并基于动态权重分配策略，根据像素的预测熵为伪标签分配不同的权重；通过双向跨域cutmix，将所述源域图像和所述目标域图像混合成混合图像，将所述源标签和所述伪标签混合成混合标签，获取训练样本；以权重可学习的第一图像分割模型作为学生模型，将所述源样本输入所述学生模型进行监督训练，将所述训练样本输入所述学生模型进行自我训练；训练时，基于学生模型提取的特征获取查询样本，基于教师模型从源域图像中提取的特征获取原型正样本，基于源标签从每个对象的边界处提取的边界特征获取边界负样本，结合监督损失和对比损失进行迭代训练，以将所述查询样本拉向所述原型正样本推离边界负样本为目标，优化学生模型的参数，增强模型在边界区域的判别能力，获取第二图像分割模型；根据所述第二图像分割模型，分割第二模态的医学图像，获取分割后的第二模态的医学图像；通过双向跨域cutmix，将所述源域图像和所述目标域图像混合成混合图像，将所述源标签和所述伪标签混合成混合标签，获取训练样本，具体包括：生成一个零中心掩码，用于对源图像和目标图像进行双向混合样本，获取混合图像； ；其中，为第幅混合图像、表示混合、为第幅源域图像、表示源域、表示图像的序号、为第幅目标域图像、表示目标域、为零中心掩码、表示相乘、和分别表示图像的高度和宽度；采用混合图像相同的混合方式，混合所述源标签和所述伪标签，获取所述混合标签；根据所述混合图像和所述混合标签，获取训练样本，表示图像的序号、表示混合图像的数量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门大学附属心血管病医院(厦门市心脏中心)，其通讯地址为：361000 福建省厦门市湖里区金山路2999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。