恭喜中国科学院深圳先进技术研究院王如心获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种基于互学习的半监督医学图像分割方法及其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：CN114418954B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202111601008.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于互学习的半监督医学图像分割方法及其系统是由王如心;李烨设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于互学习的半监督医学图像分割方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分割识别技术领域，具体涉及一种基于互学习的半监督医学图像分割方法及其系统，本发明方法基于互学习算法的技术思路，采用至少两个半监督学习模型进行对偶组合，构建基于互学习的深度半监督学习网络。通过网络中不同子网络学生网络、教师网络在训练过程中的交替互相监督，并迫使其输出的类别预测概率保持一致，有效的提高了对无标签样本图像的判断准确性，提高了对标记样本和无标签样本特征提取的鲁棒性。
本发明授权一种基于互学习的半监督医学图像分割方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于互学习的半监督医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.引入至少两个半监督学习模型；S2.两个所述半监督模型以对偶的形式连接，使两个所述半监督模型中的教师网络以及学生网络实现多师生交互，以构建基于互学习的深度半监督学习网络；S3.为所述基于互学习的深度半监督学习网络输入样本，通过所述教师网络和所述学生网络在训练过程中的交替互相监督，以及所述学生网络中的模仿损失函数，迫使不同的学生网络之间、教师网络之间，以及学生网络-教师网络间的类别预测概率分布保持一致；所述教师网络的参数由所述学生网络在训练过程中的参数移动平均得到；所述样本包括有标签样本图像和无标签样本图像。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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