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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医学图像分割方法、系统、终端以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：CN114418946B 。

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：202111541601.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种医学图像分割方法、系统、终端以及存储介质是由刘佳能;李志成设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像分割方法、系统、终端以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种医学图像分割方法、系统、终端以及存储介质。所述方法包括：获取医学图像样本数据，医学图像样本数据包括多模态医学图像以及所述多模态医学图像对应病例的临床信息；构建弱‑半监督模型，弱‑半监督模型包括用于执行分割任务的分割分支和用于执行生存期预测任务的生存期预测分支，将所述医学图像样本数据分别输入分割分支和生存期预测分支，将所述分割分支和生存期预测分支提取的特征进行融合并迭代训练，得到训练好的图像分割模型；将待分割医学图像输入训练好的图像分割模型进行图像分割。本申请采用半监督的分割方式，不用依赖于过多的有标签数据；结合弱监督方式，采用生存期等高级语义作为弱监督源，可以提高图像分割精度。

本发明授权一种医学图像分割方法、系统、终端以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学图像分割方法，其特征在于，包括：获取医学图像样本数据，所述医学图像样本数据包括多模态医学图像以及所述多模态医学图像对应病例的临床信息；构建弱-半监督模型，所述弱-半监督模型包括用于执行分割任务的分割分支和用于执行生存期预测任务的生存期预测分支，将所述医学图像样本数据分别输入分割分支和生存期预测分支，将所述分割分支和生存期预测分支提取的特征进行融合并迭代训练，得到训练好的图像分割模型；将待分割医学图像输入训练好的图像分割模型进行图像分割；所述构建弱-半监督模型为3DU-Net网络，所述3DU-Net网络的训练过程包括：将所述训练集数据分别输入分割分支和生存期预测分支中进行下采样处理，所述分割分支下采样得到的特征经过flatten操作变为一维的特征，再输入到Transformer模块；所述Transformer模块采用基于残差连接的思想，将输入特征与输入前的数据相加，再reshape为输入前的shape，同时将Transformer模块得到的特征引出到生存期预测分支；所述生存期预测分支通过Adapter模块对特征的分布进行转换，并通过信息融合模块将分割分支和生存期预测分支输出的特征进行融合，再经过全连接层，得到生存期预测的风险值；所述分割分支在得到reshape后的特征图后，通过上采样将所述特征图还原为初始输入图像的尺寸大小，再经过二值化处理，得到分割任务的输出结果。

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