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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于转导推理的医学影像小样本分割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：CN115937232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211738213.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于转导推理的医学影像小样本分割方法是由张亮;李约瀚;华聪;朱光明;沈沛意设计研发完成，并于2022-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于转导推理的医学影像小样本分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于转导推理的医学影像小样本分割方法，包括以下步骤；1使用神经网络作为特征提取网络，提取二维医学影像或者三维影像切片的特征图；2基于转导推理对支撑集数据与查询集数据进行融合分析，并从中分别提取出用于对查询集进行分割的前景类别对应的原型特征向量与背景类别对应原型特征向量；3对查询集的特征图中的每一个特征，分别计算其与各个类别的原型特征相似度，然后通过比较各个类别相似度的大小，确定查询集中各个特征对应的类别，即其类别为相似度最大的原型特征所对应的类别。本发明能够提升分割效果，实现分割结果的精度最大化。

本发明授权一种基于转导推理的医学影像小样本分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于转导推理的医学影像小样本分割方法，其特征在于，其中支撑集数据与查询集数据作为输入，支撑集为带有分割标注的影像数据，查询集为带分割的影像数据，分割方法包括以下步骤；1使用神经网络作为特征提取网络，提取二维医学影像或者三维影像切片x的特征图z；2基于转导推理对支撑集数据与查询集数据进行融合分析，并从中分别提取出用于对查询集进行分割的前景类别对应的原型特征向量与背景类别对应原型特征向量；2a采用标注信息嵌入网络，将影像对应的分割标注y作为输入构建影像的标注信息v；2b使用信息融合网络，将影像对应的特征图z与通过影像标注构建的标注信息v作为输入，对这两种信息进行融合，形成融合信息u；2c通过转导推理模块，将支撑集与查询集的融合信息uS与uQ作为输入，并通过转导推理模块进行融合、学习，然后对输入的查询集融合信息uQ进行补全，并生成新的查询集融合信息2d采用解算网络，对转导推理模块的输出的融合信息进行处理，来解码其中的潜在的查询集标注信息vQ；2e使用原型选择网络，对支撑集与查询集的特征图z与标注信息v进行融合、分析，从中选择用于对查询集分割的各个类别的原型特征zP；3对查询集的特征图zQ中的每一个特征，分别计算其与各个类别的原型特征的相似度，然后通过比较各个类别相似度si的大小，确定查询集中各个特征对应的类别，即其类别为相似度最大的原型特征所对应的类别。

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