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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于动态概率权重的医学图像分割方法、设备、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：CN117292124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202311169954.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于动态概率权重的医学图像分割方法、设备、存储介质是由何良华;文程艺设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态概率权重的医学图像分割方法、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态概率权重的医学图像分割方法、设备、存储介质，利用预训练好的基于Swin‑Unet的图像分割模型对获取到的医学图像进行分隔，其中，所述图像分割模型的训练过程包括如下步骤：获取标注后的医学图像数据集；基于所述医学图像数据集，利用损失函数对基于Swin‑Unet的图像分割模型进行训练，得到预训练好的图像分割模型，其中，所述损失函数包括动态概率权重函数。与现有技术相比，本发明根据像素点的分类的置信程度来动态决定来调整训练权重，可以指导提升网络的学习能力，提高网络训练的性能。

本发明授权基于动态概率权重的医学图像分割方法、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于动态概率权重的医学图像分割方法，其特征在于，利用预训练好的基于Swin-Unet的图像分割模型对获取到的医学图像进行分隔，其中，所述图像分割模型的训练过程包括如下步骤： 获取标注后的医学图像数据集； 基于所述医学图像数据集，利用损失函数对基于Swin-Unet的图像分割模型进行训练，得到预训练好的图像分割模型，其中，所述损失函数包括动态概率权重函数， 动态概率权重函数值的计算包括： 计算图像分割模型输出的预测结果中各个像素点的置信概率，得到置信概率矩阵； 针对所述置信概率矩阵，利用高斯函数转换为动态权重矩阵； 基于所述动态权重矩阵和交叉熵函数，计算得到当前训练轮次的动态概率权重函数值， 所述的动态概率权重函数为： 其中，为动态概率权重函数，为多分类任务中的类别总数，表示表示下标为i和j的像素点的置信概率，表示神经网络最后输出的下标为i和j的像素点的预测结果，dp表示置信概率矩阵，dpw表示动态概率权重矩阵，𝜎用于平衡难分样本和易分样本的权重差距，𝐶表示多分类任务中的类别总数，y表示真实的标签结果，表示网络输出的预测结果， 所述的损失函数为： 其中，为损失函数，𝛼表示超参数，为Dice函数，为所述动态概率权重函数。

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同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239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”。

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