复旦大学章琛曦获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利注意力引导的非线性扰动一致性半监督医学图像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：CN115760869B 。
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：202211270772.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权注意力引导的非线性扰动一致性半监督医学图像分割方法是由章琛曦;李诗曼;宋志坚设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本注意力引导的非线性扰动一致性半监督医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种注意力引导的非线性扰动一致性的半监督医学图像分割方法。本发明使用少量标注数据和无标注数据训练模型进行医学图像分割，采用非线性变换进行数据增强，并通过输出级别和特征级别的一致性进行约束；非线性变换通过随机生成贝塞尔曲线进行灰度映射实现对比度的变化；输出级的一致性约束通过交叉伪标签监督鼓励不同增强下生成相似的预测标签；特征级别的一致性约束通过多尺度的注意力感知特征对齐鼓励网络学习非线性变化不变的鲁棒表征。本发明有效利用无标注数据，通过数据增强提升泛化性，通过无标注数据的信息挖掘提升医学图像分割的准确性。本发明适用于所有基于灰度的医学图像分割任务。
本发明授权注意力引导的非线性扰动一致性半监督医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种注意力引导的非线性扰动一致性半监督医学图像分割方法，其特征在于，分割中使用非线性变换模块和注意力引导的多尺度特征一致性模块；其中，非线性变换模块利用随机生成的贝塞尔曲线产生多组灰度映射函数，并对每个输入图像分别利用单调递减和递增的映射函数生成强增强和弱增强图像；非线性变换模块通过对图像进行对比度的调整增大训练集的样本信息，帮助模型学习多样的灰度分布以减小模型过拟合的风险；在注意力引导的多尺度特征一致性模块中，对每一层解码器的输出均计算距离图，在多个尺度上的操作能够整合不同尺度的丰富信息来帮助提升分割效果；为了使网络的表征学习在不同增强变换中更具有鲁棒性，使用空间注意力模块增加对目标区域的关注，利用空间注意力对距离进行重加权以帮助网络学习更有价值的稳定特征表示；在这两个模块对泛化性和网络表征能力提升的作用下，加上输出层面的标签监督和伪标签交叉监督，得到更高精度的分割网络。
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