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龙图腾网获悉珠海横琴全星医疗科技有限公司申请的专利一种基于对比流形正则化的半监督医学图像分割方法及相关装置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：CN120374636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510866998.1，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于对比流形正则化的半监督医学图像分割方法及相关装置是由朱慧英;朱聪斌;汪启亮设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比流形正则化的半监督医学图像分割方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于对比流形正则化的半监督医学图像分割方法及相关装置。该方法包括：导入并预处理医学图像数据集；初始化教师模型与学生模型，利用标注数据训练教师模型并生成伪标签；计算标注数据与伪标签间的相似性得到流形正则化项；构建正、负样本对并计算对比损失项；加权求和得到对比流形正则化项，并与监督损失结合作为学生模型的损失函数；迭代训练学生模型得到分割结果。本发明通过结合对比学习与流形正则化，有效缓解了半监督医学图像分割中的数据依赖问题，提升了模型泛化能力和分割精度，尤其在小目标病灶分割场景中表现优异。

本发明授权一种基于对比流形正则化的半监督医学图像分割方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于对比流形正则化的半监督医学图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 导入并对医学图像数据集进行预处理，所述医学图像数据集包含标注数据和未标注数据； 初始化教师模型和学生模型，利用所述标注数据训练所述教师模型,得到教师权重；筛选所述未标注数据，得到筛选未标注数据；基于所述教师权重,用所述教师模型为所述筛选未标注数据生成伪标签，得到伪标签数据； 选择核函数，利用所述核函数计算所述标注数据与所述伪标签数据之间的相似性，得到相似性矩阵，记为再生核希尔伯特空间流形正则化项； 基于所述标注数据与所述伪标签数据，进行随机裁剪，构建正、负样本对；其中，所述正样本对为同一医学图像的两个不同随机裁剪后的图像；所述负样本对为不同的医学图像； 使用所述正样本对与所述负样本对计算对比损失函数，得到对比损失项； 将所述再生核希尔伯特空间流形正则化项和所述对比损失项进行加权求和，得到对比流形正则化项； 基于所述标注数据得到监督损失，再将所述对比流形正则化项与所述监督损失加权求和，作为所述学生模型的损失函数； 基于所述标注数据和所述伪标签数据，使用所述损失函数迭代训练所述学生模型，得到学生权重；基于所述学生权重，使用所述学生模型进行图像分割任务，得到分割结果。

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