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龙图腾网获悉脉得智能科技(无锡)有限公司申请的专利基于大模型和协同一致训练的甲状腺结节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：CN120451156B 。

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：202510948105.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于大模型和协同一致训练的甲状腺结节分割方法是由韩淞宇;胡敬良;牟立超;侯雨;陈咏虹设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型和协同一致训练的甲状腺结节分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型和协同一致训练的甲状腺结节分割方法，涉及超声图像分析技术领域，将大模型的通用推理能力有机嵌入半监督模型中，互补半监督模型和大模型的优势，利用大模型的通用预测能力缓解半监督模型不足的知识迁移能力，同时利用半监督模型的特征协同一致性缓解大模型的高置信度错误预测，提高模型的实际预测性能；通过半监督框架下的大模型微调操作，能够基于无监督图像和有监督图像同步对大模型进行微调，同时基于协同损失和高质量伪标签，加速了模型的微调收敛速度和准确性；并通过协同一致性训练操作，有机互补了半监督模型和SAM模型的优势，并提出了基于自可靠性和协同可靠性的高质量伪标签生成方案和协同损失。

本发明授权基于大模型和协同一致训练的甲状腺结节分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型和协同一致训练的甲状腺结节分割方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、收集甲状腺超声图像，根据有无病理报告和标注信息，将甲状腺超声图像分为有标注图像和无标注图像，构成有标注数据集和无标注数据集，并将有标注数据集按比例划分为训练集、验证集以及测试集； S2、基于Mean‑Teacher框架和FixMatch技术构建半监督模型，并采用U‑Net作为分割网络，U‑Net网络采用随机初始化权重；基于Mean‑Teacher框架构建SAM模型，SAM模型加载官方提供的预训练权重； S3、在半监督模型中，无标注图像分别通过强变换和弱变换生成强扰动图像和弱扰动图像；通过教师网络处理弱扰动图像，得到伪标签，通过学生网络处理强扰动图像，得到模型的预测掩码；同时学生网络对有标注图像进行预测，得到有标注图像的掩码，与标注信息计算监督损失； S4、在SAM模型中，无标注图像分别通过强变换和弱变换生成强扰动图像和弱扰动图像；通过教师网络处理弱扰动图像，得到伪标签，通过学生网络处理强扰动图像，得到模型的预测掩码；同时学生网络对有标注图像进行预测，得到有标注图像的掩码，与标注信息计算监督损失； S5、对半监督模型和SAM模型生成的伪标签进行合并处理，并通过一致性损失函数对模型预测施加约束； S6、分别对半监督模型和SAM模型中的学生网络进行损失函数计算； S7、同步训练半监督模型和SAM模型，对半监督模型和SAM模型进行梯度反向传播更新参数，半监督模型和SAM模型中的教师网络通过EMA的方式继承学生网络的权重； S8、每次迭代后，使用验证集对半监督模型和SAM模型中的学生网络进行评估，分别保存历史结果DICE系数最高的模型； S9、分别加载历史训练过程中DICE系数最高的模型，对测试集进行推理验证，使用测试集的DICE系数反应模型的实际推理性能。

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