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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于多扰动一致性学习的前列腺亚区域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：CN120070470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510138810.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于多扰动一致性学习的前列腺亚区域医学图像分割方法是由张雨;章志远;黄梦醒;邹杰;周子昊;冯文龙设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多扰动一致性学习的前列腺亚区域医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多扰动一致性学习的前列腺亚区域医学图像分割方法，包括：获取前列腺MRI图像数据集，并进行预处理；确定已标注图像和未标注图像的切片索引；针对每张前列腺MRI图像进行强弱两种数据增强处理；将强增强前列腺MRI图像输入3D网络进行特征提取，将弱增强前列腺MRI图像输入2D网络进行学习，得到两个网络的预测结果；将预测结果依据确定的切片索引进行数据划分，分别输入LSUS策略和USUS策略；将LSUS生成的新前列腺图像和新标注以及USUS生成的新前列腺图像，根据数据增强方式的不同，分别输入3D网络和2D网络进行进一步学习至指定迭代次数,得到训练好的模型，以根据训练好的模型得到前列腺亚区域分割结果。

本发明授权基于多扰动一致性学习的前列腺亚区域医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多扰动一致性学习的前列腺亚区域医学图像分割方法，其特征在于，包括： S101，获取前列腺MRI图像数据集，并对所述前列腺MRI图像数据集内的前列腺MRI图像进行预处理；其中，所述前列腺MRI图像包括已标注图像和未标注图像； S102，确定所述已标注图像和未标注图像的切片索引； S103，针对每张前列腺MRI图像进行强弱两种数据增强处理，得到强增强前列腺MRI图像和弱增强前列腺MRI图像；所述强数据增强包括旋转、翻转、色彩抖动和遮挡数据；所述弱数据增强包括旋转和翻转； S104，将所述强增强前列腺MRI图像输入3D网络进行特征提取得到3D网络输出的预测结果，将所述弱增强前列腺MRI图像输入2D网络进行学习得到2D网络输出的预测结果； S105，将3D网络和2D网络输出的预测结果依据确定的切片索引进行数据划分，分别采用LSUS策略和USUS策略；其中，LSUS策略用于生成新的可靠前列腺图像和新标注；USUS策略用于生成新的可靠前列腺图像；LSUS策略为针对标注切片设计的基于感兴趣区域ROI引导的多补丁双向位移策略，USUS策略为通过计算未标注图像预测结果的置信度，选取置信度最高的一部分切片的多补丁双向位移策略； S106，将LSUS生成的新前列腺图像和新标注，以及USUS生成的新前列腺图像，根据数据增强方式的不同，分别输入3D网络和2D网络进行进一步学习，重复加载训练更新损失权重至指定迭代次数,得到训练好的模型，以根据训练好的模型得到前列腺亚区域分割结果。

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海南大学，其通讯地址为：570228 海南省海口市人民大道58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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