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龙图腾网获悉中国航发商用航空发动机有限责任公司申请的专利一种基于半监督学习的微观组织图像分割方法及计算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：CN120070878B 。

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：202311619626.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于半监督学习的微观组织图像分割方法及计算装置是由徐瑶;王子;南洋;王妙全设计研发完成，并于2023-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督学习的微观组织图像分割方法及计算装置在说明书摘要公布了：一种基于半监督学习的微观组织图像分割方法，包括以下步骤：提供包括有标签数据集和无标签数据集的训练样本；建立基于DenseUNet的图像分割网络NetA和NetB；对训练样本中的样本图像和标签施加随机扰动输入NetA，将训练样本输入NetB后再施加相同的扰动，约束NetA输出结果和NetB输出结果的基于训练轮数权重的总体损失函数最小以更新NetA的网络参数θ，并进一步利用θ的指数移动平均更新NetB，直至NetA与NetB的输出结果差值小于给定的阈值，结束训练并利用NetB执行微观组织图像分割。该方法充分利用无标签数据进行网络训练，提高了图像分割网络的训练效率，改善了微观组织图像分割的准确性。本发明还提供一种计算装置。

本发明授权一种基于半监督学习的微观组织图像分割方法及计算装置在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督学习的微观组织图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 提供包括多个微观组织图像的训练样本，所述训练样本包括有标签数据集和无标签数据集，所述有标签数据集中的所述微观组织图像为有标签图像，所述无标签数据集中的所述微观组织图像为无标签图像，所述无标签图像的数量不少于所述有标签图像，所述标签为给定的样本图像的分割结果； 搭建基于DenseUNet的图像分割网络，所述图像分割网络包括NetA和NetB，所述NetA与所述NetB结构相同； 对所述训练样本及有标签数据集中的标签提供随机扰动ui，并输入所述NetA得到NetA输出结果；将所述训练样本输入所述NetB处理后再施加所述随机扰动ui得到NetB输出结果，所述NetA输出结果和所述NetB输出结果分别包括输出标签； 建立所述有标签数据集的交叉熵损失函数： 其中xi为输入的样本图像，yi为标签，θ为所述NetA中每层神经元的参数，fxi,θ为所述图像分割网络，B为输入图像数量； 建立所述NetA输出结果和所述NetB输出结果的一致性损失函数： 其中，μi’为所述NetA输出结果中的所述输出标签，μi为所述NetB输出结果中的所述输出标签； 对所述NetA和NetB进行多轮训练，设置总体损失函数loss＝aTL+bTJ，其中T为训练轮数，aT与bT为权重函数，bTaT的值关于T单调递增； 约束所述总体损失函数取最小值对所述NetA中的参数θ进行更新，利用参数θ的指数移动平均θ’对所述NetB中的参数进行更新； 当所述NetA输出结果与所述NetB输出结果的差值小于给定的一致性阈值，停止训练，并利用所述NetB执行微观组织图像分割，得到输出图像。

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