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龙图腾网获悉沪渝人工智能研究院申请的专利基于鲁棒序列提示优化的交互式医学图像分割方法及系统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：CN120894387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511420643.6，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权基于鲁棒序列提示优化的交互式医学图像分割方法及系统是由张小群;王逸昊;丁乔乔设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于鲁棒序列提示优化的交互式医学图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于鲁棒序列提示优化的交互式医学图像分割方法及系统，属于医学图像分割与人工智能交互技术领域，针对现有技术对提示选择敏感和专家标注不确定性适应性差的问题，将分割交互过程建模为马尔科夫决策过程，通过双分支提示融合策略网络分析当前图像、历史掩码及提示序列以选择最优提示动作；引入一种鲁棒奖励函数，该函数融合基于金标准标注的确定性奖励和基于PCA边界扰动技术生成的不确定性奖励，通过在主成分空间注入各向异性噪声模拟专家标注差异，从而训练模型在标注不确定环境下保持稳定性能。本发明显著提升了医学图像分割的精度、鲁棒性和交互效率，具备优异的零样本泛化能力，可广泛应用于多模态医学影像的辅助诊断与分割任务。

本发明授权基于鲁棒序列提示优化的交互式医学图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于鲁棒序列提示优化的交互式医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.将交互式医学图像分割过程建模为马尔科夫过程，并构建交互状态空间，所述交互状态空间包括医学图像、历史提示序列和历史图像分割结果； S2.利用图像分割模型基于当前输入的医学图像和提示生成当前图像分割结果； S3.基于双分支提示融合策略网络输出提示选择动作；其中，引入包括确定性奖励和基于PCA边界扰动技术生成的不确定性奖励的鲁棒奖励函数；所述PCA边界扰动技术包括： 在提取病灶边界后，使用主成分分析降维提取轮廓主方向，首先将边界坐标重参数化为 ； 其次对边界点重排矩阵X进行中心化：，表示各个维度上点坐标的均值； 接着进行协方差矩阵特征分解： ， 其中，表示协方差矩阵，表示奇异值分解得到的变换矩阵，表示奇异值分解得到的特征值矩阵； 最后将边界点重排矩阵投影至主成分空间：，表示边界点投影到特征空间上的新坐标矩阵； 所述鲁棒奖励函数定义为： ，其中，表示第t+1次交互的鲁棒奖励函数，表示第t+1次交互的确定性奖励，表示第t+1次交互的不确定性奖励，λ表示惩罚权重； ，其中，表示交互t次交互后的状态变量，表示第t次交互的动作变量；，其中，表示引入边界不确定性的前提下，交互t+1次后的分割结果； S4.执行所选提示动作，输入至图像分割模型，获取新一轮图像分割结果； S5.重复步骤S1至S4，直至分割结果满足预设精度或交互次数上限； S6.输出最终图像分割掩码，并生成可视化的医学图像边界覆盖图。

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