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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种肺部CT图像分割模型构建方法、装置及电子设备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：CN115829994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211635850.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种肺部CT图像分割模型构建方法、装置及电子设备是由康莉;单得恒设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺部CT图像分割模型构建方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种肺部CT图像分割模型构建方法、装置及电子设备，该方法包括：获取多张肺部CT的三维数据图像；对无标签数据图像进行插值处理生成伪标签；根据标签数据图像和带有伪标签的无标签数据图像分析有监督损失和无监督损失；根据无标签数据图像和伪标签计算插值一致性损失；通过有监督损失、无监督损失和插值一致性损失得到预设分割模型的总加权损失；根据总加权损失对预设分割模型的模型参数进行更新。本发明通过利用少量标注数据和大量未标注数据来构建肺部CT图像分割模型，可以有效降低医学图像分割的数据标注门槛，节省大量的时间和精力；有效降低模型训练难度、提高精度，为计算机辅助诊断提供更高质量的数据支持。

本发明授权一种肺部CT图像分割模型构建方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种肺部CT图像分割模型构建方法，其特征在于，包括： 获取多张肺部CT的三维数据图像，所述三维数据图像包括有标签数据图像和无标签数据图像； 对所述无标签数据图像进行插值处理生成伪标签； 将所述有标签数据图像和带有所述伪标签的无标签数据图像分别输入预设分割模型，并根据输出结果分析有监督损失和无监督损失； 根据所述无标签数据图像和所述伪标签计算插值一致性损失； 通过所述有监督损失、无监督损失和插值一致性损失得到所述预设分割模型的总加权损失； 根据所述总加权损失对所述预设分割模型的模型参数进行更新，并返回获取多张肺部CT的三维数据图像的步骤，直至所述模型精度达到预设阈值； 所述预设分割模型整体的训练目标函数为： ； 其中，、分别是主医生分割模型和助理医生分割模型的有监督损失，、分别是主医生分割模型和助理医生分割模型的无监督损失，、、、属于控制主医生分割模型和助理医生分割模型的权重系数，是一种斜坡函数，用来每次迭代后调整的权重函数；是主医生分割模型的插值一致性损失。

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