北京航空航天大学刘博获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于双路自监督分支的医学影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：CN116385409B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310376585.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双路自监督分支的医学影像分割方法是由刘博;王瑜;周付根设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于双路自监督分支的医学影像分割方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于双路自监督分支的医学影像分割方法，该方法包括：提供样本影像序列；网络训练，将有标注的数据送入第一深度学习网络训练，根据有标注数据的标签，计算第一深度学习网络的第一损失函数；将无标注的数据送入第一深度学习网络，输出第一特征图,将无标注的数据送入第二深度学习网络，输出第二特征图；根据第一特征图与第二特征图计算伪标签；根据伪标签,计算第一深度学习网络及第二深度学习网络的第二损失函数；迭代训练,直至第一损失函数及第二损失函数的加权和小于预置值。本申请提出的技术方案，缓解了现有基于深度学习神经网络的训练对于有标注数据的依赖，提高了深度学习神经网络的训练效率。
本发明授权一种基于双路自监督分支的医学影像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路自监督分支的医学影像分割方法，其特征在于，包括： 提供样本影像序列，所述样本影像序列中包含有标注的数据和无标注的数据； 网络训练， 将所述有标注的数据送入第一深度学习网络训练，根据所述有标注数据的标签，计算所述第一深度学习网络的第一损失函数； 将所述无标注的数据送入第一深度学习网络，输出第一特征图,将所述无标注的数据送入第二深度学习网络，输出第二特征图； 根据所述第一特征图与第二特征图计算伪标签； 根据所述伪标签,计算第一深度学习网络及第二深度学习网络的第二损失函数； 根据所述第一深度学习网络的梯度,更新所述第一深度学习网络的参数； 根据所述第二深度学习网络的梯度及第一深度学习网络的参数,更新所述第二深度学习网络的参数； 迭代训练,直至所述第一损失函数及第二损失函数的加权和小于预置值； 影像分割, 将医学影像送入所述第一深度学习网络或第二深度学习网络,获得所述医学影像的分割结果。
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