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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利一种基于对偶图像滤波的半监督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：CN117726585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202311672195.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于对偶图像滤波的半监督医学图像分割方法及系统是由许永超;谷昱良设计研发完成，并于2023-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对偶图像滤波的半监督医学图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于树表示的对偶滤波半监督医学图像分割方法及系统，包括：对原始医学图像样本进行转换，得到在树表示空间对偶滤波后保留关键拓扑区域的滤波图像；将有标注滤波图像输入不同初始化的两个预设图像分割神经网络进行独立训练，将无标注的对偶滤波图像分别输入不同初始化的两个预设图像分割神经网络生成各自网络对应的伪标签值，利用两个预设网络各自的伪标签监督另一个预设网络进行训练，得到半监督医学图像分割模型；将待分割医学图像输入半监督医学图像分割模型，输出图像分割结果。本发明通过采用基于树表示的滤波方法，可以保留图像关键拓扑区域，不增加新的物体边缘，在半监督医学图像分割中取得了显著的提升。

本发明授权一种基于对偶图像滤波的半监督医学图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对偶图像滤波的半监督医学图像分割方法，其特征在于，包括：获取原始医学图像样本；对原始医学图像样本进行随机变换、树表示转换、树表示对偶滤波和像素表示转换，得到在树表示空间对偶滤波后保留关键拓扑区域的滤波图像；将有标注滤波图像输入不同初始化的两个预设图像分割神经网络进行独立训练，将无标注的对偶滤波图像分别输入不同初始化的两个预设图像分割神经网络生成各自网络对应的伪标签值，利用两个预设图像分割神经网络各自的伪标签监督另一个预设网络进行训练，得到半监督医学图像分割模型；将待分割医学图像输入所述半监督医学图像分割模型，输出图像分割结果；对所述原始医学图像样本进行随机变换、树表示转换、树表示对偶滤波和像素表示转换，得到在树表示空间对偶滤波后保留关键拓扑区域的滤波图像，包括：利用单调递增灰度值映射对所述原始医学图像样本进行随机变换，然后将变换后的图像转化为基于包含关系的最大树和最小树；删除所述最大树和所述最小树中小于预设面积阈值的节点，得到新的最大树和新的最小树；删除所述新的最大树和所述新的最小树中对应父节点仅有单个子节点的树节点，得到简化后最大树和简化后最小树；将所述简化后最大树重建为像素点表示图像，得到灰度值提升的保留拓扑结构的滤波图像；将所述简化后最小树重建为像素点表示图像，得到灰度值降低的保留拓扑结构的滤波图像。

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