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龙图腾网恭喜厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所);厦门智融合科技有限公司申请的专利基于文本驱动和亲和力学习的医学图像分割方法及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：CN119672347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510187449.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于文本驱动和亲和力学习的医学图像分割方法及装置是由陈四方;张龙晖;钟平;陈法全;黄晨曦;陈榕灿;奚丹设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本驱动和亲和力学习的医学图像分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本驱动和亲和力学习的医学图像分割方法及装置，涉及弱监督学习领域，包括：构建基于文本驱动的医学图像分割模型并训练，得到经训练的医学图像分割模型；获取待分割的医学图像及其对应的专业知识和文本标签并输入到经训练的医学图像分割模型，分别利用标签编码器和专业知识编码器对文本标签和专业知识进行编码，通过知识注意力模块引导图像特征关注目标组织的相关区域，进一步生成初始伪标签，通过亲和力预测模块计算得到亲和力预测值，利用亲和力预测值修正初始伪标签，得到待分割的医学图像对应的伪标签。本发明解决了现有弱监督方法CAM激活不足以及图像标签不能够提供足够的监督信息等问题。

本发明授权基于文本驱动和亲和力学习的医学图像分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于文本驱动和亲和力学习的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于文本驱动的医学图像分割模型并训练，得到经训练的医学图像分割模型，所述经训练的医学图像分割模型包括图像视觉编码器、标签编码器、专业知识编码器、知识注意力模块和亲和力预测模块，所述图像视觉编码器包括依次连接的四个阶段的Transformer块，所述专业知识编码器和所述标签编码器的后面均连接有一个全连接层；获取待分割的医学图像及其对应的专业知识和文本标签并输入到所述经训练的医学图像分割模型，所述待分割的医学图像经过所述图像视觉编码器，分别得到四个阶段的Transformer块输出的层次特征图，所述专业知识经过所述专业知识编码器，得到知识特征，第4阶段的层次特征图和经过全连接层后的知识特征经过所述知识注意力模块，得到第一图像特征；所述文本标签经过所述标签编码器和全连接层，得到标签特征；将第3阶段的层次特征图和第4阶段的层次特征图相加得到第二图像特征，分别计算所述第一图像特征和第二图像特征与所述标签特征的相似度，得到第一相似特征图和第二相似特征图，将所述第一相似特征图和第二相似特征图相加，再执行argmax操作，得到初始伪标签；将第1阶段的层次特征图和第4阶段的层次特征图相加得到第三图像特征，所述第三图像特征经过所述亲和力预测模块，得到亲和力预测值，利用所述亲和力预测值通过随机游走细化所述初始伪标签，得到所述待分割的医学图像对应的伪标签。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所);厦门智融合科技有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明区镇海路55号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。