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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一种基于解剖学连通性的半监督医学图像分割方法和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：CN119649037B 。

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：202510180763.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于解剖学连通性的半监督医学图像分割方法和装置是由兰泉;张龙晖;钟平;张浩然;黄晨曦;陈雅淇;奚丹设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于解剖学连通性的半监督医学图像分割方法和装置在说明书摘要公布了：一种基于解剖学连通性的半监督医学图像分割方法和装置，属于医学图像分割领域，包括：采用医学图像分割模型对输入的有标签数据和无标签数据进行分割得到第一特征图和第二特征图；通过判别获取所述第一特征图和所述第二特征图的最大连通区域的伪标签，根据所述最大连通区域的伪标签以及不确定性图得到确定性伪标签；将确定性伪标签和有标签数据结合作为监督信号，引导所述分割模型进行像素级对比学习以提升对特征的提取能力。本发明引入了连通性判断的概念，加强了模型对于目标结构的理解，还提高模型在保持解剖学结构连续性方面的准确性。

本发明授权一种基于解剖学连通性的半监督医学图像分割方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于解剖学连通性的半监督医学图像分割方法，其特征在于，包括：采用医学图像分割模型对输入的有标签数据和无标签数据进行分割得到第一特征图和第二特征图；通过判别获取所述第一特征图和所述第二特征图的最大连通区域的伪标签，根据所述最大连通区域的伪标签以及不确定性图得到确定性伪标签；将确定性伪标签和有标签数据结合作为监督信号，引导所述医学图像分割模型进行像素级对比学习以提升对特征的提取能力；对于所述无标签数据，通过选择第一特征图Pa和第二特征图Pb中每个类别的最大连通区域来进一步提升预测的空间一致性，连通区域的选择过程如下： 其中Ca，c和Cb，c是第一特征图Pa和第二特征图Pb中类别c的最大连通区域，ConnCompPa＝＝c表示返回一个数组，其中包含属于第一特征图Pa中类别c的所有连通区域，|i|表示连通区域i中的像素数；argmax函数表示选择具有最大像素数的连通区域；对两者的最大连通区域Ca，c和Cb，c取并集，得到最大连通区域的所述伪标签C′，用以下公式表示： 其中，N是类别的总数，∪代表区域的并集；若某些像素在最大连通区域Ca，c和Cb，c上发生冲突，通过比较相应位置上的预测概率来解决冲突：令Pa，c和Pb，c分别表示所述第一特征图Pa和所述第二特征图Pb在类别c上的概率，则每个像素的类别标签通过以下方式决定： 其中，i，j表示像素的位置，C′i，j是伪标签C′在位置i，j上的值；如果位置i，j在Ca，c中且Pa，ci，j大于Pb,ci,j，则该位置被标记为类别c；如果位置i，j在Cb，c中且Pb，ci，j大于或等于Pa，ci，j，则同样将其标记为类别c；如果位置i,j不在任何类别的最大连通区域中，则在伪标签C′中标记为背景或无标签并用0表示。

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