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龙图腾网恭喜杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司申请的专利一种基于半监督学习的胰腺囊肿鉴别方法和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：CN113781390B 。

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：202110854695.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于半监督学习的胰腺囊肿鉴别方法和系统是由曲太平;李秀丽;薛华丹;金征宇;俞益洲;李一鸣;乔昕设计研发完成，并于2021-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督学习的胰腺囊肿鉴别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于半监督学习的胰腺囊肿鉴别方法和系统，解决现有技术胰腺囊肿鉴别困难的技术问题。包括如下步骤：通过带有少量人工标签的训练集训练半监督学习模型，得到训练后的半监督学习模型；利用训练后的半监督学习模型提取多期相胰腺影像的胰腺轮廓概率图；利用训练后的半监督学习模型在胰腺轮廓概率图指导下提取多期相胰腺囊肿影像的胰腺囊肿轮廓概率图；提取胰腺囊肿轮廓概率图的胰腺囊肿区域，根据胰腺囊肿区域并结合临床知识驱动特征鉴别胰腺囊肿的良恶性。采用胰腺与胰腺囊肿分步分割的方法，并利用胰腺分割得到的胰腺轮廓概率图指导胰腺囊肿的分割，实现对胰腺囊肿更加精准的分割，进而提高胰腺囊肿鉴别的准确性。

本发明授权一种基于半监督学习的胰腺囊肿鉴别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督学习的胰腺囊肿鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤：通过带有少量人工标签的训练集训练半监督学习模型，得到训练后的半监督学习模型；利用训练后的半监督学习模型提取多期相胰腺影像的胰腺轮廓概率图；利用训练后的半监督学习模型在胰腺轮廓概率图指导下提取多期相胰腺囊肿影像的胰腺囊肿轮廓概率图；提取胰腺囊肿轮廓概率图的胰腺囊肿区域，根据胰腺囊肿区域并结合临床知识驱动特征鉴别胰腺囊肿的良恶性；还包括：利用训练后的半监督学习模型获得胰腺轮廓变形场和胰腺囊肿轮廓变形场，对胰腺轮廓变形场和胰腺囊肿轮廓变形场分别进行判别打分，获得胰腺形态得分和胰腺囊肿形态得分；对胰腺形态得分和胰腺囊肿形态得分由高到低进行排序并筛选出训练集中得分靠前的一组数据生成带有机器标签的数据，并将带有机器标签的数据加入训练集对半监督学习模型进行迭代训练，直至训练集的所有数据均带有机器标签。

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