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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于位置引导和一致性学习的腹部多器官增量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：CN116402800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310381113.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于位置引导和一致性学习的腹部多器官增量分割方法是由缑水平;续溢男;李孟彬;童诺;黄陆光;徐春盛;廉博;刘波;刘文博设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于位置引导和一致性学习的腹部多器官增量分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于位置引导与一致性学习的腹部多器官增量分割方法，主要解决现有技术增量过程复杂且增量性能低的问题。其实现方案是：首先使用一致性学习策略训练基础网络，以第一次分割常见腹部器官肝、肾、脾、胆、胃；随后通过新增解码器、位置引导模块与深度监督模块的方式，将基础网络扩展到位置引导增量网络，训练该网络，以第二次分割肝、肾、脾、胆、胃、胰腺；将位置引导增量网络扩展到位置引导与一致性学习增量网络，训练该网络，以第三次分割肝、肾、脾、胆、胃、胰腺、十二指肠，以此类推，完成腹部多器官增量分割。本发明简化了腹部多器官增量分割过程，提升了腹部多器官增量分割性能，可用于协助医生完成腹部多器官的自动勾画。

本发明授权基于位置引导和一致性学习的腹部多器官增量分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于位置引导和一致性学习的腹部多器官增量分割方法，其特征在于，包括： 1划分数据集： 1.1获取四个公开的腹部CT数据集，前三个数据集中分别标注了肝肾脾胆胃、胰腺、十二指肠，第四个数据无任何标注； 1.2对1.1获取的四个数据集进行图像预处理，并将前三个预处理后的数据集随机划分为三个训练集A1、A2、A3和三个测试集B1、B2、B3，将第四个数据集全部作为第四训练集C； 2基于UNet网络结构，构建由编码器、解码器与深度监督模块构成的基础网络Net1； 3使用He初始化方式对基础网络Net1进行初始化，利用有标注的第一训练集A1与无标注的第四训练集C，通过一致性学习策略对其交替迭代训练，得到训练好的基础网络参数W1； 4将训练好的基础网络参数W1加载到基础网络Net1中，并在Net1中新增一个解码器、两个位置引导模块和一个深度监督模块，构成位置引导增量网络Net2； 5使用He初始化方式对位置引导增量网络Net2新增结构的参数进行初始化，将其损失函数设置为Dice损失，冻结训练好的基础网络参数W1，使用第二训练集A2和Adam优化器迭代训练位置引导增量网络Net2，直到损失函数值不再下降，得到训练好的位置引导增量网络参数W2； 6将训练好的位置引导增量网络参数W2加载到位置引导增量网络Net2中，并在Net2中新增一个解码器、两个位置引导模块和一个深度监督模块，构成位置引导与一致性学习增量网络Net3； 7使用He初始化方式对位置引导与一致性学习增量网络Net3新增结构的参数进行初始化，将其损失函数设置为Dice损失，冻结训练好的位置引导增量网络参数W2，使用第三训练集A3和Adam优化器迭代训练位置引导与一致性学习增量网络Net3，直到损失函数值不再下降，得到训练好的位置引导与一致性学习增量网络参数W3； 8以此类推，后续可将位置引导与一致性学习增量网络Net3继续扩展，以分割更多腹部器官； 9将第一测试集B1、第二测试集B2与第三测试集B3输入到位置引导与一致性学习增量网络Net3中得到该网络对肝、肾、脾、胆、胃、胰腺、十二指肠的预测结果。

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