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龙图腾网恭喜上海商汤智能科技有限公司申请的专利图像分割方法及其模型的训练方法及相关装置、电子设备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：CN114049344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202111395877.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像分割方法及其模型的训练方法及相关装置、电子设备是由叶宇翔;陈翼男设计研发完成，并于2021-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分割方法及其模型的训练方法及相关装置、电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了图像分割方法及其模型的训练方法及相关装置、电子设备，其中，图像分割模型的训练方法包括：获取包括标注有至少一个目标对象的第一医学图像集和无标注的第二医学图像集的医学图像样本；利用第一图像分割模型对第一医学图像集进行分割处理，得到第一医学图像集对应的第一分割结果，并确定第一图像分割模型的第一损失函数；利用第一图像分割模型和将其网络参数滑动平均而得到的第二图像分割模型分别对第二医学图像集进行分割处理，得到对应的第二分割结果和第三分割结果，并确定第一图像分割模型的第二损失函数；根据第一损失函数和第二损失函数调整图像分割模型的网络参数。上述方案，可以得到高鲁棒性的目标对象分割结果。

本发明授权图像分割方法及其模型的训练方法及相关装置、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像分割模型的训练方法，其特征在于，应用于第一图像分割模型和第二图像分割模型，所述第二图像分割模型是通过将所述第一图像分割模型的网络参数滑动平均得到的；所述训练方法包括：获取医学图像样本；其中，所述医学图像样本包括标注有至少一个目标对象的第一医学图像集和无标注的第二医学图像集；利用所述第一图像分割模型对所述第一医学图像集进行分割处理，得到所述第一医学图像集对应的第一分割结果；基于所述第一医学图像集的标注信息和每个所述目标对象的体积先验信息，生成每个所述目标对象的损失函数权重；其中，所述目标对象的体积先验信息包括所述目标对象对应的所有标注的体积均值；基于所述第一分割结果和所述每个目标对象的损失函数权重，计算得到所述第一图像分割模型的第一损失函数；利用所述第一图像分割模型和所述第二图像分割模型分别对所述第二医学图像集进行分割处理，得到所述第一图像分割模型分割的所述第二医学图像集对应的第二分割结果，以及所述第二图像分割模型分割的所述第二医学图像集对应的第三分割结果；基于所述第二分割结果和所述第三分割结果，确定所述第一图像分割模型的第二损失函数；利用所述第一损失函数和所述第二损失函数，调整所述第一图像分割模型的网络参数，并基于调整后的所述第一图像分割模型的网络参数调整所述第二图像分割模型的网络参数。

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