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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利基于约束的图像分割方法、系统、装置和介质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：CN114913183B 。

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：202110167817.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于约束的图像分割方法、系统、装置和介质是由姜源泓;熊炜琦;张小群;陈涛设计研发完成，并于2021-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于约束的图像分割方法、系统、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理领域，针对现有的医学图像分割深度学习模型无法避免各种图像质量差、干扰影响因素多、边界模糊、区分困难等各种图像质量和图像数据缺陷、以及对图像难以准确分割和辨识困难，提出了本发明的基于约束的小病灶图像分割方法、系统、装置及介质，旨在解决如何在样本量小的情况下利用病灶与所在器官的空间关系，通过增加几何特征约束的深度学习模型缩小样本的假设空间，提升小病灶图像分割精细度的技术问题。为此，本发明的方法通过构建级联的多任务分割网络和基于空间位置几何约束的损失函数，在进行网络训练后对待分割的医学图像进行预测获得需要分割的病灶目标，以有效避免干扰提升了分割精度、质量和辨识度。

本发明授权基于约束的图像分割方法、系统、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于约束的图像分割方法，其特征在于，包括：构建级联的多任务分割网络以及构建基于空间位置几何约束的损失函数；根据所述损失函数训练所述级联的多任务分割网络；将待分割的图像输入训练后的所述级联的多任务分割网络中获得预测的分割目标区域，包括：输入实际待分割的医学图像到训练后的所述级联的多任务分割网络中，先经所述级联的多任务分割网络中的前一子任务的子分割网络预测出医学图像中的器官区域，将所述器官区域的二值矩阵与所述医学图像的原图的矩阵对应位置的元素相乘后以获得限制于所述器官区域的原图，将限制于所述器官区域的原图输入到所述级联的多任务分割网络的后一子任务的子分割网络，再经后一子任务的子分割网络预测出在所述器官区域的病灶区域；构建基于空间位置几何约束的损失函数具体包括：所述级联的多任务分割网络的损失函数定义为： ;其中，seg1,seg2表示对应的不同子任务的子分割网络的子损失函数，β为调节多任务间权重的超参；其中，根据二值交叉熵BCE和Dice损失函数的结合将每个子损失函数定义为： ;其中，LBCE为二值交叉熵损失函数、LDice为Dice损失函数、α1为调节LBCE、LDice这两个损失函数权重的超参、n表示对应的第n个子任务并且n为大于等于1的自然数；优化构建的所述级联的多任务分割网络的优化损失函数Loss，定义为： ;其中，Lloc为优化损失函数，α2为调节这三个损失函数权重的超参，Lcontour为根据空间位置几何特征关系进行约束的轮廓损失函数，其定义为： ;其中，distx,y表示像素点x和y之间的L2距离；是表示不同子任务预测的图像P的边界，以指示像素点x和y所属的集合。

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