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龙图腾网恭喜脉得智能科技(无锡)有限公司申请的专利超声图像分割模型训练方法、超声图像分割方法、电子设备及存储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：CN119323713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411327329.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权超声图像分割模型训练方法、超声图像分割方法、电子设备及存储介质是由石一磊;胡敬良;牟立超;侯雨;陈咏虹设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本超声图像分割模型训练方法、超声图像分割方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明的实施例提供了一种超声图像分割模型训练方法、超声图像分割方法、电子设备及存储介质，涉及医学图像分割技术领域。对有标注原始超声图像以及无标注原始超声图像分别进行强扰动或弱扰动，将经过扰动的超声图像对应的输入学生分割网络以及教师分割网络，计算出像素级监督损失信息以及像素级一致性损失信息，以及感知级监督损失信息以及感知级一致性损失信息，进而计算出总损失信息，根据总损失信息对学生分割网络的参数进行迭代优化，并根据更新后的学生分割网络的参数对教师分割网络进行迭代优化。从而能够通过像素级的损失信息以及感知级的损失信息对模型约束，提高教师分割网络对超声图像中结节边界和形状特征的识别能力。

本发明授权超声图像分割模型训练方法、超声图像分割方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种超声图像分割模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取有标注原始超声图像以及无标注原始超声图像；所述有标注原始超声图像包括真实标注；对所述有标注原始超声图像进行强扰动，得到多张有标注强扰动图像；对所述无标注原始超声图像分别进行强扰动和弱扰动，得到多张无标注强扰动图像以及多张无标注弱扰动图像；将各所述有标注强扰动图像以及各所述无标注强扰动图像分别输入学生分割网络，分别得到多个对应的有标注学生预测结果以及多个对应的无标注学生预测结果；将各所述无标注弱扰动图像输入教师分割网络，得到多个对应的无标注教师预测结果；根据各所述有标注学生预测结果、各所述真实标注、各所述无标注学生预测结果以及各所述无标注教师预测结果，计算出像素级监督损失信息以及像素级一致性损失信息；根据各所述有标注学生预测结果、所述真实标注、各所述无标注学生预测结果、各所述无标注教师预测结果、所述有标注原始超声图像以及所述无标注原始超声图像，计算出感知级监督损失信息以及感知级一致性损失信息；根据所述像素级监督损失信息、所述像素级一致性损失信息、所述感知级监督损失信息以及所述感知级一致性损失信息，计算得到总损失信息；根据所述总损失信息对所述学生分割网络的参数进行迭代优化，根据更新后的学生分割网络的参数对所述教师分割网络进行迭代优化，并将优化后的教师分割网络作为超声图像分割模型。

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