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龙图腾网恭喜上海商学院申请的专利基于深度博弈学习的医学影像同步分割与配准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：CN114882049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210488343.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度博弈学习的医学影像同步分割与配准方法是由刘琮;司文设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度博弈学习的医学影像同步分割与配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度博弈学习的医学影像同步分割与配准方法，包括步骤：分割和配准网络设计模块，输出所构建的任务网络；任务网络和辨识网络对抗博弈模块，输入带标记数据，输出对抗训练过的任务网络和辨识网络；任务网络协作随机博弈模块，输入未标记数据，输出泛化性能得以提升的任务网络。利用深度网络的特征学习能力、未标记放疗影像、分割和配准任务间天然存在的增益关系，降低带标记数据需求，能提高放疗的速度和精度，提高病人生存率，缩短病人治疗时间，减轻医生工作负担，保障治疗结果一致性，解决了小样本深度学习难题。

本发明授权基于深度博弈学习的医学影像同步分割与配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度博弈学习的医学影像同步分割与配准方法，其特征在于，该方法通过协作随机博弈，利用无标记影像和两个任务间的增益关系，同时提升博弈双方在小样本下的泛化性能，包括以下步骤：S1分割和配准网络设计模块，输出所构建的任务网络；S2任务网络和辨识网络对抗博弈模块，输入带标记数据，输出对抗训练过的任务网络和辨识网络；S3任务网络协作随机博弈模块，输入未标记数据，输出泛化性能得以提升的任务网络；所述S1包括，构建用于分割和配准任务的深度神经网络：构建适用于这两项任务的深度神经网络，为后续的网络博弈奠定基础；输入计划CT人工勾画的有限标记，分割网络能勾画出危及器官；输入目标的计划CT、治疗CBCTkV-DRsMV-DRs、人工配准的有限标记，配准网络能对齐不同影像间的解剖结构；所述S2包括，构建任务网络和辨识网络的对抗博弈机制：通过对抗博弈，度量任务网络的性能，为后续奖励机制奠定基础；利用对抗网络，形成任务网络和辨识网络的对抗博弈；辨识网络试图将处理后影像，将伪标记与真实标记分开，而任务网络则试图让辨识网络难辨真伪，两者目的相反，形成对抗零和博弈；所述S3包括，构建两个任务网络的协作随机博弈机制：通过协作随机博弈，利用无标记影像和两个任务间的增益关系，同时提升博弈双方在小样本下的泛化性能；任务网络行为的奖励机制：基于辨识网络，设计奖励机制，以促进任务网络间的互利行为；未标记影像分割配准后会对配准任务形成增益；度量此增益，并将其定义为奖励，反馈给任务网络用于调整行为，就可利用未标记影像，共享任务经验，提高泛化性能；任务网络间的协同训练机制：将分割和配准网络视作参数化的行为策略，根据奖励调整参数行为，以最大化长期收益。

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