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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利基于时序一致性和上下文无关的半监督视频息肉分割系统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：CN115311307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210861961.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于时序一致性和上下文无关的半监督视频息肉分割系统是由张玥杰;李晓彤;刘靖正设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序一致性和上下文无关的半监督视频息肉分割系统在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理技术领域，具体为基于时序一致性和上下文无关的半监督视频息肉分割系统。本发明的半监督视频息肉分割系统包括双分协同训练架构、序列矫正反向注意力模块、传播矫正反向注意力模块、及上下文无关损失函数。双分支模型包括一个分割分支和一个传播分支，两者对无标签图像使用交叉伪标签方式进行监督；序列矫正反向注意力模块提取整个序列的时序信息，保证整个输入预测的时序一致性；传播矫正反向注意力模块利用存储池逐帧提取时序信息；上下文无关损失函数保证该系统对不断变化的背景信息不敏感。本发明可在115的标注比下取得很好的分割性能，对于大规模视频息肉分割数据集以及其他医学镜像分割任务具有广泛应用价值。

本发明授权基于时序一致性和上下文无关的半监督视频息肉分割系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序一致性和上下文无关的半监督视频息肉分割系统，其特征在于，包括双分支模型、序列矫正反向注意力模块、传播矫正反向注意力模块以及上下文无关损失函数；所述双分支模型包括一个传播分支和一个分割分支，两者对于无标签图像使用交叉伪标签方式进行协同训练；所述序列矫正反向注意力模块在分割分支中用于提取整个序列的时序信息，保证整个输入预测的时序一致性；所述传播矫正反向注意力模块在传播分支中利用存储池机制，逐帧提取时序信息；所述上下文无关损失函数保证该系统对不断变化的背景信息不敏感； 所述双分支模型包含平行的分割分支和传播分支对于给定的T帧序列图像，其第一帧为参考帧Ir,Yr，其余帧为无标注帧：两个分支都是接收上述T帧图像序列，输出序列的分割预测，分别表示为和每个分支分别包括编码器和解码器两个部分，分别记为：和两个分支的编码器都采用Res2Net结构；其中，传播分支编码器的参数由分割分支编码器参数每次迭代训练的指数平滑平均计算得到；通过两个分支的Res2Net编码器获得两组五个不同尺度的图像特征，具体表示为和其中，l表示层数，为1，2，…5，H和W分别特征的高和宽，C表示特征的维度；后三个尺度即l＝3、4、5经过通道层面的拼接和卷积降维，被融合为全局特征然后这个全局特征经过卷积操作，生成全局预测掩码以上两个分支的不同之处在于解码器部分：在分割分支的解码器中，每一层的分割矫正反向注意力模块将输入图像作为一个序列整体提取时序信息，最终预测结果为传播分支则采用逐帧预测的方式，将先前的预测信息和图像特征存储在存储池里，将这些存储的特征和当前帧的特征传入转播矫正反向注意力模块来辅助当前帧的分割预测，最终预测结果为这里转播分支与分割分支的不同在于转播分支不会预测第一帧的分割掩码。

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