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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心申请的专利一种跨中心可信半监督心脏超声图像分割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：CN121280438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511842474.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种跨中心可信半监督心脏超声图像分割方法是由刘贻曼;张玉奇;韩炳强设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨中心可信半监督心脏超声图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨中心可信半监督心脏超声图像分割方法，属于医学图像处理与计算机视觉技术领域，旨在解决心脏超声图像分割中标注成本高、跨中心泛化能力差及预测不可靠等问题。该方法包括利用分割基础模型SAM的图像编码器提取多尺度特征，设计轻量级解码器输出分割概率图及不确定性估计；在源中心采用基于均值教师框架的半监督训练，结合一致性正则化与不确定性加权的伪标签过滤策略；在目标中心引入无需源数据的在线自适应机制，通过多增强一致性约束及异质性与认知不确定性融合的伪标签选择与置信度加权，实现跨中心稳健分割。本发明有效降低了标注成本，提升了分割精度与跨中心泛化能力，并增强了临床可信度。

本发明授权一种跨中心可信半监督心脏超声图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种跨中心可信半监督心脏超声图像分割方法，其特征在于，包括： 利用分割基础模型的图像编码器提取输入心脏超声图像的多尺度特征； 设计轻量级解码器对所述多尺度特征进行融合与上采样，输出分割概率图及偶然不确定性图； 在源中心，采用均值教师框架进行半监督训练，结合有监督损失、一致性正则化和不确定性加权的伪标签过滤策略共同构建损失函数； 在目标中心，引入在线无源自适应机制，通过多增强一致性约束，并结合基于异质性与认知不确定性融合的伪标签选择与置信度加权，实现跨中心稳健分割； 不确定性加权的伪标签过滤策略包括： 从未标注样本的教师网络预测中生成伪标签； 计算每个像素点的综合不确定性，所述综合不确定性为偶然不确定性与认知不确定性之和； 选择不确定性低于阈值的像素，为其分配指数衰减的权重； 基于加权交叉熵损失计算伪标签损失，用于训练学生网络； 在目标中心引入在线无源自适应机制包括： 对目标中心的每个样本生成多个随机增强版本，包括斑点噪声、几何变换和强度扰动； 计算所有增强版本预测的平均预测； 最小化每个增强版本预测与平均预测之间的KL散度，作为多增强一致性约束； 异质性与认知不确定性融合的伪标签选择与置信度加权包括： 计算每个像素点的综合不确定性，所述综合不确定性为偶然不确定性与认知不确定性之和； 根据不确定性计算像素级权重，所述权重与不确定性负相关； 利用所述权重对多增强一致性损失进行不确定性加权，用于模型自适应更新； 在线无源自适应机制还包括稳定性控制过程，所述稳定性控制过程包括： 采用小学习率进行模型更新； 限制每个样本的更新步数； 使用教师模型提供稳定指导，所述教师模型的参数为学生模型参数的指数移动平均，以防止模型发生灾难性遗忘或过拟合。

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