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龙图腾网获悉清华大学申请的专利有标签超声样本图像的生成方法、装置、设备及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：CN117218077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202311154333.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权有标签超声样本图像的生成方法、装置、设备及介质是由陆文凯;金松柏设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本有标签超声样本图像的生成方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一有标签超声样本图像的生成方法、装置、设备及介质，该方法中，通过获取预先训练得到的扩散模型以及辅助分割网络；获取目标掩膜图像，并基于目标掩膜图像以及辅助分割网络确定引导条件；基于引导条件，通过扩散模型生成与目标掩膜图像对应的目标样本图像；目标掩膜图像用于表征所述目标样本图像包含的目标对象。这样，可以基于辅助分割网络以及目标掩膜图像作为引导条件，可以为扩散模型提供有方向的指导，以提高扩散模型的去噪效果，进而基于扩散模型生成的目标样本图像的样本质量得到相应的提升，同时降低获取目标样本图像的难度以及获取成本。

本发明授权有标签超声样本图像的生成方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种有标签超声样本图像的生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预先训练得到的扩散模型以及辅助分割网络；所述扩散模型由第一样本图像训练获得，所述第一样本图像包含无标签标注的超声样本图像；所述辅助分割网络由第二样本图像训练获得，所述第二样本图像包含有标签标注的样本图像；所述第一样本图像与所述第二样本图像分别包含目标对象； 获取目标掩膜图像，并基于所述目标掩膜图像以及所述辅助分割网络确定引导条件； 基于所述引导条件，通过所述扩散模型生成与所述目标掩膜图像对应的目标样本图像；所述目标掩膜图像用于表征所述目标样本图像包含的目标对象； 所述基于所述引导条件，通过所述扩散模型生成与所述目标掩膜图像对应的目标样本图像，包括： 将随机噪声图像输入所述扩散模型； 基于所述引导条件，调整所述扩散模型在预测过程中所使用的参数信息； 基于参数调整后的所述扩散模型对所述随机噪声图像进行去噪处理，得到所述目标样本图像； 所述基于所述引导条件，调整所述扩散模型在预测过程中所使用的参数信息，包括： 获取所述扩散模型在本轮预测过程中生成的去噪图像； 针对目标期望，获取利用所述辅助分割网络对所述去噪图像进行处理所对应的梯度信息；所述目标期望为所述辅助分割网络的分割结果与所述目标掩膜图像相同； 基于所述梯度信息以及所述扩散模型的参数信息，对所述扩散模型的参数进行更新，并基于参数更新后的所述扩散模型获取下一轮预测过程中生成的去噪图像； 在进行T轮预测过程后，将所述扩散模型输出的去噪图像确定为所述目标样本图像。

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