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龙图腾网获悉深圳市人民医院申请的专利一种基于模糊融合与对比蒸馏的血管内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：CN120411513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510527679.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于模糊融合与对比蒸馏的血管内超声图像分割方法是由王永顺;刘惊今;吴美善;袁杰;淡晨晨设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模糊融合与对比蒸馏的血管内超声图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模糊融合与对比蒸馏的血管内超声图像分割方法，所述方法包括：对获取的血管内超声图像进行预处理，对预处理后的图像进行多尺度特征提取，生成各尺度特征对应的像素级不确定性图；构造融合不确定性图生成模块，实现跨尺度像素级不确定性图的自适应加权融合，得到融合不确定性图；构造融合特征生成模块，生成融合特征和融合扰动特征；构建多目标优化模块，得到最优分割模型；对采集的血管内超声图像进行分割，得到最终的分割结果。本发明能够提高血管内超声图像的分割精度与鲁棒性，解决血管内超声图像分割中因噪声干扰、结构模糊及多尺度特征融合低效导致的边界定位不准与区域错判问题，实现复杂病理特征的高精度解析。

本发明授权一种基于模糊融合与对比蒸馏的血管内超声图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊融合与对比蒸馏的血管内超声图像分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1，对获取的血管内超声图像进行预处理，基于Res2Net-50网络，对预处理后的图像进行多尺度特征提取，并基于深度证据学习生成各尺度特征对应的像素级不确定性图； 步骤S2，构造融合不确定性图生成模块，所述融合不确定性图生成模块通过引入可学习尺度权重参数，基于空间注意力实现跨尺度像素级不确定性图的自适应加权融合，得到融合不确定性图，用于计算得到像素分类损失值 步骤S3，构造融合特征生成模块，所述融合特征生成模块基于预处理后图像的多尺度特征生成与其对应的扰动特征，并利用像素级不确定性图对所述多尺度特征及其对应的扰动特征进行调制，生成融合特征和融合扰动特征，用于计算得到对比蒸馏损失值 步骤S4，构建多目标优化模块，通过计算原始的分割损失值像素分类损失值以及对比蒸馏损失值的加权和得到总损失值，利用总损失值对由Res2Net-50网络、融合不确定性图生成模块和融合特征生成模块组成的分割模型执行联合优化训练，得到最优分割模型； 步骤S5，利用所述最优分割模型，对采集的血管内超声图像进行分割，得到最终的分割结果。

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