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龍圖騰網獲悉中國科學院深圳先進技術研究院申請的專利一種基于擴散模型與生成對抗網絡的圖像分割方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117314930B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311133998.8，技術領域涉及：G06T7/11；該發明授權一種基于擴散模型與生成對抗網絡的圖像分割方法及裝置是由蒲堯;張智清;錢程;曾泉;周壽軍;李濤;鄭福琛設計研發完成，并于2023-09-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于擴散模型與生成對抗網絡的圖像分割方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于擴散模型與生成對抗網絡的圖像分割方法及裝置，運用于圖像處理技術領域，其方法包括：對原始圖像進行預處理；對預處理后的圖像進行擴散模型訓練，并輸出預測標簽圖像；對預測標簽圖像進行判別器模型訓練，并輸出預測分類標簽圖像；采用生成對抗網絡對擴散模型和判別器進行聯合訓練，輸出擴散模型的參數及判別器模型的參數；根據擴散模型的參數及判別器模型的參數對預處理之后的圖像進行分割；避免了去噪過程中單個信息的誤導，提升了模型的魯棒性；在訓練過程中，拼接原始圖像和標簽數據，更有利于精準的血管提取；其中生成對抗網絡對判別器和擴散模型進行訓練，使得網絡訓練加速收斂，分割準確性提高。

本發明授權一種基于擴散模型與生成對抗網絡的圖像分割方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于擴散模型與生成對抗網絡的圖像分割方法，其特征在于，包括： 對原始圖像進行預處理； 對預處理后的圖像進行擴散模型訓練，并輸出預測標簽圖像； 對所述預測標簽圖像進行判別器模型訓練，并輸出預測分類標簽圖像； 采用生成對抗網絡對所述擴散模型和所述判別器進行聯合訓練，輸出所述擴散模型的參數及所述判別器模型的參數； 根據所述擴散模型的參數及所述判別器模型的參數對預處理之后的圖像進行分割； 在對預處理后的圖像進行擴散模型訓練，并輸出預測標簽圖像的步驟中，具體包括下述步驟： 所述擴散模型包括前向加噪過程q和反向去噪過程p； 采用均方誤差為損失函數計算真實噪聲和預測噪聲的誤差； 所述前向加噪過程具體包括下述步驟： 從原始圖像xt-1到xt的前向加噪過程的公式表示為： 其中I為單位矩陣，βt為正向過程的方差； 將原始圖像xt-1到xt做t步，則公式表示為： 其中變量αt＝1-βt和 使用重新參數化，將xt寫成x0的函數： 將原始圖像的拼接圖像b與標簽圖像xb進行拼接，得到原始圖像與標簽圖像拼接的圖像X維度為c+1,h,w，其中為通道維度上拼接，c為通道數，h為圖像高，w為圖像寬；則前向加噪的公式改寫為：

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院深圳先進技術研究院，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區深圳大學城學苑大道1068號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。