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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于语义编辑的皮肤病变图像分割方法及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：CN116934698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310871588.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于语义编辑的皮肤病变图像分割方法及系统是由卢永毅;曹乐萱;施煜锴;杨志景设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义编辑的皮肤病变图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于语义编辑的皮肤病变图像分割方法及系统，首先对皮肤病变图像数据集进行划分，得到训练集、验证集和测试集，再对皮肤病变图像数据集进行预处理，然后构建生成对抗网络，所述生成对抗网络包括生成器和判别器，并对生成对抗网络进行训练，得到训练好的生成器和判别器，之后构建语义编辑模型，并利用训练好的生成器生成伪皮肤病变图像，利用伪皮肤病变图像对语义编辑模型进行训练，得到训练好的语义编辑模型，并评估语义编辑模型的性能，最后将训练好的语义编辑模型用于皮肤病变图像分割。本发明克服了依赖大量人工标注、分割效果差等不足，可使皮肤图像分割后的边界更加清晰、准确，且具有较好的鲁棒性。

本发明授权一种基于语义编辑的皮肤病变图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义编辑的皮肤病变图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对皮肤病变图像数据集进行划分，得到训练集、验证集和测试集，其中，训练集中的皮肤病变图像未带有标签，验证集和测试集中的皮肤病变图像带有标签； S2.对皮肤病变图像数据集进行预处理； S3.构建生成对抗网络，所述生成对抗网络包括生成器和判别器，所述生成器用于将噪声向量转化为伪皮肤病变图像，所述判别器用于识别输入的图像是否为伪皮肤病变图像； S4.向生成对抗网络输入训练集，训练生成对抗网络，直到达到生成器损失最小化和判别器损失最大化，得到训练好的生成器和判别器，结束训练； S5.构建语义编辑模型，所述语义编辑模型包括训练好的生成器； 在步骤S5中，所述语义编辑模型还包括：方向矩阵A、重构器R，其中，方向矩阵A为一个阶数为d的正交矩阵，d为生成对抗网络的潜在空间维度，每一列的内容为生成对抗网络的变化方向参数，方向矩阵A由高斯分布随机生成；重构器R为ResNet-18网络； S6.利用训练好的生成器生成伪皮肤病变图像，利用伪皮肤病变图像对语义编辑模型进行训练，在每一轮训练过程中，利用验证集对语义编辑模型的性能进行评估，选取性能最佳的语义编辑模型，作为训练好的语义编辑模型；向训练好的语义编辑模型输入测试集，根据得到的数据评估语义编辑模型的性能； S7.将训练好的语义编辑模型用于皮肤病变图像分割。

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