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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种皮肤病变区域快速检测和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：CN119963831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510019651.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种皮肤病变区域快速检测和分割方法是由金朋帅设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种皮肤病变区域快速检测和分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及.一种皮肤病变区域快速检测和分割方法，包括给定一个输入X∈RC×H×WC×H×W,经过重塑运行后变为Y∈RC×HWC×HW,通过计算查询向量和内存单元的关联性得到4倍扩展的注意力图Att∈R4C×HW4C×HW；给定输入特征图X和随机初始化的可学习张量P；利用双线性插值调整张量P的大小以匹配X的大小，并在P上使用深度可分离卷积；将特征图沿通道维度均匀切割成X11、X22、X33和X44等四部分。本发明改进并引入哈达玛乘积注意力模块对特征图不同轴分组进行多角度病理特征提取，融合多尺度上下文信息，聚合跨维度信息，提高模型的表征能力，设计一种新的边界损失函数，将边界信息纳入模型学习过程中，鼓励模型关注边界细节，在各项分割性能指标上表现优异，能够准确提取病灶区域。

本发明授权一种皮肤病变区域快速检测和分割方法在权利要求书中公布了：1.一种皮肤病变区域快速检测和分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、改进外部注意力模块 给定一个输入,经过重塑运行后变为,通过计算查询向量和内存单元的关联性得到4倍扩展的注意力图； 步骤二、构建哈达玛乘积注意力模块 S1、给定输入特征图X和随机初始化的可学习张量P； S2、利用双线性插值调整张量P的大小以匹配X的大小，并在P上使用深度可分离卷积； S3、将特征图沿通道维度均匀切割成X1、X2、X3和X4四部分； S4、对于前三组，高度-宽度、通道-高度、通道-宽度与可学习张量进行哈达玛乘积运算，第四组使用深度可分离卷积操作； S5、最后，在通道维度进行拼接并使用深度可分离卷积整合不同角度的信息； 步骤三、设计多尺度融合桥 S1、首先使用双线性插值来调整高层特征Yh的大小以匹配低层特征X1； S2、然后将两个特征图沿通道维度分割为四部分，取一组低层特征与一组高层特征拼接，得到四组融合特征，将结果沿通道维度拼接并使用卷积核大小为1×1的普通卷积实现不同尺度的特征交互，得到特征图Z； S4、通过核大小为1×1的二维卷积捕获通道间的局部特征交互，接着通过sigmoid激活函数后使用残差连接，将三个分支维度顺序调整，统一进行特征融合，完成多维信息的提取，得到聚合输出Z0； 步骤四、设计边界损失函数 S1、利用拉普拉斯算子提取预测结果及真实标签的边界； S2、根据均方误差计算真实边界和预测边界之间的误差； S3、构建的整体损失函数； S4、以二元交叉熵损失作为网络的主导损失函数，边界损失作为网络的辅助损失函数，将α=0.8，β=0.3作为混合损失函数的权重系数。

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