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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于多尺度可变形聚合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：CN121544896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610058451.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多尺度可变形聚合的皮肤病变图像分割方法及系统是由胡振鹏;刘明;胡军;苏鹏翔;盖迪设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度可变形聚合的皮肤病变图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供基于多尺度可变形聚合的皮肤病变图像分割方法及系统，包括：获取皮肤病变图像数据集，并将数据集划分为训练集和测试集，构建一种改进的U型分割网络模型，通过训练优化模型参数，将训练好的模型应用于测试集，生成高精度分割图像。其中，模型在编码器中采用创新的卷积‑并行视觉曼巴模块，通过CNN与状态空间模型协同，实现了对图像局部细节与全局长程依赖关系的提取与融合；在解码器中提出可变形卷积注意力门，利用可变形卷积自适应病变形状，精准聚焦关键区域，实现跨层级特征融合与多尺度精炼。通过上述多尺度可变形聚合机制，显著提升了模型对复杂多样皮肤病变的分割精度与鲁棒性，为临床诊断提供了可靠辅助。

本发明授权基于多尺度可变形聚合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.基于多尺度可变形聚合的皮肤病变图像分割方法，其特征在于，包括： S1、获取皮肤病变图像数据集，并对数据集进行预处理，得到标准化图像数据集； S2、将标准化图像数据集划分为训练集和测试集； S3、构建一种皮肤病变图像分割网络模型，输入训练集对所述分割网络模型进行训练，优化模型参数； S4、将训练好的模型应用于测试集，生成皮肤病变分割图像； 其中，步骤S3中所述皮肤病变图像分割网络模型为对称的U型编解码结构；编码器通过多个级联的卷积-并行视觉曼巴模块提取并融合图像特征，其中，卷积-并行视觉曼巴模块采用双分支并行架构，通过对输入特征进行通道分割并分别进行局部特征提取与全局依赖建模，融合两分支输出，生成同时包含局部细节与整体语义的增强特征； 解码器通过逐步上采样融合来自编码器的多尺度特征，对融合后的特征进行多维度精炼以生成分割结果；其中，解码器中包括：用于对深层语义特征进行上采样与尺度对齐的高效上卷积块、用于根据特征空间分布动态生成注意力权重以增强目标区域并融合跨层特征的可变形卷积注意力门以及用于通过注意力机制与多尺度卷积对特征进行序列化精炼的多尺度卷积注意力模块； 其中，针对皮肤病变形态的高度异质性，所述可变形卷积注意力门的特征融合过程包括：接收来自编码器跳跃连接的浅层细节特征以及来自解码器上一层经过高效上卷积块上采样后输出的深层语义特征x；通过可变形卷积操作自适应于图像内容生成空间注意力图，并依据所述空间注意力图对深层语义特征x进行加权融合，以动态适应皮肤病变的不规则轮廓与模糊边界，输出经自注意力机制增强的校准特征。

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