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龙图腾网恭喜五邑大学申请的专利一种皮肤病变图像分割方法、系统、设备及存储介质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：CN114972324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210751558.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种皮肤病变图像分割方法、系统、设备及存储介质是由李澄非;邱世汉;冯跃;梁辉杰;徐傲;梁淑芬;秦传波设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种皮肤病变图像分割方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种皮肤病变图像分割方法、系统、设备及存储介质，首先提取皮肤病变图像的多层次特征的上下文信息；然后通过门控融合解码器从多层次特征的上下文信息中自适应选择互补信息，并通过加法和门控机制将多层次特征的上下文信息进行融合，得到初始引导特征图；然后通过形状引导流模块逐步挖掘特征图中的病变边界并突出病变区域的形状，解决边界模糊问题；最后将形状引导流模块输出的最终引导特征图和皮肤病变图像的浅层特征进行门控卷积融合得到最终输出。本发明能够很好地解决皮肤病变图像中的病变区域大小不同和不规则导致目标定位不准确的问题以及病变区域与背景之间的模糊性等问题。

本发明授权一种皮肤病变图像分割方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种皮肤病变图像分割方法，其特征在于，所述皮肤病变图像分割方法包括：获取皮肤病变图像；提取所述皮肤病变图像的浅层特征和多层次特征，并提取每一层次特征对应的上下文信息；所述提取每一层次特征对应的上下文信息，包括：构建上下文特征提取模块，所述上下文特征提取模块包括依次连接的感受野模块和残差多核池化模块，所述感受野模块包括跳跃连接层和多分支卷积层，其中，每个分支卷积层都包括依次连接的1×1卷积层、1×n卷积层、n×1卷积层和具有特定空洞率的空洞卷积层，所述跳跃连接层的输出结果和所述多分支卷积层的输出结果拼接后得到所述感受野模块的输出结果；所述残差多核池化模块包括四个不同尺寸大小的池化层、四个1×1卷积层和双线性插值层，所述四个不同尺寸大小的池化层用于从输入至所述残差多核池化模块的特征图中分别提取四个不同尺寸的特征图，所述四个1×1卷积层用于降低所述四个不同尺寸的特征图的通道数，所述双线性插值层用于对所述四个1×1卷积层输出的特征图进行上采样，所述输入至所述残差多核池化模块的特征图与所述双线性插值层输出的特征图拼接得到所述残差多核池化模块的输出结果；将所述多层次特征中的每一层次特征分别输入至所述上下文特征提取模块中，得到所述上下文特征提取模块中每一层次特征的上下文信息；将所述多层次特征的上下文信息输入至预设的门控融合解码器中，以使所述门控融合解码器从所述多层次特征的上下文信息中自适应选择互补信息，并通过加法和门控机制将所述多层次特征的上下文信息进行融合，得到所述门控融合解码器输出的初始引导特征图；所述门控融合解码器的表达式包括： 其中，σ表示sigmoid激活函数，表示在通道中像素级别相乘，fi表示所述多层次特征中的第i个层次特征，Sg表示所述初始引导特征图；构建形状引导流模块，将所述初始引导特征图和所述多层次特征的上下文信息输入至所述形状引导流模块中，以使所述形状引导流模块逐步挖掘特征图中的病变边界并突出病变区域的形状，得到所述形状引导流模块输出的最终引导特征图；所述多层次特征为N个层次特征，其中，第1个层次特征为N个层次特征中最低层次特征，并且从第1个层次特征至第N个层次特征的层次特征依次递增；所述形状引导流模块包括N个通道反向注意力模块和N个门控卷积融合模块；所述形状引导流模块逐步挖掘特征图中的病变边界并突出病变区域的形状，得到所述形状引导流模块输出的最终引导特征图，包括：将所述初始引导特征图作为第1引导特征图，并将所述第1引导特征图和第1个层次特征输入至第1个所述通道反向注意力模块中，以使第1个所述通道反向注意力模块通过使用反向注意力来剔除前景对象，并输出第1注意力特征图；将所述第1注意力特征图和所述第1引导特征图输入至第1个所述门控卷积融合模块中，得到第1个所述门控卷积融合模块输出的第2引导特征图；将所述第2引导特征图和第2个层次特征输入至第2个所述通道反向注意力模块中，以使第2个所述通道反向注意力模块通过使用反向注意力来剔除前景对象，并输出第2注意力特征图；将所述第2注意力特征图和所述第2引导特征图输入至第2个所述门控卷积融合模块中，得到第2个所述门控卷积融合模块输出的第3引导特征图；依次类推，直至将所述第N引导特征图和所述第N个层次特征输入至第N个所述通道反向注意力模块中，以使第N个所述通道反向注意力模块通过使用反向注意力来剔除前景对象，并输出第N注意力特征图；将所述第N注意力特征图和所述第N引导特征图输入至第N个所述门控卷积融合模块中，得到第N个所述门控卷积融合模块输出的最终引导特征图；其中，所述门控卷积融合模块的表达式包括： Gi＝F′i☉αi+F′iTωi其中，αi表示权重值，σ表示sigmoid函数，Conv1×1表示1×1卷积，F′i表示第i注意力特征图，Si′表示第i引导特征图，i取值为1至N的整数，ωi表示权系数，Gi表示所述门控卷积融合模块输出的引导特征图；将所述最终引导特征图和所述浅层特征进行门控卷积融合，得到所述皮肤病变图像的分割结果。

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