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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于Inception和注意力机制的皮肤癌图像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：CN116912267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202310827166.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于Inception和注意力机制的皮肤癌图像分割方法是由曲英敏;李晓东;王作斌;莫慧丽;许晶;王莹;宋正勋;王国梁设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Inception和注意力机制的皮肤癌图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像分割技术领域，尤其为一种基于Inception和注意力机制的皮肤癌图像分割方法，包括以下步骤，步骤1，收集皮肤癌细胞数据集并进行预处理，包括去除噪声、调整图像大小和格式，以确保图像的一致性和质量；步骤2，Inception和注意力机制的皮肤癌图像分割网络模型设计；构建一个端到端的两分支神经网络架构，使用轻量化Inception模块作为编码器，U‑Net作为解码器，在跳跃连接部分加入多尺度卷积注意力机制。本发明方法基于Inception和注意力机制的皮肤癌图像分割网络达到92.03％的平均交并比、97.47％的准确度、96.63％的精度、95.12％的召回率和95.87％的F1分数。

本发明授权一种基于Inception和注意力机制的皮肤癌图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Inception和注意力机制的皮肤癌图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1，收集皮肤癌细胞数据集并进行预处理，包括去除噪声、调整图像大小和格式，以确保图像的一致性和质量；步骤2，Inception和注意力机制的皮肤癌图像分割网络模型设计；所述网络模型包括轻量化Inception部分和多尺度卷积注意力部分；构建一个端到端的两分支神经网络架构，使用轻量化Inception模块作为编码器，U-Net作为解码器，在跳跃连接部分加入多尺度卷积注意力机制；步骤3，使用Inception和注意力机制的皮肤癌图像分割网络模型进行训练：将步骤1处理好的数据集送入到步骤2设计的分割网络模型中，设定每批送入4张图像，然后，分割模型不断学习输入图像目标的特征，使其逐渐向真实掩膜靠近，模型的最后一层是一个1×1卷积层，用于将解码器的特征图转换为分割掩模，使用sigmoid函数将输出的像素值缩放到[0,1]范围内，作为像素属于前景的概率；再通过BCEWithLogitsLoss损失函数，与图像真实标签比较计算损失；通过优化器来调整参数，使损失达到最小，二进制交叉熵损失BCE计算公式如下所示； 其中y和分别表示真实标签掩膜和预测特征图；步骤4，结果测试：训练完成后，利用学习好后的网络去预测待测试的皮肤癌图像，得出分割结果并通过评价指标对分割结果进行定量分析。

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