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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种多尺度拆分注意力机制的皮肤病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：CN116740085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310523188.7，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种多尺度拆分注意力机制的皮肤病图像分割方法是由夏平;彭程;张光一;任强;雷帮军设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度拆分注意力机制的皮肤病图像分割方法在说明书摘要公布了：一种多尺度拆分注意力机制的皮肤病图像分割方法，它包括以下步骤：步骤1：读取皮肤病图像数据集并进行划分和预处理；步骤2：构建多尺度拆分注意力机制网络；步骤3：将步骤1中的皮肤病图像中的训练集和验证集送入步骤2构建的网络中训练；步骤4：将步骤1划分的测试集送入步骤3训练好的网络进行预测；步骤5：输出最终预测图像。本发明的目的是为了解决现有皮肤病图像分割技术存在的图像病变区域大小不一、对比度不足的技术问题，而提供的一种多尺度拆分注意力机制的皮肤病图像分割方法。

本发明授权一种多尺度拆分注意力机制的皮肤病图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种多尺度拆分注意力机制的皮肤病图像分割方法，其特征在于，它包括以下步骤： 步骤1：读取皮肤病图像数据集并进行划分和预处理； 步骤2：构建多尺度拆分注意力机制网络； 步骤3：将步骤1中的皮肤病图像中的训练集和验证集送入步骤2构建的网络中训练； 步骤4：将步骤1划分的测试集送入步骤3训练好的网络进行预测； 步骤5：输出最终预测图像； 在步骤2中，所构建的多尺度拆分注意力机制网络为： 编码层拆分注意力机制模块第一层（1）→编码层拆分注意力机制模块第二层（2）→编码层拆分注意力机制模块第三层（3）→编码层拆分注意力机制模块第四层（4）； 编码层拆分注意力机制模块的第三层（3）→第三层残差混合注意力机制模块（5）； 编码层拆分注意力机制模块的第三层（3），第三层残差混合注意力机制模块（5）→第一次拼接（6）→解码层拆分注意力机制模块第一层（7）； 编码层拆分注意力机制模块的第二层（2）→第二层残差混合注意力机制模块（8）； 编码层拆分注意力机制模块的第二层（2），第二层残差混合注意力机制模块（8）→第二次拼接（9）→解码层拆分注意力机制模块第二层（10）； 编码层拆分注意力机制模块的第一层（1）→第一层残差混合注意力机制模块（11）； 编码层拆分注意力机制模块的第一层（1），第一层残差混合注意力机制模块（11）→第二次拼接（12）→解码层拆分注意力机制模块第三层（13）→1x1卷积分类（14）； 编码层拆分注意力机制模块第一层（1）、编码层拆分注意力机制模块第二层（2）、编码层拆分注意力机制模块第三层（3）、编码层拆分注意力机制模块第四层（4），以及解码层拆分注意力机制模块第一层（7）、解码层拆分注意力机制模块第二层（10）、解码层拆分注意力机制模块第三层（13）均包含2个多尺度结合拆分注意力机制模块，每个多尺度结合拆分注意力机制模块将输入的图像按通道划分为4个分支，即4个各不相同的特征图，然后分别通过不同空洞系数的卷积提取多尺度信息，再对每个分支得到的特征图附加注意力机制，每个多尺度结合拆分注意力机制模块的结构为： 按通道拆分（15）→拆分后的特征图一（16）、拆分后的特征图二（17）、拆分后的特征图三（18）、拆分后的特征图四（19）； 拆分后的特征图一（16）→第一次多尺度特征提取（20）；拆分后的特征图二（17）→第二次多尺度特征提取（21）； 拆分后的特征图三（18）→第三次多尺度特征提取（22）；拆分后的特征图四（19）→第四次多尺度特征提取（23）； 第一次多尺度特征提取（20），第二次多尺度特征提取（21）→第一次叠加（24）； 第一次叠加（24），第三次多尺度特征提取（22）→第二次叠加（25）； 第二次叠加（25），第四次多尺度特征提取（23）→第三次叠加（26）； 第三次叠加（26）→全局平均池化（27）→生成注意力权重（28）→r-softmax层（29）→第一注意力比重特征图（30）、第二注意力比重特征图（31）、第三注意力比重特征图（32）、第四注意力比重特征图（33）； 拆分后的特征图一（16），第一注意力比重特征图（30）→第一次相乘（34）； 拆分后的特征图二（17），第二注意力比重特征图（31）→第二次相乘（35）； 拆分后的特征图三（18），第三注意力比重特征图（32）→第三次相乘（36）； 拆分后的特征图四（19），第四注意力比重特征图（33）→第四次相乘（37）； 第一次相乘（34），第二次相乘（35），第三次相乘（36），第四次相乘（37）→第四次叠加（38）→1x1卷积（39）→残差连接（40）。

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