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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利基于标签进化及类掩码自注意力的扩散模型的医学图像生成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：CN118537478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202410364380.0，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于标签进化及类掩码自注意力的扩散模型的医学图像生成是由赵萌;金子翔设计研发完成，并于2024-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于标签进化及类掩码自注意力的扩散模型的医学图像生成在说明书摘要公布了：一种基于标签进化及类掩码自注意力的扩散模型的医学图像生成，属于计算机视觉和医学图像生成领域。以扩散模型为基础框架，我们对获得的Lizard数据集进行数据预处理，并对医学图像生成领域存在的问题提出针对性的改善。用设计出来的类掩码自注意力模块替换掉扩散模型中的自注意力模块，该模块能够捕捉到细胞的种类信息。除此之外，我们为了生成多样的医学图像，引入了标签进化模块，该模块通过将点标签逐渐进化为其完整的Mask标签的过程以条件归一化的形式融入到Unet中，让网络能够合理的生成出多样性的医学图像。本发明适用于所有的医学图像数据集。

本发明授权基于标签进化及类掩码自注意力的扩散模型的医学图像生成在权利要求书中公布了：1.一种基于标签进化及类掩码自注意力的扩散模型的医学图像生成算法，其特征在于，包括如下步骤：1获得医学图像生成中常用的lizard数据集共384张，并按照7：2：1划分出训练集、测试集和验证集并分别随机划分五次；2进行数据预处理，对lizard数据集中的每张图片，进行裁剪操作，将其分割成10张小图片；3选取点标签进化网络模型，对lizard数据集中的点Label进行更新和标签扩散，并预训练出一个能达到理想结果的模型；4设计基于标签进化及类补码自注意力的扩散模型的医学图像生成网络，每次点标签进化模块输出的更新标签输入到Unet中的Decoder部分，用于让Unet网络根据逐步更新的标签信息生成多样性的图片；同时，类掩码的自注意力模块，用于融合细胞类的信息；两个模块的结合用于指导生成多样性的细胞图像；5进行多次实验，探究最佳的网络参数，用FID和IS评价指标来评估模型；6设计消融实验，探究点标签进化模块和类掩码的自注意力模块的有效性及其解决的具体问题；根据步骤4，把PointLabel对应的MaskLabel送入到Unet特征图提取网络提取特征，得到MaskLabel对应的特征图，根据PointLabel中的质心，再通过自适应阈值来提取局部邻域候选像素；每次获得的更新标签会替换掉最初的PointLabel以便后续的标签更新，其次输入到扩散模型中Unet中的Decoder用于指导生成图像；将类掩码信息输入到共享的多层感知机模块shared_conv，共享的多层感知机由一个卷积层和一个ReLU激活函数组成；卷积层的作用是将输入的类掩码条件信息从细胞种类维度1abel_nc映射到隐藏层维度nhidden，label_nc代表着细胞种类的维度，nhidden表示隐藏层的维度；接下来，输出的隐藏表示将被传递到Gconv和Bconv模块，将隐藏表示映射到输出空间的维度norm_nc；具体来说，Gconv和Bconv模块分别产生gamma和beta参数，用于后续的条件归一化操作。

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