恭喜桂林理工大学杨铁军获国家专利权
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龙图腾网恭喜桂林理工大学申请的专利基于反向通道填充CNN和水平集的色素性皮损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：CN113989288B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202111076764.5，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于反向通道填充CNN和水平集的色素性皮损图像分割方法是由杨铁军;蔡超丽;黄琳设计研发完成，并于2021-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于反向通道填充CNN和水平集的色素性皮损图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于反向通道填充CNN和水平集的色素性皮损图像分割方法，该方法基于反向通道填充CNN和联合后向传播学习算法，基于注意力机制获取目标的大致空间位置，并通过反向通道填充增强目标的空间位置特征，提高了CNN输出目标位置的准确性；进一步，将CNN学习的特征能量输入到水平集分割模型中，驱动水平集演化，建立联合CNN和水平集的后向传播学习算法，进一步提高分割精度。
本发明授权基于反向通道填充CNN和水平集的色素性皮损图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于反向通道填充CNN和水平集的色素性皮损图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过BCF-CNN的第1次后向传播，来学习目标的空间位置； S2：将学习得到的空间位置进行坐标松弛化，得到位置先验； S3：将该位置先验反向注入到原始输入，再进行第2次后向传播：继续学习水平集演化的驱动能量和初始水平集，来驱动水平集演化得到最终的分割结果； BCF-CNN包括包括编码器和解码器两部分，其中编码器与Unet的编码器类似，包含了5组卷积层和4个最大池化层，解码器集成了AttentionGate模块，以更加准确的输出目标位置； 解码器包含了两个分支：外部能量分支和内部能量分支；两个分支均包含了5组卷积层和4个上采样层，其中外部能量分支在最后一层包含了两个子分支，分别输出外部能量和目标位置；内部能量分支则输出曲率能量系数。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人桂林理工大学，其通讯地址为：541010 广西壮族自治区桂林市七星区建干路12号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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