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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于改进MultiResUNet的皮肤黑色素瘤图像分割网络结构及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：CN115187615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210784416.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于改进MultiResUNet的皮肤黑色素瘤图像分割网络结构及方法是由宋亚林;张潮;甘志华;庞子龙;于俊洋;何欣;袁明阳设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进MultiResUNet的皮肤黑色素瘤图像分割网络结构及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进MultiResUNet的皮肤黑色素瘤图像分割网络结构及方法。该网络结构包括encoder模块和decoder模块，将原MultiResUNet网络中的MultiResBlock替换为新的MultiResBlock，以形成新的MultiResUNet网络；其中，所述新的MultiResBlock包括第一残差层和三个堆叠在一起的具有不同空洞率的Conv2d层；三个所述Conv2d层的输出进行concat操作之后与所述第一残差层的输出结果进行特征相加操作。本发明扩大了感受野有助于分割不同大小的目标；加入了双注意力机制重新调整特征权重有助于分割不同位置、不同形状的目标，提高了分割的精度。

本发明授权基于改进MultiResUNet的皮肤黑色素瘤图像分割网络结构及方法在权利要求书中公布了：1.基于改进MultiResUNet的皮肤黑色素瘤图像分割方法，其特征在于，包括： 构建并训练基于改进MultiResUNet的皮肤黑色素瘤图像分割网络； 采用训练好的所述皮肤黑色素瘤图像分割网络对输入图像进行分割； 其中，所述皮肤黑色素瘤图像分割网络包括encoder模块和decoder模块，将原MultiResUNet网络中的MultiResBlock替换为新的MultiResBlock，以形成新的MultiResUNet网络；其中，所述新的MultiResBlock包括第一残差层和三个堆叠在一起的具有不同空洞率的Conv2d层；三个所述Conv2d层的输出进行concat操作之后与所述第一残差层的输出结果进行特征相加操作；三个所述Conv2d层的空洞率由浅层至深层依次为1、2、5； 所述encoder模块中包括由浅层至深层依次包括5层新的MultiResBlock；所述decoder模块中由浅层至深层依次包括4层新的MultiResBlock；其中，所述encoder模块的前4层中的每层MultiResBlock和所述decoder模块中的对应层MultiResBlock之间设置有att-Block模块；所述att-Block模块用于对encoder模块中的每层MultiResBlock输出的特征进行重新分配权重；所述att-Block模块包括通道注意力CA模块和空间注意力SA模块；相同的输入数据分别经过CA模块和SA模块之后，所述CA模块和所述SA模块的输出进行相加操作； 所述CA模块包括两个具有相同结构的CA单元，每个所述CA单元包括依次连接的自适应全局平均池化层和卷积层；其中一个所述CA单元接收并处理输入数据中来自encoder模块的低级特征，另一个所述CA单元接收并处理来自decoder模块的高级特征；两个所述CA单元的输出进行相加操作后经过Softmax激活函数得到通道权重；将输入数据中来自encoder模块的低级特征与所述通道权重相乘后再与输入数据中来自decoder模块的高级特征相加得到输出特征，记作CA模块的输出； 所述SA模块包括三个卷积层；其中两个所述卷积层各自接收并处理输入数据中来自encoder模块的低级特征和来自decoder模块的高级特征；两个所述卷积层的输出进行相加操作后经过第三个卷积层后再依次经过BN层和Sigmoid激活函数得到空间权重；将输入数据中来自encoder模块的低级特征与所述空间权重相乘得到输出特征，记作SA模块的输出。

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