大连大学樊万姝获国家专利权
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龙图腾网获悉大连大学申请的专利基于Transformer的特征补充黑色素瘤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：CN117252887B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311193447.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于Transformer的特征补充黑色素瘤图像分割方法是由樊万姝;刘文飞;李翔宇设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于Transformer的特征补充黑色素瘤图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Transformer的特征补充黑色素瘤图像分割方法，包括：使用ResNet网络提取到黑色素瘤图像的不同尺度特征图laye0～layer4；对所述特征图layer0～layer4进行位置嵌入，然后将layer1～layer4送入分割模型的Transformer中，得到不同尺度的特征图m1～m4；将特征图m1～m4依次经过分割模型的重构特征模块进行处理；将编码器端的浅层特征layer0与解码器特征送入分割模型的特征金字塔模块中汇合，进行特征横向连接；然后对分割模型进行训练；将需要分割的黑色素瘤图像送入训练完的分割模型中，得到相应的分割结果图及对应指标。该方法有效地提取了全局视觉信息，保留了浅层信息建立编码器与解码器之间的关联，弥补了下采样和上采样过程中造成的空间信息损失问题。
本发明授权基于Transformer的特征补充黑色素瘤图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于Transformer的特征补充黑色素瘤图像分割方法，其特征在于，包括： 使用ResNet网络作为分割模型的骨干网络，提取到黑色素瘤图像的不同尺度特征图laye0～layer4； 对所述特征图layer0～layer4进行位置嵌入，然后将layer1～layer4送入分割模型的Transformer中，动态地获取每个位置与其他位置之间的相对重要性并进行整合，得到不同尺度的特征图m1～m4； 将特征图m1～m4依次经过分割模型的重构特征模块进行处理； 将编码器端的浅层特征layer0与解码器特征送入分割模型的特征金字塔模块中汇合，进行特征横向连接；然后对分割模型进行训练； 将需要分割的黑色素瘤图像送入训练完的分割模型中，得到相应的分割结果图及对应指标。
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