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龙图腾网获悉上海市第十人民医院申请的专利一种基于深度学习的黑色素瘤辅助诊断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：CN117078642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311076709.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的黑色素瘤辅助诊断方法是由钱春花;王海权;王瑞设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的黑色素瘤辅助诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的黑色素瘤辅助诊断方法，采用优化后的Transformer分类网络，针对黑色素瘤图像，取得理想的辅助分类效果。本发明采用对抗生成方式，生成恶性黑色素瘤，弥补数据集类间不平衡问题。本发明可判断黑色素瘤的良性或恶性，结果表明本发明的准确率可达98.4％，高于人眼识别的75％，可有效帮助患者早期的自我筛查，或辅助医生临床诊断。本发明能实现模型轻量化，减少模型参数量，减少实际开发程序的资源与时间成本，便于算法应用到实际开发程序中。本发明可将计算机视觉的相关知识应用到现实生活中，有效简化检测皮肤黑色素瘤的流程，使得医生患者仅需简单操作应用程序即可实时得到检测参考结果。

本发明授权一种基于深度学习的黑色素瘤辅助诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的黑色素瘤辅助诊断方法，其特征在于，包括如下具体步骤： 1数据预处理：分别为训练集、验证集、测试集在原始图像上采取分割且去毛发处理，精准得到皮肤病变区域，并去除毛发干扰诊断因素； 2数据集不同类别数量平衡，针对训练集样本不均衡问题，采用对抗生成网络生成恶性黑色素瘤图像，使正负样本均衡；为了避免过拟合，保证泛化能力，使用自适应增强的StyleGAN2来生成图像，即在生成器和判别器中都使用了数据增强； 3网络分类模型优化：基于Visiontransformer，对模型头的数量进行改变；将改变后的模型backbone与BatchFormer模块结合；增加两个共享分类器，使得样本特征之间相互学习，进一步解决数据不平衡问题，得到可靠的分类结果； 4模型轻量化：在步骤3的网络基础上进行模型轻量化操作，在模型上增加蒸馏标志，然后利用知识蒸馏方法来压缩模型，经过归一化以及滑动时间窗处理后的原始特征输入教师网络用于训练模型； 5模型移植：利用计算模型迁移技术将模型的权重与移动端以及网页端结合，使得原本在GPU条件下运行的模型在手机上或网站上能正常快速运行，同时可视化模型结果； 6临床验证与优化：将黑色素瘤辅助诊断的深度学习模型移植后，进入算法测试阶段，将移动端以及网页端的模型交给医生与患者进行使用，不断总结测试结果，优化算法模型，最终得到可靠的算法模型。

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