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皮肤镜图像分割技术是黑色素瘤临床诊断的核心手段之一，其精度与效率

直接影响病灶边界和病理分期的准确性。尽管U-Net在该领域取得进展，但由

于黑色素瘤形态多变、边缘模糊，以及高分辨率图像带来的计算负担，现有算

法在边缘分割精度和显存效率方面仍面临挑战。因此，本文以U-Net架构为基

础，旨在提高网络的分割性能并降低模型参数量和计算复杂度。主要工作包括：

(1)针对黑色素瘤形态多变、边缘模糊问题，提出KA