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龙图腾网获悉长春大学申请的专利基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像分类系统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：CN120298846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510781939.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像分类系统及方法是由杜钦生;薛蛟;吴建雨;杜佐盛;郭鑫;张石岩;沈超;张宁博;卞瀛绪设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像分类系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像数据处理领域，涉及一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像分类系统及方法，该系统通过对VMamba网络模型进行改进得到，将VMamba网络模型的VSS模块替换为VSS‑SL模块；VSS‑SL模块为多分支结构，包括VSS模块、SE注意力模块、Local局部注意力模块，输入数据一路输入VSS模块，另一路依次输入Local局部注意力模块、SE注意力模块，VSS模块包括并行的第一分支路径、第二分支路径，第二分支路径经LN归一化层标准化输出的特征与第一分支路径输出的特征和SE注意力模块输出的特征进行融合；融合后的特征输入线性层，经线性层输出的特征与原始输入数据进行特征相加后输出。该系统能以更快的速度将糖尿病视网膜病变图片进行分类，同时拥有较高的准确率。

本发明授权基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像分类系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像分类系统，其特征在于，所述系统采用的是训练好的VMamba-m模型，所述VMamba-m模型是通过对VMamba网络模型进行改进得到，将VMamba网络模型的VSS模块替换为VSS-SL模块； 其中，所述VSS-SL模块为多分支结构，包括VSS模块、SE注意力模块、Local局部注意力模块，输入数据一路输入VSS模块，另一路依次输入Local局部注意力模块、SE注意力模块；其中，所述VSS模块包括LN归一化层和并行的第一分支路径、第二分支路径，第一分支路径利用线性层和激活函数进行特征转换，第二分支路径依次通过线性层、深度可分离卷积和激活函数，然后进入SS2D模块进行深入的特征提取；经过SS2D模块后使用LN归一化层来标准化输出特征，经LN归一化层标准化输出的特征与第一分支路径输出的特征和SE注意力模块输出的特征进行融合；融合后的特征输入线性层，经线性层输出的特征与原始输入数据进行特征相加后输出； 所述Local局部注意力模块包括初始2D卷积层，通过初始2D卷积层进行批量归一化操作；紧接着是一个2D卷积层，其采用3×3的卷积核，步长设定为1，填充为1，之后通过ReLU激活函数；然后进行第二次卷积，第二次卷积采用2D卷积层，其采用3×3的卷积核，步长设定为1，填充为1，再次通过批量归一化和ReLU激活函数；之后输入2D卷积层，其采用1×1的卷积核，步长是1，后接ReLU函数继续保持非线性，逐步提取高阶特征，最后输出。

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