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龙图腾网获悉重庆师范大学申请的专利边界注意力辅助的动态图卷积视网膜血管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：CN116402829B 。

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：202211187195.6，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权边界注意力辅助的动态图卷积视网膜血管图像分割方法是由吕佳;王泽宇设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本边界注意力辅助的动态图卷积视网膜血管图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种边界注意力辅助的动态图卷积视网膜血管图像分割方法，包括以下步骤：S1.对视网膜血管图像进行预处理，并对预处理后的图像进行翻转和切片处理，得到尺寸为48×48像素的图像切片集；S2.将图像切片集输入到动态图卷积U型网络中进行血管特征提取，输出血管特征图；S3.将U型网络中所提取的血管特征图输入至边界注意力网络中进行处理，提取出浅层边界特征图；S4.将动态图卷积U型网络输出的血管特征图与边界注意力网络输出的浅层边界特征图进行融合，得到视网膜血管图像分割结果。

本发明授权边界注意力辅助的动态图卷积视网膜血管图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种边界注意力辅助的动态图卷积视网膜血管图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.对视网膜血管图像进行预处理，并对预处理后的图像进行翻转和切片处理，得到尺寸为48×48像素的图像切片集； S2.将图像切片集输入到动态图卷积U型网络中进行血管特征提取，输出血管特征图； S3.将U型网络中所提取的血管特征图输入至边界注意力网络中进行处理，提取出浅层边界特征图； 步骤S3具体包括： S31.将动态图卷积U型网络输出的2通道特征图通过softmax函数进行归一化处理后作为边界注意力特征图； S32.采用二分类交叉熵损失函数监督边界注意力特征图的边界区域； S33.将通过边界区域监督后的边界注意力特征图与原图像进行拼接形成3通道图像； S34.将3通道图像通过一个单层卷积序列处理提取浅层边界特征；其中，单层卷积序列包括1×1卷积、批归一化层以及Relu激活函数； S4.将动态图卷积U型网络输出的血管特征图与边界注意力网络输出的浅层边界特征图进行融合，得到视网膜血管图像分割结果； 步骤S4中，具体包括： S41.将U型网络输出的特征图与边界注意力网络输出的特征图进行拼接，得到特征图M1； S42.将特征图M1经过一个卷积序列处理得到特征图M2；其中，该卷积序列包括3×3卷积、批归一化函数和Relu激活函数； S43.将特征图M2依次进行全局平均池化处理、1×1卷积处理、Relu激活函数处理、1×1卷积处理以及Sigmoid激活函数处理后，得到特征图M3； S44.将特征图M2和特征图M3处理得到特征图M4： 其中：k＝0,1,…,C,C表示图像通道数，表示特征图M2的第k个通道的第i行第j列像素； S45.将特征图M4通过1×1卷积处理投影为2通道图像得到最终血管图像分割结果。

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