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龙图腾网获悉苏州微清医疗器械有限公司申请的专利一种基于深度学习的糖网图像病灶分割标识方法及系统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：CN114882054B 。

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：202210575490.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于深度学习的糖网图像病灶分割标识方法及系统是由郑儒楠;李超宏设计研发完成，并于2022-05-24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糖网图像病灶分割标识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的糖网图像病灶分割标识方法及系统，涉及图像处理相关技术领域，通过智能病灶分割标识系统调用预先存储的眼底图像数据集，并对眼底图像数据集进行扩充，利用编码器对图像进行划分并进行特征匹配，得到分割多级特征；对划分后的图像块进行合并，并记录合并参数，通过合并参数和特征匹配结果生成局部连续性特征，将分割多级特征、局部连续性特征、扩充眼底图像数据集对应的约束结果构建基础网络集训练模块，利用基础网络集训练模块实现对不同种类糖网病灶实时进行精细分割的技术效果。

本发明授权一种基于深度学习的糖网图像病灶分割标识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的糖网图像病灶分割标识方法，其特征在于，所述方法应用于智能病灶分割标识系统，所述智能病灶分割标识系统与基础网络集训练模块通信连接，所述方法包括： 通过所述智能病灶分割标识系统调用预先存储的眼底图像数据集，其中，所述眼底图像数据集包括出血、微血管瘤、硬性渗出、软性渗出、新生血管纤维增殖膜、微血管异常糖网病灶； 并依据病灶类型进行所述眼底图像数据集的样本扩充，得到扩充眼底图像数据集； 将所述扩充眼底图像数据集输入所述基础网络集训练模块的编码器中，得到预定尺寸下的n个重叠图像块，其中，n为大于1的正整数； 通过所述编码器对所述n个重叠图像块进行特征匹配，得到分割多级特征； 通过所述基础网络训练集模块进行所述n个重叠图像块合并，并记录合并参数； 根据n个图像块的合并结果进行特征匹配，通过所述合并参数和特征匹配结果生成局部连续性特征； 将所述分割多级特征和所述局部连续性特征输入所述基础网络集训练模块的解码器进行多尺度特征整合，并基于与所述扩充眼底图像数据集对应的约束结果进行多尺度特征整合结果的校验，当校验通过，完成所述基础网络集训练模块构建； 将图像数据输入所述基础网络集训练模块，得到病灶识别分割标识结果。

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