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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利一种视网膜血管分割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：CN115661168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211365759.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种视网膜血管分割方法及系统是由易玉根;黄龙军;郭常禄;周唯;周斌设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视网膜血管分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种视网膜血管分割方法及系统。通过获取视网膜图像数据集；对本发明视网膜图像数据集进行处理，得到处理后的视网膜图像数据集；构建双向ConvLSTM残差UNet模型；对本发明双向ConvLSTM残差UNet模型进行训练，得到训练后的双向ConvLSTM残差UNet模型；将本发明处理后的视网膜图像数据集输入至本发明训练后的双向ConvLSTM残差UNet模型中，得到视网膜血管分割结果。采用本发明能够从边缘、对比度低等区域的背景中区分小血管，解决过拟合现象，分割出更为完整的血管。

本发明授权一种视网膜血管分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视网膜血管分割方法，其特征在于，包括： 获取视网膜图像数据集； 对所述视网膜图像数据集进行处理，得到处理后的视网膜图像数据集； 构建双向ConvLSTM残差UNet模型； 对所述双向ConvLSTM残差UNet模型进行训练，得到训练后的双向ConvLSTM残差UNet模型； 将所述处理后的视网膜图像数据集输入至所述训练后的双向ConvLSTM残差UNet模型中，得到视网膜血管分割结果； 所述构建双向ConvLSTM残差UNet模型，具体包括： 设计一种编码器结构模型，提取最具有代表性和判别力的图像高级语义信息特征，所述编码器结构模型的设计由三个步骤组成，每个步骤都包括一个结构化Dropout残差块和一个最大池化操作； 设计一种解码器结构模型，恢复初始图像信息，所述解码器结构模型包括三个步骤，每一个步都是对前一个步骤的输出执行上采样，采样过程包括步长为2的转置卷积和归一化层操作； 采用双向卷积长短记忆神经网络模型结合所述编码器结构模型中第一个结构化Dropout残差块的输出和所述解码器结构模型中最后一步上采样的输出。

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