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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利弱监督学习糖尿病视网膜病变分级与病灶识别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：CN114330484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202111356999.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权弱监督学习糖尿病视网膜病变分级与病灶识别方法及系统是由潘俊君;谷云超;王心亮设计研发完成，并于2021-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本弱监督学习糖尿病视网膜病变分级与病灶识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种弱监督学习糖尿病视网膜病变分级与病灶识别方法及系统，其方法包括：S1：将糖网眼底彩像输入CNN网络，得到特征图F；将F输入基于弱监督物体定位的病灶点捕捉模块，选择进入分支模块，计算得到得分图，将得分图与特征图F相乘，得到新的特征图F'；S2：使用基于强化学习的最优网络结构搜索模块对基于弱监督病灶点捕捉模块在CNN网络的插入位置、选取概率以及特征丢弃阈值与保留阈值进行计算，最后输出特征图FNA；S3：通过属性挖掘与病灶识别模块得到病灶属性预测结果和疾病分级结果；S4：基于S3的结果，通过多次迭代擦除计算得到最终的病灶识别结果。本发明提供的方法可提升病灶捕捉的效果，并使用病灶挖掘方法确定病灶类型，为疾病分级提供依据。

本发明授权弱监督学习糖尿病视网膜病变分级与病灶识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种弱监督学习糖尿病视网膜病变图像特征分级与病灶图像特征识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：将糖网眼底彩像输入卷积神经网络，得到特征图；将输入基于弱监督物体定位的病灶点捕捉模块，将其降维成一维特征图，根据选取概率，选择进入三个分支模块：注意力分支模块、显著性特征擦除模块和显著性特征保留模块中的一支，计算得到得分图，将所述得分图与所述特征图相乘，得到新的特征图； 步骤S2：使用基于强化学习的最优网络结构搜索模块对所述基于弱监督病灶点捕捉模块在所述卷积神经网络模型中的插入位置、三个分支模块的所述选取概率、所述显著性特征擦除模块和所述显著性特征保留模块中的特征丢弃阈值与保留阈值进行计算，最后输出特征图，具体包括： 使用LSTM作为控制器生成搜索的参数值，使用ResNet50作为特征提取的骨干网络，通过所述选取概率获取所述基于弱监督物体定位的病灶点捕捉模块的各个参数，并通过验证集在所述基于弱监督物体定位的病灶点捕捉模块上的表现来缩放的梯度，以此更新所述控制器；从而确定基于弱监督病灶点捕捉模块在所述卷积神经网络模型中的插入位置、三个分支模块的选取概率、所述显著性特征擦除模块和所述显著性特征保留模块中的特征丢弃阈值与保留阈值； 步骤S3：根据糖尿病视网膜病变分级标准，得到用于区分糖网等级的病灶类别，将其作为先验知识用于弱监督多标签分类的标注，通过属性挖掘与病灶识别模块得到病灶属性预测结果以及疾病分级结果； 步骤S4：基于所述病灶属性预测结果以及疾病分级结果，使用类激活图方法得到病灶位置的可视化图，通过多次迭代擦除计算得到最终的病灶识别结果。

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