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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、分割方法、计算机设备和存储介质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：CN115546227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211266750.4，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、分割方法、计算机设备和存储介质是由李冰;吴少勇;刘侠;李广庆;宋方影;嫣梦雨设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、分割方法、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、分割方法、计算机设备和存储介质，属于图像处理技术领域，解决对视网膜血管OCTA图像分割不准确出现漏检现象问题。本发明的网络：首先，使用不对称卷积边界细化模块ACBR从网络的编码器端提取丰富的视网膜血管信息并对其进行细化。其次，通道注意模块用于为那些分辨率较低的血管赋予足够的权重，防止它们在深度卷积和池化操作下权重消失。最后在网络中加入一个残差结构，增加了网络的深度，提高了网络的鲁棒性，防止了网络过拟合。本发明适用于对视网膜血管图像的分割。

本发明授权基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、分割方法、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络，所述视网膜血管分割网络包括：编码器、解码器和跳跃连接，其特征在于， 所述编码器包括通道注意模块； 所述通道注意模块用于增加血管特征的权重； 所述编码器还包括残差路径；该残差路径设置在注意力模块之前，通道注意模块对残差模块输出中的血管特征的权重进行增加； 所述通道注意模块包括全局最大池化、全局平均赤化和多层感知机；所述全局最大池化和全局平均赤化为并行，并将输出发送到多层感知机，所述多层感知机的第一层由Cratio神经元组成，第二层由C神经元组成； 所述跳跃连接包括不对称卷积边界细化模块； 所述不对称卷积边界细化模块用于提取视网膜血管的上下文信息和血管边界信息； 所述不对称卷积边界细化模块包括：不对称卷积边界模块、concatenate模块和边界细化模块； 不对称卷积边界模块包括若干条卷积通道，每条卷积通道包括若干个卷积，至少一条卷积通道对应的卷积为非对称卷积；所述不对称卷积边界模块用于获取所述上下文信息； 所述不对称卷积边界模块由三条卷积通道构成，第一条通道由卷积核为1×K和K×1的卷积构成；第二条通道由卷积核为K×1和1×K的卷积构成；第三条通道由卷积核为3×3和1×1的卷积构成； 所述concatenate模块对所述不对称卷积边界模块输出的信息特征进行融合； 所述边界细化模块对融合后的信息特征进行细化，获取所述血管边界信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨理工大学，其通讯地址为：150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。