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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利计算资源受限的糖网病辅助诊断方法及装置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：CN114496228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210099589.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权计算资源受限的糖网病辅助诊断方法及装置是由邵金杰;冯瑞设计研发完成，并于2022-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本计算资源受限的糖网病辅助诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种计算资源受限的糖网病辅助诊断方法及装置，采用残差神经网络模型对患者的眼底图像进行分类预测，且对残差神经网络模型进行了改进，改进了残差块以及提取了浅层特征，该模型具有很强的关系归纳偏差，因此，改进后的模型能够学习到更多的特征，更好地进行特征表达，更加糖网病辅助诊断任务，能够最终提高分类的精度。另外，本发明的模型结构简单，不需要使用模型混合、多任务训练以及度量学习等方法，因此，与现有的高精度模型相比，本实施例的模型构建快速方便，且训练过程所消耗的计算量也较小，适用于内存和计算资源受限的环境。

本发明授权计算资源受限的糖网病辅助诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种计算资源受限的糖网病辅助诊断方法，其特征在于，包括： 步骤S1，采集受试者的眼底图像； 步骤S2，对采集的所述眼底图像进行预处理； 步骤S3，使用训练好的改进的残差神经网络模型对预处理后的所述眼底图像进行分类预测， 其中，步骤S2中，所述预处理包括：裁剪感兴趣区域、尺寸调整、颜色和亮度归一化以及数据增强，所述数据增强包括： 随机水平或垂直翻转所述眼底图像； 使用高斯滤波器随机平滑所述眼底图像； 随机调整所述眼底图像的对比度； 将所述眼底图像随机旋转一个角度；以及 将大小为512×512的所述眼底图像裁剪为具有随机偏移量的448×448大小的眼底图像， 所述改进的残差神经网络模型包括： 密集连接的多个卷积层，所有所述卷积层的输出互相连接； 多个侧输出层，用于提取所述眼底图像的浅层特征；以及 融合层，用于组合来自多个所述侧输出层的所述浅层特征， 其中，所述卷积层包含有多个改进的残差块、BatchNorm层以及ReLU层， 使用Inception分割-变换-聚合改造ResNet的残差块，将所述ResNet的残差块中的卷积变成分组卷积，通过减少卷积核的输入通道节省参数，并加宽中间层的输出通道，从而得到所述改进的残差块，所述改进的残差块将输入分割到多个低维嵌入，再对多个所述低维嵌入分别进行变换，最后聚合多个所述低维嵌入， 分别在第三、第四和第五个所述改进的残差块之后插入三个所述侧输出层，并且三个所述侧输出层均插入在所述BatchNorm层和所述ReLU层之后， 每个所述侧输出层由一个平均池化层、一个全连接层和一个softmax层组成，其中，三个所述平均池化层的过滤器大小分别为7×7、5×5、7×7，三个所述平均池化层的步长分别为3、3、1， 所述融合层至少具有softmax层，三个所述全连接层的平均输出总和被输入到所述融合层的softmax层， 在对所述改进的残差神经网络模型进行训练时，超参数的设置如下：学习率为0.2、batch_size为64、动量为0.9、权重衰减为0.0001，训练迭代次数为1000，每50次迭代后，会将所述学习率减半，采用的训练策略是带Nesterov加速的随机梯度下降在训练数据集上训练质量筛查模型，并在测试数据集上验证模型的性能。

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