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龙图腾网获悉福建农林大学申请的专利基于改进U型网络的血管分割方法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：CN119228813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411260165.2，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于改进U型网络的血管分割方法是由薛岚燕;张文君;陆立峥设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进U型网络的血管分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进U型网络的血管分割方法，包括S1：获取眼底图像数据集，对待分割眼底图像进行数据增强，得到预处理的眼底图像，将预处理后的眼底图像划分为训练集和测试集；S2：构建眼底图像分割卷积神经网络模型，用于对眼底图像中视网膜血管进行精准分割；S3：使用预处理后的眼底图像对眼底图像分割卷积神经网络模型进行训练直至网络模型收敛；S4：将待分割的眼底图像输入至训练好的眼底图像分割卷积神经网络模型中，得到眼底图像视网膜血管分割结果。本发明可对细血管和低对比度的血管结构进行精准分割，提高了网络模型的泛化性和鲁棒性。

本发明授权基于改进U型网络的血管分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进U型网络的血管分割方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取眼底图像数据集，对待分割眼底图像进行数据增强，得到预处理的眼底图像，将预处理后的眼底图像划分为训练集和测试集； S2：构建眼底图像分割卷积神经网络模型，用于对眼底图像中视网膜血管进行精准分割，所述眼底图像分割卷积神经网络模型基于U-Net架构；所述眼底图像分割卷积神经网络模型的编码器采用双域带状注意力机制； 所述双域带状注意力机制主要由三个部分组成，1全局平均池化提取全局特征；2局部平均池化提取局部特征；3最后将全局特征与局部特征进行特征融合，提取全局和局部的频域特征； 双域带状注意力模块结合全局带状注意力和局部带状注意力两种机制；所述双域带状注意力模块的公式表示如下： 其中，表示输出的特征图，表示全局带状注意力机制，和表示卷积核大小为7和11的全局带状注意力机制； 其中，Split表示在通道维度上进行特征拆分，分别表示拆分后的两部分特征； 其中，和分别表示卷积核大小为7和11的局部带状注意力机制；[,]表示在通道维度上进行特征拼接，表示输出特征； 所述眼底图像分割卷积神经网络模型的解码器模块中引入Mamba轻量级解码器、全局特征融合机制以及空间通道注意力机制； 所述Mamba轻量级解码器为一残差上采样模块，包含规范化、激活和深度可分离卷积，通过残差连接将输入直接传递给输出； 在解码器的最后使用全局特征融合机制和空间通道注意力机制；所述全局特征融合机制通过全局上下文特征提取和卷积操作；所述空间通道注意力机制通过结合通道注意力和空间注意力调整特征图中的重要信息； S3：使用预处理后的眼底图像对眼底图像分割卷积神经网络模型进行训练直至网络模型收敛； S4：将待分割的眼底图像输入至训练好的眼底图像分割卷积神经网络模型中，得到眼底图像视网膜血管分割结果。

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