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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利糖尿病视网膜病变检测模型训练方法、训练装置、检测方法、设备及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：CN120070385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510156067.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权糖尿病视网膜病变检测模型训练方法、训练装置、检测方法、设备及存储介质是由李由;桑军;龙飞;胡行;熊浩任;胡春强;蔡斌;夏晓峰设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本糖尿病视网膜病变检测模型训练方法、训练装置、检测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，涉及一种糖尿病视网膜病变检测系统、设备以及存储介质，其中，一种糖尿病视网膜病变检测模型训练方法，包括获取训练数据集，训练数据集包括若干眼底样本图像和眼底样本图像对应的描述性文本；构建糖尿病视网膜病变检测模型的网络结构；利用训练数据集对糖尿病视网膜病变检测模型的网络进行迭代训练直到达到训练停止条件，得到最终的糖尿病视网膜病变检测模型；在每次训练中，糖尿病视网膜病变检测模型提取眼底样本图像的图像特征以及提取描述性文本的文本特征，计算图像特征和文本特征的对比损失，并根据对比损失确定糖尿病视网膜病变检测模型的网络参数。本发明可以提高糖尿病视网膜病变检测结果的准确性。

本发明授权糖尿病视网膜病变检测模型训练方法、训练装置、检测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种糖尿病视网膜病变检测模型训练方法，其特征在于， 获取训练数据集，训练数据集包括若干眼底样本图像和眼底样本图像对应的描述性文本；描述性文本的内容包括对眼底样本图像中‌病变区域、血管纹理或颜色分布等细节信息的文字描述； 构建糖尿病视网膜病变检测模型的网络结构； 利用训练数据集对糖尿病视网膜病变检测模型的网络进行迭代训练直到达到训练停止条件，得到最终的糖尿病视网膜病变检测模型； 在每次训练中，糖尿病视网膜病变检测模型提取眼底样本图像的图像特征以及提取描述性文本的文本特征，计算图像特征和文本特征的对比损失，并根据对比损失确定糖尿病视网膜病变检测模型的网络参数； 图像特征和文本特征的获取步骤为： 提取眼底样本图像的初始图像特征； 通过第一投影层将初始图像特征投影到预设特征空间，得到图像特征； 通过多光谱通道注意力机制处理图像特征，得到优化的图像特征； 提取描述性文本的初始文本特征； 通过第二投影层将初始文本特征投影到预设特征空间，得到文本特征向量； 得到优化的图像特征后，再将优化的图像特征再次通过一个全连接层和Sigmoid激活函数处理，以得到用于注意力机制的掩码信息输出；随后，将掩码信息输出与原始输入的图像特征相加，获得注意力输出； 糖尿病视网膜病变检测模型的损失函数为 其中，表示训练数据集中眼底样本图像的样本总数，表示训练数据集中眼底样本图像的索引，是缩放因子，为边际参数；表示训练数据集中眼底样本图像和眼底样本图像之间的相似度分数；表示眼底样本图像的糖尿病视网膜病变分类结果属于正确类别的概率。

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