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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于双路径神经网络与动态权重调整融合模块的眼底图像分类方法、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：CN119625425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411791606.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于双路径神经网络与动态权重调整融合模块的眼底图像分类方法、系统是由易三莉;任衍友;邵党国设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双路径神经网络与动态权重调整融合模块的眼底图像分类方法、系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于双路径神经网络与动态权重调整融合模块的眼底图像分类方法、系统，医学图像处理技术领域。获取原始的眼底图像，并对眼底图像进行预处理；将预处理后的图像输入的特征提取模块处理，特征提取模块包括局部路径和全局路径，局部路径模块利用卷积神经网络提取病症细节信息；全局路径模块利用视觉变换器提取病症轮廓信息；将经过局部路径和全局路径的图像通过动态权重调整融合模块进行融合；将融合后的图像通过分类器的全连接层和激活函数Softmax层实现眼底图像的分级。本发明通过结合神经网络和图像处理技术的优势，并利用动态权重调整融合模块智能分配权重，优化特征整合过程，提高了眼底图像分级的准确性和效率。

本发明授权一种基于双路径神经网络与动态权重调整融合模块的眼底图像分类方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双路径神经网络与动态权重调整融合模块的眼底图像分类方法，其特征在于：所述方法包括： Step1：获取原始的眼底图像，并对眼底图像进行预处理； Step2：将预处理后的图像输入局部路径模块，局部路径模块利用卷积神经网络提取病症细节信息； Step3：将预处理后的图像输入全局路径模块，全局路径模块利用视觉变换器提取病症轮廓信息； Step4：将经过局部路径和全局路径的图像通过动态权重调整融合模块进行融合； Step5：将融合后的图像通过分类器的全连接层和激活函数Softmax层实现眼底图像的分级； 所述Step3包括： Step3.1、将输入图像经过全局路径模块的多层感知机和层归一化操作； Step3.2、使用窗口多头自注意力机制和移位窗口多头自注意力机制提取图像的病症轮廓信息； 其中，窗口多头自注意力机制和移位窗口多头自注意力机制分别表示为： ΩMSA＝4hwC2+2hw2C ΩW-MSA＝4hwC2+2M2hwC 其中，h表示特征图的高度，w表示特征图的宽度，C表示特征图的深度，并且M表示每个窗口的大小； Step3.3、通过迭代的Transformer层进一步提取和整合病症轮廓信息； 其中，Step3.2中，使用窗口多头自注意力机制和移位窗口多头自注意力机制提取图像的病症轮廓信息包括： 初始特征划分：图像被划分为固定大小的窗口，并在每个窗口内独立计算自注意力，通过引入移位窗口操作，用于实现窗口间的特征交互； Step3.3中，通过迭代的Transformer层进一步提取和整合病症轮廓信息包括: 特征整合与输出：每个窗口的特征通过层归一化和多层感知机进行进一步处理，最终输出轮廓信息图。

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