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龙图腾网获悉北京理工大学长三角研究院(嘉兴);北京理工大学申请的专利一种视网膜血管智能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：CN116596940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310453743.3，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种视网膜血管智能分割方法是由史玥婷;王卫江;袁民智;王晓华设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视网膜血管智能分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种视网膜血管智能分割方法，其特征在于，包括：获取给定的视网膜图像样本集，对视网膜图像样本集进行预处理得到预处理数据集；按照比例将预处理数据分为训练集和测试集；分别针对训练集中视网膜图像，通过特征提取网络获得视网膜图像所对应的尺度特征信息，进一步针对尺度特征信息计算其分别对应的分割难易程度；以视网膜图像和分割难易程度作为网络源头输入，视网膜图像对应的基准血管分割图像为输出，结合自适应优化算法和预设损失函数，应用视网膜图像，针对目标神经网络进行训练，获得视网膜血管分割网络模型；根据视网膜图像和视网膜血管分割网络模型对视网膜图像进行分割。

本发明授权一种视网膜血管智能分割方法在权利要求书中公布了：1.一种视网膜血管智能分割方法，其特征在于，包括： 获取给定的视网膜图像样本集，对所述视网膜图像样本集进行预处理得到预处理数据集；按照预设比例将预处理数据集分为视网膜血管分割网络模型的训练集、以及用于测试视网膜血管分割网络模型的测试集；其中，所述视网膜图像样本集包括：视网膜图像和基准血管分割图像； 分别针对训练集中视网膜图像，通过预设的特征提取网络获得视网膜图像所对应的尺度特征信息，且进一步针对尺度特征信息计算其分别对应的分割难易程度； 以各幅视网膜图像和分割难易程度作为网络源头输入，视网膜图像对应的基准血管分割图像为输出，结合自适应优化算法和预设损失函数，应用各幅视网膜图像，针对目标神经网络进行训练，获得视网膜血管分割网络模型； 根据所述视网膜图像和视网膜血管分割网络模型对所述视网膜图像进行分割； 其中，所述分别针对训练集中视网膜图像，通过预设的特征提取网络获得视网膜图像所对应的尺度特征信息，包括： 获取随机初始值，通过所述随机初始值和预设的特征提取网络获得视网膜图像所对应的尺度特征信息； 所述且进一步针对尺度特征信息计算其分别对应的分割难易程度，包括： 通过相似度公式计算不同随机初始值的尺度特征信息两两之间的相似度； 通过如下公式计算不同随机初始值的尺度特征信息的平均值： ， 其中，表示不同随机初始值的尺度特征信息的平均值，表示不同随机初始值的尺度特征信息两两之间的相似度，表示第个视网膜图像，表示组随机初始值； 通过离差标准化公式计算评价样本难易程度的权重值； 通过如下公式计算分割视网膜图像难易程度的阈值： ， 其中，表示分割视网膜图像难易程度的阈值，表示调节参数，是自行设置的常数，值为0.9，表示当前训练轮数，表示训练总轮数，F表示评价样本难易程度的权重值的最值。

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北京理工大学长三角研究院(嘉兴);北京理工大学，其通讯地址为：314000 浙江省嘉兴市秀洲区油车港镇永越大厦18-19楼；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”。

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