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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种眼底图像病灶分割方法、系统、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：CN117094963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202311036528.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种眼底图像病灶分割方法、系统、设备及存储介质是由马岚;邓卓;宋家兴;高伟豪;牛志远;李方设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种眼底图像病灶分割方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种眼底图像病灶分割方法、系统、设备及存储介质，包括构建第一分类网络模型，将历史眼底图像和真实分类标签输入第一分类网络模型进行训练，得到第二分类网络模型；构建第一病灶分割网络模型，根据第二分类网络模型、历史眼底图像和历史眼底图像对应的分割掩码图对第一病灶分割网络模型进行训练，得到第二病灶分割网络模型；将待预测眼底图像输入第二病灶分割网络模型进行预测，得到待预测眼底图像的病灶分割信息，通过关联分类任务上的分割信息特征，并通过分类网络模型为分割模型的训练提供监督信号和先验知识，从而提升眼底图像病灶分割准确度。

本发明授权一种眼底图像病灶分割方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种眼底图像病灶分割方法，其特征在于，所述眼底图像病灶分割方法包括： 获取历史眼底图像数据集和待预测眼底图像，其中，所述历史眼底图像数据集包括历史眼底图像、所述历史眼底图像对应的真实分类标签和所述历史眼底图像对应的分割掩码图； 构建第一分类网络模型，将所述历史眼底图像和所述真实分类标签输入所述第一分类网络模型进行训练，得到第二分类网络模型； 构建第一病灶分割网络模型，根据所述第二分类网络模型、所述历史眼底图像和所述历史眼底图像对应的分割掩码图对所述第一病灶分割网络模型进行训练，得到第二病灶分割网络模型，其中，所述第一病灶分割网络模型包括VGG‑19编码器，具体为： 将所述历史眼底图像和所述分割掩码图输入所述第一病灶分割网络模型进行训练，得到第一分割模型及其输出的第一分割预测值； 根据所述第一分割预测值与所述分割掩码图通过所述VGG‑19编码器进行高维特征提取，得到高维特征信息； 根据所述高维特征信息与所述分割掩码图通过分割特征感知损失函数进行损失值计算，得到第一分割特征损失值； 根据所述第一分割预测值与所述分割掩码图进行损失值计算，得到第二分割特征损失值； 根据所述第一分割特征损失值与所述第二分割特征损失值进行总损失计算，得到第一总损失值； 当所述第一总损失值小于预设总损失值，则所述第一分割模型为所述第二病灶分割网络模型； 当所述第一总损失值大于所述预设总损失值，则根据所述第一总损失值、所述第二分类网络模型、所述历史眼底图像和所述分割掩码图更新所述第一分割模型，得到第二分割模型及其输出的第二分割预测值，根据所述第二分割预测值与所述分割掩码图进行损失值计算，得到第二总损失值；当所述第二总损失值小于所述预设总损失值，则所述第二分割模型为所述第二病灶分割网络模型；当所述第二总损失值大于所述预设总损失值，则根据所述第二总损失值、所述第二分类网络模型、所述历史眼底图像和所述分割掩码图更新所述第二分割模型，得到第三分割模型及其输出的第三分割预测值，依此类推，直至第q总损失值小于所述预设总损失值，得到所述第二病灶分割网络模型，其中，q为迭代次数； 将所述待预测眼底图像输入所述第二病灶分割网络模型进行预测，得到所述待预测眼底图像的病灶分割信息。

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