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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于双路径多尺度注意力网络的视网膜新生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：CN121544897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610063500.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于双路径多尺度注意力网络的视网膜新生血管分割方法是由刘健;张坤;管莉娜;李恒茁;王雪松;李甦雁;程玉虎设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双路径多尺度注意力网络的视网膜新生血管分割方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于双路径多尺度注意力网络的视网膜新生血管分割方法，属于医学信息处理技术领域，包括确定视网膜新生血管的WF‑OCTA图像，并在WF‑OCTA图像上绘制分割掩膜，获取输入数据；通过编码器–解码器提取输入数据的多尺度特征并建立跳跃连接，获取多级输入特征张量；对输入特征张量进行双路多尺度特征挖掘，并行捕捉形态信息与上下文信息，获取残差增强输出特征张量；对残差增强输出特征张量进行统计空间‑光谱注意力增强，进行通道重标定与基于统计量的空间精定位，获取统计增强输出特征张量；在解码路径中融合统计增强输出特征张量并逐级重建，获取像素级概率图，并以混合损失进行训练，输出分割结果。

本发明授权基于双路径多尺度注意力网络的视网膜新生血管分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路径多尺度注意力网络的视网膜新生血管分割方法，其特征在于，包括： 确定视网膜新生血管的WF-OCTA图像，并在所述WF-OCTA图像上绘制分割掩膜，获取输入数据； 通过编码器–解码器提取所述输入数据的多尺度特征并建立跳跃连接，获取多级输入特征张量； 对所述输入特征张量进行双路多尺度特征挖掘，并行捕捉形态信息与上下文信息，获取残差增强输出特征张量： 基于通道压缩函数将所述输入特征张量的通道数映射为中间通道数； 基于所述中间通道数，对所述输入特征张量施加二维卷积，获取形态分支输出特征张量，所述形态分支输出张量的表征公式包括： ； 其中，为所述形态分支输出张量；为二维卷积；所述输入特征张量的通道数；为中间通道数；为第级输入特征张量；为卷积核尺寸的有限集合； 基于所述中间通道数对所述输入特征张量施加空洞卷积，获取上下文分支输出特征张量，所述上下文分支输出特征张量的表征公式包括： ； 其中，为所述上下文分支输出特征张量；为空洞率为的二维空洞卷积；为空洞率的有限正整数集合； 沿通道维拼接所述形态分支输出特征张量和所述上下文分支输出特征张量，获取多分支聚合特征张量，所述多分支聚合特征张量的表征公式包括： ； 其中，为所述多分支聚合特征张量；为拼接操作； 通过二维卷积对所述多分支聚合特征张量进行通道融合，获取通道融合特征张量，所述通道融合特征张量的表征公式包括： ； 其中，为所述通道融合特征张量；为将通道数由映射为的二维卷积，为所述多分支聚合特征张量的通道数； 基于所述通道融合特征张量和所述输入特征张量获取残差增强输出特征张量，所述残差增强输出特征张量的表征公式包括： ； 其中，为所述残差增强输出特征张量； 对所述残差增强输出特征张量进行统计空间-光谱注意力增强，进行通道重标定与基于统计量的空间精定位，获取统计增强输出特征张量； 在解码路径中融合所述统计增强输出特征张量并逐级重建，获取像素级概率图，并以混合损失进行训练，输出分割结果。

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