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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于多尺度膨胀卷积残差网络的视网膜血管图像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：CN117593317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311643418.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于多尺度膨胀卷积残差网络的视网膜血管图像分割方法是由尚振宏;黄华设计研发完成，并于2023-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度膨胀卷积残差网络的视网膜血管图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明为了解决由于标注数据有限、血管间差异和病变区域干扰等问题，在视网膜眼底图像上准确分割视网膜血管，特别是细血管仍然是一个挑战的问题，本发明公开了一种基于多尺度膨胀卷积残差网络的视网膜血管图像分割方法，本发明通过设计多尺度残差输入和输出模块，以弥补因下采样丢失的部分血管结构信息，通过结合膨胀卷积和DropBlock的优点缓解网络过拟合，并减小病变区域对血管特征提取的影响，此外，引入多尺度均值池化模块以获取高级特征并保留上下文信息，最后通过改进跳跃连接的方式，有效使用膨胀卷积来提高跳跃连接信息传递能力，与其他算法相比，本发明能更准确分割出复杂情况下视网膜图像中细小血管，鲁棒性更好。

本发明授权基于多尺度膨胀卷积残差网络的视网膜血管图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度膨胀卷积残差网络的视网膜血管图像分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：对视网膜图像进行预处理； 步骤2：预处理后的视网膜图像使用随机水平翻转、垂直翻转、角度范围为[0,360]的随机旋转，以及随机裁剪的数据增强的方法增加训练图像的数量，得到模型训练集； 步骤3：对现有U-Net网络在编码器、解码器、跳跃连接和损失函数三方面结合视网膜图像特点进行改进，增加多尺度残差输入MRI模块、多尺度残差输出MRO模块和多尺度均值池化模块；在编码器各层中的MRI模块分别处理不同尺度输入图像，各层MRI模块的输出分别传递给由不同膨胀率膨胀卷积、DropBlock、批量归一化BN和Relu激活函数组合而成的组合膨胀卷积DC模块，得到编码器各层输出特征，编码器各层通过跳跃连接DResPath模块与对应解码器层的DC模块相连，除解码器第一层外，解码器各层多尺度残差输出MRO模块接收对应解码器层DC模块输出的特征，并生成不同尺度的输出特征图，加权融合不同尺度输出特征图得到视网膜分割结果图像； 步骤3采用DResPath模块替换U-Net中的跳跃连接，在跳跃连接中进行特征变换，从而能更好融合特征并保留重要细节信息；DResPath模块先将编码器对应层输出特征与此特征膨胀卷积后的结果相融合，然后再将融合后的特征传入解码器对应层；在DResPath模块中引入残差连接； 步骤4：利用二进制交叉熵损失函数和dice损失函数组成混合损失函数，使用步骤2得到的训练数据集对步骤3设计的网络模型进行训练，直至混合损失函数收敛最优。

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