买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种视网膜血管图像分割方法、装置及计算机设备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：CN114283158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202111490173.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种视网膜血管图像分割方法、装置及计算机设备是由胡敏;万飞龙;黄宏程设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视网膜血管图像分割方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理领域，具体涉及一种视网膜血管图像分割方法、装置及计算机设备；所述方法包括获取视网膜血管图像并预处理；将预处理后的图像输入到训练完成的U‑Net网络中；利用U‑Net网络中编码器的各残差金字塔卷积层与对应的池化层提取特征；将每一层的卷积特征通过跳跃连接的方式传递至对应的注意力机制层，并选择注意力特征；利用U‑Net网络中解码器的各残差金字塔卷积层与对应的上采样层，将上采样层的采样特征与对应的注意力特征进行拼接，并传递至解码器的最后一个残差金字塔卷积层，得到视网膜血管的分割结果。本发明以U‑Net网络为基础，实现了视网膜血管图像的分割。

本发明授权一种视网膜血管图像分割方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种视网膜血管图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取视网膜血管图像，并对所述视网膜血管图像进行预处理； 将预处理后的视网膜血管图像输入到训练完成的U-Net网络中； 利用U-Net网络中编码器的各残差金字塔卷积层与对应的池化层提取出视网膜血管图像在不同层级的卷积特征和池化特征； 将每一层的卷积特征通过跳跃连接的方式传递至对应的注意力机制层，并从每一层的卷积特征中选择出视网膜血管图像目标区域的注意力特征；所述注意力机制层所采用的改进后的注意力机制公式表示为： 其中，表示第c个注意力机制层在第l个通道输出的i像素空间的注意力特征，表示第c个池化层在第l个通道输出的i像素空间的池化特征；为第c个注意力机制层的注意力系数，Ω2表示Sigmoid激活函数，表示第l个通道的注意力机制， 表示在第l个通道输出的i像素空间的输入特征图；gi表示i像素空间选通信号；bg表示第一偏置项；bΨ表示第二偏置项；ΨT表示1×1卷积的权值参数向量；Ω1为Relu激活函数；注意力特征是由一组包含线性变换的参数Θatt得到，该参数包含与其中，表示第一线性变换系数矩阵的第一输入转置矩阵，表示第一线性变换系数矩阵的第二输入转置矩阵；表示第二线性变换系数矩阵的第一输入转置矩阵，表示第二线性变换系数矩阵的第二输入转置矩阵； 将最后一层的池化特征输入到U-Net网络中解码器的第一个残差金字塔卷积层中，并利用上采样层输出采样特征； 利用U-Net网络中解码器的各残差金字塔卷积层与对应的上采样层，将上采样层的采样特征与对应的注意力特征进行拼接，并传递至解码器的最后一个残差金字塔卷积层，输出得到的特征图； 将输出得到的特征图经过一个1×1卷积，最后得到视网膜血管的分割结果； 其中，所述残差金字塔卷积层包括两个串联的金字塔卷积模块，并通过残差连接层将第一金字塔卷积模块的输出与第二金字塔卷积模块的输出进行连接；每一个金字塔卷积模块包括两个第一单元和一个第二单元，且两个第一单元之间通过第二单元连接，所述第一单元包括批量归一化层、卷积层和激活函数层；所述第二单元包括批量归一化层、金字塔卷积层和激活函数层；每个所述金字塔卷积层包括多种不同大小的卷积核。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；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”。