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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种联合分割视网膜眼底图像中视杯视盘的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：CN116129120B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310140293.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种联合分割视网膜眼底图像中视杯视盘的方法是由蒋志宏;赵爱迪;苏红;黄销;李辉设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联合分割视网膜眼底图像中视杯视盘的方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种联合分割视网膜眼底图像中视杯视盘的方法，属于医学图像处理领域。本发明结合视杯视盘的椭圆形态学特征，从椭圆检测的角度构建两阶段的视杯视盘联合分割网络模型，第一阶段结合视杯位于视盘区域内部的空间几何约束，引入Paired‑BoxRPN实现视杯视盘最小边界矩形框的耦合检测，第二阶段学习边界框区域的椭圆五个参数，基于视杯视盘的椭圆形态学特征和空间几何约束，利用视杯视盘联合分割网络模型联合分割视杯视盘，能够解决分割边缘不平滑问题，实现视杯视盘的准确分割。

本发明授权一种联合分割视网膜眼底图像中视杯视盘的方法在权利要求书中公布了：1.一种联合分割视网膜眼底图像中视杯视盘的方法，其特征在于，包括： 基于椭圆形态学特征和空间几何约束，构建视杯视盘联合分割网络模型；所述视杯视盘联合分割网络模型包括两个阶段：第一阶段结合视杯位于视盘区域内部的空间几何约束，利用Paired-BoxRPN网络进行视杯视盘最小边界矩形框的耦合检测，第二阶段用于确定边界矩形框区域的椭圆参数，最终根据第一阶段耦合检测的视杯视盘最小边界矩形框和第二阶段的椭圆参数输出视杯视盘分割结果； 获取视网膜彩色眼底图像样本集及每张视网膜彩色眼底图像样本中视杯视盘的椭圆拟合参数； 根据视网膜彩色眼底图像样本集及每张视网膜彩色眼底图像样本中视杯视盘的椭圆拟合参数，对所述视杯视盘联合分割网络模型进行训练，获得最优视杯视盘分割网络模型； 将待检测的视网膜彩色眼底图像输入所述最优视杯视盘分割网络模型，输出视杯视盘分割结果图； 所述视杯视盘联合分割网络模型包括：FasterRCNN前端网络、边缘注意力模块、Paired-BoxRPN网络、第一RoI-Align池化层、第二RoI-Align池化层、矩形预测器、椭圆预测器和后处理操作； FasterRCNN前端网络以ResNet50-FPN为骨架网络，所述ResNet50-FPN中的ResNet50用于对输入的视网膜彩色眼底图像进行特征图提取； 边缘注意力模块采用ResNet50-FPN中ResNet50的C2-C5阶段的中间输出特征层作为输入，通过3×3的卷积层将通道统一到256，并使用1×1卷积层和Sigmoid函数将边界特征映射到边缘映射，随后将边缘特征的所有尺度调整到输入的视网膜彩色眼底图像的18大小，将所有调整尺度后的边缘特征连接在一起，最终将连接在一起的边缘特征调整尺寸后输出； 所述ResNet50-FPN中的FPN用于将边缘注意力模块输出的边缘特征与ResNet50提取的特征图的各个特征层进行元素相加，输出多层特征层； Paired-BoxRPN网络、第一RoI-Align池化层和矩形预测器构成所述第一阶段； Paired-BoxRPN网络用于根据多层特征层，对视杯视盘最小边界矩形框进行耦合检测，获得视杯视盘的成对候选框；所述成对候选框包括正样本成对候选框和负样本成对候选框；第一RoI-Align池化层用于将视杯视盘的成对候选框池化为视杯特征层和视盘特征层；矩形预测器采用两层全连接层，用于对视杯特征层和视盘特征层进行分类与回归预测量的预测，输出视杯最小边界矩形框坐标值及其置信度和视盘最小边界矩形框坐标值及其置信度； 第二RoI-Align池化层和椭圆预测器构成第二阶段； 所述Paired-BoxRPN网络还用于将输出的正样本成对候选框输入ResNet50-FPN中的FPN，输出包含候选框位置信息的特征层； 所述第二RoI-Align层用于将包含候选框位置信息的特征层中的矩形候选框区域扩展为正方形，输出修正特征层； 所述椭圆预测器采用两层全连接层，用于根据修正特征层进行分类与回归预测量的预测，输出预测的椭圆拟合参数； 后处理操作用于根据视杯最小边界矩形框置信度、视盘最小边界矩形框置信度和预测的椭圆拟合参数，输出视杯视盘分割结果。

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