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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于自适应多标签识别的糖尿病视网膜病变病灶检测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：CN119723179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411779348.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于自适应多标签识别的糖尿病视网膜病变病灶检测方法是由谢珺;刘茜娜;续欣莹;张慧鑫;韩愈设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应多标签识别的糖尿病视网膜病变病灶检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于糖尿病视网膜病变的病灶检测技术领域，尤其涉及基于自适应多标签识别的糖尿病视网膜病变病灶检测方法，其包括获取患者FFA图像多时相图像数据；将每组包含10张时序FFA图像采用"十六宫格输入"方法进行单张组合拼接；搭建由类别自适应映射模块、标签特异性解码模块和平滑焦点损失函数构成的D‑LAM模型，利用处理后的FFA图像数据集进行模型训练和验证，最终在测试集上实现对不同类型病灶的自动识别。本发明所述方法显著提升了对微血管瘤等微小病灶的识别能力，同时有效处理了多标签间的复杂语义关联，有效辅助医生进行糖尿病视网膜病变的分辨，提高糖尿病视网膜病灶的识别效率和准确性。

本发明授权基于自适应多标签识别的糖尿病视网膜病变病灶检测方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应多标签识别的糖尿病视网膜病变病灶检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据收集：利用眼底相机对糖尿病视网膜病变患者进行荧光眼底造影图像即FFA图像多时相图像数据的采集，并由眼科医生对图像中的病灶类型进行标注； S2、数据预处理：对步骤S1中每组包含10张时序FFA图像采用"十六宫格输入"方法进行单张组合拼接，其中按时间顺序依次填入4×4宫格的前10个位置，从剩余图像中随机选择6张填入4×4宫格的剩余位置，并进行图像裁剪和规范化处理； S3、模型构建：搭建自适应多标签识别模型即D-LAM模型，D-LAM模型包含类别自适应映射模块、标签特异性解码模块和平滑焦点损失函数，其中类别自适应映射模块通过温度参数控制的自适应响应机制提升对微小病灶的识别能力；利用transformer解码器构建标签特异性解码模块以处理标签关联；结合标签平滑与焦点损失设计平滑焦点损失函数以增强对难分类样本的学习效果； 其中，类别自适应映射模块通过温度参数控制自适应响应机制的步骤为： S311、通过特征映射生成器计算归一化的类别响应图score，如式1所示： ， 公式1中，headF表示通过1×1卷积操作生成的输出，是卷积层权重的L2范数，用于对输出进行归一化； S312、计算基础响应base_logit，其为类别响应图score在空间维度上的均值，如式2所示： ， 公式2中，H和W分别表示特征图的高度和宽度，scoreij是类别响应图score中第i行、第j列的值； S313、自适应响应att_logit通过温度参数T控制，根据温度参数T的不同取值，分为最大池化响应和加权求和响应两种情况： ， S314、将基础响应base_logit与自适应响应att_logit进行加权组合，以生成最终的输出响应图M’： ， 公式4中，λ是用于控制自适应响应权重的超参数，heads表示注意力头的数量； 其中，标签特异性解码模块的处理步骤为： S321、通过骨干网络从输入图像F中提取高维特征src和相应的空间位置编码pos： ， S322、据此生成标签嵌入和查询向量，以便在解码过程中引导标签特异的特征提取；接着将生成的高维特征src、空间位置编码pos、初始查询向量tgt和标签查询向量query_input一同输入Transformer解码器，从图像特征中提取与特定标签相关的标签特异性响应hs： ， S323、对Transformer解码器输出的标签特异性响应hs进行分组，首先从通道维度截取最后num_labels个类别的响应，然后在空间维度上取均值，得到每个标签的最终响应M： ； 其中，平滑焦点损失函数的计算步骤为： S331、对目标标签进行平滑处理： ， 公式8中，y表示原始目标标签，smoothing是平滑系数，默认设置为0.1； S332、综合损失由标签平滑加权二元交叉熵损失和焦点损失组合而成，计算公式为： ， 公式9中，α是平衡系数，用于调整平滑损失和焦点损失之间的权重； S4、模型应用：利用步骤S2处理后的FFA图像集进行D-LAM模型的训练和验证，最终在测试集上实现对不同类型病灶的自动识别。

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