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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种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：CN116152273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310229670.X，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是由焦亭;相洪涛;王林;郝毅然;陈泽宇设计研发完成，并于2023-03-10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在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像分割领域，具体涉及一种视网膜血管图像分割方法。针对现有的视网膜血管图像分割普遍存在分割准确率偏低、眼球边缘细小血管分割能力不足、血管分支处断裂以及受图像噪声干扰过大等问题，本方法包括视网膜图像预处理、建立视网膜血管分割模型步骤，其中预处理包括赋予彩色视网膜图像RGB三通道不同的权值将其转换为灰度图像；使用归一化和对比度受限自适应直方图均衡方法来改善图像；使用局部自适应伽马变化算法来调整视网膜图像；对数据集采用平移、旋转、和增加噪声等手段对数据集进行扩充；建立模型包括特征提取、特征融合和视网膜血管图像分割三部分。

本发明授权一种视网膜血管图像分割方法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，包括以下步骤： 步骤1，收集彩色视网膜血管RGB图像作为数据集； 步骤2，对数据集内的视网膜血管RGB图像进行预处理； 步骤3，通过对预处理后的视网膜血管图像进行特征提取、特征融合和视网膜血管图像分割，建立视网膜血管图像分割模型，从而获取最终的视网膜血管图像； 所述步骤3中建立视网膜血管图像分割模型，具体步骤为： 步骤3.1，特征提取： 首先，输入预处理后的图像经过卷积核大小为3×3，通道数为16的卷积转换成含有高维信息的特征图，其表达式如下： X0＝Conv16_3×3Xinput； 其中X0表示卷积后的特征图像，Xinput表示输入模型的预处理后的图像，Conv16_3×3表示卷积核大小为3×3，通道数为16的卷积计算； 其次，图像通过尺寸为2×2的最大池化层进行下采样，每次下采样获得的图像尺寸大小变为原来的14，下采样后分别通过轴向transformer和卷积核大小为3×3通道数加倍的卷积层进行全局血管特征提取和局部血管特征提取，下采样和特征提取的次数为4次，每次特征提取结束都使用relu非线性激活函数增加模型的非线性建模能力和抗干扰能力； 第i次下采样后通过卷积神经网络获取的特征图像Xi表达式如下： ； 其中，ConvUp_3×3表示卷积核大小为3×3通道数加倍的卷积层，Maxpool2×2表示尺寸为2×2的最大池化； 第i次下采样后通过轴向transformer获取的特征图像Yi表达式如下： 其中，Axial_T表示轴向transformer，Maxpool2×2表示尺寸为2×2的最大池化，并且当i=1时，Yi-1=X 步骤3.2，特征融合： 首先，将通过轴向transformer和卷积神经网络获得的最小尺寸的两种特征图拼接在一起并开始上采样解码，使用反卷积进行上采样，每次上采样时图像的通道数量减半，高度和宽度加倍，且上采样后使用relu非线性激活函数增加模型的非线性建模能力和抗干扰能力，一共进行4次上采样，第一次上采样后，获得的特征图像Z的表达式为： 其中，Up_Conv3×3表示卷积核大小为3×3通道数减半的反卷积计算，Connect表示两图像的拼接操作； 然后，通过跳跃连接将下采样时获得的与上采样相同尺寸的特征图进行拼接，融合来自特征提取部分的不同尺度的高分辨率特征，一共进行三次图像拼接，第一次拼接后，获取的特征图像W的表达式如下： ；其中，Convdown_3×3表示卷积核大小为3×3通道数减半的卷积计算。

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