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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于U-Net网络的视网膜层和病灶联合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：CN121353274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511899679.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于U-Net网络的视网膜层和病灶联合分割方法是由石霏;方晟;陈新建设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U-Net网络的视网膜层和病灶联合分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于U‑Net网络的视网膜层和病灶联合分割方法，在编码器与解码器之间设置了并行多尺度特征融合模块，通过特征混洗打破第N层编码特征的通道固有关联，促进跨通道信息交互，避免单一通道特征局限；随后基于特征通道进行分离，获取第一、第二通道特征，分别进入独立的多尺度图特征融合单元，进行并行处理，确保不同特征分支能针对性捕捉多尺度信息，生成对应的融合特征输入并行解码模块，获取坐标注意力特征与空间注意力特征，进行分割获取分割结果；本发明通过并行处理，既保留了特征多样性，又基于差异化处理提供互补性特征，提升了特征对复杂医学图像的描述能力，有效减少边界误分割、病灶假阳性。

本发明授权一种基于U-Net网络的视网膜层和病灶联合分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于U-Net网络的视网膜层和病灶联合分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割OCT图像，输入改进U-Net网络的编码器中，经过N层编码模块，获取对应层的编码特征； 将第N层编码特征，输入改进U-Net网络的并行多尺度图特征融合模块中，经过特征混洗生成混合特征，基于特征通道对混合特征进行特征分离生成第一通道特征与第二通道特征，分别输入两个并行的多尺度图特征融合单元，输出第一融合特征与第二融合特征； 将第一融合特征与第二融合特征，输入改进U-Net网络的解码器中，经过N-1层与对应层编码模块跳跃连接的并行解码模块，获取对应层的坐标注意力特征与空间注意力特征； 将第1层解码模块输出的坐标注意力特征与空间注意力特征，输入改进U-Net网络的分割头中，卷积输出视网膜层和病灶联合分割结果； 其中，多尺度图特征融合单元包含四路并行的支路；第一支路直接输出通道特征；第二支路经过图推理模块，输出原始尺度特征；第三支路经过2×2最大池化、图推理模块与上采样，输出中尺度特征；第四支路经过3×3最大池化、图推理模块与上采样，输出大尺度特征；将四路并行的支路的输出拼接后经过CBR单元，输出融合特征； 其中，图推理模块，包括：将输入的特征分别经过并行的三个参数不同的CBR单元，输出降维特征、逆投影矩阵与对偶投影矩阵；将对偶投影矩阵进行转置获取投影矩阵；令降维特征与投影矩阵进行矩阵乘法后，输入图卷积网络，输出第一卷积特征；将第一卷积特征与逆投影矩阵进行矩阵乘法，获取第一图卷积特征；令逆投影矩阵与降维特征的转置进行矩阵乘法后，输入图卷积网络，输出第二卷积特征；将投影矩阵与第二卷积特征进行矩阵乘法后转置，获取第二图卷积特征；将第一图卷积特征与第二图卷积特征按照通道维度进行拼接后，经过矩阵维度重组，转换为三维特征图，经过CBR单元，输出全局图卷积特征；将全局图卷积特征与输入图推理模块的特征进行残差连接，输出图推理特征。

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