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龙图腾网恭喜五邑大学申请的专利一种视网膜血管分割方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114897911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210380303.5，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种视网膜血管分割方法、装置、电子设备及存储介质是由李嘉;苏河星;高乐设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视网膜血管分割方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种视网膜血管分割方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取视网膜图像及与所述视网膜图像对应的标签图；根据所述标签图得到原始权重矩阵；对所述标签图中的每个像素点进行迭代遍历处理，得到标签信息；根据所述标签信息和预设的调整函数对所述原始权重矩阵进行参数调整处理，得到第一修正权重矩阵；基于所述第一修正权重矩阵、所述视网膜图像、所述标签图和预设的交叉熵损失函数对预设的深度学习网络模型进行训练处理；以及将所述视网膜图像输入至训练后的深度学习网络模型得到视网膜血管分割结果。根据本发明实施例的方案，能够改善视网膜血管分割的效果，提升分割精度，对于细小血管的分割更为完善。

本发明授权一种视网膜血管分割方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视网膜血管分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取视网膜图像及与所述视网膜图像对应的标签图；根据所述标签图得到原始权重矩阵；对所述标签图中的每个像素点进行迭代遍历处理，得到标签信息；根据所述标签信息和预设的调整函数对所述原始权重矩阵进行参数调整处理，得到第一修正权重矩阵；基于所述第一修正权重矩阵、所述视网膜图像、所述标签图和预设的交叉熵损失函数对预设的深度学习网络模型进行训练处理；以及将所述视网膜图像输入至训练后的所述深度学习网络模型得到视网膜血管分割结果；其中，所述标签图中的所述像素点分为背景像素和前景像素，所述对所述标签图中的每个像素点进行迭代遍历处理，得到标签信息，包括：在所述标签图中的所述像素点为所述背景像素的情况下，将所述背景像素认定为0，得到第一标签子信息；在所述标签图中的所述像素点为所述前景像素的情况下，将所述前景像素认定为1，以及将对应所述前景像素确定为中心点，计算预设范围内存在的所述前景像素的数目，得到第二标签子信息；根据所述第一标签子信息和所述第二标签子信息得到所述标签信息。

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