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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于深度学习的眼底图像病灶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：CN114663440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210293140.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于深度学习的眼底图像病灶分割方法是由郭恒睿;周贺凯;余天;曹恩苓;周雨设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的眼底图像病灶分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的眼底图像病灶分割方法，属于医学影像领域。该方法包括：S1：使用眼底图像作为原始数据集，并采用SMOTE增强原始数据集，分为训练集和验证集；S2：采用U‑Net网络结构作为框架，编码器由Swin‑Transformer构成，解码器部分由DUpsampling模块构成；S3：使用残差网络结构改进编码器部分；S4：训练改进后的U‑Net网络，使用log‑coshdiceloss损失函数来计算病症分割的损失值；S5：根据优化后的U‑Net网络模型，输入测试眼底图像数据，输出病征分割图像。本发明能提高眼底图像细节特征捕捉能力，图像分割的效率和准确性。

本发明授权一种基于深度学习的眼底图像病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的眼底图像病灶分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：使用眼底图像作为原始数据集，并采用SMOTE增强原始数据集，分为训练集和验证集；S2：采用U-Net网络结构作为框架，编码器由Swin-Transformer构成，解码器部分由DUpsampling模块构成；Swin-Transformer结构有四层，第一层开始阶段会将CT图像分割为4个区块，每个区块通过补丁分区来缩小输入特征图的分辨率，再嵌入向量到下一个Swin-Transformer分区，利用二维卷积层的方法，每经过一次这样的Down-sampling过程，空间深度积为原来的四分之一，通道数变为原来的四倍，再又一个MLP缩减一半，经上述变化得到每经历一层，总数据量变为原来的二分之一；DUpsampling模块，首先定义为解码器输出，Y＝[0,1,2,…,C]H×W为人工标注掩码，C和分别表示分割的类别和最终输出的通道数，W和分别表示DUpsampling的重建反投影矩阵和DUpsampling的重建投影矩阵，H和分别表示水平子窗口网格大小和垂直子窗口网格大小，通过以下公式1计算的LF,Y代替双线性插值；LF,Y＝LosssoftmaxDUpsampleF,Y1其中，LF,Y表示单一数据线性上采样，DUpsampleF表示将卷积参数放置于W中存储通过线性上采样； 其中，T表示温度参数，Zi表示锐化的自适应温度激活函数值，j表示自适应温度激活参数；S3：使用残差网络结构改进编码器部分，得到改进后的U-Net网络；S4：训练改进后的U-Net网络，使用log-coshdiceloss损失函数来计算病症分割的损失值，从而得到优化后的U-Net网络模型；log-coshdiceloss损失函数是Coshx函数和Logx函数的合并，并引入Dick系数，表达式为：Llc-dce＝logcoshDiceLoss其中，Llc-dce表示log-coshdiceloss损失函数；Coshx函数的表达式为：S5：根据优化后的U-Net网络模型，输入测试眼底图像数据，输出病征分割图像。

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