买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜山东师范大学申请的专利基于注意力机制的视网膜静脉阻塞炫彩图像分类系统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：CN114581366B 。

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：202111667747.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于注意力机制的视网膜静脉阻塞炫彩图像分类系统是由郑元杰;王晓辰;吴婕;丁艳辉;隋晓丹设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的视网膜静脉阻塞炫彩图像分类系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于注意力机制的视网膜静脉阻塞炫彩图像分类系统，包括：获取模块，被配置为获取视网膜炫彩图像；训练模块，被配置为对视网膜炫彩图像进行特征提取，对提取的不同分支的图像特征基于注意力机制进行全局和局部的特征融合，根据融合特征对分类模型进行训练；分类模块，被配置为对待分类视网膜炫彩图像根据训练后的分类模型得到视网膜静脉阻塞的病理分类结果。将多尺度图像特征作为分类依据，引入注意力机制充分融合多尺度下的全局和局部特征，提高视网膜静脉阻塞炫彩图像分类准确率。

本发明授权基于注意力机制的视网膜静脉阻塞炫彩图像分类系统在权利要求书中公布了：1.基于注意力机制的视网膜静脉阻塞图像分类系统，其特征在于，包括：获取模块，被配置为获取视网膜炫彩图像；所述获取模块获取四种模态的视网膜炫彩图像，具体包括：488nm的蓝光反射图像、515nm的绿光反射图像、820nm的红外光反射图像以及标准炫彩图像；训练模块，被配置为对视网膜炫彩图像进行特征提取，对提取的不同分支的图像特征基于注意力机制进行全局和局部的特征融合，根据融合特征对分类模型进行训练；分类模块，被配置为对待分类视网膜炫彩图像根据训练后的分类模型得到视网膜静脉阻塞的病理分类结果；其中，所述分类模型包括特征提取网络，所述特征提取网络采用多层卷积神经网络对四种模态的视网膜炫彩图像进行特征提取；所述特征提取网络基于ResNet网络构建AttResNet网络；多种模态图像共享特征提取网络，即同时输入到相同网络中，再输出各自的featuremap。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。