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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘇州微清醫(yī)療器械有限公司申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的糖網(wǎng)圖像病灶分割標(biāo)識(shí)方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114882054B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210575490.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/11；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的糖網(wǎng)圖像病灶分割標(biāo)識(shí)方法及系統(tǒng)是由鄭儒楠;李超宏設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-24向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的糖網(wǎng)圖像病灶分割標(biāo)識(shí)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的糖網(wǎng)圖像病灶分割標(biāo)識(shí)方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，通過智能病灶分割標(biāo)識(shí)系統(tǒng)調(diào)用預(yù)先存儲(chǔ)的眼底圖像數(shù)據(jù)集，并對(duì)眼底圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充，利用編碼器對(duì)圖像進(jìn)行劃分并進(jìn)行特征匹配，得到分割多級(jí)特征；對(duì)劃分后的圖像塊進(jìn)行合并，并記錄合并參數(shù)，通過合并參數(shù)和特征匹配結(jié)果生成局部連續(xù)性特征，將分割多級(jí)特征、局部連續(xù)性特征、擴(kuò)充眼底圖像數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的約束結(jié)果構(gòu)建基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)集訓(xùn)練模塊，利用基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)集訓(xùn)練模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)不同種類糖網(wǎng)病灶實(shí)時(shí)進(jìn)行精細(xì)分割的技術(shù)效果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的糖網(wǎng)圖像病灶分割標(biāo)識(shí)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的糖網(wǎng)圖像病灶分割標(biāo)識(shí)方法，其特征在于，所述方法應(yīng)用于智能病灶分割標(biāo)識(shí)系統(tǒng)，所述智能病灶分割標(biāo)識(shí)系統(tǒng)與基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)集訓(xùn)練模塊通信連接，所述方法包括： 通過所述智能病灶分割標(biāo)識(shí)系統(tǒng)調(diào)用預(yù)先存儲(chǔ)的眼底圖像數(shù)據(jù)集，其中，所述眼底圖像數(shù)據(jù)集包括出血、微血管瘤、硬性滲出、軟性滲出、新生血管纖維增殖膜、微血管異常糖網(wǎng)病灶； 并依據(jù)病灶類型進(jìn)行所述眼底圖像數(shù)據(jù)集的樣本擴(kuò)充，得到擴(kuò)充眼底圖像數(shù)據(jù)集； 將所述擴(kuò)充眼底圖像數(shù)據(jù)集輸入所述基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)集訓(xùn)練模塊的編碼器中，得到預(yù)定尺寸下的n個(gè)重疊圖像塊，其中，n為大于1的正整數(shù)； 通過所述編碼器對(duì)所述n個(gè)重疊圖像塊進(jìn)行特征匹配，得到分割多級(jí)特征； 通過所述基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集模塊進(jìn)行所述n個(gè)重疊圖像塊合并，并記錄合并參數(shù)； 根據(jù)n個(gè)圖像塊的合并結(jié)果進(jìn)行特征匹配，通過所述合并參數(shù)和特征匹配結(jié)果生成局部連續(xù)性特征； 將所述分割多級(jí)特征和所述局部連續(xù)性特征輸入所述基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)集訓(xùn)練模塊的解碼器進(jìn)行多尺度特征整合，并基于與所述擴(kuò)充眼底圖像數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的約束結(jié)果進(jìn)行多尺度特征整合結(jié)果的校驗(yàn)，當(dāng)校驗(yàn)通過，完成所述基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)集訓(xùn)練模塊構(gòu)建； 將圖像數(shù)據(jù)輸入所述基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)集訓(xùn)練模塊，得到病灶識(shí)別分割標(biāo)識(shí)結(jié)果。

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