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龍圖騰網獲悉東莞理工學院申請的專利一種應用于視網膜血管分割的下采樣方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115187611B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210610223.4，技術領域涉及：G06T7/10；該發明授權一種應用于視網膜血管分割的下采樣方法及系統是由趙曉芳;陳雪芳;呂志金設計研發完成，并于2022-05-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種應用于視網膜血管分割的下采樣方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種應用于視網膜血管分割的下采樣方法，包括：首先搭建基礎分割框架U?Net網絡，然后對原始U?Net網絡模型中的下采樣層進行更換，將原始Maxpooling層更改為PF?Pooling模塊，然后對待處理視網膜眼底圖像進行預處理，得到待分割的預處理結果圖像送入網絡模型，模型將采樣窗口內四個位置的像素分別進行提取，然后將對應位置的像素進行拼接從而得到四幅尺度減半的新圖像，之后采用Concat堆疊，將四幅圖像在通道維度進行堆疊，最后采用1*1卷積進行通道壓縮，最終實現了原始圖像通道數不變，而寬高減半的效果，以此來作為模型的下采樣模塊，與Maxpooling方法相比，PF?Pooling采樣方法可以保留更多的圖像原始信息，實現模型分割準確率的進一步提升。

本發明授權一種應用于視網膜血管分割的下采樣方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種應用于視網膜血管分割的下采樣方法，其特征在于，包含以下步驟： 步驟一：搭建基礎分割框架U-Net網絡，對原始U-Net網絡模型中的下采樣層進行更換，并將待分割圖像送入網絡模型； 步驟二：對待分割圖像進行卷積操作，提取特征屬性，然后送入PF-Pooling模塊對圖像進行壓縮； 步驟三：PF-Pooling模塊對原始圖像進行奇偶拆分、拼接以及通道壓縮，得到通道數不變而寬高減半的圖像； 步驟四：對經過PF-Pooling模塊壓縮后的圖像繼續進行卷積操作，并重復步驟二、三步驟三次，得到最終特征集； 步驟五：對最終特征集進行上采樣，并與同層特征圖進行Concat堆疊，得到更多原始特征； 步驟六：對經過堆疊后的圖像重復步驟五三次，得到和原始圖像大小相同的圖像，最后通過1*1卷積對通道進行壓縮得到最終分割圖像； 所述步驟一具體步驟為： 步驟S101.對原始U-Net網絡模型中的下采樣層進行更換，將原始Maxpooling層更改為PF-Pooling模塊，所述PF-Pooling模塊表達式如下： yij＝K*[xi,j,xi+1,j,xi,j+1,xi+1,j+1] i≤m-2 j＝n-2 其中K為模型自動學習的大小為1×1的卷積核,m、n為采樣窗口大小； 步驟S102.將待分割圖像送入網絡模型之前進行預處理，采用RBG三通道加權生成灰度圖像來作為模型的輸入信息，如下列公式所示： Gray＝0.299*R+0.587*G+0.114*B#1 其中Gray為灰度圖中像素點的像素值，R、G、B為原始圖像紅、綠、藍三通道像素點的像素值； 步驟S103.待分割圖像預處理之后送入網絡模型； 所述步驟三具體步驟為： 步驟S301.PF-Pooling模塊將采樣窗口內4個位置的像素分別進行提取； 步驟S302.將對應位置的像素進行拼接從而得到四幅尺度減半的新圖像； 步驟S303.對其四幅子圖在通道方向進行堆疊得到一幅尺度減半但深度為原始四倍的圖像； 步驟S304.采用卷積核對圖像進行通道壓縮以實現了原始圖像通道數不變，而寬高減半的圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東莞理工學院，其通訊地址為：523000 廣東省東莞市松山湖科技產業園區大學路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。