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龍圖騰網獲悉江西師范大學申請的專利一種視網膜血管分割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：CN115661168B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202211365759.0，技術領域涉及：G06T7/11；該發明授權一種視網膜血管分割方法及系統是由易玉根;黃龍軍;郭常祿;周唯;周斌設計研發完成，并于2022-10-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種視網膜血管分割方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種視網膜血管分割方法及系統。通過獲取視網膜圖像數據集；對本發明視網膜圖像數據集進行處理，得到處理后的視網膜圖像數據集；構建雙向ConvLSTM殘差UNet模型；對本發明雙向ConvLSTM殘差UNet模型進行訓練，得到訓練后的雙向ConvLSTM殘差UNet模型；將本發明處理后的視網膜圖像數據集輸入至本發明訓練后的雙向ConvLSTM殘差UNet模型中，得到視網膜血管分割結果。采用本發明能夠從邊緣、對比度低等區域的背景中區分小血管，解決過擬合現象，分割出更為完整的血管。

本發明授權一種視網膜血管分割方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種視網膜血管分割方法，其特征在于，包括： 獲取視網膜圖像數據集； 對所述視網膜圖像數據集進行處理，得到處理后的視網膜圖像數據集； 構建雙向ConvLSTM殘差UNet模型； 對所述雙向ConvLSTM殘差UNet模型進行訓練，得到訓練后的雙向ConvLSTM殘差UNet模型； 將所述處理后的視網膜圖像數據集輸入至所述訓練后的雙向ConvLSTM殘差UNet模型中，得到視網膜血管分割結果； 所述構建雙向ConvLSTM殘差UNet模型，具體包括： 設計一種編碼器結構模型，提取最具有代表性和判別力的圖像高級語義信息特征，所述編碼器結構模型的設計由三個步驟組成，每個步驟都包括一個結構化Dropout殘差塊和一個最大池化操作； 設計一種解碼器結構模型，恢復初始圖像信息，所述解碼器結構模型包括三個步驟，每一個步都是對前一個步驟的輸出執行上采樣，采樣過程包括步長為2的轉置卷積和歸一化層操作； 采用雙向卷積長短記憶神經網絡模型結合所述編碼器結構模型中第一個結構化Dropout殘差塊的輸出和所述解碼器結構模型中最后一步上采樣的輸出。

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江西師范大學，其通訊地址為：330027 江西省南昌市紫陽大道99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”。