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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利弱監督學習糖尿病視網膜病變分級與病灶識別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：CN114330484B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202111356999.X，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權弱監督學習糖尿病視網膜病變分級與病灶識別方法及系統是由潘俊君;谷云超;王心亮設計研發完成，并于2021-11-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本弱監督學習糖尿病視網膜病變分級與病灶識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種弱監督學習糖尿病視網膜病變分級與病灶識別方法及系統，其方法包括：S1：將糖網眼底彩像輸入CNN網絡，得到特征圖F；將F輸入基于弱監督物體定位的病灶點捕捉模塊，選擇進入分支模塊，計算得到得分圖，將得分圖與特征圖F相乘，得到新的特征圖F'；S2：使用基于強化學習的最優網絡結構搜索模塊對基于弱監督病灶點捕捉模塊在CNN網絡的插入位置、選取概率以及特征丟棄閾值與保留閾值進行計算，最后輸出特征圖FNA；S3：通過屬性挖掘與病灶識別模塊得到病灶屬性預測結果和疾病分級結果；S4：基于S3的結果，通過多次迭代擦除計算得到最終的病灶識別結果。本發明提供的方法可提升病灶捕捉的效果，并使用病灶挖掘方法確定病灶類型，為疾病分級提供依據。

本發明授權弱監督學習糖尿病視網膜病變分級與病灶識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種弱監督學習糖尿病視網膜病變圖像特征分級與病灶圖像特征識別方法，其特征在于，包括： 步驟S1：將糖網眼底彩像輸入卷積神經網絡，得到特征圖；將輸入基于弱監督物體定位的病灶點捕捉模塊，將其降維成一維特征圖，根據選取概率，選擇進入三個分支模塊：注意力分支模塊、顯著性特征擦除模塊和顯著性特征保留模塊中的一支，計算得到得分圖，將所述得分圖與所述特征圖相乘，得到新的特征圖； 步驟S2：使用基于強化學習的最優網絡結構搜索模塊對所述基于弱監督病灶點捕捉模塊在所述卷積神經網絡模型中的插入位置、三個分支模塊的所述選取概率、所述顯著性特征擦除模塊和所述顯著性特征保留模塊中的特征丟棄閾值與保留閾值進行計算，最后輸出特征圖，具體包括： 使用LSTM作為控制器生成搜索的參數值，使用ResNet50作為特征提取的骨干網絡，通過所述選取概率獲取所述基于弱監督物體定位的病灶點捕捉模塊的各個參數，并通過驗證集在所述基于弱監督物體定位的病灶點捕捉模塊上的表現來縮放的梯度，以此更新所述控制器；從而確定基于弱監督病灶點捕捉模塊在所述卷積神經網絡模型中的插入位置、三個分支模塊的選取概率、所述顯著性特征擦除模塊和所述顯著性特征保留模塊中的特征丟棄閾值與保留閾值； 步驟S3：根據糖尿病視網膜病變分級標準，得到用于區分糖網等級的病灶類別，將其作為先驗知識用于弱監督多標簽分類的標注，通過屬性挖掘與病灶識別模塊得到病灶屬性預測結果以及疾病分級結果； 步驟S4：基于所述病灶屬性預測結果以及疾病分級結果，使用類激活圖方法得到病灶位置的可視化圖，通過多次迭代擦除計算得到最終的病灶識別結果。

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北京航空航天大學，其通訊地址為：100191 北京市海淀區學院路37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”。