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龙图腾网恭喜四川农业大学申请的专利基于深度学习的糖尿病性视网膜病灶分割方法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：CN120088280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510570910.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于深度学习的糖尿病性视网膜病灶分割方法是由谭波;李佳泽;陶冰琳;傅贝妮;汪嘉芯;林雨欣;王婷婷;张文娟;刘瑞设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的糖尿病性视网膜病灶分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的糖尿病性视网膜病灶分割方法，涉及图像增强技术领域，确定视网膜图像，对视网膜图像进行划分得到多个图像块，对多个图像块进行分层处理，得到多个图像片；基于图像片进行图像增强，将图像增强之后的图像片进行融合，得到目标视网膜图像；基于深度学习技术对目标视网膜图像进行处理得到病灶分割结果，获取需要进行病灶分割的视网膜图像，对视网膜图像按照预设尺寸进行网格划分得到多个图像块。本发明通过对视网膜图像进行分层处理进行图像增强，能够更加细节且不打扰地对图像进行局部的分析和增强，保证图像增强之后的准确性，保证图像增强的细节，能够使得图像对比度更清晰，便于后续卷积网络的识别和分割。

本发明授权基于深度学习的糖尿病性视网膜病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的糖尿病性视网膜病灶分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 确定视网膜图像，对视网膜图像进行划分得到多个图像块，对多个图像块进行分层处理，得到多个图像片； 所述确定视网膜图像，对视网膜图像进行划分得到多个图像块，对多个图像块进行分层处理，得到多个图像片的步骤，包括： 获取需要进行病灶分割的视网膜图像，对视网膜图像按照预设尺寸进行网格划分得到多个图像块； 按照亮度分别对多个图像块进行分层处理，得到多个图像片； 所述按照亮度分别对多个图像块进行分层处理，得到多个图像片的步骤，包括： 对应多个图像块分别配置对应的多个图像床，其中，图像床包括多个空间位面； 制定分层亮度值范围，分层亮度值范围包括多个预设的分层亮度范围，按照分层亮度值范围对图像块进行特征提取，得到对应多个预设的分层亮度范围的特征信息； 将多个特征信息分别一对一置于图像床上，对图像床上的特征信息通过图像床对特征信息进行轮廓记载，得到多个图像片； 基于图像片进行图像增强，将图像增强之后的图像片进行融合，得到目标视网膜图像； 所述基于图像片进行图像增强，将图像增强之后的图像片进行融合，得到目标视网膜图像的步骤，包括： 对应多个图像块分别制定对应地增强规则，其中，增强规则包括亮度区间以及对应的对比度增强差异值； 基于增强规则对图像片中的感光子进行调控，得到模拟之后的图像片； 将符合预设条件的模拟之后的图像片作为模拟图像片，将模拟图像片对应的感光子的亮度以及对应的范围赋予空间位面上的特征信息，得到目标图像片； 将多个目标图像片进行重合得到目标图像块，将多个目标图像块之间按照在视网膜图像中的位置进行对应拼接，得到目标视网膜图像； 基于深度学习技术对目标视网膜图像进行处理得到病灶分割结果。

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