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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种糖尿病视网膜病变辅助诊断系统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：CN115631845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211162356.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种糖尿病视网膜病变辅助诊断系统是由续欣莹;谢珺;赵凯飞;张喆;李荣设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种糖尿病视网膜病变辅助诊断系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗诊断技术领域，一种糖尿病视网膜病变辅助诊断系统，包括用于获取患者的眼底图像的数据获取及上传模块；用于对所述眼底图像进行糖尿病视网膜病变分级的糖尿病视网膜病变分级模块；用于将所述眼底图像输入所述糖尿病视网膜病变分割模块进行病变分割的糖尿病视网膜病变分割模块；用于自动分析糖尿病视网膜病变的种类、数量、大小等信息，并与糖尿病视网膜病变分级结果一同展示给用户，最后生成图文报告，辅助眼科医生进行更好地诊断的智能辅助诊断分析模块。

本发明授权一种糖尿病视网膜病变辅助诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种糖尿病视网膜病变辅助诊断系统，其特征在于：包括 数据获取及上传模块，用于获取患者的眼底图像并上传给糖尿病视网膜病变分级模块和糖尿病视网膜病变分割模块； 糖尿病视网膜病变分级模块，用于将收到的眼底图像进行糖尿病视网膜病变分级，获得眼底图像糖尿病视网膜病变等级，并传输给智能辅助诊断分析模块；糖尿病视网膜病变分级模型采用GhostNet网络模型，并按照分级标准对预处理眼底图像进行分级；训练GhostNet网络模型时，将现有的分好等级的眼底图像数据集分为训练集、验证集和测试集，然后将训练集输入GhostNet网络模型进行训练，使用验证集进行辅助验证训练，使用测试集进行检测得到检测准确度达到设置要求的训练好的糖尿病视网膜病变分级模型；GhostNet网络模型由1个Conv3，16个G-bneck模块，1个Conv1，1个Pooling和1个FC构成，所述Conv3表示卷积核大小为3×3，步长为2的卷积层；所述Conv1表示卷积核大小为1×1的卷积层；所述Pooling为平均池化层；所述FC为全连接层；所述G-bneck模块分为G-bneck1模块和G-bneck2模块，所述G-bneck1模块由2个Ghost结构，2个批归一化层，1个ReLU激活函数组成，所述G-bneck2模块由2个Ghost结构，一个步长为2的Depthwise卷积层，3个批归一化层，2个ReLU激活函数组成，训练时采用SGD优化器，损失函数采用交叉熵损失函数； 糖尿病视网膜病变分割模块，用于将收到的眼底图像输入到糖尿病视网膜病变分割模块进行病变分割，获得眼底图像病变分割图，并传输给智能辅助诊断分析模块；糖尿病视网膜病变分割模型采用DRSU-Net网络模型；训练DRSU-Net网络模型时，将现有的分割好的眼底图像病变分割图数据集分为训练集、验证集和测试集，然后将训练集输入DRSU-Nett网络模型进行训练，使用验证集进行辅助验证训练，使用测试集进行检测得到检测准确度达到设置要求的训练好的糖尿病视网膜病变分割模型，训练时采用Adam优化器，损失函数采用二分类交叉熵损失函数；所述DRSU-Net网络模型包含编码器部分、解码器部分、桥接部分和跳跃连接部分，所述编码器部分用于获取到图像的高级抽象特征；所述解码器部分用于将特征图恢复至原来的大小；所述桥接部分用于连接编码器部分与解码器部分；所述跳跃连接部分用于融合编码器部分和解码器部分地特征信息； 智能辅助诊断分析模块，用于将收到的眼底图像病变分割图进行综合分析，并结合收到的眼底图像糖尿病视网膜病变等级生成图文报告，展示给用户。

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