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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利一种循环裁剪分割与多模型融合的视盘分割方法及装置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：CN115937222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211731070.5，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种循环裁剪分割与多模型融合的视盘分割方法及装置是由徐勇;孙赢利设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种循环裁剪分割与多模型融合的视盘分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种循环裁剪分割与多模型融合的视网膜视盘分割方法及装置。该方法包括：收集视盘分割数据集；挑选适合视盘分割的深度学习神经网络；循环先裁减后分割视盘；综合分析各个神经网络模型的优点，进行模型融合。本发明使用多种不同的神经网络模型，多种模型融合方案，在多个视盘分割数据集上进行训练，测评各个模型及模型融合的分割效果。实验结果表明，与任何单个子网络模型相比，模型融合方案取得更好的分割效果。

本发明授权一种循环裁剪分割与多模型融合的视盘分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种循环裁剪分割与多模型融合的视网膜视盘分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 针对眼底图像进行基于轻量级模型的视盘区域检测，得到可供视盘分割的第一眼底图像； 选取视盘分割模型并对视盘分割模型进行训练； 使用训练后的视盘分割模型对第一眼底图像进行视盘分割，得到第一视盘分割图像，以第一视盘分割图像的质心为中心点，向上下左右四个方向扩展相同大小，裁剪出第二视盘分割图像； 将由第二视盘分割图像组成的新数据集对视盘分割模型进行重新训练，得到训练好的新视盘分割模型，利用新视盘分割模型对第二视盘分割图像进行视盘分割，得到第三视盘分割图像； 将第三视盘分割图像还原为原来的尺寸，即可得到最终的视盘分割图像； 其中，针对眼底图像进行基于轻量级模型的视盘区域检测，得到可供视盘分割的第一眼底图像，具体包括： 根据视盘分割训练集的标注结果，利用图形学提取质心和边框构建目标检测数据集； 对目标检测数据集中的数据使用线性插值进行缩放； 构建轻量级视盘区域检测模型并对轻量级视盘区域检测模型进行训练； 利用训练好的轻量级视盘区域检测模型对缩放后的目标检测数据集中的图像进行裁剪； 将裁剪后的图像进行复原成可视化，得到可供视盘分割的第一眼底图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。