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龙图腾网获悉广州黄埔银海光圈医疗科技有限公司申请的专利视网膜出血区域识别方法及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：CN116665259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310792932.3，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权视网膜出血区域识别方法及系统是由段孟舸;段俊国;王红军;王桂林设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本视网膜出血区域识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种视网膜出血区域识别方法及系统，属于图像处理技术领域。视网膜出血区域识别方法，所述方法包括：采集用户眼部的图像信息；分别基于视盘识别模型和血管识别模型在所述图像信息中进行视盘和血管识别，获得视盘和血管识别结果；基于视盘和血管识别结果，分别在所述图像信息中进行视盘和血管剥离，获得剥离后的图像信息；对所述剥离后的图像信息进行预处理，基于预处理后的图像信息进行出血区域识别，获得识别结果。本发明方案在完成视盘和视网膜剥离后的图像中进行视网膜出血识别，保证了识别精度。

本发明授权视网膜出血区域识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视网膜出血区域识别方法，其特征在于，所述方法包括： 采集用户眼部的图像信息； 分别基于视盘识别模型和血管识别模型在所述图像信息中进行视盘和血管识别，获得视盘和血管识别结果； 基于视盘和血管识别结果，分别在所述图像信息中进行视盘和血管剥离，获得剥离后的图像信息；其中， 整个视网膜眼底图像血管剥离和视盘剥离的平均相似度计算釆用血管区域与视盘区域填充像素与其邻近像素相似度求和再平均的方法； 单个填充像素与邻近像素的相似度计算釆用加权平均的方法，即釆用邻近像素的平均值、中位数、众数三个代表邻近像素的值与填充像素进行相似度计算，然后加权求平均以作为填充像素与邻近像素的综合相似度；其中， 单个填充像素与邻近像素的相似度的计算也是釆用加权平均的方法，将像素点的值作为三维坐标点，计算两个像素的欧氏距离，根据像素点之间的欧式距离来确定两个像素的直线距离，从而判断相似性；另一方面将像素点看作从坐标原点或者一个固定点出发的向量，根据余弦相似度来计算这两个像素映射向量的夹角余弦值，来判断两个像素的相似度； 完成视盘和血管剥离后，所述方法还包括：对视盘和血管剥离区域进行像素填充，包括：将待填充区域的轮廓相邻区域像素值映射到三维坐标空间；基于待填充区域的轮廓相邻区域像素在所述三维坐标空间中的分布，利用三维空间坐标中像素的密度对所有像素值进行聚类，获得聚类后的像素值；基于所述聚类后的像素值对填充像素进行取值；基于取值的填充像素进行剥离区域像素填充；其中， 填充像素的计算式为： 其中，M表示所有被归类的像素总个数；m表示一种聚类中所有像素个数；P为填充像素；N为种类数量； 利用三维空间坐标中像素的密度对所有像素值进行聚类，所使用的聚类算法为改进的DBSCAN算法，聚类过程包括：在三维空间坐标中预设初始半径和最小样本数；随机选择一个未被访问的像素点，基于初始半径找到基于该初始半径可以到达的所有像素点并统计点数量；对比统计的点数量和所述最小样本数，若统计的点数量大于所述最小样本数，则将本次选择的像素点作为核心点，并创建一个新的簇；反之，则将本次选择的像素点作为噪声；基于确定的核心点进行扩散聚类，直到遍历所有像素点； 对所述剥离后的图像信息进行预处理，基于预处理后的图像信息进行出血区域识别，获得识别结果。

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