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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种视网膜血管图像分割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：CN117152090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202311125881.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种视网膜血管图像分割方法及系统是由林振荣;王启新;胡书凡;肖建;方子宇设计研发完成，并于2023-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视网膜血管图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种视网膜血管图像分割方法及系统，涉及图像处理领域。所述方法包括：获取图像数据，并基于所述图像数据构建数据集；基于U—Net架构构建视网膜血管的图像分割模型，且所述图像分割模型中编码模块和解码模块对应的子块间均嵌有残差注意模块，且解码模块的最后输出层中嵌有空间激活模块；其中，所述残差注意模块包含通道注意力模块和像素注意力模块；基于所述数据集训练所述图像分割模型，得到训练完成的图像分割模型；将待分割的图像输入所述训练完成的图像分割模型中，得到分割结果。本发明提供的方法更能关注到眼底视网膜图像中的细小血管，有效改善了进行图像分割时容易混淆分割区域的问题。

本发明授权一种视网膜血管图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视网膜血管图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取图像数据，并基于所述图像数据构建数据集； 基于U-Net架构构建视网膜血管的图像分割模型，且所述图像分割模型中编码模块和解码模块对应的子块间均嵌有残差注意模块，且解码模块的最后输出层中嵌有空间激活模块；其中，所述残差注意模块用于将输入特征与经过卷积操作的所述输入特征进行跳跃连接后，依次进行通道注意力加权和像素注意力加权生成注意力矩阵，再将所述注意力矩阵与所述输入特征进行逐元素乘法操作后输出； 基于所述数据集训练所述图像分割模型，得到训练完成的图像分割模型； 将待分割的图像输入所述训练完成的图像分割模型中，得到分割结果； 其中，基于U-Net架构构建视网膜血管的图像分割模型的过程中，包括： 构建U-Net架构，所述U-Net架构的编码模块包括第一编码子块、第二编码子块、第三编码子块和第四编码子块，所述U-Net架构的解码模块对应包括第一解码子块、第二解码子块、第三解码子块和第四解码子块，并在所述第一解码子块中嵌入空间注意模块； 在所述第一编码子块与所述第一解码子块之间嵌入第一残差注意模块，在所述第二编码子块与所述第二解码子块之间嵌入第二残差注意模块，在所述第三编码子块与所述第三解码子块之间嵌入第三残差注意模块，在所述第四编码子块与所述第四解码子块之间嵌入第四残差注意模块； 将所述第一残差注意模块的输出与所述第二编码子块的输出融合后作为第二残差注意模块的输入，将所述第二残差注意模块的输出与所述第三编码子块的输出融合后作为第三残差注意模块的输入，将所述第三残差注意模块的输出与所述第四编码子块的输出融合后作为第四残差注意模块的输入； 将第四残差注意模块的输出与聚合的各个尺度特征图融合后作为第四解码子块的输入，将第四解码子块的输出与所述第三残差注意模块的输出融合后作为第三解码子块的输入，将第三解码子块的输出与所述第二残差注意模块的输出融合后作为第二解码子块的输入，将第二解码子块的输出与所述第一残差注意模块的输出融合后作为第一解码子块的输入。

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