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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种非增殖性糖尿病视网膜病变分级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：CN115272231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210903566.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种非增殖性糖尿病视网膜病变分级方法是由杨敏慧;龙胜春设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非增殖性糖尿病视网膜病变分级方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种非增殖性糖尿病视网膜病变分级模型训练方法，包括：获取并将数据集分为训练集和测试集，数据集包括眼底图像；对眼底图像进行眼底视盘定位和血管定位，生成眼底视盘区域和血管区域；根据眼底视盘区域和血管区域将眼底图像中的干扰信息去除，生成每个眼底图像的预处理病变图；建立Resnet50神经网络，使用训练集和测试集的预处理病变图对神经网络进行训练。本发明的方法能够实现非增殖性糖尿病视网膜病变的自动分级，并通过去除眼底视盘和血管以减少对渗出、微动脉瘤和血管信息提取的干扰，提高分级准确度。

本发明授权一种非增殖性糖尿病视网膜病变分级方法在权利要求书中公布了：1.一种非增殖性糖尿病视网膜病变分级模型训练方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、获取若干数据集，并将所述若干数据集分为训练集和测试集，每个所述数据集包括若干非增殖糖尿病性视网膜病变的眼底图像； S2、对所述眼底图像进行眼底视盘定位和血管定位，生成眼底视盘区域和血管区域； S3、根据所述眼底视盘区域和所述血管区域将所述眼底图像中的干扰信息去除，生成每个所述眼底图像的预处理病变图； 所述步骤S3具体包括如下步骤： S31、在所述眼底视盘区域和所述血管区域的边缘上选择替换优先权最高的点a；以阴影区域Φ表示已知区域，也即未被眼底视盘和血管阻挡的正常眼底背景区域；Ω表示待匹配区域，即被眼底视盘和血管阻挡、等待替换为正常眼底背景区域的阻挡区域；δΩ为待匹配区域的边缘，即眼底视盘、血管与正常眼底背景的交界边缘； 在上述边缘中计算各位置的优先权，得到优先权最高的点a； ， ； 其中，Ca是置信度项，表示目标内占比在Φ区域内的可信像素，表示的面积，Ca越大，优先权越高；使用上述公式得到的点a即为以其为中心构造的模板块中正常眼底背景区域占比最大的一点； S32、搜索与所述点a为中心的待替换区域匹配程度最高的最佳匹配块，使用所述最佳匹配块覆盖所述待替换区域；搜索匹配公式具体为： ； 其中，为搜索匹配得到的最佳匹配块，为待替换区域，为搜索过程中的样本块，所述d.表示目标块和样本块中相对应且已知像素颜色差的平方和；定义如下： ； I，I’分别对应和中的像素点； S33、重复上述步骤，直到所述眼底视盘区域和所述血管区域被全部替换，得到所述预处理病变图； S4、建立Resnet50神经网络，使用所述训练集和所述测试集的预处理病变图对所述神经网络进行训练。

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