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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种空间自适应与热力图引导的视网膜图像分割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：CN121147532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511686075.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种空间自适应与热力图引导的视网膜图像分割方法是由朱伟芳;龚天设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空间自适应与热力图引导的视网膜图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其是指一种空间自适应与热力图引导的视网膜图像分割方法，包括：获取含三维信息及至少一种病灶的视网膜图像数据，对现有SAM模型进行优化，构建了一种分割模型，其架构包含以视觉Transformer为骨干，并设计引入空间自适应特征增强Transformer块的图像编码器、双阶段掩码解码器、以及热力图引导掩码自注意力模块，采用基于交叉熵损失与Dice损失组成的联合损失函数监督模型的训练过程，将待分割图像输入模型得到分割结果；该方案的优点是能充分挖掘视网膜图像三维结构信息，显著提升不同类型病灶分割精度并缓解类别不平衡的问题，实现视网膜病灶高精度高效分割。

本发明授权一种空间自适应与热力图引导的视网膜图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种空间自适应与热力图引导的视网膜图像分割方法，其特征在于，包括： S1：获取视网膜图像数据，所述视网膜图像数据包含三维图像信息及至少一种视网膜病灶区域； S2：构建视网膜图像分割模型，基于所述视网膜图像数据，采用基于交叉熵损失与Dice损失组成的联合损失函数监督所述视网膜图像分割模型的训练过程，以最小化所述联合损失函数值为目标，得到训练完成的视网膜图像分割模型； S3：将待分割的视网膜图像输入所述训练完成的视网膜图像分割模型，得到视网膜图像的分割结果； 其中，所述视网膜图像分割模型包括图像编码器、双阶段掩码解码器和热力图引导掩码自注意力模块；所述图像编码器将视网膜图像编码成图像嵌入向量； 所述双阶段掩码解码器包括第一阶段解码器和第二阶段解码器，两者均基于SAM的掩码解码器结构；所述第一阶段解码器对所述图像嵌入向量进行处理，生成先验掩码； 基于所述视网膜图像数据，生成对应的热力图，将所述热力图、所述图像嵌入向量和所述先验掩码输入至所述热力图引导掩码自注意力模块，经特征增强处理得到增强图像嵌入； 所述增强图像嵌入经过所述第二阶段解码器的掩码细化处理后，输出视网膜图像的最终分割结果，以区分不同类型的视网膜病灶区域； 其中，将所述热力图、所述图像嵌入向量和所述先验掩码输入至所述热力图引导掩码自注意力模块，经特征增强处理得到增强图像嵌入的方法如下： 对所述热力图进行归一化处理，得到归一化后的热力图数据，将所述归一化后的热力图数据与高斯噪声进行矩阵相乘，得到热力图调制噪声； 将所述热力图调制噪声与所述先验掩码进行相加计算，得到增强先验特征； 对所述增强先验特征进行自注意力处理，得到全局上下文特征； 对所述全局上下文特征进行非线性变换后，再压缩通道维度，得到压缩特征； 将所述压缩特征与所述图像编码器输出的图像嵌入进行哈达玛乘积运算，得到的运算结果和所述图像嵌入进行相加操作，得到所述增强图像嵌入。

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