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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于长程依赖关系和多尺度输入的视网膜血管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：CN116563232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310472843.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于长程依赖关系和多尺度输入的视网膜血管分割方法是由彭凌西;罗雪冰;刘浩怀;唐春明;彭绍湖;柯子颜;林锦辉设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于长程依赖关系和多尺度输入的视网膜血管分割方法在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种基于长程依赖关系和多尺度输入的视网膜血管分割方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：对眼底图像数据集进行预处理，分为训练集、验证集和测试集，对训练集和验证集进行数据扩增；构建视网膜血管分割网络，对训练集图像进行特征提取，获取多尺度语义信息，构建局部信息感知Transformer模块LAT，并将LAT添加到视网膜血管分割网络；通过训练集图像数据训练视网膜血管分割网络模型，通过验证集图像评估模型性能，调节模型参数，得到视网膜血管分割模型；将需要分割的眼底图像进行预处理后输入视网膜分割模型进行分割，得到视网膜血管分割图像。通过本发明能够对视网膜血管进行精确地分割。

本发明授权基于长程依赖关系和多尺度输入的视网膜血管分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于长程依赖关系和多尺度输入的视网膜血管分割方法，其特征在于，包括： 对获取的眼底图像数据集进行预处理，减少图像噪声，增强图像对比度，将所述数据集划分为训练集、验证集和测试集，对所述训练集和验证集进行数据扩增处理； 所述对获取的眼底图像数据集进行预处理，减少图像噪声，增强图像对比度具体包括： 对数据集图像进行灰度化处理，提取RGB图像中的G通道，灰度化公式如公式1所示： 公式1； 其中代表RGB图像中的G通道； 对图像进行标准化操作，对图像的整体灰度值进行缩放，标准化公式如公式2所示： 公式2； 其中，为图像的像素值，为标准化后的图像像素值，为图像像素值的均值，为图像像素值的标准差； 对图像进行自适应直方图均衡化处理，将原图像的灰度直方图进行拉伸，提高图像对比度，并且对图像中的极暗和极亮部分进行限制； 对图像进行伽马校正处理，抑制眼底图像中的光照不均匀和中心线反射现象； 最后对眼底图像数据进行归一化处理，将眼底图像的灰度值由0到255归一化到0到1之间； 构建视网膜血管分割网络，设计混合注意力卷积模块，对所述训练集图像进行特征提取，设计多尺度输入模块，获取多尺度语义信息，构建局部信息感知Transformer模块LAT，并将LAT添加到视网膜血管分割网络； 所述局部信息感知Transformer模块包括Transformer结构和卷积结构； 通过所述Transformer结构对输入的特征图进行图像序列化，将二维图像数据线性映射为一维序列化数据，给序列化数据添加空间位置编码，以此学习像素的位置信息，使用层归一化保持数据特征分布的稳定性和加速网络收敛； 将卷积结构部分输出与Transformer结构部分输出在通道维度进行拼接融合，并使用1×1卷积进行通道降维以得到LAT的输出； 所述卷积结构主要由两个3×3卷积和两个GELU激活函数组成； 将训练集图像数据输入所述视网膜血管分割网络中进行模型训练，通过验证集图像对模型性能进行评估，根据评估结果调节模型参数，得到视网膜血管分割模型； 将需要分割的眼底图像进行预处理后输入所述视网膜血管分割模型进行分割，得到视网膜血管分割图像。

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