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龙图腾网获悉巢湖学院申请的专利一种基于像素级筛选策略的视网膜血管分割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：CN120997231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511093440.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于像素级筛选策略的视网膜血管分割系统是由鲁正;刘振羽;吴其林;曹骞;程智勇;王毓;李然天设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于像素级筛选策略的视网膜血管分割系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于像素级筛选策略的视网膜血管分割系统，包括：眼底图像获取单元，用于获取待分割的眼底图像；图像预处理单元，用于对待分割的眼底图像进行标准化预处理，得到标准化图像样本；二分类标签输出单元，用于将标准化图像样本输入至经二次监督训练的进阶分割模型中，输出每个像素单元的血管类别概率，并将所述血管类别概率阈值转化为血管或背景的二分类标签；其中，所述进阶分割模型的训练包括：对第二伪标签样本中的低可信像素单元执行损失屏蔽操作；本发明降低了对大量标注数据的依赖，避免了错误传播的负面影响，最终，生成的进阶分割模型在血管分割任务中展现出更高的准确性。

本发明授权一种基于像素级筛选策略的视网膜血管分割系统在权利要求书中公布了：1.一种基于像素级筛选策略的视网膜血管分割系统，其特征在于，包括： 眼底图像获取单元，用于获取待分割的眼底图像； 图像预处理单元，用于对待分割的眼底图像进行标准化预处理，得到标准化图像样本； 二分类标签输出单元，用于将标准化图像样本输入至经二次监督训练的进阶分割模型中，输出每个像素单元的血管类别概率，并将所述血管类别概率转化为血管或背景的二分类标签； 其中，所述进阶分割模型的训练包括：对有标签图像样本的像素单元或第二伪标签的高可信像素单元执行基于二分类监督训练；还包括：对第二伪标签样本中的低可信像素单元执行损失屏蔽操作； 所述进阶分割模型的二次监督训练步骤包括： S1、加载待处理的N个眼底图像样本； S2、在N个眼底图像样本中标注K个有标签图像样本，并预测生成M个第一伪标签样本； 其中，第一伪标签样本的每个像素单元均标记有血管类别概率； S3、对第一伪标签样本的像素单元进行筛选标记，直至得到M个第二伪标签样本； 其中，第二伪标签样本的像素单元被标记为高可信像素单元或低可信像素单元； S4、将M个第二伪标签样本与K个有标签图像样本合并，得到J个优质图像样本；其中，J=M+K； S5、将J个优质图像样本输入至基础分割模型进行二次监督训练，经迭代生成进阶分割模型； 所述将J个优质图像样本输入至基础分割模型进行二次监督训练，经迭代生成进阶分割模型，包括： S5-1、标记优质图像样本的当前迭代像素单元； S5-2、根据当前迭代像素单元继承的单元类别，执行二分类监督训练或损失屏蔽操作； S5-3、若单元类别为有标签图像样本的像素单元或第二伪标签的高可信像素单元，则对有标签图像样本的像素单元或第二伪标签的高可信像素单元执行基于二分类监督训练； S5-4、若样本类别为第二伪标签的低可信像素单元，则对第二伪标签样本中的低可信像素单元执行损失屏蔽操作。

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