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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟(jì)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種糖尿病性視網(wǎng)膜病變影像數(shù)據(jù)處理方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114022667B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111261487.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F17/40；該發(fā)明授權(quán)一種糖尿病性視網(wǎng)膜病變影像數(shù)據(jù)處理方法是由趙生捷;葉珂男;張榮慶設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-10-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種糖尿病性視網(wǎng)膜病變影像數(shù)據(jù)處理方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種糖尿病性視網(wǎng)膜病變影像數(shù)據(jù)處理方法，該方法包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理：獲取高清眼底圖像X，經(jīng)過(guò)降噪與細(xì)節(jié)增強(qiáng)得到預(yù)處理高清眼底圖像再經(jīng)過(guò)縮放與數(shù)據(jù)增強(qiáng)得到分辨率較小的預(yù)處理高清眼底圖像特征提取：將分辨率較小的預(yù)處理高清眼底圖像輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)A中得到特征圖F；分別采用整體處理分支處理以及感興趣區(qū)域處理分支處理方法，獲取全局處理結(jié)果ywhole以及關(guān)注區(qū)域處理結(jié)果yattention；將全局處理結(jié)果ywhole與關(guān)注區(qū)域處理結(jié)果yattention進(jìn)行分?jǐn)?shù)平均，得到最終的處理結(jié)果ypred。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有準(zhǔn)確度高、魯棒性高以及節(jié)省計(jì)算資源的優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種糖尿病性視網(wǎng)膜病變影像數(shù)據(jù)處理方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種糖尿病性視網(wǎng)膜病變影像數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，該方法包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理：獲取高清眼底圖像，經(jīng)過(guò)降噪與細(xì)節(jié)增強(qiáng)得到預(yù)處理高清眼底圖像，再經(jīng)過(guò)縮放與數(shù)據(jù)增強(qiáng)得到分辨率較小的預(yù)處理高清眼底圖像；特征提取：將分辨率較小的預(yù)處理高清眼底圖像輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)A中，得到一系列的特征圖；整體處理分支：將特征圖輸入至用于全局眼底圖像處理的全局分類網(wǎng)絡(luò)得到代表全局層次病例分類的全局處理結(jié)果；感興趣區(qū)域處理分支：將特征圖輸入至感興趣區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)得到感興趣區(qū)域，結(jié)合高清預(yù)處理眼底圖，得到感興趣區(qū)域眼底圖，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)與縮放處理后，將其輸入到用于局部眼底圖像處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B，計(jì)算得到關(guān)注區(qū)域處理結(jié)果；獲取最終的分類處理結(jié)果：基于全局處理結(jié)果與關(guān)注區(qū)域處理結(jié)果，計(jì)算得到最終的分類處理結(jié)果；所述整體處理分支的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程為：將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)A得到的特征圖輸入至全局分類網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)整體處理得到全局處理結(jié)果；基于所述全局處理結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽，計(jì)算得到整體處理分支的交叉熵?fù)p失；通過(guò)梯度下降法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；所述感興趣區(qū)域處理分支中的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程為：通過(guò)整體處理分支的交叉熵?fù)p失與真實(shí)標(biāo)簽得到整體眼底區(qū)域?qū)τ陬A(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)度，將貢獻(xiàn)度歸一化處理得到偽標(biāo)簽；通過(guò)感興趣區(qū)域網(wǎng)絡(luò)輸出感興趣區(qū)域分?jǐn)?shù)，計(jì)算得到偽標(biāo)簽與感興趣區(qū)域分?jǐn)?shù)的交叉熵；通過(guò)梯度下降法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；基于得到感興趣區(qū)域網(wǎng)絡(luò)輸出的個(gè)分?jǐn)?shù)最高的感興趣區(qū)域分?jǐn)?shù)對(duì)應(yīng)的個(gè)感興趣區(qū)域，將預(yù)處理高清眼底圖像按照選取出的感興趣區(qū)域進(jìn)行裁剪縮放，得到個(gè)感興趣眼底圖；將感興趣眼底圖輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B，得到個(gè)局部處理分?jǐn)?shù)，并進(jìn)行分?jǐn)?shù)平均得到關(guān)注區(qū)域處理結(jié)果，基于關(guān)注區(qū)域處理結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽，計(jì)算得到感興趣分支的交叉熵?fù)p失；通過(guò)梯度下降法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；將獲取到的整體處理分支的交叉熵?fù)p失、偽標(biāo)簽與感興趣區(qū)域分?jǐn)?shù)的交叉熵、感興趣分支的交叉熵?fù)p失相加得到最終的損失值，其表達(dá)式為： 通過(guò)梯度下降法端到端地訓(xùn)練整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)將多個(gè)階段一起優(yōu)化，確保最后階段的解達(dá)到最優(yōu)。

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