買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜東華大學申請的專利基于快速標簽提取和自適應拓撲增強的眼底血管分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114612448B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210265279.0，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于快速標簽提取和自適應拓撲增強的眼底血管分割方法是由李鋒;石亦恒;劉麗設計研發完成，并于2022-03-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于快速標簽提取和自適應拓撲增強的眼底血管分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于快速標簽提取和自適應拓撲增強的眼底血管分割方法，可以實現眼底圖像中血管的自動提取，并且在模型訓練過程中不依賴專家的手工標簽。其實現過程是：1在眼底圖像上用最佳方向性梯度通量濾波器獲取響應圖。2采用自適應閾值法，在響應圖上分割出主血管。3在響應圖上用局部最大值追蹤出血管骨架以補充細小血管。4檢查血管骨架周圍的局部信息以消除視盤和病理組織邊緣處的假陽性。5將上述步驟的結果作為標簽，結合自適應拓撲增強損失函數來訓練一個深度學習模型。本方法自動獲取訓練標簽，消除了深度學習算法對人工標簽的需求，并且通過自適應拓撲增強損失函數增加了深度學習算法的正確率。

本發明授權基于快速標簽提取和自適應拓撲增強的眼底血管分割方法在權利要求書中公布了：1.基于快速標簽提取和自適應拓撲增強的眼底血管分割方法，其特征在于包括如下步驟：步驟1：對訓練集圖片進行最佳方向性梯度通量濾波，獲取到最佳方向性梯度通量響應，其中包括每個像素點的最佳血管度量值M與相應的血管方向；包括如下步驟：最佳方向性梯度通量響應是一個對稱矩陣Qx,r，通過相似對角化，得到其關于位置x的兩個特征值λ1x,r,λ2x,r和對應的特征向量ω1x,r,ω2x,r；那么最佳方向性梯度通量響應用以下方式分解：Qx,r＝λ1x,rω1x,rω1Tx,r+λ2x,rω2x,rω2Tx,r令λ1≤λ2，那么對于訓練集圖片的一個位置x，特征向量ω1代表血管法方向，ω2代表血管方向，位置x的血管度量值Mx根據以下公式計算： 其中Rscale是用于多尺度檢測的一系列不同的尺度，r是對應的尺度；步驟2：在最佳方向性梯度通量響應中的血管度量值上使用自適應閾值法，將圖像分割為主血管結構圖；步驟3：使用局部最大值算法在血管度量值上對血管進行搜索，得到血管骨架s；步驟4：統計每個血管骨架s兩側鄰域平均灰度值差異，刪除差異大的血管骨架以消除視盤和病理組織邊緣處的假陽性；步驟5：以血管骨架作為約束，刪除主血管結構圖中的假陽性，得到粗血管標簽gthick；步驟6：用血管骨架來補充主血管圖中缺少的細小血管部分，與主血管結構圖進行與操作，并進行形態學算法以完善圖像，獲得精細的二值血管標簽g；與此同時，獲得細血管標簽gthin和粗血管標簽gthick；包括如下步驟：將血管骨架膨脹兩個像素寬度后與粗血管標簽gthick進行與操作，合并后的圖像通過開操作消除圖像中的細小噪聲，所述開操作是先對圖像進行腐蝕后膨脹；再通過閉操作消除圖像中的空洞，所述閉操作是先對圖像進行膨脹后腐蝕；同時平滑了血管邊緣；其中細血管標簽gthin＝g-gthick；步驟7：用眼底圖片和相應的精細二值血管圖g作為訓練集標簽一起傳入深度學習模型，配合自適應拓撲增強損失函數，訓練出一個專門用于眼底圖像血管分割的深度學習模型；包括如下步驟：眼底圖像經過模型預測得到預測結果y，通過提出的損失函數L計算y與精細二值血管標簽g之間的差異；損失函數不僅考慮了每個像素的正確，還特別考慮了粗細血管之間的不同，通過參數α和β分別加強粗血管和細血管的權重： 其中y是預測值，g是標簽值，是哈達瑪積，Lbce是離散交叉熵損失函數： 其中N代表了像素的總數，gi和yi分別代表第i個像素的標簽和預測值；步驟8：保存步驟7得到的深度學習模型，當需要處理一個新的眼底圖像血管分割任務時，將圖片輸入模型，輸出分割結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東華大學，其通訊地址為：200051 上海市長寧區延安西路1882號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。