发明专利 已授权

基于多尺度注意力门控网络的视网膜血管图像分割方法

📄 申请号:CN202211089813.3 📄 发布日:2026/09/23

著录项目信息

申请日
2022-09-07
公开号
CN115641340B
公开日
2025-12-02
申请人
闽江学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

医学影像诊断, 视网膜病变筛查, 眼科辅助诊断, 智能医疗, 医疗器械

摘要

本发明涉及一种基于多尺度注意力门控网络的视网膜血管图像分割方法,包括:构建视网膜血管图像分割网络模型;视网膜血管图像分割网络模型通过多尺度特征卷积块,使用不同大小的卷积核来进行特征提取,利用不同特征尺度信息,对血管整体和末端细微血管进行有效提取分割,并使用非局部注意力模块,获取更加丰富的全局语义信息;而后在跳跃连接部分采用多尺度注意力门控网络,输入不同维度的特征图,有选择性的学习相互关联的区域;采用训练数据集对视网膜血管图像分割网络模型进行训练,得到训练好的视网膜血管图像分割网络模型;通过训练好的视网膜血管图像分割网络模型对视网膜血管图像进行图像分割。该方法有利于更准确地分割视网膜血管图像。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN115641340B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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