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龙图腾网恭喜北京理工大学重庆创新中心;北京理工大学申请的专利病灶分割的方法、设备及介质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：CN114287879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202111670565.7，技术领域涉及：A61B3/12；该发明授权病灶分割的方法、设备及介质是由许廷发;黄诗淇;李佳男;肖予泽;沈宁设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本病灶分割的方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种病灶分割的方法、设备及介质，属于计算机视觉领域，包括基于transformer结构的全局注意模块和基于transformer结构的特征注意模块，以及基于如上模块的带权重的交叉熵损失函数的使用；本发明不仅能够获取病灶和血管的细节信息和充分利用血管分布包含的丰富的眼底先验信息，而且还能够获得图像中不同病灶的依赖关系和病灶与血管之间的隐性病理关联，能够更准确地实现对DR多病灶的同时分割，使得前后景像素点不均衡问题得到克服，实现了实际医学诊断中较难且较为重要的多病灶的同时精确分割，解决了现有技术中分割模型难以学到病灶的标准特征和存在误分割和错分割的技术问题。

本发明授权病灶分割的方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种病灶分割的方法，其特征在于，包括步骤：S1，筛选数据集并根据数据集的数据特征，编写卷积神经网络所需的数据接口；S2，制作数据集标签；S3，构建训练集和测试集；S4，卷积神经网络的搭建，建立特征提取模型，将图像输入卷积神经网络，分别得到多病灶的分割结果；在步骤S4中，当图像输入为彩色眼底图像时，分别得到糖尿病视网膜病灶多病灶与血管的分割结果，且包括子步骤S40：选择特征提取的骨干网络，构建基于transformer结构的全局注意模块，通过2个全局注意模块分别得到血管和病灶的初步特征；构建基于transformer结构的特征注意模块，基于transformer结构的特征注意模块的输入包括两部分：病灶特征和血管特征；通过特征注意模块得到病灶的分割结果；步骤S40包括子步骤：S401，选择特征提取的骨干网络，采用densenet-161结构，该densenet-161结构的初始化参数设置为预先在ImageNet数据集上充分训练的最终参数；将其集成到U型网络的卷积块中，利用U型网络实现对输入图像的有效特征提取；S402，构建基于transformer结构的全局注意模块，包括3个第一卷积层，1个池化层和一个激活函数层；3个第一卷积层作为生成器分别得到索引、键值和内容，索引和键值经过矩阵相乘的结果通过一个激活函数层得到注意力分布图；注意力分布图以元素相加的形式作用在内容上；加权后的内容通过1个第一卷积层抽象特征，并通过短路连接与原始输入元素相加；当短路连接输入输出维度不一致时，用一个第二卷积层对输入升维；S403，构建基于transformer结构的特征注意模块，该基于transformer结构的特征注意模块的输入包括两部分：病灶特征和血管特征；病灶特征一路通过一个第一卷积层得到索引，一路作为短路连接与输出端相连；血管特征分别通过两个第一卷积层得到键值和内容；键值先与索引矩阵相乘，后通过激活函数形成注意力分布图；注意力分布图以元素相加的形式作用在内容上；加权后的内容通过1个第一卷积层抽象特征，并通过短路连接与原始输入元素相加；当短路连接输入输出维度不一致时，用一个第二卷积层对输入升维。

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