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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于线状滤波和深度学习的眼底图像血管分割方法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：CN115205308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210546837.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于线状滤波和深度学习的眼底图像血管分割方法是由周雨;余天;胡恩;周贺凯;袁慧;曹恩苓;刘姝杭设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线状滤波和深度学习的眼底图像血管分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于线状滤波和深度学习的眼底图像血管分割方法，属于医学图像处理领域。该方法包括：S1：输入眼底图像，使用基于Hessian矩阵的线状滤波算法增强血管区域；S2：采用MobileNetV3作为血管分割模型的基础模型，建立分割网络VSegNet，然后通过在分割网络VSegNet中加入基于递归模块的编码器进行下采样；S3：在分割网络VSegNet中加入解码器对编码器输出的特征图进行上采样和聚合；S4：训练分割网络VsegNet时，采用分割预测结果与分割真值图像的L1范数计算分割结果的损失值。本发明使得特征信息提取能力得到加强，从而使模型分割性能得到提高。

本发明授权一种基于线状滤波和深度学习的眼底图像血管分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线状滤波和深度学习的眼底图像血管分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1：输入眼底图像，使用基于Hessian矩阵的线状滤波算法增强血管区域； S2：采用MobileNetV3作为血管分割模型的基础模型，建立分割网络VSegNet，然后通过在分割网络VSegNet中加入基于递归模块的编码器进行下采样； 所述编码器的第一层是步长为2的标准3×3卷积，并且第一层具有64个输出通道数； 分割网络VSegNet迭代使用递归模块生成多尺度特征图；所述递归模块由5个倒置残差块组成，其中，中间块的步长为2，其余块的步长为1，因此递归模块的每一次迭代都将使特征值的大小减半；输入图像的特征分辨率与编码器部分的最终输出分辨率的比率即为编码器部分中输出步幅；在不增加血管分割模型参数的情况下，采用压缩激发SE块对递归模块的特征映射进行正则化，在反向残差块内部的深度卷积和最后一点卷积之间放置SE块； 倒置的残差块由ReLU6的1×1卷积、ReLU6和步长1或2的深度卷积、SE块和无任何非线性激活的卷积组成； S3：在分割网络VSegNet中加入解码器对编码器输出的特征图进行上采样和聚合； 上采样采用轻量级上采样块来实现，其中，轻量级上采样块由三个具有输入和输出之间的快捷连接残差DSconv块组成，即上采样、级联和Sigmoid运算；在第一卷积层和递归模块的输出分割真值将以级联的方式跳跃连接到相应的上采样块后，在级联操作下，除了第二个DSconv块之外，所有残差DSconv块都具有输入信道号；利用第三个残差DSconv块，然后进行Sigmoid运算，得到多尺度分割图P t；对多尺度分割图进行双线性插值，使其与预处理后的黑白图像具有相同的特征分辨率； S4：训练分割网络VsegNet时，采用分割预测结果与分割真值图像的L1范数计算分割结果的损失值。

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