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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种糖尿病性视网膜病变影像数据处理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：CN114022667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202111261487.5，技术领域涉及：G06F17/40；该发明授权一种糖尿病性视网膜病变影像数据处理方法是由赵生捷;叶珂男;张荣庆设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种糖尿病性视网膜病变影像数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种糖尿病性视网膜病变影像数据处理方法，该方法包括：数据预处理：获取高清眼底图像X，经过降噪与细节增强得到预处理高清眼底图像再经过缩放与数据增强得到分辨率较小的预处理高清眼底图像特征提取：将分辨率较小的预处理高清眼底图像输入至卷积神经网络A中得到特征图F；分别采用整体处理分支处理以及感兴趣区域处理分支处理方法，获取全局处理结果ywhole以及关注区域处理结果yattention；将全局处理结果ywhole与关注区域处理结果yattention进行分数平均，得到最终的处理结果ypred。与现有技术相比，本发明具有准确度高、鲁棒性高以及节省计算资源的优点。

本发明授权一种糖尿病性视网膜病变影像数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种糖尿病性视网膜病变影像数据处理方法，其特征在于，该方法包括：数据预处理：获取高清眼底图像，经过降噪与细节增强得到预处理高清眼底图像，再经过缩放与数据增强得到分辨率较小的预处理高清眼底图像；特征提取：将分辨率较小的预处理高清眼底图像输入至卷积神经网络A中，得到一系列的特征图；整体处理分支：将特征图输入至用于全局眼底图像处理的全局分类网络得到代表全局层次病例分类的全局处理结果；感兴趣区域处理分支：将特征图输入至感兴趣区域提议网络得到感兴趣区域，结合高清预处理眼底图，得到感兴趣区域眼底图，经过数据增强与缩放处理后，将其输入到用于局部眼底图像处理的卷积神经网络B，计算得到关注区域处理结果；获取最终的分类处理结果：基于全局处理结果与关注区域处理结果，计算得到最终的分类处理结果；所述整体处理分支的网络训练过程为：将卷积神经网络A得到的特征图输入至全局分类网络，通过整体处理得到全局处理结果；基于所述全局处理结果与真实标签，计算得到整体处理分支的交叉熵损失；通过梯度下降法训练网络；所述感兴趣区域处理分支中的网络训练过程为：通过整体处理分支的交叉熵损失与真实标签得到整体眼底区域对于预测的贡献度，将贡献度归一化处理得到伪标签；通过感兴趣区域网络输出感兴趣区域分数，计算得到伪标签与感兴趣区域分数的交叉熵；通过梯度下降法训练网络；基于得到感兴趣区域网络输出的个分数最高的感兴趣区域分数对应的个感兴趣区域，将预处理高清眼底图像按照选取出的感兴趣区域进行裁剪缩放，得到个感兴趣眼底图；将感兴趣眼底图输入至卷积神经网络B，得到个局部处理分数，并进行分数平均得到关注区域处理结果，基于关注区域处理结果与真实标签，计算得到感兴趣分支的交叉熵损失；通过梯度下降法训练网络；将获取到的整体处理分支的交叉熵损失、伪标签与感兴趣区域分数的交叉熵、感兴趣分支的交叉熵损失相加得到最终的损失值，其表达式为： 通过梯度下降法端到端地训练整个网络，通过将多个阶段一起优化，确保最后阶段的解达到最优。

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