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龙图腾网恭喜北京吉利学院申请的专利基于融合决策树和改进UNet++的眼底图像分类算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：CN115601822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211134603.1，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权基于融合决策树和改进UNet++的眼底图像分类算法是由王小芳;邱艳华;陈欣;吴嘉玲;邹倩颖;施一飞;郑艳梅;廖员;李志远设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合决策树和改进UNet++的眼底图像分类算法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于融合决策树和改进UNet++的眼底图像分类算法，涉及医学图像分类技术领域，包括：预处理阶段，提取眼底图像绿色分量图像，使用基于幂函数的改进巴特沃斯传参函数，对青光眼眼底图像纹理信息与对比度增强处理；特征提取阶段，使用基于残差模块与注意力机制改进的UNet++模型提取图像特征；图像分类阶段，使用决策树C4.5进行图像多分类，得到青光眼病变分类检测结果；本发明解决了对比度低引起的图像分类效果不佳问题，相对传统算法而言，本发明准确度、平均特异性和平均灵敏度方面均有改进。

本发明授权基于融合决策树和改进UNet++的眼底图像分类算法在权利要求书中公布了：1.一种基于融合决策树和改进UNet++的眼底图像分类算法，其特征在于，包括：预处理阶段，提取眼底图像绿色分量图像，使用基于幂函数的改进巴特沃斯传参函数，对青光眼眼底图像纹理信息与对比度增强处理；特征提取阶段，使用基于残差模块与注意力机制改进的UNet++模型提取图像特征；图像分类阶段，使用决策树C4.5进行图像多分类，得到青光眼病变分类检测结果；所述基于残差模块与注意力机制改进的UNet++模型中，在UNet++网络上采样与下采样卷积层之间，引入残差模块，并在每个残差卷积模块前加入混合域注意力机制；所述混合域注意力机制包括通道注意力机制和空间注意力机制，先将输入眼底特征图送入通道注意力机制对全局纹理信息进行感知，并将提取信息与原始图像进行融合，得到全局特征处理结果，将全局强化特征处理结果送入空间注意力机制进行局部纹理特征强化，处理后与全局强化特征处理结果进行加权求和，得到局部和全局特征强化结果，其计算公式为FM＝CBAMFi＝SAMCAMFi×Fi×CAMFi×Fi其中，CBAMFi代表混合域注意力机制运算结果，Fi代表输入眼底图，CAMFi代表通道注意力机制运算，SAM代表空间注意力机制，×代表矩阵卷积运算。

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