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龙图腾网恭喜北京理工大学重庆创新中心申请的专利一种基于低成本噪声数据的眼底血管自动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：CN115115659B 。

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：202210913335.7，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于低成本噪声数据的眼底血管自动分割方法是由许廷发;黄诗淇;李佳男;沈宁设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于低成本噪声数据的眼底血管自动分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于低成本噪声数据的眼底血管自动分割方法，包括S1：筛选数据集，通过公开的数据集获取视网膜影像和像素级血管标签；S2：构建卷积神经网络，生成可量化的噪声数据；S3：对数据集进行分割，构建训练集和测试集，同时在训练集中保留一张干净影像数据，对其它图像施加响应噪声；S4：设置损失函数和训练参数；S5：将干净影像数据和噪声数据交替输入网络中，利用重新权衡函数更新网络参数；S6：获取视网膜影像输入到训练好的网络模型中，输出分割结果。本发明实现了仅利用少量干净数据即可纠正错误噪声给深度模型带来的偏差，提高了面临低成本噪声数据时眼底血管自动分割的准确性。

本发明授权一种基于低成本噪声数据的眼底血管自动分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于低成本噪声数据的眼底血管自动分割方法，其特征在于，包括： S1：筛选数据集，通过公开的数据集获取视网膜影像和像素级血管标签； S2：构建卷积神经网络，根据得到的视网膜影像和像素级血管标签，生成可量化的噪声数据，包括多血管模式的噪声数据和少血管模式的噪声数据； 生成所述多血管模式的噪声数据，具体过程如下： A201：将所述视网膜影像输入到分割网络中，对影像中的血管进行过拟合； A202：对过拟合结果中的前景血管，进行分解，获得多个分支，并对其按照数量比例进行量化； 生成所述少血管模式的噪声数据，具体过程如下： B201：对所述视网膜影像进行迭代腐蚀，生成血管主干； B202：将非血管主干的部分分解为多个分支，并将分支按宽度排序，按照数量比例移出血管分支，获得少血管模式的噪声数据； S3：根据所述噪声数据，对数据集进行分割，构建训练集和测试集，同时在训练集中保留一张干净影像数据，并对其它图像施加响应噪声； S4：设置损失函数和训练参数； S5：将干净影像数据和噪声数据交替输入网络中，通过噪声数据和干净数据输入获得的损失，更新网络参数，获得更新后的网络模型； 更新网络参数具体过程如下： 将噪声数据输入到分割网络中，经过分割网络得到的损失，通过重新权衡函数进行损失重配比，更新分割网络； 将干净数据输入到分割网络中，得到损失更新重新权衡函数； 所述重新更新权衡函数更新完成后，再将噪声数据输入到分割网络中，根据得到的损失对分割网络的参数进行最终更新； S6：将训练集数据和测试集数据输入到网络模型中，进行训练和测试，并获取视网膜影像输入到训练好的网络模型中，输出分割结果。

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