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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利基于离散二进制粒子群优化的自动化编码-解码网络的视网膜血管分割方法及系统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：CN120598971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510751329.X，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于离散二进制粒子群优化的自动化编码-解码网络的视网膜血管分割方法及系统是由范衠;姚俊杰;朱贵杰;曾喜涛;尹蕴哲;杜宇烽;庄嘉帆;李文姬;李耘设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于离散二进制粒子群优化的自动化编码-解码网络的视网膜血管分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于离散二进制粒子群优化的自动化编码‑解码网络的视网膜血管分割方法及系统，该分割方法包括：构建视网膜血管数据集；获取轻量化的U型神经网络模型；获取最优U型神经网络模型；通过最优U型神经网络模型获取视网膜血管图像的分割结果。本发明通过离散二进制粒子群优化算法自动搜索和优化神经网络结构，使得网络架构可以根据任务需求自动调整，同时通过引入FPNAttentionBlock，结合ECA‑Net和CBAM等注意力机制，根据选择因子灵活地配置注意力机制，对编码器输出进行加权后再与解码器融合，能够有效聚焦于重要的局部特征，提高了细小血管和复杂结构的分割精度。

本发明授权基于离散二进制粒子群优化的自动化编码-解码网络的视网膜血管分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于离散二进制粒子群优化的自动化编码-解码网络的视网膜血管分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S11，构建视网膜血管数据集，并将视网膜血管数据集划分为训练集、验证集和测试集； 步骤S12，在设计完U型神经网络的架构搜索空间之后，通过离散二进制粒子群算法对U型神经网络中不同模块的内部结构和空间架构进行搜索，并利用训练集和验证集进行训练和验证，以得到轻量化的U型神经网络模型； 其中，该架构搜索空间包括第一编码区、第二编码区和第三编码区； 所述第一编码区包含两位二进制数，用于表示基因层数； 所述第二编码区包含七位二进制数，第1位至第3位用于表示操作基因，第4位和第5位用于表示注意力因子的位置，第6位用于表示所选用的注意力因子，第7位用于表示残差连接基因； 所述第三编码区包含六位二进制数，第1位用于表示中间节点n1，n2之间的连接关系，第2位和第3位用于表示中间节点n1，n3和n2，n3之间的连接关系，第4位、第5位和第6位用于表示中间节点n1，n4、n2，n4以及n3，n4之间的连接关系； 步骤S13，通过测试集对轻量化的U型神经网络模型的性能进测试，以得到最优U型神经网络模型； 步骤S14，通过最优U型神经网络模型对输入的视网膜血管图像进行分割，并显示出视网膜血管图像的分割结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学(深圳)高等研究院，其通讯地址为：518110 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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