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龍圖騰網獲悉華南理工大學申請的專利面向視網膜血管的自監督多模態分割方法、系統、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116071380B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310047105.1，技術領域涉及：G06T7/11；該發明授權面向視網膜血管的自監督多模態分割方法、系統、設備及介質是由吳慶耀;張婧祺;劉艷霞設計研發完成，并于2023-01-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向視網膜血管的自監督多模態分割方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向視網膜血管的自監督多模態分割方法、系統、設備及介質，包括：利用多模態視網膜圖像數據集訓練CycleGAN生成網絡，學習彩色視網膜造影與熒光素血管造影之間的映射關系，并將視網膜病變數據集合成第二熒光素血管造影圖像；對視網膜病變數據集中的彩色視網膜造影圖像進行預處理；將第二熒光素血管造影圖像中輸入ViT中生成編碼向量，并重構成過濾器，利用過濾器對經過預處理后的彩色視網膜造影進行相關性過濾，得到多模態融合特征圖譜；對多模態融合特征圖譜進行實例級特征學習，得到特征參數；將特征參數遷移到下游血管分割網絡中，得到視網膜血管的分割結果。本發明通過遷移學習為下游的血管分割任務提供線索，加快模型收斂速度。

本發明授權面向視網膜血管的自監督多模態分割方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.面向視網膜血管的自監督多模態分割方法，其特征在于，包括下述步驟： 利用成對的多模態視網膜圖像數據集訓練預先設立的CycleGAN生成網絡，得到訓練好的CycleGAN生成網絡；所述訓練好的CycleGAN生成網絡用于學習第一彩色視網膜造影圖像與第一熒光素血管造影圖像之間的映射關系；并為預訓練的視網膜病變數據集合成對應的第二熒光素血管造影圖像； 對所述視網膜病變數據集中的第二彩色視網膜造影圖像依次進行轉灰度圖、歸一化、直方圖均衡化和伽馬校正預處理操作，得到預處理后的第三彩色視網膜造影圖像； 將所述第二熒光素血管造影圖像輸入到VisionTransformerencoder中生成熒光素血管造影的編碼向量，并重構成過濾器，即用于提取圖片中向量特征的卷積濾波器；利用所述過濾器對第三彩色視網膜造影圖像進行相關性過濾，得到多模態融合特征圖譜； 使用無監督的深度互信息損失函數對所述多模態融合特征圖譜進行實例級的特征學習，得到特征參數； 將所述特征參數遷移到下游血管分割網絡中，作為分割網絡模型的初始化參數，并在此基礎上對分割網絡進行訓練，得到視網膜血管的分割結果；具體為： 選用U-Net作為下游的血管分割網絡，利用特征參數初始化U-Net；通過在U-Net的第四層跳躍連接上引入空間注意力模塊，使用圖像像素之間的空間關系來生成空間注意圖，從而增強重要特征，并抑制不重要的特征，從而提高網絡的表示能力；具體做法是對輸入特征通過通道的方式進行最大池化和平均池化，分別得到兩張特征圖，然后通過一個卷積操作將兩張特征圖連接起來，以產生有效的級聯特征描述符；接著在級聯特征描述符上使用Sigmod激活函數，生成帶有空間注意力機制的特征圖譜。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華南理工大學，其通訊地址為：510640 廣東省廣州市天河區五山路381號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。