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龙图腾网获悉国电南瑞科技股份有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司申请的专利一种基于混合卷积网络的脉络膜新生血管图像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：CN115330807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210814858.6，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于混合卷积网络的脉络膜新生血管图像分割方法是由叶中玉;刁东宇设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合卷积网络的脉络膜新生血管图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合卷积网络的脉络膜新生血管图像分割方法，首先采集眼底OCT扫描图像并进行标注，将标注好的图像组成数据集；构建融合注意力机制的深度时空分离混合卷积神经网络，采用二维卷积进行二维特征提取，然后扩展到三维，再进行三维注意力深度时空分离卷积，将二维特征与三维特征进行对齐融合；然后使用数据集训练构建的混合神经网络模型；最后使用训练好的混合神经网络模型从眼底OCT扫描图像中分割脉络膜新生血管，得到分割结果。通过时空注意力机制更好的对脉络膜新生血管图像局部特征进行提取，使用深度时空分离卷积，对输入特征图进行降维操作可以有效减少计算参数，从而降低了网络计算量，就能更有效地计算出通道注意力。

本发明授权一种基于混合卷积网络的脉络膜新生血管图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合卷积网络的脉络膜新生血管图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建数据集；采集眼底OCT扫描图像，对图像中的脉络膜新生血管进行标注，将标注好的图像组成数据集； 2构建融合注意力机制的深度时空分离混合卷积神经网络，具体为采用二维卷积进行二维特征提取，得到二维特征图像，然后通过二维深度卷积将二维卷积扩展到三维：将四张连续的二维特征图像转换成一个三维的特征向量；再进行三维注意力深度时空分离卷积：对得到的三维的特征向量，经过时间空间注意力机制，形成新的注意力图，再进行深度时空分离卷积，所述进行深度时空分离卷积时，将一个三维卷积分为两个单独的卷积，分别为1×Y×Z的空间卷积和一个X×1×1的时间卷积，则三维深度时空分离卷积DSTS有： ； 其中，表示点向卷积的卷积核，表示空间卷积的卷积核；表示时间卷积的卷积核；表示将空间卷积和时间卷积的两个特征图进行拼接；表示经过时空注意力机制最终的注意力特征图；表示空洞卷积运算； 将二维卷积生成的特征与三维卷积生成的特征进行对齐融合，对融合后的混合特征学习得到像素级预测概率；具体包括以下步骤： 计算从二维卷积网络中输出的特征图和相关像素概率得分： ； ； 其中，表示输入二维卷积网络的样本；n表示输入训练样本的batch大小；表示二维卷积中的像素概率得分； 将二维卷积网络中特征图和概率得分与三维特征图得分图进行对齐，首先对二维卷积特征图进行三维变换，计算公式为： ； ； 其中，T表示相邻切片组成三维数据的变换； 通过跳过连接从二维卷积网络中获取上下文特征，三维卷积网络对二维卷积网络会生成的概率图的上下文像素执行训练，同时二维卷积网络产生的概率图对三维卷积网络的训练进行反馈，计算公式为： ； ； 其中，表示三维卷积网络输出特征图，表示二维三维混合特征图，指二维和三维网络中片内特征和片间特征的总和；表示三维卷积中的像素概率得分； 3使用数据集训练构建的融合注意力机制的深度时空分离混合卷积神经网络得到混合神经网络模型； 4使用训练好的混合神经网络模型从眼底OCT扫描图像中分割脉络膜新生血管图像，得到分割结果。

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