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龙图腾网获悉合肥科锐克医药科技有限公司申请的专利一种基于时序融合网络的眼底血管用药区域分类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：CN119942190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510002879.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于时序融合网络的眼底血管用药区域分类方法是由徐萍;陈利辉设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序融合网络的眼底血管用药区域分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序融合网络的眼底血管用药区域分类方法，本发明涉及医学图像分类技术领域。步骤一：获取图像序列及相应标签后，利用图像标注工具将图像和标签信息转换为适合神经网络学习的格式，然后在最后一张图像上绘制用药区域的边界框并标注相应类别；该基于时序融合网络的眼底血管用药区域分类方法，本发明考虑了FFA图像用药区域分类的特点提出来一种时序融合目标检测网络，输入一组FFA图像，其不仅能够定位用药区域，而且能够提取用药区域的时序信息为分类提供依据。这不仅弥补了传统目标检测网络无法处理序列图像的不足，还通过引入时序信息提取模块，模拟了人工分类过程中对药物作用区域动态变化的观察过程，能够提升分类准确率。

本发明授权一种基于时序融合网络的眼底血管用药区域分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序融合网络的眼底血管用药区域分类方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤一：获取图像序列及相应标签后，利用图像标注工具将图像和标签信息转换为适合神经网络学习的格式，然后在最后一张图像上绘制用药区域的边界框并标注相应类别； 步骤二：结合时序模块，用以提取一组FFA图像中的时序信息，辅助目标检测网络在定位用药区域的基础上，利用时序信息更精确地进行分类，其中，结合时序模块能够对FFA图像中多个用药区域进行分类； 其中，采集一组包含前中期FFA图像和后期FFA图像的FFA图像集，将所述FFA图像集输入骨干网络，提取得到每张图像对应的图像特征，选取所述FFA图像集中的最后一张图像对应的图像特征，输入区域提议网络，生成目标候选框；通过区域池化模块将所述目标候选框映射至对应图像的图像特征上，经降维处理后，得到每张FFA图像的区域特征；一方面将所述最后一张图像的区域特征输入全连接层，生成预测边界框的坐标，另一方面将所述最后一张图像的区域特征与所述FFA图像集中其余图像的区域特征共同输入时序融合模块，提取该组FFA图像的时序特征；将所述时序特征与所述最后一张图像的区域特征进行融合，得到融合时序特征；将所述融合时序特征输入全连接层，生成目标类别分数；对所述预测边界框进行后处理，去除冗余及重叠的预测边界框，得到最终检测结果； 步骤三：网络搭建完成后，开始进行训练，将一组图像输入到搭建好的网络中，生成预测边界框、类别和置信度，然后计算预测边界框与真实边界框的坐标损失，以及预测类别和置信度与真实类别的分类损失； 步骤四：网络处理输入图像，生成对应的预测边界框、类别标签以及置信度，在测试过程中，会将预测结果与真实标签之间进行比较，计算平均精度、精确率、召回率指标来评估模型性能。

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