山东大学万熠获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种可见光OCT图像视网膜层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：CN115482384B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211163912.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种可见光OCT图像视网膜层分割方法及系统是由万熠;贺翔;宋维业设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种可见光OCT图像视网膜层分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种可见光OCT图像视网膜层分割方法及系统，涉及医学影像处理领域，针对目前OCT图像分割方法处理可见光OCT图像时分割精度不足的问题，基于图像预处理和端到端语义分割方法建立视网膜层分割模型，通过训练后的视网膜层分割模型能够实现对可见光OCT图像的分割，满足分割精度需求。
本发明授权一种可见光OCT图像视网膜层分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可见光OCT图像视网膜层分割方法，其特征在于，包括： 获取可见光OCT待分割图像； 将待分割图像输入视网膜层分割模型，获取分割后的视网膜层多通道图像； 其中，视网膜层分割模型通过端到端语义分割方法训练获取，所述端到端语义分割方法包括： 主干网络对预处理后的原始图像进行多尺度特征提取，得到多种尺度的特征图； 第一尺度特征图经上采样还原后与第二尺度特征图进行融合，融合后进行加权获取第一加权特征图； 第一加权特征图经上采样还原后与第三尺度特征图进行融合，融合后进行加权获取第二加权特征图； 所述融合就是将两个特征图进行通道维度上的合并，也就是把两组重叠的图像进行合并，前提是被融合的两个特征图尺寸大小相同； 融合后的特征图通过深度高效加权模块进行特征图信息加权，每个尺度特征图融合后分别进行对应的特征图信息加权； 所述深度高效加权模块是针对CBAM注意力机制进行改进的一个模块，在CBAM模块后面加上两层深度可分离卷积网络； 依此进行所有加权特征图和尺度特征图的融合、加权，获取最终加权特征图； 还原最终加权特征图得到分割后的视网膜层多通道图像。
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