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龙图腾网恭喜上海理工大学申请的专利一种基于深度学习的OCTA图像运动矫正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：CN114332278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111648782.6，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于深度学习的OCTA图像运动矫正方法是由江旻珊;徐湘;王裕;张学典设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的OCTA图像运动矫正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的OCTA图像运动矫正方法，包括：采集OCTA图像，对OCTA图像进行预处理，获得初始数据集，并将初始数据集划分为训练集和测试集；构建神经网络模型，基于训练集对神经网络模型进行训练，获得第一神经网络模型；基于测试集对第一神经网络模型进行测试，获得第二神经网络模型；基于第二神经网络模型对OCTA图像进行修复，获得目标图像。本发明无需额外拍摄大量重复图像用来消除伪影，无需额外的集成用于检测运动的硬件，就可以高效的修复OCTA中因为运动而引起的图像伪影，结构简单，效率高，应用范围广。

本发明授权一种基于深度学习的OCTA图像运动矫正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的OCTA图像运动矫正方法,其特征在于，包括：采集OCTA图像，对所述OCTA图像进行预处理，获得初始数据集，并将所述初始数据集划分为训练集和测试集；构建神经网络模型，基于所述训练集对所述神经网络模型进行训练，获得第一神经网络模型；基于所述测试集对所述第一神经网络模型进行测试，获得第二神经网络模型；基于所述第二神经网络模型对所述OCTA图像进行修复，获得目标图像；构建所述神经网络模型包括构建分类神经网络模型和构建分割修复神经网络模型；构建所述分类神经网络模型的过程为，使用改进的ResNet50作为基础分类网络，将协同注意力模块嵌入到Inception结构中；构建所述分割修复神经网络模型包括构建分割神经网络和构建修复神经网络；所述分类神经网络模型的工作过程为，基于预处理后的OCTA图像，通过所述协同注意力模块沿第一空间方向捕获长程依赖，沿第二空间方向保留精确的位置信息，生成第一特征图并对所述第一特征图进行编码，获得一对方向感知和位置敏感的第二特征图；根据所述第二特征图对所述OCTA图像进行分类，获得分类结果；将分类结果中正常OCTA图像去除，异常OCTA图像发送至分割修复神经网络模型进行分割。

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