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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于LPUWF‑LDM模型的精确晚期UWF‑FA图像生成方法，包括S1、收集图像数据并预处理；S2、搭建基于LPUWF‑LDM模型的精确晚期UWF‑FA图像生成网络模型，所述基于LPUWF‑LDM模型的精确晚期UWF‑FA图像生成网络模型的总体框架主要由三部分组成：一个带有门控卷积编码器的VAE模块，一个利用低频增强噪声的噪声添加模块，以及一个通过CTRDLoss训练的噪声预测主干。S3、对网络模型进行反复训练，优化网络参数，不断进行迭代优化；S4、将UWF‑SLO图像经预处理后输入至完成训练的基于LPUWF‑LDM模型的精确晚期UWF‑FA图像生成网络模型中，最终生成高质量的晚期UWF‑FA图像。
主权项：1.一种基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集两组图像数据并预处理，其中一组图像数据包括配对的UWF-SL0图像和早期UWF-FA图像，另一组图像数据包括配对的UWF-SLO图像、早期UWF-FA图像和晚期UWF-FA图像；S2、搭建基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成网络模型，所述基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成网络模型包括一个带有门控卷积编码器的VAE模块，一个利用低频增强噪声的噪声添加模块以及一个通过跨时间区域差异损失函数训练的噪声预测主干；S3、将预处理后的UWF-SLO图像和早晚期UWF-FA作为输入对基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成网络模型模型进行反复训练，优化网络参数，不断进行迭代优化；S4、将UWF-SLO图像经预处理后输入至完成训练的基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成网络模型中，最终生成高质量的晚期UWF-FA图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成方法
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