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          蘇州大學(xué)石霏獲國(guó)家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉蘇州大學(xué)申請(qǐng)的專利基于不確定度OCT圖像中眼底病灶分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN120451562B

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202510915059.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/26;該發(fā)明授權(quán)基于不確定度OCT圖像中眼底病灶分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由石霏;汪佳鋅;陳新建設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-07-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

          基于不確定度OCT圖像中眼底病灶分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了:本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開(kāi)了基于不確定度OCT圖像中眼底病灶分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),包括:構(gòu)建編碼器?解碼器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu);在編碼器末端嵌入不確定度引導(dǎo)模塊,生成不確定度圖并對(duì)輸入特征進(jìn)行加權(quán)增強(qiáng);在編碼器與解碼器的跳躍連接中嵌入跨層融合模塊,通過(guò)并行最大值融合與相乘融合分支處理不同層級(jí)特征,生成融合特征后傳遞至解碼器;在解碼器末端進(jìn)行獨(dú)立不確定度量化,生成各病灶類別的不確定度圖;結(jié)合目標(biāo)級(jí)不確定度激勵(lì)損失函數(shù)和像素級(jí)不確定度損失函數(shù),通過(guò)總損失函數(shù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。本方法能夠顯著提升對(duì)復(fù)雜病灶區(qū)域的自動(dòng)識(shí)別和分割性能,有助于眼科疾病的精確定量分析。

          本發(fā)明授權(quán)基于不確定度OCT圖像中眼底病灶分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了:1.基于不確定度OCT圖像中眼底病灶分割方法,其特征在于:包括, 構(gòu)建編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu); 在編碼器末端嵌入不確定度引導(dǎo)模塊,通過(guò)高斯分布采樣對(duì)特征圖進(jìn)行不確定度量化,生成不確定度圖并對(duì)輸入特征進(jìn)行加權(quán)增強(qiáng); 所述不確定度引導(dǎo)模塊包括,對(duì)輸入特征圖分別進(jìn)行卷積生成均值特征圖μ和標(biāo)準(zhǔn)差特征圖σ; 對(duì)均值為0、方差為1的高斯分布進(jìn)行采樣得到隨機(jī)特征圖,將隨機(jī)特征圖與σ逐點(diǎn)相乘后疊加μ,重復(fù)K次,得到K張隨機(jī)特征圖; 計(jì)算所述隨機(jī)特征圖的方差并歸一化,生成不確定度圖U; 將不確定度圖U與輸入特征圖逐元素相乘后疊加原輸入特征圖,輸出增強(qiáng)后的特征圖; 在編碼器與解碼器的跳躍連接中嵌入跨層融合模塊,通過(guò)并行最大值融合與相乘融合分支處理不同層級(jí)特征,生成融合特征后傳遞至解碼器; 在解碼器末端對(duì)分割概率圖的每個(gè)通道進(jìn)行獨(dú)立不確定度量化,生成各病灶類別的不確定度圖; 所述進(jìn)行獨(dú)立不確定度量化包括,對(duì)分割概率圖的每個(gè)通道,分別進(jìn)行卷積生成類別均值特征圖μn和類別標(biāo)準(zhǔn)差特征圖σn; 對(duì)均值為0、方差為1的高斯分布進(jìn)行采樣得到隨機(jī)特征圖,將隨機(jī)特征圖與σn逐點(diǎn)相乘后疊加μn,重復(fù)K次,得到K張類別隨機(jī)特征圖; 計(jì)算所述類別隨機(jī)特征圖的方差并歸一化,生成類別不確定度圖Un; 基于類型不確定度圖Un、預(yù)測(cè)結(jié)果及真實(shí)標(biāo)簽yn,計(jì)算各類別損失,并取平均得到總像素級(jí)不確定度損失,具體公式為: 其中,為第n個(gè)類別的像素級(jí)不確定度損失函數(shù),D代表像素的數(shù)量,表示Un中第i個(gè)像素點(diǎn)的取值,為yn中第i個(gè)像素點(diǎn)的取值,為中第i個(gè)像素點(diǎn)的取值,n為類別序號(hào); 結(jié)合目標(biāo)級(jí)不確定度激勵(lì)損失函數(shù)和像素級(jí)不確定度損失函數(shù),通過(guò)總損失函數(shù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

          如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人蘇州大學(xué),其通訊地址為:215000 江蘇省蘇州市吳江區(qū)久泳西路1號(hào);或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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