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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利用于高精度术中导航的三路径傅里叶-时域调制网络框架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：CN118570423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410688468.8，技术领域涉及：G06T19/00；该发明授权用于高精度术中导航的三路径傅里叶-时域调制网络框架是由陈帅彬;黄星儒设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于高精度术中导航的三路径傅里叶-时域调制网络框架在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于高精度术中导航的三路径傅里叶‑时域调制网络框架。本发明融合空间域支路、频域支路和时空域支路的关键特征；具体包括：收集的未带标注的眼底OCT图像作为预训练数据集，用于提取先验特征；收集带有标注的眼底OCT图像的数据，并划分训练集和测试集，然后对图像进行增强和预处理；构建用于高精度术中导航的三路径傅里叶‑时域调制网络模型；将训练集中的数据输入到模型中进行训练并得到权重；将训练得到的权重应用于测试集中进行分割效果的评估；将测试集的分割结果应用于3D重建，重建出完整的眼底OCT立体结构图。本发明通过多路径的图像细节特征信息融合和多层次的特征增强来提升网络训练的效率。

本发明授权用于高精度术中导航的三路径傅里叶-时域调制网络框架在权利要求书中公布了：1.用于高精度术中导航的三路径傅里叶-时域调制网络框架，其特征在于，该框架融合空间域支路、频域支路和时空域支路的关键特征，通过多路径的图像细节特征信息融合和多层次的特征增强来提升网络训练的效率，具体包括如下步骤： S1:将从各大医院收集的未带标注的患者的眼底OCT图像作为预训练数据集，用于提取先验特征； S2:收集患者的带有标注的眼底OCT图像并将收集到的数据进行整理和划分，划分为训练集和测试集； S3:对步骤S2的眼底OCT图像采用图像增强； S4:对步骤S2的眼底OCT图像进行统一变换并进行预处理； S5:构建用于高精度术中导航的三路径傅里叶-时域调制网络模型； 三路径傅里叶-时域调制网络模型包括三路径频谱分层编码器，路径频谱分层编码器，的实现包括频域支路，频域支路是图像通过傅里叶变换以后在频域空间分离出高频和低频部分，并对高频和低频部分分别做注意力机制，随后将高频部分和低频部分合并，通过傅里叶逆变换变换回空间域并取实部，具体公式如下： 首先，对原始输入的图像Xin进行FFT变换得到结果Xfftin，并计算出幅度A和相位Φ，并对A进行频域特征降维函数Xreduced后得到Areduced： Xfftin＝FFTXin Areduced＝XreducedA 随后分别对高低频进行掩码并应用注意力机制1和注意力机制2： Ahigh＝Areduced·Mhigh·σαhigh Alow＝Areduced·Mlow·σαlow 其中，Mhigh和Mlow分别表示高频和低频区域的掩码，σ是Sigmoid函数，用于调整幅度值，αhigh表示高频部分的缩放系数，αlow表示低频部分的缩放系数，Ahigh表示图像在高频部分的幅度，Alow表示图像在低频部分的幅度； 将高频幅度Ahigh和低频幅度Alow合并之后得到Ascaled，通过傅里叶逆变换IFFT得到Xout，并输出Xout的实部： Ascaled＝Ahigh+Alow Xfftout＝IFFTreiθAscaled,Φ 其中，reiθ表示取实部函数； S6:将训练集中的数据输入到模型中进行训练并得到权重； S7:将训练得到的权重应用于测试集中进行分割效果的评估； S8:将测试集的分割结果应用于3D重建，重建出完整的眼底OCT立体结构图。

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