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龙图腾网获悉佛山科学技术学院申请的专利脉络膜层和脉络膜血管的分割方法、系统及设备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：CN116630340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310413986.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权脉络膜层和脉络膜血管的分割方法、系统及设备是由黄兆豪;王雪花;李睿;杨维;李宇文;黄炫聪设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本脉络膜层和脉络膜血管的分割方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脉络膜层和脉络膜血管的分割方法、系统及设备，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取目标OCT脉络膜图像；对目标OCT脉络膜图像进行预处理，以生成目标脉络膜数据集；将目标脉络膜数据集输入事先训练好的ASPP‑SE‑U‑Net网络进行预测，ASPP‑SE‑U‑Net网络包括脉络膜CNN模型和脉络膜血管CNN模型，将目标脉络膜数据集输入事先训练好的ASPP‑SE‑U‑Net网络进行预测的步骤包括：根据脉络膜CNN模型生成脉络膜分割预测图，根据脉络膜血管CNN模型及脉络膜分割预测图生成脉络膜血管分割预测图，对脉络膜分割预测图及脉络膜血管分割预测图进行叠加，生成脉络膜层和脉络膜血管分割图。采用本发明，可使分割结果更准确。

本发明授权脉络膜层和脉络膜血管的分割方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种脉络膜层和脉络膜血管的分割方法，其特征在于，包括： 获取目标OCT脉络膜图像； 对所述目标OCT脉络膜图像进行预处理，以生成目标脉络膜数据集； 将所述目标脉络膜数据集输入事先训练好的ASPP-SE-U-Net网络进行预测，所述ASPP-SE-U-Net网络包括脉络膜CNN模型和脉络膜血管CNN模型，所述将所述目标脉络膜数据集输入事先训练好的ASPP-SE-U-Net网络进行预测的步骤包括： 根据所述脉络膜CNN模型生成脉络膜分割预测图， 根据所述脉络膜血管CNN模型及脉络膜分割预测图生成脉络膜血管分割预测图， 对所述脉络膜分割预测图及脉络膜血管分割预测图进行叠加，生成脉络膜层和脉络膜血管分割图； 所述ASPP-SE-U-Net网络的训练方法包括：获取基准OCT脉络膜图像；对所述基准OCT脉络膜图像进行预处理，以生成基准脉络膜数据集；在所述基准脉络膜数据集在提取训练集，并对所述训练集进行数据增强处理；在深度学习工具pytorch框架中构建ASPP-SE-U-Net网络；将所述训练集输入所述ASPP-SE-U-Net网络中，计算前向传播的输出与脉络膜标签之间的损失，并通过反向传播的方式更新所述ASPP-SE-U-Net网络的模型参数；迭代所述前向传播及反向传播操作直至所述模型参数能表示脉络膜特征，以生成脉络膜CNN模型及脉络膜血管CNN模型； 所述对所述目标OCT脉络膜图像基准OCT脉络膜图像进行预处理的步骤包括：对所述目标OCT脉络膜图像基准OCT脉络膜图像进行裁剪处理，以去除所述目标OCT脉络膜图像基准OCT脉络膜图像中的眼球部分；根据各向异性扩散滤波方式对裁剪后的所述目标OCT脉络膜图像基准OCT脉络膜图像进行降噪处理；以BM边界为基准线压平降噪后的所述目标OCT脉络膜图像基准OCT脉络膜图像；根据Dijkstra算法，从压平的目标OCT脉络膜图像基准OCT脉络膜图像中查找脉络膜上边界；将所述脉络膜上边界以上的视网膜部分进行遮盖，生成只包含脉络膜的OCT脉络膜图像；从所述OCT脉络膜图像中裁剪出包含脉络膜的感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行分割处理。

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