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龙图腾网获悉宁波慈溪生物医学工程研究所;中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请的专利基于边界增强的OCT图像脉络膜层结构分割方法及存储介质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：CN115359082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210991243.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于边界增强的OCT图像脉络膜层结构分割方法及存储介质是由阎岐峰;赵一天;马韶东;谢建洋;岳星宇设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边界增强的OCT图像脉络膜层结构分割方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边界增强的OCT图像脉络膜层结构分割方法及存储介质，OCT图像脉络膜层结构分割方法包括：获取输入图像的边缘关键点并生成边界增强软图；构建边界增强模块，分别从三个角度：空间、特征和通道对图像中脉络膜层的边界信息进行增强并提取；将所述边界增强模块嵌入编码‑解码结构的分割网络，得到具有边界信息保持特征的预测分割对象；采用边界感知损失模块所述边界增强软图与预测分割对象进行处理，得到脉络膜层的分割结果。本发明通过生成脉络膜层边界增强软图，并从多角度构建边界增强模块，且利用边界感知损失模块进一步优化分割结果，实现了脉络膜层结构自动分割方法，无需人工干预，且解决层边界模糊问题，分割效果良好。

本发明授权基于边界增强的OCT图像脉络膜层结构分割方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于边界增强的OCT图像脉络膜层结构分割方法，其特征在于，至少包括如下步骤： S1.利用OCT图像中专家标注的脉络膜边界，自动提取边界增强点并生成边界增强软图；步骤S1通过如下方法自动提取边界增强点： 在专家标注的脉络膜层边界上随机选取点，并计算各点连接后形成连通区域面积与脉络膜层重合度，在循环若干次后，保留重合度最高的点作为边界增强点； 所述生成边界增强软图包括： 以边界增强点为中心，中心区域灰度值置为1，最外侧位置灰度值置为0，区域内灰度值由中心到边界呈高斯分布； S2.分别从空间、特征和通道三个角度构建边界增强模块，对OCT图像中脉络膜层的边界信息进行增强并提取，步骤S2所述分别从空间、特征和通道三个角度构建边界增强模块包括： 从空间增强角度，采用空洞卷积方法，提取不同感受野大小的脉络膜边界信息； 从特征增强角度，采用针对边界信息的激活函数，对边界信息进行激活，强化脉络膜边界信息； 从通道增强角度，采用池化操作，提取特征图的通道加权向量，对不同通道的脉络膜边界信息进行增强，所述池化操作为全局平均池化，所述通道加权采用核大小为3的一维卷积； 将所述脉络膜边界信息、通道加权向量、激活函数和输入特征做元素点乘，而后将点乘结果和输入特征进行相加，获得的运算结果为结构边界信息保持特征； 所述空洞卷积方法中，提取的脉络膜边界信息用公式表达如下所示： ； 其中表示膨胀率为r、卷积核大小为s×s的空洞卷积函数，表示第个卷积块的输入特征映射； 所述激活函数公式如下所示： ; 其中表示第个卷积块输入特征映射，表示1×1的卷积操作，S表示sigmoid函数； 边界感知预测损失函数如下所示： ; 其中表示第个经过感知损失模块后的输出特征图，为专家标注的分割金标准图像，为分割网络输出的预测分割图，为边界增强点图，为通道加权向量，表示拼贴操作； S3.将步骤S2所述边界增强模块嵌入编码-解码结构的分割网络，根据输入图像特征输出具有边界信息保持特征的预测分割对象； S4.构建边界感知损失模块对所述边界增强软图和预测分割对象进行边界增强，最后输出脉络膜层结构的分割结果。

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