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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种OCT图像脉络膜新生血管分割方法及系统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：CN120997226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511517458.9，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种OCT图像脉络膜新生血管分割方法及系统是由朱伟芳;陈茹;陈新建设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种OCT图像脉络膜新生血管分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种OCT图像脉络膜新生血管分割方法及系统。本发明以TransUNet为基准网络，设计嵌入了异构特征对齐模块、曲率KAN引导注意力模块、深浅层双路径解码器，以此构建脉络膜新生血管分割模型。通过异构特征对齐模块，整合卷积神经网络提取的局部特征和视觉提取器提取的全局上下文特征，促使网络全面提取OCT图像的特征；通过曲率KAN引导注意力模块优化注意力机制来更好地获取图像的局部几何特征；深浅层双路径解码器通过构建两条并行解码路径来分别处理深层特征和浅层特征，从而显著增强网络对对小目标病变捕捉的能力。本发明有效提高了OCT图像脉络膜新生血管分割精度。

本发明授权一种OCT图像脉络膜新生血管分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种OCT图像脉络膜新生血管分割方法，其特征在于，包括： 将待分割OCT图像输入脉络膜新生血管分割模型，输出待分割OCT图像的分割结果；所述脉络膜新生血管分割模型通过在TransUNet模型的每个卷积神经网络阶段与其对应解码器层间，均设置曲率KAN引导注意力模块得到；在每个卷积神经网络阶段后均设置一个异构特征对齐模块，将第个卷积神经网络阶段的局部特征图与第个视觉转换器阶段的全局特征图通过第个异构特征对齐模块，得到第个异构特征对齐模块的融合特征图，包括： 将第个视觉转换器阶段的全局特征图依次通过可变形卷积、多级转置卷积、批归一化和激活函数处理，得到与第个卷积神经网络阶段的局部特征图大小一致的特征图，作为第个视觉转换器阶段的对齐特征图；其中，，为卷积神经网络阶段数； 将第个视觉转换器阶段的对齐特征图与第个卷积神经网络阶段的局部特征图拼接后，通过1×1卷积，得到第个异构特征对齐模块的融合特征图； 将第个异构特征对齐模块的融合特征图作为第个卷积神经网络阶段对应的曲率KAN引导注意力模块的输入； 其中，将曲率KAN引导注意力模块的输入特征图，通过其对应的曲率KAN引导注意力模块，提取该曲率KAN引导注意力模块的几何特征图，包括： 将曲率KAN引导注意力模块的输入特征图，通过3×3的曲率卷积核，提取其对应的局部曲率特征图； 对于曲率KAN引导注意力模块的输入特征图对应的局部曲率特征图的每个通道，对该通道内所有空间位置的特征值求和，得到由各个通道的特征值总和构成的通道曲率权重向量； 对曲率KAN引导注意力模块的输入特征图对应的通道曲率权重向量，进行归一化处理后，通过KAN网络，优化通道曲率权重向量； 将曲率KAN引导注意力模块的输入特征图与其对应优化后的通道曲率权重向量逐元素相乘，得到该曲率KAN引导注意力模块的几何特征图。

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