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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于特征一致性的OCT图像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：CN121259026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511813312.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于特征一致性的OCT图像分割方法及系统是由向德辉;陈忠宇;彭涛设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征一致性的OCT图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于特征一致性的OCT图像分割方法及系统，涉及OCT图像分割的技术领域。将源域和目标域OCT图像输入至编码器，提取图像特征，计算特征多阶矩向量并构建矩向量矩阵，计算矩匹配损失；将源域图像特征输入预设的解码器进行分割，计算分割损失。基于矩匹配损失和分割损失，进行扰动训练，生成扰动OCT图像；引入源域约束和一致性约束，利用判别器和编码器进行对抗训练，计算对抗损失。基于扰动OCT图像，基于聚类算法DBSCAN，计算白化损失。构建综合损失函数，训练编码器和解码器，将训练好的编码器和解码器用于OCT图像分割。本发明提高了OCT图像的分割精度，实现对无标签目标域OCT图像的高精度分割。

本发明授权一种基于特征一致性的OCT图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征一致性的OCT图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将源域OCT图像和目标域OCT图像输入至预设的编码器，提取源域图像特征和目标域图像特征； S2：基于源域图像特征和目标域图像特征，计算特征多阶矩向量并构建矩向量矩阵；基于矩向量矩阵，计算矩匹配损失； 计算特征多阶矩向量并构建矩向量矩阵的过程为： 定义矩生成函数，利用Maclaurin级数展开矩生成函数，计算源域图像特征和目标域图像特征的第阶矩，组成多阶矩向量；计算源域多阶矩向量和目标域多阶矩向量，构建矩向量矩阵； S3：将源域图像特征输入预设的解码器进行分割，计算分割损失；基于矩匹配损失和分割损失，进行扰动训练，生成扰动OCT图像； 所述矩匹配损失的计算表达式为： 式中，表示所有元素求和，表示取矩阵的严格上三角矩阵操作，表示各个矩向量的模所组成的向量，N表示源域和目标域总个数，表示矩匹配损失； 基于矩匹配损失和分割损失，进行扰动训练，生成扰动OCT图像的表达式为： 式中，和表示扰动步长，表示符号函数，表示第i个源域OCT图像的第t次扰动生成的扰动图像，表示第i个源域OCT图像的第t-1次扰动生成的扰动图像，表示目标域OCT图像的第t次扰动生成的扰动图像，表示目标域OCT图像的第t-1次扰动生成的扰动图像，表示第t-1次扰动的分割损失，表示第t-1次扰动的矩匹配损失； S4：基于扰动OCT图像，引入源域约束和一致性约束，利用预设的判别器和编码器进行对抗训练，计算对抗损失； 所述源域约束的表达式为： 式中，表示源域约束，表示对扰动图像的预测结果，表示第i个源域OCT图像对应的真实标签，表示交叉熵损失，表示DICE损失； 所述一致性约束的表达式为： 式中，表示一致性约束，表示数学期望，表示目标域OCT图像的第t次扰动的预测结果，表示目标域OCT图像的第t-1次扰动的预测结果，表示2范数； S5：基于扰动OCT图像，基于聚类算法DBSCAN，计算白化损失； 步骤S5的过程为： 基于源域扰动OCT图像特征和目标域扰动OCT图像特征，计算源域扰动协方差矩阵和目标域协方差矩阵；分别计算源域扰动OCT图像特征和目标域扰动OCT图像特征相邻两次扰动协方差矩阵差值的方差矩阵； 提取协方差矩阵和方差矩阵中所有有效的元素值，构建数据点集合，基于聚类算法DBSCAN算法，对数据点集合进行聚类；基于聚类结果，将均值最大的聚类作为风格相关元素集合，其余聚类为内容相关元素集合，并最小化风格相关元素值； 设计群体稳定性损失约束内容特征一致性，随机选择部分通道进行白化，计算白化损失，表达式为： 式中，表示第t次扰动的白化损失，表示经通道随机采样后群体稳定性损失约束，表示经通道随机采样后损失值，表示随机采样次数； S6：联立矩匹配损失、分割损失、源域约束、一致性约束和白化损失，构建综合损失函数；基于综合损失函数，训练预设的编码器和解码器，得到训练好的编码器和解码器，将训练好的编码器和解码器用于OCT图像分割。

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