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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于多尺度条件生成对抗网络荧光血管造影图像生成方法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：CN116543026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310531954.4，技术领域涉及：G06T7/32；该发明授权基于多尺度条件生成对抗网络荧光血管造影图像生成方法是由葛瑞泉;陈章昊;方昭杰;王昌淼;贾刚勇设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度条件生成对抗网络荧光血管造影图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度条件生成对抗网络荧光血管造影图像生成方法，包括如下步骤：S1、采集同一患者的超广角眼底彩照和与之相匹配的超广角荧光血管造影图像；对采集的配对图像进行纳入和排除，并作锐化、自动配准和随机裁剪操作；S2、搭建全监督条件生成对抗网络模型；S3、模型训练；S4、输入预处理后的超广角眼底彩照至完成训练的全监督条件生成对抗网络模型中，最终生成与真实图像分布极为相似的超广角荧光血管造影图像。该方法基于输入的超广角眼底彩照，自动生成高分辨率、高清晰度以及清晰显示微小血管病变区域的超广角荧光血管造影图像。

本发明授权基于多尺度条件生成对抗网络荧光血管造影图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度条件生成对抗网络荧光血管造影图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集图像数据并预处理 S1-1、采集同一患者的超广角眼底彩照和与之相匹配的超广角荧光血管造影图像； S1-2、对采集的配对图像进行纳入和排除，并作锐化、自动配准和随机裁剪操作； S2、搭建全监督条件生成对抗网络模型，所述全监督条件生成对抗网络模型包括两个并行的生成对抗网络，分别为生成对抗网络一和生成对抗网络二，所述生成对抗网络一由精细生成器、精细判别器和注意力拼接模块融合而成，所述生成对抗网络二由粗糙生成器、粗糙判别器和注意力拼接模块融合而成，其中精细生成器主要用于捕捉图像的全局特征，所述粗糙生成器主要用于捕捉图像的局部特征；所述精细判别器用于对精细生成器生成的图像与真实图像进行判别，所述粗糙判别器用于对粗糙生成器生成的图像和真实图像进行判别； S3、模型训练 S3-1、将步骤S1中预处理后的图像的分辨率变为原来的13，从而得到已配对且分辨率较低的超广角眼底彩照和超广角荧光血管造影图像； S3-2、将已配对且分辨率较低的超广角眼底彩照和超广角荧光血管造影图像输入粗糙生成器和粗糙判别器中得到粗粒度图像； S3-3、将步骤S1中随机裁剪后的图像输入精细生成器和精细判别器中得到真实值图像； S3-4、以输入的超广角荧光血管造影图像为判别标准，对全监督条件生成对抗网络模型进行反复训练，优化网络参数，运用动态博弈的手段不断进行迭代优化直至两者达到平衡，以最小化真实值图像与粗粒度图像间的差异； S4、输入预处理后的超广角眼底彩照至完成训练的全监督条件生成对抗网络模型中，最终生成与真实图像分布极为相似的超广角荧光血管造影图像。

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