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龙图腾网获悉广东唯仁医疗科技有限公司;唯仁医疗(佛山)有限公司;唯智医疗科技(佛山)有限公司申请的专利基于深度学习的OCT和OCTA成像转换FFA造影图像的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：CN116645265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310624093.4，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权基于深度学习的OCT和OCTA成像转换FFA造影图像的方法是由区初斌;安林;秦嘉;陈咏然设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的OCT和OCTA成像转换FFA造影图像的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于深度学习的OCT和OCTA成像转换FFA造影图像的方法，涉及医学影像处理技术领域，本方法包括步骤S1：获取患者眼部目标位置的OCT图像和OCTA图像；S2：对OCTB‑Scan进行分层，得到各层的OCTEnface图像和OCTAEnface图像；S3：获取患者眼部目标位置的FFA造影，通过OCTEnface图像和OCTAEnface图像与FFA造影的任意一帧进行配准，并记录造影剂的注射量和距离初始注入的时间；S4：对神经网络的输入路径进行预处理得到特征图，并对特征图进行特征融合。本方法能够增强对患者眼底血管的造影成像。

本发明授权基于深度学习的OCT和OCTA成像转换FFA造影图像的方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的OCT和OCTA成像转换FFA造影图像的方法，其特征在于，包括步骤： S1：获取患者眼部目标位置的OCT图像和OCTA图像； S2：对OCTB-Scan进行分层，得到各层的OCTEnface图像和OCTAEnface图像； S3：获取患者眼部目标位置的FFA造影，通过OCTEnface图像和OCTAEnface图像与FFA造影的任意一帧进行配准，并记录造影剂的注射量和距离初始注入的时间； S4：对神经网络的输入路径进行预处理得到特征图，并对特征图进行特征融合； 所述步骤S4中的输入路径包括： 目标位置的OCT图像和OCTA图像、OCTEnface图像和OCTAEnface图像以及在U-Net颈部输入造影剂的注射量和距离初始注入时间； S5：将融合后的特征图输入Decoder，逐级进行上采样，在特征图进行上采样后，与Encoder中的OCTEnface图像和OCTAEnface图像的特征图通过通道拼接方式进行融合，在进行多次上采样恢复原分辨率后，输出与输入OCTEnface图像和OCTAEnface图像相同尺寸的FFA造影图。

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