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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利视网膜光学相干断层扫描图像检测方法、装置及终端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：CN115205410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210718541.2，技术领域涉及：G06T12/00；该发明授权视网膜光学相干断层扫描图像检测方法、装置及终端是由雷柏英;陈少滨;谢海;吴桢泉;吕林设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本视网膜光学相干断层扫描图像检测方法、装置及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视网膜光学相干断层扫描图像检测方法、装置、终端及介质，通过卷积神经网络获取到不同尺度的多个图像特征，分别用来提取局部分类标记和通过Transformer层提取全局分类标记，并在Transformer层中采用交叉注意力模块来交换不同尺度图像特征之间的特征信息以弥补Transformer模型提取局部特征的不足，然后将全局分类标记与局部分类标记融合，即进一步将图像中的局部信息与全局信息相结合，从而获得精准的识别和分类结果。

本发明授权视网膜光学相干断层扫描图像检测方法、装置及终端在权利要求书中公布了：1.视网膜光学相干断层扫描图像检测方法，其特征在于，所述方法包括： 将视网膜光学相干断层扫描图像输入卷积神经网络，获得不同尺度的图像特征并将所述图像特征分组为包含两个图像特征的全局组和包含一个图像特征的局部组，所述图像特征至少为三个； 将所述全局组输入Transformer层，获得Transformer层输出的全局分类标记，所述Transformer层中包括交叉注意力模块，所述交叉注意力模块用于在输入的两个图像特征之间进行信息交换； 对所述局部组进行特征提取，获得局部分类标记； 将所有的所述全局分类标记与所述局部分类标记进行融合，获得融合后分类标记； 基于所述融合后分类标记，获得视网膜光学相干断层扫描图像的检测结果； 所述将所述全局组输入Transformer层，获得Transformer层输出的全局分类标记，包括： 将所述全局组中的每个图像特征各输入一个第一Transformer编码器，获得与图像特征对应的第一特征序列，所述第一特征序列中包括分类标记和补丁标记； 基于交叉注意力模块，依次将所述全局组中每一个所述第一特征序列的分类标记与另一个所述第一特征序列的补丁标记进行融合并更新分类标记对应的所述第一特征序列； 将所述全局组中每个所述第一特征序列各输入一个第二Transformer编码器，获得第二特征序列； 拼接所有的所述第二特征序列中的分类标记，获得所述全局分类标记； 所述基于交叉注意力模块，依次将所述全局组中每一个所述第一特征序列的分类标记与另一个所述第一特征序列的补丁标记进行融合并更新分类标记对应的所述第一特征序列，包括： 根据第一维度对齐线性投影函数处理所述分类标记并将处理后的分类标记与所述补丁标记融合，获得第一融合后特征序列； 将所述第一融合后特征序列输入交叉注意力编码器，获得注意力得分加权后的特征序列； 将所述分类标记与所述注意力得分加权后的特征序列输入第二维度对齐线性投影函数，获得处理后的分类标记，所述第二维度对齐线性投影函数与所述第一维度对齐线性投影函数相匹配； 将所述处理后的分类标记与所述补丁标记融合，获得第二融合后特征序列； 根据第二融合后特征序列更新分类标记对应的所述第一特征序列； 融合操作的具体表达式为：，其中，是第一维度对齐线性投影函数，、分别为高维特征序列的分类标记、低维特征序列的分类标记，、分别为低维特征序列的补丁标记、高维特征序列的补丁标记，、分别为高维的融合后特征序列、低维的融合后特征序列。

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