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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于先验引导局部几何建模的光学相干断层血管分割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：CN119888211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411611524.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于先验引导局部几何建模的光学相干断层血管分割方法是由刘越;郝华颖设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于先验引导局部几何建模的光学相干断层血管分割方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于先验引导局部几何建模的光学相干断层血管分割方法。该方法利用残差量化变分自编码器RQ‑VAE对血管的局部几何形状进行建模，残差量化后的离散向量作为血管掩膜先验特征存储在码本中；然后训练分割网络，训练包括粗对齐和细对齐；首先，将掩膜特征和图像特征投影到主成分空间，以主成分对齐损失最小化为目标，进行特征粗，缓解由掩码与原始图像中域差异带来的过拟合问题。细对齐操作通过局部线形映射操作，对掩码特征与替换后的潜在特征进行局部几何结构对齐。使用本发明能够减小血管的解剖误差。

本发明授权基于先验引导局部几何建模的光学相干断层血管分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于先验引导局部几何建模的光学相干断层血管分割方法，其特征在于，包括： 步骤1：血管局部建模：使用残差量化变分自编码器RQ-VAE对血管的局部几何形状进行建模；残差量化RQ后的离散向量作为血管掩膜先验特征存储在码本中；其中，RQ-VAE包括第一编码器、第一解码器和码本，通过局部几何形状建模过程训练第一编码器和第二编码器； 步骤2：血管分割网络训练： 血管分割网络包括对齐网络和分割网络；对齐网络采用步骤1训练好的第一编码器和第一解码器；分割网络包括分割编码器和分割解码器； 网络训练时，标准掩膜输入第一编码器获得掩膜特征，待分割图像输入分割编码器获得图像特征，将掩膜特征和图像特征投影到主成分空间，以主成分对齐损失最小化为目标，进行特征粗对齐；粗对齐过程为： 将码本中的K个C维离散向量b1~bK排列成一个矩阵，表示为；投影矩阵定义为，N≤C；通过矩阵分解，表示为，其中是对角矩阵，其对角元素按特征值从大到小的顺序排列；是正交矩阵；Σ的每个列向量都是的一个正交特征向量； 选择的前N行作为投影矩阵W，将掩膜特征和图像特征投影到主成分空间； 主成分对齐损失表示为： 3 上式3中，为第一编码器输出的掩膜特征，为分割编码器输出的图像特征； 以主成分对齐损失最小化为目标，通过网络训练，进行特征粗对齐； 掩膜特征和图像特征分别经过残差量化RQ后，获得的量化掩膜特征和量化图像特征在基于码本构建的低维空间中进行投影，获得离散掩膜特征投影和离散图像特征投影，将离散掩膜特征投影的每个向量i,j以相邻向量的局部线性组合来表达，记为，并确定使局部线性表达误差最小的组合系数，采用该组合系数构造图像特征投影的各向量的局部线性表达；将掩膜特征投影与图像特征投影局部线性表达的误差作为局部线性对齐损失，以局部线性对齐损失最小化为目标，进行特征细对齐； 步骤3：利用训练好的分割网络，进行光学相干断层血管分割。

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