中国科学院宁波材料技术与工程研究所;宁波慈溪生物医学工程研究所;山东科技大学张炯获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院宁波材料技术与工程研究所;宁波慈溪生物医学工程研究所;山东科技大学申请的专利面向OCT图像分割的结构感知掩码重建学习系统和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：CN121641358B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610166195.X，技术领域涉及：G16H30/40；该发明授权面向OCT图像分割的结构感知掩码重建学习系统和方法是由张炯;于文涛;卢成钢;单彩峰设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向OCT图像分割的结构感知掩码重建学习系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向OCT图像分割的结构感知掩码重建学习系统和方法，属于图像处理技术领域。所述系统通过在预训练阶段，利用融合了ViT‑Base与多专家自适应重建模块的编码器，对无标签OCT图像进行掩码重建。预训练阶段中通过随机掩码策略和注意力引导的动态掩码策略进行两阶段训练，使编码器‑解码器能从随机学习过渡到聚焦于结构关键区域，并结合结构感知损失函数进行优化，从而强制模型学习视网膜的精细边界与纹理信息。训练完成后，将学习到了丰富结构知识的编码器作为骨干网络进行迁移，并与下游任务的分割解码器结合，在少量标注数据上进行微调，显著提升了下游分割的准确性。
本发明授权面向OCT图像分割的结构感知掩码重建学习系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种面向OCT图像分割的结构感知掩码重建学习系统，其特征在于，包括： 视网膜OCT图像预处理单元，其用于以无标签视网膜OCT图像为输入进行预处理，并划分为多个图像块； 第一阶段训练单元，其用于采用随机掩码策略对图像块进行掩码，将未掩码的图像块输入编码器，所述编码器基于ViT-Base架构，并引入多专家自适应重建模块，用于从未掩码的图像块中提取局部和全局特征并进行融合，将融合后的特征输入解码器，所述解码器以轻量化的ViT为架构，用于对掩码的图像块重建，得到第一重建图像； 第二阶段训练单元，其用于通过注意力引导的掩码策略对图像块进行掩码，将未经引导掩码的图像块输入第一阶段训练后的编码器和解码器重建，得到第二重建图像； 视网膜OCT图像分割单元，其用于以待分割的视网膜OCT图像输入第二阶段训练后的编码器进行特征提取，将提取的特征输入分割解码器，得到最终的分割预测图。
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