买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利视网膜图谱构建方法及其装置、计算机设备、存储介质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：CN115439900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210919551.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权视网膜图谱构建方法及其装置、计算机设备、存储介质是由金日初;刘江;胡衍;缪函霈;姜泓羊;王星月;曾娜;叶海礼设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本视网膜图谱构建方法及其装置、计算机设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提出的视网膜图谱构建方法及其装置、计算机设备、存储介质，通过获取不同被试对象的初始视网膜图像，对初始视网膜图像进行分层处理，得到整体厚度图像和多个分层厚度图像，对整体厚度图像进行图像配准，得到变形向量场，根据变形向量场对分层厚度图像进行图像变换，得到目标视网膜图像，将不同被试对象对应的目标视网膜图像进行组合，得到视网膜厚度图像张量，对视网膜厚度图像张量进行分解，得到目标视网膜图像中每一像素点对应的特征向量，基于特征向量对目标视网膜图像中的全部像素点进行聚类，得到聚类结果，根据聚类结果对分层厚度图像中与目标视网膜图像对应的像素点进行标记得到目标视网膜图谱，能够提高视网膜分区的准确性。

本发明授权视网膜图谱构建方法及其装置、计算机设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.视网膜图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取不同被试对象的初始视网膜图像； 对所述初始视网膜图像进行分层处理，得到整体厚度图像和多个分层厚度图像； 对所述整体厚度图像进行图像配准，得到变形向量场； 根据所述变形向量场对所述分层厚度图像进行图像变换，得到目标视网膜图像； 将不同被试对象对应的目标视网膜图像进行组合，得到视网膜厚度图像张量； 对所述视网膜厚度图像张量进行分解，得到所述目标视网膜图像中每一像素点对应的特征向量，所述特征向量由不同被试对象的目标视网膜图像在同一像素位置的像素点组成； 基于所述特征向量对所述目标视网膜图像中的全部像素点进行聚类，得到聚类结果； 根据所述聚类结果对所述分层厚度图像中与目标视网膜图像对应的像素点进行标记，得到所述分层厚度图像对应的目标视网膜图谱； 所述对所述整体厚度图像进行图像配准，得到变形向量场，包括： 对不同被试对象的整体厚度图像进行厚度平均计算，得到模板视网膜图像； 对所述模板视网膜图像进行极坐标空间变换，得到极坐标模板图像； 对所述整体厚度图像进行极坐标空间变换，得到极坐标厚度图像； 将所述极坐标模板图像和所述极坐标厚度图像进行图像配准，得到极坐标空间变形向量场； 将所述极坐标空间变形向量场进行图像空间变换，得到变形向量场； 所述将所述极坐标模板图像和所述极坐标厚度图像进行图像配准，得到极坐标空间变形向量场，包括： 根据极坐标空间的角度对所述极坐标模板图像进行扫描，得到第一厚度曲线；所述第一厚度曲线为所述极坐标模板图像每个角度对应的厚度信息； 根据极坐标空间的角度对所述极坐标厚度图像进行扫描，得到第二厚度曲线；所述第二厚度曲线为所述极坐标厚度图像每个角度对应的厚度信息； 对所述第一厚度曲线和所述第二厚度曲线进行一致性特征提取，得到目标特征点； 根据所述目标特征点在所述极坐标空间内对所述极坐标模板图像和所述极坐标厚度图像进行图像配准，得到极坐标空间变形向量场。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南方科技大学，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。