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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种光学相干断层扫描脉络膜血管分层造影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：CN115810004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211646502.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种光学相干断层扫描脉络膜血管分层造影方法是由朱磊;卢闫晔设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光学相干断层扫描脉络膜血管分层造影方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种光学相干断层扫描脉络膜血管分层造影方法，属于医学成像及图像处理技术领域。本发明基于域自适应及半监督图像分割，通过一种新型的集成域判别器识别源域与集成目标域的域特征，并对分割模型进行对抗训练，同时依托于一种新型的混淆域样本筛选器对伪标签进行筛选，以减小域差异带来的标签噪声，进而采用筛选过后的低质OCT样本对分割模型进行半监督训练。本发明是一种非侵入的血管造影方法，不像依赖任何造影剂辅助，因此可以用于对脉络膜血管的大规模分析及筛查。此外，本发明还可提供脉络膜三维血管分布，因此可用于评估脉络膜的子层结构及血管密度、血管指数等三维生物标注量的计算，并为脉络膜相关疾病的分析研究提供更为有效的工具。

本发明授权一种光学相干断层扫描脉络膜血管分层造影方法在权利要求书中公布了：1.一种光学相干断层扫描脉络膜血管分层造影方法，其特征在于，具体步骤包括： S1.图像采集及数据标注； S1a.使用OCT影像采集设备对N个被试者的K个关键扫描位置进行OCT影像的采集，并构成源域数据集其中表示高质OCT断层扫描中一帧的颜色强度； S1b.对高质OCT关键帧断层影像集中的脉络膜中血管层、脉络膜大血层、脉络膜中血管段、脉络膜大血管段，进行逐像素精细标注并进行核对，并依此标注构建源域标签集其中，表示Xi的脉络膜子层标注结果，表示Xi的脉络膜血管段标注结果； S1c.使用OCT影像采集设备对N个被试者进行帧数为M的快速密集扫描，并构成目标域数据集其中Xi表示OCT断层扫描中一帧的颜色强度； S1d.根据所获取的数据特性，对图像进行一定的预处理； S2.构建用于脉络膜分割的深度学习模型，模型构建的具体实现步骤为： S2a.搭建分割模型，记构建好的模型为f·，Θ为模型的参数组； S2b.搭建教师模型，教师模型的搭建与S2a中分割模型的搭建及细节完全相同；记构建好的教师模型为ft·，Θt为教师模型的参数组； S2c.搭建集成域判别器，记构建好的域判别模型为d·，Θd为域判别模型的参数组； S2d.学习模块设置，根据S1b及S1c中收集的图像数量及质量，选择训练中所需的参数更新算法； S2e.根据S2a，S2b及S2c中所构建的深度学习模型及其相关的学习模块以及S3中的训练流程，设置模型训练所需的超参数； S3.利用S1中获得的高质OCT影像数据集其对应标签集以及无标签低质OCT影像数据集训练S2中构建出深度学习模型，具体实现步骤为： S3a.对S2a中分割模型的参数Θ进行初始化； S3b.对高质OCT图像及其标签集划分数个批次，每一批数据表示为包含Ns张高质OCT图像及其标注； S3c.对低质OCT图像划分数个批次，每一批数据表示为包含Nt张低质OCT图像； S3d.以图像集合分别作为监督训练数据集及半监督数据训练集，输入S2中所构建的分割模型中，若输入的图像是则输出图像被表示为同理若输入的图像是则输出图像被表示为 S3e.以图像对集合作为半监督训练数据集，输入S2中所构建的分割模型中，若输入的图像是则输出图像被表示为进而得到无标签数据的伪标签 S3f.将S3d中得到的源域样本预测结果及S3e中得到的目标域教师预测结果Pi tt传入至S2中构建的域判别模型中，得到源域及目标域的域评分，即并依据及Pi tt获取鉴别性样本掩模Mi； S3h.定义损失函数作为模型训练中所使用的损失函数： 其中， S3i.利用S2d中选定的参数更新算法，依据计算结果更新分割模型参数Θ； S3j.利用分割模型参数的指数滑动平均更新教师模型参数Θt； S3k.定义作为域判别模型的损失函数： S3l.利用S2d中选定的参数更新算法，依据计算结果更新域判别模型参数Θd； S3m.重复S3c～S3l步骤，直至批损失收敛到稳定极小值，此时的模型参数状态即为最终训练好深度学习模型； S4.将用于测试的图像逐帧输入训练好的深度学习模型中，得到其逐帧的脉络膜血管分层造影结果。

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