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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利基于不确定度OCT图像中眼底病灶分割方法、系统、设备及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：CN120451562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510915059.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于不确定度OCT图像中眼底病灶分割方法、系统、设备及介质是由石霏;汪佳锌;陈新建设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不确定度OCT图像中眼底病灶分割方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理技术领域，本发明公开了基于不确定度OCT图像中眼底病灶分割方法、系统、设备及介质，包括：构建编码器‑解码器网络架构；在编码器末端嵌入不确定度引导模块，生成不确定度图并对输入特征进行加权增强；在编码器与解码器的跳跃连接中嵌入跨层融合模块，通过并行最大值融合与相乘融合分支处理不同层级特征，生成融合特征后传递至解码器；在解码器末端进行独立不确定度量化，生成各病灶类别的不确定度图；结合目标级不确定度激励损失函数和像素级不确定度损失函数，通过总损失函数优化网络参数。本方法能够显著提升对复杂病灶区域的自动识别和分割性能，有助于眼科疾病的精确定量分析。

本发明授权基于不确定度OCT图像中眼底病灶分割方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于不确定度OCT图像中眼底病灶分割方法，其特征在于：包括， 构建编码器-解码器网络架构； 在编码器末端嵌入不确定度引导模块，通过高斯分布采样对特征图进行不确定度量化，生成不确定度图并对输入特征进行加权增强； 所述不确定度引导模块包括，对输入特征图分别进行卷积生成均值特征图μ和标准差特征图σ； 对均值为0、方差为1的高斯分布进行采样得到随机特征图，将随机特征图与σ逐点相乘后叠加μ，重复K次，得到K张随机特征图； 计算所述随机特征图的方差并归一化，生成不确定度图U； 将不确定度图U与输入特征图逐元素相乘后叠加原输入特征图，输出增强后的特征图； 在编码器与解码器的跳跃连接中嵌入跨层融合模块，通过并行最大值融合与相乘融合分支处理不同层级特征，生成融合特征后传递至解码器； 在解码器末端对分割概率图的每个通道进行独立不确定度量化，生成各病灶类别的不确定度图； 所述进行独立不确定度量化包括，对分割概率图的每个通道，分别进行卷积生成类别均值特征图μn和类别标准差特征图σn； 对均值为0、方差为1的高斯分布进行采样得到随机特征图，将随机特征图与σn逐点相乘后叠加μn，重复K次，得到K张类别随机特征图； 计算所述类别随机特征图的方差并归一化，生成类别不确定度图Un； 基于类型不确定度图Un、预测结果及真实标签yn，计算各类别损失，并取平均得到总像素级不确定度损失，具体公式为： 其中，为第n个类别的像素级不确定度损失函数，D代表像素的数量，表示Un中第i个像素点的取值，为yn中第i个像素点的取值，为中第i个像素点的取值，n为类别序号； 结合目标级不确定度激励损失函数和像素级不确定度损失函数，通过总损失函数优化网络参数。

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