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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成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：CN118982599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411146497.8，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成方法是由余潇;方昭杰;庄柯;周冠宇;葛瑞泉;王昌淼;张爽;樊谨设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LPUWF‑LDM模型的精确晚期UWF‑FA图像生成方法，包括S1、收集图像数据并预处理；S2、搭建基于LPUWF‑LDM模型的精确晚期UWF‑FA图像生成网络模型，所述基于LPUWF‑LDM模型的精确晚期UWF‑FA图像生成网络模型的总体框架主要由三部分组成：一个带有门控卷积编码器的VAE模块，一个利用低频增强噪声的噪声添加模块，以及一个通过CTRDLoss训练的噪声预测主干。S3、对网络模型进行反复训练，优化网络参数，不断进行迭代优化；S4、将UWF‑SLO图像经预处理后输入至完成训练的基于LPUWF‑LDM模型的精确晚期UWF‑FA图像生成网络模型中，最终生成高质量的晚期UWF‑FA图像。

本发明授权一种基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、收集两组图像数据并预处理，其中一组图像数据包括配对的UWF-SL0图像和早期UWF-FA图像，另一组图像数据包括配对的UWF-SLO图像、早期UWF-FA图像和晚期UWF-FA图像； S2、搭建基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成网络模型，所述基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成网络模型包括一个带有门控卷积编码器的VAE模块，一个利用低频增强噪声的噪声添加模块以及一个通过跨时间区域差异损失函数训练的噪声预测主干； 所述带有门控卷积编码器的VAE模块包括VAE主干和门控卷积编码器，所述VAE主干包含一个编码器和一个解码器,以及一个鉴别器来提高生成图像的质量； 所述带有门控卷积编码器的VAE模块的实现方法： 将后期UWF-FA图像yi送入编码器，首先通过一个卷积层，再通过三个下采样层，每个下采样层包括两个残差块和一个下采样块，编码器的输出提供了潜在空间中的均值和方差，从中采样潜在向量然后将潜在向量输入解码器,解码器由三个上采样块组成，由于解码器还接收到额外的空间信息，每个上采样块检查这些额外的信息，并在可用的情况下将其合并到当前层的向量中；然后向量通过两个残差块和一个自注意力块，最后它通过群归一化层和一个卷积层来重构并将其转化为最终输出，可以表示为： 其中σ表示非线性计算，Conv表示卷积运算，·表示元素乘法； S3、将预处理后的UWF-SLO图像和早晚期UWF-FA作为输入对基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成网络模型模型进行反复训练，优化网络参数，不断进行迭代优化； S4、将UWF-SLO图像经预处理后输入至完成训练的基于LPUWF-LDM模型的精确晚期UWF-FA图像生成网络模型中，最终生成高质量的晚期UWF-FA图像。

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