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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海);上海交通大学医学院附属瑞金医院申请的专利基于强化特征融合的微循环血管自动分割与量化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：CN119579618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411634991.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于强化特征融合的微循环血管自动分割与量化方法是由孙明健;刘萌;马凌玉;马立勇;田芮设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化特征融合的微循环血管自动分割与量化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化特征融合的微循环血管自动分割与量化方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、数据制备与预处理；步骤二、强化特征融合网络模型设计；步骤三、微循环血管自动分割；步骤四、基于分割结果的血管直径量化。本发明提出的强化特征融合网络模型通过多尺度特征的融合和增强，实现了对微血管的精确分割。该模型通过有效的数据增强，在多样化的临床图像数据上表现出良好的泛化能力，能够适应不同光照条件、对比度和分辨率的图像数据。这使得模型在实际应用中具有较高的实用性和可靠性。本发明通过分割结果进行的血管直径量化，能够精确测量微血管的直径，为临床微循环功能的评估提供了强有力的支持。

本发明授权基于强化特征融合的微循环血管自动分割与量化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化特征融合的微循环血管自动分割与量化方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤一、数据制备与预处理 步骤一一、收集不同光照条件、对比度和分辨率的微循环血管图像，微循环图像涵盖不同健康状况和病理状态下的微循环静态图像和视频图像； 步骤一二、对微循环血管图像进行ROI提取，选取并标注图像中的微血管区域，裁剪出这些区域形成新的ROI图像； 步骤一三、为每一张ROI图像制作对应的标签图像，对微循环血管进行精确标注； 步骤一四、将标注结果保存为二值化的标签图像，其中微血管区域标记为白色，像素值为1，背景区域标记为黑色，像素值为0，生成的标签图像与原始ROI图像一一对应，形成完整的训练样本对； 步骤一五、数据集图像在输入强化特征融合网络模型之前进行数据增强操作处理； 步骤二、强化特征融合网络模型设计 强化特征融合网络由编码器、解码器组成，其中： 在编码阶段，输入图像首先经过一系列的残差卷积模块进行特征提取，每一层残差卷积模块卷积后进行池化操作，逐步降低图像的空间分辨率，并提取高层次特征信息； 在解码阶段，逐步恢复图像的空间分辨率，每一级的解码器特征均通过反卷积操作进行上采样，将低分辨率特征恢复为高分辨率； 在上采样的特征融合过程中，采用强化跳跃连接的设计，具体来说，下一级编码器特征经过自注意力机制模块进行反卷积上采样处理，并与当前级别的编码器特征及解码器特征进行特征融合，特征融合后使用通道空间注意力模块将编码器特征x1和解码器特征x2进行通道融合后，通过通道注意力机制进行特征提取，再与经自注意力机制模块上采样的解码器特征x3进行特征图相加，最终通过空间注意力特征提取后，输出特征图x4，融合后的特征图x4通过残差连接的双层卷积模块进行处理，同时，对各级解码器特征采用像素重组方式进行上采样，在通道方向进行特征融合，并经双层卷积模块提取特征，经输出层输出分割结果； 步骤三、微循环血管自动分割 步骤三一：在训练阶段，输入预处理后的ROI图像及其对应的二值化标签图像，使用强化特征融合网络模型进行训练，通过优化器不断调整网络参数，最大限度地减少预测结果与真实标签图像之间的误差，使用Dice损失和交叉熵损失结合的联合损失函数L进行监控，确保模型能够有效学习微血管特征； 步骤三二：在测试阶段，输入微循环血管ROI图像，经过强化特征融合网络模型进行自动分割，模型通过特征提取和多尺度特征融合，对图像中的微血管区域进行精准识别和分割，输出二值化的分割结果； 步骤四、基于分割结果的血管直径量化 步骤四一、从强化特征融合网络模型输出的分割结果中得到二值化的血管图像，对二值化的血管图像进行骨架化处理，得到血管的中心线； 步骤四二、在二值化的血管图像上应用距离变换，生成一个距离变换图，在骨架化图像中，沿着中心线提取距离变换图上的距离值，并将这些距离×2以获得局部直径； 步骤四三、通过对局部直径进行统计分析，得到血管的直径分布，从而实现对微循环血管直径的精确量化。

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哈尔滨工业大学(威海);上海交通大学医学院附属瑞金医院，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路2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”。

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