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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于视网膜血管图像的血管层次结构自动分离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：CN118096810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202410254868.8，技术领域涉及：G06T7/155；该发明授权基于视网膜血管图像的血管层次结构自动分离方法是由斯科;竺家柱;龚薇设计研发完成，并于2024-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视网膜血管图像的血管层次结构自动分离方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视网膜血管图像的层次结构自动分离方法。包括以下步骤：获取原始的视网膜血管数据并进行预处理，提取血管表面的关键点，用关键点所在平面的单位法向量表征关键点所在处垂直血管丛的生长方向；视网膜血管的三维图像被立方体划分为视网膜血管片段，计算每一个立方体中血管片段的主轴方向，根据主轴方向与最近关键点的单位法向量的夹角判断当前立方体内的血管片段所属的层次结构类别。本发明通过对血管的二值化、空腔填充、骨架化，准确提取了血管空间结构的同时降低了计算量，形态学处理减少了噪声点对关键点提取的影响，利用滚球法提高了方法的鲁棒性和适用范围，在处理不规则、不平滑的视网膜血管网络时依然有效。

本发明授权基于视网膜血管图像的血管层次结构自动分离方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视网膜血管图像的层次结构自动分离方法，其特征在于：方法包括如下步骤： 1采用光片荧光显微成像方法，获取视网膜血管的三维图像数据； 2对视网膜血管的三维图像数据进行预处理，得到预处理后的视网膜血管的三维图像数据； 3采用滚球法对预处理后的视网膜血管的三维图像数据进行关键点提取，得到视网膜血管多个关键点，选取每个关键点所在的平面，通过计算每个关键点所在平面的单位法向量，作为每个关键点的单位法向量； 4将步骤2得到的预处理后的视网膜血管的三维图像数据划分为若干个视网膜血管片段，利用主成分分析方法计算得到每个视网膜血管片段的主轴方向； 5寻找距离每个视网膜血管片段中心最近的关键点后取最近关键点的单位法向量，计算每个视网膜血管片段的主轴方向与其自身中心最近关键点的单位法向量之间的夹角，计算夹角后采用判定法则对每个视网膜血管片段进行分类得到整个视网膜血管中垂直生长的血管丛和平行生长的血管丛，实现视网膜血管的层次结构分离； 所述步骤5中，判定法则具体为： 当视网膜血管片段的主轴方向与其自身最近关键点的单位法向量之间的夹角大于等于0度且小于45度时，视网膜血管片段为垂直血管丛； 当视网膜血管片段的主轴方向与其自身最近关键点的单位法向量之间的夹角大于等于45度且小于等于90度时，视网膜血管片段为平行血管丛； 当视网膜血管片段的主轴方向与其自身最近关键点的单位法向量之间的夹角超过90度时，取夹角的补角再次根据判定法则进行判定。

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