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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于超广角眼底荧光血管造影图像的血管分析方法及系统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：CN121010589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511527270.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于超广角眼底荧光血管造影图像的血管分析方法及系统是由汪朝阳;刘诚;闫可政;姚腾腾;杨帅设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超广角眼底荧光血管造影图像的血管分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像分类技术领域，公开了基于超广角眼底荧光血管造影图像的血管分析方法及系统，获取超广角眼底荧光血管造影图像，对眼底图像进行预处理得到样本库；基于样本库中的图像，对眼底血管进行标注，构建眼底血管分析训练数据集；构建模型，利用眼底血管分析训练数据集训练模型，通过训练好的模型自动提取待测图像的血管骨架；根据提取的血管骨架，采用交叉点检测算法识别血管节点；对眼底图像进行区域划分，根据血管骨架和血管节点，计算各区域内的血管弯曲度值，得到眼底血管分布及血管形态的分析结果。本发明能够准确观察各象限、各距离的血管弯曲度变化，辅助临床医生对眼底血管造影图像进行快速且准确的分析。

本发明授权基于超广角眼底荧光血管造影图像的血管分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于超广角眼底荧光血管造影图像的血管分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取超广角眼底荧光血管造影图像，对所述超广角眼底荧光血管造影图像进行预处理得到样本库； S2、基于所述样本库中的图像，对眼底血管进行标注，构建眼底血管分析训练数据集； S3、构建DSP-Unet模型，利用所述眼底血管分析训练数据集训练所述DSP-Unet模型，通过训练好的DSP-Unet模型自动提取待测超广角眼底荧光血管造影图像的血管骨架；具体包括： 以Unet模型为基础，将Unet模型的卷积模块替换为深度可分离残差卷积模块，在最后一个深度可分离残差卷积模块和第一个解码器之间镶嵌融合多尺度特征空间金字塔模块，构建DSP-Unet模型； S4、根据提取的血管骨架，采用交叉点检测算法识别血管节点；具体包括： S41、将所述血管骨架的中心线上的像素点定义为骨架点，判断当前像素点是否为骨架点；若是，继续执行下一步，否则移动至下一个像素点进行判断； S42、判断所述骨架点的相邻8个像素中，是否存在大于等于预设数量的骨架点；若是，则判定所述骨架点为血管节点，否则判定为不是血管节点； S5、对所述超广角眼底荧光血管造影图像进行区域划分，根据所述血管骨架和所述血管节点，计算各区域内的血管弯曲度值，得到眼底血管分布及血管形态的分析结果。

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