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龙图腾网获悉重庆医科大学附属第一医院申请的专利一种视网膜血管密度全自动分区测量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：CN115294017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210758437.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种视网膜血管密度全自动分区测量方法是由张童;黄凡凡;胡柯;万文娟;计岩设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视网膜血管密度全自动分区测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机图像处理技术领域，特别涉及一种视网膜血管密度全自动分区测量方法；本发明利用超广角眼底照相机在多种成像模式下拍摄的视网膜彩照，使用特定的图像处理方法将其组合为三维矩阵，使用改进卷积神经网络对三维矩阵进行识别，实现了对视网膜周边各区域的全自动定位、血管识别、血管密度计算；同时，还弥补了基于超广角多成像模式眼底照相机的视网膜血管密度全自动分区测量方面的空缺，提出了根据视场角对视网膜周边进行精细分区的方案以及一种融合多成像模式图像特征的卷积神经网络改进方法，以实现视网膜周边各区血管密度的全自动测量。

本发明授权一种视网膜血管密度全自动分区测量方法在权利要求书中公布了：1.一种视网膜血管密度全自动分区测量方法，其特征在于，包括： 通过超广角眼底相机获取超广角多模式的视网膜彩照，对视网膜彩照进行图像处理，识别视网膜彩照的成像范围，计算出小视场角像素长度与大视场角像素长度的比值； 基于成像模式，对多种成像模式的图像进行组合，并生成多个三维矩阵，采用图像处理方法，进行多个三维矩阵拼接，生成拼接后的三维矩阵，包括：通过三种模式，拍摄得到具有四个图像通道的图像，叠加四个通道，组合为两个分别具有四个图像通道的三维图像矩阵，其中，三维图像矩阵的0通道为MC共焦激光图像G通道，1通道为MC共焦激光图像的B通道，2通道为IR无赤光成像图像，3通道为RF近红外成像图像通道，两个三维图像矩阵分别为以视网膜黄斑和视网膜神经盘为中心拍摄的三维图像矩阵；通过图像配准和图像融合，将两个三维图像矩阵进行拼接，生成拼接后的三维矩阵； 调整Mask RCNN的参数以及基于Mask RCNN对图像的要求调整拼接后的三维矩阵； 将调整拼接后的三维矩阵作为输入，基于自标注视网膜结构实例分割数据集训练的Mask RCNN识别视网膜结构，对视网膜周边区域进行定位； 将调整拼接后的三维矩阵作为输入，基于自标注视网膜血管语义分割数据集训练的改进卷积神经网络识别视网膜结构，对视网膜血管进行识别，以识别视网膜彩照中视网膜血管，其中，所述改进卷积神经网络为在常规Unet网络前增加一层卷积层，用于使改进卷积神经网络融合不同成像模式图像下的被识别的目标特征，并生成特征图，以识别视网膜彩照中视网膜血管； 基于视网膜周边区域定位结果和视网膜血管识别结果，计算不同区域的血管密度。

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