山东大学张欣欣获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于网格监督与关键点学习的视网膜图像配准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：CN121661113B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610169923.2，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于网格监督与关键点学习的视网膜图像配准方法及系统是由张欣欣;黄孝荣;宫永顺;孙皓亮;尹义龙设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于网格监督与关键点学习的视网膜图像配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于网格监督与关键点学习的视网膜图像配准方法及系统，属于医学图像处理技术领域。方法包括：获取RGB眼底图像对；通过共享特征提取分支对所述RGB眼底图像对进行编码，获取下采样特征图；分别通过关键点提取分支和描述符解码器分支处理所述下采样特征图，提取关键点概率图和特征描述符；通过关键点偏移预测模块，基于成对特征描述符预测关键点在局部窗口内的偏移量；基于偏移量对关键点概率图中的关键点进行位置校准，输出配准后的图像。本发明利用密集网格化标注点实现自监督训练，无需人工标注；通过轻量化网络设计与关键点偏移校准机制，在显著降低参数量的同时保持高配准精度，适用于临床实时部署与视网膜疾病分析。
本发明授权基于网格监督与关键点学习的视网膜图像配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于网格监督与关键点学习的视网膜图像配准方法，其特征在于，包括： 获取RGB眼底图像对； 通过共享特征提取分支对所述RGB眼底图像对进行编码，获取下采样特征图； 分别通过关键点提取分支和描述符解码器分支处理所述下采样特征图，提取关键点概率图和特征描述符； 在训练阶段，利用密集网格化标注点从所述特征描述符中提取对应的特征向量，并计算特征相似度矩阵以进行自监督训练； 通过关键点偏移预测模块，基于成对特征描述符预测关键点在局部窗口内的偏移量，包括： 获取18分辨率特征图上的对应特征向量； 所述对应特征向量的位置由原始H×W分辨率标注经下采样取整后确定； 通过融合对应特征向量得到融合特征； 将所述融合特征输入多层感知机，通过分类任务在局部窗口内预测特征点坐标放大回原始尺度时与原始标注点之间的偏移量； 基于所述偏移量对关键点概率图中的关键点进行位置校准，输出配准后的图像。
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