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龍圖騰網恭喜北京工業大學申請的專利基于自監督學習的OCTA圖像分類結構訓練方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115410032B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210887658.3，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于自監督學習的OCTA圖像分類結構訓練方法是由孫光民;湯長新;李煜;張忠祥設計研發完成，并于2022-07-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自監督學習的OCTA圖像分類結構訓練方法在說明書摘要公布了：本公開實施例涉及一種基于自監督學習的OCTA圖像分類結構訓練方法，包括：基于無標簽信息的B?scanOCTA圖像序列對模型進行自監督學習，直至重建的B?scanOCTA圖像序列與給定的B?scanOCTA圖像序列之間的重構誤差、重建OCTA特征圖像與融合OCTA特征圖像的重構誤差滿足預設條件；將給定的帶標簽信息的en?faceOCTA圖像對自監督學習后的模型中的二維隨機掩碼特征編碼模塊、全連接層、softmax層進行微調式訓練，獲得用于對任一用戶的OCTA圖像進行分類的二維隨機掩碼特征編碼模塊，該二維隨機掩碼特征編碼模塊作為OCTA圖像分類結構。本發明對基于人體視網膜en?faceOCTA圖像的疾病分析提供依據，使分類結果更準確，分類準確率更高。

本發明授權基于自監督學習的OCTA圖像分類結構訓練方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自監督學習的OCTA圖像分類結構訓練方法，其特征在于，該方法包括：A10、基于預先給定的無標簽信息的B-scanOCTA圖像序列對預先建立的模型進行自監督學習，直至重建的B-scanOCTA圖像序列與給定的B-scanOCTA圖像序列之間的重構誤差、重建OCTA特征圖像與融合OCTA特征圖像的重構誤差滿足預設條件；其中，針對每一用戶的B-scanOCTA圖像序列，預先建立的模型對輸入的預處理的B-scanOCTA圖像序列處理，生成二維的融合OCTA特征圖像，以及將二維的融合OCTA特征圖像用于重建三維圖像序列，得到重建的B-scanOCTA圖像序列；對二維的融合OCTA特征圖像進行縮放、采樣并提取特征后再重建，得到重建OCTA特征圖像；A10包括：A11、對預先給定的無標簽信息的B-scanOCTA圖像序列中每一張圖像進行預處理，得到預處理后的B-scanOCTA圖像序列；A12、基于建立的模型中的三維隨機掩碼特征編碼器提取預處理后的B-scanOCTA圖像序列中的血管特征信息，生成二維的融合OCTA特征圖像；A13、二維的融合OCTA特征圖像輸入到所述模型的三維解碼器進行重建，所述三維解碼器輸出重建的B-scanOCTA圖像序列；A14、獲取重建B-scanOCTA圖像序列與原B-scanOCTA圖像序列之間的重構誤差； 公式（1）；公式（1）中，Lmse表示重構誤差，L表示原B-scanOCTA圖像序列的長度，H表示原B-scanOCTA圖像序列的高度，W表示原B-scanOCTA圖像序列的寬度，ylhw,true為原B-scanOCTA圖像序列中每個像素點的真實值，ylhw,pre為三維解碼器輸出的重建B-scanOCTA圖像序列中每個點的像素值；原B-scanOCTA圖像序列為重建B-scanOCTA圖像序列所屬的預處理后的B-scanOCTA圖像序列；A20、將給定的帶標簽信息的en-faceOCTA圖像對自監督學習后的模型中的二維隨機掩碼特征組合處理單元進行微調式訓練，獲得用于對任一用戶的OCTA圖像進行分類的二維隨機掩碼特征組合處理單元，該二維隨機掩碼特征組合處理單元作為訓練的OCTA圖像分類結構。

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