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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利基于自监督学习的OCTA图像分类结构训练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：CN115410032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210887658.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于自监督学习的OCTA图像分类结构训练方法是由孙光民;汤长新;李煜;张忠祥设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督学习的OCTA图像分类结构训练方法在说明书摘要公布了：本公开实施例涉及一种基于自监督学习的OCTA图像分类结构训练方法，包括：基于无标签信息的B‑scanOCTA图像序列对模型进行自监督学习，直至重建的B‑scanOCTA图像序列与给定的B‑scanOCTA图像序列之间的重构误差、重建OCTA特征图像与融合OCTA特征图像的重构误差满足预设条件；将给定的带标签信息的en‑faceOCTA图像对自监督学习后的模型中的二维随机掩码特征编码模块、全连接层、softmax层进行微调式训练，获得用于对任一用户的OCTA图像进行分类的二维随机掩码特征编码模块，该二维随机掩码特征编码模块作为OCTA图像分类结构。本发明对基于人体视网膜en‑faceOCTA图像的疾病分析提供依据，使分类结果更准确，分类准确率更高。

本发明授权基于自监督学习的OCTA图像分类结构训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的OCTA图像分类结构训练方法，其特征在于，该方法包括：A10、基于预先给定的无标签信息的B-scanOCTA图像序列对预先建立的模型进行自监督学习，直至重建的B-scanOCTA图像序列与给定的B-scanOCTA图像序列之间的重构误差、重建OCTA特征图像与融合OCTA特征图像的重构误差满足预设条件；其中，针对每一用户的B-scanOCTA图像序列，预先建立的模型对输入的预处理的B-scanOCTA图像序列处理，生成二维的融合OCTA特征图像，以及将二维的融合OCTA特征图像用于重建三维图像序列，得到重建的B-scanOCTA图像序列；对二维的融合OCTA特征图像进行缩放、采样并提取特征后再重建，得到重建OCTA特征图像；A10包括：A11、对预先给定的无标签信息的B-scanOCTA图像序列中每一张图像进行预处理，得到预处理后的B-scanOCTA图像序列；A12、基于建立的模型中的三维随机掩码特征编码器提取预处理后的B-scanOCTA图像序列中的血管特征信息，生成二维的融合OCTA特征图像；A13、二维的融合OCTA特征图像输入到所述模型的三维解码器进行重建，所述三维解码器输出重建的B-scanOCTA图像序列；A14、获取重建B-scanOCTA图像序列与原B-scanOCTA图像序列之间的重构误差； 公式（1）；公式（1）中，Lmse表示重构误差，L表示原B-scanOCTA图像序列的长度，H表示原B-scanOCTA图像序列的高度，W表示原B-scanOCTA图像序列的宽度，ylhw,true为原B-scanOCTA图像序列中每个像素点的真实值，ylhw,pre为三维解码器输出的重建B-scanOCTA图像序列中每个点的像素值；原B-scanOCTA图像序列为重建B-scanOCTA图像序列所属的预处理后的B-scanOCTA图像序列；A20、将给定的带标签信息的en-faceOCTA图像对自监督学习后的模型中的二维随机掩码特征组合处理单元进行微调式训练，获得用于对任一用户的OCTA图像进行分类的二维随机掩码特征组合处理单元，该二维随机掩码特征组合处理单元作为训练的OCTA图像分类结构。

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