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龙图腾网获悉苏州微清医疗器械有限公司申请的专利一种基于移动端的眼底图像分类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：CN115409796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211014669.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于移动端的眼底图像分类方法及系统是由郑儒楠;罗静;孟永安;李超宏设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于移动端的眼底图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于移动端的眼底图像分类方法及系统，涉及计算机技术领域，该方法包括：基于DenseNet，构建基础眼底图像识别层；构建图像分类器，根据基础眼底图像识别层和图像分类器，构建获得基础眼底图像分类模型；根据基础眼底图像分类模型，通过知识蒸馏，获得移动端眼底图像分类模型；采集获取目标用户的眼底图像，获得目标眼底图像；对目标眼底图像进行数据增强扩充，获得目标眼底图像集合；将目标眼底图像集合输入移动端眼底图像分类模型，获得图像分类结果。本发明解决了现有技术中视网膜眼底图像识别分类时效性较差，无法在移动端便捷使用以及功能单一的技术问题，达到了提升眼底图像识别分类的时效性和准确度的技术效果。

本发明授权一种基于移动端的眼底图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于移动端的眼底图像分类方法，其特征在于，所述方法包括： 基于DenseNet，构建基础眼底图像识别层； 构建图像分类器，根据所述基础眼底图像识别层和所述图像分类器，构建获得基础眼底图像分类模型； 根据所述基础眼底图像分类模型，通过知识蒸馏，获得移动端眼底图像分类模型； 采集获取目标用户的眼底图像，获得目标眼底图像； 对所述目标眼底图像进行数据增强扩充，获得目标眼底图像集合； 将所述目标眼底图像集合输入所述移动端眼底图像分类模型，获得图像分类结果； 根据所述基础眼底图像识别层和所述图像分类器，构建获得所述基础眼底图像分类模型，包括： 通过globalAvgPooling层连接所述基础眼底图像识别层和所述图像分类器； 根据基础模型损失函数，对连接的所述基础眼底图像识别层和所述图像分类器进行迭代训练，获得所述基础眼底图像分类模型，其中，所述基础模型损失函数如下式： y_predm＝roundoutputm diff＝y_true-y_pred 其中，outputm为所述图像分类器输出的第m种病种的概率，round为取整函数，y_predm为经取整后的outputm的值，y_true为onehot编码形式的实际的第m种病种的标签值，diff为y_true与y_pred的差，sumix为统计x内值为i的个数，muliti_loss为所述基础模型损失函数。

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