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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利基于深度学习的眼底图像分析与眼科疾病自动预测方法、装置及其可读存储介质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：CN120563530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511082375.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的眼底图像分析与眼科疾病自动预测方法、装置及其可读存储介质是由余家斌;徐晨杰;赵星亮;杨昌海;米红妹;肖丙刚;章东平;刘嘉;钱璐瑩;吴俊豪设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的眼底图像分析与眼科疾病自动预测方法、装置及其可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度学习的眼底图像分析与眼科疾病自动预测方法、装置及其可读存储介质，属于医学影像处理与眼科疾病智能诊断领域。该方法通过获取ODIR‑5K双目眼底图像数据集，经黑边裁剪、局部对比度增强等五步预处理优化图像质量；分离并重组左右眼标签以增强数据多样性；利用含交叉融合注意力机制和B‑样条分类头的SwinTransformer改进模型，实现正常及7种常见眼科疾病的高精度预测，通过准确率等指标评估性能。本发明有效解决图像质量差、标签共享及特征融合不足的问题，提升诊断准确性，辅助临床决策，减轻医生负担，具有重要应用价值。

本发明授权基于深度学习的眼底图像分析与眼科疾病自动预测方法、装置及其可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的眼底图像分析与眼科疾病自动预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取双目眼底图像数据集，所述双目眼底图像数据集包含配对的左右眼眼底图像及对应的疾病标签； 步骤2：对所述双目眼底图像数据集的眼底图像进行预处理，所述预处理包括依次进行的黑边裁剪、局部对比度增强、限制对比度自适应直方图均衡化、中值滤波及亮度归一化操作； 步骤3：根据所述疾病标签中的病别关键词，分离已配对的左右眼图像，并通过逻辑运算将分离后的左右眼图像重新组合为新的左右眼图像对； 步骤4：将步骤3得到的左右眼图像对输入基于SwinTransformer改进的模型进行训练，该模型通过交叉融合注意力机制实现左右眼特征的双向交互，并通过包含B-样条层的分类头输出分类结果； 其中，所述包含B-样条层的分类头依次包括线性层、B-样条层及全连接层，所述B-样条层通过分段多项式映射实现特征与疾病类别的非线性拟合； 步骤5：利用准确率、精确率及召回率指标，评估训练完成的模型在测试集上的性能，实现对眼科疾病的预测。

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