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龙图腾网获悉温州医科大学附属眼视光医院申请的专利一种眼底图像的分析方法、系统及设备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：CN117197516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202211614407.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种眼底图像的分析方法、系统及设备是由孙杰;杨子健;周猛设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种眼底图像的分析方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种眼底图像的分析方法、系统及设备。包括：获取眼底图像；基于粗粒度特征对眼底图像进行分类，得到第一分类结果，所述第一分类结果包括视网膜静脉阻塞、视网膜动脉阻塞和正常样本；基于细粒度特征将第一分类结果为视网膜动脉阻塞的眼底图像进行分类得到视网膜分支动脉阻塞、视网膜中央动脉阻塞分类结果，或基于细粒度特征将第一分类结果为视网膜静脉阻塞的眼底图像进行分类得到视网膜分支静脉阻塞、视网膜中央静脉阻塞分类结果。本发明旨在通过构建的眼底图像分级模型，融合粗粒度特征和细粒度特征实现视网膜血管阻塞的分类预测，发掘其在眼底图像分析中的能力和潜在应用价值。

本发明授权一种眼底图像的分析方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种眼底图像分级模型的构建方法，所述方法通过下列步骤实现： S1：获取眼底图像及其分类标签，基于生成对抗网络构建的样本生成器生成合成眼底图像，得到样本均衡化的眼底图像数据； S2：构建基于注意力机制构建的第一眼底图像分级模型，具体的实现步骤：对所述样本均衡化的眼底图像数据进行多尺度特征提取和特征选择，通过分类器得到第一分类结果，将第一分类结果与分类标签进行比对，根据比对结果优化分类器，构建得到基于注意力机制构建的第一眼底图像分级模型，所述第一分类结果包括视网膜静脉阻塞、视网膜动脉阻塞和正常样本； S3：构建第二眼底图像分级模型，所述第二眼底图像分级模型包括视网膜静脉阻塞分类模型、视网膜动脉阻塞分类模型，具体的实现步骤： 构建视网膜静脉阻塞分类模型：对第一分类结果为视网膜静脉阻塞的眼底图像进行深度关联特征的学习，得到分类结果为视网膜分支静脉阻塞、视网膜中央静脉阻塞的第二分类结果，将第二分类结果与分类标签进行比对，根据比对结果优化分类器，构建得到视网膜静脉阻塞分类模型； 构建视网膜动脉阻塞分类模型：对第一分类结果为视网膜动脉阻塞的眼底图像进行深度关联特征的学习，得到分类结果为视网膜分支动脉阻塞、视网膜中央动脉阻塞的第二分类结果，将第二分类结果与分类标签进行比对，根据比对结果优化分类器，构建得到视网膜动脉阻塞分类模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人温州医科大学附属眼视光医院，其通讯地址为：325027 浙江省温州市鹿城区学院西路270号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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