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龙图腾网恭喜东北大学申请的专利一种基于迁移学习的青光眼多模态智能识别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：CN114724231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210399132.0，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种基于迁移学习的青光眼多模态智能识别系统是由李一;王骄设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的青光眼多模态智能识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于迁移学习的青光眼多模态智能识别系统，使用迁移学习方法，针对多标签和多模态数据集进行青光眼亚型病例的深度学习模型构建，包括多模态数据预处理模块、多模态识别模块；通过对网络参数的预训练，极大减少了训练网络所使用的数据量，充分利用了数据的文本信息和图像信息，多特征综合诊断，极大提高了青光眼诊断的准确性；本发明实现了诊断深入到青光眼的亚型，突破了传统只能诊断是否为青光眼的技术手段，通过基于迁移学习的青光眼多模态智能诊断网络，实现自动从训练数据库中学习诊断青光眼的多模态特征。

本发明授权一种基于迁移学习的青光眼多模态智能识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的青光眼多模态智能识别系统，其特征在于，包括多模态数据预处理模块、多模态识别模块；通过多模态数据预处理模块对文本信息进行提取、对图像数据进行预处理，得到青光眼数据集；通过多模态识别模块针对多标签和多模态的数据集构建基于迁移学习方法的青光眼亚型病例识别模型；所述多模态识别模块包括三个分支：第一个分支为输入经多模态数据预处理模块处理后的患者电子病志的文本信息，经卷积层、循环层和长短时记忆神经网络处理后得到青光眼关键字的特征矩阵，并将输出与Catboost分类器相接；第二个分支基于U-Net网络构建，用于对眼底照片图像中的血管进行分割，输出青光眼血管分布特征，对眼底照片中的青光眼视盘和视杯进行分割，输出视盘和视杯的面积之比，并将输出与Catboost分类器相接；第三个分支基于输入预处理后的数据集，通过深度学习网络捕获海德堡光学相干断层扫描图像和视神经纤维层厚度图像的全局、局部特征，进行模型参数训练，随后使用梯度加权类激活映射方法标定青光眼识别过程中神经网络关注区域；第一个分支与第二个分支的输出端进行融合，融合后连接Catboost分类器，Catboost分类器的输出端与第三个分支中的输出端进行多模态信息融合，输出可解释性的视觉分析和青光眼病型。

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