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龙图腾网恭喜上海美沃精密仪器股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的干眼FBUT检测方法、系统及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：CN114820537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210487717.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的干眼FBUT检测方法、系统及存储介质是由李锦阳;王崇阳;陈蔚设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的干眼FBUT检测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的干眼FBUT检测方法、系统及存储介质，其方法包括：实时获取荧光素染色眼表图像；基于多任务预测模型从荧光素染色眼表图像提取出睁眼图像数据和眼表区；根据眼表区对睁眼图像数据进行裁剪，输出识别样本集；基于快速分割模型从识别样本集中分割出泪膜破裂区与瞳孔区；从瞳孔区提取出瞳孔中心以及光学区；根据光学区中出现泪膜破裂区的时间记录输出光学泪膜破裂时间；根据眼表区中出现泪膜破裂区的时间记录输出眼表泪膜破裂时刻；在计算的过程中识别出瞳孔区域，瞳孔连续动作后的图片都能参与计算并进行学习训练，能够稳定地识别出光学区，得到更准确的结果。

本发明授权一种基于深度学习的干眼FBUT检测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的干眼FBUT检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：实时获取荧光素染色眼表图像；步骤S2：基于深度卷积网络的多任务预测模型，从所述荧光素染色眼表图像提取出睁眼图像数据和眼表区；根据所述眼表区对所述睁眼图像数据进行裁剪，输出识别样本集；步骤S3：基于深度卷积网络的快速分割模型，从所述识别样本集中分割出泪膜破裂区与瞳孔区；从所述瞳孔区提取出瞳孔中心以及瞳孔中心周围设定距离范围的光学区；步骤S4：根据所述光学区中出现所述泪膜破裂区的时间记录输出光学泪膜破裂时间；根据所述眼表区中出现所述泪膜破裂区的时间记录输出眼表泪膜破裂时刻；所述步骤S4中还包括如下步骤：步骤S41：基于所述泪膜破裂区与所述光学区以及所述光学区外的区域的重叠数据，输出泪膜破裂区域分布表；步骤S42：获取泪膜破裂标准数据；步骤S43：根据所述泪膜破裂标准数据将所述泪膜破裂区域分布表中出现的重叠数据分类后输出如下分类结果：所述光学区是否存在重叠与所述光学区外的区域是否存在重叠的结果；步骤S44：根据所述分类结果输出光学泪膜破裂时间与眼表泪膜破裂时刻。

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