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龙图腾网恭喜重庆医科大学附属第一医院申请的专利一种适用于测量人眼睫状肌和巩膜结构多指标的方法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：CN115147364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210748091.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种适用于测量人眼睫状肌和巩膜结构多指标的方法是由黄凡凡;张童;胡柯;万文娟;计岩;高宁;杜淼淼设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于测量人眼睫状肌和巩膜结构多指标的方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机图像处理技术领域，具体公开了一种适用于测量人眼睫状肌和巩膜结构多指标的方法，包括获得睫状体部的灰度图像；对灰度图像进行预处理；对睫状肌进行识别并进行实例分割，获得睫状肌掩膜；对获得的睫状肌掩膜进行形态学处理，包括筛选出睫状肌掩膜中所占面积最大的轮廓以计算睫状肌面积、睫状肌周长、睫状肌长度、睫状肌厚度、巩膜厚度和最大睫状肌厚度；对睫状肌的相关角度进行测量，相关角度包括睫状肌前角、睫状肌尾角、睫状肌下角、TCA、ICA和前房角。本技术方案能够完成对睫状肌和巩膜相关参数的全自动测量，提升在医学研究、临床工作中的效率，无需人工介入，排出人为因素干扰，结果可重复性强。

本发明授权一种适用于测量人眼睫状肌和巩膜结构多指标的方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于测量人眼睫状肌和巩膜结构多指标的方法，其特征在于：包括获得睫状体部的灰度图像；使用深度学习平台对灰度图像进行预处理；预处理包括灰度图像比例尺的识别和对灰度图像进行裁剪；比例尺的识别方法为：从灰度图像中用颜色筛选出图像的标尺，设定刻度颜色的高阈值和低阈值，并生成对应刻度颜色的掩膜；计算两个刻度最大值之间的像素长度，该像素长度即为比例尺；根据灰度图像的信号分布进行灰度图像的裁剪，产生感兴趣矩形区域；所述深度学习平台包括睫状肌识别模块，对睫状肌进行识别并进行实例分割，获得睫状肌掩膜；睫状肌识别模块的建立方式为：对n名被测者的双眼的睫状体进行扫描，每只眼睛扫描四个方位，包括0°、90°、180°和270°处的睫状体，产生4n张灰度图像；使用软件分别对4n张灰度图像的睫状肌掩膜进行标注，并进行训练，得到权重，并预测最佳睫状肌掩膜；所述深度学习平台包括睫状肌形态学处理模块，睫状肌形态学处理模块的处理过程如下：提取预测的最佳睫状肌掩膜；使用函数找出睫状肌掩膜中的轮廓，筛选出所占面积最大的轮廓；计算睫状肌面积：使用函数计算该轮廓的面积，用该面积比例尺^2即得到基于比例尺的睫状肌面积；计算睫状肌周长：使用函数计算该轮廓周长，将该周长比例尺即得到基于比例尺的睫状肌周长；计算睫状肌长度：使用算法找到该轮廓上距离最远的两个点，两个点之间的距离比例尺得到基于比例尺的睫状肌长度；两个点所在的直线即为睫状肌长轴；计算睫状肌厚度、巩膜厚度：根据睫状肌长轴，将睫状肌轮廓分为睫状肌上表面和下表面；对不同位置的睫状肌厚度和巩膜厚度进行计算；计算最大睫状肌厚度：计算睫状肌上表面切线的垂线与睫状肌下表面之间的最大距离；使用深度学习平台对睫状肌的相关角度进行测量，相关角度包括睫状肌前角、睫状肌尾角、睫状肌下角、TCA、ICA和前房角；所述深度学习平台包括卷积神经网络，所述卷积神经网络用于预测相关角度，所述卷积神经网络包括若干个卷积层，输入张量尺寸为1，512，512的灰度图像，输出张量尺寸为3，512，512的3通道热图；深度学习平台使用收敛的权重进行角度的预测：解析生成的热图，找到每一张热图的最大值的索引，将该索引作为顶点和边点的位置进行角度的计算。

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重庆医科大学附属第一医院，其通讯地址为：400042 重庆市渝中区袁家岗友谊路1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”。