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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利基于双流EfficientNet和决策树的眼科疾病图像识别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：CN120236317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510712462.4，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权基于双流EfficientNet和决策树的眼科疾病图像识别方法是由周天才;赵振伸;李瑞设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双流EfficientNet和决策树的眼科疾病图像识别方法在说明书摘要公布了：基于双流EfficientNet和决策树的眼科疾病图像识别方法，涉及医疗检测技术领域，包括以下步骤：收集患者双眼样本的多模态数据进行向量化预处理，将预处理过的双眼图像输入双流EfficientNet‑b3网络中提取并融合生成双眼综合图像特征向量，将双眼综合图像特征向量与文本特征向量进行交互融合，之后继续与临床数据向量进行加权融合，得到最终融合特征向量，对最终融合特征向量执行动态门控网络融合，将融合得到的决策特征向量输入决策树中，判断最终结果；本发明公开了一种基于跨模态特征与决策树的眼科疾病图像识别方法和模型，训练决策树对融合后的特征进行判断，有效提升了针对复杂眼科疾病图像识别结果的可靠性和准确性。

本发明授权基于双流EfficientNet和决策树的眼科疾病图像识别方法在权利要求书中公布了：1.基于双流EfficientNet和决策树的眼科疾病图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：收集患者双眼样本的多模态数据，对多模态数据进行预处理，得到向量化的多模态数据，其中，所述多模态数据包括眼底图像、文本描述和临床数据； 步骤S2：将预处理过的双眼眼底图像输入两组共享权重的双流EfficientNet-b3网络中提取特征向量，融合双眼图像特征生成双眼综合图像特征向量； 步骤S3：对双眼综合图像特征向量与文本特征向量进行交互融合； 步骤S4：将交互融合后得到的图像-文本融合特征向量与临床数据向量进行加权融合，得到最终融合特征向量； 步骤S5：根据临床逻辑嵌入节点分裂规则，对临床逻辑嵌入节点分裂规则与最终融合特征向量执行动态门控网络融合，得到决策特征向量； 步骤S6：将决策特征向量输入决策树中，判断决策特征向量在决策树各中间节点分支的流向，从而将决策特征向量对应的患者双眼样本匹配至决策树末端的识别结果上，输出最终结果； 其中，决策树由多节点相连组成，决策树始端为根节点，决策树末端为多组叶节点，根节点与任一叶节点之间通过多组中间节点相连形成一组子树，每组中间节点包含左右两组分支，且每组分支均连接至后续相邻中间节点上。

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西南石油大学，其通讯地址为：610500 四川省成都市新都区新都大道8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”。