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龙图腾网获悉杭州目乐医疗科技股份有限公司申请的专利一种全自助眼底照分析方法、装置、存储介质及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：CN120088252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510565551.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种全自助眼底照分析方法、装置、存储介质及系统是由程得集;程子豪;程香云;吕兴正设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全自助眼底照分析方法、装置、存储介质及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全自助眼底照分析方法、装置、存储介质及系统，涉及图像识别技术领域。本发明包括如下步骤：加载原始眼底图像进行预处理；对图像的候选病灶区域进行提取，进行形态学操作、阈值分割和均值聚类；构建U‑net模型，将眼底图像训练集对网络模型进行训练，得到眼底病灶识别模型；训练好的眼底病灶识别模型对测试集进行分割，得到眼底图像分割结果；使用TensorRT或ONNX格式实现GPUCPU跨平台部署，提供两阶段输出：粗分割结果供医生快速筛查，精细化结果用于诊断。本发明通过原始眼底图像进行预处理训练病灶分析模型，根据模型分析结果进行疾病风险预测，给医生提供辅助诊断与决策支持，提高疾病分析的准确率和效率。

本发明授权一种全自助眼底照分析方法、装置、存储介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种全自助眼底照分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：加载原始眼底图像进行预处理； 步骤S2：对图像的候选病灶区域进行提取，进行形态学操作、阈值分割和均值聚类； 步骤S3：构建U-net模型，将眼底图像训练集对网络模型进行训练，得到眼底病灶识别模型； 步骤S4：训练好的眼底病灶识别模型对测试集进行分割，得到眼底图像分割结果； 步骤S5：使用TensorRT或ONNX格式实现GPUCPU跨平台部署，提供两阶段输出：粗分割结果供医生快速筛查，精细化结果用于诊断; 其中，步骤S2中，候选病灶区域提取的具体流程如下： 步骤S21：对预处理后的图像进行开运算； 步骤S22：对开运算后的图像进行闭运算； 步骤S23：采用自适应阈值分割算法生成二值图像，标记亮度异常区域作为候选病灶； 步骤S24：引入空间邻域信息约束，初始化病灶聚类中，迭代优化隶属度矩阵；具体计算公式如下： ； 式中，表示目标函数，表示聚类中心数据，表示图像中像素总数，表示第个像素属于第个聚类中心的隶属度，表示模糊因子，表示第个像素的特征向量，表示第个聚类中心的特征向量，表示第个像素的空间邻域均值，表示空间约束的权重系数； 所述步骤S24中，初始化病灶聚类中心的具体步骤如下： 步骤S241：通过计算图像中每个像素点的局部密度，选取密度最高区域作为初始聚类中心‌；具体公式为： ； 式中，表示数据点的局部密度，反映其周围邻域内其他点的密集程度；为邻域半径，表示数据点和数据点之间的欧氏距离评分；用于调节指数函数的衰减速度，控制邻域内点的贡献权重； 步骤S242：在目标函数中引入空间权重因子，使邻近像素的隶属度趋于一致‌； 步骤S243：每次迭代后，对隶属度矩阵动态修正‌，异常隶属度值进行截断修正‌； 步骤S244：引入自适应距离权重因子，对弹性距离度量进行改进；具体公式如下： ； 式中，为根据病灶区域对比度动态调整的协方差矩阵。

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