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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京同仁医院申请的专利一种眼睑缘的特征分类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：CN119229511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411352010.1，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种眼睑缘的特征分类系统是由冯珺;周美华;接英;田磊;李傲;多伯扬设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种眼睑缘的特征分类系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种眼睑缘特征分类系统，包括：眼睑缘分割模块，用于将接收到的原始特征图像输入眼睑缘分割模型中，获得原始特征图对应的分割图像；其中，眼睑缘分割模型的最后一级编码器和所有的解码器的输出均经过3×3卷积和Sigmoid函数处理，生成显著概率图，并将所有显著概率图向上采样后融合，最后通过1×1卷积和Sigmoid函数处理，生成原始特征图对应的分割图像；特征分类模块，用于将分割图像输入特征分类模型，获得特征分类结果。其有益效果是，通过眼睑缘分割模型和特征分类模型，实现了利用分割信息来辅助特征分类，并针对眼睑减员的特点进行优化，提升了在处理眼睑缘特征时的效果。

本发明授权一种眼睑缘的特征分类系统在权利要求书中公布了：1.一种眼睑缘特征分类系统，其特征在于，包括： 眼睑缘分割模块，用于将接收到的原始特征图像输入预先设置的眼睑缘分割模型中，获得原始特征图对应的分割图像； 其中，所述眼睑缘分割模型的最后一级编码器和所有的解码器的输出均经过预先设置的3×3卷积和Sigmoid函数处理，生成每个输出对应的显著概率图，并将所有显著概率图输入显著性融合器，生成原始特征图对应的分割图像； 所述显著性融合器，用于将最后一级编码器和所有的解码器的输出的所有显著概率图向上采样至与原特征图像大小一致后，通过级联操作箱融合后通过1×1卷积和Sigmoid函数处理，生成原始特征图对应的分割图像； 特征分类模块，用于将所述分割图像输入预先设置的特征分类模型，获得特征分类结果； 所述眼睑缘分割模型基于U2-Net模型，包括编码器、解码器显著性融合器，且编码器和解码器通过跳跃连接相连接； 所述特征分类结果包括眼睑缘开口或眼睑缘充血，以及眼睑缘开口或眼睑缘充血对应的等级； 所述特征分类模型包括：依次连接的1层浅层次特征提取单元、7层深层次特征提取单元和1层输出单元和分类头； 浅层次特征提取单元，根据预先设置的3×3卷积层将分割图像进行图像升维后，对其进行批归一化处理，最后根据预先设置的Swish激活函数输出分割图像对应的浅层次特征图像； 任一深层次特征提取单元，根据预先设置的移动反向残差卷积组对浅层次特征图像进行特征提取，获得深层次特征图像； 输出单元，用于根据预先设置的1×1卷积层将深层次特征图像进行降维处理后，通过预先设置的平均池化层和全连接层，获得分割图像所对应的特征图像； 分类头，用于将所述特征图像输入预先设置的全连接层和Softmax层，获得特征分类结果； 所述移动反向残差卷积组包括：至少一个MBConv块，以及与MBConv块一一对应的量子特征提取单元，且每一量子特征提取单元均位于其对应的MBConv块之后； 每一量子特征提取单元均用于：根据接收到的MBConv块的输出图像对应的经典比特和经典数字信息，对MBConv块的输出图像进行量子态编码，获得MBConv块的输出图像对应的量子态；根据预先设置的量子电路提取量子态中的量子特征，获得对应的量子特征图；根据量子特征图，对量子态进行量子测量，将输入数据对应的量子态塌陷到Z基，获得对应的量子测量结果，多次测量以收集统计数据，对所有的进行后处理，获得对应的量子特征图像，将量子特征图像与MBConv块的输出图像进行拼接，获得量子特征提取单元的输出图像； 所述量子特征提取单元预先通过混合优化策略进行优化；所述混合优化策略，用于将量子参数更新与经典网络参数的梯度下降相结合，并使用量子近似优化算法优化量子电路部分。

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