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龙图腾网获悉中国人民解放军西部战区总医院申请的专利一种基于计算机视觉的儿童眼底疾病自动识别方法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：CN120088194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510014190.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于计算机视觉的儿童眼底疾病自动识别方法及系统是由王爱琳;潘靓;余思逊;张燕姗;罗昌玉设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的儿童眼底疾病自动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于计算机视觉的儿童眼底疾病自动识别方法及系统，涉及视网膜电图技术领域，包括：获取第一信息和第二信息；根据第一信息进行特征提取处理，通过提取A波幅度、B波幅度、延迟时间和波形特征参数得到视网膜电图特征集；根据第二信息进行多尺度结构分析和特征增强处理得到图像特征集；根据视网膜电图特征集和图像特征集进行特征融合处理得到融合特征；根据融合特征进行降维处理得到综合特征表示得到拓扑感知图结构；根据拓扑感知图结构进行模式匹配和自适应阈值分割处理得到血管模式信息；基于综合特征表示和血管模式信息进行诊断分析得到诊断结果。本发明提供更加自动化且可靠的诊断结果，提升诊断效率和精度。

本发明授权一种基于计算机视觉的儿童眼底疾病自动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的儿童眼底疾病自动识别方法，其特征在于，包括： 获取第一信息和第二信息，所述第一信息为通过非侵入性设备采集得到的儿童视网膜电图，所述第二信息为通过眼底相机拍摄的儿童视网膜图像； 根据所述第一信息进行特征提取处理，通过提取A波幅度、B波幅度、延迟时间和波形特征参数得到视网膜电图特征集； 根据所述第二信息进行多尺度结构分析和特征增强处理，通过提取血管直径、分支点数和血管的稀疏性特征并进行特征增强，得到图像特征集； 根据所述视网膜电图特征集和所述图像特征集进行特征融合处理，通过将两种类型的特征加权拼接为综合特征向量，得到融合特征； 根据所述融合特征进行降维处理得到综合特征表示，并基于所述综合特征表示构建得到拓扑感知图结构，所述拓扑感知图结构包括血管特征图谱、视网膜电图信号特征图谱、视网膜形态学特征图谱以及对应的层次化特征组织； 根据所述拓扑感知图结构进行模式匹配和自适应阈值分割处理，通过识别不同成长阶段下儿童视网膜血管的变化模式，得到血管模式信息； 基于所述综合特征表示和所述血管模式信息进行诊断分析得到诊断结果； 其中,根据所述视网膜电图特征集和所述图像特征集进行特征融合处理，通过将两种类型的特征加权拼接为综合特征向量，得到融合特征，包括： 根据所述视网膜电图特征集和图像特征集进行特征相关性分析处理，通过使用最大信息系数算法评估视网膜电图特征与图像特征之间的相关性分数，得到特征相关性矩阵； 根据所述特征相关性矩阵进行特征降噪与选择处理，通过稀疏主成分分析对儿童视网膜电图中的短时突变信号进行稀疏约束，并对儿童视网膜图像中特征的重要性进行加权稀疏化，得到精简特征集； 根据所述精简特征集进行特征加权融合处理，通过预设的注意力机制加权模型为每个特征分配权重，自动学习融合过程中特征的重要性，得到加权融合特征向量； 根据所述加权融合特征向量进行特征生成处理，通过多模态张量分解融合算法构建分别表示经过加权后的视网膜电图特征、图像特征和融合权重的三阶张量，并进行张量分解处理，在保留多模态特征间的动态变化规律基础上进行特征融合得到融合特征。

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中国人民解放军西部战区总医院，其通讯地址为：610100 四川省成都市蓉都大道天回路270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”。