浙江大学嘉兴研究院;嘉兴市唯壹视光科技有限公司张保玉获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学嘉兴研究院;嘉兴市唯壹视光科技有限公司申请的专利视力筛查方法、电子设备及存储介质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：CN121003413B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511549542.9，技术领域涉及：A61B3/10；该发明授权视力筛查方法、电子设备及存储介质是由张保玉;汪凯巍;赖之安;任源源;王蕾妮设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本视力筛查方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能领域，提供一种视力筛查方法、电子设备及存储介质。该方法包括：基于第一波前图像及第一波前图像的增强图像，构建训练样本；训练样本包括训练图像及对应的标注屈光度；基于训练图像，利用视力筛查模型，确定训练图像对应的预测屈光度；基于预测屈光度及标注屈光度，确定视力筛查模型的损失值；基于损失值，训练视力筛查模型；基于待测用户的第二波前图像，利用已训练的视力筛查模型，确定待测用户的目标屈光度。上述方法能够提高目标屈光度的可靠性。
本发明授权视力筛查方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视力筛查方法，其特征在于，所述方法包括： 基于第一波前图像及所述第一波前图像的增强图像，构建训练样本；所述训练样本包括训练图像及对应的标注屈光度； 基于所述训练图像，利用视力筛查模型，确定所述训练图像对应的预测屈光度，所述视力筛查模型包括全局网络层、局部网络层、融合层及输出层，所述基于所述训练图像，利用视力筛查模型，确定所述训练图像对应的预测屈光度，包括：利用所述全局网络层，确定所述训练图像的高阶像差特征；利用所述局部网络层，确定所述训练图像的低阶像差特征；利用所述融合层，对所述高阶像差特征及所述低阶像差特征进行融合处理，得到融合特征；利用所述输出层，基于所述融合特征，确定所述预测屈光度； 基于所述预测屈光度及所述标注屈光度，确定所述视力筛查模型的损失值； 基于所述损失值，训练视力筛查模型； 基于待测用户的第二波前图像，利用已训练的视力筛查模型，确定所述待测用户的目标屈光度。
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