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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于OCT影像的黄斑裂孔术后恢复效果分类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：CN116912566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310836735.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于OCT影像的黄斑裂孔术后恢复效果分类方法是由耿兴云;吴辉群;张远鹏;季达峰设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于OCT影像的黄斑裂孔术后恢复效果分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于OCT影像的黄斑裂孔术后恢复效果分类方法，包括：构建OCT影像数据集，由于模型训练和验证；针对不同深度学习模型存在评判的差异性，引入自适应模型权限系数，并进行模型集成决策支持，进行康复效果分类；进行模型超参数寻优和深度学习模型训练及验证；采用训练好的深度学习模型对黄斑裂孔疾病康复效果分类。本发明基于OCT影像的黄斑裂孔疾病康复效果分类智能实现方法，为临床医生提供计算机辅助工具，可以为术前讨论提供量化分析结果的支撑。

本发明授权一种基于OCT影像的黄斑裂孔术后恢复效果分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于OCT影像的黄斑裂孔术后恢复效果分类方法，其特征在于，包括如下步骤S1-步骤S4，完成目标对象的黄斑裂孔的康复效果分类： 步骤S1：采集黄斑裂孔的OCT影像，构建影像数据集，影像数据集中的各黄斑裂孔的OCT影像分别对应其预设的康复效果分类标签； 1所有黄斑裂孔的OCT影像采集需要进行医学伦理认证并获得相应伦理委员会批准； 2各黄斑裂孔的OCT影像分别对应的康复效果分类标签为医生根据目标对象术后一个月、三个月、六个月和一年康复情况所标注的标签； 3所有黄斑裂孔的OCT影像中所显示的黄斑裂孔病灶区域达到预设的清晰度，排除清晰度不足或切片丢失的黄斑裂孔的OCT影像； 步骤S2：基于预设种类的深度学习模型，构建用于黄斑裂孔的康复效果分类的网络架构，各深度学习模型以影像数据集中的各黄斑裂孔的OCT影像为输入，以各黄斑裂孔的OCT影像对应的康复效果分类标签为输出，引入自适应模型权限系数； 步骤S3：针对步骤S2所构建的网络架构的各深度学习模型，构建自适应权重网络目标优化函数，进行深度学习模型各项参数寻优，对各深度学习模型进行训练，获得训练好的网络架构； 步骤S3中所述的自适应权重网络目标优化函数如下式： ； 式中，第i个深度学习模型提取的特征为，输出结果为，，和为权重系数，用于各深度学习模型输出结果之间的平衡；表示第i个深度学习模型获得特征所分配的权重系数，表示第i个深度学习模型获得输出结果所分配的权重系数；表示第j个训练样本真实标签数据； 步骤S4：采用训练好的网络架构，针对目标对象的黄斑裂孔的OCT影像，完成OCT影像中黄斑裂孔的康复效果分类。

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