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龙图腾网获悉深圳市眼科医院(深圳市眼病防治研究所)申请的专利基于生成对抗网络模型的散光手术预测和规划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：CN117100499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310964775.X，技术领域涉及：A61F9/013；该发明授权基于生成对抗网络模型的散光手术预测和规划系统是由张哲;杨卫华;席文群;汪建涛;孙良南;刘欣华;张光华;卢敏设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络模型的散光手术预测和规划系统在说明书摘要公布了：本公开揭示了基于生成对抗网络模型的散光手术规划方法及系统，其中，方法包括如下步骤：S100、采集数据集：S300、获得输入数据和真实目标数据：S400、训练生成对抗网络模型：S500、以训练后的生成对抗网络模型预测并规划散光手术。以此，实现了通过术前角膜地形图对术后角膜地形图预测的方案，从而有利于利用数据处理技术来辅助AK手术规划。

本发明授权基于生成对抗网络模型的散光手术预测和规划系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络模型的散光手术预测和规划方法，包括如下步骤： S100、采集数据集： 获取至少100例患者的术前角膜地形图数据，和所述至少100例患者的术后至少1个月的角膜地形图数据，其中， 术前角膜地形图数据和术后1个月角膜地形图数据均为角膜地形测量设备Pentacam导出的：以角膜顶点为中心，7mm为半径，以0.1mm为单位的角膜各点曲率半径从而以此获得术前和术后的原始数据； S300、获得输入数据和真实目标数据： 基于术前角膜地形图数据和所述至少100例患者已实施的AK手术方面的信息，获得生成对抗网络模型的输入数据； 基于术后1个月角膜地形图数据，获得生成对抗网络模型需比较的真实目标数据； S400、训练生成对抗网络模型： 将所述生成对抗网络模型的输入数据输入对抗生成网络的生成器，生成器则生成虚拟的目标数据； 所述生成对抗网络模型的判别器则比较所述虚拟的目标数据与所述真实目标数据以获得相似度； 并在交替固定判别器或生成器的过程中，训练生成器或判别器，直至二者达到平衡； S500、以训练后的生成对抗网络模型预测并规划散光手术； 其中，步骤S400中， 生成器采用Unet网络模型作为GAN生成对抗网络模型的生成器，来提取术前角膜地形图、年龄、AK弧长输入数据的特征信息； 其中，对于患者角膜数据，在下采样阶段，通过多层卷积神经网络输出患者角膜数据的特征图featuremap；而在上采样阶段，通过转置卷积Transposedconvolution对图像进行还原以达到生成图像的目的； 在上采样阶段为更好的还原图像细节，采用了跳层连接将低层特征与高层特征进行拼接，高层特征保留了患者数据中的关键特征，而低层特征则保留了更多的图像细节。

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深圳市眼科医院(深圳市眼病防治研究所)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区香蜜湖街道泽田路18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”。

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