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龙图腾网获悉汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心申请的专利一种自动判断眼球状态的光学生物学测量装置及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：CN120585380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511099810.1，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种自动判断眼球状态的光学生物学测量装置及方法是由杜雅莉;观志强;黄楚开;林建伟;邱坤良;尹胜杰;陈镔瑶;王泓熹设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动判断眼球状态的光学生物学测量装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动判断眼球状态的光学生物学测量装置及方法，涉及医疗图像处理领域，其中装置包括：预扫描图像获取模块、眼球状态判别模块和测量模块；预扫描图像获取模块用于获取标准扫描图像；眼球状态判别模块用于基于扫描图像进行判别，获取眼球状态；测量模块用于基于眼球状态，完成生物学测量。本发明根据扫描图像，采用深度学习技术对其晶状体所在位置图形进行特征提取，并与预置数据库进行比对，同时根据判别准则，对其晶状体状态进行准确判别，进一步根据正确的眼球状态进行生物学参数扫描和或测量，可以有效提升生物学参数测量的准确性和效率。

本发明授权一种自动判断眼球状态的光学生物学测量装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种自动判断眼球状态的光学生物学测量装置，其特征在于，包括：预扫描图像获取模块、眼球状态判别模块和测量模块； 所述预扫描图像获取模块用于获取标准扫描图像； 所述眼球状态判别模块用于基于所述扫描图像进行判别，获取眼球状态；所述眼球状态指晶状体状态；所述眼球状态判别模块对于不同眼球采用不同的判别准则进行眼球状态判别，判定准则如下： 当晶状体瞳孔面积占比＝1时，判别为不存在晶状体脱位； 当晶状体瞳孔面积占比＝0时，判别为晶状体全脱位； 晶状体瞳孔面积占比＞0但＜1时，判别为存在晶状体不全脱位；当判别结果为存在晶状体不全脱位时，根据瞳孔中心是否探测到晶状体位置进行判别，标准如下：瞳孔中心位置探测到晶状体，选择有晶状体眼测量模式；瞳孔中心位置未探测到晶状体，选择无晶状体眼测量模式，具体如下： 分析晶状体瞳孔面积占比，当晶状体瞳孔面积占比＝1时，自动判别为不存在晶状体脱位，自动选择有晶状体眼测量模式； 当晶状体瞳孔面积占比＝0时，自动判别为晶状体全脱位，自动选择无晶状体眼测量模式； 当晶状体瞳孔面积占比＞0但＜1时，判别为存在晶状体不全脱位；根据瞳孔中心是否探测到晶状体位置来自动判别；瞳孔中心位置探测到晶状体，自动选择有晶状体眼测量模式；瞳孔中心位置未探测到晶状体，自动选择无晶状体眼测量模式；所述眼球状态判别模块包括：瞳孔区域自动识别单元、瞳孔区图像预处理单元以及瞳孔区图像分类单元；所述瞳孔区域自动识别单元用于基于所述扫描图像，对瞳孔区域进行识别，获取瞳孔所在区域的圆形轮廓；所述瞳孔区图像预处理单元用于对所述圆形轮廓进行预处理，得到处理结果；所述瞳孔区图像分类单元用于基于所述处理结果进行分类判别，获取所述眼球状态； 所述瞳孔区域自动识别单元的工作流程包括：将获取的彩色图像转换为灰度图并利用一个5x5的高斯核对图像进行高斯模糊；通过执行Canny边缘检测，并设定低阈值50和高阈值150来捕捉模糊后图像中的边缘特征；在边缘检测的基础上，采用基于图像梯度信息的霍夫变换方法定位圆形轮廓，完成识别； 所述瞳孔区图像分类单元的工作流程包括：采用ResNet50结构的卷积神经网络训练一个图像分类模型，在训练过程中，学习率初始值设为1×10-3，同时采用学习率衰减策略以动态调整；选择Adam作为优化器以更新模型权重；损失函数使用交叉熵损失；设置批大小为64； 图像分类模型使用训练好的模型权重对瞳孔区图像进行前向传播，通过softmax层输出每个类别的概率分布，从而完成眼球状态自动分类识别； 所述测量模块用于基于所述眼球状态，完成生物学测量。

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汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心，其通讯地址为：515000 广东省汕头市金平区东厦北路汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心；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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