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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种糖尿病视网膜病变深度学习分类模型的评估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：CN119832368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411983196.0，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权一种糖尿病视网膜病变深度学习分类模型的评估方法是由叶青;姜宇辰;胡志雄;赵晓薇;段亮成设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种糖尿病视网膜病变深度学习分类模型的评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种糖尿病视网膜病变深度学习分类模型评估方法，首先，我们描述了一套人眼模型与眼底相机组合光学系统。所述光学系统通过将人眼模型与眼底相机模型相结合，实现了高还原度，高分辨率的糖尿病视网膜病变眼底检查模拟。此外，基于上述方法提出了一种基于计算光学的糖尿病视网膜病变模拟视差图像生成方法，该方法通过ZEMAX设计视差模拟系统，通过点扩散函数矩阵计算模拟视差图像。基于产生的模拟视差图像，提出了进一步的深度学习分类模型泛化性能测试，所述评估方法能够有效评估分类模型在目标模拟视差图像上的分类性能。

本发明授权一种糖尿病视网膜病变深度学习分类模型的评估方法在权利要求书中公布了：1.一种糖尿病视网膜病变深度学习分类模型的评估方法，其特征在于，所述方法包括一套人眼模型与眼底相机组合光学系统、一种基于计算光学的糖尿病视网膜病变模拟视差图像生成方法与深度学习分类模型泛化性能测试，具体包括以下步骤： 步骤1、建立人眼模型与眼底相机组合光学系统的基础结构；所述基础结构包括仿真人眼模型，网膜物镜组与成像镜组；所述仿真人眼模型包括视网膜表面和晶状体后表面组成的玻璃体模拟透镜、1片晶状体模拟透镜与1片角膜模拟透镜；所述网膜物镜组包括1片双胶合透镜和1片平凸透镜，所述成像镜组包括前组成像镜组和后组成像镜组； 步骤2、根据开展糖尿病视网膜病变深度学习分类模型评估的目标视差光学特性与病理特征，通过对人眼模型中晶状体模拟透镜和角膜模拟透镜的曲率参数、材料参数与透光特性参数进行相应更改，为结构添加视差模拟透镜光学结构，以及为网膜物镜组与成像镜组进行参数更改，得到具有目标糖尿病视网膜病变图像对应光学特征的组合光学系统模拟结构； 步骤3、根据建立的模拟结构，以人眼模型的视网膜曲面为物面，以不小于40°的视场角度计算所有物点通过整个光学系统的点扩散函数，根据计算得到的点扩散函数，对一定比例的原始数据集进行卷积图像处理，得到原始数据集在目标视差上的模拟视差图像； 步骤4、将原始数据集图像与模拟视差图像组成的混合数据集输入待评估的深度学习分类模型进行深度学习预测分类； 步骤5、根据分类结果计算深度学习模型评估指标； 步骤6、根据计算指标，得到深度学习模型在目标视差上的泛化性能评估结果。

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