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龙图腾网获悉温州理工学院;天津市眼科医院申请的专利一种无监督的角膜轮廓提取方法、系统及设备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：CN116485830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310460531.8，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种无监督的角膜轮廓提取方法、系统及设备是由汪日伟;谭左平;陈萱;李柯迪;杨璨;岳丽娟;朱超杰;许强;霍炎;王雁设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无监督的角膜轮廓提取方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种无监督的角膜轮廓提取方法、系统及设备，涉及图像处理技术领域，方法包括：对每个样本角膜视频中的每帧样本角膜图像进行SLIC超像素分割，以得到多个像素点组以及对应的分组标签；若样本角膜图像为第一个样本角膜视频中的第一帧，将样本角膜图像和多个像素点组对应的分组标签，输入至初始的角膜轮廓提取模型中进行训练；若样本角膜图像不为第一个样本角膜视频中的第一帧，将样本角膜图像和多个像素点组对应的分组标签，输入至上一帧样本角膜图像训练完成的角膜轮廓提取模型中进行训练；当角膜轮廓提取模型对应的损失函数值满足预设条件时，标记为训练完成，并输出对应的角膜轮廓像素点。本发明提高了角膜轮廓提取精度。

本发明授权一种无监督的角膜轮廓提取方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种无监督的角膜轮廓提取方法，其特征在于，方法包括： 获取样本角膜视频集；所述样本角膜视频集包括依次排列的多个样本角膜视频； 对每个所述样本角膜视频中的每帧样本角膜图像，进行SLIC超像素分割，以得到多个像素点组以及对应的分组标签； 若所述样本角膜图像为第一个样本角膜视频中的第一帧，则将所述样本角膜图像和多个像素点组对应的分组标签，输入至初始的角膜轮廓提取模型中进行训练；所述初始的角膜轮廓提取模型包括预设角膜区域提取模块和预设角膜轮廓提取模块；所述预设角膜区域提取模块为卷积神经网络； 若所述样本角膜图像不为第一个样本角膜视频中的第一帧，则将所述样本角膜图像和多个像素点组对应的分组标签，输入至上一帧样本角膜图像训练完成的角膜轮廓提取模型中，进行训练； 当所述角膜轮廓提取模型对应的损失函数值满足预设条件时，将所述角膜轮廓提取模型标记为训练完成，并输出所述样本角膜图像对应的角膜轮廓像素点；所述损失函数值用于表征所述角膜轮廓提取模型输出的像素点组的预测聚类标签与所述分组标签之间的损失值； 所述预设角膜轮廓提取模块用于： 计算每个分组标签区域对应的形状因子；基于预设角膜形状因子，从多个分组标签区域中，筛选出形状因子与所述预设角膜形状因子的差值最小的分组标签区域，并标记为待处理角膜区域；基于所述预设角膜形状因子，计算角膜的周长与面积的比值；基于所述角膜的周长与面积的比值，从所述待处理角膜区域中筛选出实际角膜区域；对所述实际角膜区域进行边界提取，以得到预测角膜轮廓像素点；预设角膜形状因子Fs的计算公式为： 其中，L为轮廓所围成区域的周长，S为轮廓所围成区域的面积。

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温州理工学院;天津市眼科医院，其通讯地址为：325055 浙江省温州市温州经济技术开发区金海三道337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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