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龙图腾网获悉广州黄埔银海光圈医疗科技有限公司申请的专利基于形态和学习统一的视盘分割无监督评价方法及装置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：CN116245887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310257765.2，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于形态和学习统一的视盘分割无监督评价方法及装置是由段孟舸;段俊国;王红军;彭亮亮;郭正兵设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于形态和学习统一的视盘分割无监督评价方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于视盘分割技术领域，其实施方式提供了一种基于形态和学习统一的视盘分割无监督评价方法及装置。其中方法包括：将待评价视盘图像的拓扑形态参数向量与参考图像集的拓扑形态参数向量所构成的向量矩阵的特征表征相比较，根据相似度得到第一评价结果；将待评价视盘图像的特征向量输入训练好的基于自编码器的单分类学习模型，根据所述单分类学习模型的输入和输出之间的相似度得到第二评价结果；将所述第一评价结果和所述第二评价结果综合后得到对所述待评价视盘图像的综合评价结果。本发明实施方式能够自动得到客观定量的评价结果，也更为准确和可靠。

本发明授权基于形态和学习统一的视盘分割无监督评价方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于形态和学习统一的视盘分割无监督评价方法，其特征在于，该方法包括： 将待评价视盘图像的拓扑形态参数向量与参考图像集的拓扑形态参数向量所构成的向量矩阵的特征表征相比较，根据相似度得到第一评价结果，包括：将参考图像集的拓扑形态参数向量所构成的向量矩阵归一化后计算各维度的均值，得到参考图像集的特征表征； 将待评价视盘图像的拓扑形态参数向量与所述参考图像集的特征表征通过以下步骤计算得到所述第一评价结果： ； 其中，η 1为第一评价结果，β i为待评价视盘图像的拓扑形态参数向量，μ i为参考图像集的特征表征，d 为特征的维数；其中，所述拓扑形态参数向量中的参数包括：对视盘图像中各区域内部特性均匀程度、目标轮廓的光滑程度和对视盘图像中目标紧凑度的评价值； 将待评价视盘图像的特征向量输入训练好的基于自编码器的单分类学习模型，根据所述单分类学习模型的输入和输出之间的相似度得到第二评价结果，其中，训练好的基于自编码器的单分类学习模型通过以下步骤得到：采用特征提取网络从模型训练时采用的标签图中提取高维特征信息；将所述高维特征信息作为自编码器训练的输入，利用输入的正样本的特征信息通过训练后得到所述单分类学习模型；根据单分类学习模型的输入和输出之间的相似度得到第二评价结果，包括： ； 其中，η 2为第二评价结果，δ i为单分类学习模型的输入，ο i为单分类学习模型的输出，l 为特征的维数； 将所述第一评价结果和所述第二评价结果综合后得到对所述待评价视盘图像的综合评价结果，包括：第一评价结果和第二评价结果的综合方式为加权求和，第一评价结果和第二评价结果分别对应的权重系数根据其指标的优劣及重要性评级进行确定。

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