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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院海南医院申请的专利一种基于深度学习的眼底图像病变自动检测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：CN121414741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511980215.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的眼底图像病变自动检测方法是由刘伟设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的眼底图像病变自动检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗影像处理技术领域，具体地说，涉及一种基于深度学习的眼底图像病变自动检测方法，包括：获取纵向随访数据，提取二维与三维特征并映射至同一潜在空间，构建时空特征轨迹库与三维反卷积生成解码器；采集待检测图像并预处理后，提取特征向量并在轨迹库中匹配轨迹与时间参数，重构推断三维病灶模型；基于轨迹延伸曲线计算未来病灶体积变化率，生成诊断报告并可视化标记。本发明通过融合二维眼底图像与三维深度信息，结合纵向随访数据构建时空特征轨迹库，实现了病变三维形态的精准重构，解决了现有技术二维表征不精准的问题；基于轨迹延伸曲线计算体积变化率，实现了病变未来演化趋势的预测，弥补了现有技术无法提供趋势预测的缺陷。

本发明授权一种基于深度学习的眼底图像病变自动检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的眼底图像病变自动检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、获取多个训练样本集的纵向随访数据，所述纵向随访数据包括同一病灶在多个离散时间点采集的二维眼底图像、对应三维深度信息以及病理专家标注；利用预训练的深度神经网络提取二维眼底图像和对应三维深度信息的特征向量，将所述特征向量映射到同一连续的潜在空间中； 通过时间序列模型，在潜在空间中拟合出连接离散时间点特征向量的连续曲线，形成表示病变演变规律的时空特征轨迹库；建立从潜在空间中的离散时间点到三维体素数据的生成解码器，所述生成解码器采用三维反卷积网络结构； S2、基于用户的检测指令，控制眼底相机采集待检测对象的当前单帧二维眼底图像；对当前单帧二维眼底图像进行感兴趣区域裁剪及归一化处理，得到待测输入图像； S3、将所述待测输入图像输入预训练的特征编码器，输出当前观测特征向量；在时空特征轨迹库中，执行全局搜索与匹配运算，以确定匹配的轨迹标识及表示病灶当前演化阶段的时间参数；提取确定匹配的轨迹中确定的时间参数所对应的潜在空间特征向量，输入生成解码器，重构出对应的推断三维病灶模型； S4、基于时空特征轨迹库中该轨迹在所述时间参数之后的延伸曲线，计算未来预设时间段内的病灶体积变化率；生成包含推断三维病灶模型及体积变化率的诊断报告，并控制显示终端对病灶的推断三维病灶模型进行可视化标记。

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中国人民解放军总医院海南医院，其通讯地址为：572013 海南省三亚市海棠区江林路中国人民解放军总医院海南医院；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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