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龙图腾网获悉北京市眼科研究所;首都医科大学附属北京同仁医院申请的专利一种基于数据增强的眼底图像病灶分割和定量分析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：CN119832006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202411685654.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于数据增强的眼底图像病灶分割和定量分析方法是由金子兵;何海龙;陈炫宇;柳一欣;牛羽凝;宋昊;许天泽设计研发完成，并于2024-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据增强的眼底图像病灶分割和定量分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据增强的眼底图像病灶分割和定量分析方法，属于眼底技术领域，包括如下步骤：S1、图像预处理；S2、视盘和黄斑定位；S3、视盘分割；S4、近视眼底特征改变识别；S5、豹纹斑区域特征量化。本发明解决现有的不能对眼底图像病灶进行精准分割和定量分析，不能提供高质量的诊断结果及准确治疗方案，降低诊断精准性，导致用户眼底治疗效果差的问题。本发明利用先进的人工智能技术，对眼底图像进行深度分析和处理，能够准确识别并量化评估豹纹斑、弥漫性脉络膜视网膜萎缩和斑片状脉络膜视网膜萎缩等近视相关眼底改变，通过生成直观的热图和定量报告，为医生提供全面、客观的诊断依据，助力医生更精准地制定治疗方案。

本发明授权一种基于数据增强的眼底图像病灶分割和定量分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强的眼底图像病灶分割和定量分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、图像预处理： 基于视网膜照相机采集用户眼底照片； 对用户眼底照片进行感兴趣区域ROI提取、去噪、归一化和增强处理； 对用户眼底图像进行对比度增强处理，包括： 提取用户眼底图像的噪声点对应的调整后的像素灰度值和调整前的像素灰度值； 提取与所述用户眼底图像的噪声点相邻的像素点对应的像素灰度值； 利用所述用户眼底图像中的每个噪声点对应的调整后的像素灰度值和调整前的像素灰度值以及所述用户眼底图像的噪声点相邻的像素点对应的像素灰度值获取每个噪声点对应的像素灰度调整程度系数； 其中，所述每个噪声点对应的像素灰度调整程度系数通过如下公式获取： ； 其中，L表示每个噪声点对应的像素灰度调整程度系数；n表示与所述用户眼底图像的噪声点相邻的像素点的总个数；Hi表示第i个与所述噪声点相邻的像素点的像素灰度值；Hq和Hh表示噪声点对应的调整后的像素灰度值和调整前的像素灰度值；Hz表示n个与所述噪声点相邻的像素点的像素灰度中间值；g表示调节因数，并且，所述调节因数通过如下公式获取： ； 其中，g表示调节因数；n表示与所述用户眼底图像的噪声点相邻的像素点的总个数；Hi表示第i个与所述噪声点相邻的像素点的像素灰度值；Hq和Hh表示噪声点对应的调整后的像素灰度值和调整前的像素灰度值； 利用所述用户眼底图像中所包含的所有噪声点对应的像素灰度调整程度系数对所述用户眼底图像进行对比度增强处理； 确定出预处理后的用户眼底图像； S2、视盘和黄斑定位： 基于深度学习目标检测对视盘和黄斑进行定位； 训练出视盘和黄斑检测模型； 基于视盘和黄斑检测模型输出目标检测框； 以检测框的中心点分别作为视盘和黄斑的中心点； S3、视盘分割： 以视盘定位获得视盘中心点为原点； 基于计算机视觉注意力机制，对用户眼底图像进行极坐标变换； 在极坐标图像上，使用边缘检测算子得到极坐标下的视盘边缘； 对用户眼底图像进行极坐标反变换，获得直角坐标系下的视盘边缘，对视盘进行精细分割； S4、近视眼底特征改变识别： 采用深度学习语义分割网络TransUnet分别建立豹纹斑区域、斑片状萎缩区和弥漫性萎缩区识别模型； 将训练集的样本输入到深度学习语义分割网络模型中，对豹纹斑区域、斑片状萎缩区和弥漫性萎缩区进行分割； 利用测试集评估深度学习语义分割网络模型的分割精度，分别计算准确率Accuracy、敏感性Sensitivity和特异性Specificity； S5、豹纹斑区域特征量化： 以ROI和视盘分割的结果为基础，分别计算以视盘中心为原点，4.5mm内的豹纹斑密度，和以黄斑中心为原点，1mm，3mm，6mm范围内的豹纹斑密度，以及对应区域上下鼻颞和鼻上、鼻下、颞上、颞下的豹纹斑密度； 其中计算公式如下： ； 其中，S'是区域内的豹纹斑面积，S是对应区域的眼底面积，ρ是无量纲数值，表示该区域内豹纹斑面积占比。

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北京市眼科研究所;首都医科大学附属北京同仁医院，其通讯地址为：100005 北京市东城区建国门街道后沟胡同17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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