卡尔蔡司医疗技术公司;卡尔蔡司医疗技术股份公司加里·李获国家专利权
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龙图腾网获悉卡尔蔡司医疗技术公司;卡尔蔡司医疗技术股份公司申请的专利用于创建结构导出的视场先验的机器学习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：CN114390907B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202080062565.6，技术领域涉及：A61B3/00；该发明授权用于创建结构导出的视场先验的机器学习方法是由加里·李;约翰·G·弗拉纳根设计研发完成，并于2020-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于创建结构导出的视场先验的机器学习方法在说明书摘要公布了：用于定制视场VF测试的系统使用对视网膜图像12A、12C、12D训练的机器学习模型15，该视网膜图像12A、12C、12D包括光学相干断层扫描OCT、光学相干断层扫描血管造影OCTA、眼底和或荧光素血管造影图像。在操作中，在准备对患者进行特定的VF测试13时，将患者的视网膜图像提交给当前机器模型，该机器模型通过合成患者的VF预测来进行响应。合成的VF可用于在对患者进行特定的VF测试之前优化特定的VF测试。
本发明授权用于创建结构导出的视场先验的机器学习方法在权利要求书中公布了：1.一种用于定制视场测试的方法，包括： 为患者选择视场测试，所选视场测试具有一个或多个可定义光强度的测试点； 获得所述患者的视网膜的生物测量信息； 至少部分地基于所述生物测量信息，导出针对所选视场测试的一个或多个所选测试点的相应阈值灵敏度值，每个阈值灵敏度值是预计所述患者以预定成功率看清的光强测量值；并且 当对所述患者应用所选视场测试时，使用所导出的阈值灵敏度值确定一个或多个所选测试点的一个或多个起始强度值； 其中，所述导出至少部分地由神经网络提供，所述神经网络包括第一类型的第一神经网络NN-1，所述第一神经网络NN-1与不同于所述第一类型的第二神经网络NN-2串联，并且其中，第一类型的所述神经网络接收作为输入的图像数据，并且第二类型的所述神经网络接收作为输入的非图像数据， 其中，针对所选视场测试的一个或多个所选测试点的所述相应阈值灵敏度值的所述导出还基于所述患者的先前真实视场测试结果和所述患者的先前导出的视场测试预测，所述患者的先前导出的视场测试预测本身基于在比当前获得的所述患者的所述视网膜的所述生物测量信息更早的日期取得的所述患者的所述视网膜的历史生物测量信息。
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