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龙图腾网获悉中南民族大学申请的专利一种基于深度学习的眼部翼状胬肉诊断方法及系统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：CN121305656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511862560.2，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种基于深度学习的眼部翼状胬肉诊断方法及系统是由李旭;黎婷;潘宁;朱嘉琪;谭永康;高军峰设计研发完成，并于2025-12-11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部翼状胬肉诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度学习的眼部翼状胬肉诊断方法及系统，包括步骤：获取患者眼部图像，并对眼部图像进行数据预处理，生成用于分类任务的第一尺寸图像；将第一尺寸图像输入至预训练的分类模型中，所述分类模型基于改进的YOLOv5网络结构构建，用以输出眼部图像的分类结果以及病灶区域的预测边界框；获取分类结果为待观察或建议手术的眼部图像，生成用于分割任务的第二尺寸图像集；将第二尺寸图像集输入至预训练的分割模型中，所述分割模型基于改进的TransUNet网络结构构建，用以输出初步的胬肉分割掩码；实现了对翼状胬肉病灶的精准分类、定位与分割，生成可视化诊断报告，为临床医生提供了全面直观的诊断依据，提升了诊断效率与准确性。

本发明授权一种基于深度学习的眼部翼状胬肉诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的眼部翼状胬肉诊断方法，其特征在于，包括步骤： S1，获取患者眼部图像，并对眼部图像进行数据预处理，生成用于分类任务的第一尺寸图像； S2，将第一尺寸图像输入至预训练的分类模型中，分类模型基于改进的YOLOv5网络结构构建，用以输出眼部图像的分类结果以及病灶区域的预测边界框，分类结果包括建议手术、待观察和正常眼，所述改进的YOLOv5网络结构为在YOLOv5的原C3模块中融合了Transformer模块； S3，获取分类结果为待观察或建议手术的眼部图像，并进行数据预处理，生成用于分割任务的第二尺寸图像集； S4，将第二尺寸图像集输入至预训练的分割模型中，分割模型基于改进的TransUNet网络结构构建，用以输出初步的胬肉分割掩码，所述改进的TransUNet网络结构为在编码器与解码器之间的跳跃连接处集成多尺度注意力模块； S5，对初步的胬肉分割掩码进行二维空洞优化和边缘平滑处理，得到最终分割结果； S6，基于分割结果生成目标边界框，以此为目标，通过迭代微调分类模型参数，使病灶区域的预测边界框与目标边界框对齐；收敛后，将优化后的分类结果、预测边界框与分割结果融合，生成可视化诊断报告。

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