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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种眼底超声视频最优帧检测与视神经鞘宽度测量的全自动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：CN119832335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510042716.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种眼底超声视频最优帧检测与视神经鞘宽度测量的全自动方法是由聂梓伟;温鹏旭;曹莹;杨孝平设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种眼底超声视频最优帧检测与视神经鞘宽度测量的全自动方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种眼底超声视频最优帧检测与视神经鞘宽度测量的全自动方法。首先，训练一个在眼底超声图像中自动分割眼球和视神经鞘的深度网络模型。然后，对每一个眼底超声视频中的每一帧图像进行分割，设计一个眼底超声图像评分模型对每一帧超声图像进行评分，输出每一个眼底超声视频中得分最高的五张图像作为最优帧集。最后，根据眼球和视神经鞘的分割结果设计基于中心线的算法自动计算眼球下3毫米处的视神经鞘宽度，并以最优帧图像中视神经鞘宽度的修剪平均值作为眼底视神经鞘的宽度测量值。本发明能够在仅输入眼底超声视频的情况下，实现眼球和视神经鞘两个要素的自动分割、最优帧的自动选取和视神经鞘宽度的自动测量。

本发明授权一种眼底超声视频最优帧检测与视神经鞘宽度测量的全自动方法在权利要求书中公布了：1.一种眼底超声视频最优帧检测与视神经鞘宽度测量的全自动方法，其特征在于，包括如下步骤： a收集数据：收集眼底超声视频数据；将收集到的数据按照一定比例随机分为训练集、测试集，并作相应的预处理； b建立眼球和视神经鞘分割模型：基于nnU-Net分割网络，构建端到端的2D超声图像分割模型，对眼球和视神经鞘进行自动分割； c设计启发式的视频最优帧提取算法：依据超声视频标准平面选取规则,对规则进行量化并为每一个视频每一帧进行评分,输出评分最高的五帧作为最优帧集； d设计视神经鞘宽度测量算法：根据原始图像信息和分割结果，利用视神经鞘中心线计算最优帧集中每幅图像在眼球下方3mm处的视神经鞘宽度，进而对最优帧集中所有图像的视神经鞘宽度值计算修剪平均值，作为该视频中的视神经鞘宽度测量值； e训练分割模型：采用端到端训练方法将b中构建的眼球和视神经鞘分割模型在训练集上进行训练和优化； f训练结束后，将e中所得的分割模型应用于测试集，对每位患者视频中的所有图像进行分割，并结合原始图像及分割结果，运用c中构建的算法获得每一位病人的左右眼超声视频最优帧集，利用d中算法得到该视频的最终视神经鞘宽度； 步骤c中，启发式的视频最优帧提取算法包括量化国际专家共识中的四条超声视频标准平面选取规则，并对视频的每一帧进行评分； 其中，四条超声视频标准平面选取规则及相应的量化规则如下： 最优帧选取规则1：眼底超声视频帧图像中是否有晶状体和前房； 式中，Ix,y代表原图像在位置x,y的像素值，Mx,y代表眼球的分割掩码，在眼球区域为1，其他区域为0，代表在结构单元K内进行图像腐蚀运算的过程，i是结构单元K内的坐标偏移量； 最优帧选取规则2：视神经鞘区域的边缘是否清晰； 式中，Ix,y代表原图像在位置x,y的像素值，Nx,y代表视神经鞘的分割掩码，代表在结构单元Ke内进行图像腐蚀运算的过程，代表在结构单元Kd内进行图像膨胀运算的过程,对膨胀和腐蚀得到的区域分别计算得到的图像灰度值均值作差，这个差值反映了超声图像中视神经鞘边缘区域的亮度差异； 最优帧选取规则3：图像中视神经鞘区域是否有交替出现的两明三暗区域； “两明”部分即医学上的蛛网膜区域，“三暗”部分即硬脑膜与视神经区域；计算“两明”部分与“三暗”部分交替区域之间像素平均值的绝对差值，绝对差值有四个，对它们求和得到var3；求和结果越大，表明亮暗变化越显著； 最优帧选取规则4：视神经鞘是否沿竖直方向显示； 考虑视神经鞘中心线与图像竖直方向的夹角，这个夹角越小，表明中心线斜率绝对值越大，视神经鞘越接近垂直；夹角越大，表明中心线斜率绝对值越小，视神经鞘越倾斜，var4为神经鞘的中心线与图像竖直方向的夹角； 评分公式如下： Var＝w1×var1+w2×var2+w3×var3+w4×var4 式中，w1、w2、w3和w4分别为“超声图像中是否有晶状体和前房”“视神经鞘区域的边缘是否清晰”，“视神经鞘区域是否有交替出现的两明三暗区域”以及“视神经鞘是否沿竖直方向显示”四个量化规则的权重系数。

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