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龙图腾网获悉清华大学;上海交通大学申请的专利图像检测方法、目标预测模型的训练方法、装置和设备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：CN120852294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510857483.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像检测方法、目标预测模型的训练方法、装置和设备是由黄天荫;盛斌;李庭瑶;管洲榆;吴漪澜;舒佳设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像检测方法、目标预测模型的训练方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像检测方法、目标预测模型的训练方法、装置和设备。所述方法包括：获取视网膜图像，所述视网膜图像是对目标对象的眼部区域进行图像采集得到的；将所述视网膜图像输入至目标预测模型，得到所述目标预测模型输出的预测结果；其中，所述预测结果用于表征所述视网膜图像是否存在病灶区域以及所述病灶区域对应的病变类别的预测概率；所述目标预测模型为对初始预测模型进行多阶段训练得到的，所述多阶段训练中各训练阶段的每个样本视网膜图像的样本权重至少部分不同，所述样本权重基于所述样本视网膜图像对应的病变类别、所述样本视网膜图像对应的预测准确程度或者默认样本权重确定。采用本方法能够简化诊断过程、提高诊断效率。

本发明授权图像检测方法、目标预测模型的训练方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取视网膜图像，所述视网膜图像是对目标对象的眼部区域进行图像采集得到的； 将所述视网膜图像输入至目标预测模型，得到所述目标预测模型输出的预测结果； 其中，所述预测结果用于表征所述视网膜图像是否存在病灶区域以及所述病灶区域对应的病变类别的预测概率；所述目标预测模型为对初始预测模型进行多阶段训练得到的，所述初始预测模型中包括初始编码器，所述多阶段训练中各训练阶段的每个样本视网膜图像的样本权重至少部分不同，所述样本权重基于所述样本视网膜图像对应的病变类别、所述样本视网膜图像对应的预测准确程度或者默认样本权重确定； 所述初始编码器的初始参数通过以下过程确定： 对各所述样本视网膜图像进行掩膜处理，得到各所述样本视网膜图像对应的掩膜图像； 将各所述掩膜图像转换为特征向量，并将各所述特征向量输入图像重建模型包括的编码器，得到样本语义特征矩阵； 对所述样本语义特征矩阵添加虚拟掩码标记，得到新的样本语义特征矩阵； 将所述新的样本语义特征矩阵输入所述图像重建模型包括的解码器，得到各所述样本视网膜图像对应的样本重建图像； 根据所述样本重建图像对所述图像重建模型进行优化处理，得到优化处理后的图像重建模型，并将所述优化处理后的图像重建模型中的编码器的参数，作为初始预测模型中初始编码器的初始参数。

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清华大学;上海交通大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；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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