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龙图腾网获悉智眸医疗(深圳)有限公司申请的专利一种基于眼底图像的视网膜神经纤维层缺损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：CN121599965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610105587.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于眼底图像的视网膜神经纤维层缺损分析方法是由黄丽娜;袁琦婷;余伟光;黎浩洋设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于眼底图像的视网膜神经纤维层缺损分析方法在说明书摘要公布了：一种基于眼底图像的视网膜神经纤维层缺损分析方法，涉及到视网膜神经纤维层图像识别分析技术领域。解决视网膜神经纤维层纤维缺损存在成本高，分析依赖经验、缺乏量化与精准分类能力的技术不足，步骤1：图像数据获取；通过眼底照相机获取视网膜神经纤维层的眼底图像，获取第一尺度图像数据和获取像素值大于第一尺度图像数据的第二尺度图像数据，并在第二尺度图像上标注出神经纤维最集中区域；步骤2：双尺度监督信号生成；步骤3：数据增强处理；步骤4：构建多任务深度学习模型；步骤5：缺损分类；经过全局平均池化层将特征图转换为特征向量，再通过两个全连接层得到分类预测结果。低成本、有效解决依赖医生主观经验，提升诊断效率。

本发明授权一种基于眼底图像的视网膜神经纤维层缺损分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于眼底图像的视网膜神经纤维层缺损分析方法，其特征在于所述方法包括有如下步骤： 步骤1：图像数据获取；通过眼底照相机或激光扫描仪获取视网膜神经纤维层的眼底图像，从眼底图像中以视盘中心作为裁剪中心获取第一尺度图像数据和获取像素值大于第一尺度图像数据的第二尺度图像数据，并在第二尺度图像上用多边形标注出神经纤维最集中区域； 步骤2：双尺度监督信号生成；基于第二尺度图像数据的多边形标注，生成与第二尺度图像相应像素的多边形二值掩码，其中，二值掩码中多边形标注区域内像素值为1，标注外像素值为0；之后对所述多边形二值掩码进行高斯模糊处理，生成连续的视网膜神经纤维层厚度热力图，再通过所述视网膜神经纤维层厚度热力图下采样至与第一尺度图像数据分辨率一致，多边形标注区域坐标同步缩放，作为多任务深度学习模型热力图预测任务的监督信号；第一尺度图像数据保持原像素，解析并提取视网膜神经纤维层缺损分类标签，作为多任务深度学习模型分类任务的监督信号； 步骤3：数据增强处理；采用Albumentations图像数据增强库对第一尺度图像及步骤2中的双尺度监督信号进行数据增强变换；包括随机旋转、水平垂直翻转、亮度调整、对比度调整操作，生成增强后的训练数据集，提升模型泛化能力； 步骤4：构建多任务深度学习模型；采用EfficientNet-B0特征提取器作为骨干网络，将步骤3增强后的第一尺度图像输入到EfficientNet-B0特征提取器中，基于预训练的EfficientNet-B0模型，移除了原始的分类头，保留其特征提取层；构建编码器-解码器架构作为热力图生成模块，编码器采用EfficientNet-B0特征提取器的特征提取输出，解码器通过依次堆叠卷积层和双线性上采样操作，逐步恢复特征图的空间分辨率，最终通过Sigmoid激活函数输出第一尺度像素的单通道视网膜神经纤维层厚度热力图；热力图通过不同颜色映射展示视网膜神经纤维层厚度分布； 步骤5：缺损分类；将EfficientNet-B0特征提取器提取的全局特征同时输入分类分支，经过全局平均池化层将特征图转换为特征向量，再通过两个全连接层得到分类预测结果。

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