南方科技大学刘江获国家专利权
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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利基于眼前节图像的眼病识别方法、装置、设备及存储介质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：CN113850762B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202111024233.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于眼前节图像的眼病识别方法、装置、设备及存储介质是由刘江;东田理沙;张颖麟;章晓庆;刘鹏;杨冰;胡衍;李衡设计研发完成，并于2021-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于眼前节图像的眼病识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于眼前节图像的眼病识别方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域。本发明的眼病识别方法包括获取眼前节图像；对眼前节图像进行标准化处理，得到标准眼前节图像；对标准眼前节图像进行分割处理，得到多个局部眼前节图像；提取局部眼前节图像中的病理特征；对每一病理特征进行特征重要性分析，确定目标病理特征；根据目标病理特征和已训练的AI分析模型，对致盲性眼病进行识别。这种眼病识别方法能够实现对多种眼前节疾病的同时识别，识别效率较高。
本发明授权基于眼前节图像的眼病识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于眼前节图像的眼病识别方法，其特征在于，包括： 获取眼前节图像； 对所述眼前节图像进行标准化处理，得到标准眼前节图像； 获取所述标准眼前节图像的三维结构参数； 根据所述三维结构参数和已训练的多目标分割模型对所述标准眼前节图像进行分割处理，得到多个局部眼前节图像，所述多个局部眼前节图像对应眼前节结构的不同部分； 提取所述局部眼前节图像中的病理特征； 对每一所述病理特征进行特征重要性分析，确定目标病理特征； 使用图卷积对所述目标病理特征进行处理，来构造不同角度的眼前节图像之间的相关性，形成多视角卷积模块； 将所述多视角卷积模块和多区域选择注意力机制模块融入采用二维卷积神经和三维深度神经网络的混合模型，得到AI分析模型，所述多区域选择注意力机制模块用于表征眼前节图像中不同区域之间的差异性； 根据已训练的所述AI分析模型对致盲性眼病进行识别。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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