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龙图腾网获悉温州医科大学附属眼视光医院申请的专利一种基于动态角膜纹理的圆锥角膜分析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：CN119941729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510428988.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于动态角膜纹理的圆锥角膜分析系统是由罗圣龙;李雪霏;王俊杰;林广青;吴小天;王劲松设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态角膜纹理的圆锥角膜分析系统在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于动态角膜纹理的圆锥角膜分析系统，包括有依次连接的图像采集单元、图像预处理单元、特征提取单元和特征筛选单元；提出了多时间点角膜动态图像纹理分析方法，为确保筛选出的特征具备最优诊断能力，通过递归特征消除法筛选最具诊断价值的特征集，为FFKC的高精度识别奠定基础。机器学习分类系统包括分割模块、模型训练模块、模型测试模块和性能评估模块，用于获得机器学习分类器；模型通过ROC曲线和混淆矩阵评估模型性能，确保高灵敏度和高特异性。构建融合动态纹理与角膜生物力学参数的多模态识别平台，依次包括数据输入、处理、模型与输出模块，实现高效的FFKC识别与辅助诊断。

本发明授权一种基于动态角膜纹理的圆锥角膜分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态角膜纹理的圆锥角膜分析系统，其特征在于，包括有依次连接的图像采集单元、图像预处理单元、特征提取单元和特征筛选单元，所述特征筛选单元内设置有机器学习分类器； 对角膜施加气流脉冲，所述图像采集单元通过可视化角膜生物力学分析仪采集角膜的初始时刻图像、第一压平时刻图像和最大形变时刻图像； 所述图像预处理单元对各个时刻图像分别提取感兴趣区域； 所述特征提取单元对各个时刻图像的感兴趣区域分别提取若干纹理特征； 所述特征筛选单元通过机器学习分类器对各个时刻图像的纹理特征采用递归特征消除方法筛选出特征子集； 对三个不同时刻的纹理特征均进行归一化处理，并输出特征矩阵； 在所述特征筛选单元中输入特征矩阵和相应样本的标签向量； 初始化机器学习分类器后，通过机器学习分类器计算特征的重要性得分，并按重要性降序排列所有纹理特征； 设置纹理特征数量范围，进行五折交叉验证确定最优特征数量并输出筛选后的纹理特征,从而得到特征子集； 接收可视化角膜生物力学分析仪计算的生物力学参数，基于纹理特征构建第一分类模型、基于生物力学参数构建第二分类模型，融合第一分类模型和第二分类模型预测结果，输出圆锥角膜诊断结果。

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温州医科大学附属眼视光医院，其通讯地址为：325000 浙江省温州市学院西路270号；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”。