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龙图腾网获悉北京石油化工学院申请的专利一种黄斑变性分类系统的构建方法及黄斑变性分类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：CN119904695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411993405.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种黄斑变性分类系统的构建方法及黄斑变性分类系统是由于延锁;甄宝琛;齐永斌;赵世林;彭楚涵;杨强;刘强设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种黄斑变性分类系统的构建方法及黄斑变性分类系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种黄斑变性分类系统的构建方法及黄斑变性分类系统，其中方法包括：利用松散配对技术对获取的多模态图像进行相同AMD变性标签配对，扩充多模态AMD图像数据集；利用融合低秩自适应技术的特征提取模块对OCT‑CFP训练样本对进行特征提取，得到多模态特征向量；并基于神经网络的深度典型相关性分析模块实现多模态特征在共享空间中相关性最大化；基于特征融合模块对多模态特征进行融合，输出用于进行分类器训练的目标融合特征，训练得到损失函数最小化的目标分类器；整合松散配对技术、特征提取模块、深度典型相关性分析模块、特征融合模块以及目标分类器，得到黄斑变性分类系统。通过本发明，节省了计算资源，大大提高了变性分类效率和准确率。

本发明授权一种黄斑变性分类系统的构建方法及黄斑变性分类系统在权利要求书中公布了：1.一种黄斑变性分类系统的构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取携带有不同AMD变性标签的多个训练样本，形成多模态AMD图像数据集；其中，每个所述训练样本均包括OCT图像和CFP图像；所述AMD变性标签包括正常、干性、湿性以及息肉样脉络膜血管病变； 利用松散配对技术对所述多模态AMD图像数据集中的OCT图像和CFP图像进行相同AMD变性标签配对，得到多组OCT-CFP训练样本对； 构建融合低秩自适应技术的特征提取模块，利用所述特征提取模块对所述OCT-CFP训练样本对进行特征提取，得到OCT高纬特征向量和CFP高纬特征向量； 构建基于神经网络的深度典型相关性分析模块，分别对所述OCT高纬特征向量和所述CFP高纬特征向量进行非线性特征变换，得到共享空间中相关性最大化的OCT目标特征向量和CFP目标特征向量； 构建基于多模态的特征融合模块，对所述OCT目标特征向量和所述CFP目标特征向量进行特征融合，输出目标融合特征； 基于预设分类算法构建分类器，将所述目标融合特征作为所述分类器的输入，输出的亚性类别作为预测结果，所述AMD变性标签作为实际结果，对所述分类器进行训练和验证，得到损失函数最小化的目标分类器； 整合所述松散配对技术、所述特征提取模块、所述深度典型相关性分析模块、所述特征融合模块以及所述目标分类器，得到用于进行AMD变性分类的黄斑变性分类系统。

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