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龙图腾网获悉上海美沃精密仪器股份有限公司申请的专利人工晶体植入后的屈光度预测方法、存储介质及电子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：CN115171879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210773761.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权人工晶体植入后的屈光度预测方法、存储介质及电子设备是由沈阳;王崇阳;周行涛;王晓瑛;陈珣;蒋寅婕;牛凌凌;姚佩君;李慧杰设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工晶体植入后的屈光度预测方法、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工晶体植入后的屈光度预测方法、存储介质及电子设备，其包括：获取有晶体眼后房中的样本数据；将样本数据作为输入参数，采用预置的不同机器学习预测模型分别对ICL类型的人工晶体和TICL类型的人工晶体进行单独训练和合并训练，得到术后分开训练预测结果和术后合并训练预测结果；将术后分开训练预测结果和术后合并训练预测结果作为新的输入参数，采用不同机器学习预测模型分别对ICL和TICL进行单独训练，得到训练完成的模型；采用训练完成的模型进行预测，得出预测结果并与预置的实验结果对比，得出对比结果，根据对比结果确定ICL和TICL最佳预测模型，本申请具有通过最佳预测模型提高人工晶体植入后的屈光度预测的准确性的效果。

本发明授权人工晶体植入后的屈光度预测方法、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.人工晶体植入后的屈光度预测方法，其特征在于，包括： 获取有晶体眼后房中的样本数据； 将所述样本数据作为输入参数，采用预置的不同机器学习预测模型分别对ICL类型的人工晶体和TICL类型的人工晶体进行单独训练，得到术后分开训练预测结果； 将所述样本数据作为输入参数，采用预置的不同机器学习预测模型分别对ICL类型的人工晶体和TICL类型的人工晶体进行合并训练，得出术后合并训练预测结果； 将所述术后分开训练预测结果和所述术后合并训练预测结果作为新的输入参数，采用预置的不同机器学习预测模型分别对ICL类型的人工晶体和TICL类型的人工晶体进行单独训练，得到训练完成的模型，包括：将所述新的输入参数与所述样本数据组合得到新训练集； 在所述新训练集上进行多折交叉验证，确定不同机器学习预测模型的最终最佳超参数； 根据所述最终最佳超参数得到训练完成的模型； 采用所述训练完成的模型进行预测，得出预测结果并与预置的实验结果对比，得出对比结果，根据所述对比结果确定ICL和TICL最佳预测模型；其中，上述所述预置的不同机器学习预测模型采用的是lasso回归、支持向量机回归、随机森林回归和XGBoost回归模型四个机器学习预测模型。

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