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龙图腾网获悉复旦大学附属眼耳鼻喉科医院申请的专利视网膜下积液区分割与体积计算方法、系统、产品及终端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：CN120047473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510518076.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权视网膜下积液区分割与体积计算方法、系统、产品及终端是由俞笳;关伟琪;彭亚新;李若为;徐格致;常青设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本视网膜下积液区分割与体积计算方法、系统、产品及终端在说明书摘要公布了：本申请提供一种视网膜下积液区分割与体积计算方法、系统、产品及终端，基于预先构建的眼底病变区域预测模型，自动分割眼底预测病变区域图像，通过对各个眼底预测病变区域图像数据中属于视网膜下积液部分的像素点进行求和，以得到视网膜下积液体积数据，大大缩短眼底病医生的读片时间，提高工作效率，此外还可显著提高读片的准确性、稳定性和同质性，能帮助临床医生实现对中心性浆液性脉络膜视网膜病变的精准客观评估。

本发明授权视网膜下积液区分割与体积计算方法、系统、产品及终端在权利要求书中公布了：1.一种视网膜下积液区分割与体积计算方法，其特征在于，包括： 获取患者的实时眼底图像数据； 对所述实时眼底图像数据进行预处理，得到多个实时眼底切片图像数据； 根据各个所述实时眼底切片图像数据，并基于预先构建的眼底病变区域预测模型，得到各个所述实时眼底切片图像数据所对应的眼底预测病变区域图像数据；所述眼底病变区域预测模型的构建方式包括： 获取不同患者的历史眼底图像数据，并对所述不同患者的历史眼底图像数据进行预处理，以构建训练数据集；所述训练数据集包括多个历史眼底切片训练图像数据； 将所述历史眼底切片训练图像数据输入到基于多重语义监督的UNet++网络模型中进行主线任务学习，并同时输入到UNet网络模型中进行支线任务学习，然后计算得到主线任务学习的总损失函数、支线任务学习的总损失函数以及增强损失函数，以构建初始眼底病变区域预测模型；其方式包括：将所述历史眼底切片训练图像数据输入到基于多重语义监督的UNet++网络模型中进行主线任务学习，得到第一眼底预测病变区域图像数据，并根据所述第一眼底预测病变区域图像数据，对预设的主线任务学习标签进行软化操作；根据预设的交叉熵损失函数、预设的骰子损失函数以及第一眼底预测病变区域图像数据，计算得到主线任务学习的总损失函数；将所述历史眼底切片训练图像数据输入到UNet网络模型中进行支线任务学习，计算得到支线任务学习的总损失函数以及支线任务学习标签；根据所述支线任务学习标签和软化操作后的主线任务学习标签，计算得到增强损失函数；根据主线任务学习的总损失函数、支线任务学习的总损失函数以及增强损失函数，更新基于多重语义监督的UNet++网络模型和UNet网络模型的参数，以构建初始眼底病变区域预测模型； 基于预设的优化算法，依次对所述支线任务学习的总损失函数、所述增强损失函数以及主线任务学习的总损失函数进行参数更新，并对所述初始眼底病变区域预测模型进行迭代训练，以得到最终收敛的眼底病变区域预测模型； 根据各个所述实时眼底切片图像数据所对应的眼底预测病变区域图像数据，计算得到患者的视网膜下积液体积数据。

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