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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于深度学习的白内障手术中角膜中心定位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：CN115690389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211162357.0，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种基于深度学习的白内障手术中角膜中心定位系统是由续欣莹;赵文涛;谢珺;张喆;刘茜娜设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的白内障手术中角膜中心定位系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机辅助手术系统领域，一种基于深度学习的白内障手术中角膜中心定位方法和系统。所述的方法包括：利用摄录像设备实时获取白内障手术视频数据；将视频数据转化为连续图片帧，并进行预处理为图片序列；基于深度学习模型构建角膜高斯热图生成网络，将所述的预处理后的图片序列输入所述角膜高斯热图生成网络，得到角膜热图和中心位置偏移图；对所述的角膜高斯热图进行解码，获取其峰值位置，得到角膜中心位置坐标。本发明能在白内障手术中准确、快速的定位角膜中心位置。

本发明授权一种基于深度学习的白内障手术中角膜中心定位系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的白内障手术中角膜中心定位系统，其特征在于：包括用于获取白内障手术视频数据的数据获取模块； 对数据获取模块获得的白内障手术视频数据进行预处理形成预处理后的图片序列的预处理模块； 基于深度学习模型构建的角膜高斯热图生成网络模块，将预处理后的图片序列输入角膜高斯热图生成网络模块得到角膜热图和中心位置偏移图；所述基于深度学习模型构建的角膜高斯热图生成网络模块是指，首先生成具有真实标签的角膜高斯热图数据作为训练集和测试集，其次构建深度学习模型，将训练集输入构建好的深度学习模型中进行训练，然后将测试集输入训练后的模型检测角膜中心定位结果的准确度，重复进行训练和检测，直到角膜中心定位结果的准确度达到设定值，即完成了训练，获得的深度学习模型即为基于深度学习模型构建的角膜高斯热图生成网络模块；具有真实标签的角膜高斯热图数据，即为采用自适应高斯椭圆热图方法获得角膜高斯热图数据，具有真实角膜高斯热图数据根据不同的输入图片进行自适应地生成与调整，其具体包括如下步骤 步骤11、对数据获取模块获得的过去白内障手术视频数据进行预处理形成预处理后的图片序列，由专业眼科医生对每张图片进行标注，获得角膜中心位置坐标；步骤12、选择一张图片，在角膜中心位置周围选择圆形的子区域，子区域的圆心为角膜中心点，半径为角膜半径； 步骤13、根据子区域内每个像素的梯度方向和幅值，绘制子区域内的梯度方向直方图，进而获得子区域内的梯度主方向即幅值变化最大的方向； 步骤14、将梯度主方向作为高斯椭圆的长轴方向，将与梯度方向垂直的方向作为高斯椭圆的短轴方向； 步骤15、分别计算高斯椭圆长轴方向和短轴方向上的像素差异度信息； 步骤16、根据高斯椭圆长轴方向和短轴方向上的像素差异度信息计算得到高斯椭圆长轴方向和短轴方向上的标准差； 步骤17、根据图片的高斯椭圆长轴方向标准差、图片的高斯椭圆短轴方向上的标准差、梯度主方向，构建该图片的自适应高斯椭圆热图； 步骤18、重复步骤12至步骤18,直至预处理后的图片序列中的所有图片都处理完毕，将所有图片按4:1的比例分为训练集和测试集； 对角膜热图和中心位置偏移图进行解码获取其峰值位置的解码模块，解码模块输出角膜中心位置坐标； 数据存储模块，用于保存所述角膜中心位置坐标，供外部程序调用； 数据展示模块，用于展示角膜中心位置坐标。

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