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龙图腾网获悉珠海中科先进技术研究院有限公司申请的专利干眼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：CN116309241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211088109.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权干眼分析系统是由王涵;邢鲁民;庄金隆设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本干眼分析系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种干眼分析系统，包括；数据集量化模块，用于获取医疗结构的干眼数据集，根据维度对所述干眼数据集执行量化处理，得到量化数据集；染色归一化模块，用于对所述量化数据集进行染色归一化处理，将所述量化数据集中的数字眼科图像切片特征进行染色，得到第一特征信息；眼科切片特征提取模块，用于对所述第一特征信息采用自监督学习进行特征提取，得到第二特征信息；预测模块，用于以所述第二特征信息作为输入，采用卷积神经网络及Transformer进行干眼分析，得到预测结果；融合模块，用于对所述预测结果进行多尺度特征筛选，得到干眼分析结果。本发明的技术方案提高了干眼早筛和预后分析效率。

本发明授权干眼分析系统在权利要求书中公布了：1.一种干眼分析系统，其特征在于： 数据集量化模块，用于获取医疗结构的干眼数据集，根据维度对所述干眼数据集执行量化处理，得到量化数据集； 染色归一化模块，用于对所述量化数据集进行染色归一化处理，将所述量化数据集中的数字眼科图像切片特征进行染色，得到第一特征信息； 眼科切片特征提取模块，用于对所述第一特征信息采用自监督学习进行特征提取，得到第二特征信息； 预测模块，用于以所述第二特征信息作为输入，采用卷积神经网络及Transformer进行干眼分析，得到预测结果； 融合模块，用于对所述预测结果进行多尺度特征筛选，得到干眼分析结果； 基于联邦学习的干眼症的去中心化深度学习架构：中心化深度学习架构用于在模型与梯度交互时，采用同态加密和共享加密执行处理，包括：将图像振幅标准化，以模统一的成像设置，进而在参与方生成协调的特征空间，从而减轻局部更新漂移；基于协调特征，采用参与方权重扰动δk，引导每个局部模型达到平坦的最优，其中局部最优解的邻域具有单一的低损失，其中： 其中 幅度分量相位分量 其中，所述采用卷积神经网络及Transformer进行干眼分析，包括： 使用编码器对所述数字眼科图像切片进行编码； 采用基于Transformer的卷积神经网络基于对所述数字眼科图像切片进行编码的压缩表示进行分类，利用卷积神经网络获取位置编码信息，利用自注意力模块捕获数字眼科图像的空间结构信息，其计算公式为： Q＝XiWQK＝XiWKV＝XiWV MSAQ,K,V＝Concathead1,…,headnWO 其中Xi表示第i个样本的信息，SA表示自注意层,Concat表示将不同的自注意力层信息进行融合，损失函数可定义为： Yi′＝SoftMaxMLPLNmeanMSAQ,K,V 其中Yi′表示当前样本的预测标签，Yi表示样本的真实标签； 得到干眼早筛及预后预测模型，通过干眼早筛及预后预测模型。

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