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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京同仁医院申请的专利一种基于超声波和深度学习的眼压测量方法及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：CN119745429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510173057.X，技术领域涉及：A61B8/10；该发明授权一种基于超声波和深度学习的眼压测量方法及系统是由张宛侠;王影;马张芳;马来玉;李越设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超声波和深度学习的眼压测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于超声波和深度学习的眼压测量方法及系统，方法包括：采集眼部超声数据、眼压数据；将连续采集的所述超声眼压数据序列进行四维超声重构，得出反映眼部内部结构立体动态变化的四维超声数据；建立四维眼部超声数据与对应眼压数据的关系模型；通过重构的四维的眼部内部结构超声数据、眼压数据以及关系模型，构建和训练LSTM神经网络眼压识别模型；基于训练好的LSTM神经网络眼压识别模型，对患者眼压进行识别并显示。本发明通过建立四维眼部超声数据与对应眼压数据关系模型，挖掘出与眼压密切相关的超声数据特征，并构建和训练LSTM神经网络眼压识别模型进行眼压识别，实现动态眼压测量，提高测量精度。

本发明授权一种基于超声波和深度学习的眼压测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超声波和深度学习的眼压测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过头戴式超声设备和眼压测量设备采集眼部超声数据、眼压数据； 将连续采集的超声眼压数据序列进行四维超声重构，得出反映眼部内部结构立体动态变化的四维超声数据； 建立四维眼部超声数据与对应眼压数据的关系模型； 通过重构的四维的眼部内部结构超声数据、眼压数据以及关系模型，构建和训练LSTM神经网络眼压识别模型； 基于训练好的LSTM神经网络眼压识别模型，对患者眼压进行识别并显示； 所述建立四维超声数据与对应眼压数据的关系模型，具体为： 数据标注，将四维超声数据及对应眼压数据进行标注，按照眼压值范围将样本分为正常眼压组和病患眼压组； 特征提取与分析，对四维超声数据进行特征提取，分析不同眼压状态下眼部内部结构超声数据的特征差异，并与眼压值进行相关性分析，确定与眼压关系的特征向量； 构建关系模型，采用多元线性回归法构建超声数据特征与眼压值之间的数学模型，以特征向量为自变量，眼压值为因变量，通过训练模型确定模型参数，建立超声数据与眼压的定量对应关系； 所述对四维超声数据进行特征提取，分析不同眼压状态下眼部内部结构超声数据的特征差异，具体为： 眼部组织区域划分与定位，利用图像分割算法，通过对超声图像的不限于灰度、纹理的特征进行分析，识别出不限于角膜、前房、晶状体、玻璃体、视网膜的眼部结构的边界和范围；其中，对于角膜区域，根据其弧形结构和回声强度进行定位；前房区域依据回声特性以及与角膜和晶状体的位置关系来确定；晶状体通过其形状和回声表现进行识别；玻璃体区域以其回声特征来划分；视网膜则根据其与脉络膜之间的界面反射特征进行定位； 对每个划分后的眼部组织区域建立独立的坐标系，后续对不同区域内的特征进行精确计算和分析； 厚度变化率计算，针对每个眼部组织区域，在四维超声数据的时间维度上，计算其厚度随时间的变化率； 回声强度变化分析，统计每个眼部组织区域在四维超声数据中的回声强度分布情况，将回声强度划分为若干个区间，计算不同时刻每个区间内像素点的数量或占比； 分析在眼压变化过程中，眼部组织回声强度分布的变化趋势，计算回声强度变化的平均回声强度变化量、回声强度变化率； 纹理特征提取与分析，采用灰度共生矩阵分析方法，提取眼部组织超声图像的纹理特征，计算灰度共生矩阵的不限于对比度、相关性、能量、熵的多个特征参数，对比不同眼压状态下眼部组织纹理特征的差异； 特征相关性分析与特征向量构建，计算提取的厚度变化率、回声强度变化相关参数、纹理特征参数与眼压值之间的相关性系数，根据相关性分析结果，筛选出与眼压相关性显著的特征，构建特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人首都医科大学附属北京同仁医院，其通讯地址为：100730 北京市东城区东交民巷1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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