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龙图腾网获悉中国医学科学院基础医学研究所申请的专利一种基于人工智能的白内障严重程度分层方法、装置、计算机设备及介质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：CN116935097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310701145.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于人工智能的白内障严重程度分层方法、装置、计算机设备及介质是由龙尔平设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的白内障严重程度分层方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的白内障严重程度分层方法、装置、计算机设备及介质，该方法包括：获取视网膜图像并进行预处理，获得经过预处理后的视网膜眼后段图像；对经过预处理后的视网膜眼后段图像进行特征提取，所述特征提取包括以人工智能模型为依据进行特征提取；以人工智能模型和分类概率结果为依据获取与所述分类概率结果对应的疾病类型。

本发明授权一种基于人工智能的白内障严重程度分层方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的白内障严重程度分层方法，其特征在于，包括以下步骤：获取视网膜图像并进行预处理，获得经过预处理后的视网膜眼后段图像，所述预处理包括获取视网膜RGB图像，并根据获取的视网膜RGB图像获取目标灰度图像，对所述目标灰度图像进行均衡化处理，其中所述均衡化处理包括对所述目标灰度图像的每个像素进行均衡化处理： 其中，M为期望的平均灰度值；fwr,c为窗口W内的图像灰度平均值；fr，c为原始图像的绿色通道倒置变换之后在r，c处的灰度值；feqr，c为进行光照均衡化后图像在r，c处的灰度值，r、c是在图像尺寸中的具体位置坐标；对经过均衡化处理的目标灰度图像进行图像平滑处理，所述图像平滑处理包括所述图像进行滤波去噪，获取经过滤波后的视网膜眼后段图像，所述滤波去噪具体包括使用多分辨滤波器对获取的目标图像进行多尺度多方向的处理，具体处理方式为将所述目标灰度图像经过复数正弦函数调制的高斯函数进行变换；所述复数正弦函数调制的高斯函数的表达式为： 其中，表示所述高斯函数，xθ、yθ表示如下：x和y代表了空间坐标；θ为所述滤波器的方向；xθ、yθ为滤波器在θ方向上的空间坐标，f为滤波的中心频率，其决定了滤波器带通中心在频域中的位置σx和σy是沿x轴和y轴高斯包络的空间常量，用来确定感受视野的大小；与此同时，令σx＝σy＝σ，并带入所述高斯函数，通过设置不同的方向参数来提取所述图像中各方向的所述图像细节，得到优化滤波公式，所述优化滤波公式如下： 其中，σ是与预设的空间常量，并根据所述优化滤波公式对所述目标图像进行处理，得到多方向滤波后的目标图像； 将所述多方向滤波后的目标图像设为Ix,y，并以15度为角分辨率，构造出12个不同方向的滤波器来处理所述视网膜图像，用以提取血管信息，所述目标图像中的视网膜图像的血管尺寸为2～12个像素；Ix,y分别与上述12个滤波器组做卷积，进行多方向滤波，所述多方向滤波具体为： Qx,y,θ＝Ix,y*Φx,y,θ； 其中Qx,y,θ表示经过多方向滤波后的视网膜图像；针对各个像素点，所述像素点进行所述多方向滤波，获取该像素点在各个方向滤波后的图像值，对所述各方向滤波后的图像值进行比对，获取图像值最大时的像素点作为多方向滤波后的像素值，并根据所述多方向滤波后的像素值获取相应的图像I1x,y；对获得的图像I1x,y的灰度进行优化处理；得到经过预处理后的视网膜眼后段图像；将经过预处理后的视网膜眼后段图像进行特征提取，所述特征提取包括以人工智能模型为依据，对经过预处理后的视网膜眼后段图像进行特征提取，得到相应的特征信息，以人工智能模型中的softmax分类器为依据，对所述特征信息进行综合分类，得到分类概率结果；以人工智能模型和分类概率结果为依据获取与所述分类概率结果对应的疾病类型；所述疾病类型至少包括白内障患病与否以及白内障患病严重程度。

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