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龙图腾网获悉中南大学申请的专利青光眼眼底图像分类方法及成像方法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：CN119418389B 。

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：202411518799.3，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权青光眼眼底图像分类方法及成像方法是由奎晓燕;海泽儒;邹北骥;李钦松;廖胜辉设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本青光眼眼底图像分类方法及成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种青光眼眼底图像分类方法，包括获取现有的青光眼眼底图像数据信息、进行分类标注和预处理得到训练数据集；基于ConvNeXt模型构建青光眼眼底图像分类初始模型并训练得到青光眼眼底图像分类模型；采用得到的青光眼眼底图像分类模型进行实际的青光眼眼底图像的分类。本发明还公开了一种包括所述青光眼眼底图像分类方法的成像方法。本发明通过ConvNeXt模型构建具有特征融合过程的青光眼眼底图像分类网络，因此本发明不仅能够实现青光眼眼底图像的分类，而且适用于单眼图像和双眼图像的分类，不仅可靠性高，精确性好，而且适用范围广，更为客观和科学。

本发明授权青光眼眼底图像分类方法及成像方法在权利要求书中公布了：1.一种青光眼眼底图像分类方法，包括如下步骤： S1.获取现有的青光眼眼底图像数据信息，并进行分类标注； S2.对步骤S1获取的数据信息进行预处理，得到训练数据集； S3.基于ConvNeXt模型，构建青光眼眼底图像分类初始模型；包括如下步骤： 基于ConvNeXt模型和池化层，构建单眼图像的青光眼眼底图像分类初始模型； 基于ConvNeXt模型、池化层、线性层和dropout层，构建双眼图像的青光眼眼底图像分类初始模型；具体包括如下步骤： 构建的双眼图像的青光眼眼底图像分类初始模型的处理过程，包括如下步骤： 双眼图像的青光眼眼底图像分类初始模型的输入图像，为左眼图像的左眼全局眼底图像和左眼局部视盘图像，以及右眼图像的右眼全局眼底图像和右眼局部视盘图像； 基于ConvNeXt模型构建左眼特征提取网络，并将左眼全局眼底图像和左眼局部视盘图像输入左眼特征提取网络进行处理，得到左眼初步特征f′left； 基于ConvNeXt模型构建右眼特征提取网络，并将右眼全局眼底图像和右眼局部视盘图像输入右眼特征提取网络进行处理，得到右眼初步特征f′right； 将得到的左眼初步特征f′left通过自适应平均池化处理，得到左眼特征fleft； 将得到的右眼初步特征f′right通过自适应平均池化处理，得到右眼特征fright； 按左眼特征、右眼特征的顺序，将左眼特征fleft和右眼特征fright进行连接，得到左眼分类特征fleft-cat为fleft-cat＝Concatfleft,fright； 按右眼特征、左眼特征的顺序，将右眼特征fright和左眼特征fleft进行连接，得到右眼分类特征fright-cat为fright-cat＝Concatfright,fleft； 基于池化层、线性层和dropout层构建左眼分类网络，并将左眼分类特征fleft-cat输入到左眼分类网络进行处理，得到最终的左眼图像分类结果； 基于池化层、线性层和dropout层构建右眼分类网络，并将右眼分类特征fright-cat输入到右眼分类网络进行处理，得到最终的右眼图像分类结果； S4.采用步骤S2得到的训练数据集，对步骤S3构建的青光眼眼底图像分类初始模型进行训练，得到青光眼眼底图像分类模型； S5.采用步骤S4得到的青光眼眼底图像分类模型，进行实际的青光眼眼底图像的分类。

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