郑州大学周思捷获国家专利权
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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利基于人工智能的糖尿病肾病患者视网膜病变图像分类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：CN120375069B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510465521.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于人工智能的糖尿病肾病患者视网膜病变图像分类方法是由周思捷;刘章锁;赵子豪;胡明阳;吕林晓;张家惠;李嘉诚设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于人工智能的糖尿病肾病患者视网膜病变图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的糖尿病肾病患者视网膜病变图像分类方法，涉及医学图像技术领域，包括，采集视网膜图像并进行去噪与对比度调整，生成标准化图像；利用医学先验知识指导的生成对抗网络，结合微动脉瘤形态与出血区域纹理特征进行特征约束，生成病理特征增强的视网膜图像，构建扩增训练数据集；基于该数据集训练深度卷积神经网络，利用多尺度特征提取层识别微动脉瘤及出血病变，输出初步分级结果；结合临床医生反馈构建强化学习环境，动态调整分类决策阈值优化病变分级参数。本发明所述方法采用跨模态关联分析，融合视网膜病变特征与生化时序数据，提升糖尿病视网膜病变图像的精确分类能力。
本发明授权基于人工智能的糖尿病肾病患者视网膜病变图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的糖尿病肾病患者视网膜病变图像分类方法，其特征在于：包括， 采集视网膜图像并进行去噪与对比度调整，生成标准化图像； 将标准化图像输入至医学先验知识指导的生成对抗网络，利用微动脉瘤形态学参数库与出血区域纹理特征图谱进行特征约束，生成病理特征增强的视网膜图像并构建扩增训练数据集； 基于扩增训练数据集训练深度卷积神经网络，采用多尺度特征提取层识别病理特征增强的视网膜图像中的微动脉瘤及出血病变，输出包含病变分级的初始诊断结果； 基于初始诊断结果，结合临床医生实时反馈修正数据构建强化学习环境，采用灵敏度-特异度平衡因子动态调整分类决策阈值，生成优化分级参数； 加载优化分级参数，结合视网膜图像病变特征与患者生化时序数据，通过跨模态关联分析生成糖尿病视网膜病变的三级视网膜图像分类结果。
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