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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于特征融合的青光眼检测方法、介质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：CN121304661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511852915.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于特征融合的青光眼检测方法、介质及系统是由洪朝群;陈湧峰;张锴;陈颖悦;林开标设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合的青光眼检测方法、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征融合的青光眼检测方法、介质及系统，其中方法包括：获取眼底图图像和光学相干断层扫描图像，并对眼底图图像进行预处理以得到第一预处理图像，以及对光学相干断层扫描图像进行预处理以得到第二预处理图像；将第一预处理图像和第二预处理图像输入到预训练的异常检测模型中，以进行特征融合得到融合特征图，并判断待检测样本是否为青光眼样本；如果是，则将第一预处理图像和第二预处理图像输入到预训练的严重程度分析模型中，以通过严重程度分析模型对待检测样本的严重程度进行分析，生成最终检测结果；能够有效利用眼底图图像和光学相干断层扫描图像的各自特征，对青光眼进行有效检测，提高青光眼检测结果的准确性。

本发明授权基于特征融合的青光眼检测方法、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的青光眼检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测样本对应的眼底图图像和光学相干断层扫描图像，并对所述眼底图图像进行预处理以得到第一预处理图像，以及对所述光学相干断层扫描图像进行预处理以得到第二预处理图像； 将所述第一预处理图像和所述第二预处理图像输入到预训练的异常检测模型中，以通过所述异常检测模型对所述第一预处理图像和所述第二预处理图像进行特征融合得到融合特征图，并基于所述融合特征图判断所述待检测样本是否为青光眼样本； 如果是，则将所述第一预处理图像和所述第二预处理图像输入到预训练的严重程度分析模型中，以通过所述严重程度分析模型对所述待检测样本的严重程度进行分析，生成最终检测结果； 其中，所述预训练的严重程度分析模型包括双分支特征提取层和自适应轻量级跨注意力层； 所述双分支特征提取层用于对所述第一预处理图像和所述第二预处理图像进行特征提取，以得到对应的分支特征； 所述自适应轻量级跨注意力层用于对所述分支特征进行特征融合，并基于注意力交互抑制融合后特征中的不利特征； 所述预训练的异常检测模型包括线性分支和非线性分支，其中，基于所述融合特征图判断所述待检测样本是否为青光眼样本，包括： 基于所述线性分支根据所述融合特征图计算对应的线性分支输出； 基于所述非线性分支根据所述融合特征图计算对应的非线性分支输出； 对所述线性分支输出和所述非线性分支输出进行主元素相加，以得到最终异常检测结果。

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厦门理工学院，其通讯地址为：361000 福建省厦门市集美区理工路600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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