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龙图腾网获悉杭州目乐医疗科技股份有限公司申请的专利基于多光谱成像与深度学习的黄斑色素密度分析方法、系统及存储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：CN121259464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511811659.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多光谱成像与深度学习的黄斑色素密度分析方法、系统及存储介质是由程得集;赵开开;程香云设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多光谱成像与深度学习的黄斑色素密度分析方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开基于多光谱成像与深度学习的黄斑色素密度分析方法、系统及存储介质。该方法包括：采集人眼视网膜在窄带波长下的多光谱眼底图像并进行配准；利用预训练的深度学习分割模型自动分割出黄斑区域和中心凹区域；从分割区域中提取多光谱特征；将特征输入至物理信息约束的深度回归模型，输出各位置的黄斑色素光学密度值；最终生成MPOD空间分布图并进行可视化。本发明创新性地引入物理信息约束神经网络，将比尔‑朗伯定律作为物理损失项融入模型训练，显著提升了MPOD量化的精度、鲁棒性、可解释性及设备无关性，克服了现有主观方法及传统光学成像方法的技术缺陷，能为眼科疾病筛查与监测提供强有力的工具。

本发明授权基于多光谱成像与深度学习的黄斑色素密度分析方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于多光谱成像与深度学习的黄斑色素密度分析方法，其特征在于，包括如下步骤内容： 步骤一：采集人眼视网膜在窄带波长下的多光谱眼底图像，并对多光谱眼底图像进行配准处理； 步骤二：将配准后的多光谱眼底图像输入至预训练的深度学习分割模型，分割出黄斑区域和中心凹区域； 步骤三：从分割出的黄斑区域和中心凹区域中提取多光谱特征； 步骤四：将多光谱特征输入至物理信息约束的深度回归模型中，由深度回归模型输出黄斑区域内每个像素点或预定义子区域的黄斑色素光学密度值； 所述物理信息约束的深度回归模型为物理信息约束神经网络，所述物理信息约束神经网络在训练过程中，其总损失函数包括数据损失项和物理损失项； 所述数据损失项用于衡量模型预测的黄斑色素光学密度值与真实值之间的差异； 所述物理损失项基于比尔-朗伯定律构建，用于衡量根据模型预测的黄斑色素光学密度值所计算的在多个波长下的理论反射光强度，与在对应多个波长下实际测量到的反射光强度之间的差异； 步骤五：基于黄斑色素光学密度值，生成黄斑区域的MPOD空间分布图。

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