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龙图腾网获悉山东大学齐鲁医院申请的专利用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别方法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：CN116228642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211606968.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别方法及系统是由曲毅;宋先;许茜;边成设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别领域，提供一种用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别方法及系统，包括采集患者的原始黄斑变性图像并进行预处理；基于预处理后的黄斑变性图像，利用预先训练好的分类卷积神经网络检测黄斑变性图像的切片图像的线性标志物；基于预处理后的黄斑变性图像，利用预先训练好的全卷积网络进行分割，确定黄斑变性图像的块状标志物；提取线性标志物的长度和分割比例；确定块状标志物的面积、直径以及平均反射强度；基于线性标志物的长度和分割比例以及块状标志物的面积、直径以及平均反射强度，利用训练好的随机森林模型识别新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶。实现同时识别和量化线性标志物的完整率，以及块状标志物的面积及直径。

本发明授权用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别系统，其特征在于，包括： 数据处理模块，被配置为采集患者的原始黄斑变性图像并进行预处理； 线性标志物检测模块，被配置为基于预处理后的黄斑变性图像进行分割切片，根据黄斑变性图像的切片图像，利用预先训练好的分类卷积神经网络检测黄斑变性图像的切片图像的线性标志物； 所述线性标志物包括视网膜椭圆体带和视网膜外界膜； 块状标志物分割模块，被配置为基于预处理后的黄斑变性图像，利用预先训练好的全卷积网络进行分割，确定黄斑变性图像的块状标志物； 量化特征提取模块，被配置为对黄斑变性图像的切片图像的线性标志物进行生物标记提取，提取线性标志物的长度和分割比例；确定块状标志物的面积、直径以及平均反射强度，所述块状标志物的面积、直径以及平均反射强度在输入到训练好的随机森林模型中之前，还利用图卷积算法确定各个块状结构的之间的关系，具体为：所述块状标志物为视网膜内液、视网膜下液、视网膜色素上皮脱离以及视网膜下高反射物质；把视网膜内液、视网膜下液、视网膜色素上皮脱离以及视网膜下高反射物质定义为节点N，节点之间用可学习的边E来连接；块状标志物的面积、直径以及平均反射强度，记为F，F的维度为H,W,5，H，W指原图的长宽，而5指的是输出维度，第0维代表背景类，第1,2,3,4维各代表视网膜内液、视网膜下液、视网膜色素上皮脱离以及视网膜下高反射物质；把第1,2,3,4维的特征f1、f2、f3、f4取出来，维度为H,W,1分别作为节点N的值，带入图卷积GAT算法融合各类别的关系，GAT输出的结果为f1’、f2’、f3’、f4’；将原来的背景类f0与GAT输出的结果f’n进行叠加得到作为最后的输出结果f’，其维度为H,W,5； 基于预处理后的黄斑变性图像进行分割切片，根据黄斑变性图像的切片图像，利用预先训练好的分类卷积神经网络检测黄斑变性图像的切片图像的线性标志物，包括：基于预处理后的黄斑变性图像进行分割切片；根据黄斑黄斑变性图像的切片图像，从左到右依次输入到预先训练好的分类卷积神经网络中，得到多个切片图像对应的检测结果，即黄斑变性图像的切片图像的线性标志物；将多个切片的检测结果按照顺序进行滑动平均融合，得到融合预测结果； 病灶识别模块，被配置为基于线性标志物的长度和分割比例以及块状标志物的面积、直径以及平均反射强度，利用训练好的随机森林模型识别新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶。

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