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龙图腾网获悉北京视酷科技有限公司申请的专利基于眼科影像的糖尿病神经病变辅助检测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：CN121544616B 。

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：202610064520.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于眼科影像的糖尿病神经病变辅助检测系统是由宋仕雄;张琳;戴瑶设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于眼科影像的糖尿病神经病变辅助检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学影像处理与疾病辅助诊断技术领域，具体涉及基于眼科影像的糖尿病神经病变辅助检测系统，本发明系统通过设置眼底图像获取模块、滞后性分析模块、区域融合模块、微血管瘤影响程度获取模块和糖尿病神经病变检测模块，分析FFA图像中像素点的灰度变化特征，获取像素点被荧光素充盈的滞后程度，进而根据滞后程度进行区域融合，再根据融合区域的平均滞后程度和区域面积量化微血管瘤影响程度，实现糖尿病神经病变的判断。本发明系统通过量化分析荧光素在微血管瘤及其周围区域的充盈、扩散规律，获取微血管瘤影响程度，实现糖尿病神经病变辅助检测，从而辅助医生高效、准确地进行糖尿病神经病变的检测，有效提高诊断效率与准确性。

本发明授权基于眼科影像的糖尿病神经病变辅助检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于眼科影像的糖尿病神经病变辅助检测系统，其特征在于，所述系统包括： 眼底图像获取模块，用于获取多帧FFA图像，并筛选出所述FFA图像在时间序列上的灰度变化像素点； 滞后性分析模块，用于分析每个所述灰度变化像素点的灰度变化特征，获取每个所述灰度变化像素点被荧光素充盈的滞后程度； 区域融合模块，用于根据所述滞后程度，对所述灰度变化像素点进行区域融合，获得若干个融合区域； 微血管瘤影响程度获取模块，用于基于所述滞后程度，分析每个所述融合区域的滞后特征，结合所述融合区域的区域面积，获取微血管瘤影响程度； 糖尿病神经病变检测模块，用于根据所述微血管瘤影响程度，进行糖尿病神经病变的判断；所述滞后性分析模块，包括： 灰度时序曲线拟合单元，用于对每个所述灰度变化像素点的灰度值进行曲线拟合，得到每个所述灰度变化像素点的灰度时序曲线； 滞后性获取单元，用于基于所述灰度时序曲线，分析每个所述灰度变化像素点的最大灰度值的出现时间位置特征，得到每个所述灰度变化像素点的可能滞后程度； 滞后性修正单元，用于基于所述灰度时序曲线，分析每个所述灰度变化像素点的灰度极大值点的数量情况，对所述可能滞后程度进行修正，得到每个所述灰度变化像素点被荧光素充盈的滞后程度。

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