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龙图腾网获悉汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心申请的专利一种基于裂隙灯图像的白内障视力智能预测系统及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：CN119174583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411668062.X，技术领域涉及：A61B3/00；该发明授权一种基于裂隙灯图像的白内障视力智能预测系统及方法是由王耿;杨明榛;邱珈莉;石丽品;林建伟;邱坤良;张铭志设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于裂隙灯图像的白内障视力智能预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于裂隙灯图像的白内障视力智能预测系统及方法，涉及医疗图像处理领域，其中系统包括：信息采集模块、数据处理模块、模型构建模块和视力预测模块；信息采集模块用于获取白内障患者手术前BCVA以及术后一个月的BCVA；同时，信息采集模块还用于获取白内障患者的眼前段裂隙灯图像；数据处理模块用于对眼前段裂隙灯图像进行预处理，得到处理后数据；模型构建模块用于基于手术前BCVA以及术后一个月的BCVA和眼前段裂隙灯图构建视力预测模型；视力预测模块用于利用视力预测模型对白内障患者手术前后的视力进行预测。本发明能够快速准确地预测白内障患者不同晶体混浊程度下的BCVA及其术后BCVA，提高工作效率。

本发明授权一种基于裂隙灯图像的白内障视力智能预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于裂隙灯图像的白内障视力智能预测系统，其特征在于，包括：信息采集模块、数据处理模块、模型构建模块和视力预测模块；所述信息采集模块用于获取白内障患者手术前BCVA以及术后一个月的BCVA；同时，所述信息采集模块还用于获取白内障患者的眼前段裂隙灯图像，所述眼前段裂隙灯图像包括：裂隙灯窄宽带照、裂隙灯弥散光照和裂隙灯后照；所述数据处理模块用于对所述眼前段裂隙灯图像进行预处理，得到处理后数据，流程包括：首先对所述眼前段裂隙灯图像进行筛选，得到筛选图像；之后，构建ROI分割模型并将所述筛选图像输入至所述ROI分割模型并提取ROI图像；将所述ROI图像的分辨率调整为224×224，同时将所述ROI图像的像素值进行归一化处理；将手术前BCVA以及术后一个月的BCVA的视力数据转化为logMAR记录法，同时做归一化处理；所述模型构建模块用于基于手术前BCVA以及术后一个月的BCVA和所述眼前段裂隙灯图像构建视力预测模型，所述视力预测模型包括：多模态模型和多任务模型；其中，所述多模态模型以EfficientNetV2-M作为基础模型，对所述眼前段裂隙灯图像中各个模态的图像进行处理，提取出对应的高维特征向量；所述多任务模型中，用于同时输出术前预测视力和术后预测视力，两个任务的损失函数都是均方误差MSELoss，总损失是两个任务损失的加权和；EfficientNetV2-M卷积神经网络包括：Fused-MBConv模块和MBConv模块；首先将输入的ROI图像经过一个步幅为2，尺寸为3x3，通道数为24的标准卷积层进行特征预处理，快速减少图像的分辨率，再经过4组Fused-MBConv模块和4组MBConv模块进行特征学习和表征；Fused-MBConv模块有3x3卷积、SE模块和1x1卷积组合而成，MBConv模块由1x1卷积、3x3深度卷积、SE模块、1x1卷积堆叠组成；之后，ROI图像通过一个1x1卷积来增加通道数，并经过全局平均池化层，将每个通道的特征图平均化，得到一个1x1的特征向量，将特征向量输入到全连接层；最后，在后端通过拼接全连接层和ReLU激活函数来融合不同模态的特征；将融合后的特征向量作为输入，分别传递给两个多层MLP，一个MLP用于预测术前视力，另一个MLP用于预测术后视力；所述视力预测模块用于利用所述视力预测模型对白内障患者手术前后的视力进行预测。

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汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心，其通讯地址为：515000 广东省汕头市金平区东厦北路汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心；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”。