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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于AI技术的白内障患者术后视力智能预测评估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：CN115170492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210735202.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于AI技术的白内障患者术后视力智能预测评估系统是由徐雯;吴健;许哲;王静文;王锦鸿;陈婷婷;余雪雯;陈旦设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI技术的白内障患者术后视力智能预测评估系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI技术的白内障患者术后视力智能预测评估系统，包括信息采集模块、黄斑OCT图像采集模块、图像分析模块、模型训练模块、视力预测模块和诊疗建议模块；信息采集模块用于采集个体用户基本信息；黄斑OCT图像采集模块用于采集患者黄斑OCT图像；图像分析模块用于对黄斑OCT图像采集模块采集的图像中黄斑外部形态特征进行自动提取分析；模型训练模块用于对视力预测模块进行训练；视力预测模块加载模型训练模块获得的最佳模型参数，并用于对白内障患者的术后视力进行预测；诊疗建议模块用于根据视力预测模块获得的预测术后视力，针对性地给出不同的诊疗建议。本发明能够根据患者术前黄斑OCT图像，准确快速地预测白内障患者术后视力。

本发明授权一种基于AI技术的白内障患者术后视力智能预测评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI技术的白内障患者术后视力智能预测评估系统，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机存储器中存有信息采集模块、黄斑OCT图像采集模块、图像分析模块、模型训练模块、视力预测模块和诊疗建议模块； 所述的信息采集模块用于采集个体用户基本信息，包括姓名、性别、年龄、眼别和术前视力； 所述的黄斑OCT图像采集模块用于采集患者黄斑OCT图像； 所述的图像分析模块用于对黄斑OCT图像采集模块采集的图像中黄斑外部形态特征进行自动提取分析，具体为：通过快速去噪消除图片噪声，通过膨胀腐蚀过滤离散白点块，通过Canny算子进行边缘检测，进行黄斑ILM分层，通过分层后的ILM边界线进行角度校准，通过校准后使用U-Net分割网络进行RPE分层，通过提取的ILM和RPE层进行外部形态特征提取；提取的黄斑外部形态特征包括：颞侧视网膜厚度最大值、颞侧最大斜率值、黄斑中心凹厚度、鼻侧视网膜厚度最大值、鼻侧最大斜率值、凹坑深度和中心凹直径；U-Net分割网络包括8层卷积层和池化层，其中4层用于下采样，其余4层用于上采样； 所述的模型训练模块用于对视力预测模块进行训练，以图像分析模块中提取的黄斑外部形态特征、图像以及术前视力作为输入，以术后视力作为标签进行深度学习模型训练；所述的视力预测模块由基于深度学习算法的两个部分组成；第一部分是卷积神经网络，用于从OCT图像中提取全局特征；第二部分是注意力融合网络，用于融合每个模态的嵌入，包括黄斑外部形态特征，图像特征和术前视力特征，通过Transformer层进行模态融合，并预测术后视力；第一部分的卷积神经网络中，包括四个stage，每个stage由3个残差块组成，每个残差块由2个1x1卷积、1个3*3卷积、1个池化层和1个激活层组成；第二部分的注意力融合网络中，包括20层Transformer和1层Head，每层Transformer由两个归一层、一个注意力层和一个前馈网络层组成；Head层由两层全连接层组成； 所述的视力预测模块加载模型训练模块获得的最佳模型参数，并用于对白内障患者的术后视力进行预测； 所述的诊疗建议模块用于根据视力预测模块获得的预测术后视力，针对性地给出不同的诊疗建议。

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