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龙图腾网恭喜杭州深杨医疗科技有限公司申请的专利近似性黄斑病变的分级方法、系统、设备及可读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：CN114627043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202011458701.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权近似性黄斑病变的分级方法、系统、设备及可读存储介质是由鲁理;周公敢设计研发完成，并于2020-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本近似性黄斑病变的分级方法、系统、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种近似性黄斑病变的分级方法、系统、设备及可读存储介质，所述分级方法包括：获取待分级的眼底图像；预处理所述待分级的眼底图像，获取处理后的眼底图像；所述处理后的眼底图像符合预设分级处理要求；将所述处理后的眼底图像输入至预存近视性黄斑病变分级模型，通过所述预存近视性黄斑病变分级模型对所述处理后的眼底图像进行病变分级，以输出病理性近视病变程度的预测结果。本发明所述近似性黄斑病变的分级方法、系统、设备及可读存储介质实现了对近视性黄斑病变的分级，分级效率高，且具有很高的精度。

本发明授权近似性黄斑病变的分级方法、系统、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种近似性黄斑病变的分级方法，其特征在于，包括：获取待分级的眼底图像；预处理所述待分级的眼底图像，获取处理后的眼底图像，所述处理后的眼底图像符合预设分级处理要求；将所述处理后的眼底图像输入至预存近视性黄斑病变分级模型，所述预存近视性黄斑病变分级模型包括残差网络、全连接层及分类层；其中，所述残差网络由卷积层和卷积层组构成，所述残差网络包括Resnet-101网络，所述Resnet-101网络包括第一卷积层、第二卷积层组、第三卷积层组、第四卷积层组和第五卷积层组，所述第一卷积层后接BatchNorm；在对所述预存近视性黄斑病变分级模型训练时所采用的损失函数为加权交叉熵损失函数；通过所述预存近视性黄斑病变分级模型对所述处理后的眼底图像进行病变分级，包括：经过所述残差网络提取所述处理后的眼底图像中的与近似性黄斑病变相关的抽象特征，形成与近似性黄斑病变相关的特征图；经过所述分类层将与近似性黄斑病变相关的特征图映射至病变分级空间，以输出病理性近视病变程度的预测结果，所述病变分级空间包括与豹纹状眼底对应的等级空间、与弥漫性脉络膜萎缩对应的等级空间、与斑片状脉络膜萎缩对应的等级空间及与黄斑萎缩对应的等级空间。

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