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龍圖騰網(wǎng)獲悉珠海中科先進(jìn)技術(shù)研究院有限公司申請(qǐng)的專利干眼分析系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116309241B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211088109.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)干眼分析系統(tǒng)是由王涵;邢魯民;莊金隆設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本干眼分析系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種干眼分析系統(tǒng)，包括；數(shù)據(jù)集量化模塊，用于獲取醫(yī)療結(jié)構(gòu)的干眼數(shù)據(jù)集，根據(jù)維度對(duì)所述干眼數(shù)據(jù)集執(zhí)行量化處理，得到量化數(shù)據(jù)集；染色歸一化模塊，用于對(duì)所述量化數(shù)據(jù)集進(jìn)行染色歸一化處理，將所述量化數(shù)據(jù)集中的數(shù)字眼科圖像切片特征進(jìn)行染色，得到第一特征信息；眼科切片特征提取模塊，用于對(duì)所述第一特征信息采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行特征提取，得到第二特征信息；預(yù)測(cè)模塊，用于以所述第二特征信息作為輸入，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Transformer進(jìn)行干眼分析，得到預(yù)測(cè)結(jié)果；融合模塊，用于對(duì)所述預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行多尺度特征篩選，得到干眼分析結(jié)果。本發(fā)明的技術(shù)方案提高了干眼早篩和預(yù)后分析效率。

本發(fā)明授權(quán)干眼分析系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種干眼分析系統(tǒng)，其特征在于： 數(shù)據(jù)集量化模塊，用于獲取醫(yī)療結(jié)構(gòu)的干眼數(shù)據(jù)集，根據(jù)維度對(duì)所述干眼數(shù)據(jù)集執(zhí)行量化處理，得到量化數(shù)據(jù)集； 染色歸一化模塊，用于對(duì)所述量化數(shù)據(jù)集進(jìn)行染色歸一化處理，將所述量化數(shù)據(jù)集中的數(shù)字眼科圖像切片特征進(jìn)行染色，得到第一特征信息； 眼科切片特征提取模塊，用于對(duì)所述第一特征信息采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行特征提取，得到第二特征信息； 預(yù)測(cè)模塊，用于以所述第二特征信息作為輸入，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Transformer進(jìn)行干眼分析，得到預(yù)測(cè)結(jié)果； 融合模塊，用于對(duì)所述預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行多尺度特征篩選，得到干眼分析結(jié)果； 基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的干眼癥的去中心化深度學(xué)習(xí)架構(gòu)：中心化深度學(xué)習(xí)架構(gòu)用于在模型與梯度交互時(shí)，采用同態(tài)加密和共享加密執(zhí)行處理，包括：將圖像振幅標(biāo)準(zhǔn)化，以模統(tǒng)一的成像設(shè)置，進(jìn)而在參與方生成協(xié)調(diào)的特征空間，從而減輕局部更新漂移；基于協(xié)調(diào)特征，采用參與方權(quán)重?cái)_動(dòng)δk，引導(dǎo)每個(gè)局部模型達(dá)到平坦的最優(yōu)，其中局部最優(yōu)解的鄰域具有單一的低損失，其中： 其中 幅度分量相位分量 其中，所述采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Transformer進(jìn)行干眼分析，包括： 使用編碼器對(duì)所述數(shù)字眼科圖像切片進(jìn)行編碼； 采用基于Transformer的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于對(duì)所述數(shù)字眼科圖像切片進(jìn)行編碼的壓縮表示進(jìn)行分類，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取位置編碼信息，利用自注意力模塊捕獲數(shù)字眼科圖像的空間結(jié)構(gòu)信息，其計(jì)算公式為： Q＝XiWQK＝XiWKV＝XiWV MSAQ,K,V＝Concathead1,…,headnWO 其中Xi表示第i個(gè)樣本的信息，SA表示自注意層,Concat表示將不同的自注意力層信息進(jìn)行融合，損失函數(shù)可定義為： Yi′＝SoftMaxMLPLNmeanMSAQ,K,V 其中Yi′表示當(dāng)前樣本的預(yù)測(cè)標(biāo)簽，Yi表示樣本的真實(shí)標(biāo)簽； 得到干眼早篩及預(yù)后預(yù)測(cè)模型，通過干眼早篩及預(yù)后預(yù)測(cè)模型。

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