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          首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京同仁醫(yī)院張宛俠獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京同仁醫(yī)院申請的專利一種基于超聲波和深度學(xué)習(xí)的眼壓測量方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119745429B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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?zhí)?專利號為:202510173057.X,技術(shù)領(lǐng)域涉及:A61B8/10;該發(fā)明授權(quán)一種基于超聲波和深度學(xué)習(xí)的眼壓測量方法及系統(tǒng)是由張宛俠;王影;馬張芳;馬來玉;李越設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-02-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種基于超聲波和深度學(xué)習(xí)的眼壓測量方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明提供一種基于超聲波和深度學(xué)習(xí)的眼壓測量方法及系統(tǒng),方法包括:采集眼部超聲數(shù)據(jù)、眼壓數(shù)據(jù);將連續(xù)采集的所述超聲眼壓數(shù)據(jù)序列進(jìn)行四維超聲重構(gòu),得出反映眼部內(nèi)部結(jié)構(gòu)立體動(dòng)態(tài)變化的四維超聲數(shù)據(jù);建立四維眼部超聲數(shù)據(jù)與對應(yīng)眼壓數(shù)據(jù)的關(guān)系模型;通過重構(gòu)的四維的眼部內(nèi)部結(jié)構(gòu)超聲數(shù)據(jù)、眼壓數(shù)據(jù)以及關(guān)系模型,構(gòu)建和訓(xùn)練LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)眼壓識別模型;基于訓(xùn)練好的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)眼壓識別模型,對患者眼壓進(jìn)行識別并顯示。本發(fā)明通過建立四維眼部超聲數(shù)據(jù)與對應(yīng)眼壓數(shù)據(jù)關(guān)系模型,挖掘出與眼壓密切相關(guān)的超聲數(shù)據(jù)特征,并構(gòu)建和訓(xùn)練LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)眼壓識別模型進(jìn)行眼壓識別,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)眼壓測量,提高測量精度。

          本發(fā)明授權(quán)一種基于超聲波和深度學(xué)習(xí)的眼壓測量方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于超聲波和深度學(xué)習(xí)的眼壓測量方法,其特征在于,包括以下步驟: 通過頭戴式超聲設(shè)備和眼壓測量設(shè)備采集眼部超聲數(shù)據(jù)、眼壓數(shù)據(jù); 將連續(xù)采集的超聲眼壓數(shù)據(jù)序列進(jìn)行四維超聲重構(gòu),得出反映眼部內(nèi)部結(jié)構(gòu)立體動(dòng)態(tài)變化的四維超聲數(shù)據(jù); 建立四維眼部超聲數(shù)據(jù)與對應(yīng)眼壓數(shù)據(jù)的關(guān)系模型; 通過重構(gòu)的四維的眼部內(nèi)部結(jié)構(gòu)超聲數(shù)據(jù)、眼壓數(shù)據(jù)以及關(guān)系模型,構(gòu)建和訓(xùn)練LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)眼壓識別模型; 基于訓(xùn)練好的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)眼壓識別模型,對患者眼壓進(jìn)行識別并顯示; 所述建立四維超聲數(shù)據(jù)與對應(yīng)眼壓數(shù)據(jù)的關(guān)系模型,具體為: 數(shù)據(jù)標(biāo)注,將四維超聲數(shù)據(jù)及對應(yīng)眼壓數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注,按照眼壓值范圍將樣本分為正常眼壓組和病患眼壓組; 特征提取與分析,對四維超聲數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,分析不同眼壓狀態(tài)下眼部內(nèi)部結(jié)構(gòu)超聲數(shù)據(jù)的特征差異,并與眼壓值進(jìn)行相關(guān)性分析,確定與眼壓關(guān)系的特征向量; 構(gòu)建關(guān)系模型,采用多元線性回歸法構(gòu)建超聲數(shù)據(jù)特征與眼壓值之間的數(shù)學(xué)模型,以特征向量為自變量,眼壓值為因變量,通過訓(xùn)練模型確定模型參數(shù),建立超聲數(shù)據(jù)與眼壓的定量對應(yīng)關(guān)系; 所述對四維超聲數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,分析不同眼壓狀態(tài)下眼部內(nèi)部結(jié)構(gòu)超聲數(shù)據(jù)的特征差異,具體為: 眼部組織區(qū)域劃分與定位,利用圖像分割算法,通過對超聲圖像的不限于灰度、紋理的特征進(jìn)行分析,識別出不限于角膜、前房、晶狀體、玻璃體、視網(wǎng)膜的眼部結(jié)構(gòu)的邊界和范圍;其中,對于角膜區(qū)域,根據(jù)其弧形結(jié)構(gòu)和回聲強(qiáng)度進(jìn)行定位;前房區(qū)域依據(jù)回聲特性以及與角膜和晶狀體的位置關(guān)系來確定;晶狀體通過其形狀和回聲表現(xiàn)進(jìn)行識別;玻璃體區(qū)域以其回聲特征來劃分;視網(wǎng)膜則根據(jù)其與脈絡(luò)膜之間的界面反射特征進(jìn)行定位; 對每個(gè)劃分后的眼部組織區(qū)域建立獨(dú)立的坐標(biāo)系,后續(xù)對不同區(qū)域內(nèi)的特征進(jìn)行精確計(jì)算和分析; 厚度變化率計(jì)算,針對每個(gè)眼部組織區(qū)域,在四維超聲數(shù)據(jù)的時(shí)間維度上,計(jì)算其厚度隨時(shí)間的變化率; 回聲強(qiáng)度變化分析,統(tǒng)計(jì)每個(gè)眼部組織區(qū)域在四維超聲數(shù)據(jù)中的回聲強(qiáng)度分布情況,將回聲強(qiáng)度劃分為若干個(gè)區(qū)間,計(jì)算不同時(shí)刻每個(gè)區(qū)間內(nèi)像素點(diǎn)的數(shù)量或占比; 分析在眼壓變化過程中,眼部組織回聲強(qiáng)度分布的變化趨勢,計(jì)算回聲強(qiáng)度變化的平均回聲強(qiáng)度變化量、回聲強(qiáng)度變化率; 紋理特征提取與分析,采用灰度共生矩陣分析方法,提取眼部組織超聲圖像的紋理特征,計(jì)算灰度共生矩陣的不限于對比度、相關(guān)性、能量、熵的多個(gè)特征參數(shù),對比不同眼壓狀態(tài)下眼部組織紋理特征的差異; 特征相關(guān)性分析與特征向量構(gòu)建,計(jì)算提取的厚度變化率、回聲強(qiáng)度變化相關(guān)參數(shù)、紋理特征參數(shù)與眼壓值之間的相關(guān)性系數(shù),根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果,篩選出與眼壓相關(guān)性顯著的特征,構(gòu)建特征向量。

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