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龙图腾网获悉珠海中科先进技术研究院有限公司;中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利黄斑区域眼底多病症分类方法、装置及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：CN114792381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202210432800.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权黄斑区域眼底多病症分类方法、装置及存储介质是由王涵;潘毅设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本黄斑区域眼底多病症分类方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了黄斑区域眼底多病症分类方法、装置及存储介质，属于图像处理领域。其中方法包括：对眼底照片的黄斑区域图像通过迁移学习的多病症分类任务进行分类，得到分类结果；对病斑图片进行图片预处理，得到分割图片；基于图片可解释算法对分割图片生成病症特征描述，得到像素级别线索；根据像素级别线索，基于Gan网络进行图片增强，得到合成图片；根据分割图片和合成图片进行训练，得到基于像素级别的黄斑区域多病症分类系统；通过基于像素级别的黄斑区域多病症分类系统对眼底照片进行病斑识别，得到病斑识别结果；基于病斑识别结果，通过图片可解释算法生成病症特征热图。本发明能够帮助眼科医生更好地了解预测模型原理及依据。

本发明授权黄斑区域眼底多病症分类方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种黄斑区域眼底多病症分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于图像分割算法对眼底照片进行视盘中心和黄斑中心凹检测，得到预测值和交叉熵； 根据所述预测值，得到检测结果；所述检测结果包括黄斑中心凹； 其中，所述图像分割算法包括但不限于FCN、Unet或基于视盘中心位置关系的图像分割算法，预测值为，交叉熵损失函数为，其中表示真实值，表示第几张照片，表示分类个数； 对眼底照片的黄斑区域图像通过迁移学习的多病症分类任务进行分类，得到分类结果；所述眼底照片包括OCT眼底照片和UWF眼底照片；所述分类结果包括病斑图片； 对所述病斑图片进行图片预处理，得到分割图片； 基于图片可解释算法对所述分割图片生成病症特征描述，得到像素级别线索； 根据所述像素级别线索，基于Gan网络进行图片增强，得到合成图片； 根据所述分割图片和所述合成图片进行训练，得到基于像素级别的黄斑区域多病症分类系统，包括：对病斑分割图片进行像素数值化的像素标记，其中，所述分割图片和所述合成图片记为病斑分割图片；基于分类主干模型算法对所述病斑分割图片进行迁移学习，得到像素级别分类识别线索；其中，对类型为OCT眼底照片的病斑分割图片解冻所有层进行学习，其中训练权重等于初始权重；对除类型为OCT眼底照片以外的病斑分割图片解冻分类层进行学习；基于所述像素级别分类识别线索，得到图片级别分类模型；其中，所述图片级别分类模型为：；若病症为二分类，则为sigmoid激活函数，否则为mse平方损失函数，并设置阈值；其中，表示第个病斑，表示病斑个数，初始值为分类模型神经元权重，和为正整数； 通过所述基于像素级别的黄斑区域多病症分类系统对眼底照片进行病斑识别，得到病斑识别结果； 基于所述病斑识别结果，通过图片可解释算法生成病症特征热图。

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