眼底图像病变的筛查系统技术方案

本实用新型专利技术提供了一种眼底图像病变的筛查系统，其特征在于，包括：存储模块，其部署在云服务器中；获取模块，其用于获取来自于同一个人不同眼睛的两张以上的眼底图像，并将眼底图像上传至存储模块；录入模块，其用于录入与眼底图像对应的被检者信息且与眼底图像关联，并将被检者信息上传至存储模块；以及筛查模块，其用于从存储模块中提取眼底图像和被检者信息，并利用基于人工神经网络的深度学习方法对关联后的眼底图像是否存在病变进行自动判读以生成筛查结果。根据本实用新型专利技术，能够利用基于人工神经网络的深度学习方法辅助医生对眼底图像进行病变识别的判断，从而能够有效地提高眼底图像病变的筛查效率。

Screening system of fundus image lesions

【技术实现步骤摘要】
眼底图像病变的筛查系统
本技术涉及一种筛查系统，特别涉及一种眼底图像病变的筛查系统。
技术介绍
糖尿病是一组以高血糖为特征的代谢性疾病。高血糖则是由于胰岛素分泌缺陷或其生物作用受损。长期存在的高血糖会导致各种组织特别是眼、肾、心脏、血管等的慢性损害或功能障碍，尤其是对眼睛的损害。据统计，患有糖尿病多年的病人的眼部血管会受损，严重时可能会引致眼底出血而令患者视力模糊或完全失去视觉。目前，我国的糖尿病视网膜病变(简称“糖网病”)患者超过3000万，大约有80％以上的糖尿病患者会发生糖网病，其失明的危险性比正常人高25倍。糖网病是可以避免失明的眼病，而在早期视网膜的病变并不明显，但是若能够在发病初期定期进行眼底检查，由糖网病引起的失明风险可以下降90％以上。因此，早筛查、早诊断、早治疗是糖网病患者保留视力的关键。然而，我国糖网病筛查率不足10％。而且糖网筛查系统也存在着诸多的问题，例如，糖网病智能分析软件依赖于电脑硬件设备，对于基层筛查，携带周转不便，而且每个筛查设备或筛查点需要独立配置糖网病智能分析软件以及电脑硬件设备，成本较高。再者，对于庞大的糖尿病群体来说，筛查医生的人数严重不足，人工判读方法费时费力，主观性强，也容易出现误诊等情况。
技术实现思路
本技术有鉴于上述现有技术的状况而完成，其目的在于提供一种能够有效地提高眼底图像病变的筛查效率的眼底图像病变的筛查系统。为此，本技术提供了一种眼底图像病变的筛查系统，其包括：存储模块，其部署在云服务器中；获取模块，其用于获取来自于同一个人不同眼睛的两张以上的眼底图像，并将所述眼底图像上传至所述存储模块，所述眼底图像包括目标眼底图像和参考眼底图像；录入模块，其用于录入与所述眼底图像对应的被检者信息且与所述眼底图像关联，并将所述被检者信息上传至所述存储模块；以及筛查模块，其利用基于人工神经网络的深度学习方法对关联后的所述眼底图像是否存在病变进行自动判读以生成筛查结果，所述人工神经网络包括对所述眼底图像进行处理的卷积神经网络结构、以及接收由所述卷积神经网络结构输出的高级特征和所述被检者信息的输出层。在本技术中，通过云服务器能够方便操作人员在不同的地方进行采集和上传眼底图像，从而有利于大范围地进行眼底图像病变筛查。而且，通过利用基于人工神经网络的深度学习方法对眼底图像进行判读来生成筛查结果，能够有效地提高眼底图像病变的筛查效率。另外，在本技术所涉及的眼底图像病变的筛查系统中，可选地，还包括用于输出所述筛查结果的输出模块，所述输出模块还包括将所述筛查结果输出成报告形式，并上传至所述存储模块。由此，能够方便医生及用户读取筛查结果。另外，在本技术所涉及的眼底图像病变的筛查系统中，可选地，所述被检者信息包括：姓名、性别、身份识别码(ID)、既往病史中的至少一种。由此，能够综合被检者信息等有效信息，从而能够更准确地判断眼底图像是否发生病变。另外，在本技术所涉及的眼底图像病变的筛查系统中，可选地，所述眼底图像至少包括眼底的视盘和黄斑区。由此，能够根据眼底图像的有效信息对是否发生病变做出判断。另外，在本技术所涉及的眼底图像病变的筛查系统中，可选地，所述获取模块为免散瞳的手持式眼底相机。由此，能够方便操作人员或采集人员携带。另外，在本技术所涉及的眼底图像病变的筛查系统中，可选地，所述卷积神经网络结构包括分别接收所述目标眼底图像和所述参考眼底图像的输入层、以及对从所述输入层输出的数据进行处理的多个卷积核。由此，能够更有效地对眼底图像进行处理。另外，在本技术所涉及的眼底图像病变的筛查系统中，可选地，所述筛查模块还将所述筛查结果上传至所述存储模块。由此，筛查系统能够从存储模块中查询筛查结果，并对结果进行进一步的处理。另外，在本技术所涉及的眼底图像病变的筛查系统中，可选地，所述筛查模块部署在所述云服务器中。由此，能够通过云服务器对眼底图像进行自动筛查。另外，在本技术所涉及的眼底图像病变的筛查系统中，可选地，所述获取模块还包括用于判断所获取的所述眼底图像是否合格的判断单元。由此，能够对采集的眼底图像进行初步的判断，方便操作人员采集到正确的眼底图像。另外，在本技术所涉及的眼底图像病变的筛查系统中，可选地，所述眼底图像包括来自同一个人的两张左眼眼底图像和两张右眼眼底图像。在这种情况下，能够更加准确地判断眼底图像是否发生病变。根据本技术，能够利用基于人工神经网络的深度学习方法辅助医生对眼底图像进行病变识别的判断，从而能够有效地提高眼底图像病变的筛查效率。附图说明图1是示出了本技术的实施方式所涉及的眼底图像病变的筛查系统的一种示例的系统框图示意图。图2是示出了本技术的实施方式所涉及的眼底图像病变的筛查系统的另一种示例的系统框图示意图。图3是示出了本技术的实施方式所涉及的眼底图像病变的筛查系统的获取模块的框图示意图。图4是示出了本技术的实施方式所涉及的眼底图像病变的筛查系统的录入模块的框图示意图。图5是示出了本技术的实施方式所涉及的眼底图像病变的筛查系统的筛查模块的框图示意图。图6是示出了本技术的实施方式所涉及的眼底图像病变的筛查系统的筛查单元的框图示意图。图7是示出了本技术的实施方式所涉及的眼底图像的一个例子的示意图。图8是示出了本技术的实施方式所涉及的眼底图像病变的筛查系统的输出结果报告的一个例子的示意图。附图标记说明：1…筛查系统，2…云服务器，10…存储模块，20…获取模块，21…获取单元，22…判断单元，30…录入模块，31…录入单元，32…校验单元，33…关联单元，40…筛查模块，41…预处理单元，42…筛查单元，420…卷积神经网络结构，421…输入层，422…多个卷积核，430…输出层，50…输出模块。具体实施方式以下，参考附图，详细地说明本技术的优选实施方式。在下面的说明中，对于相同的部件赋予相同的符号，省略重复的说明。另外，附图只是示意性的图，部件相互之间的尺寸的比例或者部件的形状等可以与实际的不同。需要说明的是，本技术中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，例如所包括或所具有的一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可以包括或具有没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。另外，在本技术的下面描述中设计的小标题等并不是为了限制本技术的内容或范围，其仅仅是作为阅读的提示作用。这样的小标题既不能理解为用于分割文章内容，也不应将小标题下的内容仅仅限制在小标题的范围内。图1是示出了本技术的实施方式所涉及的眼底图像病变的筛查系统1的一种示例的系统框图示意图。图2是示出了本技术的实施方式所涉及的眼底图像病变的筛查系统1的另一种示例的系统框图示意图。本实施方式的实施方式所涉及本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种眼底图像病变的筛查系统，其特征在于，/n包括：/n存储模块，其部署在云服务器中；/n获取模块，其用于获取来自于同一个人不同眼睛的两张以上的眼底图像，并将所述眼底图像上传至所述存储模块，所述眼底图像包括目标眼底图像和参考眼底图像；/n录入模块，其用于录入与所述眼底图像对应的被检者信息且与所述眼底图像关联，并将所述被检者信息上传至所述存储模块；以及/n筛查模块，其利用基于人工神经网络的深度学习方法对关联后的所述眼底图像是否存在病变进行自动判读以生成筛查结果，所述人工神经网络包括对所述眼底图像进行处理的卷积神经网络结构、以及接收由所述卷积神经网络结构输出的高级特征和所述被检者信息的输出层。/n

【技术特征摘要】
20181226 CN 20181160393001.一种眼底图像病变的筛查系统，其特征在于，
包括：
存储模块，其部署在云服务器中；
获取模块，其用于获取来自于同一个人不同眼睛的两张以上的眼底图像，并将所述眼底图像上传至所述存储模块，所述眼底图像包括目标眼底图像和参考眼底图像；
录入模块，其用于录入与所述眼底图像对应的被检者信息且与所述眼底图像关联，并将所述被检者信息上传至所述存储模块；以及
筛查模块，其利用基于人工神经网络的深度学习方法对关联后的所述眼底图像是否存在病变进行自动判读以生成筛查结果，所述人工神经网络包括对所述眼底图像进行处理的卷积神经网络结构、以及接收由所述卷积神经网络结构输出的高级特征和所述被检者信息的输出层。


2.根据权利要求1所述的筛查系统，其特征在于，
还包括用于输出所述筛查结果的输出模块，所述输出模块还包括将所述筛查结果输出成报告形式，并上传至所述存储模块。


3.根据权利要求1所述的筛查系统，其特征在于，
所述被检者信息包括：姓...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡志钢，陈志，陈意，白玉婧，
申请(专利权)人：深圳硅基智能科技有限公司，
类型：新型
国别省市：广东;44