一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置，包括便携式眼部医学影像采集设备和便携式眼部医学影像智能辅助诊断盒，后者包括嵌入式设备及其连接的显示设备，嵌入式设备中预先烧录好被配置为执行以下步骤的智能辅助诊断程序：读取采集设备采集的眼部医学影像；利用图像分割算法对眼部医学影像进行分割，提取出巩膜区域图像；将巩膜区域图像输入到预先训练好的神经网络模型中进行识别分析，得到辅助诊断信息；控制显示设备对辅助诊断信息进行显示。本发明专利技术可应用于多种场景，减少医学影像判别对医生的专业知识及经验的依赖，显著降低因人为主观因素导致的诊断误判，并且便携性较高，而且能够实时显示辅助诊断信息，实时性强。时性强。时性强。

【技术实现步骤摘要】
一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置


[0001]本专利技术涉及医学智能辅助诊断
，特别是涉及一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置。

技术介绍

[0002]眼部医学影像是眼部疾病以及肝胆病进行医学诊断的重要依据，但现有的基于眼部医学影像的医学诊断需凭借医生的医学知识及经验，主观性较强，例如：
[0003](1)眼部疾病(如干眼病)的医学影像辅助诊断
[0004]随着电子产品的普及、用眼负担加重等，干眼病已成为屈光不正以外最常见的眼科疾病，中国已有约4亿的干眼患者，并且干眼检出率还在逐年增加，目前国内干眼诊断需要在专业诊疗机构的暗室内，采用较大型的UHR
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OCT或Placido盘等设备对患者的眼部情况进行检查，医生凭借医学知识及经验，根据医学影像进行眼部疾病诊断。
[0005](2)其他疾病(如肝胆病)通过眼部图像辅助诊断
[0006]随着社会生活节奏的加快，肝胆疾病人口规模逐年增加，目前已有近1亿患者，且其具有传染性的病灶特点，给诊疗带来诸多不便。目前肝胆科医生对患者采用无创检查的方法主要通过查看患者的巩膜黄染程度来判断病情，该方法主观性强，无法实现数据化。
[0007]通过以上分析可知，医生判断巩膜黄染程度、干眼症诊断具有极强的主观性，需要大量的经验积累，并且巩膜黄染程度不宜量化，人工判读准确性与医生经验紧密相关，客观性不足。
[0008]现有技术中还提出一种利用图像识别算法进行医学影像判读，从而辅助医生诊断的方法，该方法需使用大型的专用设备采集患者的眼部数据，获得眼部图像、泪膜破裂时间等数据，然后把数据传输给专用的PC/服务器端进行处理分析，从而获得眼红分析、泪膜概况等数据，辅助医生进行诊断。但该辅助诊断方法需配合搭载智能识别软件的计算机/服务器，同时对环境也有一定的要求，失去了便携性，无法应对医学影像采集设备携带使用的场景，如：为行动不便的住院患者提供移动检测、患者的居家自查以及医疗支援、救援等场景。

技术实现思路

[0009]为解决现有技术中基于眼部医学影像的医学诊断辅助方法需依赖于医生的医学专业知识及经验，主观性较强，以及采用服务器搭载智能识别软件的形式进行辅助诊断，不具备便携性，无法适应多种场景的需求的问题，提供一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置，该装置采用具备信息显示与边缘计算能力的嵌入式设备，搭载图像识别与信息处理模块，能够灵活部署至医学影像采集终端，支持医疗支援、救援及患者居家自测等多种便携使用场景。
[0010]为解决上述问题，本专利技术采取如下的技术方案：
[0011]一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置，包括便携式眼部医学影像采集设备和便携式眼部医学影像智能辅助诊断盒，所述便携式眼部医学影像智能辅助诊断盒包括嵌
入式设备和与所述嵌入式设备连接的显示设备，所述嵌入式设备中预先烧录好智能辅助诊断程序，所述智能辅助诊断程序被配置为执行以下步骤：
[0012]读取所述便携式眼部医学影像采集设备采集的眼部医学影像；
[0013]利用图像分割算法对所述眼部医学影像进行分割，提取出巩膜区域图像；
[0014]将所述巩膜区域图像输入到预先训练好的神经网络模型中，所述神经网络模型对所述巩膜区域图像进行识别分析，得到辅助诊断信息；
[0015]控制所述显示设备对所述辅助诊断信息进行显示。
[0016]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0017]本专利技术所提出的一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置与目前国内较大型检测设备相比，可使患者检查、愈后复查更加便利，同时可以应对患者居家自查、对行动不便的住院患者提供病房内检查以及医学支援、救援等多种场景；此外，本专利技术的智能辅助诊断装置可以减少医学影像判别对医生的专业知识及经验的依赖，显著降低因人为主观因素导致的诊断误判，本专利技术不仅能够提供智能诊断辅助，便携性较高，而且能够实时显示辅助诊断信息，实时性强。
附图说明
[0018]图1为本专利技术所述的一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置的原理示意图；
[0019]图2为本专利技术所述的一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置的应用场景示意图。
具体实施方式
[0020]下面将结合附图及较佳实施例对本专利技术的技术方案进行详细描述。
[0021]本专利技术提供一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置，如图1所示，该智能辅助诊断装置包括便携式眼部医学影像采集设备和便携式眼部医学影像智能辅助诊断盒，其中便携式眼部医学影像智能辅助诊断盒具体包括嵌入式设备和显示设备，显示设备与嵌入式设备连接。本专利技术的智能辅助诊断装置通过便携式眼部医学影像采集设备采集患者的眼表图像，得到患者的眼部医学影像，然后把患者的眼部医学影像传输到嵌入式设备中，嵌入式设备中预先烧录好智能辅助诊断程序，智能辅助诊断程序对图像进行处理和分析，从而得出相应的辅助诊断信息，最终通过显示设备对辅助诊断信息进行显示，方便用户快速得到辅助诊断信息。
[0022]当前进行图像识别主要使用深度学习技术，深度学习的计算开销大，对硬件设备要求高。而边缘计算设备能够提供满足深度学习算法进行实时图像识别的计算能力，成本较低，并且方便部署在医学影像采集终端，具有较高的响应性能，能够为医学影像采集终端增加智能辅助诊断功能，因此本专利技术中使用基于边缘计算技术进行智能辅助诊断。嵌入式设备所具备的功能为基于医学影像的辅助诊断，包括但不限于对干眼症、肝胆病等病症的判断。本专利技术中的嵌入式设备泛指所有便携式的嵌入式设备，以达到方便便捷的需求，可选地，嵌入式设备采用搭载了图像识别与信息处理模块的图像识别芯片，其中图像识别与信息处理模块搭载各类图像分割、图像识别、机器学习回归或传统回归算法等，从而实现便携式辅助诊断、实时采集数据并给出图像判别结果。
[0023]编写图像分割、图像识别等代码，并组合成包括干眼症辅助诊断、肝胆病辅助诊断等功能模块的智能辅助诊断程序，然后将智能辅助诊断程序预先烧录到嵌入式设备中，完成便携式医学影像智能辅助诊断盒的功能准备。具体地，嵌入式设备中预先烧录好的智能辅助诊断程序被配置为执行以下步骤：
[0024]步骤一：读取便携式眼部医学影像采集设备采集的眼部医学影像。
[0025]眼部医学影像是眼部疾病以及肝胆病进行医学诊断的重要依据，本专利技术通过便携式眼部医学影像采集设备采集待诊断患者的眼部医学影像或者其他用于医学诊断或研究所使用的图像，供后续的图像识别与分析使用，便携式眼部医学影像采集设备可以是但不限于专用相机等设备。
[0026]步骤二：利用图像分割算法对眼部医学影像进行分割，提取出巩膜区域图像。
[0027]本步骤对步骤一读取到的待诊断患者的眼部医学影像进行分割，提取出要分析的部分(即巩膜部分)的图像，得到对应的巩膜区域图像。
[0028]利用图像分割算法对眼部医学影像进行分割时可以采用多种算法进行分割，例如对眼部医学影像依次进行RGB颜色阈值分割、HSV颜色阈本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置，其特征在于，包括便携式眼部医学影像采集设备和便携式眼部医学影像智能辅助诊断盒，所述便携式眼部医学影像智能辅助诊断盒包括嵌入式设备和与所述嵌入式设备连接的显示设备，所述嵌入式设备中预先烧录好智能辅助诊断程序，所述智能辅助诊断程序被配置为执行以下步骤：读取所述便携式眼部医学影像采集设备采集的眼部医学影像；利用图像分割算法对所述眼部医学影像进行分割，提取出巩膜区域图像；将所述巩膜区域图像输入到预先训练好的神经网络模型中，所述神经网络模型对所述巩膜区域图像进行识别分析，得到辅助诊断信息；控制所述显示设备对所述辅助诊断信息进行显示。2.根据权利要求1所述的一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置，其特征在于，所述神经网络模型的结构如下：(1)以全连接层作为输入层，节点个数为图像像素的个数；(2)连续4个卷积层+Relu激活函数作为神经网络的隐藏层，节点数为128；(3)隐藏层之后再加1个全连接层，节点数为128；(4)采用全连接层加softmax函数作为输出层，节点数为可能结果数。3.根据权利要求1所述的一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置，其特征在于，所述眼部医学影像为干眼症患者的眼部影像，所述辅助诊断信息包括干眼症病症的有无以及患病程度的概率。4.根据权利要求3所述的一种便携式眼部医学影像智能辅助诊断装置，其特征在于，利用训练数据集，通过监督学习的方法对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李姜，高远，郭立红，王烨，
申请(专利权)人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，
类型：发明
国别省市：