疾病预警方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及智能决策技术，揭露了一种疾病预警方法，包括：获取被检查者的眼底图像，并对所述眼底图像进行图像清洗，得到干净图像；根据预构建的掩膜集合对所述干净图像进行矩阵计算，得到图像矩阵集合；获取并对体检数据进行向量化，得到第一特征向量集合；利用特征识别网络对所述图像矩阵集合进行特征提取，得到第二特征向量集合；利用决策树森林对所述第一特征向量集合及所述第二特征向量集合进行分类判断，得到所述被检查者属于各种预设心血管疾病的概率分数；根据所述各种预设心血管疾病的概率分数，利用预设的输出策略，输出的预警结果。本发明专利技术还提出一种疾病预警装置、电子设备以及存储介质。本发明专利技术可以提高心血管疾病的预警的准确率。预警的准确率。预警的准确率。

【技术实现步骤摘要】
疾病预警方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及智能决策
，尤其涉及一种疾病预警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的进步，人们生活质量越来越高，然而不规律生活，却使得人们患有心血管疾病的概率大大增加，因此，对心血管类疾病的监控与预警尤为重要。
[0003]目前，在体检时，主要是通过采血化验，得到血液中的特殊因子的含量，从而判断被检查者患有心血管疾病以及心血管疾病的类别以及概率。其中，采血的方式不仅存在创伤，还会对被检查者带来心里压力，此外，心血管疾病诱因多种多样，只有一张血液化验单，缺乏影像及形态学量化指标的支撑，使得疾病监控与预警的准确性不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种疾病预警方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高疾病预警的准确率。
[0005]获取被检查者的眼底图像，并根据预设的清洗策略对所述眼底图像进行图像清洗，得到干净图像；
[0006]根据预构建的掩膜集合对所述干净图像进行矩阵计算，得到图像矩阵集合；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种疾病预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取被检查者的眼底图像，并根据预设的清洗策略对所述眼底图像进行图像清洗，得到干净图像；根据预构建的掩膜集合对所述干净图像进行矩阵计算，得到图像矩阵集合；获取所述被检查者的体检数据，并对所述体检数据进行向量化，得到第一特征向量集合；将所述第一特征向量集合及所述图像矩阵集合导入预先训练完成的疾病特征识别模型中，利用所述疾病特征识别模型中的特征识别网络对所述图像矩阵集合进行特征提取，得到第二特征向量集合；利用所述疾病特征识别模型中的决策树森林对所述第一特征向量集合及所述第二特征向量集合进行分类判断，得到所述被检查者属于各种预设心血管疾病的概率分数；根据所述各种预设心血管疾病的概率分数，利用预设的输出策略，输出的预警结果。2.如权利要求1所述的一种疾病预警方法，其特征在于，所述对所述体检数据进行向量化，得到第一特征向量集合，包括：利用主成分提取方法对所述体检数据进行主成分提取，得到体检结果序列；利用one
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hot编码器对所述体检结果序列进行向量化编码，得到第一特征向量集合。3.如权利要求1所述的一种疾病预警方法，其特征在于，所述根据预构建的掩膜集合对所述干净图像进行矩阵计算，得到图像矩阵集合，包括：对所述干净图像进行向量化，得到量化矩阵；利用预构建的掩膜集合中的各个掩膜对应的掩膜矩阵，分别对所述量化矩阵进行矩阵运算，得到包含各个区域对应图像的图像矩阵集合。4.如权利要求1所述的一种疾病预警方法，其特征在于，所述利用所述疾病特征识别模型中的特征识别网络对所述图像矩阵集合进行特征提取，得到第二特征向量集合，包括：从所述图像矩阵集合中提取图像矩阵，并利用预构建的卷积核集合对所述图像矩阵进行卷积计算，得到所述图像矩阵对应的卷积矩阵集合；对所述卷积矩阵集合进行最大池化操作，得到池化矩阵集合；根据预设的拆拼规则，将所述池化矩阵集合中各个池化矩阵进行拆分及拼接操作，得到所述图像矩阵的各个池化矩阵对应的特征序列；获取所述图像矩阵集合中各个所述图像矩阵对应的特征序列，得到第二特征向量集合。5.如权利要求1所述的一种疾病预警方法，其特征在于，所述根据预设的清洗策略对所述眼底图像进行图像清洗，得到干净图像，包括：利用高斯模糊算法对所述眼底图像进行降噪处理，得到降噪图片；利用灰度化算法对所述降噪图片进行灰度化，得到灰度化图片；利用预设的sobel算子对所述灰...

【专利技术属性】
技术研发人员：张潇月，吕彬，吕传峰，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：