一种用于青光眼的研究瞳孔对光反射障碍的动态分析系统技术方案

本发明专利技术提供了一种用于青光眼的研究瞳孔对光反射障碍的动态分析系统，包括：参数指标获取模块，用于构建青光眼数据库，并获取青光眼参数指标；分析模型构建模块，用于基于所述青光眼参数指标以及青光眼研究动态指标，构建青光眼分析模型；瞳孔对光反射障碍分析模块，用于基于所述青光眼分析模型进行目标瞳孔的分析，确定瞳孔对光反射异常。通过构建数据库，获取参数指标并与动态指标结合，构建模型进行动态分析瞳孔变化，保证确定瞳孔的分析可靠性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种用于青光眼的研究瞳孔对光反射障碍的动态分析系统


[0001]本专利技术涉及智能分析
，特别涉及一种用于青光眼的研究瞳孔对光反射障碍的动态分析系统。

技术介绍

[0002]青光眼是全球第一位不可逆性致盲眼病，它是以进行性视网膜神经节细胞凋亡以及视敏感度降低为主要特征的视神经病变。随着发病率的增加，青光眼所造成的影响也在日渐扩大。早期诊断、早期治疗可以有效防控病情的发展，预防失明。青光眼早期出现视网膜神经节细胞的损害，通过临床观察到双眼存在不对称性的特点。
[0003]由于目前在针对青光眼进行分析的过程中是通过RAPD（随机扩增多型性DNA）测量仪器进行测量，但是，采用该方法在预示神经损害的功能检测理论时，会存在证据不足的情况，不能很好的保证对瞳孔障碍的分析可靠性。
[0004]因此，本专利技术提出一种用于青光眼的研究瞳孔对光反射障碍的动态分析系统。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种用于青光眼的研究瞳孔对光反射障碍的动态分析系统，用以通过构建数据库，获取参数指标并与动态指标结合，构建模型来瞳孔进行分析，保证确定瞳孔的分析可靠性。
[0006]本专利技术提供一种用于青光眼的研究瞳孔对光反射障碍的动态分析系统，包括：参数指标获取模块，用于构建青光眼数据库，并获取青光眼参数指标；分析模型构建模块，用于基于所述青光眼参数指标以及青光眼研究动态指标，构建青光眼分析模型；障碍分析模块，用于基于所述青光眼分析模型进行目标瞳孔的分析，确定瞳孔障碍。
[0007]优选的，所述参数指标获取模块，包括：标识采集单元，用于采集青光眼患者的电子病例数据、影像数据以及瞳孔测量数据，并构建对应青光眼患者的采集标识；数据分类单元，用于按照预设标识分类方法，对所述采集标识进行数据分类；数据库构建单元，用于根据数据分类结果，构建得到青光眼数据库。
[0008]优选的，所述参数指标获取模块，还包括：归一化处理单元，用于对所述数据分类结果进行归一化处理，提取得到对应数据特征；向量构建单元，用于对同个数据分类结果中的每个数据特征进行优先级设置，并基于设置结果，构建得到特征向量；先后排序单元，用于提取每个数据分类结果中针对数据特征设置的最高优先级，并按照所述最高优先级，对所有特征向量进行先后排序；
向量组合单元，用于基于先后顺序依次输入到指标生成模型中，按照所述最高优先级与次高优先级的优先级别，对所有特征向量进行同级别划分，得到对应的向量组合，分别获取每个向量组合对应的初始指标；其中，Y1表示对应特征向量中的最高优先级与次高优先级的优先级别；表示对应特征向量的总优先级；e表示指数函数符号；指标调整单元，用于获取每个向量组合中每个特征向量的向量加权因子，对相应初始指标进行调整，得到对应的青光眼参数指标。
[0009]优选的，所述分析模型构建模块，包括：关系集合建立单元，用于建立所述青光眼参数指标与青光眼研究动态指标的指标关系集合；稳固性判断单元，用于确定所述指标关系集合中每个第一关系的关系稳固性，当所述关系稳固性满足稳固性标准时，将对应第一关系保留；否则，获取不满足稳固性标准的第二关系，并分别确定每个第二关系中第一指标的第一偏向以及第二指标的第二偏向；概率分布构建单元，用于构建所有第一偏向的第一概率分布以及构建所有第二偏向的第二概率分布；偏向确定单元，用于确定所述第一概率分布中的第一集中偏向以及所述第二概率分布中的第二集中偏向；关系筛选单元，用于从所述第二关系中筛选与第一集中偏向的偏向指标相关的第三关系，同时，从所述第二关系中筛选与第二集中偏向的偏向指标相关的第四关系；保留指标确定单元，用于根据保留的第一关系、第三关系以及第四关系，得到保留指标；初始模型构建单元，用于基于所有保留指标以与所述保留指标匹配的第一溯源参数，构建得到初始分析模型；模型补偿单元，用于基于所述第一概率分布中的第一剩余分布以及所述第二概率分布的第二剩余分布，随机筛选散落偏向，并基于散落偏向对应的指标以及第二溯源参数，对所述初始分析模型进行差异补偿，得到青光眼分析模型。
[0010]优选的，所述障碍分析模块，包括：记录单元，用于确定所述青光眼分析模型的分析线程以及所述分析线程上包含的分析层，且记录每个分析层对所述目标瞳孔进行分析过程中的函数参与个数；数组构建单元，用于根据函数参与个数以及函数未参与个数，构建每个分析层的函数数组；合格判断单元，用于通过将所述函数数组与对应的标准数组进行比较，来判断所述分析层是否分析合格；若所有分析层都分析合格，按照每个分析层的分析结果以及对应的分析线程，确定瞳孔障碍；
若存在分析不合格的第一层，则按照所述第一层的函数比值，确定向所述第一层增设通用型函数的推荐系数；增设判定单元，用于当所述推荐系数大于预设系数，判定推荐增设；否则，判定不推荐增设；第一函数增设单元，用于当判定推荐增设的通用型函数的个数为一时，确定基于所述第一层的第一增设位置，并在所述增设位置增加所述通用型函数；第二函数增设单元，用于当判定增设的通用型函数的个数为多个时，计算每个通用型函数与所述第一层的层环境的匹配结果，并按照匹配结果，按照匹配度由高到低的顺序依次在所述第一层中设置第二增设位置，并将对应通用型函数分别增加在对应第二增设位置上；模型优化单元，用于基于增设结果，实现对模型的分析优化。
[0011]优选的，所述分析模型构建模块，还包括：资料爬取单元，用于构建青光眼分析模型之前，爬取历史研究资料，并分析每个历史研究资料的青光眼研究动态特征；特征聚类单元，用于对所有青光眼研究动态特征进行特征聚类；特征拟合单元，用于对每个聚类特征进行特征拟合，得到对应的青光眼研究动态指标。
[0012]优选的，所述合格判断单元，包括：其中，X表示对应第一层的增设系数；表示对应第一层的函数参数个数；x2表示对应第一层的总函数；表示对应第一层的函数未参与个数。
[0013]优选的，所述先后排序单元，包括：其中，表示提取的对应数据分类结果中针对数据特征设置的最高优先级；表示对应数据分类结果中第1个数据特征的优先级；表示对应数据分类结果中第2个数据特征的优先级；表示对应数据分类结果中第m1个数据特征的优先级;max表示最大值符号。
[0014]与现有技术相比，本申请的有益效果如下:通过构建数据库，获取参数指标并与动态指标结合，构建模型来瞳孔进行分析，保证确定瞳孔的分析可靠性。
[0015]本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0016]下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0017]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1为本专利技术实施例中一种用于青光眼的研究动态与瞳孔障碍的分析系统的结构图；图2为本专利技术实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于青光眼的研究瞳孔对光反射障碍的动态分析系统，其特征在于，包括：参数指标获取模块，用于构建青光眼数据库，并获取青光眼参数指标；分析模型构建模块，用于基于所述青光眼参数指标以及青光眼研究动态指标，构建青光眼分析模型；障碍分析模块，用于基于所述青光眼分析模型进行目标瞳孔的分析，确定瞳孔障碍。2.如权利要求1所述的用于青光眼的研究瞳孔对光反射障碍的动态分析系统，其特征在于，所述参数指标获取模块，包括：标识采集单元，用于采集青光眼患者的电子病例数据、影像数据以及瞳孔测量数据，并构建对应青光眼患者的采集标识；数据分类单元，用于按照预设标识分类方法，对所述采集标识进行数据分类；数据库构建单元，用于根据数据分类结果，构建得到青光眼数据库。3.如权利要求2所述的用于青光眼的研究瞳孔对光反射障碍的动态分析系统，其特征在于，所述参数指标获取模块，还包括：归一化处理单元，用于对所述数据分类结果进行归一化处理，提取得到对应数据特征；向量构建单元，用于对同个数据分类结果中的每个数据特征进行优先级设置，并基于设置结果，构建得到特征向量；先后排序单元，用于提取每个数据分类结果中针对数据特征设置的最高优先级，并按照所述最高优先级，对所有特征向量进行先后排序；向量组合单元，用于基于先后顺序依次输入到指标生成模型中，按照所述最高优先级与次高优先级的优先级别，对所有特征向量进行同级别划分，得到对应的向量组合，分别获取每个向量组合对应的初始指标；其中，Y1表示对应特征向量中的最高优先级与次高优先级的优先级别；表示对应特征向量的总优先级；e表示指数函数符号；指标调整单元，用于获取每个向量组合中每个特征向量的向量加权因子，对相应初始指标进行调整，得到对应的青光眼参数指标。4.如权利要求1所述的用于青光眼的研究瞳孔对光反射障碍的动态分析系统，其特征在于，所述分析模型构建模块，包括：关系集合建立单元，用于建立所述青光眼参数指标与青光眼研究瞳孔动态指标的指标关系集合；稳固性判断单元，用于确定所述指标关系集合中每个第一关系的关系稳固性，当所述关系稳固性满足稳固性标准时，将对应第一关系保留；否则，获取不满足稳固性标准的第二关系，并分别确定每个第二关系中第一指标的第一偏向以及第二指标的第二偏向；概率分布构建单元，用于构建所有第一偏向的第一概率分布以及构建所有第二偏向的第二概率分布；偏向确定单元，用于确定所述第一概率分布中的第一集中偏向以及所述第二概率分布中的第二集中偏向；
关系筛选单元，用于从所述第二关系中筛选与第一集中偏向的偏向指标相关的第三关系，同时，从所述第二关系中筛选与第二集中偏向的偏向指标相关的第四关系；保留指标确定单元，用于根据保留的第一关系、第三关系以及第四关系，得到保留指标；初始模型构建单元，...

【专利技术属性】
技术研发人员：索玲格，张纯，侯广琦，李海青，武会杰，
申请(专利权)人：天津中科虹星科技有限公司，
类型：发明
国别省市：