基于人工智能眼科白内障筛查方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于人工智能眼科白内障筛查方法及系统，其中，方法包括：获取白内障的检测图像，将检测图像按照划分为多个子图像，从每一子图像中筛选出疑似白内障的影像特征并进行标注；将具有影像特征的子图像混入至少一个标准图像组合形成组合图像；将具有影像特征的每一子图像依次输入至第一神经网络单元基于历史特征库来对比查看每一子图像中是否具有白内障表征，将检测图像和组合图像分别随第一神经网络单元输入至独立的第二神经网络单元，以所述特征选择器为学习任务训练因子对检测图像和组合图像分别进行训练来获取第二筛查结果，以所述第一筛查结果作为指示，以指示第二筛查结果中与第一筛查结果相同的部分作为白内障筛查结果。分作为白内障筛查结果。分作为白内障筛查结果。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能眼科白内障筛查方法及系统


[0001]本专利技术涉及白内障筛查智能检测
，特别是涉及一种基于人工智能眼科白内障筛查方法及系统。

技术介绍

[0002]一般的白内障检测依靠的是医师经验或者依靠视网膜电图(ERG)，但是，在白内障的前期，其并没有晶体状变化，一般仅有黄斑或者视网膜脱落的微小现象，一般的人工检测很难进行辨别，且黄斑也容易和器脏受损和病变进行混淆，比如乙肝的前期症状就是眼球中布有黄斑。而一般的，白内障的初期是多种病症齐发，比如黄斑和视网膜中出现肿物、视网膜有细微脱落，眼球晶体发生点状浑浊(不明显，一般靠眼睛不能判断)，前期白内障可以很好的治愈，后期治疗就必须依靠手术来治疗。因此，白内障早发现早预防。但是现有的医师经验或者依靠视网膜电图(ERG)很容易疏忽早期的病症，给患者造成一定的治疗延误。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种基于人工智能眼科白内障筛查方法及系统。本专利技术采用的技术方案如下：
[0004]基于人工智能眼科白内障筛查方法，包括如下步骤：
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人工智能眼科白内障筛查方法，其特征在于，包括如下步骤：获取白内障的检测图像，将检测图像按照设定规则划分为多个子图像，从每一子图像中筛选出疑似白内障的影像特征并进行标注；将具有影像特征的子图像混入至少一个标准图像组合形成组合图像；将具有影像特征的每一子图像依次输入至第一神经网络单元基于历史特征库来对比查看每一子图像中是否具有白内障表征，每一子图像中识别出的白内障表征建立第一筛查结果，并以白内障表征在第一筛查结果中建立标注特征；将检测图像和组合图像分别随第一神经网络单元输入至独立的第二神经网络单元，每一第二神经网络单元获取标注特征并将标注特征加入特征选择器，以所述特征选择器为学习任务训练因子对检测图像和组合图像分别进行迭代训练来获取第二筛查结果，且，以所述第一筛查结果作为指示，以指示第二筛查结果中与第一筛查结果相同的部分，并基于指示结果作为白内障筛查结果。2.基于人工智能眼科白内障筛查系统，其特征在于，包括：图像采集部，用于获取眼部的多组检测图像；样本识别器，用于对多组检测图像进行初步识别，以获取一个清晰度符合设定要求的检测图像作为样本图像；分割矩阵，具有多个分割单元和纠偏部，将样本图像载入至标准模板中，纠偏部以眼球为中心将所述样本图像进行纠正，纠正后按照分割规则将样本图像分割为多个子图像；人工智能系统具有筛查器、组合部、任务流管理器、指示单元、第一神经网络单元以及以第一神经网络单元为任务流流通构建的至少两个第二神经网络单元，所述筛查器用于依次接收每一子图像并对所述子图像进行识别处理，以筛选出疑似白内障的影像特征并进行标注；所述组合部用于将具有影像特征的子图像混入至少一个标准图像组合形成组合图像；所述任务流管理器将具有影像特征的每一子图像依次输入至第一神经网络单元基于历史特征库来进行对比，以查看每一子图像中是否具有白内障表征，依据白内障表征建立第一筛查结果，并以白内障表征在第一筛查结果中建立标注特征；所述任务管理器将样本图像和组合图像随第一神经网络单元分别输入至对应的第二神经网络单元，每一第二神经网络单元获取标注特征并将标注特征加入特征选择器，以所述特征选择器为学习任务训练因子对检测图像和组合图像分别进行迭代训练来获取第二筛查结果；所述指示单元用于以所述第一筛查结果作为指示，以指示第二筛查结果中与第一筛查结果相同的部分，并基于指示结果作为白内障筛查结果。3.根据权利要求2所述的基于人工智能眼科白内障筛查系统，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：王皓，李慧，
申请(专利权)人：吉林医药学院附属医院，
类型：发明
国别省市：