眼部穴位数据智能识别系统技术方案

本发明专利技术公开了眼部穴位数据智能识别系统，智能识别器包括头部CT扫描器，下巴托上坐有征集志愿者，头部CT扫描器扫描征集志愿者获得CT头部图像重建，智能识别器包括高清数码相机拍照，高清数码相机拍照拍摄征集志愿者获得照片，照片融合通过信号传输到眼周穴位辅助定位，眼周穴位辅助定位的内部有AI眼周穴位智能识别模型建立模块，AI眼周穴位智能识别模型建立模块对照片融合进行建模；AI眼周穴位智能识别模型建立模块连接有AI穴位深度学习，AI穴位深度学习利用AI技术识别眼周穴位，并形成3D打印模型，3D打印模型经过临床验证然后成果产出。本发明专利技术与现有的技术相比的优点在于：本发明专利技术可以更加精准的判断、可准确定位穴位和能够快速检查。快速检查。

【技术实现步骤摘要】
眼部穴位数据智能识别系统


[0001]本专利技术涉及眼部穴位识别方法领域，具体是眼部穴位数据智能识别系统。

技术介绍

[0002]随着手机和数码产品的发展，现在的人们越来越依赖电子产品，但是随着人们看手机或者数码产品的时间延长，会造成眼部患有眼疾；
[0003]眼部检查指通过医学手段和方法对受检者的眼部进行全面检查，包括视力，眼位，眼底，结膜，眼压等等。能够有效的预防和控制眼部疾病和保护眼部健康。
[0004]现有技术中的眼科检查有两种，第一种是检查人员需要坐在医生的对面，医生用检测仪器进行观看病人的眼疾；第二种是患者拍摄CT，等到CT报告出来再由医生进行判断病情。
[0005]但是现有技术中的方法存在以下几种缺点：
[0006](1)现有技术中的第一种方法虽然可以快速进行判断，但是医生只能通过简单的观看进行判断，并不能准确的确定病因，会存在误判的可能；第二种方法虽然可以更加精准，但是需要等待CT报告出来才能拿着报告让医生进行观看，会耽误病情，而且CT报告是一个影片，也会存在不准确的可能；
[0007](2)现有技术中的检查方法无法对眼周穴位进行准确的定位，只能依靠医生的专业性进行判断出现问题的穴位，会存在误判的可能。

技术实现思路

[0008]本专利技术要解决的技术问题就是克服以上的技术缺陷，提供一种可以更加精准的判断、可准确定位穴位和能够快速检查的眼部穴位数据智能识别系统。
[0009]为了解决上述问题，本专利技术的技术方案为：眼部穴位数据智能识别系统，包括辅助支架和智能识别器，所述智能识别器位于辅助支架上，所述辅助支架包括底板、机箱、环绕带、设备夹、下巴托和插线孔，所述机箱位于底板的一端，所述环绕带位于底板的另一端，所述设备夹滑动连接环绕带，所述设备夹夹紧连接智能识别器，所述插线孔内部插设电脑；
[0010]作为优选地，智能识别器包括头部CT扫描器，下巴托上坐有征集志愿者，头部CT扫描器扫描征集志愿者获得CT头部图像重建，CT头部图像重建通过信号传输到眼周穴位辅助定位，眼周穴位辅助定位的内部有AI眼周穴位智能识别模型建立模块，AI眼周穴位智能识别模型建立模块对CT头部图像进行建模；
[0011]作为优选地，智能识别器包括高清数码相机拍照，下巴托上坐有征集志愿者，高清数码相机拍照拍摄征集志愿者获得照片，照片进行照片融合，照片融合通过信号传输到眼周穴位辅助定位，眼周穴位辅助定位的内部有AI眼周穴位智能识别模型建立模块，AI眼周穴位智能识别模型建立模块对照片融合进行建模；
[0012]作为优选地，AI眼周穴位智能识别模型建立模块连接有AI穴位深度学习，AI穴位深度学习利用AI技术识别眼周穴位，并形成3D打印模型，3D打印模型经过临床验证然后成
果产出。
[0013]进一步地，眼周穴位辅助定位上连接有眼周穴位人工调优，眼周穴位人工调优可通过人工调整优化AI眼周穴位智能识别模型建立模块的建模。
[0014]进一步地，眼临床验证可经过穴位精准度专家进行鉴定比较。
[0015]进一步地，眼CT头颅图像重建与照片融合可通过相互算法效验进行比较。
[0016]进一步地，眼设备夹与智能识别器的连接处有减震块。
[0017]进一步地，眼成果产出连接有数据储存库，数据储存库可记录征集志愿者的临床信息。
[0018]本专利技术与现有的技术相比的优点在于：本专利技术构建是基于在现有传统的头颅CT检查中建立起关于整个头颅CT的3D模型；
[0019]通过模型穴位构建一套关于人类眼部周围的穴位分布系统，并通过3D成像技术对穴位形成标准数据；
[0020]在运用该系统进行诊断时可直接进行图像识别，从而精准的获取相关检测数据，对相关人员的判定进行精准的辅助，从而达到有益效果。
附图说明
[0021]图1是本专利技术眼部穴位数据智能识别系统的流程图。
具体实施方式
[0022]下面结合附图来进一步说明本专利技术的具体实施方式。其中相同的零部件用相同的附图标记表示。
[0023]需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向，词语“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。
[0024]为了使本专利技术的内容更容易被清楚地理解，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0025]如图1所示，眼部穴位数据智能识别系统，包括辅助支架和智能识别器，所述智能识别器位于辅助支架上，所述辅助支架包括底板、机箱、环绕带、设备夹、下巴托和插线孔，所述机箱位于底板的一端，所述环绕带位于底板的另一端，所述设备夹滑动连接环绕带，所述设备夹夹紧连接智能识别器，所述插线孔内部插设电脑；
[0026]如图1所示，智能识别器包括头部CT扫描器，下巴托上坐有征集志愿者，头部CT扫描器扫描征集志愿者获得CT头部图像重建，CT头部图像重建通过信号传输到眼周穴位辅助定位，眼周穴位辅助定位的内部有AI眼周穴位智能识别模型建立模块，AI眼周穴位智能识别模型建立模块对CT头部图像进行建模；
[0027]如图1所示，智能识别器包括高清数码相机拍照，下巴托上坐有征集志愿者，高清数码相机拍照拍摄征集志愿者获得照片，照片进行照片融合，照片融合通过信号传输到眼周穴位辅助定位，眼周穴位辅助定位的内部有AI眼周穴位智能识别模型建立模块，AI眼周穴位智能识别模型建立模块对照片融合进行建模；
[0028]如图1所示，AI眼周穴位智能识别模型建立模块连接有AI穴位深度学习，AI穴位深度学习利用AI技术识别眼周穴位，并形成3D打印模型，3D打印模型经过临床验证然后成果
产出。
[0029]如图1所示，眼周穴位辅助定位上连接有眼周穴位人工调优，眼周穴位人工调优可通过人工调整优化AI眼周穴位智能识别模型建立模块的建模。
[0030]如图1所示，临床验证可经过穴位精准度专家进行鉴定比较。
[0031]如图1所示，CT头颅图像重建与照片融合可通过相互算法效验进行比较。
[0032]如图1所示，设备夹与智能识别器的连接处有减震块。
[0033]如图1所示，成果产出连接有数据储存库，数据储存库可记录征集志愿者的临床信息。
[0034]在具体的使用中，
[0035]本专利技术是基于头颅CT影像及相关临床数据建立综合数据库将研究人群的头颅CT标准模型的建立及相关临床信息用于眼部穴位分布，所纳入数据库的CT影像要求CT扫描部位，图像层厚，临床信息包括性别、年龄、病史、姓名以及所做的其他辅助检查(实验室检查和影像学检查等)。大规模综合数据库的建成，为后期算法构建提供数据准备，并为以后其他疾病的研究提供方便快捷的数据接口；
[0036]基于上述数据库的建立进行准确的数据标注，构建合理的算法模型：由专业的医师团队和智能算法工程师团队协调配合，深度学习前沿理论和医学前沿理论，构建数据库基本架构和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.眼部穴位数据智能识别系统，包括辅助支架和智能识别器，所述智能识别器位于辅助支架上，所述辅助支架包括底板、机箱、环绕带、设备夹、下巴托和插线孔，所述机箱位于底板的一端，所述环绕带位于底板的另一端，所述设备夹滑动连接环绕带，所述设备夹夹紧连接智能识别器，所述插线孔内部插设电脑，其特征在于：智能识别器包括头部CT扫描器，下巴托上坐有征集志愿者，头部CT扫描器扫描征集志愿者获得CT头部图像重建，CT头部图像重建通过信号传输到眼周穴位辅助定位，眼周穴位辅助定位的内部有AI眼周穴位智能识别模型建立模块，AI眼周穴位智能识别模型建立模块对CT头部图像进行建模；智能识别器包括高清数码相机拍照，下巴托上坐有征集志愿者，高清数码相机拍照拍摄征集志愿者获得照片，照片进行照片融合，照片融合通过信号传输到眼周穴位辅助定位，眼周穴位辅助定位的内部有AI眼周穴位智能识别模型建立模块，AI眼周穴位智能识别模型建立模块对照片...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文彦，杨慎峭，陶铮，杨梨，陈学先，高山，
申请(专利权)人：张文彦，
类型：发明
国别省市：