基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统的制作方法

本发明涉及眼病诊断，具体为基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统。

背景技术：

1、视网膜上的微血管是人体唯一没有皮肤、组织覆盖且可以直接观察到的微血管，眼底彩照可以以无创伤且非常经济的方式获取，使其更适合于在大规模筛查中使用。随着人工智能技术在医学图像领域的发展，基于眼底彩照的糖尿病性视网膜病变、老年性黄斑病变、青光眼等眼底疾病筛查得到了广泛应用。然而现有的眼底疾病诊断一般主要凭借着医师的从业经验以及滋生能力进行诊断，使得诊断的准确性和可靠性较差。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，解决了上述背景技术中提出的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，包括眼底图像获取模块、ai色彩分析模块、病灶识别模块、病灶组织位置确定模块、特征提取模块、特征量化模块、病灶组织位置获取模块、图像标记模块、依据加载模块、分析模型构建模块、眼底病变病例收集模块、患者生理结构与病理结构数据获取模块、眼底病变色彩数据挖掘模块、色彩特征补充模块、色彩评价标准构建模块、眼病发展规律分析模块与眼底病变色彩数据获取模块；

3、所述眼底图像获取模块，用于获取患者进行眼部检查时，所产生的眼底彩照；

4、所述ai色彩分析模块，用于输入获取到的眼底彩照，对眼底彩照进行分析；

5、所述特征提取模块，用于精确提取眼底彩照中的患者眼底生理和病理结构色彩特征；

6、所述特征量化模块，用于对提取的患者眼底生理和病理结构色彩特征进行量化；

7、所述病灶识别模块，用于对获取到的眼底色彩特征数据，对患者的病灶进行识别；

8、所述病灶组织位置确定模块，用于通过眼底色彩特征数据，对眼底彩照中患者的病灶位置进行确定，并且对患者眼部疾病进行初步诊断；

9、所述病灶组织位置获取模块，用于获取眼底彩照中的病灶组织位置；

10、所述图像标记模块，用于在眼底彩照中对识别出的病灶组织位置进行标记；

11、所述依据加载模块，用于在病灶标记处加载判断依据；

12、所述分析模型构建模块，用于基于优化的眼底色彩图像处理与分析算法构建眼底色彩图像处理与分析模型；

13、所述眼底病变病例收集模块，用于收集以往的眼底病变案例；

14、所述患者生理结构与病理结构数据获取模块，用于从收集的眼底病变案例中提取患者眼底生理和病理结构以及对以往标本进行解剖获取的眼底生理和病理结构；

15、所述眼底病变色彩数据获取模块，用于从收集的眼底病变案例中提取眼底彩照中的眼底生理和病理结构色彩特征数据；

16、所述眼底病变色彩数据挖掘模块，用于对收集到的以往病例中的眼底生理和病理结构色彩特征数据进行深度挖掘；

17、所述色彩特征补充模块，用于对缺失的眼底生理和病理结构色彩特征数据进行补充；

18、所述色彩评价标准构建模块，用于根据色彩特征深度挖掘数据，对色彩评价标准进行构建；

19、所述眼病发展规律分析模块，用于根据色彩特征深度挖掘数据对眼病发展规律进行分析，获取眼病发展规律。

20、可选的，所述依据加载模块包括病灶特征获取模块、病灶特征分析模块、识别依据生成模块、ai语句生成模型、语料输入模块、眼部疾病案例输入模块、眼部疾病术语获取模块与语料获取模块，所述病灶特征获取模块，用于获取用于识别病灶的色彩特征；所述病灶特征分析模块，用于针对获取到的色彩特征进行分析；所述识别依据生成模块，用于根据分析结果，生成判断依据；所述ai语句生成模型，用于将分析结果输入至模型中，通过模型自动生成文字语句；所述语料输入模块，用于输入眼部疾病语料；所述眼部疾病术语获取模块，用于对眼部疾病术语进行收集获取；所述语料获取模块，用于对收集的眼部疾病术语进行整理，生成眼部疾病语料；所述眼部疾病案例输入模块，用于输入收集的眼部疾病案例。

21、可选的，所述图像标记模块包括获取图像模块、位置定位模块与区域标记模块，所述获取图像模块，获取用于眼底病变诊断的原始眼底彩照；所述位置定位模块，用于在获取的眼底彩照图像上，确定病灶的位置；所述区域标记模块，用于对在获取的眼底彩照图像上，对确定的病灶位置进行区域标记。

22、可选的，所述ai语句生成模型是基于机器学习技术和自然语言处理技术进行构建而成。

23、可选的，所述眼底图像获取模块与医院影像归档和通信系统之间设置有交互端口，以获取医院影像归档和通信系统内部存储的患者进行眼部检查时，所产生的眼底彩照。

24、可选的，所述病灶组织位置确定模块在对患者的眼底彩照中病灶位置进行标记以及依据加载后，将诊断结果以及眼底彩照发送给主治医师，辅助主治医师对患者进行疾病诊断。

25、可选的，所述主治医师在接收到本系统发送的诊断数据后，可以打开眼底彩照，可以查看眼底彩照上标记的病灶位置以及判断依据，以便对患者进行疾病诊断。

26、可选的，所述分析模型构建模块构建眼底色彩图像处理与分析模型后，需要通过收集的眼底病变案例构建的训练评估样本，对眼底色彩图像处理与分析模型进行训练评估以及优化，生成最终眼底色彩图像处理与分析模型。

27、本发明提供了基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，具备以下有益效果：

28、1、该基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，通过设置有眼底图像获取模块、ai色彩分析模块与分析模型构建模块，将获取的眼底彩照输入至眼底色彩图像处理与分析模型中，精确提取眼底彩照中的患者眼底生理和病理结构色彩特征，对提取的患者眼底生理和病理结构色彩特征进行量化处理，然后对获取到的眼底色彩特征数据，对患者的病灶进行识别，根据识别到的患者病灶，对患者所患有的眼部疾病进行诊断，通过眼底色彩特征数据，对眼底彩照中患者的病灶位置进行确定，从而构建眼底图像色彩评价体系，提高眼科诊断的准确性和可靠性，辅助对眼底疾病的诊疗。

29、2、该基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，通过设置有病灶识别模块、病灶组织位置确定模块与图像标记模块，通过眼底色彩特征数据，对眼底彩照中患者的病灶位置进行确定，在眼底彩照中对识别出的病灶组织位置进行标记，获取用于识别病灶的色彩特征，针对获取到的色彩特征进行分析，根据分析结果，生成判断依据，将分析结果输入至ai语句生成模型中，通过模型自动生成文字语句，进而生成疾病诊断依据，在病灶标记处加载判断依据，将诊断结果以及眼底彩照发送给主治医师，主治医师在接收到本系统发送的诊断数据后，可以打开眼底彩照，可以查看眼底彩照上标记的病灶位置以及判断依据，以便对患者进行疾病诊断，以便提高对患者眼部疾病识别的准确度以及诊疗效率。

技术特征：

1.基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，其特征在于：包括眼底图像获取模块(1)、ai色彩分析模块(2)、病灶识别模块(3)、病灶组织位置确定模块(4)、特征提取模块(5)、特征量化模块(6)、病灶组织位置获取模块(7)、图像标记模块(8)、依据加载模块(9)、分析模型构建模块(10)、眼底病变病例收集模块(11)、患者生理结构与病理结构数据获取模块(12)、眼底病变色彩数据挖掘模块(13)、色彩特征补充模块(14)、色彩评价标准构建模块(15)、眼病发展规律分析模块(16)与眼底病变色彩数据获取模块(17)；

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，其特征在于：所述依据加载模块(9)包括病灶特征获取模块(18)、病灶特征分析模块(19)、识别依据生成模块(20)、ai语句生成模型(21)、语料输入模块(22)、眼部疾病案例输入模块(23)、眼部疾病术语获取模块(24)与语料获取模块(25)，所述病灶特征获取模块(18)，用于获取用于识别病灶的色彩特征；所述病灶特征分析模块(19)，用于针对获取到的色彩特征进行分析；所述识别依据生成模块(20)，用于根据分析结果，生成判断依据；所述ai语句生成模型(21)，用于将分析结果输入至模型中，通过模型自动生成文字语句；所述语料输入模块(22)，用于输入眼部疾病语料；所述眼部疾病术语获取模块(24)，用于对眼部疾病术语进行收集获取；所述语料获取模块(25)，用于对收集的眼部疾病术语进行整理，生成眼部疾病语料；所述眼部疾病案例输入模块(23)，用于输入收集的眼部疾病案例。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，其特征在于：所述图像标记模块(8)包括获取图像模块(26)、位置定位模块(27)与区域标记模块(28)，所述获取图像模块(26)，获取用于眼底病变诊断的原始眼底彩照；所述位置定位模块(27)，用于在获取的眼底彩照图像上，确定病灶的位置；所述区域标记模块(28)，用于对在获取的眼底彩照图像上，对确定的病灶位置进行区域标记。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，其特征在于：所述ai语句生成模型(21)是基于机器学习技术和自然语言处理技术进行构建而成。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，其特征在于：所述眼底图像获取模块(1)与医院影像归档和通信系统之间设置有交互端口，以获取医院影像归档和通信系统内部存储的患者进行眼部检查时，所产生的眼底彩照。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，其特征在于：所述病灶组织位置确定模块(4)在对患者的眼底彩照中病灶位置进行标记以及依据加载后，将诊断结果以及眼底彩照发送给主治医师，辅助主治医师对患者进行疾病诊断。

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，其特征在于：所述主治医师在接收到本系统发送的诊断数据后，可以打开眼底彩照，可以查看眼底彩照上标记的病灶位置以及判断依据，以便对患者进行疾病诊断。

8.根据权利要求1所述的基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，其特征在于：所述分析模型构建模块(10)构建眼底色彩图像处理与分析模型后，需要通过收集的眼底病变案例构建的训练评估样本，对眼底色彩图像处理与分析模型进行训练评估以及优化，生成最终眼底色彩图像处理与分析模型。

技术总结本发明公开了基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，涉及眼病诊断技术领域，包括眼底图像获取模块、AI色彩分析模块；该基于人工智能的自动分析的眼底病变色彩诊断系统，通过设置有眼底图像获取模块、AI色彩分析模块与分析模型构建模块，将获取的眼底彩照输入至眼底色彩图像处理与分析模型中，获取眼底色彩特征数据，对患者的病灶进行识别，根据识别到的患者病灶，对患者所患有的眼部疾病进行诊断，通过眼底色彩特征数据，对眼底彩照中患者的病灶位置进行确定，从而构建眼底图像色彩评价体系，提高眼科诊断的准确性和可靠性，辅助对眼底疾病的诊疗。技术研发人员：胡钦瑞,李扬,黎晓新受保护的技术使用者：厦门眼科中心有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/21