[發明專利]基于眼底圖像的糖尿病視網膜病變識別系統

有效

• 申請號: 201710653663.7
• 申請日: 2017-08-03
• 公開（公告）號: CN107423571B
• 公開（公告）日: 2018-07-06
• 發明（設計）人: 王娟;夏斌;白玉婧;黎曉新;胡志鋼;趙瑜
• 申請（專利權）人: 深圳硅基仿生科技有限公司;深圳硅基智能科技有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06T7/00
• 代理公司: 深圳舍穆專利代理事務所(特殊普通合伙) 44398
• 代理人: 黃賢炬

本發明提供了一種基于眼底圖像的糖尿病視網膜病變識別系統，包括：圖像采集裝置，其用于采集眼底圖像，眼底圖像包括來自于同一個人的目標眼底圖像和參考眼底圖像；自動識別裝置，其利用深度學習方法對來自于圖像采集裝置的眼底圖像進行處理，自動判斷眼底圖像是否存在病變并輸出判斷結果。在本發明中，其利用深度學習方法對眼底圖像進行自動判定并輸出判斷結果，因此，能夠輔助醫生對眼底圖像進行病變識別的診斷，大幅度地提高識別效率，而且特別適用于大范圍的眼底病變篩查。

技術領域

本發明涉及一種基于眼底圖像的糖尿病視網膜病變識別系統。

背景技術

近年，以深度學習為代表的人工智能技術得到了顯著的發展，其在醫學影像診斷領域等應用也越來越得到關注。深度學習利用了多層人工神經網絡，其通過組合低層特征來形成更加抽象的高層特征，以發現數據的分布式特征表示。深度學習能夠更好地反映數據的本質特征，其效果明顯優于專家系統等人為設計的特征。目前，深度學習等已經在乳腺癌病理檢查、肺癌檢測、心血管成像等醫學成像領域得到了廣泛的研究。

眾所周知，醫學影像包含了豐富的身體結構或組織的諸多細節，通過識別和理解醫學影像中的這些細節，能夠幫助醫生等進行相關的診斷。以醫學影像中的眼底圖像為例，在眼底圖像中包括豐富的玻璃體、視網膜和脈絡膜等的細節，如果眼底發生相關病變，則會在所獲取的眼底圖像中呈現出微血管瘤、出血、硬性滲出等病變。例如，糖尿病性視網膜(DR)病變屬于常見的眼底病變，已成為工作年齡段的成年人致盲的主要原因之一。如果能夠盡早對DR患者進行早期診斷和治療，則能夠有效防止視覺的損失以及失明。

然而，例如眼底圖像(例如糖尿病視網膜病變)識別方式需要通過眼底照相機獲取眼底圖像后，由眼科醫生依靠肉眼觀察來作出診斷，工作量甚大，這種識別方式不利于大規模地推廣，例如，目前世界上超過50％糖尿病患者并沒有接受或者沒有機會接受任何形式的眼部檢查。因此，在眼底圖像的病變識別的臨床上，提供能夠降低醫生工作量，輔助醫生幫助完成眼底圖像判斷的自動識別系統也變得極為迫切。

發明內容

本發明針對上述現有狀況，其目的在于提供一種易于推廣且能夠提高篩查率和準確率的基于眼底圖像的糖尿病視網膜病變識別系統。

為此，本發明提供了一種基于眼底圖像的糖尿病視網膜病變識別系統，其特征在于，包括：圖像采集裝置，其用于采集眼底圖像，所述眼底圖像包括來自于同一個人的目標眼底圖像和參考眼底圖像；以及自動識別裝置，其利用深度學習方法對來自于所述圖像采集裝置的所述眼底圖像進行處理，自動判斷所述眼底圖像是否存在病變并輸出判斷結果。

在本發明所涉及的基于眼底圖像的糖尿病視網膜病變識別系統中，其利用深度學習方法對眼底圖像進行自動判定并輸出判斷結果，因此，能夠輔助醫生對眼底圖像進行病變識別的診斷，大幅度地提高識別效率，而且特別適用于大范圍的眼底病變篩查。

另外，在本發明所涉及的糖尿病視網膜病變識別系統中，還可以包括根據所述判斷結果輸出分析報告的輸出裝置。在這種情況下，能夠讓醫生或患者等迅速地了解病變結果，并將符合規定標準的報告提供給患者。

另外，在本發明所涉及的糖尿病視網膜病變識別系統中，可選地，所述圖像采集裝置為手持式眼底照相機。在這種情況下，能夠方便醫生或操作員等采集患者的眼底圖像(照片)。

另外，在本發明所涉及的糖尿病視網膜病變識別系統中，可選地，所述自動識別裝置可以布置在云端服務器，所述圖像采集裝置與所述自動識別裝置之間基于網絡通信方式進行交互。在這種情況下，將圖像采集裝置與所述自動識別裝置經由網絡通信方式來交互，因此有利于靠近圖像采集裝置側的醫生或操作員等與自動識別裝置進行交互。