[發明專利]一種疾病診斷系統

在審

• 申請號: 201810301757.2
• 申請日: 2018-04-04
• 公開（公告）號: CN108231194A
• 公開（公告）日: 2018-06-29
• 發明（設計）人: 姜迅;薛瑞
• 申請（專利權）人: 蘇州醫云健康管理有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06T7/11;G06N3/04
• 代理公司: 成都七星天知識產權代理有限公司 51253
• 代理人: 楊永梅

本發明公開了一種疾病診斷系統，所述系統包括有：圖像獲取模塊，用于獲取帶標注的醫學圖像；診斷模型建立模塊，用于基于所述帶標注的醫學圖像，構建深度神經網絡并對所述深度神經網絡進行優化訓練，輸出診斷模型；疾病診斷模塊，用于獲取待診患者的醫學圖像，利用所述診斷模型分析處理帶標注的醫學圖像以及所述待診患者的醫學圖像，確定所述待診患者的診斷結果。本發明提供的疾病診斷系統利用了人工智能技術，輔助醫生進行疾病的診斷，實現了疾病篩查診斷的規范化、標準化、均質化。

技術領域

本發明涉及醫療技術領域，具體的，本發明涉及一種疾病診斷系統。

背景技術

糖尿病視網膜病變(簡稱“糖網病”)是由糖尿病引起的并發癥，是一種常見致盲性眼病。中國是世界上糖尿病患病人數最多的國家，糖網病的患病率和致盲率也在逐年升高。因此，糖網病的防治成為越來越重要的社會問題。

定期眼底篩查并在早期采取適時以及有效的干預措施，可以顯著降低糖網病的致盲率。但是，目前我國專業從事眼底服務和研究的醫生稀缺而內分泌科醫生都不具有眼底閱片的能力，使得不能對患者及時進行糖網病的篩查。

隨著網絡信息交互的研究和應用，以及人工智能技術的逐漸成熟，依托于互聯網平臺的疾病診斷具有越來越高的可行性。

因此，有必要提供一種基于人工智能的疾病診斷系統來輔助內分泌科的醫生進行糖網病的篩查。

發明內容

為了解決上述技術問題，本申請提供了一種疾病診斷系統以及裝置。

第一方面，本發明披露了一種疾病診斷系統，包括:

圖像獲取模塊，用于獲取帶標注的醫學圖像；

診斷模型建立模塊，用于基于所述帶標注的醫學圖像，構建深度神經網絡并對所述深度神經網絡進行優化訓練，輸出診斷模型；

疾病診斷模塊，用于獲取待診患者的醫學圖像，并將所述待診患者的醫學圖像輸入所述診斷模型，利用所述診斷模型提取所述帶標注的醫學圖像的標準特征集、所述待診患者的醫學圖像的待診特征集以及所述標準特征集中各個特征的權重，并將所述待診特征集與所述標準特征集進行比對，基于所述權重和比對結果，獲得與所述待診患者的醫學圖像相匹配的帶標注的醫學圖像，根據所述相匹配的帶標注的醫學圖像，確定所述待診患者的診斷結果。

在一些實施例中，所述醫學圖像為眼底圖像。

在一些實施例中，所述醫學圖像存儲在云端，所述云端包括數據備份單元，所述數據備份單元用于對所述醫學圖像進行備份以及跨區域復制。

在一些實施例中，所述圖像獲取模塊還用于對所述醫學圖像進行加密處理。

在一些實施例中，所述深度神經網絡為卷積神經網絡。

在一些實施例中，所述疾病診斷模塊包括：

圖像獲取單元，用于獲取待診患者的眼底圖像；

預處理單元，用于基于圖像分割算法對所述眼底圖像進行分割，根據分割得到的各區域內的眼底血管，提取所述眼底圖像中的異常區域；

提取單元，用于利用所述深度神經網絡提取所述帶標注的眼底圖像異常區域的標準特征集、所述待診患者的眼底圖像異常區域的待診特征集以及所述標準特征集中各個特征的權重；

對比單元，用于將所述標準特征集中的特征與所述待診特征集中的對應特征進行比對，獲得待診特征集中每一特征與標準特征集中對應特征之間的相似度，基于所述相似度和權重，確定所述待診特征集與標準特征集的匹配度；

診斷結果確定單元，用于基于所述匹配度和設定閾值，確定與所述待診患者的眼底圖像相匹配的帶標注的眼底圖像，根據所述相匹配的帶標注的眼底圖像確定所述待診患者的診斷結果，所述診斷結果為糖網病的病變等級。