[發明專利]基于人工智能的眼球疾病診斷裝置及方法

在審

• 申請號: 201910706093.2
• 申請日: 2019-08-01
• 公開（公告）號: CN112168135A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 南潤榮;李建樹;張智皓
• 申請（專利權）人: 順天鄉大學校產學協力團
• 主分類號: A61B3/12
• 分類號: A61B3/12;A61B3/14;G16H50/70
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 呂琳;宋東穎

1.一種基于人工智能的眼球疾病診斷裝置，其特征在于，包括：

眼底圖像獲取部，其獲取并輸出眼底圖像；

存儲部，其包括學習數據庫和屬性加權值數據庫，其中，所述學習數據庫存儲含各眼球疾病的各屬性學習數據的各屬性分類數據和各眼球疾病屬性綜合學習數據，所述屬性加權值數據庫對各眼球疾病的各屬性定義屬性加權值；及

控制部，對從所述眼底圖像獲取部接收的眼底圖像進行圖像預處理來執行眼底圖像的大小調節和顏色歸一化后，通過基于預先學習的所述屬性分類數據運行的各屬性分類器，從預處理過圖像的眼底圖像中提取屬性，并對預處理過圖像的所述眼底圖像進行學習來更新關于所述各屬性分類器的各屬性學習數據，并且預測與提取的所述屬性的種類和數量相對應的疾病。

2.根據權利要求1中所述的基于人工智能的眼球疾病診斷裝置，其特征在于，

所述控制部包括：

眼底圖像獲取處理部，其從所述眼底圖像獲取部接收眼底圖像并輸出；

眼底圖像預處理部，其執行對所述眼底圖像進行大小調節和顏色歸一化的圖像預處理并輸出；

屬性提取部，其通過預先學習的各屬性分類器從預處理過圖像的眼底圖像中提取屬性；

學習部，其對預處理過圖像的所述眼底圖像進行學習并更新關于所述各屬性分類器的各屬性學習數據；及

預測部，其預測與提取的所述屬性的種類和數量相對應的疾病。

3.根據權利要求2中所述的基于人工智能的眼球疾病診斷裝置，其特征在于，

所述控制部還包括對提取的所述屬性適用各疾病加權值來計算綜合預測值的綜合屬性決定部，

當所述綜合預測值超出對包含所有所述屬性的疾病預設的基準值時，所述預測部預測所述眼底圖像具有所述疾病。

4.根據權利要求2中所述的基于人工智能的眼球疾病診斷裝置，其特征在于，所述眼底圖像預處理部包括：

眼底圖像大小調節部，其對從眼底圖像獲取處理部接收的眼底圖像進行大小調節后輸出；及

顏色歸一化部，其對大小調節后的所述眼底圖像的顏色進行歸一化。

5.根據權利要求2中所述的基于人工智能的眼球疾病診斷裝置，其特征在于，所述屬性提取部包括：

眼球構造物檢測部，其從所述眼底圖像預處理部輸出的眼底圖像的眼底中檢測眼球構造物；及

屬性檢測部，其通過預先學習的各屬性分類器，根據所述眼球構造物檢測部所檢測的眼球構造物，檢測所述眼底圖像屬性。

6.根據權利要求5中所述的基于人工智能的眼球疾病診斷裝置，其特征在于，

所述屬性提取部還包括屬性預處理部，所述屬性預處理部將被提取的所述屬性掩蔽到從所述眼底圖像預處理部輸出的眼底圖像中，并生成眼底圖像和屬性之間的拓撲信息來輸出到所述綜合學習部，

所述學習部包括：

分類學習部，其對所述圖像預處理的眼底圖像進行學習，并更新所述各屬性分類器的各屬性學習數據；及

綜合學習部，對所述屬性預處理部輸出的、掩蔽屬性的眼底圖像進行學習。

7.根據權利要求4中所述的基于人工智能的眼球疾病診斷裝置，其特征在于，

為了消除雜波并從所述屬性提取部中提取所需提取的所述屬性，所述顏色歸一化部在所述眼底圖像的紅色通道、綠色通道、藍色通道中只激活綠色通道，并去除紅色通道和藍色通道，從而對所述眼底圖像進行顏色歸一化。

8.根據權利要求1-7中的任一項所述的基于人工智能的眼球疾病診斷裝置，其特征在于，

所述屬性為，滲出物、出血、新血管形成、黃斑水腫、視神經盤，

所述眼球疾病為糖尿病性視網膜疾病、綠內障、老年性黃斑退化。