[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

本發明涉及眼球疾病的診斷裝置及方法，更詳細地，涉及基于人工智能的眼球疾病診斷裝置及方法，其基于眼底圖像的眼球構造物，提取用于診斷多個眼球疾病的多個屬性，并基于人工智能學習提取的多個疾病及用于辨別疾病的多個屬性，生成各疾病屬性的分類器，根據生成的多個分類器所獲取的眼底圖像來診斷眼球疾病。

技術領域

本發明涉及眼球疾病的診斷裝置及方法，更詳細地，涉及基于人工智能的眼球疾病診斷裝置及方法，其基于眼底圖像的眼球構造物，提取用于診斷多個眼球疾病的多個屬性，并基于人工智能學習提取的多個疾病及用于辨別疾病的多個屬性，生成各疾病各屬性的分類器(Classifier)，通過生成的多個分類器診斷所獲取的眼底圖像中的眼球疾病。

背景技術

通常，眼睛大致分為眼球和眼睛的附屬器官。眼球包含外膜、中膜、內膜及內容物，眼睛的附屬器官包含眼眶、結膜等。

并且，通過瞳孔所能觀察到的眼球內部部分，即視網膜、視網膜血管、視神經盤、脈絡膜(構成葡萄膜的膜)等綜合起來稱之為眼底(Fundus；eyeground)。

眼底的各個組織在功能和解刨學方面都具有密切的聯系，在病態上也相互影響。

眼底分為包含黃斑和視神經盤的后極部、赤道部、周邊部。

發生在上述眼底的疾病會有糖尿病性視網膜癥(Diabetic Retinopathy)、綠內障(Glaucoma)、老年性黃斑變性(Age-related Macular Degeneration)等。

為了檢查上述眼底發生的疾病，需要使用可以診斷各個疾病的專業診斷裝置，因眼科醫院需要購買高價的專業診斷裝置，所以存在初期費用高的問題。

并且，如上所述，此類檢查眼底疾病的裝置因價位高，所以存在使用者無法親自診斷的問題。

不管是否是眼科疾病，只要心存疑慮，使用者必須訪問醫院支付高價的檢查費來接受診斷，所以存在消費不必要的診斷費的問題。

現有技術文獻

專利文獻

專利文獻1：韓國授權專利第10-1662775號(2016.09.28.公告)

發明內容

發明所要解決的問題

本發明的目的在于提供基于人工智能的眼球疾病診斷裝置及方法，其基于眼底圖像的眼球構造物，提取用于診斷多個眼球疾病的多個屬性，并基于人工智能學習提取的多個疾病及用于辨別疾病的多個屬性，生成各個疾病各屬性的分類器，通過生成的多個分類器診斷所獲取的眼底圖像中的眼球疾病。

用于解決問題的方案

為了達成上述目的，根據本發明的基于人工智能的眼球疾病診斷裝置的特征在于，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，上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，上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，對從上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上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，并對上述預處理過圖像的眼底圖像進行學習來更新關于上述各屬性分類器的各屬性學習數據，并且預測與提取的上述屬性的種類和數量相對應的疾病。

本發明的特征在于，上述控制部包括：眼底圖像獲取處理部，其從上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，其執行對上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，其對上述預處理過圖像的眼底圖像進行學習并更新關于上述各屬性分類器的各屬性學習數據；及預測部，其預測與提取的上述屬性的種類和數量相對應的疾病。