[發明專利]一種基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統

在審

• 申請號: 202010578639.3
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111700582A
• 公開（公告）日: 2020-09-25
• 發明（設計）人: 陳蔚;王雷;陳款;鄭欽象;李錦陽
• 申請（專利權）人: 溫州醫科大學附屬眼視光醫院
• 主分類號: A61B3/02
• 分類號: A61B3/02;A61B3/14
• 代理公司: 北京市盈科律師事務所 11344
• 代理人: 楊曉雷

1.一種基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統，其特征在于，包括：

信息采集模塊，安裝在智能終端，所述信息采集模塊包括圖像采集單元、問卷采集單元和基本信息采集單元；

數據處理模塊，安裝在所述智能終端或服務器上并與所述信息采集模塊連接，所述數據處理模塊包括問卷處理模塊和圖片智能分類模塊，所述問卷處理模塊用于接收所述問卷采集單元輸入的問卷信息并給出相應的眼表疾病評估分值；所述圖片智能分類模塊內存儲有眼表模型，所述圖片智能分類模塊利用所述眼表模型對輸入的眼表照片進行分類處理，并得到正常眼表、病毒性角膜炎、細菌性角膜炎、真菌性角膜炎、翼狀胬肉、結膜炎、眼表腫物等其他眼表疾病的分類結果；以及

診療建議模塊，安裝在所述智能終端或服務器上并與所述數據處理模塊連接，接收所述問卷處理模塊的眼表疾病評估分值和/或圖片智能分類模塊的分類結果，并根據所述眼表疾病評估分值和/或分類結果輸出相應的診療建議。

2.如權利要求1所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統，其特征在于，所述問卷采集單元采用OSDI干眼問卷，所述問卷處理模塊根據所述OSDI干眼問卷的采集結果計算最終OSDI評分，并根據所述最終OSDI評分判斷是否干眼及程度等級。

3.如權利要求2所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統，其特征在于，計算所述最終OSDI評分的公式為：

所有答題得分之和D＝A+B+C；

回答問題數E＝12-H；

最終OSDI評分F＝D×25/E；

其中，A為1～5題的答案分數，B為6～9題的答案分數，C為10～12題的答案分數，H為選擇“不適用”的答案問題數。

4.如權利要求3所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統，其特征在于，根據所述最終OSDI評分F判斷是否干眼及程度等級，包括：

F≤12為正常，無干眼；

13＜F＜22為輕度干眼；

23＜F＜32為中度干眼；以及

F≥33為重度干眼。

5.如權利要求1、2、3或4所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統，其特征在于，所述眼表模型為利用深度卷積神經網絡對眼表圖片數據庫進行疾病分類處理，并生成所述眼表模型存儲于所述圖片智能分類模塊或云端。

6.如權利要求5所述的基于智能終端的常見眼表診斷系統，其特征在于，以DenseNet分類網絡對所述眼表圖片數據庫進行眼表圖像對應疾病的分類處理。

7.如權利要求6所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統，其特征在于，采用多元交叉熵為代價函數訓練所述DenseNet網絡，使用隨機梯度下降法為優化算法，算法初始學習比率設為lr₀＝1.0×10^-3，動量為0.9，學習比率每隔20個全局遍歷一代訓練降低為原來的0.1倍，總的一代訓練數目為100，批處理樣本數為8。

8.如權利要求7所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統，其特征在于，所述眼表圖片數據庫的眼表圖片的圖像大小為299*299，并對所述眼表圖片進行增強處理，以降低訓練結果出現過擬合現象。

9.如權利要求8所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統，其特征在于，CCE函數為：

其中，C表示總的分類數目，p_i和y_i分別表示分類網絡和手工標注對圖像屬于第i類時的預測概率。

10.如權利要求1-9中任意一項所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統，其特征在于，所述智能終端包括智能手機和平板電腦。