[发明专利]基于视觉影像的多眼疾“慧查”筛查方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及医疗影像、疾病筛查、智能健康、互联网医疗领域，特别涉及一种基于视觉影像的多眼疾筛查方法和系统。

背景技术

随着医疗影像技术和互联网的快速发展，传统的健康医疗服务方式在迅速转变，疾病的早期筛查服务呈现增长趋势，但提供(独立)疾病照影专业分析的服务严重不能满足日益增长的用户需求，尤其是在眼科这种专业要求极高的小领域。

基于视觉影像的多眼疾筛查方法和系统的难度主要在于不同眼病发病征兆大相径庭(对视力的损伤部位和侵害方式不同)，且大多在早期没有明显的功能性损伤，因此不能引起病人的足够关注。而根据用户请求提供的(独立)眼科照影服务较少，而且操作人员往往并不具备专业、权威的“读片”资历，并不能给用户提供有力的、专业的多眼疾筛查建议。而具专业“读片”能力的医务人员，由于其工作繁忙、人工“读片”并生成报告效率不高，无法提供大批量“读片”服务。此外，在某些眼疾方面，虽然全自动机器“读片”有了长足的进展和较高的置信度，但因‘权威性’和‘全面性’不足，仍不能被广大用户认可，因此需要一种方法解决上述问题。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决上述技术缺陷之一，特别是解决纯人工“读片”效率低和纯机器“读片”不够权威的矛盾以及均不能满足用户需求的缺陷。

为了达到上述目的，本发明一方面提出一种基于视觉影像的多眼疾“慧查”(iSee)筛查方法，充分利用互联网和数字化的便利，结合并发挥自动分析的高效和人工分析的“权威”优势。本发明包括以下步骤：在局域网、广域网、云端上利用对用户数据的存储管理；视觉影像的智能预分析；整合“读 片”的综合眼疾筛查。

作为本发明的一个实施例，所述在计算机网络上进行基于视觉影像的多眼疾筛查，包括以下步骤：用户提交服务请求；用户提交新的医疗影像数据，病同时提取其历史原始数据和分析存档数据；对用户新的数据，结合历史数据、大数据进行视觉影像的智能预分析；按照用户请求为其分配N名“读片者”，将待分析影像数据、智能预分析结果和历史数据一起提供给每名“读片者”，收集汇总每名“读片者”的读片报告行程全面完整的多眼疾筛查报告。

作为本发明的一个实施例，所述在计算机网络上进行视觉影像的智能预分析，包括以下步骤：基于图像分割[1]、测量医学定义的眼疾风险因子[2，3]；计算提取机器学习[4，5]获得模式、纹理、变化风险因子；根据iSee大数据得到统计风险因子；将所述视觉影像的智能预分析以文件记录形式保存于数据管存系统之上。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明实施例的用户数据提取及整理方法的流程图；

图2为本发明实施例的iSee自动预读片智能分析方法的流程图；

图3为本发明实施例的iSee综合视觉影像分析与眼疾筛查方法的流程图；

图4为本发明实施例的基于视觉影像的多眼疾筛查iSee系统的结构图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本发明主要在于对用户提交的眼部医疗影像数据(包括但不局限于眼底图[6]、OCT图[1]等)利用基于包含但不局限于图像处理[1]、机器学习[4，5]、统计分析[3]等技术的“预读片”系统进行智能分析，并提交给符合用户需求的“读片者”进行眼疾评估，再综合生成全面的多眼疾筛查报告，为用户提供眼疾预防、诊治、管理的有力支持和自主掌控。

本方法是设计在(广域)互联网、云端上进行实施的，因为单个计算机也能看作是互联网的一种特例，因此简化到单计算机上也能实施。本方法的实施是建立于一个完善的数据存储、管理系统之上，常规的数据管存方法不在本发明阐述范围之内，为了描述方便，只将与本发明核心部分“视觉影像的智能预分析”相关联的数据管存部分列出。

用户数据提取和整理是在计算机网络上进行的。在注册用户提交iSee服务之后，系统会查询提取该用户之前历史影像和分析数据，并随用户新提交分析的影像数据(注：用户每次提交的影像数据可能来自不设备类型、型号、成像环境)传递给视觉影像的智能预分析模块进行预处理。