[发明专利]妊高症的检测方法、系统、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种妊高症的检测系统，其特征在于，所述检测系统包括历史眼底图像获取模块、特征点模型建立模块、目标眼底图像获取模块和检测模块；

所述历史眼底图像获取模块用于获取多张妊高症患者的历史眼底图像；

所述特征点模型建立模块用于将每张所述历史眼底图像作为输入，所述历史眼底图像中预先标记出的训练特征点作为输出，建立特征点获取模型；

其中，所述训练特征点对应视网膜动脉痉挛期、视网膜动脉硬化期或视网膜病变期的多种眼底病变点；

所述目标眼底图像获取模块用于获取目标患者的目标眼底图像；

所述检测模块用于将所述目标眼底图像输入至所述特征点获取模型，当获取到所述特征点获取模型输出的目标特征点时，则确定所述目标患者具有妊高症眼底病变；

所述检测系统还包括历史判定结果获取模块、概率预测模型建立模块和概率值获取模块；

所述历史判定结果获取模块用于将同一妊高症患者在同一历史时间点的所述历史眼底图像输入至所述特征点获取模型获取眼底病变的历史判定结果；

所述概率预测模型建立模块用于采用多模态技术将同一妊高症患者在同一历史时间点对应的历史病史记录、症状描述的历史文字信息、多项检查的历史数据信息和所述历史判定结果作为输入，患者具有妊高症的历史诊断结果作为输出，建立概率预测模型；

所述概率值获取模块用于将所述目标患者在同一目标时间点的目标病史记录、症状描述的目标文字信息、多项检查的目标数据信息和具有妊高症眼底病变的目标判定结果输入至所述概率预测模型，获取所述目标患者患有妊高症的概率值；

所述检测系统还包括判断模块；

所述判断模块用于判断所述概率值是否大于设定阈值，若是，则确定所述目标患者患有妊高症；

所述检测系统还包括病况预测模型建立模块和预测结果获取模块；

所述病况预测模型建立模块用于采用递归神经网络将同一妊高症患者在多个不同历史时间点的历史病史记录、症状描述的历史文字信息、多项检查的历史数据信息和所述历史判定结果作为输入，不同历史时间点对应的妊高症的病况作为输出，建立病况预测模型；

所述预测结果获取模块用于将所述目标患者在同一目标时间点的所述目标病史记录、症状描述的所述目标文字信息、多项检查的所述目标数据信息、具有妊高症眼底病变的所述目标判定结果和所述目标患者患有妊高症的概率值输入至所述病况预测模型，获取所述目标患者在未来不同时间点的妊高症的病况进展情况的预测结果。

2.如权利要求1所述的妊高症的检测系统，其特征在于，所述特征点模型建立模块用于将每张所述历史眼底图像作为输入，所述历史眼底图像中预先标记出的训练特征点作为输出，采用卷积神经网络建立所述特征点获取模型。

3.如权利要求1所述的妊高症的检测系统，其特征在于，所述历史眼底图像获取模块用于获取眼底照相机分别以视神经和黄斑为中心，对妊高症患者进行免扩瞳眼底照相检查时采集的多张所述历史眼底图像；

所述目标眼底图像获取模块用于获取眼底照相机分别以视神经和黄斑为中心，对所述目标患者进行免扩瞳眼底照相检查时采集的所述目标眼底图像。