[发明专利]一种青光眼图像处理方法和设备

说明书

本发明提出了一种青光眼图像处理方法和设备，包括：通过交互端获取视野报告中的PD图，并通过PD图检测识别单元对PD图进行处理，以获取用于表征PD图的二维数组；基于青光眼识别单元对二维数组进行处理，以提取二维数组的特征及确定PD图中是否存在青光眼的概率；通过相似度计算单元基于特征和存储端中的样本库进行相似度计算，以确定样本库中与特征相似度最高的预设数量的图片进行存储；将概率以及图片在交互端作为PD图的处理结果进行展示。基于视野图进行识别处理，且支持多个系统，可广泛应用于各种场景中，为实现青光眼早期诊断提供便利，方便了医疗资源没有那么发达地区青光眼的早期诊断及筛查，操作起来简单方便，利于提前快速识别青光眼。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种青光眼图像处理方法和设备。

背景技术

计算机技术被称为第三次技术革命，对人类的衣、食、住、行、用等日常生活的各个方面产生了重大的影响。人工智能是计算机技术的重要分支，人工智能从诞生以来，理论和技术不断精进，应用领域也不断增多。人工智能与其他领域的结合取得了一定的成绩。人工智能+医疗逐渐成为研究热点，通过对医疗数据进行自然语言处理或者计算机视觉的处理，不断分析学习所得到的资源来获取一定的信息是十分热门的研究方向。

青光眼是一类常见的严重危害人们健康、致盲性眼病，其隐蔽性强、发病迅速、对眼球各部位组织和视觉功能危害极大，若不及早的治疗，视力可能会丧失甚至不可逆性失明，早发现早治疗效果好很多，因此对于青光眼的早期诊断及治疗尤为重要。在青光眼的诊断中视野图检查结果占据了十分大的份额，但目前针对视野图的识别诊断并不多见。

现有技术对眼底图的检测进行青光眼的诊断，青光眼是一类常见疑难眼病，仅仅基于眼底图的诊断不充分，特别是较早期的青光眼的诊断就更是不充分，但青光眼的早期诊断预防更具现实意义。

目前针对青光眼的诊断前没有检测过程，检测正确了对之后的识别的效果会有很大的提升，直接进行识别很可能造成不准确的结果。而准确率是十分重要的评价标准之一，现有的发明有的准确率未知，未提及准确率效果不确定，若诊断结果为假阴性会影响病人后续的治疗，延误病情。

且目前青光眼的诊断不是针对已有医学报告的诊断，从医疗设备中导出样本数据，而这大大增加了系统的使用代价，需要专门的工程技术人员与专业眼科医生进行合作才能达成这一目的，而普通患者或体检人无法利用系统，这导致适用范围不够广，实用性不够高；现有技术使用起来较麻烦；部分现有技术采用连个青光眼OCT、视野和、眼底照等A超等多种模态数据进行特定类型青光眼诊断，并且在实施过程中需要专业眼科医生的介入，无法全自动化智能分析。另外实际使用时，收集多个模态数据难度比单一模态更大，导致无法有效利用筛查系统。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提出了一种青光眼图像处理方法和设备，本方案基于视野图进行识别处理，且支持多个系统，例如可以在手机上都可以适应，且将检测的结果进行可视化展示，可广泛应用于各种场景中，为实现青光眼早期诊断提供便利，方便了医疗资源没有那么发达地区青光眼的早期诊断及筛查。操作起来十分简单方便，利于后续青光眼的诊断。

具体的，本发明提出了以下具体的实施例：

本发明实施例提出了一种青光眼图像处理方法，应用于包括交互端、计算端和存储端的系统中，其中，所述交互端、计算端和存储端三者之间网络连接；所述计算端包括PD检测识别单元、青光眼识别单元、相似度计算单元；该方法包括：

通过所述交互端获取视野报告中的PD图，并通过所述PD图检测识别单元对所述PD图进行处理，以获取用于表征所述PD图的二维数组；

基于所述青光眼识别单元对所述二维数组进行处理，以提取所述二维数组的特征及确定所述PD图中是否存在青光眼的概率；

通过所述相似度计算单元基于所述特征和所述存储端中的样本库进行相似度计算，以确定样本库中与所述特征相似度最高的预设数量的图片进行存储；