CN109119165A - 一种白内障患病风险检测方法、装置及电子设备 - Google Patents

一种白内障患病风险检测方法、装置及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN109119165A
CN109119165A CN201810978509.1A CN201810978509A CN109119165A CN 109119165 A CN109119165 A CN 109119165A CN 201810978509 A CN201810978509 A CN 201810978509A CN 109119165 A CN109119165 A CN 109119165A
Authority
CN
China
Prior art keywords
range
eyesight
cataract
contrast sensitivity
prevalence
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810978509.1A
Other languages
English (en)
Inventor
郑伟宏
甄毅
张聪
齐淑梅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhuhai For Medical Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhuhai For Medical Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhuhai For Medical Information Technology Co Ltd filed Critical Zhuhai For Medical Information Technology Co Ltd
Priority to CN201810978509.1A priority Critical patent/CN109119165A/zh
Publication of CN109119165A publication Critical patent/CN109119165A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/02Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient
    • A61B3/022Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient for testing contrast sensitivity
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/02Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient
    • A61B3/028Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient for testing visual acuity; for determination of refraction, e.g. phoropters
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/02Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient
    • A61B3/06Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient for testing light sensitivity, e.g. adaptation; for testing colour vision
    • A61B3/066Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient for testing light sensitivity, e.g. adaptation; for testing colour vision for testing colour vision

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明实施例涉及一种白内障患病风险检测方法、装置及电子设备,方法包括:获取黄斑功能检测结果;若黄斑功能检测结果为黄斑功能异常,则确定具有白内障患病风险;若黄斑功能检测结果为黄斑功能正常,则基于白内障患病风险检测多个预设指标的值,确定白内障患病风险等级;其中,多个预设检测指标包括:视力和对比敏感度。本发明实施例基于黄斑功能检测结果、视力和对比敏感度等指标确定白内障患病风险等级,无需专业医护人员参与,无需专业医学仪器,节省人工成本及设备成本。

Description

一种白内障患病风险检测方法、装置及电子设备
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术领域,具体涉及一种白内障患病风险检测方法、装置及电子设备。
背景技术
白内障是一种眼部疾病,主要由于晶状体代谢紊乱,导致晶状体蛋白质变性而发生混浊,光线被混浊晶状体阻扰无法投射在视网膜上,导致视物模糊。白内障多见于40岁以上人群,且随年龄增长而发病率增多。为了防止视力减退,准确诊断和及时治疗白内障是非常必要的。
现有的白内障检测需要专业医护人员使用裂隙灯进行现场判断,消耗较大的人工成本和设备成本。专业的裂隙灯体积较大,造价较高,普通民众无法使用,并且普通民众不具备专业知识,无法自行判断是否患有白内障,只能去医院检查。
发明内容
为了解决现有技术存在的问题,本发明的至少一个实施例提供了一种白内障患病风险检测方法、装置及电子设备。
第一方面,本发明实施例提出一种白内障患病风险检测方法,所述方法包括:
获取黄斑功能检测结果;
若所述黄斑功能检测结果为黄斑功能异常,则确定具有白内障患病风险;
若所述黄斑功能检测结果为黄斑功能正常,则基于白内障患病风险检测多个预设指标的值,确定白内障患病风险等级;
其中,所述多个预设检测指标包括:视力和对比敏感度。
可选的,所述基于白内障患病风险检测多个预设指标的值,确定白内障患病风险等级,包括:
获取白内障患病风险检测多个预设指标的值;
确定获取的每个指标的值所处的取值范围;
基于白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系以及获取的每个指标的值所处的取值范围,确定白内障患病风险等级。
可选的,所述白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,包括:
白内障第二等级对应视力第一范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第二等级对应视力第二范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第二等级对应视力第二范围且对比敏感度第二范围;或,
白内障第二等级对应视力第三范围且对比敏感度第二范围;或,
白内障第二等级对应视力第三范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第二等级对应视力第四范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第二等级对应视力第四范围且对比敏感度第四范围;
其中,视力第一范围的上限小于或等于视力第二范围的下限;视力第二范围的上限小于或等于视力第三范围的下限;视力第三范围的上限小于或等于视力第四范围的下限;
其中,对比敏感度第一范围的下限大于或等于对比敏感度第二范围的上限;对比敏感度第二范围的下限大于或等于对比敏感度第三范围的上限;对比敏感度第三范围的下限大于或等于对比敏感度第四范围的上限。
可选的,所述白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,包括:
白内障第一等级对应视力第三范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第一等级对应视力第四范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第一等级对应视力第四范围且对比敏感度第二范围;
其中,视力第三范围的上限小于或等于视力第四范围的下限;
其中,对比敏感度第一范围的下限大于或等于对比敏感度第二范围的上限。
可选的,所述白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,包括:
白内障第三等级对应视力第一范围且对比敏感度第二范围;或,
白内障第三等级对应视力第一范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第三等级对应视力第一范围且对比敏感度第四范围;或,
白内障第三等级对应视力第二范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第三等级对应视力第二范围且对比敏感度第四范围;或,
白内障第三等级对应视力第三范围且对比敏感度第四范围;
其中,视力第一范围的上限小于或等于视力第二范围的下限;视力第二范围的上限小于或等于视力第三范围的下限;
其中,对比敏感度第二范围的下限大于或等于对比敏感度第三范围的上限;对比敏感度第三范围的下限大于或等于对比敏感度第四范围的上限。
可选的,视力第一范围为0.1至0.3;视力第二范围为0.3至0.5;视力第三范围为0.5至0.8;视力第四范围为0.8至2.0;
对比敏感度第一范围为大于1.52;对比敏感度第二范围为1.0至1.48;对比敏感度第三范围为0.52至1.0;对比敏感度第四范围为小于0.48。
第二方面,本发明实施例还提出一种白内障患病风险检测装置,所述装置包括:
获取单元,用于获取黄斑功能检测结果;
第一确定单元,用于所述黄斑功能检测结果为黄斑功能异常时,确定具有白内障患病风险;
第二确定单元,用于所述黄斑功能检测结果为黄斑功能正常时,基于白内障患病风险检测多个预设指标的值,确定白内障患病风险等级;
其中,所述多个预设检测指标包括:视力和对比敏感度。
可选的,所述第二确定单元,包括:
第一子单元,用于所述黄斑功能检测结果为黄斑功能正常时,获取白内障患病风险检测多个预设指标的值;
第二子单元,用于确定获取的每个指标的值所处的取值范围;
第三子单元,用于基于白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系以及获取的每个指标的值所处的取值范围,确定白内障患病风险等级。
第三方面,本发明实施例还提出一种电子设备,包括:
处理器、存储器、网络接口和用户接口;
所述处理器、存储器、网络接口和用户接口通过总线系统耦合在一起;
所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令,用于执行如第一方面所述方法的步骤。
第四方面,本发明实施例还提出一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行如第一方面所述方法的步骤。
可见,本发明实施例的至少一个实施例中,基于黄斑功能检测结果、视力和对比敏感度等指标确定白内障患病风险等级,无需专业医护人员参与,无需专业医学仪器,节省人工成本及设备成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种白内障患病风险检测方法流程图;
图2为本发明实施例提供的一种白内障患病风险检测装置框图;
图3为本发明实施例提供的一种电子设备结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
第一方面,如图1所示,本实施例公开一种白内障患病风险检测方法,所述方法可包括以下步骤A至C:
A、获取黄斑功能检测结果。
B、若所述黄斑功能检测结果为黄斑功能异常,则确定具有白内障患病风险。
本实施例中,确定具有白内障患病风险之后,可建议用户去医院进行白内障筛查。
C、若所述黄斑功能检测结果为黄斑功能正常,则基于白内障患病风险检测多个预设指标的值,确定白内障患病风险等级。
其中,所述多个预设检测指标包括:视力和对比敏感度。
本实施例中,基于黄斑功能检测结果、视力和对比敏感度等指标确定白内障患病风险等级,无需专业医护人员参与,无需专业医学仪器,节省人工成本及设备成本。
在一些实施例中,步骤C中所述基于白内障患病风险检测多个预设指标的值,确定白内障患病风险等级,具体包括如下步骤101至103:
101、获取白内障患病风险检测多个预设指标的值。
102、确定获取的每个指标的值所处的取值范围。
103、基于白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系以及获取的每个指标的值所处的取值范围,确定白内障患病风险等级。
本实施例中,该方法可应用于任意电子设备中,在一些实施例中,电子设备可以包括诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、导航装置、车载设备等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机、打印机等等的固定终端。
本实施例中,考虑到现有技术对白内障检测主要针对眼睛进行检测,因此需要精密仪器,例如裂隙灯,设备成本高,同时还需要专业医护人员进行专业分析,人工成本高。因此,为克服现有技术的问题,本实施例对白内障患病风险检测主要针对视觉进行检测。
本实施例中,对白内障患病风险检测主要针对视觉进行检测,需要预先确定白内障患病风险检测所需要的多个指标。多个指标可以理解为视觉相关的指标。多个指标例如包括但不限于视力和对比敏感度。在一些实施例中,多个指标还可包括年龄和黄斑病变检测,其中,黄斑病变检测可沿用现有的检测方案,在此不再赘述。
本实施例中,获取白内障患病风险检测多个预设指标的值的方式可以由人工输入,例如用户在检测视力后,将视力值输入到可执行该方法的电子设备中。获取方式也可以由执行该方法的电子设备直接获取,具体地,执行该方法的电子设备向用户显示视力测试题目,用户对视力测试题目进行回答,执行该方法的电子设备可直接获取到用户的回答结果。整个视力测试的过程用户一个人就能够完成,不需要医护人员或其他人配合,用户如果想做视力测试就可以做,方便了用户进行视力测试。每次视力测试用户一个人而且使用较短的时间就能够完成视力测试,这样用户进行视力测试的次数就会增多,有利于及早发现眼睛疾病,及早去医院治疗,很大程度上避免了眼睛疾病严重时才发现而很难或无法进行治疗的情况。本实施例中视力测试题目对测试者进行屈光测试、对比敏感度测试、黄斑功能测试和色觉测试等,测试内容更全面,提高了判断眼睛是否有疾病的准确性。
本实施例中,不同指标的值所处的取值范围的组合可确定白内障患病风险等级。本实施例预先确定白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,步骤102中确定获取的每个指标的值所处的取值范围后,即可根据所述对应关系确定白内障患病风险等级。
可见,本实施例公开的白内障患病风险检测方法,通过获取白内障患病风险检测多个预设指标的值,可确定每个指标的值所处的取值范围,从而基于白内障患病风险等级与取值范围预设的对应关系,确定白内障患病风险等级,无需专业医护人员参与,无需专业医学仪器,节省人工成本及设备成本。
在一些实施例中,白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,具体包括:
白内障第二等级对应视力第一范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第二等级对应视力第二范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第二等级对应视力第二范围且对比敏感度第二范围;或,
白内障第二等级对应视力第三范围且对比敏感度第二范围;或,
白内障第二等级对应视力第三范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第二等级对应视力第四范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第二等级对应视力第四范围且对比敏感度第四范围;
其中,视力第一范围的上限小于或等于视力第二范围的下限;视力第二范围的上限小于或等于视力第三范围的下限;视力第三范围的上限小于或等于视力第四范围的下限;
其中,对比敏感度第一范围的下限大于或等于对比敏感度第二范围的上限;对比敏感度第二范围的下限大于或等于对比敏感度第三范围的上限;对比敏感度第三范围的下限大于或等于对比敏感度第四范围的上限。
在一些实施例中,白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,具体包括:
白内障第一等级对应视力第三范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第一等级对应视力第四范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第一等级对应视力第四范围且对比敏感度第二范围。
在一些实施例中,白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,具体包括:
白内障第三等级对应视力第一范围且对比敏感度第二范围;或,
白内障第三等级对应视力第一范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第三等级对应视力第一范围且对比敏感度第四范围;或,
白内障第三等级对应视力第二范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第三等级对应视力第二范围且对比敏感度第四范围;或,
白内障第三等级对应视力第三范围且对比敏感度第四范围。
以上实施例中提及的白内障第一等级可理解为:白内障患病风险低,建议定期去眼科复查。白内障第二等级可理解为:可疑患有白内障,建议近期去眼科检查。白内障第三等级可理解为:患有严重白内障,建议马上去眼科检查,可能需要手术治疗。
在一些实施例中,视力第一范围为0.1至0.3;视力第二范围为0.3至0.5;视力第三范围为0.5至0.8;视力第四范围为0.8至2.0;对比敏感度第一范围为大于1.52;对比敏感度第二范围为1.0至1.48;对比敏感度第三范围为0.52至1.0;对比敏感度第四范围为小于0.48。
本实施例中,白内障患病风险等级与指标取值范围之间的对应关系如表一所示。
表一白内障患病风险等级与指标取值范围之间的对应关系
表一中,第一等级为白内障第一等级。第二等级为白内障第二等级。第三等级为白内障第三等级。
基于第一方面提供的白内障患病风险检测方法,选取122位患者234只测试眼进行检测,即机器诊断;专业医生同时对234只测试眼进行人工诊断,即医生诊断,得到统计结果如表二所示。
表二234只测试眼的人机诊断对照表
表二中,1或2表示有白内障患病风险,0表示没有白内障患病风险。
根据表二显示的统计结果,可计算衡量人机诊断结果一致性的多个指标的值,多个指标包括:衡量分类精度的指标kappa、概率P、机器诊断敏感度、机器诊断特异度、机器诊断正确指数、机器诊断误诊率和机器诊断漏诊率。
kappa的计算公式为:
其中,po为每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也即总体分类精度。假设每一类的真实样本个数分别为a1,a2,...,aC,而预测的每一类的样本个数分别为b1,b2,...,bC,总样本个数为n,则有:pe=(a1×b1+a2×b2+...+aC×bC)/(n×n)。
本例中,kappa=0.715。
本实施例中,kappa计算结果属于-1~1,但通常kappa是落在0~1间,可分为五组来表示不同级别的一致性:0.0~0.20表示极低的一致性(slight)、0.21~0.40表示一般的一致性(fair)、0.41~0.60表示中等的一致性(moderate)、0.61~0.80表示高度的一致性(substantial)和0.81~1表示几乎完全一致(almost perfect)。
本实施例中,概率P反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P值,一般以P<0.05为有统计学差异,P<0.01为有显著统计学差异,P<0.001为有极其显著的统计学差异。
概率P的计算:
一般地,用X表示检验的统计量,当H0为真时,可由样本数据计算出该统计量的值C,根据检验统计量X的具体分布,可求出P值。具体地:
左侧检验的P值为检验统计量X小于样本统计值C的概率,即:P=P{X<C}。
右侧检验的P值为检验统计量X大于样本统计值C的概率:即:P=P{X>C}。
双侧检验的P值为检验统计量X落在样本统计值C为端点的尾部区域内的概率的2倍:P=2P{X>C}(当C位于分布曲线的右端时)或P=2P{X<C}(当C位于分布曲线的左端时)。若X服从正态分布和t分布,其分布曲线是关于纵轴对称的,故其P值可表示为P=P{|X|>C}。
计算出P值后,将给定的显著性水平α与P值比较,可作出检验的结论:
如果α>P值,则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α≤P值,则在显著性水平α下接受原假设。
在实践中,当α=P值时,也即统计量的值C等于临界值,为慎重起见,可增加样本容量,重新进行抽样检验。
敏感度,又称真阳性率(true positive rate,TPR),即实际患病又被诊断标准正确地诊断的百分比。
敏感度计算方法为:敏感度=[a/(a+c)]×100%(患者被诊断为阳性的百分率)。
本实施例中,机器诊断敏感度=[(135/(135+31)]×100%=81.33%。
特异度,又称真阴性率(true negative rate,TNR),即反映筛检试验确定非病人的能力。
特异度计算方法为:特异度=[d/(b+d)]×100%(非患者被诊断为阴性的百分率)。
本实施例中,机器诊断特异度=[(67/(0+67)]×100%=100%。
正确指数也称约登指数(Youden’s index),是敏感度和特异度之和减去1。正确指数的范围介于0~1之间。正确指数表示筛检方法发现真正病人与非病人的总能力。正确指数越大,其真实性越高。
本实施例中,机器诊断正确指数=81.33%+100%-1=81.33%。
误诊率,即假阳性率,是指实际无病,通过筛检试验检出是阳性的百分比。
误诊率计算方法为:误诊率=[b/(b+d)]×100%(非患者被诊断为阳性的百分率)。
本实施例中,机器诊断误诊率=[(0/(0+67)]×100%=0。
漏诊率,即假阴性率(false negative rate,FNR),又称第Ⅱ类错误,指实际有病,但根据筛检试验被定为无病的百分比。它反映的是筛检试验漏诊病人的情况。
漏诊率计算方法为:漏诊率=[c/(a+c)]×100%(患者被诊断为阴性的百分率)。
本实施例中,机器诊断漏诊率=[(31/(135+31)]×100%=18.67%。
本实施例中,N为观察总例数,a,b,c,d为下列各种情况的例数,a是患者被诊断为阳性的例数,即真阳性;b是非患者被诊断为阳性的例数,即假阳性;c是患者被诊断为阴性的例数,即假阴性;d是非患者被诊断为阴性的例数,即真阴性。本实施例中,a=135,b=0,c=31,d=67。
由表二可知,kappa为0.715,P<0.001,机器诊断敏感度为81.33%,机器诊断特异度为100%,机器诊断正确指数为81.33%,机器诊断误诊率为0%,机器诊断漏诊率为18.67%。可见,人机诊断结果具有一致性。
第二方面,如图2所示,本实施例公开一种白内障患病风险检测装置,可包括:
获取单元21,用于获取黄斑功能检测结果;
第一确定单元22,用于所述黄斑功能检测结果为黄斑功能异常时,确定具有白内障患病风险;
第二确定单元23,用于所述黄斑功能检测结果为黄斑功能正常时,基于白内障患病风险检测多个预设指标的值,确定白内障患病风险等级;
其中,所述多个预设检测指标包括:视力和对比敏感度。
在一些实施例中,所述第二确定单元23,包括:
第一子单元,用于所述黄斑功能检测结果为黄斑功能正常时,获取白内障患病风险检测多个预设指标的值;
第二子单元,用于确定获取的每个指标的值所处的取值范围;
第三子单元,用于基于白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系以及获取的每个指标的值所处的取值范围,确定白内障患病风险等级。
在一些实施例中,所述白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,包括:
白内障第二等级对应视力第一范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第二等级对应视力第二范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第二等级对应视力第二范围且对比敏感度第二范围;或,
白内障第二等级对应视力第三范围且对比敏感度第二范围;或,
白内障第二等级对应视力第三范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第二等级对应视力第四范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第二等级对应视力第四范围且对比敏感度第四范围;
其中,视力第一范围的上限小于或等于视力第二范围的下限;视力第二范围的上限小于或等于视力第三范围的下限;视力第三范围的上限小于或等于视力第四范围的下限;
其中,对比敏感度第一范围的下限大于或等于对比敏感度第二范围的上限;对比敏感度第二范围的下限大于或等于对比敏感度第三范围的上限;对比敏感度第三范围的下限大于或等于对比敏感度第四范围的上限。
在一些实施例中,所述白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,包括:
白内障第一等级对应视力第三范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第一等级对应视力第四范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第一等级对应视力第四范围且对比敏感度第二范围;
其中,视力第三范围的上限小于或等于视力第四范围的下限;
其中,对比敏感度第一范围的下限大于或等于对比敏感度第二范围的上限。
在一些实施例中,所述白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,包括:
白内障第三等级对应视力第一范围且对比敏感度第二范围;或,
白内障第三等级对应视力第一范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第三等级对应视力第一范围且对比敏感度第四范围;或,
白内障第三等级对应视力第二范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第三等级对应视力第二范围且对比敏感度第四范围;或,
白内障第三等级对应视力第三范围且对比敏感度第四范围;
其中,视力第一范围的上限小于或等于视力第二范围的下限;视力第二范围的上限小于或等于视力第三范围的下限;
其中,对比敏感度第二范围的下限大于或等于对比敏感度第三范围的上限;对比敏感度第三范围的下限大于或等于对比敏感度第四范围的上限。
在一些实施例中,视力第一范围为0.1至0.3;视力第二范围为0.3至0.5;视力第三范围为0.5至0.8;视力第四范围为0.8至2.0;
对比敏感度第一范围为大于1.52;对比敏感度第二范围为1.0至1.48;对比敏感度第三范围为0.52至1.0;对比敏感度第四范围为小于0.48。
以上实施例公开的白内障患病风险检测装置能够实现第一方面相关的各实施例公开的白内障患病风险检测方法的流程,为避免重复,在此不再赘述。
图3是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
图3所示的电子设备包括:至少一个处理器301、至少一个存储器302、至少一个网络接口304和其他的用户接口303。电子设备中的各个组件通过总线系统305耦合在一起。可理解,总线系统305用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统305除包括数据总线之外,还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见,在图3中将各种总线都标为总线系统305。
其中,用户接口303可以包括显示器、键盘或者点击设备(例如,鼠标,轨迹球(trackball)或者触感板等。
可以理解,本实施例中的存储器302可以是易失性存储器或非易失性存储器,或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中,非易失性存储器可以是只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、可编程只读存储器(ProgrammableROM,PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasablePROM,EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(ElectricallyEPROM,EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(RandomAccessMemory,RAM),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如静态随机存取存储器(StaticRAM,SRAM)、动态随机存取存储器(DynamicRAM,DRAM)、同步动态随机存取存储器(SynchronousDRAM,SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DoubleDataRateSDRAM,DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM,ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(SynchlinkDRAM,SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambusRAM,DRRAM)。本文描述的存储器302旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
在一些实施方式中,存储器302存储了如下的元素,可执行单元或者数据结构,或者他们的子集,或者他们的扩展集:操作系统3021和应用程序3022。
其中,操作系统3021,包含各种系统程序,例如框架层、核心库层、驱动层等,用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序3022,包含各种应用程序,例如媒体播放器(MediaPlayer)、浏览器(Browser)等,用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序3022中。
在本发明实施例中,处理器301通过调用存储器302存储的程序或指令,具体的,可以是应用程序3022中存储的程序或指令,处理器301用于执行各方法实施例所提供的方法步骤,例如包括:
获取黄斑功能检测结果;若所述黄斑功能检测结果为黄斑功能异常,则确定具有白内障患病风险;若所述黄斑功能检测结果为黄斑功能正常,则基于白内障患病风险检测多个预设指标的值,确定白内障患病风险等级;其中,所述多个预设检测指标包括:视力和对比敏感度。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器301中,或者由处理器301实现。处理器301可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器301中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器301可以是通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor,DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific IntegratedCircuit,ASIC)、现成可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件单元组合执行完成。软件单元可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器302,处理器301读取存储器302中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解的是,本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现,处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPDevice,DSPD)、可编程逻辑设备(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。
对于软件实现,可通过执行本文所述功能的单元来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,方法实施例的步骤之间除非存在明确的先后顺序,否则执行顺序可任意调整。所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例还提出一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行各方法实施例所提供的方法步骤,例如包括:
获取黄斑功能检测结果;
若所述黄斑功能检测结果为黄斑功能异常,则确定具有白内障患病风险;
若所述黄斑功能检测结果为黄斑功能正常,则基于白内障患病风险检测多个预设指标的值,确定白内障患病风险等级;
其中,所述多个预设检测指标包括:视力和对比敏感度。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。
虽然结合附图描述了本发明的实施方式,但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型,这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (10)

1.一种白内障患病风险检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取黄斑功能检测结果;
若所述黄斑功能检测结果为黄斑功能异常,则确定具有白内障患病风险;
若所述黄斑功能检测结果为黄斑功能正常,则基于白内障患病风险检测多个预设指标的值,确定白内障患病风险等级;
其中,所述多个预设检测指标包括:视力和对比敏感度。
2.根据权利要求1所述的方法,所述基于白内障患病风险检测多个预设指标的值,确定白内障患病风险等级,包括:
获取白内障患病风险检测多个预设指标的值;
确定获取的每个指标的值所处的取值范围;
基于白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系以及获取的每个指标的值所处的取值范围,确定白内障患病风险等级。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,包括:
白内障第二等级对应视力第一范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第二等级对应视力第二范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第二等级对应视力第二范围且对比敏感度第二范围;或,
白内障第二等级对应视力第三范围且对比敏感度第二范围;或,
白内障第二等级对应视力第三范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第二等级对应视力第四范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第二等级对应视力第四范围且对比敏感度第四范围;
其中,视力第一范围的上限小于或等于视力第二范围的下限;视力第二范围的上限小于或等于视力第三范围的下限;视力第三范围的上限小于或等于视力第四范围的下限;
其中,对比敏感度第一范围的下限大于或等于对比敏感度第二范围的上限;对比敏感度第二范围的下限大于或等于对比敏感度第三范围的上限;对比敏感度第三范围的下限大于或等于对比敏感度第四范围的上限。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,包括:
白内障第一等级对应视力第三范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第一等级对应视力第四范围且对比敏感度第一范围;或,
白内障第一等级对应视力第四范围且对比敏感度第二范围;
其中,视力第三范围的上限小于或等于视力第四范围的下限;
其中,对比敏感度第一范围的下限大于或等于对比敏感度第二范围的上限。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系,包括:
白内障第三等级对应视力第一范围且对比敏感度第二范围;或,
白内障第三等级对应视力第一范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第三等级对应视力第一范围且对比敏感度第四范围;或,
白内障第三等级对应视力第二范围且对比敏感度第三范围;或,
白内障第三等级对应视力第二范围且对比敏感度第四范围;或,
白内障第三等级对应视力第三范围且对比敏感度第四范围;
其中,视力第一范围的上限小于或等于视力第二范围的下限;视力第二范围的上限小于或等于视力第三范围的下限;
其中,对比敏感度第二范围的下限大于或等于对比敏感度第三范围的上限;对比敏感度第三范围的下限大于或等于对比敏感度第四范围的上限。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其特征在于,
视力第一范围为0.1至0.3;视力第二范围为0.3至0.5;视力第三范围为0.5至0.8;视力第四范围为0.8至2.0;
对比敏感度第一范围为大于1.52;对比敏感度第二范围为1.0至1.48;对比敏感度第三范围为0.52至1.0;对比敏感度第四范围为小于0.48。
7.一种白内障患病风险检测装置,其特征在于,所述装置包括:
获取单元,用于获取黄斑功能检测结果;
第一确定单元,用于所述黄斑功能检测结果为黄斑功能异常时,确定具有白内障患病风险;
第二确定单元,用于所述黄斑功能检测结果为黄斑功能正常时,基于白内障患病风险检测多个预设指标的值,确定白内障患病风险等级;
其中,所述多个预设检测指标包括:视力和对比敏感度。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第二确定单元,包括:
第一子单元,用于所述黄斑功能检测结果为黄斑功能正常时,获取白内障患病风险检测多个预设指标的值;
第二子单元,用于确定获取的每个指标的值所处的取值范围;
第三子单元,用于基于白内障患病风险等级与每个指标的取值范围之间预设的对应关系以及获取的每个指标的值所处的取值范围,确定白内障患病风险等级。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器、存储器、网络接口和用户接口;
所述处理器、存储器、网络接口和用户接口通过总线系统耦合在一起;
所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令,用于执行如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
CN201810978509.1A 2018-08-27 2018-08-27 一种白内障患病风险检测方法、装置及电子设备 Pending CN109119165A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810978509.1A CN109119165A (zh) 2018-08-27 2018-08-27 一种白内障患病风险检测方法、装置及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810978509.1A CN109119165A (zh) 2018-08-27 2018-08-27 一种白内障患病风险检测方法、装置及电子设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109119165A true CN109119165A (zh) 2019-01-01

Family

ID=64860161

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810978509.1A Pending CN109119165A (zh) 2018-08-27 2018-08-27 一种白内障患病风险检测方法、装置及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109119165A (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070105761A1 (en) * 2005-11-09 2007-05-10 Combinatorx, Incorporated Methods, compositions, and kits for the treatment of opthalmic disorders
CN101857899A (zh) * 2009-04-03 2010-10-13 四川省医学科学院(四川省人民医院) 老年黄斑变性疾病的检测试剂盒
CN201609358U (zh) * 2010-03-15 2010-10-20 杜学静 多功能视觉对比敏感度仪
CN105764533A (zh) * 2013-10-25 2016-07-13 儿童医疗中心有限公司 治疗或预防视网膜血管疾病的方法
CN206166899U (zh) * 2016-08-03 2017-05-17 郑伟宏 视力检测装置
CN107358036A (zh) * 2017-06-30 2017-11-17 北京机器之声科技有限公司 一种儿童近视风险预测方法、装置及系统
CN108172291A (zh) * 2017-05-04 2018-06-15 深圳硅基仿生科技有限公司 基于眼底图像的糖尿病视网膜病变识别系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070105761A1 (en) * 2005-11-09 2007-05-10 Combinatorx, Incorporated Methods, compositions, and kits for the treatment of opthalmic disorders
CN101857899A (zh) * 2009-04-03 2010-10-13 四川省医学科学院(四川省人民医院) 老年黄斑变性疾病的检测试剂盒
CN201609358U (zh) * 2010-03-15 2010-10-20 杜学静 多功能视觉对比敏感度仪
CN105764533A (zh) * 2013-10-25 2016-07-13 儿童医疗中心有限公司 治疗或预防视网膜血管疾病的方法
CN206166899U (zh) * 2016-08-03 2017-05-17 郑伟宏 视力检测装置
CN108172291A (zh) * 2017-05-04 2018-06-15 深圳硅基仿生科技有限公司 基于眼底图像的糖尿病视网膜病变识别系统
CN107358036A (zh) * 2017-06-30 2017-11-17 北京机器之声科技有限公司 一种儿童近视风险预测方法、装置及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨青华 等: "超声诊断黄斑部病变在白内障术前检查中的价值", 《解放军医学院学报》 *
胡毅倩 等: "M2程序和自定义低视力黄斑视野检查在白内障视功能评估中的意义", 《眼科研究》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Rud et al. Computed tomography for diagnosis of acute appendicitis in adults
Makanyanga et al. Evaluation of Crohn’s disease activity: initial validation of a magnetic resonance enterography global score (MEGS) against faecal calprotectin
Laméris et al. A clinical decision rule to establish the diagnosis of acute diverticulitis at the emergency department
Abràmoff et al. Automated early detection of diabetic retinopathy
Colli et al. Platelet count, spleen length, and platelet count‐to‐spleen length ratio for the diagnosis of oesophageal varices in people with chronic liver disease or portal vein thrombosis
Bastawrous et al. Development and validation of a smartphone-based visual acuity test (peek acuity) for clinical practice and community-based fieldwork
Lin et al. The risk factors for gestational diabetes mellitus: A retrospective study
Pankratz et al. Assessment of the accuracy of the Gail model in women with atypical hyperplasia
Barrett et al. Quality checkpoints in the MRI-directed prostate cancer diagnostic pathway
Li et al. Development and evaluation of a deep learning system for screening retinal hemorrhage based on ultra-widefield fundus images
Lee et al. Ethnic variation in optic disc size by fundus photography
Winegarner et al. Anterior segment Scheimpflug imaging for detecting primary angle closure disease
Blackett et al. Comparison of anorectal manometry, rectal balloon expulsion test, and defecography for diagnosing defecatory disorders
Li et al. Using a partially observable Markov chain model to assess colonoscopy screening strategies–A cohort study
Benedetto et al. Suspicion of acute appendicitis in adults. The value of ultrasound in our hospital
Tavakoli et al. The validity of point of care tear film osmometers in the diagnosis of dry eye
Smith et al. Nailfold capillaroscopy
Lambrou et al. Small bowel stricture is associated with abnormal motility on the cine MRI sequence in patients with Crohn’s disease
Macri et al. Blood pressure measures and incident primary open-angle glaucoma
Paredes et al. Intestinal ultrasonography and fecal calprotectin for monitoring inflammation of ileal Crohn’s disease: two complementary tests
CN109119165A (zh) 一种白内障患病风险检测方法、装置及电子设备
Muto et al. Identification of eyes at risk of acute primary angle-closure in elderly Japanese patients
Küçükakçali et al. Value of fecal calprotectin in prediction of acute appendicitis based on a proposed model of machine learning
Mandrekar et al. Statistical methods in diagnostic medicine using SAS® software
Jindal et al. Non‐contact methods for the detection of people at risk of primary angle closure glaucoma

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190101