CN109528155A - 一种适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统及其建立方法 - Google Patents

一种适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统及其建立方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统及其建立方法。所述系统基于大量高度近视患者临床资料的反复测试、调整和训练，学习从青光眼OCT检查中识别评估视盘形态、各象限视网膜神经纤维层厚度、黄斑神经节细胞复合体厚度，视野检查中评估视野缺损程度，眼底照图像中识别评估视盘倾斜、旋转程度和β区萎缩程度，再综合患者基本信息、眼压、球镜度数、角膜厚度、眼轴等指标形成综合筛查结果。临床医生向本发明系统提供相关临床资料，本发明系统即可迅速准确地筛查出高度近视并发开角型青光眼的患者或给出风险评估，为医生早期发现、早期预防高度近视并发开角型青光眼提供依据。

Description

一种适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统及其 建立方法
技术领域
本发明属于医疗人工智能技术领域，涉及一种眼科人工智能筛查系统，具体涉及一种适合于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统及其建立方法。
背景技术
高度近视是指屈光度大于-6.0DS或眼轴长度大于26mm的眼部疾病，高度近视由于特殊的眼内解剖结构等原因容易并发开角型青光眼，报道显示其发病率是屈光状态正常人群的6倍。开角型青光眼是一种造成视神经不可逆损害的眼部疾病，因此重视高度近视并发开角型青光眼的早期发现、早期诊断、早期治疗有利于避免不可逆的视觉损害。然而由于高度近视眼底结构变异大，视盘形态呈现多样性，以往在正常眼轴中用于判断开角型青光眼的标准往往在高度近视眼中应用时出现困难，因此在高度近视眼中要实现早期诊断开角型青光眼、或发现疑似病例十分困难，很多社区医院等非专科医疗机构对此更是经验不足，容易漏诊而耽误患者治疗。
专利文献CN104083148A，公开日2014.10.08，公开了一种血管疾病诊断系统及方法，包括采集装置、设有主控电路板的设备主机、控制面板和显示器，其中设备主机分别与采集模块、控制面板和显示器连接，采集装置包括探测器、读出电路、图像处理芯片和外部存储器；其中图像处理芯片通过控制接口与读出电路连接、通过内部数据总线与外部存储器连接、通过电源接口与供电系统连接，读出电路与探测器相连；该发明中通过启动采集装置对人体进行全面检查，获得红外图像并对图像进行处理，采集装置将处理后的图像信息传送至设备主机，设备主机对数据进行分析处理后，在显示器上输出图像；该发明可以实现准确率高、快速、无损伤的血管疾病诊断。
专利文献CN107423571A，公开日2017.12.01，公开了一种基于眼底图像的糖尿病视网膜病变识别系统，包括：图像采集装置，其用于采集眼底图像，眼底图像包括来自于同一个人的目标眼底图像和参考眼底图像；自动识别装置，其利用深度学习方法对来自于图像采集装置的眼底图像进行处理，自动判断眼底图像是否存在病变并输出判断结果。在该发明中，其利用深度学习方法对眼底图像进行自动判定并输出判断结果，因此，能够辅助医生对眼底图像进行病变识别的诊断，大幅度地提高识别效率，适用于大范围的眼底病变筛查。
然而目前未见准确高效的高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中的不足，提供一种适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统。
本发明的再一目的是，提供一种适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统的建立方法。
为实现上述第一个目的，本发明采取的技术方案是：
一种适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统，包括：
存储装置：用于存储训练集信息，包括患者的基本信息、球镜度数、眼压、角膜厚度、包含眼轴长度的A超、青光眼OCT、视野、眼底照；
评估模块：包括青光眼OCT深度学习模型、视野深度学习模型、眼底照深度学习模型，用于根据青光眼OCT定量评估视盘形态及各象限视网膜神经纤维层厚度、黄斑区神经节细胞复合体厚度，视野检查评估视野、不同位置的视敏度改变，眼底照图像定量评估视盘倾斜比值、视盘旋转度、视盘旁β区萎缩程度；
筛查模块：用于将患者的年龄、性别、眼压、球镜度数、角膜厚度、包含眼轴长度的A超、青光眼OCT、视野、眼底照资料信息结合，通过核函数映射到高维空间后，建立线性回归函数，形成高度近视并发开角型青光眼的筛查结果和风险评估；
测试评价调整模块：用于使用训练集进行学习、调参，然后模型经过相关数据集的测试，测试集每条记录包括的项目种类核要求与训练集资料相同，直到达到性能和准确度的要求。
作为一个优选例，所述视盘形态包括盘沿面积、杯容积、杯盘比、水平杯盘比、垂直杯盘比。
作为另一优选例，所述视野检查评估视野图像中视野缺损类型。
作为另一优选例，所述视野缺损类型分为早、中、晚期，早期：旁中心暗点、鼻侧阶梯、颞侧楔形缺损；中期：弧形暗点、环形暗点、鼻侧象限性缺损；晚期：管状视野、颞侧视岛。
作为另一优选例，训练时对训练数据采用多种数据扩增方法以使算法有更广泛的适应性。
为实现上述第二个目的，本发明采取的技术方案是：
一种适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统的建立方法，包括以下步骤：
构建智能筛查系统深度学习模型，由评估和筛查两个网络组成；评估网络包括青光眼OCT深度学习模型、视野深度学习模型、眼底照深度学习模型，根据青光眼OCT定量评估视盘形态及各象限视网膜神经纤维层厚度、黄斑区神经节细胞复合体厚度，视野检查评估视野、不同位置的视敏度改变，眼底照图像定量评估视盘倾斜比值、视盘旋转度、视盘旁β区萎缩程度；筛查网络将患者的年龄、性别、眼压、球镜度数、角膜厚度、包含眼轴长度的A超、青光眼OCT、视野、眼底照资料信息结合，通过核函数映射到高维空间后，建立线性回归函数，形成高度近视并发开角型青光眼的筛查结果和风险评估；
构建训练集；训练集中每条记录需包括：患者的基本信息、球镜度数、眼压、角膜厚度、包含眼轴长度的A超、青光眼OCT、视野、眼底照，诊断结果即是否并发开角型青光眼或危险程度，所述危险程度包括低危、中危、高危；训练集涵盖青光眼OCT、视野、眼底照各级别的图片以便学习；
模型用训练集进行学习、调参，然后模型经过相关数据集的测试，测试集每条记录包括的项目种类核要求与训练集资料相同，直到达到性能和准确度的要求。
作为一个优选例，所述视盘形态包括盘沿面积、杯容积、杯盘比、水平杯盘比、垂直杯盘比。
作为另一优选例，所述视野检查评估视野图像中视野缺损类型，所述视野缺损类型分为早、中、晚期，早期：旁中心暗点、鼻侧阶梯、颞侧楔形缺损；中期：弧形暗点、环形暗点、鼻侧象限性缺损；晚期：管状视野、颞侧视岛。
作为另一优选例，训练集中每条记录的诊断均出自同一名专业权威医生。
作为另一优选例，训练时对训练数据采用多种数据扩增方法以使算法有更广泛的适应性。
本发明优点在于：
本发明建立了一种适合于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统，该系统基于大量高度近视患者临床资料的反复测试、调整和训练，寻找到重要且全面的高度近视并发开角型青光眼筛查指标，学习从青光眼OCT检查中识别评估视盘形态、各象限视网膜神经纤维层厚度、黄斑神经节细胞复合体厚度，视野检查中评估视野缺损程度，眼底照图像中识别评估视盘倾斜、旋转程度和β区萎缩程度，再综合患者基本信息、眼压、球镜度数、角膜厚度、眼轴等指标形成综合筛查结果。临床医生向该系统提供患者基本信息、眼压、球镜度数、角膜厚度、A超(眼轴长度)、青光眼OCT、视野、眼底照等临床资料，该系统可迅速准确地筛查出并发开角型青光眼的患者或给出风险评估，为医生早期发现、早期预防高度近视并发开角型青光眼提供依据。具体优点包括：
1.准确性：所述系统基于大数据训练学习，经反复测试与调参以达到高正确率，可帮助临床医生准确筛查，早期发现开角型青光眼，及时治疗，减少视功能损害。
2.预见性：所述系统可评估高度近视患者并发开角型青光眼的风险程度，具有预见性，有利于提前防治开角型青光眼。
3.高效性：所述系统可在数秒内完成决策，极大提高诊疗效率，节省医疗资源。
4.简捷：所述系统操作简单、易掌握，利于普及。
5.个性化：所述系统筛查过程根据患者基本信息、眼压、近视程度、眼轴、角膜厚度、青光眼OCT、视野、眼底照情况综合提供个性化的诊断和风险评估。
6.均质化：服务对象广，社会价值高。该系统适用于社区医院、非专科医院、专科医院的眼科医生对高度近视并发开角型青光眼的筛查，能弥补医疗机构诊疗水平差距，利于社会公平和医疗环境的改善，有利于高度近视患者并发开角型青光眼的早期发现、早期预防。
附图说明
附图1是本发明适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统的建立流程。
附图2是本发明适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统评估网络。
附图3是本发明适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统筛查网络。
附图4是本发明适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统的结构框图。
附图5-8为本发明适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统的操作界面。
具体实施方式
下面结合附图对本发明提供的具体实施方式作详细说明。
附图中涉及的附图标记和组成部分如下所示：
1.存储装置2.评估模块
3.筛查模块4.测试评价调整模块
实施例1本发明适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统的建立流程
本发明适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统的建立流程如图1所示，具体如下：
1、构建智能筛查系统深度学习模型，由评估和筛查两个网络组成。评估网络包括青光眼OCT深度学习模型、视野深度学习模型、眼底照深度学习模型，可根据青光眼OCT定量评估视盘形态(盘沿面积、杯容积、杯盘比、水平杯盘比、垂直杯盘比)及各象限视网膜神经纤维层厚度、黄斑区神经节细胞复合体厚度，视野检查评估视野、不同位置的视敏度改变(早期：旁中心暗点、鼻侧阶梯、颞侧楔形缺损；中期：弧形暗点、环形暗点、鼻侧象限性缺损；晚期：管状视野、颞侧视岛)，眼底照图像定量评估视盘倾斜比值(视盘最长轴LD/视盘最短轴SD)、视盘旋转度(视盘最长轴SD与垂直线V之间的度数)、视盘旁β区萎缩程度(视盘旁β区β-PPA面积/视乳头ONH面积)(图2)。筛查网络将患者的年龄、性别、眼压、球镜度数、角膜厚度、A超(眼轴长度)、青光眼OCT、视野、眼底照资料等信息结合，通过核函数映射到高维空间后，建立线性回归函数，通过临床专业医生的诊断调整，形成高度近视并发开角型青光眼的筛查结果和风险评估(图3)。
2、构建训练集。训练集中每条记录需包括：患者的基本信息、球镜度数、眼压、角膜厚度、A超(眼轴长度)、青光眼OCT、视野、眼底照，诊断(是否并发开角型青光眼或危险程度，所述危险程度包括低危、中危、高危)。训练集涵盖青光眼OCT、视野、眼底照各级别的图片以便学习；每条记录的评估、诊断均出自该专业权威医生。
3、模型用训练集进行学习、调参，训练时对训练数据采用多种数据扩增(dataaugmentation)方法以使算法有更广泛的适应性。然后模型经过多个相关数据集的测试，测试集每条记录包括的项目种类核要求与训练集资料相同，直到达到性能和准确度的要求。
实施例2本发明的适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统
请参见图4，图4是本发明适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统的结构框图。所述适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统包括存储装置1、评估模块2、筛查模块3和测试评价调整模块4。
存储装置1：用于存储训练集信息，包括患者的基本信息、球镜度数、眼压、角膜厚度、A超(眼轴长度)、青光眼OCT、视野、眼底照。
评估模块2：包括青光眼OCT深度学习模型、视野深度学习模型、眼底照深度学习模型，用于根据青光眼OCT定量评估视盘形态(盘沿面积、杯容积、杯盘比、水平杯盘比、垂直杯盘比)及各象限视网膜神经纤维层厚度、黄斑区神经节细胞复合体厚度，视野检查评估视野、不同位置的视敏度改变(早期：旁中心暗点、鼻侧阶梯、颞侧楔形缺损；中期：弧形暗点、环形暗点、鼻侧象限性缺损；晚期：管状视野、颞侧视岛)，眼底照图像定量评估视盘倾斜比值(视盘最长轴LD/视盘最短轴SD)、视盘旋转度(视盘最长轴SD与垂直线V之间的度数)、视盘旁β区萎缩程度(视盘旁β区β-PPA面积/视乳头ONH面积)。
筛查模块3：用于将患者的年龄、性别、眼压、球镜度数、角膜厚度、A超(眼轴长度)、青光眼OCT、视野、眼底照资料等信息结合，通过核函数映射到高维空间后，建立线性回归函数，通过临床专业医生的诊断调整，形成高度近视并发开角型青光眼的筛查结果和风险评估。
测试评价调整模块4：用于使用训练集进行学习、调参，训练时对训练数据采用多种数据扩增(data augmentation)方法以使算法有更广泛的适应性。然后模型经过多个相关数据集的测试，测试集每条记录包括的项目种类核要求与训练集资料相同，直到达到性能和准确度的要求。
图5-8为本发明适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统的操作界面。如图5所示，首页为登录界面，包含用户名、密码。如图6所示，登录后为录入界面，有“编号”“姓名”“性别”“出生年月”条目，按“眼别”分为2列，“眼压”、“球镜度数”、“角膜厚度”、“A超”、“青光眼OCT”、“视野”、“眼底照”条目需填写和上传。如图7所示，当录入各条目，点击运行，运行数秒后，输出界面将显示诊断及风险评估(高危、中危、低危)。如图8所示，患者的各项临床资料、系统所输出的诊断、风险评估结果将纳入“记录”界面，可查找。
本发明适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统的操作界面简便美观，易于操作。操作界面还可更换多种语言及外观，如中英文可供选择、系统字体、颜色、外形等。
实施例3
患者张某，男，45岁，双眼高度近视，于当地社区医院就诊，进行青光眼筛查。医生为其检查双眼验光、角膜厚度、A超、眼压、青光眼OCT、视野、眼底照。右眼角膜厚度535.12μm、眼轴长度27.42mm，眼压17.3mmHg，球镜度数-9.00DS。左眼角膜厚度536.62μm、眼轴长度27.72mm，眼压16.0mmHg，球镜度数-9.50DS。医生将患者信息及临床资料录入本发明适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统，系统评定结果为：右眼：视网膜神经纤维层厚度(上象限108.72，下象限100.82，鼻侧85.25，颞侧92.36)、视盘形态正常、黄斑区神经节细胞复合体厚度93.02、视野(无视野缺损)、眼底照(视盘倾斜比值1.15、视盘旋转度8°、β区萎缩程度0.52)，诊断无开角型青光眼，风险低危。左眼：视网膜神经纤维层厚度(上象限95.64，下象限92.67，鼻侧65.18，颞侧79.15)、视盘形态正常、黄斑区神经节细胞复合体厚度88.52、视野(无视野缺损)、眼底照(视盘倾斜比值1.12、视盘旋转度10°、β区萎缩程度1.02)，诊断无开角型青光眼，风险中危。医生得到反馈后与患者进行沟通，告知无并发开角型青光眼，但有一定风险，定时随访。
实施例4
患者王某，女，52岁，右眼视力下降2年，于当地综合医院就诊，诊断右眼高度近视白内障，结合眼科检查予右眼白内障手术治疗，术后持续眼压升高。医生为其检查右眼角膜厚度、A超、眼压、青光眼OCT、视野、眼底照。右眼角膜厚度535.18μm、眼轴长度30.21mm，眼压29.3mmHg，术前球镜度数-18.50DS。医生将患者信息及临床资料录入本发明适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统，系统评定结果为：右眼：视网膜神经纤维层厚度(上象限76.44，下象限81.87，鼻侧57.11，颞侧62.15)、视盘形态异常、黄斑区神经节细胞复合体厚度80.90、视野(早期：旁中心暗点)、眼底照(视盘倾斜比值1.35、视盘旋转度18°、β区萎缩程度1.52)，诊断开角型青光眼。医生得到反馈后与患者进行沟通，告知并发开角型青光眼，及时青光眼治疗。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明方法的前提下，还可以做出若干改进和补充，这些改进和补充也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统，其特征在于，包括：
存储装置：用于存储训练集信息，包括患者的基本信息、球镜度数、眼压、角膜厚度、包含眼轴长度的A超、青光眼OCT、视野、眼底照；
评估模块：包括青光眼OCT深度学习模型、视野深度学习模型、眼底照深度学习模型，用于根据青光眼OCT定量评估视盘形态及各象限视网膜神经纤维层厚度、黄斑区神经节细胞复合体厚度，视野检查评估视野、不同位置的视敏度改变，眼底照图像定量评估视盘倾斜比值、视盘旋转度、视盘旁β区萎缩程度；
筛查模块：用于将患者的年龄、性别、眼压、球镜度数、角膜厚度、包含眼轴长度的A超、青光眼OCT、视野、眼底照资料信息结合，通过核函数映射到高维空间后，建立线性回归函数，形成高度近视并发开角型青光眼的筛查结果和风险评估；
测试评价调整模块：用于使用训练集进行学习、调参，然后模型经过相关数据集的测试，测试集每条记录包括的项目种类核要求与训练集资料相同，直到达到性能和准确度的要求。
2.根据权利要求1所述的适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统，其特征在于，所述视盘形态包括盘沿面积、杯容积、杯盘比、水平杯盘比、垂直杯盘比。
3.根据权利要求1所述的适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统，其特征在于，所述视野检查评估视野图像中视野缺损类型。
4.根据权利要求3所述的适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统，其特征在于，所述视野缺损类型分为早、中、晚期，早期：旁中心暗点、鼻侧阶梯、颞侧楔形缺损；中期：弧形暗点、环形暗点、鼻侧象限性缺损；晚期：管状视野、颞侧视岛。
5.根据权利要求1所述的适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统，其特征在于，训练时对训练数据采用多种数据扩增方法以使算法有更广泛的适应性。
6.一种适用于高度近视并发开角型青光眼的智能筛查系统的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：
构建智能筛查系统深度学习模型，由评估和筛查两个网络组成；评估网络包括青光眼OCT深度学习模型、视野深度学习模型、眼底照深度学习模型，根据青光眼OCT定量评估视盘形态及各象限视网膜神经纤维层厚度、黄斑区神经节细胞复合体厚度，视野检查评估视野、不同位置的视敏度改变，眼底照图像定量评估视盘倾斜比值、视盘旋转度、视盘旁β区萎缩程度；筛查网络将患者的年龄、性别、眼压、球镜度数、角膜厚度、包含眼轴长度的A超、青光眼OCT、视野、眼底照资料信息结合，通过核函数映射到高维空间后，建立线性回归函数，形成高度近视并发开角型青光眼的筛查结果和风险评估；
构建训练集；训练集中每条记录需包括：患者的基本信息、球镜度数、眼压、角膜厚度、包含眼轴长度的A超、青光眼OCT、视野、眼底照，诊断结果即是否并发开角型青光眼或危险程度，所述危险程度包括低危、中危、高危；训练集涵盖青光眼OCT、视野、眼底照各级别的图片以便学习；
模型用训练集进行学习、调参，然后模型经过相关数据集的测试，测试集每条记录包括的项目种类核要求与训练集资料相同，直到达到性能和准确度的要求。
7.根据权利要求6所述的建立方法，其特征在于，所述视盘形态包括盘沿面积、杯容积、杯盘比、水平杯盘比、垂直杯盘比。
8.根据权利要求6所述的建立方法，其特征在于，所述视野检查评估视野图像中视野缺损类型，所述视野缺损类型分为早、中、晚期，早期：旁中心暗点、鼻侧阶梯、颞侧楔形缺损；中期：弧形暗点、环形暗点、鼻侧象限性缺损；晚期：管状视野、颞侧视岛。
9.根据权利要求6所述的建立方法，其特征在于，训练集中每条记录的诊断均出自同一名专业权威医生。
10.根据权利要求6所述的建立方法，其特征在于，训练时对训练数据采用多种数据扩增方法以使算法有更广泛的适应性。
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