CN109998599A - 一种基于ai技术的光/声双模成像眼底疾病诊断系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于AI技术的光/声双模成像眼底疾病诊断系统，属于人工智能技术领域。所述诊断系统包括：眼科超声成像模块、眼科光学成像模块、光/声双模图像融合模块和眼底疾病诊断模块；眼科超声成像模块用于超声成像获得眼底图像；眼科光学成像模块用于光学成像获得眼底图像；光/声双模图像融合模块，用于融合超声成像获得眼底图像和光学成像获得眼底图像；眼底疾病诊断模块，根据融合后的图像，利用人工智能实现眼底疾病的自动诊断。本发明通过光/声双模成像，将光学和超声成像集成在一台设备上，根据融合后的图像进行诊断，使得获得的眼底图像不受屈光间质影响，解决了分辨率有限的问题。

Description

一种基于AI技术的光/声双模成像眼底疾病诊断系统
技术领域
本发明属于人工智能技术领域，更具体地，涉及一种基于AI技术的光/声双模成像眼底疾病诊断系统。
背景技术
在临床医学中，许多致盲性疾病(如视网膜脱离、老年性黄斑变性等)与眼底微小病变密切相关，清晰显示眼底图像是诊断这类疾病的关键。目前眼科光学成像技术凭借其高分辨率的优势能清晰显示眼底组织，但受屈光间质清晰度的影响，在屈光间质不清时无法使用；超声成像技术不受屈光间质的影响，但仍然存在着如下的问题：(1)临床眼科超声成像采用机械扇扫方式，帧频低、噪声大、图像质量不高，无法满足日益增长的眼科疾病诊断要求；(2)常规临床眼科超声工作频率为10MHz，可以呈现玻璃体、眼球壁及近临眼眶组织的理想医学影像；但由于其分辨能力有限，无法区分视网膜、脉络膜和巩膜，更无法诊断眼底微小病灶；工作频率为50MHz的超声生物显微镜可以高清呈现角膜、晶状体、虹膜、睫状体和房角，但其穿透深度有限(<5mm)，无法检测视网膜、脉络膜等眼底组织。
由此可见，现有技术存在眼底成像时受屈光间质影响、分辨率有限、难以有效诊断眼底疾病的问题。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术中的不足，提供了一种基于AI技术的光/声双模成像眼底疾病诊断系统。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种基于AI技术的光/声双模成像眼底疾病诊断系统，所述诊断系统包括：眼科超声成像模块、眼科光学成像模块、光/声双模图像融合模块和眼底疾病诊断模块；
所述眼科超声成像模块用于超声成像获得眼底图像；
所述眼科光学成像模块用于光学成像获得眼底图像；
所述光/声双模图像融合模块，用于融合超声成像获得眼底图像和光学成像获得眼底图像；
所述眼底疾病诊断模块，根据融合后的图像，利用人工智能实现眼底疾病的自动诊断。
具体地，所述眼科超声成像模块包括眼科专用高频超声相控阵列探头，以电子扫查方式替代机械扇扫。
具体地，眼科专用超声相控阵列探头的中心频率为20MHz，阵元数为64个，-6dB带宽为70％。
具体地，采用基于压缩感知的图像融合技术、稀疏成像或者小波变换，实现超声图像与光学图像的像素级融合。
具体地，利用人工智能实现眼底疾病的自动诊断具体为：利用训练过的神经网络模型，对融合后的图像进行推演、预测，根据计算机推演、预测的结果，生成预判结论报告，完成对眼底疾病的自动诊断。
具体地，所述诊断系统还包括超声/光学图像配准模块，用于在实现多模态图像融合前对超声及光学图像加以配准。
具体地，采用使图像间相似性最大化的原理，即通过优化两幅图像间相似性准则来估计变换参数，以实现超声与光学图像的配准。。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
1.本发明通过光/声双模成像，将光学和超声成像集成在一台设备上，根据融合后的图像进行诊断，使得获得的眼底图像不受屈光间质影响，解决了分辨率有限的问题。
2.本发明采用眼科专用超声相控阵列探头，以电子扫查方式代替机械扇扫，能够减少噪声，提高了超声成像时的帧频、分辨率以及图像质量；探头中心频率为20MHz，针对眼底疾病能够达到较好的分辨率及穿透深度。
3.本发明采用神经网络、深度学习等人工智能算法，自动对眼底疾病进行分析，实现疾病的诊断。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于AI技术的光/声双模成像眼底疾病诊断系统结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供了一种基于AI技术的光/声双模成像眼底疾病诊断系统，所述诊断系统包括：眼科超声成像模块、眼科光学成像模块、光/声双模图像融合模块和眼底疾病诊断模块，所述眼科超声成像模块用于超声成像获得眼底图像；所述眼科光学成像模块用于光学成像获得眼底图像；所述光/声双模图像融合模块，用于融合超声成像获得眼底图像和光学成像获得眼底图像；所述眼底疾病诊断模块，根据融合后的图像，利用人工智能实现眼底疾病的自动诊断。
所述眼科超声成像模块包括眼科专用高频超声相控阵列探头，以电子扫查方式替代机械扇扫，降低了噪声，提高了超声成像时的帧频、分辨率以及图像质量。眼科专用超声相控阵列探头的中心频率为20MHz，阵元数为64个，-6dB带宽为70％。由于超声的分辨率及穿透深度与中心频率有关，中心频率越高，分辨率越高，穿透深度越小，因此，眼科专用高频超声相控阵列探头能够达到较好的分辨率及穿透深度。所述眼科超声成像模块还包括：开发支持高频64阵元相控阵的多通道信号采集与控制电路；设计相应的系统主板，主板包括USB通讯接口、显示接口、人机交互接口、信息交换网络接口等；集成各功能模块，包括A超或P超采集控制板、A超或B超采集控制板。
所述眼科光学成像模块包括眼科专用CCD传感器。建立人眼光学模型，设计及优化成像系统、照明系统和观察系统。
由于不同模态的医学成像原理不同、分辨率不同、成像参数等不同，在实现多模态图像融合前需要对超声及光学图像加以配准。采用使图像间相似性最大化的原理，即通过优化两幅图像间相似性准则来估计变换参数，以实现二维超声与光学图像的配准，从而消除因图像不匹配而产生的重影。
采用基于压缩感知的图像融合技术、稀疏成像、小波变换等算法，实现超声图像与光学图像的像素级融合。
所述眼底疾病诊断系统将眼科超声及光学成像模块集成整机，能够不受屈光间质的影响，针对不同情况切换成像模式：在屈光间质清晰时使用光/声双模成像，在屈光间质不清时(光学方法无法使用)使用超声成像。
利用人工智能实现眼底疾病的自动诊断，可以是训练过的神经网络模型库，利用神经网络算法进行推演、预测，根据计算机推演、预测的结果，生成预判结论报告，完成对眼底疾病的自动诊断。
以上，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于AI技术的光/声双模成像眼底疾病诊断系统，其特征在于，所述诊断系统包括：眼科超声成像模块、眼科光学成像模块、光/声双模图像融合模块和眼底疾病诊断模块；
所述眼科超声成像模块用于超声成像获得眼底图像；
所述眼科光学成像模块用于光学成像获得眼底图像；
所述光/声双模图像融合模块，用于融合超声成像获得眼底图像和光学成像获得眼底图像；
所述眼底疾病诊断模块，根据融合后的图像，利用人工智能实现眼底疾病的自动诊断。
2.如权利要求1所述的光/声双模成像眼底疾病诊断系统，其特征在于，所述眼科超声成像模块包括眼科专用高频超声相控阵列探头，以电子扫查方式替代机械扇扫。
3.如权利要求2所述的光/声双模成像眼底疾病诊断系统，其特征在于，眼科专用超声相控阵列探头的中心频率为20MHz，阵元数为64个，-6dB带宽为70％。
4.如权利要求1所述的光/声双模成像眼底疾病诊断系统，其特征在于，采用基于压缩感知的图像融合技术、稀疏成像或者小波变换，实现超声图像与光学图像的像素级融合。
5.如权利要求1所述的光/声双模成像眼底疾病诊断系统，其特征在于，利用人工智能实现眼底疾病的自动诊断具体为：利用训练过的神经网络模型，对融合后的图像进行推演、预测，根据计算机推演、预测的结果，生成预判结论报告，完成对眼底疾病的自动诊断。
6.如权利要求1所述的光/声双模成像眼底疾病诊断系统，其特征在于，所述诊断系统还包括超声/光学图像配准模块，用于在实现多模态图像融合前对超声及光学图像加以配准。
7.如权利要求6所述的光/声双模成像眼底疾病诊断系统，其特征在于，采用使图像间相似性最大化的原理，即通过优化两幅图像间相似性准则来估计变换参数，以实现超声与光学图像的配准。
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