CN110838358A - 一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统 - Google Patents

一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统 Download PDF

Info

Publication number
CN110838358A
CN110838358A CN201910953575.8A CN201910953575A CN110838358A CN 110838358 A CN110838358 A CN 110838358A CN 201910953575 A CN201910953575 A CN 201910953575A CN 110838358 A CN110838358 A CN 110838358A
Authority
CN
China
Prior art keywords
blood vessel
fundus images
data
fundus
diabetes
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
CN201910953575.8A
Other languages
English (en)
Inventor
吴辉群
董建成
邓浩丰
任玉杰
陈耀
顾谦益
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.)
Nantong University
Original Assignee
Nantong University
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 Nantong University filed Critical Nantong University
Priority to CN201910953575.8A priority Critical patent/CN110838358A/zh
Publication of CN110838358A publication Critical patent/CN110838358A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30041—Eye; Retina; Ophthalmic

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)

Abstract

本发明公开了一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统，其包括：数据上传模块用于接收采集的糖尿病患者的眼底图像，依照DICOM3.0国际标准将采集的眼底图像封装为DICOM格式的眼底图像，并将DICOM格式的眼底图像上传至PACS系统中；数据存储模块用于导入并存储PACS系统中的DICOM格式的眼底图像；数据管理模块用于提取DICOM格式的眼底图像中的眼底血管框架，对眼底血管框架进行锐化、进行眼底血管的动静脉识别；数据管理模块还用于基于锐化后的眼底血管框架图像建立血管树拓扑层次框架，基于血管树拓扑层次框架提取每一血管段的血管管径、血管平均宽度、血管长度、分形维数、血管密度和迂曲度。

Description

一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统
技术领域
本发明涉及信息管理技术领域，特别是涉及一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统。
背景技术
随着经济的发展，糖尿病患者的数量正在逐年升高，糖尿病不仅危害着人们的健康，还给社会带来了极大的经济负担。由此，早期发现、转诊和干预糖尿病变得尤为重要。在糖尿病多个严重并发症中，糖尿病性视网膜病变(Diabetic retinopathy，DR)是糖尿病性微血管病变中最重要的表现，会引起患者视力下降甚至失明，是一种具有特异性改变的眼底病变。因为眼底血管是活体能唯一观察到的人体终末血管，且与全身血管(如心脏、大脑、肾脏血管)密切相关的许多疾病在眼底血管都有病理改变。糖尿病视网膜病变一般分为非增殖期和增殖期糖尿病视网膜病变(non-proliferative diabetic retinopathy，NPDR)，导致微血管囊形成，毛细血管闭锁进而形成无细胞的毛细血管。如果眼底仅见微血管囊样改变单独存在并不会引起临床症状，随着微血管囊样改变的增加，损伤了眼底血管内皮细胞紧密连接，破坏内层的血－视网膜屏障，使眼底血管通透性增加，血管通透性改变，表现为视网膜水肿、硬性渗出等，严重者可导致视网膜及玻璃体出血，增殖膜的收缩还可引起牵拉性视网膜脱离。
目前的诸多糖尿病信息管理系统对患者多元数据的采集、患者信息采集工作的优化以及根据患者部分信息提供管理建议的功能皆有所考虑与实现。但是在数据采集的标准化、数据共享的开放性上并未有所涉及，目前各类管理平台所共有的难以解决数据封闭性的问题未有低成本、高效率的解决方案。填写术语、导出数据格式不统一等根本问题未有良好的解决方案，额外设置对应接口或是绕行解决数据共享问题会大大增加成本并降低数据质量。同时在多维数据采集方面针对糖尿病并发症预测与数据采集方案并未集成入现有的各类管理系统中，针对病人多维信息提供管理个性化的管理方案较为简陋与初级，未有基于指南的个性化管理模型的建立。
传统的慢性病移动管理系统只需要手机能够接收短信即可：短信服务系统可以提醒患者什么时候吃药、什么时候看医生，并根据他们的具体疾病及时提供健康建议。例如，糖尿病患者可以订阅疾病管理短信服务，每天会收到短信提醒他们测血糖和必要时使用胰岛素。患者还会收到管理糖尿病的实用建议，例如，用其他食物替代高糖食物。然而，这种传统的宣教式的提醒方式会逐渐受到患者的忽视，缺乏足够的个性化。王浩等人所研究的管理系统通过搭建数据共享平台、改造社区HIS系统并与数据共享平台对接，实现了三甲医院、社区、病人三者间的积极联系与互通交流，结合了详细的糖尿病分级管理信息化平台建设路径优化现有糖尿病管理方案。
张笑清等使用了NET环境、SQL SERVER数据库以及B/S的模式，实现了对糖尿病患者的信息规范化管理、病情评估、定时随访等功能，简化了初诊糖尿病患者的教育与管理，同时在用户交互方面的优化提升了患者的依从性。李领侠等利用VisualStudio2010、Microsoft NET Framework、SQLServer数据库设计的管理系统可以根据病人的身高、体重、劳动强度自动生成简单的食谱，供医护人员参考；同时可以根据病人是否有并发症及血糖控制情况制订出相应的运动处方。Wu等人开发一个基于OpenEHR规范的在线糖尿病个性化数据集成引擎，该平台可以集成相关的检查结果如患者产生的健康数据与数字眼底图像，并可以集成糖尿病眼病的筛查规则对电子病历里的糖尿病眼病表型进行高通量提取。但该系统主要应用于2型糖尿病的患者数据进行临床研究，不具备临床决策反馈功能。
随着移动设备的推广，越来越多的糖尿病管理移动平台被开发出来。陈皓等基于安卓操作系统采用C#语言编程开发手机app终端。远程糖尿病管理系统由健康云作为核心，与医院、医师、健康APP终端和远程健康管理系统连接，通过安装在患者家中的无线通讯盒，连接可穿戴式医疗仪器来采集其生理数据，通过手机信息发送至中心数据库，由对应医生对所管患者进行糖尿病诊疗咨询和健康管理服务。用户在经服务器端的数据采集和传输确认后，可以通过自己账号登录系统，在系统的界面上读取自己的各项分析数据。但是存储的患者数据术语没有一个统一的标准，每个平台都采用各自的本地术语。如果想要将分散的患者数据整合起来，却没有一个统一的术语标准，不光费时费力，术语相互转换的精准性也没有保障。
糖尿病管理处方内容包括综合评估、个性化控制目标、情绪管理、自我监测、饮食管理、运动管理、用药管理、胰岛素注射技术、糖尿病并发症筛查以及卫生资源支持等。自我管理处方作为糖尿病教育管理的工具，最突出的特点就是“个体化”，真正将2型糖尿病全方位自我管理的知识和技能以处方形式综合为一体。以健康行为改善为目标的个体化行动计划、生物测定反馈以证实达到治疗目标和重要里程碑、数字互动辅导、对患者所取得的进步的认可和奖赏。通过数据分析，针对多维度的个体因素提供更好的治疗及病情管理方案。通过数字化以及智能化的手段，令随时随地获取个性化治疗方案不再奢侈。最终，更有针对性的方案能带来更好的疗效，且可负担。因此，本发明针对糖尿病自我管理处方中的糖尿病眼病筛查需求，通过标准化和智能化技术对糖尿病患者信息进行安全采集，主要模块包括一种标准化的数字眼底图像采集技术、支持患者端产生的数据与社区医疗检测设备的信息系统的多终端采集数据录入的标准化糖尿病存储信息系统、智能化眼底图像分析系统、以及基于眼底分析数据的管理建议系统反馈系统组成，该系统能够更好的对糖尿病患者进行管理，从而为海量糖尿病患者与相对医疗资源不足的矛盾提供解决方案。
发明内容
本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：
本发明提供一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统，其特点在于，其包括数据上传模块、数据存储模块和数据管理模块；
所述数据上传模块用于接收采集的糖尿病患者的眼底图像，依照DICOM3.0国际标准将采集的眼底图像封装为DICOM格式的眼底图像，并将DICOM格式的眼底图像上传至PACS系统中；
所述数据存储模块用于导入并存储PACS系统中的DICOM格式的眼底图像；
所述数据管理模块用于提取DICOM格式的眼底图像中的眼底血管框架，对眼底血管框架进行锐化、进行眼底血管的动静脉识别；
所述数据管理模块还用于基于锐化后的眼底血管框架图像建立血管树拓扑层次框架，基于血管树拓扑层次框架提取每一血管段的血管管径、血管平均宽度、血管长度、分形维数、血管密度和迂曲度。
较佳地，所述数据管理模块还用于基于该血管段的区域面积A、中心线长度I和主轴长度L计算出血管平均宽度。
较佳地，所述糖尿病智能信息管理系统还包括判断模块，所述判断模块用于判断糖尿病患者是否处于怀孕或分娩后一年内状态，在为是时发出密切跟踪糖尿病患者信息，否则判断糖尿病患者的糖尿病持续时间是否小于等于5年，在为是时发出5年内至少接受一次眼底检查的信息，否则发出每两年接受一次眼底检查的信息，判断糖尿病患者是否吸烟，在为是时发出接受一次眼底检查的信息，否则判断视力是否处于0.63至4.8之内，在为是时发出及时转诊的警告信息。
在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
本发明的积极进步效果在于：
本发明将采集的眼底图像依照DICOM3.0国际标准自动封装为DICOM格式，以便于眼底图像更好的在不同型号不同地区进行传输和显示，并同时为进一步的导入糖尿病信息管理系统带来方便。
本发明可以对自动化提取视网膜血管，并用提出的眼底图像拓扑分层测量框架进行每个血管拓扑层次上的形态学特征，将测量视网膜静脉参数作为后续智能分析决策知识库的输入。
本系统将某种并发症的指南电子化执行到信息系统中，并可以结合采集数据进行判断是否有积极改变。改变中通过模型建立的眼底血管与病程的关系，从而从已有的病程中进行糖尿病的运动处方和饮食处方中的定量建议，并根据外在设备的实际情况进行反馈。
附图说明
图1为本系统中眼底图像的标准化集成与管理示意图；
图2标准化管理数据存储与导出过程示意图；
图3为视网膜血管形态学智能分析过程中的拓扑分层测量框架处理过程图；
图4为糖尿病患者是否需要做眼底检查的流程图。
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。
如图1所示，本实施例提供一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统，其包括数据上传模块、数据存储模块和数据管理模块。
所述数据上传模块用于接收采集的糖尿病患者的眼底图像，依照DICOM3.0国际标准将采集的眼底图像封装为DICOM格式的眼底图像，并将DICOM格式的眼底图像上传至PACS系统中，以便于眼底图像更好的在不同型号不同地区进行传输和显示，并同时为进一步的导入糖尿病智能信息管理系统带来方便。
在获得糖尿病患者的数字眼底DICOM格式的眼底图像后，将DICOM格式的眼底图像传输和存储到专门的眼底图像PACS系统中，通过HTTP或HTTPS协议并利用DICOM的标识符从HTML页或XML文档中存取与重现DICOM对象的机制，用于解决在互联网环境下访问DICOM对象，用户在浏览器地址栏中输入URL，向服务器发送WEB请求，服务器接收到请求后根据URL中提供的参数，在服务端定位要求的图像回送给浏览器，从而能够在管理系统与医学图像存档与传输系统(picture archiving and communicating system，PACS)之间构建传输通道和接口。
图1是糖尿病智能信息管理系统与PACS系统互连工作流，此处选择WEB影像阅片工具进行眼底图像的浏览。本管理系统在集成了常规数据上传和各类安全管理模块以外协调了与PACS系统互联的组件与接口，使得基于上下文的BLOB大型数据能够高效、安全、标准地进行多中心交换。而负责阅片的医师则可以直接通过本管理系统中的电子病历找到该患者对应的影像学检查结果并能直接将诊断结果填写至电子病历中加以保存和上传。在对DICOM影像数据以及大型数据集存储方案方面，本系统同样适应了安全性与条理性管理的要求。常规文本数据、BLOB大型数据集以及DICOM对象能够一同无缝并入电子病历内，同时无论使用PACS系统对影像数据进行调阅还是获取常规数据都能够基于同一个Web端且不会出现同一ID对应混乱的情况。
医生在电子病历中能直接调取并查看眼底图像的BLOB数据，而DICOM型眼底影像数据在标注了相应的影像学特征之后能够进一步增加医师阅片效率并且不增加额外的操作复杂度。
所述数据存储模块用于导入并存储PACS系统中的DICOM格式的眼底图像。
(1)多用户管理
医生(负责人)可以在糖尿病智能信息管理系统为糖尿病患者创建新用户，将用户角色分配到相关的糖尿病管理中，用户名、电子邮件等个人信息全都与个人相关，系统为新用户生成初始临时密码，所有者为患者本人，拥有的权限足够让患者自身来填写数据。医生可以查看患者信息、编辑用户中的名字和姓氏、用户密码等信息。也可使用数据管理模块，将患者的用户从系统中删除，以便他们无法登陆。删除用户之后，医生可以还原该账号，患者可以重新获得对系统的访问权限。负责人还可查看患者访问糖尿病存储信息系统所做的尝试，以及每次登陆是否成功，用户名以及日期和时间。
(2)安全访问机制
为了增强系统的安全性，可以配置用户对系统的访问，可以设置有限地尝试输入密码的次数，过了这个次数之后，用户进入失败，将会被锁定。患者的用户被锁定之后，负责人可以将其解锁，让他们可以再次登陆。如果患者忘记密码，负责人可重置为新的临时密码。当然，用户分配也不仅仅局限于患者，分配给临床研究协调员或是数据录入人员也是可行的。用户角色不同，他们的权限也就不一样，有属于各自的模块和主要功能。但是总体上还是受负责人的调控，所以这个系统的安全性系数很高。
(3)可溯源、术语标准化
在采集糖尿病患者数据的过程中，数据来源可能有很多种，安全性未知，这样不方便数据的管理，数据质量也不高。本发明具有源数据验证功能，可审查录入患者数据的时间和内容以及验证前后数据的一致性，帮助确保患者数据的完整性，准确性和可验证性。数据质量还有一个重要的影响因素，那就是术语规范。本发明采用SNOMED-CT、LOINC、ICD-10等标准医学术语集提供用户需要的标准术语资源，替换掉本地术语。
(4)标准化管理数据存储与导出
利用本系统录入保存好患者数据后，可生成相应的数据集，最后再以CDISC ODM标准的xml数据格式导出(见图2)。导出的文件可供研究人员使用或递交到相关管理部门。
所述数据管理模块用于提取DICOM格式的眼底图像中的眼底血管框架，对眼底血管框架进行锐化(消除噪声)、进行眼底血管的动静脉识别。
所述数据管理模块还用于基于锐化后的眼底血管框架图像建立血管树拓扑层次框架，基于血管树拓扑层次框架提取每一血管段的血管管径、血管平均宽度、血管长度、分形维数、血管密度和迂曲度，其中，基于该血管段的区域面积A、中心线长度I和主轴长度L计算出血管平均宽度。
血管树拓扑结构，如图3所示，其拓扑结构跟二叉树极为相似，层次的编号也是由根节点依次向下加1。第一层的结点编号为1，第二层的结点编号都为2，以此类推，第n层的结点编号都为n。
如图4所示，所述糖尿病智能信息管理系统还包括判断模块，所述判断模块用于判断糖尿病患者是否处于怀孕或分娩后一年内状态，在为是时发出密切跟踪糖尿病患者信息，否则判断糖尿病患者的糖尿病持续时间是否小于等于5年，在为是时发出5年内至少接受一次眼底检查的信息，否则发出每两年接受一次眼底检查的信息，判断糖尿病患者是否吸烟，在为是时发出接受一次眼底检查的信息，否则判断视力是否处于0.63至4.8之内，在为是时发出及时转诊的警告信息。
本发明提出的个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统，相比于传统的糖尿病信息管理系统，提供了集成了不同眼底照相设备生产的眼底图像的方法，并基于B/S架构，可以实现糖尿病信息的多用户、多终端管理；多权限的安全访问机制；可溯源的管理机制和标准术语集的录入；标准化的用户数据的导出功能。通过对眼底图像的智能特征提取，提取到的特征作为输入变量输入到构建的糖尿病指南电子化决策知识库中，并与系统中存储的其他信息进行智能决策输出，对糖尿病患者提供个性化的运动处方和饮食处方中的定量建议。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统，其特征在于，其包括数据上传模块、数据存储模块和数据管理模块；
所述数据上传模块用于接收采集的糖尿病患者的眼底图像，依照DICOM 3.0国际标准将采集的眼底图像封装为DICOM格式的眼底图像，并将DICOM格式的眼底图像上传至PACS系统中；
所述数据存储模块用于导入并存储PACS系统中的DICOM格式的眼底图像；
所述数据管理模块用于提取DICOM格式的眼底图像中的眼底血管框架，对眼底血管框架进行锐化、进行眼底血管的动静脉识别；
所述数据管理模块还用于基于锐化后的眼底血管框架图像建立血管树拓扑层次框架，基于血管树拓扑层次框架提取每一血管段的血管管径、血管平均宽度、血管长度、分形维数、血管密度和迂曲度。
2.如权利要求1所述的个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统，其特征在于，所述数据管理模块还用于基于该血管段的区域面积A、中心线长度I和主轴长度L计算出血管平均宽度。
3.如权利要求1所述的个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统，其特征在于，所述糖尿病智能信息管理系统还包括判断模块；
所述判断模块用于判断糖尿病患者是否处于怀孕或分娩后一年内状态，在为是时发出密切跟踪糖尿病患者信息，否则判断糖尿病患者的糖尿病持续时间是否小于等于5年，在为是时发出5年内至少接受一次眼底检查的信息，否则发出每两年接受一次眼底检查的信息，判断糖尿病患者是否吸烟，在为是时发出接受一次眼底检查的信息，否则判断视力是否处于0.63至4.8之内，在为是时发出及时转诊的警告信息。
CN201910953575.8A 2019-10-09 2019-10-09 一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统 Pending CN110838358A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910953575.8A CN110838358A (zh) 2019-10-09 2019-10-09 一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910953575.8A CN110838358A (zh) 2019-10-09 2019-10-09 一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110838358A true CN110838358A (zh) 2020-02-25

Family

ID=69575162

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910953575.8A Pending CN110838358A (zh) 2019-10-09 2019-10-09 一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110838358A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111696100A (zh) * 2020-06-17 2020-09-22 上海鹰瞳医疗科技有限公司 基于眼底影像确定吸烟程度的方法及设备
CN112907548A (zh) * 2021-02-26 2021-06-04 依未科技(北京)有限公司 图像评估方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备
CN113010722A (zh) * 2021-04-18 2021-06-22 南通大学 一种融合眼底图像的慢病临床研究队列查询系统及方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104881862A (zh) * 2015-04-03 2015-09-02 南通大学 一种基于眼底镜图像的视网膜血管迂曲度计算方法及其应用
CN105513077A (zh) * 2015-12-11 2016-04-20 北京大恒图像视觉有限公司 一种用于糖尿病性视网膜病变筛查的系统
CN109903838A (zh) * 2019-02-22 2019-06-18 爱尔眼科医院集团股份有限公司 糖尿病及糖尿病视网膜病变网络防治系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104881862A (zh) * 2015-04-03 2015-09-02 南通大学 一种基于眼底镜图像的视网膜血管迂曲度计算方法及其应用
CN105513077A (zh) * 2015-12-11 2016-04-20 北京大恒图像视觉有限公司 一种用于糖尿病性视网膜病变筛查的系统
CN109903838A (zh) * 2019-02-22 2019-06-18 爱尔眼科医院集团股份有限公司 糖尿病及糖尿病视网膜病变网络防治系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴辉群: "慢性病信息管理系统中视网膜图像的互操作性及其血管网络定量分析研究" *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111696100A (zh) * 2020-06-17 2020-09-22 上海鹰瞳医疗科技有限公司 基于眼底影像确定吸烟程度的方法及设备
CN112907548A (zh) * 2021-02-26 2021-06-04 依未科技(北京)有限公司 图像评估方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备
CN113010722A (zh) * 2021-04-18 2021-06-22 南通大学 一种融合眼底图像的慢病临床研究队列查询系统及方法
CN113010722B (zh) * 2021-04-18 2023-10-03 南通大学 一种融合眼底图像的慢病临床研究队列查询系统及方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105260588B (zh) 一种健康守护机器人系统及其数据处理方法
DE69731884T2 (de) Rechnergestütztes medizinisches diagnose- und beratungssystem mit zugang zu einem kommunikationsnetz
US11469001B2 (en) Medical information processing system and medical information processing method
CN109119130A (zh) 一种基于云计算的大数据健康管理系统及方法
CN110838358A (zh) 一种个性化的结合眼底图像的糖尿病智能信息管理系统
CN111128333A (zh) 一种一站式智能诊断与智能就医管理系统
CN106997421B (zh) 个性化医疗信息采集和健康监测的智能系统和方法
CN105373704A (zh) 一种基于云计算的临床路径管理系统及其方法
CN104657620A (zh) 基于互联网的眼健康云数据平台
US20180365385A1 (en) Monitoring and evaluating patient reactions to medications
CN110289062A (zh) 三高共管三级协同互联网管理系统及管理方法
Pecoraro et al. Designing ETL tools to feed a data warehouse based on electronic healthcare record infrastructure
CN115662560A (zh) 一种基于互联网的智慧医院管理方法及系统
CN111710396A (zh) 一种医联体内白内障患者的控制系统与方法
CN112397166A (zh) 一种慢性疾病医疗管理系统
CN116130119A (zh) 一种乳腺癌术后康复辅助管理系统
CN115346630A (zh) 一种医疗信息共享平台
EP4068301A1 (en) Health management method, device and system, and data acquisition device
Mukasheva et al. DEVELOPING A SYSTEM FOR DIAGNOSING DIABETES MELLITUS USING BIGDATA.
Diomaiuta et al. A FHIR-based system for the generation and retrieval of clinical documents
JP2018533119A (ja) 臨床データを自動的に収集する患者の医療記録管理システム及び方法
CN112700832A (zh) 个性化电子病例生成方法及系统
Tsai et al. A mobile framework for personalized diabetes telecare
US20090082636A1 (en) Automated correlational health diagnosis
Sourla et al. CardioSmart365: artificial intelligence in the service of cardiologic patients

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