CN117877692A - 一种视网膜病变个性化差异分析方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种视网膜病变个性化差异分析方法，包括：根据眼部影像分析,进行病变区域特征提取和分级,包括密度、表面特征,结合临床指标和专家知识制定病变严重程度的评估标准；根据病变区域的多时点特征分析，进行时间序列处理和趋势识别，结合相关性分析和变化速率计算，预测病变发展状态；评估同一时相下,病变形态与患者视功能障碍程度的匹配关系,判断病变严重程度,建立病变影像与视功能损伤的定量映射模型；根据患者年龄、基因水平、身体状况因素,设定个体化的病变诊断与进展评估阈值,将个体差异因素融入判断标准的制定中。
Description
技术领域
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种视网膜病变个性化差异分析方法。
背景技术
视网膜病变，如黄斑变性、糖尿病性视网膜病变等，是严重威胁人类视力健康的主要疾病。尽管医学影像技术取得了显著进步，特别是在视网膜成像领域，但在病变分析和诊断方面仍存在一系列问题。首先，传统的视网膜病变分析方法过分依赖于医生的经验和主观判断。这种方法不仅效率低下，而且容易受到诊断者技能水平和疲劳程度的影响，导致诊断的不一致性和误差。其次，现有的诊断方法大多关注于单一时间点的静态影像分析，难以捕捉和理解病变的动态发展过程。视网膜病变是一个动态演进的过程，仅通过静态图像很难全面评估病变的发展趋势和患者的实际风险。此外，目前的分析方法在处理大量的影像数据时效率不高。随着医疗影像技术的进步，产生了大量的高分辨率视网膜图像，这对于传统的分析方法来说是一个巨大的挑战。另一个问题是个体差异的考虑不足。病变的发展受到多种因素的影响，如年龄、遗传、生活方式等。然而，现有的方法往往采用“一刀切”的标准，忽视了这些个体差异，这可能导致诊断和治疗的不准确。最后，视网膜病变的评估和分类体系不够精细。当前的分类标准通常较为宽泛，难以细致区分病变的不同阶段和类型，这限制了治疗方案的个性化和精准性。总之，虽然视网膜病变的诊断技术已取得进展，但在动态序列影像分析、个体差异考虑、病变评估和分类的精细化等方面仍存在显著的局限性。这些问题的存在，限制了视网膜病变诊断的准确性、效率和个性化水平，迫切需要新的技术和方法来解决。
发明内容
本发明提供了一种视网膜病变个性化差异分析方法，主要包括：
收集患者不同访视时间的影像,确定病变的时间序列发展过程,反映病变演变动态,通过分析病变在时间维度上的病理生理状态变化,建立病变的动态演进图；解析眼底影像,定位黄斑区和光学盘区,并提取病变区域的影像特征,根据影像特征确定病理形态，包括水肿、渗出、血管增生，并判别多个时间点的同一病变区域病变的微细变化；根据眼部影像分析,进行病变区域特征提取和分级,包括密度、表面特征,结合临床指标和专家知识制定病变严重程度的评估标准；根据病变区域的多时点特征分析，进行时间序列处理和趋势识别，结合相关性分析和变化速率计算，预测病变发展状态；判断病变是否位于黄斑区或中央凹的视功能关键区,如果是,则在病变评估体系中增加关注度与管控权重,关联解剖位置与视功能重要性；评估同一时相下,病变形态与患者视功能障碍程度的匹配关系,判断病变严重程度,建立病变影像与视功能损伤的定量映射模型；根据患者年龄、基因水平、身体状况因素,设定个体化的病变诊断与进展评估阈值,将个体差异因素融入判断标准的制定中；根据医生的历史病例数据，形成结构化知识库，提取病变特征与治疗效果,并构建语义网络以整合临床数据和影像信息，确定针对患者状况的诊断和治疗方案；根据眼部医学设备获取的多模态影像资料，结合患者临床信息及影像特征进行病变分析，实现病变趋势预测与诊断报告生成，辅以医生的专业判断，确定最终诊断结果。
优选的，所述收集患者不同访视时间的影像,确定病变的时间序列发展过程,反映病变演变动态,通过分析病变在时间维度上的病理生理状态变化,建立病变的动态演进图，包括：
在患者授权同意下，获取的患者不同访视时间的影像；根据获取的患者不同访视时间的影像，获取图像时间信息，若图像包含多个时间点，则根据时间信息排序图像；通过Canny边缘检测算法解析影像，定位和分割病变区域，提取病变区域的影像特征，包括面积、密度、颜色变化；若存在多个病变区域，则分别为每个病变区域建立特征表达；对同一病变区域在不同时间点的特征表达进行关联，构建时间序列；通过指数平滑法，对序列进行平滑处理，过滤噪声，根据病变区域的时间序列变化，识别关键趋势，包括面积增大、密度变化；根据时间序列的变化趋势，判断病变的发展状态，发展状态包括稳定、扩展或恶化；根据时间序列的变化率和状态转移概率，建立马尔可夫过程模型，预测未来病变发展状态的转换趋势；若存在多期图像，则在时间维度上，将不同时间点的病变状态连接，构建病变的动态演进图；通过分析时间序列的病理生理学指标，将病理形态与定量指标相结合，病理生理学指标包括水肿、渗出程度；根据病变区域的大小、形状、密度以及每个特征随时间的变化值，使用长短时记忆网络算法进行模型训练，预测病变的发展趋势，包括病变区域的变化大小、速率和方向以及可能的未来状态。
优选的，所述解析眼底影像,定位黄斑区和光学盘区,并提取病变区域的影像特征,根据影像特征确定病理形态，包括水肿、渗出、血管增生，并判别多个时间点的同一病变区域病变的微细变化，包括：
根据眼底影像样本，使用卷积神经网络算法进行模型训练，识别并定位黄斑区和光学盘区域；采用预训练的卷积神经网络模型，解析眼底影像，定位黄斑区和光学盘区；使用基于卷积神经网络的分割算法U-Net识别黄斑区和光学盘区内的病变区域，并提取病变区域的影像特征，病变区域的影像特征包括大小、形状、颜色和纹理特征；对不同时间点的同一病变区域进行匹配，为每个匹配的病变区域构建时间序列；应用双向长短时记忆网络进行模型训练，学习病变时间序列的长期依赖关系，判断病变微细变化，病变微细变化包括病变面积或密度的微小变化；若时间序列存在短期噪声，则采用注意力机制增强时间步关联并过滤噪声；根据病变区域的影像特征，使用支持向量机算法进行模型训练，进行病理形态的分类，病理形态包括水肿、渗出、血管增生；在病理形态判断的同时，通过计算病变面积或密度变化，量化病变程度，若病变面积或密度变化超过阈值，则判定病变加重；若存在多个时间点，则存在于多个时间点的同一病变区域进行监测，通过预训练的双向长短时记忆网络模型，判别病变的细微病理变化。
优选的，所述根据眼部影像分析,进行病变区域特征提取和分级,包括密度、表面特征,结合临床指标和专家知识制定病变严重程度的评估标准，包括：
使用基于卷积神经网络的分割算法U-Net，提取病变区域并分割成小区块，使用SIFT算法计算每个小区块的局部密度和表面特征，表面特征包括表面粗糙度、不规则度。通过K-means聚类算法，计算小区块的密度和表面特征分布，确定正常范围和异常区间。根据每个小区块与正常范围的偏差程度进行定量分级，判断异常程度。建立基于密度和表面特征的加权评分公式Score＝wD×D+wS×S，得到每个病变区域的评分，判断病变严重程度，其中，D为病变区域的密度值，S为病变区域的表面特征值，wD为密度值D的权重，S为表面特征wS的权重，通过临床经验或统计数据确定wD和wS的值，并根据历史病例数据自动调整和优化wD和wS的值，病变严重程度包括轻度、中度和重度。若存在多个时间点图像，则跟踪同一病变区域特征的时间变化，设置变化速度阈值，若病变特征的变化速度超过预设变化速度阈值，判定为病变进展加速。
优选的，所述根据病变区域的多时点特征分析，进行时间序列处理和趋势识别，结合相关性分析和变化速率计算，预测病变发展状态，包括：
获取病变区域在多个时间点的定量特征，包括密度、体积，将多个时间点的定量特征组合成多变量时间序列，每个变量对应一个时间序列；根据多变量时间序列，应用长短时记忆网络学习时间序列的长期时间依赖性，平滑序列中的随机噪声；通过时间注意力机制，判断同一时间点上不同特征的重要性权重；将平滑后的时间序列采样，并绘制描述病变演变趋势的曲线；若曲线出现异常凸起或下降，则运用滑动窗口算法检查周边时间点的波动性，识别并过滤突变噪声；根据多变量时间序列数据，构建向量自回归模型，分析每个时间点不同变量之间的相关性，得到变量间的相关系数，验证不同变量之间的一致性和相关性；计算时间序列的变化速率，识别病变加速或减速的拐点，确定病变的临界状态；基于多变量时间序列，使用支持向量机算法进行模型训练，确定病变恶化的预测风险，判断病变是否处于恶化状态；根据训练的支持向量机模型，判断拐点后的病变是否持续恶化，得到疾病预测；还包括：根据眼底图像特征分析和时间序列评估，细化病变区域发展的预测及其对视网膜功能的影响。
所述根据眼底图像特征分析和时间序列评估，细化病变区域发展的预测及其对视网膜功能的影响，具体包括：
使用Canny边缘检测算法对多个时间点的眼底图像进行图像处理，提取病变区域的细致特征，包括边缘清晰度、颜色均匀性和纹理变化。根据病变区域的面积增长率，面积增长率对视网膜功能的影响，构建病变区域随时间变化的动态模型F(t)＝e-γt×(K×D(t)η)，预测病变区域随时间的演变及其对视网膜功能的影响，其中，F(t)表示在时间t时视网膜功能的预测指标，e-γt表示随时间的衰减因子，用于表示随时间的递减影响，e是自然对数的底数，而-γ×t则表示衰减随时间的增加而增强，D(t)是病变区域在时间t的特征度量，γ和η是调节病变演变速率和影响强度的系数，K是根据病变区域类型和位置调整的常数。利用历史数据确定病变区域随时间变化的动态模型中的γ、η和K参数。通过临床测试数据集，进行病变区域随时间变化的动态模型的验证，并根据临床反馈进行模型细化，包括重新调整参数和改进公式；使用病变区域随时间变化的动态模型预测的结果来评估病变对中央视网膜功能的潜在影响，包括视力下降的风险评估和可能的视觉损害模式。结合眼科的专业知识，对病变区域随时间变化的动态模型的预测进行解释和应用。
优选的，所述判断病变是否位于黄斑区或中央凹的视功能关键区,如果是,则在病变评估体系中增加关注度与管控权重,关联解剖位置与视功能重要性，包括：
载入高分辨率眼底图像，基于深度学习的分割算法U-Net，定位和提取黄斑区和中央凹解剖结构；计算病变区域与黄斑中心或中央凹的最小距离，若距离在预设范围内，则判断病变位于关键视功能区；根据病变位于关键视功能区的样本图像，使用卷积神经网络算法进行模型训练，构建关键视功能区判断模型，判断病变是否位于关键视功能区；获取包含病变区域的图像块，使用关键视功能区判断模型，判断病变是否位于关键视功能区；若病变确定位于关键视功能区，则增加该类病变在定量评价体系中的权重；根据医学研究报告，设置关键区病变判读的阈值，控制识别的灵敏度；当病变影响视网膜中央凹时，增加眼内液髓动力学评估的比重，关联病变与中央凹功能损害；根据病变区域大小、密度、与关键视功能区的相对位置，使用决策树算法进行模型训练，建立视功能损伤预测模型，得到视功能损伤程度，包括轻度、中度、重度视力损伤；使用正态分布描述同区域不同病变的发生率，判别新发病变的罕见程度以及关注需求；还包括：根据多模态眼底图像特征分析，评估病变对视网膜功能的动态影响，实现临床诊断中的视功能损伤预测。
所述根据多模态眼底图像特征分析，评估病变对视网膜功能的动态影响，实现临床诊断中的视功能损伤预测，具体包括：
从同一患者获取不同时间点的OCT、FFA和传统眼底摄影图像，利用卷积神经网络算法进行模型训练，从每种类型的图像中提取关键特征，包括病变区域的大小、形状、纹理和血管分布。基于提取的关键特征，定义影响视功能的关键指标，包括病变区域的总面积、边缘清晰度、颜色均匀性；设定病变影响模型预测在时间t的视功能损伤程度，其中，V(t)为在时间t的视功能损伤程度，L为最大可能的视功能损伤程度，这是一个常数，根据临床数据设定，/>为一个调节系数，决定了病变特征对视功能的影响强度，H(t)为病变特征的综合评分，为病变面积、边缘清晰度、颜色均匀性的加权和。
H(t)＝w1×S(t)+w2×C(t)+w3×T(t)，其中，S(t)为病变区域的大小在时间t的评分，C(t)为病变区域颜色均匀性在时间t的评分，T(t)为病变区域纹理特征在时间t的评分，w1，w2，w3为各特征的权重，根据各特征对视功能影响的重要性进行调整。通过历史临床数据，确定参数L和以及各特征权重w1，w2，w3。通过测试数据集，评估模型的准确性和预测能力，根据临床医生的反馈和患者的视力变化数据细化模型参数。将模型应用于实时临床诊断，预测病变区域随时间的变化对视网膜功能的影响。
优选的，所述评估同一时相下,病变形态与患者视功能障碍程度的匹配关系,判断病变严重程度,建立病变影像与视功能损伤的定量映射模型，包括：
获取患者同时期的病变影像和视野及视力检查结果，提取病变区域，并基于病变影像特征判断病理类型；采用Canny边缘检测算法，确定病变的定量参数，包括病变面积、体积、密度，并根据病变面积、体积、密度评估病变形态严重程度；获取大样本病例数据，构建病变形态严重程度与视功能损伤程度的匹配矩阵，病例数据包括病变形态和视功能损伤程度；基于构建的匹配矩阵，设定不同病理类型病变的视功能障碍判断标准，确定病变影像对应的视功能损伤程度；根据病变影像数据和视功能检查结果，使用线性回归算法进行模型训练，建立病变影像与视功能损伤的定量映射模型，预测视功能损伤程度；通过病变影像与视功能损伤的定量映射模型，预测指定病变影像数据的视功能障碍程度；若病变影响黄斑或中央凹，则调高病变影像与视功能损伤的定量映射模型的响应灵敏度。
优选的，所述根据患者年龄、基因水平、身体状况因素,设定个体化的病变诊断与进展评估阈值,将个体差异因素融入判断标准的制定中，包括：
获取患者的年龄、基因组信息、全身疾病史、用药记录数据，并眼部病变情况相关联；使用方差分析的方法，确定不同年龄段、基因类型、合并症的患者在病变发生率上的群体分布差异；根据计算出的病变发生率差异，调整同类型病变的诊断标准；对于老年及身体状况差的患者，扩大重度病变判别的范围；获取患者长期病变的多期图像序列，采用线性回归模型监测病变增长速率；将个体的病变增长情况与群体基线进行比较，若个体病变快速加重，则增加随访检查的频次；通过患者病变数据库，获取类似患者的长期病变的多期图像序列，构建训练样本，类似患者为年龄在预设范围内，指定基因变异类型，并具有相同的病变类型的患者；根据构建的训练样本，对线性回归模型进行微调；根据待诊断患者的数据和微调后的线性回归模型，进行患者的个体化预测，预测病变进展的可能性和视功能损伤程度；还包括：根据患者的年龄、基因信息、疾病历史和用药情况，整合并分析眼部病变特征，进行病变风险评估和个体化治疗决策的优化。
所述根据患者的年龄、基因信息、疾病历史和用药情况，整合并分析眼部病变特征，进行病变风险评估和个体化治疗决策的优化，具体包括：
获取患者的年龄A、基因组信息G、全身疾病史B、用药记录F以及眼部病变情况M的数据，对数据进行预处理，包括归一化、去噪和处理缺失值。根据年龄、基因组信息、身体状况、病变特征和用药记录，设定病变风险评分公式R＝α×An+β×Gm+χ×Bo+δ×Fp+ε×Mq+φ×A×G×B×F×M，其中，R是病变风险评分，α，β，γ，δ，ε和φ是系数，n，m，o，p和q是指数项，用于描述非线性关系，最后一项是一个相互作用项。基于领域知识或历史研究成果，为病变风险评分公式中的系数和指数赋初值；根据历史病例数据，使用非线性回归算法进行模型训练，确定能最准确预测病变风险的参数值。通过交叉验证和优化算法调整病变风险评分公式中的系数和指数；在独立的测试数据集上验证病变风险评分公式的预测性能，根据预测误差，对公式进行调整。将调整后的公式应用于临床实践，进行实时病变风险评估。
优选的，所述根据医生的历史病例数据，形成结构化知识库，提取病变特征与治疗效果,并构建语义网络以整合临床数据和影像信息，确定针对患者状况的诊断和治疗方案，包括：
根据医生历史病例库，获取病变的诊断和治疗经验数据，包括病变类型、治疗历史，病变进展，治疗历史包括治疗方案、治疗效果；根据获取到的诊断和治疗经验数据，形成结构化的知识库；从经验数据中提取病变特征，包括病变的指定特征、病程的关键节点、治疗效果的评估标准；根据病变特征、患者状况和治疗历史，使用K-means聚类算法进行模型训练，识别不同病变特征的病变群组，并确定不同病变群组在病变特征上的共性和差异，患者状况包括年龄、基础健康状况、遗传信息；利用图数据库技术构建语义网络，连接不同类型的数据，包括影像表现、临床指标、治疗方案、病变判断和治疗效果，通过语义网络整合不同来源和类型的数据；根据患者病变影像数据、患者状况和治疗历史，使用决策树算法进行模型训练，推断最佳的诊断和治疗方案；根据决策树模型的输出，为不同类型和进展速率的病变设定检查间期；使用模拟或历史数据评估不同临床决策对治疗效果的影响，优化临床决策过程。
优选的，所述根据眼部医学设备获取的多模态影像资料，结合患者临床信息及影像特征进行病变分析，实现病变趋势预测与诊断报告生成，辅以医生的专业判断，确定最终诊断结果，包括：
将各类眼部医学设备连接到系统中，通过眼部医学设备获取多模态眼底图像、OCT图像，眼部医学设备包括眼底相机、光学相干断层扫描设备；根据获取的多模态眼底图像、OCT图像，使用卷积神经网络算法解析图像，提取病变的影像表现和定量特征，包括病变的大小、形状、位置、边缘特征；根据临床常规指标、患者个人信息以及提取的影像表现和定量特征，使用长短期记忆网络算法进行模型训练，预测病变未来的演变轨迹，判断病变是稳定、扩展或恶化，临床常规指标包括视力测试结果、眼压，患者个人信息包括年龄、性别、病史、生活方式；若监测到病变处于恶化期，则触发预警，提示医生提高检查频次或调整治疗方案；根据病变判断标准，自动生成病变类型、定位、严重程度的结构化诊断报告，作为候选诊断方案；医生根据候选诊断方案，进行确认或调整，形成最终诊断结论。
本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本发明提供一种视网膜病变个性化差异分析方法，极大提升了视网膜疾病诊断与治疗的精确度和效率。通过分析患者多时点的眼底影像，能够准确追踪病变的发展过程，及时发现病情变化，有助于早期干预和治疗。此外，结合病变区域的特征提取和分级，以及对关键视功能区的特殊关注，本专利能够更细致地评估病变的严重程度和潜在的视力损害风险。个体化的诊断和治疗方案，考虑到患者的年龄、基因和身体状况，为每位患者提供了更加精准和个性化的医疗服务。同时，通过持续监测和数据分析，本专利实现了对病变趋势的动态预测，为医生提供了更有力的临床决策支持，从而提高治疗效果，减少误诊和漏诊的风险。
附图说明
图1为本发明的一种视网膜病变个性化差异分析方法的流程图。
图2为本发明的一种视网膜病变个性化差异分析方法的示意图。
图3为本发明的一种视网膜病变个性化差异分析方法的又一示意图。
具体实施方式
为进一步了解本发明的内容，结合附图及实施例对本发明作详细描述。下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
本实施例一种视网膜病变个性化差异分析方法具体可以包括：
步骤S101，收集患者不同访视时间的影像,确定病变的时间序列发展过程,反映病变演变动态,通过分析病变在时间维度上的病理生理状态变化,建立病变的动态演进图。
在患者授权同意下，获取的患者不同访视时间的影像；根据获取的患者不同访视时间的影像，获取图像时间信息，若图像包含多个时间点，则根据时间信息排序图像。通过Canny边缘检测算法解析影像，定位和分割病变区域，提取病变区域的影像特征，包括面积、密度、颜色变化。若存在多个病变区域，则分别为每个病变区域建立特征表达。对同一病变区域在不同时间点的特征表达进行关联，构建时间序列。通过指数平滑法，对序列进行平滑处理，过滤噪声，根据病变区域的时间序列变化，识别关键趋势，包括面积增大、密度变化。根据时间序列的变化趋势，判断病变的发展状态，发展状态包括稳定、扩展或恶化。根据时间序列的变化率和状态转移概率，建立马尔可夫过程模型，预测未来病变发展状态的转换趋势。若存在多期图像，则在时间维度上，将不同时间点的病变状态连接，构建病变的动态演进图。通过分析时间序列的病理生理学指标，将病理形态与定量指标相结合，病理生理学指标包括水肿、渗出程度。根据病变区域的大小、形状、密度以及每个特征随时间的变化值，使用长短时记忆网络算法进行模型训练，预测病变的发展趋势，包括病变区域的变化大小、速率和方向以及可能的未来状态。
例如，有一个黄斑变性患者的系列眼底图像，这些图像分别拍摄于1月、3月、6月和9月。将收集的眼底图像按照拍摄时间顺序排列，1月到3月到6月到9月。对每幅图像应用Canny边缘检测算法，成功定位并分割出黄斑区域的病变。在1月的图像中，病变区域面积为2平方毫米，密度评分为3，密度评分范围为1-5，颜色较深。为每个检测到的病变区域建立特征表达，并将相同病变区域在不同时间点的特征关联起来。到9月时，病变区域面积增长到5平方毫米，密度评分上升到4，颜色更加深沉。使用指数平滑法对病变区域的面积和密度的时间序列进行平滑处理，减少噪声影响，识别出病变区域面积和密度随时间增加的关键趋势。根据时间序列的变化趋势，判断病变的发展状态，发展状态包括稳定、扩展或恶化，因此判断得到病变状态为扩展。根据变化率和状态转移概率，使用马尔可夫过程模型预测未来病变发展状态的转换趋势。模型预测接下来12个月内，病变状态有80％的概率从扩展转换为恶化。根据病变区域的大小、形状、密度以及每个特征随时间的变化值，使用长短时记忆网络算法，训练模型以预测病变的未来发展趋势。模型预测，在未来的几个月内，病变区域可能朝着黄斑中心区域扩展。
步骤S102，解析眼底影像,定位黄斑区和光学盘区,并提取病变区域的影像特征,根据影像特征确定病理形态，包括水肿、渗出、血管增生，并判别多个时间点的同一病变区域病变的微细变化。
根据眼底影像样本，使用卷积神经网络算法进行模型训练，识别并定位黄斑区和光学盘区域；采用预训练的卷积神经网络模型，解析眼底影像，定位黄斑区和光学盘区。使用基于卷积神经网络的分割算法U-Net识别黄斑区和光学盘区内的病变区域，并提取病变区域的影像特征，病变区域的影像特征包括大小、形状、颜色和纹理特征。对不同时间点的同一病变区域进行匹配，为每个匹配的病变区域构建时间序列。应用双向长短时记忆网络进行模型训练，学习病变时间序列的长期依赖关系，判断病变微细变化，病变微细变化包括病变面积或密度的微小变化。若时间序列存在短期噪声，则采用注意力机制增强时间步关联并过滤噪声。根据病变区域的影像特征，使用支持向量机算法进行模型训练，进行病理形态的分类，病理形态包括水肿、渗出、血管增生。在病理形态判断的同时，通过计算病变面积或密度变化，量化病变程度，若病变面积或密度变化超过阈值，则判定病变加重。若存在多个时间点，则存在于多个时间点的同一病变区域进行监测，通过预训练的双向长短时记忆网络模型，判别病变的细微病理变化。
例如，有一系列糖尿病性视网膜病变患者的眼底图像数据，这些图像分别拍摄于1月、4月和7月。使用卷积神经网络算法对眼底影像样本进行模型训练，成功定位黄斑区和光学盘区域。若在1月的图像中，黄斑区位于图像的中心区域，光学盘位于图像左上角，使用U-Net算法对黄斑区和光学盘区内的病变区域进行识别。在黄斑区内识别出一个病变区域，面积为0.5平方毫米，呈现不规则形状，颜色较深，纹理粗糙。将相同病变区域在不同时间点的图像进行匹配。到7月，该病变区域面积增长到0.8平方毫米。使用双向长短时记忆网络模型，学习病变时间序列的长期依赖关系，模型识别出病变区域在这几个月内面积的微小增长。应用注意力机制来强化时间步关联，有效过滤短期噪声。使用支持向量机算法进行模型训练，对病变区域的病理形态进行分类，模型分类结果显示，病变区域表现出轻度水肿和微小的血管增生。通过计算病变面积和密度的变化，量化病变程度，病变面积的增长超过了设定的阈值20％，因此判定病变加重。持续监测存在于多个时间点的同一病变区域，使用预训练的双向长短时记忆网络模型，判别病变的细微病理变化。
步骤S103，根据眼部影像分析,进行病变区域特征提取和分级,包括密度、表面特征,结合临床指标和专家知识制定病变严重程度的评估标准。
使用基于卷积神经网络的分割算法U-Net，提取病变区域并分割成小区块，使用SIFT算法计算每个小区块的局部密度和表面特征，表面特征包括表面粗糙度、不规则度。通过K-means聚类算法，计算小区块的密度和表面特征分布，确定正常范围和异常区间。根据每个小区块与正常范围的偏差程度进行定量分级，判断异常程度。建立基于密度和表面特征的加权评分公式Score＝wD×D+wS×S，得到每个病变区域的评分，判断病变严重程度，其中，D为病变区域的密度值，S为病变区域的表面特征值，wD为密度值D的权重，S为表面特征wS的权重，通过临床经验或统计数据确定wD和wS的值，并根据历史病例数据自动调整和优化wD和wS的值，病变严重程度包括轻度、中度和重度。若存在多个时间点图像，则跟踪同一病变区域特征的时间变化，设置变化速度阈值，若病变特征的变化速度超过预设变化速度阈值，判定为病变进展加速。
例如，有一个糖尿病性视网膜病变患者的系列眼底图像，这些图像分别拍摄于1月、3月、6月和9月。使用基于CNN的U-Net算法从1月的眼底图像中提取病变区域，并将其分割成小区块。对每个小区块使用SIFT算法计算局部密度和表面特征，一个小区块的局部密度为0.8，表面粗糙度评分为3，不规则度评分为2。应用K-means聚类算法分析小区块的密度和表面特征分布，确定正常和异常区间，得到正常密度范围定为0.5-0.7，正常表面粗糙度和不规则度分别为1-2。根据小区块与正常范围的偏差程度进行定量分级，上述小区块的密度超出正常范围，表面粗糙度和不规则度也高于正常值，因此被判定为异常。使用评分公式Score＝wD×D+wS×S计算每个病变区域的评分，密度权重wD为0.6，表面特征权重wS为0.4，该小区块的评分为(0.6×0.8)+(0.4×(3+2)/2)＝1.48。根据评分判断病变严重程度，评分为1.9可能被判定为中度病变。跟踪同一病变区域在不同时间点的特征变化，到9月，相同区域的密度增加到0.9，表面粗糙度和不规则度评分分别提高到4和3。如果变化速度超过设定的阈值0.05，则判定为病变进展加速。
步骤S104，根据病变区域的多时点特征分析，进行时间序列处理和趋势识别，结合相关性分析和变化速率计算，预测病变发展状态。
获取病变区域在多个时间点的定量特征，包括密度、体积，将多个时间点的定量特征组合成多变量时间序列，每个变量对应一个时间序列；根据多变量时间序列，应用长短时记忆网络学习时间序列的长期时间依赖性，平滑序列中的随机噪声。通过时间注意力机制，判断同一时间点上不同特征的重要性权重。将平滑后的时间序列采样，并绘制描述病变演变趋势的曲线。若曲线出现异常凸起或下降，则运用滑动窗口算法检查周边时间点的波动性，识别并过滤突变噪声。根据多变量时间序列数据，构建向量自回归模型，分析每个时间点不同变量之间的相关性，得到变量间的相关系数，验证不同变量之间的一致性和相关性。计算时间序列的变化速率，识别病变加速或减速的拐点，确定病变的临界状态。基于多变量时间序列，使用支持向量机算法进行模型训练，确定病变恶化的预测风险，判断病变是否处于恶化状态。根据训练的支持向量机模型，判断拐点后的病变是否持续恶化，得到疾病预测。
例如，有一个青光眼患者的系列眼底图像数据，这些图像分别拍摄于1月、4月、7月和10月。从每个时间点的眼底图像中提取病变区域的密度和体积数据，得到在1月，病变区域的密度为0.6，体积为0.4立方毫米。将每个时间点的密度和体积数据组合成多变量时间序列，1月的数据点为(0.6,0.4)，4月的数据点为(0.7,0.5)，依此类推。使用长短时记忆网络学习时间序列的长期依赖性，并对序列进行平滑处理，以减少随机噪声的影响。使用时间注意力机制来确定同一时间点上不同特征的重要性权重，不同特征包括密度和体积的重要性权重。将平滑后的时间序列采样并绘制成曲线，描述病变演变趋势，曲线显示密度从1月到10月逐渐增加，体积也呈增长趋势。若曲线在某个时间点出现异常凸起或下降，如7月的密度突然跳升到0.9，则使用滑动窗口算法检查周边时间点的波动性，识别并过滤突变噪声。构建向量自回归模型，分析每个时间点不同变量之间的相关性，如密度和体积之间的相关系数。使用支持向量机算法进行模型训练，基于多变量时间序列数据判断病变的恶化风险。根据支持向量机模型的输出，判断拐点后的病变是否持续恶化，若模型预测在未来几个月内，密度和体积的增长率将加速，提示病变恶化的风险。
根据眼底图像特征分析和时间序列评估，细化病变区域发展的预测及其对视网膜功能的影响。
使用Canny边缘检测算法对多个时间点的眼底图像进行图像处理，提取病变区域的细致特征，包括边缘清晰度、颜色均匀性和纹理变化。根据病变区域的面积增长率，面积增长率对视网膜功能的影响，构建病变区域随时间变化的动态模型F(t)＝e-γt×(K×D(t)η)，预测病变区域随时间的演变及其对视网膜功能的影响，其中，F(t)表示在时间t时视网膜功能的预测指标，e-γt表示随时间的衰减因子，用于表示随时间的递减影响，e是自然对数的底数，而-γ×t则表示衰减随时间的增加而增强，D(t)是病变区域在时间t的特征度量，γ和η是调节病变演变速率和影响强度的系数，K是根据病变区域类型和位置调整的常数。利用历史数据确定病变区域随时间变化的动态模型中的γ、η和K参数。通过临床测试数据集，进行病变区域随时间变化的动态模型的验证，并根据临床反馈进行模型细化，包括重新调整参数和改进公式；使用病变区域随时间变化的动态模型预测的结果来评估病变对中央视网膜功能的潜在影响，包括视力下降的风险评估和可能的视觉损害模式。结合眼科的专业知识，对病变区域随时间变化的动态模型的预测进行解释和应用。
例如，正在研究一种名为黄斑变性的视网膜病变，黄斑变性是一种常见的视网膜疾病，随着时间的推移，会导致中央视力逐渐下降。收集一系列时间点的眼底图像，从一位黄斑变性患者每隔6个月拍摄的眼底图像中提取数据。使用Canny边缘检测算法处理这些图像，提取病变区域的特征，例如边缘清晰度、颜色均匀性和纹理变化，在第一个时间点，病变区域的面积测量为2平方毫米。使用动态模型F(t)来预测病变区域的演变，在此模型中，衰减率γ＝0.05，病变特征影响强度η＝1.2，类型和位置调整常数K＝1.5。根据历史数据，确定模型中的γ、η和K参数，发现这些参数能够有效预测病变的演变。在独立的数据集上进行模型验证，若在第二个时间点6个月后，病变区域的实际测量面积为2.5平方毫米，而模型预测为2.45平方毫米，显示出良好的一致性。使用模型预测结果来评估病变对中央视网膜功能的影响，如果模型预测病变区域在一年内增长到4平方毫米，可能意味着患者的中央视力将显著下降。眼科医生利用这些预测来规划患者的治疗和监测计划，如果预测显示病变快速进展，医生可能推荐更频繁的检查或早期干预。
步骤S105，判断病变是否位于黄斑区或中央凹的视功能关键区,如果是,则在病变评估体系中增加关注度与管控权重,关联解剖位置与视功能重要性。
载入高分辨率眼底图像，基于深度学习的分割算法U-Net，定位和提取黄斑区和中央凹解剖结构。计算病变区域与黄斑中心或中央凹的最小距离，若距离在预设范围内，则判断病变位于关键视功能区。根据病变位于关键视功能区的样本图像，使用卷积神经网络算法进行模型训练，构建关键视功能区判断模型，判断病变是否位于关键视功能区；获取包含病变区域的图像块，使用关键视功能区判断模型，判断病变是否位于关键视功能区。若病变确定位于关键视功能区，则增加该类病变在定量评价体系中的权重。根据医学研究报告，设置关键区病变判读的阈值，控制识别的灵敏度。当病变影响视网膜中央凹时，增加眼内液髓动力学评估的比重，关联病变与中央凹功能损害。根据病变区域大小、密度、与关键视功能区的相对位置，使用决策树算法进行模型训练，建立视功能损伤预测模型，得到视功能损伤程度，包括轻度、中度、重度视力损伤。使用正态分布描述同区域不同病变的发生率，判别新发病变的罕见程度以及关注需求。
例如，有一个年龄相关性黄斑变性患者的系列高分辨率眼底图像。使用基于深度学习的U-Net分割算法从眼底图像中定位并提取黄斑区和中央凹结构。计算病变区域到黄斑中心的最小距离，测得病变区域到黄斑中心的距离为0.5毫米。使用卷积神经网络算法，基于标记的关键视功能区样本图像进行模型训练，应用模型判断病变是否位于关键视功能区，模型判断病变位于关键视功能区。若病变位于关键视功能区，则在定量评价体系中增加该病变的权重。根据病变区域的大小、密度、与黄斑中心的相对位置，使用决策树算法建立视功能损伤预测模型，病变区域的大小为1.2平方毫米，密度评分为4，密度评分范围为1-5。使用视功能损伤预测模型得到视功能损伤程度的评估，模型预测该患者有中度视力损伤风险。使用正态分布描述黄斑区域内不同病变的发生率，判别新发病变的罕见程度及关注需求，如发现该类病变在相似年龄组中较为常见。
根据多模态眼底图像特征分析，评估病变对视网膜功能的动态影响，实现临床诊断中的视功能损伤预测。
从同一患者获取不同时间点的OCT、FFA和传统眼底摄影图像，利用卷积神经网络算法进行模型训练，从每种类型的图像中提取关键特征，包括病变区域的大小、形状、纹理和血管分布。基于提取的关键特征，定义影响视功能的关键指标，包括病变区域的总面积、边缘清晰度、颜色均匀性；设定病变影响模型预测在时间t的视功能损伤程度，其中，V(t)为在时间t的视功能损伤程度，L为最大可能的视功能损伤程度，这是一个常数，根据临床数据设定，/>为一个调节系数，决定了病变特征对视功能的影响强度，H(t)为病变特征的综合评分，为病变面积、边缘清晰度、颜色均匀性的加权和。
H(t)＝w1×S(t)+w2×C(t)+w3×T(t)，其中，S(t)为病变区域的大小在时间t的评分，C(t)为病变区域颜色均匀性在时间t的评分，T(t)为病变区域纹理特征在时间t的评分，w1，w2，w3为各特征的权重，根据各特征对视功能影响的重要性进行调整。通过历史临床数据，确定参数L和以及各特征权重w1，w2，w3。通过测试数据集，评估模型的准确性和预测能力，根据临床医生的反馈和患者的视力变化数据细化模型参数。将模型应用于实时临床诊断，预测病变区域随时间的变化对视网膜功能的影响。
例如，一位患者，其眼底图像数据在过去几个月里定期收集，包括OCT、FFA和传统眼底摄影图像。在过去的六个月里，共收集了5次不同时间点的眼底图像，使用卷积神经网络，从每次图像中提取特征，病变区域大小在第一个月为2平方毫米，在第六个月增长到5平方毫米，边缘清晰度和颜色均匀性用分数表示，范围从0到1，1表示最高清晰度或均匀性，边缘清晰度从0.8降到0.5。定义和应用模型视功能损伤模型，L设定为1，1代表完全失明，/>通过历史数据分析设定为0.05。特征加权结果为，H(t)＝w1×S(t)+w2×C(t)+w3×T(t)，加权系数w1，w2，w3分别设为0.5、0.3、0.2。临床应用进行六个月后的预测，得到在第六个月，F(t)的计算为，0.5×5+0.3×0.5+0.2×0.5＝2.75；代入模型中，V(6)＝1×(1-e-0.05×2.75)≈0.13，这意味着在六个月后，根据模型，患者视功能损伤的程度大约为13％，相对于完全健康的视功能。通过与临床医生的反馈和患者的实际视力变化进行比较，验证这个预测的准确性。如果临床数据显示不同的结果，比如实际视力损伤程度为20％，则需要重新调整模型参数，如修改/>或权重w1，w2，w3。
步骤S106，评估同一时相下,病变形态与患者视功能障碍程度的匹配关系,判断病变严重程度,建立病变影像与视功能损伤的定量映射模型。
获取患者同时期的病变影像和视野及视力检查结果，提取病变区域，并基于病变影像特征判断病理类型。采用Canny边缘检测算法，确定病变的定量参数，包括病变面积、体积、密度，并根据病变面积、体积、密度评估病变形态严重程度。获取大样本病例数据，构建病变形态严重程度与视功能损伤程度的匹配矩阵，病例数据包括病变形态和视功能损伤程度。基于构建的匹配矩阵，设定不同病理类型病变的视功能障碍判断标准，确定病变影像对应的视功能损伤程度。根据病变影像数据和视功能检查结果，使用线性回归算法进行模型训练，建立病变影像与视功能损伤的定量映射模型，预测视功能损伤程度。通过病变影像与视功能损伤的定量映射模型，预测指定病变影像数据的视功能障碍程度。若病变影响黄斑或中央凹，则调高病变影像与视功能损伤的定量映射模型的响应灵敏度。
例如，有一位青光眼患者，提供了同时期的眼底图像和视力检查结果，获取患者的眼底图像和视野及视力检查结果，视力检查显示视力下降到0.5。基于眼底图像特征，提取病变区域并判断病理类型，发现视神经盘边缘的病变。使用Canny边缘检测算法确定病变的定量参数，包括病变面积、体积、密度，得到病变面积为1.2平方毫米，体积为0.2立方毫米，密度评分为4，密度评分范围为1-5。收集大量类似病例数据，构建病变形态严重程度与视功能损伤程度的匹配矩阵。基于匹配矩阵，设定不同病理类型病变的视功能障碍判断标准，如对于青光眼病变，病变面积超过1平方毫米时，视功能损伤被判定为中度。使用线性回归算法，结合病变影像数据和视功能检查结果，建立病变影像与视功能损伤的定量映射模型，模型预测病变面积每增加0.1平方毫米，视力下降0.05。通过定量映射模型，预测指定病变影像数据下的视功能障碍程度，如预测该患者的视力可能进一步下降到0.4。若病变影响黄斑或中央凹，调高模型的响应灵敏度，以更精确地评估视功能损伤。
步骤S107，根据患者年龄、基因水平、身体状况因素,设定个体化的病变诊断与进展评估阈值,将个体差异因素融入判断标准的制定中。
获取患者的年龄、基因组信息、全身疾病史、用药记录数据，并眼部病变情况相关联。使用方差分析的方法，确定不同年龄段、基因类型、合并症的患者在病变发生率上的群体分布差异。根据计算出的病变发生率差异，调整同类型病变的诊断标准。对于老年及身体状况差的患者，扩大重度病变判别的范围。获取患者长期病变的多期图像序列，采用线性回归模型监测病变增长速率。将个体的病变增长情况与群体基线进行比较，若个体病变快速加重，则增加随访检查的频次。通过患者病变数据库，获取类似患者的长期病变的多期图像序列，构建训练样本，类似患者为年龄在预设范围内，指定基因变异类型，并具有相同的病变类型的患者；根据构建的训练样本，对线性回归模型进行微调；根据待诊断患者的数据和微调后的线性回归模型，进行患者的个体化预测，预测病变进展的可能性和视功能损伤程度。
例如，有一个60岁的糖尿病性视网膜病变患者，已知患者携带与糖尿病相关的基因变异，并有高血压的全身疾病史。收集患者的年龄、基因组信息、全身疾病史、用药记录以及眼部病变情况。使用方差分析方法，确定不同年龄段、基因类型、合并症的患者在病变发生率上的差异，发现60岁以上、携带特定基因变异的糖尿病患者病变发生率较高。针对此类患者，调整糖尿病性视网膜病变的诊断标准，如降低病变诊断的面积阈值。对于老年及全身状况较差的患者，如此患者，扩大重度病变的判别范围，如将重度病变的面积标准从2平方毫米扩大到1.5平方毫米。在过去一年内，病变面积从1.2平方毫米增长到1.8平方毫米，采用线性回归模型监测该患者长期病变的增长速率。将此患者的病变增长情况与群体基线进行比较，因为病变快速加重，增加随访检查的频次，如从每半年一次增加到每三个月一次。从患者病变数据库中获取类似患者的长期病变多期图像序列，作为训练样本。对线性回归模型进行微调，以适应类似患者的病变特点。使用微调后的线性回归模型，对此患者的病变进展和视功能损伤程度进行个体化预测。模型预测在未来一年内，病变面积可能增长到2.5平方毫米，视力可能进一步下降。
根据患者的年龄、基因信息、疾病历史和用药情况，整合并分析眼部病变特征，进行病变风险评估和个体化治疗决策的优化。
获取患者的年龄A、基因组信息G、全身疾病史B、用药记录F以及眼部病变情况M的数据，对数据进行预处理，包括归一化、去噪和处理缺失值。根据年龄、基因组信息、身体状况、病变特征和用药记录，设定病变风险评分公式R＝α×An+β×Gm+χ×Bo+δ×Fp+ε×Mq+φ×A×G×B×F×M，其中，R是病变风险评分，α，β，γ，δ，ε和φ是系数，n，m，o，p和q是指数项，用于描述非线性关系，最后一项是一个相互作用项。基于领域知识或历史研究成果，为病变风险评分公式中的系数和指数赋初值；根据历史病例数据，使用非线性回归算法进行模型训练，确定能最准确预测病变风险的参数值。通过交叉验证和优化算法调整病变风险评分公式中的系数和指数；在独立的测试数据集上验证病变风险评分公式的预测性能，根据预测误差，对公式进行调整。将调整后的公式应用于临床实践，进行实时病变风险评估。
例如，有一个患者，名为V，他的一些关键数据为，年龄50岁，基因组信息为存在特定基因突变G1，全身疾病史为有高血压病史，用药记录为正在使用降压药物，眼部病变情况为轻微的黄斑变性；若根据收集的数据，对年龄进行归一化处理，将基因突变、高血压和用药转换为二进制变量，得到具体参数数值为年龄A＝50，基因突变G＝0.8，全身疾病史B＝2，用药记录F＝3，眼部病变情况M＝0.6。若公式中的初步系数和指数设定为，α＝0.5,β＝0.8,γ＝0.7,δ＝0.6,ε＝0.4,φ＝0.9，n＝2,m＝1,o＝1,p＝2,q＝1。应用公式R＝α×An+β×Gm+χ×Bo+δ×Fp+ε×Mq+φ×A×G×B×F×M计算A的病变风险评分，计算得到的R值为一个较大的分数，指示较高的病变风险。将这个评分与历史病例数据对比，确定它是否在预期的风险范围内，在独立数据集上测试公式的有效性，并根据需要调整系数和指数值。在临床环境中应用经过验证的公式，监测其预测性能并根据新的数据进行调整。
步骤S108，根据医生的历史病例数据，形成结构化知识库，提取病变特征与治疗效果,并构建语义网络以整合临床数据和影像信息，确定针对患者状况的诊断和治疗方案。
根据医生历史病例库，获取病变的诊断和治疗经验数据，包括病变类型、治疗历史，病变进展，治疗历史包括治疗方案、治疗效果。根据获取到的诊断和治疗经验数据，形成结构化的知识库。从经验数据中提取病变特征，包括病变的指定特征、病程的关键节点、治疗效果的评估标准。根据病变特征、患者状况和治疗历史，使用K-means聚类算法进行模型训练，识别不同病变特征的病变群组，并确定不同病变群组在病变特征上的共性和差异，患者状况包括年龄、基础健康状况、遗传信息。利用图数据库技术构建语义网络，连接不同类型的数据，包括影像表现、临床指标、治疗方案、病变判断和治疗效果，通过语义网络整合不同来源和类型的数据。根据患者病变影像数据、患者状况和治疗历史，使用决策树算法进行模型训练，推断最佳的诊断和治疗方案。根据决策树模型的输出，为不同类型和进展速率的病变设定检查间期。使用模拟或历史数据评估不同临床决策对治疗效果的影响，优化临床决策过程。
例如，有一位45岁的青光眼患者，具有家族遗传史，已经接受了一段时间的治疗。从医生的历史病例库中获取此患者的病变诊断和治疗经验数据，得到病变类型为开角型青光眼，治疗方案包括降压眼药水和定期眼压检查，治疗效果评估为眼压维持在正常范围。根据获取到的数据，形成一个结构化的知识库，包含关于青光眼的病变特征、治疗历史等信息。从病例数据中提取病变特征，病变特征，包括病变的指定特征、病程的关键节点、治疗效果的评估标准，指定特征包括眼压水平、视神经盘损伤情况。使用K-means聚类算法，根据病变特征、患者状况和治疗历史进行模型训练，患者状况为45岁，基础健康状况良好。识别不同病变特征的病变群组，确定群组间的共性和差异。利用图数据库技术构建一个语义网络，整合影像表现、临床指标、治疗方案等数据。根据病变影像数据、患者状况和治疗历史，使用决策树算法进行模型训练，推断最佳的诊断和治疗方案，如模型可能推荐增加眼压监测的频率，并考虑添加第二种降压药物。根据决策树模型的输出，为该类型的青光眼患者设定检查间期，如模型建议每两个月进行一次眼压检查。使用模拟或历史数据评估不同临床决策对治疗效果的影响，如通过回顾过去一年的治疗数据，发现增加眼压监测频率与更稳定的眼压控制相关联。
步骤S109，根据眼部医学设备获取的多模态影像资料，结合患者临床信息及影像特征进行病变分析，实现病变趋势预测与诊断报告生成，辅以医生的专业判断，确定最终诊断结果。
将各类眼部医学设备连接到系统中，通过眼部医学设备获取多模态眼底图像、OCT图像，眼部医学设备包括眼底相机、光学相干断层扫描设备。根据获取的多模态眼底图像、OCT图像，使用卷积神经网络算法解析图像，提取病变的影像表现和定量特征，包括病变的大小、形状、位置、边缘特征。根据临床常规指标、患者个人信息以及提取的影像表现和定量特征，使用长短期记忆网络算法进行模型训练，预测病变未来的演变轨迹，判断病变是稳定、扩展或恶化，临床常规指标包括视力测试结果、眼压，患者个人信息包括年龄、性别、病史、生活方式。若监测到病变处于恶化期，则触发预警，提示医生提高检查频次或调整治疗方案。根据病变判断标准，自动生成病变类型、定位、严重程度的结构化诊断报告，作为候选诊断方案。医生根据候选诊断方案，进行确认或调整，形成最终诊断结论。
例如，有一位58岁的糖尿病性视网膜病变患者，已知患者有10年的糖尿病病史，近期视力略有下降。将眼底相机和光学相干断层扫描设备连接到系统中，获取患者的多模态眼底图像和OCT图像，眼底图像显示黄斑区有微血管异常，OCT图像显示黄斑区轻微水肿。使用卷积神经网络算法解析图像，提取病变的影像表现和定量特征，得到病变区域面积为1.5平方毫米，位于黄斑区中央，边缘清晰。结合临床常规指标为视力0.6，眼压22mmHg、患者个人信息为58岁，男性，10年糖尿病病史，以及影像特征，使用长短期记忆网络算法进行模型训练，模型预测病变未来的演变轨迹，判断病变趋势为逐渐扩展。若模型预测未来6个月内病变面积将增长到2.0平方毫米，此时病变处于恶化期，则触发预警。提示医生提高检查频次或考虑调整治疗方案，如增加抗血管生成药物的使用。根据病变判断标准，自动生成包括病变类型为糖尿病性视网膜病变、定位为黄斑区中央、严重程度为中度的结构化诊断报告。医生审查生成的候选诊断方案，进行必要的确认或调整。医生可能基于患者的具体情况和响应，对治疗方案进行个性化调整，如增加定期视力和眼底检查的频率，调整药物剂量。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种视网膜病变个性化差异分析方法，其特征在于，所述方法包括：
收集患者不同访视时间的影像,确定病变的时间序列发展过程,反映病变演变动态,通过分析病变在时间维度上的病理生理状态变化,建立病变的动态演进图；
解析眼底影像,定位黄斑区和光学盘区,并提取病变区域的影像特征,根据影像特征确定病理形态，包括水肿、渗出、血管增生，并判别多个时间点的同一病变区域病变的微细变化；
根据眼部影像分析,进行病变区域特征提取和分级,包括密度、表面特征,结合临床指标和专家知识制定病变严重程度的评估标准；
根据病变区域的多时点特征分析，进行时间序列处理和趋势识别，结合相关性分析和变化速率计算，预测病变发展状态；
判断病变是否位于黄斑区或中央凹的视功能关键区,如果是,则在病变评估体系中增加关注度与管控权重,关联解剖位置与视功能重要性；
评估同一时相下,病变形态与患者视功能障碍程度的匹配关系,判断病变严重程度,建立病变影像与视功能损伤的定量映射模型；
根据患者年龄、基因水平、身体状况因素,设定个体化的病变诊断与进展评估阈值,将个体差异因素融入判断标准的制定中；
根据医生的历史病例数据，形成结构化知识库，提取病变特征与治疗效果,并构建语义网络以整合临床数据和影像信息，确定针对患者状况的诊断和治疗方案；
根据眼部医学设备获取的多模态影像资料，结合患者临床信息及影像特征进行病变分析，实现病变趋势预测与诊断报告生成，辅以医生的专业判断，确定最终诊断结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述收集患者不同访视时间的影像,确定病变的时间序列发展过程,反映病变演变动态,通过分析病变在时间维度上的病理生理状态变化,建立病变的动态演进图，包括:
在患者授权同意下，获取的患者不同访视时间的影像；根据获取的患者不同访视时间的影像，获取图像时间信息，若图像包含多个时间点，则根据时间信息排序图像；通过Canny边缘检测算法解析影像，定位和分割病变区域，提取病变区域的影像特征，包括面积、密度和颜色变化；若存在多个病变区域，则分别为每个病变区域建立特征表达；对同一病变区域在不同时间点的特征表达进行关联，构建时间序列；通过指数平滑法，对序列进行平滑处理，过滤噪声，根据病变区域的时间序列变化，识别关键趋势，包括面积增大和密度变化；根据时间序列的变化趋势，判断病变的发展状态，发展状态包括稳定和扩展或恶化；根据时间序列的变化率和状态转移概率，建立马尔可夫过程模型，预测未来病变发展状态的转换趋势；若存在多期图像，则在时间维度上，将不同时间点的病变状态连接，构建病变的动态演进图；通过分析时间序列的病理生理学指标，将病理形态与定量指标相结合，病理生理学指标包括水肿和渗出程度；根据病变区域的大小、形状和密度以及每个特征随时间的变化值，使用长短时记忆网络算法进行模型训练，预测病变的发展趋势，包括病变区域的变化大小、速率和方向以及可能的未来状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述解析眼底影像,定位黄斑区和光学盘区,并提取病变区域的影像特征,根据影像特征确定病理形态，包括水肿、渗出、血管增生，并判别多个时间点的同一病变区域病变的微细变化，包括:
根据眼底影像样本，使用卷积神经网络算法进行模型训练，识别并定位黄斑区和光学盘区域；采用预训练的卷积神经网络模型，解析眼底影像，定位黄斑区和光学盘区；使用基于卷积神经网络的分割算法U-Net识别黄斑区和光学盘区内的病变区域，并提取病变区域的影像特征，病变区域的影像特征包括大小、形状、颜色和纹理特征；对不同时间点的同一病变区域进行匹配，为每个匹配的病变区域构建时间序列；应用双向长短时记忆网络进行模型训练，学习病变时间序列的长期依赖关系，判断病变微细变化，病变微细变化包括病变面积或密度的微小变化；若时间序列存在短期噪声，则采用注意力机制增强时间步关联并过滤噪声；根据病变区域的影像特征，使用支持向量机算法进行模型训练，进行病理形态的分类，病理形态包括水肿、渗出和血管增生；在病理形态判断的同时，通过计算病变面积或密度变化，量化病变程度，若病变面积或密度变化超过阈值，则判定病变加重；若存在多个时间点，则存在于多个时间点的同一病变区域进行监测，通过预训练的双向长短时记忆网络模型，判别病变的细微病理变化。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据眼部影像分析,进行病变区域特征提取和分级,包括密度、表面特征,结合临床指标和专家知识制定病变严重程度的评估标准，包括:
使用基于卷积神经网络的分割算法U-Net，提取病变区域并分割成小区块，使用SIFT算法计算每个小区块的局部密度和表面特征，表面特征包括表面粗糙度、不规则度；通过K-means聚类算法，计算小区块的密度和表面特征分布，确定正常范围和异常区间；根据每个小区块与正常范围的偏差程度进行定量分级，判断异常程度；建立基于密度和表面特征的加权评分公式Score＝wD×D+wS×S，得到每个病变区域的评分，判断病变严重程度，其中，D为病变区域的密度值，S为病变区域的表面特征值，wD为密度值D的权重，S为表面特征wS的权重，通过临床经验或统计数据确定wD和wS的值，并根据历史病例数据自动调整和优化wD和wS的值，病变严重程度包括轻度、中度和重度；若存在多个时间点图像，则跟踪同一病变区域特征的时间变化，设置变化速度阈值，若病变特征的变化速度超过预设变化速度阈值，判定为病变进展加速。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据病变区域的多时点特征分析，进行时间序列处理和趋势识别，结合相关性分析和变化速率计算，预测病变发展状态，包括:
获取病变区域在多个时间点的定量特征，包括密度和体积，将多个时间点的定量特征组合成多变量时间序列，每个变量对应一个时间序列；根据多变量时间序列，应用长短时记忆网络学习时间序列的长期时间依赖性，平滑序列中的随机噪声；通过时间注意力机制，判断同一时间点上不同特征的重要性权重；将平滑后的时间序列采样，并绘制描述病变演变趋势的曲线；若曲线出现异常凸起或下降，则运用滑动窗口算法检查周边时间点的波动性，识别并过滤突变噪声；根据多变量时间序列数据，构建向量自回归模型，分析每个时间点不同变量之间的相关性，得到变量间的相关系数，验证不同变量之间的一致性和相关性；计算时间序列的变化速率，识别病变加速或减速的拐点，确定病变的临界状态；基于多变量时间序列，使用支持向量机算法进行模型训练，确定病变恶化的预测风险，判断病变是否处于恶化状态；根据训练的支持向量机模型，判断拐点后的病变是否持续恶化，得到疾病预测；还包括：根据眼底图像特征分析和时间序列评估，细化病变区域发展的预测及其对视网膜功能的影响；
所述根据眼底图像特征分析和时间序列评估，细化病变区域发展的预测及其对视网膜功能的影响，具体包括：使用Canny边缘检测算法对多个时间点的眼底图像进行图像处理，提取病变区域的细致特征，包括边缘清晰度、颜色均匀性和纹理变化；根据病变区域的面积增长率，面积增长率对视网膜功能的影响，构建病变区域随时间变化的动态模型F(t)＝e-γt×(K×D(t)η)，预测病变区域随时间的演变及其对视网膜功能的影响，其中，F(t)表示在时间t时视网膜功能的预测指标，e-γt表示随时间的衰减因子，用于表示随时间的递减影响，e是自然对数的底数，而-γ×t则表示衰减随时间的增加而增强，D(t)是病变区域在时间t的特征度量，γ和η是调节病变演变速率和影响强度的系数，K是根据病变区域类型和位置调整的常数；利用历史数据确定病变区域随时间变化的动态模型中的γ、η和K参数；通过临床测试数据集，进行病变区域随时间变化的动态模型的验证，并根据临床反馈进行模型细化，包括重新调整参数和改进公式；使用病变区域随时间变化的动态模型预测的结果来评估病变对中央视网膜功能的潜在影响，包括视力下降的风险评估和可能的视觉损害模式；结合眼科的专业知识，对病变区域随时间变化的动态模型的预测进行解释和应用。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述判断病变是否位于黄斑区或中央凹的视功能关键区,如果是,则在病变评估体系中增加关注度与管控权重,关联解剖位置与视功能重要性，包括:
载入高分辨率眼底图像，基于深度学习的分割算法U-Net，定位和提取黄斑区和中央凹解剖结构；计算病变区域与黄斑中心或中央凹的最小距离，若距离在预设范围内，则判断病变位于关键视功能区；根据病变位于关键视功能区的样本图像，使用卷积神经网络算法进行模型训练，构建关键视功能区判断模型，判断病变是否位于关键视功能区；获取包含病变区域的图像块，使用关键视功能区判断模型，判断病变是否位于关键视功能区；若病变确定位于关键视功能区，则增加该类病变在定量评价体系中的权重；根据医学研究报告，设置关键区病变判读的阈值，控制识别的灵敏度；当病变影响视网膜中央凹时，增加眼内液髓动力学评估的比重，关联病变与中央凹功能损害；根据病变区域大小、密度和与关键视功能区的相对位置，使用决策树算法进行模型训练，建立视功能损伤预测模型，得到视功能损伤程度，包括轻度、中度和重度视力损伤；使用正态分布描述同区域不同病变的发生率，判别新发病变的罕见程度以及关注需求；还包括：根据多模态眼底图像特征分析，评估病变对视网膜功能的动态影响，实现临床诊断中的视功能损伤预测；
所述根据多模态眼底图像特征分析，评估病变对视网膜功能的动态影响，实现临床诊断中的视功能损伤预测，具体包括：从同一患者获取不同时间点的OCT、FFA和传统眼底摄影图像，利用卷积神经网络算法进行模型训练，从每种类型的图像中提取关键特征，包括病变区域的大小、形状、纹理和血管分布；基于提取的关键特征，定义影响视功能的关键指标，包括病变区域的总面积、边缘清晰度、颜色均匀性；设定病变影响模型预测在时间t的视功能损伤程度，其中，V(t)为在时间t的视功能损伤程度，L为最大可能的视功能损伤程度，这是一个常数，根据临床数据设定，/>为一个调节系数，决定了病变特征对视功能的影响强度，H(t)为病变特征的综合评分，为病变面积、边缘清晰度、颜色均匀性的加权和；H(t)＝w1×S(t)+w2×C(t)+w3×T(t)，其中，S(t)为病变区域的大小在时间t的评分，C(t)为病变区域颜色均匀性在时间t的评分，T(t)为病变区域纹理特征在时间t的评分，w1，w2，w3为各特征的权重，根据各特征对视功能影响的重要性进行调整；通过历史临床数据，确定参数L和/>以及各特征权重w1，w2，w3；通过测试数据集，评估模型的准确性和预测能力，根据临床医生的反馈和患者的视力变化数据细化模型参数；将模型应用于实时临床诊断，预测病变区域随时间的变化对视网膜功能的影响。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述评估同一时相下,病变形态与患者视功能障碍程度的匹配关系,判断病变严重程度,建立病变影像与视功能损伤的定量映射模型，包括:
获取患者同时期的病变影像和视野及视力检查结果，提取病变区域，并基于病变影像特征判断病理类型；采用Canny边缘检测算法，确定病变的定量参数，包括病变面积、体积和密度，并根据病变面积、体积和密度评估病变形态严重程度；获取大样本病例数据，构建病变形态严重程度与视功能损伤程度的匹配矩阵，病例数据包括病变形态和视功能损伤程度；基于构建的匹配矩阵，设定不同病理类型病变的视功能障碍判断标准，确定病变影像对应的视功能损伤程度；根据病变影像数据和视功能检查结果，使用线性回归算法进行模型训练，建立病变影像与视功能损伤的定量映射模型，预测视功能损伤程度；通过病变影像与视功能损伤的定量映射模型，预测指定病变影像数据的视功能障碍程度；若病变影响黄斑或中央凹，则调高病变影像与视功能损伤的定量映射模型的响应灵敏度。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据患者年龄、基因水平、身体状况因素,设定个体化的病变诊断与进展评估阈值,将个体差异因素融入判断标准的制定中，包括:
获取患者的年龄、基因组信息、全身疾病史和用药记录数据，并眼部病变情况相关联；使用方差分析的方法，确定不同年龄段、基因类型和合并症的患者在病变发生率上的群体分布差异；根据计算出的病变发生率差异，调整同类型病变的诊断标准；对于老年及身体状况差的患者，扩大重度病变判别的范围；获取患者长期病变的多期图像序列，采用线性回归模型监测病变增长速率；将个体的病变增长情况与群体基线进行比较，若个体病变快速加重，则增加随访检查的频次；通过患者病变数据库，获取类似患者的长期病变的多期图像序列，构建训练样本，类似患者为年龄在预设范围内，指定基因变异类型，并具有相同的病变类型的患者；根据构建的训练样本，对线性回归模型进行微调；根据待诊断患者的数据和微调后的线性回归模型，进行患者的个体化预测，预测病变进展的可能性和视功能损伤程度；还包括：根据患者的年龄、基因信息、疾病历史和用药情况，整合并分析眼部病变特征，进行病变风险评估和个体化治疗决策的优化；
所述根据患者的年龄、基因信息、疾病历史和用药情况，整合并分析眼部病变特征，进行病变风险评估和个体化治疗决策的优化，具体包括：获取患者的年龄A、基因组信息G、全身疾病史B、用药记录F以及眼部病变情况M的数据，对数据进行预处理，包括归一化、去噪和处理缺失值；根据年龄、基因组信息、身体状况、病变特征和用药记录，设定病变风险评分公式R＝α×An+β×Gm+χ×Bo+δ×Fp+ε×Mq+φ×A×G×B×F×M，其中，R是病变风险评分，α，β，γ，δ，ε和φ是系数，n，m，o，p和q是指数项，用于描述非线性关系，最后一项是一个相互作用项；基于领域知识或历史研究成果，为病变风险评分公式中的系数和指数赋初值；根据历史病例数据，使用非线性回归算法进行模型训练，确定能最准确预测病变风险的参数值；通过交叉验证和优化算法调整病变风险评分公式中的系数和指数；在独立的测试数据集上验证病变风险评分公式的预测性能，根据预测误差，对公式进行调整；将调整后的公式应用于临床实践，进行实时病变风险评估。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据医生的历史病例数据，形成结构化知识库，提取病变特征与治疗效果,并构建语义网络以整合临床数据和影像信息，确定针对患者状况的诊断和治疗方案，包括:
根据医生历史病例库，获取病变的诊断和治疗经验数据，包括病变类型和治疗历史，病变进展，治疗历史包括治疗方案和治疗效果；根据获取到的诊断和治疗经验数据，形成结构化的知识库；从经验数据中提取病变特征，包括病变的指定特征、病程的关键节点和治疗效果的评估标准；根据病变特征、患者状况和治疗历史，使用K-means聚类算法进行模型训练，识别不同病变特征的病变群组，并确定不同病变群组在病变特征上的共性和差异，患者状况包括年龄、基础健康状况和遗传信息；利用图数据库技术构建语义网络，连接不同类型的数据，包括影像表现、临床指标、治疗方案、病变判断和治疗效果，通过语义网络整合不同来源和类型的数据；根据患者病变影像数据、患者状况和治疗历史，使用决策树算法进行模型训练，推断最佳的诊断和治疗方案；根据决策树模型的输出，为不同类型和进展速率的病变设定检查间期；使用模拟或历史数据评估不同临床决策对治疗效果的影响，优化临床决策过程。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据眼部医学设备获取的多模态影像资料，结合患者临床信息及影像特征进行病变分析，实现病变趋势预测与诊断报告生成，辅以医生的专业判断，确定最终诊断结果，包括:
将各类眼部医学设备连接到系统中，通过眼部医学设备获取多模态眼底图像和OCT图像，眼部医学设备包括眼底相机和光学相干断层扫描设备；根据获取的多模态眼底图像和OCT图像，使用卷积神经网络算法解析图像，提取病变的影像表现和定量特征，包括病变的大小、形状、位置和边缘特征；根据临床常规指标、患者个人信息以及提取的影像表现和定量特征，使用长短期记忆网络算法进行模型训练，预测病变未来的演变轨迹，判断病变是稳定和扩展或恶化，临床常规指标包括视力测试结果和眼压，患者个人信息包括年龄、性别、病史和生活方式；若监测到病变处于恶化期，则触发预警，提示医生提高检查频次或调整治疗方案；根据病变判断标准，自动生成病变类型、定位和严重程度的结构化诊断报告，作为候选诊断方案；医生根据候选诊断方案，进行确认或调整，形成最终诊断结论。
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Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010131944A2 (en) * | 2009-05-13 | 2010-11-18 | Institute Of Technology Petronas Sdn Bhd | Apparatus for monitoring and grading diabetic retinopathy |
| CN107862678A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-03-30 | 宁波大学 | 一种眼底图像无参考质量评价方法 |
| WO2018222136A1 (zh) * | 2017-05-30 | 2018-12-06 | 正凯人工智能私人有限公司 | 图像处理方法及系统 |
| CN110010219A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-07-12 | 杭州电子科技大学 | 光学相干层析图像视网膜病变智能检测系统及检测方法 |
| US20190279358A1 (en) * | 2015-11-18 | 2019-09-12 | University Of Louisville Research Foundation, Inc. | Automated methods for the objective quantification of retinal characteristics by retinal region and diagnosis of retinal pathology |
| US20200160521A1 (en) * | 2017-05-04 | 2020-05-21 | Shenzhen Sibionics Technology Co., Ltd. | Diabetic retinopathy recognition system based on fundus image |
| US20200242763A1 (en) * | 2017-10-13 | 2020-07-30 | iHealthScreen Inc. | Image based screening system for prediction of individual at risk of late age-related macular degeneration (amd) |
| CN112053321A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-12-08 | 中山大学中山眼科中心 | 一种识别高度近视视网膜病变的人工智能系统 |
| CN112545452A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-03-26 | 南京医科大学眼科医院 | 高度近视眼底病变风险预测方法 |
| CN112883962A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-06-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 眼底图像识别方法、装置、设备、存储介质以及程序产品 |
| CN113160119A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-07-23 | 广州中医药大学第一附属医院 | 一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像分类方法 |
| US20210374955A1 (en) * | 2020-06-02 | 2021-12-02 | Zasti Inc. | Retinal color fundus image analysis for detection of age-related macular degeneration |
| EP3944185A1 (en) * | 2020-07-23 | 2022-01-26 | INESC TEC - Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência | Computer-implemented method, system and computer program product for detecting a retinal condition from eye fundus images |
| RU2021115287A (ru) * | 2021-05-28 | 2022-11-28 | Общество с ограниченной ответственностью "Диджитал Вижн Солюшнс" | Способ автоматического обнаружения и визуализации признаков заболевания диабетической ретинопатией |
| CN116664483A (zh) * | 2023-04-17 | 2023-08-29 | 济南大学 | 一种多指标协同的oct视网膜图像病变演进预测方法 |
-
2024
- 2024-01-02 CN CN202410003162.4A patent/CN117877692A/zh active Pending
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010131944A2 (en) * | 2009-05-13 | 2010-11-18 | Institute Of Technology Petronas Sdn Bhd | Apparatus for monitoring and grading diabetic retinopathy |
| US20190279358A1 (en) * | 2015-11-18 | 2019-09-12 | University Of Louisville Research Foundation, Inc. | Automated methods for the objective quantification of retinal characteristics by retinal region and diagnosis of retinal pathology |
| US20200160521A1 (en) * | 2017-05-04 | 2020-05-21 | Shenzhen Sibionics Technology Co., Ltd. | Diabetic retinopathy recognition system based on fundus image |
| WO2018222136A1 (zh) * | 2017-05-30 | 2018-12-06 | 正凯人工智能私人有限公司 | 图像处理方法及系统 |
| US20200242763A1 (en) * | 2017-10-13 | 2020-07-30 | iHealthScreen Inc. | Image based screening system for prediction of individual at risk of late age-related macular degeneration (amd) |
| CN107862678A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-03-30 | 宁波大学 | 一种眼底图像无参考质量评价方法 |
| CN110010219A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-07-12 | 杭州电子科技大学 | 光学相干层析图像视网膜病变智能检测系统及检测方法 |
| US20210374955A1 (en) * | 2020-06-02 | 2021-12-02 | Zasti Inc. | Retinal color fundus image analysis for detection of age-related macular degeneration |
| EP3944185A1 (en) * | 2020-07-23 | 2022-01-26 | INESC TEC - Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência | Computer-implemented method, system and computer program product for detecting a retinal condition from eye fundus images |
| CN112053321A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-12-08 | 中山大学中山眼科中心 | 一种识别高度近视视网膜病变的人工智能系统 |
| CN112545452A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-03-26 | 南京医科大学眼科医院 | 高度近视眼底病变风险预测方法 |
| CN112883962A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-06-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 眼底图像识别方法、装置、设备、存储介质以及程序产品 |
| CN113160119A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-07-23 | 广州中医药大学第一附属医院 | 一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像分类方法 |
| RU2021115287A (ru) * | 2021-05-28 | 2022-11-28 | Общество с ограниченной ответственностью "Диджитал Вижн Солюшнс" | Способ автоматического обнаружения и визуализации признаков заболевания диабетической ретинопатией |
| CN116664483A (zh) * | 2023-04-17 | 2023-08-29 | 济南大学 | 一种多指标协同的oct视网膜图像病变演进预测方法 |
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