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1、(19)中華人民共和國國家知識產(chǎn)權(quán)局 (12)發(fā)明專利申請 (10)申請公布號 (43)申請公布日 (21)申請?zhí)?2.3 (22)申請日 2020.06.23 (71)申請人 溫州醫(yī)科大學附屬眼視光醫(yī)院 地址 浙江省溫州市學院西路270號 (72)發(fā)明人 陳蔚王雷陳款鄭欽象 李錦陽 (74)專利代理機構(gòu) 北京市盈科律師事務(wù)所 11344 代理人 楊曉雷 (51)Int.Cl. A61B 3/02(2006.01) A61B 3/14(2006.01) (54)發(fā)明名稱 一種基于智能終端的常見眼表疾病診斷系 統(tǒng) (57)摘要 一種基于智能終端的常見眼表疾病診。

2、斷系 統(tǒng)， 包括信息采集模塊， 安裝在智能終端， 包括圖 像采集單元、 問卷采集單元和基本信息采集單 元； 數(shù)據(jù)處理模塊， 與該信息采集模塊連接， 包括 問卷處理模塊和圖片智能分類模塊， 該問卷處理 模塊用于接收該問卷采集單元輸入的問卷信息 并給出相應的眼表疾病評估分值； 該圖片智能分 類模塊利用其內(nèi)或云端存儲的眼表模型對輸入 的眼表照片進行分類處理， 并得到正常眼表、 病 毒性角膜炎、 細菌性角膜炎、 真菌性角膜炎、 翼狀 胬肉、 結(jié)膜炎、 眼表腫物的分類結(jié)果； 以及診療建 議模塊， 與該數(shù)據(jù)處理模塊連接， 接收該問卷處 理模塊的評估分值和/或圖片智能分類模塊的分 類結(jié)果， 并根據(jù)該評估分值。

3、和/或分類結(jié)果輸出 相應的診療建議。 權(quán)利要求書2頁 說明書6頁 附圖3頁 CN A 2020.09.25 CN A 1.一種基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統(tǒng)， 其特征在于， 包括： 信息采集模塊， 安裝在智能終端， 所述信息采集模塊包括圖像采集單元、 問卷采集單元 和基本信息采集單元； 數(shù)據(jù)處理模塊， 安裝在所述智能終端或服務(wù)器上并與所述信息采集模塊連接， 所述數(shù) 據(jù)處理模塊包括問卷處理模塊和圖片智能分類模塊， 所述問卷處理模塊用于接收所述問卷 采集單元輸入的問卷信息并給出相應的眼表疾病評估分值； 所述圖片智能分類模塊內(nèi)存儲 有眼表模型， 所述圖片智。

4、能分類模塊利用所述眼表模型對輸入的眼表照片進行分類處理， 并得到正常眼表、 病毒性角膜炎、 細菌性角膜炎、 真菌性角膜炎、 翼狀胬肉、 結(jié)膜炎、 眼表腫 物等其他眼表疾病的分類結(jié)果； 以及 診療建議模塊， 安裝在所述智能終端或服務(wù)器上并與所述數(shù)據(jù)處理模塊連接， 接收所 述問卷處理模塊的眼表疾病評估分值和/或圖片智能分類模塊的分類結(jié)果， 并根據(jù)所述眼 表疾病評估分值和/或分類結(jié)果輸出相應的診療建議。 2.如權(quán)利要求1所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統(tǒng)， 其特征在于， 所述問卷 采集單元采用OSDI干眼問卷， 所述問卷處理模塊根據(jù)所述OSDI干眼問卷的采集結(jié)果計算最 終OSDI評分， 并根據(jù)。

5、所述最終OSDI評分判斷是否干眼及程度等級。 3.如權(quán)利要求2所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統(tǒng)， 其特征在于， 計算所述 最終OSDI評分的公式為： 所有答題得分之和DA+B+C； 回答問題數(shù)E12-H； 最終OSDI評分FD25/E； 其中， A為15題的答案分數(shù)， B為69題的答案分數(shù)， C為1012題的答案分數(shù)， H為選 擇 “不適用” 的答案問題數(shù)。 4.如權(quán)利要求3所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統(tǒng)， 其特征在于，根據(jù)所述 最終OSDI評分F判斷是否干眼及程度等級眼科智能診斷系統(tǒng)， 包括： F12為正常， 無干眼； 13F22為輕度干眼； 23F32為中度干眼； 以及 F33為重度干。

6、眼。 5.如權(quán)利要求1、 2、 3或4所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統(tǒng)， 其特征在于， 所述眼表模型為利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對眼表圖片數(shù)據(jù)庫進行疾病分類處理， 并生成所述 眼表模型存儲于所述圖片智能分類模塊或云端。 6.如權(quán)利要求5所述的基于智能終端的常見眼表診斷系統(tǒng)， 其特征在于， 以分 類網(wǎng)絡(luò)對所述眼表圖片數(shù)據(jù)庫進行眼表圖像對應疾病的分類處理。 7.如權(quán)利要求6所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統(tǒng)， 其特征在于， 采用多元 交叉熵為代價函數(shù)訓練所述網(wǎng)絡(luò)， 使用隨機梯度下降法為優(yōu)化算法， 算法初始學 習比率設(shè)為lr01.010-3， 動量為0.9， 。

7、學習比率每隔20個全局遍歷一代訓練降低為原來 的0.1倍， 總的一代訓練數(shù)目為100， 批處理樣本數(shù)為8。 8.如權(quán)利要求7所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統(tǒng)， 其特征在于， 所述眼表 圖片數(shù)據(jù)庫的眼表圖片的圖像大小為299*299， 并對所述眼表圖片進行增強處理， 以降低訓 權(quán)利要求書 1/2 頁 2 CN A 2 練結(jié)果出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。 9.如權(quán)利要求8所述的基于智能終端的常見眼表疾病診斷系統(tǒng)， 其特征在于， CCE函數(shù) 為： 其中， C表示總的分類數(shù)目， pi和yi分別表示分類網(wǎng)絡(luò)和手工標注對圖像屬于第i類時的 預測概率。 10.如權(quán)利要求1-9中任意一項所述的。