本發(fā)明屬于早產(chǎn)兒眼底輔助篩查，尤其涉及一種早產(chǎn)兒眼底輔助篩查管理方法及系統(tǒng)?。

背景技術(shù)：

1、早產(chǎn)兒是在妊娠期未滿37周時(shí)出生的嬰兒，在醫(yī)學(xué)上又將早產(chǎn)兒分為極早產(chǎn)（孕齡小于28周）、非常早產(chǎn)（孕齡在28周到32周之間）和早產(chǎn)（孕齡在32周到37周之間）。

2、而對(duì)于早產(chǎn)兒的眼底篩查是一項(xiàng)非常重要的檢查，對(duì)于早產(chǎn)兒其妊娠期較短，其患早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變的概率比較大，而嚴(yán)重的早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變?nèi)绻患皶r(shí)治療會(huì)導(dǎo)致失明的嚴(yán)重后果，早期及時(shí)治療絕大部分可以保存一定有用的視力。那么胎齡越小，出生體重越輕越容易發(fā)生早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變。做眼底篩查的目的是為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變，及時(shí)給予相應(yīng)的治療。

3、目前在臨床中，對(duì)于早產(chǎn)兒，醫(yī)生幾乎會(huì)全建議早產(chǎn)兒的父母進(jìn)行眼底篩查，以及時(shí)篩查其中存在視網(wǎng)膜病變或者發(fā)現(xiàn)眼底的先天性異常及其他病變的早產(chǎn)兒，進(jìn)而能夠及時(shí)給予相應(yīng)的治療。但是在臨床中，并不是所有的早產(chǎn)兒都存在眼底異常，其中存在較大一部分的早產(chǎn)兒是無(wú)眼底異常，但是為了排除眼底異常，均會(huì)選擇做早產(chǎn)兒眼底篩查，所有的早產(chǎn)兒均進(jìn)行眼底篩查，一方面會(huì)增加早產(chǎn)兒父母的經(jīng)濟(jì)成本，另一方面也會(huì)增高早產(chǎn)兒的在做眼底篩查中的痛苦。并且在對(duì)早產(chǎn)兒的眼底篩查過程中，是通過醫(yī)生利用眼底鏡對(duì)眼底早產(chǎn)兒的眼底進(jìn)行分析和判斷其是否存在眼底異常的情況，這種方式依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)，并且效率和準(zhǔn)確率都較低。

4、因此，如何對(duì)現(xiàn)有的早產(chǎn)兒眼底篩查過程進(jìn)行改進(jìn)，提前篩選出需要做眼底篩查的早產(chǎn)兒，并借助圖像處理和分析輔助進(jìn)行眼底異常的判斷，提升眼底篩查的效率和準(zhǔn)確性，是目前亟需解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種早產(chǎn)兒眼底輔助篩查管理方法及系統(tǒng)，用以對(duì)現(xiàn)有的早產(chǎn)兒眼底篩查過程進(jìn)行改進(jìn)，提前篩選出需要做眼底篩查的早產(chǎn)兒，并借助圖像處理和分析輔助進(jìn)行眼底異常的判斷，提升眼底篩查的效率和準(zhǔn)確性。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

3、第一方面，提供一種早產(chǎn)兒眼底輔助篩查管理方法，包括以下步驟：

4、s1：基于大數(shù)據(jù)獲取早產(chǎn)兒的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及眼底篩查數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分類得到文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；

5、s2：對(duì)文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)預(yù)處理后的文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文本特征提取和圖像特征提??；

6、s3：創(chuàng)建眼底異常預(yù)測(cè)模型，將提取的文本特征和圖像特征輸入眼底異常預(yù)測(cè)模型對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練、測(cè)試和驗(yàn)證；

7、s4：獲取待篩查早產(chǎn)兒的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并進(jìn)行文本特征和圖像特征提取，將提取的文本特征和圖像特征輸入眼底異常預(yù)測(cè)模型，眼底異常預(yù)測(cè)模型對(duì)待篩查早產(chǎn)兒眼底異常進(jìn)行預(yù)測(cè)，醫(yī)生根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果確定其中需要進(jìn)行眼底篩查的早產(chǎn)兒，并執(zhí)行步驟s5；

8、s5：對(duì)待篩查早產(chǎn)兒的眼底圖像進(jìn)行采集并預(yù)處理，輸入眼底異常預(yù)測(cè)模型進(jìn)行眼底異常識(shí)別，醫(yī)生基于處理后的眼底圖像和異常識(shí)別結(jié)果進(jìn)行眼底異常判斷，并給出眼底異常結(jié)果；

9、s6：將眼底異常結(jié)果及其相應(yīng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入所述眼底異常預(yù)測(cè)模型，對(duì)模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化更新。

10、優(yōu)選的，所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括妊娠周期、性別、出生時(shí)身高體重、妊娠期各項(xiàng)檢查數(shù)據(jù)。

11、優(yōu)選的，步驟s1中對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及眼底篩查數(shù)據(jù)進(jìn)行分類得到文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的具體過程如下：

12、s11：創(chuàng)建數(shù)據(jù)類型識(shí)別模型，將已標(biāo)注的文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)輸入所述數(shù)據(jù)類型識(shí)別模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，評(píng)估數(shù)據(jù)類型識(shí)別模型性能，若滿足預(yù)設(shè)性能指標(biāo)，執(zhí)行步驟s12，否則重新進(jìn)行模型訓(xùn)練；

13、s12：將早產(chǎn)兒的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及眼底篩查數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)類型識(shí)別模型，所述數(shù)據(jù)類型識(shí)別模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)類型識(shí)別；

14、s13：所述數(shù)據(jù)類型識(shí)別模型根據(jù)數(shù)據(jù)類型識(shí)別結(jié)果，在輸出數(shù)據(jù)中添加相應(yīng)的數(shù)據(jù)類型標(biāo)簽。

15、優(yōu)選的，步驟s2中對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的具體過程如下：

16、s21：提取文本數(shù)據(jù)中的文字構(gòu)成文本字符串，對(duì)所述文本字符串進(jìn)行拆分得到詞組；

17、s22：基于所述詞組構(gòu)建詞組列表，基于所述詞組列表中詞組及其頻次建立詞組與數(shù)字的映射關(guān)系，進(jìn)而將詞組列表轉(zhuǎn)換成數(shù)字索引序列。

18、優(yōu)選的，步驟s2中對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的具體過程如下：

19、s23：創(chuàng)建濾波核并確定其尺寸和標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)濾波核的尺寸和標(biāo)準(zhǔn)差生成二維矩陣，所述二維矩陣中的元素由指定的二維函數(shù)生成，所述二維函數(shù)表示如下：

20、；

21、其中，( x, y)是所述濾波核的像素點(diǎn)的坐標(biāo)，( x0, y0)是所述濾波核中的中心像素點(diǎn)的坐標(biāo)， σ為標(biāo)準(zhǔn)差；

22、s24：對(duì)所述二維矩陣進(jìn)行歸一化處理，使所述二維矩陣中所有的矩陣元素的和為1；

23、s25：將待預(yù)處理圖像與歸一化處理后的二維矩陣進(jìn)行核卷積運(yùn)算，對(duì)待預(yù)處理圖像中的每個(gè)像素，獲取其與所述二維矩陣大小相同的鄰域，將所述鄰域內(nèi)像素值與高斯核對(duì)應(yīng)位置的元素相乘，并將乘積相加，得到的結(jié)果作為該像素新的像素值。

24、優(yōu)選的，步驟s5還包括早產(chǎn)兒眼底篩查疼痛管理，具體過程如下：

25、s51：實(shí)時(shí)采集眼底篩查的早產(chǎn)兒的指定生理指標(biāo)和行為數(shù)據(jù)，所述生理指標(biāo)包括心率、血壓、血氧飽和度，所述行為數(shù)據(jù)包括面部表情、哭鬧頻率和時(shí)長(zhǎng)、肢體動(dòng)作；

26、s52：基于所述生理指標(biāo)和行為數(shù)據(jù)并利用預(yù)設(shè)的疼痛評(píng)分策略對(duì)進(jìn)行眼底篩查的早產(chǎn)兒進(jìn)行疼痛評(píng)分，并基于疼痛評(píng)分結(jié)果對(duì)眼底篩查過程中的進(jìn)行調(diào)整。

27、第二方面，提供一種早產(chǎn)兒眼底輔助篩查管理系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)所述的一種早產(chǎn)兒眼底輔助篩查管理方法，包括數(shù)據(jù)獲取模塊、數(shù)據(jù)分類模塊、預(yù)處理模塊、特征提取模塊、眼底異常預(yù)測(cè)模型和眼底圖像采集模塊，所述數(shù)據(jù)獲取模塊與數(shù)據(jù)分類模塊連接，所述數(shù)據(jù)分類模塊與預(yù)處理模塊連接，所述預(yù)處理模塊與特征提取模塊連接，所述特征提取模塊與眼底異常預(yù)測(cè)模型連接，所述眼底異常預(yù)測(cè)模型與眼底圖像采集模塊連接；

28、所述數(shù)據(jù)獲取模塊，用于基于大數(shù)據(jù)獲取早產(chǎn)兒的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及眼底篩查數(shù)據(jù)；

29、所述數(shù)據(jù)分類模塊，用于對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及眼底篩查數(shù)據(jù)進(jìn)行分類得到文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；

30、所述預(yù)處理模塊，用于對(duì)文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理；

31、所述特征提取模塊，用于對(duì)預(yù)處理后的文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文本特征提取和圖像特征提取；

32、所述眼底異常預(yù)測(cè)模型，用于對(duì)待篩查早產(chǎn)兒眼底異常進(jìn)行預(yù)測(cè)；

33、所述眼底圖像采集模塊，用于對(duì)待篩查早產(chǎn)兒的眼底圖像進(jìn)行采集。

34、優(yōu)選的，步驟s3中的所述眼底異常預(yù)測(cè)模型為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、處理層和輸出層，所述輸入層設(shè)有雙輸入通道，所述處理層包括輸入整合層、特征提取層、預(yù)測(cè)結(jié)果生成層和反饋鏈接層；

35、所述輸入整合層，用于對(duì)接收兩個(gè)輸入通道的輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步整合；

36、所述特征提取層，用于使用不同的神經(jīng)元對(duì)整合后的數(shù)據(jù)的不同特征分別進(jìn)行特征提??；

37、所述預(yù)測(cè)結(jié)果生成層，用于生成對(duì)早產(chǎn)兒眼底異常預(yù)測(cè)結(jié)果；

38、所述反饋連接層，用于基于輸入和輸出動(dòng)態(tài)調(diào)整處理層的數(shù)據(jù)處理過程。

39、優(yōu)選的，所述處理層中設(shè)有若干的神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元設(shè)有指定的激活函數(shù)以及學(xué)習(xí)策略，所述神經(jīng)元通過最大化長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)調(diào)整神經(jīng)元的學(xué)習(xí)策略，并使用隨機(jī)梯度下降算法更新神經(jīng)元參數(shù)，實(shí)現(xiàn)端到端的控制優(yōu)化。

40、本發(fā)明的有益效果包括：

41、本發(fā)明提供的早產(chǎn)兒眼底輔助篩查管理方法及系統(tǒng)，通過獲取已有早產(chǎn)兒各項(xiàng)數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練后對(duì)待篩查早產(chǎn)兒的眼底異常進(jìn)行預(yù)測(cè)，從預(yù)測(cè)結(jié)果中篩選需要進(jìn)行眼底篩查的早產(chǎn)兒，通過采集待篩查早產(chǎn)兒的眼底圖像進(jìn)行圖像分析是否存在眼底異常識(shí)別結(jié)果并輸出，再結(jié)合醫(yī)生的判斷，實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有的早產(chǎn)兒眼底篩查過程進(jìn)行改進(jìn)，提前篩選出需要做眼底篩查的早產(chǎn)兒，使得不再需要所有的早產(chǎn)兒都進(jìn)行眼部處理然后獲取眼底圖像，因?yàn)樵谘鄄刻幚硪约把鄣着恼盏倪^程中對(duì)早產(chǎn)兒來(lái)說(shuō)是很痛苦的，并存在一定眼底篩查借助圖像處理和分析輔助進(jìn)行眼底異常的判斷，提升眼底篩查的效率和準(zhǔn)確性。

42、首先，通過基于大數(shù)據(jù)獲取早產(chǎn)兒的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及眼底篩查數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，使得眼底異常預(yù)測(cè)模型能夠?qū)W習(xí)早產(chǎn)兒的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與眼底異常之間的關(guān)系，再通過眼底異常預(yù)測(cè)模型對(duì)待篩查的早產(chǎn)兒眼底異常進(jìn)行預(yù)測(cè)，使得無(wú)需對(duì)所有的早產(chǎn)兒進(jìn)行眼底篩查，節(jié)省醫(yī)療資源，降低早產(chǎn)兒父母的經(jīng)濟(jì)成本，同時(shí)避免早產(chǎn)兒在進(jìn)行眼底篩查中的痛苦。

43、其次，通過模型對(duì)拍攝的眼底圖像進(jìn)行眼底異常的識(shí)別，提升眼底篩查的效率，并且結(jié)合醫(yī)生的診斷避免誤篩，提升早產(chǎn)兒眼底篩查的準(zhǔn)確性。

44、再次，眼底異常預(yù)測(cè)模型為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、處理層和輸出層，輸入層設(shè)有雙輸入通道，所述眼底異常預(yù)測(cè)模型的雙輸入通道，處理層設(shè)置輸入整合層、特征提取層、預(yù)測(cè)結(jié)果生成層和反饋鏈接層，能夠通過每次眼底圖像的識(shí)別進(jìn)行優(yōu)化更新，使得模型具備較好的泛化性和較高的準(zhǔn)確率，為早產(chǎn)兒眼底篩查提供。