[发明专利]一种基于人工智能的白内障分析方法及装置

说明书

本发明提供一种基于人工智能的白内障分析方法及装置，包括：获取包括白内障信息的病例图片；以人工智能模型为依据，对病例图片进行特征提取，得到至少一个特征；其中，人工智能模型为预先训练好的；以人工智能模型为依据，对至少一个特征进行综合分类处理，得到分类概率结果；以人工智能模型和分类概率结果为依据进行结果匹配，得到分析结果。可见，实施本发明提供的一种基于人工智能的白内障分析方法及装置，能够简单、快速、准确地确定出患者的白内障情况，并给予用户相应的答复，从而提高了用户就医的效率。

技术领域

本发明涉及医疗领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的白内障分析方法及装置。

背景技术

医疗与人类疾病与生老病死息息相关，因此始终是社会关注的热点问题。在近年来，随着医疗技术的不断发展，医疗卫生服务水平也在不断提高，与此同时，人民群众对健康的需求也越来越高，对医疗机构的要求也随着提高。传统的就医方式是到医疗卫生机构中进行挂号排队，等待求诊。然而，在实践中发现，目前医生的数量供不应求，患者挂号排队就医的方法通常会耗费大量时间，从而降低了就诊的效率；在这其中，很多患者自认为病症并不紧急，因此放弃等待，从而容易错过就医的最佳时机。可见，传统的就医方法效率较低，不能快速地给用户一个准确的答复。其中，在白内障分析方面，专家数量远少于患者的数量，因此上述问题就显得尤为突出，以至于难以快速、准确地给予用户关于白内障的分析结论。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了一种基于人工智能的白内障分析方法及装置，能够简单、快速、准确地确定出患者的白内障情况，并给予用户相应的答复，从而提高了用户就医的效率。

为了实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

第一方面，本发明提供了一种基于人工智能的白内障分析方法，所述方法包括：

获取包括白内障信息的病例图片；

以人工智能模型为依据，对所述病例图片进行特征提取，得到至少一个特征；其中，所述人工智能模型为预先训练好的；

以所述人工智能模型为依据，对所述至少一个特征进行综合分类处理，得到分类概率结果；

以所述人工智能模型和所述分类概率结果为依据进行结果匹配，得到分析结果。

作为一种可选的实施方式，所述人工智能模型是依据多幅具有疾病标签的病例图片进行深度卷积神经网络训练形成的；所述疾病标签包括白内障不同严重程度对应的透明度标签以及白内障范围大小对应的范围标签。

作为一种可选的实施方式，所述获取包括白内障信息的病例图片之后，所述方法还包括：

以所述白内障信息划分所述病例图片，得到白内障区域图片；

确定所述白内障区域图片为所述病例图片；

执行所述的以所述人工智能模型为依据，对所述病例图片进行特征提取，得到至少一个特征。

作为一种可选的实施方式，所述人工智能模型包括softmax分类器，其中，所述以所述人工智能模型为依据，对所述至少一个特征进行综合分类，得到分类概率结果，包括：

以所述人工智能模型中的softmax分类器为依据，对所述至少一个特征进行综合分类，得到分类概率结果。

作为一种可选的实施方式，所述以所述人工智能模型和所述分类概率结果为依据进行结果匹配，得到分析结果，包括：

以所述人工智能模型和所述分类概率结果为依据获取与所述分类概率结果对应的疾病类型；其中，所述疾病类型至少包括白内障患病与否以及白内障患病程度深浅；

匹配所述疾病类型对应的分析结果。

第二方面，本发明提供了一种基于人工智能的白内障分析装置，包括：