[发明专利]一种用于头晕/眩晕辅诊的眼部视频处理方法及系统

说明书

本发明提供了一种用于头晕/眩晕辅诊的眼部视频处理方法及系统，所述方法包括：获取用户眼部视频，提取所述眼部视频中所有帧的图像数据；通过眼震识别模型根据所有帧的图像数据识别所有帧中包括眼震图像的至少一帧；根据所述包括眼震图像的至少一帧的图像数据形成眼震视频以用于辅诊，本发明从眼部视频中提取眼震视频，从而提高眼部视频的辅助诊断效果。

技术领域

本发明涉及医疗诊断技术领域，尤其涉及一种用于头晕/眩晕辅诊的眼部视频处理方法及系统。

背景技术

头晕、眩晕是临床常见症状，在一般人群中的发病率可达20～30％，患病人群数量庞大。但是头晕、眩晕的诊断比较困难，患者主诉的疾病种类繁多且主观，医生难以从患者主诉获取较多的信息。

为了解决诊断困难的问题，病史结合前庭功能床旁检查的方案应运而生。其中，床旁检查中最重要的体征就是眼震，大部分的床旁检查方法观察的目标也是眼震。眼睛运动的观察可以在肉眼下完成，也可以在各种简易的辅助设备下完成。比如通过红外视频眼罩拍摄眼部视频，医生通过观看眼部视频分析患者眼睛的运动情况，辅助诊断患者的患病情况。但是，病人的眼震时间较短且集中，医生查看拍摄的一名病人眼睛运动的眼部视频的时间较长，进而导致医生的诊断时间长，诊断效率低。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种用于头晕/眩晕辅诊的眼部视频处理方法，从眼部视频中提取眼震视频，提高眼部视频的辅助诊断效果。本发明的另一个目的在于提供一种用于头晕/眩晕辅诊的眼部视频处理系统。

为了达到以上目的，本发明一方面公开了一种用于头晕/眩晕辅诊的眼部视频处理方法，包括：

获取用户眼部视频，提取所述眼部视频中所有帧的图像数据；

通过眼震识别模型根据所有帧的图像数据识别所有帧中包括眼震图像的至少一帧；

根据所述包括眼震图像的至少一帧的图像数据形成眼震视频以用于辅诊。

优选地，所述眼震识别模型包括输入层、多个卷积层和池化层、全连接层以及输出层；

所述输入层用于获取每一帧的图像数据；

所述多个卷积层和池化层用于对所述图像数据进行特征提取得到特征图像；

所述全连接层用于对所述特征图像进行特征汇总得到汇总信息；

所述输出层用于根据所述汇总信息确定所述图像数据是否包括眼震图像的标签。

优选地，所述眼震识别模型进一步包括设于每个池化层和所述全连接层后的过拟合缓解层。

优选地，所述方法进一步包括在获取用户眼部视频之前建立所述眼震识别模型的步骤。

优选地，所述建立所述眼震识别模型的步骤具体包括：

构建输入层、多个卷积层和池化层、全连接层以及输出层；

构建用于根据所述输出层输出的标签得到图像数据分类概率值的归一化层；

将带有标签的多帧图像数据作为训练样本依次输入所述多个卷积层和池化层，根据所述归一化层输出的概率值与对应的图像数据的标签得到眼震识别模型的损失函数值；

若所述损失函数值大于等于预设阈值，则重新构建多个卷积层和池化层直至所述损失函数值小于预设阈值。

优选地，所述方法进一步包括：

每当重新构建多个卷积层和池化层的次数达到预设次数时，通过自适应矩估计模型降低所述预设阈值。

优选地，所述根据所述包括眼震图像的至少一帧的图像数据形成眼震视频以用于辅诊具体包括：

生成一个新的视频文件；