[发明专利]基于眼象数据的信息处理方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于眼象数据的信息处理方法及装置，获取检测者的眼部图像，对眼部图像进行图像处理，得到目标眼象数据；基于预创建的眼象数据预测模型对目标眼象数据进行处理，得到目标信息。本发明的眼象数据预测模型为通过眼部图像转换得到的眼象数据作为训练样本得到的模型，可以实现基于眼部图像预测得到糖尿病特征相匹配的信息，使得检测者可以根据目标信息进行进一步诊断，以得到是否为糖尿病的诊断信息，由于眼部图像采集的便捷性，提升了数据处理效率。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种基于眼象数据的信息处理方法及装置。

背景技术

糖尿病作为常见慢性疾病，患者数量较多，但是现有的糖尿病患者通常不是主动进行糖尿病诊断检查的，使得现有的糖尿病潜在患者较多。通常会通过建立糖尿病风险预测模型，得到存在糖尿病相关特征的预测信息，使得患者可以根据该预测信息通过医生进行进一步地诊断，以获得是否是糖尿病的确切诊断信息。

目前已实现的糖尿病风险预测模型多以人口学特征、行为危险因素及体检指标等参数作为输入变量，其数据采集手段较为复杂，从而使得数据处理过程较为繁琐，处理效率较低。

发明内容

针对于上述问题，本发明提供一种基于眼象数据的信息处理方法及装置，实现了提升获得与目标特征相关的预测信息的处理效率的目的。

为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种基于眼象数据的信息处理方法，所述方法包括：

获取检测者的眼部图像；

对所述眼部图像进行图像处理，得到目标眼象数据；

基于预创建的眼象数据预测模型对所述目标眼象数据进行处理，得到目标信息，所述目标信息为与糖尿病特征相匹配的信息，所述眼象数据预测模型为通过样本信息训练获得的模型，所述样本信息为通过眼部图像转换得到的眼象数据；

输出所述目标信息。

可选地，所述方法还包括创建眼象数据预测模型，包括：

获取眼部图像；

对所述于眼部图像进行处理，得到眼象数据；

生成与所述眼象数据相匹配的结构化特征向量组；

将所述结构化特征向量组对机器学习模型进行训练，得到眼象数据预测模型。

可选地，所述方法还包括：

基于所述眼象数据预测模型，对所述结构化特征向量组的维度和各个向量的权重进行调整，得到调整参数；

利用所述调整参数对所述眼象数据预测模型进行优化，得到目标眼象数据预测模型。

可选地，所述获取检测者的眼部图像，包括：

获取检测者左右两眼的彩色眼部图像，其中，所述彩色眼部图像包括检测者上视、下视、左视和右视的视线角度的眼部图像。

可选地，所述对所述眼部图像进行处理，得到目标眼象数据，包括：

获取所述眼部图像满足图像质量条件的目标眼部图像；

对所述目标眼部图像进行眼象形态和颜色信息的提取，得到目标眼象数据。

一种基于眼象数据的信息处理装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取检测者的眼部图像；

图像处理单元，用于对所述眼部图像进行图像处理，得到目标眼象数据；