[发明专利]用于视网膜中央动脉阻塞数字化早期预测识别方法及设备

权利要求书

1.用于视网膜中央动脉阻塞数字化早期预测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集待测目标的血糖数据、血脂数据、血液流变数据，获得所述待测目标的第一评价模型；

采集所述待测目标的视网膜动脉图像、视网膜后极部图像，构建所述待测目标的第二评价模型；

采集所述待测目标的眼底图像、眼压数据，构建所述待测目标的第三评价模型；

根据所述第一评价模型、所述第二评价模型、所述第三评价模型，构建视网膜中央动脉阻塞预测模型，用于辅助诊断所述待测目标的视网膜中央动脉阻塞的病发情况。

2.根据权利要求1所述的用于视网膜中央动脉阻塞数字化早期预测识别方法，其特征在于，

所述采集待测目标的所述血液流变数据的过程中，至少包括采集待测目标的全血比黏度、全血还原黏度、血浆黏度。

3.根据权利要求2所述的用于视网膜中央动脉阻塞数字化早期预测识别方法，其特征在于，

根据所述全血比黏度的高切变黏度和所述血脂数据，获得第一关系；

根据所述全血比稠度和低切变稠度和所述全血还原黏度，获得第二关系；

根据所述血浆黏度和所述血糖数据，获得第三关系；

根据所述第一关系、所述第二关系、所述第三关系，获得所述第一评价模型。

4.根据权利要求1所述的用于视网膜中央动脉阻塞数字化早期预测识别方法，其特征在于，

识别所述视网膜动脉图像的动脉内膜增生水平和第一水肿水平，获得第四关系；

识别所述视网膜后极部图像的第二水肿水平，根据所述第四关系和所述第二水肿水平，获得所述第二评价模型。

5.根据权利要求4所述的用于视网膜中央动脉阻塞数字化早期预测识别方法，其特征在于，

识别所述眼底图像的黄斑水平、第三水肿水平，获得第五关系；

根据所述眼压数据、所述第五关系，获得所述第三评价模型。

6.根据权利要求1所述的用于视网膜中央动脉阻塞数字化早期预测识别方法，其特征在于，

设置所述第一评价模型的第一比例、所述第二评价模型的第二比例、所述第三评价模型的第三比例；

根据所述第一评价模型、所述第二评价模型、所述第三评价模型、所述第一比例、所述第二比例、所述第三比例，获得所述视网膜中央动脉阻塞预测模型。

7.根据权利要求6所述的用于视网膜中央动脉阻塞数字化早期预测识别方法，其特征在于，

所述第一比例为10-20％；

所述第二比例为50-60％；

所述第三比例为20-40％。

8.根据权利要求7所述的用于视网膜中央动脉阻塞数字化早期预测识别方法，其特征在于，

所述第一比例为10％；

所述第二比例为50％；

所述第三比例为40％。

9.根据权利要求1-8任一权利要求所述的用于视网膜中央动脉阻塞数字化早期预测识别方法的预测识别设备，其特征在于，包括，

血液数据采集装置，用于获得所述待测目标的所述血糖数据、所述血脂数据、所述血液流变数据；

眼部图像采集装置，用于采集所述视网膜动脉图像、所述视网膜后极部图像、所述眼底图像；

眼压检测装置，用于采集所述眼压数据；

数据处理模块，分别与所述血液数据采集装置、所述眼部图像采集装置、所述眼压检测装置连接；

显示模块，与所述数据处理模块连接；

数据存储模块，与所述数据处理模块连接；

电源模块，用于给所述识别设备供电。

10.根据权利要求9所述的预测识别设备，其特征在于，

所述数据处理模块，包括第一评价单元、第二评价单元、第三评价单元、第一比例生成单元、第二比例生成单元、第三比例生成单元、预测单元；

所述第一评价单元分别与所述第一比例生成单元、所述血液数据采集装置连接；

所述第二评价单元分别与所述第二比例生成单元、所述眼部图像采集装置的视网膜图像采集模块，其中，所述视网膜图像采集模块用于采集所述视网膜动脉图像、所述视网膜后极部图像；

所述第三评价单元分别与所述第三比例生成单元、所述眼压测量装置、所述眼部图像采集装置的眼底图像采集模块连接，其中，所述眼底图像采集模块用于采集所述眼底图像；

所述预测单元分别与所述第一比例生成单元、所述第二比例生成单元、所述第三比例生成单元连接；

所述显示模块分别与所述第一评价单元、所述第二评价单元、所述第三评价单元、所述预测单元连接，用于显示所述第一关系、所述第二关系、所述第三关系、所述第四关系、所述第五关系、所述第二水肿水平、所述眼压数据、所述第一评价模型的第一数据、所述第二评价模型的第二数据、所述第三评价模型的第三数据、所述预测单元生成的所述病发情况。