[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

说明书

本发明公开了用于视网膜中央动脉阻塞数字化早期预测识别方法，通过采集待测目标的血糖数据、血脂数据、血液流变数据，获得第一评价模型，采集待测目标的视网膜动脉图像、视网膜后极部图像，构建第二评价模型，采集待测目标的眼底图像、眼压数据，构建第三评价模型；根据第一评价模型、第二评价模型、第三评价模型，构建视网膜中央动脉阻塞预测模型，用于辅助诊断待测目标的视网膜中央动脉阻塞的病发情况，本发明公开的预测识别设备用于根据识别方法，采集相应的识别数据，并对识别数据处理得到最终预测结果，本发明实现了对于视网膜中央动脉阻塞的早期预测，为眼部疾病数字化早期诊断提供了技术依据。

技术领域

本发明涉及数字化疾病预测技术领域，特别是涉及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。

背景技术

视网膜中央动脉为终末动脉，它的阻塞引起视网膜急性缺血，视力严重下降，是导致盲目的急症之一，其特征有三：视力突然丧失；后极部视网膜呈乳白色混浊；黄斑区有樱桃红点。

视网膜中央动脉阻塞是由于动脉痉挛、栓子栓塞、动脉内膜炎或动脉粥样硬化等原因引起。除非阻塞为时间极短，而且及时解除阻塞，否则将永久性视力障碍。多发于老年人，多伴有高血压、动脉硬化、糖尿病等全身病。

传统的检测过程非常繁琐，需要患者通过不同的设备采集不同的指标，坐诊大夫再根据采集的指标并通过经验判断才能了解到患者是否患有视网膜中央动脉阻塞，但是对于视网膜中央动脉阻塞早期预防需要大夫具有丰富的临床经验才能判断出来，医疗数字化改革，将极大缩小因为经验带来的诊断问题，通过预先设计的程序，收集并分析图像数据，根据大夫的经验获得数据之间的联系以及比例权重，最终实现精准预测的技术结果。视网膜中央动脉阻塞作为破坏力较大且无法复原的疾病，急需一款设备实现视网膜中央动脉阻塞的早期预测，帮助患者提前诊治。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供用于视网膜中央动脉阻塞数字化早期预测识别方法，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，获得待测目标的第一评价模型；

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

采集待测目标的眼底图像、眼压数据，构建待测目标的第三评价模型；

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

优选地，采集待测目标的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。

优选地，根据全血比黏度的高切变黏度和血脂数据，获得第一关系；

根据全血比稠度和低切变稠度和全血还原黏度，获得第二关系；

根据血浆黏度和血糖数据，获得第三关系；

根据第一关系、第二关系、第三关系，获得第一评价模型。

优选地，识别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；

识别视网膜后极部图像的第二水肿水平，根据第四关系和第二水肿水平，获得第二评价模型。

优选地，识别眼底图像的黄斑水平、第三水肿水平，获得第五关系；

根据眼压数据、第五关系，获得第三评价模型。

优选地，设置第一评价模型的第一比例、第二评价模型的第二比例、第三评价模型的第三比例；

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

优选地，第一比例为10-20％；