申请/专利权人：天津市眼科医院

申请日：2024-03-21

公开（公告）日：2024-05-07

公开（公告）号：CN117995391A

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G06N3/0464;G16H30/20;A61B3/14;A61B3/107

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开

摘要：本发明提供一种基于深度学习的斜视诊疗辅助系统，包括：请求处理单元，用于确定请求的评估类别标识和目标患者的诊断眼位图集合；请求分类单元，用于确定评估类别标识对应的目标评估类别；斜视类型评估单元，用于当目标评估类别为斜视类型评估类别时，将诊断眼位图集合输入斜视分类预测模型，得到斜视类别；斜视度评估单元，用于当目标评估类别为斜视度评估类别时，将诊断眼位图集合输入斜视度预测模型，得到斜视度；手术建议评估单元，用于当目标评估类别为手术建议评估类别时，将诊断眼位图集合输入斜视手术建议预测模型，得到手术建议。应用本发明的系统，可预测患者的斜视类别、斜视度或手术建议，可辅助医生开展诊疗工作，提高工作效率。

主权项：1.一种基于深度学习的斜视诊疗辅助系统，其特征在于，包括：请求处理单元，用于在接收到目标患者对应的评估请求的情况下，确定所述评估请求对应的评估类别标识和所述目标患者对应的诊断眼位图集合；所述诊断眼位图集合包括多个预设诊断眼位的角膜映光照片；请求分类单元，用于在多个预设评估类别中，确定所述评估类别标识对应的目标评估类别；所述多个预设评估类别包括斜视类型评估类别、斜视度评估类别和手术建议评估类别；斜视类型评估单元，用于在所述目标评估类别为所述斜视类型评估类别的情况下，将所述诊断眼位图集合输入已部署的斜视分类预测模型，经所述斜视分类预测模型处理后，获得所述斜视分类预测模型输出的斜视类别，将该斜视类别作为所述目标患者对应的斜视类型评估结果；所述斜视分类预测模型为基于预设的斜视分类样本集和第一预训练模型构建的模型；斜视度评估单元，用于在所述目标评估类别为所述斜视度评估类别的情况下，将所述诊断眼位图集合输入已部署的斜视度预测模型，经所述斜视度预测模型处理后，获得所述斜视度预测模型输出的斜视度，将该斜视度作为所述目标患者对应的斜视度评估结果；所述斜视度预测模型为基于预设的斜视度样本集和第二预训练模型构建的模型；手术建议评估单元，用于在所述目标评估类别为所述手术建议评估类别的情况下，将所述诊断眼位图集合输入已部署的斜视手术建议预测模型，经所述斜视手术建议预测模型处理后，获得所述斜视手术建议预测模型输出的斜视手术建议信息，将该斜视手术建议信息作为所述目标患者对应的手术建议评估结果；所述斜视手术建议预测模型为基于预设的斜视手术建议样本集和第三预训练模型构建的模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津市眼科医院 一种基于深度学习的斜视诊疗辅助系统

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