基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统技术方案

本发明专利技术公开了基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统，包括有如下的系统运行步骤：通过眼底镜扫描采集眼球中视网膜信息和眼球中血管分布信息，在眼底镜扫描眼球的过程中，眼底镜将眼球图片输入到成像单元上。本发明专利技术中利用眼底镜扫描眼球，再结合成像单元获得眼球中视网膜信息和眼球中血管分布信息，通过截取正常眼球视网膜、眼球血管分布数据与之对比，且通过结构相似性指数(SSIM)将两个图像与Python进行比较，突出显示图像差异，使用差异图像和阈值图像来显示比较图像，从而利用眼底数据来判断患者是否动脉硬化以及硬化程度，以此通过眼底镜观察来达到无创检测的效果。底镜观察来达到无创检测的效果。底镜观察来达到无创检测的效果。

【技术实现步骤摘要】
基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统


[0001]本专利技术涉及医疗健康
，具体涉及基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统。

技术介绍

[0002]德国科学家赫尔曼
·
冯
·
亥姆霍兹在1851年专利技术的。在此之前，医生只能用放大镜检查眼睛。借助这种新器械，医生可以看清眼球后面视网膜上的血管以及视神经(在眼睛和大脑之间传送信息)，而且这是人体中唯一不需要切开而能够看到血管和神经的地方，眼底的视网膜血管作为人体中唯一可看见的血管，也是医生了解人体其他脏器血管情况的一个窗口，透过眼底图像，不仅可以预防与治疗各种眼病，还可以帮助诊断内科病和脑系科的疾病。但是通过眼底镜了解人体其他脏器血管的手段往往只能通过医生自身的医学理论和经验来进行预估，其准确率较低，且不具备很好的说明性和对比性，而基于以上的问题，现提出基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统，以解决技术中的上述不足之处。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：包括有如下的系统运行步骤：
[0005]S1：通过眼底镜扫描采集眼球中视网膜信息和眼球中血管分布信息，在眼底镜扫描眼球的过程中，眼底镜将眼球图片输入到成像单元上；
[0006]S2：步骤S1中的成像单元将眼球图片输入到医用电脑终端上，此时的医用终端将眼球图片排列；
[0007]S3：在步骤S2中图片排列后，医用终端截取正常眼球视网膜、眼球血管分布数据，如(S2中排列的眼球图片数量为8张，且眼球录入角度为多角度，此时正常眼球图片将截取相应或相似的数量和角度)，并通过对比单元和检测单元进行寻找两组图片差异处的作业；
[0008]S4：步骤S3中对比、检测出来的数据结果将通过医用终端屏幕显示，其中，显示结果中包含视网膜、眼底血管、视神经乳头、视神经纤维、视网膜上黄斑部及视网膜后的脉络膜信息。
[0009]作为上述基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统，优选的方案，所述成像单元为CCD电荷耦合器件，其为矽晶半导体，透过光电效应，将眼球图像转化为存储电荷。
[0010]作为上述基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统，优选的方案，所述对比单元是基于OpenCV和Python的图像差异计算芯片，其内置于医用终端电脑中。
[0011]作为上述基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统，优选的方案，所述检测单元是基于OpenCV系统衍生的计算芯片，而且内置于医用终端设备中。
[0012]作为上述基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统，优选的方案，所述对比单元还有如下的对比流程：
[0013]步骤一：通过结构相似性指数(SSIM)将两个图像与Python进行比较，加载每个图
像并将其转换为灰度，计算两个灰度图像之间的结构相似性指数；
[0014]步骤二：使用阈值处理，使用OpenCV和Python突出显示图像差异；
[0015]在用差异图像，差异图像和阈值图像显示比较图像；
[0016]步骤三：运行脚本并可视化一些图像差异。
[0017]在上述技术方案中，本专利技术提供的技术效果和优点：
[0018]本专利技术中利用眼底镜扫描眼球，再结合成像单元获得眼球中视网膜信息和眼球中血管分布信息，通过截取正常眼球视网膜、眼球血管分布数据与之对比，且通过结构相似性指数(SSIM)将两个图像与Python进行比较，突出显示图像差异，使用差异图像和阈值图像来显示比较图像，从而利用眼底数据来判断患者是否动脉硬化以及硬化程度，以此通过眼底镜观察来达到无创检测的效果。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1为本专利技术提出的基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统的运行流程结构示意图。
具体实施方式
[0021]为了对本专利技术的技术方案和实现方式做出更清楚地解释和说明，以下介绍实现本专利技术技术方案的几个优选的具体实施例。
[0022]下文的描述本质上仅是示例性的而并非意图限制本公开、应用及用途。应当理解，在所有这些附图中，相同或相似的附图标记指示相同的或相似的零件及特征。各个附图仅示意性地表示了本公开的实施方式的构思和原理，并不一定示出了本公开各个实施方式的具体尺寸及其比例。在特定的附图中的特定部分可能采用夸张的方式来图示本公开的实施方式的相关细节或结构，本文所引用的各种出版物、专利和公开的专利说明书，其公开内容通过引用整体并入本文，下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例。
[0023]在本专利技术的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“第一”、“第二”仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性；除非另有规定或说明，术语“多个”是指两个或两个以上；术语“连接”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0024]本说明书的描述中，需要理解的是，本申请实施例所描述的“上”、“下”、“左”、“右”等方位词是以附图所示的角度来进行描述的，不应理解为对本申请实施例的限定。此外，在上下文中，还需要理解的是，当提到一个元件连接在另一个元件“上”或者“下”时，其不仅能够直接连接在另一个元件“上”或者“下”，也可以通过中间元件间接连接在另一个元件“上”或者“下”。
[0025]实施例一
[0026]参照说明书附图1，基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统：
[0027]通过眼底镜扫描采集眼球中视网膜信息和眼球中血管分布信息，包含视网膜、眼底血管、视神经乳头、视神经纤维、视网膜上黄斑部及视网膜后的脉络膜信息，在眼底镜扫描眼球的过程中，眼底镜将眼球图片输入到成像单元上，透过光电效应，将眼球图像转化为存储电荷将眼球图片输入到医用电脑终端上。
[0028]医用终端将眼球图片排列，图片排列后，医用终端截取正常眼球视网膜、眼球血管分布数据，并通过对比单元和检测单元进行寻找两组图片差异处的作业；通过结构相似性指数(SSIM)将两个图像与Python进行比较，加载每个图像并将其转换为灰度，计算两个灰度图像之间的结构相似性指数；使用阈值处理，使用OpenCV和Python突出显示图像差异；再用差异图像，差异图像和阈值图像显示比较图像，随后运行脚本并可视化一些图像差异。
[0029]实施例二
[0030]参照说明书附图1，基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统：
[0031]通过眼底镜扫描采集眼球中视网膜信息和眼球中血管分布信息，包含视网膜、眼底血管、视神经乳头、视本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统，包括有如下的系统运行步骤：S1：通过眼底镜扫描采集眼球中视网膜信息和眼球中血管分布信息，在眼底镜扫描眼球的过程中，眼底镜将眼球图片输入到成像单元上；S2：步骤S1中的成像单元将眼球图片输入到医用电脑终端上，此时的医用终端将眼球图片排列；S3：在步骤S2中图片排列后，医用终端截取正常眼球视网膜、眼球血管分布数据，如(S2中排列的眼球图片数量为8张，且眼球录入角度为多角度，此时正常眼球图片将截取相应或相似的数量和角度)，并通过对比单元和检测单元进行寻找两组图片差异处的作业；S4：步骤S3中对比、检测出来的数据结果将通过医用终端屏幕显示，其中，显示结果中包含视网膜、眼底血管、视神经乳头、视神经纤维、视网膜上黄斑部及视网膜后的脉络膜信息。2.根据权利要求1所述的基于眼底镜的动脉硬化无创检测系统，其特征在于：所述成像单元为CCD电荷耦合...

【专利技术属性】
技术研发人员：路佚，李为，赵冰，罗林，
申请(专利权)人：赵韧，
类型：发明
国别省市：