【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗诊断，尤其涉及基于深度学习的眼底疾病诊断系统及方法。
技术介绍
1、眼底疾病作为严重影响人类视力健康的病症，涵盖了糖尿病视网膜病变、黄斑变性、视网膜脱离等多种类型。这些疾病会逐渐损害视网膜、脉络膜、视神经等重要眼底结构，导致视力下降、视野缺损，严重时甚至失明。因此，早期准确诊断对于治疗及预后至关重要，及时的干预能有效阻止病情恶化，提高视力恢复的可能性，改善患者生活质量。
2、传统眼底疾病诊断主要依赖医生的经验和手动检查，通过直接观察眼底镜下图像或使用简单测量工具判断健康状况。然而，这种方法在处理大量患者时效率低下，可能导致诊断延误。
3、随着深度学习技术的发展，利用计算机视觉技术自动分析眼底图像成为可能。深度学习算法能从大量眼底图像数据中挖掘有价值信息，为诊断提供客观依据，如卷积神经网络（cnn）能自动学习眼底图像特征模式进行分类和诊断。
4、然而，现有基于深度学习的眼底疾病诊断方法存在不足：
5、（1）图像预处理不足：眼底图像噪声去除不精准，易受成像设备电子噪声、眼球微小移动、光线不均匀等因素干扰。现有去噪方法可能模糊重要眼底结构信息，影响诊断准确性。同时，对比度增强策略缺乏针对性，未能充分考虑眼底图像特殊性，难以有效突出病变特征。
6、（2）模型构建局限：深度学习模型对眼底疾病特征学习能力有限，难以充分学习复杂病理特征，导致诊断误判。例如，模型可能未能捕捉到早期病变的细微血管特征变化，导致误诊。
7、（3）临床信息融合不足：眼底疾病诊断
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出基于深度学习的眼底疾病诊断系统及方法，以解决现有技术的问题。
2、本专利技术提出了一种基于深度学习的眼底疾病诊断系统，包括：
3、光场成像模块，用于采集眼底图像数据；
4、生物启发式神经网络构建模块，模拟生物视网膜细胞的功能与组织结构，构建神经网络模型，用于眼底疾病的初步分类；
5、微流控芯片迁移学习模块，利用微流控芯片技术，模拟眼底疾病特征的微流体通道网络，通过流体流动模拟疾病特征的传播和变化，实现特征重要性的评估与迁移学习；
6、临床信息融合模块，整合眼底图像临床信息，基于临床信息与基因表达模式的映射关系，通过基因编码转换技术生成基因编码序列，以提高诊断的全面性。
7、本申请还提出了一种基于深度学习的眼底疾病诊断方法，包括：
8、步骤1，利用光场成像技术精确采集并预处理眼底图像数据；
9、步骤2，构建生物启发的多视角动态神经网络模型，用于眼底疾病初步分类；
10、步骤3，基于微流控芯片的迁移学习与动态学习率调整策略；
11、步骤4，基于基因编码与grn-lstm的临床信息细化诊断。
12、具体地，步骤1包括：使用配备微透镜阵列的光场相机进行眼底拍摄，光场相机采集的图像表示为关于光线方向向量和位置向量的函数，并且在采集过程中通过调整相机的焦距和光圈来确保清晰拍摄眼底结构。
13、具体地，步骤1还包括：采用基于光场深度估计的分层去噪方法，通过分析眼底图像中的光线传播路径和角度差异，来估计眼底图像中不同结构相对于相机的深度，深度通过函数计算，其中为光线传播参数；将眼底图像划分为不同深度层，对于每个深度层，去噪过程表示为，其中为第层的噪声标准差，为针对第层的去噪函数，代表第个深度层的原始眼底图像，代表第个深度层经过去噪处理后的眼底图像。
14、具体地，步骤1还包括：通过分析不同角度光线在眼底图像上形成的亮度和对比度关系，构建角度-对比度映射函数，其中为角度，为非线性函数，原始对比度为，增强后的对比度满足。
15、具体地，步骤1还包括：对处理后的眼底图像进行光场数据的向量量化编码，设眼底图像数据为，其分布的均值为，标准差为，量化步长为，码本大小为，其中，，编码后的量化数据通过公式计算。
16、具体地，步骤2包括：
17、步骤2.1，研究生物视网膜细胞的功能与组织形式，模拟其信息处理机制，构建神经网络的层次结构与神经元连接关系，确保神经网络能够模拟生物视网膜的分层处理特性和细胞间的连接模式；
18、步骤2.2，参考视锥细胞、视杆细胞、双极细胞和神经节细胞的功能和结构特点，根据上述细胞对光信号的响应特性，设置神经元的输入特性；根据上述细胞间的连接模式，设置神经元的连接方式；根据上述细胞对信息的整合和处理能力，设置神经元的输出方式；
19、步骤2.3，按照生物视网膜的组织层次和细胞分布规律，构建神经网络模型的多层神经网络，每一层网络对应视网膜中的一个功能层次，并包含相应类型的神经元；
20、步骤2.4，引入眼底图像多视角信息驱动的动态突触调整机制，通过比较不同视角下眼底血管的形态、走向、粗细，以及视网膜不同区域的纹理、颜色特征变化，检测特征变化；根据检测到的特征变化，自适应地调整神经元之间的连接权重，以优化神经网络对眼底图像特征的提取和处理能力；
21、步骤2.5，采用生物反馈机制优化神经网络模型；
22、步骤2.6，利用神经网络模型进行眼底疾病初步分类。
23、具体地，步骤2.1至步骤2.3中，神经元的输入为，输出为，神经元的激活函数为，神经元的输出表示为，代表第个神经元与第个输入之间的连接权重，代表第个神经元的偏置，并且按照多层神经网络构建层次结构，第层的神经元数量为，第层到第层的连接权重矩阵为，第层的神经元输出为，代表第层神经元的输出，代表第个神经元的偏置。
24、具体地，步骤3包括：
25、步骤3.1，利用微流控芯片的微通道结构，模拟眼底血管、视网膜等不同区域的特征，构建模拟眼底疾病特征的微流体通道网络；
26、步骤3.2，基于微流控芯片内的流体流动模拟结果，对眼底疾病特征的重要性进行评估；采用迁移学习策略，对预训练模型进行层冻结和微调；
27、步骤3.3，利用微流控芯片内的流体压力变化来动态调整学习率。
28、具体地，步骤4包括：
29、步骤4.1，将眼底图像的临床信息进行处理，以利用基因编码转换技术将其转换为基因编码序列；
30、步骤4.2，将转换得到的基因编码序列输入到grn-lstm中；
31、步骤4.3，依据基因之间的协同或抑制相互作用关系，来聚焦临床信息中对诊断结果有重要影响的部分；
32、步骤4.4，利用grn-lstm的输出对初步分类结果进行细化。
33、本专利技术的有益效果在于：
34、光场成像技术采集眼底图像时，多方面保障图像质量。首先，它实现了丰富信息的获取和清晰成像；其次，采用分层去噪方法保护结构信本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于深度学习的眼底疾病诊断系统，其特征在于，包括：
2.基于深度学习的眼底疾病诊断方法，应用于如权利要求1所述的基于深度学习的眼底疾病诊断系统，其特征在于，包括：
3.如权利要求2所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤1包括：使用配备微透镜阵列的光场相机进行眼底拍摄，光场相机采集的图像表示为关于光线方向向量和位置向量的函数，并且在采集过程中通过调整相机的焦距和光圈来确保清晰拍摄眼底结构。
4.如权利要求3所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤1还包括：采用基于光场深度估计的分层去噪方法，通过分析眼底图像中的光线传播路径和角度差异，来估计眼底图像中不同结构相对于相机的深度，深度通过函数计算，其中为光线传播参数；将眼底图像划分为不同深度层，对于每个深度层，去噪过程表示为，其中为第层的噪声标准差，为针对第层的去噪函数，代表第个深度层的原始眼底图像，代表第个深度层经过去噪处理后的眼底图像。
5.如权利要求4所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤1还包括：通过分析不同角度光线在眼
6.如权利要求5所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤1还包括：对处理后的眼底图像进行光场数据的向量量化编码，设眼底图像数据为，其分布的均值为，标准差为，量化步长为，码本大小为，其中，，编码后的量化数据通过公式计算。
7.如权利要求2所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤2包括：
8.如权利要求7所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，步骤2.1至步骤2.3中，神经元的输入为，输出为，神经元的激活函数为，神经元的输出表示为，代表第个神经元与第个输入之间的连接权重，代表第个神经元的偏置，并且按照多层神经网络构建层次结构，第层的神经元数量为，第层到第层的连接权重矩阵为，第层的神经元输出为，代表第层神经元的输出，代表第个神经元的偏置。
9.如权利要求2所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤3包括：
10.如权利要求2所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤4包括：
...【技术特征摘要】
1.基于深度学习的眼底疾病诊断系统，其特征在于，包括：
2.基于深度学习的眼底疾病诊断方法，应用于如权利要求1所述的基于深度学习的眼底疾病诊断系统，其特征在于，包括：
3.如权利要求2所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤1包括：使用配备微透镜阵列的光场相机进行眼底拍摄，光场相机采集的图像表示为关于光线方向向量和位置向量的函数，并且在采集过程中通过调整相机的焦距和光圈来确保清晰拍摄眼底结构。
4.如权利要求3所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤1还包括：采用基于光场深度估计的分层去噪方法，通过分析眼底图像中的光线传播路径和角度差异，来估计眼底图像中不同结构相对于相机的深度，深度通过函数计算，其中为光线传播参数；将眼底图像划分为不同深度层，对于每个深度层，去噪过程表示为，其中为第层的噪声标准差，为针对第层的去噪函数，代表第个深度层的原始眼底图像，代表第个深度层经过去噪处理后的眼底图像。
5.如权利要求4所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤1还包括：通过分析不同角度光线在眼底图像上形成的亮度和对...
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