本发明涉及医疗影像、疾病筛查、智能健康、医疗大数据领域，特别涉及一种基于眼科及人体各个器官影像融合处理的多种人体疾病诊断或筛查方法及系统。
背景技术：
随着医疗影像技术和互联网的快速发展，传统的健康医疗服务方式在迅速转变，基于人体各个器官影像融合处理的多种人体疾病诊断或筛查方法及系统日益受到社会关注。眼睛视网膜是人体可以直接通过光学手段观察到血管和组织的器官。很多人体的疾病可以通过观测眼科图像[1]直接获得信息。我们可以通过眼科影像和其他医学影像融合的智能分析[2，3]用与人体疾病的综合诊断或筛查。
技术实现要素：
本发明的目的旨在构建一个利用眼科影像和各个医学影像融合的智能分析用与人体疾病的综合诊断或筛查系统。本发明通过综合眼科图像分析和人体各个器官医疗影像分析(包括眼睛本身不同图像模态的融合)，综合其它个人资料，利用融合图像处理、机器学习、概率统计技术(称为integrate方法)形成综合完整的各个器官的病情筛查报告。
本发明包括以下步骤(如图1)：
系统启动提交模块1
启动用户综合数据管理模块2；
启动眼科影像智能分析模块3；
启动人体器官医疗影像分析模块4；
利用integrate方法提供综合完整的各个器官的病情筛查报告生成模块5
作为本发明的一个实施例，所述在计算机网络上进行心血管疾病筛查，包括以下步骤：
用户提交服务请求；
系统根据病人的历史数据和新提交数据，进行数据分析，预测疾病；
用户提交眼底视网膜图像数据，系统对眼底眼底视网膜图像进行智能分析，提取和心血管疾病相关的风险因子数据；
用户提交心血管超声图像数据，系统对心血管超声图像进行智能分析，提取和心血管疾病相关的风险因子数据；
利用深度学习算法，综合以上预测和风险因子，生成更加综合完整的心血管病情筛查报告
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。
参考文献
[1]abràmoffmd.；garvinmk.，sonkami.retinalimagingandimageanalysis.ieeetransactionsonmedicalimaging2000；3：169-208.
[2]violap，jonesm.rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures.ieee10conferenceoncomputervisionandpatternrecognition(cvpr)2001：i511-8
[3]joachimst.transductiveinferencefortextclassificationusingsupportvectormachines.internationalconferenceonmachinelearning(icml)1999.
附图说明
图1为基于眼科及人体各个器官影像融合处理的多种人体疾病诊断或筛查方法及系统结构图。