一种神经退行性疾病预测系统及使用方法与流程

1.本发明属于疾病预测领域，尤其涉及一种神经退行性疾病预测系统及使用方法。


背景技术：

2.虹膜位于角膜的后面，由于角膜是透明无色的，因此可以完全透见虹膜的颜色和形态。虹膜具有很多皱褶、条纹、隐窝、色素等细节特征，由于虹膜具有丰富的血管和色素组织，从虹膜某些特征性的改变，可以帮助我们诊断一些疾病。
3.眼部虹膜的正负30度区域的图像对脑部疾病有一定的预示作用；本发明是结合眼部虹膜先判断可能存在脑部疾病，然后用眼球运动来预测是否存在帕金森等神经退行性疾病。目前，人们主要以肌电图、脑电图、颅脑核磁等方法进行临床检测。现有预测的手段过于单一，并且有时候预测不准，延误病情。


技术实现要素：

4.针对上述现有技术中存在的缺陷，一方面，一种神经退行性疾病预测系统，包括：
5.采集模块，用于定期采集用户双眼的虹膜图像；
6.提取模块，用于提取所述虹膜图像的局部特征；
7.对比模块，用于将当前采集的虹膜图像的局部特征与上一次采集的虹膜图像的局部特征进行比对，得到比对结果；
8.提示模块，用于根据所述比对结果，判断所述局部特征是否发生变化，若所述局部特征发生变化，则发出提示信息；
9.检测模块，用于基于所述提示信息，采用第一检测手段，检测所述用户的眼部数据；
10.预测模块，用于基于所述眼部数据，提供所述用户罹患神经退行性疾病的置信度，并基于所述置信度对所述用户罹患神经退行性疾病进行预测。
11.另一方面，本发明还提供一种神经退行性疾病预测系统的使用方法，包括采集模块、提取模块、对比模块、提示模块、检测模块以及预测模块，所述一种神经退行性疾病预测系统的使用方法包括以下步骤：
12.所述采集模块定期采集用户双眼的虹膜图像；
13.所述提取模块所述虹膜图像的局部特征；
14.所述对比模块将当前采集的虹膜图像的局部特征与上一次采集的虹膜图像的局部特征进行比对，得到比对结果；
15.所述提示模块根据所述比对结果判断所述局部特征是否发生变化，若所述局部特征发生变化，则发出提示信息；
16.所述检测模块基于所述提示信息，采用第一检测手段，检测所述用户的眼部数据；
17.所述预测模块基于所述眼部数据，提供所述用户罹患神经退行性疾病的置信度，并基于所述置信度对所述用户罹患神经退行性疾病进行预测。
18.优选地，其中所述提取所述虹膜图像的局部特征，包括：
19.以所述虹膜图像中的瞳孔的中心作为原点；
20.建立xy轴坐标；
21.提取所述xy轴坐标中[-π/6，π/6]象限的虹膜图像。
[0022]
优选地，其中所述局部特征包括：纹理特征和颜色特征。
[0023]
优选地，其中所述提示信息基于用户在医院办理就医卡时使用的移动终端号码通过短信、彩信、邮箱或语音电话进行提示。
[0024]
优选地，其中所述第一检测手段包括：视知觉测试和视运动测试，所述视知觉测试和视运动测试包括追踪随机图标、观察并识别图像、判断和比较简单几何元素的结构和空间特点。
[0025]
优选地，其中所述用户的眼部数据为所述用户眼球运动数据图像。
[0026]
优选地，其中需要对所述用户眼球运动数据图像进行校准。
[0027]
优选地，其中所述校准包括：
[0028]
获取原始的角膜时空相位图像；
[0029]
基于所述原始的角膜时空相位图像，获取校准后图像。
[0030]
优选地，其中所述获取原始的角膜时空相位图像包括：
[0031]
绘制角膜oct图像中角膜的上下边界；
[0032]
在深度方向上对角膜组织相位信息取均值；
[0033]
将空间域中不同位点和时间域中不同时刻的角膜组织相位信息组合成原始的角膜时空相位图像。
[0034]
与现有技术相比，本发明通过当前采集的双眼虹膜图像局部特征与上次采集的双眼虹膜图像局部特征进行对比，判断局部特征是否出现变化。如果局部特征出现变化，则发出提示信息，同时采用第一检测手段，检测眼部数据，并提供置信度，基于置信度对神经退行性疾病进行预测。本发明通过眼部虹膜图像判断是否存在神经退行性疾病，能够提高检测的准确性，防止延误病情，同时可以节省大量的检测费用。
附图说明
[0035]
通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明公开的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：
[0036]
图1是示出根据本发明实施例的一种神经退行性疾病预测系统的示意图；
[0037]
图2是示出根据本发明实施例的一种神经退行性疾病预测系统的使用方法的流程图。
具体实施方式
[0038]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0039]
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。
[0040]
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述
……
，但这些
……
不应限于这些术语。这些术语仅用来将
……
区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一
……
也可以被称为第二
……
，类似地，第二
……
也可以被称为第一
……
。
[0041]
应当理解，本发明中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本发明中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0042]
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
[0043]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者装置中还存在另外的相同要素。
[0044]
下面结合附图详细说明本发明的可选实施例。
[0045]
如图1所示，本发明实施例公开了一种神经退行性疾病预测系统的使用方法，包括以下步骤：
[0046]
定期采集用户双眼的虹膜图像；
[0047]
提取虹膜图像的局部特征；
[0048]
将当前采集的虹膜图像的局部特征与上一次采集的虹膜图像的局部特征进行比对，得到比对结果；
[0049]
根据比对结果判断所述局部特征是否发生变化，若局部特征发生变化，则发出提示信息；
[0050]
基于提示信息，采用第一检测手段，检测用户的眼部数据；
[0051]
基于眼部数据，提供用户罹患神经退行性疾病的置信度；
[0052]
基于置信度对用户罹患神经退行性疾病进行预测。
[0053]
置信度，也叫置信水平，它是指特定个体对待特定命题真实性相信的程度；置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率。本发明实施例通过用户罹患神经退行性疾病的置信度对用户罹患神经退行性疾病进行预测，能够有效提高检测神经退行性疾病的效率以及准确率。
[0054]
在本发明实施例中，通过当前采集的虹膜图像的局部特征与上次采集的局部特征做对比，判断局部特征是否发生变化，若局部特征发生变化，则说明用户脑部可能存在病变风险，则会对用户进行及时提示。基于提示信息，采用第一检测手段检测用户的眼部数据，根据眼部数据提供用户罹患神经退行性疾病的置信度，并根据置信度对用户罹患神经退行
性疾病进行预测。采用眼部数据判断用户是否存在神经退行性疾病，能够有效提高检测的效率，并且能够节省大量的检查费用。
[0055]
作为本发明的优选实施例，其中提取虹膜图像的局部特征，包括：
[0056]
以虹膜图像中的瞳孔的中心作为原点；
[0057]
建立xy轴坐标；
[0058]
提取xy轴坐标中[-π/6，π/6]象限的虹膜图像。
[0059]
作为本发明的优选实施例，其中局部特征包括：纹理特征和颜色特征。
[0060]
在本发明实施例中，通过以虹膜图像中的瞳孔的中心作为原点建立坐标轴xy，提取坐标轴内[-π/6，π/6]象限的虹膜图像的纹理特征和颜色特征，利用虹膜图像的纹理特征和颜色特征判断用户虹膜图像局部特征是否发生变化，若局部特征发生变化，则说明用户脑部可能存在病变风险，则会对用户进行及时提示。基于提示信息，采用第一检测手段检测用户的眼部数据，根据眼部数据提供用户罹患神经退行性疾病的置信度，并根据置信度对用户罹患神经退行性疾病进行预测。采用眼部数据判断用户是否存在神经退行性疾病，能够有效提高检测的效率，并且能够节省大量的检查费用。
[0061]
作为本发明的优选实施例，其中提示信息基于用户在医院办理就医卡时使用的移动终端号码通过短信、彩信、邮箱或语音电话进行提示。
[0062]
在本发明实施例中，利用用户在医院办理就医卡时预留使用的移动终端号码，对用户进行短信、彩信、邮箱或语音电话提醒，及时告知用户脑部可能存在病变风险，使用户能够提早发现，防止延误病情。
[0063]
作为本发明的优选实施例，其中第一检测手段包括：视知觉测试和视运动测试，视知觉测试和视运动测试包括追踪随机图标、观察并识别图像、判断和比较简单几何元素的结构和空间特点。
[0064]
在本发明实施例中，当虹膜图像的局部特征发生变化，利用第一检测手段包括追踪随机图标、观察并识别图像、判断和比较简单几何元素的结构和空间特点检测眼部数据，根据眼部数据提供用户罹患神经退行性疾病的置信度，并根据置信度对用户罹患神经退行性疾病进行预测。
[0065]
作为本发明的优选实施例，其中用户的眼部数据为用户眼球运动数据图像。
[0066]
在本发明的某一实施例中，通过定期采集用户眼部虹膜图像，提取虹膜图像局部特征中的纹理特征和颜色特征，利用当前虹膜图像的局部特征和上次虹膜图像的局部特征对比，根据纹理特征和颜色特征判断局部特征是否发生变化，如果局部特征发生变化，则说明用户脑部可能出现神经退行性疾病病变的情况，则需要通过用户办理就医卡时使用的移动终端号码，采用短信、彩信、邮箱或语音电话等方式对用户进行及时提示，防止延误病情；并通过视知觉测试和视运动测试追踪随机图标、观察并识别图像、判断和比较简单几何元素的结构和空间特点，检测用户眼球运动数据图像，根据数据图像对用户罹患神经退行性疾病提供置信度。
[0067]
作为本发明的优选实施例，需要对用户眼球运动数据图像进行校准，校准包括：
[0068]
获取原始的角膜时空相位图像；
[0069]
基于原始的角膜时空相位图像，获取校准后图像。
[0070]
在本发明实施例中，检测用户眼球运动数据图像前需要对眼球运动数据图像进行
校准，首先需要获取原始的角膜时空相位图像，再基于基于原始的角膜时空相位图像，获取校准后图像。对校准后的眼部数据进行检测，提高数据图像对用户罹患神经退行性疾病提供的置信度，能够有效提高检测的准确性。
[0071]
作为本发明的优选实施例，其中获取原始的角膜时空相位图像包括：
[0072]
绘制角膜oct图像中角膜的上下边界；
[0073]
在深度方向上对角膜组织相位信息取均值；
[0074]
将空间域中不同位点和时间域中不同时刻的角膜组织相位信息组合成原始的角膜时空相位图像。
[0075]
该原始图像受到眼球水平运动伪影的影响，据此来鉴别眼球水平运动伪影，从而手动删除受其影响的数据，获得图像i0(t，p)，
[0076]
其中t指时刻，p指空间位置，m为矩阵i0(t，p)的行数，n为矩阵i0(t，p)的列数，
[0077]
眼球轴向运动伪影根据产生原因可分别生理性眼球轴向运动及视运动诱导的眼球轴向运动，生理性眼球轴向运动主要由于心跳造成的规律性搏动引起，与心动周期相关，因此，生理性眼球轴向运动的频率较低，为60-100hz，在m扫描模式中眼球处于相对静止状态，因此对图像i0(t，p)在时间域上采用去平均化操作来消除生理性眼球轴向运动的干扰来获得图像i1(t，p)，即
[0078][0079]
因此本发明对图像i1(t，p)在空间域上采用去平均化操作来消除眼球轴向运动伪影来获得校准后图像
[0080][0081]
在本发明实施例中，通过在时间域及空间域分别采用平均化操作来消除眼球水平运动伪影和轴向运动伪影对用户眼球运动数据图像进行校准，通过校准后的图像对用户罹患神经退行性疾病提供置信度，能够提高检测的准确性及效率。
[0082]
如图2所示，本发明实施例还提出了一种神经退行性疾病预测系统，其包括：
[0083]
采集模块，用于定期采集用户双眼的虹膜图像；
[0084]
提取模块，用于提取虹膜图像的局部特征；
[0085]
对比模块，用于将当前采集的虹膜图像的局部特征与上一次采集的虹膜图像的局部特征进行比对，得到比对结果；
[0086]
提示模块，用于根据所述比对结果判断所述局部特征是否发生变化，若局部特征发生变化，则发出提示信息；
[0087]
检测模块，用于基于提示信息，采用第一检测手段，检测用户的眼部数据；
[0088]
预测模块，用于基于眼部数据，提供用户罹患神经退行性疾病的置信度，基于置信度对用户罹患神经退行性疾病进行预测。
[0089]
本发明通过当前采集的双眼虹膜图像局部特征与上次采集的双眼虹膜图像局部特征进行对比，判断局部特征是否出现变化。如果局部特征出现变化，则发出提示信息，同时检测眼部数据，并提供置信度，基于置信度对神经退行性疾病进行预测。本发明通过眼部
虹膜先判断是否存在神经退行性疾病，能够提高检测的准确性，同时可以节省大量的检测费用。
[0090]
本发明公开实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行如上实施例所述的方法步骤。
[0091]
需要说明的是，本发明公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
[0092]
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
[0093]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(an)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0094]
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0095]
描述于本发明公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通
过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
[0096]
以上介绍了本发明的较佳实施方式，旨在使得本发明的精神更加清楚和便于理解，并不是为了限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的修改、替换、改进，均应包含在本发明所附的权利要求概括的保护范围之内。