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公开(公告)号:CN116110589B
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202211578566.3
申请日:2022-12-09
Applicant: 东北林业大学
IPC: G16H50/50 , G16H50/20 , G16H50/70 , G16H30/40 , G16H10/60 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 一种基于回顾性校正的糖尿病视网膜病变预测方法,本发明涉及智慧医疗诊断技术中,对未患糖尿病视网膜病变(diabetes retinopathy,DR)的糖尿病患者追踪随访困难、难以尽早预防治疗DR的问题。由糖尿病引起的微血管并发症——DR是导致视力受损甚至失明的主要原因。虽然有研究表明,对DR的早期诊断和及时治疗有助于预防失明。但是由于我国糖尿病患者数量庞大,且还在迅速增长,再加上患者缺乏相应的防范意识,难以实现早发现早治疗。为解决这一问题,本发明提出了一种基于回顾性校正的糖尿病视网膜病变预测方法。实验表明,该方法能够准确地预测未患DR的糖尿病患者2年内患DR的风险,以据此针对高风险患者追踪随访,减少DR发病率。本发明应用于DR的风险预测。
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公开(公告)号:CN116386860A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202211654263.5
申请日:2022-12-22
Applicant: 东北林业大学
IPC: G16H50/30 , G16H10/60 , G06F18/25 , G06N3/096 , G06N3/098 , G06N3/0499 , G06N7/08 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 基于多模态的糖尿病及其并发症智能辅助预测与诊断平台,本发明涉及人工智能,医疗诊断,深度学习,图像处理,辅助诊断系统。糖尿病的主要血管并发症如DR及CAD的诊断则需要多种医疗技术进行辅助诊断,DR的诊断主要通过眼底检查明确,CAD的诊断则需要依靠于患者的症状、体征、心电图、运动试验、冠脉CT或者冠脉造影等结果综合进行诊断。通过人工智能的方式,开发一款自动化的、实时的糖尿病及DR和CAD的预测评估模型,进而辅助医生诊断。本发明应用于在给出患者视网膜眼底图像以及相应临床指标的前提下,利用人工智能的算法实现糖尿病及DR和CAD的准确预测与评估。
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公开(公告)号:CN116110589A
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202211578566.3
申请日:2022-12-09
Applicant: 东北林业大学
IPC: G16H50/50 , G16H50/20 , G16H50/70 , G16H30/40 , G16H10/60 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 一种基于回顾性校正的糖尿病视网膜病变预测方法,本发明涉及智慧医疗诊断技术中,对未患糖尿病视网膜病变(diabetes retinopathy,DR)的糖尿病患者追踪随访困难、难以尽早预防治疗DR的问题。由糖尿病引起的微血管并发症——DR是导致视力受损甚至失明的主要原因。虽然有研究表明,对DR的早期诊断和及时治疗有助于预防失明。但是由于我国糖尿病患者数量庞大,且还在迅速增长,再加上患者缺乏相应的防范意识,难以实现早发现早治疗。为解决这一问题,本发明提出了一种基于回顾性校正的糖尿病视网膜病变预测方法。实验表明,该方法能够准确地预测未患DR的糖尿病患者2年内患DR的风险,以据此针对高风险患者追踪随访,减少DR发病率。本发明应用于DR的风险预测。
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