(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210784197.7 (22)申请日 2022.06.28 (71)申请人 华中科技大 学同济医学院附属同济 医院 地址 430030 湖北省武汉市解 放大道1095 号 (72)发明人 孙旭芳　谭宇和　 (74)专利代理 机构 北京众达德权知识产权代理 有限公司 1 1570 专利代理师 刘进 (51)Int.Cl. G16H 30/40(2018.01) G16H 10/60(2018.01) G06V 40/18(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) A61B 5/00(2006.01) A61B 3/12(2006.01) A61B 3/14(2006.01) (54)发明名称 基于眼部图像的消化道疾病的预测方法、 装 置及电子设备 (57)摘要 本发明公开了一种基于眼部图像的消化道 疾病的预测方法， 获取目标人物的眼部图像和所 述目标人物的目标检查数据； 对 所述眼部图像进 行特征提取， 得到目标眼部特征； 对所述目标检 查数据进行特征提取， 得到目标检查特征； 将所 述目标眼部特征和所述目标检查特征输入到已 训练的消化道识别模型中， 得到所述目标人物的 消化道疾病的目标患病概率， 其中， 所述消化道 识别模型是根据训练样本集训练得到的， 所述训 练样本集中每个训练样本包括历史眼部图像、 历 史检查数据和历史消化道诊断数据。 本发明公开 的基于眼部图像的消化道疾病的预测方法、 装置 及电子设备， 能够有效降低消化道疾病的检测费 用， 以及能够有效提高消化道疾病的检测效率。 权利要求书2页 说明书12页 附图2页 CN 115019940 A 2022.09.06 CN 115019940 A 1.一种基于眼部图像的消化道疾病的预测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标 人物的眼部图像和所述目标 人物的目标检查数据； 对所述眼部图像进行 特征提取， 得到目标眼部特 征； 对所述目标检查数据进行 特征提取， 得到目标检查特 征； 将所述目标眼部特征和所述目标检查特征输入到已训练 的消化道识别模型中， 得到所 述目标人物的消 化道疾病的目标患病概率， 其中， 所述消 化道识别模型是根据训练样本集 训练得到的， 所述训练样本集中每个训练样本包括历史眼部图像、 历史检查数据和历史消 化道诊断数据。 2.如权利要求1所述的预测方法， 其特征在于， 所述将所述目标眼部特征和所述目标检 查特征输入到已训练的消化道识别模型中， 得到所述目标人物的消化道疾病的目标患病概 率， 包括： 将所述目标眼部特 征和所述目标检查特 征进行特征融合， 得到目标融合特 征； 将所述目标融合特 征输入到所述消化道 识别模型中， 得到所述目标患病概 率。 3.如权利要求2所述的预测方法， 其特征在于， 若所述目标检查数据包括所述目标人物 的目标检查项数据和目标描述项数据， 所述对所述 目标检查数据进行特征提取， 得到目标 检查特征， 包括： 分别对所述目标检查项数据和所述目标描述项数据进行特征提取， 得到目标检查项特 征和目标描述项特 征； 根据所述目标检查项特 征和所述目标描述项特 征， 得到所述目标检查特 征。 4.如权利要求1所述的预测方法， 其特 征在于， 所述消化道 识别模型的训练步骤， 包括： 获取所述训练样本集； 获取所述训练样本集中每个训练样本的训练眼部特征、 训练检查特征和消化道诊断特 征， 所述消化道诊断特征是对所述历史消化道诊断数据集中的历史消化道诊断数据进 行特 征提取得到的； 将每个训练样本的训练眼部特征和训练检查特征作为模型的输入数据， 并将每个训练 样本的消化道诊断特征作为模型的输出数据进 行模型训练， 得到训练好的模型作为所述消 化道识别模型。 5.如权利要求4所述的预测方法， 其特征在于， 若所述历史检查数据集中的历史检查数 据包含历史检查项数据和历史描述项 数据， 所述 获取所述训练样本集中每个训练样本的训 练检查特 征， 包括： 针对每个训练样本， 从所述历史检查数据集获取训练样本的历史检查项数据和历史描 述项数据； 对训练样本的历史检查项数据进行归一化和白化处理， 得到训练样本的训练检 查项特征； 对训练样本的历史描述项 数据进行分类标记， 得到训练样 本的训练描述项 特征； 根据训练样本的训练检查项特 征和训练描述项特 征， 得到训练样本的训练检查特 征。 6.如权利要求5所述的预测方法， 其特征在于， 所述将每个训练样本的训练眼部特征和 训练检查特 征作为模型的输入数据， 包括： 针对每个训练样本， 将训练样本的训练检查特征和训练眼部特征进行特征融合， 得到 训练样本的训练融合特 征； 将每个训练样本的训练融合特 征作为模型的输入数据。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115019940 A 27.如权利要求1所述的预测方法， 其特征在于， 在得到所述目标人物的消化道疾病的目 标患病概 率之后， 所述方法还 包括： 根据所述目标患病概 率， 获取所述目标 人物的消化道诊断数据并输出。 8.一种基于眼部图像的消化道疾病的预测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 数据获取 单元， 用于获取目标 人物的眼部图像和所述目标 人物的目标检查数据； 特征提取单元， 用于对所述眼部图像进行特征提取， 得到目标眼部特征； 对所述目标检 查数据进行 特征提取， 得到目标检查特 征； 模型识别单元， 用于将所述目标眼部特征和所述目标检查特征输入到已训练 的消化道 识别模型中， 得到所述目标人物的消化道疾病的目标患病概率， 其中， 所述消化道识别模型 是根据训练样本集训练得到的， 所述训练样本集中每个训练样本包括历史眼部图像、 历史 检查数据和历史消化道诊断数据。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括有存储器， 以及一个或者一个以上的程序， 其中一 个或者一个以上的程序存储于存储器中， 且经配置以由一个或者一个以上的处理器执行所 述一个或者一个以上 的程序所包含的用于进行如权利要求1～6任一所述方法对应的操作 指令。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器 执行时实现如权利要求1～6任一所述方法对应的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115019940 A 3