眼底图像人工智能算法系统总体框架

基于眼底彩照的人工智能算法系统总体框架见图3-5，主要包括质量分析、疾病诊断以及病灶分割三个部分。质量分析模块用于把关输入的眼底图像质量，避免将过于模糊、曝光不足等眼底图像或非眼底图像输入算法系统，生成无效的结果。若图像质量不符合要求，将直接生成报告，提示重新提交眼底图像；若质量符合要求，则将该图像输入疾病诊断模块，对该眼底图像进行诊断分类。疾病诊断模块可诊断出以下7种情况：正常眼底、高度近视、静脉阻塞、黄斑病变、糖尿病视网膜病变、青光眼以及其他病种。根据不同的分类情况，病灶分割模块会相应地对病灶进行分割，比如若诊断为糖尿病视网膜病变，将会分割软性渗出、硬性渗出、微动脉瘤以及出血四种主要的病理特征；若诊断为高度近视，将分割近视弧；若诊断为静脉阻塞，将分割出血块等。除此之外，对于所有的眼底图像，均可在病灶分割模块分割出精确度高的视网膜血管，有助于医生诊断。经过以上各模块得出一系列结果后，将生成完整的诊断报告，提供给使用者。

图3-5　基于眼底彩照的人工智能算法系统总体框架