名称：一种中医观察眼睛的诊断系统及方法
专利权人：孔祥凤
专利号：202510799897.7
技术领域
本发明属于诊断技术领域，具体是指一种中医观察眼睛的诊断系统及方法。
背景技术
传统中医的眼诊方法虽有一定的理论基础，但缺乏系统性、标准化和现代化的手段，主要依赖医生的个人经验，存在诊断结果主观性强、准确性和稳定性不足等问题。现代医学诊断技术往往侧重于局部的生理指标检测，难以从整体观念出发对人体健康进行综合评估，且部分检测手段具有侵入性，给患者带来不适和潜在风险。因此，亟需一种结合传统中医眼诊智慧与现代科技的诊断系统，以提高诊断的准确性、客观性和便捷性；
但现有中医观察眼球结膜的诊断还存在一定的缺陷，现有的中医观察眼球结膜的诊断中医眼睛球结膜全息图解理论下的眼球结膜定位分区及特征提取依赖传统经验，量化标准主观性较强，缺乏明确病理机制支撑，科学性易受质疑；其次，数据分析依赖大量高质量标注数据，存在病例多样性不足、跨模态数据融合不够等问题，可能限制模型泛化能力；此外，高清多光谱设备成本较高、操作维护复杂，基层推广存在技术门槛；临床验证方面，诊断结果的权威性尚未经大规模多中心试验验证，随访数据对模型迭代的反哺作用有限；同时，病例数据存储存在隐私泄露风险，系统与现有医疗设备及信息系统的兼容性也可能不足，整体上在理论客观性、数据质量、应用成本及临床可靠性等方面仍需改进，为此，提出一种中医观察眼睛的诊断系统及方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种中医观察眼睛的诊断系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种中医观察眼睛的诊断系统及方法，包括眼球结膜图像采集模块、图像预处理模块、全息定位与分区模块、特征提取模块、数据分析与诊断模型模块、诊断结果输出模块、病例管理与随访模块、系统校准与维护模块；
所述眼球结膜图像采集模块用于采用高清、多光谱的图像采集设备，可对眼球结膜进行全方位、多角度的图像拍摄；
所述图像预处理模块用于对采集到的眼球结膜图像进行预处理，包括去噪、增强、锐化操作；
所述全息定位与分区模块用于基于中医眼睛球结膜全息图解理论，将眼球结膜划分精准的定位区域，并建立各区域与人体脏腑对应关系；
所述特征提取模块用于从预处理后的眼球结膜图像中提取关键特征，通过机器学习和计算机视觉技术，提取出能够反映人体健康状况的特征向量；
所述数据分析与诊断模型模块用于通过创建基于大数据和机器学习的数据分析与诊断模型，将眼球结膜大数据与现代西医大型数字化进行对比分析诊断；
所述诊断结果输出模块用于将数据分析与诊断模型的结果以直观、易懂的方式输出；
所述病例管理与随访模块用于建立病例数据库，对患者的诊断信息、治疗过程和随访情况进行全面管理；
所述系统校准与维护模块用于定期对系统进行校准和维护，保持图像采集设备的准确性和稳定性，以及数据分析与诊断模型的有效性。
其中，所述眼球结膜图像采集模块用于采用高清、多光谱的图像采集设备，可对眼球结膜进行全方位、多角度的图像拍摄，在每个角度下，分别使用不同的光谱通道进行图像采集，在图像采集过程中，利用设备的实时预览功能，对采集到的图像进行实时检查，采用预设的图像质量评估标准，对采集到的图像进行自动评估，将采集到的合格图像数据按照一定的格式和规则进行存储，采用加密传输协议，防止数据在传输过程中被窃取。
其中，所述图像预处理模块用于对采集到的眼球结膜图像进行预处理，包括去噪、增强、锐化操作，对导入图像的格式进行检查，采用不同的加权平均方法，得到灰度图像，运用滤波方法，检测图像中存在的噪声类型，通过调整图像的灰度值范围，扩大图像的对比度，根据图像的整体亮度情况，对图像的亮度进行调整，采用边缘检测算法，检测图像中的边缘信息，通过对图像进行拉普拉斯算子卷积，增强图像中的边缘和细节信息。
其中，所述全息定位与分区模块用于基于中医眼睛球结膜全息图解理论，将眼球结膜划分为多个精准的定位区域，并建立各区域与人体脏腑对应关系，采用图像配准算法，将采集到的眼球结膜图像与预先制定的标准分区模板进行对齐，制定的分区标准，采用手动或自动的方式对配准后的眼球结膜图像进行分区划分，依据中医眼睛球结膜全息图解理论，建立每个分区与人体脏腑具体对应关系，收集大量的临床病例数据，对建立的对应关系进行验证和优化，将划分好的分区信息、对应关系以及相关的临床病例数据存储到数据库中，形成一个完整的中医眼诊全息数据库，不断更新和完善数据库中的分区信息和对应关系。
其中，所述特征提取模块用于从预处理后的眼球结膜图像中提取关键特征，通过机器学习和计算机视觉技术，提取出能够反映人体健康状况的特征向量，结合中医眼睛球结膜全息图解理论和眼诊知识，确定需要提取的关键特征类型，根据中医诊断的重要性和实际应用需求，对确定的特征类型进行优先级排序，使用边缘检测算法来识别眼球结膜图像中血管、纹理结构的边缘，运用形态学操作对边缘检测后的图像进行处理，去除噪声、填补空洞，优化结构的形态，对于血管和纹理结构的几何特征，通过测量和计算进行量化，运用灰度共生矩阵、局部二值模式纹理分析方法，提取纹理的特征参数，使用特征选择算法对提取的大量特征进行筛选，将经过筛选和量化后的特征按照一定顺序组合成特征向量，对特征向量进行归一化处理，将各个特征的值映射到相同的范围。
其中，所述数据分析与诊断模型模块用于利用多光谱成像设备采集患者眼球结膜的高清图像，并整合现代医学的CT影像及实验室数据，构建多模态数据集；对中医图像进行去噪、对比度增强和全息分区标注，同时对西医数据进行标准化清洗和器官病变特征提取；通过计算机视觉算法自动识别中医眼球结膜的血管颜色、形态及斑块分布，并结合深度学习模型提取西医影像中的病理特征，构建“眼-体”全息映射模型；采用多模态融合算法整合中医特征与西医数据，通过余弦相似度或因果推理模型验证两者关联性训练双输入-多输出的机器学习模型，结合中医专家知识图谱优化参数，并通过动态数据库进行模型迭代更新，完成中西医数据的对比分析与精准诊断。
其中，所述诊断结果输出模块用于将数据分析与诊断模型的结果以直观、易懂的方式输出，根据使用场景和用户需求，确定诊断结果的输出报告类型，对于适合用图表展示的诊断信息，使用专业的图表绘制工具制作相应的图表，按照一定的逻辑顺序组织诊断结果的表述，根据诊断结果，为患者提供针对性的中医调理建议，将整理好的诊断结果、可视化元素、建议与注意事项内容按照设计好的模板生成报告文件。
其中，所述系统校准与维护模块用于定期对系统进行校准和维护，保持图像采集设备的准确性和稳定性，以及数据分析与诊断模型的有效性，设计病例数据库的架构，为数据库中的每个表和字段创建详细的数据字典，将数据分析与诊断模型模块得出的诊断结果及相关的诊断依据记录到数据库中，为每个患者生成个性化的随访计划，医护人员按照随访计划收集患者的随访信息，将收集到的随访信息及时录入到病例数据库中，更新患者的随访记录，开发数据查询功能，允许医护人员进行病例查询，提供统计分析功能，对病例数据库中的数据进行统计和分析。
其中，所述依据系统的使用频率、设备特性以及数据更新状况，确定校准与维护的周期，使用标准的校准靶标，对设备的焦距、光圈、分辨率光学参数进行校准，采集标准图像，运用图像质量评估指标对设备采集的图像进行评估，对用于模型训练和验证的数据进行检查，分析数据的分布情况，检查是否存在数据偏差的问题，使用最新的验证数据集，对数据分析与诊断模型的性能进行评估，对模型进行鲁棒性测试，评估性能表现，将新采集的有效数据添加到训练数据集中，重新训练模型，对系统的各个功能模块进行全面检查，检查数据输出功能是否正常，检查系统软件与操作系统、硬件设备以及其他相关软件的兼容性。
其中，一种中医观察眼睛的诊断方法，其特征在于，包括以下步骤；
S1、运用高清多光谱设备对眼球结膜进行全方位、多角度拍摄，实时检查图像质量，存储合格数据并加密传输；
S2、对采集图像进行格式检查、去噪、增强、锐化操作，提升图像质量与清晰度；
S3、基于中医眼睛球结膜全息图解理论，将眼球结膜划分为精准区域，建立各区域与人体脏腑的对应关系并验证优化；
S4、结合中医眼诊知识，利用计算机视觉和机器学习技术，提取眼球结膜图像中反映健康状况的关键特征并量化为特征向量；
S5、构建基于大数据和机器学习的模型，将眼球结膜大数据与现代西医大型数字化进行对比分析诊断，输出疾病诊断结果；
S6、根据用户需求设计报告形式，通过图表、文字直观展示诊断结果，提供中医调理建议；
S7、将记录患者诊断、治疗及随访信息存储至病例数据库，生成个性化随访计划并更新数据；
S8、定期校准图像采集设备，评估更新诊断模型。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明通过多模块协同工作，能全面分析眼球结膜图像，准确提取关键特征，并借助大数据和机器学习模型进行诊断；数据分析与诊断模型模块基于大量数据训练，提升诊断的精准度，相比传统中医眼诊更科学、客观；
2、本发明通过病例管理与随访模块建立完整的病例数据库，记录患者诊断、治疗和随访信息，实现对患者健康的长期跟踪。医生可据此调整治疗方案，评估治疗效果，为患者提供持续、全面的健康管理服务；
3、本发明通过系统校准与维护模块定期对图像采集设备和数据分析模型进行校准、评估和更新。保证设备采集的图像准确稳定，模型诊断有效，确保整个诊断系统的可靠性和稳定性，使诊断结果更具可信度；
4、本发明通过融合中医眼睛球结膜全息图解理论和现代科技，系统传承了中医眼诊的传统智慧，又借助现代技术对其进行创新和发展。通过建立标准化的诊断流程和量化分析方法，推动中医诊断技术现代化，促进中医在现代医学中的应用和发展。
附图说明
图1为本发明一种中医观察眼睛的诊断方法的运行流程图；
图2为本发明一种中医观察眼睛的诊断系统的结构示意图；
图3为本发明一种中医观察眼睛的诊断系统的特征提取模块的运行流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1-图3所示，本发明提供一种技术方案：包括眼球结膜图像采集模块、图像预处理模块、全息定位与分区模块、特征提取模块、数据分析与诊断模型模块、诊断结果输出模块、病例管理与随访模块、系统校准与维护模块；
所述眼球结膜图像采集模块用于采用高清、多光谱的图像采集设备，可对眼球结膜进行全方位、多角度的图像拍摄；
所述图像预处理模块用于对采集到的眼球结膜图像进行预处理，包括去噪、增强、锐化操作；
所述全息定位与分区模块用于基于中医眼睛球结膜全息图解理论，将眼球结膜划分精准的定位区域，并建立各区域与人体脏腑对应关系；
所述特征提取模块用于从预处理后的眼球结膜图像中提取关键特征，通过机器学习和计算机视觉技术，提取出能够反映人体健康状况的特征向量；
所述数据分析与诊断模型模块用于通过创建基于大数据和机器学习的数据分析与诊断模型，将眼球结膜大数据与现代西医大型数字化进行对比分析诊断；
所述诊断结果输出模块用于将数据分析与诊断模型的结果以直观、易懂的方式输出；
所述病例管理与随访模块用于建立病例数据库，对患者的诊断信息、治疗过程和随访情况进行全面管理；
所述系统校准与维护模块用于定期对系统进行校准和维护，保持图像采集设备的准确性和稳定性，以及数据分析与诊断模型的有效性。
其中，所述眼球结膜图像采集模块用于采用高清、多光谱的图像采集设备，可对眼球结膜进行全方位、多角度的图像拍摄，在每个角度下，分别使用不同的光谱通道进行图像采集，在图像采集过程中，利用设备的实时预览功能，对采集到的图像进行实时检查，采用预设的图像质量评估标准，对采集到的图像进行自动评估，将采集到的合格图像数据按照一定的格式和规则进行存储，采用加密传输协议，防止数据在传输过程中被窃取。
其中，所述图像预处理模块用于对采集到的眼球结膜图像进行预处理，包括去噪、增强、锐化操作，对导入图像的格式进行检查，采用不同的加权平均方法，得到灰度图像，运用滤波方法，检测图像中存在的噪声类型，通过调整图像的灰度值范围，扩大图像的对比度，根据图像的整体亮度情况，对图像的亮度进行调整，采用边缘检测算法，检测图像中的边缘信息，通过对图像进行拉普拉斯算子卷积，增强图像中的边缘和细节信息。
其中，所述全息定位与分区模块用于基于中医眼睛球结膜全息图解理论，将眼球结膜划分为多个精准的定位区域，并建立各区域与人体脏腑对应关系，采用图像配准算法，将采集到的眼球结膜图像与预先制定的标准分区模板进行对齐，制定的分区标准，采用手动或自动的方式对配准后的眼球结膜图像进行分区划分，依据中医眼睛球结膜全息图解理论，建立每个分区与人体脏腑具体对应关系，收集大量的临床病例数据，对建立的对应关系进行验证和优化，将划分好的分区信息、对应关系以及相关的临床病例数据存储到数据库中，形成一个完整的中医眼诊全息数据库，不断更新和完善数据库中的分区信息和对应关系。
其中，所述特征提取模块用于从预处理后的眼球结膜图像中提取关键特征，通过机器学习和计算机视觉技术，提取出能够反映人体健康状况的特征向量，结合中医眼睛球结膜全息图解理论和眼诊知识，确定需要提取的关键特征类型，根据中医诊断的重要性和实际应用需求，对确定的特征类型进行优先级排序，使用边缘检测算法来识别眼球结膜图像中血管、纹理结构的边缘，运用形态学操作对边缘检测后的图像进行处理，去除噪声、填补空洞，优化结构的形态，对于血管和纹理结构的几何特征，通过测量和计算进行量化，运用灰度共生矩阵、局部二值模式纹理分析方法，提取纹理的特征参数，使用特征选择算法对提取的大量特征进行筛选，将经过筛选和量化后的特征按照一定顺序组合成特征向量，对特征向量进行归一化处理，将各个特征的值映射到相同的范围。
其中，所述数据分析与诊断模型模块用于利用多光谱成像设备采集患者眼球结膜的高清图像，并整合现代医学的CT影像及实验室数据，构建多模态数据集；对中医图像进行去噪、对比度增强和全息分区标注，同时对西医数据进行标准化清洗和器官病变特征提取；通过计算机视觉算法自动识别中医眼球结膜的血管颜色、形态及斑块分布，并结合深度学习模型提取西医影像中的病理特征，构建“眼-体”全息映射模型；采用多模态融合算法整合中医特征与西医数据，通过余弦相似度或因果推理模型验证两者关联性训练双输入-多输出的机器学习模型，结合中医专家知识图谱优化参数，并通过动态数据库进行模型迭代更新，完成中西医数据的对比分析与精准诊断。
其中，所述诊断结果输出模块用于将数据分析与诊断模型的结果以直观、易懂的方式输出，根据使用场景和用户需求，确定诊断结果的输出报告类型，对于适合用图表展示的诊断信息，使用专业的图表绘制工具制作相应的图表，按照一定的逻辑顺序组织诊断结果的表述，根据诊断结果，为患者提供针对性的中医调理建议，将整理好的诊断结果、可视化元素、建议与注意事项内容按照设计好的模板生成报告文件。
其中，所述系统校准与维护模块用于定期对系统进行校准和维护，保持图像采集设备的准确性和稳定性，以及数据分析与诊断模型的有效性，设计病例数据库的架构，为数据库中的每个表和字段创建详细的数据字典，将数据分析与诊断模型模块得出的诊断结果及相关的诊断依据记录到数据库中，为每个患者生成个性化的随访计划，医护人员按照随访计划收集患者的随访信息，将收集到的随访信息及时录入到病例数据库中，更新患者的随访记录，开发数据查询功能，允许医护人员进行病例查询，提供统计分析功能，对病例数据库中的数据进行统计和分析。
其中，所述依据系统的使用频率、设备特性以及数据更新状况，确定校准与维护的周期，使用标准的校准靶标，对设备的焦距、光圈、分辨率光学参数进行校准，采集标准图像，运用图像质量评估指标对设备采集的图像进行评估，对用于模型训练和验证的数据进行检查，分析数据的分布情况，检查是否存在数据偏差的问题，使用最新的验证数据集，对数据分析与诊断模型的性能进行评估，对模型进行鲁棒性测试，评估性能表现，将新采集的有效数据添加到训练数据集中，重新训练模型，对系统的各个功能模块进行全面检查，检查数据输出功能是否正常，检查系统软件与操作系统、硬件设备以及其他相关软件的兼容性。
其中，一种中医观察眼睛的诊断方法，其特征在于，包括以下步骤；
S1、运用高清多光谱设备对眼球结膜进行全方位、多角度拍摄，实时检查图像质量，存储合格数据并加密传输；
S2、对采集图像进行格式检查、去噪、增强、锐化操作，提升图像质量与清晰度；
S3、基于中医眼睛球结膜全息图解理论，将眼球结膜划分为精准区域，建立各区域与人体脏腑的对应关系并验证优化；
S4、结合中医眼诊知识，利用计算机视觉和机器学习技术，提取眼球结膜图像中反映健康状况的关键特征并量化为特征向量；
S5、构建基于大数据和机器学习的模型，将眼球结膜大数据与现代西医大型数字化进行对比分析诊断，输出疾病诊断结果；
S6、根据用户需求设计报告形式，通过图表、文字直观展示诊断结果，提供中医调理建议；
S7、将记录患者诊断、治疗及随访信息存储至病例数据库，生成个性化随访计划并更新数据；
S8、定期校准图像采集设备，评估更新诊断模型。
工作原理：通过眼球结膜图像采集模块利用高清多光谱设备全方位、多角度拍摄眼球结膜图像，经图像预处理模块去噪、增强、锐化等处理提升图像质量；接着全息定位与分区模块基于中医眼睛球结膜全息图解理论划分眼球结膜精准区域并建立与人体脏腑的对应关系，特征提取模块结合中医眼诊知识与机器学习技术提取关键特征并量化为特征向量；然后数据分析与诊断模型模块利用大数据和机器学习算法对特征向量进行分析判断；诊断结果输出模块将诊断结果以直观方式呈现并提供中医调理建议；病例管理与随访模块建立数据库记录患者信息并进行随访管理；系统校准与维护模块定期校准设备、优化模型及检查系统兼容性，各模块协同运作，实现基于眼球结膜特征的中医智能化诊断与健康管理。
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同物限定。
以上对本发明及其实施方式进行了描述，这种描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。
