本發(fā)明涉及，尤其涉及一種用于監(jiān)控高血壓引發(fā)的眼部病變健康管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

高血壓是一種常見(jiàn)的心血管疾病，多發(fā)于中老年群體，其中，約有70%的高血壓疾病患者會(huì)產(chǎn)生眼底病變。臨床統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，慢性高血壓疾病患者中，眼底陽(yáng)性率與病程長(zhǎng)短呈正比，病程時(shí)間較長(zhǎng)者，眼底陽(yáng)性率亦較高。在當(dāng)前治療眼底病變的藥品中，腎上腺素使用較廣，但是腎上腺素的使用會(huì)使血壓升高，而血壓升高又可導(dǎo)致眼底病變的加重。

長(zhǎng)期血壓增高,引起血管平滑肌細(xì)胞增生和心臟肥厚等一系列病理變化,最終致心、腦、腎、眼等靶器官的損害。高血壓流行病學(xué)資料表明,高血壓人群原發(fā)性開(kāi)角型青光眼的發(fā)病率明顯高于血壓正常者。而急性閉角型青光眼患者急性發(fā)作期除出現(xiàn)視物不清、眼痛癥狀外常合并劇烈頭痛甚至惡心、嘔吐及視力下降，許多患者首診于內(nèi)科尤其是既往有高血壓病史者常由于就診時(shí)測(cè)血壓很高而以高血壓收入內(nèi)科按病房治療，結(jié)果血壓不但難以控制還使患者視力喪失治療時(shí)機(jī)。

由統(tǒng)計(jì)資料可以看出，急性閉角型青光眼患者急性發(fā)作期且伴隨血壓高癥狀患者比例明顯高于單純青光眼患者。這可能與其發(fā)病機(jī)制中存在神經(jīng)精神因素有關(guān)，急性閉角型青光眼患者出現(xiàn)的瞳孔阻滯、瞳孔擴(kuò)及與其相聯(lián)系的晶狀體虹膜隔的位置變化，都與交感神經(jīng)與副交感神經(jīng)的調(diào)節(jié)有關(guān)，既交感神經(jīng)功能活動(dòng)增強(qiáng)，副交感神經(jīng)功能活動(dòng)減弱。由于神經(jīng)調(diào)節(jié)紊亂致使血壓升高，急性閉角型青光眼一旦發(fā)作，二者則互相影響，單純降壓難以根治青光眼，而單純選擇青光眼的治療，若藥物選擇有誤，還可導(dǎo)致血壓進(jìn)一步身高，形成治療死循環(huán)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，提供一種用于監(jiān)控高血壓引發(fā)大的眼部病變健康管理系統(tǒng)。

本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：一種用于監(jiān)控高血壓引發(fā)的眼部病變健康管理系統(tǒng)，包括：

輸入模塊，用于供用戶發(fā)出健康檢查請(qǐng)求，也用于輸入包括年齡、體重、過(guò)敏史在內(nèi)的個(gè)人健康信息；

采集模塊，用于通過(guò)用戶佩戴的智能手環(huán)采集人體的心率數(shù)據(jù)，并將心率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為血壓數(shù)據(jù)；

健康模塊，用于若收到輸入模塊用戶的健康檢查請(qǐng)求或者監(jiān)測(cè)到采集模塊中血壓數(shù)據(jù)的異常，提醒用戶利用手機(jī)拍攝眼部圖片，并將用戶眼部圖片上傳至云存儲(chǔ)器；

云處理模塊，用于對(duì)用戶眼部圖片和云存儲(chǔ)器中的病變圖片匹配，判斷用戶是否發(fā)生眼底的病變；

云存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)普通眼底病變圖片和同步用戶的個(gè)人健康數(shù)據(jù)，包括血壓，身高，體重，患病史，眼部照片。

按上述方案，所述云處理模塊中對(duì)用戶圖片和云存儲(chǔ)器中的病變圖片匹配采用以下方法：

1）首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括使用直方圖均衡化增加圖像對(duì)比度，再使用高斯模糊去除圖像噪點(diǎn)；

2）將所得圖像作為一個(gè)特征矩陣輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層中，通過(guò)卷積，池化，drop-out，反向傳播操作，處理得到圖片特征向量；

3）使用支持向量機(jī)方法將所得特征向量進(jìn)行定位與分類，跟青光眼發(fā)病所提取的特征進(jìn)行對(duì)比確定發(fā)病情況；具體如下：當(dāng)發(fā)生青光眼時(shí)，可出現(xiàn)視神經(jīng)病理性凹陷，通常采用視杯(C)與視盤(D)之比(C/D)表示凹陷的大小，成人如果C/D大于0.6，或雙眼相差大于0.2時(shí)應(yīng)懷疑青光眼。我們通過(guò)搜集出現(xiàn)該癥狀的青光眼建立青光眼庫(kù)，對(duì)眼球發(fā)病圖片特征使用上述方法進(jìn)行提取，用作訓(xùn)練集訓(xùn)練支持向量機(jī)分類器，使用訓(xùn)練好的分類器與用戶眼球圖片所提取特征比對(duì)并分類，判斷是否存在青光眼。

按上述方案，所述用于監(jiān)控高血壓引發(fā)的眼部病變健康管理系統(tǒng)還包括健康建議模塊，所述健康建議模塊用于初判有疑似青光眼后，根據(jù)并發(fā)癥狀況再次判斷是否引起青光眼；具體如下：

若測(cè)得用戶既有高血壓也有青光眼，便推送可治療青光眼但是對(duì)血壓影響較小的藥品推薦給用戶，測(cè)得用戶僅有青光眼，便推送普通青光眼藥物給用戶。

本發(fā)明產(chǎn)生的有益效果是：

1.本發(fā)明針對(duì)高血壓與青光眼雙向調(diào)節(jié)機(jī)制監(jiān)控的健康管理系統(tǒng)。

2.本發(fā)明結(jié)合血壓和眼部病變圖像對(duì)比兩次判斷，首先通過(guò)智能手環(huán)采集血壓數(shù)據(jù)判斷是否存在高血壓，然后再通過(guò)上述眼部病變圖像對(duì)比方法判斷是否存在青光眼，提高了對(duì)青光眼發(fā)病的正確判斷概率。

附圖說(shuō)明

下面將結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明，附圖中：

圖1是本發(fā)明實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元架構(gòu)圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例的圖像特征提取與檢測(cè)算法流程圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

如圖1所示，一種用于監(jiān)控高血壓引發(fā)的眼部病變健康管理系統(tǒng)，包括：

輸入模塊，用于供用戶發(fā)出請(qǐng)求或輸入包括年齡、體重、過(guò)敏史在內(nèi)的個(gè)人健康信息；

采集模塊，用于通過(guò)用戶佩戴的智能手環(huán)采集人體的心率數(shù)據(jù)，并將心率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為血壓數(shù)據(jù)；

健康模塊，用于若收到輸入模塊用戶的請(qǐng)求或者監(jiān)測(cè)到采集模塊中血壓數(shù)據(jù)的異常，提醒用戶利用手機(jī)拍攝眼部圖片，并將用戶眼部圖片上傳至云存儲(chǔ)器；

云處理模塊，用于對(duì)用戶眼部圖片和云存儲(chǔ)器中的病變圖片匹配，判斷用戶是否發(fā)生眼底的病變；

云存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)普通眼底病變圖片和同步用戶的個(gè)人健康數(shù)據(jù)，包括血壓，身高，體重，患病史，眼部照片；

健康建議模塊，用于初判有疑似青光眼后，結(jié)合個(gè)人健康信息推送健康建議；若測(cè)得用戶既有高血壓也有青光眼，便推送可治療青光眼但是對(duì)血壓影響較小的藥品推薦給用戶，測(cè)得用戶僅有青光眼，便推送普通青光眼藥物給用戶。

云處理模塊中對(duì)用戶圖片和云存儲(chǔ)器中的病變圖片匹配采用以下方法：

1）首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括使用直方圖均衡化增加圖像對(duì)比度，再使用高斯模糊去除圖像噪點(diǎn)；

2）將所得圖像作為一個(gè)特征矩陣輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層中，通過(guò)卷積，池化，drop-out，反向傳播操作，處理得到圖片特征向量；

圖2為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元架構(gòu)圖，輸入圖像通過(guò)和三個(gè)可訓(xùn)練的濾波器和可加偏置進(jìn)行卷積，濾波過(guò)程如圖1，卷積后在C1層產(chǎn)生三個(gè)特征映射圖，然后特征映射圖中每組的四個(gè)像素再進(jìn)行求和，加權(quán)值，加偏置，通過(guò)一個(gè)Sigmoid函數(shù)得到三個(gè)S2層的特征映射圖。這些映射圖再進(jìn)過(guò)濾波得到C3層。這個(gè)層級(jí)結(jié)構(gòu)再和S2一樣產(chǎn)生S4。最終，這些像素值被光柵化，并連接成一個(gè)向量輸入到傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到輸出。

一般地，C層為特征提取層，每個(gè)神經(jīng)元的輸入與前一層的局部感受野相連，并提取該局部的特征，一旦該局部特征被提取后，它與其他特征間的位置關(guān)系也隨之確定下來(lái)；S層是特征映射層，網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)計(jì)算層由多個(gè)特征映射組成，每個(gè)特征映射為一個(gè)平面，平面上所有神經(jīng)元的權(quán)值相等。特征映射結(jié)構(gòu)采用影響函數(shù)核小的sigmoid函數(shù)作為卷積網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，使得特征映射具有位移不變性。

3）使用支持向量機(jī)方法將所得特征向量進(jìn)行定位與分類，跟青光眼發(fā)病所提取的特征進(jìn)行對(duì)比確定發(fā)病情況；具體如下：當(dāng)發(fā)生青光眼時(shí)，可出現(xiàn)視神經(jīng)病理性凹陷，通常采用視杯(C)與視盤(D)之比(C/D)表示凹陷的大小，成人如果C/D大于0.6，或雙眼相差大于0.2時(shí)應(yīng)懷疑青光眼。我們通過(guò)搜集出現(xiàn)該癥狀的青光眼建立青光眼庫(kù)，對(duì)眼球發(fā)病圖片特征使用上述方法進(jìn)行提取，用作訓(xùn)練集訓(xùn)練支持向量機(jī)分類器，使用訓(xùn)練好的分類器與用戶眼球圖片所提取特征比對(duì)并分類，判斷是否存在青光眼。

圖3為圖像特征提取與檢測(cè)算法流程圖，首先我們通過(guò)現(xiàn)有的青光眼疾病知識(shí)庫(kù)圖片進(jìn)行分類器訓(xùn)練，得到可靠的青光眼預(yù)測(cè)分類器。然后在云端服務(wù)器接受由客戶端返回的用戶圖像數(shù)據(jù)，對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。將去噪所得的圖像使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取并將該特征向量輸入訓(xùn)練好的分類器中，得到分類結(jié)果而后將其返回至客戶端。

本系統(tǒng)在實(shí)際使用中可制作為手機(jī)APP，其中輸入模塊、采集模塊、健康模塊和健康建議模塊為手機(jī)安裝客戶端，云處理模塊和云存儲(chǔ)器作為云服務(wù)器，使用方便高效，占用手機(jī)資源少。用戶在安裝APP時(shí)，根據(jù)提示填寫(xiě)諸如年齡、體重、過(guò)敏史等個(gè)人健康信息，并通過(guò)藍(lán)牙和健康手環(huán)進(jìn)行匹配連接，手環(huán)可實(shí)時(shí)采集人體心率體征數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換為血壓數(shù)據(jù)。根據(jù)WHO血壓評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，如若發(fā)現(xiàn)用戶血壓異常，則提醒用戶利用手機(jī)拍攝臉部圖片，并通過(guò)4G網(wǎng)絡(luò)或WIFI網(wǎng)絡(luò)傳輸至云服務(wù)器。已經(jīng)收集好各類眼底病變圖片的服務(wù)器，利用如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等圖片識(shí)別算法，匹配用戶圖片和病變圖片，并根據(jù)采集到健康數(shù)據(jù)進(jìn)行藥物精準(zhǔn)推薦，另外手機(jī)的GPS模塊可用來(lái)實(shí)現(xiàn)用戶定位，如用戶血壓突然升高，醫(yī)療機(jī)構(gòu)可根據(jù)GPS位置快速達(dá)到用戶住處進(jìn)行相關(guān)治療。

應(yīng)當(dāng)理解的是，對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，可以根據(jù)上述說(shuō)明加以改進(jìn)或變換，而所有這些改進(jìn)和變換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍。