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申请/专利权人：深圳硅基智能科技有限公司

摘要：本公开描述了一种基于眼底图像的糖尿病视网膜病变的评估系统，该评估系统包括用于获取眼底图像的获取模块；基于深度学习的判断模型对眼底图像是否存在糖尿病视网膜病变进行判断并输出第一判断结果的第一判断模块；基于眼底图像的第一判断结果中的子模型结果对应的置信度将眼底图像分成初级质控图像或高级质控图像的质控分级模块；用于抽取初级质控图像并作为抽样眼底图像的第一抽样模块；用于对初级质控图像和抽样眼底图像进行判断以获取第二判断结果的第二判断模块；用于判定初级质控图像的第一判断结果是否合格的抽样监控模块；基于各个判断结果获取最终判断结果的第三判断模块。由此，能够提高眼底图像的糖尿病视网膜病变的评估准确率。

主权项：1.一种基于眼底图像的糖尿病视网膜病变的评估系统，其特征在于，包括获取模块、第一判断模块、质控分级模块、第一抽样模块、第二判断模块、抽样监控模块、以及第三判断模块；所述获取模块用于获取眼底图像；所述第一判断模块基于深度学习的判断模型对来自于所述获取模块的眼底图像是否存在糖尿病视网膜病变进行判断并输出第一判断结果，所述判断模型包括针对各个糖尿病视网膜病变的分期的用于接收所述眼底图像并获取子判断结果的多个子判断模型，各个所述子判断结果包括阴性结果以及阴性结果的置信度、或阳性结果以及阳性结果的置信度，通过比较所述子判断结果中阴性结果的置信度和阳性结果的置信度以获取置信度高的结果并作为所述子判断模型的子模型结果，所述第一判断结果包括所述子模型结果以及所述子模型结果对应的置信度；所述质控分级模块基于所述眼底图像的第一判断结果将所述眼底图像分成初级质控图像或高级质控图像，所述初级质控图像为所述第一判断结果中不存在子模型结果对应的置信度小于预设置信度的子模型结果的眼底图像，所述高级质控图像为所述第一判断结果中存在子模型结果对应的置信度小于所述预设置信度的子模型结果的眼底图像；所述第一抽样模块用于对所述初级质控图像进行抽样并将抽取的初级质控图像作为抽样眼底图像；所述第二判断模块用于将所述高级质控图像和或所述抽样眼底图像作为质控图像并对所述质控图像进行判断以获取第二判断结果；所述抽样监控模块用于获取预设时间段内的初级质控图像的第二判断结果并按照至少一个维度判定所述至少一个维度的初级质控图像的第一判断结果是否合格，若不合格，则停止所述抽样，将所述初级质控图像作为所述质控图像并进行判断以获取所述第二判断结果；以及所述第三判断模块用于对所述第一判断模块的第一判断结果和所述第二判断模块的第二判断结果进行确认和判断以获取最终判断结果。

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