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申请/专利权人：博奥生物集团有限公司;清华大学

摘要：本申请公开了一种眼象与症状信息的信息关联方法和装置，具体为采集图像样本；对图像样本进行预处理，得到眼象图；利用训练样本集对深度残差神经网络进行训练，得到多视角多阶段图像级分类器；通过提取图像高维特征的方式，基于该图像级分类器建立糖尿病样本级分类器；对图像样本进行统计分析，从中得到每个图像样本中与症状信息相关联的重要眼象区域；根据图像级分类器，计算症状信息对应的重要参考区域。具体来说，本申请的技术方案能够为医生提供一种信息处理方案，通过这种方案能够不需要对受检者进行有创诊断，从而不仅避免了对受检者的身体创伤，还能够避免其发生感染。

主权项：1.一种眼象与症状信息的信息关联方法，其特征在于，所述信息关联方法包括步骤：采集图像样本，所述图像样本包括糖尿病人群的双眼眼象图像和正常人群的双眼眼象图像；对所述图像样本进行预处理，得到眼象图，所述眼象图包括基于虹膜中心的虹膜部分和或巩膜部分；利用训练样本集对深度残差神经网络进行训练，得到多视角多阶段糖尿病图像级分类器；通过提取图像高维特征的方式，基于所述多视角多阶段糖尿病图像级分类器建立糖尿病样本级分类器；对所述图像样本进行统计分析，从中得到每个所述双眼眼象图像中与症状信息相关联的重要眼象区域，具体为分别根据所述眼象图生成向量集，对所述向量集进行统计分析，生成P值矩阵，对所述P值矩阵进行融合处理，得到与所述症状信息关联的所述重要眼象区域；利用图像级分类器对疾病相关眼象特征及区域的分析，得到与所述症状信息对应的重要参考区域，将特定眼象图像输入所述图像级分类器，得到所述特定眼象图像中的重要性矩阵，对所述重要性矩阵以所述虹膜中心为原点进行融合处理，得到可视化的所述重要参考区域，其中，通过计算所述图像级分类器对所述特定眼象图中每个像素点的导数，得到每个所述像素点的重要性，基于所有所述重要性构成所述重要性矩阵，所述融合处理包括将每张左眼眼象图的重要性矩阵进行水平镜像再将所有重要性矩阵进行平均融合,或者分别将左眼眼象图的重要性矩阵和右眼眼象图的重要性矩阵进行平均融合，再将得到的左眼平均融合矩阵进行水平镜像与得到的右眼平均融合矩阵进行融合。

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权利要求：

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