[发明专利]基于神经网络的性别判断方法、装置、服务器和存储介质

说明书

本发明提供一种基于神经网络的性别判断方法，包括：获取患者的眼球AS‑OCT图像；将所述眼球AS‑OCT图像输入预设的性别判定模型进行计算，得到输出结果；基于所述输出结果生成所述患者的性别判定结果。本发明还提供一种基于神经网络的性别判断装置、服务器和存储介质，通过将眼球AS‑OCT图像输入预设的性别判定模型，得到性别判定结果，提高效率，降低错误率。

技术领域

本发明实施例涉及深度学习及神经网络领域，尤其涉及一种基于神经网络的性别判断方法、装置、服务器和存储介质。

背景技术

光学相干断层扫描(OCT)是最初为视网膜成像开发的高分辨率截面成像模式，其中前节OCT被称为AS-OCT图像。

在医疗领域通过眼球的AS-COT图像对青光眼、白内障等眼部病变进行诊断，在眼部诊断中，被测者的性别是一项重要的生物学指标，但是用肉眼很难直接从眼球AS-OCT图像上看出被检测者的性别，只能通过被测者在拍摄时留下的初始性别记录进行人工对照，容易出错的同时效率较低。

发明内容

本发明提供了一种基于神经网络的性别判断方法、装置、服务器和存储介质，将眼球AS-OCT图像输入预设的性别判定模型，得到性别判定结果，提高效率，降低错误率。

第一方面，本发明提供一种基于神经网络的性别判断方法，包括：

获取患者的眼球AS-OCT图像；

将所述眼球AS-OCT图像输入预设的性别判定模型进行计算，得到输出结果；

基于所述输出结果生成所述患者的性别判定结果。

进一步地，所述输出结果为性别判定向量，所述性别判定向量的值包括P1和P2，所述P1指性别为男的概率，P2指性别为女的概率，则所述基于所述输出结果生成所述患者的性别判定结果，包括：

判断P1是否大于等于P2；

若P1大于等于P2，则所述性别判定结果为男；

若P1小于P2，则所述性别判定结果为女。

进一步地，所述基于所述输出结果生成所述患者的性别判定结果之后，还包括：

判断所述性别判定结果与所述患者的初始性别记录是否一致；

若不一致，则判定所述患者的眼球有异常；

若一致，则判定所述患者的眼球没有异常。

进一步地，所述判断所述性别判定结果与所述患者的初始性别记录是否一致之前，还包括：

判断所述患者的初始性别记录是否存在；

若不存在，则生成初始性别记录丢失的提示信息，同时将所述性别判定结果保存为所述患者的初始性别记录；

若存在，则判断所述性别判定结果与所述患者的初始性别记录是否一致。

进一步地，所述将所述眼球AS-OCT图像输入预设的性别判定模型进行计算之前，还包括：

对所述眼球AS-OCT图像执行下采样，以使所述眼球AS-OCT图像由第一像素值降低为第二像素值。

进一步地，所述眼球AS-OCT图像为RGB颜色图像，则所述将所述眼球AS-OCT图像输入预设的性别判定模型进行计算之前，包括：

将所述眼球的AS-OCT图像由RGB颜色图像转换为灰度图像。

进一步地，所述性别判定模型包括依次连接的卷积特征提取层和全连接层，则所述将所述眼球AS-OCT图像输入预设的性别判定模型进行计算，得到输出结果，包括：