[发明专利]用于对眼底疾病的演进进行预测的装置、方法和存储介质

权利要求书

1. 一种用于对眼底疾病的演进进行预测的装置，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，其存储有用于对眼底疾病的演进进行预测的程序指令，当所述程序指令由所述处理器执行时，使得所述装置执行以下操作：

获取至少包含待预测的患者的眼底图像和多模态信息的数据集；

基于演进阶段对所述数据集进行划分，以获得各阶段的子数据集；

对所述各阶段的子数据集进行聚类，以获得各阶段对应的聚类结果；其中，使用训练好的嵌入模型的编码器获取所述各阶段的子数据集中的眼底图像的嵌入向量；

根据所述对应的聚类结果计算所述演进阶段中的群体方向向量；以及

基于所述群体方向向量生成所述待预测的患者的预测眼底图像，以对眼底疾病的演进进行预测，

其中计算所述演进阶段中的群体方向向量包括：

根据所述对应的聚类结果确定当前阶段的聚类演进至下一阶段的聚类的子方向向量和迁移概率矩阵；

基于所述当前阶段的聚类演进至所述下一阶段的聚类的子方向向量的加权和确定所述群体方向向量，其中所述迁移概率矩阵为加权系数，所述当前阶段的聚类演进至所述下一阶段的聚类的子方向向量为下一阶段的聚类和当前阶段的聚类各自的中心嵌入向量的差值。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述多模态信息包括所述患者的基础信息、生化指标信息或者疾病史信息中的一种或者多种，其中所述基础信息包括年龄、性别、教育或者职业中的一种或者多种；所述生化指标信息包括肝功能、肾功能或者血脂类中的一种或者多种；所述疾病史信息包括基础疾病信息、药史信息或者家族疾病史信息中的一种或者多种。

3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述演进阶段至少包括时间维度或者病程维度。

4. 根据权利要求2所述的装置，其特征在于，当所述程序指令由所述处理器进一步执行时，使得所述装置执行以下操作获得各阶段对应的聚类结果：

将所述各阶段的子数据集中的眼底图像和多模态信息进行合并，以获得各阶段的合并数据；以及

使用训练完成的模型对所述各阶段的合并数据进行聚类，以获得各阶段对应的聚类结果。

5. 根据权利要求4所述的装置，其特征在于，当所述程序指令由所述处理器进一步执行时，使得所述装置执行以下操作获得各阶段的合并数据：

分别对所述嵌入向量和所述各阶段的子数据集中的多模态信息执行归一化操作，以获得各自的归一化结果；以及

将所述各自的归一化结果进行合并，以获得各阶段的合并数据。

6. 根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述训练完成的模型包括特征提取子模型和聚类子模型，并且当所述程序指令由所述处理器进一步执行时，使得所述装置执行以下操作获得各阶段对应的聚类结果：

使用所述特征提取子模型对所述各阶段的合并数据执行特征提取操作，以获得对应的特征并各自形成统一表示的特征空间；以及

使用所述聚类子模型在所述各自的特征空间内对相应阶段的合并数据进行聚类，以获得各阶段对应的聚类结果。

7. 根据权利要求1所述的装置，其特征在于，当所述程序指令由所述处理器进一步执行时，使得所述装置执行以下操作确定当前阶段的聚类演进至下一阶段的聚类的子方向向量：

根据所述对应的聚类结果计算各阶段的聚类中眼底图像的嵌入向量的平均值，以获得各聚类的中心嵌入向量；以及

基于所述下一阶段的聚类和所述当前阶段的聚类各自的中心嵌入向量的差值确定所述当前阶段的聚类演进至所述下一阶段的聚类的子方向向量。