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申请/专利权人:宁波意丞科技发展有限责任公司
摘要:本发明公开了一种非接触眼压测量方法,特别是一种基于角膜基弧形态的非接触眼压测量方法,包括:步骤S1,获取样本数据;步骤S2,搭建眼压计算网络模型;步骤S3,训练眼压计算网络模型;以及步骤S4,基于角膜基弧形态进行眼压实时计算。本发明解决了“基于角膜基弧形态实现非接触眼压测量,提高眼压测量的安全性、准确性和效率性”的技术问题。本发明不依靠力平衡原理,无需传统非接触式眼压计的气动系统;具有完全自动测试的功能,简化测试流程,大大减小测量时人机的配合度,便于患者自身使用;以及,具有更好的准确性,在相同时间的测试下往往能获得更高的准确性,测试时间越久准确性越高。
主权项:1.一种基于角膜基弧形态的非接触眼压测量方法,其特征是包括以下的步骤:步骤S1,获取样本数据获取模拟眼角膜基弧图像与标定眼压对照样本数据,并通过提取模拟眼角膜基弧图像中内外两层角膜曲线和内外两层巩膜曲线,进一步根据曲线计算内外两层角膜曲率、内外两层巩膜曲率、角膜厚度和巩膜厚度,与模拟眼角膜基弧图像合并数据为多维数组,得到输入数据;将模拟眼标定出来的眼压值作为标签数据;步骤S2,搭建眼压计算网络模型眼压计算网络模型包括串联的十九个单元网络;其中,每个单元网络由三个卷积层负责矩阵运算提取特征,一个池化层用于缩小参数规模和放大特征,以及一个连接层用于连接第一个和最后一个卷积层,选择ReLU的激活函数;步骤S3,训练眼压计算网络模型采用步骤S1中输入数据与标签数据作对比训练方式,对眼压计算网络模型进行训练,得到成熟的眼压计算网络模型;步骤S4,基于角膜基弧形态进行眼压实时计算实时获取角膜基弧图像,并通过提取角膜基弧图像中内外两层角膜曲线和内外两层巩膜曲线,进一步根据曲线计算内外两层角膜曲率、内外两层巩膜曲率、角膜厚度和巩膜厚度,与角膜基弧图像合并数据为多维数组,得到输入数据;并输入成熟的眼压计算网络模型,眼压计算网络模型输出计算结果。
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