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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院
摘要：一种眼前节OCT图像角膜地形参数测量方法和装置，该方法包括：对OCT图像进行预处理，然后，检测图像中的巩膜突特征点，确立角膜中轴线，为图像配准提供基准。接下来，分割角膜和虹膜，生成二值图像，并提取、优化角膜轮廓，确保高精度。结合巩膜突特征点和优化后的角膜轮廓，确定角膜边界，为三维重建和参数计算提供空间定位。通过拟合角膜表面，建立数学模型，并计算角膜地形参数，如主曲率、散光度等。最终，整合参数生成可视化角膜地形图和报告，辅助临床诊断和手术规划。该方法保证了测量的客观性、高效性、准确性和可重复性为临床诊断和手术规划提供了有力的数据支持。
主权项：1.一种眼前节OCT图像角膜地形参数测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对采集的眼前节的OCT图像进行预处理；S2.利用深度学习算法，检测OCT图像中的巩膜突特征点，确定角膜中轴线，为图像配准提供基准；S3.使用训练好的语义分割模型，分割OCT图像中的角膜和虹膜，生成二值图像；S4.在分割后的图像基础上，提取角膜轮廓；S5.结合巩膜突特征点和角膜轮廓，确定角膜边界；S6.对角膜表面进行拟合，建立角膜形态的数学模型；其中，采用所述巩膜突特征点确定的角膜中轴线作为拟合过程中的对称性基准，使用角膜轮廓数据作为拟合模型的角膜边界，对角膜表面进行整体拟合；S7.根据拟合得到的角膜形态的数学模型，计算角膜地形参数；S8.整合计算得到的角膜地形参数，生成可视化的角膜地形图和参数报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 一种眼前节OCT图像角膜地形参数测量方法和装置
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