[發明專利]一種屈光檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202010937007.1 | 申請日: | 2020-09-08 |
| 公開(公告)號: | CN112102940A | 公開(公告)日: | 2020-12-18 |
| 發明(設計)人: | 劉江;張洋;東田理沙 | 申請(專利權)人: | 南方科技大學 |
| 主分類號: | G16H50/20 | 分類號: | G16H50/20;G16H50/30;G16H10/60;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人: | 潘登 |
| 地址: | 518055 廣東省*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 檢測 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種屈光檢測方法,其特征在于,包括:
獲取待測人員的電子病歷數據,其中,所述電子病歷數據包括眼軸長和平均角膜屈光力;
根據所述電子病歷數據預測球鏡度數和等效球鏡度數。
2.根據權利要求1所述的屈光檢測方法,其特征在于,所述根據所述電子病歷數據預測球鏡度數和等效球鏡度數,包括:
將所述電子病歷數據輸入訓練后的神經網絡模型,并輸出預測的所述球鏡度數和所述等效球鏡度數。
3.根據權利要求2所述的屈光檢測方法,其特征在于,在所述獲取待測人員的電子病歷數據之前,還包括:
構建所述神經網絡模型;
獲取訓練樣本集合,其中,所述訓練樣本集合包括臨床采集的多個電子病歷數據樣本;
根據所述訓練樣本集合對所述神經網絡模型進行訓練,以獲得訓練后的所述神經網絡模型。
4.根據權利要求3所述的屈光檢測方法,其特征在于,所述神經網絡模型包括三個分支,每個分支包括輸入層、隱藏層和輸出層,所述三個分支分別用于輸出擬合球鏡度數、擬合等效球鏡度數以及擬合柱鏡度數;所述神經網絡模型還包括一個自適應層,用于根據所述擬合球鏡度數、所述擬合等效球鏡度數以及所述擬合柱鏡度數確定所述球鏡度數和所述等效球鏡度數。
5.根據權利要求4所述的屈光檢測方法,其特征在于,所述根據所述擬合球鏡度數、所述擬合等效球鏡度數以及所述擬合柱鏡度數確定所述球鏡度數和所述等效球鏡度數,包括:
根據所述擬合等效球鏡度數和所述擬合柱鏡度數確定偽球鏡度數;
根據所述擬合球鏡度數的權重以及所述偽球鏡度數的權重確定所述球鏡度數;以及,
根據所述擬合球鏡度數和所述擬合柱鏡度數確定偽等效球鏡度數;
根據所述擬合等效球鏡度數的權重以及所述偽等效球鏡度數的權重確定所述等效球鏡度數。
6.根據權利要求1所述的屈光檢測方法,其特征在于,所述電子病歷數據還包括:性別、角膜屈光力差值、前房深度,角膜厚度,晶體厚度,玻璃體厚度、角膜陡峭子午線屈光力以及角膜平坦子午線屈光力中的至少一種。
7.根據權利要求2所述的屈光檢測方法,其特征在于,在所述將所述電子病歷數據輸入訓練后的神經網絡模型,并輸出預測的所述球鏡度數和所述等效球鏡度數之后,還包括:
分別將所述球鏡度數與實測球鏡度數進行比較,將所述等效球鏡度數與實測等效球鏡度數進行比較,若所述球鏡度數與所述實測球鏡度數的差距大于第一預設閾值,或者所述等效球鏡度數與所述實測等效球鏡度數的差距大于第二預設閾值,則確定所述待測人員存在眼部疾病。
8.一種屈光檢測裝置,其特征在于,包括:
數據獲取模塊,用于獲取待測人員的電子病歷數據,其中,所述電子病歷數據包括眼軸長和平均角膜屈光力;
度數預測模塊,用于根據所述電子病歷數據預測球鏡度數和等效球鏡度數。
9.一種計算機設備,其特征在于,包括:
一個或多個處理器;
存儲器,用于存儲一個或多個程序;
當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行,使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-7中任一所述的屈光檢測方法。
10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,該程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一所述的屈光檢測方法。
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