CN102949174A - 利用泪膜热影像产生量化指标的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明是关于一种利用泪膜热影像产生量化指标的方法，是先取得一组泪膜热影像数据供读取参数，读取的参数包括：单一泪膜热影像的温度分布、张眼泪膜随时间变化的降温趋势、泪膜破裂的型态和发生时间、泪膜热影像上温度色块向上漂移的速度；接着根据前述参数执行综合运算以分别产生一水量指标及一稳定度指标，作为确立干眼症检验的参考值。
Description
技术领域
本发明是关于一种利用泪膜热影像产生量化指标的方法，尤指一种根据泪膜热影像产生一水量指标及一稳定度指标的方法。
背景技术
根据2007年6月国际干眼症工作组(Dry Eye WorkShop，DEWS)更新的定义：「干眼症是泪液和眼球表面的多因素疾病，能引起眼睛不适、视觉障碍和泪膜不稳定，极有可能导致眼球表面损害。干眼症会伴随着泪膜渗透性增加和眼表炎症。」所谓泪膜是指人类眼睛形成在角膜表面的保护构造，其由内至外包括一粘液层、一水液层及一油性层，进而组成一完整的泪液层，其中油性层是用以防止水分蒸发，粘液层可使泪水均匀分布并紧贴在角膜表面。当泪水不足或过度蒸发，即构成所述的干眼症，通常干眼症需要通过一些试验以协助确立检验，例如：
石墨氏(Schirmer)试验：是在眼睛点过三次麻醉药之后，将长形滤纸置于下眼睑处，经过数分钟后观察滤纸的湿润长度。
泪膜破裂时间(TBUT，Tear Break Up Time)：是在患者眼中滴入萤光染剂，以裂隙灯观察张眼后到第一次破裂产生的时间。
前述石墨氏试验主要在检测泪膜是否有泪液不足的状况及其泪液不足的程度；后者则根据泪膜破裂时间分析泪膜的稳定度，换言之，泪液水量和泪膜稳定度是干眼症确立检验的两大重要指标。
根据国际干眼症工作组2007年报告(2007 DEWS report)第121页提出干眼症理想的诊断方法是：「能在眼球表面检测泪液变化，同时在取样过程中引起泪膜动力学的干扰最小。」，原因在于一旦引起泪膜动力学，即容易出现反射性流泪，进而造成检测重现性差；而前述的石墨氏试验与泪膜破裂时间检测分别以滤纸或萤光染剂侵入眼睛，势必在取样过程中引起反射性流泪，并非国际干眼症工作组定义的理想检验方法。
由上述可知，泪液水量与泪膜稳定度是干眼症确立检验的两大重要指标，但现有的检验方式涉及侵入性，容易造成患者不适与影响检验正确性，故关于前述水量指标与稳定度指标的取得，仍有待进一步寻求可行的技术方案。
发明内容
因此本发明主要目在提供一种利用泪膜热影像产生量化指标的方法，主要是利用红外线热像仪取得受测者角膜上的泪膜热影像，并根据分析泪膜热影像产生的参数以取得干眼症确立检验所须的水量指标与稳定度指标；由于是根据泪膜热影像进行分析，其检验时未接触角膜，亦无任何侵入性动作，可避免对受测者造成不适或恐惧感，另由于无侵入行为，亦可有效避免引起泪膜动力学的干扰，而提高检验的正确性。
为达成前述目的采取的主要技术手段是令前述方法先取得一组泪膜热影像数据供读取参数，再根据读取的参数执行综合运算，以产生一水量指标及一稳定度指标；其中，根据泪膜热影像读取的参数包括：
单一泪膜热影像的温度分布；
张眼泪膜随时间变化的降温趋势；
泪膜破裂的型态和发生时间；
泪膜热影像上温度色块向上漂移的速度。
由于泪膜热影像是由红外线热像仪拍摄而成，其影像上直接以颜色显示其温度及分布状况，当温度分布均匀，表示水量充足，若显示的温度色块少且温度偏高，则显示水量不足；又张眼泪膜的降温趋势过度显著时表示泪膜破裂，降温趋势不明显则显示水量不足；再者，泪膜热影像上的温度色块若呈同心圆或椭圆状分布表示泪膜稳定，若呈非圆形分布则表示泪膜不稳定；另眼睛睁开时因上眼皮移动而造成泪膜流体向上波动，若泪膜热影像上的低温色块缓慢地向上移动，则显示水量不足。由上述可知，前述各项根据泪膜热影像读取的参数分别显示了泪液水量及/或稳定度，因此针对该等参数再作进一步的综合运算，即可产生具代表性的水量指标与稳定度指标。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明所指水量指标与稳定度指标的示意图；
图3A、3B是单一泪膜上不同温度分布的热影像示意图；
图4是显示张眼泪膜随时间变化的降温趋势曲线图；
图5A、5B是显示泪膜破裂的型态与发生时间的热影像示意图。
具体实施方式
关于本发明的一较佳实施例，首先请参阅图1所示，其包括以下步骤：读取泪膜热影像101、分析泪膜热影像以读取参数102、对读取参数执行综合运算103以产生一泪膜的水量指标及稳定度指标；所谓的水量指标和稳定度指标请参阅图2所示，图中以两道的垂直箭头分别代表泪液的”水量”(Aqueous Volume)及泪膜”稳定度”(Stability)，箭头的高度分别代表”水量”的多寡及”稳定度”的高低(根据泪膜破裂的时间长短区分)。
又前述读取泪膜热影像步骤101是利用红外线热像仪拍摄受测者的角膜位置所得，本实施例中，是拍摄取得受测者睁眼后6秒期间的泪膜热影像(每一秒拍摄一张)，由于是以红外线热像仪拍摄而成，每一张泪膜热影像上以不同的颜色显示拍摄范围内各个位置的温度，亦即在拍摄范围内具有不同的色块，而色块的形状、分布的状况及其移动的速度，都将在读取参数的步骤中作为分析的对象。
而读取参数步骤102中所读取的参数包括：
单一泪膜热影像的温度分布；
张眼泪膜随时间变化的降温趋势；
泪膜破裂的型态和发生时间；
泪膜热影像上温度色块向上漂移的速度；其中：
以「单一泪膜热影像的温度分布」作为参数，该参数的取得是如以下所述：在步骤101中提供了针对同一受测者连续拍摄的数帧泪膜热影像，每一泪膜热影像上具有不同形状、不同颜色(包括红R、橙O、黄Y、绿G等)的温度色块(如图3A、3B所示)，各个温度色块的色差反应出其间的温差；而分析该泪膜热影像的温度分布是以前述”温度色块”的数量作为变数，当温度色块多时(如图3A所示)，显示温度分布均匀，进而代表泪膜上的水量充足；反之，若温度色块少，且温度色块的温度偏高(如图3B所示)，代表泪膜上水量不足。
又以「张眼泪膜随时间变化的降温趋势」作为参数，该参数的取得是如以下所述：请参阅图4所示，是根据步骤101所取得6帧泪膜热影像所制作的降温趋势图，横轴单位为时间(张眼后的1～6秒)，纵轴单位为温度；当张眼后每1秒所拍摄泪膜热影像呈现的降温趋势是如第一组曲线般均匀地变化，表示泪液水量充足；又泪膜热影像呈现降温趋势若不明显(如第二组曲线所示)，表示泪液水量不足；再者，若泪膜热影像呈现降温趋势非常快速(如第三组曲线所示)，即表示泪膜破裂。
以「泪膜破裂的型态和发生时间」作为参数，该参数的取得是如以下所述：当泪膜热影像上的温度色块呈同心圆(如图5A所示)或椭圆状分布表示泪膜稳定；若泪膜热影像上的温度色块呈非圆形分布(如图5B所示)，则表示泪膜不稳定。
以「泪膜热影像上温度色块向上漂移的速度」作为参数，该参数的取得是如以下所述：由于眼睛睁开时，上眼皮的移动会造成泪膜流体向上波动，其波动速度与泪膜的水量有关，如泪膜热影像上的低温色块缓慢地向上移动，即显示水量不足。
在取得前述各项参数后，随即进行综合运算，该综合运算包含各项参数的交叉运算，可行的综合运算技术包括但不限于：
1.多变量统计分析。
2.类神经网络。
由于前述各项参数分别代表泪液水量多寡及/或泪膜稳定度高低，因此利用前述技术对该等参数进行综合运算，即可产生具代表性的水量指标与稳定度指标，由此可助于干眼症确立检验的准确性。
以上说明对本发明而言只是说明性的，而非限制性的，本领域普通技术人员理解，在不脱离以下所附权利要求所限定的精神和范围的情况下，可做出许多修改，变化，或等效，但都将落入本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种利用泪膜热影像产生量化指标的方法，其特征在于，先取得一组泪膜热影像数据供读取参数，再根据读取的参数执行一综合运算，以产生一水量指标及一稳定度指标；其中，根据泪膜热影像读取的参数包括：
单一泪膜热影像的温度分布；
张眼泪膜随时间变化的降温趋势；
泪膜破裂的型态和发生时间；
泪膜热影像上温度色块向上漂移的速度。
2.根据权利要求1所述利用泪膜热影像产生量化指标的方法，其特征在于，由所述单一泪膜热影像的温度分布读取参数时是根据泪膜热影像上的温度色块多寡及分布状况取得，当温度分布均匀，表示水量充足，若显示的温度色块少且温度偏高，则显示水量不足。
3.根据权利要求1所述利用泪膜热影像产生量化指标的方法，其特征在于，由所述张眼泪膜随时间变化的降温趋势读取参数是在降温趋势过度显著时判断为泪膜破裂，降温趋势不明显则判断为水量不足。
4.根据权利要求1所述利用泪膜热影像产生量化指标的方法，其特征在于，由所述泪膜破裂的型态和发生时间读取参数时是在泪膜热影像上的温度色块若呈同心圆或椭圆状分布时判断为泪膜稳定，若呈非圆形分布则判断为泪膜不稳定。
5.根据权利要求1所述利用泪膜热影像产生量化指标的方法，其特征在于，由所述泪膜热影像上温度色块向上漂移的速度读取参数时是根据泪膜热影像上的一低温色块向上移动的速度，判断水量是否充足。
6.根据权利要求1所述利用泪膜热影像产生量化指标的方法，其特征在于，由所述单一泪膜热影像的温度分布读取参数时是根据泪膜热影像上的温度色块多寡及分布状况取得，当温度分布均匀，表示水量充足，若显示的温度色块少且温度偏高，则显示水量不足；
由所述张眼泪膜随时间变化的降温趋势读取参数是在降温趋势过度显著时判断为泪膜破裂，降温趋势不明显则判断为水量不足；
由所述泪膜破裂的型态和发生时间读取参数时是在泪膜热影像上的温度色块若呈同心圆或椭圆状分布时判断为泪膜稳定，若呈非圆形分布则判断为泪膜不稳定；
由所述泪膜热影像上温度色块向上漂移的速度读取参数时是根据泪膜热影像上的一低温色块向上移动的速度，判断水量是否充足。
7.根据权利要求1至6中任一项所述利用泪膜热影像产生量化指标的方法，其特征在于，该综合运算步骤是采用多变量统计分析执行运算。
8.根据权利要求1至6中任一项所述利用泪膜热影像产生量化指标的方法，其特征在于，该综合运算步骤是采用类神经网络执行运算。
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| CN105796066A (zh) * | 2014-12-19 | 2016-07-27 | 汉唐集成股份有限公司 | 眼部腺体功能检测系统 |
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