CN102961117A - 基于移动平台的斜视诊断装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及移动医疗装置，尤其是一种基于移动平台的斜视诊断装置，包括图像输入装置：用于获取眼部图像；图像预处理装置：其又包括以下单元：图像分辨率调整单元；图像平滑、灰度转换处理单元；眼部定位装置：角膜缘定位装置；反光点定位装置：偏移计算装置；图像输出装置。本发明基于移动平台，可安装于现有的智能手机、平板电脑等智能移动设备上，可方便的进行斜视检测，操作便利。

Description

基于移动平台的斜视诊断装置

技术领域

本发明涉及移动医疗装置，尤其是一种基于移动平台的斜视诊断装置。

背景技术

斜视是指两眼不能同时注视目标，属眼外肌疾病。可分为共同性斜视和麻痹性斜视两大类。而共同性斜视发病率较高，根据眼位偏斜位置的不同分成上斜视、下斜视、内斜视和外斜视。

小儿是斜视的高发人群，平均100个孩子中就有一个患斜视。斜视对小儿的危害极大。首先是外观的影响，更重要的是，斜视影响双眼视觉功能，严重者没有良好的立体视力。立体视力是只有人类和高等动物才具有的高级视觉功能，是人们从事精细工作的先决条件之一。如没有良好的立体视觉，在学习和就业方面将受到很大的限制。而大部分斜视患者都同时患有弱视。由于斜视患者长期一只眼注视，另一只眼将造成废用性视力下降或停止发育，日后即便配戴合适的眼镜，视力也不能达到正常。

共同性斜视在医学上常见的检测装置主要包括弧形视野计和同视机。但是弧形视野计和同视机携带不方便，且需要患者能够配合。许多年龄较小的斜视患者，由于配合能力较差，斜视角测定较困难。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明提供一种便携的基于移动平台的斜视诊断装置，该装置可以让普通非专业人群都能随时随地方便的对患者，尤其是配合能力较差的幼儿进行斜视的诊断，及时发现和治疗。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种基于移动平台的斜视诊断装置，包括有：

一、图像输入装置：用于获取眼部图像；

二、图像预处理装置：用于对获取的眼部图像做初步处理，其又包括以下单元：图像分辨率调整单元，用于对获取的眼部图像的分辨率进行调整；图像平滑、灰度转换处理单元，用于将图像进行平滑和灰度转换处理；

三、眼部定位装置：用于通过机器视觉技术定位眼部在图像中的位置；

四、角膜缘定位装置：用于通过Hough变换原理，获取眼部区域的角膜缘的中心坐标以及半径值；

五、反光点定位装置：用于通过Hough变换原理，获取反光点的中心坐标以及半径值；

六、偏移计算装置：利用角膜缘的中心坐标以及半径值和反光点的中心坐标值，按照Hirschberg法计算偏移量。

七、斜视计算装置：根据所得的偏移量判断患者是否存在斜视，哪种类型的斜视，以及计算出斜视的度数值；

八、图像输出装置：根据斜视计算装置得到的斜视结果以文字方式输出在显示屏上。

本发明基于移动平台，可安装于现有的智能手机、平板电脑等智能移动设备上，可方便的进行斜视检测，操作便利。

附图说明

图1移动平台斜视诊断技术实现流程图。

图2 操作场景图。

图3眼部定位装置粗略定位结果图。

图4 眼部定位装置精确定位结果图。

图5 斜视度数计算方法图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

本发明为一种斜视诊断装置，以现有的智能手机为平台，包括有：

1.     图像输入装置：该装置采用医学专业瞳孔灯为角膜映光点的光源来源，结合智能手机等移动设备摄像头拍摄患者脸部正面图像，为了提高检测的精确度，具体拍摄环境和操作条件应注意以下几点(结合附图2)： 

(一) 患者应位于室内荧光灯等照明光源正下方，不能面对除瞳孔灯之外其它直射光源，满足此条件下，保证室内光照亮度，提高手机拍照的快门速度，防止对焦不清楚。

(二) 操作者手持移动设备，使得移动设备与患者眼睛保持水平位置，并距离患者眼睛水平正前方大概50cm，与此同时将瞳孔灯置于移动设备摄像头正上方紧贴移动设备。

(三) 瞳孔灯水平直射患者两眼正中间鼻梁上方位置，嘱患者眼睛自然睁大，水平直视摄像头。

满足以上三点条件下，操作者拍摄照片，作为初始的输入图像。

瞳孔灯是角膜映光点的光源来源，在本发明中是关键的设备。实际操作过程中，如果移动设备自带闪光灯的话，则可以直接采用闪光灯作为光源来源，但是要考虑到闪光灯的光源强度会不会造成被检查者，尤其是幼儿的不适反应，如果幼儿对于闪光灯的光照强度不适应，则仍然应该采用瞳孔灯为光源设备。

2.       图像预处理装置：由于初始输入的图像有可能在不同的环境下获取，为了较少图像处理的时间和图像检测的有效性，必须做一些图像预处理。其包括有以下单元：

(一) 图像分辨率调整单元：由于下一步的眼部定位过程中，需要对脸部图像的眼睛区域进行定位，为了减少定位的时间，提高效率，先要对图像的分辨率进行调整。具体调整幅度，要视图像分辨率而变化，一般情况下将图像分辨率调整为原来的十分之一大小。但是在眼部定位装置完成工作之后，在角膜缘定位装置工作时，为了提高定位的精确度，需要将图像分辨率恢复为原来的值。

(二) 图像平滑、灰度转换处理单元，用于将图像进行平滑和灰度转换处理，该单元是为眼部定位装置做一些预处理，使得眼部定位的错误率尽可能低，并且最好在图像进行平滑和灰度转换处理后对图像灰度值进行归一化处理。所谓归一化处理是指通过一系列变换（即利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响），将待处理的原始图像转换成相应的唯一标准形式(该标准形式图像对平移、旋转、缩放等仿射变换具有不变特性)，通过归一化处理，可以进一步减少不同环境拍摄造成图像亮度偏差，有利于提高眼部定位的准确率。

3.       眼部定位装置：用于通过机器视觉技术定位眼部在图像中的位置，该装置分成两大部分，具体如下：

(一) 在粗略定位单元，将经过预处理的图像灰度值进行水平和垂直方向的投影（可以采用方差投影、积分投影等）。在脸部灰度图像中由于眼部的生理特征，角膜区域和眉毛区域的灰度值低于人脸其它部位，所以通过水平方向的投影之后，我们就能在投影曲线上找到波峰（方差投影）或波谷（积分投影），通过波峰或波谷就能大致确定眼部在图像中的水平位置。同理通过垂直方向的投影，就能大致确定眼部在图像中的垂直位置。而且眼部在脸部图像中具有对称性特征，可以进一步提高定位的精确度。但是这一步骤只能确定眼部在图像中的大致位置，可以定位一个矩形区域。定位结果如附图3所示。

(二) 根据粗略定位的结果，我们缩小了图像中定位眼睛的区域范围，接下来将进行眼部区域的精确定位。该单元利用当前比较成熟的模式识别算法实现，它分为模型训练和识别两大步骤。模型训练中，必须先根据大量的眼部图像，训练出一个眼部模型，然后利用该眼部模型，在粗略定位阶段确定的矩形区域中实现眼部的精确定位，当前已有现成的比较成熟的眼部精确定位算法可以直接采用（如ETRI Journal, Volume 30, Number 2, April 2008中的《Eye Detection in Facial Images Using Zernike Moments with SVM》就是其中的一种利用机器视觉技术实现眼部定位的算法），本发明在实际开发过程中直接将眼部模型文件导入到分类器中，从而实现眼部的精确定位。该装置操作完成之后，将在人脸图像中的左右双眼部位大致以角膜为中心确定两个矩形区域，该区域能将左右双眼包括在其中并使得矩形区域尽可能小。定位结果如附图4所示。

4.       角膜缘定位装置：一般情况下，由于眼部生理构造的特殊性，角膜缘在图像中呈现规则的圆形或者圆弧（一般情况下，上下眼睑会盖住一部分角膜区域），所以该步骤将采用Hough变换原理，精确定位眼部区域的角膜缘的中心坐标以及半径。由于在步骤3里已经将眼部区域范围缩小，而且图像分辨率已知，拍摄距离已知，从而可以获取Hough变换过程中待检测圆弧的半径范围，这样就可以提高角膜缘的定位精确度，防止错误圆产生。

5.       反光点定位装置：因为正常情况下，由于瞳孔灯光源是点光源，所以图像中的角膜映光点也呈现较规则的圆形，而且角膜缘定位装置中已经将检测范围进一步缩小，因此该步骤同样可以采用角膜缘定位装置里提到的技术，进行反光点的定位，只须改变检测范围和待检测圆弧的半径大小。

6.       偏移计算装置：在角膜缘定位装置和反光点定位装置中获得角膜缘和反光点的中心坐标以及半径值之后，就可以依据Hirschberg法的基本原理来计算偏移量，具体方法结合附图5说明如下：

(一) 假设右眼角膜中心坐标为(X1,Y1)，右眼角膜半径为R1，右眼亮点坐标为(M1,N1);左眼角膜中心坐标为(X2,Y2)，左眼角膜半径为R2，左眼亮点坐标(M2,N2)。

(二) 计算右眼亮点与角膜中心点的水平距离为H1=|X1-M1|，垂直距离为V1=|Y1-N1|；左眼亮点与角膜中心点的水平距离为H2=|X2-M2|，垂直距离为V2=|Y2-N2|。

(三) 计算双眼的水平偏差S1=|H1-H2|，垂直偏差S2=|V1-V2|。

(四) 计算双眼角膜半径的平均值R=(R1+R2)/2。

(五) 计算水平偏差比例Hr=S1/R，垂直偏差比例Vr=S2/R。

角膜映光法(Hirschberg test)临床检测步骤：在受检者正前方大概33cm处放置瞳孔灯，让患者注视之。医生观察反光点的位置，如角膜反光点位于两眼瞳孔正中央则为正位眼；如果角膜反光点出现于一眼瞳孔正中央，而另一眼在瞳孔缘，则偏斜约10～15度；在角膜缘上，则偏斜约45度；在角膜中心与角膜缘之间的中点处，则斜视度约为25度。(注：每偏斜1mm约相当于斜视弧7～7.5度)。

7.       斜视计算装置：根据偏移计算装置得到的水平偏差比例值Hr和垂直偏差比例值Vr，结合角膜映光法(Hirschberg test)临床检测的基本原理，该装置功能是用于判断患者是否存在斜视，哪种类型的斜视，以及斜视的度数值。具体方法如下：

(一) 如果Hr>1/9或者Vr>1/9，则该患者存在斜视，继续步骤(二);否则正常，跳过斜视判断和计算过程。

(二) 如果患者存在斜视，则双眼必然有一只为注视眼，另外一只为斜视眼。具体判断流程如下：

A.     如果Hr>1/9，且 H1-H2的值为正，则右眼为斜视眼。

B.      如果Hr>1/9，且 H1-H2的值为负，则左眼为斜视眼。

C.     如果Vr>1/9，且 V1-V2的值为正，则右眼为斜视眼。

D.     如果Vr>1/9，且 V1-V2的值为负，则左眼为斜视眼。

(三) 以右眼为斜视眼为例（左眼判断方法同右眼），该步骤判断患者为何种类型的斜视，具体方法如下：

A.     如果Hr>1/9，且X1-M1为正，则患者为右眼内斜视。

B.      如果Hr>1/9，且X1-M1为负，则患者为右眼外斜视。

C.     如果Vr>1/9，且Y1-N1为正，则患者为右眼下斜视。

D.     如果Vr>1/9，且Y1-N1为负，则患者为右眼上斜视。

E.      如果Hr>1/9且Vr>1/9，且X1-M1为正，且Y1-N1为正，则患者为右眼内斜视并下斜视。

F.      如果Hr>1/9且Vr>1/9，且X1-M1为正，且Y1-N1为负，则患者为右眼内斜视并上斜视。

G.     如果Hr>1/9且Vr>1/9，且X1-M1为负，且Y1-N1为负，则患者为右眼外斜视并上斜视。

H.     如果Hr>1/9且Vr>1/9，且X1-M1为负，且Y1-N1为正，则患者为右眼外斜视并下斜视。

(四) 该步骤将在步骤(三)的基础上，具体计算斜视度数，方法如下：

A.     如果患者为内斜视或者外斜视，则斜视度数为D1=S1*45/R。

B.      如果患者为上斜视或者下斜视，则斜视度数为D2=S2*45/R。

8.       图像输出装置：该装置将在输出图像中，画出检测出来的角膜缘和亮点位置，并将最终的斜视判断结果以文字形式输出。

发明实施过程中异常处理

      由于利用机器视觉的技术对图像进行分析和处理，在具体实施过程中，必然会出现一些异常情况，现对这些异常情况进行分析，并给出具体的处理方式。

在本发明实施过程中，会出现如下三种常见的异常情况：

(一) 图像中无法正确定位眼部

(二) 图像中无法正确定位角膜缘

(三) 图像中无法正确定位亮点

针对以上三种异常情况，采取的处理措施如下：

(一) 造成无法在图像中定位眼部的原因，主要是拍摄时未正确取景或者取景时图像中眼睛是闭合状态造成。因此针对这种异常，系统会提示操作者重新取样，并给出一定的提示。

(二) 造成图像中无法正确定位角膜缘异常情况（包括角膜缘定位错误，定位了多个角膜缘，定位不到角膜缘等错误）的原因比较复杂，我们给出的处理措施有两种。第一种，提示用户重新拍照取样；第二种，采取人工手动定位模式。该模式下，图像中会出现两个定位用的圆圈，用户只需简单的通过拖动和缩放的方式，将圆圈定位到图像中的角膜缘上即可。该模式下，对于角膜缘的定位纯粹靠用户操作，所以对于用户的操作要求比较高，检测的结果也将和操作结果密切相关。

(三) 造成图像中无法正确定位反光点位置的异常主要是拍照取景时，瞳孔灯没有正确对准双眼中央，拍照对焦不清晰，图像亮度不够等原因造成；因此针对此异常，系统将给出提示，让操作者重新拍照取景。

随着移动科技的飞速发展，采用Android系统和iOS系统的智能手机占领了大部分的智能手机市场，基于智能手机等移动设备的移动医疗也接踵而至。与此同时，移动平台对于数据的处理能力和存储能力大幅提高。现在智能手机等移动设备已经成为人们日常生活工作的重要工具，改变了人们的生活方式。

另一方面，现在儿童患眼部疾病的趋势越来越明显，近视、斜视、弱视等等疾病严重困扰的很多家长，而且这些疾病在早期难以发现，往往会错过绝佳的治疗机会。

一般的非专业人士不能及时察觉儿童患斜视的早期症状，而去医院检查又会遇到医疗资源短缺等看病难问题。本发明利用强大的移动平台的数据处理能力，采用传统的角膜映光法(Hirschberg法)理论为斜视检查理论基础，设计开发了基于智能手机等移动平台的斜视诊断装置，利用该装置可以让普通非专业人群都能随时随地方便的对患者，尤其是配合能力较差的幼儿进行斜视的诊断，及时发现和治疗。

Claims (2)

1.一种基于移动平台的斜视诊断装置，其特征在于：包括有

图像输入装置，用于获取眼部图像；

图像预处理装置，用于对获取的眼部图像做初步处理，其又包括以下单元：图像分辩率调整单元，用于对获取的眼部图像的分辨率进行调整；

    图像平滑、灰度处理单元，用于对图像进行平滑和灰度化处理；

人眼识别定位装置，用于通过机器视觉技术定位人眼在图像中的位置;

角膜缘定位装置，用于通过Hough变换原理，获取人眼区域的角膜缘的中心坐标以及半径值；

反光点定位装置，用于通过Hough变换原理，获取反光点的中心坐标以及半径值；

偏移计算装置；通过角膜缘的中心坐标以及半径值和反光点的中心坐标以及半径值，按照Hirschberg法计算偏移量；

斜视计算装置：根据所得的偏移量判断患者是否存在斜视，哪种类型的斜视，以及计算出斜视的度数值；

图像输出装置：根据斜视计算装置得到的斜视结果以文件方式输出在显示屏上。

2.根据权利要求1所述的基于移动平台的斜视诊断装置，其特征在于：所述的图像输入装置为一摄像头。

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