CN103476325A - 自适应照片筛查系统 - Google Patents

Abstract

简单概述了本申请系统的实施例之一，其中，包括设置在所述系统中的一种器械，如透镜或透镜系统；进行照片筛查时，把所述器械安放在受检者眼睛和图像检测系统之间，从而将所述系统居中位置设置在特定受检人员的预期区域。此外，所述系统还包括计算机控制系统和由所述计算机控制系统调节的环境光源，这样，可通过计算机控制，调节环境光源发出的光量，使受检者的眼球参数就位于一定的目标范围内。另外，本系统还包括一个辐照系统，所述辐照系统按照计算机控制系统发出的指令，提供多视角和轴向偏心光照以及可选波长的光照。其中，所述计算机控制系统指示发光系统为不同的筛查程序提供不同的光照特征。同时，本系统还包括一种抓取受检者眼睛图像的图像检测系统，其中，所述计算机控制系统分析所抓取的图像，并提供现场分析结果。最后，还提出了一些其它系统和方法。

Description

自适应照片筛查系统

相关申请书的交叉引用 

本申请引用了尚未授权美国专利申请（序列号：13／017,734，申请日2011年1月31日）的优先权，在先申请全部引用在本申请书中。(注：本文提到的在先美国专利申请已在2013年3月26日获得授权，其专利号为US8,403,480) 

技术领域

本发明涉及医学检查，特别涉及眼睛检查和分析技术。 

背景技术 

超过1.5亿美国人受视力障碍的困扰，且该病症是儿童期最高发的病症。若能提早发现视力障碍，就能得到及时有效的治疗，从而降低该病症的不良影响，提高生活质量。 

儿童视力筛查工作尤其重要。美国儿科学会（AAP）、美国眼科学会(AAO)、美国斜视和小儿眼科协会(AAPOS)以及美国验光协会(AOA)建议，应尽早对儿童进行定期视力检查。但是，超过85％的学龄前儿童从未接受过综合性的眼科检查，且超过78％的学龄前儿童从未接受过任何类型的视力检查。另外，美国视力保护基金会的一份报告（1999年）显示：在学校进行的视力检查仅能检查出实际患有视力问题儿童的四分之一。 

某些眼力问题，若未及时发现和治疗，可能会妨碍大脑中视觉功能的正常发育，如弱视，又称”懒惰眼”。由于幼儿的视力和视觉功能直到5-6岁才发育完成，若不能在关键年龄（5-6岁前）纠正“被忽视”的视力问题，就可能造成永久性的眼疾。弱视（美国2-5％）的最常见病因是屈光参差症（两眼的屈光不一致）和斜视（美国3-4％的人患有斜视）。但是，目前没有适合大规模视力检查要求的检查设备，既满足AAP指导原则的多功能评估要求，又符合其对检查的效率和准确性，或者灵敏度和特异性的要求。 

因此，迄今为止，本领域的技术人员一直致力于解决上述存在的技术问题。 

综述 

本发明各实施例提供了具体的进行定制照片筛查的系统和方法。其中，对所述系统的实施例之一做了简单说明，并按照以下方式实施。所述系统包括计算机控制系统和由该计算机控制系统调节的环境光源。这样，可通过计算机控制系统，调节所述环境光源发出的光量，使得受检者的眼球参数就位于一定的定向范围内。更佳的是，所述系统还可包括一个辐照系统，该辐照系统按照所述计算机控制系统发出的指令，提供多视角、轴向偏心照度和可选定波长的辐照，所述计算机控制系统控制该辐照系统为不同的筛查程序提供不同的辐照特征值。另外， 所述系统还包括一个捕捉受检者眼睛图像的图像检测系统，所述计算机控制系统分析所捕捉到的图像，并提供现场分析结果。在另外一个实施例中，所述计算机控制系统用于显示视频功能给受检者，通过该视频功能，控制受检者的眼球运动和视觉调节。 

在一个实施例中，提供了对受检者的一只眼睛进行照片筛查的系统，该系统包括：图像显示器；适于照射眼睛的辐照光源；图像检测系统，该图像检测系统在所述适于照射眼睛的辐照光源启用、受检者注视图像显示器时，捕捉一幅或多幅受检者眼睛图像；还包括一个器械（如透镜或透镜系统），所述器械位于受检者眼睛和图像检测系统之间，进行照片筛查时调整所述照片筛查的系统的居中位置使之位于检测特定人群或年龄组的受检人员的预期受检区域。适于照射眼睛的光源可包括适于照射眼睛的红外光源、可视光源或者二者兼之。所述的红外光源，例如，可以是同轴和／或偏心红外光照。所述图像显示器可以是二维或三维显示器，或者是二维和三维兼之的显示器，而且该显示器可作为控制受检者视觉状况的环境照明。 

本发明实施例还提供了进行眼睛照片筛查的方法。就这一点而言，从实施例中大致概括出如下步骤：实施自动筛选过程；分析眼睛图像以评估至少一种视觉状况；并提供前述分析步骤的结果。所述的自动筛选过程还包括如下步骤：调节环境光源，使受检者的视觉参数位于所需的目标范围内；显示视频功能，引导受检者视线聚焦于所需部位；并获取受检者的眼睛图像。 

在一个实施例中，还提供一种对受检者一只眼睛进行照片筛查的方法，包括以下步骤：显示一幅图像；打开适于照射眼睛的光源；在打开适于照射眼睛的光源情况下，受检查注视图像显示器显示的图像时，采用图像检测系统捕捉一幅或多幅受检者的眼睛图像；放置一个器械（如透镜或透镜系统）于受检者的眼睛和图像检测系统之间，进行照片筛查时调整照片筛查系统的居中位置使之位于检测特定人群或年龄组的受检人群的预期受检区域；分析所述的一幅或多幅眼睛图像以评估至少一种视觉状况；并提供前述分析步骤的结果。放置所述器械在受检者眼睛和图像检测系统之间调节位置是固定或可调节，在前述分析步骤中，可调节所述器械或是该装置的部分光学部件。适于照射眼睛的光源可包括适于照射眼睛的红外光源、可视光源或者二者兼之。所述的红外光源，例如，可以是同轴和／或偏心红外光照。所述图像显示器既可以是二维或三维显示器，也可以是二兼之的显示器，而且还可作为控制受检者视觉状况的环境照明。 

对于本领域的技术人员来说，在查阅了本文中图纸和详细说明的基础上，显而显见地得到的其它系统、方法、特征和优点应纳入本说明中并属于本发明的范围。 

附图说明

通过参照以下附图，可更好地多方面理解本发明。附图中的各部件并未按实际比例绘出，而是重点在于说明本发明的原理。此外，附图中，同一标号对应各附图中的相同部件。 

图1是本发明自适应照片筛查系统APS一个实施例的结构示意图。 

图2是图1APS系统使用状态的示意图。 

图3是图1所示的一装置，在实施例中该装置为红外或可视摄影系统时的示意图。 

图4是一表格，表明图1所示的自适应照片筛查系统在各种视觉测试时，所对应的照明。 

图5是一个表格，表明图1的自适应照片筛查系统的一个实施例中执行以年龄和性别组特异性检查。 

图6A是图1中自适应照片筛查系统一个实施例中进行屈光测试的红外的图像检测系统和辐照光源。 

图6B是一幅钟形累计强度归一的剖面图，用于通过图1中自适应照片筛查系统一个实施例来确定屈光不正。 

图6C是应用于图1的自适应照片筛查系统一个实施例中的辐照设置示意图。 

图6D至图6E是通过图1所示自适应照片筛查系统一个实施例，采用图6C的辐照设置获得的三维的钟形强度分布图。 

图6F和6G是图2中采用红外或可视摄像机系统的另一个实施例的示意图。 

图6H是基于屈光度-1左右的居中位置区域对眼睛模型进行的自适应照片筛查系统屈光测量的示意图。 

图6I是为了调整图6H所示居中位置而采用镜片的调节的示意图。 

图6J与图6H相似，但显示居中位置的屈光度增加为+2时的屈光测量的示意图 

图6K是在受到图6I中镜片与眼睛距离的影响后，对眼睛看到虚像的距离变化的影响的示意图。 

图6L是表示图6I中镜片相对于眼睛位置变化所引发的图像放大倍率变化的示意图。 

图7A是表示在图1的自适应照片筛查系统一个实施例中，通过受检者的视角进行动态固定和校准测试的辐照光源和摄像机的示意图。 

图7B是表示在图1中自适应照片筛查系统一个实施例中，测量对象眼睛的凝视轨迹的示意图。 

图7C至图7E是表示在眼科检查中，采用图1中自适应照片筛查系统一个实施例，对受检者的眼睛实施遮盖-去遮盖的各检测方案的各示意图。 

图8是表示在图1中自适应照片筛查系统一个实施例中，对受检者的视角进行角膜不规则性和不透光度测试的时辐照光源和摄像机的示意图。 

图9是图1中自适应照片筛查系统一个实施例中进行自动分析流程图。 

图10是图1中自适应照片筛查系统的实施例中的目标定位模块的流程图。 

图11是图1中自适应照片筛查系统一个实施例的图像质量评估模块流程图。 

图12至图13是表示通过图1中自适应照片筛查系统一个实施例实现的测量参数的双结果频率分布功能的示意图。 

图14是描述通过图1中自适应照片筛查系统所实施方法进行检查的工作流程图。 

图15表示图1中自适应照片筛查系统的一个实施例的逻辑结构框图。 

图16是采用图1中自适应照片筛查系统的进行视觉筛查的工作流程图。 

详细说明 

务必尽早检测出眼睛异常情况或眼病，这一点很重要，因为此类问题威胁到生命、视力和／或发育。在美国是这样，在发展中国家和医疗资源严重缺乏的其它国家更是如此。因此，本发明的实施例之一，提供了对眼睛图像的现场实时计算机分析，以确定并分类五个筛查区域中的筛查图像结果为正常或异常。另外，按照本发明，非医疗人员可采用可移动、耐用且价格相对较便宜的眼睛筛查装置进行筛查测试。 

如图1所示的本发明自适应照片筛查系统（简称APS）100的一个实施例。自适应照片筛查系统100采用了先进的照片筛查技术，以及眼睛跟踪、动态视觉刺激和计算机辅助图像判读功能，以提高AAP指导方针所要求的视力筛查精确度。自适应照片筛查系统100实施例的评估过程，包括对眼睛分析和评估，例如那些涉及双眼屈光条件、眼睛能动性和校准、不透光度、角膜不规则性、视网膜肿瘤和色盲的分析和评估。因此，自适应照片筛查系统100的一个实施例，是一种对医师、护士、教育机构、公共卫生部门和其它从事视力评估服务专业人员有帮助、采用了先进成像技术的综合眼睛筛查系统。正因为如此，自适应照片筛查系统100的实施例，弥补了现有筛查器械的许多已知缺陷。 

一个实施例中的自适应照片筛查系统100的部件，包括计算机控制的、适于照射眼睛的可视光源141、适于照射眼睛的近红外（NIR）光源142、环境照射源120、可视刺激显示屏130、可视红外数字图像检测器150和用于实现注册、监控、校准、测试控制、质量控制和自动分析程序等功能的计算机控制器110。请注意，在某些具体实施例中，所述可视红外图像检测器 150可分别用作红外和可视摄像机。而在某些具体实施中，可采用单个摄像机，获取红外和可视图像。 

正因为如此，自适应照片筛查系统100提供了时空解析度，具有用于检测眼睛功能和异常情况的充分敏感度和特异度；为医疗转诊提供定量评估结果；同时提供本地资料归档和电子远程资料传送归档。 

在一个实施例中，适于照射眼睛的近红外光源142包括一个二维红外显示器（如红外发光二极管灯组件），且适于照射眼睛的可视光源141包括一个可视光源显示器，该可视光源显示器可由具有选定波长的可视发光二极管灯组成。数字图像检测器150包括一个能检测可视（RGB）和红外信号的多帧数字摄像机、一个光束分离器和一面镜子。如图2所示，在一个实施例中，在视频显示屏130（可能是一个LCD平面屏幕）下部组装和固定了适于照射眼睛的近红外光源142、适于照射眼睛的可视光源141和数字图像检测器150。自适应照片筛查系统100的这一部分较轻，且能轻松地将其直接放在受检者面前。 

在图2所示的另一个实施例中，可调节的镜子133可放置在摄像机／光源组合装置210和视频特征显示器130之间，以调节受检者眼睛受刺激视角与摄像机的监测范围。在红外光应用中，镜子133可能是一面反射几乎100％红外线的热镜。在可视光应用中，镜子133可能是一面镜子或一台光束分离器。若采用了光束分离器，则光束分离器后面的视频显示屏部分，充当可视光源。 

环境光源120可用已编程视频130本身产生的光线。但当该光线不足以控制瞳孔反应时，可以在所述视频130显示屏侧设置可视发光二极管灯。 

图3表示摄像机／光源组合装置210的可能布置情况。用薄膜光束分离器305来提供同轴光。可以将右面板上的发光二极管灯组的任一二极管作为同轴光源，将所述光源照射到探测仪150的入射光瞳320的中央位置。如果所述发光二极管比相机光孔小，则有多个光源（发光二极管灯组）都会变成近同轴光源。偏心光照来自于右面板和底面板上的发光二极管灯组，如图所示。 

计算机控制器110（如笔记本电脑）控制自适应照片筛查系统100，包括远程光学器件和发光器件（例如图像检测系统150、发光二极管显示器141、142、环境照明120、显示屏130等等）。在一实施例中，配置了计算机控制器110，用来显示用户界面程序，使得经过培训的操作者可以为受检者播放视频。在一个实施例的整个检查过程中，显示屏130上显示的视频图像 一直吸引着受检者的注意力（比如控制眼睛的适应状态和注视）。在视力筛查过程中，年幼的受检者可以选择自己喜欢的动画人物。采用摄像机150和小型的连续光照，操作者可以保证将受检者准确定位在相机的视场内。红外照射可以在受检者看不见的检测器清晰地反射出受检者视网膜图像。当受检者注视动画时，通过所述计算机系统110实时计算受检者角膜对动画的反射情况，这样，就可以确定其眼睛注视角和聚焦能力。可以用动画图像来控制受检者的眼球运动和反应。比如可以采用这样的编程设置：如果受检者不在合适的视角范围内，动画图像屏幕上的人物会“离开屏幕”。因此，在检查视力时，自适应照片筛查系统100可以很好地控制和调节眼球运动。 

投射到受检者视网膜上的入射光通过受检者眼睛组织后产生发散，并沿着原来的路径反射回去。光所携带的信息（由照片筛查图像中获取的信息）在某种程度上与用波前像差法获取的信息相似。波前像差法获取的信息说明的是个人的眼睛光学性能。不过，照片筛查的图像所含的信息包括五个眼部特征中至少一个或多个特征的测量结果，它们对视力筛查很有帮助。比如： 

A.可以通过适当控制色差和单色象差以及眼睛的注视角度，根据光反射照相理论得出的眼睛屈光情况。 

B.可以根据用赫希伯格氏法测得的双眼浦肯野反射结果来确定的眼睛方位和聚焦能力； 

C.可以通过红光反射的均匀性以及光谱与空间光照分布情况观察到的不透明度； 

D.会导致视网膜反射中光谱分布或颜色分布异常的视网膜肿瘤；以及 

E.扭曲入射光束（该入射光束类似于通过视网膜镜和检眼镜观察到的红光反射）的形状和反射光照分布的不规则角膜表面。 

在这种情况下，自适应照片筛查系统提供环境光照控制器，所述环境光照控制器适应个体瞳孔对光线和光源（141，142）强度作出的反应。所述光线和光源的强度根据个体视网膜的反射率进行调整。图4是一个表格，表明对应各种测试时的自适应地光照控制器。 

如屈光度测试（310），室内的环境照度明亮，并且根据受检者瞳孔对光的反应进行相应调整。使用了脉冲近红外的辐照光源，其光照强度依据受检者的视网膜反射率进行调整。在进行注视或视力校准测试（320）时，采用了能提供连续的蓝光的辐照光源，并用环境光源提供明亮的不含蓝色的光。不透光度和角膜联合检查时（330），用辐照光源提供脉冲近红外光照， 没有使用环境光源，所以，室内一直都比较暗，受检者的瞳孔自然扩张。视网膜光谱测试（340）时，用辐照光源提供了脉冲白光（所述白光的频带比较宽，用任何R、G、B相机都能轻易检测），并保持黑暗的环境照度，原因同330所述原因。进行色盲测试时（350），没有提供辐照光源，对环境光照也没有要求。 

接下来，说明自适应照片筛查系统实施例的检查程序。首先，操作员读取受检者、受检者父母或其他成人提供的患者数据，同时受检者注视预先设定的距离其2/3米的视频或动画。操作员开始根据输入的患者特征或统计数据，包括年龄和性别，用触摸触屏的方式或用已程序化的LCD（液晶显示器）按顺序启动筛查程序。然后，可以进行各种测试。图5显示了在一个实施例中根据年龄和性别进行的筛查程序。后面将详细讨论这些筛查程序。 

采用自适应照片筛查系统100来获取数据。自适应照片筛查系统100识别根据受检者年龄、性别和种族而选择的筛查程序的数据。此外，关于从初次数据采集过程中获得的个体因素，可以校准通过自适应照片筛查系统100获得的测量结果。比如，个体的光谱反射率对偏心测量结果的影响很大。不过，可以通过利用相应同轴照片筛查图像的所有信号来规范每只眼睛的数据，从而消除或减轻这种影响，正如本发明中一个或多个照片筛查程序所实施的。 

照片筛查程序和测试 

A.双眼屈光度测试 

用自适应照片筛查系统100的一个实施例是进行双眼屈光度测试的自动眼睛筛查程序（对应于图4表中的第310项）。建议对3半岁及以上的人群进行双眼屈光度测式。对于3岁半以下的幼儿，自适应照片筛查系统100的逻辑系统省略了双眼屈光度测试，而进行其他适合受检者的年龄范围和性别的测试。 

开始测试时，让受检者位于在显示屏130前方，然后用红外摄像机150进行监测。采用同轴红外照射光142来照射该受检者。抓取受检者的瞳孔红外图像，利用计算机程序实时确定瞳孔的直径。室内或环境照明120和显示屏130的照度均为无红线光，以免干扰红外探测。环境照明120和显示屏130的照度通过自适应照片筛查系统100自动调整，以确保受检者的瞳孔尺寸在适当的范围内：2.5-4.5毫米。此外，在一个或多个实施例中，采集数据之前以及采集数据过程中，所述的自适应照片筛查系统100设定以近恒量的照度来播放视频（动画片）。摄像机／光源组合装置210位于LCD的显示屏130和该LCD的显示屏130正播放的动画人物的正下方，以免受检查者的眼睫毛遮挡由该受检者眼睛的反射回来的检测信号。 

薄膜光束分离器305（如图3所示）用于将投射光源分隔到摄像机150的其入口瞳孔面320上（为光带布置提供最大的自由度，包括所有的偏心和同轴光的采集）。这种独特的技术消除了传统照片筛查器械受固定空间限制的缺陷。从受检者的角度看来，光源和摄像机的布置如图6A所示。此外，在某些实施例中，还使用了小型发光二极管灯，从而能最小化角膜反射作用。还可以使用光纤来改良的空间控制和光束方向。还可以在检测对象前方使用用于补偿动画片播放距离（如2／3米）的验光透镜（如+1.5屈光度）来放松调节配合检查的受检者，如同视网膜检影法一样。 

此外，可以对由自适应照片筛查系统100逻辑控制的连续或脉冲同轴发光二极管灯的照度进行调节，使得红外摄像机检测的瞳孔照度恰好低于检测饱和水平为止。其次，在开始图像数据采集之前，所有的红外发光二极管灯均采用同轴发光二极管灯的光照能级。 

对于+5屈光度的受检者，对其的水平照明照片筛查的实例如图6A下半部分所示。瞳孔图像中出现的月牙状不仅仅取决于眼睛的折光情况，还取决于瞳孔尺寸、注视角度和眼睛的单色像差。来自红外摄像筛查图像的视网膜反射信号用于校正具体受检者的视网膜功能。数码摄像机150监测瞳孔尺寸，以控制像差和检测对象的适当位置以及受检者的注视角。收集红外图像，并将红外图像显示在计算机控制器的屏幕上，供操作者查看。 

在例证中，双眼屈光测试开始时，在显示屏130上显示动画人物，这用于引导受检者定位于合适位置（如精力充沛的小孩）。例如，显示屏130可以在离受检者间隔2／3米处显示动画人物（在2／3m处提供固定的注视目标）。然后，利用按顺序、程控启动的照射光源142、以30～～60Hz频率（持续时间至少1秒钟）拍摄眼睛图像，其中，还使用了窄频带波长的近红外光（而不是白光）。这提供了多种偏心加同轴光折射数据。特别是，在某一实施例中，至少7个、最多35个发光二极管灯用作为照射光源142。 

由于受检者位于显示屏130的前面，因此，配置了自适应照片筛查系统100的逻辑系统，以便在采集的两只眼睛的摄像筛查图像中自动寻找两眼的红外瞳孔反射点，并确定瞳孔直径反射的尺寸。如果瞳孔直径大于4.5毫米（或小于2.5毫米），自适应照片筛查系统100会发出信号，增强（或减弱）室内照明120，直到瞳孔直径在2.5毫米～4.5毫米之间或达到最大（最小）照明度为止。自适应照片筛查系统100分别监测摄像机抓取的两个瞳孔反射照度。从依次的空间整体强度剖面图像中，确定屈光不正。 

请注意，相比之下，当前使用的某些传统的偏心光折射（EPR）筛查器械在较暗的环境 中进行这种测试，以获得较大的瞳孔直径，小孩的瞳孔直径可以达到7nm及以上。在以前的研究中，所述瞳孔直径的高阶像差可能会存在显著的个体差异，而这可能会在视敏度测量中引起较大的误差。 

在单排（相同角度）发光二极管灯提供的照度的情况下，自适应照片筛查系统100确定双眼的屈光不正。在一个实施例中，自适应照片筛查系统100还能通过三排（多种角度）发光二极管灯提供的照度进一步确定眼睛是否存在散光的情况。例如，在一个实施例中，自适应照片筛查系统能够在屈光度小于0.25的测量中，检测出球形／圆柱形屈光不正，而散光的轴测量误差小于25度。通过自适应照片筛查系统100的自动分析程序能够检测出有关球形、圆柱形和轴状屈光不正的眼睛情况；不均匀的瞳孔尺寸（瞳孔大小不等）；屈光参差症；双眼明显的红外照度差异等，下文对此进行了讨论。 

如上所述，在一个实施例中，自适应照片筛查系统100确定了在单排（相同角度）发光二极管灯提供的照度的情况下，双眼的屈光不正。自适应照片筛查系统100可以获得钟形标准化整体强度剖面图610（如图6B所示），且该剖面图可用于确定沿偏心照明顶点的屈光不正。总的来说，据观察，强度钟形曲线随着瞳孔直径和／或屈光不正的增加而变宽。通过将受检者的瞳孔尺寸矫正到设定值（如5毫米），强度钟形曲线的形状变化归因于屈光不正。例如，在图6B中，由于相关屈光不正的屈光力增加，强度钟形曲线的宽度增加。 

上文所用的术语“钟形”所表达的意思是，曲线的形状仅为字面上的含义，但是应明白的是，钟形曲线本身并不意味着该曲线是一种严格意义上的高斯型曲线。 

此外，在一个实施例中，自适应照片筛查系统100可以使用多排发光二极管灯（多种角度）提供的二维照度（如图6C所示）。在图6C中，按照二维模式排布6排发光二极管灯。在实施例中，最里面一圈的发光二极管灯位于中心向外延伸的15.2毫米处，而其他外面几圈的发光二极管灯分别位于该中心向外延伸的20.3毫米、25.4毫米、30.5毫米和35.6毫米处。位于中心的同轴发光二极管灯以及位于发光二极管灯圈以外的两个发光二极管灯用于背景照明，校正检测对象的视网膜特性（例如：反射和多重散射）。 

接着，自适应照片筛查系统100可以得出三维喇叭状强度剖面图（如图6D-6E所示），可使用这些剖面图的数据来推断出球形（对称）和圆柱形（非对称）的屈光不正，同时推断出散光轴。如图6D-6E的剖面图620和剖面图630所示，X轴和Y轴代表EPR中的偏心率，Z轴代表整体强度。因此，能够在剖面图中表示出双眼球子午线。图6D显示了屈光度为-1的屈光不正 的剖面图620。相应地，图6E显示屈光度为-6的屈光不正的剖面图630。 

图6F和图6G给出了本发明的自适应照片筛查系统（APS）100的另一个实施例。该自适应照片筛查系统的组成部分包括二维或三维图象显示器130，该图象显示器为患者提供一个可视区。所述图象显示器130可用作适于照射眼睛的可视光源141和环境照明120，以刺激眼球反应并控制受检者的眼睛调节、注视角和聚焦情况。如图6F和图6G所示的示范性实施例包括图像检测器150和照射光源140，如左边暗盒中的同轴和偏心红外照射。该系统还了包括暗盒160和暗盒180，从而将照射光源140的照射光反射／直射入双眼，并通过相同的光径170和光径190，将得到的眼球信号反射／直射回所述图像检测器150。暗盒180包括用于一个将光线沿所述光径190和光径170偏转的镜子。暗盒160包括透射并反射所选定波长光信号的光束分离器。验光透镜165放在所述暗盒160和暗盒180之间，用来检查检测对象的眼睛。如图2例证的实施例所示，该系统可以包括一个能进行实时数据分析的电脑控制系统110，其说明见下文。 

传统的照片筛查系统在-1／WD处有一个固有的近视居中位置，其中，WD（单位：米）指受检眼睛与照片筛查器械（包括150和140）之间的工作距离。例如，1米的距离对应的是带-1屈光度的近视眼。这与视网膜检影法中的逆转现象相同。图6H例证了当前自适应照片筛查系统和眼睛模型（海涅视网膜检影法训练者眼睛）在屈光测量（工作距离为1米）中的使用情况。可以在屈光度-7到+6的范围内对模型眼睛的屈光不正进行调整，且瞳孔尺寸可以在3毫米到8毫米的范围内变化。 

在图6H中，将测量出的钟形曲线（如图6B、图6D和图6E所示）宽度绘制到Y轴上，将眼睛模型的屈光不正绘制到X轴上。居中位置指的是照片筛查测量的转折点，它通常是屈光不正测量中最不敏感的检测区域。如图所示，患有屈光不正的眼睛（屈光度为-1）的钟形宽度最小，且在所述居中区域周围，所述宽度随屈光度变化而变化的情况最不明显。 

在一个实施例中，图6F和图6G中的自适应照片筛查系统还包括一种器械，如透镜165（另见图6I）。所述透镜165可以附着到暗盒160上或内置于暗盒160中。在一个实施例中，所述透镜165可以附着到暗盒160上或放在暗盒160中的某一固定位置，或将所述透镜165安装在或附着到暗盒160上，其安装或附着方式应使其能够移入或移出照射和检测光170的光径上的视力调整范围，所述照射和检测光170应设置在眼睛与暗盒180之间。所述透镜165还可以放置在眼睛和安装在暗盒160里的光束分离器之间。然而，在另一个实施例中，所述透镜165可以放在安装在暗盒160里的光束分离器的下面，也就是放置在光束分离器和暗盒180之间，所述光束分离器和暗盒180位于红外线170从暗盒160透射到暗盒180的光径上。在另一个示 范性实施例中，器械165可以是一种含2块镜片的透镜系统，2块镜片分别用于患者的双眼。然而，在另一个示范性实施例中，器械165可以是一种含2块固定透镜和1块可移动（扫描）透镜的镜片系统，如巴达尔（Badal）透镜系统。器械165的目的在于将居中位置移到预期的屈光不正区域的一侧（近视或远视），从而提高照片筛查图像中的空间分辨率。 

图6I例证了用于改变居中位置的器械165的使用情况，因此，可以将敏感的检测区域定位到针对特殊人群或年龄群的受检者的所需区域。如图顶部所示，检测器150和光源140（在光折射照相中，标示为折射PR照相）位于眼睛前方，工作距离为WD。例如，如果在眼睛前方距离为d的位置使用屈光力为Pw（屈光度）的透镜165时，反射照相图像会出现在距离为S2（用中间图表上的验光透镜165进行测量）的位置上，且反射照相器械的尺寸会以系数M变大或变小。因此，新的工作距离变为（d-S2）。所述新的工作距离既可以是负值也可以是正值。如果工作距离为负值，那么可以将居中位置移到远视区域。可以使用薄透镜方程式来估算新的居中位置和图像放大值。图中给出了这些方程式。这种简单的计算可以从眼睛（图的下部分）的图像中得出。从反射摄像机的角度看，眼睛将出现在一个新的位置S1上，其尺寸放大系数为M。通过任意一种计算方法得出的新工作距离和图像放大值是相同的。 

例如，透镜165可以是一种将居中区域从屈光度为-1的近视眼区域调整到远视眼区域的镜片（屈光度为+2）。利用图6I的方程式，下表1显示了新的居中位置和放大情况随所述透镜165在暗盒160和暗盒180之间移动（与眼睛保持d＝5cm到d＝26cm的距离）时而变化的计算结果。结果表明，新的居中位置位于远视区域，其屈光度范围是+0.78到+1。图6K和图6L例证的结果与表中的结果一致。为了证明所述理论，图6J给出了使用屈光度为+2的透镜（用于自适应照片筛查系统）和上文所述商用眼睛模型而得出的实验结果。与预期的一样，居中位置明显调整到屈光度为+1的远视区域。在本实施例中，居中位置移动的预期区域在屈光度约为-2和屈光度约为+3.25之间。 

表1： 

与电脑控制系统110连接时，如图6F和图6G所示的实施例中的所述自适应照片筛查系统可用于获得实时数据分析。使用时，图像显示器130会显示一张二维或三位的图像，并启动适于照射眼睛的光源。所述适于照射眼睛的光源140可以是一种适于照射眼睛的红外光源142或一种适于照射眼睛的可视光源141或者两者兼之。此外，例如，照射眼睛的红外光源可以是一种同轴和／或偏心红外光源。可以通过控制所述图象显示器的方式来提供环境照明，从而达到控制摄像筛查眼部状态的目的。利用图像检测系统150，可以抓取一张或多张眼睛图像。当启用适于照射眼睛的光源或多种光源时，所述图像检测系统150可以抓取可视和红外图像。在摄像筛查期间，器械165（如一种镜片或镜片系统）放置在受检者的眼睛和图像检测系统150之间，用于将所述系统的居中位置调整到针对特殊人群或年龄群的受检者的预期区域。接着，对抓取的一张或多张眼睛图像进行分析，至少获得一种眼球情况，尤其是眼睛的屈光状态。然后，将一张或多张眼睛图像的分析结果提供给受检者。所述器械165或该器械的部分光学器件可以放在受检者的眼睛和检测器械150之间的某一固定位置上，或受检者的眼睛和图像检测器械150之间的某一可调位置上。此外，对一张或多张眼睛图像进行分析时，可以对调整所述系统居中位置的器械165或所述器械部分光学元件的位置进行调整。 

B.眼睛能动性／校准 

自适应照片筛查系统100各实施例中进行的眼睛筛查程序中还一种眼睛能动性／校准测试（对应图4中的第320项）。具体而言，在这些实施例中，使用了一种经改良的动态海森堡(Hischberg)机制来测试正常室内照明条件下，6个月大的婴儿的眼睛能动性和校准。一般而言，为确定斜视并进行眼睛调整评估，这种自动试验需要双眼的动态浦肯野（Purkinje）图像。 

在眼睛校准和能动性测试的实例之一中，一个对受检者有吸引力的目标或人物从显示屏130（在图7A中，以白色虚线表示，作为动画人物的一部分）上移过。在离受检对象2／3米的位置，以红色和绿色而非蓝色的波长来显示引人注目的目标510，从而在离2／3米的距离处提供一个移动的注视目标。自适应照片筛查系统100对室内照明环境进行调整，以减少可能干扰Purkinje信号的视网膜反射。 

为了沿“聚焦角和注视角”轨道上的预测轨迹来检查眼睛校准情况，在整个动态Hirschberg测试期间，需要一系列的双眼图像。任何偏离（时间和空间）正常光径的现象都预示表明着注视或能动状态。例如，在工作距离为三英尺时，可采用一台15英寸的显示屏130，将测试范围扩大至30棱镜屈光度。工作距离越短，测试范围越大。请注意，测试时，即便受检者的头部晃动，测试仍是有效的。 

在整个试验中，自适应照片筛查系统100至少有能发出一束连续的蓝色光的光源（例如：一种小的、单个的、窄带发光二极管灯等），以避免因显示器130或其他障碍物对角膜反射造成的影响。蓝色发光二极管灯光源的位置偏离数字摄像机的光轴，所述数字摄像机位于显示屏130的正下方，以免眼睫毛遮挡住Purkinje和虹膜图像。摄像机150记录下与显示器屏幕130显示的移动目标同步移动的受检者双眼图像。连续的蓝色发光二极管灯反射光确定注视角和近常量聚焦进行对比的运动和移动轨迹。就受检者从镜子133中看到的情况而言，相应的光源和摄像机的布置情况如图7A中下方部分所示。 

从所获取的照片筛查图像中，选出双眼的第一幅浦肯野（Purkinje）像，用于确定受检者的凝视角度和集中度。然后，通过在一幅包含正常和斜视实例（ET和XT）（从许多对象（如400多个）的多幅照片筛查图像中获取）的X-Y统计图中绘制结果，观察受检者的该幅图像位于正常或是不正常区域。既而，可确定受检者的眼睛情况，并确定是否存在眼疾。 

以上方法参考了海森堡测试。在标准海森堡测试中，采用可接受的海森堡比率（HR）和中央窝位置或角度（K），从而从照片筛查图像中引申出眼睛凝视角度。HR代表单位角膜反射运动（单位：毫米）时的眼睛转动角（单位：△）。中央窝角度（K）代表视轴线和瞳孔轴线之 间的角度。应考虑到大量受观测人群的HR和K值分布情况会受到观测对象差异的影响。因此，个体的测者的实际HR和K值可能与按照人口分布确定的HR和K值有很大出入。 

因此，在一个实施例中，自适应照片筛查系统100消除HR和K与个体对象的差异，以准确测量斜视角度。采用测量斜视角度的方法之一，是通过刺激凝视轨迹与基于平均人口数假设值相对比，确定了单只眼睛的海森堡比率（HR）和中央窝角度（K）。要确定斜视情况时，采用自适应照片筛查系统100，对测试对象双眼的眼睛值和功能性凝视轨迹进行比较。 

现与临床标准的测试斜视的遮盖去遮盖测试进行对比（可参见VIP协议）。该测试的第一步就是单边遮盖试验。让佩戴着矫正式护目镜的对象，从一定的距离注视视力检查表上的字母。然后，验光师或主导测试者应蒙住受测对象的右眼，同时观察其左眼的运动。移除遮眼板后，验光师应等待数秒，让受测对象的眼睛恢复到平衡状态，接着继续蒙住受测对象的左眼。如果未蒙住的眼睛移动目光，并注视目标（两只眼睛同时睁开，但一只眼睛不要定位于目标点），那么说明并未使用这只眼睛。这就称为斜视。 

交替遮盖测试与单边遮盖测试类似，但它们之间的主要差异就是：在交替遮盖试验中，需将遮眼板从一只眼移动到下一只眼。若未遮盖的眼睛目光移动，就说明该只眼睛患有隐斜视。这表明在静止状态下，两只眼睛不定位于目标。因此，受测对象必须努力让两只眼睛都定位于目标。这可能引起眼疲劳和头痛。对象通过佩戴棱镜眼镜或参加视力训练，可以矫正这一问题。 

斜视对象的眼睛运动取决于用于追踪动态目标轨迹的注视眼。用斜视眼看东西时，通过一系列重新定位和扫视来实现目标跟踪。在从平稳跟踪到扫视的跟踪过程中，目光就会偏离目标定位路径。 

因此，在自适应照片筛查系统100确定斜视的实施例之一，是采用了双目定位测试。所述双目定位是在正常观察条件下进行的，且不受到目测的影响。在自适应照片筛查系统100的一个实施例中，可在受测对象不知情的情况下完成该测试。在自适应照片筛查系统测试期间，当目光注视定整个观察区域的目标轨迹时，通过遮盖受测对象的每只眼睛，会使对象的双眼视力受到极大干扰。这样，就可以检测到隐性斜视。 

自适应照片筛查系统100的一个实施例中，对一定观察范围（双眼、单眼和被遮盖观察区域）内和非前中位置的双眼斜视偏移角和弱视反应进行了评估。自适应照片筛查系统100通过每位受检者的双眼刺激摄影轨迹，确定了每只眼分别分布于三个观察区域的HR、K和扫视散射。自适应照片筛查系统100还评估了在这三个观察区域内的集中度，以确定斜视和弱视可 能性和病情。 

如图7B所示，可在三个观察区域（“区域1”、“区域2”和“区域3”）内，绘制所测试眼睛的凝视轨迹。采用自适应照片筛查系统100，可通过轨迹斜率（如在另一只眼被遮盖的情况下位于单眼观察区域内的轨迹的坡度），确定所绘制轨迹的海森堡比率（HR）。另外，若X轴线代表刺激角度，则可采用自适应照片筛查系统100，将中央窝角度（K）确定为位于X轴线处的轨迹交汇点。接着，按照单次测量结果，可采用自适应照片筛查系统100，通过海森堡比率（HR）和中央窝角度（K），确定受测对象的精确凝视角度。 

自适应照片筛查系统100的不同实施例中，是在进行斜视检查时，可对受测对象的眼睛采用不同的自动遮盖去遮盖测试方法，同时还不让对象意识到其一只眼睛被蒙住了。例如，方法之一是：采用自适应照片筛查系统100的视框710，在三个观察区域中对对象的眼睛（见图7C）进行遮盖去遮盖试验。视框710提供了一个形成太阳穴边线的窗口。检测对象就通过该窗口可看到目标。第二个方法是：采用设有鼻子遮盖板720的自适应照片筛查系统100，当该遮盖板720形成检测对象观察目标时的鼻侧边限时，在三个观察区域中对受对象的眼睛（见图7D）进行遮盖去遮盖测试。第三个方法是：采用设有双目镜管730的自适应照片筛查系统100，对眼睛的三个观察区域（见图7E）进行遮盖去遮盖试验。双目镜管740形成检测对象观察目标时的鼻侧边限。当目标穿过三个观察区域时，可通过监控眼睛运动，找出平稳追踪目标的眼球运动的差异。 

C.眼介质清晰度、角膜不规则性和视网膜肿瘤的测试 

自适应照片筛查系统100中一些实施例所执行的其它眼睛筛查程序是对眼介质清晰度、角膜不规则性和视网膜肿瘤筛查（对应于图4中的第330项和第340项）的综合试验。通过评估照度的一致性和分布情况，以及所谓的“红光反射”的光谱分布，对各个年龄阶段的人进行这类测试。 

使用传统测试装置存在的问题是，当眼睛的屈光不正接近屈光正常值或极限值时，传统偏光照片筛查图像在瞳孔中显示为“黑色”（所谓的盲区）。例如，采用传统器械时，可检测到正常的或轻微的屈光不正，但可能检测不到白内障。然而，在自适应照片筛查系统100（实施例之一）进行测量和试验的同时，可能会产生同轴和接近同轴的其它红外图像，从而清楚地显示白内障（在红外图像中近似于黑色圆点），然而，在使用任何现有照片筛查器械时可能观察不到所述白内障。 

接下来，自适应照片筛查系统100中一些实施例所执行的其它试验包含了角膜分析，以对角膜异常情况、圆锥形角膜和伤疤（对应于图4中的第330项）进行定位。在该测试中，自适应照片筛查系统100中实施例之一利用双眼屈光试验中所使用的红外检测系统和红外发光二极管灯发光模式142形成黑暗环境，该黑暗环境没有双眼屈光试验中所使用的环境光。这样做是因为，需要较大的瞳孔尺寸以覆盖角膜中较大的检查区域。 

再者，采用传统偏光照片筛查器械进行视网膜肿瘤检查通常难以获得令人满意的结果。例如：在检测到异常视网膜反射时（能显示某些视网膜肿瘤，如视网膜母细胞癌），传统偏光照片筛查器械的光束在紧聚焦状态下到达视网膜处。因此，它可覆盖眼睛光轴附近的较小检测区域，常常会错过疾病区，导致不必要的高假阴性结果。 

对于自适应照片筛查系统100进行的眼睛不透光度和角膜不规则性筛查（330），可使用脉冲红外照射，照射布置与图6所显示的折射测量情况相似。然而，环境照明光应较为昏暗，以使受检者的瞳孔自然放大，并提供足够大的筛查面积覆盖区。采用理论研究和临床试验，根据同轴和接近同轴的图像进行眼睛不透光度的观察。另一方面，对于角膜表面不规则性的检查来说，偏心图像提供了强有力的证据。 

视网膜肿瘤筛查（340）含有一个宽带光源，如白色发光二极管灯。应在摄影轴线的附近进行照射，在眼睛处于最初两个实施例中所要求的瞳孔放大状态下进行测试。图8的下部分显示了试验项第330项和第340项的红外光源和白色光源的可能空间分布情况。在30-60Hz帧速率情况下，在不到一秒钟时间内对3个筛查区域进行测试。完成红外测量顺序后，一次性进行白色测量340。在按序获取数据之前，可逐渐调暗视频（动画）显示器（或直接调成黑色）。可继续播放音乐／视频，如同视频人物正在恢复一样，以保持受检者在黑暗中的注意力。受检者不能看见红外测量仪器。3次测量期间，受检者只看见（包括第330项和第340项）“闪光灯”亮起一次。为了覆盖视网膜肿瘤上更大的筛查面积，视频程序可能会请求受检者配合，从多个凝视角度执行这一试验。 

对于难以进行配合的幼儿，可通过显示屏130上的程序动画人物引导双眼测量，且自适应照片筛查系统100降低了在所述黑暗室内光线环境内的图像显示强度。对于可配合的受检者来说，应在较近的距离内进行单眼测量，而非双眼测量，以提高空间分辨率、提高检测覆盖面和可能性。对于任何眼睛中出现的任何异常反射点或黑点，两个瞳孔之间在大小、形状、颜色和亮度的不对称性，应与眼睛的生病情况相对应，在这种情况下，可通过自适应照片筛查系统100产生积极效果，具体如下所述。 

D.色盲 

自适应照片筛查系统100中的几个实施例所进行的进一步测试是色盲测试（对应于图4中的第350项）。通常在3岁以上的男性群体上实施该试验。欧洲血统的男性人群中有8％-12％的人患有色盲，女性人群中有0.5％的人患有色盲。尽管还没有针对色盲的有效治疗方案，但是一旦检查出了色盲，应进行指导，以帮助受检者的父母和老师等对受检者在学习和日常生活中遇到的困难进行处理。通常情况下，自适应照片筛查系统100将在显示屏130上显示有色图片或图像，显示屏130可用于检测或指示受检者是否有色盲病症。例如，如果受检者不能区分显示在图片上的某些有色字符，这就是色盲的症状。 

E.扩展应用 

可应用动态自适应照片筛查系统检测来对其它类型的眼睛校正问题进行检测，如涉及精神分裂症、自闭症、创伤后压力心理障碍症、身体和精神疾病、朗诵困难、多动性注意缺陷障碍（ADHA）等。在一个实施例中，自适应照片筛查系统100将采用与先前描述方法类似的方法引导检测对象的目光追随目标运动轨迹。患有此类疾病的检测对象，其动态凝视角度轨迹（例如：眼睛的聚焦、急动和平动）应是不规则的，在不打扰检测对象的情况下，通过自适应照片筛查系统100的红外检测可以对所述轨迹进行检测。 

自动分析

通过从筛查程序中获得的照片筛查图像可知，自适应照片筛查系统100对图像进行了分析，以尝试通过自动分析过程以发现眼睛异常情况。例如，一个自适应照片筛查系统100的一个实施例采用了一个自动分析过程对现场的视力筛查图像进行实时解释。 

作为自动分析逻辑程序的一部分，对自适应照片筛查系统100进行设置，以搜索和报告在所获取图像内检测到的异常迹象。为了发现异常迹象进行检测，应对检测的种类进行分析，包括：目光分散／凝视；瞳孔尺寸／反应；视网膜反射一致性；视网膜反射强度等级；视网膜反射频谱比；照相反射梯度分布；所有上述情况下两只眼睛的相关性等。 

总的来说，每次检测都有高和／或低极限值（阈值），这些极限值可用于确定正常情况和异常情况范围。根据临床试验结果对阈值进行验证和校准。 

作为本过程的另一部分，自适应照片筛查系统100自动将图像归类为“正”像-说明 照片筛查图像可用于显示某些类型的眼睛异常情况，或“负”像-说明照片筛查图像不能显示眼睛异常情况。这样的话，自适应照片筛查系统100可将从图像中获得的图像数据或信息与各种眼睛状态的统计信息进行比较。如果每位受检者的平均处理时间少于1分钟，可将自动分析处理结果归类为：阳性组（可能会要求进行治疗，例如：直接让眼科专业人员就诊）；阴性组；和不确定组，不确定组的照片筛查图像已经产生了不清楚数据。在一个实施例中，将不确定组的照片筛查图像提供给经过专门训练的审查人员，以便进行补充分析。在另一个实施例中，将结果的不确定性告知受检者，并建议受检者去进行医疗检查。 

在自动分析过程中的一个实施例中，90％以上的摄像筛查图像（正常和明显异常图像）具有很高的置信度，少于10％的图像是模糊不清的，或提供了不确定结果。与传统方法相比，这些结果表明，在眼睛评估过程中照片筛查图像分级以及电子传输方面的人力减少了92％左右，应当考虑让经过专门训练的审查人员对模糊不清的结果进行分析。通过对模糊不清的结果采用备选措施，可进一步显著地减低人力投入。 

相应地，图9中显示的流程图是对自动分析程序900中的一个实施例进行说明。首先，在框图910中，对数据进行采集，以获得患者信息，为后续分析提供眼睛图像。接着，在框图920中，对所获得的眼睛图像进行了图像分析。所实施的分析的类型根据在数据获取步骤中获取的患者信息来确定。然后，在框图930中，实施了质量控制步骤以对在抓拍图像中获得的数据进行验证，并验证这些数据是否能满足随后分析的要求。如果数据不足，应检查并调整设备设置和定位，包括受检者定位，并获取新数据，如框图940所示。随后，再次实施数据获取步骤（910）。在确认数据合格或认为拥有充足数据后，分析图像数据，以发现图像数据中的异常情况（如框图950所示）。如果自适应照片筛查系统100并未发现到任何异常情况（例如：“阴性”结果），应将结果告知受检者，并使受检者免于检查，如框图960所示。如果自适应照片筛查系统100发现到任何异常情况（例如：“阳性”结果），受检者将收到一份异常情况的报告，并将收到需接受医疗专业人员进一步体检和检查的治疗安排，如框图970所示。另外，如果自适应照片筛查系统100不能确定图像数据指示的是“阳性”结果还是“阴性”结果，可采用电子手段将图像数据传至远程数据读取中心，以让经过专门训练的审查人员对所述图像数据进行分析。在一些实施例中，在不传输图像数据的情况下，可将不确定结果告知受检者，并建议受检者让医疗专业人员进行进一步的检查。 

接下来，从通过自适应照片筛查系统100某个实施例中实施的不同眼睛筛查程序的角度，对各种自动分析途径进行讨论。例如，一个自动分析过程利用3个截然不同模块对照片筛 查图像进行分析：目标定位模块、图像质量评估模块以及异常情况鉴定模块。首先，应对目标定位模块进行讨论。 

目标定位模块将确定各输入照片筛查图像上虹膜和瞳孔的位置和尺寸，以及角膜反射的中心。现在看到图10，图10是采用了自适应照片筛查系统100的目标定位模块实施例的流程图。这种方法从框图1010开始使用。在框图1010处，提示操作员对红外／可使摄像机150中的瞳孔定位能力进行核查，以进行屈光310，眼睛不透光度330和视网膜肿瘤340的测试。然后，框图1020提示操作员核查自适应照片筛查系统中的虹膜和角膜目标定位能力，以对眼睛校准和能动性进行评估。因此，可通过室内或环境照明120的程序设定变化对瞳孔尺寸进行控制，如框图1030所示。利用视觉刺激（例如视频动画）来控制受检者的调节、聚焦和凝视角度，如框图1040所述。 

接着，利用图像质量评估模块，计算六个拟合目标（2个瞳孔、2个虹膜和2个角膜反射点）中各要素的质量指数。将拟合指数设定为可能的最大值，以完全拟合经过适当调整的受检者的最佳聚焦图像。现参见图11，图11是采用了图像质量评估模块的实施例的流程图。首先，在框图1110中进行了检查设备的自我校准。例如，对相应摄像机150的镜片进行自动调整，以匹配对个别试验感兴趣的受检者的眼睛区域。再者，对室内／环境照明120进行自动调整，以矫正设置，从而获得期望的视觉反应。尤其应对图像强度进行校准和标准化处理，以消除环境照明变化和所导致的噪声级的影响；调整光源强度，以消除老化和检测增益的影响；对个人的视网膜反射属性进行校准，以确保最佳的图像质量。 

接下来，在框图1120中，在抓取了照片筛查图像后，分析图像是否存有不良图像数据和技术故障（例如：不当的设备设置），以确保质量控制。例如，在抓取的图像中，尝试通过自适应照片筛查系统确定以下区域中的一个或多个区域：虹膜位置、角膜反射点位置、瞳孔位置和瞳孔直径。各个区域有其最佳匹配指数，自适应照片筛查系统100尝试鉴定非聚焦图像，有头发、眼睫毛、遮挡瞳孔的眼睑的图像，双眼未注视摄像机的图像，以及小瞳孔图像等。 

对于非聚焦照片筛查图像或部分切除的虹膜或瞳孔（例如：因眼睛斜视或头发或手蒙住部分眼睛所致），拟合指数的范围为0到1，数字越大，图像质量越好。所述质量控制指数提供了分析不可读取图像期间的警告信息（1130），或分析结果可靠性的测量结果。 

自适应照片筛查系统100检测到的异常迹象主要用于揭露眼睛状况，包括以下情况：斜视、瞳孔大小不等、垂睑、不透光度、肿瘤、屈光不正、屈光参差症、弱视状况、圆锥形角 膜、色盲等。在一个实施例中，异常情况鉴定模块包括3个要素：一个用以分析角膜反光位置的斜视模块，一个用于比较两只眼睛视网膜反射情况差异性的双眼交互关联模块，以及一个检查每只眼睛异常情况的单眼模块。各模块或滤光器的参数分布功能可能影响测量值和任何后期的治疗方案。 

为了进行说明，图12显示了自适应照片筛查系统100测量参数的双结果频率分布函数。在所述事例中，频率分布显示为“正”函数和“负”函数，分别显示与阳性标准（可能会要求进行治疗）和阴性标准（显示健康状态）相对应的测量值。满足阳性标准的这些病例显示了一些错误的阳性结果，且同“阴性”病例的结果相似。在所述实施例中，如果目标是为了获取两个参数结果，可利用“切分参数对“阳性”结果和“阴性”结果进行区分。 

在备选实施例中，有3种结果分布情况（例如：治疗或阳性结果、非治疗或阴性结果以及未不确定结果），应采用两个切分参数（例如：T1和T2）。图12显示了具有“阳性”结果和“阴性”结果单峰分布的情况。因此，选择两个切分参数的位置，以同时获得阳性结果和阴性结果的高预测值以及未确定结果的可接受值。 

自适应照片筛查系统100确定的最终等级报告是基于三种模块（斜视模块、双眼交互关联模块和单眼模块）。如果照片筛查图像在三种模块中都为“阴性”，则结果为阴性。如果图像在一种或多个模块／滤光器模式下都为“阳性”，则结果为阳性。在其它情况下，结果就为不确定，可建议将图像数据传输给经过专门训练的审查人员。 

图13显示了更加复杂的分布情况，在图13中，主要对不对称双峰阳性分布和单模型阴性分布进行说明。在这种情况下，可采用高低阈值或切分参数（例如：T1、T2、T3和T4），如图13所示。在可能产生所述分布情况的各种试验中，应包括对斜视的收敛值和眼睛的屈光状态的测试，其中，眼睛异常反应的分布峰值出现在正常反应分布函数的两侧。 

总的来说，在一个实施例中，异常情况模块应用了图14流程图所显示的方法1400。在非特定顺序下，异常情况模块通过对照片筛查图像进行分析来研究异常的眼睛校准和运动（1410）。再者，异常情况模块将对瞳孔大小不等进行研究（1420）和在分析照片筛查图像的过程中的异常视网膜反射进行研究（1430）。随后将汇报这些研究的结果（1440）。 

现在看到异常情况模块的各个子模块，斜视模块将双眼图像内的两个虹膜的中心位置进行调整。也将对目间距和头倾斜角度进行计算。在使用海森伯方法的情况下，相关角膜反射位置将提供受检者的聚焦、固定或凝视角度，所述聚焦、固定或凝视角度是用于确定分析过程 中眼睛调整（例如：内斜视（ET）、外斜视（XT）和正常情况）的偏差的两个变量。因此，通过这些计算可知，将它们与正常、异常和不确定结果的区域进行比较，以说明所抓取的图像是否能显示先前所讨论的与斜视相关的异常情况。在一些实施例中，也对超标情况进行了分析。 

利用双眼交互关联模块和单眼模块来检查图像瞳孔区域或所谓的视网膜反射信号的异常情况。在双眼交互关联模块，通过检查瞳孔反应和去除瞳孔直径和眼睛外观方面具有明显差异的数据，来进行瞳孔大小不等和垂睑研究。尤为重要的是，应将各个瞳孔图像分为红色（包括红外线）、绿色和蓝色画面，以便自适应照片筛查系统100进行各种分析。双眼交互关联模块比较了左眼和右眼在以下各方面的差异性：强度；一致性（强度偏差）；强度（偏心方向）增减率和R、G、B频谱比。然后，比较相关区域与先前确定的正常、异常和不确定结果的阈值范围和区域。 

同时对每只眼睛的异常迹象进行了研究。因此，可利用单眼模块来分离R（红色）、G（绿色）和B（蓝色）图像，然后沿摄像机光线调整方向（偏心方向）分离瞳孔图像。评估各分区的强度、一致性（强度偏差）、强度（垂直方向）增减率和R、G、B频谱比。然后，比较相关区域与先前确定的正常、异常和不确定结果的阈值范围和区域。对于自适应照片筛查系统100来说，通过图像之间的总反射强度进一步进行定量折射分析。 

为便于说明，图15显示了自适应照片筛查系统100的逻辑组成（实施例之一）。如图所示，自适应照片筛查系统的逻辑组成1500包含以下组成：数据获取模块1510、异常情况鉴定模块1520、质量控制或图像质量评估模块1530、目标定位模块1540、斜视模块1550、双眼交互关联模块1560以及单眼模块1570，上文已对这些模块进行了讨论。此外，自适应照片筛查系统逻辑组成也包其他功能模块（例如计算机控制110），不同实施例甚至会包含不同功能模块子集。因此，本发明的实施例不只局限于图15中所呈现的实施例。 

作为对一个实施例自动分析过程的一部分，可使用计算机眼睛示意模型，以再现人眼的光学特性，包括屈光不正和个性化设置。尽管现在已可采用多种成功的眼睛模型，但是这些模型都为没有生病，且屈光正常（无屈光不正）的成人构建的。在此类传统模型中，所有的眼睛光学参数都采用平均测量值。不存在与这些传统模型相关的具体性别、年龄或种族特征。再者，传统眼睛模型未能对人群的参数变化进行说明，而此类信息对公众健康相关的应用至关重要。 

因此，本发明中眼睛模型的一个实施例结合了屈光不正问题，即人群中最盛行的视力 缺陷。因此，所述眼睛模型着重展示眼睛屈光不正和眼球参数（眼轴长度、角膜曲率，尤其是人工晶状体度数）之间的相关性。为此，所述眼睛模型还描述了屈光不正以及角膜曲率、轴长度和人工晶状体度数的变化，并考虑了不同受检者群体（如某个年龄阶段的年轻群体）中这些参数变化的分布情况。 

从优势方面来说，根据本发明中的实施例之一，自适应照片筛查系统（APS）100采用了多个光源141和142，对可视区域（VIS）到近红外线（NIR）区域内以预先设定的程序对双眼进行照射，这两个光源都采用帧和数字摄像机150（红外线和彩色）进行：屈光不正的双眼测量，以及斜视和弱视、白内障或不透光度、垂睑、眼震和具体角膜异常情况的检测。而且，自适应照片筛查系统100增大了视网膜观察区域，从而提高了观察到某些视网膜肿瘤的可能性，所述视网膜肿瘤的表征为视网膜反射率异常。此外，自适应照片筛查系统100所实施的试验是针对具体年龄阶段实施有关异常情况检测的多功能性试验，可满足美国眼科协会（AAO2003）当前推荐指南的要求。AAP和其它组织也给出了类似的建议。应注意的是，对于大多数试验来说，推荐采取对目的筛查方法。 

具体来说，所述指南已经提出通过对斜视、眼睛能动性的评估以及眼睛不透光度和视网膜母细胞癌的检查等方式，对屈光不正的描述情况进行补充。自适应照片筛查系统100所实施的双眼测量和目标测量满足大规模筛查环境下的这些要求。为了满足这些要求以及通过电子方式传输结果进行大量人群的筛查的愿望，自适应照片筛查系统100中的实施例对各种眼睛功能进行了检测，并为远程医疗应用提供了巨大发展潜能。 

本自适应照片筛查系统100的实施例为其在美国享受医疗服务的人群，世界上缺乏医疗专业知识和资源的发展中国家，以及常规儿科筛查系统中的应用提供发展潜能。自适应照片筛查系统100的通用性经济化设计使得接受训练的非医疗操作员可采用和使用自适应照片筛查系统100，从而获得期望的儿童健康筛查结果。在对模块进行简单更改的情况下，自适应照片筛查系统100便可具有更低的活动度、更强的视力评估系统，从而能更好地适应儿科临床要求。 

应注意的是，自适应照片筛查系统100中的实施例所执行的一套检查项目，能够满足美国儿童眼科医生协会（AAPO）和AAP与2002年和2003年宣布的眼睛检查指南的要求，同时，这些检查也适用于年龄较大的组别。此外，所述自适应照片筛查系统100实施例的特征包括可转用性（所以评估也是可转用的，例如，可对儿童进行评估）；检查程序简单（对学前儿童来说极为有利）；操作方便、装置／仪器成本相对较低；以及眼睛评估完整且准确。 

从优势方面来说，根据自适应照片筛查系统的实施例之一，屈光测量的不确定屈光度低于0.5度（传统EPR系统的标准误差为±-2.0屈光度），因此可准确定义不透光性。 

此外，使用自适应照片筛查系统100时，光源是根据波长确定的（比如，从类蓝到近红外），并且还可以根据波长范围，隔离个体的眼睛像差，并测量眼睛的具体屈光情况和不透光度。所述眼睛屈光情况和三不透光度可能取决于波长，比如白内障、飞蚊症、视网膜肿瘤、圆锥形角膜、角膜斑痕、角膜溃疡等等。 

此外，在自适应照片筛查系统100的实施例中，使用了脉冲光源，比如发光二极管灯系列，其中，每种光源的脉冲时间都是确定的。然后，可以在红外光区进行屈光度测量，因为眼睛对红外光没有反应，瞳孔并不收缩或扩张。所以，可以用脉冲光源，在不改变眼睛情况条件下，从容地进行屈光度测量（比如，在适于近距离视觉活动（如阅读）的光照环境中，连续进行红外照射，以测量屈光度）。如果在可视范围内进行测量，就会出现瞳孔反应，也需要考虑到这种情况下的瞳孔反应。所以，可以设计合理的测量顺序，比如，基于波长的各种光源的启动顺序，从而适应或缓解瞳孔反应。 

如前所述，自适应照片筛查系统100的一个具体实施例的照片筛查技术也采用了光激励器（如光源141，142）和检测仪150。所述检测仪150的光谱很宽——从可见波长（如RGB）到近红外。此外，所述照片筛查技术利用了二维分布的多光源激励器141和142，从而能够覆盖各种光源检测器的死角和偏心情况；还能够提供多次拍摄图像检测系统150（不是一般的一次成像快拍相机）。因为这三重特征，自适应照片筛查系统100可以通过分离通常用当前器械获取的混合的或含糊不清的信息，从而提取出精确的眼睛参数。 

相比而言，用相机拍摄的一般的照片筛查图像只包括部分眼睛信息，并且所获取的信息取决于相机的光圈和相机相对于光源的角度位置。而自适应照片筛查系统100的一个实施例中，通过采用各种光谱特征的光源141，142时序以及在返程光谱照射的两个角度位置进行数码相机检测，获得精确度更高、内容更广的信息。 

自适应照片筛查系统100的一个实施例中，其优势是：（1）调节了室内光环境120，以控制受检者的瞳孔大小；（2）使用了光束分离器来组合照明和检测空间；（3）使用了红外光反射照相（PR）图像，以自动校准视网膜偏差，（4）使用了在空间中集成的光照强度剖面，来获取屈光不正信息（从而丢弃模糊不清的新月形表示），（5）使用了多角度照明和多个偏心度，最终确定散光情况；（6）使用中心对称光照来消除注视角带来的影响。 

上述各实施例的一个优势是，不需要放大瞳孔，所以，不需要用药来放大瞳孔。 

接下来，图16显示的是用自适应照片筛查系统100进行筛查的一个实施例的一个流程图。所述筛查程序的第一步是获取患者数据（比如，出生日期／年份、性别、种族、居住地、ID号等等方面的数据）（1610）。所获取的数据用于确定进行何种测试，并用于后面的数据分析以及确定采用哪些眼睛校准参数。所以，通过选择测试程序所用的互动视频图像或游戏来规定测试程序（1615）。 

然后，自适应照片筛查系统100以年龄为序，实施（1620）和展开测试，在有些实施例中，所述测试也是以性别为序进行的。根据受检者的年龄和性别，进行了两到五次测试，在有些实施例中，按照年龄和种族对数据进行了分析。 

进行所述测试时，全部都采用了以下步骤：眼睛定位的自适应校准（1621）（比如，在眼睛定位不合格时，视频图画或游戏就会终止），提供满足个体瞳孔对光反应要求的环境照明，并提供将在测量时使用的红外光源照射（适用于个体的视网膜反射）。然后，采集数据（1622），包括目标定位（1623）和质量控制（1624）两个步骤。如果采集到的上述数据质量不比规定的质量好，则需要在检查（1625）测试设置和受检者的位置后，返回到第1622步重新进行。如果采集到的上述数据质量比规定的质量好，在自适应照片筛查系统100分析（1626）数据的时候，进行下一个测试的校准工作。 

根据数据分析（1626）结果，将测试的结果和异常阈值进行对比（1627）。如果确定测试结果为阳性（1628），则用自适应照片筛查系统记录下确定的结果。然后，开始进行下一个筛查程序或测试（1629）。同样，如果结果确定为阴性（1630），所述系统也会记录下这个阴性结果，并开始下一个测试（1629）。 

如果测得的结果不确定（1631），则重复进行一次步骤1623。不过，如果有两个结果都不确定，那么，就应用所述系统测定并记录其中一个不确定的结果或情况（1632）。然后开始下一个测试（1629）。 

如果所有筛查程序的结果都已经记录成阴性（1633），那么，则不需要再对受检者进行测试（1634）。相应地，如果任何一测试结果为阳性（1635），则提出转诊建议（1636）。此外，还需要报告一切不确定的测试结果或类别（1637）。在有些实施例中，测试后一分钟内就能获得筛查结果。另外，为了满足个体的特定需要，自适应照片筛查系统100的一些实施例定制了筛查方法和分析算法。 

本发明的部分实施例可以在硬件、软件、固件中进行，也可以组合所述硬件、软件和固件来进行。如，在其中一个实施例中，在软件或固件中采用自适应照片筛查系统逻辑电路。所述软件或固件存储在一个存储器中，通过合适的指令执行系统运行。如果像另外一个实施例那样，在硬件中使用，则可以用下列任意一种技术或下列技术组合来操作自适应照片筛查系统逻辑电路。所述技术在业内非常有名：分立逻辑电路。所述电路带有：一个逻辑门用于根据数据信号发挥逻辑功能；一个应用专用集成电路（SCIC），所述专用集成电路带有相应的组合逻辑门；一个可编程序门阵列（PGA），和一个现场可编程门阵列（FPGA），等等。 

当在一些软件中使用的时候，自适应照片筛查系统100的一些部件可以保存在任何一个计算可读取的介质上，以便计算机相关系统或程序使用，或者和计算系统或程序相连接。在本文件中，计算机可以读取的介质指的是可能包含或存储计算机程序的电子、磁性、光学或其他物理器械或工具。所述计算机程序，用于与计算机相关系统或方法中或连同与计算机相关系统或方法一起使用。在本文件中，“计算机可以读取的介质”可以是任意一种可以存储、通信或运输的程序以便由指令执行系统、仪器或器械进行使用或者和指令执行系统、仪器或器械相连接的工具。计算机可读取的介质包括但不限于，举例来说电子、磁性、光学、电磁、红外或半导体系统、仪器、器械或传播介质。 

流程图中的任何过程说明或过程框图，应视为规范的模块、节段或部分代码，包括在过程中实施特定逻辑功能或步骤的一项或多项可执行的指令，且本发明范围包括替代性实施办法。在这些实施例中，按照所涉及的功能，可以不按所示或所规定顺序实现所有功能，包括合理掌握本发明技术人员能够理解的基本同步或相反的顺序。 

应强调的是：上述本发明实施例只是仅为更清楚地理解本发明原则之目的而制定的可能实施办法的示例。在不违背本发明的宗旨和原则的基本，对本发明的上述实施例可进行多项修改和修正，此修改和修正应在纳入本发明保持范围。 

Claims (20)

1.一个用于检查受检者眼睛的照片筛查系统，包括：

图像显示器、适于照射眼睛的辐照光源、图像检测系统，该图像检测系统在适于照射眼睛的光源启动后，在受检者观看图像显示器的图像时，抓取一幅或多幅受检者眼睛的图像；

还有一台安装于所述系统中的器械，位于受检者眼睛和图像检测系统之间，从而在照片筛查期间将所述照片筛查系统的居中位置准确地调整到特定受检人群的所需检查区。

2.如权利要求1所述的系统，其中所述器械是透镜或透镜系统。

3.如权利要求1或2所述的系统，其中所述适于照射眼睛的辐照光源包括适于照射眼睛的红外光源或可见光源，或者二者兼之。

4.如前述各权利要求之任一项所述的系统，其中所述适于照射眼睛的辐照光源提供同轴的和／或偏心的红外照射。

5.如前述各权利要求之任一项所述的系统，其中所述图像显示器包括二维视频显示器或三维视频显示器，或者二者兼之。

6.如前述各权利要求之任一项所述的系统，其中所述图像显示器提供环境照明，以控制眼睛的状态。

7.如前述各权利要求之任一项所述的系统，还包括计算机控制系统，其中该计算机控制系统用于分析所抓取的图像，并提供现场分析结果。

8.如前述各权利要求之任一项所述的系统，其中所述适于照射眼睛的辐照光源在接收到计算机控制系统的指令后，提供红外光照射；以及在得到计算机控制系统的指令后，提供可见光照射。

9.如权利要求8所述的系统，其中所述图像检测系统抓取的是可视图像和红外图像。

10.如前述各权利要求之任一项所述的系统，其中所述系统在适合于近距离视觉活动的照明环境中，利用连续的红外光照射，进行屈光测试。

11.如前述各权利要求之任一项所述的系统，对所抓取的图像进行分析，以找出技术缺陷和不良图像数据指标，从而确保质量控制。

12.如前述各权利要求之任一项所述的系统，其中，所需检查区为屈光度-2到+3.25之间的区域。

13.一种对受检者眼睛进行照片筛查的方法，包括以下步骤：

显示图像；

启动适于照射眼睛的辐照光源；

在适于照射眼睛的辐照光源启动后，在受检者观看显示的图像时，借助图像检测系统抓取一幅或多幅受检者的眼睛图像；

照片筛查期间，将一器械安放在受检者眼睛和图像检测系统之间，从而将照片筛查系统的居中位置调整到特定受检人群的所需检查区；

分析所述一幅或多幅眼睛图像，至少评估一种眼部状况，并从进行分析的步骤中得出分析结果。

14.如权利要求13所述的方法，其中所述器械为透镜或透镜系统。

15.如权利要求13或14所述的方法，其中所述适于照射眼睛的辐照光源包括适于照射眼睛的红外光源或可见光源，或者二者兼之。

16.如前述各权利要求之任一项所述的方法，其中所述器械放置在受检者眼睛和图像检测系统之间的某个固定位置，或者受检者眼睛和图像检测系统之间的某个可节调的位置，在该位置，至少可以调节所述器械的光学器件的一个部件。

17.如前述各权利要求之任一项所述的方法，其中所述图像显示包括二维视频显示或三维视频显示，或者二者兼之。

18.如前述各权利要求之任一项所述的方法，其中所述图像显示提供环境照明，以控制受检查眼睛的状态。

19.如前述各权利要求之任一项所述的方法，还包括计算机控制系统，所述计算机控制系统用于分析所抓取的图像，并提供现场分析结果。

20.如前述各权利要求之任一项所述的方法，其中所述分析一幅或多幅眼部图像的步骤包括调整所述器械的位置，或调整该器械的部分光学元件，以便调整所述照片筛查系统的居中位置。

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