CN109310314B - 用于眼位偏斜测量的移动装置应用 - Google Patents

Abstract

本发明披露一种移动装置及方法，其包括当由光源提供的光自患者的眼睛的光学表面反射时，通过安装于移动装置中的图像获取单元获取该患者的该眼睛的图像；以及通过安装于该移动装置中的处理器利用该获取图像或图像组获得眼位偏斜测量，包括该患者的该眼睛中的眼位偏斜的幅度及方向。

Description

用于眼位偏斜测量的移动装置应用

相关申请的交叉参考

本申请依据35 U.S.C.§119(e)要求于2016年2月16日在美国专利商标局提交的美国临时专利申请号62/295,869的优先权，其整体通过参考包含于此。

联邦政府资助研发

本发明是在美国国立卫生研究院所颁发的R43 EY025902下的政府支持下作出的。政府在本发明中具有特定权利。

技术领域

本披露通常涉及眼位偏斜(ocular misalignment)测量，尤其涉及用于眼位偏斜测量的移动装置应用。

背景技术

眼位偏斜，或更一般地，眼睛偏斜，是指一种视力障碍，其中，眼睛不对齐并指向不同的方向。当眼睛不对齐时，一只眼睛通常会注视兴趣对象而另一只眼睛转向另一个方向，例如向内(也就是，内斜视)、向外(也就是，外斜视)、向下(也就是，下斜视)，或向上(也就是，上斜视)。眼位偏斜影响约3％至8％的美国人口，如果不治疗，眼位偏斜可导致复视、空间混乱，以及深度感知减弱。儿童的眼位偏斜可导致弱视，其可能导致其中一只眼睛的视力永久下降(影响约4％的人口)。成人的偏斜可导致复视及深度感知困难。患有神经疾病例如多发性硬化症或损伤例如中风、创伤的人们出现斜视的风险较大，而8岁以下的儿童因斜视性弱视而面临视力发育不良的额外风险。

隐斜视是偏斜存在但在正常观看条件下被补偿的一种状况，因此没有斜视，或者它是间歇性的。此状况通过遮蔽一只眼睛(解离)并寻找该眼向外(外隐斜)、向内(内隐斜)、向上(上隐斜)或向下(下隐斜)的偏移的测试来揭示。隐斜视患者的典型特征是在休息状态时(眼睛闭合或处于黑暗环境中)眼睛朝向不同的方向。对于此类患者，在通常的观看条件期间，通过双眼融合使眼睛偏离的趋势保持隐性，且复视症状不发生或者是间歇性的。患有隐斜视的人们可能经历眼睛疲劳或视觉耐力下降。

斜视是通过阻止人将双眼同时对准单个注视点来干扰双眼视力的状况。也就是说，眼睛不能同时凝视空间中的同一点。斜视通常导致优先瞄准(或“注视”)的眼睛-患者喜欢使用的眼睛-具有正常视力，但可能使偏离或斜视眼睛具有异常视力。由于从两眼投射至大脑的图像之间的偏斜，大脑往往抑制来自偏离眼睛的图像。这样的偏斜可能是持续的或者间歇性的，且斜视的症状包括复视、视觉混乱、不协调、儿童发病期偏离眼睛的视力下降，以及老年人跌倒的较高风险。

除非例如通过矫正镜片、眼罩、视力治疗、外科手术等进行检测和治疗，否则眼位偏斜的情况可导致视力发育的永久性问题。早期眼科诊断及治疗可大幅减小在偏离眼睛中出现永久性视力丧失例如弱视(也就是，懒惰眼)的风险。有效的治疗可使视力发育正常、眼睛重新对齐，以及立体或三维视觉恢复。

通过使用数种不同的技术可诊断并测量眼位偏斜。该测量帮助量化患者出现眼位偏斜状况例如弱视的危险因子。一种被称为光反射测试或赫斯伯格(Hirschberg)测试的技术包括指导患者观看该患者面前的光点并观察光自角膜反射的位置。当执行该测试时，比较由光引起的在双眼的角膜表面上的眼部反射(也就是，光反射)。对于正常注视的患者，双眼中的眼部反射将是基本对称的。对于呈现眼位偏斜的患者，眼部反射将是不对称的。

要注意的是，可使用赫斯伯格测试的照片版本来量化患者的眼位偏斜的幅度及方向。在此情况下，获取患者的眼睛的照片，并利用该获取照片分析患者的眼睛的特性。不过，针对眼位偏斜测量的传统临床实践可能是冗长的、主观的，且需要大量的受试者配合及医生的专业知识。同时，使用照片分析的自动化装置尽管有帮助，但是昂贵，且限于专科诊所。因此，目前，方便而廉价的机器的可用性受到阻碍。

发明内容

本披露提供移动装置应用以及执行该移动装置应用的移动装置，以通过利用该移动装置获取患者的图像或图像组来自动测量该患者的眼睛中的眼位偏斜并基于该获取图像提供偏斜的可量化测量。该应用使用传统移动装置硬件，包括内置相机及闪光灯，以于来自该闪光灯的光被照射于患者的眼睛中并自其角膜表面反射时(或者，光可由外部源提供)撷取该患者的眼睛的照片。在撷取该患者的眼睛的照片以后，该应用自动处理该照片以测量眼位偏斜的幅度。该整个处理被本地执行于该移动装置本身上；因此，不要求该应用向远程服务器发送撷取照片以供处理。基于该测量，斜视的幅度被测量且该患者出现例如弱视的状况的风险可被量化并提供给该患者。

尤其，可将移动装置的相机对准该患者的眼睛。该应用可向该患者、检查人员或其它用户提供指导，以调节该移动装置与该患者的面部之间的距离以及该移动装置相机相对该患者的眼睛的角度。当该患者的眼睛注视特定对象时，当来自该内置闪光灯或其它的光自眼睛的光学表面(例如，角膜)反射时，该移动装置可撷取该患者的眼睛的照片。接着，该应用执行各种计算以测量该眼位偏斜，包括检测虹膜、瞳孔、角膜缘边界，以及角膜反射，并接着将该检测特征转换为实际空间(例如，物理测量、毫米或棱镜屈光度)。接着，可计算并显示该眼位偏斜幅度以供该患者、医生或其它用户参考。

依据本披露的实施例，一种方法包括：当由光源提供的光自患者的眼睛的光学表面反射时，通过安装于移动装置中的图像获取单元获取该患者的该眼睛的图像；以及通过安装于该移动装置中的处理器利用该获取图像获得眼位偏斜测量，包括该患者的该眼睛中的眼位偏斜的幅度及方向。

所述获得眼位偏斜测量可包括：利用该获取图像检测该患者的左眼的该角膜表面上的反射以及该患者的右眼的该角膜表面上的反射；以及比较该左眼中的该反射的位置与该右眼中的该反射的位置。所述获得眼位偏斜测量还可包括：利用该获取图像检测该左眼中的参考点及该右眼中的参考点；计算该左眼中的该参考点的位置与该左眼中的该眼部反射的该位置之间的第一距离；计算该右眼中的该参考点的位置与该右眼中的该眼部反射的该位置之间的第二距离；以及计算该第一距离与该第二距离之差。

此外，所述获得眼位偏斜测量还可包括利用该获取图像在图像空间中测量该左右眼中的该反射的该位置及该左右眼中的该参考点的该位置。该左右眼中的该参考点可与该患者的虹膜或瞳孔的中心相关。所述获得眼位偏斜测量还可包括：利用赫斯伯格(Hirschberg)比及基于虹膜直径的内部校准因子将该第一距离及该第二距离转换成度数或棱镜屈光度。

该方法还可包括基于该眼位偏斜测量诊断该患者的状况。可依据所计算的该第一距离与该第二距离之差执行该诊断。另外，所述诊断该状况可包括：将所计算的该第一距离与该第二距离之差与预定偏斜阈值比较；以及基于所计算的差与该预定偏斜阈值的该比较确定该患者的该状况。另外，所述诊断该状况还可包括：当所计算的差大于或等于该预定偏斜阈值时，诊断该患者具有与眼位偏斜相关的状况。

该方法还可包括利用该获取图像检测该患者的该眼睛的虹膜巩膜边界及瞳孔缘。利用自适应阈值化算法(adaptive thresholding algorithm)可检测该虹膜巩膜边界及该瞳孔缘。

此外，该移动装置可为智能手机或平板电脑。该光源可为经配置以在所述获取该图像期间产生闪光的安装于该移动装置中的闪光产生装置。该光源可独立于该移动装置。另外，该图像获取单元可为安装于该移动装置中的面向后方的相机。作为替代，该图像获取单元可为安装于该移动装置中的面向前方的相机。该方法还可包括识别由用户提供的输入，以利用安装于该移动装置中的面向后方的相机启动所述获取该患者的该眼睛的该图像，其中，该用户与该患者不同。或者，该方法还可包括识别由用户提供的输入，以利用安装于该移动装置中的面向前方的相机启动所述获取该患者的该眼睛的该图像，其中，该用户与该患者相同。

该方法还可包括：获取该患者的该眼睛的多个图像；确定所获取的多个图像的图像质量；以及将所获取的多个图像中具有最高图像质量的图像用于所述测量该患者的该眼睛中的该眼位偏斜幅度。另外，该方法还可包括：获取该患者的该眼睛的多个图像；在各该获取图像中获得该眼位偏斜测量；生成所获得的眼位偏斜测量的组合；以及基于所生成的组合确定总体眼位测量。

在所述获取该患者的该眼睛图像期间，该患者的两只眼睛可注视位于该移动装置上的一点。或者，该患者的一只眼睛可注视外部对象，而该患者的另一只眼睛因该移动装置的定位而无法看到该外部对象。

该方法还可包括：获取该患者的该眼睛的多个图像，其中，针对各该多个获取图像，该患者的该眼睛注视不同的目标；以及在各该多个获取图像中获得该患者的该眼睛中的眼位偏斜测量。在此方面，该方法还可包括：基于该眼位偏斜测量计算该患者的赫斯伯格比。该方法还可包括：基于该获取图像检测该患者的虹膜直径及瞳孔间距离；以及进一步基于该患者的该检测虹膜直径及瞳孔间距离计算该患者的该赫斯伯格比。此外，该方法还可包括：帮助用户定位该移动装置，以在所述获取该多个图像期间获得该不同目标相对该眼睛的位置的预定义角度变化。

此外，该方法还可包括：基于该获取图像测量该患者的该眼睛的光轴与视轴之间的kappa角度；以及进一步基于所测量的kappa角度诊断该患者的状况。在此方面，在所述获取该患者的该眼睛图像期间，该患者的一只眼睛可注视由该光源提供的该光。该方法还可包括基于该kappa角度诊断该患者的该眼睛中的哪只眼睛偏斜以及该偏斜眼睛的偏斜方向。另外，该方法可包括基于该非偏斜眼睛自该kappa角度的偏离测量该非偏斜眼睛的注视可靠性指数。更进一步，该方法可包括基于该获取图像计算该患者的该眼睛的调节性聚合/调节(AC/A)比。

该方法还可包括：在所述获取该图像期间当该移动装置转动时，补偿该移动装置的转动。安装于该移动装置中的一个或多个运动传感器所获得的测量可被用于该移动装置的该转动补偿。

而且，该方法还可包括：利用该获取图像检测该患者的该眼睛中的特征，包括瞳孔、虹膜、角膜缘边界以及在该光学表面上的反射。在此方面，该方法还可包括依据该获取图像在图像空间中测量该患者的该眼睛中的该检测特征的位置。该方法还可包括检测该患者的该眼睛中的间歇性眼位偏斜运动。

此外，该方法还可包括在该移动装置的显示屏上显示信息，以帮助所述获取该患者的该眼睛的该图像。该方法还可包括在该移动装置的显示屏上显示图形，以帮助该患者的该眼睛与该图像获取单元对齐。在此方面，该图形可包括围绕该患者的该两只眼睛的边界或分别围绕该患者的各只眼睛的边界。另外，该方法还可包括在该移动装置的显示屏上显示与以下至少其中之一相关的信息：该患者的确诊眼位偏斜状况、该患者出现与眼位偏斜相关的状况的确定危险因子，以及该眼位偏斜测量。该方法还可包括向外部视力保健提供者传输与以下至少其中之一相关的信息：该患者的确诊眼位偏斜状况、该患者出现与眼位偏斜相关的状况的确定危险因子，以及该眼位偏斜测量。

而且，该方法可包括将与以下至少其中之一相关的信息与该患者的个人信息关联：该患者的确诊眼位偏斜状况、该患者出现与眼位偏斜相关的状况的确定危险因子，以及该眼位偏斜测量。

该方法还可包括：通过该图像获取单元获取该患者的该眼睛的视频，其中，该获取图像是从该获取视频的多个帧中选择的帧。在此方面，该方法还可包括：当利用遮盖物执行该患者的该眼睛的遮盖序列时，通过该图像获取单元获取该患者的该眼睛的该视频；以及通过该移动装置生成一个或多个声音，以帮助所述执行该遮盖序列。

而且，依据本披露的实施例，一种移动装置包括：图像获取单元，经配置以于由光源提供的光自患者的眼睛的光学表面反射时获取该患者的该眼睛的图像；以及处理器，经配置以利用该获取图像获得眼位偏斜测量，包括该患者的该眼睛中的眼位偏斜的幅度及方向。

该移动装置还可包括闪光产生装置，安装于该移动装置中，经配置以在所述获取该图像期间产生闪光，其中，该光源为该闪光产生装置。

而且，依据本披露的实施例，一种包含程序指令以执行方法的非暂时性电脑可读媒体包括：程序指令，其利用当由光源提供的光自患者的眼睛的光学表面反射时图像获取单元所获取的图像来获得眼位偏斜测量，包括该患者的该眼睛中的眼位偏斜的幅度及方向。

附图说明

通过结合附图参照下面的说明可更好地理解本文中的实施例，该些附图中类似的附图标记表示相同或功能类似的元件，其中：

图1显示一种示例移动装置架构的示意图；

图2显示该移动装置获取患者的眼睛的图像的一个例子的视图；

图3显示通过图像获取单元获取的患者的眼睛的示例图像的视图；

图4A及4B显示使用该移动装置执行隐斜视测量的一个例子的视图；

图5显示在处理该获取图像以后，该移动装置显示向用户提供的反馈的一个例子的视图；

图6至8显示一个示例移动应用用户界面的屏幕视图；

图9A及9B显示利用本文中所述的移动装置应用执行眼位偏斜测量的一个示例简化过程的流程图；

图10A至10C显示示例的基于视频的遮盖测试模式的视图；

图11显示当执行图10A至10C中所示的基于视频的遮盖测试时所获得的示例眼睛运动轨迹图；

图12显示该移动装置应用的示例评估环境的视图；

图13A至13C显示该移动装置应用的偏离测量的受试者内测试-再测试可靠性的示例数据图；

图14显示针对不同注视角度使用该移动装置应用所测量的偏离与真实数据(ground truth)之间的示例比较图；以及

图15显示利用该移动装置应用针对受试者的隐斜视测量的示例结果图。

应当理解，上面提到的附图并不一定按比例绘制，其提供本披露的基本原理的各种优选特征示例的简化表达。包括例如特定尺寸、方位、位置及形状的本披露的特定设计特征将部分通过特定意图应用及使用环境确定。

具体实施方式

下文中，将参照附图详细说明本披露的实施例。本领域的技术人员将理解，可以各种不同的方式修改所述实施例，所有这些都不背离本披露的精神及范围。而且，在整个说明书中，类似的附图标记表示类似的元件。

本文中所使用的术语仅是出于说明特定实施例的目的，并非意图限制本披露。除非上下文中另外明确指出，否则本文中所使用的单数形式“一个”以及“该”也意图包括复数形式。另外，应当理解，术语“包括”用于本说明书中时表明所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件的存在，但不排除存在或添加一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元件、组件，和/或其群组。本文中所使用的术语“以及/或者”包括一个或多个相关所列项目的任意及全部组合。术语“耦接”表示两个组件之间的物理关系，该些组件藉此相互直接连接或通过一个或多个中间组件间接连接。

应当理解，本文中所使用的术语“移动装置”或其它类似术语包括任意便携式计算装置，例如智能手机、平板电脑、笔记本电脑、PDA等。本文中所使用的“移动装置”不一定限于方便携带的装置，而是也可包括个人电脑(personal computer；PC)或其它类似计算机器。本文中所提到的“移动装置”装配有至少一个或多个处理器(如现有技术所通常已知的那样)，以及允许用户撷取给定受试者的照片的图像获取单元(例如，相机)。而且，较佳地，“移动装置”装配有有线或无线通信组件，以允许该装置通过通信网络与外部装置通信。类似地，本文中所使用的术语“移动装置应用”、“移动应用”或“应用”是指可由安装于“移动装置”中的处理器执行的电脑程序，如现有技术通常已知的那样。

还应当理解，本文中所使用的术语“患者”或其它类似术语包括任意受试者，对其可执行眼位偏斜评估。本文中所使用的术语“用户”包括能够与移动装置交互或控制移动装置的任意实体。“用户”也可为“患者”，或者“用户”与“患者”可为独立实体，如本文中所述的那样。

此外，应当理解，下面的方法中的一种或多种或其态样可由至少一个处理器执行。可将该处理器实施于移动装置中，如本文中所述。也可将经配置以储存程序指令的存储器实施于该移动装置中，在此情况下，该处理器经专门编程以执行所储存的程序指令，从而执行下面进一步说明的一个或多个过程。而且，应当理解，下面的方法可由包括该处理器的移动装置结合一个或多个额外组件执行，如下面详细所述。

而且，本披露的方法或其态样可被实施为包含由该处理器执行的可执行程序指令的电脑可读媒体上的非暂时性电脑可读媒体。该电脑可读媒体的例子包括但不限于ROM、RAM、光盘(CD)-ROM、磁带、软盘、闪速驱动器、智能卡以及光数据储存装置。该电脑可读记录媒体也可被分布于网络耦接电脑系统中，以例如通过远程信息处理服务器或控制器局域网络(CAN)以分布方式储存并执行该电脑可读媒体。

现在参照本披露的实施例，包括弱视、斜视及隐斜视等与眼位偏斜相关的状况影响3％至5％的美国人口，研究显示美国仅三分之一的学前儿童接受任意形式的视力筛查。估计美国弱视筛查(使用当前技术)与斜视手术的组合成本为每年8亿美元，而估计功能丧失所导致的社会成本远超200亿美元。因此，显然，应当改进方便而廉价的筛查装置的可用性。

为此，本文中披露涉及用于眼位偏斜测量的移动装置应用的技术。在没有使用外部附件或附属物的情况下，该移动应用可基于由装配于该移动装置中的相机撷取的患者的眼睛的快照或一系列快照来测量眼位偏斜，包括但不限于斜视(也就是，在双眼注视期间的眼睛偏离)及隐斜视。在撷取该患者的眼睛的照片以后，该应用可自动处理该照片，以测量眼位偏斜的幅度。通过利用安装于许多现代移动装置中的高分辨率相机的优点，结合本文中所述的定制设计图像处理算法，可实现高精度测量。该整个处理被本地执行于该移动装置本身上；因此，不要求该应用向远程服务器发送撷取照片以供处理(不过，也可能实施基于云的筛查装置，藉此将所撷取的照片自该移动装置发送至远程服务器以供处理)。基于所获得的测量，可诊断状况(例如斜视)，且患者出现状况(例如弱视)的危险因子可被量化并在该移动装置上提供给该患者。

图1显示依据本披露的实施例的移动装置架构的示例示意图。如图1中所示，移动装置100可包含多个组件，包括但不限于处理器(例如，中央处理单元(central processingunit；CPU))110、存储器120、无线通信单元130、输入单元140，以及输出单元150。应当注意，图1中所示的架构被简化并仅出于示范目的。鉴于市场上销售的种类繁多的移动装置，可依据当前的权利要求以本领域的普通技术人员所理解的任意合适的方式修改本披露中所提到的移动装置100的架构。而且，可依据当前的权利要求以本领域的普通技术人员所理解的任意合适的方式修改移动装置100的组件本身。因此，图1中所示的移动装置架构应当仅被视为示例，且不应当被视为限制本披露的范围。

下文中将简要说明移动装置100的组件，不过，其详细说明是现有技术熟知的并因此自本披露省略。处理器110能够控制移动装置100的操作。更具体地说，处理器110可操作以控制安装于移动装置100中的多个组件并与其交互，如图1中所示。例如，存储器120可储存程序指令，该程序指令可由处理器110执行。本文中所述的移动应用可以程序指令的形式被储存于存储器120中，以由处理器110执行。无线通信单元130可允许移动装置100通过通信网络向一个或多个外部装置传输数据并自其接收数据。输入单元140可使移动装置100能够接收各种类型的输入，例如音频/视频输入、用户输入等。为此，输入单元140可由多个输入装置组成以接收各种类型的输入，包括例如相机142(也就是，“图像获取单元”)、触摸屏144、麦克风(未显示)、一个或多个按钮或开关(未显示)、一个或多个运动传感器(未显示)等。包括于输入140中的该输入装置可由用户操控。例如，用户可以识别方式(也就是，由处理器110识别的方式)通过按压触摸屏144利用相机142撷取照片。相机142可包括面向前方的相机以及/或者面向后方的相机。要注意的是，本文中所使用的术语“图像获取单元”可指相机142，但不限于此。例如，该“图像获取单元”可指获取本地储存于存储器120中或远程储存于服务器上的患者的图像的程序。输出单元150可在显示屏152上显示信息，以供用户观看。输出单元150还可包括闪光产生装置154(也就是，“闪光灯”)，它是能够产生光束的光源。闪光产生装置154可经配置以在相机142获取图像期间产生闪光。

如上所述，移动装置100可经编程以允许其执行下文中所述的用于眼位偏斜筛查的技术。在此方面，图2显示该移动装置获取患者的眼睛的图像的示例视图。如图2中所示，移动装置100可位于患者200面前并与患者200的眼睛对齐，以利用安装于移动装置100中的图像获取单元(例如，面向后方或面向前方的相机142)获取患者200的眼睛的图像。

当用户试图定位移动装置100以撷取患者200的眼睛的照片时，移动装置100可以显示于显示频152上的指令及/或图形210的形式向用户实时提供指导，以帮助用户恰当地将相机142与患者200对齐，在此之后可拍照。例如，所显示的反馈可指导用户距离患者200的面部约10至60厘米对齐移动装置100，或者较佳地，至距离患者200的面部约20至50厘米，或更佳地，距离患者200的面部约30至40厘米，以使双眼位于覆盖于显示屏152上的图形210内。图形210可包括例如围绕患者200的双眼以标示兴趣区域的第一边界，以及分别围绕患者200的各只被检测眼睛的第二边界，如图2中所示。所显示的一个或多个边界可具有预定义的形状、尺寸，以及/或者位置，或者其形状、尺寸及/或位置可实时地基于被相机142检测并被处理器110处理的关于该患者的眼睛的信息被动态改变。

接着，患者200可通过移动装置100的用户或者通过显示于显示屏152上的指令指示将一只或两只眼睛注视一点(例如，相机142、移动装置100本身上的一点、外部对象等)，从而允许通过处理器110适当处理患者的眼睛。在斜视测试的情况下，例如，测量是以双眼方式执行的，意味着患者200用双眼注视特定目标，例如相机142。

移动装置100可执行赫斯伯格(Hirschberg)测试的照片版本来进行眼位偏斜测量。为此，在通过相机142获取患者200的眼睛的图像期间，由光源提供的光自患者200的眼睛的角膜表面反射。当光被照射于患者200的眼睛中时，可在角膜上看到其反射。因此，通过移动装置100的处理器110实施的照片式赫斯伯格测试可基于该患者的眼睛的获取图像测量自眼睛的中心的角膜反射的偏心，也就是，水平及/或垂直位移，如关于图3进一步详细所述。该光源可为例如安装于移动装置100中的闪光产生装置154。如现有技术所已知，闪光产生装置154可在通过相机142获取图像期间产生闪光。或者，该光源可为能够提供自患者200的眼睛的角膜表面反射的光的外部光源(也就是，独立于移动装置100的光源，例如灯、手电筒等)。

当用户试图将移动装置100与患者200的眼睛对齐从而利用相机142拍摄足以供处理器110分析的照片时，当移动装置100转动时，处理器110可补偿移动装置100的转动。可以两种方式实现该补偿。首先，处理器110例如通过使用安装于移动装置100中的运动传感器可确定移动装置100相对患者200的眼睛的倾斜量以及必要的倾斜补偿量，接着，通过在显示屏152上显示指令及/或图形向用户标示移动装置100应当被倾斜所标示的量而可向用户提供实时指导。其次，在拍摄患者200的图像以后，处理器110可确定移动装置100相对患者200的眼睛的倾斜量以及必要的倾斜补偿量。在此情况下，处理器110可执行图像计算，以识别并补偿该获取图像中所存在的倾斜。

用户一旦将移动装置100与患者200的眼睛对齐，即可利用安装于移动装置100中的图像获取单元撷取该患者的眼睛的照片。如上所述，本文中所使用的术语“图像获取单元”可指相机142，但不限于此。例如，该“图像获取单元”可指获取本地储存于存储器120中或远程储存于服务器上的患者的图像的程序。在该图像获取单元是安装于移动装置100中的相机142的情况下，如图2中所示，该相机相对移动装置100可为面向前方的或面向后方的。当使用面向后方的相机时，患者200可要求独立的用户执行该图像获取过程(例如，通过握持移动装置100，将该移动装置与该患者的眼睛对齐，以及按压通过处理器110识别的指定快门按钮)，该过程专门显示于图2中。不过，当使用面向前方的相机时，患者200可亲自执行该图像获取过程，因为患者200能够观看显示屏152，以在撷取照片之前将相机142与该患者的眼睛适当对齐。

可利用各种技术测量患者200的眼睛中的眼位偏斜的幅度，各该技术要求检测患者200的眼睛中的一个或多个结构或特征。在此方面，图3显示通过该图像获取单元获取的患者的眼睛的示例图像。如图3中所示，图像300包括在处理图像300期间可通过处理器110检测的多个特征，包括眼睛中心310、角膜反射320、角膜缘边界330、虹膜巩膜边界、瞳孔缘等，以用于测量眼位偏斜，包括偏斜的量及方向。

检测该获取图像300中的此类结构或特征可通过使用各种合适的图像处理算法实现，例如自适应阈值化算法。依据用于测量眼位偏斜的一种技术(其特别有利于检测患者200是否存在斜视)，处理器110可在患者200的获取图像300中检测两眼的角膜表面上的眼部反射320并相互比较各眼中的眼部反射320的位置。更具体地说，处理器110可计算各左右眼中的参考点310(例如，眼中心/瞳孔或虹膜)与光所引起的角膜反射320之间的距离d。该眼中心可通过计算针对角膜缘边界330的拟合曲线来计算。参考点310的位置在各只眼中将是相同的，但在各只眼中角膜反射320的位置可能基于患者200的眼睛中所存在的偏斜量而变化。要注意的是，处理器110可检测患者200的眼睛中的特征，而不论患者的眼睛颜色。在此方面，处理器110可使用瞳孔区作为浅色眼睛的参考点，而不是使用虹膜作为参考点。

当眼睛彼此对齐时，眼睛的参考点310与角膜反射320之间的距离d在双眼中大致相同，或者小于预定偏斜阈值。该偏斜阈值可基于所需灵敏度由临床医生或用户设定(例如，单棱镜屈光度(PD)、两PD、三PD等)以及/或者可依据由处理器110操作的该系统的精度校准。例如，该系统中过度噪声的存在造成测量不准确的风险，且可相应增加该偏斜阈值。

相反，两眼之间的距离d的差异标示偏斜(在双眼注视下所存在的任意显性的眼睛偏离被称为斜视)。在此点，可计算从左眼中的参考点310至左眼中的角膜反射320的距离d(也就是，“第一距离”)与从右眼中的参考点310至右眼中的角膜反射320的距离d(也就是，“第二距离”)之差。接着，可将所计算的差与预定偏斜阈值比较，以确定该第一距离与该第二距离之差(也就是，左右眼的偏斜)是否足够显著以诊断该患者的状况(例如，斜视、隐斜视等)。若所计算的差大于或等于该预定偏斜阈值，则处理器110可确定患者200患有与眼位偏斜相关的状况。该预定偏斜阈值可储存于存储器120中并通过处理器110自存储器120检索。可将该偏斜阈值预定义为默认值，例如三棱镜屈光度，且可依据用户的偏好对其调节。

为计算给定眼中的参考点310与眼部反射320之间的距离d，可利用患者200的眼睛的获取图像300在图像空间中测量参考点310的位置与眼部反射320的位置。为此，以图像空间坐标(例如，像素)表示参考点310(例如，虹膜、瞳孔、角膜缘边界等)及眼部反射320的位置。以此方式，很容易计算给定眼中的参考点310与眼部反射320之间的距离d。

而且，利用基于图像300的针对患者200所计算的赫斯伯格比(HR)以及基于虹膜直径的内部校准因子，可将所计算的参考点310与眼部反射320之间的距离d转换成客观测量，例如棱镜屈光度或度数。该赫斯伯格比说明角膜反射320偏心与眼睛的偏离之间的关系。也就是说，该赫斯伯格比确定对于每毫米的角膜反射320偏心，眼睛会有多少角度偏离。此比例可通过使用人口平均数确定且可针对特定患者偏离平均值约4.5棱镜屈光度(标准偏差)。此变化最终影响该偏离测量。

不过，若患者200双眼注视相对相机142位于已知偏心点的目标(也就是，非主注视方向，其中，头不朝向前方)，可确定个人的精确赫斯伯格比。通过相机142可撷取分别对应各注视的多个图像，并利用上述技术在各图像300中可获得眼睛偏离(两眼分别)。例如，通过显示于显示屏152上的指令及/或图形可向用户提供指导，以帮助用户定位移动装置100，从而在获取该多个图像期间获得不同目标(在移动装置100本身上或不在移动装置100上的一点)的位置相对眼睛的预定义角度变化。也就是说，可帮助用户获得预定义角度范围。接着，可使用实际与所测量的眼睛偏离之间的关系来确定个人赫斯伯格比。也就是说，基于在获取图像300中所测量的眼位偏斜幅度可计算患者200的赫斯伯格比。要注意的是，该个人赫斯伯格比依赖于患者200的虹膜、瞳孔位置，以及角度Kappa。这些也可由处理器110在处理该获取图像300时进行测量。

除执行赫斯伯格比计算以外，可获取患者200的多个图像300，以增强将要被处理器110处理的图像的质量。在一个例子中，在获取患者200的多个图像300以后，处理器110可检查图像300，以选择具有最高质量的图像的其中之一。接着，处理器110可处理最高质量图像300，以用于测量眼位偏斜的幅度。在另一个例子中，在获取患者200的多个图像300以后，可在各该获取图像300中获得眼位偏斜测量，并生成所获得的眼位偏斜测量的组合。接着，可基于所生成的组合确定总体眼位测量。此外，可在各撷取图像中执行偏离的测量，且可取该测量的平均值或中间值。

斜视是显性的眼睛偏离，而隐斜视是隐性的偏离，其在双眼观看的条件下不会被观察到。如上所述，隐斜视发生于两眼的融合因仅一只眼睛注视而被打破时。该不注视或偏离的眼睛在不被使用时偏离其初始位置并于再次建立融合时返回其正常位置。

因此，为测量隐斜视，可执行另一种用于测量眼位偏斜的技术，其中，患者200注视仅一只眼睛可见的目标，因为移动装置100或其它视力遮盖物阻挡另一只眼睛观看该目标。这样，打破两只眼睛之间的融合，且处理器110可测量正在观看的眼睛与被阻挡眼睛之间的偏离。

在此方面，图4A及4B显示使用该移动装置执行隐斜视测量的示例视图。如图4A中所示，用户可握持移动装置100以获取患者200的眼睛的图像，如前面在图2中示范的那样。不过，这里，患者200注视外部目标(或刺激物)410而移动装置100经设置以使患者的眼睛中的仅一只能够观看刺激410。如图4B中所示，患者(或受试者)200的视角显示一只眼睛具有外部刺激物410的清晰、未阻挡的视图，而另一只眼睛通过该移动装置的定位而被阻止观看该刺激物，以允许该被阻挡眼睛偏离。而且，当执行隐斜视测量时，该图像获取单元可撷取(仅使用一只眼睛)注视远近距离的患者200的多个图像。接着，通过处理器110分析所撷取的图像，以计算眼睛之间的偏离量。

要注意的是，可将隐斜视测量的结果与斜视测量的结果比较，以诊断及/或量化斜视或隐斜视。当在斜视测试中没有检测到偏斜但在隐斜视测试中检测到偏斜时，可诊断为隐斜视。另一方面，当在斜视测试中检测到偏斜时，不论隐斜视测试的结果，诊断为斜视而不是隐斜视。

此外，基于患者200的获取图像300通过处理器110可计算Kappa角度，以帮助测量眼位偏斜的幅度。该Kappa角度是眼睛的光轴与视轴之间的角度。由于中心凹(fovea)不完全与眼睛的光轴对齐，因此可具有一些偏移，该偏移因人而异；该Kappa角度量化此偏移。

当患者200的单只眼睛注视光源(例如，闪光产生装置154)而另一只眼睛被遮盖时，可通过处理器110计算Kappa角度。在此位置，相机142可获取患者200的图像300，以使处理器110一次检测并处理一只眼睛中的角膜光反射偏心，而不是执行差异测量。接着，通过使用上述技术，虹膜直径及赫斯伯格比一经计算，即可通过处理器110计算以度数为单位的Kappa角度。所计算的Kappa角度可进一步帮助诊断患者200的状况。此外，处理器110可基于该Kappa角度诊断患者200的哪只眼睛偏斜以及该偏斜眼睛的偏斜方向。在此方面，处理器110可基于该非偏斜眼睛自该Kappa角度的偏离测量该非偏斜眼睛的注视可靠性指数。

在一个例子中，可将该Kappa角度用于测量偏斜发生于右眼还是左眼，以及偏斜的方向(例如，向内还是向外)。这里，处理器110可选择Kappa角度更接近预定人口标准的眼睛作为注视眼睛(也就是，非偏斜眼睛)。接着，基于该注视眼睛自人口标准Kappa角度的偏离，如上所述，处理器110可测量该注视可靠性指数。可将这些测量以分数、图形或其它类似技术的形式显示于显示屏152上以供患者参考。

在另一个例子中，处理器152可测量患者200的水平虹膜直径并使用该直径作为参考点。接着，利用该参考点的预定人口标准例如11.7毫米的水平虹膜直径(horizontaliris diameter；HID)或者输入移动装置100中的患者200所执行的该虹膜直径的物理测量可校准该处理算法。可使用该校准后的测量以将像素空间中所作的生物测量(例如，瞳孔间距离、瞳孔直径、Kappa角度等)转换至物理空间。因此，处理器110可利用测试之间的该水平虹膜直径或其它生物标志的变化以连续测量确定从患者的眼睛至移动装置100的测试距离的一致性。

而且，处理器110可基于获取图像300及所测量的眼位偏斜幅度计算患者200的眼睛的调节性聚合/调节(AC/A)比(或聚合性调节/聚合(CA/C)比)。患者200的眼睛中的隐斜视的测量也可帮助计算该AC/A比。该AC/A比是两只眼睛如何一起工作的度量，也就是说，眼睛可注视单个目标的程度。为获得该AC/A比例，可在不同条件下以多次迭代测量患者200的眼位偏斜，其中，患者200试图用双眼注视同一对象。例如，可在离相机142一米或更远的距离拍摄患者200的第一照片，其中，基本没有聚合/调节需求，以及可在更短的距离例如40厘米拍摄患者200的第二照片。通过使用这些多组测量，处理器110可计算患者200的AC/A比。

在通过处理器110处理患者200的获取图像300以测量眼位偏斜的幅度以后，如上所述，可提供反馈以将所作的测量告知患者200。在此方面，图5显示在处理所获取的图像以后向用户(或患者)提供的示例反馈。如图5中所示，在撷取图像300并随后处理图像300以后，可在显示屏152上显示标示处理器110所执行的测量的结果的反馈510，以供用户(或患者)参考。反馈510可包括与处理器110在处理患者200的获取图像300时所执行的计算相关的任意信息，包括例如瞳孔的位置、虹膜的位置、角膜反射的位置、眼睛偏离值、赫斯伯格比、Kappa角度、AC/A比等。

另外，可告知患者200标示患者200的诊断状况例如斜视、隐斜视等以及/或者患者200出现与眼位偏斜相关的状况例如弱视的危险因子的信息。可基于所获得的眼位偏斜测量例如各眼中的偏斜量、偏斜的幅度及/或方向等通过处理器110确定该诊断及风险。

可将本文中所披露的技术应用于检测相关眼部状况，例如眼球振颤。眼球振颤以沿水平或垂直轴的间歇性眼睛偏斜运动为特征。相机142可与闪光灯154所产生的连续或闪烁光一起获取一系列图像或视频。要注意的是，在给定时帧内高于特定发生频率的眼球振颤运动及偏心与血液酒精水平正相关且是警官通常使用的路边测试的一种。因此，处理器110可测量并解释高于特定阈值幅度并在定义的时间/空间跨度内发生的偏斜事件的频率。

移动装置100能够(例如，通过无线传输单元130)向外部视力保健提供者传输有关眼位偏斜测量、患者200的诊断，以及/或者患者200出现与眼位偏斜相关的状况的确定风险的信息。可自动地或响应用户输入传输该信息。此外，可通过任意合适的通信媒体向该保健提供者发送该信息，包括但不限于无线传输、有线传输、物理传送(例如，USB驱动器、纸记录等)以及类似方式。以此方式，外部视力保健提供者可了解可能需要治疗的患者并可更有效地为此类患者制定治疗计划。

图6至8显示移动应用用户界面的示例屏幕视图。应当理解，图6至8中所示的用户界面不限制当前权利要求的范围且仅用于示范目的。因此，可以任意合适的方式修改本文中所述的移动应用的该用户界面，如本领域的普通技术人员所理解的那样。

如图6中所示，可向患者200提供注册页面600。这里，患者200可输入初步个人信息。处理器110可将患者200的个人信息与眼位偏斜测量、患者200的确诊状况，以及/或者患者200出现与眼位偏斜相关的状况的确定危险因子关联。也可将该关联个人信息传输至外部视力保健提供者。可将该个人信息本地储存于存储器120中或远程储存于服务器上。或者，可丢弃该个人信息。上述信息的储存可由患者200控制。出于保密目的，该应用可提示患者200同意储存、发送或以其它方式使用患者200的个人信息。

如图7中所示，可向患者200或向另一用户例如患者200的朋友或家庭成员、医学专家等提供简档页面700。这里，简档页面700可提供患者的个人信息，以及先前获取的患者200的照片(如可用的话)。此外，若先前执行了针对患者200的偏斜评估，则简档页面700可提供标示眼位偏斜测量、诊断状况以及/或者患者200出现眼位偏斜状况的确定危险因子的信息。可自存储器120或自远程服务器检索该信息。

如图8中所示，可向患者200提供图像获取页面800，以允许用户或患者本人撷取患者200的眼睛的照片。如关于图2所述，在图像获取页面800上可显示一个或多个边界210，以帮助该用户将移动装置100与该患者的眼睛对齐。在图像获取页面800上可显示额外的可控屏上对象，包括例如亮度控制、闪光激活、面向前面或后面的相机激活、缩放控制、快门按钮等。在通过相机142撷取(或以另外获取)患者200的图像300并通过处理器110处理患者200的获取图像300以测量眼位偏斜的幅度以后，可提供反馈510以将所作的测量告知患者200，如图5中所示范的那样。

图9A及9B显示利用本文中所述的移动装置应用执行眼位偏斜测量的示例简化过程。过程900可开始于步骤905，并进至步骤910，其中，如本文中详细所述，可通过处理器110获取并处理患者200的眼睛的图像，以确定该患者的眼睛中的眼位偏斜的幅度。

在步骤910，可在相机预览屏例如图8中所示的图像获取页面800上显示检测边界210。可在移动装置100的显示屏152上向用户提供该相机预览屏，且该相机预览屏可包括当前通过相机142的镜头看到的受试者的预览图像。

在步骤915，处理器110可确定移动装置100是否与患者200的眼睛适当对齐。当用户试图将移动装置100与患者200的眼睛对齐从而可利用相机142拍摄足以供处理器110分析的照片时，当移动装置100转动时，处理器110可自动补偿移动装置100的转动，以使相机平面平行于患者200的面部。可以两种方式实现该补偿。第一，处理器110可确定移动装置100相对患者200的眼睛的倾斜量以及必要的倾斜补偿量，并通过在显示屏152上显示指令及/或图形向用户标示移动装置100应当被倾斜所标示的量而可向用户提供实时指导(步骤925)。第二，在拍摄患者200的图像以后，处理器110可确定移动装置100相对患者200的眼睛的倾斜量以及必要的倾斜补偿量。在此情况下，处理器110可执行计算，以识别并补偿该获取图像中所存在的倾斜。

一旦用户将移动装置100与患者200适当对齐，即可由自动或由用户手动调节(例如，利用屏上控制)相机142的焦距-从而使患者的眼睛清晰可见(步骤930)。

在步骤935，处理器110可确定光是否自患者200的眼睛的角膜表面反射。用户可通知处理器110正在使用外部光，或者处理器110可自动检测是否有足够的光自该患者的眼睛的角膜表面反射。

若确定未使用外部光源，则在步骤940，可激活闪光产生装置154。如现有技术所已知，闪光产生装置154可在通过相机142获取图像期间产生闪光。因此，通过移动装置100的处理器110实施的照片式赫斯伯格测试可基于该患者的眼睛的该获取图像测量自眼睛的中心的角膜反射的偏心，也就是，水平及/或垂直位移，如下面进一步详细所述。

在步骤945，相机142可撷取患者200的图像300。如上所述，本文中所使用的术语“图像获取单元”可指相机142，但不限于此。例如，该“图像获取单元”可指获取本地储存于存储器120中或远程储存于服务器上的患者的图像的程序。在该图像获取单元是安装于移动装置100中的相机142的情况下，该相机相对移动装置100可为面向前方的或面向后方的。当使用面向后方的相机时，患者200可要求独立的用户执行该图像获取过程，该过程专门显示于图2中。不过，当使用面向前方的相机时，患者200可亲自执行该图像获取过程，因为患者200能够观看显示屏152，以在撷取照片之前将相机142与该患者的眼睛适当对齐。

在步骤950，可通过处理器110处理患者200的获取图像300，以检测患者200的眼睛中的多个特征。可基于该检测特征测量患者200的眼睛中的眼位偏斜的幅度。如图3中所示，该获取图像300包括在处理图像300期间可通过处理器110检测的多个特征，包括眼睛中心310、角膜反射320、角膜缘边界330、虹膜巩膜边界、瞳孔缘等，以用于测量眼位偏斜。

在步骤955，可向患者200显示该检测特征。显示屏152可向患者200提供标示上面所列的检测特征的位置的基于文本的信息，以及/或者患者200的获取图像300，在图像300上覆盖有标示该检测特征的位置的图形。

在步骤960，患者200可确认该结果是否可接受。例如，若图像300是模糊或倾斜的或者患者的眼睛不是清晰可见，则被检测眼睛特征的位置可能是错误的。在这样的情况下，患者200可选择撷取新的照片，从而使过程返回步骤915。或者，处理器110可告知患者200图像300将不足以获得精确测量并提示使用者撷取患者200的新的照片。

在步骤965，处理器110基于获取图像300中的该患者的眼睛的该检测特征测量眼位偏斜。例如，依据用于测量眼位偏斜的一种技术(其特别有利于检测患者200是否存在斜视)，处理器110可在患者200的获取图像300中检测两眼的角膜表面上的眼部反射320并相互比较各眼中的眼部反射320的位置。更具体地说，处理器110可计算各左右眼中的参考点310(例如，眼中心)与光所引起的角膜反射320之间的距离d。该眼中心可通过计算针对角膜缘边界330的拟合曲线来计算。参考点310的位置在各只眼中将是相同的，但在各只眼中角膜反射320的位置可能基于患者200的眼睛中所存在的偏斜量而变化。接着，可计算从左眼中的参考点310至左眼中的角膜反射320的距离d(也就是，“第一距离”)与从右眼中的参考点310至右眼中的角膜反射320的距离d(也就是，“第二距离”)之差。

在步骤970，可将所计算的测量转换成客观测量例如棱镜屈光度或度数。该转换可通过使用针对患者200的赫斯伯格比(该赫斯伯格比说明角膜反射320偏心与眼睛的偏离之间的关系)以及基于虹膜直径的内部校准因子执行。赫斯伯格比的计算在上面被详细说明。

在步骤975，可向患者200提供该眼位偏斜测量。如图5中所示，可在显示屏152上显示标示处理器110所执行的测量的结果的反馈510，以供患者参考。反馈510可包括与处理器110在处理患者200的获取图像300时所执行的计算相关的任意信息，包括例如瞳孔的位置、虹膜的位置、角膜反射的位置、眼睛偏离值、赫斯伯格比、Kappa角度、AC/A比等。也可将该测量储存于存储器中，本地储存于存储器120中或远程储存于服务器上。

在步骤980，处理器110可确定该测量是否大于或等于阈值。尤其，可将所计算的该“第一距离”与该“第二距离”之差与预定偏斜阈值比较，以确定该第一距离与该第二距离之差(也就是，左右眼的偏斜)是否足够显著以确定该患者患有与眼位偏斜相关的状况(例如，斜视、隐斜视等)。若所计算的差大于或等于该预定偏斜阈值，则处理器110可诊断患者200具有眼位偏斜状况。该预定偏斜阈值可储存于存储器120中并通过处理器110自存储器120检索。例如，可将该偏斜阈值预定义为默认值，如三棱镜屈光度，且可依据用户的偏好对其调节。

在步骤985，处理器110可基于所获得的眼位偏斜测量确定患者200是否具有与眼位偏斜相关的状况，例如斜视。处理器110可依据在步骤965及970中所执行的测量确定患者200具有斜视的可信度(也就是，可能性)。显示屏152可向患者200显示这些结果。此外，可选地，可将该结果传输给外部视力保健提供者(例如，利用无线传输单元130)。

过程900示例地结束于步骤990。可执行过程900的步骤的技术以及辅助过程及参数在上面被详细说明。

应当注意，图9中所示的步骤仅为说明示例，如需要可包括或排除特定的其它步骤。另外，尽管显示该些步骤的特定顺序，但此顺序仅为示例，可使用该些步骤的任意合适的安排，而不背离本文中的实施例的范围。而且，依据当前权利要求的范围，可以任意合适的方式修改所示步骤。

示例1：用于测量眼位偏斜的移动装置应用的评估

本文中所述的移动装置应用执行自动照片式赫斯伯格测试，以获得显性及隐性眼位偏离的快速、方便且量化测量的目标。为使用该应用，检查人员可要求患者注视一点(例如，该移动装置的面向后方的相机)，并在遮盖或不遮盖患者的眼睛时撷取照片或录制视频。该移动装置应用处理所撷取的图像或视频并基于角膜反射的偏心计算眼位偏离。

为评估该移动装置应用，在针对单眼注视覆盖46Δ的角度范围(可使用符号Δ显示棱镜屈光度(PD))的目标的25位正常视力受试者的两个独立试验中，将通过该应用所测量的眼睛偏离与真实数据并在受试者内进行比较。在另一个实验中，在该应用与改良式托林顿(Modified Thorington；MT)方法之间比较14位正常视力受试者的隐斜视测量。

如下所述，结果表明该移动装置应用所获得的重复赫斯伯格比(HR)的95％置信区间是±1.57Δ。该应用所测量的眼睛偏离与真实数据相关(R²＝1.003；p<0.001)，对于±10Δ内的眼睛偏离具有1.7Δ的均方根误差(root mean squared error；RMSE)(在整个范围内为2.4Δ)。该应用的隐斜视测量与MT强相关(R²＝0.97；p<0.001)，误差为-0.76±1.6Δ。因此，本文中所述的移动装置应用可准确及可靠地测量与传统MT临床方法紧密相关的范围广泛的眼睛偏离及隐斜视。

A.移动装置应用

通过仅使用装配有相机的移动装置，本文中所述的移动装置应用可自动检测眼位偏斜并自患者的眼睛的单个撷取图像或自一系列图像提供眼位偏离的客观测量。依据要执行的测试，可要求患者注视该移动装置相机，或任意其它合适的注视目标。利用该移动装置的内置闪光灯或外部光源例如灯或眼图灯箱可生成角膜反射。可完全在该移动装置的操作系统内执行所获取图像的处理，而无需网络连接或远程服务器。

斜视测量通常通过患者用两眼注视特定目标(例如，该移动装置的面向后方的相机)来执行。本文中所述的图像处理算法可检测各眼内的相关特征，包括角膜缘边界、眼睛中心，以及角膜反射，如图3中所示。可计算该眼睛的中心与该角膜反射之间的距离，其中，通过使用在先前所述值范围内的HR与内部校准因子，可将所计算的两眼之间的距离之差转换为客观测量，如本文中所述。

在手动检查下，已知赫斯伯格测试在结果中具有高变化性，并旨在获得偏离的粗略估计。不过，通过采用高分辨率移动装置相机及专门的图像处理算法可实现精确测量。由于内部校准因子(其为人水平可见虹膜直径(horizontal visible iris diameter；HVID)的平均值)在人群中较恒定，因此它充当该移动装置相机的较稳健的自动校准因子。因此，可以本文中所述的方式使用该移动装置，而不必明确测量各受试者的HVID且对于移动装置相机距离该要成像的眼睛的定位没有大的限制。下面提供的数据表明使用HVID的人口平均值而不是个人值不会实质影响眼睛偏离计算的精度。可相对真实数据单眼测量眼睛偏离，或通过受试者注视合适目标测量两眼之间的眼睛偏离(例如，见图2)。

B.基于视频的遮盖测试模式

该移动装置应用能够在解离状况下测量眼睛偏离。在特定情形下，例如在间歇性斜视或隐斜视的情况下，当双眼注视时，眼睛偏离不存在。只有当双眼融合被打破时(例如，解离状况)，才可看到眼睛偏离。在临床上，可通过使用棱镜中和的遮盖测试(cover testwith prism neutralization；CTPN)测量此类偏离，其中，在眼睛前方放置遮盖物，以用棱镜执行遮盖-去遮盖或交替遮盖测试。此功能被用于本文中所述的移动装置应用中，以使用自动遮盖测试而不使用棱镜测量隐性眼睛偏离。

为执行“基于视频的遮盖测试”，当该患者双眼注视目标时，检查人员可将该移动装置放置于距离该患者的眼睛约10至50厘米，或较佳地约20至40厘米，或更佳地约30厘米，并按压按钮以录制视频(可以其它模式撷取一个或多个序列照片，如上所述)。为打破该患者的双眼融合，利用遮盖物1000执行该患者的眼睛的遮盖序列，例如遮盖-去遮盖(一只眼)或交替遮盖(涉及两只眼)，如图10A至10C中所示。如图10A及10B中所示，利用遮盖物1000交替遮盖该患者的眼睛，并如图10C中所示，最后对该患者的眼睛(包括非主导眼睛)去遮盖。移动装置100可将该整个遮盖序列事件录制为视频。

可选择在对该非主导眼睛去遮盖之后的视频帧以处理眼睛偏离。由于视频撷取的高帧率(例如，每秒30帧)，可在眼睛去遮盖时且在它能够恢复并获得注视之前测量偏离。图11显示当执行图10A至10C中所示的基于视频的遮盖测试时所获得的眼睛运动轨迹的例子，通过移动装置100录制此事件的视频(也就是，“遮盖序列”)。眼睛的运动可被看作它们被交替去遮盖，且在移除遮盖物(例如，遮盖物1000)以后的一段短暂时间，在眼睛返回其注视位置之前可测量眼睛偏离(Δ)。在移除遮盖物以后有一段短暂时间，在此期间可测量偏离(由阴影区1100表示)。为了有助于视频遮盖测试执行的易用性及一致性，该移动装置应用可提供音频信号来指导患者在该遮盖序列期间对眼睛遮盖/去遮盖。

C.移动装置应用的评估

以仔细校准的实验室设置评估本文中所述的移动装置应用在测量绝对偏离角度方面的精确性及可靠性。如图12中所示，受试者200将头置于下巴架中并面向距离其眼睛约30厘米放置的移动装置100的后侧。根据需要调节该装置的高度。利用尺手动测量该移动装置的内置相机142至受试者200的眼睛的距离。注视目标(白色背景上的黑色标记1200)被粘贴于移动装置100的后表面上，如图12中所示，以使他们与相机142对齐。这样设置的原因是确保该注视目标相对明显参考点的对称偏心。有13个目标1200，隔开1厘米设置并总体覆盖26°的角度范围(约46Δ)，以测量沿水平方向的眼睛偏离。受试者被要求仅使用其右眼注视目标1200，同时左眼被遮住。这样做以增强注视稳定性并减小因受试者的任意其它隐性的双眼视力限制而导致的任意可能的错误原因。在两个独立的试验中针对每个注视位置进行测量，以确定该移动装置应用的测试-再测试精确性。

该应用在各注视点1200通过闪光撷取图像。在该应用处理给定注视点1200的该撷取图像以后(在几秒内)，检查人员指导受试者将目光移至下一点1200。在该应用无法记录的情况下(例如，由于受试者眨眼)，针对当前的注视目标1200重复测量。在五分钟的短暂休息以后，在同一环节中执行下一试验。

没有任意已知斜视的25位正常视力受试者参与该眼睛偏离测量实验。该些受试者较年轻(在20岁与40岁之间)，且他们的矫正视力不低于20/30。此群组也包括习惯戴处方眼镜的人；不过，他们在该实验期间不戴处方眼镜，以避免因镜面反射干扰该应用的操作而引起的问题。在此研究中仅包括那些在没有戴眼镜的情况下在30厘米处可分辨隔开1厘米的该注视目标的受试者。

在第二个实验中，在14位正常视力的不斜视的年轻成年人(小于40岁)中利用上述基于视频的交替遮盖测试模式执行隐斜视测量。与较早的设置类似，受试者200将其头置于下巴架中，并将电话放置在距离眼睛约40厘米处。可调节目标充当注视点，其被附着在该移动装置的相机142附近。眼睛被检查人员用遮盖物1000交替遮盖及去遮盖，同时受试者保持注视。在该遮盖序列期间撷取约两秒的短视频。由移动装置100生成的音频信号指导检查人员将遮盖物从一只眼睛换到另一只眼睛并最终完全移除遮盖物。对音频信号定时，以使其记录遮盖序列的最后两秒，包括对两只眼睛去遮盖。选择在对眼睛去遮盖以后的三个帧进行处理，并将在这三个帧中所计算的偏离的最大幅度记录为该应用的输出。由于该视频撷取为高速，有时在移除遮盖物1000以后的帧是模糊的。为减轻因模糊而导致的测量的不精确，使用去遮盖以后的三个连续帧中的最大偏离的策略被采用。用该移动装置应用对各受试者测试三次。为进行比较，利用改良式托林顿(MT)近卡(也就是，在40厘米)测量隐斜视两次，且若前两次测量之差超过2Δ，则再重复一次。

D.统计分析

针对各注视点1200手动检查本文中所述的移动装置应用的眼睛偏离测量结果并丢弃任意错误的检测(例如，不正确的角膜反射定位或不正确的角膜缘边界估计)。该应用以毫米为单位计算眼睛偏离(像素级偏心根据平均虹膜直径标定)。针对每毫米角膜反射偏心，眼睛经历的角度偏离量通过HR确定，该HR因人而异。拟合分散的真实数据角度偏离相对该应用所测量的眼睛的毫米偏离的线的斜率给出个人的估计HR，而截距标示kappa角度(也就是，视轴与光轴之间的角度)。也测量该应用在估计各受试者的HR及kappa角度方面的测试-再测试可靠性。使用具有分布的95％置信区间(confidence interval；CI)的Bland-Altman或Tukey均差图视觉化这些结果，如图13A至13C中所示。而且，为确定该应用在估计绝对眼位偏离角度方面的精确性，利用人口平均HR标准化并标定围绕中心注视点的针对每个个体的测量。用于受试者200的平均HR自所有其余受试者计算(排除该特定受试者的数据)。HVID的真实数据测量被考虑进来，以协调受试者之间的变化性的潜在来源。

E.结果

通过针对各受试者执行的两次试验，以及每次试验的13个注视点1200，该移动装置应用处理每个受试者26个图像以及总650个图像。从这些图像中，该应用能够正确处理629个图像。

图13A至13C显示针对拟合所测量的与真实眼睛偏离数据的线的斜率(HR)、截距(角度-kappa)以及R²值，通过该应用的偏离测量的受试者内测试-再测试可靠性。图13A至13C中所示的Bland-Altman图包括表示两个测量之间的一致性的95％置信区间的短划线与点线。实线表示整体人口的两个测量之间的均差且该短划线是其95％置信区间限。

详细地，研究人口的平均±标准估计HR、kappa角度以及R²分别是19.26±1.78Δ、5.49±3.48Δ(鼻侧)，以及0.992±0.0026。在两次试验中HR、kappa角度以及R²值的平均差是0.13±0.31Δ、-0.0181±0.29，以及-0.0004±0.002。在两次试验中估计的HR、kappa角度以及R²值之间的一致性的95％置信区间分别是±1.57Δ、±1.44Δ，以及±0.0098，如图13A至13C中所示。

而且，图14显示针对不同的注视角度，利用该移动装置应用测量的偏离(标准化)与真实数据之间的比较。该图形上的各点表示针对所有受试者所测量的平均偏差，而误差棒表示标准偏差。短划线表示回归线。利用人口平均HR及HVID标准化并标定该移动装置应用测量，以将该测量标定为角度偏离。通过将真实数据充当自变量且所测量的偏离充当因变量的回归分析导致下面的结果，如图14中所示：斜率＝1.0076(p<0.001)、截距＝-0.1406(p＝0.48)，以及R²＝0.998。

图15显示利用该移动装置应用以及利用通常用于临床的改良式托林顿(MT)方法针对14个受试者的隐斜视测量的结果。如图15中所示，该移动装置应用的隐斜视测量紧密跟随临床测量(n＝14；斜率:0.94；截距：-1.12；R²＝0.97；p<0.001)。在该应用与MT方法之间的总体RMSE为1.7Δ。在隐斜视与两种测量方法之差异之间没有相关性(r＝-0.32；p＝0.265)。在此研究人群内，与内隐斜视相比，更多人具有外隐斜视。对于14位受试者中的10位，受试者内MT测量在1Δ内，对于14位受试者中的13位，受试者内MT测量在2Δ内。在该应用与MT之间具有最大差异的受试者(3.9Δ)也显示MT测量中的最高受试者内差(5Δ)。通过该应用，在受试者内的试验之间没有显著差异(重复测量ANOVA：F(2,41)＝0.198；p＝0.98)。总体通过此应用，受试者内隐斜视测量差异的均值及95％置信区间分别是-0.3Δ以及±2.6Δ。换句话说，用MT测量的差异与偏离之间的相关性不显著，表明没有系统性错误。

F.讨论

上述结果表明通过本文中所述的移动装置应用获得的测量是准确的、可重复的，且与在正常视力不斜视的成年人中的临床测量相当。通过两个独立的应用测量估计的受试者(或特定受试者)内参数例如HR及kappa角度是一致的(差异的95％置信区间≈1.5Δ)。为获得特定受试者参数例如HR及kappa角度针对基础眼睛偏离数据的紧密线性拟合通过高R²值表示(≈0.99)。因此，本文中所述的移动装置应用可提供有意义的临床信息，因为该结果标示在此类测量与传统临床方法(例如，MT)之间的强相关。

对于隐斜视测量，该结果表明该移动装置应用提供有意义的临床信息。该结果标示该应用测量与该MT方法之间的强相关。而且，测量隐斜视要求两只眼睛之间的解离，且该应用的基于视频的遮盖测试模式对于执行此类测量是理想的。该结果也意味着可采用相同的过程测量间歇性斜视。

使用HVID允许使用虹膜中心而不是瞳孔中心作为计算角膜反射偏心的参考。虹膜中心可为用于测量眼位偏移的更稳健的参考，尤其是当计算双眼差异时。使用虹膜中心的另一个优点是在视力光谱中，与瞳孔边界相比，角膜缘边界被更好地界定，尤其是在人们具有黑色虹膜的情况下。要注意的是，只要患者的眼睛是对称的，偏心瞳孔将不影响通过该应用所计算的斜视结果。

因此，本文中所述的技术允许使用广泛可用的移动装置例如手机、平板电脑等进行复杂的眼位偏斜评估。该移动装置可利用已被安装于许多现代移动装置中的本地硬件，例如相机及闪光灯。患者的眼睛的照片一经撷取，处理器即分析该照片，以检测该患者的眼睛中的各种特征并可接着测量眼位偏斜的幅度。该整个处理被执行于移动装置本身上，而不是将所撷取的照片发送至远程服务器以供处理。

有利地，该移动应用促进快速、方便且廉价的方式来测量眼位偏斜，尤其是对于不配合的患者，例如不使用语言的儿童或具有严重脑损伤的成人。快速方便地提供客观测量的能力对于经常看大量患者的临床医生非常有益。或者，可在家使用该应用，例如，由怀疑孩子可能患有斜视的父母使用。在状况间歇性显现的情况下，更容易的眼部筛查可帮助减轻漏诊。该应用也很适合于远程医疗，其可用于偏远的、服务水平低下的地区，或者用于治疗的远程随访，而患者不必访问医生。另外，由于现代移动装置相机的高分辨率功能，该应用可测量利用传统临床方法难以检测的小角度斜视(例如，小于5棱镜屈光度(PD))。此外，该应用是稳健的，因为它能够处理各种成像条件以及受试者之间的眼睛外观的变化性。

尽管显示并说明了提供移动装置应用进行眼位偏斜测量的示例实施例，但应当理解，可在本文中的实施例的精神及范围内作各种其它修改及变更。例如，尽管在本披露中常常提到移动装置，但本文中所述的技术也可实施于台式电脑或类似机器上。因此，依据当前权利要求的范围可以任意合适的方式修改本披露的实施例。

上面的说明涉及本披露的实施例。不过，显然，可对所述实施例作其它变更及修改，实现所有其优点的其中一些或全部。因此，此说明仅为示例，而不是另外限制本文中的实施例的范围。因此，所附权利要求意图覆盖落入本文中的实施例的真实精神及范围内的所有此类变更及修改。

Claims (48)

1.一种用于眼位偏斜测量的移动装置，包括：

图像获取单元，安装于移动装置中，组构成当由光源提供的光自患者的眼睛的光学表面反射时，获取该患者的该眼睛的图像；以及

处理器，组构成基于获取的该图像检测该患者的该眼睛中的虹膜及瞳孔的至少一个；

其中，该处理器组构成计算该患者的瞳孔间距离及虹膜直径的至少一个；

其中，该处理器组构成利用获取的该图像获得眼位偏斜测量，包括该患者的该眼睛中的眼位偏斜的幅度及方向；

其中，该处理器组构成基于该眼位偏斜测量计算该患者的赫斯伯格比；以及

其中，该处理器组构成进一步基于该患者的该瞳孔间距离或该虹膜直径计算该患者的该赫斯伯格比。

2.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成利用获取的该图像检测该患者的左眼的角膜表面上的反射以及该患者的右眼的角膜表面上的反射；以及

其中，该处理器组构成比较该左眼中的该反射的位置与该右眼中的该反射的位置。

3.如权利要求2所述的移动装置，其中，该处理器组构成利用获取的该图像检测该左眼中的参考点及该右眼中的参考点；

其中，该处理器组构成计算该左眼中的该参考点的位置与该左眼中的该反射的该位置之间的第一距离；

其中，该处理器组构成计算该右眼中的该参考点的位置与该右眼中的该反射的该位置之间的第二距离；以及

其中，该处理器组构成计算该第一距离与该第二距离之间的差。

4.如权利要求3所述的移动装置，其中，该处理器组构成利用获取的该图像在图像空间中测量该左眼及该右眼中的该反射的该位置及该左眼及该右眼中的该参考点的该位置。

5.如权利要求4所述的移动装置，其中，该处理器组构成利用该赫斯伯格比及基于该虹膜直径的内部校准因子将该第一距离及该第二距离转换成度数或棱镜屈光度。

6.如权利要求3所述的移动装置，其中，该处理器组构成基于所计算的该第一距离与该第二距离之间的该差诊断该患者的状况。

7.如权利要求3所述的移动装置，其中，该处理器组构成将所计算的该第一距离与该第二距离之间的该差与预定偏斜阈值比较；以及

其中，该处理器组构成基于所计算的该差与该预定偏斜阈值的该比较诊断该患者的状况。

8.如权利要求7所述的移动装置，其中，该处理器组构成确定当所计算的该差大于或等于该预定偏斜阈值时，该患者存在眼位偏斜状况。

9.如权利要求3所述的移动装置，其中，该左眼及该右眼中的该参考点是该患者的虹膜或瞳孔的中心。

10.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成基于该眼位偏斜测量诊断该患者的状况。

11.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成利用获取的该图像检测该患者的该眼睛的虹膜巩膜边界及瞳孔缘。

12.如权利要求11所述的移动装置，其中，利用自适应阈值化算法检测该虹膜巩膜边界及该瞳孔缘。

13.如权利要求1所述的移动装置，其中，该光源是经配置以在所述获取该图像期间产生闪光的安装于该移动装置中的闪光产生装置。

14.如权利要求1所述的移动装置，其中，该光源独立于该移动装置。

15.如权利要求1所述的移动装置，其中，该图像获取单元是安装于该移动装置中的面向后方的相机。

16.如权利要求1所述的移动装置，其中，该图像获取单元是安装于该移动装置中的面向前方的相机。

17.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成识别由用户提供的输入，以利用安装于该移动装置中的面向后方的相机启动所述获取该患者的该眼睛的该图像，

其中，该用户与该患者不同。

18.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成识别由用户提供的输入，以利用安装于该移动装置中的面向前方的相机启动所述获取该患者的该眼睛的该图像，

其中，该用户与该患者相同。

19.如权利要求1所述的移动装置，其中，该移动装置是智能手机或平板电脑。

20.如权利要求1所述的移动装置，其中，该图像获取单元组构成获取该患者的该眼睛的多个图像；

其中，该处理器组构成确定所获取的该多个图像的图像质量；以及

其中，该处理器组构成将所获取的该多个图像中具有最高图像质量的图像用于所述获得该眼位偏斜测量。

21.如权利要求1所述的移动装置，其中，该图像获取单元组构成获取该患者的该眼睛的多个图像；

其中，该处理器组构成在获取的各该图像中获得该眼位偏斜测量；

其中，该处理器组构成生成所获得的该眼位偏斜测量的组合；以及

其中，该处理器组构成基于所生成的该组合确定总体眼位测量。

22.如权利要求1所述的移动装置，其中，在所述获取该患者的该眼睛的该图像期间，该患者的两只眼睛注视位于该移动装置上的一点。

23.如权利要求1所述的移动装置，其中，在所述获取该患者的该眼睛的该图像期间，该患者的一只眼睛注视外部对象，而该患者的另一只眼睛因该移动装置的定位而无法看到该外部对象。

24.如权利要求1所述的移动装置，其中，该图像获取单元组构成获取该患者的该眼睛的多个图像，其中，针对获取的各该多个图像，该患者的该眼睛注视不同的目标；以及

其中，该处理器组构成在获取的各该多个图像中获得该眼位偏斜测量。

25.如权利要求24所述的移动装置，其中，该处理器组构成基于获取的各该多个图像中的该眼位偏斜测量计算该患者的该赫斯伯格比。

26.如权利要求24所述的移动装置，其中，该处理器组构成帮助用户定位该移动装置，以在所述获取该多个图像期间获得该不同的目标相对该眼睛的位置的预定义角度变化。

27.如权利要求1所述的移动装置，其中，在所述获取该患者的该眼睛的该图像期间，该患者的一只眼睛注视由该光源提供的该光。

28.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成基于该患者的该眼睛的光轴与视轴之间的kappa角度诊断该患者的该眼睛中的哪只眼睛偏斜以及偏斜的该眼睛的偏斜方向。

29.如权利要求28所述的移动装置，其中，该处理器组构成基于非偏斜的该眼睛自该kappa角度的偏离测量非偏斜的该眼睛的注视可靠性指数。

30.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成基于获取的该图像计算该患者的该眼睛的调节性聚合/调节比。

31.如权利要求1所述的移动装置，其中，当该移动装置转动时，该处理器组构成补偿该移动装置的转动。

32.如权利要求31所述的移动装置，其中，该处理器组构成将安装于该移动装置中的一个或多个运动传感器所获得的测量用于该移动装置的该转动的补偿。

33.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成利用获取的该图像检测该患者的该眼睛中的特征，包括瞳孔、虹膜、角膜缘边界以及在该光学表面上的反射。

34.如权利要求33所述的移动装置，其中，该处理器组构成依据获取的该图像在图像空间中测量该患者的该眼睛中的检测的该特征的位置。

35.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成检测该患者的该眼睛中的间歇性眼位偏斜运动。

36.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成在该移动装置的显示屏上显示信息，以帮助所述获取该患者的该眼睛的该图像。

37.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成在该移动装置的显示屏上显示图形，以帮助该患者的该眼睛与该图像获取单元对齐。

38.如权利要求37所述的移动装置，其中，该图形包括围绕该患者的两只眼睛的边界或分别围绕该患者的各只眼睛的边界。

39.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成基于该眼位偏斜测量确定该患者出现与眼位偏斜相关的状况的危险因子。

40.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成在该移动装置的显示屏上显示与以下至少其中之一相关的信息：该患者的确诊眼位偏斜状况、该患者出现与眼位偏斜相关的状况的确定危险因子，以及该眼位偏斜测量。

41.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成向外部视力保健提供者传输与以下至少其中之一相关的信息：该患者的确诊眼位偏斜状况、该患者出现与眼位偏斜相关的状况的确定危险因子，以及该眼位偏斜测量。

42.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成将与以下至少其中之一相关的信息与该患者的个人信息关联：该患者的确诊眼位偏斜状况、该患者出现与眼位偏斜相关的状况的确定危险因子，以及该眼位偏斜测量。

43.如权利要求1所述的移动装置，其中，该图像获取单元组构成获取该患者的该眼睛的视频，

其中，获取的该图像是从获取的该视频的多个帧中选择的帧。

44.如权利要求43所述的移动装置，其中，当利用遮盖物执行该患者的该眼睛的遮盖序列时，该图像获取单元组构成获取该患者的该眼睛的该视频。

45.如权利要求44所述的移动装置，其中，该移动装置组构成生成一个或多个声音，以帮助所述执行该遮盖序列。

46.如权利要求1所述的移动装置，其中，该处理器组构成基于获取的该图像测量该患者的该眼睛的光轴与视轴之间的kappa角度；以及

其中，该处理器组构成基于所测量的该kappa角度诊断该患者的状况。

47.一种包含程序指令以执行用于眼位偏斜测量的方法的非暂时性电脑可读媒体，该电脑可读媒体包括：

程序指令，通过处理器执行，该程序指令利用当由光源提供的光自患者的眼睛的光学表面反射时图像获取单元所获取的图像来获得眼位偏斜测量，包括该患者的该眼睛中的眼位偏斜的幅度及方向；

其中，该处理器组构成基于获取的该图像检测该患者的该眼睛中的虹膜及瞳孔的至少一个；

其中，该处理器组构成计算该患者的瞳孔间距离及虹膜直径的至少一个；

其中，该处理器组构成基于该眼位偏斜测量计算该患者的赫斯伯格比；以及

其中，该处理器组构成进一步基于该患者的该瞳孔间距离或该虹膜直径计算该患者的该赫斯伯格比。

48.如权利要求47所述的非暂时性电脑可读媒体，其中，该处理器组构成基于获取的该图像测量该患者的该眼睛的光轴与视轴之间的kappa角度；以及

其中，该处理器组构成基于所测量的该kappa角度诊断该患者的状况。

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