CN109715044A - 测量用户的视觉敏锐度 - Google Patents

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Abstract

提供了一种在临床视觉敏锐度测量中用于测量用户的视觉敏锐度的方法、系统及设备。根据实施方式，该系统包括显示设备(41)、输入设备(42)和计算设备(43)。显示设备(41)能够向用户显示不同尺寸的符号集。输入设备(42)能够接收指示符号的标识的用户响应，以及计算设备(43)能够：a)登记(S431)属于符号的预先计算的相似度值的针对响应的值，b)针对每个符号尺寸计算(S432)识别率值，以及c)根据识别率值确定(S433)所测量的视觉敏锐度。

Description

测量用户的视觉敏锐度
技术领域
本发明大体涉及临床视觉敏锐度(visual acuity)测量。特别地，但不作为限制，本发明针对一种用于改善用户的视觉敏锐度的测量的方法、系统及设备。
背景技术
视觉敏锐度是描述人眼的感知分辨能力的最重要的眼科量。其测量是基于符号(字母、数字或任何类型的字符)识别。然而，识别不仅取决于眼睛的光学特性，还取决于认知和运动能力。由于这种复杂性，视觉敏锐度值受到精神状态、疲劳和环境因素的影响。在临床实践中，使用视觉敏锐度表或视力表来执行常规测量。用户的任务是正确识别符号，符号的大小逐行减小。根据“行分配”评分方法，视觉敏锐度值对应于行，其中超过50-60％的符号被正确识别(参见1.杜安(Duane)T.(2006).杜安的临床眼科学(Duane′s ClinicalOphthalmology)，利平科特威廉姆斯&威尔金斯(Lippincott Williams&Wilkins)，CD-ROM版.http：//www.oculist.net/downaton502/prof/ebook/duanes/index.html)，以及2.国际眼科理事会(International Council of Ophthalmology),视觉功能委员会(VisualFunctions Committee)(1988).视觉敏锐度测量标准(Visual Acuity MeasurementStandard),ICO 1984,意大利眼科杂志(Italian Journal of Ophthalmology),II/I1988,第1/15页。)
其十进制度量由V表示，并且被定义为
其中5α是以弧分(minutes of arc)表示的最小可见符号的视角。
测量结果受到许多环境参数的强烈影响，例如字母(符号)样式/对比度/颜色、一行中字母的数量、图表和房间的照明、测试距离等。对于参数设置来说不存在国际标准，但存在各种传统设置。例如，ETDRS(糖尿病视网膜病变早期治疗研究)图表被用于许多临床研究，并被认为是美国标准(杜安(Duane)，2006；国际眼科理事会(International Councilof Ophthalmology，ICO)，1984)。该图表具有每行中有5个字母的特殊布局，其中字母之间的间距和行之间的间距等于字母大小。该图表是用所谓的SLOAN字符实现的，这些字符专门设计用于视觉敏锐度测量，以实现所有字符大致相同的易读性。其他设置在大多数国家是大致统一的，但在某些情况下是非常不同的。
当前视力表上字母的大小逐行减小大约1/1.26×(即，logMAR标度为0.1)，这限制了快速检查周期的变化的准确性。与临床常规检查相比，临床研究性学习需要更高的准确性和更好的可重复性。为此目的，存在某些基于对针对单个字母而不是行的答案进行记录的评分方法(“单字母”评分)。根据最常见的做法，对于主体可见的最后一行的logMAR值每错误一个字母则增加0.02，因为传统地在一行中存在5个字母(0.02＝0.1/5)(凯泽(Kaiser),P.K.(2009).视觉敏锐度评定的前瞻性评估：Snellen与ETDRS图表在临床实践中的比较(Prospective Evaluation of Visual Acuity Assessment:a Comparison ofSnellen Versus ETDRS Charts in Clinical Practice)(AOS论文),美国眼科学会的汇刊(Transactions of the American Ophthalmological Society),107:311-324)。尽管这肯定会提高记录得分，但是获得的数字很难解释，因为其不符合上面提到的行分配评分的通常60％的概率阈值。
在常规的单字母评分中，检查者登记用户是否正确识别所显示的字母。这样，仅仅测试了识别的事实，或者更确切地说，测试了识别概率(P)，因此答案以二进制方式表示，通过0和1，对应于不正确/正确的答案。然而，实际情况将更复杂：如果答案不正确，则不确定用户是否完全没有看清具体的字母。换句话说，混淆了类似的字母(例如“P”和“F”)意味着比错误识别了完全不同的字母(例如“B”和“A”)更好的视觉。
文献US2016089018还涉及测量视觉敏锐度，其中提供了用于测量视觉敏锐度的系统和方法。该系统包括：计算机或投影仪，适于在表面上(例如，计算机显示屏或墙上的屏幕)投影计算机生成的视标的图像；以及控制单元。计算机或投影仪适于以稳定变化的大小投影视标作为连续的图像。通过在两个方向上改变视标大小来执行测试，以便补偿患者(用户)的反应时间。例如，从大视标开始，大小稳定减小，直到患者发出信号表明其不能再读懂视标。然后测试继续从小视标开始并稳定地增加大小，直到患者发出信号表明其可以读懂视标。关于该相关技术的问题在于其也没有考虑不同符号的相似度。
我们已经为本发明设定了目标以改善视觉敏锐度测量。
发明内容
本发明涉及一种方法、系统和计算设备，其解决了上述问题以及通过理解以下描述将变得显而易见的其他问题。
相应地，本发明的一个方面是提供一种测量用户视觉敏锐度的方法。在所述方法中，在显示设备上向用户显示不同大小的符号集。在输入设备中接收用户响应。该响应指示符号标识。在计算设备中，a)登记属于符号的预先计算的相似度值的针对响应的值，b)针对每个符号大小计算识别率RR值，并且c)根据RR值确定所测量的视觉敏锐度。
在另一方面，本发明针对一种包括显示设备、输入设备和计算设备的系统。显示设备能够向用户显示不同大小的符号集。输入设备能够接收指示符号的标识的用户响应，以及计算设备能够a)登记属于符号的预先计算的相似度值的针对响应的值，b)针对每个符号大小计算识别率RR值，以及c)根据RR值确定所测量的视觉敏锐度。
在又一方面，本发明涉及一种计算设备。该计算设备包括处理器和存储器。所述存储器包含所述处理器可执行的指令，其中所述计算设备被操作以：a)登记属于符号的预先计算的相似度值的针对响应的值，b)针对每个符号大小计算识别率RR值，以及c)根据RR值确定所测量的视觉敏锐度。
本发明还涉及一种计算机程序，包括指令，所述指令在由计算设备的至少一个处理器执行时，使得计算设备执行上述的方法步骤。
本发明还涉及包含计算机程序的载体，其中载体是电子信号、光信号、无线电信号或计算机可读存储介质之一。
在一个有利实施例中，为了量化符号(例如字母)之间的相似度，引入“视标相关性”(OC)的量，其是针对每个符号对而预先计算的值。预先计算意味着在用户响应之前计算这些值。OC可以基于在符号上计算的适当修正的皮尔森(Pearson)相关性值，并且OC在相关性的数学基础上描述了这些符号的特征。OC的可能值覆盖-1和+1之间的区间，其中较大的值属于更好的相似度。具体地，+1指示完全匹配，0指示随机选择，以及-1指示两个符号正好彼此相反。在视觉敏锐度测量期间，根据用户响应，针对相同大小的每个符号记录预先计算的OC值。用户的视觉性能通过“识别率”(RR)的值来量化，该值是用户针对相同大小的符号集生成的OC值的平均值。
本发明最重要的优点是其降低了视觉敏锐度测量的不确定性。
附图说明
为了更完整地理解本发明，参考以下结合附图的详细描述，其中：
图1是相关的两个符号的示例；
图2是英文字母表的前五个字母的视标相关性数值的示例；
图3描绘了识别率(RR)和视角倒数(ν)之间关系的示例；
图4示出了用于测量视觉敏锐度的方法、系统和计算设备的示例的组合图；
图5是测量方法的示例；
图6是计算设备的示例。
具体实施方式
可以在相关性计算的基础上执行符号之间的相似度量化。该度量称为“视标相关性”(OC)。术语“视标”代表现有技术中的符号、字符或数字。OC必须不依赖于用户究竟如何观看符号；相反，其应该比较原始形式的符号，以避免用户特定的假象(artefact)。此外，OC值也不受符号大小的影响，在其定义中只应考虑符号的形状。为此目的，在符号的非失真的、高分辨率的、黑白的图像上(例如，在英文字母表的大写字母图像上，其中图像表示为二维矩阵)执行OC的预计算。专门针对图像比较而开发的数学函数称为皮尔森(Pearson)相关性，其根据下式，通过单个标量数值ρ(p,q)来表征两个图片的相似度：
在上面的等式中，f(x,y)及g(x,y)是要比较的两个符号的矩阵，u和v指的是矩阵之间的相对横向偏移，以及指示f(x,y)的平均值。像素坐标由x-y和p-q表示。符号的矩阵是二进制方形矩阵，其中字符由150×150个元素(即像素)覆盖。黑色符号的单元格为0，而白色背景的单元格由1表示。每个符号周围都有一个额外的150个像素宽的白色边框包围该符号，以便避免在预计算过程中的数字假象。ρ的可能值在-1和+1之间，其中+1指示相同的矩阵，较大的值属于更相关的矩阵，0属于随机选择，并且-1意味着两个矩阵正好彼此相反。ρ的值极大地取决于两个矩阵是如何相对于彼此而偏移的。为了对视标相关性进行量化，我们总是选择相关性值最大的情况：
ρ＝maxp,q{ρ(p,q)}.
例如，参见图1，其中字母“L”和“I”处于最大相关性位置。区域11、12、13、14属于字母“I”，区域13、15属于字母“L”。为了使用户随机响应的相关性值的分布与通过0的错误答案的通常指示相一致，在不正确识别为0的情况下修改相关性的预期值。这就是我们获取OC的公式：
其中指示没有单位(unity)值的皮尔森相关性分布的期望值。上述线性变换确保了错误识别的期望值为0，并且正确的识别被表示为单位。
在SLOAN字符的情况下，英语字母表的前五个字母的OC数值如图2所示。对于英语字母表的所有26个字母而言，OC矩阵是对称的，这意味着相似度运算对于其变量来说是可交换的。对于相同的字母(矩阵的主对角线中的字母)，值是单位。此外，相比于更不相似的字母(例如“A”和
“B”)的视标相关性(-0.21)，对于更相似的字母(例如“B”和“E”)而言，其视标相关性更大(0.79)。从上面的等式可以得出，在小字母的情况下(当用户完全没有看清字母时)，在给定的字母大小下所获得的平均视标相关性等于识别概率。如果我们在检查期间使用英文字母表中的全部26个字母，则识别概率的值为P＝1/26≈0.04。结果与该理论预期非常一致：带有单位值的整个OC矩阵的平均值为0.04。同时，在大字母的情况下，当用户看到字符的每个细节时，视标相关性和识别概率二者的期望值是1。
根据以上讨论，OC的平均值与识别概率(P)直接可比，但提供了关于视觉的更多信息。出于这个原因，提出了一种新的度量来量化在给定的符号大小下的视觉敏锐度，称为识别率(RR)：
其为在给定的符号大小下的OC值的平均值。必须注意的是，在中间区域中，当用户从符号中看到一些模糊时，RR总是略大于识别概率(P)。在图3中，为了清楚地理解RR与视角倒数(ν)之间的关系，给出了典型测量的RR结果，其中α与符号的大小成比例。图3中的测量点倾向于遵循可以通过平滑曲线明显拟合的轨迹。由于目前对该曲线的形状没有理论解释，因此选择分析形式，即通过拟合每个符号大小的RR值来计算函数。主要方面是提供鲁棒的拟合，因此使用所谓的超高斯(SG)函数。
可以根据拟合他/她所登记的RR值的超高斯曲线来精确地确定针对给定用户的视觉敏锐度(V)：测得的视觉敏锐度对应于RR等于(或低于)给定阈值(RR0)的特定符号大小(ν0)。这可以在数学上表示为
在图4中，提供组合图以说明用于测量视觉敏锐度的方法、系统和计算单元的示例。在显示设备(41)上，向用户显示(S411)不同大小的符号集。符号可以是不同大小的字符、字母或视标。
输入设备42接收S421指示符号的标识的用户响应。响应可以是键入到输入设备42的关于符号的标识的语音或触觉反应，因此输入设备42可以是，例如具有语音识别模块421的麦克风以从用户接收口头答案，或者可以是触觉反应识别模块422(例如键盘)，它们被操作以接收指示符号的标识的用户响应，并发送响应的信息到计算设备43。显示设备41、输入设备42和计算设备43的分离是基于它们执行的功能而不是基于它们被实现的物理实体。例如，显示设备41、输入设备42和计算设备43可以实现在单个笔记本电脑中，该笔记本电脑具有包括在笔记本电脑的计算设备中或者连接到其的键盘、监视器以及带有能够控制监视器用于生成符号的图像的存储器的处理器。在另一实施方式中，显示设备41可以是墙上的屏幕，其显示由投影仪投影的符号的图像。投影仪也可以在笔记本电脑的控制下，但可以由不同的实体操作。
在计算设备43中，登记(S431)属于符号的预先计算的相似度值的针对响应的值。在该步骤中，如果用户的响应为真，则登记值“1”，即显示在显示设备41上的符号的标识与响应相同。另一方面，当用户的响应为假时，登记预先计算的值。该预先计算的值与针对符号对的相似度所计算的值相同，如图2所示。在有利实施例中，可以将相似度预先计算为视标相关性(OC)。例如，显示的符号为“C”，用户响应为“C”。在这种情况下，登记的值为“1”。如果显示的符号为“C”，但用户的响应为“D”，则登记的值为“0.46”，这是“C”列和“D”行的字段中的值。下一步是针对每个符号大小计算S432识别率(RR)值。可以将RR计算为针对每个符号大小的登记值的平均值。
在下一步骤中，根据RR值确定S433测量的视觉敏锐度。确定可以包括计算拟合每个符号大小的RR值的函数并且定义属于RR阈值(RR0)的视觉敏锐度的步骤。
为了证明本发明的视觉敏锐度测量方法的有用性，并为RR0校准过程提供数据，实施了一种特殊的测量装置，其中环境条件保持严格控制。在实现显示设备功能的计算机屏幕(LCD监视器)上逐一向用户呈现符号。选择足够大的测试距离，以确保无调节测量。人眼的景深是1/4屈光度，这意味着测试距离必须大于4米。使用面内切换(in-plane-switching)LCD监视器，像素间距为0.265毫米。因此，以足够大的分辨率显示符号，测试距离设置为9.5米。这个相对较大的距离允许比在临床测量中可获得的视觉敏锐度范围(ΔlogMAR≈0.05)更密集的采样，这进一步降低了结果的误差。对于测量，使用每个符号大小(总共14个)，其中符号的笔划宽度是像素间距的整数倍。由于人类瞳孔在介观(mesoscopic)下比明视条件更宽，我们在黑暗的房间中执行测量，照度约为10勒克斯(即3.2cd/m2平均亮度)。在这样的环境中，屈光不正(色度和高阶单色像差)对视觉敏锐度具有更显著的影响。监视器的亮度为90cd/m2-s，符合ICO标准(最低80cd/m2)。该方法的一个示例如图5所示。
程序的最重要的输入参数S51是要显示的符号大小和在某一大小下的测试符号的数量。基于PC的设置的主要优点之一是我们可以执行定制的测量，即我们可以将测试参数适于当前检查的用户。此外，只有一个测试距离足以检查宽视觉敏锐度范围内的用户，这确保了易于实施以及准确和可靠的结果。在测量期间，算法在符号大小S52和符号类型S54上运行，并且变换S53每个大小的符号。这样，用户无法记住符号的顺序。算法在监视器上输出S55符号并等待响应。在得到响应之后，对显示的识别符号对进行保存以供进一步分析。只有在给出响应S57之后，才会显示下一个测试符号。符号逐个地显示在永久性白色背景上，因此拥挤对测量没有影响。“每次一个”的显示方法使得可以检查所有符号，例如，每个字母大小下的英文字母表中的全部26个大写字母，而不是根据现有技术在视觉敏锐度表的一行中打印的五个字符。由于测试符号数量的增加，此设置提供相对于临床测量的更多信息，这在统计上减少了结果的误差。此外，例如，在每个字母大小中检查英语字母表中的全部26个字母这一事实，确保了用户必须在每个大小下执行完全相同的任务，这提供了可靠的敏锐度评分。对于十四个字母大小(覆盖视力表的正常和超常视觉敏锐度范围，即0.2至-0.4logMAR值)和连续的二十六个视标，测量大约需要半小时。
在测量期间，如在临床测量期间，用户用一只眼睛观看监视器，而另一只用透射但不透明的屏蔽覆盖。换句话说，对于两只眼睛分别确定视觉敏锐度。由于瞳孔大小显著影响视觉敏锐度，我们利用数码相机在视觉敏锐度测试中连续控制S56瞳孔直径。通过视标相关性登记S58响应，并且计算S59识别率。基于RR，确定S60的视觉敏锐度。
在图6中，示出了计算设备43的示例。计算设备43从输入设备42接收用于计算用户的视觉敏锐度的信息。在该实施例中，计算设备43包括处理器431和存储器432。所述存储器432包含可由所述处理器431执行的指令，由此所述计算设备43被操作以登记S431属于符号的预先计算的相似度值的针对响应的值，以计算S432针对每个符号大小的识别率RR值，并根据RR值确定S433所测量的视觉敏锐度。计算设备43还被操作以将RR计算S432为针对每个符号大小的登记值的平均值，并根据RR值确定S433所测量的视觉敏锐度。确定S433可以包括计算拟合每个符号大小的RR值的函数并且定义属于RR阈值RR0的视觉敏锐度的步骤。
计算设备43由包括指令的计算机程序操作，所述指令在由至少一个处理器431执行时使计算设备43执行登记S431属于符号的预先计算的相似度值的针对响应的值、针对每个符号大小计算S432RR值、并根据RR值确定S433所测量的视觉敏锐度的步骤。
计算设备43包括至少包含登记部4321、计算部4322和确定部4323的存储器432，以分别执行登记S431属于符号的预先计算的相似度值的针对响应的值、针对每个符号大小计算S432RR值、并根据RR值确定S433所测量的视觉敏锐度的步骤。
尽管已经在附图中示出了本发明的优选实施例并且在前面的详细描述中进行了描述，但是应该理解，本发明不限于所公开的实施例，而是能够如下面的权利要求所实现和限定的，在不背离本发明的情况下对视觉敏锐度测量进行多次重新布置、修改和替换。

Claims (18)

1.一种测量用户视觉敏锐度的方法，所述方法包括以下步骤：
-在显示设备(41)上，向用户显示(S411)不同大小的符号集，
-在输入设备(42)中，接收(S421)指示符号的标识的用户响应，
-在计算设备(43)中，
a)登记(S431)属于符号的预先计算的相似度值的针对响应的值，
b)针对每个符号大小计算(S432)识别率RR值，
c)根据RR值确定(S433)所测量的视觉敏锐度。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述符号是不同大小的字符、字母或视标。
3.如权利要求1所述的方法，其中响应是键入到输入设备(42)的关于符号的标识的语音或触觉反应。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述预先计算的相似度值是针对符号对而计算的相关性值。
5.如权利要求4所述的方法，其中相关性值是视标相关性OC，并且通过计算，其中ρ是所有符号的皮尔森相关性分布，并且指示非单位值的皮尔森相关性分布的期望值。
6.如权利要求1所述的方法，其中RR被计算为针对每个符号大小的登记值的平均值。
7.如权利要求1所述的方法，其中根据RR值确定所测量的视觉敏锐度包括：
-计算拟合每个符号大小的RR值的函数，以及
-定义属于RR阈值RR0的视觉敏锐度。
8.如权利要求7所述的方法，其中拟合RR值的函数是超高斯(SG)函数。
9.一种用于测量用户的视觉敏锐度的系统，包括显示设备(41)、输入设备(42)和计算设备(43)，其中：
-显示设备(41)能够向用户显示不同大小的符号集；
-输入设备(42)能够接收指示符号的标识的用户响应，以及
-计算设备(43)能够
a)登记属于符号的预先计算的相似度值的针对响应的值，
b)针对每个符号大小计算识别率RR值，以及
c)根据RR值确定所测量的视觉敏锐度。
10.如权利要求9所述的系统，其中所述计算设备(43)能够控制所述显示设备用于生成符号的图像。
11.如权利要求9所述的系统，其中显示设备(41)是显示由投影仪投影的符号的图像的屏幕。
12.如权利要求9所述的系统，其中所述显示设备(41)是包括在所述计算设备中或连接到所述计算设备的监视器。
13.如权利要求9所述的系统，其中所述输入设备(42)包括被操作以接收指示符号的标识的用户响应的语音识别模块(421)或触觉反应识别模块(422)。
14.一种计算设备(43)，从输入设备(42)接收用于计算用户视觉敏锐度的信息，所述计算设备(43)包括处理器(431)和存储器(432)，所述存储器(432)包含所述处理器(431)可执行的指令，其中所述计算设备(43)被操作以：
a)登记属于符号的预先计算的相似度值的针对响应的值，
b)针对每个符号大小计算识别率RR值，以及
c)根据RR值确定所测量的视觉敏锐度。
15.如权利要求14所述的计算设备(43)，其中，所述计算设备(43)被操作以将RR计算为针对每个符号大小的登记值的平均值。
16.如权利要求14所述的计算设备(43)，其中，所述计算设备(43)被操作以根据RR值确定所测量的视觉敏锐度，包括通过：
-计算拟合每个符号大小的RR值的函数，以及
-定义属于RR阈值RR0的视觉敏锐度。
17.一种计算机程序，包括指令，所述指令在由计算设备的至少一个处理器执行时，使得计算设备执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
18.一种包含如权利要求16所述的计算机程序的存储器(432)，包括至少一个登记部(4321)、一个计算部(4322)和一个确定部(4323)。
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