CN111134613A - 一种基于图像识别的角膜塑形镜验配方法及系统 - Google Patents

一种基于图像识别的角膜塑形镜验配方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明一方面提供了一种角膜塑形镜验配方法，方法包括：获取历史数据；根据历史数据，构建用于根据角膜地形图的颜色像素值计算角膜曲率值的神经网络模型；获取待测用户的角膜地形图，将该角膜地形图输入至模型，得到待测用户的角膜曲率值。本发明另一方面提供了一种角膜塑形镜验配系统，该系统包括：历史数据获取模块、模型构建模块和角膜曲率值计算模块。本发明只需要有角膜地形图的基础上就可根据用于计算角膜塑形镜参数的模型轻易得出合适的角膜塑形镜参数，从而省去了多次试戴角膜塑形镜试戴片的步骤，也方便了验光师的工作和保证了患者的用眼安全。

Description

一种基于图像识别的角膜塑形镜验配方法及系统
技术领域
本发明涉及塑形镜验配领域，具体涉及一种基于图像识别的角膜塑形镜验配方法及系统。
背景技术
目前在眼科医疗行业中，角膜塑形镜的验配方式还是根据角膜地形图的参数，通过查表法多次试戴角膜塑形镜的试戴片，然后根据试戴结果得出适合该用户佩戴的角膜塑形镜参数。该验配方式需要用户反复试戴角膜塑形镜的试戴片，可能会使用户眼睛感染病毒和细菌，进而威胁用户的眼睛健康。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种基于图像识别的角膜塑形镜验配方法及其系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
本发明第一方面提供了一种基于图像识别的角膜塑形镜验配方法，该方法包括：
获取历史数据，所述历史数据包括：已验配用户的角膜地形图以及对应的角膜曲率值数据；
根据所述历史数据，构建用于根据角膜地形图的颜色像素值计算角膜曲率值的神经网络模型；
获取待测用户的角膜地形图，将该角膜地形图输入至所述模型，得到所述待测用户的角膜曲率值。
在一种可选的实施方式中，采用深度学习算法构建所述神经网络模型，包括：
对所述已验配用户的角膜地形图进行图像分割处理，得到用户角膜地形图特征区域图像和颜色对照标识板特征区域图像，将用户角膜地形图特征区域图像与其对应的角膜曲率值作为一样本数据；
将所有样本数据划分为训练集和测试集；
保留一张颜色对照标识板特征区域图像，根据颜色对照标识板特征区域图像的颜色像素值建立颜色像素值与角膜曲率值的对应关系；
根据所述颜色像素值与角膜曲率值的对应关系对所述训练集中的各个样本数据进行处理，得到各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态。
在一种可选的实施方式中，所述深度学习算法为：CNN卷积神经网络算法；
采用所述CNN卷积神经网络算法构建所述神经网络模型，包括：
对所述已验配用户的角膜地形图进行图像分割处理，得到用户角膜地形图特征区域图像和颜色对照标识板特征区域图像，将用户角膜地形图特征区域图像与其对应的角膜曲率值作为一样本数据；
将所有样本数据划分为训练集和测试集；
保留一张颜色对照标识板特征区域图像,对所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点进行降噪处理，得到降噪后的所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点的颜色像素值；
根据降噪后的所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点的颜色像素值建立颜色像素值与角膜曲率值的对应关系；
对所述训练集中的各个样本数据进行降噪处理，得到降噪后的各个样本数据中像素点的颜色像素值；
根据建立的颜色像素值与角膜曲率值的对应关系，确定训练集中的各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态。
在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：
将所述测试集的各个样本数据输入至所述神经网络模型中，得到所述测试集的各个样本数据的角膜曲率预测值，基于得到的测试集中的各个样本数据的角膜曲率预测值和对应的样本数据的角膜曲率值，评估所述神经网络模型的准确率。
为了配出适合用户的角膜塑形镜，需要获取用户的角膜曲率值，进而根据该角膜曲率值配出合适的角膜塑形镜。本发明上述实施方式提供的一种基于图像识别的角膜塑形镜验配方法，该验配方法使得在只需要有待测用户的角膜地形图的基础上就可以根据构建的神经网络模型得到该待测用户的角膜曲率值，进而根据得到的角膜曲率值配出适合待测用户的角膜塑形镜，该验配方法省去了多次试戴角膜塑形镜试戴片的步骤，也方便了验光师的工作和保证了患者的用眼安全。
本发明第二方面提供了一种基于图像识别的角膜塑形镜验配系统，该角膜塑形镜验配系统包括：
历史数据获取模块，用于获取历史数据，所述历史数据包括：已验配用户的角膜地形图以及对应的角膜曲率值数据；
模型构建模块，用于根据所述历史数据，构建用于根据角膜地形图的颜色像素值计算角膜曲率值的神经网络模型；
角膜曲率值计算模块，用于获取待测用户的角膜地形图，将该角膜地形图输入至所述模型，得到所述待测用户的角膜曲率值。
在一种可选的实施方式中，所述神经网络模型是采用深度学习算法构建得到的，构建过程包括：
对所述已验配用户的角膜地形图进行图像分割处理，得到用户角膜地形图特征区域图像和颜色对照标识板特征区域图像，将用户角膜地形图特征区域图像与其对应的角膜曲率值作为一样本数据；
将所有样本数据划分为训练集和测试集；
保留一张颜色对照标识板特征区域图像，根据颜色对照标识板特征区域图像的颜色像素值建立颜色像素值与角膜曲率值的对应关系；
根据所述颜色像素值与角膜曲率值的对应关系对所述训练集中的各个样本数据进行处理，得到各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态。
在一种可选的实施方式中，所述深度学习算法为：CNN卷积神经网络算法；
采用所述CNN卷积神经网络算法构建所述神经网络模型过程包括：
对所述已验配用户的角膜地形图进行图像分割处理，得到用户角膜地形图特征区域图像和颜色对照标识板特征区域图像，将用户角膜地形图特征区域图像与其对应的角膜曲率值作为一样本数据；
将所有样本数据划分为训练集和测试集；
保留一张颜色对照标识板特征区域图像,对所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点进行降噪处理，得到降噪后的所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点的颜色像素值；
根据降噪后的所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点的颜色像素值建立颜色像素值与角膜曲率值的对应关系；
对所述训练集中的各个样本数据进行降噪处理，得到降噪后的各个样本数据中像素点的颜色像素值；
根据建立的颜色像素值与角膜曲率值的对应关系，确定训练集中的各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态。
在一种可选的实施方式中，该角膜塑形镜验配系统还包括：评估模块；
所述评估模块，用于将所述测试集的各个样本数据输入至所述神经网络模型中，得到所述测试集的各个样本数据的角膜曲率预测值，基于得到的测试集中的各个样本数据的角膜曲率预测值和对应的样本数据的角膜曲率值，评估所述神经网络模型的准确率。
为了配出适合用户的角膜塑形镜，需要获取用户的角膜曲率值，进而根据该角膜曲率值配出合适的角膜塑形镜。本发明上述实施方式提供的一种基于图像识别的角膜塑形镜验配系统，该验配系统使得在只需要有待测用户的角膜地形图的基础上就可以根据构建的神经网络模型得到该待测用户的角膜曲率值，进而根据得到的角膜曲率值配出适合待测用户的角膜塑形镜，该验配方法省去了多次试戴角膜塑形镜试戴片的步骤，也方便了验光师的工作和保证了患者的用眼安全。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的一种角膜塑形镜验配系统的框架结构图；
图2是本发明实施例提供的角膜地形图和角膜地形图的颜色对照标识板。
附图标记：历史数据获取模块1、模型构建模块2、角膜曲率值计算模块3、评估模块4。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1-2，本发明实施例提供了一种基于图像识别的角膜塑形镜验配系统，该角膜塑形镜验配系统包括：历史数据获取模块1、模型构建模块2、角膜曲率值计算模块3、评估模块4。
历史数据获取模块1，用于获取历史数据，所述历史数据包括：已验配用户的角膜地形图以及对应的角膜曲率值数据；可选的，已验配用户的角膜地形图可通过角膜地形图仪来获取。
模型构建模块2，用于根据所述历史数据，构建用于根据角膜地形图的颜色像素值计算角膜曲率值的神经网络模型；
在一种可选的实施方式中，所述神经网络模型是采用深度学习算法构建得到的，构建过程包括：
对所述已验配用户的角膜地形图进行图像分割处理，得到用户角膜地形图特征区域图像和颜色对照标识板特征区域图像，将用户角膜地形图特征区域图像与其对应的角膜曲率值作为一样本数据；
将所有样本数据划分为训练集和测试集；
保留一张颜色对照标识板特征区域图像，根据颜色对照标识板特征区域图像的颜色像素值建立颜色像素值与角膜曲率值的对应关系；
根据所述颜色像素值与角膜曲率值的对应关系对所述训练集中的各个样本数据进行处理，得到各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态。
作为优选，所述深度学习算法为：CNN卷积神经网络算法；
采用所述CNN卷积神经网络算法构建所述神经网络模型过程包括：
对所述已验配用户的角膜地形图进行图像分割处理，得到用户角膜地形图特征区域图像和颜色对照标识板特征区域图像，将用户角膜地形图特征区域图像与其对应的角膜曲率值作为一样本数据；
将所有样本数据划分为训练集和测试集；
保留一张颜色对照标识板特征区域图像,第一步，利用卷积层识别颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点的颜色，得到各个像素点的颜色像素值；第二步，利用池化层对卷积层得到的各个像素点的颜色像素值进行降噪处理，从而只保留该颜色对照标识板特征区域图像中有用的信息，减少不必要的噪声传递；第三步，利用全连接层将各个像素点的颜色像素值进行汇总；第四步，分类对照转换，颜色对照标识板特征区域图像中的颜色对应的角膜曲率值是一个0～101.5的连续数值，与颜色像素值0～255的连续数值相对应，把角膜曲率值平均分为255份，然后将具体的角膜曲率值对应到0～255个颜色像素值上，从而使得颜色对照标识板特征区域图像中的颜色像素值和角膜曲率值形成了一一对应的关系，并进一步将建立的颜色像素值与角膜曲率值的对应关系进行存储。之后将训练集中各个样本数据依次经卷积层、池化层和全连接层处理后，得到训练集中各个样本数据中像素点的颜色像素值，根据建立的颜色像素值与角膜曲率值的对应关系，确定训练集中各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态。
角膜曲率值计算模块3，用于获取待测用户的角膜地形图，将该角膜地形图输入至所述模型，得到所述待测用户的角膜曲率值。
评估模块4，用于将所述测试集的各个样本数据输入至所述神经网络模型中，得到所述测试集的各个样本数据的角膜曲率预测值，基于得到的测试集中的各个样本数据的角膜曲率预测值和对应的样本数据的角膜曲率值，评估所述神经网络模型的准确率。
为了配出适合用户的角膜塑形镜，需要获取用户的角膜曲率值，进而根据该角膜曲率值配出合适的角膜塑形镜。本发明上述实施方式提供的一种基于图像识别的角膜塑形镜验配系统，该验配系统使得在只需要有待测用户的角膜地形图的基础上就可以根据构建的神经网络模型得到该待测用户的角膜曲率值，进而根据得到的角膜曲率值配出适合待测用户的角膜塑形镜，该验配方法省去了多次试戴角膜塑形镜试戴片的步骤，也方便了验光师的工作和保证了患者的用眼安全。
本发明实施例还提供了该角膜塑形镜验配方法，所述方法包括：
获取历史数据，所述历史数据包括：已验配用户的角膜地形图以及对应的角膜曲率值数据；
根据所述历史数据，构建用于根据角膜地形图的颜色像素值计算角膜曲率值的神经网络模型；
获取待测用户的角膜地形图，将该角膜地形图输入至所述模型，得到所述待测用户的角膜曲率值。
在一种可选的实施方式中，采用深度学习算法构建所述神经网络模型，包括：
对所述已验配用户的角膜地形图进行图像分割处理，得到用户角膜地形图特征区域图像和颜色对照标识板特征区域图像，将用户角膜地形图特征区域图像与其对应的角膜曲率值作为一样本数据；
将所有样本数据划分为训练集和测试集；
保留一张颜色对照标识板特征区域图像，根据颜色对照标识板特征区域图像的颜色像素值建立颜色像素值与角膜曲率值的对应关系；
根据所述颜色像素值与角膜曲率值的对应关系对所述训练集中的各个样本数据进行处理，得到各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态。
在一种可选的实施方式中，所述深度学习算法为：CNN卷积神经网络算法；
采用所述CNN卷积神经网络算法构建所述神经网络模型，包括：
对所述已验配用户的角膜地形图进行图像分割处理，得到用户角膜地形图特征区域图像和颜色对照标识板特征区域图像，将用户角膜地形图特征区域图像与其对应的角膜曲率值作为一样本数据；
将所有样本数据划分为训练集和测试集；
保留一张颜色对照标识板特征区域图像,对所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点进行降噪处理，得到降噪后的所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点的颜色像素值；
根据降噪后的所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点的颜色像素值建立颜色像素值与角膜曲率值的对应关系；
对所述训练集中的各个样本数据进行降噪处理，得到降噪后的各个样本数据中像素点的颜色像素值；
根据建立的颜色像素值与角膜曲率值的对应关系，确定训练集中的各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态。
在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：
将所述测试集的各个样本数据输入至所述神经网络模型中，得到所述测试集的各个样本数据的角膜曲率预测值，基于得到的测试集中的各个样本数据的角膜曲率预测值和对应的样本数据的角膜曲率值，评估所述神经网络模型的准确率。
本发明上述实施例提供的角膜塑形镜验配方法，使得只需要有角膜地形图的基础上就可根据计算角膜塑形镜参数的模型轻易得出合适的角膜塑形镜参数，从而省去了多次试戴角膜塑形镜试戴片的步骤，也方便了验光师的工作和保证了患者的用眼安全。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (8)

1.一种基于图像识别的角膜塑形镜验配方法，其特征是，所述方法包括：
获取历史数据，所述历史数据包括：已验配用户的角膜地形图以及对应的角膜曲率值数据；
根据所述历史数据，构建用于根据角膜地形图的颜色像素值计算角膜曲率值的神经网络模型；
获取待测用户的角膜地形图，将该角膜地形图输入至所述模型，得到所述待测用户的角膜曲率值。
2.根据权利要求1所述的角膜塑形镜验配方法，其特征是，采用深度学习算法构建所述神经网络模型，包括：
S1：对所述已验配用户的角膜地形图进行图像分割处理，得到用户角膜地形图特征区域图像和颜色对照标识板特征区域图像，将用户角膜地形图特征区域图像与其对应的角膜曲率值作为一样本数据；
S2：将所有样本数据划分为训练集和测试集；
S3：保留一张颜色对照标识板特征区域图像，根据颜色对照标识板特征区域图像的颜色像素值建立颜色像素值与角膜曲率值的对应关系；
根据所述颜色像素值与角膜曲率值的对应关系对所述训练集中的各个样本数据进行处理，得到各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态。
3.根据权利要求2所述的角膜塑形镜验配方法，其特征是，所述深度学习算法为：CNN卷积神经网络算法；
所述步骤S3包括：
对所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点进行降噪处理，得到降噪后的所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点的颜色像素值；
根据降噪后的所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点的颜色像素值建立颜色像素值与角膜曲率值的对应关系；
对所述训练集中的各个样本数据进行降噪处理，得到降噪后的各个样本数据中像素点的颜色像素值；
根据建立的颜色像素值与角膜曲率值的对应关系，确定训练集中的各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态。
4.根据权利要求2所述的角膜塑形镜验配方法，其特征是，所述方法还包括：
将所述测试集的各个样本数据输入至所述神经网络模型中，得到所述测试集的各个样本数据的角膜曲率预测值，基于得到的测试集中的各个样本数据的角膜曲率预测值和对应的样本数据的角膜曲率值，评估所述神经网络模型的准确率。
5.一种基于图像识别的角膜塑形镜验配系统，其特征在于，包括：
历史数据获取模块，用于获取历史数据，所述历史数据包括：已验配用户的角膜地形图以及对应的角膜曲率值数据；
模型构建模块，用于根据所述历史数据，构建用于根据角膜地形图的颜色像素值计算角膜曲率值的神经网络模型；
角膜曲率值计算模块，用于获取待测用户的角膜地形图，将该角膜地形图输入至所述模型，得到所述待测用户的角膜曲率值。
6.根据权利要求5所述的角膜塑形镜验配系统，其特征在于，所述神经网络模型是采用深度学习算法构建得到的，构建过程包括：
S1：对所述已验配用户的角膜地形图进行图像分割处理，得到用户角膜地形图特征区域图像和颜色对照标识板特征区域图像，将用户角膜地形图特征区域图像与其对应的角膜曲率值作为一样本数据；
S2：将所有样本数据划分为训练集和测试集；
S3：保留一张颜色对照标识板特征区域图像，根据颜色对照标识板特征区域图像的颜色像素值建立颜色像素值与角膜曲率值的对应关系；
根据所述颜色像素值与角膜曲率值的对应关系对所述训练集中的各个样本数据进行处理，得到各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态。
7.根据权利要求6所述的角膜塑形镜验配系统，其特征在于，所述深度学习算法为：CNN卷积神经网络算法；
所述步骤S3包括：
对所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点进行降噪处理，得到降噪后的所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点的颜色像素值；
根据降噪后的所述颜色对照标识板特征区域图像中每个像素点的颜色像素值建立颜色像素值与角膜曲率值的对应关系；
对所述训练集中的各个样本数据进行降噪处理，得到降噪后的各个样本数据中像素点的颜色像素值；
根据建立的颜色像素值与角膜曲率值的对应关系，确定训练集中的各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态。
8.根据权利要求6所述的角膜塑形镜验配系统，其特征在于，还包括：评估模块；
所述评估模块，用于将所述测试集的各个样本数据输入至所述神经网络模型中，得到所述测试集的各个样本数据的角膜曲率预测值，基于得到的测试集中的各个样本数据的角膜曲率预测值和对应的样本数据的角膜曲率值，评估所述神经网络模型的准确率。
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