CN112153935A - 测量眼睛的角膜后表面 - Google Patents

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CN112153935A CN201980033916.8A CN201980033916A CN112153935A CN 112153935 A CN112153935 A CN 112153935A CN 201980033916 A CN201980033916 A CN 201980033916A CN 112153935 A CN112153935 A CN 112153935A
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Abstract

在某些实施例中，一种用于测量角膜的角膜后表面的系统包括相机和计算机。每个相机产生表示眼睛在角膜后部的部分的图像数据。图像数据说明所述部分的特征的位置。计算机存储角膜的角膜前表面的形状的说明，并且应用光线跟踪过程来确定角膜后表面的形状。光线跟踪过程包括定义光线，其中，每条光线自相机经过角膜前表面和角膜后表面被跟踪到眼睛的所述部分。确定所述光线的约束条件，其中，所述约束条件是使用角膜前表面的形状的说明以及在图像数据中的所述特征的位置来计算的。优化参数，并且经优化的参数说明了角膜后表面的形状。

Description

测量眼睛的角膜后表面
技术领域
本披露总体上涉及眼科测量，更具体地涉及测量眼睛的角膜后表面。
背景技术
眼睛的角膜具有前表面和后表面，前表面和后表面影响光如何穿过眼睛并且最终影响眼睛的视觉。角膜前表面处空气与基质之间的折射率之差大于角膜后表面处基质与房水之间的折射率之差。因此，角膜前表面的作用相对于角膜后表面的作用更大。然而，角膜后表面的作用无论如何都不是可以忽略不计的。光学相干断层扫描(OCT)成像装置、Scheimpflug成像装置、Purkinje成像装置、和裂隙灯成像装置可以用于测量角膜后表面的形状。然而，这些装置在某些情况下可能不是有利的。例如，OCT装置和Scheimpflug装置具有可能昂贵的移动部件，并且Purkinje装置可能受到的来自角膜的后部的信号较弱。
发明内容
在某些实施例中，一种用于测量眼睛的角膜的角膜后表面的系统包括相机和计算机。每个相机产生表示眼睛在角膜后部的部分的图像数据。图像数据说明了眼睛的所述部分的特征的位置。计算机具有存储器和一个或多个处理器。存储器存储来自相机的图像数据，并且存储角膜的角膜前表面的形状的说明。处理器应用光线跟踪过程来确定角膜后表面的形状。光线跟踪过程包括定义光线，其中，每条光线自相机经过角膜前表面和角膜后表面被跟踪到眼睛的所述部分。确定光线的约束条件。约束条件是使用角膜前表面的形状的说明以及在图像数据中的所述特征的位置来计算的。根据约束条件优化参数，并且经优化的参数说明了角膜后表面的形状。
在某些实施例中，处理器通过执行以下各项中的一项或多项来确定光线的约束条件：(1)对于自相机跟踪的每条光线，根据所述相机相对于所述眼睛的位置计算所述光线与所述角膜前表面相交的前点；(2)对于每条光线，根据所述角膜前表面在所述光线与所述角膜前表面相交的前点处的形状计算所述角膜前表面折射所述光线的前角；(3)对于每条光线，根据所述光线在被所述角膜前表面折射之后的位置计算所述光线与所述角膜后表面相交的后点；(4)假定所述角膜后表面的形状；对于每条光线，根据所述角膜后表面在所述光线与所述角膜后表面相交的后点处的假定的形状计算所述角膜后表面折射所述光线的后角；和/或(5)对于每个特征：识别与那个特征相对应的光线；以及根据来自至少两个相机的图像数据，计算所述光线之间的一个或多个最小距离。
在某些实施例中，处理器通过执行以下各项中的一项或多项来根据约束条件优化参数：(1)识别所述参数的值，其中，所述值优化来自所述相机的图像数据之间的一致性；(2)识别所述参数的值，其中，所述值使所述光线之间的多个最小距离最小化；和/或(3)识别所述参数的值，其中，所述值使所述光线之间的多个最小距离的总和最小化。所述处理器根据所述优化的参数进一步计算所述角膜后表面的形状。
在某些实施例中，一种用于测量眼睛的角膜的角膜后表面的方法包括由多个相机中的每个相机产生图像数据，图像数据表示眼睛的在角膜后部的部分。图像数据说明了眼睛的所述部分的特征的位置。访问角膜的角膜前表面的形状的说明。应用光线跟踪过程来确定角膜后表面的形状。光线跟踪过程包括定义光线，其中，每条光线自相机经过角膜前表面和角膜后表面被跟踪到眼睛的所述部分。确定所述光线的约束条件，其中，所述约束条件是使用角膜前表面的形状的说明以及在图像数据中的所述特征的位置来计算的。根据约束条件优化参数，经优化的参数说明了角膜后表面的形状。
附图说明
参考附图通过示例方式更详细地解释本披露的实施例，在附图中：
图1展示了测量眼睛的角膜后表面的系统的实施例；
图2展示了可以用于将来自图1的系统的不同相机的图像对准的虹膜的图像的示例；以及
图3展示了可以通过图1的系统执行的测量眼睛的角膜后表面的方法的示例。
具体实施方式
现在参考说明书和附图，详细示出了所披露的装置、系统、以及方法的示例性实施例。对于本领域普通技术人员而言明显的是，所披露的实施例是示例性的而并非是所有可能的实施例的穷举。
图1展示了测量眼睛12的角膜后表面的系统10的实施例。在某些实施例中，系统10包括产生图像数据的相机，该图像数据表示眼睛12的在角膜后部的部分(例如虹膜)的特征。计算机使用光线跟踪过程来根据图像数据确定眼睛12的角膜后表面的形状以及角膜前表面的形状。
在所展示的示例中，系统10包括联接至至少两个相机22(22a-c)的计算机20。计算机20包括一个或多个处理器24、界面25、和存储器26。存储器26存储数据(比如图像数据27和角膜前表面28的说明)和应用(比如光线跟踪模块29)。壳体30可以容纳系统10的一个或多个部件的至少一部分。眼睛12(比如人眼)包括角膜34、虹膜36、瞳孔37、晶状体38、和其他已知部分。角膜34具有角膜前表面40和角膜后表面42。在角膜形貌系统和角膜散光计测量角膜前表面40的形状的同时，系统10测量角膜后表面42的形状。
更详细地说，关于系统10，相机22可以是任何合适的数码相机，数码相机将物体的图像捕捉到数字存储器中。相机22的数字图像传感器(例如，CCD或CMOS)检测从物体反射的光，并且产生带有表示经反射的光的图像数据的数字信号。图像数据可以被存储和处理成以多种不同方式被使用。在一些情况下，图像数据可以被处理以显示物体的图像。在其他情况下，图像数据可以被处理以识别图像中表示的物体的部分。例如，在捕捉眼睛12的图像时产生的图像数据可以被处理以识别眼睛12的一部分的地标特征，例如虹膜36的标记。地标特征可以用于对准来自不同相机的图像。参考图2更详细地描述特征。
图2展示了带有特征44的虹膜26的图像的示例。眼睛12的一部分可以具有特征44，这些特征可以作为地标操作以建立它们的位置，并且可以用于对准(或配准)来自不同相机22的图像。可以使用眼睛12的任何合适的部分，例如，虹膜边缘或瞳孔边缘。某一部分的特征44可以是在该部分的图像中可以识别的标记。在所展示的示例中，虹膜36具有被选择为特征44的颜色标记和纹理标记。
返回到图1，系统10包括相机22a-c。相机22a是轴线上相机，其中，相机22a的光轴与眼睛12的轴线(例如，光轴或视觉轴线)基本上重合。相机22b-c是轴线外相机，其中每个相机22b-c的光轴与眼睛12的轴线成一定角度。该角度可以具有任何合适的值，例如，在10度至30度、30度至40度、或40度至60度的范围内的值。一般而言，系统10可以具有任何合适数量的相机22。相机22可以均为轴线外相机或可以包括轴线上相机。
存储器26存储图像数据27以及角膜前表面28的说明。图像数据27可以是从相机22接收的图像数据。角膜前表面28的说明说明了角膜前表面40的形状。该说明可以是表面图的形式，例如轴向图、切向图、屈光力图、或高度图。例如，该说明可以提供角膜前表面28的不同点处的表面高度和表面法线，其中，可以使用内插法来计算其他点处的高度和法线。可以通过角膜形貌系统(例如，Placido盘系统)或角膜散光计产生说明28。
存储器26存储光线跟踪模块28。处理器24使用光线跟踪模块28来应用光线跟踪过程。光线跟踪典型地基于眼睛模型(例如，Gullstrand、Navarro、Liou和Brennan、以及Emsley)以及眼睛的测量值。光线跟踪假定与光的波性质相关的作用可以忽略，使得光传播可以用光线来描述。光线的路径是通过反射和折射计算。折射是由斯涅尔折射定律定义的，该定律说明了光线在将具有不同折射率的两种介质分开的表面上的折射。在光线行进通过模型眼睛时，光线跟踪过程计算光线与表面之间的交叉点，并且计算在那些点处的表面法线，因此根据斯涅尔定律确定光线的新方向。这些点和这些点处的表面法线可以用来确定表面的形状。
在某些实施例中，计算机20如下应用光线跟踪过程来确定眼睛12的角膜后表面42的形状：(1)定义光线，其中每条光线自相机22、经过角膜前表面40和角膜后表面42被跟踪到眼睛的一部分；(2)确定光线的约束条件，其中根据角膜前表面40的形状以及眼睛12的一部分的特征的位置计算约束条件；以及(3)根据约束条件优化参数，其中，优化的参数说明了角膜后表面的形状。计算机20可以经由界面25输出对形状的说明。该说明可以是表面图的形式，例如轴向图、切向图、屈光力图、或高度图。参考图3更详细描述光线跟踪过程。图1的其余附图标记如下所述。
图3展示了可以由图1的系统10执行的测量眼睛12的角膜后表面42的方法的示例。该方法以步骤100开始，其中相机22接收从眼睛12反射的光，并且响应于在步骤100反射的光产生图像数据。图像数据说明眼睛12，包括眼睛12的在角膜的后部的部分的特征。在此示例中，这部分是虹膜36。在步骤101，计算机20的存储器26存储来自相机22的图像数据27，并且在步骤102存储角膜34的角膜前表面40的形状的说明28。
在步骤104，计算机20应用光线跟踪过程来确定角膜后表面42的形状。步骤105至120描述光线跟踪过程。在步骤105，对角膜后表面42的形状进行初始参数化(即，用参数表示)。初始参数是形状的初步假设，因此表面42可以通过选择参数值而被初始参数化，这些参数值是群体的平均值。形状可以使用基于双锥、非球面或泽尔尼克多项式的函数被参数化。在步骤106定义光线50。在此示例性方法中，光线50自相机22、经过角膜前表面40和角膜后表面42跟踪到虹膜36。例如，特定光线50a自相机22a、经过角膜前表面40的点52a和角膜后表面42的点58a跟踪到虹膜36的特征44a。
在步骤108计算光线50的约束条件。约束条件是用于确定一个或多个参数的值的要求(例如，根据已知数据计算)。在此示例中，根据已知数据计算约束条件，即，说明28中角膜前表面40的形状、相机22a的位置和取向、以及图像数据27中的部分的特征44的位置。步骤110至116说明了每条光线50的约束条件。
对于每条光线，在步骤110，根据相机22相对于眼睛12的位置计算光线50与角膜前表面40相交的前点52。在示例中，在步骤110，根据相机22a相对于眼睛12的位置计算光线50a与角膜前表面40相交的前点52a。更具体地，给定相机22a的点54a(例如，相机22a的像平面的点)和相机22a相对于眼睛12的位置(例如，距眼睛12的距离以及相对于眼睛的取向)，可以跟踪光线50来计算前点52a。应注意的是从相机22b的点54b跟踪的光线50b产生不同的前点52b。本文中使用的“位置”是指物体的位置(例如，物体在x、y、z空间中的位置)以及物体的取向(例如，物体所指向的方向)。
对于每条光线50，在步骤112，根据角膜前表面40在光线50与角膜前表面40相交的前点52处的形状计算角膜前表面40折射光线50的前角56。在示例中，使用斯奈尔定律根据角膜前表面40在前点52a处的形状以及眼睛12的多个部分的折射指数来计算前角56a。在示例中，前角56a是在到达角膜前表面40之前相对于光线50a表示的。然而，前角56a可以以任何合适的方式表示，例如，相对于角膜前表面40的法线或相对于定义的坐标系统。
对于每条光线50，在步骤114根据光线50在角膜前表面40折射之后的位置(例如，位置和取向)计算光线50与角膜后表面42相交的后点58。在示例中，可以根据前点52a和前角56a以及角膜34的估计厚度计算光线50a在折射之后的位置。
在步骤116，对于每条光线50，根据光线50与角膜后表面42相交的后点58处的(从步骤105)初始假定的形状或角膜后表面42的(从步骤120)的优化例程的当前形状参数化计算角膜后表面42折射光线的后角60。在示例中，使用斯奈尔定律根据角膜后表面42在后点58a处的假定的形状以及已知的眼睛12的多个部分的折射率来计算后角60a。在示例中，后角60a是在到达角膜后表面42之前相对于光线50a表示的。然而，后角60a可以以任何合适的方式表示，例如，相对于角膜后表面42的法线或相对于定义的坐标系统。
对于每个特征44，在步骤117识别与同一特征44相对应的光线50。与同一特征44相对应的光线50是根据步骤110至116跟踪到同一特征44的光线。在示例中，光线50a-b与同一特征44a相对应。在步骤105如果角膜后表面42的初始参数化是完美的，(并且如果测量值是理想的)，则来自不同相机22的与同一特征44相对应的光线50将在特征44的准确物理位置相交。然而，初始参数化仅仅是估计，因此光线50典型地不会在特征44处相交，而是紧密地避开彼此。最小距离dmin表示光线50之间的最近距离，其中dmin＝0表示光线50彼此相交，dmin>0表示光线50避开彼此。在这些示例中，与同一特征44相对应的光线50的最小距离dmin典型地取决于测量缺陷以及对计算所做的假设。
对于与同一特征44相对应的光线50，在步骤118根据来自至少两个相机22的图像确定相对于彼此的最小距离dmin。在示例中，对于与同一特征44a相对应的光线50a-b，根据来自相机22a-b的图像计算最小距离dmin。对于一组光线50，可以计算这组中的每对光线50之间的最小距离dmin。这些距离可以根据已知的计算偏斜线之间的距离的数学过程来计算。还可以确定与特征44相对应的光线50最靠近彼此的点62a。点62a表示特征44a的重构物理位置。
在步骤120根据约束条件优化说明角膜后表面42的形状的参数。角膜后表面42的形状在步骤105被初始参数化。优化参数确定了参数的值，这些参数值优化了相机22拍摄的图像的一致性。例如，这些值可以使最小距离dmin最小化，比如使大多数或所有特征44的最小距离dmin的总和最小化。可以使用任何合适的优化技术，例如，最小二乘法或随机抽样一致性(RANSAC)方法。
在步骤122根据优化的参数计算角膜后表面42的形状。一般来说，初始参数化中所使用的函数决定了优化形状的格式。然而，优化后的形状可以根据已知的技术转换成任何合适的格式。例如，优化后的参数可以得到前角膜表面28的不同点处的表面高度和法线，其中可以使用内插法来计算其他点的表面高度和法线。在步骤124，形状被输出到例如显示器或存储器。然后，该方法结束。
本文披露的系统和设备的部件(例如，计算机)可以包括界面、逻辑和/或存储器，其中任一个可以包括硬件和/或软件。界面可以接收部件的输入、提供部件的输出、和/或处理输入和/或输出。界面的示例包括GUI、显示屏、或数据连接器。逻辑可以执行部件的操作，例如，执行指令以由输入生成输出。逻辑可以是处理器，比如一个或多个计算机或一个或多个微处理器。逻辑可以是被编码在存储器中的计算机可执行指令，所述指令可以由计算机、比如计算机程序或软件执行。存储器可以存储信息并且可以包括一个或多个有形、非瞬态、计算机可读、计算机可执行存储介质。存储器的实例包括计算机存储器(例如，随机存取存储器(RAM)或只读存储器(ROM))、大容量存储介质(例如，硬盘)、可移动存储介质(例如，光盘(CD)或数字视频光盘(DVD))、以及网络存储装置(例如，服务器或数据库)。
即使本披露已经就某些实施例进行了描述，但是实施例的修改(比如替换、增加、改变、或省略)对本领域技术人员而言将是显而易见的。因此，可以在不脱离本披露范围的情况下对实施例做出修改。例如，可以对本文披露的系统和设备做出修改。系统和设备的部件可以是一体的或分开的，并且系统和设备的操作可以由更多、更少或其他部件来执行。作为另一个示例，可以对本文披露的方法做出修改。方法可以包括更多、更少或其他步骤，并且步骤可以以任何合适的顺序来执行。

Claims (17)

1.一种用于测量眼睛的角膜的角膜后表面的系统，所述系统包括：
多个相机，每个相机被配置为产生表示所述眼睛的一部分的图像数据，所述部分在所述角膜后部，所述图像数据说明了所述眼睛的所述部分的多个特征的位置；以及
计算机，所述计算机包括：
存储器，所述存储器被配置为：
存储来自所述相机的图像数据；
存储所述角膜的角膜前表面的形状的说明；以及
一个或多个处理器，所述处理器被配置为：应用光线跟踪过程来确定所述角膜后表面的形状，所述光线跟踪过程包括：
定义多条光线，每条光线自所述多个相机中的一个相机经过所述角膜前表面和所述角膜后表面被跟踪到所述眼睛的所述部分；
确定所述光线的多个约束条件，所述约束条件是使用所述角膜前表面的形状的说明和所述图像数据中的所述特征的位置来计算的；以及
根据所述约束条件优化多个参数，所述经优化的参数说明了所述角膜后表面的形状。
2.如权利要求1所述的系统，其中，所述处理器如下确定所述光线的约束条件：
对于自相机跟踪的每条光线，根据所述相机相对于所述眼睛的位置计算所述光线与所述角膜前表面相交的前点。
3.如权利要求1所述的系统，其中，所述处理器如下确定所述光线的约束条件：
对于每条光线，根据所述角膜前表面在所述光线与所述角膜前表面相交的前点处的形状计算所述角膜前表面折射所述光线的前角。
4.如权利要求1所述的系统，其中，所述处理器如下确定所述光线的约束条件：
对于每条光线，根据所述光线在被所述角膜前表面折射之后的位置计算所述光线与所述角膜后表面相交的后点。
5.如权利要求4所述的系统，其中，所述处理器如下确定所述光线的约束条件：
假定所述角膜后表面的形状；并且
对于每条光线，根据所述角膜后表面在所述光线与所述角膜后表面相交的后点处的假定的形状计算所述角膜后表面折射所述光线的后角。
6.如权利要求1所述的系统，其中，对于每个特征，所述处理器如下确定所述光线的约束条件：
识别与那个特征相对应的光线；以及
根据来自至少两个相机的图像数据，计算所述光线之间的一个或多个最小距离。
7.如权利要求1所述的系统，其中，所述处理器如下根据所述约束条件优化所述参数：
识别所述参数的值，其中，所述值优化来自所述相机的图像数据之间的一致性。
8.如权利要求1所述的系统，其中，所述处理器如下根据所述约束条件优化所述参数：
识别所述参数的值，其中，所述值使所述光线之间的多个最小距离最小化。
9.如权利要求1所述的系统，其中，所述处理器如下根据所述约束条件优化所述参数：
识别所述参数的值，其中，所述值使所述光线之间的多个最小距离的总和最小化。
10.如权利要求1所述的系统，其中，所述处理器根据所述经优化的参数进一步计算所述角膜后表面的形状。
11.一种用于测量眼睛的角膜的角膜后表面的方法，所述方法包括：
由多个相机中的每个相机产生表示所述眼睛的一部分的图像数据，所述部分在所述角膜后部，所述图像数据说明了所述眼睛的所述部分的多个特征的位置；
访问所述角膜的角膜前表面的形状的说明；以及
应用光线跟踪过程来确定所述角膜后表面的形状，所述光线跟踪过程包括：
定义多条光线，每条光线自所述多个相机中的一个相机经过所述角膜前表面和所述角膜后表面跟踪到所述眼睛的所述部分；
确定所述光线的多个约束条件，所述约束条件是使用所述角膜前表面的形状的说明和所述图像数据中的所述特征的位置来计算的；以及
根据所述约束条件优化多个参数，所述经优化的参数描述了所述角膜后表面的形状。
12.如权利要求11所述的方法，其中，确定所述光线的约束条件包括：
对于自相机跟踪的每条光线，根据所述相机相对于所述眼睛的位置计算所述光线与所述角膜前表面相交的前点。
13.如权利要求11所述的方法，其中，确定所述光线的约束条件包括：
对于每条光线，根据所述角膜前表面在所述光线与所述角膜前表面相交的前点处的形状计算所述角膜前表面折射所述光线的前角。
14.如权利要求11所述的方法，其中，确定所述光线的约束条件包括：
对于每条光线，根据所述光线在被所述角膜前表面折射之后的位置计算所述光线与所述角膜后表面相交的后点。
15.如权利要求14所述的方法，其中，确定所述光线的约束条件包括：
假定所述角膜后表面的形状；以及
对于每条光线，根据所述角膜后表面在所述光线与所述角膜后表面相交的后点处的假定的形状计算所述角膜后表面折射所述光线的后角。
16.如权利要求11所述的方法，其中，对于每个特征，确定所述光线的约束条件包括：
识别与那个特征相对应的光线；以及
根据来自至少两个相机的图像数据，计算所述光线之间的一个或多个最小距离。
17.如权利要求11所述的方法，其中，根据所述约束条件优化所述参数包括：
识别所述参数的值，其中，所述值使所述光线之间的多个最小距离最小化。
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