CN115633935B - 用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置、方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置和方法，装置中包括左位移平台，左眼角卡点，左镜子，相机，近红外光源，右眼角卡点，右镜子，右位移平台，可见光光柱，外壳；方法包括如下步骤：调整并固定眼角外眦点，通过控制近红外光光源使多列可见光光柱依次亮起，通过相机拍摄获取眼球平视前方的视频，从所述视频中获取镜子中的眼球上出现可见光光柱的最长的反射光时的视频帧；从所述视频帧中确定角膜顶点，并采用神经网络确定瞳孔中心；通过已知位置和镜子倾斜角度、所述角膜顶点、所述瞳孔中心，计算眼球突出度。
Description
技术领域
本发明涉及眼部检测技术领域，具体涉及一种用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装·置、方法和系统。
背景技术
眼球突出度是指眼球角膜顶点到颞侧眶缘的距离。正常人的眼球突出度的平均值为12-14mm，平均13mm，两眼差值不超过2mm，而眼眶疾病患者常伴有眼球突出度增加。目前临床上对眼球突出度的测量主要采用Hertel眼球突出度仪和CT扫描测量法。
其中，Hertel眼球突出度仪属于接触式测量，在实验过程中需要人工记录度数。个体之间的评判结果与诊断医师的经验和测量方法密切相关，容易导致个体差异性，且患者与医生近距离接触，在临床复杂的诊疗环境，增加了受测者和检测者暴露于感染的风险。除此之外，有研究认为，运用Hertel眼球突出度仪进行检测时，由于横向眼眶边缘并非完全对称、软组织压陷程度不同，检查者视觉误差与经验尚无相关统一应用标准和操作细则，会导致不同检查者的读数出现明显差别，经验丰度的检测者比缺乏经验的观察者读数大1mm。CT扫描测量虽然精准度较Hertel眼球突出计测量法具有更高的精准度，但是存在辐射大，测量成本高，结果生成慢的问题。
针对上述方式准确度低或者成本高的问题，现有技术中也有采用自动测量设备和方法判断眼球突出度的方案。如中国专利CN104720738A(申请号：201510155640.4，公开日：2015年06月24日)所述，求出眼科设备的系统参考点St到人眼外侧框缘Ek在前后方向的第一距离X1、眼科设备的系统探头到所述系统参考点St在前后方向的第二距离X2和角膜顶点Ec到所述系统探头在前后方向的第三距离X3，利用X1+X2-X3得到眼球突出度。如中国专利CN112806956A(申请号：202110139034.9，公开日：2021年05月18日)所述，通过测距传感器在驱动件上运动以识别角膜顶点，并求出光线发射器与测距传感器之间的间距以求出眼球突出度。上述方法均存在设备复杂、角膜顶点识别不准的缺点。
发明内容
为了克服现有技术中眼球突出度测量存在的误差大、成本高的问题，本发明提出了一种用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置、方法和系统，旨在提高眼球突出度测量的精度。
本发明的第一方面提供一种用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置，所述装置包括：
左位移平台，左眼角卡点，左镜子，相机，近红外光光源，右眼角卡点，右镜子，右位移平台，可见光光柱，外壳；所述左镜子和所述右镜子分别设置于所述左眼角卡点和所述右眼角卡点上，所述左眼角卡点和所述右眼角卡点分别设置于所述左位移平台和所述右位移平台上，所述左位移平台和所述右位移平台分别设置于所述外壳两侧，所述左镜子和所述右镜子均倾斜设置；所述相机位于所述左镜子和所述右镜子的前方；所述近红外光光源位于所述相机的下方；所述可见光光柱为多列并沿着所述外壳内侧纵向分列设置；还包括计算模块，用于通过已知位置和镜子倾斜角度、角膜顶点、瞳孔中心，计算眼球突出度；其中，所述已知位置为相机光心的位置、相机光心距离视频帧的距离、眼角外眦点的位置，所述镜子倾斜角度为镜子和成像面的夹角。
进一步地，所述相机设置为两个，分别位于所述左镜子和所述右镜子的前方。
进一步地，每一列所述可见光光柱由离散的点光源组成。
本发明第二方面提供一种眼球突出度的评估方法，所述评估方法，基于本发明第一方面所述的用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置，包括以下步骤：
步骤S1：调整并固定眼角外眦点，通过控制近红外光光源，使多列可见光光柱依次亮起，通过相机拍摄获取眼球平视前方的视频，从所述视频中获取镜子中的眼球上出现可见光光柱的最长的反射光时的视频帧；
步骤S2：从所述视频帧中确定角膜顶点，并采用神经网络确定瞳孔中心；
步骤S3：通过已知位置和镜子倾斜角度、所述角膜顶点、所述瞳孔中心，计算眼球突出度；
其中，所述已知位置为相机光心的位置、相机光心距离视频帧的距离、眼角外眦点的位置，所述镜子倾斜角度为镜子和成像面的夹角。
进一步地，在所述步骤S1中，所述多列可见光光柱依次亮起，具体指从中间向外侧依次亮起，或从外侧向中间依次亮起。
进一步地，在所述步骤S1中，当一侧的所述可见光光柱亮起时，拍摄对侧眼睛的视频。
进一步地，在所述步骤S3中，光心为O，眼角外眦点为E，光心O到所述视频帧的距离为OB，角膜顶点Z在所述视频帧上的成像点为C，角膜顶点Z在镜子中的反射点U在所述视频帧上的成像点为A，成像点C、成像点A与光轴的垂直距离分别为AB、CB，镜子与眼睛的倾斜角度为∠UED，光心O到所述眼角外眦点E所在的脸部平面的距离为OF，眼角外眦点E到所述光轴的距离为EF，眼球突出度为角膜顶点Z到直线DE的垂直距离ZG，已知OB、OF、EF、AB、CB的长度和∠UED的角度；
计算眼球突出度的步骤如下：
步骤S31：穿过角膜顶点Z在镜子中的反射点U并与直线DE平行的直线分别与光轴交于点W、与ZG交于点Y、与直线OC的延长线交于点X；
步骤S32：求得线段WF的长度：
WF＝(OFtan∠UOW-EF)/(tan∠UOW+1/(tan∠UED))；
步骤S33:采用迭代计算求得线段ZY的长度；
步骤S34：眼球突出度为：
ZG＝WF+ZY。
根据本发明的另一个方面，提供一种用于实现本发明第二方面的眼球突出度的评估方法的评估系统，所述系统包括：
视频采集模块，用于获取近红外光光源在多列可见光光柱依次亮起时，采集眼球平视前方的视频；
图像获取模块，用于从所述视频中获取可见光光柱在镜子中的反射光最长的视频帧；
特征提取模块，用于从所述视频帧中提取角膜顶点和瞳孔中心；
计算模块，用于通过已知位置和镜子倾斜角度、所述角膜顶点、所述瞳孔中心，计算眼球突出度；其中，所述已知位置为相机光心的位置、相机光心距离视频帧的距离、眼角外眦点的位置，所述镜子倾斜角度为镜子和成像面的夹角。
根据本发明的另一个方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行本发明第二方面的眼球突出度的评估方法。
本发明的技术方案相较于现有技术，至少具有如下有益效果：
通过评估装置在近红外光光场中拍摄眼部视频，并采用神经网络识别有效地区分虹膜、瞳孔、巩膜，从而准确地识别瞳孔中心；通过环绕用户面部设置一系列纵向可见光光柱，使可见光光柱依次亮起以寻找镜子中的眼球上出现可见光光柱的最长的反射光，可以准确而简便地识别角膜顶点。在识别出瞳孔中心和角膜顶点后，结合已知位置和镜子倾斜角度，通过光学成像原理，采用本发明中的算法，可以准确地计算得到眼球的突出度，且不会接触角膜，从而保证眼球突出度测量的准确性和安全性。
附图说明
图1为本发明中的用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置的立体图；
图2为本发明中的眼球突出度的评估方法的流程图；
图3为镜子中的反射光最长时所拍摄的视频帧；
图4为眼球突出度的计算原理图；
图5为眼球突出度的评估系统的结构示意图。
1-下支撑架；2-颌托；3-左位移平台；4-左眼角卡点；5-左镜子；6-额托；7-上支撑架；8-相机；9-近红外光光源；10-右眼角卡点；11-右镜子；12-右位移平台；13-可见光光柱；14-外壳；501-视频采集模块；502-图像获取模块；503-特征提取模块；504-计算模块。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
需要说明的是，本发明中在计算时所采用的OB、AB、CB、EF等，均指的是线段的长度。
实施例1：
如图1所示，本实施例提供一种用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置，包括左位移平台3，左眼角卡点4，左镜子5，相机8，近红外光光源9，右眼角卡点10，右镜子11，右位移平台12，可见光光柱13，外壳14。所述左镜子5和所述右镜子11分别设置于所述左眼角卡点4和所述右眼角卡点10上，所述左眼角卡点4和所述右眼角卡点10分别设置于所述左位移平台3和所述右位移平台12上，所述左位移平台3和所述右位移平台12分别设置于所述外壳14两侧，所述左镜子5和所述右镜子11均倾斜设置；所述相机8位于所述左镜子5和所述右镜子11的前方；所述近红外光光源9位于所述相机8的下方；所述可见光光柱13为多列并沿着所述外壳14内侧纵向分列设置；还包括计算模块，用于通过已知位置和镜子倾斜角度、角膜顶点、瞳孔中心，计算眼球突出度；其中，所述已知位置为相机光心的位置、相机光心距离视频帧的距离、眼角外眦点的位置，所述镜子倾斜角度为镜子和成像面的夹角。
为了进一步地支撑和调节所述评估装置并保证评估装置对于用户的固定，所述评估装置还包括下支撑架1，颌托2，额托6和上支撑架7。其中，下支撑架1和上支撑架7分别位于外壳14的下部和上部，用于支撑和旋转整个评估装置，额托2和额托6用于对用户进行固定。
进一步地，所述相机8可以设置为两个，分别位于所述左镜子5和所述右镜子11的前方，从而分别拍摄左右眼的视频。为了提供均匀的近红外光光场，可以设置近红外光光源9为多个光源，均匀地分布于相机8的下方；每一个纵向的可见光光柱13可以设置为由点状光源组成的阵列，外部采用硅胶进行包裹。
采用上述装置在进行眼球突出度测量时，首先调节左位移平台3和右位移平台12，利用左眼角卡点4和右眼角卡点10固定住用户的两眼的外眦点，以适应不同用户的面部特征。在固定好用户的双眼和面部后，打开近红外光光源9，并依次由中间到外侧或者由外侧到中间打开纵向设置的一系列可见光光柱13，可见光光柱13会依次在镜子中的眼球上形成长短不一的反射光，可以在所拍摄的视频中寻找出可见光光柱13在角膜上形成最长的投影的视频帧，该投影经过角膜顶点；通过在近红外光光源9的光场中拍摄的视频帧，采用神经网络分析可以准确寻找到瞳孔中心。采用角膜顶点和瞳孔中心，再结合已知的距离和镜子倾斜角度等参数，求解眼球突出度。
实施例2：
如图2和图3所示，本实施例提供了一种眼球突出度的评估方法，下面结合用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置进行说明。眼球突出度的评估方法包括以下步骤：
步骤S1：调整并固定眼角外眦点，通过控制近红外光光源，使多列可见光光柱依次亮起，通过相机拍摄获取眼球平视前方的视频，从所述视频中获取镜子中的眼球上出现可见光光柱的最长的反射光时的视频帧；
上述步骤S1中，当一侧的纵向可见光光柱亮起时，拍摄对侧眼睛的视频。具体地，左侧的可见光光柱13亮起时，拍摄右眼的视频，当右侧的可见光光柱13亮起时，拍摄左眼的视频。由于设置了一系列纵向可见光光柱13，左镜子5和右镜子11倾斜设置，通过由外到内依次打开可见光光柱13，使得可见光光柱13在镜子中的眼球侧面呈现一系列长短不一的反射光，可以通过镜子中的眼睛上的反射光寻找到可见光光柱13在角膜上最长的投影。例如，当最右侧的可见光光柱13打开时，该光柱在左眼在左镜子5中的眼球侧面的反射光靠近眼睛的内眦点，当打开的可见光光柱13逐渐向内移动，该光柱在左镜子5中的眼球侧面的反射光逐渐变长，直到反射光通过角膜顶点，此时的反射光最长，从视频中获取此时的视频帧。
步骤S2：从所述视频帧中确定角膜顶点，并采用神经网络确定瞳孔中心；
如图3所示，可以通过镜子中眼球上的反射光最长的视频帧确定角膜顶点，角膜顶点为图3中左侧镜子中眼球上反射光与竖向直线的相切点。在正常可见光的波段400-700nm中，眼睛不同部分，即瞳孔、虹膜、巩膜的颜色对成像几乎不起作用，由于虹膜与巩膜接触部分的角膜缘的渐变式结构，导致无法准确地识别眼球的球心。人类黑色素色素的吸收峰值发生在335nm左右，而对于波长超过700nm的波段几乎完全不吸收，而虹膜的反射率在波长超过700nm的近红外线波段内是相当稳定的，因此，本发明采用近红外光光场，可以很好地区分巩膜、虹膜、瞳孔边界，结合神经网络训练模型可以准确识别瞳孔中心，一种可能的实现方式中，本实施例采用RITNet神经网络模型。
在本实施例1中提供的用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置，在从视频帧中确定角膜顶点后，也提供通过手工操作确定瞳孔中心的功能，使用者可基于需求选择神经网络或手工操作来确定瞳孔中心。
步骤S3：通过已知位置和镜子倾斜角度、所述角膜顶点、瞳孔中心，计算眼球突出度。
上述步骤S3中，已知位置为相机光心的位置、相机光心距离视频帧的距离、眼角外眦点的位置，镜子倾斜角度为镜子和成像面的夹角。通过已知位置可以得到距离，该距离指相机的光心到成像面(也就是感光器)的距离，在摄影学里称之为像距，通过前述距离、镜子倾斜角度结合视频帧上的瞳孔中心、角膜顶点的成像点可以求出眼球突出度。
实施例3：基于上述方法的实施例2，本实施例3进一步解释了如何进行眼球突出度的数学计算。
如图4所示，光心为O，眼角外眦点为E，光心O到所述视频帧的垂直距离为OB，角膜顶点Z在所述视频帧上的成像点为C，角膜顶点Z在镜子中的反射点U在所述视频帧上的成像点为A，成像点C、成像点A与光轴的垂直距离分别为AB、CB，镜子与眼睛的倾斜角度为∠UED，光心O到所述眼角外眦点E所在的脸部平面的距离为OF，眼角外眦点E到所述光轴的距离为EF，眼球突出度为角膜顶点Z到直线DE的垂直距离ZG，已知OB、OF、EF、AB、CB的长度和∠UED的角度；
计算眼球突出度的步骤如下：
步骤S31：穿过角膜顶点Z在镜子中的反射点U并与直线DE平行的直线分别与光轴交于点W、与ZG交于点Y、与直线OC的延长线交于点X。
根据成像原理可知，所拍摄的视频帧中既有角膜顶点Z的成像点C，也有角膜顶点Z在镜子中的反射点U的成像点A，在视频帧中可以读取成像点C和成像点A距离光轴的距离CB、AB，通过光的反射原理可知，角膜顶点Z在镜子中的入射角等于反射角，即：
由此可得：
步骤S32：已知OB、OF、AB、CB、EF的长度和∠UED的大小，根据解析几何关系可得：
解得：
OW＝OF-WF (5)
UX＝OW(tan∠UOW+tan∠WOX) (6)
步骤S33:假设UY≈UX，则
其中
为线段ZY的长度的估算值，
为线段YX的长度的估算值；
根据解析几何关系可得：
对公式(7)进行迭代计算直至
的两次计算的误差小于误差设定值，此时迭代结束，取：
步骤S34：眼球突出度为角膜顶点Z距离直线DE的距离ZG，
ZG＝WF+ZY (9)
根据公式(4)和公式(8)计算得到眼球突出度。
由此可见，为了计算眼球突出度，需要先计算出图4中线段YG和线段ZY的长度，由于线段YG的长度等于线段WF的长度，因此可用线段WF和线段ZY的距离之和求眼球突出度。
步骤S32中通过求解公式(3)的三元一次方程，可以得到线段WF的长度，以及线段UX的距离。步骤S33中，先假设UY等于UX，即YX等于零，此时可以用三角函数求解ZY的估算值，即
并通过
计算
接着用
计算
的值，通过迭代计算，直至
收敛，即
两次计算的误差值小于设定值，此时迭代结束，即认为线段ZY的长度为
的最终计算结果。
以上计算过程可通过计算机编程实现自动计算，仅需通过获取可见光光柱在镜子中的反射光最长的视频帧，输入计算机，即可自动输出眼球突出度的结果。
实施例4：图5是本发明实施例提供的一种眼球突出度的评估系统的结构示意图，参见图5，该系统包括：
视频采集模块501，用于获取近红外光光源在多列可见光光柱依次亮起时，采集眼球平视前方的视频。
图像获取模块502，用于从采集的视频中，获取可见光光柱在镜子中的反射光最长的视频帧。
特征提取模块503，用于从图像获取模块获取到的视频帧中确定角膜顶点，并采用神经网络提取瞳孔中心。
计算模块504，用于通过已知位置和镜子倾斜角度、角膜顶点、瞳孔中心各参数，计算眼球突出度；其中，已知位置包括相机光心的位置、相机光心距离视频帧的距离、眼角外眦点的位置；镜子倾斜角度为镜子和成像面的夹角。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，包括存储有至少一条程序代码的存储器，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以完成上述实施例中的眼球突出度的评估方法。例如，该计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读光盘(Compact Disc Read-OnlyMemory，CDROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过至少一条程序代码相关的硬件完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置，其特征在于：包括左位移平台(3)，左眼角卡点(4)，左镜子(5)，相机(8)，近红外光光源(9)，右眼角卡点(10)，右镜子(11)，右位移平台(12)，可见光光柱(13)，外壳(14)；所述左镜子(5)和所述右镜子(11)分别设置于所述左眼角卡点(4)和所述右眼角卡点(10)上，所述左眼角卡点(4)和所述右眼角卡点(10)分别设置于所述左位移平台(3)和所述右位移平台(12)上，所述左位移平台(3)和所述右位移平台(12)分别设置于所述外壳(14)两侧，所述左镜子(5)和所述右镜子(11)均倾斜设置；所述相机(8)位于所述左镜子(5)和所述右镜子(11)的前方；所述近红外光光源(9)位于所述相机(8)的下方；所述可见光光柱(13)为多列并沿着所述外壳(14)内侧纵向分列设置；还包括计算模块，用于通过已知位置和镜子倾斜角度、角膜顶点、瞳孔中心，计算眼球突出度；其中，所述已知位置为相机光心的位置、相机光心距离视频帧的距离、眼角外眦点的位置，所述镜子倾斜角度为镜子和成像面的夹角。
2.根据权利要求1所述的用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置，其特征在于，所述相机(8)设置为两个，分别位于所述左镜子(5)和所述右镜子(11)的前方。
3.根据权利要求1所述的用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置，其特征在于，每一列所述可见光光柱(13)由离散的点光源组成。
4.一种眼球突出度的评估方法，其特征在于，采用权利要求1-3任一项所述的用于突眼检查仪的眼球突出度的评估装置，包括以下步骤：
步骤S1：调整并固定眼角外眦点，通过控制近红外光光源，在多列可见光光柱依次亮起时，通过相机拍摄获取眼球平视前方的视频，从所述视频中获取镜子中的眼球上出现可见光光柱的最长的反射光时的视频帧；
步骤S2：从所述视频帧中确定角膜顶点，并采用神经网络确定瞳孔中心；
步骤S3：通过已知位置和镜子倾斜角度、所述角膜顶点、所述瞳孔中心，计算眼球突出度；
其中，所述已知位置为相机光心的位置、相机光心距离视频帧的距离、眼角外眦点的位置，所述镜子倾斜角度为镜子和成像面的夹角。
5.根据权利要求4所述的眼球突出度的评估方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述多列可见光光柱依次亮起，具体指从中间向外侧依次亮起，或从外侧向中间依次亮起。
6.根据权利要求5所述的眼球突出度的评估方法，其特征在于，在所述步骤S1中，当一侧的所述可见光光柱亮起时，拍摄对侧眼睛的视频。
7.根据权利要求4所述的眼球突出度的评估方法，其特征在于，在所述步骤S3中，光心为O，眼角外眦点为E，光心O到所述视频帧的距离为OB，角膜顶点Z在所述视频帧上的成像点为C，角膜顶点Z在镜子中的反射点U在所述视频帧上的成像点为A，成像点C、成像点A与光轴的垂直距离分别为AB、CB，镜子与眼睛的倾斜角度为∠UED，光心O到所述眼角外眦点E所在的脸部平面的距离为OF，眼角外眦点E到所述光轴的距离为EF，眼球突出度为角膜顶点Z到直线DE的垂直距离ZG，已知OB、OF、EF、AB、CB的长度和∠UED的角度；
计算眼球突出度的步骤如下：
步骤S31：穿过角膜顶点Z在镜子中的反射点U并与直线DE平行的直线分别与光轴交于点W、与ZG交于点Y、与直线OC的延长线交于点X；
步骤S32：求得线段WF的长度：
步骤S33:采用迭代计算求得线段ZY的长度；
步骤S34：眼球突出度为：ZG＝WF+ZY。
8.一种用于实现如权利要求4-7任一项所述的眼球突出度的评估方法的评估系统，其特征在于，所述系统包括：
视频采集模块，用于获取近红外光光源在多列可见光光柱依次亮起时，采集眼球平视前方的视频；
图像获取模块，用于从所述视频中获取可见光光柱在镜子中的反射光最长的视频帧；
特征提取模块，用于从所述视频帧中提取角膜顶点和瞳孔中心；
计算模块，用于通过已知位置和镜子倾斜角度、所述角膜顶点、所述瞳孔中心，计算眼球突出度；其中，所述已知位置为相机光心的位置、相机光心距离视频帧的距离、眼角外眦点的位置，所述镜子倾斜角度为镜子和成像面的夹角。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行如权利要求4-7任意一项所述的眼球突出度的评估方法。
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Denomination of invention: Evaluation device, method, and system for eyeball protrusion using exophthalmic examination equipment Granted publication date: 20230414 Pledgee: Bank of Shanghai Limited by Share Ltd. Pudong branch Pledgor: Shanghai Baiyi Medical Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2024310000321 |