CN117999025A - 眼压传感器装置和方法 - Google Patents

Abstract

一种用于测量眼睛的眼压(IOP)的系统和方法。该方法包括以下步骤：用压力传感器阵列触摸眼睑；当用压力传感器阵列触摸眼睑时获得压力传感器阵列的压力传感器刺激的时空表征；以及应用机器学习模型将时空表征分类为IOP值。

Description

眼压传感器装置和方法

技术领域

本发明总体涉及眼压传感器装置和方法。

背景技术

整个说明书中对现有技术的任何提及和/或讨论不应以任何方式被视为承认该现有技术是众所周知的或构成本领域公知常识的一部分。

青光眼是中老年人的常见病。在新加坡，超过50,000人患有青光眼，占50岁及以上人口的3％。为了确定患者的长期治疗方案，定期监测患者的眼压是必要的。然而，目前的黄金标准压平式眼压计(也称为GAT)仍然处于临床实践。GAT价格昂贵并且需要专门的设备。在进行GAT时，麻醉和角膜接触也可能会导致疼痛和不适。频繁的医院就诊也会扰乱患者的日常生活。

虽然市场上有一些手持式设备试图提供一种更简单、更便宜的GAT设备替代品，但手持式眼压计设备确实需要直接物理接触角膜和/或专家使用。

本发明的实施例试图解决上述问题中的至少一个。

发明内容

根据本发明的第一方面，提供了一种测量眼睛的眼压(IOP)的方法，包括以下步骤：

用压力传感器阵列触摸眼睑；

当用压力传感器阵列触摸眼睑时，获得压力传感器阵列的压力传感器刺激的时空表征；和

应用机器学习模型将时空表征分类为IOP值。

根据本发明的第二方面，提供了一种用于测量眼睛的眼压(IOP)的系统，包括：

压力传感器阵列，其被配置为触摸眼睑；和

处理模块，其用于在用压力传感器阵列触摸眼睑时获得压力传感器阵列的压力传感器刺激的时空表征，并且用于应用机器学习模型将时空表征分类为IOP值。

附图简要说明

本发明的实施例对于本领域的普通技术人员而言通过以下仅作为示例并结合附图的书面描述将更好地被理解或变得显而易见。其中：

图1A示出了说明根据示例实施例的传感器装置的设计图像。

图1B示出了说明根据示例实施例的传感器装置的设计图像。

图2示出了说明根据示例实施例的传感器装置在测试设置中的操作的示意图。

图3B示出了使用根据示例实施例的传感器装置使用随机森林[1]实现的平均混淆矩阵。

图3B示出了使用根据示例实施例的传感器装置使用极端梯度提升[2]实现的平均混淆矩阵。

图4示出了包括根据示例实施例的传感器装置的压力传感器刺激的压力强度信息(颜色/阴影编码)的代表性时空表征。

图5A是说明制造的用于根据示例实施例的传感器装置和方法的传感器阵列的示意性横截面图。

图5B是说明根据示例实施例的传感器阵列的底部电极的示意性平面图。

图6示出了说明根据示例实施例的测量眼睛的眼压(IOP)的方法的流程图。

图7示出了说明根据示例实施例的用于测量眼睛的眼压(IOP)的系统的示意图。

图8A示出了说明根据示例实施例的传感器装置和方法的示意性透视图。

图8B示出了图7A的传感器装置和方法的示意性平面图。

具体实施方式

本发明的实施例提供了一种施加在眼睑上的装置，理想地是非侵入性的，并且不与角膜直接接触，以用于眼压(IOP)感测。示例实施例也适用于具有角膜不规则的患者。根据示例实施例的机器学习算法可以简单、快速、准确地捕获眼压。通过预训练的AI模型计算，本发明的实施例可以优选地独立于所施加的压力和眼睛变量的影响

在一实施例中，本发明采用一种轻质、可穿戴的单指手套设计，其将电子器件合并到智能手表显示器中。在一实施例中，指尖处的传感器阵列通过嵌入的柔性导体连接到手腕处的智能手表显示器，注意可在不同的示例实施例中使用无线连接和/或云处理。

在另一实施例中，该设计可采用具有压力传感器阵列的独立手持设备的形式，该压力传感器阵列被设计为致动到眼睑上以确定IOP。该装置可以通过最大压力限制控制压力传感器阵列对眼睑的致动，以避免对眼睑施加过高的压力。

本发明的实施例可以允许用户在家中定期且方便地测试他们的IOP。在一示例实施例中，用户只需要佩戴传感器放置在指尖的手套。具体来说，在点击智能手表上的“开始”按钮后，用户将指尖按压在眼睑的中心，直到听到(或以其他方式接收)“测试完成”通知。指尖上的传感器采用的传感器架构能够以亚毫秒级精度捕获用户眼睛的动态压力信息。预先训练的人工智能模型将触觉压力图处理为实时眼压值，并将该值显示在智能手表上以呈现给用户。还可以通过蓝牙将数据传输到配对设备或上传到云端供临床医生远程访问。

图1A和图1B示出了根据示例实施例的用于眼压(IOP)感测的基于传感器的可穿戴设备100的设计图。该设备100包括位于通信介质上的压力传感器阵列102，该通信介质以单指手套104的形式存在，该单指手套104具有嵌入式柔性导体，该嵌入式柔性导体耦合到以与所述单指手套104和可调节腕带108集成的智能手表106的形式存在的接收器/处理单元。在非限制性示例实施例中，该设备100可被构造为基于传感器的通信装置，如美国专利申请公布US2020/0333881A1中所描述的，其内容在此通过交叉引用并入本文。

简言之，传感器阵列102的每个压力传感器例如110连接到电附接到并嵌入单指手套104中的传感器节点。传感器节点与各自独特的脉冲特征相关联并且适合于与各自的压力传感器例如110通信。在本实施例中，每个传感器节点与对应的压力传感器例如110一体地形成，尽管在其他实施例中可能并非如此。每个压力传感器(例如110)在检测到相应压力刺激时(即，当用户用单指手套104的尖端触摸眼睑时)生成传感信号。在本实施例中，每个压力传感器(例如110)是响应于触摸或压力产生传感信号的触觉传感器。在接收到来自例如各压力传感器110的相应传感信号后，触发各传感器节点通过具有传感器节点共享的嵌入式柔性导体的手指手套104形式的传输介质独立地传输相关联的独特脉冲特征。在其他实施例中，传输介质可以是传感器节点共享的任何介质。例如，传输介质可以是一种能够传输振动/声音、光和/或磁场信号的介质。

独特的脉冲特征由传感器节点通过传输介质(以手指手套104形式)独立且异步地传输，是(或提供)与由相应的压力传感器例如110检测到的刺激相关联的刺激事件的表示(例如，时空表征)。在该实施例中，刺激事件是单指手套104的指尖，即传感器阵列102，触摸(闭合的)眼睑。更具体地，由各个传感器节点生成和发送的独特脉冲特征共同用作获取与由相应传感器(例如110)检测到的压力刺激相关联的刺激事件的时空表征的基础。通过了解压力传感器例如110的位置以及相关联的传感器节点的相应触发时间(即，传感器例如110的压力检测)，可以准确地呈现压力刺激事件的时空表征。也就是说，与压力刺激事件关联传送的独特脉冲特征携带或暂时保存由相应传感器(例如110)检测的相应压力刺激的检测性信息。结合传感器例如110的位置(或相对位置)的知识，压力传感器刺激的时空表征可以由接收器/处理单元以智能手表106的形式呈现。在示例实施例中，每个单独传感器的压力刺激的强度也被并入到压力传感器刺激的时空表征中，以使用刺激的位置、强度和时间位置在传感器阵列中创建压力传感器刺激的多维传感器阵列数据。

值得注意的是，本发明不限于上述产生压力阵列数据的实施方式。可以使用各种其他技术来生成、收集和处理来自传感器阵列的数据，以获得传感器阵列中的压力传感器刺激的压力阵列数据，其表示该刺激的位置和时间位置，并且优选地包括刺激的强度。

应当注意，本发明不限于作为携带在手套等上的指尖传感器阵列的实施方式。相反，可以在不同的实施例中使用各种手动和/或自动致动器来用传感器阵列接触眼睑。例如，致动器可以被实现为与患者的下巴/头支架一起使用的临床桌面设备。例如，图8A和图8B示出了说明根据另一非限制性示例实施例的传感器装置800和方法的示意图。传感器装置800包括耦合到致动器结构804的压力传感器阵列垫802。在一非限制性示例实施方式中，致动器结构804使用(隐藏在图8A和图8B的传感器装置800的外壳内部的)电机来自动化。该电机驱动连接至载体808的轴806，传感器阵列垫802安装在载体808上。使用开关810启动电机。

在操作中，由另一个人或由该人她或他自己将该传感器装置800放置在人的眼睛前面，其中该轴806/传感器阵列垫802处于缩回位置。提供前额支架812和两个颧骨支架814、815以将传感器装置安全地放置在距人眼期望的距离处。优选地，前额支架812和颧骨支架814、815是可调节的以满足个人的个性化要求。当传感器装置800安全地放置在眼睛前面时，通过按下开关810来激活致动器结构804。然后控制电机以在传感器阵列垫802接触眼睑的位置处将轴806/传感器阵列垫802以编程的速度和位移移向眼睛。可以相对于前额支架812和/或颧骨支架814、815的位置来设置位移，和/或可以将一个或多个传感器并入致动器结构804中以用于主动反馈。然后将传感器阵列垫802保持就位的同时接触眼睑，并执行用于获得传感器阵列垫802中的压力传感器刺激的传感器阵列数据的测量。耦合到传感器阵列垫802的传感器节点(未示出)的处理单元(隐藏在图8A和图8B中的传感器装置800的外壳中)执行数据处理，其可以包括分类处理成IOP值。或者，传感器阵列数据可以被传送到远程处理单元，例如用于分类处理成IOP值。

发明人已经发现，机器学习模型可以应用于所渲染的压力传感器刺激的时空表征，可选地与压力刺激的强度信息一起，用于分类为眼睛的眼压(IOP)。

参考图2，使用根据示例实施例的原型传感器装置200构建数据集。使用z轴平台206以相对于人造眼模型204的恒定速度将人造眼模型204重复地压到根据示例实施例的原型传感器装置200的传感器阵列202上。记录每次迭代的压力传感器刺激的时空表征208，包括强度信息和人造眼模型204中设置的IOP值，并使用计算机210应用机器学习。

每次接触的持续时间约为3秒。人造眼模型204(由z轴平台206控制)在接触之后移回其原始位置。人造眼模型206通过由z轴平台206控制的目标压痕深度与传感器阵列202保持接触。

通过注入不同量的水来设定人造眼模型204的不同IOP，并通过连接到计算机210进行测量的水压传感器212进行监测。

更具体地，由此产生的来自传感器阵列202的传感器节点的输出信号和人造眼模型204中设置的相应IOP值被记录在计算机208中并用于机器学习。使用两种不同的模型(随机森林[1]和极端梯度提升[2])对数据集进行分类，以了解压力信号的独特特征用于IOP值分类。这些模型在随机训练测试(80％-20％)分割上重复训练10次，平均混淆矩阵分别如图3A和图3B所示。

从图3A和图3B所示的结果可以看出，根据示例实施例，可以分别以93％和95％的准确度从时间序列压力值的空间阵列对IOP值进行分类。

如上所述，由根据示例实施例的原型传感器装置的各个传感器节点生成和发送的压力阵列数据共同用作获取与当传感器阵列被压到人造眼模型上时，相应的传感器检测到的压力刺激相关联的刺激事件的时空表征的基础。通过了解各个压力传感器相对于人造眼模型的表面的位置以及触发相关联的传感器节点的相应刺激事件时间，可以准确地呈现压力刺激事件的时空表征。也就是说，与压力刺激事件关联传送的独特脉冲特征携带或暂时保存由相应传感器检测的相应压力刺激的描述性信息。图4中示出了代表性时空表征400，其包括根据示例实施例的原型传感器装置中的压力传感器刺激的压力强度信息(颜色/阴影编码)。应当注意，对于根据示例实施例的原型传感器装置来说，仅被压缩的传感器将被激活并记录为压力刺激事件，例如400。

参考图5A，用于根据示例实施例的传感器装置和方法的传感器阵列500通过附接压敏箔502来制造，压敏箔502例如由压阻材料(例如碳浸渍碳复合膜或其他膜)制成。由此，电特性随着对施加到阵列底部电极504的压力而变化，该阵列底部电极504，例如由具有暴露的浸金触点的印刷电路板(PCB)等金属制成，但不限于此，随后用薄聚合物片506封装，例如由聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)制成，但不限于此。

图5B示出了示例实施例中的底部电极504的俯视图。在该示例实施例中没有顶部电极，但是本发明不限于此。使用底部平面电极504来提取压力响应。具体地，相应的隔离电极元件(例如510)和公共金属平面511形成相应的端子金属对的阵列。

再次参考图5A，当传感器阵列500受到由与人造眼模型相互作用所施加的压力时(例如比较图2)，作为压敏响应的结果，压敏箔502的受影响区域(例如508)形成在区域例如508的位置处的电极元件例如510与公共金属平面511之间的导电路径。因此，可以通过由电极元件(例如510)和在区域(例如508)的位置处的公共金属平面511提取的电流/电荷响应来记录压力刺激事件。在该示例中，电极元件例如510与电路元件(例如512)一体地形成，一起用作相应的传感器节点，生成用于传输到处理模块(未示出)的独特脉冲特征。

图6示出了说明根据示例实施例的测量眼睛的眼压(IOP)的方法的流程图示600。在步骤602，用压力传感器阵列触摸眼睑。在步骤604，当用压力传感器阵列触摸眼睑时，获得压力传感器阵列的压力传感器刺激的时空表征。在步骤606，应用机器学习模型来将时空表征分类为IOP值。

该方法可以包括获得由传感器阵列的各个传感器测量的刺激强度。机器学习模型可用于将包括刺激强度的时空表征分类为IOP值。

用压力传感器阵列触摸眼睑可包括将压力传感器阵列携带在指尖上并触摸眼睑。

用压力传感器阵列触摸眼睑可以包括使用其上安装有压力传感器阵列的致动器。

获得时空表征可以包括独立且异步地生成由压力传感器阵列的相应传感器检测到的压力刺激事件触发的独特脉冲特征。可以使用有线或无线通信来传输独特的脉冲特征以获得时空表征。

图7示出了说明根据示例实施例的用于测量眼睛的眼压(IOP)的系统700的示意图。系统700包括：压力传感器阵列702，该压力传感器阵列被配置为触摸眼睑；和处理模块704，该处理模块用于在用压力传感器阵列702触摸眼睑时获得压力传感器阵列702的压力传感器刺激的时空表征，并且用于应用机器学习模型以将时空表征分类为IOP值。

处理模块704可以被配置为获得由传感器阵列的各个传感器测量的刺激强度。处理模块704可以被配置为应用机器学习模型来将包括刺激强度的时空表征分类为IOP值。

压力传感器阵列702可以被配置为携带在指尖上以用传感器阵列触摸眼睑。

该系统700可以包括致动器706，压力传感器阵列702安装在致动器706上并且被配置为用传感器阵列702触摸眼睑。

该系统700可以包括传感器节点(例如708)，用于独立且异步地生成由压力传感器阵列702的相应传感器(例如710)检测到的压力刺激事件触发的独特脉冲特征，以获得时空表征。传感器节点(例如708)可以与相应的传感器(例如710)一体地形成或单独地形成。可以在传感器节点(例如708)和处理模块704之间传使用有线或无线通信输独特脉冲特征。

处理模块704可以相对于传感器阵列702本地设置或远程设置。

本文所描述的系统和方法的各方面可以被实现为编程到各种电路中的任一种中的功能，包括可编程逻辑器件(PLD)，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程阵列逻辑(PAL)器件、电可编程逻辑和存储器件以及基于标准单元的器件，以及专用集成电路(ASIC)。用于实现系统的各方面的一些其他可能性包括：具有存储器(诸如电可擦除可编程只读存储器(EEPROM))的微控制器、嵌入式微处理器、固件、软件等。此外，系统的各方面可以体现在具有基于软件的电路仿真的微处理器、离散逻辑(顺序和组合)、定制设备、模糊(神经)逻辑、量子设备以及任何上述设备类型的混合中。当然，底层器件技术可以以各种元件类型提供，例如，金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)技术(如互补金属氧化物半导体(CMOS))、双极技术(如发射极耦合逻辑(ECL))、聚合物技术(例如硅共轭聚合物和金属共轭聚合物-金属结构)、混合模拟和数字等。

本文公开的各种功能或过程可以在其行为、寄存器传输、逻辑组件、晶体管、布局几何形状和/或其他特性方面被描述为体现在各种计算机可读介质中的数据和/或指令。其中可以体现这样的格式化数据和/或指令的计算机可读介质包括但不限于各种形式的非易失性存储介质(例如光、磁或半导体存储介质)以及可用于通过无线、光学或有线信令介质或其任何组合来传输此类格式化数据和/或指令的载波。当被接收到各种电路(例如计算机)中的任一种中时，这样的数据和/或指令可以由处理实体(例如一个或多个处理器)进行处理。

对系统和方法的所示实施例的以上描述并不旨在是穷举的或将系统和方法限制为所公开的精确形式。虽然出于说明性目的在此描述了系统组件和方法的具体实施例和示例，但是如相关领域的技术人员将认识到的，在系统、组件和方法的范围内各种等效修改是可能的。本文提供的系统和方法的教导可以应用于其他处理系统和方法，而不仅限于上述系统和方法。

本领域技术人员应当理解，在不脱离广泛描述的本发明的精神或范围的情况下，可以对具体实施例中所示的本发明进行多种变化和/或修改。因此，本实施例在所有方面都被认为是说明性的而非限制性的。此外，本发明包括针对不同实施例(包括在发明内容部分中)描述的特征的任意组合，即使该特征或特征的组合没有在权利要求或本实施例的详细描述中明确指定。

一般而言，在所附权利要求中，所使用的术语不应被解释为将系统和方法限制为说明书和权利要求中公开的具体实施例，而是应被解释为包括根据权利要求操作的所有处理系统。因此，系统和方法不受本公开的限制，而是系统和方法的范围完全由权利要求书确定。

除非上下文另有明确要求，否则在整个说明书和权利要求书中，词语“包括”、“包含”等应被解释为包含性含义，而不是排他性或穷举性含义；也就是说，在某种意义上“包括但不限于”。使用单数或复数的词语也分别包括复数或单数。另外，词语“本文”、“下文”、“以上”、“以下”以及类似含义的词语是指本申请的整体，而不是指本申请的任何特定部分。当“或”一词用于指代两个或多个项目的列表时，该词涵盖该词的所有以下解释：列表中的任何项目、列表中的所有项目以及列表中的项目的任意组合。

参考文献

[1]里奥·布雷曼，随机森林。机器学习45,5–32(2001)。https://doi.org/10.1023/A:1010933404324

[2]陈天琪，格斯特林·卡洛斯，2016，极端梯度提升：一种可扩展的树增强系统。第22届ACM SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集，785–794。

Claims (16)

1.一种测量眼睛的眼压(IOP)的方法，包括以下步骤：

用压力传感器阵列触摸眼睑；

当用所述压力传感器阵列触摸所述眼睑时，获得所述压力传感器阵列的压力传感器刺激的时空表征；和

应用机器学习模型将所述时空表征分类为IOP值。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括获得由所述传感器阵列的各个传感器测量的刺激强度。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述机器学习模型被应用以将包括所述刺激强度的所述时空表征分类为所述IOP值。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，用所述压力传感器阵列触摸所述眼睑包括将所述压力传感器阵列携带在指尖上并触摸所述眼睑。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，用所述压力传感器阵列触摸所述眼睑包括使用其上安装有所述压力传感器阵列的致动器。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，获得所述时空表征包括独立且异步地生成由所述压力传感器阵列的各个传感器检测到的压力刺激事件触发的独特脉冲特征。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，使用有线或无线通信来传输所述独特脉冲特征以获得所述时空表征。

8.一种用于测量眼睛的眼压(IOP)的系统，包括：

压力传感器阵列，所述压力传感器阵列被配置为触摸眼睑；和

处理模块，所述处理模块用于在用所述压力传感器阵列触摸所述眼睑时获得所述压力传感器阵列的压力传感器刺激的时空表征，并且用于应用机器学习模型将所述时空表征分类为IOP值。

9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述处理模块被配置为获得由所述传感器阵列的各个传感器测量的刺激强度。

10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述处理模块被配置为应用所述机器学习模型来将包括所述刺激强度的所述时空表征分类为所述IOP值。

11.根据权利要求8至10中任一项所述的系统，其中，所述压力传感器阵列被配置为携带在指尖上，以用所述传感器阵列触摸眼睑。

12.根据权利要求8至10中任一项所述的系统，包括致动器，所述压力传感器阵列安装在所述致动器上并且被配置为用所述传感器阵列触摸所述眼睑。

13.根据权利要求8至12中任一项所述的系统，包括传感器节点，所述传感器节点用于独立且异步地生成由所述压力传感器阵列的相应传感器检测到的压力刺激事件触发的独特脉冲特征，以获得所述时空表征。

14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述传感器节点与相应传感器一体地形成或单独地形成。

15.根据权利要求13或14所述的系统，其中，在所述传感器节点与所述处理模块之间使用有线或无线通信来传输所述独特脉冲特征。

16.根据权利要求8至15中任一项所述的系统，其中，所述处理模块相对于所述传感器阵列本地设置或远程设置。