ES2397518T3

ES2397518T3 - Algoritmo para determinar parámetros de la pupila

Info

Publication number: ES2397518T3
Application number: ES04763403T
Authority: ES
Inventors: Hans-Joachim Polland; Stefan Franzke; Kristian Hohla; Gerhard Youssefi; Ernst Hegels; Birte Jansen; Christoph Sappel
Original assignee: Bausch and Lomb Inc
Current assignee: Bausch and Lomb Inc
Priority date: 2003-07-24
Filing date: 2004-07-22
Publication date: 2013-03-07
Anticipated expiration: 2024-07-22
Also published as: US20070273828A1; AU2004263956B2; KR20060061799A; SG137867A1; WO2005015290A3; EP1654579A2; CN1886690A; CA2533068A1; CA2533068C; EP1654579B1; WO2005015290A2; DE10333794A1; JP2006528787A; AU2004263956A1; US7771053B2; CN1886690B; JP4691030B2

Abstract

Un algoritmo para determinar parámetros de la pupila, que comprende las etapas de: a) obtener una imagen de la pupila; b) comprimir la imagen de la pupila una cantidad seleccionada, n, y comprimir la imagen de la pupila una cantidad seleccionada diferente, n1 < n, donde n1 < 10; c) calcular un valor umbral para la imagen de la pupila comprimida; en el que la etapa (c) comprende crear una imagen binaria ajustando todos los valores de píxel por debajo del umbral a un valor de cero y todos los valores de píxel por encima del umbral a un valor alto. d) determinar un valor de parámetro del centro de la pupila; e) determinar un parámetro de diámetro de al menos dos ejes de coordenadas de la pupila; f) determinar una forma del perímetro de la pupila en base al centro y al parámetro del diámetro de al menos dos ejes de coordenadas; g) aplicar la representación gráfica de la forma en la imagen comprimida y determinar un promedio de los valores de señal de píxel dentro del perímetro y ajustar todos los valores de píxel dentro del perímetro que son mayores que el valor promedio al valor promedio; h) ampliar el perímetro una cantidad seleccionada, Δ, y ajustar todos los valores de píxel fuera del perímetro ampliado a un blanco binario; y repetir las etapas (d, e) en la imagen obtenida de este modo con el perímetro ampliado; i) determinar la posición de un punto del borde en cada extremo de cada uno del diámetro a lo largo de los dos ejes de coordenadas en la imagen comprimida a n, y ajustar una forma del perímetro a las posiciones de los puntos del borde; j) repetir las etapas (d, e) en una imagen obtenida de la etapa (i); k) repetir la etapa (g) en la imagen de la pupila comprimida a n1; l) repetir la etapa (h) en la imagen obtenida mediante la etapa (k), en la que el perímetro se amplia en una cantidad seleccionada diferente &Delta,1, donde Δ1 < Δ; m) repetir las etapas (d, e) en la imagen obtenida mediante la etapa (1); n) realizar una corrección del párpado en la imagen obtenida mediante la etapa (m); y o) repetir las etapas (d, e) en la imagen obtenida mediante la etapa (n).

Description

Algoritmo para determinar parámetros de la pupila.

La invención se refiere al campo de la oftalmología, en particular a un algoritmo para determinar parámetros de la pupila.

Realizaciones ejemplares de la invención se refieren, en general, a las aplicaciones de detección de frente de onda oftálmico, y más particularmente a medir y evaluar la posición y los efectos de una lente de contacto in vivo.

La medición de la visión de una persona puede conseguirse de muchas maneras. El método más tradicional implica una medición de la agudeza visual en la que al paciente se le pide que lea letras de diversos tamaños en una gráfica alejada mientras mira a través de diferentes prescripciones de lente proporcionadas por el facultativo. La refracción manifiesta del paciente (es decir, potencia esférica, potencia cilíndrica y eje) se determina mediante la elección del paciente de las lentes de prueba, que proporcionan la visión más clara de la gráfica optométrica alejada. Los defectos de esta técnica están ampliamente reconocidos. Por ejemplo, las lentes de prueba están limitadas a valores de prescripción discretos en lugar de continuos; la agudeza visual es sustancialmente la única medición de la visión que es evaluada; y la evaluación es subjetiva en lugar de objetiva.

Existen complicaciones añadidas cuando el paciente lleva lentes de contacto para mejorar la visión. Se sabe bien que la posición de una lente de contacto in vivo no es estable. La película lacrimal sobre la que está montada la lente proporciona un medio que permite que la lente se deslice en cualquier dirección y gire en función de la dirección de la mirada, el parpadeo y por otras razones. Si el defecto de visión del ojo de la persona no es simétrico en el diámetro de la pupila (por ejemplo, astigmatismo), entonces el rendimiento óptimo de la lente de contacto se obtendrá solamente cuando la lente tenga una orientación particular, estabilizada en el ojo.

En los últimos años, se han desarrollado aparatos y técnicas tecnológicamente avanzadas para medir la agudeza visual y otras mediciones de la visión que proporcionan resultados más precisos e informativos que los obtenidos en el pasado. Por ejemplo, dispositivos conocidos como aberrómetros incorporan sensores de frente de onda que miden objetivamente aberraciones en el ojo del paciente. Estas aberraciones no solamente incluyen los valores de refracción manifiesta de la esfera y el cilindro/eje, sino que también incluyen aberraciones tales como aberración esférica, coma y astigmatismo irregular, por ejemplo, que pueden alterar significativamente la calidad visual en muchos casos. La medición precisa de este cuerpo más complejo de defectos visuales es importante para intentar corregirlos. El conocimiento de la posición y la estabilidad de una lente de contacto es especialmente significativo debido a la compleja asociación entre la posición de la lente y el control de la aberración. Existe un valor adicional en ser capaz de determinar la interacción entre la posición de la lente de contacto y el control de la aberración en un estado en línea; es decir, medición de información de frente de onda y lentes de contacto in vivo, evaluación, y (opcionalmente) mostrar todo en cuestión de milisegundos. No es evidente que hasta ahora, fuera posible una evaluación objetiva en línea de la posición y estabilidad de la lente de contacto, junto con mediciones correspondientes del parámetro de la pupila y el frente de onda.

El documento US-B-6 260 968 se refiere a un pupilómetro que tiene una capacidad de detección de irregularidad o no uniformidad de la pupila. El pupilómetro puede comprender un sensor de formación de imágenes para generar señales representativas de una pupila de un ojo, un procesador de datos y un programa ejecutable por el procesador de datos para permitir que el procesador de datos procese las señales recibidas desde el sensor de formación de imágenes y de este modo identificar una o más regiones de no uniformidad en una imagen de un perímetro de la pupila.

La invención se define mediante las características de las reivindicaciones adjuntas. Una realización ejemplar se refiere a una lente de contacto comercializada, especialmente adecuada para la medición en línea, in vivo de la posición y la orientación. De acuerdo con un aspecto de esta realización ejemplar, La superficie posterior o anterior de la lente, o el cuerpo de la lente, tiene un patrón de absorción o dispersión de la luz de marcas en una región de zona óptica de la lente. Se pretende que las marcas sean iluminadas por la luz que se propaga desde la retina hacia fuera y que, a continuación, se formen imágenes de ellas por un detector CCD/cámara. Esta técnica de iluminación proporciona una imagen de la pupila brillante de contraste con marcas de aspecto oscuro. Las marcas no afectan a la visión de una persona que lleva las lentes de contacto. En diversos aspectos de la realización ejemplar, las marcas pueden ser marcas moldeadas, marcas cortadas con láser, marcas aplicadas litográficamente, y otras formas, tal como apreciará un especialista en la técnica. En otros diversos aspectos, las marcas pueden estar en un patrón que tiene cualquiera, o ninguna de, simetría rotacional o traslacional. Como alternativa, las marcas pueden estar alineadas a lo largo de una curva predefinida, a lo largo de una pluralidad de líneas rectas que pueden o no intersecarse, o a lo largo de líneas que se intersecan en un patrón predeterminado. En un aspecto de esta realización ejemplar, las marcas tienen, cada una, un tamaño para tener un diámetro de menos de aproximadamente 200 micrómetros; y en otro aspecto, las marcas tienen un diámetro en un intervalo entre aproximadamente 50 micrómetros y 200 micrómetros. En un aspecto ejemplar, las marcas tienen una distancia de separación mutua de aproximadamente 600 micrómetros.

En un aspecto alternativo de esta realización ejemplar, se proporciona una lente de contacto que tiene un patrón de marcas coloreadas fuera del área de la pupila del ojo del paciente cuando la lente está in vivo. Estas marcas no están iluminadas desde atrás, sino desde el lado frontal si cualquier iluminación adicional fuera necesaria. En una variación, el patrón comprende al menos tres marcas coloreadas dispuestas en un patrón no simétrico rotacionalmente.

Otra realización ejemplar se refiere a un método para evaluar objetivamente una lente de contacto in vivo, en línea. La posición y orientación in vivo de una lente de contacto marcada especialmente puede determinarse objetivamente con respecto a una coordenada de la pupila medida en un marco temporal de milisegundos (“en línea”) en un intervalo de tiempo predeterminado. Esto proporciona, entre otras cosas, evaluación de la lente de contacto de forma sustancialmente instantánea mientras ésta se lleva. La evaluación se realiza con un dispositivo aberrómetro e incluye las etapas de equipar al paciente con una lente de contacto marcada de forma selectiva (descrita con más detalle a continuación), iluminar el ojo del paciente de modo que la luz dispersada desde la retina llene la pupila y esta luz saliente ilumine las marcas de la lente, formar imágenes de la luz que sale de modo que las marcas en la lente se resuelvan, determinar una coordenada de posición de la pupila (por ejemplo, centro de la pupila, orientación de la pupila), y determinar la posición de las marcas (u otras coordenadas de referencia de la lente) con respecto a las coordenadas de la pupila. En un aspecto de esta realización ejemplar, se usa una transformada de Hough para identificar y ubicar las marcas de la lente y la posición/orientación de la lente.

En un aspecto alternativo de esta realización ejemplar asociado con una lente de contacto que tiene un patrón de marcas coloreadas mencionado anteriormente, las marcas coloreadas fuera del área de la pupila en la lente in vivo pueden detectarse con un filtro apropiado. Esto puede preferirse si el color de las marcas es similar al color del iris del sujeto. Una vez que se detectan las marcas, puede utilizarse una rutina informática para comparar el patrón de marcas descubierto con la estructura de la marca en la lente para evaluar la posición y orientación de la lente.

La medición y evaluación en línea de la posición de la lente de contacto in vivo puede producirse a velocidades de 10 Hz o más. Por ejemplo, el uso de un procesador de 800 MHz permite el procesamiento en línea a una velocidad de aproximadamente 25 Hz. Un procesador de 1,6 GHz doblaría sustancialmente esta velocidad, que está limitada por la velocidad del procesador, en lugar de por la capacidad del algoritmo. En un aspecto relacionado, las mediciones de frente de onda totales del ojo pueden realizarse en línea, al igual que el tamaño de la pupila, simultáneamente con las mediciones de la posición de la lente de contacto. En un aspecto adicional, la aberración del frente de onda que se produce con más frecuencia y la posición de la lente de contacto, pueden determinarse y opcionalmente mostrarse. A este respecto, la solicitud pendiente de tramitación número de serie WO 2005/015492 A2, titulada ONLINE WAVEFRONT MEASUREMENT AND DISPLAY, presentada simultáneamente con la presente solicitud, se incorpora como referencia en su totalidad en la medida más completa permitida por las leyes y normas aplicables. En cada uno de estos aspectos, pueden determinarse intervalos de parpadeo, momentos durante los cuales pueden excluirse típicamente datos de medición y evaluación típicamente anómalos.

Las anteriores realizaciones de la invención y diversos aspectos de la misma se describirán adicionalmente en las figuras adjuntas y de acuerdo con la descripción detallada a continuación y tal como se definen en las reivindicaciones adjuntas.

Breve descripción de los dibujos

La figura 1 es un diagrama de bloques que describe una realización de un método ejemplar;

La figura 2 es una vista frontal esquemática de una lente de contacto in vivo de acuerdo con una realización;

La figura 3 es un diagrama de bloques de acuerdo con otra realización de un método ejemplar;

La figura 4 es una copia fotográfica de una imagen de frente de onda de Hartmann-Shack obtenida de acuerdo con una realización ejemplar;

La figura 5 es un diagrama de bloques de una realización de un aparato ejemplar;

La figura 6 es un dibujo ilustrativo de imágenes del centroide de Hartmann-Shack de acuerdo con una realización ejemplar;

La figura 7 es un diagrama de bloques de un algoritmo de obtención del centroide rápida de acuerdo con una realización de la invención;

La figura 8 es un diagrama ilustrativo de filas y columnas de imágenes del centroide de acuerdo con una realización del algoritmo ejemplar de la invención;

La figura 9 es un diagrama ilustrativo de acuerdo con una realización de algoritmo de obtención del centroide rápida ejemplar;

La figura 10 es una copia fotográfica de imágenes del centroide de Hartmann-Shack de acuerdo con una realización de algoritmo de obtención del centroide rápida ejemplar;

La figura 11 es un diagrama de bloques que se refiere a una realización de un método ejemplar;

Las figuras 12-16 son representaciones gráficas de coordenadas de posición de la lente de contacto, parámetros de la pupila, y mediciones de aberración, respectivamente, en función del tiempo de acuerdo con una realización ejemplar;

La figura 17 es una imagen fotográfica de una evaluación con algoritmo de una lente de contacto de acuerdo con una realización ejemplar;

La figura 18 es una ilustración esquemática de un proceso de marcado de una lente de contacto de acuerdo con una realización de la invención;

La figura 19 es una vista superior esquemática de un patrón de apertura de acuerdo con una realización de proceso de marcado de una lente de contacto ejemplar;

La figura 20 es una vista superior esquemática de marcas de lente en la superficie de una lente de contacto de acuerdo con una realización ejemplar;

La figura 21 es una imagen fotográfica de una lente de contacto in vivo de acuerdo con una realización ejemplar; y

Las figuras 22-32 son una secuencia de diagramas e imágenes que ilustran la determinación del tamaño y la posición de la pupila de acuerdo con una realización de la invención, donde

La figura 22 es un diagrama de tipo diagrama de flujo que muestra el uso de el algoritmo buscador de la pupila en una medición en línea de acuerdo con una realización de la invención;

La figura 23 es un diagrama de tipo diagrama de flujo que muestra cómo se evalúan diversos datos de acuerdo con la invención realizada;

La figura 24 es una fotocopia de una imagen de la pupila de acuerdo con una realización ejemplar de la invención;

La figura 25 es una imagen en escala de grises de una imagen de la pupila comprimida e invertida de acuerdo con una realización ejemplar de la invención;

La figura 26 es una imagen binaria de una imagen de la pupila comprimida de acuerdo con una realización ejemplar de la invención;

La figura 27 muestra la imagen en escala de grises de la figura 25 después del filtrado de ruido de acuerdo con una realización ejemplar de la invención;

La figura 28 muestra la imagen binaria de la figura 26 después del filtrado de reflejos adicional de acuerdo con una realización ejemplar de la invención;

La figura 29 es una imagen en escala de grises de una imagen de la pupila comprimida e invertida como en la figura 25 que tiene un factor de compresión diferente de acuerdo con una realización ejemplar de la invención;

La figura 30 es una imagen de la pupila binaria perfeccionada de la figura 28 de acuerdo con una realización ejemplar de la invención;

La figura 31 es una representación gráfica de la diferencia entre la región descubierta y la pupila en función de la posición x en relación con la corrección del párpado de acuerdo con una realización ejemplar de la invención;

La figura 32 es una imagen de la pupila binaria que muestra corrección del párpado de acuerdo con una realización ejemplar de la invención;

La figura 33 es una foto del ojo de un sujeto y la lente de contacto in vivo que tiene marcas puntuales coloreadas en la superficie de la lente fuera del área de la pupila de acuerdo con un aspecto ejemplar; y

La figura 34 es la imagen en la figura 33 después del filtrado del color para la detección de marcas de acuerdo con una realización ejemplar.

Descripción detallada de una realización preferida

La expresión “en línea” tal como se usa en este documento, se refiere a medir y evaluar (y opcionalmente mostrar) fenómenos seleccionados de forma sustancialmente simultánea. En las aplicaciones realizadas, esto significa generalmente adquirir una imagen de frente de onda (microlentilla), analizar los datos del frente de onda, y (opcionalmente) mostrar los resultados en un periodo de menos de aproximadamente 100 ms, y típicamente menos de 40 ms, en un intervalo de tiempo seleccionado de decenas de segundos, típicamente aproximadamente 10-20 segundos pero en absoluto limitado de esta manera. Por ejemplo, de acuerdo con una realización ilustrativa, la posición y orientación in vivo de una lente de contacto marcada especialmente, junto con el tamaño y la posición de la pupila, y una aberración seleccionada de segundo a 9º orden de Zernike se determinan y se muestran a una velocidad de 25 Hz en un intervalo de 10 segundos. Se adquieren 250 pares de imágenes que comprenden imágenes de la pupila y la microlentilla de Hartmann-Shack, a partir de las cuales los datos disponibles de forma instantánea (aproximadamente 40 ms/imagen) indican cómo y donde se mueve la lente de contacto y el efecto del movimiento sobre las aberraciones medidas que afectan a la calidad de la visión. Se apreciará que el orden de la aberración depende del paso/diámetro de la microlentilla en la técnica de Hartmann-Shack, y que pueden realizarse mediciones de aberraciones de hasta orden 25º.

Una realización ejemplar que se refiere a una lente de contacto marcada especialmente 210 se ilustra con respecto a las figuras 2, 18, 19 y 20. La figura 20 muestra una vista esquemática superior de una lente de contacto 210 de acuerdo con una realización ilustrativa de la invención. La superficie convexa de la lente incluye una pluralidad de marcas 215 (mostradas como marcas cuadradas en la figura 20) situadas en una región de la zona óptica central 222 de la lente. Cuando la luz en una dirección saliente (es decir, dispersada y que se desplaza desde la retina hacia y a través de la pupila) ilumina la lente, las marcas 215 absorben o dispersan la luz para volverse visibles, y pueden tomarse imágenes de las mismas mediante una cámara CCD tal como se describirá a continuación. Las marcas 215 no afectan a la visión del paciente que lleva la lente.

En una realización ejemplar, las marcas 215 son regiones cortadas por láser en una de las superficies de la lente (posterior o anterior), que se forman enviando un rayo láser que tiene características adecuadas a través de un diafragma de abertura puntiforme 1802 tal como se muestra esquemáticamente en las figuras 18,19. El diafragma 1802 está colocado aproximadamente 2 mm por encima de la lente de contacto 210 y el rayo láser realiza un barrido por el diafragma tal como se ilustra mediante la flecha en la figura 18. Las cruces blancas 1804 en la figura 19 indican puntos de fijación del diafragma. Las marcas pueden formarse, como alternativa, mediante otros medios tales como, por ejemplo, cortando directamente regiones selectivas de la superficie de una lente, un proceso de moldeo o mediante un proceso litográfico. Cada una de las marcas 215 tiene un tamaño correspondiente a un diámetro en un intervalo entre aproximadamente 50 micrómetros y 200 micrómetros. En un aspecto ejemplar, una distancia de aproximadamente 600 micrómetros separa mutuamente las marcas. Tal como se muestra en la figura 20, las marcas están alineadas a lo largo de tres líneas rectas A, B, C que intersecan en un punto común D. Cada una de las líneas tiene una longitud de aproximadamente 5 mm. Tal como se muestra en la figura, las líneas A y C intersecan en un ángulo de 140º, mientras que las líneas A y B intersecan en un ángulo de 100º. Tal como se ilustra adicionalmente en la figura 2, las marcas 215 están dentro del área de la pupila 208 del ojo del paciente con la lente de contacto in vivo, aunque el centro 207 de la lente de contacto puede no ser idéntico al centro de la pupila 209. La lente de contacto también puede estar girada. La pluralidad de marcas pueden estar en un patrón que no tiene simetría rotacional y que puede o no tener simetría traslacional. Las marcas pueden estar alineadas a lo largo de una o más curvas predefinidas que incluyen líneas rectas intersecantes tal como se ha descrito anteriormente. Cuando las marcas están en un patrón de tres líneas intersecantes rectas tal como se muestra, el intervalo de ángulos de intersección puede estar entre aproximadamente 20º y 300º, con una desviación de aproximadamente 10º.

En un aspecto alternativo de la realización de la lente, una lente 3302 (in vivo) tal como se muestra en la imagen fotográfica de la figura 33 tiene un patrón de puntos coloreados 3304 (solamente se muestra un único punto en la flecha), cada aproximadamente 1 mm de diámetro, en una parte de la superficie de la lente que está fuera de la región de la pupila del ojo del paciente. En el aspecto ilustrativo mostrado en la figura 33, el punto coloreado 3304 es azul, similar al color del iris del sujeto. Para medir la posición y orientación de la lente de contacto in vivo (incluyendo inversión de la lente), es necesario un patrón de al menos tres marcas. El patrón no debe tener simetría rotacional. Debe entenderse que el patrón de marcas coloreadas no está restringido a puntos, tal como se ha descrito, ni a cierto número de marcas; en su lugar, sustancialmente cualquier patrón no rotacionalmente simétrico bastará. Además, no es necesario que estas marcas estén restringidas a una superficie particular de la lente de contacto, ni a una región particular; es decir, un patrón detectable adecuado de marcas o signos puede estar ubicado en el borde de la lente, dentro de una zona óptica o fuera de la zona óptica de la lente, dependiendo de las características de las marcas, tal como apreciará un especialista en la técnica.

Otra realización ejemplar se refiere a un método para evaluar objetivamente una lente de contacto in vivo, de una manera en línea. Las etapas de una realización del método 100 para evaluar objetivamente una lente de contacto in vivo, en línea, se describen en el diagrama de bloques de la figura 1. De acuerdo con esta realización ilustrativa, la lente de contacto es la lente 215 descrita anteriormente en referencia a las figuras 2, 18, 19 y 20. Un aspecto alternativo de esta realización para la lente marcada especialmente 3302 mostrada en la figura 33 se describirá a continuación. Debe apreciarse que, tal como se ha mencionado anteriormente, todo el proceso descrito a continuación en referencia a la figura 1 requiere aproximadamente 40 ms por imagen en base al algoritmo usado (que se describirá en detalle a continuación), a continuación se produce de nuevo para una siguiente imagen, y así sucesivamente, durante el intervalo de tiempo deseado. Datos, aunque no imágenes, se almacenan tal como se explicará con más detalle a continuación, por lo tanto el requisito de almacenamiento de datos y el propio algoritmo influirán en el intervalo de tiempo permisible para la adquisición de la imagen. En la etapa 105, a un paciente se le proporciona una lente de contacto marcada especialmente tal como se ha descrito anteriormente. Esto se ilustra de nuevo en referencia a la figura 2, que muestra esquemáticamente una vista frontal del ojo de un sujeto 205 equipado con una realización ejemplar de una lente de contacto marcada especialmente 210. El sujeto se posiciona con respecto a un aberrómetro/sensor de frente de onda 520 tal como se ilustra en el diagrama del sistema 500 de la figura 5. El aparato 500 comprende generalmente una fuente de iluminación 505 tal como un láser para iluminar el ojo del paciente y la lente de contacto 210, una cámara de la pupila 510 para obtener una imagen del ojo del paciente conectada de forma operativa al láser mediante un sistema de control 515, y un componente del sensor de frente de onda 520 para detectar y analizar imágenes del centroide. El ojo del sujeto 205 es iluminado mediante la luz de medición 502 en la etapa 110 de modo que la luz dispersada desde la retina del sujeto inunda la pupila e ilumina las marcas de la lente 215 con la luz saliente. En la etapa 115 de la figura 1, la luz 503 que sale del ojo es detectada y transformada en imágenes por un componente de cámara CCD del sensor de frente de onda 520 de modo que las marcas de la lente iluminada se resuelven adecuadamente, tal como se ilustra mediante la copia fotográfica 2102 en la figura 21. En algún punto, indicado mediante la etapa 120, se determinan las coordenadas de posición/diámetro de la pupila del sujeto. Estas coordenadas podrían incluir el centro de la pupila, por ejemplo, y pueden incluir, además, la orientación de la pupila, el diámetro de la pupila, u otros parámetros de la pupila seleccionados. Un ejemplo detallado de determinación de parámetros de la pupila se describirá a continuación. En la etapa 125, se realiza una determinación del centro de masas para cada una de las marcas de la lente de las que se formó una imagen para determinar las coordenadas de posición de la marca. Una vez que se conocen las coordenadas de la marca de la lente, la posición y orientación de la lente de contacto con respecto al parámetro de la pupila medida puede deducirse fácilmente tal como se describe en la etapa 130. De acuerdo con la realización que se acaba de describir, las cruces 1804 mostradas en la figura 19 actúan como marcas de referencia en la lente, que ayudan a determinar la posición y orientación de la lente in vivo. El centro de la pupila, por ejemplo, siempre puede establecerse en referencia a las marcas de la lente 1804. Típicamente, las marcas 1804 son marcas convencionales fuera de la zona óptica de la lente y no deben confundirse con las marcas especiales 215 descritas en este documento.

En una realización ejemplar, la etapa 130 se lleva a cabo usando una transformada de Hough modificada. Esta técnica proporciona un método tolerante a fallos para el cálculo rápido de la posición y la orientación de patrones de línea simétrica tanto rotacional como no rotacionalmente tal como las marcas de la lente ilustrativas descritas anteriormente, incluso en un entorno ruidoso. Ambas técnicas de transformada de Hough clásica y la transformada de Hough generalizada son bien conocidas por los especialistas en la técnica, por lo tanto no es necesaria una descripción detallada para una comprensión de la invención. Se remite al lector interesado a la dirección de Internet http://cs-alb-pc3.massey.ac.nz/notes/59318/111.html para una descripción ejemplar. En general, de acuerdo con una realización ilustrativa, las marcas de la lente se disponen en líneas. Los ángulos entre estas líneas se conocen. Se realiza una transformada de Hough para todos los puntos. Se descubren acumulaciones angulares que conectan al menos dos puntos en la transformada de Hough. Las distancias angulares de estas áreas de acumulación se correlacionan con los ángulos de las líneas conocidas en la estructura. Esto da una primera aproximación en el ángulo. La transformación inversa de Hough de los puntos en estas áreas de acumulación que cumplen la relación angular dada permite una asignación clara de los puntos a las líneas. Los puntos que no están en estas líneas son discriminados. Esto funciona incluso para el caso en el que solamente se dan puntos que construyen dos de las líneas. Con fines de prueba, también puede construirse una correlación con los ángulos de una estructura volteada. Si la correlación es mayor que en el primer caso, se descubre una indicación para una lente de contacto volteada. La rotación de toda la estructura se determina a partir de los ángulos promedio de las líneas. Los desplazamientos se determinan con los puntos de cruce de las líneas. Es posible ejecutar el algoritmo con una baja resolución angular y calcular previamente partes de la transformada de Hough. Esto garantiza tiempos de cálculo cortos de varios milisegundos. Un ejemplo para la pupila y las marcas detectadas se muestra mediante la copia fotográfica en la figura 17. Todas las marcas se han descubierto mediante el algoritmo. Los puntos adicionales, que no pertenecen a las marcas, en general, no están bien definidos (para cada punto el algoritmo da un factor de calidad que es bajo para estos puntos) y, por lo tanto, pueden excluirse en la mayoría de los casos. También es posible excluir aquellos puntos que no encajan en la estructura predefinida.

Un aspecto alternativo de esta realización se describe en referencia a las figuras 33 y 34. La figura 33 muestra una lente de contacto in vivo 3302 con una marca azul 3304 en la parte superior de la imagen (mostrada mediante la flecha). En este ejemplo ilustrativo, el color del iris es azul y es muy similar al color de la marca 3304; sin embargo es posible detectar claramente la marca usando un filtro apropiado. El filtro puede aplicarse de la siguiente manera: El color de cada píxel se define mediante un valor RGB, es decir 3 bites para cada color rojo, verde y azul. Los tres colores están limitados a cierto intervalo, que es el más característico para el color de la marca. En el presente ejemplo, el filtro tenía las siguientes restricciones:

a) La relación de intensidad de rojo con respecto a intensidad de azul es menor que 0,6;

b) La relación de intensidad de azul con respecto a intensidad de verde es menor que 1,4; y

c) La relación de intensidad de azul con respecto a intensidad de verde es mayor que 1,0.

La figura 34 muestra la imagen filtrada de la figura 33 donde el punto de color 3304 es claramente detectable. En la figura también pueden verse algunos artefactos de destellos de la pupila. Podrían seleccionarse cualesquiera otras restricciones para el color que podrían ser útiles para descubrir las regiones para el color correcto. Un patrón de marcas constituido por al menos tres marcas diferentes, sin simetría rotacional, es suficiente para determinar la posición y orientación de la lente de contacto (incluyendo inversión de la lente) in vivo. Después de filtrar, la estructura deseada puede compararse con el patrón medido para determinar la posición y orientación de la lente de contacto de acuerdo con diversas técnicas informáticas bien conocidas por los especialistas en la técnica.

En un aspecto de estas realizaciones, una pluralidad de imágenes de frente de onda en correspondencia con las

5 imágenes de la lente de contacto también pueden obtenerse tal como se muestra en la etapa 135 en la figura 1. En una realización ejemplar, se usa un sensor de frente de onda de Hartmann-Shack para obtener amplitudes de Zernike de segundo orden a sexto orden, aunque puede obtenerse hasta 9º orden si se desea en base a parámetros de la microlentilla. Técnicas de detección de frente de onda diferentes del principio de Hartmann-Shack se conocen ampliamente y también pueden usarse. Por ejemplo, puede usarse detección de frente de onda en base al principio de Tscherning, entre otras. Los sensores de frente de onda disponibles en el mercado están provistos típicamente de algoritmos informáticos que facilitan la medición y el análisis del frente de onda.

Para realizar mediciones y análisis del frente de onda en línea en el contexto de la presente descripción, se emplea un algoritmo muy rápido tal como se describe en la solicitud pendiente de tramitación mencionada anteriormente, y se describe en detalle a continuación. Los especialistas en la técnica apreciarán, sin embargo, que pueden 15 construirse diversos algoritmos para el análisis del centroide. Un método para la detección del centroide en línea en una imagen de frente de onda tal como se describe en la etapa 140 en la figura 1 de acuerdo con la presente realización se describe adicionalmente en referencia al diagrama de flujo 300 de la figura 3. En la realización ilustrada, se adquieren, se analizan y se muestran una pluralidad secuencial de imágenes a una velocidad de 25 hz, pero en aras de la sencillez las etapas del algoritmo descritas a continuación se aplican a una única imagen de frente de onda y se repiten para cada imagen de frente de onda. En la etapa 302, se adquiere una imagen de frente de onda de tamaño de píxel X x Y, tal como se muestra por ejemplo mediante la imagen 42 en la figura 4. Las imágenes de punto luminoso se representan mediante intensidades de señal de píxel variables tal como se muestran. Las imágenes tomadas desde una cámara CCD habitualmente están constituidas por una serie de píxeles en la que a cada píxel se le asigna un número proporcional a la cantidad de carga recogida en este píxel. Este

25 número se denomina como la señal del píxel. En la siguiente descripción ilustrativa, una rejilla cuadrada regular de puntos brillantes en una imagen oscura se describirá en detalle.

i) Compresión de la imagen

Después de adquirir la imagen en la etapa 302, la imagen es comprimida desde tamaño de X x Y píxeles a X/n x Y/m píxeles en la etapa 304. Esto puede realizarse promediando la señal para cada píxel en un cuadro de n x m píxeles en la imagen original comenzando, por ejemplo, en la esquina superior izquierda 606 (figura 6) de la imagen y realizando un barrido a través de la imagen. La señal en la esquina superior izquierda de la imagen comprimida se ajusta a continuación al promedio del primer cuadro, la señal del siguiente píxel se ajusta al promedio del siguiente (segundo) cuadro, y así sucesivamente, produciendo finalmente una foto de X/n x Y/m píxeles de tamaño. n y m deben ser números enteros con X/n y Y/m siendo también valores enteros. En una realización ejemplar, n = m = 8.

35 ii) Sustracción del fondo

En la etapa 306, la imagen comprimida se divide a continuación en regiones cuadradas, o baldosas (no confundir con los cuadros de píxel en (i) anteriormente). En la realización ejemplar, una baldosa es un cuadro de 64x64 píxeles, pero pueden usarse otros tamaños. Típicamente, una baldosa podría contener 3-5 centroides. La señal promedio se calcula de nuevo para cada baldosa. Los valores promedio para las baldosas se extrapolan a continuación linealmente para dar un valor de fondo para cualquier ubicación en la imagen. Este fondo se sustrae a continuación de la imagen produciendo una señal baja fuera de los centroides. En la realización ilustrativa, una relación de señal con respecto a ruido de dos mejoraba a una relación de señal con respecto a ruido de 10 mediante la sustracción del fondo

iii) Detección aproximada de la estructura

45 En la etapa 308, se identifican los puntos estructurales aproximados, o groseros, (centroides); En primer lugar, un máximo se define como la señal más alta en la imagen comprimida. El máximo se determina mediante un barrido a través de la imagen, y la posición X, posición Y y el valor de señal de cada píxel se registra en una tabla, pero solamente si el valor de señal de este punto es mayor que cierto porcentaje del máximo, por ejemplo, 30% (otros valores pueden ser seleccionados por el usuario). En la realización ejemplar, esto produce una lista de aproximadamente 400 entradas tal como se muestra en la tabla I. La lista se clasifica mediante señal descendente tal como se muestra. Cualquiera de diversas rutinas de clasificación rápida conocidas está disponible para conseguir esto.

TABLA I

Señal: Posición X Posición Y

223: 86 55

154: 85 75

135: 87 95

133: 115 56

110: 118 74

108: 114 93

La primera entrada (valor de señal más alto) se define como el primer punto estructural aproximado. A continuación, todas las entradas en la lista que obedecen cierta condición preestablecida se definen como puntos estructurales aproximados. En la realización ejemplar, la condición preestablecida es que la posición de la entrada particular esté

5 más alejada de todos los puntos estructurales aproximados ya descubiertos que una distancia preestablecida. En una realización ejemplar, la distancia es de 17 píxeles. Después de esta primera iteración, se crea una tabla de puntos estructurales aproximados que incluye aproximadamente el 95% de todos los puntos que deben detectarse.

iv) Detección perfeccionada de la estructura

Para aumentar el nivel de confianza con el que todos los puntos de la estructura son descubiertos, la etapa 308

10 puede repetirse tal como se muestra en el bloque 310, estableciendo un nuevo mínimo en cierto porcentaje del mínimo en la primera iteración. La segunda iteración descubre puntos que eran de señal demasiado débil para ser descubiertos en la primera iteración. Se supone que los puntos estructurales aproximados descubiertos en la primera iteración no serán descubiertos de nuevo (es decir, no cumplen la condición de estar más alejados que una distancia preestablecida de los puntos detectados).

15 v) Detección de la estructura definitiva

En la etapa 312, se determinan las posiciones definitivas del centroide. Dado que la imagen se comprimió anteriormente en la etapa 304, gran parte de la información obtenida originalmente en la imagen se ignoró. Esta información puede usarse ahora para determinar posiciones del centroide más exactas. Usando la imagen no comprimida original, un cuadro de, por ejemplo, 15x15 píxeles se crea alrededor de cada punto aproximado.

20 Generalmente, cada cuadro es menor que 2x la distancia mínima para garantizar que cada cuadro contiene solamente un centroide, y es mayor que el propio centroide. En la realización ejemplar está entre cinco y 30 píxeles. A continuación, el centro de masa de la señal para la distribución de la señal dentro del cuadro se determina, dando origen a la posición sustancialmente exacta del centroide.

En un aspecto de la realización, la etapa 312 puede repetirse, por ejemplo, 1, 2, 3... n veces para determinar

25 resultados aún más exactos. El centro de masa calculado en la etapa anterior se usa posteriormente. A cada punto estructural también puede asignársele un factor de calidad dependiendo de cuánto cambie la posición del centro de masa si el cuadro alrededor del píxel es desplazado voluntariamente en una distancia establecida por el usuario, en la etapa 312. En una realización ejemplar, esta distancia es de cinco píxeles. A los puntos cuyas posiciones han cambiado menos se les asignan los factores de calidad más altos. De esta manera, puntos falsos o ruido con un

30 factor de calidad bajo asignado pueden eliminarse, dado que estos probablemente representen puntos estructurales falsos.

En la realización ilustrativa que se refiere a la detección de frente de onda de Hartmann-Shack, es deseable ser capaz de correlacionar los centroides con la microlentilla formadora de la imagen correspondiente de la serie de microlentes. Por lo tanto, un aspecto 700 de la realización tal como se ilustra en la figura 7 se refiere al proceso de

35 clasificación de los centroides detectados para asignarlos a un patrón de rejilla cuadrada regular. Los especialistas en la técnica apreciarán que el algoritmo puede adaptarse fácilmente a otras estructuras o configuraciones tales como, por ejemplo, puntos en anillos, o cualquier línea recta de puntos.

En la etapa 702, la configuración de clasificación deseada se selecciona. En la realización ejemplar, la configuración es una rejilla cuadrada basada en la geometría de la serie de microlentes. Para cada punto de centroide descubierto 40 anteriormente, i, se calcula la fórmula para una línea recta 604 que contiene el punto de centroide, i, y que tiene una pendiente de 1 (45º), tal como se muestra en la etapa 704. Para las posiciones de partida de la esquina superior izquierda 606 o la esquina inferior derecha 607 de la imagen (tal como se muestra en la figura 6), pueden usarse valores de pendiente entre 0,1 y 0,9. Del mismo modo, cuando la posición de partida es la esquina superior derecha 608 o la esquina inferior izquierda 609 de la imagen, pueden seleccionarse valores de pendiente de -0,1 a -0,9. En la etapa 706, la distancia ni (602, figura 6), entre la línea 604 y, en la realización ilustrativa, la esquina superior izquierda 606 de la imagen 610 se calcula, tal como se ilustra en la figura 6. Todos los centroides, i, se clasifican a continuación mediante ni en la etapa 708 comenzando con el centroide que tiene el valor de ni más pequeño. En la etapa 710, el centroide con el valor de ni más pequeño se asigna a la Fila 1 y se almacena en la memoria como el 5 último centroide de la Fila 1. En un aspecto de la realización, los últimos centroides de las filas existentes se almacenan en la memoria durante la etapa 710. En la etapa 712, se define una región 810 (figura 8) que, en una realización ejemplar, comprende un área a la derecha del último centroide 805 de una fila dada, que tiene dimensiones que pueden estar controladas y modificadas para ajustarse a diferentes series de microlentillas, y que tiene una forma que es adecuada para detectar la configuración de rejilla seleccionada, tal como se ilustra en la figura 8, que muestra el área de búsqueda 810 para el siguiente centroide. Cualquier forma adecuada para detectar otras configuraciones de rejilla es, como alternativa, posible. Los ejemplos de los parámetros de la serie de microlentillas incluyen el ángulo máximo 902, distancia mínima 904, distancia máxima 1 (906), y la distancia máxima 2 (908), tal como se ilustra en la figura 9. A continuación, en la etapa 714, el siguiente valor de ni más alto se selecciona y ese centroide se comprueba, con respecto a todas las filas existentes, si el centroide está en la región

15 definida. Es caso afirmativo, entonces en la etapa 716, ese centroide se asigna como el último centroide de esa fila. En caso negativo, entonces ese centroide se asigna como el último centroide de una nueva fila. Las etapas 714-716 se repiten ahora para todos los centroides. De esta manera, las filas comienzan a acumularse de izquierda a derecha. En la etapa 720, la posición y promedio para cada fila se calculan y las filas se clasifican de acuerdo con su posición y promedio. Esta etapa facilita el marcado de la fila superior como la Fila 1, la siguiente fila como la Fila 2, y así sucesivamente.

Antes de describir las etapas para clasificar las columnas, es beneficioso señalar que la situación puede producirse tal como se ilustra mediante los puntos que se ven débilmente que descansan a lo largo de las líneas 1002, 1004 tal como se muestra en la figura 10; es decir, algunos centroides 1012, 1014 en el medio de una fila no han sido detectados debido a la mala calidad de los puntos del centroide, y los centroides a izquierda y derecha han sido

25 asignados a diferentes filas. En este caso, la etapa opcional 722 implica fundir estas filas. Esto se consigue mediante las siguientes sub-etapas: Desde la posición y promedio media para cada fila desde la etapa 714, calcular la distancia media entre las filas sustrayendo yfila1-yfila2 (produciendo la distancia entre la Fila1 y la Fila2); yfila2-yfila3 (produciendo la distancia entre la Fila2 y la Fila3); y así sucesivamente, y a continuación tomar los valores medios de las distancias obtenidas. En la realización ejemplar, los criterios para fundir las filas j y k son: Si yj-yk < f*a y (Pk, primero > Pj,último o Pk,último < Pj,primero donde:

f es un parámetro variable en el intervalo entre aproximadamente 0,1-0,7 que es establecido por el usuario.

En la realización ejemplar, se usan valores entre 0,3 y 0,5;

a es la distancia media entre filas (véase anteriormente);

Pk,primero es el valor x del primer (más a la izquierda) centroide de la fila k; y

35 Pk,último es el valor x del último (más a la derecha) centroide de la fila k.

En otras palabras, las filas se funden si están mucho más cerca en la posición y que lo típico y si no se solapan, es decir la fila j está completamente a la izquierda o completamente a la derecha de la fila k.

El proceso para clasificar las columnas comienza en la etapa 724 donde la lista de centroides clasificados mediante el valor de distancia desde la etapa 708 se usa de nuevo. El centroide con el ni más pequeño se asigna a la Columna 1 y se almacena en la memoria como el último centroide de la Columna 1. En un aspecto ejemplar, los últimos centroides de una columna existente se almacenen siempre en la memoria durante la etapa 724. En la etapa 726, se define una región que, en la realización ejemplar, comprende un área por debajo del último centroide de una columna dada que tiene dimensiones y forma que están controladas y modificadas por los mismos parámetros de la serie de microlentillas que se han descrito anteriormente. Esto se ilustra inclinando el diagrama en la figura 8 hacia

45 abajo 90 grados. En la etapa 728, el siguiente valor de ni más alto se selecciona y ese centroide se comprueba, con respecto a todas las columnas existentes, si el centroide está en la región definida. En caso afirmativo, entonces en la etapa 730, ese centroide se asigna como el último centroide de esa columna. En caso negativo, entonces ese centroide se asigna como el último centroide de una nueva columna. Las etapas 728-730 se repiten ahora para todos los centroides. De esta manera, las columnas comienzan a acumularse desde la parte superior a la parte inferior. En la etapa 734, la posición x promedio para cada columna se calcula y las columnas se almacenan de acuerdo con su posición x promedio. Esta etapa facilita el marcado de la columna más a la izquierda como la Columna 1, la siguiente columna como Columna 2, y así sucesivamente.

Puede producirse la situación, tal como se ha mencionado anteriormente en referencia a la figura 10, en la que algunos centroides en el medio de una columna no hayan sido detectados debido a la mala calidad de los puntos del 55 centroide y, por lo tanto, los centroides por encima y por debajo han sido asignados a diferentes columnas. En este caso, la etapa opcional 736 implica fundir estas columnas. Esto se consigue mediante las siguientes sub-etapas: Desde la posición x promedio media para cada columna desde la etapa 728, calcular la distancia media entre las columnas sustrayendo xcolumna1-xcolumna2 (produciendo la distancia entre Columna1 y Columna2); Xcolumna2-Xcolumna3

(produciendo la distancia entre Columna2 y Columna3); y así sucesivamente, y a continuación tomar los valores medios de las distancias obtenidas. En la realización ejemplar, los criterios para fundir las columnas j y k son: Si xj-xk < f*a y (Pk,primero> Pj,último o Pk,último < Pj,primero), donde:

En la realización ejemplar, se usan valores entre 0,3 y 0,5;

a es la distancia media entre columnas;

Pk,primero es el valor de y del primer (más arriba) centroide de la columna k; y

Pk,último es el valor y del último (más abajo) centroide de la columna k.

En otras palabras, las columnas se funden si están mucho más cercas en la posición x de lo típico y si no se solapan; es decir la columna j está completamente por encima o completamente por debajo de la columna k. Desde las posiciones del centroide clasificadas, puede realizarse un cálculo de Zernike para determinar la aberración del frente de onda.

Debe apreciarse que la realización descrita anteriormente no está limitada a la medición en línea simultánea de aberraciones de frente de onda solamente con las lentes marcadas especialmente descritas en este documento; en su lugar, la realización es aplicable de forma más general a la medición en línea simultánea de aberraciones de frente de onda junto con cualquier estrategia de medición de la posición y/o orientación de la lente de contacto adecuada.

Una realización ejemplar de la invención relacionada con la medición en línea contemporánea de la posición/orientación de la lente de contacto in vivo y la aberración de frente de onda total del ojo del paciente se refiere a un método para determinar la aberración de frente de onda que se produce con la mayor frecuencia en el intervalo de medición seleccionado. Tal como se ha mencionado anteriormente, esta información es valiosa para determinar el mejor perfil de ablación para una lente de contacto personalizada o para fabricar lentes de contacto multifocales correctoras de presbicia. En una realización ejemplar, un intervalo de medición de 10 segundos es suficiente para adquirir 250 pares de imágenes simultáneos (imágenes de la pupila e imágenes de microlentilla de Hartmann-Shack). Las imágenes se procesan tal como se describe en el diagrama de bloques 1100 de la figura 11 de la siguiente manera: En la etapa 1106, la posición x, posición y, y el ángulo de rotación de la lente de contacto, el diámetro de la pupila, los datos del frente de onda, y los datos de refracción se obtienen a partir de la imagen de la pupila y la imagen del frente de onda en las etapas 1102, 1104. Los datos de la posición x, datos de la posición y, datos del ángulo de rotación, datos del diámetro de la pupila, y el equivalente esférico se representan cada uno gráficamente en función del tiempo tal como se muestra en las figuras 12-16, respectivamente. El equivalente esférico se calcula a partir de los datos del frente de onda, donde el orden máximo de Zernike está restringido al segundo orden. Los símbolos de triángulo en las figuras 12-16 indican mediciones inválidas, los símbolos de cruz representan mediciones durante el intervalo de un parpadeo (descrito adicionalmente a continuación), y los símbolos de círculo representan los puntos válidos que se usan para el cálculo del frente de onda más frecuente. En la etapa 1108, las líneas de tendencia 1202, 1302, 1402, 1502 y 1602 se ajustan a los gráficos de la posición x, posición y, el ángulo, el diámetro de la pupila y el equivalente esférico. Una curva cuadrática se usó para el ajuste, donde la desviación media de los puntos medidos desde la curva es un mínimo. Sin restricción sin embargo, puede usarse cualquier otro ajuste. En la etapa 1110, puntos (mostrados como triángulos) fuera de cierto intervalo alrededor de las líneas de tendencia se borran o se marcan como inválidos. Son intervalos ejemplares ±0,1 mm para la posición x y la posición y, ±3 para el ángulo de rotación, y ±0,5 D para el equivalente esférico. Las etapas 1106 y 1108 pueden repetirse para todos los puntos restantes; es decir, puntos válidos, en la etapa 1112.

En un aspecto de la realización, un intervalo de parpadeo se determina en la etapa 1114 y la información de la posición de la lente de contacto e información de la aberración del frente de onda se determinan durante los intervalos no de parpadeo en la etapa 1116. El parpadeo del ojo se detecta cuando la lente de contacto se aleja súbitamente de la línea de tendencia cierta distancia. El movimiento generalmente se produce en la dirección vertical, y (hacia arriba), pero también puede ser en otras direcciones. Como una indicación adicional para el parpadeo, también puede usarse un cambio súbito del diámetro de la pupila. En un aspecto ejemplar, el parpadeo del ojo se detecta, por ejemplo, cuando la posición y supera la línea de tendencia una cierta distancia (por ejemplo, 0,1 mm). La detección también podría combinarse con la medición del diámetro de la pupila, es decir, si el diámetro de la pupila disminuye rápidamente cierto valor, éste podría tomarse como una indicación de parpadeo. Después de la detección de un parpadeo, todos los puntos sucesivos en cierto intervalo de tiempo son marcados como parpadeo. En la realización ejemplar, se usó un intervalo de tiempo de 1 segundo. Un intervalo de parpadeo ejemplar podía estar entre aproximadamente 0,3 y 2 segundos. Para todos los pares de imágenes para los datos, que están dentro de la línea de tendencia y no se detectan como parpadeos, el frente de onda puede calcularse y expresarse en amplitudes de Zernike. El frente de onda más frecuente se calcula a continuación tomando los valores medios de las amplitudes de Zernike en la etapa 1118. En la realización ejemplar, el orden máximo de Zernike es 5, pero puede seleccionarse entre segundo a noveno orden. La etapa 1118 también puede realizarse para frentes de onda seleccionados, donde aquellos con el equivalente esférico más pequeño y más grande se omiten (por ejemplo, el 7% con el más pequeño, y el 7% con el mayor equivalente esférico, se omiten). El procedimiento no está limitado al uso del equivalente esférico, sino que también puede aplicarse a otros valores tal como el diámetro de la pupila, amplitudes de Zernike de tercer orden, etc. La posición de la lente de contacto que se produce con más frecuencia puede monitorizarse del mismo modo, si se desea.

5 Un ejemplo de determinación de parámetro de la pupila se describe a continuación en referencia a la figura 22-32. La figura 22 muestra el uso de lo que se denomina como el algoritmo buscador de la pupila en la medición en línea. La figura 23 muestra cómo se evalúan los datos. Tal como se muestra en las figuras, la completa determinación de la posición y el tamaño de la pupila, y de la posición de la lente de contacto, se realiza durante la medición (en línea) y todos los datos se muestran en línea durante la medición. La pupila en las imágenes con los ojos medio cerrados

10 también puede descubrirse usando un algoritmo de corrección del párpado tal como se describirá. La corrección del párpado también puede realizarse en línea. Para la correcta evaluación de la posición de la lente de contacto es necesario excluir imágenes que hayan sido tomadas cuando el sujeto parpadea. Tal como se sabe, la posición de la lente de contacto cambia rápidamente durante el parpadeo y se establecerá en la posición estable en aproximadamente 1 segundo después del parpadeo. Por lo tanto, es deseable determinar los parpadeos

15 automáticamente y excluir imágenes desde el comienzo del parpadeo hasta aproximadamente 1 segundo después. Esta determinación de parpadeos se realiza fuera de línea en el modo de evaluación del software.

Funcionamiento del algoritmo buscador de la posición

El algoritmo contiene las siguientes etapas:

1. Comprimir la imagen

: 20 2. Calcular el umbral

3.: Calcular la pupila

4.: Filtrado de la imagen

5.: Perfeccionamiento 1

6.: Eliminación de reflejos

: 25 7. Perfeccionamiento 2

8.: Corrección del párpado

9.: Cálculo final

Entrada: Imagen (véase la figura 24)

Salida: diámetro de la pupila en la dirección X e Y

30 Posición de la pupila

Posición y ángulo de la lente de contacto

1. Comprimir la imagen

La imagen de la pupila mostrada en la figura 24 se comprime desde el tamaño X x Y píxeles a X/n x Y/n píxeles. Esto se realiza promediando la señal para cada píxel en un cuadro de n x n en la imagen original comenzando en la 35 esquina superior izquierda de la imagen y realizando un barrido a través de la imagen, tal como se ha descrito anteriormente en este documento. La señal en la esquina superior izquierda de la imagen comprimida se ajusta a continuación al promedio del primer cuadro, la señal del siguiente píxel se ajusta al promedio del segundo cuadro y así sucesivamente, produciendo finalmente una foto X/n x Y/n de tamaño tal como se muestra mediante la imagen en escala de grises invertida y comprimida en la figura 24. n puede ser cualquier número entero (por ejemplo, 16 tal

40 como se ilustra) con X/n y Y/n también valores enteros. En el presente ejemplo, se descubrirá una pupila brillante, por lo tanto la foto se invierte de modo que el negro se vuelve blanco y viceversa. En las figuras que siguen, la pupila será oscura frente a un fondo más brillante tal como en la figura 25.

2. Calcular el umbral

A continuación se calcula un valor umbral para la imagen comprimida. Todos los píxeles que tienen una señal mayor

45 que el umbral se ajustan a blanco (señal = 255), todos los demás píxeles se ajustan a negro (señal = 0), produciendo una imagen binaria en blanco y negro tal como se muestra en la figura 26 (imagen binaria en blanco y negro significa que cada píxel es completamente negro o completamente blanco). De forma ilustrativa, el umbral se calcula de la siguiente manera:

umbral = (señal máxima en la imagen) - (señal promedio en la imagen/4) si el máximo es menor que (4/3 * señal promediada); en caso contrario, umbral = (señal máxima en la imagen) - (señal promedio en la imagen/3) si el máximo es mayor que (4/3 * Señal promedio).

Otras maneras de calcular un umbral pueden ser determinadas fácilmente por los especialistas en la técnica.

3.: Calcular la pupila

A continuación, en la imagen binaria en blanco y negro, se calcula el centro de masa para los píxeles negros, produciendo el centro de la pupila. La desviación estándar de los píxeles negros en la dirección X e Y también se calcula. Para una elipse, la longitud del eje (de los ejes corto y largo que definen la elipse) es cuatro veces la desviación estándar. Usando la desviación estándar doblada como radio, se obtiene una posición aproximada y el diámetro X e Y de la pupila.

4.: Filtrado de la imagen

El resultado de la etapa 3 puede ser impreciso debido a puntos brillantes en regiones dentro de la pupila o reflejos en la imagen, regiones que ahora se eliminan. Para conseguir esto, se toma la imagen en escala de grises comprimida original de la etapa 1 y se representa gráficamente la elipse de la pupila obtenida en esta imagen y para todos los puntos dentro de esta elipse. Todas las señales de píxel que son mayores que la señal promedio (dentro del círculo) se ajustan a la señal promedio. Este procedimiento elimina los puntos brillantes en la pupila tal como se ilustra mediante la imagen filtrada en la figura 27.

5.: Perfeccionamiento 1

El círculo de la pupila en la imagen de la figura 27 se amplia ahora en un 20%, y todos los píxeles fuera del círculo se ajustan a blanco en base a la suposición de que están, de hecho, fuera de la pupila. Esto es también un medio de eliminar los reflejos. Para perfeccionar el resultado, las etapas 2 y 3 se repiten con esta imagen. En este proceso la imagen en escala de grises se convierte en una imagen en blanco y negro. Es posible ampliar el círculo de la pupila entre aproximadamente el 5% y el 25%, apreciando que si la ampliación porcentual es demasiado grande, entonces la eliminación de reflejos fuera de la pupila puede no ser eficiente. Por otro lado, si la ampliación porcentual es demasiado pequeña, entonces partes de la pupila pueden eliminarse erróneamente debido a la imprecisión del cálculo anterior del centro de la pupila.

6.: Eliminación de reflejos

Para eliminar adicionalmente reflejos, el centro de la pupila descubierto en la etapa 3 es barrido en las direcciones X-X e Y-Y. Mientras se barre a lo largo del eje X, se explora el borde de la región negra. Se supone que se alcanzará el borde cuando se descubran al menos tres píxeles blancos consecutivos (en la foto binaria en blanco y negro). Esto produce cuatro puntos del borde, que están conectados a continuación por una elipse que se ajusta a estos puntos. Fuera de esta elipse cada píxel se ajusta a blanco, dentro cada píxel se ajusta a negro tal como se ilustra mediante la imagen en la figura 28. La etapa 3 se repite a continuación con la imagen real.

7.: Perfeccionamiento 2

Tal como se ha descrito anteriormente con respecto al algoritmo de búsqueda del centroide, las imágenes comprimidas hacen al algoritmo rápido, pero a expensas de menos precisión debido a la información perdida en el proceso de compresión. Por lo tanto, una foto que está comprimida solamente en un factor de cuatro respecto a la imagen original (figura 24), ilustrada mediante la imagen en la figura 29, se usa para la siguiente etapa de perfeccionamiento (el factor podría ser cualquier número menor que 10). Para ahorrar tiempo, esta imagen se crea en la etapa 1 durante el proceso de compresión y se almacena hasta que se use en esta etapa. Ahora, el proceso completo se repite con esta imagen de compresión inferior. Es decir, usando los datos de posición de la pupila obtenidos en la etapa 6, la etapa 4 se repite con la imagen real (comprimida inferior). La etapa 5 se repite con un factor de ampliación del 15%, y a continuación la etapa 6 se repite. (Nótese que las etapas 5 y 6 incluyen repeticiones de las etapas 2 y 3). El proceso completado proporciona una posición precisa de la pupila y su diámetro en la dirección X e Y, tal como se ilustra mediante la imagen en la figura 30. El intervalo de factor de ampliación descrito en la etapa 5 anterior también se aplica en la presente etapa.

8.: Corrección del párpado

A continuación se realiza una comprobación para párpados que podrían ensombrecer partes de la pupila y de este modo ocultar el resultado del proceso anterior. Usando la última imagen binaria en blanco y negro (figura 29; compresión cuatro x de la original) desde el proceso anterior, se busca ahora el borde de la región negra en la mitad superior de la pupila. Esto se consigue realizando el mismo barrido que se describe en la etapa 6, pero para cada columna que contiene la elipse de la pupila en lugar de a lo largo de los ejes de coordenadas. Esto permite la computación de la diferencia entre la elipse descubierta y el borde de la pupila negra en función de la posición X, ilustrada mediante la representación gráfica mostrada en la figura 10. Si el párpado se extiende en el interior de la región de la pupila, la región superior de la pupila será plana y la elipse descubierta será demasiado pequeña. Por lo

tanto la función de diferencia mencionada anteriormente (véase la figura 10) tendrá dos máximos (A y B) y un mínimo entre ambos. Para evitar la corrección errónea de parpadeos, la corrección se realiza solamente si los dos máximos son al menos el 20% del diámetro de la pupila, o están separados por cinco píxeles; la diferencia absoluta promedio es al menos el 75% del diámetro; y el mínimo promedio es al menos el 1% de la altura de la imagen por 5 debajo de cero. Dado que el mínimo fluctúa, se tomó el promedio entre 0,4 y 0,6 veces el diámetro de la pupila, mostrado como la región marcada 3102 en la figura 31. Si todas las condiciones anteriores se habían cumplido, se realiza una corrección del párpado de la siguiente manera: Se toma el arco de la elipse de la pupila descubierta entre las posiciones X de los dos máximos y se pega entre los puntos A y B, de modo que abarque la región donde el párpado tiene un corte similar al de la forma de la pupila. La región encerrada se ajusta a negro tal como se

10 muestra mediante la región gris marcada como 3202 en la figura 32.

9. Cálculo final.

La pupila se calcula finalmente (véase la etapa 3) para la imagen en blanco y negro con corrección del párpado produciendo el resultado ilustrado por la imagen mostrada en la figura 32. Como alternativa, es posible realiza el perfeccionamiento 2 (etapa 7) con la imagen no comprimida original. Esta estrategia no será necesaria si el proceso

15 con la imagen comprimida a n=4 proporciona la precisión de medición deseada. En un caso ejemplar de medición en línea a una velocidad de repetición r de 20-25 Hz, la precisión de la posición transicional conseguida de la lente de contacto era de ±70, m, y la precisión rotacional de la lente era de ±2º.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un algoritmo para determinar parámetros de la pupila, que comprende las etapas de: a) obtener una imagen de la pupila; b) comprimir la imagen de la pupila una cantidad seleccionada, n, y comprimir la imagen de la pupila una

cantidad seleccionada diferente, n1 < n, donde n1 < 10; c) calcular un valor umbral para la imagen de la pupila comprimida; en el que la etapa (c) comprende crear una

imagen binaria ajustando todos los valores de píxel por debajo del umbral a un valor de cero y todos los valores de píxel por encima del umbral a un valor alto. d) determinar un valor de parámetro del centro de la pupila; e) determinar un parámetro de diámetro de al menos dos ejes de coordenadas de la pupila; f) determinar una forma del perímetro de la pupila en base al centro y al parámetro del diámetro de al menos

dos ejes de coordenadas; g) aplicar la representación gráfica de la forma en la imagen comprimida y determinar un promedio de los

valores de señal de píxel dentro del perímetro y ajustar todos los valores de píxel dentro del perímetro que son mayores que el valor promedio al valor promedio; h) ampliar el perímetro una cantidad seleccionada, ∆, y ajustar todos los valores de píxel fuera del perímetro

ampliado a un blanco binario; y repetir las etapas (d, e) en la imagen obtenida de este modo con el perímetro

ampliado; i) determinar la posición de un punto del borde en cada extremo de cada uno del diámetro a lo largo de los dos ejes de coordenadas en la imagen comprimida a n, y ajustar una forma del perímetro a las posiciones de los puntos del borde;

j) repetir las etapas (d, e) en una imagen obtenida de la etapa (i); k) repetir la etapa (g) en la imagen de la pupila comprimida a n1; l) repetir la etapa (h) en la imagen obtenida mediante la etapa (k), en la que el perímetro se amplia en una

cantidad seleccionada diferente ∆1, donde ∆1 < ∆; m) repetir las etapas (d, e) en la imagen obtenida mediante la etapa (1); n) realizar una corrección del párpado en la imagen obtenida mediante la etapa (m); y o) repetir las etapas (d, e) en la imagen obtenida mediante la etapa (n).
2. El algoritmo de la reivindicación 1, en el que n es un número entero, y 1 n < 20.
3.

El algoritmo de la reivindicación 1 ó 2, en el que se determina un centro de masa para los píxeles de valor cero, así como una desviación estándar, que se usa para determinar valores de diámetro a lo largo de un eje de la coordenada x y un eje de la coordenada y.
4.

El algoritmo de la reivindicación 3, en el que la forma del perímetro es una elipse.
5.

El algoritmo de la reivindicación 4, en el que ∆ está en un intervalo entre aproximadamente el 5% y el 25%, y ∆1 está en un intervalo entre aproximadamente el 5% y el 25%.
6.

El algoritmo de la reivindicación 5, en el que la etapa (i) comprende ajustar una elipse a los puntos del borde en cada extremo del eje de la coordenada x y el eje la coordenada y.
7.

El algoritmo de la reivindicación 6, en el que la etapa (n) comprende realizar un barrido de cada columna de píxeles de la imagen comprimida a n que está contenida dentro del perímetro de una elipse descubierta, y calcular una función de diferencia entre el perímetro de la elipse descubierta y el borde de la pupila en la imagen comprimida a n, en función de la posición X.
8.

El algoritmo de la reivindicación 7, que comprende determinar al menos dos máximos y un mínimo entre dichos máximos de la función de diferencia y, en base al cumplimiento de criterios de error seleccionados, ubicar un arco de la elipse descubierta entre las posiciones X de los dos máximos.
9.

El algoritmo de la reivindicación 8, que comprende determinar el parámetro del centro de la pupila y el parámetro del tamaño de la pupila.