TW202139918A - 用於在環境照明中檢測白內障的存在情況和嚴重程度的方法和設備 - Google Patents

Abstract

本文揭露用於在環境照明條件下確定眼睛的白內障的方法和設備。

Description

用於在環境照明中檢測白內障的存在情況和嚴重程度的方法和設備

本揭露書關於用於在環境照明中檢測白內障的存在情況和嚴重程度的方法和設備。

現有許多用於檢測眼睛光學品質的裝置或其他光學系統，包括：自動驗光儀/眼科驗光機、像差分析儀等。所有現有裝置都透過使用光源照射眼睛來工作。許多裝置，包括絕大多數自動驗光儀，都使用紅外光線源，但也使用可見光源。任何使用過具有閃光燈之標準型攝影機的人都會知道，閃光燈發出的光線在攝影過程中會從視網膜反射出去。這種反射光使人眼的瞳孔在相片中呈紅色，而許多動物的眼睛在相片中呈綠色。當眼睛存在光畸變時，反射光還具有特定圖案。許多現有/先前的自動驗光儀或像差分析儀均根據此原理，即將光線照到眼睛中，然後在經反射光被眼睛扭曲後檢測其圖案。這些裝置在光源的配置或類型或經反射光的檢測方式（單個影像、小透鏡陣列、與小透鏡陣列組合的望遠鏡等）方面有所不同。然而，在每一種情況下，光線都會照到眼睛中，然後確定折射誤差的量值，這通常是根據從視網膜反射出再從眼睛反射回來之光線的強度斜率（瞳孔頂部或底部更亮）。換言之，傳統科技被用來確定眼睛的光學品質，但它不能確定白內障本身的性質。它專注於視力品質，而不是畸變源的性質。

因此，需要改善眼睛的光學品質，包括白內障的存在和/或嚴重程度或其他光畸變和/或混濁的檢測的方法、設備和系統，這些方法、設備和系統克服了本技術領域的挑戰，其中一些如上所述。

本文描述了用以透過在環境照明條件下監視受試者的瞳孔內的第一顏色的光的強度與第二顏色的光的強度來測量眼睛中的光畸變的裝置和方法，這是在沒有光發射器照到眼睛的情況下容易獲得的光。例如，儘管在實施本揭露中所描述的裝置和方法的房間中可能存在燈和燈具，但這些光源或光發射器並非故意用於照射眼睛，並且光源也並未專門指向眼睛。受試者可為人類，也可為動物。雖然在不使用閃光燈的相片中，瞳孔可能看起來很黑或很暗，但像素值的量值確實會根據眼睛的功率而變化。在針對本發明的具體實施方式所獲得之影像中，測量眼睛的光畸變所需的資訊包含在第一顏色和第二顏色的像素值內。使用來自未知光源的多個波長，可以將反射光用作其自身的控制。因此，光源需要的控制較少。在某些情況下，確定環境照明的色溫，並且針對環境照明的色溫調整諸如強度和/或總體亮度的照明值。

在某些情況下，阻擋來自晶狀體和角膜表面的非相關反射；否則這些反射會使瞳孔內光線的測量變得模糊。例如，擷取影像的設備的最靠近病患的表面可以是遮光的和黑色的，故不會產生會使測量模糊的角膜反射，和/或在其他情況下，可以使用偏光鏡。

一旦獲得一個或多個影像，就能識別出瞳孔及其邊界。然後分析瞳孔內的光。沒有光照到眼睛中。在計算自動折射結果的公式中使用了瞳孔的總體強度，並且需要最小強度，但並未測量跨瞳孔的自動折射的強度差。具有球面折射誤差的眼睛中的光沒有傾斜；它在瞳孔內具有均勻的強度。對於球面折射誤差（即，無散光），即使在第一顏色和第二顏色的像素之間的差跨瞳孔也是均勻的。測量來自房間且始終從視網膜反射出的環境光。確定並比較第一顏色與第二顏色像素值的強度差；這種差與眼睛的折射誤差/眼鏡處方有關。例如，第一顏色像素和第二顏色像素之間的差在遠視（遠視）中較大，而在近視（近視）中較低。同樣，遠視眼的瞳孔內的光比近視眼的光要亮一些。在散光的情況下，與單純遠視或近視相比，跨瞳孔的單個像素的強度具有更高的標準差。在大多數人的眼睛中，散光的軸是規則的，這意味著兩個主力子午線相距 90 度。在本揭露中，光學系統內的散光存在導致瞳孔內的強度差。近視子午線越暗，遠視子午線越亮。在其他情況下，有關眼睛的判定是眼睛內的白內障或光畸變或混濁的存在和/或嚴重程度。

應當理解的是，上述主題還可以被實現為電腦控制的設備、電腦製程、計算系統或諸如電腦可讀取儲存媒體的製品。

透過檢查以下圖式和實施方式，其他系統、方法、特徵和/或優點對於本領域技術人員將是或變得顯而易見。所有此類附加系統、方法、特徵和/或優點均預期包括在本說明書中，並受隨附申請專利範圍的保護。

除非另有定義，否則本文所用之所有技術及科學術語均具有與熟悉本技術領域者所通常理解之含義相同之含義。類似於或等效於本文描述之彼等的任意方法及材料均可用於實施或測試本揭露。

如本說明書和隨附申請專利範圍中所使用的，除非上下文另外明確指示，否則單數形式「一 (a、an)」及「該 (the)」包括複數個提及物。在本文，範圍可以表達為從「約」一個特定值和/或到「約」另一特定值。當表達此範圍時，另一具體實施方式包括從一個特定值和/或到另一特定值。類似地，當透過使用先行詞「約」將值表達為近似值時，應當理解的是，特定值形成另一具體實施方式。還應當理解的是，每個範圍的端點相對於另一端點以及獨立於另一端點都是重要的。

「視需要」或「視需要地」係意指後續描述之事件或情況可出現或可不出現，且該說明係包括其中出現該事件或情況之例子以及其中不出現該事件或情況之例子。

在整個說明書的描述和申請專利範圍中，單詞「包含 (comprise)」或單詞的變形諸如「包含 (comprises)」或「包含 (comprising)」係意指「包括但不限於」，並且並非旨在排除例如其他添加劑、組件、整數或步驟。「示例性」係意指「…的一個示例」，並且並非旨在傳達優選或理想具體實施方式的指示。「諸如」並非用於限制性意義，而是用於解釋目的。

揭露了可以被用來執行所揭露之方法和系統的組件。本文揭露了這些和其他組件，並且應當理解的是，當揭露這些組件的組合、子集、交互作用、群組等時，雖然可能並非明確揭露每個單獨的和集體的組合和排列的具體參考，但對於所有方法和系統，每個都在本文中被特別考慮和描述。這適用於本申請的所有方面，包括但不限於所揭露之方法中的步驟。因此，如果可以執行多種附加步驟，則應當理解的是，可以利用所揭露之方法的任何特定具體實施方式或具體實施方式的組合來執行這些附加步驟中的每一個。

透過參考以下優選具體實施方式和包括在其中的示例的詳細描述以及圖示及其之前和之後的描述，可以更容易地理解本方法和系統。

圖 1 示出了用於在環境照明條件下做出有關受試者眼睛的判定之示例性概述設備。如圖 1 所示，設備 100 的一個具體實施方式包含感測器 102。在某些情況下，感測器 102 可為影像擷取機構。在一些方面，影像擷取機構可為能擷取靜止影像和/或視訊影像的攝影機。例如，影像擷取機構可為數位攝影機，但也可為配備有適當的類比/數位轉換器或與適當的類比/數位轉換器通訊的類比裝置。影像擷取機構還可為網路攝影機、掃描儀、記錄器或任何其他能夠擷取靜止影像或視訊的裝置。在其他情況下，感測器 102 可為感測可見光譜和/或不可見光譜（例如，紅外線和紫外線）中的光的一個或複數個感測機構。

一方面，感測器 102 透過例如網路（有線網路（包括光纖）、無線網路或有線網路和無線網路的組合）或直接連線電（例如，通用序列匯流排（USB）連接、IEEE 1394 火線連接等）與計算裝置 110 直接通訊。在其他方面，感測器 102 可以位於遠離計算裝置 110 的位置，但能夠擷取影像並將其儲存在記憶裝置上，使得可以使用例如便攜式記憶裝置等來將影像下載或傳送到計算裝置 110。一方面，計算裝置 110 和感測器 102 可以包含諸如智慧型手機、平板電腦、膝上型電腦或任何其他行動計算裝置的裝置或作為其一部分。

在基本配置中，計算裝置 110 可包含處理器 104 和記憶體 108。處理器 104 可以執行儲存在記憶體 108 中的電腦可讀取指令。此外，由感測器 102 擷取的影像，無論是靜止影像還是視訊，都可以儲存在記憶體 108 中，並且可以由處理器 104 使用儲存在記憶體 108 中的電腦可讀取指令來處理。

處理器 104 與感測器 102 和記憶體 108 通訊。處理器 104 可以執行儲存在記憶體 108 上的電腦可讀取指令，以使用感測器 102 來擷取受試者眼睛 106 的影像、或受試者眼睛的一部分的影像、或由受試者的角膜和/或晶狀體形成的眼睛影像。除了環境照明外，不需要其他光源即可擷取影像。僅使用環境照明條件擷取影像，並且不需要將額外的光源指向眼睛 106 中。在擷取眼睛 106 的影像時，管理來自受試者眼睛 106的 非相關反射。

處理器 104 可進一步執行儲存在記憶體 108 上的電腦可讀取指令，以檢測來自受試者眼睛 106 的視網膜的從受試者眼睛 106 反射出的環境光並且根據檢測到的經反射環境光來做出有關受試者眼睛 106 的判定。在一些情況下，根據受試者眼睛 106 的影像檢測到來自受試者眼睛 106 的視網膜的從受試者眼睛 106 反射出的環境光以及根據檢測到的經反射環境光的有關受試者眼睛 106 的判定。一般而言，設備 100 的處理器 104 執行儲存在記憶體 108 中的電腦可讀取指令，該等電腦可讀取指令使處理器 104 至少部分地根據經反射環境光的一個方面來做出有關受試者眼睛 106 的判定。此類方面可以包括經反射環境光總體亮度或強度，如例如在藉由感測器 102 所獲取之影像的複數個像素中所確定或如使用感測器 102 根據經反射環境光所確定。這些方面還可以包括經反射環境光的可見光譜的一種或多種顏色或波長或區，也如根據感測器 102 所獲取之影像的複數個像素所確定或如使用感測器 102 根據經反射環境光所確定。例如，處理器 104 執行儲存在記憶體 108 中的電腦可讀取指令，可使處理器 104 至少部分地根據構成經反射環境光（如根據感測器 102 所獲取之影像所確定）的紅色像素、綠色像素和藍色像素的總體亮度或強度來做出有關眼睛 106 的判定。作為非限制性示例，可使用由艾倫·漢伯裏（Allan Hanbury）開發的方法和軟體來確定總體亮度（例如，參見「A 3D-Polar Coordinate Colour Representation Well Adapted to Image Analysis」，艾倫·漢伯里；維也納科技大學，維也納，奧地利，2003 年），其以引用方式併入本文並構成本文的一部分。處理器 104 還使用存在於藉由感測器 102 所獲取之影像的複數個像素中的或者如使用感測器 102 根據經反射環境光所確定的紅色、綠色或藍色的相對強度來做出有關眼睛 106 的判定。例如，至少部分地使用如根據如藉由感測器 102 所擷取之眼睛 106 的影像所確定的經反射環境光的一方面，處理器 104 執行儲存在記憶體 108 中的電腦可讀取指令可以做出有關眼睛 106 的判定，包括受試者眼睛 106 的折射誤差。換言之，至少部分地使用如在藉由感測器 102 所擷取之影像的複數個像素中所確定的或如使用感測器 102 根據經反射環境光所確定的經反射環境光總體亮度或強度以及也如根據藉由感測器 102 所擷取之影像的複數個像素所確定的或如使用感測器 102 根據經反射環境光所確定的經反射環境光的一種或複數種顏色的相對強度，處理器 104 執行儲存在記憶體 108 中的電腦可讀取指令，可以做出有關眼睛 106 的判定，包括受試者眼睛 106 的折射誤差。在其他情況下，執行儲存在記憶體 108 中的電腦可讀取指令的處理器 104 可以與感測器 102 一起使用來評估受試者眼睛 106 的瞳孔或瞳孔的影像內的經反射環境光並且確定瞳孔內的經反射光的色調和/或亮度，然後可以藉由執行儲存在記憶體 108 中的電腦可讀取指令的處理器 104 使用瞳孔或瞳孔的影像內的經反射環境光的經確定色調和/或發光來做出有關眼睛 106 的判定，包括受試者眼睛 106 的折射誤差。

如圖 2A 所示，在一些情況下，設備 100 的感測器 102 擷取眼睛106 的影像（圖 2B）208。設備 100 的處理器 104 可以執行儲存在記憶體 108 中的電腦可讀取指令，該等電腦可讀取指令使處理器 104 根據眼睛影像 208 來檢測來自受試者眼睛 106 的視網膜 206 的從受試者眼睛 106 反射 204 出的環境光 202 並且確定瞳孔 210 或瞳孔 210 的一部分內的複數個像素的總體強度（示例像素在圖 2B 中示出為眼睛影像 208 的瞳孔 210 中的白色“x”）；根據位於影像 208 中擷取的受試者眼睛瞳孔 210 或瞳孔 210 的至少一部分內的複數個像素來確定第一顏色的強度；根據位於影像 208 中擷取的受試者眼睛瞳孔 210 或瞳孔 210 的至少一部分內的複數個像素確定第二顏色的強度；以及根據回歸分析計算折射誤差或眼鏡處方。回歸分析至少包括以下元素之一：(1) 瞳孔 210 或瞳孔 210 的一部分內的像素的總體強度或亮度；以及 (2) 來自位於影像 208 中擷取的受試者眼睛瞳孔 210 的至少一部分內的第一一個或複數個像素的第一顏色與來自位於影像 208 中擷取的受試者眼睛瞳孔 210 的至少一部分內的第二一個或複數個像素的第二顏色相比的相對強度。視需要地，回歸分析還可以包括：(3) 影像 208 中擷取的受試者的虹膜的顏色；以及 (4) 在用感測器 102 擷取影像時環境照明的總體強度。例如，當第一顏色的強度相對於第二顏色的強度更亮並且總強度相對更亮時，根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定可以包含正值或遠視。替代地，當第一顏色的強度相對於第二顏色的強度較暗並且總強度相對更暗時，根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定可以包含負值或近視。

例如，第一顏色可以包含紅色、綠色和藍色中的任一者或任何組合，而第二顏色可以包含並不用作第一顏色的紅色、綠色和藍色中的任一者或組合。

透過執行上述步驟，設備 100 的處理器 104 可以執行儲存在記憶體 108 中的電腦可讀取指令，該等指令使處理器 104 進行自動折射或光折射測量。例如，如圖 2C 所示，設備 100 可以使用感測器 102 在受試者將眼鏡鏡片或隱形眼鏡 212（在圖 2C 中均示出為 212）戴在眼睛 106 上方時，透過眼鏡鏡片或隱形眼鏡僅使用環境照明 202 條件來擷取受試者眼睛 106 的影像 208。然後，設備 100 的影像擷取裝置 102 在受試者沒有將眼鏡鏡片或隱形眼鏡 212 戴在眼睛上方時（參見例如圖 2A）僅使用環境照明 202 條件來擷取第二影像，並且處理器 104 執行儲存在記憶體 108 中的電腦可讀取指令，該等電腦可讀取指令使處理器 104 比較第一影像與第二影像，並且根據經反射 204 環境光的有關受試者眼睛的判定是根據該比較的並且包含眼鏡鏡片或隱形眼鏡 212 的估計處方。

現在參考圖 2D，在又一方面，處理器 104 可執行儲存在記憶體 108 中的電腦可讀取指令，該等電腦可讀取指令使處理器 104：根據位於影像 208 中擷取的受試者眼睛 106 的瞳孔 210 的至少一部分內的第一複數個像素 220 根據經反射環境光來做出有關受試者眼睛 106 的第一判定；根據位於影像 208 中擷取的受試者眼睛 106 的瞳孔 210 的至少一部分內的第二複數個像素 222 來做出第二判定，其中第二複數個像素 222 是第一複數個像素 210 的子集；根據位於影像 208 中擷取的受試者眼睛 106 的瞳孔 210 的至少一部分內的第三複數個像素 224 來做出第三判定，其中第三複數個像素 224 是第一複數個像素 210 的子集並且與第二複數個像素 222 分開；以及比較第一判定、第二判定和第三判定以根據經反射環境光做出有關受試者眼睛 106 的判定。例如，比較第一判定、第二判定和第三判定以根據經反射環境光做出有關受試者眼睛 106 的判定可包含確定第一判定與第二判定的標準偏差、第一判定與第三判定的標準偏差或第二判定與第三判定的標準偏差中的一者或多者，其中經確定標準偏差表示根據經反射環境光的有關受試者眼睛 106 的判定。根據經反射環境光所做出之有關受試者眼睛 106 的判定可以是散光存在或不存在。一旦檢測到散光量，就可以透過比較瞳孔各個區域的總體強度和第一顏色的相對強度或第二顏色的相對強度來確定該散光量。例如，如本文所述，使用設備 100 測量瞳孔各個區域處的遠視或近視中的一個或複數個，可以用於確定眼睛 106 中存在的散光的量。

考慮以下示例，再次參考圖 2D。如果使用本文所述之方法和設備對某人的瞳孔（整個白色虛線圓圈） 220 的中心區域做出眼睛的判定，即患有近視（例如：-2.00）但無散光，則在 90 度（實心正方形）222 和 0 度（虛線正方形）224 的子區域中也將獲得 -2.00 的值。在某人患有散光的情況下，如果使用本文所述之方法和設備分析瞳孔 210 的整個瞳孔中心區域（整個白色虛線圓），則可獲得 -2.00 的折射誤差，但如果分析 90 度（實心正方形）222 的子區域並且其被確定為具有 -1.00 的折射誤差並且分析 0 度（虛線正方形）224 的子區域並且其被確定為具有 -3.00 的折射誤差，則在色散的情況下，標準差將更高，其中子區域 222、224 將分別為 -1.00 和 -3.00。因此，在這兩個子區域 222、224 中，矯正鏡片的處方也需要為 -1.00 和 -3.00，而不是中央瞳孔區域 220 的總體 -2.00。這些數字僅是示例。它們可為正值、負值或兩者兼而有之。同樣，可以評估許多子區域來做出有關眼睛的判定。在該示例中，兩個子區域處於 90 度和 0 度，但它們可以位於整個瞳孔 210 中的任何位置。

如本文所述，設備 100 或感測器 102 可以在擷取影像 208 時管理來自受試者眼睛 106 的角膜和晶狀體的非相關反射。此類非相關反射可能會影響根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定。管理非相關反射可以包括（例如並且如圖 2E 所示）使用偏光鏡 214，其中透過在擷取影像 208 時，將偏光鏡 214 放在感測器 102 的鏡片上方或放在感測器 102 與受試者眼睛 106 之間來在擷取影像 208 時管理來自眼睛 106 的非相關反射 216。

在又一方面，如圖 2F 所示，設備 100 可以進一步包含表面 218，其中在擷取影像 208 時管理來自眼睛 106 的非相關反射 216 包含在擷取影像 208 時，表面 218 吸收光或防止來自眼睛 106 的非相關反射 216。例如，當獲取影像 208 時，可以將包括感測器 102 的設備 100 放置在靠近眼睛 106 的位置，使得非相關反射 216 最小化並且確實發生的那些反射被表面 218 吸收或阻止。例如，可以在獲取影像 208 時將包含感測器 102 的設備 100 放置在距眼睛 106 大約 4 cm 至 10 cm 的位置，或者可以在獲取影像 208 時將包括感測器 102 的設備 100 放置在距眼睛 106 大約 8 cm 至 9 cm 的位置。表面 218 可以包含例如具有黑色消光面的表面，以促進環境光的吸收並且防止非相關反射。表面 218 可以包含感測器 102 或設備 100 的一部分，包括可容納感測器 102 或設備 100 的至少一部分的殼體。例如，感測器 102 可以包含具有攝影機的智慧型手機或其他移動計算裝置的至少一部分，並且表面 218 可以是容納具有攝影機的智慧型手機或其他移動計算裝置的殼體的至少一部分。

本揭露設想了可以被用來在具有小於平均值的瞳孔直徑（諸如例如大約 2mm 或更小）的眼睛中做出有關眼睛 106 的判定之設備。對於許多需要評估反射光在寬瞳孔直徑上的斜率的光折射儀而言，這目前是一個挑戰，因此在光線更明亮的房間或瞳孔較小的老年病患中，它的用處不大。此外，本文描述的設備的具體實施方式可以在該測量中僅在瞳孔的中心區域中監視經反射光，從而允許對較小瞳孔的精確測量。

此外，本文描述的設備的具體實施方式可以監視天然瞳孔或人工瞳孔中的經反射光。透過將鏡片和光圈組合在一起，可以在光學上為眼睛創造人工瞳孔或第二瞳孔，而無需在眼睛內部放置任何東西。視覺科學家經常在實驗期間創建所謂麥克斯韋觀察法，他們希望透過創建人工瞳孔來使所有受試者具有相同的瞳孔大小。可以透過在眼前放置光圈來光學地或物理地創建人工瞳孔。

替代地或視需要地，本文所述之設備 100 可以被用來確定受試者的左眼或右眼。類似地，它可以被用來確定受試者的左眼和右眼。

儘管在圖 1 中未示出，但設備 100 可以視需要地包括測光計或用於測量環境照明度的任何其他機構。測光計可以檢測環境光條件的強度，並且提供環境光條件是否太低以至於設備 100 不能根據經反射環境光擷取受試者眼睛影像的指示。在另一方面，測光計可以測量環境照明條件，並且此類測量可以被用來相應地使用回歸分析來調整影像或折射誤差的計算。

在一些情況下，確定校準因數以幫助識別其中獲得受試者眼睛影像的環境照明的色溫。處理器 104 可以進一步執行儲存在記憶體 108 上的電腦可讀取指令以確定環境照明的色溫。使用環境照明的經確定色溫來調整用於做出有關眼睛 106 的判定之因數。例如，當至少部分地根據構成如根據藉由感測器 102 所獲取之影像所確定之經反射環境光的或如使用感測器 102 根據經反射環境光所確定的像素（例如，紅色、綠色、藍色）之總體亮度或強度來做出有關眼睛的判定時，可以藉由處理器使用環境照明的經確定色溫。

在一些情況下，可以藉由處理器使用眼睛 106 的鞏膜和/或瞳孔來確定校準因數。例如，可以使用來自眼睛的鞏膜和/或瞳孔的像素和/或反射來感測環境照明的色溫，然後使用針對該照明色溫制定的算法來做出有關眼睛 106 的判定。實際上，鞏膜和/或瞳孔用作確定色溫的白平衡。在一些情況下，有關眼睛的判定是至少部分地根據構成如根據藉由感測器 102 所獲取之影像所確定的經反射環境光的紅色像素、綠色像素和藍色像素之總體亮度或強度，並且此總體亮度和/或強度係根據經確定色溫來調整。

替代地，可以獲取來自受試者眼睛的鞏膜和/或瞳孔的反射並且藉由處理器 104 使用來感測環境照明的色溫並調整散光。在一些情況下，可以藉由感測器 102 和相關聯處理器 104 使用鞏膜的色調和/或發光來確定環境照明的色溫並調整散光。

替代地和/或視需要地，當確定環境照明的色溫時，處理器 104 可以將外部白平衡卡用作校準因數。與上述類似，當做出有關受試者眼睛的判定包括自動折射或光折射測量（諸如計算折射誤差）時，可以使用經確定色溫。

在某些情況下，當使用諸如具有攝影機的智慧型手機的裝置來擷取鞏膜的影像時，攝影機可以位於（例如，在電話背面的左上角），使得當擷取眼睛影像時，智慧型手機主體在影像中在虹膜右側的鞏膜上投下陰影（不是患者的右側；應該是患者的左側）。因此，在這些情況下，要將鞏膜用作白平衡，最好使用虹膜左側的鞏膜。

當本文描述的邏輯操作以軟體實現時，該製程可以在任何類型的計算架構或平台上執行。如圖 3 所示之此計算裝置 300可以與上述計算裝置 110 相同，或者替代地用於計算裝置 110。例如，參考圖 3，示出可以在其上實現本發明的具體實施方式的示例計算裝置 300。計算裝置 300 可以視需要地是行動計算裝置，諸如膝上型電腦、平板電腦、行動電話等。計算裝置 300 可以包括匯流排或用於在計算裝置 300 的各個組件之間傳遞資訊的其他通訊機構。在其最基本的配置中，計算裝置 300 通常包括至少一個處理單元 306 和系統記憶體 304。取決於計算裝置的確切配置和類型，系統記憶體 304 可為揮發性記憶體（諸如隨機存取記憶體 (RAM)）、非揮發性記憶體（諸如唯讀記憶體 (ROM)、快閃記憶體等）、或者兩者的某種結合。這種最基本的配置在圖 3 中用虛線 302 示出。處理單元 306 可為標準可程式化處理器，其執行計算裝置 300 的操作所需的算術和邏輯運算。

計算裝置 300 可以具有附加的特徵/功能。例如，計算裝置 300 可以包含附加儲存器，諸如可卸除儲存器 308 和非卸除式儲存器 310，其包括但不限於磁碟、光碟或者磁帶。計算裝置 300 還可以包含允許該裝置與其他裝置通訊的網路連接 316。計算裝置 300 還可以具有輸入裝置 314，諸如鍵盤、滑鼠、觸控螢幕等。也可以包括輸出裝置 312，諸如顯示器、揚聲器、印表機等。附加裝置可以連接到匯流排，以便於在計算裝置 300 的組件之間進行資料通訊。所有這些裝置在本領域中是眾所周知的，在此無需詳細討論。

處理單元 306 可以被配置為執行在有形的電腦可讀取媒體中編碼的程式碼。電腦可讀取媒體是指能夠提供使計算裝置 300（即，機器）以特定方式運行資料的任何媒體。可以利用各種電腦可讀取媒體來將指令提供給處理單元 306 以供執行。電腦可讀取媒體的常見形式包括例如磁性媒體、光學媒體、物理媒體、記憶體晶片或卡式磁帶或電腦可以從中讀取的任何其他非暫時媒體。示例電腦可讀取媒體可以包括但不限於揮發性媒體、非揮發性媒體和傳輸媒體。揮發性和非揮發性媒體可以用於儲存諸如電腦可讀取指令、資料結構、程式模組或其他資料的資訊之任何方法或技術來實現，下面將詳細討論常見形式。傳輸媒體可以包括同軸電纜、銅線和/或光纖電纜，以及聲波或光波，諸如在無線電波和紅外數據通訊期間生成的聲波或光波。示例有形電腦可讀取記錄媒體包括但不限於積體電路（例如，現場可程式邏輯閘陣列或特定應用 IC）、硬碟、光碟、磁光碟、軟磁碟、磁帶、全像儲存媒體、固態裝置、RAM、ROM、電子可抹除可程式化唯讀記憶體 (EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、CD-ROM、數位通用磁碟 (DVD) 或其他光學儲存器、磁卡、磁帶、磁碟儲存器或其他磁儲存裝置。

在示例實現中，處理單元 306 可以執行儲存在系統記憶體 304 中的程式碼。例如，匯流排可以將資料傳輸到系統記憶體 304，處理單元 306 從該系統記憶體接收並執行指令。由系統記憶體 304 接收的資料可以視需要地在處理單元 306 執行之前或之後儲存在可攜式儲存器 308 或非可攜式儲存器 310 上。

計算裝置 300 通常包括各種電腦可讀取媒體。電腦可讀取媒體可以是裝置 300 可以訪問的任何可用媒體，並且包括揮發性和非揮發性媒體、可攜式和非可攜式媒體。電腦儲存媒體包括以用於儲存諸如電腦可讀取指令、資料結構、程式模組或其他資料的資訊之任何方法或技術實現的揮發性和非揮發性以及可攜式和非可攜式媒體。系統記憶體 304、可攜式儲存器 308 和非可攜式儲存器 310 都是電腦儲存媒體的示例。電腦儲存媒體包括但不限於 RAM、ROM、電子可抹除可程式化唯讀記憶體 (EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、CD-ROM、數位通用磁碟 (DVD) 或其他光學儲存器、磁卡、磁帶、磁碟儲存器或其他磁儲存裝置、或可以用於儲存所需資訊並可由計算裝置 300 訪問的任何其他媒體。任何此類電腦儲存媒體都可以是計算裝置 300 的一部分。

應當理解的是，本文描述的各種技術可以結合硬體或軟體或者在適當時結合其組合來實現。因此，當前揭露的主題的方法和設備或其某些方面或部分可以採取在有形媒體（諸如軟磁碟、CD-ROM、硬碟或任何其他機器可讀取儲存媒體）中形成的程式碼（即，指令）的形式，其中，當程式碼被加載到諸如計算裝置的機器中並由其執行時，該機器成為用於實踐當前揭露的主題的設備。在可程式電腦上執行程式碼的情況下，計算裝置一般而言包含處理器、可由處理器讀取的儲存媒體（包括揮發性和非揮發性記憶體和/或儲存元件）、至少一個輸入裝置以及至少一個輸入裝置。一個或複數個程式可以例如透過使用應用程式介面 (API)、可重用控件等來實現或利用結合當前揭露的主題描述的製程。可以高階程序或物件導向程式設計語言來實現此類程式，與計算機系統通訊。然而，如果需要，可以用組合語言或機器語言來實現程式。在任何情況下，該語言都可為編譯語言或解釋語言，並且可以與硬體實現組合。

本文描述的用於在環境照明條件下做出有關眼睛的判定的技術可以視需要地以諸如膝上型電腦、平板電腦或行動電話的行動計算裝置來實現。因此，與傳統裝置相比，行動計算裝置非常小並且非常可攜，這允許在任何需要的地方使用行動計算裝置。許多傳統裝置具有下巴墊，要求受試者在此測試期間只能向前看。與傳統裝置不同，行動計算裝置可以放置在相對於受試者頭部的任何位置，在該位置仍可以觀察到眼睛並可以進行測量。

應當理解的是，本文參考各圖描述的邏輯操作可以是作為：(1) 計算機實現的動作或在計算裝置上運行的程式模組的序列；(2) 計算裝置內的互連機器邏輯電路或電路模組（即，硬體）；和/或 (3) 計算裝置的軟體和硬體的組合來實現的。因此，本文討論的邏輯操作不限於硬體和軟體的任何特定組合。該實現是取決於計算裝置的性能和其他要求的選擇問題。因此，本文描述的邏輯操作被不同地稱為操作、結構裝置、動作或模組。這些操作、結構裝置、動作和模組可以以軟體、固件、專用數位邏輯及其任何組合來實現。還應當理解的是，可以執行比圖中所示和本文所述更多或更少的操作。這些操作也可以以與本文描述的順序不同的順序執行。圖 4 示出用於根據從眼睛反射出的環境光來做出有關受試者眼睛的判定之示例方法。該方法包含步驟 402 使用計算裝置來確定環境照明的色溫，如本文所述。步驟 404，使用計算裝置來檢測來受試者眼睛的視網膜的從受試者眼睛反射出的環境光；以及步驟 406，根據經反射環境光做出有關受試者眼睛的判定，其中藉由計算裝置根據環境照明的經確定色溫來調整經反射環境光。

根據經反射環境光來做出有關受試者眼睛的判定包含至少部分根據經反射環境光的一方面來做出判定。這些方面可以包括至少部分根據眼睛影像的總體亮度（發光）和經反射環境光的一種或多種顏色的強度來做出判定。考慮一個非限制性示例，其中有關受試者眼睛的判定包含折射誤差，並且折射誤差藉由透過回歸分析得出的公式來確定。該示例公式考慮使用環境光的影像擷取得出的瞳孔的總體亮度（「LuminancePupil」）以及在控制環境光度（「LuminanceAmbient」）時，來自影像中的瞳孔的一個或複數個像素中的藍色強度（「BluePixel」）、來自影像中的瞳孔的一個或複數個像素中的紅色強度（「RedPixel」）和來自影像中的瞳孔的一個或複數個像素中的綠色強度（「GreenPixel」）。示例公式包含：折射誤差=−36.47+ (-638.37*RedPixel) + (−1807.2*GreenPixel) + (−333.64*BluePixel) + (2156.5*LuminancePupil) + (183.0*LuminanceAmbient)m + (890.2*GreenPixel*LuminanceAmbient) + (−4895.0*RedPixel*RedPixel) + (−8457.1*GreenPixel*GreenPixel) + (−1711.4*BluePixel*BluePixel) + (1592.8*LuminancePupil*LuminancePupil) + (−178.7*LuminanceAmbient*LuminanceAmbient)，並且其 R² 為大約 0.78，用於將測量值與眼睛的預期折射誤差相匹配。應當理解的是，這僅僅是用於做出有關眼睛的判定之公式和其他公式的一個示例，並且用於生成預測公式的分析類型被認為在本揭露的範圍內。

再次參考圖 4 中所述之方法，檢測來自受試者眼睛的視網膜的從受試者眼睛反射出的環境光可以進一步包含：使用感測器擷取受試者眼睛影像，其中該影像僅使用環境照明條件來擷取，並且其中在擷取影像時管理來自受試者眼睛的非相關反射；使用計算裝置根據位於影像中擷取的瞳孔的至少一部分內的複數個像素來確定光總體強度；使用計算裝置，根據位於影像中擷取的受試者眼睛瞳孔的至少一部分內的複數個像素來確定第一顏色的第一強度；使用計算裝置，根據位於影像中擷取的受試者眼睛瞳孔的至少一部分內的複數個像素來確定第二顏色的第二強度；藉由計算裝置比較第一顏色的相對強度和第二顏色的相對強度，其中使用該比較和該總體強度來根據經反射環境光做出有關受試者眼睛的判定。例如，當第一顏色的強度相對於第二顏色的強度更亮並且總體強度相對更亮時，根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定包含正值或遠視。相反，當第一顏色的強度相對於第二顏色的強度更暗並且總體素強度相對更暗時，根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定包含負值或近視。第一顏色可以包含紅色、綠色和藍色中的任一者或任何組合，並且第二顏色可以包含紅色、綠色和藍色中的任一者或任何組合。

在圖 4 的方法中，根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定可以替代地或視需要地包含自動折射或光折射測量。使用感測器擷取受試者眼睛影像可以包含：在受試者將眼鏡鏡片或隱形眼鏡戴在眼睛上方時，透過眼鏡鏡片或隱形眼鏡利用感測器僅使用環境照明條件來擷取第一影像，以及在受試者沒有將眼鏡鏡片或隱形眼鏡戴在眼睛上方時，利用感測器僅使用環境照明條件來擷取第二影像，並且可以將第一影像中的經反射環境光的各方面與第二影像中的經反射環境光的各方面進行比較，並且根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定是根據該比較的並且包含眼鏡鏡片或隱形眼鏡的估計處方。

圖 4 所示之方法可以進一步包含：根據位於影像中擷取的受試者眼睛瞳孔的一部分內的第一複數個像素根據經反射環境光來做出有關受試者眼睛的第一判定；根據位於影像中擷取的受試者眼睛瞳孔的一部分內的第二複數個像素來做出第二判定，其中第二複數個像素是第一複數個像素的子集；根據位於影像中擷取的受試者眼睛瞳孔的一部分內的第三複數個像素來做出第三判定，其中第三複數個像素是第一複數個像素的子集並且與第二複數個像素分開；以及比較第一判定、第二判定和第三判定以根據經反射環境光做出有關受試者眼睛的判定。比較第一判定、第二判定和第三判定以根據經反射環境光做出有關受試者眼睛的判定，可包含確定第一判定與第二判定的標準偏差、第一判定與第三判定的標準偏差或第二判定與第三判定的標準偏差中的一者或多者，其中經確定標準偏差表示根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定。例如，根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定可以是散光存在或不存在。當檢測到散光存在時，可透過比較瞳孔各個區域的總體強度和第一顏色的相對強度或第二顏色的相對強度來確定散光量。瞳孔各個區域的這種測量可以包含在瞳孔各個區域測量遠視或近視中的一個或複數個。

如上所述，圖 4 的方法可以包括在擷取影像時管理來自眼睛的非相關反射，這可以包含在擷取影像時管理來自受試者的角膜或眼睛的晶狀體的反射。例如，可以將偏光鏡放置在感測器的晶狀體上方或感測器與受試者眼睛間。在擷取影像時管理來自眼睛的非相關反射還可以包含阻擋會導致來自眼睛的角膜表面或眼睛的晶狀體的反射的光。例如，可以提供在擷取影像時吸收光或防止眼睛的非相關反射的表面。一方面，該表面可以具有黑色消光面。在各個方面，表面可以包含感測器的一部分或容納感測器的殼體的至少一部分。

圖 5 示出用於根據從眼睛反射出的環境光來做出有關受試者眼睛的判定之替代示例方法。該方法包含步驟 502 使用感測器擷取受試者眼睛影像，其中該影像僅使用環境照明條件來擷取，並且其中在擷取影像時管理來自受試者的角膜和晶狀體的非相關反射。在步驟 504 處，可以根據位於影像中擷取的瞳孔的至少一部分內的複數個像素來確定平均紅色強度。在步驟 506 處，根據位於影像中擷取的瞳孔的至少一部分內的複數個像素來確定平均藍色強度。在步驟 508 處，確定位於影像中擷取的瞳孔的至少一部分內的複數個像素的總體強度；然後，在步驟 510 處，比較平均紅色強度和平均藍色強度，其中使用該比較和經確定總體強度來確定眼睛的光學品質。

在圖 5 的方法中，根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定可以替代地或視需要地包含自動折射或光折射測量。使用感測器擷取受試者眼睛影像可包含：在受試者將眼鏡鏡片或隱形眼鏡戴在眼睛上方時，透過眼鏡鏡片或隱形眼鏡利用感測器僅使用環境照明條件來擷取第一影像，以及在受試者沒有該眼鏡鏡片或隱形眼鏡戴在眼睛上方時，利用感測器僅使用環境照明條件來擷取第二影像，並且可以將第一影像中的經反射環境光的各方面與第二影像中的經反射環境光的各方面進行比較，並且根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定是根據該比較的並且包含眼鏡鏡片或隱形眼鏡的估計處方。

圖 5 所示之方法可以進一步包含確定散光存在或不存在。如果指示存在散光，則可以透過比較瞳孔各個區域的光學品質測量來確定散光的量。瞳孔各個區域的此種光學品質測量可以包含在瞳孔各個區域測量遠視或近視中的一個或複數個。

如上所述，圖 5 的方法可以包括在擷取影像時管理來自眼睛的非相關反射，這可以包含在擷取影像時管理來自受試者的角膜或眼睛的晶狀體的反射。例如，可以將偏光鏡放置在感測器的晶狀體上方或感測器與受試者眼睛間。在擷取影像時管理來自眼睛的非相關反射還可以包含阻擋會導致來自眼睛的角膜表面或眼睛的晶狀體的反射的光。例如，可以提供在擷取影像時吸收光或防止眼睛的非相關反射的表面。一方面，該表面可以具有黑色消光面。在各個方面，表面可以包含感測器的一部分或容納感測器的殼體的至少一部分。

圖 6 是根據從眼睛反射出的環境光來做出有關受試者眼睛的判定之方法的流程圖。該方法包含 602 使用計算裝置來確定環境照明的色溫。在一些情況下，確定環境照明的色溫包含藉由計算裝置使用受試者眼睛的鞏膜和/或瞳孔來確定環境照明的色溫，其中眼睛的鞏膜和/或瞳孔的經反射光是藉由感測器來感測。在一些情況下，使用受試者眼睛的鞏膜和/或瞳孔來確定環境照明的色溫包含使用來自眼睛的鞏膜和/或瞳孔的經反射光來感測環境照明的色溫。在一些情況下，使用受試者眼睛的鞏膜和/或瞳孔來確定環境照明的色溫包含藉由計算裝置即時獲取來自眼睛的鞏膜和/或瞳孔的經反射光以感測環境照明的色溫。在一些情況下，使用受試者眼睛的鞏膜和/或瞳孔來確定環境照明的色溫包含藉由計算裝置確定受試者眼睛的鞏膜的色調和/或亮度以及計算裝置使用色調和/或發光來確定環境照明的色溫。在一些情況下，確定環境照明的色溫包含藉由計算裝置使用外部白平衡卡來確定環境照明的色溫，其中來自白平衡卡的經反射光是藉由感測器來感測。

在 604 處，檢測來自受試者眼睛視網膜的從受試者眼睛反射出的環境光。一方面，該檢測包含使用感測器感測受試者眼睛的至少一部分，其中該感測僅使用環境照明條件來執行，並且其中在感測眼睛的部分時管理來自受試者眼睛的非相關反射，並且其中眼睛的經感測部分包含受試者眼睛瞳孔的至少一部分。在一些情況下，使用感測器感測受試者眼睛的部分包含在受試者將或隱形眼鏡戴在眼睛上方時，透過眼鏡片或隱形眼鏡第一次進行感測，以及在受試者沒有將眼鏡片或隱形眼鏡戴在眼睛上方時第二次進行感測，並且比較第一感測資訊與第二感測資訊，並且根據經反射環境光的有關受試者眼鏡鏡片眼睛的判定是根據該比較的並且包含眼鏡鏡片或隱形眼鏡的估計處方。在一些情況下，在擷取影像時管理來自眼睛的非相關反射包含在感測眼睛時管理來自受試者的角膜或眼睛的晶狀體的反射。在其他情況下，在感測該眼睛時管理來自該眼睛的非相關反射包含將偏光鏡放在感測器的鏡片上方或放在感測器與受試者眼睛之間，或者其中在感測眼睛時管理來自眼睛的非相關反射包含阻擋會導致來自眼睛的角膜表面或眼睛的晶狀體的反射的光，或者其中在感測眼睛時管理來自眼睛的非相關反射包含提供在感測眼睛時吸收光或防止來自眼睛的非相關反射的表面。

在 606 處，根據來自受試者眼睛瞳孔的經感測部分的經反射環境光來確定光總體強度。在 608 處，藉由計算裝置根據環境照明的經確定色溫來調整光總體強度。在 610 處，根據來自受試者眼睛瞳孔的經感測部分的經反射環境光來確定第一顏色的第一強度。在 612 處，藉由計算裝置根據環境照明的經確定色溫來調整第一顏色的第一強度。在 614 處，根據來自受試者眼睛瞳孔的經感測部分的經反射環境光來確定第二顏色的第二強度。在一些情況下，第一顏色包含紅色、綠色和藍色中的任一者或任何組合，並且第二顏色包含紅色、綠色和藍色中的任一者或任何組合。在 616 處，藉由計算裝置根據環境照明的經確定色溫來調整第二顏色的第二強度。在 618 處，比較第一顏色的相對強度和第二顏色的相對強度，並且在 620 處，根據經反射環境光來確定有關受試者眼睛的判定，其中使用該比較和該總體強度來根據經反射環境光做出有關受試者眼睛的判定。

在一些情況下，第一顏色的第一強度相對於第二顏色的第二強度更亮，並且總體強度在發光方面比近視眼相對更亮，並且根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定包含正值或遠視。

在一些情況下，第一顏色的第一強度相對於第二顏色的第二強度更暗，並且總體強度在發光方面比近視眼相對更暗，並且根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定包含負值或近視。

在一些情況下，根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定包含自動折射或光折射測量。

在一些情況下，該方法可以進一步包含：根據眼睛的經感測瞳孔的第一部分根據經反射環境光做出有關受試者眼睛的第一判定；根據受試者眼睛的經感測瞳孔的第二部分做出第二判定，其中經感測瞳孔的第二部分是眼睛的經感測瞳孔的第一部分的子集；根據受試者眼睛的經感測瞳孔的第三部分做出第三判定，其中瞳孔的第三部分是眼睛的經感測瞳孔的第一部分的子集，並且與眼睛的第二經感測部分分開；比較第一判定、第二判定和第三判定以根據經反射環境光做出有關受試者眼睛的判定。在一些情況下，比較第一判定、第二判定和第三判定以根據經反射環境光做出有關受試者眼睛的判定包含確定第一判定與第二判定的標準偏差、第一判定與第三判定的標準偏差或第二判定與第三判定的標準偏差中的一者或多者，其中經確定標準偏差表示根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定。在一些情況下，根據經反射環境光的有關受試者眼睛的判定是散光存在或不存在。在某些情況下，檢測到散光存在，並且透過比較該瞳孔各個區域的該總體強度和該第一顏色的該相對強度或該第二顏色的該相對強度來確定散光量。

在其他實施方式中，可使用本文描述的方法、設備和系統來確定眼睛內的白內障的存在和/或嚴重程度。臨床醫師通常根據嚴重程度來對白內障和其他眼介質畸變或混濁進行分級。由於白內障/混濁會影響眼睛的光學品質，因此病患的視力會下降，並且白內障/混濁的嚴重程度將與病患視敏度測量值或閱讀字母圖表的能力下降相關。眼睛折射誤差測量的準確度取決於光線穿過眼睛的能力，因此白內障/混濁也會降低這些測量的準確度。

白內障分為核性白內障、皮質白內障和囊下白內障。雖然這三者均會影響眼睛的光學品質和視力清晰度，但核性白內障會導致晶狀體的顏色發生明顯的變化，稱為棕暗，或逐漸變黃、變褐，最終變紅，而棕暗也會改變到達視網膜的光線顏色。皮質白內障和囊下白內障是晶狀體混濁，這可能會在某種程度上改變晶狀體的顏色。晶狀體、角膜和/或玻璃體的混濁也會明顯地散射光線。當病患有任何白內障或其他眼介質混濁時，對於臨床醫師而言，視敏度得分降低將是這個問題的第一徵象，然後他或她就會知道，眼睛的折射誤差測量（包括自動折射）的準確度可能會降低。然而，目前市場上出售的自動驗光儀或攝影驗光儀並沒有提醒臨床醫師注意此一問題。對於本文所述的方法、設備和系統，隨著白內障/混濁改變到達視網膜的光線顏色，它們還會改變從視網膜反射回來的光線顏色，從而改變影像中的瞳孔內包含的 RGB 像素值的相對比率。在室內照明的給定顏色下，白內障病患的瞳孔內的組合顏色 RGB 像素值將比無白內障的病患觀察到的相對更黃/更褐/更紅或更“棕暗”，並且更嚴重的白內障會對像素值的顏色產生相對更大的影響。在散射光線混濁的情況下，與無混濁的瞳孔相比，將具瞳孔內混濁之 RGB 像素值標準差相對較高者定義為雜訊等級。關於瞳孔中的 RGB 像素值顏色和雜訊資訊可用來提醒臨床醫師白內障/混濁的存在以及對嚴重程度進行分級。

例如，受試者眼睛在一個或複數個影像中的每一者中的晶狀體混濁品質可包含皮質輻條狀干擾，並且可透過比較在每個影像中發現的皮質輻條狀干擾，來確定複數個影像中的皮質輻條狀干擾的估計集合。在某些情況下，複數個影像可包含受試者之眼睛的五個或五個以上影像。皮質輪輻狀干擾的存在和/或嚴重程度被用以確定皮質白內障的存在和/或嚴重程度。

如本文所用，受試者的至少一隻眼睛可為受試者的左眼或右眼。另外，受試者的至少一隻眼睛可為受試者的左眼和右眼。本揭露考慮了根據受試者的左眼和右眼的光學品質可以相同或不同。

儘管已經以特定於結構特徵和/或方法動作的語言描述了本主題，但應當理解的是，隨附申請專利範圍中定義的主題不一定限於上述特定特徵或動作。相反，上述特定特徵和動作是作為實現申請專利範圍的示例形式而揭露的。

100:設備 102:感測器 104:處理器 106:受試者眼睛 108:記憶體 110:計算裝置 202:環境光 204:反射 206:視網膜 208:眼睛影像 210:瞳孔 212:眼鏡鏡片或隱形眼鏡 214:偏光鏡 216:非相關反射 218:表面 220:第一複數個像素 222:第二複數個像素 224:第三複數個像素 300:計算裝置 302:虛線 304:系統記憶體 306:處理單元 308:可卸除儲存器 310:非卸除式儲存器 312:輸出裝置 314:輸入裝置 316:網路連接 402:步驟 404:步驟 406:步驟 502:步驟 504:步驟 506:步驟 508:步驟 510:步驟 602:步驟 604:步驟 606:步驟 608:步驟 610:步驟 612:步驟 614:步驟 616:步驟 618:步驟 620:步驟

圖式中的組件不必相對於彼此成比例。貫穿幾個圖式，相似的參考標號指示相應的部分。

圖 1 示出了用於在環境照明條件下做出有關受試者眼睛的判定之示例性概述設備；

圖 2A 示出了用於在環境照明條件下擷取眼睛影像並做出有關眼睛的判定的設備之示例；

圖 2B 示出了藉由用於在環境照明條件下擷取眼睛影像並做出有關眼睛的判定的設備所擷取之眼睛影像。

圖 2C 示出了用於在環境照明條件下擷取眼睛影像並做出有關眼睛的判定的設備之示例；

圖 2D 示出了可被用來確定有關眼睛的確諸如散光的眼睛影像；

圖 2E 示出了用於在環境照明條件下使用偏光鏡擷取眼睛影像並做出有關眼睛的判定的設備之示例；

圖 2F 示出了用於在環境照明條件下使用表面擷取眼睛影像並做出有關眼睛的判定的設備之示例；

圖 3 示出了可以在其上實現本發明的具體實施方式的示例計算裝置；

圖 4 示出了用於根據從眼睛反射出的環境光來做出有關受試者眼睛的判定之示例方法；

圖 5 示出用於根據從眼睛反射出的環境照明來做出有關受試者之眼睛的判定之替代示例方法；並且

圖 6 是示出根據從眼睛反射出的環境光來做出有關受試者眼睛的判定之方法的流程圖。

國內寄存資訊(請依寄存機構、日期、號碼順序註記) 無 國外寄存資訊(請依寄存國家、機構、日期、號碼順序註記) 無

100:設備

102:感測器

104:處理器

106:受試者眼睛

108:記憶體

110:計算裝置

Claims (28)

1. 一種做出有關眼睛之判定之方法，該方法包含： 使用影像擷取裝置擷取受試者之該眼睛的一個或多個影像，其中，僅利用環境照明條件擷取各該影像，並且其中，在擷取該等一個或多個影像時管理來自該受試者之該眼睛的非相關反射； 使用與該影像擷取裝置通訊的計算裝置來判定該受試者之該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的一項或多項晶狀體混濁品質；以及 依據該一項或多項晶狀體混濁品質做出有關該眼睛的白內障、光畸變或混濁的存在情況和/或嚴重程度之判定。
2. 如請求項 1 所述之方法，其中，使用與該影像擷取裝置通訊的計算裝置來判定該受試者之該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的一項或多項晶狀體混濁品質，包含： 根據位於該影像中擷取的該受試者之該眼睛瞳孔部分內的複數個像素確定光總體強度； 使用該計算裝置，根據位於該影像中擷取的該受試者之該眼睛的該瞳孔部分內的該等複數個像素確定第一顏色的第一強度； 使用該計算裝置，根據位於該影像中擷取的該受試者之該眼睛的該瞳孔部分內的該等複數個像素確定第二顏色的第二強度； 藉由該計算裝置比較該第一顏色的相對強度和該第二顏色的相對強度；以及 根據該經反射環境照明做出有關該受試者之該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的該等一項或多項晶狀體混濁品質的判定，其中該比較和該光總體強度是用於根據該經反射環境照明做出有關該受試者之該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的該等一項或多項晶狀體混濁品質的判定。
3. 如請求項 2 所述之方法，該方法進一步包含使用該計算裝置確定該環境照明的色溫，其中該光總體強度、該第一顏色的該第一強度或該第二顏色的該第二強度中的一者或多者是藉由該計算裝置根據該環境照明的該經確定色溫來調整。
4. 如請求項 2 或請求項 3 所述之方法，其中做出有關該受試者之該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的該等一項或多項晶狀體混濁品質的判定，包含至少部分地根據該經反射環境照明的亮度和一個或多個顏色來做出判定。
5. 如請求項 4 所述之方法，其中該亮度是藉由該計算裝置根據該環境照明的該經確定色溫來調整。
6. 如請求項 1所述之方法，其中使用與該影像擷取裝置通訊的該計算裝置來確定該受試者之該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的該等一項或多項晶狀體混濁品質，包含確定眼部混濁 (OO) 和棕暗 (brunescence) (核顏色 (NC))。
7. 如請求項 6 所述之方法，其中 OO 和 NC 是根據臨床嚴重程度及該白內障的對視敏度的影響來分級。
8. 如請求項 6 或 7 所述之方法，其中 OO 和 NC 是用來確定核性白內障的存在和/或嚴重程度。
9. 如請求項 1所述之方法，其中使用與該影像擷取裝置通訊的該計算裝置來確定該受試者之該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的該等一項或多項晶狀體混濁品質，包含比較複數個影像中的皮質輪輻狀干擾的估計集合 (estimated aggregate of cortical spoking)。
10. 如請求項 9 所述之方法，其中該等複數個影像包含該受試者之該眼睛的五個影像。
11. 如請求項 9 或請求項 10 所述之方法，其中該皮質輪輻狀干擾是用來確定皮質白內障的存在和/或嚴重程度。
12. 如請求項 1所述之方法，其中使用與該影像擷取裝置通訊的該計算裝置來確定該受試者的該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的該等一項或多項晶狀體混濁品質，包含確定複數個影像中的後囊下白內障的增加量。
13. 如請求項 12 所述之方法，其中該等複數個影像中的該後囊下白內障的該增加量是用來確定囊下 (P) 白內障的存在和/或嚴重程度。
14. 如請求項 1所述之方法，其中該影像擷取裝置和該計算裝置包含智慧型手機。
15. 一種用於做出有關眼睛之判定之設備，該設備包含： 影像擷取裝置； 記憶體；以及 處理器，該處理器與該記憶體和該影像擷取裝置通訊，其中該處理器執行儲存在該記憶體中的電腦可讀取指令，該等電腦可讀取指令使該處理器執行操作； 使用該影像擷取裝置擷取受試者之眼睛的一個或多個影像，其中各該影像僅使用環境照明條件擷取，並且其中在擷取該等一個或多個影像時管理來自該受試者的該眼睛的非相關反射； 使用與該影像擷取裝置通訊的計算裝置來確定該受試者的該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的一項或多項晶狀體混濁品質；以及 根據該等一項或多項晶狀體混濁品質做出有關該眼睛的白內障、光畸變或混濁的存在和/或嚴重程度的判定。
16. 如請求項 15 所述之設備，其中使用與該影像擷取裝置通訊的該計算裝置來確定該受試者的該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的一項或多項晶狀體混濁品質，包含： 根據位於該影像中擷取的該受試者之該眼睛瞳孔部分內的複數個像素確定光總體強度； 使用該計算裝置，根據位於該影像中擷取的該受試者之該眼睛的該瞳孔部分內的該等複數個像素確定第一顏色的第一強度； 使用該計算裝置，根據位於該影像中擷取的該受試者之該眼睛的該瞳孔部分內的該等複數個像素確定第二顏色的第二強度； 藉由該計算裝置比較該第一顏色的相對強度和該第二顏色的相對強度；以及 根據該經反射環境照明做出有關該受試者之該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的該等一項或多項晶狀體混濁品質的判定，其中該比較和該光總體強度是用於根據該經反射環境照明做出有關該受試者之該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的該等一項或多項晶狀體混濁品質的判定。
17. 如請求項 16 所述之設備，其進一步包含使用該計算裝置確定該環境照明的色溫，其中該光總體強度、該第一顏色的該第一強度或該第二顏色的該第二強度中的一者或多者是藉由該計算裝置根據該環境照明的該經確定色溫來調整。
18. 如請求項 16 或請求項 17 所述之設備，其中做出有關該受試者的該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的該等一項或多項晶狀體混濁品質的判定，包含至少部分地根據該經反射環境照明的亮度和一個或多個顏色來做出判定。
19. 如請求項 18 所述之設備，其中該亮度是藉由該計算裝置根據該環境照明的該經確定色溫來調整。
20. 如請求項 15所述之設備，其中使用與該影像擷取裝置通訊的該計算裝置來確定該受試者的該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的該等一項或多項晶狀體混濁品質，包含確定眼部混濁 (OO) 和棕暗 (核顏色 (NC))。
21. 如請求項 20 所述之設備，其中 OO 和 NC 是根據臨床嚴重程度及該白內障的對視敏度的影響來分級。
22. 如請求項 20 或 21 所述之設備，其中 OO 和 NC 是用來確定核性白內障的存在和/或嚴重程度。
23. 如請求項 15所述之設備，其中使用與該影像擷取裝置通訊的該計算裝置來確定該受試者的該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的該等一項或多項晶狀體混濁品質，包含比較複數個影像中的皮質輪輻狀干擾的估計集合。
24. 如請求項 23 所述之設備，其中該等複數個影像包含該受試者的該眼睛的五個影像。
25. 如請求項 23 或請求項 24 所述之設備，其中該皮質輪輻狀干擾是用來確定皮質白內障的存在和/或嚴重程度。
26. 如請求項 15所述之設備，其中使用與該影像擷取裝置通訊的該計算裝置來確定該受試者的該眼睛的該等一個或多個影像中的每一者中的該等一項或多項晶狀體混濁品質，包含確定複數個影像中的後囊下白內障的增加量。
27. 如請求項 26 所述之設備，其中該等複數個影像中的該後囊下白內障的該增加量是用來確定囊下 (P) 白內障的存在和/或嚴重程度。
28. 如請求項 15所述之設備，其中該影像擷取裝置和該計算裝置包含智慧型手機。

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