(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211222019.1 (22)申请日 2022.10.08 (71)申请人 北京大学第三医院 （北京大 学第三 临床医学院） 地址 100191 北京市海淀区花园北路49号 申请人 天津中科虹星科技有限公司 (72)发明人 索玲格　张纯　侯广琦　李海青　 武会杰　 (74)专利代理 机构 北京中和立达知识产权代理 有限公司 1 1756 专利代理师 孟姣 (51)Int.Cl. A61B 3/10(2006.01) A61B 3/00(2006.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/74(2022.01) G06V 40/18(2022.01) (54)发明名称 一种不同时期青光眼视功能障碍的智能验 证方法 (57)摘要 本发明提供了一种不同时期青光眼视功能 障碍的智能验证方法， 包括： 获取目标瞳孔的动 态影像并进行影像预分析， 确定瞳孔动态变化障 碍时期； 从切割数据库中调取与障碍时期匹配的 预设拆割方式； 按照预设拆割方式对瞳孔影像进 行预拆割， 构建每个预拆割影像的子影像层， 得 到总影像层； 对每个子影像层进行第一验证， 同 时， 对总影像层进行第二验证； 基于第一验证结 果以及第二验证结果， 判定青光眼视功能障碍程 度。 通过确定障碍时期的拆割方式对影像进行预 拆割， 构建子影像层以及总影像层， 且通过双重 验证， 便于精准得到青光眼视功能障碍程度， 为 提供有效的治 疗方案提供合理基础。 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 CN 115281603 A 2022.11.04 CN 115281603 A 1.一种不同时期青光眼障碍的智能验证方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1： 获取目标瞳孔的动态瞳孔影 像并进行影 像预分析， 确定障碍时期； 步骤2： 从切割数据库中调取与所述障碍时期匹配的预设拆割方式； 步骤3： 按照预设拆割方式对所述瞳孔影像进行预拆割， 构建每个预拆割影像的子影像 层， 得到总影 像层； 步骤4： 对每 个子影像层进行第一验证， 同时， 对所述总影 像层进行第二验证； 步骤5： 基于第一验证结果以及第二验证结果， 判定青光眼障碍程度。 2.如权利要求1所述的不同时期青光眼障碍的智能验证方法， 其特征在于， 获取目标瞳 孔的动态瞳孔影 像并进行影 像预分析， 确定障碍时期， 包括： 对所述目标瞳孔进行拍摄， 来获取瞳孔影 像； 捕捉所述瞳孔影 像中反光异常情况， 确定障碍时期。 3.如权利要求1所述的不同时期青光眼障碍的智能验证方法， 其特征在于， 按照预设拆 割方式对所述瞳孔影 像进行预拆割， 包括： 从所述瞳孔影 像中筛选最具代 表性的帧图像； 按照所述预设拆割方式， 确定拆割点， 并在所述帧图像上设置与拆割点一一对应的匹 配点； 同时， 按照所述预设拆割方式的切割规则， 对所述匹配点进行点连线， 得到切割线条， 并按照所述切割线条对所述帧图像进行切割， 得到对应的预拆割影 像。 4.如权利要求1所述的不同时期青光眼障碍的智能验证方法， 其特征在于， 构建每个预 拆割影像的子影 像层， 得到总影 像层， 包括： 提取每个预拆割影像的像素信息， 并对所述像素信息进行同像素范围提取， 并将每个 提取结果作为 一个子布局； 基于所有子布局构建得到 子影像层； 获取相邻子影像层之间的连接线， 并对所述连接线上线位置集合， 分别向所述线位置 集合中的每 个位置坐标设置相邻像素组合； 基于所述相邻像素组合， 确定对应位置坐标的过渡像素， 进而获取得到所述连接线的 线像素阵列； 根据所述线像素阵列， 对像素进行归一 化处理， 得到标准像素； 按照所述标准像素对所述连接线 进行像素填充， 进 而构建得到总影 像层。 5.如权利要求1所述的不同时期青光眼障碍的智能验证方法， 其特征在于， 对每个子影 像层进行第一验证， 包括： 分别获取 所述子影 像层中每 个位置点的影 像参数， 构建参数集 合； 将所述参数集合与标准 集合进行比较， 确定障碍参数； 获取标准瞳孔中与子影 像层处于同切割块的障碍设置条件所匹配的障碍解析机制； 基于所述障碍解析机制， 对所述障碍参数进行定位解析， 并对 障碍定位结果基于对应 子影像层进行层区域匹配； 获取同个子影 像层中每 个层区域的障碍向量； 按照青光眼发生 规律， 对所述障碍向量进行边界构建得到初始范围； 根据所述障碍向量中每个元素的位置坐标， 并按照范围优化原则， 对所述初始范围进权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115281603 A 2行范围优化， 得到障碍范围； 确定所述障碍范围基于对应层区域的面积占比以及对应层区域的区域权 重； 根据所述 面积占比以及区域权 重， 确定对应障碍范围的范围权 重； 其中， 表示对应障碍范围的范围权重； 表示对应层区域的区域权重； S1表示对应的 初始范围； S2 表示对应障碍范围； 表示对应层区域的区域范围； 根据所有范围权 重， 获取得到对应子影 像层的总障碍 权重； 其中， 表示对应子影像层中第i1个范围权重； 表示除去第i1个范围权重的剩 余权重对该第i1个范围权重 的权重微调因子， 取值范围为[ ‑0.01， 0.01]； 表示总障碍权 重； 调取对应子影像层的最小障碍权重， 并对所述总障碍权重进行第一验证， 若验证通过， 判定将对应子影 像层不作为障碍参 考标准； 否则， 判定将对应子影 像层作为障碍参 考标准。 6.如权利要求1所述的不同时期青光眼障碍的智能验证方法， 其特征在于， 对所述总影 像层进行第二验证， 包括： 获取所述总影 像层的指标集 合； 提取所述总影 像层的指标集 合， 并确定每 个第一指标的指标参数； 将所述指标参数分别与所述第一指标对应的标准 参数进行比较； 若都通过， 判定对所述总影 像层第二验证合格； 否则， 提取验证合格的第二指标以及提取验证不 合格的第三指标。 7.如权利要求1所述的不同时期青光眼障碍的智能验证方法， 其特征在于， 基于第 一验 证结果以及第二验证结果， 判定青光眼障碍程度， 包括： 根据所述第 一验证结果， 确定所有子影像层中作为障碍参考标准的第 一子影像层以及 不作为障碍参 考的第二子影 像层； 根据所述第二验证结果， 确定验证合格的第二指标以及验证不 合格的第三指标； 建立所述第二指标与第一子影像层的第一相似关系以及所述第三指标与第二子影像 层的第二相似关系； 当所述第一相似关系以及第 二相似关系都满足相似标准 时， 根据第 三指标对青光眼障 碍程度进行确定； 当都不满足相似标准 时， 建立所述第 二指标与第 二子影像层的第 三相似关系以及所述 第三指标与第一子影 像层的第四相似关系； 基于所述第一相似关系、 第三相似关系进行相似提取， 得到第一待判定指标， 同时， 基 于所述第二相似关系 、 第四相似关系进行相似提取， 得到第二待判定指标；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115281603 A 3