一种眼裂宽度的测量方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种眼裂宽度的测量方法、装置和存储介质，方法包括：拍摄获取用户平视前方的第一眼位图；拍摄获取用户保持眼皮不动眼球在水平方向上随着跟踪点左右移动的视频流；采用神经网络从第一眼位图中分割出瞳孔中心，并得到竖直方向的瞳孔中心线，采用神经网络从视频流的各帧中分割出静态与动态的交接点，通过所述交接点的集合得到眼裂的轮廓；求出瞳孔中心线上的眼裂的轮廓的上下距离，根据所述距离得到眼裂宽度。本申请通过神经网络分割而直接识别出瞳孔中心和瞳孔中心线，并通过动态分割法来分割眼皮和眼球的交接点识别眼眶形状，利用瞳孔中心线在眼眶外轮廓上的上下距离求出眼裂宽度，提高了眼裂宽度测量的精准度。提高了眼裂宽度测量的精准度。提高了眼裂宽度测量的精准度。

【技术实现步骤摘要】
一种眼裂宽度的测量方法、装置和存储介质


[0001]本申请涉及眼部检测
，具体涉及一种眼裂宽度的测量方法、装置和存储介质。

技术介绍

[0002]眼裂又称睑裂，眼裂宽度是指经过瞳孔的上下眼睑之间的距离。在临床上，眼睑退缩包括上眼睑和下眼睑的退缩，眼睑退缩的原因有很多种,其中包括先天性的眼睑退缩、外伤瘢痕牵拉导致的眼睑退缩、甲状腺功能亢进导致的眼睑退缩、老年人功能退化导致的眼睑退缩,还有一部分是由于面神经麻痹,导致的神经源性的眼睑退缩，眼睑退缩也成为临床诊断的重要指标之一。眼睑退缩不仅可能使患者造成难以接受的面容损毁，而且会导致视力威胁的暴露性角膜病变，如角膜溃疡。因此针对眼睑退缩的测量对于临床诊断是至关重要的，可以通过测量眼裂宽度反应眼睑退缩的程度。
[0003]目前，临床上通常采用毫米尺来检测眼裂宽度，但是，该方法在测量时，由于读数不精确且受操作者水平和习惯的影响，测量数据容易造成误差。而在相关疾病患者的诊断与评估上，1mm的浮动往往预示着患者病情的变化，因此在测量精度上往往要求较高，而上述测量方法会造成患者的漏诊、误诊，耽误患者的病情进程。
[0004]此外，现有技术中也有采用自动测量方式判断眼睑是否退缩的方案。如中国专利“甲状腺相关眼病的眼部体征识别方法及设备”(申请号：202010803761.6，公开日：2020年10月30日)所述，通过图像识别和神经网络训练识别出角膜和巩膜，再通过角膜和巩膜的图像判别上眼睑和角膜区域上缘是否暴露巩膜区域，从而确定是否存在眼睑退缩。但是，该方式对于三白眼的人或者因为近视导致眼球突出而露眼白的人会造成误判。如中国专利“基于图像处理的眨眼次数分析方法和系统”(申请号：201910939612.X，公开日：2020年02月04日)所述，通过拍摄的人眼图像确定虹膜轮廓和巩膜轮廓，通过虹膜轮廓和巩膜轮廓确定眼裂边界，通过人眼眼裂的上边界点的坐标和下边界点的坐标之差计算眼裂高度。但是，眼裂高度的定义为通过瞳孔中心线的上下眼睑之间的距离，上述方式确定出的眼裂高度可能为眼裂的斜向距离。
[0005]此外，虽然现有技术中也公开了通过神经网络训练进行眼部图像分割的方法，从而能够区分眼部图像的虹膜、巩膜、瞳孔、背景，但是，采用神经网络训练从静态图像中分割眼部图像的各个部分，有时候存在训练精度不高的问题，因此，有必要进一步寻求眼裂宽度测量的改进方案。

技术实现思路

[0006]为了克服现有技术测量眼裂宽度准确度不高或者复杂的缺点，本申请实施例提供了一种眼裂宽度的测量方法、装置及存储介质。
[0007]为了实现上述目的，本申请采用以下技术方案：
[0008]一方面，提供一种眼裂宽度的测量方法，该方法包括：
[0009]拍摄获取用户平视前方的第一眼位图；
[0010]拍摄获取用户保持眼皮不动眼球在水平方向上随着跟踪点左右移动的视频流；
[0011]采用神经网络从所述第一眼位图中分割出瞳孔中心，并得到竖直方向的瞳孔中心线，采用神经网络从所述视频流的各帧中分割出静态与动态的交接点，通过交接点的集合得到眼裂的轮廓；
[0012]求出所述瞳孔中心线上的眼裂的轮廓的上下距离，利用所述距离得到眼裂宽度。
[0013]进一步地，采用神经网络从视频流的各帧中分割出静态与动态的交接点，具体包括：比对所述视频流中相邻的两帧，得出两帧之间每一个像素的移动率，采用卷积与循环神经网络模型分割出静态与动态的交接点。
[0014]进一步地，采用神经网络从视频流的各帧中分割出静态与动态的交接点时，分割横向移动和纵向移动，采用纵向移动剔除眨眼的影响。
[0015]进一步地，所述眼裂宽度为：
[0016]眼裂宽度(B)＝眼裂宽度的像素距离(A)
×
单像素宽长
×
眼裂到相机镜头的距离(D)
÷
相机感光片到相机镜头的距离(C)，其中，眼裂宽度的像素距离(A)为所述瞳孔中心线上的眼裂的轮廓的上下距离。
[0017]进一步地，所述眼裂到相机镜头的距离为：
[0018]眼裂到相机镜头的距离(D)＝眼角卡点到相机镜头的距离(1)
‑
眼球突出度(2)，所述眼球突出度(2)取正常人眼球突出度的平均值。
[0019]进一步地，对眼裂宽度采取多次测量求平均值的方法剔除误差。
[0020]一方面，提供一种眼裂宽度的测量装置，包括：
[0021]第一获取模块，用于拍摄获取用户平视前方的第一眼位图；
[0022]第二获取模块，用于拍摄获取用户保持眼皮不动眼球在水平方向上随着跟踪点左右移动的视频流；
[0023]分割模块，用于从该第一眼位图中分割出瞳孔中心得到竖直方向的瞳孔中心线，从该视频流的各帧中分割出静态与动态的交接点，通过该交接点的集合得到眼裂的轮廊；
[0024]计算模块，用于通过所述瞳孔中心线上的眼裂的轮廊的上下距离，计算眼裂宽度。
[0025]进一步，所述分割模块，还包括：分割子模块，用于从所述视频流的各帧中分割出静态与动态的交接点时，分割横向移动和纵向移动，并采用纵向移动剔除眨眼的影响。
[0026]一方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，该至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现该眼裂宽度的测量方法所执行的操作。
[0027]本申请的技术方案相较于现有技术，至少具有如下有益效果：通过神经网络从静态的第一眼位图中分割出瞳孔中心和瞳孔中心线，通过基于光流法的动态分割法来分割眼皮和眼球的交接点，从而识别眼眶形状，通过瞳孔中心线在眼眶外轮廓上的上下距离求出眼裂宽度，能够提高对眼裂的识别精度。
附图说明
[0028]图1为本申请提供的一种眼裂宽度的测量方法的流程图；
[0029]图2为本申请提供的通过语义分割得到的瞳孔和虹膜示意图；
[0030]图3为本申请提供的眼裂宽度的计算原理示意图；
[0031]图4为本申请提供的一种眼裂宽度的测量装置的结构示意图。
具体实施方式
[0032]下面结合附图和实施例，对本申请的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
[0033]图1是本申请实施例提供的一种眼裂宽度的测量方法的流程图，如图1所示，一种眼裂宽度的测量方法，包括以下步骤：
[0034]步骤S1：拍摄获取用户平视前方的第一眼位图；
[0035]拍摄的图像在自然光场中进行，从而可以免受红血丝对于成像的影响。
[0036]步骤S2：拍摄获取用户保持眼皮不动眼球在水平方向上随着跟踪点左右移动的视频流；
[0037]具体可包括，设置跟踪点为水平方向上的一组指示灯，指示灯从左向右或从右向左依次亮起，用户在指示灯的指示下随着跟踪点左右移动眼球，例如拍摄20s的视频流。
[0038]步骤S3：采用神经网络从所述第一眼位图中分割出瞳孔中心，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种眼裂宽度的测量方法，其特征在于，所述方法包括：拍摄获取用户平视前方的第一眼位图；拍摄获取用户保持眼皮不动眼球在水平方向上随着跟踪点左右移动的视频流；采用神经网络从所述第一眼位图中分割出瞳孔中心，并得到竖直方向的瞳孔中心线，采用神经网络从所述视频流的各帧中分割出静态与动态的交接点，通过所述交接点的集合得到眼裂的轮廓；求出所述瞳孔中心线上的眼裂的轮廓的上下距离，利用所述距离计算眼裂宽度。2.根据权利要求1所述的眼裂宽度的测量方法，其特征在于，采用神经网络从所述视频流的各帧中分割出静态与动态的交接点，包括：比对所述视频流中相邻的两帧，得出两帧之间每一个像素的移动率，采用卷积与循环神经网络模型分割出静态与动态的交接点。3.根据权利要求1或2所述的眼裂宽度的测量方法，其特征在于，采用神经网络从所述视频流的各帧中分割出静态与动态的交接点时，分割横向移动和纵向移动，采用纵向移动剔除眨眼的影响。4.根据权利要求1所述的眼裂宽度的测量方法，其特征在于，所述眼裂宽度为：眼裂宽度(B)＝眼裂宽度的像素距离(A)
×
单像素宽长
×
眼裂到相机镜头的距离(D)
÷
相机感光片到相机镜头的距离(C)其中，眼裂宽度的像素距离(A)为所述瞳孔中心线上的眼裂的轮廓的上下距离。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：田超楠，王友翔，王友志，杜东，
申请(专利权)人：上海佰翊医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：