【技术实现步骤摘要】
角膜塑形效果预估方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及角膜塑形预估
,特别是涉及一种角膜塑形效果预估方法
、
装置
、
计算机设备和存储介质
。
技术介绍
[0002]近视是最常见的屈光不正类型,除造成视物模糊外,更会增加白内障
、
青光眼
、
视网膜眼底病变等失明性疾病发生率,已成为严重的公共卫生问题
。
目前,角膜塑形术可利用逆几何设计的角膜塑形镜改变角膜形态,已成为控制近视最有效的手段之一
。
角膜塑形术的效果受到多种因素的综合作用,并最终体现为角膜形态的改变进而影响屈光度
、
视力
、
周边离焦量和高阶像差等,从而对近视进展产生控制效果
。
[0003]相关技术中,角膜塑形术控制近视进展的效果存在显著个体差异,因此需在角膜塑形术前精准预估角膜塑形术后的角膜形态学参数
。
目前,少数研究利用有限元方法预测角膜塑形术后角膜形态学参数的变化,仅采用人群均值设置的角膜材料属性
、
眼睑压力和泪液的液压膜力
。
其中,角膜材料属性在患者中变动较大,是影响角膜塑形术效果的核心力学因素
。
[0004]然而,受限于目前的技术手段,目前已建立的有限元模型由于难于获取个性化的角膜材料属性,均难以实现对角膜塑形术后角膜形态的精准预估
。
技术实现思路
[0005]基于此
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种角膜塑形效果预估方法,其特征在于,包括:获取角膜样本的在体实验数据,其中,所述在体实验数据包括样本载荷位移曲线与样本角膜形态参数;获取所述角膜样本的离体实验数据,其中,所述离体实验数据包含样本本构参量;对所述样本载荷位移曲线
、
所述样本角膜形态参数与所述样本本构参量进行解析,得到样本关系式;获取实测载荷位移曲线和实测角膜形态参数,基于所述实测载荷位移曲线
、
所述实测角膜形态参数与所述样本关系式获得实测关系式,并根据所述实测关系式计算得到角膜材料属性;基于所述角膜材料属性与所述样本角膜形态参数建立角膜塑形参数化模型;将多个所述角膜塑形参数化模型输入至神经网络模型进行训练,得到角膜塑形效果预估模型
。2.
根据权利要求1所述的角膜塑形效果预估方法,其特征在于,该方法还包括
:
获取角膜塑形镜的区域性眼睑压力;所述基于所述角膜材料属性与所述样本角膜形态参数建立角膜塑形参数化模型的步骤包括:基于所述角膜材料属性
、
所述样本角膜形态参数与所述区域性眼睑压力建立角膜塑形参数化模型
。3.
根据权利要求2所述的角膜塑形效果预估方法,其特征在于,所述基于所述角膜材料属性
、
所述样本角膜形态参数与所述区域性眼睑压力建立角膜塑形参数化模型的步骤包括:获取角膜塑形镜在眼的图像信息,并对所述图像信息分割边界,从而划分塑形镜片模型;获取所述角膜塑形镜与硬度相关的杨氏模量,基于所述塑形镜片模型与所述杨氏模量建立镜片有限元模型;获取全眼球模型;结合所述镜片有限元模型与所述全眼球模型得到中间有限元模型,将所述角膜材料属性
、
所述样本角膜形态参数与所述区域性眼睑压力输入至所述中间有限元模型,得到角膜塑形参数化模型
。4.
根据权利要求2所述的角膜塑形效果预估方法,其特征在于,所述基于所述角膜材料属性
、
所述样本角膜形态参数与所述区域性眼睑压力建立角膜塑形参数化模型的步骤之后,还包括:获取临床人眼在体数据,并根据所述临床人眼在体数据对所述角膜塑形参数化模型进行验证;通过变动所述...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴晋芳,金子兵,陈文,王楚灿,
申请(专利权)人:首都医科大学附属北京同仁医院北京天明眼科新技术开发公司,
类型:发明
国别省市:
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