申请/专利权人：南方科技大学

申请日：2020-09-08

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112102940B

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G16H50/30;G16H10/60;G06N3/0499;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.01.05#实质审查的生效;2020.12.18#公开

摘要：本发明实施例公开了一种屈光检测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取待测人员的电子病历数据，其中，电子病历数据包括眼轴长和平均角膜屈光力；根据电子病历数据预测球镜度数和等效球镜度数。本发明实施例所提供的技术方案，通过采集待测人员的眼轴长以及平均角膜屈光力等参数，并自动预测出待测人员的球镜度数和等效球镜度数，实现了准确检测近视患者的眼部数据，而不受眼底病变或晶体混浊等情况的影响，同时避免了睫状肌的麻痹过程对未成年人的眼睛产生副作用和后遗症的问题。

主权项：1.一种屈光检测方法，其特征在于，包括：获取待测人员的电子病历数据，其中，所述电子病历数据包括眼轴长和平均角膜屈光力；根据所述电子病历数据预测球镜度数和等效球镜度数；所述根据所述电子病历数据预测球镜度数和等效球镜度数，包括：将所述电子病历数据输入训练后的神经网络模型，并输出预测的所述球镜度数和所述等效球镜度数；在所述获取待测人员的电子病历数据之前，还包括：构建所述神经网络模型；获取训练样本集合，其中，所述训练样本集合包括临床采集的多个电子病历数据样本；根据所述训练样本集合对所述神经网络模型进行训练，以获得训练后的所述神经网络模型；所述神经网络模型包括三个分支，每个分支包括输入层、隐藏层和输出层，所述三个分支分别用于输出拟合球镜度数、拟合等效球镜度数以及拟合柱镜度数；所述神经网络模型还包括一个自适应层，用于根据所述拟合球镜度数、所述拟合等效球镜度数以及所述拟合柱镜度数确定所述球镜度数和所述等效球镜度数；在得到拟合球镜度数、拟合等效球镜度数以及拟合柱镜度数之后，将所述拟合等效球镜度数和所述拟合柱镜度数经过逻辑运算后得到的伪球镜度数作为所述自适应层的一个输入，将所述拟合球镜度数作为所述自适应层的另一个输入，所述伪球镜度数与所述拟合球镜度数分别具有相应的权重，从而所述自适应层将所述伪球镜度数与所述拟合球镜度数线性结合；所述逻辑运算是将所述拟合等效球镜度数与所述拟合柱镜度数的一半相减以得到所述伪球镜度数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南方科技大学 一种屈光检测方法、装置、计算机设备及存储介质

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