CN116568203A - 眼睛泪膜的多检测器分析 - Google Patents
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Abstract
在某些实施例中,一种用于评估眼睛的泪膜的眼科***包括测量设备和计算机。这些测量设备检测从该眼睛反射的光并从该反射的光中生成描述该眼睛的数据,其中,该眼睛的眼表包括该泪膜。该计算机将与多个位置中的相同位置相对应的数据进行对齐,评估这些位置处的数据以检测该泪膜的一个或多个异常,并从对这些位置处的数据的评估中确定泪膜描述。
Description
技术领域
本公开总体上涉及眼科诊断***,更具体地涉及眼睛泪膜的多检测器分析。
背景技术
眼睛的角膜前表面上的泪膜对眼睛的整体健康至关重要。泪膜能保护和润滑眼睛,并冲走异物。泪膜还能降低眼睛感染的风险。此外,泪膜的状况可能会影响某些医学治疗,例如,可能会改变对白内障治疗期间所使用的人工晶状体(IOL)的选择。因此,评估泪膜是很重要的。
某些设备可以用于对泪膜进行初步筛查。例如,用户可以对从角膜反射的Placido环(牛顿环)的图像进行评价。然而,这种筛查通常是有限的。其他设备可能专门用于评估泪膜。然而,这些专用设备可能使用起来非常耗时或难以上手,并且可能需要更多的侵入性程序,例如,在成像之前对眼睛表面进行染色。
发明内容
在某些实施例中,一种用于评估眼睛的泪膜的眼科***包括测量设备和计算机。这些测量设备检测从该眼睛反射的光并从该反射的光中生成描述该眼睛的数据,其中,该眼睛的眼表包括该泪膜。该计算机将与多个位置中的相同位置相对应的数据进行对齐,评估这些位置处的数据以检测该泪膜的一个或多个异常,并从对这些位置处的数据的评估中确定泪膜描述。
实施例可以不包括以下特征或者可以包括以下特征中的一个、部分或全部:
*该计算机通过识别该数据表现出相比其他位置更低信噪比的位置并检测该位置处包括该泪膜的不均匀性的异常来评估这些位置处的数据。
*该计算机通过识别该数据表现出信噪比变化的位置并检测该位置处包括该泪膜的不稳定性的异常来评估这些位置处的数据。
*这些测量设备包括光学相干断层扫描(OCT)设备,该设备将OCT光朝向该眼睛引导,检测从该眼睛反射的OCT光,并从该反射的OCT光中生成描述该眼睛的OCT数据。该计算机可以通过识别该OCT数据中存在数据缺失的位置并检测该位置处包括该泪膜的不均匀性的异常来评估该数据。该计算机可以通过从该OCT数据中确定角膜前表面、确定该角膜前表面与该OCT数据的残差、并根据该残差检测包括该泪膜的不均匀性的异常来评估该数据。该计算机可以通过识别该OCT数据的点分布发生变化的位置并检测该位置处包括该泪膜的不均匀性的异常来评估该数据。
*这些测量设备包括像差计,该像差计将像差计光朝向该眼睛引导,检测从该眼睛反射的像差计光,并从该反射的像差计光中生成描述该眼睛的像差计数据。该计算机可以通过从该像差计数据中确定波前参数化、确定该波前参数化与该像差计数据的残差、并根据该残差检测包括该泪膜的不均匀性的异常来评估该数据。该计算机可以通过识别该像差计数据的波前信号表现出变化的位置并检测该位置处包括该泪膜的不稳定性的异常来评估该数据。
*这些测量设备包括反射地形图仪,该反射地形图仪将包括照明图案的地形图仪光朝向该眼睛引导,检测从该眼睛反射的地形图仪光,并从该反射的地形图仪光中生成描述该眼睛的地形图仪数据。该计算机可以通过识别该地形图仪数据中存在数据缺失的位置并检测该位置处包括该泪膜的不均匀性的异常来评估该数据。该计算机可以通过从该地形图仪数据中确定角膜前表面、确定该角膜前表面与该地形图仪数据的残差、并根据该残差检测包括该泪膜的不均匀性的异常来评估该数据。该计算机可以通过识别该照明图案表现出变化的位置并检测该位置处包括该泪膜的不稳定性的异常来评估该数据。
*该计算机生成表示该泪膜描述的图像,并经由显示器输出该图像。该图像以图形元素来表示该眼睛的眼表,这些图形元素指示该眼表的这些位置处该泪膜的异常。
在某些实施例中,一种用于评估眼睛的泪膜的眼科***包括测量设备和计算机。这些测量设备检测从该眼睛反射的光并从该反射的光中生成描述该眼睛的数据,其中,该眼睛的眼表包括该泪膜。该计算机将与多个位置中的相同位置相对应的数据进行对齐,评估这些位置处的数据以检测该泪膜的一个或多个异常,并从对这些位置处的数据的评估中确定泪膜描述。该计算机生成表示该泪膜描述的图像,并经由显示器输出该图像。该图像以图形元素来表示该眼睛的眼表,这些图形元素指示该眼表的这些位置处该泪膜的异常。
实施例可以不包括以下特征或者可以包括以下特征中的一个、部分或全部:
*该图像标识了该一个或多个异常的异常类型。
*该图像标识了这些测量设备中的生成用于检测该一个或多个异常中的某个异常的数据的一个或多个测量设备。
在某些实施例中,一种用于评估眼睛的泪膜的眼科***包括测量设备和计算机。这些测量设备检测从该眼睛反射的光并从该反射的光中生成描述该眼睛的数据,其中,该眼睛的眼表包括该泪膜。这些测量设备包括光学相干断层扫描(OCT)设备、像差计以及反射地形图仪。该OCT设备将OCT光朝向该眼睛引导,检测从该眼睛反射的OCT光,并从该反射的OCT光中生成描述该眼睛的OCT数据。该像差计将像差计光朝向该眼睛引导,检测从该眼睛反射的像差计光,并从该反射的像差计光中生成描述该眼睛的像差计数据。该反射地形图仪将包括照明图案的地形图仪光朝向该眼睛引导,检测从该眼睛反射的地形图仪光,并从该反射的地形图仪光中生成描述该眼睛的地形图仪数据。该计算机将与多个位置中的相同位置相对应的数据进行对齐,并评估这些位置处的数据以检测该泪膜的一个或多个异常。该计算机通过以下方式评估该数据:识别该数据表现出相比其他位置更低信噪比的位置并检测该位置处包括该泪膜的不均匀性的异常;识别该数据表现出信噪比变化的位置并检测该位置处包括该泪膜的不稳定性的异常;识别该OCT数据中存在数据缺失的位置并检测该位置处包括该泪膜的不均匀性的异常;从该OCT数据中确定角膜前表面、确定该角膜前表面与该OCT数据的残差、并根据该残差检测包括该泪膜的不均匀性的异常;识别该OCT数据的点分布发生变化的位置并检测该位置处包括该泪膜的不均匀性的异常;从该像差计数据中确定波前参数化、确定该波前参数化与该像差计数据的残差、并根据该残差检测包括该泪膜的不均匀性的异常;识别该像差计数据的波前信号表现出变化的位置并检测该位置处包括该泪膜的不稳定性的异常;识别该地形图仪数据中存在数据缺失的位置并检测该位置处包括该泪膜的不均匀性的异常;从该地形图仪数据中确定角膜前表面、确定该角膜前表面与该地形图仪数据的残差、并根据该残差检测包括该泪膜的不均匀性的异常;以及识别该照明图案表现出变化的位置并检测该位置处包括该泪膜的不稳定性的异常。该计算机从对这些位置处的数据的评估中确定泪膜描述。该计算机生成表示该泪膜描述的图像,并经由显示器输出该图像。该图像以图形元素来表示该眼睛的眼表,这些图形元素指示该眼表的这些位置处该泪膜的异常。
附图说明
图1展示了根据某些实施例的评估眼睛泪膜的***的示例;
图2A至2C展示了图1的***生成泪膜描述的图像的示例;以及
图3展示了根据某些实施例的可以由图1的***执行的用于评估眼睛泪膜的方法的示例。
具体实施方式
现在参考说明书和附图,详细示出了所公开的装置、***和方法的示例实施例。说明书和附图不旨在穷举或以其他方式将权利要求限制于附图中所示和说明书中所公开的具体实施例。尽管附图表示可能的实施例,但附图不一定是按比例绘制的,并且某些特征可以被简化、夸大、移除或部分剖切以更好地图示实施例。
该***的实施例包括多个测量设备,例如光学相干断层扫描(OCT)设备、反射地形图仪以及像差计。这些测量设备测量该眼睛的眼表,该眼表是眼睛起作用时与外部环境之间的界面,且包括泪膜。对数据进行分析以提供对该泪膜的评估。
图1展示了根据某些实施例的评估眼睛12的泪膜的***10的示例。在该示例中,***10包括如图所示耦合的计算机20(其包括逻辑22、存储器24以及接口26)、测量设备28以及光学***36。测量设备28包括如图所示耦合的光学相干断层扫描(OCT)设备30、像差计32以及地形图仪34。
作为示例概述,测量设备28检测从眼睛12反射的光并从反射的光中生成描述眼睛12的数据。计算机20将与眼表的相同位置相对应的数据进行对齐,以评估这些位置处的数据。计算机20从该评估中确定泪膜描述。
就***10的部件而言,测量设备28包括OCT设备30、像差计32以及地形图仪34。OCT设备30可以是使用OCT从光学散射介质(比如眼组织)内捕获二维或三维图像的任何合适的设备。OCT设备30可以使用时域编码、频域编码或其他合适的光谱编码,且可以使用单点扫描、平行扫描或其他合适的扫描。
根据操作示例,OCT设备30将OCT光朝向眼睛12引导并检测从眼睛12的各部分反射的OCT光以生成这些部分的图像。OCT设备30检测介质之间的界面上的各点的反射,例如,空气与眼睛12之间,或眼睛12的各部分(比如角膜、房水、晶状体、玻璃体液以及视网膜)之间。例如,OCT设备30检测角膜前表面的各点的反射。OCT设备30记录检测到的光的光程长度,并将这些长度转换为距离,从而得出到该界面的各点的距离,这可以视为该界面的点分布。例如,OCT设备30可以得出角膜前表面的点分布,该点分布描述了角膜前表面的形状。眼睛12的不同界面的点分布可以用于创建眼模型。OCT设备30可以以任何合适的方式输出OCT测量数据,例如输出为距离、点分布、拓扑、眼模型和/或图。
像差计32使用像差测量法(即,波前技术)来确定眼睛12的像差。当光的波前穿过眼睛12并通过眼睛12反射回来时,眼睛12的像差会使波前变形从而偏离理想形状。哈特曼-夏克(Hartmann-Shack)像差计是像差计32的一个示例。根据操作示例,像差计32将像差计光朝向眼睛12引导并检测从眼睛12反射的像差计光以测量波前的形状。像差计32生成描述被测波前与理想波前之间的偏差的测量数据。像差计测量数据可以是波前图、波前参数化(比如泽尼克参数化)和/或数学函数(比如泽尼克多项式)的形式。通常,像差计32仅提供瞳孔区域中的测量值。
反射地形图仪34通过检测眼睛12的角膜前表面如何反射投射到角膜前表面上的照明图案(例如同心环图案或点状网格图案)来测量角膜前表面的形状。如果该角膜前表面为理想球体,则反射图案与投射图案相匹配。如果该角膜前表面存在像差,则该图案中反射部分间距较近的区域可能指示角膜曲率较陡峭,而反射部分间距较远的区域可能指示角膜曲率较平坦。反射地形图仪34通常包括投射照明图案的照明***和检测反射光的传感器(比如摄像头)。根据操作示例,反射地形图仪34将包括照明图案的地形图仪光朝向眼睛12引导,并检测从眼睛12反射的地形图仪光。地形图仪34可以输出地形图仪测量数据,比如角膜前表面的图,比如轴向图、切向图、屈光力图或高程图。
测量设备28可以顺序和/或同时获得测量值。根据位置对来自不同设备28的测量值进行对齐(例如,识别并评价与眼睛12的相同位置相对应的测量数据)以确定不同设备28在该相同位置处所测量的值。在某些实施例中,可以使用眼睛12的特征(比如瞳孔或虹膜标记)来对齐数据。在其他实施例中,测量设备28可以沿着相同的光路进行测量,使得眼睛12针对测量具有相同的对齐方式。
光学***36包括将来自测量设备28的光朝向眼睛12引导的一个或多个光学元件。光学元件可以作用于(例如,透射、反射、折射、衍射、准直、调节、成形、聚焦、调制和/或以其他方式作用于)激光束。光学元件的示例包括透镜、棱镜、反射镜、衍射光学元件(DOE)、全息光学元件(HOE)和空间光调制器(SLM)。
计算机20控制***10的操作以评估眼睛12的泪膜。为了评估泪膜,计算机20从测量设备28接收测量数据并将与眼表的多个位置中的相同位置相对应的数据进行对齐。然后,计算机20评估该数据以确定泪膜描述。该数据可能指示泪膜存在异常。异常的类型包括,例如,泪膜的不均匀性或不稳定性。泪膜的不均匀性可能是指与正常泪膜存在偏差,例如,泪膜缺失或异常薄的区域,或者泪膜的化学成分不正常的区域。泪膜的不稳定性可能是指泪膜发生变化,例如,泪膜从正常变为异常的区域。
在某些实施例中,计算机20根据与测量数据相关联的信噪比来评估该数据。测量设备28通常具有照明源和传感器(比如摄像头)。照明源将光朝向眼睛的位置(比如眼表)引导。传感器检测从眼睛反射的光,响应于检测光而生成信号,并根据信号输出测量数据。来自某个位置的数据的信噪比是所测量的信号与该位置处的总测量噪声之间的比值。通常,信噪比越高指示数据质量越好。信噪比较低或下降的位置可能指示泪膜存在问题,例如,泪膜缺失。
在这些实施例中,计算机20可以通过识别该数据表现出信噪比下降的位置并确定泪膜在该位置处具有不均匀性来评估该数据。该下降可以在例如下降大于10%至20%、20%至30%或30%的范围内。在这些实施例中,计算机20可以通过识别该数据表现出信噪比变化的位置并确定泪膜在该位置处具有不稳定性来评估该数据。该变化可以在例如变化大于10%至20%、20%至30%或30%的范围内。
在某些实施例中,计算机20根据数据的存在与否来评估该测量数据。如果某个位置处存在数据缺失,则该位置处可能存在不均匀性。在某些实施例中,计算机20根据响应于检测到传播通过角膜的某个区域并被该区域折射的光所生成的信号(例如,由像差计32生成的波前信号)中是否存在变化来评估测量数据。该变化可能指示该位置处存在不稳定性。该变化可以在例如变化大于10%至20%、20%至30%或30%的范围内。
在某些实施例中,计算机20通过将来自某个测量设备28的测量数据与其他测量值进行比较来评估该数据。其他测量值可以由***10的另一不同的测量设备28或***10外部的测量设备28所生成。例如,可以将OCT数据与地形图仪数据或***10外部的测量设备所生成的数据进行比较。
在某些实施例中,计算机20通过测量数据的参数化的残差来评估该数据。在这些实施例中,计算机20可以通过找到最紧密拟合测量数据的函数的参数来确定描述眼睛12的部分的数学函数。例如,计算机20可以从OCT数据和/或地形图仪数据的参数化来确定角膜前表面的形状。作为另一个示例,计算机20可以从像差计数据中确定波前参数化。然后,计算机20可以确定描述该参数化与测量数据之间的差异的残差。残差具有意外特征可能指示泪膜存在异常。例如,6阶泽尼克波前参数化的残差的意外特征指示存在较小尺度的结构,这些结构通常出现在角膜上。这进而可能指示泪膜不规则。
在某些实施例中,计算机20评估来自特定测量设备28的测量数据。例如,计算机20评估来自OCT设备30的OCT数据。OCT数据的点分布可以描述角膜前表面。点分布位置上的变化可能指示泪膜在该位置处发生变化,即,泪膜在角膜前表面处具有不稳定性。作为另一个示例,计算机20评估来自反射地形图仪34的地形图仪数据。地形图仪数据的照明图案的某位置处的变化可以指示泪膜在该位置处具有不稳定性。
计算机20从对该数据的评估中确定泪膜描述。计算机20可以使用来自一个或多个测量设备28的数据来描述特定位置处的泪膜。在某些实施例中,计算机20生成表示泪膜描述的图像,并经由显示器输出该图像。该图像以一个或多个图形元素来表示眼睛的眼表,该一个或多个图形元素指示眼表的这些位置处的一个或多个泪膜特性。参考图2A至2C描述了关于泪膜描述和图像的更多细节。
图2A至2C展示了***10生成泪膜描述的图像50(50a,50b,50c)的示例。在这些示例中,OCT设备30、像差计32和地形图仪34提供测量数据,计算机20(未示出)从该数据生成图像50,并且显示器52(其可以是接口26的一部分)显示图像50。OCT数据示出在区域60a和62a处存在泪膜异常;像差计数据示出在区域60b、62b和64b处存在泪膜异常;并且地形图仪数据示出在区域62c处存在泪膜异常。区域60(60a,60b)基本上重叠,并且区域62(62a,62b,62c)也基本上重叠。像差计32通常不提供瞳孔区域之外的测量,因此区域62c不会延伸到瞳孔区域之外。
图像50可以包括描述泪膜的图形用户界面元素或图形元素。图形元素可以具有任何合适的属性,例如大小、形状、颜色、填充图案、字母数字标签或其他属性。在某些实施例中,图形元素可以叠加到眼睛的图像上,例如眼睛的照片或视频、或表示眼睛的图形元素上。例如,在图像50a、50b以及50c中,图形元素被叠加到眼睛的图像上以指示眼睛的区域中存在泪膜异常。
计算机20可以将由***10的一个、两个或更多个、或所有测量设备28检测到的一个、两个或更多个、或所有异常包括在泪膜描述中。通常,如果测量设备28对某个位置处异常的存在达成一致(例如,存在不均匀性和/或不稳定性),则计算机20将该位置处的异常包括在该描述中。
如果测量设备28对异常的存在未达成一致,则计算机20可以包括或排除该异常。在某些实施例中,计算机20可以包括异常,并且可以标识哪些设备28检测到该异常。例如,图2A的图像50a包括来自***10的所有测量设备28的异常,其中来自OCT设备30的异常用细线来显示,来自地形图仪34的异常用虚线来显示,并且来自像差计32的异常用粗线来显示。在其他实施例中,计算机20可以根据任何合适的因素来排除异常。如果检测异常所需的预定最小数量的设备28未能检测到异常,则计算机20可以排除该异常。例如,图2B的图像50b仅包括至少两个设备28检测到的异常64,因此省略了仅由一个设备28(即地形图仪34)检测到的异常64b。如果检测异常所需的预定设备28未能检测到异常,则计算机20可以排除该异常。例如,可能需要由OCT设备30、像差计32或地形图仪34检测到异常。计算机20可以根据异常位置处设备28的检测质量(例如,准确性、精确性和/或可靠性)来排除异常。例如,像差计32通常不提供瞳孔区域之外的测量,因此如果像差计32(且没有其他设备28)检测到瞳孔区域之外的异常,则该异常可以被视为错误。
在某些实施例中,计算机20可以对由不同设备28检测到的异常进行组合。计算机20可以将函数(比如平均函数)应用于这些异常。例如,如果设备p检测到异常,则设备p的异常可以被赋予检测值vp=1,如果设备p未检测到异常,则该异常可以被赋予检测值vp=0。可以应用平均函数来找到平均检测值vp。可以将检测值满足最小检测值(比如大于0.3、0.5或者0.7)的异常包括在该描述中。在某些实施例中,可以根据任何合适的因素修改检测值vp,例如设备28的测量的确定性和/或检测质量。
计算机20可以以任何合适的方式在泪膜描述中描述这些异常。在某些实施例中,图形元素可以指示眼睛上存在异常的区域。例如,图像50a、50b以及50c中使用线条勾勒出异常所在的区域。在另一示例中,这些区域可以由颜色或填充图案来表示。
计算机20可以使用任何合适的图形元素属性将异常的任何合适的特性包括在泪膜描述中。在某些实施例中,图像50可以标识检测到异常的设备28。例如,在图像50a、50b以及50c中,来自OCT设备30的异常用细线来显示,来自地形图仪34的异常用虚线来显示,并且来自像差计32的异常用粗线来显示。在某些实施例中,图像50可以标识异常的类型。例如,在图2C的图像50c中,区域60(60a,60b)用填充图案来表示,表示不稳定性。区域62和64则没有填充图案,表示存在不均匀性。在某些实施例中,图像50可以指示异常检测的置信度,该置信度可以表示设备28的测量的确定性和/或检测质量。例如,具有较高检测置信度的异常的颜色可能与具有较低置信度的异常不同。
图3展示了根据某些实施例的可以由***10执行的用于评估眼睛的泪膜的方法的示例。该方法的某些步骤可以由计算机20执行,该计算机可以向***10的部件发送指令以执行某些操作。该方法开始于步骤110,其中测量设备28将光朝向眼睛12引导。在某些实施例中,测量设备28包括例如OCT设备30、像差计32和地形图仪34。在步骤110a,OCT设备30引导OCT光,在步骤110b,像差计32引导像差计光,并且在步骤110c,地形图仪34引导地形图仪光。
眼睛12反射光,并且在步骤112,测量设备28检测反射光。在步骤112a,OCT设备30检测反射的OCT光,在步骤112b,像差计32检测反射的像差计光,并且在步骤112c,地形图仪34检测反射的地形图仪光。
在步骤114,测量设备28从反射的光中生成描述眼睛12的数据。在步骤114a,OCT设备30从反射的OCT光中生成OCT数据,在步骤114b,像差计32从反射的像差计光中生成像差计数据,并且在步骤114c,地形图仪34从反射的地形图仪光中生成地形图仪数据。
在步骤116,计算机20根据位置将来自测量设备28的数据进行对齐,并在步骤120评估这些位置处的数据。计算机20可以以任何合适的方式评估该数据。例如,计算机20可以识别该数据表现出相比其他位置更低信噪比的位置,并确定泪膜在该位置处具有不均匀性。作为另一个示例,计算机20可以识别该数据表现出信噪比变化的位置,并确定泪膜在该位置处具有不稳定性。
在步骤116a,计算机20评估来自OCT设备30的数据。例如,计算机20可以识别OCT数据中存在数据缺失的位置,并确定泪膜在该位置处具有不均匀性。作为另一个示例,计算机20可以从OCT数据中确定角膜前表面,确定角膜前表面与OCT数据的残差,并根据该残差确定泪膜具有不均匀性。作为另一个示例,计算机20可以识别OCT数据的点分布发生变化的位置,并确定泪膜在该位置处具有不稳定性。
在步骤116b,计算机20评估来自像差计32的数据。例如,计算机20可以从像差计数据中确定波前参数化,确定波前参数化的残差,并根据该残差确定泪膜具有不均匀性。作为另一个示例,计算机20可以识别像差计数据的波前信号表现出变化的位置,并确定泪膜在该位置处具有不稳定性。
在步骤116c,计算机20评估来自地形图仪34的数据。例如,计算机20可以识别地形图仪数据中存在数据缺失的位置,并确定泪膜在该位置处具有不均匀性。作为另一个示例,计算机20可以从地形图仪数据中确定角膜前表面,确定角膜前表面与地形图仪数据的残差,并根据该残差确定泪膜具有不均匀性。作为另一个示例,计算机20可以识别地形图仪数据的照明图案表现出变化的位置,并确定泪膜在该位置处具有不稳定性。
在步骤122,计算机20从该评估中确定泪膜描述。计算机20可以使用来自一个或多个测量设备28的数据来描述特定位置处的泪膜。在步骤124,计算机20显示该泪膜描述。在某些实施例中,计算机20生成表示该泪膜描述的图像,并经由显示器输出该图像。该图像可以显示眼睛的眼表,并且可以具有指示眼表的区域中的泪膜特性的图形元素。然后方法结束。
本文公开的***和装置的部件(比如控制计算机)可以包括接口、逻辑和/或存储器,其中任何一个可以包括计算机硬件和/或软件。接口可以接收至部件的输入和/或从部件发送输出,并且通常用于在例如软件、硬件、***设备、用户以及这些的组合之间交换信息。用户接口(例如,图形用户界面(GUI))是用户可以用来与计算机交互的接口类型。用户接口的示例包括显示器、触摸屏、键盘、鼠标、手势传感器、麦克风和扬声器。
逻辑可以执行部件的操作。逻辑可以包括处理数据(例如,执行用于从输入生成输出的指令)的一个或多个电子设备。这种电子设备的示例包括计算机、处理器、微处理器(例如,中央处理单元(CPU))和计算机芯片。逻辑可以包括对能够由电子设备执行以执行操作的指令进行编码的计算机软件。计算机软件的示例包括计算机程序、应用和操作***。
存储器可以存储信息,并且可以包括有形的、计算机可读的和/或计算机可执行的存储介质。存储器的示例包括计算机存储器(例如,随机存取存储器(RAM)或只读存储器(ROM))、大容量存储介质(例如,硬盘)、可移除存储介质(例如,光盘(CD)或数字视频或通用盘(DVD))、数据库、网络存储装置(例如,服务器)和/或其他计算机可读介质。特定实施例可以针对用计算机软件编码的存储器。
尽管本公开已经根据某些实施例进行了描述,但对本领域技术人员而言,实施例的修改(比如变更、替换、添加、省略和/或其他修改)将是显而易见的。因此,可以在不脱离本发明范围的情况下对实施例进行修改。例如,可以对本文公开的***和装置进行修改。***和装置的部件可以是一体式的或分开的,或者***和装置的操作可以由更多、更少或其他部件来执行,这对于本领域技术人员来说是显而易见的。作为另一示例,可以对本文公开的方法进行修改。这些方法可以包括更多、更少或其他步骤,并且这些步骤可以以任何合适的顺序执行,这对于本领域技术人员来说是显而易见的。
为了帮助专利局和读者解释权利要求,申请人注意到,他们不旨在让任何权利要求或权利要求要素援引35U.S.C.§112(f),除非在特定权利要求中明确使用词语“用于……的装置”或“用于……的步骤”。申请人理解,在权利要求内使用任何其他术语(例如,“机构”、“模块”、“设备”、“单元”、“部件”、“元件”、“构件”、“装置”、“机器”、“***”、“处理器”或“控制器”)是指相关领域技术人员已知的结构,并且不旨在援引35U.S.C.§112(f)。
Claims (20)
1.一种用于评估眼睛的泪膜的眼科***,所述***包括:
多个测量设备,每个测量设备被配置为:
检测从所述眼睛反射的光,所述眼睛的眼表包括所述泪膜;以及
从所述反射的光中生成描述所述眼睛的数据;以及
计算机,所述计算机被配置为:
对于所述眼表的多个位置中的每个位置,将与相同位置相对应的数据进行对齐;
评估所述多个位置处的数据以检测所述泪膜的一个或多个异常;以及
从对所述多个位置处的所述数据的评估中确定泪膜描述。
2.如权利要求1所述的眼科***,所述计算机进一步被配置为通过以下方式评估所述多个位置处的所述数据:
识别所述数据表现出相比其他位置更低信噪比的位置;以及
检测所述位置处包括所述泪膜的不均匀性的异常。
3.如权利要求1所述的眼科***,所述计算机进一步被配置为通过以下方式评估所述多个位置处的所述数据:
识别所述数据表现出信噪比变化的位置;以及
检测所述位置处包括所述泪膜的不稳定性的异常。
4.如权利要求1所述的眼科***,所述多个测量设备中的一个测量设备包括光学相干断层扫描OCT设备,所述设备被配置为:
将OCT光朝向所述眼睛引导;
检测从所述眼睛反射的OCT光;以及
从所述反射的OCT光中生成描述所述眼睛的OCT数据。
5.如权利要求4所述的眼科***,所述计算机进一步被配置为通过以下方式评估所述多个位置处的所述数据:
识别所述OCT数据中存在数据缺失的位置;以及
检测所述位置处包括所述泪膜的不均匀性的异常。
6.如权利要求4所述的眼科***,所述计算机进一步被配置为通过以下方式评估所述多个位置处的所述数据:
从所述OCT数据中确定角膜前表面;
确定所述角膜前表面与所述OCT数据的残差;以及
根据所述残差检测包括所述泪膜的不均匀性的异常。
7.如权利要求4所述的眼科***,所述计算机进一步被配置为通过以下方式评估所述多个位置处的所述数据:
识别所述OCT数据的点分布发生变化的位置;以及
检测所述位置处包括所述泪膜的不均匀性的异常。
8.如权利要求1所述的眼科***,所述多个测量设备中的一个测量设备包括像差计,所述像差计被配置为:
将像差计光朝向所述眼睛引导;
检测从所述眼睛反射的像差计光;以及
从所述反射的像差计光中生成描述所述眼睛的像差计数据。
9.如权利要求8所述的眼科***,所述计算机进一步被配置为通过以下方式评估所述多个位置处的所述数据:
从所述像差计数据中确定波前参数化;
确定所述波前参数化与所述像差计数据的残差;以及
根据所述残差检测包括所述泪膜的不均匀性的异常。
10.如权利要求8所述的眼科***,所述计算机进一步被配置为通过以下方式评估所述多个位置处的所述数据:
识别所述像差计数据的波前信号表现出变化的位置;以及
检测所述位置处包括所述泪膜的不稳定性的异常。
11.如权利要求1所述的眼科***,所述多个测量设备中的一个测量设备包括反射地形图仪,所述反射地形图仪被配置为:
将包括照明图案的地形图仪光朝向所述眼睛引导;
检测从所述眼睛反射的地形图仪光;以及
从所述反射的地形图仪光中生成描述所述眼睛的地形图仪数据。
12.如权利要求11所述的眼科***,所述计算机进一步被配置为通过以下方式评估所述多个位置处的所述数据:
识别所述地形图仪数据中存在数据缺失的位置;以及
检测所述位置处包括所述泪膜的不均匀性的异常。
13.如权利要求11所述的眼科***,所述计算机进一步被配置为通过以下方式评估所述多个位置处的所述数据:
从所述地形图仪数据中确定角膜前表面;
确定所述角膜前表面与所述地形图仪数据的残差;以及
根据所述残差检测包括所述泪膜的不均匀性的异常。
14.如权利要求11所述的眼科***,所述计算机进一步被配置为通过以下方式评估所述多个位置处的所述数据:
识别所述照明图案表现出变化的位置;以及
检测所述位置处包括所述泪膜的不稳定性的异常。
15.如权利要求1所述的眼科***,所述计算机进一步被配置为:
生成表示所述泪膜描述的图像;以及
经由显示器输出所述图像。
16.如权利要求15所述的眼科***,所述图像以一个或多个图形元素来表示所述眼睛的所述眼表,所述一个或多个图形元素指示所述眼表的所述多个位置处所述泪膜的所述一个或多个异常。
17.一种用于评估眼睛的泪膜的眼科***,所述***包括:
多个测量设备,每个测量设备被配置为:
检测从所述眼睛反射的光,所述眼睛的眼表包括所述泪膜;以及
从所述反射的光中生成描述所述眼睛的数据;以及
计算机,所述计算机被配置为:
对于所述眼表的多个位置中的每个位置,将与相同位置相对应的数据进行对齐;
评估所述多个位置处的数据以检测所述泪膜的一个或多个异常;
从对所述多个位置处的所述数据的评估中确定泪膜描述;以及
生成并输出表示所述泪膜描述的图像,所述图像以一个或多个图形元素来表示所述眼睛的所述眼表,所述一个或多个图形元素指示所述眼表的所述多个位置处所述泪膜的所述一个或多个异常。
18.如权利要求17所述的眼科***,所述图像标识了所述一个或多个异常的异常类型。
19.如权利要求17所述的眼科***,所述图像标识了所述多个测量设备中的生成用于检测所述一个或多个异常中的某个异常的数据的一个或多个测量设备。
20.一种用于评估眼睛的泪膜的眼科***,所述***包括:
多个测量设备,每个测量设备被配置为:
检测从所述眼睛反射的光,所述眼睛的眼表包括所述泪膜;以及
从所述反射的光中生成描述所述眼睛的数据;
所述多个测量设备包括:
光学相干断层扫描(OCT)设备,所述设备被配置为将OCT光朝向所述眼睛引导,检测从所述眼睛反射的OCT光,以及从所述反射的OCT光中生成描述所述眼睛的OCT数据;
像差计,所述像差计被配置为将像差计光朝向所述眼睛引导,检测从所述眼睛反射的像差计光,以及从所述反射的像差计光中生成描述所述眼睛的像差计数据;以及
反射地形图仪,所述反射地形图仪被配置为将包括照明图案的地形图仪光朝向所述眼睛引导,检测从所述眼睛反射的地形图仪光,以及从所述反射的地形图仪光中生成描述所述眼睛的地形图仪数据;以及
计算机,所述计算机被配置为:
对于所述眼表的多个位置中的每个位置,将与相同位置相对应的数据进行对齐;
通过以下方式评估所述多个位置处的数据以检测所述泪膜的一个或多个异常:
识别所述数据表现出相比其他位置更低信噪比的位置,以及检测所述位置处包括所述泪膜的不均匀性的异常;
识别所述数据表现出信噪比变化的位置,以及检测所述位置处包括所述泪膜的不稳定性的异常;
识别所述OCT数据中存在数据缺失的位置,以及检测所述位置处包括所述泪膜的不均匀性的异常;
从所述OCT数据中确定角膜前表面,确定所述角膜前表面与所述OCT数据的残差,以及根据所述残差检测包括所述泪膜的不均匀性的异常;
识别所述OCT数据的点分布发生变化的位置,以及检测所述位置处包括所述泪膜的不均匀性的异常;
从所述像差计数据中确定波前参数化,确定所述波前参数化与所述像差计数据的残差,以及根据所述残差检测包括所述泪膜的不均匀性的异常;
识别所述像差计数据的波前信号表现出变化的位置,以及检测所述位置处包括所述泪膜的不稳定性的异常;
识别所述地形图仪数据中存在数据缺失的位置,以及检测所述位置处包括所述泪膜的不均匀性的异常;
从所述地形图仪数据中确定角膜前表面,确定所述角膜前表面与所述地形图仪数据的残差,以及根据所述残差检测包括所述泪膜的不均匀性的异常;以及
识别所述照明图案表现出变化的位置,以及检测所述位置处包括所述泪膜的不稳定性的异常;
从对所述多个位置处的所述数据的评估中确定泪膜描述;以及
生成表示所述泪膜描述的图像并经由显示器输出所述图像,所述图像以一个或多个图形元素来表示所述眼睛的所述眼表,所述一个或多个图形元素指示所述眼表的所述多个位置处所述泪膜的所述一个或多个异常。
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