[0001] 本发明涉及医疗检测的技术领域，尤其是涉及一种快速干眼检测方法、装置及电子设备。

[0002] 传统的干眼检测方法包括涂抹试验、泪液分析和眼表形态学检查等，传统的干眼检测方法存在一定的局限性，其主要依赖医生经验，且操作较为复杂，目前，相关技术提出，可以基于光学、计算机视觉和人工智能进行干眼检测，该方案可以更准确地评估患者的泪液分泌量、泪膜稳定性、眼表形态和眼部表面湿润度等指标，从而提高了诊断的准确性和效率。

[0003] 但上述方案在评估不同干眼指标时，需要重复多次调节设备才能获得良好的图像数据，其操作复杂，检测效率低，且图像数据的不准确会导致分析结果偏差较大，从而影响干眼指标评估的准确性，此外，由于上述方案在每次拍摄数据时只能分析单个指标，当需要评估多个指标时，需要进行多次拍摄和分析，且每次拍摄和分析都需要患者重新配合，医生同样需要在每次拍摄后等待并审核分析结果，并在确认无误后进行下一次拍摄，从而增加了检测的时间，降低了干眼检测效率。

[0020] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0021] 目前，干眼检测技术已经取得了显著的进展，传统的干眼检测方法包括涂抹试验、泪液分析和眼表形态学检查等，但这些方法存在一定的局限性，如操作复杂、依赖医生经验等，最新的发展包括基于光学、计算机视觉和人工智能的干眼检测技术，这些技术可以更准确地评估患者的泪液分泌量、泪膜稳定性、眼表形态和眼部表面湿润度等指标，从而提高了诊断的准确性和效率。

[0022] 但现有的干眼成像系统在评估不同干眼指标时，需要重复多次调节设备才能获得良好的图像数据，其操作复杂，检测效率低，且图像数据不准确会导致分析结果偏差较大，影响干眼指标的评估，此外，现有的干眼检测仪每次拍摄数据只能分析单个指标，当需要评估多个指标时，需要进行多次拍摄和分析，每次拍摄后医生可能需要等待并审核分析结果，确认无误后进行下一次拍摄，这增加检测的时间，降低了检测的效率。

[0023] 由于每次拍摄都需要患者重新配合，会增加检测的难度，特别是对于一些特殊群体，例如干眼症患者的眼部可能因多次拍摄出现不适感或疼痛等症状，此外，部分检测项目要求拍摄时不眨眼，或患者因眼部不适要求休息或放松，这可能会影响下一次拍摄的眼表状态，导致多次拍摄的数据之间存在差异，降低诊断的准确性，基于此，本发明实施提供的快速干眼检测方法、装置及电子设备，可以显著提升干眼检测的准确性和检测效率。

[0024] 参见图1所示的一种快速干眼检测方法的流程示意图，该方法主要包括以下步骤S102至步骤S106：步骤S102，获取用户端发送的干眼指标选择信息，其中，指标选择信息包括：用户端从预设检查项集合中选取的目标检查项集合，在一种实施方式中，参见图2所示的一种目标检查项的示意图，预设检查项集合包括：泪河高度测量、非入侵式泪膜破裂时间测量、脂质层测量、眼红分析、不完全眨眼分析、睑缘拍摄、睑板腺上/下眼睑分析和荧光图像拍摄，用户端可以自主选择目标检查项并提交检测流程。

[0025] 步骤S104，通过预设指标分析模型，针对干眼指标选择信息进行分组处理，将满足相同合并条件的指标选择信息合并为同一功能项，确定目标功能项集合，在一种实施方式中，当检查项的左右眼检查项相同，且测量检查项时所需的用户端检查操作相同时，将检查项确定为目标功能项集合，其中，用户端检查操作包括：眨眼和不眨眼，目标功能项集合包括：单指标功能项和多指标功能项，具体的，参见图3所示的一种目标功能项的示意图，睑缘拍摄、睑板腺上/下眼睑分析和荧光图像拍摄为单指标功能项，单指标功能项中仅包括一个待测指标，即，上述三个检测项不能合并，只能单独检测，泪河高度测量和非入侵式泪膜破裂时间测量处于同一多指标功能项，脂质层测量、眼红分析和不完全眨眼分析处于同一多指标功能项，同一多指标功能项可以共用一份拍摄数据，即，只需拍摄一次即可分析多个指标。

[0026] 步骤S106，分别获取各项目标功能项对应的用户干眼检测视频或用户干眼检测图像，并利用目标功能项中各项检查项对应的数据处理模型，对用户干眼检测视频或用户干眼检测图像进行图像数据处理，确定干眼检测结果，在一种实施方式中，泪河高度测量需要通过泪河分割模型对用户干眼检测视频进行图像数据处理；非入侵式泪膜破裂时间测量需要通过placido环破裂区域提取模型对用户干眼检测视频进行图像数据处理；脂质层测量需要通过环体区域提取模型对用户干眼检测视频进行图像数据处理；眼红分析需要通过巩膜区域分割模型对用户干眼检测视频进行图像数据处理；不完全眨眼分析需要通过眨眼帧提取模型和睑隙区域分割模型对用户干眼检测视频进行图像数据处理；睑板腺上/下眼睑分析需要通过睑结膜分割模型对用户干眼检测图像进行图像数据处理；睑缘拍摄和荧光图像拍摄不需要数据处理模型，可以直接获取。

[0027] 本发明实施例提供的上述快速干眼检测方法、装置及电子设备，可以调整光学成像单元，使同一组光源、透镜、相机等光学参数可以适应多个数据处理单元，并在评估多个指标时，基于光学成像单元的物距变化，改变变焦镜组位置，对不同指标实现清晰成像，实现一次拍摄同时分析多个指标。

[0028] 此外，本发明在评估多个指标时，基于各指标分析标的物的差异，改变照明组件的光源以及变焦镜组的位置，对不同指标实现清晰成像，实现一次拍摄同时分析多个指标，且优化了拍摄和展示流程，拍摄时已选择的模式会按是否可以共用一份拍摄数据自动分组，同一组只需拍摄一次即可分析多个指标。

[0029] 从一段拍摄视频数据中自动提取符合标准的单帧图像，按不同功能需求，并行进行视频处理和图片处理，得出各自处理结果，同时，对于不同检查项中可以合并的操作进行合并，从而避免重复处理，降低处理耗时，并在结果展示时，使所有分组拍摄结束后再依次展示分析结果，进而可以显著提升干眼检测的准确性和检测效率。

[0030] 参见图4所示的一种快速干眼检测方法的具体流程示意图，本发明实施例还提供了一种快速干眼检测的实施方式，具体的参见如下（1）至（4）：（1）获取同一目标功能项中，各项检查项对应的指标分析标记物信息，以及测量各项检查项时光学成像单元对应的物距信息和物距变化信息，并基于物距变化信息，改变变焦镜组的位置，并根据指标分析标记物信息，对照明组件的光源以及变焦镜组的位置进行调节处理，以在获取各项目标功能项对应的用户干眼检测视频或用户干眼检测图像时，对各项检查项对应的指标实现清晰成像，在一次拍摄过程中同时分析多个指标，其中，指标分析标记物信息用于确定干眼检测的检测位置，光学成像单元包括：照明组件、成像组件和控制板，照明组件包括：照明光源、背光板和placido锥形桶，成像组件包括：变焦镜组、滤光片、成像镜头和摄像机，控制板用于控制变焦镜组的位置；照明组件用于照明患者眼表，成像组件用于对患者眼表成像，通过上述调节可以使同一组只需拍摄一次即可分析多个指标，从而提高了检测的效率，减少了拍摄次数，进而使患者无需多次配合拍摄，可以更快地完成检测过程，并通过同一组数据分析多个指标，减少了数据采集和处理过程中的差异，提高了检测结果的准确性。

[0031] （2）当目标功能项为单指标功能项时，针对单指标功能项对应的用户干眼检测图像进行图像数据处理，确定干眼检测结果，在一种实施方式中，单指标功能项包括：睑缘拍摄、睑板腺上/下眼睑分析和荧光图像拍摄，其中，睑缘拍摄和荧光图像拍摄无需数据处理单元参与处理，睑板腺上/下眼睑分析时需要获取上、下眼睑图像，并将上、下眼睑图像通过睑结膜分割模块分割出上、下睑结膜区域，再通过腺体区域提取模块对图像进行腺体特征增强和腺体分割得到腺体区域，最后计算出睑板腺的缺失比结果。

[0032] （3）当目标功能项为多指标功能项时，根据目标功能项中各项检查项对应的待输入图像类别，对用户干眼检测视频进行灰度分析处理，确定目标图像的步骤包括如下（A）至（C）：（A）将用户干眼检测视频中的原始图像逐帧接受，确定连续帧序列图像，再将连续帧序列图像转换为灰度图像，并实时计算每一帧图像的灰度值和当前时刻灰度图像的平均灰度值，其中，平均灰度值是指已接受图像的灰度均值，也就是说，逐帧接收每一帧图像数据，再将原始图像转换为灰度图像，并计算出当前帧图像的灰度值，在连续接收每一帧图像的过程中，将已接受图像的灰度均值与当前帧图像的灰度值进行比较，若当前帧灰度值减去灰度均值结果小于10，则将当前帧灰度值与已接受图像灰度值合并计算并更新灰度均值，否则将当前帧图像标记为眨眼帧图像，然后继续接收下一帧图像，并在获取非连续的两帧眨眼帧图像之后，可以将两帧眨眼帧图像范围内的图像确定为睁眼帧图像，并取帧序号在二者中间位置的一帧作为单帧睁眼帧图像，其中，单帧睁眼帧图像，用于进行泪河高度测量和眼红分析。

[0033] （B）根据灰度值、平均灰度值和待输入图像类别，对灰度图像进行灰度分析处理，确定目标图像，当待输入图像类别为眨眼帧图像时，将当前帧图像的灰度值与平均灰度值进行对比处理：若灰度值与平均灰度值的差值小于预设阈值，则利用灰度值对平均灰度值进行更新，确定更新后的平均灰度值，若灰度值与平均灰度值的差值不小于预设阈值，则将当前帧图像确定为眨眼帧图像，在一种实施方式中，若记当前帧灰度值为gv，当前帧序号为n，已计算的灰度均值为mgv，则灰度均值的更新计算方式可表示为下式：

[0034] （C）当待输入图像类别为睁眼帧图像时，获取非连续的两帧眨眼帧图像，并根据眨眼帧图像确定睁眼帧图像，并将两帧眨眼帧图像的中间帧图像，确定为单帧睁眼帧图像。

[0035] （4）当目标功能项为多指标功能项时，针对目标图像进行图像数据处理，确定干眼检测结果，具体的，在进行泪河高度测量和非入侵式泪膜破裂时间测量的多指标功能项测量时，对于非入侵式泪膜破裂时间的计算，首先进行两次眨眼检测，随后通过placido环破裂区域提取模块逐帧分析每帧图像的placido环变化情况，在受试者进行第三次眨眼或者拍摄视频结束时，返回有效帧序列中placido环破裂的时间及区域结果，其中，为保证数据处理的高效性，每拍摄一帧即将该帧图像送入数据处理单元进行处理，对于送入的连续帧序列，首先通过眨眼检测获取出待分析的连续睁眼帧序列，然后对每一张图像提取出Placido环区域进行破裂判断，最后得出Placido环破裂的位置和时间结果。

[0036] 此外，对于泪河高度测量的计算，首先将图像输入到预训练的泪河分割模型提取出泪河区域，再通过泪河测量模块按指定宽度位置选取出泪河三处位置顶部和底部共三对坐标点，然后取三处位置泪河高度的平均值作为泪河测量结果，也就是说，从泪河区域中部及左右一定距离选取出三处高度测量点，计算三处测量点上边缘到下边缘的距离，即为泪河高度结果。

[0037] 在另一种实施方式中，在进行脂质层测量、眼红分析和不完全眨眼分析的多指标功能项测量时，首先通过眨眼检测模块区分出正常睁眼帧和所有眨眼帧，正常睁眼帧用于脂质层分析的计算，眨眼帧用于不完全眨眼分析的计算，对于脂质层的计算，将筛选后的正常睁眼帧图像通过环体区域提取模块提取出Placido环的下半部分区域，然后依据脂质层颜色与厚度映射关系，通过脂质层颜色计算模块，计算出每一帧的脂质层厚度，具体的，提取出每一张图像的Placido环的下半部分区域，计算该区域Placido环上每个像素的颜色，然后依据脂质层颜色与厚度的映射关系，转换出脂质层的厚度结果。

[0038] 此外，对于不完全眨眼的计算，将所有眨眼帧送入眨眼帧提取模块获取每次眨眼过程中眼睑闭合程度最大的一帧，通过睑隙区域分割模块分割出该帧眼睛从上眼睑到下眼睑之间所包围的区域，再计算出该帧睑隙区域的未闭合高度，从而得出不完全眨眼的判定结果。

[0039] 对于眼红分析的计算，将所提取出的单帧睁眼帧送入巩膜区域分割模块，分割出受试者的左右巩膜区域，然后在眼红颜色计算模块提取出巩膜区域所有红色区域像素面积，将其除以巩膜区域总面积即得眼红占比，即，眼红分析结果。

[0040] （4）优化分析结果展示流程，在所有分组拍摄结束后，再依次展示分析结果，从而使检测过程更加便捷，使不同分组的拍摄之间用户不需要等待过长的时间，从而提升了用户体验。

[0041] 综上所述，本发明可以通过调整光学成像单元中照明光源和变焦镜组位置，实现了同一组光学结构适应多个数据处理单元的功能，从而使单次拍摄的数据可以用于获取多个指标，并且拍摄时已选择的模式会自动分组，同一组只需拍摄一次即可分析多个指标，从而提高了检测的效率，减少了拍摄次数，进而使患者无需多次配合拍摄，可以更快地完成检测过程，并通过同一组数据分析多个指标，减少了数据采集和处理过程中的差异，提高了检测结果的准确性。

[0042] 此外，本发明还优化了人机交互单元的分析结果展示流程，所有项目拍摄结束后再依次展示分析结果，这样的设计可以使检测过程更加便捷，使不同分组的拍摄之间用户不需要等待过长的时间，从而提升了用户体验。

[0043] 对于前述实施例提供的快速干眼检测方法，本发明实施例提供了一种快速干眼检测装置，参见图5所示的一种快速干眼检测装置的结构示意图，该装置包括以下部分：信息获取模块502，获取用户端发送的干眼指标选择信息，其中，指标选择信息包括：用户端从预设检查项集合中选取的目标检查项集合；
指标分组模块504，通过预设指标分析模型，针对指标选择信息进行分组处理，将满足相同合并条件的干眼指标选择信息合并为同一功能项，确定目标功能项集合；
干眼检测模块506，分别获取各项目标功能项对应的用户干眼检测视频或用户干眼检测图像，并利用目标功能项中各项检查项对应的数据处理模型，对用户干眼检测视频或用户干眼检测图像进行图像数据处理，确定干眼检测结果。

[0044] 本申请实施例提供的上述快速干眼检测装置，可以显著提升干眼检测的准确性和检测效率。

[0045] 一种实施方式中，在进行通过预设指标分析模型，针对干眼指标选择信息进行分组处理，将满足相同合并条件的指标选择信息合并为同一功能项，确定目标功能项集合的步骤时，上述指标分组模块504还用于：当检查项的左右眼检查项相同，且测量检查项时所需的用户端检查操作相同时，将检查项确定为目标功能项集合，其中，用户端检查操作包括：眨眼和不眨眼，目标功能项集合包括：单指标功能项和多指标功能项。

[0046] 一种实施方式中，在进行分别获取各项目标功能项对应的用户干眼检测视频或用户干眼检测图像的步骤之前，上述干眼检测模块506还用于：获取同一目标功能项中，各项检查项对应的指标分析标记物信息，以及测量各项检查项时光学成像单元对应的物距信息和物距变化信息，其中，指标分析标记物信息用于确定干眼检测的检测位置，光学成像单元包括：照明组件、成像组件和控制板，照明组件包括：照明光源、背光板和placido锥形桶，成像组件包括：变焦镜组、滤光片、成像镜头和摄像机，控制板用于控制变焦镜组的位置；照明组件用于照明患者眼表，成像组件用于对患者眼表成像；基于物距变化信息，改变变焦镜组的位置，并根据指标分析标记物信息，对照明组件的光源以及变焦镜组的位置进行调节处理，以在获取各项目标功能项对应的用户干眼检测视频或用户干眼检测图像时，对各项检查项对应的指标实现清晰成像，在一次拍摄过程中同时分析多个指标。

[0047] 一种实施方式中，在进行分别获取各项目标功能项对应的用户干眼检测视频或用户干眼检测图像的步骤之后，上述干眼检测模块506还用于：当目标功能项为单指标功能项时，针对单指标功能项对应的用户干眼检测图像进行图像数据处理，确定干眼检测结果；当目标功能项为多指标功能项时，根据目标功能项中各项检查项对应的待输入图像类别，对用户干眼检测视频进行灰度分析处理，确定目标图像，并针对目标图像进行图像数据处理，确定干眼检测结果。

[0048] 一种实施方式中，在进行根据目标功能项中各项检查项对应的待输入图像类别，对用户干眼检测视频进行灰度分析处理，确定目标图像的步骤时，上述干眼检测模块506还用于：将用户干眼检测视频中的原始图像逐帧接受，确定连续帧序列图像；将连续帧序列图像转换为灰度图像，并实时计算每一帧图像的灰度值和当前时刻灰度图像的平均灰度值；根据灰度值、平均灰度值和待输入图像类别，对灰度图像进行灰度分析处理，确定目标图像。

[0049] 一种实施方式中，在进行根据灰度值、平均灰度值和待输入图像类别，对灰度图像进行灰度分析处理，确定目标图像的步骤时，上述干眼检测模块506还用于：当待输入图像类别为眨眼帧图像时，将当前帧图像的灰度值与平均灰度值进行对比处理；若灰度值与平均灰度值的差值小于预设阈值，则利用灰度值对平均灰度值进行更新，确定更新后的平均灰度值；若灰度值与平均灰度值的差值不小于预设阈值，则将当前帧图像确定为眨眼帧图像。

[0050] 一种实施方式中，在进行根据灰度值、平均灰度值和待输入图像类别，对灰度图像进行灰度分析处理，确定目标图像的步骤时，上述干眼检测模块506还用于：当待输入图像类别为睁眼帧图像时，获取非连续的两帧眨眼帧图像；根据眨眼帧图像确定睁眼帧图像，并将两帧眨眼帧图像的中间帧图像，确定为单帧睁眼帧图像。

[0051] 本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

[0052] 本发明实施例提供了一种电子设备，具体的，该电子设备包括处理器和存储装置；存储装置上存储有计算机程序，计算机程序在被所述处理器运行时执行如上所述实施方式的任一项所述的方法 。

[0053] 图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备100包括：处理器60，存储器61，总线62和通信接口63，所述处理器60、通信接口63和存储器61通过总线62连接；处理器60用于执行存储器61中存储的可执行模块，例如计算机程序。

[0054] 其中，存储器61可能包含高速随机存取存储器（RAM，Random Access Memory），也可能还包括非不稳定的存储器（non‑volatilememory），例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口63（可以是有线或者无线）实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。

[0055] 总线62可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

[0056] 其中，存储器61用于存储程序，所述处理器60在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器60中，或者由处理器60实现。

[0057] 处理器60可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器60中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器60可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field‑Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器61，处理器60读取存储器61中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

[0058] 本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见前述方法实施例，在此不再赘述。

[0059] 所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，电子设备，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read‑Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0060] 最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。