用于确定对比敏感度阈值的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及用于确定使用者（114）的眼睛（112）的对比敏感度阈值的方法（210）和装置（110）、以及包括用于执行该方法（210）的可执行指令的相关计算机程序产品。本文中，该方法（210）包括以下步骤：a）提供跟踪数据的数据集，其中，该跟踪数据包括眼睛运动数据，其中，这些眼睛运动通过被指定用于在使用者（114）的眼睛（112）中引发视动性眼球震颤（150）的刺激（124）来刺激，其中，该跟踪数据与刺激（124）的特定对比度和特定空间频率（146）相关；b）从刺激（124）的特定对比度和特定空间频率（146）的跟踪数据中估计眼睛运动的至少一个速度分量；c）将跟踪数据的眼睛运动的速度分量与速度阈值进行比较；d）进一步将跟踪数据的超过速度阈值的分数与数据集的分数阈值（240）进行比较，由此超过分数阈值（240）的数据集被分类为在刺激（124）的特定对比度下引发视动性眼球震颤（150）；以及e）确定使用者（114）的眼睛（112）的对比敏感度阈值。方法（210）和装置（110）允许以自动方式确定使用者（114）的眼睛（112）的对比敏感度阈值，该自动方式既不需要有经验的检查者也不需要使用者（114）的主动注意。要使用者（114）的主动注意。要使用者（114）的主动注意。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于确定对比敏感度阈值的方法和装置
专利

[0001]本专利技术涉及用于确定使用者的眼睛的对比敏感度阈值的方法和装置、以及包括用于执行该方法的可执行指令的相关计算机程序产品。确定对比敏感度阈值尤其是用作在低视力中的常见检查方法。然而，其他类型的应用也可以是可行的。

技术介绍

[0002]对比敏感度的估计、特别是对比敏感度阈值的估计是在低视力中的常见检查方法，该方法优选地可以在使用者最小配合或不配合的情况下执行。已知的测试（比如像“希丁海迪（Hiding Heidi）测试）”或LEA低对比度符号测试，其中，检查者评估目光行为以便执行对比敏感度测试）已经专门为配合度低的使用者开发。尽管LEA低对比度符号测试甚至要求口头报告，但这两项测试仅可以由经过培训的检查者和配合的使用者执行。
[0003]J. Waddington和C. M. Harris，“Human optokinetic nystagmus and spatial frequency [人类视动性眼球震颤和空间频率]”，《视觉杂志》（2015）15（13）：7，1
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16，研究了刺激空间频率对OKN随机过程的影响。增加阈上刺激的空间频率引起代偿性缓慢相位的速度显著增加，相应减少了视网膜滑移。然而，视网膜滑移很少达到接近于零的值，这表明OKN系统不会或无法总是最小化视网膜滑移。他们推断，如果视网膜外增益低于单位，则OKN增益必须小于单位，并且视网膜与视网膜外增益之间的差异决定了SP速度的马尔可夫特性。当视网膜增益随较低空间频率的刺激而减少时，视网膜与视网膜外增益之间的差异增加，并且可以观察到该系统的马尔可夫特性。
[0004]在实验上，J. Waddington等人使用了以下设置。参与者坐在距平坦白色屏幕中间1 m的椅子上。OKN刺激被后投影到屏幕上。参与者的头部使用腮托来约束。使用双目头戴式眼睛跟踪器来测量眼睛运动，该跟踪器记录眼睛水平运动。在对放置在屏幕水平中线上的不同位置处的目标进行注视期间，通过记录眼睛跟踪器的电压输出来为每个参与者校准眼睛跟踪器。平移OKN是由平坦竖直方波光栅引发的，该光栅由以固定切向速度水平移动的交替的黑白竖直条纹组成，该光栅包括伪随机试验序列，每个试验具有不同的空间频率、刺激速度、或方向。分别对每只眼睛进行校准，并计算平均值以得出独眼眼睛位置。使用中心差分算法和具有零相位的巴特沃斯滤波器来从眼睛位置中推导眼睛速度。使用中心差分算法来从滤波后的眼睛速度数据中推导眼睛加速度。在定制的交互式图形界面中检查所有眼睛运动。手动检测眨眼，并且对包含眨眼的周期进行标记并将其从分析中删除。
[0005]S.C. Dakin和P.R. K. Turnbull，“Similar contrast sensitivity functions measured using psychophysics and optokinetic nystagmus [使用心理物理学和视动性眼球震颤测量的类似对比敏感度函数]”，《科学报告》，6:34514，DOI:10.1038/srep34514，描述了一种用于使用OKN的自动分析来测量对比敏感度函数（CSF）、特别是空间频率（SF）带通噪声的系统。对在刺激方向上OKN的强度进行量化允许估计在整个空间频率范围内的对比敏感度。本文中，观察者的CSF与使用OKN和感知报告两者测量的正常视力进行比较。这些方法产生了近乎相同的CSF，其捕获了在视觉敏锐度和对比敏感度的细微观察
者内变化。逐试验分析揭示了在OKN与感知报告之间的高度相关性，该高度相关性是用于确定刺激方向的常见神经机制的标志。与此相反，观察到其他条件，其中OKN和报告显著不相关，因为少数观察者经历了OKN未反映的方向反转。他们得出结论，存在宽范围的刺激条件，对于该宽范围的刺激条件，OKN可以提供一种测量CSF的有效替代方式。
[0006]在实验上，S.C. Dakin等人使用了以由个人计算机控制的视频处理器驱动的CRT显示器上的灰度所呈现的刺激。双目观看显示器，以最小化任何鼻部和/或颞部不对称对可能持续到成年的水平运动的视动性反应的影响。使用光度计对显示器亮度进行伽马校准。在远程模式下，使用眼睛跟踪器来记录单目左眼眼睛运动，允许在不使用腮托的情况下进行眼睛跟踪。眼睛运动被传输到个人计算机上。在数据收集之前，在每个使用者的眼睛跟踪器上运行校准程序，其中使用了SF和速度或对比度的所有可能组合。刺激SF、速度和方向在整个试验中是随机的，以便最小化感知或视动性后效应的累积。使用了一种用于从眼睛跟踪器输出中量化OKN的自动方法。此方法从眼睛的原始水平位置开始，然后计算x位置的一阶导数以给出眼睛的水平速度V，并基于V的量级，进一步将眼睛运动分类为扫视（如果其量级超过“扫视阈值”）或跟踪（如果不超过）。基于此，确定在0（即完全与刺激相反的方向一致的速度）、+0.5（即随机速度）与+1（即完全与刺激一致的速度）之间变化的眼睛运动因子的值。本文中，> 0.5的值被评为正确的，< 0.5的值被评为不正确的，以及0.5的值被评为随机的。
[0007]2019年4月23日提交的欧洲专利申请19 170 561.5披露了用于确定使用者的眼睛的屈光不正的方法和装置，其中，该方法包括在屏幕上呈现符号，其中，改变在屏幕上显示的符号的参数；取决于在屏幕上显示的符号的变化，对使用者的眼睛的眼睛运动度量进行跟踪；确定从使用者的眼睛针对在屏幕上显示的符号的眼睛运动度量中产生识别阈值的时间点；以及从该时间点的参数来确定使用者的眼睛的屈光不正的值。在特定实施例中，眼睛运动度量是基于OKN、特别是基于在屏幕上刺激的相位或速度与OKN的代偿性缓慢相位之间的相关性，该眼睛运动度量可以用于确定使用者是否将在屏幕上显示的符号识别为刺激。
[0008]US 7 918 558 B1披露了一种测量视网膜或视觉通路功能的方法，该方法包括通过向患者呈现视觉刺激来刺激视动性眼球震颤；改变视觉刺激的第一参数；改变视觉刺激的第二参数；以及使用改变后的视觉刺激来确定视动性眼球震颤的阈值刺激；其中，第一参数和第二参数选自包括以下各项的一组参数：视觉刺激的图案、视觉刺激的宽度、在视觉刺激与患者之间的距离、视觉刺激的空间频率、视觉刺激的测试面的变化率或时间频率、以及在视觉刺激元素之间的对比度。
[0009]WO 2018/006013 A1披露了一种系统，该系统可以测量眼睛目光位置并近乎实时检测由移动刺激驱动的平滑眼睛运动。与移动刺激的速度相匹配的平滑运动提供了受试者可以看到移动刺激的证据。该系统可以向使用者提供实时反馈，例如以音乐的形式，取决于使用者执行平滑速度匹配眼睛运动的能力。该系统可以测量视觉损伤并训练视觉能力两者，以用于康复和发展目的。
[0010]要解决的问题特别是关于S.C. Dakin等人的披露内容（见上文），因此本专利技术的目的是提供用于确定使用者的眼睛的对比敏感度阈值的方法和装置以及相关的计算机程序产品，该计算机程序产品包括用于执行该方法的可执本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于确定使用者（114）的眼睛（112）的对比敏感度阈值的方法（210），该方法（210）包括以下步骤：a）提供跟踪数据的数据集，其中，该跟踪数据包括眼睛运动数据，其中，这些眼睛运动通过被指定用于在该使用者（114）的眼睛（112）中引发视动性眼球震颤（150）的刺激（124）来刺激，其中，该跟踪数据与该刺激（124）的特定对比度和特定空间频率（146）相关；b）从该刺激（124）的特定对比度和特定空间频率（146）的跟踪数据中估计该眼睛运动的至少一个速度分量；c）将该跟踪数据的眼睛运动的速度分量与速度阈值进行比较；以及e）确定该使用者（114）的眼睛（112）的对比敏感度阈值；其特征为，d）进一步将该跟踪数据的超过该速度阈值的分数与该数据集的分数阈值（240）进行比较，其中，超过该分数阈值（240）的数据集被分类为在该刺激（124）的特定对比度下引发该视动性眼球震颤（150）。2.根据前一项权利要求所述的方法（210），其中，该速度阈值和该分数阈值独立于该使用者（114）。3.根据前述权利要求中任一项所述的方法（210），其中，该速度阈值和该分数阈值依赖于用于记录该跟踪数据的眼睛跟踪器（126）。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法（210），其中，该数据集被分为该刺激（124）的对比度和空间频率（146）的至少两个子集，其中，每个子集被单独处理。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法（210），其中，扫视滤波器被应用于从该数据集中移除跟踪数据，该跟踪数据是指该视动性眼球震颤（150）所包括的快速扫视相位（154）。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法（210），其中，该数据集被平滑。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法（210），其中，该刺激（124）在至少一个方向上施加运动。8.根据前一项权利要求所述的方法（210），其中，使用OKN鼓（140），或者其中，通过使用虚拟现实头戴式装置（116）、增强现实覆盖、或移动通信装置中的至少一个，该移动OKN鼓（140）的图像作为虚拟现实呈现给该使用者（114）。9.根据前一项权利要求所述的方法（210），其中，不同的刺激（124）用于在水平方向和竖直方向上的运动。10.根据前述两项权利要求中任一项所述的方法（210），其中，该速度分量分别针对眼睛水平运动和眼睛竖直运动来估计，其中，该眼睛水平运动跟随该刺激（124）在该水平方向上的运动，并且其中，该眼睛竖直运动跟随该刺激（124）在该竖直方向上的运动。11.根据前一项权利要求所述的方法（210），其中，水平速度阈值用于该眼睛水平运动，并且其中，竖直速度阈值用于该眼睛竖直运动。12.根据前述两项权利要求中任一项所述的方法（210），其中，与该刺激（124）的相反运动相关的跟踪数据被反转和合并。13.根据前述三项权利要求中任一项所述的方法（210），其中，如果该数据集已经被分类为针对该眼睛水平运动或针对该眼睛竖直运动引发了该视动性眼球震颤（150），则该数
据集被分类为引发该视动性眼球震颤（150）。14.根据前述权利要求中任一项所述的方法（210），其中，该速度阈值和该分数阈值（240）是在校准过程中估计的，在该校准...

【专利技术属性】
技术研发人员：K，
申请(专利权)人：卡尔蔡司光学国际有限公司，
类型：发明
国别省市：