眼球突出度测量方法以及系统技术方案

本发明专利技术的眼球突出度测量方法以及系统，通过先将三维人脸文件转化为二维贴图，简化计算机视觉处理的复杂度。再对眼部区域进行提取，除去图片的冗余部分，提高精度。再进行眼睛轮廓的提取，在检测出眼眶后检测瞳孔，提取出了颞侧眶边缘和瞳孔边缘在二维贴图上的坐标。再映射回三维照片，将三维球坐标方程矩阵化并使用最小二乘法拟合出球心坐标及眼球半径长度，即可计算出眼球突出距离。本申请采用便利、无接触式的三维人脸图像作为输入，通过借助人工智能、计算机视觉与基于三维坐标的数学计算，实现了突眼度的自动化、精准化测量。精准化测量。精准化测量。

【技术实现步骤摘要】
眼球突出度测量方法以及系统


[0001]本专利技术涉及眼球突出度测量领域，特别是涉及一种眼球突出度测量方法以及系统。

技术介绍

[0002]眼球突出度是指眼球在骨性眼眶内的相对位置，是由眼眶容积和骨性眼眶形态之间的关系决定的，并受到眶隔松紧和眼眶内血管压力的影响。多种眼眶疾病如眼眶急慢性炎症、肿瘤以及颈动脉海绵窦瘘等均可引起眼球突出，其中以甲状腺相关性眼病(TAO)最为常见；而眼眶骨折、眼眶静脉曲张或眶脂肪萎缩等可导致眼球凹陷。眼球突出度测量是诊断眼眶疾病并评价治疗效果必不可少的基础性临床检查之一。当发现患者有眼球突出这一症状时，应怀疑患者眼眶内发生病变，如前述TAO等炎性改变或眶内占位性病变等，都对疾病的早期筛查非常重要。
[0003]眼球突出度是指从颞侧面眶边缘至角膜顶点的垂直距离，临床上最常使用的是普通尺测量法和Hertel眼球突出计测量法。普通尺测量法是指将透明或特质的尺子的零刻度线放在颞侧面眶边缘，由测量者从侧面观察，角膜顶点处显示的距离，这种方法较为简便但精度较差，往往与医生的经验也存在较大关系。由于由眼球突出度的测量是由人眼观测获取的，对眼球最高顶点的判断难以精确定位。同时，尺子的角度与摆放会产生较大影响。Hertel氏眼球突出计是通过等腰直角三角形的光学玻璃棱镜，将角膜顶点和刻度标尺同时通过斜面的反射投影至棱镜前面，能通过人眼在正前方进行观测来获许数值。但是由于人眼眶部位的软组织存在一定厚度，不能保证其在人工卡位时的标准性，位置会有所偏移，而这种偏移会进一步放大测量的误差。此外，这种方法相对也是通过人眼观测，具有和普通尺测量法相似的关于角膜顶点确定的问题，因此带来较大的误差。
[0004]目前，根据归纳主要存在眼球突出度计法、传统计算机断层扫描(CT)测量法、三维(3D)CT测量法及其他眼球突出度测量法这四大类。其中眼球突出计有Hertel,Naugle,Oculus,Mourits四种。有部分研究证明这些版本可能相比Hertel眼球突出计具有更高的准确度，但未被广泛验证并使用，也无法彻底解决固有的手动测量带来的不可重复性问题。传统计算机断层扫描(CT)测量法主要分为直接测量和间接测量两种方法。直接测量即在CT扫描的基础上实现重建冠状面、矢状面和斜轴平面，并在这些平面上选择几点间的距离来代表眼球突出度。间接测量则通过计算面积比表示眼球突出度，通过复杂的几何计算以量化TAO患者的轴向眼球突出程度。D
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CT重建法则通过CT数据进行三维重建来进行测量，还有其他丰富的尝试，例如借助光学三维成像、正面及侧面的数字化摄影照片、裂隙灯测量，借助海伦公式、简单的勾股定理进行计算等。
[0005]以上各类眼球突出度的测量方法都有各自的优势和局限性。眼球突出度计操作简单但测量误差较大且测量者间存在个体差异；CT测量较眼球突出度计较为准确但花费高，患者需要受辐射损伤，难以成为需要在病程中多次反复测量的标准方式；眼球突出计和CT检测方法大多以两侧眶外缘的连线或同侧眶内外缘的连线作为参考线通过测量角膜顶点
到该参考线的距离评价眼球突出的程度，当受检者头歪、眼球偏斜时双眼不在CT扫描的同一个层面，导致检测结果偏差较大，且检测方法复杂；利用三维重建技术的测量准确度高，在一些特殊情况下如头位不正、斜视等也可使用，但测量方法较复杂且耗时长。
[0006]在人工智能技术高速发展的今天，更启发我们要借助于新兴的技术探索出操作简便、测量精确度高且适用范围广的眼球突出度测量方法。目前，有关人工智能
的应用仅停留在对CT/MRI等这类低噪声，相对较容易分析的图像，而没有选择直接分析人的面部。其他一些专利也仅将其创新的视角着眼于对Hertel装置的改良。

技术实现思路

[0007]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种眼球突出度测量方法以及系统，用于解决用于解决现有技术中以上技术问题。
[0008]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种眼球突出度测量方法，所述方法包括：将待测量的三维人脸文件转换为对应的二维贴图文件；基于所述二维贴图文件识别眼部区域，以获得眼部区域识别数据；基于所述眼部区域识别数据对人眼轮廓进行分割，以获得人眼轮廓分割数据；基于所述人眼轮廓分割数据提取瞳孔区域，以获得瞳孔区域提取数据；根据所述人眼轮廓分割数据以及瞳孔区域提取数据获得二维UV坐标数据；其中，所述二维UV坐标数据包括：颞侧眶边缘二维坐标数据以及瞳孔边缘二维坐标数据；将所述二维UV坐标数据进行三维空间坐标映射，以获得对应的三维坐标数据；根据所述三维坐标数据计算获得三维球心坐标及眼球半径长度，以获得眼球突出度。
[0009]于本专利技术的一实施例中，所述基于所述二维贴图文件识别眼部区域，以获得眼部区域识别数据包括：基于Yolo网络，识别所述二维贴图文件中的眼部矩形区域，以获得眼部区域识别数据。
[0010]于本专利技术的一实施例中，所述基于所述眼部区域识别数据对人眼轮廓进行分割，以获得人眼轮廓分割数据包括：利用Sobel算子对所述眼部区域识别数据进行人眼轮廓分割，以获得人眼轮廓分割数据。
[0011]于本专利技术的一实施例中，所述基于所述人眼轮廓分割数据提取瞳孔区域，以获得瞳孔区域提取数据包括：利用霍夫变换对所述人眼轮廓分割数据进行瞳孔区域检测，以获得瞳孔区域提取数据。
[0012]于本专利技术的一实施例中，所述根据所述人眼轮廓分割数据以及瞳孔区域提取数据获得二维UV坐标数据包括：基于设定的边缘阈值遍历所述人眼轮廓分割数据，获得颞侧眶边缘二维坐标数据；根据所述瞳孔区域提取数据中的圆心坐标数据和半径坐标数据，获得瞳孔边缘二维坐标数据。
[0013]于本专利技术的一实施例中，所述将所述二维UV坐标数据进行三维空间坐标映射，以获得对应的三维坐标数据包括：基于三维模型文件，将所述颞侧眶边缘二维坐标数据与瞳孔边缘二维坐标数据分别进行三维空间坐标映射，获得对应的颞侧眶边缘三维坐标数据以及瞳孔边缘三维坐标数据；其中，所述三维模型文件包括：多个顶点分别对应的顶点三维坐标数据、顶点纹理坐标数据以及顶点法线数据。
[0014]于本专利技术的一实施例中，所述基于三维模型文件，将所述颞侧眶边缘二维坐标数据与瞳孔边缘二维坐标数据分别进行三维空间坐标映射，获得对应的颞侧眶边缘三维坐标
数据以及瞳孔边缘三维坐标数据包括：基于所述三维模型文件中各顶点的顶点纹理坐标数据以及所述颞侧眶边缘二维坐标数据计算各顶点与颞侧眶边缘的欧式距离，以确定颞侧眶边缘三维坐标数据；通过瞳孔边缘二维坐标数据确定一或多个圆周离散点，并根据所述三维模型文件获得瞳孔边缘三维坐标数据。
[0015]于本专利技术的一实施例中，所述通过瞳孔边缘二维坐标数据确定一或多个圆周离散点，并根据所述三维模型文件获得瞳孔边缘三维坐标数据包括：根据所述瞳孔边缘二维坐标数据的瞳孔中心二维坐标以及瞳孔左右顶点二维坐标得到瞳孔轮廓的圆形解析表达式，并在该圆形解析表达式所对应的圆周上取一或多个离散点，并根据所述三维模型文件获得各离散点的三维坐标数据；根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种眼球突出度测量方法，其特征在于，所述方法包括：将待测量的三维人脸文件转换为对应的二维贴图文件；基于所述二维贴图文件识别眼部区域，以获得眼部区域识别数据；基于所述眼部区域识别数据对人眼轮廓进行分割，以获得人眼轮廓分割数据；基于所述人眼轮廓分割数据提取瞳孔区域，以获得瞳孔区域提取数据；根据所述人眼轮廓分割数据以及瞳孔区域提取数据获得二维UV坐标数据；其中，所述二维UV坐标数据包括：颞侧眶边缘二维坐标数据以及瞳孔边缘二维坐标数据；将所述二维UV坐标数据进行三维空间坐标映射，以获得对应的三维坐标数据；根据所述三维坐标数据计算获得三维球心坐标及眼球半径长度，以获得眼球突出度。2.根据权利要求1中所述的眼球突出度测量方法，其特征在于，所述基于所述二维贴图文件识别眼部区域，以获得眼部区域识别数据包括：基于Yolo网络，识别所述二维贴图文件中的眼部矩形区域，以获得眼部区域识别数据。3.根据权利要求1中所述的眼球突出度测量方法，其特征在于，所述基于所述眼部区域识别数据对人眼轮廓进行分割，以获得人眼轮廓分割数据包括：利用Sobel算子对所述眼部区域识别数据进行人眼轮廓分割，以获得人眼轮廓分割数据。4.根据权利要求1中所述的眼球突出度测量方法，其特征在于，所述基于所述人眼轮廓分割数据提取瞳孔区域，以获得瞳孔区域提取数据包括：利用霍夫变换对所述人眼轮廓分割数据进行瞳孔区域检测，以获得瞳孔区域提取数据。5.根据权利要求1中所述的眼球突出度测量方法，其特征在于，所述根据所述人眼轮廓分割数据以及瞳孔区域提取数据获得二维UV坐标数据包括：基于设定的边缘阈值遍历所述人眼轮廓分割数据，获得颞侧眶边缘二维坐标数据；根据所述瞳孔区域提取数据中的圆心坐标数据和半径坐标数据，获得瞳孔边缘二维坐标数据。6.根据权利要求1中所述的眼球突出度测量方法，其特征在于，所述将所述二维UV坐标数据进行三维空间坐标映射，以获得对应的三维坐标数据包括：基于三维模型文件，将所述颞侧眶边缘二维坐标数据与瞳孔边缘二维坐标数据分别进行三维空间坐标映射，获得对应的颞侧眶边缘三维坐标数据以及瞳孔边缘三维坐标数据；其中，所述三维模型文件包括：多个顶点分别对应的顶点三维坐标数据、顶点纹理坐标数据以及顶点法线数据。7.根据权利要求6中所述的眼球突出度测量方法，其特征在于，所述基于三维模型文件，将所述颞侧眶边缘二维坐标数据与瞳孔边缘二维坐标数据分别进行三维空间坐标映射，获得对应的颞侧眶边缘三维坐标数据以及瞳孔边缘三维坐标数据包括：基于所述三维...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷超宇，孙瀚池，张可言，王骐宇，龚逸炜，陈泽瑜，童威霖，黄靖，屈明宇，谈子铭，宋雪霏，翟广涛，周慧芳，
申请(专利权)人：上海交通大学医学院附属第九人民医院，
类型：发明
国别省市：