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：