本发明专利技术提供了一种视觉训练方案的生成方法、装置、终端设备和介质，包括：获取待训练用户的眼部病历数据；将其输入预先训练好的训练方案生成模型中，以使模型输出训练项目的数据序列，进而生成对应的训练方案；训练方案包括训练时间、训练项目和训练类别；模型基于用户样本数据，通过采用深度学习的序列预测模型训练获得；用户样本数据包括若干用户的眼部病历数据和对应的训练方案，并通过训练效果筛选获得。本发明专利技术采用基于深度学习的训练方案生成模型输出关于训练项目的数据序列，进而生成与待训练用户对应的训练方案，相比现有技术通过人工进行评估，进而确定具体训练项目的技术方案，降低了主观性的同时，大幅缩短了评估所用的时间。的时间。的时间。
【技术实现步骤摘要】
一种视觉训练方案的生成方法、装置、终端设备和介质
[0001]本专利技术涉及视觉训练领域，尤其涉及一种视觉训练方案的生成方法、装置、终端设备和计算机可读存储介质。
[0002]
技术介绍
视觉训练是一种提高视觉功能和视觉表现的重要手段，其主要针对包括视觉信息处理异常、视觉和运动协调异常、脑创伤或休克后视觉的康复等应用场景。这种手段可以使患者学会更有效的方法，以便其在视觉上表现得更好。并且，视觉训练可以有效提高视觉信息处理能力和长时间注视运动物体的能力，对学龄儿童以及其成年后的阅读十分有利。
[0003]通常，在对用户进行视觉训练之前，专家或医生需要对用户做多项视觉功能的检查，例如双眼视力检查、双眼屈光检查、注视性质检查、对比敏感度检查、同时视功能检查、融合功能检查，立体视功能检查等等，然后依据各项检查的结果，通过专家的主观评估，给出一个视觉训练方案，然后调用产品内的训练模块和训练项目，实现相应的视觉训练。但是，这种方法在确定具体训练方案时依赖专家或医生的评估，其在具有主观性的同时，还存在评估和训练效率低的问题，评估结果的准确性依赖专家或医生的经验，具有一定的知识门槛，因此据此确定的训练方案的针对性较差，训练效果不明显。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供了一种视觉训练方案的生成方法、装置、终端设备和计算机可读存储介质，以解决如何提高训练方案的针对性的技术问题，提高与用户的匹配程度。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种视觉训练方案的生成方法，包括：获取待训练用户的眼部病历数据；将所述待训练用户的眼部病历数据输入预先训练好的训练方案生成模型中，以使所述训练方案生成模型输出训练项目的数据序列，进而通过所述数据序列生成对应的训练方案；其中，所述训练方案包括针对所述待训练用户的训练时间、训练项目和训练类别；所述训练时间和训练项目分别一一对应；所述训练方案生成模型基于用户样本数据，通过采用深度学习的序列预测模型训练获得；所述用户样本数据包括若干用户的眼部病历数据和对应的训练方案，并通过训练效果筛选获得；所述训练效果根据视力水平的变化值进行确定。
[0006]作为优选方案，所述眼部病历数据包括性别、年龄、视力、散瞳、验光、注视性质、同时视数据、融合功能、立体视数据、弱视类型、眼位、眼球震颤情况和诊断结果；所述训练方案生成模型的训练过程包括：获取所述用户样本数据；将所述若干用户的眼部病历数据和对应的训练方案输入至预设的transformer基
础模型中，对所述transformer基础模型进行迭代训练，并将训练完成后的transformer基础模型作为所述训练方案生成模型；所述训练方案生成模型的训练过程采用交叉熵损失作为损失函数。
[0007]作为优选方案，所述transformer基础模型包括embedding过程、标准化过程和全连接层；所述embedding过程用于将所述若干用户的眼部病历中的离散特征转换为连续的特征向量；所述标准化过程将所述若干用户的眼部病历数据中的连续特征进行标准化处理；所述全连接层用于将转换后获得的特征向量和经过标准化处理的连续特征进行拼接，并将拼接结果进行映射；将映射结果输入所述transformer的解码器中。
[0008]作为优选方案，所述用户样本数据通过训练效果筛选获得，具体为：根据logMAR或分数记录法的测量结果的变化值，确定各所述用户样本对应训练方案的训练效果；筛选出训练效果在预设范围内的用户样本，获得对应的筛选后的所述用户样本数据。
[0009]相应的，本专利技术实施例还提供了一种视觉训练方案的生成装置，所述生成装置包括数据获取模块和生成模块；其中，所述数据获取模块，用于获取待训练用户的眼部病历数据；所述生成模块，用于将所述待训练用户的眼部病历数据输入预先训练好的训练方案生成模型中，以使所述训练方案生成模型输出训练项目的数据序列，进而通过所述数据序列生成对应的训练方案；其中，所述训练方案包括针对所述待训练用户的训练时间、训练项目和训练类别；所述训练时间和训练项目分别一一对应；所述训练方案生成模型基于用户样本数据，通过采用深度学习的序列预测模型训练获得；所述用户样本数据包括若干用户的眼部病历数据和对应的训练方案，并通过训练效果筛选获得；所述训练效果根据视力水平的变化值进行确定。
[0010]作为优选方案，所述眼部病历数据包括性别、年龄、视力、散瞳、验光、注视性质、同时视数据、融合功能、立体视数据、弱视类型、眼位、眼球震颤情况和诊断结果；所述训练方案生成模型的训练过程包括：获取所述用户样本数据；将所述若干用户的眼部病历数据和对应的训练方案输入至预设的transformer基础模型中，对所述transformer基础模型进行迭代训练，并将训练完成后的transformer基础模型作为所述训练方案生成模型；所述训练方案生成模型的训练过程采用交叉熵损失作为损失函数。
[0011]作为优选方案，所述transformer基础模型包括embedding过程、标准化过程和全连接层；所述embedding过程用于将所述若干用户的眼部病历中的离散特征转换为连续的特征向量；所述标准化过程将所述若干用户的眼部病历数据中的连续特征进行标准化处理；所述全连接层用于将转换后获得的特征向量和经过标准化处理的连续特征进行
拼接，并将拼接结果进行映射；将映射结果输入所述transformer的解码器中。
[0012]作为优选方案，所述用户样本数据通过训练效果筛选获得，具体为：根据logMAR或分数记录法的测量结果的变化值，确定各所述用户样本对应训练方案的训练效果；筛选出训练效果在预设范围内的用户样本，获得对应的筛选后的所述用户样本数据。
[0013]相应的，本专利技术实施例还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的视觉训练方案的生成方法。
[0014]相应的，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行所述的视觉训练方案的生成方法。
[0015]相比于现有技术，本专利技术实施例具有如下有益效果：本专利技术实施例提供了一种视觉训练方案的生成方法、装置、终端设备和计算机可读存储介质，包括：获取待训练用户的眼部病历数据；将所述待训练用户的眼部病历数据输入预先训练好的训练方案生成模型中，以使所述训练方案生成模型输出训练项目的数据序列，进而通过所述数据序列生成对应的训练方案；其中，所述训练方案包括针对所述待训练用户的训练时间、训练项目和训练类别；所述训练时间和训练项目分别一一对应；所述训练方案生成模型基于用户样本数据，通过采用深度学习的序列预测模型训练获得；所述用户样本数据包括若干用户的眼部病历数据和对应的训练方案，并通过训练效果筛选获得；所述训练效果根据视力水平的变化值进行确定。本专利技术实施例基于预先训练好的训练方案生成模型输出关于训本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视觉训练方案的生成方法，其特征在于，包括：获取待训练用户的眼部病历数据；将所述待训练用户的眼部病历数据输入预先训练好的训练方案生成模型中，以使所述训练方案生成模型输出训练项目的数据序列，进而通过所述数据序列生成对应的训练方案；其中，所述训练方案包括针对所述待训练用户的训练时间、训练项目和训练类别；所述训练时间和训练项目分别一一对应；所述训练方案生成模型基于用户样本数据，通过采用深度学习的序列预测模型训练获得；所述用户样本数据包括若干用户的眼部病历数据和对应的训练方案，并通过训练效果筛选获得；所述训练效果根据视力水平的变化值进行确定。2.如权利要求1所述的一种视觉训练方案的生成方法，其特征在于，所述眼部病历数据包括性别、年龄、视力、散瞳、验光、注视性质、同时视数据、融合功能、立体视数据、弱视类型、眼位、眼球震颤情况和诊断结果；所述训练方案生成模型的训练过程包括：获取所述用户样本数据；将所述若干用户的眼部病历数据和对应的训练方案输入至预设的transformer基础模型中，对所述transformer基础模型进行迭代训练，并将训练完成后的transformer基础模型作为所述训练方案生成模型；所述训练方案生成模型的训练过程采用交叉熵损失作为损失函数。3.如权利要求2所述的一种视觉训练方案的生成方法，其特征在于，所述transformer基础模型包括embedding过程、标准化过程和全连接层；所述embedding过程用于将所述若干用户的眼部病历数据中的离散特征转换为连续的特征向量；所述标准化过程将所述若干用户的眼部病历数据中的连续特征进行标准化处理；所述全连接层用于将转换后获得的特征向量和经过标准化处理的连续特征进行拼接，并将拼接结果进行映射；将映射结果输入所述transformer的解码器中。4.如权利要求1所述的一种视觉训练方案的生成方法，其特征在于，所述用户样本数据通过训练效果筛选获得，具体为：根据logMAR或分数记录法的测量结果的变化值，确定各所述用户样本对应训练方案的训练效果；筛选出训练效果在预设范围内的用户样本，获得对应的筛选后的所述用户样本数据。5.一种视觉训练方案的生成装置，其特征在于，包括数据获取模块和生成模块；其中，所述数据获取模块，用于获取待训练用户的眼部病历数据；所述生成模块，用于将所述待训练用户的眼部病历数据输入预先训练好的训练方案生成模型中，以使所述训练方案生成模型输出训练项目的...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢伟浩，
申请(专利权)人：广州视景医疗软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。