一种角膜塑形镜佩戴后干眼症预测方法技术

本发明专利技术属于医疗技术领域，且公开了一种角膜塑形镜佩戴后干眼症预测方法，预测的具体步骤如下：

【技术实现步骤摘要】
一种角膜塑形镜佩戴后干眼症预测方法


[0001]本专利技术属于医疗
，具体是一种角膜塑形镜佩戴后干眼症预测方法
。

技术介绍

[0002]角膜塑形镜是一种非侵入性矫正视力的方法，已经被广泛应用于近视的控制中
。
然而，使用角膜塑形镜存在一定的风险和并发症，如干眼症
、
眼表炎症
、
角膜上皮损伤等
。
其中，干眼症是非常常见的一种并发症，干眼症常见症状包括眼睛干涩
、
异物感
、
痛灼热感
、
畏光
、
视疲劳；较严重者会出现角膜上皮缺损，这种损伤日久则可造成严重角结膜病变
。
该病症会给患者带来明显的不适感，引起日常工作与生活的不便，并影响角膜塑形镜的治疗效果
。
因此，开发一种能够预测角膜塑形镜佩戴后干眼症预测系统具有重要的意义
。

技术实现思路

[0003]为解决上述
技术介绍
中提出的问题，本专利技术提供了一种角膜塑形镜佩戴后干眼症预测方法，以解决角膜塑形镜在实际使用中可能存在的问题，并且针对这一可能出现与存在的问题进行预测及后续的预防
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种角膜塑形镜佩戴后干眼症预测方法，预测的具体步骤如下：
[0005]S1、
数据收集，收集患者的个人信息
、
角膜形态数据
、
使用角膜塑形镜的时间和方式；r/>[0006]S2、
预处理数据，对收集的数据进行清洗
、
去噪
、
归一化预处理操作，随后将数据文件保存且上传至云数据处理中心，以便后续的分析和建模；
[0007]S3、
特征提取，利用机器学习算法从预处理后的数据中提取相关的特征；
[0008]S4、
建立模型，利用机器学习算法建立预测模型，并对患者的使用角膜塑形镜过程中可能出现的并发症进行预测与模型训练；
[0009]S5、
对建立的预测模型进行评估和优化，以提高预测准确率和稳定性
。
[0010]优选地，
S2
步骤中预处理数据采用的是
R
语言实现
。
[0011]优选地，
R
语言具体操作步骤为：
[0012]S21、
使用
R
语言中的
read.csv()
函数来读取
csv
格式的数据文件，使用
R
语言中的
is.na()
函数来检查每个变量是否存在缺失值；
[0013]S22、
使用
as.numeric()
函数来转换变量类型，为使得不同变量之间的差异不会影响模型的计算结果，使用的
scale()
函数来进行标准化处理，通过
outliers()
函数和
fillna()
函数分别进行检测异常值和缺失值填充
。
[0014]优选地，
S3
步骤中数据特征选定包括但不限于年龄
、
性别
、
角膜曲率
、
是否使用人工泪液
、
泪膜破碎时间
、
泪河高度
。
[0015]优选地，
S4
步骤中训练模型，需要先确定训练集和测试集的比例，将
70
％的数据作为训练集，
30
％的数据作为测试集，同时得出如下预测函数：
[0016]y
＝
f(x)
；
[0017]其中
x
为自变量；
[0018]y
为因变量
。
[0019]优选地，
S5
步骤中模型优化采用的是交叉验证方法来提高模型的性能，交叉验证方法操作步骤如下：
[0020]S51、
可以将数据集分为
K
个子集，每次用其中一个子集作为测试集，其余
K
‑1个子集作为训练集来训练模型；
[0021]S52、
用剩余的测试集来评估模型的性能；
[0022]S53、
重复这个过程
K
次，取平均值作为最终的预测准确率和性能指标
。
[0023]与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
[0024]在本专利技术中，我们提出了一种基于机器学习的角膜塑形镜佩戴后干眼症预测系统，该系统具有以下优势和创新点：
[0025]1.
数据量大且充分：本专利技术利用了超过
3000
例患者的临床数据，涵盖了多中心的角膜塑形镜佩戴后出现的干眼病历，因此可以充分利用这些数据进行模型训练和优化；
[0026]2.
多因素综合评估：本专利技术不仅考虑了患者的个人信息
、
角膜检查结果等因素，还引入了泪膜破碎时间
、
泪河高度等指标来综合评估患者的干眼症状，从而提高了预测的准确性和稳定性；
[0027]3.
实时监测和反馈：本专利技术通过与用户的智能设备连接，可以实时监测用户的佩戴情况和干眼症状，并及时向用户提供个性化的护理建议，从而提高了用户的使用体验和满意度；
[0028]4.
应用价值广泛：本专利技术不仅可以应用于角膜塑形镜佩戴者的健康管理和干眼症预防，还可以为眼科医生提供更准确的诊断和治疗方案，同时也可以为医疗器械制造商提供更好的用户体验和服务；
[0029]综上，本专利技术提出的基于机器学习的角膜塑形镜佩戴后干眼症预测系统具有数据量大
、
多因素综合评估
、
实时监测和反馈以及广泛的应用价值等优势和创新点，可以为角膜塑形镜佩戴者的健康管理和干眼症预防提供更加精准和有效的解决方案
。
具体实施方式
[0030]下面将结合本专利技术实施例中，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围
。
[0031]首先，需要收集患者的年龄
、
性别
、
角膜曲率
、
佩戴角膜塑形镜的时间
、
泪膜破碎时间
、
泪河高度
、
裸眼视力
、
矫正视力
、
屈光度等数据
。
这些数据通过建立患者信息数据库来实现
。
[0032]其次，对收集的数据进行清洗
、
去噪
、
归本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种角膜塑形镜佩戴后干眼症预测方法，其特征在于：预测的具体步骤如下：
S1、
数据收集，收集患者的个人信息
、
角膜检查数据
、
干眼检查数据等；
S2、
预处理数据，对收集的数据进行清洗
、
去噪
、
归一化预处理操作，随后将数据文件保存且上传至云数据处理中心，以便后续的分析和建模；
S3、
特征提取，利用机器学习算法从预处理后的数据中提取相关的特征；
S4、
建立模型，利用机器学习算法建立预测模型，并对患者的使用角膜塑形镜过程中可能出现的并发症进行预测与模型训练；
S5、
对建立的预测模型进行评估和优化，以提高预测准确率和稳定性
。2.
根据权利要求1所述的角膜塑形镜佩戴后干眼症预测方法，其特征在于：
S2
步骤中预处理数据采用的是
R
语言实现
。3.
根据权利要求2所述的角膜塑形镜佩戴后干眼症预测方法，其特征在于：所述
R
语言具体操作步骤为：
S21、
使用
R
语言中的
read.csv()
函数来读取
csv
格式的数据文件，使用
R
语言中的
is.na()
函数来检查每个变量是否存在缺失值；
S22、
使用
as.numeric()
函数来转换变量类型，为使得不同变量之间的差异不会影响模型的计算结果，使用的
scale()
函数来进行标准化处理，通过
outliers()
函数和
fillna()
函数分别进行检测异常值和缺失值填充
。4.
根据权利要求1所述的角膜塑形镜佩戴后干眼症预测方法，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：张楚，王慧，李淑琴，陈祥雷，刘勇，
申请(专利权)人：合肥爱尔眼科医院有限公司，
类型：发明
国别省市：