一种斜视与眼球震颤头位检测方法、装置及系统与流程

本发明涉及眼科医疗设备领域，特别涉及一种斜视与眼球震颤头位检测方法、装置及系统。

背景技术：

临床上，目前斜视与眼球震颤头位检测的常用定性检查手段为肉眼观察法，通过该方法仅能够知道大致头部位置，而不能准确获悉角度值。常用定量检查手段为刻度尺测量法，即应用角度刻度尺测量头部在三个轴方向的位置。该方法检查不便，且检查结果受人为因素影响大。

现有技术提供了一些头位检测设备。例如，一种头戴式垂直头位转角及水平头位转角的检测装置，该装置的重量影响佩戴者头部自然状态下的头位，测量存在较大误差，且该设备不具备面部转动角度(即面转角)检查功能。又例如，一种头戴式代偿头位测量仪，其重量同样影响佩戴者头部自然状态下的头位，导致测量数值不准确，且人为读取数值，读取不便，数值变动大。再例如，一种自动测量代偿头位装置，佩戴测量不便，设备庞大，对自然头位有较大影响，导致测量数值不准确。进一步地，上述设备均未对头部零点矫正，即没有确定测量基准，因次头位测量不准确，难以应用到临床。

技术实现要素：

根据本发明实施例提供的一种斜视与眼球震颤头位检测方法、装置及系统，解决头位测量不准确的问题。

根据本发明实施例提供的一种斜视与眼球震颤头位检测方法，包括：

从架设于受试者前方的智能摄像机，获取所述智能摄像机采集的所述受试者在医师引导下注视视标期间的头部视频图像；

通过对所述头部视频图像进行分析，确定所述受试者头部是否处于标准位置；

当确定所述受试者头部处于标准位置时，将佩戴在所述受试者头部的头位检测仪采集的所述受试者头部处于标准位置时的头位数据作为标准头位数据；

从所述头位检测仪，获取所述头位检测仪采集的所述受试者头部处于习惯位置时的习惯头位数据；

根据所述标准头位数据和所述习惯头位数据，确定所述受试者的头位偏差数据。

优选地，所述的通过对所述头部视频图像进行分析，确定所述受试者头部是否处于标准位置包括：

通过对所述头部视频图像进行人脸识别，确定所述受试者头部视频图像的包括面部特征点、眼部特征点、鼻部特征点、耳部特征点的五官特征点；

根据所述受试者头部视频图像的五官特征点，确定所述受试者面部是否左右偏转、头部是否左右倾斜、下颌是否抬起或回收；

若确定所述受试者面部未左右偏转、头部未左右倾斜、下颌未抬起或回收，则确定所述受试者头部处于标准位置。。

优选地，所述的从所述头位检测仪，获取所述头位检测仪采集的所述受试者头部处于习惯位置时的习惯头位数据包括：

从所述头位检测仪获取所述受试者头部处于习惯位置时的一组习惯头位数据，并计算该组习惯头位数据的均方差，若所述均方差小于预设阈值，则将该组习惯头位数据作为有效数据；

重复上述步骤，得到多组有效数据，并计算所述多组有效数据的平均值作为所述受试者的习惯头位数据。

优选地，所述标准头位数据包括所述受试者头部处于标准位置时的肩倾角、下颌角和面转角，所述习惯头位数据包括所述受试者头部处于习惯位置时的肩倾角、下颌角和面转角，所述的根据所述标准头位数据和所述习惯头位数据，确定所述受试者的头位偏差数据包括：

将所述受试者头部处于标准位置时的肩倾角、下颌角和面转角分别与所述受试者头部处于习惯位置时的肩倾角、下颌角和面转角相减，得到所述受试者的头位偏差数据。

根据本发明实施例提供的存储介质，其存储用于实现斜视与眼球震颤头位检测方法的程序。

根据本发明另一实施例提供的一种斜视与眼球震颤头位检测方法，包括：

利用架设于受试者前方的智能摄像机，采集所述受试者在医师引导下注视视标期间的头部视频图像；

通过对所述头部视频图像进行分析，确定所述受试者头部是否处于标准位置；

若确定所述受试者头部处于标准位置，则将佩戴在所述受试者头部的头位检测仪采集的所述受试者头部处于标准位置时的头位数据作为标准头位数据；

利用所述头位检测仪，采集所述受试者头部处于习惯位置时的习惯头位数据；

根据所述标准头位数据和所述习惯头位数据，确定所述受试者的头位偏差数据。

根据本发明实施例提供的一种斜视与眼球震颤头位检测装置，包括：

图像采集模块，用于从架设于受试者前方的智能摄像机，获取所述智能摄像机采集的所述受试者在医师引导下注视视标期间的头部视频图像；

图像处理模块，用于通过对所述头部视频图像进行分析，确定所述受试者头部是否处于标准位置；

数据处理模块，用于当确定所述受试者头部处于标准位置时，将佩戴在所述受试者头部的头位检测仪采集的所述受试者头部处于标准位置时的头位数据作为标准头位数据，然后从所述头位检测仪，获取所述头位检测仪采集的所述受试者头部处于习惯位置时的习惯头位数据，并根据所述标准头位数据和所述习惯头位数据，确定所述受试者的头位偏差数据。

优选地，所述图像处理模块通过对所述头部视频图像进行人脸识别，确定所述受试者头部视频图像的包括面部特征点、眼部特征点、鼻部特征点、耳部特征点的五官特征点，根据所述受试者头部视频图像的五官特征点，确定所述受试者面部是否左右偏转、头部是否左右倾斜、下颌是否抬起或回收，若确定所述受试者面部未左右偏转、头部未左右倾斜、下颌未抬起或回收，则确定所述受试者头部处于标准位置。

优选地，所述数据处理模块从所述头位检测仪获取所述受试者头部处于习惯位置时的一组习惯头位数据，并计算该组习惯头位数据的均方差，若所述均方差小于预设阈值，则将该组习惯头位数据作为有效数据，重复上述步骤，得到多组有效数据，并计算所述多组有效数据的平均值作为习惯头位数据。

优选地，所述标准头位数据包括所述受试者头部处于标准位置时的肩倾角、下颌角和面转角，所述习惯头位数据包括所述受试者头部处于习惯位置时的肩倾角、下颌角和面转角，所述数据处理模块将所述受试者头部处于标准位置时的肩倾角、下颌角和面转角分别与所述受试者头部处于习惯位置时的肩倾角、下颌角和面转角相减，得到所述受试者的头位偏差数据。

根据本发明实施例提供的一种斜视与眼球震颤头位检测系统，包括：

架设于受试者前方的智能摄像机，用于采集所述受试者在医师引导下注视视标期间的头部视频图像；

佩戴在所述受试者头部的头位检测仪，用于采集所述受试者的头位数据；

头位检测装置，用于通过对所述头部视频图像进行分析，确定所述受试者头部是否处于标准位置，若确定所述受试者头部处于标准位置，则将所述头位检测仪采集的所述受试者头部处于标准位置时的头位数据作为标准头位数据，然后获取所述头位检测仪采集的所述受试者头部处于习惯位置时的头位数据，并根据所述标准头位数据和所述习惯头位数据，确定所述受试者的头位偏差数据。

本发明实施例提供的技术方案具有如下有益效果：

本发明实施例能够提高头位检测准确性，适用于临床上对斜视与眼球震颤患者的头位检查。

附图说明

图1是本发明实施例提供的斜视与眼球震颤头位检测方法流程图；

图2是本发明实施例提供的斜视与眼球震颤头位检测装置框图；

图3是本发明另一实施例提供的斜视与眼球震颤头位检测方法流程图；

图4是本发明实施例提供的斜视与眼球震颤头位检测系统框图；

图5是本发明实施例提供的斜视与眼球震颤头位检测系统的架构图；

图6是图5所示系统的斜视与眼球震颤头位检测过程实施流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明，应当理解，以下所说明的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是本发明实施例提供的斜视与眼球震颤头位检测方法流程图，如图1所示，步骤包括：

步骤S101：从架设于受试者前方的智能摄像机，获取所述智能摄像机采集的所述受试者在医师引导下注视视标期间的头部视频图像。

步骤S102：通过对所述头部视频图像进行分析，确定所述受试者头部是否处于标准位置。

步骤S102包括：通过对所述头部视频图像进行人脸识别，确定所述受试者头部视频图像的包括面部特征点、眼部特征点、鼻部特征点、耳部特征点的五官特征点，根据所述受试者头部视频图像的五官特征点，确定所述受试者面部是否左右偏转、头部是否左右倾斜、下颌是否抬起或回收，若确定所述受试者面部未左右偏转、头部未左右倾斜、下颌未抬起或回收，则确定所述受试者头部处于标准位置。

其中，根据面部特征点，确定所述受试者面部是否左右对称，若对称，说明面部未左右偏转。

其中，利用所述受试者头部视频图像的眼部特征点，确定双眼连线，利用所述受试者头部视频图像的鼻部特征点，确定鼻骨线；然后将双眼连线和鼻骨线作为坐标轴，建立坐标系，并对比所建立的坐标系与预设坐标系，若两个坐标系的相应坐标轴平行甚至重合，例如双眼连线与预设坐标系的X轴平行或重合，则确定所述受试者头部未左右倾斜。

其中，利用所述双耳特征点与所述双眼连线的位置关系，确定所述受试者下颌是否抬起或回收，一般可以设置一个参考范围，如果耳部特征点在该参考范围内，则认为受试者下颌未抬起或回收。

步骤S103：当确定所述受试者头部处于标准位置时，将佩戴在所述受试者头部的头位检测仪采集的所述受试者头部处于标准位置时的头位数据作为标准头位数据。

步骤S104：从所述头位检测仪，获取所述头位检测仪采集的所述受试者头部处于习惯位置时的习惯头位数据。

步骤S104包括：从所述头位检测仪获取所述受试者头部处于习惯位置时的一组习惯头位数据，并计算该组习惯头位数据的均方差，若所述均方差小于预设阈值，则将该组习惯头位数据作为有效数据；重复上述步骤，得到多组有效数据，并计算所述多组有效数据的平均值作为所述受试者的习惯头位数据。

需要说明的是，可以进一步根据经验数据设置头位数据补偿表，即按照所述头位数据补偿表，对所述习惯头位数据进行补偿，得到补偿后的习惯头位数据，用于步骤S105计算头位偏差。

步骤S105：根据所述标准头位数据和所述习惯头位数据，确定所述受试者的头位偏差数据。

其中，所述标准头位数据包括所述受试者头部处于标准位置时的肩倾角、下颌角和面转角；所述习惯头位数据包括所述受试者头部处于习惯位置时的肩倾角、下颌角和面转角。

步骤S105包括：将所述受试者头部处于标准位置时的肩倾角、下颌角和面转角分别与所述受试者头部处于习惯位置时的肩倾角、下颌角和面转角相减，得到所述受试者的头位偏差数据。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括步骤S101至步骤S105。其中，所述的存储介质可以为ROM/RAM、磁碟、光盘等。

图2是本发明实施例提供的斜视与眼球震颤头位检测装置框图，如图2所示，包括：

图像采集模块11，用于从架设于受试者前方的智能摄像机，获取所述智能摄像机采集的所述受试者在医师引导下注视视标期间的头部视频图像。

图像处理模块12，用于通过对所述头部视频图像进行分析，确定所述受试者头部是否处于标准位置。具体地说，所述图像处理模块12通过对所述头部视频图像进行人脸识别，确定所述受试者头部视频图像的包括面部特征点、眼部特征点、鼻部特征点、耳部特征点的五官特征点，根据所述受试者头部视频图像的五官特征点，确定所述受试者面部是否左右偏转、头部是否左右倾斜、下颌是否抬起或回收，若确定所述受试者面部未左右偏转、头部未左右倾斜、下颌未抬起或回收，则确定所述受试者头部处于标准位置。

数据处理模块13，用于当确定所述受试者头部处于标准位置时，将佩戴在所述受试者头部的头位检测仪采集的所述受试者头部处于标准位置时的头位数据作为标准头位数据，然后从所述头位检测仪，获取所述头位检测仪采集的所述受试者头部处于习惯位置时的习惯头位数据，并根据所述标准头位数据和所述习惯头位数据，确定所述受试者的头位偏差数据。其中，数据处理模块13从所述头位检测仪获取所述受试者头部处于习惯位置时的一组习惯头位数据，并计算该组习惯头位数据的均方差，若所述均方差小于预设阈值，则将该组习惯头位数据作为有效数据，重复上述步骤，得到多组有效数据，并计算所述多组有效数据的平均值作为习惯头位数据。所述标准头位数据包括所述受试者头部处于标准位置时的肩倾角、下颌角和面转角，所述习惯头位数据包括所述受试者头部处于习惯位置时的肩倾角、下颌角和面转角，所述数据处理模块13将所述受试者头部处于标准位置时的肩倾角、下颌角和面转角分别与所述受试者头部处于习惯位置时的肩倾角、下颌角和面转角相减，得到所述受试者的头位偏差数据。

图3是本发明另一实施例提供的斜视与眼球震颤头位检测方法流程图，如图3所示，步骤包括：

步骤S201：利用架设于受试者前方的智能摄像机，采集所述受试者在医师引导下注视视标期间的头部视频图像，包括受试者头部处于各种不同位置的图像。

步骤S202：通过对所述头部视频图像进行分析，确定所述受试者头部是否处于标准位置，具体地说，利用对所述头部视频图像进行人脸识别而得到的包括面部特征点、眼部特征点、鼻部特征点、耳部特征点的五官特征点，确定所述受试者面部未左右偏转、头部未左右倾斜、下颌未抬起或回收时，说明所述受试者头部处于标准位置。

步骤S203：若确定所述受试者头部处于标准位置，则将佩戴在所述受试者头部的头位检测仪采集的所述受试者头部处于标准位置时的头位数据作为标准头位数据。

步骤S204：利用所述头位检测仪，采集所述受试者头部处于习惯位置时的习惯头位数据。

为了得到稳定的习惯头位数据，可以从所述头位检测仪获取所述受试者头部处于习惯位置时的一组习惯头位数据，并计算该组习惯头位数据的均方差，若所述均方差小于预设阈值，则将该组习惯头位数据作为有效数据；重复上述步骤，得到多组有效数据，并计算所述多组有效数据的平均值作为所述受试者的习惯头位数据。

进一步地，可以设置头位数据补偿表，即按照所述头位数据补偿表，对所述习惯头位数据进行补偿，得到补偿后的习惯头位数据，用于步骤S105计算头位偏差，以提高数据可靠性。

步骤S205：根据所述标准头位数据和所述习惯头位数据，确定所述受试者的头位偏差数据。

也就是说，受试者目视正前方视标，利用头位检测仪，采集头位“正”时的标准头位数据和头位自然时的正常头位数据，并计算两种头位的头位偏差。

图4是本发明实施例提供的斜视与眼球震颤头位检测系统框图，如图4所示，包括：

智能摄像机20，架设于受试者前方，具体位于受试者前方2-3米处，用于采集所述受试者在医师引导下注视视标期间的头部视频图像，例如所述受试者在医师引导下通过上下左右摆动头部注视视标期间，通过其摄像组件，采集受试者的头部视频图像，所采集的头部视频图像通过其无线通讯模块，以无线方式实时发送至头位检测装置10。

头位检测仪30，佩戴在受试者头部，具体位于受试者头部上额处，用于采集受试者的头位数据。具体地说，头位检测仪30通过对其角度传感器采集的数据进行处理，得到受试者摆动头部期间头部到达不同位置时的头位数据，并通过其无线通讯模块，以无线方式实时发送至头位检测装置10。

头位检测装置10，设置在能够与头位检测仪30和智能摄像机20无线通讯的任意位置，用于通过对所述头部视频图像进行分析，确定所述受试者头部是否处于标准位置，若确定所述受试者头部处于标准位置，则将所述头位检测仪采集的所述受试者头部处于标准位置时的头位数据作为标准头位数据，然后获取所述头位检测仪采集的所述受试者头部处于习惯位置时的头位数据，并根据所述标准头位数据和所述习惯头位数据，确定所述受试者的头位偏差数据。头位检测装置10包括图2的图像采集模块11、图像处理模块12和数据处理模块13，并能够实现图2所述的相应功能。也就是说，头位检测装置20分别与智能摄像机20和头位检测仪30进行无线通讯，获取受试者头部视频图像和相应头位数据，通过识别受试者头部视频图像，确定包括面部特征点、眼部特征点、鼻部特征点、耳部特征点的五官特征点，根据所述受试者头部视频图像的五官特征点，确定所述受试者面部是否左右偏转、头部是否左右倾斜、下颌是否抬起或回收，若确定所述受试者面部未左右偏转、头部未左右倾斜、下颌未抬起或回收，则确定所述受试者头部处于标准位置，将此时对应的从头位检测仪获得的头位数据作为标准头位数据，最后以该标准头位数据为基准，确定受试者头部位于习惯位置时的头位数据与该基准之间的偏差。

所述系统可以附带一个用于确定头位检测仪中传感器的准确度的物理矫正仪，该物理矫正仪可以为传统气泡式水平尺和角度尺，也可以是其它用于矫正的仪器。在所述系统被长期使用后，可以利用物理矫正仪确定头位检测仪的测量准确度，例如，如果头位检测仪采集的数据与水平尺的参照数据不同，则说明头位检测仪中的传感器测量不准确，需要及时更换。

所述系统的检测步骤包括：

步骤1：医师引导受试者注视视标，使受试者头部上下左右摆动。受试者头部趋近并到达“正”位(即标准位置)。

步骤2：头位检测仪30采集受试者头部摆动期间的受试者头部位置，具体包括肩倾角、下颌角、面转角，并发送至头位检测装置10，同时智能摄像机20采集受试者头部摆动期间的受试者头部视频图像，并发送至头位检测装置10。

步骤3：头位检测装置10进行图像识别，得到五官特征点，并根据五官特征点，确定受试者头部处于标准位置时，将相应的肩倾角、下颌角、面转角作为受试者头位“正”时的标准头位数据。

上述步骤1至步骤3为确定测量基准的步骤。

步骤4：使受试者头位处于自然状态，即习惯状态。

步骤5：头位检测仪30在受试者头部处于习惯状态时，获取受试者头部处于习惯位置时的肩倾角、下颌角、面转角，并发送至头位检测装置10。

步骤6：头位检测装置10分别比较步骤5中的肩倾角、下颌角、面转角与标准的肩倾角、下颌角、面转角，得到相对头位数据。

上述步骤5至步骤6为测量步骤。

图5是本发明实施例提供的斜视与眼球震颤头位检测系统的架构图，目前斜视及眼球震颤患者在临床检查时，通常采用传统的观察法和估算法来计算和确定患者头部的位置和眼球的振颤频率，此种方法经验性较为重要，更多需要凭借医师的经验水平，并且在测量中存在较大的误差，如图5所示，本发明实施例提供的斜视与眼球振颤头位检测系统通过给患者佩戴小型化的测量设备(即头位检测仪)，并通过物联网技术在电脑端的管理软件(即电脑管理系统，实现上述头位检测装置的功能)上记录和评价患者的头位角度及眼球振颤频率，为医师精准医疗提供有力的保障。

图6是图5所示系统的斜视与眼球震颤头位检测过程实施流程图，如图6所示，本发明是集患者头位检测仪、电脑管理系统及视频识别系统(即视频摄像机)于一体的患者斜视与眼球震颤头位检测系统。斜视及眼球震颤头位检测系统包括患者头部位置检测、患者头部位置校零(即头部“正”位或标准位置)、系统采集及处理三个部分。检测过程首先为患者安装或佩带头部位置检测模块(即头位检测仪)，并在距离患者2-3米的距离架设视频摄像设备(即视频摄像机)，让患者放松并完成一次视力检查过程，从而通过头部设备和视频设备向电脑管理软件上传输检测数据，并通过管理软件进行数据处理和信息记录。

头位检测仪是一个小型化、轻便的设备，安装于患者的头部的上额，与患者的额头紧密贴合，头位检测仪通过位置传感器(例如多轴角度传感器)对患者的头部位置进行测量，位置传感器测量的多角度数据通过四元数拟合的方式计算出患者头部位置的肩倾角、下颌角、面转角的度数，并通过Zigbee技术将角度数据向电脑管理系统进行无线传输。在头位检测仪的测量过程中，需要确定患者头位起始点的位置(即头部“正”位或标准位置)，头位的零点确定是通过智能摄像机实现的，患者佩带头位检测仪后，医师利用视标引导受试者注视，引导出该受试者习惯头位，在此过程中智能摄像头通过对患者的头位信息进行计算，算法大致为：将患者的头部近似成一个圆形刚体，通过视频识别技术，若判断双眼线与鼻骨线形成的坐标系的绝对位置与智能相机预设零点位置吻合，面部左右对称，双耳特征位置与双眼连线位置处于参考范围，则确定头部位置校零工作完成，记录此时的头位角度数据。当系统校对零点工作完成后，开始测量患者的相对头位角度数据，测量的头位数据会以20HZ的频率上传到电脑管理系统中，电脑管理软件接受测量数据，并建立患者的个人检测记录，当检测头位趋于稳定时，记录检测数据并保存在管理系统中，算法大致为：接收10秒钟的头位信息数据，大约200个数据，并通过滤波算法对数值进行计算，当数值的均方差小于0.1时，记录有效数据。以此反复2-3次，并计算平均值，最终可以通过这一套斜视与眼球震颤检测仪比较精准的测量出患者的头位数据。通过将得到的头位数据与头部位置校零时记录的头位数据比较，得到相对头位数据，也就是说，所述相对头位数据是以标准头位为基准，患者习惯状态下的头位相对于该标准头位的头位角度数据。

综上所述，本发明的实施例具有以下技术效果：

本发明实施例对受试者自然头位影响小，不仅能够提高数据精准度，还能够缩短检测时间。

尽管上文对本发明进行了详细说明，但是本发明不限于此，本技术领域技术人员可以根据本发明的原理进行各种修改。因此，凡按照本发明原理所作的修改，都应当理解为落入本发明的保护范围。