本發明涉及眼科醫療設備領域，特別涉及一種斜視與眼球震顫頭位檢測方法、裝置及系統。

背景技術：

臨床上，目前斜視與眼球震顫頭位檢測的常用定性檢查手段為肉眼觀察法，通過該方法僅能夠知道大致頭部位置，而不能準確獲悉角度值。常用定量檢查手段為刻度尺測量法，即應用角度刻度尺測量頭部在三個軸方向的位置。該方法檢查不便，且檢查結果受人為因素影響大。

現有技術提供了一些頭位檢測設備。例如，一種頭戴式垂直頭位轉角及水平頭位轉角的檢測裝置，該裝置的重量影響佩戴者頭部自然狀態下的頭位，測量存在較大誤差，且該設備不具備面部轉動角度(即面轉角)檢查功能。又例如，一種頭戴式代償頭位測量儀，其重量同樣影響佩戴者頭部自然狀態下的頭位，導致測量數值不準確，且人為讀取數值，讀取不便，數值變動大。再例如，一種自動測量代償頭位裝置，佩戴測量不便，設備龐大，對自然頭位有較大影響，導致測量數值不準確。進一步地，上述設備均未對頭部零點矯正，即沒有確定測量基準，因次頭位測量不準確，難以應用到臨床。

技術實現要素：

根據本發明實施例提供的一種斜視與眼球震顫頭位檢測方法、裝置及系統，解決頭位測量不準確的問題。

根據本發明實施例提供的一種斜視與眼球震顫頭位檢測方法，包括：

從架設于受試者前方的智能攝像機，獲取所述智能攝像機采集的所述受試者在醫師引導下注視視標期間的頭部視頻圖像；

通過對所述頭部視頻圖像進行分析，確定所述受試者頭部是否處于標準位置；

當確定所述受試者頭部處于標準位置時，將佩戴在所述受試者頭部的頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于標準位置時的頭位數據作為標準頭位數據；

從所述頭位檢測儀，獲取所述頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于習慣位置時的習慣頭位數據；

根據所述標準頭位數據和所述習慣頭位數據，確定所述受試者的頭位偏差數據。

優選地，所述的通過對所述頭部視頻圖像進行分析，確定所述受試者頭部是否處于標準位置包括：

通過對所述頭部視頻圖像進行人臉識別，確定所述受試者頭部視頻圖像的包括面部特征點、眼部特征點、鼻部特征點、耳部特征點的五官特征點；

根據所述受試者頭部視頻圖像的五官特征點，確定所述受試者面部是否左右偏轉、頭部是否左右傾斜、下頜是否抬起或回收；

若確定所述受試者面部未左右偏轉、頭部未左右傾斜、下頜未抬起或回收，則確定所述受試者頭部處于標準位置。。

優選地，所述的從所述頭位檢測儀，獲取所述頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于習慣位置時的習慣頭位數據包括：

從所述頭位檢測儀獲取所述受試者頭部處于習慣位置時的一組習慣頭位數據，并計算該組習慣頭位數據的均方差，若所述均方差小于預設閾值，則將該組習慣頭位數據作為有效數據；

重復上述步驟，得到多組有效數據，并計算所述多組有效數據的平均值作為所述受試者的習慣頭位數據。

優選地，所述標準頭位數據包括所述受試者頭部處于標準位置時的肩傾角、下頜角和面轉角，所述習慣頭位數據包括所述受試者頭部處于習慣位置時的肩傾角、下頜角和面轉角，所述的根據所述標準頭位數據和所述習慣頭位數據，確定所述受試者的頭位偏差數據包括：

將所述受試者頭部處于標準位置時的肩傾角、下頜角和面轉角分別與所述受試者頭部處于習慣位置時的肩傾角、下頜角和面轉角相減，得到所述受試者的頭位偏差數據。

根據本發明實施例提供的存儲介質，其存儲用于實現斜視與眼球震顫頭位檢測方法的程序。

根據本發明另一實施例提供的一種斜視與眼球震顫頭位檢測方法，包括：

利用架設于受試者前方的智能攝像機，采集所述受試者在醫師引導下注視視標期間的頭部視頻圖像；

通過對所述頭部視頻圖像進行分析，確定所述受試者頭部是否處于標準位置；

若確定所述受試者頭部處于標準位置，則將佩戴在所述受試者頭部的頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于標準位置時的頭位數據作為標準頭位數據；

利用所述頭位檢測儀，采集所述受試者頭部處于習慣位置時的習慣頭位數據；

根據所述標準頭位數據和所述習慣頭位數據，確定所述受試者的頭位偏差數據。

根據本發明實施例提供的一種斜視與眼球震顫頭位檢測裝置，包括：

圖像采集模塊，用于從架設于受試者前方的智能攝像機，獲取所述智能攝像機采集的所述受試者在醫師引導下注視視標期間的頭部視頻圖像；

圖像處理模塊，用于通過對所述頭部視頻圖像進行分析，確定所述受試者頭部是否處于標準位置；

數據處理模塊，用于當確定所述受試者頭部處于標準位置時，將佩戴在所述受試者頭部的頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于標準位置時的頭位數據作為標準頭位數據，然后從所述頭位檢測儀，獲取所述頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于習慣位置時的習慣頭位數據，并根據所述標準頭位數據和所述習慣頭位數據，確定所述受試者的頭位偏差數據。

優選地，所述圖像處理模塊通過對所述頭部視頻圖像進行人臉識別，確定所述受試者頭部視頻圖像的包括面部特征點、眼部特征點、鼻部特征點、耳部特征點的五官特征點，根據所述受試者頭部視頻圖像的五官特征點，確定所述受試者面部是否左右偏轉、頭部是否左右傾斜、下頜是否抬起或回收，若確定所述受試者面部未左右偏轉、頭部未左右傾斜、下頜未抬起或回收，則確定所述受試者頭部處于標準位置。

優選地，所述數據處理模塊從所述頭位檢測儀獲取所述受試者頭部處于習慣位置時的一組習慣頭位數據，并計算該組習慣頭位數據的均方差，若所述均方差小于預設閾值，則將該組習慣頭位數據作為有效數據，重復上述步驟，得到多組有效數據，并計算所述多組有效數據的平均值作為習慣頭位數據。

優選地，所述標準頭位數據包括所述受試者頭部處于標準位置時的肩傾角、下頜角和面轉角，所述習慣頭位數據包括所述受試者頭部處于習慣位置時的肩傾角、下頜角和面轉角，所述數據處理模塊將所述受試者頭部處于標準位置時的肩傾角、下頜角和面轉角分別與所述受試者頭部處于習慣位置時的肩傾角、下頜角和面轉角相減，得到所述受試者的頭位偏差數據。

根據本發明實施例提供的一種斜視與眼球震顫頭位檢測系統，包括：

架設于受試者前方的智能攝像機，用于采集所述受試者在醫師引導下注視視標期間的頭部視頻圖像；

佩戴在所述受試者頭部的頭位檢測儀，用于采集所述受試者的頭位數據；

頭位檢測裝置，用于通過對所述頭部視頻圖像進行分析，確定所述受試者頭部是否處于標準位置，若確定所述受試者頭部處于標準位置，則將所述頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于標準位置時的頭位數據作為標準頭位數據，然后獲取所述頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于習慣位置時的頭位數據，并根據所述標準頭位數據和所述習慣頭位數據，確定所述受試者的頭位偏差數據。

本發明實施例提供的技術方案具有如下有益效果：

本發明實施例能夠提高頭位檢測準確性，適用于臨床上對斜視與眼球震顫患者的頭位檢查。

附圖說明

圖1是本發明實施例提供的斜視與眼球震顫頭位檢測方法流程圖；

圖2是本發明實施例提供的斜視與眼球震顫頭位檢測裝置框圖；

圖3是本發明另一實施例提供的斜視與眼球震顫頭位檢測方法流程圖；

圖4是本發明實施例提供的斜視與眼球震顫頭位檢測系統框圖；

圖5是本發明實施例提供的斜視與眼球震顫頭位檢測系統的架構圖；

圖6是圖5所示系統的斜視與眼球震顫頭位檢測過程實施流程圖。

具體實施方式

以下結合附圖對本發明的優選實施例進行詳細說明，應當理解，以下所說明的優選實施例僅用于說明和解釋本發明，并不用于限定本發明。

圖1是本發明實施例提供的斜視與眼球震顫頭位檢測方法流程圖，如圖1所示，步驟包括：

步驟S101：從架設于受試者前方的智能攝像機，獲取所述智能攝像機采集的所述受試者在醫師引導下注視視標期間的頭部視頻圖像。

步驟S102：通過對所述頭部視頻圖像進行分析，確定所述受試者頭部是否處于標準位置。

步驟S102包括：通過對所述頭部視頻圖像進行人臉識別，確定所述受試者頭部視頻圖像的包括面部特征點、眼部特征點、鼻部特征點、耳部特征點的五官特征點，根據所述受試者頭部視頻圖像的五官特征點，確定所述受試者面部是否左右偏轉、頭部是否左右傾斜、下頜是否抬起或回收，若確定所述受試者面部未左右偏轉、頭部未左右傾斜、下頜未抬起或回收，則確定所述受試者頭部處于標準位置。

其中，根據面部特征點，確定所述受試者面部是否左右對稱，若對稱，說明面部未左右偏轉。

其中，利用所述受試者頭部視頻圖像的眼部特征點，確定雙眼連線，利用所述受試者頭部視頻圖像的鼻部特征點，確定鼻骨線；然后將雙眼連線和鼻骨線作為坐標軸，建立坐標系，并對比所建立的坐標系與預設坐標系，若兩個坐標系的相應坐標軸平行甚至重合，例如雙眼連線與預設坐標系的X軸平行或重合，則確定所述受試者頭部未左右傾斜。

其中，利用所述雙耳特征點與所述雙眼連線的位置關系，確定所述受試者下頜是否抬起或回收，一般可以設置一個參考范圍，如果耳部特征點在該參考范圍內，則認為受試者下頜未抬起或回收。

步驟S103：當確定所述受試者頭部處于標準位置時，將佩戴在所述受試者頭部的頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于標準位置時的頭位數據作為標準頭位數據。

步驟S104：從所述頭位檢測儀，獲取所述頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于習慣位置時的習慣頭位數據。

步驟S104包括：從所述頭位檢測儀獲取所述受試者頭部處于習慣位置時的一組習慣頭位數據，并計算該組習慣頭位數據的均方差，若所述均方差小于預設閾值，則將該組習慣頭位數據作為有效數據；重復上述步驟，得到多組有效數據，并計算所述多組有效數據的平均值作為所述受試者的習慣頭位數據。

需要說明的是，可以進一步根據經驗數據設置頭位數據補償表，即按照所述頭位數據補償表，對所述習慣頭位數據進行補償，得到補償后的習慣頭位數據，用于步驟S105計算頭位偏差。

步驟S105：根據所述標準頭位數據和所述習慣頭位數據，確定所述受試者的頭位偏差數據。

其中，所述標準頭位數據包括所述受試者頭部處于標準位置時的肩傾角、下頜角和面轉角；所述習慣頭位數據包括所述受試者頭部處于習慣位置時的肩傾角、下頜角和面轉角。

步驟S105包括：將所述受試者頭部處于標準位置時的肩傾角、下頜角和面轉角分別與所述受試者頭部處于習慣位置時的肩傾角、下頜角和面轉角相減，得到所述受試者的頭位偏差數據。

本領域普通技術人員可以理解，實現上述實施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬件來完成，所述的程序可以存儲于計算機可讀取存儲介質中，該程序在執行時，包括步驟S101至步驟S105。其中，所述的存儲介質可以為ROM/RAM、磁碟、光盤等。

圖2是本發明實施例提供的斜視與眼球震顫頭位檢測裝置框圖，如圖2所示，包括：

圖像采集模塊11，用于從架設于受試者前方的智能攝像機，獲取所述智能攝像機采集的所述受試者在醫師引導下注視視標期間的頭部視頻圖像。

圖像處理模塊12，用于通過對所述頭部視頻圖像進行分析，確定所述受試者頭部是否處于標準位置。具體地說，所述圖像處理模塊12通過對所述頭部視頻圖像進行人臉識別，確定所述受試者頭部視頻圖像的包括面部特征點、眼部特征點、鼻部特征點、耳部特征點的五官特征點，根據所述受試者頭部視頻圖像的五官特征點，確定所述受試者面部是否左右偏轉、頭部是否左右傾斜、下頜是否抬起或回收，若確定所述受試者面部未左右偏轉、頭部未左右傾斜、下頜未抬起或回收，則確定所述受試者頭部處于標準位置。

數據處理模塊13，用于當確定所述受試者頭部處于標準位置時，將佩戴在所述受試者頭部的頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于標準位置時的頭位數據作為標準頭位數據，然后從所述頭位檢測儀，獲取所述頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于習慣位置時的習慣頭位數據，并根據所述標準頭位數據和所述習慣頭位數據，確定所述受試者的頭位偏差數據。其中，數據處理模塊13從所述頭位檢測儀獲取所述受試者頭部處于習慣位置時的一組習慣頭位數據，并計算該組習慣頭位數據的均方差，若所述均方差小于預設閾值，則將該組習慣頭位數據作為有效數據，重復上述步驟，得到多組有效數據，并計算所述多組有效數據的平均值作為習慣頭位數據。所述標準頭位數據包括所述受試者頭部處于標準位置時的肩傾角、下頜角和面轉角，所述習慣頭位數據包括所述受試者頭部處于習慣位置時的肩傾角、下頜角和面轉角，所述數據處理模塊13將所述受試者頭部處于標準位置時的肩傾角、下頜角和面轉角分別與所述受試者頭部處于習慣位置時的肩傾角、下頜角和面轉角相減，得到所述受試者的頭位偏差數據。

圖3是本發明另一實施例提供的斜視與眼球震顫頭位檢測方法流程圖，如圖3所示，步驟包括：

步驟S201：利用架設于受試者前方的智能攝像機，采集所述受試者在醫師引導下注視視標期間的頭部視頻圖像，包括受試者頭部處于各種不同位置的圖像。

步驟S202：通過對所述頭部視頻圖像進行分析，確定所述受試者頭部是否處于標準位置，具體地說，利用對所述頭部視頻圖像進行人臉識別而得到的包括面部特征點、眼部特征點、鼻部特征點、耳部特征點的五官特征點，確定所述受試者面部未左右偏轉、頭部未左右傾斜、下頜未抬起或回收時，說明所述受試者頭部處于標準位置。

步驟S203：若確定所述受試者頭部處于標準位置，則將佩戴在所述受試者頭部的頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于標準位置時的頭位數據作為標準頭位數據。

步驟S204：利用所述頭位檢測儀，采集所述受試者頭部處于習慣位置時的習慣頭位數據。

為了得到穩定的習慣頭位數據，可以從所述頭位檢測儀獲取所述受試者頭部處于習慣位置時的一組習慣頭位數據，并計算該組習慣頭位數據的均方差，若所述均方差小于預設閾值，則將該組習慣頭位數據作為有效數據；重復上述步驟，得到多組有效數據，并計算所述多組有效數據的平均值作為所述受試者的習慣頭位數據。

進一步地，可以設置頭位數據補償表，即按照所述頭位數據補償表，對所述習慣頭位數據進行補償，得到補償后的習慣頭位數據，用于步驟S105計算頭位偏差，以提高數據可靠性。

步驟S205：根據所述標準頭位數據和所述習慣頭位數據，確定所述受試者的頭位偏差數據。

也就是說，受試者目視正前方視標，利用頭位檢測儀，采集頭位“正”時的標準頭位數據和頭位自然時的正常頭位數據，并計算兩種頭位的頭位偏差。

圖4是本發明實施例提供的斜視與眼球震顫頭位檢測系統框圖，如圖4所示，包括：

智能攝像機20，架設于受試者前方，具體位于受試者前方2-3米處，用于采集所述受試者在醫師引導下注視視標期間的頭部視頻圖像，例如所述受試者在醫師引導下通過上下左右擺動頭部注視視標期間，通過其攝像組件，采集受試者的頭部視頻圖像，所采集的頭部視頻圖像通過其無線通訊模塊，以無線方式實時發送至頭位檢測裝置10。

頭位檢測儀30，佩戴在受試者頭部，具體位于受試者頭部上額處，用于采集受試者的頭位數據。具體地說，頭位檢測儀30通過對其角度傳感器采集的數據進行處理，得到受試者擺動頭部期間頭部到達不同位置時的頭位數據，并通過其無線通訊模塊，以無線方式實時發送至頭位檢測裝置10。

頭位檢測裝置10，設置在能夠與頭位檢測儀30和智能攝像機20無線通訊的任意位置，用于通過對所述頭部視頻圖像進行分析，確定所述受試者頭部是否處于標準位置，若確定所述受試者頭部處于標準位置，則將所述頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于標準位置時的頭位數據作為標準頭位數據，然后獲取所述頭位檢測儀采集的所述受試者頭部處于習慣位置時的頭位數據，并根據所述標準頭位數據和所述習慣頭位數據，確定所述受試者的頭位偏差數據。頭位檢測裝置10包括圖2的圖像采集模塊11、圖像處理模塊12和數據處理模塊13，并能夠實現圖2所述的相應功能。也就是說，頭位檢測裝置20分別與智能攝像機20和頭位檢測儀30進行無線通訊，獲取受試者頭部視頻圖像和相應頭位數據，通過識別受試者頭部視頻圖像，確定包括面部特征點、眼部特征點、鼻部特征點、耳部特征點的五官特征點，根據所述受試者頭部視頻圖像的五官特征點，確定所述受試者面部是否左右偏轉、頭部是否左右傾斜、下頜是否抬起或回收，若確定所述受試者面部未左右偏轉、頭部未左右傾斜、下頜未抬起或回收，則確定所述受試者頭部處于標準位置，將此時對應的從頭位檢測儀獲得的頭位數據作為標準頭位數據，最后以該標準頭位數據為基準，確定受試者頭部位于習慣位置時的頭位數據與該基準之間的偏差。

所述系統可以附帶一個用于確定頭位檢測儀中傳感器的準確度的物理矯正儀，該物理矯正儀可以為傳統氣泡式水平尺和角度尺，也可以是其它用于矯正的儀器。在所述系統被長期使用后，可以利用物理矯正儀確定頭位檢測儀的測量準確度，例如，如果頭位檢測儀采集的數據與水平尺的參照數據不同，則說明頭位檢測儀中的傳感器測量不準確，需要及時更換。

所述系統的檢測步驟包括：

步驟1：醫師引導受試者注視視標，使受試者頭部上下左右擺動。受試者頭部趨近并到達“正”位(即標準位置)。

步驟2：頭位檢測儀30采集受試者頭部擺動期間的受試者頭部位置，具體包括肩傾角、下頜角、面轉角，并發送至頭位檢測裝置10，同時智能攝像機20采集受試者頭部擺動期間的受試者頭部視頻圖像，并發送至頭位檢測裝置10。

步驟3：頭位檢測裝置10進行圖像識別，得到五官特征點，并根據五官特征點，確定受試者頭部處于標準位置時，將相應的肩傾角、下頜角、面轉角作為受試者頭位“正”時的標準頭位數據。

上述步驟1至步驟3為確定測量基準的步驟。

步驟4：使受試者頭位處于自然狀態，即習慣狀態。

步驟5：頭位檢測儀30在受試者頭部處于習慣狀態時，獲取受試者頭部處于習慣位置時的肩傾角、下頜角、面轉角，并發送至頭位檢測裝置10。

步驟6：頭位檢測裝置10分別比較步驟5中的肩傾角、下頜角、面轉角與標準的肩傾角、下頜角、面轉角，得到相對頭位數據。

上述步驟5至步驟6為測量步驟。

圖5是本發明實施例提供的斜視與眼球震顫頭位檢測系統的架構圖，目前斜視及眼球震顫患者在臨床檢查時，通常采用傳統的觀察法和估算法來計算和確定患者頭部的位置和眼球的振顫頻率，此種方法經驗性較為重要，更多需要憑借醫師的經驗水平，并且在測量中存在較大的誤差，如圖5所示，本發明實施例提供的斜視與眼球振顫頭位檢測系統通過給患者佩戴小型化的測量設備(即頭位檢測儀)，并通過物聯網技術在電腦端的管理軟件(即電腦管理系統，實現上述頭位檢測裝置的功能)上記錄和評價患者的頭位角度及眼球振顫頻率，為醫師精準醫療提供有力的保障。

圖6是圖5所示系統的斜視與眼球震顫頭位檢測過程實施流程圖，如圖6所示，本發明是集患者頭位檢測儀、電腦管理系統及視頻識別系統(即視頻攝像機)于一體的患者斜視與眼球震顫頭位檢測系統。斜視及眼球震顫頭位檢測系統包括患者頭部位置檢測、患者頭部位置校零(即頭部“正”位或標準位置)、系統采集及處理三個部分。檢測過程首先為患者安裝或佩帶頭部位置檢測模塊(即頭位檢測儀)，并在距離患者2-3米的距離架設視頻攝像設備(即視頻攝像機)，讓患者放松并完成一次視力檢查過程，從而通過頭部設備和視頻設備向電腦管理軟件上傳輸檢測數據，并通過管理軟件進行數據處理和信息記錄。

頭位檢測儀是一個小型化、輕便的設備，安裝于患者的頭部的上額，與患者的額頭緊密貼合，頭位檢測儀通過位置傳感器(例如多軸角度傳感器)對患者的頭部位置進行測量，位置傳感器測量的多角度數據通過四元數擬合的方式計算出患者頭部位置的肩傾角、下頜角、面轉角的度數，并通過Zigbee技術將角度數據向電腦管理系統進行無線傳輸。在頭位檢測儀的測量過程中，需要確定患者頭位起始點的位置(即頭部“正”位或標準位置)，頭位的零點確定是通過智能攝像機實現的，患者佩帶頭位檢測儀后，醫師利用視標引導受試者注視，引導出該受試者習慣頭位，在此過程中智能攝像頭通過對患者的頭位信息進行計算，算法大致為：將患者的頭部近似成一個圓形剛體，通過視頻識別技術，若判斷雙眼線與鼻骨線形成的坐標系的絕對位置與智能相機預設零點位置吻合，面部左右對稱，雙耳特征位置與雙眼連線位置處于參考范圍，則確定頭部位置校零工作完成，記錄此時的頭位角度數據。當系統校對零點工作完成后，開始測量患者的相對頭位角度數據，測量的頭位數據會以20HZ的頻率上傳到電腦管理系統中，電腦管理軟件接受測量數據，并建立患者的個人檢測記錄，當檢測頭位趨于穩定時，記錄檢測數據并保存在管理系統中，算法大致為：接收10秒鐘的頭位信息數據，大約200個數據，并通過濾波算法對數值進行計算，當數值的均方差小于0.1時，記錄有效數據。以此反復2-3次，并計算平均值，最終可以通過這一套斜視與眼球震顫檢測儀比較精準的測量出患者的頭位數據。通過將得到的頭位數據與頭部位置校零時記錄的頭位數據比較，得到相對頭位數據，也就是說，所述相對頭位數據是以標準頭位為基準，患者習慣狀態下的頭位相對于該標準頭位的頭位角度數據。

綜上所述，本發明的實施例具有以下技術效果：

本發明實施例對受試者自然頭位影響小，不僅能夠提高數據精準度，還能夠縮短檢測時間。

盡管上文對本發明進行了詳細說明，但是本發明不限于此，本技術領域技術人員可以根據本發明的原理進行各種修改。因此，凡按照本發明原理所作的修改，都應當理解為落入本發明的保護范圍。