[发明专利]一种儿童青少年近视预警方法及设备

权利要求书

1.一种儿童青少年近视预警方法，其特征在于，所述方法包括：

接收来自眼部检测设备的检测者的当前眼睛屈光度数据，并根据所述当前眼睛屈光度数据确定所述检测者的当前眼睛屈光状态；

其中，所述当前眼睛屈光状态包括：近视临床前期状态、假性近视状态、真性近视状态；

接收来自图像采集设备的面部图像，并对所述面部图像进行识别，根据识别结果确定所述检测者的用户基础信息；

基于所述检测者的当前眼睛屈光状态以及所述面部图像，获取所述检测者的用眼行为数据以及当前眼睛生理数据；

根据所述检测者的当前眼睛屈光状态，在若干眼睛屈光状态预警模型中确定一种眼睛屈光状态预警模型；其中，不同的当前眼睛屈光状态对应不同的眼睛屈光状态预警模型；

根据获取的所述用户基础信息、用眼行为数据和当前眼睛生理数据，输入所述确定的眼睛屈光状态预警模型，得到所述检测者相应的预警信息；

其中，所述预警信息用于表示预设时间段内所述检测者的眼睛屈光状态变化程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述检测者的当前眼睛屈光状态以及面部图像，获取所述检测者的用眼行为数据以及当前眼睛生理数据，具体包括：

对所述面部图像进行图像识别，确定所述面部图像对应的检测者的身份标识；

根据所述检测者的身份标识，获取预先存储的与所述身份标识相对应的用眼行为数据；

根据所述检测者的当前眼睛屈光状态以及身份标识，获取预先存储的当前眼睛生理数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定相应的眼睛屈光状态预警模型之前，所述方法还包括：

基于预设的数据采集与融合系统，获取原始数据；其中，所述预设的数据采集与融合系统用于获取用于眼睛检测的相应系统和/或设备中的眼睛数据；

按照预设规则，从所述原始数据中筛选出与若干眼睛屈光状态预警模型对应的样本数据；

对所述样本数据进行聚类运算，以得到各眼睛屈光状态预警模型对应的数据集；所述数据集包括：远视数据集、近视临床前期数据集、假性近视数据集、真性近视数据集；

根据各所述数据集，分别进行神经网络模型训练，以得到相应的眼睛屈光状态预警模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，按照预设规则，筛选出与眼睛屈光状态预警模型对应的样本数据，具体包括:

对所述原始数据中的各监测指标进行计算，分别得到各监测指标对应的屈光度的变差；

根据各监测指标对应的屈光度的变差，确定各监测指标对应的检验统计量；

根据各所述检验统计量，分别确定相对应的相伴概率；

基于所述相伴概率以及预设的显著性水平数，确定所述监测指标是否为显著指标；

将所述显著指标对应的数据作为所述样本数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述原始数据中屈光度进行计算，得到屈光度的总变差；

选取各监测指标中的任意两个监测指标，分别为第一监测指标和第二监测指标；

基于所述屈光度的总变差、第一监测指标的屈光度变差、以及第二监测指标的屈光度变差，确定在第一监测指标和第二监测指标的交互作用下对应的屈光度的差值；

根据所述第一监测指标和第二监测指标的交互作用下对应的屈光度的差值，确定所述第一监测指标和第二监测指标交互作用下对应的检验统计量；

根据第一监测指标和第二监测指标交互作用下对应的检验统计量确定相应的相伴概率；

根据所述相应的相伴概率、以及预设的显著性水平数，确定在所述两个监测指标交互作用下，所述两个监测指标是否为显著指标；

将显著指标对应的数据作为所述样本数据。