[发明专利]一种基于Scheimpflug眼前节形态的屈光度精准评估的方法和应用在审

专利信息
申请号: 202011578530.6 申请日: 2020-12-28
公开(公告)号: CN112700863A 公开(公告)日: 2021-04-23
发明(设计)人: 王雁;季书帆;邹昊翰;刘骁;李梦迪 申请(专利权)人: 天津市眼科医院
主分类号: G16H50/20 分类号: G16H50/20
代理公司: 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 代理人: 韩晓梅
地址: 300020*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 scheimpflug 眼前 形态 屈光度 精准 评估 方法 应用
【权利要求书】:

1.一种基于Scheimpflug眼前节形态的屈光度精准评估的方法,其特征在于:步骤如下:

步骤1:采集患者客观电脑验光数据以及眼前节数据特征,作为模型学习训练使用的特征;

步骤2:对数据集进行划分,使用十折交叉验证的方法得到训练集和验证集;

步骤3:初始化模型F0(x),为只有一个根节点的树,使用均方根误差RMSE,数据集中,xi为第i个样本,N为样本量,yi∈R;

步骤4:在上一模型F0(x)损失函数梯度下降方向上建立模型,所述模型构建采用的梯度提升算法XGboost,具体步骤如下:

⑴对于每一个节点,计算所有特征以及选择不同划分点的Gain值;

⑵选择Gain值最大的特征以及划分点将该节点的数据集分成两部分,直到满足停止条件,即Gain值小于阈值或者达到最大树的高度;

⑶用得到的新CART树更新模型Fm=Fm-1+ft

⑷重复执行步骤⑵,直至迭代次数达到设定的迭代数T;

⑸得到最终回归模型fM

其中,XGBoost采用网格化搜索调节的参数,设置如下:

迭代次数设置为500并使用早停止,树的最大深度为2,每棵树特征下采样率为0.8,每个节点特征下采样率为0.9,学习率0.05。

2.根据权利要求1所述的基于Scheimpflug眼前节形态的屈光度精准评估的方法,其特征在于:所述步骤1中模型学习使用的特征包括客观电脑验光、形态参数、眼前节数据,并对客观电脑验光、眼前节数据匹配标注。

3.根据权利要求2所述的基于Scheimpflug眼前节形态的屈光度精准评估的方法,其特征在于:所述形态参数包括角膜散光、角膜曲率、角膜非球面参数、角膜偏心值、角膜像差;

所述眼前节数据包括前房容积。

4.根据权利要求1至3任一项所述的基于Scheimpflug眼前节形态的屈光度精准评估的方法,其特征在于:所述步骤2中利用交叉验证方法对数据集划分并对模型性能验证,即将数据集随机均匀分为10组,每次选1组作为验证集,其余几组作为训练集,并按该十折交叉验证的方法对模型进行训练。

5.如权利要求1至4任一项所述的基于Scheimpflug眼前节形态的屈光度精准评估的方法在屈光度检测方面中的应用。

6.如权利要求1至4任一项所述的基于Scheimpflug眼前节形态的屈光度精准评估的方法在视力筛查和/或近视防控方面和/或视力临床矫正中的应用。

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