一个基于计算机视觉的框架,用于客观评估沉没的上眼
Longfei Weng1, Yuchen Shen1, Shiqi Xie2,3
1School of Health Science and Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, 200093, China.
Scientific reports
|October 22, 2025
概括
本研究介绍了一种计算机视觉 (CV) 框架,用于客观地评估沉没的上眼. 该方法从单个图像中分析眼形态,使手术结果能够更好地评估.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 计算机视觉 计算机视觉
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 沉没的上眼的纠正对于周围轨道重建至关重要.
- 目前的评估方法依赖于昂贵的设备或主观的评估.
- 需要客观和可访问的评估工具.
研究的目的:
- 开发一个计算机视觉 (CV) 框架,用于客观地评估沉没的上眼形态.
- 提供一种可靠的方法来评估外围轨道重建中的手术结果.
主要方法:
- 开发了一个两阶段的简历框架.
- 检测了面部标志,以隔离周眼区域,然后进行正常化和细分.
- 提取了包括灰色值变异 (VGV),结构相似度指数 (SSIM) 和眼纹程度 (DEW) 在内的关键特征.
- 一个支持向量机 (SVM) 模型整合了这些特征,以得分整体形态.
主要成果:
- 在正常和患者组之间观察到VGV,SSIM和DEW的显著差异.
- 拟议的方法证明了术后手术结果的可测量改善.
- 在SVM模型输出,L2距离到分离超平面 (D) 的距离,有效地得分了形态特征.
结论:
- CV框架提供了一个客观和可访问的方法来评估沉没的上眼形态.
- 这种方法可以帮助评估外围轨道重建中手术干预的有效性.
- 该方法显示了改善临床决策和患者护理的潜力.


