角膜轴向曲率确定方法和装置与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种角膜轴向曲率确定方法和装置。


背景技术：

2.随着科技的不断进步和发展，在众多角膜地形图中，角膜轴向曲率图能够充分表达角膜散光的情况，还可以通过角膜轴向曲率图在术前/术后的变化对角膜移植手术后的散光程度做出准确的诊断，指导矫正散光。
3.相关技术中，用于测量角膜轴向曲率的设备中，由于系统误差的存在会出现扫描中心与眼轴不在同一位置的情况，如果在此种情况下以扫描中心计算角膜轴向曲率会导致计算到的角膜曲率值存在较大误差。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种角膜轴向曲率确定方法和装置，能够确定出角膜的眼轴位置，通过眼轴位置来准确地确定角膜的轴向曲率，实现了在系统误差导致的扫描中心不在眼轴上时，依旧可以准确计算角膜轴向曲率的效果。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种角膜轴向曲率确定方法。该方法包括：
6.根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线；多个角膜影像为通过不同扫描角度采集的；
7.根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置；
8.根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率。
9.在其中一个实施例中，根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线，包括：
10.通过预设的神经网络模型对各角膜影像进行分层，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和初始角膜后表面分层线；
11.对各初始角膜后表面分层线进行折射校正处理，得到每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线。
12.在其中一个实施例中，根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置，包括：
13.根据各所述角膜前表面分层线和各所述角膜后表面分层线中各像素点的物理长度信息和物理深度信息，获取各所述角膜前表面分层线上各像素点的角膜位置物理坐标值和各所述角膜后表面分层线上各像素点的角膜位置物理坐标值；
14.根据各角膜位置坐标值和椭球面模型表达式，获取角膜椭球面的曲面系数；角膜椭球面表示多个角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线构成的三维椭球面；
15.基于角膜椭球面的曲面系数，确定目标角膜的眼轴位置。
16.在其中一个实施例中，基于角膜椭球面的曲面系数，确定目标角膜的眼轴位置，包括：
17.根据角膜椭球面的曲面系数，以及角膜眼轴位置与采集各角膜影像的扫描中心之间的函数关系，获取目标角膜的眼轴位置。
18.在其中一个实施例中，根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率，包括：
19.根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径；
20.根据各采样点的轴向曲率半径，对应获取每个采样点的轴向曲率；
21.根据各采样点的轴向曲率获取目标角膜的轴向曲率。
22.在其中一个实施例中，根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径，包括：
23.针对任一个采样点，根据目标角膜的眼轴位置和在采样点周围预设范围内采样点的角膜位置坐标值，获取采样点的轴向曲率半径模型；
24.基于采样点的轴向曲率半径模型，确定采样点的轴向曲率半径。
25.在其中一个实施例中，基于采样点的轴向曲率半径模型，确定采样点的轴向曲率半径，包括：
26.根据采样点的轴向曲率半径模型获取采样点的曲率系数；
27.根据采样点的曲率系数，以及角膜眼轴位置与轴向曲率半径之间的函数关系，确定采样点的轴向曲率半径。
28.在其中一个实施例中，根据各采样点的轴向曲率半径，对应获取每个采样点的轴向曲率，包括：
29.针对任一个采样点，将折射系数与采样点对应的轴向曲率半径之间的比值，作为采样点的轴向曲率。
30.在其中一个实施例中，根据各采样点的轴向曲率获取目标角膜的轴向曲率，包括：
31.获取目标角膜中除各采样点之外的剩余像素点；
32.根据各剩余像素点的位置信息和各采样点的轴向曲率，获取各剩余像素点的轴向曲率；
33.将各剩余像素点的轴向曲率和各采样点的轴向曲率作为目标角膜的轴向曲率。
34.第二方面，本技术实施例还提供了一种角膜轴向曲率确定装置。该装置包括：
35.分层线获取模块，用于根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线；多个角膜影像为通过不同扫描角度采集的；
36.第一确定模块，用于根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置；
37.第二确定模块，用于根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率。
38.第三方面，本技术实施例还提供了一种计算机设备。计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面中任一实施例中的步骤。
39.第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一实施例
中的步骤。
40.第五方面，本技术实施例还提供了一种计算机程序产品。计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一实施例中的步骤。
41.上述角膜轴向曲率确定方法和装置，首先根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线，进而根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置，最后根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率。上述方法，通过引入角膜的眼轴位置，进而通过角膜的眼轴位置即可确定角膜的轴向曲率，实现了在系统误差导致的扫描中心不在眼轴上时，依旧可以准确计算角膜轴向曲率的效果。
附图说明
42.图1为一个实施例中角膜轴向曲率确定方法的应用环境图；
43.图2为一个实施例中角膜轴向曲率确定方法的流程示意图；
44.图3为一个实施例中对目标角膜进行扫描的示意图；
45.图4为一个实施例中角膜前表面分层线和角膜后表面分层线的示意图；
46.图5为一个实施例中确定目标角膜的眼轴位置的流程示意图；
47.图6为一个实施例中确定目标角膜的轴向曲率的流程示意图；
48.图7为一个实施例中确定轴向曲率半径的流程示意图；
49.图8为另一个实施例中角膜轴向曲率确定方法的流程示意图；
50.图9为一个实施例中角膜轴向曲率确定装置的结构示意图；
51.图10为另一个实施例中角膜轴向曲率确定装置的结构示意图；
52.图11为另一个实施例中角膜轴向曲率确定装置的结构示意图；
53.图12为另一个实施例中角膜轴向曲率确定装置的结构示意图；
54.图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
55.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
56.本技术实施例提供的角膜轴向曲率确定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，角膜轴向曲率测量设备102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。可选的，角膜轴向曲率测量设备102用于获取角膜影像，可以是角膜曲率计或生物测量仪等。数据存储系统可以集成在角膜轴向曲率测量设备102上，也可以放在服务器104上或云上或其他网络服务器上。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
57.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种角膜轴向曲率确定方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，可以包括以下步骤：
58.s201，根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线。
59.本技术实施例中，多个角膜影像为通过不同扫描角度采集的。
60.可选的，可通过在图像数据库中获取目标角膜的多个角膜影像。或者，可直接对目标眼睛的角膜进行扫描，以得到目标角膜的多个角膜影像；例如，可通过生物测量仪对目标角膜进行扫描，如图3所示，先粗略评估出眼轴位置，将扫描中心(即圆心)锁定到眼轴位置，以90
°
为起点，270
°
为终点，顺时针旋转，采集到90
°
到270
°
的角膜影像；其中，目标眼睛可以为人眼、动物眼或仿生眼等；采集的多个角膜影像中至少包括清晰角膜，且每一角膜影像均为二维图像，通过竖直方向的内容可以看到角膜的前后表面。
61.一种可实现方式为：针对每一角膜影像，可以利用传统图像处理算法对该角膜影像进行分层，以得到该角膜影像的角膜前表面分层线和初始角膜后表面分层线；例如，对该角膜影像进行图像分割，分割出角膜区域，上边界为角膜前表面分层线，下边界为初始角膜后表面分层线，进一步对初始角膜后表面分层线进行折射校正处理，得到该角膜影像的角膜后表面分层线。
62.另一种可实现方式为：可以通过预设的神经网络模型对各角膜影像进行分层，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和初始角膜后表面分层线；对各初始角膜后表面分层线进行折射校正处理，得到每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线。
63.可选的，获取角膜影像的设备采用了光学成像技术，通过将光束投射到角膜上并测量光的反射情况来获取角膜的形态信息。然而，由于角膜前表面和空气之间的折射率不同，导致光线在穿过角膜前表面时发生了弯曲，从而使得角膜影像中的角膜后表面形态信息发生了变形。
64.因此，为了准确地获得角膜后表面分层线，可以通过测量角膜前表面和空气之间的折射率差异，进一步根据斯涅尔定律对初始角膜后表面分层线进行折射校正处理，以得到角膜后表面分层线。如图4所示，为多个角膜影像中的其中一个角膜影像，其中，上边界线a为角膜前表面分层线，下边界线b为经折射校正处理后的角膜后表面分层线。
65.s202，根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置。
66.示例性的，可以根据预先设定的确定眼轴位置的确定逻辑，来确定目标角膜的眼轴位置。例如，可以预先设定好确定眼轴位置的数学模型，进而根据确定眼轴位置的数学模型、各角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线，来确定目标角膜的眼轴位置。
67.s203，根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率。
68.本技术实施例中，角膜的轴向曲率表示沿着角膜中心轴线测量的角膜曲率的变化情况；其中，角膜前后表面中每一位置均存在轴向曲率。
69.示例性的，可以利用预先设定的确定角膜轴向曲率的确定逻辑，根据目标角膜的眼轴位置以及角膜相对轴向弯曲程度，确定出目标角膜的轴向曲率。
70.上述角膜轴向曲率确定方法中，首先根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线，进而根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置，最后根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率。该方法中通过引入角膜的眼轴位置，进而通过角膜的眼轴位置即可确定角膜的轴向曲率，实现了在系统误差导致的扫描中心不在眼轴上时，依旧可以准确计算角膜轴向曲率的效果。
71.为了保证最终确定出的目标角膜的轴向曲率更精准，需要使得目标角膜的眼轴位置更为精准；基于此，在一个实施例中，提供一种确定目标角膜的眼轴位置的可选方式。如图5所示，该方法包括以下步骤：
72.s301，根据各角膜前表面分层线和各角膜后表面分层线中各像素点的物理长度信息和物理深度信息，获取各角膜前表面分层线上各像素点的角膜位置物理坐标值和各角膜后表面分层线上各像素点的角膜位置物理坐标值。
73.对于每一角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线，先获取在图像坐标系下，角膜前表面分层线上各像素点的图像坐标值和角膜后表面分层线上各像素点的图像坐标值，并记录角膜前表面分层线和角膜后表面分层线中每一像素点的物理位置和图像物理深度信息；进一步的，对于角膜前表面分层线和角膜后表面分层线中的每一像素点，根据该像素点的物理位置和图像深度信息，将该像素点在图像坐标系下的图像坐标值转换到物理坐标系下的物理坐标值，即该像素点的角膜物理位置坐标值，此时，每一角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线中每一像素点的角膜位置坐标值为极坐标系下的坐标值。
74.s302，根据各角膜位置坐标值和椭球面模型表达式，获取角膜椭球面的曲面系数。
75.本技术实施例中，角膜椭球面表示多个角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线构成的三维椭球面；可选的，多个角膜影像的角膜前表面分层线可构成一个三维椭球面，多个角膜影像的角膜后表面分层线也也构成一个三维椭球面。
76.椭球面模型表达式即为数学模型中三维椭球面的一般表达式。
77.示例性的，根据椭球面模型表达式可以表示出角膜椭球面的表达式，如下公式(1)所示。
78.a1*x
n2
+a2*y
n2
+a3*z
n2
+2*a4*xn*yn+2*a5*xn+2*a6*yn+2*a7*zn＝1 (1)
[0079][0080]
其中，a1、a2、a3、a4、a5、a6和a7为角膜椭球面的曲面系数；xn、yn和zn为角膜椭球面上各像素点的角膜位置坐标值；若角膜椭球面为多个角膜影像的角膜前表面分层线构成的三维椭球面，此时xn、yn和zn即为角膜前表面分层线上各像素点的角膜位置坐标值；若角膜椭球面为多个角膜影像的角膜后表面分层线构成的三维椭球面，此时xn、yn和zn即为角膜后表面分层线上各像素点的角膜位置坐标值。
[0081]
可选的，在根据公式(1)确定角膜椭球面的曲面系数时，至少需要选取角膜椭球面上七个像素点，可以选取角膜椭球面上距离扫描中心任意小于扫描长度一半的像素点。
[0082]
s303，基于角膜椭球面的曲面系数，确定目标角膜的眼轴位置。
[0083]
可选的，确定目标角膜的眼轴位置的方式有三种；一种方式为，根据多个角膜影像的角膜前表面分层线构成的角膜椭球面，确定目标角膜的眼轴位置；另一种方式为根据多个角膜影像的角膜后表面分层线构成的角膜椭球面，确定目标角膜的眼轴位置；再一种方式为，根据多个角膜影像的角膜前表面分层线构成的角膜椭球面，确定一个第一眼轴位置，再根据多个角膜影像的角膜后表面分层线构成的角膜椭球面，确定一个第二眼轴位置，最后根据第一眼轴位置与第二眼轴位置，确定出目标角膜的眼轴位置。
[0084]
在一可实现方式中，可以利用预先设定的确定眼轴位置的确定逻辑，根据角膜椭球面的曲面系数，确定出目标角膜的眼轴位置。
[0085]
示例性的，可以根据角膜椭球面的曲面系数，以及角膜眼轴位置与采集各角膜影像的扫描中心之间的函数关系，获取目标角膜的眼轴位置。
[0086]
角膜眼轴位置与采集各角膜影像的扫描中心之间的函数关系如下公式(2)所示。
[0087][0088]
其中，xc、yc为眼轴在轴向曲率地形图中的坐标值。
[0089]
可选的，若采用上述第一种方式确定目标角膜的眼轴位置，此时角膜椭球面的曲面系数为根据多个角膜影像的角膜前表面分层线构成的角膜椭球面所确定出的曲面系数。若采用上述第二种方式确定目标角膜的眼轴位置，此时角膜椭球面的曲面系数为根据多个角膜影像的角膜后表面分层线构成的角膜椭球面所确定出的曲面系数。若采用上述第三种方式确定目标角膜的眼轴位置，此时需要先根据多个角膜影像的角膜前表面分层线构成的角膜椭球面所确定出的曲面系数和上述公式(2)，确定出第一眼轴位置；再根据多个角膜影像的角膜后表面分层线构成的角膜椭球面所确定出的曲面系数和上述公式(2)，确定出第二眼轴位置，最后将第一眼轴位置和第二眼轴位置的平均值作为目标角膜的眼轴位置。
[0090]
本技术实施例中，通过引入角膜椭球面，根据角膜椭球面上各像素点与目标角膜的眼轴位置之间的关系，可精准确定出目标角膜的眼轴位置，为后续确定目标角膜的轴向曲率提供了数据支撑。
[0091]
在根据上述申请实施例精准确定出目标角膜眼轴位置的基础上，进一步对s203根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率进行详细解释说明。
[0092]
如图6所示，该方法还包括以下步骤：
[0093]
s401，根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径。
[0094]
可选的，可以根据预先设定好的确定轴向曲率半径的确定逻辑，来确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径。例如，可以根据预先设定的确定轴向曲率半径的数学模型和目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径。
[0095]
s402，根据各采样点的轴向曲率半径，对应获取每个采样点的轴向曲率。
[0096]
在一可实现方式中，可以利用预先设定确定每一采样点的轴向曲率的确定逻辑，根据各采样点的轴向曲率半径，确定每个采样点的轴向曲率。
[0097]
可选的，针对任一个采样点，可以将折射系数与该采样点对应的轴向曲率半径之间的比值，作为该采样点的轴向曲率。
[0098]
针对每一采样点，可以根据如下公式(3)确定该采样点的轴向曲率。
[0099][0100]
其中，r
p
为第p个采样点对应的轴向曲率半径；η为折射系数，是一个固定常数；k
p
为第p个采样点的轴向曲率。
[0101]
s403，根据各采样点的轴向曲率获取目标角膜的轴向曲率。
[0102]
一种可实现方式为：可以将各采样点的轴向曲率输入至预先训练好的模型中，由模型输出目标角膜的轴向曲率。
[0103]
另一种可实现方式为：可以获取目标角膜中除各采样点之外的剩余像素点；根据
各剩余像素点的位置信息和各采样点的轴向曲率，获取各剩余像素点的轴向曲率；将各剩余像素点的轴向曲率和各采样点的轴向曲率作为目标角膜的轴向曲率。
[0104]
其中，剩余像素点即为目标角膜中未被扫描的像素点。
[0105]
可选的，可以同样利用生物测量仪对目标角膜的剩余位置进行扫描，并获得各剩余像素点的位置信息；之后可以将各剩余像素点的位置信息和各采样点的轴向曲率输入至预先训练好的模型中，由模型输出各剩余像素点的轴向曲率；或者，针对每一剩余像素点，可以将该剩余像素点与该剩余像素点预设范围内各采样点的轴向曲率进行插值运算，以得到该剩余像素点的轴向曲率；最后将各剩余像素点的轴向曲率和各采样点的轴向曲率作为目标角膜的轴向曲率。
[0106]
本技术实施例中，为快速确定目标角膜的轴向曲率提供了一种可选方式；通过引入轴向曲率半径，进而根据轴向曲率半径即可快速确定出目标角膜的轴向曲率。
[0107]
在一个实施例中，在上述实施例的基础上，进一步对s401根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径进行详细解释说明。如图7所示，该方法还包括如下步骤：
[0108]
s501，针对任一个采样点，根据目标角膜的眼轴位置和在采样点周围预设范围内采样点的角膜位置坐标值，获取采样点的轴向曲率半径模型。
[0109]
其中，轴向曲率半径模型即为用于表示采样点轴向曲率半径的数学模型。
[0110]
针对任一个采样点，该采样点的轴向曲率半径模型可以如下公式(4)所示。
[0111]
x
m2
+y
m2
+z
m2
+2*xc*xm+2*yc*ym+s1*zm+s2＝0(4)
[0112]
其中，s1和s2为该采样点的曲率系数；xm、ym和zm为该采样点周围预设范围内采样点的角膜位置坐标值。
[0113]
可选的，在求解曲率系数时，至少需要选取两个采样点，可以选取与该采样点距离最近的两个采样点。
[0114]
s502，基于采样点的轴向曲率半径模型，确定采样点的轴向曲率半径。
[0115]
在一可实现方式中，针对每一采样点，可以根据该采样点的轴向曲率半径模型获取该采样点的曲率系数；根据该采样点的曲率系数，以及角膜眼轴位置与轴向曲率半径之间的函数关系，确定该采样点的轴向曲率半径。
[0116]
示例性的，角膜眼轴位置与轴向曲率半径之间的函数关系如下公式(5)所示。
[0117][0118]
本技术实施例中，通过引入轴向曲率半径模型，根据各采样点的轴向曲率半径模型，来确定各采样点的轴向曲率半径，为确定目标角膜的轴向曲率提供了数据支撑。
[0119]
另外，在一个实施例中，本技术实施例还提供一个角膜轴向曲率确定方法的可选实例。结合图8所示，包括：
[0120]
s601，获取目标角膜的多个角膜影像。
[0121]
s602，通过预设的神经网络模型对各角膜影像进行分层，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和初始角膜后表面分层线。
[0122]
s603，对各初始角膜后表面分层线进行折射校正处理，得到每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线。
[0123]
s604，根据各角膜前表面分层线和各角膜后表面分层线中各像素点的物理长度信息和物理深度信息，获取各角膜前表面分层线上各像素点的角膜位置坐标值和各角膜后表面分层线上各像素点的角膜位置坐标值。
[0124]
s605，根据各角膜位置坐标值和椭球面模型表达式，获取角膜椭球面的曲面系数。
[0125]
s606，根据角膜椭球面的曲面系数，以及角膜眼轴位置与采集各角膜影像的扫描中心之间的函数关系，获取目标角膜的眼轴位置。
[0126]
s607，针对任一个采样点，根据目标角膜的眼轴位置和在采样点周围预设范围内采样点的角膜位置坐标值，获取采样点的轴向曲率半径模型。
[0127]
s608，根据采样点的轴向曲率半径模型获取采样点的曲率系数。
[0128]
s609，根据采样点的曲率系数，以及角膜眼轴位置与轴向曲率半径之间的函数关系，确定采样点的轴向曲率半径。
[0129]
s610，针对任一个采样点，将折射系数与采样点对应的轴向曲率半径之间的比值，作为采样点的轴向曲率。
[0130]
s611，获取目标角膜中除各采样点之外的剩余像素点。
[0131]
s612，根据各剩余像素点的位置信息和各采样点的轴向曲率，获取各剩余像素点的轴向曲率。
[0132]
s613，将各剩余像素点的轴向曲率和各采样点的轴向曲率作为目标角膜的轴向曲率。
[0133]
上述s601-s613的过程可以参见上述方法实施例的描述，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
[0134]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0135]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的角膜轴向曲率确定方法的角膜轴向曲率确定装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个角膜轴向曲率确定装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于角膜轴向曲率确定方法的限定，在此不再赘述。
[0136]
在一个实施例中，如图9所示，提供了一种角膜轴向曲率确定装置1，包括：分层线获取模块10、第一确定模块20和第二确定模块30，其中：
[0137]
分层线获取模块10，用于根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线；多个角膜影像为通过不同扫描角度采集的；
[0138]
第一确定模块20，用于根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置；
[0139]
第二确定模块30，用于根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率。
[0140]
在其中一个实施例中，上述分层线获取模块10可以用于：
[0141]
通过预设的神经网络模型对各角膜影像进行分层，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和初始角膜后表面分层线；对各初始角膜后表面分层线进行折射校正处理，得到每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线。
[0142]
在其中一个实施例中，如图10所示，上述第一确定模块20包括：
[0143]
第一获取单元21，用于根据各角膜前表面分层线和各角膜后表面分层线中各像素点的物理长度信息和物理深度信息，获取各角膜前表面分层线上各像素点的角膜位置坐标值和各角膜后表面分层线上各像素点的角膜位置坐标值；
[0144]
第二获取单元22，用于根据各角膜位置坐标值和椭球面模型表达式，获取角膜椭球面的曲面系数；角膜椭球面表示多个角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线构成的三维椭球面；
[0145]
第一确定单元23，用于基于角膜椭球面的曲面系数，确定目标角膜的眼轴位置。
[0146]
在其中一个实施例中，上述第一确定单元23可以用于：
[0147]
根据角膜椭球面的曲面系数，以及角膜眼轴位置与采集各角膜影像的扫描中心之间的函数关系，获取目标角膜的眼轴位置。
[0148]
在其中一个实施例中，如图11所示，上述第二确定模块30包括：
[0149]
第二确定单元31，用于根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径；
[0150]
第三获取单元32，用于根据各采样点的轴向曲率半径，对应获取每个采样点的轴向曲率；
[0151]
第四获取单元33，用于根据各采样点的轴向曲率获取目标角膜的轴向曲率。
[0152]
在其中一个实施例中，如图12所示，上述第二确定单元31包括：
[0153]
获取子单元311，用于针对任一个采样点，根据目标角膜的眼轴位置和在采样点周围预设范围内采样点的角膜位置坐标值，获取采样点的轴向曲率半径模型；
[0154]
确定子单元312，用于基于采样点的轴向曲率半径模型，确定采样点的轴向曲率半径。
[0155]
在其中一个实施例中，上述确定子单元312可以用于：
[0156]
根据采样点的轴向曲率半径模型获取采样点的曲率系数；根据采样点的曲率系数，以及角膜眼轴位置与轴向曲率半径之间的函数关系，确定采样点的轴向曲率半径。
[0157]
在其中一个实施例中，上述第三获取单元32可以用于：
[0158]
针对任一个采样点，将折射系数与采样点对应的轴向曲率半径之间的比值，作为采样点的轴向曲率。
[0159]
在其中一个实施例中，上述第四获取单元33可以用于：
[0160]
获取目标角膜中除各采样点之外的剩余像素点；根据各剩余像素点的位置信息和各采样点的轴向曲率，获取各剩余像素点的轴向曲率；将各剩余像素点的轴向曲率和各采样点的轴向曲率作为目标角膜的轴向曲率。
[0161]
上述角膜轴向曲率确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0162]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储角膜轴向曲率确定数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种角膜轴向曲率确定方法。
[0163]
本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0164]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0165]
根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线；多个角膜影像为通过不同扫描角度采集的；
[0166]
根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置；
[0167]
根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率。
[0168]
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线的逻辑时，可以实现以下步骤：
[0169]
通过预设的神经网络模型对各角膜影像进行分层，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和初始角膜后表面分层线；对各初始角膜后表面分层线进行折射校正处理，得到每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线。
[0170]
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置的逻辑时，可以实现以下步骤：
[0171]
根据各角膜前表面分层线和各角膜后表面分层线中各像素点的物理长度信息和物理深度信息，获取各角膜前表面分层线上各像素点的角膜位置坐标值和各角膜后表面分层线上各像素点的角膜位置坐标值；根据各角膜位置坐标值和椭球面模型表达式，获取角膜椭球面的曲面系数；角膜椭球面表示多个角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线构成的三维椭球面；基于角膜椭球面的曲面系数，确定目标角膜的眼轴位置。
[0172]
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中基于角膜椭球面的曲面系数，确定目标角膜的眼轴位置的逻辑时，可以实现以下步骤：
[0173]
根据角膜椭球面的曲面系数，以及角膜眼轴位置与采集各角膜影像的扫描中心之间的函数关系，获取目标角膜的眼轴位置。
[0174]
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率的逻辑时，可以实现以下步骤：
[0175]
根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径；根据各采样点的轴向曲率半径，对应获取每个采样点的轴向曲率；根据各采样点的轴向曲率获取目标角膜的轴向曲率。
[0176]
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径的逻辑时，可以实现以下步骤：
[0177]
针对任一个采样点，根据目标角膜的眼轴位置和在采样点周围预设范围内采样点的角膜位置坐标值，获取采样点的轴向曲率半径模型；基于采样点的轴向曲率半径模型，确定采样点的轴向曲率半径。
[0178]
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中基于采样点的轴向曲率半径模型，确定采样点的轴向曲率半径的逻辑时，可以实现以下步骤：
[0179]
根据采样点的轴向曲率半径模型获取采样点的曲率系数；根据采样点的曲率系数，以及角膜眼轴位置与轴向曲率半径之间的函数关系，确定采样点的轴向曲率半径。
[0180]
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中根据各采样点的轴向曲率半径，对应获取每个采样点的轴向曲率的逻辑时，可以实现以下步骤：
[0181]
针对任一个采样点，将折射系数与采样点对应的轴向曲率半径之间的比值，作为采样点的轴向曲率。
[0182]
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中根据各采样点的轴向曲率获取目标角膜的轴向曲率的逻辑时，可以实现以下步骤：
[0183]
获取目标角膜中除各采样点之外的剩余像素点；根据各剩余像素点的位置信息和各采样点的轴向曲率，获取各剩余像素点的轴向曲率；将各剩余像素点的轴向曲率和各采样点的轴向曲率作为目标角膜的轴向曲率。
[0184]
上述提供的计算机设备，其在实现各实施例中的原理和过程可参见前述实施例中角膜轴向曲率确定方法实施例中的说明，此处不再赘述。
[0185]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0186]
根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线；多个角膜影像为通过不同扫描角度采集的；
[0187]
根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置；
[0188]
根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率。
[0189]
在其中一个实施例中，计算机程序中根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0190]
通过预设的神经网络模型对各角膜影像进行分层，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和初始角膜后表面分层线；对各初始角膜后表面分层线进行折射校正处理，得到每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线。
[0191]
在其中一个实施例中，计算机程序中根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0192]
根据各角膜前表面分层线和各角膜后表面分层线中各像素点的物理长度信息和物理深度信息，获取各角膜前表面分层线上各像素点的角膜位置坐标值和各角膜后表面分层线上各像素点的角膜位置坐标值；根据各角膜位置坐标值和椭球面模型表达式，获取角膜椭球面的曲面系数；角膜椭球面表示多个角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表
面分层线构成的三维椭球面；基于角膜椭球面的曲面系数，确定目标角膜的眼轴位置。
[0193]
在其中一个实施例中，计算机程序中基于角膜椭球面的曲面系数，确定目标角膜的眼轴位置的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0194]
根据角膜椭球面的曲面系数，以及角膜眼轴位置与采集各角膜影像的扫描中心之间的函数关系，获取目标角膜的眼轴位置。
[0195]
在其中一个实施例中，计算机程序中根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0196]
根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径；根据各采样点的轴向曲率半径，对应获取每个采样点的轴向曲率；根据各采样点的轴向曲率获取目标角膜的轴向曲率。
[0197]
在其中一个实施例中，计算机程序中根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0198]
针对任一个采样点，根据目标角膜的眼轴位置和在采样点周围预设范围内采样点的角膜位置坐标值，获取采样点的轴向曲率半径模型；基于采样点的轴向曲率半径模型，确定采样点的轴向曲率半径。
[0199]
在其中一个实施例中，计算机程序中基于采样点的轴向曲率半径模型，确定采样点的轴向曲率半径的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0200]
根据采样点的轴向曲率半径模型获取采样点的曲率系数；根据采样点的曲率系数，以及角膜眼轴位置与轴向曲率半径之间的函数关系，确定采样点的轴向曲率半径。
[0201]
在其中一个实施例中，计算机程序中根据各采样点的轴向曲率半径，对应获取每个采样点的轴向曲率的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0202]
针对任一个采样点，将折射系数与采样点对应的轴向曲率半径之间的比值，作为采样点的轴向曲率。
[0203]
在其中一个实施例中，计算机程序中根据各采样点的轴向曲率获取目标角膜的轴向曲率的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0204]
获取目标角膜中除各采样点之外的剩余像素点；根据各剩余像素点的位置信息和各采样点的轴向曲率，获取各剩余像素点的轴向曲率；将各剩余像素点的轴向曲率和各采样点的轴向曲率作为目标角膜的轴向曲率。
[0205]
上述提供的计算机可读存储介质，其在实现各实施例中的原理和过程可参见前述实施例中角膜轴向曲率确定方法实施例中的说明，此处不再赘述。
[0206]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0207]
根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线；多个角膜影像为通过不同扫描角度采集的；
[0208]
根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置；
[0209]
根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率。
[0210]
在其中一个实施例中，计算机程序中根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步
骤：
[0211]
通过预设的神经网络模型对各角膜影像进行分层，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和初始角膜后表面分层线；对各初始角膜后表面分层线进行折射校正处理，得到每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线。
[0212]
在其中一个实施例中，计算机程序中根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0213]
根据各角膜前表面分层线和各角膜后表面分层线中各像素点的物理长度信息和物理深度信息，获取各角膜前表面分层线上各像素点的角膜位置坐标值和各角膜后表面分层线上各像素点的角膜位置坐标值；根据各角膜位置坐标值和椭球面模型表达式，获取角膜椭球面的曲面系数；角膜椭球面表示多个角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线构成的三维椭球面；基于角膜椭球面的曲面系数，确定目标角膜的眼轴位置。
[0214]
在其中一个实施例中，计算机程序中基于角膜椭球面的曲面系数，确定目标角膜的眼轴位置的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0215]
根据角膜椭球面的曲面系数，以及角膜眼轴位置与采集各角膜影像的扫描中心之间的函数关系，获取目标角膜的眼轴位置。
[0216]
在其中一个实施例中，计算机程序中根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0217]
根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径；根据各采样点的轴向曲率半径，对应获取每个采样点的轴向曲率；根据各采样点的轴向曲率获取目标角膜的轴向曲率。
[0218]
在其中一个实施例中，计算机程序中根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0219]
针对任一个采样点，根据目标角膜的眼轴位置和在采样点周围预设范围内采样点的角膜位置坐标值，获取采样点的轴向曲率半径模型；基于采样点的轴向曲率半径模型，确定采样点的轴向曲率半径。
[0220]
在其中一个实施例中，计算机程序中基于采样点的轴向曲率半径模型，确定采样点的轴向曲率半径的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0221]
根据采样点的轴向曲率半径模型获取采样点的曲率系数；根据采样点的曲率系数，以及角膜眼轴位置与轴向曲率半径之间的函数关系，确定采样点的轴向曲率半径。
[0222]
在其中一个实施例中，计算机程序中根据各采样点的轴向曲率半径，对应获取每个采样点的轴向曲率的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0223]
针对任一个采样点，将折射系数与采样点对应的轴向曲率半径之间的比值，作为采样点的轴向曲率。
[0224]
在其中一个实施例中，计算机程序中根据各采样点的轴向曲率获取目标角膜的轴向曲率的逻辑被处理器执行时，可以实现以下步骤：
[0225]
获取目标角膜中除各采样点之外的剩余像素点；根据各剩余像素点的位置信息和各采样点的轴向曲率，获取各剩余像素点的轴向曲率；将各剩余像素点的轴向曲率和各采样点的轴向曲率作为目标角膜的轴向曲率。
[0226]
上述提供的计算机程序产品，其在实现各实施例中的原理和过程可参见前述实施
例中角膜轴向曲率确定方法实施例中的说明，此处不再赘述。
[0227]
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流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0228]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0229]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种角膜轴向曲率确定方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线；所述多个角膜影像为通过不同扫描角度采集的；根据各所述角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定所述目标角膜的眼轴位置；根据所述目标角膜的眼轴位置，确定所述目标角膜的轴向曲率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线，包括：通过预设的神经网络模型对各所述角膜影像进行分层，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和初始角膜后表面分层线；对各所述初始角膜后表面分层线进行折射校正处理，得到所述每个角膜影像的角膜前表面分层线和角膜后表面分层线。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定所述目标角膜的眼轴位置，包括：根据各所述角膜前表面分层线和各所述角膜后表面分层线中各像素点的物理长度信息和物理深度信息，获取各所述角膜前表面分层线上各像素点的角膜位置物理坐标值和各所述角膜后表面分层线上各像素点的角膜位置物理坐标值；根据各所述角膜位置坐标值和椭球面模型表达式，获取角膜椭球面的曲面系数；所述角膜椭球面表示所述多个角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线构成的三维椭球面；基于所述角膜椭球面的曲面系数，确定所述目标角膜的眼轴位置。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述角膜椭球面的曲面系数，确定所述目标角膜的眼轴位置，包括：根据所述角膜椭球面的曲面系数，以及角膜眼轴位置与采集各角膜影像的扫描中心之间的函数关系，获取所述目标角膜的眼轴位置。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标角膜的眼轴位置，确定所述目标角膜的轴向曲率，包括：根据所述目标角膜的眼轴位置，确定所述目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径；根据各所述采样点的轴向曲率半径，对应获取每个采样点的轴向曲率；根据各所述采样点的轴向曲率获取所述目标角膜的轴向曲率。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标角膜的眼轴位置，确定所述目标角膜中多个采样点的轴向曲率半径，包括：针对任一个采样点，根据所述目标角膜的眼轴位置和在所述采样点周围预设范围内采样点的角膜位置坐标值，获取所述采样点的轴向曲率半径模型；基于所述采样点的轴向曲率半径模型，确定所述采样点的轴向曲率半径。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述采样点的轴向曲率半径模型，确定所述采样点的轴向曲率半径，包括：根据所述采样点的轴向曲率半径模型获取所述采样点的曲率系数；根据所述采样点的曲率系数，以及角膜眼轴位置与轴向曲率半径之间的函数关系，确
定所述采样点的轴向曲率半径。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各所述采样点的轴向曲率半径，对应获取每个采样点的轴向曲率，包括：针对任一个采样点，将折射系数与所述采样点对应的轴向曲率半径之间的比值，作为所述采样点的轴向曲率。9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各所述采样点的轴向曲率获取所述目标角膜的轴向曲率，包括：获取所述目标角膜中除各所述采样点之外的剩余像素点；根据各所述剩余像素点的位置信息和各所述采样点的轴向曲率，获取各所述剩余像素点的轴向曲率；将各所述剩余像素点的轴向曲率和各所述采样点的轴向曲率作为所述目标角膜的轴向曲率。10.一种角膜轴向曲率确定装置，其特征在于，所述装置包括：分层线获取模块，用于根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线；所述多个角膜影像为通过不同扫描角度采集的；第一确定模块，用于根据各所述角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定所述目标角膜的眼轴位置；第二确定模块，用于根据所述目标角膜的眼轴位置，确定所述目标角膜的轴向曲率。

技术总结
本申请涉及一种角膜轴向曲率确定方法和装置。该方法包括：根据目标角膜的多个角膜影像，获取每个角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线；根据各角膜影像的角膜前表面分层线和/或角膜后表面分层线，确定目标角膜的眼轴位置；根据目标角膜的眼轴位置，确定目标角膜的轴向曲率。上述方法，通过引入角膜的眼轴位置，进而通过角膜的眼轴位置即可确定角膜的轴向曲率，实现了在系统误差导致的扫描中心不在眼轴上时，依旧可以准确计算角膜轴向曲率的效果。向曲率的效果。向曲率的效果。


技术研发人员：胡治佳 吴之林 陈军
受保护的技术使用者：视微影像（河南）科技有限公司
技术研发日：2023.05.30
技术公布日：2023/8/13