[发明专利]用于获得眼部特征的图像的方法和设备

说明书

技术领域

在此公开的实施例涉及用于获得眼部特征的图像的方法和设备，特别地，涉及在对象眼睛可能在移动或者未被人为扩大的情况下捕捉合适的眼部特征图像的方法和设备。

背景技术

经常为了很多医学或兽医学目的而希望捕捉眼部特征的数字图像。如本文中所使用，眼部特征定义为与动物或人眼关联的任何解剖学学结构。例如，眼部特征可包括但不限于：动物或人类对象的眼睛的视网膜、视神经或视网膜血管形成。眼部特征的数字图像可用于帮助状况、异常、疾病或健康的眼睛的诊断。类似地，随着时间过去拍摄的眼部特征的一系列图像可以用于跟踪状况、异常、疾病或健康的眼睛的进展。

眼部特征的数字图像的捕捉可能既困难又耗时，当检查的对象由于任何原因不能忍住移动其眼睛时尤其如此。例如，动物通常不愿意或者不能为了兽医检查而使它们的眼睛静止不动。婴儿和儿童可能也发现在检查期间无法或难以使他们的眼睛静止不动。早产儿患上视网膜疾病的风险较高。因此，在出生之后的最初几个月期间按照常规对早产儿执行多次视网膜眼检。通常，视网膜检查是对新生儿执行的非常有挑战性的并且令人烦扰的过程，因为婴儿通常非常快速地移动他们的眼睛，从而使得眼科医师难以清楚观察视网膜。另外，很多光学眼底摄像机的视野与任何眼睛的整个内部结构相比相对较小。因此，对于检查的眼科医师而言捕捉显示眼睛内的特定眼部特征或关注区域的合适图像以如上所述辅助状况、疾病或异常的诊断是非常困难的。

此外，经常希望捕捉眼部特征的高质量数字图像而不使用药物充分扩大病人的瞳孔。例如，经常认为当病人是动物或婴儿时应该谨慎避免使用药物扩大病人的瞳孔。然而，高质量眼部成像需要大量的光以充分照亮关注的眼部特征。为了高清晰度成像把足够的照明应用于病人的未受药物影响的眼睛将通常引起快速的瞳孔响应，即显著减小可通过其观察内部眼部特征的区域并由此限制了可获得的视野。瞳孔收缩也将会显著减少用于对眼部特征成像的光的渗透。

本实施例旨在克服上述问题中的一个或多个问题。

附图说明

图1是所公开的方法的流程图表示。

图2A是所公开设备的示意图表示。

图2B是备选的设备实施例的示意图。

图3是所公开的方法的流程图表示。

图4是眼部特征，即视网膜脉管系统的代表性图像。

图5是所公开的方法的流程图表示。

图6是在图4之后的时间点拍摄的眼部特征，即，视网膜脉管系统的代表性图像。

图7是图4的视网膜脉管系统数据的图形表示。

图8是图6的视网膜脉管系统数据的图形表示。

图9是显示差异的图7和图8的数据的图形比较。

发明内容

一个实施例是获得眼部特征的图像的方法。该方法至少包括下述步骤：定义与关注的眼部特征相关的一个或多个选择准则。选择准则可涉及眼部特征类型、眼部特征位置或其它相关特征。该方法还包括：捕捉顺序眼部图像的流，并且根据所述选择准则对一些或全部眼部图像自主地评分。分数高于定义的分数阈值的图像可以被选择作为与其它个体眼部图像相比更加可能包括所关注的眼部特征的合适表示的个体图像。

当如上所述选择一个或多个合适的眼部图像时，图像可以显示、存储或者以电子方式发送给另一用户或数据库。可以以初始照明水平捕捉顺序眼部图像的初始流，可以选择所述初始照明水平以使对象眼睛的瞳孔收缩最小化。随后，可以在捕捉顺序眼部图像的流的第二部分的同时应用第二照明水平。所述第二照明水平通常具有比所述初始照明水平更高的强度。当选择超过分数阈值的个体眼部图像时，可以自主地提供第二照明水平。可以在与对象眼睛的预期瞳孔收缩响应时间相关的时间段期间应用第二照明水平。

所公开的方法包括如上所述的评分步骤。通过自主检测所希望的眼部特征的存在或者通过根据一般眼睛解剖学结构确定眼部特征位置可以对任何选择的眼部图像评分。已知的图像分析和特征检测算法可用于执行自主评分。评分过程还可以包括自主确定大体图像质量。

另一实施例是用于获得眼部特征的图像的设备。该设备包括：数字摄像机，其适合拍摄顺序眼部图像的流；和处理器，其运行用于接受图像数据和根据预定选择准则对每个眼部图像自主地评分的软件或固件。该设备还可以包括：显示器，用于显示选择的图像；数据存储装置，用于存储图像数据；或通信接口，用于以电子方式发送至少一个图像。

该设备还可以包括：可变照明源，能够构造为在捕捉初始图像的同时提供初始照明水平并且当被触发时提供更高的第二照明水平。