[发明专利]一种高度近视白内障人工晶状体精准选择系统

权利要求书

1.一种高度近视白内障人工晶状体精准选择系统，其特征在于，所述的选择系统包括：

选择模块：用于根据确定的目标屈光度及人工晶状体类型，结合机器自带的高度近视白内障人工晶状体度数计算模型，快速精准地计算所需的人工晶状体度数；

数据模块：用于为机器提供大数据量的的临床资料及对应的术后屈光度供其学习，机器通过卷积神经网络，构建基于不同人工晶状体类型的度数计算模型，通过训练集大样本反复的训练、调试，并通过测试集测试达到预测准确度要求最终构建成功高度近视白内障人工晶状体度数计算模型；

数据模块中每条数据包括患者的年龄、性别、屈光手术状态，玻璃体状态、术前屈光度、眼轴长度、前房深度、晶状体厚度，白到白距离、角膜曲率半径、植入的人工晶状体类型、度数及术后屈光度；

评估模块：包括收集高度近视白内障患者一周日常生活的用眼距离时间，评估患者最常需要的用眼距离，结合患者以往佩戴的眼镜度数，确定患者的目标屈光度；

评估模块中收集的用眼距离时间，具体为读书、看报、看手机、电脑、电视、户外活动的时间；

匹配模块：用于根据患者眼球的生物测量特征，与系统数据库中已有人工晶状体参数匹配，确定最适合的人工晶状体类型；

匹配模块中生物测量特征包括眼轴长度、前房深度、晶状体厚度，白到白距离、角膜曲率半径。

2.根据权利要求1所述的选择系统，其特征在于，所述的高度近视白内障人工晶状体精准选择系统的建立方法包括以下步骤：

S1.构建高度近视白内障人工晶状体度数计算的深度学习模型；为机器提供大数据量的临床资料及对应的术后屈光度供其学习，每条数据包括患者的年龄、性别、屈光手术状态，玻璃体状态、术前屈光度、眼轴长度、前房深度、晶状体厚度，白到白距离、角膜曲率半径、植入的人工晶状体类型、度数及术后屈光度，机器通过卷积神经网络，构建基于不同人工晶状体类型的度数计算模型，通过训练集大样本反复的训练、调试，并通过测试集测试达到预测准确度要求最终构建成功高度近视白内障人工晶状体度数计算模型；

S2.收集高度近视白内障患者一周日常生活的用眼距离时间，具体为读书、看报、看手机、电脑、电视、户外活动等的时间，评估患者最常需要的用眼距离,结合患者以往佩戴的眼镜度数，确定患者的目标屈光度；

S3.根据患者眼球的生物测量特征，包括眼轴长度、前房深度、晶状体厚度，白到白距离、角膜曲率半径，与系统数据库中已有人工晶状体参数匹配，确定最适合的人工晶状体类型；

S4.根据确定的目标屈光度及人工晶状体类型，结合机器自带的高度近视白内障人工晶状体度数计算模型，快速精准地计算所需的人工晶状体度数。