[发明专利]基于人工神经网络的视觉测试系统

说明书

本公开提供了一种基于人工神经网络的视觉测试系统，其特征在于，包括：人工神经网络系统，其部署于云端服务器；存储模块，其存储有多种类型的测试游戏；测试模块，其用于获取由人工神经网络系统提供的测试游戏并将测试游戏提供给待测对象，待测对象通过测试游戏对视功能进行测试；识别模块，其用于识别待测对象完成测试游戏过程中的随着时间变化的测试参数；以及评估模块，其用于分析预定时间段内的测试参数并获得与视功能相关的评估参数，其中，人工神经网络系统基于预定时间段内的测试参数和评估参数进行优化。在这种情况下，评估模块能够根据预定时间段内的测试参数分析出评估参数，使得人工神经网络能够根据测试参数和评估参数进行优化。

技术领域

本公开涉及一种基于人工神经网络的视觉测试系统

背景技术

弱视是指眼球没有器质性病变而矫正视力不能达到正常。弱视患者没有良好的双眼视功能，包括完善的立体视觉。在弱视治疗中，当弱视眼视力提高到了一定阶段，双眼矫正视力相差较小后，便要及时针对其缺陷进行双眼视功能训练，以求脱去单眼抑制，建立同时知觉，纠正异常视网膜对应，增进融合能力，建立立体视功能。这样一方面有利于弱视眼视力的进一步提高，另一方面，有利于建立健全双眼视功能。

为了矫正弱视，脱抑制训练在双眼视功能训练中具有重要的地位，目前传统的双眼视功能脱抑制训练是医生通过对患者症状的观察，检验报告的查看，根据自己行医多年经验，为患者给出一个训练方案，患者经过一段时间的训练后再由医生进行复诊，并给出新的训练方案直至双眼视功能基本恢复。

然而，医生的经验来自于行医生涯的积累，这具有极大的不确定性。而且，由于患者的视功能在每次训练后都会发生变化，医生也无法及时调整训练方案，以至于可能导致治疗延误。

发明内容

本公开有鉴于上述现有技术的状况而完成，其目的在于提供一种能够及时给予患者反馈，获取患者视功能状态的基于人工神经网络的视觉测试系统。

为此，本公开提供了一种基于人工神经网络的视觉测试系统，其特征在于，包括：人工神经网络系统，其部署于云端服务器；存储模块，其存储有多种类型的测试游戏；测试模块，其用于获取由所述人工神经网络系统提供的测试游戏并将所述测试游戏提供给待测对象，所述待测对象通过所述测试游戏对视功能进行测试；识别模块，其用于识别所述待测对象完成所述测试游戏过程中的随着时间变化的测试参数；以及评估模块，其用于分析预定时间段内的所述测试参数并获得与视功能相关的评估参数，其中，所述人工神经网络系统基于所述预定时间段内的测试参数和评估参数进行优化。

在本公开所涉及的视觉测试系统中，人工神经网络通过测试模块向待测对象发送测试游戏，在待测对象完成测试游戏的过程中，识别模块获取测试参数，在这种情况下，评估模块能够根据预定时间段内的测试参数分析出评估参数，使得人工神经网络能够根据测试参数和评估参数进行优化，由此，优化后的人工神经网络能够在下一次的测试中提供更加符合待测对象的测试游戏。

另外，在本公开所涉及的视觉监测系统中，可选地，所述人工神经网络还基于待测对象的信息进行优化。由此，人工神经网络能够更有针对性地提出更加符合待测对象的测试游戏。

另外，在本公开所涉及的视觉监测系统中，可选地，所述待测对象的信息包括历史测试数据、症状及体征特征、视敏度、眼位、对比敏感度或双眼视觉功能中的至少一种。由此，能够基于待测对象的信息提供更加符合待测对象的测试游戏。

另外，在本公开所涉及的视觉监测系统中，可选地，所述人工神经网络系统基于所述待测对象的信息得出各个测试游戏的预期参数，所述预期参数与所述测试游戏对所述待测对象的视功能呈正相关。在这种情况下，预期参数越高对待测对象的视功能影响就越大，由此，待测对象能够根据预期参数决定是否完成测试游戏。