[发明专利]角膜塑形镜配镜方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种角膜塑形镜配镜方法，其特征在于，所述角膜塑形镜配镜方法包括以下步骤：

获取眼部特征参数；

输入所述眼部特征参数至预设角膜塑形镜配镜算法模型，得到角膜塑形镜配镜参数；所述预设角膜塑形镜配镜算法模型为预设算法库中准确率大于预设准确率的多个目标机器学习模型；所述角膜塑形镜参数为所述多个目标机器学习模型对应的调和平均值；

输出所述角膜塑形镜配镜参数对应的配镜指令至预设配镜装置，以控制所述预设配镜装置基于所述配镜指令进行角膜塑形镜配镜。

2.如权利要求1所述的角膜塑形镜配镜方法，其特征在于，所述预设角膜塑形镜配镜算法模型包括镜片降度预测模型，所述输入所述眼部特征参数至预设角膜塑形镜配镜算法模型，得到角膜塑形镜配镜参数，包括：

输入所述眼部特征参数至所述镜片降度预测模型，得到镜片降度，其中，所述镜片降度预测模型由角膜塑形镜配镜算法对应的未训练镜片降度预测模型训练得到。

3.如权利要求1所述的角膜塑形镜配镜方法，其特征在于，所述预设角膜塑形镜配镜算法模型包括定位AC弧预测模型，所述输入所述眼部特征参数至预设角膜塑形镜配镜算法模型，得到角膜塑形镜配镜参数，包括：

输入所述眼部特征参数至所述AC弧预测模型，得到AC弧，其中，所述AC弧预测模型由角膜塑形镜配镜算法对应的未训练AC弧预测模型训练得到。

4.如权利要求1所述的角膜塑形镜配镜方法，其特征在于，所述预设角膜塑形镜配镜算法模型包括镜片直径预测模型，所述输入所述眼部特征参数至预设角膜塑形镜配镜算法模型，得到角膜塑形镜配镜参数，包括：

输入所述眼部特征参数至镜片直径预测模型，得到镜片直径，其中，所述镜片直径预测模型由角膜塑形镜配镜算法对应的未训练镜片直径预测模型训练得到。

5.如权利要求1所述的角膜塑形镜配镜方法，其特征在于，所述输入所述眼部特征参数至预设角膜塑形镜配镜算法模型，得到角膜塑形镜配镜参数之前，包括：

获取训练数据集和待训练模型；

基于所述训练数据集对所述待训练模型进行迭代训练，得到更新后的待训练模型，并确定所述更新后的待训练模型是否满足预设迭代结束条件；

若所述更新后的待训练模型满足所述预设迭代结束条件，则将所述更新后的待训练模型作为所述预设角膜塑形镜配镜算法模型；

若所述更新后的待训练模型未满足所述迭代结束条件，则返回基于所述训练数据集对所述待训练模型进行迭代训练步骤，直至所述更新后的待训练模型满足所述迭代结束条件。

6.如权利要求5所述的角膜塑形镜配镜方法，其特征在于，所述获取训练数据集，包括：

获取第一训练样本，对所述第一训练样本进行归一化处理，得到第一归一化数据；

基于预设划分比例，对所述第一归一化数据进行划分，得到训练数据集。

7.如权利要求5所述的角膜塑形镜配镜方法，其特征在于，所述获取训练数据集，包括：

获取第二训练样本，对所述第二训练样本进行归一化处理，得到第二归一化数据；

基于预设划分比例，对所述第二归一化数据进行划分，得到训练数据集。

8.一种角膜塑形镜配镜装置，其特征在于，所述角膜塑形镜配镜装置包括：

第一获取模块，用于获取眼部特征参数；

输入模块，用于输入所述眼部特征参数至预设角膜塑形镜配镜算法模型，得到角膜塑形镜配镜参数；所述预设角膜塑形镜配镜算法模型为预设算法库中准确率大于预设准确率的多个目标机器学习模型；所述角膜塑形镜参数为所述多个目标机器学习模型对应的调和平均值；

输出模块，用于输出所述角膜塑形镜配镜参数对应的配镜指令至预设配镜装置，以控制所述预设配镜装置基于所述配镜指令进行角膜塑形镜配镜。