[发明专利]角膜塑形镜配镜方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本申请公开了一种角膜塑形镜配镜方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：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。本申请提高了角膜塑形镜的配镜准确性，避免了医生（或验光师）因经验不足而让角膜塑形镜验配不准确或效率低下以及预设角膜塑形镜配镜算法模型自身准确率不高而导致角膜塑形镜的配镜准确性低的问题。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种角膜塑形镜配镜方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

目前，通过角膜塑形镜来矫正近视被越来越多的人所接受，该角膜塑形镜通过镜片与泪液层分布不均产生的流体力学效应来改变角膜的几何形态，从而达到矫正近视的目的。

对于不同的近视情况，角膜的几何形态被改变的程度不同，相应地，镜片也不同，该镜片需要根据近视的程度来制作。具体地，镜片根据用户的眼部特征来制作，以完成为用户进行配镜的过程。

然而，不同的医生（或验光师）在通过用户的眼部特征为用户配镜时，由于获取配镜相关的角膜塑形镜配镜参数的经验和方法不同，导致不同医生或验光师对于同一眼部特征的用户进行配镜时会得到差异较大的结果判断，使得角膜塑形镜的配镜效率和准确性不高。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种角膜塑形镜配镜方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有的如何提高角膜塑形镜的配镜效率和准确性的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种角膜塑形镜配镜方法，所述角膜塑形镜配镜方法包括步骤：

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。

可选地，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。

可选地，所述预设角膜塑形镜配镜算法模型包括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。

可选地，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。

可选地，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；