[发明专利]一种基于计算机噪声技术的图形视力表的检测方法

说明书

本发明公开了一种基于计算机噪声技术的图形视力表的检测方法，其检测方法包括以下步骤：A、通过计算机噪声加入图形视力表中，在图形视力表视标上面显现出计算机噪声，并参照LEA图形视力检查表(A2纸)设计了视觉噪声视力表。本发明通过本方法，在正常人中，裸眼噪声视力与标准对数视力表视力一般相差3行，戴镜噪声视力与标准对数视力表视力相差5行，且无论是否戴镜，双眼最佳噪声视力与双眼最佳标准对数视力表视力的差值与数学成绩有显著的相关性，差值越小，学习成绩越好，认知水平高，因此可用来筛选正常人与包括由于视皮层神经元的发育缺陷引起不能空间取样、形态的不确定、空间相段处理的缺损和对比敏感度下降的弱视人群。

技术领域

本发明涉及医学及计算机技术领域，具体为一种基于计算机噪声技术的图形视力表的检测方法。

背景技术

知觉学习是通过不断强化知觉任务训练，提高知觉能力的过程，当知觉学习被运用到视觉研究时，就形成了视知觉学习的概念，即通过特定视知觉任务训练，使视觉系统对外界信息感知能力显著提高的方法，视知觉学习具有相对特异性、相对迁移性以及时间属性，在弱视、斜视等眼病的临床治疗方面具有良好的效果。

近年来在视功能检查和改善方面也有新的应用，视知觉学习主要是利用大脑神经系统的可塑性，通过特定的视觉刺激和视觉学习，激活视觉信号通路，矫治和改善大脑神经系统的信号加工处理能力，从而达到治疗的目的。

目前，感知觉学习研究多利用外部噪声的方法，通过分析训练过程中知觉系统的无效性，直接评价知觉学习提高表现的潜在机制，其被广泛认为反应了大脑的可塑性，对其研究可为脑的信息处理过程、人工智能及相关神经发育等问题提供很多有用的信息，同时视觉噪声理论提出三种不同的知觉学习机制：通过降低内部加法噪声，刺激促进作用降低了绝对阈值；知觉模板重调优化了知觉模板，以排除外部噪声或错误选择；对比度增益控制的降低减少了内部乘法噪声的作用。

在眼科的临床诊断和科研工作中，常使用标准对数视力表对患者的远视力进行精确评价，但所得到的检测结果仅能反映患者在高对比度下的形觉分辨能力，而噪声视力表检查与视觉认知有着密切的关系，为获取更多有关噪声与视觉认知的可靠信息，有必要设计一种新的视力表更好地服务于临床和科研。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于计算机噪声技术的图形视力表的检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于计算机噪声技术的图形视力表的检测方法，其检测方法包括以下步骤：

A、通过计算机噪声加入图形视力表中，在图形视力表视标上面显现出计算机噪声，并参照LEA图形视力检查表(A2纸)设计了视觉噪声视力表，而噪声视力表与前者相同，只是在背景中加入了高斯白噪声；

B、对噪声视力表进行检测，采用单眼分别检查的方式，并分别记录裸眼和戴镜的左右眼视力，其中较好一眼的视力为双眼最佳视力；

C、对噪声视力表进行记录，两眼分别进行，逐行检查，找出受试者的最终辨认行，每一行视标需全部进行检查。

优选的，所述步骤A中的视觉噪声视力表采用由方形、苹果型、房屋形和圆形四类图形组成的图形视标(以方便幼儿对视标进行识别)取代传统E型视标，视标大小及排列采用均匀的几何增率，每行视标数为5个，共15行，其中视标增率与国际标准草案(IS08596294)Ⅲ一致，即每两行视标变化增率为视角采用国际通用的指标和标准，同时分为无噪声视力表，其中的视标与背景的对比度维持在33％恒定不变，且高斯白噪声的具体添加方法如下：将视标图案写为X，X的尺寸大小写为(H，W)，其中H为图案的高度，W为图案的宽度，在视标图案为中心的(H*2，W*2)区域中添加高斯噪声信号n，其中n～N(u，σ²)，u＝0.5，σ＝1，噪声颗粒的大小设为即噪声颗粒的尺寸亦随着视标大小的变化而变化，为保证生成的噪声图像能够保存为计算机图像，设置约束：X+n∈[0，1]。