角膜地形图分析的数学模型分类及其在诊断圆锥角膜中的意义_马徽冠

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1、第10卷第6期眼视光学杂志Vol.10No.6第200810卷年11月ChineseJournalofOptometry&OphthalmologyNov.2008第6期·文献综述·角膜地形图分析的数学模型分类及其在诊断圆锥角膜中的意义122马徽冠,谢培英,唐琰1.北京大学工学院生物医学工程系,北京100871;2.北京大学医学部眼视光中心,北京100083Mathematicalmodelsincornealtopogra-痕化,导致角膜扩张,角膜中央部前凸呈圆锥形,角膜变形和曲率增大,使既有的近视、不规则散

2、光逐渐加重,难于用屈光phyanalysisandtheirsignificanceindi-手段矫正[1],是导致青少年视力严重低下的常见病之一。利用agnosisofkeratoconus角膜地形图,可筛查和早期诊断圆锥角膜,有助于及时采取MAHuiguan*,XIEPeiying,TANGYan.适当的治疗,避免对圆锥角膜患者进行准分子激光角膜屈光*DepartmentofBiomedicalEngineering,CollegeofEngi-手术;同时了解病变在角膜上的分布规律,从而可指导硬性neeri

3、ng,PekingUniversity,BeijingChina,100871角膜接触镜的验配。[Abstract]Cornealtopographyisanimportantdiagnosistictoolin计算机辅助角膜地形图分析仪依据Placido氏圆盘原理theeyedepartement.Itiswiedlyusedinthediagnosisofkerato-将16~34个同心圆环均匀地投射到从中心到周边的角膜表conus.Therearemanytoolsandapproachesintordu

4、cedtoanalyze面上,使整个角膜均被覆盖,处于投射分析范围内,计算机实cornealtopography,theanalysingmathemeticalmodelscanbedi-时影像检测系统对投射在角膜表面的圆环图像进行检测后videdintothreecategories:statisticsmodels,artificialneuralnet-并数字摄影、存储;计算出每一个数据点上的角膜屈光力,并workmodelanddecisiontreeclassificationmodel.Eithe

5、rwaygives按照设定的计算公式和程序进行分析,输出含不同颜色的彩acollectiveindexorjudgingrulestoquantifythepossibilityofkeratoconus.Characteristicsofeachmodelinanalysingtopography色图像和各种属性特征。角膜地形图仪分析范围很广,数据arepresentedwithdetailsinthispaper.Meanwhile,weconclude点密度可高达34环,每环256个点计入处理系统,所以整

6、个角膜就有7000~8000个数据点进入分析系统[2]。不同型号的thecurrentprevailingdiagnosismethodsinChinabycombiningbothvideokeratographicdataandclinicalsigns.角膜地形图仪从不同的侧面描述表面形态特征,输出不同的[Keywords]keratoconus;cornealtopography;mathematical角膜参数,数学模型即在此基础上建立。目前角膜地形图用model;neuralnetwork;deci

7、siontree于圆锥角膜辅助诊断的数学模型主要有三类,包括统计学模型、神经网络分类模型和决策树分类模型。这三类数学模型[摘要]角膜地形图是眼科临床诊断的重要工具,在圆锥角用于不同平台下产生的角膜地形图数据,作为圆锥角膜临床膜的诊断中有极其广泛的应用。针对角膜地形图的分析工具诊断的有效补充和决策支持,各具优势和局限性。本综述系和方法有很多,其依据的数学模型可以分为三类:统计学模统总结这三类模型的分析方法,并比较各种方法适用范围及型,神经网络模型及决策树分类模型。每种模型给出一个汇其优劣,以便临床医生对各分类方法

8、有更好的理解和把握。总参数或者判定规则来量化圆锥角膜的可能性。本研究系统1临床统计学方法分析了用于角膜地形图分析的数学模型,详细介绍了各类方法的特点和优劣并总结其在圆锥角膜诊断中的应用。在临床统计方法中,大多利用角膜地形图的形态特征,[关键词]圆锥角膜;角膜地形图;数学模型;神经网络;配合其他临床参数和病史,对圆锥角膜进行确诊和临床分决策树期,统计学模型得出的结果是一个汇总参数,并根据

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