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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115500783A(43)申请公布日2022.12.23(21)申请号202110690453.1G06T7/00(2017.01)(22)申请日2021.06.22G06T7/13(2017.01)G06T7/60(2017.01)(71)申请人陈怡永地址中国台湾新北市(72)发明人黄忠伟陈怡永曾韦杰蔡智先张馨赵一平严介宏(74)专利代理机构北京汇智英财专利代理有限公司11301专利代理师张俊阁(51)Int.Cl.A61B3/11(2006.01)A61B3/14(2006.01)A61B3/00(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图6页(54)发明名称便携型瞳孔测量装置(57)摘要一种便携型瞳孔测量装置,包括一本体、一影像处理模组及一显示模组,其中该本体设有一可见光光源模组、一不可见光光源模组及一影像撷取模组,该影像撷取模组供撷取一受测瞳孔的不可见光影像资料;该影像处理模组电性连接该影像撷取模组,该影像处理模组用以执行一深度学习演算法以从该不可见光影像资料中选取一瞳孔轮廓资讯及输出与该瞳孔轮廓资讯相关联的一瞳孔特征参数;而该显示模组电性连接该影像处理模组,用以显示该瞳孔特征参数。CN115500783ACN115500783A权利要求书1/1页1.一种便携型瞳孔测量装置,其特征在于,包括:一本体,其设有一可见光光源模组、一不可见光光源模组及一影像撷取模组,其中该影像撷取模组供撷取一受测瞳孔的不可见光影像资料;一影像处理模组,电性连接该影像撷取模组,该影像处理模组用以执行一深度学习演算法以从该不可见光影像资料中选取一瞳孔轮廓资讯及输出与该瞳孔轮廓资讯相关联的一瞳孔特征参数;以及一显示模组,电性连接该影像处理模组,用以显示该瞳孔特征参数。2.如权利要求1所述的便携型瞳孔测量装置,其特征在于,该深度学习演算法为一卷积神经网路。3.如权利要求2所述的便携型瞳孔测量装置,其特征在于,该卷积神经网路包括以下运算层:多孔卷积层、池化层、摊平层、完全连接层及输出层,借以通过多孔卷积层及池化层交替处理输入影像找出特征,并利用摊平层及完全连接层处理特征图或特征值后由输出层输出,以产生对应于该不可见光影像资料的瞳孔特征参数。4.如权利要求3所述的便携型瞳孔测量装置,其特征在于,该卷积神经网路还包括以下运算层:激活函数、输出层、损失函数。5.如权利要求1所述的便携型瞳孔测量装置,其特征在于,该深度学习演算法分析瞳孔的椭圆长轴及短轴,以得到该瞳孔特征参数。6.如权利要求1所述的便携型瞳孔测量装置,其特征在于,该不可见光影像资料为连续影像资料,且该影像处理模组还用以根据该瞳孔轮廓资讯及该特征参数执行一瞳孔尺寸演算法。7.如权利要求1所述的便携型瞳孔测量装置,其特征在于,该不可见光光源模组为一红外线光源模组,而该影像撷取模组为一红外线摄像模组。8.如权利要求1所述的便携型瞳孔测量装置,其特征在于,还包括一测距模组,用以于上述影像撷取模组撷取受测瞳孔的不可见光影像资料时,测量该测距模组与受测瞳孔之间的距离而产生一初始距离资讯,根据所测得的初始距离资讯搭配上述瞳孔尺寸演算法所计算的数值而取得瞳孔的实际尺寸。9.如权利要求8所述的便携型瞳孔测量装置,其特征在于,于该受测瞳孔受到该可见光光源模组发出的可见光刺激后,再次测量其与受测瞳孔之间的距离而产生一刺激距离资讯,供该瞳孔尺寸演算法进而调整所计算的瞳孔尺寸。10.如权利要求8所述的便携型瞳孔测量装置,其特征在于,该测距模组包括深度相机,其中所述深度相机包括TOF深度相机。11.如权利要求1所述的便携型瞳孔测量装置,其特征在于,该显示模组还包括一指示灯或一蜂鸣器,用以提示该瞳孔特征参数已计算完成。2CN115500783A说明书1/5页便携型瞳孔测量装置技术领域[0001]本发明有关一种便携型瞳孔测量装置,尤指一种通过深度学习演算法对连续时间的瞳孔大小进行计算并量化数据,以精准地取得连续时间的瞳孔变化。背景技术[0002]人眼瞳孔的大小在1.5mm到9mm之间,并且是由自主神经控制,因此可以从而评估中枢和周边自此神经系统相关的视神经功能。于临床上大多都是以瞳孔光感反射评估视网膜、视神经功能和脑干功能。瞳孔光感反射在眼部疾病诊断及神经系统研究至关重要,瞳孔光感反射主要是量测瞳孔的大小(直径或面积),而瞳孔的尺寸是由虹膜括约肌和虹膜扩张肌控制。虹膜括约肌由副交感神经系统控制,虹膜扩张肌则是交感神经系统控制,并以此做为判断患者身体状况的指标参数。当患者出现两边瞳孔的反应不一致或收缩的反应与常人相异时,则可能是某些疾病的征兆。[0003]在目前的研究中,开放性青光眼于红光及蓝光