一种角膜塑形镜参数推荐方法

本发明涉及一种角膜塑形镜参数推荐方法，包括以下步骤：步骤1：数据样本搜集和特征参数纳入，采用基于Placido环的角膜地形图筛选验配成功样本；步骤2：数据划分与规范化，划分训练验证集和测试集，对每个输入特征进行均值‑方差规范化；步骤3：机器学习模型建模；步骤4：AI完整版和AI简化版的超参数各自独立优化优化，寻找最优超参数：步骤5：模型训练；步骤6：模型融合预测得到最终的预测值。解决了CRT镜片的验配方法适配参数不足、调整困难、参数推荐单一的问题，本方法纳入多个生物特征信息和多模型融合预测，更准确更全地预测所有角膜塑形镜参数，当前所用AI法已可生成相关APP插件装载于角膜地形图上，辅助临床更高效、精准地验配角膜塑形镜。