基于人工智能的巩膜生物力学评估及近视风险预测方法

一种基于人工智能的巩膜生物力学评估及近视风险预测方法，通过OCTB扫描的方式采集若干组样本数据，并进行高斯平滑去噪；基于Otsu阈值分割算法进行眼底组织ROI区域的分割提取；将分割后的二维图像层叠加重建成三维巩模表面模型；使用图像配准技术生成位移场u；基于变形梯度张量F计算出应变张量E；基于应变的特征值λi计算出有效应变∈eff；构建形变场预测模型；获得基线图像，利用形变场预测模型进行预测，得到眼底形变场φ；形变百分比量化；构建顺应性分类预测模型；利用顺应性分类预测模型基于形变场φ进行预测，输出二分类顺应性预测结果，即高顺应性或低顺应性。该方法能实现对眼后部巩膜形变的精准量化与病理风险预测。