确定近视的风险指标的技术的制作方法

1.本公开涉及眼科领域。更准确地说，本公开涉及一种用于确定近视的风险指标的技术。具体地，风险指标可指示近视发病和/或进展的风险。该技术可以体现在至少一个系统和/或至少一个方法中。


背景技术：

2.众所周知，近视(近视眼)，尤其是儿童，可能是由眼睛增长引起的。在这种情况下，眼睛的增长导致眼睛太大，所以图像不是在视网膜上形成的(应该是这样的)，而是在视网膜前方，即眼睛内部。
3.进一步知道，一种称作“远视离焦”的现象(其中，图像形成在眼睛的视网膜后面)可能导致眼睛增长，从而导致近视。关于一般近视和关于上述现象的进一步细节例如在flitcroft，d.i.(2012)：“the complex interactions of retinal,optical and environmental factors in myopia aetiology”，progress in retinal and eye research，31(6)，622-660中描述。
4.调节误差或调节滞后是眼睛的聚焦状态(调节响应)和与被观察物体的距离(调节需求)的不匹配。通常情况下，眼睛对近距离物体的适应不足，距离越近，适应不足或“适应滞后”的程度越大。这种滞后是眼睛后部(黄斑)远视离焦的来源。远视离焦也可由眼睛后部的形状引起，因为近视的眼睛经常表现出相对的周边远视，使得当矫正视觉和观看距离较远的物体时，周边视网膜暴露在远视离焦中。它也可能是由于视觉环境的结构造成的，其中，周边视野中的物体与中心观看的物体的距离不同，因为眼睛的调节系统只适应中心视野中的焦点需求。
5.下面将进一步描述描述这些现象和由这些现象引起的眼睛增长的细节。
6.目前，已知有几种技术可以矫正人类眼睛内的近视和远视等屈光不正。这些技术包括，例如，处方眼镜、隐形眼镜和改变眼睛晶状体光学性质的干预措施，如屈光手术，像光屈光性角膜切除术(prk)和激光辅助原位角膜磨镶术(lasik)。
7.然而，需要一种技术来确定特定的人是否具有发展近视的增加的风险，特别是由眼睛增长引起的近视。如果可以确定表明发展近视风险的这种“风险指标”，可以尽早采取措施，以防止近视的发展。


技术实现要素：

8.因此，本公开的目的是提供一种用于确定近视，特别是由眼睛增长引起的近视的风险指标的技术。风险指标可用于确定近视的发病和/或进展的风险。
9.根据第一方面，提供了一种用于确定近视的风险指标的系统，该系统包括可穿戴设备，被配置为附接到用户的身体(具体地，附接到用户的头部)。可穿戴设备包括至少一个距离传感器，被配置为确定至少第一距离值(其指示可穿戴设备与位于用户的中心视觉区域中的物体之间的距离)和第二距离值(其指示可穿戴设备与位于用户的周边视觉区域中
的物体之间的距离)。该系统还包括控制单元，被配置为基于第一距离值和第二距离值确定近视的风险指标。
10.可穿戴设备可以在最广泛的可能意义上附接到用户的身体上。具体地，可穿戴设备可以附接到用户的头部。例如，可以提供至少一个附接构件，用于将可穿戴设备附接到头部或身体的其他部分。例如，附接构件可以以一个或多个耳机(被配置成放置在用户的耳朵上，类似于眼镜的侧饰和/或类似于头戴式耳机)的形式提供。可穿戴设备可以永久地结合到用户佩戴的眼镜中。此外，附接构件可以以一个或多个夹持装置(被配置成夹持在用户佩戴的眼镜耳承上)的形式提供。这样，“用户的头部”可以被理解为包括用户佩戴的眼镜(例如，处方眼镜或太阳镜)的用户的头部。虽然附接到用户的头部是优选的，但可穿戴设备或其一部分也可以附接到用户身体上的任何其他位置。例如，可穿戴设备可以附接在用户的胸部。在这种情况下，设备的传感器可以指向向前。
11.距离传感器可以根据用于确定距离的已知技术来操作。例如，距离传感器可以包括激光距离传感器、超声波距离传感器、红外接近传感器、雷达、成像传感器、相机或用于确定指示可穿戴设备和位于用户头部前面的物体之间的距离的距离值的任何其他合适的装置。相机可以是标准的二维(2d)成像相机或距离成像相机，其提供到物体的距离的图像。例如，通过识别具有已知几何尺寸的物体并从图像上的尺寸计算距离，可以从2d图像估计距离值。距离成像相机可以实现立体三角测量、片光三角测量、结构光照明解码、飞行时间测量、干涉测量成像或编码孔径等。该相机可以是能够检测光的方向和强度的光场相机。距离值可以是，例如，以米、厘米或毫米为单位提供的长度。距离值可以指示例如用户的眼睛和物体之间的距离。在这种情况下，距离值指示在可穿戴设备和用户眼睛之间的空间关系已知的情况下可穿戴设备和物体之间的距离。例如，在用户头部前面没有物体存在的情况下，或者在用户头部前面的下一个物体比预定阈值更远的情况下，距离值可以指示无穷大的值。
12.在一个或多个实施例中，距离传感器可以被配置成基于眼睛的调节努力来测量用户的观看距离。距离传感器还可被适配为能够检测瞳孔的运动(和/或大小的变化)的眼动传感器。当人眼聚焦在物体上时，它们协调地调节晶状体的发散度、形状以改变光焦度，并相应地改变焦距和瞳孔大小。例如，监测双眼的位置可以允许检测聚散(会聚和发散)，其是两只眼睛同时向相反方向移动以获得或保持双目视觉。当眼睛聚焦在近的物体上时，眼睛向对方移动；当眼睛聚焦在远的物体上时，眼睛远离对方移动。可以通过跟踪来自晶状体表面的探测光的反射(例如，通过分析浦肯野图像p3和p4)来监视晶状体形状的变化。当聚焦在靠近的物体上时，瞳孔收缩，以最大限度地减少图像模糊。瞳孔大小可以用成像或任何其他合适的方法测量。该系统可以通过检测瞳孔大小变化来检测调节。在调节的检测期间，该系统可以补偿由于可以用环境光传感器测量的亮度对瞳孔大小的影响。
13.另外，可以用在不同方向上对准的不同传感器或能够扫描多个方向的设备来测量到用户周边视野中的物体的距离。
14.控制单元可以包括至少一个处理器和至少一个用于存储将由处理器执行的指令的存储器。控制单元可被配置为从至少一个距离传感器接收距离值。在本公开中，当说第二值“基于”第一值时，这意味着提供了使用第一值作为输入参数的算法或计算规则。换句话说，确定的结果，即第二个值，受到第一个值的影响。在风险指标和第一距离值和第二距离
值的情况下，这意味着第一距离值和第二距离值对风险指标有影响(例如，对风险指标的值)。然而，第一距离值和第二距离值不一定是影响风险指标的唯一值或参数。
15.风险指标可以是例如数值，其中，较高的值指示较高的近视风险。或者，风险指标可以是二进制值(“0”或“1”)，其中“0”指示近视风险(例如，在预定的时间框架内，例如，2年中的1年发展成近视的风险)低于预定阈值，而“1”指示近视风险高于预定阈值。因此，“1”可能表明应该考虑早期预防近视的措施。在整个本公开中，“近视风险”可指示近视进展的风险和/或近视发作的风险。例如，可以使用一个相同的数值来确定近视发作的风险和近视进展的风险。根据其他实施例，可以针对近视发作的风险输出一个值，并且可以针对近视进展的风险输出不同的值。换言之，风险指标可以是多维(如二维)风险指标。
16.至少一个距离传感器可以被配置为确定在时间上分离/解析的距离值。换句话说，系统的每个距离传感器可以被配置为记录距离值的时间序列d(t)。可以将记录相应距离值的时间(例如，日期和时间)以时间戳的形式分配给相应距离值的方式将时间序列记录和/或存储在存储器中。
17.具体地，对于单个距离传感器配置(即，系统仅包括一个距离传感器)，距离传感器必须提供在时间上分开的测量，以提供距离测量序列(即，距离值的时间序列)。距离测量的频率应足以在每一次视觉活动中获得多次测量，以便于数据的统计分析。如今，由于移动设备的使用，人类的注意力持续时间显著缩短。用户每分钟从一个活动切换到另一个活动几次是正常的。因此，可取的是以亚秒频率对距离传感器进行采样。同时，由于人体头部和身体运动的物理速度有限，不需要频繁进行100hz以上的采样。因此，距离传感器采样频率的最佳范围可以在1hz到100hz之间。这可以应用于系统的每个距离传感器，特别是在系统只有一个距离传感器的情况下。
18.在收集了一系列参数的情况下，可以分析良好行为模式(即，降低近视风险)和不良行为模式(即，增加近视风险)的频率，以提供关于行为改变的具体建议，以最小化近视进展或发病的风险。
19.可穿戴设备和系统的控制单元不必设置在相同的物理位置和/或相同的外壳内。例如，控制单元可以是可穿戴设备的一部分。可穿戴设备可以按眼镜的形式提供。在这种情况下，可穿戴设备可以包括配置成输出风险指标的输出单元(例如，以显示单元的形式)。
20.可选地，控制单元可以以单独设备的形式提供，被配置为接收可穿戴设备的输出值，并且具体地，被配置为接收由可穿戴设备确定和记录的距离值。例如，可穿戴设备可被配置为记录预定期间内的距离值，并将距离值存储在可穿戴设备的存储器中。可穿戴设备可以包括被配置为将所记录的距离值输出到控制单元的接口。控制单元可以包括用于从控制单元接收距离值的输入单元。然后，控制单元可以被配置为确定和可选地输出风险指标。
21.在一个或多个实施例中，控制单元可以是云的一部分。换句话说，控制单元可以位于可穿戴设备可访问的一个或多个网络服务器上。一个或多个网络服务器可以经由因特网(例如，经由加密连接)访问。因此，测量距离值的评估可以由作为位于一个或多个云计算设备上的中央控制单元的控制单元执行。一旦控制单元确定了风险指标，风险指标就可以被信号通知回用户，例如被信号通知回可穿戴设备。此外，可以通过网络接口(例如，通过登录过程保护的因特网页面)从控制单元导出风险指标，使得用户和/或医生可以访问风险指标。风险指标也可以排他地向医生(例如，用户的治疗医生)发出信号。
22.在下面，描述关于由控制单元确定风险指标的模型的细节。
23.可以对调节误差进行综合，以创建反映近视发病和/或进展风险的度量。一般而言，较高的调节误差发生率导致较高的风险，因此最简单的模型可以采用调节误差分布的某种统计度量，并将其与风险联系起来。所需度量可以实时地从调节误差(即从第一距离值和第二距离值之间的不匹配)计算，或者系统可以存储调节误差的历史，因此可以基于历史数据计算度量。例如，可以使用感兴趣的时间窗口中的平均调节误差，其中，时间窗口可以是一小时、一天、一周、一个月、一年等。存储相关参数的历史允许用户或保健提供者选择用于数据分析的不同间隔，并探索数据中的周期性，例如，通过查看一天中的特定时间、一周中的几天或季度中的统计数据。
24.度量也可以是中值或任何其他百分位。作为更简单的测量，可以使用具有高于预定(临界)阈值的调节误差的绝对或相对时间。例如，可以将系统配置为每周报告调节误差超出正常范围的小时数。在另一示例中，系统可以报告与佩戴/使用可穿戴设备的绝对时间段或时间有关的时间，例如，系统可以被配置为报告每选定间隔具有异常离焦/误差的时间百分比。
25.在下一个近似水平上，影响风险的其他因素可以包括在模型中，如环境光、室内/室外所花费的时间、观看/阅读距离、不同活动所花费的时间、眼睛的几何形状、人口统计学和家庭近视史。这些因素可以独立输入模型，也可以衰减其他因素的贡献，如周边离焦。例如，由于眼睛光学的景深增加，暴露在高水平的环境光下预期会减少调节误差的影响，而昏暗的光线条件会使调节误差的影响最大化。
26.以类似的方式，用另一种方法获得的关于眼睛几何形状的信息允许说明眼睛形状的差异的原因。例如，在伸长眼中，周边远视离焦被放大，相反，在短眼中，周边离焦减少。
27.周边离焦的影响也可能随生理节奏而变化，尤其是昼夜节律。例如，眼轴长度和脉络膜厚度的周期性变化会影响周边远视的影响，周边离焦的较长眼睛几何形状放大效应，较短眼睛抑制效应。因此，眼睛在清晨对远视离焦更敏感，而在夜间更少。通过将实时时钟引入到设备中，并将时间信息引入到模型中，可以考虑到生理节奏节律。
28.近视风险的累积效应模型可能包括重置机制。动物研究表明，短期内没有远视调节误差(清晰视力)可以中和远视离焦的累积效应。这种影响可以通过引入积分窗口来考虑，例如，以漏泄积分器的形式，其在远视离焦的情况下缓慢充电，而在没有远视离焦的情况下相对较快地放电。
29.在一个实现中，风险评分可以是非负整数值累加器变量r，其在持续远视离焦(d)超过第一定义阈值(d1)的每一完整分钟之后递增第一值(如1)。同时，低于第二定义阈值d2(低于第一阈值，d1》d2)的远视离焦的每分钟导致累加器变量r递减第二值，其预计比第一值大绝对值(如5)。这假定离焦用与远视离焦对应的正值和与近视对应的负值标记。
30.由于r是非负的，递减只能使其达到最小值零，所以持续的清晰视觉或近视离焦期间只能使累加器r保持在最小值，这意味着缺乏清晰视觉或近视离焦的预防作用。
31.在风险积分器的实现中，变量r为实值且非负，并在每个时间阶i根据以下规则进行调整：
32.r(i)＝f(d(i)) r(i-1)，其中，r》0
33.r(i)是时间阶i的风险累加器变量，r(i-1)是前一个时间阶的相同变量，d(i)是实
值远视离焦，且f(d)是响应函数。
34.响应函数可以具有阶跃函数的形状：
35.f(d)＝a，对于d》d1(远视离焦充电)以及
36.f(d)＝-b，对于d《d2(清晰视觉以及近视离焦放电)，
37.f(d)＝0，对于d2≤d≤d1，(不确定/不敏感区)
38.其中
39.d2《d1是预定阈值，以及
40.a、b》0(预定值)。
41.响应函数可以更详细地包括线性依赖性和饱和度：
42.f(d)＝a，对于d1
′
《d(远视离焦充电饱和度)
43.f(d)＝α(d-d0)，对于d0《d《d1'(线性远视离焦充电)
44.f(x)＝-β(d-d0)，对于d2
′
《d《d0(线性清晰视觉/近视离焦放电)f(x)＝-b，对于d《d2'(饱和清晰视觉/近视离焦放电)，其中
45.d2'《d0《d1'是预定阈值，以及
46.α，β，a，b》0和a＝α(d1
′‑
d0)和b＝-β(d2
′‑
d0)。
47.响应函数可以包括线性依赖、饱和度和不敏感区：
48.f(d)＝a，对于d1
′
《d(远视离焦充电饱和度)
49.f(d)＝α(d-d1)，对于d1《d《d1'(线性远视离焦充电)
50.f(d)＝0，对于d1≤d≤d2(不确定/不敏感区)，
51.f(x)＝-β(d-d2)，对于d2
′
《d《d2(线性清晰视觉/近视离焦放电)，f(x)＝-b，对于d《d2'(饱和清晰视觉/近视离焦放电)，
52.其中
53.d2'《d2《d1《d1'是阈值，以及
54.α，β，a，b》0和a＝α(d1
′‑
d1)和b＝-β(d2
′‑
d2)。
55.响应函数可以有sigmoid/logistic函数、双曲正切、整流线性单位等形式或任何组合。
56.控制单元可以被配置为确定风险指标，使得第一距离值和第二距离值之间的较高不匹配导致指示较高近视风险的风险指标。换句话说，控制单元使用的数学模型可以考虑第一距离值和第二距离值之间的不匹配，并且在该不匹配为高的情况下(例如，具有高于预定阈值的值)，风险指标将指示近视的高风险。可以确定不匹配高于预定阈值是否达最小次数和/或长达最小时间量，并且在这种情况下，可以增加风险指标。
57.可穿戴设备可以包括：第一距离传感器，其在中心方向上指向所述用户的所述中心视觉区域，其中，第一距离传感器被配置为确定第一距离值；以及第二距离传感器，其在周边方向上指向所述用户的所述周边视觉区域，其中，第二距离传感器被配置为确定第二距离值。
58.例如，在上述情况下，系统能够在多个方向上采样而不依赖于设备运动(即，不必依赖于指示可穿戴设备运动的一个或多个传感器的传感器输出)。这可以通过至少一个与第一距离传感器不同方位(例如向下)的附加距离传感器(即，第二距离传感器)来实现。这也可以通过具有多个空间或角度分辨检测区的单个传感器实现，作为检测器阵列或作为相
机(见下文)。单个传感器可以具有多个或探测信号源，例如，对于飞行时间传感器的情况，在多个方向上方位的激光。传感器可以被设计为改变源和/或探测器的方向以在不同方向上探测距离(主动扫描器)。不同方向的采样可以像在相机配置中一样同时执行，或者顺序执行(扫描仪配置)。利用附加传感器获得测量的能力可允许增加采样环境的密度，特别是在头部运动范围之外。
59.除了到空间中的物体的距离之外，该系统可以包括与相同方向和/或位置相关联的其他测量参数。例如，通过包括反射信号的幅度，可以增强数据以提高物体和活动分类的准确性。例如，计算机屏幕表面的反射率可能比桌子表面的反射率高，因此可以设计分类算法来考虑对物体反射率的要求。附加地或可选地，可穿戴设备可包括作为距离传感器一部分的光强度传感器或与距离传感器共同指向并用于检测在观看方向上的光强度和光谱内容的单独传感器。例如，诸如移动电话或手持计算机/平板电脑、计算机、终端、电视机等的手持移动设备通常使用主动照明显示器。光强度传感器可以被配置为从强度、光谱内容、闪烁模式(频率和强度)或其他光属性识别由这些物体发射的光。光强度传感器测量可以与方位和/或位置测量对准，并映射到环境的表示，以便支持由用户执行的活动的分类和环境(例如室内或室外)的识别。将光特性测量与距离测量相结合可以进一步改进分类。一般来说，光强度传感器的输出可用于确定风险指标(即，可对确定风险指标具有影响)。
60.距离传感器可以包括具有包括中心视觉区域和周边视觉区域的视场的相机，其中，距离传感器被配置成基于由相机捕获的一个或多个图像来确定第一距离值和第二距离值。例如，控制单元可被配置为分析由相机捕获的图像的时间序列，并基于该时间序列确定第一距离值和第二距离值。该相机可以包括多个子相机，每个具有子视场，其中组合视场(即子视场的组合)包括中心视觉区域和周边视觉区域。
61.距离传感器可以包括眼睛活动传感器，其能够根据眼睛的调节努力(例如，根据聚光眼运动、瞳孔调整和/或晶状体改变等)测量观看距离。在这种情况下，可以从观看距离的时间序列确定第一距离值和第二距离值。例如，在注视时段期间确定的观看距离可以对应于中心视觉区域(第一距离值)，而在注视之外的期间确定的观看距离可以对应于周边视觉区域(第二距离值)。另外或可选地，可从眼睛方向识别视觉区域。凝视方向可以通过将眼睛方向与从方位传感器估计的头部方位相结合来导出。通过将观看距离测量值与凝视方向相结合，可以重构与用户头部相关的环境的几何形状，并利用该估计的周边离焦。
62.在设置多个距离传感器的情况下，每个距离传感器可以同时提供一个距离值，例如，指示相应距离传感器与距离传感器指向的物体之间的距离。在一个距离传感器确定多个距离值的情况下，该距离传感器可以被配置成在预定的角范围内扫描激光束，或者该距离传感器可以包括用于提供二维图像的相机，其具有处理二维图像以确定多个距离值的能力。此外，距离传感器可以包括至少两个相机，用于通过每个相机确定二维图像，其中处理二维图像以确定多个距离值。周边方向相对于中心方向可以具有至少5度、至少10度、至少20度、至少30度或至少45度的角度。例如，周边方向可以向下和/或指向关于中心方向的一侧。
63.在超过一个第二距离值被确定的情况下，可以考虑更多的方向，这可以增加系统的精度。例如，可以针对垂直偏离第一方向的方向确定至少一个垂直第二距离值，并且可以针对水平偏离第一方向的方向确定至少一个水平第二距离值。
64.通过分析第一距离值和第二距离值，可以确定周边离焦出现的机会和/或周边离焦的程度。
65.控制单元可被配置为当距离传感器的距离测量的变化性在时间间隔期间低于第一预定阈值超过第二预定阈值并且在注视时段之外识别第二距离值时，在注视时段期间识别第一距离值。
66.变化性可包括或可对应于测量距离值在预定期间内从低于第一预定阈值的值改变到高于第二预定阈值的值的若干次中的至少一次，测量距离值的时间导数在预定期间内改变其符号的次数，在预定期间内测量距离值的最大值和测量距离值的最小值之间的差，以及在预定期间内测量距离值的时间导数的最大值。
67.然而，时间变化性不应局限于上面的示例，它们代表了确定时间变化性的数学和明确定义的方法的列表。可以存在确定时间变化性的其他方法，这些方法也由本公开内容涵盖。
68.如上所述，控制单元可被配置为识别注视时段，即当用户专注于视觉活动的主要物体时，通常在中心视觉区域对准，并识别与主要视觉活动的偏离，这会产生与周围物体的距离，否则这些物体位于周边视觉区域。例如，当用户正在看电视时，用户的注视应该放在电视上，距离传感器将主要报告与电视屏幕的距离。然而，由于自然的头部运动或分心，用户偶尔会将他或她的头转向周边(即周边视觉区域)中的物体，例如，用户手中的物体，例如零食或遥控器。在另一个示例中，在台式个人计算机上工作的用户将主要关注在计算机显示器上，偶尔将头转向键盘或桌子上的其他物体。由控制单元实现的算法可以被配置为在统计上将注视时段区分为距离测量的低变化性时段，例如，通过低于预定阈值的标准偏离来识别，并且相应地，将落在范围之外的测量关联为与主视觉活动之外的物体(即，周边视觉区域中的物体)相关联的离群值。
69.距离传感器可以能够提供与距离信号相关联的附加度量，例如，信号的幅度和/或其他质量度量。在这种情况下，附加度量也可用于区分视觉活动的主要物体(即中心视觉区域中的物体)和视觉环境中的物体(即周边视觉区域中的物体)的测量。例如，距离测量可能基于检测和表征发送到物体并反射回来的脉冲(如超声波传感器和激光飞行时间传感器)。在这种情况下，距离传感器也可以能够测量反射脉冲的幅度。在上面的示例中，来自计算机屏幕的反射可能产生不同于来自环境反射的脉冲幅度，这可以包括在信号分析中。
70.此外，可穿戴设备可以包括运动传感器，并且控制单元可以被配置为将注视时段识别为具有在时间间隔期间低于第一预定阈值的运动超过第二预定阈值的时段，并且在注视时段之一期间识别第一距离值，并且在注视时段之外识别第二距离值。因此，运动传感器的输出可以定义距离传感器的测量距离值(例如，时间序列d(t)的)中的哪一个是第一距离值，以及测量距离值中的哪一个是第二距离值。
71.可穿戴设备可包括用于在给定时间确定恰好一个距离值的恰好一个距离传感器，使得恰好一个距离传感器被配置成在不同时间确定第一距离值和第二距离值。
72.例如，恰好一个距离传感器可以仅指向一个方向，并且因此可以仅确定可穿戴设备和位于所述方向上的物体之间的距离。表达“在给定时间恰好一个距离值”是指同时确定的距离值不超过一个。然而，可以在不同的时间确定不同的距离值。例如，可提供一种仅包括指向可穿戴设备的中心轴方向的一个距离传感器的可穿戴设备。或者，恰好一个距离传
感器可以指向远离可穿戴设备的中心轴的方向，进入周边视觉区域。
73.控制单元可被配置为基于恰好一个距离传感器的输出来确定第一距离值和至少一个第二距离值。
74.控制单元可以被配置为确定在预定时段内第一距离值和第二距离值之间的不匹配高于预定阈值的累积持续时间，并确定风险指标，使得较高的累积持续时间导致指示较高近视风险的风险指标。
75.以这种方式，可以确定存在周边离焦的时间分数。这个时间分数越高，近视的风险可能越高。
76.可穿戴设备可以包括至少一个被配置为输出附加传感器数据的附加传感器，其中，控制单元被配置为基于附加传感器数据和基于至少一个距离传感器的输出来确定第一距离值和第二距离值。该附加传感器可以包括用于确定可穿戴设备的方位的方位传感器、用于确定可穿戴设备的位置的位置传感器设备和用于确定可穿戴设备的加速度的加速度传感器中的至少一个。
77.加速度传感器可以被配置成检测用户的运动量。因此，加速度传感器也可以称为运动测量传感器。在注视时段期间，典型的是用户减少身体和头部运动的量，以保持眼睛感知的图像的最佳质量。另一方面，分心事件的特征是偏离原来的注视方向，这反映在加速度传感器的运动信号中。因此，附加传感器数据，特别是运动信号，可以用作识别注视和偏离时段的附加或主要信号。换句话说，控制单元可以被配置成基于附加传感器数据来确定注视时段。
78.还应理解，在移动视觉目标的情况下，例如，当观看经过的物体时，用户倾向于在注视期间移动头部。这可以在信号处理中通过区分追踪距离和/或头部运动和偏离信号来说明。
79.附加地或可选地，可穿戴设备可以包括方位传感器和位置传感器中的至少一个。这种传感器与距离测量的结合允许将测量的距离映射到环境的几何形状。在上面的示例中，当注视在计算机屏幕上时，用户将保持传感器的第一方向，并且在间歇地偏离到桌面或其他周围物体期间，用户的头部将自然地向下倾斜或侧向倾斜，这可以由方位传感器检测到。控制单元可以被配置为检测系统的主方位(例如，在注视在电脑屏幕上的过程中径直)，并在偏离主视觉活动期间(例如在向下看时)将其与次方位区分开来。当方位的统计离散/变化低于预定阈值时，可以通过对方位信号进行统计处理和检测稳定方位的事件来进行这种检测。统计离散可以用方差、标准差、四分位数间范围、百分位数间范围、统计范围(在最小值和最大值之间展开)、平均绝对差或任何其他离散的统计测量来量化。主方位可以用方位分布中心趋势的统计测度来检测，如算术平均值、中值、模态或其他测度。在系统方位上获得的与主方位相对应的距离测量与中心视觉区域相关联，并主要负责调节响应。例如，可以将偏离事件检测为方位明显偏离分布中心时(例如，当前方位和主方位之间的绝对差值高于预定义极限时)的期间。在这样的事件期间测量的距离对应于周边视觉区域，因此典型地对应于周边视觉的调节需求。
80.由于用户的自然头部和身体运动，有足够量的采样，可以从在相对于头部位置的不同方向范围内进行的测量中获得环境的距离扫描。例如，加速度计的测量允许将设备的方位与引力场(俯仰角)相关联。使用磁力计可以将方位与磁场(偏航角和俯仰角)联系起
来，如果校准正确，这可能与地球磁场有关。这些传感器和可选的陀螺仪传感器的组合允许在三维空间中估计传感器的绝对方位。这种三轴加速度计、三轴磁力计和三轴陀螺仪的组合称为绝对方位传感器。
81.以这种方式，类似于上述方位检测，可穿戴设备可配备至少一个位置传感器以检测可穿戴设备的横向位移，并将它们与距离测量相关联，以便区分注视和分心时段。位置传感器结合距离测量允许由于用户的自然移动而扫描环境。位置传感器可以通过测量由加速度计检测的加速度来实现，以便估计相对位移，或者可以从距离测量到具有已知固定位置的附近锚节点来实现，例如射频发射设备，向移动电话、互联网接入点或蓝牙信标。位置传感器可以是地理定位传感器。
82.位置传感器可以与方位传感器组合，以进一步改善对表示为点云的环境的扫描，点云是空间中的一组数据点。该点云可用于识别空间中的物体和/或识别用户的活动，以便将到中心观察区域中的物体的距离与到周边观察区域中的物体的距离分开，从而计算周边离焦和风险指标。
83.例如，可以例如借助于运动传感器(例如，加速度计、陀螺仪和/或磁力计)来检测用户的头部运动。基于移动传感器的输出，可以导出用户头部被指向的方位。基于该方向，可以确定当前检测到的距离值是对应于第一距离值(例如，指向可穿戴设备的中心方位)还是对应于第二距离值(例如，指向可穿戴设备的周边方位)。基于移动传感器，可以确定用户仅转了头部而没有将头部移位到另一位置。
84.控制单元可被配置为通过使用指示用户眼睛形状的生物测定信息来确定风险指标，其中，生物测定信息用于确定来自第二方向的光束的周边离焦量。
85.例如，更长的眼睛可能遭受更高的周边离焦，因为与例如具有基本球形形状的眼睛相比，在更长的眼睛内，中心和周边区域之间的差(即距离)更大。在确定风险指标的过程中，可以适当地考虑这种知识。
86.可以沿着可穿戴设备的中心轴测量第一距离值，并且可以沿着关于中心轴的周边方位测量第二距离值。
87.当用户直视前方时，可穿戴设备的中心轴可以与用户眼睛的观看方位对准。换句话说，可穿戴设备的中心轴可以与当用户观看位于他/她正前方的地平线处的点时用户眼睛的观看方位对准。在可穿戴设备包括镜腿的情况下，中心轴可以基本上平行于镜腿的延伸方位。周边方位可以是相对于中心轴向下和/或向侧倾斜的方向。
88.可穿戴设备可以包括用于确定用户眼睛的观看方向的眼睛跟踪设备。控制单元可以被配置为基于所确定的观看方位和基于至少一个距离传感器的输出来确定第一距离值(用于指示到位于眼睛的光轴处的物体的距离)和第二距离值(用于指示到位于形成相对于眼睛的光轴大于零的预定角度的周边方向处的物体的距离)。
89.因此，在使用眼睛跟踪设备的情况下，控制单元不依赖于可穿戴设备的第一方向对应于用户的观看方向的假设，而是可以考虑用户的真实观看方向来确定第一距离值和第二距离值。
90.可穿戴设备可进一步包括用于确定光强度和/或光谱内容的光传感器，并且控制单元可被配置成基于光强度和/或光谱内容确定风险指标。
91.可穿戴设备可结合与距离传感器共向的光传感器和/或颜色传感器。光的测量可
用于改进物体和/或活动的分类。例如，移动设备的屏幕、计算机屏幕和显示面板通常被主动盖住并充当光源。检测这些设备的光的能力允许增加分类的灵敏度和特异性。例如，包括与距离传感器共向的光传感器可有助于区分阅读书籍或阅读平板，因为后者将包括光源，而前者不包括光源。获得光强度的周期性采样的能力允许使系统适配于检测照明的时间分量，其可用于区分显示器上呈现的媒体类型。例如，诸如视频或游戏的动态媒体将具有可变的强度和光谱内容，这是由于颜色和强度内容的显示视觉中的频繁变化，因此可以用于识别这些内容。相反，电子书阅读器或图书应用程序在翻页之间会有相对稳定的视觉表现，因为任何动态变化都会干扰阅读活动。因此，控制单元可以被配置成基于光传感器的输出来确定活动。
92.附加地或可选地，可穿戴设备可以包括环境光传感器，其被设计成测量环境光的强度和/或颜色含量。它可以在与距离传感器相同的方向上对准，也可以在不同的方向上对准，例如向上。指向上方的环境光传感器将能够测量来自光源的光，这些光源通常位于用户头部上方，例如太阳、天空、蜂窝闪电、路灯等。环境光传感器可能具有设计成检测紫外光的通道。环境照明条件可能对近视进展的风险有重要影响。高照度条件导致使用者瞳孔收缩，增加了视网膜上图像的景深，降低了周边离焦的影响。相反，低照度会导致瞳孔扩大和图像景深降低，从而使周边离焦的影响最大化。因此，照明条件可以包括在确定风险指标的模型中，使得在由光传感器检测到较低的照明量的情况下，风险指标指示较高的近视风险。
93.例如，以环境光传感器形式的光传感器可用于区分室内和室外设置。这种区分是近视风险的一个重要因素，因为已经表明户外所花费的时间对近视进展有保护作用。
94.由于室内照明水平很少达到白天室外光的水平，最简单的检测可以通过将环境光水平与预定阈值进行比较，并在环境光高于阈值时报告室外场景，否则报告室内场景来进行。由于在普通室内环境中没有人工紫外光源，对紫外光谱区敏感的传感器应具有更高的特异性，而在日常室外环境中则不可避免地存在人工紫外光源。阈值还可以根据一天中的时间、季节和地理位置(经度、纬度和海拔)进行调整，以考虑预期室外照明条件的变化。例如，在夜间，由于没有太阳作为光源的原因，基于照明阈值的逻辑将不起作用，这将由从位置和日期/时间估计的关于太阳相位的信息来解释。因此，可以确定光传感器的输出是否高于预定阈值，并且基于此，可以判定用户是在室内还是室外环境中。
95.另一个实现可以使用光的闪烁检测。据了解，来自屏幕和一些现代人造光源的光是调制的。有能力的装置可以检测强度的周期性波动，并由此检测人工光源的存在，并由此识别室内/室外场景。
96.因此，光传感器可用于识别用户的活动类型和/或用户当前所处的环境。
97.其他传感器可用于区分室外/室内设置，例如，距离传感器。由于在典型的室内环境中观看距离的范围受到墙壁和天花板的限制，因此可以从观看距离的统计数据中检测室内环境，例如通过与阈值进行比较。墙壁之间的距离可能有很大的变化性，而在典型的建筑中，到天花板的距离更一致。因此，有益的是考虑包括方位传感器，以便在系统向上时检测天花板的存在和到天花板的距离。在实现中，可穿戴设备可包括向上倾斜或完全垂直向上方位的距离传感器。利用该装置，可以可靠地检测天花板的存在并将其归因于室内环境。
98.在实现中，周边离焦的特性，即中心的偏离和周边距离，可用于室内环境的检测。众所周知，与室外环境相比，典型的室内环境引起的周边离焦要高得多，因此周边离焦的测
量可以单独或与其他信号组合用作区分室内/室外设置的信号。
99.综上所述，例如，更高的照明水平可导致用户眼睛的瞳孔大小减小的假设，这减小了由于较小瞳孔大小引起的焦点深度增加而引起的周边离焦的程度。因此，可以确定风险指标，使得在更大的时间量上的更高的照明水平导致指示更小的近视风险的风险指标。更详细的实现可包括将瞳孔大小建模为测量的场景亮度或总体照明水平的函数。在使用光线追踪的眼睛模型中，瞳孔大小可以包括在周边离焦计算的模型中。
100.控制单元还可被配置成基于由可穿戴设备检测到的活动类型来确定风险指标。
101.可能的活动类型可包括运动、阅读书籍或报纸、看计算机显示器、看智能手机显示器等。这些活动可由一个或多个合适的传感器(例如，至少一个距离传感器)确定。附加地或可选地，可以提供一个或多个附加传感器来确定活动类型，例如相机和/或运动传感器(例如加速度计)或多个传感器的组合。
102.用所公开的系统检测到的视觉活动可以作为近视风险估计中的一个因素。例如，使用电子显示设备工作所花费的时间(“屏幕时间”)可以直接作为增加近视进展风险的一个因素输入模型。作为另一实现，活动期间的周边离焦/调节误差库/数据库可用于估计周边离焦的累积值。例如，通过检测在个人计算机上的工作期间，系统可以利用针对个人计算机的视觉环境的典型模型，间接估计周边离焦。这也可以与环境的实际测量相结合，以丰富数据。用距离传感器测量的观察距离也可以包括在风险模型中。例如，短的工作距离，如使用小型手机，或近距离阅读是公认的风险因素。因此，风险指标可以被确定为使得用户所使用的工作距离的统计度量(平均值、中值、动量、时间等)对应于较大时间量上较短的工作距离导致指示近视进展的较高风险的风险指标。
103.控制单元还可以被配置为评估当前采样的环境/场景/活动的有效性。例如，当用户在计算机上工作时，系统可以充分采样环境，并且能够区分主要和次要方位和/或位置。当用户切换到另一个活动时，例如，转向同事并参与讨论或站起来走向咖啡机，环境完全改变，算法表示可能必须重置。该系统可以被配置为通过在注视和/或偏离期间比较测量来评估有效性。例如，当用户从计算机屏幕转向同事时，主距离将从标准计算机屏幕距离(如0.6-0.8m)改变为向对手方的距离，这通常在同事之间的社交距离范围内，从1.2m开始。通过检测主距离的突然切换，可以检测场景变化并启动所收集的统计信息的重置。还可以通过检测可穿戴设备的方位或位置中的显著变化，在诸如方位和/或位置传感器的附加传感器的帮助下检测场景切换。运动传感器可以通过检测系统的突然显著运动来充当场景重置触发器，例如，当用户站起来并走开时，它与显著变化运动签名相关联。如前所述，视觉注视通常与头部和身体运动减少有关，因为运动会扭曲视觉功能。
104.可穿戴设备可以包括控制单元。在这种情况下，该系统可以由可穿戴设备实现，其中，距离值的检测和距离值的进一步处理都在一个并且同一设备内执行。在这种情况下，可穿戴设备可以包括用于输出所确定的风险指标的输出接口。风险指标可以输出给例如用户和/或用户的治疗医生。基于输出的风险指标，医生可以决定是否有必要采取特定措施来防止近视的发生/发展。
105.根据第二方面，提供了一种用于确定近视的风险指标的方法。该方法包括确定至少第一距离值(指示附接在用户身体(特别是，附接在用户头部)上的可穿戴设备与位于用户中心视觉区域中的物体之间的距离)和第二距离值(指示可穿戴设备与位于用户周边视
觉区域中的物体之间的距离)。该方法还包括基于第一距离值和第二距离值确定近视的风险指标。
106.上面关于第一方面的系统描述的每个细节也可以应用于第二方面的方法。更准确地说，第二方面的方法可以涉及关于第一方面的上述系统所描述的附加步骤/能力中的一个或多个。
107.根据第三方面，提供一种计算机程序产品。计算机程序产品包括当在一个或多个处理设备上执行计算机程序产品时执行第二方面的方法的步骤的程序代码部分。
108.计算机程序产品可以存储在计算机可读记录介质上。换句话说，可以提供包括第三方面的计算机程序产品的计算机可读记录介质。
附图说明
109.下面参照附图描述本文所述技术的实施例，其中：
110.图1示出了用于解释关于三个焦点的近视的不同潜在原因的用户的眼睛的示意性横截面；
111.图2示出了用于解释周边离焦的影响的眼睛的示意性横截面；
112.图3示出了具有不同形状的三只眼睛的示意性横截面以及周边离焦对这些眼睛的影响；
113.图4示出了具有减小的瞳孔尺寸的眼睛的示意性横截面以及减小的瞳孔尺寸对周边离焦的影响；
114.图5示出了具有用于确定近视的风险指标的一个距离传感器的可穿戴设备的第一实施例；
115.图6示出了具有多个用于确定近视的风险指标的距离传感器的可穿戴设备的第二实施例；
116.图7示出了本公开实施例的控制单元的逻辑结构；
117.图8示出了图6中所示的两个距离传感器的测量结果的示例和相应的计算不匹配；
118.图9示出了可由控制单元使用的风险积分器的概念；以及
119.图10至13示出控制单元可用于确定风险指标的响应函数的不同示例。
具体实施方式
120.在下文中，但不限于此，阐述具体细节，以便充分理解本公开。然而，本领域技术人员清楚的是，本发明可以用于其他实施例中，这些实施例可以不同于下面阐述的细节。
121.图1示出了用户的眼睛2的横截面的示意图。在下面，将参考图1中所示的眼睛2来讨论近视的可能原因。应当注意，图1的表示不一定示出一个特定的时间点，而是为了说明目的在同一图中示出不同的情况。
122.如图1所示，光线4从左侧进入眼睛2。光线4通过眼睛2的瞳孔并被眼睛2的晶状体(图1中未示出瞳孔和晶状体两者)聚焦。在理想情况下，即，为了获得清晰的图像，光线4聚焦到眼睛2的视网膜6上。关于在视网膜6上形成焦点8的光线4a，该情况在图1中示出。在眼睛2的晶状体的焦距太短的情况下(或者眼睛2的晶状体当前失焦或聚焦在另一物体上)，光线4聚焦在视网膜6前面的区域中，并因此在眼睛2内，如图1中关于光线4b的焦点9处所示。
焦点9也被称为近视离焦，或者可以被视为眼睛2的近视离焦的结果。在眼睛2的晶状体的焦距过长的情况下(或者眼睛2的晶状体当前失焦或聚焦在另一物体上)，光线4聚焦在视网膜6后面的区域中，因此在眼睛2外部，如图1中关于光线4c的焦点10处所示。焦点10也被称为远视离焦，或者可以被视为眼睛2的远视离焦的结果。
123.关于图1，可以解释近视(近视眼)的原因。下面的讨论特别适用于儿童和由眼睛2增长引起的近视。当眼睛2太大(即，已经变得太大)时，如上面关于近视离焦8所讨论的那样，在视网膜6的前面形成图像。然而，眼睛增长是由远视离焦10的存在触发的(即，当图像形成在视网膜后面6)，见图1。
124.如下文所解释的，存在即使眼睛2已经长得太大且因此眼睛2已经近视的情况下仍触发正在进行的眼睛增长的机制。可能导致这种现象的一个影响，在这里被称为“空间成分”。
125.空间成分：调节控制机制被设计为使图像聚焦在视网膜6中央凹周围的中心区域。显然，视网膜6上的图像也形成在围绕中心区域的周边区域中。有数据显示，周边离焦10也在导致眼睛增长。在现代室内环境中，如果人(特别是儿童)正在看远的物体，例如电视屏幕，同时存在位于周边方位上并且投影在视网膜6后面形成远视离焦10的位于附近的其他物体(如桌子、屏幕、书等)，那么可能性很高，因为眼睛2不适应于这些物体。此外，这种远视离焦10能够触发眼睛增长，这可能导致近视。
126.远视离焦10已被确定为近视发展的主要风险之一。如上所述，当眼睛2使图像在中心区域中聚焦时，周边区域(围绕中心区域)可能不聚焦。这种影响可能会随着眼睛的增长而被夸大，因为它延长了眼睛2。在这种情况下，周边区域甚至比中心区域更靠近晶状体，因此图像处于远视离焦(或“周边离焦”)。眼睛2可能会对远视离焦做出响应，远视离焦首先可能导致脉络膜变薄，然后是眼睛增长(伸长)，在其期间导致图像在中央和周边区域之间的进一步不匹配。这可能会造成眼睛增长的恶性循环。一些研究人员指出，周边区域甚至比中心区域更能触发眼睛的增长。
127.影响周边离焦的环境因素是在人们视觉周边中不可避免的存在物体。当一个人可能专注于远距离或中间距离的物体时，通常还有位于离他头部更近的其他物体。这些物体虽然不在中心视觉区域，但将聚焦在视网膜6后面，从而导致远视离焦。
128.如图1所示，上述机制触发粗箭头12所示的眼睛增长。作为这种眼睛增长的结果，近视屈光误差增加，如图1中的双面箭头14所示。
129.综上所述，远视离焦(即，图像形成在视网膜6后面)可能会刺激眼睛的增长(尤其是在儿童的眼睛增长中)。
130.远视离焦通常是由眼睛2的自然晶状体调节不足引起的。一种自然机制刺激眼睛的增长，它使视网膜6向后移动，并使图像聚焦在视网膜6上。在理想情况下，当眼睛2已经近视时，离焦是近视的，因此，不触发眼睛的增长。然而，正如上面所讨论的，在某些情况下，即使在近视眼中也会触发这种机制，这会导致眼睛进一步增长的不良影响。如上所述，一个影响针对眼睛2的周边区域中的离焦(空间不同质或空间分量)。
131.因此，了解用户的工作和生活环境以根据周围(远视)离焦的因素来表征近视发展和进展的风险可能是重要的。根据本公开，“周边离焦”是指眼睛2的视网膜6的周边区域中的远视离焦。
132.图2示出了类似于图1的表示，其中，示出了远视离焦10的出现。图2的表示示出了通过垂直面的横截面，因此示出了眼睛2的侧视图。眼睛2的晶状体16聚焦在以距离dc(中心距离)(也可以是例如无穷大)设置的物体(未示出)上。如图2所示，在视网膜上的规则焦点8处形成远物体的图像。然而，在用户头部的前面距离d
p
(周边距离)处存在另一个(附近)物体18，在图2所示的示例中，其是蜡烛。由于眼睛2的晶状体16不被调适于附近物体18，所以在远视离焦点10，即在视网膜后面的区域中形成附近物体18的图像。因此，在远离的另一物体被晶状体16聚焦的同时，靠近眼睛2定位的物体18可能导致远视离焦，从而导致近视(在这种情况经常和/或经过长时段发生)。
133.图3示出了眼睛2的形状如何对远视离焦10的外观产生影响。在图3的左侧部分中，示出了沿其光轴具有缩短的长度的眼睛2a。在图3的中间部分，示出了具有正常长度的眼睛2b。图3的右部分显示了伸长的眼睛2c，这可能是眼睛增长过强的结果。如关于眼睛2c所示，中心区域20(即，眼睛2c的光轴与视网膜相交的区域)相对远离关于中心轴(图3中穿过晶状体16的中间的水平轴)具有预定的角距离的视网膜的周边区22。例如，眼睛2c的周边区域22可以是在光束4c与视网膜相交的区域中。从眼睛2a和2c的比较中可以看出，在伸长的眼睛2c中，中心区域20和周边区域22彼此相对远离，这增强了周边离焦的效果。
134.在图4中，示出了缩小的瞳孔尺寸对周边离焦发生的影响。如图4所示，大量的环境光导致眼睛2的虹膜24减小瞳孔大小。由于聚焦深度的增加，周边离焦的程度减小。
135.在下面，将描述示例如何通过本公开的技术使用上述观察以确定近视的风险指标。
136.图5示出了根据本公开的第一实施例的可穿戴设备50。可穿戴设备50附接到用户的头部52。更确切地说，可穿戴设备50例如借助于夹持装置附连到由用户佩戴的处方眼镜的框架58，其中，可穿戴设备50经由该夹持装置被夹持到框架58的镜腿。然而，根据本发明，可穿戴设备50和框架58的组合也可被视为可穿戴设备，其中根据该观点，可穿戴设备50、58借助于框架58的镜腿附接到用户的头部52。代替处方眼镜，框架58可以是太阳镜框架、没有光学能力的具有平光镜片的框架、或者没有镜片的“空”框架。
137.可穿戴设备50包括距离传感器54，用于与时间相关地测量表示可穿戴设备50与物体56之间的距离的第一距离值d(t)。当本公开阐述测量时间相关的距离值时，这意味着一个接一个地测量多个单独的值(d(t＝t1)、d(t＝t2)、d(t＝t3)等)并可选地与时间戳相关联地存储。因此，实现距离传感器54的适当采样。距离测量的采样频率应足以在每一次视觉活动事件中获得多个测量，以便于数据的统计分析。如今，由于移动设备的使用，人类的注意力持续时间显著缩短。每分钟用户数次从一个活动切换到另一个活动是正常的。因此，可取的是距离传感器54以亚秒频率进行采样。同时，由于人体头部和身体运动的物理速度有限，几乎不需要以高于100hz频繁采样。因此，距离传感器采样频率的最佳范围可以在1hz到100hz之间。这可以应用于本实施例的距离传感器54，但也可以应用于本文描述的可穿戴设备的其他距离传感器。
138.为了测量距离值d(t)，可穿戴设备50可以采用已知的技术，例如激光测距仪、超声波测距仪等。如图5所示，距离传感器54指向第一方向，即，其指向第一方向。换句话说，距离传感器54被配置成测量沿着第一方向(由图5中的线指示)到沿着第一方向定位的物体56的距离值d(t)。测量距离值d(t)以使其指示可穿戴设备50和物体56之间的距离，其中，还可以
测量物体56和与可穿戴设备50具有固定空间关系的任意参考点(例如，用户的眼睛2中的一个通常位于其中的参考点)之间的距离值。
139.如图5所示，其中测量距离值d(t)的第一方向对应于沿可穿戴设备50的中心轴的中心方向。当可穿戴设备50戴在用户的头部52并且当用户直视前方(例如，在地平线上的一点处)时，中心轴可以被定义为沿着用户的眼睛2的观看方向的方向。中心方向基本上对应于框架58的镜腿的延伸方向。
140.在图5的实施例中，假设第一方向对应于用户的观看方向。该假设是一个很好的近似，因为已经表明用户通常在观看方向上转动他们的头部52，使得观看方向和眼睛的中心轴通常相互对应。
141.距离传感器54测量时间相关的距离值d(t)。距离值d(t)表示沿着用户眼睛2的中心轴朝向物体56的距离。当用户在测量期间转动他/她的头时，由距离传感器54测量更多的距离值，更多的距离值可以指示距不同物体的距离，例如，在用户将他/她的头指向物体60的方向的情况下，指示距位于用户的头部52前面的物体60的距离。
142.可穿戴设备50包括用于存储测量的距离值的存储器。在图5的实施例中，可穿戴设备50还包括用于进一步处理测量的距离值的控制单元。然而，可穿戴设备50也可能仅测量并记录距离值，并且在外部控制单元处执行距离值的进一步处理。例如，该外部控制单元可以是通用计算机或被配置为接收距离值的任何其他合适的控制单元。外部控制单元可以位于云中，即，位于通过网络连接可访问的一个或多个网络服务器中。例如，可穿戴设备50可以包括用于输出测量的距离值d(t)的接口(例如，有线接口或无线接口)。(外部)控制单元可以包括用于输入经由可穿戴设备50的接口输出的测量距离值的接口(例如，有线接口或无线接口)。
143.在图5的实施例中，可穿戴设备是具有集成控制单元的独立设备。然而，如上所述，进一步的实施例是可能的，并且也由本公开覆盖，根据本公开，控制单元被提供为外部设备。可穿戴设备50和控制单元的组合也被称为用于确定近视的风险指标的系统。
144.控制单元接收测量的距离值，并对距离值执行进一步处理，以便确定近视的风险指标。
145.更准确地说，控制单元从测量的距离值d(t)的时间序列中导出至少指示可穿戴设备(50)与位于用户的中心视觉区域中的物体(例如，图5中所示的物体56之间的距离的第一距离值和指示可穿戴设备(50)与位于用户的周边视觉区域中的物体(例如，图5中所示的物体60)之间的距离的第二距离值。
146.区分第一距离值和第二距离值的一种方法是确定距离值d(t)的时间变化性。
147.在这种情况下，基于测量的时间相关的距离值d(t)，控制单元确定距离值的时间变化性。时间变化性可包括或可对应于以下各项中的至少一项：距离值在预定期间内从低于第一预定阈值的值改变到高于第二预定阈值的值的次数、距离值的时间导数在预定期间内改变其符号的次数、在预定期间内距离值的最大值和距离值的最小值之间的差、以及在预定期间内距离值的时间导数的最大值。时间变化性指示用户的眼睛2的焦距变化程度和/或焦距变化频率。
148.基于时间变化性，控制单元确定是否存在注视时段。当在超过第二预定阈值的时间间隔期间测量的距离值的时间变化性低于第一预定阈值时，存在注视时段，并且在该期
间内的距离值被识别为第一距离值。注视时段之外的距离值是第二距离值。然后分析这些第一和第二距离值以确定近视的风险指标。根据本实施例，确定风险指标，使得第一距离值和第二距离值之间的较高不匹配导致指示较高近视风险的风险指标。在这种情况下，可以假定发生周边离焦情况。
149.例如，如图5所示，用户可以将他的头部52从远物体56转向附近物体60，以便观看物体60。因此，用户的眼睛2的晶状体16必须将其焦距改变为较短的焦距，以便使物体60对焦。在用户将他的头部52转回到物体56的情况下，焦距必须变回更长的焦距。在这种情况下，假定注视时段是用户将其眼睛2朝向中心区域(沿着中心方位)，即指向物体56的期间。在注视时段之外，使用者的眼睛2在周边区域中四处游荡，例如朝向物体60。
150.根据一个或多个实施例，可穿戴设备50可包括用于检测用户头部运动的运动传感器(例如，加速度计和/或陀螺仪)。基于移动传感器的输出，导出用户的头部52所指向的方向。基于该方向和基于测量的距离值d(t)，可以确定第一距离值(在用户的头部52转动的方向上)和第二(周边)距离值。然后，可以由控制单元处理第一距离值和第二距离值，类似于下面关于第二实施例描述的第一距离值dc(t)和第二距离值d
p
(t)的处理。
151.图6示出了根据本公开的第二实施例的可穿戴设备50。第二实施例的可穿戴设备50类似于第一实施例的可穿戴设备50。因此，在图5和图6中使用相同的参考符号来指示相同的特征。在下面，将仅解释第二实施例的差异和附加特征，而其他特征与上文关于第一实施例的描述相同。
152.第二实施例的可穿戴设备50包括两个距离传感器54a和54b。与上述第一实施例的距离传感器54类似，第一距离传感器54a沿着中心轴指向。第一距离传感器54a时间相关地测量指示可穿戴设备50与沿着中心轴定位的物体56之间的距离的第一距离值dc(t)(中心距离)。第二距离传感器54b时间相关地测量沿与中心轴不同的方向的第二距离值d
p
(t)(周边距离)。换句话说，沿其测量第二距离值d
p
(t)的方向对于第一方向形成预定的角度。在图6的实施例中，其中测量第二距离值d
p
(t)的方向(也称为“周边方向”)转向关于中心轴的一侧，使得两个方向基本上在水平面内。根据其他实施例，第二距离值d
p
(t)也可以在相对于中心轴(即，相对于第一方向dc)向下的方向上或在相对于第一方向dc向下和向侧两者都指向的方向上测量。在每种情况下，第二、周边方向与第一、中心方向不同。因此，测量并记录(存储)两个不同的距离值，即与第一方向相关的第一距离值dc(t)(中心距离)和与第二方向相关的第二距离值d
p
(t)(周边距离)。
153.更准确地说，可穿戴设备50执行距离值dc(t)和d
p
(t)的时间相关测量。可穿戴设备50的控制单元接收并处理第一距离值dc(t)和第二距离值d
p
(t)，并基于第一距离值d
p
(t)和第二距离值dc(t)确定近视的风险指标。
154.可穿戴设备50的控制单元计算第一距离值dc(t)和第二距离值d
p
(t)之间的不一致(即，不匹配)(更准确地说，时间相关的不一致值)。控制单元确定在预定期间内差(即，时间相关差)高于预定阈值的累积持续时间。控制单元还确定风险指标，使得较高的累积持续时间导致指示较高近视风险的风险指标。
155.如果眼睛的几何形状(尺寸)是给定的，假设眼睛朝向并聚焦于位于距离dc(t)处的物体，则可以直接计算位于距离d
p
(t)处的物体的图像的诱导周边离焦量。这可以通过追踪光线穿过眼睛的光学体来实现。如果没有提供眼睛几何形状，则计算可以假设标准/默认
眼睛形状。默认眼睛几何形状的选择可以基于用户人口统计，例如年龄、性别、种族或其他生理/解剖学测量，例如处方、身高、眼睛长度、角膜曲率、瞳孔大小等。如果患者/用户正在使用屈光矫正，例如眼镜、隐形眼镜等，在计算周边远视离焦时也可以考虑该光学元件。
156.在另一个实现中，可以导出数学模型，该数学模型将时间相关的距离d
p
(t)和dc(t)与远视离焦联系起来。基于机器学习方法可以导出离焦量的近似模型，无论是否对眼睛的光学系统进行显式计算。
157.在又一实施方式中，可以从时间相关信号dc(t)和/或d
p
(t)导出近视进展风险的数学模型。该模型可能使用周边离焦的显式物理计算。该模型可以使用由可穿戴设备收集的其他信号，例如时间相关的环境光强度和光谱内容、运动量、用户的姿势等。该模型可以使用用户眼睛几何/形状/尺寸的信息。该模型可能使用用户的人口统计学和生理/解剖学测量。该模型可以使用眼病的遗传史(家族近视史)。该模型可能包括其他已知的近视进展的风险因素，以提高预测。
158.该模型可以基于近视进展的历史/随访数据和时间相关信号dc(t)和/或d
p
(t)的测量来导出。例如，该模型可能能够识别典型地导致近视进展的dc(t)和/或d
p
(t)或导出的离焦信号的统计量。
159.该模型可以基于对近视机制的理论理解、基于通过其他手段收集的观察数据的统计、基于由(公开的)可穿戴设备收集的观察数据的统计或任何组合导出。
160.较高的累积持续时间意味着在预定期间内存在其中第一距离值dc(t)和第二距离值d
p
(t)之间的差大于预定阈值的较长的时间段。在这些时间段中，用户很可能观看更远距离的物体(例如图6中所示的物体56)，而与此同时，相对于用户的眼睛具有更短距离的一不同物体(例如图6中所示的物体60)引起如上所述的周边离焦。正如上面进一步解释的，这些情况可能是影响近视出现的一个因素。因此，如果这种情况发生得更频繁和/或时间更长，风险指标就会更高。
161.在清醒状态的正常情况下，人体和头部处于永久运动状态。并不是所有的运动都与视觉活动相关联，例如，在行走过程中，头部的运动并不是为了使凝视与物体对准而必需的。为了能够更正确地研究焦点转移，处理可能是必要的，这将涉及解释头部运动的起源和目的。该处理可以基于距离信号dc(t)和d
p
(t)，也可以基于来自例如运动传感器(如加速度计、陀螺仪、磁力计等)、位置传感器(如地理定位gps、glonass等)和其他场景传感器的其他传感器的信号或与来自其他传感器的信号组合。这样的场景传感器可以是可穿戴设备的一部分。
162.例如，行走具有明确定义的加速度模式，该模式可由加速度计/陀螺仪识别，并因此在dc(t)和d
p
(t)信号中进行补偿，以估计实际的焦点偏离。
163.另一方面，在需要注意力和视觉的任务中，人类试图抑制身体和头部不必要的运动。因此，可以从dc(t)和d
p
(t)的统计量中识别注意/聚焦的时段，例如，类似于特定时间间隔中距离的变化减小。还可以从附加传感器(例如运动、旋转、位置等)识别聚焦的时段。例如，加速度计传感器可用于将聚焦时段检测为减少运动/加速度的时段。
164.本公开不限于上述实施例。代替一个或两个距离传感器，可以提供相机或三维距离扫描器，用于时间相关地确定第一(中心)距离值和指向不同周边方向的多个不同的第二距离值。此外，可以提供一个或多个传感器，其通过使用空间分辨采样在不扫描的情况下同
时检测不同方位上的多个距离传感器。此外，根据一个或多个实施例，提供了一种眼睛跟踪设备，其确定用户的眼睛的观看方向。结合三维距离扫描器，可以基于眼睛跟踪设备的输出来确定多个测量的距离值中的哪个是关于观看方向的中心距离值，哪些距离值是关于观看方向的周边距离值。然后，控制单元可以使用中心方向作为第一方向，并且使用周边方向中的一个或多个作为第二方向，确定风险指标。使用眼睛跟踪设备的优点可以是风险指标的结果更准确，因为可以考虑用户的真实观看方向。
165.从以上对实施例的描述中可以收集到，实施例的可穿戴设备50可以允许通过对用户周围的一个或多个距离进行采样来测量周边离焦。可穿戴设备50可用于测量中心区域中的距离(第一距离值)和周边区域中的距离(第二距离值)。尽管如上所述，为用户配备眼睛跟踪器(眼睛跟踪设备)并将三维测量设备(例如相机或3d-扫描仪)的距离映射到从眼跟踪器的观看方向可能相对简单，但提供一个或多个指向注视方向的距离传感器可能更容易且更便宜，例如图5和图6的实施例中所示。
166.因此，一种方法依赖于传感器相对于可穿戴设备以及因此相对于用户头部的注视方向。众所周知，在长时间的视觉活动或具有挑战性的视觉任务中，人们倾向于将头部与凝视的方向对准。因此，该方法依赖于这种对准，并且可以使用算法来能够识别对准的时段以及不对准的时段。
167.这可以通过分析来自多个传感器的信号来完成，例如来自可穿戴设备中提供的惯性传感器。中心视觉区域中的距离(第一距离值)用中心指向的传感器(第一距离传感器)测量，而周边区域可以用一个或多个侧向的传感器(第二距离值)探测。在另一实施方式中，通过利用用户的自然头部运动，可以用同一传感器对周边区域进行采样。
168.一个或多个实施例的可穿戴设备50测量用户(穿戴者)在不同方向(视网膜的一部分)处经历的近距离和远距离的差异。
169.处理可以包括估计中心区域中的光功率和周边上的光功率，然后确定差值。可穿戴设备50可表征用户环境中距离的变化性。
170.图7示出了根据本公开的实施例的控制单元70的逻辑结构。例如，控制单元70可以作为图5或图6的实施例的可穿戴设备50的一部分提供。图7示出了多个部件72、74、76、78。这些部件中的每一个可以以硬件或软件的形式提供。
171.第一部件72被配置为执行离焦的几何计算。对于第一部件72的输入参数是时间相关的第一距离值tc(t)和时间相关的第二距离值t
p
(t)。对于第一部件72的可选输入参数是定义眼睛几何形状(例如眼睛2的形状)的参数和可穿戴设备50的场景传感器输出的参数。这些参数可以与可穿戴设备50的环境光传感器测量的环境光l(t)有关。基于上述输入参数，第一单元72确定时间相关的离焦。
172.时间相关的离焦被输出到执行离焦统计的第二部件74。换句话说，第二部件74观察时间相关的离焦并统计分析该离焦。第二部件74的输出参数指示离焦统计。
173.提供第三部件76，其接收离焦统计并将模型应用于离焦统计。第三部件73的可选输入参数是附加因素，例如环境光、工作距离、遗传等。这些因素可能具有关于近视风险的影响。例如，遗传因素可能表明特定用户近视风险增加。这可能会导致更高的风险指标。
174.在第四部件78中，基于第三部件76的输出来确定风险指标。如图7所示，基于第一距离值tc(t)和第二距离值d
p
(t)确定风险指标。此外，上面讨论的可选参数可对风险指标的
确定产生影响，例如眼睛几何形状、场景传感器的输出参数和/或附加因素。上面关于其他实施例描述了关于确定风险指标的细节。
175.下面，参考图8至图13描述控制单元中所用模型的示例和细节。
176.图8示出了如关于图6的实施例所描述的使用双距离传感器系统的调节不匹配监测。第一距离传感器54a向前指向并与中心视觉对准，第二距离传感器54b向下指向30度并监测周边视觉的需求。换言之，第一距离值dc(t)也称为“调节响应”，第二距离值d
p
(t)也称为“调节需求”。图8的示例显示了台式计算机工作事件，距监控器的距离约为0.8米-1.0米。第二距离传感器54b通常测量到相同监视器的距离，这导致0.2d-0.3d的基线调节误差，然而，它还检测到用户手中或桌子中的物体的距离，这导致高达10屈光度的误差，这些误差被积分以产生近视进展风险的估计。应当注意，在本示例中，调节误差(或第一距离值和第二距离值之间的不匹配)以屈光度(1/m)表示。
177.图9描述了可由这里描述的任何控制单元(特别是由图5和/或图6中所示的设备的控制单元)使用的风险积分器的概念。根据图9，近视风险累积效应的模型包括重置机制。动物研究表明，短期内没有远视调节误差(清晰视觉)可以中和远视离焦的累积效应。这种影响可以通过引入积分窗口来考虑，例如，以漏泄积分器的形式，其在远视离焦的情况下缓慢充电，而在没有远视离焦的情况下相对较快地放电。
178.在一个实现中，风险评分可以是非负整数值累加器变量r，其在持续远视离焦(d)超过第一定义阈值(d1)的每一完整分钟之后递增第一值(例如1)。同时，远视离焦低于第二定义阈值d2(低于第一阈值，d1》d2)的每分钟导致累加器变量r递减第二值，预计其绝对值大于第一值(例如5)。这假定离焦用与远视离焦对应的正值以及与近视对应的负值标记。
179.由于r是非负的，递减只能使其达到最小值零，所以持续的清晰视觉或近视离焦时段只能使累加器r保持在最小值，这意味着缺乏清晰视觉或近视离焦的预防效果。
180.在风险积分器的另一个实现中，变量r为实值且非负，并在每个时间阶i根据以下规则进行调整：
181.r(i)＝f(d(i)) r(i-1)，其中，r》0
182.r(i)是时间阶i的风险累加器变量，r(i-1)是前一个时间阶的相同变量，d(i)是实值远视离焦，且f(d)是响应函数。
183.响应函数可以具有如图10所示的阶跃函数的形状：
184.对于d》d1，f(d)＝a(远视离焦充电)以及
185.对于d《d2，f(d)＝-b，(清晰视觉以及近视离焦放电)，
186.对于d2≤d≤d1，f(d)＝0，(不确定/不敏感区)，
187.其中
188.d2《d1是预定阈值，以及
189.a、b》0(预定值)。
190.响应函数可以更详细地描述为包括线性依赖性和饱和，如图11所示：
191.对于d1
′
《d，f(d)＝a，(远视离焦充电饱和)
192.对于d0《d《d1'，f(d)＝α(d-d0)，(线性远视离焦充电)
193.对于d2
′
《d《d0，f(x)＝-β(d-d0)，(线性清晰视觉/近视离焦放电)，
194.对于d《d2'，f(x)＝-b(饱和清晰视觉/近视离焦放电)，
195.其中
196.d2'《d0《d1'是阈值，以及
197.α，β，a，b》0和a＝α(d1
′‑
d0)和b＝-β(d2
′‑
d0)。
198.响应函数可以包括线性依赖、饱和和不敏感区，如图12所示：
199.对于d1
′
《d，f(d)＝a，(远视离焦充电饱和)
200.对于d1《d《d1'，f(d)＝α(d-d1)，(线性远视离焦充电)
201.对于d1≤d≤d2，f(d)＝0，(不确定/不敏感区)，
202.对于d2
′
《d《d2，f(x)＝-β(d-d2)，(线性清晰视觉/近视离焦放电)，
203.对于d《d2'，f(x)＝-b，(饱和清晰视觉/近视离焦放电)，
204.其中
205.d2'《d2《d1《d1'是阈值，以及
206.α，β，a，b》0和a＝α(d1
′‑
d1)和b＝-β(d2
′‑
d2)。
207.响应函数可以有sigmoid/logistic函数、双曲正切、整流线性单位等或任何组合的形式。例如，在图13中示出了sigmoid函数的一个示例。
208.在上述描述和图中，相同的参考数字用于不同实施例的相应特征或单元。然而，关于这些特征或单元之一所阐述的细节也相应地适用于具有相同参考符号的其他实施例的特征。此外，本发明不限于上述实施例，这些实施例仅仅是如何实现本发明的示例。上述公开的技术，特别是控制单元70的部件也可以按照计算机程序产品的形式来实现。