一种眼压类型检测方法、装置、计算机设备及存储介质

1.本发明实施例涉及数据处理领域，尤其涉及一种眼压类型检测方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.眼压(intraocular pressure，iop)是高眼压性青光眼(hypertension glaucoma，htg)发生及病情进展的一主要表现参数；与高眼压性青光眼相似，高眼压症(ocular hypertension，oht)的主要表现也包含眼压升高这一表现，但还未发生青光眼性视神经损伤和/或视野丧失，即高眼压症为高眼压性青光眼的前期症状。
3.现有技术中，主要依赖工作人员的经验对眼压异常的类型进行判定，判定结果主观性较大、不够准确。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种眼压类型检测方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中的眼压异常类型的判定方式准确性低的技术问题。
5.本发明第一方面提供了一种眼压类型检测方法，包括：获取待检测目标对象的第一眼压数据；将第一眼压数据分别与预设第一类型参考眼压数据范围和预设第二类型参考眼压数据范围进行比对，预设第一类型参考眼压数据范围和预设第二类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定；当第一眼压数据落入预设第一类型参考眼压数据范围或预设第二类型参考眼压数据范围，将相应的参考眼压数据范围对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。
6.本发明实施例提供的眼压类型检测方法，获取待检测目标对象的眼压数据，眼压数据提供的眼压波动信息对目标对象真实状态的反应更具客观性。将获取的目标对象的眼压数据与系统预设类型参考眼压数据进行比较，得到目标对象眼压异常的类型，消除了由于人为因素导致的诊断结果的差异化，更具有客观性。
7.可选地，获取待检测目标对象的第一眼压数据之后，方法还包括：将第一眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理；将处理后的眼压数据分别与预设第三类型参考眼压数据范围和预设第四类型参考眼压数据范围进行比对，预设第三类型参考眼压数据范围和第四类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定；当处理后的眼压数据落入预设第三类型参考眼压数据范围或预设第四类型参考眼压数据范围，将相应的参数眼压数据范围对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。
8.可选地，第一眼压数据包括目标时长的眼压数据，方法还包括：对目标时长的眼压数据进行拟合操作，得到第一眼压曲线；将第一眼压曲线分别与预设第一类型参考眼压曲线和预设第二类型参考眼压曲线进行匹配，预设第一类型参考眼压曲线和预设第二类型参考眼压曲线分别根据相应类型的历史眼压数据预先拟合得到；将匹配度最高的参考眼压曲线对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。
9.可选地，第一类型对应症状为第二类型对应症状的前期症状，方法还包括：当待检测目标对象的眼压类型为第一类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第二眼压数据；对第二眼压数据进行拟合操作，得到第二眼压曲线；分别获取第一眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率以及第二眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率；若上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值大于第一预设值，预测待检测目标对象的眼压类型转变为第二类型。
10.可选地，第一类型对应症状为第二类型对应症状的前期症状，方法还包括：当待检测目标对象的眼压类型为第二类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第三眼压数据；对第三眼压数据进行拟合操作，得到第三眼压曲线；分别获取第一眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率以及第三眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率；若上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值大于第二预设值，预测待检测目标对象的眼压类型为第二类型。
11.可选地，第一眼压数据包括目标时长的眼压数据，将第一眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理步骤之后，方法还包括：对处理后的眼压数据进行拟合操作，得到第四眼压曲线；将第四眼压曲线分别与预设第三类型参考眼压曲线和预设第四类型参考眼压曲线进行匹配，预设第三类型参考眼压曲线和第四类型参考眼压曲线分别根据相应类型的历史眼压数据预先拟合得到；将匹配度最高的参考眼压曲线对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。
12.可选地，第三类型对应症状为第四类型对应症状的前期症状，方法还包括：当待检测目标对象的眼压类型为第三类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第四眼压数据；将第四眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理；对处理后的眼压数据进行拟合操作，得到第五眼压曲线分别获取第四眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率以及第五眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率；若上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值大于第三预设值，预测待检测目标对象的眼压类型转变为第四类型。
13.可选地，第三类型对应症状为第四类型对应症状的前期症状，方法还包括：当待检测目标对象的眼压类型为第四类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第五眼压数据；将第五眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理；对处理后的眼压数据进行拟合操作，得到第六眼压曲线；分别获取第四眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率以及第六眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率；若上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值大于第四预设值，预测待检测目标对象的眼压类型为第四类型。
14.可选地，第三类型对应症状为第四类型对应症状的前期症状，方法还包括：当待检测目标对象的眼压类型为第三类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第七眼压数据；将第七眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理；将处理后的眼压数据分别与预设第三类型参考眼压数据范围和预设第四类型参考眼压数据范围进行比对，预设第三类型参考眼压数据范围和第四类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定；当处理后的眼压数据落入预设第四类型参考眼压数据范围，预测待检测目标对象的眼压类型转变为第四类型。
15.可选地，第三类型对应症状为第四类型对应症状的前期症状，方法还包括：当待检测目标对象的眼压类型为第四类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第八眼压数
据；将第八眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理；将处理后的眼压数据分别与预设第三类型参考眼压数据范围和预设第四类型参考眼压数据范围进行比对，预设第三类型参考眼压数据范围和第四类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定；当处理后的眼压数据落入预设第四类型参考眼压数据范围，预测待检测目标对象的眼压类型为第四类型。
16.本发明第二方面提供了一种眼压类型检测的装置，包括：获取模块，用于获取待检测目标对象的第一眼压数据；比对模块，用于将第一眼压数据分别与预设第一类型参考眼压数据范围和预设第二类型参考眼压数据范围进行比对，预设第一类型参考眼压数据范围和预设第二类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定；确定模块，用于当第一眼压数据落入预设第一类型参考眼压数据范围或预设第二类型参考眼压数据范围，将相应的参考眼压数据范围对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。
17.本发明提供的眼压类型检测装置中各部件所执行的功能均已在上述任一方法实施例中得以应用，因此这里不再赘述。
18.本发明第三方面提供了一种计算机设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面的眼压类型检测方法的步骤。
19.本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行如本发明第一方面提供的眼压类型检测方法。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1为本发明一实施例提供的眼压类型检测方法流程示意图；
22.图2为本发明一实施例提供的高眼压组24小时眼压时变速率曲线及其95％可信区间；
23.图3为本发明一实施例提供的高眼压性青光眼24小时眼压时变速率曲线及其95％可信区间；
24.图4为本发明一实施例提供的高眼压症与高眼压性青光眼24小时眼压时变速率曲线比较；
25.图5为本发明实施例提供的一种眼压类型检测装置结构示意图；
26.图6为本发明实施例提供的一种眼压类型检测方法的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
27.为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例的附图，对本公开实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术
人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
28.除非另外定义，本公开使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开中使用的“一个”、“一”或者“该”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。
29.此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
30.针对背景技术中所提及的技术问题，本发明实施例提供了一种眼压类型检测方法，如图1所示，该方法步骤包括：
31.步骤s101，获取待检测目标对象的第一眼压数据。示例性地，获取待检测目标对象的眼压数据，可以根据实际情况选择采集方式，可以单点采集目标对象某个时刻的值，比如工作时间的眼压数据；也可采集目标对象在目标时长的眼压数据，比如目标时长可以设置为24小时，采集患者的24小时中12个时间点或者日间和夜间各6个时间点眼压监测数据。对于每个时间点，可进行多次连续测量，取其均值作为记录。比如24小时眼压监测方法：从早上8点到次日早上6点，每隔2小时测量一次眼压，共测量12个时间点。24小时眼压测量提供的眼压波动信息较单个时间点眼压测量更为详尽，有助于建立更为准确的风险预测模型。具体测量方式可根据实际需要进行调整，此处不做过多限制。
32.步骤s102，将第一眼压数据分别与预设第一类型参考眼压数据范围和预设第二类型参考眼压数据范围进行比对，预设第一类型参考眼压数据范围和预设第二类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定。示例性地，历史眼压数据库可以存储有经过用户授权的高眼压症及高眼压性青光眼患者的相应病症数据。预设第一类型参考眼压数据范围可以为高眼压症眼压不同时点变化趋势范围、高眼压症眼压时变速率范围及高眼压组眼压时变速率曲线及其可信区间；预设第二类型参考眼压数据范围可以为高眼压性青光眼眼压不同时点变化趋势范围、高眼压性青光眼眼压时变速率范围及高眼压性青光眼眼压时变速率曲线及其可信区间。将第一眼压数据分别与预设第一类型参考眼压数据范围和预设第二类型参考眼压数据范围进行比对的目的在于预测目标对象的眼压所属于的类型，便于实现对眼部疾病的辅助预测。
33.步骤s103，当第一眼压数据落入预设第一类型参考眼压数据范围或预设第二类型参考眼压数据范围，将相应的参考眼压数据范围对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。示例性地，将目标对象眼压数据与预设的参考眼压数据的范围进行比较，根据目标对象眼压数据落入的参考眼压数据范围的类型来预测目标对象的眼压可能属于的类型。比如当该眼压值落入预设第一类型参考眼压数据范围内，则可以预测目标对象的眼压属于第一类型眼压。同理可以预测目标对象的眼压何时属于第二类型眼压。
34.本发明实施例提供的眼压类型检测方法，获取待检测目标对象的眼压数据，眼压数据提供的眼压波动信息对目标对象真实状态的反应更具客观性。将获取的目标对象的眼压数据与系统预设类型参考眼压数据进行比较，得到目标对象眼压异常的类型，消除了由于人为因素导致的诊断结果的差异化，更具有客观性，提高了对眼压类型预测的准确性，实现了对相应眼科疾病的预测。
35.作为本发明的一可选实施方式，步骤s101之后，该方法包括：
36.将第一眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理。示例性地，预设时间点的眼压数据为选取的参考基线，一般选取目标对象的所测眼压数据的谷值或最小值，比如采集到的目标对象的眼压数据中凌晨2点的眼压值最小，则以凌晨2点的眼压谷值为基线。将采集到的目标对象的每个眼压数据与预设时间点的眼压数据做差，得到差值。可以消除因个体差异而引入的数据噪声，提高预测准确性。
37.将处理后的眼压数据分别与预设第三类型参考眼压数据范围和预设第四类型参考眼压数据范围进行比对，预设第三类型参考眼压数据范围和第四类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定。
38.示例性地，历史眼压数据库可以存储有经过用户授权的高眼压症及高眼压性青光眼患者的相应病症数据。预设第三类型参考眼压数据范围可以为高眼压症眼压不同时点变化趋势范围、高眼压症眼压时变速率范围及高眼压组眼压时变速率曲线及其可信区间；预设第四类型参考眼压数据范围可以为高眼压性青光眼眼压不同时点变化趋势范围、高眼压性青光眼眼压时变速率范围及高眼压性青光眼眼压时变速率曲线及其可信区间。将第一眼压数据分别与预设第三类型参考眼压数据范围和预设第四类型参考眼压数据范围进行比对的目的在于预测目标对象的眼压所属于的类型，便于辅助预测。
39.以第三类型为高眼压症为例，目标时长为24小时的眼压数据，如表1所示：
40.表1高眼压症24小时眼压不同时点变化趋势范围
[0041][0042]
为了预测的相对准确性眼压数据还可以包括经过授权的目标对象的中央角膜厚度、眼轴，同时还可以获取经过授权的目标对象的年龄、性别。上述项目皆为可选项。
[0043]
表1中，与基线谷值相比，在唤醒时间点(早上6:00)，眼压平均增幅超过2mmhg，10:00时接近3mmhg，中午12：00超过3mmhg；在午后眼压增幅缓慢下降，下午8点前平均增幅维持在2mmhg，凌晨00点增幅均值下降至1mmhg左右。觉醒期各时间点(上午6:00至晚上8:00)眼压较基线谷值的增幅有显著统计学差异(增幅达1.8～3.4mmhg，p《0.0001～p＝0.01)。未调整模型和调整模型的结果相似。
[0044]
以第四类型为高眼压性青光眼为例，目标时长为24小时的眼压数据，如表2所示：
[0045]
表2高眼压性青光眼24小时眼压不同时点变化趋势范围
[0046][0047]
表2中，与眼压谷值相比，在唤醒时间点(早上6:00)，眼压的平均增幅超过2.5mmhg，上午10:00时接近5mmhg，中午超过5.8mmhg。之后眼压平均增幅呈现非均匀下降趋势；下午6点眼压增幅降至3mmhg，晚上8点和10点时眼压增幅降至1.5mmhg左右，而在凌晨0点的时候平均增幅维持在2mmhg。在上午6点至下午6点期间、00:00时，与基线相比，眼压增幅有显著性统计学差异(p≦分别为0.001～p＝0.03)。调整模型的结果与未调整模型的结果具有可比性。
[0048]
当处理后的眼压数据落入预设第三类型参考眼压数据范围或预设第四类型参考眼压数据范围，将相应的参数眼压数据范围对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。本实施例中上述实施例中的步骤s103类似，此处不再赘述。
[0049]
本发明实施例提供的眼压类型检测方法，通过将预设时间点的眼压数据作为参考基线，将采集到的目标对象的每个眼压数据与预设时间点的眼压数据做差得到差值。可以消除因个体差异而引入的数据噪声，数据更具有普遍性和客观性，可以提高预测准确性。
[0050]
作为本发明的一可选实施方式，所述第一眼压数据包括目标时长的眼压数据，所述方法还包括：
[0051]
对目标时长的眼压数据进行拟合操作，得到第一眼压曲线。
[0052]
示例性地，数据拟合的方式可以使用相应的拟合工具进行拟合操作，本实施例中采用广义相加模型(generalized additive model，gam)对所采集目标对象的眼压数据进行平滑曲线绘制。因为广义相加模型它允许在预先不知晓因变量与自变量之间关系的情况下，使用非线性平滑项来拟合模型。
[0053]
将第一眼压曲线分别与预设第一类型参考眼压曲线和预设第二类型参考眼压曲线进行匹配，预设第一类型参考眼压曲线和预设第二类型参考眼压曲线分别根据相应类型的历史眼压数据预先拟合得到。
[0054]
示例性地，历史眼压数据库可以存储有经过用户授权的高眼压症及高眼压性青光眼患者的相应病症数据。预设第一类型参考眼压曲线可以为高眼压组眼压时变速率曲线及其可信区间；预设第二类型参考眼压曲线可以为高眼压性青光眼眼压时变速率曲线及其可信区间。将第一眼压数据分别与预设第一类型参考眼压曲线和预设第二类型参考眼压曲线进行比对的目的在于预测目标对象的眼压所属于的类型，便于辅助预测。
[0055]
将匹配度最高的参考眼压曲线对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。
[0056]
示例性地，当根据目标对象眼压数据拟合出的眼压时变曲线落入预设第一类型参考眼压曲线可信区间的部分比落入预设第二类型参考眼压曲线可信区间的部分多，则认为目标对象眼压时变曲线与预设第一类型参考眼压曲线匹配度更高，可初步判定目标对象眼
压为第一类型。同理可初步判定目标对象眼压何时为第二类型。
[0057]
当预设第一类型参考眼压曲线为高眼压组眼压时变速率曲线及其可信区间，预设第二类型参考眼压曲线为高眼压性青光眼眼压时变速率曲线及其可信区间时。根据目标对象眼压数据拟合出的眼压时变曲线落入高眼压组眼压时变速率曲线及其可信区间的部分比落入高眼压性青光眼眼压时变速率曲线及其可信区间的部分多时，则认为目标对象眼压时变曲线与高眼压组眼压时变速率曲线及其可信区间匹配度更高，可初步判定目标对象眼压为高眼压症类型的眼压。同理可初步判定目标对象眼压何时为高眼压性青光眼类型的眼压。
[0058]
本发明实施例提供的眼压类型检测方法，将采集到的目标对象的眼压数据拟合为光滑曲线，一方面数据足够的数据量可以更加客观的反映出目标对象眼压的变化趋势；另一方面可以有效剔除噪声较大的数据，提高预测的准确性。
[0059]
作为本发明的一可选实施方式，所述第一类型对应症状为所述第二类型对应症状的前期症状，方法包括：
[0060]
当待检测目标对象的眼压类型为第一类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第二眼压数据。
[0061]
示例性地，以第一类型为高眼压症为例，由于高眼压症为高眼压性青光眼的前期症状。所以为了对目标对象的高眼压症的进展进行评估，在经过相应时间后，会对该目标对象进行复查。如某高眼压患者通过复查获得n次24小时眼压数据，第一次为基线，后面n次为n次复查数据，两次复查数据可以获得两个的11次时间点谷值差值，n次随访可以获得n个的11次时间点谷值差值。
[0062]
对第二眼压数据进行拟合操作，得到第二眼压曲线。
[0063]
分别获取第一眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率以及第二眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率。
[0064]
示例性地，经广义相加模型拟合出的平滑曲线，在其上升部分有对应的时变速率，同理在其下降部分也有对应地时变速率。比如获取第一眼压曲线对应的上升时变速率为a，第二眼压曲线对应的上升时变速率为b。同理可获取下降部分对应时变速率。
[0065]
若上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值大于第一预设值，预测待检测目标对象的眼压类型转变为第二类型。
[0066]
示例性地，当预设第一类型参考眼压曲线上升时变速率为c,预设第二类型参考眼压曲线上升时变速率为d,第一预设值为k，则k＝d-c。计第一眼压曲线上升时变速率与第二眼压曲线上升时变速率的差值为e＝b-a,当e》k时，可以预测待检测目标对象的眼压类型由第一类型转变为第二类型。当第一类型为高眼压症，第二类型为高眼压性青光眼时，满足上述条件时，则可以预测待检测目标对象的眼压类型由高眼压症类型转变为高眼压性青光眼类型。
[0067]
作为本发明的一可选实施方式，所述第一类型对应症状为所述第二类型对应症状的前期症状，方法包括：
[0068]
当待检测目标对象的眼压类型为第二类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第三眼压数据。对第三眼压数据进行拟合操作，得到第三眼压曲线。分别获取第一眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率以及第三眼压曲线对应的上升时变速率和下降
时变速率。具体参见上述实施例对应步骤的说明，此处不再赘述。
[0069]
若上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值大于第二预设值，预测待检测目标对象的眼压类型为第二类型。
[0070]
示例性地，当第一类型为高眼压症，第二类型为高眼压性青光眼时，满足上述条件时，则可以预测待检测目标对象的眼压类型为高眼压性青光眼类型。需要说明本实施例中的第二预设值可以与前述第一预设值相同，也可根据实际具体数据进行设置不同的预设值。
[0071]
本发明实施例提供的眼压类型检测方法，提供了一种如何判断目标对象高眼压性青光眼是否进展的方法。通过临床研究高眼压症时变曲线与高眼压性青光眼时变曲线的区别特征并将其应用于临床辅助预测，并将其适当迁移应用到对高眼压性青光眼进展情况的预测。一方面基于科学理论的支持使得预测更加准确；另一方面有助于进行针对性提前介入干预，避免不良后果发生。
[0072]
作为本发明的一可选实施方式，第一眼压数据包括目标时长的眼压数据，所述将所述第一眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理步骤之后，所述方法还包括：
[0073]
对处理后的眼压数据进行拟合操作，得到第四眼压曲线。
[0074]
将第四眼压曲线分别与预设第三类型参考眼压曲线和预设第四类型参考眼压曲线进行匹配，预设第三类型参考眼压曲线和第四类型参考眼压曲线分别根据相应类型的历史眼压数据预先拟合得到。
[0075]
示例性地，历史眼压数据库可以存储有经过用户授权的高眼压症及高眼压性青光眼患者的相应病症数据。预设第三类型参考眼压曲线可以为高眼压组眼压时变速率曲线及其可信区间；预设第四类型参考眼压曲线可以为高眼压性青光眼眼压时变速率曲线及其可信区间。将第四眼压数据分别与预设第三类型参考眼压曲线和预设第四类型参考眼压曲线进行比对的目的在于预测目标对象的眼压所属于的类型，便于辅助预测。
[0076]
示例性地，当预设第三类型参考眼压曲线为高眼压组24小时眼压时变速率曲线及其95％可信区间，如图2所示，以凌晨2点的眼压谷值为基线，本实施例中实线表示根据历史眼压数据库拟合得到的时变速率曲线，虚线之间的区域表示95％可信区间。实际中可信区间的大小可以根据数据量的大小进行调整，此处不做限制。总体而言高眼压症患者眼压的平均增幅呈现先升后降的缓慢变化趋势。图2具体信息如表3所示：
[0077]
表3高眼压症24小时眼压时变速率范围
[0078][0079]
24小时全天变化趋势在谷值凌晨2点到峰值上午10点，眼压与时间呈正相关，时间每增加一个单位(2小时)，oht组眼压增高0.40mmhg(95％ci：0.23,0.56；p《0.0001)；上午10点之后，眼压与时间呈负相关，每增加2小时(以2小时为1个单位)，眼压降低0.17mmhg(95％ci：-0.26,-0.08；p《0.0001)。未调整模型和调整模型的结果相似。
[0080]
当预设第四类型参考眼压曲线为高眼压性青光眼24小时眼压时变速率曲线及其95％可信区间，如图3所示，以凌晨2点的眼压谷值为基线，本实施例中实线表示根据历史眼压数据库拟合得到的时变速率曲线，虚线之间的区域表示95％可信区间。实际中可信区间的大小可以根据数据量的大小进行调整，此处不做限制。总体而言高眼压性青光眼者眼压的平均增幅呈显著上升趋势。图3具体信息如表4所示：
[0081]
表4高眼压性青光眼24小时眼压时变速率范围
[0082][0083]
24小时全天变化趋势在凌晨2点到上午10点，眼压与时间呈正相关，时间每增加一个单位(2小时)，高眼压性青光眼组眼压增高0.69mmhg(95％ci：0.50,0.88；p《0.0001)；上午10点之后，眼压与时间呈负相关，时间每增加一个单位(2小时)，眼压降低0.31mmhg(95％ci：-0.41,-0.20；p《0.0001)。可以进行未调整模型和调整模型的计算比较，研究结果基本相当。
[0084]
将匹配度最高的参考眼压曲线对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。
[0085]
当眼压时变曲线落入图2的可信区间的数据可初步判定为高眼压症患者；当眼压时变曲线落入图3的可信区间的数据可初步判定为高眼压性青光眼患者。
[0086]
本发明实施例提供的眼压类型检测方法，对采集到的目标对象的眼压数据经过做差处理，可以消除因个体差异而引入的数据噪声，数据更具有普遍性和客观性，可以消除因个体差异而引入的数据噪声。同时将做差处理后的数据拟合为光滑曲线，一方面数据足够的数据量可以更加客观的反映出目标对象眼压的变化趋势；另一方面可以有效剔除噪声较大的数据，提高预测的准确性。
[0087]
作为本发明的一可选实施方式，所述第三类型对应症状为所述第四类型对应症状的前期症状，方法包括：
[0088]
当待检测目标对象的眼压类型为第三类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第四眼压数据；将第四眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理；对处理后的眼压数据进行拟合操作，得到第五眼压曲线；分别获取第四眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率以及第五眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率；若上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值大于第三预设值，预测待检测目标对象的眼压类型转变为第四类型。
[0089]
示例性地，如图4所示，采用广义相加混合模型(generalized additive mixed models，gamm)模型分别进行不同时点变化趋势、时变速率趋势的进展风险予以图示以及量化评估。广义相加混合模型是广义相加模型与混合模型的结合，在广义相加模型中可以指定平滑曲线拟合项，在混合模型中可以引进随机效应(可以是随机截距或/和随机时间斜率)。它主要是用于重复测量资料的分析，通过引进随机效应消除个体差异对多次重复测量的结果的影响，提高统计效率。高眼压症与高眼压性青光眼24小时眼压时变速率曲线比较。
在高眼压症和高眼压性青光眼两组中，眼压的上升都遵循倒u形曲线，眼压谷值在凌晨2：00时(设定为基线)，拐点大约在上午10：00。从凌晨2点到上午10点，眼压与时间呈正相关。上午10点以后，眼压与时间呈负相关。与高眼压症组相比，高眼压性青光眼组在倒u形曲线上的上升和下降更为陡峭，每多增加2小时高眼压性青光眼组眼压增幅、降幅分别比高眼压症组多增加0.30mmhg(95％ci：0.04，0.55；交互作用p＝0.022)，0.14mmhg(95％ci：-0.29，-0.004；交互作用p＝0.044)。两者具体差异如表5所示：
[0090]
表5高眼压症与高眼压性青光眼24小时眼压时变速率的差异
[0091][0092]
24小时全天变化趋势进展风险以凌晨2点的眼压为基线，从凌晨2点～上午10点，时间每增加一个单位(2小时)，进展组增幅比未进展眼压增幅多0.30mmhg(95％ci：0.04,0.56；交互作用p＝0.022)；上午10点之后，时间每增加一个单位(2小时)，进展组眼压降幅比未进展组多降低0.14mmhg(95％ci：-0.29,-0.004；交互作用p＝0.044)。未调整模型和调整模型的结果相似。
[0093]
示例性地，采用广义相加模型分别对首次所采集目标对象的24小时眼压数据和后期继续随访或复查所采集目标对象的24小时眼压数据进行平滑曲线绘制，然后采用广义相加混合模型进行曲线拟合，获得计算系数，即上升时变速率或下降时变速率，如图4中β，以及上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值，如图4中δβ。然后将获取的计算系数与预设值进行比较。比如由表5可知，数据库中数据上升时变速率对应的差值0.3，当目标对象实测值大于等于0.3时，则有理由可以预测目标对象的眼压类型发生了转变。同理也可以比较下降时变速率对应的差值。需要说明本实施例中的第三预设值可以与前述第一预设值相同，也可根据实际具体数据进行设置不同的预设值。
[0094]
作为本发明的一可选实施方式，所述第三类型对应症状为所述第四类型对应症状的前期症状，所述方法还包括：
[0095]
当待检测目标对象的眼压类型为第四类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第五眼压数据；将第五眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理；对处理后的眼压数据进行拟合操作，得到第六眼压曲线；分别获取第四眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率以及第六眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率；若上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值大于第四预设值，预测待检测目标对象的眼压类型
转变为第四类型。本实施例中，相应步骤的说明参见上述实施例，在此不再赘述。需要说明本实施例中的第四预设值可以与前述第二预设值相同，也可根据实际具体数据进行设置不同的预设值。
[0096]
本发明实施例提供的眼压类型检测方法，提供了一种如何判断目标对象高眼压性青光眼是否进展的方法。通过临床研究高眼压症时变曲线与高眼压性青光眼时变曲线的区别特征并将其应用于临床辅助预测，并将其适当迁移应用到对高眼压性青光眼进展情况的预测。一方面基于科学理论的支持使得预测更加准确；另一方面有助于进行针对性提前介入干预，避免不良后果发生。
[0097]
作为本发明的一可选实施方式，所述第三类型对应症状为所述第四类型对应症状的前期症状，方法包括：
[0098]
当待检测目标对象的眼压类型为第三类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第七眼压数据；将第七眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理；将处理后的眼压数据分别与预设第三类型参考眼压数据范围和预设第四类型参考眼压数据范围进行比对，预设第三类型参考眼压数据范围和第四类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定；当处理后的眼压数据落入预设第四类型参考眼压数据范围，预测待检测目标对象的眼压类型转变为第四类型。
[0099]
示例性地，本方案通过将采集到的目标对象的复查眼压数据与离散的参考眼压数据范围比较的方式来对目标对象的眼压类型进展情况进行预测。例如首次采集到目标对象谷值眼压18mhg，参考表1，高眼压症患者10点的变化区间为2.97(1.53，4.41)，则该处的预测值为20.97(19.53，22.41),参考表2，高眼压性青光眼患者10点的变化区间为5.01(3.06,6.96)，则该处的预测值为23.01(21.06，24.96)。当该目标对象10点实测值为20mmhg，预测为高眼压症类型的眼压；后期继续观察中采集到目标对象10点实测值为24mmhg，预测为高眼压性青光眼类型的眼压。则可以预测该目标对象的眼压类型由高眼压症类型转变为高眼压性青光眼类型。
[0100]
示例性地，当该患者10点实测值为25mmhg，则可以预测眼压为高眼压性青光眼类型的眼压；该患者实测值为22mmh，高度怀疑高眼压性青光眼类型的眼压，严密随访；该患者眼压21mmhg，可能为高眼压性青光眼区间下限，有一定风险，继续观察。后期预测方式同理。需要注意本实施例以10点为例，理论上任意时间点都可，此处不做限制。
[0101]
本发明实施例提供的眼压类型检测方法，提供了一种如何通过历史研究数据中不同眼压异常离散时点变化趋势范围来判断高眼压症组是否进展为高眼压性青光眼组的方法。通过临床研究高眼压症不同时点变化趋势范围与高眼压性青光眼不同时点变化趋势范围。将采集到目标对象的眼压数据与预设不同类型眼压数据范围进行比较，通过比较数据落入的范围来判断眼压异常的进展情况。一方面基于科学理论的支持使得预测更加准确；另一方面可以进行针对性进行提前介入干预，避免不良后果发生。
[0102]
作为本发明的一可选实施方式，所述第三类型对应症状为所述第四类型对应症状的前期症状，方法包括：
[0103]
当待检测目标对象的眼压类型为第四类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第八眼压数据；将第八眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理；将处理后的眼压数据分别与预设第三类型参考眼压数据范围和预设第四类型参考眼压数据范围进行
比对，预设第三类型参考眼压数据范围和第四类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定；当处理后的眼压数据落入预设第四类型参考眼压数据范围，预测待检测目标对象的眼压类型为第四类型。
[0104]
本发明实施例提供的眼压类型检测方法，提供了一种如何通过历史研究数据中不同眼压异常离散时点变化趋势范围来判断高眼压症组是否进展为高眼压性青光眼组的方法。通过临床研究高眼压症不同时点变化趋势范围与高眼压性青光眼不同时点变化趋势范围。将采集到目标对象的眼压数据与预设不同类型眼压数据范围进行比较，通过比较数据落入的范围来判断眼压异常的进展情况。一方面基于科学理论的支持使得预测更加准确；另一方面可以进行针对性进行提前介入干预，避免不良后果发生。
[0105]
图5为本发明一实施例提供的一种眼压类型检测的装置，本实施例中的眼压类型检测装置包括：
[0106]
获取模块510，用于获取待检测目标对象的第一眼压数据。详细内容参见上述实施例中步骤s101的描述，在此不再赘述。
[0107]
比对模块520，用于将第一眼压数据分别与预设第一类型参考眼压数据范围和预设第二类型参考眼压数据范围进行比对，预设第一类型参考眼压数据范围和预设第二类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定。详细内容参见上述实施例中步骤s102的描述，在此不再赘述。
[0108]
确定模块530，用于当第一眼压数据落入预设第一类型参考眼压数据范围或预设第二类型参考眼压数据范围，将相应的参考眼压数据范围对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。详细内容参见上述实施例中步骤s103的描述，在此不再赘述。
[0109]
作为本发明的一可选实施方式，本实施例中的眼压类型检测装置还包括：
[0110]
第一作差单元，用于将第一眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理。
[0111]
第一比较单元，用于将处理后的眼压数据分别与预设第三类型参考眼压数据范围和预设第四类型参考眼压数据范围进行比对，预设第三类型参考眼压数据范围和第四类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定。
[0112]
第一确定单元，用于当处理后的眼压数据落入预设第三类型参考眼压数据范围或预设第四类型参考眼压数据范围，将相应的参数眼压数据范围对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。
[0113]
作为本发明的一可选实施方式，本实施例中的眼压类型检测装置还包括：
[0114]
第一拟合单元，用于对目标时长的眼压数据进行拟合操作，得到第一眼压曲线。
[0115]
第一匹配单元，用于将第一眼压曲线分别与预设第一类型参考眼压曲线和预设第二类型参考眼压曲线进行匹配，预设第一类型参考眼压曲线和预设第二类型参考眼压曲线分别根据相应类型的历史眼压数据预先拟合得到。
[0116]
第二确定单元，用于将匹配度最高的参考眼压曲线对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。
[0117]
作为本发明的一可选实施方式，本实施例中的眼压类型检测装置还包括：
[0118]
第一获取单元，用于当待检测目标对象的眼压类型为第一类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第二眼压数据。
[0119]
第二拟合单元，用于对第二眼压数据进行拟合操作，得到第二眼压曲线。
[0120]
第二获取单元，用于分别获取第一眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率以及第二眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率。
[0121]
第一预测单元，用于若上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值大于第一预设值，预测待检测目标对象的眼压类型转变为第二类型。
[0122]
作为本发明的一可选实施方式，本实施例中的眼压类型检测装置还包括：
[0123]
第三获取单元，用于当待检测目标对象的眼压类型为第二类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第三眼压数据。
[0124]
第三拟合单元，用于对第三眼压数据进行拟合操作，得到第三眼压曲线。
[0125]
第四获取单元，用于分别获取第一眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率以及第三眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率。
[0126]
第二预测单元，用于若上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值大于第二预设值，预测待检测目标对象的眼压类型为第二类型。
[0127]
作为本发明的一可选实施方式，本实施例中的眼压类型检测装置还包括：
[0128]
第四拟合单元，用于对处理后的眼压数据进行拟合操作，得到第四眼压曲线。
[0129]
第二匹配单元，用于将第四眼压曲线分别与预设第三类型参考眼压曲线和预设第四类型参考眼压曲线进行匹配，预设第三类型参考眼压曲线和第四类型参考眼压曲线分别根据相应类型的历史眼压数据预先拟合得到。
[0130]
第三确定单元，用于将匹配度最高的参考眼压曲线对应的类型作为待检测目标对象的眼压类型。
[0131]
作为本发明的一可选实施方式，本实施例中的眼压类型检测装置还包括：
[0132]
第五获取单元，用于当待检测目标对象的眼压类型为第三类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第四眼压数据。
[0133]
第二作差单元，用于将第四眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理。
[0134]
第五拟合单元，用于对处理后的眼压数据进行拟合操作，得到第五眼压曲线。
[0135]
第六获取单元，用于分别获取第四眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率以及第五眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率。
[0136]
第三预测单元，用于若上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值大于第三预设值，预测待检测目标对象的眼压类型转变为第四类型。
[0137]
作为本发明的一可选实施方式，本实施例中的眼压类型检测装置还包括：
[0138]
第七获取单元，用于当待检测目标对象的眼压类型为第四类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第五眼压数据。
[0139]
第三作差单元，用于将第五眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理。
[0140]
第六拟合单元，用于对处理后的眼压数据进行拟合操作，得到第六眼压曲线。
[0141]
第八获取单元，用于分别获取第四眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率以及第六眼压曲线对应的上升时变速率和下降时变速率。
[0142]
第四预测单元，用于若上升时变速率对应的差值或下降时变速率对应的差值大于第四预设值，预测待检测目标对象的眼压类型为第四类型。
[0143]
作为本发明的一可选实施方式，本实施例中的眼压类型检测装置还包括：
[0144]
第九获取单元，用于当待检测目标对象的眼压类型为第三类型，获取待检测目标
对象在下一个目标时长的第七眼压数据。
[0145]
第四作差单元，用于将第七眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理。
[0146]
第二比较单元，用于将处理后的眼压数据分别与预设第三类型参考眼压数据范围和预设第四类型参考眼压数据范围进行比对，预设第三类型参考眼压数据范围和第四类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定。
[0147]
第五预测单元，用于当处理后的眼压数据落入预设第四类型参考眼压数据范围，预测待检测目标对象的眼压类型转变为第四类型。
[0148]
作为本发明的一可选实施方式，本实施例中的眼压类型检测装置还包括：
[0149]
第十获取单元，用于当待检测目标对象的眼压类型为第四类型，获取待检测目标对象在下一个目标时长的第八眼压数据。
[0150]
第五作差单元，用于将第八眼压数据与预设时间点的眼压数据进行作差处理。
[0151]
第三比较单元，用于将处理后的眼压数据分别与预设第三类型参考眼压数据范围和预设第四类型参考眼压数据范围进行比对，预设第三类型参考眼压数据范围和第四类型参考眼压数据范围根据获取到的相应类型的历史眼压数据确定。
[0152]
第六预测单元，用于当处理后的眼压数据落入预设第四类型参考眼压数据范围，预测待检测目标对象的眼压类型为第四类型。
[0153]
本发明实施例提供了一种计算机设备，如图6所示，该设备包括一个或多个处理器610以及存储器620，存储器620包括持久内存、易失内存和硬盘，图6中以一个处理器610为例。该设备还可以包括：输入装置630和输出装置640。
[0154]
处理器610、存储器620、输入装置630和输出装置640可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
[0155]
处理器610可以为中央处理器(central processing unit，cpu)。处理器610还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器620可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据眼压类型检测装置的使用所创建的数据等。此外，存储器620可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器620可选包括相对于处理器610远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至眼压类型检测装置。输入装置630可接收用户输入的计算请求(或其他数字或字符信息)，以及产生与眼压类型检测装置有关的键信号输入。输出装置640可包括显示屏等显示设备，用以输出计算结果。
[0156]
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的眼压类型检测方法。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-state drive，
ssd)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0157]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读存储介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读存储介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读存储介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(random access memory，ram)，只读存储器(read-only memory，rom)，可擦除可编辑只读存储器(erasable programmable read-only memory，eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(compact disc read-only memory，cdrom)。另外，计算机可读存储介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0158]
应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(programmable gate array，pga)，现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)等。
[0159]
在本说明书的描述中，参考术语“本实施例”、“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。在本公开描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0160]
以上仅为本公开的较佳实施例而已，并不用以限制本公开，凡在本公开实质内容上所作的任何修改、等同替换和简单改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。