(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210923298.8 (22)申请日 2022.08.02 (71)申请人 温州医科 大学 地址 325000 浙江省温州市瓯海区东方南 路38号温州市国家大 学科技园孵化器 (72)发明人 罗圣龙　李雪霏　王俊杰　王子健　 章培培　邱晨辉　洪博翔　刘格余　 徐冰麟　程家璇　寿祎婷　古蕾　 陈世豪　包芳军　郑晓波　 (74)专利代理 机构 北京祺和祺知识产权代理有 限公司 1 1501 专利代理师 吴新鹏 (51)Int.Cl. A61B 3/107(2006.01) G06F 30/23(2020.01)G06F 30/28(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种预测角膜膨隆的方法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种预测角膜 膨隆的方法， 其 技术方案要点是包括S1， 建立个性化CVS有限元 角膜模型； S2， 建立形态与材料个性化角膜模型； S3， 基于角膜模型 实现CVS喷气模拟； S41， 根据模 型坐标提取整个角膜不同子午线的重要角膜生 物力学参数； S42， 根据角膜顶点与角膜曲率最大 值处的连线和不同子午线接近程度的占比， 提出 代表角膜不对称性的参数； S43， 并采用Logistic 回归和Wald ‑Forward逐步回归方法确定角膜生 物力学参数的最佳组合； S44， 得出代表整个角膜 的综合角膜 生物力学参数， 根据数值风险划分提 示有无角膜 膨隆风险， 该预测角膜 膨隆方法能够 进行提前 预测， 减轻患者的痛苦 。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115530749 A 2022.12.30 CN 115530749 A 1.一种预测角膜膨隆的方法， 其特 征是包括有: S1， 建立个性 化CVS有限元角膜模型； S2， 建立形态与材 料个性化角膜模型； S3， 基于角膜模型实现CVS喷气模拟； S4， 结果提取。 2.根据权利要求1所述的一种预测角膜膨隆的方法， 其特征是： 所述有限元角膜模型的 基本设置包括有设置单 元、 划分网格以及设置合理的边界条件。 3.根据权利要求1所述的一种预测角膜膨隆的方法， 其特征是： 所述形态个性化包括有 通过Pentacam角膜地形图系统导出受试者角膜前后表面高度图数据矩阵， 用10阶Zernike 多项式拟合每只眼的角膜前表面高度图和角膜厚度图， 以计算任意位置的节点坐标和相应 的厚度。 4.根据权利要求1所述的一种预测角膜膨隆的方法， 其特征是： 所述材料个性化包括有 赋予模型 特定的材 料属性， 采用Ogden方程 来表述材 料特性， Ogden方程的表达式如下： 其中U为应变能势， J为总体积应变， λ为主应变， Jel为弹性体积应变， μi、 α i和Di是代表 组织的超弹性和可压缩性的材 料参数。 5.根据权利要求4所述的一种预测角膜膨隆的方法， 其特征是： 还包括有考虑全眼球效 应的DCR参数算法， 其计算公式1为： 式中{DCRk|k＝1， 2， …}为上步中相关性分析所确定的DCR参数群， ConMati为角巩膜本 构材料参量， GeoParaj为全眼球几何形态参数； 公式推导实则利用上步取得的DCR参数数据库， 经拟合导出在体角膜生物力学性能计 算公式2为： testCMati＝f‑1(DCRk， GeoParaj)； i＝1， 2|k， j＝1， 2， . .. 或 testCMati＝f‑1(DCRk， GeoParaj， IOP)； i＝1， 2|k， j＝1， 2. .. 式中f‑1(…)为待确定的在体角膜生物力学性能计算公式函数形式， 上标 ‘‑1’意为其 理论上因是公示2的反函数， testCMati(i＝1， 2)为公式输出的角膜生物力学性能参数， 为 本构材料参数 μ和 α 。 6.根据权利要求1所述的一种预测角膜膨隆的方法， 其特征是： 所述喷气模拟包括有基 于流体动力学模拟结果 获CFD模拟所得的角膜在不同形态和时间点上前表面空气压力分布 数据， 空气压力分布方程公式3： p＝f(t， h， r)权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115530749 A 2式中p为角膜表面任意点P上所受空气压力值， 由时间t、 角膜顶点压陷量h、 点P相对于 角膜顶点的位置向量r共同决定 。 7.根据权利要求1所述的一种预测角膜膨隆的方法， 其特 征是： 所述结果 提取包括有： S41， 根据模型坐标提取整个角膜不同子 午线的重要角膜生物力学参数； S42， 根据角膜顶点与角膜曲率最大值处 的连线和不同子午线接近程度的占比， 提出代 表角膜不对称性的参数； S43， 并采用Logistic回归和Wald ‑Forward逐步回归方法确定角膜生物力学参数的最 佳组合； S44， 得出代表整个角膜的综合角膜生物力学参数， 根据数值风险划分提示有无角膜膨 隆风险。 8.一种预测角膜膨隆的系统， 其特征是： 包括有输入模块、 模型构建模块、 模拟模块以 及输出模块； 所述输入 模块用于 输入患者信息、 检查结果信息； 所述模型构建模块用于构建角膜模型； 所述模拟模块用于进行喷气模拟； 所述输出模块用于 输出模拟结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115530749 A 3