简介:摘要:虚拟现实技术真正进入实用的一个关键问题就是裸眼3D显示问题,如今几乎所有的研究距离实用都有很大的差距,本文创新性的提出了一种利用动态银幕+投影的方式,让平面的影像以实体化的真3D立体的方式显示出来,观众不仅可以从不同角度观看,还可以进行触摸互动,这将很有可能成为虚拟现实技术中比较接近实用的交互显示方式之一。
简介:目的分析剥脱综合征(ES)患者和正常人眼轴及中央前房深度与眼压的相关性。方法2010年1月~2012年1月间来本院就诊的Es患者106例(106眼)、正常人69例(69眼),均为维吾尔族。观察Es眼和非ES眼眼轴长度、中央前房深度及眼压有无差异,分析眼轴及中央前房深度与眼压的相关性。结果ES患者眼轴长度为(22.89±0.91)mm,正常人眼轴长度为(23.12±0.97)mm,差异无统计学意义(P=0.12);ES患者前房深度为(2.84±0.41)mm,正常人前房深度为(2.93±0.39)mm,差异无统计学意义(P=0.14);ES患者眼压为(26.72±15.70)mmHg(1mmHg=0.133kPa),正常人眼压为(14.39±2.19)mmHg,差异有统计学意义(P=0.00)。Es患者眼轴与眼压具有相关性(r=-0.412,P=0.00);正常人眼轴与眼压不具有相关性(r=-0.102,P=0.405)。ES患者中央前房深度与眼压具有相关性(r=-0.33,P=0.001);正常人中央前房深度与眼压不具有相关性(r=-0.102,P=0.406)。结论维吾尔族ES患者的眼压较正常人高,其眼轴及中央前房深度与眼压具有负相关性。(中国眼耳鼻喉科杂志,2013,13:170—172)
简介:摘要目的:利用视网膜神经纤维层厚度的二维矩阵数据,从空间分布特征的角度探讨正常人视网膜神经纤维层(RNFL)厚度与眼轴长度(AL)及年龄的相关性。方法:系列病例研究。收集2015年10月至2020年7月于长沙爱尔眼科医院门诊进行体检的正常人群123例(213眼),建立涵盖不同年龄段(18~69岁)以及不同AL(22.07~30.00 mm)范围的正常人眼(包括屈光不正)的平均环视盘RNFL(cpRNFL)厚度数据组,及基于二维矩阵RNFL厚度图横断面的数据库。利用基于Python语言自行开发的计算程序,将年龄、AL、每个像素位置上的RNFL厚度代入基于混合线性模型的计算库进行矩阵运算,生成基于年龄、AL的有效斜率图。采用RNFL厚度/AL变化(μm/mm)表示RNFL厚度随AL增长的变化率。利用混合线性模型及堆叠图分析年龄、AL与RNFL厚度的相关性及其空间分布特征。结果:cpRNFL厚度与年龄、AL呈负相关(r=-0.146,P=0.023;r=-1.012,P=0.026)。在空间分布上观察,视网膜颞下区域的RNFL厚度与AL存在正负2种截然不同的相关性。随着AL增长,颞侧上、下象限的RNFL厚度变薄,变化最快的位置靠近视盘的颞下方向(-8.186 μm/mm),最慢位置位于远离视盘的颞下方向(-0.155 μm/mm)。在颞下方靠近颞侧处,存在与AL增加呈正相关区域,变化率最高处为靠近视盘的近颞侧位,变化率为6.292 μm/mm。长眼轴的RNFL厚度堆叠图提示与AL呈正相关的区域与长眼轴病例的RNFL束夹角移位存在重合。结论:RNFL厚度与AL、年龄相关,并且相关性及变化率在空间分布上不同。随着AL增长,颞侧RNFL束的夹角移位可能造成相关性改变。
简介:摘要目的探讨婴儿期白内障摘除手术后患儿眼轴长度、角膜屈光力、屈光度数变化情况及其发展规律。方法回顾性队列研究。选取2015年1月1日至2018年12月31日在温州医科大学附属眼视光医院杭州院区103例因先天性白内障婴儿期接受白内障摘除手术患儿的病历资料,男性61例,女性42例,行手术时月龄为(3.95±1.94)个月。双眼白内障患儿均双眼接受白内障摘除手术,选取左眼进行分析。入选患儿至少随访1年,患儿按白内障摘除手术时月龄分为<4月龄组和4~12月龄组,比较患儿白内障摘除手术前及手术后1年的眼轴长度、角膜屈光力、检影验光的等效球镜度数以及变化量,采用独立样本t检验、单因素方差分析和简单线性回归法进行统计学分析。结果双眼白内障患儿71例,<4月龄组33例,4~12月龄组38例;单眼白内障患儿32例,<4月龄组17例,4~12月龄组15例。<4月龄组双眼患儿术后1年眼轴长度变化量为(2.46±1.33)mm,大于4~12月龄组的(1.52±1.00)mm,差异有统计学意义(t=3.21;P<0.01)。相同手术月龄分组中,双眼患儿患眼、单眼患儿患眼及对侧眼,三者间术后1年眼轴长度变化量差异均无统计学意义(均P>0.05)。术后1年,双眼患儿患眼、单眼患儿患眼及对侧眼眼轴长度均与实际月龄的对数高度正相关(r=0.68,0.52,0.73;均P<0.01)。角膜屈光力随年龄增大总体呈减少趋势,<4月龄组双眼患儿术后1年角膜屈光力变化量为(1.43±2.87)D,大于4~12月龄组的(0.68±2.10)D,但差异无统计学意义(P>0.05)。<4月龄组双眼患儿术后1年屈光度数变化量为(2.02±2.60)D,大于4~12月龄组的(0.69±1.89)D,差异有统计学意义(t=2.15;P<0.05)。单眼患儿患眼4~12月龄组术后1年屈光度数变化量为(2.05±0.95)D,大于双眼患儿4~12月龄组的(0.69±1.89)D,差异有统计学意义(t=2.49;P<0.05)。术后1年,双眼及单眼患儿患眼屈光度数均与实际月龄成高度负相关(r=-0.51,-0.54;均P<0.01)。结论婴儿期白内障摘除手术后1年,患儿眼轴长度增长,角膜屈光力降低,屈光度数降低,且患儿手术年龄越小,眼轴长度、角膜屈光力、近视漂移变化量越大。(中华眼科杂志,2021,57:34-40)
简介:摘要目的运用机器学习的方法预测青少年近视眼轴增长与近视度数增加的关系及其影响因素。方法采用横断面研究设计,收集2017年1月至2018年12月在北京大学人民医院眼视光中心就诊的近视患者1 011例1 011眼,均取右眼的数据资料进行分析。收集的所有患者相关参数用于训练机器学习算法模型,构建模型时输入的参数包括年龄、性别、中央角膜厚度(CCT)、平均角膜曲率(K-mean)、可见虹膜直径(HIVD)、晶状体屈光度和眼轴长度(AL),输出的参数为等效球镜度(SER)。采用5折交叉验证的方法把所有收集的数据随机分为5个组,其中4个组用于训练模型,1个组用于验证预测结果的准确性,整个过程重复5次。根据不同模型训练后的R值和R2值的大小评估各模型的预测准确性。采用预测准确性最好的模型讨论眼轴增长与SER增加之间的相关性及其影响因素。结果基于5折交叉验证的6种机器学习运算方法的预测准确性R值和R2值比较表明,模型以立方支持向量机(Quadratic SVM)回归模型预测准确性最好,R值为0.99,R2值为0.98。Pearson线性相关分析结果显示,晶状体屈光度与年龄呈负相关(r=-0.301,P<0.01)。经Bennett-Rabbetts公式计算表明,6岁近视群体较18岁近视群体的平均晶状体屈光力大。该机器学习的模型表明,AL增加1 mm所对应的SER变化并非恒定值,为0~-3.00 D,这主要取决于AL增加1 mm所需要的时间跨度,AL增加1 mm所需要的时间越长,其所对应的近视增长度数越小。当AL增加1 mm时间跨度为1年时,如6~7岁或12~13岁,AL增加1 mm所对应的SER分别增加-2.50 D和-2.33 D;当时间跨度为3年时,如6~9岁,所对应SER约增加-1.77 D。结论对于学龄期近视者而言,AL增加1 mm所需时间越长或年龄跨度越大,AL增加1 mm所对应的SER增加量越小。机器学习方法可以在临床上较为准确地预测AL增加与近视度数增加之间的关系。
简介:摘要为了焊接修复水泵转子轴,本文通过对焊接技术的发展和优选,采用小轴径转子轴半自动补焊技术对其进行修复,应用实例表明以4KW水泵转子为例,每天完成5—7件/人。使用该装置后,可完成转子轴补焊21件/人,工作效率提高了3.5倍以上。