本发明涉及角膜镜状态检测领域，特别涉及一种角膜镜异常判断方法和系统。
该方法包括：向角膜镜上添加蛋白质着色剂；获取添加蛋白质着色剂的角膜镜的图像数据并发送图像数据至用户终端；用户终端基于图像数据获取反馈信息；用户终端基于反馈信息发出更换角膜镜和/或建议就医的提示；或控制角膜镜收纳盒对角膜镜上的蛋白质着色剂进行清洗；其中，反馈信息基于服务端的训练完成的深度学习模型处理获得。
该方法通过服务端基于深度学习模型更加准确的基于蛋白质分布情况判断角膜镜和眼部状态，并且使用者可以直观的获知角膜镜和眼部的状态，以及获取更换角膜镜或就医的提示。

陈洋

汉桑(南京)科技有限公司

211106 江苏省南京市江宁经济技术开发区康平街8号

本发明涉及角膜镜状态检测领域，特别涉及一种角膜镜异常判断方法和系统。
该方法包括：向角膜镜上添加蛋白质着色剂；获取添加蛋白质着色剂的角膜镜的图像数据并发送图像数据至用户终端；用户终端基于图像数据获取反馈信息；用户终端基于反馈信息发出更换角膜镜和/或建议就医的提示；或控制角膜镜收纳盒对角膜镜上的蛋白质着色剂进行清洗；其中，反馈信息基于服务端的训练完成的深度学习模型处理获得。
该方法通过服务端基于深度学习模型更加准确的基于蛋白质分布情况判断角膜镜和眼部状态，并且使用者可以直观的获知角膜镜和眼部的状态，以及获取更换角膜镜或就医的提示。