#泪膜破裂

融合深度学习与计算机视觉的干眼症自动评估系统

研究团队构建了一套结合YOLOv8深度学习模型与OpenCV图像处理算法的混合系统，用于实时眨眼监测、泪膜破裂模式（BUPs）分类及干眼症分型诊断。研究纳入95名受试者，其中干眼组65人、非干眼组30人。YOLOv8-m模型在泪膜破裂区域检测中精确率达74.6%，系统在独立测试集上实现100%眨眼监测成功率和75.47%的BUPs分类准确率。系统测得的泪膜破裂时间（STBUT）为1.99±1.36秒，略短于人工测量值（2.21±1.47秒），显示更高敏感性。