PROCÉDÉ DE MESURE DE MOUVEMENT DE GLOBE OCULAIRE TRIDIMENSIONNEL ET SYSTÈME DE DIAGNOSTIC D'ÉTOURDISSEMENT BASÉ SUR UN APPRENTISSAGE PROFOND AUTOMATIQUE
The present invention relates to an eyeball movement measurement method, comprising: (a) presenting a standardized nystagmus test item and receiving an image of an eyeball according to the nystagmus test item； (b) recognizing a pupil and an iris from the image of an eyeball； (c) calculating horizontal and vertical change amounts of the pupil and rotational movement of the iris； (d) determining a change value and directivity for the three-axis direction of the eyeball on the basis of the horizontal and vertical change amounts of the pupil and rotational movement of the iris； and (e) generating a diagnosis result for dizziness through deep learning modeling on the basis of the change value and the directivity for the three-axis direction of the eyeball.La présente invention concerne un procédé de mesure de mouvement de globe oculaire, comprenant : (a) présenter un élément de test de nystagmus normalisé et recevoir une image d'un globe oculaire selon l'élément de test de nystagmus ； (b) reconnaître une pupille et un iris à partir de l'image d'un globe oculaire ； (c) calculer des quantités de changement horizontal et vertical de la pupille et le mouvement de rotation de l'iris ； (d) déterminer une valeur de changement et une directivité pour la direction sur trois axes du globe oculaire sur la base des quantités de changement horizontal et vertical de la pupille et du mouvement de rotation de l'iris ； et (e) générer un résultat de diagnostic pour un étourdissement par l'intermédiaire d'une modélisation d'apprentissage profond sur la base de la valeur de changement et de la directivité pour la direction sur trois axes du globe oculaire.본 발명은 안구 움직임 측정 방법으로서, (a) 표준화된 안진검사항목을 제시하고 상기 안진검사항목에 따른 안구의 영상을 수신하는 단계； (b) 상기 안구의 영상으로부터 동공 및 홍채를 인식하는 단계； (c) 상기 동공의 수평 및 수직 변화량, 및 상기 홍채의 회전 운동량을 산출하는 단계； (d) 상기 동공의 수평 및 수직 변화량, 및 상기 홍채의 회전 운동량을 기초로, 상기 안구의 3축 방향에 대한 변화값 및 방향성을 판단하는 단계； 및 (e) 상기 안구의 3축 방향에 대한 변화값 및 방향성을 기초로 딥러닝 모델링을 통해 어지럼증에 대한 진단 결과를 생성하는 단계를 포함한다.
