中山大学中山眼科中心李劲嵘、封檑团队有一项成果正在转让：基于视线追踪的视觉功能客观检测与康复技术，含4项专利，总价50万元转让给汇视医疗科技（广州）有限公司。
对比敏感度是什么？比常规视力表更精细的视功能指标，能更早发现视网膜病变、青光眼等眼科疾病的早期信号。但长期以来，这项检查有个绕不过去的坎：传统检测依赖受试者按键或口头应答。看清楚了就按，看不清就说"看不清"。成年人没问题，三岁以下的孩子呢？有言语障碍的孩子呢？
临床上不是没有尝试过替代方案。图形表法，光栅卡法，优先注视法——但这些方法各有各的问题：有的参数固定，测不到完整曲线；有的依赖检查者主观判断，有经验的一眼能看出来，没经验的只能靠猜；有的耗时太长，没法推广。2到5岁的孩子，对比敏感度检测在很长时间里几乎是盲区。
中山眼科团队的思路是换一个变量：不用行为应答，改用眼动。
测试时，屏幕先出现一个光点把孩子视线引到中央，然后左侧或右侧呈现一道正弦条纹。对比度和空间频率由算法自适应确定。每呈现一次，眼动仪就记录孩子的视线落在哪里——看见了，视线自然跟过去；没看见，视线就不动。系统根据这些视线数据，用贝叶斯方法实时更新估计，同时算法决定下一次该测什么参数，优先测最不确定的区域，直到整条曲线拟合出来。没有按键，没有口头反馈，专利文献显示完成双眼检测耗时约20分钟。
实现这套检测，需要解决两个前置问题：算法要知道"眼睛在看什么位置"，以及"眼睛看到的图像里哪个区域是角膜缘"。中山眼科团队把这两个问题也做进了这批专利里。
眼动追踪本身依赖对眼部的精准拍摄。VR眼镜康复设备专利（ZL202322569257.6）设计了一套集成方案：补光灯和摄像头固定在支架上，位于显示装置下方，摄像头倾斜30°到60°朝向眼部，采用红外补光配合红外摄像头，在VR封闭环境下保证追踪精度。测距装置实时检测瞳距，主控板驱动光机模组移动自动适配不同用户，无需人工校准。
角膜缘定位算法专利（ZL202211451710.7）则解决了图像里"哪里是角膜缘"的问题。团队设计了一套多分辨率卷积核，最小的15×15像素，最大的127×127像素，每套核内部设三层权重结构——外围-1，角膜缘区域+1，内部-1。角膜缘作为灰白色过渡带，权重+1的区域在边缘图像上会产生最强响应。定位时先用低分辨率核快速扫描所有候选位置，再用粒子滤波思想逐级提高分辨率筛选最优候选，最后用最近点关联的迭代椭圆优化做精确定位。这套方法比传统霍夫变换计算量更小，迭代过程可解释，定位结果可输出角膜缘圆心坐标和椭圆几何参数，可直接用于手术导航。
三件专利指向同一个方向：把主观的、需要配合的、靠经验的检查，变成客观的、自动化的、有硬件承载的系统。李劲嵘团队此前已与腾讯合作，将同类算法嵌入儿童智能视功能筛查系统，在中山眼科完成800余例临床验证，单次检查时间从约2小时压缩至3至5分钟，系统目前已投入临床使用。
发明人：李劲嵘、封檑等。
专利号：ZL202211451710.7（角膜缘定位）、CN202410838468.1（CSF检测）、ZL202322569257.6（VR康复设备）、ZL202330613911.1（视觉训练康复仪）。
信息来源：中山大学中山眼科中心科技成果转化公示（2026-04-03）；
腾讯官网《创新解决方案高效识别眼疾》（2022）。
渝公网安备 50011202502165号
