1.本发明涉及近视眼技术领域，尤其涉及一种分析环境因素并预防与控制青少年近视的方法。
背景技术：
2.近视眼患病率增长非常迅猛，目前尚无有效的防控手段。一般认为,近视眼是基因和环境因素共同作用的结果,而近视眼患病率在过去数十年内迅猛增高的现象提示，环境因素是主导原因。环境因素主要包括近距离工作和户外暴露两大方面。至今为止，环境因素对于近视眼发生发展的具体作用仍不清楚。究其原因，是因为既往研究环境因素与近视眼之间的关系主要是通过调查问卷的方法。
3.目前已有一些研究采用能够客观监测近距离工作或者户外暴露的可穿戴设备来对环境因素的某一方面进行评估，尚无研究应用同时能够对近距离工作和户外暴露进行客观监测的智能可穿戴设备。例如，leung等应用头戴式近距离工作分析仪来客观监测用户的近距离工作情况这些研究者分别利用便携式光感受器、actiwatch和fitsightfitnesstracker来监测用户的户外暴露情况。
4.调查问卷这种方法存在以下两个主要缺点。第一、它要求填写者根据其记忆回答问卷中包含面甚广、内容很具体的问题，无法避免回忆偏倚，导致所统计的数据准确性不强。第二、它仅能提供环境因素的总量数据，而不能实时、动态地记录受访者的高密度行为学数据，因而无法刻画出其行为模式(如近距离工作时是持续性的工作，还是间断性的工作等)，动物实验已经证实行为模式对屈光度的发育有重要影响。
5.随着信息技术的发展，出现了以上所述的一些能够客观监测环境因素的方法，但它们也具有一些主要的缺点。第一、这些方法均只能监测环境因素的某个方面，例如头戴式近距离分析仪仅能监测近距离工作，而actiwatch仅能监测户外暴露时间，这显然是不全面的，无法对环境因素进行全面评估，不能完全揭示环境因素对近视眼发生发展的作用。第二、这些方法所监测的周边环境照度非眼睛所接受的照度。第三、这些方法不具备完善的数据存储平台，无法大规模获取青少年的近视眼相关行为学数据，也就不能生成相应的行为学数据库，更不能利用大数据的手段来挖掘行为学数据与屈光度之间的关联。
6.因此，提供一种在使用过程中能够实时、动态、客观的监测用户真实的用眼行为和视觉环境，克服了既往方法存在回忆偏倚且只能提供环境总量数据的缺点；能够同时监测接近眼睛所处的真实工作距离和周边环境照度两个维度，克服了既往方法监测维度单一且
7.但是，所测数据非眼睛真实所处环境数据的缺点；具有存储数据的云平台，克服了既往方法无法大规模存储数据的缺点，同时现有的近视预防以及控制盒方法都是处于预防阶段，无法进行有效的控制以及康复。
技术实现要素：
8.本发明的目的是提供一种分析环境因素并预防与控制青少年近视的方法，解决了
现有技术中所测数据非眼睛真实所处环境数据的缺点；具有存储数据的云平台，克服了既往方法无法大规模存储数据的缺点，同时现有的近视预防以及控制盒方法都是处于预防阶段，无法进行有效的控制以及康复的问题。
9.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
10.一种分析环境因素并预防与控制青少年近视的方法，包括
11.步骤1，对用户的近距离工作和户外暴露数据同时进行客观监测和采集；
12.步骤2，获取用户的眼部参数；
13.步骤3，将用户的近距离工作和户外暴露数据以及用户的眼部参数分别传输到云平台进行储存；
14.步骤4，利用大数据分析系统对云平台数据库所存储的近距离工作和户外暴露数据以及用户的眼部参数按照大数据分析的要求进行降噪和转换，然后对用户的用眼行为特征进行提取，并对用眼行为特征及用户的眼部参数进行关联，进而阐明环境因素对近视眼发病的影响；
15.步骤5，大脑成像增强，包括放松音频和视觉想象训练；
16.步骤6，物理眼肌训练、心理调节和通过视力矫正专用复合脑波音频进行训练。
17.优选的，所述用户的眼部参数包括：客观屈光度数和眼轴数据，步骤5中，通过耳机播放音乐，耳罩营造氛围。
18.优选的，大数据分析系统包括：cpu处理器、数据管理模块，行为特征提取模块，关联模型模块和最优模型决定模块以及环境影响指数生成模块；其中，
19.所述数据管理模块用于对云平台存储的近距离工作和户外暴露数据以及用户的眼部参数按照大数据分析的要求进行降噪和转换；
20.所述行为特征提取模块用于利用云平台存储的近距离工作数据和户外暴露数据，对用户的用眼行为特征进行提取，刻画出不同用户的行为特征；
21.所述关联模型建立模块用于在用户的用眼行为特征提取完成之后，使用关联模型建立起行为特征与眼部参数之间的联系，即是建立行为特征与屈光度进展之间的关联；
22.所述最优模型决定模块用于选择决定最优模型；
23.所述环境影响指数生成模块用于生成能够反映用户的用眼行为习惯好坏的环境影响指数；
24.所述cpu处理器用于协调各个模块的工作以及数据分析，步骤5中，视觉想象训练，保持优美坐姿，保持腹式呼吸，双手放于大腿。
25.优选的，所述数据管理模块利用快速傅里叶变化滤掉高频的数据即噪声，步骤6中，按摩头部的风池穴。
26.优选的，所述用户的用眼行为特征包括：工作距离(vd)和周边环境的照度(ei)，把降噪后的vd数据和ei数据映射到一个2维空间(vd-ei空间)，纵轴是vd，横轴是log10(ei)，便得到用户的行为分布曲线图，再将所有用户的行为曲线分别进行叠加，便得到该用户群体的行为分布热力图，即刻画出了该用户群体的用眼行为特征，步骤6中，播放脑波音频并做眼保健操。
27.优选的，眼睛经络疏通、情感疗愈和播放视力专用疗愈音频。
28.本发明至少具备以下有益效果：
29.能够实时、动态、客观的监测用户真实的用眼行为和视觉环境，克服了既往方法存在回忆偏倚且只能提供环境总量数据的缺点；能够同时监测接近眼睛所处的真实工作距离和周边环境照度两个维度，克服了既往方法监测维度单一且所测数据非眼睛真实所处环境数据的缺点；具有存储数据的云平台，克服了既往方法无法大规模存储数据的缺点；并利用大数据方法对数据进行挖掘和分析，有望真正确定环境因素与近视眼之间的量化关系，同时可针对青少年的眼部近视问题进行有效预防、控制以及康复训练。
具体实施方式
30.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
31.实施例一
32.一种分析环境因素并预防与控制青少年近视的方法，包括步骤1，对用户的近距离工作和户外暴露数据同时进行客观监测和采集；步骤2，获取用户的眼部参数；步骤3，将用户的近距离工作和户外暴露数据以及用户的眼部参数分别传输到云平台进行储存；步骤4，利用大数据分析系统对云平台数据库所存储的近距离工作和户外暴露数据以及用户的眼部参数按照大数据分析的要求进行降噪和转换，然后对用户的用眼行为特征进行提取，并对用眼行为特征及用户的眼部参数进行关联，进而阐明环境因素对近视眼发病的影响。
33.根据上述技术方案，本发明提供的一种分析环境因素与青少年近视眼之间关系的方法在使用过程中能够实时、动态、客观的监测用户真实的用眼行为和视觉环境，克服了既往方法存在回忆偏倚且只能提供环境总量数据的缺点；能够同时监测接近眼睛所处的真实工作距离和周边环境照度两个维度，克服了既往方法监测维度单一且所测数据非眼睛真实所处环境数据的缺点；具有存储数据的云平台，克服了既往方法无法大规模存储数据的缺点；并利用大数据方法对数据进行挖掘和分析，有望真正确定环境因素与近视眼之间的量化关系。
34.在本发明的一种优选的实施方式中，所述用户的眼部参数包括：客观屈光度数和眼轴数据，这两个参数为用户的主要眼部参数，当然本发明的用户的眼部参数不仅限制于这两个眼部参数。
35.在本发明的一种优选的实施方式中，大数据分析系统包括：cpu处理器、数据管理模块，行为特征提取模块，关联模型模块和最优模型决定模块以及环境影响指数生成模块；其中，所述数据管理模块用于对云平台存储的近距离工作和户外暴露数据以及用户的眼部参数按照大数据分析的要求进行降噪和转换；所述行为特征提取模块用于利用云平台存储的近距离工作数据和户外暴露数据，对用户的用眼行为特征进行提取，刻画出不同用户的行为特征；所述关联模型建立模块用于在用户的用眼行为特征提取完成之后，使用关联模型建立起行为特征与眼部参数之间的联系，即是建立行为特征与屈光度进展之间的关联；所述最优模型决定模块用于选择决定最优模型；所述环境影响指数生成模块用于生成能够反映用户的用眼行为习惯好坏的环境影响指数；所述cpu处理器用于协调各个模块的工作以及数据分析。
36.在本发明的一种优选的实施方式中，所述数据管理模块利用快速傅里叶变化滤掉
高频的数据即噪声。从云平台上获取的行为学数据的呈现方式是以采集时间的先后为序，每间隔4-6s展示一条行为学数据，每条数据包括采集数据的时间点及该时间点所对应的工作距离和周边环境照度，这种形式的原始数据，无法得知数据的分布特征，需进行一定的处理。以某一位用户为例，将其行为学数据按时间序列进行阿拉伯数字编号，将编号作为横坐标、编号所对应的环境照度(ei)或工作距离(vd)作为纵坐标，得到该用户的工作距离分布图或周边环境照度分布图。从数据分布图可知数据的噪声过大，无法进行大数据分析，须对数据进行降噪处理。快速傅里叶变化(fft)是一个有效的降噪方法，它滤掉高频的数据(噪声)，降噪之后数据有一个更合适于分析的分布。
37.在本发明的一种优选的实施方式中，所述用户的用眼行为特征包括：工作距离(vd)和周边环境的照度(ei)，把降噪后的vd数据和ei数据映射到一个2维空间(vd-ei空间)，纵轴是vd，横轴是log10(ei)，便得到用户的行为分布曲线图，再将所有用户的行为曲线分别进行叠加，便得到该用户群体的行为分布热力图，即刻画出了该用户群体的用眼行为特征。行为学数据由3个特征组成：连续的时间序列、每个采集时间点对应的工作距离或者照度。本发明所关注的是用户的用眼行为特征，所以可忽略时间维度，分析剩下的2个特征：工作距离(vd)和周边环境的照度(ei)。以某一位用户为例，把降噪后的vd和ei数据映射到一个2维空间(vd-ei空间)，纵轴是vd，横轴是log10(ei)，便得到某位用户的行为分布曲线图，即刻画出了该用户的用眼行为特征。再将所有用户的行为曲线分别进行叠加，便得到该用户群体的行为分布热力图，即刻画出了该用户群体的用眼行为特征步骤5，大脑成像增强，包括放松音频和视觉想象训练，可对眼睛进行有效的放松；
38.步骤6，物理眼肌训练、心理调节和通过视力矫正专用复合脑波音频进行训练，可对眼睛进行物理性放松，从而达到对近视进行控制盒预防以及康复的作用。
39.根据上述实施例可知：
40.本方案具备以下工作过程：能够实时、动态、客观的监测用户真实的用眼行为和视觉环境，克服了既往方法存在回忆偏倚且只能提供环境总量数据的缺点；能够同时监测接近眼睛所处的真实工作距离和周边环境照度两个维度，克服了既往方法监测维度单一且所测数据非眼睛真实所处环境数据的缺点；具有存储数据的云平台，克服了既往方法无法大规模存储数据的缺点；并利用大数据方法对数据进行挖掘和分析，有望真正确定环境因素与近视眼之间的量化关系，同时可针对青少年的眼部近视问题进行有效预防、控制以及康复训练。
41.实施例二
42.所述用户的眼部参数包括：客观屈光度数和眼轴数据，步骤5中，通过耳机播放音乐，耳罩营造氛围，大数据分析系统包括：cpu处理器、数据管理模块，行为特征提取模块，关联模型模块和最优模型决定模块以及环境影响指数生成模块；其中，
43.所述数据管理模块用于对云平台存储的近距离工作和户外暴露数据以及用户的眼部参数按照大数据分析的要求进行降噪和转换；
44.所述行为特征提取模块用于利用云平台存储的近距离工作数据和户外暴露数据，对用户的用眼行为特征进行提取，刻画出不同用户的行为特征；
45.所述关联模型建立模块用于在用户的用眼行为特征提取完成之后，使用关联模型建立起行为特征与眼部参数之间的联系，即是建立行为特征与屈光度进展之间的关联；
46.所述最优模型决定模块用于选择决定最优模型；
47.所述环境影响指数生成模块用于生成能够反映用户的用眼行为习惯好坏的环境影响指数；
48.所述cpu处理器用于协调各个模块的工作以及数据分析，步骤5中，视觉想象训练，保持优美坐姿，保持腹式呼吸，双手放于大腿，所述数据管理模块利用快速傅里叶变化滤掉高频的数据即噪声，步骤6中，按摩头部的风池穴，所述用户的用眼行为特征包括：工作距离(vd)和周边环境的照度(ei)，把降噪后的vd数据和ei数据映射到一个2维空间(vd-ei空间)，纵轴是vd，横轴是log10(ei)，便得到用户的行为分布曲线图，再将所有用户的行为曲线分别进行叠加，便得到该用户群体的行为分布热力图，即刻画出了该用户群体的用眼行为特征，步骤6中，播放脑波音频并做眼保健操，眼睛经络疏通、情感疗愈和播放视力专用疗愈音频。
49.以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。