基于微信小程序的眼科參數檢測系統設計

資佳陽 周靈 曾亞光

收稿日期：2023-11-21

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.06.001

摘? 要：定期的眼部檢查在近視防控及眼疾預測中具有關鍵作用。隨著數字化生活方式的普及，電子屏幕使用時間顯著增加，從而對眼睛產生潛在損害。文章設計并實施了一種基于微信小程序的眼球參數自動檢測系統。該系統通過對眼科光學生物測量儀的互聯網化升級，允許用戶自行發起并完成檢測，同時將結果同步至數據中心并創建個人眼科健康檔案。用戶可通過小程序輕松訪問這些數據。該系統支持無人干預的自動檢測，并已成功集成至LUS_1000Plus眼科光學生物測量儀，系統表現穩定，顯著提升了檢測效率。

關鍵詞：微信小程序；眼科健康監測檔案；眼科光學生物測量儀；數據庫

中圖分類號：TP311? ? 文獻標識碼：A? 文章編號：2096-4706（2024）06-0001-06

Design of Ophthalmic Parameter Detection System Based on WeChat Mini Program

ZI Jiayang1， ZHOU Ling2， ZENG Yaguang3

（1.School of Mechatronic Engineering and Automation， Foshan University， Foshan? 528225， China;

2.School of Electronic Information Engineering， Foshan University， Foshan? 528225， China;

3.School of Physics and Optoelectronic Engineering， Foshan University， Foshan? 528225， China）

Abstract： Regular eye examinations play a crucial role in myopia control and the prediction of eye diseases. With the widespread adoption of digital lifestyles， the use of electronic screens has significantly increased， thereby potentially harming the eyes. This paper designs and implements an automatic eye parameter detection system based on the WeChat Mini Program. This system， through the internet-based upgrade of the ophthalmic optical biometer， allows users to initiate and complete the detection autonomously， while synchronizing the results to the data center and creating individual ophthalmic health records. Users can easily access these data through the Mini Program. The system supports unattended automatic detection and has been successfully integrated into the LUS_1000Plus ophthalmic optical biometer， demonstrating stable performance and significantly improving detection efficiency.

Keywords： WeChat Mini Program; ophthalmic health monitoring record; ophthalmic optical biometer; database

0? 引? 言

根據教育部發布的第八次全國學生體質與健康調研結果報告顯示，我國青少年近視率為53.6% [1]。近年來，近視群體呈現出低齡化，特別是處于初中和高中階段的青少年，整體近視率甚至突破了70% [2]，預防近視已經刻不容緩。2021年教育部辦公廳等十五部門印發《兒童青少年近視防控光明行動工作方案（2021—2025年）》強調了視力健康監測的重要性，提出要圍繞兒童青少年建成視力健康監測數據庫[3]。目前，溫州醫科大學已設計并實施了一種名為CAMS的系統[4]該系統基于GoldEyeRM-9000驗光儀，能夠在專業人員的操作下進行大規模的視力篩查并為個體建立視覺健康檔案。然而，這種檢測模式存在一些局限性。首先，其人力資源成本較高，每臺檢測設備都需要經過專業培訓的操作員。其次，人工定位眼球需要豐富的經驗，這可能增加了檢測過程中的不穩定性，該系統的自動化程度有待提高。

本文設計了一種基于LUS_1000Plus眼科光學生物測量儀并結合微信小程序的智能檢測系統，該系統不僅支持用戶直接預約檢測，還能實現無人干預的自動檢測和檢測結果的自動推送等功能，最后依托數據中心建立個人眼科健康檔案。

1? 系統設計

本章主要介紹檢測系統的互聯網部分的設計，包括系統架構、微信小程序的操作流程和Web端管理系統的操作流程的介紹。

1.1? 系統架構

本檢測系統由四個主要部分構成：微信小程序端、數據中心、Web管理系統和眼科光學生物測量儀的Web部分組成，系統結構如圖1所示。

其中微信小程序主要負責檢測申請的提交和檢測結果的查詢，數據處理中心的核心職責包括處理并響應用戶的檢測申請，以及對檢測數據進行分類、整合并存儲于數據庫以實現數據持久化。Web管理平臺則負責用戶信息、設備信息的管理，并管理用戶的眼科參數檔案。眼科光學生物測量儀的網絡接口作為設備與數據中心之間的通信橋梁，確保測量數據能夠實時同步至數據中心。

1.2? 系統概述

本系統小程序使用流程圖如圖2所示。

用戶通過微信APP掃描本檢測系統的專屬二維碼后，可選擇新增或使用現有受檢者信息。若受檢者信息已存在，系統允許直接提交檢測請求。數據中心隨后生成并向設備推送檢測請求，啟動檢測流程。最后根據用戶權限，可查詢歷史檢測數據或查看設備運行狀態，Web端管理系統流程圖如圖3所示。

用戶在登錄Web界面后，將根據其賬戶權限顯示相應的菜單選項。管理員賬戶可訪問儀器管理菜單，進行設備軟件信息的管理。而普通用戶則能瀏覽其眼科參數的電子檔案。

2? 前端框架介紹

本章對前端使用的微信小程序和Vue進行相關介紹，并介紹相關技術在本系統中如何使用。

2.1? MINA架構

微信小程序基于MINA框架，該框架針對執行速度和開發便利性進行了優化[5]。據騰訊數據，微信小程序的日活躍用戶已逾4.5億[6]。小程序采用Https協議，增強了用戶信息隱私的安全性。微信小程序在iOS和Android平臺上均可運行，避免了跨平臺開發的復雜性。因此，選擇微信小程序作為移動端的檢測申請入口非常合適。用戶只需要掃描小程序的入口二維碼，或者在微信中搜索小程序的名字即可開始使用。

2.2? Vue架構

Vue.js簡稱Vue，是一款開源JavaScript框架，旨在簡化用戶界面構建。其漸進式設計哲學使得其核心庫專注于視圖層，便于與其他技術集成。Vue采用聲明式渲染，通過模板語法實現數據與DOM的映射。其響應式系統確保數據與視圖間的同步，減少手動DOM操作[7]。因為其對三方組件集成的優秀表現，基于該框架可以快速搭建起Web端的管理系統。

3? 數據中心設計

本章對后端數據中心所使用的相關技術做介紹，并且對后端服務器如何與儀器進行交互使用圖表的方式進行展示。

3.1? Flask框架

Flask作為Python的輕型Web框架[8]，強調了代碼的簡明和組件的模塊化，為開發者帶來了廣闊的定制空間。其內在的靈活性，結合卓越的擴展能力，確保了Flask在應對業務演變時的適應性。其配套的第三方插件庫進一步豐富了其在Web領域的功能性[9]。鑒于這些特點，選用Flask作為本系統的Web開發框架。其中引入了PyMySQL和redis-py組件來完成對數據庫的操作，

3.2? 數據交互

數據中心作為檢測系統的關鍵處理單元，向外部提供網絡接口供眼科光學生物測量儀、微信小程序和Web端管理系統調用，內部主要承擔數據整合處理與存儲的職責。系統的交互邏輯框架如圖4所示。

圖4? 系統交互

4? 數據庫設計

本系統的數據存儲結構采用了Redis與MySQL組合。Redis用于緩存用戶登錄信息其中登錄信息中包含了用戶權限信息，以及緩存部分熱點儀器運行狀態信息。MySQL負責數據的持久化，存儲包括用戶賬號、被檢測人信息、檢測申請、設備信息以及檢測結果。

如表1所示，用戶賬號表實現了微信號和手機號綁定。

表1? 用戶賬號表

字段名稱 字段類型 注釋

id bigint 自增id

guest_name varchar 賬戶昵稱

mobile varchar 電話

open_id varchar 微信登錄

如表2所示，設備信息表存儲了包括設備編號，設備狀態，設備控制軟件的版本型號等設備運行狀態信息。

表2? 設備信息表

字段名稱 字段類型 注釋

id bigint 自增id

device_code varchar 設備昵稱

device_status varchar 設備狀態

last_work_coordinates varchar 最近一次工作的經緯度

last_work_time datetime 最后上線時間

last_work_ip varchar 最近一次工作IP

version varchar 設備操作系版本

is_deleted tinyint 邏輯刪除標志位

如表3所示，被檢測人信息表保存了被檢測人的身份信息和近視度數信息，用于后續檢測的結果對比，并在每次檢測后進行更新。

表3? 受檢測人信息表

字段名稱 字段類型 注釋

id bigint 自增id

guest_id varchar 賬戶id

quizee_name varchar 被檢測人姓名

age varchar 最近一次工作的經緯度

birth datetime 最后上線時間

mobile int 接受檢測短信手機號

Diopter_Left varchar 左眼近視度數

Diopter_Right varchar 右眼近視度數

gender varchar 性別

is_deleted tinyint 邏輯刪除標志位

如表4所示，檢測申請表存儲了被檢測人發起的檢測申請信息，檢測完成后將通過state標志位記錄檢測是否完成。

表4? 檢測申請表

字段名稱 字段類型 注釋

Measureapply_id bigint 自增id

quizee_info_id bigint 被檢測人id

device_id varchar 設備id

time_stamp timestamp 檢測時間

state varchar 檢測狀態

order_no int 檢測排序號

is_deleted tinyint 邏輯刪除標志位

如表5所示，檢測結果表通過measure_apply_id字段和檢測申請表建立關聯關系，再通過檢測申請表的quizee_info_id字段和受檢測人建立關聯關系。

表5? 檢測結果表

字段名稱 字段類型 注釋

id bigint 自增id

measure_apply_id bigint 檢測申請id

measure_type varchar 檢測類型

measure_date timestamp 生成報告時間

eye_AL varchar 眼軸長度

eye_K varchar 角膜曲率

eye_AST varchar 軸位角

eye_WTW varchar 白到白間距

eye_PS varchar 瞳孔大小

eye_AL/CR varchar 軸率比

eye_ACD varchar 前房深度

eye_CCT varchar 角膜厚度

eye_ASTD varchar 散光度數

is_deleted tinyint 邏輯刪除標志位

5? 系統功能實現

5.1? 微信小程序實現

微信小程序包含以下功能：微信賬戶關聯受檢者信息、檢測申請的發起及其狀態管理、微信賬戶關聯的所有受檢人檢測電子檔案和設備運行狀態信息。需要強調的是為避免誤操作，僅當用戶掃描設備二維碼進入小程序時，才能發起檢測申請。

如圖5（a）和（b）所示，用戶可以新建受檢人信息，或者使用賬戶下已經添加的受檢人提交檢測申請。圖5（c）是用戶檢測的結果界面，結合歷史檢測報告可構建個人眼科參數的電子檔案，結果進行分析后可以用可視化圖表展示，幫助用戶了解自身眼部狀況。

如圖5（e）和（f）是設備運行狀態信息監控界面，其中涵蓋了設備狀態及近一周內的檢測頻率信息和當前設備開機地等信息。

5.2? Web管理系統實現

Web管理系統包含以下功能：用戶資料維護、健康檔案管理及設備信息管理。在管理系統中，管理員有權修改任意賬戶的受檢人信息，而普通用戶僅能管理其賬戶下的受檢人資料。可以對受檢人信息進行修改添加刪除等操作如圖6所示。

網頁管理界面補充了微信小程序在內容深度和操作性上的局限，提供了更完善的管理工具和詳細的眼球檔案查詢功能。提供用戶檢測結果可視化查詢[10]，通過跟蹤眼科參數數據做可視化圖表展示幫助用戶掌握自己眼睛情況。如圖7展示了用戶左右眼與正常參考值的差異，并根據角膜相關參數，眼球外部特征，視覺特性三個類進行劃分。

Web管理系統不僅支持設備管理員對設備運行狀態信息的監控，而且支持對設備操控軟件進行管理，達到根據不同的應用場景可選擇切換不同版本軟件的功能。此外，設備操控軟件管理員上傳了操控軟件的更新腳本后，其他設備管理員可通過更新鏈接下載安裝更新腳本。設備操控軟件的管理員管理操控軟件的頁面如圖8所示。

5.3? 眼科光學生物測量儀實現

本系統中使用的檢測儀器是LUS_1000Plus眼科光學生物測量儀，該儀器性能穩定，自動化水平高。其獨特的三維自動定位技術確保了眼球的精準對準與跟蹤。在接收到檢測申請后，儀器利用廣角相機定位用戶眼睛，調整瞳孔相機鏡頭至適當位置，并通過LED靶環反射像中心定位至瞳孔中心，確保主光軸的準確性，從而完成測量。

將眼球生物測量接入數據中心，用戶可通過小程序發起檢測申請。數據中心接收申請后，將其加入儀器的檢測隊列。當儀器準備就緒，小程序會提示用戶就位。用戶確認后，數據中心下達測量指令，啟動檢測步驟如圖9所示。

檢測完成后，數據中心接收結果并通過短信形式通知用戶。此外，用戶還可在小程序中查詢歷史檢測紀錄。

6? 系統開發環境

本系統開發過程中，全程使用Git進行版本管理和合作開發。使用的技術和版本情況如下：Python 3.6.2、Flask 1.1.2、微信開發者工具1.05、MySQL 8.0.16、Redis 6.2.6和 Vue 2.6.14。項目部署在Centos 7.6云服務器上。

7? 結? 論

本研究對眼科參數檢測流程進行了優化，簡化了傳統檢測方式下需要儀器操作員參與的步驟，賦予用戶更多的自主操作權限。系統為每位用戶建立了眼科參數健康檔案，便于用戶后期查詢。將此系統應用于兒童和青少年視力健康監測能顯著降低檢測成本，在新冠疫情背景下，該系統還能避免人流聚集，為用戶提供靈活的檢測時間安排。

參考文獻：

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[8] 李相霏，韓珂.基于Flask框架的疫情數據可視化分析 [J].計算機時代，2021（12）：60-63+68.

[9] 田勝男.基于Flask的智能小區物業管理系統設計與實現 [D].上海：華東師范大學，2022.

[10] 范路橋，高潔，段班祥.基于Python+Flask+ECharts的國內熱門旅游景點數據可視化系統 [J].現代電子技術，2023，46（9）：126-130.

作者簡介：資佳陽（1997—），男，漢族，湖南耒陽人，碩士在讀，研究方向：計算機網絡、全棧開發。