基于深度神经网络的镜片佩戴舒适度研究

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为了客观评价镜片佩戴舒适度,研究设计眼动实验,利用眼动仪采集并分析眼动数据,提出“眼睑间距变动百分比”作为镜片佩戴舒适度评价指标之一,再结合其他传统眼动指标,设计了一种基于深度神经网络的镜片佩戴舒适度评价模型.结果 表明提出的眼睑间距变动百分比指标用于评价镜片佩戴舒适度具有良好的效果,最终构建的深度神经网络模型预测准确率较高,具有较好的泛化能力.研究突破了传统配镜过程主要依靠患者主观评价的限制,可以有效帮助视光医生和配镜师调整镜片设计方案.
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以3-硝基-4-苯氧基苯甲醚(2)为起始原料,甲酸铵为氢源,氢氧化钯碳为催化剂,经还原反应得到3-氨基-4-苯氧基苯甲醚(3),再经过甲磺酰化反应得到3-甲基磺酰氨基-4-苯氧基苯甲醚(4),最后通过盖特曼-科赫反应得到2-氨基-1-(2-甲氧基-4-甲磺酰胺基-5-苯氧基苯基)乙酮盐酸盐(1).目标产物结构均经1H-NMR、MS等确证,改进后的还原工艺,避开了污染重、压力大等落后工艺,收率高至95.6%,具有较高的商业化价值.
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