中国是青少年近视发病率最高的国家,屈光手术率也很高。屈光手术对角膜进行定量厚度的切削,破坏角膜的完整性,对术后眼压、角膜生物力学性能产生影响,也可能增加屈光手术术后并发症的发生风险^[1]。因此,对屈光手术术前术后的角膜生物力学特性进行精确检查非常重要。可视化角膜生物力学分析仪（Corvis ST）是用于角膜生物力学检测临床商用最好的仪器。其缺陷在于施压方向上图像分辨率较低,且有随机高亮白斑噪声,这些因素都给角膜边界的精确定位带来困难。处理方法上,现有的针对高速Scheimpflug相机下的角膜图像边界定位算法多采用与图像灰度直接相关的方法,抗干扰能力弱,鲁棒性弱。同时Corvis ST能够获取的参数也较少,不能充分满足相关领域临床与科研迅速发展的需求。鉴此,本文首先提出了基于U-Net的角膜边界定位算法,在数据预处理过程中,将模拟生成的高亮白斑加入训练环节,提高网络抗扰能力;采用离线训练+在线微调的模式,通过分段仿射变换引入类正弦波的位移,模拟角膜在压力扰动下后续的波动;在后处理过程中,用六次多项式拟合进一步拟合角膜的动态形变作为后处理环节。在得到了高精度的角膜边界定位后,我们计算了更精确和更多的角膜生物力学参数,并设计搭建了基于Python-Flask的在线分析系统,能够协助临床医生实现大量数据的角膜生物力学特性自动分析。最后,我们在此软件系统基础上,应用研究了屈光手术术前术后以CCT为主的角膜生物力学参数的变化规律,发现CCT与眼内压变化幅值线性相关。综上所述,本文对角膜生物力学参数的研究主要分为三方面:1)提出基于U-Net的角膜边界准确定位算法;2)设计了基于Python-Flask的角膜生物力学参数在线分析软件系统。3)探索了屈光手术术前术后角膜生物力学参数的变化规律。本文工作可望为屈光手术矫正及角膜生物力学研究提供强大量化分析工具。