為了探討兔眼前節內前后房壓強差隨時間變化的規律，設計了一套前后房壓強差在體測量裝置。利用連通器原理，搭建在體測量眼內前后房壓強差的平臺。通過注射復方卡波姆升高眼壓的方法構建高眼壓兔眼模型，實現正常和高眼壓兔眼的前后房壓強差的在體 24 小時連續測量。設計的本裝置對于眼內微小的壓強差會產生比較敏感的反應。正常兔眼前后房壓強差隨時間變化，一天的變化范圍為 5.84～96.84 Pa，反映出生理性規律的存在。高眼壓性兔眼多呈現前房壓強高于后房壓強的狀況，符合自適應性調整學說。本文所設計的方法和裝置可以較好地實現眼內前后房壓強差的測量，且前后房壓強差在一天當中隨時間呈規律性變化。
目前對于在體眼內房水流動的實驗研究較少，相關技術也不成熟。本研究旨在利用粒子圖像測速（PIV）技術，探索急性高眼壓下兔眼前房這種低速流場的在體測量實驗方法和關鍵技術。研究內容包括急性高眼壓兔眼造模、在體測試眼球準備和 PIV 系統搭建三個部分。重點探究用于兔眼 PIV 實驗的熒光粒子最佳注射方案，以及圖像折射和呼吸影響帶來的圖像采集誤差修正方案。研究結果顯示，采用 15 μL 熒光粒子溶液從虹膜下方緩慢注入兔眼前房后回籠等待 13 h，使粒子借助房水循環均勻分布在前房，即可進行在體 PIV 實驗測量；實驗時，需使用帶超聲耦合膠的方形水槽蓋在眼上進行攝像；對測量結果進行后處理計算前，可采用最大互信息算法對數據進行校正。最終研究結果表明，在用 PIV 技術對急性高眼壓兔眼進行在體前房房水流場測試時，選定合適的熒光粒子注射方案及圖像采集修正方案對于得到良好的實驗效果至關重要。
青光眼的生物力學風險因素眾多，相互關系紛繁復雜。本文綜述了青光眼有關力學作用方面的最新研究狀況。在青光眼生物力學研究的發展前景方面，提出了一個全新的生物力學評估指標——壓力儲備分數（FPR），并提出利用人工智能和機器學習等新技術構建面向臨床應用的青光眼風險評估算法和應用系統。