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用于IOL屈光力估計值的校正值.pdf

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用于 IOL 屈光力 估計值 校正
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摘要
申請專利號:

CN201480055492.2

申請日:

20141008

公開號:

CN105813543A

公開日:

20160727

當前法律狀態:

有效性:

有效

法律詳情:
IPC分類號: A61B3/10,A61B3/12,A61B3/117,A61F2/16 主分類號: A61B3/10,A61B3/12,A61B3/117,A61F2/16
申請人: 波技術視覺系統股份有限公司
發明人: T·D·帕德里克,E·J·薩弗爾
地址: 美國加利福尼亞
優先權: 61/889,477
專利代理機構: 中國國際貿易促進委員會專利商標事務所 代理人: 馬景輝
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201480055492.2

授權公告號:

法律狀態公告日:

法律狀態類型:

摘要

公開了一種確定用于計算人工晶狀體(IOL)屈光力校正值的關系的眼科方法。所述方法可涉及獲取經受IOL植入手術的多只眼睛的術后光學屈光力的估計值。還可獲取所述眼睛的術后光學屈光力的測量值和一個或更多個特性(例如,眼軸長度)的測量值。可將眼睛基于它們的眼軸長度分成多個群組。對于所述多個群組中的每個,基于測得的特性,確定用于計算IOL屈光力校正值的數學關系。當所述數學關系應用于術后光學屈光力的對應估計值時,可減小各群組中的相應眼睛的預測誤差。還公開了使用IOL屈光力校正值的方法和系統。

權利要求書

1.一種確定用于計算人工晶狀體IOL屈光力校正值的關系的眼科方法,所述方法包括:獲取經受IOL植入手術的多只眼睛的術后光學屈光力的估計值;獲取所述多只眼睛的術后光學屈光力的測量值;獲取所述多只眼睛的一個或多個特性的測量值,所述一個或多個特性包括眼睛的眼軸長度;將所述多只眼睛基于它們的眼軸長度分成多個群組;以及對于所述多個群組中的每個,基于所述一個或多個特性,確定用于計算IOL屈光力校正值的數學關系,當把所述數學關系應用于術后光學屈光力的對應估計值時,該數學關系減小了的每個群組中的相應多只眼睛的預測誤差,所述預測誤差是基于每個群組中的多只眼睛的術后光學屈光力的估計值和測量值之間的相應差異。2.根據權利要求1所述的眼科方法,其中,將相同的商業可獲得IOL產品植入所述多只眼睛中的每只中。3.根據權利要求1所述的眼科方法,其中,所述多只眼睛中的每只已經經受以前的屈光手術。4.根據權利要求1所述的眼科方法,其中,預測誤差值包括術后光學屈光力的估計值的平均誤差,或者其中,所述預測誤差值包括多只眼睛中術后光學屈光力在期望范圍之外的眼睛所占的百分比。5.根據權利要求1所述的眼科方法,其中,將所述多只眼睛以大體相等眼軸長度間隔分成多個群組。6.根據權利要求1所述的眼科方法,其中,將所述多只眼睛分成多個群組,該多個群組在每個群組中具有大體相等數量的眼睛。7.根據權利要求6所述的眼科方法,其中,每個群組中的眼睛的最小數量是大約50。8.根據權利要求1所述的眼科方法,其中,僅僅使用所述多個群組中的每個群組中的多只眼睛的子集來確定所述數學關系。9.根據權利要求8所述的眼科方法,其中,眼睛的所述子集是隨機選擇的。10.根據權利要求1所述的眼科方法,其中,使用隨機采樣一致RANSAC算法來確定所述數學關系。11.根據權利要求1所述的眼科方法,其中,確定用于計算IOL屈光力校正值的數學關系包括確定所述一個或多個特性中的每個的系數。12.根據權利要求11所述的眼科方法,其中,使用回歸來確定所述系數。13.根據權利要求11所述的眼科方法,還包括確定用于與所述多個群組之間的邊界相鄰的共混區域的共混系數,所述共混系數包括與每個邊界的兩側的群組對應的系數的組合。14.根據權利要求1所述的眼科方法,其中,所述多只眼睛的一個或多個特性還包括測得的無晶狀體光學屈光力、理論的無晶狀體光學屈光力、眼角膜屈光力、或白到白距離。15.根據權利要求13所述的眼科方法,其中,所述一個或多個特性中的一個包括理論的無晶狀體光學屈光力和測得的無晶狀體光學屈光力之間的差異。16.一種眼科儀器,包括:測量裝置,用于測量患者眼睛的無晶狀體光學屈光力;以及處理器,用于執行包括以下步驟的方法:從所述測量裝置接收關于患者眼睛的無晶狀體光學屈光力的指示,至少部分地基于患者眼睛的無晶狀體光學屈光力來確定人工晶狀體IOL屈光力值,接收患者眼睛的測得的眼軸長度值,選擇用于計算IOL屈光力校正值的多種可能的關系中的一種,所選擇的關系是基于所述眼軸長度值的,用所述處理器確定IOL屈光力校正值,所述IOL屈光力校正值是根據所選擇的關系以及根據患者眼睛的一個或多個特性來確定的,以及應用所述IOL屈光力校正值。17.根據權利要求16所述的眼科儀器,其中,所述測量裝置包括波前像差儀并且所述無晶狀體光學屈光力包括無晶狀體光學屈光力的直接測量值。18.根據權利要求17所述的眼科儀器,其中,所述波前像差儀包括Talbot-moiré波前像差儀。19.根據權利要求16所述的眼科儀器,其中,所述多只眼睛的一個或多個特性包括眼軸長度、測得的無晶狀體光學屈光力、理論的無晶狀體光學屈光力、眼角膜屈光力、或白到白距離。20.根據權利要求19所述的眼科儀器,其中,所述一個或多個特性中的一個包括理論的無晶狀體光學屈光力和測得的無晶狀體光學屈光力之間的差異。21.根據權利要求16所述的眼科儀器,其中,確定IOL屈光力校正值包括使用一個或多個系數,每個系數對應于患者眼睛的一個或多個特性的中的一個。22.根據權利要求16所述的眼科儀器,其中,向患者眼睛的術后光學屈光力的估計值應用所述IOL屈光力校正值。23.一種眼科方法,包括:接收患者眼睛的測得的眼軸長度值;選擇用于計算IOL屈光力校正值的多種可能的關系中的一種,所選擇的關系是基于所述眼軸長度值的;用處理器確定IOL屈光力校正值,所述IOL屈光力校正值是根據所選擇的關系以及根據患者眼睛的一個或多個特性來確定的;應用所述IOL屈光力校正值。24.根據權利要求23所述的眼科方法,其中,所述多只眼睛的一個或多個特性包括眼軸長度、測得的無晶狀體光學屈光力、理論的無晶狀體光學屈光力、眼角膜屈光力、或白到白距離。25.根據權利要求23所述的眼科方法,其中,所述一個或多個特性中的一個包括理論的無晶狀體光學屈光力和測得的無晶狀體光學屈光力之間的差異。26.根據權利要求23所述的眼科方法,其中,確定IOL屈光力校正值包括使用一個或多個系數,每個系數對應于患者眼睛的一個或多個特性中的一個。27.根據權利要求23所述的眼科方法,其中,向患者眼睛的術后光學屈光力的估計值應用所述IOL屈光力校正值。28.根據權利要求27所述的眼科方法,其中,應用所述IOL屈光力校正值包括將它與患者眼睛的術后光學屈光力的估計值相加。29.根據權利要求23所述的眼科方法,其中,所述IOL屈光力值是使用屈光聚散度公式確定的。

說明書

通過引用并入的任何優先申請

本申請要求2013年10月10日提交的、名稱為“CORRECTIONFACTORFORIOLPOWERESTIMATES”的美國臨時專利申請61/889,477的優先權,該申請的全部內容以引用方式并入。

技術領域

本發明的技術領域涉及眼科系統和過程。特別地,本發明的技術領域涉及人工晶狀體(IOL)屈光力值的確定和/或改進。

背景技術

白內障是可在眼睛的天然晶狀體中出現的有暗影區域。白內障可達到的程度是從略有暗影到完全混濁。通常,人眼中白內障的形成是與年齡相關的過程。如果一直不治療,白內障就會導致失明。已經研究出通過用人造晶狀體取代天然晶狀體進行白內障治療的外科手術。通常,在眼睛中形成切口并且移除天然晶狀體。然后,用被稱為人工晶狀體(IOL)的人造植入物插入例如眼睛的囊袋中,取代天然晶狀體。可選擇IOL的球面和/或散光光學屈光力,以便為眼睛提供期望量的術后屈光力。例如,可選擇IOL的屈光力,以便當與眼睛角膜的屈光力相結合時,使眼睛盡可能接近正視眼狀態。

發明內容

公開了用于計算人工晶狀體(IOL)屈光力校正值的關系的眼科方法。在一些實施例中,所述方法包括:獲取經受IOL植入手術的多只眼睛的術后光學屈光力的估計值;獲取所述多只眼睛的術后光學屈光力的測量值;獲取所述多只眼睛的一個或多個特性的測量值,所述一個或多個特性包括眼睛的眼軸長度;將所述多只眼睛基于它們的眼軸長度分成多個群組;以及對于所述多個群組中的每個,基于所述一個或多個特性,確定用于計算IOL屈光力校正值的數學關系,當把所述數學關系應用于術后光學屈光力的對應估計值時,該數學關系減小了每個群組中的相應多只眼睛的預測誤差,所述預測誤差是基于每個群組中的多只眼睛的術后光學屈光力的估計值和測量值之間的相應差異。

公開了一種光學儀器。在一些實施例中,所述眼科儀器包括測量裝置和處理器,測量裝置用于測量患者眼睛的無晶狀體光學屈光力,處理器用于執行包括以下步驟的方法:從所述測量裝置接收關于患者眼睛的無晶狀體光學屈光力的指示,至少部分地基于患者眼睛的無晶狀體光學屈光力來確定人工晶狀體(IOL)屈光力值,接收患者眼睛的測得的眼軸長度值,選擇用于計算IOL屈光力校正值的多種可能的關系中的一種,所選擇的關系是基于所述眼軸長度值的,用所述處理器確定IOL屈光力校正值,所述IOL屈光力校正值是根據所選擇的關系以及根據患者眼睛的一個或多個特性來確定的,以及應用所述IOL屈光力校正值。

公開了一種眼科方法。在一些實施例中,所述方法包括:接收患者眼睛的測得的眼軸長度值;選擇用于計算IOL屈光力校正值的多種可能的關系中的一種,所選擇的關系是基于所述眼軸長度值的;用處理器確定IOL屈光力校正值,所述IOL屈光力校正值是根據所選擇的關系以及根據患者眼睛的一個或多個特性來確定的;應用所述IOL屈光力校正值。

附圖說明

出于總結本公開的目的,在本文中已經描述了本發明的某些方面、優點和特征。要理解,按照本發明的任何特定實施例不一定能實現所有這些優點。因此,可以以實現或優化本文中教導的一個優點或一組優點的方式來實施或執行本發明,而不必實現可能在本文中教導或推薦的其它優點。在附圖中示出了某些實施例,附圖只是出于例示的目的。

圖1是繪出一組眼睛的人工晶狀體(IOL)屈光力估計值的預測誤差作為這些眼睛的眼軸長度的函數的曲線圖;

圖2是用于確定可用于計算IOL屈光力校正值的關系的方法的實施例的流程圖,IOL屈光力校正值減小IOL屈光力估計值的誤差;以及

圖3是示出用于增強將被插入患者眼睛內的人工晶狀體(IOL)的光學屈光力的估計值的方法的實施例的流程圖。

具體實施方式

在典型的白內障手術中,外科醫生從患者眼睛移除天然晶狀體并且將人工晶狀體(IOL)植入其位置。通過選擇具有適宜量的球面和/或柱面屈光力的IOL,可以使手術之前是例如近視、遠視和散光的眼睛變成正視眼狀況或者盡可能接近正視眼狀況。針對給定應用確定適宜量的IOL光學屈光力是得到令患者滿意的手術結果的關鍵方面。

當計算IOL的適宜屈光力估計值時和/或當確定IOL屈光力估計值的校正值時,可考慮各種因素,諸如1)例如從眼角膜到視網膜測得的眼睛的眼軸長度;2)眼角膜(包括其前表面和后表面)的總光學屈光力;3)理論上的無晶狀體光學屈光力(球面和/或柱面);4)角膜水平直徑(白到白WTW距離);5)IOL的有效晶狀體位置(ELP),ELP可被理解為是例如從眼角膜表面到IOL的術后位置的距離(例如,從眼角膜頂點到處于安置位置的IOL的中心的距離);6)術中執行的眼睛的無晶狀體光學屈光力(球面和/或柱面)的直接測量值;以及7)所需的術后光學屈光力(例如,正視眼散焦時的0.0屈光度(D))。

可使用術前生物計量測量來測量眼睛的眼軸長度、角膜前表面的曲率和角膜水平直徑。可例如通過超聲裝置或者通過光學相干層析成像(OCT)來測量眼睛的眼軸長度,而可通過例如角膜散光計(例如,在穿過角膜的角膜頂端或解剖中心的正交子午線中測得的K值,并且依據曲率半徑來表達或者被表達為沿著這些正交子午線的角膜的屈光力)或角膜地形圖儀(模擬的K值)來測量角膜的前表面的曲率。然后,可根據角膜曲率K值來估計角膜的總光學屈光力。另外,患者眼睛的無晶狀體眼睛屈光力取決于患者眼睛的總角膜屈光力和眼軸長度。事實上,可根據角膜屈光力和眼軸長度數據來計算理論上的無晶狀體眼睛屈光力值。

IOL的ELP因為它造成眼中光的聚散量不同而影響術后眼睛的總屈光力,聚散量取決于IOL在角膜和視網膜之間的空間位置。例如,在從預測的ELP只軸向移位0.5mm的20屈光度IOL會導致術后屈光有1.0屈光度的誤差。可例如根據2014年7月1日公布的、名稱為“DETERMINATIONOFTHEEFFECTIVELENSPOSITIONOFANINTRAOCULARLENSUSINGAPHAKICREFRACTIVEPOWER”的美國專利8,764,187中描述的方法來確定ELP,該專利的全部內容以引用方式并入本文中。還可使用其它方法來預測ELP。

在一些實施例中,使用波前像差儀(例如,Talbot-Moiré,Shack-Hartmann,或其它)進行無晶狀體眼睛屈光力的術中直接測量。波前像差儀可被安裝于供外科醫生用來執行白內障手術的手術顯微鏡且與其光學對準。在2011年2月8日公布的、名稱為“INTEGRATEDSURGICALMICROSCOPEANDWAVEFRONTSENSOR”的美國專利7,883,505中描述了此裝置,此專利的全部內容以引用方式并入本文中。適于執行本文中描述的那些類型的術中測量的一種類型的波前像差儀是Talbot-Moiré波前像差儀,諸如,在2004年5月18日公布的、名稱為“OPHTHALICWAVEFRONTSENSOR”的美國專利6,736,510中描述的。

簡言之,Talbot-Moiré波前像差儀通過將探測激光束引入患者眼睛內來發揮作用。例如,探測激光束可被對準成與患者眼睛的視軸重合。探測激光束穿過眼角膜(包括前表面和后表面),并且入射到視網膜上。探測光束例如以表現地像視網膜處點光源這樣的方式被視網膜散射。被散射的探測光束的光返回穿過眼睛(包括眼角膜)。探測光束的光學波前根據眼睛的屈光性質(例如,根據眼角膜的前表面和后表面的形狀)而改變。然后,可分析改變后的波前,以確定眼睛的光學屈光力,包括例如球面屈光力、散光屈光力和散光軸。

隨著關于白內障手術的技術持續改進,越來越多的患者期望在白內障手術后不用戴眼鏡。為了實現患者的正視眼結果(或者盡可能接近正視眼),需要改進IOL屈光力估計值。本文中描述了用于針對正經受植入IOL的手術的患者估計IOL屈光力和/或改進IOL屈光力估計值的系統和方法。

在一些實施例中,通過從患者眼睛移除天然晶狀體來執行白內障手術。在一些實施例中,可進行例如眼軸長度、眼角膜曲率(K)、和/或白到白(WTW)距離的術前生物計量測量。可在術中直接地和/或可基于術前生物計量測量從理論上計算眼睛的無晶狀體眼睛屈光力。可根據無晶狀體眼睛屈光力(例如,球面屈光力、柱面屈光力、球面等效屈光力等)和/或根據術前生物計量測量來估計IOL的ELP。接著,可由處理電子器件使用IOL屈光力公式來確定IOL屈光力估計值,該公式是例如無晶狀體球面等效(SE)屈光力(SE=球面值+1/2柱面值)和ELP估計值的函數。IOL屈光力公式還可以是K測量值的函數。

在一些實施例中,可根據下面的屈光聚散度公式來計算IOL屈光力估計值,其中,“Desired_PostRx”是期望的術后屈光力,各項中的“V”是頂點距離(例如,對于“Aphakic_SE”而言是0mm而對于“Desired_PostRx”而言是13mm):

還可使用其它用于確定IOL屈光力估計值的方法和公式。一旦已經確定IOL屈光力估計值,外科醫生就可選擇適宜的IOL,將它植入眼睛(例如,植入囊袋),并且完成手術。

可通過例如求解以上針對作為IOL屈光力的函數的Desired_PostRx的等式,確定眼睛的術后光學屈光力的估計值。然后,通過評價為植入選定的IOL的特定屈光力的函數,確定眼睛的術后光學屈光力的估計值。為了確定術后光學屈光力的估計值的誤差量,可對眼睛的術后光學屈光力執行手術后的實際測量。接著,可使用諸如回歸分析的算術技術來識別各種眼睛特性和估計誤差之間的數學關系,以改進今后患者的結果。

根據可從中得到可靠術后顯現球面等效(SE)光學屈光力測量結果的一組給定數據(例如,每個IOL模型和/或每個術后屈光組超過100只眼睛),可計算用于估計術后SE光學屈光力的預測誤差。在一些實施例中,預測誤差可以是對于一組眼睛的估計的術后光學屈光力和測得的術后光學屈光力之間的平均絕對誤差。在其它實施例中,預測誤差可以是測得的術后光學屈光力落入或沒有落入期望范圍內的眼睛所占的百分比(例如,術后SE小于選定閾值(諸如+/-0.50D)的眼睛所占的百分比)。

可執行使用與眼睛和/或植入的IOL關聯的某些特性的值的回歸分析,以確定是否有這樣一組系數,該組系數在應用于這些特性的值時,可改變估計的術后SE光學屈光力估計值,使得數據集合的整體預測誤差減小或最小化。在一些實施例中,可使用線性回歸方法將預測誤差最小化或減小并且生成關聯的回歸系數。然而,還可使用更高階的回歸和其它技術(例如,神經網絡、隨機樹等)。

在一些實施例中,回歸分析中使用的特性包括眼軸長度、白到白(WTW)距離、直接測得的術中無晶狀體光學屈光力(例如,無晶狀體SE)、理論上計算出的無晶狀體光學屈光力(基于術前測量)、眼角膜曲率(例如,平均K)等。在一些實施例中,回歸分析提供這樣的系數,當這些系數與患者眼睛的這些特性的相應值相乘然后再一起求和時,結果是校正值,可將校正值與例如該患者眼睛的術后光學屈光力相加,以減小預測的術后光學屈光力和測得的術后光學屈光力之間的誤差。外科醫生可使用經調節的術后光學屈光力估計值來確定應該為患者眼睛選擇哪個IOL屈光力。在一些情況下,經調節的術后光學屈光力估計值可導致外科醫生選擇與他或她原本會在缺少術后光學屈光力的校正的估計值時所選擇的不同的IOL屈光力。

發明人已經觀察到眼睛的術后光學屈光力的估計值的預測誤差根據眼睛的眼軸長度而有所不同。這在圖1中示出,圖1的曲線圖100繪出了一組眼睛的人工晶狀體(IOL)屈光力估計值的預測誤差作為這些眼睛的眼軸長度的函數。數據得自被植入SN6AD1型IOL的一組眼睛。基于眼睛的眼軸長度將這組眼睛劃分成六個群組。在這種情況下,這些群組是以均勻的眼軸長度間隔進行劃分的。第一群組包括所有那些眼軸長度小于22mm的眼睛。第二群組包括所有那些眼軸長度是從22mm至小于23mm的眼睛。第三群組包括所有那些眼軸長度是從23mm至小于24mm的眼睛。第四群組包括所有那些眼軸長度是從24mm至小于25mm的眼睛。第五群組包括所有那些眼軸長度是從25mm至小于26mm的眼睛。最后,第六群組包括所有那些眼軸長度大于26mm的眼睛。

當使用從整個數據集合推導出的回歸系數來計算這六個眼軸長度群組的預測誤差時,結果比當使用僅僅從各相應群組中的眼睛推導出的回歸系數來分別計算這六個眼軸長度群組的每一個的預測誤差時差。在曲線圖100中,星號(*)指示使用所有六個群組中的所有眼睛執行回歸分析的情況下每個眼睛群組的預測誤差(在這種情況下,平均絕對誤差)。相比之下,加號(+)指示只使用作為各相應群組的成員的眼睛對每個群組分別執行回歸分析的情況下每個眼睛群組的預測誤差。如圖線100中所示,通過針對每個群組分別執行回歸分析而得到的預測誤差在每種情況下都小于當不考慮眼睛的不同眼軸長度而通過對所有眼睛一起執行回歸分析來得到的預測誤差的情況。

因此,分段的生成回歸系數的方法是一種改進型方法,尤其是對于較短和較長的眼睛而言。在一些實施例中,為了應用這種分段回歸方法,在每個群組中使用最少大約50個病例(但在其它實施例中,在每個群組中可使用更多或更少的病例)。在<22mm眼軸長度群組中具有50個病例一般將涉及相對大的數據集合,因為這樣的眼睛相對稀少。因此,會難以得到針對每個眼軸長度區間執行這種樣式的分段回歸和分析所必需的數據。

結果,不同于以大體均勻眼軸長度間隔將眼睛分成多個群組,替代地,可以不均勻間隔把眼睛分成多個群組,這導致這些群組在每個群組中具有大體均勻數量的眼睛。這種方法將被稱為均勻分組或集群。在這種方法中,回歸分析中使用的一個或多個參數被分離成一個或多個相對均勻大小的群組(與預定義的眼軸長度區間相對)。在一些實施例中,這種方法允許分段分析的益處,但沒用到每個眼軸長度區間(諸如,小于22mm的區間)中需要一定數量的病例的限制元素。覆蓋更稀少的眼睛長度的群組與覆蓋更常見的眼睛長度的群組相比可涵蓋更大的眼軸長度值跨度。例如,群組可由眼軸長度的范圍在20.5mm至23mm的眼睛形成,其與可跨過較短眼軸長度范圍的其它群組具有相同數量的數據點。

如同以規則眼軸長度間隔進行分段的方法,在均勻集群方法中,可使用回歸來生成每個眼睛群組的系數。在一些實施例中,最小群組或集群大小是大約50個數據點。另外,在一些實施例中,可形成最多大約20個群組(但在一些實施例中,還可使用更少或更多的數據點和更少或更多的群組)。在使用每個群組至少50個數據點的實施例中,例如,將由包括100個數據點的數據集合形成總共2個群組。具有超過1000個成員的數據集合可具有20個群組(假設每個群組50個數據點)。在一些實施例中,集群規則可以如下:群組的數量(N)=(數據點)/50。在一些實施例中,N的范圍可以是2至20。可包括向下舍入運算,使得具有例如268或290個成員的數據集合將得到5個群組(268/50=5.36→5且290/50=5.8→5)。以上是如何規劃群組的一個示例,但許多其它方式也是可行的。

圖2是用于確定可用于計算IOL屈光力校正值的關系的方法200的實施例的流程圖,IOL屈光力校正值減小IOL屈光力估計值的誤差。在框210中,得到一組眼睛的術后光學屈光力的估計值。在一些實施例中,眼睛是全都已經使用相同的IOL商業可獲得型號進行了IOL植入手術的眼睛。在一些實施例中,眼睛是全都已經之前經受相同的或類似的屈光手術(諸如,LASIK或RK)的眼睛。可在進行手術之前或期間,針對每只眼確定IOL屈光力估計值。可使用每只眼睛的IOL屈光力估計值作為用于選擇植入眼內的IOL的屈光力的基礎。對于選定的IOL屈光力,如上所述,可使用屈光聚散度公式計算估計的術后光學屈光力。在一些實施例中,術后光學屈光力的估計值是球面等效屈光力值,但還可使用光學屈光力的其它度量。

在框220中,可得到眼睛的術后光學屈光力的實際測量值。可使用例如自動屈光機、綜合屈光檢查儀、或其它合適的儀器執行這些測量。在一些實施例中,術后光學屈光力的測量值是球面等效屈光力值,但還可使用光學屈光力的其它度量。可使用這些術后光學屈光力測量值來確定在術后光學屈光力的估計值中存在的誤差。在一些實施例中,確定數據集合中的每只眼睛的誤差值,可確定數據集合作為整體的預測誤差值,或者針對數據集合的子部分確定預測誤差值,如本文中進一步討論的。在一些實施例中,預測誤差值是數據集合中的眼睛的平均絕對誤差。在一些實施例中,預測誤差值是數據集合中的眼睛的中值絕對誤差。在其它實施例中,預測誤差值是術后光學屈光力在期望范圍之外的眼睛所占的百分比(例如,沒有實現術后SE光學屈光力的+/-0.50D的眼睛的百分比)。

在框230中,可得到數據集合中的眼睛的各種特性的測量值。如本文中討論的,這些特性可包括例如眼軸長度、WTW距離、無晶狀體SE屈光力(無論是在術中直接測得的還是基于術前測量在理論上計算的)、平均眼角膜曲率等。在一些實施例中,特性之一是兩個或更多個其它特性的復合。例如,使用Δ(delta)無晶狀體光學屈光力,該Δ無晶狀體光學屈光力可被定義為理論的無晶狀體SE—測得的無晶狀體SE。發明人已經發現,相比于僅僅理論的無晶狀體屈光力值或測得的無晶狀體屈光力值,這個Δ無晶狀體光學屈光力值可有利地與預測誤差更強地關聯。

在框240中,數據集合中的眼睛可基于它們的眼軸長度值被分成多個群組。如本文中討論的,可通過以規則眼軸長度間隔形成群組來進行分離,使得群組跨過大體均勻的眼軸長度范圍。可供選擇地,可通過形成跨過不均勻的眼軸長度范圍但包括大體均勻數量的眼睛的群組來進行分離。現在,給出用于執行這種類型的均勻集群的示例算法。

這個均勻集群算法的目標是將R維數據集合劃分成大致相等成員的群組。作為簡單示例,假設具有10個值的1維集合并且想要將它劃分成兩個相等分區。(注意的是,允許多個值。)

20 2 10 8 19 18 19 17 15 11

首先,可分選數據。然后,可將數據分割成兩個群組A和B,每個群組的大小是5=10/2=(值的數量)/(分區的數量)。

如下進行定義:N=值的數量(整數),M=分區的數量(整數)。現在,可計算下面的整數值區域分離器索引s(m)(m=0至M-1)。

s ( m ) = R o u n d ( m × N M ) ]]>

如果分選的數據被稱為x[n](n=0至N-1),則通過下式給出真實值區域分離器值c(m)(m=0至M-1):

c(m)=x[s(m)]

對于以上的示例數據,c[0]=2且c[1]=17。使用m索引(m=0至M-1)來標記這些區域。給定值z,可使用以下等式來計算對應區域的索引標記。

作為使用原始數據的第二示例,現在假定M=3。區域分離器索引是:

s(0)=Round(0)=0

s(1)==Round(10/3)=Round(3.333)=3

s(2)=Round(2*10/3)=Round(6.666)=7

區域分離器值是:

c(0)=x[0]=2

c(1)=x[3]=11

c(2)=x[7]=19

少量給定z值和對應的索引標記是:

Z m -1 0 1 0 10 0 11 1 18 1 19 2 20 2 22 2

為了將這種集群概念擴展到更高維度,選擇每個維度的間隔的數量M[j](j=0至J-1),其中,J是維度的數目。然后,可針對每個維度應用以上等式。注意的是,不要求M[i]=M[j](對于i≠j)。

為了在IOL屈光力估計值和校正值的上下文中使用這種集群,可根據以上的集群方案(例如,基于數據集合中的眼睛的眼軸長度)將輸入數據分組。然后,可向每個數據群組應用線性預測器,如本文中進一步討論的。以上用于計算索引標記的等式可應用于每個維度,以給出在IOL結果預測期間使用的線性預測器的J維索引。

在圖2的框250中,可確定用于計算IOL屈光力校正值的關系,IOL屈光力校正值減小在框240中確定的各相應群組中的眼睛的預測誤差。如已經提到的,在一些實施例中,這可使用回歸分析來進行。可對數據集合中的眼睛的每個眼軸長度群組分別執行回歸分析。可使用回歸分析將本文中討論的各種眼睛特性(和/或植入這些眼睛的IOL的特性)和選定的眼睛眼軸長度群組的預測誤差或者與制造誤差直接關聯的參數之間的數學關系建模。

可使用回歸分析來提高或優化目標參數。目標參數可以是與選定的眼睛眼軸長度群組關聯的預測誤差或直接與預測誤差關聯的其它參數。例如,可針對已知預測誤差對眼睛特性進行回歸,以得到例如選定眼軸長度區間中的眼睛的0.00平均預測誤差。這樣得到一組系數,當使用這組系數校正選定眼軸長度群組中的眼睛的IOL屈光力估計值時,得到該眼睛群組的0.00平均預測誤差。可使用這些系數來校正今后患者的IOL屈光力估計值,這是通過應用與這些今后患者的眼睛所屬眼軸長度群組對應的系數進行的。在另一個示例中,可針對預測誤差對眼睛特性進行回歸,以將選定的眼軸長度群組中術后光學屈光力小于期望閾值(例如,小于+/-0.50D)的眼睛所占的百分比增大或最大化。

在一些實施例中,眼軸長度群組中的與每只眼睛對應的數據被作為因素包括到所得的回歸系數中。例如,如果眼睛的特定眼軸長度群組包括500只眼睛的數據的集合,則回歸分析可使用所有500個數據點確定回歸信息,以嘗試將預測誤差最小化或減小。然而,在其它實施例中,可有利的是,只使用與每個眼軸長度群組中的代表性眼睛的子集合對應的數據。這可使用例如隨機抽樣一致(RANSAC)算法來進行。

RANSAC是嘗試用觀察到的數據集合來估計算術模型的一個或多個參數的計算算法。該算法被設計成容忍應該被忽略的異常值(outliers)數據占相對大的比率,同時它擬合訓練集合中的好數據的剩余部分。RANSAC算法假設每個眼軸長度群組中的數據包含正常值(inliers),通過所選擇的眼睛特性和預測誤差之間的關系可相對很好地考慮這些正常值的分布。然而,RANSAC算法還假設,每個眼軸長度群組中的數據包含不符合模型的異常值。在優化人工晶狀體(IOL)病例歷史以改進術后屈光誤差的預測的應用中,異常值數據可能是由于沒有被正確記錄的數據、生物計量測量誤差、或由于未知原因導致的異常的光學結果。RANSAC算法可主要基于正常值(而非異常值)來確定回歸系數。通過憑經驗評價許多大IOL數據集合,可建立算法參數、誤差度量和終止標準,以得到魯棒且有效的估計值。

RANSAC算法并沒有使用所有數據來確定回歸系數。替代地,該算法可隨機地選擇每個眼軸長度群組中的眼睛的子集。在一些實施例中,選定眼睛的數量可以是在回歸分析中被考慮的眼睛特性的數量的倍數。例如,如果回歸分析將考慮四種眼睛特性(例如,眼軸長度、WTW距離、Δ無晶狀體光學屈光力和平均K),則隨機選擇的眼睛的數量可以是4的倍數。在一些實施例中,該算法隨機選擇與正在考慮的眼睛特性的數量的2倍對應的眼睛數量。因此,對于包括500個病歷的眼軸長度群組,該算法一次只隨機選擇八個數據集合進行分析(但可使用其它數量的眼睛/數據集合)。

然后,該算法執行線性回歸分析,以識別用于改進或優化選定的眼睛子集的預測誤差的一組系數。然后,可將這些回歸系數應用于整個眼軸長度群組并且確定所得的預測誤差。然后,該算法從眼軸長度群組中隨機選擇8只眼睛的新集合并且計算新的一組系數,然后將這些系數應用于眼睛的整個眼軸長度群組。如果新的這組系數比根據隨機選擇的眼睛的第一集合計算出的系數得到更好的預測誤差,則第一組系數被拋棄。這個過程反復地重復(例如,數萬次),直到所得的預測誤差令人滿意地改進或優化。

通過不使用所有數據來計算每個眼軸長度群組的回歸系數,該算法有效地去除將把系數“拉”離更優化方案的壞數據或極端數據。雖然在RANSAC回歸分析中沒有使用這個(壞的或極端的)數據,但這個數據被用于計算眼軸長度群組的所得的預測誤差(平均誤差)。所有數據還可被用于計算諸如標準偏差和中值的統計學度量。因此,該算法沒有濾出“壞的”數據點,而是僅僅不將它們用于回歸。替代地,每個眼軸長度群組的回歸系數是基于該群組內的隨機選擇的眼睛的特定子集,這樣導致整個群組的預測誤差被改進或優化。

再者,不需要用該算法來改進或優化預測誤差的僅僅單個度量(諸如,平均誤差)。替代地,可使用該算法來改進或優化預測誤差的任何期望度量。例如,外科醫生會難以理解0.33+/-0.25的平均誤差比0.38+/-0.32的平均誤差好得多。但是,他們理解,眼睛的85%的術后SE比僅僅75%小+/-0.50D。因此,回歸算法可改進或優化每個眼軸長度群組中術后SE<+/-0.50D的眼睛所占的百分比。回歸分析得到數據曲線,該數據曲線不是典型的鐘形分布,而是具有類似平均值的頂部相對較寬而底部相對較窄的分布。該算法通過找到眼軸長度群組內的改進或優化這個目標的數據集合,使得有更多數據進入小于+/-0.50D預測誤差的“最佳點(sweetspot)”中。

如果數據集合包括20個各自具有50只眼睛的眼軸長度群組(總共1000只眼睛)并且僅用50只眼睛中的8只眼睛計算每個群組的回歸系數,則以上技術將得到用1000只眼睛中的160只眼睛生成的20組回歸系數。因為對于各個眼軸長度群組具有不同的回歸系數,所以在相鄰的眼軸長度群組的系數之間將有可能存在不連續。在一些實施例中,可有利的是,避免眼軸長度群組之間的這種不連續。例如,可期望的是,對于眼軸長度是23.99mm的眼睛計算出的IOL屈光力校正值將基本上類似于眼軸長度是24.01mm的眼睛的校正值。為了實現這個目的,可在每對相鄰眼軸長度群組之間限定共混區并且可為每個這樣的共混區的確定共混區系數。

共混區可由其邊界處的例如各眼軸長度群組的寬度的1/8組成(但還可使用眼軸長度群組的寬度的其它比率)。因此,如果將被計算IOL屈光力校正值的眼睛的眼軸長度落入眼軸長度群組的中間6/8中的某處,則將應用對應于該群組的回歸系數。然而,如果新的數據點處于兩個眼軸長度群組之間的邊界的1/8內,則對應于共混區的回歸系數將用于該數據點。1/8值可以是范圍為1/2至1/8的變量,這取決于在優化時集合中的數據點的數量。還可使用其它分數。為了確定每個共混區的回歸系數,可計算兩個相鄰集群的回歸系數的線性共混。還可使用把相鄰眼軸長度群組的回歸系數進行共混的其它方法。如果實現了共混區系數,則這將得到額外N-2組回歸系數,其中,N等于眼軸長度群組的總數。因此,在這些實施例中,回歸系數的總組數將是2N-2。

圖3是示出用于改進將被插入患者眼睛內的人工晶狀體(IOL)的光學屈光力的估計值的方法300的實施例的流程圖。在框310中,計算患者眼睛的IOL屈光力的估計值。在一些實施例中,IOL屈光力估計值是至少部分基于患者眼睛的無晶狀體光學屈光力值來計算的。如本文中討論的,可使用波前像差儀在術中測量無晶狀體光學屈光力值。如本文中討論的,可將波前像差儀與手術顯微鏡形成一體。可使用例如本文中設置的屈光聚散度公式來計算IOL屈光力估計值。然而,還可使用其它技術。

在框320中,得到患者眼睛的眼軸長度值。可使用任何傳統技術來測量眼軸長度值。

在框330中,處理器基于患者眼睛的眼軸長度值來選擇用于計算IOL屈光力校正值的關系。如本文中討論的,回歸系數是以多個眼軸長度群組中的每個為目標。處理器可確定患者眼睛屬于哪個眼軸長度群組并且可選擇對應于該眼軸長度群組的回歸系數。

在框340中,處理器計算IOL屈光力校正值。這可通過例如將相應回歸系數中的每個乘以患者眼睛的對應特性的值來進行。如本文中討論的,這些特性可包括眼軸長度、WTW距離、理論的無晶狀體光學屈光力、測得的無晶狀體光學屈光力、理論的無晶狀體光學屈光力和測得的無晶狀體光學屈光力值之間的差異、和平均眼角膜曲率。在一些實施例中,IOL屈光力校正值被計算為A*(眼軸長度)+B*(WTW距離)+C*(理論的無晶狀體光學屈光力—測得的無晶狀體光學屈光力)+D*(平均眼角膜曲率),其中,A、B、C和D代表對應于患者眼睛所屬眼軸長度群組的回歸系數。

最后,在框350中,應用IOL屈光力校正值。例如,在一些實施例中,針對給定的IOL屈光力值,將IOL屈光力校正值應用于患者眼睛的術后光學屈光力的估計值。在一些實施例中,這可通過僅僅將IOL屈光力校正值與術后光學屈光力的估計值相加來進行。然而,在其它實施例中,可根據與術后光學屈光力的估計值的某些其它數學關系來應用IOL屈光力校正值。所得經調節的術后光學屈光力的估計值可為外科醫生提供關于對于給定的IOL屈光力值而言患者的術后光學屈光力將是多少的更準確表示。結果,外科醫生可更準確地選擇將植入患者眼睛內的IOL的屈光力。

已經描述了以上的實施例,描述的詳細程度達到允許本領域的普通技術人員制作并且使用本文中描述的裝置、系統、方法等。然而,可能有各式各樣的變形形式。例如,可改變、添加、去除或重新布置組件、元件、和/或步驟。

可使用例如計算機軟件、硬件、固件或軟件、硬件和固件的任何組合來有利地實現本文中描述的系統和方法。軟件模塊可包括用于執行本文中描述的功能的計算機可執行代碼。在一些實施例中,由一個或多個通用計算機來執行計算機可執行代碼。然而,本領域的普通技術人員應該理解,依照本公開,可使用軟件實現以在通用計算機上執行的任何模塊也可使用硬件、軟件或固件的不同組合來實現。例如,可使用集成電路的組合完全用硬件實現此模塊。可替代地或另外地,可使用專用計算機而非通用計算機完全或部分地實現此模塊,專用計算機被設計成執行本文中描述的特定功能。另外,若描述了方法至少部分由或可以由計算機軟件來執行,應該理解,這些方法可提供在計算機可讀介質(例如,諸如CD或DVD的光盤、硬盤驅動、閃存、磁盤等)上,當計算機或其它處理裝置讀取計算機可讀介質時,致使它執行該方法。

本領域的普通技術人員還應該理解,依照本公開,多個分布式計算裝置可替代本文中示出的任一個計算裝置。在這些分布式實施例中,一個計算裝置的功能被分散,使得一些功能在分布式計算裝置中的每個上執行。

雖然已經清晰描述了某些實施例,但對于本領域的普通技術人員而言,基于本公開,其它實施例將變得清楚。因此,本發明的范圍旨在通過參照權利要求書來限定,而不僅僅是考慮清晰描述的實施例。

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