CN117717437A - 人工晶状体的定制 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于确定用于眼睛(100)的晶状体(150)的至少一个参数的设备，该设备包括：a.用于获取眼睛(100)的角膜的前表面(110)的形貌信息和后表面(120)的形貌信息的装置；b.用于获取眼睛(100)的视网膜(190)相对于眼睛(100)的角膜的前表面(110)的距离信息(160)的装置；c.用于确定眼睛(100)的晶状体(150)的至少一个参数的装置，以通过至少部分地基于角膜的前表面(110)的形貌信息、角膜的后表面(120)的形貌信息和距离信息(160)的光线追踪来优化在视网膜(190)上的聚焦。本发明还提供了一种相应的方法和计算机程序。

Description

人工晶状体的定制

技术领域

本发明涉及确定诸如可植入的人工晶状体的眼睛晶状体的至少一个参数以及相应的设备、方法和计算机程序。

背景技术

白内障手术是最流行的眼科手术。随着年龄的增长，许多患者的眼睛会发生白内障，其特征是眼睛的天然晶状体变得浑浊。在白内障手术过程中，浑浊的晶状体会被手术摘除，并且已经开发出了多种手术技术。通常，通过***人造晶状体来代替自然晶状体，并且这种人造晶状体通常也被称为人工晶状体(IOL)。

通常的做法是，基于诸如球面屈光度值等的参数(也可以基于柱面屈光度值和柱轴)来选择IOL，以优化患者眼睛的视力。为此，通常采用几个回归模型来确定要选择的IOL的参数(例如，晶状体的推荐球面屈光度值、晶状体的柱面屈光度值以及晶状体的柱面轴)。

然而，这些回归模型仅仅是推荐了这些晶状体参数的统计模型。根据所选择的回归模型，这些晶状体参数可以针对具有相同或相似参数的眼睛产生统计学上最优的效果(例如，这些晶状体参数针对具有相同或相似参数的眼睛在统计学上产生了最佳的视力)。因此，已知的回归模型通常不那么理想。因此，大部分的患者在植入IOL后仍然需要佩戴眼镜。因此，需要改进用于眼睛的晶状体的选择。

发明内容

根据一个方面，分别通过根据权利要求1所述的设备以及根据权利要求11和权利要求15所述的相应的计算机方法和相应的计算机程序，至少部分地满足了上述需求。

可以提供一种用于确定用于眼睛的晶状体的至少一个参数的设备。该设备可以包括用于获取眼睛的角膜的前表面的形貌信息和后表面的形貌信息的装置。该设备可以进一步包括用于获取眼睛的视网膜相对于眼睛的角膜的前表面的距离信息的装置。此外，该设备可以包括用于确定眼睛的晶状体的至少一个参数以通过至少部分基于角膜的前表面的形貌信息、角膜的后表面的形貌信息和距离信息的光线追踪来优化在视网膜上聚焦的装置。

例如，通过光线追踪，可以顾及到根据角膜的前表面的形貌信息和后表面的形貌信息折射的以及根据眼睛晶状体的至少一个参数被晶状体折射的一条或多条光线。然后，一条或多条光线可以照射到视网膜上，该视网膜可以位于距离角膜的前表面一定距离处，该距离由距离信息定义。用于确定的装置可以改变晶状体的至少一个参数，以便优化一条或多条光线在视网膜上(例如，其中心(例如，由眼睛的中央凹和/或光轴限定))的聚焦。

因此，晶状体的至少一个参数不是基于对多个眼睛的统计采样的平均推荐参数，而是可以针对个体眼睛来定制，从而可以为眼睛确定最佳晶状体(例如，IOL)。尤其是，这些眼睛可能在回归模型中未反映的各个方面会有所不同，这实际上可以根据本发明来考虑。这特别适用于角膜的前角膜表面和/或后角膜表面可能存在的不规则形状。尽管第一IOL对于具有某个平均角膜屈光力(例如，由球面屈光度值表示)的眼睛来说可能是理想的，但是对于具有相同的某个平均角膜屈光力的另一个眼睛来说，其可能会由于前角膜表面和/或后角膜表面的不同形貌而不太理想。本发明可以避免这些缺点，从而可以改进IOL的选择，使得在植入IOL(例如，在白内障手术的情况下)后每个个体患者的视力得到改善。

例如，晶状体的至少一个参数可以包括以下至少一个参数：晶状体的球面折射力、晶状体的柱面折射力、晶状体的柱面轴以及晶状体的非球面性值。在一些实例中，至少一个参数可以附加地或备选地包括一个或多个参数，这些参数定义了晶状体的定制轮廓，以补偿眼睛的至少一个或多个高阶像差(即，对应于通过球面屈光度值和/或散光校正超出视力校正的Zernike多项式)。例如，一个或多个参数通常可以涉及对应于Zernike多项式的系数。因此，可以以最佳的方式为用于眼睛的晶状体选择所有这些参数。

在一些实例中，附加地或备选地，至少一个参数可以包括晶状体的厚度、晶状体的位置、晶状体的折射率、晶状体的类型、晶状体的轮廓以及晶状体的直径。

例如，尽管会依据眼睛的前房长度来为眼睛粗略地预先确定晶状体的位置，但是植入的晶状体可能最终将自身定位在与(手术前)前房深度相比略微不同的位置。因此，该位置可以是能够通过选择相应的IOL根据由本文所述的优化所确定的(理想)位置来调整的参数。

例如，晶状体的类型可以是：球形、环形、圆锥形或非锥形。在一些实例中，该类型可以从由球形、环形、圆锥形或非锥形组成的组中选择。在一些实例中，该组可以由其他几何形状(具有和/或不具有非球面性)来补充，这些几何形状限定了包括用于比描述球面屈光度值和散光矫正所需的补偿更进一步的高阶补偿的分量的表面。因此，可以定制也能校正高阶像差(例如，高于球面折射和散光)的晶状体。

例如，晶状体的轮廓可以是对称双凸轮廓或平凸轮廓。在一些实例中，该类型可以从由对称双凸球形和平凸球形组成的组中选择。在一些实例中，该组可以由典型晶状体表面(例如，凹面等)的描述来补充。

在一些实例中，用于确定的装置可以适于优化表示照射到视网膜上的光线的聚焦质量的量值。因此，可以通过相应地确定晶状体的至少一个参数来优化聚焦质量。

在一些实例中，表示聚焦质量的量值可以是通过前后角膜表面的折射而照射视网膜的光线追踪光束的一个或多个位置距视网膜的中心(例如，由眼睛的中央凹和/或光轴限定)的距离，并且可以最大程度减小该量值。例如，可以为一条或多条光线中的每一条光线确定与视网膜(例如，建模为平面和/或曲面)的相交位置，并且可以为每条光线确定距视网膜中心的距离。其平均值(例如，均方根值)可以作为距离。但是还可以设想的是，为一条或多条光线确定平均聚焦点(例如，由它们与光轴的交点的重心来定义)，然后最大程度减少该平均聚焦点距视网膜的距离。

另一个示例性量值是照射到视网膜上的光线的点扩散函数(PSF)。例如，用于确定的装置可以适于最大程度减小照射到视网膜上的光线的点扩散函数的误差(例如，相对于理想点的RMS偏差)。光线追踪中所用的光线会在视网膜上产生某种光照图案(点扩散函数)。通过最大程度减小该图案相对于理想点(例如位于视网膜的中心；例如位于眼睛的光轴上，例如对应于前后角膜表面，例如由角膜的顶点限定)的偏差，可以确保光线能很好地聚焦到视网膜上。

另一个可能的选项是得到眼睛的调制传递函数(MTF)的最大值。MTF与晶状体相对于“完美”晶状体从中心到其边缘的对比度和分辨率有关，该“完美”晶状体会完全透射通过它的光。例如，可以利用光线追踪来生成MTF图表的至少一部分。因此，用于确定的装置可以例如适于得到MTF(图表)的最大值。

在一些实例中，可以例如通过用于确定的装置来优化包括两个或两个以上的上述量值的度量。

该设备可以进一步包括用于获取晶状体的至少一个预定特性的装置，并且用于确定的装置适于通过至少部分基于该预定特性的光线追踪来优化在视网膜上的聚焦。通常，可以通过用于确定的装置来确定多个晶状体参数，以优化用于眼睛的晶状体设计。然而，在实践中，预先确定晶状体的至少一种特性可能是有益的。那么，该特性可以是固定的，而其他晶状体参数可以在光线追踪过程中改变来优化聚焦，如本文所述。例如，可以预先确定晶状体的一组特性，并且其余参数可以由用于确定的装置基于光线追踪过程中的聚焦优化来确定。

晶状体的至少一个预定特性可以包括以下至少一个特性：晶状体的位置、晶状体的折射率、晶状体的(中心)厚度、晶状体的类型、晶状体的直径以及晶状体的轮廓。该设备可以包括用于获取这些特性的装置。例如，可以依据眼睛的前房深度(术前)来预先确定晶状体的位置。此外，可以考虑相对于前房深度的偏差，比如：某些IOL预期的潜在位置偏移(事实上，IOL的制造商通常会公布这种位置偏移)。简而言之，晶状体的位置可以包括植入后特定IOL的预期位置(例如，取决于制造商的规格)。该位置可以相对于典型前房长度的位置。附加地或备选地，可以相对于为特定眼睛获取的特定前房长度(例如，通过可选地作为本文所述的设备的一部分的生物测定计测得)来采用它。

因此，例如可以预先确定各种晶状体参数，并且可以按本文所述的方式只对其他参数进行优化。

角膜表面(例如，前表面和/或后表面)的形貌信息可以包括轮廓(例如，定义角膜表面上的一个或多个实际点的多个坐标、接近角膜表面的多个点或者与角膜表面拟合的函数等)。例如，可以以x-y-z坐标系中的多个点的形式来提供形貌信息。当然，也可以采用其他坐标系。

注意，上述设备可以不必包括用于确定或计算形貌信息和/或距离信息(或晶状体的任何预定特性)的装置。用于获取该设备的装置(也可以实现为用于获取晶状体的任何预定特性的装置)可以通过用于从其他装置或该设备的操作者接收相应信息的装置来实现。在这些实例中，该设备可以直接采用接收到的信息，以在光线追踪过程中采用该信息，和/或该设备可以进一步处理接收到的信息。例如，可以从存储器、数据库、云中的服务器和/或一个或多个相应的诊断装置(例如，用于形貌信息和/或基质界面和/或入瞳的角膜断层扫描仪/形貌仪；用于眼睛的轴向长度和/或前房长度等的生物测定计、光学相干断层扫描装置等)中检索与患者相关的形貌信息和/或距离信息(或任何预定特性)，或者可以仅由该设备的操作者例如通过相应的(图形)用户界面来输入这些信息。

反过来，晶状体的至少一个参数可以例如由该设备存储、发送到另一个装置和/或例如通过相应的(图形)用户界面输出给该设备的操作者。

但是在一些实例中，用于获取形貌信息的装置可以包括用于测量角膜的前表面和/或后表面的形貌的装置，从而提供前表面和/或后表面的形貌信息。附加地或备选地，用于获取距离信息的装置可以包括用于测量距离(例如，眼睛的轴向长度)的装置，从而提供距离信息。附加地或备选地，该设备可以例如包括用于测量和/或确定基质界面的形貌信息、上皮厚度、基质厚度、角膜厚度(例如，通过角膜厚度测量法测得)、入瞳位置、入瞳直径(例如，通过角膜断层扫描仪测得)、前房深度和/或晶状体厚度(例如，通过生物测量仪、光学相干断层扫描仪等测得)的装置。

在一些实例中，角膜的前表面的形貌信息和后表面的形貌信息各自包括多个数据点(例如，至少两个数据点、至少三个数据点、至少五个数据点、至少十个数据点等)，这些数据点在前表面和后表面上覆盖至少100μm²的表面积。例如，可以将数据点排列在覆盖该表面积的(规则的)网格上。在其他实例中，该表面积可以包括至少500μm²、至少1000μm²或至少2000μm²。该面积可以优选地包括角膜的中心(例如，由角膜的顶点所限定)，和/或它可以以角膜的中心为中心。

在一些实例中，至少10、50或100条光线用于通过基于角膜的前表面的形貌信息和角膜的后表面的形貌信息的光线追踪来优化在视网膜上的聚焦。

在一些实例中，该设备可以包括用于获取眼睛的入瞳的至少一个参数的装置。用于确定的装置可以适于通过至少部分基于眼睛的入瞳的至少一个参数的光线追踪来优化在视网膜上的聚焦。因此，当优化晶状体时，可以考虑个体眼睛的入瞳的影响。

入瞳的至少一个参数可以包括入瞳的距离(例如，相对于角膜的前表面和/或入瞳的直径)。

在一些实例中，该设备可以包括用于获取角膜的基质界面的形貌信息的装置。用于确定的装置可以适于通过至少部分基于角膜的基质界面的形貌信息的光线追踪来优化在视网膜上的聚焦。因此，在确定晶状体的至少一个参数时，还可以考虑个体眼睛的基质界面处的折射，从而可以进一步改善用于个体眼睛的晶状体的优化。

在一些实例中，该设备可以包括用于获取眼睛的前房深度的装置。用于确定的装置可以适于通过至少部分基于眼睛的前房深度的光线追踪来优化在视网膜上的聚焦。因此，在确定晶状体的至少一个参数时，可以考虑针对个体眼睛的晶状体的位置。在优化过程中，可以考虑相对于眼睛的特定前房深度的预期位置偏差，这可以仅限于所使用的特定晶状体。

该晶状体可以是植入到眼睛中的人工晶状体。因此，可以改善植入后患者的视力。

另一个实例涉及一种用于确定用于眼睛的晶状体的至少一个参数的计算机实现方法。该方法可以包括以下步骤：可以获取眼睛的角膜的前表面的形貌信息和后表面的形貌信息；可以获取眼睛的视网膜相对于眼睛的角膜的前表面的距离信息；以及可以确定眼睛的晶状体的至少一个参数，以便通过至少部分基于角膜的前表面的形貌信息、角膜的后表面的形貌信息和距离信息的光线追踪来优化在视网膜上的聚焦。

该至少一个参数可以包括以下至少一个参数：晶状体的球面折射力、晶状体的柱面折射力、晶状体的柱面轴、晶状体的非球面性值以及晶状体用来补偿眼睛的至少一个高阶像差的定制轮廓。

该确定可以包括：优化表示照射到视网膜上的光线的聚焦质量的量值。

该方法可以进一步包括：获取晶状体的至少一个预定特性。该确定可以包括：通过至少部分基于预定特性的光线追踪来优化在视网膜上的聚焦。

该方法可以进一步包括：至少部分基于晶状体的至少一个确定参数来选择要植入到眼睛中的人工晶状体。

此外，可以提供用于确定眼睛的晶状体的至少一个参数的计算机程序。该计算机程序可以包括指令，当由计算机执行时，这些指令使得计算机实现以下步骤：获取眼睛的角膜的前表面的形貌信息和后表面的形貌信息；获取眼睛的视网膜相对于眼睛的角膜的前表面的距离信息；以及确定眼睛的晶状体的至少一个参数，以便通过至少部分基于角膜的前表面的形貌信息、角膜的后表面的形貌信息和距离信息的光线追踪来优化在视网膜上的聚焦。

注意，本文所述的所有方面可以实现为本文所述的设备的相应功能(装置)、本文所述的方法的相应步骤和/或本文所述的计算机程序的相应指令。即使结合设备、方法和/或计算机程序描述本文所述的各个方面，这些方面也可以应用于设备、方法和/或计算机程序中相应的另一个。

附图说明

在随后的详细描述中，将结合以下附图更详细地描述本发明可能存在的实施方式：

图1A和图1B示出了基于角膜的前后表面的形貌信息和基于视网膜的距离信息(例如，相对于角膜的前表面)进行光线追踪来找到非最佳聚焦点(图1A)和最佳聚焦点(图1B)的实例。

图2A至图2F示出了规则散光角膜表面的第一实例，通过光线追踪优化的晶状体可以针对该规则散光角膜表面来改善视力。

图3A至图3E示出了不规则角膜表面的第二实例，通过光线追踪优化的晶状体可以针对该不规则散光角膜表面来改善视力。

图4示出了基于角膜的前后表面的形貌信息和基于视网膜的距离信息进行光线追踪的另一个实例。

图5A至图5E示出了进一步优化包括图3A至图3E的不规则角膜表面的眼睛的视力的实例。

具体实施方式

下面将描述本发明可能的实施例。为了简洁起见，仅描述几个实施例。本领域的技术人员应当认识到，可以以不同的方式对结合这些实施例所述的具体特征进行修改和组合，并且如果个别特征不是必要的，则也可以将它们省略掉。以上部分中的一般说明对于以下更详细的说明来说同样有效。

图1示出了眼睛模型100中的示例性光线追踪情况。在该实例中，采用了多条光线170。这些光线围绕眼睛100的光轴平行布置，以便定义远视的情况。这些光线可以布置在规则的网格中心上，并且围绕眼睛100的光轴(未示出)对称布置。在其他实例中，还可以采用不同的光线，例如在要优化近视和/或中距离视力的情况下。

光线170从左向右传播，并照射到前角膜表面110上。这些光线根据斯涅尔定律在此处被折射。该折射可以基于前角膜表面110的形貌信息来为每条光线170进行计算。

然后，光线170在角膜内进一步传播，在角膜的基质界面130处再次被折射。在该界面处的折射可以可选地基于基质界面130的形貌信息来进行计算。在其他实例中，可以忽略该界面和在该界面处的折射。

然后，光线170照射在后角膜表面120上，并再次被折射。该折射可以基于后角膜表面120的形貌信息来进行计算。

然后，可选地在光线追踪过程中，光线170穿过入瞳P，该入瞳可以阻挡一条或多条光线170。可以基于入瞳的至少一个参数(例如，其位置和/或直径)来确定是否有光线170被阻挡。

然后，穿过入瞳P的光线170照射在晶状体150上，该晶状体的前表面位于距前角膜表面的距离140(前房深度)处。光线170被具有一定晶状体厚度155的晶状体150折射，然后照射到位于距离160处(例如相对于前角膜表面120)的视网膜190上。

可以基于要确定的晶状体的至少一个参数来计算晶状体的屈光值。此外，可以在计算中采用个体晶状体的一个或多个预定特性。例如，可以采用晶状体的类型、晶状体的中心厚度、晶状体的预期位置(相对于前房深度140)、晶状体的折射率、晶状体的轮廓和/或晶状体的直径。

如本文所述，晶状体的类型可以例如是：球形、环形、圆锥形或非锥形。在一些实例中，该类型可以从由球形、环形、圆锥形或非锥形组成的组中选择。如果采用球形，这意味着在计算晶状体的折射度时仅采用球面屈光度值。如果采用环形，这意味着不仅要采用球面屈光度值，而且还要采用柱面屈光度值和柱面轴。如果采用圆锥形(或非锥形)晶状体类型，这意味着除了球面屈光度值(以及柱面屈光度值和柱面轴)之外，还要采用晶状体的非球面性值。还可以定制晶状体类型，以矫正眼睛的高阶像差。

注意，至少前角膜表面110的形貌信息、后角膜表面120的形貌信息和距离160的信息可以是个体眼睛所特有的(并且可以由本文所述的设备获得相应的信息)。所述至少一种预定特性可以是个体晶状体(例如，其他参数将被优化的要植入的特定IOL，)所特有的。对于这些其他参数，比如与前房深度140相关的参数，例如角膜的折射率，可以采用标准参数，但是针对这些参数采用定制参数也在本申请的范围内。这同样适用于其他参数(比如：基质界面130和瞳孔)，如果在射线追踪过程中采用这些参数的话。

在光线追踪过程中，可以(例如***性地)改变晶状体的至少一个参数，使得光线的聚焦点180不会偏离视网膜190的位置(如图1A所示)，但是聚焦点180位于视网膜190上，例如位于视网膜的中心(例如，由眼睛100的中央凹和/或光轴限定)。

图2A至图2F示出了与眼睛的第一实例相关的各个方面。

图2A示出了眼睛的前表面的形貌信息。可以看出，前表面的形貌包括散光作用。通过基于本文所述的图2A的形貌信息执行光线追踪(例如，参见图1A和图1B)，可以确定由眼睛的前表面(以及基于未示出的相应形貌信息由眼睛的后表面)和晶状体折射且随后照射在视网膜上(由距离信息限定)的光线的位置。可以改变晶状体的一个或多个参数(与折射相关)，以便优化在视网膜(中心)上的聚焦。为此，可以采用各种算法。

图2B示出了优化后由圆形平面表示的光线在视网膜上的位置。在该实例中，假设了一种环面晶状体，即确定/优化的晶状体参数是：球面屈光度值、柱面屈光度值以及柱面轴。在该具体实例中，所确定的值为：16.92D(球面)、2.06D(柱面)以及74°(柱面轴)。此外，该确定还基于晶状体折射率为1.5、晶状体直径为6mm、对称双凸晶状体轮廓和环形晶状体类型的预定特性。当然，这些仅仅是实例，并且对于角膜的其他形貌形、不同的距离信息和/或晶状体的不同预定参数来说，可以获得不同的结果。

视网膜的中央部分200的放大图像单独示出。视网膜上的光线由附图标记220表示。可以看出，这些光线都紧密地位于视网膜的中心210处及其周围。

图2C示出了眼睛取决于角膜数据的总(光线追踪)折射力，它是利用所提到的优化的晶状体参数获得的。整个眼睛的总折射力是均匀的，并且看不到相关的散光。此外，绝对值约为41.0D(中心)且在围绕中心的***为41.2D至41.5D，并且在整个角膜上(在由瞳孔限定的入瞳内)，这些值仍然保持在42.7的上限内。因此，该眼睛有望获得很好的视力。因此，在整个角膜上的折射力变化在大约4％或更小的范围内。

图2D示出了没有任何晶状体(即，只有角膜的折射作用)的眼睛将获得的结果。可以看出，图2C中的结果示出了散光，并且折射力由于缺少晶状体而通常较低(在中心处仅约为35D)。在该实例中，整个角膜上的折射力在34至37之间变化，即约为10％。最重要的是，如果没有优化的晶状体的补偿，则会存在散光。通过利用优化的晶状体，可以校正这种散光(参见图2C)。

从图2E中还可以看出，通过利用优化的晶状体，视力接近理想状态。它显示了眼睛在整个角膜表面上的波前图，包括晶状体的作用。可以看出，相对于角膜中心处零点的偏差很小。在中心处有一个扩展区域，其中偏差最多为±0.2μm。例如，该区域的直径可以等于入瞳的直径。

为了比较，图2F中示出了在没有任何晶状体的情况下将获得的波前图。显然，在中心处的扩展区域中存在超过±1μm的巨大偏差，采用优化的晶状体可以将该偏差控制在±0.2以内。此外，图2F中可见的明显散光由如图2E所示的优化的晶状体补偿。

图3A至图3E示出了与眼睛的第二实例相关的各个方面。与图2A至图2F的实例中的角膜相比，第二实例中采用的角膜包括不规则病症(即，圆锥角膜形式的扩张性病症)，导致了由角膜引起的高阶像差。

图3A示出了眼睛的前表面的形貌信息。可以看出，前表面的形貌是不规则的。类似地，如结合图2A所述的，针对该前表面(以及相应的后表面和眼睛的相应轴向长度，二者都未示出)对环面晶状体进行了优化。在该实例(针对图2A至图2F的实例中所述的晶状体的预定特性)中，获得了11.74D的球面屈光度值、2.56的柱面屈光度值和54°的柱面轴。

图3B示出了具有优化的晶状体(图3B)和没有任何晶状体(图3C)情况下的总折射力。从图3B中可以看出，眼睛的总折射力被带入所需范围(在中心处约为41D)内。此外，整个角膜上的折射力变化在38和47之间，变化率小于10％。图3C显示了没有任何晶状体情况下的结果。正如预期，这里的折射较低。而且，整个角膜上的折射的变化也增加了。例如，折射的变化为31至40，在10％以上。

然而，尽管在环面晶状体用于优化的情况下，从图3B中可以看到，依然无法完全消除圆锥角膜的影响。因此，尽管进行了优化，采用环面晶状体也预期无法使该眼睛的视力达到完美。然而，如本文所述的，也可以采用具有更高自由度的晶状体，例如用于校正高阶像差。通常，通过采用这种晶状体，可以允许进一步优化视力，例如消除该实例中圆锥角膜的高阶像差效应。

图3D和图3E示出了具有优化的晶状体(图3D)和没有任何晶状体(图3E)的眼睛的波前图。可以看出，眼睛中心的视力可以得到显著提高。例如，在有优化的晶状体的情况下，中心周围的八个测量点中相对于零的RMS偏差为0.625，而在眼睛没有晶状体的情况下为1。然而，在角膜的***，由于环面晶状体的限制而无法完全校正像差。如下所述，可以通过采用具有更高自由度的晶状体来校正这些像差，该晶状体还用于补偿高阶像差和/或额外的角膜屈光手术。

采用具有自由度的晶状体来校正高阶像差的替代方案是通过角膜屈光手术(例如，采用激光消融)来校正剩余的高阶像差。在一些实例中，可以优化眼睛的球面折射(以及可选的柱面折射)，从而最终采用基于植入后的IOL的有效前房深度(例如，使用生物测定计测得)的激光消融轮廓。然后，可以输出剩余的高阶像差(以及可选的剩余的球面像差和柱面像差)。例如，可以输出定义剩余像差和/或消融轮廓的数据，以便激光消融设备可以利用其来消融角膜组织。

图4示出了可以在上述方面之后执行的另一个光线追踪过程。图4中所示的与图1中相同的所有附图标记可以表示相同的元件。

在图4中，光线追踪过程采用从焦点180向眼睛模型100’的后表面120和前表面110射出的光线170’。

在照射到角膜的这些表面上之前，这些光线被晶状体150折射。然而，图4可能涉及到术后情况，其中IOL形式的晶状体150在轴向上可能会发生目前不易控制的位置移动。例如，IOL 150在患者体内的位置可能与计划的略有不同。这可以表现为稍微不同的前房深度140’，可以在术后针对个体眼睛来对其进行测量，例如如上所述。由于这种可以在术后测量的可能不同的前房深度140’，患者的视力可能不会达到最佳。

如上所述，视力可能不会达到最佳的另一个原因可能是晶状体模型的限制。例如，晶状体150可以用作仅校正球面折射力(可能还有柱面折射力)的IOL。

因此，本发明的另一方面是通过光线追踪过程来确定眼睛的(术后和/或剩余的)像差。光线追踪过程可以是反向的，如图4的实例所示。在这方面，可以修改(例如，模拟消融)角膜的前表面110，以便优化眼睛的折射(例如，通过最大程度减小从角膜射出的光线相对于光轴(图4中的水平线)的RMS角度偏差)。换句话说，可以至少部分地基于表征晶状体150的参数(例如，如本文所述)、后角膜表面120的形貌信息和修改后的前角膜表面110的形貌信息来确定优化折射的修改后的前表面110(或该消融轮廓)。此外，例如类似于结合图1所述，可以在其中采用本文所述的距离信息160。可选地，可以在优化过程中采用术后测量的前房深度140’，而不是(预期的)前房深度140。但是在其他实例中，可以采用相同的前房深度，例如在这种情况下，未被IOL 150补偿的高阶像差可以通过屈光手术来补偿。可选地，例如如本文所述，还可以采用其他参数，比如入瞳P所特有的参数等。

图5A示出了有助于图4中所示的折射的相关角膜部分的放大图像。照射到前角膜表面110上的光线(用实线表示)通常以偏离光轴(图5A中的水平线)的一角度从角膜出射。通过消融角膜的一部分来实现修改后的前角膜表面110’，在该修改后的角膜表面110’处折射的所有光线(由虚线表示)基本上沿着光轴从角膜中出射，从而优化了视力。

图5B示出了示例性的消融轮廓。值得注意的是，图5B中的消融轮廓对应于在术后(即，在***作为IOL的优化的晶状体之后)校正图3A至图3E中所示的眼睛的剩余像差所必需的轮廓。

图5C示出了优化的前角膜轮廓(消融后)。由于该轮廓，患者的视力可以得到优化。

这在图5D中进一步示出，示出了眼睛在整个角膜表面上的波前图，包括优化的IOL和优化的前角膜轮廓的作用。可以看出，在整个角膜上没有相对于零的可测量偏差(单位为μm)。

图5E示出了角膜的波前图(即，没有晶状体的作用；单位：μm)。可以看出，角膜是散光的。这是基于IOL的先前优化，该IOL被优化以补偿角膜的散光。因此，在随后的角膜优化中，不再需要矫正这种散光。

总之，通过本文关于确定晶状体的至少一个参数所述的各个方面，可以优化用于眼睛的晶状体(例如，IOL)的所有参数。如果需要，晶状体可以仅最大程度减小球面折射误差(以及可选的柱面折射误差)。然后，可以输出剩余的高阶像差作为激光消融设备的输入，从而可以通过屈光手术来对其进行补偿。附加地或备选地，可以确定IOL手术后IOL位置相对于预期位置的偏差，以便可以相应地确定任何剩余像差(也可以包括球面折射误差以及柱面折射误差)，并且以可以由激光消融设备使用的数据形式或者例如直接以可以由激光消融设备读取的消融轮廓形式输出这些剩余像差。

本文所述的设备通常可以进一步包括用于确定眼睛的残余像差的装置，该眼睛包括具有至少一个(优化的)参数的IOL。因此，可以确定IOL优化后的残余像差。这可以可选地包括考虑IOL在眼睛内的术后位置。

附加地或备选地，本文所述的设备通常可以进一步包括用于确定优化的前角膜表面和/或角膜消融体积的装置，用于校正包括具有至少一个参数的晶状体的眼睛的残余像差。因此，该设备可以例如经由用户界面、有线和/或无线连接等输出可以由激光消融设备用来执行屈光手术以消除残余像差的数据。在一些实例中，本文所述的设备可以包括用于执行激光消融的装置。

需要强调的是，上文关于设备所述的各个方面可以作为计算机程序的特征或指令和/或作为方法步骤来提供。

Claims (15)

1.一种用于确定用于眼睛(100)的晶状体(150)的至少一个参数的设备，所述设备包括：

a.用于获取所述眼睛(100)的角膜的前表面(110)的形貌信息和后表面(120)的形貌信息的装置；

b.用于获取所述眼睛(100)的视网膜(190)相对于所述眼睛(100)的角膜的前表面(110)的距离信息(160)的装置；

c.用于确定所述眼睛(100)的晶状体(150)的至少一个参数以通过至少部分地基于所述角膜的前表面(110)的形貌信息、所述角膜的后表面(120)的形貌信息和所述距离信息(160)的光线追踪来优化在所述视网膜(190)上的聚焦的装置。

2.根据权利要求1所述的设备，其中所述至少一个参数包括以下至少一个参数：所述晶状体的球面折射力、所述晶状体的柱面折射力、所述晶状体的柱面轴、所述晶状体的非球面性值以及所述晶状体用来补偿眼睛的高阶像差的定制轮廓。

3.根据权利要求1或2所述的设备，其中用于确定的装置适于优化表示照射到所述视网膜(190)上的光线(170)的聚焦质量的量值。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的设备，其中所述设备进一步包括用于获取所述晶状体(150)的至少一个预定特性的装置，并且用于确定的装置适于通过至少部分基于所述预定特性的光线追踪来优化在所述视网膜(190)上的聚焦。

5.根据权利要求4所述的设备，其中所述晶状体(150)的至少一个预定特性包括以下至少一个特性：所述晶状体的位置(140)、所述晶状体的折射率、所述晶状体的厚度(155)、所述晶状体的类型、所述晶状体的直径、所述晶状体的轮廓。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的设备，其中所述角膜的前表面(110)的形貌信息和后表面(120)的形貌信息均包括多个数据点，所述数据点在前表面(110)和后表面(120)上覆盖至少100μm²的表面积。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的设备，进一步包括用于获取所述眼睛(100)的入瞳(P)的至少一个参数的装置；并且

其中用于确定的装置适于通过至少部分地基于所述眼睛(100)的入瞳(P)的至少一个参数的光线追踪来优化在所述视网膜(190)上的聚焦。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的设备，进一步包括用于获得所述角膜的基质界面(130)的形貌信息和/或所述眼睛(100)的前房深度(140)的装置；并且

其中用于确定的装置适于通过至少部分地基于所述角膜的基质界面(130)的形貌信息和/或所述眼睛(100)的前房深度(140)的光线追踪来优化在所述视网膜(190)上的聚焦。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的设备，其中所述晶状体(150)是要被植入到所述眼睛(100)中的人工晶状体。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的设备，进一步包括用于确定优化的前角膜表面和/或角膜消融体积的装置，用于校正包括具有所述至少一个参数的晶状体的眼睛的残余像差。

11.一种用于确定眼睛(100)的晶状体(150)的至少一个参数的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：

a.获取所述眼睛(100)的角膜的前表面(110)的形貌信息和后表面(120)的形貌信息；

b.获取所述眼睛(100)的视网膜(190)相对于所述眼睛(100)的角膜的前表面(110)的距离信息(160)；

c.确定所述眼睛(100)的晶状体(150)的至少一个参数，以便通过至少部分地基于所述角膜的前表面(110)的形貌信息、所述角膜的后表面(120)的形貌信息和所述距离信息(160)的光线追踪来优化在所述视网膜(190)上的聚焦。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述至少一个参数包括以下至少一个参数：所述晶状体的球面折射力、所述晶状体的柱面折射力、所述晶状体的柱面轴、所述晶状体的非球面性值、所述晶状体用来补偿眼睛的高阶像差的定制轮廓。

13.根据权利要求11或12所述的方法，其中所述确定包括：优化表示照射到所述视网膜(190)上的光线(170)的聚焦质量的量值。

14.根据权利要求10至13中任一项所述的方法，进一步包括：至少部分地基于所述晶状体(150)的至少一个确定参数来选择要植入到眼睛中的人工晶状体。

15.一种用于确定眼睛(100)的晶状体(150)的至少一个参数的计算机程序，所述计算机程序包括指令，当由计算机执行时，所述指令使所述计算机实施以下步骤：

a.获取所述眼睛(100)的角膜的前表面(110)的形貌信息和后表面(120)的形貌信息；

b.获取所述眼睛的视网膜(190)相对于所述眼睛(100)的角膜的前表面(110)的距离信息；

c.确定所述眼睛(100)的晶状体(150)的至少一个参数，以便通过至少部分地基于所述角膜的前表面(110)的形貌信息、所述角膜的后表面(120)的形貌信息和所述距离信息(160)的光线追踪来优化在所述视网膜(190)上的聚焦。