JP2007531559A - 波面収差を解析するシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
ゼルニケ(Zernike)多項式の項で表される他覚的な波面収差測定の実用面での欠点の1つは、これらの多項式を、フォロプター、スネルチャート、患者からのフィードバック反応などに基づいてアイケア専門家が行う自覚的な屈折測定に相関させるのに困難があるということである。このため、アイケア専門家が、患者の視力を補正するための行動手順を患者に告知推奨することが困難になりがちである。
M. Bishop)の「パターン認識用のニューラルネットワーク(Neural
Networks for Pattern Recognition)」(オックスフォード大学出版局、1995年、Oxford
University Presss, 1955))を参照されたい。一般に、ニューラルネットワークには、データを入力するためのノードセット、入力層、および予測されるデータ値を生成するための出力層が含まれる。誤差逆伝搬ニューラルネットワークも、入力層と出力層の間に1つ以上の隠れ層を備えている。入力層と各隠れ層は、次の層(別の隠れ層または出力層のいずれか)の各ノードへの出力を持つものとして表される。訓練が完了したあと、ニューラルネットワークは、ネットワーク内の各ノードに対する重みセットを備える。これらの重み値は、隠れ層ノード値だけでなく、入力ノードに適用される訓練データと出力ノードに適用される訓練データの間の関係を表す。この訓練された関係を用いて、ニューラルネットワークは、新しい入力値またはパラメータが入力層の対応するノードに送り込まれるときに1つ以上の出力値を予測することができる。各ノードについて、ノードの重みが、ノードの各入力を少なくとも1つの出力値に関連付ける訓練された関係(ニューラルネットワークの各種実施形態において異なることがある)を表す固定方程式に係数として適用される。1つ以上の出力層ノードの出力値が、ネットワークの出力を構成する。
Chart)を用いて、各訓練患者の自覚的屈折も測定される。一実施形態においては、他覚的に測定された収差を入力として用い、球面、円柱、および軸の自覚的測定値を出力として用いて、ニューラルネットワーク100が訓練される。当然のことながら、患者の視力に関係することがある、任意の数の追加データパラメータを用いて、本発明に従って統計的モデルを訓練しおよび作成することができる。例えば、一実施形態においては、患者の年齢、患者が望む視力の改善(例えば、遠視力の改善、近視力の改善、コントラストの改善、細部の解像力の改善、焦点深度の改善)、患者の処方履歴に関する情報などの要因またはパラメータを、統計的モデルを構築するための訓練データとして役立たせることがある。また、頭痛、夜間における視覚障害または「ハロー」、あるいはその他の副作用または症状(好ましいものであれ好ましくないものであれ)を患者が経験しているかどうかといったパラメータまたは要因を、統計的モデルの訓練中に考慮に入れることができる。本明細書では一般に、このような種類のデータパラメータを「患者の個人的プロフィールパラメータ」または「プロフィールパラメータ」と称する。
Claims (57)
- 患者の眼の波面収差測定値を取得するステップ、該波面収差測定値から導出される少なくとも1つの値を、少なくとも1つの値を解析するように訓練された統計的モデルに適用するステップ、及び該統計的モデルによって解析された少なくとも1つの値の少なくとも一部分に基づいて該患者の眼の視力矯正のための処方を予測するステップからなることを特徴とする、患者の眼の視力矯正のための処方を特定する方法
- 該統計的モデルが、訓練データとして複数の他覚的に測定された収差値と、複数の自覚的に測定された視力値とを用いて訓練されたものであることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 該統計的モデルが、患者の個人的プロフィールデータを用いてさらに訓練されたものであることを特徴とする、請求項2に記載の方法。
- 該患者の個人的プロフィールデータが、患者の年齢、患者の好み、患者の処方履歴、および患者が報告した副作用から成るデータパラメータの群のうちから選択される少なくとも1つのデータパラメータからなることを特徴とする、請求項3に記載の方法。
- 前記複数の自覚的に測定された視力値が、複数の患者の眼の測定結果が前記複数の他覚的に測定された収差値をも与えるような複数の患者からの測定値によって最良に補正された視力測定値であることを特徴とする、請求項2に記載の方法。
- 該測定された波面収差は、三次以上のゼルニケ多項式で表すことができるものである、請求項1に記載の方法。
- 該統計的モデルは、ニューラルネットワークを備えるものである、請求項1に記載の方法。
- 該予測される視力矯正のための処方は、球面パラメータ、円柱パラメータ、および軸パラメータが標準処方に関連するものである、請求項1に記載の方法。
- 前記予測される視力矯正のための処方を用いて、自覚的に測定された処方を確証することをも特徴とする、請求項8に記載の方法。
- 前記予測される視力矯正のための処方は、前記患者の眼に関連する少なくとも1つの高次収差を調整することをさらに処方することを特徴とする、請求項8に記載の方法。
- 前記調整するステップは、前記少なくとも1つの高次収差を小さくするステップまたは大きくすることを特徴とする、請求項10に記載の方法。
- 前記調整するステップは、前記少なくとも1つの高次収差を導入することを特徴とする、請求項10に記載の方法。
- 少なくとも1つの該高次収差のグラフィックイラストレーションを提供することをさらに特徴とする、請求項10に記載の方法。
- 前記グラフィックイラストレーションが、前記少なくとも1つの高次収差の相対的重要度を示す色分けされた表からなることを特徴とする、請求項13に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの高次収差は、球面収差、コマ、トレフォイル、テトラフォイル、および非点テトラフォイルから成る群のうちから選択される1つ以上の高次収差からなることを特徴とする、請求項14に記載の方法。
- 前記統計的モデルが、特定のカテゴリの眼の種類に合わせてカスタマイズされたものである、請求項1に記載の方法。
- 前記波面収差測定値は、球面収差、コマ、トレフォイル、テトラフォイル、および非点テトラフォイルから成る群のうちから選択される高次収差の1つ以上の測定値を提供するものである、請求項1に記載の方法。
- 患者の眼の高次収差補正の結果もたらされる視力と標準補正の結果もたらされる視力との差を予測する方法であって、該方法が、患者の眼の波面収差測定値を取得するステップ、前記波面収差測定値から導出された少なくとも1つの値を、前記少なくとも1つの値を解析するように訓練された統計的モデルに入力するステップ、及び、患者の眼の高次補正により結果的に得られる視力と標準補正により結果的に得られる視力との差を、前記少なくとも1つの値および前記統計的モデルに基づいて予測するステップとからなることを特徴とする方法。
- 前記統計的モデルが、複数の他覚的に測定された収差値と、複数の差分値とを用いて訓練されたものであって、該複数の差分値は、高次収差補正視力を有する患者の視力と、標準補正視力を有する同じ各患者の視力との差分を示すものである、請求項18に記載の方法。
- 前記統計的モデルが、患者の個人的プロフィールデータを用いて更に訓練されたものである、請求項19に記載の方法。
- 前記患者の個人的プロフィールデータは、患者の年齢、患者の好み、患者の処方履歴、および患者が報告した副作用からなるデータパラメータの群のうちから選択される少なくとも1つのデータパラメータであることを特徴とする、請求項20に記載の方法。
- 前記差を視覚的にイラスト表示するステップをさらに備える、請求項18に記載の方法。
- 前記イラスト表示するステップは、前記患者の標準補正視力を指示するスネルチャートの第1のイメージと、前記患者の高次収差補正視力を指示するスネルチャートの第2のイメージとを提供することを特徴とする、請求項22に記載の方法。
- 前記統計的モデルは、患者の眼についてどの測定された高次収差が有益、有害、またはどちらでもない、のかを予測し得るものである、請求項18に記載の方法。
- 視力矯正のための処方を提供することをさらに含み、ここで、前記視力矯正のための処方は、患者の眼について測定された少なくとも1つの高次収差を、該少なくとも1つの収差が有益であると予測されるのか、有害であると予測されるのか、またはどちらでもない、と予測されるのかに基づいて調整することを処方内容とするものである請求項24に記載の方法。
- 前記調整するステップは、有害または有益であると予測される少なくとも1つの高次収差をそれぞれ減少または増大させることを含むものである、請求項25に記載の方法。
- 前記調整するステップは、有利であると予測される少なくとも1つの高次収差を導入することを含むものである、請求項25に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの高次収差のグラフィックイラストレーションを提供することをさらに含む、請求項25に記載の方法。
- 前記グラフィックイラストレーションは、前記少なくとも1つの高次収差が有益であるのか、有害であるのか、またはどちらでもないのかを表す色分けされた表を含むものである、請求項28に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの高次収差は、球面収差、コマ、トレフォイル、テトラフォイル、および非点テトラフォイルからなる群のうちから選択される1つ以上の高次収差を含むものである、請求項25に記載の方法。
- 患者に対する視力矯正のための処方の予測に用いるための統計的モデルを作成する方法であって、複数の患者の眼から複数の波面収差測定値を取得するステップと、前記複数の患者から複数の視力測定値を取得するステップと、波面測定値に関連する前記複数の値を前記統計的モデルの入力層に与えるステップと、前記複数の視力測定値に関連する値を前記統計的モデルの出力層に与えるステップと、及び、前記複数の波面測定値に関連する前記与えられた値と、前記複数の視力測定値に関連する前記対応する値とに基づいて、前記統計的モデルの各ノードに関連する複数の重み値を生成するステップとからなることを特徴とする、統計的モデルを作成する方法。
- 前記複数の波面収差測定値は、球面収差、コマ、トレフォイル、テトラフォイル、および非点テトラフォイルからなる群のうちから選択される1つ以上の高次収差の測定値である、請求項31に記載の方法。
- 前記統計的モデルを、通常の眼のタイプを有する複数の患者から受け取った訓練データから作成されたものである、請求項31に記載の方法。
- 前記統計的モデルは、ニューラルネットワークからなるものである、請求項31に記載の方法。
- 前記複数の視力測定値に関連する値は、高次収差補正視力を有する患者の視力と、標準補正視力を有する同じ各患者の視力との差を指示する複数の差分値を含むものである、請求項31に記載の方法。
- 前記統計的モデルは、前記患者の眼の測定された高次収差のどれが有益であるのか、有害であるのか、またはどちらでもないのかを予測し得るものである、請求項35に記載の方法。
- 請求項31に記載の方法を用いて作成されたデータ構造。
- 実行される際、患者の眼に対する視力矯正のための処方を特定する方法を実施させるものである、実行可能なコンピュータコードを格納するコンピュータ可読媒体において、該実施方法が、患者の眼の波面収差測定値を取得するステップと、
前記波面収差測定値から導出された少なくとも1つの値を、少なくとも1つの値を解析するように訓練された統計的モデルに与えるステップ、及び、前記少なくとも1つの値および前記統計的モデルに基づいて前記患者の眼に対する視力矯正のための処方を予測するステップからなることを特徴とする、患者の眼に対する視力矯正のための処方を特定する方法 - 前記統計的モデルが、訓練データとして複数の他覚的に測定された収差値と複数の自覚的に測定された視力値とを用いて訓練されるものである、請求項38に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記統計的モデルが、複数の他覚的に測定された収差値と、高次収差補正視力を有する患者の視力と、標準補正視力を有する同じ各患者の視力との差分を示す複数の差分値とを用いて訓練されたものである、請求項39に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記方法が、患者の眼の高次補正の結果もたらされる視力と標準補正の結果もたらされる視力との差を、前記少なくとも1つの値および前記統計的モデルに基づいて予測することをさらに含むものである、請求項40に記載のコンピュータ可読媒体。
- 患者の眼の視力矯正のための処方を特定するシステムであって、患者の眼の波面収差測定値を取得する手段と、その前記少なくとも1つの値の少なくとも一部分に基づいて前記患者の眼の視力矯正のための処方を予測するように、前記波面収差測定値から導出された少なくとも1つの値を解析する手段とからなることを特徴とする、患者の眼の視力矯正のための処方を特定するシステム。
- 前記解析する手段は、統計的モデルを含むものである、請求項42に記載のシステム。
- 前記統計的モデルは、ニューラルネットワークを含むものである、請求項43に記載のシステム。
- 前記測定された波面収差は、三次以上のゼルニケ多項式で表されるものである、請求項42に記載のシステム。
- 前記予測される視力矯正のための処方は、標準処方に関連する球面パラメータ、円柱パラメータ、および軸パラメータを含むものである、請求項42に記載のシステム。
- 前記予測される視力矯正のための処方は、前記患者の眼に関連する少なくとも1つの高次収差を調整することをさらに処方内容として含むものである、請求項46に記載のシステム。
- 前記調整するステップは、前記少なくとも1つの高次収差を最小化することを含むものである、請求項47に記載のシステム。
- 前記調整するステップは、前記少なくとも1つの高次収差を大きくすることを含むものである、請求項47に記載のシステム。
- 前記調整するステップは、前記少なくとも1つの高次収差を導入することを含むものである、請求項47に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つの高次収差のグラフィックイラストレーションを提供する手段をさらに備える、請求項42に記載のシステム。
- 前記グラフィックイラストレーションは、前記少なくとも1つの高次収差の相対的重要度を示す色分けされた表を含むものである、請求項51に記載のシステム。
- 前記解析する手段は、前記患者の眼の測定された高次収差が有益であるのか、有害であるのか、またはどちらでもないのかを予測し得る統計的モデルを備えている、請求項42に記載のシステム。
- 請求項1に記載の方法を用いて得られる、前記予測される視力矯正のための処方に従って構成されるメガネレンズ。
- 請求項1に記載の方法を用いて得られる、前記予測される視力矯正のための処方に従って構成されるコンタクトレンズ。
- 請求項1に記載の方法を用いて得られる、前記予測される視力矯正のための処方に従って構成される眼内レンズ。
- 請求項1に記載の方法を用いて得られた、前記予測される視力矯正のための処方に従って前記患者の眼に対して外科的処置を実施することを特徴とする、患者の視力を補正する方法。
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