KR101143745B1 - 예측 눈 교정 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 환자의 시력 결함의 치료식 안과 교정용의 최적의 예측 지시 형태의 예측 결과를 제공하기 위한 시스템 및 방법이다. 최적의 예측 지시는 미래의 치료 결과 영향, 최적화된 이력 치료 결과 정보와 결합하여 분석되는 새로운 정보로부터 얻어진다. 이러한 지시는 바람직하게는 사진식절제 엑시머 레이저를 구동하기 위한 최적화되고, 주문식인 사진식절제 알고리즘이다. 이러한 지시는 요율을 제공한다.

파면 센서, 연산 스테이션, 레이저 시스템, 데이터 수집/전송 스테이션, 연산 스테이션

Description

예측 눈 교정 시스템{SYSTEM FOR PREDICTIVE OPHTHALMIC CORRECTION}

본 출원은 본원에서 전체가 참조로서 합체된 2002년 3월 28일자로 출원된 미국 특허 가출원 번호 제60/368,643호 및 2001년 12월 14일자로 출원된 미국 특허 가출원 번호 제60/340,292호를 우선권 주장한다.

본 발명은 일반적으로 안과 결함의 교정에 대한 기술 및 비즈니스 방법에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 시력 장애의 치료식 안과 교정을 위한 예측 결과를 제공하기 위한 시스템, 지시 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 시력 교정 시술로 인한 더 높은 정도의 환자의 시력 품질을 제공하기 위한 것이다.

인구의 상당한 퍼센트는 통상적으로 근시(near-sightedness) 및 원시(far-sightedness)라고 지칭되는 시력 결함을 갖고, 종종 난시라고 알려진 동반 결함을 갖는다. 근시 및 원시는 초점 이탈(defocus)이라고 하는 저단계 광학 수차(low-order optical aberration)의 결과이다. 간단한 난시 또한 저단계 수차이다. 간략히, 완벽하게 근시인 눈은 모든 입사하는 평행광이 망막 전방의 초점으로 모이게 하고, 완벽하게 원시인 눈은 입사하는 모든 평행광을 망막 후방의 초점으로 모이게 하고, 간단하게 난시의 눈은 수평선의 광의 일부와 수직선의 광의 일부를 망막으로 부터 소정의 분리 거리에서 초점을 맞춘다. 오랫동안, 의사들은 이들 결함을 정확하게 측정하여 안경, 콘택트 렌즈 및 다른 장치 및/또는 시술로서 이를 교정하고자 하였다. 대중적인 치료 시술은 노출된 원추형표면의 사진식절제 체적 측정부(photoablate volumetric portions)에 적절한 레이저 비임(통상적으로 193 ㎚의 파장을 갖는 엑시머 레이저)을 이용하여 입사광의 초점을 다시 맞추도록 각막의 형상을 변형시키는 것으로 발전을 계속하였다.

굴절교정레이저각막절제술(PRK), 레이저 각막 절삭 가공 성형술(LASIK) 및 레이저 상피 각막 절삭 가공 성형술(LASEK)이 전술한 광학 결함을 교정하기 위한 사진식절제 굴절 수술의 예이다.

또한 예를 들어, 파면 센서와 같은 진보된 진단 기술과 함께 고단계 광학 수차로서 공지된 정확한 측정을 할 수 있다. 이들 고단계 수차는 눈의 전체 광학 시스템 내의 결함으로부터 나타나고 눈부심, 야맹증 및 다른 방식을 야기시키는 예민성 및/또는 대비 감도를 감소시킴으로써 열악한 시력 품질의 원인이 된다. 놀랍지 않게도, 장치 제조자 및 의사들은 기술, 수단 및 장치들 및 20/8[슈퍼비전(supervision)이라 공지됨]의 치료 제한에 대해 시력을 교정하도록 또는 실용적으로, 이들 수차의 제거, 최소화 또는 균형 또는 고단계 결함에 대해 의도된 다른 방법에 의해 시력 품질을 최적화하도록 의도된 치료 시술에 반응한다.

공지된 다양한 원인과 아직 발견되지 않은 원인에 의해, 최적화된 사진식절제 난치 수술과 주문식 렌즈 응용 제품의 의도된 결과는 예를 들어 정의되기 어려운 접촉, 인레이 및 IOL"을 포함한다. 연구원들은 시력 결함을 교정하는 동역학을 더 잘 이해하기 위해 눈의 구조 및 생리학 및 정교한 모델링에 중점을 두었다. 관심있는 독자는 Jour. Ref. Surg.16(2000년 7/8월호)의 제407면 내지 제413면의 신시아 로버트 박사(Cynthia Roberts, Ph.D.)의 기사 "각막은 플라스틱 단편이 아니다"의 기사를 참조한다. 로버트 박사는 각막이 플라스틱의 균일 단편과 유사하면, 구조 변경 절개에 대한 생체역학적인 반응이 발생하지 않기 때문에 방사상 각막 절개술(RK)로서 공지된 시술을 할 수 없다고 가정하였다. (RK는 휠의 스포크와 유사하게 일련의 절개로 각막을 편평하게 함으로써 근시를 교정하도록 고안된 외과적 시술임.) 눈, 특히 각막의 생체역학(공격적인 자극에 대한 눈의 생체역학적인 반응)이 레이저 시력 교정의 결과에 영향을 큰 미치는 것은 굴절 시력 교정 기술 분야의 종사자들에게 확실성을 증가시킨다. 로버트의 저서는 레이저 절제 전의 각막절제(플랩 컷)에 기인한 전방 각막의 형상 변화를 보고했다. LASIK 이전의 각막절제 및 PRK 시술에서 레이저에 의한 각막 층판의 절단과 같은 공격적인 자극에 대한 생체역학적인 각막 반응은 각막이 플라스틱의 단편이 아니고 각각의 층 사이(세포 밖의 세포 간질로 충전된 상호 층 공간)에 스펀지를 갖는 일련의 적층된 고무 밴드(층판)라는 것을 이해함으로써 로버트에 의해 설명될 수 있다. 고무 밴드는 하부로부터 이를 밀어내는 내압이 있고 단부가 윤부(limbus)에 의해 단단히 보유되기 때문에 장력을 갖는 것으로 가정된다. 각각의 스펀지의 물 함량은 각각의 고무 밴드가 신장되는지 여부에 종속된다. 큰 장력은 더 많은 물을 스펀지 밖으로 쥐어짜내어 내부판층 공간이 감소되고, 예를 들어, 각막이 편평하게 된다. 따라서, 각막을 재형성하기 위한 레이저 수술 자체의 작용은 보이는 대로 나타나지 않게 되는 각막의 생물학적 구조를 변경할 수 있다. 사버(Sarver)에게 허여된 미국 특허 출원 공개 제2002/0103479호는 최적의 치료 결과를 생성하기 위한 반복 분석의 외과적인 결과를 이용하는 시력 교정 방법의 예측성의 최적화에 대해 논의한다. PCT 출원 공개 공보 제WO 00/45759호는 이용된 사진식절제 레이저 시스템과 눈의 상처 치료 반응 사이의 상호 작용에 대해 논의하고 ±1000x 범위의 눈의 치유 반응의 연산을 위한 교정 매개변수가 제르니케 계수(Zernike coefficient)들과 제르니케 다항식의 합계에 삽입되어야 한다고 결론지었다. 미국 특허 공개 제2002/0007176호는 환자의 눈으로부터 측정된 파면과 평면파 사이의 광로차에 기초한 변경된 다항식의 형태에서의 방사상 종속 절제 효율에 대해 논의한다. 많은 예에서, 외과의는 통상적으로 파워 시프트 교정(power shift correction)만을 제공하는 그들의 전문적인 노모그램(nomogram)에 의해 제조자의 치료 프로파일을 변경할 것이다. 그러나 이러한 형식의 개인적인 변형은 일반적으로 환자 및 시술의 비교적 작은 샘플에 기초하고, 따라서 일반적인 활용성 및 최적화는 달성될 수 없다. 발명의 명칭이 "자동화된 시뮬레이션 및 각막 굴절 시술 설계 방법 및 장치"인 미국 특허 제5,891,131호는 각막 절개 및/또는 각막 절제 시술에 따른 환자의 특정한 각막 변형을 시뮬레이션하기 위한 컴퓨터화된 유한 요소법을 설명한다. 환자는 이러한 형식의 접근법을 위한 일반적인 하부 구조를 제공하지만, 최적화된 예측 분석의 문제를 해결하지는 못하는 것으로 보인다. 인체의 각막의 굴절 외과 시술을 시뮬레이션하기 위한 유한 요소법의 포괄적인 재검토는 이후의 작업이 분석을 상세히 하고 각막 모델링에서 중요할 수 있는 다른 효과 및 현상을 포함할 필요가 있다고 결론 내린 다티(Datye)의 1994년의 논문에서 설명된다. 이러한 모든 노력은 더 정확한 예측을 위한 절제 알고리즘 또는 노모그램을 변형하고 주문식으로 제조자 및 실시자에 의해 의도되고 바람직한 굴절 결과를 달성하는 데 집중된다. 그러나, 이름이 무엇이건 간에 완벽한 시력, 슈퍼비전, 정시안 또는 최적의 시력 품질을 나타내는 퍼즐은 여전히 한 조각이 빠져있다. 예를 들어, 유도된 구형 수차와 다른 고단계 수차들은 시력 결함의 후유증과 하위의 최적 시력 품질을 야기하는 공지된 종래의 LASIK 이후 효과이다. 그러나, 수차를 야기하는 이러한 치료의 원인과 제거는 제조자 및 의사에게 도전으로 계속된다.

전술한 진보의 관점에서, 본 발명자는 치료상의 눈 시술, 특히 최적의 시력 품질과 더 큰 환자의 만족을 주는 사진식절제 굴절 시력 교정 및 선택적으로, 주문식 안과 시각의 최적의 결과를 용이하게 하는 하드웨어, 소프트웨어 및 방법의 필요성을 인식했다.

본 발명은 사진식절제 굴절 외과적 시술 및 주문식 눈 시각을 포함하고 예측 결과를 제공하기 위한 처리 모델을 지지하는 제안된 치료식 안과 교정의 결과 예측을 가능하게 하는 장치 및 방법에 대한 것이다. 다수의 임상 재검토는 비단일 또는 간단한 계수의 조합이 연산된 또는 원하는 사진식절제 굴절 결과 및 실제 결과 사이의 차이를 설명하기 위해 나타나거나 또는 예측으로 도출되도록 지시되어 기산되도록 연구되었다. 달리 말하면, 오늘날의 근시 환자를 치료하기 위해 이용되는 외과적 시술/기술 또는 절제 알고리즘이 미래의 유사한 근시 환자에 이용되더라도 동일한 결과를 생성하는 것을 보장하지 못한다. 그러나 사진식절제 굴절 외과 수술의 모든 태양에서의 일관성 및 표준화가 더 우수한 치료(교정) 결과를 생성한다는 것이 흥미롭게 관찰되었다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 제안된 시력 결함 교정의 결과를 최적화하기 위해 의사가 사용하기 위한 가장 우수한 예측 지시(예를 들어, 시각 구역 크기, 각막절개 깊이, 치료용 레이저를 구동하기 위한 절제 알고리즘 등)를 발생시키도록 최적화된 치료 및 이력의 결과 결정적인 최적화된 치료 및 이력의 데이터의 이용에 기인한다. 이를 설명하기 위해, 1000회의 근시 교정 시술의 진행에 걸쳐 외과의는 컴퓨터의 통계 분석 프로그램 내로 이러한 시술 결과의 영향을 통해 모든 매개변수를 입력하는 것을 가정한다. 이들 매개변수들은 예를 들어, 환자 프로파일 정보(예를 들어, 굴절력, 이력, 문화 등), 의사의 기술(노모그램, 이력 결과 데이터 등), 설비 명세(예를 들어, 레이저 제조, 모델 및 작동 매개변수, 소프트웨어 버전, 진단 시험의 원리 등), 진단 시술(예를 들어, 절제학, 국소해부학에 기초한 융기, 초음파, OTC 등), 주변 환경 상태(예를 들어, 온도, 습도, 시간 등) 및 기재되지 않았지만 이에 제한되지 않는 다른 변수를 포함한다. 컴퓨터 프로그램은 이러한 이력 데이터, 예를 들어, 통계학적인 중요한 매개변수와 과거의 치료상의 결과 성공에 대한 이들의 관계를 결정하도록 분석할 수 있다. 공지된 근시 결함을 갖는 오늘날의 환자(#1001)를 위해, 외과의는 수동 또는 자동 수단으로 신규한 예기되는 적절한 매개 변수를 컴퓨터로 입력한다. 차례로, 컴퓨터는 억세스되어 최적화된 치료 및 이력 정보의 견지에서 이러한 정보를 분석할 수 있고, 측정된 결함의 교정을 위한 최적화된 결과의 예측인 예를 들어 치료용 레이 저 시스템을 구동하기 위한 최적화된 레이저 절개 샷 프로파일 알고리즘과 같은 결과 예측 지시를 발생시킨다.

본 발명의 이러한 예시적인 설명에 따라, 본 발명의 실시예는 적어도 환자 및/또는 의사 및/또는 진단 측정 및/또는 치료 상태 및/또는 환경 상태와 관련된 복수의 예측 치료상 결과 영향 정보(사진식절제 수술의 제한되지 않은 경우의 작동전 데이터)를 수용하고 연산 섹션으로 복수의 정보를 전송하기 위한 수집 및 전송 스테이션(또는 플랫폼)을 포함하는 제안된 치료상의 안과 교정을 위한 예측 결과를 제공하는 시스템에 대해 설명한다. 연산 섹션은 복수의 정보를 수용하고, 적어도 환자 및/또는 의사 및/또는 진단 측정 및/또는 치료 상태, 치료 처리 계획, 실제 결과 데이터 및/또는 환경 상태와 관련된 치료용 및 이력의 예측 치료 결과 영향 정보의 최적의 분석으로부터 유도된 복수의 이력의 치료상의 결과 정보를 저장할 수 있고, 개선된 치료상의 안과 교정을 얻기 위한 최적의 예측 지시인 분석된 출력을 제공할 수 있다. 본 실시예의 일 태양에서, 수집 및 전송 스테이션은 임의의 다양한 분석 장치(예를 들어, 파면 센서, 국소해부기, 각막두께측정기, 안압계 등), 치료 시스템(예를 들어, 엑시머 레이저, 주문식 눈 렌즈 플랫폼 등), 작동실 "기상 스테이션"에 대한 하드웨어 및/또는 소프트웨어 수단에 의해 인터페이스된 컴퓨터 스테이션일 수 있고, 그리고/또는 의사가 다른 예측적인 적절한 신규 데이터를 입력하기 위한 수단을 제공한다. 본 발명에 따른 이러한 실시예 및 다른 실시예에서, 신규한 결과 영향 정보의 일부 또는 전부가 다양한 기기에 의해 자동적으로 수집되어 연산 장치로 전송될 수 있고, 또는 키패드 또는 다른 공지된 수단을 통해 의사, 조수 또는 환자에 의해 수동적으로 입력된다.

본 발명의 다양한 태양에서, 연산 스테이션은 국부, 내부 사무실 시스템의 일부일 수 있고, 또는 선택적으로 네트워크 및/또는 인터넷 기반의 원격 서버일 수 있다. 연산 스테이션으로 그리고 연산 스테이션으로부터의 전송은 임의의 도파관 기반 또는 무선 수단에 의해, 또는 CD 또는 디스크와 같은 휴대용 매체에 의해 용이하게 된다. 진보된 라우팅 매체가 인터넷 전송을 보장할 수 있다.

치료용 및 실제 이력 치료 결과의 최적 분석 및 최적의 예측 지시를 발생시키고 제공하기 위한 신규한 정보의 분석을 수행하기 위한 소프트웨어 및 데이터 구조는 다양한 접근으로 수행될 수 있다. 그러나 바람직하게는, 제한되지 않는 예는 통계 분석(예를 들어, 다중 선형 회귀), 다차원 벡터(매트릭스) 분석, 신경 네크워킹 및 유한 요소 분석(FEA)을 포함한다. 데이터베이스들은 예를 들어, 개별 의사 데이터, FDA 임상 데이터, 실시간 업데이트되는 각출된 제3자의 데이터, 제조자의 임상 데이터 등으로 구성된다. 컴퓨터 스테이션, 네트워크 서버, 분석 장치, 치료 장치 및 인터페이스 하드웨어 및 소프트웨어는 본 발명의 내에 있지 않고 그 자체가 모두 독립적으로 활용가능한 부품으로써 본 발명의 일부를 구성한다.

선택적으로, 본 발명의 실시예는 치료용 안과 교정을 위한 예측 결과를 제공하도록 이용될 수 있는 최종 사용자 제어 장치에 실행 가능한 수단에 내포된 실시 가능한 지시에 대한 것이다.

다른 실시예에서, 본 발명은 진단 및/또는 치료 구성요소와, 디스플레이를 갖는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와, 데이터 구조에 의해 제공되고 제안된 시력 교정 시술용의 결과 예측 지시를 야기하는 최적화된 이력 정보로 분석하기 위해 수집된 정보의 선택을 용이하게 하는 선택 장치를 포함하는 안과 진단 및/또는 치료 시스템에 대한 것이다.

본 발명에 따른 다른 실시예는 제안된 치료 안과 교정을 위한 예측 결과를 제공하기 위한 방법을 설명한다. 본 방법은 적어도 환자에 대한 안과 결함 정보를 포함하는 복수의 치료 결과 영향의 "신규" 정보를 수집하는 단계와, 결정된 안과 결함에 대해 최적화된 치료용 및 실제 이력의 치료 결과 정보를 포함하는 데이터 구조를 수용하는 상기 새로운 정보를 연산 플랫폼에 제공하는 단계와, 연산 플랫폼을 통해 이력 결과 정보와 결합하여 신규한 치료 결과 영향 정보의 분석에 기초하여 결정된 눈의 결함의 제안된 교정 치료용으로 최적의 예측 지시를 발생시키는 단계를 포함한다. 본 실시예의 바람직한 태양은 비즈니스 모델로서 요율 및 처치 기반의 예측 결과를 제공하는 방법을 설명한다.

전술한 모든 실시예에서, 바람직한 최적화 접근법은 통계 분석, 매트릭스 분석, 신경 네트워킹 또는 각막 초구조적 모델(corneal ultra structural model; CUSM)의 매개변수와 결합한 FEA 중 어느 하나를 포함한다. 바람직한 진단 스테이션은 예를 들어 상표명 자이웨이브(Zywave^TM) 파면 분석기 및 등록 상표 오브스캔(Orbscan) 각막 분석기(뉴욕주 로체스터 소재의 바슈 앤드 롬 인코포레이티드사)와 같은 수차계를 포함하고, 바람직한 치료 스테이션은 예를 들어, 등록 상표 플라노스캔(Planoscan) 또는 상표명 자이링크(Zylink^TM) 소프트웨어 플랫폼(뉴욕주 로체스 터 소재의 바슈 앤드 롬 인코포레이티드사)을 활용하는 상표명 테크놀라스 217Z(Technolas 217^TM) 엑시머 레이저 시스템과 같은 193 ㎚이고 플라잉 스폿인 엑시머 레이저를 포함하고, 바람직한 치료 시술은 LASIK이고, 바람직한 최적의 예측 지시는 변형된 레이저를 구동하기 위한 주문식 절제 알고리즘이지만, 본 발명은 전술한 바와 같이 이에 제한되지 않는다.

본 발명의 이들 및 다른 목적들은 이하의 상세한 설명에 의해 명백하게 될 것이다. 그러나, 본 발명의 사상 및 범주 내의 다양한 변경 및 변형은 상세한 설명 및 첨부된 도면과 청구범위에 기초하여 해당 기술 분야 종사자들에 의해 명백하게 되기 때문에 본 발명의 바람직한 실시예를 지시하는 상세한 설명과 특정예는 도시를 위해서만 주어진다.

도1은 본 발명의 양호한 실시예에 따른 시스템의 블록도이다.

도2는 본 발명의 다른 양호한 실시예에 따른 시스템의 블록도이다.

도3은 본 발명에 따른 일예의 LASIK 시스템의 블록도이다.

도4는 본 발명의 실시예에 따른 방법을 도시한 블록도/흐름도이다.

도5는 92개의 눈의 임상 연구 그룹에 대한 수술전 고단계[3차, 4차 및 5차 제르니케(Zernike) 단계] 수차의 분포를 도시한 챠트이다.

도6은 시간의 흐름에 따른 LASIK 유도된 고단계 수차의 RMS 크기를 도시한 그래프이다.

도7은 시간의 흐름에 따른 것으로 구형 수차없이 LASIK 유도식 고단계 수차의 RMS크기를 도시한 그래프이다.

도8은 본 발명의 실시예에 따른 LASIK 이후 구형 수차의 예견값 대 측정값을 도시한 선형 회귀 분석을 기초로한 그래프이다.

도9는 본 발명에 실시예에 따른 LASIK 이후의 구형 수차의 예견치 대 측정치를 도시한 선형 회귀 분석을 기초로한 그래프이다.

도10은 본 발명의 실시예와 관련된 하드웨어를 도시한 그래프이다.

도11은 트레이닝에 기초한 간단한 신경 연상 모델 관련 데이터의 개략도이다.

도12는 결과 분석 및 절제 패턴 측정용 웨브 기초 모델의 수행을 도시한 다이아그램이다.

도13은 본 발명의 실시예에 따른 비즈니스 모델에 대한 구조의 블록도이다.

도14는 각막의 중첩식 원섬유 층을 도시한 개략도이다.

도15는 본 발명의 설명에 사용된 용어 정의를 도시한 개략도이다.

도16은 눈에 압력이 가해지는 것을 도시한 도식적인 챠트이다.

도17은 본 발명의 실시예에 따른 눈의 유한 요소 모델용 구성의 블록도이다.

도18은 본 발명의 실시예에 따른 유한 요소 메쉬의 컴퓨터 시뮬레이션이다.

도19는 본 발명의 실시예에 따른 유한 요소 모델의 층화된 고체 요소의 컴퓨터 시뮬레이션이다.

도20은 본 발명의 실시예에 따른 유한 요소 모델의 층화된 요소의 2차원을 도시한 사시도이다.

도21은 분리된 세그먼트를 도시한 도19와 유사한 층화된 고체 요소의 컴퓨터 시뮬레이션이다.

도22는 본 발명의 실시예의 방법에 따른 흐름도이다.

도23은 본 발명의 실시예에 따른 압평식 각막의 컴퓨터 시뮬레이션의 절결도이다.

도24는 도23의 압평 영역의 확대도이다.

도1은 제안된 치료식 안과 교정을 위한 예측 결과 지시를 제공하는 시스템(100)을 도시한다. 상기 결과는 환자의 눈(120)에 시각적 결함을 발생시키는 저단계 및 고단계 일탈을 교정하기 위한 주문식 LASIK 치료 또는 예로써 분산 절제용 주문형 재치료에 의해 달성된다. 그러나, 데이터의 캡쳐, 피드백 및 분석은 본 발명을 LASIK으로 제한하지 않고, 본 발명의 계획 및 실행은 콘택트 렌즈, IOL's, 인레이 및 온레이를 포함하는 주문식 안과용 시각의 설계 및 성능 뿐 아니라 예를 들어 PRK 및 LASEK에 적용될 수 있다. 수집 및 전송 스테이션(102)은 파면 센서의 형태로 도시된다. 파면 센서(102)는 바람직하게는 5차까지 소정의 경우에는 7차 제르미크 단계 또는 그와 동등하게 환자의 눈(120)의 수술 전의 광학 수차를 측정한다. 본 발명에 속하지 않고 자체가 그의 일부인 예시적인 파면 센서는 윌리엄스(Williams) 등에게 허여된 미국 특허 제5,777,719호에 개시되어 있고, 적용가능한 특허법 및 규칙에 의해 허용된 범위 내에서 그 내용은 전체가 본원에서 참조로 합 체되었다. 환자의 눈의 명백한 굴절은 예를 들어 공동 소유의 계류중인 2001년 4월 28일자로 출원된 미국 가출원 제60/284,644호에 개시된 바와 같이 파면 센서 데이터로부터 얻어질 수 있다. 명백한 굴절 데이터와 고단계 수차 데이터는 환자에 대한 예측되는 치료 결과 영향 정보(105)의 부분 집합을 나타낸다. 화살표(104)는 예를 들어, 의사, 다른 진단 측정, 치료 상태 및/또는 환경 상태에 대한 예측되는 치료 결과 영향 데이터를 나타낸다. 도식적으로, 의사는 파면 센서 및 환자의 시력 결함을 교정하기 위해 이용되는 레이저(치료 장치), 작동식 대기 상태 또는 주문식 사진식절제 수술의 결과에 예측되는 영향을 끼치는 임의의 다른 정보에 대해 제조, 모델 및 작동 원리 정보뿐만 아니라 현재 측정된 것과 유사한 시력 결함용의 과거 결과 데이터 및 개인 노모그램 정보를 입력하는 것을 희망할 수 있다. 다른 예로써, 의사는 저광량 시력 품질을 개선하기 위해 이후의 외과적 구형 수차(또는 다른 것)를 최적화하는 것을 희망할 수 있고, 따라서 특정 입력 매개변수로서 예측되는 구형 수차를 포함할 수 있다.

이러한 모든 정보(105, 104)는 수동 또는 자동으로 수집 및 전송 플랫폼(102)으로 입력되거나 수집되고, 연산 스테이션(110)으로 "신규한" 정보로서 도면부호 103으로 도시된 바와 같이 전송된다. 전송(103)은 직접, 인터넷, 전화 데이터 전송, 무선 통신, CD, 디스크 등을 포함하지만 이에 제한되지 않는 공지된 수단에 의해서 실시될 수 있다. 이와 같이, 연산 스테이션(110)은 예를 들어 의사의 방에 국부적으로 또는 원격으로 위치될 수 있다. 임의의 경우에, 연산 스테이션은 화살표(106)로 지시된 다른 공급원으로부터 신규하거나 또는 이력 입력을 수용하는 것이 가능하고 이하에 더 상세히 설명된다.

연산 섹션(110)은 바람직하게는 3가지 기능적 용량으로 작동한다. 이들 용량 중 하나는 전술한 바와 같이 "신규한" 예측되는 치료 결과 영향 정보(105)를 수용하기 위한 것이다. 두 번째 용량에서, 연산 스테이션은 최적화된 이론적인 실제 이력의 치료 결과 정보(112)를 수용하고 그리고/또는 발생시킬 수 있는 저장 매체, 예를 들어 디스크 공간과, 적절한 데이터 구조(후술함)를 포함한다. 이러한 이력 정보는 실제 이력 데이터, 예측되는 치료 결과 영향 정보 및 환자, 의사, 임상, 치료, 환경 상태 등과 관련된 치료 시술 계획의 최적 분석으로부터 파생된다. 예를 들어, 의사는 수행된 1000회의 이전의 LASIK 시술을 가질 수 있다. 특정 임상 측정으로부터 기인한 환자의 측정된 시력 결함을 교정하기 위한 각각의 시술은 특정 임상 장치, 외과의의 개인 노모그램에 의해 변경가능한 절제 프로파일 구동 알고리즘을 갖는 특정 레이저 시스템 및 플랩 생성을 위한 특정 각막절개 시술(LASIK)의 조력으로 얻어진다. 대기 작동실 상태는 각각의 시술이 수행되는 환경을 제공한다. 그리고 각각의 치료식 시술은 전술한 다양함 그리고 그 이외의 것의 일부 또는 전체에 의해 공지되고 예측되는 영향을 미치는 결과(추종 기간동안 측정된 수술후 결과)에 의해 특징을 갖는다. 최적화된 이력 데이터 및 제안된 치료식 시술(치료식 수술 계획)용의 이전의 최적화된 지시와 연관하여 신규한 입력 데이터의 분석을 수행함으로써, 결과 예측 치료 관계가 결정될 수 있다. 1001번째 시술과 관련된 "신규한" 정보가 저장된 이력 결과 정보(112, 114')와 연관된 분석을 위해 제공될 때, 연산 섹션(110)은 환자의 안과 결함의 최적화 교정을 용이하게 하기 위한 최적의 예측 지시(116)를 의사(또는 레이저 시스템)(118)에게 출력(도면부호 114로 도시됨)하기 위한 제3 기능 용량으로 작동될 수 있다. 이러한 최적의 예측 지시는 바람직하게는 사진식절제 설비 및 시술을 구동하기 위해 이용되는 주문식 알고리즘이지만, 예를 들어, LASIK 플랩 두께 및/또는 광학 구역 크기와 같은 시술에 적절한 다른 최적화 정보를 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 최적의 예측 지시(116)을 발생시키기 위한 접근법은 다양한 양호한 실시예들을 포함한다. 제1 실시예는 예를 들어, 신규한 입력 데이터(104, 105)와 연관되어 이용될 수 있는 실제 및 치료 이력 결과 데이터(112, 114')의 통계 분석을 제공하기 위해 다중 선형 회귀를 활용한다. 본 실시예의 기초는 도5 내지 도9를 참조하여 후술하는 바와 같이 도시된다. 도5는 임상 연구 샘플 그룹으로부터 92개의 수술전의 눈 중에서 본원에서 고단계 수차(3차, 4차 및 5차 제르니크 단계)라고 지칭되는 것의 분포를 도시한다. 도시된 바와 같이, 3차 수차(Z_3xy)는 표준 모집단의 수술전 파면 수차의 대부분을 나타내고, (음의) 구면 수차(Z₄₀₀) 또한 상당히 크다는 것을 나타낸다. 종래의 LASIK 치료의 하나의 공지된 효과는 고단계 수차, 특히 저광량 상태 하에서의 감소된 시력의 원인이 될 수 있는 구면 수차의 유도이다. 도6은 (미국 뉴욕주 로체스터 소재의 바슈 앤드 롬 인코포레이티드사의) 등록 상표 플라노스캔(Planoscan)으로 LASIK 치료된 46개의 눈과 (미국 뉴욕주 로체스터 소재의 바슈 앤드 롬 인코포레이티드사의) 등록 상표 자이옵틱스(Zyoptix)로 LASIK 치료된 46개의 눈의 수술전 및 수술후 3개월 동안 1개월의 간격 으로 측정된(RMS) 고단계 수차를 도시한다. 플라노스캔은 종래의 (초점 이탈, 난시) LASIK 치료 알고리즘에 관한 것이고, (미국 뉴욕주 로체스터 소재의 바슈 앤드 롬 인코포레이티드사의) 등록 상표 자이링크인 소프트웨어 플랫폼과 연관된 주문식 LASIK 치료 알고리즘에 관한 것인 자이옵틱스는 측정된 수술전 파면 수차를 교정하도록 설계된다. 도7은 그 이외의 3차, 4차 및 5차 제르니크 조건의 분포만을 도시하기 위해 구면 수차 조건(Z₄₀₀)이 제거된 것을 제외하고는 도6과 유사한 그래프이다.

계단식 다중 선형 회귀는 수술후 구면 수차와 수술전 측정 사이의 관계의 예측 특성을 조사하기 위해, 특히 5.0 ㎜, 6.0 ㎜ 및 7.0 ㎜의 3개의 상이한 동공 크기로 자이옵틱스와 플라노스캔으로 눈을 치료한 3개월의 구면 수차(Z₄₀₀)를 예측하기 위해 모든 수술전의 3차 및 3차 제르니크 계수를 이용하여 수행된다. 자이옵틱스로 치료된 눈과 5.0 ㎜ 동공(n=51)의 관계,

3MonthZ₄₀₀ = PreOpZ₄₀₀*0.387686 + PreOpZ₂₀₀*0.034882 + 0.023291

은 상호의존 계수인 r=0.75를 제공한다. 자이옵틱스로 치료된 눈과 6.0 ㎜ 동공(n=46)의 관계,

3MonthZ₄₀₀ = PreOpZ₄₀₀*0.501336 + PreOpZ₂₀₀*0.052621 + 0.042704

는 상호의존 계수인 r=0.80를 제공한다. 자이옵틱스로 치료된 눈에서 7.0 ㎜ 동공(n=23)의 관계,

3MonthZ₄₀₀ = PreOpZ₄₀₀*0.356462 + PreOpZ₂₀₀*0.070921 + 0.068812

는 상호의존 계수인 r=0.72를 제공한다. 6.0 ㎜ 동공용으로 도시한 도8에 있어서, 관찰된 값과 이러한 방정식을 이용하여 예측된 값 사이에서 상당히 일치한다. 플라노스캔으로 치료된 눈에서 5.0 ㎜의 동공이고, n=52에서 관계,

3MonthZ₄₀₀ = PreOpZ₄₀₀*0.933579 + PreOpZ₂₀₀*0.023760 + 0.004549

는 상호의존 계수인 r=0.84를 제공한다. 플라노스캔으로 치료된 눈에서 6.0 ㎜의 동공이고, n=46에서 관계,

3MonthZ₄₀₀ = PreOpZ₄₀₀*0.745150 + PreOpZ₂₀₀*0.037653 - 0.020633

는 상호의존 계수인 r=0.84를 제공한다. 플라노스캔으로 치료된 눈에서 7.0 ㎜의 동공이고, n=23에서 관계,

3MonthZ₄₀₀ = PreOpZ₄₀₀*0.638732 + PreOpZ₂₀₀*0.055682 - 0.069077

는 상호의존 계수인 r=0.81을 제공한다. 이러한 방정식을 이용하여 6.0 ㎜ 동공 데이터를 도시한 도9에 있어서, 관찰된 값과 예측된 값 사이에서 상당히 일치한다. 따라서, "신규한" 정보(수술전 구형 수차)는 환자의 3개월의 수술후 구형 수차를 최적화하기 위한 예측 지시를 발생시키도록 통계 분석된 "이력" 정보(동공 크기, 수술후 구형 수차, 초점 이탈)와 연관하여 분석된다.

다른 실시예에 따라, 다중 가변 매트릭스 접근법이 최적의 예측 지시를 제공하기 위해 이용될 수 있다. 박형 렌즈 공식에 기초하여 절제 프로파일을 결정하기 위한 현재의 시술은 다양한 결점에 의해 제한된다. 예를 들어, 생체역학과 치유 반응은 고려되지 않고, 뮤널린 공식(Munnerlyn formula)의 간단한 이용은 굴절률 변화에만 기초한 조직 제거 프로파일에 이르게 된다. 게다가, 현재의 선형 접근법은 수술 중에 개별 시술의 차이에 대해 조절할 수 없다. 이들 모두로부터 얻어지는 결과는 수차 교정 조절을 달성하기 위한 실용적인 수단없이 개인화된 노모그램을 통한 굴절률 조절이다.

예증적으로, Z를 제거될 각막 표면에 관한 수차계로부터 제르니크 벡터 출력을 나타내는 벡터라 하자.

수차계로부터의 파면 데이터 출력은 각막의 굴절률 n에 의해 변형된다. 예를 들어 국소학 또는 다른 수술전 환자 데이터와 같은 파면 및 비파면 정보에 영향을 미치는 다양한 제르니크 조건의 상호종속성을 설명하는 조건을 갖는 M'를 임상 매트릭스로서 정의한다. 예를 들어, M'는 대각선 매트릭스일 수 있다.

매트릭스 요소 C_ij는 전술한 수술전 및 수술후 구형 수차 측정의 다중 선형 회귀로부터 얻어진 조건이다. 다양한 제르니크 조건들 사이의 상호종속성이 통상적으로 임상 연구를 통해 더 구형화됨으로써, M'는 완전한 n x m 매트릭스로서 채워진다. 다른 매트릭스 M"은 실제 및 예측 이력 결과 정보로부터 발생될 수 있다. 그 형태에서,

바람직하게는, M"는 외과 시술에 반영되도록 M"를 규칙적으로 업데이트하기 위한 피드백 루프를 전개하기 위해 M'에 이용된 것과 동일한 분석 소프트웨어로 전개될 수 있다. 결과 매트릭스 Z' = M" x M' x Z + (상수)는 환자의 시력 결함을 교정하기 위한 최적화된 예측 정보를 발생시키기 위한 정보를 나타낸다. 본 실시예의 광범위한 태양에서, M"는 복수의 공급원으로부터의 정보를 포함할 수 있어서, 이러한 정보를 제공하는 서비스를 활용을 희망하는 어느 의사에게도 예측 지시를 제공하기 위한 중앙 데이터베이스로서 작용할 수 있다. 이러한 경우, M"는 활용 가능한 신규한 정보로써 업데이트될 수 있다. 업데이트된 정보는 적절한 정보의 구입 또는 대여를 포함하는 다양한 습득 계획을 통해 다중 공급원으로부터 얻어질 수 있다.

도11을 참조하여 설명되는 본 발명의 상이한 실시예에서, 신경 네트워킹 환경(2000)은 최적의 예측 지시를 의사에게 제공할 수 있는 접근법이다. 종종 뉴로-연산(neuro-computing)이라 지칭되는 신경 네트워킹은 정보 처리에 대한 근본적으로 신규한 접근법이고, 순차적으로 프로그래밍된 연산으로 대체되는 우선 실행 가능한 것이다. 신경 네트워크는 알고리즘을 전개하는 방법에 관한 지식이 거의 없거나 전혀 없는 응용예를 위한 구별되는 장점을 제공한다. 신경 네트워크는 부정확하거나 또는 모호한 데이터로 작동할 수 있고, 이력 정보로부터 신뢰성있는 예견을 생성하도록 조작될 수 있다. 신경 네트워크는 특정 학습 방법에 따라 기억된 데이터를 변형함으로써 외부 입력에 적용될 수 있다. 이들은 차례로 이를 매핑함으로써 네트워크(연결수)의 형상을 다시 결정할 수 있다. 임의의 문제점에 대해 종종 다수의 해결책이 있지만, 신경 네트워크의 장점은 최적의 해결책 또는 결과를 생성하기 위한 네트워크 학습으로부터 얻어진다. 본 발명의 실시예에 따라, 굴절 수술 결과를 개선하는 일은 다수의 다양한 세트의 환자, 진단 및 이력 데이터 및 원하는 결과가 주어지는 절제 알고리즘의 예견으로써 보여질 수 있다. 절제 알고리즘을 결정하기 위해 제공된 다수의 데이터가 전통적인 통계적인 방법에 의해 상호작용 계수를 분석하고 결정하기 어렵다고 증명됨에 따라, 신경 연산은 진단 데이터의 넓은 기저를 분석하고 최적화된 예측 결과를 제공하기 위한 이상적인 도구로서 증명될 것이다. 신경 네트워크는 간단한 신경 연산 모델(2000)을 도시하는 도11에서 설명되는 바와 같이 역전파 모드(back-propagation mode)에서 기능할 수 있다. 시술의 결과에 적용 가능한 모든 적절한 수술전 데이터(수술전 결과 영향 정보)들은 버퍼층(2001)으로의 입력이다. 숨겨진 층(2003)은 제3자에 속하고 시스템이 존재하는 데이터 및 결과로부터 테스트하고 학습하기 위한 이력 정보로 구성될 수 있다. 과거의 시술로부터의 이력 결과를 이해함으로써, 숨겨진(분석)층(2003)은 중간 결과를 발생시키기 위한 공지된 부가 요인을 예비 할당함으로써 원하는 결과를 달성하도록 적절한 연산을 수행하도록 훈련된다. 신규한 환자 데이터, 치료 결과 데이터 및 실제 결과 데이터가 활용 가능함에 따라, 숨겨진 층(2003)은 출력 버퍼(2005)에서 최적의 예측 지시를 출력하는 훈련을 계속한다.

신경 네트워크의 독창적인 특성은 미래의 정보로부터의 결과를 개선하기 위한 부가 기능 및 규칙으로 숨겨진 층을 업데이트하기 위해 데이터의 존재하는 세트 및 공지된 해결책으로부터 훈련될 수 있다는 것이다. 공지된 결과 데이터베이스가 증가할수록 최적의 해결책을 생성하게 되는 네트워크는 더 효율적이 된다. 신경 연산 모델은 바람직하게는 각각 도12 및 도13에 도시된 바와 같은 웹 기반 응용 모델(3000, 4000)로 실행될 수 있다. 모든 정보(3002, 3004)는 데이터 분석이 완료 되고 최적 예측 지시 출력(3008)이 클라이언트(3010)로 회귀되는 연산 지점(3006)에서 수집될 수 있다. 입력 및 출력은 바람직하게는 인터페이스가 도13에 도시된 연산 구조(4000)를 갖는 웹 기반 응용제품을 통해 이루어질 수 있다. 규칙 박스(4001)는 프로세스를 완료하기 위해 필요한 컴퓨터 소프트웨어 및 분석 기술을 지칭한다. 시스템이 임의의 크기의 클라이언트 베이스를 지지하기 위해 손쉽게 확장될 수 있도록 한정된다. 이는 웹 기반 비즈니스용의 표준의 스케일 가능한 구조를 나타낸다.

본 실시예에 실시되는 4번째 접근법은 눈에 대한 영의 계수(Young's modulus)와 포와송비(Poisson's ratio) 정보를 획득하기 위해 정확한 각막 초구조적 모델(CUSM)을 이용하는 입력과, 전술한 바와 같은 신규한 입력 데이터와 연관된 교정 유한 요소를 이용하는 개연성있는 유한 요소 분석(FEA)에 관련된다. 눈의 적절한 생체역학적 모델이 초구조적 섬유 모델에 의해 제공된 각막의 구조 모델과 하이드레이트 매트릭스 요소에 기초한 유체 동역학 분석 모두를 포함하는 것이 제안되었다. 본원에서 각막 초구조적 모델(CUSM)로 지칭되는 각막 시스템의 이들 두 개의 태양은 이하와 같이 개요를 설명한다.

거시 척도에서 시험될 때 생물학적인 조직은 비등방성이고 매우 비선형으로 나타난다. 그러나, 이러한 반응을 측정하는 장력 테스트는 유효한 생리적인 환경을 재생성하지 못한다. 예를 들어, 각막 재료의 신장된 스트립은 우선 측정 불가능한 장력을 생성하지만, 그 대신에 물을 해제한다. 결국, 종종 초 생리적인 상태에서 장력은 한계 범위를 초과하여 기하급수적으로 상승한다. 그러나, 이들 복잡 한 비선형성은 대부분의 경우 선형인 메카니즘을 무시하는 결과를 야기하지만, 복잡하게 상호쌍을 갖는다. 그렇지만, 선형 메카니즘의 선형 복합물이 그 선형성을 유지함에 따라, 이들은 일부 필수적으로 비선형성을 갖게 된다. 이상적으로, 이러한 선형성은 근본적으로 단순하고, 전체의 대부분 선형의 메카니즘의 복잡성에 의해 확대된다. 이러한 경우라면, 정확하게 예측하고 광범위하게 적용 가능한 모델은 모든 초구조적 메카니즘의 본질적 요소가 완전히 합체된 후에만 구형화될 것이다.

초구조적으로, 각막은 도14에 도식적으로 도시된 바와 같이 주로 층으로 배열되고 글리코사미노글리칸(GAGs)이고 일부는 바운드되고 일부는 자유로운 물로 충전된 친수성 매트릭스에 의해 이격된 배향된 섬유(판층)(10002)로 구성된 복잡한 복합물 재료이다. 따라서, 정확한 모델링 공구는 다음의 사실을 포함하거나 또는 설명되어야 한다.

1. 응력 하의 부재는 쉘이 아니고 원섬유의 층이다. 안압(IOP)은 원섬유를 장력 하에 있게 한다. 이러한 장력은 각막 두께에 걸쳐 균일하게 분포된다.(예를 들어, 전방 원섬유와 후방 원섬유는 대개 동일하게 응력을 받는다)

2. 중첩된 원섬유층은 (원주 근방에서) 교차된다. 인체의 각막은 원섬유의 지배적인 특정 방향을 갖는다. 이러한 방향성과 각막두께측정의 외주 증가율과 같은 다른 기하학적인 요소는 인종에 따라 다양하다. 두께 불균일성(예를 들어 코의 얇은 지점)은 원섬유층의 불균일성으로부터 상승되고 사실상 발육된다.

3. (8 ㎜의 반경 표면이 12 ㎜의 반경 표면과 결합하는) 윤부 접합점에서의 비교적 큰 원주 응력은 원주 섬유 링(10004)에 의해 지지된다.

4. 공막 섬유들은 넓은 평행 원섬유층으로 조직되지 않고 교차된다. 최소 공막 두께는 (광학 또는 눈의 대칭축에 대해) 그 적도에서 발생된다.

5. 표면 형상은 원섬유 길이에 의해 결정되고 층 상호연결부에 의해 안정화된다. 표준(예를 들어, 건강하고 수술전의) 형상은 안압의 큰 변화에 의해 영향을 미치지 않는다. 이러한 적당한 응력 하에서, 원섬유는 뚜렷하게 연장되지 않는다.

6. 원섬유가 절단될 때 표면 형상의 변화가 발생하고, 응력이 불균일하게 재분배되고 언로드된 섬유층이 팽창하게 된다. 이러한 팽창은 원섬유의 복잡한 상호작용과 내부 원섬유 매트릭스 압력을 갖는 가교결합 응력에 의해 결정된다. 로버트의 저서를 참조한다.

7. 투명도를 위한 원섬유 간격은 정밀하게 유지된다. 이는 타일형 섬유(평행 원섬유의 콤팩트 그룹인 섬유)의 다층으로써 관찰된 간질 구조를 필요로 한다.

8. 각막의 외주, 특히 판층 주변에서의 불투명도의 증가는 판층 주변의 섬유 조직의 감소(예를 들어 원섬유 교차의 증가)를 지시한다.

9. 원섬유 간격은 스프링식으로 이격된 재료(내부원섬유 GAGs)와 (항상성이 비교적 음으로서 약 -60 ㎜Hg인) 유체 압력 사이의 복잡한 밸런스에 의해 유지된다. 부압 또는 흡입(흡수)은 내피에 의해 유지된다.

10. 생리학적인 범위를 초과하여, 각막 두께는 비례적으로 하이드레이트된다. 염류 내에서 절제된 간질은 시간 당 그 생리학적인 값의 150 %까지 팽창한다. 염류 내에서 압박될 때, 상당한 양의 팽창압이 측정될 수 있다. 흡입이 팽창압의 반작용으로 인가될 때, 부압 흡수 압력이 측정될 수 있다.

11. 팽창압 및 흡수 매트릭스 압력은 섬유의 장력을 발생시키기 위한 안압보다 크기가 크다. 따라서, 내부원섬유 매트릭스 압력은 결코 무시될 수 없다.

12. 내부 원섬유 가교 결합, 매트릭스 조성, 원섬유층 구조 및 원섬유 배향은 각막 내에서 모두 공간적으로 종속된다. 국부 섬유층 배향은 적어도 부분적으로 초과 안압에 의해 야기된 관찰된 비균일 자오선 신장의 원인이 된다.

13. 각막은 젊을 때 이완되고, 나이가 들수록 더 강성이 된다. 이는 아마도 나이가 들수록 증가된 가교 결합 및/또는 (다양한 분자 종의 축적을 통해) 내부 원섬유 매트릭스의 강성에 기인한다.

각막 섬유 모델

본 발명을 설명하기 위해, 섬유들은 원섬유의 콤팩트 그룹으로써 이론적으로 한정된다. 따라서, 섬유는 생리학적인 실체보다는 모델링 구조이다. 각막 섬유 모델은 다음 3가지를 가정한다.

1. 섬유는 최단선으로 추종된다. 각막 섬유는 굽힘 모멘트에 저항할 수 없고, 따라서 대부분은 순수한 장력 하에 놓인다. 순수한 장력 하의 섬유는 소정 표면으로 제한될 때 표면(예를 들어, 구의 큰 원)의 최단선인 직선으로 추종된다.

2. 섬유는 표면을 타일 형상으로 한다. 모든 층은 섬유의 개별 타일형이다. 교차에 의해 생성된 간극은 상당한 광학적인 확산을 발생시키고 따라서 방지된다.

3. 섬유 영역은 보존된다. 분리 원섬유의 수와 원섬유 간격은 보존된다. 따라서, 섬유가 이를 포함하는 별개 유전자에 의해 한정됨에 따라, 섬유 영역은 보 존되어야 한다.

도15를 참조하여 후술하는 기술은 독자에게 본 발명에 따른 각막 섬유 모델의 이해를 도울 것이다. 윤부면(limbal plane, 10020)은 윤부에 최적으로 끼워맞춤되는 평면이다. 각막 꼭지점(10022)은 윤부면으로부터 가장 먼 중심 전방 표면 지점이다. 각막축(10004)은 각막 꼭지점과 교차하는 윤부면에 직각이다. 자오선면(10006_n)은 각막축을 포함한다. 임의의 층의 중심 섬유는 각막축과 교차하는 것이다. 중심 섬유로부터 가장 먼 층 섬유는 측방향 섬유이다. 임의의 층에서, 중앙면은 중심 섬유와 직각으로 교차하는 자오선면이다.

다음의 순서는 모델 가정으로부터 즉시 추론될 수 있다.

1. 섬유 어스펙트 비율은 중심으로부터 외주 위치로 점진적으로 변화한다. 섬유 영역이 보존되고 섬유가 항상 최단선이면, 볼록면에 놓여진 섬유는 중심으로 가장 얇아지고 외주쪽으로 증가하여야 한다. 이는 간질 두께가 외주쪽으로 증가하는 이유를 일부 설명한다. 그런, 본 발명자는 관찰된 두께의 증가가 개별 섬유 어스펙트 비율에 의해 완전하게 설명되지 않는다고 가정한다. 표준 인체 두께 분포를 재생성하기 위해, 동일한 층의 상이한 섬유들이 상이한 영역을 가져야 하고 상기 영역은 중심으로부터 측방향 섬유쪽으로 증가한다.

2. 측방향 섬유는 윤주 섬유 링 내로 자연적으로 혼합된다. 최단선 배향은 측방향 섬유가 외주쪽으로 혼합되게 한다. 따라서, 최측방향 섬유들은 윤주 섬유 링으로 쉽게 유동한다.

3. 각막 배향(틸팅)은 공막 해체를 야기한다. 단일층으로 틸팅된 섬유들은 이형가 두 개의 대향된 대립 지점에서 모든 원섬유가 교차되도록 하는 최단선으로 추종한다. 또한 이러한 구형 예를 이용함으로써, 모든 각도에서 함께 교차하는 중첩된 층의 다양성은 적도에서 모두 교차하는 원섬유와 교차하는 대립 지점의 궤적을 포함할 수 있다. 위상적으로, 각막에 걸쳐 균일하게 틸팅되는 이러한 수단은 환형 윤부 영역에서 교차하는 넓은 원섬유에 이르게 된다.

각막의 형태는 어떻게 결정되는가? 섬유가 장력 하에서 형성되면, 편평 표면이 예측될 수 있다. 그러나, 각막의 전개가 적절하게 형성되도록 가압되어야 하는 것이 오랫동안 관찰되었다. 그 최종 형상은 간질 원섬유를 발생시키기 위한 외배엽 세포의 초기 배열에 의해 결정될 수 있다. 압력은 이러한 셀 층을 돔 형상으로 불룩하게 한다. 섬유가 눕게 됨에 따라, 이들은 셀 층으로 추종한다. 결국 섬유층을 충분하게 두꺼워지고 (GAGs를 연결함으로써) 밀봉되어, 층은 그 자체에 대한 압력에 저항할 수 있다. 이는 섬유가 장력 하에 놓여져서 미리 고정된 원섬유 길이에 의해 유지된 형상을 갖는 표면을 형성하게 한다. 반복된 층이 표면 최단선으로 추종하는 원섬유를 갖는 표면에 부가된다.

섬유는 각막 외측의 최단선으로 추종되지 않는다. 예를 들어, 윤주 링 섬유는 최단선으로 추종되지 않는다. 또한, 최단선으로 추종될 때의 최소 적도 두께의 결과인 후극에서 공막을 두껍게 하지 않는다. 각막과 공막 레이업 사이에서의 차이는 무엇인가? 각막 섬유의 평행한 상태는 측방향 섬유 굴곡력을 허용하지 않는다. 따라서, 각막 섬유는 최단선을 따라 추종된다. 상호 직조된 공막 섬유는 서 로 측방향 힘을 발휘하고, 비최단선 곡선으로 추종된다.

각막 원섬유는 보존된다. 이는 원섬유가 단부에서 보이지 않지만 윤부에서 윤부로 (그리고 그 너머로) 각막이 걸쳐지도록 나타나는 반복된 관찰로부터 추론될 수 있다. 원섬유 단부들은 다른 섬유와의 소정의 합류점에서 거의 없거나 또는 종결되고, 검출하기 매우 어렵다. 원섬유 보존은 임의의 미종료된 원섬유가 구성될 것인지를 계획하기 어렵기 때문에 정밀하게 교정될 수 있다.

하이드레이티드(Hydrated Matrix Model) 매트릭스 모델

각막 섬유는 안압에 의해 설정된 내압 변화도에 의해 만곡된다. 예로써, 만일 상기 층면이 구형일 경우, 상기 압력 변화도는,

로 주어진 표면에 수직이다. P는 안압이고,

는 막응력이고, R은 막 반경이다. 상기 섬유는 거의 동등하게 응력을 받고, 상기 층 반경은 각막 깊이를 통해 거의 균일하다는 점은 공지되어 있다. 따라서, 압력 변화도는 각막을 통해 거의 일정하다. 그러나, 기계식으로 유도된 압력 변화도는 단지 상기 그림의 일부분일 뿐이다. 각막 내의 유압(실제로는 흡입력)은 내부 원섬유 간격을 제어해야 한다. 각막 형상의 정밀한 예측은 압력 변화도에 따른 원섬유 만곡 및 하이드레이션 균형에 따른 내부 원섬유 이격 등의 두가지 메커니즘을 포함해야 한다.

내부 원섬유 이격을 유지시키는 글리코사미노그리캔(glycosaminoglycan) 매트릭스는 매우 친수성이다. 흡수된 물은 매트릭스를 확장시켜 원섬유 간격은 각막 하이드레이션를 제어함으로써 제어된다. 생리학적으로 정상 상태는 항상성을 위한 음의 내압을 필요로 하는 비하이드레이션상태이다. 따라서, 매트릭스의 기계식 영상은 비교적 음의 유압에 의한 가압 상태에서 탄성 재료 중 하나이다. 상기 매트릭스의 "탄성 상수"는 흡입 또는 확장압을 측정함으로써 추론되어 질 수 있다. "흡입"은 상기 매트릭스 내에서 음압의 유압이다. "확장"은 가압된 매트릭스의 양의 반응압이다. 양의 확장압의 측정형식은 다음으로 나타내어질 수 있다.

비록 기계적으로 표현한 것이더라도, 매트릭스 탄성력은 흡입 즉, 물분자를 친수성 GAGs에 접합시킴으로써 구동된다는 점을 기억해야한다. 따라서, 온도에 의존하며 온도가 증가할수록

는 감소한다. 하이드레이션(H)은 각막(원섬유 및 매트릭스 모두)의 건조 질량(dry mass)으로 나뉘어진 물 질량(water mass)으로써 한정된다. 상기와 관련된 확장압은 1 내지 10 범위의 H 상에서 유용하다. 각막의 두께(T)는 인간의 각막에 대해 0.14 mm/H에 동등한 하이드레이션(dT/dH)과 선형으로 관련된다.

각막의 건조 질량 밀도(

)는 사실상 모든 포유류에 대해 사실상 동일하다.

이러한 복합 섬유 역학에 결합된 두 개의 하이드레이션 매트릭스 방정식

(H) 및 T(H)는 각막의 정적 모델을 구성하는 데 충분하다.

도16의 개요는 인간의 눈 외부로부터 내부로 정상 정적 유압을 도시한다. 공기의 대기압(10030)으로 시작하여, 흡입압(10032)까지 약 60 Torr의 음의 점프가 있다. 이러한 신속한 하강은 피막조직을 가로질러 가압된다. 각막 간질(10034)에서는, 전체적으로 IOP와 동등하게 점차로 압력이 증가하게 된다. 내피(10036)를 가로질러, 전방 챔버(10038)에서 균일한 IOP까지 음의 점프가 있다. 그러나, 이러한 항상성 픽쳐는 수술 및 다른 개입에 의해 변경될 수 있다. 예로써, 연구 [Odenthal, 1999]에서는 완충식 진동을 나타내는 실험적 경감에 의해 각막 두께에서 오버샷으로 알려진 두시간 저산소혈 응력의 영향을 실험하였다. 따라서, 요구된 소산적이고 용량적인 요소가 존재하는 한 정적인 방정식으로 나타낼 수 없다. 따라서, 손실된 조각은 각막 내의 물의 확산성 이동에 대해 설명하여야 한다. 일 련의 확산 모델은 각막에서 H₂O에 대해 수송 방정식 H(x, y, z, t)를 얻기 위한 존재하는 하이드레이션 방정식과 연합되어야 한다. 확산 모델의 일예는 간단한 확산 및 주화성 확산(화학적 확산)을 포함한다.

생물역학적 예측을 정확히 하기 위해서, 각막은 일반적이고 개별적으로 측정되어 모델링화되어야 한다. 따라서, 적절한 유한 요소 모델(FEM)은 (a) 원섬유 배향, b) 얇은 막의 크기 및 구조, c) 얇은 막의 기계적 특성, d) 하이드레이션 수송 역학, e) 간질 구조, f) 상피, g) 친수성 GAG's 구조, h) 얇은 층들 사이의 교차 결합, 및 i) 가장자리 (원주 링)에서의 원섬유 구조로 구성된 CUSM으로부터 얻어진 필수적인 구성 요소가 된다고 발명자들에 의해 확신할 수 있도록 하는 것과 합체될 수 있다. 정확한 유한 요소를 구성하는데 필요로 고려되어지는 각각의 데이터는 a) 국소 해부학적 깊이 데이터, b) 파면 데이터, 및 c) IOP 데이터로 구성된다. 영의 계수 및 포와송의 비의 정확한 값이 일단 결정된 경우, 정확한 유한 요소가 구성될 수 있다. 바람직하게, 유한 요소는 20개의 노드를 갖는 3차원, 이방성, 층화된 고체 요소이다. 유한 요소가 구성되면, 침습 공정이 시뮬레이션될 수 있고, 이러한 모델링 결과는 실제 외과 결과로부터의 실제 데이터와 비교될 수 있다. 이후, 유한 요소는 시뮬레이션 공정이 측정된 응답과 매칭할 때까지 반복적으로 변형될 수 있다. 이후, 최적 모델의 출력은 제안된 외과적 눈 교정에 대한 최상의 예측 지시를 제공한다.

각막 유한 요소 모델

본 발명의 실시예에 따라, 도17에 도시된 각막 시뮬레이션 모델(500)은 공막(502), 윤주(504) 및 각막(506)을 포함하며, 광학 영역에서의 각막 전방/후방면은 (미국 뉴욕주 로체스터 소재의 바슈 앤드 롬 인코포레이티드사의) 오브스캔(Orbscan) 각막 분석 시스템으로 얻어진 진단 시험으로부터 결정된다. 각막의 공막, 윤주 및 주연부 영역은 광학 영역의 에지에서 측정된 각막 표면으로 변이되는 타원형 형상을 형성한다고 추정된다. 도18은 각막 모델의 절제 유한 요소 메쉬(508)를 도시한다.

도19에 도시된 바와 같이, 직립성 층화 브릭 요소(510)은 눈의 모든 영역을 나타내는 데 사용되며, 각각의 층(512_n)에 대한 재질 특성 및 재질 배향은 각각의 영역의 전반적인 특성을 정의하는 기능을 한다. 이러한 공막에서, 상기 층 특성은 균일하고 횡방향으로 이방성 응답을 발생시키며, 윤주의 얇은 판은 지배적으로 주연부 배향을 갖고 높은 후프 강성을 갖는다. 각막의 얇은 판은 후방면 근처에서 임의적인 배향을 갖고 전방면 근처에서는 보다 우세하게 수직 배향으로 변화한다. 이러한 배향은 도20에서 요소 부호 550으로 도시한 5개 층의 요소(512₁ 내지 512₅)로 도시된다.

각각의 유한 요소 층(각막 두께를 통해 5 내지 10개의 요소를 갖는 요소 당 최대 100개의 층)에 대한 재질 특성은 a) 상피, b) 바우맨의 층, c) 판층, d) 그라운드 물질, e) 디시멧(Decemet)의 맴브레인, 또는 f) 상기 배향 및 구조를 갖는 내피들 중 어느 하나로 특화되어야 한다. 잘려진 정상 분포도는 상기 층 두께와 판 층 폭 및 배향을 샘플링하는 데 사용되고, 쌍일차 웨이팅 함수는 후방면 아래의 깊이의 함수와 같이 판층 배향을 변화시키는 데 사용된다. 시뮬레이션된 판층이 먼저 한정된 판층과 일치하는 영역에서, 층화된 요소의 부분은 그라운드 물질로 구성된다고 추정된다. 또한, 판층은 일정한 횡단면 영역과 일치하는 다양한 두께를 갖는 자오선을 따라 윤주에서 윤주로 연장된다고 추정된다. 샘플링 분포의 파라미터는 판층 기하학 형상 및 층화된 판층 상호작용과 관련하는 추정의 넓은 범위를 나타내도록 선택될 수 있다.

각막 상의 기본 구조적 하중은 IOP이며, 이것은 눈알을 확장시킨다. 따라서, 요소 공식은 내압을 설명하기 위한 응력 강성 효과와 관련된다. 비선형 기하학적 영향은 유한 요소 응답의 평가에 포함된다. 또한, 유한 요소들 사이의 절개는 절개면에 인접한 요소들 사이의 연결성을 해제함으로써 시뮬레이션될 수 있다. 이것은 위치적 절개면을 따라 한 쌍의 노드를 한정하고 수학적으로 이들을 서로 묶음으로써 달성된다. 이후, 실제 절개가 상기 묶음을 연속적으로 해제함으로써 시뮬레이션된다. 상기 요소들을 결함해제하는 일예가 도21에 도시된다.

본 발명의 양호한 실시예에 따라, 유한 요소 분석 접근법은 인간의 눈의 구조에 대한 부가적인 데이터와 관련된 인간의 각막의 구조적 특정 및 측정된 행동의 모든 것에 관련된다. 환자로부터 특정 정보에 상기 정보를 결합함으로써, 이후 상기 구조적 측정은 환자 눈의 3D 모델로 합체된다. 이후, 상기 문제는 F=Ma + Cv + kx의 방정식을 푸는 것으로 되는데, 여기서 M은 물체의 질량이고, a는 물체의 가속도미여, C는 내부 진동에 대한 댐핑 상수이며, v는 속도, k는 재질의 탄성 변형에 대한 강성 매트릭스이며, x는 변위의 크기이다. 상기 방정식은 인간의 각막의 기계적 행동을 예측하는 데 필요한 모든 정보를 포함한다. 상기 방정식은 수학적으로 보다 복잡하게 되는 경우에 비선형이 될 수도 있다. 이러한 방정식의 실제 해는 비선형 편미분 방정식(PDE's)의 시스템의 해를 요구할 수 있다. 상기 미분 방정식은 PDE's의 형태를 약화시키기 위해 해를 구함으로써 풀수 있다. 그러나, 이러한 각막 문제를 해결하는데 필요한 수학은 임의의 재료 변형 문제를 풀기 위한 수학과 동일하다는 점을 알 수 있다. 이후, 본 발명의 실시예는 상기 요소의 내부와 요소들 사이에서 발생된 구조적 특정에 의존하는 구조적 관계이다. 상기 요소의 구조적 특징을 할 경우, 해는 각막 응답 시스템에 대해 발견될 수 있다. 이러한 실시예는 환자의 등급에 따른 각막 구조 특성을 다시 계산하고, 각막에 가해진 임의의 작용에 의한 각막 구조 응답의 예측 분석을 제공하도록 구성된다. 이러한 구조 특성의 일예인 방법은 도22에 도시된 플로우 다이아그램(600)에 도시된다. 단계(602)에서, 공막 타원형 파라미터가 명기된다. 이러한 파라미터는 눈의 축방향 길이 측정으로부터 얻어질 수 있거나 또는 정상 대중으로부터 얻어진 일반값이 사용될 수도 있다. 단계(604)에서, 환자 각막 기하학 형상이 결정된다. 바람직하게, 전방 챔버 기하학적 형상이며, 보다 바람직하게는 오브스캔 기처리 실험으로 얻어진 비균일성 유리수 기반 스플라인(NURBS)으로부터 얻어질 수 있다. 이와 다른 실시예에서, 적절한 데이터가 OCT 또는 C-스캔(초음파) 측정법에 의해 얻어질 수 있다. 단계(606)에서, 각막, 윤주 및 공막을 갖는 전체 눈알의 3D 솔리드 기하학적 형상인 (도17 및 도18에 도시된 바와 같이) 공식화될 수 있다. 단계(608)에 서, 절개/절제면은 예측 수술 계획의 최상의 견적을 기초로 확인된다. 각막의 압평은 도17의 압평판(514)과 함께 시뮬레이션되며, 1 mm 변형된 각막은 각각 도23 및 도24에 절단되고 확대된어 도시된다. 단계(610)에서, 디폴트 유한 요소 크기가 선택되고, 유한 요소 메쉬는 도18에 도시된 바와 같이 생성된다. 구형 요소 좌표계가 사용되며, 요소의 에지는 절개/절제면과 일치한다. 필수적으로, 상기 요소는 상기 요소들이 제위치에서 결합하고 해제되도록 절개된다. 단계(612)에서, 상기 요소 층이 정의된다. 각각의 층에 대한 공정은 다음과 같다.

a) 상피, 바우만의 층, 판층, 그라운드 물질, 디시멧의 막 또는 내피와 같이 물질을 명기하고,

b) 층 두께를 명기하고,

c) 다음의 공정에 의해 얇은 판의 위치 및 상기 층의 배향을 명기한다.

i) 시작점 또는 주연부(0 내지 360도)를 선택하고,

ii) 판층 배향(-90 내지 90도, 깊이 함수)을 선택하고,

iii) 판층 폭(1 내지 4 mm)를 선택하고,

iv) 가장자리부터 가장자리까지의 각각의 판층을 돌출시키고,

v) 만일 상기 층에서 다른 판층에 의해 방해되지 않거나 부분적으로 차단될 경우, 폭과 완전한 돌기를 줄이고, 그렇지 않은 경우에는 그라운드 물질로써 정의하고,

vi) 프로세스된 판층의 최대수를 가졌는가?

만일 아니면 c)로 복귀하고,

만일 예이면, 모든 비명기된 층을 그라운드 물질로써 정의하고 다음 층으로 계속 진행하고,

vii) 모든 층에 대해 그라운드 물질 및 판층 특성을 정의한 후, 요소 중심의 위치를 기초로 개별적인 요소를 적용시킨다.

단계(612)에서, 경계 상태가 정의된다. 바람직하게는, 공막에서 변위 억제와 개별적인 IOP 값을 포함한다. 단계(616)에서, 상기 시스템의 기본 재질 파라미터가 명기된다. 여기에는 영의 계수(E_x, E_y, E_z), 포와송 비(V_xy , V_yz, V_xz) 및 전단 계수(G_xy, G_yz, G_xz)가 포함된다. 단계(618)에서, 절개/절제면은 해제되고, 증분 비선형 해가 수행된다. 최종적으로, 단계(620)에서, 모델 각막 형상은 측정된 처리후 데이터와 비교된다. 상기 형상에 동의하면, 유한 요소가 정확하게 모델링된 것이다. 만일 상기 형상이 만족스럽지 않을 경우, 상기 방법은 재질 파라미터가 변형되는 단계(616)으로 복귀되고, 단계(618, 620)이 반복된다. 모델링의 최종 결과는 본 발명에 따라 특정 환자 등급에 속한 새로운 환자가 수술에 대한 평가를 받을 때 예측 정보로써 사용될 수 있는 환자의 "등급"에 대한 정확한 유한 요소 모델이다.

도2는 상기 실시예에서 설명한 바와 같이 본 발명과 합체된 라식 절차에 대한 전체적인 시스템 구성(200)을 도시한다. 진단 스테이션(210)은 파면 측정에 대한 일탈과 관련지어지는 것이 바람직하고, 객관적 또는 주관적 굴절 데이터, IOP에 대한 안압계 및 이 기술 분야에 공지된 다른 사항에 대한 다른 장치 또는 오토리플 랙터(autorefractor), 각막 기하학적 형상을 측정하기 위한 지형학 장치와 같이 도시된 적절한 진단 기구(212)를 포함할 수 있다. 환자에 관한 새로운 정보를 나타내는 진단 출력(215)은 수술 및 커스텀 렌즈 적용예 및 다른 것들(도시 생략)에 대한 그래픽 유저 인터페이스(GUIs), 최적화된 실제 및 이론적 이력 결과 데이터베이스, 캡쳐/분석 소프트웨어와 같은 구조적 및 기능적 구성(222)을 포함하는 컴퓨터(220)로 보내어진다. 이력 정보와 관련된 진단 정보(215)의 분석은 플래닝 소프트웨어(230) 절차와 함께 도면부호 219에서 합체되는 최상의 예측 결과 지시(217)의 형태로 제공된다. 비소모 또는 교정 절차(232)의 제한되지 않는 리스트는 근시, 난시, 원시, 원시적 난시, 재교정(예로써, 초점이탈 절제 전), 혼합식 난시, PRK, 라섹(LASEK) 등을 포함한다. 이후, 상기 정보는 도면부호 239에서 광학 영역 크기, 천이 영역 크기, 커스텀 콘택트렌즈 디자인 등과 같은 요인(242)을 고려할 수 있는 물리적 제거 프로파일 소프트웨어(240)와 합체된다. 상기 정보는 예로써, 도면부호 252에서 볼 수 있는 듯이, 부분적으로 또는 전체적으로 인터넷에 억세스될 수 있는 다른 임상 및 생활기능학적 변형(250)과 합체된다. 상기 정보는 개인화된 수술 노모그램(260)에 의해 259에서 변형된다. 이러한 분석된 모든 정보는 치료식 레이저(290)를 구동시키기 위한 레이저 드라이버 소프트웨어(280)에 보내어진 이론적인 수술 계획(270)을 생성하도록 도면부호 269에서 사용된다. 이러한 시스템은 예로써, 자이링크(등록상표: Zylink) 2.40 버전 알고리즘 패키지와 합체하는 바슈 앤드 롬 인코포레이티드의 자이옵틱스(등록 상표: Zyoptix) 시스템에서 구현된다. 도시된 바와 같이, 최적화된 이론적 수술 계획(270) 및 실제 이력 결과 데이터 (292)는 교정 과정에 대한 최상의 예측 결과 지시를 제공하기 위해 데이터 구조(220)를 계속해서 갱신하는 데 사용된다.

사진식 절제(photoablative) 각막 재형성과 같은 눈 치료식 교정에 대한 예측 결과를 제공하기 위한 시스템(300)을 나타내는 본 발명의 다른 실시예는 도3의 블록 다이아그램에 의해 도시된다. 진단 스테이션(302)은 환자의 눈(320)의 눈 상태에 대한 새로운 측정치를 얻는데 제공된다. 진단 스테이션(302)은 바람직하게는 예를 들어 파면 센서, 토포그래피(topography) 기구, OCT(optical coherence tomography) 시스템, 초음파 장치, SLO(scanning laser ophthalmoscope) 및/또는 당업자에 의해 이해되는 바와 같은 홀로 또는 조합하여 사용되는 다른 장치들을 포함하는 하나 이상의 진단 장치로 구성될 것이다. 진단 스테이션은 특정 진단 능력에 의해 습득된 새로운 정보 메트릭(305)을 출력할 수 있다. 데이터 수집 및 전송 스테이션(308)은 새로운 진단 입력(305)을 도면부호 304에서 수용하기 위한 진단 스테이션(302)에 적절하게 연결된다. 상기 데이터 수집 및 전송 스테이션(308)은 또한 화살표(307)로 도시한 바와 같이 진단 스테이션(302)에 의해 제공된 것보다 상이하고 새로운 예측 치료 결과 영향 정보(306)를 선택적으로 수용하도록 구성된다. 이러한 정보는 환자 프로필 데이터, 개업의 데이터, 주변 데이터 등을 포함하며, 예로써, 키패드 또는 CD를 통해 수동으로 스테이션(308)에 입력되거나 양호한 정보를 기록한 적절한 센서에 의해 자동적으로 입력될 수 있다. 데이터 수집 및 전송 스테이션(308)은 도1과 관련하여 상기 설명한 연산 스테이션(11)의 형태와 기능과 유사한 연산 스테이션(310)에 연결된다. 바람직하게 플라잉 스폿, 엑시머 레이저 시스템 및 아이트래커(eyetracker)를 포함하는 치료 스테이션(318)은 출력(314)을 수용하기 위해 데이터 수집 및 전송 스테이션(308)에 연통식으로 연결되거나 또는 이와 다르게 출력(322)을 수용하기 위해 연산 스테이션(310)에 연통식으로 연결된다. 어느 스테이션(308, 310)이 최종 출력(316)의 소스인지는 상관없이, 출력은 환자의 시각의 결함의 교정을 용이하게 하기 위해 치료식 레이저 시스템을 구동시키기 위한 커스텀 사진식 절제 알고리즘의 형태로 최상의 예측 지시이다. 다양한 스테이션이 본 발명에 의해 수행된 정보를 수집하고 절차를 수행하기 위해 적절하게 위치되거나 원거리에 위치될 수 있다. 설명한 바와 같이, 본 명세서에서 설명한 본 발명의 최종 결과인 최상의 예측 지시는 커스텀 콘택트 렌즈, IOL, 인레이(inlay) 또는 온레이(onlay) 구성을 구동시키는 데 사용될 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에서, 본 발명은 상기 설명한 치료식 눈 교정 또는 눈 시력을 위한 예측 결과를 제공하기 위해 사용자에게 전달 수단으로 구현되는 실행가능한 지시에 관한 것이다. 상기 지시는 예로써, 라식, 각막 절제 깊이 또는 사진식 절제 수술용 광학 영역 크기 권고와 같은 수술 파라미터로써 전달되고 개업의의 실행에 의해 또는 커스텀 콘택트 렌즈 또는 IOL과 로써 수행된다. 이와 관련된 실시예에서, 상기 지시는 이에 제한되는 것은 아니지만 예로써 다스크, CD, 랜드 또는 인공위성-기반 데이터 스트림 등과 같은 수단 도는 컴퓨터 또는 장치-판독가능 매체를 통해 전달되며, 치료식 레이저 시스템용 절제 알고리즘 또는 절제 샷 프로파일과 같은 지령에 따라 수행된다.

도10에 도시된 다른 실시예에서, 본 발명은 시각 교정 과정에 영향을 주는 결과 예측 지시가 되는 최적 이력 정보의 데이터 구조로 분석하기 위해 수집된 정보의 선택을 용이하게 하는 선택 장치(1004) 및 디스플레이(1002)를 갖는 그래픽 유저 인터페이스(1001)를 구비하는 진단(1003) 및/또는 처치(1005) 구성 요소를 포 함하는 눈 진단 및/처치 시스템(1000)에 관한 것이다. 본 발명에 따른 시스템(1000)에서, 디스플레이(107) 상에 메뉴(1007)로부터 제공 및 선택 방법은 다음의 단계, 즉 a) 각각의 메뉴 기재사항이 예측, 눈, 치료 결과 영향 특성을 나타내는 메뉴(107)로부터 메뉴 기재사항 세트를 검색하는 단계와, b) 메뉴의 기재사항 세트로부터 선택된 메뉴 사항에서 선택 장치 포인팅의 메뉴 사항 선택 신호를 수용하는 단계와, c) 신호에 응답하여, 최적화된 실제 및 이론적 이력 정보의 데이터 구조와 관련져서 선택된 메뉴의 기재사항의 분석을 결합하는 단계를 포함하며, 상기 분석은 눈 치료 교정 및 렌즈 디자인용 결과에 관련하는 최상의 예측 지시를 발생시킨다.

도4는 도1, 도2, 도3 및 도10에 도시된 시스템(100, 200, 300, 1000)에 의해 각각 수행된 공정(400)을 플로우 챠트 방식으로 설명한다. 블록(410)에서, 복수의 예측되고 공지된 새로운 치료 결과 영향 정보는 다양한 소스(401, 402, 403)로부터 수집된다. 이러한 새로운 정보는 환자의 눈 결함 정보와 환자, 개업의, 진단 및 치료 기구와 관련된 다른 다양한 정보를 포함한다. 블록(410)에서, 복수의 예측 및 공지의 새로운 치료 결과 영향 정보는 다양한 소스(401, 402, 403)로부터 수집된다. 이러한 새로운 정보는 환자의 눈 결함 정보 및 환자, 개업의, 진단 및 치료 기구와 관련된 다른 다양한 정보 및 로컬 환경을 포함한다. 블록(420)에서, 최적화된 (통계학적으로) 이력, 치료 결과 정보는 이론적인 수술 플랜 정보(405)와 함께 저장된다. 환자의 시각적 결함의 교정과 관련된 새로운 정보는 이력, 최적화 치료 결과 정보와 관련되어 분석된다. 블록(430)에서, 최상 예측 지시(416)는 치 료 장치/오퍼레이터(403)로 생성되어 전달된다. 바람직하게, 상기 최상 예측 지시는 상기 레이저 시스템을 구동시키고 양호한 환자 시각 교정을 제공하기 위해 수행되는 (필수적으로 제한하는 것은 아니지만) 최적화된 커스텀 사진 절제식 알고리즘이다. 상기 지시는 통계학적 분석, 멀티-배리어블 매트릭스 연산, 신경 네트워크 프로세싱 및/또는 이 기술 분야에 공지된 다른 방법에 의해 최적화될 수 있다.

본 방법의 실시예의 일 태양에서, 최상의 예측 지시는 440에서 도시된 바와 같이 요금 기반 또는 계약 기반에 대해 제3자에 의해 개업의에게 제공된다. 전형적으로, 전 세계의 각각의 의사는 그들 자신의 실행에 대한 이력 결과 기반 소유권에 제한된다. 논증할 수 있듯이, 매우 많은 양의 실행이 충분하고, 시각 교정 처치를 제공하기 위한 소스로써 최적화된 이력 결과 정보의 방대하게 큰 데이터베이스에 의사가 접근하게 하는 것은 유익하다. 예로써 이러한 데이터베이스는 요금 또는 다른 고려에 대한 개업의 (및 다른 사람)에게 유용한 정보를 줄 수 있다. 이력 데이터베이스 엔트리는 요금 또는 다른 고료에 대한 다른 사람으로부터 소유권이 있는 데이터베이스로 얻어질 수 있다. 이것은 이력 결과 데이터베이스를 확장시키고 갱신하는 데 유익하다. 제3의 데이터베이스 소유자는 개업의에 의해 제3의 소유자에게 제공된 상대적인 결과 영향 정보 및 환자의 눈 결함을 기반으로 한 이러한 지시에 대한 개업의의 요구에 응답하여 이득적인 기반 위에 최적화된 결과 예측 지시(예로써, 사진식 절제 레이저 시스템을 구동시키기 위한 절제 알고리즘)를 개업의에게 제공할 수 있다. 개업의에 의해 제공된 데이터는 큰 결과 데이터베이스 (바람직하게는 수천의 케이스)와 관련된 정보를 분석하는 제3자에 의해 수동으 로 습득되고 /또는 자동으로 전송될 수 있다. 이후, 제3의 소유자는 환자에게 최적의 시각적인 결과를 제공해야 하는 개업의에게 최적 결과 예측 지시를 전송한다. 개업의의 기구에 따라, 개업의는 환자가 눈 수술을 포함하는 다른 방법 등으로 환자의 수술후의 시력에 대해서 수술에 앞서 알수 있도록 예측 처치를 시뮬레이션하게 한다. 이러한 시뮬레이션은 도10에 도시된 바와 같이, 이 기술 분야에 공지된 변형가능 거울 또는 다른 위상 보상 수단을 갖는 포롭터(phoropter) 장치(1113)에 의해 또는 프린터(1111) 또는 GUI(1001)에 의해 제공된 다양한 문자로, 그래픽으로 또는 다른 시각적 형태로 나타내어 질 수 있다.

다양한 유리한 실시예가 본 발명에서 선택적으로 도시되었지만, 이 기술 분야의 숙련자들은 첨부하는 청구의 범위로 한정된 본 발명의 기술 사상 내에서 다양한 변화가 가능하다는 것을 알 수 있다.

Claims (63)

1. 제안된 치료식 눈 교정을 위한 예측 결과를 제공하는 시스템이며,

   치료 결과에 영향을 주고, 환자, 개업의, 진단 측정, 치료 상태 및 주위 상태 중 적어도 하나와 관련된 복수의 이력 정보 메트릭의 최적 분석으로부터 유도된 최적 이력 치료 결과 정보 메트릭을 구비한 데이터 구조를 갖는 연산 스테이션을 포함하며,

   상기 연산 스테이션은 환자에 관한 적어도 눈의 결함 정보를 포함하고, 환자, 개업의, 진단 측정, 치료 상태 및 주위 상태 중 적어도 하나와 관련된 복수의 예측 치료 결과에 영향을 주는 새로운 정보 메트릭을 수용하도록 구성되며,

   상기 연산 스테이션은 최적 이력 치료 결과 정보 메트릭과 관련된 새로운 정보 메트릭의 최적 분석을 기초로 최상의 예측 결과 지시를 제공하도록 구성되고,

   상기 새로운 정보 메트릭의 최적 분석은, 새로운 진단 정보를 나타내는 벡터(Z), 복수의 제르니크 항 또는 그와 동등치인 파면 센서 장치의 출력값의 상호의존 관계를 나타내는 임상 매트릭스(M'), 이력 결과 정보를 나타내는 다른 매트릭스(M") 및 최상의 예측 지시를 나타내는 결과 매트릭스(Z')를 포함하며, Z' = M" x M' x Z + (상수)인 매트릭스 분석인 시스템.
2. 제1항에 있어서, 상기 예견적이며 치료 결과에 영향을 주는 새로운 정보 메트릭(metric)을 수집하고, 복수의 새로운 정보를 상기 연산 스테이션으로 전송하기 위한 수집 및 전송 스테이션을 더 포함하는 시스템.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 연산 스테이션은

   a) 새로운 정보 메트릭을 수신하고,

   b) 상기 유도된 복수의 최적화된 이력 치료 결과 정보 메트릭을 저장하는 수단을 포함하는 시스템.
4. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 연산 스테이션은 개선된 치료식 눈 교정을 용이하게 하기 위해 상기 최적화된 이력 정보와 관련된 새로운 정보를 분석함으로써 유도된 최상의 결과 예측 지시를 포함하는 출력을 제공하는 수단을 포함하는 시스템.
5. 제4항에 있어서, 상기 최상의 결과 예측 지시는 치료식 눈 교정을 제공하기 위한 개업의에 의해 사용되도록 구성된 결과 예측, 눈 정보 메트릭을 포함하는 시스템.
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7. 제1항 또는 제2항에 있어서, 연산 스테이션은 수집 및 전송 스테이션에 물리적으로 근접한 시스템.
8. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 연산 시스템은 수집 및 전송 스테이션으로부터 떨어져 위치된 시스템.
9. 제1항에 있어서, 환자로부터 새로운 눈 정보 메트릭을 습득할수 있고 새로운 정보 메트릭을 출력할 수 있는 능력을 갖는 진단 스테이션을 더 포함하는 시스템.
10. 제9항에 있어서, 상기 진단 스테이션에 결합되고, 상기 새로운 정보 메트릭을 수용하고 출력할 수 있는 능력을 갖는 데이터 수집 및 전송 스테이션을 포함하는 시스템.
11. 제10항에 있어서, 상기 연산 스테이션은 데이터 수집 및 전송 스테이션과 연통식으로 결합되고, 최적 이력 치료 결과 정보를 구비한 데이터 구조를 포함하고, 정보를 수집하고 전송하고 상기 최적 이력 치료 결과 정보와 관련된 각각의 새로운 정보 메트릭을 분석하고 최상의 결과 예측 지시를 발생시킬 수 있는 능력을 갖는 시스템.
12. 제11항에 있어서, 상기 연산 스테이션에 결합되고 최상의 결과 예측 지시를 실행하는 능력을 갖는 치료 스테이션을 포함하는 시스템.
13. 삭제
14. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 최상의 결과 예측 지시는 환자의 눈의 레이저 절제 샷 배치 패턴을 설명하는 알고리즘인 시스템.
15. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 최상의 결과 예측 지시는 주어진 동공 크기에 대한 수술후 구면 수차값(Z_400post)인 시스템.
16. 제15항에 있어서, 상기 수술후 구면 수차값(Z_400post)은 오로지 수술전 구면 수차값(Z_400pre), 수술전 초점 이탈값(Z_200pre) 및 상수 인자(±C)에 의존하는 시스템.
17. 제16항에 있어서, Z_400Post = A * Z_400Pre + B * Z_200Pre + C 이며, A 및 B는 주어진 동공 크기에 대해 (±)상수인 시스템.
18. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 최적 분석은 통계적 분석인 시스템.
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20. 제18항에 있어서, 상기 매트릭스(M")로 제공된 갱신 정보 메트릭에 의해 제공된 피드백 루프를 더 포함하는 시스템.
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