CN110960349A - 一种smile屈光手术屈光度调整值的预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，涉及眼科屈光手术技术领域。所述SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法包括以下步骤：获取SMILE屈光手术案例数据；建立SMILE屈光手术案例三维模型；获取新SMILE屈光手术数据并生成三维模型；新SMILE屈光手术模型与历史案例模型对比；获得新SMILE屈光手术模型的屈光度调整值范围；新SMILE屈光手术屈光度调整值的预测；本发明通过生成历史数据案例SMILE屈光手术三维模型和新的SMILE屈光手术三维模型进行对比，获取历史数据案例中较为接近的屈光度调整值，同时对屈光度调整值进行优化，能够较为准确的计算、预测和获取SMILE屈光手术屈光度调整值，为SMILE屈光手术方案的指定提供参考，适合推广应用。
Description
技术领域
本发明涉及眼科屈光手术技术领域，具体的涉及一种SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法。
背景技术
在调节放松的状态下，平行光线经眼球屈光系统后聚焦在视网膜之前，称为近视。因为这种眼只能看近不能看远。这种眼在休息时，从无限远处来的平行光经过眼的屈光系折光之后，在视网膜之前集合成焦点，在视网膜上则结成不清楚的象，远视力明显降低，但近视力尚正常。近视已经逐渐成为一个全球化的问题，治疗近视、远视及散光等屈光不正的角膜屈光手术(准分子激光手术，飞秒激光手术)是本世纪最新的常见眼科手术之一。角膜屈光手术，是矫正近视、远视、散光的方法。按照国际标准，根据手术的部位，可分为角膜手术、晶体手术和巩膜手术共3大类13种。而小切口角膜基质透镜取出术(SMILE)是一种新型的角膜屈光手术方式,其无瓣、微创等特点在近视及散光矫正方面与既往的角膜屈光手术类型相比具有独特的优势，仅利用角膜上微小切口就可完成治疗近视散光的目标，保护了手术区角膜上皮和神经，维持了术后角膜生物力学的稳定。SMILE的安全性、有效性及可预测性经过临床大量数据研究已显示出满意的效果。
屈光度调整值是根据手术医生先前的手术经验，综合考量球镜度、柱镜度，年龄等其他可能影响的相关因素对输入机器的治疗参数，进行一个经验的调整，以期望达到手术精准性。在眼科屈光手术领域，屈光度调整值的调整对于屈光手术的准确性是至关重要的。
目前，现有技术中，尚缺乏对于SMILE屈光手术屈光度调整值的评估方法，无法准确的预测、获取屈光度调整值，从而制约了SMILE屈光手术的推广应用。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，能够较为准确的计算、预测和获取SMILE屈光手术屈光度调整值，为SMILE屈光手术方案的指定提供参考，适合推广应用。
为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明是通过以下技术方案实现：
一种SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，包括以下步骤：
步骤一、获取SMILE屈光手术案例数据
获取SMILE屈光手术历史案例数据，将案例的各个数据进行录入，得到参考案例数据；
步骤二、建立SMILE屈光手术案例三维模型
根据SMILE屈光手术案例数据以及解剖模型，由三维软件建立SMILE屈光手术案例三维模型，同时标注屈光度调整值，形成数据库；
步骤三、获取新SMILE屈光手术数据并生成三维模型
获取本次SMILE屈光手术数据，同时导入数据建立新屈光手术的三维模型；
步骤四、新SMILE屈光手术模型与历史案例模型对比
将新SMILE屈光手术三维模型与数据库内的SMILE屈光手术案例三维模型对比，找出相似度最高的三个历史案例三维模型，并得到三个案例中屈光度调整值确定屈光度调整值范围；
步骤五、获得新SMILE屈光手术模型的屈光度调整值范围
通过对比、优化，从三个相似度较高的历史案例模型的屈光度调整值，预测出新SMILE屈光手术屈光度调整值范围；
步骤六、新SMILE屈光手术屈光度调整值的预测
通过在新SMILE屈光手术模型模拟上述范围内的屈光度调整值，进而优化预测得到预测的屈光度调整值。
进一步的，所述获取SMILE屈光手术案例数据通过数据库获取历史SMILE屈光手术案例数据，获取数据通过特定参数录入，录入后形成SMILE屈光手术案例数据库；
所述SMILE屈光手术案例数据库对手术效果较差的案例进行标记，进而过滤；
所述屈光手术案例数据库可进行按特定参数检索、调取。
进一步的，所述建立SMILE屈光手术案例三维模型通过调取案例数据以及屈光手术解剖模型，通过三维软件生成动态的SMILE屈光手术案例三维模型，并将生成的三维模型编号备案存储形成三维模型数据库，生成的三维模型标注屈光度调整值，按特定规律排列；
所述案例三维模型标注各个参数信息。
进一步的，所述获取新SMILE屈光手术数据并生成三维模型为通过获取本次SMILE屈光手术的病例数据，根据病例数据生成本次SMILE屈光手术三维模型。
进一步的，所述新SMILE屈光手术模型与历史案例模型对比为通过将本次SMILE屈光手术三维模型的各参数与屈光手术案例数据库的三维模型的各个参数进行对比，通过挑选三个与本次SMILE屈光手术三维模型各参数相似度最高的三个三维模型，获取三个屈光手术案例数据库的三维模型的屈光度调整值范围；
所述屈光度调整值范围可与医生预判的范围进行对比。
进一步的，所述获得新SMILE屈光手术模型的屈光度调整值范围与医生预判的范围进行对比，对比的屈光度调整值选取重合的部分范围；
同时可在本次SMILE屈光手术三维模型上进行演练、对比、优化，预测出新SMILE屈光手术屈光度调整值范围。
进一步的，所述新SMILE屈光手术屈光度调整值的预测通过在新SMILE屈光手术模型对上述得到的屈光度调整值范围进行模拟操作，通过对范围内的屈光度调整值依次模拟操作，优化屈光度调整值范围。
本发明的另一目的在于，提供一种SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法在种SMILE屈光手术中的应用。
本发明的有益效果：本发明SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，通过生成历史数据案例SMILE屈光手术三维模型和新的SMILE屈光手术三维模型进行对比，获取历史数据案例中较为接近的屈光度调整值，同时对屈光度调整值进行优化，能够较为准确的计算、预测和获取SMILE屈光手术屈光度调整值，为SMILE屈光手术方案的指定提供参考，适合推广应用。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例所述SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法流程图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示
一种SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，包括以下步骤：
步骤一、获取SMILE屈光手术案例数据
获取SMILE屈光手术历史案例数据，将案例的各个数据进行录入，得到参考案例数据；
步骤二、建立SMILE屈光手术案例三维模型
根据SMILE屈光手术案例数据以及解剖模型，由三维软件建立SMILE屈光手术案例三维模型，同时标注屈光度调整值，形成数据库；
步骤三、获取新SMILE屈光手术数据并生成三维模型
获取本次SMILE屈光手术数据，同时导入数据建立新屈光手术的三维模型；
步骤四、新SMILE屈光手术模型与历史案例模型对比
将新SMILE屈光手术三维模型与数据库内的SMILE屈光手术案例三维模型对比，找出相似度最高的三个历史案例三维模型，并得到三个案例中屈光度调整值确定屈光度调整值范围；
步骤五、获得新SMILE屈光手术模型的屈光度调整值范围
通过对比、优化，从三个相似度较高的历史案例模型的屈光度调整值，预测出新SMILE屈光手术屈光度调整值范围；
步骤六、新SMILE屈光手术屈光度调整值的预测
通过在新SMILE屈光手术模型模拟上述范围内的屈光度调整值，进而优化预测得到预测的屈光度调整值。
所述获取SMILE屈光手术案例数据通过数据库获取历史SMILE屈光手术案例数据，获取数据通过特定参数录入，录入后形成SMILE屈光手术案例数据库；
所述SMILE屈光手术案例数据库对手术效果较差的案例进行标记，进而过滤；
所述屈光手术案例数据库可进行按特定参数检索、调取。
所述建立SMILE屈光手术案例三维模型通过调取案例数据以及屈光手术解剖模型，通过三维软件生成动态的SMILE屈光手术案例三维模型，并将生成的三维模型编号备案存储形成三维模型数据库，生成的三维模型标注屈光度调整值，按特定规律排列；
所述案例三维模型标注各个参数信息。
所述获取新SMILE屈光手术数据并生成三维模型为通过获取本次SMILE屈光手术的病例数据，根据病例数据生成本次SMILE屈光手术三维模型。
所述新SMILE屈光手术模型与历史案例模型对比为通过将本次SMILE屈光手术三维模型的各参数与屈光手术案例数据库的三维模型的各个参数进行对比，通过挑选三个与本次SMILE屈光手术三维模型各参数相似度最高的三个三维模型，获取三个屈光手术案例数据库的三维模型的屈光度调整值范围；
所述屈光度调整值范围可与医生预判的范围进行对比。
所述获得新SMILE屈光手术模型的屈光度调整值范围与医生预判的范围进行对比，对比的屈光度调整值选取重合的部分范围；
同时可在本次SMILE屈光手术三维模型上进行演练、对比、优化，预测出新SMILE屈光手术屈光度调整值范围。
所述新SMILE屈光手术屈光度调整值的预测通过在新SMILE屈光手术模型对上述得到的屈光度调整值范围进行模拟操作，通过对范围内的屈光度调整值依次模拟操作，优化屈光度调整值范围。
下面结合具体实施例对本技术方案进行说明：
实施例
一种SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，包括以下步骤：
步骤一、获取SMILE屈光手术案例数据
所述获取SMILE屈光手术案例数据通过数据库获取历史SMILE屈光手术案例数据，获取数据通过特定参数录入，录入后形成SMILE屈光手术案例数据库；
所述SMILE屈光手术案例数据库对手术效果较差的案例进行标记，进而过滤；
所述屈光手术案例数据库可进行按特定参数检索、调取。
以目前现的SMILE屈光手术案例为主，其它调节屈光度的手术案例为辅助，将案例通过筛选、优化后导入数据库，并实时更新。
步骤二、建立SMILE屈光手术案例三维模型
所述建立SMILE屈光手术案例三维模型通过调取案例数据以及屈光手术解剖模型，通过三维软件生成动态的SMILE屈光手术案例三维模型，并将生成的三维模型编号备案存储形成三维模型数据库，生成的三维模型标注屈光度调整值，按特定规律排列；
所述案例三维模型标注各个参数信息；
三维模型的建立是本发明的关键之处，以解剖模型和实时的数据建立的三维模型，能精确反应出历史数据中屈光手术患者手术区域的解剖模型，同时根据三维模型标注屈光度调整值，便于查看和参考。
步骤三、获取新SMILE屈光手术数据并生成三维模型
所述获取新SMILE屈光手术数据并生成三维模型为通过获取本次SMILE屈光手术的病例数据，根据病例数据生成本次SMILE屈光手术三维模型。
同上所述，建立本次SMILE屈光手术数据并生成三维模型，方法和需要的参数筒历史数据三维模型，以便于以最小的误差建立相应的三维模型。
步骤四、新SMILE屈光手术模型与历史案例模型对比
将新SMILE屈光手术三维模型与数据库内的SMILE屈光手术案例三维模型对比，找出相似度最高的三个历史案例三维模型，并得到三个案例中屈光度调整值确定屈光度调整值范围；
所述新SMILE屈光手术模型与历史案例模型对比为通过将本次SMILE屈光手术三维模型的各参数与屈光手术案例数据库的三维模型的各个参数进行对比，通过挑选三个与本次SMILE屈光手术三维模型各参数相似度最高的三个三维模型，获取三个屈光手术案例数据库的三维模型的屈光度调整值范围；
所述屈光度调整值范围可与医生预判的范围进行对比。
在获得接近的历史数据三维模型后，屈光度的理论范围也就在历史三维模型的最大值与最小值之间，但是，考虑到右特殊情况，需要结合医生经验进行优化，优化后获得的范围较为准确。
步骤五、获得新SMILE屈光手术模型的屈光度调整值范围
所述获得新SMILE屈光手术模型的屈光度调整值范围与医生预判的范围进行对比，对比的屈光度调整值选取重合的部分范围；
同时可在本次SMILE屈光手术三维模型上进行演练、对比、优化，预测出新SMILE屈光手术屈光度调整值的精确范围。
步骤六、新SMILE屈光手术屈光度调整值的预测
所述新SMILE屈光手术屈光度调整值的预测通过在新SMILE屈光手术模型对上述得到的屈光度调整值范围进行模拟操作，通过对范围内的屈光度调整值依次模拟操作，优化屈光度调整值范围，获取屈光度的参考值和范围。
本发明SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，通过生成历史数据案例SMILE屈光手术三维模型和新的SMILE屈光手术三维模型进行对比，获取历史数据案例中较为接近的屈光度调整值，同时对屈光度调整值进行优化，能够较为准确的计算、预测和获取SMILE屈光手术屈光度调整值，为SMILE屈光手术方案的指定提供参考，适合推广应用。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (8)
1.一种SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、获取SMILE屈光手术案例数据
获取SMILE屈光手术历史案例数据，将案例的各个数据进行录入，得到参考案例数据；
步骤二、建立SMILE屈光手术案例三维模型
根据SMILE屈光手术案例数据以及解剖模型，由三维软件建立SMILE屈光手术案例三维模型，同时标注屈光度调整值，形成数据库；
步骤三、获取新SMILE屈光手术数据并生成三维模型
获取本次SMILE屈光手术数据，同时导入数据建立新屈光手术的三维模型；
步骤四、新SMILE屈光手术模型与历史案例模型对比
将新SMILE屈光手术三维模型与数据库内的SMILE屈光手术案例三维模型对比，找出相似度最高的三个历史案例三维模型，并得到三个案例中屈光度调整值确定屈光度调整值范围；
步骤五、获得新SMILE屈光手术模型的屈光度调整值范围
通过对比、优化，从三个相似度较高的历史案例模型的屈光度调整值，预测出新SMILE屈光手术屈光度调整值范围；
步骤六、新SMILE屈光手术屈光度调整值的预测
通过在新SMILE屈光手术模型模拟上述范围内的屈光度调整值，进而优化预测得到预测的屈光度调整值。
2.如权利要求1所述的SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，其特征在于：所述获取SMILE屈光手术案例数据通过数据库获取历史SMILE屈光手术案例数据，获取数据通过特定参数录入，录入后形成SMILE屈光手术案例数据库；
所述SMILE屈光手术案例数据库对手术效果较差的案例进行标记，进而过滤；
所述屈光手术案例数据库可进行按特定参数检索、调取。
3.如权利要求1所述的SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，其特征在于：所述建立SMILE屈光手术案例三维模型通过调取案例数据以及屈光手术解剖模型，通过三维软件生成动态的SMILE屈光手术案例三维模型，并将生成的三维模型编号备案存储形成三维模型数据库，生成的三维模型标注屈光度调整值，按特定规律排列；
所述案例三维模型标注各个参数信息。
4.如权利要求1所述的SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，其特征在于：所述获取新SMILE屈光手术数据并生成三维模型为通过获取本次SMILE屈光手术的病例数据，根据病例数据生成本次SMILE屈光手术三维模型。
5.如权利要求1所述的SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，其特征在于：所述新SMILE屈光手术模型与历史案例模型对比为通过将本次SMILE屈光手术三维模型的各参数与屈光手术案例数据库的三维模型的各个参数进行对比，通过挑选三个与本次SMILE屈光手术三维模型各参数相似度最高的三个三维模型，获取三个屈光手术案例数据库的三维模型的屈光度调整值范围；
所述屈光度调整值范围可与医生预判的范围进行对比。
6.如权利要求1所述的SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，其特征在于：所述获得新SMILE屈光手术模型的屈光度调整值范围与医生预判的范围进行对比，对比的屈光度调整值选取重合的部分范围；
同时可在本次SMILE屈光手术三维模型上进行演练、对比、优化，预测出新SMILE屈光手术屈光度调整值范围。
7.如权利要求1所述的SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法，其特征在于：所述新SMILE屈光手术屈光度调整值的预测通过在新SMILE屈光手术模型对上述得到的屈光度调整值范围进行模拟操作，通过对范围内的屈光度调整值依次模拟操作，优化屈光度调整值范围。
8.如权利要求1-7任意一项所述的SMILE屈光手术屈光度调整值的预测方法在种SMILE屈光手术中的应用。
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|---|---|
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