CN113934016B - 一种基于人工智能优化算法的角膜塑形镜 - Google Patents
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Abstract
基于人工智能优化算法，本发明专利提出一种角膜塑形镜的设计方法，通过优化角膜塑形镜和角膜之间泪液层的形态和控制基弧非球面产生的离焦量，以自由曲面的方式，个性化的生成角膜塑形镜的分布参数，大大降低视光验配试戴的次数以及对验配师经验的依赖，简化验配流程，最终形成流程化，标准化的设计方式。
Description
技术领域
本发明涉及角膜接触镜技术领域，尤其是涉及角膜塑形镜领域，同时也涉及到离焦镜片以及角膜塑形镜与离焦方法的结合。
背景技术
角膜塑形技术最早来源于美国，是一种特殊设计的高透氧、硬性角膜接触镜，主要通过夜间配戴，通过机械压迫、镜片移动的按摩作用及泪液的流体力学作用，使角膜中央压平，从而改变中央角膜的曲率，达到暂时减低近视度数的作用，达到矫正视力的目的。角膜塑形镜采用透气性硬性角膜接触镜材料，即通过高透氧的RGP材料，逐渐改进形成具有不同透氧系数的材料。目前的镜片材料主要来自BOSTON、PARAGON和CONTAMAC。易安易、露晰得、欧普康视等公司采用BOSTON XO材料，透氧系数为100；欧几里德、亨泰等公司采用BOSTONEQUALENSII材料，透氧系数为；阿尔法公司采用BOSTON NEM材料；爱博诺德公司采用CONTAMAC材料。BOSTON材质是目前全球用量最大、使用最普遍、使用人数最多的材料，透氧与湿润度都较高，舒适度也不错。PARAGON材质目前国内仅有美国菁视使用，也属于较新型的材料，各方面表现都比较平衡，最大的特色就是其材料的纯度最高。
角膜塑形镜设计一般采用试戴片，用试戴评估技术，主要的验配过程是：首先采用角膜地形图设备得到受试者角膜的地形分布情况，主要是角膜中心区域附近的平坦轴屈光度；计算距离角膜中心2mm左右即直径4mm圆上，最大和最小角膜矢高差值，小于50um左右可以佩戴正常的角膜塑形镜，如果过大，或者医生认为矢高分布异常，可以采用散光型角膜塑形镜，从而根据角膜的形态，先确定角膜塑形镜的类型；其次，根据角膜平坦轴屈光度选择合适的试戴片，试戴片的选择建议由松到紧，在配戴塑形镜10分钟30分钟后会进行荧光染色评价。评价的标准是，基弧区呈现圆环形黑色分布，且环闭合无漏液，基弧的范围足够大，反转弧呈淡绿色内分布，内有泪液，基弧和反转弧的边界清晰，适配弧区呈圆环形黑色分布，边弧区呈细的淡绿色分布，总体来讲，角膜活动度适中，下坠后，可以恢复到原先的位置，在试戴过程中，可以采用客观验光仪，测试对受试者进行片上验光，已确定试戴片降幅的合理性，一般片上验光度数范围应该在近视、远视50度之间较为合理，用裂隙灯检查角膜上皮细胞的完整性，有无点染等等，如果不符合上述佩戴取下试戴片，降低试戴片的度数，重复上述过程；最后，试戴1小时左右，取下角膜塑形镜，给出佩戴后的角膜地形图分布情况，如果角膜地形图分布有明显的离焦环，环足够大、密闭并且居中，表明试戴片验配合理，如果环明显偏小或者偏位，需要重新换片进行试戴，采用客观验光仪测试裸眼视力，判断1小时左右近视降幅；
总之，角膜塑形镜参数确定不能依靠一次评价就完成，往往需要多次、反复的评估，特别是戴镜后不同时间的镜片评估。而且角膜塑形验配的关键因素在于如何通过荧光素评估调整试戴片，最终找到适合的镜片。目前最大的问题是使用试戴评估技术，限于医生眼睛的观察，精度对荧光素图谱的识别，依赖于医生的经验，非常不利于标准化和流程化，限制了角膜塑形镜向二线以及三线城市的渗透。
为了解决全局最优解问题，1983年，Kirkpatrick等人提出了深度学习算法--模拟退火算法(SA)，这一算法能有效的解决局部最优解问题。在分子和原子的世界中，能量越大，意味着分子和原子越不稳定，当能量越低时，原子越稳定。‘退火’是物理学术语，指对物体加温在冷却的过程。模拟退火算法来源于晶体冷却的过程，如果固体不处于最低能量状态，给固体加热再冷却，随着温度缓慢下降，固体中的原子按照一定形状排列，形成高密度、低能量的有规则晶体，对应于算法中的全局最优解。而如果温度下降过快，可能导致原子缺少足够的时间排列成晶体的结构，结果产生了具有较高能量的非晶体，这就是局部最优解。因此就可以根据退火的过程，给其在增加一点能量，然后在冷却，如果增加能量，跳出了局部最优解，这本次退火就是成功的。模拟退火算法(SA)计算原理示意如图9。
假设开始状态在A，随着迭代次数更新到B的局部最优解，这时发现更新到B时，能量比A要低，则说明接近最优解了，因此百分百转移，状态到达B后，发现下一步能量上升了，如果是梯度下降则是不允许继续向前的，而这里会以一定的概率跳出这个坑，这各概率和当前的状态、能量等都有关系，如果B最终跳出来了到达C，又会继续以一定的概率跳出来，如此反复计算概率，直至达到最终的全局最优解D，计算结束，输出结果。
本专利提出一种基于人工智能学习算法----模拟退火优化算法的验配方案，通过前期小样本量的自主学习，可以不断地优化、迭代验配的准确性，大大降低验配人员的工作量，提高定片的效率，简化验配的复杂程度，适合大规模的推广和标准化，最终形成一种平台技术。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题，本发明申请人提供了一种基于人工智能优化算法的角膜塑形镜。本发明角膜塑形镜的内表面(与角膜接触的面)从中间向外总体上可以分为：基弧区BC(1)、反转弧区RC(2)、适配弧区AC(3)以及边弧区PC(4)，其特征在于基弧区BC(1)可以由旋转对称的自由曲面组成，中间到边缘的曲率半径值连续变化；反转弧区RC(2)的曲率半径值由自由曲面形成，其等效曲率半径满足逆几何设计规则；适配弧区AC(3)和边弧区PC(4)由一段或者多段球面或者非球面或者自由曲面组成，适配弧区AC(3)的功能在于通过与角膜的接触，使得角膜塑形镜能够很好地固定在角膜上，边弧区与角膜形成一定的夹角，利于角膜泪液的交换。
如图8，所述角膜塑形镜的基弧区BC(1)，局部基弧剖面曲面片用非球面方程表征，整个旋转对称的自由曲面基弧在离散空间用非球面方程近似，曲面片1，2，3…N具有非球面特征值Q1，Q2，Q3…QN，每个曲面片的表征方程为：
以光学表面的顶点为原点O，以光轴为Z轴，建立任意的空间直角坐标系，所述坐标系的横坐标轴X轴以及坐标轴Y轴与所述光学表面相切，ZN(x)为所述曲面片N在二维坐标系平面X-Z上的曲线表达式，c为所述非球面的基础球面曲率半径的倒数，x为所述曲线上任何一点距横坐标轴Z的垂直距离，A2i为非球面高次项系数，QN为曲面片N的圆锥系数。
一种基于人工智能优化算法的角膜塑形镜，所述角膜塑形镜的基弧区BC(1)顶点与设定角膜顶点的泪液厚度值为一定值，假设为X。角膜地形图测量仪采集到受试者的角膜地形分布之后，构建理论剖面结构模型，并理论分析拟验配的角膜塑形镜各段弧与角膜剖面结构之间的泪液分布。基弧区RC(2)从中心到两边的曲率半径连续变化，与角膜上表面之间形成的截面积为ΔS1，反转弧RC(2)与角膜上表面之间形成的截面积为ΔS2，理论上应该存在以下关系：ΔS2＝α*ΔS1，α是0到1之间的某一个值。
所述角膜塑形镜的基弧区BC(1)，局部基弧剖面曲面片用非球面方程表征，整个旋转对称的自由曲面基弧在离散空间用非球面方程近似，在离散空间计算出基弧BC(1)以及反转弧RC(2)和角膜之间泪液的截面积ΔS1和ΔS2。基于人工智能的优化算法，给出离散空间的非球面方程各个参数，空间整合后，就可以得到旋转对称自由曲面的分布的初始参数。
所述角膜塑形镜在模拟佩戴后，建立塑形后人眼成像系统，采用光线追迹法，计算轴上视场和轴外视场入射时，视网膜离焦分布情况，确定人工智能优化算法得到的基弧BC(1)自由曲面分布的合理性。
所述角膜塑形镜，需要结合权利要求3和权利要求4的过程，反复优化和光线追击评估，最终得到既符合轴外成像合理离焦分布，用以近视眼轴增长的有效控制，还可以合理匹配基弧BC(1)泪液层和反转弧RC(2)泪液层厚度，取得良好的塑形效果。
所述角膜塑形镜，其特征在于所述适配弧区AC(3)采用多段弧-双锥面(环曲面)设计，矢高控制精准，提高佩戴舒适性和有效性。适配弧区AC(3)确定方法：采用双锥面设计，与环形曲面相似，除了基底半径之外，在X和Y方向上圆锥系数可能也不同，双锥面允许直接指定Rx、Ry、Kx和Ky。双锥的表达方程为:
其中，
所述的角膜塑形镜，其特征在于整体采用等离子处理，提升表面亲水性，佩戴更舒适，等离子功率为10～2000W。
制备方法
1.确定人眼角膜的光学参数，如图2，采用PENTACAM得到人眼角膜前后表面曲率，厚度，前房深度等信息，最关键的是可以个性化的得到人眼角膜的非球面系数Q，建立个性化的人眼模型。
2.通过角膜地形图测试仪，测试得到中心区域光焦度，建立角膜横截面分布图，按照常规的办法确定初步的试戴片参数。
3.结合步骤1中的个性化人眼模型以及步骤2中的试戴片参数，建立模拟验配模型，确定泪液层。
4.建立评价函数，评价函数P1＝dα，ΔS2＝α*ΔS1，α是0到1之间的某一个值，d是-π到π之间的某个数；评价价函数P2＝m/n，m为4mm瞳孔，人眼轴上离焦量为0时的轴外离焦量；n为6mm瞳孔，全眼轴外、轴上离焦量的平均值n。
5.使用人工智能优化算法-模拟退火算法(SA)，确定参数。假设开始状态在A，随着迭代次数更新到B的局部最优解，这时发现更新到B时，能量比A要低，则说明接近最优解了，因此百分百转移，状态到达B后，发现下一步能量上升了，如果是梯度下降则是不允许继续向前的，而这里会以一定的概率跳出这个坑，这各概率和当前的状态、能量等都有关系，如果B最终跳出来了到达C，又会继续以一定的概率跳出来，如此反复计算概率，直至达到最终的全局最优解D，计算结束，输出结果。
6.总的评价函数P＝P1+P2，当P值满足p2+1≤π时，输出此时的最佳结果，否则返回步骤4重新构建评价函数，继续迭代计算。
7.确定最终自由曲面角膜塑形镜面型轮廓。
8.车床、抛光加工。加工用的原料为高透氧材料，常温下材料达到玻璃态，采用金刚石单点车加工技术，车加工前后表面。经过单头抛光去除车道纹路和细微划痕。
9.经等离子处理，提升表面亲水性，佩戴更舒适，等离子功率为10～2000W。
附图说明
图1是本发明提供的角膜塑形镜的结构图；
图2是PENTACAM测试人眼参数；
图3是角膜塑形镜和角膜之间形成的泪液层；
图4是基于人工智能优化算法的计算流程图；
图5是具有周边近视离焦特性的全眼光线分布图
图6是光线追击软件得到的4mm瞳孔直径下，轴上光线MTF曲线分布图
图7是光线追击软件得到的4mm瞳孔直径下，人眼视网膜离焦分布图。
图8是自由曲面基弧原理；
图9是模拟退火算法(SA)计算原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明进行具体描述。
实施例1
如图1所示，一种基于人工智能优化算法的角膜塑形镜，所述角膜塑形镜的内表面(与角膜接触的面)从中间向外总体上可以分为：基弧区BC(1)、反转弧区RC(2)、适配弧区AC(3)以及边弧区PC(4)。图1(a)为剖视图，图1(b)为主视图。
所述角膜塑形镜的制备步骤如下，设计流程图如图4：
1.确定人眼角膜的光学参数，如图2，采用PENTACAM得到人眼角膜前后表面曲率，厚度，前房深度等信息，最关键的是可以个性化的得到人眼角膜的非球面系数Q，建立个性化的人眼模型。
2.通过角膜地形图测试仪，测试得到中心区域光焦度，建立角膜横截面分布图，按照常规的办法确定初步的试戴片参数。
3.结合步骤1中的个性化人眼模型以及步骤2中的试戴片参数，建立模拟验配模型，确定泪液层。
4.建立评价函数，评价函数P1＝dα，ΔS2＝α*ΔS1，α是0到1之间的某一个值，d是-π到π之间的某个数；评价价函数P2＝m/n，m为4mm瞳孔，人眼轴上离焦量为0时的轴外离焦量；n为6mm瞳孔，全眼轴外、轴上离焦量的平均值n。
5.使用人工智能优化算法-模拟退火算法(SA)，确定参数。假设开始状态在A，随着迭代次数更新到B的局部最优解，这时发现更新到B时，能量比A要低，则说明接近最优解了，因此百分百转移，状态到达B后，发现下一步能量上升了，如果是梯度下降则是不允许继续向前的，而这里会以一定的概率跳出这个坑，这各概率和当前的状态、能量等都有关系，如果B最终跳出来了到达C，又会继续以一定的概率跳出来，如此反复计算概率，直至达到最终的全局最优解D，计算结束，输出结果。
6.总的评价函数P＝P1+P2，当P值满足p2+1≤π时，输出此时的最佳结果，否则返回步骤4重新构建评价函数，继续迭代计算。
7.确定最终自由曲面角膜塑形镜面型轮廓。
8.车床、抛光加工。加工用的原料为高透氧材料，常温下材料达到玻璃态，采用金刚石单点车加工技术，车加工前后表面。经过单头抛光去除车道纹路和细微划痕。
9.经等离子处理，提升表面亲水性，佩戴更舒适，等离子功率为10～2000W。
结果分析与讨论：
采用光线追击软件，结合模拟验配后矫正的角膜，得到了人眼光轴上和轴外光线在视网膜的分布情况，如图5。图中可以看出，轴上点的屈光度误差已经得到矫正，光线聚焦在视网膜上，然后轴外光线聚焦在视网膜的前方，形成了标准的近视离焦，轴外光线对成像影响不大，会对眼轴的拉长起到一定的诱导作用，形成近视性离焦以后，诱导人眼增长的信号减弱，利于眼轴增长的控制。
图6是光线追击得到的4mm瞳孔直径下，轴上光线MTF曲线分布图，此时前表面角膜的Q值被塑形为0.1，整体轴上视觉质量良好。
图7是光线追击软件得到的4mm瞳孔直径下，人眼视网膜离焦分布图，横坐标是视场角，最大是20度，纵坐标是全眼在视网膜位置的光焦度分布，由图可以看出，随着视场角的增大，光焦度逐渐增大，形成近视性离焦，有利于眼轴增长的控制，黄斑中心点的光焦度和视网膜边缘的光焦度差了大概1.6D，产生明显的近视离焦，需要注意的是，要平衡好轴上成像质量和轴外离焦量之间的关系，使得视觉质量既不会受到明显的影响，还能有效地控制眼轴的增长。
Claims (5)
1.一种基于人工智能优化算法的角膜塑形镜，其特征在于，所述角膜塑形镜的内表面即与角膜接触的面，从中间向外总体上分为：基弧区BC(1)、反转弧区RC(2)、适配弧区AC(3)以及边弧区PC(4)；通过角膜地形图测量仪采集到受试者的角膜地形分布之后，构建理论剖面结构模型，并理论分析拟验配的角膜塑形镜各段弧与角膜剖面结构之间的泪液分布，基弧区BC(1)顶点与设定角膜顶点的泪液厚度值为一定值，基弧区BC(1)从中心到两边的曲率半径连续变化，与角膜上表面之间形成的截面积为ΔS1，反转弧RC(2)与角膜上表面之间形成的截面积为ΔS2；局部基弧剖面曲面片用非球面方程表征，整个旋转对称的自由曲面基弧在离散空间用非球面方程近似，在离散空间计算出基弧BC(1)以及反转弧RC(2)和角膜之间泪液的截面积ΔS1和ΔS2，建立评价函数，评价函数P1＝dα，ΔS2＝α*ΔS1，α是0到1之间的某一个值，基于人工智能的优化算法-模拟退火算法，给出离散空间的非球面方程各个参数，空间整合后，通过总评价函数P＝P1+P2，得到最终自由曲面角膜塑形镜面型轮廓，基弧区由旋转对称的自由曲面组成，中间到边缘的曲率半径值连续变化；反转弧区的曲率半径值由自由曲面形成，其等效曲率半径满足逆几何设计规则；适配弧区和边弧区由一段或者多段球面或者非球面或者自由曲面组成，适配弧区的功能在于通过与角膜的接触，使得角膜塑形镜能够很好地固定在角膜上，边弧区与角膜形成一定的夹角，利于角膜泪液的交换。
2.根据权利要求1所述角膜塑形镜，其特征在于，所述角膜塑形镜在模拟佩戴后，建立塑形后人眼成像系统，采用光线追迹法，计算轴上视场和轴外视场入射时，视网膜离焦分布情况。
3.根据权利要求2所述角膜塑形镜，其特征在于，通过反复优化和光线追击评估，最终得到既符合轴外成像的合理离焦分布，用以近视眼轴增长的有效控制，又合理匹配基弧BC(1)泪液层和反转弧RC(2)泪液层厚度，取得塑形效果。
4.根据权利要求1所述角膜塑形镜，其特征在于，所述适配弧区AC(3)采用多段弧-双锥面设计，适配弧区AC(3)确定方法：采用双锥面设计，与环形曲面相似，除了基底半径之外，在X和Y方向上圆锥系数也不同，双锥面允许直接指定Rx、Ry、Kx和Ky，双锥的表达方程为:
其中，
5.根据权利要求1所述的角膜塑形镜，其特征在于，整体采用等离子处理，等离子功率为10～2000W。
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