CN116133624A - 用于眼睛白内障移除的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

用于帮助从眼睛移除白内障的系统和方法可以包括：获得所述眼睛的术前数据，所述术前数据包括与所述眼睛的晶状体相关联的成像数据；基于与所述晶状体相关联的所述成像数据确定晶状体密度图；以及基于所述晶状体密度图生成激光碎裂程序的激光碎裂图案。

Description

用于眼睛白内障移除的系统和方法
背景
技术领域
本公开涉及用于从眼睛移除白内障的系统和方法。
背景技术
白内障手术涉及移除眼睛的天然晶状体并且在大多数情况下用人造的人工晶状体(IOL)来替换天然晶状体。通常，移除天然晶状体涉及晶状体乳化术，一种使用超声波机头来乳化患者的天然晶状体并从眼睛抽吸经乳化的晶状体物质的手术实践。在一些情况下，患者和外科医生将选择激光辅助的手术，所述手术涉及使用激光器(例如飞秒激光器)在晶状体囊中形成切口，使白内障碎裂和软化，产生角膜缘松解切口(LRI)，执行散光性角膜切开术(AK)等。
为了实现最佳的术后视力结果，好的术前手术规划至关重要。一些重要的术前规划决策涉及为激光器、晶状体乳化术和/或用于在植入IOL之前从眼睛移除白内障的其他设备选择适当的图案和/或设置。考虑到程序的复杂性以及激光器、晶状体乳化术和/或其他设备的可能图案和/或设置的可变性，白内障移除程序的规划和执行可能是具有挑战性的。另外，不同患者(例如，健康史因素等)、不同眼睛、不同白内障(例如，形状、密度等)等之间的可变性进一步加重了规划和执行白内障移除的复杂性。
发明内容
本技术的一些实施例涉及用于进行以下操作的系统、计算机可读介质和方法：获得眼睛的术前数据，所述术前数据包括与眼睛的晶状体相关联的成像数据；基于与所述晶状体相关联的所述成像数据确定晶状体密度图；以及基于所述晶状体密度图生成激光碎裂程序的激光碎裂图案。
本文还描述了一种包括要在系统中执行的指令的非暂态计算机可读介质的实施例，其中，所述指令当在所述系统中执行时执行上述方法。
本文还描述了一种系统的实施例，其中，所述系统的软件被编程以执行上述方法。
本文还描述了一种系统的实施例，所述系统包括用于执行上述方法的装置。
附图说明
为了更加全面地理解本技术、其特征及其优点，参考结合附图给出的以下说明。
图1是根据一些实施例的用于眼睛手术的示例系统的图。
图2A至图2B示出了根据一些实施例的移除白内障的方法的图。
图3是根据一些实施例的眼睛和眼睛特征的图。
图4A和图4B是根据一些实施例的处理系统的图。
图5是根据一些实施例的多层神经网络的图。
在附图中，具有相同标号的要素具有相同或相似的功能。
具体实施方式
展示本发明的方面、实施例、实施方式或模块的描述和附图不应被视为限制——是权利要求定义了受保护的发明。在不脱离本说明书和权利要求的精神和范围的情况下，可以进行各种机械的、组成的、结构的、电气的和操作上的改变。在某些情况下，未详细示出或描述公知的电路、结构或技术，以免模糊本发明。在两个或更多个图中的相似的数字表示相同或相似的要素。
在本描述中，阐述了描述与本公开一致的一些实施例的具体细节。为了提供对实施例的透彻理解，阐述了许多具体细节。然而，对于本领域技术人员将清楚的是，一些实施例可以在没有一些或所有这些具体细节的情况下实践。本文公开的具体实施例意在说明而非限制。本领域技术人员可以实现尽管在这里没有具体描述但是在本公开的范围和精神内的其他要素。另外，为了避免不必要的重复，与一个实施例相关联示出和描述的一个或多个特征可以结合到其他实施例中，除非另外特别说明或者如果该一个或多个特征会使实施例不起作用。
在对系统、方法、预测模式、优化的手术规划等进行更详细的讨论之前，提供了对本技术解决的技术问题的简要讨论。如以上所解释的，白内障手术涉及移除眼睛的天然晶状体并且在大多数情况下用人造的人工晶状体(IOL)来替换天然晶状体。通常，移除天然晶状体涉及晶状体乳化术，一种使用超声波机头来乳化患者的天然晶状体并从眼睛抽吸经乳化的晶状体物质的手术实践。在一些情况下，患者和外科医生将选择激光辅助的手术，所述手术涉及使用激光器(例如飞秒激光器)在晶状体囊中形成切口，在晶状体乳化术之前使白内障碎裂和软化，产生角膜缘松解切口(LRI)，执行散光性角膜切开术(AK)等。
当执行激光辅助的手术时，患者佩戴有患者适配器，所述患者适配器放置在眼睛上并且使用眼睛上的吸力保持与激光器对准。在一些情况下，规划激光辅助的手术的目标之一是减少患者的眼睛处于吸力下的时间。在一些情况下，另一个目标是减少递送到眼睛的部分的激光能量(例如，减少或消除作为激光能量的不期望的副作用而产生的气泡，这些气泡可能导致手术结果不佳)。而且，外科医生通常对于晶状体乳化术和晶状体物质抽吸具有优选图案。例如，外科医生可能已经被训练成以某种可重复的扇形切片图案完成晶状体乳化术和晶状体物质抽吸。外科医生可能习惯于从第一扇形切片开始乳化和移除晶状体物质，然后绕晶状体旋转到随后的切片以确保每个区域被充分地乳化和抽吸。
除了最小化吸力下时间和总激光能量之外，在某些实施例中，可能有利的是：最小化激光点的数量，最小化激光图案线的总长度，最小化晶状体乳化术所需的时间，最小化晶状体乳化术所需的总超声波能量，最小化抽吸晶状体所需的时间，最小化抽吸所需的流体量，和/或以下更详细描述的各种其他最优化标准和外科医生偏好。
然而，现有眼科系统(例如，眼科手术和/或诊断系统)不被配置成在准备白内障手术或在白内障手术期间自动优化这些参数，由此导致资源使用效率低，所述资源如激光能量、超声波能量、手术系统和控制台的计算和存储资源、抽吸所需的流体量等。
因此，本文所描述的某些实施例通过获得患者的术前诊断图像和/或其他数据并且基于所述术前数据例如自动提供推荐的碎裂图案、推荐的激光设置、推荐的晶状体乳化术设置等来提供对与现有眼科系统相关的技术问题的技术解决方案。推荐可以被配置成优化上述参数，由此不仅导致资源效率还导致更令人满意的患者恢复结果。
例如，可以使用患者眼睛的术前图像来产生患者(两只)眼睛的晶状体密度图。然后，经训练的预测模型(例如，基于历史患者数据、历史吸力下时间度量、历史激光能量度量、量化的手术结果度量等进行训练)可以使用晶状体密度图作为输入来推荐碎裂图案、激光设置、晶状体乳化术设置等，以便优化当前患者的手术结果。特别地，在本技术的一些实施例中，推荐的碎裂图案可以与外科医生的惯用可重复图案(例如，扇形切片图案)一致。另外，本技术提供的手术规划可以包括对用激光能量处理哪些切片的推荐，对多少激光能量用于每个切片的推荐，对向每个切片的每个区域递送多少超声波功率的推荐(这例如基于在向特定切片递送推荐量的激光能量之后所需的预测超声波功率)等。在一些其他情况下，优化的手术规划可以基于晶状体密度图和外科医生选择的和/或预测模型推荐的各种手术优化标准(例如，减少吸力下时间，减少总激光能量，减少总超声波功率等)来推荐自定义碎裂图案和装置设置。
对白内障手术的规划通常还涉及选择IOL度数，其目的是实现术后期望的屈光结果(可互换地被称为屈光目标)。本文描述的某些实施例提供了用于辅助外科医生选择具有最佳IOL度数的IOL的系统和技术。例如，本文描述的某些实施例涉及从患者的(两只)眼睛接收术前和/或术中测量值以及例如为给定组的IOL度数中的每一个估计术后等效球镜显性屈光(MRSE)。使用术后MRSE，外科医生然后可以选择导致最接近屈光目标的估计的术后MRSE的IOL度数。这些技术的示例在公开了“OPHTHALMIC IMAGING SYSTEM FORINTRAOCULAR LENS POSITION AND POWER SELECTION[用于人工晶状体位置和度数选择的眼科成像系统]”的美国专利序列号62/697,367和公开了“SYSTEMS AND METHODS FORINTRAOCULAR LENS SELECTION USING EMMETROPIA ZONE PREDICTION[用于使用正视区预测进行人工晶状体选择的系统和方法]”的美国专利序列号16/171,515中进行了更详细地描述，所述美国专利均通过引用以其全文并入本文。
鉴于以上示例和考虑，图1至图6提供了关于根据本技术的一些实施例的用于辅助眼睛白内障移除的系统和方法的更多细节。
图1展示了根据一些实施例的用于眼睛手术的系统100。系统100包括经由网络115与一个或多个诊断训练数据源110联接的IOL选择和程序规划平台105(此后称为“ISP平台105”)。在一些示例中，网络115可以包括一个或多个切换装置、路由器、局域网(例如，以太网)、广域网(例如，互联网)等。每个诊断训练数据源110可以是可通过眼科手术实践、眼科诊所、医科大学、电子病历(EMR)存储库等获得的数据库、数据存储库等。每个诊断训练数据源110可以为ISP平台105提供呈以下各项中的一项或多项的形式的训练数据：患者术前和术后眼睛的多维图像和/或测量值、手术规划数据、手术控制台参数日志、手术并发症日志、患者病史、患者人口统计数据、关于所植入IOL的信息、患者偏好(例如，夜晚开车的能力、不戴眼镜阅读的能力等)等。ISP平台105可以将训练数据存储在一个或多个数据库155中，所述数据库可以被配置用于对训练数据进行匿名化、加密和/或以其他方式进行安全保护。
ISP平台105包括预测引擎120，所述预测引擎可以处理接收到的训练数据，对训练数据执行原始数据分析，并且训练和迭代地优化一个或多个机器学习模型(可互换地被称为预测模型)。经训练的机器学习模型可以用于辅助规划和执行手术程序(例如，白内障移除、IOL植入等)。例如，基于患者的术前测量值，预测引擎120可以生成包括针对手术程序的推荐的图案和/或装置设置的自定义和优化的手术规划以及例如为给定组的IOL度数中的每一个估计的术后MRSE。应注意，在本文中，推荐的图案和装置设置可以包括：推荐的碎裂图案，推荐的激光设置，推荐的晶状体乳化术设置，对用激光能量处理哪些切片的推荐，对多少激光能量用于每个切片的推荐，对向每个切片的每个区域递送多少超声波功率的推荐(这例如基于在向特定切片递送推荐量的激光能量之后所需的预测超声波功率)。
在一些示例中，机器学习模型(例如，一个或多个神经网络)至少部分地基于术前测量值和对应的术中测量值和/或从一个或多个诊断训练数据源110获得的术后结果进行训练。作为示例，眼睛护理专家可以致力于量化手术结果。例如，可以针对一组患者收集大量手术参数以及术前、术中和术后诊断结果，并且可以对患者进行术后满意度调查。调查结果可以用于训练计算模型以训练机器学习模型来优化未来程序的设置、技术和材料。这种技术的示例在名称为“SELECTION OF INTRAOCULAR LENS BASED ON PREDICTEDSUBJECTIVE OUTCOME SCORE[基于预测的主观结果评分来选择人工晶状体]”的美国临时专利申请号63/032195中进行了更详细地描述，所述美国临时专利申请通过引用以其全文并入。
ISP平台105进一步经由网络115联接至眼科实践场125的一个或多个装置。所述一个或多个装置包括诊断装置130。所述一个或多个诊断装置130用于获得患者135的眼睛的一个或多个多维图像和/或其他测量值。所述一个或多个诊断装置130可以是用于获得多维图像和/或眼科解剖学测量值的多个装置中的任何装置，如光学相干断层扫描(OCT)装置、旋转相机(例如，Scheimpflug相机)、磁共振成像(MRI)装置、角膜曲率计、眼膜曲率计、光学生物计、三维立体数字显微镜(如
Figure BDA0004113668920000071
3D可视化系统(爱尔康公司(AlconInc.)，瑞士)、任何类型的术中光学测量装置(如术中像差计)和/或任何其他类型的光学测量/成像装置。OCT装置的示例在公开了“Process for Optical Coherence Tomographyand Apparatus for Optical Coherence Tomography[用于光学相干断层扫描的过程和用于光学相干断层扫描的设备]”的美国专利号9,618,322和公开了“Optical CoherenceTomography Cross View Image[光学相干断层扫描交叉视图图像]”的美国专利申请公开号2018/0104100中进行了更详细地描述，所述美国专利均通过引用以其全文并入本文。术中像差计的示例为具有VerifeyeTM的OraTM(爱尔康公司，瑞士)，其部分地在公开了“Integrated Surgical Microscope and Wavefront Sensor[集成手术显微镜和波前传感器]”的共同拥有的美国专利号7,883,505和公开了“Real-Time Surgical ReferenceIndicium Apparatus and Methods for Astigmatism Correction[用于散光矫正的实时手术参考指征设备和方法]”的美国专利号8,784,443中进行了更详细地描述，所述美国专利均通过引用以其全文并入本文。
眼科实践场125还可以包括一个或多个计算装置140，所述一个或多个计算装置用于从诊断装置130获得患者135的多维图像和/或测量值并将其发送到ISP平台105。所述一个或多个计算装置140可以是以下中的一项或多项：独立式计算机、平板电脑和/或其他智能装置、手术控制台、集成到一个或多个诊断装置130中的计算装置等。
ISP平台105可以接收与患者135相关的数据(例如，测量值、图像等)，所述数据然后由预测引擎120用于生成针对患者的自定义和优化手术规划，由此辅助规划和执行针对患者的白内障手术。例如，如上所述，预测引擎120可以生成针对白内障移除的推荐的碎裂图案和/或装置设置。预测引擎120可以通过向用户提供针对不同IOL度数的术后MRSE估计来进一步帮助用户选择IOL。因此，通过提供上述不同类型的输出，预测引擎120帮助改善术后患者恢复结果。另外，配置眼科系统(如系统100)自动提供推荐的碎裂图案和/或装置设置以及例如目标和/或反馈以允许外科医生基于推荐的碎裂图案和/或装置设置来执行手术改善了眼科手术技术领域以及眼科系统本身(其包括眼科手术系统和控制台)(例如，手术装置150)。
眼科实践场125还可以包括用于执行关于眼睛的一个或多个程序(如白内障移除、IOL植入等)的一个或多个手术装置150。一个或多个手术装置150可以包括用于对白内障进行预先碎裂的激光系统，如在公开了“Photodisruptive Laser Fragmentation of Tissue[组织的光破坏激光碎裂]”的共同拥有的美国专利号9,427,356和公开了“Imaging-Controlled Laser Surgical System[成像控制的激光手术系统]”的美国专利号9,622,913中更详细地描述的激光系统，所述美国专利均通过引用以其全文并入本文。一个或多个手术装置150可以进一步包括用于使用超声波学和流体学来进一步使白内障碎裂并从眼睛移除白内障的晶状体乳化术装置，如在公开了“Systems and Methods for Small BoreAspiration[用于小口径抽吸的系统和方法]”的共同拥有的美国专利号8,939,927中更详细地描述的晶状体乳化术系统，所述美国专利通过引用以其全文并入本文。一个或多个手术装置150还可以被称为手术控制台，所述手术控制台并入了激光系统、晶状体乳化术装置和/或用于执行附加眼科程序的其他部件。
在一些示例中，ISP平台120向一个或多个手术装置150提供针对患者的自定义和优化手术规划。自定义和优化手术规划可以包括对激光碎裂程序的推荐(例如，关于图2的过程215进一步描述的)以及对晶状体乳化术程序的推荐(例如，关于图2的过程220进一步描述的)以及其他推荐。基于激光碎裂和晶状体乳化术推荐，一个或多个手术装置150可以被配置成在手术程序期间(例如，自动地或响应于外科医生确认)提供设置、图案、目标和/或反馈(例如，听觉、视觉和/或触觉反馈)。
作为示例，这些激光碎裂和晶状体乳化术推荐可以包括要在每个程序期间使用的推荐的装置设置。在某些实施例中，在已经从ISP平台150接收到推荐的装置设置的情况下，手术装置150可以在用户(例如，外科医生)确认推荐的装置设置之后重新配置其本身。在另一个示例中，在已经从ISP平台150接收到推荐的装置设置的情况下，在某些实施例中，手术装置150可以基于推荐的装置设置自动重新配置其本身。在已经用推荐的装置设置重新配置手术装置150的情况下，手术装置150可以随后由外科医生以推荐的装置设置执行操作以对对应患者执行手术。
另外，在某些实施例中，手术装置150可以进一步提供目标和/或反馈以帮助外科医生跟随激光碎裂和晶状体乳化术推荐(例如，激光碎裂图案等)或帮助确保外科医生对手术装置150的使用与激光碎裂和晶状体乳化术推荐对准。例如，手术装置150可以使用手术装置150的显示器(或者连接的显示器，例如，计算装置140)上的视觉指示符来帮助确保外科医生跟随推荐的激光碎裂线。在另一个示例中，反馈可以用于帮助确保外科医生没有施加超过必要的激光功率或者没有施加推荐的激光功率超过必要时间。
在一些示例中，术中数据可以从手术装置150、诊断装置130等中收集并且包括在手术程序期间一个或多个手术装置150的描画的和/或记录的术中设置、参数、度量等、在程序期间与眼睛相关联的图像和测量值等。在某些实施例中，在白内障手术过程中收集的术中数据可以包括或源自在手术期间捕获的手术视频以及在手术程序期间从设备(例如，手术装置150或涉及的任何控制台)捕获各种传感器I/O参数的装置日志文件。手术视频可以通过与设备(例如，手术装置150或涉及的任何控制台)相关联的成像和相机装置捕获并且使用计算机视觉算法和技术进行分析。
然后可以以多种方式使用描画的和/或记录的术中设置、图案和/或度量。例如，描画的和/或记录的术中设置、图案和/或度量可以实时用作对一个或多个经训练模型(例如，以下关于图2的过程240-245描述的第五一个或多个模型)的输入以提供经调整的激光碎裂和晶状体乳化术推荐。在这种示例中，通过在手术程序期间监测与患者的眼睛相关的实时条件，术中数据可以被生成并用于提供对激光碎裂和晶状体乳化术推荐的动态更新。
描画的和/或记录的术中设置、图案和/或度量可以被发送到ISP平台105以用于迭代地训练和/或更新预测引擎120所使用的机器学习模型(例如关于过程215和220描述的第一组模型和第二组模型)以便并入来自对患者135执行的手术程序的信息以用于规划未来手术程序。在一些情况下，描画的和/或记录的术中设置、图案和/或度量作为未结构化或结构化数据存储在ERM数据库、基于云的存储库等中。
可以针对每个患者(例如，在手术中)记录的示例设置、参数、度量包括激光碎裂参数和度量(例如，激光碎裂线的位置和取向、激光碎裂线之间的距离(其可以是可变的)、沿激光碎裂线的激光治疗点之间的间隔距离、弯曲线的使用(例如，以描画密度轮廓)、螺旋形或其他图案的使用、沿每条激光碎裂线的切口深度、每条碎裂线的入射角(例如，相对于中心轴线480)、吸力下的总时间、或可以指示激光碎裂图案的特征的其他参数。可以针对每个患者记录的示例设置、参数、度量还可以包括激光装置设置(例如，激光的频率、激光的功率水平、沿着激光碎裂线的激光速度、激光的类型)。可以针对每个患者记录的示例设置、参数、度量还可以包括激光切口的总长度(例如，激光碎裂图案线的总长度、激光碎裂的总时间长度、耗费的总激光能量等)。
可以针对每个患者(例如，在手术中)记录的示例设置、参数、度量还可以包括晶状体乳化术相关的参数和度量(例如，白内障和/或执行超声波切割和/或碎裂能量和/或乳化的眼睛的晶状体内的一个或多个目标的位置、晶状体乳化术的总时间长度、总超声波能量、施加的流体的总体积、激光点的总数、晶状体乳化术所耗费的总超声波能量、抽吸晶状体所花费的时间量、用于抽吸的流体量等)。可以针对每个患者记录的示例设置、参数、度量还可以包括晶状体乳化术装置设置(例如，超声波频率、超声波功率水平、超声波施加的持续时间、要施加的流体的速率和/或体积、所施加的流体的压力)。
一个或多个诊断装置130可以进一步用于在患者进行白内障移除并且使用所选IOL进行IOL植入之后获得患者135的术后测量值。然后，所述一个或多个计算装置140可以将患者135的术后多维图像和/或测量值和所选IOL发送至ISP平台105，以用于迭代地训练和/或更新预测引擎120所使用的模型，以并入与患者135相关联的术后信息来供未来患者使用，如下文更详细解释的。
手术规划提供的推荐可以显示在一个或多个计算装置140和/或另一计算装置、显示器、手术控制台等上。另外，ISP平台105和/或所述一个或多个计算装置140可以在测量值中识别患者135的解剖学结构的各种特性，如下文更详细解释的。进一步地，ISP平台105和/或所述一个或多个计算装置140可以创建图形元素，所述图形元素标识、突出和/或以其他方式描绘患者解剖学结构、程序规划和/或测得的特性以显示给外科医生或其他用户以便进一步帮助手术规划过程。ISP平台105和/或所述一个或多个计算装置140可以用图形元素来补充测量值。
在一些实施例中，ISP平台105可以进一步包括手术规划器160，所述手术规划器创建并向眼科实践场125提供优化的手术规划，所述优化的手术规划使用一个或多个手术装置150的推荐的图案和设置和/或估计的术后MRSE。在一些实施例中，系统100可以进一步包括独立式手术规划器170，和/或眼科实践场125可以进一步包括在所述一个或多个计算装置140上的手术规划器模块180，如下文更详细描述的。
如上文讨论的以及在此进一步强调的，图1仅是示例，而不应不当地限制权利要求的范围。本领域普通技术人员将认识到许多变型、替代方案和修改。根据一些实施例，ISP平台105和/或其一个或多个部件(比如数据库155、预测引擎120和/或手术规划器160)可以集成到眼科实践场125的一个或多个装置中。在一些示例中，一个或多个计算装置140可以托管ISP平台105、数据库155、预测引擎120和/或手术规划器160。在一些示例中，手术规划器160可以与手术规划器180组合。
应注意，ISP平台105、一个或多个诊断装置130中的至少一个、一个或多个计算装置140中的至少一个、一个或多个手术装置150中的至少一个可以被称为工作以实施本文描述的实施例中的一个或多个的手术眼科系统。
图2A至图2B示出了根据一些实施例的移除白内障的方法200的图。方法200的过程205-265中的一个或多个过程可以至少部分地以存储在非暂态有形机器可读介质上的可执行代码的形式来实施，所述可执行代码在被一个或多个处理器(例如，预测引擎120、ISP平台105、一个或多个诊断装置130、一个或多个计算装置140、一个或多个手术装置150和/或手术规划器160、170和/或180中的一个或多个手术规划器的处理器)运行时可以致使所述一个或多个处理器执行过程205-265中的一个或多个过程。根据一些实施例，过程240可以与过程235同时执行。根据一些实施例，过程215可以在过程210之前和/或与过程210同时执行。此外，序列图200不需要用于执行所示出步骤中的每一个或者仅执行所示出步骤，并且不限于以任何特定顺序执行所指示的步骤。
在过程205处，获得患者的术前信息。根据一些实施例，患者的术前信息可以包括关于患者、移除白内障的眼睛、白内障等的信息。例如，在某些实施例中，术前信息包括眼睛的一个或多个术前图像(也被称为成像数据)和/或一个或多个术前测量值。在一些示例中，所述一个或多个术前图像可以从使用诊断装置(比如一个或多个诊断装置130(例如，OCT装置、旋转(例如，Scheimpflug)相机、MRI装置、三维立体数字显微镜(如
Figure BDA0004113668920000121
3D可视化系统(爱尔康公司，瑞士)等))获得的眼睛的一个或多个术前图像中提取。在一些示例中，所述一个或多个术前图像可以预先从ISP平台105和/或眼科实践场125维护的数据库(例如，数据库155)、存储装置等获得和检索。
在某些实施例中，眼睛的一个或多个术前测量值可以从一个或多个术前图像中确定。在某些实施例中，术前测量值中的一个或多个可以使用一个或多个测量装置(比如一个或多个诊断装置130)确定。根据一些实施例，眼睛的术前测量值在本文中参考图3描述，该图是眼睛300的图。如图3所示，眼睛300包括角膜310、前房320和晶状体330。
在一些实施例中，眼睛300的一个感兴趣测量值是角膜310的白到白直径。在一些示例中，可以使用光学生物计来测量角膜310的白到白直径。在一些示例中，可以通过分析眼睛300的一个或多个术前图像来确定角膜310的白到白直径。在一些示例中，可以分析一个或多个术前图像以分别识别前房320的鼻角340和颞角350。在一些示例中，通过(1)(例如，使用一种或多种边缘检测和/或区域检测算法)识别指示前房320的结构并(2)注意在前房320的朝向前房320的颞范围和鼻范围定位的边缘处的锐角，可以从该一个或多个术前图像来确定前房320的鼻角340和颞角350。一旦被识别，就可以测量鼻角340与颞角350之间的距离以确定角膜310的白到白直径，其对应于鼻角340与颞角350之间的线360的长度。
在一些实施例中，眼睛300的一个感兴趣测量值是角膜310的前表面的平均角膜曲率或圆度。在一些示例中，角膜310的平均角膜曲率可以使用眼睛300的一个或多个术前图像、角膜曲率计等来测量。在一些示例中，角膜310的平均角膜曲率可以基于角膜310的陡峭角膜曲率测量值和平缓角膜曲率测量值的平均值。在一些示例中，可以将角膜310的平均角膜曲率表示为角膜310的曲率半径(rc)，为437.5除以平均角膜曲率。
在一些实施例中，眼睛300的一个感兴趣测量值是眼睛300的眼轴长度370，如从角膜310的前表面沿着眼睛300的中心轴线380到视网膜测得的。在一些示例中，可以使用眼睛300的一个或多个图像、眼睛的生物测量值等来确定眼轴长度370。
在某些实施例中，除了患者眼睛的一个或多个术前图像之外，患者病史还可以作为术前信息的一部分获得。在一些示例中，患者病史可以包括患者的不与眼睛直接相关一个或多个相关生理测量值，如年龄、身高、体重、体质指数、基因构成、民族、种族、性别、血压、其他人口统计与健康相关信息等中的一个或多个。在一些示例中，患者病史可以进一步包括一个或多个相关风险因素和/或这些风险因素中的一个或多个的家族病史，所述一个或多个相关风险因素包括吸烟史、糖尿病、心脏病、手术前的其他潜在病状等。
在过程210处，基于患者的术前信息(例如，一个或多个术前图像)确定眼睛的晶状体密度图。在一些示例中，来自一个或多个图像的每个像素和/或体素的强度可以用于确定眼睛的晶状体的由一个或多个图像捕获的对应部分的密度。这些技术的示例在公开了“Adjusting Laser Energy in Accordance with Optical Density[根据光密度调整激光能量]”的共同拥有的美国专利号10,314,747和公开了“Diagnosis System and DiagnosisMethod[诊断系统和诊断方法]”的美国专利号10,433,722中进行了更详细地描述，所述美国专利通过引用以其全文并入本文。在某些实施例中，白内障的类型(例如，核性白内障、后部白内障、前部白内障)基于晶状体密度图确定。
在过程215处，准备对激光碎裂程序的一个或多个推荐。在某些实施例中，基于在过程205处获得的术前信息和/或在过程210处确定的晶状体密度图(包括关于白内障类型的信息)准备对激光碎裂程序的一个或多个推荐。根据一些实施例，一个或多个推荐可以包括对要由激光器(比如飞秒激光器)跨越白内障和/或眼睛的晶状体描画的激光碎裂图案的推荐。激光碎裂图案是指激光器所描画的激光碎裂线的图案。在一些示例中，对激光碎裂图案的推荐可以包括以下各项中的一项或多项：
○激光碎裂线的位置和取向
■例如，水平、竖直、角度
○激光碎裂线之间的距离(其可以是可变的)
○沿着激光碎裂线的激光治疗点之间的间隔距离
○弯曲线的使用(例如，以描画密度轮廓)
○螺旋形或其他图案的使用
○沿每条碎裂线的切口深度
○每条碎裂线的入射角(例如，相对于中心轴线480)
○与激光碎裂图案的一个或多个特征相关联的其他参数
根据一些实施例，一个或多个推荐可以包括在沿着激光碎裂线的一个或多个控制点处激光装置的一个或多个装置设置。在一些示例中，设置可以包括以下各项中的一项或多项：
○激光的频率
○激光的功率水平
○沿着激光碎裂线的激光速度
○激光的类型
根据一些实施例，一个或多个推荐可以包括对激光碎裂程序的一个或多个估计。在一些示例中，一个或多个估计可以包括激光切口的总长度(例如，激光碎裂图案线的总长度、激光碎裂的总时间长度、总激光能量等)中的一个或多个。
在一些示例中，第一一个或多个模型(如预测引擎120的机器学习模型中的一个或多个)可以用于基于晶状体密度图和/或任何术前信息的组合来确定碎裂线的图案、一个或多个设置和/或一个或多个估计。在一些示例中，各种学习算法可以用于使用如诊断训练数据源110提供的以及上文描述的与先前患者相关联的训练数据来训练第一一个或多个模型。例如，监督、非监督、或其他类型的机器学习算法可以用于训练第一一个或多个模型。在一些示例中，第一一个或多个模型可以各自包括使用训练数据训练的神经网络(例如，递归神经网络)。
在某些实施例中，第一一个或多个模型可以被训练成确定最大程度上提高指示术后手术结果的术后调查评分的碎裂线图案、设置和/或估计。为了最大程度上提高术后调查评分，第一一个或多个模型可以优化特征并且针对特征被训练，所述特征如吸力下时间、总激光能量、激光点数量、激光图案线的总长度、晶状体乳化术所需的时间、晶状体乳化术所需的总超声波能量、抽吸晶状体所需的时间、抽吸所需的流体量等。
在过程220处，准备对晶状体乳化术程序的一个或多个推荐。在某些实施例中，基于晶状体密度图(包括关于白内障类型的信息)和/或任何术前信息的组合和/或在过程215处提供的对激光程序的推荐来准备对晶状体乳化术的一个或多个推荐。根据一些实施例，该一个或多个推荐可以包括对白内障和/或眼睛的晶状体内应该施加超声波切割和/或碎裂能量和/或乳化流体的一个或多个目标的位置的一个或多个推荐。
根据一些实施例，该一个或多个推荐可以包括在每个目标处晶状体乳化术装置的一个或多个设置。在一些示例中，该一个或多个设置可以包括以下各项中的一项或多项：
○超声波频率
○超声波功率水平
○超声波施加的持续时间
○要施加的流体的速率和/或体积
○所施加的流体的压力
根据一些实施例，该一个或多个推荐可以包括对晶状体乳化术程序的一个或多个估计。在一些示例中，该一个或多个估计可以包括以下各项中的一项或多项：晶状体乳化术的总时间长度、总超声波能量、所施加的流体的总体积等。
在一些示例中，第二一个或多个模型(如预测引擎120的机器学习模型中的一个或多个模型)可以用于基于晶状体密度图和/或任何术前信息组合和/或在过程215处提供的对激光程序的推荐来确定晶状体乳化术的目标、一个或多个设置和/或一个或多个估计。在一些示例中，各种学习算法可以用于使用如诊断训练数据源110提供的以及上文描述的与先前患者相关联的训练数据来训练第二一个或多个模型。例如，监督、非监督、或其他类型的机器学习算法可以用于训练第二一个或多个模型。在一些示例中，第二一个或多个模型可以各自包括使用训练数据训练的神经网络(例如，递归神经网络)。
在某些实施例中，第二一个或多个模型可以被训练成确定最大程度上提高指示术后手术结果的术后调查评分的晶状体乳化术目标、设置和/或估计。为了最大程度上提高术后调查评分，第一一个或多个模型可以优化特征并且针对特征被训练，所述特征如吸力下时间、总激光能量、激光点数量、激光图案线的总长度、晶状体乳化术所需的时间、晶状体乳化术所需的总超声波能量、抽吸晶状体所需的时间、抽吸所需的流体量等。
在过程225处，规划白内障移除程序。在一些示例中，可以将来自过程215和/或220的推荐和/或在过程205期间获得的术前信息提供给手术规划器，如手术规划器160、170和/或180中的一个或多个。在一些示例中，手术规划器可以包括用户界面，所述用户界面向外科医生显示包括来自过程210和/或215的推荐和/或术前信息的手术规划。例如，手术规划器可以显示在过程210和/或215期间确定的激光碎裂图案线和/或目标，其分别叠加在眼睛和/白内障的一个或多个图像上(例如，在过程205期间获得的)。在一些示例中，用户界面可以进一步显示在过程210和/或215期间生成的任何设置和/或估计。在一些示例中，可以在用户鼠标越过和/或点击任何激光碎裂线和/或目标时显示设置。在一些示例中，用户界面可以允许用户重新定位任何激光碎裂线和/或设置和/或改变任何设置。
在一些示例中，手术规划器可以基于对激光碎裂线、目标和/或设置的改变(如通过重复过程215和/或220的部分)来重新确定任何推荐、设置和估计。在某些实施例中，第三一个或多个模型(如预测引擎120的机器学习模型中的一个或多个)可以用于基于对激光碎裂线、目标和/或设置的改变来重新确定推荐、设置和估计。换句话说，第三一个或多个模型可以被训练成将改变的激光碎裂线、目标和/或设置视作输入，并且基于所述输入输出激光碎裂线、目标和/或设置。
如上文解释的，外科医生可以具有晶状体乳化术和晶状体物质抽吸的优选图案。例如，外科医生可能已经被训练成以某种可重复的扇形切片图案完成晶状体乳化术和晶状体物质抽吸。外科医生可能习惯于从第一扇形切片开始乳化和移除晶状体物质，然后绕晶状体旋转到随后的切片以确保每个区域被充分地乳化和抽吸。因此，手术规划器160、170和/或180中的一个或多个可以包括外科医生或其他眼睛护理专家选择与外科医生的惯用可重复图案(例如，扇形切片图案)一致的预先生成或定制的晶状体乳化术图案和推荐的碎裂图案的选项。
除了推荐的碎裂图案之外，本技术可以包括对用激光能量处理哪些切片的推荐，对多少激光能量用于每个切片的推荐，对向每个切片的每个区域递送多少超声波功率的推荐(这例如基于在向特定切片递送推荐量的激光能量之后所需的预测超声波功率)等。例如，在一些情况下，期望的晶状体乳化术图案(例如，扇形切片)可以和总激光能量一起被指定以预先调节晶状体。总激光能量可以由外科医生或其他护理专家选择或者可以是基于由预测引擎120处理的历史数据的推荐值。例如，预测引擎120可以基于在气泡产生和/或由于气泡产生而导致的不良手术结果的量化估计方面减小的阈值来推荐总激光能量。手术规划器160、170和/或180中的一个或多个可以使用指定的碎裂图案、选择的和/或推荐的总激光能量和/或晶状体密度图来推荐应该向白内障的各个区域施加多少激光能量来优化激光能量的效率，以便预先调节对于最佳晶状体乳化术和抽吸来说最需要的晶状体区。
在一些其他情况下(有时在不存在优选的晶状体乳化术和抽吸图案的情况下)，优化的手术规划可以基于晶状体密度图和外科医生选择的和/或预测引擎120推荐的各种手术优化标准(例如，减少吸力下时间，减少总激光能量等)来推荐自定义碎裂图案和装置设置，如上文描述的。一个或多个手术规划器160、170和/或180可以使用自定义碎裂图案和优化标准进行推荐，以便预先调节对于最佳晶状体乳化术和抽吸来说最需要的晶状体区(即使在不存在优选的晶状体乳化术和抽吸图案的情况下)。
在过程230处，基于在过程205处获得的术前信息来为例如给定组的IOL度数中的每一个估计术后MRSE。应注意，过程250可以在过程210之前或之后执行。在某些实施例中，可以基于患者的术前测量值和/或图像(包括患者眼睛的眼轴长度、角膜曲率、前房深度、角膜的白到白直径、晶状体厚度、有效晶状体位置(其本身基于这些术前测量值中的一个或多个计算)等)为市场上可获得的多个IOL度数中的每个IOL度数估计术后MRSE。在这种实施例中，外科医生可能能够看到哪个IOL度数被估计为导致最接近期望的屈光结果的术后MRSE。在某些其他实施例中，可以为外科医生已经选择的特定IOL度数估计术后MRSE。在这种实施例中，如果估计的术后MRSE接近期望的屈光结果，外科医生可以确定所选IOL可能产生患者的令人满意的屈光结果。
在估计术后MRSE时如何使用给定IOL度数的示例在以下专利申请中进行了更详细地描述：2018年10月26日提交的名称为“Systems and Methods for Intraocular LensSelection[用于人工晶状体选择的系统和方法]”的共同拥有的美国专利申请号16/171,515，2020年1月17日提交的名称为“Systems and Methods for Intraocular LensSelection Using Emmetropia Zone Prediction[用于使用正视区预测来进行人工晶状体选择的系统和方法]”的美国序列号16/746,231以及2019年1月4日提交的名称为“Systemsand Methods for Intraocular Lens Selection[用于人工晶状体选择的系统和方法]”的美国专利申请号16/239,771，所述专利申请均通过引用以其全文并入本文。术后MRSE以屈光度(D)表示。在一些示例中，第四一个或多个模型(如预测引擎120的模型中的一个或多个)可以用于为某个患者的例如给定组的IOL度数中的每一个估计术后MRSE。在某些实施例中，第四一个或多个模型可以基于历史患者术前信息(例如，术前图像和/或测量值、患者病史等)和术后结果进行训练。例如，根据IOL度数计算的类型，用于训练第四一个或多个模型的示例术前测量值可以包括以下各项中的一项或多项：患者眼睛的眼轴长度、角膜曲率、前房深度、角膜的白到白直径、晶状体厚度、有效晶状体位置(其本身基于这些术前测量值中的一个或多个计算)等。在一些示例中，各种学习算法可以用于使用如诊断训练数据源110提供的以及上文描述的与先前患者相关联的训练数据来训练第四一个或多个模型。例如，监督、非监督、或其他类型的机器学习算法可以用于训练第四一个或多个模型。在一些示例中，第四一个或多个模型可以各自包括使用来自先前患者的眼镜和/或白内障移除的数据训练的神经网络(例如，递归神经网络)。
在过程235处，执行白内障移除程序。在一些示例中，根据在过程220处提供的优化的手术规划来执行白内障移除程序。在一些示例中，激光器可以用于使用过程215推荐的对应的一个或多个设置来描画碎裂图案。在一些示例中，当激光碎裂由外科医生引导时，手术规划可以用于提供听觉、视觉和/或触觉反馈以帮助外科医生引导激光器，如上文描述的。激光器和激光系统的示例在公开了“Photodisruptive Laser Fragmentation of Tissue[组织的光破坏激光碎裂]”的共同拥有的美国专利号9,427,356和公开了“Imaging-Controlled Laser Surgical System[成像控制的激光手术系统]”的美国专利号9,622,913中进行了更详细地描述，所述美国专利均通过引用以其全文并入本文。在一些示例中，晶状体乳化术装置可以用于向目标施加超声波能量，并且然后使用施加的流体移除白内障和/或晶状体的碎裂的片。在一些示例中，当晶状体乳化术由外科医生引导时，手术规划可以用于提供听觉、视觉和/或触觉反馈以帮助外科医生引导晶状体乳化术装置。
在可选过程240处，收集术中数据。在某些实施例中，术中数据是指用于白内障移除程序的设置、参数和/或度量。过程240可以与过程235同时执行，使得当在过程235期间执行白内障移除程序时，描画和记录一个或多个设置、参数和度量。
在某些实施例中，在白内障手术过程中收集的术中数据可以包括或源自在手术期间捕获的手术视频以及在手术程序期间从设备(例如，手术装置150或涉及的任何控制台)捕获各种传感器输入/输出参数的装置日志文件。手术视频可以通过与设备(例如，手术装置150或涉及的任何控制台)相关联的成像和相机装置捕获并且使用计算机视觉算法和技术进行分析。收集的术中数据可以包括与本文描述的模型的输入和输出相关的任何数据点或度量。例如，术中数据可以包括在程序(例如，激光碎裂和/或晶状体乳化术)期间收集的带时间戳的眼睛相关信息(如在执行程序期间对眼睛的任何方面(组织、晶状体、其他组成部分等)的改变)、带时间戳的设置、参数、度量。
可以针对每个患者记录的示例设置、参数、度量包括激光碎裂参数和度量(例如，激光碎裂线的位置和取向、激光碎裂线之间的距离(其可以是可变的)、沿激光碎裂线的激光治疗点之间的间隔距离、弯曲线的使用(例如，以描画密度轮廓)、螺旋形或其他图案的使用、沿每条激光碎裂线的切口深度、每条碎裂线的入射角(例如，相对于中心轴线480)、吸力下的总时间、或可以指示激光碎裂图案的特征的其他参数。可以针对每个患者记录的示例设置、参数、度量还可以包括激光装置设置(例如，激光的频率、激光的功率水平、沿着激光碎裂线的激光速度、激光的类型)。可以针对每个患者记录的示例设置、参数、度量还可以包括激光切口的总长度(例如，激光碎裂图案线的总长度、激光碎裂的总时间长度、耗费的总激光能量等)。
可以针对每个患者记录的示例设置、参数、度量还可以包括晶状体乳化术相关的参数和度量(例如，白内障和/或执行超声波切割和/或碎裂能量和/或乳化的眼睛的晶状体内的一个或多个目标的位置、晶状体乳化术的总时间长度、总超声波能量、施加的流体的总体积、激光点的总数、晶状体乳化术所耗费的总超声波能量、抽吸晶状体所花费的时间量、用于抽吸的流体量等)。可以针对每个患者记录的示例设置、参数、度量还可以包括晶状体乳化术装置设置(例如，超声波频率、超声波功率水平、超声波施加的持续时间、要施加的流体的速率和/或体积、所施加的流体的压力)。
在某些实施例中，术中数据可以包括一个或多个术中图像和/或测量值。一个或多个术中图像和/或测量值可以包括在晶状体被完全移除之前，在执行程序时眼睛的图像和/或测量值。一个或多个术中图像和/或测量值还可以包括无晶状体眼睛的术中图像和/或测量值。例如，术中光学测量装置130(例如，具有VerifeyeTM的OraTM(爱尔康公司，瑞士)用于提供眼睛的术中测量值，所述术中测量值包括角膜曲率、眼睛的眼轴长度、角膜的白到白直径等中的一个或多个。
在可选过程245处，基于在可选过程240处收集的术中数据来调整激光碎裂程序推荐和/或晶状体乳化术程序推荐。过程245可以与过程235和240同时执行。例如，术中数据可以被提供为到第五一个或多个模型的输入，以便提供经调整的推荐。调整由过程215和220提供的推荐可能是有利的，因为收集的术中数据可能使这种推荐是次优的。例如，在某些情况下，与眼睛相关联的术中图像可以提供术前未知的和或不完全准确的数据点。另外，过程215和220提供的推荐可以以非预期的方式影响患者的眼睛。而且，外科医生可能不完全跟随过程215和220提供的推荐中的一些推荐，使得过程215和220提供的推荐中的其余推荐是次优的或无用的。因此，第五一个或多个模型可以在程序期间连续地或周期性地将带时间戳的术中数据视作输入并且提供经调整的或更新的激光碎裂程序推荐和/或晶状体乳化术程序推荐。
第五一个或多个模型可以包括一个或多个强化学习模型。强化学习(RL)是涉及设计对真实世界情况做出响应并且可以采取动作以便最大化累积回报的概念的智能代理的机器学习领域。智能代理包括(A)策略和(B)用于更新策略的算法(例如，强化学习算法)。策略是在给定一组状态观察值(即，当其与眼睛和使用的手术装置相关时的环境状态)的情况下决定采取什么动作(即，在程序期间关于参数、设置和度量提供什么推荐)的模型(例如，有时为深度神经网络或简单的监督学习模型)。换句话说，策略是状态观察值中采用的并且映射为动作的代理的大脑。RL算法更新策略，因为策略可能未被正确映射以采取最佳动作，或者环境(例如，由源自上文讨论的术中数据的所有数据点定义的)可能发生改变，使得映射不是最佳。RL算法基于采取的动作、来自环境的观察值和收集的回报量(如通过回报函数确定)来改变策略，下文将进行描述。使用RL算法，代理因此在其与环境交互时修改其策略，使得最终对于任何状态，其将采取与最长远的回报相对应的最有利的动作。
在过程250处，基于在过程245处获得的术中信息来为例如给定组的IOL度数中的每一个估计术后MRSE。在某些实施例中，可以为例如市场上可获得的多个IOL度数中的每个IOL度数估计术后MRSE。在这种实施例中，外科医生可能能够看到哪个IOL度数被估计为导致最接近期望的屈光结果的术后MRSE。在某些其他实施例中，可以为外科医生已经选择的特定IOL度数估计术后MRSE。在这种实施例中，如果估计的术后MRSE接近期望的屈光结果，外科医生可以确定所选IOL可能产生患者的令人满意的屈光结果。
在某些实施例中，可以基于患者的无晶状体测量值来为患者在手术中估计一个或多个术后MRSE，所述无晶状体测量值包括以下各项中的一项或多项：眼轴长度、角膜曲率、前房深度、角膜的白到白直径、晶状体厚度、有效晶状体位置。在一些示例中，在过程250处基于患者的术中测量值计算的一个或多个术后MRSE可以不同于在过程230处基于患者的术前测量值计算的一个或多个术后MRSE。在这种示例中，外科医生可以基于使用患者的术中测量值计算的一个或多个术后MRSE选择IOL度数并且忽略先前选择的IOL度数。因此，使用如具有VerifeyeTM的OraTM(爱尔康公司，瑞士)等装置执行术中测量对确保使用最佳IOL度数从而产生令人满意的屈光结果来说是有利的。
在某些实施例中，第六一个或多个模型可以基于历史患者术中信息和术后结果进行训练。在一些示例中，各种学习算法可以用于使用如诊断训练数据源110提供的以及上文描述的与先前患者相关联的训练数据来训练第六一个或多个模型。例如，监督、非监督、或其他类型的机器学习算法可以用于训练第六一个或多个模型。在一些示例中，第六一个或多个模型可以各自包括使用来自先前患者的眼镜和/或白内障移除的数据训练的神经网络(例如，递归神经网络)。
在过程255处，执行用于植入具有所选IOL度数的IOL以替换碎裂的和移除的晶状体的晶状体植入程序。
在可选过程260处，获得眼睛的一个或多个术后测量值和/或记录术后满意度评分。在一些示例中，一个或多个术后测量值可以包括在过程255期间植入IOL之后的实际术后MRSE等。在一些示例中，可以基于术后眼睛的一个或多个图像、术后眼睛的一个或多个生理和/或光学测量值等来确定实际术后MRSE。
在过程265处，更新方法200使用的第一组、第二组、第三组、第四组、第五组和/或第六组模型。在一些示例中，在过程205期间确定的术前信息、在过程210处确定的晶状体密度图、在过程240期间记录的设置、参数和度量、在过程245期间获得的一个或多个术中测量值、在过程260期间获得的一个或多个术后测量值等可以用作第一组、第二组、第三组、第四组、第五组和/或第六组模型中的任何模型的附加训练数据。在一些示例中，附加训练数据可以添加到数据源，如数据源110。在一些示例中，所述更新可以包括更新最小二乘法拟合、反馈到神经网络(例如，使用反向传播)等中的一者或多者。
图4A和图4B是根据一些实施例的处理系统的图。虽然图4A和图4B示出了两个实施例，但是本领域普通技术人员还应容易了解的是，其他系统实施例是可能的。根据一些实施例，图4A和/或4B的处理系统代表可以包含在以下各项中的一项或多项中的计算系统：IOL选择和程序规划平台105、眼科实践场125、预测引擎120、一个或多个诊断装置130、一个或多个计算装置140、手术规划器160、170和/或180中的任一个等。
图4A展示了计算系统400，其中系统400的部件使用总线405彼此电连通。系统400包括处理器410和系统总线405，该系统总线将各个系统部件(包括，呈只读存储器(ROM)420、随机存取存储器(RAM)425等(例如，PROM、EPROM、FLASH-EPROM和/或任何其他存储器芯片或盒)形式的存储器)耦接至处理器410。系统400可以进一步包括与处理器410直接连接、与之紧邻、或集成为其一部分的高速存储器的缓存412。系统400可以通过缓存412来访问存储在ROM 420、RAM 425和/或一个或多个存储装置430中的数据以供处理器410进行高速访问。在一些示例中，缓存412可以提供性能提升，以避免处理器410从存储器415、ROM 420、RAM 425和/或该一个或多个存储装置430访问之前存储在缓存412中的数据时的延迟。在一些示例中，该一个或多个存储装置430存储一个或多个软件模块(例如，软件模块432、434、436等)。软件模块432、434和/或436可以控制和/或被配置成控制处理器410执行各种动作，诸如方法200和/或300的过程。并且虽然示出系统400仅具有一个处理器410，但是应理解的是，处理器410可以代表一个或多个中央处理器(CPU)、多核处理器、微处理器、微控制器、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、图形处理单元(GPU)、张量处理单元(TPU)等。在一些示例中，系统400可以被实施为独立式子系统和/或实施为添加至计算装置的板、或实施为虚拟机。
为了使得用户能够与系统400交互，系统400包括一个或多个通信接口440和/或一个或多个输入/输出(I/O)装置445。在一些示例中，该一个或多个通信接口440可以包括一个或多个网络接口、网络接口卡等，以根据一个或多个网络和/或通信总线标准来提供通信。在一些示例中，该一个或多个通信接口440可以包括用于经由网络(如网络115)来与系统400通信的接口。在一些示例中，该一个或多个I/O装置445可以包括一个或多个用户接口装置(例如，键盘、定点/选择装置(例如，鼠标、触摸板、滚轮、轨迹球、触摸屏等)、音频装置(例如，麦克风和/或扬声器)、传感器、致动器、显示装置等)。
该一个或多个存储装置430中的每一个可以包括比如由硬盘、光学介质、固态驱动器等提供的非暂态非易失性存储装置。在一些示例中，该一个或多个存储装置430中的每一个可以与系统400(例如，本地存储装置)位于同一地点和/或远离系统400(例如，云存储装置)。
图4B展示了基于芯片组架构的计算系统450，所述芯片组架构可以用于执行本文描述的任一种方法(例如，方法200和/或300)。系统450可以包括处理器455，其代表能够执行软件、固件和/或其他计算的任何数量的物理和/或逻辑上不同的资源，诸如一个或多个CPU、多核处理器、微处理器、微控制器、DSP、FPGA、ASIC、GPU、TPU等。如图所示，处理器455由一个或多个芯片组460辅助，该芯片组还可以包括一个或多个CPU、多核处理器、微处理器、微控制器、DSP、FPGA、ASIC、GPU、TPU、协处理器、编解码器(CODEC)等。如图所示，该一个或多个芯片组460将处理器455与一个或多个I/O装置465、一个或多个存储装置470、存储器475、桥接器480和/或一个或多个通信接口490中的一者或多者对接。在一些示例中，该一个或多个I/O装置465、一个或多个存储装置470、存储器和/或一个或多个通信接口490可以对应于图4A和系统400中类似命名的对应物。
在一些示例中，桥接器480可以提供额外的接口，用于向系统450提供对一个或多个用户接口(UI)部件、比如一个或多个键盘、定点/选择装置(例如，鼠标、触摸板、滚轮、跟踪球、触摸屏等)、音频装置(例如，麦克风和/或扬声器)、显示装置等的访问。
根据一些实施例，系统400和/或460可以提供图形用户接口(GUI)，其适合于辅助使用者(例如，外科医生和/或其他医务人员)执行方法200和/或300的过程。GUI可以包括可编辑手术规划的描述，关于要执行的下一动作的指令，带注释和/或无注释的解剖学结构图、比如眼睛的术前和/或术后图像(例如，比如图4描绘的)，输入请求等。在一些示例中，GUI可以显示解剖学结构的真彩色图像和/或假彩色图像等。
图5是根据一些实施例的多层神经网络500的图。在一些实施例中，神经网络500可以表示用于实施第一组、第二组、第三组、第四组、第五组和第六组模型中的每个模型以及本文描述的任何其他模型(例如，关于方法200并由预测引擎120使用)的神经网络。神经网络500使用输入层520处理输入数据510。在一些示例中，输入数据510可以对应于被提供给一个或多个模型的输入数据(例如，(多个)训练数据源110提供的数据)和/或例如在用于训练一个或多个模型的过程265期间的更新期间被提供给一个或多个模型的训练数据。输入层520包括用于通过缩放、范围限制和/或类似方式来调节输入数据510的多个神经元。输入层520中的每个神经元生成被馈送至隐藏层531的输入端的输出。隐藏层531包括处理来自输入层520的输出的多个神经元。在一些示例中，隐藏层531中的每个神经元生成输出，该输出接着被传播经过一个或多个额外的隐藏层(以隐藏层539结束)。隐藏层539包括处理来自前一个隐藏层的输出的多个神经元。隐藏层539的输出被馈送至输出层540。输出层540包括用于通过缩放、范围限制和/或类似方式来调节来自隐藏层539的输出的一个或多个神经元。应理解的是，神经网络500的架构仅是代表性的，并且其他架构是可能的，包括具有仅一个隐藏层的神经网络、没有输入层和/或输出层的神经网络、具有递归层的神经网络等。
在一些示例中，输入层520、隐藏层531-539和/或输出层540中的每一者包括一个或多个神经元。在一些示例中，输入层520、隐藏层531-539和/或输出层540中的每一者可以包括相同数量或不同数量的神经元。在一些示例中，每个神经元将其输入x进行组合(例如，使用可训练加权矩阵W获得的加权和)、加上可选的可训练偏置b、并且应用激活函数f来生成输出a，如等式1所示。在一些示例中，激活函数f可以是线性激活函数、具有上限和/或下限的激活函数、对数s形(log-sigmoid)函数、双曲正切函数、修正线性单元函数等。在一些示例中，每个神经元可以具有相同或不同的激活函数。
a ＝ f(Wx+b)          等式1
在一些示例中，可以使用监督学习(例如，在过程265期间)来训练神经网络500，其中训练数据的组合包括输入数据和标准真值(ground truth)(例如，预期的)输出数据的组合。神经网络500的使用该输入数据作为输入数据510而生成的输出之间的差异，并将如由神经网络500生成的输出数据550与标准真值输出数据进行比较。然后可以将所生成的输出数据550与标准真值输出数据之间的差异反馈到神经网络500中，以对各个可训练的权重和偏置进行校正。在一些示例中，可以通过使用随机梯度下降算法的反向传播技术等来反馈这些差异。在一些示例中，可以将一大组的训练数据组合多次呈现给神经网络500，直到总损失函数(例如，基于每个训练组合的差异的均方误差)收敛到可接受的水平为止。
如上文描述的，可以用作第一组、第二组、第三组、第四组、第五组和第六组模型的一部分的神经网络的一个示例可以是递归神经网络(RNN)。RNN是可以从暂态数据学习的一种神经网络模型。RNN具有通过可以保存暂态信息的中间状态连接的多个连接的神经网络。训练这种RNN模型的过程可以包括但不限于：建立来自先前患者的训练数据库以训练模型(训练数据集可以包括患者的术前、术中和术后信息的组合)；通过公式化“优化所有感兴趣的相关手术参数的损失函数”来建立成功标准以便提供良好的术后结果(例如，最大程度上提高术后调查评分)；定制并使用长短期存储器(LSTM)模型，一种可以应用反向传播和其他优化技术来“具体化手术任务”并从术中数据学习“最佳参数设置”的RNN。
根据上述实施例的方法可以实施为存储在非暂态有形机器可读介质上的可执行指令。所述可执行指令在被一个或多个处理器(例如，处理器510和/或处理555)运行时可以致使该一个或多个处理器执行方法200和/或300的过程中的一个或多个过程。可以包括方法200和/或300的过程的一些常见形式的机器可读介质是例如软磁盘、软盘、硬盘、磁带、任何其他磁性介质、CD-ROM、任何其他光学介质、打孔卡、纸带、任何其他带有孔图案的物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EPROM、任何其他存储芯片或盒和/或处理器或计算机适合从中读取的任何其他介质。
实施根据这些公开的方法的装置可以包括硬件、固件和/或软件，并且可以采用各种各样的形状因子中的任一种。这样的形状因子的典型示例包括膝上型计算机、智能电话、小型个人计算机、个人数字助理等。本文描述的功能的一部分也可以体现在外围设备和/或附加卡中。通过进一步示例，此类功能还可以在单一装置中的不同芯片或在其中执行的不同过程之间、在电路板上实施。
虽然已经示出和描述了说明性实施例，但是在前述公开中设想了各种各样的修改、改变和替换，并且在一些情况下，可以采用实施例的一些特征而不对应地使用其他特征。本领域普通技术人员将认识到许多变型、替代方案和修改。因此，本发明的范围应仅由权利要求来限制，并且恰当的是，以与本文公开的实施例的范围一致的方式广义地解释权利要求。

Claims (19)

1.一种用于与移除眼睛的晶状体相关地使用的方法，所述方法包括：
获得所述眼睛的术前数据，所述术前数据包括与所述眼睛的晶状体相关联的成像数据；
基于与所述晶状体相关联的所述成像数据确定晶状体密度图；以及
基于所述晶状体密度图生成激光碎裂程序的激光碎裂图案。
2.如权利要求1所述的方法，确定所述晶状体密度图包括分析来自所述成像数据的多个像素中的每个像素或来自所述成像数据的多个体素中的每个体素的强度。
3.如权利要求1所述的方法，进一步包括基于所述晶状体密度图确定白内障类型，其中，生成所述激光碎裂图案进一步基于所述白内障类型。
4.如权利要求1所述的方法，进一步包括生成用于执行所述激光碎裂程序的激光装置的一个或多个装置设置。
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述一个或多个装置设置包括激光频率、激光功率、激光速度、或激光类型。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述生成的激光碎裂图案指示以下各项中的至少一项：碎裂线的位置和取向、所述碎裂线之间的距离、沿所述碎裂线的激光治疗点之间的间隔距离、弯曲线的使用、螺旋形或不规则图案的使用、沿所述碎裂线中的每条碎裂线的切口深度、或每条图案线相对于中心轴线的入射角。
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述生成进一步包括生成以下各项中的至少一项：与所述激光碎裂图案相关联的激光碎裂线的总长度、所述激光碎裂程序的总时间长度、或用于所述激光碎裂程序的总激光能量。
8.如权利要求1所述的方法，其中，所述生成基于以下各项中的至少一项：优化与所述激光碎裂程序相关联的吸力下时间、优化所述激光碎裂程序耗费的总激光能量、优化激光点数量、优化激光碎裂线的总长度、优化晶状体乳化术所需的时间、优化晶状体乳化术所需的总超声波能量、优化抽吸所述晶状体所需的时间、优化抽吸所需的流体量。
9.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
获得在所述晶状体被碎裂时收集的术中数据；以及
基于所述术中数据调整所述激光碎裂图案。
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述生成基于以下操作：基于历史术后调查评分最大程度上提高预测术后调查评分。
11.如权利要求1所述的方法，其中，所述生成进一步包括识别与所述晶状体相关联的一个或多个对应目标的一个或多个位置以向其施加超声波能量。
12.如权利要求11所述的方法，其中，所述生成进一步包括生成针对所述一个或多个对应目标中的每个目标的一个或多个晶状体乳化术装置设置。
13.如权利要求11所述的方法，其中，所述一个或多个晶状体乳化术装置设置包括以下各项中的至少一项：超声波装置的频率、或所述超声波装置的功率水平、超声波施加的持续时间、要施加的流体的速率和/或体积、或所施加的流体的压力。
14.一种用于与移除眼睛的晶状体相关地使用的眼科系统，所述眼科系统包括：
至少一个存储器，所述至少一个存储器包括可执行指令；
至少一个处理器，所述至少一个处理器与所述至少一个存储器进行数据通信，并且被配置成执行所述指令以使所述眼科系统进行以下操作：
获得所述眼睛的术前数据，所述术前数据包括与所述眼睛的晶状体相关联的成像数据；
基于与所述晶状体相关联的所述成像数据确定晶状体密度图；以及
基于所述晶状体密度图生成激光碎裂程序的激光碎裂图案。
15.如权利要求14所述的眼科系统，其中，所述处理器被配置成使所述眼科系统确定所述晶状体密度图包括：所述处理器被配置成使所述眼科系统分析来自所述成像数据的多个像素中的每个像素或来自所述成像数据的多个体素中的每个体素的强度。
16.如权利要求14所述的眼科系统，其中：
所述处理器进一步被配置成使所述眼科系统基于所述晶状体密度图确定白内障类型；并且
处理器被配置成生成所述激光碎裂图案进一步基于所述白内障类型来实现。
17.一种非暂态计算机可读介质，所述非暂态计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由眼科系统执行时使所述眼科系统执行包括以下操作的方法：
获得所述眼睛的术前数据，所述术前数据包括与所述眼睛的晶状体相关联的成像数据；
基于与所述晶状体相关联的所述成像数据确定晶状体密度图；以及
基于所述晶状体密度图生成激光碎裂程序的激光碎裂图案。
18.如权利要求17所述的非暂态计算机可读介质，其中，确定所述晶状体密度图包括：分析来自所述成像数据的多个像素中的每个像素或来自所述成像数据的多个体素中的每个体素的强度。
19.如权利要求17所述的非暂态计算机可读介质，其中，所述方法进一步包括基于所述晶状体密度图确定白内障类型，并且其中，生成所述激光碎裂图案进一步基于所述白内障类型。
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