DE102011103224A1

DE102011103224A1 - "Verfahren und Anordnung zur Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter im Rahmen der IOL-Implantation am Auge"

Info

Publication number: DE102011103224A1
Application number: DE102011103224A
Authority: DE
Inventors: Martin Kühner; Rico Fuchs; Martin Hacker; Matthias Reich
Original assignee: Carl Zeiss Meditec AG
Current assignee: Carl Zeiss Meditec AG
Priority date: 2011-05-31
Filing date: 2011-05-31
Publication date: 2012-12-06
Also published as: US9560958B2; US8857443B2; US20120310337A1; US20150057989A1

Abstract

Die vorliegende Erfindung ermöglicht die Auswahl einer entsprechenden IOL und/oder der anzuwendenden Operationsparameter, um die Ergebnisse refraktiver Eingriffe am Auge zu optimieren. Während bei der Auswahl bzw. Anpassung der IOL deren Merkmale ausschlaggebend sind, werden bei den Operationsparametern die zu wählende Methode bzw. deren Parameter berücksichtigt. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren werden aus vorgegebenen, geschätzten oder gemessenen Eingangsparametern bzw. deren Mittelwerten entsprechende Ausgangsparameter ermittelt, indem mindestens zwei Eingangsparameter miteinander variiert werden, von denen mindestens ein Eingangsparameter als Verteilungsfunktion vorliegt. Die daraus entstandene(n) Verteilungsfunktion(en) werden anhand entsprechender Zielvorgaben optimiert und die ermittelte, mindestens eine Verteilungsfunktion eines oder mehrerer Ausgangsparameter als Entscheidungshilfe verwendet. Die vorliegende Lösung dient der Auswahl einer entsprechenden IOL und/oder der anzuwendenden Operationsparameter und ist auf dem Gebiet der Augenchirurgie zur Implantation von intraokularen Linsen anwendbar.

Description

Die vorliegende Erfindung ermöglicht die Auswahl einer entsprechenden IOL und/oder der anzuwendenden Operationsparameter, um die Ergebnisse refraktiver Eingriffe am Auge zu optimieren. Während bei der Auswahl bzw. Anpassung der optimalen, intraokularen Linse (IOL) deren Merkmale, wie beispielsweise Typ, Brechkraft, Asphärizität, Multifokalität u. a. ausschlaggebend sind, werden bei den Operationsparametern insbesondere die zu wählende Methode bzw. deren Parameter, wie beispielsweise Einschnittgröße, -winkel und -tiefe, berücksichtigt.
Nach dem bekannten Stand der Technik werden IOLs auf Basis gemessener und/oder geschätzter Größen ausgewählt bzw. angepasst, wobei nur einzelne Parameter in Form von Einzelmesswerten oder als ein Mittelwert über definierte Patientengruppen berücksichtigt werden. Eine Berücksichtigung der Abhängigkeiten von den spezifischen Begleitumständen der Behandlung, wie Merkmale der Patienten, Diagnostik, Operationsverfahren o. ä., findet ebenso wenig statt wie die Verwendung statistischer Verteilung für die Parameter.
Die Auswahl nach bekanntem Stand der Technik kann gemäß 1 beschrieben werden.
Als Eingangsparameter für den Berechungsprozess dienen zum einen die mittels eines ophthalmologischen Messgerätes bestimmten biometrischen Daten des zu behandelnden Auges und zum anderen die Daten der zur Implantation infrage kommenden (1 ... n) IOLs. Diese IOIs variieren typischerweise nach IOL-Typ (einschließlich Variation deren Aspherizität oder Torizität) und IOL-Brechkraft.
Über ein Berechungsmodell (typischerweise eine IOL-Formel oder mittels Raytracing) wird im nächsten Schritt ein Ausgangs- bzw. Bewertungsparameter (typischerweise die Refraktion des Patienten nach dem Einsetzen der IOL) berechnet. Dieser Ausgangs- bzw. Bewertungsparameter wird dann durch Variation der durch den Arzt noch wählbaren Eingangs-Parameter so optimiert, dass die Zielrefraktion erreicht wird
Das zurzeit am weitesten verbreitete Berechnungsmodell sind sogenannte IOL-Formeln z. B. nach Holladay, Hoffer, Binkhorst, Colenbrander, Shammas, oder SRK. Danach berechnet sich die Refraktion D (= Ausgangs-/Bewertungsparameter) des Patienten nach Einsetzen der IOL zu D = D_IOL – f(K, AL, VKT, A) (F1) wobei f () eine klassisch bekannte IOL-Formel und

D_IOL: Brechkraft der IOL,
K: der gemessene Keratometriewert,
AL: die gemessene Achslänge des Auges,
VKT: die gemessene Vorderkammertiefe und
A: eine IOL-Typ-abhangige Konstante

Zur Auswahl der IOL gibt sich der Arzt eine Zielrefraktion vor (D = D_ZIEL). Zur Optimierung berechnet der Arzt die Refraktion gemäß (F1) für verschiedene IOLs durch Variation von D_IOL und A. In vielen Fällen verwendet der Arzt IOLs des gleichen Typs, so dass keine Variation in A erfolgt und die Optimierung auf eine Formelberechung gemäß D_IOL =D_ZIEL + f(K, AL, VKT, A) hinaus läuft. Für den Fall der Emmetropie als Ziel ergibt sich damit die klassische Formelberechnung der IOL nach D_IOL = f(K, AL, VKT, A).
Die Konstante A in den Formeln wird empirisch über ein Patientenensemble ermittelt, um die Formelwerte an die real sich ergebenden optimalen Refraktionswerte anzupassen. Diese Anpassung stellt jedoch nur sicher, dass der Mittelwert der Refraktionswerte über das Testensemble mit der Formel übereinstimmt.
Statistische Fehler der Biometrieformel werden vom Arzt typischerweise dadurch berücksichtigt, dass er aus seiner Erfahrung weiß, dass seine real erzielten Refraktionswerte über seine Patienten eine gewisse Schwankung um die Zielrefraktion haben. Will er deren Einfluß minimieren so hält er eine Korrektur der Zielrefraktion vor. Beispielsweise hat ein Arzt bei Patienten mit myopen Augen typische Abweichungen von +/–0,25 D gegenüber Zielrefraktion, dann wird er auf eine Refraktion von –0,25 D zielen, um mit hoher Wahrscheinlichkeit zu vermeiden, dass das Auge der Patienten intolerabel hyperop wird, Diese Methode stellt im Mittel über das Patienten-Ensemble eine gute Strategie dar.
Allerdings könnte die typische Schwankung um die Zielrefraktion bzw. der Vorhalt verringert werden, wenn als Ausgangsgröße statt eines Mittelwertes über ein Patientenensemble individuelle Eingangsparameter des einzelnen Patienten verwendet werden würden.
Um systematische Fehler zu minimieren, werden derzeit nach dem Stand der Technik verschiedene Ansätze gewählt.
So verwendet eine Reihe von Ärzten für jede ethnische Gruppe ihrer Patienten eine verschiedene A-Konstante. Dadurch lassen sich die systematischen Fehler reduzieren und, sofern die statistische Streuung in der jeweiligen Gruppe geringer ist, auch die statistischen Fehler.
Andere Ärzte verwenden in Abhängigkeit von definierten Ausgangsbedingungen, wie beispielsweise Patienten mit langen Achslängen oder mit vorheriger refraktiver Hornhautchirurgie, unterschiedliche Biometrieformeln, die an die jeweiligen Bedingen besser angepasst sind, oder die die Messung zusätzlicher Parameter, wie Vorderkammertiefe oder Linsendicke, voraussetzen. Auch hier werden insbesondere die systematischen Fehler verringert, wobei allerdings teilweise aufgrund der zusätzlichen gemessenen Parameter die statistischen Fehler zunehmen können.
Eine eher geringe Anzahl von Ärzten verwendet nach P.-R. Preussner und anderen in [1] Raytracing-Methoden als Berechnungsmodell anstelle von einfachen Formeln (1). Hier wird basierend auf den individuellen Messwerten und geschätzten Größen, wie insbesondere der Lage der IOL im Auge, ein Augenmodell mit in der Regel mehreren, optisch wirksamen Flächen entwickelt und dies nach Methoden aus dem Optikdesign für ein oder mehrere Strahlen „durchgerechnet”. Als Beurteilungswert wird die Abbildungsqualität an der Retina/Fovea berechnet. Bei entsprechend genauer Ermittlung der Eingangsgrößen lassen sich hierdurch systematische Fehler weitestgehend vermeiden. Statistische Fehler, die beispielsweise aus mangelnder Reproduzierbarkeit der Messungen oder aus Schwankungen des Wundheilungsprozesses resultieren, werden allerdings auch hier nicht berücksichtigt.
Einige Hersteller von IOLs versuchen letztere Schwankungen zu kompensieren, indem das Design der IOL so gestaltet wird, dass die „wirkende” Brechkraft der IOL im mittleren, d. h. im durchschnittlichen, Auge möglichst lageunempfindlich ist. Derartige künstliche Augenlinsen und ein Verfahren zu deren Verbesserung sind in der WO 2007/128423 A1 beschrieben. Hierbei wird die Oberflächenform der IOL so modifiziert, dass diese eine von der vollkommenen Sphäre abweichende Oberflächenform aufweist. Die Konstruktion der IOL berücksichtigt dabei die natürliche optische Konfiguration des menschlichen Sehapparats, z. B. eine Verkippung der Sehachse und eine Dezentrierung der Pupille. Außerdem kann das Konstruktionsverfahren potentiellen, durch Implantations- und Operationseffekte verursachten Lagefehlern Rechnung tragen. Allerdings können letztendlich Schwankungen der Lage der IOL nicht vollständig berücksichtigt bzw. ausgeglichen werden.
Nach Warren Hill und Richard Potvin in [2] kann zur Optimierung der Auswahl von torischen IOL mit dem Ziel, den Zielvorhalt zu optimieren, eine Monte-Carlo-Methode/Simulation verwendet werden. Ähnlich dem obigen Beispiel wird dem Arzt gemäß [2] empfohlen eine (negative) Resttorizität des Systems „Kornes-IOL” vorzuhalten, um eine (Unter-)Korrektur zu vermeiden.
Um zu dieser Empfehlung zu gelangen, berechnen Hill und Potvin aus individuellen Keratometer-Messwerten, aus der nach einer bestimmten Auswahlstrategie ausgewählten Torizitätsstufe der IOL, aus mittleren Lagedaten der Markierungen am Auge, aus der mittleren Größe des induzierten Astigmatismus und aus der mittlere postoperativen Rotation der IOL den mittleren (=”exakten”) postoperativen Astigmatismus des „Kornea-IOL”-Systems.
Dem wird ein realer, durch Simulation gewonnener Astigmatismus gegenübergestellt. Hierzu werden die Verteilungen des induzierten Astigmatismus, der Markierung und der IOL-Rotation aufgrund von Messunsicherheiten, sowie von Ausführungs- und Wundheilungsschwankungen benutzt, um gemäß der Monte-Carlo-Methode für jeden der 2000 Patienten des Ensembles (genau) einen postoperativen Astigmatismus zu simulieren. Anschließend werden für jede Torizitätsstufe separat die simulierten Messwerte des Patientenensembles gemittelt, um den realen/simulierten, postoperativen Astigmatismus zu bestimmen. Diese Prozedur wird nach [2] für zwei Auswahlstrategien gemacht, wobei letztendlich diejenige empfohlen wird, die als Ergebnis den geringeren, über das Patientenensemble gemittelten, realen/simulierten, postoperativen Astigmatismus aufweist.
Hill und Potvin zeigen hiermit, dass für die Wahl des Vorgehens und die Auswahl der optimalen IOL (Vorhalt) Monte-Carlo-Methoden generierte Verteilungen über Patentenensembles herangezogen werden können. Auf die Verwendung von mittels Monte-Carlo-Mehtoden generierter Verteilungsfunktionen für den individuellen Patienten statt der des Patientenensembles wird in [2] jedoch weder Bezug genommen, noch stellt dies eine Alternative dar.
Von Peter N. Lombard und Scott K. McClatchey wird in [3] beschrieben, wie die Anzahl an bereitzustellenden Typen von IOLs für humanitäre Missionen mittels Monte-Carlo-Simulation optimiert werden kann. Obwohl hier im Vordergrund steht, die Anzahl der bereitgestellten Linsentypen zu minimieren, wird trotzdem explizit die Notwendigkeit der Implementierung regionaler, kultureller, geschlechtsspezifischer und altersbedingter Variation für die Auswahl der Typen der IOL ersichtlich.
Als nachteilig bei den nach dem Stand der Technik bekannten Lösungen wirkt sich aus, dass bei der Auswahl bzw. Anpassung der erforderlichen IOL bzw. der Wahl der optimalen Operationsparameter lediglich einzelne Parameter in Form von Einzelmesswerten oder als ein Mittelwert über definierte Patientengruppen, nicht jedoch deren Abhängigkeiten von den individuellen Patienten und/oder den spezifischen Begleitumständen der Behandlung berücksichtigt werden.
Inwieweit es einen Zusammenhang zwischen der gewählten IOL und der für die Implantation gewählten Operationsmethode besteht, wurde von T. Iwase und K. Sugiyama in der Studie [4] untersucht. Hierzu wurden Patienten jeweils in ein Auge eine einteilige und in das andere Auge eine dreiteilige Acryl-IOL implantiert. Der Genesungsprozess wurde dokumentiert, indem der Grad der Dezentrierung und Neigung der IOL sowie die Vorderkammertiefe nach einer Woche und monatlich bis zu 6 Monate gemessen wurden.
In dessen Ergebnis musste festgestellt werden, dass es zwar bei der mittleren Dezentrierung und Neigung bei keiner der IOL markante Veränderungen gab, sich jedoch bei der Messung der Vorderkammertiefe deutliche Unterschiede zeigten. Während sich die Vorderkammertiefe nach der Implantation einteiliger IOL nicht änderte, kam es bei den Augen, in die eine dreiteilige IOL implantiert wurde, zu einer deutlichen Verflachung der Vorderkammer.
Literatur:

[1] Preussner, P.-R. u. a.; „Vergleich zwischen Raytracing und IOL-Formeln der 3. Generation", Ophthalmologe 2000, 97: 126–141,
[2] Hill, W. und Potvin, R.; „Monte Carlo simulation of expected outcomes with the AcrySof toric intraocular lens", BMC Ophthalmology 2008, 8: 22,
[3] Lombard, P. N., McClatchey S. K.; „Intraocular lens power requirements for humanitarian missions" J. Cataract Refract Surg Vol25, October 2009,
[4] Iwase, T., Sugiyama, K.; Investigation of the stability of one-piece acrylic intraocular lenses in cataract surgery and in combined vitrectomy surgery", Br J Ophthalmol 2006; 90, 1519–1523.

Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Anordnung zur optimierten Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter im Rahmen der IOL-Implantation bereit zu stellen. Ausgehend von individuellen Eingangsparametern in Form statistischer Verteilungen und entsprechenden Zielvorgaben sollen dem Nutzer Ausgangsparameter als objektive Entscheidungshilfe zur Verfügung gestellt werden, die die Auswahl wesentlich vereinfachen bzw. präzisieren.
Erfindungsgemäß wird die Aufgabe durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche gelöst. Bevorzugte Weiterbildungen und Ausgestaltungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter im Rahmen der IOL-Implantation werden aus vorgegebenen, geschätzten oder gemessenen Eingangsparametern bzw. deren Mittelwerten entsprechende Ausgangsparameter ermittelt, wobei mindestens zwei Eingangsparameter miteinander variiert werden, von denen mindestens ein Eingangsparameter als Verteilungsfunktion vorliegt und die entstandene(n) Verteilungsfunktion(en) anhand entsprechender Zielvorgaben optimiert und die ermittelte(n) Verteilungsfunktion(en) eines oder mehrerer Ausgangsparameter als Entscheidungshilfe verwendet werden.
Zwei Eingansparameter werden hierbei miteinander variiert, indem Kombinationsmöglichkeiten für die beiden (variablen) Eingansparameter ermittelt werden und in ein Modell einfließen. Dabei liegt mindestens ein Eingangsparameter als Verteilungsfunktion vor.
Die erfindungsgemäße Anordnung besteht aus einer Eingabeeinheit, einer zentralen Steuer- und Auswerteeinheit sowie einer Ausgabeeinheit. Als Eingabeeinheit ist eine Schnittstelle zu einer Datenquelle vorgesehen. Eine vorhandene, grafische Benutzeroberfläche dient der Auswahl von Eingangsparametern aus einer vorhandenen Datenbank, in der mindestens ein Eingangsparameter als Verteilungsfunktion vorliegt.
Die zentrale Steuer- und Auswerteeinheit ist in der Lage, anhand eines Berechnungsmodells mindestens einen Eingangsparameter im Modell zu variieren, die daraus entstandene(n) Verteilungsfunktion(en) anhand entsprechender Zielvorgaben zu optimieren und mindestens eine Verteilungsfunktion eines oder mehrerer Ausgangsparameter als Entscheidungshilfe zu ermitteln und über die dafür ausgebildete, grafische Benutzeroberfläche mindestens eine Verteilungsfunktion eines oder mehrerer Ausgangsparameter als Entscheidungshilfe auszugeben bzw. darzustellen.
Die vorliegende Erfindung dient der Auswahl einer entsprechenden IOL und/oder der anzuwendenden Operationsparameter und ist auf dem Gebiet der Augenchirurgie zur Implantation von intraokularen Linsen anwendbar. Zur Auswahl bzw. Anpassung der optimalen, intraokularen Linse (IOL) werden neben deren Merkmale, wie beispielsweise Typ, Brechkraft, Asphärizität, Multifokalität, u. a. auch die Operationsparameter, insbesondere die zu wählende Methode bzw. deren Parameter, wie beispielsweise Einschnittgröße, -winkel und -tiefe, berücksichtigt.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand von Ausführungsbeispielen näher beschrieben. Dazu zeigen:
1: den Ablauf zur Auswahl einer IOL nach dem Stand der Technik,
2: den allgemeinen Ablauf zur Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter nach dem erfindungsgemäßen Verfahren,
3: zwei dem Bediener zur Entscheidung ausgegebene, bezüglich der Zielrefraktion optimierte Verteilungsfunktionen,
4: den detaillierten Ablauf zur Auswahl einer IOL und der Operationsparameter nach dem erfindungsgemäßen Verfahren,
5: eine Gegenüberstellung möglicher Eingangsparameter, Zielvorgaben und optimierter Ausgangsparameter und
6: beispielhafte Darstellung der Verteilungsfunktionen für jeweils 2 verschiedene IOL-Typen und Operationsmethoden.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter im Rahmen einer IOL-Implantation werden aus vorgegebenen, geschätzten oder gemessenen Eingangsparametern bzw. deren Mittelwerten entsprechende Ausgangsparameter ermittelt, indem mindestens zwei Eingangsparameter miteinander variiert werden, von denen mindestens ein Eingangsparameter als Verteilungsfunktion vorliegt, die daraus entstandene(n) Verteilungsfunktion(en) anhand entsprechender Zielvorgaben optimiert werden und die ermittelte, mindestens eine Verteilungsfunktion eines oder mehrerer Ausgangsparameter als Entscheidungshilfe verwendet wird. Die Eingangsparameter können hierbei Daten des Auges, des Patienten, der IOL, des Diagnose- oder Messgerätes sowie Operationsparameter beinhalten.
Gemäß einer ersten vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens werden die biometrischer Parameter, wie beispielsweise Achslänge, Vorderkammertiefe und Hornhautradien des zu behandelnden Auges eines Patienten vermessen. Vorzugsweise kann hierfür ein IOLMaster^® der Carl Zeiss Meditec AG verwendet werden, mit dem die erforderlichen Daten des menschlichen Auges, in einer Sitzung unmittelbar aufeinander folgend bestimmt werden können. Das Biometriemessgerät zeichnet sich durch einen exzellenten Patientenkomfort aus, da alle Messungen im non-contact-Verfahren erfolgen.
Die so ermittelten biometrischen Daten des zu behandelnden Auges dienen als Eingangsparameter. Zusammen mit weiteren Eingangsparametern, wie beispielsweise Patientendaten sowie Daten der IOL, des Diagnose- oder Messgerätes sowie Operationsparameter, werden die Werte der Eingangsparameter anhand eines Berechnungsmodells miteinander variiert. Die Patientendaten oder Operationsparameter können beispielsweise vorab zusätzlich in klinischen Studien erhoben werden.
Als mögliche Eingangsparameter können hierbei die Folgenden verwendet werden, wobei mindestens ein Eingangsparameter als Verteilungsfunktion vorliegt:

– Biometriemesswerte: Korneaform, -dicke und -lage; Achslänge; Linsenform, -dicke und -lage; Vorderkammertiefe, Retinadicke, Kammerwinkel, etc. Die Messwerte können hierbei mit den vom Messgerät bekannten Schwankungsbreiten/Verteilungen vorliegen, wobei die Schwankungsbreiten spezifisch für jedes Messgerät gemessen oder kalibriert sind,
– IOL Parameter: wie IOL-Modell, Haptikaufbau, Dicke und Krümmungen (Formparameter), Festigkeiten und Elastizitäten (mechanische Parameter), Brechzahlen (Materialparameter), Brechkraft etc. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die postoperative Lage, oder anderer postoperative Ergebnisse spezieller IOL-Modelle, Haptikgeometrien o. ä. können hierbei z. B. durch klinische Prüfungen statistisch ermittelt wurden sein.
– nicht gemessene bzw. nicht messbare Werte, wie beispielsweise Glaskörperbrechzahl, Korneadicke, Vorderkammertiefe, Akkomodationsfähigkeit oder Linsenhub, aus Schätzungen in Abhängigkeit von Patientenparametern, wie Ethnizität, Alter, Geschlecht, pathologische Vorgeschichte etc. Nicht gemessene aber beispielsweise aus der Literatur bekannt Werte sind dort oft mit Wert und Wahrscheinlichkeitsverteilung ermittelt wurden. Besonders für gruppenspezifische Werte, wie Ethnizität, Alter, Geschlecht usw. werden klinische Ergebnisse statistisch ermittelt und veröffentlicht und können somit als Eingangsverteilungen dienen.
– Operationsparameter: Typ, Prozedur, Technik, etc. sowie deren Wirkungen auf die Position und Lage der IOL während der Heilung Auch die durch postoperative Ergebnisse hervorgerufenen Parameter, wie der z. B. durch die jeweilige Schnittvariante induzierte Zylinder, können aus klinischen Tests mit Wahrscheinlichkeitsverteilung vorliegen.
– Parameter des Diagnosegerätes: Typ, Prozedur, Messfehler etc.. Messparameter mit bestimmter Wahrscheinlichkeitsverteilung bzw. Messgenauigkeit können auch mit einem Messgerät ermittelt werden.

Dies stellt allerdings lediglich eine beispielhafte Aufzählung dar, da prinzipiell auch andere, dem Fachmann bekannte Eingangsparameter Verwendung finden können.
Erfindungsgemäß werden bei dem Berechnungsmodell alle Eingangsparameter mittels Raytracing oder biometrischer Berechnungsformeln für ein Augenmodell durchgerechnet und durch eine Monte-Carlo-Simulation individuelle Häufigkeitsverteilungen der Ausgangsparameter bestimmt. Hierzu können die bekannten Biometrieformeln, wie beispielsweise nach Holladay, Hoffer, Binkhorst, Colenbrander, Shammas oder SRK, verwendet werden.
Gemäß einer zweiten vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens kann die Bestimmung der individuellen Häufigkeitsverteilungen der Ausgangsparameter statt durch eine Monte-Carlo-Simulation durch eine Fehlerverteilungsoptimierung erfolgen. Fehlerverteilungsoptimierung bedeutet in diesem Fall die bestmögliche Angleichung einer Ist-Ziel-Verteilung an eine Soll-Ziel-Verteilung, d. h. die Minimierung der Abweichung der Zielverteilung von einer Soll-Zielverteilung. Das kann durch jegliche bekannte iterative Parametervariation erfolgen.
Bei herkömmlichen Gaußverteilungen lässt sich mittels Fehlerfortpflanzungsrechnung mit Mittelwert und Standardabweichung leicht der Fehler des Ergebniswertes ermitteln. Sobald zumindest eine der Eingangsverteilungen nicht Gaußförmig ist, kann die Fehlerfortpflanzungsrechnung nicht mehr angewendet werden.
Für diese Fälle ist die Variation mittels Simulation besonders von Vorteil. Für derartige Simulationen zur Wahl der Eingangsparameter für eine vorgegebene Ausgangsverteilung werden iterative Annäherungs- bzw. Regressionsmethoden verwendet. Neben einer Monte-Carlo-Simulation können je nach Komplexität der variierten Parameter beispielsweise auch Simulationen nach Levenberg, Marquart, Gauß-Newton o. ä. verwendet werden.
Bei der Bestimmung der individuellen Häufigkeitsverteilungen nach der Fehlerverteilungsoptimierung wird unter Zuhilfenahme der jeweiligen Berechnungsvorschrift des Ausgangsparameters die lokale (um den jeweils gemessenen, geschätzten, eingestellten Wert) eine partielle Ableitung nach den Eingangsparametern gebildet. Diese wird dann mit der Standardabweichung des jeweiligen Eingangsparameters multipliziert. Im Anschluss daran wird die individuelle Standardabweichung für den Ausgangsparameter nach bekanntem Verfahren (als Wurzel der Summe der Quadrate obigen Produktes) berechnet. Aus dem ermittelten individuellen Ausgangswert und der individuellen Standardabweichung wird dann die individuelle Häufigkeitsverteilung des Ausgabeparameters bestimmt.
Sowohl mit der Monte-Carlo-Simulation als auch mit der Fehlerverteilungsoptimierung erfolgt die Variation eines oder mehrerer Eingangsparameter zur Minimierung der Abweichung von Mittelwert und Verteilungsfunktion bezüglich eines oder mehrerer, frei wählbarer Zielvorgaben.
Aus diesen individuellen Häufigkeitsverteilungen kann der Bediener dann einen individuellen Risikovorhalt bezüglich der zu erzielenden Refraktion einstellen. Als Zielvorgaben werden dazu Risiko- und/oder Nutzenprofile verwendet.
Während die als Zielvorgaben dienenden Risikoprofile dabei vor allem aus den Patientendaten und den Operationsparameter hervorgehen, basieren die als Zielvorgaben dienenden Nutzenprofile vor allem auf der Beurteilung des Auges nach dem refraktiven Eingriff, insbesondere hinsichtlich Abbildungsgüte, Kontrast, Auflösung, Aberration, Schärfentiefe, Güte des Abbildungsmaßstabes und Refraktion.
Gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren wird/werden die als Entscheidungshilfe dienende(n) Verteilungsfunktion(en) des/der Ausgangsparameter entsprechend den Zielvorgaben ermittelt und dem Bediener zur Entscheidung ausgegeben bzw. dargeboten.
Als Ausgangsparameter kommen je nach Problemstellung die Folgenden in Betracht:

– Bewertung der Abbildung auf der Retina hinsichtlich Momente, Entropie, Kompaktheit, Form oder Intensitätsverteilung mittels Punktbildfunktion (point spread function = PSF), Linienbildfunktion (line spread function = LSF) oder Effektivwertermittlung (root mean square),
– Bewertung der Auflösung durch optische Transferfunktion (OTF), wie Modulationstransferfunktion (MTF) oder Phasentransferfunktion (PTF),
– Bewertung des Kontrasts durch die Kontrastsensitivitätsfunktion (CSF),
– Bewertung der optischen Abberationen, wie Chromatische Aberration, Strahlenaberration, Wellenfrontaberration, Schärfentiefe und binokulare Abweichung des Abbildungsmaßstabes,
– Bewertung der klassischen Refraktionsparameter Dioptrie und Astigmatismus.

Auch hier stellt dies lediglich eine beispielhafte Aufzählung dar, da prinzipiell auch andere, dem Fachmann bekannte optische Bewertungsparameter Verwendung finden können.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens werden nur die Verteilungsfunktionen der Ausgangsparameter dem Bediener zur Entscheidung ausgegeben bzw. dargeboten, die den vorgegebenen Zielvorgaben am besten entsprechen.
Weiterhin ist es möglich, dass die als Entscheidungshilfe dienenden zwei oder mehr Verteilungsfunktionen der Ausgangsparameter als Matrix ausgegeben bzw. dargeboten werden.
In einem letzten Verfahrensschritt wird vom Bediener anhand der ausgegebenen bzw. dargebotenen Verteilungsfunktionen der Ausgangsparameter die Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter getroffen.
Sollte es dem Bediener allerdings nicht möglich sein, eine Auswahl für die IOL und/oder die Operationsparameter zu treffen, so können vom Bediener neue Zielvorgaben definiert werden, so dass das erfindungsgemäße Verfahren von vorn beginnt.
Dies gilt selbstverständlich auch für den Fall, dass keine genügende Optimierung der Zielfunktion gelingt oder dass der Bediener mit den ausgegebenen bzw. dargebotenen Verteilungsfunktionen der Ausgangsparameter nicht zufrieden ist.
Hierzu zeigt die 2 den Ablauf zur Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren.
Im Unterschied zu dem anhand der 1 beschriebenen Verfahren nach dem Stand der Technik werden als Eingangsparameter nicht nur die mittels eines ophthalmologischen Messgerätes bestimmten biometrischen Daten des zu behandelnden Auges und die Daten der verwendbaren IOLs in Form von Einzelwerten verwendet. Vielmehr können auch Daten des Patienten, des Diagnose- oder Messgerätes sowie Operationsparameter in Form von Verteilungsfunktionen in das Verfahren einfließen.
Die n Eingangsparameter werden ebenfalls miteinander variiert und mittels Raytracing oder Biometrieformeln in ein Berechnungsmodell, z. B. ein Augenmodell, eingerechnet. Die sich aus der Berechnung ergebenden Werte für die Beurteilungsparameter liegen entsprechend den Eingangsparametern ebenfalls als Verteilungsfunktionen der Beurteilungsparameter vor, werden anhand ausgewählter Risiko- und/oder Nutzenprofile einer Optimierung unterzogen und dem Bediener zur Entscheidung vorgegeben.
Vom Bediener kann anhand der ausgegebenen bzw. dargebotenen Verteilungsfunktionen der Ausgangsparameter die Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter getroffen werden. Im Unterschied zu bisher bekannten Verfahren kann vom Bediener die IOL nicht nur nach ihrem Brechkraftwert sondern beispielsweise auch nach Hersteller, Typ, Material usw. ausgewählt werden. Zusätzlich können sogar noch die für den Eingriff optimalen Operationsparameter ausgewählt werden.
Für den Fall, dass dem Bediener nicht möglich ist, eine Auswahl für die IOL und/oder die Operationsparameter zu treffen, oder ihm die Optimierung nicht optimal zu sein scheint, kann der Bediener neue Zielvorgaben definieren und das erfindungsgemäße Verfahren erneut starten.
Gemäß einer letzten vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens können die Eingangsparameter gekennzeichnet werden, bei denen die größten Chancen zur Verbesserung des Ergebnisses liegen und dem Nutzer beispielsweise eine erneute Messung mit einem anderen Messgerät automatisch vorschlagen werden.
Beispielhaft zeigt die 3 dem Bediener zur Entscheidung ausgegebene Verteilungsfunktionen.
Als Eingangsparameter dienten hier neben den Daten verwendbarer IOL die mit unterschiedlichen ophthalmologischen Messgeräten bestimmten biometrischen Daten des zu behandelnden Auges. Die grafische Darstellung zeigt lediglich zwei (den Zielvorgaben am besten entsprechende) Verteilungen der relativen Häufigkeit h_n als Funktion der Zielrefraktion D.
Für die gestrichelt dargestellte Verteilungsfunktion für eine sphärische IOL wurden die biometrischen Daten des zu behandelnden Auges beispielsweise mit einem Keratometer bestimmt. Im Gegensatz wurde die andere Verteilungsfunktion für eine multifokale IOL ermittelt, für die die biometrischen Daten mit einem Topographiegerät gemessen wurden.
Anhand dieser Verteilungsfunktionen würde der Arzt dem myopen Patienten und sich selbst klar machen können, dass für die sphärische IOL in Verbindung mit reproduzierbaren Keratometerwerten der Patient eher emmetrop wird, während bei der multifokalen IOL eine gewisse Presbyopie-Korrektur aufgrund der Multifokalität, mit einer ungewisseren mittleren Refraktion D erkauft wird.
Für welchen IOL-Typ sich der Arzt bzw. Patient entscheidet hängt davon ab, ob eine Korrektur nur für eine spezielle Abbildungsentfernung oder eher über einen größeren Entfernungsbereich gewünscht wird.
Während der IOL-Typ mit dem in 3 gestrichelt dargestellten Verlauf aufgrund seiner schmalen Verteilungen der relativen Häufigkeit h_n eher zur Korrektur für eine spezielle Abbildungsentfernung geeignet ist, kann mit dem IOL-Typ, der in 3 einen durchgezogen dargestellten Verlauf aufweist, eher eine Korrektur über einen größeren Entfernungsbereich (Presbyopie) erreicht werden, da die Lage der mittleren Dioptrie D nicht so gewiss wäre wie beim IOL-Typ mit dem gestrichelten Verlauf.
Im Folgenden wird das erfindungsgemäße Verfahren anhand des in 4 dargestellten detaillierten Ablaufes zur Auswahl einer IOL und der Operationsparameter beschrieben.
Als erster Teil der der Eingangsparameter werden die biometrischen Parameter (Achslänge, Vorderkammertiefe und Hornhautradien) des zu behandelnden Auges eines Patienten vermessen. Vorzugsweise kann hierzu ein IOLMaster^® der Carl Zeiss Meditec AG verwendet werden, der die erforderlichen Daten in einer Sitzung unmittelbar aufeinander folgend im non-contact-Verfahren bestimmt.
Danach wird auf Basis der biometrischen Daten und zusätzlich erhobener Patientendaten, wie Alter, Ethnizität, Geschlecht, Refraktionsfehler o. ä., ein Augenmodell gebildet, bei dem die Eingangsparameter nicht nur in Form von Einzelwerten, sondern als statistische Verteilungen einfließen. Diese sind beispielsweise vorab in klinischen Studien bestimmt worden.
Aus einer Datenbank werden nacheinander IOLs ausgewählt, denen ebenfalls Modellparameter in Form von Verteilungsfunktionen zugrunde liegen, die zum Beispiel auf Herstelltoleranzen hinsichtlich Dicke, Krümmungen, Brechzahl o. ä. basieren. Diese Verteilungsfunktionen werden ebenfalls in das Augenmodell eingerechnet.
Alle Eingangsparameter, von denen mindestens ein Eingangsparameter als Verteilungsfunktion vorliegt, werden miteinander variiert, indem sie mittels Raytracing oder biometrischer Berechnungsformeln in ein Augenmodell eingerechnet und beispielsweise durch eine Monte-Carlo-Simulation individuelle Häufigkeitsverteilungen der Ausgangsparameter bestimmt werden.
Im oberen Teil der 4 sind die ermittelten Häufigkeitsverteilungen der Ausgangsparameter dargestellt. Vom Bediener wird daraus eine entsprechende Zielvorgabe ausgewählt. Im dargestellten Beispiel entspricht die Verteilung H2 am ehesten den Vorstellungen des Bedieners und wird für die Optimierung der Verteilungsfunktionen ausgewählt.
Im Anschluss erfolgt die Optimierung, bei der 5 mögliche IOLs (A, B, C, D und E) mit ebenfalls 5 anwendbaren Operationsvarianten (V1, V2, V3, V4 und V5) variiert werden. Ergebnis ist eine Matrix, die die Abweichungen der einzelnen Kombinationen von der angestrebten Häufigkeitsverteilung zeigt. Dabei kann die Matrix alle möglichen Varianten oder eine bereits eingeschränkte Auswahl enthalten. Vorzugsweise erfolgt die Darstellung farbig, was die Auswahl erleichtert.
In der im unteren Teil der 4 dargestellten Matrix zeigen die Kombinationen V2-C, V3-C, V4-E und V5-D die geringsten Abweichungen von der vom Bediener gewählten Zielverteilung H2. Dementsprechend sollte die Auswahl aus diesen 4 Varianten erfolgen. Dabei kann der Bediener die Auswahl anhand persönlicher Vorlieben die OP-Technik betreffend oder in Bezug auf die Verfügbarkeit der IOL treffen.
Die 5 zeigt eine Gegenüberstellung möglicher Eingangsparameter der zu wählenden Zielvorgaben und der für die Auswahl optimierter Ausgangsparameter.
Die obere Abbildung in 5 zeigt die Verteilungsfunktionen für die Eingangsparameter P1 bis Pn. Dabei existieren pro Eingangsparameter m mögliche Varianten. Die insgesamt n·m Eingangs-Verteilungsfunktionen lassen sich, wie in der Graphik dargestellt, vorzugsweise in Form einer Matrix darstellen.
Die mittlere Abbildung der 5 zeigt Beispiele für relative Häufigkeitsverteilungen, aus denen eine Zielvorgabe gewählt werden kann.
Der Einfachheit halber sind hierbei nur drei Häufigkeitsverteilungen dargestellt, von den H1 als progressive, H2 als optimistische und H3 als konservative Variante anzusehen sind. Vom Bediener wird diejenige Verteilung als Zielvorgabe definiert, die nach seinem Wissen für den aktuellen Fall die besten Erfolgsaussichten zu haben scheint. Im vorliegenden Fall wird beispielsweise H2 als Zielvorgabe definiert.
Im Folgenden wird anhand des Augenmodels berechnet, welche der Kombinationen der Eingangsparameter am besten der gewählten Zielverteilung entspricht.
Dazu zeigt die untere Abbildung der 5 die Häufigkeitsverteilungen der Kombinationen [P1(1), P2(4), P3(1)] und [P1(3), P2(5), P3(2)] die der Zielvorgabe am ehesten entsprechen. Der Übersichtlichkeit halber ist die Zielvorgabe H2 mit dargestellt.
Die Kombinationen [P1(1), P2(4), P3(1)] und [P1(3), P2(5), P3(2)] stimmen am besten mit der vom Bediener gewählten Zielvorgabe H2 überein und werden ihm als Kombinationen der zu implantierenden IOL bei den entsprechend anzuwendenden Operationsparametern vorgeschlagen.
Ein konkretes Beispiel für die Kombination verschiedener Verteilungsfunktionen zeigt 6. Als Eingangsparameter werden zwei unterschiedliche IOL-Typen und zwei verschiedene OP-Techniken angenommen.
Als IOL-Typen werden sphärische und asphärische IOLs betrachtet. Eine sphärische IOL kann die sphärischen Aberrationen des Auges nicht kompensieren. Daher ist der maximal erzielbare Bildkontrast auf der Retina etwas reduziert. Dafür ist das Ergebnis weitgehend unabhängig vom Verkippungswinkel der IOL im Auge. Mit einer asphärischen IOL hingegen lassen bei idealer Positionierung hohe Bildkontraste erzielen. Dies wird jedoch mit einer geringen Toleranz gegenüber Verkippungen erkauft.
Bei den OP-Methoden werden zwei Methoden zur Kapsulorhexis dargestellt. Beim manuellen Verfahren kommt es häufig zu Abweichungen von der idealen Form, die kreisrund und zentriert ist. Dagegen wird mit den neuartigen Kataraktgeräten, die auf Femtosekunden-Lasern (kurz fs-Laser) basieren, der Schnitt automatisch und daher mit einer viel größeren Präzision durchgeführt. Daher ist zu erwarten, dass der resultierende Verkippungswinkel der IOL gegenüber der optischen Achse im Auge mit dem neuen Verfahren signifikant reduziert werden kann.
Aus den beschriebenen Abhängigkeiten resultieren qualitativ die im oberen Abschnitt von 6 dargestellten Verteilungsfunktionen für die Eingangsparameter-Varianten.
Wenn diese Verteilungsfunktionen erfindungsgemäß miteinander variiert werden, erhält man das im unteren Abschnitt dargestellte Ergebnis in Form von Verteilungsfunktionen für den Ausgangsparameter „Bildkontrast”. Man erkennt, dass die apparativ aufwendige Katarakt-Operation mit fs-Laser nur für die asphärische IOL deutliche Vorteile ergibt. Der Arzt sollte also je nach Zahlungsbereitschaft des Patienten die Kombination „sphärische IOL mit manueller Technik” oder die „Premium”-Kombination „asphärische IOL mit fs-Technik” wählen.
Die erfindungsgemäße Anordnung zur Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter für Eingriffe am Auge im Rahmen einer IOL-Implantation besteht aus einer Eingabeeinheit, einer zentralen Steuer- und Auswerteeinheit sowie einer Ausgabeeinheit.
Als Eingabeeinheit ist hierbei eine Schnittstelle zu einer Datenquelle vorgesehen, wobei als Datenquelle ein oder mehrere ophthalmologische Messgeräte, wie Biometrie- oder Topographiemessgeräte, Wellenfrontmessgeräte, Messgeräte zur optischen Kohärenztomographie (OCT) oder Spaltlichtmessgeräte, dienen. Besonders vorteilhaft ist hierbei, wenn die als Datenquelle dienenden ophthalmologischen Messgeräte in ein Netzwerk eingebunden und mit der erfindungsgemäßen Anordnung verbunden sind.
Dabei ist es besonders bevorzugt, dass neben den Messdaten ebenfalls Kalibrierdaten des Messgerätes und die Verteilung der Messgenauigkeit des ophthalmologischen Messgerätes übertragen werden.
Die erfindungsgemäße Anordnung verfügt weiterhin über eine grafische Benutzeroberfläche zur Auswahl von Eingangsparametern aus einer vorhandenen Datenbank, in der mindestens ein Eingangsparameter als Verteilungsfunktion vorliegt.
Die Datenbank kann dabei sowohl lokal, via Netzwerk oder aber online zugänglich sein. Im Falle einer öffentlichen Datenbank ist die Bereitstellung stets aktualisierter, statistischer Daten aus einem Netzwerk wünschenswert, wobei die Daten aller in das Netzwerk eingebundener Messgeräte zusammengeführt werden.
Die vorhandene Datenbank könnte folgende Eingangsparameter enthalten, wobei die Aufzählung lediglich beispielhaft ist, da prinzipiell auch andere, dem Fachmann bekannte Eingangsparameter Verwendung finden können:

– Biometriemesswerte: Korneaform, -dicke und -lage; Achslänge; Linsenform, -dicke und -lage; Vorderkammertiefe, Retinadicke, Kammerwinkel, etc. Die Messwerte können hierbei mit den vom Messgerät bekannten Schwankungsbreiten/Verteilungen vorliegen, wobei die Schwankungsbreiten spezifisch für jedes Messgerät gemessen oder kalibriert sind, bzw. auch aus statistischen Analysen klinischer Prüfungen stammen können.
– IOL Parameter: wie IOL-Modell, Haptikaufbau, Dicke und Krümmungen (Formparameter), Festigkeiten und Elastizitäten (mechanische Parameter), Brechzahlen (Materialparameter) etc. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die postoperative Lage, oder anderer postoperative Ergebnisse spezieller IOL-Modelle, Haptikgeometrien o. ä. können hierbei z. B. durch klinische Prüfungen statistisch ermittelt wurden sein.
– nicht gemessene bzw. nicht messbare Werte, wie beispielsweise Glaskörperbrechzahl, Korneadicke, Vorderkammertiefe, Akkomodationsfähigkeit oder Linsenhub, aus Schätzungen in Abhängigkeit von Patientenparametern, wie Ethnizität, Alter, Geschlecht, pathologische Vorgeschichte etc. Nicht gemessene aber beispielsweise aus der Literatur bekannt Werte sind dort oft mit Wert und Wahrscheinlichkeitsverteilung ermittelt wurden. Besonders für gruppenspezifische Werte, wie Ethnizität, Alter, Geschlecht usw. werden klinische Ergebnisse statistisch ermittelt und veröffentlicht und können somit als Eingangsverteilungen dienen.
– Operationsparameter: Typ, Prozedur, Technik, etc. sowie deren Wirkungen auf die Position und Lage der IOL während der Heilung Auch die durch postoperative Ergebnisse hervorgerufenen Parameter, wie der z. B. durch die jeweilige Schnittvariante induzierte Zylinder, können aus klinischen Tests mit Wahrscheinlichkeitsverteilung vorliegen.
– Parameter des Diagnosegerätes: Typ, Prozedur, Messfehler etc.. Messparameter mit bestimmter Wahrscheinlichkeitsverteilung bzw. Messgenauigkeit können auch mit einem Messgerät ermittelt werden.

Außerdem ist die zentrale Steuer- und Auswerteeinheit in der Lage, anhand eines Berechnungsmodells mindestens zwei Eingangsparameter miteinander zu variieren, die daraus entstandene(n) Verteilungsfunktion(en) anhand entsprechender Zielvorgaben zu optimieren und mindestens eine Verteilungsfunktion eines oder mehrerer Ausgangsparameter als Entscheidungshilfe zu ermitteln. Vorzugsweise ist die vorhandene Datenbank ebenfalls in ein Netzwerk eingebunden und mit der erfindungsgemäßen Anordnung verbunden.
Die zentrale Steuer- und Auswerteeinheit ist in der Lage, alle ausgewählten Eingangsparameter mittels Raytracing oder biometrischer Berechnungsformeln in ein Augenmodell einzurechnen und durch eine Monte-Carlo-Simulation individuelle Häufigkeitsverteilungen der Ausgangsparameter zu bestimmen. Hierzu können die bekannten Biometrieformeln, wie beispielsweise nach Holladay, Hoffer, Binkhorst, Colenbrander, Shammas, oder SRK, verwendet werden.
Die Bestimmung der individuellen Häufigkeitsverteilungen der Ausgangsparameter vereinfacht sich ist in diesem Zusammenhang wesentlich, wenn die Verteilungsfunktionen der Eingangsparameter im Wesentlichen Gauß-Verteilungen sind. Für diesen Fall kann statt einer Monte-Carlo-Simulation eine vereinfachte Fehlerverteilungsoptimierung durchgeführt werden.
Bei der Bestimmung der individuellen Häufigkeitsverteilungen nach der Fehlerverteilungsoptimierung wird unter Zuhilfenahme der jeweiligen Berechnungsvorschrift des Ausgangsparameters die lokale (um den jeweils gemessenen, geschätzten, eingestellten Wert) partielle Ableitung nach den Eingangsparametern gebildet. Diese wird dann mit der Standardabweichung des jeweiligen Eingangsparameters multipliziert. Im Anschluss daran wird die individuelle Standardabweichung für den Ausgangsparameter nach bekanntem Verfahren (als Wurzel der Summe der Quadrate obigen Produktes) berechnet. Aus dem ermittelten individuellen Ausgangswert und der individuellen Standardabweichung wird dann die individuelle Häufigkeitsverteilung des Ausgabeparameters bestimmt.
Die zentrale Steuer- und Auswerteeinheit ist somit in der Lage, sowohl mittels Monte-Carlo-Simulation als auch mittels Fehlerverteilungsoptimierung die Variation eines oder mehrerer Eingangsparameter zur Minimierung der Abweichung von Mittelwert und Verteilungsfunktion bezüglich eines oder mehrerer frei wählbarer Zielvorgaben zu bestimmen.
Die vorhandene grafische Benutzeroberfläche ist erfindungsgemäß so ausgebildet, dass frei wählbare Zielvorgaben eingegeben oder ausgewählt und die ermittelte, mindestens eine, Verteilungsfunktion eines oder mehrerer Ausgangsparameter als Entscheidungshilfe ausgegeben bzw. dargestellt werden.
Als Zielvorgaben werden dazu Risiko- und/oder Nutzenprofile verwendet. Während die als Zielvorgaben dienenden Risikoprofile dabei vor allem aus den Patientendaten und den Operationsparametern hervorgehen, basieren die als Zielvorgaben dienenden Nutzenprofile vor allem auf der Beurteilung des Auges nach dem operativen Eingriff, insbesondere hinsichtlich Abbildungsgüte, Kontrast, Auflösung, Aberration, Schärfentiefe, Güte des Abbildungsmaßstabes und Refraktion.
Von der zentralen Steuer- und Auswerteeinheit wird/werden die als Entscheidungshilfe dienende(n) Verteilungsfunktion(en) des/der Ausgangsparameter(s) entsprechend den Zielvorgaben ermittelt und dem Bediener über die grafische Benutzeroberfläche zur Entscheidung ausgegeben bzw. dargeboten.
Von der grafischen Benutzeroberfläche können die als Entscheidungshilfe dienenden zwei oder mehr Verteilungsfunktionen der Ausgangsparameter auch als Matrix ausgegeben bzw. dargestellt werden.
Als Ausgangsparameter kommen je nach Problemstellung die Folgenden in Betracht:

– Bewertung der Abbildung auf der Retina hinsichtlich Momente, Entropie, Kompaktheit, Form oder Intensitätsverteilung mittels Punktbildfunktion (point spread function = PSF), Linienbildfunktion (line spread function = LSF) oder Effektivwertermittlung (root mean square),
– Bewertung der Auflösung durch optische Transferfunktion (OTF), wie Modulationstransferfunktion (MTF) oder Phasentransferfunktion (PTF),
– Bewertung des Kontrasts durch die Kontrastsensitivitätsfunktion (CSF),
– Bewertung der optischen Abberationen, wie Chromatische Aberration, Strahlenabberation, Wellenfrontaberration, Schärfentiefe und binokulare Abweichung des Abbildungsmaßstabes,
– Bewertung der klassischen Refraktionsparameter Dioptrie und Astigmatismus.

Auch hier stellt dies lediglich eine beispielhafte Aufzählung dar, da prinzipiell auch andere dem Fachmann bekannte optische Bewertungsparameter Verwendung finden können.
Als besonders vorteilhaft erweist sich, wenn sowohl die als Datenquelle dienenden ophthalmologischen Messgeräte als auch die vorhandene Datenbank in ein Netzwerk (mit weiteren Netzwerkschnittstellen) eingebunden und mit der zentralen Steuer- und Auswerteeinheit verbunden sind.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung ist die vorhandene, grafische Benutzeroberfläche in der Lage, nur die den frei wählbaren Zielvorgaben am besten entsprechenden Verteilungsfunktionen eines oder mehrerer Ausgangsparameter als Entscheidungshilfe auszugeben bzw. darzustellen.
Mit der vorliegenden Erfindung wird eine Lösung zur Auswahl einer entsprechenden IOL und/oder der anzuwendenden Operationsparameter zur Verfügung gestellt, mit der die Auswahl optimiert wird. Ausgehend von individuellen Eingangsparametern in Form statistischer Verteilungen und entsprechend Zielvorgaben werden dem Nutzer Ausgangsparameter als objektive Entscheidungshilfe zur Verfügung gestellt, die die Auswahl wesentlich vereinfachen und die Erfolgsaussichten steigern.
Zur Auswahl bzw. Anpassung der optimalen intraokularen Linse (IOL) werden neben deren Merkmalen, wie beispielsweise Typ, Dioptrie, Asphärizität, Mutlifokalität, auch die Operationsparameter, insbesondere die zu wählende Methode bzw. deren Parameter, wie beispielsweise Einschnittgröße, -winkel und -tiefe, berücksichtigt.
Der Unterschied gegenüber der bisherigen Methode (über Population gemittelter Vorhalt bzw. Ausgangsparameter) mag gering erscheinen. Dies trifft sicherlich für einen „mittleren” Patienten zu oder für den Fall, dass die Berechnungen linear bezüglich der Eingangsparameter sind. Aber je weiter ein Patient vom mittleren Patienten abweicht und je nichtlinearer die Berechnung (z. B. beim Raytracing) wird, desto größer wirken sich die noch verbleibenden Schwankungen der Eingangsparameter aus.
Einen besonders hohen Nutzen stellen die erfindungsgemäßen Anordnungen bzw. Verfahren für Intraokularlinsen dar, die sich von der Standardausführung in Form von einfachen sphärischen Oberflächen unterscheiden. Die multifokalen oder akkommodierenden IOLs beispielsweise können nur in sehr grober Näherung durch eine einzige Brechkraft gekennzeichnet werden. Daher ist hier eine Berechnung und Charakterisierung des erwarteten OP-Ergebnisses anhand von Verteilungsfunktionen deutlich präziser.
Die Ansprüche der beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahren und Anordnungen umfassen neben dem Anwendungsbereich der Katarakt-Chirurgie auch ähnliche dem Fachmann bekannte Eingriffe am Auge. Dazu gehören insbesondere refraktive Eingriffe, wie beispielsweise die Implantation von intrakornealen Ringen oder korneale Schnitte zur Kompensation von Astigmatismus. Die letzteren auch „limbale Relaxationsinzisionen” genannten Eingriffe können dabei mit einem Skalpell oder mit einem Laser durchgeführt werden.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

WO 2007/128423 A1 [0015]

Zitierte Nicht-Patentliteratur

P.-R. Preussner [0014]
Warren Hill und Richard Potvin [0016]
Hill und Potvin [0017]
Hill und Potvin [0019]
Peter N. Lombard und Scott K. McClatchey [0020]
T. Iwase und K. Sugiyama [0022]

Claims

Verfahren zur Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter im Rahmen der IOL-Implantation, bei dem aus vorgegebenen, geschätzten oder gemessenen Eingangsparametern bzw. deren Mittelwerten entsprechende Ausgangsparameter ermittelt werden, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens zwei Eingangsparameter miteinander variiert werden, von denen mindestens ein Eingangsparameter als Verteilungsfunktion vorliegt, die daraus entstandene(n) Verteilungsfunktion(en) anhand entsprechender Zielvorgaben optimiert werden und die ermittelte, mindestens eine Verteilungsfunktion eines oder mehrerer Ausgangsparameter als Entscheidungshilfe verwendet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Eingangsparameter Daten des Auges, des Patienten, der IOL, des Diagnose- oder Messgerätes sowie Operationsparameter beinhalten können.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, dass die biometrischen Daten des zu behandelnden Auges erfasst werden und als Eingangsparameter dienen.
Verfahren nach mindestens einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Variation der Werte der Eingangsparameter anhand eines Berechnungsmodells erfolgt.
Verfahren nach mindestens einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei dem Berechnungsmodell alle Eingangsparameter mittels Raytracing oder biometrischer Berechnungsformeln für ein Augenmodell durchgerechnet und über iterative Annäherungs- bzw. Regressionsmethoden individuelle Häufigkeitsverteilungen der Ausgangsparameter bestimmt werden.
Verfahren nach mindestens einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Bestimmung der individuellen Häufigkeitsverteilungen der Ausgangsparameter statt durch iterative Annäherungs- bzw. Regressionsmethoden durch eine Fehlerverteilungsoptimierung erfolgen kann.
Verfahren nach mindestens einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass sowohl iterative Annäherungs- bzw. Regressionsmethoden als auch die Fehlerverteilungsoptimierung die Variation eines oder mehrerer Eingangsparameter zur Minimierung der Abweichung von Mittelwert und Verteilungsfunktion bezüglich eines oder mehrerer, frei wählbarer Zielvorgaben bedeutet.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass als Zielvorgaben Risiko- und/oder Nutzenprofile verwendet werden.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 und 8, dadurch gekennzeichnet, dass die als Zielvorgaben dienenden Risikoprofile vor allem auf den Patientendaten und den Operationsparametern basieren.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 8 und 9, dadurch gekennzeichnet, dass die als Zielvorgaben dienenden Nutzenprofile vor allem auf der Beurteilung des Auges nach dem operativen Eingriff, insbesondere hinsichtlich Abbildungsgüte, Kontrast, Auflösung, Aberration, Schärfentiefe, Güte des Abbildungsmaßstabes und Refraktion basieren.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die als Entscheidungshilfe dienende(n) Verteilungsfunktion(en) des/der Ausgangsparameter entsprechend den Zielvorgaben ermittelt und dem Bediener zur Entscheidung ausgegeben bzw. dargeboten werden.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 und 11, dadurch gekennzeichnet, dass nur die Verteilungsfunktionen der Ausgangsparameter dem Bediener zur Entscheidung ausgegeben bzw. dargeboten werden, die den vorgegebenen Zielvorgaben am besten entsprechen.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 11 und 12, dadurch gekennzeichnet, dass die als Entscheidungshilfe dienenden zwei oder mehr Verteilungsfunktionen der Ausgangsparameter als Matrix ausgegeben bzw. dargeboten werden.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 11 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass vom Bediener anhand der ausgegebenen bzw. dargebotenen Verteilungsfunktionen der Ausgangsparameter eine Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter getroffen wird.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 11 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass vom Bediener neue Zielvorgaben definiert werden, wenn keine Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter getroffen werden kann.
Verfahren nach mindestens einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass für den Fall, dass keine Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter aufgrund einer ungenügenden Optimierung der Zielfunktion gelingt, die Eingangsparameter gekennzeichnet werden, bei denen die größten Chancen zur Verbesserung des Optimierungsergebnisses liegt.
Anordnung zur Auswahl einer IOL und/oder der Operationsparameter für refraktive Eingriff am Auge, bestehend aus einer Eingabeeinheit, einer zentralen Steuer- und Auswerteeinheit sowie einer Ausgabeeinheit, dadurch gekennzeichnet, dass als Eingabeeinheit eine Schnittstelle zu einer Datenquelle vorgesehen ist, dass eine grafische Benutzeroberfläche zur Auswahl von Eingangsparametern aus einer vorhandenen Datenbank vorgesehen ist, in der mindestens ein Eingangsparameter als Verteilungsfunktion vorliegt, dass die zentrale Steuer- und Auswerteeinheit in der Lage ist, anhand eines Berechnungsmodells mindestens zwei Eingangsparameter miteinander zu variieren, die daraus entstandene(n) Verteilungsfunktion(en) anhand entsprechender Zielvorgaben zu optimieren und mindestens eine Verteilungsfunktion eines oder mehrerer Ausgangsparameter als Entscheidungshilfe zu ermitteln und die grafische Benutzeroberfläche so ausgebildet ist, dass frei wählbare Zielvorgaben eingegeben oder ausgewählt und die ermittelte, mindestens eine Verteilungsfunktion eines oder mehrerer Ausgangsparameter als Entscheidungshilfe ausgegeben bzw. dargestellt werden.
Anordnung nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass als Datenquelle ein oder mehrere ophthalmologische Messgeräte, wie Biometrie- oder Topographiemessgeräte, Wellenfrontmessgeräte, Messgeräte zur optischen Kohärenztomographie (OCT) oder Spaltlichtmessgeräte, dienen.
Anordnung nach mindestens einem der Ansprüche 17 und 18, dadurch gekennzeichnet, dass die als Datenquelle dienenden ophthalmologischen Messgeräte vorzugsweise in ein Netzwerk eingebunden sind.
Anordnung nach mindestens einem der Ansprüche 17 bis 19, dadurch gekennzeichnet, dass die vorhandene Datenbank vorzugsweise ebenfalls in ein Netzwerk eingebunden ist.
Anordnung nach mindestens einem der Ansprüche 17 bis 20, dadurch gekennzeichnet, dass die zentrale Steuer- und Auswerteeinheit in der Lage ist, alle Eingangsparameter mittels Raytracing oder biometrischer Berechnungsformeln in ein Augenmodell einzurechnen und durch eine Monte-Carlo-Simulation individuelle Häufigkeitsverteilungen der Ausgangsparameter zu bestimmen.
Anordnung nach mindestens einem der Ansprüche 17 bis 21, dadurch gekennzeichnet, dass die zentrale Steuer- und Auswerteeinheit in der Lage ist, für die Bestimmung der individuellen Häufigkeitsverteilungen der Ausgangsparameter statt eine Monte-Carlo-Simulation eine Fehlerverteilungsoptimierung zu nutzen, wenn die Verteilungsfunktionen der Eingangsparameter im wesentlichen Gauß-Verteilungen sind.
Anordnung nach mindestens einem der Ansprüche 17 bis 22, dadurch gekennzeichnet, dass die zentrale Steuer und Auswerteeinheit in der Lage ist, sowohl mittels Monte-Carlo-Simulation als auch mittels Fehlerverteilungsoptimierung die Variation eines oder mehrerer Eingangsparameter zur Minimierung der Abweichung von Mittelwert und Verteilungsfunktion bezüglich eines oder mehrerer, frei wählbarer Zielvorgaben zu bestimmen.
Anordnung nach mindestens einem der Ansprüche 17 bis 23, dadurch gekennzeichnet, dass die grafische Benutzeroberfläche in der Lage ist, die den frei wählbaren Zielvorgaben am besten entsprechenden Verteilungsfunktionen eines oder mehrerer Ausgangsparameter als Entscheidungshilfe auszugeben bzw. darzustellen.
Anordnung nach mindestens einem der Ansprüche 17 bis 24, dadurch gekennzeichnet, dass die grafische Benutzeroberfläche in der Lage ist, die als Entscheidungshilfe dienenden zwei oder mehr Verteilungsfunktionen der Ausgangsparameter als Matrix auszugeben bzw. darzustellen.