DE102021213511A1

DE102021213511A1 - Verfahren zum bestimmen eines ergebnisses einer postoperativen subjektiven refraktionsmessung

Info

Publication number: DE102021213511A1
Application number: DE102021213511.0A
Authority: DE
Inventors: Mhd Hasan Sarhan; Hessam Roodaki; Abouzar Eslami
Original assignee: Carl Zeiss Meditec AG
Current assignee: Carl Zeiss Meditec AG
Priority date: 2021-11-30
Filing date: 2021-11-30
Publication date: 2023-06-01
Also published as: WO2023099492A1

Abstract

Bereitgestellt wird ein Verfahren zum Bestimmen eines Ergebnisses einer postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR) zumindest eines Auges eines Patienten. Das Verfahren zeichnet sich dadurch aus, dass das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR) zumindest basierend auf einem Ergebnis einer präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung (preMR) des zumindest einen Auges des Patienten bestimmt wird.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen eines Ergebnisses einer postoperativen subjektiven Refraktionsmessung. Zusätzlich oder alternativ kann eine Vorrichtung bereitgestellt werden, die ausgestaltet ist, das Verfahren zumindest teilweise auszuführen. Die Vorrichtung kann eine Rechenvorrichtung, optional ein Computer, sein oder umfassen, die/der Teil eines Lasersystems sein kann, das ausgestaltet ist, einen refraktiven Eingriff auszuführen. Es kann, zusätzlich oder alternativ, das Lasersystem selbst bereitgestellt werden, das ausgestaltet ist, das Verfahren zumindest teilweise auszuführen. Ferner kann, zusätzlich oder alternativ, ein Computerprogrammprodukt bereitgestellt werden, das Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren zumindest teilweise auszuführen. Ferner kann ein Trainingsdatensatz bereitgestellt werden, mit dem ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Modell so trainiert werden kann, dass dieses ein Ergebnis einer postoperativen subjektiven Refraktionsmessung mittels dem Verfahren bestimmen kann. Ferner kann ein Trainingsverfahren für ein solches Modell bereitgestellt werden.
In den letzten Jahren gewinnt eine Korrektur einer Fehlsichtigkeit durch refraktive Eingriffe am Auge eines Patienten neben der klassischen Korrektur der Fehlsichtigkeit beispielsweise durch eine Brille oder Kontaktlinsen immer mehr an Bedeutung.
Unter dem Oberbegriff refraktive Chirurgie bzw. refraktiver Eingriff werden Augenoperationen zusammengefasst, welche eine Gesamtbrechkraft eines Auges eines Patienten verändern und so konventionelle optische Korrekturen wie Brillen oder Kontaktlinsen ersetzen oder zumindest deren benötigte Stärke deutlich reduzieren sollen.
Vor und nach dem refraktiven Eingriff wird herkömmlich eine Refraktionsmessung durchgeführt. Bei einer solchen Refraktionsbestimmung bzw. Refraktionsmessung wird eine Brechungseigenschaft zumindest eines (menschlichen) Auges bestimmt. Bei der Refraktionsmessung kann zwischen einer subjektiven Refraktionsmessung und einer objektiven Refraktionsmessung unterschieden werden.
Verfahren und Vorrichtungen zur objektiven Refraktionsbestimmung benötigen keine Rückmeldung der zu untersuchenden Person über ihre visuelle Wahrnehmung. Es erfolgt eine Messung der Refraktionsfehler unter ggf. rechnerischer Aufbereitung aus den unmittelbar gemessenen Größen. Bspw. beschreibt die WO 2004/112576 A2 ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Bestimmen eines Sehschärfemaßes auf der Basis eines gemessenen Wellenfrontfehlers. Das Sehschärfemaß wird dabei unter Verwendung einer Punktspreizfunktion (engl. point spread function) basierend auf dem gemessenen Wellenfrontfehler niederer und höherer Ordnung berechnet. Die objektive Refraktionsbestimmung wird z.B. mit Hilfe von Autorefraktoren, Photorefraktoren, Wellenfrontanalysatoren, Retinoskopen etc. durchgeführt.
Verfahren zur subjektiven Refraktionsmessung beruhen auf einer (subjektiven) Rückmeldung einer zu untersuchenden Person über deren visuelle Wahrnehmung. Ein Beispiel für eine subjektive Refraktionsmessung ist eine Bestimmung der Brechungseigenschaften auf Basis von Sehtafeln mit immer kleiner werdenden Sehzeichen (z.B. Zahlen oder Buchstaben) bzw. immer kleiner werdenden Symbolen, wobei die zu untersuchende Person Rückmeldung gibt, welche Sehzeichen bzw. Symbole sie bis zu welcher Größe erkennen kann.
Herkömmlicherweise erfolgt die subjektive Refraktionsbestimmung mittels Messbrille und Messgläsern oder manuellem oder digitalem Phoropter und unter Verwendung von Sehzeichen, welche auf einem externen Monitor dargestellt werden. Dabei betrachtet eine zu untersuchende Person die Sehzeichen, und ein Augenoptiker oder Augenarzt setzt in die Messbrille verschiedene Messgläser mit verschiedenen Korrektionsstärken ein, oder verändert eine Korrektionseinstellung bei Verwendung eines Phoropters. Die zu untersuchende Person gibt dann eine Rückmeldung, mit welchen Messgläsern bzw. welchen Einstellungen des Phoropters die Sehzeichen am besten erkennbar sind.
Die dabei verwendeten Messgläser bzw. entsprechenden Korrektionseinstellungen des Phoropters sind dabei jeweils einem bestimmten Refraktionsfehler zugeordnet, welcher durch das jeweilige Messglas bzw. die Einstellung des Phoropters korrigiert wird. Die vorstehend erläuterte subjektive Refraktionsbestimmung kann dabei getrennt für jedes Auge (monokular) oder auch für beide Augen gemeinsam (binokular) erfolgen.
Bei refraktiven Eingriffen erfolgt die subjektive Refraktionsmessung sowohl vor als auch nach dem Eingriff. Die Messung einer postoperativen subjektiven Refraktion ist dabei ein Bestandteil einer Erfolgsbeurteilung eines refraktiven Eingriffs am Auge umfassend eine Beurteilung einer Zufriedenheit eines Patienten mit dem refraktiven Eingriff. Die subjektive Refraktionsmessung wird dabei sowohl präoperativ (d.h. vor dem refraktiven Eingriff) als auch postoperativ (d.h. nach dem refraktiven Eingriff) bestimmt, um eine Sehfunktion eines behandelten Auges des Patienten und eine Notwendigkeit einer weiteren Korrektur zu beurteilen.
Ein Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung kann auch zur Entwicklung einer geeigneten Korrektur eines Nomogramms eines bei dem jeweiligen Eingriff verwendeten Lasers herangezogen werden, um zukünftige refraktive Eingriffe mit einem, insbesondere dem bei dem refraktiven Eingriff verwendeten, Laser zu verbessern.
Da das Ergebnis der subjektiven Refraktionsmessung auch auf einem subjektiven Empfinden des jeweiligen Patienten beruht, ist eine Reproduzierbarkeit des Ergebnisses der subjektiven Refraktionsmessung unter anderem aufgrund einer variierenden Kooperationsbereitschaft des jeweiligen Patienten und dessen Erwartungen an das Ergebnis des refraktiven Eingriffs im Vergleich zur objektiven Refraktionsmessung herausfordernd.
Für eine postoperative Versorgung und für die Nomogrammkorrektur wäre es daher von Vorteil, wenn die Notwendigkeit einer Durchführung einer postoperativen subjektiven Refraktionsmessung entfiele.
Daher sind aus dem Stand der Technik verschiedene Ansätze zur Abschätzung eines Ergebnisses einer postoperativen subjektiven Refraktionsmessung basierend auf einem Ergebnis einer postoperativen objektiven Refraktionsmessung des Auges (z.B. mittels eines Autorefraktors, eines Photorefraktors, eines Wellenfrontanalysators und/oder eines Retinoskops, s. oben), die die refraktiven Eigenschaften des Auges reproduzierbar bestimmen können, bekannt.
Beispielsweise ist in der EP3321831A1 eine Vorrichtung zum Ermitteln von prognostizierten subjektiven Refraktionsdaten oder prognostizierten subjektiven Korrektionswerten eines zu untersuchenden Auges auf der Basis von objektiven Refraktionsdaten des zu untersuchenden Auges beschrieben. Die Vorrichtung umfasst eine Auswerteeinrichtung mit einer Berechnungseinheit, die die prognostizierten subjektiven Refraktionsdaten bzw. prognostizierten subjektiven Korrektionswerte des Auges mittels einer Funktion aus den objektiven Refraktionsdaten des Auges ermittelt. Die Funktion ist eine nichtlineare mehrdimensionale Funktion oder eine Familie von nichtlinearen mehrdimensionalen Funktionen, welche das Ergebnis des Trainierens eines Regressionsmodells oder Klassifikationsmodells ist, wobei das Regressionsmodell oder Klassifikationsmodell auf der Basis eines Trainingsdatensatzes, welcher für eine Vielzahl von Probanden jeweils zumindest objektive Refraktionsdaten und zugeordnete ermittelte subjektive Refraktionsdaten bzw. zugeordnete ermittelte subjektive Korrektionswerte umfasst, trainiert worden ist.
Nachteil bei den im Stand der Technik beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen ist jedoch, dass diese bei der Ermittlung der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung unter Umständen eine kortikale Adaption des Patienten nicht berücksichtigen, die jedoch bei der herkömmlichen bzw. tatsächlich durchgeführten postoperativen subjektiven Refraktionsmessung mitberücksichtigt wird.
Die kortikale Adaptation, manchmal auch als refraktive Adaptation bezeichnet, kann als eine allmähliche Anpassung definiert werden, die im visuellen Kortex, der Teil der Großhirnrinde des Gehirns des Patienten ist, bei Vorliegen eines Refraktionsfehlers in einem oder beiden Auge des Patienten stattfindet. Genauer gesagt stellt sich das Gehirn des Patienten automatisch bis zu einem gewissen Grad auf einen Brechungsfehler in einem oder beiden Augen des Patienten ein, um so den Brechungsfehler auszugleichen. So kann es vorkommen, dass das Auge bzw. die Augen des Patienten einen Refraktionsfehler aufweisen, der einem bestimmten Wert entspricht, wenn dieser objektiv gemessen wird, aber wenn dieselbe Person mit subjektiven Verfahren getestet wird, kann der Refraktionsfehler als ein anderer Wert wahrgenommen werden, der möglicherweise oder typischerweise näher am Normalwert liegt. Der Grund für diese Diskrepanz beider Werte liegt darin, dass das Gehirn der Patienten im Laufe der Zeit lernt, den Brechungsfehler im Auge bzw. in den Augen des Patienten bis zu einem gewissen Grad zu kompensieren, um die Umgebung normaler wahrzunehmen.
Es ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, zumindest eine Lösung anzugeben, welche unter anderem dazu geeignet ist, diesen Nachteil des Standes der Technik zu überwinden.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren zum Bestimmen eines Ergebnisses einer postoperativen subjektiven (manifesten) Refraktionsmessung zumindest eines Auges eines Patienten mit den Merkmalen des unabhängigen Anspruchs gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen und in der Beschreibung angegeben.
Die subjektive Refraktionsmessung kann auch als manifeste Refraktionsmessung oder subjektive manifeste Refraktionsmessung bezeichnet werden. Diese subjektiven Messungen können die Messung eines Refraktionsfehlers in einem Auge eines Patienten umfassen, wobei dabei beispielsweise verschiedene Linsen vor das Auge des Patienten gesetzt werden und der Patient gebeten wird zu beschreiben, ob er mit der aktuellen Linse besser oder schlechter sieht als mit der vorherigen Linse.
Danach wird die Aufgabe durch ein Verfahren zum Bestimmen eines Ergebnisses einer postoperativen subjektiven Refraktionsmessung zumindest eines Auges eines Patienten gelöst. Das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung wird zumindest basierend auf einem Ergebnis einer präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung des zumindest einen Auges des Patienten bestimmt.
Es wird vorliegend folglich ein Verfahren beschrieben, dass ein Durchführen einer subjektiven Refraktionsmessung nach einem refraktiven chirurgischen Eingriff an zumindest einem Auge des Patienten, bei dem eine Brechkraft des zumindest einen Auges verändert wurde, im Wesentlichen ersetzen kann. Es wird also mit dem Verfahren ein Ergebnis einer subjektiven Refraktionsmessung nach dem Eingriff prognostiziert.
Dies kann dadurch erreicht werden, dass gemäß dem oben beschriebenen Verfahren das zu erwartende Ergebnis, d.h. das Ergebnis, das eine tatsächlich durchgeführte subjektive Refraktionsmessung nach dem Eingriff (d.h. postoperativ) ergeben hätte, zumindest unter anderem basierend auf bereits bekannten Daten einer vor dem Eingriff (d.h. präoperativ) durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung bestimmt wird.
Dabei liegt ein Vorteil des Verfahrens im Vergleich zu den eingangs beschriebenen herkömmlichen Verfahren darin, dass durch die Verwendung der durch die präoperativ durchgeführte subjektive Refraktionsmessung gewonnenen Daten, d.h. der durch ein subjektives Empfinden des jeweiligen Patienten beeinflussten Daten, bei der Bestimmung des (zu erwartenden) Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung eine kortikale Adaption des Patienten mit berücksichtigt werden kann. Die kortikale Adaption wird bei den herkömmlichen Verfahren zur Bestimmung der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung, die ausschließlich auf Daten zurückgreifen, die durch objektive Refraktionsmessungen gewonnen werden, nicht berücksichtigt. Im Ergebnis wird damit durch das hierin beschriebene Verfahren eine verbesserte, insbesondere genauere, Bestimmung des (zu erwartenden) Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung erreicht.
Das zumindest eine Auge des Patienten kann das zu behandelnde bzw. das behandelte Auge sein. Der refraktive Eingriff kann ein Abtragen eines Gewebes des zumindest einen Auges mittels eines Lasers, beispielsweise eines Excimerlasers, eines Femtosekundenlasers und/oder eines Festkörperlasers, umfassen. Bei dem refraktiven Eingriff kann es sich beispielsweise um eine Laserin-situ-Keratomileusis (LASIK) oder eine Photorefraktive Keratektomie (PRK) handeln. Denkbar ist auch, dass der refraktive Eingriff unter anderem ein Einsetzen einer Intraokularlinse umfasst.
Das Verfahren ist jedoch bei der Bestimmung des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung nicht auf ein Verwenden des Ergebnisses der subjektiven präoperativen Refraktionsmessung limitiert.
Das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung kann zudem basierend auf einem Ergebnis einer präoperativ und/oder postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung des zumindest einen Auges des Patienten bestimmt werden.
Das heißt, neben den subjektiven Daten können durch objektive Refraktionsmessungen gewonnene Ergebnisse bzw. Daten zur Bestimmung des (zu erwartenden) Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung herangezogen werden, um beispielsweise eine Genauigkeit der Bestimmung noch weiter zu verbessern.
Denkbar ist, dass das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung mittels eines, optional auf künstlicher Intelligenz basierenden, Modells bestimmt wird. Das Modell kann als Eingangsdaten das Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung und das Ergebnis der präoperativ und/oder postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung erhalten. Das Modell kann basierend auf den Eingangsdaten das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmen.
Unter einem Modell kann vorliegend ein, z.B. ein deterministischer, Algorithmus verstanden werden, der eine Beziehung zwischen den Eingangsdaten, die auch als Eingangsgrößen bezeichnet werden können, und den Ausgangsdaten, hier dem zu bestimmenden Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung, modelliert bzw. beschreibt. Mittels der dem Algorithmus bekannten Beziehung von Eingangs- zu Ausgangsdaten kann der Algorithmus ausgestaltet sein, das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung zu bestimmen, insbesondere zu berechnen.
In dem Fall, in dem es sich um ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Modell handelt, kann dieses ein künstliches neuronales Netz, wie beispielsweise ein ein- oder mehrschichtiges feedforward-Netz und/oder ein rekurrentes Netz, umfassen. Das künstliche neuronale Netz, das ein faltendes neuronales Netz (engl. Convolutional Neural Network, CNN) sein oder umfassen kann, kann ausgestaltet bzw. trainiert sein, um wie oben beschrieben die Beziehung zwischen den Eingangsdaten und den Ausgangsdaten, hier dem Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung, zu modellieren. Folglich kann das künstliche neuronale Netz basierend auf den Eingangsdaten, hier zumindest umfassend das Ergebnis der präoperativen subjektiven Refraktionsmessung, das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmen.
Denkbar ist, dass im Falle des Vorsehens des künstlichen neuronalen Netzes dieses als Eingangsdaten das Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung und das Ergebnis der präoperativ sowie postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung erhält.
Eine Beziehung zwischen den Ergebnissen der präoperativen und postoperativen sowie objektiven und subjektiven Refraktionsmessungen kann vom künstlichen neuronalen Netz erlernt und modelliert werden. Das Erlernen kann Teil des oben beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahrens sein.
Folglich bezieht sich die Erfindung auch, entweder in Kombination mit oder unabhängig von dem oben beschriebenen Verfahren, auf ein Verfahren zum Trainieren eines auf künstlicher Intelligenz beruhenden Modells, das ausgestaltet ist, um das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung basierend auf dem Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung, und optional ferner basierend auf dem Ergebnis der präoperativ und/oder postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung zu bestimmen.
Zum Erlernen der Beziehung(en) kann/können Trainingsdaten verwendet werden, die optional mehrere Trainingsdatensätze, optional von mehreren Patienten, enthalten.
Folglich bezieht sich die Erfindung auch, entweder in Kombination mit oder unabhängig von den oben beschriebenen Verfahren, auf einen Trainingsdatensatz zum Trainieren eines auf künstlicher Intelligenz beruhenden Modells, das ausgestaltet ist, um das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung basierend auf dem Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung, und optional ferner basierend auf dem Ergebnis der präoperativ und/oder postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung zu bestimmen.
Die Trainingsdatensätze können jeweils ein Ergebnis einer präoperativen subjektiven und objektiven Refraktionsmessung sowie postoperativen subjektiven und objektiven Refraktionsmessung enthalten. Die Trainingsdatensätze können von tatsächlich durchgeführten refraktiven Eingriffen stammen.
Das Modell kann ein patientenspezifisches Modell aufweisen, das basierend auf dem Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung und dem Ergebnis der präoperativ und/oder postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung, und optional basierend auf Patienteninformationen, ein erstes vorläufiges Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmt.
Folglich bezieht sich die Erfindung auch, entweder in Kombination mit oder unabhängig von den oben beschriebenen Verfahren und dem oben beschriebenen Trainingsdatensatz, auf ein Modell, das ausgestaltet ist, um das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung basierend auf dem Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung, und optional ferner basierend auf dem Ergebnis der präoperativ und/oder postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung zu bestimmen.
Das patientenspezifische Modell kann auf künstlicher Intelligenz basieren und mit einem Trainingsdatensatz, der Ergebnisse mehrerer präoperativ und/oder postoperativ durchgeführter objektiver Refraktionsmessungen und Ergebnisse mehrerer dazu korrespondierender präoperativ und postoperativ durchgeführter subjektiver Refraktionsmessungen umfasst, trainiert sein. Es kann sich dabei um den oben beschriebenen Trainingsdatensatz handeln.
Der Trainingsdatensatz, mit dem das auf künstlicher Intelligenz basierende patientenspezifische Modell trainiert ist, kann ferner zu den Ergebnissen der mehreren präoperativ und/oder postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessungen und zu den Ergebnissen der mehreren dazu korrespondierenden präoperativ und postoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessungen korrespondierende Patienteninformationen umfassen.
Die Patienteninformationen können Informationen über eine Augenbiometrie des zumindest einen Auges des Patienten, ein Alter des Patienten und/oder ein Geschlecht des Patienten umfassen. Die Informationen über eine Augenbiometrie des zumindest einen Auges des Patienten können eine Achslänge des zumindest einen Auges des Patienten, eine Krümmung einer anterioren Hornhautoberfläche des zumindest einen Auges des Patienten, eine Vorderkammertiefe des zumindest einen Auges des Patienten, den horizontalen sichtbaren Irisdurchmesser (Weiß-zu-Weiß-Durchmesser, WTW), eine Wellenfront-Aberrometrie und/oder eine Vorderabschnitts-Biometrie, bei der nur das vordere Drittel des zumindest einen Auges des Patienten vermessen wird, umfassen.
Es können demnach Faktoren zur Schätzung der kortikalen Anpassung des Probanden bzw. Patienten herangezogen werden, die patientenspezifisch sind und zur Translation von objektiv zu subjektiven Daten beitragen können, wie z. B. das Alter, das Geschlecht und/oder Ergebnisse weiterer post- und/oder präoperativer Messungen, insbesondere am vorderen Augenabschnitt.
Denkbar ist, dass das Verfahren zum Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung auch ein Trainieren des patientenspezifischen Modells mit dem Trainingsdatensatz aufweist. Das Trainieren des patientenspezifischen Modells kann durchgeführt werden bevor das patientenspezifische Modell das erste vorläufige Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmt, d.h. vor dem eigentlichen Einsatz des Modells. Das Trainieren des patientenspezifischen Modells kann, zusätzlich oder alternativ, durchgeführt werden nachdem oder während das patientenspezifische Modell das erste vorläufige Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmt, d.h. während und nach dem eigentlichen Einsatz des Modells.
Das Trainieren kann ein Erlernen einer Beziehung umfassen, die beschreibt wie sich ein Unterschied zwischen dem Ergebnis der präoperativen objektiven Refraktionsmessung zu der postoperativen objektiven Refraktionsmessung bzw. einer Größe/Stärke einer Änderung dieses Ergebnisses auf eine Änderung der subjektiven Refraktionsmessung von präoperativ zu postoperativ auswirkt. Es kann demnach erlernt werden, wie sich eine durch den refraktiven Eingriff verursachte (objektiv messbare) Brechkraftveränderung des behandelten Auges auf das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung unter Berücksichtigung des bzw. ausgehend von dem Ergebnis der präoperativen subjektiven Refraktionsmessung auswirkt. Dieser Teil des Modells, d.h. das oben beschriebene sog. patientenspezifische Modell, bezieht sich auf den refraktiven Eingriff selbst und ordnet die Änderung des Ergebnisses von präoperativer zu postoperativer objektiver Refraktionsmessung jeweils dem Ergebnis der präoperativen und postoperativen subjektiven Refraktionsmessung zu. Dies kann wie folgt in Formelschreibweise dargestellt werden: ${postMR}_{1} = preMR ⊖ (preObj ⊖ postObj)$
wobei postMR1 das erste vorläufige Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung, preMR das Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung, preObj das Ergebnis der präoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung, postObj das Ergebnis der postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung (die vorgenannten Größen/Informationen können Teil der Trainingsdaten sein) und Θ ein zu erlernender Operator ist.
Diese Gleichung (1) kann im Wesentlichen das patientenspezifische Modell darstellen, das basierend auf dem Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung und dem Ergebnis der präoperativ und der postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung das erste vorläufige Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmt.
Die Gleichung (1) stellt nur ein spezifisches Beispiel von mehreren möglichen Implementierungen des patientenspezifischen Modells dar und die Erfindung ist in keiner Weise darauf limitiert.
Das Modell kann, zusätzlich oder alternativ zum patientenspezifischen Modell, ein kortikales Adaptionsmodell aufweisen, das basierend auf dem Ergebnis der postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung ein zweites vorläufiges Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmt.
Das kortikale Adaptionsmodell kann auf künstlicher Intelligenz basieren und mit einem Trainingsdatensatz, der Ergebnisse mehrerer präoperativ durchgeführter objektiver Refraktionsmessungen und Ergebnisse mehrerer dazu korrespondierender präoperativ durchgeführter subjektiver Refraktionsmessungen umfasst, trainiert sein.
Denkbar ist, dass das Verfahren auch ein Trainieren des kortikalen Adaptionsmodells mit dem Trainingsdatensatz, der derselbe wie oder ein anderer als einer der oben beschriebenen Trainingsdatensätze sein kann, aufweist. Das Trainieren des kortikalen Adaptionsmodells kann durchgeführt werden, bevor das kortikale Adaptionsmodell das zweite vorläufige Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmt, d.h. vor dem eigentlichen Einsatz des Modells. Das Trainieren des kortikalen Adaptionsmodells kann, zusätzlich oder alternativ, durchgeführt werden nachdem oder während das patientenspezifische Modell das erste vorläufige Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmt, d.h. während und nach dem eigentlichen Einsatz des Modells.
Das Trainieren des kortikalen Adaptionsmodells kann ein Erlernen einer Beziehung zwischen den Ergebnissen der präoperativen subjektiven Refraktionsmessungen und der präoperativen objektiven Refraktionsmessungen umfassen. Dies dient dem Erlernen einer kortikalen Anpassung und kann wie folgt in Formelschreibweise dargestellt werden: $preMR = a \otimes preObj \oplus b$
wobei auch hier preMR das Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung und preObj das Ergebnis der präoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung (die vorgenannten Größen/Informationen sind Teil der Trainingsdaten), ⊕ und ⊕ jeweils zu erlernende Operatoren und a sowie b jeweils zu erlernende Parameter sind.
Die in den Gleichungen (1) und (2) beschriebenen Trainingsschritte können gleichzeitig durchgeführt werden. Für das Training des patientenspezifischen Modells und des kortikalen Anpassungsmodells können daher alle subjektiven und objektiven präoperativen und postoperativen Messungen des Trainingsdatensatzes verwendet werden.
Die nachfolgende Gleichung (3) kann die mittels der Gleichung (2) erlernten Parameter a sowie b und den Operator ⊗ umfassen und im Wesentlichen das oben beschriebene kortikale Adaptionsmodell darstellen, das basierend auf dem Ergebnis der postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung ein zweites vorläufiges Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmt. Das heißt, um einen zweiten Schätzwert des (zu erwartenden bzw. zu bestimmenden) Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung zu erhalten, können die mittels der oben beschriebenen Gleichung (2) bestimmten Parameter a und b zusammen mit dem Operator ⊗ verwendet werden, mit Hilfe derer basierend auf der postoperativen objektiven Refraktionsmessung ein zweiter Schätzwert für das (zu erwartende bzw. zu bestimmende) Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung abgeleitet wird. Dies kann wie folgt in Formelschreibweise dargestellt werden: ${postMR}_{2} = a \otimes postObj \oplus b$
wobei postMR2 das zweite vorläufige Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung, postObj das Ergebnis der postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung, a und b die mittels der Gleichung (2) erlernten Parameter und ⊗ der mittels der Gleichung (2) erlernte Operator ist.
Die Gleichungen (2) und (3) stellen nur ein spezifisches Beispiel von mehreren möglichen Implementierungen des kortikalen Adaptionsmodells dar und die Erfindung ist in keiner Weise darauf limitiert.
Das Modell kann ein Kombinationsmodell aufweisen, das basierend auf dem ersten und dem zweiten vorläufigen Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmt.
Mit anderen Worten, das Kombinationsmodell kann als Eingangsdaten die zwei, optional wie oben beschriebenen bestimmten, vorläufigen Ergebnisse der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung von dem patientenspezifischen Modell und dem Adaptionsmodell erhalten, und basierend darauf das mittels des Verfahrens zu bestimmende Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmen.
Das heißt, nach dem Bestimmen der zwei oben beschriebenen vorläufigen Ergebnisse mittels des kortikalen Adaptionsmodells und des patientenspezifischen Modells kann ein Kombinieren des ersten und des zweiten Schätzwerts erfolgen, was wie folgt in Formelschreibweise dargestellt werden kann: $postMR = α \otimes p o s t M R_{1} \oplus β \otimes p o s t M R_{2}$
wobei postMR1 das erste vorläufige Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung, postMR2 das zweite vorläufige Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung und postMR das mittels des Verfahrens zu bestimmende Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung, ⊗ und ⊕ jeweils mit der Gleichung (2) erlernte Operatoren und α sowie β jeweils zu erlernende Parameter sind.
Auch das Trainieren des Kombinationsmodells kann, optional der einzige, Teil des oben beschriebenen Trainingsverfahrens sein. Das Trainieren kann erfolgen bevor das Kombinationsmodell das erste Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmt, d.h. vor dem eigentlichen Einsatz des Modells. Das Trainieren des Kombinationsmodells kann, zusätzlich oder alternativ, durchgeführt werden nachdem oder während das Kombinationsmodells das erste vorläufige Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bestimmt, d.h. während und nach dem eigentlichen Einsatz des Modells.
Die Gleichung (4) stellt nur ein spezifisches Beispiel von mehreren möglichen Implementierungen des Kombinationsmodells dar und die Erfindung ist in keiner Weise darauf limitiert.
Denkbar ist, dass das oben beschriebene Trainieren des kortikalen Adaptionsmodells, des patientenspezifischen Modells und/oder des Kombinationsmodells einzeln oder zusammen erfolgt.
Bei dem Trainieren kann einer oder können mehrere Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens verwendet werden. Dies ist vorteilhaft, da so das künstlich intelligente Modell aus Beispielen, d.h. den oben beschriebenen Trainingsdaten, lernt und diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern kann. Das heißt, der oder die Algorithmen können beim Trainieren bzw. maschinellen Lernen ein statistisches Modell aufbauen, das auf den Trainingsdaten beruht. Es werden dabei nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern Muster und Gesetzmäßigkeiten, d.h. die oben beschriebenen Beziehungen/Operatoren und Parameter, in den Trainingsdaten erkannt. So kann das Modell nach dem Trainieren auch unbekannte Daten beurteilen (sog. Lerntransfer) und ist somit geeignet das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung in oben beschriebener Weise zu bestimmen.
In komplexeren nichtlinearen maschinellen Lernmodellen können die Beziehungen, d.h. die ⊕,⊕,⊖,-Operatoren, vorteilhafterweise nichtlinear geschätzt bzw. bestimmt werden, da dort komplexe Wechselwirkungen zwischen mehreren Parametern existieren. Zusätzlich oder alternativ kann das Kombinationsmodell, welches eine Beziehung zwischen der Ausgabe des kortikalen Adaptionsmodells und des patientenspezifischen Modells herstellt, vorteilhafterweise in einem Endto-End-Modell angelernt werden.
Mit dem oben Beschriebenen ist es möglich, eine durch den refraktiven Eingriff erreichte Güte einer Korrektur des Sehvermögens zu beurteilen, ohne dass es dafür ein Durchführen einer postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bedarf.
Denkbar ist, dass das Verfahren ein Korrigieren eines Nomogramms eines, optional für den refraktiven Eingriff verwendeten, Lasers in Abhängigkeit des (bestimmten) Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung umfasst.
Unter einem Nomogramm ist ein mathematisches, gegebenenfalls computerimplementiertes Modell zu verstehen, das die durch einen Laserkorrektureingriff erzielte Refraktionskorrektur bei bestimmten eingegebenen Lasereinstellungen korreliert. Bei den Lasereinstellungen kann es sich um das Ausmaß der Korrektur handeln, die durch das Laserkorrekturgerät an jedem oder einem einzelnen Auge des Patienten vorgenommen werden sollte. Chirurgen können beispielsweise ein solches Nomogramm verwenden, um die richtigen Lasereinstellungen für jedes Auge oder ein einzelnes Auge des Patienten zu finden, die als Eingaben in das Laserkorrekturgerät eingegeben werden, je nachdem, welche Korrektur der Chirurg erzielen möchte.
Zusätzlich oder alternativ kann eine Vorrichtung bereitgestellt werden, die ausgestaltet ist, das Verfahren zumindest teilweise auszuführen. Die Vorrichtung kann eine Rechenvorrichtung, optional ein Computer, sein oder umfassen, die/der Teil eines Lasersystems sein kann, das ausgestaltet ist, einen refraktiven Eingriff auszuführen. Es kann, zusätzlich oder alternativ, das Lasersystem selbst bereitgestellt werden, das ausgestaltet ist, das Verfahren zumindest teilweise auszuführen. Ferner kann, zusätzlich oder alternativ, ein Computerprogrammprodukt bereitgestellt werden, das Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren zumindest teilweise auszuführen. Ferner kann ein Trainingsdatensatz bereitgestellt werden, der mit einem auf künstlicher Intelligenz basierenden Modell so trainiert werden kann, dass dieses ein Ergebnis einer postoperativen subjektiven Refraktionsmessung mittels des Verfahrens bestimmen kann. Es kann auch ein Verfahren zum Trainieren eines bzw. ein Trainingsverfahren für ein auf künstlicher Intelligenz basierenden Modells bereitgestellt werden, bei dem, optional mit dem oben beschriebenen Trainingsdatensatz, das Modell so trainiert wird, dass das oben beschriebene Model nach dem Trainieren ausgestaltet ist, um das oben beschriebene Verfahren zumindest teilweise auszuführen.
Das oben mit Bezug zum Verfahren Beschriebene gilt analog auch für die Vorrichtung, das Trainingsverfahren, das Computerprogrammprodukt und den Trainingsdatensatz.
Die oben genannten und im Folgenden erläuterten Merkmale und Ausführungsformen sind dabei nicht nur als in den jeweils explizit genannten Kombinationen offenbart anzusehen, sondern sind auch in anderen technisch sinnhaften Kombinationen und Ausführungsformen vom Offenbarungsgehalt umfasst.
Weitere Einzelheiten und Vorteile der Erfindung sollen nun anhand von den folgenden Beispielen und optionalen Ausführungsformen mit Bezug auf die Figuren näher erläutert werden.
Es zeigen:

1 ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Verfahrens zum Bestimmen eines Ergebnisses einer postoperativen subjektiven Refraktionsmessung,
2 ein weiteres Flussdiagramm zur detaillierten Erläuterung eines Verfahrens zum Trainieren eines auf künstlicher Intelligenz beruhenden Modells, das bei dem in 1 dargestellten Verfahren zum Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung verwendet wird, und
3 ein weiteres Flussdiagramm zur detaillierten Erläuterung eines Verfahrens zum Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung mit dem gemäß dem Verfahren aus 2 trainierten Modell.

In den folgenden Figuren werden gleiche oder ähnliche Elemente der Einfachheit halber mit gleichen Bezugszeichen bezeichnet.
Wie 1 zu entnehmen ist, lässt sich das Verfahren zum Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR im Wesentlichen in zwei Blöcke bzw. Teilverfahren 1, 2 untergliedern.
Ein erster der zwei Blöcke 1 umfasst ein Trainingsverfahren, wie dies links in 1 und teilweise im Detail in 2 dargestellt ist, mit im Wesentlichen drei Schritten S1, S2, S3.
Ein zweiter der zwei Blöcke 2, der sich an den ersten Block 1 anschließt bzw. vorliegend nach dem ersten Block 1 abläuft, umfasst das Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung, welches im vorliegenden Fall in im Wesentlichen fünf Schritten S4, S5, S6, S7, S8 erfolgt und rechts in 1 sowie teilweise im Detail in 3 dargestellt ist.
Nachfolgend wird zunächst das Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR zumindest eines Auges eines Patienten, d.h. der in 1 rechts dargestellte zweite Block 2, beschrieben.
Das Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR weist zunächst ein Abrufen von Eingangsdaten auf, welches vorliegend in drei parallel ablaufenden Schritten S4, S5, S6 erfolgt. Das Abrufen der Eingangsdaten kann jedoch auch nacheinander oder in einem einzigen Schritt erfolgen.
Die Eingangsdaten umfassen ein Ergebnis einer präoperativ an einem Patienten durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung preMR und ein Ergebnis einer präoperativ an dem Patienten durchgeführten objektiven Refraktionsmessung preObj, welche zusammen in einem ersten Schritt S4 des Bestimmens des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR abgerufen werden. Bei dem Patienten handelt es sich um die Person, deren zumindest eines Auge dem refraktiven Eingriff unterzogen wird. Sowohl die präoperativ durchgeführte subjektive als auch objektive Refraktionsmessung preMR, preObj wurden zumindest an dem zumindest einen (zu behandelnden) Auge des Patienten durchgeführt.
Die Eingangsdaten umfassen ferner ein Ergebnis einer postoperativ an dem Patienten durchgeführten objektiven Refraktionsmessung postObj, welches in einem zweiten Schritt S5 des Bestimmens des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR abgerufen wird. Auch die postoperativ durchgeführte objektive Refraktionsmessung postMR wurde zumindest an dem zumindest einen (zu behandelnden) Auge des Patienten durchgeführt.
Die Eingangsdaten umfassen ferner Patienteninformationen P, welche auch als patientenspezifische Informationen des zu behandelnden bzw. behandelten Patienten bezeichnet werden können, welche in einem dritten Schritt S6 des Bestimmens des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR abgerufen werden.
Die Patienteninformationen P umfassen ein Alter des Patienten, ein Geschlecht des Patienten und/oder eine Augenbiometrie des zumindest einen (zu behandelnden und/oder behandelten) Auges des Patienten.
Das Abrufen kann ein Zugreifen (sog. „read operation“) auf einen (nicht dargestellten) Speicher, beispielsweise einen Zwischenspeicher, einer Rechenvorrichtung umfassen. Die Eingangsdaten können in diesem Speicher gespeichert sein. Denkbar ist auch, dass die Eingangsdaten, zusätzlich oder alternativ, zumindest teilweise in einer Cloud gespeichert sind und aus dieser Cloud abgerufen werden.
In einem konkreten Beispiel, in dem das Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR nach dem refraktiven Eingriff erfolgt, können das Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung preMR und das Ergebnis der präoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung preObj im ersten Schritt S4 und die Patienteninformationen P im dritten Schritt S6 aus einer oder mehreren Clouds abgerufen werden, wohingegen das Ergebnis der postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung postObj in dem zweiten Schritt S5 aus einem lokalen Speicher einer Rechenvorrichtung abgerufen werden kann, welche das Verfahren zum Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR zumindest teilweise durchführt.
In einem vierten Schritt S7, der sich an die ersten drei Schritte S4, S5, S6 anschließt bzw. auf diesen aufbaut, erfolgt das Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR im eigentlichen Sinne.
Dazu werden die zuvor abgerufenen Eingangsdaten (Schritte S4, S5, S6, s. oben) in dem vierten Schritt S7 von einem im vorliegenden Fall auf künstlicher Intelligenz beruhenden Modell 3, welches im Detail in 3 dargestellt ist, verarbeitet, um so in einem fünften Schritt S8 das bestimmte Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR für eine Nomogrammkorrektur zu verwenden.
Das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR wird in dem vierten Schritt S7, beispielsweise von der oben beschriebenen Rechenvorrichtung, welche die Eingangsdaten abrufen kann, basierend auf dem Ergebnis der präoperativ und postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung preObj, postObj, den Patienteninformationen P und dem Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung preMR bestimmt. Dieser vierte Schritt S7 sowie das auf künstlicher Intelligenz beruhende Modell 3 sind im Detail in 3 dargestellt und werden nachfolgend mit Bezug zu 3 beschrieben.
Das auf künstlicher Intelligenz beruhende Modell 3 weist ein patientenspezifisches Modell 31, ein kortikales Adaptionsmodell 32 und ein Kombinationsmodell 33 auf, welche vorliegend alle auf künstlicher Intelligenz beruhen. Denkbar ist jedoch auch, dass nur eines, zwei oder keines der drei Modelle 31, 32, 33 auf künstlicher Intelligenz beruht.
Das patientenspezifische Modell 31 bestimmt in einem ersten Teilschritt S71 basierend auf dem Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung preMR und dem Ergebnis der präoperativ und postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung preObj, postObj, sowie basierend auf den Patienteninformationen P, ein erstes vorläufiges Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR1.
Das kortikale Adaptionsmodell 32 bestimmt in einem zweiten Teilschritt S72 basierend auf dem Ergebnis der postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung postObj ein zweites vorläufiges Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR2.
Das Kombinationsmodell 33 bestimmt in einem dritten Teilschritt S73 basierend auf dem ersten und dem zweiten vorläufigen Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR1, postMR2 das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR.
In dem sich an das Bestimmen der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR anschließenden Schritt S8 des Verfahrens erfolgt ein Korrigieren eines Nomogramms eines, vorliegend für den refraktiven Eingriff verwendeten, Lasers in Abhängigkeit des im vierten Schritt S7 bestimmten Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR.
Da im vorliegenden Ausführungsbeispiel das zur Vorhersage bzw. zum Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Modell 3 verwendet wird, umfasst das Verfahren das vorgelagerte Trainingsverfahren, welches wie eingangs angedeutet im linken Teil von 1 sowie teilweise im Detail in 2 dargestellt ist. Dieses Trainingsverfahren bzw. Verfahren zum Trainieren des Modells 3 wird nachfolgend im Detail mit Bezug zu den 1, insbesondere dem linken Teil von 1, und 2 beschrieben.
Das Trainingsverfahren wird vorliegend vor dem oben beschriebenen Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung postMR durchgeführt und startet mit einem ersten Schritt S1, in dem Trainingsdaten abgerufen bzw. eingelesen werden. Auch hier kann das Abrufen ein Zugreifen (sog. „read operation“) auf einen (nicht dargestellten) Speicher, beispielsweise einen Zwischenspeicher, einer Rechenvorrichtung umfassen. Die Trainingsdaten können in diesem Speicher gespeichert sein. Denkbar ist auch, dass die Trainingsdaten, zusätzlich oder alternativ, zumindest teilweise aus einer Cloud abgerufen werden.
Die Trainingsdaten umfassen mehrere Trainingsdatensätze, die jeweils von in der Vergangenheit durchgeführten refraktiven Eingriffen stammen, die an verschiedenen Patienten durchgeführt wurden. Bei den refraktiven Eingriffen kann es sich um denselben oder um einen anderen refraktiven Eingriff wie den refraktiven Eingriff handeln, bei dem das zu trainierende Modell 3 nach dem Trainieren eingesetzt wird.
Jeder der Trainingsdatensätze umfasst jeweils von einem einzigen refraktiven Eingriff stammende Ergebnisse einer präoperativ und postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung preObj, postObj, optional Patienteninformationen des Patienten, sowie ein Ergebnis ein präoperativ und postoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessungen preMR, postMR.
Die im ersten Schritt S1 abgerufenen Trainingsdaten werden in einem zweiten Schritt S2 des Trainingsverfahrens jeweils zum Trainieren des patientenspezifischen Modells 31 und des kortikalen Adaptionsmodells 32 verwendet.
Genauer gesagt wird das patientenspezifische Modell mit den in den Trainingsdaten enthaltenen Ergebnissen der mehreren präoperativ und postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessungen preObj, postObj, mit den in den Trainingsdaten enthaltenen Ergebnissen der mehreren dazu korrespondierenden präoperativ und postoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessungen preMR, postMR und den jeweiligen Patienteninformationen P in einem ersten Teilschritt S21 des zweiten Schritts S2 des Trainingsverfahrens trainiert.
Das kortikale Adaptionsmodell 32 wird mit den in den Trainingsdaten enthaltenen Ergebnissen der mehreren präoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessungen preObj und den in den Trainingsdaten enthaltenen Ergebnissen der mehreren dazu korrespondierenden präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessungen preMR in einem zweiten Teilschritt S22 des zweiten Schritts S2 des Trainingsverfahrens trainiert.
Der erste und der zweite Teilschritt S21 und S22 des zweiten Schritts S2 des Trainingsverfahrens können zumindest teilweise parallel bzw. zeitgleich oder nacheinander ablaufen.
Da das so trainierte Modell 3, insbesondere das kortikale Adaptionsmodell 32, eine Beziehung zwischen Ergebnissen objektiver und subjektiver Refraktionsmessungen erlernt hat, kann eine kortikale Adaption bei der Bestimmung bzw. Vorhersage des Ergebnisses der postoperativ durchzuführenden bzw. durchgeführten subjektiven Refraktionsmessungen postMR berücksichtigt werden. Dies stellt einen Vorteil im Vergleich zu den herkömmlichen Verfahren dar, welche das Ergebnis der postoperativ durchzuführenden bzw. durchgeführten subjektiven Refraktionsmessungen lediglich auf Ergebnissen objektiver Daten vorhersagen bzw. bestimmen.
In einem dritten und vorliegend letzten Schritt S3 des Trainingsverfahren wird das trainierte Modell der Rechenvorrichtung bereitgestellt, die wie oben beschrieben den zweiten Block 2 (Schritte S4, S5, S6, S7, S8, s. oben) des Verfahrens unter Verwendung des trainierten Modells ausführt.
Darüber hinaus ist es möglich, Verfahren wie Raytracing zu verwenden, um ein optisches Modell eines Auges zu erstellen, das der Realität so nahe wie möglich kommt. Dieses optische Modell selbst könnte eine weitere Eingabe sein, ähnlich wie Alter, Geschlecht usw., um das auf künstlicher Intelligenz basierende Modell wie oben beschrieben zu trainieren oder zu verwenden.
Bezugszeichenliste

1: erster Teil des Verfahrens zum Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bzw. des Trainingsverfahrens
2: zweiter Teil des Verfahrens zum Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung bzw. Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung mit dem trainierten (Vorhersage-) Modell
3: (Vorhersage-) Modell
31: patientenspezifisches Modell
32: kortikales Adaptionsmodell
33: Kombinationsmodell
S1 - S7: Schritte des Verfahrens zum Bestimmen des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung
P: Patienteninformationen
postMR: Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung
postMR1: erstes vorläufiges Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung
postMR2: zweites vorläufiges Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung
postObj: Ergebnis der postoperativen objektiven Refraktionsmessung
preMR: Ergebnis der präoperativen subjektiven Refraktionsmessung
preObj: Ergebnis der präoperativen objektiven Refraktionsmessung

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

WO 2004/112576 A2 [0005]
EP 3321831 A1 [0014]

Claims

Verfahren zum Bestimmen eines Ergebnisses einer postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR) zumindest eines Auges eines Patienten, dadurch gekennzeichnet, dass das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR) zumindest basierend auf einem Ergebnis einer präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung (preMR) des zumindest einen Auges des Patienten bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR) zudem basierend auf einem Ergebnis einer präoperativ und/oder postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung (preObj, postObj) des zumindest einen Auges des Patienten bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR) mittels eines, optional auf künstlicher Intelligenz basierenden, Modells (1) bestimmt wird, welches als Eingangsdaten das Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung (preMR) und das Ergebnis der präoperativ und/oder postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung (preObj, postObj) erhält, und basierend auf den Eingangsdaten das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR) bestimmt.
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell (3) ein patientenspezifisches Modell (31) aufweist, das basierend auf dem Ergebnis der präoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessung (preMR) und dem Ergebnis der präoperativ und/oder postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung (preObj, postObj), und optional basierend auf Patienteninformationen (P), ein erstes vorläufiges Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR1) bestimmt.
Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass das patientenspezifische Modell (31) auf künstlicher Intelligenz basiert und mit einem Trainingsdatensatz, der Ergebnisse mehrerer präoperativ und/oder postoperativ durchgeführter objektiver Refraktionsmessungen (preObj, postObj) und Ergebnisse mehrerer dazu korrespondierender präoperativ und postoperativ durchgeführter subjektiver Refraktionsmessungen (preMR, postMR) umfasst, trainiert ist.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Trainingsdatensatz, mit dem das auf künstlicher Intelligenz basierende patientenspezifische Modell (31) trainiert ist, ferner zu den Ergebnissen der mehreren präoperativ und/oder postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessungen (preObj, postObj) und zu den Ergebnissen der mehreren dazu korrespondierenden präoperativ und postoperativ durchgeführten subjektiven Refraktionsmessungen (preMR, postMR) korrespondierende Patienteninformationen (P) umfasst.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Patienteninformationen (P) eine Augenbiometrie des zumindest einen Auges des Patienten, ein Alter des Patienten und/oder ein Geschlecht des Patienten umfassen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell (1) ein kortikales Adaptionsmodell (32) aufweist, das basierend auf dem Ergebnis der postoperativ durchgeführten objektiven Refraktionsmessung (postObj) ein zweites vorläufiges Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR2) bestimmt.
Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass das kortikale Adaptionsmodell (32) auf künstlicher Intelligenz basiert und mit einem Trainingsdatensatz, der Ergebnisse mehrerer präoperativ durchgeführter objektiver Refraktionsmessung (preObj) und Ergebnisse mehrerer dazu korrespondierender präoperativ durchgeführter subjektiver Refraktionsmessung (preMR) umfasst, trainiert ist.
Verfahren nach Anspruch 8 oder 9, soweit auf Anspruch 4 rückbezogen, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell (1) ein Kombinationsmodell (33) aufweist, das basierend auf dem ersten und dem zweiten vorläufigen Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR1, postMR2) das Ergebnis der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR) bestimmt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren ein Korrigieren eines Nomogramms eines, optional für den refraktiven Eingriff verwendeten, Lasers in Abhängigkeit des Ergebnisses der postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR) umfasst.
Rechenvorrichtung, dadurch gekennzeichnet, dass die Rechenvorrichtung ausgestaltet ist, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen.
Lasersystem, dadurch gekennzeichnet, dass das Lasersystem die Rechenvorrichtung nach Anspruch 12 aufweist und optional ausgestaltet ist, den refraktiven Eingriff durchzuführen.
Computerprogrammprodukt, dadurch gekennzeichnet, dass das Computerprogrammprodukt Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren zumindest teilweise auszuführen.
Trainingsdatensatz, dadurch gekennzeichnet, dass mit dem Trainingsdatensatz ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Modell (3) so trainiert werden kann, dass dieses ein Ergebnis einer postoperativen subjektiven Refraktionsmessung (postMR) mittels des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 bestimmen kann.
Verfahren zum Trainieren eines auf künstlicher Intelligenz basierenden Modells (1), optional mit einem Trainingsdatensatz nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell (1) so trainiert wird, dass das Model (1) nach dem Trainieren ausgestaltet ist, um das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen.