JP2003245301A - 眼科手術用の適応型波面式調節システムおよび方法 - Google Patents

眼科手術用の適応型波面式調節システムおよび方法

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 レーザ融除式角膜治療または眼科用インプラ
ントに対する処方を最適化する方法を提供する。 【解決手段】 この方法は、関連付けられた分類要素を
有する現在の患者に対する実測矯正処方であって波面式
決定法を用いて実測された矯正処方を受信する段階を含
む。複数の先行治療患者に関する治療結果のデータベー
スであって、患者治療結果の各々は関連付けられた少な
くともひとつの分類要素を有し且つ術前の波面決定式矯
正処方および術後の視覚プロフィルを備えるデータベー
スがアクセスされる。上記データベースにおける上記治
療結果から、現在の患者と共通の分類要素を有する少な
くとも幾人かの先行治療患者に対する術前処方と術後プ
ロフィルとの間の平均差が算出される。最後に、現在の
患者の矯正処方は、算出された平均差に対応すべく調節
されて最適化処方が形成される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は目に関する矯正手術
を行うシステムおよび方法に関し、より詳細には、検知
されたデータを先験的処置からのデータに基づき適合的
に調節する如きシステムおよび方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のレーザ式屈折手術においては、治
療システムに入力された処方を臨床医が修正するのが典
型的である。斯かる修正は、その特定の治療システムに
より達成された結果による先験的な経験と、たとえば統
計的データから導かれた特定の患者母集団による経験と
に基づく。たとえば、特定のカテゴリの患者に対して当
該システムを用いたこれまでの結果を分析した場合に50
％の過剰矯正が示されたならば、3ジオプトリ(diopter)
の近視と診断された患者に対して医師は2ジオプトリの
近視治療処方を入力することもある。入力される治療パ
ラメータを以前の経験に基づきその様に経験的に変更す
ることは、ノモグラム調節(nomogram adjustment)と称
される。ノモグラムは眼科分野では必須と思われる、と
言うのも、個々の臨床医は個々の外科技術を採用し、個
々の環境条件下で手術を行い、固有の患者統計データを
有したりするからである。
【０００３】従来の手術は、基本的には球面誤差(spher
ical error)、乱視誤差(astigmaticerror)、乱視軸(ast
igmatic axis)、光学領(optical zone)のサイズ、およ
び、混合領域(blend zone)のサイズなどの、制限された
個数の明確な治療パラメータを含む。故に外科医として
は、手術処置の前後において習用の臨床検査に基づきノ
モグラム処方箋を導くのは比較的に容易である。これと
対照的に、言及したことによりその開示内容が本出願中
に援用されると共に本発明と同様に本出願人が所有する
下記特許文献１に開示された如く波面誘導式個別適合治
療法は術前の収差プロフィル(aberration profile)の複
雑な数学的表現を含み、これは治療システムへと電子的
に転送される。
【０００４】理論的には、斯かる正確な波面(wavefron
t)の記述は経験的に修正されて更に良好な成果をもたら
し得るが、これらの数学的パラメータの分析的解釈に対
して臨床医は不慣れなことが多い。更に現時点において
は、レーザ手術などの処置に先立ち波面式処方(wavefro
nt-based prescription)を外科医が修正する好都合な方
法は知られていない。
【０００５】現在採用されている波面式処方において
は、角膜組織上での融除処理の実効性における見かけの
径方向依存性を考慮に入れるべく、未補正の波面データ
が調節されて治療プロフィルが生成される。しかし現在
においてこれは、全ての治療において同じように適用さ
れている。
【０００６】
【特許文献１】米国特許第6,270,221B1号明細書
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】故に本発明の目的は、
検知された波面データを先験的な治療結果に基づき適合
的に調節してノモグラムを生成するシステムおよび方法
を提供するに在る。
【０００８】更なる目的は、場所特異的であるシステム
および方法を提供するに在る。
【０００９】別の目的は、統計データ的なシステムおよ
び方法を提供するに在る。
【００１０】
【課題を解決するための手段】これらのおよび他の目的
は本発明により達成されるが、そのひとつの見地は、レ
ーザ融除式角膜治療もしくは眼内レンズもしくは有水晶
体屈折レンズ・インプラントに対する処方を改善する方
法である。該方法は、現在の患者に対する実測矯正処方
を受信する段階を備える。上記処方は典型的には、波面
式決定法を用いて求められる。上記現在の患者は、該患
者を少なくともひとつの特定カテゴリに評価すべく該患
者自身に関連付けられた分類要素を有する。
【００１１】次に、複数の先行治療患者に関する治療結
果のデータベースがアクセスされる。上記データベース
は、先行治療患者の各々に対し、少なくともひとつの分
類要素を備えると共に、術前の波面決定式矯正処方(pre
operative wavefront-determined correction prescrip
tion)および術後視覚プロフィル(postoperative visual
profile)も備える。上記術前矯正処方と術後視覚プロ
フィルとの間の差は、手術から帰着する過剰矯正または
過少矯正を表す。
【００１２】上記データベースからの治療結果データ
は、上記現在の患者と共通の分類要素の処理に基づきア
クセスされる。これらのデータからは、上記術前処方と
術後プロフィルとの間の平均差が算出され得る。この平
均差は次に、手術処置を実施するに先立ちまたは任意の
レンズ・インプラントの製造もしくはカスタマイズを実
施するに先立ち現在の患者の矯正処方を調節して最適化
処方を形成すべく使用される。
【００１３】本発明の別の見地は、上記で概説された算
出段階を実施するソフトウェア・パッケージを包含す
る。
【００１４】更なる見地は、上述された如く治療結果の
データベースを形成する段階を含む、レーザ融除式手術
もしくはレンズ・インプラントに対する処方を最適化す
るシステムを構築する方法を包含する。プロセッサに備
えられた検索エンジンは、分類要素に基づき治療結果を
抽出し得る。上記で概説された算出段階を実施すべくソ
フトウェアも配備される。
【００１５】本発明の更なる目的および利点と共に構成
および操作方法の両者に関して本発明を特徴付ける特徴
は、添付図面と共に用いられる以下の説明から更に良好
に理解されよう。添付図面は例示および説明を目的とし
ており本発明の範囲を定義することを企図しない。本発
明により達成されるこれらの及び他の目的ならびに本発
明により提供される利点は、添付図面に関して以下の説
明を読破すれば更に十分に明らかとなろう。
【００１６】
【発明の実施の形態】本発明の好適実施例の説明は、図
１乃至図５を参照して示される。
【００１７】第１実施例において本発明のシステム10
(図１)および方法100(図２、図３)は、レーザ融除式角
膜治療または眼科用レンズもしくはインプラントに対す
る処方の最適化に関している。好適実施例においては、
現在の患者に対して波面決定装置11を用いて実測矯正処
方が測定される(ブロック101)。上記矯正処方は典型的
には、関連する係数を各々が有する複数の項(term)を有
する演算規則(algorithm)から成る。たとえば波面は、
ゼルニケ多項式、テーラー多項式もしくはフーリエ級数
などの標準化形態を用いて数学的に記述され得るが、こ
れらは限定を意図するものでは無い。数学的な形状を記
述する斯かる任意の形態に関し、特定の波面は、数式表
現における種々の項の重み付けに対する数値により記述
され得る。
【００１８】未補正の矯正処方は、一意的に関連する少
なくともひとつの分類要素を有する現在の患者に対する
ソフトウェア・パッケージ13がインストールされたプロ
セッサ12へと受信される(ブロック102)。限定を意図す
るものでは無いが上記分類要素としては、年齢、性別お
よび人種的背景などの患者特有データ、ならびに、局地
的高度などの場所特異的データ、および、温度もしくは
湿度などの環境パラメータなどが挙げられる。
【００１９】ソフトウェア・パッケージ13によれば、以
前に治療された複数の患者に関する治療結果のデータベ
ース14であって図５に示された如き各段階にて生成され
たデータベース14がアクセスされる(ブロック103)。各
患者治療結果は、関連付けられた少なくともひとつの分
類要素を有すると共に、術前の波面決定式矯正処方およ
び術後の視覚プロフィルを備える。
【００２０】データベース14における治療結果からは、
現在の患者と共通な分類要素を有する少なくとも幾人か
の先行治療患者に対して術前処方と術後プロフィルとの
間の平均差が算出される(ブロック104)。本明細書にお
いては、あくまで好適実施例として、この算出段階から
最適化処方を達成する３つの方法が示される(ブロック1
05)。図２および図３に示された第1の方法100すなわち
線形スケーリング調節において上記算出段階は更に、上
記平均差から百分率差を算出する段階を備える(ブロッ
ク106)。次に現在の患者の矯正処方は算出された平均差
に対応すべく調節されて最適化処方を形成することで、
統計的に算出可能な過剰矯正もしくは過少矯正が回避さ
れる。方法100において上記調節段階は上記演算規則項
を上記百分率差と乗算して波面輪郭を包括的に増減し
(ブロック107)、最適化処方を形成する(ブロック108)。
【００２１】そのアルゴリズムが図４に示されると共に
フローチャートが図２および図３に示された第2の方法3
00においては、最適化処理の目的は矯正処方を決定すべ
く使用されたのと同一の数学的表記体系を用いた実測波
面の修正記述に到達することである、という“ノモグラ
ム”形式の手法が使用される。また修正記述の目的は、
患者に対して用いられるべき実際の融除治療プロフィル
を算出すべく用いられたときに最適な治療結果を達成す
ることである。
【００２２】図４には、方法300のアルゴリズム200が、
ひとつの出力係数に対して最適化された値に如何にして
到達するかが示されている。方法300のこの見地におい
てアルゴリズム200に対するデータ群入力は実測波面の
本来の係数200a、200b、200c、…200Nを含む(図２のブ
ロック109)。付加的な入力データは、他の治療パラメー
タ201a、201b、…201Nに対する入力値を含む(ブロック1
10)。上記治療パラメータとしては、年齢、性別または
人種(ethnicity)などの患者統計データ的パラメータ、
場所的高度、温度もしくは湿度などの場所特異的環境パ
ラメータ、および、期待されるフラップの厚みまたはヒ
ンジ箇所などのフラップ・パラメータなどのデータが挙
げられる。
【００２３】このアルゴリズム200において上記算出段
階は更に、算出された平均差を、波面決定演算規則項に
関連する係数の各々に対してW1、W2、W3、…、WNとして
図４に示された重み付け因数へと変換する段階(ブロッ
ク111)と、算出された平均差を、１個の治療パラメータ
に対してT1、T2、…、TNとして図４に示された重み付け
因数へと変換する段階(ブロック112)とを備える。上記
調節段階は、係数および治療パラメータの各々に対して
夫々の重み付け因数を乗算して加重済み係数および加重
済み治療パラメータを形成する段階(ブロック113)を備
える。次に各項に対する加重済み係数と加重済み治療パ
ラメータとは合計され(ブロック114；図４の“Σ”20
1)、且つ、各項に対しては、上記加重済み係数と加重済
み治療パラメータとの上記合計が乗算される(ブロック1
15)。
【００２４】この処理手順(ブロック109〜115)は、完全
な最適化処方が形成される(ブロック108)まで、波面記
述における全ての項に対して継続される(ブロック11
6)。
【００２５】当業者であれば、この特定実施例は代表的
な方法を表すものであり、本発明の精神から逸脱せずに
代替実施例が想起され得ることを理解し得よう。たとえ
ば第３実施例(図２)においては非線形の手法が利用さ
れ、この場合には、入力値に依存して変化する係数もし
くは相互依存様式で他の要因により影響される係数など
の少なくとも幾つかの重み付け係数は単純な線形乗数で
はない(ブロック117)。システム10ならびに方法100およ
び300の実施例は適合的であることから、当業者であれ
ば、統計的に有効な相関を形成するに十分なデータを上
記データベースが有する場合には新たな入力データから
“学習”する演算規則が可能であることを理解し得よ
う。
【００２６】上記各方法の任意のものから最適化処方が
決定された(ブロック108)なら、その最適化処方は治療
デバイス15(ブロック118、図３)またはインプラント製
造装置16へと自動的に送信され得る。代替的に上記算出
は、治療デバイス15またはインプラント製造装置16に対
する未補正の処方データの送信に続いてプロセッサ12内
で行われ得る。
【００２７】好適には、現在の各患者の治療(ブロック1
19)に続く所定期間後にその現在の患者に関する治療結
果が測定される(ブロック120)。上記データベースを継
続的に強化すべく、現在の患者に対する治療結果はその
後に該データベースに入力される(ブロック121)。
【００２８】本発明の別実施例は、前述の方法100にお
いて最適化データを抽出すべく用いられるシステムを構
築する方法150を含んでいる。そのフローチャートが図
５に与えられる本発明のこの見地においては、図５に示
された如く、重み付け係数が名目値に設定され、パラメ
ータの初期集合が選択される(ブロック151)。たとえば
上記重みは、測定波面が修正なしで治療用波面へと変換
されるべく設定され得る。図２および図３においてこれ
は、第1の治療用波面係数を決定すべく、１に等しいW12
20aおよび０に等しい他の全ての項に対応する。
【００２９】このパラメータの初期集合を用い、第1集
合の患者が治療され(ブロック152)、且つ、所定期間後
に術後治療結果が収集される(ブロック153)。上記の術
前および術後のデータは関連する分類要素と共に、デー
タベース14に入力される(ブロック154)。
【００３０】プロセッサ12に備えられた検索エンジン18
は、相関性を算出するために望まれる分類要素に基づき
治療結果を抽出し得る。上述の如く、次にこれらのデー
タを用いて第2集合の患者に対して係数の改善集合が算
出され得る(ブロック155)。
【００３１】次に、第2集合の患者からの治療結果はデ
ータベース14に入力される(ブロック156)ことで、上記
データに対する統計量が更に改善される。このプロセス
は次の患者集合を以て継続され得る(ブロック157)と共
に、図５においてブロック153への戻り矢印により示さ
れた如く本質的に更に無限に継続され得ることで、調節
アルゴリズムは更に改善される。
【００３２】上記の説明においては、簡潔さ、明瞭化お
よび理解のために幾つかの用語が用いられたが先行技術
の要件を越えた不要な限定は意味されない、と言うの
も、斯かる語句は本明細書中において説明のために用い
られると共に広範囲に解釈されることが意図されるから
である。更に、本明細書中に図示かつ記述されたシステ
ムおよび方法の各実施例は例示的であり、本発明の有効
範囲は本明細書中に開示された厳密な詳細に限定される
ものでない。
【００３３】以上、本発明を記述してきたが、本発明の
好適実施例の構造、作用および用法、本発明により得ら
れる好適で新規かつ有用な成果、新規で有用な構造、な
らびに、当業者にとり自明であるそれらの合理的な物理
的均等物は、添付の各請求項に示される。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明のシステムの概略図である。
【図２】図２は、現在の患者に対する治療処方を最適化
する方法のフローチャート（１／２）である。
【図３】図３は、現在の患者に対する治療処方を最適化
する方法のフローチャート（２／２）である。
【図４】図４は、治療処方に対して最適化された係数を
算出する代表的なアルゴリズムを示す図である。
【図５】図５は、治療結果のデータベースを生成する方
法のフローチャートである。
【符号の説明】
10…本発明のシステム 11…波面決定装置 12…プロセッサ 13…ソフトウェア・パッケージ 14…データベース 15…治療デバイス 16…インプラント製造装置 18…検索エンジン
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジョン アルフレッド キャンピン アメリカ合衆国，フロリダ 32828，オー ランド，ノース バーウィック コート 14313 (72)発明者 ジョージ エイチ．ペティット アメリカ合衆国，フロリダ 32751，メイ トランド，オークレイ レーン 70

Claims (20)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 a)関連付けられた分類要素を有する現在
    の患者に対する実測矯正処方であって波面式決定法を用
    いて実測された矯正処方を受信する段階と、 b)複数の先行治療患者に関する治療結果のデータベース
    であって、先行治療患者結果の各々は関連付けられた少
    なくともひとつの分類要素を有し且つ術前の波面決定式
    矯正処方および治療後の視覚プロフィルを備えるデータ
    ベースにアクセスする段階と、 c)上記データベースにおける上記複数の先行治療患者に
    関する上記治療結果から、現在の患者と共通の分類要素
    を有する少なくとも幾人かの先行治療患者に対する術前
    処方と治療後プロフィルとの間の平均差を算出する段階
    と、 d)現在の患者の矯正処方を、算出された平均差に対応す
    べく調節することで最適化処方を形成する段階と、 を備えて成る、眼科的処方を最適化する方法。
  2. 【請求項２】 a)前記矯正処方は、複数の項を有する演
    算規則から成り、 b)前記算出段階は、前記平均差から百分率差を算出する
    段階を更に含み、且つ、 c)前記調節段階は上記演算規則項に対して上記百分率差
    を乗算する段階を備える、 請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記調節段階は、前記最適化処方を治療
    デバイスに自動的に送信する段階を更に備える、請求項
    １記載の方法。
  4. 【請求項４】 a)前記矯正処方は未補正の処方から成
    り、且つ、 b)前記調節段階は、上記未補正の処方を自動的に調節す
    ることで前記最適化処方を形成する段階を更に含む、 請求項１記載の方法。
  5. 【請求項５】 a)治療に続く所定期間後に、現在の患者
    に関する治療結果を測定する段階と、 b)現在の患者に対する上記治療結果を前記データベース
    に入力する段階と、 を更に備えて成る、請求項１記載の方法。
  6. 【請求項６】 a)前記波面式決定法は、関連付けられた
    係数を各々が有する複数の項を有する演算規則を更に備
    え、 b)前記算出段階は、前記算出された平均差を、各係数に
    対する重み付け因数へと変換する段階を更に備え、且
    つ、 c)前記調節段階は、各係数に対して夫々の重み付け因数
    を乗算することで加重済み係数を形成する段階と、各項
    に対する加重済み係数を合計する段階と、各項に対して
    加重済み係数の上記合計を乗算して前記最適化処方を形
    成する段階と、を備える、 請求項１記載の方法。
  7. 【請求項７】 a)前記算出段階は、前記算出された平均
    差を、前記データベース内に備えられた少なくともひと
    つの治療パラメータに対する重み付け因数へと変換する
    段階を更に備え、 b)前記調節段階は各治療パラメータに対して夫々の重み
    付け因数を乗算して加重済み治療パラメータを形成する
    段階を更に備え、前記合計段階は各項に関して前記合計
    された加重済み係数に対して上記加重済み治療パラメー
    タを加算する段階を更に含み、且つ、前記項乗算段階は
    各項に対して上記加重済み係数と加重済み治療パラメー
    タとの合計を乗算して前記最適化処方を形成する段階を
    備える、 請求項６記載の方法。
  8. 【請求項８】 前記治療パラメータは、患者統計データ
    的パラメータと、場所特異的環境パラメータと、の内の
    少なくともひとつを備える、請求項７記載の方法。
  9. 【請求項９】 a)前記波面式決定法は、関連付けられた
    係数を各々が有する複数の項を有する演算規則を更に備
    え、 b)前記算出段階は、前記算出された平均差を、各係数に
    対する重み付け因数へと変換する段階を更に備え、 c)前記調節段階は、各係数に対する夫々の重み付け因数
    の最適適用を決定して実施することで加重済み係数を形
    成する段階と、各項に対する加重済み係数を合計する段
    階と、各項に対して加重済み係数の上記合計を乗算して
    前記最適化処方を形成する段階と、を更に備える、 請求項１記載の方法。
  10. 【請求項１０】 a)複数の治療患者に関する治療結果の
    データベースであって、患者治療結果の各々は関連付け
    られた少なくともひとつの分類要素を有し且つ術前の波
    面決定式矯正処方および術後の視覚プロフィルを備える
    データベースを形成する段階と、 b)分類要素に基づき治療結果を抽出し得るべくプロセッ
    サと通信する検索エンジンを配備する段階と、 c)上記データベースにおける上記抽出治療結果から、現
    在の患者と共通の分類要素を有する少なくとも幾人かの
    先行治療患者に対する術前処方と術後プロフィルとの間
    の平均差を算出し得るべく上記プロセッサにより使用さ
    れる第1ソフトウェアを配備する段階と、 d)現在の患者の矯正処方を、算出された平均差に対応す
    べく調節することで最適化処方を形成し得るべく上記プ
    ロセッサにより使用される第2ソフトウェアであって、
    上記現在の患者は自身に関連付けられた分類要素を有す
    ると共に初期矯正処方を測定すべく波面式決定が行われ
    ている、第2ソフトウェアを配備する段階と、 を備えて成る、屈折矯正に対する処方を最適化するシス
    テムを構築する方法。
  11. 【請求項１１】 a)治療に続く所定期間後に、現在の患
    者に関する治療結果を測定する段階と、 b)現在の患者に対する上記治療結果を前記データベース
    に入力する段階と、 を更に備えて成る、請求項１０記載の方法。
  12. 【請求項１２】 a)関連付けられた分類要素を有する現
    在の患者に対する矯正処方を決定する波面測定装置と、 b)ソフトウェアを備えたプロセッサと、を備え、 該ソフトウェアは、 i)複数の先行治療患者に関する治療結果のデータベース
    であって、患者治療結果の各々は関連付けられた少なく
    ともひとつの分類要素を有し且つ術前の波面決定式矯正
    処方および術後の視覚プロフィルを備えるデータベース
    にアクセスし、 ii)上記データベースにおける上記治療結果から、現在
    の患者と共通の分類要素を有する少なくとも幾人かの先
    行治療患者に対する術前処方と術後プロフィルとの間の
    平均差を算出し、且つ、 iii)現在の患者の矯正処方を、算出された平均差に対応
    すべく調節することで最適化処方を形成する、 屈折治療に対する処方を最適化するシステム。
  13. 【請求項１３】 a)術前の前記波面決定式矯正処方は複
    数のアルゴリズム項を有する演算規則を用いて算出され
    ており、且つ、 b)前記プロセッサは、前記平均差から百分率差を算出す
    る手段と、上記アルゴリズム項に対して上記百分率差を
    乗算する手段とを更に備えて成る、 請求項１２記載のシステム。
  14. 【請求項１４】 前記プロセッサは、前記最適化処方を
    治療デバイスに自動的に送信する手段を更に備えて成
    る、請求項１２記載のシステム。
  15. 【請求項１５】 前記プロセッサは、前記最適化処方を
    インプラント製造装置に自動的に送信する手段を更に備
    えて成る、請求項１２記載のシステム。
  16. 【請求項１６】 a)前記矯正処方は未補正の処方から成
    り、且つ、 b)前記ソフトウェアは、上記未補正の処方を補正するこ
    とで前記最適化処方を自動的に形成する手段を備える、 請求項１２記載のシステム。
  17. 【請求項１７】 前記ソフトウェアは、現在の患者に対
    する実測治療結果であって治療に続く所定期間後に決定
    された実測治療結果を前記データベースに入力する手段
    を更に備える、請求項１２記載のシステム。
  18. 【請求項１８】 a)前記矯正処方は、関連付けられた係
    数を各々が有する複数の項を有する演算規則を用いて算
    出され、 b)前記ソフトウェアは、前記算出された平均差を各係数
    に対する重み付け因数へと変換する手段と、各係数に対
    して夫々の重み付け因数を乗算することで加重済み係数
    を形成する手段と、各項に対する加重済み係数を合計す
    る手段と、各項に対して加重済み係数の上記合計を乗算
    して前記最適化処方を形成する手段と、を更に備える、 請求項１２記載のシステム。
  19. 【請求項１９】 a)関連付けられた分類要素を有する現
    在の患者に対する矯正処方を受信する手段と、 b)複数の先行治療患者に関する治療結果のデータベース
    であって、患者治療結果の各々は関連付けられた少なく
    ともひとつの分類要素を有し且つ術前の波面決定式矯正
    処方および術後の視覚プロフィルを備えるデータベース
    にアクセスする手段と、 c)上記データベースにおける上記治療結果から、現在の
    患者と共通の分類要素を有する少なくとも幾人かの先行
    治療患者に対する術前処方と術後プロフィルとの間の平
    均差を算出する手段と、 d)現在の患者の矯正処方を、算出された平均差に対応す
    べく調節することで最適化処方を形成する手段と、 を備えた、レーザ融除式角膜治療用の処方を最適化する
    ソフトウェア・パッケージ。
  20. 【請求項２０】 a)現在の患者に対して必要な矯正処方
    を波面式診断装置を用いて実測する段階と、 b)少なくとも部分的に実測矯正処方に基づく分類番号を
    上記現在の患者に割当てる段階と、 c)同様の分類番号を有する複数の先行患者であって波面
    測定により予測された術前矯正および波面測定により達
    成された術後矯正に関する如き先行患者に対し、上記現
    在の患者の実測矯正処方を比較する段階と、 d)上記複数の先行患者の、上記波面測定により予測され
    た術前矯正と上記波面測定により達成された術後矯正と
    の間の差に基づき、上記現在の患者に対する上記実測矯
    正処方を調節する段階と、 を備えて成る、眼科手術処置を最適化する方法。
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