JP2022510876A - 視力低下を抑制する眼鏡レンズの有効性を評価する方法及び装置 - Google Patents

Abstract

レンズを選択又は考案／設計する方法を提供する。本方法は、近視抑制、視覚疲労緩和等の効果を有するレンズに適用できる。一態様において、視覚、行動、生体パラメータに従い近視抑制解決策をランク付けする予測モデルを提供する。予測モデルは、近視眼特性、着用者の行動、及び近視抑制解決策により生じる結像不良に基づいて構築できる。別の態様において、前記眼鏡レンズの少なくとも１名の着用者の少なくとも１つの視力低下（例：近視）を抑制する眼鏡レンズの有効性を評価する方法、コンピュータ可読媒体、及び装置を提供する。本装置は、所定の関係モデルに基づいて、前記少なくとも１名の着用者に対応する表現データから少なくとも１名の着用者向けの眼鏡レンズの有効性を判定できる。

Description

本開示の各種態様は一般に着用者の視力低下を抑制する眼鏡レンズの有効性を評価することに関し、より具体的には近視抑制又は視覚疲労緩和用のレンズを決定する方法及び装置に関する。

ある人々、特に児童が近距離に位置する対象を見ている、すなわち近方視状態にある場合に不正確に結像されることが観察されている。遠方視が矯正された近視児童についても、当該結像不良に起因して近くにある対象の画像も網膜の後方に、極端な場合は中心窩領域に形成されてしまう。

眼鏡レンズ、コンタクトレンズ又は薬剤等、近視の進行を遅延させる多くの種類の製品を用いることができる。例えば、このような結像不良に起因する近視の進行を避けるべく、累進多焦点眼鏡レンズ型の近視矯正レンズを用いることが知られている。二焦点レンズもまた、近視の進行の遅延に使用できる眼鏡レンズの一例となり得る。

異なる近視抑制製品に対して各個人で異なる行動を示す場合がある。しかし、近視の進行は長期的プロセスであるため、眼科医が着用者向けの所与の近視抑制製品の効率を推定するのは困難である。臨床試験及びプロトタイプ作成には時間と資金を要する。近視の進行を遅らせる新たな解決策の有効性の評価できるモデルが望ましく、これにより試験するレンズの個数を減らす、又は最も有望な候補を事前選択する、或いは近視抑制解決策の設計を支援することにより時間と資金を大幅に節約できる。

更に、臨床診療において、児童用にある製品がより優れているか否かを推測するのは困難である。高い精度で近視解決策をランク付けするモデルならば臨床医が最適な製品を選択する際に大いに役立つであろう。

以下に、開示する発明の各種態様を基本的に理解いただけるよう簡単に概要を示す。本概要は、全ての考察された態様の広範な概要ではなく、全ての態様の主要又は必須要素を確認することも、或いは一部又は全ての態様の範囲を規定することも意図していない。唯一の目的は、後で示すより詳細な記述の序として１つ以上の態様のいくつかの概念を簡素化された形式で示すことである。

本開示はレンズを選択又は考案／設計する方法を記述するものである。いくつかの実施形態において、本方法は例えば、近視抑制、視覚疲労等に対処すべくレンズに適用することができる。いくつかの実施形態において、視覚、行動、及び生体パラメータに従い近視抑制解決策をランク付けする予測モデルを提供する。いくつかの実施形態において、予測モデルは、近視抑制解決策がもたらす近視眼特性、着用者の行動、及び結像不良に基づいて構築することができる。

本開示の一態様において、眼鏡レンズの少なくとも１名の着用者の少なくとも１つの視力低下（例：近視）を抑制する前記眼鏡レンズの有効性を評価する方法、コンピュータ可読媒体、及び装置を提供する。本装置は、眼鏡レンズの光学特性、前記少なくとも１名の着用者の特性、及び前記少なくとも１名の着用者の行動を表すデータを取得することができる。本装置は、少なくとも１個のプロセッサにより所定の関係モデルに基づいて、前記少なくとも１名の着用者に対応する前記表現データから前記少なくとも１名の着用者向けの眼鏡レンズの有効性を判定することができる。

本開示の別の態様において、前記少なくとも１個の眼鏡レンズの着用者の少なくとも１つの視力低下（例：近視）を抑制する少なくとも１個の眼鏡レンズの有効性を示すべく構成された関係モデルを構築する方法、コンピュータ可読媒体、及び装置を提供する。本装置は、前記少なくとも１個の眼鏡レンズの光学特性、モニタリング対象の着用者の特性、及びモニタリング対象の着用者の行動を表すデータを取得することができる。本装置は、前記表現データに対応するモニタリング対象の有効性を示すことができる。本装置は、少なくとも１個のプロセッサにより、前記モニタリング対象の着用者に対応する前記表現データと、モニタリング対象の有効性との相関を求めることにより関係モデルを構築することができる。本開示の別の態様において、方法、コンピュータ可読媒体、及び装置が、眼鏡レンズの有効性を評価すべく本方法を任意の実行モードで実行するのに有利に構成された関係モデルを構築すべく提供される。

上述の、及び関連する目的を実現すべく、開示する態様は、以下に完全に記述され且つ請求項で具体的に示す特徴を含む。詳細に開示する以下の記述及び添付図面は本開示の態様の特定の特徴を示すものである。但しこれらの特徴は各種の態様の原理を利用できる各種の方法の一部を示すに過ぎず、以下の記述はそのような態様及びその等価物の全てを包含することを意図している。

近視抑制予測モデルの一例を示す図である。 レンズ上の位置に対応する網膜上の結像不良のパターンを示す図である。 上述の図１及び２に示す予測モデルの簡素化された例を示す図である。 上述の図１及び２に示す予測モデルの別の簡素化された例を示す図である。 所与の被験者の結像不良指数と近視抑制データとの関係を示す図である。 前記少なくとも１個の眼鏡レンズの着用者の少なくとも１つの視力低下を抑制する少なくとも１個の眼鏡レンズの有効性を示すべく構成された関係モデルを構築する方法のフロー図である。 眼鏡レンズの少なくとも１名の着用者の少なくとも１つの視力低下を抑制する前記眼鏡レンズの有効性を評価する方法のフロー図である。 例示的な装置における異なる手段／要素間のデータフローを示す概念的データフロー図である。 処理システムを用いる装置用のハードウェア実装の一例を示す図である。

添付図面との関連で以下に開示する詳細な記述は、各種の可能な構成の記述を意図しており、本明細書に記述する概念を実施可能な唯一の構成を表すことを意図していない。詳細な記述は、各種の概念が完全に理解されるように、具体的な詳細事項を含む。しかし、当業者にはこれらの具体的な詳細事項がなくてもこれらの概念を実施できることが明らかであろう。いくつかの例において、このような概念の曖昧さを避けるため公知の構造及び要素をブロック図形式で示す。

近視抑制又は視覚疲労緩和用のレンズを決定するいくつかの態様について以下に各種の装置及び方法を参照しながら示す。装置及び方法について以下の詳細な記述に述べると共に、添付の図面に各種のブロック、要素、回路、処理、アルゴリズム等（集合的に「要素」と称する）として示す。これらの要素は、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、又はこれらの任意の組み合わせを用いて実装されていてよい。このような要素がハードウェア又はソフトウェアのいずれにより実装されるかは特定の用途及びシステム全体に課される設計上の制約に依存する。

例えば、１個の要素、又は１個の要素の任意の部分、或いは複数の要素の任意の組み合わせが１個以上のプロセッサ又は１個以上の計算装置を含む「処理システム」として実装されていてよい。プロセッサの例として、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、中央処理装置（ＣＰＵ）、アプリケーションプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、縮小命令セット計算（ＲＩＳＣ）プロセッサ、システムオンチップ（ＳｏＣ）、ベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブル論理素子（ＰＬＤ）、状態機械、ゲート論理、離散的ハードウェア回路、及び本開示を通じて記述する各種機能を実行すべく構成された他の適当なハードウェアが含まれる。処理システム内の１個以上のプロセッサがソフトウェアを実行してもよい。ソフトウェアは、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェア要素、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーティン、サブルーティン、オブジェクト、実行可能形式、実行のスレッド、プロシージャ、関数等を意味するものと広義に解釈され、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、その他の呼称に依らない。

従って、１つ以上の実施形態例において、記述する機能はハードウェア、ソフトウェア又はこれらの任意の組み合わせにより実装されていてよい。ソフトウェアにより実装する場合、機能はコンピュータ可読媒体に１個以上の命令又はコードとして保存又はコード化されていてよい。コンピュータ可読媒体はコンピュータ記憶媒体を含む。記憶媒体は、コンピュータからアクセスできる任意の利用可能な媒体であってよい。例えば、但し非限定的に、このようなコンピュータ可読媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置、他の磁気記憶装置、上述の種類のコンピュータ可読媒体の組み合わせ、又はコンピュータがアクセスできる命令又はデータ構造の形式でコンピュータ実行可能コードの保存に使用可能な他の任意の媒体を含んでいてよい。

本開示は、ユーザーデータ（例：医学処方、ライフスタイル、レンズの着用時間等）及び特定の眼特性（例：周辺屈折又は眼形状）を用いたレンズの選択、又は考案、或いは評価の方法を記述する。いくつかの実施形態において、ユーザーデータは、母集団データに基づいて、又は所与の個人から規定される「平均的」ユーザーから集められてよい。

いくつかの実施形態において、予測モデルは以下のステップに基づいて構築することができる。ａ）レンズ、眼球、ライフスタイルパラメータに基づく基準を作成するステップ（当該基準は光学指数、より具体的には結像不良指数（ＤＩ）と称する場合がある）、ｂ）１名のユーザー向けの、且つ所与の効果について試験済みの既存のレンズ用の基準を計算するステップ、ｃ）レンズの試験から性能指標（例：近視抑制）を取得するステップ、ｄ）数学的関数を介して各レンズの基準と性能指標の相関を求める、又は関連付けるステップ。

ある実施形態では、ステップｄ）数学的関数を介して各レンズの基準及び性能指標の相関を求める又は関連付ける）は所定の関係モデルの使用を示唆する。

いくつかの実施形態において、予測モデルをレンズ考案に用いることができる。例えば、性能が未知のレンズに対して、予測モデル、標準的なユーザー又は標準的なユーザーのグループ用の予測性能指標から基準を計算及び取得することができる。

いくつかの実施形態において、予測モデルをレンズ選択に用いることができる。例えば、所与のユーザー向けに、個々のユーザーデータに基づいて各レンズの基準を再計算することができる。新たな予測モデルを決定して、当該ユーザーの新たな予測モデルに基づいて当該ユーザー向けに最も効率的なレンズを選択することができる。

いくつかの実施形態において、予測モデルをレンズ評価に用いることができる。例えば、標準的なユーザー、特定ユーザー、又は（標準的又は特定）ユーザーのグループ向けに、特定レンズの基準を再計算することができる。特定レンズの予測効果を判定して（各ユーザー向けの又は平均的効果として）他のレンズと比較することができる。

いくつかの実施形態において、予測モデルを新たなレンズ（レンズの特性及び有効性）を試験する新たな臨床試験又はレンズ特性／有効性のデータベースに基づいて更新できる。いくつかの実施形態において、標準的なユーザーのグループは異なる屈折及び他の眼特性を有していてよい。標準的なユーザーには、特定の着用者のグループを表す眼特性を有していてよい。

いくつかの実施形態において、結像不良指数に基づいて近視抑制の有効性を予測する予測モデルを提供する。結像不良指数（基準）は、視覚特性（例：屈折、調節ラグ）、眼球又は生体特性（例：網膜の各位置における周辺屈折）、被験者のライフスタイル又は行動（例：近及び遠方視に費やした時間、通常の近距離）及び異なるレンズに基づいて計算することができる。眼鏡レンズの１名以上の着用者の視力低下を抑制する眼鏡レンズの有効性は、１名以上の着用者の視力低下を抑制の所望の、又は意図された結果をもたらす眼鏡レンズの能力である。ある実施形態では、有効性はパーセンテージ値、例えば１００％を最大有効性及び０％を最小有効性として定義することができる。

各レンズに対して結像不良指数を計算することができる。結像不良指数は、レンズ上の位置（例：遠及び近方視の位置）に対応する網膜の異なる位置における結像不良値の重み付き和として定義される。

図１は、近視抑制予測モデルの一例を示す図１００である。本例では網膜１０２及びレンズ１０４を示している。網膜１０２は５個の位置を含む。すなわち中心１１０、上部１１２、下部１１４、耳側１１６、及び鼻側１１８である。レンズ１０４には２個の固定部又は位置（近方視点１２０及び遠方視点１２２）がある。

レンズ１０４の２個の位置（近方視点１２０及び遠方視点１２２）の各々を通して物を見る場合、網膜位置はレンズ上のゾーンに関連付けられている、すなわちレンズ１０４上の位置１２０、１２２における度数は、当該網膜位置におけるレンズの度数、網膜の当該部分における周辺屈折及び調節ラグ（通常、遠方視ではゼロと考えられるが必ずしもそうとは限らない）と関連付けられた網膜１０２上に所与の値の結像不良を生じさせる。

図２は、レンズ１０４上の位置１２０、１２２に対応する網膜１０２上の結像不良のパターンを示す図２００である。図示するように、網膜１０２上の各位置は、レンズ１０４上の位置１２０に対応する結像不良値と、レンズ１０４上の位置１２２に対応する結像不良値とを有している。

従って、網膜１０２及びレンズ１０４に関する結像不良指数を計算する式は以下のようであってよい。
ＤＩ＝％ＦＶ＊（（ｗＣＲ＊（ＣＲｘ＋ＣＤ_Ｆａｒ＋Ｌａｇ_Ｆａｒ）
＋ｗＵＲ＊（ＵＲｘ＋ＵＤ_Ｆａｒ＋Ｌａｇ_Ｆａｒ）
＋ｗＬＲ＊（ＬＲｘ＋ＬＤ_Ｆａｒ＋Ｌａｇ_Ｆａｒ）
＋ｗＴＲ＊（ＴＲｘ＋ＴＤ_Ｆａｒ＋Ｌａｇ_Ｆａｒ）
＋ｗＮＲ＊（ＮＲｘ＋ＮＤ_Ｆａｒ＋Ｌａｇ_Ｆａｒ））＋
％ＮＶ＊（（ｗＣＲ＊（ＣＲｘ＋ＣＤ_Ｎｅａｒ＋Ｌａｇ_Ｎｅａｒ）
＋ｗＵＲ＊（ＵＲｘ＋ＵＤ_Ｎｅａｒ＋Ｌａｇ_Ｎｅａｒ）
＋ｗＬＲ＊（ＬＲｘ＋ＬＤ_Ｎｅａｒ＋Ｌａｇ_Ｎｅａｒ）
＋ｗＴＲ＊（ＴＲｘ＋ＴＤ_Ｎｅａｒ＋Ｌａｇ_Ｎｅａｒ）
＋ｗＮＲ＊（ＮＲｘ＋ＮＤ_Ｎｅａｒ＋Ｌａｇ_Ｎｅａｒ）） （１）
ここで
着用者の行動（ライフスタイル関連）パラメータ：
％ＦＶ：遠方視に費やした時間のパーセンテージ
％ＮＶ：近方視に費やした時間のパーセンテージ＝１－％ＦＶ
網膜の局所部分の重み（網膜のある部分は他の部分よりも正視化に多く寄与する）：
ｗＣＲ：網膜中心の重み
ｗＵＲ：網膜上部の重み
ｗＬＲ：網膜下部の重み
ｗＴＲ：耳側網膜の重み
ｗＮＲ：鼻側網膜の重み
（周辺）網膜の各位置における相対屈折：
ＣＲｘ：中心屈折／矯正
ＮＲｘ：鼻側網膜における平均相対周辺屈折
ＴＲｘ：耳側網膜における平均相対周辺屈折
ＵＲｘ：網膜上部における平均相対周辺屈折
ＬＲｘ：網膜下部における平均相対周辺屈折
網膜の各位置においてレンズに起因する結像不良：
ＣＤ_Ｆａｒ：レンズの遠点を通して凝視中に網膜中心においてレンズに起因する結像不良
ＮＤ_Ｆａｒ：レンズの遠点を通して凝視中に鼻側網膜においてレンズに起因する結像不良
ＴＤ_Ｆａｒ：レンズの遠点を通して凝視中に耳側網膜においてレンズに起因する結像不良
ＵＤ_Ｆａｒ：レンズの遠点を通して凝視中に網膜上部においてレンズに起因する結像不良
ＬＤ_Ｆａｒ：レンズの遠点を通して凝視中に網膜下部においてレンズに起因する結像不良
ＣＤ_Ｎｅａｒ：レンズの近点を通して凝視中に網膜中心においてレンズに起因する結像不良
ＮＤ_Ｎｅａｒ：レンズの近点を通して凝視中に鼻側網膜においてレンズに起因する結像不良
ＴＤ_Ｎｅａｒ：レンズの近点を通して凝視中に耳側網膜においてレンズに起因する結像不良
ＵＤ_Ｎｅａｒ：レンズの近点を通して凝視中に網膜上部においてレンズに起因する結像不良
ＬＤ_Ｎｅａｒ：レンズの近点を通して凝視中に網膜下部においてレンズに起因する結像不良
所与の近距離でレンズに起因する調節誤差：
Ｌａｇ_Ｆａｒ：遠距離（遠距離対象を凝視）でレンズに起因する調節ラグ。慣習的にラグを負号で表記。調節が先行する場合、符号は正である。通常、遠方でのラグはヌルである。
Ｌａｇ_Ｎｅａｒ：近距離でレンズに起因する調節ラグ（所与の距離で近距離対象を凝視）。慣習的にラグを負号で表記。調節が先行する場合、符号は正である。異なる近距離に対して異なるラグ値がある。

レンズに起因する結像不良は、レンズの所与の度数に対する光量に比例する。すなわち、レンズが例えば瞳孔を５０／５０％の比率で通過する二つの度数を有している場合、結像不良は一方の度数の５０％、他方の度数の＋５０％である。

本例は、レンズ及び周辺屈折に数百点存在する場合にレンズ及び網膜の全ての単一点まで拡張できる。

図３は、上述の図１及び２に示す予測モデルの簡素化された例を示す図３００である。本例では網膜３０２及びレンズ３０４を示している。網膜３０２は１個の位置、すなわち中心３１０だけを含む。レンズ３０４には２個の固定部又は位置（近方視点３２０及び遠方視点３２２）がある。従って、簡素化された例において、レンズ３０４に２個の位置３２０、３２２だけがあり、近方視点３２０で調節ラグが生じ（遠方視点３２２での調節ラグをゼロとみなす）、簡素化された例では周辺屈折はない。本モデルは、例えば累進レンズの２焦点に良好に適合され得る。複雑且つ高価な周辺屈折を測定する必要がない。レンズ３０４上の位置３２０、３２２に対応する網膜３０２上の結像不良のパターンを図３に示す。

従って、網膜３０２及びレンズ３０４に関する結像不良指数を計算する式は以下のようであってよい。
ＤＩ＝％ＦＶ＊（ＣＲｘ＋ＣＤ_Ｆａｒ）＋％ＮＶ＊（ＣＲｘ＋ＣＤ_Ｎｅａｒ＋Ｌａｇ_Ｎｅａｒ）（２）
ここで
ライフスタイル関連パラメータ：
％ＦＶ：遠方視に費やした時間のパーセンテージ
％ＮＶ：近方視に費やした時間のパーセンテージ＝１－％ＦＶ
網膜の各位置においてレンズに起因する結像不良：
ＣＤ_Ｆａｒ：レンズの遠点を通して凝視中に網膜中心においてレンズに起因する結像不良
ＣＤ_Ｎｅａｒ：レンズの近点を通して凝視中に網膜中心においてレンズに起因する結像不良
（周辺）網膜の各位置における相対屈折：
ＣＲｘ：中心屈折／矯正
所与の近距離でレンズに起因する調節誤差：
Ｌａｇ_Ｎｅａｒ：近距離でレンズに起因する調節ラグ（所与の距離で近距離対象を凝視）。慣習的にラグを負号で表記。調節が先行する場合、符号は正である。異なる近距離に対して異なるラグ値がある。

図４は、上述の図１及び２に示す予測モデルの別の簡素化された例を示す図４００である。本例では網膜４０２及びレンズ４０６を示している。網膜４０２は、２個の位置すなわち中心４１０及び周辺４１２を含む。レンズ４０６上には１個の固定部又は位置（遠方視点４２２）しかない。従って、簡素化された例において、網膜４０２上の２個の位置（中心４１０及び周辺４１２）を有する遠方視点４２２だけを考慮する。同じ周辺屈折値を取得すべく周辺網膜全体を考慮する。これは同心周辺矯正レンズに適合できよう。レンズ４０６上の位置４２２に対応する網膜４０２上の結像不良のパターンを図４に示す。

従って、網膜４０２及びレンズ４０６に関する結像不良指数を計算する式は以下のようであってよい。
ＤＩ＝（ＣＲｘ＋ＣＤ_Ｆａｒ）＋ｗＵＲ＊（ＰＲｘ＋ＰＤ_Ｆａｒ） （３）
ここで
（周辺）網膜の各位置における相対屈折：
ＣＲｘ：中心屈折／矯正
ＰＲｘ：周辺網膜における平均相対周辺屈折
網膜の各位置においてレンズに起因する結像不良：
ＣＤ_Ｆａｒ：レンズの遠点を通して凝視中に網膜中心においてレンズに起因する結像不良
ＰＤ_Ｆａｒ：レンズの遠点を通して凝視中に周辺網膜においてレンズに起因する結像不良。

本例においてレンズは、周辺網膜の突出に対応する部分において同じ度数を有すると考えられるか、又は当該ゾーンにわたる平均度数を考慮する。

多くの臨床試験を通じて多くの異なるレンズに対して近視抑制データが得られている。以下の表は一例として、ある着用者について計算された、異なるレンズに対する平均近視抑制値と、各レンズに対するＤＩとを示している。

上表は以下の着用者特性と共に得られる。
％ＦＶ＝３０％
％ＮＶ＝７０％
３０ｃｍでのラグ＝１Ｄ（ジオプタ）

図５は、所与の被験者に対する結像不良指数と近視抑制データの関係を示す図５００である。図示するように、当該特定の被験者又は平均的被験者に対して次式が成り立つ。
近視抑制（％）＝０．１９８３＊ＤＩ＋０．６３２５ （４）

いくつかの実施形態において、図１～５を参照しながら上で述べた予測モデルを新たなレンズ評価に用いてもよい。例えば、近視抑制用の新たな眼鏡レンズに対して、上述と同じ着用者データを用いて以下を計算することができる。
ＤＩ＝－２．０６
推定近視抑制有効性＝０．１９８３＊－２．０６＋０．６３２５＝２２％

予測モデルにより、平均近視抑制有効性を２２％と推定することができる。この推定は、新たなレンズが臨床試験を開始するのに充分有望であるか、又は考案に更なる工夫が必要であるかを決定するのに役立ち得る。

いくつかの実施形態において、図１～５を参照しながら上で述べた予測モデルを用いて異なる児童向けのレンズを選択することができる。例えば、幼い児童を持つ二人の両親が検眼士を訪れるとする。一人目の児童は６歳であり、両眼の屈折力は－２．００のＤ（ジオプタ）、近方視ラグは１Ｄ、近斜位は－４Ｐｒである。Ｄ（プリズムジオプタ）外斜位：近方作業に費やした時間は１０％（サッカー愛好家）である。二人目の児童は７歳であり、両眼の屈折力は－４．００のＤ、近視ラグは２Ｄ、近斜位は－４Ｐｒである。Ｄ外斜位：近方作業に費やした時間は９０％である（愛読家、日焼けし易い）。

両方の児童は極めて幼く、衛生観念に乏しい。従って、検眼士はコンタクトレンズが選択肢ではないと決定することができる。検眼士は各々の児童に以下のどちらの眼鏡レンズが最も適しているかを考慮することができる：単焦点レンズ又は累進追加レンズ（ＰＡＬ）。

図１～５において上で述べた予測モデルに基づいて、異なるレンズを考慮しながら各々の児童に対してＤＩを計算することができる。例えば、一人目の児童の場合、単焦点レンズ用のＤＩは－１．１０、ＰＡＬ用のＤＩは－０．７０であってよい。二人目の児童の場合、単焦点レンズ用のＤＩは－３．７３、ＰＡＬ用のＤＩは－４．１２であってよい。

従って、検眼士は一人目の児童向けにＰＡＬレンズ（ＤＩがより低く、従ってより良好な近視抑制）を処方することを決定してよく、ＰＡＬが単焦点レンズと比較して近視の進行を早めることをＤＩが示唆するため、検眼士は二人目の児童向けには単焦点レンズの使用を勧めてよい。

図６は、前記少なくとも１個の眼鏡レンズの着用者の少なくとも１つの視力低下（例：近視）を抑制する少なくとも１個の眼鏡レンズの有効性を示すべく構成された関係モデルを構築する方法のフロー図６００である。いくつかの実施形態において、本方法は装置（例：図８又は９に示す装置８０２／８０２’）により実行されてよい。

６０２において、本装置は、前記少なくとも１個の眼鏡レンズの光学特性、モニタリング対象の着用者の特性、及びモニタリング対象の着用者の行動を表すデータを取得することができる。いくつかの実施形態において、モニタリング対象の着用者の行動は、近及び遠方視に費やした時間の割合を含んでいてよい。いくつかの実施形態において少なくとも１個の眼鏡レンズの光学特性は、当該少なくとも１個の眼鏡レンズの少なくとも１個の位置における少なくとも１個の眼鏡レンズの屈折力を含んでいてよい。いくつかの実施形態において、少なくとも１個の眼鏡レンズの少なくとも１個の位置は、当該少なくとも１個の眼鏡レンズの近方視点又は遠方視点のうち少なくとも１個を含んでいてよい。いくつかの実施形態において、モニタリング対象の着用者の特性は中心屈折、１個以上の周辺屈折、又は調節ラグのうち少なくとも１個を含んでいてよい。いくつかの実施形態において、１個以上の周辺屈折は眼形状に関係していてよく、調節ラグはモニタリング対象の着用者の心理的プロファイルに関係していてよい。いくつかの実施形態において、モニタリング対象の着用者の特性の少なくとも一部が少なくとも１個の眼鏡レンズに起因する場合がある。

調節ラグは、ぼやけを生じさせる調節不足である。ぼやけに敏感でない人は調節ラグが大きい。ぼやけに対する感覚は当該個人の性格に関係しており、心理的プロファイルの一部とも考えられる。

Ｗｏｏｄｓらによる、Ａ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｔｏｌｅａｒａｎｃｅ ｏｆ ｂｌｕｒ ａｎｄ Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ，ＩＯＶＳ，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２０１１０，Ｖｏｌ５１，Ｎｏ１１に、自信に欠ける人々が画像のぼやけ又は視覚的装置により引き起こされたぼやけに不快になる前にぼやけの強い証拠を要求することを複数の要因が示唆することを教示している。更に、混乱した人々は、ぼやけが単に乱雑な個人環境の別な現れとして許容することがある。これらの２個の指標は、ぼやけに対する耐性を、仮説とされた感覚入力に対する全体的な心理的調整よりも良好に予測した。

６０４において、本装置は、前記表現データに対応するモニタリング対象の有効性を示すことができる。いくつかの実施形態において、表現データ及びモニタリング対象の有効性は、少なくとも１個の眼鏡レンズに関する臨床データから導出できる。いくつかの実施形態において、モニタリング対象の着用者の特性及びモニタリング対象の着用者の行動を臨床試験に基づいて連続的に更新できる。

６０８において、本装置は、少なくとも１個のプロセッサにより、前記モニタリング対象の着用者に対応する前記表現データとモニタリング対象の有効性との相関を求めることにより関係モデルを構築することができる。いくつかの実施形態において、本装置は、関係モデルを構築すべく、眼鏡レンズの前記光学特性、前記モニタリング対象の着用者の前記特性、及び前記モニタリング対象の着用者の前記行動に基づいて少なくとも１個の眼鏡レンズの各眼鏡レンズに対して光学指数を計算し、光学指数とモニタリング対象の有効性との相関を求めることができる。いくつかの実施形態において、関係モデルは有効性と光学指数との線形又は非線形関数を表していてよい。

いくつかの実施形態において、光学指数をモニタリング対象の着用者の網膜の少なくとも１個の位置における値の重み付き関数として計算することができる。いくつかの実施形態において、光学指数を以下のうち１個以上に基づいて計算することができる。遠方視に費やした時間のパーセンテージ、近方視に費やした時間のパーセンテージ、モニタリング対象の着用者の網膜の少なくとも１個の位置の重み、モニタリング対象の着用者の網膜の少なくとも１個の位置における屈折力、網膜の少なくとも１個の位置に対応する眼鏡レンズの屈折力、又は所与の距離で眼鏡レンズに起因する調節ラグ。このような実施形態において、光学指数は図１～５を参照しながら上で述べた結像不良指数であってよい。いくつかの実施形態において、光学指数は式（１）を用いて計算することができる。いくつかの実施形態において、光学指数は式（１）の修正又は簡素化されたバージョン、例：式（２）又は（３）を用いて計算することができる。いくつかの実施形態において、網膜の少なくとも１個の位置に対応する眼鏡レンズの屈折力は、網膜の少なくとも１個の位置においてレンズに起因する結像不良、例えばＣＤ_Ｆａｒ、ＮＤ_Ｆａｒ、ＴＤ_Ｆａｒ、ＵＤ_Ｆａｒ、ＬＤ_Ｆａｒ、ＣＤ_Ｎｅａｒ、ＮＤ_Ｎｅａｒ、ＴＤ_Ｎｅａｒ、ＵＤ_Ｎｅａｒ、ＬＤ_Ｎｅａｒ、ＣＤ_Ｆａｒ、ＣＤ_Ｎｅａｒ又はＰＤ_Ｆａｒのうち１個以上であってよい。

図７は、眼鏡レンズの少なくとも１名の着用者の少なくとも１つの視力低下（例：近視）を抑制する前記眼鏡レンズの有効性を評価する方法のフロー図７００である。いくつかの実施形態において、本方法は装置（例：図８又は９に示す装置８０２／８０２’）により実行されてよい。

７０２において、本装置は、眼鏡レンズの光学特性、前記少なくとも１名の着用者の特性、及び前記少なくとも１名の着用者の行動を表すデータを取得することができる。いくつかの実施形態において、少なくとも１名の着用者の特性の少なくとも一部が眼鏡レンズに起因する。いくつかの実施形態において、少なくとも１名の着用者の行動は近及び遠方視に費やした時間の割合を含んでいてよい。いくつかの実施形態において、眼鏡レンズの光学特性は眼鏡レンズの少なくとも１個の位置における眼鏡レンズの屈折力を含んでいてよい。いくつかの実施形態において、眼鏡レンズの少なくとも１個の位置は眼鏡レンズの近方視点又は遠方視点のうち少なくとも１個を含んでいてよい。いくつかの実施形態において、少なくとも１名の着用者の特性は中心屈折、１個以上の周辺屈折又は調節ラグのうち少なくとも１個を含んでいてよい。いくつかの実施形態において、１個以上の周辺屈折は眼形状に関係していてよく、調節ラグは少なくとも１名の着用者の心理的プロファイルに関係していてよい。

７０４において、本装置は、所定の関係モデルに基づいて、前記少なくとも１名の着用者向けの眼鏡レンズの有効性を当該少なくとも１名の着用者に対応する前記表現データから判定することができる。いくつかの実施形態において、前記有効性は、前記少なくとも１名の着用者の前記少なくとも１つの視力低下を抑制するのに適した適当な眼鏡レンズを選択すべく構成されていてよい。このような実施形態において、適当な眼鏡レンズを選択することは、特定のユーザー向けの予測性能指標（有効性）が当該ユーザー向けに適当なレンズを選択することを目的とする限り、レンズの選択及び評価、並びにレンズ考案であってよい。

ある実施形態では、所定の関係モデルは、眼鏡レンズの光学特性、前記少なくとも１名の着用者の特性、及び前記少なくとも１名の着用者の行動を表すデータをレンズ特性／有効性のデータベースのデータと比較することができる。

標準的なユーザーのグループは異なる屈折率及び他の眼特性を有していてよい。標準的なユーザーには、特定の着用者のグループを表す眼特性を有していてよい。

いくつかの実施形態において、ユーザーの屈折率及び眼特性に関連付けられたデータはデータベースに保存されている。

ある実施形態では、標準的なユーザーの屈折率及び眼特性に関連付けられたデータは、特定のグループのユーザーを表す眼特性を有していてよく、データベースに保存されている。

ある実施形態では、所定の関係モデルは、眼鏡レンズの光学特性、前記少なくとも１名の着用者の特性、及び前記少なくとも１名の着用者の行動を表すデータを、特定の着用者のグループを表す眼特性を有していてよい標準的なユーザーに関するデータと比較することができる。

ある実施形態では、所定の関係モデルは、前記少なくとも１名の着用者の行動を表すデータを、ユーザー及びその各々の行動のデータベースのデータと比較することができる。

予測モデルは、予測性能指標（有効性）に限り、レンズ選択及び評価並びにレンズ考案に、及びユーザー眼特性並びにユーザー行動に基づいて、適当な眼鏡レンズを選択することができる。

いくつかの実施形態において、本装置は眼鏡レンズの有効性を判定すべく、眼鏡レンズの前記光学特性、前記少なくとも１名の着用者の前記特性、及び前記少なくとも１名の着用者の前記行動に基づいて眼鏡レンズの光学指数を計算して、所定の関係モデルに基づいて前記光学指数から眼鏡レンズの有効性を判定することができる。

いくつかの実施形態において、光学指数を少なくとも１名の着用者の網膜の少なくとも１個の位置における値の重み付き関数として計算することができる。いくつかの実施形態において、光学指数を以下のうち１個以上に基づいて計算することができる。遠方視に費やした時間のパーセンテージ、近方視に費やした時間のパーセンテージ、少なくとも１名の着用者の網膜の少なくとも１個の位置の重み、少なくとも１名の着用者の網膜の少なくとも１個の位置における屈折力、網膜の少なくとも１個の位置に対応する眼鏡レンズの屈折力、又は所与の距離で眼鏡レンズに起因する調節ラグ。このような実施形態において、光学指数は図１～５を参照しながら上で述べた結像不良指数であってよい。いくつかの実施形態において、光学指数は式（１）を用いて計算することができる。いくつかの実施形態において、光学指数は式（１）の修正又は簡素化されたバージョン、例：式（２）又は（３）を用いて計算することができる。いくつかの実施形態において、網膜の少なくとも１個の位置に対応する眼鏡レンズの屈折力は、網膜の少なくとも１個の位置においてレンズに起因する結像不良、例えばＣＤ_Ｆａｒ、ＮＤ_Ｆａｒ、ＴＤ_Ｆａｒ、ＵＤ_Ｆａｒ、ＬＤ_Ｆａｒ、ＣＤ_Ｎｅａｒ、ＮＤ_Ｎｅａｒ、ＴＤ_Ｎｅａｒ、ＵＤ_Ｎｅａｒ、ＬＤ_Ｎｅａｒ、ＣＤ_Ｆａｒ、ＣＤ_Ｎｅａｒ又はＰＤ_Ｆａｒのうち１個以上であってよい。

いくつかの実施形態において、本装置は眼鏡レンズの有効性を判定すべく、眼鏡レンズに対して計算された光学指数に基づいて、いくつかの眼鏡レンズから着用者向けの眼鏡レンズを選択することができる。各々の光学指数は、着用者の特性及び着用者の行動に少なくとも部分的に基づいて計算することができる。

図８は、例示的な装置８０２の異なる手段／要素間のデータフローを示す概念的データフロー図８００である。装置８０２は、１個の計算装置であるか、又は複数の計算装置を含むシステムであってよい。装置８０２は、眼鏡レンズの光学特性、少なくとも１名の着用者の特性、及び少なくとも１名の着用者の行動に基づいて眼鏡レンズの光学指数を計算する光学指数計算要素８０４を含んでいてよい。一実施形態において、光学指数計算要素８０４は、図６の６０８又は図７の７０４を参照しながら上で述べた動作を実行することができる。

装置８０２は、光学指数計算要素８０４から受信した光学指数に基づいて、眼鏡レンズの有効性を判定するレンズ有効性判定要素８０６を含んでいてよい。一実施形態において、レンズ有効性判定要素８０６は、図６の６０８又は図７の７０４を参照しながら上で述べた動作を実行することができる。

装置８０２は、図６及び７の上述のフロー図のアルゴリズムの各ブロックを実行する追加的な要素を含んでいてよい。このように、図６及び７の上述のフロー図における各ブロックは１個の要素により実行されてよく、本装置はこれらの要素の１個以上を含んでいてよい。これらの要素は、上述の処理／アルゴリズムを実行すべく特に構成された１個以上のハードウェア要素であっても、上述の処理／アルゴリズムを実行すべく構成されたプロセッサにより実装されていても、プロセッサにより実装すべくコンピュータ可読媒体内に保存されていても、又はこれらの何らかの組み合わせであってもよい。

図９は、処理システム９１４を用いる装置８０２’のハードウェア実装の一例を示す図９００である。いくつかの実施形態において、装置８０２’は図８を参照しながら上で述べた装置８０２であってよい。装置８０２’は１個以上の計算装置を含んでいてよい。処理システム９１４は、一般にバス９２４により表されるバスアーキテクチャにより実装されていてよい。バス９２４は、処理システム９１４の特定の用途及び全体的な設計制約に応じて任意の個数の相互接続バス及びブリッジを含んでいてよい。バス９２４は、プロセッサ９０４、要素８０４、８０６及びコンピュータ可読媒体／メモリ９０６により表される１個以上のプロセッサ及び／又はハードウェア要素を含む各種の回路を互いに結合する。バス９２４はまた、タイミング発生源、周辺機器、電圧調整器、及び電力管理回路等、各種の他の回路を結合することができるが、これらは当該技術分野で周知であり、従って詳細には記述しない。

処理システム９１４は、コンピュータ可読媒体／メモリ９０６に結合されたプロセッサ９０４を含む。プロセッサ９０４は、コンピュータ可読媒体／メモリ９０６に保存されたソフトウェアの実行を含む一般的な処理を行う役割を担う。ソフトウェアは、プロセッサ９０４により実行されたならば、任意の特定の装置に対して上で述べた各種の機能を処理システム９１４に実行させる。コンピュータ可読媒体／メモリ９０６はまた、ソフトウェアを実行する際にプロセッサ９０４により操作されるデータの保存にも用いることができる。処理システム９１４は更に要素８０４、８０６を含む。これらの要素は、プロセッサ９０４で動作している計算機可読媒体／メモリ９０６に常駐する／保存されたソフトウェア要素、プロセッサ９０４に結合された１個以上のハードウェア要素、又はこれらの何らかの組み合わせであってよい。

以下に、本開示の各種の態様を示す。

例１は、眼鏡レンズの少なくとも１名の着用者の少なくとも１つの視力低下を抑制する前記眼鏡レンズの有効性を評価する方法又はコンピュータプログラム或いは装置である。本装置は、眼鏡レンズの光学特性、前記少なくとも１名の着用者の特性、及び前記少なくとも１名の着用者の行動を表すデータを取得して、所定の関係モデルに基づいて、前記少なくとも１名の着用者に対応する前記表現データから、前記少なくとも１名の着用者向けの眼鏡レンズの有効性を判定する。いくつかの実施形態において、前記有効性は、前記少なくとも１名の着用者の前記少なくとも１つの視力低下を抑制するのに適した適当な眼鏡レンズを選択すべく構成されていてよい。

例２において、例１の主題は任意選択的に、少なくとも１名の着用者の特性の少なくとも一部が眼鏡レンズに起因することを含んでいてよい。

例３において、例１又は例２の主題は任意選択的に、少なくとも１名の着用者の行動が近及び遠方視に費やした時間の割合を含んでいてよいことを含んでいてよい。

例４において、例１～３のいずれか１個の主題は任意選択的に、眼鏡レンズの光学特性が眼鏡レンズの少なくとも１個の位置における眼鏡レンズの屈折力を含んでいてよいことを含んでいてよい。

例５において、例４の主題は任意選択的に、眼鏡レンズの少なくとも１個の位置が眼鏡レンズの近方視点又は遠方視点のうち少なくとも１個を含んでいてよいことを含んでいてよい。

例６において、例１～５のいずれか１個の主題は任意選択的に、少なくとも１名の着用者の特性が中心屈折、１個以上の周辺屈折、又は調節ラグのうち少なくとも１個を含んでいてよいことを含んでいてよい。

例７において、例６の主題は任意選択的に、１個以上の周辺屈折が眼形状に関係していてよく、且つ調節ラグが少なくとも１名の着用者の心理的プロファイルに関係していてよいことを含んでいてよい。

例８において、例１～７のいずれか１個の主題は任意選択的に、本装置が眼鏡レンズの有効性を判定すべく以下を含んでいてよい。眼鏡レンズの前記光学特性、前記少なくとも１名の着用者の前記特性、及び前記少なくとも１名の着用者の前記行動に基づいて眼鏡レンズの光学指数を計算して、所定の関係モデルに基づいて前記光学指数から眼鏡レンズの有効性を判定すること。

例９において、例８の主題は任意選択的に、光学指数が少なくとも１名の着用者の網膜の少なくとも１個の位置における値の重み付き関数として計算することができることを含んでいてよい。

例１０において、例９の主題は以下のうち１個以上に基づいて光学指数を計算できることを任意選択的に含んでいてよい。遠方視に費やした時間のパーセンテージ、近方視に費やした時間のパーセンテージ、少なくとも１名の着用者の網膜の少なくとも１個の位置の重み、少なくとも１名の着用者の網膜の少なくとも１個の位置における屈折力、網膜の少なくとも１個の位置に対応する眼鏡レンズの屈折力、又は所与の距離で眼鏡レンズに起因する調節ラグ。いくつかの実施形態において、光学指数は、図１～５を参照しながら上で述べた結像不良指数であってよい。いくつかの実施形態において、光学指数は式（１）を用いて計算することができる。いくつかの実施形態において、光学指数は式（１）の修正又は簡素化されたバージョン、例：式（２）又は（３）を用いて計算することができる。いくつかの実施形態において、網膜の少なくとも１個の位置に対応する眼鏡レンズの屈折力は、網膜の少なくとも１個の位置においてレンズに起因する結像不良、例えばＣＤ_Ｆａｒ、ＮＤ_Ｆａｒ、ＴＤ_Ｆａｒ、ＵＤ_Ｆａｒ、ＬＤ_Ｆａｒ、ＣＤ_Ｎｅａｒ、ＮＤ_Ｎｅａｒ、ＴＤ_Ｎｅａｒ、ＵＤ_Ｎｅａｒ、ＬＤ_Ｎｅａｒ、ＣＤ_Ｆａｒ、ＣＤ_Ｎｅａｒ又はＰＤ_Ｆａｒのうち１個以上であってよい。

例１１において、例８～１０のいずれか１個の主題は任意選択的に、本装置が眼鏡レンズの有効性を判定すべく、複数の眼鏡レンズに対して計算された複数の光学指数に基づいて、複数の眼鏡レンズから着用者向けの眼鏡レンズを選択することができ、複数の光学指数の各々が着用者の特性及び着用者の行動に少なくとも部分的に基づいて計算することができることを含んでいてよい。

例１２は、前記少なくとも１個の眼鏡レンズの着用者の少なくとも１つの視力低下を抑制する少なくとも１個の眼鏡レンズの有効性を示すべく構成された関係モデルを構築する方法又は装置である。本装置は以下を行うことができる。前記少なくとも１個の眼鏡レンズの光学特性、モニタリング対象の着用者の特性、及びモニタリング対象の着用者の行動を表すデータを取得し、前記表現データに対応するモニタリング対象の有効性を取得して、前記モニタリング対象の着用者に対応する前記表現データとモニタリング対象の有効性との相関を求めることにより関係モデルを構築する。

例１３において、例１２の主題は任意選択的に、モニタリング対象の着用者の特性の少なくとも一部が少なくとも１個の眼鏡レンズにより生じ得ることを含んでいてよい。

例１４において、例１２又は例１３の主題は任意選択的に、モニタリング対象の着用者の行動が近及び遠方視に費やした時間の割合を含んでいてよいことを含んでいてよい。

例１５において、例１２～１４のいずれか１個の主題は任意選択的に、少なくとも１個の眼鏡レンズの光学特性が少なくとも１個の眼鏡レンズの少なくとも１個の位置における少なくとも１個の眼鏡レンズの屈折力を含んでいてよいことを含んでいてよい。

例１６において、例１５の主題は任意選択的に、少なくとも１個の眼鏡レンズの少なくとも１個の位置が少なくとも１個の眼鏡レンズの近方視点又は遠方視点のうち少なくとも１個を含んでいてよいことを含んでいてよい。

例１７において、例１２～１６のいずれか１個の主題は任意選択的に、モニタリング対象の着用者の特性が中心屈折、１個以上の周辺屈折、又は調節ラグのうち少なくとも１個を含んでいてよいことを含んでいてよい。

例１８において、例１７の主題は任意選択的に、１個以上の周辺屈折が眼形状に関係していてよく、調節ラグがモニタリング対象の着用者の心理的プロファイルに関係していてよいことを含んでいてよい。

例１９において、例１２～１８のいずれか１個の主題は任意選択的に、本装置が関係モデルを構築すべく、以下を行うことを含んでいてよい。眼鏡レンズの前記光学特性、前記モニタリング対象の着用者の前記特性、及び前記モニタリング対象の着用者の前記行動に基づいて少なくとも１個の眼鏡レンズの各眼鏡レンズの光学指数を計算すること、及び光学指数とモニタリング対象の有効性との相関を求めること。

例２０において、例１９の主題は任意選択的に、光学指数を、モニタリング対象の着用者の網膜の少なくとも１個の位置における値の重み付き関数として計算することができることを含んでいてよい。

例２１において、例２０の主題は任意選択的に以下のうち１個以上に基づいて光学指数を計算できることを含んでいてよい。遠方視に費やした時間のパーセンテージ、近方視に費やした時間のパーセンテージ、モニタリング対象の着用者の網膜の少なくとも１個の位置の重み、モニタリング対象の着用者の網膜の少なくとも１個の位置における屈折力、網膜の少なくとも１個の位置に対応する眼鏡レンズの屈折力、又は所与の距離で眼鏡レンズに起因する調節ラグ。

例２２において、例１２～２１のいずれか１個の主題は任意選択的に、表現データ及びモニタリング対象の有効性を少なくとも１個の眼鏡レンズに関する臨床データから導出できることを含んでいてよい。

例２３において、例１２～２２のいずれか１個の主題は任意選択的に、モニタリング対象の着用者及びモニタリング対象の着用者の行動の特性を臨床試験に基づいて連続的に更新できることを含んでいてよい。

当業者には、本明細書で用いる用語が各種実施形態の記述目的に過ぎず、本発明の限定を意図していないことが理解されよう。本明細書で用いるように、単数形「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」は、文脈から別途明らかでない限り複数形も含むものとする。更に、用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」及び／又は「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」を本明細書で用いた場合、上述の特徴、整数、ステップ、動作、素子及び／又は要素の存在を指定するが、１個以上の他の特性、整数、ステップ、動作、素子、要素及び／又はこれらのグループの存在又は追加を排除しないことが理解されよう。

開示する処理／フロー図のブロックの特定の順序又は階層が例示的なアプローチの説明であることを理解されたい。設計上の嗜好に基づいて、処理／フロー図内のブロックの特定の順序又は階層が再構成され得ることを理解されたい。更に、いくつかのブロックを結合又は除外することができる。添付の方法クレームは、各種のブロックの素子をサンプル順序で示しており、特定の順序又は階層に限定されるものではない。

上の記述は、当業者の誰もが本明細書に記述する各種の態様を実施できるよう提供されている。これらの態様に対する各種の変更は当業者には容易に明らかになり、本明細書で規定する一般的原理は他の態様にも適用できる。従って、請求項を本明細書に示す態様に限定することは意図しておらず、全範囲が請求項の文言と整合するものとし、ある要素に単数形で言及した場合も別途明言しない限り「ただ１つの」ではなく「１つ以上の」を意味することを意図している。単語「例示的」は本明細書では「例、インスタンス、又は図示としての役割を果たす」ことを意味すべく用いている。本明細書に「例示的」として記述する任意の態様は必ずしも他の態様より好適又は有利であるとは考えられない。別途明示しない限り、用語「いくつかの」は１個以上を指す。「Ａ、Ｂ又はＣのうち少なくとも１個」、「Ａ、Ｂ又はＣの１個以上」、「少なくとも１個のＡ、Ｂ及びＣ」、「Ａ、Ｂ及びＣの１個以上」及び「Ａ、Ｂ、Ｃ又はこれらの任意の組み合わせ」等の組み合わせは、Ａ、Ｂ及び／又はＣの任意の組み合わせを含み、複数個のＡ、複数個のＢ、又は複数個のＣを含んでいてよい。具体的には、「Ａ、Ｂ又はＣのうち少なくとも１個」、「Ａ、Ｂ又はＣの１個以上」、「Ａ、Ｂ及びＣのうち少なくとも１個」、「Ａ、Ｂ及びＣの１個以上」及び「Ａ、Ｂ、Ｃ又はこれらの任意の組み合わせ」等の組み合わせは、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ及びＢ、Ａ及びＣ、Ｂ及びＣ、又はＡ及びＢ並びにＣであってよく、このような組み合わせの任意のものがＡ、Ｂ又はＣの１個以上の部材又は複数部材を含んでいてよい。当業者に公知であるか又は後で公知になった、本開示を通じて記述する各種態様の要素との全ての構造的及び機能的等価物は、本明細書において参照により明示的に引用しており、請求項に包含されるものとする。更に、本明細書に開示するものは何であれ、そのような開示が請求項に明示的に言明されているか否かに依らず、公用を供することを意図していない。単語「モジュール」、「機構」、「要素」、「装置」等は単語「手段」を代替するものではない。従って、当該要素が語句「するための手段」を用いて明示的に言明しない限り、請求項の要素を「ミーンズプラスファンクション」であると解釈してならない。

１０２ 網膜
１０４ レンズ
１１０ 中心
１１２ 上部
１１４ 下部
１１６ 耳側
１１８ 鼻側
１２０ 近方視点
１２２ 遠方視点
３０２ 網膜
３０４ レンズ
３１０ 中心
３２０ 近方視点
３２２ 遠方視点
４０２ 網膜
４０６ レンズ
４１０ 中心
４１２ 周辺
４２２ 遠方視点
６００ フロー図
７００ フロー図
８００ フロー図
８０２ 装置
８０２’ 装置
８０４ 光学指数計算要素
８０６ レンズ有効性判定要素
９０４ プロセッサ
９０６ メモリ
９１４ 処理システム
９２４ バス

Claims (15)

1. 眼鏡レンズの少なくとも１名の着用者の少なくとも１つの視力低下を抑制する前記眼鏡レンズの有効性を評価する方法であって、
   前記眼鏡レンズの光学特性、前記少なくとも１名の着用者の特性、及び前記少なくとも１名の着用者の行動を表すデータを取得するステップと、
   所定の関係モデルに基づいて少なくとも１個のプロセッサにより、前記少なくとも１名の着用者に対応する前記表すデータから前記少なくとも１名の着用者向けの眼鏡レンズの有効性を判定するステップと、
   を含む方法。
2. 前記少なくとも１名の着用者の前記特性の少なくとも一部が前記眼鏡レンズに起因する、請求項１に記載の方法。
3. 前記少なくとも１名の着用者の行動が、近及び遠方視に費やした時間の割合を含んでいる、請求項１～２のいずれか１項に記載の方法。
4. 前記眼鏡レンズの光学特性が前記眼鏡レンズの少なくとも１個の位置における前記眼鏡レンズの屈折力を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記眼鏡レンズの少なくとも１個の位置が前記眼鏡レンズの近方視点又は遠方視点のうち少なくとも１個を含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記少なくとも１名の着用者の特性が、中心屈折、１個以上の周辺屈折、又は調節ラグのうち少なくとも１個を含む、請求項１～５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記１個以上の周辺屈折が眼形状に関係し、前記調節ラグが前記少なくとも１名の着用者の心理的プロファイルに関係している、請求項６に記載の方法。
8. 前記眼鏡レンズの有効性を判定するステップが、
   前記眼鏡レンズの前記光学特性、前記少なくとも１名の着用者の前記特性、及び前記少なくとも１名の着用者の前記行動に基づいて前記眼鏡レンズの光学指数を計算するステップと、
   前記所定の関係モデルに基づいて前記光学指数から前記眼鏡レンズの有効性を判定するステップを含む、請求項１～７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記光学指数が、前記少なくとも１名の着用者の網膜の少なくとも１個の位置における値の重み付き関数として計算される、請求項８に記載の方法。
10. 前記光学指数が、遠方視に費やした時間のパーセンテージ、近方視に費やした時間のパーセンテージ、前記少なくとも１名の着用者の網膜の前記少なくとも１個の位置の重み、前記少なくとも１名の着用者の網膜の少なくとも１個の位置における屈折力、網膜の前記少なくとも１個の位置に対応する前記眼鏡レンズの屈折力、又は所与の距離で前記眼鏡レンズに起因する調節ラグのうち１個以上に基づいて計算される、請求項９に記載の方法。
11. 前記眼鏡レンズの有効性を判定するステップが、ある着用者向けの眼鏡レンズを複数の眼鏡レンズから、前記複数の眼鏡レンズに対して計算された複数の光学指数に基づいて選択するステップを含み、前記複数の光学指数の各々が、前記着用者の特性及び前記着用者の行動に少なくとも部分的に基づいて計算される、請求項８～１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 眼鏡レンズの少なくとも１名の着用者の少なくとも１つの視力低下を抑制する前記眼鏡レンズの有効性を評価する装置であって、
    メモリと、
    前記メモリに結合された少なくとも１個のプロセッサであって、
    前記眼鏡レンズの光学特性、前記少なくとも１名の着用者の特性、及び前記少なくとも１名の着用者の行動を表すデータを取得し、
    所定の関係モデルに基づいて、前記少なくとも１名の着用者に対応する前記表すデータから前記少なくとも１名の着用者向けの眼鏡レンズの有効性を判定すべく構成された少なくとも１個のプロセッサを含む、装置。
13. 前記少なくとも１名の着用者の行動が、近及び遠方視に費やした時間の割合を含む、請求項１２に記載の装置。
14. 前記眼鏡レンズの光学特性が前記眼鏡レンズの少なくとも１個の位置における前記眼鏡レンズの屈折力を含む、請求項１２～１３のいずれか１項に記載の装置。
15. 眼鏡レンズの少なくとも１名の着用者の少なくとも１つの視力低下を抑制する前記眼鏡レンズの有効性を評価するコンピュータプログラムであって、コンピュータ実行可能コードが、
    前記眼鏡レンズの光学特性、前記少なくとも１名の着用者の特性、及び前記少なくとも１名の着用者の行動を表すデータを取得し、
    所定の関係モデルに基づいて、前記少なくとも１名の着用者に対応する前記表すデータから前記少なくとも１名の着用者向けの眼鏡レンズの有効性を判定する命令を含む、コンピュータプログラム。

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