JP4125606B2 - レーザ式屈折手術用の適応型波面式調節システムおよび方法 - Google Patents

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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は目に関するレーザ式屈折手術(refractive laser surgery)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(spherical error)、乱視誤差(astigmatic error)、乱視軸(astigmatic 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(wavefront)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(wavefront-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(preoperative wavefront-determined correction prescription)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ことは明確に理解すべきである。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ている(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105)。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。この実施例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300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、本発明の本実施例のアルゴリズム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100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110)。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”201)、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115)。
【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116)。
【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)。このシステム10および方法100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へと自動的に送信され得る(ブロック118、図３)。代替的に上記算出は、治療デバイス15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119)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、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W1220a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16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

Claims (10)

  1. 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、
    ソフトウェア手段を備えたプロセッサと、
    を備え、該ソフトウェア手段は、
    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、
    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、
    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、
    レーザ融除式角膜治療に対する処方を最適化するシステム。
  2. 前記矯正処方は、複数の項を有する演算規則から成り、
    前記算出手段は、前記平均差から百分率差を算出する手段を更に備え、且つ、
    前記調節手段は上記演算規則項に対して上記百分率差を乗算する手段を備える、
    請求項１記載のシステム。
  3. 前記調節手段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備える、請求項１記載のシステム。
  4. 前記矯正処方は未補正の処方から成り、且つ、
    前記調節手段は、上記未補正の処方を自動的に補正することで前記最適化処方を形成する手段を備える、
    請求項１記載のシステム。
  5. 前記ソフトウェア手段は、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１記載のシステム。
  6. 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から成る演算規則を備え、
    前記算出手段は、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を更に備え、且つ、
    前記調節手段は、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備える、
    請求項１記載のシステム。
  7. 前記算出手段は、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手段を更に備え、
    前記調節手段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手段を更に備え、前記合計手段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手段を更に含み、且つ、前記項乗算手段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手段を備える、
    請求項６記載のシステム。
  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、フラップ・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記載のシステム。
  9. 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から成る演算規則を備え、
    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、
    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、を備える、
    請求項１記載のシステム。
  10. 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し、
    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、
    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、
    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。
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