JP7394232B2 - 視力矯正手段のための屈折力の、oct画像からの機械学習ベースの特定 - Google Patents
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Description
102 100の方法ステップ
104 100の方法ステップ
106 100の方法ステップ
108 100の方法ステップ
200 眼内レンズの入った目
202 眼内レンズ
204 水晶体嚢
206 側部構造体
208 腱及び筋肉
300 目
302 眼軸長
304 前眼房の厚さ
306 角膜曲率測定値
308 レンズの厚さ
310 角膜中央部の厚さ
312 水平角膜径
314 瞳孔の大きさ
316 後眼房の奥行き
318 網膜の厚さ
400 方法を実装するための機能ブロック
402 OCTスキャナ
404 デジタルOCT画像データ
406 ニューラルネットワーク(CNN)
408 再帰型ニューラルネットワーク
410 多層パーセプトロン
412 所望の屈折力
414 最終的な屈折力
500 屈折力特定システム
502 受信モジュール
504 第一の機械学習システム(CNN)
506 第二の機械学習システム(MLP)
508 特定モジュール
410 表示モジュール
512 バスシステム
600 コンピュータシステム
602 プロセッサ
604 記憶システム
606 バスシステム
608 RAM
610 ROM
612 長期メモリ
614 I/Oコントローラ
616 プログラムモジュール、潜在的データ
618 キーボード
620 画面
622 ネットワークアダプタ
Claims (10)
- 患者の視力矯正手段のための屈折力を機械学習を援用して特定するコンピュータ実装方法(100)であって、
-目(300)の走査結果(404)を提供するステップ(102)であって、前記走査結果(404)は前記目(300)の解剖学的構造の画像を表すステップ(102)と、
-前記走査結果(404)を重畳型ニューラルネットワークの形態の第一の機械学習システム(406)への入力データとして供給するステップ(104)と、
-前記第一の機械学習システムの出力値を多層パーセプトロンの形態の第二の機械学習システム(410)のための入力データとして使用するステップ(106)であって、前記第二の機械学習システムのための追加の入力値として、標的屈折値(412)が前記第二の機械学習システム(410)のための入力情報として使用され、前記第一の機械学習システムと前記第二の機械学習システムとは完全に統合されている、ステップ(106)と、
-前記患者の前記視力矯正手段のための前記屈折力(414)を含むパラメータを、前記第一の機械学習システム(406)と前記第二の機械学習システム(410)の即時且つ直接的な相互作用によって特定するステップ(108)と、
を含む方法。 - 提供された前記走査結果(404)のタイプは、A走査、B走査、体積データ、en-face走査データ、及び目のダイナミックデータからなる群から選択される、請求項1に記載の方法(100)。
- 前記走査結果(404)は前記目(300)の解剖学的構造の複数の画像の時間シーケンスを表し、再帰型ニューラルネットワーク(408)は、前記目(300)の遠近調節力を前記複数の画像の前記時間シーケンスから導出するように構成され、前記再帰型ニューラルネットワーク(408)は前記第一の機械学習システム(406)と前記第二の機械学習システム(410)との間に配置される、請求項1又は2に記載の方法(100)。
- 前記第一の機械学習システム(406)はグラフを使用し、前記走査結果(404)は、最近傍の原理に従ってグラフ構造に分類される、請求項1~3の何れか1項に記載の方法(100)。
- 追加の入力データは訓練中に前記第二の機械学習システム(410)のために使用される、請求項1~4の何れか1項に記載の方法(100)。
- 前記第一の機械学習システム(406)の出力層と前記第二の機械学習システム(410)の入力層は完全に接続される、請求項1~5の何れか1項に記載の方法(100)。
- 前記走査結果(404)は、前記第一の機械学習システム(406)によって処理される前に歪み補正される、請求項1~6の何れか1項に記載の方法(100)。
- 逆行性伝播の信号が前記第二の機械学習システム(410)の出力から前記機械学習システムの両方(406、410)、即ち前記第一及び前記第二の機械学習システムにフィードバックされる、請求項1~7の何れか1項に記載の方法(100)。
- 患者の視力矯正手段のための屈折力を機械学習を援用して特定するシステム(500)であって、
-目(300)の走査結果(404)を提供する受信モジュール(502)であって、前記走査結果(404)は前記目(300)の解剖学的構造の画像を表す受信モジュール(502)と、
-前記走査結果(404)を入力データとして受信する、重畳型ニューラルネットワークの形態の第一の機械学習システム(406、504)と、
-前記第一の機械学習システム(406、504)の出力値を入力データとして受信する、多層パーセプトロンの形態の第二の機械学習システム(410、506)であって、標的屈折値(412)が前記第二の機械学習システム(410、506)によって追加の入力値として受信可能であり、前記第一の機械学習システムと前記第二の機械学習システムとは完全に統合されている、第二の機械学習システム(410、506)と、
-患者の前記視力矯正手段のための前記屈折力(414)を含むパラメータを、前記第一の機械学習システム(406、504)と前記第二の機械学習システム(410、506)の即時且つ直接的相互作用によって特定するように構成された特定モジュール(508)と、
を含む屈折力特定システム(500)。 - 患者の視力矯正手段のための屈折力を機械学習を援用して特定するコンピュータプログラム製品であって、その上に記憶されたプログラム命令を有し、前記プログラム命令は、1つ又は複数のコンピュータ(600)又は制御ユニットによって実行可能であり、前記1つ又は複数のコンピュータ(600)又は制御ユニットに請求項1~8の何れか1項による前記方法を実行させるコンピュータプログラム製品。
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