KR102648754B1 - 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치, 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법 및 기록 매체에 저장된 프로그램 - Google Patents

각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치, 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법 및 기록 매체에 저장된 프로그램 Download PDF

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김영철
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치는, 교정 대상자에 매칭하는 각막 굴절 교정 렌즈를 추천하기 위한 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치로서, 복수의 샘플 데이터에 기초하여 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용 전과 착용 후의 안구 특성 데이터의 변화를 예측하기 위한 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성부; 교정 대상자로부터 측정된 안구 검진 데이터를 취득하는 검진 데이터 취득부; 상기 예측 모델에 기초하여 교정 대상자의 안구 검진 데이터로부터 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용으로 인한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값을 산출하는 변화 예측값 산출부; 및 복수의 각막 굴절 교정 렌즈에 대한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값에 기초하여 교정 대상자에 매칭하는 하나 이상의 각막 굴절 교정 렌즈를 추천하는 렌즈 추천부를 포함할 수 있다.

Description

각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치, 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법 및 기록 매체에 저장된 프로그램{APPARATUS FOR RECOMMENDING ORTHOKERATOLOGY LENSE, METHOD FOR RECOMMENDING ORTHOKERATOLOGY LENSE AND PROGRAM STORED IN RECORDING MEDIUM}
본 발명은 렌즈 추천 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 교정 대상자에 적합한 각막 굴절 교정 렌즈를 추천하기 위한 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치, 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법 및 기록 매체에 저장된 프로그램 에 관한 것이다.
비수술적 시력교정술로써 사용되는 각막 굴절 교정 렌즈(Orthokeratology lens)의 시력 교정 원리는, 특수하게 고안된 렌즈를 이용하여 각막의 중심부를 눌러주어 평평하게 만듦으로써, 근시안에서 망막의 앞에 맺힌 상을 일정 부분 뒤로 밀어서 망막에 정확한 상이 맺히도록 하는 것이다. 각막 굴절 교정 렌즈를 착용한 상태에서 수면을 취하면, 수면하는 동안 각막의 일부가 가압되어 각막의 굴절률이 변화될 수 있다. 그에 따라 근시가 일시적으로 해소되어 망막에 상이 맺힐 수 있다.
각막 굴절 교정 렌즈는 역기하(reverse geometry, RG) 모양을 가지고 있다. 역기하 렌즈는 편평한 기본 만곡반경(base curve radius, BCR), 가파른 reverse curve에 대응하는 제1 얼라인먼트 커브(alignment curve 1), 편평한 주변부 커브(peripheral curve radius)에 대응하는 제2 얼라인먼트 커브(alignment curve 2)로 구성되며, 렌즈 제조사별로 BCR, 제1 및 제2 얼라민먼트 커브의 수치가 상이하게 구성되어 있다.
[선행기술문헌]
[특허문헌]
특허문헌1: 일본 특개2022-537702호(2022.08.29.공개)
특허문헌2: 공개특허공보 제10-2021-0025428호(2021.03.09.공개)
특허문헌3: 공개특허공보 제10-2021-0131968호(2021.11.03.공개)
특허문헌4: 일본 공개특허공보 특개2018-038497호(2018.03.15.공개)
종래 기술에서는 의료진의 전문적인 지식 및 경험에 의해 교정 대상자의 교정 목표에 매칭되는 렌즈의 종류와 수치가 결정되었다. 또한, 전문 의료진이 렌즈의 상세사항을 결정한 후에 실제로 착용해 보고 일정 시간 경과 후의 각막 곡률 및 시력의 변화를 측정한 뒤, 교정 대상자에 적합한 각막 굴절 교정 렌즈를 최종적으로 선택하였다. 이러한 종래 기술에 따르면 교정 대상자에 적합한 렌즈의 선택에 시간이 많이 소요되며, 복수회의 착용으로 인해 교정 대상자의 피로도가 증가하는 문제가 발행하였다. 교정 대상자가 협조도가 낮은 유아 또는 어린이인 경우에 더 많은 시간이 소요되고, 렌즈 착용 횟수가 증가함에 따른 여러 부작용이 발생하였다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 상술한 종래 기술의 문제점들을 해결하기 위한 것으로서, 각막 굴절 교정 렌즈의 선택에 소요되는 시간과 렌즈 선택 전까지 교정 대상자의 렌즈 착용 횟수를 줄일 수 있는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치, 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법 및 프로그램을 제공하는 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치는, 교정 대상자에 매칭하는 각막 굴절 교정 렌즈를 추천하기 위한 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치로서, 복수의 샘플 데이터에 기초하여 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용 전과 착용 후의 안구 특성 데이터의 변화를 예측하기 위한 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성부; 교정 대상자로부터 측정된 안구 검진 데이터를 취득하는 검진 데이터 취득부; 상기 예측 모델에 기초하여 교정 대상자의 안구 검진 데이터로부터 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용으로 인한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값을 산출하는 변화 예측값 산출부; 및 복수의 각막 굴절 교정 렌즈에 대한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값에 기초하여 교정 대상자에 매칭하는 하나 이상의 각막 굴절 교정 렌즈를 추천하는 렌즈 추천부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 샘플 데이터는 복수의 각막 굴절 교정 렌즈를 사용한 착용자의 착용 전과 착용 후의 안구 특성 데이터 및 착용 기간 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 안구 특성 데이터는 안구 굴절력, 각막 곡률 및 각막 지형도를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 예측 모델 생성부는, 복수의 샘플 데이터의 상기 안구 특성 데이터에 포함되는 각막 지형도를 복수의 단위 셀로 구획하고, 구획된 복수의 단위 셀에 대응하는 위치의 복수의 각막 곡률의 시간 경과에 따른 각막 곡률 변화량을 예측하는 각막 곡률 변화량 예측 모델을 생성하고, 상기 변화 예측값 산출부는 각막 굴절 교정 렌즈 타입별로 착용 전과 착용 후의 복수의 단위 셀에 대응하는 위치의 복수의 각막 곡률의 시간 경과에 따른 변화를 예측할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 예측 모델 생성부는, 복수의 샘플 데이터의 상기 안구 특성 데이터에 포함되는 안구 굴절력 및 각막 곡률에 기초하여 시간 경과에 따른 시력 변화량을 예측하는 시력 변화량 예측 모델을 생성하고, 상기 변화 예측값 산출부는 각막 굴절 교정 렌즈 타입별로 착용 전과 착용 후의 시력 변화량을 예측할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 렌즈 추천부는 복수의 각막 굴절 교정 렌즈 중에서 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값이 정상치에 가장 가까운 각막 굴절 교정 렌즈를 포함하는 하나 이상의 각막 굴절 교정 렌즈를 추천할 수 있다.
일 실시예에서, 교정 대상자의 안검 사이즈 및 각막 사이즈를 입력 받고, 교정 대상자의 안검 사이즈 및 각막 사이즈에 대응하는 순목 이미지를 제공하는 순목 이미지 제공부를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 교정 대상자의 안검 사이즈 및 각막 사이즈에 기초하여 교정 대상자에 매칭하는 각막 굴절 교정 렌즈의 사이즈를 결정하기 위한 렌즈 사이즈 결정부를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 선택된 각막 굴절 렌즈의 착용 과정 및 선택된 각막 굴절 렌즈에 의해 교정 대상자의 각막에 압력이 가해지는 것을 디스플레이하는 시뮬레이션 화상을 제공하는 시뮬레이션 화상 제공부를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 착용 전과 착용 후의 시간 변화에 따른 복수의 단위 셀의 각막 지형도를 제공하는 각막 지형도 제공부를 더 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 다른 수단으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법은, 교정 대상자에 매칭하는 각막 굴절 교정 렌즈를 추천하기 위한 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치에 의해 수행되는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법으로서, 복수의 샘플 데이터에 기초하여 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용 전과 착용 후의 안구 특성 데이터의 변화를 예측하기 위한 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성 단계; 교정 대상자로부터 측정된 안구 검진 데이터를 취득하는 검진 데이터 취득 단계; 상기 예측 모델에 기초하여 교정 대상자의 안구 검진 데이터로부터 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용으로 인한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값을 산출하는 변화 예측값 산출 단계; 및 복수의 각막 굴절 교정 렌즈에 대한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값에 기초하여 교정 대상자에 매칭하는 하나 이상의 각막 굴절 교정 렌즈를 추천하는 렌즈 추천 단계를 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 다른 수단으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 프로그램은 상기 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법을 컴퓨터에 의해 수행하기 위해 기록 매체에 저장된 프로그램을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 복수의 샘플 데이터에 기초하여 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용 전과 착용 후의 안구 특성 데이터의 변화를 예측하기 위한 예측 모델을 생성하고, 교정 대상자로부터 측정된 안구 검진 데이터를 취득하며, 예측 모델에 기초하여 교정 대상자의 안구 검진 데이터로부터 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용으로 인한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값을 산출하고, 복수의 각막 굴절 교정 렌즈에 대한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값에 기초하여 교정 대상자에 매칭하는 하나 이상의 각막 굴절 교정 렌즈를 추천함으로써, 각막 굴절 교정 렌즈의 선택에 소요되는 시간과 렌즈 선택 전까지 교정 대상자의 렌즈 착용 횟수를 줄일 수 있는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치, 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법 및 프로그램이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 서버 장치와 클라이언트 장치 간 관계를 도식화한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치에 의해 각막 지형도를 분석하고, 예측 모델을 생성하는 것을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치의 사용자 인터페이스(UI) 화면을 예시하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치(10)의 사용자 인터페이스(UI) 화면을 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치(10)의 사용자 인터페이스(UI) 화면을 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치에 의해 수행되는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법의 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나 이상의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치(10: 이하, '렌즈 추천 장치'라 함)의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 렌즈 추천 장치(10)은 예측 모델 생성부(110), 검진 데이터 취득부(120), 변화 예측값 산출부(130), 렌즈 추천부(140), 순목 이미지 제공부(150), 렌즈 사이즈 결정부(160), 시뮬레이션 화상 제공부(170) 및 각막 지형도 제공부(180)를 포함할 수 있다.
예측 모델 생성부(110)는 복수의 샘플 데이터에 기초하여 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용 전과 착용 후의 안구 특성 데이터의 변화를 예측하기 위한 예측 모델을 생성할 수 있다. 예측 모델은 의료진에 의해 착용 렌즈가 결정되고 실제 착용 전후의 안구 특성 데이터를 포함하는 샘플 테이터의 학습에 의해 생성될 수 있다. 샘플 데이터에 의해 예측 모델을 학습시킨다는 것의 의미는 예측 모델이 가지고 있는 가중치(weight)를 조정하는 것을 의미한다. 학습 방법으로는 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning), 강화 학습(reinforcement learning), 모방 학습(imitation learning) 등 다양한 방법이 존재한다.
학습 모델은 샘플 데이터를 학습하여 생성된 모델에 기초하여 입력된 교정 대상자의 안구 검진 데이터로부터 착용후의 안구 특성 데이터의 변화량을 출력하는 모델일 수 있다. 학습 모델로서는 안구 특성 데이터의 변화량을 계산하는 복수의 학습 알고리즘(learning algorithm) 중 적어도 어느 하나가 선택될 수 있다. 예를 들어, 알고리즘은 로지스틱 회귀(logistic regression), K-최근접 이웃 알고리즘(K-Nearest Neighbors), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 결정 트리(Decision Tree) 등 일 수 있다.
학습 모델은 안구 특성 데이터의 변화량을 계산하는 복수의 학습 알고리즘 중 다수의 학습 알고리즘을 사용할 수 있다. 예를 들어, 학습 모델에 앙상블 기법(ensemble method)이 사용될 수 있으며, 앙상블 기법에 의해 하나의 학습 알고리즘을 단독으로 사용하는 경우에 비해 더 좋은 예측 성능을 얻을 수 있다.
학습 모델은 안구 특성 데이터의 변화량을 출력하는 분류기(classifier)의 형태로 구현될 수 있다. 분류기는 이중 분류 또는 다중 분류를 수행할 수 있다. 학습 모델은 안구 특성 데이터의 변화량을 도출하는 데, 회귀(regression)의 형태로 구현될 수 있다. 회귀법은 선형회귀법, 로지스틱 회귀법 등 일 수 있다.
샘플 데이터는 복수의 각막 굴절 교정 렌즈를 사용한 착용자의 착용 전과 착용 후의 안구 특성 데이터 및 착용 기간 데이터를 포함할 수 있다. 안구 특성 데이터는 안구 굴절력, 각막 곡률 및 각막 지형도를 포함할 수 있다. 안구 굴절력 및 각막 곡률은 자동 굴절-각막곡률 검사 장비(Autorefractor & Keratometer, ARK)에 의해 측정된 값이고, 자동 굴절-각막곡률 검사 장비(Autorefractor & Keratometer, ARK)로부터 나오는 복수의 출력값들(예를 들면, VD, SPH, CYL, AX, AVG, S.E, PD, INDEX, Cen, Diopter, Ax, REST 등)로부터 좌안 또는 우안의 시력 데이터를 얻을 수 있다. 디옵터로 표시된 시력 데이터(굴절률 데이터)는 일반적으로 사용되는 나안 시력값으로 추정하여 변환이 가능하다.
각막 지형도는 각막 지형도 검사 장비(Topo analyzer)에 의해 측정된 데이터를 포함할 수 있다. 각막 지형도는 각막의 형태를 등고선처럼 색깔별로 높낮이로 나타내 각막의 형태학적 이상을 파악하거나, 특정 부위의 불규칙한 부분을 포착할 수 있다. 각막 지형도로부터 세극등 현미경으로 진단하기 어려운 불규칙 각막 난시의 유무 여부와 각막의 기타 굴곡을 확인할 수 있고, 각막 형태의 이상으로 인한 시력 저하의 원인들을 찾아낼 수 있다. 본 발명의 각막 지형도 데이터의 구체적인 처리 방법에 대하여는 도 4를 참조하여 후술한다.
예측 모델 생성부(110)는 시력 변화량 예측 모델 및 각막 곡률 변화량 예측 모델을 생성할 수 있다. 시력 변화량 예측 모델은 복수의 샘플 데이터의 안구 특성 데이터에 포함되는 안구 굴절력 및 각막 곡률(ARK 검사 장비의 출력값)에 기초하여 시간 경과에 따른 시력 변화량를 예측하도록 생성될 수 있다. 또한, 각막 곡률 변화량 예측 모델은 복수의 샘플 데이터의 안구 특성 데이터에 포함되는 각막 지형도를 복수의 단위 셀로 구획하고, 구획된 복수의 단위 셀에 대응하는 위치의 복수의 각막 곡률의 시간 경과에 따른 각막 곡률 변화량을 예측하도록 생성될 수 있다.
검진 데이터 취득부(120)는 교정 대상자로부터 측정된 안구 검진 데이터를 취득할 수 있다. 안구 검진 데이터는 안구 굴절력, 각막 곡률 및 각막 지형도를 포함할 수 있다. 안구 굴절력 및 각막 곡률은 자동 굴절-각막곡률 검사 장비(Autorefractor & Keratometer, ARK)에 의해 측정된 값이고, 자동 굴절-각막곡률 검사 장비(Autorefractor & Keratometer, ARK)로부터 나오는 복수의 출력값들(예를 들면, VD, SPH, CYL, AX, AVG, S.E, PD, INDEX, Cen, Diopter, Ax, REST 등)로부터 좌안 또는 우안의 시력 데이터를 얻을 수 있다.
변화 예측값 산출부(130)는 생성된 예측 모델에 기초하여 교정 대상자의 안구 검진 데이터로부터 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용으로 인한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값을 산출할 수 있다. 변화 예측값 산출부(130)는 시력 변화량 예측 모델에 기초하여 각막 굴절 교정 렌즈 타입별로 착용 전과 착용 후의 시력 변화량을 예측할 수 있다. 또한, 변화 예측값 산출부(130)는 각막 곡률 변화량 예측 모델에 기초하여 각막 굴절 교정 렌즈 타입별로 착용 전과 착용 후의 복수의 단위 셀에 대응하는 위치의 복수의 각막 곡률의 시간 경과에 따른 변화를 예측할 수 있다.
렌즈 추천부(140)는 복수의 각막 굴절 교정 렌즈에 대한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값에 기초하여 교정 대상자에 매칭하는 하나 이상의 각막 굴절 교정 렌즈를 추천할 수 있다. 렌즈 추천부(140)는 복수의 각막 굴절 교정 렌즈 중에서 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값이 가장 정상치에 가까운 (시력 향상 효과가 가장 큰) 각막 굴절 교정 렌즈를 포함하는 하나 이상의 각막 굴절 교정 렌즈를 추천할 수 있다.
순목 이미지 제공부(150)는 교정 대상자의 안검 사이즈 및 각막 사이즈를 입력 받고, 교정 대상자의 안검 사이즈 및 각막 사이즈에 대응하는 순목 이미지를 제공할 수 있다.
렌즈 사이즈 결정부(160)는 교정 대상자의 안검 사이즈 및 각막 사이즈에 기초하여 교정 대상자에 매칭하는 각막 굴절 교정 렌즈의 사이즈를 결정할 수 있다.
시뮬레이션 화상 제공부(170)는 선택된 각막 굴절 렌즈의 착용 과정 및 선택된 각막 굴절 렌즈에 의해 교정 대상자의 각막에 압력이 가해지는 것을 디스플레이하는 시뮬레이션 화상을 제공할 수 있다.
각막 지형도 제공부(180)는 착용 전과 착용 후의 시간 변화에 따른 복수의 단위 셀의 각막 지형도를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 렌즈 추천 장치(10)의 일 실시예의 구성을 나타내는 도면이다. 도 2를 참조하면, 렌즈 추천 장치(10)는 메모리부(31), 제어부(33) 및 통신부(35)를 포함할 수 있다.
제어부(33)는 렌즈 추천 장치(10)의 동작을 제어할 수 있다. 제어부(33)는 메모리부(31)에 저장된 시스템 프로그램 및 다양한 프로세싱 프로그램을 판독할 수 있다. 제어부(33)는 CPU(Central Processing Unit), RAM(Random Access Memory), GPU(Graphic Processing Unit), 하나 이상의 마이크로 프로세서 및 기타 미리 정해진 논리에 따라 입력된 데이터를 처리할 수 있는 전자 부품 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
렌즈 추천 장치(10)는 메모리부(31)를 포함할 수 있다. 메모리부(31)는 학습에 필요한 데이터 및 학습 모델을 저장할 수 있다. 메모리부(31)는 교정 대상자의 안구 검진 데이터를 저장할 수 있다. 메모리부(31)는 학습 데이터, 라벨링 데이터, 라벨링되지 않은 데이터, 입력 데이터, 출력 데이터 등을 저장할 수 있다.
메모리부(31)는 비휘발성 반도체 메모리, 하드 디스크, 플래시 메모리, RAM, ROM(Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory) 또는 그 외에 유형의(tangible) 비휘발성의 기록 매체 등으로 구현될 수 있다. 메모리부(31)는 각종 프로세싱 프로그램, 프로그램의 프로세싱을 수행하기 위한 파라미터 또는 이러한 프로세싱 결과 데이터 등을 저장할 수 있다.
렌즈 추천 장치(10)는 통신부(35)를 더 포함할 수 있다. 통신부(35)는 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 통신부(35)는 유선 또는 무선 통신을 수행할 수 있다. 통신부(35)는 양방향 또는 단방향 통신을 수행할 수 있다.
렌즈 추천 장치(10)는 프로세서, 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 대용량 저장 장치 및 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 프로세서는 렌즈 추천 장치(10)를 통하여 예측 모델의 학습을 수행할 수 있다.
도 3은 서버 장치(40)와 클라이언트 장치(50) 간 관계를 도식화한 도면이다. 도 3을 참조하면, 서버 장치(40)는 클라이언트 장치(50)와 통신부를 통해서 통신을 수행할 수 있다. 통신부는 유선 또는 무선 통신을 수행할 수 있다. 통신부는 양방향 또는 단방향 통신을 수행할 수 있다.
클라이언트 장치(50) 또한 서버 장치(40)와 통신부를 통해서 통신을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 클라이언트 장치(50)에서 교정 대상자의 안구 검진 데이터를 서버 장치로 전송하면, 서버 장치(40)에서 학습된 예측 모델을 이용하여 교정 대상자에게 적합한 각막 굴절 교정 렌즈에 관한 정보를 전송 받을 수 있다.
일 실시예에서, 클라이언트 장치(50)의 제어부(53)가 메모리부(51)로부터 입력 데이터를 획득하고, 획득된 입력 데이터는 통신부(55)를 통해서 서버 장치(40)의 통신부(45)로 전송될 수 있다. 또한, 서버 장치(40)의 제어부(43)는 메모리부(41)에 저장된 렌즈 결정 모델에 입력 데이터를 입력하여 결과값을 획득하고, 획득된 결과값은 통신부(45)를 이용하여 클라이언트 장치(50)의 통신부(55)로 전송될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치(10)에 의해 각막 지형도를 분석하고, 예측 모델을 생성하는 것을 설명하는 도면이다.
각막 지형도 검사 장비로부터 교정 대상자를 검사하면 도 4에 도시된 바와 같은 각막 지형도를 얻을 수 있다. 각막 지형도는 각막의 각 부분의 곡률값을 여러가지 색상으로 나타내고 등고선 형태를 갖고 있다. 예를 들면, 각막 지형도에서 원의 가로축은 12.0mm, 세로축은 12.0mm일 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치(10)에서는 각막 지형도를 복수의 단위셀로 구획할 수 있다. 예를 들면, 단위셀은 가로 0.667mm, 세로 0.334mm의 크기를 갖도록 구성되고, 각 단위셀에 표시되는 색상으로부터 각 단위셀의 위치의 각막 곡률값을 취득할 수 있다. 정상 안구의 경우에, 각막 중심부의 각막 곡률은 43, 가장자리부의 각막 곡률은 37 정도의 값을 갖는다.
본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치(10)의 예측 모델 생성부(110)는 학습 대상이 되는 샘플 데이터의 안구 특성 데이터에 포함되는 각막 지형도를 복수의 단위 셀로 구획하고, 구획된 복수의 단위 셀에 대응하는 위치의 복수의 각막 곡률의 시간 경과에 따른 각막 곡률 변화량을 예측하는 각막 곡률 변화량 예측 모델을 생성할 수 있다. 또한, 변화 예측값 산출부(130)는 각막 굴절 교정 렌즈 타입별로 착용 전과 착용 후의 복수의 단위 셀에 대응하는 위치의 복수의 각막 곡률의 시간 경과에 따른 변화를 예측할 수 있다.
복수의 단위셀 각각의 각막 곡률 변화량을 예측하는 각막 곡률 변화량 예측 모델이 생성된 후에는, 교정 대상자의 검진 데이터를 예측 모델에 입력하면 교정 대상자의 복수의 단위셀 각각의 각막 곡률 변화량을 예측할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치(10)의 사용자 인터페이스(UI) 화면을 예시하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 렌즈 추천 장치(10)의 UI 화면에는 교정 대상자(환자)의 인적 사항이 표시될 수 있다(도면부호 ③ 참조). 렌즈 추천 장치(10)는 예측 모델에 의해 추천되는 렌즈 타입 및 렌즈 크기를 선택하여 관련된 파라미터 및 데이터를 최초의 화면에 디스플레이할 수 있다. 또한, 다른 실시예에서 의료진이 화면 UI를 통하여 렌즈 타입 및 렌즈 크기를 직접 선택할 수 있다(도면부호 ④, ⑥ 참조).
우측 안구와 좌측 안구의 안검 사이즈, 각막 사이즈(가로, 세로)가 좌측 및 우측에 나누어져서 디스플레이될 수 있다(도면부호 ⑤, ⑨ 참조) 안검 사이즈 및 각막 사이즈는 교정 대상자의 안구 검진 데이터로부터 자동적으로 입력될 수도 있고, 또는 의료진이 직접 측정한 값을 입력할 수도 있다.
화면 UI를 통하여 선택된 렌즈 타입 및 렌즈 크기에 따라 교정 대상자가 착용할 렌즈 모양이 생성되고, 렌즈가 교정 대상자의 안구 상에 안착할 때까지의 착용 과정이 애니메이션 형태로 제공될 수 있다(도면부호 ⑦ 참조). 렌즈 모양은 렌즈 타입 및 렌즈 크기에 따라 복수의 종류의 모양으로 표시될 수 있다. 선택된 렌즈의 특성 파라미터값(Reverse, Alignment, Bevel 등)이 화면에 자동적으로 표시될 수 있다.
선택된 렌즈 타입 및 렌즈 크기의 각막 굴절 교정 렌즈를 착용하기 전과 착용한 후의 시간에 따른 각막 지형도의 변화가 화면 UI에 표시될 수 있다(도면부호 ⑧ 참조). 최초 화면에서는 렌즈 추천 장치(10)에 의해 가장 예상 변화량이 큰 것으로 예측된 렌즈 타입 및 렌즈 크기가 선택되고, 미리 정해진 기간(예를 들면, 1개월 또는 6개월) 동안 착용한 경우의 각막 지형도가 표시되도록 구성될 수 있다. 또한, 의료진이 수동으로 렌즈 타입 및 렌즈 크기를 선택한 경우에는, 선택된 렌즈 타입 및 렌즈 크기에 다른 예측된 예상 변화량을 반영하여 각막 지형도가 표시될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치(10)의 사용자 인터페이스(UI) 화면을 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 의료진은 화면 UI를 통하여 안검의 가로 및 세로 사이즈를 슬라이드바 또는 트랙바를 이용하여 조정이 가능할 수 있다. 슬라이드바 또는 트랙바의 1칸 이동은 안검 사이즈의 0.1mm 단위에 대응할 수 있다. 또한, 의료진은 화면 UI를 통하여 안검의 가로 및 세로 사이즈를 직접 숫자로 입력할 수 있다. 안검의 가로 최대값은 25.00mm이고, 안검의 세로 최대값은 18.00로 설정되고, 안검의 가로 최소값은 15.00mm이고, 안검의 세로 최소값은 8.0mm로 설정될 수 있다. 안검의 표준값은 가로 20.00mm, 세로 13.00mm로 설정될 수 있다.
최초의 화면 UI에서는 교정 대상자의 측정값에 기초하여 기본 수치가 표기될 수 있고, 수치 또는 이미지 변경시에는 슬라이드바 또는 트랙바가 활성화되도록 구성될 수 있다. 또한, 안검 또는 각막의 가로, 세로 선택시에 하이라이트 강조 표시될 수 있다.
슬라이드바 또는 트랙바의 1칸 이동은 각막 사이즈의 0.1mm 단위에 대응할 수 있다. 또한, 의료진은 화면 UI를 통하여 각막의 가로 및 세로 사이즈를 직접 숫자로 입력할 수 있다. 각막의 가로 최대값은 13.0mm이고, 각막의 세로 최대값은 11.9로 설정되고, 각막의 가로 최소값은 가로 10.8mm이고, 각막의 세로 최소값은 9.7mm로 설정될 수 있다. 각막의 표준 사이즈는 가로 11.7mm, 세로 10.6mm로 설정될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치(10)의 사용자 인터페이스(UI) 화면을 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, 화면 UI는 상단에 렌즈 사이즈 이미지를 10.0mm부터 11.0mm까지 0.1mm 차이를 갖는 복수개의 렌즈 형상으로 표시할 수 있다. 각막 사이즈의 측정값이 자동 입력 되거나 직접 선택되면 수평 각막 직경보다 소정값(예를 들면 1.0mm) 작은 렌즈가 자동으로 추천되도록 렌즈 형상이 표시될 수 있다.
화면 UI는 렌즈 타입을 드롭다운 메뉴 등에 의해 선택할 수 있도록 구성될 수 있다. 렌즈의 종류는 예를 들면, LK Lens, C&B OK Lens, VIPOK, PARACON CRT, EMERALD, DMC 등을 포함할 수 있다.
렌즈 타입 및 사이즈의 추천 또는 선택이 완료되면 화면 UI를 통하여 렌즈가 각막에 안착되는 착용 과정이 애니메이션으로 제공될 수 있다. 애니메이션 좌측에는 각 렌즈의 세부 스펙이 표시될 수 있다. 슬라이드바 또는 트랙바를 통하여 0.1mm 단위로 렌즈의 위치를 이동시킬 수 있도록 화면 UI가 구성될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 렌즈 추천 장치(10)에 의해 수행되는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법(이하, '교정 렌즈 추천 방법'이라 함)의 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 교정 렌즈 추천 방법은 예측 모델 생성 단계(S110), 검진 데이터 취득 단계(S120), 변화 예측값 산출 단계(S130) 및 렌즈 추천 단계(S140)를 포함할 수 있다.
예측 모델 생성 단계(S110)에서는, 예측 모델 생성부(110)가 복수의 샘플 데이터에 기초하여 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용 전과 착용 후의 안구 특성 데이터의 변화를 예측하기 위한 예측 모델을 생성할 수 있다.
검진 데이터 취득 단계(S120)에서는, 검진 데이터 취득부(120)가 교정 대상자로부터 측정된 안구 검진 데이터를 취득할 수 있다.
변화 예측값 산출 단계(S130)에서는, 변화 예측값 산출부(130)가 생성된 예측 모델에 기초하여 교정 대상자의 안구 검진 데이터로부터 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용으로 인한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값을 산출할 수 있다.
렌즈 추천 단계(S140)에서는, 렌즈 추천부(140)가 복수의 각막 굴절 교정 렌즈에 대한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값에 기초하여 교정 대상자에 매칭하는 하나 이상의 각막 굴절 교정 렌즈를 추천할 수 있다.
예측 모델 생성부(110), 검진 데이터 취득부(120), 변화 예측값 산출부(130), 렌즈 추천부(140)와 관련하여 상술한 내용이 렌즈 추천 방법의 각 단계들(S110~S140)에 대하여 참조될 수 있으며, 중복하는 내용에 대한 설명은 생략된다. 또한, 도 8에는 도시되어 있지 않지만, 렌즈 추천 장치(10)의 순목 이미지 제공부(150), 렌즈 사이즈 결정부(160), 시뮬레이션 화상 제공부(170) 및 각막 지형도 제공부(180)가 수행하는 단계들이 렌즈 추천 방법의 각 단계들(S110~S140) 전후에 수행될 수 있고, 이러한 실시예도 본 발명의 렌즈 추천 방법의 기술적 사상에 포함된다.
이상에서 설명된 단계 또는 프로세스는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합에 의해 실행될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 단계 또는 프로세스는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 실행될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (12)

  1. 교정 대상자에 매칭하는 각막 굴절 교정 렌즈를 추천하기 위한 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치로서,
    복수의 샘플 데이터에 기초하여 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용 전과 미리 정해진 기간 동안 착용한 경우의 안구 특성 데이터의 변화를 예측하기 위한 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성부;
    교정 대상자로부터 측정된 안구 검진 데이터를 취득하는 검진 데이터 취득부;
    상기 예측 모델에 기초하여 교정 대상자의 안구 검진 데이터로부터 교정 대상자가 복수의 각막 굴절 교정 렌즈를 미리 정해진 기간 동안 착용한 경우의 안구 특성 데이터의 변화 예측값을 산출하는 변화 예측값 산출부; 및
    복수의 각막 굴절 교정 렌즈에 대한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값에 기초하여 교정 대상자에 매칭하는 하나 이상의 각막 굴절 교정 렌즈를 추천하는 렌즈 추천부
    를 포함하고,
    상기 각막 굴절 교정 렌즈는 기본 만곡반경(base curve radius, BCR), 제1 얼라인먼트 커브(alignment curve 1) 및 제2 얼라인먼트 커브(alignment curve 2)를 갖는 역기하(reverse geometry, RG) 모양의 렌즈이고,
    렌즈에 따라 기본 만곡반경(base curve radius, BCR), 제1 얼라인먼트 커브(alignment curve 1) 및 제2 얼라인먼트 커브(alignment curve 2)의 수치가 상이하며,
    상기 예측 모델 생성부는,
    복수의 샘플 데이터의 상기 안구 특성 데이터에 포함되는 각막 지형도를 복수의 단위 셀로 구획하고, 구획된 복수의 단위 셀에 대응하는 위치의 복수의 각막 곡률의 시간 경과에 따른 각막 곡률 변화량을 예측하는 각막 곡률 변화량 예측 모델을 생성하고,
    상기 변화 예측값 산출부는 각막 굴절 교정 렌즈 타입별로 착용 전과 착용 후의 복수의 단위 셀에 대응하는 위치의 복수의 각막 곡률의 시간 경과에 따른 변화를 예측하며,
    상기 예측 모델 생성부는,
    복수의 샘플 데이터의 상기 안구 특성 데이터에 포함되는 안구 굴절력 및 각막 곡률에 기초하여 시간 경과에 따른 시력 변화량을 예측하는 시력 변화량 예측 모델을 생성하고,
    상기 변화 예측값 산출부는 각막 굴절 교정 렌즈 타입별로 착용 전과 착용 후의 시력 변화량을 예측하는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 샘플 데이터는 복수의 각막 굴절 교정 렌즈를 사용한 착용자의 착용 전과 착용 후의 안구 특성 데이터 및 착용 기간 데이터를 포함하는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 안구 특성 데이터는 안구 굴절력, 각막 곡률 및 각막 지형도를 포함하는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 렌즈 추천부는 복수의 각막 굴절 교정 렌즈 중에서 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값이 정상치에 가장 가까운 각막 굴절 교정 렌즈를 포함하는 하나 이상의 각막 굴절 교정 렌즈를 추천하는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    교정 대상자의 안검 사이즈 및 각막 사이즈를 입력 받고, 교정 대상자의 안검 사이즈 및 각막 사이즈에 대응하는 순목 이미지를 제공하는 순목 이미지 제공부
    를 더 포함하는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    교정 대상자의 안검 사이즈 및 각막 사이즈에 기초하여 교정 대상자에 매칭하는 각막 굴절 교정 렌즈의 사이즈를 결정하기 위한 렌즈 사이즈 결정부
    를 더 포함하는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    선택된 각막 굴절 렌즈의 착용 과정 및 선택된 각막 굴절 렌즈에 의해 교정 대상자의 각막에 압력이 가해지는 것을 디스플레이하는 시뮬레이션 화상을 제공하는 시뮬레이션 화상 제공부
    를 더 포함하는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    착용 전과 착용 후의 시간 변화에 따른 복수의 단위 셀의 각막 지형도를 제공하는 각막 지형도 제공부
    를 더 포함하는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치.
  11. 교정 대상자에 매칭하는 각막 굴절 교정 렌즈를 추천하기 위한 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치에 의해 수행되는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법으로서,
    복수의 샘플 데이터에 기초하여 복수의 각막 굴절 교정 렌즈의 착용 전과 미리 정해진 기간 동안 착용한 경우의 안구 특성 데이터의 변화를 예측하기 위한 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성 단계;
    교정 대상자로부터 측정된 안구 검진 데이터를 취득하는 검진 데이터 취득 단계;
    상기 예측 모델에 기초하여 교정 대상자의 안구 검진 데이터로부터 교정 대상자가 복수의 각막 굴절 교정 렌즈를 미리 정해진 기간 동안 착용한 경우의 안구 특성 데이터의 변화 예측값을 산출하는 변화 예측값 산출 단계; 및
    복수의 각막 굴절 교정 렌즈에 대한 교정 대상자의 안구 특성 데이터의 변화 예측값에 기초하여 교정 대상자에 매칭하는 하나 이상의 각막 굴절 교정 렌즈를 추천하는 렌즈 추천 단계
    를 포함하고,
    상기 각막 굴절 교정 렌즈는 기본 만곡반경(base curve radius, BCR), 제1 얼라인먼트 커브(alignment curve 1) 및 제2 얼라인먼트 커브(alignment curve 2)를 갖는 역기하(reverse geometry, RG) 모양의 렌즈이고,
    렌즈에 따라 기본 만곡반경(base curve radius, BCR), 제1 얼라인먼트 커브(alignment curve 1) 및 제2 얼라인먼트 커브(alignment curve 2)의 수치가 상이하며,
    상기 예측 모델 생성 단계에서,
    복수의 샘플 데이터의 상기 안구 특성 데이터에 포함되는 각막 지형도를 복수의 단위 셀로 구획하고, 구획된 복수의 단위 셀에 대응하는 위치의 복수의 각막 곡률의 시간 경과에 따른 각막 곡률 변화량을 예측하는 각막 곡률 변화량 예측 모델을 생성하고,
    상기 변화 예측값 산출 단계에서, 각막 굴절 교정 렌즈 타입별로 착용 전과 착용 후의 복수의 단위 셀에 대응하는 위치의 복수의 각막 곡률의 시간 경과에 따른 변화를 예측하며,
    상기 예측 모델 생성 단계에서,
    복수의 샘플 데이터의 상기 안구 특성 데이터에 포함되는 안구 굴절력 및 각막 곡률에 기초하여 시간 경과에 따른 시력 변화량을 예측하는 시력 변화량 예측 모델을 생성하고,
    상기 변화 예측값 산출 단계에서, 각막 굴절 교정 렌즈 타입별로 착용 전과 착용 후의 시력 변화량을 예측하는 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법.
  12. 제11항에 기재된 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법을 컴퓨터에 의해 수행하기 위해 기록 매체에 저장된 프로그램.
KR1020220119287A 2022-09-21 2022-09-21 각막 굴절 교정 렌즈 추천 장치, 각막 굴절 교정 렌즈 추천 방법 및 기록 매체에 저장된 프로그램 KR102648754B1 (ko)

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