KR20210097107A - 시력 장애 제어시 안과용 렌즈의 효능을 평가하는 방법 및 장치 - Google Patents

시력 장애 제어시 안과용 렌즈의 효능을 평가하는 방법 및 장치 Download PDF

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KR20210097107A
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다미앙 파이유
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Abstract

렌즈를 선택하거나 구상/설계하는 방법을 제공한다. 이 방법은 근시 제어, 시각적 피로 완화 등의 효과가 있는 렌즈에 적용될 수 있다. 일 양태에서는, 시각, 거동, 및 생체인식 파라미터에 따라 근시 제어 해결책들의 순위를 매기는 예측 모델을 제공한다. 예측 모델은, 근시 눈 특성, 착용자의 거동, 근시 제어 해결책에 의해 유도되는 디포커스에 기초하여 구축될 수 있다. 다른 양태에서는, 안과용 렌즈의 적어도 한 명의 착용자의 적어도 하나의 시력 장애(예를 들어, 근시)를 제어하는 데 있어서 상기 안과용 렌즈의 효능을 평가하는 방법, 컴퓨터 판독가능 매체, 및 장치를 제공한다. 이 장치는, 미리 결정된 관계 모델에 기초하여, 적어도 한 명의 착용자에 상응하는 대표 데이터로부터 상기 적어도 한 명의 착용자에 대한 안과용 렌즈의 효능을 결정할 수 있다.

Description

시력 장애 제어시 안과용 렌즈의 효능을 평가하는 방법 및 장치
본 개시 내용의 다양한 양태는, 일반적으로 착용자의 시력 장애 제어시 안과용 렌즈의 효능 평가에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로, 근시 제어 또는 시각적 피로 완화를 위한 렌즈를 결정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
일부 개인, 특히, 어린이는, 가까운 거리에 있는 물체, 즉, 근거리 시각 상태에서 물체를 관찰할 때 부정확하게 포커싱하는 것으로 관찰되었다. 근시 어린이의 원거리 시각을 위해 교정되는 부분에 대한 이러한 포커싱 결함 때문에, 가까운 물체의 이미지도, 망막 뒤에 형성되며, 심지어 중심와 영역에서도 형성된다.
안과용 렌즈, 콘택트 렌즈, 또는 약물과 같이 근시 진행을 늦추기 위한 많은 유형의 제품이 사용될 수 있다. 예를 들어, 이러한 포커싱 결함으로 인한 근시 진행을 피하기 위해, 안과용 누진 다초점 렌즈 유형의 근시 교정 렌즈를 사용하는 것이 알려져 있다. 이중초점 렌즈도, 근시 진행을 늦추는 데 사용될 수 있는 안과용 렌즈의 일례일 수 있다.
각 개인은 상이한 근시 제어 제품에 대해 다르게 반응할 수 있다. 그러나 근시 진행은 장기적인 과정이므로, 안과 전문의가 착용자에게 주어진 근시 제어 제품의 효율성을 추정하는 것은 어렵다. 임상 시험 및 프로토타이핑에는 시간과 비용이 많이 소모된다. 근시 진행을 늦추는 새로운 해결책의 효능을 추정할 수 있는 모델이 바람직할 수 있으므로, 테스트할 렌즈의 수를 줄이거나, 가장 유망한 후보를 미리 선택하거나, 근시 제어 해결책을 설계하는 데 도움을 줌으로써, 상당한 시간과 비용을 세이브할 수 있다.
또한, 임상 실습에서는, 어느 제품이 어린이에게 더 좋은 제품인지를 추측하기 어렵다. 높은 정확도로 근시 해결책들의 순위를 매기는 모델은, 임상의가 최고의 제품을 선택하는 데 큰 도움이 될 수 있다.
다음은 개시된 발명의 다양한 양태의 기본적인 이해를 제공하기 위해 단순화된 발명의 내용을 제시한다. 이러한 발명의 내용은, 고려되는 모든 양태에 대한 광범위한 개요가 아니며, 모든 양태의 핵심 또는 중요 요소들을 식별하려는 것이 아니며 임의의 양태 또는 모든 양태의 범위를 기술하려는 것도 아니다. 유일한 목적은, 하나 이상의 양태의 일부 개념을 이후에 제시되는 더 상세한 설명에 대한 전제로서 단순화된 형태로 제시하는 것이다.
본 개시 내용은 렌즈를 선택하거나 구상/설계하는 방법을 설명한다. 일부 실시형태에서, 방법은, 예를 들어, 근시 제어, 시각적 피로 등을 위한 렌즈에 적용될 수 있다. 일부 실시형태에서, 시각, 거동, 및 생체측정 파라미터에 따라 근시 제어 해결책들의 순위를 매기는 예측 모델을 제공한다. 일부 실시형태에서, 예측 모델은, 근시 눈 특성, 착용자의 거동, 및 근시 제어 해결책에 의해 유도되는 디포커스에 기초하여 구축될 수 있다.
본 개시 내용의 일 양태에서는, 안과용 렌즈의 적어도 한 명의 착용자의 적어도 하나의 시력 장애(예를 들어, 근시) 제어시 상기 안과용 렌즈의 효능을 평가하는 방법, 컴퓨터 판독가능 매체, 및 장치를 제공한다. 장치는, 안과용 렌즈의 광학적 특성, 상기 적어도 한 명의 착용자의 특성, 및 상기 적어도 한 명의 착용자의 거동을 나타내는 대표 데이터를 취득할 수 있다. 장치는, 미리 결정된 관계 모델에 기초하여 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 적어도 한 명의 착용자에 대응하는 상기 대표 데이터로부터 상기 적어도 한 명의 착용자에 대한 안과용 렌즈의 효능을 결정할 수 있다.
본 개시 내용의 다른 일 양태에서는, 적어도 하나의 안과용 렌즈의 착용자의 적어도 하나의 시력 장애(예를 들어, 근시) 제어시 상기 적어도 하나의 안과용 렌즈의 효능을 제공하도록 구성된 관계 모델을 구축하는 방법, 컴퓨터 판독가능 매체, 및 장치를 제공한다. 장치는, 상기 적어도 하나의 안과용 렌즈의 광학적 특성, 모니터링되는 착용자의 특성, 및 모니터링되는 착용자의 거동을 나타내는 대표 데이터를 취득할 수 있다. 장치는 상기 대표 데이터에 대응하는 모니터링되는 효능을 취득할 수 있다. 장치는, 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 모니터링되는 착용자에 대응하는 상기 대표 데이터를 모니터링되는 효능과 상관지음으로써 관계 모델을 구축할 수 있다. 본 개시 내용의 또 다른 일 양태에서는, 임의의 실행 모드에서 안과용 렌즈의 효능을 평가하는 방법을 실행하도록 유리하게 구성된 관계 모델을 구축하는 방법, 컴퓨터 판독가능 매체, 및 장치를 제공한다.
전술한 목적 및 관련된 목적을 달성하기 위해, 개시된 양태들은 이하에서 완전히 설명되고 특히 청구범위에서 강조되는 특징을 포함한다. 이하에서 상세하게 기술되는 설명 및 첨부 도면은 본 개시 내용의 양태들의 소정의 특징을 예시한다. 그러나, 이들 특징은 다양한 양태의 원리가 채택될 수 있는 다양한 방식 중 몇 가지를 나타내며, 이 설명은 이러한 모든 양태 및 이의 등가물을 포함하도록 의도된 것이다.
도 1은 근시 제어 예측 모델의 일례를 도시하는 도면이다.
도 2는 렌즈 상의 위치에 대응하는 망막의 디포커스 패턴을 도시하는 도면이다.
도 3은 도 1과 도 2에서 설명되는 예측 모델의 단순화된 예를 도시하는 도면이다.
도 4는 도 1과 도 2에서 설명되는 예측 모델의 다른 단순화된 예를 도시하는 도면이다.
도 5는 주어진 피사체에 대한 디포커스 인덱스와 근시 제어 데이터 간의 링크를 도시하는 차트이다.
도 6은 적어도 하나의 안과용 렌즈의 착용자의 적어도 하나의 시력 장애 제어시 상기 적어도 하나의 안과용 렌즈의 효능을 제공하도록 구성된 관계 모델을 구축하는 방법의 흐름도이다.
도 7은 안과용 렌즈의 적어도 한 명의 착용자의 적어도 하나의 시력 장애 제어시 상기 안과용 렌즈의 효능을 평가하는 방법의 흐름도이다.
도 8은 예시적인 장치에서의 상이한 수단/구성요소 간의 데이터 흐름을 도시하는 개념적 데이터 흐름도이다.
도 9는 처리 시스템을 사용하는 장치에 대한 하드웨어 구현의 일례를 도시하는 도면이다.
첨부 도면과 관련하여 아래에서 설명되는 상세한 설명은, 다양한 가능한 구성을 설명하고자 하는 것이며, 본원에서 설명되는 개념이 실행될 수 있는 유일한 구성을 나타내려는 것이 아니다. 상세한 설명에는 다양한 개념에 대한 철저한 이해를 제공하기 위한 특정 세부 사항이 포함되어 있다. 그러나, 당업자에게는, 이러한 개념이 이러한 특정 세부 사항 없이도 실시될 수 있다는 점이 명백할 것이다. 일부 경우에는, 이러한 개념을 모호하게 하는 것을 피하도록 잘 알려진 구조와 구성요소가 블록도로 도시된다.
이제, 근시 제어 또는 시각적 피로 완화를 위한 렌즈 결정의 여러 양태를 다양한 장치 및 방법을 참조하여 제시한다. 장치 및 방법은, 다음의 상세한 설명에서 설명되며, 다양한 블록, 구성요소, 회로, 프로세스, 알고리즘 등(총칭하여 "요소"라고 함)에 의해 첨부 도면에 예시된다. 이들 요소는 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 이들의 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 이들 요소가 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전체 시스템에 부과된 특정 애플리케이션 및 설계 제약에 따라 다르다.
예를 들어, 요소 또는 요소의 임의의 부분, 또는 요소들의 임의의 조합은, 하나 이상의 프로세서 또는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 포함하는 "처리 시스템"으로서 구현될 수 있다. 프로세서의 예는, 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, 그래픽 처리 유닛(GPU), 중앙 처리 유닛(CPU), 애플리케이션 프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 축소 명령어 세트 컴퓨팅(RISC) 프로세서, 시스템 온 칩(SoC), 베이스밴드 프로세서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 프로그래머블 로직 장치(PLD), 스테이트 머신, 게이트 로직, 이산 하드웨어 회로, 및 본 명세서 전체에 걸쳐 설명되는 다양한 기능을 수행하도록 구성된 기타 적절한 하드웨어를 포함한다. 처리 시스템의 하나 이상의 프로세서는 소프트웨어를 실행할 수 있다. 소프트웨어는, 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 설명 언어 등으로 지칭되는지에 상관없이, 명령어, 명령어 세트, 코드, 코드 세그먼트, 프로그램 코드, 프로그램, 서브프로그램, 소프트웨어 구성요소, 애플리케이션, 소프트웨어 애플리케이션, 소프트웨어 패키지, 루틴, 서브루틴, 객체, 실행 파일, 실행 스레드, 프로시저, 기능 등을 의미하는 것으로 광범위하게 해석된다.
이에 따라, 하나 이상의 예시적인 실시형태에서, 설명된 기능은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 기능은, 소프트웨어로 구현되는 경우, 컴퓨터 판독가능 매체에 하나 이상의 명령어 또는 코드로서 저장되거나 인코딩될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 사용가능한 임의의 매체일 수 있다. 제한되지 않은 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 읽기 전용 메모리(ROM), 전기적 소거 가능한 프로그래머블 ROM(EEPROM), 광 디스크 저장 장치, 자기 디스크 저장 장치, 다른 자기 저장 장치, 컴퓨터 판독가능 매체의 전술한 유형들의 조합, 또는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 명령어 또는 데이터 구조의 형태로 된 컴퓨터 실행가능 코드를 저장하는 데 사용될 수 있는 다른 임의의 매체를 포함할 수 있다.
본 개시 내용은, 사용자 데이터(예를 들어, 의료 처방전, 라이프스타일, 렌즈 착용 시간 등) 및 특정 안구 특성(예를 들어, 주변 굴절 또는 눈 형상)을 사용하여 렌즈 선택, 개념, 또는 평가를 위한 방법을 설명한다. 일부 실시형태에서, 사용자 데이터는, 인구 데이터에 기초하여 정의된 "평균" 사용자로부터 또는 주어진 개인으로부터 수집될 수 있다.
일부 실시형태에서, 예측 모델은, 다음에 따르는 단계들에 기초하여 구축될 수 있다: a) 렌즈, 눈, 라이프스타일 파라미터에 기초하여 기준을 생성하는 단계(기준은 광학적 인덱스, 더욱 구체적으로는 디포커스 인덱스(DI)를 지칭할 수 있음); b) 한 사용자에 대한 및 주어진 효과에 대해 테스트된 기존 렌즈에 대한 기준을 계산하는 단계; c) 렌즈 테스트로부터 성능 인자를 취득하는 단계(예를 들어, 근시 제어)； 및 d) 수학적 함수를 통해 각 렌즈에 대한 기준과 성능 인자를 상관짓거나 연결하는 단계.
일부 실시형태에서, d) 수학적 함수를 통해 각 렌즈에 대한 기준과 성능 인자를 상관짓거나 연결하는 단계는 미리 결정된 관계 모델의 사용을 의미한다.
일부 실시형태에서, 예측 모델은 렌즈 개념을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 성능이 알려지지 않은 렌즈의 경우, 예측 모델인, 표준 사용자 또는 표준 사용자들의 그룹에 대한 예측 성능 인자를 통해, 기준을 계산하여 취득할 수 있다.
일부 실시형태에서, 예측 모델은 렌즈 선택을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 주어진 사용자에 대해, 기준은 개별 사용자 데이터를 기반으로 각 렌즈에 대해 재계산될 수 있다. 새로운 예측 모델이 결정될 수 있고, 사용자에 대한 새로운 예측 모델에 기초하여 이 사용자에게 가장 효율적인 렌즈가 선택될 수 있다.
일부 실시형태에서, 예측 모델은 렌즈 평가에 사용될 수 있다. 예를 들어, 표준 사용자, 특정 사용자, 또는 (표준 또는 특정) 사용자들의 그룹에 대해, 기준이 특정 렌즈에 대해 재계산될 수 있다. 특정 렌즈의 예측 효과를 결정하고 다른 렌즈와 (각 사용자에 대해 또는 평균 효과로서) 비교할 수 있다.
일부 실시형태에서, 예측 모델은, 새로운 렌즈(렌즈의 특성 및 효능)를 테스트하는 새로운 임상 시험 또는 렌즈의 특성/효능의 데이터베이스에 기초하여 갱신될 수 있다. 일부 실시형태에서, 표준 사용자들의 그룹은 상이한 굴절 및 다른 안구 특성들을 가질 수 있다. 표준 사용자는 착용자들의 특정 그룹을 대표하는 안구 특성을 가질 수 있다.
일부 실시형태에서는, 디포커스 인덱스에 기초하여 근시 제어 효능을 예측하는 예측 모델을 제공한다. 디포커스 인덱스(기준)는, 시각적 특성 (예를 들어, 굴절, 조절 지연)，안구 또는 생체측정 특성(예를 들어, 망막의 각 위치에 대한 주변 굴절)，피사체의 라이프스타일 또는 거동(예를 들어, 근시각, 원시각, 일반적인 근거리에 소모된 시간)，및 상이한 렌즈에 기초하여 계산될 수 있다. 안과용 렌즈의 한 명 이상의 착용자의 시각 장애 제어시 안과용 렌즈의 효능은, 안과용 렌즈가 한 명 이상의 착용자의 시각 장애 제어시 원하는 또는 의도된 결과를 생성하는 능력이다. 일부 실시형태에서, 효능은 백분율 값으로서 정의될 수 있으며, 예를 들어, 100%는 가장 높은 효능이고 0%는 가장 낮은 효능이다.
각 렌즈에 대해, 디포커스 인덱스를 계산할 수 있다. 디포커스 인덱스는, 렌즈 상의 위치(예를 들어, 원시각 및 근시각 위치)에 해당하는 망막의 상이한 위치에서의 디포커스 값들의 가중된 합으로서 정의된다.
도 1은 근시 제어 예측 모델의 일례를 도시하는 도면(100)이다. 이 예에서는, 망막(102) 및 렌즈(104)가 도시된다. 망막(102)은, 5개 위치인, 중앙(110), 상부(112), 하부(114), 측두(116) 및 비강(118)을 포함한다. 렌즈(104) 상에는 2개의 고정부 또는 위치(근거리 시각 지점(120) 및 원거리 시각 지점(122))가 있다.
렌즈(104)의 2개 위치(근거리 시각 지점(120) 및 원거리 시각 지점(122))의 각각을 통해 볼 때, 망막 위치는, 렌즈 상의 구역에 연관되며, 즉, 렌즈(104) 상의 위치(120 및 122)에서의 굴절력은, 이 망막 위치에서의 렌즈의 굴절력, 망막의 이 부분에서의 주변 굴절, 및 조절 지연(일반적으로 원거리 시각에서 0으로 간주되지만, 반드시 그럴 필요는 없음)에 연결된, 망막(102) 상에 주어진 디포커스의 값을 생성한다.
도 2는, 렌즈(104) 상의 위치(120 및 122)에 대응하는 망막(102) 상의 디포커스 패턴을 도시하는 도면(200)이다. 도시된 바와 같이, 망막(102) 상의 각 위치는, 렌즈(104) 상의 위치(120)에 대응하는 디포커스 값 및 렌즈(104) 상의 위치(122)에 대응하는 디포커스 값을 갖는다.
따라서, 망막(102) 및 렌즈(104)에 대한 디포커스 인덱스를 계산하는 공식은 다음과 같을 수 있다.
Figure pct00001
(1)
이때, 착용자의 거동(라이프스타일 관련) 파라미터:
%FV : 원거리 시각에서 소모된 시간의 비율
%NV : 근거리 시각에서 소모된 시간의 비율 = 1 - %FV
망막의 국소 부분에 대한 가중치(망막의 소정의 일부는 다른 일부보다 정시화에 더 많이 기여함):
wCR : 중심 망막에 대한 가중치
wUR : 상부 망막에 대한 가중치
wLR : 하부 망막에 대한 가중치
wTR : 측두 망막에 대한 가중치
wNR : 비강 망막에 대한 가중치
망막의 각 위치에 대한 (주변) 상대 굴절:
CRx : 중심 굴절/교정
NRx : 비강 망막의 평균 상대 주변 굴절
TRx : 측두 망막의 평균 상대 주변 굴절
URx : 상부 망막의 평균 상대 주변 굴절
LRx : 하부 망막의 평균 상대 주변 굴절
망막의 각 위치에서 렌즈에 의해 유도된 디포커스:
CDFar : 렌즈의 원지점을 통해 보는 동안 중심 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
NDFar : 렌즈의 원지점을 통해 보는 동안 비강 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
TDFar : 렌즈의 원지점을 통해 보는 동안 측두 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
UDFar : 렌즈의 원지점을 통해 보는 동안 상부 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
LDFar : 렌즈의 원지점을 통해 보는 동안 하부 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
CDNear : 렌즈의 근지점을 통해 보는 동안 중심 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
NDNear : 렌즈의 근지점을 통해 보는 동안 비강 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
TDNear : 렌즈의 근지점을 통해 보는 동안 측두 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
UDNear : 렌즈의 근지점을 통해 보는 동안 상부 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
LDNear : 렌즈의 근지점을 통해 보는 동안 하부 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
주어진 근거리에서 렌즈에 의해 유도되는 조절 오차:
LagFar : (멀리 있는 물체를 보는) 원거리에서 렌즈에 의해 유도되는 조절 지연. 관례상, 지연을 음의 부호로 한다. 조절 선도에 대해서는, 부호가 양이다. 일반적으로, 원거리에서의 지연은 0이다.
LagNear : (주어진 거리에서 가까이 있는 물체를 보는) 근거리에서 렌즈에 의해 유도되는 조절 지연. 관례상, 지연을 음의 부호로 한다. 조절 선도에 대해서는, 부호가 양이다. 상이한 근거리에 대해서는, 상이한 지연 값이 존재한다.
렌즈에 의해 유도되는 디포커스는 주어진 렌즈 굴절력에 대한 광량에 비례한다. 즉, 렌즈가 예를 들어 50/50% 비로 동공을 통과하는 2개의 굴절력을 가지고 있다면, 디포커스는 한 굴절력의 50% + 나머지 굴절력의 50%이다.
이 예는 렌즈의 수백 개의 지점과 주변 굴절을 갖는 망막 및 렌즈의 모든 단일 지점으로 확장될 수 있다.
도 3은 도 1 내지 도 2에서 전술한 예측 모델의 단순화된 예를 도시하는 도면(300)이다. 이 예에서는, 망막(302) 및 렌즈(304)가 도시되어 있다. 망막(302)은 단지 하나의 위치, 즉 중심(310)을 포함한다. 렌즈(304) 상에는 2개의 고정부 또는 위치(근거리 시각 지점(320) 및 원거리 시각 지점(322))가 있다. 따라서, 단순화된 예에서, 렌즈(304) 상에는 단지 2개의 위치(320 및 322), 근거리 시각 지점(320)에서의 조절 지연이 있고(원거리 시각 지점(322)에서의 조절 지연은 0으로 간주됨)，단순화된 예에서는 주변 굴절이 없다. 이 모델은, 예를 들어, 누진 렌즈의 이중초점에 적합하다. 복잡하고 비용이 많이 들 수 있는 주변 굴절을 측정할 필요가 없다. 렌즈(304) 상의 위치(320 및 322)에 대응하는 망막(302) 상의 디포커스 패턴이 도 3에 도시되어 있다.
따라서, 망막(302) 및 렌즈(304)에 관하여 디포커스 인덱스를 계산하기 위한 공식은 다음과 같을 수 있다.
Figure pct00002
(2)
이때, 라이프스타일 관련 파라미터:
%FV : 원거리 시각에서 소모된 시간의 비율
%NV : 근거리 시각에 보낸 시간의 비율 = 1 - %FV
망막의 각 위치에서 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
CDFar : 렌즈의 원지점을 통해 보는 동안 중심 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
CDNear : 렌즈의 근지점을 통해 보는 동안 중심 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
망막의 각 위치에 대한 (주변) 상대 굴절:
CRx : 중심 굴절/교정
주어진 근거리에서 렌즈에 의해 유도되는 조절 오차:
LagNear : (주어진 거리에서 가까이 있는 물체를 보는) 근거리에서 렌즈에 의해 유도되는 조절 지연. 관례상, 지연을 음의 부호로 한다. 조절 선도에 대해서는, 부호가 양이다. 상이한 근거리에 대해서는, 상이한 지연 값이 존재한다.
도 4는 도 1과 도 2에서 전술한 예측 모델의 다른 단순화된 예를 도시하는 도면(400)이다. 이 예에서는, 망막(402) 및 렌즈(406)가 도시되어 있다. 망막(402)은 2개의 위치, 즉, 중심(410) 및 주변부(412)를 포함한다. 렌즈(406) 상에는 하나의 고정부 또는 위치(원거리 시각 지점(422))만이 있다. 따라서, 단순화된 예에서는, 망막(402) 상의 2개의 위치(중심(410) 및 주변부(412))를 갖는 원거리 시각 지점(422)만을 고려한다. 전체 주변 망막은 동일한 주변 굴절값을 갖는 것으로 간주된다. 이는 동심 주변 교정 렌즈를 위해 구성될 수 있다. 렌즈(406) 상의 위치(422)에 대응하는 망막(402) 상의 디포커스 패턴이 도 4에 도시되어 있다.
따라서, 망막(402) 및 렌즈(406)에 대한 디포커스 인덱스를 계산하기 위한 공식은 다음과 같을 수 있다.
Figure pct00003
(3)
이때, 망막의 각 위치에 대한 (주변) 상대 굴절:
CRx : 중심 굴절/교정
PRx : 주변 망막의 평균 상대 주변 굴절
망막의 각 위치에서 렌즈에 의해 유도되는 디포커스:
CDFar : 렌즈의 원지점을 통해 보는 동안 중심 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
PDFar : 렌즈의 원지점을 통해 보는 동안 주변 망막의 렌즈에 의해 유도되는 디포커스
이 예에서, 렌즈는 주변 망막의 투영에 대응하는 부분에서 동일한 굴절력을 갖는 것으로 간주되고, 또는 이 구역에 대한 평균 굴절력이 고려된다.
근시 제어 데이터는 많은 상이한 렌즈에 대한 많은 임상 시험에서 취득되었다. 아래 표는, 착용자에 대해 계산된 각 렌즈의 DI 뿐만 아니라 상이한 렌즈의 평균 근시 제어 값을 일례로 나타낸다.
Figure pct00004
위 표는, 다음에 따르는 착용자 특성을 이용하여 취득된 것이다.
%FV = 30%
%NV = 70%
30 cm에서의 지연 = 1 D (디옵터)
Figure pct00005
도 5는 주어진 피사체에 대한 디포커스 인덱스와 근시 제어 데이터 간의 링크를 도시하는 차트(500)이다. 도시된 바와 같이, 이러한 특정 피사체 또는 평균 피사체에 대하여,
근시 제어(%) = 0.1983 * DI + 0.6325. (4)
일부 실시형태에서, 도 1 내지 도 5를 참조하여 전술한 예측 모델은 새로운 렌즈 평가를 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 근시 제어를 위한 새로운 안경 렌즈의 경우, 전술한 바와 동일한 착용자 데이터를 이용하여, 다음과 같이 계산할 수 있다.
DI = -2.06,
추정된 근시 제어 효능 = 0.1983 * -2.06 + 0.6325 = 22%.
예측 모델 덕분에, 평균 근시 제어 효능은 22%로 추정될 수 있다. 이 추정은, 새로운 렌즈가 임상 시험을 시작하기에 충분히 유망한지 또는 개념에 대한 추가 작업이 필요한지를 결정하는 데 도움이 될 수 있다.
일부 실시형태에서, 도 1 내지 도 5를 참조하여 전술한 예측 모델은 상이한 어린이들을 위한 렌즈를 선택하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 어린 자녀를 둔 두 명의 부모가 검안사를 만나러 올 수 있다. 첫 번째 어린이는 6살이고, 이 어린이의 굴절은 양쪽 눈에서 -2.00 D(디옵터)이고, 근시 지연은 1 D이고, 가까운 사시는 -4 Pr. D(프리즈매틱 디옵터) 외사위이고, 직장 근처에서 보내는 시간은 10%이다(축구를 좋아한다). 두 번째 어린이는 7살이고, 이 어린이의 굴절은 양쪽 눈에서 -4.00 D이고, 근시 지연은 2 D이고, 가까운 사시는 -4 Pr. D 외사위이고, 직장 근처에서 보내는 시간은 90%이다(독서를 좋아하고, 햇빛에 쉽게 탄다).
두 어린이는 위생이 제한되어 있으며 상당히 어리다. 따라서, 검안사는 콘택트 렌즈가 선택 사항이 아니라고 결정할 수 있다. 검안사는, 각 어린이에게 어떠한 안경 렌즈가 적합한지, 즉, 단초점 렌즈 또는 누진 가입도 렌즈(PAL)를 고려할 수 있다.
도 1 내지 도 5에서 전술한 예측 모델을 기반으로, DI는 각 어린이마다 상이한 렌즈에 대해 계산될 수 있다. 예를 들어, 첫 번째 어린이의 경우, 단초점 렌즈의 DI는 -1.10일 수 있고, PAL의 DI는 -0.70일 수 있다. 두 번째 어린이의 경우, 단초점 렌즈의 DI는 -3.73일 수 있고, PAL의 DI는 -4.12일 수 있다.
따라서, 첫 번째 어린이의 경우, 검안사는 PAL 렌즈를 처방하기로 결정할 수 있다(DI가 낮으므로, 근시 제어가 더 좋다). 두 번째 어린이의 경우, 검안사는, DI가 PAL이 단초점 렌즈에 비해 근시 진행을 증가시킬 것이라고 제시하므로, 대신 단초점 렌즈의 사용을 추천할 수 있다.
도 6은, 적어도 하나의 안과용 렌즈의 착용자의 적어도 하나의 시력 장애(예를 들어, 근시) 제어시 상기 적어도 하나의 안과용 렌즈의 효능을 제공하도록 구성된 관계 모델을 구축하는 방법의 흐름도(600)이다. 일부 실시형태에서, 방법은 장치(예를 들어, 도 8 또는 도 9에 도시된 장치(802/802'))에 의해 수행될 수 있다.
단계(602)에서, 장치는, 상기 적어도 하나의 안과용 렌즈의 광학적 특성, 모니터링되는 착용자의 특성, 및 모니터링되는 착용자의 거동을 나타내는 대표 데이터를 취득할 수 있다. 일부 실시형태에서, 모니터링되는 착용자의 거동은 근거리 시각 및 원거리 시각에서 소모되는 시간의 비율을 포함할 수 있다. 일부 실시형태에서, 적어도 하나의 안과용 렌즈의 광학적 특성은, 적어도 하나의 안과용 렌즈의 적어도 하나의 위치에서 적어도 하나의 안과용 렌즈의 광학적 굴절력을 포함할 수 있다. 일부 실시형태에서, 적어도 하나의 안과용 렌즈의 적어도 하나의 위치는 적어도 하나의 안과용 렌즈의 근거리 지점 또는 원거리 지점 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에서, 모니터링되는 착용자의 특성은 중심 굴절, 하나 이상의 주변 굴절, 또는 조절 지연 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에서, 하나 이상의 주변 굴절은 눈 형상과 관련될 수 있으며, 조절 지연은 모니터링되는 착용자의 심리적 프로파일과 관련될 수 있다. 일부 실시형태에서, 모니터링되는 착용자의 특성들 중 적어도 일부는 적어도 하나의 안과용 렌즈에 의해 유도될 수 있다.
조절 지연은 흐릿함을 초래하는 조절 부족이다. 흐릿함에 민감하지 않은 사람은 조절 지연이 더 높다. 흐릿함에 대한 민감도는 심리적 프로파일의 일부로서 또한 간주되는 사람의 성격과 관련이 있다.
Woods 등에 의한 문헌[A Relationship between Tolerance of blur and Personality, IOVS, November 20110, Vol 51, No 11]에서는, 확신이 없는 사람들이 이미지의 흐릿함 또는 시각적 장치에 의해 유발된 흐릿함으로 인해 짜증나는 경험을 하기 전에는, 흐릿함의 강력한 증거를 요구한다는 것을 시사하는 인자들을 교시하고 있다. 또한, 무질서한 사람들은, 흐릿함이 단순히 그들의 어수선한 개인 환경의 다른 표현이기 때문에 흐릿함을 용인할 수 있다. 이러한 두 개의 인자는, 감각 입력에 대한 가설된 전반적인 심리적 조정보다 흐릿함 내성을 더 잘 예측하였다.
단계(604)에서, 장치는 상기 대표 데이터에 대응하는 모니터링되는 효능을 취득할 수 있다. 일부 실시형태에서, 대표 데이터 및 모니터링되는 효능은 적어도 하나의 안과용 렌즈에 관한 임상 데이터로부터 도출될 수 있다. 일부 실시형태에서, 모니터링되는 착용자의 특성 및 모니터링되는 착용자의 거동은 임상 시험에 기초하여 지속적으로 갱신될 수 있다.
단계(608)에서, 장치는, 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 모니터링되는 착용자에 대응하는 상기 대표 데이터를 모니터링되는 효능과 상관지음으로써 관계 모델을 구축할 수 있다. 일부 실시형태에서, 관계 모델을 구축하기 위해, 장치는, 안과용 렌즈의 상기 광학적 특성, 상기 모니터링되는 착용자의 상기 특성, 및 상기 모니터링되는 착용자의 거동에 기초하여 적어도 하나의 안과용 렌즈의 각 안과용 렌즈에 대한 광학적 인덱스를 계산할 수 있고, 광학적 인덱스를 모니터링되는 효능과 상관지을 수 있다. 일부 실시형태에서, 관계 모델은 효능과 광학적 인덱스 간의 선형 또는 비선형 함수를 나타낼 수 있다.
일부 실시형태에서, 광학적 인덱스는 모니터링되는 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 값들의 가중 함수로서 계산될 수 있다. 일부 실시형태에서, 광학적 인덱스는, 다음 중 하나 이상에 기초하여 계산될 수 있다: 원거리 시각에서 소모된 시간의 백분율, 근거리 시각에서 소모된 시간의 백분율, 모니터링되는 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 가중치, 모니터링되는 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 굴절, 망막의 적어도 하나의 위치에 해당하는 안과용 렌즈의 광학적 굴절력, 또는 주어진 거리에서 안과용 렌즈에 의해 유도되는 조절 지연. 이러한 실시형태에서, 광학적 인덱스는 도 1 내지 도 5를 참조하여 전술한 디포커스 인덱스일 수 있다. 일부 실시형태에서, 광학적 인덱스는 식 1을 사용하여 계산될 수 있다. 일부 실시형태에서, 광학적 인덱스는, 식 (1)의 수정되거나 단순화된 버전, 예를 들어, 식 (2) 또는 식 (3)을 사용하여 계산될 수 있다. 일부 실시형태에서, 망막의 적어도 하나의 위치에 대응하는 안과용 렌즈의 광학적 굴절력은, 망막의 적어도 하나의 위치에서 렌즈에 의해 유도되는 디포커스, 예를 들어, CDFar, NDFar, TDFar, UDFar, LDFar, CDNear, NDNear, TDNear, UDNear, LDNear, CDFar, CDNear, 또는 PDFar 중 하나 이상일 수 있다.
도 7은 안과용 렌즈의 적어도 한 명의 착용자의 적어도 하나의 시력 장애(예를 들어, 근시) 제어시 상기 안과용 렌즈의 효능을 평가하는 방법의 흐름도(700)이다. 일부 실시형태에서, 방법은 장치(예를 들어, 도 8 또는 도 9에 도시된 장치(802/802'))에 의해 수행될 수 있다.
단계(702)에서, 장치는, 안과용 렌즈의 광학적 특성, 상기 적어도 한 명의 착용자의 특성, 및 상기 적어도 한 명의 착용자의 거동을 나타내는 대표 데이터를 취득할 수 있다. 일부 실시형태에서, 한 명 이상의 착용자의 특성들 중 적어도 일부는 안과용 렌즈에 의해 유도된다. 일부 실시형태에서, 적어도 한 명의 착용자의 거동은 근거리 시각 및 원거리 시각에서 소모되는 시간의 비율을 포함할 수 있다. 일부 실시형태에서, 안과용 렌즈의 광학적 특성은 안과용 렌즈의 적어도 하나의 위치에서 안과용 렌즈의 광학적 굴절력을 포함할 수 있다. 일부 실시형태에서, 안과용 렌즈의 적어도 하나의 위치는 안과용 렌즈의 근시점 또는 원시점 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에서, 적어도 한 명의 착용자의 특성은 중심 굴절, 하나 이상의 주변 굴절, 또는 조절 지연 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에서, 하나 이상의 주변 굴절은 눈 형상과 관련될 수 있으며, 조절 지연은 적어도 한 명의 착용자의 심리적 프로파일과 관련될 수 있다.
단계(704)에서, 장치는, 미리 결정된 관계 모델에 기초하여, 적어도 한 명의 착용자에 대응하는 상기 대표 데이터로부터 상기 적어도 한 명의 착용자에 대한 안과용 렌즈의 효능을 결정할 수 있다. 일부 실시형태에서, 상기 효능은, 상기 적어도 한 명의 착용자의 상기 적어도 하나의 시력 장애를 제어하기에 적합한 적절한 안과용 렌즈를 선택하도록 구성될 수 있다. 이러한 실시형태에서, 적절한 안과용 렌즈를 선택하는 것은, 특정 사용자를 겨냥한 예측 성능 인자(효능)가 이러한 사용자를 위한 적절한 렌즈를 선택하는 것을 목표로 하는 한, 렌즈 선택 및 평가일 수 있고, 또한, 렌즈 개념일 수 있다.
일부 실시형태에서, 미리 결정된 관계 모델은, 안과용 렌즈의 광학적 특성, 상기 적어도 한 명의 착용자의 특성, 및 상기 적어도 한 명의 착용자의 거동을 나타내는 데이터를 렌즈 특성/효능의 데이터베이스의 데이터와 비교할 수 있다.
표준 사용자들의 그룹은 상이한 굴절 및 다른 안구 특성을 가질 수 있다. 표준 사용자는 착용자들의 특정 그룹을 대표하는 안구 특성을 가질 수 있다.
일부 실시형태에서는, 사용자의 안구 특성 및 굴절에 관한 데이터가 데이터베이스에 저장된다.
일부 실시형태에서는, 사용자들의 특정 그룹을 대표하는 안구 특성을 가질 수 있는 표준 사용자의 안구 특성 및 굴절에 대한 데이터가 데이터베이스에 저장된다.
일부 실시형태에서, 미리 결정된 관계 모델은, 안과용 렌즈의 광학적 특성, 상기 적어도 한 명의 착용자의 특성, 및 상기 적어도 한 명의 착용자의 거동을 나타내는 데이터를, 착용자들의 특정 그룹을 나타내는 안구 특성을 가질 수 있는 표준 사용자에 대한 데이터와 비교할 수 있다.
일부 실시형태에서, 미리 결정된 관계 모델은, 상기 적어도 한 명의 착용자의 거동을 나타내는 데이터를, 사용자들과 이들의 각 거동의 데이터베이스의 데이터와 비교할 수 있다.
예측 모델은, 적어도 예측 성능 인자(효능) 및 사용자 안구 특성 및 사용자 거동에 있어서는, 렌즈 선택과 평가, 및 렌즈 개념에 기초하여 적절한 안과용 렌즈를 선택할 수 있다.
일부 실시형태에서, 안과용 렌즈의 효능을 결정하기 위해, 장치는, 안과용 렌즈의 상기 광학적 특성, 상기 적어도 한 명의 착용자의 상기 특성, 및 상기 적어도 한 명의 착용자의 상기 거동에 기초하여 안과용 렌즈에 대한 광학적 인덱스를 계산할 수 있고, 미리 결정된 관계 모델에 기초하여 상기 광학적 인덱스로부터 안과용 렌즈의 효능을 결정할 수 있다.
일부 실시형태에서, 광학적 인덱스는 적어도 한 명의 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 값들의 가중 함수로서 계산될 수 있다. 일부 실시형태에서, 광학적 인덱스는 다음 중 하나 이상에 기초하여 계산될 수 있다: 원거리 시각에서 소모된 시간의 백분율, 근거리 시각에서 소모된 시간의 백분율, 적어도 한 명의 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 가중치, 적어도 한 명의 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 굴절, 망막의 적어도 하나의 위치에 대응하는 안과용 렌즈의 광학적 굴절력, 또는 주어진 거리에서 안과용 렌즈에 의해 유도되는 조절 지연. 이러한 실시형태에서, 광학적 인덱스는 도 1 내지 도 5를 참조하여 전술한 디포커스 인덱스일 수 있다. 일부 실시형태에서, 광학적 인덱스는 식 1을 사용하여 계산될 수 있다. 일부 실시형태에서, 광학적 인덱스는 식 (1)의 수정되거나 단순화된 버전, 예를 들어, 식 (2) 또는 식 (3)을 사용하여 계산될 수 있다. 일부 실시형태에서, 망막의 적어도 하나의 위치에 대응하는 안과용 렌즈의 광학적 굴절력은, 망막의 적어도 하나의 위치에서 렌즈에 의해 유도되는 디포커스, 예를 들어, CDFar, NDFar, TDFar, UDFar, LDFar, CDNear, NDNear, TDNear, UDNear, LDNear, CDFar, CDNear, 또는 PDFar 중 하나 이상일 수 있다.
일부 실시형태에서, 안과용 렌즈의 효능을 결정하기 위해, 장치는, 안과용 렌즈에 대해 계산된 광학적 인덱스에 기초하여 여러 개의 안과용 렌즈 중에서 착용자를 위한 안과용 렌즈를 선택할 수 있다. 각각의 광학적 인덱스는 착용자의 특성 및 착용자의 거동에 적어도 부분적으로 기초하여 계산될 수 있다.
도 8은 예시적인 장치(802)에서 상이한 수단/구성요소들 간의 데이터 흐름을 도시하는 개념적 데이터 흐름도(800)이다. 장치(802)는 컴퓨팅 디바이스 또는 다수의 컴퓨팅 디바이스를 포함하는 시스템일 수 있다. 장치(802)는, 안과용 렌즈의 광학적 특성, 적어도 한 명의 착용자의 특성, 및 적어도 한 명의 착용자의 거동에 기초하여 안과용 렌즈에 대한 광학적 인덱스를 계산하는 광학적 인덱스 계산 구성요소(804)를 포함할 수 있다. 일 실시형태에서, 광학적 인덱스 계산 구성요소(804)는 도 6의 단계(608) 또는 도 7의 단계(704)를 참조하여 전술한 동작을 수행할 수 있다.
장치(802)는, 광학적 인덱스 계산 구성요소(804)로부터 수신되는 광학적 인덱스에 기초하여 안과용 렌즈의 효능을 결정하는 렌즈 효능 결정 구성요소(806)를 포함할 수 있다. 일 실시형태에서, 렌즈 효능 결정 구성요소(806)는 도 6의 단계(608) 또는 도 7의 단계(704)를 참조하여 전술한 동작을 수행할 수 있다.
장치(802)는 전술한 도 6과 도 7의 흐름도에서 알고리즘의 각 블록을 수행하는 추가 구성요소를 포함할 수 있다. 이와 같이, 전술한 도 6과 도 7의 흐름도의 각 블록은 구성요소에 의해 수행될 수 있고, 장치는 이들 구성요소 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 구성요소들은, 언급된 프로세스/알고리즘을 수행하도록 특별히 구성되고 언급된 프로세스/알고리즘을 수행하도록 구성된 프로세서에 의해 구현되고 프로세서에 의한 구현을 위해 컴퓨터 판독가능 매체 내에 저장되는 하나 이상의 하드웨어 구성요소, 또는 이들의 일부 조합일 수 있다.
도 9는 처리 시스템(914)을 이용하는 장치(802')에 대한 하드웨어 구현의 일례를 도시하는 도면(900)이다. 일부 실시형태에서, 장치(802')는 도 8을 참조하여 전술한 장치(802)일 수 있다. 장치(802')는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 처리 시스템(914)은 일반적으로 버스(924)에 의해 표현되는 버스 아키텍처를 이용하여 구현될 수 있다. 버스(924)는, 처리 시스템(914)의 특정 애플리케이션 및 전체 설계 제약에 따라 임의의 수의 상호 연결 버스와 브리지를 포함할 수 있다. 버스(924)는, 프로세서(904), 구성요소(804, 806), 및 컴퓨터 판독가능 매체/메모리(906)에 의해 표현되는 하나 이상의 프로세서 및/또는 하드웨어 구성요소를 포함하는 다양한 회로를 함께 연결한다. 버스(924)는, 또한, 타이밍 소스, 주변 기기, 전압 조절기, 및 전력 관리 회로와 같은 다양한 기타 회로를 연결할 수 있으며, 이는 당업계에 잘 알려져 있으므로, 더는 설명하지 않는다.
처리 시스템(914)은 컴퓨터 판독가능 매체/메모리(906)에 연결된 프로세서(904)를 포함한다. 프로세서(904)는 컴퓨터 판독가능 매체/메모리(906)에 저장된 소프트웨어의 실행을 포함하는 일반적인 처리를 담당한다. 소프트웨어는, 프로세서(904)에 의해 실행될 때 처리 시스템(914)이 임의의 특정 장치에 대해 전술한 다양한 기능을 수행하게 한다. 컴퓨터 판독가능 매체/메모리(906)는, 또한, 소프트웨어를 실행할 때 프로세서(904)에 의해 조작되는 데이터를 저장하는 데 사용될 수 있다. 처리 시스템(914)은 구성요소들(804 및 806)을 더 포함한다. 구성요소들은, 프로세서(904)에서 실행되고, 컴퓨터 판독가능 매체/메모리(906)에 상주하는/저장된 소프트웨어 구성요소, 프로세서(904)에 연결된 하나 이상의 하드웨어 구성요소, 또는 이들의 일부 조합일 수 있다.
다음에서는, 본 개시 내용의 다양한 양태를 예시한다.
실시예 1은, 안과용 렌즈의 적어도 한 명의 착용자의 적어도 하나의 시력 장애를 제어하는 데 있어서 상기 안과용 렌즈의 효능을 평가하는 방법 또는 컴퓨터 프로그램 또는 장치이다. 장치는, 안과용 렌즈의 광학적 특성, 상기 적어도 한 명의 착용자의 특성, 및 상기 적어도 한 명의 착용자의 거동을 나타내는 대표 데이터를 취득할 수 있고, 미리 결정된 관계 모델에 기초하여 상기 적어도 한 명의 착용자에 대응하는 상기 대표 데이터로부터 상기 적어도 한 명의 착용자에 대한 안과용 렌즈의 효능을 결정할 수 있다. 일부 실시형태에서, 상기 효능은, 상기 적어도 한 명의 착용자의 상기 적어도 하나의 시력 장애를 제어하기에 적합한 적절한 안과용 렌즈를 선택하도록 구성될 수 있다.
실시예 2에서, 실시예 1의 주제는, 적어도 한 명의 착용자의 특성의 적어도 일부가 안과용 렌즈에 의해 유도된다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 3에서, 실시예 1 또는 실시예 2의 주제는, 적어도 한 명의 착용자의 거동이 근거리 시각 및 원거리 시각에서 소모되는 시간의 비율을 포함할 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 4에서, 실시예 1 내지 실시예 3 중 어느 하나의 주제는, 안과용 렌즈의 광학적 특성이 안과용 렌즈의 적어도 하나의 위치에서 안과용 렌즈의 광학적 굴절력을 포함할 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 5에서, 실시예 4의 주제는, 안과용 렌즈의 적어도 하나의 위치가 안과용 렌즈의 근거리 시각 지점 또는 원거리 시각 지점 중 적어도 하나를 포함할 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 6에서, 실시예 1 내지 실시예 5 중 어느 하나의 주제는, 적어도 한 명의 착용자의 특성이 중심 굴절, 하나 이상의 주변 굴절, 또는 조절 지연 중 적어도 하나를 포함할 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 7에서, 실시예 6의 주제는, 하나 이상의 주변 굴절이 눈 형상과 관련될 수 있고 조절 지연이 적어도 한 명의 착용자의 심리적 프로파일과 관련될 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 8에서, 실시예 1 내지 실시예 7 중 어느 하나의 주제는, 안과용 렌즈의 효능을 결정하기 위해, 장치가 다음을 수행할 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다: 안과용 렌즈의 상기 광학적 특성, 상기 적어도 한 명의 착용자의 상기 특성, 및 상기 적어도 한 명의 착용자의 상기 거동에 기초하는 안과용 렌즈의 광학적 인덱스의 계산 및 미리 결정된 관계 모델에 기초하여 상기 광학적 인덱스로부터의 안과용 렌즈의 효능의 결정.
실시예 9에서, 실시예 8의 주제는, 광학적 인덱스가 적어도 한 명의 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 값들의 가중 함수로서 계산될 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 10에서, 실시예 9의 주제는, 다음 중 하나 이상에 기초하여 광학적 인덱스가 계산될 수 있음을 선택적으로 포함할 수 있다: 원거리 시각에서 소모되는 시간의 백분율, 근거리 시각에서 소모되는 시간의 백분율, 적어도 한 명의 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 가중치, 적어도 한 명의 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 굴절, 망막의 적어도 하나의 위치에 대응하는 안과용 렌즈의 광학적 굴절력, 또는 주어진 거리에서 안과용 렌즈에 의해 유도되는 조절 지연. 일부 실시형태에서, 광학적 인덱스는 도 1 내지 도 5를 참조하여 전술한 디포커스 인덱스일 수 있다. 일부 실시형태에서, 광학적 인덱스는 식 1을 사용하여 계산될 수 있다. 일부 실시형태에서, 광학적 인덱스는, 식 (1)의 수정되거나 단순화된 버전, 예를 들어, 식 (2) 또는 식 (3)을 사용하여 계산될 수 있다. 일부 실시형태에서, 망막의 적어도 하나의 위치에 대응하는 안과용 렌즈의 광학적 굴절력은, 망막의 적어도 하나의 위치에서 렌즈에 의해 유도되는 디포커스, 예를 들어, CDFar, NDFar, TDFar, UDFar, LDFar, CDNear, NDNear, TDNear, UDNear, LDNear, CDFar, CDNear, 또는 PDFar 중 하나 이상일 수 있다.
실시예 11에서, 실시예 8 내지 실시예 10 중 어느 하나의 주제는, 안과용 렌즈의 효능을 결정하기 위해, 장치가 복수의 안과용 렌즈에 대하여 계산된 복수의 광학적 인덱스에 기초하여 복수의 안과용 렌즈 중에서 착용자를 위한 안과용 렌즈를 선택할 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있고, 여기서 복수의 광학적 인덱스의 각각은 착용자의 특성과 착용자의 거동에 적어도 부분적으로 기초하여 계산될 수 있다.
실시예 12는, 적어도 하나의 안과용 렌즈의 착용자의 적어도 하나의 시력 장애 제어시 상기 적어도 하나의 안과용 렌즈의 효능을 제공하도록 구성된 관계 모델을 구축하는 방법 또는 장치이다. 장치는, 상기 적어도 하나의 안과용 렌즈의 광학적 특성, 모니터링되는 착용자의 특성, 및 모니터링되는 착용자의 거동을 나타내는 대표 데이터를 취득할 수 있고, 상기 대표 데이터에 대응하는 모니터링되는 효능을 취득할 수 있고, 상기 모니터링되는 착용자에 대응하는 상기 대표 데이터를 모니터링되는 효능과 상관지음으로써 관계 모델을 구축할 수 있다.
실시예 13에서, 실시예 12의 주제는, 모니터링되는 착용자의 특성의 적어도 일부가 적어도 하나의 안과용 렌즈에 의해 유도될 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 14에서, 실시예 12 또는 실시예 13의 주제는, 모니터링되는 착용자의 거동이 근거리 시각 및 원거리 시각에서 소모되는 시간의 비율을 포함할 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 15에서, 실시예 12 내지 실시예 14 중 어느 하나의 주제는, 적어도 하나의 안과용 렌즈의 광학적 특성이 적어도 하나의 안과용 렌즈의 적어도 하나의 위치에서 적어도 하나의 안과용 렌즈의 광학적 굴절력을 포함할 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 16에서, 실시예 15의 주제는, 적어도 하나의 안과용 렌즈의 적어도 하나의 위치가 적어도 하나의 안과용 렌즈의 근거리 시각 지점 또는 원거리 시각 지점 중 적어도 하나를 포함할 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 17에서, 실시예 12 내지 실시예 16 중 어느 하나의 주제는, 모니터링되는 착용자의 특성이 중심 굴절, 하나 이상의 주변 굴절, 또는 조절 지연 중 적어도 하나를 포함할 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 18에서, 실시예 17의 주제는, 하나 이상의 주변 굴절이 눈 형상과 관련될 수 있고 조절 지연이 모니터링되는 착용자의 심리적 프로파일과 관련될 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 19에서, 실시예 12 내지 실시예 18 중 어느 하나의 주제는, 관계 모델을 구축하기 위해, 장치가 다음을 수행할 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다: 안과용 렌즈의 상기 광학적 특성, 상기 모니터링된 착용자의 상기 특성, 및 상기 모니터링된 착용자의 상기 거동에 기초하여 적어도 하나의 안과용 렌즈의 각 안과용 렌즈에 대한 광학적 인덱스의 계산, 및 광학적 인덱스와 모니터링되는 효능과의 상관.
실시예 20에서, 실시예 19의 주제는, 광학적 인덱스가 모니터링되는 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에서 값들의 가중 함수로서 계산될 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 21에서, 실시예 20의 주제는, 다음 중 하나 이상에 기초하여 광학적 인덱스가 계산될 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다: 원거리 시각에서 소모되는 시간의 백분율, 근거리 시각에서 소모되는 시간의 백분율, 모니터링되는 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 가중치, 모니터링되는 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 굴절, 망막의 적어도 하나의 위치에 해당하는 안과용 렌즈의 광학적 굴절력, 또는 주어진 거리에서 안과용 렌즈에 의해 유도되는 조절 지연.
실시예 22에서, 실시예 12 내지 실시예 21 중 어느 하나의 주제는, 대표 데이터 및 모니터링되는 효능이 적어도 하나의 안과용 렌즈에 관한 임상 데이터로부터 도출될 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
실시예 23에서, 실시예 12 내지 실시예 22 중 어느 하나의 주제는, 모니터링되는 착용자의 특성 및 모니터링되는 착용자의 거동이 임상 시험에 기초하여 지속적으로 갱신될 수 있다는 점을 선택적으로 포함할 수 있다.
당업자는, 본 명세서에서 사용되는 용어가 단지 다양한 실시형태를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하려는 의도가 아님을 이해할 것이다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태("a", "an" 및 "the")는, 문맥상 명백하게 달리 나타내지 않는 한, 복수 형태도 포함하도록 의도된 것이다. 또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 본 명세서에서 사용될 때, 언급된 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 및/또는 구성요소의 존재를 특정하지만 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 구성요소, 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지는 않는다는 점을 이해할 것이다.
개시된 프로세스/흐름도에서의 블록들의 특정 순서 또는 계층 구조는 예시적인 방안의 예시임을 이해할 수 있다. 설계 선호도에 따라, 프로세스/흐름도에서의 블록들의 특정 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있음을 이해할 수 있다. 또한, 일부 블록은 결합되거나 생략될 수 있다. 첨부된 방법 청구항은, 다양한 블록의 요소들을 샘플 순서로 제시하며, 제시된 특정 순서 또는 계층 구조로 제한되는 것을 의미하지 않는다.
이전 설명은, 당업자가 본원에서 설명하는 다양한 양태를 실시할 수 있도록 제공된 것이다. 이러한 양태들에 대한 다양한 수정은 당업자에게 쉽게 명백할 것이고, 본원에 정의된 일반적인 원리들은 다른 양태들에 적용될 수 있다. 따라서, 청구범위는, 본원에 제시된 양태들로 제한되는 것을 의도한 것이 아니라, 전문용어 청구항과 일치하는 전체 범위에 따라야 하며, 단수 요소에 대한 언급은, 구체적으로 언급되지 않는 한, "하나만"을 의미하려는 것이 아니라, "하나 이상"을 의미하려는 것이다. "예시적"이라는 단어는 본 명세서에서 "일례, 경우, 또는 예시로서 제공됨"을 의미하도록 사용된다. 본원에서 "예시적"으로서 설명되는 임의의 양태는, 반드시 다른 양태에 비해 바람직하거나 유리한 것으로 해석될 필요는 없다. 달리 구체적으로 언급되지 않는 한, "일부"라는 용어는 하나 이상을 지칭한다. "A, B 또는 C 중 적어도 하나", "A, B 또는 C 중 하나 이상", "A, B 및 C 중 적어도 하나", "A, B 및 C 중 하나 이상", 및 "A, B, C 또는 이들의 임의의 조합" 등의 조합은, A, B 및/또는 C의 임의의 조합을 포함하고, 다수의 A, 다수의 B, 또는 다수의 C를 포함할 수 있다. 구체적으로, "A, B 또는 C 중 적어도 하나", "A, B 또는 C 중 하나 이상", "A, B 및 C 중 적어도 하나", "A, B 및 C 중 하나 이상", 및 "A, B, C, 또는 이들의 임의의 조합" 등의 조합은, A만, B만, C만, A와 B, A와 C, B와 C, 또는 A와 B와 C일 수 있고, 이러한 임의의 조합은 A, B, 또는 C의 하나 이상의 멤버 또는 멤버들을 포함할 수 있다. 당업자에게 알려져 있거나 나중에 알려지게 되는 본 개시 내용 전체에 걸쳐 설명되는 다양한 양태의 요소에 대한 모든 구조적 및 기능적 등가물은, 본원에 참조로 명시적으로 원용되며, 청구범위에 포함되도록 의도된다. 또한, 본원에 개시된 어떠한 것도, 이러한 개시 내용이 청구범위에 명시적으로 언급되는지 여부에 관계없이 대중을 위한 것으로 의도되지 않는다. "모듈", "메커니즘", "요소", "디바이스" 등의 단어는 "수단"이라는 단어를 대체하지 않을 수도 있다. 이처럼, 어떠한 청구범위의 요소도, "~하기 위한 수단"이라는 문구를 사용하여 명시적으로 언급되지 않는 한, 수단 + 기능으로서 해석해서는 안 된다.

Claims (15)

  1. 안과용 렌즈의 적어도 한 명의 착용자의 적어도 하나의 시력 장애를 제어하는 데 있어서 상기 안과용 렌즈의 효능을 평가하는 방법으로서,
    상기 안과용 렌즈의 광학적 특성, 상기 적어도 한 명의 착용자의 특성, 및 상기 적어도 한 명의 착용자의 거동을 나타내는 대표 데이터를 취득하는 단계; 및
    적어도 하나의 프로세서에 의해, 미리 결정된 관계 모델에 기초하여, 상기 적어도 한 명의 착용자에 대응하는 상기 대표 데이터로부터 상기 적어도 한 명의 착용자에 대한 상기 안과용 렌즈의 효능을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 적어도 한 명의 착용자의 특성의 적어도 일부는 상기 안과용 렌즈에 의해 유도되는, 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 적어도 한 명의 착용자의 거동은 근거리 및 원거리 시각에서 소모된 시간의 비율을 포함하는, 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 안과용 렌즈의 광학적 특성은 상기 안과용 렌즈의 적어도 하나의 위치에서의 상기 안과용 렌즈의 광 굴절력을 포함하는, 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 안과용 렌즈의 적어도 하나의 위치는 상기 안과용 렌즈의 근거리 시각 지점 또는 원거리 시각 지점 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 한 명의 착용자의 특성은 중심 굴절, 하나 이상의 주변 굴절, 또는 조절 지연 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 하나 이상의 주변 굴절은 눈 형상에 관련되고, 상기 조절 지연은 상기 적어도 한 명의 착용자의 심리적 프로파일에 관련된, 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 안과용 렌즈의 효능을 결정하는 단계는,
    상기 안과용 렌즈의 상기 광학적 특성, 상기 적어도 한 명의 착용자의 상기 특성, 및 상기 적어도 한 명의 착용자의 상기 거동에 기초하여 상기 안과용 렌즈에 대한 광학적 인덱스를 계산하는 단계; 및
    상기 미리 결정된 관계 모델에 기초하여 상기 광학적 인덱스로부터 상기 안과용 렌즈의 효능을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 광학적 인덱스는 상기 적어도 한 명의 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에서의 값들의 가중된 함수로서 계산되는, 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 광학적 인덱스는, 원거리 시각에서 소모된 시간의 백분율, 근거리 시각에서 소모된 시간의 백분율, 상기 적어도 한 명의 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 가중치, 상기 적어도 한 명의 착용자의 망막의 적어도 하나의 위치에 대한 굴절, 상기 망막의 적어도 하나의 위치에 상응하는 상기 안과용 렌즈의 광 굴절력, 또는 주어진 거리에서 상기 안과용 렌즈에 의해 유도된 조절 지연 중 하나 이상에 기초하여 계산되는, 방법.
  11. 제8항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 안과용 렌즈의 효능을 결정하는 단계는, 복수의 안과용 렌즈에 대해 계산된 복수의 광학적 인덱스에 기초하여 상기 복수의 안과용 렌즈 중에서 착용자를 위한 안과용 렌즈를 선택하는 단계를 포함하고, 상기 복수의 광학적 인덱스의 각각은 상기 착용자의 특성과 상기 착용자의 거동에 적어도 부분적으로 기초하여 계산되는, 방법.
  12. 안과용 렌즈의 적어도 한 명의 착용자의 적어도 하나의 시력 장애를 제어하는 데 있어서 상기 안과용 렌즈의 효능을 평가하는 장치로서,
    메모리; 및
    상기 메모리에 결합된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 안과용 렌즈의 광학적 특성, 상기 적어도 한 명의 착용자의 특성, 및 상기 적어도 한 명의 착용자의 거동을 나타내는 대표 데이터를 취득하고, 미리 결정된 관계 모델에 기초하여, 상기 적어도 한 명의 착용자에 대응하는 상기 대표 데이터로부터 상기 적어도 한 명의 착용자에 대한 상기 안과용 렌즈의 효능을 결정하도록 구성된, 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 적어도 한 명의 착용자의 거동은 근거리 및 원거리 시각에서 소모된 시간의 비율을 포함하는, 장치.
  14. 제12항 또는 제13항에 있어서, 상기 안과용 렌즈의 광학적 특성은 상기 안과용 렌즈의 적어도 하나의 위치에서의 상기 안과용 렌즈의 광 굴절력을 포함하는, 장치.
  15. 안과용 렌즈의 적어도 한 명의 착용자의 적어도 하나의 시력 장애를 제어하는 데 있어서 상기 안과용 렌즈의 효능을 평가하는 컴퓨터 프로그램으로서,
    컴퓨터 실행가능 코드는, 상기 안과용 렌즈의 광학적 특성, 상기 적어도 한 명의 착용자의 특성, 및 상기 적어도 한 명의 착용자의 거동을 나타내는 대표 데이터를 취득하고, 미리 결정된 관계 모델에 기초하여, 상기 적어도 한 명의 착용자에 대응하는 상기 대표 데이터로부터 상기 적어도 한 명의 착용자에 대한 상기 안과용 렌즈의 효능을 결정하기 위한 명령어를 포함하는, 컴퓨터 프로그램.
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