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JP7175626B2 - Non-emmetropia treatment tracking method and system - Google Patents

Non-emmetropia treatment tracking method and system Download PDF

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JP7175626B2 JP2018082838A JP2018082838A JP7175626B2 JP 7175626 B2 JP7175626 B2 JP 7175626B2 JP 2018082838 A JP2018082838 A JP 2018082838A JP 2018082838 A JP2018082838 A JP 2018082838A JP 7175626 B2 JP7175626 B2 JP 7175626B2
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Description

(関連出願の相互参照)
本特許出願は、2017年4月25日に出願された米国特許仮出願第62/489,666号の利益を主張しており、2016年1月27日に出願された米国特許出願第15/007,660号の一部継続出願である。
(Cross reference to related applications)
This patent application claims the benefit of U.S. Provisional Patent Application No. 62/489,666, filed April 25, 2017, and U.S. Patent Application No. 15/15, filed January 27, 2016. This is a continuation-in-part of 007,660.

(発明の分野)
本発明は、個人の近視の進行を、その個人の過去の屈折変化率に基づいて個人の眼の軸長の変化を予測することによって判定し、予測される軸方向の伸長に基づいて屈折の進行を抑制するための近視抑制治療オプションを推奨する方法及びシステムに関する。
(Field of Invention)
The present invention determines the progression of an individual's myopia by predicting changes in the axial length of the individual's eye based on the individual's past refractive rate of change, and refraction based on the predicted axial elongation. Kind Code: A1 Methods and systems for recommending myopia-reducing treatment options to slow progression.

視力低下に至る一般的な状態としては、近視及び遠視が挙げられ、近視及び遠視については、眼鏡、又はハード若しくはソフトコンタクトレンズの形態の矯正レンズが処方される。これらの症状は、一般的に、眼の長さと眼の光学成分の焦点との間の不均衡と説明される。近視眼は、網膜平面の前で焦点を結び、遠視眼は、網膜平面の後で焦点を結ぶ。近視が典型的に発症するのは、眼の軸長が、眼の光学成分の焦点距離よりも長くなる、即ち、眼が伸びすぎるからである。遠視は、典型的には、眼の軸長が、眼の光学構成要素の焦点距離と比較して短すぎるため、即ち、眼が、十分な長さにならないために発症する。 Common conditions that lead to vision loss include myopia and hyperopia, for which corrective lenses in the form of spectacles or hard or soft contact lenses are prescribed. These symptoms are commonly described as an imbalance between the length of the eye and the focus of the optical components of the eye. Myopic eyes focus in front of the retinal plane and hyperopic eyes focus behind the retinal plane. Myopia typically develops because the axial length of the eye becomes longer than the focal length of the optical components of the eye, ie the eye is overstretched. Hyperopia typically develops because the axial length of the eye is too short compared to the focal length of the optical components of the eye, ie the eye does not grow long enough.

近視は、世界の多くの地域で高い有病率を有する。この状態に関して最も懸念されるのが、例えば、5又は6ジオプターを超える高度近視への進行の可能性であり、高度近視は、視覚補助具なしで機能する能力に劇的に影響を与える。高度近視は、また、網膜疾患、白内障、緑内障、及び近視性黄斑変性症(MMD;近視性網膜症としても周知である)のリスク増大にも関連しており、世界的に見て永久的失明の主因となり得る。例えば、MMDは、病理学的近視と生理学的近視との間に明確な区別がない状態にする程度の、かつ近視の「安全」レベルがないような屈折異常(RE)に関連している。 Myopia has a high prevalence in many parts of the world. Of greatest concern with this condition is the possibility of progression to high myopia, for example greater than 5 or 6 diopters, which dramatically affects the ability to function without visual aids. High myopia is also associated with increased risk of retinal disease, cataracts, glaucoma, and myopic macular degeneration (MMD; also known as myopic retinopathy), leading to permanent blindness worldwide. can be the main cause of For example, MMD is associated with refractive error (RE) to the extent that there is no clear distinction between pathological and physiological myopia, and there is no "safe" level of myopia.

矯正レンズは、それぞれ、近視を矯正するために網膜面の前から、又は遠視を矯正するために網膜面の後ろから焦点を移すことによって、よりはっきりした像を網膜面に描くように眼の総焦点(gross focus)を変えるために使用される。しかしながら、上記状態の矯正アプローチは、上記状態の原因に対応するのではなく、単に補綴であり、つまり、症状に対応することを目的とする。 Corrective lenses adjust the total area of the eye to draw a sharper image on the retinal plane by shifting focus from in front of the retinal plane to correct nearsightedness or behind the retinal plane to correct farsightedness, respectively. Used to change the gross focus. However, corrective approaches to the condition are merely prosthetic, ie, aim to address the symptom rather than addressing the cause of the condition.

大部分の眼は、単純近視、又は単純遠視を有するのではなく、近視性乱視、又は遠視性乱視を有する。焦点の乱視誤差は、点光源の像に、異なる焦点距離で2つの相互に垂直な線として形成させる。以下で論じる内容では、近視及び遠視という用語は、それぞれ、単純近視及び近視性単乱視、並びに遠視及び遠視性単乱視を含んで使用される。 Most eyes have myopic or hyperopic astigmatism rather than simple myopia or simple hyperopia. Astigmatic error in focus causes the image of a point source to form as two mutually perpendicular lines at different focal lengths. In the content discussed below, the terms myopia and hyperopia are used to include simple myopia and myopic single astigmatism, and hyperopia and hyperopic single astigmatism, respectively.

正視は、無限遠の物体が、光学補正の必要性なく、かつ水晶体が弛緩した状態で相対的に鮮明に焦点が合っているはっきりした視覚の状態を説明する。通常の、つまり正常視の大人の眼では、開口、つまり瞳孔の中央、つまり軸傍領域を通る遠くの物体及び近くの物体の両方からの光が、倒立像が感知される網膜平面近傍で眼の内側の水晶レンズによって集束される。しかし、ほとんどの正常な眼は、概ね、5mmの開口について約+0.5ジオプター(D)の領域において、正の縦球面収差を呈することが観察され、つまり、開口瞳孔周辺にて開口、つまり、瞳孔を通る光線は、眼が無限遠に焦点を合わせているとき、網膜面の前で+0.5D集束される。本明細書で使用するとき、尺度Dは、メートル単位のレンズ又は光学システムの焦点距離の反数と定義されるジオプトリー度数である。 Emmetropia describes a state of sharp vision in which objects at infinity are relatively sharply focused without the need for optical correction and with the crystalline lens relaxed. In the normal, or normopic, adult eye, light from both far and near objects through the aperture, the center of the pupil, the paraaxial region, reaches the eye near the retinal plane where inverted images are perceived. is focused by a crystal lens inside the . However, most normal eyes are generally observed to exhibit positive longitudinal spherical aberration in the region of about +0.5 diopters (D) for a 5 mm aperture, i.e., aperture around the aperture pupil, i.e. Light rays passing through the pupil are focused +0.5D in front of the retinal plane when the eye is focused to infinity. As used herein, the scale D is the diopter power defined as the reciprocal of the focal length of the lens or optical system in meters.

正常な眼の球面収差は、一定でない。例えば、調節(主として水晶体に対する変更を介して導き出される眼の光出力の変化)が原因となって、球面収差が、正から負に変わる。 The normal eye's spherical aberration is not constant. For example, accommodation (a change in the light output of the eye derived primarily through alterations to the lens) causes spherical aberration to change from positive to negative.

米国特許第6,045,578号は、正の球面収差をコンタクトレンズに付加することにより、近視の進行を低減、又は抑制することを開示している。この方法は、視覚系の球面収差を変化させて、眼の長さの延伸を変えることを含む。換言すれば、球面収差によって、正視化を調節することができる。このプロセスにおいて、近視眼の角膜には、レンズの中心から離れると大きくなるジオプトリー度数を有するレンズが装着される。レンズの中心部分に入射する近軸光線は、眼の網膜上に集められ、物体の鮮明な像を生成する。角膜の周辺部分に入射する周縁光線は、角膜と網膜との間の平面内に集められ、網膜上に、その像の正の球面収差を生成する。この正の球面収差は、眼の延伸を阻止する傾向がある、眼に対する生理学的効果を及ぼすことで、近視眼がより長く延伸する傾向を軽減する。 US Pat. No. 6,045,578 discloses reducing or inhibiting the progression of myopia by adding positive spherical aberration to contact lenses. This method involves changing the spherical aberration of the visual system to change the elongation of the length of the eye. In other words, the emmetropism can be adjusted by spherical aberration. In this process, the cornea of a myopic eye is fitted with a lens having a diopter power that increases away from the center of the lens. Paraxial rays incident on the central portion of the lens are focused on the retina of the eye and produce a sharp image of the object. Marginal rays incident on the peripheral portion of the cornea are focused in the plane between the cornea and the retina and produce positive spherical aberration of the image on the retina. This positive spherical aberration exerts a physiological effect on the eye that tends to prevent the eye from stretching, thereby reducing the tendency of the myopic eye to stretch longer.

個人の眼の将来の軸方向の伸長(長さの変化)を推定し、個人の近視の進行の指標として軸方向の伸長値を使用するためのシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品。 A system, method, and computer program product for estimating future axial elongation (change in length) of an individual's eye and using the axial elongation value as an indicator of myopia progression in an individual.

システムは、コンピュータにより実施され、個人の眼の延伸、即ち、個人の眼の軸方向の伸長を、その個人の過去の近視の進行速度に基づき、並びに特に、過去の所定期間にわたってその個人について検出された屈折変化の値、即ち、過去(例えば、過去1年間)の進行速度、及びその他のパラメータに応じて、予測する方法を有するコンピュータプログラム製品を実行する。 A system implemented by a computer to detect eye elongation, i.e., axial elongation of an individual's eye, based on the individual's past rate of myopia progression and, in particular, for the individual over a period of time in the past. A computer program product having a method of predicting is executed as a function of the value of refraction change obtained, ie, rate of progression over the past (eg, the past year), and other parameters.

したがって本発明は、過去の所定の時間にわたる個人の屈折変化の推定を決定し、この情報を使用して、眼の軸長における変化を表す値を予測することができるため、将来の期間にわたる近視の進行の推定を可能にするように使用され得る。 Thus, the present invention can determine an estimate of an individual's refractive change over a given time period in the past, and use this information to predict values representing changes in axial length of the eye, thus reducing myopia over future time periods. can be used to allow estimation of the progression of

これらの結果は、臨床医が幼時における過剰な眼の延伸を検出する助けになり得るため、近視の予防及び/又は抑制のための介入に対する意思決定を容易にする。 These results may help clinicians detect excessive eye stretching in early childhood, thus facilitating decision-making on interventions to prevent and/or control myopia.

本発明の一態様によれば、個人の近視を治療するためのコンピュータ実施方法が提供される。方法は、コンピュータでインタフェースを介して、前の所定期間における個人の基準時点からの屈折変化に関するデータを受信することと、インタフェースを介して、個人の年齢を表すデータ及び基準時点で測定された眼の現在の軸長値を表すデータを受信することと、個人の年齢、基準時点で測定された眼の現在の軸長値、及び前の所定期間における屈折変化に応じて、眼の将来の軸方向の伸長をプロセッサによって計算することと、インタフェースを介して計算された眼の軸方向の伸長の出力指示を生成し、出力指示を使用して個人のための近視抑制治療を選択することと、を含む。 According to one aspect of the invention, a computer-implemented method for treating myopia in an individual is provided. The method includes receiving, via an interface with a computer, data relating to refractive changes from a reference time point of the individual during a previous predetermined time period; and the future axis of the eye depending on the age of the individual, the current axial length value of the eye as measured at a reference time point, and the refractive change over the previous predetermined period of time. calculating the directional elongation by a processor; generating an output indication of the calculated axial elongation of the eye via an interface and using the output indication to select a myopia-reducing treatment for the individual; including.

一態様では、コンピュータ実施方法は、個人の過去の屈折変化に関するデータをコンピューティングデバイスに受信させ、過去の屈折変化データから、個人の屈折変化の進行変化率を計算する。この計算された変化率は、更に年率に換算されて過去1年間の屈折変化を得る。 In one aspect, a computer-implemented method causes a computing device to receive data regarding an individual's past refractive changes, and from the historical refractive change data, calculate a progressive rate of change of the individual's refractive changes. This calculated rate of change is then converted to an annual rate to obtain the refractive change for the past year.

決定された過去1年にわたる個人の屈折変化の進行変化率に基づいて、コンピュータ実施方法は、眼の将来の軸方向の伸長を、以下により値ΔALとして計算する。
ΔAL=a×RECIPY(D)-b×年齢+c×軸長-d
式中、a、b、及びcは、対応する係数であり、dは、mm単位の一定値であり、RECIPYは、ジオプターで屈折変化を表し、年齢は、個人の年齢を年単位で表し、軸長は、mm単位である。
Based on the determined progressive rate of change in refractive change of the individual over the past year, the computer-implemented method calculates the future axial elongation of the eye as a value ΔAL by:
ΔAL=a×RECIPY(D)−b×age+c×axial length−d
where a, b, and c are the corresponding coefficients, d is a constant value in mm, RECIPY represents the refractive change in diopters, age represents the age of the individual in years, Axial length is in mm.

計算された個人のΔALに基づいて、実施する方法は、非正視抑制治療、例えば、その個人に特有の近視抑制眼用レンズ(例えば、即ち近視抑制コンタクトレンズ)の使用の処方を推奨してもよい。 Based on an individual's calculated ΔAL, the method of implementation may recommend prescription of non-emmetropic treatment, e.g., use of myopia-suppressing ophthalmic lenses (e.g., myopia-suppressing contact lenses) specific to that individual. good.

本発明の別の態様によれば、個人の近視を治療するためのコンピュータシステムが提供される。システムは、命令を記憶するメモリと、メモリと連結されたプロセッサと、を備え、このプロセッサは、サーバのインタフェースを介して、基準時点から個人の前の所定期間における屈折変化に関するデータを受信し、インタフェースを介して、個人の年齢を表すデータ及び基準時点で測定された眼の現在の軸長値を表すデータを受信し、個人の年齢、基準時点で測定された眼の現在の軸長値、及び前の所定期間における屈折変化に応じて、眼の将来の軸方向の伸長を計算し、インタフェースを介して計算された眼の軸方向の伸長の出力指示を生成し、出力指示を使用して個人のための近視抑制治療を選択するための記憶された命令を実行する。 According to another aspect of the invention, a computer system is provided for treating myopia in an individual. The system comprises a memory storing instructions and a processor coupled to the memory, the processor receiving, via an interface of the server, data regarding refractive changes during a predetermined period of time prior to the individual from a reference time point, Receiving, via an interface, data representing the age of the individual and data representing the current axial length value of the eye measured at the reference time point, the age of the individual, the current axial length value of the eye measured at the reference time point, and calculating the future axial elongation of the eye in response to the refractive change in the previous predetermined time period; generating an output indication of the calculated axial elongation of the eye via the interface; Executes stored instructions for selecting a myopia-suppressing treatment for the individual.

更なる態様において、動作を実施するためのコンピュータプログラム製品が提供される。コンピュータプログラム製品は、処理回路によって読み取り可能な記憶媒体と、方法を実行するために処理回路によって実行される記憶命令とを含む。方法は、上に列挙されたものと同じである。 In a further aspect, a computer program product is provided for performing the operations. The computer program product includes a storage medium readable by processing circuitry and stored instructions that are executed by the processing circuitry to perform the method. The methods are the same as those listed above.

本発明の上述及び他の特徴と利点は、添付図面に例証されるような、本発明の好ましい実施形態の以下のより詳しい記載から明白となるであろう。
個人の眼の将来の軸方向の伸長を推定するためのコンピュータ実施システムを示す。 一実施形態に従って、個人の眼の推定された将来の軸方向の伸長に基づいて近視用の治療オプションを示唆するために使用される方法を示す。 本発明の少なくとも1つの実施形態を実施するための代表的なハードウェア環境を示す。
The above and other features and advantages of the present invention will become apparent from the following more detailed description of preferred embodiments of the invention, as illustrated in the accompanying drawings.
1 illustrates a computer-implemented system for estimating future axial elongation of an individual's eye. 4 illustrates a method used to suggest treatment options for myopia based on an estimated future axial elongation of an individual's eye, according to one embodiment. 1 depicts a representative hardware environment for implementing at least one embodiment of the present invention;

本発明は、個人の眼の将来の軸方向の伸長(長さの変化)を推定し、個人の近視の進行の指標として軸方向の伸長値を使用することによって、経時的な個人の屈折異常進行を追跡するための方法及びシステムに関する。 By estimating the future axial elongation (change in length) of an individual's eye and using the axial elongation value as an indicator of the progression of an individual's myopia, the present invention measures an individual's refractive error over time. A method and system for tracking progress.

一実施形態では、コンピュータ実施システムは、個人の眼の延伸、即ち、個人の眼の軸方向の伸長を、過去の所定期間にわたってその個人について検出された屈折変化の値、即ち、(例えば、過去1年間)、及びその他のパラメータに応じて、その個人の過去の近視の進行速度に基づき、予測する方法を有するコンピュータプログラム製品を実行する。 In one embodiment, the computer-implemented system calculates an individual's eye elongation, i.e., the axial elongation of the individual's eye, as the value of the refractive change detected for that individual over a predetermined period of time in the past, i.e., e.g. 1 year), and other parameters, based on the individual's past rate of myopia progression.

別の例示の実施形態によれば、本発明は、予測される個人の眼の軸方向の伸長に基づき将来の近視の進行を推定し、個人における近視の進行を低減し、遅延させ、除去し、潜在的に逆転させるための治療オプションを提供する方法を目的とする。 According to another exemplary embodiment, the present invention estimates future myopia progression based on predicted axial elongation of an individual's eye, and reduces, slows, or eliminates myopia progression in an individual. , with the aim of providing a therapeutic option for potentially reversing.

図1は、個人の眼の将来の軸方向の伸長を推定し、近視抑制治療を決定するためのコンピュータ実施システムを示す。いくつかの態様では、システム100は、コンピューティングデバイス、モバイル装置、又はサーバを含み得る。いくつかの態様では、コンピューティングデバイス100は、入力データを受信し、本明細書に記載の方法工程のうちの1つ又は2つ以上などのデータ分析を行い、データを出力するための、例えば、パーソナルコンピュータ、ノートブック、タブレット、スマートデバイス、スマートフォン、又は他の任意の同様のコンピューティングデバイスを含み得る。入力データ及び出力データは少なくとも1つのデータベース130に記憶又は保存され得る。入力及び/又は出力データはコンピュータ100にインストールされたソフトウェアアプリケーション170[例えばアイケア開業医(ECP)のオフィス内のコンピュータ]によって、スマートデバイス121にダウンロード可能なソフトウェアアプリケーション(アプリ)によって、又はネットワーク99を介して、コンピュータによってアクセス可能なセキュアウェブサイト125若しくはウェブリンクによって、アクセスされ得る。入力及び/又は出力データはコンピュータ又はスマートデバイスのグラフィックユーザーインタフェース上に表示され得る。 FIG. 1 illustrates a computer-implemented system for estimating future axial elongation of an individual's eye and determining myopia-suppressing treatments. In some aspects, system 100 may include a computing device, mobile device, or server. In some aspects, the computing device 100 receives input data, performs data analysis, such as one or more of the method steps described herein, and outputs data to, for example, , personal computer, notebook, tablet, smart device, smartphone, or any other similar computing device. Input data and output data may be stored or saved in at least one database 130 . Input and/or output data may be received by a software application 170 installed on computer 100 [e.g., a computer in an eye care practitioner (ECP) office], by a software application (app) downloadable to smart device 121, or via network 99. can be accessed by a computer-accessible secure website 125 or web link. Input and/or output data may be displayed on a computer or smart device graphic user interface.

特に、コンピューティングシステム100は、1つ又は2つ以上のハードウェアプロセッサ152A、152B、例えば、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム命令を記憶するためのメモリ154、ネットワークインタフェース156、ディスプレイデバイス158、入力デバイス159、及び他の任意のコンピューティングデバイスに共通の機能を含み得る。いくつかの態様では、コンピューティングシステム100は、例えば、公衆又はプライベート通信ネットワーク99を介してウェブサイト125又はウェブ若しくはクラウドベースのサーバ120と通信するように構成されている任意のコンピューティングデバイスであり得る。更に、システム100の一部として示されるように、臨床医の測定値から取り込まれた、個人の屈折変化に関し、関連する近視抑制治療を含む履歴データは、取り付けられた又はリモートメモリ記憶装置、例えば、データベース130内に、取得され、記録される。 In particular, computing system 100 may include one or more hardware processors 152A, 152B, memory 154 for storing, e.g., operating system and application program instructions, network interface 156, display device 158, input device 159, and may include functionality common to any other computing device. In some aspects, computing system 100 is any computing device configured to communicate with website 125 or web or cloud-based server 120, for example, over public or private communication network 99. obtain. In addition, as shown as part of system 100, historical data regarding an individual's refractive changes, including associated myopia-reducing treatments, captured from clinician measurements may be stored in an attached or remote memory storage device, e.g. , is retrieved and recorded in the database 130 .

図1に示された実施形態では、プロセッサ152A、152Bとして、例えば、マイクロコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、又は他の様々な動作を実施するように構成されている任意のプロセッサを挙げることができる。プロセッサ152A、152Bは、後述される命令を実行するように構成され得る。これらの命令は、例えば、メモリ記憶装置154内にプログラムされたモジュールとして記憶され得る。 In the embodiment shown in FIG. 1, processors 152A, 152B may include, for example, microcontrollers, field programmable gate arrays (FPGAs), or any other processor configured to perform various operations. can be done. Processors 152A, 152B may be configured to execute the instructions described below. These instructions may be stored, for example, as programmed modules within memory storage device 154 .

メモリ154として、例えば、ランダムアクセスメモリ(RAM)及び/若しくはキャッシュメモリ又はその他のものなど揮発性メモリの形態の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体を挙げることができる。メモリ154として、例えば、その他の取り外し可能/取り外し不可能、揮発性/不揮発性記憶媒体を挙げることができる。非限定的な例としてのみ、メモリ154としては、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ(RAM)、読出し専用メモリ(ROM)、消去可能プログラマブル読出し専用メモリ(EPROM、若しくはフラッシュメモリ)、ポータブルコンパクトディスク読出し専用メモリ(CD-ROM)、光学記憶装置、磁気記憶装置、又はこれらの任意の好適な組み合わせが挙げられる。 Memory 154 can include, for example, non-transitory computer-readable media in the form of volatile memory such as random access memory (RAM) and/or cache memory or the like. Memory 154 can include, for example, other removable/non-removable, volatile/non-volatile storage media. By way of non-limiting examples only, memory 154 may include portable computer diskettes, hard disks, random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable read only memory (EPROM or flash memory), portable compact discs. Read-only memory (CD-ROM), optical storage, magnetic storage, or any suitable combination thereof.

ネットワークインタフェース156は、ウェブサイトサーバ120との間で、例えば、有線又は無線接続を介して、データ又は情報を送受信するように構成されている。例えば、ネットワークインタフェース156は、Bluetooth(登録商標)、WIFI(例えば、802.11a/b/g/n)、セルラーネットワーク(例えば、CDMA、GSM、M2M、及び3G/4G/4G LTE)、近距離無線通信システム、衛星通信、ローカルエリアネットワーク(LAN)経由、ワイドエリアネットワーク(WAN)経由、又はコンピューティングデバイス100がサーバ120に情報を送信する若しくはそのサーバから情報を受信するのを可能にする他の任意の通信形態などの、無線技術及び通信プロトコルを利用し得る。 Network interface 156 is configured to send and receive data or information to and from website server 120, eg, via a wired or wireless connection. For example, network interface 156 may support Bluetooth®, WIFI (eg, 802.11a/b/g/n), cellular networks (eg, CDMA, GSM, M2M, and 3G/4G/4G LTE), short range A wireless communication system, satellite communication, via a local area network (LAN), via a wide area network (WAN), or otherwise that enables computing device 100 to send information to or receive information from server 120 . Wireless technologies and communication protocols may be used, such as any form of communication in

ディスプレイ158として、例えば、コンピュータモニタ、テレビ、多機能テレビ、例えば、ノートブック、スマートフォン、スマートウォッチ、仮想現実ヘッドセット、スマートウェアラブルデバイスなどのパーソナルコンピューティングデバイスに組み込まれたディスプレイ画面、又はユーザー情報を表示する他の任意の機構を挙げることができる。いくつかの態様では、ディスプレイ158として、液晶ディスプレイ(LCD)、電子ペーパー/電子インクディスプレイ、有機LED(OLED)ディスプレイ、又はその他の同様のディスプレイ技術を挙げることができる。いくつかの態様では、ディスプレイ158は、タッチセンサ式であってもよく、入力デバイスとしても機能し得る。 The display 158 may be, for example, a computer monitor, a television, a multifunction television, a display screen incorporated in a personal computing device such as a notebook, a smartphone, a smartwatch, a virtual reality headset, a smart wearable device, or display user information. Any other mechanism for displaying can be mentioned. In some aspects, display 158 may include a liquid crystal display (LCD), electronic paper/electronic ink display, organic LED (OLED) display, or other similar display technology. In some aspects, display 158 may be touch sensitive and may also function as an input device.

入力デバイス159として、例えば、キーボード、マウス、タッチセンサ式ディスプレイ、キーパッド、マイクロフォン、又はコンピューティングデバイス100と相互作用する能力をユーザーにもたらすように、単独で若しくは一緒に使用され得るその他の同様の入力デバイス若しくはその他の任意の入力デバイスを挙げることができる。 As an input device 159, for example, a keyboard, mouse, touch-sensitive display, keypad, microphone, or other similar device that can be used alone or together to provide the user with the ability to interact with the computing device 100. An input device or any other input device may be mentioned.

個人の眼の軸長における変化を計算するためのコンピュータシステム100の能力に関して、システム100は、現在の個人の過去の屈折変化/異常に関するデータ、例えば、一定期間(例えば、過去1年間)にわたって臨床医から受信したデータを記憶するように構成されたメモリ160を含む。一実施形態では、このデータは、ローカルメモリ160(即ち、コンピュータ又はモバイル装置システム100に固有である)に記憶されてもよく、ないしは別の方法でリモートサーバ120からネットワークを介して検索されてもよい。現在の個人の過去の屈折変化に関するデータは、システム100のローカル接続されたメモリ記憶装置160に対する入力のためにリモートネットワーク接続を介してアクセスされ得る。 With respect to the ability of the computer system 100 to calculate changes in axial length of an individual's eye, the system 100 may collect data regarding the current individual's past refractive changes/abnormalities, e.g. It includes a memory 160 configured to store data received from a physician. In one embodiment, this data may be stored in local memory 160 (i.e., native to computer or mobile device system 100) or otherwise retrieved from remote server 120 over a network. good. Data regarding past refractive changes of the current individual may be accessed via a remote network connection for input to locally attached memory storage 160 of system 100 .

一実施形態では、コンピューティングシステム100は、デバイスメモリ154に記憶されたプログラム済み処理モジュールを使用する技術プラットフォームを提供し、このモジュールはプロセッサ(複数可)152A、152Bを介して実行されて、個人の眼の将来の軸方向の伸長の長さを、その個人用に受信した過去の屈折変化データの入力セットに基づいて計算する能力をシステムに提供し得る。 In one embodiment, the computing system 100 provides a technology platform using programmed processing modules stored in the device memory 154, which are executed via the processor(s) 152A, 152B to system can be provided with the ability to calculate the length of future axial elongation of an eye based on an input set of historical refractive change data received for that individual.

一実施形態では、メモリ154に記憶されたプログラムモジュールは、オペレーティングシステムソフトウェア170、及び様々なソフトウェアモジュールがどのように相互作用するか、軸長における変化の計算を実行するために使用される動作を制御するために使用されるウェブサービス、などを指定するためのAPI(アプリケーションプログラミングインタフェース)のような関連する機構を含み得る本明細書の方法を実行するためのソフトウェアアプリケーションモジュール175を含み得る。デバイスメモリ154に記憶された1つのプログラムモジュール180は、現在の個人の過去の期間、例えば1年における屈折変化を表している値(「RECIPY」)を決定する「RECIPY」計算プログラム190を含んでもよい。個人のこのRECIPY屈折変化率値から、デバイスメモリ154に記憶された更なるプログラムモジュール190は、様々なデータ及びその個人の軸長(「ΔAL」)値の変化を予測するためにプロセッサによって実行されるアルゴリズムの処理命令を提供するプログラムコードを含んでもよい。その個人の軸長(「ΔAL」)値の予測される変化に基づき、更なるモジュール195が呼び出されて、臨床医、個人、又は任意のユーザーに、個人の屈折変化を抑制若しくは予防するか又は屈折の進行速度を低下させるために使用され得る近視用コンタクトレンズのタイプなどの治療オプション(複数可)を薦めることができる。 In one embodiment, the program modules stored in memory 154 describe operating system software 170 and how the various software modules interact, the operations used to perform the calculation of the change in axial length. It may include a software application module 175 for performing the methods herein, which may include associated mechanisms such as APIs (Application Programming Interfaces) for specifying web services used to control, etc. One program module 180 stored in device memory 154 may include a "RECIPY" calculation program 190 that determines a value ("RECIPY") representing the refraction change of the current individual over a period of time in the past, such as one year. good. From this RECIPY index of refraction value for the individual, a further program module 190 stored in device memory 154 is executed by the processor to predict various data and changes in the individual's axial length ("ΔAL") value. It may also include program code that provides processing instructions for the algorithm. Based on the predicted change in the individual's axial length (“ΔAL”) value, a further module 195 is invoked to instruct the clinician, individual, or any user to reduce or prevent refractive changes in the individual, or Treatment option(s) can be recommended, such as a type of contact lens for myopia that can be used to slow down the rate of refraction progression.

図2は、個人の眼の将来の軸方向の伸長を推定するために、また一実施形態に従って、個人の眼の推定された将来の軸方向の伸長に基づいて近視性患者用の治療オプションを示唆するためにシステム100で実行されるコンピュータ実施方法200を示す。個人には、年齢が約6~14才である小児を含んでもよい。しかし、本明細書の方法は、低年齢児、年長の青年、又は若年成人にも適用できよう。 FIG. 2 illustrates a method for estimating the future axial elongation of an individual's eye and, according to one embodiment, treatment options for a myopic patient based on the estimated future axial elongation of the individual's eye. 2 shows a computer-implemented method 200 running on the system 100 for suggesting. Individuals may include children between the ages of about 6-14 years. However, the methods herein could also be applied to young children, older adolescents, or young adults.

一実施形態では、方法は、205で一定期間にわたってその個人で測定された屈折値を表すデータを受信する。例えば、図1のシステム100は、一定期間にわたって個人の屈折変化を表すデータをメモリから受信する。一例では、一定期間は、基準時点、例えば、本日の前の1年又は2年以上であってもよい。更に、210で、図1のシステムは、少なくとも個人の年齢を含む個人についての特徴を受信する。215で、システム100は、眼の軸長の現在の測定値を受信する。このデータが利用できない場合は、臨床医又はECPは、システムディスプレイインタフェース158を介して超音波、部分コヒーレンス干渉法、光低コヒーレンス反射計測、波長掃引型光干渉断層計又はその他の測定技術を使用して個人の眼の軸長の現在の測定値を取得する又は得るように促され得る。一定期間にわたる個人の測定された屈折値を表すデータから、システムは、RECIPY計算プログラムモジュール180を呼び出して、一定期間にわたって220で個人の屈折変化率値を計算する。変化率を年率に換算することによって、システムは、前年の屈折異常変化「RECIPY」を計算する。例えば、屈折異常データが現在の日付の前の2年間既知であり、屈折の変化が-2Dであった場合、RECIPY値が-1D(ここでDは、ジオプターである)になるであろう。通常、臨床診療において屈折異常の変化として測定されたものの、将来の進行は、軸方向の伸長として取り込まれる。それはこのパラメータが、進行の監視において屈折異常より精度の高い評価基準であり、近視性網膜症などの近視に関連した変化の進行に最も関連しているからである。 In one embodiment, the method receives at 205 data representing refraction values measured in the individual over a period of time. For example, the system 100 of FIG. 1 receives data from memory representing refractive changes of an individual over a period of time. In one example, the period of time may be a reference point in time, eg, one or two years or more before today. Additionally, at 210, the system of FIG. 1 receives characteristics about the individual including at least the age of the individual. At 215, system 100 receives a current measurement of the axial length of the eye. If this data is not available, the clinician or ECP may use ultrasound, partial coherence interferometry, optical low coherence reflectometry, swept wavelength optical coherence tomography, or other measurement technique via the system display interface 158. to obtain or be prompted to obtain a current measurement of the axial length of the individual's eye. From the data representing the individual's measured refractive values over a period of time, the system invokes the RECIPY calculation program module 180 to calculate the individual's refractive index value at 220 over a period of time. By converting the rate of change to an annual rate, the system calculates the ametropia change "RECIPY" for the previous year. For example, if refractive error data were known for two years prior to the current date and the change in refraction was -2D, the RECIPY value would be -1D (where D is diopter). Although usually measured in clinical practice as a change in refractive error, future progression is captured as axial elongation. This is because this parameter is a more accurate metric than refractive error in monitoring progression and is most associated with the progression of myopia-related changes such as myopic retinopathy.

近視の進行は、個人の屈折異常の変化を特徴とし得るが、本実施形態によれば、近視の進行は、個人の眼の軸長における変化を特徴とする。図2の工程225に続けると、システム100は、個人の眼の軸長における変化を予測するために軸長の変化の計算プログラムモジュール190を実行する。下の等式1)は、年率に換算された過去の屈折変化率「RECIPY」の値、工程210で受信した年齢データ、及び215で受信した予測の作成時の軸長データに応じた、軸長「ΔAL」における予測される変化を表す。
ΔAL=f(RECIPY,年齢,軸長)
詳細には、
ΔAL=[a(mm/D)×RECIPY(D)]-b(mm/年)×年齢(才)]+[c×軸長(mm)]-d(mm)(1)
式中、ΔALは、推定された眼の軸方向の伸長(例えば、基準時点後12ヶ月間にわたる)であり、ミリメートルで測定され、RECIPYは、前年の屈折異常変化であり(又は屈折データが特に前の12ヶ月間に使用可能でない場合、相対化された量)、ジオプターDで測定され、「年齢」は、年単位の小児の年齢であり、「軸長」は、基準時点でmm単位で測定された眼の軸長である。一実施形態では、係数値a=-0.12051+/-.05162(mm/D)、係数値b=0.03954+/-0.00323(mm/年)、係数値c=0.036819+/-0.001098、及び値d=0.35111+/-0.025809(mm)である。
Although myopia progression can be characterized by changes in an individual's refractive error, according to this embodiment, myopia progression is characterized by changes in the axial length of the individual's eye. Continuing with step 225 of FIG. 2, the system 100 executes the axial length change calculation program module 190 to predict the change in axial length of the individual's eye. Equation 1) below calculates the axial represents the predicted change in length "ΔAL".
ΔAL = f (RECIPY, age, axial length)
For details,
ΔAL = [a (mm/D) x RECIPY (D)] - b (mm/year) x age (years old)] + [c x axis length (mm)] - d (mm) (1)
where ΔAL is the estimated axial elongation of the eye (e.g., over 12 months after baseline), measured in millimeters, and RECIPY is the ametropia change in the previous year (or if the refractive data specifically Relativized amount if not available in the previous 12 months), measured in diopters D, "Age" is the child's age in years, and "Axial length" in mm at baseline is the measured axial length of the eye. In one embodiment, the coefficient value a=-0.12051+/-. 05162 (mm/D), coefficient value b=0.03954+/-0.00323 (mm/year), coefficient value c=0.036819+/-0.001098, and value d=0.35111+/-0.025809 (mm).

更なる実施形態では、前の屈折変化、現在の軸長、及び患者の年齢に応じて眼の将来の軸方向の伸長を予測するための等式1)の等価形式が実施され得ることを理解されたい。このような将来の屈折変化の予測は、過去の軸方向の伸長の測定値を入力パラメータとして受信し得る。このような将来の屈折変化の予測はまた、将来の予測される屈折異常変化も出力し得る。更に、等式1)の形式は、角膜の半径、前房深度、レンズの厚さ、レンズの度、硝子体腔深度若しくは類似のものなどの、患者の若しくは患者の眼の生体測定データ、又は、野外活動を含む特定の活動に従事している時間量、細かい作業活動のレベル(例えば、日若しくは週若しくは月あたりの読んでいる時間数、又は勉強若しくは読書に費やした時間、又はデジタル装置で費やした時間)が挙げられるがこれらに限定されない患者の行動態様、又は、近視性の親若しくは兄弟姉妹の人数、患者の親若しくは兄弟姉妹の屈折状況、患者の人種、民族性、ジェンダーが挙げられるがこれらに限定されない患者の遺伝子構成に関する情報、又は、国若しくは都市化の程度などの地理的な位置、若しくは屈折の進行に関連すると見なされるその他の任意のタイプの人口統計上の若しくは環境的な変数が挙げられるがこれらに限定されない更なるパラメータなど、が挙げられるがこれらに限定されない屈折異常進行の他の潜在的な予測因子に対応する追加の入力パラメータを受信するように修正されてもよい。 It is understood that in further embodiments, an equivalent form of Equation 1) can be implemented for predicting future axial elongation of the eye as a function of prior refractive change, current axial length, and age of the patient. want to be Such prediction of future refractive changes may receive past axial elongation measurements as input parameters. Such prediction of future refractive changes may also output future predicted ametropia changes. Furthermore, the form of Equation 1) can be biometric data of the patient or of the patient's eye, such as corneal radius, anterior chamber depth, lens thickness, lens power, vitreous cavity depth, or the like, or The amount of time spent engaging in specific activities, including outdoor activities, the level of detailed work activity (e.g., hours spent reading per day, week, or month, or hours spent studying or reading, or spent on digital devices). or the number of myopic parents or siblings, the refractive status of the patient's parents or siblings, the patient's race, ethnicity, gender or geographic location, such as country or degree of urbanization, or any other type of demographic or environmental information deemed relevant to the progression of refraction. Variables may be modified to receive additional input parameters corresponding to other potential predictors of refractive error progression, such as, but not limited to, additional parameters. .

一実施形態では、等式1)は、臨床研究の対照群からのデータに従って屈折の進行における将来のΔAL変化を予測するように開発されたモデルによって生じた。実施例の研究では、対照群内の100人の被験者は、2年間追跡され、システムは、ベースライン、12ヶ月、及び24ヶ月の時に入手できる毛様体筋麻痺性自動屈折(cycloplegic autorefraction)及び軸長のデータ、並びに被験者の性別、人種及び民族性のデータを得た。第1の12ヶ月データは、事前の履歴として使用され、第2の12ヶ月データは、12ヶ月の検査を、第2の12ヶ月間の進行の予測を行う日(即ち、「基準」時点)とした将来の進行として使用された。このデータセットに含まれた被験者は、ベースラインの最も良好な球面屈折-0.75D~-5.00D及び乱視1.00D以下を有する8~15才(平均±SD=9.8±1.3才)の小児であった。被験者の51パーセントは、女性で、93%はアジア人であった。被験者の右眼のみが、分析用のデータセットに含まれた。このデータセットの「RECIPY」の平均(±SD)は、屈折変化で-0.64±0.52D(範囲:-2.25~+0.50D)であった。第1の12ヶ月間中の軸方向の伸長は、0.25±0.16mm(範囲:-0.18~0.65mm)であった。2年目の開始時において、毛様体筋麻痺性自動屈折の等価球面度数の平均±SDは、-3.35±1.26D(範囲:-1.37~-6.87D)であり、軸長の平均±SDは、24.86±0.87mm(範囲:23.07~26.78mm)であった。 In one embodiment, Equation 1) was generated by a model developed to predict future ΔAL changes in refractive progression according to data from a control group of clinical studies. In the example study, 100 subjects in the control group were followed for 2 years and the system measured cycloplegic autorefraction and Axial length data and subject gender, race and ethnicity data were obtained. The first 12-month data is used as a prior history, and the second 12-month data is the date of the 12-month examination and prediction of progression for the second 12-month period (i.e., the "baseline" time point). and was used as a future progression. Subjects included in this dataset were 8 to 15 years old (mean ± SD = 9.8 ± 1.0 D) with baseline best spherical refraction -0.75D to -5.00D and astigmatism ≤1.00D. 3 years old). Fifty-one percent of the subjects were female and 93% were Asian. Only the subject's right eye was included in the dataset for analysis. The mean (±SD) of "RECIPY" for this data set was −0.64±0.52 D (range: −2.25 to +0.50 D) in refractive change. Axial elongation during the first 12 months was 0.25±0.16 mm (range: −0.18 to 0.65 mm). At the start of Year 2, the mean ± SD of cycloplegic autorefraction equivalent spherical power was -3.35 ± 1.26 D (range: -1.37 to -6.87 D); The mean ± SD of axial length was 24.86 ± 0.87 mm (range: 23.07-26.78 mm).

入手できるデータは、基準時点におけるRECIPY、屈折異常及び軸長、性別、民族性、並びに2回目の12ヶ月間における軸方向の伸長を含んだ。多変量解析が実施され、等式1)をもたらして、変数を関連付け、次式を得た。
ΔAL=[-0.12051(mm/D)×RECIPY(D)]-[0.03954(mm/年)×年齢(才)]+[0.036819×軸長(mm)]-0.35111(mm)。
Available data included RECIPY, refractive error and axial length at baseline, gender, ethnicity, and axial elongation during the second 12-month period. A multivariate analysis was performed to derive equation 1) and relate the variables to give:
ΔAL = [-0.12051 (mm/D) x RECIPY (D)] - [0.03954 (mm/year) x age (years old)] + [0.036819 x axis length (mm)] - 0.35111 (mm).

適合値の統計情報は、下の表1に示され、F及びPは、分散分析の実施から導かれる統計的優位性を判定する統計値を表す。低いP値に基づいて、RECIPY、年齢、及び軸長は、有意な予測変数値であることがわかる。 Statistics of the fit values are shown in Table 1 below, where F and P represent the statistic that determines the statistical significance derived from performing an analysis of variance. Based on the low P-values, RECIPY, age, and axial length are found to be significant predictor values.

Figure 0007175626000001
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一実施形態では、急速な進行者は、上記軸方向の伸長、例えば、0.20mmを有すると見なされ得る。この場合では、等式1)アルゴリズムは、0.87の感度及び0.58の特異度を呈する。一実施形態では、急速な進行者であると予測される人の平均進行は、この基準によって0.301mm/年であり、遅い進行者(0.146mm/年)であると予測される人の平均進行の2倍であった。0.23mmのアルゴリズムからのカットオフ値を使用して、0.20mmを超えて進行するであろう人々を予測する場合は、感度は、0.79であり、0.71の特異度を有する。 In one embodiment, a rapid progresser may be considered to have the above axial extension, eg, 0.20 mm. In this case, the Equation 1) algorithm exhibits a sensitivity of 0.87 and a specificity of 0.58. In one embodiment, the average progression for those predicted to be rapid progressors is 0.301 mm/year by this criterion, and for those predicted to be slow progressors (0.146 mm/year) It was twice the average progression. When using the cutoff value from the algorithm of 0.23 mm to predict those who will progress beyond 0.20 mm, the sensitivity is 0.79 with a specificity of 0.71. .

下の表2は、基準時点における所与のデータ、即ち、基準時点における年齢、指示対象時点の軸長、及び決定されたRECIPY値について、2年目の一部の選択された実施例の軸方向の伸長に関する予測を示す。 Table 2 below shows some selected example axes at year 2 for the given data at the reference time point: age at the reference time point, axis length at the referent time point, and RECIPY value determined. Predictions for directional elongation are shown.

Figure 0007175626000002
Figure 0007175626000002

図2に戻ると、屈折の進行における予測される将来のΔAL変化に基づいて、特定のタイプのソフトレンズ又はオルソケラトロジー治療計画を推奨してもよい。一実施形態では、図2の230で、システム100は、今後1年間に予測されるΔAL変化に基づく個人の予測される近視の進行を所与として個人の近視治療として使用するための好適な屈折設計を有するソフトコンタクトレンズなどの光学素子を決定し得る。一実施形態では、治療オプションは、正の球面収差を有し、レンズ中央から離れるとジオプトリー度数が大きくなる多焦点コンタクトレンズを含んでもよく、このコンタクトレンズは、ある量の周辺の「ぼけ」を生じさせて、眼の延伸を抑制するための周知された方法で眼に光を与えない。他の実施形態では、点眼液の療法若しくは個人に投与される他の製薬学的治療が近視の進行を低減するのに好適であり得るか、又は野外で過ごした療法が近視の進行を遅延若しくは防止すると判断され得ると、決定されてもよい。個人において近視の進行を低減し、遅延させ、除去し、若しくは更に逆転させ得る現在又は将来利用可能な任意の治療オプションが230で決定され得る。図2の235で、システムは、システムにローカルに接続されているか、ネットワークを介したリモートコンピュータへの通信のためのものかに関わらず、システムディスプレイインタフェース158を介して臨床医のために推奨を自動的に生成してもよい。 Returning to FIG. 2, a particular type of soft lens or orthokeratology treatment plan may be recommended based on expected future ΔAL changes in refractive progression. In one embodiment, at 230 of FIG. 2, the system 100 determines the preferred refractive index for use as the individual's myopia treatment given the individual's projected myopia progression based on the projected ΔAL change over the next year. An optical element such as a soft contact lens with a design can be determined. In one embodiment, treatment options may include multifocal contact lenses with positive spherical aberration and increasing diopter power away from the center of the lens, which provide a certain amount of peripheral "blur". The eye is not exposed to light in the known manner for producing and inhibiting eye stretching. In other embodiments, eye drop therapy or other pharmaceutical treatment administered to an individual may be suitable for reducing the progression of myopia, or therapy spent in the field slows or delays the progression of myopia. It may be determined that it may be determined to prevent. Any currently or future available treatment options that may reduce, slow, eliminate, or even reverse the progression of myopia in an individual may be determined at 230 . At 235 in FIG. 2, the system displays recommendations for the clinician via the system display interface 158, whether locally connected to the system or for communication to a remote computer over a network. It can be generated automatically.

一実施形態では、ディスプレイはコンピュータ又はスマートデバイス(例えばタブレットコンピュータ、スマートフォン、携帯情報端末、ウェアラブルデジタルデバイス、ゲーム機器、TV)のグラフィックユーザーインタフェースであり得る。特定の実施形態では、ディスプレイはアイケア提供者のコンピュータ又はスマートデバイス上で、及びユーザーのコンピュータ又はスマートデバイス上で同期され得る。 In one embodiment, the display can be a graphic user interface of a computer or smart device (eg, tablet computer, smart phone, personal digital assistant, wearable digital device, game console, TV). In certain embodiments, the display may be synchronized on the eye care provider's computer or smart device and on the user's computer or smart device.

急速な進行者の予測
一実施形態では、システム100は、急速な進行者になりやすい近視者を更に同定し得る。そのような近視者の検出は、治療計画を標的にするのに、及び近視抑制臨床研究を設計する際に有用であり得る。将来の急速な進行の可能性の評価において急速な進行の履歴は、良く知られている危険因子の年齢に比べて同様又はより良好な予測値の因子であることが示されてきたように、過去の屈折の進行(RECIPY)を含む等式1)のアルゴリズムは、将来の急速な進行を予測するために使用され得る。
Rapid Progressor Prediction In one embodiment, the system 100 may further identify myopic individuals who are prone to rapid progress. Detection of such myopes can be useful in targeting treatment regimens and in designing myopia control clinical studies. As it has been shown that a history of rapid progression is a factor of similar or better predictive value than age, a well-known risk factor, in assessing the likelihood of future rapid progression. The algorithm of Equation 1), which includes past refraction progression (RECIPY), can be used to predict future rapid progression.

更なる実施例では、システム100は、ベースライン、1年、及び2年を含む期間にわたって、-0.75~-5.00Dの近視を有する8~15才の100人の小児で得た(例えば、部分干渉法によって得た)毛様体筋麻痺性動屈折(CAR)データ及び軸長データを受信した。多変数回帰分析が右眼で実施され、2年目の軸方向の伸長は、前年の屈折異常変化(RECIPY)、年齢、ジェンダー、民族性、1年の軸長及び1年の屈折異常による多変数分析に適合した。進行の識別における良好な感度のために軸方向の伸長を従属変数として選択したが、過去の屈折変化を予測変数として使用した。 In a further example, the system 100 was obtained in 100 children aged 8-15 with myopia of -0.75 to -5.00 D over a period of time including baseline, 1 year, and 2 years ( Cycloplegic dynamic refraction (CAR) data (obtained, for example, by partial interferometry) and axial length data were received. A multivariate regression analysis was performed on the right eye and the second-year axial elongation was multiplied by the previous year's refractive error change (RECIPY), age, gender, ethnicity, 1-year axial length and 1-year refractive error. Fit for variable analysis. Axial elongation was chosen as the dependent variable because of its good sensitivity in discriminating progression, whereas past refractive change was used as the predictor variable.

RECIPY、年齢、1年の軸長因子に関する実施例のp-値分析結果は、RECIPY(p<0.0001)、年齢(p<0.001)、1年の軸長(p<0.05)及びRECIPY年齢相互作用(p<0.05)であり、これら全ての因子が1~2年の軸方向の伸長の予測において有意に寄与したことを示している。ジェンダー、民族性、及び1年の屈折異常は、軸方向の伸長の予測に対して有意に寄与しなかった。モデル適合は、2年目の軸方向の伸長における分散の57%を占めた。0.2mmの基準を使用して、モデルは、急速な進行者の予測において、0.87の感度及び0.58の特異度を有する。この基準によって急速な進行者(0.301mm/年)に分類される人の平均進行は、遅い進行者(0.146mm/年)であると予測される人の平均進行の2倍であった。 Example p-value analysis results for RECIPY, age, 1-year axial length factors were RECIPY (p<0.0001), age (p<0.001), 1-year axial length (p<0.05 ) and RECIPY * age interaction (p<0.05), indicating that all these factors contributed significantly in predicting axial elongation at 1-2 years. Gender, ethnicity, and 1-year refractive error did not contribute significantly to predicting axial elongation. The model fit accounted for 57% of the variance in year 2 axial elongation. Using the 0.2 mm criterion, the model has a sensitivity of 0.87 and a specificity of 0.58 in predicting rapid progressor. People classified as rapid progressors (0.301 mm/year) by this criteria had twice the mean progression of those predicted to be slow progressors (0.146 mm/year). .

したがって、等式1)に従うΔALの計算は、将来の軸方向の伸長の良好な予測を提供する。この情報は、近視抑制治療をガイドするのに、及び臨床研究の設計に有用である。 Calculation of ΔAL according to equation 1) therefore provides a good prediction of future axial elongation. This information is useful in guiding myopia-suppressing treatments and in designing clinical studies.

出願者の同時係属中の米国特許出願第15/007,660号は、その全内容及び開示が、あたかも全体に本明細書に陳述されているかのように参照により本明細書に援用され、経時的な個人の屈折異常進行を予測し追跡するためのシステム及び方法を詳述している。記載されたシステム及び方法は、近視の治療のコースを最適に決定するために、また個人に適用された治療のコースが有効であった/おそらく有効であるかどうかを経時的にECPが評価するために適用される。ECP、親、及び患者は、したがって特定の近視抑制治療の見込まれる長期的な利点についてより良い理解を提供される。 Applicant's co-pending U.S. patent application Ser. detailing systems and methods for predicting and tracking refractive error progression in an individual. The described systems and methods allow the ECP to assess over time to optimally determine the course of treatment for myopia and whether the course of treatment applied to the individual was/probably effective. applied for. ECPs, parents, and patients are thus provided with a better understanding of the potential long-term benefits of a particular myopia-suppressing treatment.

システム、方法、及びコンピュータプログラム製品に基づいて、本発明は、ECPが計算された将来の眼の軸方向の伸長及び結果として生じる予想される近視の進行に基づいて小児のための近視抑制治療及び/又は眼用レンズのタイプを選択するのを助け得る。 Based on systems, methods, and computer program products, the present invention provides myopia-reducing treatments and treatments for children based on ECP-calculated future axial elongation of the eye and resulting expected progression of myopia. /or may assist in selecting the type of ophthalmic lens.

同時係属中の米国特許出願第15/007,660号に記述された方法、システムは、ECPが近視の進行を遅らせるために治療の効果を実証及び追跡するように実施されてもよく、また個人が近視抑制治療の長期的な利点を理解できるようにする。同時係属中の米国特許出願第15/007,660号に記述された原理は、等式1)に従って予測される軸方向の伸長値の決定に基づき近視の進行を遅らせるために近視抑制治療を追跡するように適用され得る。 The methods, systems described in co-pending U.S. patent application Ser. to understand the long-term benefits of myopia-suppressing treatments. The principles described in co-pending U.S. patent application Ser. No. 15/007,660 track myopia-suppressing therapy to slow the progression of myopia based on the determination of the predicted axial elongation value according to Equation 1). can be applied to

したがって、将来の所定期間にわたる基準集団に対する個人の眼の潜在的な軸方向の伸長を推定する追跡方法及びシステムは、1)ECPが軸方向の伸長(したがって屈折)の進行を予測及び追跡すると共に、近視の進行を遅らせるために治療の効果を実証及び追跡することを可能にし、及び/又は2)患者若しくは両親が近視抑制治療の長期にわたる利点を理解できるようにするために使用され得る。 Thus, a tracking method and system for estimating the potential axial elongation of an individual's eye relative to a reference population over a future period of time would include: 1) ECP predicts and tracks the progression of axial elongation (and thus refraction) and , to allow the efficacy of treatments to be demonstrated and tracked to slow the progression of myopia, and/or 2) to enable patients or parents to understand the long-term benefits of myopia-suppressing treatments.

本明細書で記述される原理は近視を対象としているが、本発明はそれに限定されるものではなく遠視又は乱視などの他の屈折異常にも適用できよう。 Although the principles described herein are directed to myopia, the invention is not so limited and could be applied to other refractive errors such as hyperopia or astigmatism.

本開示に基づく当業者には理解されるように、本発明の態様はシステム、方法、又はコンピュータプログラム製品として実施され得る。したがって、本発明の態様は完全なハードウェアの実施形態、ソフトウェアの実施形態(ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなど)で動作するプロセッサ、又は本明細書では一般に「回路」、「モジュール」、又は「システム」と呼ばれ得るソフトウェアとハードウェアとを組み合わせた実施形態をとり得る。更に、本発明の態様は、1つ又は2つ以上のコンピュータ可読媒体中に具現化されたコンピュータプログラム製品の形態をとってもよく、この媒体は、コンピュータ可読プログラムコードが内部に具現化されている。 Aspects of the invention can be implemented as a system, method, or computer program product, as will be appreciated by one of ordinary skill in the art based on this disclosure. Accordingly, aspects of the present invention may be implemented as either an entirely hardware embodiment, a processor operating in a software embodiment (firmware, resident software, microcode, etc.), or as generally referred to herein as a "circuit," "module," or " It may take an embodiment that combines software and hardware, which may be referred to as a "system". Furthermore, aspects of the present invention may take the form of a computer program product embodied in one or more computer-readable media having computer-readable program code embodied therein.

1つ又は2つ以上のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせが利用されてもよい。このコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、限定されるものではないが、例えば、電子、磁気、光学、電磁気、赤外、若しくは半導体システム、機器、若しくはデバイス、又は前述の任意の好適な組み合わせであってもよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例(包括的なリスト)には、以下、即ち1本又は2本以上の配線を有する電気接続、携帯用コンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ(RAM)、リードオンリーメモリ(ROM)、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ(EPROM又はフラッシュメモリ)、光ファイバ、携帯コンパクトディスクリードオンリーメモリ(CD-ROM)、光記憶装置、磁気記憶装置、又は上記の任意の適宜の組み合わせが含まれよう。本開示の文脈で、コンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、又はデバイスによって、又はこれと接続して使用するためのプログラムを含み、又は記憶することができる。 Any combination of one or more computer readable media may be utilized. This computer-readable medium may be a computer-readable signal medium or a computer-readable storage medium. A computer-readable storage medium may be, for example, without limitation, an electronic, magnetic, optical, electromagnetic, infrared, or semiconductor system, instrument, or device, or any suitable combination of the foregoing. More specific examples (an inclusive list) of computer readable storage media include: electrical connections with one or more wires, portable computer diskettes, hard disks, random access memory (RAM), reads memory only (ROM), erasable programmable read only memory (EPROM or flash memory), optical fiber, portable compact disc read only memory (CD-ROM), optical storage, magnetic storage, or any suitable of the above A combination would be included. In the context of the present disclosure, a computer-readable medium may contain or store a program for use by or in connection with an instruction execution system, apparatus, or device.

本発明の態様のための動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、Java、Smalltalk、C++、C#、Transact-SQL、XML、PHPなどのオブジェクト指向プログラミング言語を含む1つ又は2つ以上のプログラミング言語、及び「C」プログラミング言語又は類似のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語のいずれかの組み合わせで書き込み得る。プログラムコードは、完全にユーザーのコンピュータ上で、部分的にユーザーのコンピュータ上で独立したソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザーのコンピュータ上で、部分的にはリモートコンピュータ上で、又は完全にリモートコンピュータ上又はサーバ上で実行され得る。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク(LAN)又はワイドエリアネットワーク(WAN)を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザーのコンピュータに接続されてもよく、又は(例えばインターネットサービスプロバイダを利用したインターネットを介して)外部コンピュータ接続されてもよい。 Computer program code for carrying out operations for aspects of the present invention may be written in one or more programming languages including object oriented programming languages such as Java, Smalltalk, C++, C#, Transact-SQL, XML, PHP, etc. language and any combination of conventional procedural programming languages, such as the "C" programming language or similar programming languages. Program code may be distributed entirely on the user's computer, partly on the user's computer as a separate software package, partly on the user's computer, partly on a remote computer, or entirely on the remote computer. or run on a server. In the latter scenario, the remote computer may be connected to the user's computer via any type of network, including a local area network (LAN) or wide area network (WAN), or (e.g., using an Internet service provider). may be connected to an external computer) via the Internet.

コンピュータプログラム命令は汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラム可能なデータ処理機器のプロセッサに提供されて、命令がコンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理機器のプロセッサで実行され、指定の機能/動作を実施するための手段を生成し得る。 Computer program instructions may be provided to a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing device such that the instructions are executed by the processor of the computer or other programmable data processing device to perform specified functions/acts. A means to implement may be generated.

これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理機器、又は他のデバイスが特定の方法で機能するように指示して、コンピュータ可読媒体に記憶されている命令が特定の機能/動作を実施する命令を含むメ-カーの製品を生成できるようにコンピュータ可読媒体に記憶され得る。 These computer program instructions also direct a computer, other programmable data processing appliance, or other device to function in a particular manner such that the instructions stored on the computer-readable medium perform the specified function/function. It may be stored on a computer readable medium to enable production of a manufacturer's product containing instructions for performing operations.

これらのコンピュータプログラムの命令をコンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理機器、又は他のデバイス上にロードして、一連の操作工程をそのコンピュータ、他のプログラム可能な機器、又は他のデバイス上で実施させ、コンピュータ実施プロセスを生成させて、そのコンピュータ又は他のプログラム可能な機器上で実行される命令が、定められている機能/動作を実施するプロセスをもたらすようにしてもよい。 These computer program instructions are loaded onto a computer, other programmable data processing equipment, or other device to perform a sequence of operational steps on that computer, other programmable equipment, or other device. and generate a computer-implemented process such that instructions executed on the computer or other programmable device result in the process performing the defined functions/acts.

次いで図3を参照すると、本発明の少なくとも1つの実施形態を実施するための代表的なハードウェア環境が示されている。この概略図は、本発明の少なくとも1つ実施形態による情報処理/コンピュータシステムのハードウェア構成を示している。システムは少なくとも1つのプロセッサ又中央処理ユニット(CPU)10を備えている。CPU10は、ランダムアクセスメモリ(RAM)14、リードオンリーメモリ(ROM)16、及び入力/出力(I/O)アダプタ18へのシステムバス12に相互接続されている。I/Oアダプタ18は、ディスクユニット11及びテープドライブ13、又はシステムによって可読である他のプログラム記憶デバイスなどの周辺機器に接続することができる。システムはプログラム記憶デバイス上の本発明による命令を読み取り、これらの命令に従って本発明の少なくとも1つの方法論を実行することができる。システムは更に、キーボード15、マウス17、スピーカ24、マイクロフォン22、及び/又はタッチスクリーンデバイス(図示せず)などの他のユーザーインタフェースデバイスをバス12に接続してユーザー入力を収集するユーザーインタフェースアダプタ19を含んでいる。加えて、通信アダプタ20はバス12をデータ処理ネットワーク25に接続し、ディスプレイアダプタ21はバス12を、例えばモニタ、プリンタ、又は送信機などの出力デバイスとして具現化し得るディスプレイデバイス23に接続する。 Referring now to Figure 3, a representative hardware environment for implementing at least one embodiment of the present invention is shown. This schematic diagram illustrates the hardware configuration of an information processing/computer system according to at least one embodiment of the present invention. The system includes at least one processor or central processing unit (CPU) 10 . CPU 10 is interconnected with system bus 12 to random access memory (RAM) 14 , read only memory (ROM) 16 , and input/output (I/O) adapter 18 . I/O adapter 18 may be connected to peripherals such as disk units 11 and tape drives 13, or other program storage devices readable by the system. The system can read instructions according to the invention on the program storage device and follow those instructions to perform at least one methodology of the invention. The system also includes a user interface adapter 19 that connects other user interface devices such as keyboard 15, mouse 17, speakers 24, microphone 22, and/or touch screen devices (not shown) to bus 12 to collect user input. contains. In addition, communications adapter 20 connects bus 12 to data processing network 25, and display adapter 21 connects bus 12 to display device 23, which may be embodied as an output device such as a monitor, printer, or transmitter, for example.

本明細書で使用される用語は、特定の実施形態を記載する目的でのみ使用され、限定を意図するものではない。本明細書で使用するとき、文脈上特に明記されない限り、単数形「a」、「an」及び「the」は複数の形態をも含むものとする。基本用語「含む」及び/又は「有する」は、本明細書で用いられる場合、記載された特徴、完全体、工程、動作、要素、及び/又は構成部品の存在を特定するものであるが、1つ又は2つ以上の他の特徴、完全体、工程、動作、要素、構成要素及び/又はそれらの群の存在を除外するものではないことを理解されたい。 The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting. As used herein, the singular forms "a," "an," and "the" shall also include the plural forms unless the context clearly dictates otherwise. The basic terms "comprising" and/or "having," as used herein, identify the presence of the stated features, entities, steps, acts, elements, and/or components, It should not be understood to exclude the presence of one or more other features, integers, steps, acts, elements, components and/or groups thereof.

本明細書で用いられる「通信する」は、1つ又は2つ以上の追加の構成要素を介して(又はネットワークを経て)間接的に、又は通信すると記載された2つの構成要素間で直接的に物理的接続、又は無線接続を含む。 As used herein, "communicate" can be either indirectly through one or more additional components (or via a network) or directly between two components that are said to communicate. includes physical or wireless connections.

ここで図示及び説明した実施形態は、最も実用的で好適な実施形態と考えられるが、当業者であれば、ここに図示及び開示した特定の設計及び方法からの変更はそれ自体当業者にとって自明であり、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく使用できることは明らかであろう。本発明は、説明し例証した特定の構成に限定されないが、添付の特許請求の範囲に含まれ得る全ての修正と一貫するように構成されているべきである。 While the embodiments shown and described herein are believed to be the most practical and preferred embodiments, variations from the specific designs and methods shown and disclosed herein will per se be obvious to those skilled in the art. and can be used without departing from the spirit and scope of the invention. The invention is not limited to the particular constructions described and illustrated, but should be constructed consistent with all modifications that may come within the scope of the appended claims.

〔実施の態様〕
(1) 個人の近視を治療するためのコンピュータ実施方法であって、
コンピュータでインタフェースを介して、前の所定期間における前記個人の基準時点からの屈折変化に関するデータを受信することと、
前記インタフェースを介して、前記個人の年齢を表すデータ及び前記基準時点で測定された前記眼の現在の軸長値を表すデータを受信することと、
前記個人の前記年齢、前記基準時点で測定された前記眼の前記現在の軸長値、及び前記前の所定期間における前記屈折変化に応じて、前記眼の将来の軸方向の伸長を前記プロセッサによって予測することと、
前記インタフェースを介して、前記眼の前記予測される将来の軸方向の伸長の出力指示を生成することと、
前記出力指示を使用して前記個人のための近視抑制治療を選択することと、を含むコンピュータ実施方法。
(2) 前記個人の過去の屈折変化に関するデータを受信することと、
前記過去の屈折変化データから、前記個人の屈折変化の進行変化率を計算することと、
前記計算された変化率を年率に換算して、過去1年間の前記屈折変化を得ることと、を更に含む、実施態様1に記載のコンピュータ実施方法。
(3) 前記近視抑制治療が、近視抑制眼用レンズ、オルソケラトロジー又は製薬学的な治療計画を含む、実施態様1に記載のコンピュータ実施方法。
(4) 前記近視抑制眼用レンズが、近視抑制コンタクトレンズを含む、実施態様1に記載のコンピュータ実施方法。
(5) 前記プロセッサによって、前記眼の前記計算された将来の軸方向の伸長を所定の閾値と比較することと、
前記眼の前記計算された軸方向の伸長が前記所定の閾値より大きいとき、急速な進行者となる個人を前記プロセッサが同定することと、を更に含む、実施態様1に記載のコンピュータ実施方法。
[Mode of implementation]
(1) A computer-implemented method for treating myopia in an individual comprising:
receiving, via an interface with a computer, data regarding refractive changes from the individual's reference point in a previous predetermined period of time;
receiving, via the interface, data representing the individual's age and data representing a current axial length value of the eye measured at the reference time point;
determining by the processor a future axial elongation of the eye according to the age of the individual, the current axial length value of the eye measured at the reference time, and the refractive change over the previous predetermined period of time; to predict and
generating, via the interface, an output indication of the predicted future axial elongation of the eye;
selecting a myopia-reducing treatment for the individual using the output instructions.
(2) receiving data regarding the individual's past refractive changes;
calculating a progression rate of refraction change for the individual from the historical refraction change data;
2. The computer-implemented method of embodiment 1, further comprising annualizing the calculated rate of change to obtain the refractive change for the past year.
Aspect 3. The computer-implemented method of Aspect 1, wherein the myopia-suppressing treatment comprises myopia-suppressing ophthalmic lenses, orthokeratology, or a pharmaceutical treatment regimen.
4. The computer-implemented method of embodiment 1, wherein the myopia-reducing ophthalmic lens comprises a myopia-reducing contact lens.
(5) comparing, by the processor, the calculated future axial elongation of the eye to a predetermined threshold;
2. The computer-implemented method of embodiment 1, further comprising: the processor identifying a rapid progresser individual when the calculated axial elongation of the eye is greater than the predetermined threshold.

(6) 前記所定の閾値が、約0.301mm/年である、実施態様5に記載のコンピュータ実施方法。
(7) 前記眼の前記計算された軸方向の伸長が、値ΔALであり、前記方法は、次式:
ΔAL=a×RECIPY(D)-b×年齢+c×軸長-d
に従ってΔALを計算することを含み、式中、a、b、及びcは、対応する係数であり、dは、mm単位の一定値であり、RECIPYは、ジオプター(D)で前記屈折変化を表し、年齢は、個人の年齢を年単位で表し、軸長は、mm単位である、実施態様2に記載のコンピュータ実施方法。
(8) a=-0.12051+/-.05162(mm/D)、係数値b=0.03954+/-0.00323(mm/年)、係数値c=0.036819+/-0.001098、及び値d=0.35111(mm)+/-0.025809である、実施態様7に記載のコンピュータ実施方法。
(9) 個人の近視を治療するためのコンピュータシステムであって、
命令を記憶するためのメモリと、
前記メモリと連結されたプロセッサであって、
前記サーバでインタフェースを介して、前の所定期間における前記個人の基準時点からの屈折変化に関するデータを受信し、
前記インタフェースを介して、前記個人の年齢を表すデータ及び前記基準時点で測定された前記眼の現在の軸長値を表すデータを受信し、
前記個人の前記年齢、前記基準時点で測定された前記眼の前記現在の軸長値、及び前記前の所定期間における前記屈折変化に応じて、前記眼の将来の軸方向の伸長を予測し、
前記インタフェースを介して、前記眼の前記予測される将来の軸方向の伸長の出力指示を生成し、
前記出力指示を使用して前記個人のための近視抑制治療を選択するための、前記記憶された命令を実行するプロセッサと、を備えるコンピュータシステム。
(10) 前記記憶された命令が、
前記個人の過去の屈折変化に関するデータを受信し、
前記過去の屈折変化データから、前記個人の屈折変化の進行変化率を計算し、
前記計算された変化率を年率に換算して、過去1年間の前記屈折変化を得るように、前記プロセッサを更に構成する、実施態様9に記載のコンピュータシステム。
(6) The computer-implemented method of embodiment 5, wherein the predetermined threshold is approximately 0.301 mm/year.
(7) the calculated axial elongation of the eye is a value ΔAL, and the method comprises:
ΔAL=a×RECIPY(D)−b×age+c×axial length−d
where a, b, and c are the corresponding coefficients, d is a constant value in mm, and RECIPY represents said refractive change in diopters (D) 3. The computer-implemented method of embodiment 2, wherein , age represents the age of the individual in years, and axial length is in mm.
(8) a=−0.12051+/-. 05162 (mm/D), coefficient value b=0.03954+/-0.00323 (mm/year), coefficient value c=0.036819+/-0.001098, and value d=0.35111 (mm)+/- 8. The computer-implemented method of embodiment 7, wherein -0.025809.
(9) A computer system for treating myopia in an individual, comprising:
a memory for storing instructions;
a processor coupled to the memory, comprising:
receiving, via an interface at the server, data regarding refraction changes from the individual's reference point in a previous predetermined time period;
receiving, via the interface, data representing the age of the individual and data representing a current axial length value of the eye measured at the reference time point;
predicting future axial elongation of the eye as a function of the age of the individual, the current axial length value of the eye measured at the reference time, and the refractive change over the previous predetermined time period;
generating, via the interface, an output indication of the predicted future axial elongation of the eye;
and a processor that executes the stored instructions to select a myopia-reducing treatment for the individual using the output instructions.
(10) the stored instructions are
receiving data regarding the individual's past refractive changes;
calculating a progression rate of refraction change for the individual from the historical refraction change data;
10. The computer system of embodiment 9, wherein the processor is further configured to annualize the calculated rate of change to obtain the refractive change for the past year.

(11) 前記近視抑制治療が、近視抑制眼用レンズ、近視抑制コンタクトレンズ、及びソフトコンタクトレンズ、オルソケラトロジー又は製薬学的な治療計画のうち1つ又は2つ以上を含む、実施態様9に記載のコンピュータシステム。
(12) 前記プロセッサが、
前記眼の前記計算された軸方向の伸長を所定の閾値と比較し、
前記眼の前記計算された軸方向の伸長が前記所定の閾値より大きいとき、急速な進行者となる個人を同定し、
前記急速な進行者のための近視抑制治療を選択するための、更なる命令を実行する、実施態様9に記載のコンピュータシステム。
(13) 前記眼の前記計算された軸方向の伸長が、値ΔALであり、前記プロセッサが、
次式:
ΔAL=a×RECIPY(D)-b×年齢+c×軸長-d
に従ってΔALを計算するための更なる命令を実行し、式中、a、b、及びcは、対応する係数であり、dは、mm単位の一定値であり、RECIPYは、ジオプターで前記屈折変化を表し、年齢は、個人の年齢を年単位で表し、軸長は、mm単位である、実施態様9に記載のコンピュータシステム。
(14) a=-0.12051+/-.05162(mm/D)、係数値b=0.03954+/-0.00323(mm/年)、係数値c=0.036819+/-0.001098、及び値d=0.35111(mm)+/-0.025809である、実施態様13に記載のコンピュータシステム。
(15) 個人の近視を治療するためのコンピュータプログラム製品であって、プログラム命令を実装した非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体を含み、前記プログラム命令が、
コンピュータでインタフェースを介して、前の所定期間における前記個人の基準時点からの屈折変化に関するデータを受信することと、
前記インタフェースを介して、前記個人の年齢を表すデータ及び前記基準時点で測定された前記眼の現在の軸長値を表すデータを受信することと、
前記個人の前記年齢、前記基準時点で測定された前記眼の前記現在の軸長値、及び前記前の所定期間における前記屈折変化に応じて、前記眼の将来の軸方向の伸長をプロセッサによって予測することと、
前記インタフェースを介して、前記眼の前記予測される将来の軸方向の伸長の出力指示を生成することと、
前記出力指示を使用して前記個人のための近視抑制治療を選択することと、を含む方法を実施するために前記プロセッサによって実行可能である、コンピュータプログラム製品。
11. Aspect 9, wherein the myopia-reducing treatment comprises one or more of a myopia-reducing ophthalmic lens, a myopia-reducing contact lens, and a soft contact lens, orthokeratology, or a pharmaceutical treatment regimen. computer system.
(12) the processor,
comparing the calculated axial elongation of the eye to a predetermined threshold;
identifying individuals who are rapid progressors when the calculated axial elongation of the eye is greater than the predetermined threshold;
10. The computer system of embodiment 9, executing further instructions for selecting a myopia-suppressing treatment for the rapid progressor.
(13) the calculated axial elongation of the eye is a value ΔAL, and the processor comprises:
The following formula:
ΔAL=a×RECIPY(D)−b×age+c×axial length−d
, where a, b, and c are the corresponding coefficients, d is a constant value in mm, and RECIPY is the refractive change in diopters. 10. The computer system of embodiment 9, wherein age represents the age of the individual in years and axial length is in mm.
(14) a=−0.12051+/-. 05162 (mm/D), coefficient value b=0.03954+/-0.00323 (mm/year), coefficient value c=0.036819+/-0.001098, and value d=0.35111 (mm)+/- 14. The computer system of embodiment 13, wherein 0.025809.
(15) A computer program product for treating myopia in an individual, comprising a non-transitory computer readable storage medium embodying program instructions, the program instructions comprising:
receiving, via an interface with a computer, data regarding refractive changes from the individual's reference point in a previous predetermined period of time;
receiving, via the interface, data representing the individual's age and data representing a current axial length value of the eye measured at the reference time point;
Predicting by a processor future axial elongation of the eye as a function of the age of the individual, the current axial length value of the eye measured at the reference time, and the refractive change over the previous predetermined period of time. and
generating, via the interface, an output indication of the predicted future axial elongation of the eye;
using the output instructions to select a myopia-reducing therapy for the individual.

(16) 前記プログラム命令が、
前記個人の過去の屈折変化に関するデータを受信することと、
前記過去の屈折変化データから、前記個人の屈折変化の進行変化率を計算することと、
前記計算された変化率を年率に換算して、過去1年間の前記屈折変化を得ることと、を実施するように前記プロセッサを更に構成する、実施態様15に記載のコンピュータプログラム製品。
(17) 前記近視抑制治療が、近視抑制眼用レンズ、オルソケラトロジー又は製薬学的な治療計画を含む、実施態様15に記載のコンピュータプログラム製品。
(18) 前記近視抑制眼用レンズが、近視抑制コンタクトレンズを含む、実施態様15に記載のコンピュータプログラム製品。
(19) 前記眼の前記計算された軸方向の伸長が、値ΔALであり、前記方法は、次式:
ΔAL=a×RECIPY(D)-b×年齢+c×軸長-d
に従ってΔALを計算することを含み、式中、a、b、及びcは、対応する係数であり、dは、mm単位の一定値であり、RECIPYは、ジオプターで前記屈折変化を表し、年齢は、個人の年齢を年単位で表し、軸長は、mm単位である、実施態様15に記載のコンピュータプログラム製品。
(20) a=-0.12051+/-.05162(mm/D)、係数値b=0.03954+/-0.00323(mm/年)、係数値c=0.036819+/-0.001098、及び値d=0.35111(mm)+/-0.025809である、実施態様19に記載のコンピュータプログラム製品。
(16) the program instructions are
receiving data regarding the individual's past refractive changes;
calculating a progression rate of refraction change for the individual from the historical refraction change data;
16. The computer program product of embodiment 15, further configuring the processor to perform: annualizing the calculated rate of change to obtain the refractive change for the past year.
17. The computer program product of embodiment 15, wherein the myopia-reducing treatment comprises myopia-reducing ophthalmic lenses, orthokeratology, or a pharmaceutical treatment regimen.
18. The computer program product of embodiment 15, wherein the myopia-reducing ophthalmic lens comprises a myopia-reducing contact lens.
(19) the calculated axial elongation of the eye is a value ΔAL, and the method comprises:
ΔAL=a×RECIPY(D)−b×age+c×axial length−d
where a, b, and c are the corresponding coefficients, d is a constant value in mm, RECIPY represents said refractive change in diopters, and age is 16. The computer program product of embodiment 15, wherein , represents the age of the individual in years and the axial length is in mm.
(20) a=−0.12051+/-. 05162 (mm/D), coefficient value b=0.03954+/-0.00323 (mm/year), coefficient value c=0.036819+/-0.001098, and value d=0.35111 (mm)+/- 20. The computer program product according to embodiment 19, which is -0.025809.

Claims (20)

プロセッサを備えるシステムの作動方法であって、
前記プロセッサが、インタフェースを介して、前の所定期間における個人の基準時点からの屈折変化に関するデータを受信することと、
前記プロセッサが、前記インタフェースを介して、前記個人の年齢を表すデータ及び前記基準時点で測定された眼の現在の軸長値を表すデータを受信することと、
前記プロセッサが、前記個人の前記年齢、前記基準時点で測定された前記眼の前記現在の軸長値、及び前記前の所定期間における前記屈折変化に応じて、前記眼の将来の軸方向の伸長を前記プロセッサによって予測することと、
前記プロセッサが、前記インタフェースを介して、前記眼の前記予測される将来の軸方向の伸長の出力指示を生成することと、
前記プロセッサが、前記出力指示を使用して前記個人のための近視抑制治療計画を選択することと、を含む方法。
A method of operating a system comprising a processor , comprising:
the processor receiving, via an interface, data regarding refractive changes from the individual's reference point in a previous predetermined period;
the processor receiving, via the interface, data representing the individual's age and data representing a current axial length value of the eye measured at the reference time point;
The processor determines a future axial elongation of the eye as a function of the age of the individual, the current axial length value of the eye measured at the reference time, and the refractive change over the previous predetermined period of time. is predicted by the processor;
the processor generating, via the interface, an output indication of the predicted future axial elongation of the eye;
the processor using the output instructions to select a myopia-suppressing treatment plan for the individual.
前記プロセッサが、前記個人の過去の屈折変化に関するデータを受信することと、
前記プロセッサが、前記過去の屈折変化データから、前記個人の屈折変化の進行変化率を計算することと、
前記プロセッサが、前記計算された変化率を年率に換算して、過去1年間の前記屈折変化を得ることと、を更に含む、請求項1に記載の方法。
the processor receiving data regarding the individual's past refractive changes;
the processor calculating a progression rate of refractive change for the individual from the historical refractive change data;
2. The method of claim 1, further comprising: converting the calculated rate of change to an annual rate to obtain the refractive change for the past year.
前記近視抑制治療計画が、近視抑制眼用レンズ、オルソケラトロジー又は製薬学的な治療計画を含む、請求項1に記載の方法。 2. The method of claim 1, wherein the myopia-suppressing treatment regimen comprises a myopia-suppressing ophthalmic lens, orthokeratology, or pharmaceutical treatment regimen. 前記近視抑制眼用レンズが、近視抑制コンタクトレンズを含む、請求項に記載の方法。 4. The method of claim 3 , wherein the myopia-reducing ophthalmic lens comprises a myopia-reducing contact lens. 前記プロセッサ、前記眼の前記計算された将来の軸方向の伸長を所定の閾値と比較することと、
前記眼の前記計算された軸方向の伸長が前記所定の閾値より大きいとき、急速な進行者となる個人を前記プロセッサが同定することと、を更に含む、請求項1に記載の方法。
the processor comparing the calculated future axial elongation of the eye to a predetermined threshold;
2. The method of claim 1, further comprising: identifying a rapid progresser individual when the calculated axial elongation of the eye is greater than the predetermined threshold.
前記所定の閾値が、約0.301mm/年である、請求項5に記載の方法。 6. The method of claim 5, wherein the predetermined threshold is approximately 0.301 mm/year. 前記眼の前記計算された軸方向の伸長が、値ΔALであり、前記方法は、次式:
ΔAL=a×RECIPY(D)-b×年齢+c×軸長-d
に従ってΔALを計算することを含み、式中、a、b、及びcは、対応する係数であり、dは、mm単位の一定値であり、RECIPYは、ジオプター(D)で前記屈折変化を表し、年齢は、個人の年齢を年単位で表し、軸長は、mm単位である、請求項2に記載の方法。
The calculated axial elongation of the eye is a value ΔAL, and the method comprises:
ΔAL=a×RECIPY(D)−b×age+c×axial length−d
where a, b, and c are the corresponding coefficients, d is a constant value in mm, and RECIPY represents said refractive change in diopters (D) 3. The method of claim 2, wherein , age represents the age of the individual in years and the axial length is in mm.
a=-0.12051+/-.05162(mm/D)、係数値b=0.03954+/-0.00323(mm/年)、係数値c=0.036819+/-0.001098、及び値d=0.35111(mm)+/-0.025809である、請求項7に記載の方法。 a=−0.12051+/-. 05162 (mm/D), coefficient value b=0.03954+/-0.00323 (mm/year), coefficient value c=0.036819+/-0.001098, and value d=0.35111 (mm)+/- 8. The method of claim 7, wherein -0.025809. 個人の近視を治療するためのコンピュータシステムであって、
命令を記憶するためのメモリと、
前記メモリと連結されたプロセッサであって、
ーバでインタフェースを介して、前の所定期間における前記個人の基準時点からの屈折変化に関するデータを受信し、
前記インタフェースを介して、前記個人の年齢を表すデータ及び前記基準時点で測定された眼の現在の軸長値を表すデータを受信し、
前記個人の前記年齢、前記基準時点で測定された前記眼の前記現在の軸長値、及び前記前の所定期間における前記屈折変化に応じて、前記眼の将来の軸方向の伸長を予測し、
前記インタフェースを介して、前記眼の前記予測される将来の軸方向の伸長の出力指示を生成し、
前記出力指示を使用して前記個人のための近視抑制治療を選択するための、前記記憶された命令を実行するプロセッサと、を備えるコンピュータシステム。
A computer system for treating myopia in an individual, comprising:
a memory for storing instructions;
a processor coupled to the memory, comprising:
receiving, via an interface at a server , data relating to refraction change from the individual's reference time point for a previous predetermined time period;
receiving, via the interface, data representing the age of the individual and data representing the current axial length value of the eye measured at the reference time point;
predicting future axial elongation of the eye as a function of the age of the individual, the current axial length value of the eye measured at the reference time, and the refractive change over the previous predetermined time period;
generating, via the interface, an output indication of the predicted future axial elongation of the eye;
and a processor that executes the stored instructions to select a myopia-reducing treatment for the individual using the output instructions.
前記記憶された命令が、
前記個人の過去の屈折変化に関するデータを受信し、
前記過去の屈折変化データから、前記個人の屈折変化の進行変化率を計算し、
前記計算された変化率を年率に換算して、過去1年間の前記屈折変化を得るように、前記プロセッサを更に構成する、請求項9に記載のコンピュータシステム。
The stored instructions are
receiving data regarding the individual's past refractive changes;
calculating a progression rate of refraction change for the individual from the historical refraction change data;
10. The computer system of claim 9, wherein the processor is further configured to annualize the calculated rate of change to obtain the refractive change for the past year.
前記近視抑制治療が、近視抑制眼用レンズ、近視抑制コンタクトレンズ、及びソフトコンタクトレンズ、オルソケラトロジー又は製薬学的な治療計画のうち1つ又は2つ以上を含む、請求項9に記載のコンピュータシステム。 10. The computer system of claim 9, wherein the myopia-reducing treatment comprises one or more of myopia-reducing ophthalmic lenses, myopia-reducing contact lenses, and soft contact lenses, orthokeratology, or pharmaceutical treatment regimens. . 前記プロセッサが、
前記眼の前記計算された軸方向の伸長を所定の閾値と比較し、
前記眼の前記計算された軸方向の伸長が前記所定の閾値より大きいとき、急速な進行者となる個人を同定し、
前記急速な進行者のための近視抑制治療を選択するための、更なる命令を実行する、請求項9に記載のコンピュータシステム。
the processor
comparing the calculated axial elongation of the eye to a predetermined threshold;
identifying individuals who are rapid progressors when the calculated axial elongation of the eye is greater than the predetermined threshold;
10. The computer system of claim 9, executing further instructions for selecting a myopia-suppressing treatment for the rapid progressor.
前記眼の前記計算された軸方向の伸長が、値ΔALであり、前記プロセッサが、
次式:
ΔAL=a×RECIPY(D)-b×年齢+c×軸長-d
に従ってΔALを計算するための更なる命令を実行し、式中、a、b、及びcは、対応する係数であり、dは、mm単位の一定値であり、RECIPYは、ジオプターで前記屈折変化を表し、年齢は、個人の年齢を年単位で表し、軸長は、mm単位である、請求項9に記載のコンピュータシステム。
wherein the calculated axial elongation of the eye is a value ΔAL, and wherein the processor
The following formula:
ΔAL=a×RECIPY(D)−b×age+c×axial length−d
, where a, b, and c are the corresponding coefficients, d is a constant value in mm, and RECIPY is the refractive change in diopters. 10. The computer system of claim 9, wherein age represents the age of the individual in years and axial length is in mm.
a=-0.12051+/-.05162(mm/D)、係数値b=0.03954+/-0.00323(mm/年)、係数値c=0.036819+/-0.001098、及び値d=0.35111(mm)+/-0.025809である、請求項13に記載のコンピュータシステム。 a=−0.12051+/-. 05162 (mm/D), coefficient value b=0.03954+/-0.00323 (mm/year), coefficient value c=0.036819+/-0.001098, and value d=0.35111 (mm)+/- 14. The computer system of claim 13, wherein -0.025809. 個人の近視を治療するためのコンピュータプログラムであって、前記プログラムが
コンピュータでインタフェースを介して、前の所定期間における前記個人の基準時点からの屈折変化に関するデータを受信することと、
前記インタフェースを介して、前記個人の年齢を表すデータ及び前記基準時点で測定された前記眼の現在の軸長値を表すデータを受信することと、
前記個人の前記年齢、前記基準時点で測定された眼の前記現在の軸長値、及び前記前の所定期間における前記屈折変化に応じて、前記眼の将来の軸方向の伸長をプロセッサによって予測することと、
前記インタフェースを介して、前記眼の前記予測される将来の軸方向の伸長の出力指示を生成することと、
前記出力指示を使用して前記個人のための近視抑制治療を選択することと、を含む方法を実施するために前記プロセッサによって実行可能である、コンピュータプログラム。
A computer program for treating myopia in an individual , said program comprising:
receiving, via an interface with a computer, data regarding refractive changes from the individual's reference point in a previous predetermined period of time;
receiving, via the interface, data representing the individual's age and data representing a current axial length value of the eye measured at the reference time point;
predicting, by a processor, the future axial elongation of the eye as a function of the age of the individual, the current axial length value of the eye measured at the reference time, and the refractive change over the previous predetermined period of time; and
generating, via the interface, an output indication of the predicted future axial elongation of the eye;
using said output instructions to select a myopia-reducing therapy for said individual .
前記プログラムが
前記個人の過去の屈折変化に関するデータを受信することと、
前記過去の屈折変化データから、前記個人の屈折変化の進行変化率を計算することと、
前記計算された変化率を年率に換算して、過去1年間の前記屈折変化を得ることと、を実施するように前記プロセッサを更に構成する、請求項15に記載のコンピュータプログラム。
The program
receiving data regarding the individual's past refractive changes;
calculating a progression rate of refraction change for the individual from the historical refraction change data;
16. The computer program of claim 15, further configuring the processor to: annualize the calculated rate of change to obtain the refractive change for the past year.
前記近視抑制治療が、近視抑制眼用レンズ、オルソケラトロジー又は製薬学的な治療計画を含む、請求項15に記載のコンピュータプログラム。 16. The computer program product of claim 15, wherein the myopia-suppressing treatment comprises myopia-suppressing ophthalmic lenses, orthokeratology, or a pharmaceutical treatment regimen. 前記近視抑制眼用レンズが、近視抑制コンタクトレンズを含む、請求項17に記載のコンピュータプログラム。 18. The computer program product of claim 17 , wherein the myopia-reducing ophthalmic lens comprises a myopia-reducing contact lens. 前記眼の前記計算された軸方向の伸長が、値ΔALであり、前記方法は、次式:
ΔAL=a×RECIPY(D)-b×年齢+c×軸長-d
に従ってΔALを計算することを含み、式中、a、b、及びcは、対応する係数であり、dは、mm単位の一定値であり、RECIPYは、ジオプターで前記屈折変化を表し、年齢は、個人の年齢を年単位で表し、軸長は、mm単位である、請求項15に記載のコンピュータプログラム。
The calculated axial elongation of the eye is a value ΔAL, and the method comprises:
ΔAL=a×RECIPY(D)−b×age+c×axial length−d
where a, b, and c are the corresponding coefficients, d is a constant value in mm, RECIPY represents said refractive change in diopters, and age is , the age of the individual in years, and the axial length is in mm .
a=-0.12051+/-.05162(mm/D)、係数値b=0.03954+/-0.00323(mm/年)、係数値c=0.036819+/-0.001098、及び値d=0.35111(mm)+/-0.025809である、請求項19に記載のコンピュータプログラム。 a=−0.12051+/-. 05162 (mm/D), coefficient value b=0.03954+/-0.00323 (mm/year), coefficient value c=0.036819+/-0.001098, and value d=0.35111 (mm)+/- 20. A computer program as claimed in claim 19, which is -0.025809.
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