特表2022-549762眼内レンズ挿入計画のためのグラフィカルユーザインターフェースを提供するためのシステム及び方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2022-11-29
(54)【発明の名称】眼内レンズ挿入計画のためのグラフィカルユーザインターフェースを提供するためのシステム及び方法
(51)【国際特許分類】
A61F 2/16 20060101AFI20221121BHJP
【ＦＩ】
A61F2/16
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2022507418
(86)(22)【出願日】2020-09-19
(85)【翻訳文提出日】2022-02-04
(86)【国際出願番号】 IB2020058749
(87)【国際公開番号】W WO2021059104
(87)【国際公開日】2021-04-01
(31)【優先権主張番号】62/906,754
(32)【優先日】2019-09-27
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】319008904
【氏名又は名称】アルコン インコーポレイティド
(74)【代理人】
【識別番号】100099759
【弁理士】
【氏名又は名称】青木 篤
(74)【代理人】
【識別番号】100123582
【弁理士】
【氏名又は名称】三橋 真二
(74)【代理人】
【識別番号】100160705
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 健太郎
(72)【発明者】
【氏名】デイビッド トー
【テーマコード（参考）】
4C097
【Ｆターム（参考）】
4C097AA25
4C097BB04
4C097MM09
4C097SA10
(57)【要約】
システム及び方法が、２段階プロセスにおける眼内レンズ挿入計画において、アイケア専門家を支援するためのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供するために提示される。第１の段階中、患者の眼の第１のバイオメトリックデータが取得される。第１のレンズ製品を備える第１のレンズ製品セットが、第１のバイオメトリックデータに基づいて特定される。第１のグリッドが、ＧＵＩを介して提供されて、第１のレンズ製品セットを提示する。第２の段階中、眼の第２のバイオメトリックデータが、患者の眼の既存のレンズが除去された後、取得される。第２のレンズ製品を備える第２のレンズ製品セットが、第２のバイオメトリックデータに基づいて特定される。第２のグリッドが、ＧＵＩを介して提供されて、第２のレンズ製品セットと、第１及び第２のレンズ製品間の差異とを提示する。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
方法であって、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、患者の眼に関連付けられる第１のバイオメトリックデータを取得することと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、複数のレンズ構成から、前記第１のバイオメトリックデータ及び目標屈折値に基づいて、第１のレンズ構成セットを特定することであって、前記複数のレンズ構成における各レンズ構成は、特定の球面度数及び特定のトーリック度数に対応し、前記第１のレンズ構成セットは、前記第１のバイオメトリックデータに基づいて前記目標屈折値に最も近い前記眼のための関連する結果の屈折値を有する第１のレンズ構成を備える、ことと、
前記眼の水晶体が除去された後に、前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記患者の前記眼に関連付けられる第２のバイオメトリックデータを取得することと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記複数のレンズ構成から、前記第２のバイオメトリックデータ及び前記目標屈折値に基づいて、第２のレンズ構成セットを特定することであって、前記第２のレンズ構成セットは、前記第２のバイオメトリックデータに基づいて前記目標屈折値に最も近い前記眼のための関連する結果の屈折値を有する第２のレンズ構成を備える、ことと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、装置のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）上に、前記第２のレンズ構成セットを表すグリッドを提示することと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記グリッド上に、前記第１のレンズ構成と前記第２のレンズ構成との間の差異を示すことと、
を含む、方法。
【請求項2】
前記第２のレンズ構成は、前記グリッドの中心に提示され、第１のレンズ構成は、前記差異に基づいて前記グリッドの前記中心から少し距離を置いて提示される、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記第１のレンズ構成は、前記グリッドの中心に提示され、第２のレンズ構成は、前記差異に基づいて前記グリッドの前記中心から少し距離を置いて提示される、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記操作は、更に、前記第１のレンズ構成と前記第２のレンズ構成との間の前記差異が閾値よりも大きいことを特定することと、
前記差異が前記閾値よりも大きいことを特定することに応答して、前記装置の前記ＧＵＩ上に通知を提供することと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
更に、前記第２のバイオメトリックデータを取得する前に、前記患者の前記眼の前記水晶体を除去することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記グリッドは第１のグリッドであり、前記方法は、更に、前記第１のグリッドを前記装置の前記ＧＵＩ上に提示する前に、前記第１のレンズ構成セットを表す第２のグリッドを提示すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記第１のレンズ構成は前記第２のグリッドの中心に提示される、請求項６に記載の方法。
【請求項8】
システムであって、非一時的メモリと、
１つ以上のハードウェアプロセッサであって、前記非一時的メモリと結合され、且つ前記非一時的メモリから命令を読み取って前記システムに、
患者の眼に関連付けられる第１のバイオメトリックデータを取得することと、
複数のレンズ製品から、前記第１のバイオメトリックデータに基づいて、第１のレンズ製品セットを特定することであって、前記複数のレンズ製品における各レンズ製品は、特定の球面度数及び特定のトーリック度数に対応し、前記第１のレンズ製品セットは、前記第１のバイオメトリックデータに基づいて目標屈折値に最も近い前記眼のための関連する結果の屈折値を有する第１のレンズ製品を備える、ことと、
前記眼の既存のレンズが除去された後に、前記患者の前記眼に関連付けられる第２のバイオメトリックデータを取得することと、
前記複数のレンズ製品から、前記第２のバイオメトリックデータに基づいて、第２のレンズ製品セットを特定することであって、前記第２のレンズ製品セットは、前記第２のバイオメトリックデータに基づいて前記目標屈折値に最も近い前記眼のための関連する結果の屈折値を有する第２のレンズ製品を備える、ことと、
装置のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）上に、少なくとも前記第１のレンズ製品及び前記第２のレンズ製品を表すグリッドを提示することと、
を含む操作を実行させるよう構成される、１つ以上のハードウェアプロセッサと、を備える、システム。
【請求項9】
前記グリッドは前記第２のレンズ製品セットを表し、前記グリッドは、球面度数に対応する第１の次元と、トーリック度数に対応する第２の次元とを備える、請求項８に記載のシステム。
【請求項10】
同じトーリック度数を有する前記第２のレンズ製品セットからのレンズ製品は、前記グリッドの前記第１の次元に沿って配置され、同じ球面度数を有する前記第２のレンズ製品セットからのレンズ製品は、前記グリッドの前記第２の次元に沿って配置される、請求項９に記載のシステム。
【請求項11】
前記第２のレンズ製品は前記グリッドの中心に提示される、請求項９に記載のシステム。
【請求項12】
前記第２のレンズ製品セットの各特定のレンズ製品は、前記特定のレンズ製品と前記第２のレンズ製品との間の球面度数及び／又はトーリック度数における１つ以上の差異に基づいて前記グリッドの前記中心から少し距離を置いて前記グリッド上に配置される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項13】
前記操作は、更に、前記第１のレンズ製品を提示する前記グリッド上の領域を識別することと、
前記グリッドの前記領域を強調表示することと、
を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項14】
前記グリッドは前記第１のレンズ製品セットを表し、前記第１のレンズ製品は前記グリッドの中心に提示され、前記操作は、更に、前記第２のレンズ製品を提示する前記グリッド上の領域を識別することと、
前記グリッドの前記領域を強調表示することと、
を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項15】
機械読取可能命令を格納した非一時的機械読取可能媒体であって、前記機械読取可能命令は、機械に、患者の眼に関連付けられる第１のバイオメトリックデータを取得することと、
複数のレンズ製品から、前記第１のバイオメトリックデータに基づいて目標屈折値に最も近い前記眼のための関連する結果の屈折値を有する第１のレンズ製品を特定することと、
前記眼の既存のレンズが除去された後に、前記患者の前記眼に関連付けられる第２のバイオメトリックデータを取得することと、
前記複数のレンズ製品から、前記第２のバイオメトリックデータに基づいて前記目標屈折値に最も近い前記眼のための関連する結果の屈折値を有する第２のレンズ製品を特定することと、
装置のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）上に、少なくとも前記第１のレンズ製品及び前記第２のレンズ製品を表すグリッドを提示することと、
を含む操作を実行させるよう実行可能である、
非一時的機械読取可能媒体。
【請求項16】
前記操作は、更に、前記複数のレンズ製品から、前記第２のバイオメトリックデータに基づいてレンズ製品セットを特定することを含み、前記グリッドは、前記第１のレンズ製品及び前記第２のレンズ製品を備える前記レンズ製品セットを表す、
請求項１５に記載の非一時的機械読取可能媒体。
【請求項17】
前記第２のレンズ製品は前記グリッドの中心に提示される、請求項１６に記載の非一時的機械読取可能媒体。
【請求項18】
前記操作は、更に、前記第１のレンズ製品を提示する前記グリッド上の領域を識別することと、
前記グリッドの前記領域を強調表示することと、
を含む、請求項１７に記載の非一時的機械読取可能媒体。
【請求項19】
前記操作は、更に、前記複数のレンズ製品から、前記第１のバイオメトリックデータに基づいてレンズ製品セットを特定することを含み、前記グリッドは、前記第１のレンズ製品及び前記第２のレンズ製品を備える前記レンズ製品セットを表す、
請求項１５に記載の非一時的機械読取可能媒体。
【請求項20】
前記第１のレンズ製品は前記グリッドの中心に提示され、前記操作は、更に、前記第２のレンズ製品を提示する前記グリッド上の領域を識別することと、
前記グリッドの前記領域を強調表示することと、
を含む、請求項１９に記載の非一時的機械読取可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、開示の様々な実施形態による眼内レンズ挿入計画においてアイケア専門家を支援するためのグラフィカルユーザインターフェースに関する。
【背景技術】
【0002】
眼内レンズは、白内障等の眼の状態を有する患者のための水晶体に取って代わるよう開発されてきた。かかる眼の状態を有する患者に対して、手術が行われる可能性があり、それによって、患者の眼の水晶体が取り除かれ、人工レンズ（例えば、眼内レンズ）が水晶体を置き換えるよう眼に挿入される。異なる患者は異なる眼形状を有する可能性がある（例えば、異なるレンズ処方を必要とする）ことを考慮すると、異なる度数を有するレンズが、目標とする結果の視力（例えば、目標屈折値）を達成するよう異なる患者に対して選択及び用いられてもよい。
【0003】
しかし、患者のために適切な眼内レンズを選択することは容易な作業ではない可能性がある。例えば、眼内レンズは、個別の度数（例えば、２４．０Ｄ、２４．５Ｄ等）を有して製造されるため、アイケア専門家（ＥＣＰ）は、多くの場合、妥協し、患者に対して同様ではあるが正確な目標とする結果の視力をもたらすことができないレンズを選択しなければならない。更に、患者の異なる生活様式の選択、患者の眼の手術歴、利き目ではない眼の好み等の要因もまた、レンズを選択する際のＥＣＰの決定に影響を及ぼす可能性がある。従って、当該技術において、患者のために眼内レンズを選択する際にＥＣＰを支援するためのユーザインターフェースを提供するニーズが存在する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0004】
幾つかの実施形態によれば、方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、患者の眼に関連付けられる第１のバイオメトリックデータを取得することと、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、複数のレンズ構成から、第１のバイオメトリックデータ及び目標屈折値に基づいて、第１のレンズ構成セットを特定することであって、複数のレンズ構成における各レンズ構成は、特定の球面度数及び特定のトーリック度数に対応し、第１のレンズ構成セットは、第１のバイオメトリックデータに基づいて目標屈折値に最も近い眼のための関連する結果の屈折値を有する第１のレンズ構成を備える、ことと、眼の水晶体が除去された後に、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、患者の眼に関連付けられる第２のバイオメトリックデータを取得することと、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、複数のレンズ構成から、第２のバイオメトリックデータ及び目標屈折値に基づいて、第２のレンズ構成セットを特定することであって、第２のレンズ構成セットは、第２のバイオメトリックデータに基づいて目標屈折値に最も近い眼のための関連する結果の屈折値を有する第２のレンズ構成を備える、ことと、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、装置のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）上に、第２のレンズ構成セットを表すグリッドを提示することと、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、グリッド上に、第１のレンズ構成と第２のレンズ構成との間の差異を示すことと、を含んでいる。
【0005】
幾つかの実施形態によれば、システムは、非一時的メモリと、１つ以上のハードウェアプロセッサであって、非一時的メモリから命令を読み取ってシステムに、患者の眼に関連付けられる第１のバイオメトリックデータを取得することと、複数のレンズ製品から、第１のバイオメトリックデータに基づいて、第１のレンズ製品セットを特定することであって、複数のレンズ製品における各レンズ製品は、特定の球面度数及び特定のトーリック度数に対応し、第１のレンズ製品セットは、第１のバイオメトリックデータに基づいて目標屈折値に最も近い眼のための関連する結果の屈折値を有する第１のレンズ製品を備える、ことと、眼の既存のレンズが除去された後に、患者の眼に関連付けられる第２のバイオメトリックデータを取得することと、複数のレンズ製品から、第２のバイオメトリックデータに基づいて、第２のレンズ製品セットを特定することであって、第２のレンズ製品セットは、第２のバイオメトリックデータに基づいて目標屈折値に最も近い眼のための関連する結果の屈折値を有する第２のレンズ製品を備える、ことと、装置のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）上に、少なくとも第１のレンズ製品及び第２のレンズ製品を表すグリッドを提示することと、を含む操作を実行させるよう構成される１つ以上のハードウェアプロセッサと、を備えている。
【0006】
幾つかの実施形態によれば、機械読取可能命令を格納した非一時的機械読取可能媒体であって、機械読取可能命令は、機械に、患者の眼に関連付けられる第１のバイオメトリックデータを取得することと、複数のレンズ製品から、第１のバイオメトリックデータに基づいて目標屈折値に最も近い眼のための関連する結果の屈折値を有する第１のレンズ製品を特定することと、眼の既存のレンズが除去された後に、患者の眼に関連付けられる第２のバイオメトリックデータを取得することと、複数のレンズ製品から、第２のバイオメトリックデータに基づいて目標屈折値に最も近い眼のための関連する結果の屈折値を有する第２のレンズ製品を特定することと、装置のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）上に、少なくとも第１のレンズ製品及び第２のレンズ製品を表すグリッドを提示することと、を含む操作を実行させるよう実行可能である。
【0007】
本技術、本技術の特徴、及び本技術の利点をより完全に理解するために、添付の図面と併せて、以下の説明を参照する。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
図面において、同一符号を有する要素は、同一又は類似の機能を有する。
【0010】
発明の態様、実施形態、実装形態、又はモジュールを示すこの説明及び添付の図面は、限定するものとして解釈されるべきではなく、特許請求の範囲が、保護された発明を定義する。この説明及び特許請求の範囲の精神及び範囲から逸脱することなく、様々な機械的、構成的、構造的、電気的、及び動作上の変更を行ってもよい。場合によっては、本発明をあいまいにしないために、周知の回路、構造、又は技術は、図示又は詳細に説明されていない。２つ以上の図の類似の番号は、同一又は類似の要素を表す。
【0011】
この説明において、本開示と一致する幾つかの実施形態を説明する特定の詳細が示されている。実施形態の完全な理解を提供するために、多数の特定の詳細が示されている。しかしながら、これらの具体的詳細の一部又は全部なしに幾つかの実施形態が実施されてもよいことは、当業者には明らかであろう。本明細書に開示された特定の実施形態は、限定的でなく、例示的であるように意図される。当業者であれば、本明細書に具体的に説明されないが、この開示の範囲及び精神の範囲内にある他の要素を実現してもよい。加えて、不必要な繰り返しを避けるために、一実施形態に関連して図示されて説明された１つ以上の特徴は、特に別途説明しない限り、又は１つ以上の特徴によって実施形態が機能しなくなる場合を除いて、他の実施形態に組み込まれてもよい。
【0012】
以下に説明する技術は、２段階プロセスにおける眼内レンズ挿入計画において、アイケア専門家（ＥＣＰ）（例えば、眼科医）を支援するためのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供するシステム及び方法に関係する。幾つかの実施形態において、レンズ選択システムは、ＥＣＰが患者のために眼内レンズを選択することを支援するよう提供されてもよい。レンズ選択システムは、ＥＣＰに関連付けられる装置上にＧＵＩを提示してもよい。２段階プロセスの第１の段階中に、装置上に提示されるＧＵＩを通して、レンズ選択システムは、患者の眼に関連する第１のバイオメトリックデータを取得してもよい。例えば、ＥＣＰは、診断装置を用いて、眼に手術を行う前に、眼軸長、角膜屈折力、前房深度、水晶体厚み、白色－白色角膜径、及び場合によっては他の測定値等の眼形状を測定してもよい。ＥＣＰは、次いで、ＧＵＩを介してかかる眼形状をレンズ選択システムに提供してもよい。幾つかの実施形態において、診断装置は、測定された眼形状をＧＵＩに自動的に提供してもよい（例えば、ＧＵＩ上のデータフィールドに自動的に入力する）。幾つかの実施形態において、ＥＣＰはまた、ＧＵＩを介してレンズ選択システムに患者の眼の目標視力（例えば、目標屈折値）等の望ましい術後結果を提供してもよい。
【0013】
第１のバイオメトリックデータ及び目標屈折値に基づいて、レンズ選択システムは、以下でより詳細に説明する１つ以上のレンズ選択アルゴリズムを用いて、複数のレンズ製品から、患者のための第１のレンズ製品を選択してもよい。幾つかの実施形態において、各レンズ製品は、レンズ製品の１つ以上の対応する度数（例えば、対応する球面度数及び対応するトーリック度数等）を指定する個別のレンズ構成を有していてもよい。レンズ選択システムは、ＥＣＰに対して利用可能な複数のレンズ製品の中から第１のレンズ製品が、第１のバイオメトリックデータに基づいて、目標視力（例えば、目標屈折値）に最も近い患者の眼に対する推定結果視力（例えば、推定結果屈折値）を生じることを特定することによって、第１のレンズ製品を選択してもよい。上で検討したように、レンズ製品は個別の度数で製造されてもよく、全てのレンズ度数がＥＣＰに対して利用可能であるわけではない。例えば、レンズ製品のファミリーは、０．５球面度数のステップで分離された球面度数（例えば、２４．０Ｄ、２４．５Ｄ、２５．０Ｄ等）を有するレンズを含んでいてもよい。従って、ステップ間の球面度数（例えば、２４．３Ｄ）を有するレンズ製品は、ＥＣＰにとって利用できない可能性がある。
【0014】
幾つかの実施形態において、レンズ選択システムは、１つ以上のアルゴリズム（例えば、Ｂａｒｒｅｔｔ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ式、Ｈａｉｇｉｓ式、Ｈｏｆｆｅｒ Ｑ式、Ｈｏｌｌａｄａｙ式、ＳＲＫ式等）を用いて患者の眼に必要とされるレンズ度数を予測して、患者の第１のバイオメトリックデータに基づく目標視力を達成してもよい。例えば、レンズ選択システムは、ＥＣＰによって測定される患者の眼の軸長、角膜屈折力、前房深度、水晶体厚み、白色－白色角膜径を含む第１のバイオメトリックデータをＢａｒｒｅｔｔ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ式の入力として用いてもよく、Ｂａｒｒｅｔｔ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ式に基づいて、患者の眼の所望の屈折力（例えば、所望の球面度数、所望のトーリック度数等）を特定してもよい。しかし、ＥＣＰに対して利用可能なレンズ製品は、正確な所望度数を有するレンズ製品を含まない可能性があるため、レンズ選択システムは、ＥＣＰに対して利用可能なレンズ製品から、所望度数に最も近いレンズ構成を有するレンズ製品を第１のレンズ製品として選択してもよい。例えば、患者の眼に対する計算された所望度数が２４．１Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を含む場合、レンズ選択システムは、２４．０Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を指定するレンズ構成を有するレンズ製品を患者の眼のための第１の製品として選択してもよい。
【0015】
第１のレンズ製品に加えて、レンズ選択システムはまた、患者のための第１のレンズ製品に基づいて第１のレンズ製品グループを特定してもよい。レンズ選択システムは、２つの異なるアプローチにより、第１のレンズ製品グループを特定してもよい。第１のアプローチにより、レンズ選択システムは、ＥＣＰに対して利用可能な異なるレンズ製品から、第１のレンズ製品の第１のレンズ構成に最も近い（又は所望度数に最も近い）レンズ構成を有する第１のレンズ製品グループを特定してもよい。例えば、第１のレンズ製品が、２４．０Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を指定する第１のレンズ構成を有している場合、レンズ選択システムは、第１の製品の第１のレンズ構成に最も類似する（例えば、最も近い）球面度数及び／又はトーリック度数を有するレンズ製品を第１のレンズ製品グループの一部として選択してもよい。上で検討した実施例を用いて、２４．０Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を指定する第１のレンズ構成を有する第１のレンズ製品について、レンズ選択システムは、（第１のレンズ構成と）同じＴ３のトーリック度数を指定するが、球面度数を変化させる（例えば、２３．５Ｄ、２４．５Ｄ等）レンズ構成を有するレンズ製品を第１のレンズ製品グループの一部として選択してもよい。同様に、レンズ選択システムは、（第１のレンズ構成と）同じ２４．０Ｄの球面度数を指定するが、トーリック度数を変化させる（例えば、Ｔ２、Ｔ４等）レンズ構成を有するレンズ製品を第１のレンズ製品グループの一部として選択してもよい。加えて、レンズ選択システムは、同様の（しかし同じではない）球面度数（例えば、２３．５Ｄ、２４．５Ｄ）及び同様の（しかし同じではない）トーリック度数（例えば、Ｔ２、Ｔ４等）を指定するレンズ構成を有するレンズ製品を選択してもよい。
【0016】
第２のアプローチにより、レンズ選択システムは、ＥＣＰに対して利用可能な異なるレンズ製品から、計算式に基づいて、目標視力（例えば、目標屈折値）に最も近い推定結果視力（例えば、推定結果屈折値）を生じる第１のレンズ製品グループを特定してもよい。２つのアプローチは、常にではないが、通常、第１のレンズ製品に基づいて同じレンズ製品グループを生成する。従って、レンズ選択システムが、第１のレンズ製品グループを選択する際に２つのアプローチのうちの１つを選択することができる（又はＥＣＰが選択することを可能にする）ことが有益である。レンズ選択システムは、どちらか一方のアプローチを用いて、第１のレンズ製品グループに対して任意の数（例えば、４、８、１０等）のレンズ製品を選択してもよい。
【0017】
幾つかの実施形態において、レンズ選択システムは、ＧＵＩを介して、患者の眼のために選択された第１のレンズ製品及び第１のレンズ製品グループを提示してもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択システムは、第１のレンズ製品及び第１のレンズ製品グループを、２つの次元を有するグリッド（例えば、第１のグリッド）内に提示してもよく、ここで第１の次元は球面度数に対応し、第２の次元はトーリック度数に対応する。レンズ選択システムは、第１のグリッドの中心に第１のレンズ製品（例えば、目標視力に最も近い推定結果視力を生じるであろうレンズ製品、又は第１のバイオメトリックデータに基づいて所望の度数に最も近い球面度数及びトーリック度数を指定するレンズ構成を有するレンズ製品）を提示してもよい。レンズ選択システムは、次いで、第１のレンズ製品の周囲に第１のレンズ製品グループ内のレンズ製品を提示してもよい。例えば、レンズ選択システムは、第１のグリッドの第１の次元に沿って（例えば、第１のレンズ製品の左右に）同じトーリック度数（変化する球面度数）を有する第１のレンズ製品グループ内のレンズ製品を提示してもよく、第１のグリッドの第２の次元に沿って（例えば、第１のレンズ製品の上下に）同じ球面度数（変化するトーリック度数）を有する第１のレンズ製品グループ内のレンズ製品を提示してもよい。レンズ選択システムは、次いで、第１のグループ内部の残りのレンズ製品（例えば、第１のレンズ製品から球面及びトーリック度数の両方を変化させるレンズ製品）を第１のグリッド上に第１の次元に沿って同じトーリック度数を有する他のレンズ製品と共に、そして、第２の次元に沿って同じ球面度数を有する他のレンズ製品と共に提示してもよい。このため、第１のレンズ製品によく似たレンズ構成を有するレンズ製品は、第１のグリッド上の第１のレンズ製品のより近くに提示され、第１のレンズ製品にあまり似ていない（例えば、より異なっている）レンズ構成を有するレンズ製品は、第１のグリッド上の第１のレンズ製品からより遠くに提示される。言い換えれば、第１のグリッド上の１つのレンズ製品と第１のレンズ製品との間の距離は、レンズ構成がレンズ製品と第１のレンズ製品との間でどれだけ類似しているかを示している。
【0018】
２つの次元（例えば、球面度数次元及びトーリック度数次元）に基づくレンズ製品のグリッド提示は、患者のために選択されたレンズ製品をＥＣＰに提示する方法を向上させる。上で検討したように、ＥＣＰは、患者の眼の目標視力に最も近い推定結果視力をもたらすレンズ製品を常に選択するとは限らない。例えば、ＥＣＰは、患者のライフスタイルの選択、患者の眼の手術歴、患者の非優位眼の好み等の要因により、患者の眼に対して（第１のレンズ製品以外の）異なるレンズ製品を選択してもよい。更に、第１のバイオメトリックデータを構成する眼形状の測定値は推定される測定値であり、正確ではない可能性があるため、２段階プロセスのこの第１の段階における所望の度数の計算は正確ではない可能性がある。このため、手術中に患者の眼に挿入するためにＥＣＰが選択する可能性があるレンズ製品は異なる可能性がある。グリッド提示は、患者の眼に挿入するためにＥＣＰによって最終的には選択されるレンズ製品が手術中に準備できるように、ＥＣＰが手術の準備のために複数のレンズ製品（例えば、第１のレンズ製品に類似したレンズ製品）を選択することを可能にする。
【0019】
幾つかの実施形態において、レンズ選択システムは、２段階プロセスの第２の段階中に患者の眼の第２のバイオメトリックデータを取得してもよい。２段階プロセスの第２の段階中、ＥＣＰは、例えば、眼手術中に、患者の眼から既存のレンズ（例えば、水晶体）を除去している。患者の眼は、既存のレンズを除去した後、「無水晶体」と呼ばれる。患者の眼から既存のレンズを除去した後、ＥＣＰは、眼形状を再度測定して第２のバイオメトリックデータを取得してもよい。第２のバイオメトリックデータはレンズが除去された後に取得されるため、測定値は一般に、レンズの除去前に取得された第１のバイオメトリックデータよりも正確である。幾つかの実施形態において、第２のバイオメトリックデータは、屈折値（例えば、無水晶体患者の屈折力を測定することによって得られる、波面測定値等）を含んでいてもよい。従って、レンズ選択システムは、ＧＵＩを介して、ＥＣＰから第２のバイオメトリックデータを取得してもよい。
【0020】
第２のバイオメトリックデータ及び目標屈折値に基づいて、レンズ選択システムは、複数のレンズ製品から、患者のための第２のレンズ製品を選択してもよい。第２のレンズ製品は、球面度数及びトーリック度数を指定する第２のレンズ構成を有していてもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択システムは、１つ以上の無水晶体ベースの眼内レンズ予測式を用いて患者の眼に必要とされるレンズ度数を予測して、患者の第２のバイオメトリックデータに基づく目標視力を達成してもよい。例えば、レンズ選択システムは、患者の眼の水晶体が除去された後にＥＣＰによって測定された患者の眼の屈折値を含む第２のバイオメトリックデータを無水晶体ベースの式に対する入力として用いてもよく、無水晶体ベースの式に基づいて、患者の眼に対する所望の度数（例えば、所望の球面度数、所望のトーリック度数等）を特定してもよい。しかし、ＥＣＰに対して利用可能なレンズ製品は、正確な所望度数を有するレンズ製品を含まない可能性があるため、レンズ選択システムは、ＥＣＰに対して利用可能なレンズ製品から、所望度数に最も近いレンズ構成を有するレンズ製品を第２のレンズ製品として選択してもよい。例えば、患者の眼に対する計算された所望度数が２４．４Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を含む場合、レンズ選択システムは、２４．５Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を指定するレンズ構成を有するレンズ製品を患者の眼のための第２の製品として選択してもよい。
【0021】
第２のレンズ製品は、第１のレンズ製品の第１のレンズ構成と類似した第２のレンズ構成を有していてもよく、このため、第２のレンズ製品は第１のレンズ製品グループに含まれてもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択システムは、第１のグリッド内の第２のレンズ製品を識別してもよく、第１のグリッド内の第２のレンズ製品を強調表示することによって第１のグリッドを修正してもよい。例えば、レンズ選択システムは、第２のレンズ製品が提示される領域にマーカを挿入してもよい。第２のレンズ製品が第１のグリッド内のボックス内に提示される場合、レンズ選択システムは、ボックスの辺縁の厚さを増加させてもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択システムは、第２のレンズ製品の提示の背景色／パターンを変更してもよい。レンズ選択システムは、次いで、ＥＣＰのためにＧＵＩを介して修正された第１のグリッドを提示してもよい。修正された第１のグリッド内の第２のレンズ製品の強調表示は、修正された第１のグリッド内の第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の距離の示度を提供し、それによって、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の偏差を示している。
【0022】
幾つかの実施形態において、第２のレンズ製品を特定することに加えて、レンズ選択システムはまた、患者のための第２のレンズ製品（及び第２のバイオメトリックデータ）に基づいて第２のレンズ製品グループを特定してもよい。第１のレンズ製品グループを選択することと同様に、レンズ選択システムは、２つの異なるアプローチにより、第２のレンズ製品グループを特定してもよい。第１のアプローチにより、レンズ選択システムは、ＥＣＰに対して利用可能な異なるレンズ製品から、第２のレンズ製品の第２のレンズ構成に最も近い（又は所望度数に最も近い）レンズ構成を有する第２のレンズ製品グループを特定してもよい。例えば、第２のレンズ製品が、２４．５Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を指定する第２のレンズ構成を有している場合、レンズ選択システムは、第２の製品の第２のレンズ構成に最も類似する（例えば、最も近い）球面度数及び／又はトーリック度数を有するレンズ製品を第２のレンズ製品グループの一部として選択してもよい。上で検討した実施例を用いて、２４．５Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を指定する第２のレンズ構成を有する第２のレンズ製品について、レンズ選択システムは、（第２のレンズ構成と）同じＴ２のトーリック度数を指定するが、球面度数を変化させる（例えば、２４．０Ｄ、２５．０Ｄ等）レンズ構成を有するレンズ製品を第２のレンズ製品グループの一部として選択してもよい。同様に、レンズ選択システムは、（第２のレンズ構成と）同じ２４．０Ｄの球面度数を指定するが、トーリック度数を変化させる（例えば、Ｔ２、Ｔ４等）レンズ構成を有するレンズ製品を第１のレンズ製品グループの一部として選択してもよい。加えて、レンズ選択システムは、同様の（しかし同じではない）球面度数（例えば、２４．０Ｄ、２５．０Ｄ）及び同様の（しかし同じではない）トーリック度数（例えば、Ｔ２、Ｔ４等）を指定するレンズ構成を有するレンズ製品を選択してもよい。
【0023】
第２のアプローチにより、レンズ選択システムは、ＥＣＰに対して利用可能な異なるレンズ製品から、無水晶体ベースの式に基づいて、目標視力（例えば、目標屈折値）に最も近い患者の眼に対する推定結果視力（例えば、推定結果屈折値）を生じる第２のレンズ製品グループを特定してもよい。第１のレンズ製品グループを特定することと同様に、幾つかの実施形態のレンズ選択システムは、どちらか一方のアプローチを用いて、第２のレンズ製品グループに対して任意の数（例えば、４、８、１０等）のレンズ製品を選択してもよい。第２のグループのために選択されるレンズ製品の数は、第１のグループのために選択されるレンズ製品の数と同じか又は異なっていてもよい。
【0024】
幾つかの実施形態において、修正された第１のグリッドを提示することに加えて、又はその代わりに、レンズ選択システムは、患者の眼のために選択された第２のレンズ製品及び第２のレンズ製品グループを提示するための第２のグリッドを生成してもよい。第１のグリッドと同様に、第２のグリッドも２つの次元を有し、ここで第１の次元は球面度数に対応し、第２の次元はトーリック度数に対応する。レンズ選択システムは、第２のグリッドの中心に第２のレンズ製品（例えば、目標視力に最も近い推定結果視力を生じるであろうレンズ製品、又は第２のバイオメトリックデータに基づいて所望の度数に最も近い球面度数及びトーリック度数を指定するレンズ構成を有するレンズ製品）を提示してもよい。レンズ選択システムは、次いで、第２のレンズ製品の周囲に第２のレンズ製品グループ内のレンズ製品を提示してもよい。例えば、レンズ選択システムは、第１のグリッドの第１の次元に沿って（例えば、第２のレンズ製品の左右に）同じトーリック度数（変化する球面度数）を有する第２のレンズ製品グループ内のレンズ製品を提示してもよく、第２のグリッドの第２の次元に沿って（例えば、第２のレンズ製品の上下に）同じ球面度数（変化するトーリック度数）を有する第２のレンズ製品グループ内のレンズ製品を提示してもよい。レンズ選択システムは、次いで、第２のグループ内部の残りのレンズ製品（例えば、第２のレンズ製品から球面及びトーリック度数の両方を変化させるレンズ製品）を第２のグリッド上に第１の次元に沿って同じトーリック度数を有する他のレンズ製品と共に、そして、第２の次元に沿って同じ球面度数を有する他のレンズ製品と共に提示してもよい。このため、第２のレンズ製品によく似たレンズ構成を有するレンズ製品は、第２のグリッド上の第２のレンズ製品のより近くに提示され、第２のレンズ製品にあまり似ていない（例えば、より異なっている）レンズ構成を有するレンズ製品は、第２のグリッド上の第２のレンズ製品からより遠くに提示される。言い換えれば、第２のグリッド上の１つのレンズ製品と第２のレンズ製品との間の距離は、レンズ構成がレンズ製品と第２のレンズ製品との間でどれだけ類似しているかを示している。レンズ選択システムは、次いで、ＧＵＩを介して、第２のグリッドをＥＣＰに提示してもよい。
【0025】
上で検討したように、第１のレンズ製品は、第２のレンズ製品の第２のレンズ構成と類似した第１のレンズ構成を有していてもよく、このため、第１のレンズ製品は第２のレンズ製品グループに含まれてもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択システムは、第２のグリッド内の第１のレンズ製品を識別してもよく、第２のグリッド内の第１のレンズ製品を強調表示することによって第２のグリッドを修正してもよい。例えば、レンズ選択システムは、第１のレンズ製品が第２のグリッド上に提示される領域にマーカを挿入してもよい。第１のレンズ製品が第２のグリッド内のボックス内に提示される場合、レンズ選択システムは、ボックスの辺縁の厚さを増加させてもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択システムは、第１のレンズ製品の提示の背景色／パターンを変更してもよい。レンズ選択システムは、次いで、ＥＣＰのためにＧＵＩを介して修正された第２のグリッドを提示してもよい。修正された第１のグリッドと同様に、修正された第２のグリッド内の第１のレンズ製品の強調表示は、修正された第２のグリッド内の第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の距離の示度を提供し、それによって、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の偏差を示している。
【0026】
第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の差異の示度（例えば、修正された第１のグリッド、修正された第２のグリッド等を介する）は、ＥＣＰが、レンズ製品を選択し、レンズ製品を患者の眼に挿入する前に、必要な是正措置を行うことを可能にしてもよい。例えば、差異が所定の閾値よりも大きい場合、ＥＣＰは、眼パラメータの測定を再度実行してもよい。従って、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の差異が所定の閾値よりも大きいと特定される場合、レンズ選択システムは、また、例えば、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の大きな差異を示す通知をＧＵＩ上に提供することによって、ＥＣＰに警告を提供する動作を実行してもよい。
【0027】
図１は、幾つかの実施形態による、内部に本明細書中で検討するようなレンズ選択システムが実装されていてもよいシステム１００を示している。システム１００は、ネットワーク１１５を介してＥＣＰ装置１３０、１４０、及び１５０等の１つ以上のＥＣＰ装置と結合されるレンズ選択プラットフォーム１０２を含んでいる。ＥＣＰ装置のそれぞれは、また、診断装置に通信可能に結合されてもよい。例えば、ＥＣＰ装置１３０は、診断装置１６０に（例えば、内部ネットワーク、有線又は無線接続等を介して）通信可能に結合される。幾つかの実施例において、ネットワーク１１５は、１つ以上のスイッチング装置、ルータ、ローカルエリアネットワーク（例えば、イーサネット（登録商標））、広域ネットワーク（例えば、インターネット）等を含んでいてもよい。この図では、レンズ選択プラットフォーム１０２がＥＣＰ装置から離れていることが示されているが、幾つかの実施形態において、レンズ選択プラットフォームの一部又は全部を、レンズ選択システムの機能をＥＣＰオフィスでローカルに実行できるように、ＥＣＰ装置１３０～１５０のそれぞれ及び／又は診断装置１６０の内部に実装してもよい。
【0028】
ＥＣＰ装置（例えば、ＥＣＰ装置１３０、１４０、及び１５０）のそれぞれは、ユーザインターフェース（ＵＩ）アプリケーションとＥＣＰ識別子とを含んでいてもよい。例えば、ＥＣＰ装置１３０は、ＵＩアプリケーション１３２とＥＣＰ識別子１３４とを含んでいる。ＵＩアプリケーション１３２は、対応するＥＣＰ（例えば、ＥＣＰ１７０）によって用いられてレンズ選択プラットフォーム１０２と相互作用してもよい。例えば、ＵＩアプリケーション１３２は、Ｗｅｂブラウザ又はクライアントアプリケーション（例えば、モバイルアプリケーション）であってもよい。ＥＣＰ１７０は、ＵＩアプリケーション１３２を介して、レンズ選択プラットフォーム１０２によって生成及び／又はホストされるＷｅｂページ等のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）にアクセスしてもよい。ＥＣＰ識別子１３４は、レンズ選択プラットフォーム１０２によってサービス提供される複数のＥＣＰの中からＥＣＰ１７０を一意に識別する識別子である。
【0029】
レンズ選択プラットフォーム１０２は、データベース１０４、レンズ選択エンジン１０６、及びインターフェースサーバ１０８を含む。データベース１０４は、レンズ製品に関連付けられた情報（例えば、レンズ製品の各ファミリーで利用可能なレンズ構成を含むレンズ製品の異なるファミリー等）を格納してもよい。例えば、ＥＣＰ識別子（例えば、ＥＣＰ識別子１３４）に基づいて、レンズ選択プラットフォーム１０２は、データベース１０４に問い合わせることによって、どのレンズ製品のファミリーがＥＣＰに利用可能であるかを特定してもよい。インターフェースサーバ１０８は、幾つかの実施形態において、それを介してＥＣＰ１７０等のＥＣＰがレンズ選択プラットフォーム１０２と相互作用してもよいユーザインターフェース（例えば、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）等）をＥＣＰ装置１３０、１４０、及び１５０上に提供するよう構成される。例えば、幾つかの実施形態のインターフェースサーバ１０８は、レンズ選択プラットフォーム１０２に関連付けられるＷｅｂサイトをホストするＷｅｂサーバを含んでいてもよい。インターフェースサーバ１０８は、ＵＩアプリケーション（例えば、ＵＩアプリケーション１３２）を介してＥＣＰ装置上に提示してもよい１つ以上の対話型Ｗｅｂページを生成及び／又は格納してもよい。別の実施例において、インターフェースサーバ１０８は、プロトコル（例えば、ＲＥＳＴプロトコル等）を介してクライアントアプリケーション（例えば、ＵＩアプリケーション１３２）と対話するアプリケーションサーバを含んでいてもよい。
【0030】
幾つかの実施形態において、ＥＣＰ（例えば、ＥＣＰ１７０）は、患者の眼のバイオメトリックデータを（例えば、患者の眼の既存のレンズの除去前及び／又は除去後に）取得してもよい。例えば、ＥＣＰ１７０は、診断装置１６０を用いて患者の眼の眼形状を測定してもよい。バイオメトリックデータを取得すると、ＥＣＰ１７０は、ＵＩアプリケーション（例えば、ＵＩアプリケーション１３２）及びインターフェースサーバ１０８によって提供されるユーザインターフェースを介して、患者の眼のバイオメトリックデータを（例えば、患者の眼の既存のレンズの除去前及び／又は除去後に）提供してもよい。幾つかの実施形態において、ＥＣＰ装置１３０は、診断装置１６０との接続を確立し、診断装置１６０からバイオメトリックデータを自動的に取得してもよく、また、ＥＣＰ１７０がバイオメトリックデータをユーザインターフェースに手動で提供する必要がないように、取得したバイオメトリックデータを自動的に用いてユーザインターフェース上のデータフィールドに入力してもよい。ＥＣＰ装置から受信したバイオメトリックデータに基づいて、レンズ選択エンジン１０６は、ＥＣＰに対して利用可能であり、バイオメトリックデータに基づいて患者の眼のために選択される１つ以上のレンズ製品の提示を生成してもよい。幾つかの実施形態において、インターフェースサーバは、グリッド内に１つ以上のレンズ製品を提示してもよい。グリッドは、患者の眼の既存のレンズの除去に先立ってＥＣＰによって取得される第１のバイオメトリックデータに基づいて選択される患者の眼のための最適レンズ製品（例えば、第１のレンズ製品）と、患者の眼の既存のレンズの除去後にＥＣＰによって取得される第２のバイオメトリックデータに基づいて選択される患者の眼のための最適レンズ製品（例えば、第２のレンズ製品）と、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の偏差（例えば、度数の差）とを示してもよい。
【0031】
図２は、本開示の一実施形態による、２段階プロセスを用いて患者の眼のためのレンズ製品を選択するためのユーザインターフェースをＥＣＰに提供するためのプロセス２００を示している。幾つかの実施形態において、プロセス２００は、レンズ選択プラットフォーム１０２、ＥＣＰ装置１３０～１５０、及び／又は診断装置１６０によって実行されてもよい。プロセス２００は、（ステップ２０５において）患者の眼に関連する第１のバイオメトリックデータを取得することによって開始する。例えば、２段階プロセスの第１の段階中に、ＥＣＰ（例えば、ＥＣＰ１７０）は、眼に手術を行う前に患者の眼の眼形状を測定してもよい。幾つかの実施形態において、ＥＣＰ１７０は、診断装置１６０を用いて患者の眼の眼形状を測定してもよい。眼形状は、眼軸長、角膜屈折力、前房深度、水晶体厚み、白色－白色角膜径、及び場合によっては他の測定値を含んでいてもよい。ＥＣＰ１７０は、次いで、かかる眼形状をレンズ選択システムに提供してもよい。上で検討したように、幾つかの実施形態において、レンズ選択プラットフォーム１０２のインターフェースサーバ１０８は、ＥＣＰ１７０のＥＣＰ装置１３０上にＧＵＩを提供してもよい。例えば、ＥＣＰは、ＵＩアプリケーション１３２を用いて、レンズ選択プラットフォーム１０２に関連付けられたＧＵＩ（例えば、Ｗｅｂページ）にアクセスしてもよい。ＧＵＩは、ＥＣＰ１７０から眼形状（例えば、第１のバイオメトリックデータ）を受け取るよう構成される機構（例えば、入力フィールド）を含んでいてもよい。ＥＣＰ１７０は、第１のバイオメトリックデータをレンズ選択プラットフォーム１０２に送る前に、第１のバイオメトリックデータをＧＵＩ上に手動で入力してもよい。しかし、診断装置１６０がＥＣＰ装置１３０に接続されている場合、診断装置は、第１のバイオメトリックデータをＥＣＰ装置に自動的に送信し、第１のバイオメトリックデータを自動的に用いてＧＵＩ上のデータフィールドに入力してもよい。幾つかの実施形態において、ＥＣＰ１７０はまた、ＧＵＩを介してレンズ選択プラットフォーム１０２に患者の眼の目標視力（例えば、目標屈折値）等の望ましい術後結果を提供してもよい。幾つかの実施形態において、ＧＵＩは、ＥＣＰ１７０によって提供される第１のバイオメトリックデータ、目標屈折値、及びＥＣＰ識別子１３４をレンズ選択プラットフォーム１０２に送信するよう（例えば、ＥＣＰがＧＵＩ上の「送信」ボタンを選択することに応答して）構成されてもよい。
【0032】
プロセス２００は、次いで、（ステップ２１０において）第１のバイオメトリックデータ及び目標屈折値に基づいて、眼のための第１のレンズ製品を特定する。ＥＣＰ装置１３０から第１のバイオメトリックデータ及びＥＣＰ識別子１３４を取得すると、レンズ選択エンジン１０６は、第１に、ＥＣＰ識別子１３４に基づいて、ＥＣＰ１７０に対して利用可能なレンズ製品のセット（例えば、レンズ製品の１つ以上のファミリー）を検索するようデータベース１０４に問い合わせてもよい。幾つかの実施形態において、各レンズ製品は、レンズ製品の１つ以上の対応する度数（例えば、対応する球面度数及び対応するトーリック度数等）を指定する個別のレンズ構成を有していてもよい。レンズ選択システムは、ＥＣＰ１７０に対して利用可能な複数のレンズ製品の中から第１のレンズ製品が、目標視力（例えば、目標屈折値）に最も近い患者の眼に対する推定結果視力（例えば、推定結果屈折値）を生じることを特定することによって、第１のレンズ製品を選択してもよい。上で検討したように、レンズ製品は個別の度数で製造されてもよく、全てのレンズ度数がＥＣＰ１７０に対して利用可能であるわけではない。例えば、ＥＣＰ１７０に対して利用可能なレンズ製品のファミリーは、０．５球面度数のステップで分離された球面度数（例えば、２４．０Ｄ、２４．５Ｄ、２５．０Ｄ等）を有するレンズを含んでいてもよい。従って、ステップ間の球面度数（例えば、２４．３Ｄ）を有するレンズ製品は、ＥＣＰ１７０にとって利用できない可能性がある。
【0033】
幾つかの実施形態において、レンズ選択エンジン１０６は、１つ以上のアルゴリズム（例えば、Ｂａｒｒｅｔｔ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ式、Ｈａｉｇｉｓ式、Ｈｏｆｆｅｒ Ｑ式、Ｈｏｌｌａｄａｙ式、ＳＲＫ式等）を用いて患者の眼に必要とされるレンズ度数を予測して、患者の第１のバイオメトリックデータに基づく目標視力を達成してもよい。例えば、レンズ選択エンジン１０６は、ＥＣＰ１７０によって測定される患者の眼の軸長、角膜屈折力、前房深度、水晶体厚み、白色－白色角膜径を含む第１のバイオメトリックデータをＢａｒｒｅｔｔ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ式の入力として用いてもよく、Ｂａｒｒｅｔｔ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ式に基づいて、患者の眼の所望の屈折力（例えば、所望の球面度数、所望のトーリック度数等）を特定してもよい。しかし、ＥＣＰ１７０に対して利用可能なレンズ製品は、正確な所望度数を有するレンズ製品を含まない可能性があるため、レンズ選択エンジン１０６は、ＥＣＰ１７０に対して利用可能なレンズ製品から、所望度数に最も近いレンズ構成を有するレンズ製品を第１のレンズ製品として選択してもよい。例えば、患者の眼に対する計算された所望度数が２４．１Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を含む場合、レンズ選択エンジン１０６は、２４．０Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を指定するレンズ構成を有するレンズ製品を患者の眼のための第１の製品として選択してもよい。
【0034】
プロセス２００は、次いで、（ステップ２１５において）患者の眼のために選択された第１のレンズ製品及び第１のレンズ製品グループを提示するよう第１のグリッドを生成する。幾つかの実施形態において、第１のレンズ製品に加えて、レンズ選択エンジン１０６はまた、患者のための第１のレンズ製品に基づいて第１のレンズ製品グループを特定してもよい。レンズ選択エンジン１０６は、２つの異なるアプローチにより、第１のレンズ製品グループを特定してもよい。第１のアプローチにより、レンズ選択エンジン１０６は、ＥＣＰに対して利用可能な異なるレンズ製品から、第１のレンズ製品の第１のレンズ構成に最も近い（又は所望度数に最も近い）レンズ構成を有する第１のレンズ製品グループを特定してもよい。例えば、第１のレンズ製品が、２４．０Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を指定する第１のレンズ構成を有している場合、レンズ選択エンジン１０６は、第１の製品の第１のレンズ構成に最も類似する（例えば、最も近い）球面度数及び／又はトーリック度数を有するレンズ製品を第１のレンズ製品グループの一部として選択してもよい。上で検討した実施例を用いて、２４．０Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を指定する第１のレンズ構成を有する第１のレンズ製品について、レンズ選択エンジン１０６は、（第１のレンズ構成と）同じＴ３のトーリック度数を指定するが、球面度数を変化させる（例えば、２３．５Ｄ、２４．５Ｄ等）レンズ構成を有するレンズ製品を第１のレンズ製品グループの一部として選択してもよい。同様に、レンズ選択エンジン１０６は、（第１のレンズ構成と）同じ２４．０Ｄの球面度数を指定するが、トーリック度数を変化させる（例えば、Ｔ２、Ｔ４等）レンズ構成を有するレンズ製品を第１のレンズ製品グループの一部として選択してもよい。加えて、レンズ選択エンジン１０６は、同様の（しかし同じではない）球面度数（例えば、２３．５Ｄ、２４．５Ｄ）及び同様の（しかし同じではない）トーリック度数（例えば、Ｔ２、Ｔ４等）を指定するレンズ構成を有するレンズ製品を選択してもよい。
【0035】
第２のアプローチにより、レンズ選択エンジン１０６は、ＥＣＰ１７０に対して利用可能な異なるレンズ製品から、計算式に基づいて、目標視力（例えば、目標屈折値）に最も近い推定結果視力（例えば、推定結果屈折値）を生じる第１のレンズ製品グループを特定してもよい。２つのアプローチは、常にではないが、通常、第１のレンズ製品に基づいて同じレンズ製品グループを生成する。従って、レンズ選択エンジン１０６が、第１のレンズ製品グループを選択する際に２つのアプローチのうちの１つを選択することができる（又はＥＣＰ１７０がＧＵＩを介して選択することを可能にする）ことが有益である。レンズ選択システムは、どちらか一方のアプローチを用いて、第１のレンズ製品グループに対して任意の数（例えば、４、８、１０等）のレンズ製品を選択してもよい。
【0036】
一実施例において、レンズ選択エンジン１０６は、以下のレンズ構成を有する１０個のレンズ製品を第１のレンズ製品グループとして選択してもよい：（ａ）２４．０Ｄの球面度数及びＴ４のトーリック度数、（ｂ）２４．０Ｄの球面度数及びＴ５のトーリック度数、（ｃ）２４．０Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数、（ｄ）２４．０Ｄの球面度数及びＴ１のトーリック度数、（ｅ）２３．５Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数、（ｆ）２４．５Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数、（ｇ）２３．５Ｄの球面度数及びＴ４のトーリック度数、（ｈ）２３．５Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数、（ｉ）２４．５Ｄの球面度数及びＴ４のトーリック度数、及び（ｊ）２４．５Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数。
【0037】
幾つかの実施形態において、レンズ選択エンジン１０６は、インターフェースサーバ１０８を用いて、ＧＵＩを介して、患者の眼のために選択された第１のレンズ製品及び第１のレンズ製品グループを提示してもよい。幾つかの実施形態において、インターフェースサーバ１０８は、第１のレンズ製品及び第１のレンズ製品グループをグリッド（例えば、第１のグリッド）内に提示してもよい。図３は、インターフェースサーバ１０８によってＥＣＰ装置１３０に提供される一例のＧＵＩ３００を示している。図３に示すように、ＧＵＩ３００は、患者名３０２（例えば、Ｊｏｈｎ Ｄｏｅ）、患者のためのレンズ製品を選択するために用いた計算式３０４（例えば、Ｂａｒｒｅｔｔ）、及び目標視力（例えば、目標屈折値）３０６（例えば、０．０）を示してもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択プラットフォーム１０２は、ＧＵＩ３００を介して、ＥＣＰ１７０が患者のための所望の度数を計算するための異なる計算式（例えば、Ｈａｉｇｉｓ式、Ｈｏｆｆｅｒ Ｑ式等）を選択することを可能にしてもよい。
【0038】
ＧＵＩ３００は、また、一次切開情報、二次切開情報等のような患者の眼のための計画された手術に関連付けられた情報３０８を提示してもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択プラットフォーム１０２は、また、ＧＵＩ３００を介して、ＥＣＰ１７０からＧＵＩ３００を介して取得された第１のバイオメトリックデータに基づいて患者の眼のために選択された第１のレンズ製品及び第１のレンズ製品グループの提示を提供してもよい。示すように、インターフェースサーバ１０８は、患者の眼のために選択された第１のレンズ製品及び第１のレンズ製品グループを提示するためのグリッド３１０をＧＵＩ３００上に提供する。グリッド３１０は２つの次元を有し、ここで第１の次元（例えば、水平次元）は球面度数に対応し、第２の次元（例えば、垂直次元）はトーリック度数に対応している。
【0039】
幾つかの実施形態において、レンズ選択プラットフォーム１０２は、グリッド３１０の中心に第１のレンズ製品（例えば、目標視力に最も近い推定結果視力を生じるであろうレンズ製品、又は第１のバイオメトリックデータに基づいて所望の度数に最も近い球面度数及びトーリック度数を指定するレンズ構成を有するレンズ製品）を提示してもよい。示すように、第１のレンズ構成（２４．０Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数）を有する第１のレンズ製品は、グリッドの中心のボックス３１２内に提示される。加えて、ボックス３１２は、ボックス３１２内に提示されるレンズ製品が、目標視力に最も近い推定結果視力を有するレンズ製品か、又は第１のバイオメトリックデータに基づいて所望の度数に最も近い球面度数及びトーリック度数を指定するレンズ構成を有するレンズ製品であることをＥＣＰ１７０に示すよう強調表示される（例えば、パターン化された背景）。
【0040】
レンズ選択プラットフォーム１０２は、また、グリッド３１０内の第１のレンズ製品の周囲に第１のレンズ製品グループ内のレンズ製品を提示してもよい。例えば、レンズ選択プラットフォーム１０２は、第１のグリッドの第１の次元に沿って（例えば、第１のレンズ製品を提示するボックス３１２の左右に）同じトーリック度数（変化する球面度数）を有する第１のレンズ製品グループ内のレンズ製品を提示してもよい。この実施例において、２３．５Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を有するレンズ製品、並びに２４．５Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を有するレンズ製品等の同じトーリック度数を有する第１のレンズ製品グループ内のレンズ製品が、それぞれボックス３１２の左右に提示される。レンズ選択プラットフォーム１０２は、第１のグリッドの第２の次元に沿って（例えば、第１のレンズ製品を提示するボックス３１２の上下に）同じ球面度数（変化するトーリック度数）を有する第１のレンズ製品グループ内のレンズ製品を提示してもよい。この実施例において、２４．０Ｄの球面度数及びＴ４のトーリック度数を有するレンズ製品と、２４．０Ｄの球面度数及びＴ５のトーリック度数を有するレンズ製品とがボックス３１２の上部に提示され、２４．０Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を有するレンズ製品と、２４．０Ｄの球面度数及びＴ１のトーリック度数を有するレンズ製品とがボックス３１２の下部に提示されている。
【0041】
レンズ選択プラットフォーム１０２は、また、第１のグループ内部の残りのレンズ製品（例えば、第１のレンズ製品から球面及びトーリック度数の両方を変化させるレンズ製品）をグリッド３１０上に第１の次元に沿って同じトーリック度数を有する他のレンズ製品と共に、そして、第２の次元に沿って同じ球面度数を有する他のレンズ製品と共に提示してもよい。例えば、２３．５Ｄの球面度数及びＴ４のトーリック度数を有するレンズ製品と、２４．５Ｄの球面度数及びＴ４のトーリック度数を有するレンズ製品とが、２４．０Ｄの球面度数及びＴ４のトーリック度数を有するレンズ製品とグリッド３１０上の同じ行に（第１の次元に沿って）提示される。同様に、２３．５Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を有するレンズ製品は、グリッド３１０上の２３．５Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を有するレンズ製品と同じ列に提示される。
【0042】
このため、第１のレンズ製品によく似たレンズ構成を有する第１のグループ内のレンズ製品は、グリッド３１０上の第１のレンズ製品（例えば、ボックス３１２）のより近くに提示され、第１のレンズ製品にあまり似ていない（例えば、より異なっている）レンズ構成を有する第１のグループ内のレンズ製品は、グリッド３１０上の第１のレンズ製品（例えば、ボックス３１２）からより遠くに提示される。言い換えれば、グリッド３１０上の１つのレンズ製品と第１のレンズ製品との間の距離は、レンズ構成がレンズ製品と第１のレンズ製品との間でどれだけ類似しているかを示している。
【0043】
２つの次元（例えば、球面度数次元及びトーリック度数次元）に基づくレンズ製品のグリッド提示は、患者のために選択されたレンズ製品をＥＣＰ１７０に提示する方法を向上させる。上で検討したように、ＥＣＰ１７０は、患者の眼の目標視力に最も近い推定結果視力をもたらすレンズ製品を常に選択するとは限らない。例えば、ＥＣＰ１７０は、患者のライフスタイルの選択、患者の眼の手術歴、患者の非優位眼の好み等の要因により、患者の眼に対して（第１のレンズ製品以外の）異なるレンズ製品を選択してもよい。更に、第１のバイオメトリックデータを構成する眼形状の測定値は推定される測定値であり、正確ではない可能性があるため、２段階プロセスのこの第１の段階における所望の度数の計算は正確ではない可能性がある。このため、手術中に患者の眼に挿入するためにＥＣＰ１７０が最終的に選択する可能性があるレンズ製品は異なる可能性がある。グリッド３１０は、患者の眼に挿入するためにＥＣＰ１７０によって最終的には選択されるレンズ製品が手術中に準備できるように、ＥＣＰ１７０が手術の準備のために複数のレンズ製品（例えば、第１のレンズ製品に類似したレンズ製品）を選択することを可能にする。
【0044】
図２に戻って参照すると、第１のグリッドを生成して第１のレンズ製品及び第１のレンズ製品グループを提示した後、プロセス２００は、（ステップ２２０において）既存のレンズが眼から除去された後の眼に関連する第２のバイオメトリックデータを取得する。幾つかの実施形態において、レンズ選択プラットフォーム１０２は、２段階プロセスの第２の段階中に患者の眼の第２のバイオメトリックデータを取得してもよい。２段階プロセスの第２の段階中、ＥＣＰ１７０は、患者の眼から既存のレンズ（例えば、水晶体）を除去している可能性がある。患者の眼からレンズを除去した後、ＥＣＰ１７０は、眼形状を再度測定して第２のバイオメトリックデータを取得してもよい。第２のバイオメトリックデータはレンズが除去された後に取得されるため、測定値は、理論的に、レンズの除去前に取得された第１のバイオメトリックデータよりも正確である。幾つかの実施形態において、第２のバイオメトリックデータは、屈折値（例えば、無水晶体患者の屈折力を測定することによって得られる、波面測定値等）を含んでいてもよい。従って、レンズ選択エンジン１０６は、ＧＵＩを介して、ＥＣＰ１７０から第２のバイオメトリックデータを取得してもよい。
【0045】
プロセス２００は、次いで、（ステップ２２５において）第２のバイオメトリックデータ及び目標屈折値に基づいて、眼のための第２のレンズ製品を特定する。例えば、第２のバイオメトリックデータ及び目標屈折値に基づいて、レンズ選択エンジン１０６は、ＥＣＰ１７０に対して利用可能な複数のレンズ製品から、患者の眼のための第２のレンズ製品を選択してもよい。第２のレンズ製品は、球面度数及びトーリック度数を指定する第２のレンズ構成を有していてもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択エンジン１０６は、１つ以上の無水晶体ベースの眼内レンズ予測式を用いて患者の眼に必要とされるレンズ度数を予測して、患者の第２のバイオメトリックデータに基づく目標視力を達成してもよい。例えば、レンズ選択エンジン１０６は、患者の眼の水晶体が除去された後にＥＣＰ１７０によって測定された患者の眼の屈折値を含む第２のバイオメトリックデータを無水晶体ベースの式に対する入力として用いてもよく、無水晶体ベースの式に基づいて、患者の眼に対する所望の度数（例えば、所望の球面度数、所望のトーリック度数等）を特定してもよい。しかし、ＥＣＰ１７０に対して利用可能なレンズ製品は、正確な所望度数を有するレンズ製品を含まない可能性があるため、レンズ選択エンジン１０６は、ＥＣＰに対して利用可能なレンズ製品から、所望度数に最も近いレンズ構成を有するレンズ製品を第２のレンズ製品として選択してもよい。例えば、患者の眼に対する計算された所望度数が２４．４Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を含む場合、レンズ選択システムは、２４．５Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を指定するレンズ構成を有するレンズ製品を患者の眼のための第２の製品として選択してもよい。
【0046】
第２のレンズ製品は、第１のレンズ製品の第１のレンズ構成と類似した第２のレンズ構成を有していてもよく、このため、第２のレンズ製品は第１のレンズ製品グループに含まれてもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択エンジン１０６は、グリッド３１０内の第２のレンズ製品を識別してもよく、グリッド３１０内の第２のレンズ製品を強調表示することによってグリッド３１０を修正してもよい。例えば、インターフェースサーバ１０８は、第２のレンズ製品が提示される領域にマーカを挿入してもよい。第２のレンズ製品がグリッド３１０内のボックス内に提示される場合、レンズ選択システムは、ボックスの辺縁の厚さを増加させてもよい。幾つかの実施形態において、インターフェースサーバ１０８は、グリッド３１０上の第２のレンズ製品の提示の背景色／パターンを変更してもよい。レンズ選択システムは、次いで、ＥＣＰ１７０のためにＧＵＩを介して修正されたグリッドを提示してもよい。
【0047】
図４は、患者の眼の手術中にＥＣＰ１７０に対して提示されるＧＵＩ４００を示している。示すように、ＧＵＩ４００は、患者の名前、既存のレンズが除去された後の患者の眼の画像４０２、及び眼の既存のレンズが除去された後に取得された患者の眼の測定値（例えば、第２のバイオメトリックデータ）４０４を含んでいる。第２のバイオメトリックデータは、眼の寸法形状測定値（例えば、２４．５ｍｍ）と眼の屈折値とを含んでいてもよい。加えて、ＧＵＩ４００は、本明細書中に説明する技法に従ってグリッド３１０を修正することに基づいているグリッド４１０を含んでいる。
【0048】
示すように、グリッド４１０は、第２のレンズ製品を提示するボックス４１２が強調表示されていることを除いて、第１のレンズ製品及び第１のレンズ製品グループを提示するグリッド３１０と略同一である。この実施例において、ボックス４１２は、ボックス４１４内に提示されたレンズ製品が第２のレンズ製品であることを示すマーカ４１４を含んでいる。幾つかの実施形態において、（第１のレンズ製品を提示する）ボックス３１２は、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品とを区別するよう、ボックス４１２とは異なって強調表示されている。修正された第１のグリッド内の第２のレンズ製品の強調表示は、修正された第１のグリッド内の第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の距離の示度を提供し、それによって、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の偏差（例えば、差異）をＥＣＰ１７０に対して示している。
【0049】
幾つかの実施形態において、第２のレンズ製品を特定することに加えて、レンズ選択システムはまた、患者のための第２のレンズ製品（及び第２のバイオメトリックデータ）に基づいて第２のレンズ製品グループを特定し、第２のレンズ製品及び第２のレンズ製品グループを提示するための第２のグリッドを生成してもよい。従って、ステップ２３０において、プロセス２００は、第２のレンズ及び第２のレンズ製品グループを提示するよう第２のグリッドを生成する。第１のレンズ製品グループを選択することと同様に、レンズ選択エンジン１０６は、本明細書で検討するような２つの異なるアプローチにより、第２のレンズ製品（及び第２のバイオメトリックデータ）に基づいて第２のレンズ製品グループを特定してもよい。第１のアプローチにより、レンズ選択エンジン１０６は、ＥＣＰ１７０に対して利用可能な異なるレンズ製品から、第２のレンズ製品の第２のレンズ構成に最も近い（又は所望度数に最も近い）レンズ構成を有する第２のレンズ製品グループを特定してもよい。例えば、第２のレンズ製品が、２４．５Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を指定する第２のレンズ構成を有している場合、レンズ選択システムは、第２の製品の第２のレンズ構成に最も類似する（例えば、最も近い）球面度数及び／又はトーリック度数を有するレンズ製品を第２のレンズ製品グループの一部として選択してもよい。上で検討した実施例を用いて、２４．５Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を指定する第２のレンズ構成を有する第２のレンズ製品について、レンズ選択エンジン１０６は、（第２のレンズ構成と）同じＴ２のトーリック度数を指定するが、球面度数を変化させる（例えば、２４．０Ｄ、２５．０Ｄ等）レンズ構成を有するレンズ製品を第２のレンズ製品グループの一部として選択してもよい。同様に、レンズ選択エンジン１０６は、（第２のレンズ構成と）同じ２４．０Ｄの球面度数を指定するが、トーリック度数を変化させる（例えば、Ｔ２、Ｔ４等）レンズ構成を有するレンズ製品を第１のレンズ製品グループの一部として選択してもよい。加えて、レンズ選択エンジン１０６は、同様の（しかし同じではない）球面度数（例えば、２４．０Ｄ、２５．０Ｄ）及び同様の（しかし同じではない）トーリック度数（例えば、Ｔ２、Ｔ４等）を指定するレンズ構成を有するレンズ製品を選択してもよい。
【0050】
第２のアプローチにより、レンズ選択エンジン１０６は、ＥＣＰ１７０に対して利用可能な異なるレンズ製品から、無水晶体ベースの式に基づいて、目標視力（例えば、目標屈折値）に最も近い患者の眼に対する推定結果視力（例えば、推定結果屈折値）を生じる第２のレンズ製品グループを特定してもよい。第１のレンズ製品グループを特定することと同様に、幾つかの実施形態のレンズ選択エンジン１０６は、どちらか一方のアプローチを用いて、第２のレンズ製品グループに対して任意の数（例えば、４、８、１０等）のレンズ製品を選択してもよい。第２のグループのために選択されるレンズ製品の数は、第１のグループのために選択されるレンズ製品の数と同じか又は異なっていてもよい。
【0051】
一実施例において、レンズ選択エンジン１０６は、以下のレンズ構成を有する１０個のレンズ製品を第２のレンズ製品グループとして選択してもよい：（ａ）２４．５Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数、（ｂ）２４．５Ｄの球面度数及びＴ４のトーリック度数、（ｃ）２４．５Ｄの球面度数及びＴ１のトーリック度数、（ｄ）２４．５Ｄの球面度数及びＴ０のトーリック度数、（ｅ）２４．０Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数、（ｆ）２５．０Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数、（ｇ）２４．０Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数、（ｈ）２４．０Ｄの球面度数及びＴ１のトーリック度数、（ｉ）２５．０Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数、及び（ｊ）２５．０Ｄの球面度数及びＴ１のトーリック度数。
【0052】
幾つかの実施形態において、第１のグリッド（例えば、グリッド３１０）を修正することに加えて、又はその代わりに、レンズ選択エンジン１０６は、患者の眼のために選択された第２のレンズ製品及び第２のレンズ製品グループを提示するための第２のグリッドを生成してもよい。図５は、第２のレンズ製品及び第２のレンズ製品グループを提示するためのグリッド５１０（例えば、第２のグリッド）を表示するＧＵＩ４００を示している。第１のグリッド（例えば、グリッド３１０）と同様に、グリッド５１０も２つの次元を有し、ここで第１の次元は球面度数に対応し、第２の次元はトーリック度数に対応する（次元は異なる度数に対応することができ、従って、幾つかの実施形態において、第２のグリッドは、トーリック度数に対応する第１の次元及び球面度数に対応する第２の次元を有していてもよい）。レンズ選択エンジン１０６は、グリッド５１０の中心に、例えば、グリッド５１０の中心のボックス５１２内に、第２のレンズ製品（例えば、目標視力に最も近い推定結果視力を生じるであろうレンズ製品、又は第２のバイオメトリックデータに基づいて所望の度数に最も近い球面度数及びトーリック度数を指定するレンズ構成を有するレンズ製品）を提示してもよい。レンズ選択エンジン１０６は、次いで、グリッド５１０上の第２のレンズ製品（例えば、ボックス５１２）の周囲に第２のレンズ製品グループ内のレンズ製品を提示してもよい。例えば、レンズ選択エンジン１０６は、第１のグリッドの第１の次元に沿って（例えば、第２のレンズ製品の左右に）同じトーリック度数（変化する球面度数）を有する第２のレンズ製品グループ内のレンズ製品を提示してもよい。この実施例において、２４．０Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を有するレンズ製品、並びに２５．０Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を有するレンズ製品等の第２のレンズ製品と同じトーリック度数を有する第２のレンズ製品グループ内のレンズ製品が、それぞれボックス５１２の左右に提示される。レンズ選択エンジン１０６は、第２のグリッドの第２の次元に沿って（例えば、第２のレンズ製品の上下に）同じ球面度数（変化するトーリック度数）を有する第２のレンズ製品グループ内のレンズ製品を提示してもよい。この実施例において、２４．５Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を有するレンズ製品と、２４．５Ｄの球面度数及びＴ４のトーリック度数を有するレンズ製品とがボックス５１２の上部に提示され、２４．５Ｄの球面度数及びＴ１のトーリック度数を有するレンズ製品と、２４．５Ｄの球面度数及びＴ０のトーリック度数を有するレンズ製品とがボックス５１２の下部に提示されている。
【0053】
レンズ選択エンジン１０６は、次いで、第２のグループ内部の残りのレンズ製品（例えば、第２のレンズ製品から球面及びトーリック度数の両方を変化させるレンズ製品）を第２のグリッド上に第１の次元に沿って同じトーリック度数を有する他のレンズ製品と共に、そして、第２の次元に沿って同じ球面度数を有する他のレンズ製品と共に提示してもよい。例えば、２４．０Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を有するレンズ製品と、２５．０Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を有するレンズ製品とが、２４．５Ｄの球面度数及びＴ３のトーリック度数を有するレンズ製品とグリッド５１０上の同じ行に（第１の次元に沿って）提示される。同様に、２４．０Ｄの球面度数及びＴ１のトーリック度数を有するレンズ製品は、グリッド５１０上の２４．０Ｄの球面度数及びＴ２のトーリック度数を有するレンズ製品と同じ列に提示される。
【0054】
このため、第２のレンズ製品によく似たレンズ構成を有するレンズ製品は、グリッド５１０上の第２のレンズ製品（例えば、ボックス５１２）のより近くに提示され、第２のレンズ製品にあまり似ていない（例えば、より異なっている）レンズ構成を有するレンズ製品は、グリッド５１０上の第２のレンズ製品（例えば、ボックス５１２）からより遠くに提示される。言い換えれば、第２のグリッド上の１つのレンズ製品と第２のレンズ製品との間の距離は、レンズ構成がレンズ製品と第２のレンズ製品との間でどれだけ類似しているかを示している。
【0055】
プロセス２００は、次いで、（ステップ２３５において）第２のグリッド上に、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の差異の示度を提示する。上で検討したように、第１のレンズ製品は、第２のレンズ製品の第２のレンズ構成と類似した第１のレンズ構成を有していてもよく、このため、第１のレンズ製品は第２のレンズ製品グループに含まれてもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択エンジン１０６は、第２のグリッド（例えば、グリッド５１０）内の第１のレンズ製品を識別してもよく、第２のグリッド内の第１のレンズ製品を強調表示することによって第２のグリッドを修正してもよい。例えば、レンズ選択エンジン１０６は、第１のレンズ製品が第２のグリッド上に提示される領域にマーカを挿入してもよい。第１のレンズ製品が第２のグリッド内のボックス内に提示される場合、レンズ選択エンジン１０６は、ボックスの辺縁の厚さを増加させてもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択システムは、第１のレンズ製品の提示の背景色／パターンを変更してもよい。図５に示すように、レンズ選択エンジン１０６は、第１のレンズ製品を提示する領域（例えば、ボックス５１４）を強調表示することによってグリッド５１０を修正している。この実施例において、レンズ選択エンジン１０６は、ボックス５１４の角部にマーカ５１６を配置することによってボックス５１４を強調表示した。しかし、レンズ選択エンジン１０６の他の実施形態は、本明細書中で検討するように、グリッド５１０上の第１のレンズ製品の領域を異なるように強調表示するよう選択してもよい。
【0056】
修正された第１のグリッドと同様に、修正された第２のグリッド内の第１のレンズ製品の強調表示は、修正された第２のグリッド内の第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の距離の示度を提供し、それによって、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の偏差（例えば、差異）を示している。第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の差異の示度（例えば、修正された第１のグリッド、修正された第２のグリッド等を介する）は、ＥＣＰ１７０が、レンズ製品を選択し、レンズ製品を患者の眼に挿入する前に、必要な是正措置を行うことを可能にしてもよい。例えば、差異が所定の閾値よりも大きい場合、大きい差異は以前の測定に問題があることを示している可能性があるため、ＥＣＰ１７０は、眼パラメータの測定を再度実行してもよい。従って、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の差異が所定の閾値よりも大きいと特定される場合、レンズ選択エンジンは、また、例えば、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の大きな差異を示す通知をＧＵＩ３００上に提供することによって、ＥＣＰ１７０に警告を提供する動作を実行してもよい。幾つかの実施形態において、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の差異は、第１のレンズ製品が第２のレンズ製品グループに含まれない（及び／又は第２のレンズ製品が第１のレンズ製品グループに含まれない）程、十分に大きい。従って、第１のレンズ製品（又は第２のレンズ製品）は、修正された第１のグリッド又は第２のグリッド内に提示されなくてもよい。このため、第１のレンズ製品及び／又は第２のレンズ製品を提示する領域の強調表示は、差異の示度を提供しなくてもよい。従って、レンズ選択エンジン１０６は、ＧＵＩ３００上のポップアップウィンドウ又は点滅するアイコン等の通知を提示し、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の球面度数及びトーリック度数における差異を提示してもよい。幾つかの実施形態において、レンズ選択エンジン１０６はまた、第１のレンズ製品と第２のレンズ製品との間の差異が所定の閾値よりも大きい場合に、ＥＣＰ１７０の別の装置（例えば、モバイル装置）に通知を送信してもよい。
【0057】
幾つかの実施形態において、第１及び第２のレンズ製品の選択、並びに／又は第１及び第２のレンズ製品グループの選択は、機械学習モデルの支援により実行されてもよい。例えば、機械学習モデルは、患者の眼のバイオメトリックデータに基づいて、レンズ製品のＥＣＰ選択と関連付けられた履歴データを用いて訓練されてもよい。上で検討したように、ＥＣＰが様々な要因に基づいて最適な結果視力をもたらさない患者の眼のためのレンズ製品を選択することは、珍しくない。このため、ＥＣＰが過去に患者のために選択したのはどのレンズ製品かを学習することによって、機械学習モデルは、ＥＣＰが最終的に患者の眼に用いるであろうレンズ製品をより良好に予測する可能性がある。例えば、ＩＯＬ手術を実施した後、ＥＣＰ装置１３０は、例えば、診断装置１６０から又は患者に対して行われる調査を通じて、術後データ（例えば、眼の測定値、視力の質等）を取得してもよい。術後データは、機械学習モデルを訓練するための訓練データとして、患者のために選択されたレンズと組み合わせて用いることができる。機械学習モデルの詳細を、図７を参照して以下で更に説明する。
【0058】
図６Ａ及び図６Ｂは、幾つかの実施形態による処理システムの図である。図６Ａ及び４６Ｂには２つの実施形態を示しているが、当業者は、また、他のシステムの実施形態も可能であることを容易に理解するであろう。幾つかの実施形態によれば、図６Ａ及び／又は６Ｂの処理システムは、レンズ選択プラットフォーム１０２、ＥＣＰ装置１３０、１４０、及び１５０等のうちの１つ以上に含まれてもよいコンピューティングシステムを代表している。
【0059】
図６Ａは、システム６００の構成要素がバス６０５を用いて互いに電気通信しているコンピューティングシステム６００を示している。システム６００は、プロセッサ６１０と、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）６２０、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６２５等の形態のメモリ（例えば、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ－ＥＰＲＯＭ、及び／又は他のメモリチップ若しくはカートリッジ）を含む様々なシステム構成要素をプロセッサ６１０に結合するシステムバス６０５と、を含む。システム６００は更に、プロセッサ６１０に直接接続されるか、近接しているか、又はプロセッサ６１０の一部として統合されている、高速メモリのキャッシュ６１２を含んでいてもよい。システム６００は、プロセッサ６１０による高速アクセスのために、キャッシュ６１２を介してＲＯＭ６２０、ＲＡＭ６２５、及び／又は１つ以上の記憶装置６３０に記憶されたデータにアクセスしてもよい。幾つかの実施例において、キャッシュ６１２は、メモリ６１５、ＲＯＭ６２０、ＲＡＭ６２５、及び／又はキャッシュ６１２に以前に記憶された１つ以上の記憶装置６３０からのデータにプロセッサ６１０がアクセスする際の遅延を回避する実績ブーストを提供してもよい。幾つかの実施例において、１つ以上の記憶装置６３０は、１つ以上のソフトウェアモジュール（例えば、ソフトウェアモジュール６３２、６３４、６３６等）を格納する。ソフトウェアモジュール４６２、６３４、及び／又は６３６は、方法３００及び／又は５００のプロセス等の様々なアクションを実行するために、プロセッサ６１０を制御し、及び／又は制御するように構成されてもよい。また、システム６００は１つのプロセッサ６１０のみを示しているが、プロセッサ６１０は、１つ以上の中央処理装置（ＣＰＵ）、マルチコアプロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、テンソル処理ユニット（ＴＰＵ）等を代表してもよいことが理解されよう。幾つかの実施例において、システム４００は、スタンドアロンサブシステムとして、及び／又はコンピューティング装置に追加されたボードとして、若しくは仮想マシンとして実装されてもよい。
【0060】
ユーザがシステム６００と対話するのを可能にするために、システム６００は、１つ以上の通信インターフェース６４０及び／又は１つ以上の入出力（Ｉ／Ｏ）装置６４５を含む。幾つかの実施例において、１つ以上の通信インターフェース６４０は、１つ以上のネットワーク及び／又は通信バス規格に従って通信を提供するために、１つ以上のネットワークインターフェース、ネットワークインターフェースカード等を含んでいてもよい。幾つかの実施例において、１つ以上の通信インターフェース４４０は、ネットワーク１１５等のネットワークを介してシステム６００と通信するためのインターフェースを含んでいてもよい。幾つかの実施例において、１つ以上のＩ／Ｏ装置６４５には、１つ以上のユーザインターフェース装置（例えば、キーボード、ポインティング／選択装置（例えば、マウス、タッチパッド、スクロールホイール、トラックボール、タッチスクリーン等））、オーディオ装置（例えば、マイクロフォン及び／又はスピーカ）、センサ、アクチュエータ、ディスプレイ装置等を含んでいてもよい。
【0061】
１つ以上の記憶装置６３０のそれぞれは、ハードディスク、光学媒体、ソリッドステートドライブ等によって提供されるもののような、非一時的及び不揮発性記憶装置を含んでいてもよい。幾つかの実施例において、１つ以上の記憶装置６３０のそれぞれは、システム６００（例えば、ローカル記憶装置）と同じ場所に配置され、及び／又はシステム６００から離れて配置され得る（例えば、クラウド記憶装置）。
【0062】
図６Ｂは、本明細書中に説明する方法（例えば、方法３００及び／又は５１０）のいずれかを実行する際に用いられてもよいチップセットアーキテクチャに基づくコンピューティングシステム６５０を示している。システム６５０は、ソフトウェア、ファームウェア、及び／又は１つ以上のＣＰＵ、マルチコアプロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＧＰＵ、ＴＰＵ等の他の計算を実行してもよい、任意の数の物理的及び／又は論理的に個別のリソースを代表するプロセッサ６５５を含んでいてもよい。示すように、プロセッサ６５５は、１つ以上のＣＰＵ、マルチコアプロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＧＰＵ、ＴＰＵ、コプロセッサ、コーダ－デコーダ（ＣＯＤＥＣ）等も含む、１つ以上のチップセット６６０によって支援される。示されるように、１つ以上のチップセット６６０は、１つ以上のＩ／Ｏ装置６６５、１つ以上の記憶装置６７０、メモリ６７５、ブリッジ６８０、及び／又は１つ以上の通信インターフェース６９０のうちの１つ以上と共に、プロセッサ６５５とインターフェースする。幾つかの実施例において、１つ以上のＩ／Ｏ装置６６５、１つ以上の記憶装置６７０、メモリ、及び／又は１つ以上の通信インターフェース６９０は、図６Ａ及びシステム６００の同様に名付けられた対応物に対応してもよい。
【0063】
幾つかの実施例において、ブリッジ６８０は、１つ以上のキーボード、ポインティング／選択装置（例えば、マウス、タッチパッド、スクロールホイール、トラックボール、タッチスクリーン等）、オーディオ装置（例えば、マイク及び／又はスピーカ）、ディスプレイ装置等の、システム６５０に１つ以上のユーザインターフェース（ＵＩ）構成要素へのアクセスを提供するための追加のインターフェースを提供してもよい。幾つかの実施形態によれば、システム６００及び／又は６５０は、方法２００のプロセスの実行の際にユーザ（例えば、外科医及び／又は他の医療関係者）を支援するのに適したグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供してもよい。
【0064】
上述の実施形態による方法は、非一時的で有形の機械読取可能媒体に記憶される実行可能命令として実装されてもよい。実行可能命令は、１つ以上のプロセッサ（例えば、プロセッサ６１０及び／又はプロセッサ６５５）によって実行されると、１つ以上のプロセッサに、方法２００及び／又は２１０のプロセスのうちの１つ以上を実行させてもよい。方法２００及び／又は２１０のプロセスを含んでいてもよい機械読取可能媒体の幾つかの一般的な形態は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、任意の他の磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、任意の他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、穴のパターンを有する任意の他の物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ－ＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップ若しくはカートリッジ、及び／又はプロセッサ若しくはコンピュータが読み取るように適合されている任意の他の媒体である。
【0065】
これらの開示による方法を実装する装置は、ハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアを含むことができ、且つ様々なフォームファクタのいずれかを取ってもよい。かかるフォームファクタの典型的な例としては、ラップトップ、スマートフォン、スモールフォームファクタのパーソナルコンピュータ、携帯情報端末等が挙げられる。本明細書で記載されている機能性の一部はまた、周辺機器及び／又はアドインカードで具体化されてもよい。かかる機能性はまた、更なる例として、単一の装置において実行される異なるチップ又は異なるプロセスの中から回路基板上に実装されてもよい。
【0066】
図７は、幾つかの実施形態による、多層ニューラルネットワーク７００の図である。幾つかの実施形態において、ニューラルネットワーク７００は、本明細書中で検討するように、第１及び第２のレンズ製品並びに／又は第１及び第２のレンズ製品グループを予測するための機械学習モデルを実装するために用いられるニューラルネットワークを代表していてもよい。ニューラルネットワーク７００は、入力層７２０を用いて入力データ７１０を処理する。幾つかの実施例において、入力データ７１０は、１つ以上のモデルに提供される入力データ、及び／又は１つ以上のモデルを訓練するために用いられるプロセス中の更新時に１つ以上のモデルに提供される訓練データに対応してもよい。入力層７２０は、スケーリング、範囲制限等によって入力データ７１０を調整するために用いられる複数のニューロンを含む。入力層７２０の各ニューロンは、隠れ層７３１の入力に供給される出力を生成する。隠れ層７３１には、入力層７２０からの出力を処理する複数のニューロンが含まれる。幾つかの実施例において、隠れ層７３１のニューロンのそれぞれが出力を生成し、次いでその出力が、隠れ層７３９で終わる１つ以上の追加の隠れ層を介して伝播される。隠れ層７３９は、以前の隠れ層からの出力を処理する複数のニューロンを含む。隠れ層７３９の出力は、出力層７４０に供給される。出力層７４０は、スケーリング、範囲制限等によって隠れ層７３９からの出力を調整するために用いられる１つ以上のニューロンを含む。ニューラルネットワーク７００のアーキテクチャは代表的なものに過ぎず、１つの隠れ層のみを有するニューラルネットワーク、入力層及び／又は出力層なしのニューラルネットワーク、リカレント層を有するニューラルネットワーク等を含む、他のアーキテクチャが可能であることを理解すべきである。
【0067】
幾つかの実施例において、入力層７２０、隠れ層７３１～７３９、及び／又は出力層７４０のそれぞれは、１つ以上のニューロンを含む。幾つかの実施例において、入力層７２０、隠れ層７３１～７３９、及び／又は出力層７４０のそれぞれは、同じ数又は異なる数のニューロンを含んでいてもよい。幾つかの実施例において、ニューロンのそれぞれは、式１に示されるように、その入力ｘの組み合わせ（例えば、訓練可能な重み行列Ｗを使用した加重和）を取り、任意選択の訓練可能なバイアスｂを加え、活性化関数ｆを適用して、出力ａを生成する。幾つかの実施例において、活性化関数ｆは、線形活性化関数、上限及び／又は下限を有する活性化関数、対数シグモイド関数、双曲線タンジェント関数、整流線形単位関数等であってもよい。幾つかの実施例において、ニューロンのそれぞれは、同じ又は異なる活性化関数を有してもよい。
ａ＝ｆ（Ｗｘ＋ｂ） 式（１）
ａ＝ｆ（Ｗｘ＋ｂ） 式（１）
【0068】
幾つかの実施例において、ニューラルネットワーク７００は、入力データとグラウンドトゥルース（例えば、予期された）出力データ（例えば、過去に患者のためにＥＣＰによって選択されたレンズ製品等）との組み合わせを含む訓練データ（例えば、患者のバイオメトリックデータ等）の組み合わせである、教師あり学習を用いて訓練されてもよい。入力データ７１０用の入力データを用いて生成されたニューラルネットワーク７００の出力と、グラウンドトゥルース出力データと比較したニューラルネットワーク７００によって生成された出力データ７５０との差。生成された出力データ７５０とグラウンドトゥルース出力データとの間の差は、次いで、ニューラルネットワーク７００にフィードバックされて、様々な訓練可能な重み及びバイアスを補正してもよい。幾つかの実施例において、確率的勾配降下アルゴリズム等を使用する逆伝播技術を用いて、その差をフィードバックしてもよい。幾つかの実施例において、訓練データの組み合わせの多数のセットが、全体的な損失関数（例えば、各訓練の組み合わせの差に基づく平均二乗誤差）が許容レベルに収束するまで、ニューラルネットワーク７００に複数回提示されてもよい。
【0069】
例示的な実施形態が示され、説明されてきたが、前述の開示では広範囲の修正、変更、及び置換が想定されており、場合によっては、実施形態の幾つかの特徴は、他の特徴の対応する使用なしに利用されてもよい。当業者であれば、多くの変形、代替、及び修正を認識するであろう。従って、本発明の範囲は、以下の特許請求の範囲によってのみ限定されるべきであり、特許請求の範囲は、本明細書に開示される実施形態の範囲と一致する方法で広く解釈されることが適切である。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図7】
【国際調査報告】