1000 Eyes Lens Biometry 研究

白内障手術は、世界中で最も一般的に行われている手術の 1 つであり、術後の患者満足度も高いものです。

測定方法や人工水晶体度数の計算式が大幅に改善されたにもかかわらず、白内障手術後でも計算ミスやその後の屈折異常が発生します。

現在のほとんどの人工レンズの計算方法は、回帰式を使用しています。 人工知能 (AI) の概念が使われるようになったのはごく最近のことであり、基本的な方法でしかありません。 例としては、Hill-RBF 計算機や Ladas 超式がありますが、少なくとも「超式」は真の AI アプローチを使用しておらず、結果は従来の方法で得られた結果よりも優れていません。

研究目的:

この研究の主な目的は、眼内レンズ度数の計算を改善するための AI アプローチを開発することです。 データは次の分析に使用されます。

• 新しい AI メソッドを従来型および最新の式と比較する (主な質問)。
• さまざまな眼の長さの屈折誤差を比較します。
• 光線追跡法を使用して、屈折異常が 1.0 ディオプター以上の患者のエラーの原因を定量化する
• 修正ノンパラメトリック ウォルシュ検定を使用した外れ値検定の新しい概念を評価するには

研究デザイン:

この研究は多施設で、部分的に前向きになります。 すでに白内障手術を受けた1000人の患者のデータを分析する予定です。

すべての患者は募集クリニックへの訪問に招待され、次の測定（光学バイオメトリおよび主観的/自己屈折+視力）が実行されます。 これらの測定はすべて非接触です。 さらに、点眼薬を使用する必要はありません。

患者が募集クリニックに参加する意思がない場合、これは文書化され、1000 のデータセットを満たすために代わりに別の患者が呼び出されます。