用于得出眼睛的生理正确的生物统计数据的方法与流程

1.本发明涉及一种基于不同测量模式收集眼睛的生物统计测量数据的方法，该方法实现生理上正确的、有代表性和稳健的生物统计测量数据。


背景技术：

2.在人眼白内障手术的准备中，需要患者眼睛的不同的生物统计测量数据，以便可以计算出适合于待植入的人工晶状体(iol)的屈光力。
3.为此，根据已知的现有技术使用不同的测量设备。很多这种测量设备基于光学方法，例如：
4.·
用于测量角膜的表面曲率的角膜曲率计/眼科计，
5.·
用于测量整个角膜的地形计，
6.·
用于得出对象屈光度(视力测试)的自动屈光计，
7.·
用于确定瞳孔的宽度和光反应能力的瞳孔计，
8.·
用于测量角膜厚度的测厚计，
9.·
等等。
10.为了确定眼睛中的距离，已知基于超声波或同样使用光学方法的测量设备。该设备包括：向甫鲁式相机、裂隙灯和基于光学相干层析成像(oct＝optical coherence tomography)、部分相干干涉测量(pci＝partial coherence interferometry)或类似方式的测量设备。
11.为了进行高精度非接触式测量，在现有技术中普遍采用基于oct(光学相干层析成像)方法的解决方案。在此，测量以深度扫描的形式实现，而不是如向甫鲁式相机和裂隙灯中那样以截面图像的形式实现。
12.此外，在现有技术中创建将两个或更多个测量系统合并在一个设备中的组合测量设备。
13.为此，示例性地参考蔡司公司的设备700。这种组合设备借助角膜曲率计确定角膜的表面曲率，借助于oct确定轴长、前房深度和晶状体厚度。还确定眼睛的其他参数、例如所谓的白到白距离。基于这种形成用于计算iol的基本参数的测量值，可以借助于各种计算公式或借助于光线追踪计算进行计算。
14.当前，在确定眼睛处的生物统计测量数据时已经实现高精度。尽管如此，不同的误差源总是还负面地影响测量结果，从而导致对要植入的iol进行非最佳计算。
15.尤其对植入的曲面iol根据[2]进行考虑，以便进一步优化对植入的iol的计算。
[0016]
然而，迄今为止没有发现进一步的改进。在现有技术仅提出：引入多个测量并随后对测量值取平均值，以便借助平均测量值实现更可靠的结果。
[0017]
根据目前的现有技术，在确定患者眼睛的生物统计测量数据时的处理方式遵循如下流程，其中请求患者：
[0018]-在眼睑运动后尽可能不眨眼，
[0019]-尽可能睁开眼睛，并且
[0020]-凝视到一个静态目标上(通常是一个光点或图像)。
[0021]
由此应确保存在稳定的泪膜，将眼睑张开足够大并且使眼睛凝视，而没有视力调节。
[0022]
在患者眼睛被如此调准于测量设备上之后，可以在任意时间执行测量。典型地，测量数据在一秒钟内被检测，以便不给患者带来太大负担，并且可靠地引起患者的注意力。
[0023]
因此，测量数据检测任意地进行，并且与由操作员处理或自动处理的指标、例如眼睛到测量轴上的定心、在相机中达到眼睛的清晰成像等相关。
[0024]
在该方法中起不利作用的是：在测量数据检测的实际时间点的角膜表面或眼睛的光学生理状态是未知的。
[0025]
不利的测量时间点会造成过于强烈偏差的测量值或完全不正确的测量，这种测量值或测量会导致在植入iol后视觉功能的恶化。
[0026]
应该注意的是：至今为止，在生物统计测量时没有充分考虑活体患者眼睛的动态。
[0027]
原则上，至今为止，活体患者眼睛的动态在这些测量期间还不会被更详细地检查，由此无法避免从其中产生的测量误差。
[0028]
文献：
[0029]
[1]手册；“新型设备iolmaster700”；卡尔蔡司医疗股份公司；de_32_010_000911；德国cz-i/2015。
[0030]
[2]作者hoffmann,peter；“在植入复曲面晶状体情况下的白内障手术前的诊断”；第三部分：误差源-可达到的精度；眼科手术25:265-270(2013)。
[0031]
[3]作者werkmeister,r.m.等；“用超高分辨率oct测量泪膜厚度(measurement of tear film thickness using ultrahigh resolution oct)”；临床试验；iovs 2013；5578-5583。


技术实现要素：

[0032]
本发明所基于的目的是：开发一种用于收集眼睛的生物统计测量数据的方法，测量数据是生理上正确的、有代表性的和稳健的。在此，测量数据检测应还与眼睛的光学生理状态相关，并应尽可能自动地被记录和评估。
[0033]
根据本发明，该目的通过独立权利要求的特征来实现。优选的改进形式和设计方案是从属权利要求的主题。
[0034]
所述目的借助所提出的、用于通过选择动态测量数据得出眼睛的生理上正确的生物统计测量数据的方法如下地实现：在测量时间期间以尽可能高的重复率连续地记录各个测量变量的测量数据，并且还以尽可能高的重复率记录眼睛的动态行为。从测量数据中分析眼睛的动态行为的各个阶段，限定用于稳定视力阶段的界限，并且仅输出在稳定视力阶段期间检测到的各个测量变量的测量数据。
[0035]
在此，根据本发明，眼睛的动态行为根据以下标准中的一个、部分或全部来分析：
[0036]
·
泪膜，
[0037]
·
眼睑的张开，
[0038]
·
凝视，
[0039]
·
视力调节，和
[0040]
·
适应。
[0041]
尽管所提出的方法尤其用于在白内障手术的准备中收集眼睛的生物统计测量数据，但是该方法也可以用于眼科的其他领域，以产生无误差的眼睛测量数据或记录。
附图说明
[0042]
下面根据实施例更详细地描述本发明。为此示出：
[0043]
图1示出角膜曲率计的静态的反射图像，
[0044]
图2示出在5个眼睑运动周期期间的眼睛处的泪膜动态的各个阶段，
[0045]
图3示出在连续测量窗口(分别具有约0.5-1.5秒的持续时间和大约5-15次单独测量)内以典型0.1秒的单独测量时间和10hz的重复率连续收集测量值，该测量值作为具有编号为0到9的灰色和白色标记的框，
[0046]
图4示出在多个眼睑运动周期期间的从多个测量阶段收集的稳定测量值的比较，
[0047]
图5示出在多个眼睑运动周期期间具有时间同步的两个并行的测量变量的视图，
[0048]
图6示出根据图5的但具有测量值的总体选择的视图，
[0049]
图7示出在眼睛长度测量期间作为凝视检查的、对具有中央凹坑的视网膜的oct扫描，以及
[0050]
图8示出在无视力调节(左)和有视力调节(右)的情况下的、眼睛中的状况的示意对比图。
具体实施方式
[0051]
由于阐述的现有技术和指出的问题，根据本发明提出一种解决方案，其在生物测量或屈光或其他诊断测量期间记录眼睛的动态特性，并且仅选择和提供生理上正确的、可用的生物测量参数以进一步处理。
[0052]
在所提出的、用于通过选择动态测量数据来得出眼睛的生理上正确的生物统计测量数据的方法中，各个测量变量的测量数据在大约20秒的测量时间(多个眼睑运动)期间以尽可能高的重复率被连续地记录。
[0053]
根据本发明，还在测量时间期间以尽可能高的重复率连续地记录眼睛的动态行为，分析眼睛动态的各个阶段，并限定用于稳定视力阶段的界限。
[0054]
作为该方法的结果，仅将各个测量变量的与稳定视力阶段相关的测量数据输出或考虑用于进一步的计算。
[0055]
特别地，需要患者眼睛的这种生物统计的测量数据，以可以计算要植入的合适的人工晶状体(iol)的屈光力。
[0056]
iol的计算借助于现有的各种计算公式之一进行或借助于光线追踪计算来进行。例如，可以借助所描述的方法记录以下测量数据：
[0057]-角膜前面的半径和轴情况，
[0058]-角膜后面的半径和轴情况，
[0059]-角膜的厚度测量，
[0060]-前房深度，
[0061]-晶状体的半径和厚度，
[0062]-晶状体的倾斜，
[0063]-眼睛长度，
[0064]-白到白距离，
[0065]-从视网膜色素上皮到内界膜的距离，
[0066]-瞳孔直径，和
[0067]-屈光力。
[0068]
该列举仅是示例性的，并不要求完整性。
[0069]
在该上下文中需要指出的是：用于连续记录各个测量变量的测量数据的测量时间至少为1s，优选为20s。
[0070]
根据本发明提出：在不同的测量时间点，然而分别在稳定视力范围c中，在测量设备的典型大约0.5-1.5秒的测量窗口内且以从大约10-15个单独测量中求平均值的方式收集测量值。源于稳定视力范围中的测量窗口的平均值的根据本发明的测量值、例如源于直接对角膜半径进行的上述测量中的根据本发明得出的测量值用于代表患者的稳定视力范围。作为由在不同测量时间点在稳定视力范围c中的测量值形成的平均值的可替换方案，根据本发明提出使用这些测量值的中值或其他聚合值。在此，根据临床结果的分别实现的质量做出使用决定。这种过滤的测量结果首先实现：为被检查的眼睛收集生理上正确和稳健的测量数据，并辨别眼睛的干扰性的动态效应。
[0071]
优选地，在整个测量持续时间内应存在多个眼睑运动周期。
[0072]
在需要更多测量数据的情况下，可以引入更长的测量时间。在生物统计检查中，通常不应超过大约1分钟的总测量时间。
[0073]
仅这样能够确保患者或检查者的注意力不过度紧张，确保患者的注意力并且将患者的光学辐射负担保持最小。此外，收集的数据量不应超过在可处理性和测量精度值的范畴内合理的程度。
[0074]
根据本发明，眼睛的动态行为的记录根据以下标准中的一个、多个或全部来记录：
[0075]-泪膜(间接源于角膜曲率计值的变化)，
[0076]-眼睑的张开，
[0077]-凝视，
[0078]-视力调节，和
[0079]-适应。
[0080]
原则上提出：利用至少一个测量模式确定至少一个稳定的测量阶段。
[0081]
在此，尤其有利的是：稳定的测量阶段借助测量模式确定并且在时间上与至少一个同样受第一测量数据的动态曲线影响的第二测量模式相关。因此，第二测量模式以及另外的测量模式的可靠的测量数据同样可以以高可靠性引导成通过测量设备输出，其中还可以对测量数据求平均值。此外，可以使用测量数据的中值或其他聚合值。
[0082]
根据一个有利的设计方案，眼睛动态的各个阶段的分析根据多个不同标准来进行，其中稳定视力阶段的界限从标准的交集得出。
[0083]
根据另一有利的设计方案，眼睛动态的各个阶段的分析根据多个不同标准来进行，针对标准限定用于稳定视力阶段的不同的界限。在此，仅将各个测量变量的测量数据用
于例如求平均值和/或求中值并且输出，其中测量数据已经在稳定视力的各个阶段期间被记录。
[0084]
根据第一实施方式，通过测量和分析两次眼睑运动之间角膜或前泪膜的曲率半径，针对眼睛的动态行为记录其泪膜。在此，应注意：将角膜前泪膜的地形图或角膜曲率评估为角膜的地形或角膜曲率。
[0085]
由于泪膜的形成和其溶解，存在大的眼睛动态。因此，根据[2]，成年人的眨眼频率约为12次眼睑运动/分钟，并且眼睑在0.3-1秒内将角膜前泪膜(根据现有技术均匀地)分布在眼睛表面上。平均地，泪膜具有约为5μm的层厚度[3]，该层厚度在泪膜撕裂时不再存在，进而是可变的变量。为了测量角膜前侧的半径和地形，借助于光学反射方法基于点图案(角膜曲率计/检眼计)或基于所谓的普拉西多环(地形设备)最终评估角膜前侧在可变的角膜前泪膜处的反射图像，以便得出测量值，其中角膜前侧具有大约2/3的眼睛屈光力。
[0086]
为此，图1示出角膜曲率计的静态反射图像，角膜曲率计的18个测量点设置成具有不同直径的三个环，其中，中央环相对于其他的环偏移。
[0087]
由于空气与角膜前泪膜的折射率差大，角膜的厚度和眼睛长度也总是检测这一个测量点(具有泪膜的角膜前面)，该测量点经历泪膜的动态。
[0088]
因此，在现有技术中要求患者眨眼并且然后睁眼，以便可以用“良好的”泪膜执行测量。
[0089]
迄今为止，所有当前的上述测量设备都无法考虑泪膜的动态效应，进而获得受这种动态影响的且无法代表测量变量的生理上正确的值的测量结果。在眼睛处的生物统计测量中，这种状态为主要误差源。
[0090]
眼睑运动的触发物是角膜表面的受体，该受体发出薄泪膜(泪膜撕裂)的信号。由此，光学系统以及可见视觉变差。在眼睑运动期间，大脑的负责区域中的视觉感知被完全抑制。在眼睑运动后不久，视觉感知仍短暂受限，直至整个角膜表面上形成稳定、干净的泪膜。自该时刻起，由大脑对视觉刺激进行主动视觉感知和处理。开始一段数秒的时间片段，在该时间片段中人类视觉最佳地工作。该片段是准静止状态的，在该准静止状态中测量值非常稳定。在该片段之后，角膜的润湿再次变差(泪膜的排出，灰尘颗粒沉积等)，并且所描述的循环从头开始。
[0091]
为此，图2示出在大约五个眼睑运动周期期间的眼睛处泪膜动态的各个阶段，泪膜动态作为借助角膜曲率计对角膜半径或角膜前泪膜半径的测量的时间曲线。
[0092]
在此，在横坐标上绘制时间，并且在纵坐标上绘制借助角膜曲率计得出的角膜曲率半径或角膜前泪膜的曲率半径。根据本发明，曲率半径非常好地揭示用于生物统计测量的泪膜的相关动态并且可以分为重复的4个阶段。在此，阶段a代表眼睑运动，阶段b代表泪膜稳定，阶段c代表稳定视力范围，阶段d代表泪膜撕裂。
[0093]
可选地或还附加地，代替角膜或角膜前泪膜的曲率半径，也可以在纵坐标上示出在眼睑运动周期内具有类似变化的半径的轴情况。
[0094]
根据本发明，首先提出：仅使用来自稳定视力范围(阶段c)中的测量数据来由角膜曲率测量计算曲率半径，并且丢弃阶段a、b和d中的测量数据。
[0095]
如果角膜曲率的或角膜前泪膜的半径r的变化处于r《+/-1％的公差范围内，则尤其存在稳定视力阶段。如果以此限制在病理性角膜的个别情况下无法收集测量结果，则也
可以将公差增加到大约《+/-5％。相反，在存在足够测量结果的情况下，也可以将公差限制于大约《+/-0.5％，以便可以收集更准确的测量数据。
[0096]
图3又示出以典型约为0.1秒的单独测量时间和约为10hz的重复率用根据本发明的方式连续收集测量值(黑色测量曲线)。典型地，提出从大约10-15个单独测量中求平均值和/或中值。每个测量窗口(显示为小框)检测10-15个单独的测量值(测量持续时间为0.5-1.5秒)，并且然后求平均值(事先已经消除测量值中的明显的异常值)。当前，在现有技术中，在设备iolmaster中提供源于测量窗口的平均值和/或中值的输出的测量结果，而不考虑眼睛处的动态行为，并且因此能具有不希望的误差。现在，根据本发明，以0.5-1.5s的单独测量持续时间持续在大约20s的总测量持续时间期间在多个眼睑运动周期期间单独地检测测量数据。
[0097]
该视图示出连续的测量窗口(其分别具有大约0.5-1.5秒的持续时间和大约5-15个单独测量)，其作为具有编号为0到9的灰色和白色标记的框。仅作为白色标记的相邻的框(编号3-7)示出的且在大约1％的公差内显示出(角膜前侧的半径/轴的)相同的平均值和中值的测量窗口可以与作为患者在眼睑运动周期内的稳定视力范围的测量阶段c相关联，并且根据本发明用于进一步的测量数据处理。丢弃源于测量窗口0-2和8-9中的测量结果，这些测量窗口作为灰色标记的框示出并且可以与测量阶段b和d相关联。
[0098]
测量阶段c(或标记为白色的测量窗口)通过如下方式限定：(0.5-1.5s的单独测量的)一个测量窗口到下一测量窗口的平均值和/或中值的变化低于例如大约1％的阈值。
[0099]
图4示出在多个测量阶段中的多个眼睑运动周期期间收集的测量值的比较，该比较作为本发明的改进方案。源于多个自身稳定的测量阶段c的多个眼睑运动周期期间收集的平均值和/或中值或其他聚合值被比较，并且消除代表稳定的错误测量的异常值，以便输出更有保障的有代表性的测量值。为这种评估设置至少3个稳定的测量阶段c。
[0100]
这是根据本发明的测量数据选择的另外的阶段，该阶段实现对多个眼睑运动周期(图4中的4+)进行比较观察，并且例如丢弃在眼睑运动周期3中在测量窗口3-6期间自身稳定的测量阶段(用灰色标记的框)。
[0101]
眼睑运动周期1、2和4以及5的部分总体上提供测量窗口(用白色标记的框)，测量窗口在大约1％的公差内显示出(角膜前侧的半径/轴情况的)相同的平均值和/或中值。平均值和/或中值可以以增加的可靠性与作为多个眼球运动周期内患者稳定视力范围的测量阶段c相关联，并且用于进一步的测量数据处理。
[0102]
刚刚描述的方法适用于曲率半径，即适用于没有散光的角膜表面。因为许多角膜具有散光进而具有复曲面或椭圆体形的表面形状，所以根据本发明提出：两个曲率半径r1和r2及其所属的轴情况都根据提出的方法来得出。在此，两个曲率半径和其所属的轴情况同时从相应的稳定视力范围中得出。
[0103]
图5示出在多个眼睑运动周期期间具有时间同步的两个并行的测量变量的视图：
[0104]-上部：根据图2至图4的在4个眼睑运动周期(1-4)期间的角膜前侧的角膜前泪膜的曲率半径/轴情况，
[0105]-下部：借助于oct或pci(部分相干干涉测量)通过借助于设备iolmaster700进行的a和b扫描在4个眼睑运动周期(11-14)期间得出的眼轴长度(al)。
[0106]
虽然以上在4个眼睑运动周期的所有稳定阶段c内都获得了角膜前侧的曲率半径
的正确测量，但在同步进行的al(眼睛长度)的测量中显示出在眼睑运动周期13中在预设的测量公差之外(2条虚线)超过公差范围的al测量结果，该测量结果现在不可归因于泪膜动态，而是例如可以归因于在这种周期中患者错误凝视。根据本发明，丢弃在眼睑运动周期13中的al测量值，而与相同眼睑运动周期3中的在稳定阶段c内的曲率半径的值可以首先用于测量。
[0107]
图6是根据图5的在多个眼睑运动周期期间的具有时间同步的两个并行的测量变量的视图，但具有用于数据的总体选择，以提高测量精度和测量数据的可靠性：
[0108]-由于在眼睑运动周期13中al的有错误的数据情况，也丢弃在稳定阶段c内在相同的眼睑运动周期3中的曲率半径的值。
[0109]-如从下部图中al的测量数据中可见，相对于在已知阶段c的已知的中间范围，al在眼睑运动之后不久被测量为太大，并且在眼睑运动之前不久被测量为太小。与之相对，仅出自上图的以同步方式测量的曲率半径的阶段c中的al值可用于评估，其他al测量值为了进一步评估被丢弃。除了周期3/13，这适用于图6的所有其他所示出的周期。
[0110]
根据第二实施方案，针对眼睛的动态行为检查眼睑的张开，以确保眼睑张开足够大并且不存在由睫毛引起的可能的阴影。
[0111]
至此描述的方法的前提假设：角膜曲率计的所有点或地形系统的所有环都可以完全在反射图像中检测。然而，在实践中经常发生：由于张开过小，特别是由于上眼睑张开过小，或还由于由睫毛造成的阴影，或者由于局部泪膜撕裂，个别反射点或普拉西多环的部分对于评估失效。这种效应同样导致曲率半径及其轴情况的错误结果。此外，可以在多次测量中登记不同数量的角膜曲率计点或普拉西多环的不同的图像面。
[0112]
为此，根据本发明提出：在角膜曲率测量和/或角膜地形或其他测量模式中，例如在oct厚度测量中，与理想完整图像的偏差在测量系列之内在测量结果的评估中被静态和动态地校正。
[0113]
为此特别使用如下算法：
[0114]-例如在局部图像失效部小于角膜地形图总面积的10％的情况下，基于相邻的地形数据为局部图像失效部的面进行适配，或
[0115]-在局部图像失效部大于角膜地形图总面积的10％的情况下，丢弃这些局部数据并且不显示局部图像失效部处的任何数据，
[0116]
以便在生物统计的理想数据空间中考虑这种缺陷，并避免缺陷对错误的数据输出的影响。
[0117]
根据第三实施方案，对于眼睛的动态行为，通过如下方式考虑眼睛的凝视，即为此连续地测量眼睛长度，并且仅输出在预设测量时间内不超过预设公差的测量值。
[0118]
如已经描述的那样，要求患者凝视静态目标(通常是光点)，以便可以测量眼睛长度。凝视与对检查过程的认识、眼睛晶状体的白内障程度进而眼睛的视力以及患者集中注意力能力相关，而这些通常是不够用的。
[0119]
此外，无意识的眼球运动、即所谓的眼跳是短暂视线变化的原因。典型地，静态环境中的人类观察行为通过凝视和扫视的交互作用来表征。在此，其中眼睛相对于观察对象处于相对静止的时刻被表示为凝视。眼睛用于对准中央凹的跳跃被表示为扫视。
[0120]
扫视是速度直至900
°
/s的弹道运动，其中该运动的持续时间为2毫秒至大约80毫
秒，其幅度处于2-50
°
的范围中。因此，与患者相关的不充分的凝视还有不自主的扫视都可以阻止或仅随机实现沿眼睛视轴的测量。
[0121]
尤其在测量眼睛长度和/或测量眼睛的波前/屈光力时，眼睛精确凝视于测量设备中的目标是重要的。
[0122]
根据本发明，多次在大约1秒期间记录眼睛长度的动态测量(类似于在具有在那里大约0.5-1.5秒的角膜曲率测量中的限定的测量窗口)，选择眼睛长度的稳定范围，以便仅对眼睛长度的测量值求平均和/或得出中值并将在稳定区域内记录的内容显示出来。
[0123]
平均值和中值在说明书中以示例性方式说明，原则上也可以使用其他聚合值。在此，分别确定使用何种聚合值的临床相关情况。
[0124]
尤其提出：眼睛长度测量或其他基于oct的测量以角膜前泪膜作为测量点至少5秒至大约60秒、特别是大约20秒的时间段期间连续地进行测量。
[0125]
从以针对oct的b扫描的至少为1hz到10khz的重复率和针对oct的a扫描的至少为1khz到100khz的重复率进行的多次测量中，仅将如下测量值进行评估，测量值
[0126]-在至少1s到大约20s的连续测量时间内，
[0127]-不超过+/-50μm或特别优选+/-10μm的测量的眼睛长度的公差。
[0128]
因此，在眼睛正确凝视的情况下确保检测生理上稳定的测量阶段，并且可以收集眼睛长度的生理上正确的测量值。
[0129]
为补充第三实施方式而提出：通过自动地借助于图像处理算法识别中央凹坑的存在的方式，根据oct视网膜扫描(参见图7)识别精确的凝视。仅当识别到中央凹坑时，才利用轴长度的测量数据。如果没有识别出中央凹坑，则才丢弃所有在测量时间段内动态收集的数据。关于视网膜扫描的横向宽度提出：使用大约1.5mm的小区域，并且仅检查中央凹坑在该小区域内的存在。此外，尤其在视网膜扫描大于1.5mm的情况下提出：评估中央凹坑相对于横向扫描的位置，并且仅使用al的如下测量结果，该测量结果在中央凹坑的中心位置以+/-0.5毫米的公差被收集。在生物计不对称扫描的情况下，公差范围应涉及中央凹的预期的位置。
[0130]
图7示出在测量al期间使用中央凹坑作为凝视检查的oct视网膜扫描。在此期望：在al测量的时间点同时也收集中央凹的扫描。如果这借助现有的oct技术无法做到，则应及时设置al测量和中央凹的所属扫描的时间序列。
[0131]
例如，在al测量之后在至少一个眼睑运动内设置对中央凹进行扫描。如果al测量和中央凹扫描都在具有泪膜阶段a-d的眼睑运动周期内执行，则与在随后的眼睑运动周期中检测中央凹的扫描相比，实现凝视检查的可靠性的提高。如果中央凹扫描提供了错误的凝视结果，则提出：丢弃在中央凹扫描之前和之后的al测量；如果这种扫描是正确的，则基于这种选择标准首先继续使用在此之前和之后的al测量结果。
[0132]
根据第四实施方式，眼睛的动态行为根据其视力调节通过为此连续测量前房深度的方式来考虑。根据本发明，仅输出其中在预设的测量时间内前房深度具有尽可能大且稳定的值的测量数据。
[0133]
眼睛的视力调节也引起动态情况、特别是晶状体形状和晶状体位置的动态情况，并且部分地也引起眼睛的角膜形状的动态情况。要求患者例如借助于凝视图像观看远处，以便可以检测眼睛的期望的非视力调节状态。然而已知所谓的“设备近视”，设备近视在患
者在设备处检查时尽管做出该努力但仍触发到近处的一定的视力调节，并且所测量的值朝近视方向移动。特别地，由此可以解释主观收集的屈光力与通过自动屈光计客观测量的屈光力的在-0.5dpt的数量级的偏差。
[0134]
为了可以排除在眼睛凝视无穷远(或设置在生物计处)的情况下视力调节的动态或设备近视，根据本发明提出：尤其确定眼睛晶状体的前侧相对于角膜的前侧或相对于角膜前泪膜的前侧的位置的动态。
[0135]
在视力适应的情况下，可以做出合理的假设，即晶状体朝角膜方向移动并且晶状体的前侧更强烈弯曲。这两个效应引起角膜前侧和眼睛晶状体前侧之间的距离缩短，即前房深度缩短。因此，根据本发明，对前房深度的动态得出的值检查具有尽可能长的前房深度的稳定范围，以便选择前房深度的稳定的和生理上代表性的测量数据以及晶状体半径和晶状体厚度的在该情况下与其关联的数据。
[0136]
为此，图8示出在非视力适应(左)和视力适应(右)的情况下眼睛行为的示意性对比。
[0137]
代替前房深度，也可以在例如1秒至20秒的测量时间内连续测量晶状体厚度和/或晶状体半径和/或晶状体曲率，因为它们同样由视力调节改变。
[0138]
眼睛的非视力调节的状态通过如下来表征：
[0139]-最大的前房深度，
[0140]-最小的晶状体厚度，
[0141]-最大的晶状体半径，和
[0142]-晶状体面的最小曲率。
[0143]
根据第五实施方案，眼睛的动态行为根据其适应被如下地考虑，即为此连续测量瞳孔直径并且仅输出其中在预设测量时间内瞳孔直径具有稳定值的测量数据。
[0144]
在眼睛的情况下，将适应理解为眼睛匹配于在视野中占主导的光密度。在光密度差异的情况下，通过借助虹膜肌收缩或扩张瞳孔来适应入射的光量。因此，在测量眼睛时，瞳孔直径与室内的亮度以及测量设备中凝视目标的亮度相关。
[0145]
特别地，眼睛的适应可以用于：根据在角膜处的第一浦肯野式反射图像检测第一浦肯野式反射图像在相应的瞳孔内的位置，进而将视轴与角膜的交点与测量数据相关联。
[0146]
在已知的生物统计测量设备中，通常在测量其他眼睛参数期间存在瞳孔测量。然而，瞳孔直径的数据在没有进一步处理的情况下仅与其他的测量的眼睛参数相关联。
[0147]
根据本发明，提出在观察生物统计的测量设备时瞳孔直径因不同的光强度而变化。因此，例如瞳孔直径可以从大约2mm变化到大约7mm，并且可以分别进行根据所有至此阐述的参数动态选择的生理上正确的测量。
[0148]
然后，根据测量结果可以将其他生物统计值与每个瞳孔直径相关联，并且由于眼睛的适应实现生物统计的动态。
[0149]
此外，在瞳孔测量中提出：基于角膜处的第一浦肯野式反射图像，将第一浦肯野式反射图像在相应瞳孔内的位置以及视轴与角膜的交点与测量结果相关联。在此，角膜视轴的交点不仅在相应的瞳孔直径内被记录，而且还相对于稳定的角膜缘直径或其中点被记录。瞳孔直径内的第一浦肯野式反射图像的变化是在测量期间患者的不稳定凝视的标志，并且根据本发明同样可以用作在稳定凝视时选择生理上稳定的测量值的选择标准。
[0150]
此外提出：通过多个标准从动态记录的测量数据中过滤出生理上正确的测量数据，并且仅将对应于所有选择标准的测量数据引导至测量设备的输出。
[0151]
根据本发明，选择标准可以设计为是可调整的。例如，可以预先选择0.1％、
…
1％或5％的各个参数的测量精度。因此，非常高的测量精度需要使用许多选择标准，而较低的测量精度也借助个别选择标准在短的测量时间内实现。
[0152]
因此，根据本发明还提出：如上所述的那样进行角膜曲率的测量，并且在时间联接的过程中，基于光学相干层析成像(oct)借助于a扫描或b扫描动态地得出眼睛长度。
[0153]
在此，对于a扫描设有1khz
–
100khz的典型的速率，并且对于b扫描设有1hz
–
10khz的典型速率。此外，还可以使用全息oct测量技术。由于稳定的角膜前泪膜和空气的界限面的位置是眼睛长度以及沿眼睛视轴和/或光轴的所有其他距离和长度的重要的测量点，所以现在将在稳定视力的通过动态角膜曲率测量确定的时间范围内记录的眼睛长度的测量值进行评估。
[0154]
这种记录可以在多个稳定范围内多次进行，并且随后可以还例如对多个测量值求平均和/或求中值，以便获得关于生理正确性和稳健性的最佳值。
[0155]
借助根据本发明的方法提供了一种解决方案，借助该解决方案可以基于不同的测量方法检测眼睛的生理学上正确的、有代表性的和稳健的生物统计测量数据。在此，测量数据检测考虑了眼睛的光学生理状态，并且实现了自动化的数据检测和数据评估。
[0156]
眼睛的光学生理状态的确定基于对眼睛动态行为的考虑。为此，在测量时间期间以尽可能高的重复率连续记录眼睛的动态行为。从对动态行为的各个阶段的分析中限定用于稳定视力阶段的界限，并且最终仅输出各个测量变量的在稳定视力阶段期间检测的测量数据。
[0157]
在此，应提出以下作为用于检测眼睛的生理上正确的状态的最重要的选择标准：
[0158]
·
基于地形得出的测量数据的正确的泪膜。
[0159]
·
在眼睛精确凝视的情况下基于断层扫描得出的测量数据的正确的眼睛长度。
[0160]
·
前房深度、晶状体厚度、晶状体半径或晶状体曲率的基于断层扫描得出的测量数据的正确值。