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[发明专利]用于增强眼睛图像的可视化的系统和方法-CN202180083749.5在审
发明人：印路;A·B·特里帕蒂;R·萨兰加帕尼 -专利权人：爱尔康公司
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04N1/62 文献下载
摘要：一种用于在视觉上增强眼睛的原始图像的系统和方法包括可视化模块。控制器被配置为将该可视化模块的输出转换为第一颜色空间中的第一像素云并将该第一像素云映射到第二颜色空间中的第二像素云。该方法包括识别该第二颜色空间中的至少一个选定区。该控制器被配置为将该选定区从原始位置移动到该第二颜色空间中的已修改位置。更新该第二像素云以获得修改后的第二像素云，该修改后的第二像素云被变换为该第一颜色空间中的第三像素云。部分地基于该修改后的第二像素云形成增强图像，并且该增强图像提供对该选定区的选择性视觉增强，而不影响该原始图像的其余部分的对比度。
用于增强眼睛图像可视化系统方法

[发明专利]基于学习模块增强眼睛的光学相干断层扫描图像-CN202180083742.3在审
发明人： S·巴塔查亚;H·W·崔;R·萨兰加帕尼;B·斯坦菲尔 -专利权人：爱尔康公司
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：一种用于增强原始OCT(光学相干断层扫描)图像的系统和方法包括控制器，该控制器具有处理器和有形的非暂态存储器，该存储器上记录有指令。该系统包括一个或多个学习模块，该一个或多个学习模块可由该控制器选择性地执行。这些学习模块是由训练网络使用具有多个训练超声生物显微镜图像和相应的训练OCT图像的训练数据集训练的。该处理器对这些指令的执行使得该控制器获得该原始OCT图像，该原始OCT图像是通过OCT设备捕获的。该控制器被配置为通过执行这些(经训练的)学习模块、部分地基于该原始OCT图像生成增强的OCT图像。该增强的OCT图像至少部分地扩展了该原始OCT图像的外周部分。
基于学习模块增强眼睛光学相干断层扫描图像

[发明专利]用于眼睛白内障移除的系统和方法-CN202180059478.X在审
发明人： D·图;B·吉尔伦;G·H·佩蒂特;M·H·扎莫拉诺;K·瓦塔纳贝;R·萨兰加帕尼;S·巴塔查亚;J·维瑟比 -专利权人：爱尔康公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： A61F9/008 文献下载
摘要：用于帮助从眼睛移除白内障的系统和方法可以包括：获得所述眼睛的术前数据，所述术前数据包括与所述眼睛的晶状体相关联的成像数据；基于与所述晶状体相关联的所述成像数据确定晶状体密度图；以及基于所述晶状体密度图生成激光碎裂程序的激光碎裂图案。
用于眼睛白内障系统方法

[发明专利]基于机器学习模型和波前分析的视觉质量评估-CN202080088635.5在审
发明人： R·萨兰加帕尼;M·冯特雷斯 -专利权人：爱尔康公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： A61B3/10 文献下载
摘要：提出了一种评估眼睛(E)的视觉质量的系统(10)和方法，该系统具有控制器(C)，该控制器具有处理器(P)和其上记录有指令的有形非暂态存储器(M)。控制器(C)被配置为选择性地执行至少一个机器学习模型(35，36，38)。处理器(P)对指令的执行使得控制器(C)：接收眼睛的波前像差数据并将波前像差数据表达为泽尼克多项式的集合。控制器(C)被配置为基于泽尼克多项式的集合获得(120)多个输入因子。将该多个输入因子馈送(120)到该至少一个机器学习模型(35，36，38)中，该模型被训练以分析该多个输入因子。机器学习模型(35，36，38)部分地基于该多个输入因子来生成(130)至少一个视力矫正因子。
基于机器学习模型分析视觉质量评估

[发明专利]用于视力矫正设备的用户的个性化辅助系统-CN202080087460.6在审
发明人： K·贝克;R·萨兰加帕尼 -专利权人：爱尔康公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：一种用于视力矫正设备的用户的个性化辅助系统包括带有控制器的远程计算单元，所述控制器具有处理器和其上记录有指令的有形非暂态存储器。所述控制器被配置为选择性地执行一个或多个机器学习模型。用户设备可由所述用户操作并且包括被配置为以特定间隔提示所述用户回答一个或多个预选问题的电子日志模块。所述电子日志模块被配置为将由所述用户响应于所述一个或多个预选问题而输入的相应回答存储为自我报告数据。所述控制器被配置为从所述电子日志模块获得所述自我报告数据并经由所述一个或多个机器学习模型生成对所述自我报告数据的分析。所述控制器被配置为部分地基于所述分析来辅助所述用户。
用于视力矫正设备用户个性化辅助系统

[发明专利]基于多个机器学习模型的人工晶状体选择-CN202080082624.6在审
发明人： S·巴塔查亚;R·萨兰加帕尼 -专利权人：爱尔康公司
申请日： 2020-10-06 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：一种用于选择人工晶状体的方法和系统，所述系统具有控制器，所述控制器具有处理器和有形的非暂态存储器。多个机器学习模型可由所述控制器选择性地执行。所述控制器被配置成接收所述眼睛的至少一个术前图像，并经由第一输入机器学习模型提取第一数据集。所述控制器被配置成接收所述眼睛的多个生物特征参数，并经由第二输入机器学习模型提取第二数据集。组合所述第一数据集和所述第二数据集以产生混合数据集。所述控制器被配置成经由输出机器学习模型基于所述混合数据集生成至少一个输出因子。部分地基于所述至少一个输出因子来选择人工晶状体。
基于机器学习模型人工晶状体选择

[发明专利]用于为人工晶状体患者提供视觉模拟的系统和方法-CN202080075509.6在审
发明人： R·萨兰加帕尼;印路 -专利权人：爱尔康公司
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：呈现了用于提供对具有眼睛病症的患者的视觉模拟的系统和方法。获得表示真实世界场景的合成图像。所述合成图像包括多个图像层，其中，每个图像层表示所述真实世界场景中处于特定观看距离处的物体。生成表示所述患者的眼睛光学系统的第一眼睛模型。生成表示观看者的眼睛光学系统的第二眼睛模型。通过执行数学函数来修改所述第二眼睛模型。通过将所述第一眼睛模型和修改后的第二眼睛模型与所述合成图像进行卷积来生成表示所述患者的视觉的模拟图像。在一些实施例中，色调映射算法也可以应用于所述模拟图像以模拟夜间场景。
用于人工晶状体患者提供视觉模拟系统方法

[发明专利]使用机器学习来预测接触透镜相容性的系统和方法-CN202080046027.8在审
发明人： R·萨兰加帕尼;K·贝克 -专利权人：爱尔康公司
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： A61B3/04 文献下载
摘要：用于确定多焦点接触透镜与寻求老花眼视力矫正的患者之间的相容性的系统和方法包括：从与第一眼科护理专业人员相关联的第一设备接收为消费者选择接触透镜的请求，其中，所述请求包括与所述消费者相关联的生物特征/验光信息；获得与所述第一ECP相关联的表现度量；使用所述机器学习模型并且基于所述表现度量来确定定制的相容性指数，所述定制的相容性指数针对所述第一ECP指示特定接触透镜与所述消费者之间的相容性；以及在所述第一设备上呈现指示所述相容性指数的报告。还提供了附加的系统、方法和非暂态机器可读介质。理念是用自动化系统取代或至少对眼科医生的工作进行补充。
使用机器学习预测接触透镜相容性系统方法

[发明专利]使用正视区预测来选择人工晶状体的系统和方法-CN202080009977.3在审
发明人： R·萨兰加帕尼;M·冯特雷斯 -专利权人：爱尔康公司
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：用于使用正视区预测来选择人工晶状体(IOL)的系统和方法包括：确定眼睛的一个或多个术前测量值；基于所述术前测量值来估计人工晶状体(IOL)的术后前房深度(ACD)；基于所述术前测量值和所述估计的术后ACD来估计植入所述IOL后的所述眼睛的术后显性等效球镜屈光力(MRSE)；基于所述估计的术后MRSE来确定植入所述IOL后的所述眼睛是否可能处于正视区；基于所述正视区确定，使用正视区预测模型或非正视区预测模型来重新估计植入所述IOL后的所述眼睛的术后MRSE；以及向使用者提供所述重新估计的术后MRSE，以辅助选择用于植入所述眼睛中的IOL。
使用正视预测选择人工晶状体系统方法

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