(57)【要約】  累進レンズシミュレータは、眼軸方向を追跡して注視距離を求めるためのアイトラッカ、軸外累進レンズシミュレーションを生成するための軸外累進レンズシミュレータ、および累進レンズ屈折力を眼軸方向にシミュレートするための軸方向パワー−距離シミュレータを有する。累進レンズシミュレータは、変形例として、包括的累進レンズシミュレーションを生じさせる一体形累進レンズシミュレータを有しても良い。累進レンズシミュレータは、頭部装着式であるのが良い。累進レンズシミュレータ用の誘導式レンズ設計探究システムが累進レンズシミュレータ、フィードバック制御インターフェース、および累進レンズ設計の誘導変更後に患者のための変更済み累進レンズシミュレーションを生成するための累進レンズ設計プロセッサを有する。人工知能エンジン向きの深層学習法を累進レンズ設計プロセッサに使用することができる。実施形態は、累進レンズシミュレータおよび中央監視ステーションのマルチステーションシステムを含む。
2021524603.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
累進レンズシミュレータであって、
眼軸方向を追跡して注視距離を求めるためのアイトラッカと、
累進レンズ設計に従って軸外累進レンズシミュレーション（軸外ＰＬＳ）を生成する軸外累進レンズシミュレータと、
前記累進レンズ設計の累進レンズ屈折力を前記眼軸方向にシミュレートし、それにより前記軸外ＰＬＳから包括的累進レンズシミュレーション（包括的ＰＬＳ）を生じさせる軸方向パワー−距離シミュレータとを有する、累進レンズシミュレータ。
【請求項２】
前記軸外累進レンズシミュレータは、
像を生成する像発生器と、
前記累進レンズ設計に従って前記生成像を軸外ＰＬＳ信号に変換する軸外累進レンズシミュレータプロセッサと、
前記軸外ＰＬＳ信号に従って前記軸外ＰＬＳを表示する軸外累進レンズシミュレータディスプレイとを有する、請求項１記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項３】
前記軸外累進レンズシミュレータディスプレイは、第１の眼および第２の眼のための立体視軸外ＰＬＳを提供する１対の軸外累進レンズシミュレータスクリーンを含み、各スクリーンは、軸外ＰＬＳを表示する、請求項２記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項４】
前記軸外累進レンズシミュレータディスプレイは、適当な立体視調節を施した状態で前記第１の眼についての前記軸外ＰＬＳの前記表示と、次に前記第２の眼のための前記軸外ＰＬＳの前記表示を交番させるための像交番器によって制御される立体視交番式軸外累進レンズシミュレータスクリーンを含む、請求項２記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項５】
前記軸外累進レンズシミュレータプロセッサは、
前記像発生器から前記生成像を受け取り、
前記累進レンズ設計を表す局所的に漸変するブラーを導入することによって前記生成像を前記軸外ＰＬＳ信号に変換するよう構成されている、請求項２記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項６】
前記軸外累進レンズシミュレータプロセッサは、
前記像発生器から前記生成像を受け取り、
前記累進レンズ設計を表す局所的に漸変する曲率を導入することによって前記生成像を前記軸外ＰＬＳ信号に変換するよう構成されている、請求項２記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項７】
前記像発生器、前記軸外累進レンズシミュレータプロセッサ、および前記軸外累進レンズシミュレータディスプレイのうちの少なくとも２つが一体化されている、請求項２記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項８】
前記注視距離での前記表示軸外ＰＬＳに関するバージェンスをシミュレートするバージェンス−距離シミュレータを有する、請求項２記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項９】
前記バージェンス−距離シミュレータは、
前記軸外累進レンズシミュレータディスプレイのスクリーンを主として側方に動かすこと、および
前記軸外累進レンズシミュレータディスプレイ上で主として側方に前記表示軸外ＰＬＳをずらすことのうちの少なくとも一方によって前記注視距離のところでの前記表示軸外ＰＬＳについてのバージェンスをシミュレートするよう構成されている、請求項８記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項１０】
前記包括的ＰＬＳをズームして前記注視距離の変化を表すためのズーム−距離シミュレータを有する、請求項２記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項１１】
前記軸外累進レンズシミュレータプロセッサ、前記軸外累進レンズシミュレータディスプレイ、および前記軸方向パワー−距離シミュレータのうちの少なくとも１つは、バージェンス−距離シミュレータおよびズーム−距離シミュレータのうちの少なくとも一方を含む、請求項２記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項１２】
前記軸方向パワー−距離シミュレータは、調節可能な光屈折力を有する調節可能な光パワーシステムを有する、請求項１記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項１３】
前記軸方向パワー−距離シミュレータの前記光屈折力は、前記求められた注視距離および意図された注視距離のうちの一方と一致するよう調節可能である、請求項１２記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項１４】
前記軸方向パワー−距離シミュレータは、前記眼軸方向に一致したバージェンスをシミュレートするよう調節可能である、請求項１２記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項１５】
前記調節可能な光学パワーシステムは、
アルバレスレンズ系を有し、前記アルバレスレンズ系は、
眼のための少なくとも２枚のレンズを含み、前記２枚のレンズのうちの少なくとも一方は、側方に漸変する曲率を有し、
前記レンズのうちの少なくとも一方を他方のレンズに対して側方にずらし、それにより前記アルバレスレンズ系の光屈折力を中央領域で変化させるための１つまたは２つ以上のアクチュエータを含む、請求項１２記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項１６】
前記調節可能な光学パワーシステムは、
調節可能な流体レンズ系を含み、前記調節可能な流体レンズ系は、
１対の調節可能な流体レンズを含み、前記流体レンズは、該流体レンズ中の流体の量によって制御される光屈折力を備え、
流体レンズ中の前記流体の量を調節する流体管理システムを含み、
前記調節可能な光学パワーシステムの前記光屈折力を調節するよう前記１対の調節可能な流体レンズおよび前記流体管理システムを制御するレンズ調節エレクトロニクスを含む、請求項１２記載の累進レンズシミュレータ。
【請求項１７】
前記調節可能な光学パワーシステムは、
形状変化レンズ、屈折率変更レンズ、可変ミラー、変形可能な光学部品、調節可能な開口を備えた非球面レンズ、液晶光学素子、調節可能な屈折光学素子、調節可能な光電子素子、および調節可能な相対位置を有する光学コンポーネントを含む光学系から成る群から選択されている、請求項１２記載の累進レンズシミュレータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、累進レンズ（累進屈折力レンズまたは累進多焦点レンズという表現が一般的に用いられるが、本明細書では簡略化して累進レンズという）をシミュレートし、特に誘導式レンズ設計探求システムで累進レンズをシミュレートする方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
眼鏡またはメガネの処方箋は、今日、何十年も前に開発された器械および方法によって作成されており、これらの基礎的概念は、はるか昔にさかのぼる。これら方法および技術が成熟するとともに十分に患者集団の役に立っているが、これら方法および技術は、電気通信、消費者エレクトロニクスおよび対話型機能の多くの分野に大変革を起こしたオプトエレクトロニクスおよびコンピュータ計算方法の顕著な技術的発展から恩恵を受けていない。最新式のオプトエレクトロニクスおよびコンピュータサイエンスの俯瞰的観点から検眼法を評価して必要性および可能性のある幾つかの分野を見出すことができる。主要な課題および可能性のうちの幾つかを以下に列記してこれらについて再検討する。
【０００３】
（１）購入前の試行なし：累進レンズ処方を求めている患者は、今日においては、単一屈折力（シングルパワー）、非累進レンズ、遠見視力用レンズ、および近見視力用レンズを用いて検査される。したがって、患者は、処方された累進レンズ全体を購入前に経験することはない。患者は、累進レンズ処方を「試乗」することはないので、患者は、眼鏡が患者に提供された後でのみ問題点または不都合が分かり、これでは遅すぎる。
【０００４】
（２）アナログ式検眼器械しか用いられない：検眼士によって用いられている単一屈折力レンズおよび他の光学系は、今日では、ずっと前に開発されたものである。これらは、アナログ式光学系であり、最新式の光電子技術の多くの技術改良に適合しておらず、しかもこれらを採用してはいない。これは、他の眼科分野、例えば、光コヒーレンストモグラフィ、収差診断器械、および適切な眼内レンズを決定するための白内障手術の準備に用いられる光診断器械への光電子技術の極めて上首尾の適用とは対照的であるというべきである。
【０００５】
（３）２種類の距離しか検査されない：これらアナログ式レンズ系は、２種類の距離でしか患者の視力、すなわち近見視力および遠見視力を検査しない。これとは対照的に、たいていの患者は、独特の使用パターンを有し、患者の個々の習慣に応じて３種類または４種類以上の距離について自分のメガネの最適化を必要とする場合が多い。
【０００６】
（４）眼が別個独立にしか検査されない：診断法のほとんどは、単一の眼について利用され、他方の眼は覆い隠される。かかる方式は、これら方式が視覚的経験を生じさせるときの眼相互間の協調ならびに両眼による視覚的鮮明度の十分な評価にとって極めて重要であるバージェンスの種々の効果を無視している。
【０００７】
（５）累進レンズ処方が確立不足である：累進レンズの設計は、複雑なプロセスである。種々の会社が互いに異なる研究および最適化対策を用いる多くのパラメータを含む種々の独占所有権のある最適化アルゴリズムを有する。これとは対照的に、検眼士は、来所の際に患者の視力について２〜３個のパラメータのみを決定する。数学的な意味において、累進レンズの設計について２〜３個のパラメータだけを提供することは、レンズ設計の最適化アルゴリズムが深刻に確立不足になる。設計最適化アルゴリズムの持っている情報が不十分である場合、アルゴリズムは、真に最適化ではない設計で停止する場合がありかつこのようにする場合が多く、アルゴリズムは、真に最適な設計を特定することができない。
【０００８】
（６）より多くのパラメータを定めることにより患者ごとの治療時間が増大することになる：検眼士は、より多くのパラメータを定めるためにより多くの検査を実行する場合がある。しかしながら、このようにすることにより、個々の患者について費やされる時間が長くなる。これは、検眼士の経済的モデルに悪影響を及ぼすことになる。
【０００９】
（７）患者は、多くの場合、調節のためにメガネを戻す必要がある：患者は、統計学的に妥当な症例において自分たちの累進レンズでは不満足である。したがって、患者は、多くの場合、調節を必要として検眼士の診療所に戻る。累進レンズが３回、４回、５回にわたって再調節されなければならないことは珍しいことではない。これら再受診と関連した時間および費用は、患者の満足度に深刻な影響を及ぼし、しかも検眼士の経済的モデルを台無しにする。
【００１０】
（８）レンズ設計検証グループが小さい：レンズ設計アルゴリズムは、典型的には、１００未満から２００〜３００人の患者までの小さな検査グループとの対話で最適化される。かかる複雑な問題を最適化するためにかかる小さな検査グループしか用いないことにより、最適ではないレンズ設計アルゴリズムが生じる場合がある。その後における多数の実在の患者からの苦情がより大きなグループからフィードバックを生じるが、このフィードバックは、不完全でありかつ一方通行である。
【００１１】
（９）検査用の像は患者の実際の視覚的要求を反映していない：眼の検査は、患者の実際の要望を反映することはまれであるような標準化された文字を用いている。検査は、おおむね、個々の患者に適切である像を含むことは決してない。
【００１２】
（１０）周辺視が検査されることはめったにない：検眼士は、まれにしか周辺視を検査せず、これに対して、幾つかの学会では、周辺視は、全体的な視覚的明瞭度の価値の高い要素である場合がある。
【００１３】
（１１）最新式の探索アルゴリズムがまだ利用されていない：複雑なメリットランドスケープ（merit-landscapes）と比較した場合の探索アルゴリズムの効率を大幅に高める近年における技術進歩は、累進レンズの設計にはまだ適用されていない。
【００１４】
（１２）人工知能が用いられていない：システム改良のために人工知能を実施する際の近年における技術進歩もまた、検眼には参入していない。
【００１５】
少なくとも、上述の１２の問題は、検眼がこれまた最新のコンピュータサイエンスにおける進歩を用いている患者中心のカスタマイズされた仕方において最新式の光電子技術の具体化から多くの仕方で大幅に利益を得ている場合があることを実証している。
【発明の概要】
【００１６】
上述の医学的要求に取り組むため、本発明の幾つかの実施形態は、累進レンズシミュレータを含み、この累進レンズシミュレータは、眼軸方向を追跡して注視距離を求めるためのアイトラッカ（Eye Tracker）、軸外累進レンズシミュレーションを生成するための軸外累進レンズシミュレータ（軸外ＰＬＳ）、および累進レンズパワーを眼軸方向にシミュレートし、それにより軸外ＰＬＳから包括的累進レンズシミュレーションを生じさせるための軸方向パワー−距離シミュレータを有する。
【００１７】
実施形態はまた、累進レンズシミュレータを作動させる方法をさらに含み、この方法は、アイトラッカによって眼軸方向を追跡して注視距離を求めるステップ、軸外累進レンズシミュレータによって軸外累進レンズシミュレーション（軸外ＰＬＳ）を生成するステップ、および、軸方向パワー−距離シミュレータによって累進レンズ屈折力を眼軸方向にシミュレートすることによって軸外ＰＬＳから包括的累進レンズシミュレーションを生じさせるステップを含む。
【００１８】
実施形態は、累進レンズシミュレータをさらに含み、この累進レンズシミュレータは、眼軸方向を追跡して注視距離を求めるためのアイトラッカ、軸外累進レンズシミュレーション（軸外ＰＬＳ）の生成と組み合わせて累進レンズ屈折力を眼軸方向にシミュレートすることによって包括的累進レンズシミュレーション（ＰＬＳ）を生じさせるための一体型累進レンズシミュレータを有する。
【００１９】
実施形態はまた、頭部装着式累進レンズシミュレータを含み、この頭部装着式累進レンズシミュレータは、眼軸方向を追跡して注視距離を求めるためのアイトラッカ、軸外累進レンズシミュレーション（軸外ＰＬＳ）の生成と組み合わせて累進レンズ屈折力を眼軸方向にシミュレートすることによって包括的累進レンズシミュレーション（ＰＬＳ）を生じさせるための一体型累進レンズシミュレータを有し、アイトラッカおよび一体型累進レンズシミュレータは、頭部装着式ディスプレイ内に具体化される。
【００２０】
実施形態は、累進レンズシミュレータ用の誘導式レンズ設計探求システムをさらに含み、この誘導式レンズ設計探求システムは、累進レンズ設計により患者について累進レンズシミュレーションを生成するための累進レンズシミュレータ、累進レンズシミュレーションに応答して患者による制御およびフィードバックのうちの少なくとも一方を入力するためのフィードバック−制御インターフェース、患者からの制御およびフィードバックのうちの少なくとも一方を受け取り、そしてこの受け取りに応答して累進レンズ設計を改変するためのフィードバック−制御インターフェースに結合されている累進レンズ設計プロセッサを有し、累進レンズシミュレータは、改変された累進レンズ設計により患者に関する改変済み累進レンズシミュレーションを生成するよう構成されている。
【００２１】
実施形態は、累進レンズシミュレーション方法をさらに含み、この方法は、（ａ）累進レンズ設計プロセッサによりレンズ設計をアクティブ状態にするステップ、（ｂ）累進レンズシミュレータの像発生器によって像を生成するステップ、（ｃ）レンズ設計を利用して累進レンズシミュレータによって生成した像からシミュレートされた包括的ＰＬＳを生成するステップ、（ｄ）レンズ設計による包括的ＰＬＳの生成に応答してフィードバック−制御インターフェースにより視覚フィードバックを収集するステップ、（ｅ）視覚フィードバックに関連して累進レンズ設計プロセッサによってレンズ設計を改変するステップ、および（ｆ）累進レンズシミュレータによる改変後のレンズ設計により包括的ＰＬＳを再生成するステップを含む。
【００２２】
実施形態は、累進レンズ設計プロセッサのための人工知能エンジン向きの深層学習法をさらに含み、この深層学習法は、累進レンズ設計プロセッサのための視覚フィードバック設計ファクタニューラルネットワークをアクティブ状態にするステップ、入力として視覚フィードバックベクトルを視覚フィードバック設計ファクタニューラルネットワーク中に受け入れさせるステップ、および入力に応答して視覚フィードバック設計ファクタニューラルネットワークにより設計ファクタベクトルを出力するステップを含み、累進レンズ設計プロセッサの視覚フィードバック設計ファクタニューラルネットワークの結合マトリクスは、深層学習サイクルを実施することによって訓練される。
【００２３】
実施形態は、累進レンズシミュレータの監視型マルチステーションシステムをさらに含み、この監視型マルチステーションシステムは、眼軸方向を追跡して注視距離を求めるためのアイトラッカ、軸外累進レンズシミュレーション（軸外ＰＬＳ）を生成するための軸外累進レンズシミュレータ、および累進レンズ屈折力を眼軸方向にシミュレートしそれにより軸外ＰＬＳから包括的累進レンズシミュレーションを生じさせるための軸外屈折力−距離シミュレータをここに含む１組の累進レンズシミュレータと、累進レンズシミュレータと連絡状態にあって個々の累進レンズシミュレータの作動のために監視を提供する中央監視ステーションとを含む。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】シミュレーション累進レンズの誘導式レンズ設計探求システム（ＧＰＳ）を示す図である。
【図２】シミュレーション累進レンズの誘導式レンズ設計探求システム（ＧＰＳ）を幾分詳細に示す図である。
【図３】累進レンズシミュレータのマルチステージ実施形態を示す図である。
【図４Ａ】軸外累進レンズシミュレータＯＰＳを示す図である。
【図４Ｂ】軸外累進レンズシミュレータＯＰＳを示す図である。
【図５】バージェンス−距離シミュレータＶＤＳおよびズーム−距離シミュレータＺＤＳを含む累進レンズシミュレータを示す図である。
【図６Ａ】軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳの実施形態を示す図である。
【図６Ｂ】軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳの実施形態を示す図である。
【図７】累進レンズシミュレータのマルチステージ実施形態を示す図である。
【図８】累進レンズシミュレータのマルチステージ実施形態を作用させるための方法を示す図である。
【図９】一体型累進レンズシミュレータを示す図である。
【図１０】ＭＥＭＳレーザスキャナを示す図である。
【図１１Ａ】ＭＥＭＳ変形可能ミラーを示す図である。
【図１１Ｂ】ＭＥＭＳ作動式ミラーアレイを示す図である。
【図１２Ａ】ＩＰＬＳのマイクロレンズアレイ実施形態を示す図である。
【図１２Ｂ】ＩＰＬＳのＭＥＭＳ湾曲ミラーアレイ実施形態を示す図である。
【図１２Ｃ】ＩＰＬＳのＬＥＤプロジェクタアレイ実施形態を示す図である。
【図１２Ｄ】ＩＰＬＳの変形可能ディスプレイ実施形態を示す図である。
【図１３】一体型累進レンズシミュレータを作動させる方法を示す図である。
【図１４】頭部装着式一体型累進レンズシミュレータを示す図である。
【図１５Ａ】頭部装着式一体型累進レンズシミュレータの実施形態を示す図である。
【図１５Ｂ】頭部装着式一体型累進レンズシミュレータの実施形態を示す図である。
【図１６】レンズ設計探求システムを備えた累進レンズシミュレータを示す図である。
【図１７Ａ】患者コントローラの実施形態を示す図（Ａ〜Ｆ）である。
【図１７Ｂ】患者コントローラの実施形態を示す図（Ａ〜Ｆ）である。
【図１７Ｃ】患者コントローラの実施形態を示す図（Ａ〜Ｆ）である。
【図１７Ｄ】患者コントローラの実施形態を示す図（Ａ〜Ｆ）である。
【図１７Ｅ】患者コントローラの実施形態を示す図（Ａ〜Ｆ）である。
【図１７Ｆ】患者コントローラの実施形態を示す図（Ａ〜Ｆ）である。
【図１８Ａ】累進レンズシミュレーション方法を幾分詳細に示す図である。
【図１８Ｂ】累進レンズシミュレーション方法を幾分詳細に示す図である。
【図１９Ａ】累進レンズシミュレーション方法を幾分詳細に示す図である。
【図１９Ｂ】累進レンズシミュレーション方法を幾分詳細に示す図である。
【図２０Ａ】設計ファクタを示す図である。
【図２０Ｂ】設計ファクタを示す図である。
【図２０Ｃ】視覚フィードバックを示す図である。
【図２０Ｄ】視覚フィードバックを示す図である。
【図２１】設計ファクタ空間内の視覚フィードバックに基づく設計ファクタの変更法を示す図である。
【図２２Ａ】視覚フィードバックレンズ設計移送エンジンの視覚フィードバック設計ファクタマトリクスを示す図である。
【図２２Ｂ】視覚フィードバックレンズ設計移送エンジンの視覚フィードバック設計ファクタマトリクスを示す図である。
【図２３Ａ】対話型観点を備えた探索管理方法を示す図である。
【図２３Ｂ】対話型観点を備えた探索管理方法を示す図である。
【図２４Ａ】レンズメリットファクタを示す図である。
【図２４Ｂ】レンズメリットファクタを示す図である。
【図２５】設計ファクタ空間内における視覚フィードバックおよびレンズメリットファクタに基づく設計ファクタの変更法を示す図である。
【図２６】視覚フィードバックレンズ設計移送エンジンの視覚フィードバック＋レンズメリット−レンズ設計マトリクスを示す図である。
【図２７】設計ファクタを局所的に変更する方法を示す図である。
【図２８Ａ】設計ファクタを非局所的に変更する方法を示す図である。
【図２８Ｂ】設計ファクタを非局所的に変更する方法を示す図である。
【図２９Ａ】探索管理ステップを幾つかの場合において対話的に実施する方法を示す図である。
【図２９Ｂ】探索管理ステップを幾つかの場合において対話的に実施する方法を示す図である。
【図３０】誘導式レンズ設計探求システムおよび人工知能エンジンを備えた累進レンズシミュレータを示す図である。
【図３１】視覚フィードバック設計ファクタニューラルネットワークを示す図である。
【図３２】累進レンズ設計プロセッサ用の人工知能エンジンを示す図である。
【図３３】勾配下降による逆伝搬を示す図である。
【図３４】累進レンズ設計プロセッサ用のＡＩエンジンのための深層学習法を示す図である。
【図３５】探索誘導エンジン用のＡＩエンジンのための深層学習法を示す図である。
【図３６】累進レンズシミュレータの監視式マルチステーションシステムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本願に記載されているシステムおよび方法は、少なくとも以下の観点で、上記において記載した医療用の要望に取り組んでいる。これら観点は、技術の現状の上述の難題に対する対照的なフォーマットで系統立てて記載されている。
【００２６】
（１）購入前の試行なし：実施形態では、累進レンズの視覚的経験は、累進レンズシミュレータによってシミュレートされる。このシステムは、患者に権限を与えて患者が互いに異なる設計を有する累進レンズをリアルタイムで能動的にかつ対話的に探究して経験するようにする。患者は、自分が特定の設計に収まる前に望んでいる多くのシミュレートされた累進レンズ設計を探求することができる。要するに、患者は、累進レンズを購入する前に累進レンズを探求し、「試乗」し、そして「試着」することができる。
【００２７】
（２）アナログ式検眼器械しか用いられない：実施形態は、アナログ光学技術に代えて最新式のディジタル光電子技術を用いている。
【００２８】
（３）２種類の距離しか検査されない：患者は、最新式光電子設計により自分の望んでいる多数の距離で種々の累進レンズ設計の性能を探求することができる。
【００２９】
（４）眼が別個独立にしか検査されない：患者は、両眼でシミュレーション式累進レンズにより視覚的経験を同時に探求することができる。この方式により、レンズ設計選択プロセスは、バージェンスの効果の患者の経験を含むとともにこれを最適化することができる。
【００３０】
（５）累進レンズ処方が確立不足である：患者は、可能な限り多くの累進レンズ設計を網羅的に探求することができる。探索は、レンズの性能の多くの特定の観点に集中することができる。探索プロセスを詳細にモニタすることにより、新型レンズ設計ソフトウェアのための患者の視力に関する甚大な量のデータが得られる。この多量のデータの収集は、レンズ設計プロセスを確立不足の状態から数学的な意味において適切に確立された状態に向ける。探求プロセスを続行することができ、ついには、レンズ設計ソフトウェアは、これが最適なレンズ設計にズームインするのに十分なデータを有するという結論を出す。
【００３１】
（６）より多くのパラメータを定めることにより患者ごとの治療時間が増大することになる：上述の実施形態による最適累進レンズ設計の選択プロセスは、時間が長くかかる場合があり、または今日の典型的な来所の期間よりもそれどころか実質的に長くかかる場合がある。これは、上述のシステムに対して経済的な「過度に高いコスト」議論として認識される場合がある。しかしながら、探索の多くは、スマートソフトウェアによって誘導され、かくして、検眼士の積極的な存在を必要としない。これとは異なり、検眼士は、監視の役割を果たし、かくして、伝統的な方法の場合よりもこれら累進レンズシミュレータによって１日当たり多数の患者でさえも監視することができる。
【００３２】
（７）患者は、多くの場合、調節のためにメガネを戻す必要がある：患者は、全ての関連しかつ可能性のある累進レンズ設計をリアルタイムで探求するので、ここで説明している累進レンズシミュレータシステムは、患者の不平および返品を最小限に抑える。これにより、患者の満足度が劇的に高くなるとともに検眼士の経済的モデルが大幅に増進される。
【００３３】
（８）レンズ設計検証グループが小さい：探索データを全ての関与している検眼士の診療所から収集する。したがって、累進レンズ設計ソフトウェアは、数百万人の患者の検査グループから記録された探索パターン、患者の挙動、および最終的な患者の選択へのアクセスを有することになる。かかる巨大でかつ迅速に増大するデータベースへのアクセスは、累進レンズ設計アルゴリズムを迅速かつ効果的に向上させるために用いられる。
【００３４】
（９）検査用の像が患者の実際の視覚的要求を反映していない：累進レンズシミュレータは、患者が選択する任意の像に対する患者の視力の検査を患者に提供する。有望な具体化が患者の実際の活動にとって適切でありかつこれをシミュレートするユーザ関連像を提供している。
【００３５】
（１０）周辺視が検査されることはめったにない：ディジタル像投影システムは、患者の視力の完全な特徴づけのために中心像とおよび周辺像の両方を提供することができる。
【００３６】
（１１）最新式の探索アルゴリズムがまだ利用されていない：患者探求のための誘導システムは、幾つかの実施形態では、複雑で多数の相互依存性のかつ拘束されたメリットランドスケープを探求するよう開発された最新式の探索技術を用いる。
【００３７】
（１２）人工知能が用いられていない：人工知能エンジンがシステムのソフトウェアをブロックごとに一貫して改良するとともにアップグレードするために用いられる。
【００３８】
ここで説明しているシステムは、前向きな結果のみを生じさせ、というのは、かかるシステムを最初に用いて伝統的な手順による伝統的な累進レンズ処方箋を決定することができるからである。その後、累進レンズシミュレータは、ここで説明している実施形態によって種々の進化した探索を実施することができ、そして患者を自分にとって最適な新型の累進レンズ処方箋に誘導する。最終的に、累進レンズシミュレータは、伝統的な累進レンズ経験をシミュレートし、次に新型の累進レンズ経験をシミュレートすることができ、そして行ったり来たり交互に行うことができ、その結果、患者は、２つの累進レンズ経験を比較して自分の最終的な選択を行うことができるようになっている。患者は、常に伝統的な累進レンズ設計に戻ってこれを選択することができるので、プロセスの全体的な結果は、伝統的なプロセスよりも悪くなることはなく、良くなることしかない。
【００３９】
本明細書は、多くの実施形態、多くの技術および多くの方法を説明している。本明細書はまた、既存の伝統的システムと比較して１２を超える利点を説明している。かくして、上述の利点は、全ての実施形態について限定的ではない。確かに、１つしか利点を備えずまたは２〜３の利点を備える実施形態は、既存のシステムと比較して既に新規である。また、本システムを新規にする幾つかの他のまだ記載していない利点が存在する。さらに、説明する上述した観点のうちの幾つかを追加の相乗的利点を得るために種々の実施形態において組み合わせることができる。
【００４０】
図１および図２は、シミュレートされた累進レンズの誘導式レンズ設計探求システム（ＧＰＳ）１０を高いシステムレベルで示している。ＧＰＳ１０の実施形態は、以下に示すように上述の特徴および利点のうちの１つまたは２つ以上を備えている。
（１）患者は、購入のために１つを選択する前に多くの異なる累進レンズ設計を探求して「試着」することができる。
（２）実施形態は、最新式のディジタル光電子技術を用いている。
（３）患者は、自分が望むだけ多くの距離のところで視力を検査することができる。
（４）患者の２つの眼を同期して検査することができ、かくしてこれらのバージェンスを視覚的経験に織り込むことができる。
（５）最終的に選択された累進レンズ設計および処方箋は、十分の数のパラメータが決定されているので、明確である。
（６）患者は、スマートソフトウェアによって誘導された状態で、自身で累進レンズ設計を探求しているので、検眼士の時間に対する要求は、実際には、既存のシステムに対して減少し、というのは、検眼士は、患者の探求を監視するためにのみ要求されるからである。
（７）患者は、自分自身の設計を選択するので、メガネは、調節のために戻されるが、それほど頻繁ではない。
（８）レンズ設計検証グループは、大きくしかもさらに大きくなる。
（９）検査像は、患者の実際の視覚的要求を反映している。
（１０）患者の周辺視は患者の要望に応じて大々的に検査される。
（１１）最先端の探索アルゴリズムが患者の探求を誘導するために利用される。
（１２）人工知能がレンズ設計と患者の誘導システムの両方を連続的にアップグレードするとともに向上するために用いられる。
【００４１】
ＧＰＳ１０のこれらのシステムレベル概念が図１および図２に全体的に記載されており、次に、図３〜図３６に詳細に記載されている。特に、図３〜図１５は、患者が探求しようと望む多くの累進レンズ設計の本物そっくりの包括的累進レンズシミュレーションを生成する累進レンズシミュレータの多くの実施形態を記載している。図１６〜図２９は、累進レンズ設計の患者の探求の際に患者を誘導する誘導システムおよび方法を記載している。図３０〜図３５は、累進レンズシミュレータを訓練して向上させるための人工知能システムおよび方法を記載している。最後に、図３６は、監視型マルチステーションＧＰＳシステムを記載している。
【００４２】
図１は、シミュレート式累進レンズの誘導式レンズ設計探求システム（ＧＰＳ）１０は、種々の累進レンズ設計をシミュレートする累進レンズシミュレータ（ＰＬＳ）１００、患者による考えられる限り多くの累進レンズ設計の探求を知的に案内する累進レンズシミュレータ用のレンズ設計探求システム（ＬＤＥＳ）３００、およびＧＰＳ１０システムの考えられる改良策を発見して引き出すために患者によるレンズ設計探求プロセスをモニタし、次に発見した改良策を実際に具体化するＧＰＳ用の人工知能エンジン（ＡＩ−ＧＰＳ）５００を含むのが良いことを示している。完全一体型ＧＰＳ１０システムのこれら３つの主要なビルディングブロックを効率的な通信が可能であるように全て互いに結合するのが良い。［明細書の残部において、場合によっては、省略した頭字語を参照のために、しかも略して用いる。］
【００４３】
図２は、これら３つの主要ビルディングブロックＰＬＳ１００、ＬＥＤＳ３００、およびＡＩ−ＧＰＳ５００の要素を幾分詳細に示している。累進レンズシミュレータＰＬＳ１００は、患者のがんの軸または注視の方向ならびに眼球運動を追跡するアイトラッカ（ＥＴ）１１０を有するのが良い。アイトラッカ１１０は、患者が両眼の軸のバージェンスから見ている標的の距離を求めることができる。アイトラッカ設計は、当該技術分野においては知られており、かかるアイトラッカ設計をこのＰＬＳ１００において適用して具体化するのが良い。ＰＬＳ１００は、選択された累進レンズ設計の軸外視覚的経験をシミュレートする軸外累進レンズシミュレータ（ＯＰＳ）１２０をさらに有するのが良い。この経験は、きわめて複雑であり、というのは、累進レンズの有効光学パワーが光軸に対する角度につれて変化するからである。
【００４４】
ＰＬＳ１００は、観察した像の距離と累進レンズの軸方向パワーの組み合わせをシミュレートする軸方向パワー−距離シミュレータ（ＡＤＳ）１３０をさらに有するのが良い。ＰＬＳ１００が累進レンズをシミュレートするので、光学パワーは、レンズ表面上で実質的に変化する。マルチステージ実施形態では、ＰＬＳ１００は、ＡＤＳ１３０による最も重要な軸方向パワーのシミュレートと別個のＯＰＳ１２０による軸外パワーのシミュレートの組み合わせによりこれをシミュレートする。一体型実施形態では、ＰＬＳ１００は、一体型累進レンズシミュレータＩＰＬＳ２００で空間的に漸変する光学パワーをシミュレートする。
【００４５】
ＰＬＳ１００は、観察距離を異なる方法でシミュレートするバージェンス−距離シミュレータ（ＶＤＳ）１４０をさらに有するのが良い。ＶＤＳ１４０は、真正面ではなく、互いに近づけられた２つの眼について像を提供することができ、その目的は、近い観察距離のところに位置している標的像の視覚的経験を生じさせることにある。最終的に、ズーム−距離シミュレータ（ＺＤＳ）１５０は、像をズームインし、またはズームアウトすることによって観察距離の変化（ＰＬＳ１００によって第１の距離から第２の距離まで変化する）をシミュレートすることができる。このようにすることにより、患者に対してＰＬＳ１００により生成される視覚的経験の現実的感覚を一段と高めることができる。
【００４６】
ＧＰＳ１０は、効率的かつ確かな情報に基づくストラテジーで患者による多数の考えられる累進レンズ設計の探求を誘導する累進レンズシミュレータ用の誘導式レンズ設計探求システム（ＬＤＥＳ）３００を有するのが良い。ＬＤＥＳ３００は、フィードバック−制御インターフェース（ＦＣＩ）３１０を有するのが良い。このＦＣＩ３１０を患者が用いると、ＰＬＳ１００のためのフィードバックおよび制御信号を入力することができ、その目的は、好みを表すとともにシミュレート式累進レンズ設計１２３に関するフィードバックを提供することにある。幾つかの実施形態では、ＬＤＥＳ３００は、累進レンズ設計プロセッサ（ＰＬＤ）３２０を有するのが良い。ＰＬＤ３２０は、患者の眼の測定に基づき、患者の入力、フィードバック、および制御信号に基づき、しかもレンズ設計アルゴリズムに基づいて特定の累進レンズ設計を作ることができる。作られた特定の累進レンズ設計をＰＬＤ３２０によってＰＬＳ１００に伝えることができ、それにより患者にとっての対応の累進レンズ視覚的経験を生じさせることができる。
【００４７】
ＬＤＥＳ３００は、探索誘導エンジン（ＳＧＥ）３３０をさらに有するのが良い。患者は、多くの場合またはそれどころか典型的には、累進レンズの設計を変化させてその光学性能をどのように向上させるかについて知ってはいない場合がある。患者は、代表的には、設計の最後の変化が視覚的経験を良好にしまたは悪くしたことを感じるだけである。さもなければ、患者は、自分が探しているのがどういった改良であるかをはっきりと述べることができる。しかしながら、累進レンズ設計を多くの互いに異なる仕方で変更してかかる変化を生じさせることができるので、所望の変化に確かな情報に基づくかつ巧妙な仕方で影響を及ぼすための誘導システムが有用であり、かつ事実必要である。かかる誘導方式を提供することは、ＳＧＥ３３０の機能のうちの一つである。ＳＧＥ３３０は、患者から所望の改良または好みを受け取り、次に、要求された改良をレンズ設計の変化にどのように変換するかを患者に示唆するのが良い。
【００４８】
ＬＤＥＳ３００の幾つかの実施形態は、２つの眼の視覚的経験を同期して監督・制御し、そして２つの眼からの所望の設計改良を一体化するうえで重要な役割を果たす同期眼探求コントローラ（ＳＥＣ）３４０をさらに有するのが良い。最後に、ＬＤＥＳ３００は、周辺像における患者の視力を評価し、そしてこの情報をＰＬＳ１００によって累進レンズのシミュレーションにフィードバックする周辺視力エクスプローラ（ＰＶＥ）３５０をさらに有するのが良い。
【００４９】
最後に、ＰＬＳ１００およびＬＤＥＳ３００のコンポーネントの性能をモニタし、そして示唆された調節を推し進めてＧＰＳシステム１０の管理されたコンポーネントの性能を向上させるためのＧＰＳ用の人工知能エンジン（ＡＩ−ＧＰＳ）５００をＧＰＳ１０の幾つかの実施形態に組み込むのが良い。幾分詳細に説明すると、ＧＰＳ１０は、ＰＬＤ３２０の性能をモニタしてこれを向上させる累進レンズ設計プロセッサ用の人工知能（ＡＩ）エンジン（ＡＩ−ＰＬＤ）５１０を有するのが良い。他の実施形態は、探索誘導エンジン用のＡＩエンジン（ＡＩ−ＳＧＥ）５２０を有するのが良い。最後に、ＧＰＳ１０の幾つかの実施形態は、累進レンズシミュレータ用のＡＩエンジン（ＡＩ−ＰＬＳ）５３０を含むのが良い。３つのＡＩエンジン５１０／５２０／５３０の各々は、対応のシステムブロックＰＬＤ３２０、ＳＧＥ３３０、およびＰＬＳ１００の機能実行状態をモニタし、次にＡＩを利用した訓練サイクルを実施してこれらブロックの性能を向上させるよう構成されているのが良い。幾つかの実施形態では、これらＡＩエンジンは、ニューラルネットワークによって具体化される。
【００５０】
ＧＰＳ１０の上述のシステムレベルの説明は、いまや多くの特定の実施形態の詳細な説明によりより詳細に拡張される。わかりやすくするために、これら実施形態の表示は、表題のある項目に秩序だって記載されている。
【００５１】
１．軸方向パワー−距離シミュレータを含む累進レンズシミュレータ
【００５２】
図３は、累進レンズシミュレータＰＬＳ１００のマルチステージ実施形態を示しており、このマルチステージ実施形態としての累進レンズシミュレータＰＬＳ１００は、眼軸方向を追跡して注視距離を求めるアイトラッカ（ＥＴ）１１０、累進レンズ設計１２３に従って軸外累進レンズシミュレーション（軸外ＰＬＳ）５０を生成する軸外累進レンズシミュレータ（ＯＰＳ）１２０、および累進レンズパワーを眼軸方向にシミュレートし、それにより包括的累進レンズシミュレーション３０を軸外ＰＬＳ５０から生じさせるための軸方向パワー−距離シミュレータ（ＡＤＳ）１３０を有する。眼軸方向は、視軸と呼ばれる場合がある。
【００５３】
幾つかの実施形態では、軸外累進レンズシミュレータＯＰＳ１２０は、像２１を生成する像発生器１２１、生成した像２１を累進レンズ設計１２３に従って軸外ＰＬＳ信号２０−１，２０−２に変換する軸外累進レンズシミュレータプロセッサまたはＯＰＳプロセッサ１２２、および軸外累進レンズシミュレーション（軸外ＰＬＳ）５０を軸外ＰＬＳ信号２０に従って表示する軸外累進レンズシミュレータディスプレイ１２４−１／１２４−２を有する。この場合、以下において、多くの項目Ｘが各眼について１つずつＧＰＳ１０ペアワイズに含まれている。これらは、代表的には、項目Ｘ−１およびＸ−２としてラベル表示されている。場合によっては、簡潔にするために、項目Ｘ−１およびＸ−２のひとまとまりを単にＸと称する。
【００５４】
幾つかのＰＬＳ１００では、軸外累進レンズシミュレータディスプレイ１２４は、１対の軸外累進レンズシミュレータスクリーン１２４−１，１２４−２を含み、各スクリーンは、軸外ＰＬＳ５０−１，５０−２を表示し、２つのＰＬＳは一緒になって、第１／左眼１および第２／右眼２について立体視軸外ＰＬＳ５０を提供している。
【００５５】
幾つかのＰＬＳ１００では、軸外累進レンズシミュレータディスプレイ１２４は、第１の眼１について軸外ＰＬＳ５０−１の表示と、次の第２の眼２についてのＰＬＳ５０−２を適当な立体視調節を施した状態で交番させる像オルタネータにより制御される単一の立体視交番軸外累進レンズシミュレータスクリーン１２４を含む。この同期された像交番により左眼／右眼像について迅速に交番する表示、すなわち、非標的眼に対して像を遮断することにより、立体視像および観察経験を生じさせるための単一のスクリーンの使用が可能になる。この像交番技術は、遮蔽または回転ホイールを含む機械的実施形態、迅速な偏光変化を含む光電子実施形態、および像を遮断する液晶実施形態を有する。これら実施形態のうちの任意の１つを立体視交番軸外累進レンズシミュレータスクリーン１２４に利用することができる。
【００５６】
図４Ａは、累進レンズ設計１２３が典型的な累進レンズの特徴領域を含んでいることを示している。これら領域は、累進レンズの上方部分に設けられていて遠方視光学パワーＯＰｄを有する遠方視領域１２３ｄ、累進レンズの下方部分に設けられていて典型的には鼻側にずらされていて強い近方視光学パワーＯＰｎを有する近方視領域１２３ｎ、およびチャネルとも呼ばれる場合のある累進領域１２３ｐを含み、累進光学パワーＯＰｐは、ＯＰｄとＯＰｎとの間で累進的にかつ滑らかに内挿している。累進レンズ設計１２３は、代表的にはチャネル／累進領域１２３ｐの両側に位置する移行領域１２３ｔをさらに含み、レンズの前面および後面は、光学パワーがチャネル１２３ｐ内で累進していることに起因して生じる光学的ひずみを最小限に抑えるよう形作られている。
【００５７】
図４Ａは、累進レンズシミュレータＰＬＳ１００において軸外累進レンズシミュレータプロセッサ１２２が、（１）像発生器１２１からの生成像２１を受け取り、（２）累進レンズ設計１２３を表す局所的に漸変しているブラー１２６を導入することによって生成像２１を軸外ＰＬＳ信号２０に変換するよう構成されているのが良い。このブラー１２６は、累進レンズ設計の光学パワーが移行領域１２３ｔおよびチャネルまたは累進領域１２３ｐ内で局所的に漸変することによって引き起こされ、それにより物体点からの光線が単一の明確に規定された像点にピント合わせされるようにはならない。
【００５８】
これと類比して、ＰＬＳ１００の幾つかの実施形態では、ＯＰＳプロセッサ１２２は、（１）生成像２１を像発生器１２１から受け取り、（２）累進レンズ設計１２３を表す局所的に漸変する曲率またはスイム１２７を導入することによって生成像２１を軸外ＰＬＳ信号２０に変換するよう構成されているのが良い。
【００５９】
図４Ｂは、正方形のグリッドが結像物体として見えるスイム１２７を示している。典型的な累進レンズ設計１２３は、正方形グリッドのもともとは直線を曲げてこれを湾曲させて湾曲スイムグリッド１２８の状態にしている。これら２つの作用効果が図４Ａに実証されており、規則的な像の移行領域は、典型的な累進レンズ設計１２３によってブラー１２６を生じさせ、直線は、スイム１２７によって曲げられた状態になる。
【００６０】
ＯＰＳプロセッサ１２２は、このブラー１２６およびスイム１２７を定量的に生じさせるよう累進レンズ設計１２３を通って生成像２１から出た光の詳細なレイトレーシングコンピュータ計算を実施するのが良い。変形実施形態では、波面伝搬法は、ＯＰＳプロセッサ１２２によって使用されても良い。正確なブラー１２６およびスイム１２７を発生させることは、少なくとも以下の理由で本物そっくりの軸外累進レンズシミュレーション（ＰＬＳ）５０を生成するためのＯＰＳプロセッサ１２２の主要な機能である。患者が特定の累進レンズ設計１２３の視覚的経験を評価する場合、主な肯定的経験は、遠用領域内のＯＰｄから近用領域内のＯＰｎまでの光学パワーのカスタマイズされた増大であり、主要な否定的経験は、パワー累進によって引き起こされる「肯定面の代償」、すなわち付随するブラー１２６およびスイム１２７である。ＧＰＳ１０は、患者について互いに異なる累進レンズ設計１２３をシミュレートしている。最適累進レンズ設計１２３のための探索は、患者が個々のシミュレートされた設計１２３の包括的累進レンズシミュレーション３０の否定面に対する肯定面のバランスを評価し、最終的に自分のより好ましい設計１２３を見分けることによって実施される。ＯＰＳプロセッサ１２２は、設計１２３のブラー１２６およびスイム１２７の最も本物そっくりのシミュレーションによってこの探索プロセスを決定的に助ける。幾つかのＰＬＳ１００では、像発生器１２１、軸外累進レンズシミュレータプロセッサ１２２、および軸外累進レンズシミュレータディスプレイ１２４のうちの少なくとも２つを一体化するのが良い。
【００６１】
図３および図５は、ＰＬＳ１００が注視距離のところでアイトラッカ１１０によって定められるかあるいはオペレータによって意図された表示軸外ＰＬＳ５０に関するバージェンスをシミュレートするバージェンス−距離シミュレータＶＤＳ１４０を有するのが良いことをさらに示している。ＶＤＳ１４０の有用性は、上記において概述した。包括的ＰＬＳ３０の本物そっくりの視覚的経験をさらに高めるには、軸外累進レンズシミュレーションＰＬＳ５０−１，５０−２を動かし、それにより包括的ＰＬＳ３０−１，３０−２を両眼がより近い注視距離でピント合わせをするときに互いに近づけるのが良い。これは、患者がシミュレート式累進レンズ設計１２３の近方視領域１２３ｎを介して見るようになった自分の視軸を下げるとともに内側に回転させたときに起こる場合がある。別の状況は、ＧＰＳ１０のオペレータまたはコンピュータコントローラがより近い注視距離に対応した包括的ＰＬＳ３０を提供して患者の近方視を検査しようと決定する場合である。注視距離に対応したバージェンスをシミュレートすることにより、本物そっくりの視覚的経験が顕著な程度まで正確に高められる。
【００６２】
バージェンス−距離シミュレータＶＤＳ１４０は、（１）軸外累進レンズシミュレータディスプレイ２４のスクリーンを主として側方に動かすことによって、あるいは、（２）軸外累進レンズシミュレータディスプレイ１２４上の表示軸外ＰＬＳ５０を主として側方にずらすことによって、注視距離のところで表示軸外ＰＬＳ５０に関するバージェンスをシミュレートするよう構成されているのが良い。後者の実施形態では、軸外ＰＬＳ５０は、代表的には、ＯＰＳディスプレイ１２４の一部分上でのみ表示され、かくして、軸外ＰＬＳ５０の像を側方に電子的に動かす余地が残される。ＰＬＳ１００の中には、（１）と（２）の組み合わせを含むものがある。他の解決策、例えばミラーを軸外ＰＬＳ５０の光路内で回転させることもまた利用できる。
【００６３】
図５は、ＰＬＳ１００の幾つかの実施形態では、ＶＤＳ１４０がバージェンス信号４０を受け取ってバージェンスシミュレーションを制御するようＯＰＳプロセッサ１２２にオプションとして結合されたＶＤＳプロセッサ１４２を有するのが良いことを示している。ＶＤＳプロセッサ１４２は、バージェンスＶＤＳアクチュエータ１４４−１，１４４−２に結合されるのが良い。幾つかの実施形態では、これらＶＤＳアクチュエータ１４４−１，１４４−２は、ＯＰＳディスプレイ１２４−１，１２４−２を側方に機械的に動かすのが良い。
【００６４】
図３および図５はまた、幾つかのＰＬＳ１００が注視距離の変化に従って包括的ＰＬＳ３０をズームすることによって包括的ＰＬＳ３０の本物そっくりの視覚的経験を一段と高めるためのズーム−ＺＤＳ１５０を有するのが良いことを示している。このＺＤＳ１５０は、患者が累進レンズ設計１２３に対して自分の注視を動かすのを決めたときに作動されるのが良い。例えば、患者は、自分の注視を累進レンズ設計の遠方視領域１２３ｄから近方視領域１２３ｎに動かして近くの物体を見る。ＺＤＳ１５０は、近くの物体上にズームインすることによってこの動きの本物そっくりの経験を高めることができる。図５に示されているように、ＰＬＳ１００は、ズーム信号５０を受け取りまたは送るようＯＰＳプロセッサ１２２に結合されたＺＤＳプロセッサ１５２を有するのが良い。幾つかの場合、ＺＤＳプロセッサ１５２は、アイトラッカ１１０によって、患者が例えばフォアグラウンド物体を見るために全体的生成像２１の近くの部分を見るための切り替えプロセスの一部として、自分の注視方向を下方かつ内方に回したことを通知されるのが良い。これに対応して、ＺＤＳプロセッサ１５２は、ズーム信号５０を介してＯＰＳプロセッサ１２２に通知して、生成像２１の近くの部分上、例えばフォアグラウンド物体上にズームインするのが良い。
【００６５】
最新式光電子技術では、上述のシミュレータは、種々の度合いに一体化されるのが良い。幾つかのＰＬＳ１００では、軸外累進レンズシミュレータプロセッサ１２２、軸外累進レンズシミュレータディスプレイ１２４、および軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳ１３０のうちの少なくとも１つは、バージェンス−距離シミュレータ１４０およびズーム−距離シミュレータ１５０のうちの少なくとも一方を含むのが良い。幾つかの場合、ＶＤＳプロセッサ１４２のみまたはＺＤＳプロセッサ１５２のみが含まれても良い。
【００６６】
次に、説明は、軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳ１３０の種々の実施形態に関する。一般に、ＡＤＳ１３０は、調節可能な光学屈折力を有する調節可能な光学系であるのが良い。ＡＤＳ１３０のこの調節可能な光学屈折力は、アイトラッカ１１０によって定められた注視距離と一致するよう調節可能であるのが良い。他の実施形態では、ＡＤＳ１３０の調節可能な光学パワーは、例えば患者またはＧＰＳ１０のオペレータが視力を探求して異なる距離で検査することを決定したときに意図した注視距離に合わせて調節されるのが良い。
【００６７】
幾つかの実施形態では、ＡＤＳ１３０は、光学パワーが調節可能であるが位置が固定されている光学素子、例えばレンズおよびミラーを用いる。他の実施形態では、ＡＤＳ１３０は、位置もまた眼軸方向または視軸に一致したバージェンスをシミュレートするよう調節可能な光学素子を用いることができる。ＡＤＳの単純な実施形態は、バージェンスのシミュレーションの本物そっくりさを増大させるよう側方に並進可能でありまたは回転可能である１対の調節可能なレンズまたはミラーを有するのが良い。
【００６８】
図６Ａおよび図６Ｂは、ＡＤＳ１３０の特定の実施形態を示している。図６Ａは、アルバレスレンズ系１３２を含むＡＤＳ１３０を示している。アルバレスレンズ系１３２は、各眼について少なくとも２枚の（滑り）レンズ１３４−１，１３４−２（２枚のレンズ１３４のうちの少なくとも一方は、側方に漸変する曲率を有する）、およびレンズ１３４のうちの少なくとも一方を他方のレンズに対して側方に滑らせ、それによりアルバレスレンズ系１３２の中央領域の光学屈折力を変化させる１つまたは２つ以上のアクチュエータ１３５を含むのが良い。アクチュエータ１３５は、煩雑になるのを避けるために１度しか示されていない。アルバレスレンズ系１３２の実施形態では、実質的な収差を導入しないで中央領域の光学パワー（屈折度の強さ）を２ジオプタ（２Ｄ）以上だけ変化させることができる。中央領域の直径は、２ｃｍ、２．５ｃｍ、３ｃｍ、または３ｃｍ超であるのが良い。２Ｄ光学パワーをＡＤＳ１３０に付加することにより、遠くから認識される像距離が１／２Ｄ＝５０ｃｍまで変化する。したがって、光学パワーを２Ｄだけ変化させる能力は、代表的には、遠方視領域１２３ｄのＯＰｄから近方視領域１２３ｎのＯＰｎまで軸方向光学パワーを変化させ、それにより関心のある範囲全体をシミュレートするのに十分である。上述したように、ＡＤＳ１３０の一方の機能は、物体までの注視距離をシミュレートすることにあり、他方の機能は、累進レンズ設計１２３の軸方向光学パワーをシミュレートすることにある。異なるＡＤＳ１３０は、これら２つの機能を一体化して別々に実施することができる。
【００６９】
図６Ｂは、ＡＤＳ１３０の別の実施形態を示しており、この別の実施形態としてのＡＤＳ１３０は、１対の調節可能な流体レンズ１３８−１を含む調節可能な流体レンズシステム１３６を有し、これら流体レンズは、流体レンズ１３８−１（１枚のレンズしか図示されていない）内の流体の量によって制御される光学屈折力を有し、別の実施形態としてのＡＤＳ１３０は、流体レンズ１３８−１内の流体の量を調節する流体管理システム１３８−２、および１対の調節可能な流体レンズ１３８−１および流体管理システム１３８−２を制御してＡＤＳ１３０の光学屈折力を調節するためのレンズ調節エレクトロニクス１３８−３をさらに有する。図示のように、調節可能な流体レンズ１３８−１は、液体を収容した変形可能な丸形のポリマースキンを有するのが良い。流体管理システム１３８−２は、流体をレンズ１３８−１中に注入しまたは流体をレンズ１３８−１から排出することができる。このようにすることにより、中心高さがｈ1からｈ2に変化する。レンズの基本的な法則によって、この高さの変化により、レンズ１３８−１の焦点距離が図示のようにｆ1からｆ2に変化し、その光学屈折力が調節される。
【００７０】
ＡＤＳ１３０の他の多くの実施形態が存在し、かかる実施形態は、形状変化レンズ、屈折率変化レンズ、可変ミラー、変形可能な光学部品、調節可能な開口を備えた非球面レンズ、液晶光学素子、調節可能な反射光学素子、調節可能な光電子素子、および調節可能な相対位置を呈する光学コンポーネントを含む光学系を含む。
【００７１】
図７は、ＰＬＳ１００の実施形態を詳細に示している。図７のＰＬＳ１００の要素のうちの大部分は、図３の一般的なＰＬＳ１００の特定の実施形態であり、これについてはここでは繰り返さない。次に、図７の追加の特徴を次のように記載する。
【００７２】
図７のＰＬＳ１００では、アイトラッカ１１０は、ＰＬＳ１００のフロントの近くに位置決めされていて、赤外眼球追跡ビームを第１の眼１上および第２の眼２上に投射するための赤外発光ダイオードまたはＩＲ  ＬＥＤ１１２−１，１１２−２、ならびに第１の眼１および第２の眼２を赤外結像光で照明するための赤外光源１１１−１，１１１−２を有するのが良い。この赤外眼追跡ビームおよび赤外結像光は、両方とも、反射ＩＲビームおよびＩＲ結像光１１−１，１１−２として眼１，２から反射された状態になる。
【００７３】
アイトラッカ１１０は、眼１，２から反射された赤外眼追跡ビームおよび赤外結像光１１−１，１１−２を検出するための赤外（ＩＲ）カメラ１１４−１，１１４−２を備えた赤外（ＩＲ）望遠鏡１１３−１，１１３−２をさらに有するのが良い。すると、ＩＲカメラ１１４−１，１１４−２は、眼追跡像１４−１，１４−２を生成し、これらを眼追跡プロセッサ１１５に送る。眼追跡プロセッサ１１５は、これら眼追跡像を処理するとともに分析し、それにより眼追跡像／データ１５−１，１５−２（まとめて１５と言う）を生成することができる。幾分詳細に説明すると、ＩＲ  ＬＥＤ１１２のＩＲビームは、角膜で始まって眼の種々の表面から反射するプルキンエ反射光またはプルキンエスポットとして反射される。これらプルキンエスポットを追跡することにより、ピンポイントの上方が送り出されて眼位置および向きを追跡する。ＩＲ光源１１１は、他方において、角膜の前側領域全体を結像するために使用できるワイドアングルＩＲ光を生成する。アイトラッカ１１０は、反射プルキンエスポットからのピンポイント情報と反射結像光（まとめて１１と言う）からのワイドアングル像の両方を用いて包括的眼追跡像／データ１５を生じさせることができる。
【００７４】
図３の実施形態では、アイトラッカ１１０は、眼追跡像／データ１５をＯＰＳプロセッサ１２２に直接送り込む。図７の実施形態では、ＯＰＳプロセッサ１２２とは別体の介在眼追跡プロセッサ１１５が設けられている。幾つかのアナログ変形例がＰＬＳ１００の種々の実施形態について想定されている。
【００７５】
作用を説明すると、ＯＰＳプロセッサ１２２は、像発生器１２１から生成像２１を受け取り、これを調節して軸外累進レンズシミュレーション信号２０−１，２０−２を生じさせ、そしてこれら軸外ＰＬＳ信号２０をＯＰＳディスプレイ１２４−１，１２４−２に送り、その結果、ＯＰＳディスプレイ１２４が軸外ＰＬＳ５０−１，５０−２を生成するようになっている。
【００７６】
図示のように、幾つかの実施形態では、ＶＤＳプロセッサ１４２とＺＤＳプロセッサ１５２をＯＰＳプロセッサ１２２中に一体化することができる。これらの実施形態では、軸外ＰＬＳ信号２０は、バージェンスおよびズーム成分をさらに含む。バージェンス成分は、ＶＤＳアクチュエータ１４４−１，１４４−２に命令を出してＯＰＳディスプレイ１２４−１，１２４−２を側方に動かしまたは回転させて必要とされるバージェンスをシミュレートするのが良い。これら実施形態では、軸外ＰＬＳ５０は、図示のようにバージェンスおよびズームを含む。
【００７７】
図７は、ＰＬＳ１００が軸外ＰＬＳ５０−１，５０−２の向きをＯＰＳディスプレイ１２４−１，１２４−２から眼１，２に変えるよう眼について１つずつ赤外透過可視ミラー１４６−１，１４６−２をさらに有するのが良いことを示している。この反射により、軸外ＰＬＳ５０−１，５０−２の向きが眼１，２の方向においてＰＬＳ１００の主光学経路中に向けられる。最終的に、軸外ＰＬＳ５０−１，５０−２は、軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳ１３０−１，１３０−２を通過することになる。このＰＬＳでは、ＡＤＳ１３０−１，１３０−２は、上述したアルバレスレンズ系１３２、調節可能な流体レンズ系１３６、または他の調節可能な光学素子のうちの任意のものであって良い調節可能な光学パワーシステム１３１−１，１３１−２を含む。ＡＤＳ１３０は、軸外ＰＬＳ５０を患者の眼について包括的累進レンズシミュレーションＰＬＳ３０に変換する。
【００７８】
注目されるように、赤外透過可視ミラー１４６−１，１４６−２は、可視光を反射する一方で赤外光を透過させる。したがって、ミラー１４６は、軸外ＰＬＳ５０を眼に向かって反射する一方で反射赤外眼追跡ビームおよび赤外結像光１１−１，１１−２を眼から伝えるよう構成されている。
【００７９】
ＰＬＳ１００の上述の実施形態では、ＯＰＳディスプレイスクリーン１２４−１，１２４−２は、ＰＬＳ１００の主光学経路に対して周辺に位置決めされるのが良く、他方、アイトラッカ１１０の赤外望遠鏡１１３−１，１１３−２は、図示のように主光学経路内に位置決めされるのが良い。他の実施形態では、これらの位置決めを逆にしても良い。ミラー１４６は、ＩＲ反射性でありかつ可視光透過性であるのが良く、この場合、ＩＲ望遠鏡１１３は、周辺に位置決めされるのが良く、他方、ＯＰＳディスプレイ１２４は、主光学経路内に位置決めされるのが良く、実際には、位置を交代させても良い。
【００８０】
２．軸方向パワー−距離シミュレータを備えた累進レンズシミュレータの作動方法
【００８１】
図８は、累進レンズシミュレータＰＬＳ１００のマルチステージ実施形態を作動させる方法１０１ｍを示している。この場合、“ｍ”という添え字は、ＰＬＳ１００のマルチステージ実施形態を意味している。この方法１０１ｍは、以下のステップを含むのが良い。
（ａ）眼軸方向をアイトラッカ１１０によって追跡して眼の注視距離を求めるステップ１０２ｍ、
（ｂ）累進レンズ設計１２３に従ってブラーおよびスイムを含む軸外累進レンズシミュレータＯＰＳ１２０によって軸外累進レンズシミュレーション（軸外ＰＬＳ）５０を生成するステップ１０３ｍ、
（ｃ）眼軸方向における累進レンズパワーを軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳ１３０によってシミュレートすることによって包括的累進レンズシミュレーション（包括的ＰＬＳ）３０を軸外ＰＬＳ５０から生じさせるステップ１０４ｍ、
（ｄ）バージェンス−距離シミュレータＶＤＳ１４０によって軸外ＰＬＳ５０を注視距離に適切なバージェンスにずらすステップ１０５ｍ、および
（ｅ）ズーム−距離シミュレータＺＤＳ１５０によって軸外ＰＬＳ５０をズームして注視距離の移行をシミュレートするステップ１０６ｍ。
これらステップの種々の観点は、図１〜図７のＰＬＳ１００実施形態と関連して上述してある。
【００８２】
軸外ＰＬＳ５０の生成ステップ１０３ｍは、以下を含むのが良い。
（ａ）像発生器１２１によって像２１を生成するステップ、
（ｂ）累進レンズ設計１２３に従って軸外累進レンズシミュレータプロセッサ１２２によって生成像２１を軸外ＰＬＳ信号２０に変換するステップ、および
（ｃ）軸外累進レンズシミュレータディスプレイ１２４によって軸外ＰＬＳ信号２０に従って軸外ＰＬＳ５０を表示するステップ。
これらステップの種々の観点は、図１〜図７のＰＬＳ１００実施形態と関連して上述してある。
【００８３】
上述したように、表示ステップは、１対の軸外累進レンズシミュレータディスプレイまたはスクリーン１２４−１，１２４−２によって第１の眼１および第２の眼２について立体視軸外ＰＬＳ５０−１，５０−２を提供するステップを含むのが良い。
【００８４】
他の実施形態では、表示ステップは、像オルタネータによって制御される立体視交番軸外累進レンズシミュレータスクリーン１２４によって、適当な立体視調整を施した状態で第１の眼１について、そして次に第２の眼２について軸外ＰＬＳ５０−１，５０−２の表示を交番させるステップを含むのが良い。
【００８５】
幾つかの実施形態では、図４Ａおよび図４Ｂに示されているように、変換ステップは、軸外累進レンズシミュレータプロセッサ１２２によって生成像２１を像発生器１２１から受け取るステップ、および累進レンズ設計１２３を表す局所的に漸変するブラー１２６を導入することによって生成像２１を軸外ＰＬＳ信号２０に変換するステップを含むのが良い。
【００８６】
幾つかの実施形態では、図４Ａおよび図４Ｂに示されているように、変換ステップは、軸外累進レンズシミュレータプロセッサ１２２によって生成像２１を像発生器１２１から受け取るステップ、および累進レンズ設計１２３を表す局所的に漸変する曲率またはスイム１２７を導入することによって生成像２１を軸外ＰＬＳ信号２０に変換するステップを含むのが良い。
【００８７】
幾つかの実施形態では、像発生器１２１、軸外累進レンズシミュレータプロセッサ１２２、および軸外累進レンズシミュレータディスプレイ１２４のうちの少なくとも２つを一体化するのが良い。
【００８８】
幾つかの実施形態では、図５に示されているように、方法１０１ｍは、バージェンス−距離シミュレータＶＤＳ１４０によって軸外ＰＬＳ５０を注視距離に適したバージェンスにずらすステップ１０５ｍをさらに含むのが良い。
【００８９】
幾つかの実施形態では、バージェンスをシミュレートするステップは、軸外累進レンズシミュレータディスプレイ１２４のスクリーンを主として側方に動かすステップ、および軸外累進レンズシミュレータディスプレイ１２４上の表示された軸外ＰＬＳ５０を主として側方にずらすステップを含むのが良い。
【００９０】
幾つかの実施形態では、図５に示されているように、方法１０１ｍは、注視距離の移行をシミュレートするようズーム−距離シミュレータ１５０によって軸外ＰＬＳ５０をズームするステップ１０６ｍをさらに含むのが良い。
【００９１】
幾つかの実施形態では、軸外累進レンズシミュレータプロセッサ１２２、軸外累進レンズシミュレータディスプレイ１２４、および軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳ１３０のうちの少なくとも１つは、バージェンス−距離シミュレータＶＤＳ１４０およびズーム−距離シミュレータＺＤＳ１５０のうちの少なくとも一方を含むのが良い。
【００９２】
幾つかの実施形態では、累進レンズパワーをシミュレートするステップ（生じさせるステップ１０４ｍ内）は、軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳ１３０の調節可能な光学パワーシステム１３１の光学屈折力を調節するステップを含むのが良い。
【００９３】
幾つかの実施形態では、調節ステップは、軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳ１３０の光学屈折力を調節して求めた注視距離と一致させるステップを含むのが良い。幾つかの実施形態では、調節ステップは、軸方向パワー−距離シミュレータ１３０を調節して眼軸方向に一致したバージェンスをシミュレートするステップを含むのが良い。
【００９４】
幾つかの実施形態では、図６Ａに示されているように、軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳ１３０の調節可能な光学パワーシステム１３１は、眼について少なくとも一方が側方に漸変する曲率を有する少なくとも２枚のレンズ１３４−１，１３４−２を含むアルバレスレンズ系１３２および２つまたは２つ以上のアクチュエータ１３５を含むのが良い。これらの実施形態では、調節ステップは、１つまたは２つ以上のアクチュエータ１３５によってレンズのうちの少なくとも一方１３４−１を他方のレンズ１３４−２に対して側方に滑らせ、それにより中央領域におけるアルバレスレンズ系１３２の光学屈折力を変化させるステップを含むのが良い。
【００９５】
幾つかの実施形態では、図６Ｂに示されているように、軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳ１３０の調節可能な光学パワーシステム１３１は、１対の調節可能な流体レンズ１３８−１を含む調節可能な流体レンズシステム１３６を有し、これら流体レンズは、これら流体レンズ内の流体の量によって制御される光学屈折力を有し、調節可能な光学パワーシステム１３１は、流体レンズ１３８−１内の流体の量を調節する流体管理システム１３８−２、および１対の調節可能な流体レンズ１３８−１および流体管理システム１３８−２を制御するレンズ調節エレクトロニクス１３８−３をさらに有する。これら実施形態では、調節ステップは、レンズ調節エレクトロニクス１３８−３の制御下で流体管理システム１３８−２によって流体レンズ１３８−１内の流体の量を調節し、それにより調節可能な光学パワーシステム１３１の光学屈折力を変化させるステップを含むのが良い。幾つかの実施形態では、調節可能な光学パワーシステム１３１は、形状変化レンズ、屈折率変化レンズ、可変ミラー、変形可能な光学部品、調節可能な開口を備えた非球面レンズ、液晶光学素子、調節可能な反射光学素子、調節可能な光電子素子、および調節可能な相対位置を呈する光学コンポーネントを含む光学系を含むのが良い。上述したように、この方法１０１ｍの観点および要素は、図１〜図７に関して上述してある。
【００９６】
３．一体型累進レンズシミュレータ
【００９７】
本項では、累進レンズシミュレータ１００の別の実施形態について説明する。これら実施形態の多くの要素は、図１〜図８と関連して上述してあるので、これらについては繰り返さず、ただし、必要な場合にのみ言及する。
【００９８】
図９は、累進レンズシミュレータ１００を示しており、この累進レンズシミュレータ１００は、眼軸方向を追跡して注視距離を求めるアイトラッカ１１０、および軸外累進レンズシミュレーション（軸外ＰＬＳ）５０の生成と組み合わせて眼軸方向における累進レンズパワーをシミュレートすることによって累進レンズ設計１２３に従って包括的累進レンズシミュレーション（包括的ＰＬＳ）３０を生じさせる一体型累進レンズシミュレータ（ＩＰＬＳ）２００を含む。全体的に、ＩＰＬＳ２００の実施形態は、各々代表的な記号で示された上述のマルチステージＰＬＳ１００のＯＰＳ１２０、ＡＤＳ１３０、ＶＤＳ１４０およびＺＤＳ１５０のうちの幾つかまたは全ての機能のうちの幾つかまたは全てを実施することができる。
【００９９】
幾つかの実施形態では、ＰＬＳ１００は、像２１を生成する像発生器１２１、および累進レンズ設計１２３に従って生成像２１を包括的ＰＬＳ信号２０−１，２０−２に変換するとともに包括的ＰＬＳ３０−１，３０−２を作るために生成されたＰＬＳ信号２０−１，２０−２を一体型累進レンズシミュレータ２００に結合する累進レンズシミュレータプロセッサ１２２を有するのが良い。幾つかの実施形態では、像発生器１２１および累進レンズシミュレータプロセッサ１２２をＩＰＬＳ２００中に一体化するのが良い。
【０１００】
マルチステージＰＬＳ１００が単一のＯＰＳディスプレイ１２４または１対のＯＰＳディスプレイ１２４−１，１２４−２を有するのと同様に、図９のＰＬＳ１００は、図示のように、第１の眼１および第２の眼２について立体視包括的ＰＬＳ３０−１，３０−２を提供するための単一のＩＰＬＳ２００または１対のＩＰＬＳ２００−１，２００−２をさらに含むのが良い。
【０１０１】
単一のＩＰＬＳ２００実施形態では、ＩＰＬＳ２００は、像オルタネータによって制御され、適当な立体視調節を施して第１の眼１について包括的ＰＬＳ３０−１の生成と、次に第２の眼２について包括的ＰＬＳ３０−２の生成を交番させる立体視交番一体型累進レンズシミュレータ２００であるのが良い。
【０１０２】
幾つかの実施形態では、図４Ａおよび図４Ｂと同様、累進レンズシミュレータプロセッサ１２２は、生成像２１を像発生器１２１から受け取り、そして累進レンズ設計１２３を表す局所的に漸変するブラー１２６を生成像２１中に導入することによって包括的ＰＬＳ信号２０の軸外ＰＬＳ信号成分を生じさせるよう構成されているのが良い。
【０１０３】
幾つかの実施形態では、図４Ａおよび図４Ｂと同様、累進レンズシミュレータプロセッサ１２２は、生成像２１を像発生器１２１から受け取り、そして累進レンズ設計１２３を表す局所的に漸変する曲率またはスイム１２７を生成像２１中に導入することによって包括的ＰＬＳ信号２０の軸外ＰＬＳ信号成分を生じさせるよう構成されているのが良い。
【０１０４】
幾つかの実施形態では、図５と同様、累進レンズシミュレータＰＬＳ１００は、注視距離のところで表示された包括的ＰＬＳ３０についてのバージェンスをシミュレートするバージェンス−距離シミュレータＶＤＳ１４０を含むのが良い。幾つかの実施形態では、ＶＤＳ１４０は、ＩＰＬＳ２００中に一体化される。幾つかの場合、バージェンス−距離シミュレータＶＤＳ１４０は、一体型累進レンズシミュレータ２００−１，２００−２を主として側方に動かすステップ、および一体型累進レンズシミュレータ２００−１，２００−２上の作られた包括的ＰＬＳ３０を主として側方にずらすステップのうちの少なくとも一方によって注視距離のところで包括的ＰＬＳ３０についてのバージェンスをシミュレートするよう構成されているのが良い。
【０１０５】
幾つかの実施形態では、図５と同様、累進レンズシミュレータＰＬＳ１００は、包括的ＰＬＳ３０をズームして注視距離の変化を表示するズーム−距離シミュレータ１５０を含むのが良い。幾つかの実施形態では、一体型累進レンズシミュレータＰＬＳ２００は、バージェンス−距離シミュレータ１４０およびズーム−距離シミュレータ１５０のうちの少なくとも一方を含むのが良い。
【０１０６】
一体型累進レンズシミュレータ２００は、ＡＤＳ１３０の主要機能、光線が注視距離に関連付けられたバージェンスを有する包括的ＰＬＳ３０を作ることによって眼軸方向における累進レンズ設計１２３の光学パワーをシミュレートするよう構成されているのが良い。上述したように、シミュレートされた光学パワーを選択するには、観察された物体の距離のシミュレーションと累進レンズ設計１２３の軸方向パワーのシミュレーションを組み合わせるのが良い。
【０１０７】
次に、図１０〜図１３を参照してＩＰＬＳ２００の種々の実施形態について説明する。これら実施形態の共有観点は、これら実施形態が包括的ＰＬＳ３０の別の観点、すなわち注視距離に従って観察された物体から出る光線のバージェンス（ダイバージェンス）をシミュレートすることにある。バージェンス（ダイバージェンス）は、多くの場合、観察された像を分析して知覚するために人間の脳によって用いられる全体的視覚的経験の重要な要素として考えられる。図１〜図８の実施形態の一観点は、ＰＬＳ１００の包括的ＰＬＳ３０を扁平なＯＰＳディスプレイ１２４に集め、かくして平坦な波面を生じさせたことにある。これら平坦な波面は、真の観察または注視距離を完全に表していない。これとは対照的に、図１０〜図１３は、少なくとも、平坦ではない波面を備えた包括的ＰＬＳ３０を生成する能力を有するＩＰＬＳ２００の実施形態を示しており、光線は、あらゆる像点から広がり、それにより観察または注視距離を忠実に、より本物そっくりに表している。
【０１０８】
図１０は、ＩＰＬＳ２００が微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）レーザスキャナ２０１を含むのが良いことを示しており、このＭＥＭＳレーザスキャナ２０１は、光を発生させて投射する光源またはレーザ源２０８、および投射光を反射してこれをＸＹ−走査光２０９として走査するＸＹ走査ミラー２０６を有する。このＩＰＬＳ２００では、光源２０８は、ＬＥＤであっても良く、ひとまとまりの互いに異なるカラーＬＥＤであっても良く、レーザであっても良く、ひとまとまりの互いに異なるカラーレーザであっても良く、ディジタル光プロジェクタであっても良い。ＭＥＭＳレーザスキャナ２０１は、ベース２０２、例えばフレームおよびＹ回転フレーム２０３を回転させるための第１／Ｙ−スキャナヒンジシステム２０３ｈを有するのが良い。Ｙ回転フレーム２０３は、制御ライン２０７を通って付勢される駆動コイル２０４を支持するのが良い。電流が制御ライン２０７からＹ回転フレーム２０３を通って流れているとき、この電流は、駆動コイル２０４中に磁界を誘起させる。Ｙ回転フレーム２０３の下に位置決めされた磁石２０５がトルクを付勢された駆動コイル２０４に及ぼし、それによりＹ回転フレーム２０３を回転させる。
【０１０９】
ＩＰＬＳ２００は、オプションとして第１／Ｙ−スキャナヒンジシステム２０３ｈ内に埋め込まれていて、投影光をＸＹ−走査ミラー２０６によって２つの空間次元方向に反射してこれをＸＹ走査光２０９として走査するための第２／Ｘ−スキャナヒンジシステム２０６ｈをさらに有するのが良い。このＸ−スキャナヒンジシステム２０６ｈは、電子機械式アクチュエータの種々の実施形態によって駆動されるのが良い。ＭＥＭＳレーザスキャナ２０１の走査速度は、患者が包括的ＰＬＳ３０を現実のものとして知覚する十分に高いリフレッシュ速度で包括的ＰＬＳ３０を投射するのに足るほど高いのが良い。有用には、視力を評価する際に用いられる像は、代表的には静的であり、または僅かにゆっくりと動いており、かくして、リフレッシュ速度およびかくして走査速度に対する要求は、例えばファストアクションビデオゲームまたはライブＴＶの場合よりも低い。
【０１１０】
図１１Ａは、ＩＰＬＳ２００の別の実施形態を示している。このＩＰＬＳ２００は、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）変形可能ミラー２１０を有し、このＭＥＭＳ変形可能ミラー２１０は、光を発生させてこれを投射する光／レーザ源２１５、および投射された光を反射してこれをＸＹ−走査光２１６に走査する変形可能ミラー２１４を有する。光／レーザ源２１５は、ＬＥＤであっても良く、ひとまとまりの互いに異なるカラーＬＥＤであっても良く、レーザであっても良く、ひとまとまりの互いに異なるカラーレーザであっても良く、ディジタル光プロジェクタであっても良い。変形可能ミラー２１４は、ベース２１１、アクチュエータ電極２１２、および変形可能ミラー２１４をセグメント化方式で変形させるアレイ状に配置されたアクチュエータ２１３を有するのが良い。図示のＩＰＬＳ２００では、アクチュエータ２１３もまた変形可能である。変形可能ミラー２１４の各セグメントは、光が変形可能ミラー２１４を横切って走査されているときにＸＹ−走査光／レーザ２１６の向きを変えることができる。
【０１１１】
図１１Ｂは、ＩＰＬＳ２００の別の実施形態を示しており、この別の実施形態は、光を発生させて投射する光／レーザ／ディジタル光源２２５を備えた微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）作動式ミラーアレイ２２０を有する。光源２２５は、ＬＥＤ、ＬＥＤ群、レーザ、レーザ群、走査光源、およびディジタル光プロジェクタのうちの少なくとも１つを含むのが良い。ＭＥＭＳ作動式ミラーアレイ２２０は、アクチュエータアレイ２２２、アクチュエータ２２２のための制御信号を運ぶアクチュエータ電極２２３、およびレーザ／光源２２５からの光を作動的に反射してＸＹ−走査光／レーザ２２６にするためのアレイ状に配置された作動可能なミラー２２４を支持するベース２２１を含むのが良い。
【０１１２】
図１１Ａおよび図１１Ｂの実施形態では、光を走査されたやり方でまたは同時のやり方で提供することができ、この光は、図１１Ａの全てのミラーセグメントまたは図１１Ｂの全ての作動可能なミラーを本質的に同時に照明する。後者の実施形態は、例えばディジタル光プロジェクタ２２５を使用するのが良い。
【０１１３】
図１２Ａは、ＩＰＬＳ２００を示しており、このＩＰＬＳ２００は、軸外ＰＬＳ５０を発生させるための軸外累進レンズシミュレータ２３１を含むマイクロレンズアレイ光フィールドシステム２３０を有する。この軸外累進レンズシミュレータ２３１は、図１〜図７の軸外ＰＬＳ１２０であるのが良い。マイクロレンズアレイ光フィールドシステム２３０は、発生させた軸外ＰＬＳ５０を受け取ってこれを末広がりに伝搬する光フィールド２３３として送って、上述したように眼軸方向における累進レンズパワー、注視距離に関連付けられたバージェンス、またはこれら２つの組み合わせをシミュレートするためのマイクロレンズアレイ２３２をさらに含むのが良い。マイクロレンズアレイは、光フィールドを平坦ではない波面を備えた状態で発生させることによってまさに本物そっくりの視覚的経験を生じさせるための関連光電子システム、例えばバーチャルリアリティゴーグルにおいて好都合である。
【０１１４】
図１２Ｂは、ＩＰＬＳ２００の別の実施形態を示している。このＩＰＬＳ２００は、図１１ＢのＩＰＬＳ２００と類似しているが、１つの相違点があり、これは、図１１ＢのＩＰＬＳ２００の扁平なミラーに代えて湾曲したミラーを利用していることである。したがって、このＩＰＬＳ２００は、光を発生させてこれを投射するためのディジタル光プロジェクタまたは光源２４５を含む微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）湾曲ミラーアレイ２４０を有し、光源２４５は、ＬＥＤ、ＬＥＤ群、レーザ、レーザ群、走査光源、およびディジタル光プロジェクタのうちの少なくとも１つを含む。ＩＰＬＳ２００は、ベース２４１、アクチュエータ電極に制御されるアクチュエータアレイ２４２、光を反射して注視距離に関連付けられたバージェンスを発生させるためのアレイ状に配置された作動可能な湾曲ミラー２４４をさらに有し、湾曲ミラー２４４は、固定ミラーおよび作動可能ミラーのうちの少なくとも一方を含む。湾曲ミラーから反射されたミラーは、末広がりに伝搬する光フィールド２４６を形成する。幾つかの実施形態では、作動可能湾曲ミラー２４４の曲率は、波面の本物そっくりの発散度を増大させるために注視距離に従って変更可能である。
【０１１５】
図１２Ｃは、ＬＥＤプロジェクタアレイ２５０を有するＩＰＬＳ２００のさらに別の実施形態を示しており、ＬＥＤプロジェクタアレイ２５０は、ベース２５１、制御電極２５３によって制御され、軸外累進レンズシミュレーションの発生と組み合わせて眼軸方向における累進レンズパワーをシミュレートするための末広がりに伝搬する湾曲波面２５４を備えた包括的ＰＬＳ３０を作るためのＬＥＤアレイ２５２を有する。
【０１１６】
図１２Ｄは、作動可能な変形可能ディスプレイ２５９を有するＩＰＬＳ２００のさらに別の実施形態を示している。他の実施形態の場合と同様、この実施形態もまた、ベースまたは基材２５６上に形成されるのが良い。１組の制御電極２５７が制御信号をアクチュエータアレイ２５８の制御アクチュエータに伝えることができる。変形可能ディスプレイ２５９は、アクチュエータアレイ２５８の頂部に変形可能に設けられるのが良い。変形可能ディスプレイ２５９は、ＯＬＥＤディスプレイであっても良く、任意の軟質、可撓性、または変形可能な均等例であっても良い。アクチュエータ２５８は、垂直の法線方向に伸縮することによってディスプレイ２５９を変形させることができる。この変形可能ディスプレイ２５５実施形態の一観点は、これが平坦ではない波面を放出することができ、かくして放出された波面の本物そっくりの発散度を向上させることができるということにある。
【０１１７】
図１３は、累進レンズシミュレータ１００を作動させる方法１０１ｉを示している。この場合、添え字“ｉ”は、ＰＬＳ１００が一体型であること、例えばＩＰＬＳ２００を意味している。この方法１０１ｉは、次のステップを含むのが良い。
（ａ）アイトラッカＥＴ１１０により眼軸方向を追跡して注視距離を求めるステップ１０２ｉ、
（ｂ）軸外累進レンズシミュレータＯＰＳ１２０の効果および軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳ１３０の効果をシミュレートすることによって、一体型累進レンズシミュレータＩＰＬＳ２００により包括的累進レンズシミュレーション（ＰＬＳ）を生じさせるステップ１０３ｉ、
（ｃ）包括的ＰＬＳをバージェンス−距離シミュレータＶＤＳ１４０によって注視距離に適したバージェンスまでずらすステップ１０４ｉ、および
（ｄ）包括的ＰＬＳをズーム−距離シミュレータＺＤＳ１５０によってズームして注視距離の移行をシミュレートするステップ１０５ｉ。
【０１１８】
４．頭部装着式累進レンズシミュレータ
【０１１９】
図１４および図１５は、ヘッドマウント２６２によって患者の頭に固定された頭部装着式ＰＬＳ２６０を示している。頭部装着式ＰＬＳ２６０は、一体型累進レンズシミュレータ（ＩＰＬＳ）２００およびＸＹＺ位置または運動センサ２６３を有するのが良い。ＩＰＬＳ２００は、図９〜図１３と関連して説明したＩＰＬＳ２００の実施形態のうちの任意のものであって良い。頭部装着式ＰＬＳ２６０の幾つかの実施形態は、ＰＬＳ１００の任意の実施形態を含むことができる。
【０１２０】
幾分詳細に説明すると、ＰＬＳ１００の実施形態は、眼軸方向を追跡して注視距離を求めるアイトラッカ１１０、および軸外累進レンズシミュレーション（軸外ＰＬＳ）５０の生成と組み合わせて眼軸方向における累進レンズパワーをシミュレートすることによって包括的累進レンズシミュレーション（ＰＬＳ）３０を生じさせる一体型累進レンズシミュレータ２００を含むのが良い。これらの実施形態では、アイトラッカ１１０および一体型累進レンズシミュレータ２００は、頭部装着式ディスプレイ、バーチャルリアリティビューワ、またはゴーグルの状態に具体化できる。次に、頭部装着式ＰＬＳ２６０の２つの特定の実施形態について詳細に説明する。
【０１２１】
図１５Ａは、頭部装着式ＰＬＳ２６０の一実施形態として二重ＬＣＤ頭部装着式ＰＬＳ２７０を示している。二重ＬＣＤ頭部装着式ＰＬＳ２７０は、バックライト２７１、バックライト２７１の前に位置決めされた第１の液晶ディスプレイ２７２、スペーサ２７４によって第１の液晶ディスプレイ２７２から間隔を置いて配置されていて、光フィールド効果を生じさせ、それにより包括的ＰＬＳ３０を生じさせることによって累進レンズ設計１２３を一緒にシミュレートするための第２の液晶ディスプレイ２７３を有するのが良い。二重ＬＣＤ頭部装着式ＰＬＳ２７０は、双眼観察レンズ２７５、および一実施形態としてのアイトラッカ１１０であるのが良いアイトラッカ２７７をさらに有するのが良い。極端なスペース上の制約のゆえに、アイトラッカ２７７は、ハイアングルから眼球運動を追跡するよう構成されているのが良い。他の実施形態では、ＩＲ反射可視透過ミラーが図７の実施形態における同様なミラー１４６と類似した仕方でアイトラッカ２７７の一部として使用することができる。最後に、上述の要素は、駆動エレクトロニクス２７６によって付勢されるとともに制御されるのが良い。要素２７１〜２７６は一緒になって、ＩＰＬＳ２００を形成するものと考えることができる。
【０１２２】
バーチャルリアリティゴーグルのフィールドは、迅速に拡張する。これらゴーグルは、本物そっくりの視覚的経験をますます生成することができ、したがって、これらの技術は、包括的ＰＬＳ３０を作るために頭部装着式ＰＬＳ２６０の実施形態に有望に具体化できるとともにかかる実施形態に使用可能に応用できる。
【０１２３】
具体的に説明すると、頭部装着式ＰＬＳ２６０によって生成される光フィールド効果は、三次元であっても良くまたは四次元であっても良い。後者（４Ｄ）技術はまた、焦点深度知覚を表し、物体平面の前または後ろに位置する物体をぼかした状態にする。このようにすることにより、視覚的近くの本物そっくりさが一段と高められる。
【０１２４】
ＰＬＳ１００の幾つかの実施形態は、ＸＹＺ位置センサを使用するだけではなく、ＸＹＺ運動センサ２６３を使用するのが良い。頭部装着式ＰＬＳ２６０／２７０の位置および方向をピックアップするだけでなく、頭部装着式ＰＬＳ２６０／２７０の着用者の動きを検出することは、駆動回路エレクトロニクス２７６上でまたは別個のコンピュータでランする制御ソフトウェアに組み込まれるのが良い。ＸＹＺ運動センサ２６３または運動センサは、加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計のうちの少なくとも１つを含むのが良い。これらは全て、運動、位置、およびユーザの注視方向の検出に寄与することができる。
【０１２５】
図１５Ｂは、頭部装着式ＰＬＳ２６０の別の関連実施形態であるマイクロレンズアレイ頭部装着式ＰＬＳ２８０を示している。マイクロレンズアレイ頭部装着式ＰＬＳ２８０は、バックライト２８１、バックライト２８１の前に位置決めされた液晶ディスプレイ２８２、およびスペーサ２８４によって液晶ディスプレイ２８２から間隔を置いて配置されていて、光フィールド効果を生じさせ、それにより包括的ＰＬＳ３０を生じさせることによって一緒になって累進レンズ設計１２３をシミュレートするマイクロレンズアレイ２８３を有するのが良い。図１２Ａとの関係で上述したように、マイクロレンズアレイは、光フィールド効果および平坦ではない波面を特に効果的に作ることができ、それにより包括的ＰＬＳ３０の視覚的経験の本物そっくりさを高める。光フィールド効果は、三次元であっても良くまたは四次元であっても良い。
【０１２６】
マイクロレンズアレイ頭部装着式ＰＬＳ２８０は、双眼観察レンズ２８５およびアイトラッカ２８７をさらに有するのが良い。上述したように、アイトラッカ２８７は、一実施形態としてのアイトラッカ１１０であるのが良い。幾つかの場合、アイトラッカ２８７は、ハイアングルで、または図７のミラー１４６と類似したＩＲ反射可視透過ミラーの助けにより働くことができなければならない。最後に、上述の要素は、駆動回路エレクトロニクス２８６によって付勢されるとともに制御されるのが良い。要素２８１〜２８６は一緒になって、ＩＰＬＳ２００を形成するものと考えることができる。
【０１２７】
この実施形態は、頭部装着式ＰＬＳ２８０の着用者の位置、方向、または運動を検出するための少なくとも１つのＸＹＺ位置、方向、または運動センサ２６３をさらに有するのが良い。このセンサは、頭部装着式ＰＬＳ２８０の位置、方向、または運動を検出することができ、それにより包括的ＰＬＳ３０の発生を助けることができる。
【０１２８】
図１４、図１５Ａおよび図１５Ｂの全ての実施形態は、アイトラッカ２７７／２８７および一体型累進レンズシミュレータ２００を収容するハウジング２７８／２８８をさらに有するのが良い。また、ＰＬＳ１００およびＩＰＬＳ２００で用いられるコンピュータのうちの幾つか、例えば累進レンズシミュレータプロセッサ１２２は、ヘッドマウントとは別体の自立型コンピュータ内に具体化できる。自立型コンピュータは、ワイヤード接続方式またはBluetooth 接続方式により頭部装着式ＰＬＳ２６０／２７０／２８０と通信することができる。
【０１２９】
最後に、幾つかの実施形態では、頭部装着式ＰＬＳ２６０／２７０／２８０は、拡張現実メガネを含むのが良く、この場合、包括的累進レンズシミュレーション３０は、拡張現実メガネにより観察された像から生成される。
【０１３０】
５−６．累進レンズシミュレータのための誘導式レンズ設計探求システムおよび方法
【０１３１】
導入部分に記載したように、図３〜図１５は、患者が高品質の本物そっくりの視覚的経験により多くの累進レンズ設計１２３を探求することができるようにするために包括的累進レンズシミュレーション３０を生成する累進レンズシミュレータ１００を記載している。ある等級のこれらＰＬＳ１００システムは、患者からの口頭のフィードバックだけを用いて検眼士により伝統的なしかたで操作可能である。本項では、患者が自分自身の制御下で望むほど多くの累進レンズ設計の探求を患者が制御して管理することができるようにするシステムの追加の等級について説明する。
【０１３２】
図１６〜図２９は、重要な追加のシステムが相当多くの累進レンズ設計の探求を制御し、管理し、そして促進するためにＧＰＳ１０の幾つかの実施形態において採用できることを示している。これらＧＰＳ１０システムを、患者によって、検眼士によって、または視覚技術者によって管理して制御することができる。これら実施形態では、患者は、累進レンズ設計１２３の包括的累進レンズシミュレーション３０に応答してフィードバックおよびオプションとして制御信号を提供することができる。上述の項で説明したように、この特徴は、少なくとも一覧表示した１２の理由で既存の検眼システムからの有力な逸脱例である。
【０１３３】
図１６は、実施形態においてＰＬＳ１００を累進レンズシミュレータ用のレンズ設計探求システム（ＬＤＥＳ）３００と組み合わせることを示している。この組み合わせシステムは、患者について設計ファクタ４２０を備えた累進レンズ設計１２３を利用して包括的累進レンズシミュレーション３０を生成するとともに包括累進レンズシミュレーション（ＰＬＳ）３０に応答して視覚フィードバック４３０を受け取るための累進レンズシミュレータ１００を含む。ＰＬＳ１００の幾つかの実施形態については図３〜図１５と関連して説明してある。これら実施形態のうちの任意の１つおよびこれらの組み合わせのうちの任意の１つを以下の説明において使用することができる。
【０１３４】
ＬＥＤＳ３００は、累進レンズシミュレータ１００に結合されていて、視覚フィードバック４３０に応答して累進レンズ設計１２３を変更し、そして変更後の累進レンズ設計１２３を累進レンズシミュレータ１００に送って累進レンズ設計１２３を設計変更した状態で患者のための変更後の包括的累進レンズシミュレーション３０を生成するための累進レンズ設計プロセッサ３２０をさらに有するのが良い。累進レンズ設計プロセッサ３２０は、ＯＰＳ１２０の一部であっても良くまたはそれどころかこれに一体化されても良い。
【０１３５】
ＬＥＤＳ３００は、累進レンズ設計プロセッサ３２０に結合されていて、オペレータから視覚フィードバック４３０を受け取り、そして受け取った視覚フィードバックをフィードバック−制御信号３１１の形態で累進レンズ設計プロセッサ３２０に転送するためのフィードバック−制御インターフェース３１０をさらに有するのが良く、フィードバック−制御インターフェース３１０は、ジョイスティック、タッチパッド、マウス、音声インターフェース、外部タブレットＧＵＩ、および内部視覚的インターフェースＧＵＩから成る群から選択される。他の実施形態は、累進レンズ設計プロセッサ３２０に結合されていて、視覚フィードバック４３０を客観的患者視力測定値の形態で受け入れるアイトラッカ１１０を含むのが良い。他の実施形態では、プルキンエスポット利用像、シャインプルーフシステム、およびＯＣＴシステムを含む他のシステムが客観的フィードバックを提供することができる。
【０１３６】
また、累進レンズ設計プロセッサ３２０は、眼モデル化のその計算値のうちの幾つかを利用することができる。これは、眼中のオフサルミック層のうちの幾つかを画像化し、次に広く用いられているホラデイモデルのように眼モデルを構築するステップを含むのが良い。
【０１３７】
ＬＥＤＳ３００の実施形態の幾つかの作用モードがフィードバックに関して想定されている。（１）幾つかのＬＤＥＳ３００は、患者自身によって操作される。ＰＬＳ１００は、患者のための包括的ＰＬＳ３０を生成し、患者は、視覚的経験を評価し、主観的なフィードバックを直接ＦＣＩ３１０に入力する。
【０１３８】
（２）ＬＥＤＳ３００の他の実施形態では、視覚フィードバックは、間接的であるにすぎない場合がある。患者は、口頭によるフィードバック、例えば、最新の変更によって包括的ＰＬＳ３０の視覚的経験が良くなったのか悪くなったのかを表現するに過ぎない場合があり、熟練オペレータ、技術者、または眼科医自身は、ＦＣＩ３１０を介して制御信号３１１を入力することができる。
【０１３９】
（３）他のＬＤＥＳ３００は、客観的な患者のフィードバックを利用するのが良く、かかる他のＬＤＥＳ３００は、アクティブなまたは主観的な患者のフィードバックを必要としない。例えば、アイトラッカ１１０は、患者の眼球運動をモニタしてモニタから結論を引き出すことができる。例えば、患者の眼のジッター動作（ぴくっとした動き）が増大する場合、または患者が包括的ＰＬＳ３０の変更に応答して焦点を合わそうともがいている場合、アイトラッカ１１０は、これをＬＥＤＳ３００の累進レンズ設計プロセッサ３２０に報告するのが良い。これに応答して、累進レンズ設計プロセッサ３２０のソフトウェアは、変更が望ましくなかったと結論し、そして変更を取り消し、または別の変更を試みる場合がある。
【０１４０】
（４）最後に、ＬＤＥＳ３００の幾つかの実施形態では、客観的な患者のフィードバックまたは客観的な患者の視力測定値、例えば、患者の眼球運動の迅速性、またはピント合わせができないことをコンピュータソフトウェアによってではなく、ＬＤＥＳ３００のオペレータ、例えば検眼士自身によって患者の即座のまたは主観的な協力なしにモニタすることができる。かかる実施形態では、モニタを行っているオペレータは、フィードバックまたは制御をＦＣＩ３１０に入力するのが良く、ＦＣＩは、これをフィードバック−制御信号３１１に変換する。
【０１４１】
次に説明するＰＬＳ１００とＬＤＥＳ３００の組み合わせを上述の４つのモードのうちの任意のモードで、またはこれらモードの幾つかの組み合わせの状態で操作することができる。場合によっては、患者、技術者、検眼士、またはフィードバックまたは制御入力を一緒に提供するこれら可能性のある源のうちの２つ以上の幾つかの組み合わせを「オペレータ」と言う。また、この理由で、ＦＣＩ３１０への入力、およびＦＣＩ３１０によって出力される信号３１１は、フィードバック、制御、およびフィードバックおよび制御入力の任意の組み合わせならびにフィードバックおよび制御信号の任意の組み合わせであって良い。これらの可能性および組み合わせを包括的にフィードバック−制御入力およびフィードバック−制御信号３１１と称する。
【０１４２】
図１７Ａ〜図１７Ｆは、オペレータがフィードバックまたは制御入力を入力することができるフィードバック−制御インターフェースＦＣＩ３１０が多くの実施形態を有することができるということを示している。これらは、図１７Ａのジョイスティック（ツインジョイスティック）ＦＣＩ３１０−１、図１７Ｂのタッチパッド−マウスＦＣＩ３１０−２、図１７Ｃの音声インターフェースＦＣＩ３１０−３、図１７Ｄの外部タブレットＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インターフェース）ＦＣＩ３１０−４、および場合によっては図１７Ｅの包括的ＰＬＳ３０の視覚的経験に重ね合わされた内部視覚−インターフェースＧＵＩ  ＦＣＩ３１０−５を含む。ＬＤＥＳ３００の第２の実施形態において言及したように、幾つかの場合では、患者は、主観的フィードバックしか提供することができず、かかる主観的フィードバックをオペレータまたは技術者が用いて入力を間接的ＦＣＩ３１０−６に実際に入力することができる。図１７Ｆは、かかる組み合わせオペレータモードを象徴的に示している。類似の実施形態では、検眼士は、入力をタブレット、ｉＰａｄ（登録商標）、固定ターミナルまたはＬＤＥＳ３００のＧＵＩに入力することができる。
【０１４３】
累進レンズ設計１２３をフィードバックに応答してどのように変更するかについてのフィードバックを実施可能な指令に「翻訳」することは、非自明的な難易度の高い仕事である。次に、フィードバックまたは「視覚フィードバック」に応答してこの翻訳を実施するための幾つかの実施形態について説明する。累進レンズ設計を視覚フィードバック一般に応答して探求するとともに変更する方法を累進レンズシミュレーション方法４００と称する。次に、この方法の幾つかの実施形態について説明する。
【０１４４】
図１８Ａは、累進レンズシミュレーション方法４００を示しており、この方法は、
（ａ）累進レンズ設計プロセッサ３２０によって設計ファクタ４２０を有する累進レンズ設計１２３をアクティブ状態にするステップ４０１、
（ｂ）累進レンズシミュレータ１００の像発生器１２１によって像２１を生成するステップ４０２、
（ｃ）累進レンズ設計１２３を用いて累進レンズシミュレータ１００による生成像２１からシミュレートされた包括的累進レンズシミュレーション（ＰＬＳ）３０を生成するステップ４０３、
（ｄ）累進レンズ設計１２３による包括的ＰＬＳ３０の生成に応答して視覚フィードバック４３０を収集するステップ４０４、
（ｅ）視覚フィードバック４３０に関連して累進レンズ設計プロセッサ３２０によって累進レンズ設計１２３を変更するステップ４０５、および
（ｆ）累進レンズシミュレータ１００による変更済み累進レンズ設計１２３により包括的ＰＬＳ３０を再生成するステップ４０６を含む。
【０１４５】
方法４００は、代表的には、ステップ（ｄ）−（ｅ）−（ｆ）を繰り返し実施し、ついには、視覚フィードバック４３０がこの方法の満足のゆく結果を示すようにするステップを含むのが良い。
【０１４６】
累進レンズ設計プロセッサ３２０により累進レンズ設計１２３をアクティブ状態にするステップ４０１は、予備測定に基づいて累進レンズ設計の選択に応答しているのが良い。像発生器１２１による像２１の生成ステップは、像選択に応答しているのが良い。アクティブ状態にするステップ４０１の実施形態は、広義に理解される。累進レンズ設計１２３をアクティブ状態にするステップ４０１は、累進レンズ設計１２３をメモリまたは記憶媒体から呼び戻すステップを含むのが良い。アクティブ状態にするステップ４０１は、累進レンズ設計プロセッサ３２０が幾つかのモデルパラメータから累進レンズ設計１２３をコンピュータ処理しまたはモデル化することをさらに含むのが良い。累進レンズ設計１２３をどのような仕方でアクティブ状態にするにせよ、累進レンズシミュレータ１００は、アクティブ状態にされた累進レンズ設計１２３を利用することによって包括的累進レンズシミュレーションＰＬＳ３０を生成像２１から生成するステップ４０３であるのが良い。
【０１４７】
方法４００の上述のステップは、代表的には、ＰＬＳ１００およびＬＤＥＳ３００によって実施される。図１８Ｂは、方法４００を実施するためにオペレータがＬＤＥＳ３００と対話する方法４１０のステップを示している。方法４１０は、以下のステップを含むのが良い。
（ａ）オプションとして、予備測定に基づいて累進レンズ設計プロセッサ３２０により累進レンズ設計１２３を選択するステップ４１１、
（ｂ）オプションとして、像発生器１２１により像２１を選択するステップ４１２、
（ｃ）累進レンズ設計１２３により選択された像２１から累進レンズシミュレータＰＬＳ１００によってシミュレートされた生成後の包括的ＰＬＳ３０の視覚的経験を評価するステップ４１３、
（ｄ）オプションとして、検査方向における包括的ＰＬＳ３０の生成の像領域を検査するステップを含む評価ステップ４１４、および
（ｅ）フィードバック−制御インターフェース３１０を介して評価に基づいて視覚フィードバック４３０を累進レンズ設計プロセッサ３２０に提供するステップ４１５。
【０１４８】
図１９Ａおよび図１９Ｂは、図１８Ａおよび図１８Ｂに記載された方法ステップを示している。図１９Ａは、図１８Ａと関連して説明した方法４００のステップを幾分詳細に示している。アクティブにするステップ４０１に関し、累進レンズ設計１２３は、累進レンズ設計１２３が等高線によって定められた状態で示されている。像を生成するステップ４０２に関し、生成された２１が示されている。包括的ＰＬＳを生成するステップ４０３に関し、包括的ＰＬＳ３０を生成像２１から生成するステップがブラー１２６を像２１の周辺領域に導入し、像２１の直線を曲げることによってスイム１２７を導入するステップを含むのが良く、これら導入ステップは両方とも、詳細な光学的計算に基づいている。収集ステップ４０４は、図示のように眼の視軸の角度αのジッター動作の測定を含むのが良く、過度のジッター動作は、累進レンズ設計１２３の包括的ＰＬＳ３０による過度の不快感を指示している場合がある。
【０１４９】
図１９Ｂは、ＰＬＳ１００−ＬＤＥＳ３００システムのオペレータによって実行される方法４１０のステップを示している。方法４１０のステップは、組み合わせ型ＰＬＳ１００−ＬＤＥＳ３００システム自体によって実行される方法４００のステップと関連して示されている。これらステップは、これまた、図１８Ｂに記載されたステップと密接に対応している。
【０１５０】
図２０Ａおよび図２０Ｂは、設計ファクタ４２０を示している。多くの設計ファクタを用いるのが良く、互いに異なるレンズ製造業者は、多くの場合、これら製造業者自身の特定の組を成す設計ファクタを有する。一例を挙げると、設計ファクタ４２０は、等高線４２１、瞳孔高さまたは光学中心４２２、コリドー（corridor）、またはチャネル幅４２３、コリドー長さ４２４、近見鼻オフセット４２５、累進ピッチ４２６、プリズム、またはプリズム角度４２７、シリンダ向き４２８、累進プリズム、ゼルニケ係数、および非常に多くのその他を含む場合がある。シュナイダー自由形状レンズ製造技術の絶えず強化されている影響により、レンズトポグラフィー、輪郭または高さマップのコード化を設計ファクタとして使用することができる。
【０１５１】
幾つかの設計ファクタを検眼士による予備測定によって補うことができる。一例は、検眼士がメガネ位置決め高さを観察することができるということにあり、この場合、患者は、自分の鼻の上にメガネをのせて着用する。検眼士は、患者の個別的なメガネ位置決め高さを考慮するよう設計ファクタの光学中心４２２の高さをずらすことができる。
【０１５２】
図２０Ｂは、これら個々の設計ファクタＤＦ1，ＤＦ2，……，ＤＦkのひとまとまりを、設計ファクタ空間を定めるものとして考えることができるということを示している。この設計ファクタ空間では、特定の累進レンズ設計を設計ファクタベクトルＤＦで表すことができる。この場合、累進レンズ設計１２３の探求は、一連の反復ＤＦ（１）、ＤＦ（２）、……を通じて誘導されつつ設計ファクタベクトルＤＦを探し求めてさまよい、ついには最適設計ファクタベクトルＤＦ（最終）に達するようになることとして考えることができる。（分かりやすくするために、添え字１，２，……ｋは、ＤＦベクトルの成分として個々の設計ファクタを意味しており、これに対し、括弧に入れた１，２，……ｎは、累進レンズ設計１２３の反復探求中の反復ステップの数を意味している。）
【０１５３】
図２０Ｃおよび図２０Ｄは、視覚フィードバック４３０の類似組織化を示している。視覚フィードバック４３０は、互いに異なる形式または等級のものであるのが良く、かかる視覚フィードバックとしては以下が挙げられる。
（ａ）フィードバック−制御インターフェースを介する主観的患者フィードバック、
（ｂ）客観的な患者の視力測定、
（ｃ）アイトラッカからのアイトラッカ像／データ、
（ｄ）直接的な患者フィードバック
（ｅ）間接的な患者フィードバック
（ｆ）オペレータ制御入力、
（ｇ）オペレータ指令、
（ｈ）命令に対するオペレータ応答、および
（ｉ）オペレータ選択。
【０１５４】
「視覚フィードバック」という用語は、本明細書では広義に用いられている。視覚フィードバックは、患者が視覚的経験の主観的評価を表すように主観的フィードバックを含むのが良い。視覚フィードバックは、患者の視軸のジッターネス（jitteriness）の測定のような客観的なフィードバックであっても良い。視覚フィードバックは、患者によってＦＣＩ３１０に直接入力される直接フィードバックであっても良い。視覚フィードバックは、間接フィードバックであっても良く、患者は、口頭で経験または好みを述べ、オペレータは、対応のフィードバックをＦＣＩ３１０に入力する。フィードバックは、単一のオペレータ、例えば患者から、または２人以上のオペレータ、例えば部分視覚フィードバックを入力する患者および別の相補フィードバックを入力するオペレータから来ても良い。また、視覚フィードバック４３０は、単に、フィードバック、制御、または指令入力であって良く、この場合、オペレータは、視覚的経験を制御、指令、選択、または応答に翻訳する。
【０１５５】
上述の等級の各々に関し、多数の特定の視覚フィードバック４３０が存在する場合がある。例示によって敷衍すると、主観的視覚フィードバックとしては、下鼻四分円をブラーであると、下側頭四分円をブラーであると、鼻累進領域が多すぎると言っていいほどのスイムを有すると、累進コリドーが長すぎると、累進コリドーが広すぎると、患者が主観的に知覚することが挙げられる。主観的視覚フィードバック４３０は、要求、指令、または他の制御入力を含む場合があり、例えば、患者がシリンダの配向角度を回転し、プリズムを増大し、そしてプリズム累進を減少させることを要求することを含む。客観的視覚フィードバック４３０は、検眼士が、患者の視覚検査方向または視軸がジッター動作しすぎであること、または患者が提供された物体にピントを合わせるのに困難を覚えていることを観察し、そして対応のフィードバック制御入力をＦＣＩ３１０に入力することを含む場合がある。これら可能性の全てが「視覚フィードバック４３０」の範囲に含まれる。
【０１５６】
図２０Ｄは、個々の視覚フィードバックＶＦ1，ＶＦ2，……、ＶＦlを設計ファクタベクトルＤＦとそっくりに視覚フィードバックベクトルＶＦ４３０を形成するものとして考えることができる。種々の実施形態では、ＤＦベクトルの長さは、ＶＦベクトルの長さに等しくない場合がある。この方式では、方法４００による累進レンズ探求の各反復の際に、新たな視覚フィードバックベクトルＶＦ（ｎ）をオペレータ、患者、または測定システム、例えばアイトラッカ１１０から受け取り、そしてこれに応答して、組み合わせ型ＰＬＳ１００−ＬＤＥＳ３００システムは、設計ファクタベクトルＤＦを変更する。
【０１５７】
図１６は、累進レンズシミュレータ１００用のレンズ設計探求システム３００の幾つかの実施形態で、累進レンズ設計プロセッサ３２０が視覚フィードバック−レンズ設計移送エンジンＦＬＥ３２５を含み、このＦＬＥ３２５が視覚フィードバック４３０に応答して累進レンズ設計１２３を変更する際に重要な役割を果たすことを示している。
【０１５８】
この視覚フィードバック−レンズ設計移送エンジンＦＬＥ３２５の重要な役割は、受け取った視覚フィードバック４３０を設計ファクタ４２０の変更に「翻訳」することにある。一実施例では、患者が「下鼻領域がブラーすぎる」という視覚フィードバック４３０をフィードバック制御インターフェース３１０に入力した場合、この特定の視覚フィードバック４３０を下鼻領域内のブラーをどの程度まで減少するかを変更するためにどの設計ファクタに翻訳するということは、非自明な仕事である。多量の光学モデル化、光線追跡、患者検査、および微調整が種々の視覚フィードバック４３０に応答するためにどの程度まで変更される必要があるのか、それが設計ファクタ４２０のどの組であるかを確立するために必要とされる。この複雑な知識が視覚フィードバック−レンズ設計移送エンジンＦＬＥ３２５において具体化され、管理され、そして実現される。
【０１５９】
図２１は、累進レンズ設計の探求を視覚化するための上記において導入されたベクトル概念の有用性を示している。設計ファクタＤＦ1，ＤＦ2，……，ＤＦnは、多次元設計ファクタ空間を定める。特定の累進レンズ設計３０がこの空間内において特定の設計ファクタベクトルＤＦ＝（ＤＦ1，ＤＦ2，……，ＤＦk）によってあらわされている。ＰＬＳ１００は、今や設計ファクタベクトルＤＦ（１）によってあらわされた特定の累進レンズ設計１２３を用いて患者について初期の包括的ＰＬＳ３０を生成する。次に、ＰＬＳ１００は、累進レンズＤＦ（１）の包括的シミュレーションに応答して視覚フィードバックベクトルＶＦ（１）＝（ＶＦ1，ＶＦ2，……，ＶＦl）を得る。ＬＤＥＳ３００システムは、視覚フィードバックベクトルＶＦ（１）に応答して設計ファクタベクトルＤＦ（１）をＤＦ（２）に変更する。図２１は、ｎ番目の反復によるこのプロセスを示している。ＬＤＥＳ３００は、追加により視覚フィードバックベクトルＶＦ（ｎ）に応答して次のように設計ファクタベクトルＤＦ（ｎ）をＤＦ（ｎ＋１）に変更する。
ΔＤＦ（ｎ）＝ＤＦ（ｎ＋１）−ＤＦ（ｎ）        （１）
【０１６０】
見て分かるように、ΔＤＦ（ｎ）増分ベクトルは、設計ファクタ空間において探索経路を形成する。組み合わせ型ＰＬＳ１００・ＬＤＥＳ３００システムが方法４１０に従ってオペレータ、患者、または検眼士と対話して方法４００を実施するので、この探索経路は、患者の要望に最もよく合うカスタマイズされた最適設計ファクタベクトルＤＦ４２０に収斂する。
【０１６１】
図２２Ａおよび図２２Ｂは、視覚フィードバックベクトルＶＦ４３０と設計ファクタベクトルＤＦ４２０との間の関係がほぼ局所的に線形であるときの場合を示している。かかる場合、視覚フィードバック−レンズ設計移送エンジン３２５は、マトリクス（行列）法によって累進レンズ設計を変更するために視覚フィードバック−設計ファクタマトリクスＶＦＤＦ３２６を利用することができる。（マトリクスおよびベクトルは、原文ではボールド体で示されている。）
【０１６２】
図２２Ａは、ＶＦＤＦマトリクス３２６の４×４表示を示している。以下の方程式は、上述の方程式（１）の拡張形態である。上述したように、一般に、ＤＦベクトル４２０の長さ“ｋ”は、ＶＦベクトル４３０の長さ“ｌ”に等しくはなく、したがって、多くの場合、ＶＦＤＦマトリクス３２６は、非正方の矩形行列である。
【０１６３】
ＶＦＤＦマトリクス３２６の要素は、視覚フィードバックベクトル４３０の要素を設計ファクタベクトル４２０の変化にどのように翻訳するかを表している。代表的には、ＤＦベクトル４２０のうちの２つ以上の要素が相関方式で変更されるのに必要である。これらの入力された視覚フィードバックベクトルＶＦ４３０を設計ファクタベクトルＤＦ４２０に翻訳するこれらの相関は、ＶＦＤＦマトリクス３２６の要素を構成している。
【０１６４】
図２２Ｂは、この翻訳を示している。ＶＦＤＦマトリクス３２６は、この実施形態では７×９マトリクスである。見てわかるように、視覚フィードバックベクトルＶＦ４３０は、光学中心が高すぎることを患者が指示するような患者の主観的フィードバック、ならびに視覚検査方向または患者の視軸がジッター動作しすぎるということをアイトラッカ１１０が測定するような客観的フィードバックを含む。一例として、患者の視覚フィードバックがＶＦ＝（０，１，０，０，０，０，０）の二値視覚フィードバックベクトル４３０または定量的表現ｘで表現可能な「下側頭四分円のブラー」である場合、像がどれほどブラーであるかを表すことは、例えば、観察検眼士によって定められるＶＦ＝（０，ｘ，０，０，０，０，０）である。ＶＦＤＦマトリクス３２６の第２列のゼロではない要素がＶＦＤＦ32およびＶＦＤＦ72である場合、このことは、上述の視覚フィードバックに対する最適応答がΔＤＦ＝ＶＦＤＦ×ＶＦ＝（０，０，ＶＦＤＦ32，０，０，０，ＶＦＤＦ72，０，０）で設計ファクタベクトルＤＦ４２０を変更し、すなわち、ＶＦＤＦ32の符号に応じてＶＦＤＦ32だけ累進コリドー幅を増減し、そしてＶＦＤＦ72の符号に応じてシリンダの時計回りまたは反時計回りのＶＦＤＦ72を回転させることである。多様な関連および類似の実施形態が存在し、かかる実施形態としては、ＶＦＤＦマトリクス３２６のサイズおよびＤＦベクトル４２０とＶＦベクトル４３０の両方におけるファクタの選択が挙げられる。
【０１６５】
図２３Ａは、多くの場合、累進レンズ設計１２３の探求が非局所的および非線形ステップを必要とする場合があり、それにより、かくしてＶＦＤＦマトリクス３２６によっては十分には表現されないことを示している。例えば、患者の探求は、視覚的経験を向上させる変化がないということを視覚フィードバック４３０に患者が与え続けている設計ファクタ空間の領域で終わる場合がある。簡単に言えば、探索が袋小路で行き詰まり、そして、恐らくは、最適解が容易には到達することができない設計ファクタ空間の遠くの別個の領域にある。かかる場合、患者の探索は、設計ファクタ空間内の別の領域への大幅なジャンプによってまたは他の何らかの堅固な動きによって最適に支援されるのが良い。一般的に言って、かかる動きを探索管理ステップ４５０の実施と称する。かかる非局所的および／または非直線の動きを容易にするため、レンズ設計探求システム３００は、累進レンズ設計プロセッサ３２０に結合されていて、探索管理ステップ４５０を実施するための探索誘導エンジンＳＧＥ３３０を含むのが良く、この探索管理ステップ４５０は、
（ａ）探索経路を設計ファクタ空間内で逆行するステップ、
（ｂ）設計ファクタ空間内の探索経路中の先行する分岐部まで戻るステップ、
（ｃ）別の設計ファクタベクトルにジャンプするステップ、
（ｄ）設計ファクタの数を変更するステップ、
（ｅ）設計ファクタを固定するステップ、
（ｆ）本方法を実施する速度を変えるステップ、および
（ｇ）探索が上首尾であったかどうかを評価するステップのうちの少なくとも１つを含む。
【０１６６】
図２３Ｂは、これら探索管理ステップ４５０を幾つかの実施形態では対話方式で実施できることを示している。かかる実施形態では、探索誘導エンジン３３０は、
（ａ）オペレータに探索管理ステップ４５０を選択するよう提案し、
（ｂ）オペレータから探索管理ステップ４５０の選択を受け取り、そして
（ｃ）選択された探索管理ステップ４５０の実行を開始することによって探索管理ステップを対話的に（４５５）実行するためにフィードバック−コントローラインターフェース３１０に結合されるのが良い。開始ステップ４５５（ｃ）は、探索誘導エンジン３３０が累進レンズ設計プロセッサ３２０に命令を出して選択された探索管理ステップ４５０を実施するステップを含むのが良い。
【０１６７】
これら実施形態では、探索誘導エンジンＳＧＥ３３０は、それ自体の指令で、例えば設計ファクタを固定して探索管理ステップ４５０を単に実施することができない。その代わりに、探索誘導エンジンは、計画された探索管理ステップ４５０を患者に対話的に提案するのが良く、そして応答の受け取り時にのみ働くのが良い。一例を挙げると、ＳＧＥ３００は、ＦＣＩ３１０を介してステップ４５５（ａ）において、「我々が光学中心の存在場所を固定して探索を残りの設計ファクタに制限するべきでしょうか？」という指示メッセージを患者に出し、次にステップ４５５（ｂ）において、例えば「はい」という選択をオペレータから受け取り、そして、ステップ４５５（ｃ）において選択の伝達を開始し、例えば、設計ファクタの数を１だけ減少させ、それにより設計ファクタ空間の次元を１だけ減少させる。幾つかの実施形態では、探索誘導エンジン３３０は、選択肢、すなわち「我々は設計ファクタ空間内の探索経路内の先行する分岐部に戻るべきであるか、または我々は探索経路を逆行すべきでしょうか」を提供し、そして患者またはオペレータの応答的要望を実施するのが良い。
【０１６８】
幾つかの実施形態では、探索管理方法４５５は、
（ｄ）患者が選択された第１のレンズ設計１２３を記憶するステップ、
（ｅ）例えば、ステップ４５０（ａ）において探索経路を逆行することによってまたはステップ４５０（ｂ）において先行する分岐部に戻ることによって方法４００の任意の実施形態によってレンズ設計探求を続行するステップ、
（ｆ）次の第２のレンズ設計１２３を選択するステップ、および
（ｇ）記憶した第１のレンズ設計と第２のレンズ設計を比較するステップを含むのが良い。
【０１６９】
幾つかの実施形態では、探索誘導エンジンＳＧＥ３３０を累進レンズ設計プロセッサ３２０と一体化するのが良い。
【０１７０】
主観的視覚フィードバック４３０を利用する上述の実施形態のうちの一観点は、探求が主観的メリットおよび尺度によって誘導されるわけではないということにある。実際、これは、探求の反復性を減少させることができ、また減少させる。同一の患者が後に同一のレンズ設計探求を繰り返す場合、患者が異なるレンズ設計に至る場合があり、それにより潜在的に満足のいかない結果をきたすことが観察された。
【０１７１】
ＰＬＳ１００システムが客観的視覚フィードバック４３０を得てこれを優先することによってレンズ選択の反復性および安定性を高めることができる。かかる一客観的視覚フィードバック４３０についてはアイトラッカ１１０が視軸のジッター動作を測定することによってすでに説明した。別の等級の客観的視覚フィードバック４３０を生成するには、診断システムをＰＬＳ１００に一体化するのが良い。かかるシステムとしては、プルキンエスポット利用像ングシステム、ＯＣＴシステム、シャインプルーフ像ングシステム、波面分析機、角膜トポグラファ、スリットランプ、および関連の他のシステムが挙げられる。
【０１７２】
別の等級の技術改良を導入するには、眼モデルを用いて診断測定値を評価し、秩序立て、そして分析するのが良い。眼科では、多くの場合、白内障手術の準備の際に用いられる幾つかの眼モデル、例えばホラデイおよびホッファーモデルが知られている。
【０１７３】
次の等級の実施形態は、この方向における技術改良を提供する。これら実施形態は、レンズ設計探求をより効果的にして再現可能な結果をもたらすことが非常に有利であることが判明している定量的利点を定める。
【０１７４】
図２４Ａおよび図２４Ｂは、累進レンズ設計１２３の探求を助けるための客観的、定量的尺度およびメトリクスの概念を導入する。かかる客観的尺度は、累進レンズの設計者によって既に用いられている。しかしながら、現時点においてこれら尺度は、ほとんどの場合、患者が検眼士の診療所を訪れた後に患者の探求とは別にコンピュータプログラムによって用いられる。代表的には、コンピュータコードは、数百または数千マイルおよび数百または数千時間だけ患者から離れたレンズ設計研究を実施する。今日における典型的な場合、検眼士は、自分の診療所において対を成す視力矯正パラメータ、例えば、近方視領域および遠方視領域についての光学パワーを求め、次に、これらパラメータを累進レンズ設計者に送る。数週間後、累進レンズ設計者は、送られた光学パワーでレンズ性能を最適化する等高線図をコンピュータ計算するコンピュータコードを実行する。この最適化は、典型的にはレンズ設計会社によって開発されたレンズの性能を特徴づける幾つかの定量的尺度を用いる。
【０１７５】
しかしながら、今日のやり方では、この最適化は、対話的ではなく、患者には最終製品が与えられるにすぎない。設計プロセス中、患者からの視覚フィードバックはなく、患者は、コンピュータ設計累進レンズが患者の特定の要望にとって最適から離れていることを指示する機会がない。かくして、累進レンズによる視覚的経験が満足のいくものではないということを患者が決断した場合、患者は、レンズを戻し、時間のかかる非効率的な行ったり来たりのプロセスがレンズ設計会社と患者との間で始まり、典型的には、ガラスを行ったり来たり輸送し、そしてレンズの追加の研削を含み、多くの場合、何週間もかかり、しかも関与するすべての人の有用な時間が無駄になる。
【０１７６】
本明細書において説明している実施形態は一般に、累進レンズ設計１２３をステップ４０１〜４０３においてリアルタイムでシミュレートし、次にステップ４０４において、患者からリアルタイムで視覚フィードバック４３０を得て、そしてステップ４０５において累進レンズ設計１２３をリアルタイムで変更し、そしてこれらのステップを全て反復して実行することによってこの技術の現状に対する相当大きな技術改良を提供する。今説明する実施形態は、主観的レンズメリットファクタ４６０を導入することによって別の技術改良を提供し、そしてこれらレンズメリットファクタ４６０を方法４００の累進レンズ設計ステップ４０５の改造に織り込む。
【０１７７】
これらレンズメリットファクタ４６０としては、次の項目が挙げられる。
（ａ）近方視領域と遠方視領域のうちの一方における視力の向上、
（ｂ）近方視領域と遠方視領域のうちの一方における乱視の減少、
（ｃ）近方視領域と遠方視領域のうちの一方におけるスイムの減少、
（ｄ）近方視領域と遠方視領域のうちの一方におけるブラーの減少、
（ｅ）適当な累進領域、
（ｆ）シリンダのアライメント、
（ｇ）適当なプリズム、および
（ｈ）適当な累進プリズム。
【０１７８】
非常に多くのレンズメリットファクタを開発することができ、かかるレンズメリットファクタとしては、より多くの技術的なファクタ、例えば視力領域にわたる乱視の尺度の積分または場合によっては一領域に細められるレンズのゼルニケ多項式の係数が挙げられる。
【０１７９】
図２４Ｂは、上述したように、これらレンズメリットファクタ４６０を成分ＬＭ＝（ＬＭ1，ＬＭ2，……，ＬＭm）を含むレンズメリットベクトルＬＭ４６０として考えることができることを示している。幾つかの場合、これら個々のレンズメリットファクタを組み合わせて適当な重み因子を備えた単一の大域的レンズメリットにすることができる。例えば、この単一の組み合わせレンズメリットは、個々の成分の自乗の和｜ＬＭ｜＝［  iＬＭi2］1/2を組み合わせたＬＭベクトルの｜ＬＭ｜、全体的長さ、または大きさであるのが良い。以下の複雑な説明における表記を単純化するため、ラベルまたは記号４２０，４３０，４６０をＤＦ，ＶＦおよびＬＭベクトルについて記載しない場合がある。
【０１８０】
図２５は、レンズメリットファクタを定量的メリットとして累進レンズ設計に導入してレンズ設計の探求を助けた場合のインパクトを示している。実施形態では、変更ステップ４４０を１つまたは２つ以上の設計ファクタステップの変更４６５に拡張することができ、変更ステップ４６５は、視覚フィードバック４３０および１つまたは２つ以上のレンズメリットファクタ４６０に基づいている。ベクトル表記において、設計ファクタベクトルＤＦ（ｎ）のｎ番目の反復は、ΔＤＦ（ｎ）＝ＤＦ（ｎ＋１）−ＤＦ（ｎ）によって変更された状態になっており、この式において、ΔＤＦ（ｎ）は、視覚フィードバックベクトルＶＦ（ｎ）４３０およびレンズメリットファクタベクトルＬＭ（ｎ）に基づいてコンピュータ計算される。
【０１８１】
図２６は、ＶＦ（ｎ）およびＬＭ（ｎ）がΔＤＦ（ｎ）をほぼ直線状に求めた場合、変更ステップ４６５が１つまたは２つ以上の設計ファクタＤＦ（ｎ）４２０を視覚フィードバックＶＦ（ｎ）４３０および１つまたは２つ以上のレンズメリットファクタ４６０を視覚フィードバック＋レンズメリット−設計ファクタマトリクス３２９により変更することによってメリット−マトリクス方法ステップの実施を含む変更ステップ４７０を特に必要とするのが良い。図示のように、この方法４７０は、視覚フィードバックＶＦ４３０だけではなく、主観的レンズメリットＬＭ４６０によっても促進される。これら２つのベクトルＶＦ，ＬＭを組み合わせて複合ＶＦ＋ＬＭベクトルにすることができ、このベクトルの長さは、２つのベクトルの別個の長さに等しい。次に、ＶＦＤＦマトリクス３２６をレンズメリット−設計ファクタマトリクスＬＭＤＦ３２８によって拡張することができ、２つのマトリクスの並置は一緒になって、視覚フィードバック＋レンズメリット−設計ファクタマトリクス３２９を形成する。拡張されたＶＦ＋ＬＭベクトルを拡張されたＶＦＤＦ＋ＬＭＤＦマトリクスで乗算することにより、これらの自意志形態におけるΔＤＦ（ｎ）が求められる。
【０１８２】
図２７は、かかるメンズメリット−コンピュータ計算実施形態の利点のうちの幾つかを示している。設計ファクタベクトルＤＦによってあらわされる特定の累進レンズ設計１２３に関し、レンズメリットベクトルＬＭの成分を計算することができる。図２７は、ＬＭベクトルのうちのたった１つの成分を示している。ある特定の場合、これは、上述の大域的レンズメリット｜ＬＭ｜であるのが良い。他の実施形態では、以下に説明する方法４７５をレンズメリット成分のうちの幾つかについて同時に実施することができる。例示的に説明すると、ＬＭベクトルの図示の成分ＬＭjは、近方視領域にわたって積分乱視であるのが良い。ＬＭj、すなわち積分乱視が低ければ低いほど、累進レンズ設計１２３がそれだけ一層良好になる。図２７の関係において、このことは、最適累進レンズ設計１２３がレンズメリット関数の極値を示唆するＤＦ＝（ＤＦ1，ＤＦ2）ベクトル４２０に一致することを意味している。他成分レンズメリットベクトルＬＭの場合、個々のレンズメリットファクタＬＭiを結合されかつ相互連結方式で最小限に抑えることができる。２つ以上の極値（図２７に示されている）を有するレンズメリット関数の問題について以下に説明する。
【０１８３】
累進レンズ設計１２３が視覚フィードバック４３０なしでレンズ設計コードによって決定される幾つかの既存のシステムでは、レンズ設計コードは、設計ファクタＤＦ1，ＤＦ2を変更することによってのみレンズ設計を最適化し、その結果、設計ファクタベクトルＤＦは、図２７に示されたレンズメリット関数の極小値の存在場所を示唆するようになっている。かかる極小値は、設計ファクタＤＦ1，ＤＦ2の対応の組み合わせが光線追跡、光学測定および多数の集められた患者の経験に従って、しかしながら累進レンズが設計されている特定の患者のフィードバックなしで視覚的経験を最適化することを指示している。かかる最適手段は、互いに異なる設計上の目的相互間の妥協点を反映している。
【０１８４】
方法４６５，４７０，４７５は、１つまたは２つ以上のレンズメリットファクタ４６０と組み合わせて視覚フィードバック４３０に基づいて１つまたは２つ以上の設計ファクタ４２０を変更することによって上述のシステムに勝っている。したがって、方法４６５／４７０／４７５は、主として視覚フィードバック４３０を利用するが、レンズメリットファクタ４６０を使用しない方法４４０に勝っている。これら方法はまた、レンズメリットファクタ４６０のコンピュータ計算を利用するが、視覚フィードバック４３０を使用しない現行の累進レンズ設計コードに勝っている。２つの設計推進手段ＶＦ４３０，ＬＭ４６０を組み合わせることは、幾つかの理由で難題である。第１に、これら設計推進手段を組み合わせることができるようにするためには、視覚フィードバック４３０を定量化する必要があるが、種々の主観的視覚フィードバック４３０の定量化は、自明であることからは程遠い。第２に、多くの熟考した決定がＶＦおよびＬＭファクタおよび成分を組み合わせる重み因子を選択するうえで必要となる。さらに、計画されたレンズ設計アップデータを患者に関連した仕方で伝えることもまた、とりわけ些細ではない仕事である。
【０１８５】
代表的には、患者の視覚フィードバックベクトルＶＦ４３０は、ＬＭの極小値を示唆するＤＦ４２０とは異なる設計ファクタベクトルＤＦ４２０の変更を要求し、または促す場合がある。これは、種々の理由で起こる場合があり、かかる理由としては、次のものが挙げられる。（ａ）レンズ設計コード中のＬＭの極小値が多数の患者からのフィードバックを平均することによって決定され、かくして、任意特定の患者にとっては最適ではない場合がある。（ｂ）探索には幾つかのＬＭ成分を同時に最適化することが含まれる場合がある。これら互いに結合された探索相互間の妥協点を見出すことは、ＤＦ４２０を結合された探索にとっての最小値以外のベクトルにとって最適にする場合がある。（ｃ）探求は、ＤＦベクトル４２０を変更するためにＶＦ４３０とＬＭベクトル４６０の組み合わせを用いる。主観的ＶＦ４３０の入力は、探求を新たな設計目的としての妥協点に近づける場合がある。また、幾つかの実施形態では、患者は、混合および重みづけパラメータをシフトさせ、この場合も極小値を動かすことが提案される場合がある。
【０１８６】
幾つかの実施形態では、変更ステップ４７５は、勾配下降方法、共役下降方法、およびヒルクライミング方法のうちの少なくとも１つを利用することによって設計ファクタ空間内において設計ファクタを局所的に変更するステップを含むのが良い。図２７では、これは、例えば、探求を最も速い仕方で極小値に近づけるようになった局所的に最も険しいダウンヒル勾配を探し出すことによって任意のＤＦ（ｎ）ベクトルで具体化できる。これら方法は、ＬＭi成分がこれらのＤＦj座標にどのように依存しているかについての局所情報を当てにしているので、方法４７５は、局所変更として特徴づけられる。
【０１８７】
しかしながら、図２７はまた、大域的最小値が設計ファクタ空間内の極小値から離れてある程度の距離を置いたところに位置している場合、かかる局所法は、レンズメリット関数ＬＭ４６０の大域的最小値に到達することができない場合があることを示している。この代表的な場合に関し、局所的な最も険しい下降勾配方法は、多くの場合、探索を局所最小値にのみ誘導し、この場合、かかる方法は、行き詰まり状態になり、距離を置いたところに位置する大域的最小値には決して到達することができない。
【０１８８】
図２８Ａおよび図２８Ｂは、かかる場合、視覚フィードバック４３０および１つまたは２つ以上のレンズメリットファクタ４６０に基づいて１つまたは２つ以上の設計ファクタ４２０を変更するステップ４８０が設計ファクタ空間内で設計ファクタ４２０を非局所的に変更するステップ４８０を含むのが良いということを示している。この非局所変更４８０は、シミュレート式焼き鈍し法、遺伝的アルゴリズム、平行焼き戻し法、確率論的勾配下降法、確率論的ジャンプ法、および連続モンテカルロ法のうちの少なくとも１つを利用するのが良い。
【０１８９】
図示の実施例では、レンズ設計探求は、局所探索方法４７５の実を有する場合には局所最適値４８２周りで一時的に行き詰まり状態になる場合がある。注目されるように、最適値は、最小値か最大値かのいずれかであるのが良い。図２７では、所望の設計は、図２８Ａおよび図２８ＢではＬＭ関数の最小値に一致し、これは、最大値に一致している。局所変更方法４７５は、大域的最適値４８４からはっきりと離れた局所最適値４８２において行き詰まり状態になる場合がある。方法４８０の実施形態は、上述の非局所的方法を採用することによって行き詰まり状態の探索をなくすことができる。多数の追加の非局所的変更もまた当該技術分野において知られている。かかる方法の１つは、大きな確率論的ジャンプ法を具体化して行き詰まり状態の探索を「非行き詰まり状態」にすることである。図２８Ａは、局所技術のみを用いる探索が局所最適値４８２周りで行き詰まり状態になる場合があったが、非局所方法４８０の確率論的ジャンプ法実施形態は、探索を非行き詰まり状態にすることができ、しかもこの探索が大域的最適値４８４を見出すことができるようにすることを示している。図２８Ｂは、方法４８０の同一の確率論的ジャンプ法実施形態を斜視図で示している。見てわかるように、確率論的ジャンプ法は、設計ファクタ空間内でジャンプ開始点から十分に離れたジャンプ終了点まで行き詰まり状態の探索を採用しており、それにより、この探索が大域的最適値４８４に達することができる。
【０１９０】
図２９Ａは、図２３Ａの方法４５０と同様、１つまたは２つ以上のレンズメリットファクタ４６０と組み合わせて視覚フィードバック４３０に基づく１つまたは２つ以上の設計ファクタステップを変更する４６５〜４８０の実施形態のうちの任意の１つが探索誘導エンジン３３０によって実施される探索管理ステップ４９０を含むのが良いことを示しており、この探索管理ステップは、以下のステップのうちの少なくとも１つを含むのが良い。  （ａ）探索経路を設計ファクタ空間内で逆行するステップ、
（ｂ）設計ファクタ空間内の探索経路中の先行する分岐部まで戻るステップ、
（ｃ）別の設計ファクタベクトルにジャンプするステップ、
（ｄ）設計ファクタの数を変更するステップ、
（ｅ）設計ファクタを固定するステップ、
（ｆ）本方法を実施する速度を変えるステップ、および
（ｇ）探索が上首尾であったかどうかを評価するステップ。
【０１９１】
類似の方法４５０に関連して説明したように、かかる探索管理方法またはステップ４９０は、レンズ設計に関する患者の探求が方向性を失っている状態になりまたは行き詰まり状態になっているときに非常に役立つ場合がある。他の実施形態では、これらの主要な価値は、これらが累進レンズ設計探求を加速し、それによりかかる探求を非常に効率的にするということにあると言える。この方法４９０では、方法４５０に対する追加のファクタは、定量的メトリクスがレンズメリット４６０の形態に含まれるということにある。かかる定量的メトリクスの導入は、探索を大幅に絞り込む。例えば、方法４４０，４５０を実施する際に評価される必要のある設計ファクタ４２０を変更する考えられる多数のやり方を実質的に減少させるには、探索をレンズメリット４６０が局所最適値として識別する経路に絞り込むのが良い。図２９Ａの実施例では、これは、考えられる全ての設計ファクタ改造を評価することが必要な非メリット誘導探索４４０〜４５５によって実証され、これに対し、評価するのに幅の狭い稜線に沿う移動のみを評価するのに必要なレンズメリットファクタ誘導探索４６５〜４９０は、レンズメリット４６０によってまたはこの稜線の幾分近くにおいて好ましいとされる。
【０１９２】
上述したように、図２９Ａは、わかりやすくするためにたった１つのＬＭ成分についての稜線状の探索経路を示している。探索誘導エンジン３３０が探索をモニタしていてそして稜線が低くなっていること（図示のように）を検出したとき、すなわち、局所変更方法４７５による探索が場合によってはレンズメリット４６０の局所最大値を見出すことから遠ざかっているときに、探索誘導エンジン３３０は、方法４９０（ａ）をアクティブ状態にして探索管理ステップを実施し、それにより探索経路を逆行するのが良い。この場合、レンズメリット４６０の定量的メトリックの利用性は、極めて有用であり、というのは、設計ファクタ空間内の逆方向の探索経路がレンズメリット関数４６０の明確に定義された稜線だからである。明確に定義された逆方向経路の利用可能性は、探求および探索の効率を大幅に高めることができる。
【０１９３】
図２９Ａはまた、設計ファクタ空間内の探索経路中の先行する分岐部に戻る方法４９０（ｂ）の実施形態を示している。探索または探求中、ある時点で、２つの選択肢が、同等にメリットがあるものとして現れる場合がある。かかる場合、患者または累進レンズ設計プロセッサ３２０は、これら可能性のうちの１つを選択する必要がある。図２９Ａは、局所的に最適な稜線に遭遇した探索経路が２つの同等な稜線に分割しまたは分岐するときのかかる場合を示している。探索方法４６５は、場合によってはその局所実施形態４７５とともに、左側分岐を選択し、そしてしばらくの間探求を続行する。しかしながら、しばらくの間、左稜線上についての探求をモニタした後、ＳＧＥ３３０は、方法４９０（ａ）を実施するときがきたと判断して探索を逆行した。有利には、定量的レンズメリット関数４６０は、ＬＭ４６０の稜線を引っ込めることによって逆行経路をどのように続行するかについての明確な指針を提供した。稜線を引っ込めることにより、探索が、先に探索が左側稜線を選択した分岐部に戻る。この結合部のところで、探索誘導エンジン３３０は、いまや、これに代えて右側の稜線を選択することができ、次に局所変更方法４７５を再び働かせて探索を他方の稜線に沿って誘導する。方法４７５，４９０のこれらステップ全体にわたって、定量的レンズメリット関数４６０は、明確な指針を提供するとともに探索を大幅に絞って続行させ（表面探求から稜線探求へ）、それにより全体的探求の効率および速度が高められる。
【０１９４】
図２９Ｂは、幾つかの実施形態において、探索誘導エンジン３３０により探索管理ステップを対話的に、
（ａ）オペレータに探索管理ステップを選択するよう提案し、
（ｂ）オペレータから探索管理ステップの選択を受け取り、そして
（ｃ）選択された探索管理ステップの実行を開始することによって、実施するステップを含む方法４９５を方法４９０が含むよう拡張することができるということを示している。
【０１９５】
上述の対話方法４５５の場合と同様、方法４９０はまた、これを対話的に実施することによって改良されるのが良い。ＬＥＤＳ３００の累進レンズ設計プロセッサ３２０および探索誘導エンジン３３０が幾つかのアルゴリズムによって選択を行うことに代えて、方法４９５は、患者またはオペレータに視覚フィードバック４３０、指令または制御信号を提供し、探索管理ステップを選択し、それによりステップ４９５（ａ）−（ｂ）−（ｃ）を実行することによりレンズ設計探求を加速するよう促す。
【０１９６】
幾つかの別の実施形態では、累進レンズ設計を変更するステップは、非線形視覚フィードバック−設計ファクタ機能的関連性または非線形視覚フィードバック＋メリット−設計ファクタ機能的関係を利用して累進レンズ設計プロセッサ３２０によって累進レンズ設計を変更するステップを含むのが良い。これら実施形態は、二者択一的であって良く、マトリクス方法４４５，４７０の相補手段であり、この場合、これらの関係は、主として線形である。
【０１９７】
ＰＬＳ１００＋ＬＤＥＳ３００システムおよびその作動方法４００の幾つかの実施形態は、全体的方法４００が伝統的なやり方に対して患者にとって劣った結果を送り出すことがないようにすることを本質的に確かにする追加の要素およびステップを含むのが良い。これら追加のステップは、患者のための第２の累進レンズ設計をシミュレートするステップおよび患者の視覚フィードバックを求めるステップを含まない伝統的な測定に基づいた第２の「伝統的な」累進レンズ設計を決定するステップを含むのが良い。これに続いて包括的ＰＬＳ３０をこの第２の伝統的な累進レンズ設計で生成するのが良い。かかる実施形態では、患者は、伝統的なアプローチが送り出す累進レンズ設計ならびにＰＬＳ１００＋ＬＤＥＳ３００の助けにより方法４００によって識別されるレンズ設計を経験するようになっている。２つの異なる設計の累進レンズ、すなわち、シミュレーションおよびフィードバックによる一方の累進レンズ、伝統的な測定による他方の累進レンズを作成すると、患者は、これら２つの設計の包括的ＰＬＳを比較して自分の好みを選択することができる。方法４００のこの拡張により、患者は、伝統的な累進レンズよりも出来の悪いレンズで終わることはできず、というのは、患者は、自分が方法４００によって定められたレンズ設計で不満足である場合、診療所訪問の最後の最後であっても、伝統的な累進レンズをいつでも選定することができるからである。
【０１９８】
幾つかの場合、像発生器１２１によって像２１を生成するステップ４０２は、像選択に応答しているのが良い。この追加のステップは、この場合もまた、患者の満足度を増すことができ、というのは、患者は、本物そっくりの用途を捕捉することがない周知の文字の列に代えて、自分の活動に適切である像を選択することができるからである。例えば、チームスポーツをする人は、周辺視に余剰の重点を置く必要がある場合があり、かくして、周辺に配置された注目に値する特徴を有する像２１を選択するのが良い。長距離トラック運転手は、移動している像を選択することができ、というのは、運転手は、動いている像について自分の視力を最適化することを優先する場合があるからである。夜間警備員は、低光条件で像を選択することができ、というのは、夜間警備員は、低光環境について自分の視力を最適化することを必要とする場合があるからである。使用と関連した像に対する患者の視力を検査しようとすることは、カスタマイゼーションを一段と向上させることができ、それにより方法４００の満足のゆく結果を向上させることができる。
【０１９９】
７．人工知能エンジンによる累進レンズシミュレータ用の深層学習法
【０２００】
視覚フィードバック４３０を設計ファクタ４２０に最も効率的に翻訳することは、かなりの難題である。種々の方法４００〜４９５は、有望な実施形態を示している。これら実施形態を最も効率的にするためには、これらの多くのパラメータを最適化する必要がある。これらパラメータとしては、視覚フィードバック−設計ファクタマトリクス３２６の要素および視覚フィードバック＋レンズメリット−レンズ設計マトリクス３２９の要素が挙げられる。他の実施形態に関し、視覚フィードバック４３０と設計ファクタ４２０との間の場合によっては非線形の連結を表にしてパラメータ化する必要がある。また、探索誘導エンジン３３０を過去の経験に基づいて最もよく作動させる。探索管理方法４５０−４５５および４９０−４９５もまた、変更する探求のレッスンから学習することによって向上可能である。最後に、局所変更ステップ４７５および非局所変更ステップ４８０を実行することは、過去の探索のレッスンを利用することによって最も効率的に実施できる。
【０２０１】
近年、過去の経験から学習する全体として新規なやり方が極めて有効で新規な仕方で自動化された。種々の技術条約では、これらのやり方は、人工知能、深層学習法、マシン学習法、またはニューラルネットワークと呼ばれている。他の名称もまた、同一の学習法を大まかに捕捉するために用いられている。本項における実施形態は、人工知能を利用した学習法およびシステムをＧＰＳ１０に一体化してマトリクス３２６，３２９の多くのパラメータ、ＳＧＥ３３０および方法４５０／４５５および４９０／４９５の作用ならびに過去の経験からの学習が有益である他の領域を向上させるとともに最適化している。
【０２０２】
図３０は、シミュレート式累進レンズのかかる誘導式レンズ設計探求システム（ＧＰＳ）１０を示している。ＧＰＳ１０は、マルチステージＰＬＳ１００、一体化ＰＬＳ２００、または頭部装着式ＰＬＳ２６０の任意の実施形態を含むことができる。図３０は、一例としてマルチステージＰＬＳ１００実施形態によるこれらの可能性を示している。ＰＬＳ１００をＰＬＳ  ＬＤＥＳ３００用のレンズ設計探求システムの任意の上述の実施形態と組み合わせることができる。ＰＬＳ１００とＬＤＥＳ３００の組み合わせをＧＰＳ用の人工知能（ＡＩ）エンジン（ＡＩ−ＧＰＳ）５００と一体化することができる。本項では、ＧＰＳ１０は、ＰＬＳ１００の任意の実施形態とＬＤＥＳ３００およびＡＩ−ＧＰＳ５００の組み合わせを参照する。
【０２０３】
ＡＩ−ＧＰＳ５００は、累進レンズ設計プロセッサ３２０に組み込まれまたは少なくともこれに結合された累進レンズ設計プロセッサ用のＡＩエンジン（ＡＩ−ＰＬＤ）５１０を有するのが良い。ＡＩ−ＰＬＤ５１０は、視覚フィードバック−レンズ設計移送エンジンＦＬＥ３２５の機能のうちの大部分を実施することができ、かくして、ＡＩ−ＰＬＤ５１０をＦＬＥ３２５の一実施形態としてみなすことができる。ＡＩ−ＰＬＤ５１０の機能は、設計ファクタ４２０の変更への視覚フィードバック４３０への翻訳を最も効率的にするために多くの既知の深層学習法のうちの任意の１つを実施することにあると言える。上述したように、これら深層学習法は、視覚フィードバック−設計ファクタマトリクス３２６のマトリクス要素、および視覚フィードバック＋レンズメリット−レンズ設計マトリクス３２９のマトリクス要素を繰り返しアップデートするとともに向上させることができる。
【０２０４】
幾つかの実施形態では、ＧＰＳ１０は、探索誘導エンジンＳＧＥ３３０に一体化されまたは少なくともこれに結合された探索誘導エンジン用のＡＩエンジン（ＡＩ−ＳＧＥ）５３０をさらに有するのが良い。ＡＩ−ＳＧＥ５３０の機能は、上述の方法のうちの任意の方法によって累進レンズ設計１２３の探求を誘導する際にＳＧＥ３３０をより効率的にするために、ＳＧＥ３３０を備えた多くの既知の深層学習法のうちの任意の１つを実施することにあると言える。これらの方法は、とりわけ、ＳＧＥ３３０で探索管理ステップを実施する方法ステップ４５０、方法ステップ４５０を患者との対話により実施する方法ステップ４５５、レンズメリット４６０を含むＳＧＥ３３０により探索管理ステップ４５０を実施する方法ステップ４９０、および方法ステップ４９０を患者との対話により実施する方法ステップ４９５を含む。
【０２０５】
最後に、ＡＩ−ＧＰＳ５００は、幾つかの場合においてはＰＬＳ１００に一体化されまたは少なくともこれに結合され、場合によっては、そのＯＰＳプロセッサ１２２に一体化された累進レンズシミュレータ用のＡＩエンジン（ＡＩ−ＰＬＳ）５５０をさらに有するのが良い。ＡＩ−ＰＬＳ５５０の実施形態は、ＯＰＳプロセッサ１２２によって既知のＡＩ深層学習法のうちの任意のものを実施して患者の視覚フィードバック４３０から学習して累進レンズ設計１２３を良好にシミュレートすることができる。
【０２０６】
図３１〜図３３は、ＡＩ−ＰＬＤ５１０の実施形態を示している。ＡＩ−ＳＧＥ５３０およびＡＩ−ＰＬＳ５５０は、極めて類似した設計を有するのが良く、これらについては三度繰り返すのを避けるために明示的には説明をしない。
【０２０７】
ＡＩ−ＰＬＤ５１０は、視覚フィードバックＶＦi（ｎ）を入力として受け入れるよう構成された入力層５１５を有するのが良い。（以下において、ラベルまたは記号４３０は、いつでも視覚フィードバック４３０について明示的に示されているわけではなく、ラベルまたは記号４２０は、設計ファクタ４２０についていつでも明示的に示されているわけではなく、その目的は、煩雑になるのを避けることにある）。患者、オペレータまたは客観的フィードバック生成システム、例えばアイトラッカ１１０または任意他の眼像ングシステムは、視覚フィードバックベクトルＶＦ（ｎ）のＶＦi要素を入力することができる。上述したように、“ｎ”は、レンズ設計探求法４００のｎ番目の反復を意味している。視覚フィードバック−設計ファクタＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０は、ＶＦi（ｎ）視覚フィードバックを入力として受け取ることができる。このＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０は、設計ファクタベクトルΔＤＦ（ｎ）＝ＤＦ（ｎ＋１）−ＤＦ（ｎ）の提案されたアップデートを出力層５２５のところで出力するよう構成されているのが良い。この意味では、ＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０は、視覚フィードバック−レンズ設計ファクタエンジンＦＬＥ３２５として類似の関数を実行する。
【０２０８】
相違点のうちの１つは、入力ＶＦベクトル４３０が線形ＶＦＤＦマトリクス３２６によって出力ＤＦベクトル４２０に連結されていないということにある。その代わりに、これは、図示のように一連の隠された層５２１，５２２，５２３によって実施される一連の返還によって生成される。各隠された層は、１組のニューロンを含むのが良い。図示の実施例では、第１の隠された層５２１は、ニューロンＮ11，Ｎ12，……Ｎ16を含む。本説明では、隠された層の特定の数および各層中のニューロンの数は、例示目的であるにすぎない。他の実施形態は、任意の他の数の隠された層および１層あたりの任意他の数のニューロンを含むことができる。
【０２０９】
第１の層中のニューロンＮ1iは、結合強度Ｃ（１ｉ−２ｊ）で第２の層Ｎ2jのニューロンに結合されるのが良い。
【０２１０】
図３２は、ＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０の作用を説明している。隠された層のニューロンによって処理された状態になっている視覚フィードバックベクトル要素ＶＦiの作用効果は、ＶＦベクトルを結合マトリクスＣＭで乗算することにある。この場合、ＣＭ（ｍ）マトリクスの（ｉｊ）要素がニューロンＮmiとＮ(m+1)jとの間の結合係数である表記が用いられている。この表記では、上述の結合定数Ｃ（１ｉ−２ｊ）は、ＣＭ（１）ij、すなわち、ＣＭ（１）マトリクスの（ｉｊ）要素である。かくして、Ｋ個の隠された層を備えたＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０の出力を次のように書き表すことができる。
ＶＦ（ｎ）T＊ＣＭ（１）＊ＣＭ（２）＊……＊ＣＭ（Ｋ）＝ΔＤＦ（ｎ）T  （２）
【０２１１】
上式において、ＶＦ（ｎ）TおよびΔＤＦ（ｎ）Tの上付き文字Ｔは、ベクトル転置を示している。これが必要である理由は、ベクトルは、図２２Ａでは左から、他方、図３２では右側からマトリクスで乗算されて図３１では、視覚ファクタベクトルＶＦ４３０の左右への層から層への処理を表しているからである。明らかなこととして、これら２つの説明は、同じである。
【０２１２】
要するに、出力ベクトルΔＤＦ４２０は、ＶＦＤＦマトリクス３２６の場合のように、単一の直線関係によってではなく、幾つかの双一次関係の積によって入力ベクトルＶＦ４３０に関連付けられている。注目されるように、個々の結合マトリクスの次元は、結合マトリクスのこの積またはチェーンでは変化する場合がある。これらの次元を広範に選択することにより、レンズ設計探求の効率を高めることができる。例えば、ＣＭ（ｉ）マトリクスの次元を最初に縮め、次にこれらを増大させて増やし、それにより一種のトンネルまたはスプールを形成することを推奨するＡＩ方法が存在する。
【０２１３】
各層中のニューロンは、種々の仕方でこれらの入力に反応するようセットアップされるのが良い。単純で広く用いられているアルゴリズムは、シャープな閾値入力−出力関係、出力＝ｆ（入力）である。先行する層ｉから（ｉ＋１）番目の層中の特定のニューロンＮ(i+1)lまでの入力を合計することができ、この和がしきい値Ｔを超えている場合、ニューロンＮ(i+1)lは、値を出力し、これに対し、この和がしきい値Ｔを超えていない場合、出力は、異なった低い数、典型的にはゼロのままである。公式としては、次の通りである。
2021524603.tif 000003
【０２１４】
上式において、ｆ（ｘ）は、その独立変数ｘのシャープなスイッチング関数であり、典型的には、ゼロに中心のあるステップ関数またはかかるｔａｎｈ（ｘ）の幾分平滑化されたステップ関数である。このスイッチング関数ｆ（ｘ）のモチベーションは、セルメンブレンを横切るイオンポンプによって実施されるように、ニューロンの作用から現れており、刺激の形態の入力を取り込む幾つかのデンドライトからの入力は、多くの場合、ニューロンの充電プロセスによって合計される。多くの場合、全電荷の形態をしたこれら刺激の合計がしきい値を超えた場合、ニューロンの出力軸索が発火する。充電がしきい値に達しなかった場合、ニューロンは、出力を生じさせることはない。
【０２１５】
かかるＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０をセットアップする一手法は、Googleのテンソルフロー（TensorFlow）マシン学習フレームワークである。これは、準備が制限された状態でセットアップできる便利な高度のフレームワークである。ＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０の設計者は、隠された層の数、各層中のニューロンの数、およびスイッチング関数ｆ（ｘ）を入力するだけで良い。次に、ＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０の初期結合定数を入力しまたは定めるのが良い。
【０２１６】
この初期化後、ＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０は、多くの教示または学習サイクルによって駆動され、その結果、ＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０は、不正確なまたは忠実性の低い結果から学習し、初期結合定数は、不正確な出力を減少させるとともにケースの高い割合で正確な出力を生じさせるよう「学習」するとともに発展する。
【０２１７】
図３３は、勾配下降による逆伝搬（ＢＧＤ）５１０Ｔと呼ばれるかかる一教示または学習方式を示している。かかる監視型学習方法では、監視者がどの出力が予想されるかを知っている場合に視覚フィードバックベクトルＶＦ４３０を入力する。一例として、屈折力が２つ３つ先のサイクルにおける下鼻四分円内で増大した後に像がかかる四分円内でブラーしていることが視覚フィードバック４３０である場合、予想出力ΔＤＦは、この四分円内での屈折力の増大を続けることにある。この既知の予想により、このＶＦを入力層５１５に入力し、次にＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０により処理し、その結果、出力層５２５のところに出力が生じる。次に、出力評価器５２６は、この出力と標的出力を比較し、差信号Δi（ｎ＋１）をエラーバックフィード５２７として同じＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０に送り戻すのが良い。与えられた実施例では、ＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０が設計ファクタベクトルＤＦ４２０の「下鼻四分円内の屈折力をさらに増大させる」ΔＤＦ（ｎ）変更を出力したかどうか、およびどれほどのパワーが増大したかを具体的に出力してある。差信号が後方に伝搬しているときに、結合トレーナ５２８が個々の結合ＣＭ（ｉ）klを変更してこの差を減少させることができる。これら訓練サイクルを多数の入力視覚フィードバックベクトルＶＦ４３０により多数回にわたって実施すると、結合マトリクスＣＭ（１），ＣＭ（２），……ＣＭ（Ｋ）の要素が訓練され、その結果、訓練後、出力が知られていない新たな視覚フィードバックＶＦが入力されたとき、ＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０は、依然として、高い信頼性をもって最も適切なΔＤＦを出力するようになる。
【０２１８】
ＡＩエンジンＡＩ−ＧＰＳ５００を勾配下降によるこの逆伝搬（ＢＧＤ）５１０Ｔにより訓練することは、このＶＦＤＦニューラルネットワーク５２０を訓練するための多くの考えられる方法のうちのまさに１つである。また、ＡＩ−ＧＰＳ５００のこの特定のニューラルネットワーク具体化例を用いることは、人工知能システムおよび方法を利用してＧＰＳ１０を向上させるための基本的な概念の多くの実施形態のうちのまさに１つである。これらの組み合わせおよび変形例は全て、以下の２つの基本的な設計原理を共有しており、これらがそのようにする限り、ＧＰＳ１０システムの実施形態とみなすことができる。これらの設計原理としては、次の内容が挙げられる。
【０２１９】
（１）任意適当なＡＩ−ＧＰＳエンジン５００中の人工知能の顕著な力を利用してＧＰＳ１０システムを作動させるのに必要な多数のパラメータ、例えばＶＦＤＦマトリクス３２６または視覚フィードバック＋レンズメリット−設計ファクタマトリクス３２９の要素を微調整すること。
【０２２０】
（２）ＧＰＳ１０の迅速に増大する数が世界的に設置されているときに、これらＧＰＳ１０を開発するとともに技術改良し続けること。集中システムが急増する患者によって世界中で毎日実施される極めて多くのレンズ設計探求に関する指数関数的に増大するデータを収集することができるということが想定される。この指数関数的に増大する「ビッグデータ」を中央ＡＩ−ＧＰＳエンジン５００によって分析することができる。この分析結果を中央システムから搭載探索ソフトウェアのためのアップデータの形態で個々のＧＰＳ１０システムに押し出すことができ、かかるソフトウェアとしては、マトリクス３２６，３２９の要素の訓練、探索管理４５０／４５５および４９０／４９５に含まれる場合のある種々のステップの訓練、およびＰＬＳ１００による累進レンズ設計１２３のシミュレーションの訓練が挙げられる。これらの２つの基本的な推進力を共有する任意の実施形態が、ＧＰＳ１０の実施形態である。
【０２２１】
図３４および図３５は、ＡＩ−ＧＰＳエンジン５１０，５３０の作動方法を示している。図３４は、人工知能エンジン５００で累進レンズシミュレータ１００を作動させる方法６１０を示しており、この方法は、
（ａ）累進レンズ設計プロセッサ３２０によって生成された設計ファクタベクトルＤＦ４２０を有する累進レンズ設計１２３に基づいて累進レンズシミュレータ１００により患者のための包括的累進レンズシミュレーション（包括的ＰＬＳ）３０を生成するステップ６１１、
（ｂ）視覚フィードバックベクトルＶＦ４３０を包括的ＰＬＳ３０に応答して累進レンズ設計プロセッサのための人工知能エンジンＡＩ−ＰＬＤ５１０の視覚フィードバック−設計ファクタニューラルネットワーク５２０に受け入れさせるステップ６１２、および
（ｃ）受け取るステップ６１２に応答して視覚フィードバック−設計ファクタニューラルネットワーク５２０による設計ファクタベクトルＤＦ４２０の変更ΔＤＦを出力するステップ６１３を含み、この場合、
（ｄ）深層学習サイクルを実施する（６１４）ことによって視覚フィードバック−設計ファクタニューラルネットワーク５２０の結合マトリクスＣＭ（ｉ）を訓練する。
【０２２２】
方法６１０は、
（ｅ）変更済設計ファクタベクトルＤＦ４２０を用いて累進レンズ設計プロセッサ３２０によって累進レンズ設計１２３を変更するステップ、および
（ｆ）変更後の累進レンズ設計１２３を用いて累進レンズシミュレータ１００によって変更後の包括的ＰＬＳ３０を生成するステップをさらに含む。
【０２２３】
ステップ（ｂ）〜（ｆ）を繰り返し実施することは、方法４００と関連して説明したように累進レンズ設計の探求のバックボーンとしての役目を果たすことができる。
【０２２４】
視覚フィードバック−設計ファクタニューラルネットワーク５２０は、ニューロンＮijの層を含むのが良く、かかる層としては、入力層５１５、１つまたは２つ以上の隠された層５２１／５２２／５２３、および出力層５２５が挙げられる。ニューロンＮijは、スイッチング関数ｆ（ｘ）を有するのが良く、ニューロンＮijは、結合マトリクスＣＭ（ｉ）によって結合されるのが良い。
【０２２５】
学習サイクルを実施するステップ６１４は、勾配下降形逆伝搬（ＢＧＤ）５１０Ｔによる深層学習サイクルを実施するステップを含むのが良い。深層学習サイクルステップをＢＧＤ５１０Ｔで実施することは、結合マトリクスＣＭ（ｉ）klの要素を微調整して設計ファクタベクトル４２０の変化への視覚フィードバック４３０の最も信頼性の高い翻訳を提供することができる。
【０２２６】
学習サイクルを実施するステップ６１４は、レンズメリット関数ＬＭ４６０を使用するステップ６１５をさらに含むのが良い。レンズメリット関数ＬＭ４６０を用いることにより、ＡＩ−ＧＰＳエンジン５００および特にＡＩ−ＰＬＤ５１０は、レンズメリット利用方法４６５〜４９５を訓練してこれを向上させることができる。
【０２２７】
深層学習サイクルを実施するステップ６１４は、入力された視覚フィードバックベクトルＶＦ４３０に対応する標的設計ファクタベクトルＤＦ４２０に関して出力済み設計ファクタベクトルＤＦ４２０を出力評価器５２６によって評価するステップ６１６およびこの評価に従って結合トレーナ５２８によって結合マトリクスＣＭ（ｉ）を訓練するステップをさらに含むのが良い。
【０２２８】
幾つかの実施形態では、深層学習サイクルを実施するステップ６１４は、累進レンズ設計プロセッサ３２０のソフトウェアを変更するステップ６１７を含むのが良い。
【０２２９】
図３５は、人工知能エンジン５００によって累進レンズシミュレータ１００を作動させる方法６２０を示しており、この方法６２０は、
（ａ）累進レンズ設計プロセッサ３２０によって生成された累進レンズ設計１２３に基づいて累進レンズシミュレータ１００によって患者のための包括的累進レンズシミュレーション（包括的ＰＬＳ）３０を生成するステップ６２１、
（ｂ）視覚フィードバックベクトルＶＦ４３０を包括的ＰＬＳ３０に応答して探索誘導エンジンのための人工知能エンジンＡＩ−ＳＧＥ５３０の視覚フィードバック−探索管理ニューラルネットワーク５２０−ＳＧＥ内に受け入れさせるステップ６２２、および
（ｃ）受け入れ６２２に応答して視覚フィードバック−探索管理ニューラルネットワーク５２０−ＳＧＥにより探索管理ステップ４５０／４５５または４９０／４９５を累進レンズ設計プロセッサ３２０に出力するステップ６２３を含み、この場合、
（ｄ）深層学習サイクルを実施する（６２４）ことによって視覚フィードバック−探索管理ニューラルネットワーク５２０−ＳＧＥの結合マトリクスＣＭ（ｉ）を訓練する。
【０２３０】
この場合、以下のように、視覚フィードバック−探索管理ニューラルネットワーク５２０−ＳＧＥを視覚フィードバック−設計ファクタニューラルネットワーク５２０と同一の数値ラベルで示し、サブラベル“ＳＧＥ”がこの符号に追加されているにすぎない。これは、実施形態が主として類似しているので、不必要な繰り返しを避けることにある。
【０２３１】
幾つかの実施形態では、方法６２０は、次のステップをさらに含むのが良い。
（ｅ）探索管理ステップ４５０／４９０によって促された累進レンズ設計プロセッサ３２０によって累進レンズ設計１２３を変更するステップ、および
（ｆ）変更済みの累進レンズ設計１２３を用いて累進レンズシミュレータ１００によって変更後の包括的ＰＬＳ３０を生成するステップ。
【０２３２】
ステップ（ｂ）〜（ｆ）を繰り返し実施することは、方法４００と関連して説明したように累進レンズ設計の探求のバックボーンとしての役目を果たすことができる。
【０２３３】
ＡＩ−ＳＧＥ５３０の視覚フィードバック−探索管理ニューラルネットワーク５２０−ＳＧＥは、ニューロンＮijの層を含むのが良く、かかる層としては、入力層５１５−ＳＧＥ、１つまたは２つ以上の隠された層５２１／５２２／５２３−ＳＧＥ、および出力層５２５−ＳＧＥが挙げられ、ニューロンＮijは、スイッチング関数ｆ（ｘ）を有するのが良く、ニューロンＮijは、結合マトリクスＣＭ（ｉ）によって結合されるのが良い。
【０２３４】
幾つかの実施形態では、深層学習サイクルを実施するステップ６２４は、勾配下降による逆伝搬ＢＧＤ５１０Ｔ−ＳＧＥによって深層学習サイクルを実施するステップを含むのが良い。
【０２３５】
幾つかの実施形態では、深層学習サイクルを実施するステップ６２４は、レンズメリット関数ＬＭ４６０を用いるステップ６２５を含むのが良い。
【０２３６】
幾つかの実施形態では、深層学習サイクルを実施するステップ６２４は、入力された視覚フィードバックベクトルＶＦ４３０に対応する標的探索管理ステップに関して出力済み探索管理ステップ４５０／４５５または４９０／４９５を出力評価器５２６によって評価するステップ６２６およびこの評価に従って結合トレーナ５２８によって結合マトリクスＣＭ（ｉ）を訓練するステップを含むのが良い。
【０２３７】
一例を挙げると、探索管理ステップは、４９０（ａ）、すなわち、探索経路を逆行するステップであるのが良い。経路を逆行させるのがどの視覚フィードバックＶＦ４３０であるかの決定は、極めて複雑な決定であると言える。例えば、図２９Ａに戻ってこれを参照すると、これは、探索管理ステップ４９０（ａ）をアクティブ状態にするためにレンズメリット関数ＬＭ４６０の稜線の高さがＡＩ−ＳＧＥ５３０に関するその先の最大値からどれほど多く下降しなければならないかを判定することが必要である。ＡＩ−ＳＧＥ５３０を多くの深層学習サイクルによって駆動して探索経路を逆行するための最適値を見出してこれを学習することができる。
【０２３８】
図２８Ａおよび図２８Ｂを参照すると、別の実施例が示されており、探索がますます小さい累進を示すよう開始したとき、ＡＩ−ＳＧＥ５３０は、非局所的ジャンプを実行する時期およびジャンプが幾つかの検討事項によって、例えば、レンズメリット関数ＬＭ４６０の値を思い出す探索の初期の部分の記憶されたメモリによって全体がランダムであるべきかあるいは駆動されるべきかを決定する必要がある。上述のように、ＡＩ−ＳＧＥ５３０は、多くの深層学習サイクルによって駆動されてジャンプを開始するのにジャンプがどれほど大きいか、および初期の探索経路から記憶されたデータのジャンプをどのように関連付けるかについてを見出してこれを学習することができる。
【０２３９】
幾つかの実施形態では、深層学習サイクルを実施するステップ６２４は、探索誘導エンジン３３０のソフトウェアを変更するステップ６２７を含むのが良い。
【０２４０】
幾つかの実施形態では、ＡＩ−ＧＰＳ５００システムは、眼モデル、例えばホラデイまたはホッファー眼モデルを用いる深層学習ユニットを含むのが良く、この場合、ＡＩ−ＧＰＳ５００は、眼モデルに基づいてＧＰＳ１０のパラメータを訓練することができる。
【０２４１】
最後に、極めて類似した方法を実施すると、累進レンズシミュレータ用のＡＩエンジン（ＡＩ−ＰＬＳ）５５０を訓練し、次にこれを作動させることができる。このＡＩ−ＰＬＳ５５０は、図３１〜図３３に示された極めて類似しているコンポーネントおよび要素を含み、そして図３４および図３５に類似して作動される視覚フィードバック−レンズシミュレーションニューラルネットワーク５２０−ＰＬＳを含むのが良い。
【０２４２】
上述したように、人工知能エンジン５００は、公知のＡＩ方法のうちの任意のものを使用することができるので、ニューラルネットワークのみに絞り込まれることはない。他のＡＩ方法としては、監視式学習法、非監視式学習法、回帰分析利用方法、クラスタリング、次元縮小法、構造化予測法、異常検出および補強訓練が挙げられる。これらＡＩ方法のうちの任意の１つをＡＩ−ＧＰＳ５００に具体化することができる。
【０２４３】
８．累進レンズシミュレータ用の中央監視ステーションシステム
【０２４４】
ＧＰＳシステム１０の種々の実施形態、例えばＰＬＳ１００、ＬＤＥＳ３００と組み合わされたＰＬＳ１００、またはＧＰＳ用の人工知能エンジンＡＩ−ＧＰＳ５００と組み合わされたＰＬＳ１００およびＬＥＤＳ３００（これらをまとめて、ＧＰＳ１０の１００／３００／５００実施形態と称する）の実質的な利点のうちの１つは、検眼士によって従来実行された機能のうちの多くが、いまや、ＧＰＳ１０の自動システムによって実施されるということにある。したがって、検眼士は、累進レンズ設計１２３の探求に常にかかわる必要がない。患者自身がＧＰＳ１０の１００／３００／５００実施形態にかかわって探求方法４００の任意のバージョンを実行し、そして自分が必要とする全時間を費やすことができる。患者は、先に特定されたレンズ設計１２３に戻ってこれらを新たなレンズ設計と比較することができ、像発生器１２１によって異なる像２１を選択することができ、探索管理ステップ４５０／４５５または４９０／４９５の実施を続けて探索経路を引き返し、他の選択肢を探求し、設計ファクタ４２０を固定して探索を絞り、探索を設計ファクタ空間のある領域に落ち着かせるなどをすることができる。これらの全ては、検眼士によるアクティブなかかわりなしで実施できる。
【０２４５】
時間管理の観点から、ＧＰＳ１０システムのこの観点は、検眼士が２つ以上の個々のＧＰＳシステム１０を同時に監視し、それにより各検眼ステーションに個々に検眼士を配置する必要性をなくす程度まで検眼士を自由にする。この観点は、所与の人数の患者を世話することが必要とされる職員の数を実質的に減少させることができ、かくして全体的検眼士診療所のビジネスモデルにとって大幅に役立つと言える。
【０２４６】
図３６は、この概念を幾分詳細に示している。図３６は、累進レンズシミュレータ１００の監視式マルチステーションシステム７００を示しており、このマルチステーションシステム７００は、２方向通信監視チャネル７３０−１，７３０−２，……７３０−ｎ（まとめて７３０−ｉと称する）によって１組の累進レンズシミュレータ７２０−１，７２０−２，……７２０−ｎ（ひとまとめに７２０−ｉと称する）に結合された中央監視ステーション７１０を含む。図３６は、３つのステーション（ｎ＝３）実施形態を示している。
【０２４７】
個々のステーションは、本願において上述した任意の実施形態であって良い累進レンズシミュレータ７２０−ｉを含むのが良く、かかる累進レンズシミュレータは、マルチステージＰＬＳ１００、一体型ＩＰＬＳ２００、ＰＬＳ１００のテーブルトップ型実施形態、および頭部装着式ＰＬＳ２６０を含み、後者の実施形態は、図３６に示されている。図示の実施形態では、ＰＬＳ７２０−ｉは、個々に、眼軸方向を追跡して注視距離を求めるアイトラッカ１１０、累進レンズ設計１２３の軸外累進レンズシミュレーション（軸外ＰＬＳ２０）を生成する軸外累進レンズシミュレータ１２０、および累進レンズパワーを眼軸方向にシミュレートし、それにより軸外ＰＬＳ２０から累進レンズ設計１２３の包括的累進レンズシミュレーション（ＰＬＳ）３０を生じさせるための軸方向パワー−距離シミュレータＡＤＳ１３０を含むのが良い。
【０２４８】
ＰＬＳ７２０−ｉの幾つかの要素を中央監視ステーション７１０に具体化するのが良い。中央監視ステーション７１０は、個々の累進レンズシミュレータ７２０−ｉの作動のための監視を提供するために累進レンズシミュレータ７２０−ｉと通信状態にあるのが良い。
【０２４９】
この通信は、個々の累進レンズシミュレータ７２０−ｉと中央監視ステーション７１０との間の２方向通信チャネル７３０−ｉにより行われるのが良く、累進レンズシミュレータ７２０−ｉは、中央監視ステーション７１０に累進レンズ設計１２３のシミュレーションについて知らせることができ、そして中央監視ステーション７１０は、累進レンズシミュレータ７２０−ｉによってシミュレーションを監視する。通信チャネル７３０−ｉは、ワイヤード通信チャネルであっても良く、ワイヤレス通信チャネルであっても良い。
【０２５０】
幾つかの実施形態では、累進レンズシミュレータ７２０−ｉは、個々に、累進レンズ設計１２３の探求を案内するためのレンズ設計探求システムＬＤＥＳ３００を有するのが良い。
【０２５１】
他の実施形態では、中央監視ステーション７１０は、累進レンズ設計の探求を案内するとともに対応の誘導信号を個々の累進レンズシミュレータ７２０−ｉに伝える集中レンズ設計探求システムＬＤＥＳ３００を有するのが良い。
【０２５２】
幾つかの実施形態では、個々の累進レンズシミュレータ７２０−ｉは、累進レンズシミュレータ７２０−ｉの累進レンズ設計プロセッサ３２０−ｉのための深層学習法を実行するための専用の個々の人工知能（ＡＩ）エンジンを有するのが良い。これらＡＩエンジンは、累進レンズ設計プロセッサ用のＡＩエンジン（ＡＩ−ＰＬＤ）５１０の実施形態であるのが良い。
【０２５３】
他の実施形態では、中央監視ステーション７１０は、累進レンズシミュレータ７２０−ｉの累進レンズ設計プロセッサ３２０のための深層学習法を実行し、そして対応の訓練信号を個々の累進レンズシミュレータ７２０−ｉに伝える集中人工知能エンジン５００を有するのが良い。
【０２５４】
幾つかの実施形態では、累進レンズシミュレータ７２０−ｉは、個々に、累進レンズシミュレータ７２０−ｉの探索誘導エンジン３３０のための深層学習法を実行する人工知能エンジンを有するのが良い。これらＡＩエンジンは、探索誘導エンジン用のＡＩエンジン（ＡＩ−ＳＧＥ）５２０の実施形態であるのが良い。
【０２５５】
他の実施形態では、中央監視ステーション７１０は、集中探索誘導エンジンのための深層学習法を実行し、そして対応の誘導信号を個々の累進レンズシミュレータ７２０−ｉに伝える集中人工知能エンジン５００を有するのが良い。探索誘導エンジンもまた集中化されていても良く、または個々のＳＧＥ３３０−ｉとして個々のＰＬＳ７２０−ｉ内に位置していても良い。
【０２５６】
同様に、ＡＩエンジンが軸外ＰＬＳ１２０のための深層学習法を実行するために設けられるのが良い。上述したようにこのＡＩエンジンは、集中化されていても良く、または個々のＰＬＳ７２０−ｉ内に位置していても良い。
【０２５７】
本明細書は、多くの特徴を含むが、これらは、本発明の範囲またはクレーム請求されている内容の範囲に対する限定と解釈されてはならず、これとは異なり、本発明の特定の実施形態に特有の特徴の説明とみなされるべきである。別々の実施形態との関連で本明細書に記載されているある特定の特徴は、単一の実施形態において組み合わせ状態でも具体化できる。例えば、説明をより明確に構造化するため、実施形態の説明を８つの項目に組織化した。しかしながら、これら項目のうちの任意の１つに記載された実施形態の特徴を他の７つの項目に記載された任意の実施形態の特徴および制限と組み合わせることができる。逆に、単一の実施形態との関連で説明されている種々の特徴もまた、多数の実施形態において別々にまたは任意適当なサブコンビネーションの状態で具体化できる。さらに、特徴をある特定の組み合わせで作用するものとして説明し、そしてそれどころかそれ自体当初クレーム請求されているが、クレーム請求されたコンビネーションからの１つまたは２つ以上の特徴を幾つかの場合においてコンビネーションから排除することができ、クレーム請求された組み合わせは、サブコンビネーションまたはサブコンビネーションの変形例に関する場合がある。
【図１】
2021524603.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６Ａ】
2021524603.tif 000010
【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
2021524603.tif 000019
【図１２Ｃ】
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【図１２Ｄ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１６】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１７Ｃ】
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【図１７Ｄ】
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【図１７Ｅ】
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【図１７Ｆ】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２０Ｃ】
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【図２０Ｄ】
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【図２１】
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【図２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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【図２３Ａ】
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【図２３Ｂ】
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【図２４Ａ】
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【図２４Ｂ】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８Ａ】
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【図２８Ｂ】
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【図２９Ａ】
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【図２９Ｂ】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【国際調査報告】
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