【手続補正書】
【提出日】平成18年3月14日(2006.3.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
提案された治療的眼科矯正についての予測的な結果を提供するシステムであって、該システムは、以下：
患者、実施者、診断測定、治療条件および環境条件の少なくとも１つに関する、予測された治療結果に影響する新たな情報メトリックを収集し、そして複数の新たな情報を計算ステーションに伝達するための、収集および伝達ステーションを備え、
ここで、該計算ステーションは、以下：
ａ）該新たな情報メトリックを受信するための手段、
ｂ）患者、実施者、診断測定、治療条件および環境条件の少なくとも１つに関する、予測された治療結果に影響する履歴情報の最適化分析から誘導された、複数の最適化された治療結果履歴情報を保存するための手段、ならびに
ｃ）該最適化された履歴情報と合わせて、該新たな情報の分析から誘導された予測的な最良の指示を含む出力を提供して、改善された治療的眼科矯正を促進するための手段、
を備える、システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、前記予測的な最良の指示が、患者の眼に対するレーザー剥離ショット配置パターンを記述するアルゴリズムである、システム。
【請求項３】
請求項１に記載のシステムであって、前記予測的な最良の指示が、前記治療的眼科矯正を提供するために実施者によって使用されるのに適切な、結果予測的な眼科情報メトリックを含む、システム。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムであって、前記最適化分析が、統計学的分析である、システム。
【請求項５】
請求項１に記載のシステムであって、前記最適化分析が、新たな診断情報を示すベクトルＺ、複数のＺｅｒｎｉｋｅタームまたはその等価物の相互依存関係を示す臨床行列Ｍ’、履歴結果情報を示す別の行列Ｍ”、および前記予測的な最良の指示を示す結果行列Ｚ’を含む、行列分析である、システム。
【請求項６】
請求項５に記載のシステムであって、前記行列Ｍ”に対して補充された更新情報メトリックによって提供されるフィードバックループをさらに含む、システム。
【請求項７】
請求項５に記載のシステムであって、前記Ｍ”の成分が、複数の供給源由来の情報を示す、システム。
【請求項８】
請求項５に記載のシステムであって、前記Ｚの成分が、波面センサデバイスから出力されたＺｅｒｎｉｋｅベクトルまたはその等価物である、システム。
【請求項９】
請求項４に記載のシステムであって、前記計算ステーションが、前記予測された最良の指示を生成するためにニューラルネットワークを使用するデータ構造を含む、システム。
【請求項１０】
請求項１に記載のシステムであって、前記予測された最良の指示が、所定の瞳孔サイズについての手術後球面収差値（Ｚ４００Ｐｏｓｔ）である、システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のシステムであって、前記手術後球面収差値（Ｚ４００Ｐｏｓｔ）が、手術前球面収差値（Ｚ４００Ｐｒｅ）、手術前焦点ぼけ値（Ｚ２００Ｐｒｅ）および定数因子（±Ｃ）に排他的に依存する、システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のシステムであって、ここで、Ｚ４００Ｐｏｓｔ＝Ａ×Ｚ４００Ｐｒｅ＋Ｂ×Ｚ２００Ｐｒｅ＋Ｃであり、ここで、Ａ、Ｂは、前記所定の瞳孔サイズについての（±）定数である、システム。
【請求項１３】
請求項１に記載のシステムであって、前記計算ステーションが、前記収集および伝達ステーションの物理的に近位に存在する、システム。
【請求項１４】
請求項１に記載のシステムであって、前記計算ステーションが、前記収集および伝達ステーションから離れて配置される、システム。
【請求項１５】
治療的眼科矯正についての予測的結果を提供するシステムであって、該システムは、複数の予測的な治療結果に影響する履歴情報メトリックの最適化分析から誘導された、最適化された治療結果の履歴情報メトリックを含むデータ構造を有する計算ステーションを備え、ここで、該計算ステーションは、患者についての少なくとも眼科欠損情報を含む、複数の予測的な治療結果に影響する新たな情報を受信するように適合されており、ここで、該計算ステーションは、該履歴結果情報と合わせて、該新たな情報の分析に基づいて、結果予測的な最良の指示を適切な形態で提供するように適合されている、システム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のシステムであって、前記データ構造が、ニューラルネットワークを含む、システム。
【請求項１７】
請求項１５に記載のシステムであって、前記結果予測的な最良の指示が、患者の眼に対するレーザー剥離ショット配置パターンを記述するアルゴリズムである、システム。
【請求項１８】
請求項１５に記載のシステムであって、前記結果予測的な最良の指示が、所定の瞳孔サイズについての手術後球面収差値（Ｚ４００Ｐｏｓｔ）である、システム。
【請求項１９】
請求項１８に記載のシステムであって、前記手術後球面収差値（Ｚ４００Ｐｏｓｔ）が、手術前球面収差値（Ｚ４００Ｐｒｅ）、手術前焦点ぼけ値（Ｚ２００Ｐｒｅ）および定数因子（±Ｃ）に排他的に依存する、システム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のシステムであって、ここで、Ｚ４００Ｐｏｓｔ＝Ａ×Ｚ４００Ｐｒｅ＋Ｂ×Ｚ２００Ｐｒｅ＋Ｃであり、ここで、Ａ、Ｂは、前記所定の瞳孔サイズについての（±）定数である、システム。
【請求項２１】
請求項１５に記載のシステムであって、前記最適化分析が、統計的分析である、システム。
【請求項２２】
請求項２１に記載のシステムであって、前記最適化分析が、新たな診断情報を示すベクトルＺ、複数のＺｅｒｎｉｋｅタームまたはその等価物の相互依存関係を示す臨床行列Ｍ’、履歴結果情報を示す別の行列Ｍ”、および前記予測的な最良の指示を示す結果行列Ｚ’を含む、行列分析である、システム。
【請求項２３】
請求項２２に記載のシステムであって、前記行列Ｍ”に対して補充された更新情報メトリックによって提供されるフィードバックループをさらに含む、システム。
【請求項２４】
請求項２２に記載のシステムであって、前記Ｍ”の成分が、複数の供給源由来の情報を示す、システム。
【請求項２５】
請求項２２に記載のシステムであって、前記Ｚの成分が、波面センサデバイスから出力さ
れたＺｅｒｎｉｋｅベクトルまたはその等価物である、システム。
【請求項２６】
治療的眼科矯正についての予測的結果を提供するシステムであって、該システムは、以下：
ａ）患者から、新たな眼科情報メトリックを獲得し得る診断ステーションであって、該診断ステーションは、該新たな情報メトリックを輸送する能力を有する、診断ステーション；
ｂ）該診断ステーションに協動的に係合されたデータ収集および移動ステーションであって、該新たな情報メトリックを受信し、そしてさらに輸送する能力を有する、データ収集および移動ステーション；
ｃ）該データ収集および移動ステーションに連絡して係合された計算ステーションであって、該計算ステーションは、最適化された履歴治療結果情報を含むデータ構造を含み、そして該情報を受信および移動させ、そして該最適化された履歴治療結果情報と合わせて、各それぞれの新たな情報メトリックを分析し、そしてさらに、予測的な最良の指示を生成する能力を有する、計算ステーション；ならびに
ｄ）該計算ステーションと協動的に係合した治療ステーションであって、該予測的な最良の指示を実行する能力を有する、治療ステーション、
を備える、システム。
【請求項２７】
請求項２６に記載のシステムであって、前記データ構造が、ニューラルネットワークを含む、システム。
【請求項２８】
請求項２６に記載のシステムであって、前記結果予測的な最良の指示が、患者の眼に対するレーザー剥離ショット配置パターンを記述するアルゴリズムである、システム。
【請求項２９】
請求項２６に記載のシステムであって、前記結果予測的な最良の指示が、所定の瞳孔サイズについての手術後球面収差値（Ｚ４００Ｐｏｓｔ）である、システム。
【請求項３０】
請求項２９に記載のシステムであって、前記手術後球面収差値（Ｚ４００Ｐｏｓｔ）が、手術前球面収差値（Ｚ４００Ｐｒｅ）、手術前焦点ぼけ値（Ｚ２００Ｐｒｅ）および定数因子（±Ｃ）に排他的に依存する、システム。
【請求項３１】
請求項３０に記載のシステムであって、ここで、Ｚ４００Ｐｏｓｔ＝Ａ×Ｚ４００Ｐｒｅ＋Ｂ×Ｚ２００Ｐｒｅ＋Ｃであり、ここで、Ａ、Ｂは、前記所定の瞳孔サイズについての（±）定数である、システム。
【請求項３２】
請求項２６に記載のシステムであって、前記最適化分析が、統計的分析である、システム。
【請求項３３】
請求項３２に記載のシステムであって、前記最適化分析が、新たな診断情報を示すベクトルＺ、複数のＺｅｒｎｉｋｅタームまたはその等価物の相互依存関係を示す臨床行列Ｍ’、履歴結果情報を示す別の行列Ｍ”、および前記予測的な最良の指示を示す結果行列Ｚ’を含む、行列分析である、システム。
【請求項３４】
請求項３３に記載のシステムであって、前記行列Ｍ”に対して補充された更新情報メトリックによって提供されるフィードバックループをさらに含む、システム。
【請求項３５】
請求項３３に記載のシステムであって、前記Ｍ”の成分が、複数の供給源由来の情報を示す、システム。
【請求項３６】
請求項３３に記載のシステムであって、前記Ｚの成分が、波面センサデバイスから出力されたＺｅｒｎｉｋｅベクトルまたはその等価物である、システム。
【請求項３７】
治療的眼科矯正についての予測的結果を提供するための方法であって、該方法は、以下の工程：
ａ）患者についての少なくとも眼科欠損情報を含む、治療結果に影響を与える新たな情報メトリックを収集する工程；
ｂ）決定された眼科欠損についての、複数の最適化された履歴治療結果情報と合わせて、該新たな情報を分析する工程；ならびに
ｂ）計算デバイスによって、該眼科治療的矯正の最適化された結果を促進するための、予測的な最良の指示を生成する工程、
を包含する、方法。
【請求項３８】
請求項３７に記載の方法であって、前記眼科矯正を提供するための治療システムを駆動するために、前記生成された予測的な最良の指示を利用する工程をさらに包含する、方法。
【請求項３９】
請求項３７に記載の方法であって、前記収集する工程が、前記新たな情報メトリックを自動的に収集する工程を包含する、方法。
【請求項４０】
請求項３７に記載の方法であって、前記生成する工程が、統計的分析を含む、方法。
【請求項４１】
請求項３７に記載の方法であって、前記生成する工程が、前記予測的な最良の指示を示す結果行列Ｚ’を、新たな診断情報を示すベクトルＺ、複数のＺｅｒｎｉｋｅタームまたはその等価物の相互依存関係を示す臨床行列Ｍ’、および、履歴結果情報を示す別の行列Ｍ”から計算する工程を包含する、方法。
【請求項４２】
治療的眼科矯正についての予測的結果を提供するための方法であって、該方法は、以下：
ａ）新たな情報メトリックを得る工程であって、該新たな情報メトリックは、患者の眼科欠損状態に関する、工程；
ｂ）最適化された履歴眼科結果情報のデータベースを維持する工程であって、該眼科情報は、該眼科欠損状態に関する、工程；ならびに
ｃ）該治療的眼科矯正のための予測的な最良の指示を提供する工程であって、該予測的な最良の指示は、トランザクション基礎に対して提供される、工程、
を包含する、方法。
【請求項４３】
請求項４２に記載の方法であって、前記新たな情報メトリックを得る工程が、波面センサデバイスから波面剥離データを収集する工程を包含する、方法。
【請求項４４】
請求項４２に記載の方法であって、前記最適化された履歴眼科結果情報のデータベースを維持する工程が、該データベースを、利用可能な眼科矯正結果情報で更新する工程、および該履歴結果情報を最適化する工程を包含する、方法。
【請求項４５】
請求項４２に記載の方法であって、前記履歴結果情報を最適化する工程が、該履歴結果情報の統計的分析を包含する、方法。
【請求項４６】
請求項４５に記載の方法であって、前記履歴結果情報を最適化する工程が、ニューラルネットワークを係合して、該履歴結果情報および前記利用可能な履歴結果情報を分析する工程を包含する、方法。
【請求項４７】
請求項４２に記載の方法であって、前記最適化された履歴眼科結果情報のデータベースを
維持する工程が、料金と引き換えに第三者から新たな履歴結果情報を獲得する工程を包含する、方法。
【請求項４８】
請求項４２に記載の方法であって、前記トランザクション基礎に対して予測的な最良の指示を提供する工程が、料金または他の報酬を受領する工程を包含する、方法。
【請求項４９】
治療的眼科矯正についての予測的結果を提供することを意図された保存された実行可能な指示を有する、コンピュータ読み取り可能またはデバイス読み取り可能な媒体であって、ここで、該指示は、最適化された治療結果履歴情報メトリックと合わせて、患者の眼科状態に関する新たな情報メトリックの分析から誘導された、予測された最良の指示である、媒体。
【請求項５０】
請求項４９に記載の媒体であって、前記実行可能な指示が、患者の眼に対するレーザー剥離ショット配置パターンを記述するアルゴリズムである、媒体。
【請求項５１】
請求項４９に記載の媒体であって、前記予測的な最良の指示が、前記治療的眼科矯正を提供するために実施者によって使用されるのに適切な、結果予測的な眼科情報メトリックを含む、媒体。
【請求項５２】
治療的眼科矯正のための予測的な最良の指示を生成する計算デバイスに関連するデータ構造であって、該データ構造は、以下の工程：
ａ）新たな情報メトリックを受信する工程であって、該新たな情報メトリックは、患者の眼科欠損状態に関連する、工程；
ｂ）最適化された履歴眼科結果情報のデータベースを維持する工程であって、該眼科結果情報は、該眼科欠損状態に関する、工程；ならびに
ｃ）該治療的眼科矯正のための予測的な最良の指示を生成する工程、
を包含する方法を実行する、データ構造。
【請求項５３】
請求項５２に記載のデータ構造であって、前記予測的な最良の指示が、トランザクション基礎に対して提供される、データ構造。
【請求項５４】
請求項５３に記載のデータ構造であって、前記トランザクション基礎に対して予測的な最良の指示を提供する工程が、料金または他の報酬を受領する工程を包含する、データ構造。
【請求項５５】
請求項５２に記載のデータ構造であって、前記新たな情報メトリックを得る工程が、波面センサデバイスから波面収差データを収集する工程を包含する、データ構造。
【請求項５６】
請求項５２に記載のデータ構造であって、前記最適化された履歴眼科結果情報のデータベースを維持する工程が、該データベースを、利用可能な眼科矯正結果情報で更新する工程、および該履歴結果情報を最適化する工程を包含する、データ構造。
【請求項５７】
請求項５６に記載のデータ構造であって、前記履歴結果情報を最適化する工程が、該履歴結果情報の統計的分析を含む、データ構造。
【請求項５８】
請求項５６に記載のデータ構造であって、前記履歴結果情報を最適化する工程が、ニューラルネットワークを係合して、該履歴結果情報および利用可能な履歴結果情報を分析する工程を包含する、データ構造。
【請求項５９】
請求項５２に記載のデータ構造であって、前記最適化された履歴眼科結果情報のデータベ
ースを維持する工程が、料金と引き換えに第三者から新たな履歴結果情報を獲得する工程を包含する、データ構造。
【請求項６０】
請求項１に記載のシステムであって、前記最適化分析が、有限要素モデル（ＦＥＭ）を利用する有限要素分析（ＦＥＡ）であり、さらに、該ＦＥＭが、３次元の異方性非線形粘弾性層状要素である、システム。
【請求項６１】
請求項１５に記載のシステムであって、前記最適化分析が、有限要素モデル（ＦＥＭ）を利用する有限要素分析（ＦＥＡ）であり、さらに、該ＦＥＭが、３次元の異方性非線形粘弾性層状要素である、システム。
【請求項６２】
請求項２６に記載のシステムであって、前記最適化分析が、有限要素モデル（ＦＥＭ）を利用する有限要素分析（ＦＥＡ）であり、さらに、該ＦＥＭが、３次元の異方性非線形粘弾性層状要素である、システム。
【請求項６３】
請求項３７に記載の方法であって、前記生成する工程が、有限要素モデル（ＦＥＭ）を利用する有限要素分析（ＦＥＡ）を実行する工程を包含し、該ＦＥＭが、３次元の異方性非線形粘弾性層状要素である、方法。