Study of the accommodation during refraction: development of new methodologies for accurate refractions
Authors:   , Turull Mallofré Aina 
Published: November 2024

(English) Uncorrected refractive error is the main cause of visual impairment worldwide, with its incidence being even bigger in developing countries, where access to eye care is severely limited, mainly due to a shortage of clinicians. Currently, the gold standard for assessing refraction and prescribing glasses is subjective refraction, which stands out for considering the psychophysical response of the subjects and for incorporating a series of steps to properly control accommodation. However, this procedure requires a trained clinician. Automated systems that do not require trained professionals are a potential solution to the shortage of clinicians. Unfortunately, existing systems and recently developed technologies are still not satisfactory enough to perform at the same level as the gold standard. The two main challenges with these technologies are the poor control of accommodation and that some of them do not consider the subject’s perception.
This thesis aims to study accommodation during refraction procedures and to propose a methodology capable of retrieving refraction without the need for a clinician. The thesis is divided into four studies. The first study centers on the validation of a system capable of monitoring accommodation in real time. Using a custom-developed Hartmann-Shack aberrometer coupled to a phoropter, the system allows tracking the refractive state of the eye every 100 ms. The system was validated by analyzing the through-focus accommodative response. The results of this study show that the system is capable of successfully measuring the refractive state of the eye dynamically and the measurements are comparable to the ones reported in other studies.
The second study explores the accommodative response during the fogging technique. It focuses on the impact of the power and time of application of fogging lenses on accommodation relaxation. Its results show that fogging lenses do provide some relaxation of accommodation, although high variability between participants was found, suggesting that there is no ideal formula that can suit all patients.
The third study analyzes how accommodation and visual acuity behave during subjective refraction. Results show that accommodation is not at its minimum when reaching the subjective refraction value. The findings suggest that new automated technologies should not rely only on achieving the best visual acuity or the minimum accommodation.
The final study explores the use of a machine learning algorithm to predict the spherical equivalent subjective refraction using as input data a through-focus accommodative response, optical quality metrics, and subject perception data. The machine learning models demonstrated promising performance, improving upon previously proposed methods. The study also highlights the need for new refraction systems to account for accommodation control and incorporate subjective feedback for more accurate prescriptions.
In summary, the thesis made significant progress in understanding accommodation during refraction procedures and demonstrates the potential of machine learning for predicting subjective refraction
(Català) L'error refractiu no corregit és la principal causa de discapacitat visual a escala mundial, amb una incidència encara més gran als països en desenvolupament, on l'accés a l'atenció ocular és molt limitat, principalment a causa de l'escassetat de professionals. Actualment, el mètode estàndard per avaluar la refracció i prescriure ulleres és la refracció subjectiva, que destaca per considerar la resposta psicofísica dels subjectes i per incorporar una sèrie de passos per controlar adequadament l'acomodació. No obstant això, aquest procediment requereix un professional qualificat. Els sistemes automatitzats que no requereixen professionals formats són una possible solució a la manca de professionals. Malauradament, els sistemes existents i les tecnologies desenvolupades recentment encara no són prou satisfactoris per funcionar al mateix nivell que la refracció subjectiva. Els dos principals reptes d'aquestes tecnologies són el control limitat de l'acomodació i el fet que alguns d'aquests sistemes no consideren la percepció del subjecte.
Aquesta tesi té com a objectiu estudiar l'acomodació durant els procediments de refracció i proposar una metodologia capaç d'obtenir la refracció sense la necessitat d'un professional qualificat. La tesi es divideix en quatre estudis. El primer estudi se centra en la validació d'un sistema capaç de monitorar l'acomodació en temps real. Utilitzant un aberròmetre Hartmann-Shack acoblat a un foròpter, el sistema permet mesurar l'estat refractiu de l'ull cada 100 ms. El sistema s'ha validat analitzant la resposta acomodativa a través del focus. Els resultats d'aquest estudi mostren que el sistema és capaç de mesurar amb èxit l'estat refractiu de l'ull de manera dinàmica i les mesures són comparables a les reportades en altres estudis.
El segon estudi explora la resposta acomodativa durant la tècnica de miopització ("fogging"). Es centra en l'impacte de la potència i el temps d'aplicació de les lents de fogging en la relaxació de l'acomodació. Els resultats mostren que les lents de fogging proporcionen certa relaxació de l'acomodació, tot i que l'altra variabilitat entre els participants suggereix que no hi ha una fórmula ideal que s'adapti a tots els pacients.
El tercer estudi analitza com es comporten l'acomodació i l'agudesa visual durant la refracció subjectiva. Els resultats mostren que l'acomodació no està en el seu mínim en arribar al valor de la refracció subjectiva, i suggereixen que les noves tecnologies automatitzades no haurien de basar-se únicament a assolir la millor agudesa visual o la mínima acomodació.
Finalment, el quart estudi explora l'ús d'un algoritme de machine learning (aprenentatge automàtic) per predir l'equivalent esfèric de la refracció subjectiva utilitzant com a dades d'entrada la resposta acomodativa mesurada durant una corba de desenfocament, mètriques de qualitat òptica i dades de percepció del subjecte. Els models d'aprenentatge automàtic han demostrat un rendiment prometedor, millorant els mètodes proposats anteriorment. L'estudi també destaca la necessitat que els nous sistemes de refracció tinguin en compte el control de l'acomodació i incorporin el feedback dels subjectes per aconseguir prescripcions més precises.
En resum, la tesi ha fet progressos significatius en la comprensió de l'acomodació durant els procediments de refracció i demostra el potencial de l'aprenentatge automàtic per predir la refracció subjectiva.
(Español) El error refractivo no corregido es la principal causa de discapacidad visual a nivel mundial, con una incidencia aún mayor en los países en desarrollo, donde el acceso a la atención ocular está severamente limitado, principalmente debido a la escasez de profesionales. Actualmente, el estándar para evaluar la refracción y prescribir gafas es la refracción subjetiva, que destaca por considerar la respuesta psicofísica de los sujetos y por incorporar una serie de pasos para controlar la acomodación. Sin embargo, este procedimiento requiere un profesional formado. Los sistemas automatizados que no requieren profesionales capacitados son una posible solución a la escasez de profesionales. Sin embargo, los sistemas existentes y las tecnologías desarrolladas recientemente aún no son lo suficientemente satisfactorios como para estar al mismo nivel que la metodología estándar. Los dos principales desafíos de estas tecnologías son el deficiente control de la acomodación y que algunos de estos sistemas no consideran la percepción del sujeto.
Esta tesis tiene como objetivo estudiar la acomodación durante los procedimientos de refracción y proponer una metodología capaz de obtener la refracción sin la necesidad de un profesional. La tesis se divide en cuatro estudios. El primer estudio se centra en la validación de un sistema capaz de monitorizar la acomodación en tiempo real. Utilizando un aberrómetro Hartmann-Shack desarrollado a medida acoplado a un foróptero, el sistema permite medir el estado refractivo del ojo cada 100 ms. El sistema se validó analizando la respuesta acomodativa a través del enfoque. Los resultados de este estudio muestran que el sistema es capaz de medir con éxito el estado refractivo del ojo de manera dinámica y las mediciones son comparables a las reportadas en otros estudios.
El segundo estudio explora la respuesta acomodativa durante la técnica de miopización ("fogging"). Se centra en el impacto de la potencia y el tiempo de aplicación de las lentes positivas en la relajación de la acomodación. Sus resultados muestran que las lentes positivas proporcionan cierta relajación de la acomodación, aunque se encontró una alta variabilidad entre los participantes, lo que sugiere que no hay una fórmula ideal que se adapte a todos los pacientes.
El tercer estudio analiza cómo se comportan la acomodación y la agudeza visual durante la refracción subjetiva. Los resultados muestran que la acomodación no está en su mínimo al llegar al valor de la refracción subjetiva. Los hallazgos sugieren que las nuevas tecnologías automatizadas no deberían basarse únicamente en lograr la mejor agudeza visual o la mínima acomodación.
Finalmente, el cuarto estudio explora el uso de un algoritmo de machine learning (aprendizaje automático) para predecir el equivalente esférico de la refracción subjetiva utilizando como datos de entrada la respuesta acomodativa medida en una curva de desenfoque, métricas de calidad óptica y datos de percepción del sujeto. Los modelos de machine learning demostraron un rendimiento prometedor, mejorando los métodos propuestos anteriormente. El estudio también destaca la necesidad de que los nuevos sistemas de refracción tengan en cuenta el control de la acomodación e incorporen la percepción subjetiva para obtener prescripciones más precisas.
En resumen, la tesis ha logrado avances significativos en la comprensión de la acomodación durante los procedimientos de refracción y demuestra el potencial del machine learning para predecir la refracción subjetiva.