𝑨𝒏𝒐＠視能訓練士

遅ればせながら プロジェクト ヘイル メアリー 見てきた🎥 やっぱり映画いいなあ

Haigis式の最適化 変数A0 A1 A2 を求めるには、 ①四式を用いて変数dを算出、最適化 ②その後患者ごとにdを計算し、重回帰分析にてA0 A1 A2を求める ※最低200眼以上必要

Kane式 使用できる式の中で最も精度が高いと報告されていることが多い。 光学計算と人工知能の両方の要素を取り込んだ式となっている。 ただ、正確な検査結果を出すことが最重要である。もし、検査結果が不正確であると学習データも不正確となり計算した症例すべての計算が不正確になるためである。

@ryxCy1AyuQ21168 今更聞けないシリーズ集めよう笑

@AnoS67_31 うちの病院に前いた人から引き継がれたんですかね、その読み方🤔 きっとそんな読み方ないので！！ まさかのSnellからですか？ 今更聞けないシリーズになりました笑

信頼係数として用いられるSNRは signal to noise ratioの略 眼軸長測定におけるSNR値はRPEを捉えたピークと全体的なノイズの比を表している。

@ryxCy1AyuQ21168 え、初知りなんですけども、スネル値ってSnellのスネル？

@AnoS67_31 SNR:ShiNRaichi信頼値だーって覚えてた1年目を思い出しました笑 SNRの読みを「スネル値」と教わったんですけど、調べても出てきません。都市伝説ですかね？笑

前房深度(ACD): 角膜後面〜水晶体前面 術後予測前房深度(ELP): 角膜後面〜眼内レンズ前面 ただしACD≠ELPなので混同注意 （厚さが違うから当たり前）

@hechu_LV2 大丈夫、そんなもんよ…

薄肉レンズってよく聞くけどなんなのか。 厚みを無視して1枚の屈折面、網膜をスクリーンとして扱う近似モデルのこと。 光学計算を単純化でき、眼では角膜とIOL面を1枚レンズとして扱う際の基本となる考え方。

@tomomo_uc 非接触型なので理論的には涙液層を含みます！ ただ、涙液層の正常値が74.5±6.9nmととても薄いのでドライアイによる眼軸長変化は考えにくいかもと思います😊

光学式って涙液含むのですか🤔？ ドライアイの人は短くなったりするのでしょうか？

@Kakeru__Sasaki 今後，Aモードが消えたとしても、その眼軸が正しいのかは後ろ向きにしかわからないのかも。なんなら術前後で比較して眼軸が変化してしまうし、核の硬化度で眼軸の測定値が変わる研究結果も出てるので… 個人的には理論式に機械学習でAI補正をさせた症例ごとのパーソナルA定数を用いた式とか面白そう😇

@AnoS67_31 物を見る仕組み的に眼軸ってILMでなくRP基準で計算するのが正しいので、Aモード側が逆補正（網膜厚を引く）というのがいいですよねー多分。 移行期に混乱が生じそうだけど。 徐々にバレットトゥルーアクシアルみたいなのが主流になる感じなのでしょーか？（臨床経験が乏しすぎてわからん💦）

Aモード: 光軸測定 角膜表面から網膜内境界膜 光学式: 視軸測定 涙液表面から網膜色素上皮 ※ILMまでの長さに補正している 通常、光学式の方が150〜300μm長く測定される

@shinya_fo そうなんですILMまでの換算がされることを知らない人って結構いるです。 あとはアルゴスでは当たり前ですがAモードも実はセグメント方式という。そういえばそうだった！がいっぱいです😊 お土産は良さげなキーホルダーでおねしゃす✈️

@AnoS67_31 測定位置の差で短くなるわけではなく、超音波のは水深式なら同じ値となり、接触式なら短くなるという👍

@tai_zou_ アルゴスで最適化していってもやはりズレるときはありますものね… そして後ろ向きでしか評価することができないところも視能訓練士としてもどかしいです。

@AnoS67_31 いろんな条件を考えるのですが、どの測定機種にどのA定数を入れるのが最適なのか教えて欲しいジレンマです

通常、角膜換算屈折率は1.3375としていますが眼内レンズ計算式の内部では計算式ごとに異なった値を用いて計算している。 SRK/T 1.3330 HofferQ 1.3360 Haigis 1.3315

1967年にFyodorovが発表した、人類初の眼内レンズ度数計算式の角膜高(H)はピタゴラスの定理を用いて求めている。 H=r-√r2-(Cw/2)2 Cw:角膜径 r: 角膜曲率半径

@hechu_LV2 凸ろうか？

@7ljW8ZwTdMZHwqG おめでとうございます🎉 今後ともご健闘を祈っております😊🙌

仕事決まりました！！！！ 5月1日から新しい職場です。 応援していただいた皆様ありがとうございました😭 やるぞー💪

@shinya_fo いつもありがとうございます😊

参加しました！

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