RADİAL KERATOTOMİYADAN SONRA İNTRAOKULYAR LİNZANIN HESABLANMASINA MÜASİR YANAŞMALAR (ƏDƏBİYYAT İCMALI)

Myakuşkina R.R.; Yusupov A.F.; Karimova M.X.; Muxanov Ş.A.; Gelmanova T.İ.

doi:10.71110/ajo79102025170455103112

Müəlliflər

Myakuşkina R.R. https://orcid.org/0009-0009-2938-6350
Yusupov A.F. https://orcid.org/0000-0002-4462-5091
Karimova M.X. https://orcid.org/0000-0003-0268-7881
Muxanov Ş.A. https://orcid.org/0000-0003-1312-956X
Gelmanova T.İ. https://orcid.org/0009-0007-6682-6568

DOI

https://doi.org/10.71110/ajo79102025170455103112

Açar sözlər

radial keratotomiya, intraokulyar linzanın hesablanması, katarakta cərrahiyyəsi, ümumi keratometriya, ray-tracing, süni intellekt, Barrett True-K, Hill- RBF 3.0, EVO 2.0

Xülasə

Radial keratotomiya (RK) bir vaxtlar miopiyanın korreksiyası üçün geniş istifadə edilirdi, lakin bu üsul nəticəsində sonradan kataraktası inkişaf edən və intraokulyar linzanın (İOL) gücünün hesablanmasında ciddi çətinliklər yaradan böyük pasiyent qrupu formalaşmışdır. RK-nın törətdiyi biomexanik və optik dəyişikliklər – buynuz qişanın yastılaşması, ön-arxa səth nisbətinin pozulması və qeyri-müntəzəm astiqmatizm – standart biometrik ölçmələrin və klassik İOL heesablama formulalarının dəqiqliyini azaldır. Bu icmal RK-dan sonra İOL gücünün hesablanması ilə bağlı mövcud elmi bilikləri, əsas xəta mənbələrini, müasir formulları və proqnoz dəqiqliyini artıran yeni texnologiyaları ümumiləşdirir. Klassik üsullar – SRK/T, Holladay 1 və Hoffer Q – sistematik olaraq hipermetropik nəticələrə gətirib çıxarır, halbuki Barrett True-K (Post-RK), Haigis-L və Shammas-PL kimi yeni formullar dəqiqliyi bir qədər artırır, lakin hələ də məhduddur. Süni intellektə əsaslanan alqoritmlər (Hill-RBF 3.0, EVO 2.0) və “ray-tracing” texnikaları buynuz qişa geometriyasını və fərdiləşdirilmiş optik modelləri inteqrasiya etməklə nəticələrin dəqiqliyini daha da yüksəldir. Ümumi keratometriya, 3D tomoqrafiya və süni intellekt sistemlərinin tətbiqi fərdiləşdirilmiş oftalmoloji cərrahiyyəyə keçidi təmin edir.

Gələcəkdə bulud əsaslı, hibrid və süni intellekt dəstəkli metodların <0,35 D proqnoz dəqiqliyinə nail olacağı və bu mürəkkəb pasiyent qrupunda sabit refraksiya nəticələri verəcəyi gözlənilir.

Məqsəd – radial keratotomiyadan sonra IOL gücü hesablanma müxtəlif metodlarının dəqiqliyini təhlil etmək və əməliyyatdan sonrakı refraksiya xətalarını minimuma endirən yanaşmaları müəyyənləşdirmək. İcmalda radial keratotomiya və katarakta əməliyyatı keçirmiş pasiyentlərinin ədəbiyyat məlumatlarının təhlili aparılmışdır. Biometrik göstəricilər IOLMaster 700 (Carl Zeiss Meditec) aparatı ilə əldə edilmişdir. Linza gücü ənənəvi formullar (SRK/T, Hoffer Q, Holladay 1), adaptasiya olunmuş üsullar (Barrett True-K, Haigis-L, Shammas-PL) və süni intellekt əsaslı alqoritmlərlə (Hill-RBF 3.0, EVO 2.0) hesablanmışdır. Proqnozlaşdırılan və əldə olunan refraksiya arasındakı orta mütləq xəta (MAE) təhlil olunmuşdur. Ənənəvi formullar davamlı hipermetrop meyil göstərmişdir (+0,60 - ± 0,25 D). Müasir formullar, xüsusilə Barrett True-K və Haigis-L, dəqiqliyi artırmış (MAE 0,38 ± 0,16 D), süni intellekt və “ray-tracing” əsaslı metodlar isə ən yüksək dəqiqliyə nail olmuşdur (MAE 0,28 – 0,32 D). Bütün halların 88%-i hədəf refraksiyadan ±0,5 D daxilində olmuşdur. RK- dan sonra IOL gücünün hesablanması buynuz qişa qeyri-müntəzəmliyi və gözdaxili linzanın effektiv mövqeyinin proqnozlaşdırılmasının çətinliyi səbəbilə mürəkkəb olaraq qalır. Süni intellektlə inteqrasiya olunmuş və “ray-tracing” əsaslı alqoritmlər daha yüksək dəqiqlik təmin edir və RK-dan sonrakı gözlərdə fərdiləşdirilmiş IOL proqnozlaşdırılmasının gələcəyini təmsil edir.

Yekun
Radial keratotomiyadan sonra IOL gücünün hesablanması buynuz qişa qeyri- müntəzəmliyi və gözdaxili linzanın effektiv mövqeyinin proqnozlaşdırılmasının çətinliyi səbəbilə mürəkkəb olaraq qalır. Süni intellektlə inteqrasiya olunmuş və “ray-tracing” əsaslı alqoritmlər daha yüksək dəqiqlik təmin edir və RK-dan sonrakı gözlərdə fərdiləşdirilmiş IOL proqnozlaşdırılmasının gələcəyini təmsil edir.