Mathematical Modeling of Applanation and Impression Tonometry after Surgical Correction of Vision


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Abstract—Mathematical modeling of applanation and impression tonometry (according to Maklakoff and Schiøtz, respectively) was performed for the eye with artificially induced strong inhomogeneity of the elastic properties of the cornea. Such inhomogeneity occurs as a result of surgical correction of vision. Corneal weakening was considered for either the apical area (correction of myopia) or the peripheral annular zone lying close to the sclera (correction of hyperopia). A two-component model of the eyeball was used, where the cornea is represented by a momentless, deformable, linearly elastic surface and the scleral area is represented by an elastic element that responds to changes in intraocular pressure by changing its volume. Within this representation, the mechanical properties of the cornea are characterized by effective stiffness, which is a parameter that contains both the elastic properties of the cornea material and the corneal thickness. The relationships employed in the standard processing of tonometry data, as well as simulation results obtained previously for the case of a homogeneous cornea, were tested for applicability to operated eyes with significant inhomogeneity of the elastic properties of the cornea. The bias caused by inhomogeneity was found to be the most significant for Schiøtz tonometry with an apical weakening and a rather high intraocular pressure. For Maklakoff tonometry, inhomogeneity exerted a less significant effect on the calculation of the true pressure in either type of corneal weakening.

Об авторах

I. Moiseeva

Institute of Mechanics, Moscow State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: moiseeva.ir@yandex.ru
Россия, Moscow, 117899

A. Stein

Institute of Mechanics, Moscow State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: stein.msu@bk.ru
Россия, Moscow, 117899

G. Lyubimov

Institute of Mechanics, Moscow State University

Email: stein.msu@bk.ru
Россия, Moscow, 117899

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».