Modelado del daño retiniano para la predicción de umbrales y la evaluación probabilística del riesgo

Resumen

Se presenta un enfoque de modelización para el daño térmico inducido por láser en el ojo humano. Su objetivo es mejorar la evaluación de los peligros basados en láser proporcionando un medio para calcular los daños para un escenario específico de irradiación.

Resumen

Con el creciente número de aplicaciones láser en medicina, defensa y tecnología, tanto la exposición intencionada como accidental del ojo humano a fuentes láser se ha convertido en una preocupación importante. La predicción basada en modelos de umbrales de daño retiniano podría permitir una evaluación más específica de la seguridad láser para cada escenario, especialmente para parámetros láser no cubiertos por datos experimentales. Idealmente, tales modelos permitirían calcular valores de ED50 (dosis efectiva en la que la probabilidad de daño es del 50%) basados —entre otros factores— en la longitud de onda, la duración del pulso y la forma del punto. Esto requiere una comprensión detallada y modelización de todos los regímenes de daño para reflejar la dependencia entre los parámetros clave y el mecanismo dominante de daño.

Este trabajo analiza el estado de este enfoque (validado aquí para el régimen térmico, o simplemente "en el régimen de daño térmico"); Se destacan aspectos críticos que podrían bloquear su éxito y se detallan los posibles beneficios. Estos van desde una mayor precisión de los límites de exposición láser en los estándares de seguridad ocular hasta dosimetría optimizada en cirugía láser retiniana y evaluación probabilística de riesgos para el uso de láseres en entornos exteriores.

Introducción

Este trabajo describe el desarrollo y validación de un modelo fisiológicamente detallado de daño térmico del ojo humano. Dentro del régimen de lesión térmica, el modelo predice la evolución de la temperatura retiniana y los umbrales de lesión utilizando una formulación de daño de Arrhenius (comparar explicación en la sección de daño fototérmico). Las aplicaciones representativas cubren todas las situaciones en las que la predicción de temperaturas y daños oculares es de interés. Esto incluye, por ejemplo, la evaluación de umbrales de daño para la irradiación retiniana escaneada, la comprensión del efecto de la aditividad del tren de pulsos sobre los umbrales de daño y la comparación de umbrales calculados con los límites de seguridad del estándar de seguridad del láser. Fuera del régimen térmico, se presentan los enfoques de modelización actuales que se están considerando y se proporciona una hoja de ruta para ampliar el marco hacia mecanismos adicionales de daño.

El trabajo presentado aquí se refiere a la modelización y, por tanto, a la predicción del daño retiniano causado por la irradiación láser. Aunque una dosis crítica podría, en teoría, determinarse siempre mediante experimentos con retinas animales similares a las retinas humanas, existe una fuerte necesidad de predecir el daño sin realizar experimentos. El espacio de variación de parámetros láser (longitudes de onda, duraciones de pulsos y tasas de repetición) es vasto, lo que implica un número prohibitivamente grande de experimentos con animales por cada nuevo conjunto de parámetros. Además, para tiempos largos de irradiación, también debe considerarse el flujo sanguíneo retiniano, lo que requeriría experimentos in vivo . Por consiguiente, modelar la interacción del láser con el ojo parece ser la única vía realista a seguir.

La necesidad de una comprensión detallada de los mecanismos de daño y, por tanto, de los umbrales de daño (que podrían usarse como sustitutos de ED50) también está vinculada a la situación de la norma de seguridad ocular (IEC 60825 o ANSI Z136.1). Dado que la norma debe abordar todo el rango de longitudes de onda, duraciones de pulsos, patrones de repetición y tamaños de punto, incorpora necesariamente suposiciones simplificadoras, interpolaciones y factores conservadores de seguridad para tener en cuenta la incertidumbre. Como solo hay un número limitado de valores ED50 —principalmente derivados de estudios con primates no humanos— disponiendo, se requiere interpolación para establecer límites completos de MPE (exposición máxima permitida). Aunque este enfoque proporciona una aplicabilidad amplia y práctica, un marco basado en una comprensión mecanicista detallada y la modelización de los procesos de daño ofrece ventajas claras en términos de transparencia física, precisión específica del escenario y aplicabilidad sin un conocimiento detallado del estándar de seguridad láser.

Por ejemplo, los láseres pulsados y de barrido se evalúan como fuentes pulsadas, aunque el escaneo retiniano introduce efectos temporales y espaciales adicionales. El tratamiento adecuado del escaneo en la determinación de los límites de seguridad ha sido objeto de debate constante dentro de la comunidad durante la última década. Incluso con actualizaciones regulares para reflejar los avances tecnológicos, no es factible que la norma cubra todas las configuraciones complejas de nuevos sistemas láser con nuevos conjuntos de parámetros sin simplificaciones y factores de seguridad conservadores. En consecuencia, queda margen para la interpretación, lo que puede conducir a inconsistencias o errores en la evaluación de la seguridad.

Un enfoque de modelado basado en la física podría reducir sustancialmente la dependencia de la interpolación y márgenes conservadores, y extender la aplicabilidad del estándar a escenarios complejos. Dado que el desarrollo y la validación de estos modelos están directamente vinculados a una comprensión más profunda de los mecanismos subyacentes de daño, los conocimientos resultantes también podrían apoyar una derivación más transparente y físicamente fundamentada de los valores MPE a partir de datos ED50 existentes.

A largo plazo, la evaluación de la seguridad ocular podría optimizarse mediante un marco integrado de modelado plug-and-play. Dicha herramienta podría suministrarse con los parámetros del sistema relevantes o directamente con un archivo óptico de diseño (por ejemplo, un modelo Zemax), que normalmente está disponible durante el desarrollo del producto, permitiendo así una evaluación de seguridad consistente y específica^{para cada escenario 1}.

Otro campo de aplicación es el creciente campo de los láseres de alta energía (HEL), por ejemplo, para contrarrestar drones. Aquí, la dificultad reside principalmente en las reflexiones láser de los objetivos, especialmente los metálicos, que pueden cambiar rápida y aleatoriamente y constituyen un peligro para el personal militar y^{civiles 2,3}. Esta situación aleatoria no determinista requiere un mecanismo adecuado de evaluación; normalmente se utiliza un enfoque probabilístico. Este enfoque genera declaraciones sobre la ocurrencia de ciertas situaciones de irradiación (intensidad, tiempo de exposición, longitud de onda), que aún deben traducirse en probabilidad de daño. Aquí, la modelización de daños discutida en este trabajo puede cerrar la brecha traduciendo escenarios probabilísticos en probabilidades de daño.

Comprender en detalle los principios de los mecanismos de daño e imitarlos en un modelo de software es una forma sencilla de determinar los umbrales de daño en lugar de realizar experimentos. Dependiendo de la duración del pulso, el daño retiniano se produce mediante diferentes mecanismos de interacción láser-tejido (Figura 1)4,5,6,7:

Figura 1: Visión general de los mecanismos de daño. El tipo de mecanismo de daño depende del tiempo de exposición y la irradiancia. Va desde daños fotomecánicos derivados de una irradiancia muy alta en pulsos cortos hasta daños fotoquímicos debido a una baja irradiancia durante largos periodos de tiempo. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Descomposición fotomecánica (^10-12–^10-6 s, 10¹⁰–10¹⁶ W/^{cm 2}):
Fotodisrupción: Con duraciones de pulsos ultracortas a nanosegundos e irradiancias muy altas, la absorción no lineal inicia la ruptura óptica. Se forma un plasma denso de electrones libres e iones, expandiéndose de forma explosiva y generando fuertes ondas de choque. El proceso, llamado fotodisrupción, desgarra mecánicamente el tejido con un calentamiento masivo mínimo y crea lesiones muy definidas incluso en áreas de absorción^débil 4,8,9,10.

Ablación inducida por plasma: En el rango ns–μs con irradiancia muy alta, el plasma vuelve a dominar. Aquí, la extracción de tejido es impulsada no solo por ondas de choque, sino también por la expansión del plasma y la ablación explosiva. El mecanismo se conoce como ablación inducida por plasma y produce una eyección significativa^{de material 4,11}.

Fotoablación (≈ 10^⁻9–10⁻⁶ s; ≈ 10⁷–10¹⁰ A/^{cm 2}):
Para pulsos por encima del nanosegundo y por debajo del rango de microsegundos, se produce la fotoablación. En este proceso, los enlaces moleculares se rompen directamente por la irradiación. Este método se usa, por ejemplo, para corregir errores refractivos del ojo remodelando la córnea (el llamado método LASIK). Normalmente, los procedimientos fotoablativos se aplican en un rango de potencia donde aún no se ha producido la formación^{de plasma 4,11}.

Daños termomecánicos (≈ ^10-9 – ^10-6 s; ≈ 10⁶ – 10⁸ W/^{cm 2}):
En los tejidos oculares pigmentados, una fuerte absorción por parte de los melanosomas en el rango ns–μs puede causar un rápido sobrecalentamiento. Cuando la superficie del melanosoma alcanza ≈ 150 °C, las microburbujas^{nuclean 12,13}. Su expansión y colapso generan ondas de estrés mecánicas que dañan el epitelio pigmentario de la retina (EPR). Este mecanismo termomecánico conecta la fotoablación con la lesión térmica: no es impulsado por plasma, sino que implica transitorios mecánicos acoplados a un calentamiento localizado. Los umbrales dependen del tamaño, forma, orientación y iluminación local^{del melanosoma 4,11}.

Daño fototérmico (≈ 1 μs– 60 s; ≈ 10–10⁶ W/^{cm 2}):
Desde microsegundos hasta segundos, el calentamiento de los tejidos domina. La deposición de energía eleva la temperatura, lo que conduce primero a la desnaturalización de proteínas y, con mayores exposiciones, a necrosis coagulativa y carbonización. Los límites de la literatura varían: Niemz⁴ cita 1 μs – 60 s, Zuclich¹⁴ 10 μs –60 s. Se cumple una reciprocidad aproximada con la exposición radiante (~1–1000 J/^{cm 2}), con desviaciones para pulsos muy cortos (difusión térmica limitada) y pulsos muy largos (enfriamiento mejorado por perfusión^)4,6,15.

La modelización del daño térmico en el trabajo presentado se basa en la integral de Arrhenius, que se define como:

(1)

Con τ indicando el tiempo de exposición, _{E a} la energía de activación, R la constante universal del gas, T la temperatura durante la exposición y A un factor de escala preexponencial, los parámetros aplicados en este estudio son A = 1,3 × 10^{99 s−1} y E = 628 kJ/mol¹⁵. Se toma una condición de Ω = 1 como indicador del inicio del daño tisular. Para una discusión completa del modelo subyacente, consulte una publicación anterior⁴.

Daño fotoquímico (≈ 10 s – 10⁴ s; ≈ 10⁻³ – 10² W/^{cm 2}):
Para exposiciones largas con bajas irradiancias, predominan reacciones fotoquímicas acumulativas, como el blanqueamiento por fotopigmento o las vías mediadas por especies reactivas de oxígeno (ROS). Ocurren en duraciones de exposición superiores a 10 s⁶ (o superiores a 1 s⁴). Así, existe un rango intermedio en el que tanto el daño térmico como fotoquímico pueden ocurrir^{simultáneamente 16}. El riesgo crónico de luz azul de bajo nivel es un ejemplo típico.

Protocolo

La Sección 1 describe los pasos generales necesarios para la construcción de modelos, ya que pueden realizarse con una variedad de opciones de software. La sección 2 ofrece estas instrucciones para el caso específico y ejemplar en el que se utilizan Altair Hypermesh (software de modelado y análisis por elementos finitos [FEA]) y Ansys Fluent (software de simulación de fluidos). Además, un archivo suplementario (Archivo Suplementario 1 17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33^),34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45) se proporciona el enfoque de modelización y proporciona un trasfondo teórico de forma no escalonada (Figura 1 - Figure 5, Tabla 1 - Tabla 3).

1. Implementación del enfoque de modelado – Pasos generales de procedimiento

1. Crea un modelo 3D según la geometría descrita anteriormente.
   1. En este trabajo, crear la geometría en un software de diseño mecánico asistido por ordenador 3D (Versión 16) según los parámetros descritos en el Archivo Suplementario 1.
2. Crea la malla de volumen según las propiedades y extensiones de todas las partes del ojo, según el Archivo Suplementario 1.
   1. Realizar mallados y postprocesados con software de análisis FEA (Versión 11) y software de análisis de ingeniería asistida por ordenador (CAE) (Versión 11). El modelo consta de 761.766 elementos tetraédricos. Las celdas de malla tienen dimensiones entre 37 μm y 491 μm.
      NOTA: Una malla más gruesa resultaría en errores o desviaciones de cálculo. Siempre es posible un mayor número de celdas, pero aumentaría el tiempo de cálculo. Esta malla resultó ser independiente del tamaño, ya que un mayor refinamiento del tamaño del elemento resultó en diferencias insignificantes en los cálculos.
   2. Para mantener tiempos de cálculo razonables, utiliza esta malla y adopta solo si regiones específicas requieren una resolución más fina. En consecuencia, remalla la retina con un tamaño mínimo de característica de 5 μm para permitir su absorción dentro de la capa de EPR, como se requiere y se explica más adelante en el protocolo.
      NOTA: La Figura 2 muestra una imagen ejemplar de la malla con un vítreo oculto para visibilizar la retina.
3. Integra las condiciones de contorno.
   1. En la esclerótica, se utiliza un coeficiente de frontera solo por conducción h_scl = 20 W/^{m 2}K y un valor córneo _h'corn,1 = 14,21 W/^{m 2}K de como se ha deducido anteriormente en detalle. Utiliza estos valores para definir las condiciones de contorno de la superficie que representa la esclerótica y la córnea, respectivamente.
4. Implementa el flujo sanguíneo.
   NOTA: Este campo suministra dirección y magnitud del flujo en cada celda de malla y añade advección a la ecuación de energía.
   1. Sigue los pasos de construcción que se mencionan a continuación:
      1. Especifica las entradas/salidas fisiológicas: entrada anterior desde el círculo arterial principal del iris y entrada posterior desde las arterias ciliares cortas, con drenaje venoso a través de las venas vórtices.
      2. Calcular el campo de flujo resultante.
      3. Reescalar todas las velocidades locales a un uniforme de 5 mm (según el^{Peyman 45}) manteniendo las direcciones, implementadas mediante una función definida por el usuario (UDF) de simulación de fluidos. El resultado es un campo de velocidades direccionalmente correcto de magnitud constante a través de la coroides.
5. Calcula la distribución de temperatura.
   1. Comienza el cálculo de la temperatura definiendo las posiciones y formas dependientes del tiempo del haz láser. Para obtener estas posiciones variables en el tiempo en la retina (o dentro del ojo en general), se utiliza un modelo de software de raytracing del ojo en paralelo con el modelo termodinámico.
      NOTA: Basado en el modelo de software de trazado de rayos del sistema láser bajo evaluación, este enfoque proporciona la evolución temporal de las posiciones y formas de los puntos láser. Esto no se explica en detalle en esta obra por motivos de accesibilidad, pero sí se describe^{previamente en 1,18}.
   2. Mapear las posiciones y formas calculadas en las secciones correspondientes de las celdas de malla a lo largo del tiempo, que luego se asignan la potencia láser correspondiente.
   3. Importa estos datos en el software de simulación de fluidos mediante una UDF, que los procesa cíclicamente. La UDF identifica las celdas de malla relevantes e introduce un término fuente de energía según la potencia láser especificada para el tiempo de irradiación correspondiente. Consideremos tanto la irradiación de onda continua (cw) como la pulsada, así como los movimientos estáticos o dependientes del tiempo.
   4. Para cada posición, calcular la energía absorbida usando el coeficiente de absorción en la longitud de onda láser dada y asignarla a las celdas de malla afectadas, que se calientan en paralelo.
      NOTA: Por ejemplo, para irradiación a una longitud de onda de 532 nm, se produce una absorción del 51% en el EPR con un espesor de 5 μm⁷, como se muestra en la Figura 3. No se produce absorción dentro de la membrana^{de Bruch 7,46}. La energía restante del láser disminuye en la coroides, que se supone tiene un grosor de 100 μm con un coeficiente de^{absorción 7} de α_Ch = 270 ^cm-1, según la ley de Lambert-Beer. La UDF calcula la energía absorbida a lo largo del grosor de cada celda de malla y asigna este valor a la celda. Para la transmisión de córnea a retina, se aplica un valor del 20 % ⁷. Un cambio en la longitud de onda del láser se acomoda fácilmente simplemente adaptando el coeficiente de absorción y la transmisión de córnea a retina.
   5. Además, se define la duración de un único paso de tiempo, ya que los datos de forma puntual (del modelo de trazado de rayos o definidos directamente en la UDF si se conocen sin el modelo de trazado de rayos) solo describen la secuencia de irradiación sin una escala temporal.
   6. Para acelerar el cálculo, agrupar todos los intervalos sin irradiación y asignar un paso de tiempo correspondientemente mayor, ya que no se requiere una resolución temporal fina allí.
      NOTA: Tras aplicar estos ajustes, el solucionador puede calcular la respuesta térmica temporal del ojo. Dado que el modelo actual solo requiere que se considere la conducción de calor y el flujo sanguíneo, el solucionador está limitado a resolver las ecuaciones diferenciales correspondientes. Consulte el Archivo Suplementario 2 para funciones ejemplares definidas por el usuario.
6. Calcula los daños.
   1. Para obtener un umbral de daño basado en la respuesta térmica, extrae los valores de temperatura calculados del archivo de resultados Fluent usando una herramienta basada en C++ (véase ^1,18 para detalles y listados de códigos).
   2. Siguiendo el enfoque integral de Arrhenius, calcula los valores de Arrhenius de las celdas individuales de la malla a partir de estas temperaturas y alcárgalos en un formato compatible con el software de postprocesado. Esto permite cambiar cómodamente entre valores de temperatura y probabilidades de daño durante el análisis.
   3. Finalmente, obtén un resultado binario de daño (sí/no) para cada celda de la malla. Determina la clasificación sí/no por un valor umbral de 1 para la integral^{de Arrhenius 4}. Identifica este umbral de daño iterativamente probando diferentes potencias de entrada para una duración fija de irradiación.
7. Establece el tamaño del paso de tiempo del solver.
   1. Utiliza el software de simulación de fluidos (Versión 14.5) como solucionador, empleando el método de volúmenes finitos. El tamaño del paso debe satisfacer la condición de Courant-Friedrichs-Lewy, que describe la relación con el tamaño de las celdas de la malla para crear condiciones de simulación estables.
   2. Además, se reduce el tamaño del paso paso a paso hasta que el resultado sea invariante al tamaño del paso. Por ejemplo, para cálculos con pasos de tiempo de hasta 10 s de 1 ms y 100 ms, los cambios de temperatura se encontraron en el <1%.

Figura 2: Sección cortada a través de malla (humor vítreo oculto). La figura muestra la esclerótica (blanca), la coroides (rojo), la retina (amarilla), el cristalino (blanco), el iris (verde) y el humor acuoso (azul⁾¹⁸. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 3: Características de absorción en el fondo ocular. Dentro del EPR, se absorbe el 51% de la radiación láser de 532 nm; no se produce absorción en la membrana de Bruch, y la coroides se modela según el comportamiento de^{Lambert-Beer 18}. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

2. Ejemplo ilustrativo – Pasos específicos

1. Crea un modelo 3D según la geometría descrita anteriormente.
   NOTA: El modelo 3D se construye creando objetos para todos los elementos listados en la Tabla Suplementaria 1. Por ejemplo, estos pasos conducirán a la esclerótica.
   1. Crea un nuevo archivo de pieza (.ipt).
   2. Empieza un boceto 2D en el plano XY.
   3. Dibuja una línea de construcción horizontal (este será el eje de rotación).
   4. Dibuja un arco con un radio de 12 mm para la superficie exterior.
   5. En el centro (polo posterior), crea un punto 0,99 mm hacia el interior desde el arco exterior.
   6. A partir de aquí, esboza la curva de la superficie interna.
   7. En el limbo, fija la distancia entre la superficie interior y la exterior en 0,75 mm.
   8. Conecta curvas interior y exterior en el borde para formar un perfil cerrado.
   9. Selecciona Modelo 3D > Revolve.
   10. Elige Surface y confirma.
2. Crea la malla de volumen.
   NOTA: La malla se crea a partir del objeto 3D. Este es un ejemplo de mallado:
   1. Importa el modelo 3D creado en el software de diseño mecánico asistido por ordenador 3D.
   2. Haz clic en la superficie del objeto para enmallar, por ejemplo, la esclerótica.
   3. Primero malla las superficies: haz clic en Malla en esta interfaz, que aparece una vez que se hace clic en la superficie. Selecciona surfs en la interfaz y selecciona mallado adaptativo automático.
   4. La malla 3D (que define el objeto) se basa en las mallas de la superficie. Para crear, selecciona las superficies y haz clic en el menú superior izquierdo: Malla > Crear > Malla de Mapa Sólido.
   5. Ahora aparece una interfaz. Haz clic en malla.
3. Integra las condiciones de contorno.
   NOTA: Hay que definir condiciones de contorno para la esclerótica y la córnea, ya que estas superficies están en contacto con el mundo circundante. Este ejemplo es para la esclerótica:
   1. Ve a Analysis desde el menú superior > BCs > Crear > Restricciones (o Cargas).
   2. Selecciona las superficies del tipo de entidad y elige la esclerótica del menú.
   3. En el mismo panel, localiza los campos de entrada de valor e introduce el valor directamente en el campo de magnitud .
   4. Haz clic en crear para asignar la condición de contorno.
4. Implementa el flujo sanguíneo.
   1. Defina superficies para: entrada anterior (círculo arterial mayor del iris), entrada posterior (arterias ciliares cortas) y salida (venas vórtices).
   2. Asignar condiciones de contorno para estas superficies.
   3. Haz clic en Análisis > BCs > crear cargas >.
   4. Selecciona las superficies de entrada > asigna vectores de dirección de velocidad (direcciones fisiológicas aproximadas).
   5. Selecciona las superficies de salida > asigna la salida de presión (o cero restricción, dependiendo de la configuración del solucionador).
   6. Exportar el modelo al software de simulación de fluidos: aquí es donde se adaptará la longitud del vector de flujo.
   7. Utiliza el UDF de ScaleVelocity del anexo dentro del software de simulación de fluidos para adaptar la longitud del vector (UDF es un formato estándar que se carga en el software de simulación de fluidos).
5. Calcula la distribución de temperatura (Set Solver).
   NOTA: Utiliza el software de simulación de fluidos para calcular las temperaturas como se sigue y guárdalo en un formato de archivo legible por el software de análisis CAE.
   1. Haz clic en Archivo > Leer > Malla > Seleccionar malla > Comprobación de > Malla.
   2. Haz clic en General > Solver: Basado en presión > Tiempo: Transitorio.
   3. Haz clic en modelos > energía > activar > OK.
   4. Haz clic en Materiales > definir ρ, p, kρ > Condiciones de la Zona Celular > asignar materiales a todas las regiones.
   5. Haz clic en Condiciones de Frontera > definir los BC térmicos (córnea, esclerótica, ambiente).
   6. Haz clic en Inicialización de la solución > Inicializar.
   7. Haz clic en ejecutar cálculo > establece el tamaño del paso de tiempo + número de pasos de tiempo + iteraciones por paso.
   8. Haz clic en ejecutar cálculo > calcular.
   9. Haz clic en archivo > exportar > datos de la solución... > Tipo de archivo: Ensight Gold > seleccionar Temperatura > seleccionar zonas > Escribir.
6. Calcula el daño.
   1. Ejecuta el AddingArrhenius.exe (Archivo Suplementario 3 y Archivo Suplementario 4) desde la misma carpeta que los archivos de software de análisis FEA que contienen las temperaturas. Contiene un cálculo sencillo de la integral de Arrhenius basado en las temperaturas almacenadas en los archivos del software de análisis FEA.

Resultados

Esta sección muestra primero la verificación y validación del modelo presentado. A continuación, se demuestran tres aplicaciones ejemplares.

Verificación y validación
En esta sección, el modelo presentado se verifica primero comparándolo con los modelos oculares termofisiológicos^establecidos 19,27,28,30,32 para asegurar la consistencia de las distribuciones de temperatura previstas (situación en estado estacionario). En un segundo paso, el modelo se valida comparando campos de temperatura simulados y predicciones de daños de Arrhenius con datos experimentales obtenidos mediante irradiación láser (distribución transitoria de temperatura).

La validación de la implementación del flujo sanguíneo es más complicada, ya que no se dispone de datos cuantitativos in vivo de temperatura retiniana humana bajo irradiación de larga duración. Para tiempos de irradiación cortos (varios cientos de milisegundos), se pueden utilizar datos de temperatura de cirugía retiniana para validación. Estas mediciones muestran buena concordancia con el aumento de temperatura previsto. Como se mencionó antes, el impacto del flujo sanguíneo solo es relevante después de unos segundos.

Para este régimen de irradiación prolongada, solo se dispone de datos animales. La comparación con mediciones de temperatura retiniana en conejos muestra concordancia cualitativa, mientras que se observan diferencias cuantitativas. Estas desviaciones se esperan debido a diferencias dependientes de la especie en el flujo sanguíneo.

Así, aunque la implementación vectorial del flujo sanguíneo proporciona una representación fisiológicamente más realista y una velocidad media de 5 mm/s constituye una estimación inicial razonable, se recomienda una validación adicional contra datos de primates humanos o no humanos (NHP) si estos datos se disponen.

Verificación del modelo – Comparación con modelos establecidos (sin flujo sanguíneo) (estado estacionario)
Los análisis en estado estacionario realizados para validar el modelo utilizaron un paso de tiempo de 10 ms. Se puede observar que la distribución de temperatura a lo largo del modelo es consistente con la de otros modelos. Los otros modelos no tienen flujo sanguíneo; En consecuencia, el flujo sanguíneo en el modelo descrito aquí fue desactivado para esta verificación. En el siguiente paso, se activó el flujo sanguíneo y se comparó con éxito con las mediciones in vivo , sección de resultados comparados (Figura suplementaria 3).

Figura complementaria 3: Comparación de la distribución de temperatura con otros modelos¹⁷. La temperatura dentro del ojo humano a lo largo del eje óptico, siguiendo el modelo presentado, está en buena concordancia con los modelos existentes. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Validación del modelo – Retinas en agua (imitando el cuerpo vítreo)
Dado que las mediciones infrarrojas son imposibles bajo el agua, se insertó un sensor de temperatura de fibra óptica (sonda GaAs) en una muestra de ojo porcino de esclerótica, coroides y EPR. El sensor se colocaba entre la esclerótica y la coroides y se fijaba en su lugar usando un soporte (Figura 4). El método de medición que utiliza una sonda GaAs fue elegido porque el uso de fibra óptica para transmitir la señal asegura un acoplamiento térmico muy bajo, minimizando así la influencia del método de medición en la propia medición.

La configuración consistía en dos caminos ópticos, mostrados esquemáticamente en la Figura 5. Por un lado, el láser pasaba a través de un divisor de haz y una ventana de entrada recubierta de antirreflejo para irradiar el tejido; Por otro lado, la luz retrodispersada desde el tejido se dirigía a través del divisor de haz y un objetivo de 20 mm hacia una cámara. Esta cámara se utilizaba principalmente para monitorizar la posición del punto durante las mediciones, permitiendo comprobar en tiempo real la posición del punto láser en el tejido y relativa a la punta de GaAs. Para mejorar la visibilidad de la luz dispersada del tejido, un polarizador suprimía las reflexiones de las superficies ópticas. Para una imagen óptima, el tejido se iluminaba adicionalmente desde atrás, ya que la parte frontal absorbe fuertemente la EPR; al mismo tiempo, este enfoque de transmisión permitía identificar la posición del sensor. La iluminación se proporcionaba mediante un diodo emisor de luz.

Para las mediciones, la posición inicial se ajustó de modo que el punto láser quedara exactamente centrado en la punta del sensor. Desde este punto de partida, el tejido se movía lateralmente fuera del punto láser mientras la punta del sensor se movía con él. Como resultado, se pudo registrar la respuesta térmica a diferentes distancias del centro del punto. Posteriormente, estas mediciones a distintas distancias se compararon con simulaciones correspondientes. Por lo tanto, el soporte de tejido se desplazaba a lo largo del eje vertical mientras que el láser, el divisor de haz y la óptica de imagen permanecían fijos. El tejido se sumergía en un depósito de agua mantenido a una constante de 22 °C mediante una bobina calefactora. Una sonda de referencia controlaba este valor y, simultáneamente, servía como punto de comparación para la lectura del sensor en el tejido antes de aplicar la irradiación.

Figura 4: Configuración de medición. La muestra de tejido se monta dentro del porta, incluyendo la punta de medición^{de GaAs 18}. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 5: Montaje experimental para mediciones submarinas. La punta de medición de GaAs se insertaba en un tejido fijo en un soporte. El conjunto se sumergía en agua desionizada a 22 °C e irradiaba con el láser. Para monitorizar la posición del punto láser respecto a la punta de medición, el área irradiada se visualizó en una cámara mediante un divisor de haz colocado en el camino^{del haz láser 18}. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Retinas irradiadas a lo largo del tiempo – Modelo vs. mediciones in vivo (flujo sanguíneo activo)
Esta sección presenta los resultados de la irradiación retiniana a largo plazo de 810 nm hasta 10 s, donde se comparó con mediciones in vivo en conejos. Como es la primera vez que se realizan simulaciones de este tipo y no hay mediciones humanas disponibles para periodos tan largos, los resultados se comparan con los datos de conejos reportados por Herrmann et ^al.47. La Figura 6 muestra simulaciones para potencias de 62 mW y un diámetro puntual de 2 mm usando un paso de tiempo de 10 ms (se pueden encontrar más resultados en publicaciones^{anteriores 1,17}). Aunque las tendencias generales son similares, los niveles absolutos de temperatura varían. Esta discrepancia se debe al mayor flujo sanguíneo en el ojo humano y a las diferencias anatómicas entre los ojos de conejo y humanos, así como a la mayor absorción en el ojo^{de conejo 46}. Es importante destacar que el punto en que las curvas para el flujo sanguíneo activo e inactivo divergen concuerda bien con el modelo actual. Además, las diferencias relativas entre las temperaturas retinianas en conejos muertos (sin flujo sanguíneo) y en conejos vivos (flujo sanguíneo normal) son consistentes con las diferencias relativas predichas por las simulaciones.

Además, existen experimentos in vivo en humanos por periodos de tiempo más cortos y se utilizaron para probar el modelo en contra. La Figura 6 muestra en el lado derecho los perfiles de temperatura retiniana bajo irradiación láser con 532 nm a 200 mW y un diámetro puntual de 300 μm medido por Brinkmann et ^al.7. Estas mediciones se comparan con las temperaturas calculadas mediante la cadena de herramientas. Aunque los datos experimentales presentan fluctuaciones considerables, se observa que el modelo predice el aumento de temperatura con buena precisión. La comparación con las mediciones de los ojos de conejo se hace aquí, porque no existen experimentos in vivo que midan la temperatura de la retina bajo irradiación disponibles para humanos o NHPs fuera del régimen de EM.

Figura 6: Modelo de comparación vs. mediciones (in vivo). Izquierda: Aumento calculado de temperatura para el ojo humano ('modelo') frente al aumento medido de temperatura del ojo de un conejo - 62 mW / diámetro de punto = 2 mm. Derecha: predicciones de temperatura comparadas con mediciones (diámetro puntual = 300 μm). Esta figura fue reproducida con permiso de Heussner et ^al.17. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Para los escenarios de irradiación descritos en la imagen de la izquierda, se aplicó un tamaño de paso de 10 μs, mientras que para las irradiaciones de larga duración en la imagen de la derecha se eligió un paso de tiempo de 10 ms (usando pasos de tiempo de 1 ms y 100 ms en su lugar, se produjeron variaciones de temperatura inferiores al 1% tras 10 s).

Inferir umbrales de lesión retiniana humana a partir de modelos de conejo y ex vivo obviamente introduce incertidumbres. El flujo sanguíneo coroideo varía según la especie, y el tejido ex vivo carece completamente de perfusión; ambos factores influyen en la disipación de la carga térmica y pueden sobreestimar o subestimar el daño en exposiciones prolongadas. Los coeficientes de absorción varían con la melanina en el EPR/coroides. Como resultado, este enfoque de validación tiene ciertos límites. Sin embargo, en el campo del daño térmico, estas diferencias se vuelven menos críticas. Aunque el flujo sanguíneo no puede transferirse, por ejemplo, de un conejo a un humano (la comparación a continuación solo considera el comportamiento cualitativo), el asunto del grosor de las capas y los tamaños de detalle tiene poco efecto, ya que las propiedades térmicas de las diferentes capas tisulares son similares.

Retinas irradiadas a lo largo del tiempo – Modelo vs. mediciones retinas ex vivo (flujo sanguíneo desactivado)
La Figura 7 compara las mediciones obtenidas bajo el agua con las distribuciones de temperatura calculadas en la interfaz coroides–esclerótica. Se muestran los resultados para 50 mW, pero también se utilizaron resultados para 100 mW y 200 mW para asegurar que el acuerdo entre mediciones y simulaciones sea independiente de la potencia; véanse publicaciones anteriores ^18,36 para más detalles. Para cada nivel de potencia, se compararon los perfiles temporales de temperatura para las posiciones de sensores de fibra óptica a 0 mm, 1 mm y 2 mm del centro del punto láser. El periodo de observación de 60 s corresponde al tiempo del daño térmico. El tamaño del paso de tiempo para los cálculos de 60 s fue de 100 ms, las pruebas con pasos de tiempo más cortos mostraron diferencias en el rango del 1%. En general, el tamaño de la malla y el tamaño del paso pueden ajustarse a las necesidades específicas del modelo. Si se requieren tiempos de cálculo más cortos y se acepta una menor precisión de la geometría ocular o de la temperatura calculada, podría ser recomendable aumentar el tamaño de la celda de la malla y/o el paso temporal.

La Figura 7B muestra una comparación entre mediciones y simulaciones de las temperaturas finales después de 60 s en función de la distancia. Esto demuestra que la distribución espacial de las temperaturas calculadas también coincide con los datos experimentales.

Figura 7: Modelo de comparación vs. mediciones (ex vivo). Izquierda: Mediciones de temperatura en agua tomadas con la punta de GaAs: Las curvas sólidas muestran los resultados de la medición para una distancia de 0 mm, 1 mm y 2 mm entre el punto láser y la punta de GaAs. Las curvas discontinuas representan las simulaciones respectivas con (curva superior) y sin (curva inferior) sangre en la coroides. Potencia láser: 50 mW, tamaño de punto: 1,9 mm (n = 14). Derecha: Perfil lateral de temperatura de las mediciones en agua (líneas sólidas) comparado con las simulaciones (líneas discontinuas) con (curva superior) y sin (curva inferior) sangre en la coroides. La media se muestra en naranja, las barras de error representan la desviación estándar. Potencia láser: 50 mW, tamaño de punto: 1,9 mm (n = 14). Esta figura fue reproducida con permiso de Heussner et ^al.17. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Predicción del umbral de daño térmico
La temperatura a lo largo del tiempo para la irradiación láser simple se muestra en la Figura 8:

Figura 8: Desarrollo temporal de la temperatura retiniana. La distribución de temperatura en la retina después de 5 ms (izquierda), 7,5 ms (centro) y 10 ms (derecha) (tamaño de la rejilla = 5 μm). Esta figura fue reproducida con permiso de Heussner et ^al.17. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

El valor de Arrhenius que se sigue de esto se muestra en la Figura 9:

Figura 9: Desarrollo temporal del daño retiniano Arrhenius se distribuye en la retina después de 5 ms (izquierda), 7,5 ms (centro) y 10 ms (derecha) (tamaño de la rejilla = 5 μm). Esta figura fue reproducida con permiso de Heussner et ^al.17. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

La Tabla 1 muestra los umbrales de daño predichos en comparación con los valores medidos. Las mediciones^{de referencia 15} definieron el daño como la aparición de una lesión visible de 20 μm, que se adoptó como criterio aquí. En consecuencia, se calculó la potencia requerida para alcanzar un valor de Arrhenius de al menos uno para un diámetro de 20 μm en el tiempo de irradiación especificado. Para la validación, se adaptó la temperatura ambiente^{de 25} °C a 23 °C, y se asumió un perfil láser top-hat. Los umbrales resultantes muestran buena concordancia con los datos experimentales.

Diámetro del haz [μm]	Tiempo de irradiación [ms]	Umbral de daño medido [μJ]12		Umbral de daño calculado [μJ]
120	1	85		86
	10	241		241
	100	1362		1294
288	1	456		497
	10	1212		1139
	100	4062		3697

Tabla 1: Comparación entre umbrales de daño calculados y^{medidos 17}.

Predicción del umbral de daño térmico – irradiación dinámica (escaneo retiniano)
Cuando un láser de barrido entra en el ojo humano, el patrón de irradiación retiniana a lo largo del tiempo depende tanto de la distancia entre el espejo de escaneo y el ojo, como del estado acomodativo del^{ojo 48,49}. Un análisis detallado de estas dependencias basado en un modelo óptico ocular adicional (Zemax) puede encontrarse en una publicación^{anterior 1}. Aquí, ilustramos el principio mediante un escenario ejemplar de irradiación retiniana. En el ejemplo mostrado en la Figura 10 (izquierda), el punto rojo marca el centro del punto láser (círculo azul). El escaneo procede secuencialmente desde la parte superior izquierda hasta la inferior derecha, con un tamaño de paso de 10 μs. Esto se logró nuevamente mediante una función definida por el usuario que escribía deposiciones de energía en las celdas de malla relevantes a lo largo del tiempo y evaluaba la temperatura resultante a lo largo del tiempo para todas las celdas usando el enfoque de Arrhenius. En este caso, esto significa que cada localización retiniana está expuesta durante 10 μs a una potencia radiante de 1 W. La respuesta térmica correspondiente en el punto de máxima temperatura de la retina, junto con la integral de Arrhenius derivada, se representa en la Figura 10 (derecha). En estas condiciones, la evaluación de Arrhenius indica el inicio del daño retiniano tras aproximadamente 150 ms (duración total del escaneo) de exposición al láser de barrido de 1 W.

Figura 10: Evaluación ejemplar de daños. Izquierda: Escenario ejemplar de irradiación en la retina. Derecha: Temperaturas respectivas y valores de Arrhenius a lo largo del^{tiempo 18}. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Evaluación de la aditividad de los pulsos y su influencia en el umbral de daño
El enfoque de modelización del daño térmico presentado también se aplicó para investigar la influencia de diferentes patrones de pulsos en la inducción del daño retiniano. En particular, el modelo permite un análisis detallado de los efectos de aditividad de pulsos, que son de importancia central para evaluaciones de seguridad ocular que involucran emisiones láser repetitivas o moduladas.

Las simulaciones realizadas para duraciones de pulsos gobernadas por mecanismos de daño térmico apoyan el concepto de "energía parcial" o "N parcial". En este marco, el número efectivo de pulsos ya no se determina únicamente contando pulsos físicos discretos. En cambio, los pulsos se ponderan según su contribución energética relativa dentro de la secuencia de emisión y su solapamiento temporal con el tiempo de relajación térmica del tejido. En consecuencia, el umbral de daño depende no solo del recuento de pulsos, sino también de la distribución de energía del pulso, la tasa de repetición y los efectos de acumulación térmica entre pulsos sucesivos.

Esta interpretación proporciona una descripción más coherente físicamente de la aditividad de pulsos en el régimen térmico. En lugar de aplicar una regla puramente geométrica de conteo de pulsos, el modelo evalúa directamente el aumento acumulado de temperatura y la integral de Arrhenius resultante. Por tanto, el concepto de "N parcial" generaliza la definición de adición de pulsos corriente vinculándola con los procesos subyacentes de acumulación térmica dentro del tejido.

Este enfoque permite una investigación sistemática de cómo las variaciones en la duración del pulso, el espaciamiento entre pulsos, la profundidad de modulación y la exposición total al radiante influyen en el umbral efectivo de daño. Dado que la aditividad de pulsos es un tema complejo con importantes implicaciones para la norma de seguridad láser, se remite al lector a publicaciones anteriores^{15, 50 y 51} para una discusión más detallada.

Comparando el umbral de seguridad del láser con el umbral de daño calculado
El modelo presentado se utilizó para derivar y comparar umbrales de daño con los límites de clase^{1 52} según IEC 60825-1. Se comprobó que los umbrales calculados eran consistentes con el margen de seguridad implícito incorporado en la norma.

Una ventaja clave del enfoque de modelado es que se basa directamente en umbrales de daño previstos (combinados con un factor de seguridad). En cambio, el estándar de seguridad láser se basa en límites de exposición generalizados derivados de datos experimentales e interpolaciones a través de regímenes de longitud de onda y tiempo (Tabla 2). Aunque esto garantiza una aplicabilidad conservadora en una amplia gama de sistemas, puede que no siempre refleje las características ópticas y temporales específicas de un dispositivo dado y puede ser demasiado conservador.

Por tanto, la evaluación basada en modelado ofrece una alternativa impulsada por la física que puede complementar la clasificación basada en estándares. Además, la aplicación formal del estándar de seguridad láser puede ser compleja y a menudo requiere experiencia detallada, especialmente en sistemas que implican escaneo, emisiones pulsadas o moduladas. Un marco de modelado automatizado integrado en los flujos de trabajo de diseño óptico podría facilitar la evaluación de seguridad en etapas tempranas y permitir una optimización sistemática de sistemas láser.

	Norma de seguridad láser		Modelo propuesto
Diámetro de punto (retina)	C6	Emisión permitida	Umbral de daño	Factor de reducción	Emisión permitida
50 μm	1.96	2,0 mW	5,89 mW	3	1,96 mW
100 μm	3.92	4,0 mW	10,24 mW	3	3,41 mW
250 μm	9.8	9,8 mW	28,86 mW	3	9,62 mW

Tabla 2: Umbrales de daño calculados frente a los límites de clase 1 según IEC 60825-1. Esta tabla fue reproducida con permiso de Heussner et ^al.52.

Figura suplementaria 1: Geometría utilizada. Este modelo, sus extensiones y parámetros tisulares se derivaron de los parámetros biológicos reales y es el modelo para crear el modelo tridimensional del ojo humano. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Figura suplementaria 2: Condiciones de contorno utilizadas para modelos oculares. El lado izquierdo muestra condiciones de contorno de última generación con una definición circular de mientras que en el lado derecho se define a lo largo de las extensiones correctas del párpado. Esta figura fue reproducida con permiso de Heussner et ^al.36. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Figura suplementaria 4: Esquema del flujo sanguíneo fisiológico. El flujo sanguíneo entra a través del círculo arteriosus iridis mayor y las arterias ciliares posteriores longae y sale por las venas vórticosas. Esta figura fue reproducida con permiso de Heussner et ^al.17. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Figura suplementaria 5: Implementación del torrente sanguíneo. Basándose en el flujo sanguíneo real, el torrente sanguíneo se modeló con las entradas y salidas presentadas, como se muestra en la Tabla Suplementaria 3. Esta figura fue reproducida con permiso de Heussner et ^al.36. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 1: Valores geométricos utilizados en este trabajo. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 2: Parámetros de tejido utilizados en este trabajo. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 3: Definición de entrada y salida para el torrente sanguíneo vectorial. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Archivo suplementario 1: Derivación del enfoque de modelado. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Archivo suplementario 2: Funciones ejemplares definidas por el usuario. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Archivo suplementario 3: AddingArrhenius.exe. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Expediente suplementario 4: AddingArrhenius.cpp. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Discusión

Dentro del protocolo, no hay pasos críticos respecto a la creación del modelo. Es fundamental la selección del tamaño y tipo de malla en combinación con el tamaño del paso temporal. Una modificación de la técnica de modelado es relevante respecto a emplear otros patrones de escaneo en la retina. El modelo en sí no debe ser modificado. La técnica se limita a los regímenes de daño explicados en la sección correspondiente. La importancia radica en la posibilidad de predicción de daños sin experimentos con animales. Una de las aplicaciones futuras más relevantes es el análisis de probabilidad de daño retiniano en escenarios que involucran HEL.

Una vez que el modelo está validado para un determinado régimen de daño (como ocurre ahora con el daño térmico), puede usarse para predecir umbrales de daño, ya que un experimento proporcionaría un valor ED50. Este valor puede utilizarse para derivar cálculos de seguridad ocular en lugar de usar el estándar de seguridad ocular. Para ello, los valores de la ED50 deben combinarse con un determinado factor de seguridad, como ya se asume en la norma IEC 60825. La diferencia es que, dado que el valor ED50 se conoce ahora específicamente para todos los conjuntos de parámetros, el factor de seguridad puede ser constante en todos los casos y no necesita reflejar incertidumbres respecto al valor ED50 en sí; solo necesita reflejar la probabilidad de daño resultante de escalar el ED50 por un factor de seguridad. La definición específica de este factor de seguridad debe discutirse dentro de la comunidad de seguridad láser.

En otros casos, donde el estándar no es aplicable debido a la naturaleza impredecible del escenario, la combinación de un modelo probabilístico de impacto con el modelo de daño presentado parece ser la mejor solución. Un buen ejemplo aquí es la evaluación de láseres de alta energía para aplicaciones exteriores.

Aunque es evidente cumplir con las normativas legales de seguridad y salud laboral para proteger a los operadores y terceros no implicados de una exposición dañina no intencionada, puede ser bastante complicado implementar estas medidas en entornos exteriores. Esto, a su vez, impone restricciones que limitan las posibilidades experimentales, especialmente en lo que respecta a los láseres de alta energía (HEL) en el sector de defensa. Estos tipos de láseres pueden tener una potencia de salida de 100 kW, típicamente a 1 μm de longitud de onda y con excelente calidad de haz y baja divergencia, lo que significa que no solo debe considerarse la irradiación directa humana, sino también situaciones no deterministas resultantes de la dispersión o la reflexión por cualquier tipo de objeto en la trayectoria del haz. Los peligros pueden tener tres orígenes, como se indica en la Figura 11. El haz directo, la dispersión atmosférica y las reflexiones del objetivo. Otro escenario, no descrito en la figura, sería el reflejo del láser en la superficie del mar, que podría ocurrir en un escenario marítimo⁵³.

No todos los parámetros de estos escenarios pueden ser predichos de forma determinista. Por ejemplo, la turbulencia atmosférica es por naturaleza un fenómeno estocástico que afecta a la forma del haz y su posición sobre el objetivo. El objetivo en sí y la interacción del láser con el objetivo tampoco son nunca completamente deterministas, especialmente cuando un objetivo metálico se está^{fundiendo 2}. En consecuencia, la potencia, dirección, divergencia y forma reflejadas del láser pueden variar rápidamente. Diferentes grupos están realizando investigaciones experimentales sobre estos complejos escenarios de^irradiación 2,54,55,56,57 y utilizan distintos enfoques para sus análisis. Sin embargo, aún no existe consenso sobre una metodología adecuada para traducir los resultados de estos experimentos en una herramienta de evaluación de seguridad láser. Para estos escenarios, los parámetros de entrada utilizados para realizar una evaluación de seguridad láser deberán ser probabilísticos y podrían describirse mediante una función de distribución de probabilidad. A partir de ahí, se podría utilizar una simulación de Montecarlo para calcular todas las posibles distancias de peligro ocular (OHD) resultantes. El conjunto de parámetros de entrada en el peor caso, es decir, el conjunto que resulta en el NOHD más alto, puede asumirse entonces que define un área de peligro láser durante un ensayo.

Sin embargo, en un escenario dinámico con un objetivo en movimiento en altitud, no siempre es el haz reflejado con el mayor OHD el que presenta el mayor riesgo. El riesgo suele definirse como la combinación de la probabilidad de exposición y la extensión del daño cuando se expone. Un OHD grande suele referirse a un haz con alta potencia y baja divergencia, para el haz reflejado, lo que implicaría un diámetro de haz pequeño con grandes intensidades en el suelo. Sin embargo, la probabilidad de que una persona esté expuesta a una reflexión que muestre un haz pequeño podría ser menor que en un haz de diámetro grande. Además, la duración de la exposición puede ser más corta para un haz pequeño que para uno grande. En consecuencia, podría resultar en un riesgo global menor a pesar de un OHD mayor. Si el haz expone el haz, un modelo térmico validado del ojo, tal como se presenta en este artículo, es una parte crucial para evaluar la posible extensión del daño en una persona expuesta y, por tanto, evaluar el riesgo. Además, como una persona no necesariamente mira directamente al objetivo durante el enfrentamiento, la irradiación láser reflejada entra en el ojo en ángulo y puede ser fotografiada lejos de la fóvea. Con un modelo térmico, se puede distinguir entre daño grave y bajo dependiendo del tamaño y la posición del daño retiniano. Estas consideraciones mejorarían enormemente una evaluación de riesgos para terceros no implicados en un enfrentamiento láser, similar a lo que ya existe para sistemas de armas convencionales.

Figura 11: Zonas de riesgo potencial durante la aplicación de láseres de alta potencia. El uso de láseres de alta potencia crea situaciones potencialmente peligrosas debido a la irradiación directa del haz, la reflexión (parcial) del objetivo y la dispersión atmosférica. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Al enfocarse en un modelo que cubra todo el daño ocular en el futuro, el enfoque debe extenderse a otros regímenes de daño. Aquí se describen los primeros pasos hacia la modelización del daño termomecánico.

Para la modelización del daño termomecánico, sugerimos utilizar la temperatura superficial en el melanosoma como la cantidad relevante. Una temperatura de nucleación de 150 °C podría usarse como umbral para la formación de burbujas, como se había sugerido^{anteriormente en 12,13}. Basándose en la hipótesis de trabajo de que la nucleación de burbujas coincide con una lesión retiniana, se considera que una temperatura superficial de los melanosomas de 150 °C indica el inicio de daños termomecánicos (Figura 12).

Figura 12: Malla ejemplar de un melanosoma. Esta malla muestra una opción para modelar melanosomas (izquierda) y una distribución ejemplar de temperatura bajo irradiación. Esta figura fue reproducida con permiso de Heussner et ^al.52. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

En este enfoque, se asume una distribución homogénea de energía láser (perfil top-hat) cuyo tamaño supera las dimensiones del melanosoma, asegurando la irradiación completa de la partícula. Las dimensiones del melanosoma se ajustaron a 2,5 μm por 1 μm, y el coeficiente de absorción^{de 58} a 13,000 cm⁻¹. Bajo la suposición de absorción de Lambert-Beer a lo largo del melanosoma. El cálculo de la temperatura superficial resultante a lo largo de duraciones de pulsos de 1 ns a 10 μs da lugar al umbral de daño presentado en la sección de Resultados.

La temperatura superficial calculada de los melanosomas para duraciones de pulsos entre 1 ns y 10 μs proporciona el umbral de daño mostrado en la Figura 13. La comparación con los datos experimentales disponibles muestra buena concordancia para la mayoría de los conjuntos^{de datos} 12,59,60,61. Sin embargo, un modelado preciso requiere una definición más precisa de los umbrales de daño, lo que implica la recopilación de nuevos datos experimentales. Sigue siendo esencial determinar si las lesiones observadas son causadas por mecanismos termomecánicos o puramente térmicos, ya que estas vías requieren diferentes enfoques de modelización que deben validarse mediante mediciones adecuadas. Una posible estrategia es la detección de ondas de choque, que probablemente acompañen a procesos de daño termomecánicos.

Figura 13: Umbrales calculados y experimentales para daños termomecánicos usando el criterio de 150 °C. Los primeros resultados del modelado melanosoma se comparan con los umbrales de daño de la literatura y muestran buena concordancia. Esta figura fue reproducida con permiso de Heussner et ^al.52. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

En resumen, los siguientes pasos hacia la modelización del daño termomecánico serán evaluar si el enfoque de 150 °C es, en general, suficiente para modelar el daño. Se requiere un análisis adicional mediante comparación con datos experimentales robustos. Este análisis podría confirmar el enfoque o concluir que se requiere una comprensión más profunda del mecanismo de daño, lo que se traduciría en la necesidad de un modelo que cubra estos aspectos. Otro aspecto relevante es la creación de ondas de choque debidas a la absorción láser y la comparación de su presión con la estabilidad de presión de las membranas celulares.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
Altair Hypermesh 11.0	Altair Engineering Inc.	Versión 11	Software de modelado y análisis de elementos finitos [FEA] para creación y visualización de mallas
Ansys Fluent 14.5	Ansys Inc.	Versión 14.5	Software de simulación de fluidos; solucionador termodinámico
Autodesk Inventor	Autodesk	Versión 16	Software de diseño asistido por computadora (CAD) mecánico 3D
Hyperview	Altair Engineering Inc.	Versión 11	Software de análisis de ingeniería asistida por computadora (CAE)
Optic Studio 13 (Zemax)	Zemax Development Corporation, hoy es Ansys Inc.	Versión 13	Software de trazado de rayos
Optocon FOTEMP2	Optocon	https://comem.com/es/optocon/	Espectrómetro; Medición de temperatura del tejido ocular
Optocon TS2	Optocon	https://comem.com/es/optocon/	Sonda de medición; Medición de temperatura del tejido ocular