【事件の表示】
　特許第６６２７３４２号発明「ＯＣＴモーションコントラストデータ解析装置、ＯＣＴモーションコントラストデータ解析プログラム。」の特許異議申立事件について、次のとおり決定する。
【結　論】
　特許第６６２７３４２号の特許請求の範囲を訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項〔１−４〕、５について訂正することを認める。
　特許第６６２７３４２号の請求項１、２、４及び５に係る特許を維持する。
　特許第６６２７３４２号の請求項３に係る特許についての特許異議の申立てを却下する。
【理　由】
第１　手続の経緯
　特許第６６２７３４２号の請求項１〜５に係る特許についての出願は、平成２７年９月４日に出願され、令和元年１２月１３日にその特許権の設定登録がされ、令和２年１月８日に特許掲載公報が発行された。その後、その特許に対し、同年７月８日に特許異議申立人　箕浦裕美子（以下「申立人」という。）により、特許異議の申立てがされ、当審は、同年９月３０日付けで取消理由を通知し、特許権者は、その指定期間内である同年１２月２５日に意見書及び訂正請求書を提出した。さらに、当審は、令和３年３月１０日付けで取消理由（決定の予告）を通知し、特許権者は、その指定期間内である同年５月１３日に意見書の提出及び訂正の請求（以下、当該訂正の請求を「本件訂正請求」という。）を行い、当審によりその意見書及び本件訂正請求に対して申立人に意見を求めたが、申立人から意見書の提出はなかった。その後、同年９月３日に特許権者の上申書を受理したものである。
第２　訂正の適否についての判断
（１）訂正の内容
　本件訂正請求による訂正の内容は、以下のとおりである。下線は訂正箇所を表す。
ア　訂正事項１
　請求項１の「光干渉断層計によって取得された被検体のモーションコントラストデータ」を、「光干渉断層計によって取得された被検体のモーションコントラストデータ
であって同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴデータを処理して得られるモーションコントラストデータ
イ　訂正事項２
　請求項１の「前記モーションコントラストデータとは異なる画像データである第２の画像データ上に設定された解析チャートに基づいて」を、「前記モーションコントラストデータとは異なる画像データである第２の画像データ上に設定された
、前記モーションコントラストデータとは異なるＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための
の位置情報
ウ　訂正事項３
　請求項１の「前記モーションコントラストデータに対する解析処理を行う」を、「
前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定し、設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として
エ　訂正事項４
　請求項２の「前記解析チャートの変更に連動して、変更された解析チャートに基づく解析処理を行う」を、「前記解析チャートの
位置情報の
の位置情報
オ　訂正事項５
　特許請求の範囲の請求項３を削除する。 
カ　訂正事項６
　請求項４の「請求項１〜３のいずれかのＯＣＴモーションコントラストデータ解析装置」を、「請求項１〜
２
　この訂正内容は、訂正特許請求の範囲に記載されているのみであるが、訂正事項５の請求項３の削除に基づいて、通常、連動してなされる訂正内容であるから、訂正請求書に明記はないものの訂正事項として請求されていると推認できるものであり、令和３年９月３日に受理した上申書において、特許権者に当該訂正をする意思があることを確認できたことから、当該訂正を訂正事項として認める。
キ　訂正事項７
　請求項５の「光干渉断層計によって取得された被検体のモーションコントラストデータ」を、「光干渉断層計によって取得された被検体のモーションコントラストデータ
であって同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴデータを処理して得られるモーションコントラストデータ
ク　訂正事項８
　請求項５の「前記モーションコントラストデータとは異なる画像データである第２の画像データ上に設定された解析チャートに基づいて」を、「前記モーションコントラストデータとは異なる画像データである第２の画像データ上に設定された
、前記モーションコントラストデータとは異なるＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための
の位置情報
ケ　訂正事項９
　請求項５の「前記モーションコントラストデータに対する解析処理を行う」を、「
前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定し、設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として
コ　訂正後の請求項１〜４は、特許法第１２０条の５第４項に規定する一群の請求項である。
（２）訂正の目的の適否、新規事項の有無、及び特許請求の範囲の拡張・変更の存否
ア　訂正事項１及び７
　訂正事項１及び７は、モーションコントラストデータが、同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴデータを処理して得られることを特定するものであるから、特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。また、本件特許明細書には、「【００５５】ＣＰＵ７１は、上記のように、同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴデータを取得すると、ＯＣＴデータを処理してモーションコントラストデータを取得する。」との記載があることから、新規事項の追加に該当しない。そして、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものでもない。
イ　訂正事項２及び８
　訂正事項２及び８は、解析チャートが何に対する解析チャートであり、当該解析チャートの何に基づいて、モーションコントラストデータに対する解析処理を行うのかを特定するものであるから、特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。また、「
前記モーションコントラストデータとは異なるＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための
の位置情報
ウ　訂正事項３及び９
　訂正事項３及び９は、モーションコントラストデータに対する解析処理の内容を具体的に特定するものであるから、特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。また、「
前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定し、設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として
エ　訂正事項４
　訂正事項４は、解析チャートの何を変更し、当該解析チャートの何に基づく解析処理を行うのかを特定するものであるから、特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。また、「前記解析チャートの
位置情報の
の位置情報
オ　訂正事項５
　訂正事項５は、訂正前の請求項３の記載を削除するものである。したがって、訂正事項５は、特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。また、新規事項の追加に該当せず、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものでもない。
カ　訂正事項６
　訂正事項６は、引用請求項数を削除するものである。したがって、訂正事項６は、特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。また、新規事項の追加に該当せず、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものでもない。
（３）小括
　以上のとおりであるから、本件訂正請求による訂正は、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号に掲げる事項を目的とするものであり、かつ、同条第９項において準用する同法第１２６条第５項及び第６項の規定に適合する。
　したがって、特許請求の範囲を、訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項〔１−４〕、５について訂正することを認める。
第３　訂正後の本件発明
　本件訂正請求により訂正された請求項１、２、４及び５に係る発明（以下、それぞれ「本件発明１」、「本件発明２」、「本件発明４」及び「本件発明５」という。）は、訂正特許請求の範囲の請求項１、２、４、５に記載された次の事項により特定されるとおりのものである。
（本件発明１）
「　　【請求項１】
　光干渉断層計によって取得された被検体のモーションコントラストデータ
であって同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴデータを処理して得られるモーションコントラストデータ
　前記モーションコントラストデータとは異なる画像データである第２の画像データ上に設定された
、前記モーションコントラストデータとは異なるＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための
の位置情報
前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定し、設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として
（本件発明２）
「　　【請求項２】
　前記解析処理手段は、前記解析チャートの
位置情報の
の位置情報
（本件発明４）
「　　【請求項４】
　前記第２の画像データ上での前記解析チャートの位置を設定するための検者からの指示を受け付ける第１の指示受付手段をさらに備え、
　前記解析処理手段は、前記第１の指示受付手段によって設定された前記解析チャートの位置情報に基づいて、前記モーションコントラストデータに対する解析処理を行うことを特徴とする請求項１〜
２
（本件発明５）
「　　【請求項５】
　光干渉断層計によって取得された被検体のモーションコントラストデータ
であって同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴデータを処理して得られるモーションコントラストデータ
　前記モーションコントラストデータとは異なる画像データである第２の画像データ上に設定された
、前記モーションコントラストデータとは異なるＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための
の位置情報
前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定し、設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として
第４　申立人が提出した証拠
　申立人が提出した証拠は、次の甲第１号証〜甲第７号証（以下、それぞれ「甲１」〜「甲７」という。）である。
甲１：米国特許出願公開第２０１４／００７３９１７号明細書
甲２：ＴＯＰＣＯＮ　取扱説明書　３次元眼底像撮影装置　（３Ｄ　ＯＣＴ−１０００　ＭＡＲＫＩＩ）　ソフトウェア編　Ｖｅｒｓｉｏｎ３．００　株式会社トプコン　２００８年２月１日
甲３：特開２０１４−４５９０１号公報
甲４：ＮＩＤＥＫ　画像ファイリングソフトウェア　ＮＡＶＩＳ−ＥＸ　取扱説明書
甲５：特開２０１４−２１７４２３号公報
甲６：特開２０１４−８３２６６号公報
甲７：特開２０１５−１３１１０７号公報
第５　令和２年９月３０日付け取消理由の概要
　請求項１〜５に係る特許に対して、当審が令和２年９月３０日付けの取消理由通知において特許権者に通知した取消理由の要旨は、次のとおりである。
１（明確性）本件特許は、特許請求の範囲の記載が下記の点で不備のため、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してされたものである。
２（新規性）下記の請求項に係る発明は、本件特許出願前に日本国内又は外国において、下記の頒布された刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明であって、特許法第２９条第１項第３号に該当するから、下記の請求項に係る特許は、特許法第２９条第１項の規定に違反してされたものである。
３（進歩性）下記の請求項に係る発明は、本件特許出願前に日本国内又は外国において、下記の頒布された刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、本件特許出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者が容易に発明をすることができたものであるから、下記の請求項に係る特許は、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものである。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　記
●理由１（明確性）について
１　請求項１に記載の「解析チャート」が、何に対する解析チャートであるか明確でない。
２　請求項１の「第２の画像データ上に設定された解析チャートに基づいて、前記モーションコントラストデータに対する解析処理を行う解析処理手段」という記載では、「第２の画像データ上に設定された解析チャート」が、「前記モーションコントラストデータに対する解析処理」に対して、どのような役割を具体的に果たしているのか規定されていないため、係る記載は明確とはいえない。
３　請求項１を引用する請求項３に記載の「解析処理手段」において、請求項１に記載の「解析チャートに基づいて、前記モーションコントラストデータに対する解析処理を行う」ことと、請求項３に記載の「前記解析チャートの中心位置に基づいて、前記モーションコントラストデータに対する解析処理の中心位置又は基準位置を設定すること」との技術的な関係が明確とはいえない。
 
●理由２（新規性）及び理由３（進歩性）について
請求項１〜５
刊行物：米国特許出願公開第２０１４／００７３９１７号明細書（甲１）
第６　取消理由（決定の予告）の概要
　請求項１、２、４及び５に係る特許に対して、当審が令和３年３月１０日付けの取消理由（決定の予告）通知において特許権者に通知した取消理由の要旨は、次のとおりである。
１（新規性）下記の請求項に係る発明は、本件特許出願前に日本国内又は外国において、下記の頒布された刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明であって、特許法第２９条第１項第３号に該当するから、下記の請求項に係る特許は、特許法第２９条第１項の規定に違反してされたものである。
２（進歩性）下記の請求項に係る発明は、本件特許出願前に日本国内又は外国において、下記の頒布された刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、本件特許出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者が容易に発明をすることができたものであるから、下記の請求項に係る特許は、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものである。
３（明確性）本件特許は、特許請求の範囲の記載が下記の点で不備のため、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してされたものである。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　記
●理由１（新規性）及び理由２（進歩性）について
請求項１、２、４及び５
刊行物：米国特許出願公開第２０１４／００７３９１７号明細書（甲１）
●理由３（明確性）について
　請求項２に記載の「解析チャート」は、解析チャートの何が変更されるのか明確でない。
第７　各甲号証の記載
１　甲１について
（１）甲１の記載
　甲１には、以下の事項が記載されている。原文に続き当審訳を記す。下線は当審で付与した。以下、同様。
（甲１ア）
「[0017] One embodiment is directed to methods for quantitatively measuring blood flow in an ocular vascular bed. In certain embodiments, the method for quantitatively measuring blood flow in an ocular vascular bed may comprise the steps of selecting an ocular vascular bed from which to quantitatively measure blood flow, scanning the ocular vascular bed to obtain M-B scans of OCT spectrum therefrom, splitting the M-B scans of OCT spectrum into M spectral bands and determining a quantitative measurement of blood flow from the M spectral bands. In additional embodiments, the step of splitting the M-B scans of the OCT spectrum into M spectral bands may comprise creating overlapping filters covering the OCT spectrum, and filtering the OCT spectrum with the overlapping filters. In yet further embodiments, the step of determining a quantitative measurement of blood flow from the M spectral bands may comprise creating decorrelation images for the M spectral bands and combining the decorrelation image s for the M spectral bands to create a flow image and/or the step of creating decorrelation images for the M spectral bands may comprise determining amplitude information for each spectral band and calculating decorrelation between adjacent amplitude frames for each spectral band.」
「当審訳：
［００１７］　一実施形態は、眼球血管床内の血流を定量的に測定するための方法に関連する。ある実施形態においては、眼球血管床内の血流を定量的に測定するための方法は、定量的に血流を測定する眼球血管床を選択するステップと、ＯＣＴスペクトルのＭ−Ｂスキャンをそこから得るために、眼球血管床をスキャンするステップと、Ｍ個のスペクトル帯域へとＯＣＴスペクトルのＭ−Ｂスキャンを分割するステップと、Ｍ個のスペクトル帯域から血流の定量的測定値を決定するステップと、を含んでもよい。さらなる実施形態においては、Ｍ個のスペクトル帯域へとＯＣＴスペクトルのＭ−Ｂスキャンを分割するステップは、ＯＣＴスペクトルにわたる重なりフィルタを作成するステップと、重なりフィルタでＯＣＴスペクトルをフィルタ処理するステップと、を含んでもよい。さらに他の実施形態においては、Ｍ個のスペクトル帯域から血流の定量的測定値を決定するステップは、Ｍ個のスペクトル帯域に対して相関除去画像を作成することと、流体画像を作成するためにＭ個のスペクトル帯域に対する相関除去画像を組み合わせることを含み、および／もしくは、Ｍ個のスペクトル帯域に対して相関除去画像を作成するステップは、各スペクトル帯域に対する振幅情報を決定することと、各スペクトル帯域に対して隣接する振幅フレーム間の相関除去を計算することと、を含んでもよい。」
（甲１イ）
「[0066] In more detail, prior art full-spectrum decorrelation 102 achieves decorrelation purely through process the amplitude signal and does not require phase information. To evaluate the flow signals coming from the scattering tissue, an average decorrelation image D (x,z) at each position is obtained by averaging N-1 decorrelation image frames computed from N reflectance amplitude images frames from M-B mode scanning. Each decorrelation frame is computed from 2 adjacent amplitude frames: A n(x,z) and A n+1(x,z). Using the full spectrum decorrelation method 102, the decorrelation image it is given by the following equation:
[0067] where x and z are lateral and depth indices of the B-scan images  and n denotes the B-scan slice index. In this full spectrum equation, the decorrelation signal-to-noise ratio acquired from full spectrum can only be increased by increasing the number N of B-scans taken at the same position. However, more scans require more imaging time which may not be practical.」（当審注：D (x,z)のDは、オーバーラインが引かれている。以下同様。）
「当審訳：
［００６６］　より詳細には、従来の全スペクトル相関除去１０２は、単に振幅信号の処理を通して相関除去を達成し、位相情報を必要としない。散乱組織由来の流体信号を評価するために、各位置における平均相関除去画像Ｄ（ｘ，ｚ）は、Ｍ−Ｂモードスキャン由来のＮ個の反射率振幅画像から計算されたＮ−１個の相関除去画像フレームを平均化することによって取得される。各相関除去フレームは、２つの隣接する振幅フレーム：Ａｎ（ｘ，ｚ）およびＡｎ＋１（ｘ，ｚ）から計算される。全スペクトル相関除去法１０２を利用すると、相関除去画像は、以下の式によって与えられる。
［００６７］　ここで、ｘおよびｚは、Ｂ−スキャン画像の横方向および深度指数であって、ｎはＢ−スキャンスライス指数を表す。この全スペクトル式において、全スペクトルから取得される相関除去信号ノイズ比は、同一位置で得られるＢ−スキャンの回数Ｎを増加させることによってのみ増加させることができる。しかしながら、より多数のスキャンは、実用的ではないより長いイメージング時間を必要とする。」
（甲１ウ）
「[0070] In more detail, split-spectrum decorrelation 122 can produce decorrelation images given by the following equation:
[0071] After splitting the spectrum by applying M (for example, M can=4 as described in an exemplary example below) equally spaced bandpass filters, M individual decorrelation images can be obtained between each pair of B-scans, which can then be averaged along both the lateral (X) and axial (Z) directions to increase DSNR. In split-spectrum decorrelation 122, the average decorrelation image D (x, z) can be described as the average of decorrelation images from M spectral bands. By increasing the number M (up to a point), the decorrelation signal-to-noise ratio can be improved without increasing the scan acquisition time.」
「当審訳：
［００７０］　より詳細には、
分割スペクトル相関除去１２２
［００７１］　
均等間隔帯域通過フィルタにＭを適用することによって（以下に例示的実施例として記述されるように、例えば、Ｍ＝４とすることができる）スペクトルを分割した後、Ｍ個の各相関除去画像は、Ｂ−スキャンの各対の間に取得することができ、ＤＳＮＲを増加させるために、その後、横（Ｘ）および軸（Ｚ）方向の双方に沿って平均化することができる。分割スペクトル相関除去１２２において、平均相関除去画像Ｄ（ｘ，ｚ）は、Ｍ個のスペクトル帯域から相関除去画像の平均として記述することができる。Ｍの数を（或る点まで）増加させることによって、相関除去信号ノイズ比は、スキャン取得時間を増やすことなく、改善することができる
（甲１エ）
「[0101] Any one or more of various embodiments as discussed may be incorporated, in part or in whole, into a system. FIG. 10 illustrates an exemplary embodiment of an in vivo imaging system (e.g. an OCT system) 1000 in accordance with various embodiments described herein. In the embodiments, OCT system 1000 may comprise an OCT apparatus 1002 and one or more processors 1012 coupled thereto. One or more of the processors 1012 may be adapted to perform methods in accordance with various methods as disclosed herein. In various embodiments, OCT system 1000 may comprise a computing apparatus including, for example, a personal computer in any form, and in various ones of these embodiments, one or more of the processors may be disposed in the computing apparatus. OCT systems in accordance with various embodiments may be adapted to store various information. F or instance, an OCT system may be adapted to store parameters and/or instructions for performing one or more methods as disclosed herein.
・・・
[0108] The swept-source OCT system was operated at 100-kHz axial scan repetition rate. In the fast transverse scan (X) direction, the B-scan consisted of 200 A-scans over 3 mm. In the slow transverse scan (Y) direction, there were 200 discrete sampling planes over 3 mm. Eight consecutive B-scans were acquired at each Y position. This is referred to as the “M-B-scan mode” (e.g., as illustrated in FIG. 3) because it enables detection of motion between consecutive B-scans at the same position. Thus, it took 3.2 sec to obtain a 3D volumetric data cube comprised of 1600 B-scans and 32,0000 A-scans. Under this scanning protocol, methods described herein were applied to the repeated frame sequences at each step. Finally, the 200 calculated B-scan frames were combined to form 3D blood perfusion images of posterior part of the human eye.」
「当審訳：
［０１０１］　議論されるように種々の実施形態のうちの一つ以上は、一部もしくは全体をシステムへと組み入れることができる。図１０は、本明細書で記述された種々の実施形態に従う、生体内イメージングシステム（例えばＯＣＴシステム）１０００の例示的一実施形態を示す。実施形態において、
ＯＣＴシステム１０００は、ＯＣＴ装置１００２およびそこに結合された一つ以上のプロセッサ１０１２を含んでもよい
・・・
［０１０８］　
掃引光源ＯＣＴシステムは、１００ｋＨｚの軸方向スキャン繰り返し率で操作された。高速横断方向スキャン（Ｘ）方向において、Ｂ−スキャンは、３ｍｍの２００回のＡ−スキャンで構成された。低速横断方向スキャン（Ｙ）方向において、３ｍｍの２００個の別個のサンプリング平面が存在した。８回の連続的Ｂ−スキャンは、各Ｙ位置で得られた
（甲１オ）
「Quantitative Blood Flow Assessment
[0131] A flowchart of quantitative blood flow measurements is provided in FIG. 20. It begins with the detection of measurement flow volumes using reliable anatomical landmarks on reflectance images and ends up with the calculation of two blood flow parameters: flow index and vessel density. Additionally, the measurement of non-perfusion area is also demonstrated for the quantification purpose.
Detection of Measurement Volumes
[0132] Based on the 3D volumetric data set 102 from the above scanning protocol 100, SSADA algorithm 303 is performed on raw interference spectrum 302 and both reflectance intensity images 304 and decorrelation (flow) images 306 can be obtained simultaneously. If necessary, the image distortion due to the saccadic motion artifacts can be reduced by performing 3D registration 307 [Kraus et al., Biomed. Opt. Express 3:1182-1199 (2012)]. When registered B-scan reflectance 308 and registered B-scan flow 310 are processed, at 311, the anatomical landmarks are identified on B-scan reflectance 308 and used for the segmentation of B-scan flow 310. At 313, maximum projection algorithm [Jia et al., Opt. Express 20:4710-4725 (2012)] is applied on both reflectance 308 and segmented flow 312 image. The projection algorithm finds the maximum reflectance and decorrelation value for each transverse position, representing the highest reflectance and fastest flowing vessel lumen respectively. Next, at 317, the landmarks on en face reflectance 314 are identified and used to mask en face segmented flow image 316. Then segmented en face flow image 318 is obtained and used for calculation of flow index 320 and vessel density 322.」
「当審訳：
定量性血流評価
［０１３１］　定量性血流測定のフローチャートが図２０に示される。それは、反射率画像上での確実な解剖学的指標を利用する測定流量の検出で開始し、二つの血流パラメータ（流動指数および血管密度）の計算で終了する。さらに、非灌流領域の測定も、定量化目的で実施される。
測定容積の検出
［０１３２］　上述の
スキャンプロトコル１００由来の３Ｄ容量測定データセット１０２に基づいて、ＳＳＡＤＡアルゴリズム３０３は、未処理干渉スペクトル３０２に実施され、反射率強度画像３０４および相関除去（流体）画像３０６の双方は、同時に取得することができる
位置決めされたＢ−スキャン反射率３０８および位置決めされたＢ−スキャン流体３１０が処理され、３１１で、解剖学的指標は、Ｂ−スキャン反射率３０８で識別され、Ｂ−スキャン流体３１０の断片化用に使用される
３１３において、最大投影アルゴリズム
は、反射率３０８および断片化された流体３１２画像の双方に対して識別される
投影アルゴリズムは、各横断方向位置に対して、最大反射率および相関除去値を見出し、最高の反射率および最速の流動血管管腔を其々表す
続いて、３１７において、正視型反射率３１４における指標が識別されて、正視型断片化流体画像３１６をマスクするために使用される。その後、断片化正視型流体画像３１８は、流動指数３２０および血管密度３２２の計算用に得られて使用される
（甲１カ）
「[0136] An example demonstrating how to detect optic disc boundary 412 and temporal ellipse of disc 422 is described herein below and in FIG. 23. The NCO 604, which is the termination of the retinal pigment epithelium (RPE)/Bruch's membrane (BM) complex [Strouthidis et al., Invest. Ophthamol. Vis. Sci. 50:214-223 (2009) and Hu et al., Invest. Ophthamol. Vis. Sci. 51:5708-5717 (2010)], can be used to define the ONH margin 412 [Strouthidis et al., Invest. Ophthamol. Vis. Sci. 50:4709-4718 (2009)]. In OCT cross-sectional B-scans, the boundary of the NCO 604, indicated by two green dashed lines 606 is determined by the termination of the RPE/BM complex (two green arrows) 604. It corresponds to the two margin points 608 at the disc region. These representative margin points are transferred on the corresponding flow cross-sectional image 610 and en face projection maps 612. The boundary produced by the surrounding peripapillary choroidal blood flow 614 in the flow data 502 is not optimally used as  the detection method for disc margin 412.
[0137] Because the NCO 604 is detectable, it can be manually delineated on the reflectance projection image 314. Shown by FIG. 24, the major 702 and minor axes 704 of the ellipse are calculated along the vertical and horizontal directions. The approximate center of disc is the centroid of the selected ellipse 706.
[0138] After the position and dimensions of a disc are determined, the whole disc 412 and temporal ellipse areas 422 can be segmented for quantitative analysis. The optic disc mask 708 is idealized as an ellipse with vertical diameter (VD) 702 and horizontal diameter (HD) 704. The mask value is 1 inside the ellipse and 0 outside. An elliptical mask 710 is also defined for the disc region temporal to the major superior and inferior branch arteries and veins. The temporal ellipse 422 has a major axis diameter of 0.75 VD and a minor axis diameter of 0.50 HD. The temporal ellipse is tilted inferiorly to fit the tilt of the disc vessel pattern associated with the tilt of the disc-fovea axis 712. According to the literature measurements on the normal population [J. M. McDonnel, “Ocular embryology and anatomy,” in Retina, S. J. Ryan, ed. (CV Mosby, St Louis, 1989), pp. 5-16], the average value of this angle is 7.1°. The temporal ellipse angiography 423 does not contain any major branch retinal blood vessels and therefore may be a better measure of local disc microcirculation.
Definition and Calculation of Flow Index and Vessel Density
[0139] By multiplying different masks 317 with original blood flow projection map 316, respectively, the segmented flow maps 318 can be acquired for further quantification.
[0140] The flow index 320 is defined as the average decorrelation values in the segmented area, which can be given by,
 [0141] The vessel density is defined as the percentage area occupied by vessels in the segmented area, using the following formula, 
 [0142] Where A can be segmented en face flow area 318, D is the decorrelation value acquired by SSADA 303. The threshold used to judge V is 1 or 0 and was set at 0.125, two standard deviations above the mean decorrelation value in noise region. As described by previous report [Jia et al., Opt. Express 20:4710-4725 (2012)], the central FAZ 451 in the normal eyes can be chosen as a noise region after the same scanning pattern 100 was applied on the macular region, and then calculated decorrelation values by SSADA 303.」
「当審訳：
［０１３６］　視神経乳頭境界４１２および視神経乳頭の側頭部エリプス４２２を如何にして検出するかを示す一例は、以下図２３に記述される。
網膜色素上皮（ＲＰＥ）／Ｂｒｕｃｈ膜（ＢＭ）複合体の終端であるＮＣＯ６０４は
ＯＮＨ縁４１２を画定するために使用することができる
ＯＣＴ断面Ｂ−スキャンにおいて、二つの緑色破線６０６によって示されるＮＣＯ６０４の境界は、ＲＰＥ／ＢＭ複合体（二つの緑色矢印）６０４の終端によって判定される。それは、視神経乳頭領域における二つの縁点６０８に対応する。これらの其々の縁点は、対応する流体断面画像６１０および正視型投影マップ６１２上に転写される
［０１３７］　
ＮＣＯ６０４は検出可能であるため、反射率投影画像３１４に手動で描写することができる
［０１３８］　
視神経乳頭の位置および寸法を決定した後、視神経乳頭全体４１２および側頭部エリプス領域４２２は、定量化解析用に区分化することができる
視神経乳頭マスク７０８は、垂直径（ＶＤ）７０２と水平径（ＨＤ）７０４を有する楕円として理想化される
流動指数および血管密度の定義および計算
［０１３９］　
元の血流投影マップ３１６と別々のマスク３１７とを其々乗算することによって、区分化された流動マップ３１８をさらなる定量化用に取得することができる
［０１４０］　流動指数３２０は、区分化領域における平均相関除去値として定義され、以下の式によって与えられる。
［０１４１］区分化領域における血管によって占められる領域の割合として、血管密度は、以下の式を利用して、定義される。
［０１４２］　Ａは、区分化正視型流動領域３１８とすることができ、Ｄは、ＳＳＡＤＡ３０３によって得られた相関除去値である。Ｖを判定するために使用される閾値は、１もしくは０であって、ノイズ領域内の平均相関除去値を超える二つの標準偏差である０．１２５に設定された。前述の報告［ｊｉａらによる、Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ　２０：４７１０−４７２５（２０１２）］に記述されるように、通常の眼球内の中心ＦＡＺ４５１は、同一のスキャンパターン１００が黄斑領域に適用され、その後、ＳＳＡＤＡ３０３によって相関除去値が計算された後のノイズ領域として選択することができる。」
（甲１キ）ＦＩＧ．３ 
（甲１ク）ＦＩＧ．２０
当審訳：
　　　　　　　　　　　図２０
（甲１ケ）ＦＩＧ．２３
（甲１コ）ＦＩＧ．２４
 
（２）甲１に記載された発明
ア　甲１には、「ＯＣＴ装置１００２に結合されたプロセッサ１０１２」（上記（引１エ）［０１０１］）が、「３ｍｍの２００回のＡ−スキャンで構成されたＢ−スキャン」データ（上記（引１エ）［０１０８］）を、「分割スペクトル相関除去」処理して「相関除去画像」を作成すること（上記（引１ウ））が記載され、前記「相関除去画像」が下記イの「脱相関フロー画像３０６」であることは明らかであるから、甲１には、「光干渉断層撮影装置１００２によって取得された同一位置の時間的に異なる複数のＯＣＴデータを、脱相関法により処理して被検体の脱相関フロー画像３０６を生成するコンピュータプロセッサ１０１２」について記載していることが理解できる。
イ　甲１には、上記（引１オ）及び（引１カ）の記載によれば、上記アのコンピュータプロセッサ１０１２は、ＦＩＧ．２０の定量性血流測定のフローチャートに従い、「複数のＯＣＴデータから生成される反射強度正面画像３１４に、手動で描かれた視神経乳頭境界４１２の位置とサイズを、楕円に理想化した視神経乳頭マスク７０８によって領域区分し、領域区分された領域を、脱相関フロー画像３０６から生成された正面投影マップ６１２に転写し、転写された領域の流動指数や血管密度を算出する」ことが記載されていることが理解できる。
ウ　上記ア及びイを含む上記（１）の記載及び図面から、甲１には、次の発明（以下「甲１発明」という。）が記載されていると認められる。
「　光干渉断層撮影装置１００２によって取得された同一位置の時間的に異なる複数のＯＣＴデータを、脱相関法により処理して被検体の脱相関フロー画像３０６を生成し、生成された脱相関フロー画像３０６を解析して流動指数や血管密度を算出するコンピュータプロセッサ１０１２であって、
　複数のＯＣＴデータから生成される反射強度正面画像３１４に、手動で描かれた視神経乳頭境界４１２の位置とサイズを、楕円に理想化した視神経乳頭マスク７０８によって領域区分し、領域区分された領域を、脱相関フロー画像３０６から生成された正面投影マップ６１２に転写し、転写された領域の流動指数や血管密度を算出する手段を備える、コンピュータプロセッサ１０１２。」
２　甲２の記載
　甲２には、以下の事項が記載されている。
（甲２ア）７５〜７７頁
「
Ｒｅｔｉｎａｌ　Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ（網膜厚さ）の解析
・・・
 
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　                                                                 　」
　甲２には、網膜厚さ解析において、カラー眼底画像上に設定されたグリッド（Ｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒ　Ｇｒｉｄ、ＥＴＤＲＳ　Ｇｒｉｄなど）、及びカラー眼底画像上で設定されたグリッドの各枠に対応する領域に数値が記載されている。また、Ｇｒｉｄに関する機能として「Ｒｅｐｏｓｉｔｉｏｎ」が記載されている。
３　甲３の記載
　甲３には、以下の事項が記載されている。
（甲３ア）
「【０００６】
　ここで、
被検眼の診断に際しては、例えば意図した部位及びその近傍について付随情報として網膜層等の断面像に基づく各層の厚さが必要となる場合がある。眼底像中に複数の領域を規定するセクターを配し、セクター内の各領域での平均層厚を表示することで当該要求に対応する手法が知られている
　しかしながら、セクターの移動に伴いセクターの位置する場所における断層像を適応的に表示することは知られておらず、セクターを任意の位置に移動した際にセクターが配置された領域における層厚とセクターが配置された場所における断層像とを比較することは困難であった。」
（甲３イ）
「【００３４】
　次に、本実施例の特徴であるＯＣＴ装置を用いた断層像の取得方法、および処理方法に関して図１〜図９を用いて説明する。 図９は断層像取得方法のフローチャートである。ステップＳ１では図３に示す測定画面中のＳｃａｎ Ｍｏｄｅボタン１５０１からスキャンモードを選択する。スキャンモードは、Ｍａｃｕｌａ３Ｄ、Ｇｌａｕｃｏｍａ３Ｄ、Ｄｉｓｃ３Ｄがあり、スキャンモードを切り替えるとそれぞれのスキャンモードに最適な走査パターン、固視位置が設定される。走査パターンは３Ｄスキャン、ラジアルスキャン、クロススキャン、サークルスキャン等がある。これらは、各々、本発明において、放射状に配置される複数の断層像群からなる画像、交差した２つの断層像群からなる画像、円筒状に配置される断層像群からなる画像、及び互いに平行な複数の断層像群からなる画像を得る操作パターンとなる。」
（甲３ウ）
「【００４４】
［実施例２］
　実施例１とは断層像取得方法は同じでレポート画面が異なる。なお、表示されるレポート画面は例えば、図３において選択されるスキャンモードにより異なる。例えば、Ｓｃａｎ　Ｍｏｄｅボタン１５０１において乳頭撮影モードが選択された場合のレポート画面は図５のようになる。また、例えば、Ｓｃａｎ　Ｍｏｄｅボタン１５０１において黄斑撮影モードが選択された場合のレポート画面は図６のようになる。図６に示すレポート画面４０００は副走査線断層像４４０１を含む。
眼底画像４０１上には、
セクター４１０５が表示される
厚みマップ４７０１
【００４５】
　実施例２においても図９に示した断層像取得方法のフローチャートに従って断層像を取得する。取得された断層像は、図６に示すようにレポート画面４０００に表示される。すなわち、表示制御部４０６は、眼底像と領域を示す表示形態と断層像とを表示手段に表示させる表示制御手段の一例に相当する。
　ここで、
被検査物の平面画像に相当する眼底画像４１０１上に表示される
セクター４１０５
【００４６】
　また、図７（ｃ）のように主走査線４１０３、副走査線４１０４をマウスカーソルでクリック選択し、ドラックをするとセクターは移動せずに主走査線４１０３、副走査線４１０３を移動することが出来る。主走査線４１０３および副走査線４１０４のそれぞれ対応する主走査線断層像４３０１および副走査線断層像４４０１を見ながら主走査線４１０３、副走査線４１０４を動かし、それぞれ中心窩が最も窪んでいる位置にすることで中心窩の中心を正確に探すことが出来る。
　この時、主走査線と副走査線の交点を
マウスカーソルでクリックすると
中心窩の中心にセクターを正確に移動することが出来る。それによって、中心窩を層厚マップの中心とした正確な網膜厚マップ４５０２を求めることが出来る為、網膜の診断に役立てることが出来る
画像を区画するセクターに区分された画像における所定の層、本例では網膜の厚さが表示制御部４０６によって表示部９２８に表示される
（甲３エ）図６ 
（甲３オ）図７
　甲３には、眼底画像４１０１上にセクター４１０５を設定し、セクター４１０５に区分された各領域の網膜の厚さがレポート画面４０００の厚みマップ４７０１に表示されることが記載されている。また、眼底画像４１０１上に表示されるセクター４１０５の中心をマウスカーソルでクリックすると中心窩の中心に移動することができ、中心窩を中心とした網膜の厚みマップ４７０１にセクター４１０５に区分された各領域の網膜の厚さを表示することが記載されている。
４　甲４の記載
　甲４には、以下の事項が記載されている。
（甲４ア）２４８頁
「
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　」
（甲４イ）２４８頁
「〇１（当審注：原文は丸囲い付き１。以下同様。）　解析チャート
黄斑付近の領域を細分して平均の厚み（μｍ）を表示します。またその解析チャートを、ＥＴＤＲＳとＧＣｈａｒｔから選択します。
・・・
オーバーレイで「層の厚み＋解析チャート」を選択した場合は、ＳＬＯ画像にチャートのパターンが表示されます
（甲４ウ）２４９〜２５０頁
「〇５
・・・
オーバーレイで「層の厚み＋解析チャート」を選択している場合、解析チャートをドラッグさせて移動できます
解析チャートの移動に伴い、解析チャートに表示された厚みの値が更新されます
（甲４エ）２５０頁
「
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　」
　甲４には、オーバーレイで「層の厚み＋解析チャート」を選択した場合は、ＳＬＯ画像にチャートのパターンが表示されることが記載されている。また、オーバーレイで「層の厚み＋解析チャート」を選択している場合、解析チャートをドラッグさせて移動でき、解析チャートの移動に伴い、解析チャートに表示された厚みの値が更新されることが記載されている。
５　甲５の記載
　甲５には、以下の事項が記載されている。
（甲５ア）
「【００５２】
　（レポート画面の構成）
　図４を用いて本実施形態に係るレポート画面４０００について説明する。レポート画面４０００は、モニタ９２８に表示される画面であり、撮像した被検眼像および画像解析データを詳細に確認する画面である。
【００５３】
　４００１は患者情報表示部であり、本画面で表示されている患者の情報、例えば患者ＩＤ、患者名、生年月日、性別、人種などを表示する。
４１００は２次元画像表示画面であり、ＳＬＯ像
が表示される
２次元画像表示画面４１００には、
セクターデータのもととなるグリッド４１０３が重畳表示される
【００５４】
　４３００は層厚マップ、４４００は比較層厚マップ、
４５００はセクター層厚データ
 
（甲５イ）
「【００８１】
　（セクターデータ） 次に、図１０を用いて、セクター層厚データの構成について説明する。
図１０（ａ）の４５０１は、前述のグリッド４１０３によって被測定物を分割した際の、各セクター内の層厚平均値を示したセクター層厚データである
【００８２】
　次に、図１０（ｂ）を用いて、セクター層厚データを生成し表示する動作フローについて説明する。ステップＳ２０１からステップＳ２０５までは上述の層厚マップのステップＳ１からステップＳ５までと同様の動作であるので説明を省略する。
ステップＳ２０５で有意領域を設定した後、ステップＳ２０６で解析画像生成部９３４はステップＳ２０４で得られた層構造と、グリッド４１０３のデータをもとにセクターを生成し、そのセクターを構成する全ての層厚データから各セクターの層厚平均値を算出する。次に、ステップＳ２０５で生成された有意領域の情報に基づき、ステップＳ２０６でセクター層厚データを生成し、ステップＳ２０７で表示する
【００８３】
　ここで、
セクター層厚データの表示方法は、
二次元画像
に重畳する形式で表示しても良い
（甲５ウ）図４ 
（甲５エ）図１０ 
　甲５には、２次元画像表示画面４１００に表示された２次元画像にグリッド４１０３が重畳表示され、２次元画像としてＳＬＯ画像が表示されること、グリッド４１０３によって被測定物を分割した際の各セクター内の層厚平均値を表示することが記載されている。また、セクター層厚データ（各セクター内の層厚平均値）は、二次元画像に重畳表示されても良いことが記載されている。
６　甲６の記載
　甲６には、以下の事項が記載されている。
 
（甲６ア）
「【０１２８】
　網膜厚マップ１１０は、被検眼の網膜厚の二次元的な分布を示すカラーマップであり、層厚に応じた色分けされる。網膜厚マップ１１０は、網膜層の厚みを示す厚みマップ、被検眼の網膜層の厚みと正常眼データベースに記憶された正常眼の網膜層の厚みとの比較結果を示す比較マップ、被検眼の網膜層の厚みと正常眼データベースに記憶された正常眼の網膜層の厚みとのずれを標準偏差にて示すデビエーションマップ、各検査日との厚みの差分を示す検査日比較厚み差分マップ、などが考えられる。なお、網膜厚マップ１１０の表示領域に表示されるマップの代わりとして、スキャニングレーザオフサルモスコープ（ＳＬＯ）、眼底カメラ等によって取得された
眼底正面画像を表示する
【０１２９】
　なお、網膜厚マップ１１０の表示領域に表示する二次元画像は、二次元画像選択領域１１２によって選択可能である。二次元画像選択領域１１２では、例えば、表示部１に出力された二次元画像の種別が判別可能に表示される。図４では比較マップが選択された状態となっている。検者は、図５のようなカスタマイズ画面において、所望のマップあるいは眼底正面像を選択することによって所期する二次元画像を出力できる（図５参照）。
【０１３０】
　断層画像１２０を表示する領域に表示される断層画像は、網膜厚マップ１１０の測定エリアに対応する断層画像が表示される。例えば、初期設定として、網膜厚マップ１１０の中心部に対応するラインに対応する断層画像が表示される。なお、出力される断層画像は、任意の選択可能であり、網膜厚マップ１１０上で任意に設定される切断ラインに対応する断層画像が表示部１上に出力されるようになっている。
【０１３１】
　
解析チャート１３０は、被検眼の網膜厚の二次元的な分布を領域毎の平均を求めたチャートである
【０１３２】
　
また、解析チャート１３０には、所定領域での層厚を数値にて表示する数値表示領域が付されてもよい
（甲６イ）図４ 
（甲６ウ）図５
　甲６には、表示された眼底正面画像に解析チャート１３０が重畳表示され、解析チャート１３０は、被検眼の網膜厚の二次元的な分布を領域毎の平均を求めたチャートであり、解析チャート１３０には、所定領域での層厚を数値にて表示する数値表示領域が付されてもよいことが記載されている。
７　周知技術
　上記甲２〜６の記載によれば、ＯＣＴデータ解析装置において、表示された眼底正面画像に、ＯＣＴデータに基づく網膜の層厚解析の領域を示す解析チャートを重畳表示することは、周知技術であるといえる。
８　甲７の記載 
　甲７には、以下の事項が記載されている。
（甲７ア）
「【００１６】
　
機能ＯＣＴ画像データは、
強度信号のDecorrelationに基づく画像データ
・・・
【００２１】
　＜モーションコントラストの生成＞
　本装置１は、例えば、時間の異なる同じ位置における少なくとも２つの検出信号から２種類以上の手法で
試料のモーションコントラストを機能ＯＣＴ画像として算出
【００２２】
　取得された複素ＯＣＴ信号から試料のモーションコントラストを算出する手法としては、例えば、複素ＯＣＴ信号の位相差（PD: Phase Difference）を用いる手法（非特許文献１参照。以下、ドップラー位相法，ＰＤ法ともいう）、複素ＯＣＴ信号のベクトル差分（VD: Vector Difference）を用いる手法（非特許文献３参照。以下、ベクトル差分法，ＶＤ法ともいう）、スペックルバリアンス（SV: Speckle Variance）を用いる方法（非特許文献２参照。以下、ＳＶ法ともいう）等がある。」
　甲７には、機能ＯＣＴ画像データは、強度信号のDecorrelationに基づく画像データであり、試料のモーションコントラストを機能ＯＣＴ画像として算出することが記載されている。
第８　当審の判断１（新規性・進歩性）
　令和２年９月３０日付けの取消理由通知、及び令和３年３月１０日付けの取消理由（決定の予告）通知に記載した新規性・進歩性に係る取消理由について、以下検討する。
１　本件発明１について
（１）対比
　本件発明１と甲１発明とを対比する。
ア　
（ア）甲１発明の「光干渉断層撮影装置１００２によって取得された同一位置の時間的に異なる複数のＯＣＴデータを、脱相関法により処理して」「生成」された「被検体の脱相関フロー画像３０６」は、本件発明１の「光干渉断層計によって取得された被検体のモーションコントラストデータであって同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴデータを処理して得られるモーションコントラストデータ」に相当する。
（イ）甲１発明の「光干渉断層撮影装置１００２によって取得された同一位置の時間的に異なる複数のＯＣＴデータを、脱相関法により処理して被検体の脱相関フロー画像３０６を生成し、生成された脱相関フロー画像３０６を解析して流動指数や血管密度を算出するコンピュータプロセッサ１０１２」は、本件発明１の「光干渉断層計によって取得された被検体のモーションコントラストデータであって同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴデータを処理して得られるモーションコントラストデータを解析するためのＯＣＴモーションコントラストデータ解析装置」に相当する。
イ
（ア）甲１発明の「複数のＯＣＴデータから生成される反射強度正面画像３１４」は、「脱相関フロー画像３０６」とは異なるから、本件発明１の「前記モーションコントラストデータとは異なる画像データである第２の画像データ」に相当する。
（イ）甲１発明の「反射強度正面画像３１４に、手動で描かれた視神経乳頭境界４１２の位置とサイズを、楕円に理想化した視神経乳頭マスク７０８」は、「流動指数や血管密度を算出する」ための解析領域を設定する解析チャートといえるから、本件発明１の「第２の画像データ上に設定された」「解析チャート」に相当する。
（ウ）また、甲１発明の「複数のＯＣＴデータ」から「生成された脱相関フロー画像３０６を解析して流動指数や血管密度を算出する」ことは、本件発明１の「ＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力する」ことに相当する。　
（エ）上記（イ）及び（ウ）を踏まえると、甲１発明の「反射強度正面画像３１４に、手動で描かれた視神経乳頭境界４１２の位置とサイズを、楕円に理想化した」、「複数のＯＣＴデータ」から「生成された脱相関フロー画像３０６を解析して流動指数や血管密度を算出する」ための「視神経乳頭マスク７０８」は、「反射強度正面画像３１４」上に設定された、「ＯＣＴデータを処理して得られた前記モーションコントラストデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための解析チャート」といえることから、本件発明１の「第２の画像データ上に設定された、
前記モーションコントラストデータとは異なる
（オ）甲１発明の「視神経乳頭境界４１２の位置とサイズを楕円に理想化した視神経乳頭マスク７０８によって領域区分し、領域区分された領域を、脱相関フロー画像３０６から生成された正面投影マップ６１２に転写」することは、転写する上で、視神経乳頭境界４１２を理想化した楕円の中心位置に基づいて、正面投影マップ６１２での中心位置が設定されることは明らかであるから、本件発明１の「解析チャートの位置情報に基づいて、前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定」することに相当するといえる。
（カ）甲１発明の「転写された領域の流動指数や血管密度を算出する」ことは、本件発明１の「設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として前記モーションコントラストデータに対する解析処理を行う」ことに相当する。
（キ）以上から、甲１発明の「複数のＯＣＴデータから生成される反射強度正面画像３１４に、手動で描かれた視神経乳頭境界４１２の位置とサイズを、楕円に理想化した」、「複数のＯＣＴデータ」から「生成された脱相関フロー画像３０６を解析して流動指数や血管密度を算出する」ための「視神経乳頭マスク７０８によって領域区分し、領域区分された領域を、脱相関フロー画像３０６から生成された正面投影マップ６１２に転写し、転写された領域の流動指数や血管密度を算出する手段」と、本件発明１の「前記モーションコントラストデータとは異なる画像データである第２の画像データ上に設定された、前記モーションコントラストデータとは異なるＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための解析チャートの位置情報に基づいて、前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定し、設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として前記モーションコントラストデータに対する解析処理を行う解析処理手段」とは、「前記モーションコントラストデータとは異なる画像データである第２の画像データ上に設定された、ＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための解析チャートの位置情報に基づいて、前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定し、設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として前記モーションコントラストデータに対する解析処理を行う解析処理手段」の点で共通する。
　よって、本件発明１と甲１発明とは、次の点で一致し、次の点で相違する。
（一致点）
「　光干渉断層計によって取得された被検体のモーションコントラストデータであって同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴデータを処理して得られるモーションコントラストデータを解析するためのＯＣＴモーションコントラストデータ解析装置であって、
　前記モーションコントラストデータとは異なる画像データである第２の画像データ上に設定された、ＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための解析チャートの位置情報に基づいて、前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定し、設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として前記モーションコントラストデータに対する解析処理を行う解析処理手段を備える、ＯＣＴモーションコントラストデータ解析装置。」
（相違点）
　前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定し、設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として前記モーションコントラストデータに対する解析処理を行う解析処理手段で用いる解析チャートが、本件発明１では、「前記モーションコントラストデータとは異なる」ＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための解析チャートであるのに対し、甲１発明では、「複数のＯＣＴデータ」から「生成された脱相関フロー画像３０６を解析して流動指数や血管密度を算出する」ための「視神経乳頭マスク７０８」であって、「モーションコントラストデータ」に相当する「脱相関フロー画像３０６」とは異なるＯＣＴデータを解析するための解析チャートではない点。
（２）判断
ア　新規性
　上記相違点が本件発明１と甲１発明との間にある以上、本件発明１は、甲１発明であるとはいえない。
イ　進歩性
　上記相違点について検討する。
（ア）上記第７の７で述べたとおり、上記甲２〜６の記載によれば、ＯＣＴデータ解析装置において、表示された眼底正面画像に、ＯＣＴデータに基づく網膜の層厚解析の領域を示す解析チャートを重畳表示することは、周知技術であるといえる。当該周知技術における解析チャートは、網膜の層厚解析のための解析チャートであるから、「前記モーションコントラストデータとは異なる」ＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための解析チャートといえる。
　しかしながら、当該周知技術における解析チャートは、上記相違点に係る本件発明１の構成のように、網膜の層厚解析のための解析チャートをモーションコントラストデータに対する解析に兼用するものでない。
　そして、仮に、甲１発明に当該周知技術を適用しても、モーションコントラストデータに対する解析処理を行う解析処理手段で用いる解析チャートと、網膜の層厚解析のための解析チャートとを別々に設定するだけで、解析チャートを兼用する上記相違点に係る本件発明１の構成には至らない。
　また、甲７（第７の８参照。）には、上記相違点に係る本件発明１の構成について記載も示唆もなく、当該構成が周知技術であるという証拠も見当たらない。
　よって、上記相違点に係る本件発明１の構成とすることは、甲1発明及び甲２〜甲７に基づいて当業者が容易に想到し得ることとはいえない。
（イ）そして、本件特許明細書の【０００５】、【０００６】に記載の「モーションコントラストデータを用いた解析と、ＯＣＴデータを用いた解析（例えば、眼底の層厚解析）とが独立しており、手間であった」「従来技術の問題点」「を鑑み、モーションコントラストデータの解析を好適に行うことができる」という本件発明１が奏する作用・効果は、甲1発明及び甲２〜甲７から当業者が予測し得ることとはいえない。
（３）小括
　したがって、本件発明１は、甲１発明であるとはいえず、また当業者であっても、甲1発明及び甲２〜甲７に基づいて容易に発明をすることができたものとはいえない。
２　本件発明２及び４について
　本件発明２及び４は、本件発明１を減縮した発明であり、上記相違点に係る本件発明１の構成を備えるものであるから、本件発明１と同じ理由により、甲１発明であるとはいえず、また当業者であっても、甲1発明及び甲２〜甲７に基づいて容易に発明をすることができたものとはいえない。
３　本件発明５について
　本件発明５は、本件発明１に対応するＯＣＴモーションコントラストデータ解析プログラムの発明であり、上記相違点に係る本件発明１の構成に対応する構成を備えるものであるから、本件発明１と同じ理由により、甲１発明であるとはいえず、また当業者であっても、甲1発明及び甲２〜甲７に基づいて容易に発明をすることができたものとはいえない。
第９　当審の判断２（明確性）
１　令和２年９月３０日付け取消理由通知に記載した明確性に係る取消理由について
（１）請求項１に記載の「解析チャート」が、何に対する解析チャートであるか明確でない旨を指摘したところ、本件訂正請求による訂正により、「解析チャート」が「前記モーションコントラストデータとは異なるＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための」ものに特定されたことで、何に対する解析チャートであるのか明確になったので、当該取消理由は解消した。
（２）請求項１の記載では、「解析チャート」が、「前記モーションコントラストデータに対する解析処理」に対して、どのような役割を具体的に果たしているのか明確でない旨を指摘したところ、本件訂正請求による訂正により、「解析チャートの位置情報に基づいて、前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定し、設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として前記モーションコントラストデータに対する解析処理を行う」と変更されたことで、「解析チャート」の役割が明確になったので、当該取消理由は解消した。
（３）請求項１を引用する請求項３に記載では、請求項１との技術的な関係が明確でない旨を指摘したところ、本件訂正請求による訂正により、請求項３は削除されたので、当該取消理由は解消した。
２　令和３年３月１０日付け取消理由（決定の予告）通知に記載した明確性に係る取消理由について
　請求項２に記載の「解析チャート」は、解析チャートの何が変更されるのか明確でない旨を指摘したところ、本件訂正請求による訂正により、解析チャートの「位置情報」が変更される点が明確になったので、当該取消理由は解消した。
第１０　取消理由通知において採用しなかった特許異議申立理由（特許法第３６条第６項第１号）について
　申立人は、請求項２に記載の「前記解析チャートの変更に連動して、変更された解析チャートに基づく解析処理を行う」に関して、本件特許明細書に具体的に記載されているのは、解析チャートの表示位置の変更に連動して、モーションコントラストデータに対する解析領域の位置を変更すること、解析チャートの範囲の変更に連動して、モーションコントラストデータに対する解析領域の範囲を変更すること、解析チャートの表示位置の変更に連動して、モーションコントラストデータに対する解析処理の基準位置を変更することであり、本件特許明細書には、解析チャートの種類、分割領域数の変更や、その変更に基づく解析処理などの開示はないから、当該解析処理を行うことを包含する本件発明２はサポート要件に違反する旨主張するところ、本件発明２は、本件訂正請求による訂正により、解析チャートの変更対象が「位置情報」に特定されたことから、本件特許明細書に記載されたものとなり、当該特許異議申立理由は解消した。
第１１　むすび
　以上のとおりであるから、令和２年９月３０日付けの取消理由通知、及び令和３年３月１０日付けの取消理由（決定の予告）通知に記載した取消理由、並びに特許異議申立書に記載した特許異議申立理由によっては、本件請求項１、２、４及び５に係る特許を取り消すことはできない。
　また、他には、本件請求項１、２、４及び５に係る特許を取り消すべき理由を発見しない。
　そして、請求項３に係る特許は、上記のとおり、訂正により削除された。これにより、申立人による特許異議の申立てについて、請求項３に係る申立ては、申立ての対象が存在しないものとなったため、特許法第１２０条の８第１項で準用する同法第１３５条の規定により却下する。
　よって、結論のとおり決定する。
【異議決定日】
令和３年９月１３日（２０２１．９．１３）
【訂正の要旨】
審決（決定）の【理由】欄参照。
（５７）【特許請求の範囲】
　【請求項１】
　光干渉断層計によって取得された被検体のモーションコントラストデータ
であって同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴデータを処理して得られるモーションコントラストデータ
　前記モーションコントラストデータとは異なる画像データである第２の画像データ上に設定された
、前記モーションコントラストデータとは異なるＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための
の位置情報
前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定し、設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として
　【請求項２】
　前記解析処理手段は、前記解析チャートの
位置情報の
の位置情報
　【請求項３】
（削除）
　【請求項４】
　前記第２の画像データ上での前記解析チャートの位置を設定するための検者からの指示を受け付ける第１の指示受付手段をさらに備え、
　前記解析処理手段は、前記第１の指示受付手段によって設定された前記解析チャートの位置情報に基づいて、前記モーションコントラストデータに対する解析処理を行うことを特徴とする請求項１〜
２
　【請求項５】
　光干渉断層計によって取得された被検体のモーションコントラストデータ
であって同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴデータを処理して得られるモーションコントラストデータ
　前記モーションコントラストデータとは異なる画像データである第２の画像データ上に設定された
、前記モーションコントラストデータとは異なるＯＣＴデータに対する解析結果に基づく計測結果を出力するための
の位置情報
前記モーションコントラストデータに対する中心位置又は基準位置を設定し、設定された前記中心位置を中心として又は前記基準位置を基準として