【手続補正書】
【提出日】平成17年8月3日(2005.8.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも被検眼の波面収差を示す測定データに基づき、屈折矯正のための矯正要素を考慮して、検眼用視標の見え具合のシミュレーションを行い視標網膜画像データを形成する画像データ形成部と、
上記画像データ形成部に与える矯正要素を設定する矯正要素設定部と、
上記矯正要素設定部で設定される矯正要素により矯正される、上記画像データ形成部で形成された矯正視標網膜画像データに基づき、適正な矯正要素が設定されているかどうかを判定する判定部と、
を備え、
上記矯正要素設定部は上記判定部の結果に基づき矯正要素を設定し、上記判定部が適正な矯正要素であると判定するまで上記矯正要素設定部が矯正要素を変化させるように構成されていることを特徴とする矯正要素判定装置。
【請求項２】
上記矯正要素は、球面度数、乱視度数、乱視軸角度のいずれか一つ又は複数の組合せであることを特徴とする請求項１記載の矯正要素判定装置。
【請求項３】
上記矯正要素設定部は、球面度数、乱視軸角度、乱視度数の順に、矯正要素を変化させるようにし、
上記判定部は、球面度数、乱視軸角度、乱視度数の順に、適正な矯正要素が設定されているかどうかを判定するように構成されていることを特徴とする請求項２記載の矯正要素判定装置。
【請求項４】
上記画像データ形成部は、見え具合のシミュレーションを行う検眼用視標を、
上記矯正要素として球面度数及び／又は乱視度数が選択された場合には、順次大きさの異なる検眼用視標に切り替えて、検眼用視標の見え具合のシミュレーションを行い視標網膜画像データを形成するように構成されていることを特徴とする請求項２記載の矯正要素判定装置。
【請求項５】
上記画像データ形成部が見え具合のシミュレーションを行う検眼用視標は、球面度数又は乱視度数が適正であるかどうかを判断するときには、ランドルト環視標であることを特徴とする請求項２記載の矯正要素判定装置。
【請求項６】
上記判定部は、所定の検眼用視標のマッチング用のパターンデータとシミュレーションされた視標網膜画像データとを相関度合を比較することにより、適正な矯正要素であるかを判断するように構成されていることを特徴とする請求項１記載の矯正要素判定装置。
【請求項７】
上記判定部は、テンプレートの空間周波数に２次元フーリエ変換を施し、これと網膜像の空間周波数分布を掛け合わせてテンプレートマッチングで判定を行うように構成されていることを特徴とする請求項６記載の矯正要素判定装置。
【請求項８】
上記画像データ形成部は、波面収差から瞳関数を演算し、視力視標の輝度分布関数を演算し、これに眼球の空間周波数分布を掛け合わせて、これを２次元逆フーリエ変換して、被検眼の屈折力分布を示す測定データをシミュレーションした視標網膜画像データ及び／又は設定される矯正要素により矯正された視標網膜画像データを求めるように構成されていることを特徴とする請求項６記載の矯正要素判定装置。
【請求項９】
上記画像データ形成部は、少なくとも被検眼の波面収差を示す測定データと、
屈折矯正のための矯正要素を考慮して、検眼用視標の見え具合のシミュレーションとして、ＭＴＦのデータを形成し、
上記判定部は、形成されたＭＴＦのデータにより適正な矯正要素か否かを判断するように構成されていることを特徴とする請求項１記載の矯正要素判定装置。
【請求項１０】
上記矯正要素設定部は、弱矯正方向から矯正を行うように構成されていることを特徴とする請求項１記載の矯正要素判定装置。
【請求項１１】
上記矯正要素設定部は、自覚測定手順に従って、矯正を行うように構成されていることを特徴とする請求項１記載の矯正要素判定装置。
【請求項１２】
さらに、上記判定部での判定の結果及び画像データ形成部で形成された視標網膜画像データを表示するため、又は適正な矯正要素とその近傍の矯正要素による視標網膜画像データを表示するための表示部を有することを特徴とする請求項１記載の矯正要素判定装置。
【請求項１３】
少なくとも被検眼の波面収差を示す測定データに基づき、屈折矯正のための矯正要素を考慮して、検眼用視標の見え具合のシミュレーションを行い視標網膜画像データを形成するステップと、
上記視標網膜画像データを形成するための矯正要素を設定するステップと、
上記矯正要素を設定するステップで設定される矯正要素により矯正される上記視標網膜画像データを形成するステップで形成された矯正視標網膜画像データに基づき、適正な矯正要素が設定されているかどうかを判定するステップと、
を含み、
上記矯正要素を設定するステップは上記判定するステップの結果に基づき矯正要素を設定し、上記判定するステップが適正な矯正要素であると判定するまで上記矯正要素を設定するステップが矯正要素を変化させるように構成されていることを特徴とする矯正要素判定方法。
【請求項１４】
上記矯正要素は、球面度数、乱視度数、乱視軸角度のいずれか一つ又は複数の組合せであることを特徴とする請求項１３記載の矯正要素判定方法。
【請求項１５】
上記矯正要素を設定するステップは、球面度数、乱視軸角度、乱視度数の順に、矯正要素を変化させるようにし、
上記判定するステップは、球面度数、乱視度数、乱視軸角度の順に、適正な矯正要素が設定されているかどうかを判定するように構成されていることを特徴とする請求項１４記載の矯正要素判定方法。
【請求項１６】
上記視標網膜画像データを形成するステップは、見え具合のシミュレーションを行う検眼用視標を、上記矯正要素として球面度数及び／又は乱視度数が選択された場合には、順次大きさの異なる検眼用視標に切り替えて、検眼用視標の見え具合のシミュレーションを行い視標網膜画像データを形成するように構成されていることを特徴とする請求項１４記載の矯正要素判定方法。
【請求項１７】
上記視標網膜画像データを形成するステップが見え具合のシミュレーションを行う検眼用視標は、球面度数又は乱視度数が適正であるかどうかを判断するときには、ランドルト環視標であることを特徴とする請求項１４記載の矯正要素判定方法。
【請求項１８】
上記判定するステップは、所定の検眼用視標のマッチング用のパターンデータとシミュレーションされた視標網膜画像データとの相関度合を比較することにより、適正な矯正要素であるかを判断するように構成されていることを特徴とする請求項１３記載の矯正要素判定方法。
【請求項１９】
上記判定するステップは、テンプレートの空間周波数に２次元フーリエ変換を施し、これと網膜像の空間周波数分布を掛け合わせてテンプレートマッチングで判定を行うように構成されていることを特徴とする請求項１８記載の矯正要素判定方法。
【請求項２０】
上記視標網膜画像データを形成するステップは、波面収差から瞳関数を演算し、視力視標の輝度分布関数を演算し、これに眼球の空間周波数分布を掛け合わせて、これを２次元逆フーリエ変換して、被検眼の屈折力分布を示す測定データをシミュレーションした視標網膜画像データ及び／又は設定される矯正要素により矯正された視標網膜画像データを求めるように構成されていることを特徴とする請求項１８記載の矯正要素判定方法。
【請求項２１】
上記視標網膜画像データを形成するステップは、少なくとも被検眼の波面収差を示す測定データと、屈折矯正のための矯正要素を考慮して、検眼用視標の見え具合のシミュレーションとして、ＭＴＦのデータを形成し、
上記判定するステップは、形成されたＭＴＦのデータにより適正な矯正要素か否かを判断するように構成されていることを特徴とする請求項１３記載の矯正要素判定方法。
【請求項２２】
上記矯正要素を設定するステップは、弱矯正方向から矯正を行うように構成されていることを特徴とする請求項１３記載の矯正要素判定方法。
【請求項２３】
上記矯正要素を設定するステップは、自覚測定手順に従って、矯正を行うように構成されていることを特徴とする請求項１３記載の矯正要素判定方法。
【請求項２４】
乱視度数と乱視軸角度を精密測定するステップをさらに含む請求項１３記載の矯正要素判定方法。
【請求項２５】
求められた球面度数を微調整して一層大きな視力の値を得られる球面度数を求めるための球面度数微調整ステップをさらに含む請求項１３記載の矯正要素判定方法。
【請求項２６】
被検眼の屈折力分布を示す測定データ中の第１の球面度数を矯正要素として用いて、請求項１３に記載された矯正要素判定方法により、第２の球面度数を算出するステップと、
第２の球面度数から、被検眼の屈折力分布を示す測定データ中の第１の乱視度数に従う値を補正することにより第３の球面度数を求めるステップと、
第３の球面度数を矯正要素として用いて、請求項１３に記載された矯正要素判定方法により、第２の乱視度数を算出するステップと
を含む矯正要素判定方法。
【請求項２７】
上記波面収差は、高次収差を含むことを特徴とする請求項１３乃至２６のいずれかに記載の矯正要素判定方法。