(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
頭部に所定の運動刺激を与えながら撮影した眼球の動きを予め記録した記録媒体より、眼球画像を読み出して、所定の画像処理を行うことによって、眼球の角度位置データを算出する
ついで、この算出された角度位置データを微分して、眼球の角速度データを算出する
ついで、この眼球の角速度データを平滑処理して眼球の角速度参照データを算出する
ついで、眼球の角速度データと、眼球の角速度参照データとの差分を逐次算出し、その差分が所定のしきい値を越えたデータを急速相の角速度データとして抽出するとともに、
眼球の角速度データのうち、急速相のデータが除去されたデータを、平滑化処理し補完することによって、眼球運動における緩除相の角速度データを抽出することを特徴とする眼球運動解析方法。
【請求項２】
請求項１において、
記録媒体から読み出した眼球の画像から、楕円近似法によって眼球の回転運動中心を検出し、次いで眼球の角度位置データを算出することを特徴とする眼球運動解析方法。
【請求項３】
頭部に所定の運動刺激を与えながら撮影した眼球の動きを予め記録した記録媒体より、眼球画像を読み出して、所定の画像処理を行うことによって、眼球の角度位置データを算出する角度位置データ算出手段と、
この算出された角度位置データを微分して、眼球の角速度データを算出する角速度データ算出手段と、
この眼球の角速度データを平滑処理して眼球の角速度参照データを算出する角速度参照データ算出手段と、
眼球の角速度データと、眼球の角速度参照データとの差分を逐次算出し、その差分が所定のしきい値を越えたデータを急速相の角速度データとして抽出するとともに、眼球の角速度データのうち、急速相のデータが除去されたデータを、平滑化処理し補完することによって、眼球運動における緩除相の角速度データを抽出する補完手段とを備えた眼球運動解析システム。
【請求項４】
請求項３において、前記角度位置データ算出手段は、
記録媒体から読み出した眼球の画像から、楕円近似法によって眼球の回転運動中心を検出し、次いで眼球の角度位置データを算出することを特徴とする眼球運動解析システム。
【請求項５】
サンプリング手段によって、眼球画像を所定の周期でサンプリングしながら、所定の画像処理を行うことによって、眼球の角度位置データを算出する角度位置データ算出手段と、
この算出された角度位置データを微分して眼球の角速度データを算出する角速度データ算出手段と、
この眼球の角速度データを平滑処理して眼球の角速度参照データを算出する角速度参照データ算出手段と、
眼球の角速度データと、眼球の角速度参照データとの差分を逐次算出し、その差分が所定のしきい値を越えたデータを、上記眼球の角速度データから除去するフィルタ処理を行うフィルタ手段と、
眼球の角速度データのうち、フィルタ処理によって除去されたデータを、平滑化処理によって補完することによって、眼球画像より緩徐相の角速度データを抽出する補完手段とを備えた眼球運動解析システム。
【請求項６】
請求項５において、前記角度位置データ算出手段は、
撮像カメラでフレームもしくはフィールド毎に取り込んだ眼球画像から、楕円近似方法によって眼球の回転運動中心を検出し、次いで眼球の角度位置データを算出することを特徴とする眼球運動解析システム。
【請求項７】
被検者の頭部に回転刺激などを加えたときに得られる眼球画像と、頭部運動センサから出力される速度、加速度、角度位置、角速度、角加速度などの測定信号とを同期させてサンプリングするサンプリング手段と、
サンプリングした眼球の画像データに所定の処理を行うことによって、眼球の角度位置データを算出する角度位置データ算出手段と、
頭部運動センサから出力された測定信号が角速度でない場合には、更にその測定信号を演算処理して角速度データを算出する角速度データ算出手段と、
眼球の角度位置データと、算出した角速度データとを所定の判別条件を適用して比較参照することによって、眼球の角度位置データから急速相となる角度位置データを除去するフィルタ処理を行うフィルタ手段と、
急速相となるデータの除去された眼球の角度位置データを微分処理して、眼球の角速度データを算出した後、平滑化し補完処理を行うことによって、眼球運動における緩徐相の角速度データを抽出する補完手段とを備えた眼球運動解析システム。
【請求項８】
請求項７において、前記角度位置データ算出手段は、
撮像カメラでフレームもしくはフィールド毎に取り込んだ眼球画像から、楕円近似方法によって眼球の回転運動中心を検出して、眼球の角度位置データを算出することを特徴とする眼球運動解析システム。
【請求項９】
請求項３〜８のいずれかに記載の眼球運動解析システムとして構成され、かつ
眼球画像を解析して得られた角度位置データ、角速度データなどの眼球の運動データと、頭部運動センサから出力される測定信号に基づいて得られた頭部の角度位置データ、角速度データなどの頭部の運動データとを時間軸を合わせて、診断用データを作成する機能と、作成された診断用データを表示画面に表示し、あるいは記録紙に印字出力できる機能を備えた眼球運動表示診断装置。
【請求項１０】
請求項９において
診断用データを作成する際に、眼球画像の運動データ、頭部の運動データのうちから、所定の時間幅分だけを切り出して、診断用データとして表示画面に表示し、あるいは記録紙に印字出力できるようにした眼球運動表示診断装置。
【請求項１１】
請求項３〜８のいずれかに記載の眼球運動解析システムとして構成され、かつ
眼球画像から解析された角度位置、角速度データなどの眼球の運動データと、頭部センサの測定信号から解析された角度位置、角速度データなどの頭部の運動データとを横軸、縦軸に描画した診断用データを作成する機能と、作成した診断用データを表示画面に表示し、あるいは記録紙に印字出力する機能を備えた眼球運動表示診断装置。
【請求項１２】
請求項９〜１１において、
前記診断用データに、被検者の固有情報を組み合わせて個人診断ファイルを作成する機能と、作成した個人診断ファイルを表示画面に表示し、あるいは記録紙に印字出力できる機能とを更に備えた眼球運動表示診断装置。
【請求項１３】
請求項９〜１１において、
前記診断用データに、少なくとも被検者の固有情報を組み込んだ個人診断ファイルを、所定の記憶媒体に記録するようにした眼球運動表示診断装置。
【請求項１４】
請求項１３において、
前記所定の記録媒体がビデオテープであることを特徴とする眼球運動表示診断装置。
【請求項１５】
請求項１３において、
前記所定の記録媒体が磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスクのいずれかであることを特徴とする眼球運動表示診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンピュータによる画像演算処理を用いて、眼球画像から、眼球の角速度データを抽出する方法、及び眼球運動表示診断装置、個人診断ファイルを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より耳鼻科、神経内科、脳神経外科においては、被検者の頭部に回転刺激を加え、このときの眼球の動きを観察することによって、めまいや平衡機能障害などの有無を検診することが行われている。
このような眼球運動の観察方法としては、眼球運動の振幅に比例して変動する角膜網膜電位を計測・増幅する電気眼振検査（ＥＮＧ：electronystagmogram）が従来より知られているが、角膜網膜電位にはオフセット電圧がのりやすく、瞼の動きによる筋電位ノイズも混入しやすい。
また、眼球運動には、緩徐相と急速相があるため、これらを分解して観察する必要があり、このようなＥＮＧにおける診断方法では、急速相については急速相振幅・急速相持続時間・急速相最大速度・急速相加速度・急速相立ち上がり加速度・急速相減速加速度などの要素に分解し、緩徐相については緩徐相振幅・緩徐相持続時間・綻徐相全体の単純平均速度などの要素に分解して、原波形を処理するため、設備規模が大きく、検査時間が長い上に、複雑なアルゴリズムが必要となる。
【０００３】
一方、サーチコイルを用いて眼球の運動を観察する方法も知られているが、患者への負担が大きく、日常臨床で用いるのは困難である。
そこで、近時においては、コンピュータを用いて眼球画像から診断用データを得る方法が試みられており、撮像カメラで眼球画像を撮影し、その映像信号を解析して眼球の角速度を求めるなどの方法が試みられている。
このような画像処理では、眼球画像から重心を求めて角度位置を算出し、微分することによって眼球の角速度を求めている。そのため、画像処理の負担が大きく、パソコンなどに取り込んで処理することは殆ど困難とされている。
【０００４】
したがって、以上のような理由により、平衡機能検査は種々の手法が試みられているが、最終的には人の手によつて処理しているのが現状で、パソコンを用いて定量的な観察を行うことは困難とされており、パソコンの発達した近時においては、パソコンで簡単に解析でき、定量的な診断の出来るシステムの開発が待たれている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、眼球運動を診断する際に有効なデータとして使用できる眼球の角速度データを、コンピュータを用いて眼球画像から簡易な方法で解析し抽出する方法、及びシステムを提案するものである。
【０００８】
すなわち、本発明は、頭部に刺激を与えたときに撮影される眼球の画像をコンピュータで処理することによって、電子ファイル形式で診断用データを作成するシステムを提供し、診断データを電子ファイルの形で保存し、利用が出来るコンピュータを使用した診断支援システムを提供することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために提案される本発明は次ぎのような構成を備えている。
請求項１において提案する方法は、平衡機能検査などのために、被検者に対して、頭部に所定の刺激を与えながら、眼球の動きを撮像カメラや、高速カメラなどで予め撮影して、一旦記録媒体に保存したものを、コンピュータによって画像データとして読み取ってから処理する方法を提案している。
【００１０】
すなわち、この方法では、眼球の動きを画像データとして予め記憶させた記録媒体より、眼球画像を読み取る。
そして、読み取った眼球画像に、所定の画像処理を行うことによって、眼球の角度位置データを算出する。
ついで、この算出された角度位置データを微分して、眼球の角速度データを算出する。
ついで、この眼球の角速度データを平滑処理して眼球の角速度参照データを算出する。
ついで、眼球の角速度データと、眼球の角速度参照データとの差分を逐次算出し、その差分が所定のしきい値を越えたデータを、急速相の角速度データとして抽出する。
そして、最後に、眼球の角速度データのうち、急速相の角速度データが除去されたデータを、スムージング処理によって平滑化し、補完することによって、眼球運動における緩除相の角速度データを抽出する。
【００１１】
角速度データは、一般には角度位置データを微分すれば算出されるが、この角速度データには、緩徐相と急速相の成分が混じっているので、微分して得られた角速度データを、更に平滑処理したもの、変化幅の大きいデータを抽出したものなどと比較参照することによって、眼球の角速度データから急速相、緩徐相を分離している。
【００１２】
この方法では、頭部に回転刺激などを与えたときの眼球の運動状態を撮像カメラや高速カメラ、その他のイメージセンサなどで撮影し、ビデオテープや磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスクなどの記録媒体に一旦記録させたものを、コンピュータに取り込んでから解析する場合に適用される。請求項２において提案する方法は、請求項１において、記録媒体から読出した眼球の画像に、楕円近似法を適用して眼球の回転中心を検出し、眼球の角度位置データを算出することを特徴にしたものである。瞳孔の中心は、楕円近似法を用いれば比較的簡単に求めることができ、また対象する眼球の画像についても、同じ方向から撮影されておればよく、必ずしも真正面からの撮影を必要としないなどの利点もある。請求項３，４は、それぞれ請求項１，２に記載した方法に基づくシステムで、その構成要素は、それぞれ請求項１，２に記載した方法を構成する各ステップに対応した作用をなすものである。また、請求項５〜８に記載するシステムは、請求項３によるシステムを部分的に変形させた構成にしている。
【００１３】
すなわち、請求項５において提案するシステムは、サンプリング手段によって、眼球画像を所定の周期でサンプリングしながら、所定の画像処理を行うことによって、眼球の角度位置データを算出する角度位置データ算出手段と、この算出された角度位置データを微分して眼球の角速度データを算出する角速度データ算出手段と、この眼球の角速度データを平滑処理して眼球の角速度参照データを算出する角速度参照データ算出手段と、眼球の角速度データと、眼球の角速度参照データとの差分を逐次算出し、その差分が所定のしきい値を越えたデータを、上記眼球の角速度データから除去するフィルタ処理を行うフィルタ手段と、眼球の角速度データのうち、フィルタ処理によって除去されたデータを、平滑化処理によって補完することによって、眼球画像より緩徐相の角速度データを抽出する補完手段とを備えている。
【００１５】
このシステムは、頭部に回転刺激などを与えたときの眼球の運動状態を撮像カメラや高速カメラで撮影し、そのまま画像データに変換してコンピュータに取り込んで解析する場合に適用される。
【００１６】
なお、眼球の画像から眼球の角度位置を求めた後、急速相や緩徐相の角速度データを抽出する手法は、請求項３のシステムと同じである。
請求項６では、請求項５において、前記角度位置データ算出手段が、撮像カメラでフレームもしくはフィールド毎に取り込んだ眼球画像から、楕円近似方法によって眼球の回転運動中心を検出し、次いで眼球の角度位置データを算出することを特徴とする。眼球の回転運動の中心位置は、画像処理では眼球の重心を求める方法が一般的であるが、処理時間を要するために楕円近似法によって回転運動の中心を求めており、撮像カメラや高速カメラ、その他のイメージセンサで撮影した眼球画像を、その場でコンピュータに取り込んで解析できるようにしている。
【００１７】
請求項７において提案するシステムは、被検者の頭部に回転刺激などを加えたときに得られる眼球画像と、頭部運動センサから出力される速度、加速度、角度位置、角速度、角加速度などの測定信号とを同期させてサンプリングするサンプリング手段と、サンプリングした眼球の画像データに所定の処理を行うことによって、眼球の角度位置データを算出する角度位置データ算出手段と、頭部運動センサから出力された測定信号が角速度でない場合には、更にその測定信号を演算処理して角速度データを算出する角速度データ算出手段と、眼球の角度位置データと、算出した角速度データとを所定の判別条件を適用して比較参照することによって、眼球の角度位置データから急速相となる角度位置データを除去するフィルタ処理を行うフィルタ手段と、急速相となるデータの除去された眼球の角度位置データを微分処理して、眼球の角速度データを算出した後、平滑化し補完処理を行うことによって、眼球運動における緩徐相の角速度データを抽出する補完手段とを備えている。
【００１９】
このシステムでは、眼球の画像と、頭部運動センサから出力される測定信号を用いて、眼球運動における角速度データから急速相と緩徐相の成分を取り出しており、眼球は、サンプリングされた画像を基にして、運動時における角度位置データが算出され、一方の頭部は、運動時における角速度データが用いられ、これらのデータを予め準備された条件に徴して相互に比較することによって、眼球運動における角速度データから急速相と緩徐相の成分を抽出している。
【００２０】
請求項８では、請求項７において、前記角度位置データ算出手段が、撮像カメラでフレームもしくはフィールド毎に取り込んだ眼球画像から、楕円近似方法によって眼球の回転運動中心を検出して、眼球の角度位置データを算出することを特徴とする。この方法では、請求項５のシステムと同様に楕円近似による方法を用いて回転運動の中心を求めることによって、簡易でかつ迅速な処理を図っている。
【００２１】
請求項９，１０は、眼球画像を解析して得られた眼球の運動データと、頭部運動センサから出力される測定信号に基づいて得られた頭部の運動データとを組み合わせて診断データを作成し、作成した診断データを必要に応じて表示画面に表示させたり、記録紙に印字出力する機能を備えた眼球運動表示診断装置を提案している。
【００２２】
すなわち、請求項９では、請求項３〜８のいずれかに記載のシステムとして構成され、かつ眼球画像を解析して得られた角度位置データ、角速度データなどの眼球の運動データと、頭部運動センサから出力される測定信号に基づいて得られた頭部の角度位置データ、角速度データなどの頭部の運動データとを時間軸を合わせて、診断用データを作成する機能と、作成された診断用データを表示画面に表示し、あるいは記録紙に印字出力できる機能とを備えた眼球運動表示診断装置を提案する。つまり、画像を解析して得られた眼球の運動データと、頭部運動センサから出力される測定信号に基づいて得られた頭部の運動データとは、時間軸を合わせて、サンプリングされた後、診断用データとして表示画面に表示され、あるいは記録紙に印字される。
【００２３】
眼球の運動データと、頭部の運動データとの組合せ配列は任意に規定でき、頭部の運動データは、平衡機能検査を的確に行うため、３つの三半規官の動きを表示できるようにしてもよい。
また、眼球の画像に対する頭部の運動データは、アナログ的な波形表示や、デジタル的なバー表示であってもよい。
【００２４】
前庭眼反射、自然視前庭眼反射、固視前庭眼反射などの検査を行うために頭部に回転刺激を加えたときに得られる眼球の運動を、コンピュータで処理して、このような診断用データに作成することによって、頭部と眼球の動きの両者の対比が容易に出来る。請求項１０では、眼球運動表示診断装置を改良したものが提案されている。
【００２５】
眼球の運動データと、頭部の運動データを時間軸を合わせて、組み合わせた診断用データは、診断に有用でないデータを含むことがあるので、この装置では、眼球の運動データ、頭部の運動データから時間軸を合わせて、診断用データを作成する際に、ノイズの少ない有用なデータのみを切り出す。
このようにして作成された診断データは、表示画面に表示したり、記録紙に印字出力させる構成としている。
診断データを作成するために、切り出す時間幅は、臨床例データを参考にして定めればよく、切り出しすべき最適な時間幅を選択すれば、無駄なデータがなくなり、眼球の運動データと頭部の運動データとの相関関係などを容易に対比して判別することができ、診断が一層容易にできる。
【００２６】
請求項１１は、請求項３〜８のいずれかに記載のシステムとして構成され、かつ眼球画像から解析された角度位置、角速度データなどの眼球の運動データと、頭部センサの測定信号から解析された角度位置、角速度データなどの頭部の運動データとを横軸、縦軸に描画した診断用データを作成する機能と、作成した診断用データを表示画面に表示し、あるいは記録紙に印字出力する機能とを備えた眼球運動表示診断装置を提案する。請求項９，１０によって作成された診断データでは時間軸が描かれるが、この装置では、時間軸は描かれず、眼球の運動を示すデータと、頭部の運動を示すデータとが、縦軸、横軸に表示されることになる。臨床例データを参考にして、ノイズの少ない時間幅を切り出すなどすれば、波形パターンを見るだけで診断することも可能となり、有益な方法である。
【００２７】
請求項１２では、請求項９〜１１において、前記眼球運動表示診断装置が、前記診断用データに、被検者の固有情報を組み合わせて個人診断ファイルを作成する機能と、作成した個人診断ファイルを表示画面に表示し、あるいは記録紙に印字出力できる機能とを更に備えている。本発明の眼球運動表示診断装置によって作成された診断データは、いずれも電子データの形で存在するので、コンピュータなどに取り込んでから被検者の固有情報を加えれば個人診断用ファイルが作成できる。このようにして作成された個人診断ファイルは、電子ファイルの形式で保存できるので、コンピュータ内部や、外部記憶装置に保存することができ、また電気信号に変換すれば、通信線を介して容易に転送することもできる。更に、コンピュータで読み出せば、後に必要なデータを書き込むこともでき、データベースとして使用することも出来る。
【００２８】
被検者の固有情報としては、被検者の住所、氏名の他、検査ないし観察した日付、被検者に割り付けたＩＤコードが含まれ、医師などが診断した所見を加えれば、診断用カルテとしても利用できる。
請求項１３〜１５は、請求項９〜１１において、前記眼球運動表示診断装置が、前記診断用データに、少なくとも被検者の固有情報を組み込んだ個人診断ファイルを、所定の記憶媒体に記録することを特徴とする。
【００２９】
この記録媒体には、電子ファイルとして作成された個人診断ファイルを、既存の記録媒体に記録する。最も一般的な方法としてはコンピュータに読み取り可能な信号に変換して記録するが、コンピュータがなくても、ビデオデッキなどによって読み取り、再生表示ができるビデオテープなどに記録してもよい。
個人診断ファイルを、このような記録媒体に記録しておけば、コンピュータから離れた場所で保存することができる上に、診断ファイルを開くためにシークレットコードを入力させるような様式で記録させておくこともでき、紙などに比べると秘密保持性の高い情報として利用できる。
【００３０】
請求項１４は、ビデオテープを記憶媒体として使用したものを提案している。ビデオテープを記録媒体とした場合、個人診断データをビデオ信号の形で記憶しておけば、通常のビデオ再生装置を使用することによって、テレビジョン受像機などのモニタ画面に簡単に映し出して、見ることができる。
請求項１５は、コンピュータによってデータの加入、変更の可能な磁気ディスク、光ディスクやデータの読み出しのみが可能なＣＤＲＯＭなどの記憶媒体として使用したものを提案している。
【００３１】
コンピュータに磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブ、カセットリーダを接続して、読み取らせれば、個人診断ファイルを表示画面に表示できる。
また、このような記憶媒体にはコンピュータを通じて必要なデータを入力することが出来るので、必要なデータを加えることによって、電子ファイル情報として種々の利用が出来る。
【００３２】
なお、ＣＤＲＯＭを記憶媒体とした場合、データの書き込みは出来ないが、多量の個人ファイルを記録することができ、ＣＤＲＯＭドライブを取り付けたコンピュータを用いれば、記録された個人診断ファイルを簡単に読み取って表示画面に表示出来る。
【００３３】
【発明の効果】
本発明によれば、次のような効果が奏される。請求項１，２において提案する方法によれば、予め記録媒体に眼球の画像を記憶させておけば、その記録媒体から眼球の画像を読出し、コンピュータを用いて、またわずかなパラメータを用いて解析処理することによって、眼球の運動の観察や診断に有用な眼球の角速度データを緩徐相と急速相とに分離して抽出することが出来る。また、請求項３，４において提案するシステムも、これらの方法と同様の効果がある。
【００３４】
請求項５，６において提案するシステムによれば、眼球の画像のみをコンピュータを用いて解析処理することによって、眼球の運動の観察や診断に有用な眼球の角速度データを緩徐相と急速相とに分離して抽出することが出来る。特に請求項６では、撮像カメラでフレームもしくはフィールド毎に取り込みながら、楕円近似法を適用することによって眼球の回転運動中心を検出し、眼球の角度位置データを算出するので、重心位置などから眼球の回転運動中心を検出した後に角速度データを算出する手法を採用する場合に比べて高速処理が可能となる。
【００３５】
請求項７，８において提案するシステムによれば、被検者の頭部に回転刺激を与えたときに得られる眼球画像と、頭部運動センサから出力される測定信号に基づいて求められる角速度信号とを基礎データとして使用し、眼球の動きを頭部の動きと対比参照して、緩徐相と急速相の角速度データを抽出するので、より正確に抽出できる。特に請求項８では、撮像カメラでフレームもしくはフィールド毎に取り込んだ眼球画像から、楕円近似方法によって眼球の回転運動中心を検出して、眼球の角度位置データを算出しているので、重心位置などから眼球の回転運動中心を検出した後に角速度データを算出する手法を採用する場合に比べて高速処理が可能となる。
【００３６】
また、請求項９〜１１において提案する装置によれば、いずれも眼球と頭部の運動データが時系列的に変化するビジアルな診断用データとして表示画面に表示され、あるいは記録紙に印字出力されるので、客観性の高い診断が効率よく出来る。特に、請求項１１では、診断用データには、時間要素がなく、眼球の角速度データと、頭部センサの角速度データとが横軸、縦軸に描画されるので、その描画パターンを識別することによって病気や障害などの発見がより一層容易となる。
【００３７】
更に、請求項１２によれば、請求項９〜１１によって作成された診断用データに、被検者の固有情報や所見などを加えた個人診断ファイルが、必要なときに表示画面に表示され、あるいは記録紙に印字出力できるので、効率のよい診断が出来る。更に請求項１３〜１５によれば、画像処理によって作成された診断用データに、少なくとも被検者の固有情報を組み込んで作成された個人診断ファイルが、電子ファイルとして記録媒体に記憶されるので、コンピュータに読み取らせれば、電子データとして利用でき、管理やデータ転送も容易に行える。
【００３８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の眼球運動解析方法を実施するためのシステムの基本構成を示している。
１はＣＣＤカメラなどで構成された撮像手段、２はパソコンなどで構成された表示画面２１を備えたコンピュータ、３は頭部運動センサであり、角速度センサ、角度センサ、角加速度センサなどが使用され、被検者の頭部の運動に応じた測定信号を出力する。また、４は撮像カメラ１からビデオ信号Ｖｓの形で出力される眼球Ｅの画像をＡＤ変換して、画像データとして取り込むためのビデオ入力ボード、５は頭部運動センサ３から出力された測定信号ＶａをＡＤ変換して、コンピュータ２に取り込むためのＡ／Ｄボード、６はコンピュータ２によって処理された診断データを印字出力するためのプリンタである。
【００３９】
図２のステップ１００〜１０８は、眼球Ｅの画像のみから眼球の緩徐相、急速相のデータを分離する本発明の基本手順を示すフローチャート、図３の（ａ）〜（ｆ）はコンピュータによる演算処理によって算出される各種データをグラフ化して示すものである。
基本の動作手順を説明すると、図２のステップ１００では、急速相と緩徐相とを分離するための後述するしきい置Ｅｏを設定する。
このしきい値Ｅｏは経験値、臨床データを考慮して予め設定される。
【００４０】
ついで、撮像カメラ１によって眼球Ｅの画像を取り込む（ステップ１０１）。
すなわち、被検者の頭部に所定の刺激を与えて、前庭眼反射、自然視前庭眼反射、固視前庭眼反射を観察し、このときの眼球運動を撮影する。
この眼球の撮影には、本出願人によって既に平衡機能検査装置として提案されているゴーグルタイプの眼球観察用装着具を使用すればよく、被検者は、このゴーグルを装着し、頭部を回転させるなどすれば、ＣＣＤカメラによって眼球の画像が撮影され、ビデオ信号の形で出力されるため、そのビデオ信号をビデオ入力ボード４を用いて取り込めばよい。
【００４１】
撮像カメラ１によってビデオ信号に変換された眼球Ｅの画像は、フレーム毎あるいはフィールド毎にサンプリングされ、２値化され、楕円近似法によって眼球Ｅの中心位置を検出してから、更に所定の演算処理を施し、眼球Ｅの運動中心に対する瞳孔中心の角度位置データＥＰが算出される（ステップ１０２〜１０３）。
眼球の画像から楕円近似法を用いて、眼球の運動中心を求める手法は、特開平８−１４５６４４号において詳しく開示されているので、ここでは説明は省略する。
楕円近似法の論理によれば、同じ角度から時間を異ならせて撮影した２つの眼球画像があれば、眼球の回転運動の中心を求めることが出来、また眼球の撮影も撮影位置が固定しておれば真正面から撮影する必要はないので、眼球の運動中心を求めるために面倒で時間を要する処理が不要となり、きわめて容易かつ迅速に行える。そのため、このような楕円近似法を利用すれば、パソコンを使用する場合でも、リアルタイムに近い迅速な処理が可能となる。図８は、このようにして得られた角度位置データＥＰを示したグラフである。
【００４２】
ついで、角度位置データＥＰのうち、隣接した角度位置データＥＰどうしの差分を逐次求めて微分し、角速度データＥＶを得る（ステップ１０４）。
図９は、こうして得た角速度データＥＶをグラフをもって示すものである。
ところで、こうして求めた角速度データＥＶは、図９に示したように、急速相の成分と思われる不連続で急激な速度変化を随所に含んでいるので、これを除去する。
そのため、角速度データＥＶを移動平均あるいは最小２乗法によって平滑化したデータを更に角速度参照データＥＶ′として求める（ステップ１０５）。
図１０は、このようにして求めた角速度参照データＥＶ′を示している。
【００４３】
ついで、図８に示した角速度データＥＶと、角速度参照データＥＶ′との差の絶対値を求め、同じ時点のデータの差の絶対値が、予め設定したしきい値Ｅｏより大きいものを、急速相成分として分離し、残りのデータを緩除相として採り出す（ステップ１０７，１０８）。
図１１は角速度データＥＶと角速度参照データＥＶ′との差の絶対値を算出し、ステップ２００によって設定されたしきい値Ｅｏを適用して、急速相と緩除相とを分離する手法をグラフ化して示したものであり、図１２は、このしきい値Ｅｏを適用して急速相を除去した角速度データＥＶ（ａ）′をグラフ化したものである。図１１では、しきい値Ｅｏを越えたデータは、白で示され、しきい値Ｅｏ以下のデータは黒で示されている。
【００４４】
図１２に示した角速度データＥＶ（ａ）′は、随所に抜けを生じているのでスムージング処理を行う。この場合のスムージング処理は、抜けを生じたデータを補完するものであればよいが、ここでは最も一般的な最小２乗法を用いて補完し、平滑化する。かくして、連続した角速度データＥＶ（ａ）を得ている。
図４〜図７は、図１に示した各手順を更に詳細に示すものである。
すなわち、図４のステップ２００〜２０４は、図１のステップ１０１を、眼球の画像データの取り込みルーチンとして示すもので、被検者の頭部に所定の刺激を与えて、前庭眼反射、自然視前庭眼反射、固視前庭眼反射などを観察するため、ＣＣＤカメラ１で撮影された眼球画像は、ビデオ入力ボード４によってＡＤ変換された後、ビデオメモリに格納される。
ビデオメモリに格納された眼球の画像データは、そのままコンピュータ２に取り込んで、画像処理を行ってもよいが、更にＣＤＲＯＭやＭＯディスク、ビデオテープなどの記録媒体に記録保持し、必要に応じてコンピュータ２に取り込んで画像処理してもよい。
【００４５】
図５のステップ３００〜３０５は、眼球の角度位置データ算出ルーチンを示しており、図２のステップ１０２、１０３に対応している。
ビデオメモリに格納された画像データをコンピュータ２に読み込んで、楕円近似法によって、眼球画像から瞳孔のエッジを抽出し、更に瞳孔の中心を求めてから、眼球の運動時の回転中心を求める処理を行い、求めた回転中心をもとにして、更に瞳孔中心の角度位置データを、撮像カメラによって所定の周期でサンプリングした画像について順次算出し、その算出した値を角度位置データＥＰとして、メモリに格納するまでの一連の処理手順を示している。
【００４６】
図６（ａ）のステップ４００〜４０３は眼球の角速度データＥＶ、（ｂ）のステップ４０４〜４０７は眼球の角速度参照データＥＶ′を算出するルーチンを示している。それぞれ、図２のステップ１０４、１０５に対応したものである。
更に図７のステップ５００〜５１１は、図２の１０６，１０７，１０８の処理を詳細に示すものであり、ステップ５００〜５０６は、ステップ１００によって設定されたしきい値Ｅｏを用いて、眼球の角速度データＥＶと角速度参照データＥＶ′の比較判別処理を行う手順を示しており、ステップ５０７〜５１１は、急速相ＥＶ（ｂ）を分離除去した角速度データＥＶ（ａ）′を更にスムージング処理して連続した緩除相の角速度データＥＶ（ａ）を抽出する手順を示している。
【００４７】
本発明では、以上のように撮像カメラなどで撮影された眼球画像をコンピュータを用いて、比較的簡易な手順によって処理することによって、眼球の角速度データＥＶを算出した後、平衡機能検査の診断に特に有用とされる緩徐相の角速度データＥＶ（ａ）を比較的簡単に抽出することが出来る。
ついで、眼球Ｅの画像と、頭部運動センサ３の２つの情報を用いて、眼球の角速度データＥＶ（ａ）を算出する方法について説明する。
【００４８】
図１４のステップ６００〜６０７は、この方法において、眼球Ｅの画像データと、頭部運動センサ３の測定信号を取り込むルーチンを示しており、図１５のステップ７００〜７１０は、コンピュータ２に取り込んだ眼球Ｅの画像と、頭部運動センサ３の測定信号、特に角速度データＨＶをもとにして、眼球運動時における緩徐相の角速度データＥＶ（ａ）を抽出する手法を示している。
なお、図１６の（ａ）〜（ｅ）は、この発明方法を実施摺る際に、途中で算出される各種のデータをグラフ化して示すものである。
この方法では、眼球Ｅの画像を取り込んだコンピュータ２は、前述した方法などで角度位置データＥＰを算出し、この算出された角度位置データＥＰは、更に頭部運動センサ３からの測定信号Ｖａ、あるいは、その測定信号Ｖａを更に演算して求められた角速度データＥＶと比較され、これらを対比し、緩徐相となるための所定の条件に徴した後、角度位置データＥＰから緩徐相となるデータＥＰ′を抽出した後、更に微分処理によって緩徐相の角速度データＥＶを算出し、最後にスムージング処理を行って角速度データＥＶ（ａ）を得ている。
【００４９】
以下、説明すると、眼球の画像データ／頭部運動センサの取り込みルーチンでは、図１４のステップ６００〜６０７に示したように、被検査者の眼球Ｅの画像をＣＣＤカメラ１などで撮影を行い、ＣＣＤカメラ１から出力されるビデオ信号Ｖｓを所定の周期でサンプリングし、２値化してビデオメモリに格納し、それと同期させて、頭部運動センサ３からの測定信号ＶａをＡＤボード５に入力し、デジタル信号に変換してメモリに格納する。
以上のような方法で、メモリに格納された眼球Ｅの画像と、頭部運動センサ３の角速度データＨＶのそれぞれを、急速相、緩徐相における眼球の角度位置と、頭部運動の角速度とが有する固有の特性に反映させて、以下のような判断条件に徴して比較判断する。
【００５０】
すなわち、
（１）眼球の角度位置の方向が変わる点、つまり、グラフでは上下に反転する点は、一般的に緩徐相区間と急速相区間の境界にある。
（２）眼球の角度位置の方向が変わる点において、その両側の点をそれぞれ結ぶ線分のなす角度が鈍角、あるいは一定の角度より大きい場合、そこは緩徐相と急速相の区間の境界ではなく、連続した緩徐相区間である可能性が高い。
（３）頭部角速度がゼロになる点、つまり、グラフでは傾きがゼロの頂点になっている点（頭部回転方向が反転する）の前後区間は、連続した緩徐相区間である可能性が高い。
（４）頭部角速度の方向が不変の区間（頭部回転方向が同じ区間）は、上述の連続した緩徐相区間を除けば、頭部角速度の符号と反対の勾配をもつ区間が緩徐相区間である。
（５）緩徐相区間の平均勾配は急速相区間のそれと比較して小さい。
【００５１】
図１５のステップ７０２〜７０６では、以上のような判別条件（１）〜（５）を順次適用して、緩徐相の条件に当てはまる角度位置データＥＰ（ａ）と、急速相の条件に当てはまる角度位置データＥＰ（ｂ）とを順次分離し、バッファメモリに格納する。
ついで、バッファメモリに格納された緩徐相の角度位置データＥＰ（ａ）を順次読出し、微分処理によって角速度データＥＶ（ａ）′を算出し、最後に急速相として除去されたデータをスムージング処理によって補完する（以上、ステップ７０７〜７１１）。スムージング処理では、最小２乗法による補完処理によって平滑化して、緩徐相の角度速度データＥＶ（ａ）を抽出すればよい。
【００５２】
このように、この発明方法では、眼球Ｅの画像のみならず、被検者の頭部運動センサ３から出力された測定信号Ｖａに基づいて被検者の動きも基準にして、眼球運動における緩徐相と急速相を分離するので、より信頼性の高い診断データとして利用できる。
なお、図１７は、眼球Ｅの角度位置データＥＰと、頭部運動センサ３の測定信号Ｖａをもとにして算出された頭部角速度ＨＶとをグラフ化し、対比して示すものであり、図１８は急速相、緩徐相を含む眼球の角度位置データＥＰ（この図では、緩徐相と思われるデータは◆で示され、急速相と思われるデータは△で示されている）、図１９は緩徐相のみを抽出した角度位置データＥＰをグラフをもって示すもの、図２０は図１９に示した緩徐相のみを抽出した角度位置データＥＰを微分化して得た角速度データＥＶを示しており、図２１は、図２０に示した角速度データＥＶ（ａ）′をスムージング処理によって更に平滑化し、補完処理した角速度データＥＶ（ａ）を示している。
【００５３】
ついで、本発明の眼球運動表示診断装置Ｂについて説明する。
この装置は、前述した方法で得られた眼球Ｅの画像を解析して得られた角度位置データＥＰ、角速度データＥＶなどの眼球の運動データと、頭部運動センサ３から出力される測定信号に基づいて得られた頭部の角度位置データＨＰ、角速度データＨＶなどの頭部の運動データとを、時間軸ｔを合わせて、同じ画面の診断用データ１０として作成する機能と、このような方法で作成された診断用データ１０を表示画面１３ａなどに表示し、あるいはプリンタ（不図示）を作動して記録紙に印字出力できる機能を備えている。
【００５４】
図２２は、このような表示診断装置Ｂの基本概念を示すもので、この装置では、被検者の眼球Ｅを撮影するため、被検者の顔面Ｍなどに装着される眼球運動観察用装着具Ａから出力されるビデオ信号Ｖｓと、眼球運動観察用装着具Ａに設けた頭部運動センサ３の測定信号Ｖａがインターフェース１２を介して、表示診断装置Ｂの本体１３に取り込まれ、その表示画面１３ａには、眼球Ｅの画像よりなる眼球の運動データ１０Ａと、頭部運動センサ３からの測定信号Ｖａに基づいて作成された頭部の運動データ１０Ｂとが合成された合成された診断データ１０となって表示されている。
ここに、表示診断装置Ｂは、以上に説明した画像処理を実行するための演算機能を備えており、ＣＲＴあるいは液晶による表示画面１３ａを備えており、眼球Ｅのビデオ信号Ｖｓは、そのままの画像として、また頭部運動センサ３から出力された測定信号Ｖａは、表示診断装置Ｂの本体で文字化され、あるいはグラフ化された後、画像合成されて表示画面１３ａに表示されるようになっている。
この場合の画像合成は、公知であるので、詳細は省略する。
【００５５】
図２２では、診断データ１０は、被検者の眼球Ｅの画像を眼球の運動データ１０Ａとして、２分割された画面の上方に表示し、頭部運動センサ３から出力された測定信号もとにしてグラフ化した頭部の運動データ１０Ｂを、画面の下方に表示した合成画面になっているが、診断データ１０としては、図２３（ａ），（ｂ）のそれぞれに示したように、片眼の画像と眼球の角度位置データとを眼球の運動データ１０Ａとして示し、頭部の角速度データを頭部運動データ１０Ｂとして示すもの、眼球の角速度データを眼球の運動データ１０Ａ、頭部の角速度データを頭部の運動データ１０Ｂとして示すものであってもよい。
また、表示画面１３ａに表示するだけでなく、プリンタを使用して記録紙などに印字出力する構成にしてもよい。
【００５６】
更に、表示診断装置Ｂとしては、専用のハード機器でなくても、汎用のコンピュータ２に画像処理によるソフトをインストールさせて実現させてもよい。
これらの場合、表示診断装置Ｂでは、診断データ１０を電子ファイルとして保存することが出来るので、演算したそれぞれの項目にファイル名を付け、種々の情報を付加して保存すればよい。後述するような個人診断ファイルを作成する際に、このような方法で診断データを保存しておけば便利である。
【００５７】
図２３は、表示診断装置Ｂにおいて、作成され、表示される診断データの一例を示している。（ａ）〜（ｆ）は、被検者を異ならせて得た診断データのうち、平衡機能検査の診断に使用される典型的なパターンを表示している。
ＨＶは被検者の頭部センサ３から出力された測定信号をもとにして、算出された角速度度データ、ＶＯＲは前庭眼反射によって得られた眼球の角速度データ、ＶｉｓＶＯＲは、自然視前庭眼反射によって得られた角速度データ、ＶＯＲーＦＩＸによって得られた眼球の角速度データをそれぞれ示しており、（ａ）は健常者の診断データであり、（ｂ）〜（ｆ）は、いずれも平衡機能に異常が見られる被検者の診断データを示している。
【００５８】
なお、以上のような方法で表示診断装置Ｂによって診断データ１０を作成する際、眼球の運動データ１０Ａと、頭部の運動データ１０Ｂとは、時間軸ｔを合わせて表示することが肝要であるが、その際、サンプリングしたデータに基づいて作成された表示データのすべてを表示するのではなく、所定の時間幅分のみを切り出し表示してもよい。サンプリングしたすべてのデータは、ノイズを含んでいることが多く、眼球の撮影においては、例えば被検者がまばたきする場合があり、そのようなデータは、診断データから削除することが望まれるからである。
【００５９】
このような表示診断装置Ｂによって表示される診断データ１０は、時間要素を含ませておれば、検査時における変化が時々刻々と判断できるが、時間を要素に含ませることは必ずしも望まれない。
一例としては、サンプリングされた眼球Ｅの画像から解析して得られた角度位置、角速度などの眼球の運動データ１１Ａと、サンプリグされた頭部運動センサ３によって検知された測定信号を演算して得られた頭部の角度位置、角速度などの頭部の運動データ１１Ｂとを縦、横軸に選んで、診断データ１１として描画してもよい。
図２５〜図２７は、いずれも時間要素のない診断データ１１の表示例を示しており、眼球の角速度ＥＶを縦軸、頭部の角速度ＨＶを横軸にしている。
これらの診断データ１１を作成する場合、データ集合の傾きより、その表示パターンの違いを視覚的に捉えて、ＶＯＲゲインを求めることができる。
ここに、ＶＯＲゲインは、急速相を除いた眼球の緩徐相について、頭部の刺激（回転角速度）に対する眼球の応答の度合を意味しており、次式で定義される。
ＶＯＲゲイン＝眼球の緩徐相速度／頭部の角速度
したがって、左右のそれぞれの眼球の運動が対称であれば、グラフの傾きはＨＶの正側（右）、負側（左）で同じとなるが、運動が非対称であれば、グラフの傾きはＨＶの正側（右）、負側（左）で非対称となるので、これらのグラフの傾きを見ることによって、平衡機能の正常、異常が容易に判別できることになる。
この場合、眼球の角速度データＥＶを、左、右で色分けすれば、左右の反応が視覚的にも一層わかりやすくなる。
なお、図２６において、◆は右側の眼球、□は左側の眼球のデータを区分して示しており、ＶＯＲゲインは左側の眼球に対して、右側の眼球の方が低下していることが分かる。
【００６０】
また、頭部角速度ＨＶに対する眼球の角速度ＥＶの関係を、最小２乗法を用いて１次関数で近似して表し、その勾配、つまり振幅比をＶＯＲゲインとして定義してもよい。この方法によれば、各データのうち平均２乗誤差を越えるものは削除し、その後再度直線近似を行うことによって、大幅に離れた誤差データが除外できる。
図２７では、より定量的な評価を行うため、左、右の眼球のそれぞれについてのデータについて、直線近似を行い、その勾配（傾き）をライン１１ａ，１１ｂで示している。
図２６と同様に、◆は右側の眼球、□は左側の眼球のデータを区分して示している。左、右の眼球のそれぞれについて最大緩徐相速度（ＥＶの最大値）も簡単に求めることができる。
なお、簡易な方法としては、左、右の眼球のそれぞれについての最大緩徐相速度と、その時の頭部の刺激（角速度）の比をＶＯＲゲインとして求めて、評価してもよい。
【００６１】
なお、図２８の（ａ），（ｂ）は時間要素のない診断データを、図２４に対応して示すものであり、この場合の表示例は代表的な２例をもって示している。
また、眼球の角速度データＥＶと頭部の角速度データＨＶとは、以上の方法以外にも双方の運動の位相差を算出して解析してもよい。
この場合の解析手法の一例として、以上の方法で求められた角速度データＥＶを基準として頭部角速度データＨＶを反転させた後、振幅がほぼ等しくなるまで角速度データＥＶを実数倍し、更にその角速度データＥＶに対して、頭部角速度データＨＶをずらしながら、差の総和（２乗和）が最小になるように補正して、位相のズレを求めてもよい。
【００６２】
また、頭部角速度データＨＶを基準とする代わりに、周波数の等しい正弦波を用いてもよい。この場合、振幅、周波数、位相ずれを相互に変化させながら、差の２乗和が最小になるような正弦波を眼球の角速度データＥＶ、頭部の角速度データＨＶのそれぞれに対して求め、それらの位相差を求める。
更に、角速度データＥＶの振幅を予め行った校正試験結果に基づき補正してもよい。この場合、周波数に対するＶＯＲゲイン（眼球角速度／頭角速度）の値としていくつかの測定値をプログラムに予め与えておき、近似によって求めた測定方程式から、補正値を算出する。
【００６３】
ついで、本発明の表示診断装置Ｂによって作成される個人診断ファイルと、これを記憶する記録媒体について説明する。
ここで提案する個人診断ファイルは、以上に説明したような時間要素を含んだ診断データ１０や時間要素を含まない診断データ１１に、被検者の住所と氏名、年齢、被検者コードなどの個人情報を付加し、更に検査した日付を付加して電子ファイルとして記憶される。また、必要に応じて医師などの所見を加えてもよい。
【００６４】
図２９は、このような個人診断ファイルを作成するために使用される表示診断装置Ｂのシステム構成図を示している。
このシステムでは、被検査者の顔面ＭにＣＣＤカメラ１を内蔵させた眼球運動観察用装着具Ａを装着したときにビデオ信号Ｖｓの形で出力される眼球Ｅの画像と、頭部運動センサ３から出力された測定信号Ｖａとを、ビデオデッキ９にセットされたビデオテープに記録保存されるようにしている。
この場合、ビデオテープには、被検者の住所、氏名、年齢、被検者コードなどをラベルに表示したり、ビデオ編集装置などを使用して、ビデオテープにタイトル画像などして記録させてもよい。なお、９ａは、ビデオテープに記録された診断ファイルを再生し、表示するためのモニタテレビである。
【００６５】
被検者Ｍの顔面に装着された装着具Ａには、被検者Ｍの頭部の運動を検知する頭部運動センサ３が設けられているので、そのセンサ３からの測定信号Ｖａは、変調器８によってビデオ信号の音声帯域に変調された後、ビデオデッキ９において、ビデオテープに記録される。
このようにして、ビデオテープに記憶された個人診断データはビデオデッキ９ａによって再生されると、前述したパターンの診断データ１０，１１がモニタテレビ９ａの画面に表示される。
【００６６】
表示診断装置Ｂにはセレクタ７を設けており、このセレクタ７によって、一旦ビデオテープに記録された個人診断ファイルは、ビデオデッキ９から再生して読出したり、あるいは装着具Ａから出力された眼球Ｅの画像のビデオ信号と、頭部運動センサ３からの測定信号を、ビデオ入力ボード４とＡ／Ｄボード４（５）に入力し、コンピュータ２に取り込んで、そのまま解析を行うかの選択が可能になっている。
【００６７】
コンピュータ２は、前述したようなパターンの診断データ１０，１１を表示するための表示画面２１を有するとともに、個人診断ファイルを作成するため、診断データ１０，１１に必要な個人情報を入力するための操作部（不図示）を備えるとともに、以上のような手順に従って作成した診断データ１０，１１に、個人情報を入力して作成された個人診断ファイルを、記憶保存するための記録装置１５を備えている。
この記録装置１５は、ＣＤＲＯＭや光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスクなどの記録媒体１４を有しており、そこに個人診断ファイルを記録し保存出来るようになっている。
【００６８】
なお、以上の例では、眼球画像は、ＣＣＤカメラを用いてビデオ信号の形で出力され、ビデオ入力ボードを介してコンピュータに取り込んでいるが、このような方法によらずに、眼球画像をデジタル信号の形で直接コンピュータに出力させるイメージセンサを用いて撮影するようにしてもよい。
図３０は、このような方法で電子ファイルとして作成された診断データ１０，１１に、個人情報を入力する個人診断ファイル１６のカード形式にされたウンドウ画面を示しており、このウインドウ画面に表示された入力窓１６ａ〜１６ｃには、被検者の氏名、ＩＤコード、診断所見が入力できるようになっている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明方法を実施するためのコンピュータを含むシステムの全体構成を示す図である。
【図２】本発明方法の概略基本手順を示す流れ図であり、眼球画像から急速相、緩徐相の角速度データを抽出する基本手順を示す。
【図３】（ａ）〜（ｆ）は、本発明方法を実施して、眼球の角速度データ（緩徐相）を抽出する場合に、途中で演算算出される各種のデータをグラフ化して示す図。
【図４】撮像カメラを使用して眼球の画像を取り込む手順を示すフローチャート。
【図５】眼球の画像から角度位置データを算出する概略手順を示すフローチャート。
【図６】（ａ）は眼球の角速度データ、（ｂ）は眼球の角速度参照データを、それぞれ算出する概略手順を示すフローチャート。
【図７】緩徐相と急速相の角速度データＥＶ（ａ），ＥＶ（ｂ）を、それぞれ抽出するための概略手順を示すフローチャート。
【図８】眼球画像から算出した眼球の角度位置データＥＰを示すグラフ。
【図９】眼球の角度位置データＥＰを微分して算出される角速度データＥＶを示すグラフ。
【図１０】眼球の角速度データＥＶを平滑化して算出される角速度参照データＥＶ’を示すグラフ。
【図１１】眼球の角速度データＥＶと角速度参照データＥＶ′との差分の絶対値と、しきい値Ｅｏとを示すグラフ。
【図１２】急速相を除いた眼球の角速度データＥＶ（ａ）′を示すグラフ。
【図１３】急速相を除いた眼球の角速度データＥＶ（ａ）′を、平滑化し、補完した後の角速度データＥＶ（ａ）を示すグラフ。
【図１４】眼球の画像データと、頭部運動センサから出力される測定信号とをコンピュータに取り込む場合の本発明方法における概略基本手順を示すフローチャート。
【図１５】眼球の画像から得られた角速度データＥＰ、頭部運動センサから得られた角速度データＨＶから、眼球の緩徐相の角速度データＥＶ（ａ）を抽出する概略手順を示すフローチャート。
【図１６】（ａ）〜（ｄ）は、本発明方法において、眼球の画像データと、頭部運動センサから出力される測定信号とを用いて、眼球の緩徐相の角速度データを抽出する場合に算出される各種のデータをグラフ化して示す図。
【図１７】眼球の画像から算出された眼球の角度位置データＥＰと頭部運動センサの角速度データＨＶとの関係を示すグラフ。
【図１８】眼球の角度位置データＥＰから緩徐相と急速相とに分離するグラフ。
【図１９】眼球の角度位置データＥＰから緩徐相の角度位置データＥＰ（ａ）のみを抽出したグラフ。
【図２０】図１９の角度位置データＥＰ（ａ）を微分して算出される角速度データＥＶ（ａ）′を示すグラフ。
【図２１】図２０の角速度データＥＶ（ａ）′を、スムージング処理によって平滑化し、補完処理した後の角速度データＥＶ（ａ）を示すグラフ。
【図２２】眼球運動表示診断装置の一例を示すブロック図。
【図２３】（ａ），（ｂ）は眼球の運動データと頭部の運動データとを組み合わせて作成された診断用データの一例を示す図。
【図２４】（ａ）〜（ｆ）は、複数の被検者に対して、前庭眼反射、自然視前庭眼反射、固視前庭眼反射の検査を行ったときに得られる時間要素を含んだ診断データの例を示す説明図。
【図２５】眼球の運動データ、頭部の運動データを、それぞれ縦軸、横軸として示した診断用データの一例を示す図。
【図２６】眼球の運動データ、頭部の運動データを、それぞれ縦軸、横軸として、左、右に区分して示した診断用データの一例を示す図。
【図２７】眼球の運動データ、頭部の運動データを、それぞれ縦軸、横軸として、左、右に区分して示した診断用データの一例を示す図。
【図２８】（ａ），（ｂ）は、前庭眼反射、自然視前庭眼反射、固視前庭眼反射の検査を行ったときに得られる時間要素を含んでいない診断データの一例を示す基本パターンの説明図。
【図２９】個人診断ファイル作成機能を有した眼球運動表示診断装置と、個人診断ファイルを保存する記録媒体とを備えた診断支援システムのブロック図。
【図３０】個人情報を入力して、個人診断ファイルを作成する場合の要領を説明する図。
【符号の説明】
Ａ・・・眼球運動観察用装着具
Ｂ・・・眼球運動表示診断装置
Ｅ・・・眼球
Ｍ・・・被検者
１・・・撮像カメラ
２・・・コンピュータ
２１・・・その表示画面
３・・・頭部運動センサ
４・・・ビデオ入力ボード
５・・・Ａ／Ｄボード
６・・・プリンタ
ＥＰ・・・眼球の角度位置データ
ＥＶ・・・眼球の角速度データ
ＥＶ′・・・眼球の角速度参照データ
ＥＶ（ａ）・・・眼球の角速度データ（緩徐相）
ＥＶ（ｂ）・・・眼鏡の角速度データ（急速相）
ＨＶ・・・頭部の角度位置データ
１０，１１・・・診断データ
１０Ａ・・・眼球の運動データ
１０Ｂ・・・頭部の運動データ
１２・・・インターフェース
１４・・・記録媒体
１５・・・記録装置
１６・・・診断ファイル
【図１】
0003730005.tif 000002
【図２】
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【図３】
0003730005.tif 000004
【図４】
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【図５】
0003730005.tif 000006
【図６】
0003730005.tif 000007
【図７】
0003730005.tif 000008
【図８】
0003730005.tif 000009
【図９】
0003730005.tif 000010
【図１０】
0003730005.tif 000011
【図１１】
0003730005.tif 000012
【図１２】
0003730005.tif 000013
【図１３】
0003730005.tif 000014
【図１４】
0003730005.tif 000015
【図１５】
0003730005.tif 000016
【図１６】
0003730005.tif 000017
【図１７】
0003730005.tif 000018
【図１８】
0003730005.tif 000019
【図１９】
0003730005.tif 000020
【図２０】
0003730005.tif 000021
【図２１】
0003730005.tif 000022
【図２２】
0003730005.tif 000023
【図２３】
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【図２４】
0003730005.tif 000025
【図２５】
0003730005.tif 000026
【図２６】
0003730005.tif 000027
【図２７】
0003730005.tif 000028
【図２８】
0003730005.tif 000029
【図２９】
0003730005.tif 000030
【図３０】
0003730005.tif 000031