(57)【要約】【課題】各検査点における現在の視野の状況を推定できる視野検査支援装置を提供する。【解決手段】予め定めた混合分布を事前分布として、過去に得られた複数のケースにおける視野検査結果の時系列情報を参照して混合分布に係るパラメータを学習する。視野検査の結果である各検査点での視覚感度の推定結果を表す推定検査結果ベクトルを、ベイズ推定して演算し、当該推定により得られた推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理を行う視野検査支援装置である。【選択図】図１
2014166250.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め想定された視野範囲に配された複数の検査点の各々における視覚感度を検査する視野検査を支援する装置であって、
予め定めた混合分布を事前分布として、過去に得られた複数のケースにおける視野検査結果の時系列情報を参照して学習した、前記混合分布に係るパラメータを取得する取得手段と、
前記取得したパラメータに基づく混合分布を事前分布として、視野検査の結果である前記各検査点での視覚感度の推定結果を表す推定検査結果ベクトルを、ベイズ推定して演算する推定演算手段と、
当該推定により得られた推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理を行う出力手段と、
を含み、
前記推定演算手段は、視野検査中に、処理の時点までで得られている検査点が少なくとも一つあれば、当該検査点での視覚感度を取得して前記事前分布を更新し、処理の時点では得られていない検査点での視覚感度の推定結果を表す部分推定検査結果ベクトルを、ベイズ推定し、前記出力手段が、当該部分推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理を行う視野検査支援装置。
【請求項２】
請求項１記載の視野検査支援装置であって、
前記出力手段は、前記推定演算手段が推定した、推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理、または、前記処理の時点で得られていない検査点での視覚感度の推定結果を表す部分推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理として、
推定検査結果ベクトルまたは部分推定検査結果ベクトルに含まれる検査結果から、未測定の検査点の少なくとも一部を注目検査点として、各注目検査点で被験者が所定の確率で視認すると推定される明度に係る情報を演算し、各注目検査点を特定する情報と、当該特定された注目検査点について推定された情報とを出力する。
【請求項３】
請求項１または２記載の視野検査支援装置であって、
前記出力手段は、前記推定演算手段が推定した、推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理、または、前記処理の時点で得られていない検査点での視覚感度の推定結果を表す部分推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理として、
推定検査結果ベクトルまたは部分推定検査結果ベクトルに含まれる検査結果から、未測定の検査点の一つを注目検査点として、当該注目検査点近傍にある検査点における視覚感度の推定結果または測定結果との差を演算し、当該演算により得られた差が予め定めた空間変化しきい値を超える場合に、当該注目検査点の近傍空間を特定する情報を出力する。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一項に記載の視野検査支援装置であって、
前記検査点の各点における視覚感度の時間変化の情報を取得する手段と、
当該取得した検査点ごとの視覚感度の時間変化についての回帰分析処理を行う手段と、
前記回帰分析処理において得られたスロープに係るｐ値が、予め定めた分析しきい値を下回る検査点の個数をカウントする手段と、
前記分析しきい値を相異なる複数の値のそれぞれに設定して前記回帰分析処理及びカウントの処理を実行させ、各分析しきい値に対応する検査点の個数についての二項検定を行い、各分析しきい値に対応する検定の結果である二項検定ｐ値を演算する手段と、
前記演算の結果得られた、各分析しきい値に対応する二項検定ｐ値について平均化処理を実行し、平均化した二項検定ｐ値を演算し、当該平均化した二項検定ｐ値が予め定めた検定しきい値を下回るか否かにより、視覚感度変化の有無を判定する判定手段と、
当該判定の結果を出力する出力手段と、をさらに含む。
【請求項５】
請求項４記載の視野検査支援装置であって、
視覚感度変化ありと判定される検査点の空間配置と、前記回帰分析処理により得られたスロープとに基づいて将来の指定時点における視野の推定結果を出力する手段をさらに含む。
【請求項６】
コンピュータを、
予め想定された視野範囲に配された複数の検査点の各々における視覚感度を検査する視野検査を支援する装置であって、
予め定めた混合分布を事前分布として、過去に得られた複数のケースにおける視野検査結果の時系列情報を参照して学習した、前記混合分布に係るパラメータを取得する取得手段と、
前記取得したパラメータに基づく混合分布を事前分布として、視野検査の結果である前記各検査点での視覚感度の推定結果を表す推定検査結果ベクトルを、ベイズ推定して演算する推定演算手段と、
当該推定により得られた推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理を行う出力手段と、
として機能させ、
前記推定演算手段として機能させる際には、視野検査中に、処理の時点までで得られている検査点が少なくとも一つあれば、当該検査点での視覚感度を取得して前記事前分布を更新し、処理の時点では得られていない検査点での視覚感度の推定結果を表す部分推定検査結果ベクトルを、ベイズ推定し、前記出力手段が、当該部分推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理を行うよう機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視覚の視野検査を支援する視野検査支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
緑内障等の疾病診断で行われる視野検査では、想定されている視野範囲に複数の検査点を配置し、各検査点において指定明度の光を点灯させて、被験者に見えるか見えないかを伺う検査方法が知られている。こうした検査方法には例えば、ハンフリー視野検査法などが知られている。
【０００３】
ところが、こうした視野検査法では、多数の検査点の各々において、明度を変化させつつ被験者の反応を伺う必要があり、被験者だけでなく検査担当者の負担も大きいのが現状である。
【０００４】
なお、緑内障の患者の視野の変化を推定する技術が非特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Viswanathan AC, Fitzke FW, Hitchings RA. Early Detection of Visual Field Progression in Glaucoma: A Comparison of PROGRESSOR and Statpac 2. Br J Ophthalmol 1997;81(12):1037-1042.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述のように、視野検査における負担の軽減が望まれており、具体的には各検査点における現在の視野の状況を推定できる視野検査支援装置が望まれているところである。
【０００７】
本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、各検査点における現在の視野の状況を推定できる視野検査支援装置を提供することを、その目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記従来例の問題点を解決する本発明は、予め想定された視野範囲に配された複数の検査点の各々における視覚感度を検査する視野検査を支援する装置であって、予め定めた混合分布を事前分布として、過去に得られた複数のケースにおける視野検査結果の時系列情報を参照して学習した、前記混合分布に係るパラメータを取得する取得手段と、前記取得したパラメータに基づく混合分布を事前分布として、視野検査の結果である前記各検査点での視覚感度の推定結果を表す推定検査結果ベクトルを、ベイズ推定して演算する推定演算手段と、当該推定により得られた推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理を行う出力手段と、を含み、前記推定演算手段は、視野検査中に、処理の時点までで得られている検査点が少なくとも一つあれば、当該検査点での視覚感度を取得して前記事前分布を更新し、処理の時点では得られていない検査点での視覚感度の推定結果を表す部分推定検査結果ベクトルを、ベイズ推定し、前記出力手段が、当該部分推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理を行うこととしたものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によると、現在の視覚感度の推定結果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態に係る視野検査支援装置の構成例を表すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る視野検査支援装置の処理において用いられる検査点の配置例を表す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態に係る視野検査支援装置１は、一般的なコンピュータを用いて実現でき、具体的には図１に例示するように、制御部１１，記憶部１２，操作部１３，表示部１４，入出力部１５を含んで構成される。
【００１２】
ここで制御部１１は、ＣＰＵ等のプログラム制御デバイスであり、記憶部１２に格納されたプログラムに従って動作する。本実施の形態においてこの制御部１１は、予め想定された視野範囲に配された複数の検査点の各々における視覚感度を検査する視野検査を支援する現在視野の推定処理と、将来視野の推定処理とを行う。このうち現在視野の推定処理では、予め定めた混合分布を事前分布として、過去に得られた複数のケースにおける視野検査結果の時系列情報を参照してこの混合分布に係るパラメータを学習して記憶しておく。そしてこの制御部１１は、当該パラメータに基づく混合分布を事前分布として、視野検査の結果である各検査点での視覚感度の推定結果を表す推定検査結果ベクトルを、ベイズ推定（具体的にはベイズ線形回帰による推定）して演算し、当該推定により得られた推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理を行う。
【００１３】
またこの制御部１１は、視野検査中に、処理の時点までで得られている検査点における視覚感度の情報が入出力部１５を介して入力されると、当該部分的な視覚感度の情報を得て事前分布を更新し、当該処理の時点では得られていない検査点での視覚感度の推定結果を表す部分推定検査結果ベクトルを、ベイズ線形回帰により推定する。そして制御部１１は、当該部分推定検査結果ベクトルに基づく情報出力処理を行う。これらの処理については、後に詳しく述べる。
【００１４】
さらに制御部１１は、将来視野の推定処理として、検査点の各点における視覚感度の時間変化の情報を取得し、当該取得した検査点ごとの視覚感度の時間変化についての回帰分析処理を行う。ここで制御部１１は、当該回帰分析処理において得られたスロープに係るｐ値が、予め定めた分析しきい値を下回る検査点の個数をカウントし、検査点の個数についての二項検定を行い、当該検定の結果である二項検定ｐ値を演算する。制御部１１は、演算の結果得られた二項検定ｐ値について平均化処理を実行し、平均化した二項検定ｐ値を演算し、当該平均化した二項検定ｐ値が予め定めた検定しきい値を下回るか否かにより、視覚感度変化の有無を判定して当該判定の結果を出力する。この制御部１１の処理についても後に述べる。
【００１５】
記憶部１２は、メモリデバイスやディスクデバイス等であり、制御部１１によって実行されるプログラムを保持する。このプログラムは、コンピュータ可読な記録媒体に格納されて提供され、この記憶部１２に複写されたものであってもよい。さらにこの記憶部１２は、パラメータ値など、制御部１１の処理に必要な情報を保持する。また記憶部１２は、制御部１１のワークメモリとしても動作する。
【００１６】
操作部１３は、キーボードやマウス等を含む。この操作部１３は、利用者の指示操作を受け入れて、当該指示操作の内容を制御部１１に出力する。表示部１４は、ディスプレイやプリンタ等であり、制御部１１から入力される指示に従って情報を出力する。
【００１７】
入出力部１５は、データの入出力を行うシリアル、またはパラレルインタフェースであり、外部の装置から情報を受け入れて制御部１１に出力する。またこの入出力部１５は制御部１１から入力される指示に従い、情報を外部の装置宛に出力する。
【００１８】
ここで制御部１１による現在視野の推定処理について説明する。以下の説明では視野の検査結果を表す検査点の数Ｄｔ×検査回数Ｎmの行列Ｔm（ｍは検査の対象となる目を識別する識別子で、ｍ＝１，２，…，Ｍとする）を確率変数として、
【数１】
2014166250.tif 000003
とモデル化しておく。ここでｗmは視野検査の切片及び進行速度を表すベクトルであり、Ｌは精度行列（分散共分散行列の逆行列）、λは精度を決定するスカラ値である。またここで、丸囲みの「×」は、クロネッカー積を表しており、
【数２】
2014166250.tif 000004
は、多変量正規分布を表す。さらにｘnは、初回の検査からの経過時間を表し、ＩDtを検査点Ｄｔ×Ｄｔの単位行列とする。
【００１９】
また、視野検査の切片及び進行速度を表すベクトルｗmを、混合正規分布として、
【数３】
2014166250.tif 000005
とし、精度行列についても所定の混合分布を用いて記述する。一例として精度行列について混合ウィシャート分布を用いる場合、
【数４】
2014166250.tif 000006
とする。
【００２０】
精度を表すスカラ値λについては、例えば混合ガンマ分布を用いて
【数５】
2014166250.tif 000007
としておく。なお以上において、
【数６】
2014166250.tif 000008
である。
【００２１】
このように混合分布としたのは、視野の欠損が必ずしも一ヶ所から発生するものではなく、複数個所にて発生することがあるという経験的知識に基づく。
【００２２】
以上より、隠れ変数を含めた尤度
【数７】
2014166250.tif 000009
を、これらの積について、さらに目の数だけ累積したものとして表す。具体的には、
【数８】
2014166250.tif 000010
とする。
【００２３】
制御部１１では、現在の視野検査結果を推定する処理に先立ち、事前に、この（＊）式に、（１）乃至（６）式を代入した式を用いて、パラメータ（ハイパーパラメータ）としての
【数９】
2014166250.tif 000011
を推定しておく。この推定は具体的にはＥＭアルゴリズムを利用することができる。
【００２４】
なおＥＭアルゴリズムを利用するにあたり、Ｅステップ（尤度の期待値を計算するステップ）において
【数１０】
2014166250.tif 000012
を求めることは困難であるので、これに対して平均場近似を適用して、
【数１１】
2014166250.tif 000013
としてから期待値を演算すれば良い。
【００２５】
なお、平均場近似における最適な事後分布を、それぞれの記号の肩にアスタリスク（＊）を付して表すものとし、Ｎm，Ｄwをそれぞれ、目ｍについての検査回数、並びにベクトルμmの次元とする。
【００２６】
すると、それぞれの最適な事後分布が次のように表される。すなわち、
【数１２】
2014166250.tif 000014
ただし、
【数１３】
2014166250.tif 000015
なお、ここでΦは、（１）式とともに示した通りである。
【００２７】
また、
【数１４】
2014166250.tif 000016
ただし、
【数１５】
2014166250.tif 000017
【数１６】
2014166250.tif 000018
ただし、
【数１７】
2014166250.tif 000019
【数１８】
2014166250.tif 000020
ただし、
【数１９】
2014166250.tif 000021
【数２０】
2014166250.tif 000022
ただし、
【数２１】
2014166250.tif 000023
【数２２】
2014166250.tif 000024
ただし、
【数２３】
2014166250.tif 000025
ここで、
【数２４】
2014166250.tif 000026
である。
【００２８】
また、Ｍステップ（最大化ステップ）におけるハイパーパラメータの再推定方程式が、
【数２５】
2014166250.tif 000027
について、
【数２６】
2014166250.tif 000028
となる。また、νhについては、
【数２７】
2014166250.tif 000029
の解を新たなνh、つまり
【数２８】
2014166250.tif 000030
とし、ａについては
【数２９】
2014166250.tif 000031
の解を新たなａ、つまり
【数３０】
2014166250.tif 000032
とする。なお、ここで、ψ（・）は、ディガンマ関数を表す。
【００２９】
制御部１１は、一例として上述のＥステップ、Ｍステップを交互に行い、最適なハイパーパラメータを演算する。なお、尤度Ｐ（Ｔ）の下界は、次のように演算できる。
【００３０】
【数３１】
2014166250.tif 000033
ここで、
【数３２】
2014166250.tif 000034
【数３３】
2014166250.tif 000035
【数３４】
2014166250.tif 000036
【数３５】
2014166250.tif 000037
【数３６】
2014166250.tif 000038
【数３７】
2014166250.tif 000039
【数３８】
2014166250.tif 000040
である。制御部１１は、こうして演算した最適なハイパーパラメータの値を、記憶部１２に保持しておく。
【００３１】
また制御部１１は、操作部１３から現在の視野検査の結果を推定するべき旨の指示を受けて、次の推定処理を実行する。以下の推定処理では、（１）過去にＮ回の視野検査を受けている被験者についての推定処理と、（２）初めて視野検査を受ける被験者についての推定処理とで異なるので、これらに分けて述べる。なお、制御部１１は、どちらの場合であるかの指示を受け入れて、次のいずれかの処理を実行するものとする。
【００３２】
［過去にＮ回の視野検査を受けている被験者の場合］
過去にＮ回の視野検査を受けている被験者の場合、制御部１１は、現在視野検査を受けた場合の各検査点での視覚感度の推定結果を表す推定検査結果ベクトルをｔN+1、過去Ｎ回分の実際の各検査点での視覚感度の測定結果を表す検査結果ベクトルをそれぞれｔ1，ｔ2…ｔNとして、この推定検査結果ベクトルｔN+1の完全尤度を
【数３９】
2014166250.tif 000041
とおいてベイズ推定演算する。
【００３３】
具体的にはｔn（ｎ＝１，２，…Ｎ）を得た後の事後分布を平均場近似により、
【数４０】
2014166250.tif 000042
として推定する。最適な変分事後分布は具体的には次のようになる。すなわち、
【数４１】
2014166250.tif 000043
【数４２】
2014166250.tif 000044
ただし
【数４３】
2014166250.tif 000045
【数４４】
2014166250.tif 000046
ただし
【数４５】
2014166250.tif 000047
【数４６】
2014166250.tif 000048
ただし
【数４７】
2014166250.tif 000049
【数４８】
2014166250.tif 000050
ただし
【数４９】
2014166250.tif 000051
【数５０】
2014166250.tif 000052
ただし
【数５１】
2014166250.tif 000053
【数５２】
2014166250.tif 000054
ただし
【数５３】
2014166250.tif 000055
なお、
【数５４】
2014166250.tif 000056
である。また、
【数９】
2014166250.tif 000057
については、記憶部１２に保持されている、事前に演算したパラメータを用いる。
【００３４】
従って制御部１１が求めるべきｔN+1の推定結果は、
【数５５】
2014166250.tif 000058
として求められる。制御部１１はこの（１５）式で表される多変量正規分布により、現在視野検査を受けた場合の各検査点での視覚感度の推定結果を表す推定検査結果ベクトルｔN+1を得る。そして制御部１１は、この推定結果ベクトルｔN+1に基づく情報出力処理を行う。この情報出力処理については、後に述べる。
【００３５】
なお、先の演算において、尤度Ｐ（Ｔ）の下界は、
【数５６】
2014166250.tif 000059
と表される。ここに、その第１項と第９項との和については、
【数５７】
2014166250.tif 000060
である。またその他の期待値の項について
【数５８】
2014166250.tif 000061
【数５９】
2014166250.tif 000062
【数６０】
2014166250.tif 000063
【数６１】
2014166250.tif 000064
と表すことができる。
【００３６】
さらに制御部１１は、実際の視野検査中においても、情報出力内容を更新する。すなわち、視野検査により実際の検査結果の一部（一部の検査点における視覚感度の情報）が入出力部１５を介して入力されると、制御部１１は、当該処理の時点までで得られている検査点での視覚感度の情報を参照して事前分布を更新する。具体的に制御部１１は、検査結果ベクトルｔN+1を、この処理の時点で得られていない検査点での視覚感度の情報（ベクトル）ｔaと、処理の時点で得られている検査点での視覚感度の情報（ベクトル）ｔbとに分割する。この分割された要素を便宜的に（検査点の測定順が予め定まっていれば、ベクトルｔの要素を予めこの測定順にしておけばよい）、
【数６２】
2014166250.tif 000065
と表す。また、対応するμ，Λをそれぞれ
【数６３】
2014166250.tif 000066
とする。そして、制御部１１は、未測定の検査点についての推定結果ｔaを、部分推定検査結果ベクトルとして、
【数６４】
2014166250.tif 000067
を用いて演算する。これにより複数の未測定の検査点の各々を注目検査点とした、注目検査点における推定の検査結果の情報を得る。
【００３７】
制御部１１は、これにより得られた推定結果ｔa（Ｐ（ｔa｜ｔb））に基づく情報出力処理を行う。なお、情報出力処理については、後に述べる。
【００３８】
［初めて視野検査を受ける被験者の場合］
初めて視野検査を受ける被験者の場合は、過去の情報が存在しないため、制御部１１は、初めて視野検査を受ける被験者についての推定を行うべき旨の指示を受けると、各検査点での視覚感度の情報の推定結果たる事後分布を、混合正規分布を用いて近似的に推定する。
【００３９】
具体的に、時刻０における完全尤度を、Ｎ回の視野検査を受けている被験者に倣って
【数６５】
2014166250.tif 000068
とおき、これを
【数６６】
2014166250.tif 000069
として近似する。制御部１１は、カルバック・ライブラー・ダイバージェンス
【数６７】
2014166250.tif 000070
を最小化する混合正規分布を求める。
【００４０】
ここで
【数６８】
2014166250.tif 000071
ただし
【数６９】
2014166250.tif 000072
【数７０】
2014166250.tif 000073
ただし
【数７１】
2014166250.tif 000074
【数７２】
2014166250.tif 000075
ただし
【数７３】
2014166250.tif 000076
【数７４】
2014166250.tif 000077
ただし
【数７５】
2014166250.tif 000078
である。
【００４１】
制御部１１は、予め定めた混合正規分布関数を用い、そのパラメータの初期値を適宜（例えばランダムに）設定する。そして制御部１１は当該混合正規分布関数のカルバック・ライブラー・ダイバージェンスを演算し、これを最小化するようパラメータを更新して、再度カルバック・ライブラー・ダイバージェンスを演算する、という処理を、カルバック・ライブラー・ダイバージェンスが収束するまで繰返し行う。この演算の具体的態様は広く知られている方法が採用できる。
【００４２】
制御部１１は、この処理により、最適な分布となったｔ0について
【数７６】
2014166250.tif 000079
を得る。さらに制御部１１はこれをｗ，ｚについて周辺化してｔ0を得る。具体的に制御部１１は、
【数７７】
2014166250.tif 000080
を演算してｔ0を得る。なお、制御部１１は、これらの演算において記憶部１２に格納されているパラメータの値を用いる。またこのときのカルバック・ライブラー・ダイバージェンスは、
【数７８】
2014166250.tif 000081
と表される。なおここで第３項と第１０項とがキャンセルしあい、第１項と第８項との和が
【数７９】
2014166250.tif 000082
であり、第２項と第９項との和が
【数８０】
2014166250.tif 000083
と表せる。また、第４項から第７項、第１１項、第１２項の期待値はそれぞれ
【数８１】
2014166250.tif 000084
と表すことができる。制御部１１は、ここで得たｔ0に基づいて情報出力処理を行う。なお、情報出力処理については、後に述べる。
【００４３】
さらに、制御部１１は、初めて検査を受ける被験者についての実際の視野検査中においても、情報出力内容を更新する。すなわち、視野検査により実際の検査結果の一部（一部の検査点における視覚感度の情報）が入出力部１５を介して入力されると、制御部１１は、当該処理の時点までで得られている検査点での視覚感度の情報を参照して事前分布を更新する。具体的に制御部１１は、検査結果ベクトルｔを、この処理の時点で得られていない検査点での視覚感度の情報（ベクトル）ｔaと、処理の時点で得られている検査点での視覚感度の情報（ベクトル）ｔbとに分割する。この分割された要素についても便宜的に（検査点の測定順が予め定まっていれば、ベクトルｔの要素を予めこの測定順にしておけばよい）、
【数６２】
2014166250.tif 000085
と表す。また、対応するμ，Λをそれぞれ
【数８２】
2014166250.tif 000086
とする。そして、制御部１１は、一部の検査点についての推定結果ｔaを、部分推定検査結果ベクトルとして、
【数８３】
2014166250.tif 000087
を用いて演算する。ここで
【数８４】
2014166250.tif 000088
である。これにより複数の未測定の検査点の各々を注目検査点とした、注目検査点における推定の検査結果の情報を得る。
【００４４】
制御部１１は、これにより得られた推定結果ｔa（Ｐ（ｔa｜ｔb））に基づく情報出力処理を行う。なお、情報出力処理については、次に述べる。
【００４５】
［情報出力処理］
制御部１１は、以上のようにして、未測定の検査点についての視覚感度の推定結果を含む、推定検査結果ベクトル、または部分推定検査結果ベクトルを得て情報出力処理を行う。この情報出力処理では、制御部１１は、例えば各検査点を特定する情報と、推定検査結果ベクトル、または部分推定検査結果ベクトルに含まれる、対応する検査点（未測定の検査点）について、その少なくとも一部についての視覚感度の推定結果を一覧としてそのまま表示してもよい。
【００４６】
これにより検査担当者は、各検査点で、被験者が所定の確率で視認すると推定される明度の情報を得ることができ、当該確からしい情報が表す明度を参考に、各検査点で最初に、被験者に対して提示する明度を選択することで、ある被験者に対して明らかに視認可能な明度を試したりする機会を低減でき、検査点ごとの繰返し回数を低減して、検査担当者、被験者の両者に対する検査の負担を軽減できる。
【００４７】
また制御部１１は、推定検査結果ベクトルまたは部分推定検査結果ベクトルに含まれる検査結果から、未測定の検査点の一つを注目検査点として次の処理を行ってもよい。すなわち制御部１１は、当該注目検査点近傍にある検査点における視覚感度の推定結果または測定結果（実際の検査の結果）との差を演算し、当該演算により得られた差が予め定めた空間変化しきい値を超える場合に、当該注目検査点の近傍空間を特定する情報を出力する。
【００４８】
一例として、図２に例示するように、未測定の検査点Ｐi,jと、この検査点Ｐi,jに隣接して予め設定されている検査点Ｐi-1,j、Ｐi,j-1，Ｐi+1,j，Ｐi,j+1（いわゆる四近傍の検査点）につき、それぞれ推定された視覚感度の値がＶ［Ｐi,j］，Ｖ［Ｐi-1,j］，Ｖ［Ｐi,j-1］，Ｖ［Ｐi+1,j］，Ｖ［Ｐi,j+1］であるとき、制御部１１は、これらの差Δi-1,j＝｜Ｐi-1,j−Ｐi,j｜，Δi,j-1＝｜Ｖ［Ｐi,j-1］−Ｐi,j｜，Δi+1,j＝｜Ｖ［Ｐi+1,j］−Ｐi,j｜，Δi,j+1＝｜Ｖ［Ｐi,j+1］−Ｐi,j｜（ここで｜＊｜は、＊の絶対値を意味する）を演算する。
【００４９】
そして制御部１１は、これらの差のいずれかが予め定めたしきい値（空間変化しきい値と呼ぶ）を超える場合に、注目検査点Ｐi,jの近傍空間を特定する情報を表示部１４に出力する。このとき制御部１１は、併せて、当該特定した空間に、さらに多くの検査点を設けるよう示唆する表示を表示部１４に行ってもよい。ここで注目検査点Ｐi,jの近傍空間は、具体的には注目検査点Ｐi,jの位置そのものでよい。また注目検査点Ｐi,jの近傍空間は、注目検査点Ｐi,jから予め定めた距離ｒの範囲内などであってもよい。
【００５０】
検査担当者は、この表示を参照して、必要に応じて当該表示された範囲乃至位置の周囲にさらに多くの検査点を配して、当該検査点における測定を行ってもよい。これにより、より精度の高い検査を行うことが可能となる。
【００５１】
［将来推定］
さらに本実施の形態の視野検査支援装置１は、次のようにして将来の視野検査結果についての予測を行い、その予測結果を出力する処理を行ってもよい。この場合制御部１１は、指定された被験者について、当該被験者が過去に受けた検査の結果を受け入れる。この検査の結果には、過去の複数の時点での各検査点における視覚感度の情報が含まれる。
【００５２】
そして制御部１１は、検査点ごとに、上記取得した情報が表す視覚感度の時間変化についての回帰分析処理を行って、その切片とスロープとを表す値、並びにそれらに係るｐ値を得る。制御部１１は、このうちスロープに係るｐ値が、予め定めた分析しきい値を下回る（検査結果についての時間変化が進行している）検査点の個数をカウントする。また制御部１１は、検査点の個数についての片側二項検定を行い、当該検定の結果である二項検定ｐ値（検査点の個数が有意でない確率）を演算する。なお、進行している検査点の個数については、事前の割合を得ておく。
【００５３】
制御部１１は、分析しきい値を予め定めた互いに異なる複数の値に設定しつつ、複数の分析しきい値において上記の処理を繰返し行う。ここで分析しきい値の設定は、例えば0.025，0.5，0.075，0.1の４つとする。制御部１１は、それぞれの分析しきい値に対応して得られた二項検定ｐ値について平均化した二項検定ｐ値を演算する（具体的には各二項検定ｐ値の中央値を採用すればよい）。制御部１１は、当該平均化した二項検定ｐ値が予め定めた検定しきい値を下回る場合に、視覚感度の時間変化が有意である（検査結果（視覚感度）についての時間変化が進行している）と判断する。そして制御部１１は、この視覚感度の時間変化の有無についての判定結果を表示部１４に出力する。
【００５４】
また制御部１１は、視覚感度の時間変化があると判定した場合は、所定の分析しきい値を下回るｐ値（回帰分析結果のスロープに関するｐ値）となっている検査点の、視野空間内の位置を表示する。これにより、視覚感度の時間変化があると推定される検査点の視野内での配置が提示されることとなる。そして制御部１１は、当該視覚感度の時間変化があると判断された各検査点についての回帰分析結果から、将来の指定時点における視野の推定結果を得て、当該推定結果を出力する。これは視覚感度の時間変化があると判断された各検査点についての回帰分析結果と、指定時点までの時間とを回帰式に代入し、上記各検査点における視覚感度の情報を得て表示することで行われる。
【００５５】
これにより視覚感度について進行がある部分と、当該部分の将来の視覚感度が提示されることとなり、検査担当者及び被験者は、将来的にどのような視野検査結果が得られることとなるかの推定結果を得られることとなる。この場合、例えば医療担当者が、被験者に対して、当該被験者の生活の状況に鑑みて、どのような状況になるかを具体的に指摘可能となり、治療等の指針決定に資することが可能となる。
【００５６】
［動作］
本実施の形態の視野検査支援装置１は、以上の構成を備えてなり、次のように動作する。すなわちこの視野検査支援装置１は、予め定められた混合分布を事前分布としたベイズ推定により、事後分布としての現在または将来の視野検査の結果を推定する。この際、当該混合分布に関するパラメータを予め、既知の情報である、過去に測定された複数の被験者についての、複数の機会における測定結果（時間をおいて測定された時系列の情報）を用いた学習処理により得ておく。
【００５７】
検査の際には、この視野検査支援装置１は、過去に検査を受けている被験者に対しては、当該過去の検査の結果に係る情報と、先に求めたパラメータを用いた混合分布とを用いたベイズ推定を行って、現在の検査における視野検査の結果（各検査点で所定の確率で被験者が視認可能となると推定される明度の情報）を推定する。そして視野検査支援装置１は当該推定の結果を検査担当者に提示する。検査担当者は、当該明度の情報を参考に、各検査点で、最初に被験者に提示するべき明度を決定する。
【００５８】
また検査中には、検査担当者が、検査により得られた各検査点での明度の情報をこの視野検査支援装置１に入力する（あるいは検査に用いる装置から人為的操作なしに当該情報が入力されるよう設定しておく）。視野検査支援装置１は、検査中に得られた検査点での明度の情報を受け入れると、当該情報で事前分布を更新し、ベイズ推定により、未測定の検査点における視野検査の結果の推定を行う。そして視野検査支援装置１は、当該新たに推定した結果を検査担当者に提示する。検査担当者は、当該新たに推定された結果を参照して、未測定の検査点において最初に被験者に提示するべき明度を決定する。
【００５９】
なお、初めて検査を受ける被験者に対しては、予め定められた混合正規分布により推定を行うことで、同様の処理を実現する。これにより検査担当者は、試行錯誤的に検査結果を得る場合に比べ、所定の確率で確からしい検査結果に基づき、初期条件を設定でき、従って比較的短時間で検査結果を得られることが期待できる。
【００６０】
［変形例］
ここまでの説明における視野検査支援装置１において、ある検査点（注目検査点）近傍にある検査点における視覚感度の推定結果または測定結果（実際の検査の結果）との差を演算し、当該演算により得られた差が予め定めた空間変化しきい値を超える場合に、当該注目検査点の近傍の空間を特定する情報を出力することとしていたが、この空間変化しきい値は、視野空間全体で同じ値である必要はない。
【００６１】
例えば、視野空間において上半分にある検査点と下半分にある検査点とでは、各検査点における検査結果の値に相関が小さいことが知られている。そこで視野空間の上下半分をまたぐ二点については、当該二点間の差分Δと比較するべき空間変化しきい値を、他の部分における空間変化しきい値より大きくしておいてもよい。
【００６２】
また、ここまでに説明した視野検査支援装置１では、ベイズ推定に用いるパラメータは一つのセットとなっていたが、人種ごと、性別ごと、あるいは住地域ごと、などといったように複数の層別にわけて、それぞれの層別に属する被験者の検査結果を用いて学習させることで、層別ごとのパラメータを得てもよい。
【００６３】
この場合、視野検査支援装置１は、推定を行おうとする被験者と同じ層別に属する被験者の情報に基づいて学習して得たパラメータを選択して用いて、当該推定を行おうとする被験者についての検査結果を推定する。
【符号の説明】
【００６４】
１  視野検査支援装置、１１  制御部、１２  記憶部、１３  操作部、１４  表示部、１５  入出力部。
【図１】
2014166250.tif 000089
【図２】
2014166250.tif 000090