(57)【要約】患者にある場面を描いた複数の画像を比較させることによって、色覚障害を判断および指定するためのシステムおよび方法である。複数の画像の中から選択された画像の色内容は、色空間の一部を変更する処理がされて、特定のタイプの色覚障害を有する人にはより検知しにくい色内容である。該方法は、選択された色空間から選択された色を用いて提示された場面を描写している参照画像を提供し、色空間内にあり、色覚障害に関連する、等色の直線を識別し、等色の直線に沿った色調に変更するように修正された色空間を用いて提示された第１の画像の場面を描写している、第１のテスト画像を生成することを含む。該方法は、さらに、等色の直線から離れた色調に変更するように修正された色空間を用いて第１の画像の場面を描写している、第２のテスト画像を生成し、患者に対し、該参照画像と第１のテスト画像および第２のテスト画像を目視比較させることを含む。
2007501078.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
色覚障害をテストするための方法であって、
選択された色空間から選択された色を用いて提示された場面を描写している参照画像を提供するステップと、
該色空間内にあり、色覚障害に関連する、等色の直線を識別するステップと、
等色の直線に沿った色調に変更するように修正された色空間を用いて提示された該第１の画像の場面を描写している、第１のテスト画像を生成するステップと、
等色の直線から離れた色調に変更するように修正された色空間を用いて該第１の画像の場面を描写している、第２のテスト画像を生成するステップと、
患者に対し、該参照画像と該第１のテスト画像および該第２のテスト画像を目視比較させるステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記患者に対し、前記参照画像を前記第１のテスト画像および前記第２のテスト画像とに比較させ、該参照画像と最も類似するテスト画像を選択させるように指示するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記患者に対し、前記参照画像を前記第１のテスト画像および前記第２のテスト画像とに比較させ、該参照画像と最も類似しないテスト画像を選択させるように指示するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記場面のグレースケールの画像を生成し、比較のために、前記患者に対して該グレースケールの画像を提示するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のテスト画像と前記第２のテスト画像の提示を再要求し、前記患者に対して目視比較を繰り返させるステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記再要求が、前記第１のテスト画像と前記第２のテスト画像をランダムに再要求するステップと、前記患者に対して目視比較を繰り返しさせるステップと、該目視比較が類似した結果を生じる頻度を測定するステップ、とを更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
追加的なテスト画像を生成するステップと、前記患者に対して該追加的なテスト画像を前記参照画像と目視比較させるステップとを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記等色の直線を識別するステップが、既知のタイプの色覚に関連する等色の直線を識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記等色の直線を識別するステップが、緑色盲に関連する等色線を識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記等色の直線を識別するステップが、赤色盲に関連する等色線を識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記等色の直線を識別するステップが、少なくとも一部分が前記色空間を通って伸びているような等色の直線をランダムに選択するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
第１のテスト画像を生成するステップが、前記等色の直線の一部分に沿った色調に変更するするように修正された色空間を用いた第１のテスト画像を生成するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記患者が前記選択された一部分が等色な直線に沿った色を知覚することが出来るかどうかを判定するステップを更に含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記患者に対して、色が混合した直線を構成するために、複数の一部分が等色である直線を生成するステップを更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
第１の波長のセットと第２の波長のセットとの間の分離を増大させるためのブロッキングフィルターを決定するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
テスト受験者に提示されたカラー画像に対して前記ブロッキングフィルターを適用するステップと、提示された色に関する手がかかりを提供するステップを更に含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
色覚障害をテストするためのシステムであって、
選択された色空間から選択された色を用いて提示された場面を描写している参照画像と、
該色空間内にある等色の直線を識別し、該等色の直線の役割として選択された色を有する第１および第２の回答画像を生成するための、画像処理装置と、
該参照画像と該第１および該の回答画像をテスト受験者に対して表示するためのディスプレイと
を備えるシステム。
【請求項１８】
前記画像処理装置が、前記選択された等色の直線に沿った色調に変更することによって前記参照画像の色を変更するための処理を備える、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記画像処理装置が、該等色の直線から離れた色調に変更することによって前記参照画像の色を変更するための処理を備える、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記テスト受験者の色覚の各タイプに対して強調された色空間を有する画像を該テスト受験者に提供するためのブロッキングフィルターを生成するための処理を更に備える、請求項１７に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（優先権主張）
本出願は、既に２００３年８月６日に申請され、シリアル番号第６０／４９３，２０５号を有する、仮出願に対する利益を主張し、その内容はここで援用される。
【背景技術】
【０００２】
色覚をテストする問題は、伝統的にはＩｓｈｉｈａｒａテストを用いて行われてきた（その他のより精密なテストもあるが、それらは非常に高価な設備を必要とする）。Ｉｓｈｉｈａｒａテストは、様々に彩色された点から作成された、一連のプレートから構成されている。異なる色の点によって、数字が形成されている。Ｉｓｈｉｈａｒａテストの一例は図１に示される。図示にあたり、図１はグレースケールでのＩｓｈｉｈａｒａテストの例を示している。しかしながら、実際の実務として、上記と類似するテストは、特定の彩色された点が通常は数字のようなあるイメージを形成するようにプレート上に配置された複数の点を備える、カラー画像である。特定のプレートでは、色盲の人達は、数字を形成している上記の色と背景の点の色とを区別することが出来ない。一連の異なるプレートが診断プロセスに用いられ、テスト対象者がうまく識別、または失敗したプレートがどれであるかを書き留めておくことにより、色覚正常であるか特定の種類の色覚障害であるかの診断が行われ得る。
【０００３】
色覚障害の人達の多くが、Ｉｓｈｉｈａｒａテストについて、怒りまたは嫌悪感を込めて話す。彼らは、上記のテストは、彼らに「ある秘密の暗号」が見えるかどうかを判定するテストのようであると感じる。正しい数字は、「正常な」人達にとっては見ることの出来るものではあるが、彼らのような色盲の人達は、のけ者にされる。彼らのテスト過程の記憶は、しばしば当惑か羞恥の感覚と共に思い出される。
【０００４】
加えて、患者がこれらの伝統的なテストに対して感じる憎悪は、しばしばテストに対する反感として現れ、質問に対して正確に回答しようとする努力を欠かせることになる。従って、色覚障害をテストするための改善されたシステムおよび方法に対する技術的な要請が存在する。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（発明の要約）
この目的を達するために、ここで記述されたシステムまたは装置、特に、色覚障害の人達が視覚し得るように情報量を減らすことによって通常のカラー画像を処理する、ソフトウェアツールが提供される。上記のシステムと方法は、色覚の有効性をテストし、色覚の発達を治療し補助するための方法を提供する。
【０００６】
更に詳しくは、ここで記述されたシステムと方法は、色覚障害をテストするための方法を含み、選択された色空間から選択された色を用いて提示された場面を描写している参照画像を提供するステップと、色空間内にあり、色覚障害に関連する、等色の直線を識別するステップと、等色の直線に沿った色調に変更するように修正された色空間を用いて提示された第１の画像の場面を描写している、第１のテスト画像を生成するステップと、等色の直線から離れた色調に変更するように修正された色空間を用いて第１の画像の場面を描写している第２のテスト画像を生成するステップと、患者に対し、参照画像と第１のテスト画像および第２のテスト画像を目視比較させるステップ、とを備える。
【０００７】
任意に、上記の方法は、患者に対して前記参照画像を第１および第２のテスト画像に比較させ、参照画像と最も類似する、または最も類似しない、テスト画像を選択させるように指示するステップを更に含む。更に任意に、上記の方法は、上記場面のグレースケールの画像を生成するステップと、比較のために患者に対してグレースケールの画像を提示するステップと、第１および第２のテスト画像の提示を再要求するステップと、患者に対して目視比較を繰り返させるステップ、とからなる工程を含み得る。上記再要求は、ランダムに行なわれ得る。例えば、上記方法は、第１および第２のテスト画像をランダムに再要求し、繰り返し患者に対して目視比較させ、上記目視比較が類似した結果を生じる頻度を測定し得る。要望通り、または適切に、テスト画像または回答画像の枚数は、変動し得、上記方法は追加的なテスト画像を生成し、患者に対して上記テスト画像を参照画像に対して目視比較させ得る。
【０００８】
等色の直線を識別するステップは、緑色盲に関連する等色の直線または赤色盲に関連する等色の直線ような、既知のタイプの色覚に関連する等色の直線を識別するステップを含み得る。更に、上記方法は、少なくとも一部分が上記色空間を通って伸びているような等色の直線をランダムに選択することによって等色の直線を識別するステップを含み得る。
【０００９】
第１のテスト画像を生成する時、その処理は、等色の直線に沿った色調に変更するように修正された色空間を用いた第１のテスト画像を生成し得る。上記方法は、患者が上記選択された一部分が等色な直線に沿った色を知覚することが出来るかどうかを判定し、上記患者に対して、色が混合した直線を構成するために、複数の一部分が等色である直線を生成し得る。任意に、上記方法は第１の波長のセットと第２の波長のセットとの間の分離を増大させるためのブロッキングフィルターを決定し、テスト受験者に提示されたカラー画像に対して上記ブロッキングフィルターを適用し、提示された色に関する手がかりを提供し得る。
【００１０】
別の局面によれば、本発明は、色覚に対するテストを提供し、色覚障害のテストをするためのシステムを提供する。上記システムは、選択された色空間から選択された色を用いて提示された場面を描写している参照画像と、色空間内にある等色の直線を識別し、等色の直線の役割として選択された色を有する第１および第２の参照画像を生成するための画像処理装置と、上記第１および第２の回答画像をテスト受験者に対して表示するためのディスプレイ、とを備え得る。上記画像処理装置は、上記等色の直線に沿った色調に変更することによって、または上記等色の直線から離れた色調に変更することによって、上記参照画像の色を変更するための処理を含み得る。上記システムは、テスト受験者の色覚の各タイプに対して強調された色空間を有する画像をテスト受験者に提供するためのブロッキングフィルターを生成し得る。
【００１１】
特許またはアプリケーションファイルは、少なくとも１つのカラーで作成された図面を含んでいる。カラーの図面を含む上記特許または特許出願のコピーは、要求があり、必要な料金の支払いがあった場合に、オフィスから提供され得る。
【００１２】
本発明に先行する対象とその他の対象、および本発明の優位性は、上述の記述と添付の図面を参照することによって、より十分に評価され得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の全体的な理解を提供するために、色覚障害を診断および補助するためのいくつかを説明するための実施例がここで述べられる。更に具体的には、各画像における図式的な場面が同じか類似ではあるが色はある制御に基づいて異なっている、複数の場面の画像を生成するための例示的な方法が述べられる。更に詳しくは、色覚に関連するいくつかのタイプに対して、上記の異なるカラー画像が類似した色であると知覚され得るように、異なる色が選択される。このことは、患者が肯定的な回答を与えること、すなわち二つの画像が類似しているように見えると述べることを可能にする。従って、いくつかの実施例においては、ここで述べられるシステムと方法は、テスト対象者がある「隠れた画像」を見ているか見ていないかに依存しないような、テストを提供する。ここで述べられているそのようなテストは、異なるテスト条件の下でもより精密であり得る。以下で議論されるシステムと方法は、本発明の実施例として提供され、当業者によって、以下で記述されるシステムと方法は、適用され、変更され得るが、そのような別の追加と変更は本発明の範囲からは逸脱しない。
【００１４】
この目的を達するために、いくつかの実施例に対して、ここで述べられているシステムと方法が、赤／緑色盲の人が見え得るようにするために通常のカラー画像の情報量を減らす処理をすることが可能であるようなソフトウェアツールを、色盲の人に対して提供することが述べられる。そのような画像のセットの第１の例は、図２Ａおよび図２Ｂに示される。通常のカラー画像１０と、赤／緑軸を除去することによって処理された画像１２を示している。赤／緑色覚障害の人に対して、そのような画像のペアを交互に見せた場合、彼らは何かが変わったは分かるが、それが何であるかは分からないことを、研究は示している。本発明は、上記の効果が改善された色覚テストの基礎となり得るということを実現している。そのような色覚テストにおいては、テスト実施者は、フルカラーの画像のような参照画像と、それとは別ないくつかの処理された回答画像を有する、一連のテストフレームを提供する。上記テスト対象者、または患者は、上記回答画像の中から、参照画像と最も類似する画像を選ぶように要求される。このことは、（彩色された、テスト受験者には見えない数字を有する）否定的に組み立てられたＩｓｈｉｈａｒａテストよりも、多数の選択を伴う肯定的に組み立てられた色覚テストであることを可能にする。
【００１５】
上で記述され、図３に示されたテストにおいては、選択肢１は、赤／緑軸を除去することによって処理された画像３０を示し、赤／緑色覚障害の人が、どのように参照画像１０を見るかを示している。選択肢２は、全体におよぶ青色の帯が付加された、カラー画像３２を示している。選択肢３は、参照画像１０のグレースケールの画像３４である。いくつかの実務および応用例においては、画像３２はなおフルカラーの画像であるため、色覚正常の人は画像３２を参照画像１０に最も近いものとして見るが、通常の色覚を有する人は、異なる色の帯を有する画像として見る傾向があった。選択肢３、すなわち画像３４では、色覚障害のテスト対象者と色覚正常のテスト対象者のいずれも指摘できないような代替物が存在する。赤／緑色盲の人は画像３０を指摘すると予測されたが、テストにおいてもこの結果は生じた。図４Ａと図４Ｂは、赤／緑色盲者が、参照画像３０と、選択肢２、すなわち画像３２を、どのように見るかを示している。特に、赤／緑色盲の人にとっては参照画像は図４Ａのように見え、一方で、選択肢２、すなわち画像３２は図４Ｂのように見える。
【００１６】
赤／緑色盲の人にとっては、赤の情報と緑の情報は黄色の情報に溶け込むため、赤／緑色盲の人が見ると、フルカラーの画像にわずかに青い色合いを加えたものは、より目立って見える。
【００１７】
図５に示される別のテストフレームは、単色の正方形を用いている。選択肢１、すなわち画像５０は、グレースケールであり、選択肢２、すなわち画像５２は、参照画像５６の赤／緑軸を除去するように処理したものであり、選択肢３、すなわち画像５４は、参照画像５６に全体に及ぶ青い色合いを加えたものである。この場合もまた、我々のテスト対象者は、選択肢２、すなわち画像５２を、参照画像５６のように見えると述べた。
【００１８】
上図において示されたテストは、例えばＩＢＭ  ＰＣ、携帯用コンピューターまたはＰＤＡのような、従来のデータ処理プラットフォーム、あるいは、医師のオフィスまたは学校で使用するためのテストステーションとして提供され得る、専用の装置の上で実行され得る。一実施例においては、上記テスト方法は、参照画像のセットを含むコンピュータープログラムを実行することによって実現される。上記画像は、コンピューター上に保存されたデータファイル、または、紙に印刷された画像であり得る。コンピューター画像ファイルは、任意のフォーマット、例えば、ＧＩＦ，ＪＰＥＧ，ＴＩＦＦ，ＰＢＭ，ＰＧＭ，ＰＰＭ，ＥＰＳＦ，Ｘ１１  ｂｉｔｍａｐ，Ｕｔａｈ  Ｒａｓｔｅｒ  Ｔｏｏｌｋｉｔ  ＲＬＥ，ＰＤＳ／ＶＩＣＡＲ，Ｓｕｎ  Ｒａｓｔｅｒｆｉｌｅ，ＢＭＰ，ＰＣＸ，ＰＮＧ，ＩＲＩＳ  ＲＧＢ，ＸＰＭ，Ｔａｒｇａ，ＸＷＤ，場合によってはＰｏｓｔＳｃｒｉｐｔ，そして、ＰＭ  ｆｏｒｍａｔｓ、であってよい。上記画像ファイルは、市販のＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｃｃｅｓｓ  ｄａｔａｂａｓを含む、任意の適切なデータベースシステムに保存され得る。適切なデーターベースシステムの設計および開発は、ＭｃＧｏｖｅｒｎ他、Ａ  Ｇｕｉｄｅ  Ｔｏ  Ｓｙｂａｓｅ  ａｎｄ  ＳＱＬ  Ｓｅｒｖｅｒ，Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ（１９９３）に述べられている。上記データベースは、ハードディスクドライブ、ＲＡＩＤシステムのような、任意の持続性のデータメモリー、あるいは、その他の適切なシステムによって維持され得る。上記プログラムは、上記データベースから第１の参照画像を選択し得る。上記プログラムの画像処理モジュールは、図３に示される回答画像３０〜３４のような１つ以上の回答画像を生成するために、上記参照画像に現れる色空間を変換し得る。
【００１９】
上記プログラムは、参照画像と回答画像を含む混合式のテストページを生成し得る。この例の一つは、図３に示され、そこでは参照画像１０と３枚の回答画像３０，３２および３４がテストページに含まれている。上記プログラムは、テスト受験者に対し、混合式のテストページを提示し、音またはスクリーンメッセージのような、テスト受験者に参照画像１０と回答画像３０〜３４を目視比較させるように方向付ける、音またはスクリーンメッセージのような注意を提供し得る。上記目視比較は、回答画像３０〜３４のどれが参照画像１０と最も類似しているかを識別させ得る。その代わりに、上記目視比較は、参照画像１０に対して、どの回答画像が最も類似した色を有しており、どの回答画像が最も類似しないかを質問し得る。目視比較は多様であり、上記テスト受験者の色覚を決定するのに有用なデータを提供する、任意の適切な比較が用いられ得る。上記プログラムは、例えば、キーボードまたはマウスを使い、選択肢１、イメージ３２がテスト受験者に関しては最も類似した画像であることを示すことによって、テスト受験者に上記比較の結果を表す回答を入力することを可能にする。上記プログラムは、入力と回答を記録し得る。任意の実務において、上記プログラムは、上記で述べられた処理を数回繰り返し得、任意に、テストページ上に提示された回答画像３０〜３４の順序を再配置し得る。各回答は収集され、上記プログラムは、上記テスト受験者がそれぞれの回答画像を選んだ回数を集計し得る。このことは、テスト受験者がテストの条件に関する色覚を有しているかどうかを評価できるようなデータを提供する。任意に、上記テストの結果に基づいて、上記プログラムは、異なったタイプの色覚に対するテストによって生成された回答画像を伴うテストページを生成することによって、第２のテストを開始し得る。テスト画像を生成するための技術の一つが以下で記述される。
【００２０】
ここで述べられるシステムと方法によって、人の色覚を決定するための、強力な診断ツールが提供される。理論に縛られずに現在のシステムおよび方法を理解する手段の一つは、通常の色覚を有する人が色空間の標準ＣＩＥ（１９３１）ダイヤグラムに描かれるすべての色を識別することが出来ることである。色覚障害の人について説明する共通の方法は、いわゆる「混合の直線」（ＬＯＣ）を用いる。これらは、ＣＩＥ（１９３１）ダイヤグラム上に重ねられた一連の直線であって、特定の色覚が不足した人にとっては、ＬＯＣに沿って配置された任意の色は識別不能である。第２の緑／赤色盲（緑色盲）の人のＬＯＣに関する通常の図解は、ここでは図６に示される。例えば、図７に示されるように、ＬＯＣ  Ｂ上に配置された緑がかった色Ａは、赤みを帯びた色Ｃとは識別不能である。
【００２１】
図６は、一般には、通常の色空間のダイヤグラムとして理解される、Ｃ．Ｉ．Ｅ．色度ダイヤグラム（１９３１）である。この表現では、色調のみが示され、明るさ／暗さ（値）または濃さは示されない。通常の色覚の人は、このダイヤグラム上に表現された全ての色を区別出来る。この色空間の表現では、色盲の人にとっては、「色の混合」または「等色の直線」がある。これらの直線またはベクトルに配置された色（色調）は、他の色からは区別できない。例えば、赤および緑の両方が、色の混合した直線またはベクトル上に配置されている場合、それらは別の色からは区別できない。異なる形式の色覚は、色の混合した異なる直線またはベクトルを有する。文献によれば、色盲の人達の間では、色の混合したこれらの直線またはベクトルには、相当数の、しかしかなり多くのばらつきがあるように見られるとのことである。このことは、図７に示される。全色盲の人に対して、あるいはわずかに同じタイプの人に対してさえも、彼らに機能し得るようにカラー表示を変更することは、困難、または１つを選択することが不可能、またはわずかに解決できるだけである。従って、ここで述べられたシステムと方法は、色覚の各タイプをテストすることの出来る非対面的な色覚テストを提供し、任意に、テストを迅速に行なうためにデータが集められるのに伴い、決定ツリーを歩く。
【００２２】
上記テスト方法は、実際上、テスト対象者に対する一つ以上の画像のセットを提示するステップから成る。これらの画像のセットは、参照画像と２つ以上の回答画像から成る。上記画像は、図３にあるような、複合的なテストページ、または、ある回答画像に引き続いて回答画像が示され得る。各場合とも、上記テスト対象者は、上記参照画像と最も類似すると思われる回答画像を選択する。
【００２３】
一実施例においては、フルカラーの参照画像は、３枚の適合画像の１枚と適合する。好ましくは、適合画像または回答画像は、テスト受験者の色覚を決定しそうな回答画像のセットを作成する工程を通して生成される。そのような工程の１つにおいては、第１の適合画像に対しては、オリジナルな参照画像からの色は、特定の種類の色覚に対するＬＯＣに沿って、ＬＯＣの中心に向かっている。第２の適合画像においては、上記の色は、上記工程によって、ＬＯＣに対してわずかに垂直であるように移動させられる。第３の適合画像においては、上記工程によって、上記色は灰色になるまで彩度を減じられる。通常の色覚のテスト対象者にとっては、上記工程によって生成される第２の適合画像が、わずかな色の帯（この場合では青みがかった帯、または黄色がかった帯）を伴う参照画像のように見えるため、参照画像に対して最も類似して見える。第１の適合画像は、その色が、黄色または青の様々な影を減じられているため、実質的には異なって見え得る。第３の適合画像もまた、灰色で作成されているため、異なって見える。
【００２４】
テスト画像を生成する工程は、データ処理システム上で動作するコンピュータープログラムとして実現され得る。カラーマップまたはパレットを調整する工程は、技術的にはよく知られており、例えば、Ｍａｙｅｒ，Ｇ．Ｗ．＆Ｇｒｅｅｎｂｅｒｇ，Ｄ．Ｐ．（１９８８）、「Ｃｏｌｕｒ  ｄｅｆｅｃｔｉｖｅ  ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｇｒａｐｈｉｃ  ｄｉｓｐｌａｙｓ」、ＩＥＥＥ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ８（５）２８〜４０に記述されている。
【００２５】
このフレームのような色覚を有するテスト対象者に対しては、そのテスト方法は、第１の適合画像が参照画像に対して最も類似していることをテストすることに他ならない。なぜならば、参照画像を構成する色の全てが、ＬＯＣ上の別の色に置き換えられているため（そして、特定の種類の色覚の人に対するＬＯＣ上の任意の色はそれらの色覚を有する人には識別できないため）である。第２の適合画像は、色盲の人には異なって見える。というのは、その色がＬＯＣ上には無い色に置き換えられるため、異なって見えるのである。第３の適合画像もまた、異なって見える。というのも、それは灰色で構成されているからである。
【００２６】
その他の実施例においては、テスト画像はテスト受験者がどのような種類の色覚、例えば、緑色盲または赤色盲を有しているかを診断するように選択される。上記テストセットは、赤／緑色盲を有すると既に診断されたテスト受験者に対して提示され得る。図８Ａおよび８Ｂに示されるように、緑色盲と赤色盲のＬＯＣは異なる。
【００２７】
例えば、緑色盲に対しては、図８Ｂにおける、マゼンタを通って走っているＬＯＣは、シアングリーンおよび灰色を通って走っている。赤色盲に対しては、ＬＯＣは図８Ａにおいて、上記と同じくマゼンタを通り、上記の代わりに紫と藍色を通って走っている。本画像セットにおいては、参照画像はマゼンタの斑点から構成されている。本実施例における適合画像は、第１にはシアングリーンであり、第２には藍色である。緑色盲に対しては、シアングリーンの適合画像は参照画像に対して最も類似して見える。赤色盲に対しては、藍色の適合画像が参照画像に対して最も類似して見える。
【００２８】
任意の実施例のいくつかにおいては、本テストは、色盲およびテスト受験者がどのような種類の色覚の変異を有するかの両方を診断する、単一のテストに組み入れられ得、更なる任意の実施形態においては、テスト対象者による誤魔化しを防ぐ方法が提供される。テスト対象者は、参照画像とは類似しない画像を指摘することによって、テストを誤魔化すかもしれない。一実施例においては、このことは、テスト対象者に対して提示するカラー参照画像と２枚の適合画像である画像セットによって、検知され得る。第１の適合画像は、原則的には参照画像と同一である。第２の適合画像は、ＬＯＣ上には無い色に変更された、参照画像の色を有する。テスト対象者が第２の画像を選択する場合、彼／彼女が誤魔化しを試みていると仮定する。
【００２９】
ある種の色盲の弱形が存在する。例えば、変則的な赤色盲と変則的な緑色盲は、うまく彩色された色（ＣＩＥ（１９３１）ダイヤグラムの周囲に配置された色）を識別することは出来るが、より彩度の低い色（ダイヤグラムの中心付近に配置された色）を識別することは困難である。これらは、参照画像と適合画像の色がＣＩＥ（１９３１）図式のより中心付近に配置されている彩度の低い色のみから構成されるように、上述の第１のテスト画像のセットを変更することによって診断され得る。
【００３０】
ここで述べられるコンピューターに基づくテストを用いると、画像セットの適合画像の順序が、テスト対象者が正確な答えを暗記できないようにランダム化され得る。
コンピューターに基づくテストを用いると、テスト結果のデータがプログラムによって集められ、色覚調査の補助の中心点となるように、周期的に更新され得る。メディカルプライバシーに関する理由により、各個人を識別するものはデータから除去され得る。更に、コンピューターに基づくテストを用いると、新しいテスト画像のセットがテストの記憶位置にダウンロードされ、テストプロコトルに統合され得、安価かつ容易に、新しい色覚テストおよび研究のゴールに付け加えられることを可能にする。
【００３１】
様々な複雑な画像、複雑な絵から単色の正方形が、参照画像として使用され得る。加えて、Ｉｓｈｉｈａｒａテストは診断を行なう際の微妙な光の差異に依存しているので、観察用照明の使用年数または色温度による色ずれの影響を非常に受けやすい。実際、蛍光灯の下、または白熱電球の下で使用された場合でさえも、Ｉｓｈｉｈａｒａテストは精密ではない。ある実施形態においては、ここで述べられているシステムは（好ましくは）コンピューターに基づいており、色ずれ（または特定の照明）による影響をより受けにくい。
【００３２】
テスト対象者がどのような種類の赤／緑色覚を有しているかを判断するための、より洗練されたテストプロトコルでは、これらのテストを任意のモニター上で動作させ、相対的な赤輝度および緑輝度で眺めるようにするために、任意のモニター上でプログラムが動作するように適合させる、目盛調整作業が用いられ得、上記プログラムまたはモニターは、各モニターの赤画素および緑画素の相対輝度を標準化するように調節され得る。
【００３３】
図９は、対面的なマナーがより低い、子供に対して用いられ得るテスト図の例のセットを示している。この目的を達するために、図９は、４枚の漫画を示しており、各図は同じ場面を図示している。一番上の画像は参照画像であり、その下の３枚の画像は、上述のように、赤／緑軸を変えることによって処理をされた画像である。選択肢の中から比較および選択をさせることによってテスト受験者（子供）に回答を選択させると、子供はより騙されたとは感じなくなり、色覚障害の人に対しては画像内に隠されているような画像を探そうとさせると考えられている。
【００３４】
上述の工程とシステムは一実施例に過ぎず、本発明を実施するためのその他の技術が用いられ得る。例えば、上記工程は、参照画像と、赤および緑の情報（あるいは別の色覚を診断するためには赤および青の情報）を融合させるために、ＬＡＢフォーマットにおいて、「Ａ」チャンネルを灰色で５０％充填させることによって参照画像を処理したバージョンを用い得る。上記工程は、色覚正常の人にはわずかに現れるだけであっても色盲の人には大きい変化である画像転換を行なうために、選択カテゴリーにあるフルカラーの画像に対して、色の帯を付加し得る。更に任意に、上記工程は、テストを誤魔化そうとしている色盲のテスト対象者を把握し、赤／緑色盲のテスト対象者には灰色に見えるような、青にシフトされた「フルカラーの」画像を識別するために、グレースケールの選択肢を付加し得る。上述の工程は、フルカラーの画像を加工したＬＡＢバージョンの、明るい選択肢と暗い選択肢を有する、赤または緑の参照正方形をテストすることによって、異なる種類の赤／緑色盲のテスト対象者（「赤色欠乏」および「緑色欠乏」）を診断することを可能にする。任意に、上記プログラムは、テスト対象者が誤魔化すために回答の順序を暗記することが出来ないように、（スコアをつけるために順序の記録をとる間に）テスト選択肢の順序をランダムにシャッフルし得る。更に、上記プログラムは、迅速な決定が出来るようにするために決定木を有し得、正確なルートは、特定のテスト対象者に対して好ましいテストフレームを検索し得る。上記テストは、コンピューター上で与えられるが、本テストプロコトルは印刷された素材の上で、あるいはＴＶの上でさえも実行され得る。
【００３５】
（色覚を補助するための方法）
上述のテスト技術は、人の色覚を理解するために用いられ得る。そのような理解は、より良い色覚を発達させるように補助するために用いられ得る。目が有する３種類の光受容体（錘）の色素に関する研究によれば、赤／緑色盲は、一つには、色盲の人においては、赤色受容体と緑色受容体の感度が通常の色覚の人たちの赤色受容体と緑色受容体の感度よりも、より重複しているためであると説明される。
【００３６】
図１１に図示されている、色覚の補助に関する図を参照する。これは、色覚正常の人の青色光受容体の感度曲線１２と緑色光受容体の感度曲線１４と赤色光受容体の感度曲線１６とを比較したグラフである。長波長の緑色光受容体の感度曲線１４と赤色光受容体の感度曲線１６においては、光受容体は量１８によって分離されていることに注意する。
【００３７】
図１２に図示されているように、グラフは、赤／緑色盲の人の青色光受容体２０と緑色光受容体２２と赤色光受容体２４との感度曲線を比較している。このケースでは、長波長の緑色光受容体の感度曲線２２と赤色光受容体の感度曲線２４においては、光受容体はより小さな量２６によって分離されていることに注意する。上記２つの色素感度の、この小さな分離は、色盲の人に対して色をうまく区別することを困難にさせる。なぜなら、緑と赤の色情報を定める色素信号がより混乱するからである。本発明に関する技術によれば、図１３に示されるように、ブロッキング帯３０が障害のある緑色色素２２の感度曲線の長波長の先端３２を実質的にブロックするようにブロッキングフィルターが選択される。
【００３８】
図１４に示されるように、このフィルターのネット効果は、ここで修正した長波長における緑色光受容体の感度曲線４０と赤色光受容体の感度曲線４２の間の分離１８を再構成する。
【００３９】
この増加された緑および赤光受容体の感度の間の分離は、色盲の対象に対して、よりうまく色の識別をさせることを可能にする。というのも、緑および赤の色情報を定める色素信号は、より重複がより小さく、それゆえに混同が少ないためである。
【００４０】
本発明に関する更なる技術においては、上記ブロッキングフィルターは、時間または言葉の手がかりを用いて色を符号化することにより赤および緑の物体の差異にタグを付ける色覚訓練用のコンピュータープログラムと共に用いられ得る。これらの手がかりを用いることは、色の色調を変更することなく、異なる色にタグ付けすることを可能にする。目の光受容体からの赤および緑の色情報の分離を増大させ、異なる色を定めるためにコンピューターによるタグ付けを補助することにより、色盲の人はより正常な色覚を確立させること、すなわち、よりうまく、かつ正確に様々な色を識別することが出来る。
【００４１】
更に、本発明に関する別の技術においては、図１５に示されるように、ブロッキングフィルターは、ブロッキング帯５０が緑色色素２２と赤色色素２４の感度曲線のほぼ中央にあるように選択され得る。このようにして、最も大きな重複部分は除去され、任意のサンプル色に対して緑信号と赤信号の振幅の相対差が増大される。
【００４２】
上で議論されたソフトウェアは、Ｕｎｉｘ（登録商標）またはＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ワークステーションのような従来のデータ処理装置上で動作するソフトウェアコンポーネントとして実現され得る。上記実施形態においては、上記ソフトウェアはＣ言語コンピュータープログラム、あるいは、Ｃ＋＋，Ｆｏｒｔｒａｎ，ＪＡＶＡ（登録商標）またはＢａｓｉｃを含む任意の高次の言語によって書かれる。加えて、マイクロコントローラーまたはＤＳＰが用いられる実施形態においては、上記ソフトウェアは、マイクロコードまたは高次の言語で書かれたコンピュータープログラムとして実現され得、使用されるプラットフォーム上で実行できるようなマイクロコードにコンパイルされる。高水準プログラミングに対する一般的な技術は既知であり、例えば、Ｓｔｅｐｈｅｎ  Ｇ．Ｋｏｃｈａｎ，Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ｉｎ  Ｃ，Ｈａｙｄｅｎ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ（１９８３）に発表されている。当業者は、ここで述べられている実施形態および実務と同等なものの多くを理解し得、または単なる機械的な実験を用いて確認し得る。
【００４３】
本発明は、特定の実施形態を参照して上で記述されてきた。しかしながら、これらのシステムおよび方法は、本発明の実施例として提供され、当業者は、ここで述べられているシステムと方法は、適合かつ変更することが出来、そのような別の適合と変更は、本発明の精神から逸脱しないと理解し得る。例えば、ここで述べられているシステムと方法は、任意のタイプの色覚をテストするのに用いられ得、更に、通常よりも広い範囲の色を感知する能力を含む、患者の色覚の鋭さの別の局面をテストするために変更される。従って、本発明はここで公開された実施形態に限定されないものと理解され得、法律の下で許される限りにおいてできるだけ広く解釈されることが、以下の請求項から理解され得る。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】図１は、色覚をテストするための従来の技術を示す。
【図２Ａ】図２Ａは、第１のカラー画像を示す。
【図２Ｂ】図２Ｂは、第１の画像の色を処理することによって生成された第２のカラー画像を示す。
【図３】図３は、本発明に関する色覚テストの一実施例を示す。
【図４Ａ】図４Ａは、カラー参照画像が、特別なタイプの色覚を有する人達によっていかに知覚されるかを表すために変更されたカラー画像を示す。
【図４Ｂ】図４Ｂは、カラー参照画像が、特別なタイプの色覚を有する人達によっていかに知覚されるかを表すために変更されたカラー画像を示す。
【図５】図５は、本発明に関する色覚テストの一実施例を示す。
【図６】図６は、色空間の標準的なＣＩＥダイヤグラムを示す。
【図７】図７は、図６の色空間に重ねられている、色の混合した直線のセットを示す。
【図８Ａ】図８Ａは、赤色盲に対する、色の混合した直線を示す。
【図８Ｂ】図８Ｂは、緑色盲に対する、色の混合した直線を示す。
【図９】図９は、代替的なテストページを示す。
【図１０】図１０は、テストページの更なる例を示す。
【図１１】図１１は、異なる色覚に対する感度曲線を比較するグラフを示す。
【図１２】図１２は、感度曲線の更なるグラフを示す。
【図１３】図１３は、ブロッキングフィルターの効果を示す。
【図１４】図１４は、ブロッキングフィルターの効果を示す。
【図１５】図１５は、別のブロッキングフィルターの効果を示す。
【図１】
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【図２Ａａｎｄ２Ｂ】
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【図３】
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【図４Ａａｎｄ４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
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