(57)【要約】  【課題】  【解決手段】  緑内障の疑似患者と患者の視覚機能を自動的、電気生理学的に査定するシステム及び方法であり、患者に与えられる周期的な刺激に応じて測定された視覚的に喚起された電位を用いる。この方法は、患者の情報をコンピュータに入力し、患者に対して視覚的な刺激を開始し、患者の頭蓋に取り付けた一又はそれ以上の電極から得た複数の視覚的に喚起された電位信号を記録し、この視覚的に喚起された電位信号に関するデジタル化されたデータを保存して処理を行い、このデータに基づいて緑内障の可能性が高いか低いかを決定する。【選択図】  図１
2007524448.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
緑内障に関連する医療テストを実行する方法において、
患者の一方の眼による観察用に複数の視覚的刺激を表示するステップと；
前記刺激に反応する患者の喚起された脳の電位を、当該患者の頭蓋に取り付けた一又はそれ以上の電極を介して検出するステップと；
表示された各刺激に対して検出された前記喚起された電位信号を記録するステップと；
この記録の跡に、前記記録された複数の喚起電位データの自動的なデジタル信号処理を実行するステップと；
前記デジタル信号処理に基づいてコンピュータモニタ上に緑内障の可能性が高いか低いかの表示を行うステップと；
を具えること特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記視覚的刺激が、離隔されたチェックパターンと均一なフィールドパターンの二つのパターンからなり、約１２ヘルツの周波数で周期的に交互に表示されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、前記データ記録ステップが：
前記患者の頭蓋に取り付けた一又はそれ以上の電極から検出した前記視覚的に喚起された電位信号を増幅するステップと；
前記増幅された視覚的に喚起された電位をアナログ信号からデジタル信号に変換するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法が更に：
喚起された電位の記録とデジタル信号処理用の自動化された手順を具え、
前記喚起された電位の記録と前記デジタル信号処理の双方をコンピュータプロセッサが制御し、
前記コンピュータプロセッサが、前記デジタル信号処理を、前記喚起された電位の記録が完了した直後に行うことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法において、
前記デジタル信号処理ステップが：
記録された複数のデータに離散フーリエ変換を実行し、前記周期的な視覚的刺激に対応する複数のデータアイテムの複数の基本周波数成分を得るステップと；
前記複数の基本周波数成分の信号対ノイズ比を決定するために多変量統計法を実行するステップと；
前記信号対ノイズ比をあらかじめ設定した臨界値と比較するステップと；
この比較に基づいて緑内障の可能性が高いか低いかを決定するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法において、前記多変量統計法がＴ２circle統計法であることを特徴とする方法。
【請求項７】
緑内障に関連する医療テストを実行する装置において：
コンピュータプロセッサと；
患者に視覚的刺激を与えるための視覚的刺激発生デバイスと；
視覚的に喚起された電位を記録し測定するデバイスと；
コンピュータモニタと；
コンピュータメモリと；を具え、
前記コンピュータプロセッサが、前記コンピュータメモリ内にあるコンピュータソフトウエアによってプログラムされており、
患者の観察用に前記視覚刺激発生デバイス上に視覚的刺激セットを表示し、
前記記録及び測定デバイスを制御して、患者の頭蓋に取り付けられた一又はそれ以上の電極から検出した前記視覚刺激セットに応じて複数の視覚的に喚起された電位信号を記録し、
前記記録されたデータにデジタル信号処理を実行し；
前記デジタル信号処理に基づいて前記コンピュータモニタ上に緑内障の可能性が高いか低いかの表示を行う
ことを特徴とする装置。
【請求項８】
請求項７に記載の装置において、前記視覚的刺激発生デバイスが、グラフィックスカードとビデオモニタを具えることを特徴とする装置。
【請求項９】
請求項７に記載の装置において、前記視覚的刺激セットが、離隔されたチェックパターンと、均一のフィールドパターンの二つのパターンでできており、約１２ヘルツの周波数で、周期的に交互に表示され、この刺激を与える周波数と各刺激を表示するシーケンスが前記コンピュータソフトウエアによって制御されることを特徴とする装置。
【請求項１０】
請求項７に記載の装置において、
前記視覚的に喚起された電位を記録し測定するデバイスが、
患者の頭蓋に取り付けた一又はそれ以上の電極から検出した視覚的に喚起された電極信号を増幅する増幅器と；
前記増幅した視覚的に喚起された電位信号をデジタル信号に変換し、このデジタル化した信号をコンピュータプロセッサに提供するＡ／Ｄコンバータを具え、
前記Ａ／Ｄコンバータのデジタルサンプリングレートが前記コンピュータプロセッサによって制御されることを特徴とする装置。
【請求項１１】
請求項７に記載の装置において、
前記デジタル信号処理が、
記録された複数のデータに離散フーリエ変換を実行し、前記周期的な視覚的刺激に対応する複数のデータアイテムの複数の基本周波数成分を得るステップと；
前記複数の基本周波数成分の信号対ノイズ比を決定するために多変量統計法を実行するステップと；
前記信号対ノイズ比をあらかじめ設定した臨界値と比較するステップと；
この比較に基づいて緑内障の可能性が高いか低いかを決定するステップと；
を具えることを特徴とする装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の装置において、前記多変量統計法がＴ２circle統計法であることを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
このＰＣＴ出願は、２００３年６月２７日に出願された米国特許出願第１０／６０８，６２７号の優先権を主張する。
【０００２】
発明の属する技術分野
本発明は、医療の診断およびモニタの分野に関する。
【背景技術】
【０００３】
発明の背景
緑内障（特に、原発性開放隅角緑内障）は、米国では失明の主要原因の一つである（アメリカ盲目予防協会及び米国立眼科研究所，2002）。緑内障は、視神経を通って脳へ視覚情報を伝達する網膜のガングリオン細胞に徐々に進行性の変性が生じる。残念なことに、この緑内障の神経障害が発見されるときまでには、通常、視覚システムに広範囲にわたって永久的なダメージがあり、視覚機能がかなり失われてしまう。視覚システムの選択された経路がこの疾病の初期段階で影響を受けることを記載した証拠がある。緑内障は、高くなった眼圧にしばしば関連するものであるが、常にそうであるとは限らない。現在、この疾病を早期に発見し、神経保護の目的で治療をモニタするわずかな臨床スクリーニングと診断ツールが視覚の専門家に入手可能である。
【０００４】
目の網膜は、１億３千万以上の感光細胞を含む。これらの細胞は光を所定の特徴に対してさまざまなニューロンで処理される神経信号に変換し、解析のために視神経を介して脳へ伝達する。先天的な異常、事故によるトラウマ、病的に神経質な子供、老化による目の構成要素の劣化は、すべて視覚障害に寄与する。脳における情報処理は、電気化学的なものである。大脳皮質の誘発電位は、知覚的な刺激によって顕在化された脳の電気的反応である。視覚的な刺激によって生じる脳の電気的反応は、視覚的な誘発電位である。特性視覚誘発電位の変化は視覚通路に異常を示す。
【０００５】
通常、視覚誘発電位（ＶＥＰ：Visual evoked potential）は、視覚による刺激が患者の前に置かれたビデオモニタに表示されている間に、表面電極を介して頭皮から測定される。人間の特定の感覚に刺激が与えられると、この特定の感覚を管理する機能を持つ脳の情報処理部分において対応する脳の電位が誘発される。視覚誘発電位は、脳のダメージ、中枢神経系の疾病、特に視覚システムの疾病の診断において、医師をアシストする診断テストに使用することができる。
【０００６】
視覚誘発電位（ＶＥＰ）は、視覚の刺激によって顕在化された皮質的活性の非侵襲性測定である。頭の表面へ送られてきた電気信号の和であり、視覚システムのダイナミクスに関する量子的情報を提供することが可能である。しかしながら、通常ＶＥＰが顕在化される態様は、選択的な視覚プロセスの診査をあらかじめ排除しており、ＶＥＰを通常分析する方法は、実用的で客観的なツールとして使用するのに必要な効率と正確さに欠ける。ＶＥＰ波形の通常の説明に含まれる主観性は、緑内障の査定を含むすべてのアプリケーションにおいて邪魔なものであった。したがって、視覚経路を機能的に精密に吟味する潜在的な強力なツールが見過ごされていた。ここ数年の間、これらの問題を未然に防ぐ電気生理学器械の基礎となるいくつもの刺激と分析技術がこの分野に紹介されている。
【０００７】
Hartline（1938）は、視覚システムにおけるＯＮ細胞とＯＦＦ細胞の存在を発見した。ＯＮ細胞とＯＦＦ細胞は、網膜の最初のシナプスに源を発しており、明るさ（ポジティブコントラスト）と暗さ（ネガティブコントラスト）のはっきりした認知を介在する（Schiller, Sandell, & Maunsell, 1986）。ＯＮ経路は、先天性定常的夜盲症、筋ジストロフィ、緑内障に見られる疾病プロセスに特に敏感である（Badr et al., 2003; Benoff et al., 2001; Fitzgerald et al., 1994; Greenstein et al., 1998）。
【０００８】
主な視覚経路のもう一つの重要な機能的サブディビジョンは、脳内の視覚処理の主な中継局である外側膝上体（ＬＧＮ：lateral geniculate nucleus）で発見されたが、これも網膜に源がある（Kaplan, Lee, & Shapley, 1990）。ＬＧＮのマグノセルラ（magnocellular）（大細胞）層とパーボセルラ（parvocellular）（小細胞）層は、それぞれ、ＭおよびＰ網膜ガングリオン細胞から入力を受ける。これらの二つのタイプの細胞の形態的な差異によって、きわめて異なる応答特性が生じる。Ｍ細胞はサイズが大きく、輝度コントラストにきわめて反応し（光のレベルの小さな差異に反応する）、一方、Ｐ細胞はサイズが小さく、輝度コントラストには比較的反応しない。ＭおよびＰの両経路にＯＮ細胞とＯＦＦ細胞が含まれる。ＬＧＮのマグノセルラ層とパーボセルラ層内の細胞は、一次視覚皮質（脳の後膝領域にある第１の視覚処理センタ）のさまざまな副層にシナプスを形成し（結節を作る）、この領域のニューロンの一部に生じるシナプス活性が、ＶＥＰの主なソースである。マグノセルラ経路にあるＯＮ細胞が特に敏感であり、筋ジストロフィ（Benoff et al., 2001）と緑内障（Greenstein et al., 1998; Badr et al., 2003）などの疾病プロセスに影響を受けることを記載した証拠が存在する。
【０００９】
視覚誘発電位を用いた緑内障の検出法とシステムがある（例えば、多局所ＶＥＰ、Hood & Greenstein, 2003; 従来の視野測定あるいは周波数重複視野測定でテストした視野において得られる行動測定）。しかしながら、これらの技術の科学的な原理、ここに用いられている刺激、データ処理方法は、本発明のものと異なる。
【００１０】
従来技術においては、一般的なＶＥＰ記録システムが研究所で用いられていた。視覚神経生理学の研究用のこの機械を用いた処置が図３のフローチャート２００に示されている。第１ステップ２０２において、ユーザはパラメータ（例えば、空間パターン、時間周波数、コントラスト、輝度、繰り返したテストの回数など）用の刺激を構築して、この刺激の構成をシステムコンピュータに保存する必要がある。ステップ２０４において、ユーザは患者の情報を入力する。テストを開始する前に、ユーザはあらかじめ構築した刺激と、ＶＥＰデータ習得パラメータ（例えば、刺激の周波数のサンプリングレートや、抽出するべき関心のあるＶＥＰの周波数成分など）をステップ２０６において選択する。ステップ２０８において、コンピュータが刺激を患者に表示し、ＶＥＰ信号を記録することによってテストを実行する。ステップ２１０において、コンピュータがＶＥＰ生データをハードディスクに保存する。ステップ２１２では、ユーザがこのテストが完了しているかどうかを決定する。答えがＮＯである場合は、処理がステップ２０６に戻る。答えがＹＥＳの場合は、ステップ２１４において（自動的にステップ２１２の続いていない）、ユーザは保存してあるＶＥＰ生データを取り出して、そのデータをカスタムメイドのソフトウエアで処理して、視覚機能の査定を実行する。
【００１１】
発明の概要
本発明は、患者に与えた定期的な刺激に反応して測定した視覚誘発電位を用いて、緑内障疑似患者および緑内障患者の視覚機能の電気生理学的査定を自動的に行うシステム及び方法を提供する。
【００１２】
本システム及び方法においては、刺激とデータ処理に新規なアプローチを導入して、初期の緑内障神経障害に敏感な（Greenstein et al., 1998）マグノセルラ経路のＯＮサブディビジョンとＶＥＰ応答への寄与を迅速かつ自動的に分けるようにしている。本発明におけるシステムでは、処理を行ったＶＥＰ結果をあらかじめ設定した臨界値と比較して、患者の緑内障状態の可能性、すなわち、高（ポジティブ）であるか、低（ネガティブ）であるかをある確信のあるレベルで表示する。
【００１３】
本発明は、初期の緑内障の検出及びモニタ用のシステムを設計し、自動的に神経生理学テストを実行する方法に関する。本発明は、患者の観察用に数回与えられる定期的な視覚的刺激の発生と表示と、この視覚的刺激に反応する患者の視覚誘発電位（ＶＥＰ）の測定を含む。表示された各刺激によって顕在化されたＶＥＰデータは、記録されて保存され、デジタルフーリエ変化（ＤＦＴ）で処理されて、Ｔ２circle統計法（Victor & Mast, 1991）で解析する。Ｔ２circle統計法で概算されるＶＥＰ（信号）の基本振動数成分の平均振幅値とノイズの比が計算され、臨界値と比較して、緑内障の神経障害の可能性が高い（ポジティブなテスト結果）か、低い（ネガティブなテスト結果）かの、結果を出す。
【００１４】
本発明の実施例ですでに述べたＴ２circle統計法を計算する方法は、従来技術の一般的な目的のシステムの一部ではない。従来技術では、ＶＥＰ応答のフーリエ成分は、標準的な市販のソフトウエアの特別注文のスプレッドシートを用いて処理を行い、ノイズの概算を出し、信号対ノイズ比を計算する必要があった。従来技術の緑内障による神経障害を検出しモニタする研究用機械は、面倒であり、実用的な価値がなかった。従来技術の研究用デバイスと本発明の少なくとも一の実施例の現システムを比較した場合の差異は以下のとおりである。
【００１５】
刺激、データの収集、およびデータ処理用パラメータの構成が、従来技術では複雑なプロセスであった。新規ユーザには、学習にかなりの時間がかかり、ユーザが以前に従来の機械についてどれだけ経験があるかと、ユーザがＶＥＰの分野のエキスパートであるかどうかに大幅に頼るものであった。
【００１６】
従来のシステムは、システムが信号の平均化およびフーリエ解析などのビルトインされ、あらかじめ構成された方法を有するにもかかわらず、全データを処理するツールがないので、正常な応答と異常な応答を分ける基準を作る必要がある緑内障の試験に要求される統計的方法を提供するものではない。通常、ユーザが別の設備を用いて処理を行うためにＶＥＰデータを保存しなければならない。この要求される多々の処理ステップは、便利さをかなり低減させ、時間の浪費が多い。
【００１７】
従来技術のシステムは具体的な測定を提供するものではない。ユーザは、機械言語に翻訳できる製品を作るために、生データにカスタムメードのソフトウエアを用いて多大な分析を行わなければならない。したがって、従来技術のシステムは、この分野において高度な特別な知識を有するほんの一握りの専門家にのみサービスできるものである。
【００１８】
本発明の一の実施例は、患者の情報をコンピュータに入力するステップと、患者用の視覚的刺激を設定するステップと、患者の頭蓋に取り付けた一又はそれ以上の電極から得た複数の視覚誘発電位信号を記録するステップと、この視覚誘発電位信号に関連するデータを保存するステップと、このデータに基づいて緑内障の可能性が高いか低いかを決定するステップと、を具える方法を提供する。この方法は、更に、保存したデータに離散フーリエ変換を実行するステップと、データの信号対ノイズ比を決定する多変量統計法を実行するステップと、臨界の信号対ノイズ値を決定するステップと、信号対ノイズ比と臨界値を比較して、この比較に基づいて緑内障の可能性が高いか低いかを決定するステップを具えていてもよい。この方法は、また、コンピュータモニタに、緑内障の可能性が高いあるいは低いかどうかを表示するステップを具えていてもよい。適用される多変量統計法は、Ｔ２circle統計法である。
【００１９】
本発明の一の実施例では、コンピュータプロセッサと、コンピュータメモリを具える装置が提供される。コンピュータプロセッサは、コンピュータソフトウエアによって、患者の情報（例えば、ＩＤ番号、性別、生年月日、など）を受信し、その患者用の視覚的刺激をセットし、患者の頭蓋に取り付けた一又はそれ以上の電極から得た複数の視覚誘発電位信号を記録し、その視覚誘発電位信号に関するデータをコンピュータメモリへ保存し、このデータに基づいて緑内障の可能性が高いか低いかを決定するようにプログラムされている。
【００２０】
コンピュータプロセッサは、保存したデータに離散フーリエ変換を実行し、このデータの信号対ノイズ比を決定する多変量統計計算を実行し、この信号対ノイズ比をあらかじめ設定してある臨界信号対ノイズ値に比較して、このデータに基づいて緑内障の可能性が高いか低いかを決定するようにプログラムされていてもよい。
【００２１】
少なくとも一の実施例における装置は、コンピュータモニタを具えていてもよく、コンピュータプロセッサがコンピュータモニタ上に緑内障の可能性が高いあるいは低いかどうかを表示するようにプログラムされていてもよい。
【００２２】
この装置は、また、ＶＥＰ記録及び測定デバイスを具えており、表面電極でピックアップしたＶＥＰ信号を増幅し、これらをアナログ信号からデジタル信号に変換し、コンピュータプロセッサに送出するようにしてもよい。
【００２３】
図面に基づいた詳細な説明
図１は、本発明の一実施例の全体的な構成を示す装置１０のブロック図である。装置１０は、コンピュータプロセッサ１２と、ＶＥＰ記録及び測定デバイス１４と、視覚的刺激発生デバイス１６と、コンピュタモニタ２０と、対話式デバイス２２と、メモリ２４を具える。対話式デバイス２２は、コンピュータマウス及び／又はキーボードあるいはそのほかの入力装置であってもよい。メモリ２４はあらゆるタイプのコンピュータメモリであってもよい。コンピュータモニタ２０は、通常のコンピュータディスプレイモニタであってもよい。
【００２４】
コンピュータプロセッサ１２は、通信バス（例えばＰＣＩ（周辺機器構成要素相互接続：Peripheral Component Interconnect））１２ｂによって視覚的刺激発生デバイス１６へ、及び通信バス（例えば、ＰＣＩ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、他）１２ａによってＶＥＰ記録及び測定デバイス１４へ電気的に接続されている。ＶＥＰ記録及び測定デバイス１４は、通信ライン１４ａ、１４ｂ、及び１４ｃによって電極１５ａ、１５ｂ、及び１５ｃに電気的に接続されている。電極１５ａ、１５ｂ、及び１５ｃは、人または患者１７の頭部１８に取り付けられる。コンピュータプロセッサ１２は通信ライン１２ｃ、１２ｄ、及び１２ｅによってコンピュタモニタ２０、対話式デバイス２２、及びメモリ２４にそれぞれ電気的に接続されている。
【００２５】
コンピュータプロセッサ１２は、通常のパーソナルコンピュータ用のコンピュータプロセッサであってもよい。コンピュータプロセッサ１２は、通常、データ取得用のＶＥＰ記録及び測定デバイス１４と、刺激表示用の視覚的刺激発生デバイス１６の双方の動作を制御する。
【００２６】
ＶＥＰ記録及び測定デバイス１４は通常、通信ライン１４ａ、１４ｂまたは１４ｃを介して取得したＶＥＰ信号を増幅する増幅器と、通信バス１２ａを介して処理のためにコンピュータプロセッサ１２に送られるＶＥＰアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ（アナログ−デジタル）変換器を具える。ＶＥＰ記録及び測定デバイス１４の増幅器は、安全のために、患者１７などの患者を、デバイス１４の電源などの電源から光学的に隔離する。知られているように、デバイス１４の増幅器は、高い同相信号除去比を持ち、ノイズが低く、低いＶＥＰ信号動作に対する安定性が高い。この増幅器は、また、バンド幅を超える低周波数ドリフトと高周波数ノイズを除去するバンドパスフィルタを具える。
【００２７】
視覚的刺激発生デバイス１６は、通常、ビデオディスプレイモニタと、グラフィックスカードを具え、コンピュータプロセッサ１２に接続され、このプロセッサによって制御されて、図１に示す患者１７などの患者が見るディスプレイスクリーン１６ａ上の視覚的刺激を発生する。
【００２８】
この刺激に対する頭部１８からの神経応答などの神経応答が、患者の頭蓋１８へ非侵襲的に取り付けた感覚電極１５ａ、１５ｂ、及び１５ｃによって取り出され、従来知られているとおり、ＶＥＰ記録および測定デバイス１４で増幅され、記録され、デジタル化される。これらの電極は、患者の頭蓋１８に視覚皮質の上に（ＶＥＰを受信するための活性電極１５ａ）、額の中央に（基準電極１５ｃ）、および額の右側へ（フローティンググラウンド電極１５ｂ）、配置される。この電極取り付けの構成は従来知られている。電極１５ａ−１５ｃは、通常ハードワイヤである通信ライン１４ａ、１４ｂ、及び１４ｃによって、ＶＥＰ記録及び測定デバイス１４に接続されている。対話式デバイス２２は、テストを行う患者１７に関する情報（例えば、ＩＤ番号、性別、生年月日、など）をコンピュータ１２に入力する手段を提供する。オペレータのコンピュータモニタ２０は、対話式デバイス２２を介して入力した情報と、指示の選択用の操作メニューを、図５に示すテスト結果とともに表示する。
【００２９】
図２は、離隔したチェックパターン１００と均一フィールド１１０を示す。パターン１００とフィールド１１０は、視覚的刺激発生デバイス１６によって、ほぼ１２ヘルツの周期で周期的に交互に表示される。典型的には、チェック１０２ａのように、３２×３２の離隔チェック（正方形）であり、しっかりしたバックグラウンド１０２の上に現れる。パターン１００と均一フィールド１１０の双方用のバックグラウンド１０２とバックグラウンド１１２などの、バックグラウンド光は、通常（公知である）１００ｎｉｔｓ（ｃｄ／ｍ２）である。チェック１０２ａなどのチェックの光は、バックグラウンド１０２（１０８ｎｉｔｓ）などのバックグラウンド光より８％高く、緑内障のダメージを検出する臨界の刺激状態となるように示されている。図１に示す患者１７などの患者は、通常、図２に示す１００あるいは１１０のいずれかの刺激を、２０ｃｍ×２０ｃｍの物理的な画像サイズで、１１５ｃｍの距離で見る。
【００３０】
図４は、自動的な手順をもつ本発明の一実施例の方法と、緑内障の疑似患者及び患者の神経の欠損を評価する方法を示すフローチャート３００を示す。
【００３１】
ステップ３０２において、ユーザは、患者１７の情報などの患者の情報を対話式デバイス２２を介してコンピュータプロセッサ１２に入力する。ステップ３０４において、コンピュータプロセッサ１２は、特定のパターン画像１００、１１０を刺激発生デバイス１６にローディングすることによって、刺激を開始する。ステップ３０６において、コンピュータプロセッサ１２は、刺激発生デバイス１６とＶＥＰ記録及び測定デバイス１４を時宜を得て制御することによってテストを行い、患者１７に刺激を表示して、ＶＥＰ信号を記録及び測定デバイス１４を介して記録する。ステップ３０８において、コンピュータプロセッサ１２は、ＶＥＰの生データをメモリ２４に保存する。ステップ３１０において、コンピュータプロセッサ１２は、このテストが完了したか否かを決定する。この答えがＮＯである場合は、手順をステップ３０６に戻す。答えがＹＥＳであれば、次いでステップ３１２を実行する。ステップ３１２では、コンピュータプロセッサ１２は、保存してあるＶＥＰの生データについて離散フーリエ変換とＴ２circle統計を実行する。ステップ３１４では、コンピュータプロセッサ１２は、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）をあらかじめセットしておいた臨界値と比較し、緑内障の可能性の高低を結果として生成する。ステップ３１６では、コンピュータプロセッサ１２は、この緑内障の可能性の高低の結果をテキストメッセージを介するなどして、コンピュータモニタ２０に表示する。
【００３２】
一又はそれ以上の実施例における本発明は、コンピュータプロセッサ１２に含まれる、テスト手順が開始したときにオペレータのモニタ２０に図的表現（ＧＵＩ：graphical user interface）を表示するためのコンピュータソフトウエアを組み入れている。ＧＵＩによって、オペレータは、生年月日、ＩＤ番号、その他といった患者のデータをコンピュータプロセッサ１２へ（対話式デバイス２２を介して）入力することができる。ステップ３０２において患者の日付がシステムに入力された後、コンピュータプロセッサ１２は、ステップ３０４において刺激発生デバイス１６に画像をローディングすることによって刺激パターンを開始する。ステップ３０６において、患者１７が観察するために刺激ディスプレイスクリーン１６ａ上に視覚的刺激を与えてテストを開始し、記録及び測定デバイス１４によってデータが記録される。双方ともコンピュータプロセッサ１２によって、時宜を得て制御されている。この刺激は、図２に示す二つの視覚的画像１００と１１０の双方を具え、この刺激は約１２ヘルツの周波数で交互に現れる。この刺激は、通常、約５秒間表示される。５ないし１０のこれらの刺激セットが患者１７に与えられ、患者１７の各眼で観察される。ステップ３０８において、各刺激が与えられた後、記録デバイス１４が記録されたデータをコンピュータプロセッサ１２へ送り、このデータをメモリ２４に保存する。一方の眼に全刺激セットが与えられた後、他方の眼にもう一度刺激セットが与えられる。刺激を与える回数／収集したデータエポックの回数は、ソフトウエアプログラムによってあらかじめセットされた回数（５回または１０回）と比較され、ステップ３１０でテストが完了したかどうかを決定する。各刺激ディスプレイの間に記録された電気生理学的信号に関する情報は、患者１７の神経活性を追跡するためにオペレータのモニタに与えられる。刺激発生デバイス１６による視覚的刺激の提供とデバイス１４によるＶＥＰデータの記録が完了すると、ステップ３１２において、ＶＥＰ記録及び測定デバイス１４からコンピュータプロセッサ１２へ送られたデジタル化されたＶＥＰ信号入力が、コンピュータプロセッサ１２によって直ちに処理される。
【００３３】
基本（刺激）周波数（〜１２ヘルツ）におけるＶＥＰのフーリエ成分（振幅と位相の値）が、コンピュータプロセッサ１２によって計算される。各眼への刺激から得た５ないし１０回繰り返されたサンプルの平均フーリエ成分も計算される。多変量統計法（Ｔ２circle統計、Victor & Mast, 1991）を用いて、駆動基本周波数におけるノイズを予測する、すなわち、平均応答ベクトル周辺の環状の９５％の確実な領域を決定する。この環状領域は、対の値のセット（コサイン、サイン）を表し、これはテストした９５％の所定の刺激への正しい応答を取り巻くものであると考えられる。したがって、この円の半径は、ノイズレベルを量子的に推定するのに使用され、環状領域は「エラーサークル」と呼ばれる。
【００３４】
本発明の少なくとも一の実施例において、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）は、基本的なフーリエ成分の平均振幅とノイズサークルの半径との比として定義される。図５は、一方の眼の仮定的なテストの例を示す図である。本発明の一実施例に係るこのシステムは、ＳＮＲを緑内障リサーチ研究から得た以前の結果（例えば、Greenstein et al., 1998; Badr et al. 2003）に基づく臨界ＳＮＲ値と比較して、臨界値よりＳＮＲが低い場合は、緑内障の可能性が高く、ＳＮＲが臨界値と同じであるか、それより大きい場合は可能性が低いとの決定を行っている。臨界値は、本発明の一実施例では、固定値であってもよい（例えば、値１にセットする）。本発明の一実施例のこのシステムは、テストを行った各眼についての結果のステータスを、テストを行った直後にコンピュータモニタ２０に表示する。
【００３５】
本発明の一の特徴は、早期の緑内障のダメージを査定する具体的な、非侵襲性の、自動的な手順を提供する装置である。この装置は、次の特徴を具えている：１）図２に示す新規な刺激技術であり、緑内障の神経障害の初期ステージにおいて影響を受けるとして知られている関心のある平行経路を分離してドライブするように設計されている（マグノセルラ経路のＯＮ区画）；２）離散フーリエ変換の後、Ｔ２circle統計法を適用する；３）コンピュータ化した技術。ＶＥＰ測定とデジタルデータ処理の自動的な手順がウインドウベースの図的表現とともに、エキスパートでないユーザによる機械操作を容易なものにする。
【００３６】
図５は、一方の眼についての緑内障疾病のテスト結果のチャート４００を示す。ｙ軸４０２は、フーリエ変換で得られたＶＥＰの基本周波数成分のサイン係数を表し、ｘ軸４０４は、この成分の対応するコサイン係数を表す。符号４０６ａなどのシンボル「＋」は、ＶＥＰエポックから得られる基本成分の個々の評価であり（各眼のテストにつき５〜１０エポック）、点線４０６ｂは、４０６ａなどの全基本成分評価の平均値をあらわす。サークル４０８は、「エラーサークル」を表し、Ｔ２circle統計法で設定した９５％の確実な領域である。
【００３７】
本発明は、特定の実施例を参照して述べられているが、本発明の精神と範囲から離れない限りさまざまな変更および変形が可能であることは当業者には明らかである。したがって、本発明が寄与する技術の範囲内に含まれる限り、本発明にはこれらの変更及び変形のすべてを意図していると解するべきである。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】図１は、本発明の一実施例の全体の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の一実施例に用いられている隔離されたチェック刺激と均一フィールドの刺激を示す図である。
【図３】図３は、初期の緑内障の調査を行うための従来の手順と方法を示すフローチャートである。
【図４】図４は、緑内障疑似患者及び患者の神経の欠損を評価する本発明の実施例による方法を示すフローチャートである。
【図５】図５は、一方の目についての本発明の一実施例の緑内障査定のテスト結果を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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