(57)【要約】【課題】  緑内障の進行度を判定可能な眼科装置を提供すること。【解決手段】  静的視野計により得られた被検者眼の視感度分布の視野検査データを入力するデータ入力手段と、視野検査データが得られた視野範囲についての視神経線維の走向データを記憶する記憶手段と、前記視野検査データの視感度分布と前記視神経線維の走向データとの視野角度を合わせ、視神経線維上の視感度分布における暗点の割合に基づいて緑内障の進行度を判定する判定手段と、を備えること。【選択図】      図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
静的視野計により得られた被検者眼の視感度分布の視野検査データを入力するデータ入力手段と、視野検査データが得られた視野範囲についての視神経線維の走向データを記憶する記憶手段と、前記視野検査データの視感度分布と前記視神経線維の走向データとに基づいて緑内障の進行度を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする眼科装置。
【請求項２】
請求項１の眼科装置において、前記判定手段は、前記視野検査データの視感度分布と前記視神経線維の走向データとの視野角度を合わせ、視神経線維上の視感度分布に基づいて緑内障の進行度を判定することを特徴とする眼科装置。
【請求項３】
請求項２の眼科装置において、被検者眼の眼底画像を入力する眼底画像入力手段を備え、前記判定手段は、眼底画像と前記視神経線維の走向データとを両者の所定の対応点を基に合わせた後、眼底画像と前記視野検査データの視感度分布との視野角度を合わせることにより、前記視野検査データの視感度分布と前記視神経線維の走向データとの視野角度を合わせることを特徴とする眼科装置。
【請求項４】
請求項２又は３の判定手段は、視神経線維上の視感度分布における暗点の割合に基づいて緑内障の進行度を判定することを特徴とする眼科装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視感度閾値の静的視野検査データを基に緑内障の進行度を判定する眼科装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
被検眼の緑内障を診断するために、被検者眼の視野内の特定点に視標を固定して呈示すると共に他点に視標を呈示し、その視認応答により視野の広い範囲にわたる視標の明度識別閾値（視感度閾値）を求める静的視野計が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、緑内障の進行度（病期分類）を判定する代表的な方法として、静的視野検査データを基にしたAulthorn分類Greve変法（以下、ＡＧ法と略す）が知られている（例えば、非特許文献１参照）。
【特許文献１】特表平６−５４８０４号公報
【非特許文献１】北澤克明、緑内障性視野変化、緑内障クリニック改訂３版、金原出版、P98-105、1996年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、従来の緑内障の進行度についての判定は検者が視野データを観察して行われていたため、その判定に熟練を要し、判定の精度、判定のバラツキの問題があった。
【０００４】
本発明は、従来技術の問題点に鑑み、緑内障の進行度を判定可能な眼科装置を提供することを技術課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明は以下のような構成を備えることを特徴とする。
（１）  静的視野計により得られた被検者眼の視感度分布の視野検査データを入力するデータ入力手段と、視野検査データが得られた視野範囲についての視神経線維の走向データを記憶する記憶手段と、前記視野検査データの視感度分布と前記視神経線維の走向データとに基づいて緑内障の進行度を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする。
（２）  （１）の眼科装置において、前記判定手段は、前記視野検査データの視感度分布と前記視神経線維の走向データとの視野角度を合わせ、視神経線維上の視感度分布に基づいて緑内障の進行度を判定することを特徴とする。
（３）  （２）の眼科装置において、被検者眼の眼底画像を入力する眼底画像入力手段を備え、前記判定手段は、眼底画像と前記視神経線維の走向データとを両者の所定の対応点を基に合わせた後、眼底画像と前記視野検査データの視感度分布との視野角度を合わせることにより、前記視野検査データの視感度分布と前記視神経線維の走向データとの視野角度を合わせることを特徴とする。
（４）  （２）又は（３）の判定手段は、視神経線維上の視感度分布における暗点の割合に基づいて緑内障の進行度を判定することを特徴とする眼科装置。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、緑内障の進行度を自動的に判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は本実施形態で用いる眼科装置を示した図である。眼科装置は、被検者眼の静的視野データを取得する視野計１００、視野計１００で得られた視野データを基に緑内障の進行度を判定するための解析処理等を行う視野データ解析装置３００に大別される。本実施形態の眼科装置は、視野計１００を含む構成とされているが、視野データを入力する機能があれば、視野計１００を含まなくても良い。本実施形態で用いる視野計１００は、被検者眼に大きさ、輝度等の異なる輝点を様々な位置に呈示し、それに対する応答によって、被検者眼の視感度閾値を求め、視野を測定（検査）する静的視野計である。
【０００８】
被検者の眼前には半球状のドーム型のスクリーン１が配置され、このスクリーン１には視標投影ユニット２から刺激視標が呈示される。視標投影ユニット２は、光源３、投影レンズ４、可動ミラー５、開口径可変のアパーチャ６を備える。７はスクリーン１を均一に照明し、検査時の背景光を形成する照明部である。可動ミラー５は図示を略す駆動機構により駆動され、光源３及び投影レンズ４によりスクリーン１に投影されるスポット視標（刺激視標）の位置を変える。可動ミラー５は、２組のガルバノミラーで構成することができる。アパーチャ６の開口径を変えることにより、スクリーン１に投影されるスポット視標のサイズが変えられる。また、スクリーン１の中心には固視標１０が設けられている。視標投影ユニット２は制御ユニット３０に接続されている。制御ユニット３０は、視標投影ユニット２の可動ミラー５を駆動制御し、スクリーン１に投影され刺激視標の位置を変化させる。また、光源３の光量を調整し、スクリーン１に投影され刺激視標（呈示視標）の輝度を変化させる。制御ユニット３０には、モニタ２１、入力装置となるキーボード２２、マウス２３及び被検者が刺激視標に対する応答を行う応答スイッチ１５等が接続されている。制御ユニット３０は、光源３、ミラー５、アパーチャ６、照明部７等の制御（背景輝度の制御）やモニタ２１の表示制御等を行うと共に、取得された被検者眼の視野データを演算処理する制御部３１と、緑内障進行度の判定処理プログラム及び視神経線維の走向のテンプレート（後述する）等を記憶する記憶手段となるメモリ３２と、眼底画像を入力するデータ入力部３３と、を備える。メモリ３２には、取得された視野データ、眼底画像も格納される。この実施形態で用いているモニタ２１、制御ユニット３０、キーボード２２、マウス２３等は一般のコンピュータを用いている。
【０００９】
視野計１００で被検者眼の視野データを取得する手順を説明する。視野の測定を開始すると、スクリーン１が照明部７により所定輝度で照明される。被検者に応答スイッチ１５を持たせ、固視標１０を固視させる。そして、視標投影ユニット２がメモリ３２に格納された刺激視標の呈示位置及び制御部３１の指令に基づいて、スクリーン１上に刺激視標を所定の輝度で呈示する。被検者は、呈示視標が見えた場合に応答スイッチ１５を押す。視標の輝度や測定点（呈示位置）は、キーボード２２やマウス２３を用いて変えていき、被検者が視認可能限度となる視感度閾値を各測定点（計測点）で求める。得られた各測定点での測定結果はその測定点と対応付けられてメモリ３２に記憶される。この操作を繰り返して、各測定点での視感度閾値をプロットし、被検者眼の視野データを取得する。なお、このようにして取得された視野データは、予め取得しておいた被検者情報（左右眼情報、年齢、性別、ＩＤ番号等）とともにメモリ３２に記憶される。
【００１０】
視野計１００で取得された視野データを図２に示す。図２は、モニタ２１に映し出された被検者眼の視野データ２００（静的視野）を模式的に表している。座標の中心（交点）は固視中心となり、被検者眼の視軸、つまり、中心窩に相当する。座標上に示される数値（測定値）は被検者眼の応答時の視感度（光感度）であり、視感度閾値を示している。この視野データ２００では、この視感度閾値をデシベル（ｄＢ）で表記している。これらの測定値の位置は、上述した視野計１００によって被検者眼に呈示した視標の位置を示し、視野上の測定点となる。このとき、測定点の位置は上下左右方向で所定の間隔、ここでは５度ずつの間隔を置いて位置している。測定範囲は、中心窩を中心に半径３０°（全体で６０°）である。また、このような視野データにおいて座標の中心（縦軸と横軸の交点）から横軸方向に所定距離だけ離れた所に位置する視感度閾値が極端に低い測定点は、被検者眼の盲点（視神経乳頭）位置に相当する。図２に示す視野データ２００においては、座標の中心から向って右側にある視感度０ｄＢ付近に視神経乳頭が位置していると推定される。
【００１１】
視野データ２００は測定点の間隔が５度であり、視感度の分布状況を基に緑内障の進行度を判定するためには、さらに細かいことが好ましい。しかし、静的視野検査で測定点を細かい間隔にすると、検査時間が長くなり、被検者に負担が掛かる。このため、視野データ２００の隣合う測定点の位置及び数値を平均化し、視野データ２００全体を補間したデータを用いる構成とすると良い。視野データ２００の補間方法の一例を以下に説明する。
【００１２】
図７は、視野データ２００の一部を拡大したものである。図７（ａ）の測定点は図示するように、上下左右方向で５°の間隔を有している。図中のＡは実際に測定が行われなかった点であり、この点Ａの数値（視感度閾値）を近傍の測定点を用いて算出（推定）するものとする。図７（ｂ）は、測定点間を平均化し、１度間隔で数値を算出したものである。ここでは、隣合う測定点の間を５分割し、段階的に増加又は減少させて平均化を行っている。図中の四角で囲まれた数値が平均演算によって算出された値である。
【００１３】
点Ａの値は、平均化した値から算出する。点Ａの上下左右方向の数値とそれぞれの数値までの間隔（角度）を考慮し、以下の計算式（式１）にて制御部３１が平均化演算を行う。
【００１４】
【数１】
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点Ａの上方向にある数値２７、下方向にある数値２６は、点Ａに対しそれぞれ２度、３度の間隔を持っている。この２度、３度を重みとして、５分の３と５分の２をかけてものを足している。点Ａの左方向にある数値３２、右方向にある数値２３は、点Ａに対しそれぞれ３度、２度の間隔を持っている。この場合も先程と同様にそれぞれ、５分の２と５分の３の重みをつけたものを足している。点Ａの上下方向、左右方向の重みをつけた数値はそれぞれの方向での平均を示しており、上下方向、左右方向を足して２で割ることにより、点Ａでの上下左右方向での平均値が算出される。このような演算を制御部３１が繰り返すことにより、５度間隔の視野データ２００に対して１度間隔で視感度データを持つ補間演算された視野データが得られる。
【００１５】
次に、緑内障の進行度の判定に使用する視神経線維の走向のテンプレートについて説明する。緑内障における孤立暗点、弓状暗点等の視野障害は、網膜の視神経繊維の障害によるものとされており、その進行は視神経線維の走向に沿って広がっていく。このため、視感度が視神経線維に沿ってどのように変化しているかを調べることにより、緑内障の進行度を判定することができる。
【００１６】
図３（ａ）に視神経線維の走向データを模式化したテンプレートの例を示す。テンプレート５０は、一般的な健常者における視神経乳頭Ｈ及び中心窩Ｆを含む視神経繊維Ｎの走向を模式化したものである。視神経繊維Ｎの走向を示すテンプレート５０は、視野データより大きな範囲のデータとして設定されている。神経線維Ｎは乳頭Ｈから放射状に延び出ている。また、神経線維Ｎは中心窩Ｆ周辺に密集しているので、神経線維Ｎが中心窩Ｆから集中的に出ている状態を描写している。以上のようなテンプレート５０の神経繊維Ｎや乳頭Ｈ、中心窩Ｆは座標データとして管理されており、メモリ３２に記憶されている。Ｎ１は神経繊維Ｎのうちの１本、ある神経繊維とする。
【００１７】
視野データ２００に視神経線維の走向のテンプレート５０をマッチング（重ね合わせ）させる方法について説明する。まず、被検者眼の眼底画像を利用する方法を説明する。図３（ｂ）に示されるのは、被検者眼の眼底を撮影した眼底画像６０である。この眼底画像６０は、図示なき眼底カメラや走査型顕微鏡等で撮影された可視画像又は赤外画像である。眼底カメラ等で得られた眼底画像６０の電子データは、入力部３３により入力され、メモリ３２に記憶される。眼底画像６０において、６１は視神経乳頭であり、網膜６４と区別される。６２は中心窩の位置を示し、詳細は図示しないが、周辺の網膜６４に対し多少暗くなっている。６３は視神経乳頭６１から四方に延びた血管である。図示は略すが、この血管６３からは微細な小血管が分岐している。
【００１８】
このような眼底画像６０にテンプレート５０のサイズ、例えば、乳頭Ｈと中心窩Ｈの間の距離を乳頭６１と中心窩６２の間の距離に合わせる等の調整をして重ね合わせることにより、模式的に示したテンプレート５０の視神経線維の形状、位置等が、被検者眼の実際の眼底の視神経線維の形状、位置に近づく。
【００１９】
次に、眼底画像６０にテンプレート５０のサイズを調整して重ね合わせる手順を簡単に説明する。眼底画像６０から乳頭６１と中心窩６２の位置情報を取得する。先に述べたように、乳頭６１は周囲の網膜６４に対して、画像上の境が把握し易い。また、中心窩６２も周囲の網膜６４に対して、画像上の特徴が抽出し易い。これらの特性と、周知の画像処理技術を用いて、乳頭６１及び中心窩６２の位置情報（中心位置情報）を座標として取得する。さらに、乳頭６１と中心窩６２の距離を取得する。一方、テンプレート５０は先に述べたように座標で管理されており、テンプレート５０の拡大縮小は周知技術で容易に達成できる。これらの一連の処理は、制御部３１により行われ、処理結果はメモリ３２に格納される。
【００２０】
以上のようにして得られた眼底画像６０の乳頭６１及び中心窩６２に、テンプレート５０の乳頭Ｈと中心窩Ｆがそれぞれ同じ位置となるように（乳頭６１と中心窩６２の距離と、乳頭Ｈと中心窩Ｆの距離が同じとなるように）、テンプレート５０を拡大縮小して、被検者眼の眼底に比較的近い神経繊維の走向を模式的に示したテンプレート５１が得られる。このテンプレート５１を眼底画像６０に重ねる（図４参照）。このとき、重ね合わせ（重畳）処理も制御部３１が行う。このテンプレート５１に視野データ２００を重ねることにより、測定値の位置と神経繊維の位置との対応が取れ易くなる。
【００２１】
テンプレート５０を、モニタ２１に表示されている眼底画像６０に重畳させる場合には、キーボード２２またはカーソル４０の操作により、モニタ２１上に表示されている図示なきメニューから、テンプレート５０を眼底画像６０に重ね合わせるための項目を選択する。テンプレート５０の重ね合わせを指令する信号が制御部３１に送られると、制御部３１はメモリ３２から図３（ａ）に示すテンプレートを呼び出す。次に制御部３１は、図３（ｂ）に示す眼底画像６０が左右眼のどちらのデータであるかを予めメモリ３２に記憶してある被検者情報から判別し、その結果に基づいてテンプレート５０の表示方向（左眼用、右眼用）を決定しておく。
【００２２】
次に、制御部３１は先に説明した方法でテンプレート５１（又はテンプレート５０）と眼底画像６０を重ね合わせて、図４に示すような画面をモニタ２１に表示させる。このようにして一連のマッチングを制御部３１が行う。なお、テンプレート５１は左眼用、右眼用のテンプレートを各々用意してもよいし、年齢等に応じたテンプレートを種々用意しておき、取得した視野データに対応する被検者データに基づいて用意されているテンプレートの中から、好ましいテンプレートを選択するようにしてもよい。また、先に述べたテンプレート５０の拡大縮小を、操作者が眼底画像６０を見ながらカーソル４０で調整できる構成であってもよい。
【００２３】
なお、以上の説明では、眼底画像６０にテンプレート５０のサイズを変更して、重ねる構成としたが、これに限るものではない。モニタ２１に眼底画像６０とテンプレート５１の重なった図を表示させずに、眼底画像６０上の乳頭６１と中心窩６２の距離を算出して、テンプレート５０の乳頭Ｈと中心窩Ｆの距離を合わせる処理であってもよい。
【００２４】
視野データ２００とテンプレート５１（又はテンプレート５０）との重ね合わせを説明する。眼底画像６０とテンプレート５１との重ね合わせができれば、眼底画像６０の撮影画角（これは眼底カメラ等の撮影光学系により既知である）を基にして、中心窩Ｆを中心とした視野角度に対するテンプレート５１の視神経繊維の位置データが取得できる。そして、視野データ２００の中心点２０１にテンプレート５１の中心窩Ｆを一致させ、視野データ２００の視野角度とテンプレート５１の視野角度を合わせることにより、図５（ａ）のように、視野データ２００に対するテンプレート５１の重ね合わせができる。視野データ２００の中心点２０１とテンプレート５１の中心窩Ｆは両データの対応点であり、重ね合わせの基準とすることができる。このように、被検者眼の眼底画像６０を利用して調整されたテンプレート５１を使用することにより、被検者眼の個体差に応じた視神経繊維の走向とすることができる。
【００２５】
上記のように眼底画像６０を利用して調整されたテンプレート５１を使用することが好ましいが、眼底画像６０を利用せずに、テンプレート５０を視野データ２００に合わせる方法でも良い。この場合も、視野データ２００の中心点２０１にテンプレート５０の中心窩Ｆを一致させ、視野データ２００の視野角度とテンプレート５０の視野角度を合わせることにより、両データを重ね合わせることができる。このとき、テンプレート５０の視神経線維の走向データは、人眼の平均的な視野角度にて作製されたものを使用する。両データの重ね合わせは、制御部３１により処理される。
【００２６】
図５（ａ）に示したように、視野データ２００の測定値に対応した視神経線維Ｎが模式的に把握できる。ここで、神経線維Ｎ１に注目し、神経線維Ｎ１上の視感度データを得る方法を説明する。まず、一つの神経線維に対し、対応する測定点を抽出する。複数の測定点に対して、一つの神経繊維でまとめるため、これをグルーピングと呼ぶ。ここでは、注目している神経繊維Ｎ１に、視野データ２００の測定点を対応させる。神経繊維Ｎ１上又は近傍には視野データ２００の測定点がいくつかある。神経線維Ｎ１の線上にかかる測定点（位置情報を持つ視感度閾値）は、神経繊維Ｎ１のグループとする。また、神経繊維Ｎ１の近傍にあるいくつかの測定点のうち、上下左右方向で最も近い測定点を神経繊維Ｎ１のグループとする。このとき、近傍の範囲を予め設定する。例えば、上下方向に５°以内の範囲とする。
【００２７】
このような手順に基づいてグルーピングを行うと、図５（ｂ）に示すグループ（集合）になる。神経繊維Ｎ１上にあると見なされる測定点は、乳頭Ｈから順に、０、２９、２５、３１、２６、２３、２９、３０、２４、２８となる。これをグループＧ１とする。このようなグルーピングをそれぞれの神経繊維に対して行い。各神経線維毎に分類される測定点を決定する。
【００２８】
以上説明した一連の処理を制御部３１が行う。テンプレート５１の神経線維Ｎ、Ｎ１及び視野データ２００は位置情報を座標で管理されているため、先に説明した手順でグルーピングが容易に行われる。神経繊維Ｎ１の近傍の測定点のうち最も近いものを神経繊維Ｎ１上の測定点とし、グループＧ１に加える。制御部３１は、神経線維Ｎ１に対するグループＧ１の情報をメモリ３２へと格納する。他の神経繊維に対しても同様の処理を行う。
【００２９】
なお、先に説明したように、細かく補間した視感度データの分布を使用して、神経線維Ｎ１上の視感度データを得るようにしても良い。
【００３０】
次に、ＡＧ法を基礎とした視感度データの分布に基づく緑内障の進行度の判定方法を説明する。図６は、ＡＧ法による緑内障の進行度を各ステージ（Stage）に分類したものを模式的に示した図である。以下にＡＧ法を基礎とした各ステージの判定基準の例を示す。
【００３１】
ステージ１：０〜１０ｄＢの領域が乳頭の面積よりも小さい、又は一つの神経繊維上の０ｄＢの領域が２０％未満
ステージ２：一つの神経繊維上の０ｄＢの領域が２０％以上、５０％未満
ステージ３：一つの神経繊維上の０ｄＢの領域が５０％以上、９０％未満
ステージ４：一つの神経繊維上の０ｄＢの領域が９０％以上
ステージ５：０ｄＢの領域が１象限以上で、全視野の２５〜５０％
ステージ６：０ｄＢの領域が輪状（上側と下側で連続する神経線維の０ｄＢが９０％以上）
上記のステージ１の判定において、乳頭の面積は人眼の平均的なサイズを基に予め定められた値を使用する。また、０〜１０ｄＢの領域は、１度等の細かい間隔で補間した視感度データの分布から求めることが好ましいが、測定点の値を直接使用して決定することも可能である。
【００３２】
ステージ１〜４の判定において、神経繊維上の０ｄＢの領域については、各神経線維毎のグルーピングされた視感度データから求められる。緑内障の進行は視神経線維の走向に沿って広がっていくため、神経繊維上の暗点（０ｄＢ）の割合を調べることにより、各ステージを精度良く的確に判定できる。ステージ５及びステージ６の判定において、０ｄＢの視感度分布の領域は視野データから求められる。ステージ５は、視感度分布の視野データ２００において、中心点２０１を中心とした水平軸と垂直軸とにより区分けされる４つの象限について、０ｄＢの領域の広がりを基に判定される。
【００３３】
上記の判定基準に従って制御部３１により判定された結果は、モニタ２１に表示される。なお、上記の判定基準に用いた数値は例示に過ぎず、これに限定されない。例えば、ステージ２〜６では０ｄＢを暗点とした領域を判定に使用していいるが、０〜１０ｄＢまでを暗点として判定しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本実施形態の眼科装置である視野計１００及び視野データ解析装置３００を示す図である。
【図２】視野計１００により取得された視野データ２００を示す図である。
【図３】視神経線維の走向データを模式化したテンプレート５０と被検者眼の眼底を撮影した眼底画像６０を示す図である。
【図４】テンプレート５１に眼底画像６０を重ねた図である。
【図５】テンプレート５１に視野データ２００を重畳表示した図である。
【図６】ＡＧ法による緑内障の進行度を各ステージ（Stage）に分類したものを模式的に示した図である。
【図７】視野データ２００の補間を説明する図である。
【符号の説明】
【００３５】
２  視標投影ユニット
７  照明部
２１  モニタ
３０  制御ユニット
３１  制御部
３２  メモリ
３３  データ入力部
４０  マウスカーソル
５０、５１  テンプレート
６０  眼底画像
１００  視野計
２００  視野データ
２０１  中心点
３００  視野データ解析装置
Ｎ、Ｎ１  神経線維
Ｆ、６２  中心窩
Ｈ、６１  視神経乳頭
Ｇ１  グループ
【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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【図６】
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【図７】
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