(57)【要約】      （修正有）【課題】閉眼あるいは睡眠中の被験者Ｍの視線角度を精度よく、しかもｆＭＲＩによる脳機能測定と同時に測定できる眼位測定システム１００を提供する。【解決手段】視線角度と表面画像関連データとの相関を示す相関データを算出する相関データ算出部と、前記各ポイントでの撮像とは別に、閉眼状態での当該被験者Ｍの眼瞼を光学撮像装置２で撮像して得られた表面画像関連データ及び前記相関データに基づいて、その撮像時の被験者Ｍの視線角度を推定算出する視線角度算出部５１と、を具備させた。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
閉眼状態にある被験者の視線を変えさせ、その視線を変えた複数ポイントにおいてＭＲＩ装置で得られた眼球の構造画像に関するデータである構造画像関連データ及び光学撮像装置で得られた眼瞼の表面画像に関するデータである表面画像関連データを対にして取得する画像関連データ取得部と、
前記各ポイントでの視線角度を、前記構造画像関連データに基づいて実測する視線角度実測部と、
前記各視線角度とそれぞれに対応する前記表面画像関連データとを比較し、視線角度と表面画像関連データとの相関を示す相関データを算出する相関データ算出部と、
前記各ポイントでの撮像とは別に、閉眼状態での当該被験者の眼瞼を光学撮像装置で撮像して得られた表面画像関連データ及び前記相関データに基づいて、その撮像時の被験者の視線角度を推定算出する視線角度算出部と、を備えていることを特徴とする眼位測定システム。
【請求項２】
閉眼状態の被験者に視線を変えさせ、その視線を変えた複数ポイントにおいてＭＲＩ装置で得られた眼球の構造画像に関するデータである構造画像関連データ及び光学撮像装置で得られた眼瞼の表面画像に関するデータである表面画像関連データを、対にして取得する画像関連データ取得部と、
前記各ポイントでの視線角度を、前記構造画像関連データに基づいて実測する視線角度実測部と、
前記各視線角度とそれぞれに対応する前記表面画像関連データとを比較し、視線角度と表面画像関連データとの相関を示す相関データを算出する相関データ算出部と、を備えている眼位学習機構。
【請求項３】
前記表面画像関連データが、原画像上において上眼瞼側に仮想的に設定したラインあるいは二次元領域内の各座標における輝度値を内容とするものである請求項２記載の眼位学習機構。
【請求項４】
前記構造画像関連データが、原画像から抽出された眼球抽出画像と水晶体抽出画像とを示すものである請求項２又は３記載の眼位学習機構。
【請求項５】
前記視線角度実測部が、前記構造画像関連データから得られる各眼球の位置関係に対する水晶体の位置に基づいて視線角度を実測するものである請求項２乃至４いずれか記載の眼位学習機構。
【請求項６】
相関データ算出部が、相関データとしてニューラルネットワークを形成するものであり、そのニューラルネットワーク形成時の入力教示信号として、前記各ポイントで実測された視線角度と前記座標とを少なくとも与えるとともに、出力教示信号としてその座標での輝度値を与えるようにしている請求項３記載の眼位学習機構。
【請求項７】
請求項２乃至６いずれか記載の眼位学習機構によって得られた相関データを利用するものであって、
光学撮像装置により閉眼状態での眼瞼を撮像して得られた表面画像関連データ及び前記相関データに基づいて、当該撮像時の視線角度を推定算出する視線角度算出部を備えている眼位測定機構。
【請求項８】
閉眼状態の被験者に視線を変えさせ、その視線を変えた複数ポイントにおいてＭＲＩ装置で得られた眼球の構造画像に関するデータである構造画像関連データ及び光学撮像装置で得られた眼瞼の表面画像に関するデータである表面画像関連データを、対にして取得する画像関連データ取得部と、
前記各ポイントでの視線角度を、前記構造画像関連データに基づいて実測する視線角度実測部と、
前記各視線角度とそれぞれに対応する前記表面画像関連データとを比較し、視線角度と表面画像関連データとの相関を示す相関データを算出する相関データ算出部と、としての機能をコンピュータに発揮させる眼位学習用プログラム。
【請求項９】
請求項２乃至６いずれか記載の眼位学習機構によって得られた相関データを利用するものであって、
光学撮像装置により閉眼状態での眼瞼を撮像して得られた表面画像関連データ及び前記相関データに基づいて、当該撮像時の視線角度を推定算出する視線角度算出部としての機能をコンピュータに発揮させる眼位測定用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者が閉眼しているときの視線角度を測定する眼位測定システム等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
睡眠中に脳のどの部位が活動しているのかを知ることは、睡眠研究にとって大変重要な要素であり、そのために、非侵襲で脳機能を測定することができるｆＭＲＩがしばしば利用されている。一方、例えば、急速眼球運動（ＲＥＭ：Ｒａｐｉｄ  Ｅｙｅ  Ｍｏｖｅｍｅｎｔとも言う）の有無によって、睡眠をレム睡眠とノンレム睡眠とに分類する手法があるように、睡眠の違いによって眼球運動に変化が現れることはよく知られている。このようなことから、脳機能と眼球運動との関連性を解明すれば、睡眠研究がさらに進歩すると期待されており、そのための眼球運動測定手法について、従来種々の提案がなされている。
【０００３】
その１つがＥＯＧ（ｅｌｃｔｒｏ−ｏｃｕｌｏｇｒａｍ）である。ＥＯＧは網膜-角膜間の電位差を眼球周辺の皮膚に装着した電極により計測する方法であり、その電位差の変化によって眼球運動を測定することができる。また、コイル付のコンタクトレンズと交流磁場を利用して閉眼時の眼球位置を検出できるようにしたものも知られている。
【０００４】
しかしながら、強力な磁場を発生させるＭＲＩ装置内においては、前者ではアーチファクトが発生して正確な測定が困難である。また後者では、眼球に装着しなければならないことから被験者への負担が大きいうえに、磁場の影響で、そもそもＭＲＩ装置内で使用することが難しい。つまり、これらの眼球運動測定手法によっては、眼球運動をｆＭＲＩを用いた脳機能測定と同時に測定することは非常に困難である。
【０００５】
そこで、非特許文献１に示すように、赤外線ビデオカメラを用いて、睡眠中の眼瞼表面を撮像し、画像処理を施すことにより、ＭＲＩ装置内で眼球位置を検出できるようにした装置が提案されている。しかし、被験者によって眼瞼表面の形状が異なるなどの理由から、ある程度の視線移動を検出することができてもその精度が低いという不具合がある。
【０００６】
また、これらに対して、そもそもｆＭＲＩを用いれば、体内の種々の部位における機能画像を得られるのであるから、わざわざ眼球運動測定用に別の検出器を用いるようなことはせず、ｆＭＲＩによって脳機能と眼球運動を同時に測定すればいいのではないかという疑問もあろうが、現在のところ、ＭＲＩほどの空間分解能をもってｆＭＲＩによる画像を得ることはできないし、また眼球周辺には副鼻腔などのように空洞が多くあり、その影響で脳と同条件で撮像すると、画像に大きな歪みが生じ、その画像から眼球運動を捉えることなど到底できない。さらに，眼球運動の速度は，視角にして数百度／秒に達するため，2〜3秒毎に撮像する機能画像から正確な眼球運動を計測することは不可能である．
【非特許文献１】第１回複合医工学シンポジウム論文集ｐ１５２〜ｐ１５５「睡眠時における脳機能評価のための赤外線ビデオを用いた眼位推定法」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、かかる不具合を鑑みてなされたものであって、ＭＲＩ構造画像から得られた視線角度を教師信号として、被験者ごとに表面光学画像から視線角度への変換則を学習し、その学習結果を利用することによって、閉眼あるいは睡眠中の被験者の視線角度を精度よく、しかもｆＭＲＩによる脳機能測定と同時に測定できるようにするとともに、それによって睡眠研究のさらなる進歩等に寄与すべく図ったものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
すなわち、本発明に係る眼位測定システムは、眼位学習機構及び眼位測定機構からなり、
前記眼位学習機構が、閉眼状態にある被験者の視線を変えさせ、その視線を変えた複数ポイントにおいてＭＲＩ装置で得られた眼球の構造画像に関するデータである構造画像関連データ及び光学撮像装置で得られた眼瞼の表面画像に関するデータである表面画像関連データを対にして取得する画像関連データ取得部と、前記各ポイントでの視線角度を、前記構造画像関連データに基づいて実測する視線角度実測部と、前記各視線角度とそれぞれに対応する前記表面画像関連データとを比較し、視線角度と表面画像関連データとの相関を示す相関データを算出する相関データ算出部と、を備えており、
前記眼位測定機構が、前記各ポイントでの撮像とは別に、閉眼状態での当該被験者の眼瞼を光学撮像装置で撮像して得られた表面画像関連データ及び前記相関データに基づいて、その撮像時の被験者の視線角度を推定算出する視線角度算出部と、を備えていることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る眼位学習機構は、閉眼状態の被験者に視線を変えさせ、その視線を変えた複数ポイントにおいてＭＲＩ装置で得られた眼球の構造画像に関するデータである構造画像関連データ及び光学撮像装置で得られた眼瞼の表面画像に関するデータである表面画像関連データを、対にして取得する画像関連データ取得部と、前記各ポイントでの視線角度を、前記構造画像関連データに基づいて実測する視線角度実測部と、前記各視線角度とそれぞれに対応する前記表面画像関連データとを比較し、視線角度と表面画像関連データとの相関を示す相関データを算出する相関データ算出部と、を備えていることを特徴とする。
【００１０】
相関データ算出を容易にするためには、前記表面画像関連データが、原画像上において上眼瞼側に仮想的に設定したラインあるいは二次元領域内の各座標における輝度値を内容とするものであることが望ましい。
【００１１】
学習用の視線角度測定を容易にするためには、前記構造画像関連データが、原画像から抽出された眼球抽出画像と水晶体抽出画像とを示すものであることが好ましい。
【００１２】
前記視線角度実測部の具体的一態様としては、当該視線角度実測部が、前記構造画像関連データから得られる各眼球の位置関係に対する水晶体の位置に基づいて視線角度を実測するものを挙げることができる。
【００１３】
精度の高い相関を得るためには、相関データ算出部が、相関データとしてニューラルネットワークを形成するものであり、そのニューラルネットワーク形成時の入力教示信号として、前記各ポイントで実測された視線角度と前記座標とを少なくとも与えるとともに、出力教示信号としてその座標での輝度値を与えるようにしているものが好適である。
【００１４】
また、本発明に係る眼位測定機構は、前記眼位学習機構によって得られた相関データを利用するものであって、光学撮像装置により閉眼状態での眼瞼を撮像して得られた表面画像関連データ及び前記相関データに基づいて、当該撮像時の視線角度を推定算出する視線角度算出部を備えていることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係る眼位学習用プログラムは、閉眼状態の被験者に視線を変えさせ、その視線を変えた複数ポイントにおいてＭＲＩ装置で得られた眼球の構造画像に関するデータである構造画像関連データ及び光学撮像装置で得られた眼瞼の表面画像に関するデータである表面画像関連データを、対にして取得する画像関連データ取得部と、前記各ポイントでの視線角度を、前記構造画像関連データに基づいて実測する視線角度実測部と、前記各視線角度とそれぞれに対応する前記表面画像関連データとを比較し、視線角度と表面画像関連データとの相関を示す相関データを算出する相関データ算出部と、としての機能をコンピュータに発揮させるものであることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係る眼位測定用プログラムは、前記眼位学習機構によって得られた相関データを利用するものであって、光学撮像装置により閉眼状態での眼瞼を撮像して得られた表面画像関連データ及び前記相関データに基づいて、当該撮像時の視線角度を推定算出する視線角度算出部としての機能をコンピュータに発揮させるものであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
以上のように構成した本発明によれば、ＭＲＩ構造画像から得られた視線角度を教師信号として、被験者ごとに表面光学画像から視線角度への変換則を学習し、その学習結果を利用して、表面光学画像から被験者の閉眼時における視線角度を推定算出するようにしているので、閉眼時の視線角度算出（以下眼位測定とも言う）の精度と信頼性を大きく向上させることができる。
また、ＭＲＩ装置と併用してもそのノイズの影響を受けることなく測定できるので、例えば、被験者にＭＲＩ装置のガントリ内で睡眠してもらい、その睡眠中に、本眼位測定システムを動作させて、眼球運動を測定しつつ、ｆＭＲＩ画像を取得するようにすれば、睡眠中の脳機能と眼球運動との関係を、より正確に把握することが可能になる。そしてこのことにより、睡眠研究の新たな進歩に寄与できると考えられる。
さらに、学習さえ完了していれば、眼位測定の際に必ずしもＭＲＩと併用する必要はなく、眼瞼周囲の光学的な実写画像又はビデオ画像さえあればよいので、その被験者の眼球運動を簡便な構成で測定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施形態について図面を参照して説明する。
【００１９】
図１は、本実施形態に係る眼位測定システム１００の全体を示す概略的な模式図である。
【００２０】
この眼位測定システム１００は、被験者Ｍの閉眼状態での視線角度（又は眼位とも言う）を測定するものであり、物理的な構成で言えば、同図に示すように、ＭＲＩ装置１と、光学撮像装置２と、汎用又は専用のコンピュータである情報処理装置３とを備えており、機能面から言えば、図２に示すように眼位学習機構４と眼位測定機構５とから構成されている。
【００２１】
ＭＲＩ装置１は、周知のごとく、強力な磁場と電波を発生するガントリ１１を備えたもので、水および脂肪の構成原子である水素原子核を共鳴させることでガントリ１１内部の被験者Ｍの内部断面構造を画像化することができる。なお、このＭＲＩ装置１は、前記構造画像だけでなく、血液の酸化度による各ボクセル毎の信号強度の時間変化に基づいて、機能画像をも出力できる。光学撮像装置２は、前記ガントリ１１の外部に設置されて、そのガントリ１１内に配置されたミラー２１を介して、被験者Ｍの眼瞼周辺を撮像するもので、ここでは赤外線検知タイプのものを用いている。これは、被験者Ｍへの照明に、被験者Ｍが知覚できず睡眠への影響が小さいＬＥＤ２２からの赤外光を用いていることによる。なお、ＬＥＤ２２からの赤外光は、光ファイバ２３を用いてガントリ１１内に供給するようにしている。また照明に可視光を用いた場合には、それに応じて光学撮像装置２も通常のものを利用すればよい。情報処理装置３は、ＣＰＵ、メモリ、入出力手段、Ｉ／Ｏインタフェースなどを備えた汎用乃至専用のいわゆるコンピュータを主体として構成されたものであり、その他にアナログ電気回路などを付帯させている場合もある。
【００２２】
眼位学習機構４及び眼位測定機構５は、前記ＭＲＩ装置１と光学撮像装置２と前記情報処理装置３とが協働することによりその機能を発揮するように構成されたものであって、特に情報処理装置３は、搭載された所定プログラムにしたがってＣＰＵ等が作動することにより、図２に示すように、画像関連データ取得部４１、視線角度実測部４２、相関データ算出部４３、視線角度算出部５１等としての機能を発揮する。
【００２３】
各部について簡単に説明しておくと、画像関連データ取得部４１は、ＭＲＩ装置１のガントリ１１内に横臥した閉眼状態（ただし覚醒状態）の被験者Ｍに、視線を複数ポイントに亘って変えてもらい、その各ポイントにおいて、ＭＲＩ装置１で得られた眼球の構造画像に関するデータ（以下、構造画像関連データと言う）及び光学撮像装置２で得られた眼瞼の表面画像に関するデータ（以下、表面画像関連データと言う）を対にして取得するものである。視線角度実測部４２は、前記各ポイントでの視線角度を前記構造画像関連データに基づいて実測するものである。相関データ算出部４３は、前記各視線角度とそれぞれに対応する前記表面画像関連データとを比較し、視線角度と表面画像関連データとの相関を示す相関データを算出するものである。視線角度算出部５１は、前記各ポイントでの撮像とは別に、閉眼状態での当該被験者Ｍの眼瞼を光学撮像装置２で撮像し、得られた表面画像関連データ及び前記相関データに基づいて、当該撮像時の視線角度を推定算出するものである。
【００２４】
かかる構成の眼位測定システム１００につき、その動作を眼位学習機構４と眼位測定機構５とに分けて以下に説明する。
【００２５】
まず眼位学習機構４の動作から説明する。
【００２６】
ＭＲＩ装置１のガントリ１１内に横臥した閉眼状態（ただし覚醒状態）の被験者Ｍに対し、オペレータが指示するなどして、視線を複数ポイントに亘って変えてもらう。ここでの視線設定ポイント、は例えば左、中、右であるが、もちろん、被験者Ｍが可能な限り、ポイントを増加させることは構わない。
【００２７】
そして各ポイントで、被験者Ｍに視線を固定してもらい、その状態で、左右眼球部分を含んだ頭部から見た横断面構造画像をＭＲＩ装置１により撮像するとともに、光学撮像装置２により左右両眼瞼の表面光学画像をほぼ同時に撮像する。
【００２８】
この撮像によって得られた各原画像データ（図３左に構造画像、図４に左右の光学画像を示す）は、情報処理装置３に送信され、そこで画像処理がなされて画像関連データに変換される。
【００２９】
その画像処理は、前記画像関連データ取得部４１が行う。構造画像関連データに関していえば、図５に模式的に示すように、原画像から二値化ラベリング等によって眼球を抽出し眼球抽出画像（図６参照）を生成するとともに、原画像と眼球抽出画像とのＸＯＲ演算等を行い、水晶体抽出画像（図６参照）を生成する。これら眼球抽出画像及び水晶体抽出画像を含むデータが構造画像関連データである。表面画像関連データに関していえば、まず原画像から、二値化処理などによって眼瞼裂を検出し、原画像上において、その眼瞼列の例えば端点同士を結ぶか、あるいはそれより所定ピクセルだけ上瞼側に、左右ライン（図７に示す）を設定し、その左右ライン上の輝度を、所定数のピクセル（１又は複数）を１単位領域として分割した各単位領域ごとの輝度値列を生成する。この輝度値列が表面画像関連データである。なお、各単位の例えば左からの順番を位置を示す座標（例えば１〜ｍまでの自然数）として設定している。画像関連データ取得部４１は、このようにして得られた各画像関連データを、各ポイントごとに対にして、かつその被験者Ｍの識別子にひも付けて、メモリの所定領域に設定した画像関連データ格納部Ｄ１に格納する。なお、画像処理がなんら行われず、画像関連データが原画像データそのものとなる場合もある。
【００３０】
次に、視線角度実測部４２が、前記各ポイントでの視線角度を前記構造画像関連データに基づいて実測する。具体的にこの視線角度算出部４２は、図３右、図８に示すように、例えば、まず前記眼球抽出画像から各眼球の中心を結ぶ仮想直線Ａを制定し、その仮想直線Ａに対し垂直で各眼球の中心から延出する垂仮想直線ＢＲ、ＢＬを制定する。次に、各眼球の中心から水晶体の中心に向かう仮想直線ＣＲ、ＣＬを制定する。そしてＢＲとＣＲとのなす角度を右眼の視線角度とし、ＢＬとＣＬとのなす角度を左眼の視線角度とする。
【００３１】
最後に、相関データ算出部４３が、前記各視線角度とそれぞれに対応する前記表面画像関連データとを比較し、視線角度と表面画像関連データとの相関を示す相関データを算出する。具体的には、図９に示すように、入力教師信号として、ポイントごとに得られた視線角度に加え、前記座標（図９ではｘと表記している）及びその関連値（ここでは座標ｘの２〜ｎ乗までの値、ｎは２以上自然数）とバイアスとを用いるとともに、出力教師信号として、その座標の示す単位領域の輝度値を用い、それらの間に例えば３階層のニューラルネットワーク構造を介在させて、バックプロパゲーションによる学習を行わせる。これを全ての単位領域について、また各ポイントごとに行う。このようにして形成されたニューラルネットワークこそが、この実施形態における相関データであり、このニューラルネットワークの形成をもって、学習が終了する。そして、この実施形態では、このニューラルネットワーク（相関データ）を被験者の識別子と対にして、相関データ格納Ｄ３部に格納するようにしている。
【００３２】
かかるニューラルネットワーク（すなわち相関データ）を用いれば、任意の視線角度と座標値を入力することで、その座標値に対応する輝度を算出することができる。そこで、例えばこの実施形態では、推定表面画像関連データ生成部７を設け、この推定表面画像関連データ生成部７が、所定単位ごとの全ての視線角度について、それぞれ全ての座標のピクセル輝度値を算出し、各視線角度について算出された輝度値列、すなわち推定表面画像関連データを、メモリの所定領域に設定した推定表面画像関連データ格納部Ｄ２に格納するようにしている。
【００３３】
次に、眼位測定機構５の動作につき説明する。
【００３４】
ここでは、前述したように前記相関データたるニューラルネットワークを用いて得られた推定表面画像関連データと、前記学習時における撮像とは別に光学撮像装置２で撮像して得られた表面画像関連データ（以下、前記推定表面画像関連データとの差別のため、実測表面画像関連データと言うこともある）とを、視線角度算出部５１が比較する。比較にあたっては、推定表面画像関連データと実測表面画像関連データとの対応する座標の輝度値同士を比べ、それら輝度値間のユークリッド距離を算出する。そしてこの視線角度算出部５１は、全ての推定表面画像関連データのうち、実測表面画像関連データに対して、そのユークリッド距離が最も近いものを抽出する。最後にその抽出した推定表面画像関連データに対応する視線角度をもって、当該撮像時の被験者Ｍの視線角度と推定する。ちなみに、ある被験者Ｍで実測した視線角度と推定算出した視線角度との誤差は、右眼で１．１５±３．４６［度］、左眼で１．２８±４．０５［度］であり、このことから精度が非常に高いことがわかる。
【００３５】
そしてこの光学撮像装置２での撮像を、所定周期で時系列的に行うことにより、閉眼時の被験者Ｍの眼球運動を動画像乃至時系列データとして得ることができる（図１０参照）。
【００３６】
したがって、このように構成した本実施形態に係る眼位測定システム１００によれば、ＭＲＩ構造画像から得られた視線角度を教師信号として、被験者Ｍごとに表面光学画像から視線角度への変換則を学習し、その学習結果を利用して、表面光学画像から視線角度を推定算出するようにしているので、前述したように、その算出結果の精度と信頼性を大きく向上させることができる。
【００３７】
また、ＭＲＩ装置１の中でノイズの影響を受けることなく測定できるので、例えば、被験者ＭにＭＲＩ装置１のガントリ１１内で睡眠してもらい、その睡眠中に、本眼位測定システム１００を動作させて、眼球運動を測定しつつ、ｆＭＲＩ画像を取得すれば、睡眠中の脳機能と眼球運動との関係を、より正確に把握することが可能になる。そしてこのことにより、睡眠研究の新たな進歩に寄与できると考えられる。
【００３８】
さらに、学習さえ完了していれば、すなわち被験者に係る相関データさえあれば、その後の眼位測定の際に必ずしもＭＲＩと併用する必要はなく、例えばＮＩＲＳなど、他の脳機能測定装置と併用しても構わない。また、被験者の眼球運動を測定するためだけに用いるのであれば、眼瞼周囲の光学的な実写画像又はビデオ画像さえあればよく、非常に簡便な構成での閉眼時の眼位測定が可能である。
【００３９】
なお、本発明は前記実施形態に限られるものではない。
例えば、相関データに必ずしもニューラルネットワークを使う必要はない。また表面画像関連データには、ラインのみならず二次元領域内の各座標の輝度値を用いてもよい。構造画像関連データも他の形式で構わないし、構造画像関連データから視線角度を実測する場合も、鼻の位置を基準にするなどしてもよい。その他、本発明は図示例に限られず、その趣旨を逸脱しない範囲で、種々変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の一実施形態における眼位測定システムを示す模式的概略全体図。
【図２】同実施形態における情報処理装置の機能を示す機能ブロック図。
【図３】同実施形態における眼球の構造原画像等を示す原画像図。
【図４】同実施形態における眼瞼の表面原画像を示す原画像図。
【図５】同実施形態における構造関連画像の生成フローを示すフロー図。
【図６】同実施形態における構造原画像とそこから抽出された眼球抽出画像及び水晶体抽出画像を示す画像図。
【図７】同実施形態における左右ラインを説明するための説明図。
【図８】同実施形態における視線角度の実測プロセスを説明するための説明図。
【図９】同実施形態におけるニューラルネットワークを説明するための模式図。
【図１０】同実施形態において実際に眼球運動を測定したときの実験データ。
【符号の説明】
【００４１】
１００・・・眼位測定システム
１・・・ＭＲＩ装置
２・・・光学撮像装置
４・・・眼位学習機構
４１・・・画像関連データ取得部
４２・・・視線角度実測部
４３・・・相関データ算出部
５・・・眼位測定機構
５１・・・視線角度算出部
Ｍ・・・被験者
【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】
2008173188.tif 000008
【図７】
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【図８】
2008173188.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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