(57)【要約】  情報提供者ごとの目の網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との少なくとも一方を含む提供情報、及び、予測対象者の網膜層の厚さに係る情報を受け入れ、情報提供者及び予測対象者ごとの網膜層厚特徴量情報と情報提供者ごとの視野感度特徴量情報を抽出する。また網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との双方を含む提供情報のうち対象ペア情報が含む情報に基づく特徴量情報と予測対象者の網膜層厚特徴量情報とを再構成するパラメータを推定し、予測対象者の視野感度に係る情報を、当該パラメータを用いて再構成された情報に基づいて推定する。
2018083853.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報提供者ごとの目の網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との少なくとも一方を含む提供情報、及び、視野予測の対象となる予測対象者の網膜層の厚さに係る情報を受け入れる手段と、
前記受け入れた提供情報に含まれる前記網膜層の厚さに係る情報と、予測対象者の網膜層の厚さに係る情報とに基づいて、情報提供者及び予測対象者ごとの網膜層厚特徴量情報を抽出する手段と、
前記受け入れた提供情報に含まれる前記視野感度に係る情報に基づいて、情報提供者ごとの視野感度特徴量情報を抽出する手段と、
前記受け入れた情報提供者ごとの提供情報のうち、網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との双方を含む提供情報の少なくとも一部を対象ペア情報として、対象ペア情報が含む網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報とに基づく網膜層厚特徴量情報と、視野感度特徴量情報とを含むペア特徴量情報行列を生成する手段と、
視野予測の対象となる予測対象者の視野感度特徴量情報を欠損情報として設定し、予測対象者の網膜層厚特徴量情報と、前記欠損情報として設定した視野感度特徴量情報とを含む特徴量情報列を得て、前記ペア特徴量情報行列に連結して結合ペア特徴量情報行列を生成する手段と、
当該結合ペア特徴量情報行列を再構成する潜在変数モデルのパラメータを推定する手段と、
を含み、
前記欠損情報である視野感度に係る情報を、前記推定された潜在変数モデルのパラメータに基づいて再構成された結合ペア特徴量情報行列を用いて推定し、視野感度の情報として出力する視野感度推定装置。
【請求項２】
請求項１記載の視野感度推定装置であって、
前記ペア特徴量情報行列を生成する手段は、前記受け入れた情報提供者ごとの提供情報のうち、網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との双方を含む提供情報であって、提供情報に含まれる網膜層の厚さに係る情報が、所定のクラスタリング処理により、前記予測対象者の網膜層の厚さに係る情報と同じクラスタに属する提供情報を対象ペア情報とする視野感度推定装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の視野感度推定装置であって、
前記潜在変数モデルのパラメータを推定する手段は、構造的非負値行列分解の演算を用いて、結合ペア特徴量情報行列を再構成する潜在変数モデルのパラメータを推定する視野感度推定装置。
【請求項４】
情報提供者ごとの目の網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報とを含む提供情報を受け入れて、前記網膜層の厚さに係る情報を学習データとし、学習データに対応する情報提供者の視野感度に係る情報を教師データとして、機械学習した状態にある学習モデルオブジェクトを保持する手段と、
視野予測の対象となる予測対象者の網膜層の厚さに係る情報を受け入れる手段と、
当該予測対象者の網膜層厚特徴量情報を前記学習モデルオブジェクトに対する入力として、当該入力に対する視野感度の推定データを生成する生成手段と、
を含み、
前記推定データを視野感度の情報として出力する視野感度推定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の視野感度推定装置であって、
前記学習モデルオブジェクトは、多層のニューラルネットを含み、少なくとも前記学習データが直接入力される第１層が、畳み込み層である視野感度推定装置。
【請求項６】
視野感度推定装置に対して、情報提供者ごとの目の網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との少なくとも一方を含む提供情報、及び、視野予測の対象となる予測対象者の網膜層の厚さに係る情報を入力する工程と、
前記視野感度推定装置が、前記受け入れた提供情報に含まれる前記網膜層の厚さに係る情報と、予測対象者の網膜層の厚さに係る情報とに基づいて、情報提供者及び予測対象者ごとの網膜層厚特徴量情報を抽出する工程と、
前記視野感度推定装置が、前記受け入れた提供情報に含まれる前記視野感度に係る情報に基づいて、情報提供者ごとの視野感度特徴量情報を抽出する工程と、
前記視野感度推定装置が、前記受け入れた情報提供者ごとの提供情報のうち、網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との双方を含む提供情報の少なくとも一部を対象ペア情報として、対象ペア情報が含む網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報とに基づく網膜層厚特徴量情報と、視野感度特徴量情報とを含むペア特徴量情報行列を生成する工程と、
前記視野感度推定装置が、視野予測の対象となる予測対象者の視野感度特徴量情報を欠損情報として設定し、予測対象者の網膜層厚特徴量情報と、前記欠損情報として設定した視野感度特徴量情報とを含む特徴量情報列を得て、前記ペア特徴量情報行列に連結して結合ペア特徴量情報行列を生成する工程と、
前記視野感度推定装置が、当該結合ペア特徴量情報行列を再構成する潜在変数モデルのパラメータを推定する工程と、
を含み、
前記欠損情報である視野感度に係る情報を、前記推定された潜在変数モデルのパラメータに基づいて再構成された潜在変数モデルのパラメータを用いて推定させ、視野感度の情報として出力させる視野感度推定装置の制御方法。
【請求項７】
コンピュータを、
情報提供者ごとの目の網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との少なくとも一方を含む提供情報、及び、視野予測の対象となる予測対象者の網膜層の厚さに係る情報を受け入れる手段と、
前記受け入れた提供情報に含まれる前記網膜層の厚さに係る情報と、予測対象者の網膜層の厚さに係る情報とに基づいて、情報提供者及び予測対象者ごとの網膜層厚特徴量情報を抽出する手段と、
前記受け入れた提供情報に含まれる前記視野感度に係る情報に基づいて、情報提供者ごとの視野感度特徴量情報を抽出する手段と、
前記受け入れた情報提供者ごとの提供情報のうち、網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との双方を含む提供情報の少なくとも一部を対象ペア情報として、対象ペア情報が含む網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報とに基づく網膜層厚特徴量情報と、視野感度特徴量情報とを含むペア特徴量情報行列を生成する手段と、
視野予測の対象となる予測対象者の視野感度特徴量情報を欠損情報として設定し、予測対象者の網膜層厚特徴量情報と、前記欠損情報として設定した視野感度特徴量情報とを含む特徴量情報列を得て、前記ペア特徴量情報行列に連結して結合ペア特徴量情報行列を生成する手段と、
当該結合ペア特徴量情報行列を再構成する潜在変数モデルのパラメータを推定する手段と、
として機能させ、
前記欠損情報である視野感度に係る情報を、前記推定された潜在変数モデルのパラメータに基づいて再構成された結合ペア特徴量情報行列を用いて推定させて、視野感度の情報として出力させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視野感度推定装置、視野感度推定装置の制御方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
緑内障等の治療など、患者の視野の状態を把握することを必要とする治療がある。現状、視野の状態把握には、光刺激による視野検査法などがあるが、治療のために十分な情報を得るためには、視野となり得る多数の点での患者の見え方を検査する必要があり、検査の負担が大きい問題点がある。【０００３】
一方、近年、乳頭部網膜層厚の部分領域平均と視野感度の関係性の有無についての研究がなされている（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Donald C. Hood, et.al., “A Framework for comparing structural and functional measures of glaucomatous damage”, Progress in Retinal and Eye Research, 2007 Nov. 26(6), pp. 688-710
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
網膜層厚の情報は、光干渉断層計（ＯＣＴ）により、比較的簡便に測定できるため、このＯＣＴによる網膜層厚の情報から視野感度が推定できれば、検査負担が軽減でき、治療の効率に寄与することが期待できる。しかしながら、上記従来の研究を含め、研究段階ですら視野感度を推定する方法までは検討されていないのが現状である。【０００６】
本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、網膜層厚の情報から視野感度の情報を推定することのできる視野感度推定装置、視野感度推定装置の制御方法、及びプログラムを提供することを、その目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記従来例の問題点を解決する本発明の一態様は、視野感度推定装置であって、情報提供者ごとの目の網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との少なくとも一方を含む提供情報、及び、視野予測の対象となる予測対象者の網膜層の厚さに係る情報を受け入れる手段と、前記受け入れた提供情報に含まれる前記網膜層の厚さに係る情報と、予測対象者の網膜層の厚さに係る情報とに基づいて、情報提供者及び予測対象者ごとの網膜層厚特徴量情報を抽出する手段と、前記受け入れた提供情報に含まれる前記視野感度に係る情報に基づいて、情報提供者ごとの視野感度特徴量情報を抽出する手段と、前記受け入れた情報提供者ごとの提供情報のうち、網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との双方を含む提供情報の少なくとも一部を対象ペア情報として、対象ペア情報が含む網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報とに基づく網膜層厚特徴量情報と、視野感度特徴量情報とを含むペア特徴量情報行列を生成する手段と、視野予測の対象となる予測対象者の視野感度特徴量情報を欠損情報として設定し、予測対象者の網膜層厚特徴量情報と、前記欠損情報として設定した視野感度特徴量情報とを含む特徴量情報列を得て、前記ペア特徴量情報行列に連結して結合特徴量情報行列を生成する手段と、当該結合ペア特徴量情報行列を再構成する潜在変数モデルのパラメータを推定する手段と、を含み、前記欠損情報である視野感度に係る情報を、前記推定された潜在変数モデルのパラメータに基づいて再構成された結合ペア特徴量情報行列を用いて推定し、視野感度の情報として出力することとしたものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によると、網膜層厚の情報から視野感度の情報を推定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態に係る視野感度推定装置の例を表す構成ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る視野感度推定装置の例を表す機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る視野感度推定装置に入力されるデータの例を表す説明図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る視野感度推定装置における処理の内容例を表す説明図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る視野感度推定装置における処理の流れの一例を表すフローチャート図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る視野感度推定装置における予測値に対する真値の分布例を表す説明図である。
【図７】本発明の実施の形態のもう一つの例に係る視野感度推定装置の例を表す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
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感度推定装置１は、図１に例示するように、制御部１１と、記憶部１２と、操作部１３と、出力部１４と、インタフェース部１５とを含んで構成される。
【００１１】
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。本実施の形態の例では、複数の患者（情報提供者と呼ぶ）から、網膜層の厚さに係る情報（検査結果）、または視野感度に係る情報（検査結果）の少なくとも一方の情報と、各情報提供者の属性に関する情報（年齢、人種等）との提供を受け、視野感度推定装置１に入力する。制御部１１は、この情報提供者ごとの網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との少なくとも一方を含む提供情報を受け入れる。
【００１２】
また制御部１１は、視野感度の予測の対象となる患者（予測対象者）についての網膜層の厚さに係る情報（検査結果）を受け入れる。そして制御部１１は、当該受け入れた提供情報のうち網膜層の厚さに係る情報と予測対象者の網膜層の厚さに係る情報とを近似的に再現する、情報提供者及び予測対象者ごとの網膜層厚特徴量情報を演算により抽出する。また制御部１１は、提供情報のうち視野感度に係る情報を近似的に再現する、情報提供者ごとの視野感度特徴量情報を演算により抽出する。ここで網膜層厚特徴量情報や視野感度特徴量情報の演算には、非負値行列分解（ＮＭＦ）や、主成分分析、オートエンコーダ等の種々の方法を利用できる。
【００１３】
制御部１１は、情報提供者ごとの提供情報のうち、網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との双方を含む提供情報の少なくとも一部を対象ペア情報として、当該対象ペア情報が含む網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報とに基づく網膜層厚特徴量情報と、視野感度特徴量情報とを含むペア特徴量情報行列を生成する。
【００１４】
また制御部１１は、予測対象者の視野感度特徴量情報を欠損情報として設定し、予測対象者の網膜層厚特徴量情報と、欠損情報として設定した視野感度特徴量情報とを含む特徴量情報列を生成し、この特徴量情報列をペア特徴量情報行列に連結して結合特徴量情報列を生成する。制御部１１は、当該連結により得られた結合特徴量情報列を近似的に再現する潜在変数モデルのパラメータを推定し、潜在変数モデルを学習する。ここでの潜在変数モデルは、一般の潜在変数モデルや、構造的非負値行列分解（Structured NMF）、ガウシアン・ベルヌーイ・制限つきボルツマンマシン（Gaussian Bernoulli ＲＢＭ）を用いることができる。
【００１５】
制御部１１は、当該推定されたパラメータを用い、潜在変数モデルにより近似的に再現された再現結合特徴量情報列を得る。このとき、再現結合特徴量情報列のうち、予測対象者の視野感度特徴量情報に相当する部分の情報は、近似的な再現の結果により、欠損情報とは異なる情報となる。制御部１１は、再現結合特徴量情報列のうち、予測対象者の視野感度特徴量情報に相当する部分の情報を用い、予測結果としての視野感度の予測情報を近似的に再現して出力する。この制御部１１の具体的な処理の内容については後に詳しく述べる。
【００１６】
記憶部１２は、メモリデバイス等であり、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、かつ非一時的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。またこの記憶部１２は制御部１１のワークメモリとしても動作する。
【００１７】
操作部１３は、マウスやキーボード等のデバイスであり、利用者の指示操作の内容を受け入れて制御部１１に対して出力する。出力部１４は、ディスプレイ等であり、制御部１１から入力される指示に従い、情報を出力する。
【００１８】
インタフェース部１５は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）や、ネットワークインタフェース等であり、外部のメモリや検査装置、サーバ等から、患者の網膜層の厚さに係る情報（検査結果）、または視野感度に係る情報を受け入れて、制御部１１に出力する。またこのインタフェース部１５は、制御部１１から入力される指示に従って、外部の装置等に対して、出力の対象となる情報を送出してもよい。
【００１９】
ここで制御部１１の動作について説明する。本実施の形態の例ではこの制御部１１は、図２に例示するように、受入部２１と、網膜層厚特徴量情報抽出部２２と、視野感度特徴量情報抽出部２３と、ペア特徴量情報行列生成部２４と、結合特徴量情報行列生成部２５と、パラメータ推定部２６と、推定処理部２７と、出力部２８とを含んで構成される。
【００２０】
本実施の形態の一例では、情報提供者である複数の患者から網膜層の厚さに係る情報（検査結果）と、視野感度に係る情報（検査結果）との少なくとも一方の情報提供を受ける。受入部２１は、この情報提供者ごとの網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との少なくとも一方を含む提供情報の入力を受け入れる。
【００２１】
具体的にここでの説明では、網膜層の厚さに係る情報として、情報提供者の黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、同様に黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）とを用い、視野感度に係る情報として、中心視野所定角度（例えば１０度または３０度）以内の複数の観測点における視野感度の情報（ＴＨ）を用いるものとする。
【００２２】
この例の受入部２１は、情報提供者ごとに、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、中心視野所定角度（ここでは１０度とする）以内の複数の観測点における視野感度の情報を成分としたベクトルデータ（ＴＨ）（以下簡潔に、視野感度の情報と呼ぶ）とを受ける。なお、これら各情報提供者のＮＦＬ，ＧＣＬ＋ＩＰＬ，ＴＨの各データは、図３（ａ）（ＮＦＬ），図３（ｂ）（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），及び図３（ｃ）（ＴＨ）に例示するように、それぞれ二次元の画像データとして表現できる。本実施の形態の受入部２１は、それぞれの二次元の画像データに含まれる各画素の画素値（輝度の値など）または各画素が表す値（網膜層厚や視野感度の測定値そのもの）を所定の順序（例えば、いわゆるスキャンライン順）に配列した、データ要素数が予め決められている（ここではデータ要素数は画素数となる）一次元のベクトルデータとして、ＮＦＬ，ＧＣＬ＋ＩＰＬ，ＴＨの各データを受け入れるものとする。
【００２３】
受入部２１は、情報提供者ごとに、情報提供者を特定する識別情報（固有の識別番号等でよい）を発行する等して得て、当該識別情報に対して、当該識別情報で特定される情報提供者から提供された、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、中心視野所定角度以内の複数の観測点における視野感度の情報（ＴＨ）とを関連付けて記憶部１２に格納する。なお、入力されなかった情報については、欠損情報として、予め決められた要素の数だけ任意の値（例えば「０」）を配列したベクトルデータを記録する。
【００２４】
また、受入部２１は、視野感度の予測の対象となる患者（予測対象者）についての網膜層の厚さに係る情報（検査結果）を受け入れる。受入部２１は、予測対象者を特定する識別情報（情報提供者と同様、固有の識別番号等でよい）を発行する等して得て、当該識別情報に対して、予測対象者から提供された、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）とを関連付けて記憶部１２に格納する。なお、入力されない視野感度の情報については、欠損情報として、視野感度の情報として予め決められた要素の数だけ任意の値（以下では一例としてこの任意の値を「０」とする）を配列したベクトルデータを記録する。
【００２５】
網膜層厚特徴量情報抽出部２２は、記憶部１２に格納された、情報提供者から提供された情報（提供情報）のうち、欠損情報でない網膜層の厚さに係る情報（ベクトルデータ）と、予測対象者の網膜層の厚さに係る情報（ベクトルデータ）とを連結した行列を生成する。そして網膜層厚特徴量情報抽出部２２は、この生成した行列を近似的に再現する、網膜層特徴量情報を抽出する。本実施の形態の例では、網膜層厚特徴量情報抽出部２２は、各情報提供者のＮＦＬのベクトルデータ（列ベクトルとする）のうち、欠損情報でないものと、予測対象者のＮＦＬのベクトルデータ（列ベクトルとする）とを行方向に連結して配列して、ＮＦＬのデータ要素数×（情報提供者数＋１）の大きさの行列Ｘ（ＮＦＬ）を得る。同様に、各情報提供者のＧＣＬ＋ＩＰＬのベクトルデータ（列ベクトルとする）のうち、欠損情報でないものと、予測対象者のＧＣＬ＋ＩＰＬのベクトルデータ（列ベクトルとする）とを、行方向に連結して配列して、ＧＣＬ＋ＩＰＬのデータ要素数×（情報提供者数＋１）の大きさの行列Ｘ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）を得る。
【００２６】
このとき網膜層厚特徴量情報抽出部２２は、Ｘ（ＮＦＬ），Ｘ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）のそれぞれについて、列を特定する情報ｉ（ｉ＝１，２，…）と、ｉ列目に対応するベクトルデータの情報提供者または予測対象者の識別情報とを関連付けて、記憶部１２に記録しておく。
【００２７】
そして網膜層厚特徴量情報抽出部２２は、得られた行列Ｘ（Ｄ）（Ｄ＝ＮＦＬ，ＧＣＬ＋ＩＰＬ）を、それぞれ非負値行列分解（ＮＭＦ）して、基底Ｗ（Ｄ）と、基底の混合係数Ｈ（Ｄ）との積に分解する。
【数１】
2018083853.tif 000003
【００２８】
網膜層厚特徴量情報抽出部２２は、この基底の混合係数Ｈ（Ｄ）を網膜層厚特徴量情報として出力する。またこの（１）式においてＷ（Ｄ）はドメインＤのデータ要素数×特徴量の数（特徴量の要素数）の大きさを有し、Ｈ（Ｄ）はドメインＤの特徴量の要素数×（情報提供者数＋１）の大きさを有する。またＸ（Ｄ）のｉ列目の情報提供者または予測対象者に対応する網膜層厚特徴量情報は、Ｈ（Ｄ）のｉ列目の列ベクトルとなる。
【００２９】
視野感度特徴量情報抽出部２３は、各情報提供者のＴＨのベクトルデータ（列ベクトルとする）のうち、欠損情報でないものを行方向に配列して、ＴＨのデータ要素数×情報提供者数の大きさの行列Ｘ（ＴＨ）を得る。このとき視野感度特徴量情報抽出部２３は、Ｘ（ＴＨ）について、その列を特定する情報ｉ（ｉ＝１，２，…）と、ｉ列目に対応するベクトルデータの情報提供者を識別する情報とを関連付けて、記憶部１２に記録しておく。
【００３０】
視野感度特徴量情報抽出部２３は、この行列Ｘ（ＴＨ）について（１）式を用いて非負値行列分解（ＮＭＦ）して、基底Ｗ（Ｄ）と、基底の混合係数Ｈ（Ｄ）（ここではＤ＝ＴＨ）との積に分解する。視野感度特徴量情報抽出部２３は、この基底の混合係数Ｈ（Ｄ）を視野感度特徴量情報として出力する。なお、ここでＸ（Ｄ）のｉ列目の情報提供者に対応する視野感度特徴量情報は、Ｈ（Ｄ）のｉ列目の列ベクトルとなる。
【００３１】
ペア特徴量情報行列生成部２４は、模式的に図４に例示するように、網膜層厚特徴量情報Ｈ（ＮＦＬ），Ｈ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），視野感度特徴量情報Ｈ（ＴＨ）のそれぞれに含まれる列のうち、網膜層厚情報と視野感度情報との双方を提供している情報提供者（双方提供者と呼ぶ）の識別情報に関連付けられた列を抽出する（Ｓ１）。
【００３２】
ペア特徴量情報行列生成部２４は、双方提供者の識別情報を順次注目識別情報として選択し、網膜層厚特徴量情報Ｈ（ＮＦＬ），Ｈ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），視野感度特徴量情報Ｈ（ＴＨ）の列からそれぞれ抽出された、選択した注目識別情報に関連付けられたベクトルデータを連結して配列し、特徴量行列を生成する（Ｓ２）。ペア特徴量情報行列生成部２４は、これにより、ある双方提供者（識別情報の集合を｛Ｐk｝（ｋはいずれも情報提供者の数＋予測対象者の数（１）以下の整数）とする。図４ではＰａ，Ｐｂ，Ｐｃ…として示す）に係る網膜層厚特徴量情報と、視野感度特徴量情報とがそれぞれのｉ列目に配されている特徴量行列Ｈp（ＮＦＬ），Ｈp（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），Ｈp（ＴＨ）を得る。また、ペア特徴量情報行列生成部２４は、これらペア特徴量行列を行方向に連結して配列してペア特徴量情報行列を得る（Ｓ３）。
【００３３】
結合特徴量情報行列生成部２５は、予測対象者の網膜層厚特徴量情報ｈ（ＮＦＬ），ｈ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）を、網膜層厚特徴量情報Ｈ（ＮＦＬ），Ｈ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）から抽出する。結合特徴量情報行列生成部２５は、また、予測対象者の視野感度特徴量情報ｈ′（ＴＨ）を欠損情報（すべての成分が「０」であるベクトルデータ）として設定する（図４の（Ｓ４））。そして結合特徴量情報行列生成部２５は、ｈ′（ＮＦＬ），ｈ′（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）及び欠損情報として設定したｈ′（ＴＨ）を列方向に連結して付加情報列を生成し、図４に模式的に例示するように、この付加情報列を付加情報ｈ′として、ペア特徴量情報行列に対して行方向に連結して、結合特徴量情報行列χを生成する（Ｓ５）。
【００３４】
パラメータ推定部２６は、結合特徴量情報行列χを近似的に再現する潜在変数モデルのパラメータを演算により推定する。具体的にこのパラメータ推定部２６は、結合特徴量情報行列χを、潜在変数モデルを表す関係パラメータ行列Ｆと、潜在変数行列Ｂとの積に近似的に分解する。すなわち、
【数２】
2018083853.tif 000004
となるＦ，Ｂを求める。この分解も非負値行列分解を用いて行うこととしてもよい。ここで、Ｍは、χと同じ大きさの行列であり、χのうち欠損値である要素に対応する要素については「０」、それ以外の要素については「１」である行列であり、円内にドットのある記号は行列の要素積（対応する要素ごとに積を演算すること）を意味する。
【００３５】
推定処理部２７は、パラメータ推定部２６が得た関係パラメータ行列Ｆと、潜在変数行列Ｂとの積を演算して再構成特徴量行列χ″を求め、付加情報ｈ′に対応する範囲にある列ベクトルｈ″を抽出する。ここで求められるχ″は、元の結合特徴量情報行列χとは異なり、結合特徴量情報行列χの付加情報ｈ′以外の成分の影響により、結合特徴量情報行列χの付加情報ｈ′に対応する列ベクトルｈ″のうち、元は欠損情報として設定したｈ′（ＴＨ）に対応する範囲にある部分的な列ベクトルｈ″（ＴＨ）の成分は一般に、「０」（上記任意の値）とは異なる数値となる。
【００３６】
また、推定処理部２７は、視野感度特徴量情報抽出部２３が得たＸ（ＮＦＬ）に係る基底Ｗ（ＮＦＬ）と、Ｘ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）に係る基底Ｗ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、行列Ｘ（ＴＨ）に係る基底Ｗ（ＴＨ）とを列方向に連結して基底ωを生成する。そして推定処理部２７は、この基底ωに、再構成特徴量行列χ″から抽出した列ベクトルｈ″を乗じて予測視野感度情報ｘ″（列ベクトル）を求める（（３）式）。
【数３】
2018083853.tif 000005
【００３７】
推定処理部２７は、この列ベクトルｘ″を対象患者の視野感度の予測結果として、出力部２８に出力する。出力部２８は、この対象患者の視野感度の予測結果を、表示部１４に表示し、または外部の装置に出力する。一例として出力部２８は、入力された視野感度の情報としての画像データのサイズ（縦Ｐv画素×横Ｐh画素）を得ておき、これと同じサイズの画像データを初期化する。そして当該初期化した画像データの各画素を、推定処理部２７が出力する列ベクトルのうち、対応する成分の値に基づいて設定し、図３（ｃ）に例示したような視野感度を表す画像データを生成して表示出力する。
【００３８】
なお、この出力部２８は、対象患者の視野感度の予測結果である列ベクトルｘ″内の各成分の値のうち、予め定めた値域を超えるものについては、当該値に最も近い値域内の値に設定し直すこととしてもよい。例えば値域が０以上４０以下と定められている場合に、列ベクトルｘ″内に４５なる値がある場合には当該値を値域内で最も４５に近い値である４０に設定し直す。同様に、（ここでは非負値行列分解を用いているのであり得ないものではあるが他の方法で特徴量情報を生成した場合に）列ベクトルｘ″内に負の値がある場合は、当該値を値域内で最も近い値である０に設定し直す。
【００３９】
［基本的動作］
本実施の形態の視野感度推定装置１は、基本的に以上の構成を備えており、次のように動作する。視野感度推定装置１の利用者は、事前に、情報提供者である複数の患者から網膜層の厚さに係る情報（検査結果）と、視野感度に係る情報（検査結果）との少なくとも一方の情報提供を受けて、視野感度推定装置１に入力する。視野感度推定装置１は、この情報提供者ごとの網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との少なくとも一方を含む提供情報の入力を受け入れる。
【００４０】
なお以下の説明でも、上述の例と同様に、網膜層の厚さに係る情報として、情報提供者の黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、同様に黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）とを用い、視野感度に係る情報として、中心視野の所定角度（１０度とする）以内の複数の観測点における視野感度の情報（ＴＨ）を用いるものとし、それぞれ一次元のベクトルデータとしておく。
【００４１】
視野感度推定装置１は、情報提供者ごとに、情報提供者を特定する固有の識別情報を発行し、当該識別情報に対して、当該識別情報で特定される情報提供者から提供された、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、中心視野所定角度以内の複数の観測点における視野感度の情報（ＴＨ）とを関連付けて記憶部１２に格納する。なお、入力されなかった情報については、欠損情報として、予め決められた要素の数だけ「０」を配列したベクトルデータを記録する。
【００４２】
利用者は、また、視野感度の予測の対象となる患者（予測対象者）についての網膜層の厚さに係る情報（検査結果）を得て、視野感度推定装置１に入力する。視野感度推定装置１は、予測対象者を特定する固有の識別情報を発行して、当該識別情報に対して、予測対象者の黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）とを関連付けて記憶部１２に格納する。なお、予測対象者についてもＮＦＬ及びＧＣＬ＋ＩＰＬはそれぞれ一次元のベクトルデータとしておき、入力されない視野感度の情報については欠損情報として、視野感度の情報として予め決められた要素の数だけ「０」を配列したベクトルデータを記録する。
【００４３】
そして視野感度推定装置１は、予測対象者の視野感度の予測を行うべき旨の指示を受けて図５に例示する処理を開始し、まず各ベクトルデータを再現する特徴量情報を抽出する（Ｓ１１）。具体的に、視野感度推定装置１は、各情報提供者のＮＦＬのベクトルデータ（列ベクトルとする）のうち、欠損情報でないものと、予測対象者のＮＦＬのベクトルデータ（列ベクトルとする）とを行方向に連結して配列して、ＮＦＬのデータ次元×（情報提供者数＋１）の大きさの行列Ｘ（ＮＦＬ）を得る。同様に、各情報提供者のＧＣＬ＋ＩＰＬのベクトルデータ（列ベクトルとする）のうち、欠損情報でないものと、予測対象者のＧＣＬ＋ＩＰＬのベクトルデータ（列ベクトルとする）とを、行方向に連結して配列して、ＧＣＬ＋ＩＰＬのデータ次元×（情報提供者数＋１）の大きさの行列Ｘ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）を得る。
【００４４】
また視野感度推定装置１は、Ｘ（ＮＦＬ），Ｘ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）のそれぞれについて、列を特定する情報ｉ（ｉ＝１，２，…）と、ｉ列目に対応するベクトルデータの情報提供者または予測対象者の識別情報とを関連付けて、記憶部１２に記録しておく。
【００４５】
そして視野感度推定装置１は、得られた行列Ｘ（Ｄ）（Ｄ＝ＮＦＬ，ＧＣＬ＋ＩＰＬ）を、それぞれ非負値行列分解（ＮＭＦ）して、基底Ｗ（Ｄ）と、基底の混合係数Ｈ（Ｄ）との積に分解し、この基底の混合係数Ｈ（Ｄ）を網膜層厚特徴量情報として出力する。
【００４６】
また視野感度推定装置１は、各情報提供者のＴＨのベクトルデータ（列ベクトルとする）のうち、欠損情報でないものを行方向に配列して、ＴＨのデータ次元×情報提供者数の大きさの行列Ｘ（ＴＨ）を得る。このとき視野感度推定装置１は、Ｘ（ＴＨ）について、その列を特定する情報ｉ（ｉ＝１，２，…）と、ｉ列目に対応するベクトルデータの情報提供者を識別する情報とを関連付けて、記憶部１２に記録しておく。
【００４７】
視野感度推定装置１は、この行列Ｘ（ＴＨ）について非負値行列分解（ＮＭＦ）して、基底Ｗ（Ｄ）と、基底の混合係数Ｈ（Ｄ）（ここではＤ＝ＴＨ）との積に分解し、この基底の混合係数Ｈ（Ｄ）を視野感度特徴量情報として出力する。
【００４８】
また視野感度推定装置１は、網膜層厚特徴量情報Ｈ（ＮＦＬ），Ｈ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），視野感度特徴量情報Ｈ（ＴＨ）のそれぞれに含まれる列のうち、網膜層厚情報と視野感度情報との双方を提供している情報提供者（双方提供者と呼ぶ）の識別情報に関連付けられた列のベクトルデータを抽出し、この抽出したベクトルデータを用いて、所定の潜在変数モデル（網膜層厚特徴量情報と視野感度特徴量情報との双方に関係する潜在変数モデル）に係る学習処理を実行する（Ｓ１２）。
【００４９】
具体的には、視野感度推定装置１は、双方提供者の識別情報を順次注目識別情報として選択し、網膜層厚特徴量情報Ｈ（ＮＦＬ），Ｈ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），視野感度特徴量情報Ｈ（ＴＨ）の列からそれぞれ抽出された、選択した注目識別情報に関連付けられたベクトルデータを連結して配列する。これにより、ある双方提供者に係る網膜層厚特徴量情報と、視野感度特徴量情報とがそれぞれのｉ列目に配されている特徴量行列Ｈp（ＮＦＬ），Ｈp（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），Ｈp（ＴＨ）が得られる。また視野感度推定装置１は、これらの特徴量行列Ｈp（ＮＦＬ），Ｈp（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），Ｈp（ＴＨ）を列方向に連結して、ペア特徴量情報行列を生成する。
【００５０】
視野感度推定装置１は、また、予測対象者の網膜層厚特徴量情報ｈ（ＮＦＬ），ｈ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）を、網膜層厚特徴量情報Ｈ（ＮＦＬ），Ｈ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）から抽出する。さらに視野感度推定装置１は、予測対象者の視野感度特徴量情報ｈ′（ＴＨ）を欠損情報（すべての成分が「０」であるベクトルデータ）として設定し、ｈ′（ＮＦＬ），ｈ′（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）及び欠損情報として設定したｈ′（ＴＨ）を列方向に連結して付加情報ｈ′を生成する。視野感度推定装置１は、ペア特徴量情報行列に対して付加情報ｈ′を行方向に連結して合成して、結合特徴量情報行列χを生成する。
【００５１】
そして視野感度推定装置１は、この結合特徴量情報行列χを近似的に再現する潜在変数モデルのモデルパラメータを演算する。具体的にここでは、結合特徴量情報行列χを、非負値行列分解を用いて、潜在変数モデルを表す関係パラメータ行列Ｆと、潜在変数行列Ｂとの積に近似的に分解する。
【００５２】
視野感度推定装置１は、学習した潜在変数モデルを用いて、予測対象者の視野感度特徴量情報を得る（Ｓ１３）。具体的に視野感度推定装置１は、上記の処理により得られた関係パラメータ行列Ｆと、潜在変数行列Ｂとの積を演算して再構成特徴量行列χ″を求め、付加情報ｈ′に対応する範囲にある列ベクトルｈ″を抽出する。
【００５３】
視野感度推定装置１は、そして、この得られた視野感度特徴量情報に基づいて、予測視野感度情報を得る（Ｓ１４）。具体的には、処理Ｓ１１において得たＸ（ＮＦＬ）に係る基底Ｗ（ＮＦＬ）と、Ｘ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）に係る基底Ｗ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、行列Ｘ（ＴＨ）に係る基底Ｗ（ＴＨ）とを列方向に連結して基底ωを生成する。そして視野感度推定装置１は、この基底ωに、再構成特徴量行列χ″から抽出した列ベクトルｈ″を乗じて予測視野感度情報ｘ″（列ベクトル）を求め、この列ベクトルｘ″を対象患者の視野感度の予測結果として出力する（Ｓ１５）。
【００５４】
視野感度推定装置１は、具体的には、ここで求めた列ベクトルの各成分の値に基づいて画素値を設定した画素を配列し、視野感度の情報を表す画像データを生成して表示出力する。
【００５５】
［パラメータ推定部の処理例］
また上述の例において、結合特徴量情報行列χを、潜在変数モデルを表す関係パラメータ行列Ｆと、潜在変数行列Ｂとの積に近似的に分解するにあたり、ドメインＤ（Ｄ＝ＮＦＬ，ＧＣＬ＋ＩＰＬ，ＴＨ）ごとに固有の因子を考慮せず、単純に非負値行列分解する例について説明したが、本実施の形態はこれに限られない。
【００５６】
例えば、ドメインＤ（Ｄ＝ＮＦＬ，ＧＣＬ＋ＩＰＬ，ＴＨ）ごとに固有な因子の存在を考慮して、構造的非負値行列分解（Structured NMF：例えば、Hans Laurberg, et. al., “Structured Non-Negative Matrix Factorization with Sparsity Patterns”, Proc. of Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers. (2008)）を用いてもよい。
【００５７】
この場合、
【数４】
2018083853.tif 000006
なる基底の行列Ｕ（ＮＦＬ），Ｕ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），Ｕ（ＴＨ），Ｖ（ＮＦＬ），Ｖ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）、及び特徴量の列ベクトルＺ（ＮＦＬ），Ｚ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），Ｚ（ＴＨ）を求めることとなる。なお、Ｕ，Ｖ，Ｚのいずれの要素も非負（すなわち０または正の数）であるものとする。また、χ（ＮＦＬ）は、結合特徴量情報行列のうち、Ｈp（ＮＦＬ）またはｈ（ＮＦＬ）に相当する部分的な行列であり、χ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）は、結合特徴量情報行列のうち、Ｈp（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）またはｈ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）に相当する部分的な行列であり、χ（ＴＨ）は、結合特徴量情報行列のうち、Ｈp（ＴＨ）またはｈ（ＴＨ）に相当する部分的な行列である。そして||α||F2は、αのフロベニウスノルムを演算することを意味する。
【００５８】
この例においても、演算の結果として求められた行列
【数５】
2018083853.tif 000007
に、列ベクトル
【数６】
2018083853.tif 000008
を乗じて再構成特徴量行列χ″を求め、付加情報ｈ′に対応する範囲にある列ベクトルｈ″を抽出する。ここでも求められるχ″は、元の結合特徴量情報行列χとは異なり、結合特徴量情報行列χの付加情報ｈ′以外の成分の影響により、結合特徴量情報行列χの付加情報ｈ′に対応する列ベクトルｈ″のうち、元は欠損情報として設定したｈ′（ＴＨ）に対応する範囲にある部分的な列ベクトルｈ″（ＴＨ）の成分は一般に、「０」とは異なる数値となる。
【００５９】
なお、（４）式においても、Ｍは、χ（ＴＨ）と同じ大きさの行列であり、χ（ＴＨ）のうち欠損値である要素に対応する要素については「０」、それ以外の要素については「１」である行列であり、円内にドットのある記号は行列の要素積（対応する要素ごとに積を演算すること）を意味する。
【００６０】
そしてこの例でも推定処理部２７が、視野感度特徴量情報抽出部２３が得たＸ（ＮＦＬ）に係る基底Ｗ（ＮＦＬ）と、Ｘ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）に係る基底Ｗ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、行列Ｘ（ＴＨ）に係る基底Ｗ（ＴＨ）とを列方向に連結して基底ωを生成し、この基底ωに、再構成特徴量行列χ″から抽出した列ベクトルｈ″を乗じて予測視野感度情報ｘ″（列ベクトル）を求める。
【００６１】
［モデルパラメータ生成におけるデータの選抜］
さらに本実施の形態の一例では、モデルパラメータ生成の際に用いるペア特徴量情報を、予め定めた条件に基づいて選抜してもよい。この選抜は例えば次のようにして行われる。
【００６２】
すなわち本実施の形態のある例では、視野感度推定装置１の制御部１１は、情報提供者と予測対象者とから提供されたＮＦＬまたはＧＣＬ＋ＩＰＬの少なくとも一方を対象としてクラスタリング処理を行う。このクラスタリング処理は、例えば主成分分析や、k-means法など、広く知られた方法を採用できる。
【００６３】
制御部１１は、予測対象者のＮＦＬまたはＧＣＬ＋ＩＰＬの少なくとも一方と同じクラスタに属すると判断されたＮＦＬまたはＧＣＬ＋ＩＰＬを提供した情報提供者を特定する識別情報を取得する。
【００６４】
そして視野感度推定装置１の制御部１１は、ペア特徴量情報行列生成部２４としての動作において、網膜層厚特徴量情報Ｈ（ＮＦＬ），Ｈ（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），視野感度特徴量情報Ｈ（ＴＨ）のそれぞれに含まれる列のうち、網膜層厚情報と視野感度情報との双方を提供している情報提供者（双方提供者）の識別情報であって、上記取得した識別情報に関連付けられた列を対象ペア情報として抽出する。
【００６５】
そして制御部１１は当該抽出された対象ペア情報に含まれる各ベクトルデータを連結して配列し、特徴量行列Ｈp（ＮＦＬ），Ｈp（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），Ｈp（ＴＨ）を得る。また制御部１１は、これら特徴量行列を列方向に連結して、ペア特徴量情報列を生成し、さらに各ペア特徴量情報列を行方向に連結して配列してペア特徴量情報行列を得る。そして以下の処理は上述の例と同様に実行する。
【００６６】
このようにして制御部１１が受け入れた情報提供者ごとの提供情報のうち、網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報との双方を含む提供情報であって、提供情報に含まれる網膜層の厚さに係る情報が、所定のクラスタリング処理により、予測対象者の網膜層の厚さに係る情報と同じクラスタに属する提供情報を対象ペア情報とし、当該対象ペア情報に基づく特徴量情報を用いてモデルパラメータの演算を行うことで、ヘテロ性を有する網膜層厚の情報について、予測対象者と同様の傾向を有する情報提供者から提供された情報に基づく特徴量を選抜してモデルパラメータの演算が行われることとなり、予測精度の向上が期待できる。
【００６７】
また、クラスタリングの方法は、上記の例に限られない。例えば、視野感度推定装置１の制御部１１は、情報提供者と予測対象者とから提供されたＮＦＬまたはＧＣＬ＋ＩＰＬの少なくとも一方のベクトルを用い、情報提供者のベクトルが表す空間上の点であって、予測対象者のベクトルが表す空間上の点からの距離（マハラノビス距離など）が予め定めたしきい値を下回る（あるいは予め定めた情報提供者数を超える距離以下となる）点を抽出する。そして制御部１１は、当該抽出した点に係るベクトルであるＮＦＬまたはＧＣＬ＋ＩＰＬの少なくとも一方を提供した情報提供者を特定する識別情報を抽出して、ペア特徴量情報行列生成部２４としての動作を行ってもよい。
【００６８】
［属性情報の利用］
また、モデルパラメータ生成の際に用いるペア特徴量情報を選抜する条件は、上述のように、網膜層厚の情報をクラスタリングした結果を用いた条件のほか、情報提供者と予測対象者の属性に関する情報を用いてもよい。ここで属性とは、年齢（年齢層別でよい）、性別、人種（例えばヨーロッパ人種、アフリカ人種、アジア人種の別）、網膜の血管の位置等であり、予測対象者と共通の属性を有する情報提供者のうち、網膜層厚情報と視野感度情報との双方を提供している情報提供者が提供した情報に基づく特徴量を用いて潜在変数モデルのパラメータを推定する。
【００６９】
［変形例］
また、ここまでの説明では、網膜層厚の情報として黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）とを用いる例について述べたが、本実施の形態では、これらに代えて、またはこれらの少なくとも一方に加えて、視細胞層の厚さの情報を含めてもよい。
【００７０】
また、視野感度の情報（ＴＨ）は、デシベル換算したデータであってもよいし、デシベル換算する前のデータ（線形性のあるデータ）を用いてもよい。
【００７１】
［結果の補正］
さらにここまでの説明において、本実施の形態の視野感度推定装置１は、対象患者の視野感度の予測結果である列ベクトルｘ″を、誤差分布に基づく情報（例えば誤差分布の平均等、誤差分布の統計値）に基づいて補正し、当該補正後の列ベクトルを、対象患者の視野感度の予測結果として出力してもよい。
【００７２】
具体的に、本発明の実施の形態のある例では、実際に検査により測定された対象患者の視野感度の情報（真値）と、当該情報が不知であると仮定して演算した視野感度の予測結果（列ベクトルｘ″）との組を複数セット用い、予測値ｐに対する真値ｒの分布を得る（図６）。
【００７３】
視野感度推定装置１は、この分布を所定の関数で近似し（例えば多項式回帰などの重回帰等により近似するものでもよい）、平均的な分布ｒ＝ｆ（ｐ）を得る。
【００７４】
そしてこの例の視野感度推定装置１は、列ベクトルｘ″の各成分ξi（ｉ＝１，２，…）をξi′＝ｆ（ξi）と補正した補正後の列ベクトル（各成分がξ′iであるベクトル）を演算し、この演算した補正後の列ベクトルを、対象患者の視野感度の予測結果として出力する。
【００７５】
この例によると、平均的な誤差の傾向がある場合に、簡易な方法で補正ができる。
【００７６】
［機械学習モデルを用いる例］
また、本発明の実施の形態の別の例では、制御部１１が、記憶部１２に格納されたプログラムに従って動作し、複数の患者（情報提供者と呼ぶ）から、網膜層の厚さに係る情報（検査結果）、及び視野感度に係る情報（検査結果）の情報と、各情報提供者の属性に関する情報（年齢、人種等）との提供を受け、視野感度推定装置１に入力する。制御部１１は、この情報提供者ごとの網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報とを含む提供情報を受け入れる。
【００７７】
制御部１１は、情報提供者ごとの目の網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報とを含む提供情報を受け入れて、網膜層の厚さに係る情報を学習データとし、学習データに対応する情報提供者の視野感度に係る情報を教師データとして、機械学習した状態にある学習モデルオブジェクトを記憶部１２内に保持する。また制御部１１は、視野予測の対象となる予測対象者の網膜層の厚さに係る情報を受け入れ、当該予測対象者の網膜層厚特徴量情報を学習モデルオブジェクトに対する入力として、当該入力に対する視野感度の推定データを生成する。
【００７８】
具体的にこの例に係る制御部１１は、図７に例示するように、受入部２１と、訓練処理部３１と、推定処理部２７′と、出力部２８とを含んで機能的に構成される。
【００７９】
ここで受入部２１は、情報提供者ごとの網膜層の厚さに係る情報と視野感度に係る情報とを含む提供情報の入力を受け入れる。
【００８０】
本実施の形態のここでの例のように、機械学習処理を用いる場合、網膜層の厚さに係る情報として、情報提供者の黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、同様に黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）とに加え、桿状体錐状体層の厚み（ＲＣＬ）を用いる。また視野感度に係る情報は、既に述べた例と同様、中心視野所定角度（例えば１０度または３０度）以内の複数の観測点（以下の例では、Ｍ×Ｎのマトリクス状に配列された各観測点とする）における視野感度の情報（ＴＨ）を用いるものとする。
【００８１】
この例の受入部２１は、情報提供者ごとに、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、桿状体錐状体層の厚み（ＲＣＬ）と、中心視野所定角度（ここでは１０度とする）以内の複数の観測点における視野感度の情報を成分としたマトリクス状のデータ（ＴＨ）（以下簡潔に、視野感度の情報と呼ぶ）とを受ける。なお、これら各情報提供者のＮＦＬ，ＧＣＬ＋ＩＰＬ，ＴＨの各データは、図３（ａ）（ＮＦＬ），図３（ｂ）（ＧＣＬ＋ＩＰＬ），及び図３（ｃ）（ＴＨ）等に例示したように、それぞれ二次元の画像データ（ここでは予め幅方向の画素数が決められているものとする）として表現できる。本実施の形態の受入部２１は、それぞれの二次元の画像データに含まれる各画素の画素値（輝度の値など）または各画素が表す値（網膜層厚や視野感度の測定値そのもの）を所定の順序（例えば、いわゆるスキャンライン順）に配列した、データ要素数が予め決められている（ここではデータ要素数は画素数となる）一次元のベクトルデータとして、ＮＦＬ，ＧＣＬ＋ＩＰＬ，ＲＣＬ，ＴＨの各データを受け入れるものとする。
【００８２】
受入部２１は、情報提供者ごとに、情報提供者を特定する識別情報（固有の識別番号等でよい）を発行する等して得て、当該識別情報に対して、当該識別情報で特定される情報提供者から提供された、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、桿状体錐状体層の厚み（ＲＣＬ）と、中心視野所定角度以内の複数の観測点における視野感度の情報（ＴＨ）とを関連付けて記憶部１２に格納し、訓練処理部３１に対して当該格納した情報に基づく学習処理を行うよう指示する。なお、入力されなかった情報については、欠損情報として、予め決められた要素の数だけ任意の値（例えば「０」）を配列したベクトルデータを記録しておいてもよい。
【００８３】
また、受入部２１は、視野感度の予測の対象となる患者（予測対象者）についての網膜層の厚さに係る情報（検査結果）を受け入れる。受入部２１は、予測対象者を特定する識別情報（情報提供者と同様、固有の識別番号等でよい）を発行する等して得て、当該識別情報に対して、予測対象者から提供された、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、桿状体錐状体層の厚み（ＲＣＬ）とを関連付けて記憶部１２に格納する。そして受入部２１は、推定処理部２７′に対して、推定処理を行うよう指示する。なお、入力されない視野感度の情報については、欠損情報として、視野感度の情報として予め決められた要素の数だけ任意の値（以下では一例としてこの任意の値を「０」とする）を配列したベクトルデータを記録する。
【００８４】
訓練処理部３１は、受入部２１から学習処理を行うべき旨の指示を受けて、受入部２１が受け入れて、記憶部１２に格納した情報を学習データとして、当該学習データに基づいて、予め記憶部１２に格納した学習モデルオブジェクトの機械学習処理を行う。ここで、学習モデルオブジェクトは、多層のニューラルネットのデータである。
【００８５】
本実施の形態の一例において、この学習モデルオブジェクトは、少なくとも学習データが直接入力される第１層が、畳み込み層（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）となっている。具体的に、本実施の形態の訓練処理部３１により学習処理される学習モデルオブジェクトは、例えばＶＧＧ１６として知られる学習モデルオブジェクトと同様、データの特徴的な分布を抽出する畳み込み層と、分布イメージのサイズを縮小するプーリング層（ここでは例えばマックス・プーリングを行う）とを含む。もっとも本実施の形態の学習モデルオブジェクトの出力側の層は、全結合層に代えて、疎結合な層としておくことが好適である。この出力層の例については後に述べる。
【００８６】
また、この学習モデルオブジェクトの学習データは、Ｘ×Ｙのマトリクス状に配列された３チャネル分のデータ（すなわち３×Ｘ×Ｙに配列されるデータ列）であるとする。
【００８７】
また本実施の形態の一例において学習モデルオブジェクトは、情報提供者となり得る患者数が一般に少ないことを考慮して、事前に黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）や、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）、桿状体錐状体層の厚み（ＲＣＬ）とは異なる、一般的な画像データ（例えばイメージネット（J.Deng, et.al., ImageNet : A large-scale hierarchical image database. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2009. CVPR 2009, 248-255））に基づく学習を行っておいてもよい。この際、画像データの画素を表す三原色（赤色Ｒ，緑色Ｇ，青色Ｂ）の各色成分のチャネルを、学習データの各チャネルに割り当てる。例えば第１チャネルに、画像データの赤色成分のチャネルの情報を入力し、第２チャネルに画像データの緑色成分のチャネルの情報を入力し…というようにして画像データを学習データとして入力して学習処理させる。このような学習処理の方法は画像データの機械学習方法として広く知られているので詳しい説明は省略する。
【００８８】
また本実施の形態の学習モデルオブジェクトは、その出力層の一つ前の層が、出力データと同サイズのデータ列（ここでの例では、出力時に視野感度の情報（ＴＨ）の二次元配列に一致させるため、Ｍ×Ｎのマトリクス状に配列される実数のデータ列であるとする）を複数（例えばＬ個）出力する。以下の説明では、このデータ列のうちｌ番目のデータ列の、位置（ｍ，ｎ）に配列されるべきデータの値をｄlmnと表記する。
【００８９】
そしてここでの学習モデルオブジェクトの出力層は、学習により変更され得るパラメータＡ，Ｂ（Ａは、Ｌ×Ｍ×Ｎ個の実数のデータ列であり、ｌ番目のデータ列の、位置（ｍ，ｎ）に対応するデータの値をａlmnと表記する。またＢは、Ｍ×Ｎ個の実数のデータ列であり、位置（ｍ，ｎ）に対応するデータの値をｂmnと表記する）と、上記データの値ｄlmnとを用いて、次のようにして、出力するデータ列ｘmnを生成する。
【数７】
2018083853.tif 000009
すなわち、ｌ＝１，２，…Ｌ番目の各データ列についての、ａmnとｄmnとの積をｌについて総和した値に、ｂmnの値を加算したものが、出力するデータ列の（ｍ，ｎ）の位置に対応する成分ｘmnであるとする。このように、本実施の形態で用いる学習モデルオブジェクトの出力層は、前段の層と間で、対応する成分間だけに係る演算を行うこととした、疎な結合を表す（つまり、位置に係る情報を保存した）層となっている。
【００９０】
このように、本実施の形態では、一般的なＣＮＮとは異なり、最終層およびその前段の層を全結合させることなく、光干渉断層計と視野との（ＯＣＴ−ＶＦの）空間的な対応を考慮して、位置ごとに疎結合させることとしているので、モデルの複雑性が抑制され、過学習を防止でき、予測率が改善される。
【００９１】
なお、Ａ，Ｂの値はそれぞれザビエル（Xavier）の方法（Xavier et.al., Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks. In Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS2010). Society for Artificial Intelligence and Statistics.）等によって初期化しておく。
【００９２】
訓練処理部３１は、受入部２１が受け入れた情報を学習データとして、当該学習データのうち、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、桿状体錐状体層の厚み（ＲＣＬ）との情報を学習モデルオブジェクトに入力する。ここで訓練処理部３１は、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）を第１のチャネル、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）を第２のチャネル、桿状体錐状体層の厚み（ＲＣＬ）の情報を第３のチャネル、といったように、入力するデータの各チャネルにわけて入力する。
【００９３】
また訓練処理部３１は、当該入力の結果、学習モデルオブジェクトの出力層が出力するＭ×Ｎのマトリクス状に配列される実数のデータ列ｘmnと、学習データに含まれる正解データである視野感度の情報（ＴＨ）の対応する位置のデータとの差（視野感度の情報（ＴＨ）の位置（ｍ，ｎ）にあるデータをＴＨmnと表記すると、ＴＨmn−ｘmn）の絶対値の和、またはその二乗和を損失として、一般的なバックプロパゲーションの方法を用いて、学習モデルオブジェクトに含まれる出力層のパラメータＡ，Ｂと、畳み込み層との各パラメータを更新する（プーリング層には一般的には更新するべきパラメータがないのでここでは記載していないが、ここで述べた以外の層を含み、当該層がバックプロパゲーションにより更新するべきパラメータを含む場合は、ここで当該層のパラメータも併せて更新する）。
【００９４】
なお、更新（バックプロパゲーション）の方法は、種々の方法、例えばいわゆるモーメンタム法を採用できるので、ここでの詳しい説明を省略する。
【００９５】
推定処理部２７′は、受入部２１から推定処理を行うべき旨の指示を受けて、受入部２１が受け入れて、記憶部１２に格納した情報（予測対象者の、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）、及び桿状体錐状体層の厚み（ＲＣＬ）の情報）を入力データとして、訓練処理部３１にて訓練処理を行った後の学習モデルオブジェクトに対して入力する。
【００９６】
推定処理部２７′は、訓練処理部３１と同様、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）を第１のチャネル、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）を第２のチャネル、桿状体錐状体層の厚み（ＲＣＬ）の情報を第３のチャネル、といったように、入力するデータの各チャネルにわけて入力する。
【００９７】
また推定処理部２７′は、当該入力の結果、学習モデルオブジェクトの出力層が出力するＭ×Ｎのマトリクス状に配列される実数のデータ列ｘmnを、そのまま、対象患者（予測対象者）の視野感度の情報（ＴＨ）の予測結果として出力する。すなわち、本実施の形態のこの例に係る出力部２８は、出力する予測結果としての視野感度の情報（ＴＨ）の位置（ｍ，ｎ）にあるデータＴＨmnを、学習モデルオブジェクトが出力する、対応する位置の値ｘmnに設定して、Ｍ×Ｎの画像のデータとして、視野感度の予測結果の情報を出力する。
【００９８】
なお、ここまでの説明では、畳み込み層を有する学習モデルオブジェクトを、情報提供者から提供された、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、桿状体錐状体層の厚み（ＲＣＬ）と、中心視野所定角度以内の複数の観測点における視野感度の情報（ＴＨ）とに基づいて学習することとしていたが、本実施の形態における学習モデルオブジェクトはこの例に限られない。
【００９９】
例えば、２乃至３層の全結合層を含む学習モデルオブジェクト（区別のため、ここでは小オブジェクトと呼ぶ）を用いて次のように学習してもよい。すなわち、情報提供者から提供された、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、桿状体錐状体層の厚み（ＲＣＬ）との情報を、上述の方法で学習した、畳み込み層を有する学習モデルオブジェクトに入力して得られた出力を教師データとして得ておく。また、小オブジェクトに情報提供者から提供された、黄斑部における神経繊維層の厚み（ＮＦＬ）と、黄斑部における神経節細胞層の厚み（ＧＣＬ＋ＩＰＬ）と、桿状体錐状体層の厚み（ＲＣＬ）との情報を入力して得た出力と、上記当該教師データとの差に基づいて小オブジェクトを学習処理することとしてもよい。このような方法は、いわゆる「蒸留法」として広く知られている処理であるので、ここでの詳細な説明は省略する。
【０１００】
本実施の形態の一例では、このような小オブジェクトを用いて、推定処理部２７′による推定処理を実行してもよい。
【符号の説明】
【０１０１】
１  視野感度推定装置、１１  制御部、１２  記憶部、１３  操作部、１４  出力部、１５  インタフェース部、２１  受入部、２２  網膜層厚特徴量情報抽出部、２３  視野感度特徴量情報抽出部、２４  ペア特徴量情報行列生成部、２５  結合特徴量情報行列生成部、２６  パラメータ推定部、２７，２７′  推定処理部、２８  出力部，３１  訓練処理部。
【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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【国際調査報告】
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