(57)【要約】画像捕捉手段と、離隔配置された光源を持つ照射手段と、刺激手段と，画像処理ソフトウエアとを備える瞳孔計であって、前記照射手段は第一波長を持つ光を発生し、それを放射し、前記刺激手段は第二波長を持つ光を発生し、それを放射する。前記照射手段は前記画像捕捉手段の一方又は両方の側に配置されており、使用時は眼球に光を向け、前記画像処理ソフトウエアは、画像捕捉手段からデータを受け、該データをアルゴリズムに従い処理することで、眼球表面とカメラとの間の距離を確定する。
2006512126.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像捕捉手段と、離隔配置された光源を持つ照射手段と、刺激手段と，画像処理ソフトウエアとを備える瞳孔計であって、
前記照射手段は第一波長を持つ光を発生しそれを放射し、
前記刺激手段は第二波長を持つ光を発生しそれを放射し、
前記照射手段は前記画像捕捉手段の一方又は両方の側に配置されており、使用時は眼球に光を向け、
前記画像処理ソフトウエアは、画像捕捉手段からデータを受け、該データをアルゴリズムに従い処理することで、眼球表面とカメラとの間の距離を確定することを特徴とする瞳孔計。
【請求項２】
眼球表面とカメラとの間の距離を確定するとき、前記照射手段が与えた眼球表面の高輝度光を認識するとともに、高輝度光間の距離を計算することを特徴とする請求項１に記載の瞳孔計。
【請求項３】
前記照射手段で発生する光の波長は赤外スペクトルであることを特徴とする請求項１又は２に記載の瞳孔計。
【請求項４】
前記光源のそれぞれは赤外光発光ダイオードであることを特徴とする請求項３に記載の瞳孔計。
【請求項５】
前記画像捕捉手段は光学軸を有し、さらに前記光源は前記画像捕捉手段の光学軸にほぼ平行に光を発することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項６】
前記刺激手段は可視光スペクトルの光を発することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項７】
前記画像捕捉手段はカメラであることを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項８】
前記画像捕捉手段に取り付けられた光学フィルターをさらに備えていることを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項９】
前記光学フィルターは前記第一波長を持つ光のみの通過を許容することを特徴とする請求項８に記載の瞳孔計。
【請求項１０】
前記カメラはビデオ信号を発生することを特徴とする請求項７から９のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項１１】
前記カメラがＣＯＭＯＳデバイスであることを特徴とする請求項７から１０のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項１２】
前記画像検出手段はマイクロプロセッサーを有するマイクロコントローラをさらに含むことを特徴とする請求項１から１１のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項１３】
アナログデジタル変換器を備え、前記変換器は前記カメラと前記マイクロコントローラ間にあることを特徴とする請求項１２に記載の瞳孔計。
【請求項１４】
記憶手段をさらに備えることを特徴とする請求項１から１３のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項１５】
データ入力手段およびディスプレイ手段をさらに備えることを特徴とする請求項１から１４のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項１６】
外部のコンピュータにリンクするインターフェースをさらに備えることを特徴とする請求項１から１５のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項１７】
前記ハンドヘルド型であって、
前記画像捕捉手段、前記照射手段、前記刺激手段、前記画像処理ソフトウェア、データ入力手段、入力手段、ディスプレイ手段、コンピュータインターフェース、ハンドグリップを備えていることを特徴とする請求項１から１６のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項１８】
使用時、ユーザはディスプレイ手段に表示されている目の画像を確認可能であり、前記画像は前記画像捕捉手段で捕捉され、前記画像処理ソフトウエアで処理されていることを特徴とする請求項１８に記載の瞳孔計。
【請求項１９】
バッテリからなる電源をさらに備えることを特徴とする請求項１５又は１６に記載の瞳孔計。
【請求項２０】
前記画像処理ソフトウエアはアルゴリズムを有し、
前記アルゴリズムは、
ｉ）目を照射する照射手段に命令を与えるステップと、
ｉｉ）目の画像内の瞳孔を検出するステップと、
ｉｉｉ）検出した瞳孔のサイズを測定するステップと、
ｉｖ）カメラから目までの距離を確定するステップと、
ｖ）瞳孔の反射作用を刺激するステップと、
ｖｉ）瞳孔の反射作用を測定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１から１９のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項２１】
ｉｉ）目の画像内の瞳孔を検出するステップでは、各々が画素のグレースケール値である値が二次元に配列された形をとる画像データを獲得し、以下の手順で前記画像データを処理することを特徴とする請求項２０に記載の瞳孔計。
ｉ）  画像データをプログラムに読み込む
ｉｉ）  最も暗い画素を特定するためにプログラムを走らせる
ｉｉｉ）  最も暗い画素の暗さの関数として閾値を計算する
ｉｖ）  暗い又は瞳孔クラスのそれのように閾値よりも暗いものとしてすべての画素を特定し、記憶する
ｖ）  瞳孔クラスの各画素の縁値を計算する
ｖｉ）  縁値閾値を確定する、ここでは、閾値以上の縁値を持つすべての画素を瞳孔縁クラスと特定し、記憶する
ｖｉｉ）  瞳孔縁クラスの第一の画素を位置付けるため、そしてこの画素が瞳孔境界にあると仮定して、画像のサーチを行う
ｖｉｉｉ）  隣接する瞳孔の縁画素を接続するためにアルゴリズムを走らせる
ｉｘ）  瞳孔領域の矩形の大きさを計算し、該矩形内のｎ点をフィットさせる
ｘ）  瞳孔縁画素と一致する前記ｎ点のｎ／ｃ（ｃ：通常値）以上であるなら、瞳孔域と分類し、そして、ｎ／ｃ未満であるなら、新しい画像のサーチを始める
ｘｉ）  瞳孔半径を楕円の最大半径として記憶する
【請求項２２】
前記プログラムがデルフィ・プログラムであることを特徴とする請求項２１に記載の瞳孔計。
【請求項２３】
前記縁値は傾斜アルゴリズムに従い計算され、
前記傾斜アルゴリズムは、８画素アレイの中央画素Ｐ４を横切る全放射傾斜（Ｇ）が以下の式（１）に等しいとし、
さらに縁値閾値が全放射傾斜Ｇの関数であることを特徴とする請求項２１又は２２に記載の瞳孔計。
【請求項２４】
瞳孔縁クラスの第一の画素を位置付ける前記サーチは画像中心からのスパイラル・サーチであることを特徴とする請求項２１から２３のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項２５】
前記アルゴリズムは再帰的フラッド・フィル・アルゴリズムであることを特徴とする請求項２１から２４のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項２６】
前記値ｎが３２であることを特徴とする請求項２１から２５のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項２７】
前記値ｃが２であることを特徴とする請求項２１から２６のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項２８】
ｉｖ）カメラから目までの距離を確定するステップでは、前記照射手段による高輝度光を次の手順により特定することを特徴とする請求項２１から２７のいずれか一項に記載の瞳孔計。
ｉ）最も明るい画素を得るため画像を走査する
ｉｉ）画像を再走査し、最も明るい８以上の値を持つこれらの画素を高輝度光画素としてマークする
ｉｉｉ）高輝度光画素のｘ及びｙ方向の広がりを記録する
ｉｖ）その広がりの中心を計算する
ｖ）高輝度光画素が見つかるまで高輝度光の広がりをサーチする
ｖｉ）高輝度光画素の周囲領域をフラッド・フィルし、フィル領域の中心を計算する
ｖｉｉ）高輝度光の広がりの外に対してｖ）とｖｉ）の操作を繰り返す
ｖｉｉｉ）高輝度光領域の中心間の距離を計算し、その計算値を距離値として記憶する
【請求項２９】
高輝度光の広がりをサーチするとき、
高輝度光画素が見つかるまでその広がりの中心から高輝度光の広がりの一側のマルチパス拡大サーチを行うことを特徴とする請求項２８に記載の瞳孔計。
【請求項３０】
ｉｖ）カメラから目までの距離を確定するステップでは、前記照射手段による高輝度光を次の手順により特定することを特徴とする請求項２１から２７のいずれか一項記載の瞳孔計。
ｉ）閾値より大きい輝度値を持つ画素を得るため瞳孔周囲に中心を置く画素を走査する
ｉｉ）閾値より大きい輝度値を持つすべての画素をＨｉｇｈｌｉｇｈｔ＿Ｔｅｓｔ画素として分類する
ｉｉｉ）Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ＿Ｔｅｓｔ画素を接続する画素をフラッド・フィルし、画素の数とフィル領域の座標を記録する
ｉｖ）前記手順段階ｉｉｉ）からその領域を考えられる高輝度光として指定する
ｖ）すべての特定された考えられる高輝度光領域の垂直位置を比較し、最も近接した垂直揃えを持つ二つの高輝度光領域を特定する
ｖｉ）最も近接した垂直揃えを持つ二つの高輝度光領域の画素数と垂直方向に最も近接した高輝度光を隔てる画素数を比較する
ｖｉｉ）最も近接した垂直揃えを持つ二つの高輝度光領域の画素数の差が閾値以下であるなら、また垂直方向に最も近接した高輝度光を隔てる画素数が他の閾値以下であるとするなら、二つの高輝度光領域を高輝度光と分類する
ｖｉｉｉ）高輝度光領域の中心間の水平距離を計算し、その計算値を距離値として記憶する
【請求項３１】
瞳孔反射反応の刺激は次の手順で行われることを特徴とする請求項１から３０のいずれか一項に記載の瞳孔計。
ｉ）  瞳孔直径と距離を測定することにより絶対瞳孔直径を確定する
ｉｉ）  明るい光源で瞳孔をある時間刺激することで周期的な刺激を開始する
ｉｉｉ）  前記刺激動作の期間中又はその後で瞳孔抑制反応曲線を記録する
ｉｖ）  前記瞳孔抑制反応曲線を前記ディスプレイで表示する
【請求項３２】
絶対瞳孔直径はルックアップテーブルを参照して確定されることを特徴とする請求項１から３１のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項３３】
前記光源は、明るい白色光源であることを特徴とする請求項１から３２のいずれか一項に記載の瞳孔計。
【請求項３４】
コンピュータに請求項２０から３２のいずれか一項に記載のアルゴリズムを実行させるためのプログラム命令を備える画像処理ソフトウェア。
【請求項３５】
ｉ）請求項１から３３のいずれか一項に従い瞳孔計の照射手段で瞳孔を照射する段階と、
ｉｉ）請求項３４に従い画像処理ソフトウエアを走らせる段階と、
からなる瞳孔画像情報を得るための処理。
【請求項３６】
画像捕捉手段と照射手段と、刺激手段と、画像処理ソフトウエアと、ハンドグリップと、ディスプレイと、さらに命令手段とを備えるハンドヘルド型瞳孔計であって、
前記照射手段は第一波長を持つ光を発生しそれを放射し、
前記刺激手段は第二波長を持つ光を発生しそれを放射し、
前記照射手段は、使用時、眼球に光を向け、ユーザはディスプレイ手段に表示されている目の画像を観察可能であり、
前記画像は前記画像捕捉手段で捕捉され、画像処理ソフトウエアで処理されているハンドヘルド型瞳孔計。
【請求項３７】
添付の図面に実質示され、かつそれを参照して述べた瞳孔計。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は瞳孔計として一般に知られている装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
無意識患者の神経学的な評価において、瞳孔反応は診察作業の重要な一面であることは知られている。瞳孔のサイズ、光に対する反応、同等性（ｅｑｕａｌｉｔｙ）についての定期的な評価は、頭蓋内異常の虞がある場合、神経学的な病の早期発見には必須である。それゆえ、かかる評価は、医療補助的な、集中的な、そして高度な依存性看護の場で定期的に行われている。
【０００３】
現在現実に行われている方法では、瞳孔の反応を刺激し、瞳孔の元サイズに対し拡大させる明るい光を使用してこれらについて手操作による測定が行われている。
実際の測定では、それらは異なった瞳孔サイズを記録したカードのものと比較される。この評価方法は時間がかかり、かつ主観的である。
【０００４】
目の形状、その状態、観察疲れの評価ため、さらには麻薬、アルコールの検出のために瞳孔計が開発されている。
ハンドヘルド型瞳孔計については米国特許第６，０２２，１０９（Ｄａｌ  Ｓａｎｔｅ）に記載されている。
この瞳孔計は、光の刺激に対して瞳孔直径及び瞳孔反応を検出し測定する。アルコール又は麻薬の診断を行うソフトウェアも記載されている。しかし、瞳孔計の使用にはユーザの積極的な関与が必要である。
【０００５】
他のハンドヘルド型瞳孔計は米国特許第６，１９９，９８５（Ａｎｄｅｒｓｏｎ）に記載されている。この特許明細書には、瞳孔からの光学的なパワーの測定方法が記載されている。しかし、ここに記載の瞳孔計は複雑な視力測定部品を必要とする。
その他のハンドヘルド型瞳孔計は米国特許第ＵＳ  ６，２６０，９６８（Ｓｔａｒｋ）．に記載されている。この装置はＬＣＤディスプレイを備えており、このディスプレイを介してオペレータに操作を促す。ここに記載の瞳孔計は「スポットフライング」アルゴリズムを用いて、瞳孔に合った環境を、そして瞳孔半径を設定する。瞳孔計は診察支援用のソフトウェアを備えている。繰り返すが、この瞳孔計では、複雑な視力測定部品が必要とされる。
【０００６】
それ故、改良した瞳孔計を提供する。
【特許文献１】米国特許第６，０２２，１０９号明細書
【特許文献２】米国特許第６，１９９，９８５号明細書
【特許文献３】米国特許第６，２６０，９６８号明細書
【発明の開示】
【０００７】
本発明のある観点からは下記の瞳孔計が提供される。すなわち、画像捕捉手段と、離隔配置された光源を持つ照射手段と、刺激手段と，画像処理ソフトウエアとを備える瞳孔計であって、前記照射手段は第一波長を持つ光を発生し、それを放射し、前記刺激手段は第二波長を持つ光を発生し、それを放射し、前記照射手段は前記画像捕捉手段の一方又は両方の側に配置されており、使用時は眼球に光を向け、前記画像処理ソフトウエアは、画像捕捉手段からデータを受け、該データをアルゴリズムに従い処理することで、眼球表面とカメラとの間の距離を確定することを特徴とする瞳孔計である。
【０００８】
本発明の他の観点からは下記の画画像処理ソフトウエアが提供される。すなわち、コンピュータに本発明による独創的なアルゴリズムを実行させるためのプログラム命令を備える画像処理ソフトウェアである。
【０００９】
このソフトウェアは記録媒体で具現化され、コンピュータメモリに記憶され、読み取り専用メモリで具現化され、電気信号で実行される。
本発明のさらに他の観点からは下記の瞳孔画像情報を得るための処理が提供される。すなわち、ｉ）本発明による独創的な手順に従い瞳孔計の照射手段で瞳孔を照射する段階とｉｉ）本発明による他の独創的なに従い画像処理ソフトウエアを走らせる段階からなる下記の瞳孔画像情報を得るための処理である。
【００１０】
本発明のさらに他の観点からは下記の瞳孔画像情報を得るための処理が提供される。すなわち、画像捕捉手段と照射手段と、刺激手段と、画像処理ソフトウエアと、ハンドグリップと、ディスプレイと、さらに命令手段とを備えたハンドヘルド型瞳孔計であって、前記照射手段は第一波長を持つ光を発生しそれを放射し、前記刺激手段は第二波長を持つ光を発生しそれを放射し、前記照射手段は、使用時、眼球に光を向け、ユーザはディスプレイ手段に表示されている目の画像を見、前記画像は前記画像捕捉手段で捕捉され、画像処理ソフトウエアで処理されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図２は瞳孔計の実施例の構成要素を示す。瞳孔計はカメラボード１０、フィルター１２、一対の赤外光発光ダイオード（ＩＲ−ＬＥＤ）１３、白色光を発生する発光ダイオード（ＬＥＤ）１４を備える。カメラボード１０はカメラを有し、このカメラは、本例では、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）カメラ１１である。フィルター１２は、本例では、赤外線を通過させるフィルターである。カメラ１１及びＬＥＤ１３，１４は基板に取り付けられており、この基板は、本例では、回路基板１５である。フィルター１２はカメラ１１のレンズの前に取り付けられている。
【００１２】
カメラボード１０は制御基板２０に適切な配線で接続されている。制御基板２０にはアナログインターフェース２１、マイクロコントローラ２２、メモリモジュール２３、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェース２４が取り付けられている。アナログインターフェース２１、メモリモジュール２３、ＵＳＢインターフェース２４は、適切な配線２５でマイクロコントローラ２２に接続されている。アナログインターフェース２１はカメラボード１０からのアナログビデオ信号をデジタルに変換する。マイクロコントローラ２２はカメラボード１０からの画像獲得のための制御信号並びにコンピュータへの画像データ伝送のための制御信号を与える。なお、このコンピュータはカスタムな瞳孔検出及び測定ソフトウェアを備えており、この例では、ラップトップコンピュータ２６である。ラップトップコンピュータはＵＳＢインターフェース２４を介してマイクロコントローラ２２に接続されている。だが、カスタムな瞳孔検出及び測定ソフトウェアでプログラムされたコンピュータはハンドヘルド型瞳孔計の一部として容易に形成可能である。かかる装置について、図２０から図２２を参照して説明する。
【００１３】
また、制御基板２０にはメモリモジュール２３が載置されている。このメモリモジュールハ、コンピュータ２６に画像データを送る前にカメラボード１０から獲得する画像データを記憶する他のスタテックＲＡＭを備える。ＵＳＢインターフェース２４は、標準ＵＳＢインターフェースを介し画像フレームの変換及び伝送用の物理インターフェースを与える。
【００１４】
本例では、コンピュータ２６は、オペレーティング・システムとして「マイクロソフトウィンドゥズ９５（登録商標）」を使用しており、使用するソフトウェアはカメラで発生される画像の中の瞳孔を検出及び測定するカスタムソフトウェアである。
図３を参照する。ＩＲ−ＬＥＤ１３は眼球３０に向け、さらに瞳孔３１の側部に向けて光を照射する。瞳孔３１の側部に光を向けることで眼球を照射し、これにより瞳孔に入る光線のほとんどは網膜で内部的に反射され、そして吸収される。このようにカメラは目の表面からの反射光を捉えるだけであり、瞳孔は黒い領域として現れる。
【００１５】
フィルター１２はカメラに入る可視光を完全に遮断するためのものである。
この光遮断により周囲光の影響を受けることがなくなり、測定器の正確な測定が可能となる。
図４と図５には、周囲光（図４）と赤外光（図５）の下では、目の表情に違いがあることが示されている。図５では、瞳孔３と虹彩２との間のコントラストは図４のものよりも大きくなっている。また、図４のものと比べて周囲にあるものが非常に少ない。
【００１６】
ＩＲ−ＬＥＤ１３からの反射が、図５においてははっきり見える。さらに、これら高輝度の反射光間の距離はカメラから目までの距離の目安として利用される（ＩＲ−ＬＥＤが目に近ければ近いほど、高輝度反射光間の距離は大きくなる。）。
図２３を参照する。目１は、ＩＲ−ＬＥＤ１３で発射される光ビーム３２の赤外スペクトルの光で照射される。カメラ１１は眼球３０の表面の高輝度光３３を捉える。瞳孔サイズの出力を発生する瞳孔計については、ＩＲ−ＬＥＤ１３からのそれぞれの高輝度光の検出が可能とならなければならない。それ故、これらの光は眼球表面である距離内とならねばならない。光ビーム３２の端部は点線で示している。ＩＲ−ＬＥＤが眼球表面から大きく離れていれば、二つの個別の高輝度光３３が眼球表面に現れない場合、これらは重複するのは明らかである。逆に、ＩＲ−ＬＥＤが眼球表面で近接し過ぎている場合は、眼球３０の表面の中央部より、むしろ目蓋に近接して配置されるように、非常に離れる。かかる状況では、高輝度光の検出はできない。それ故、瞳孔計が、Γｍｉｎ−Γｍａｘの範囲をはずれると、瞳孔計ソフトウェアは計測エラー信号を発生する。なお、Γｍｉｎ＝ＩＲ−ＬＥＤから眼球３０の表面までの最小距離であり、Γｍａｘ＝ＩＲ−ＬＥＤから眼球３０の表面までの最大距離である。アルゴリズムは、次の捕捉画像の瞳孔検出後に、計測ステップを再び開始する。
【００１７】
図２０から図２２を参照すると、ハンドヘルド型瞳孔計が図示されている。ハンドヘルド型瞳孔計はカメラボード１１０、フィルター１１２、一対の赤外光発光ダイオード（ＩＲ−ＬＥＤ）１１３、白色光を発生する発光ダイオード（ＬＥＤ）１１４を備える。カメラボード１１０はカメラを有し、このカメラは、本例では、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）カメラ１１１である。フィルター１１２は、本例では、赤外線を通過させるフィルターである。カメラ１１及びＬＥＤ１１３、１１４は基板に取り付けられており、この基板は、本例では、回路基板１１５である。フィルター１１２はカメラ１１１のレンズの前に取り付けられている。
【００１８】
カメラボード１１０は制御基板１２０に接続されており、該基板にはアナログインターフェース１２１、マイクロコントローラ１２２、メモリ１２３、そしてコンピュータインターフェース１０６が載置されている。アナログインターフェース１２１、メモリ１２３、そしてコンピュータインターフェース１０６は、適切な配線１２５でマイクロコントローラ１２２に接続されている。アナログインターフェース１２１はカメラボード１１０からアナログビデオ信号を受け、デジタル信号に変換する。マイクロコントローラ１２２はカメラボード１１０からの画像獲得用の制御信号を与える。さらに、マイクロコントローラ１２２はカスタムな瞳孔検出／測定ソフトウェアに画像データを送り、そしてそのソフトウェアを走らせる。
【００１９】
既に述べたように、制御基板１２０にはメモリモジュール１２３が載置されている。このメモリモジュールは、マイクロコントローラ１２２のカスタムな瞳孔検出／測定ソフトウェアにより使用されるカメラボード１１０から得られる画像データを記憶するさらなるスタテックＲＡＭを備える。
コンピュータインターフェース１０６は外部のコンピュータにデータを送る物理的なインターフェースを与える。コンピュータインターフェーは患者の記録で、又は研究目的で試験結果を記憶できるのがのぞましい。そして、ハンドヘルド型装置１００は多数の結果を記録するに十分なメモリを持っているが、装置を連続して使用するには、メモリ１２３を時間を追ってクリアしなければならない。
【００２０】
図３を参照して説明した装置のように、ＩＲ−ＬＥＤ１１３は眼球３０に向け、さらに瞳孔３１の側部に向けて光を照射する。瞳孔３１の側部に光を向けることで眼球を照射し、これにより瞳孔に入る光線のほとんどは網膜で内部的に反射され、そして吸収される。このようにカメラは目の表面からの反射光を捉えるだけであり、瞳孔は黒い領域として現れる。
【００２１】
（瞳孔計ソフトウェア）
ソフトウェアの主な機能は目の画像を解釈すること、そしてその画像内で瞳孔を検出し、分類することである。ソフトウェアはボーランド・デルファイ（Borland Delphi）を使用して開発された。この例では、そのソフトウェアはマイクロソフトウンドゥズ（Microsoft Windows：登録商標）のオペレーティング・システムの下で実行される。基本的な要件は、画像内の円（すなわち、瞳孔）を検出する能力である。このタスクに利用可能な公知のアルゴリズムには、ハフ変換、パラメトリックマッチング、そして神経回路網分類がある。だが、これらの方法では、集中的な計算を行わねばならず、最適性能を得るには浮動小数点数処理を必要とする。
【００２２】
本発明の目的の一つは、スタンドアロン型のハンドヘルド型瞳孔計を提供することである。このため、比較的低い仕様のマイクロプロセッサを使用せねばならず、本発明のアルゴリズムは単純な多段分類アルゴリズムとなる。このアルゴリズムは画像内の瞳孔を分類するため整数数学関数を使用する。
図１を参照する。完全な眼球１が図示されている。つまり、虹彩２が眼球１の中心にあり、瞳孔３が虹彩２の中心にある。瞳孔３と虹彩２が完全な円となっている。虹彩２と瞳孔３との間の境界４はシャープであり、目の最も暗い部分が瞳孔３である。
【００２３】
本発明のソフトウェアは上述した完全な目をモデルとして以下の前提を定め、その前提にもとに構築される。
１）瞳孔は画像の最も暗い部分である。
２）瞳孔と虹彩との境界は最もシャープな縁である。
３）瞳孔と虹彩との境界は楕円である。
【００２４】
ソフトウェアは三つの原理的な機能を備える。
１．瞳孔の分類：目の画像での瞳孔の検出と測定
２．距離計測：目の表面からのＩＲ−ＬＥＤ光の反射光の検出及び測定、これによりカメラから目までの距離の計算がおこなわれる
３．刺激：光刺激に対する瞳孔反射作用の測定
【００２５】
（瞳孔の分類）
本発明の分類アルゴリズムによれば、瞳孔を画像の他の暗い領域、例えば影から区別でき、さらに瞳孔境界内での干渉、例えばまつげ、高輝度の光から区別できる。
制御基板２０は新しい画像を毎秒２００ｍｓでＵＳＢインターフェース２４を介して送る。画像は６ビット値の二次元アレイ（１２８×１２８画素）として戻される。各ビット値は関連画像のグレースケール強度を表し、０から６３の範囲の値をとる。この画像は以下の手順で処理される。
【００２６】
１）  最も暗い（Ｖｄａｒｋ）画素及び最も明るい（Ｖｌｉｇｈｔ）画素が計算され、そして記憶される。生の画像がデルフィ・プログラムに読み込まれるにつれ、最も暗い画素（Ｖｄａｒｋ）と最も明るい画素（Ｖｌｉｇｈｔ）が計算され、記憶される。
ついで、閾値がこれらの値を用いて計算される（図６を参照）。
Ｔｄａｒｋ＝Ｖｄａｒｋ＋４
Ｔｌｉｇｈｔ＝Ｖｌｉｇｈｔ−２
【００２７】
２）  この暗さ閾値（Ｔｄ）以下の値を持つすべての画像画素はＰＵＰＩＬクラスに分類される（図７）。
３）  これらＰＵＰＩＬクラスの画素それぞれを横切る縁の値は以下の単純な傾斜アルゴリズムを用いて計算される。Ｇは、全放射傾斜である。
【００２８】
【数１】
2006512126.tif 000003
【００２９】
このアルゴリズムは中央の画素（Ｐ４）を横切る全放射傾斜（Ｇ）を発生する（図８）。
【００３０】
４）  ８以上の縁値（Ｇ）を持つ画像画素のすべてはＰＵＰＩＬ  ＥＤＧＥクラスに分類される（図９）。８の瞳孔縁は有効な縁画素を識別する値として実験的な手法を用いて選択される。
５）  実際の瞳孔となるに十分なＰＵＰＩＬ−ＥＤＧＥ画素の領域を位置付けるために、スパイラル・サーチが画像の中心（位置付け速度を改良するための前のフレームからの有効瞳孔の中心）から開始され、ＰＵＰＩＬ−ＥＤＧＥ画素を位置付けるために使用され、そして、これは瞳孔境界に位置するものとされる（図１０）。
【００３１】
６）  サーチがＰＵＰＩＬ−ＥＤＧＥ画素を位置付けたとき（図１０）、すべてのＰＵＰＩＬ−ＥＤＧＥ画素が再帰的フラッド・フィル・アルゴリズムを使用して接続される。本フィル・アルゴリズムは、また、隣接画素の数及びその広がりを追跡し、これより瞳孔域の幅と高さを出す（図１１）。フィル・アルゴリズムが１６以上の画素を接続すると、この領域は瞳孔境界であるとされ、そしてアルゴリズムはステップ７に進む。フィル・アルゴリズムが１６以下の画素を接続すると、この領域は瞳孔境界であるとするには小さ過ぎるとされ、そして、他のＰＵＰＩＬ−ＥＤＧＥ領域が見つかるまで、又は画像の端に達するまでスパイラル・サーチ（５）が続けられる。スパイラル・サーチが終わるまで瞳孔境界が確定できないときは、アルゴリズムが、次の画像を捕捉して、ステップ１で再び処理を開始する。
【００３２】
ステップ５とステップ６で、スパイラル・サーチでＰＵＰＩＬ−ＥＤＧＥがヒットされる度に、その領域に流し込みが行われ、瞳孔とするに十分な大きさの領域を見出そうとする。
瞳孔が特定されたとき、スパイラル・サーチは存在している（ｅｘｉｓｔ）。
【００３３】
（再帰的フラッド・フィル）
再帰的フラッド・フィル・アルゴリズムは目標画素を設定し、そして他のＰＵＰＩＬ−ＥＤＧＥ画素用の、それに隣接する四つの画素を北−西−南−東の順序でそれぞれ試験する。かかる画素が見つかると、アルゴリズムは直ちにそれを呼び出し、その新しい画素を目標画素とする。代表的なフィル・パターンの拡大図を図１２に示す。第一の枝は、それ自身を９回呼び出すルーチンで満たされ、ＰＵＰＩＬ−ＥＤＧＥ画素が見出されなくなると停止し、第二の枝（点線矢印）のサーチが始まる。このようにして、ルーチンは隣接のすべてのＰＵＰＩＬ−ＥＤＧＥ画素が設定されるまで継続する（図１２）。
瞳孔境界領域の矩形寸法はフラッド・フィルの広がりをもとに計算され、３２点からなる楕円はこの矩形領域内に埋め込まれる。１２以上の点がＰＵＰＩＬ−ＥＤＧＥ画素をヒットするなら、この領域はＰＵＰＩＬと分類される。そして、距離検出が始まる。でなければ、サーチが次の捕捉画像について再び始まる。瞳孔の直径はこの楕円の最大直径と定義される（図１３）。
【００３４】
（距離計測）
有効な瞳孔が分類されていると、赤外ＬＥＤからの高輝度光が瞳孔に近接して画像に現れることは知られている。計算速度を改善し、まぶたなどから人為的なものを取り除くために、瞳孔の周りの領域のみがサーチされる。
距離計測の第一の手順が図１４〜図１８に示されており、以下これを説明する。このサーチにより、有効な高輝度の光に属しうる個別の画素群が特定される。
【００３５】
図１４を参照する。瞳孔のまわりに中心を置き、８４×６４画素の大きさを持つサーチ領域を走査し、前に与えられた閾値Ｔｌｉｇｈｔ以上の値を持つ画素を識別する。これらの画素はＨＩＧＨＬＩＧＨＴ  ＴＥＳＴ画素と分類される。かかる画素を見出したときは、ＨＩＧＨＬＩＧＨＴ  ＴＥＳＴ画素を結びつけているフラッド・フィルが開始され、この間ピクセルの数及びフィル領域の中心座標が記録される。
【００３６】
考えられる高輝度光は４〜２５６画素内の画素カウントを持つフィル領域と定義される。そして図１５はかかる領域の特定を示す。これら領域は考えられる高輝度光として指定され、これらの中心座標及び画素カウントはメモリの使用を最小にするためアレイ状に記憶される。最大１６の領域が記憶できる。
図１６に示すように、全サーチ領域が走査され、二つ以上の高輝度領域が特定され、垂直方向の揃えが最も近い二つの領域を特定するために、全領域の垂直位置が比較される。
【００３７】
図１７はかかる二つの領域の特定を示している。
適切に揃った高輝度領域が二つ以下であるとき又は全くないときは、アルゴリズムは距離情報を引き出し得ず、そして「計測エラー」信号が発生され、次の捕捉画像について瞳孔検出作業が再び開始される。
図１８は最終の距離測定ステップを示す。特定された有効な高輝度領域の両方について、それらの中心間の水平距離、赤外光ＬＥＤ位置の配置、そしてそれにより発生される光により、ソフトウェアは患者の眼球の表面からの瞳孔計の距離を正確に計算できる。眼球までの距離が有効な検出距離ｒmax−ｒmin外であると、アルゴリズムは「計測エラー」信号を発生し、次の捕捉画像について瞳孔検出作業が再び開始される。
【００３８】
第二の距離計測処理を図２４〜図２８を参照して以下に説明する。
図２５を参照する。領域が再び走査され、ＢＲＩＧＨＴＥＳＴ＝８以上の値がＨＩＧＨＬＩＧＨＴ画素としてマークされる。ＨＩＧＨＬＩＧＨＴ画素の最大ｘ／ｙ範囲が記録され、その範囲の中心が計算される。
ＣｅｎｔｒｅＸ＝（Ｍａｘ  Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ  Ｘ−Ｍｉｎ  Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ  Ｘ）／２
ＣｅｎｔｒｅＹ＝（Ｍａｘ  Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ  Ｙ−Ｍｉｎ  Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ  Ｙ）／２
【００３９】
図２６は画素の水平線を示し、中央画素（ＰＡＳＳ１）から開始されており、中央線の垂直方向に見て上下に一つの画素（ＰＡＳＳ２．．．）が延びており、これらは、ＨＩＧＨＬＩＧＨＴ画素が見つけられるまで右手に走査される。
図２７はフラッド・フィルされたＨＩＧＨＬＩＧＨＴ領域を示す。その領域の中心はフラッド・フィルの広がりから計算される。ついで、中央画素の左手の画素に対し、ステップ１６と１７が繰り返される。
図２８は次のステップを示す。特定された高輝度領域があり、その領域の中心間の水平距離が基準距離として使用される。
【００４０】
（刺激）
瞳孔画素の直径の測定値と距離から絶対瞳孔直径（ｍｍ）を計算するためルックアップテーブルが使用される。有効な瞳孔の測定が行われたとき、システムは周期的な刺激動作を開始することができ、これにより、明るい白色光源による刺激を行った後の瞳孔抑制反応曲線を得られる。発光ダイオード１４は白色光を発生する。周期的な刺激動作において、発光ダイオード１４の駆動が行われる。本例では、その間、発光ダイオード１４は約６００ｍｓ間駆動される。
【００４１】
刺激期間中、瞳孔直径が連続的に測定され、記録される。これらの動作は上述のアルゴリズムを使用して行われ、また、ＬＥＤを駆動しながら行われる。ついで、図１９に示す瞳孔直径のグラフを作成する。典型的な反応曲線を以下に示す。
【００４２】
次の測定が可能である場合、
Ｌ  待ち時間  （ｍｓ）：刺激の開始と収縮の始まりとの間の時間
Ａ  収縮振幅（ｍｍ）：中間後刺激直径と最小刺激毎直径との間の差
Ｔｃ  収縮時間（ｍｓ）：待ち時間の終わりから最小瞳孔直径までの時間
図２０から図２２を参照して述べたハンドヘルド型瞳孔計の場合、グラフはハンドヘルド装置のディスプレイ１０２、つまりＶＤＵに表示可能である。
【００４３】
反応曲線それ自体は診察に利用可能である。つまり、反応曲線は診察を行うエキスパートシステムの一部となることができる。
本発明では、眼球の表面とカメラ間の距離の計算が可能となる。カメラと眼球表面との間の所定の距離を得るのに固定寸法のスペーサを必要としない。
さらに、患者を検査するとき、患者がその頭部を動かさないで、一定の方向を見る必要がない。検査を受ける患者の瞳孔をカメラの中心に合わせる必要がない。赤外光ＬＥＤが瞳孔の近接域に高輝度光を与えている限り、本発明の瞳孔計は機能する。半意識又は無意識の患者の検査が行え、また必要な指示に従えない患者、例えば、子供、障害者、動物等の患者に瞳孔計を用いることができる。瞳孔が画像の中心の暗い領域であると言うより、瞳孔が画像のどこかの暗い瞳孔を見つけるのである。
【００４４】
本発明は、いろいろな手術に使用される単純で比較的低価格の装置を提供する。さらに、本発明は、瞳孔反応を評価するための信頼性のある手段を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】完全な目を示す図。
【図２】瞳孔計のブロック図。
【図３】眼球を示す図。
【図４】周囲光下の目の画像を示す図。
【図５】赤外光下の目の画像を示す図。
【図６】画像処理が行われる前に瞳孔計で撮影された生の画像を示す図。
【図７】暗い画素を特定した後の図６の画像を示す図。
【図８】瞳孔の縁を特定するために使用される表を示す図。
【図９】瞳孔の縁の特定後の図７の画像を示す図。
【図１０】スパイラル・サーチの開始時の図９の画像を示す図。
【図１１】図９の画像を示す図であり、瞳孔の縁画素が互いに隣接している。
【図１２】再帰的フラッド・フィル・アルゴリズムを示すテーブル。
【図１３】図１１の画像を示す図であり、特定された瞳孔が矩形で特定されている。
【図１４】瞳孔計の赤外ＬＥＤからの高輝度の光に曝されたときの瞳孔に近接した目の一部の画像を示す図。
【図１５】図１４の画像であって、マークした、考えられる高輝度の光が示されている。
【図１６】図１５の高輝度垂直座標の比較を示す図。
【図１７】近接した垂直揃えを持つ図１６の高輝度光の特定を示す図。
【図１８】図１７の画像であって、二つの有効な高輝度の光間の、マークされた距離が示されている。
【図１９】光刺激に対する瞳孔直径の時間反応を示すグラフ。
【図２０】ハンドヘルド型瞳孔計の断面図。
【図２１】図２０に示す瞳孔計の平面図。
【図２２】図２０及び図２１に示す瞳孔計のブロック図
【図２３】目に近接して配置された本発明の瞳孔計を示す図。
【図２４】瞳孔計の赤外ＬＥＤからの高輝度の光に曝されたときの瞳孔に近い目の一部の像を示す図。
【図２５】図１４の画像であって、マークした、考えられる高輝度の光が示されている。
【図２６】図１５のマークした高輝度光を示す図。
【図２７】図１４の画像であって、高輝度の光からマークした中心までの距離が示されている。
【図２８】図１４の画像であって、マークした高輝度の光間の距離が示されている。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【国際調査報告】
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