特に視野計等の眼科装置およびデータベースでデータ処理する手段を用いて実施する眼の視野を測定する視野計測方法であって、前記データベースは視野に関するデータセットを含み、前記眼の網膜を、前記視野を表す点21に分割し、前記網膜の前記点に、規定した強度の光刺激を与え、刺激に対する反応を測定結果として計算し、少なくとも2個の所定点P12、P16、P38、P52、P55、P65を測定し、前記所定点夫々を、解剖学的に独立した神経線維領域11、12、13、14、15、16に配置し、互いに対して統計的に有意な関係にし、前記眼の視野を、前記測定結果および前記データセットから導き出すことを特徴とする方法。前記測定した所定点P12、P16、P38、P52、P55、P65の前記測定した結果を、前記データベースに保存した、各点に夫々対応させたデータセットと比較し、眼の視野を、前記測定した結果と略対応すると前記比較によって明らかになった前記データセットから導き出すことを特徴とする、請求項1に記載の方法。前記所定点P12、P16、P38、P52、P55、P65に対する前記測定した結果と、前記データセットの点に対応させた前記データベースに保存した前記測定した結果との差を、前記比較する際に比較評価基準として使用することを特徴とする、請求項1または2に記載の方法。前記所定点P12、P16、P38、P52、P55、P65を、前記データベースから選択することを特徴とする、請求項1~3のいずれかに記載の方法。前記所定点P12、P16、P38、P52、P55、P65を互いに離間して配置することを特徴とする、請求項1~4のいずれかに記載の方法。所定の第1点P52、P55を、第1刺激を用いて測定し、別の第2刺激の強度を、前点の測定結果に応じて、所定の更なる第2点P12、P16に対して決定し、次に前記第2点を、前記第2刺激を用いて測定することを特徴とする、請求項1~5のいずれかに記載の方法。前記更なる刺激の強度を、前記次の点P12、P16に対して予測される前記データセットに含まれる前記測定結果を含めて、計算することを特徴とする、請求項6に記載の方法。2つの可能な強度の1つを、前測定結果に応じて選択することを特徴とする、請求項6または7に記載の方法。点21を、単一の刺激を用いて測定することを特徴とする、請求項1~8のいずれかに記載の方法。点21を、異なる強度を有する連続した刺激によって測定することを特徴とする、請求項1ないし8のいずれかに記載の方法。第3および第4所定点P16、P55を、前記第1および第2点P12、P52と同様な方法で測定することを特徴とする、請求項1~10のいずれかに記載の方法。前記4個の所定点P12、P16、P38、P52、P55、P65の1個を、それ自体の測定および前点P12、P16、P52、P55の測定の結果に応じて、再度測定してもよいことを特徴とする、請求項11に記載の方法。更なる所定点P12、P16、P38、P52、P55、P65を、2個の前点P12、P16、P38、P52、P55の前記測定結果に応じて、測定することを特徴とする、請求項1~12のいずれかに記載の方法。更なる所定点P65を、全ての前点P12、P16、P38、P52、P55の前記測定した結果に基づいて測定することを特徴とする、請求項13に記載の方法。追加の測定可能な点21を、前記所定点P12、P16、P38、P52、P55、P65の後の第1測定段階Aで測定することを特徴とする、請求項1~14のいずれかに記載の方法。全ての測定可能な点21を、更なる3測定段階B、C、Dで一緒に測定し、眼の視野を、全ての測定段階から前記測定した結果から得たメジアンから導き出すことを特徴とする、請求項15に記載の方法。前記第1測定段階A前に、規定強度を有する1つの光刺激を、各所定点P12、P16、P38、P52、P55、P65に与え、次に前記測定結果を用いて、前記第1測定段階Aの前記次の光刺激の強度を決定することを特徴とする、請求項15または16に記載の方法。従って、本発明の基本的な目的は、比較的少数の刺激で十分正確な測定結果を出せる眼の視野を測定する視野計測方法を提案することである。この目的を、請求項1の特徴を有する視野計測方法で解決する。眼の視野を測定する視野計測方法を、特に視野計等の眼科装置、およびデータベースでデータ処理する手段を用いて実施し、該方法では、データベースは視野に関するデータセットを含み、眼の網膜を、夫々が視野を表す視野内対応点を持つ複数の点に分割し、該網膜の点に、規定した強度の光刺激を与え、刺激に対する反応を測定結果または検査結果として計算し、少なくとも2個の所定点を測定し、所定点夫々を、解剖学的に独立した神経線維領域に配置し、且つ互いに統計的に有意な関係にし、眼の視野を、測定結果およびデータセットから導き出す。本発明による方法の範囲では、網膜上の第1所定点に刺激を与える。被検者が刺激に反応すること刺激を検出/刺激を検出しないにより、刺激の強度を考慮して、当該点に対する測定および検査結果とする。当該点では、特に被検者による検出/非検出反応を、常に測定値または測定結果と見なすが、これは全体的な結果において該反応が測定結果に常に繋がる、或は一回だけ測定する場合、該反応がそのまま測定結果を表すことがあるからである。視野測定を開始する際には、測定する所定点は既知の測定点であるものと想定する。本発明による方法は、互いに直接隣接する点に関して統計的関係が存在するのと同様に、互いに直接隣接していない、測定結果によって規定する網膜上の点の間にも統計的関係が存在する、という基本的な考えに基づいている。これに関連して、本方法を特徴付ける特徴は、統計的関係が認められる点を、互いに解剖学的に独立した神経線維領域に夫々配置することである。必要とする刺激数が増えるため、網膜内の同じ神経線維領域に位置する所定点を測定しないようにする。本方法によれば、神経線維領域を、神経線維領域を規定する機能的関係に基づいて特に細分化する。従来技術から知られる神経線維領域の定義では、同領域の形態学的定義を参照している。所定点間の統計的繋がりは、該点間にある確率の関係に基づいている。例えば、第2所定点の閾値または閾値範囲を、第1所定点の閾値に高い確率で代入できる。データベースに含まれる視野に関するデータセットは夫々、所定点の測定結果間で相関関係がかなり高いことに基づいて他の所定点の測定結果と関係させた所定点を含む。しかしながら、所定点は経験からいずれにせよ既知であるので、本方法を実施するのに、データベースから所定点を絶対に決定する必要はない。従って、所定点を、本方法に関しては、第1点として測定する固定点と考えてもよい。第1所定点を測定後、第2所定点を、刺激を与えて測定する。これら2点は、上述したように、統計的に関係しているので、測定結果を考慮して高い確率で実際に存在する該2点の測定結果から視野を推定するのが可能である。このために、多数の視野を含むデータベースを使用して、対象となる測定結果に対応する視野を、本方法の最終的な測定結果として生成する。このようにして、高精度の測定結果を、極めて少数の刺激を用いて得ることができ、それにより疲労に起因する測定の誤りを避けることができる。本発明の一般的な目的は、検査時間を現行の戦略より大幅に短縮し、それにより検査を繰返し可能且つ平均化可能とし、その結果大幅に安定した結果を提供し、変動を少なくして、継続を容易にすることである。安定した結果により、正常パターンを一層正確に規定でき、結果を一層再現可能にできる。その結果、病状について正常および安定状態と進行状態とを区別するが容易になる。測定した所定点の測定結果を、データベースに保存した、各点に対応させたデータセットと比較して、この比較によって測定結果と略対応すると示されたデータセットから眼の視野を導き出すことで、視野を測定結果として特に簡単に決定できる。所定点に対する測定結果と、データセットの点に対応させたデータベースに保存した測定結果との差を、比較する際の比較評価基準として使用すれば、測定結果とデータセットとの比較が更に向上するかも知れない。例えば、所定点の測定値と比べた実際の保存した測定結果または閾値との閾値の差によって、次の指定した点の測定結果を予測するために、局所的な偏差を推定できる。予測した閾値の局所的な偏差を決定するのに、回帰分析または何らかの同様なアプローチを用いてもよい。また、本方法を開始する前に規定した固定点としてではなく、データベースから所定点を選択して、所定点を採用することも可能である。このように、データベースが、本方法の一部として常に必要とする所定点を識別し、所定点を本方法の第1ステップで特定する役割を果たすこともある。そのため、データベースにおける変更が、所定点の選択に影響を与える可能性もある。また、所定点を互いに離間させて配置してもよい。つまり、所定点を互いに直接隣接して配置せずに、所定点をそれらの間に点を配置して互いからはっきりと分離させる。所定点間の相対的な距離を比較的広くして、その結果として、所定点を比較的均等に視野全体に分布させてもよい。そのため、所定点間の既に述べた統計的関係が、広く分離した点についても存在する可能性がある。例えば、所定点間の相対的距離を、直線の範囲における視野の空間的広がりの割合として表した場合、直線の長さの50以上としてもよい。本方法の有利な実施形態では、所定の第1点を第1刺激を用いて測定してもよく、別の第2刺激の強度を、所定の更なる第2点に対して、前の点の測定結果に応じて決定してもよく、続いて第2点を、第2刺激を用いて測定してもよい。そのため、第2点を対象とした刺激を、第1点の測定結果を分析した後に、第1測定結果に応じて選択してもよい。データベースを使用して、第2刺激と、閾値を高い確率で予測できる第2所定点に対する測定範囲を計算してもよい。このようにして、第2所定点に対する可能な閾値範囲を制限できると共に、全体的に少数の刺激が閾値を決定するのに必要となるという有利な結果となる。また、第2刺激の強度を、第2点対して高い確率で予測されるデータセットに含まれる測定結果を用いて、計算してもよい。一般に、標準偏差を、予測される測定結果または閾値または閾値範囲の全計算する際に考慮してもよい。前の測定結果に応じて、1または2つの可能な強度を選択するようにすれば、本方法を更に単純化できる。つまり、例えば所定点で特定の強度を有する刺激を患者が検出した場合、第2所定点を、第1強度を持つ刺激を用いて測定する。前の刺激を検出しなかった場合、第2強度を次の所定点に使用する。このように、2強度のどちらを用いるかの選択は、常に前の点に対する応答次第とする。これに関連して、可能な2強度の程度は、前述したように、次の点の予測される閾値の確率から導き出せる。可能な刺激の数を出来るだけ少なく抑えるために、単一の刺激を用いて点を測定するようにしてもよい。つまり、単一の刺激だけを与えた後に、その点の測定を完了し、この後に更なる点の測定を行なってもよい。従って、測定として規定する方法ステップにおける測定のために連続した刺激を用いるようには設定していない。或は、対照的に、異なる強度を有する連続した刺激を用いて、点を測定してもよい。そうすることで、例えば、閾値をより厳密に規定できる。本方法の範囲内での測定に関するこの規定によると、少なくとも2つの連続した刺激を用いて、点を測定する。勿論、単一の刺激と刺激の連続を、点測定夫々に対して混合することも考えられる。本方法の更なる実施形態では、第3または第4所定点を、第1点および第2点と同様の方法で測定してもよい。所定点の数を増やせば、視野を導き出す際に、より正確な結果を得られる。また、4所定点の1個を、それ自体の測定結果および前点の測定結果に応じて再び測定してもよい。このようにして、対象となる点の可能な閾値範囲を、前の結果を考慮して更により厳密に規定できる。このようにして、少数の刺激で更により正確な結果を得ることができる。また、更なる所定点を、前の2点の測定結果に応じて測定するようにしてもよい。つまり、2点の測定結果を用いて、以前測定していない所定点を測定し、その測定結果に従い刺激強度を調整する。例えば、第1および第3所定点の測定結果を踏まえて、第5所定点を測定してもよい。可能な次の方法ステップでは、更なる所定点を、前点全ての測定結果に基づいて測定してもよい。例えば、前点の全最終測定結果を、第6所定点を測定する際や対応する刺激を選択する際に、考慮してもよい。このようにして、結果の信頼性を更に高められる可能性がある。視野に関して比較的正確な読取および結果を得るために、更なる測定可能な点を、所定点の後に第1測定段階で測定してもよい。規定によって、所定点後の点を固定点としない、つまり該点を、実質的に任意に、または所定点の測定結果に応じて選択してもよい。従って、所定点後の点を、必ずしも本方法の開始時に特定せず、その代わりに、本方法の途中で決定してもよい。対象となる追加点は、互いに独立する神経線維領域から開始してもよい。第1測定段階では、全ての他の追加点も測定してもよい、或は他の数点だけを測定してもよい。第1測定段階の結果を、所定点および追加点を測定した結果から視野を導き出したものとしてもよい。本方法を、最大4測定段階から構成してもよく、全部で全てとなる測定可能な点を更なる3測定段階で測定し、眼の視野を、全測定段階から測定した結果から得た平均から導き出す。そのため、1視野を、各測定段階から導き出し、最終結果を、測定段階の4視野を平均化した視野としてもよい。このアプローチは、被検者の疲労の影響に配慮する必要がある場合に有利である。また、第1測定段階の前に、規定した強度を有する光刺激を所定点に与えて、その測定結果を用いて、第1測定段階の次の光刺激の強度を決定してもよい。このようにして、仮閾値を一層厳密に規定でき、従って更に本方法を単純化できる。例えば、測定結果を用いて、網膜における重大な欠陥を識別または推定してもよい。その結果、他の次の点測定を、必要に応じて省略または簡略化してもよい。本発明による方法を、視野計または他のそうした装置を使用して行なってもよく、視野計は、データベースでデータを処理する手段を含む。そうした種類の可能で有利な実施形態については、本方法のクレームにおける特徴の記載で明らかとなろう。次に、本発明について、添付図を参照して更に詳細に説明する。以下では、可能な視野計測方法のワークフローについて、図1~図14を参照して説明する。一般に、ドットマトリクスを使用して本方法を実施してもよい。図1では、1つの可能なドットマトリクス20を示し、測定可能な網膜の視野を表しているが、網膜については本明細書では図示しない。つまり、視野計を介して規定した強度の光点の形で、眼に刺激を与えるが、その刺激を、ドットマトリクス20に規定し、数カ所の神経領域を表す68個の点21中の1点に当てるようにしてもよい。点21に、ドットマトリクス20内で番号1~6668個中の2個は視野の盲点となるを付けて、一層容易に区別可能にする。以下では、点21の1つについて言及するが、どの点のことであるかを示すのに、フォーマットPnn以下の例では。P1~P66を使用する。ドットマトリクス20を6つの神経線維領域11~16に分割し、これらの神経線維領域を併せると網膜を表し、分離すると夫々異なる機能面を表すものとする。ドットマトリクス20のゾーン10は視神経乳頭、即ち、視野の盲点を表す。点P12、P16、P38、P52、P55、P65を所定の点、即ち、固定点として規定してある点21とする。本方法のワークフローによると、まず神経線維領域12および13にある点P52および点P12を4刺激で測定し、次に神経線維領域14および11にある点P55および点P16を4刺激で測定し、最後に神経線維領域15および16にある点P38および点P65を2刺激で測定するものとする。この連続した刺激における次の刺激強度を、常に、当該刺激の可能な閾値偏差に基づいて決定する。一般に、検討する閾値を、被検者の年齢および/または性別に対して修正する。図2は、患者から視た、視野計のドットマトリクス20を表したものである。検査ゾーン22は68個の点21から構成される。一番外側の円は患者から視角が中心から30°の範囲内を示しており、この円の範囲内に該点21により直交パターンを形成する。隣接する点21相互間は水平方向および垂直方向に患者から視角が夫々6°離隔している。点21をX軸およびY軸について対称的に配列し、X軸またはY軸の直上には点を配置しない。点21の最大偏心度を水平方向に/-27°、垂直方向に/-21°とする。図3~図8は夫々、点21における年齢で調節した閾値からの偏差に関する周波数分布プロットを示す。この場合、簡略化するために刺激強度を対数値として単位デシベルdBで表現している。図3~図5を一緒に見ると分かるように、点P52に対する測定図3を、通常の閾値より強度6.8dB高い第1刺激で実行する。反応見えるまたは見えないによって、この点の閾値の可能な偏差を、見えた場合3.1dB、見えなかった場合13.2dBと計算できる。さらに図6に従い、点P55を同様にして第2刺激、即ち、通常の閾値より5.4dB高い強度で測定して、可能な結果は、見えた場合1.8dB、または見えなかった場合11.8dBとなる。次に、点P12を、点P52の測定結果に基づいて、通常の閾値より1.94dBまたは12.3dB高い強度を有する、図4に示したような第3刺激で測定する。図5および図8は夫々、4つの可能な周波数分布を有するプロットを示している。図5で示すように、刺激強度を通常の閾値より19.4dB高くすると、測定結果は、通常の閾値よりも見えた場合0.3dB高く、見えない場合3.5dB高くなる。刺激を通常の閾値よりも12.3dB高くすると、測定結果は、刺激が検出された場合7.1dBとなり、刺激が検出されない場合20.9dBとなる。同じ手順をその後点P16に対する第4刺激で、図7および図8のプロットで示すように、点P55の結果に夫々応じて行なう。よって、これらの方法ステップの結果、点P12と点P16夫々に対する可能な4つの結果が出る。従って、まず被検者を、これまでに測定した点21の閾値に関して該当する特定の周波数分布によって、16のグループの内1グループに分類してもよい。図9で示すように、点P52を第5刺激で測定し、新たな強度を、第5刺激に対して点P52と点P12の結果に基づいて計算する。同様にして、点P55を、第6刺激を与えた後に再び計算する。図10で示すように、次に、第7刺激を点P12に与え、この場合、また第7刺激の強度を、点P12の前回の結果と点P52の再計算した結果に基づいて、再計算する。この手順を、同様にして点P16に対して第8刺激を用いて繰返す。点P52と点P55からの結果により、図11で示すように、第9刺激に対する強度を点P65に対して計算でき、最後に点P38を第10刺激で測定する。第10刺激の強度を、図12で示すように、前回の全ての点P12、P52、P65、P55、P16の結果から導ける。この検査は、10刺激に対して20~30秒かかる。最後に、まだ測定していない全ての点21の最大欠陥数を、6個の所定点21の測定値に基づいて回帰分析を用いて予測する。図13および図14で示すように、第1測定段階を完了するには、更なる点21を、所定点21の結果を用いて測定する。図14のAで示した第1測定段階のドットマトリクス20で分かるように、1個の所定点21を、神経線維領域11~16夫々で測定する。測定した点21夫々をここでは太字の数字で識別できる。文字Bで示した第2測定段階では、5個の点21を神経線維領域11で測定し、4個を神経線維領域12で、5個を神経線維領域13で、4個を神経線維領域14で、1個を神経線維領域15で、2個を神経線維領域16で測定する。続く、文字CおよびDで夫々示した第3、第4測定段階では、残りの点21全てを測定する。このようにして、数点だけを検討したなら軽視される可能性がある可能な重大な欠陥について結論を出すことも可能である。