JP2005143708A - 眼科手術シミュレーション方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

【課題】
被検眼の手術により角膜、水晶体の状態を変更することで、視機能がどの様に変化するか、眼球光学系の眼光学特性がどの様に変化するか、或は病期が進むことで視機能がどの様に変化するかを容易に知ることができる様にする。
【解決手段】
被検眼眼底からの反射光束により形成された光束の光量分布特性を測定し、該測定値から算出された前記被検眼の第１の眼光学特性関数と、前記被検眼の測定された眼球光学系の各要素の光学データから算出した第２の眼光学特性関数とを比較し、前記第１の眼光学特性関数に対し前記各光学データの少なくとも１つを変化させながら、前記第１の眼光学特性関数と前記第２の眼光学特性関数とをマッチングさせるステップと、マッチングにより眼球光学系の各要素の最適な光学データを確立する第２のステップと、該第２のステップにより確立した光学データの内、目の手術により矯正する少なくとも１つの光学データを変化させ、変化した光学データに基づき手術後の眼光学特性を演算する第３のステップを有する。
【選択図】 図３

Description

本発明は、角膜、水晶体等の手術等の眼科手術の効果を施術前に、認識可能とする眼科手術シミュレーション方法及びその装置に関するものである。

被検眼の正確な眼光学特性を測定する方法、例えば本出願人の先の出願に係る特許文献１に示される様に、被検眼眼底に対し光束を投影し、被検眼眼底からの反射光束を受光して被検眼の正確な眼光学特性を測定する眼光学特性を測定する方法、装置が知られ、又被検眼眼底に対し光束を投影し、被検眼眼底からの反射光束を受光して得られる光量強度分布から、被検眼眼底に所要の視標を投影した場合に形成される視標像をシミュレーションする眼光学特性を測定する方法及びその装置を本出願人は特許文献２に於いて示している。

上記装置により、被検眼眼底ではどの様な像が形成されるかをシミュレーションして所要の表示装置に表示させることで、他覚的に認識可能となる。

又、角膜にレーザ光線を照射し、角膜を変形させ、被検眼の屈折力を矯正する手術、或は白濁した水晶体を持つ白内障患者の水晶体を摘出して眼内レンズを挿入する手術が知られている。

然し乍ら、どの様な手術を行うと、手術後にどの様な眼光学特性になるかについては、精密にシミュレーションする装置は知られていない。

この為、手術後の眼光学特性の改善等、施術効果については、施術者の経験に基づき判断され、被検眼のどの部位をどの様に手術するかは、施術者の経験に基づいており、施術効果も施術者の熟練度に影響されるものであった。

又、病期の進行により視機能がどの様に変化するかについても、具体的に知る方法はなく、医者の経験、過去のデータにより予測するだけであった。

特開２００３−１１１７２９号公報

特開２００３−７０７４１号公報

本発明は斯かる実情に鑑み、被検眼の角膜、水晶体の状態を手術により変更することで、視機能がどの様に変化するか、眼球光学系の眼光学特性がどの様に変化するか、或は病期が進むことで視機能がどの様に変化するかを容易に知ることができる方法及び装置を提供するものである。

本発明は、被検眼眼底からの反射光束により形成された光束の光量分布特性を測定し、該測定値から算出された前記被検眼の第１の眼光学特性関数と、前記被検眼の測定された眼球光学系の各要素の光学データから算出した第２の眼光学特性関数とを比較し、前記第１の眼光学特性関数に対し前記各光学データの少なくとも１つを変化させながら、前記第１の眼光学特性関数と前記第２の眼光学特性関数とをマッチングさせるステップと、マッチングにより眼球光学系の各要素の最適な光学データを確立する第２のステップと、該第２のステップにより確立した光学データの内、目の手術により矯正する少なくとも１つの光学データを変化させ、変化した光学データに基づき手術後の眼光学特性を演算する第３のステップを有する眼科手術シミュレーション方法に係るものである。

又本発明は、被検眼眼底からの反射光束により形成された光束の光量分布特性に基づき算出された前記被検眼の第１の眼光学特性関数と、前記被検眼の測定された眼球光学系の各要素の光学データから演算された第２の眼光学特性関数とを比較演算し、前記第１の眼光学特性関数と前記第２の眼光学特性関数とがマッチングする様に前記眼球光学系の各要素の光学データを変更し、マッチング状態での各要素の光学データを確定する第１の演算部と、確定後の前記光学データの少なくとも１つを変更した場合の眼光学特性関数を演算する第２の演算部と、該第２の演算部での演算結果を基にシミュレーション画像を演算する第３の演算部と、少なくとも前記第３の演算部の演算結果を表示する表示部とを具備する眼科手術シミュレーション装置に係るものである。

本発明によれば、被検眼眼底からの反射光束により形成された光束の光量分布特性を測定し、該測定値から算出された前記被検眼の第１の眼光学特性関数と、前記被検眼の測定された眼球光学系の各要素の光学データから算出した第２の眼光学特性関数とを比較し、前記第１の眼光学特性関数に対し前記各光学データの少なくとも１つを変化させながら、前記第１の眼光学特性関数と前記第２の眼光学特性関数とをマッチングさせるステップと、マッチングにより眼球光学系の各要素の最適な光学データを確立する第２のステップと、該第２のステップにより確立した光学データの内、目の手術により矯正する少なくとも１つの光学データを変化させ、変化した光学データに基づき手術後の眼光学特性を演算する第３のステップを有するので、眼球光学系の各要素の光学データを変更して変更後の眼光学特性をシミュレーションすることができ、手術により視機能の変化を予想することが可能となり、又どこの部位をどの様に治療すればよいかが予想でき、効果的な手術を行うことが可能となる。又、病期が進むことで、視機能がどの様に劣化するか等が予想でき、最適な治療が可能となる等の優れた効果を発揮する。

以下、図面を参照しつつ本発明を実施する為の最良の形態を説明する。

先ず、図１に於いて手術シミュレーション装置の概略を説明する。

図中、１は入力部であり、２は演算処理装置、３は表示部、４はＣＰＵ等に代表される演算部、５は半導体記憶装置、ハードディスク等の記憶装置を示している。

前記入力部１には、例えば特許文献１で示された眼光学特性測定装置により測定された被検眼の眼光学特性（点像強度分布関数、以下第１ＰＳＦと称す）が入力されると共に市販の眼光学測定装置で測定された被検眼の各要素に関するデータが入力される。

市販の眼光学測定装置で測定されるデータとしては、被検眼の眼球光学系の各要素のデータ、例えば、水晶体の形状、屈折率、屈折率分布、被検眼６の光軸長、即ち角膜７の後面と水晶体８間の距離、該水晶体８の厚み、該水晶体８の後面から網膜１０迄の距離（図２参照）が挙げられる。図２中、９は硝子体を示している。

前記記憶装置５には、前記入力部１より入力された第１ＰＳＦ２０、前記被検眼６の眼球光学系の各要素のデータ２１が記録され、又これらのデータを基に第２ＰＳＦ（後述）の演算、シミュレーション画像の演算、コントラストデータの演算、データを前記表示部３に表示する等、を行う為の演算処理プログラムが格納されている。

又、前記演算部４は前記演算処理プログラムに基づきデータの演算処理、データの入出力を制御する。

図３を参照して、作用を説明する。

ＳＴＥＰ：０１ 手術シミュレーション装置が始動され、眼光学特性測定装置により測定された第１ＰＳＦ及び市販の眼光学測定装置で測定された前記被検眼６の眼球光学系の各要素のデータ、例えば、水晶体の形状、屈折率、屈折率分布、光軸長が前記入力部１に入力される。

ＳＴＥＰ：０２ 前記被検眼６の眼球光学系の各要素のデータに基づき該被検眼６の第２ＰＳＦが演算される。尚、演算方法としてはミー散乱解析法、有限要素解析法等が用いられる。

上記した眼光学特性を測定する装置では、正確な眼光学特性を測定することは可能である。一方市販の眼光学測定装置では被検眼の眼球光学系の各要素、即ち角膜、水晶体、硝子体の光学データは測定できるが、各要素をそれぞれ分離して測定することができないので他の要素の影響も含まれている可能性があり、正確なデータとは言えないものがある。この為、ＳＴＥＰ：０２で得られる第２ＰＳＦと前記第１ＰＳＦとは一般に合致しない。

ＳＴＥＰ：０３、ＳＴＥＰ：０４ 第２ＰＳＦの各要素のデータ（パラメータ）の少なくとも１つを変更して変更後の第２ＰＳＦを演算し、変更後の第２ＰＳＦと第１ＰＳＦとを比較する。変更後の第２ＰＳＦと第１ＰＳＦが合致していなければ、更に、少なくとも１つのパラメータを変更して再度第２ＰＳＦを演算し、第１ＰＳＦと合致しているかどうかを判断する。而して、第２ＰＳＦと第１ＰＳＦが合致する（マッチングがとれる）迄パラメータを変更して演算が反復される。反復演算は、前記記憶装置５に格納された演算処理プログラムを前記演算部４が実行することで行われ、第１の演算部として機能する。マッチングの演算方法としては、モンテカルロ法等が採用される。

第１ＰＳＦと第２ＰＳＦとがマッチングがとれた状態での、前記被検眼６の眼球光学系の各要素のデータは、誤差が修正されたものと見做すことができ、各要素のデータが確定する。

ＳＴＥＰ：０５ 前記被検眼６の治療に必要な、施術箇所、手術方法を仮想し、変更する各要素のデータを決定する。例えば、近視、遠視の治療の場合は、屈折力の矯正であり、屈折力を決定する要因としては、角膜形状、水晶体形状、硝子体透過率等が挙げられ、例えばレーザにより角膜形状の変更を意図する場合は、前記入力部１より確定した角膜形状のデータを変更する。

ＳＴＥＰ：０６ 変更したデータにより第３ＰＳＦを演算する。第３ＰＳＦの演算は、ＳＴＥＰ：０２と同様ミー散乱解析法、有限要素解析法等が用いられる。前記第３ＰＳＦの演算は、前記記憶装置５に格納された演算処理プログラムを前記演算部４が実行することで行われ、第２の演算部として機能する。

ＳＴＥＰ：０７ 前記第３ＰＳＦに基づき、シミュレーション網膜像、視力−コントラストデータ等が演算される。シミュレーション網膜像、視力−コントラストデータ等の演算は前記記憶装置５に格納された演算処理プログラムを前記演算部４が実行することで行われ、第３の演算部として機能する。尚、視力−コントラストデータの算出については、例えば本出願人が先に出願した特開２００２−２０９８５２号公報に示されたものがある。

ＳＴＥＰ：０８ シミュレーション網膜像、視力−コントラストデータ等が前記表示部３に表示される。該表示部３での表示例としては、手術前と手術後とが対比して表示される。例えば、図４は被検眼のＰＳＦを３次元表示したものであり、図４（Ａ）が手術前、図４（Ｂ）が手術後を示している。ＰＳＦが円錐状から針状に突出した状態となり、被検眼の集光状態が一点に集中する様になったことが分かる。又、図５は被検眼網膜像をシミュレーションしたものであり、図５（Ａ）が手術前、図５（Ｂ）が手術後を示し、手術後の像が明瞭となったことが分かる。更に、図６は視力−コントラストの関係を示すデータであり、横軸が視力、縦軸がコントラストとなっており、図６中、４角でプロットした曲線が手術前のコントラスト分布、丸でプロットした曲線が手術後のコントラスト分布を示しており、手術後のコントラストが増大していることが分かり、網膜上の視標像の明暗の境界が明確になったことが分かる。

ＳＴＥＰ：０９ 前記表示部３に表示されたデータを基に施術効果が判断でき、施術効果が充分でない場合は、ＳＴＥＰ：０５に戻り、各要素のデータの少なくとも１つを変更して再び施術効果を確認する。満足できる施術効果が得られた場合、或は複数回繰返して最良の施術効果が得られたデータを確定してシミュレーションを終了する。

上記シミュレーションをすることで、手術方針、手術内容を判断することが容易となる。又、各要素のデータを変更することで、病状の進行の状態等の予測が可能となり、治療方針を決定する場合のデータとしても有効である。

尚、上記の実施の形態に於いては、被検眼角膜から被検眼の網膜に至る眼球光学系の眼光学特性に基づき、被検眼網膜上に形成されるシミュレーション画像を演算して表示する様に構成している。但し、人は、網膜−大脳神経系により、網膜上に形成される画像を基に一種の画像処理を行い、この画像処理された画像を認識しているものと考えられている。この網膜−大脳神経系による画像処理としては、エッジ強調処理、特定周波数の強調処理等が、代表的なものとして知られている。その為、網膜シミュレーション画像に、更に、網膜−大脳神経系による処理に対応する画像処理演算を行うことにより、人が網膜−大脳神経系を介して認識する真の画像をシミュレーション画像として演算し表示することもできる。

この場合、健康な一般人では、網膜−大脳神経系では実質的に略一定の処理が行われるものであり、一定の画像処理による演算表示でよい。但し、非健康人で網膜−大脳神経系による適正な処理ができない人がいる場合には、その人の網膜−大脳神経系の欠陥に対応した画像処理演算を行うことにより、その人が認識するシミュレーション画像を演算・表示することもできる。

本発明の実施の形態を示す概略構成図である。 眼球についての概略説明図である。 本発明の作用を示すフローチャートである。 ＰＳＦの立体グラフであり、（Ａ）は仮想手術前、（Ｂ）は仮想手術後を示す。 網膜上での視標像のシミュレーション画像であり、（Ａ）は仮想手術前、（Ｂ）は仮想手術後を示す。 網膜上での視標像の明暗境界部のコントラストと視力との関係を示すグラフであり、４角でプロットした曲線が仮想手術前、丸でプロットした曲線が仮想手術後を示している。

符号の説明

１ 入力部
２ 演算処理装置
３ 表示部
４ 演算部
５ 記憶装置
６ 被検眼
７ 角膜
８ 水晶体
９ 硝子体
１０ 網膜

Claims (2)

1. 被検眼眼底からの反射光束により形成された光束の光量分布特性を測定し、該測定値から算出された前記被検眼の第１の眼光学特性関数と、前記被検眼の測定された眼球光学系の各要素の光学データから算出した第２の眼光学特性関数とを比較し、前記第１の眼光学特性関数に対し前記各光学データの少なくとも１つを変化させながら、前記第１の眼光学特性関数と前記第２の眼光学特性関数とをマッチングさせるステップと、マッチングにより眼球光学系の各要素の最適な光学データを確立する第２のステップと、該第２のステップにより確立した光学データの内、目の手術により矯正する少なくとも１つの光学データを変化させ、変化した光学データに基づき手術後の眼光学特性を演算する第３のステップを有することを特徴とする眼科手術シミュレーション方法。
2. 被検眼眼底からの反射光束により形成された光束の光量分布特性に基づき算出された前記被検眼の第１の眼光学特性関数と、前記被検眼の測定された眼球光学系の各要素の光学データから演算された第２の眼光学特性関数とを比較演算し、前記第１の眼光学特性関数と前記第２の眼光学特性関数とがマッチングする様に前記眼球光学系の各要素の光学データを変更し、マッチング状態での各要素の光学データを確定する第１の演算部と、確定後の前記光学データの少なくとも１つを変更した場合の眼光学特性関数を演算する第２の演算部と、該第２の演算部での演算結果を基にシミュレーション画像を演算する第３の演算部と、少なくとも前記第３の演算部の演算結果を表示する表示部とを具備することを特徴とする眼科手術シミュレーション装置。