JP2006528787A - オンラインでのコンタクトレンズの評価のための方法および装置 - Google Patents

Abstract

インビボのレンズについて、１つの局面において、表面上の光学部領域にマークを有し、別の局面において、光学部領域の外側に異なるマークを有する、選択的にマークされたコンタクトレンズ。インビボのレンズについて、被験体の眼を照射し、レンズを画像化する。迅速なアルゴリズムを使用して、測定された瞳孔座標に対するマーク座標を決定し、コンタクトレンズの位置および／または配向を決定する。波面収差測定はまた、コンタクトレンズ位置測定と同時に得られ得、瞳孔サイズも得られ得る。迅速なアルゴリズムは、オンライン測定（すなわち、選択された時間間隔にわたって１０Ｈｚ以上の繰り返し速度）を提供する。瞬き間隔を決定し、異常なレンズ位置および／または波面情報を捨てる。最も頻繁に生じる波面および／またはコンタクトレンズ位置／配向を、選択された時間間隔にわたって決定する。

Description

本発明の実施形態は、一般的に、眼の波面感知、ならびにより具体的には、インビボでのコンタクトレンズの位置および効果を、測定することおよび評価することに関する。

（関連技術の詳細）
人の視力の測定は、多くの方法で達成され得る。最も伝統的な方法は、視覚の鋭敏さの測定を含み、その測定では、患者は、離れたチャート上の種々の大きさの文字を、専門家により提供される種々のレンズ処方物（ｌｅｎｓ ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）を通して見て、これを読むように求められる。上記患者の明白な屈折（すなわち、球面の度（ｐｏｗｅｒ）、円柱の度、および軸）が、患者の選択した試験レンズにより決定され、この試験レンズは、離れた視力表の最も明確な視力を提供する。この技術の欠点は、広く認識されている。例えば、試験レンズは、連続性の処方値に限定されるのではなく、不連続の処方値に限定される；視覚の鋭敏さは、評価された実質的に唯一の視力測定基準であり；そしてこの評価は、客観的であるというよりもむしろ主観的である。

視力を改善するためにコンタクトレンズが、患者により装着される場合、厄介な問題が加えられる。インビボでのコンタクトレンズの位置が安定でないことは周知である。レンズが搭載されている涙液膜は、上記レンズが任意の方向に滑り、そして凝視方向、瞬きの機能としておよびその他の理由で回転することを可能にする媒体を提供する。人の眼の障害のある視力が、瞳孔の直径について対称的でない場合（例えば、乱視）、コンタクトレンズの最適な性能は、レンズが眼の上で安定した特定の配向（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ）を有する場合にのみ得られる。

（発明が解決しようとしている課題）
過去幾年かにわたり、過去に得られた結果より正確でかつ情報を提供する視力の鋭敏さおよび結果を提供する他の視力測定基準を測定するための、技術的に進歩した装置および技術が開発された。例えば、収差測定器として公知のデバイスは、患者の眼の収差を客観的に測定する波面センサーを内蔵する。これらの収差は、球面および円柱／軸の明確な屈折値を含むのみならず、収差（例えば、球面収差、コマ収差、および不規則な乱視（例えば、この不規則な乱視は、多くの場合に視覚の質を有意に害し得る）をも含む。視力障害の、このより複雑な本体の正確な測定は、視力障害を矯正する努力をするために重要である。コンタクトレンズの位置および安定性に関する知識は、レンズ位置および収差コントロールとの間の複雑な関連（ｃｏｍｐｌｅｘ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）に起因して、特に重要である。コンタクトレンズの位置と収差コントロールとの間の相互作用をオンライン状態で決定する；すなわちおよそミリ秒で波面およびインビボのコンタクトレンズの情報測定、評価および（必要に応じて）表示を行い得ることにさらなる価値が存在する。コンタクトレンズの位置および安定性ならびに対応する瞳孔のパラメーターの、オンラインの客観的な評価、ならびに波面の測定が可能であったかは、現在まで明らかではない。

（発明の要旨）
本発明の実施形態は、特別にマークされたコンタクトレンズに関し、このコンタクトレンズは、オンラインで、インビボでの位置および方向を測定するのに適している。この実施形態の局面によれば、このレンズの後方表面もしくは前方表面、またはレンズ体（ｌｅｎｓ ｂｏｄｙ）は、レンズの光学部領域（ｏｐｔｉｃａｌ ｚｏｎｅ ｒｅｇｉｏｎ）において、光吸収パターンまたは光散乱パターンのマーク（ｍａｒｋ）を有する。このマークは、網膜から外側へと伝播している光により照射されることが意図され、次いで、このマークは、ＣＣＤ検出器／カメラにより映し出される。この照射技術は、対照的な明るい瞳孔のイメージを提供し、マークが暗く見える。このマークは、コンタクトレンズを装着する人の視力に影響しない。上記実施形態の種々の局面では、このマークは、成形されたマーク、レーザー剥離されたマーク、リソグラフ適用されたマーク、および（当業者が認識するような）他の形態マークであり得る。他の種々の局面では、上記マークは、回転対称性もしくは並進対称性のいずれかを有するパターンであるか、またはいずれをも有さないパターンであり得る。あるいは、上記マークは、既定の曲線に沿って複数の直線に沿って位置合わせされ得るか、または規定のパターンで交差する直線に沿って整列され得、上記複数の直線は、交差してもよいし、交差しなくてもよい。本実施形態の局面では、上記マークは、それぞれ約２００ミクロン未満の直径を有するように各々大きさが決められ；そして別の局面では、上記マークは、約５０ミクロン〜２００ミクロンの範囲の直径を有する。例示的な局面では、このマークは、約６００ミクロンの相互分離距離を有する。

この実施形態の別の局面では、レンズがインビボである場合に、被験体の眼の瞳孔領域の外側に色付マークのパターンを有するコンタクトレンズが提供される。これらのマークは、照射がさらに必要である場合には、後方から照射されるのではなく、前方から照射される。バリエーションの一つでは、このパターンは、少なくとも３つの色付マークを含み、非回転対称性のパターンで配置される。

本発明の別の実施形態は、インビボのコンタクトレンズをオンラインで客観的に評価するための方法に関する。特別にマークされたコンタクトレンズのインビボでの位置および方向は、測定された瞳孔座標に対して、ミリ秒時間枠（「オンライン」）で既定の時間間隔にわたって、客観的に決定され得る。とりわけ、これは、コンタクトレンズが磨耗した場合、コンタクトレンズの評価を実質的に瞬間的に提供する。評価は、収差測定器を用いて行われ、この評価は、選択的にマーク（以下により詳細に記載される）されたコンタクトレンズを患者にはめる（ｆｉｔ）工程、網膜から散乱される光が瞳孔を満たし、そしてこの外向きの光がレンズマークを照射するように、患者の眼を照射する工程、レンズ上のマークが解像されるように射出光を画像化する工程、瞳孔の位置座標（例えば、瞳孔中心、瞳孔方位）を決定する工程、および瞳孔座標に関してマークの位置（または他のレンズ参照座標）を決定する工程を包含する。この実施形態の局面では、レンズマークおよびレンズ位置／方向を同定および位置付けするために、Ｈｏｕｇｈ変換が使用される。

上に言及された色付きマークのパターンを有するコンタクトレンズに関するこの実施形態の代替の局面では、インビボレンズ上の瞳孔領域の外側の色付きマークは、適切なフィルターで検出され得る。マークの色が被験体の虹彩の色と類似する場合、これは好ましくあり得る。一度このマークが検出されると、探知されたマークパターンとレンズ上のマーク構造とを比較してレンズの位置および方向を評価するために、ソフトウェアのルーチンが利用され得る。

インビボのコンタクトレンズの位置のオンラインの測定および評価は、１０Ｈｚ以上の速度で生じ得る。例えば、８００ＭＨｚのプロセッサーを用いて、約２５Ｈｚの速度のオンラインプロセシングが可能である。１．６ＧＨｚのプロセッサーは、実質的にこの速度の２倍になり、これは、プロセッサーの速度であり、制限されるアルゴリズムの能力ではない。関連する局面において、眼の全波面の測定は、オンラインでなされ得、瞳孔の大きさが測定され得るように、コンタクトレンズの位置の測定と同時に、瞳孔の大きさの測定もオンラインでなされ得る。さらなる局面では、最も頻繁に生じる波面の収差、およびコンタクトレンズの位置が、決定され得、そして必要に応じて、表示され得る。この点に関して、本願と同時に出願され、ＯＮＬＩＮＥ ＷＡＶＥＦＲＯＮＴ ＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴ ＡＮＤ ＤＩＳＰＬＡＹと題された同時係属の出願通し番号−−−は、参考として、その全体が、適用可能な法および規則により許容される最も十分な程度に援用される。これらの局面の各々において、瞬きの間隔が決定され得、この期間の間に、代表的に異常な測定データおよび評価が排除され得る。

本発明の前述の実施形態およびこれらの種々の局面は、添付の図面において、そして以下の詳細な説明に従って、かつ特許請求の範囲に規定される通りに、さらに記載される。

（好ましい実施形態の詳細な説明）
本明細書中で用いられる場合、用語「オンライン」は、選択された現象を実質的に同時に、測定および評価（および必要に応じて、表示）することをいう。具体化された適用において、これは一般的に、波面（レンズレット（ｌｅｎｓｌｅｔ））の画像を獲得すること、波面データを分析すること、および（必要に応じて）選択された数十秒の選択された時間間隔（代表的には、約１０秒〜約２０秒ではあるが、決してそう限定されない）にわたって、約１００ｍｓ未満の時間（代表的には、４０ｍｓ未満の時間）における結果を示すことを意味する。例えば、例示的な実施形態に従い、特別にマークされたコンタクトレンズのインビボの位置および方向、ならびに瞳孔の大きさおよび位置、ならびに選択された２番目から９番目のゼルニケ−次数収差（Ｚｅｒｎｉｋｅ−ｏｒｄｅｒ ａｂｅｒｒａｔｉｏｎ）が、２５Ｈｚの速度で１０秒間隔で決定され、表示される。２５０画像（瞳孔およびＨａｒｔｍａｎｎ−Ｓｈａｃｋレンズレットの画像を含む）の対が得られ、これらより、即座に利用可能なデータ（約４０ｍｓ／画像）は、上記コンタクトレンズの動き方および動く場所、ならびに視覚の質に影響する、その動きの測定収差に対する影響を示す。収差の次数は、Ｈａｒｔｍａｎｎ−Ｓｈａｃｋ技術におけるレンズレットのピッチ／直径に依存し、そして測定が、２５番目の次数までの収差から構成され得ることが認識される。

本発明の、特別にマークされたコンタクトレンズ２１０に関する実施形態が、図２、図１８、図１９および図２０に関して、図示される。図２０は、本発明の例示的な実施形態に従うコンタクトレンズ２１０の概略平面図を示す。凸レンズの表面は、レンズの中心光学部領域２２２に位置する複数のマーク２１５（図２０において正方形のマークとして示されている）を含む。外向き（すなわち、網膜から散乱して瞳孔へと向かい、そして瞳孔を通って進行する）の方向の光がレンズを照射する場合、マーク２１５は、この光を吸収するか、または散乱して、可視になり、そして以下に記載されるように、ＣＣＤカメラにより画像化され得る。マーク２１５は、レンズを装着している患者の視力に影響しない。

例示的な実施形態では、マーク２１５は、レンズ表面の一方（後方または前方）のレーザー剥離領域であり、このレーザー剥離領域は、図１８、図１９に図示されるように、適切な特徴を有するレーザービームを、ピンホール開口絞り１８０２を通して送ることにより形成される。絞り１８０２は、コンタクトレンズ２１０の約２ｍｍ上方に設置され、そしてこのレーザービームは、図１８における矢印に例示されるように、絞りを超えてスキャンされる。図１９における白色の十字架１８０４は、絞りの固定点を示す。あるいは、このマークは、他の手段（例えば、レンズ表面の選択的な領域を直接的に剥離させる工程、成形プロセス、またはリソグラフプロセスを通して）により、形成され得る。マーク２１５の各々は、直径に対応する大きさを有し、その範囲は、約５０ミクロン〜２００ミクロンである。例示的な局面では、約６００ミクロンの距離により、相互にマークが分離する。図２０に示されるように、このマークは、３本の直線Ａ、Ｂ、Ｃに沿って並べられ、これらの直線は、共有点Ｄにて交差する。各線は、約５ｍｍの長さを有する。図に示されるように、線Ａおよび線Ｃは、約１４０°の角度にて交差し、線Ａおよび線Ｂは、１００°の角度にて交差する。図２にさらに例示されるように、マーク２１５は、インビボのコンタクトレンズを有する患者の眼の瞳孔領域２０８の内側にあるが、コンタクトレンズの中心２０７は、瞳孔２０９の中心と同一ではないかもしれない。コンタクトレンズはまた、回転され得る。複数のマークは、回転性の対称性を有さないパターンであり得、そしてこのパターンは、並進対称性を有しても有さなくてもよい。このマークは、１以上の既定の曲線に沿って並べられ得、上に記載された交差する直線を含む。このマークが、示されるような交差する３本の直線のパターンである場合、交差角度の範囲は、約２０°〜３００°（約１０°の偏差を含む）であり得る。

上記レンズの実施形態の代替的局面において、図３３の写真画像に示されるように、レンズ３３０２（インビボ）は、色付きドット３３０４のパターンを有し（単一のドットのみが矢印で示されている）、各々は、およそ直径１ｍｍであり、被験体の眼の瞳孔領域の外部のレンズ表面の一部にある。図３３に示される説明的局面において、色付きドット３３０４は青色であり、被験体の虹彩と同様の色である。インビボコンタクトレンズの位置および配向を（レンズ反転を含めて）測定するために、少なくとも３つの印のパターンが必要である。このパターンは、回転対称であるべきではない。この色付きのマークのパターンが記載されるようなドットにも特定数のマークにも限定されず、むしろ実質的に、任意の非回転性対称パターンで十分であることが、理解されるべきである。さらに、これらのマーキングは、コンタクトレンズの特定の表面にも特定の領域にも限定される必要はない。すなわち、当業者に理解されるように、適切に検出可能なマークもしくは印のパターンは、そのマークの特徴に依存して、レンズ縁部、レンズの光学部内もしくはレンズの光学部外に配置され得る。

本発明の別の実施形態は、インビボにおいて、オンライン様式でコンタクトレンズを客観的に評価するための方法に関する。インビボにおいて、オンラインでコンタクトレンズを客観的に評価するための方法実施形態１００の工程は、図１のブロック図に示される。この説明的実施形態によると、コンタクトレンズは、図２、１８、１９および２０を参照して上述された、レンズ２１５である。図３３に示される特別にマークされたレンズ３３０２のための、この実施形態の代替的局面は、以下に記載される。上述されるように、図１を参照して以下に示される全体のプロセスが、使用されるアルゴリズムに基づいて、画像当たり約４０ｍｓを必要とし（このことは、以下で詳細に考察される）、次いで、次の画像に対して再度このプロセスが生じ、そして所望される時間間隔の間、以下同様であることを、理解すべきである。データ（画像ではない）は、以下でより詳細に説明されるように保存され、したがって、このデータ保存要求およびアルゴリズムそれ自体が、画像取得のための許容時間間隔に影響を及ぼす。工程１０５において、患者は、上記のような特別にマークされたコンタクトレンズを装着される。このことは、再び図２を参照して説明される。図２は、特別にマークされたコンタクトレンズ２１０の例示的実施形態を装着された、被験体の眼２０５の前面図を概略的に示す。この被験体は、図５のシステム図５００に説明されるように、収差測定器／波面センサ５２０に対して配置される。この装置５００は、一般的に、患者の眼およびコンタクトレンズ２１０を照射するための照射源５０５（例えば、レーザー）、コントロールシステム５１５を介して上記レーザーに作動可能に連結された、患者の眼の画像を得るための瞳孔カメラ５１０、ならびにセントロイド画像を検出および分析するための波面センサ構成要素５２０を備える。被験体の眼２０５は工程１１０において測定光５０２によって照射され、その結果患者の網膜からの光散乱が、瞳孔に溢れ、外向き光でレンズマーク２１５を照射する。図１の工程１１５においては、眼を出て行く光５０３が、波面センサ５２０のＣＣＤカメラ構成要素によって検出され、画像化され、その結果、照射されたレンズマークは、図２１の写真コピー２１０２によって示されるように、適切に解像される。ある時点で、工程１２０によって記述するように、被験体の瞳孔の位置／直径座標が決定される。これらの座標は、例えば、瞳孔中心を含み得、そしてさらに瞳孔の配向、瞳孔の直径、または他の選択された瞳孔パラメーターを含み得る。瞳孔パラメーター決定の詳細な例は、以下に示される。工程１２５においては、画像化されたレンズマークの各々についてセントロイドの決定が行われて、マーク位置座標を決定する。一旦レンズマーク座標が既知となった場合、測定された瞳孔パラメーターに関して、そのコンタクトレンズの位置および配向が、工程１３０に示すように、容易に推定され得る。ここに記載した実施形態に従って、図１９に示される十字１８０４が、レンズ上の参照マーキングとして作用する。これは、インビボでレンズの位置および配向を決定するのに役立つ。瞳孔中心は、例えば、レンズマーク１８０４を参照して、常に確立され得る。代表的に、マーク１８０４は、レンズの光学部の外側の標準的マーキングであり、本明細書において記載される特別なマーキング２１５と混同されない。

一例示的実施形態において、工程１３０は、改変Ｈｏｕｇｈ変換を用いて実施される。この技術は、ノイズ環境下においてでさえ、回転対称線パターンと非回転対称線パターンとの両方（例えば、上記の説明的レンズマーク）の位置および配向を迅速に計算するための、フォールトトレラント法（ｆａｕｌｔ−ｔｏｌｅｒａｎｔ ｍｅｔｈｏｄ）を提供する。古典的Ｈｏｕｇｈ変換技術と一般化Ｈｏｕｇｈ変換技術との両方は、当業者に周知であり、したがって発明の理解のために詳細な説明は必要ない。関心を持つ読者は、例示的な記載に関して、インターネットアドレスｈｔｔｐ：／／ｃｓ−ａｌｂ−ｐｃ３．ｍａｓｓｅｙ．ａｃ．ｎｚ／ｎｏｔｅｓ／５９３１８／１１１．ｈｔｍｌを参照する。一般的に、本発明の説明的実施形態によると、上記レンズマークは、線上に配置される。これらの線の間の角度は、既知である。Ｈｏｕｇｈ変換は、あらゆる点に関して行われる。少なくとも２点に接続する角集積（Ａｎｇｕｌａｒ ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ）が、Ｈｏｕｇｈ変換において検出される。これらの集積範囲の角距離は、上記構造の既知の線の角度と相関する。これらは、上記角度の第一の近似である。所与の角関係を満たすこれらの集積範囲におけるこの点のＨｏｕｇｈ逆（ｂａｃｋ）変換は、上記線への点の明確な割り当てを可能にする。これらの線上に位置しない点が区別される。これは、線のうちの２本を構築する点のみが与えられた場合に対してさえも、機能する。試験目的のため、反転（ｆｌｉｐｐｅｄ）構造の角度との相関もまた、構築され得る。この相関が第一の場合よりも高い場合、コンタクトレンズ反転に関する徴候が検出される。構造全体の回転は、線の平均角度から決定される。このシフトは、線の交差点によって決定される。Ｈｏｕｇｈ変換の予備計算部分に対して、低い角分解能で上記アルゴリズムを実行することが可能である。このことは、数ミリ秒の短計算時間を確実にする。検出された瞳孔およびマークについての例は、図１７の写真コピーに示される。全てのマークは、このアルゴリズムによって検出される。上記マークに属さない付加的な点は、一般的に、十分に規定されず（各ドットについて、上記アルゴリズムはこれらのドットについては低い線質係数を与え）、したがって、ほとんどの場合除外され得る。予め定義された構造に適合しないこれらの点を除外することもまた可能である。

この実施形態の代替的局面は、図３３および３４を参照して記載される。図３３は、上記画像の上部に青色マーク３３０４（矢印によって示される）を有するインビボコンタクトレンズ３３０２を示す。この説明的な例において、虹彩の色は青であり、マーク３３０４の色に非常に似ている；しかし、適切なフィルターを用いることによって、マークを明確に検出することが可能である。このフィルターは、以下の方法において適用され得る：全ピクセルの色は、ＲＧＢ値によって規定される（すなわち、赤、緑、青の全色について３バイト）。全３色は、マークの色について最も特徴的な特定の範囲に制限される。本例において、上記フィルターは、以下の制限を有する：
ａ）青色強度に対する赤色強度の比が、０．６よりも小さい；
ｂ）緑色強度に対する青色強度の比が、１．４よりも小さい；および、
ｃ）緑色強度に対する青色強度の比が、１．０よりも大きい。
図３４は、図３３のフィルターをかけられた画像を示す。ここで、色付きドット３３０４は、明確に検出可能である。いくつかの瞳孔の輝きのアーチファクトもまた、この図に見られ得る。色に関する何らかの他の制限が選択され得、正しい色に関して領域を見出すのを補助する。回転対称性のない少なくとも３つの異なるマークからなるマークパターンは、インビボでコンタクトレンズの位置および配向を（レンズ反転を含めて）決定するのに十分である。フィルタリングの後、所望の構造は、当業者に周知の種々のソフトウェア技術に従って、測定されたパターンと比較されて、コンタクトレンズの位置および配向を決定し得る。

これらの実施形態の一局面において、コンタクトレンズ画像に対応する複数の波面画像はまた、図１の工程１３５に示されるように、オンラインで得ることができる。例示的実施形態において、Ｈａｒｔｍａｎｎ−Ｓｈａｃｋ波面センサが使用されて、２次〜６次のゼルニケ幅（Ｚｅｒｎｉｋｅ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ）を得る。しかし、所望される場合、レンズレット（ｌｅｎｓｌｅｔ）パラメーターに基づいて、９次までを得ることができる。Ｈａｒｔｍａｎｎ−Ｓｈａｃｋ原理以外の波面検出技術が広く知られており、使用され得る。例えば、特に、チェルニング原理に基づく波面検出が使用され得る。市販の波面センサは、代表的に、波面測定および分析を容易にするソフトウェアアルゴリズムとともに提供され得る。

本明細書の文脈においてオンライン波面測定および分析を行うため、上記で参照される同時係属出願に記載され、以下で詳細に記載されるような、非常に迅速なアルゴリズムが採用される。しかし、当業者は、セントロイド分析のための種々のアルゴリズムが構築され得ることを理解する。本実施形態に従う図１の工程１４０に示される波面画像におけるオンラインセントロイド検出のための方法は、図３のフローチャート図３００を参照してさらに記載される。説明的実施形態において、連続する複数の画像が取得され、分析され、そして２５Ｈｚの速度で表示されるが、簡略化のため、以下に示されるアルゴリズム工程は、単一の波面画像に適用され、そして全波面画像について繰り返される。工程３０２において、Ｘ×Ｙピクセルサイズの波面画像が取得され、図４における画像４２によって例示のため示される。光点画像は、示されるように、可変ピクセルシグナル強度によって表現される。ＣＣＤカメラから撮影された画像は、通常、ピクセルのアレイから構成される。このアレイにおいて、全てのピクセルは、このピクセルで集められた電荷の量に比例する数を与えられる。この数は、ピクセルのシグナルとして参照される。以下の説明的記載において、暗い画像中の明るい点の真四角のグリッドは、詳細に記載される。

（ｉ）画像圧縮）
工程３０２で画像を取得した後、この画像は、工程３０４において、Ｘ×ＹピクセルからＸ／ｎ×Ｙ／ｍピクセルに圧縮される。これは、元々の画像におけるｎ×ｍピクセルの四角中の全ピクセルについて、シグナルを平均することによって行われる。これは、例えば、画像の左上隅６０６（図６）で開始して、この画像全体を走査する。次いで、圧縮画像の左上隅のシグナルは、第一の四角の平均に設定され、次のピクセルのシグナルは、次（第二）の四角の平均に設定され、以下同様で、最終的にＸ／ｎ×Ｙ／ｍピクセルサイズの写真を得る。ｎおよびｍは、Ｘ／ｎおよびＹ／ｍもまた整数値である整数であるべきである。例示的実施形態においては、ｎ＝ｍ＝８である。

（ｉｉ）バックグラウンド減算）
工程３０６において、上記圧縮画像は、次に、四角形の領域、またはタイルに分割される（上記（ｉ）におけるピクセルの四角形と混同されるべきでない）。例示的実施形態においては、１つのタイルが６４×６４ピクセルの四角形であるが、他のサイズが使用され得る。代表的に、１つのタイルは、３〜５個のセントロイドを含み得る。平均シグナルは、全タイルについて再度計算される。次いで、タイルについてのこの平均値は、線形外挿されて、画像の任意の位置についてのバックグラウンド値を得る。次いで、このバックグラウンドが画像から減算されて、セントロイド外部を低シグナルにする。説明的実施形態において、シグナル対ノイズ比２は、バックグラウンド減算によってシグナル対ノイズ比１０へと改善される。

（ｉｉｉ）概算構造検出）
工程３０８において、近似構造点または概算構造点（セントロイド）が同定される。第一に、圧縮画像の最大シグナルとして最大値が定義される。この最大値は、画像全体にわたる走査によって決定され、全ピクセルのＸ位置、Ｙ位置、そしてシグナル値が表に記録されるが、この点のシグナル値が最大値のあるパーセンテージ（例えば３０％、他の値が使用者によって選択され得る）を超える場合のみである。例示的実施形態において、これは、表１に示されるような約４００エントリのリストをもたらす。このリストは、示されるようにシグナルを低下することによって選別される。種々の公知の迅速選別ルーチンのいずれかが、これを達成するために利用可能である。

第一の概算構造点として第一のエントリ（最大シグナル値）が規定される。次いで、特定の予め設定した条件に従うリスト中の全エントリが、概算構造点として規定される。例示的実施形態において、この予め設定した条件は、特定のエントリの位置が、全ての、しかし検出された概算構造点から、予め設定した距離よりも遠くに離れていることである。例示的実施形態において、この距離は、１７ピクセルである。この第一の反復後、概算構造点の表は、検出されるべき全ての点の約９５％を含んで作成される。

（ｉｖ）構造の精密検出）
構造の全ての点が検出されるように信頼水準を上げるため、ブロック３１０で示されるように工程３０８が繰り返され得る。これは、新しい最小値を、最初の反復における最小値の特定のパーセンテージへと設定する。第二の反復は、シグナル中における、微弱すぎて第一の反復で検出されない点を検出する。第一の反復で検出された概算構造点は、それらが再度検出されない原因となる（すなわち、それらは、検出点から予め設定した距離よりも遠くに離れているという条件に従わない）。

（ｖ）最終的構造検出）
工程３１２において、最終的セントロイド位置が決定される。画像が以前に工程３０４において圧縮されているため、画像に元々含まれていた情報の多くは、無視された。この情報は、ここで使用されて、より正確なセントロイド位置を決定し得る。元々の非圧縮画像を使用して、全概算点の周囲に、例えば、１５×１５ピクセルの四角形が作製される。一般的に、各四角形は、２×最小距離よりも小さく、各四角形が１つのセントロイドのみを含むように保証し、かつセントロイド自体よりも大きい。例示的実施形態において、この値は、５ピクセルと３０ピクセルとの間である。次いで、この四角形内部のシグナル分布に関するシグナルのセントロイドが決定され、セントロイドの実質的に正確な位置をもたらす。

この実施形態の一局面において、工程３１２が、例えば、１回、２回、３回、・・・ｎ回繰り返されて、さらにより正確な結果を決定し得る。先の工程におけるこの計算されたセントロイドが続いて使用される。各構造点はまた、線質係数を割り当てられ得る。この係数は、そのピクセルの周りの四角形が、工程３１２で使用者の設定した距離によって積極的に移動される場合にセントロイドの位置がどれだけ変化するかに依存する。例示的実施形態において、この距離は５ピクセルである。位置が最も変化しなかった点は、最大の線質係数を割り当てられる。この様式において、低線質係数を割り当てられた擬似点またはノイズは、それらはおそらく偽の構造点を表現しているので、除去され得る。

Ｈａｒｔｍａｎｎ−Ｓｈａｃｋ波面検知に関する説明的実施形態において、セントロイドを、マイクロレンズアレイのレンズレットを形成する対応する画像と相関させ得ることが所望される。したがって、図７に示されるようなこの実施形態の局面７００は、検出されたセントロイドを分別して、それらを真四角のグリッドパターンに割り当てるプロセスに関する。このアルゴリズムが他の構造または構成（例えば、環上の点、もしくは点の任意の直線）に容易に適合され得ることは、当業者によって理解される。

工程７０２において、所望の分別用構成が選択される。例示的実施形態において、この構成は、マイクロレンズアレイの幾何学的形状に基づく四角形のグリッドである。全ての以前に検出されたセントロイド点ｉについて、直線６０４についての式が計算される。この式は、工程７０４に示されるように、セントロイド点ｉを含み、１（４５°）の傾きを有する。開始位置である画像の左上隅６０６または右下隅６０７（図６に示されるように）について、０．１と０．９との間の傾きの値が使用され得る。同様に、開始位置が画像の右上隅６０８または左下隅６０９である場合、−０．１〜−０．９の傾き値が選択され得る。図６に示されるように、工程７０６においては、線６０４と、（説明的実施形態において）画像６１０の左上隅６０６との間の距離ｎ_ｉ（６０２、図６）が計算される。次いで、全てのセントロイドｉは、工程７０８において、最小のｎ_ｉ値を有するセントロイドを用いて開始して、ｎ_ｉによって分別される。工程７１０において、最小のｎ_ｉ値を有するセントロイドは、行１に割り当てられて、行１の最新のセントロイドとしてメモリに保存される。この実施形態の一局面において、現在の行の最新のセントロイドは、工程７１０の間にメモリに保存される。図８（次のセントロイドについての検索領域８１０を示す）に示されるように、工程７１２において、領域８１０（図８）が規定され、これは、例示的実施形態において、所与の行の最新のセントロイド８０５の右の領域を含み、異なるレンズレットアレイに対して適合するように制御および変化され得る寸法を有し、そして選択されたグリッド構成を検出するように適合された形状を有する。あるいは、他のグリッド構成を検出するために適合された任意の形状が可能である。レンズレットアレイパラメータの例としては、図９に示すように、最大角度９０２、最小距離９０４、最大距離１（９０６）、および最大距離２（９０８）が挙げられる。次いで、工程７１４において、次に大きいｎ_ｉ値が選択されて、全ての現在の行に対して、セントロイドが規定領域内にあるか否かが調べられる。規定領域内の場合、次に工程７１６において、そのセントロイドが、その行の最新のセントロイドとして割り当てられる。規定領域内でない場合、そのセントロイドが、新しい行の最新のセントロイドとして割り当てられる。ここで、工程７１４〜７１６が全てのセントロイドに対して繰り返される。この様式において、行は、左から右に増加するように開始する。工程７２０において、各行についての平均ｙ位置が計算されて、その行は、それらの平均ｙ位置に従って分別される。この工程は、一番上の行を行１としてマーキングし、次の行を行２としてマーキングし、以下同様にマーキングすることを容易にする。

列の分別のための工程を記載する前に、図１０に示されるような線１００２、１００４に沿って位置するかすかに見える点によって示されるような状況が起こり得る（すなわち、行の中央のいくつかのセントロイド１０１２、１０１４が、そのセントロイド点の質の悪さに起因して検出されず、左および右へセントロイドが異なる行に割り当てられる）ことを指摘することは有益である。この現象において、任意の工程７２２が、これらの行をまとめるのに関与する。これは、以下の下位工程によって達成される：工程７１４からの各行についての平均ｙ位置の平均から、ｙ_ｒｏｗ１ −ｙ_ｒｏｗ２を減算する（行１と行２との間の距離を算出する）こと；ｙ_ｒｏｗ２−ｙ_ｒｏｗ３を減算する（行２と行３との間の距離を算出する）こと；以下同様、を行い、次いで得られた距離の平均値を取得することによって、行の間の平均距離を計算する。例示的実施形態において、行ｊおよびｋをまとめるための基準は、ｙ_ｊ−ｙ_ｋ＜ｆ^＊ａであり、（Ｐ_{ｋ，ｆｉｒｓｔ}＞Ｐ_{ｊ，ｌａｓｔ}またはＰ_{ｋ，ｌａｓｔ}＜Ｐ_{ｊ，ｆｉｒｓｔ}）である（ここで、ｆは、使用者によって設定された、約０．１〜０．７の間の範囲の可変パラメーターである）。

例示的実施形態において、０．３〜０．５の間の値が使用される；
ａは、行間の平均（ｍｅａｎ）距離である（上記を参照のこと）；
Ｐ_{ｋ，ｆｉｒｓｔ}は、ｋ行の最初の（最も左の）セントロイドのｘ値である；そして
Ｐ_{ｋ，ｌａｓｔ}は、ｋ行の最後の（最も右の）セントロイドのｘ値である。
言い換えると、この行は、典型よりもｙ位置に遙かに近く、かつ重なり合わない（すなわち、行ｊが、行ｋより完全に左の方にあるか、または完全に右の方にあるかのいずれかである）場合に、併合（ｍｅｒｇｅ）される。

この列を分類（ｓｏｒｔ）するためのプロセスは、工程７２４で始まり、工程７２４において、工程７０８からの距離値により分類されたセントロイドのリストが、再び使用される。最も小さいｎ_ｉを有するセントロイドは、列１に割り当てられ、列１の最後のセントロイドとしてメモリに保存される。例示的局面において、既存の列の最後のセントロイドは、工程７２４の間に常にメモリに保存される。工程７２６において、ある領域は、例示的実施形態において、所定の列の最後のセントロイドの下の面積を含み、その所定の列は、上記に示されたようにレンズレットアレイ（ｌｅｎｓｌｅｔ ａｒｒａｙ）の同じパラメーターによって制御および変動される寸法および形状を有することが規定される。これは、図８において９０°下側にダイアグラムに標題を付けることで示される。工程７２８において、次のより高いｎ_ｉ値が選択され、そのセントロイドは全ての既存の列に対して、そのセントロイドが、規定された領域に存在するか否かをチェックされる。もしイエスであれば、工程７３０において、そのセントロイドは、その列の最後のセントロイドであると割り当てられる。ノーであれば、そのセントロイドは、新たな列の最後のセントロイドを割り当てられる。工程７２８〜７３０は、ここで全てのセントロイドに関して反復される。このようにして、列は、一番上から一番下まで構築し始める。工程７３４において、各列についての平均ｘ位置が計算され、これらの列は、それらの平均ｘ位置に従って分類される。この工程は、列１として最も左の列のマーキングを容易にし、列２としての次の列もまた同様である。

図１０を参照して上記で言及されるように、列の中間（ｍｉｄｄｌｅ）におけるいくつかのセントロイドが、セントロイド点の質の悪さに起因して検出できず、よって、上部および下部のセントロイドが、異なる列に割り当てられる状況が生じ得る。この事象において、任意の工程７３６は、これらの列を併合する工程を包含する。これは、以下の部分工程により達成される：工程７２８からの各列についての算術平均（ｍｅａｎ ａｖｅｒａｇｅ）ｘ位置から、引き算ｘ_列１−ｘ_列２（列１と列２との間の距離を得る）；ｘ_列２−ｘ_列３（列２と列３との間の距離を得る）；以下同様に行い、次いで、得られた距離の平均（ｍｅａｎ）値をとることによって、列間の平均（ｍｅａｎ）距離を計算する。例示的実施形態において、列ｊと列ｋを併合するための基準は、次の通りである：ｘ_ｊ−ｘ_ｋ＜ｆ＊ａかつ（Ｐ_{ｋ，ｆｉｒｓｔ}＞Ｐ_{ｊ，ｌａｓｔ}またはＰ_{ｋ，ｌａｓｔ}＜Ｐ_{ｊ，ｆｉｒｓｔ}）であれば、ここで：
ｆは、ユーザーによって設定される約０．１〜０．７の間の範囲にある変数パラメーターである。

例示的実施形態において、０．３〜０．５の間の値が使用され；
ａは、列間の平均（ｍｅａｎ）距離であり；
Ｐ_{ｋ，ｆｉｒｓｔ}は、ｋ列の最初の（最も上の）セントロイドのｙ値であり；
Ｐ_{ｋ，ｌａｓｔ}は、ｋ列の最後の（最も下の）セントロイドのｙ値である。
言い換えると、これらの列は、典型よりもｘ位置に遙かに近く、かつ重なり合わなければ、併合される；すなわち、列ｊが、列ｋより完全に上にあるかまたは完全に下にあるかのいずれかである。分類したセントロイド位置から、ゼルニケ計算を行って、波面収差を決定し得る。

上記の実施形態は、本明細書に記載の特別にマーキングされたレンズでの波面収差の同時のオンライン測定のみに限定されず；むしろ、この実施形態は、より一般に、任意の適切なコンタクトレンズ位置および／もしくは配向測定アプローチとともに、波面収差の同時のオンライン測定に適用可能であることが理解されるべきである。

被験体の眼の、インビボでのコンタクトレンズ位置／配向および合計波面収差の同時発生の（ｃｏｎｔｅｍｐｏｒａｎｅｏｕｓ）オンライン測定に関連した本発明の一実施形態は、選択された測定間隔にわたって最も頻繁に存在する波面収差を決定するための方法に関する。上記のように、この情報は、特別設計した（ｃｕｓｔｏｍｉｚｅｄ）コンタクトレンズについての最良の切除プロフィールを決定することにおいて、または老眼矯正用の多焦点コンタクトレンズを作製するために、価値がある。例示的実施形態において、１０秒の測定間隔は、２５０個の同時画像対（瞳孔画像とＨａｒｔｍａｎｎ−Ｓｈａｃｋレンズレット画像）を獲得するために十分である。これらの画像は、図１１のブロックダイアグラム１１００に示されるように、以下のように処理される：工程１１０６において、コンタクトレンズのｘ位置、ｙ位置および回転角、瞳孔直径、波面データ、ならびに屈折データが、１１０２、１１０４における瞳孔画像および波面画像から得られる。このｘ位置データ、ｙ位置データ、回転角データ、瞳孔直径データ、および等価球面度数（ｓｐｈｅｒｉｃａｌ ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ）が、それぞれ、図１２〜１６に示されるように、時間の関数として各々プロットされる。等価球面度数は、波面データから計算され、ここで最大ゼルニケ次数は、第２の次数に拘束される。図１２〜１６における三角印は、無効（ｉｎｖａｌｉｄ）測定値を示し、×印は、瞬きの間隔の間の測定値を表し（以下にさらに記載される）、丸印は、最も頻繁な波面の計算に使用される有効（ｖａｌｉｄ）点を表す。工程１１０８において、傾き線（ｔｒｅｎｄ ｌｉｎｅ）１２０２、１３０２、１４０２、１５０２および１６０２を、ｘ位置、ｙ位置、角度、瞳孔直径および等価球面度数グラフにフィットさせる。このフィットのために二次曲線を使用し、ここで、この曲線からの測定点の平均（ｍｅａｎ）偏差は、最小である。しかし、制限なく、任意の他のフィットが使用され得る。工程１１１０において、傾き線の周りの一定範囲の外側にある点（三角として示される）は、削除されるか、または無効としてマーキングされる。例示的範囲は、ｘ位置およびｙ位置については±０．１ｍｍであり、回転角については±３°であり、等価球面度数については±０．５Ｄである。工程１１０６および工程１１０８は、全ての残りの点；すなわち、工程１１１２における有効点、について反復され得る。

この実施形態の一局面において、瞬きの間隔は、工程１１１４において決定され、コンタクトレンズ位置情報および波面収差情報は、工程１１１６において、瞬きしていない間に決定される。瞬きは、コンタクトレンズが、特定の距離だけその傾き線から離れて突然動く場合に検出される。この動きは、一般に、垂直なｙ位置（上方向）において生じるが、他の方向においても存在し得る。瞬きのさらなる指標として、瞳孔直径の突然の変化もまた、使用され得る。例示的局面において、瞬きは、例えば、そのｙ位置が、特定の距離（例えば、０．１ｍｍ）だけ傾き線を超える場合に検出される。この検出はまた、瞳孔直径の測定値と組み合わされ得る。すなわち、この瞳孔直径が、特定の値だけ急激に減少した場合、それは、瞬きの指標として解釈され得る。瞬きの検出後に、特定の時間間隔内の全ての連続点は、瞬きとしてマーキングされる。例示的実施形態において、１秒の時間間隔を使用した。例示的な瞬き間隔は、約０．３〜２秒の間であり得る。この傾き線内にあり、かつ瞬きとして検出されなかったデータについての画像の全ての対に対して、波面が計算され得、ゼルニケ振幅において表される。最も頻繁な波面は、次いで、工程１１１８においてこのゼルニケ振幅の平均（ｍｅａｎ）値をとることによって計算される。例示的実施形態において、最大ゼルニケ次数は５であるが、これは、２次から９次の間で選択され得る。工程１１１８はまた、選択された波面について行われ得、ここで最小かつ最大の等価球面度数を有する波面が省略される（例えば、最小等価球面度数では７％、最大等価球面度数では７％が省略される）。この手順は、等価球面度数の使用に限定されないが、例えば、瞳孔直径、三次ゼルニケ振幅などのような他の値にも適用され得る。最も頻繁に存在するコンタクトレンズ位置は、望ましい場合に同様にモニターされ得る。

瞳孔パラメーター決定の例は、ここで、図２２〜３２を参照して記載される。図２２は、オンライン測定における瞳孔ファインダーアルゴリズムに言及されるものの利用を示す。図２３は、どのようにデータが評価されるかを示す。これらの図に示されるように、この瞳孔位置および大きさの、ならびにコンタクトレンズ位置の完全な測定は、測定（オンライン）の間に行われ、全てのデータは、この測定の間にオンラインで示される。眼が半開き状態の画像における瞳孔はまた、記載されるように、まぶた補正（ｌｉｄ−ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）アルゴリズムを使用することが分かり得る。まぶた補正はまた、オンラインで行われ得る。コンタクトレンズ位置の補正評価のためには、被験体が瞬きしたときに撮影した画像を排除することが必須である。公知であるように、コンタクトレンズ位置は、瞬きの間に急激に変化し、瞬きして約１秒後には、安定な位置に落ち着く。従って、自動的に瞬きを決定し、瞬きからその約１秒後までの画像を排除することが望ましい。この瞬きの決定は、ソフトウェアの評価モードにおいてオフラインで行われる。

（位置ファインダーアルゴリズムの操作）
このアルゴリズムは、以下の工程を包含する：
１．画像圧縮
２．閾値計算
３．瞳孔計算
４．画像フィルタリング
５．リファインメント（ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ）１
６．反射除去
７．リファインメント２
８．まぶた補正
９．最終計算
入力：画像（図２４を参照のこと）
出力：Ｘ方向およびＹ方向における瞳孔直径
瞳孔位置
コンタクトレンズの位置および角度。

（１．画像圧縮）
図２４に示される瞳孔画像を、サイズＸ×Ｙ画素からＸ／ｎ×Ｙ／ｎ画素に圧縮する。これは、本明細書上記に記載されるように、画像の左上角で始まる元の画像においてｎ×ｎ四方中の全ての画素についてシグナルを平均し、画像全体を走査することにより行う。圧縮画像の左上角におけるシグナルを、次いで、第１の四方の平均に設定し、次の画素のシグナルを、第２の四方の平均に設定し、以下同様に設定し、最終的に、図２４において圧縮反転グレースケール画像により示される、Ｘ／ｎ×Ｙ／ｎサイズの写真を得る。ｎは、任意の整数であり得（例えば、示されるように１６）、Ｘ／ｎおよびＹ／ｎもまた整数値であり得る。この例において、明るい瞳孔が見出され、よってこの写真は、白が黒になり、黒が白になるように反転されている。続く図において、この瞳孔は、図２５に示されるように、暗く、それに対して、バックグラウンドより明るい。

（２．閾値計算）
その圧縮画像の閾値は、ここで計算される。この閾値より大きいシグナルを有する全ての画素は、白（シグナル＝２５５）に設定され、全ての他の画素は、黒（シグナル＝０）に設定され、図２６に示されるように、二値の白黒画像を得る（二値の白黒画像は、全ての画素が完全に黒いか完全に白いかのいずれかであることを意味する）。実例として、その閾値は、以下のように計算される：
最大が（４／３＊平均シグナル）より小さい場合、
閾値＝（画像における最大シグナル）−（画像における平均シグナル／４）；そうでなければ、
最大が（４／３＊平均シグナル）より大きい場合、
閾値＝（画像における最大シグナル）−（画像における平均シグナル／３）。

閾値を計算する他の方法が、当業者に容易に決定され得る。

（３．瞳孔計算）
ここで、二値の白黒画像において、この黒い画素についての質量中心（ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ ｍａｓｓ）を計算し、瞳孔の中心を得る。Ｘ方向およびＹ方向における黒い画素の標準偏差もまた、計算する。楕円に関して、（楕円を規定する短軸および長軸の）軸長は、４×標準偏差である。２×標準偏差を半径として使用すると、瞳孔のおおよその位置ならびにＸ直径およびＹ直径が得られる。

（４．画像フィルタリング）
工程３の結果は、瞳孔内部の領域における明るい点または画像における反射に起因して、不正確であるかもしれず、これらの領域は、ここで除去される。このことを達成するために、本発明者らは、元の圧縮グレースケール画像を工程１から獲得し、得られた瞳孔楕円を、この画像の中に、この楕円内部の全ての点についてプロットする。（円内の）平均シグナルより大きい全ての画素シグナルを、平均シグナルに設定する。この手順は、図２７におけるフィルタリングした画像により例示されるように、瞳孔内の明るい点を除去する。

（５．リファインメント１）
図２７の画像におけるこの瞳孔円を、ここで、２０％だけ拡大し、その円の外側にある全ての画素を、これらが実際にこの瞳孔の外側に存在するという仮定に基づいて、白に設定する。このことはまた、反射を除去する手段である。その結果をリファインメントするために、工程２および工程３をこの画像に関して反復する。このプロセスにおいて、そのグレースケール画像を、白黒画像に変換する。瞳孔円を約５％〜２５％だけ拡大し、その拡大率が大きすぎれば、この瞳孔の外側の反射除去は、有効でない可能性があることを認識することが可能である。他方で、拡大率が小さすぎれば、この瞳孔の一部は、事前の瞳孔中心計算が不正確であったことに起因して、間違って排除される可能性がある。

（６．反射除去）
反射をさらに除去するために、工程３において見出される瞳孔の中心を、Ｘ−Ｘ方向およびＹ−Ｙ方向において走査する。Ｘ軸に沿って走査する間に、黒い領域の縞（ｆｒｉｎｇｅ）が調査される。この縞を、少なくとも３連続の白い画素が（二値の白黒写真において）見出される場合に達すると仮定する。このことは、４つの縞の点を生成し、これらの縞の点は、次いで、これらの点にフィットされる楕円によってつなげられる。図２８における画像に例示されるように、この楕円の外側の全ての画素を白に設定し、内側の全ての画素を黒に設定する。次いで、工程３は、実際に画像に対して反復される。

（７．リファインメント２）
セントロイド決定アルゴリズム（ｃｅｎｔｒｏｉｄｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）に関して上に記載されるように、その圧縮画像は、アルゴリズムを高速にするが、代わりに、圧縮プロセスにおいて失われた情報が原因で精度が低くなる。従って、元の画像から４倍圧縮されただけの画像（図２４）は、図２９における画像により例示されるように、次のリファインメント工程のために使用される（倍数は、１０未満の任意の数であり得る）。時間を節約するために、この画像を、圧縮プロセスの間に工程１において作製し、この工程において使用されるまで保存する。ここで、この完全なプロセスを、このより低倍の圧縮画像で繰り返す。すなわち、工程６において得られる瞳孔位置データを使用して、工程４を、その実際の（低圧縮の）画像で繰り返す。工程５を、１５％の拡大率で繰り返し、次いで、工程６を繰り返す。（工程５および工程６は、工程２および工程３の反復を包含することに注意のこと）。このプロセスを完了すると、図３０における画像により例示されるように、瞳孔の正確な位置ならびにＸ方向およびＹ方向におけるその直径が提供される。上記の工程５において議論した拡大倍率範囲はまた、その瞬間の段階に適用する。

（８．まぶた補正）
ここで、瞳孔の一部を陰にし得、よって、上記のプロセスの結果を不明瞭にし得るまぶたについて、チェックを行う。上記のプロセスからの最後の二値の白黒画像（図２９；元の４×圧縮）を用いて、本発明者らは、ここで、この瞳孔の上側半分における黒い領域の縞を探す。このことは、工程６において示される同じ走査を行うことにより達成されるが、座標軸に沿ってというよりむしろ、この瞳孔楕円を含む全ての列について達成される。このことは、図１０に示されるプロットによって例示される、Ｘ位置の関数として、その黒い瞳孔の見出される楕円と縞との間の差異の計算を可能にする。まぶたが瞳孔領域の内側に拡がってきたら、この瞳孔の上側領域は平らであり、見出される楕円は、小さすぎる。従って、上記の差分関数（ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）（図１０を参照のこと）は、２つの最大値（ＡおよびＢ）とその間にある最小値を有する。瞬きの誤った補正を避けるために、補正は、２つの最大値が瞳孔直径の少なくとも２０％であるか、または５画素離れている場合にのみ行う；この平均絶対差分は、この直径の少なくとも７５％であり；そして平均最小値は、０未満のこの画像高さの少なくとも１％である。この最小値は変動するので、本発明者らは、図３１においてマーキングした領域３１０２として示される、瞳孔直径×０．４倍〜瞳孔直径×０．６倍の間の平均値をとった。上記の条件の全てが満たされた場合、まぶた補正は、以下のように行われる：本発明者らは、２つの最大値のＸ位置間に見出される瞳孔楕円の円弧を切り取り、点Ａと点Ｂとの間に、まぶたが瞳孔形状の切断部分（ｃｕｔ）に類似の切断部分を有する領域にまたがるように、貼り付ける。囲まれた領域は、図３２において３２０２とマーキングされているグレー領域によって示されるように、黒として設定される。

９．最終計算
この瞳孔を、まぶた補正した黒色画像および白色画像について最後に計算し（工程３を参照のこと）、図３２に示される画像により例示される結果を得る。あるいは、元の圧縮していない画像でリファインメント２（工程７）を行うことが可能である。このアプローチは、ｎ＝４圧縮画像でのプロセスが、望ましい測定精度を提供する場合には必ずしも必須ではない。２０〜２５Ｈｚの繰り返し数におけるオンライン測定の例示的場合において、コンタクトレンズの達成された移行位置精度は、±７０μｍであり、レンズ回転精度は、±２°であった。

図１は、本発明の方法の実施形態を記載しているブロック図である。 図２は、本発明の実施形態に従うインビボのコンタクトレンズの正面概略図である。 図３は、本発明による別の方法の実施形態に従うブロック図である。 図４は、本発明の実施形態に従って得られる、Ｈａｒｔｍａｎｎ−Ｓｈａｃｋ波面イメージの写真コピー（ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ ｃｏｐｙ）である。 図５は、本発明に従う装置の実施形態のブロック図である。 図６は、本発明の実施形態に従うＨａｒｔｍａｎｎ−Ｓｈａｃｋセントロイド画像の例示的な図である。 図７は、本発明の実施形態に従う、迅速なセントロイディングアルゴリズムのブロック図である。 図７は、本発明の実施形態に従う、迅速なセントロイディングアルゴリズムのブロック図である。 図８は、本発明のアルゴリズム実施形態に従うセントロイド画像の、行および列の例示的な図である。 図９は、本発明の迅速なセントロイディングアルゴリズム実施形態に従う例示的な図である。 図１０は、本発明の迅速なセントロイディングアルゴリズム実施形態に従うＨａｒｔｍａｎｎ−Ｓｈａｃｋセントロイド画像の写真コピーである。 図１１は、本発明の方法の実施形態に関連するブロック図である。 図１２〜１６は、本発明の実施形態に従うコンタクトレンズの位置座標、瞳孔パラメーター、および収差測定の時間の関数としてのプロットである。 図１２〜１６は、本発明の実施形態に従うコンタクトレンズの位置座標、瞳孔パラメーター、および収差測定の時間の関数としてのプロットである。 図１２〜１６は、本発明の実施形態に従うコンタクトレンズの位置座標、瞳孔パラメーター、および収差測定の時間の関数としてのプロットである。 図１２〜１６は、本発明の実施形態に従うコンタクトレンズの位置座標、瞳孔パラメーター、および収差測定の時間の関数としてのプロットである。 図１２〜１６は、本発明の実施形態に従うコンタクトレンズの位置座標、瞳孔パラメーター、および収差測定の時間の関数としてのプロットである。 図１７は、本発明の実施形態に従うコンタクトレンズのアルゴリズム評価の写真画像である。 図１８は、本発明の実施形態に従うコンタクトレンズマーキングプロセスの例示的な図である。 図１９は、本発明のコンタクトレンズマーキングプロセス実施形態に従う開口パターンの概略的平面図である。 図２０は、本発明の実施形態に従うコンタクトレンズ表面上のレンズマークの概略的平面図である。 図２１は、本発明の実施形態に従うインビボのコンタクトレンズの写真画像である。 図２２は、本発明の実施形態に従うオンライン測定における瞳孔発見アルゴリズムの使用を示す、フローチャートタイプの図である。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。 図２３は、種々のデータが、具体化される発明に従ってどのように評価されるかを示す、フローチャートタイプの図である。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。 図２４は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔のイメージの写真複写（ｐｈｏｔｏｃｏｐｙ）である。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。 図２５は、本発明の例示的な実施形態に従う、圧縮かつ反転された瞳孔イメージのグレースケールのイメージである。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。 図２６は、本発明の例示的な実施形態に従う、圧縮された瞳孔イメージのバイナリイメージ（ｂｉｎａｒｙ ｉｍａｇｅ）である。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。 図２７は、本発明の例示的な実施形態に従う、ノイズフィルタリング後の、図２５のグレースケールのイメージを示す。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。 図２８は、本発明の例示的な実施形態に従う、さらなる反射フィルタリング後の、図２６のバイナリイメージである。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。 図２９は、例示的実施形態に従う、図２５において種々の圧縮因子を有する場合の、圧縮かつ反転された瞳孔イメージのグレースケールのイメージである。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。 図３０は、本発明の例示的な実施形態に従う、図２８からのリファインされたバイナリ瞳孔イメージである。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。 図３１は、本発明の例示的な実施形態に従うまぶたの補正に関連する、ｘ−位置の関数としての見出された領域と瞳孔との間の差分のプロットである。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。 図３２は、本発明の例示的な実施形態に従うまぶたの補正を示すバイナリ瞳孔イメージである。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。 図３３は、被験体の眼および本発明の局面に従う瞳孔領域の外側のレンズ表面上に色付のドットマーキングを有するインビボのコンタクトレンズの写真である。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。 図３４は、本発明の実施形態に従う、マーク検出のためのカラーフィルタリング後の図３３のイメージである。図２２〜図３２は、本発明の例示的な実施形態に従う瞳孔の大きさおよび位置の決定を例証する、一連の図およびイメージである。

Claims (64)

1. コンタクトレンズであって、以下：
   該レンズの光学部領域に複数のマークを含む表面であって、該マークが、後方レンズ表面から前方レンズ表面の方向に伝搬する光に対して、光を吸収するかまたは光を散乱させる、表面、
   を備え、ここで、該マークが、インビボの該レンズの視力を損なわない、
   コンタクトレンズ。
2. 前記マークが、前方レンズ表面上にある、請求項１に記載のコンタクトレンズ。
3. 前記マークが、成型されたマークである、請求項１に記載のコンタクトレンズ。
4. 前記マークが、レーザアブレーションされたマークである、請求項１に記載のコンタクトレンズ。
5. 前記マークが、リソグラフィーマークである、請求項１に記載のコンタクトレンズ。
6. 前記マークが、回転対称を有しないパターンである、請求項１〜５のいずれか一項に記載のコンタクトレンズ。
7. 前記マークが、並進対称性を有さないパターンである、請求項１〜５のいずれかに記載のコンタクトレンズ。
8. 前記マークが、回転対称を有さないパターンである、請求項６に記載のコンタクトレンズ。
9. 前記マークが、予め規定された曲線に沿って整列されている、請求項１〜８のいずれか一項に記載のコンタクトレンズ。
10. 前記マークが、複数の直線に沿って整列されている、請求項１〜８のいずれか一項に記載のコンタクトレンズ。
11. 少なくとも３つのマークを備える２つの線を備える、請求項１０に記載のコンタクトレンズ。
12. 前記直線が、交差している、請求項１０または１１に記載のコンタクトレンズ。
13. 前記直線が、単一の共通点で交差する、請求項１２に記載のコンタクトレンズ。
14. 前記直線それぞれが、約５ｍｍの長さを有する、請求項１０〜１３のいずれか一項に記載のコンタクトレンズ。
15. 少なくとも４つのマークを備える３つの直線を備える、請求項１３に記載のコンタクトレンズ。
16. 前記３つの直線が、３つの異なる交差角度で交差する、請求項１５に記載のコンタクトレンズ。
17. 前記交差角度が、約１００°〜約１６５°の間の範囲であり、約１０°の最大偏差を有する、請求項１６に記載のコンタクトレンズ。
18. 前記マークそれぞれが、約２００μｍ未満の直径を有する大きさを有する、請求項１〜１７のいずれか一項に記載のコンタクトレンズ。
19. 前記マークそれぞれが、約５０μｍ〜２００μｍ未満の間の範囲の直径を有する大きさを有する、請求項１〜１７のいずれか一項に記載のコンタクトレンズ。
20. 前記マークが、約６００μｍの相互分離距離を有する、請求項１〜１９のいずれか一項に記載のコンタクトレンズ。
21. インビボでコンタクトレンズの測定を行う方法であって、以下：
    ａ）選択的にマークされたコンタクトレンズをインビボで提供する工程；
    ｂ）インビボの該レンズの画像を得る工程；
    ｃ）瞳孔座標パラメーターを決定する工程；
    ｄ）該瞳孔座標パラメーターに対する各画像についての該コンタクトレンズの位置座標パラメーターおよび／または配向座標パラメーターを計算する工程；ならびに
    ｅ）選択した時間間隔にわたって、約１０Ｈｚより速い繰り返し速度で、工程（ａ〜ｄ）を繰り返す、工程、
    を包含する、方法。
22. 前記選択された時間間隔が、約５秒〜２０秒の間である、請求項２１に記載の方法。
23. 請求項２１または２２に記載の方法であって、前記選択された時間間隔にわたって、最も頻繁に生じる位置座標パラメーターおよび／または配向座標パラメーターを決定する工程を包含する、方法。
24. 請求項２１または２２に記載の方法であって、瞬きの間隔を決定し、該瞬きの間隔の間、前記コンタクトレンズの位置座標パラメーターおよび／または配向座標パラメーターの決定を排除する工程を包含する、方法。
25. 請求項２３に記載の方法であって、瞬きの間隔を決定し、該瞬きの間隔の間、前記コンタクトレンズの最も頻繁に生じる位置座標パラメーターおよび／または配向座標パラメーターの決定を排除する工程を包含する、方法。
26. 請求項２１〜２５のいずれか一項に記載の方法であって、各コンタクトレンズ画像に対応する波面収差画像を得、各画像についての波面収差を決定する工程を包含する、方法。
27. 請求項２６に記載の方法であって、前記選択された時間間隔にわたって、最も頻繁に生じる波面収差を決定する工程を包含する、方法。
28. 請求項２７に記載の方法であって、瞬きの間隔を決定し、該瞬きの間隔の間、最も頻繁に生じる波面収差の決定を排除する工程を包含する、方法。
29. インビボのコンタクトレンズをオンラインで客観的に評価するための方法であって、以下：
    ａ）その表面上に複数のマークを有するコンタクトレンズを被験体にインビボで提供する工程；
    ｂ）該マークを照射する工程；
    ｃ）該マークを画像化する工程；
    ｄ）該被験体の瞳孔の位置座標を決定する工程；
    ｅ）該瞳孔位置座標に対する、該マークの位置座標を決定する工程；および
    ｆ）約１０Ｈｚより速い繰り返し速度で、オンラインで、選択された時間間隔にわたって工程（ｂ〜ｅ）を繰り返す工程、
    を包含し、これによって、該コンタクトレンズの位置および／または配向を、オンラインで決定する、方法。
30. 請求項２９に記載の方法であって、前記マークが、前記患者の眼の瞳孔領域に重なる、方法。
31. 請求項２９または３０に記載の方法であって、前記繰り返し速度で、オンラインで、瞳孔の大きさを測定する工程を包含する、方法。
32. 請求項２９〜３１のいずれか一項に記載の方法であって、前記レンズ上の画像化されたマークのそれぞれについて、質量中心値を決定する工程を包含する、方法。
33. 請求項２９〜３２のいずれか一項に記載の方法であって、最初に前記コンタクトレンズの後方表面を通り、次いで前方表面を通って伝搬する光を用いて、前記マークを照射する工程を包含する、方法。
34. 請求項２９〜３３のいずれか一項に記載の方法であって、前記オンライン測定が、約１０Ｈｚ〜約２５Ｈｚの間の範囲の繰り返し速度でなされる、方法。
35. 請求項２９〜３４のいずれか一項に記載の方法であって、前記患者の眼に対応するオンライン波面測定を行う工程を包含する、方法。
36. 請求項２９〜３５のいずれか一項に記載の方法であって、インビボのコンタクトレンズの最も頻繁に生じる位置および／または配向を決定する工程を包含する、方法。
37. 請求項２９〜３６のいずれか一項に記載の方法であって、前記患者の瞬きの間隔を決定し、該瞬きの間隔の間の測定データを排除する工程を包含する、方法。
38. 請求項３７に記載の方法であって、前記コンタクトレンズの最も頻繁に生じる位置および／または配向を決定する工程を包含する、方法。
39. 請求項３５に記載の方法であって、前記選択された時間間隔にわたって、最も頻繁に生じる波面収差を決定する工程を包含する、方法。
40. 請求項３９に記載の方法であって、前記患者の瞬きの間隔を決定し、該瞬きの間隔の間の測定データを排除する工程を包含する、方法。
41. 請求項４０に記載の方法であって、前記選択された時間間隔にわたって、前記コンタクトレンズの最も頻繁に生じる位置および／または配向を決定する工程を包含する、方法。
42. 請求項３９に記載の方法であって、前記波面収差が、等価球面度数測定である、方法。
43. 請求項２９に記載の方法であって、前記特別にマークされたコンタクトレンズが、請求項１〜２０のいずれか一項に記載のコンタクトレンズである、方法。
44. 請求項２９に記載の方法であって、前記コンタクトレンズの位置および／または配向をオンラインで決定するために、改変Ｈｏｕｇｈ変換を使用する工程を包含する、方法。
45. インビボのコンタクトレンズを客観的に評価するための方法であって、以下：
    ａ）適切にマークされたコンタクトレンズを被験体にインビボで提供する工程；
    ｂ）該被験体の瞳孔の位置座標を決定する工程；
    ｃ）該瞳孔の位置座標に対する該コンタクトレンズの位置座標を決定する工程；および
    ｆ）約１０Ｈｚより速い繰り返し速度で、オンラインで、選択された時間間隔にわたって工程（ａ〜ｃ）を繰り返す工程、
    を包含する、方法。
46. 請求項４５に記載の方法であって、前記オンライン測定が、約１０Ｈｚ〜２５Ｈｚの間の範囲の繰り返し速度で行われる、方法。
47. 請求項４５または４６に記載の方法であって、前記患者の眼に対応するオンライン波面測定を行う工程を包含する、方法。
48. 請求項４５〜４７のいずれか一項に記載の方法であって、インビボのコンタクトレンズの最も頻繁に生じる位置および／または配向を決定する工程を包含する、方法。
49. 請求項４５〜４８のいずれか一項に記載の方法であって、前記患者の瞬きの間隔を決定し、該瞬きの間隔の間の測定データを排除する工程を包含する、方法。
50. 請求項４９に記載の方法であって、前記コンタクトレンズの最も頻繁に生じる位置および／または配向を決定する工程を包含する、方法。
51. 請求項４７に記載の方法であって、前記選択された時間間隔にわたって、最も頻繁に生じる波面収差を決定する工程を包含する、方法。
52. 請求項５１に記載の方法であって、前記患者の瞬きの間隔を決定し、該瞬きの間隔の間の測定データを排除する工程を包含する、方法。
53. 請求項５２に記載の方法であって、前記選択された時間間隔にわたって、前記コンタクトレンズの最も頻繁に生じる位置および／または配向を決定する工程を包含する、方法。
54. 請求項５１に記載の方法であって、前記波面収差が、等価球面度数測定である、方法。
55. 瞳孔パラメーターを決定するためのアルゴリズムであって、以下：
    ａ）瞳孔画像を得る工程；
    ｂ）該瞳孔画像を選択された量ｎによって圧縮し、そして該瞳孔画像を選択された異なる量ｎ_１によって圧縮する工程であって、ここで、ｎ_１＜ｎであり、ｎ_１＜１０である、工程；
    ｃ）該圧縮された瞳孔画像についての閾値を計算する工程；
    ｄ）該瞳孔の中心パラメーター値を決定する工程；
    ｅ）該瞳孔の複数座標軸直径パラメーターを決定する工程；
    ｆ）該中心パラメーターと複数座標軸パラメーターとに基づいて、該瞳孔の周形状を決定する工程；
    ｇ）該形状を該圧縮画像内にプロットし、該周の内側の平均画素信号値を決定する工程；
    ｈ）該周を選択された量Δによって拡大し、該拡大された周を有する新たな画像に対して工程（ｃ、ｄ）を繰り返す工程；
    ｉ）該直径座標軸のそれぞれの各端部における外縁点位置を決定し、周形状を該点に合わせる工程；
    ｊ）工程ｉ）で得られた画像に対して工程（ｄ）を繰り返す工程；
    ｋ）該ｎ_１圧縮瞳孔画像に対して工程（ｇ）を繰り返す工程；
    ｌ）工程（ｋ）の画像に対して、Δ_１＜ΔのΔ_１を用いて、工程（ｈ）を繰り返す工程；
    ｍ）工程(ｌ）の画像に対して、工程（ｄ、ｅ）を繰り返す工程；
    ｎ）該工程（ｍ）の画像に対して、まぶたの補正を行う工程；ならびに
    ｏ）工程（ｎ）の画像に対して工程（ｄ、ｅ）を繰り返す工程、
    を包含する、アルゴリズム。
56. 請求項５５に記載のアルゴリズムであって、ｎが整数であり、１≦ｎ＜２０である、アルゴリズム。
57. 請求項５５または５６に記載のアルゴリズムであって、工程（ｃ）が、前記閾値未満の全画素値をゼロ値に設定し、該閾値より大きい全画素値を高い値に設定することによって、バイナリイメージを作成する工程を包含する、アルゴリズム。
58. 請求項５７に記載のアルゴリズムであって、ゼロ値画素について質量中心および標準偏差を決定し、これを、ｘ座標軸およびｙ座標軸に沿った直径値を決定するために使用する、アルゴリズム。
59. 請求項５８に記載のアルゴリズムであって、前記周形状が、楕円である、アルゴリズム。
60. 請求項５９に記載のアルゴリズムであって、Δが、約５％〜２５％の間の範囲であり、そしてΔ_１が、約５％〜２５％の間の範囲である、アルゴリズム。
61. 請求項６０に記載のアルゴリズムであって、工程（ｉ）が、前記ｘ座標軸およびｙ座標軸の各端部において、楕円を外縁点に合わせる工程を包含する、アルゴリズム。
62. 請求項６１に記載のアルゴリズムであって、工程（ｎ）が、見つけ出された楕円周を含む全画素カラムを走査し、該楕円周と該瞳孔外縁との間の差分関数をＸ位置の関数として計算する工程を包含する、アルゴリズム。
63. 請求項６２に記載のアルゴリズムであって、前記差分関数の少なくとも２つの極大値と該極大値の間にある極小値とを決定し、選択された誤差基準を満足することに基づいて、該２つの極大値のＸ位置の間に前記見つけ出された楕円の円弧を配置する工程を包含する、アルゴリズム。
64. 請求項６３に記載のアルゴリズムであって、前記瞳孔中心パラメーターおよび前記瞳孔サイズパラメーターを決定する工程を包含する、アルゴリズム。

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