JP2007319408A

JP2007319408A - 眼科装置及び視野データ処理方法

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Publication number: JP2007319408A
Application number: JP2006152838A
Authority: JP
Inventors: Naohito Suzuki; 尚人鈴木
Original assignee: Nidek Co Ltd
Current assignee: Nidek Co Ltd
Priority date: 2006-05-31
Filing date: 2006-05-31
Publication date: 2007-12-13
Anticipated expiration: 2026-05-31
Also published as: JP5011495B2

Abstract

【課題】神経線維の走向を容易に把握することができ、視野データのセクター分割を効率よく行うことのできる眼科装置及び視野データ処理方法を提供すること。
【解決手段】視感度閾値検査により得られる被検者眼の視野データを処理する眼科装置において、前記視野データを表示する表示手段と、該表示手段に表示される視野データに網膜神経線維の走向を表した模式図を重畳して表示させる表示制御手段と、前記表示手段に前記模式図が重畳された状態で表示される視野データ上の視野測定点をいくつかのクラスターにまとめることにより視野を一定のセクターパターンに分割するためのセクター分割手段と、を備えること。
【選択図】図３

Description

本発明は、視感度閾値検査により得られる視野データを処理する眼科装置及び視野データ処理方法に関する。

従来、被検者眼の視野を測定する視野計が知られている。このような視野計は被検者眼眼底の各測定点に検査視標を呈示し、その視認応答により被検者眼の各測定点における視感度閾値を測定する静的視野計が知られている（例えば、特許文献１参照）。このような装置により取得された視野データのうち、近接したいくつかの測定点をクラスター（集団）にまとめることにより視野を一定のセクターパターンに分け、そのセクター毎で平均等の演算処理して、被検者の診断や定期的な健診に用いる手法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。
特表平６−５４８０４号公報鈴木康之、視野のセクター解析、Vol.15、No.3、Neuro-ophthalmol.Jpn.1998、P258-262

先に説明したセクター分割では、眼底の神経線維の走向に基づいて分割することが多い。このような分割は固定されたものでなく、医師の判断、疾患の診断や状況に応じて多種多様に変わる場合がある。従って、セクター分割を行う場合には、医師が神経線維の走向を意識しながら作業を行う必要があり、経験を必要とする。

本発明は、上記従来装置に問題点に鑑み、神経線維の走向を容易に把握することができ、視野データのセクター分割を効率よく行うことのできる眼科装置及び視野データ処理方法を提供することを技術課題とする。

上記課題を解決するために、本発明は以下のような構成を備えることを特徴とする。
（１）視感度閾値検査により得られる被検者眼の視野データを処理する眼科装置において、前記視野データを表示する表示手段と、該表示手段に表示される視野データに網膜神経線維の走向を表した模式図を重畳して表示させる表示制御手段と、前記表示手段に前記模式図が重畳された状態で表示される視野データ上の視野測定点をいくつかのクラスターにまとめることにより視野を一定のセクターパターンに分割するためのセクター分割手段と、を備えることを特徴とする。
（２）（１）の眼科装置において、前記表示制御手段は前記視野データ上における視神経乳頭又は中心窩に相当する位置と、前記模式図上の視神経乳頭又は中心窩に相当する位置とを合致させた状態で前記視野データに模式図を重畳させることを特徴とする。
（３（１）の眼科装置において、前記表示制御手段は前記視野データ上における視神経乳頭及び中心窩に相当する位置に、前記模式図上の視神経乳頭及び中心窩に相当する位置が共に合致するように前記模式図を拡大縮小しつつ位置合わせさせた状態で前記視野データに模式図を重畳させることを特徴とする。
（４）（１）〜（３）の眼科装置は、前記セクター分割手段により分割された前記セクターパターンデータを前記視野データに対応付けて記憶する記憶手段を有することを特徴とする。
（５）被検者眼の視感度閾値検査により得られる視野データを処理する視野データ処理方法において、前記視野データを表示させた状態で、前記視野データに網膜神経線維の走向を表した模式図を重畳して表示させ、前記模式図が重畳された状態で表示される視野データ上の視野検査点をいくつかのクラスターにまとめることにより視野を一定のセクターパターンに分割することを特徴とする。

本発明によれば、神経線維の走向を容易に把握することができ、視野データのセクター分割を効率よく行うことができる。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は本実施形態で用いる眼科装置を示した図である。ここで使用する眼科装置は、被検者眼の視野データを取得する視野計１００及び視野データを取得すると共に変換処理、演算処理等する視野データ処理装置３００に大別される。本実施形態で用いる視野計１００は、被検者眼に大きさ、輝度等の異なる輝点を様々な位置に呈示し、それに対する応答によって、被検者眼の視感度閾値を求め、視野を測定（検査）する静的視野計である。

被検者の眼前には半球状のドーム型のスクリーン１が配置され、このスクリーン１には視標投影ユニット２から刺激視標が呈示される。視標投影ユニット２は、光源３、投影レンズ４、可動ミラー５、開口径可変のアパーチャ６を備える。７はスクリーン１を均一に照明し、検査時の背景光を形成する照明部である。可動ミラー５は図示を略す駆動機構により駆動され、光源３及び投影レンズ４によりスクリーン１に投影されるスポット視標（刺激視標）の位置を変える。可動ミラー５は、２組のガルバノミラーで構成することができる。アパーチャ６の開口径を変えることにより、スクリーン１に投影されるスポット視標のサイズが変えられる。また、スクリーン１の中心には固視標１０が設けられている。視標投影ユニット２は制御ユニット３０に接続されている。制御ユニット３０は、視標投影ユニット２の可動ミラー５を駆動制御し、スクリーン１に投影され刺激視標の位置を変化させる。また、光源３の光量を調整し、スクリーン１に投影され刺激視標（呈示視標）の輝度を変化させる。制御ユニット３０には、モニタ２１、入力装置となるキーボード２２、マウス２３及び被検者が刺激視標に対する応答を行う応答スイッチ１５等が接続されている。制御ユニット３０には、光源３、ミラー５、アパーチャ６、照明部７等の制御（背景輝度の制御）やモニタ２１の表示制御等を行うと共に、取得された被検者眼の視野データを演算処理したり、後述するセクター分割を行う制御部３１と、刺激視標の呈示位置等や処理プログラム、後述する輝度値変換テーブル等を格納した記憶手段となるメモリ３２で構成される。このメモリ３２には、取得された視野データも格納される。この実施形態で用いているモニタ２１、制御ユニット２０、キーボード２２、マウス２３等は一般のコンピュータを用いている。

このような構成の視野計１００で被検者眼の視野データを取得する手順を説明する。視野の測定を開始すると、スクリーン１が照明部７により所定輝度で照明される。被検者に応答スイッチ１５を持たせ、固視標１０を固視させる。そして、視標投影ユニット２がメモリ３２に格納された刺激視標の呈示位置及び制御部３１の指令に基づいて、スクリーン１上に刺激視標を所定の輝度で呈示する。被検者は、呈示視標が見えた場合に応答スイッチ１５を押す。視標の輝度や測定点（呈示位置）は、キーボード２２やマウス２３を用いて変えていき、被検者が視認可能限度となる視感度閾値を各測定点（計測点）で求める。得られた各測定点での測定結果はその測定点と対応付けられてメモリ３２に記憶される。この操作を繰り返して、各測定点での視感度閾値をプロットし、被検者眼の視野データを取得する。なお、このようにして取得された視野データは、予め取得しておいた被検者情報（左右眼情報、年齢、性別、ＩＤ番号等）とともにメモリ３２に記憶される。

このような視野計１００で取得された視野データを図２に示す。図２（ａ）は、モニタ２１に映し出された被検者眼の視野データ２００（静的視野）を模式的に表している。座標の中心（交点）は固視中心となり、被検者眼の視軸、つまり、中心窩に相当する。座標上に示される数値（測定値）は被検者眼の応答時の視感度（光感度）であり、視感度閾値を示している。この視野データ２００では、この視感度閾値をデシベル（ｄＢ）で表記している。これらの測定値の位置は、上述した視野計１００によって被検者眼に呈示した視標の位置を示し、視野上の測定点となる。また、このような視野データにおいて座標の中心（縦軸と横軸の交点）から横軸方向に所定距離だけ離れた所に位置する視感度閾値が極端に低い測定点は、被検者眼の盲点（視神経乳頭）位置に相当する。図２（ａ）に示す視野データ２００においては、座標の中心から向って右側にある視感度０ｄＢ付近に視神経乳頭が位置していると推定される。

このようにして得られた視野データを評価する方法の１つとして、先の非特許文献１に示すようにいつくかの測定点を集団（クラスター）にまとめることにより視野を一定のセクターパターンに分け、これを用いて視野解析を行おうとする手法がある。この手法を図２を用いて説明する。図２（ｂ）に示すように、図２（ａ）に示した視野データの近接する数値を網膜神経線維の走向（走行）に準じていくつか選び、枠で囲み、これを１つの集団とする。ここで作成した各々の集団が各セクターＳとなる。セクター分割をした後に、これらの各セクターＳ内にある測定値の加算平均を行う。ここで図２（ｃ）は、各セクターＳ毎において平均値を表した模式図である。なお、図２（ｃ）では演算結果を四捨五入で丸めている。例えば、図２（ｂ）に示すセクターＳ１内の数値は、２８、１９、２６、２４であり、これらの加算平均は、２４．２５となり、丸めると、図２（ｃ）に示すセクターＳ１の２４となる。

このように、視野データをこのようにセクター分割することで、被検者眼の視野の状態を網膜神経線維の走向に沿った形で大局的に把握しやすくなる。例えば、各測定点での視感度閾値でのみ視野を評価すると、細かい評価ができる反面、個々の測定点でのばらつきが大きく、偽陰性、偽陽性が出やすい場合がある。一方、視野全体の平均値やその他の数値演算等を行うと、全体の評価がし易い反面、局所的な視野異常やその経過を把握しづらい。この両者の間を埋めるものがセクター分割を用いた視野の評価となる。なお、ここでは、セクタＳを数値で示したが、色の変化や濃淡で表示する構成としてもよい。、
この一連のセクター分割は、モニタ２１に視野データと共に表示されるマウスカーソル４０を用いて行う。マウス２３を用いてカーソル４０を視野データ上でドラッグしながら、複数の測定値囲み、ドラッグ状態を解除することにより、複数の測定値を含んだのセクター分割が行われる。

このようなセクター分割の操作を繰り返すことで、視野データのすべての測定点をいくつかの集団に分け、セクター分割する。得られたセクターＳの分割パターン情報（セクターパターン）は、キーボード２２やマウス２３の操作によって、メモリ３２に記憶される。保存した視野データ２００に基づくセクター分割パターン情報は、メモリ３２から任意に呼び出すことができる。

なお、予め用意したセクターパターンを視野データに適用し、各セクター毎の平均値を計算させる構成としてもよい。例えば、前述した方法等で作成したセクターパターンを少なくとも１つはメモリ３２に記憶させておく（予め複数のセクターパターンが用意されていても良い）。別の視野データを図示なき読み込みボタンで読み出す際に、図示なきセクターパターン選択ボタンにより、読み込む視野データに適用させるセクターパターンを選択する。セクターパターンが選択されると、前述のように制御部３１により各セクター毎の計算がなされる。計算後に、計算結果をモニタ２１に表示させてもよい。このような構成にすることによって、予め作成したセクターパターンを他の視野データで簡単に利用できる。

なお、セクター分割はこのような方法に限るものではなく、例えば一つのセクターに入れるべき測定値を選択していく方法や、各測定点に対するセクター分割が予め決定されているセクターパターンのテンプレートを種々用意しておき、このテンプレートの中から適切と思われるセクター分割パターンを当てはめるようにして、視野データ２００のセクター分割を行うようにすることもできる。

次に、セクター分割をより好適に行う方法について以下に説明する。一般に、視野の障害は眼底の網膜神経線維の走向と相関があると言われており、検者が視野データの各測定値に対してセクター分割を行う際には、網膜神経線維の走向を意識することが多い。そこで、図３（ａ）に示すような、網膜神経線維の走向を模式的に表したテンプレート５０用いて、医師のセクター分割をし易くする。図示するテンプレート５０は、視神経乳頭Ｈ、中心窩Ｆ，神経線維Ｎで構成されている。神経線維Ｎは網膜神経線維の走向を示したものであり、模式的に描かれている。神経線維Ｎは乳頭Ｈから放射状に延び出ている。また、神経線維は中心窩周辺に密集しているので、神経線維Ｎが中心窩Ｆから集中的に出ている状態を描写している。なお、このようなテンプレート５０はメモリ３２に記憶されている。

テンプレート５０を、モニタ２１に表示されている視野データ２００に重畳させる場合には、キーボード２２またはカーソル４０の操作により、モニタ２１上に表示されている図示なきメニューから、テンプレート５０を視野データ２００に重ね合わせるための項目を選択する。テンプレート５０の重ね合わせを指令する信号が制御部３１に送られると、制御部３１はメモリ３２から図３（ａ）に示すテンプレートを呼び出す。次に制御部３１は、図２（ａ）に示す視野データ２００が左右眼のどちらのデータであるかを予めメモリ３２に記憶してある被検者情報から判別し、その結果に基づいてテンプレート５０の表示方向（左眼用、右眼用）を決定しておく。次に制御部３１は視野データ２００の座標の中心（中心窩相当）とテンプレート５０に示す中心窩Ｆとを重ね合わせて、図３（ｂ）に示すように、モニタ２１に表示させる。なお、テンプレート５０は左眼用、右眼用のテンプレートを各々用意してもよいし、年齢等に応じたテンプレートを種々用意しておき、取得した視野データに対応する被検者データに基づいて用意されているテンプレートの中から、好ましいテンプレートを選択するようにしてもよい。セクター分割を行う検者は、視野データ２００上に重ねて表示されるテンプレート５０の神経線維Ｎの走向を参考にしながら、いくつかの測定値（測定点）を一つの集団としてマウスカーソル４０で囲み、セクター分割していく。前述のようにこの操作を繰り返し、すべてのセクター分割を終了したのち、セクターパターンを保存する。保存したセクターパターンは、同じ被検者眼の視野データに用いて、その後の視野の経時的変化の観察、診断等に用いることができる。また、セクターパターンを他の患者眼の視野データに適用し、診断等に用いることができる。

このようにして、視野データに視神経線維の走向を模したテンプレートを重畳表示させることで、セクター分割がし易くなる。

なお、以上説明した本実施形態では、マウスカーソル４０によるセクター分割を方形状に行うものとしたが、これに限るものではない。カーソル４０をドラッグしながら、自由に動かすことで、曲線等を描き、自由図形を形成できるようにしてもよい。また、方形状のセクター分割時に、カーソル４０の動きを視野データの座標にスナップする構成を加えてもよい。なお、本実施形態では視野データの座標中心とテンプレートの中心窩とを位置合わせさせて重畳させるものとしているが、これに限るものではなく、視神経乳頭の位置を基準として両者を重ね合わせることもできる。視野データ上の視神経乳頭位置は前述したように、視野データの座標中心（縦軸と横軸の交点）から横軸方向に所定距離だけ離れた所に位置する視感度閾値が極端に低い測定点は、被検者眼の盲点（視神経乳頭）位置に相当するため、この位置とテンプレート５０の視神経乳頭Ｈ位置とを合わせるようにすることもできる。また、視野データ２００における中心窩及び視神経乳頭に対応する相当位置が判っていれば、制御部３１はテンプレート５０を重ねる際に、視野データ２００上における中心窩と視神経乳頭間の距離と、テンプレート５０上における中心窩Ｆと視神経乳頭Ｈ間の距離とを求め、これが一致するようにテンプレート５０を拡大縮小して、両者を重ね合わせることもできる。

また、このような視野計は、視標の呈示位置や輝度、背景輝度等の検査条件が機種の異なる視野計間で異なることがあり、視野計１００で取得された視野データと、それとは異なる機種の視野計で取得された視野データとの比較が容易ではない。また、他の検査装置や視野計で測定した場合にどのような視野データになるかをみることができない。次に、得られた視野データを検査条件が異なる視野計にて得られた視標データと直接的に比較・検討ができるように視野データを変換する方法について説明する。

図４は前述した視野計１００によって取得される視野データ２００と、呈示視標の測定点や最高輝度、その背景輝度等の検査条件が視野計１００とは異なる視野計１０１にて取得された視野データ２０１を示した図である。なお、視野計１０１によって取得される視野データ２０１は、視野データ２００と検査条件は異なるものの、検査手順や装置の構成部品は前述した視野計１００と同程度であるため、説明は割愛する。

図５（ａ）は、先の実施形態で用いたセクターパターンを視野計１０１での視野データ２０１に重畳表示させたものであり、図５（ｂ）は各セクター内で測定点を平均した値を示したものである。この視野計１０１にて取得した視野データ２０１を、視野計１００で取得した視野データ２００と比較しやすいようにデータ変換する一連の流れを説明する。これらの視野データは、図４に示されるように、視野データ２０１上の測定点の位置（測定点）は視野データ２００の測定点とは異なっている。また、詳細は後述するが、視野データ２００，２０１の測定は数値が同じであっても、同じ視感度を示すものではない。従って、視野データ２００と視野データ２０１とをこの状態で直接的に比較することは困難である。

そこで、図５（ａ）に示すように、先に説明した視野データ２００で作成（適用）したセクターパターンを視野データ２０１にも適用し、視野データ２０１を複数のセクターＳからなるセクターパターンに分割する。図５（ａ）のセクター分割では、メモリ３２に保存していたセクターパターンを呼び出すことにより、視野データ２００を分割したものと同じセクターパターンが視野データ２０１に重畳表示される。詳細は略すが、視野データ２０１の持つ座標データにセクターパターンの持つ座標データがマッチングされ、各測定値が各セクターＳに分割される。このとき、セクターＳの線上に測定値がかかる場合は、その測定点をセクターＳ内とみなす。

次に、図５（ｂ）に示すように、各セクターＳ内に含まれる測定値を先に説明と同様に加算平均を行う。例えば、図５（ａ）に示すセクターＳ１を例に挙げると、セクターＳ１内の測定値は、２８、１９，２５，２６，２４，５０であり、それらの平均値は、２８．７となり、丸めて２９となる。このとき、視野データ２０１の座標中心にある中心窩の測定値５０を含んでいる。制御部３１が、このような平均値の取得を繰り返すと、図５（ｂ）に示す加算平均後の測定値を示した図ができる。このようにして、制御部３１の演算により視野データ２００，２０１では異なっている測定点をセクターパターンに関しては、位置同一としている。

しかしながら、視野データ２００と視野データ２０１の測定値は基準（検査条件）がことなるため、このままでは比較は難しい。このため、本実施形態では視野データ２０1で得られる各測定値を視野計１００の検査条件に対応した測定値に変換することにより、比較を容易に行えるようにする。式１は視野計１００や視野計１０１にて各測定値における測定値（dB）を算出するための式である。

ここで、各視野計が持つL_maxは最高輝度、L_BGは背景輝度、Ｌは呈示視標の輝度を表す。ここでの輝度の単位はasb（Apostilb）とする。なお、以下の表１に示すように、今回用いた視野計１００の背景輝度は、31.5asb、呈示視標の最高輝度10000asbとし、視野計１０１の背景輝度は31.4asb、最高輝度6000asbとする。

測定値の算出の例としては、例えば、視野データ２００（視野計１００）の場合、呈示視標の輝度が１０００asbであったとすると、１０×ｌｏｇ（１００００／９６８．５）でおよそ１０ｄＢとなる。

また、上記の式２は、ある視野計にて得られた視野データの測定値を、呈示視標の輝度値に変換する式である。ここでは、L_maxは視野計１０１の最高輝度である6000asb、L_BGは視野計１０１の背景輝度である31.4asbとなる。ＬはあるdB値の時の視野計１０１での呈示視標の輝度を表す。例えば、視野計１０１を用いて視野内のある測定点で得られた視感度閾値の測定値が１０dBであった場合を考えると。式２のdBに１０を代入すると、Ｌは約628asbとなる。このように、式２で求めた視野計１０１における呈示視標の輝度値Ｌを用いて、検査条件（最高輝度、背景輝度）の異なる別の視野計に対応した測定値に変換する。ここでは、一例として、視野計１０１により得た視野データ２０１を視野計１００により得た視野データ２００の測定値に換算する。

式１におけるL_max、L_BGは視野計１００のもの、つまり、10000asb、31.5asbを用いる。また、Lは視野計１０１で取得したある測定値（dB）のときの輝度値(asb)となる。ここでは、先に説明した測定値１０dBを用いる。式２から求めたＬ（約628asb）を式１に代入すると、１０×ｌｏｇ（９９６８．５／５９６．５）となり、測定値は１２．２ｄＢとなる。従って、視野計１０１における１０ｄＢは、視野計１００では１２ｄＢ程度となる。このような測定値の表示変換を制御部３１が行っている。

以上説明した式１、式２、表１を用いて、視野計１００及び１０１の背景輝度や最高輝度を相関させて視野データ２０１の各測定値（ここでは、セクター毎の平均値）に対して変換処理を行うことにより、視野計１０１から得られる視野データ２０１における測定値を、視野計１００から得られる視野データ２００における測定値として変換することができる。

なお、表１の各機種毎の検査条件（背景輝度、最高輝度）は、メモリ３２に記憶しておき、変換演算時に制御部３１が読み出して、測定値の変換を行い、視野データ２００、２０１間での強度を均一化している。ここでは、このようにして変換された視野データ２０１を図６に示す。図６の視野データ２０１は、視野データ２００と同じセクターパターンであり、かつ、輝度値の範囲も先の変換によって同じ範囲となっている。このため、それぞれにセクター分割された図６の視野データ２０１と図２（ｃ）の視野データ２００を比較することができる。

以上説明したように、異なる測定点、輝度値を持つ２つの視野データを、セクター分割を利用することで、比較しやすくできる。

なお、メモリ３２に式１、式２及び表１を記憶させるのでなく、式１、式２及び表１に基づいて予め作成した視野データ２００、２０１の変換テーブルを記憶させておき、変換時に利用することもできる。また、本実施形態では、各セクター内の測定値を平均化した後に異なる検査条件に対応するように輝度値の変換を行ったが、これに限るものではなく、一方の視野計で得られた視野データ上の多数の測定値をいくつかのクラスターにわけてセクター分割を行い、各セクター内の測定値を一つの測定値にまとめるとともに、この測定値を他方の視野計の検査条件に対応した形で変換表示されていればよい。例えばセクター分割する前に各測定点の測定値を変換してもよいし、セクター分割後に測定値を変換し、その後平均化することもできる。それら３つの変換手順を図７のフローチャートで説明する。図７に示すように、視野データの取得から変換された視野データの取得の間に、Ｓ１〜Ｓ３で示される３種類のステップがある。視野データの取得及び変換された視野データの取得は、前述のようにメモリ３２に格納されることで実行される。ここでは、各ステップＳ１〜Ｓ３について説明する。ステップＳ１は、本実施形態で詳細をその説明したように、第１段階で、視野データの複数の測定値をいくつかのクラスターにまとめたセクター分割を行う。次の第２段階で、各セクター内の測定値の平均値を算出する。そして最後の第３段階で、それぞれの平均値を異なる検査条件の視野データと対応した測定値に変換している。ステップＳ２では、第１段階でセクター分割を行い、第２段階で各セクター内のすべての測定値を異なる検査条件に対応するよう変換し、第３段階で各セクター毎の平均値を算出する。ステップＳ３では、第１段階で視野データのすべての測定値を異なる検査条件に対応するよう変換し、第２段階でセクター分割を行い、第３段階で各セクター内のすべての測定値の平均値を算出する。このように、本施形態で示した視野データの変換処理には複数の処理手順がある。

なお、本実施形態では、視野計１００の制御を視野データ処理装置３００内の制御部３１により行い、取得した視野データを視野データ処理装置３００内のメモリ３２に格納し、処理する視野計１００と視野データ処理装置３００が一体となる構成としたがこれに限るものではない。視野計１００と視野データ処理装置３００が別々に機能するものであってよい。例えば、視野計１００により取得した視野データを記憶媒体に格納し、別装置である視野データ処理装置３００に視野データを移して処理する構成であってもよい。また、視野計１００自体に視野データ処理装置３００の機能を持たせることもできる。さらに本実施形態では視野計１００と視野計１０１とが異なる測定点を持つものとしているが、これに限るものではなく、測定点が同じである場合には、得られた複数の測定値に対してセクター分割をして平均化を行う必要がない。

本実施形態の眼科装置である視野計及び視野データ処理装置を示す図である。視野データの一例を示す模式図である。テンプレート５０と視野データ１００の重畳表示を説明する図である。異なる検査条件で取得された２つの視野データを示す図である。視野データ１０１のセクター分割を示す図である。視野データ１０１の変換結果を示した図である。視野データの変換手順を示すフローチャートである。

符号の説明

２視標投影ユニット
７照明部
２１モニタ
３０制御ユニット
３１制御部
３２メモリ
４０マウスカーソル
５０テンプレート
１００、１０１視野計
２００、２０１視野データ
３００視野データ処理装置
Ｓセクター
Ｎ神経線維
Ｆ中心窩
Ｈ視神経乳頭

Claims

視感度閾値検査により得られる被検者眼の視野データを処理する眼科装置において、
前記視野データを表示する表示手段と、
該表示手段に表示される視野データに網膜神経線維の走向を表した模式図を重畳して表示させる表示制御手段と、
前記表示手段に前記模式図が重畳された状態で表示される視野データ上の視野測定点をいくつかのクラスターにまとめることにより視野を一定のセクターパターンに分割するためのセクター分割手段と、
を備えることを特徴とする眼科装置。
請求項１の眼科装置において、前記表示制御手段は前記視野データ上における視神経乳頭又は中心窩に相当する位置と、前記模式図上の視神経乳頭又は中心窩に相当する位置とを合致させた状態で前記視野データに模式図を重畳させることを特徴とする眼科装置。
請求項１の眼科装置において、前記表示制御手段は前記視野データ上における視神経乳頭及び中心窩に相当する位置に、前記模式図上の視神経乳頭及び中心窩に相当する位置が共に合致するように前記模式図を拡大縮小しつつ位置合わせさせた状態で前記視野データに模式図を重畳させることを特徴とする眼科装置。
請求項１〜３の眼科装置は、前記セクター分割手段により分割された前記セクターパターンデータを前記視野データに対応付けて記憶する記憶手段を有することを特徴とする眼科装置。
被検者眼の視感度閾値検査により得られる視野データを処理する視野データ処理方法において、
前記視野データを表示させた状態で、前記視野データに網膜神経線維の走向を表した模式図を重畳して表示させ、前記模式図が重畳された状態で表示される視野データ上の視野検査点をいくつかのクラスターにまとめることにより視野を一定のセクターパターンに分割することを特徴とする視野データ処理方法。