JP2010057897A - 円錐角膜を患った角膜の有限要素モデル - Google Patents

Abstract

【課題】円錐角膜にかかった角膜を早期に診断できるシステムの提供。
【解決手段】円錐角膜の発症を診断するシステム及び方法は、眼の角膜を、角膜の形状を変化させる圧力にさらす工程を必要とする。角膜の前面のトポグラフィがマッピングされ、マッピングされたトポグラフィは、次いで、角膜の数学的モデルにフィッティングされる。次に、角膜の生体力学的パラメータに対応する測定値がモデルから取得され、コンピュータが使用されて、生体力学的パラメータを評価して、その角膜が円錐角膜であるかどうかを診断する。
【選択図】図１

Description

本発明は、広い意味で言えば眼の診断の装置及び工程に関するものである。より詳細には、本発明は、円錐角膜などの角膜の疾病の診断に角膜の数学的モデルを用いる診断システム及び方法に係るものである。これだけに限るものではないが、本発明は、特に、ある角膜がその後の屈折矯正手術の対象として適正であるかどうかを判定するために円錐角膜の早期診断を行うシステム及び方法として有用である。

定義によれば、円錐角膜は、通常は両側性の、非炎症性の角膜の突出であり、頂点が下方に且つ鼻側に変位する。基本的に、円錐角膜は角膜の菲薄化によって引き起こされ、通常は非対称乱視を招く。但し、疾病の他の側面も考慮すべきである。具体的には、円錐角膜が、視力矯正のための特定の屈折矯正手術をその人が受けることを事実上妨げる虞のある角膜組織損失を引き起こすという事実が考慮される。例えば、特有の角膜組織損失のために、円錐角膜は、角膜組織の除去を伴う処置（例えば、周知のＬＡＳＩＫ手術）ができない。

疾病の早期段階では、円錐角膜の検出は容易ではない。具体的には、進行した円錐角膜に特徴的である角膜形状の顕著な変化は、早期段階ではあまり明白ではない。それにもかかわらず、角膜組織には、疾病の前兆として、疾病の早期段階での層板クロスオーバ（ｌａｍｅｌｌａ ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ）によって引き起こされる構造的弱さが存在する。しかし、これらの弱さに特徴的である生体力学的応力及びひずみの場所を特定し、それらを直接測定することは、不可能ではないにしても、きわめて困難である。

解剖学的には、眼の角膜は、識別可能な５つの組織層を含む。これらの層は、前部から後部に向かって、上皮、ボーマン膜、実質、デスメ膜、及び内皮である。実質が、角膜の厚さの約９０％を形成し、ボーマン膜が、残りの厚さの大部分を占める。ボーマン膜は実質よりも小さいが、実質組織よりも約５倍強度が高く、より弾性がある。残りの層（即ち、上皮、デスメ膜、及び内皮）は、角膜に対して無視できるほどの構造強度しか寄与しない。したがって、ボーマン膜及び実質についての層の厚さ並びに相対的な構造的考慮（即ち、生体力学的パラメータ）に基づいて、周知の数学的技法を使用して角膜の数学的モデルを構築することができる。

角膜組織の生体力学的特徴を測定する際に遭遇する前述の困難とは異なり、角膜の表面は、より容易に規定することができる。特に、角膜の前面及び後面についてのそれぞれのトポグラフィは、公知の画像化技術（例えば、第二次高調波発生画像化）を使用して得ることができる。さらに、その表面トポグラフィによって決定される角膜の形状が、角膜の内側の組織が受ける応力とひずみとの相関の結果であることが知られている。

以上に鑑みて、本発明の目的は、角膜の解剖学的形状が観察可能なほど目立つ何らかの変化を起こす前に、円錐角膜を患った角膜を疾病の発症時に診断するシステム及び方法を提供することである。本発明の他の目的は、ある角膜がその後の屈折矯正手術の適正な対象であるかどうかを判定するシステム及び方法を提供することである。本発明のさらに他の目的は、使用が簡単で、容易に使用でき、比較的費用効果の高い、円錐角膜を患った角膜を診断するシステム及び方法を提供することである。

本発明によれば、角膜での円錐角膜の発症を診断するシステム及び方法は、眼の角膜の前面のマッピングを必要とする。眼がマッピングされた後、得られたトポグラフィは、有限要素モデル（ＦＥＭ：ｆｉｎｉｔｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ｍｏｄｅｌ）上にフィッティングされ、その結果得られる組織パラメータが評価される。マッピングは、約１４ｋＰａ未満の外部圧力が眼に印加されている間に行われることが好ましい。但し、マッピングは、圧力を加えずに実施することもでき、又は一連の異なる圧力下で実施することもできる。いずれにせよ、圧力が用いられる場合、圧力は、角膜の形状を変化させ、それによって、得られるトポグラフィ測定を向上させるために使用される。次に、マッピングされたトポグラフィは、角膜の数学的モデル上にフィッティングされ、角膜の生体力学的パラメータが、それぞれの角膜構成についてのモデルから取得される。次に、生体力学的パラメータを評価するためにコンピュータが使用される。この評価に基づいて、その角膜が円錐角膜であるかどうかについて診断が行われる。この状況では、眼が圧力下にある間にマッピングされたトポグラフィは、精確な情報を与える可能性が高く、１つのトポグラフィだけをマッピングすれば十分なこともあるが、異なる圧力トポグラフィからの追加情報により精度が高められる。

さらに詳細には、本発明による診断工程を実施するためには、角膜の前面（ａｎｔｅｒｉｏｒ ｓｕｒｆａｃｅ）のトポグラフィ「Ｔ_ａ」がマッピングされ、記録される。前述のように、これは、眼が圧力下にある間に実施されることが好ましい。所望の場合、角膜の後面（ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ ｓｕｒｆａｃｅ）のそれぞれのトポグラフィ「Ｔ_ｐ」も同様にマッピングし、記録することができる。トポグラフィ「Ｔ_ａ」及び「Ｔ_ｐ」（使用される場合）がマッピングされ、記録された後、それらは、角膜の数学的モデル上に適切にフィッティングされる。本発明の目的達成のために、モデルは複数の有限要素を含むことが好ましく、各要素は、実際の角膜内の特定の場所に対応し、複数のパラメータによって定義される。そのために、例えば、「Ｔ_ａ」を（場合によっては「Ｔ_ｐ」も）、モデル上にフィッティングすると、モデルについて１セットのパラメータが得られる。重要なことには、これらのパラメータは、眼が所定の眼内圧力によって確立された条件下にある場合の、ある構成の角膜を表す。この圧力は、１４ｋＰａ未満であることが好ましい。さらに、各パラメータは、角膜内の特定の場所における組織の生体力学的特性（特徴）を示す。それらをまとめて使用して、眼を評価することができる。

以上に示したように、パラメータの追加のセットを眼内の異なる圧力レベルで得ることができる。また、これらの各セットの各パラメータは、特定の圧力における角膜内の特定の場所での組織の生体力学的特性（特徴）を示す。通常、これらの条件は、約１４ｋＰａ未満の代表的な眼内圧力で確立される。重要なことは、あるパラメータのセット内の各パラメータは、別のパラメータのセット内の同じ場所でのそれぞれのパラメータに対応するということである。そのために、コンピュータを使用して、角膜の生体力学的特性の変化を評価するために異なるパラメータのセットが互いに比較される。次に、これらの変化が、その角膜が円錐角膜であるかどうかの診断に使用される。

本発明の新規な特徴並びに本発明自体は、その構造に関してもその操作に関しても、添付図面を付属の説明と併せて見れば最もよく理解される。同様の符号は、同様の部品を指す。

本発明システムの略図。 眼の角膜の断面図。 第１の圧力条件下にある眼の角膜の断面図であり、第２の圧力条件下にある角膜の断面図が重ね合わされた図。 本発明システムの動作についての論理チャート。 健康な眼及び円錐角膜眼の圧力の関係を示すグラフ。 健康な眼及び円錐角膜眼のひずみの関係を示すグラフ。

始めに図１を参照すると、本発明による円錐角膜を診断するシステムが示され、全体的に１０で指定されている。ここに示されるように、システム１０は、数学的モデル１４と電子的に相互接続されたコンピュータ１２を含む。コンピュータ１２には、画像化デバイス１６及び加圧デバイス１８も相互接続される。図１に示されるように、画像化デバイス１６及び加圧デバイス１８は、患者（図示せず）の眼２０と相互作用するように位置決めされる。より詳細には、デバイス１６及び１８は、眼２０の角膜２２と相互作用するように位置決めされる。

図２では、角膜２２の断面が示されており、角膜２２は解剖学的に識別可能な異なる５つの組織層を有する。角膜２２の前面２４と後面２６との間で、前部から後部に向かって進むと、角膜２２の層は、上皮２８、ボーマン膜３０、実質３２、デスメ膜３４、及び内皮３６である。構造的には、角膜２２のボーマン膜３０及び実質３２は、他の３つの層よりもはるかに重要である。したがって、強度を考慮する場合、上皮２８、デスメ膜３４、及び内皮３６は、数学的には無視できると見なすことができる。

本発明の目的から、モデル１４は、角膜２２の数学的モデルである。モデル１４は、モデル１４内の各要素が複数の数学的パラメータによって定義される、異なる複数の要素を含む有限要素モデルであることが好ましい。また、重要なことには、モデル１４のあらゆる要素の各パラメータは、角膜２２内の組織の質（即ち、生体力学的特徴）を表す。さらに、モデル１４の各要素が角膜２２内の特定の解剖学的場所に対応することが重要である。モデル１４の好ましい一実施例では、ボーマン膜３０及び実質３２を表す要素が含まれる。モデル１４についての実際の設定は、周知の数学的技法を使用して達成できる。

前述したように、システム１０は、主に、疾病の発症前に眼２０の円錐角膜を診断するために使用される。やはり前述したように、疾病が観察可能なほど目立つ前でも、角膜２２には弱さが存在する。したがって、これらの弱さは、特定の条件下で露呈されると予想できる。具体的には、本発明は、角膜２２の後面２６に眼内圧力差を与えることによって、これらの弱さを適切に明らかにできることを想定している。そのような圧力差が、図２に矢印３８によって示されている。その結果、角膜２２の形状（即ち、トポグラフィ）に観察可能な変化が起こる。しかし、円錐角膜を診断するのに有用であるのは、この変化の性質及び程度である。

円錐角膜眼２０の角膜２２への圧力差３８の印加の結果の一例は、図３を参照すればわかる。そこでは、圧力差３８を与える前には、角膜２２は標準的な眼内圧力（例えば、２ｋＰａ）にさらされることを理解すべきである。この標準圧力下では、角膜２２の前面２４及び後面２６は、ほぼ図３の実線によって示されるようになる。眼２０が円錐角膜である場合、この状態を示すトポグラフィが識別できないことがある。しかし、圧力差３８（例えば１０ｋＰａ）の影響下では、前面２４’及び後面２６’は、円錐角膜状態がより顕著となる他の構成へと変化する。この点に関して、経験的データによれば、正常な眼の組織パラメータが円錐角膜眼についての対応するパラメータの５倍大きいものとなることが示されている。円錐角膜眼２０についてのこの差の結果が図３に示されており、図３では、加圧された構成（即ち破線）が加圧されていない構成（即ち実線）上に重ねて示されている。これとは対照的に、正常な眼は、異なる圧力レベルにおいても、そのトポグラフィの識別可能な構成変化を示さない。

図４に全体的に４０で指定された論理チャートは、本発明のシステム１０の動作の代表例である。開始するために、眼２０は、第１の圧力「ｐ_１」にさらされ、その第１の構成で維持される。注：この第１の圧力「ｐ_１」は、実際には、眼２０に外部から圧力が加えることなく生じさせることができる。この状態は、チャート４０のブロック４２によって示される。通常、「ｐ_１」は、眼２０の標準的な解剖学的眼内圧力である。ブロック４４によって示されるように、眼２０がその第１の構成にある間に、眼２０の前面２４のトポグラフィ「Ｔ」がマッピングされる（この場合「Ｔ_１ａ」）。このマッピングは、関連技術分野で周知のタイプの画像化デバイス１６によって達成されることが好ましい。所望の場合、後面２６のトポグラフィ「Ｔ_ｐ」もマッピングすることができる。しかし、本開示の目的では、以下の議論は、主に前面２４を対象とする。これを念頭において、チャート４０のブロック４６は、トポグラフィ「Ｔ_１ａ」がモデル１４上にフィッティングされることを示す。「Ｔ_１ａ」がこのようにフィッティングされた後、数学的パラメータ（即ち、角膜２２内の複数の場所における生体力学的特徴の数値表現）をモデル１４の有限要素から得ることができる（ブロック４８参照）。

チャート４０内の判断ブロック５０及び５２は、相まって、その第１の構成にある角膜２２についての数学的パラメータのすべてが得られた後に、第２の構成を考慮できることを示す。具体的には、判断ブロック５４は、第２の圧力「ｐ_２」が確立されたかどうかを質問する。以上の開示から、第２の圧力「ｐ_２」が、加圧デバイス１８によって提供され、角膜２２の後面２６に対して圧力差３８（例えば１０ｋＰａ）を及ぼす結果として生じることが理解されよう。圧力差３８が与えられる際、第２の圧力「ｐ_２」は、約１４ｋＰａ未満となることが好ましい。いずれにせよ、これは、角膜２２を第２の構成へと動かす。次いで、ブロック５６は、第２の角膜トポグラフィ「Ｔ_２ａ」がマッピングされる間、第２の圧力「ｐ_２」が維持されることを示す。具体的には、この場合、トポグラフィ「Ｔ_２ａ」が前面２４についてマッピングされる。この場合もやはり、望むなら、後面２６についてのトポグラフィ「Ｔ_ｐ」もマッピングすることができる。すでに「Ｔ_１ａ」の場合に実施されたように、ブロック４４及び４６は、トポグラフィ「Ｔ_２ａ」がモデル１４にフィッティングされることを示す。今回は、数学的パラメータ（生体力学的特徴）が、その第２の構成にある角膜２２について得られる。次いで、ブロック５２は、「Ｔ_１ａ」及び「Ｔ_２ａ」をモデル１４上にフィッティングする作業が完了し、第１及び第２の構成の両方について数学的パラメータが得られると、収集されたデータ６０の分析のためにシステム１０の動作がブロック５８へと動くことを示す（図１参照）。具体的には、これは、異なるパラメータを、互いに比較し、また円錐角膜状態を示す経験的データと比較することによって実施される。言うまでもなく、眼２０についての複数のトポグラフィをそれぞれの圧力条件下で得ることが可能である。その場合、これらのトポグラフィがモデル１４上にフィッティングされる際に得られるパラメータは、より確実に高精度化することができ、また、高い精度で使用して、より精確な診断を得ることができる。

図５及び図６では、健康な眼２０及び円錐角膜眼２０についてそれぞれ予想される生体力学的応力（図５）並びにひずみ（図６）に関する、重ね合わされたグラフが示されている。具体的には、図５のディンプル線（小円を結んだ線）６２は、健康な眼２０についての角膜２２の応力変化を緯度に対して示している。他方、実線６４は、円錐角膜眼２０についての応力変化を示している。同様に、図６のディンプル線６６は、健康な眼２０についての角膜２２のひずみ変化を緯度に対して示している。そして、図６の実線６８は、円錐角膜眼２０についてのひずみ変化を示している。本発明に意図されるように、データ６０は、コンピュータ１２によって比較される（図４のチャート４０のブロック５８参照）。図５及び図６に示されるグラフとの比較における対応に応じて、眼２０が円錐角膜であるかどうかを診断することを目的とした判定を行うことができる。

本明細書で詳細に示され開示された特定の「円錐角膜を患った角膜の有限要素モデル」は、完全に、本明細書で前述した目的を達成し、利点を提供することができるが、それが単に本発明の現時点で好ましい諸実施例を示すにすぎず、特許請求の範囲の記載を除き、本明細書で示される構造又は設計の詳細だけに制限しようとするものではないことを理解すべきである。

Claims (4)

1. 患者の眼の円錐角膜を診断するシステムにおいて、該システムが、
   前記角膜の前面のトポグラフィ「Ｔ_ａ」を記録する画像化デバイスと、
   「Ｔ_ａ」をモデルにフィッティングして、前記モデルから、各パラメータが前記角膜内のある場所での組織の生体力学的特性を示す、パラメータのセットを得るコンピュータ手段と、
   前記パラメータのセットを評価して、前記角膜が円錐角膜であるかどうかを診断する比較器とを含むシステム。
2. 前記モデルが、
   前記角膜内のボーマン膜を表すようにプログラムされた第１の複数の要素と、
   前記角膜の実質を表すようにプログラムされた第２の複数の要素と
   を含む有限要素モデルである、請求項１に記載されたシステム。
3. 前記モデルの各要素が、前記眼の前記角膜内の場所に対応し、前記角膜内のそれぞれの場所での角膜組織の生体力学的特徴を表す数学的パラメータを含む、請求項２に記載されたシステム。
4. 前記比較器がコンピュータの構成装置である、請求項１に記載されたシステム。

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