JP2020103715A - 眼科装置 - Google Patents

Abstract

【課題】眼底の層の位置が考慮された屈折度数データを取得する。【解決手段】例示的な実施形態の眼科装置は、屈折測定部と、ＯＣＴ部と、層位置データ取得部と、データ処理部とを含む。屈折測定部は、被検眼の屈折度数を他覚的に測定する。ＯＣＴ部は、被検眼の眼底に光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンを適用してＯＣＴデータを取得する。層位置データ取得部は、ＯＣＴデータを解析することにより眼底の１以上の層のそれぞれの位置データを含む層位置データを取得する。データ処理部は、屈折測定部により取得された測定データと層位置データとに少なくとも基づいて被検眼の屈折度数データを生成する。【選択図】図１

Description

本発明は、眼の屈折状態を表す屈折度数を求めるための眼科装置に関する。

眼の屈折度数は様々な要因により日内変動することが知られている。そのため、厳密には、眼鏡やコンタクトレンズ等の矯正器具の最適な度数は時間帯によって異なる。例えば、日中に最適な眼鏡の度数と夜間に最適な度数とは厳密には異なっている。なお、眼の屈折度数の測定には一般にレフラクトメータが用いられる。

眼底の組織にも日内変動があることが知られている。例えば、脈絡膜厚の日内変動に関する研究が進められている（例えば、非特許文献１及び２を参照）。また、脈絡膜厚の変化に伴って網膜の位置が変動することも考えられる。

眼の屈折度数の検査手法には自覚屈折測定と他覚屈折測定とがある（例えば、特許文献１及び２を参照）。自覚屈折測定は、被検眼に提示された視標（ランドルト環など）に対する被検者の応答にしたがって被検眼の屈折度数を求める、主観的な検査である。他覚屈折測定は、被検眼の眼底に投射された光の反射光の像のサイズや形状の変化に基づき被検眼の屈折度数を求める、客観的な検査である。

特開２０１６−０７７７７４号公報 特開２０１７−０８０１３５号公報

Shinichi Usui et al., "Circadian Changes in Subfoveal Choroidal Thickness and the Relationship with Circulatory Factors in Healthy Subjects", Investigative Ophthalmology & Visual Science, April 2012, Vol. 53, No.4, pp. 2300-2307 Colin S. Tan et al., "Diurnal Variation of Choroidal Thickness in Normal, Healthy Subjects Measured by Spectral Domain Optical Coherence Tomography", Investigative Ophthalmology & Visual Science, January 2012, Vol. 53, No.1, pp. 261-266

自覚屈折測定において被検眼に提示される視標（可視光）は視細胞で検出されるため、自覚的な屈折度数は、おおよそ、角膜表面から視細胞内節外節接合部（ＩＳ／ＯＳ）近辺までの範囲の屈折度数を表すものと言える。よって、ＩＳ／ＯＳの位置が日内変動しているとするならば、自覚的な屈折度数も日内変動していると考えられる。なお、眼底の深さ方向に沿う情報を取得する手法として光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）が知られている。様々な時刻において取得された眼底の複数のＯＣＴ画像からそれぞれＩＳ／ＯＳの位置を特定することで、自覚的な屈折度数の日内変動を検出できる可能性がある。

一方、他覚屈折測定では、眼底からの反射光を検出するため、眼底組織のうち反射率の高い組織での反射光の寄与が大きいと考えられる。典型的には、視細胞外節（ＯＳ）から網膜色素上皮層（ＲＰＥ）までの組織が測定結果に大きく影響すると考えられる。

また、他覚屈折測定では近赤外光が用いられるため、可視光を検出する視細胞よりも深い領域（例えば脈絡膜）からの反射も測定結果に寄与すると考えられている。特に脈絡膜が薄い場合には、強膜まで達した光の反射が測定結果に影響を与える可能性もある。

このように、自覚的に得られた屈折度数と他覚的に得られた屈折度数との間には、互いの測定原理の違いに起因する差が介在する。

また、屈折度数の日内変動を測定するには少なくとも数時間おきに測定を行う必要があり、その煩雑さや被検者への負担を考慮すると、実用的とは言い難い。

本発明の目的は、従来の眼屈折測定がはらむ上記問題を解決することにある。

幾つかの例示的な実施形態に係る眼科装置は、屈折測定部と、ＯＣＴ部と、層位置データ取得部と、データ処理部とを含む。屈折測定部は、被検眼の屈折度数を他覚的に測定する。ＯＣＴ部は、被検眼の眼底に光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンを適用してＯＣＴデータを取得する。層位置データ取得部は、ＯＣＴデータを解析することにより眼底の１以上の層のそれぞれの位置データを含む層位置データを取得する。データ処理部は、屈折測定部により取得された測定データと層位置データとに少なくとも基づいて被検眼の屈折度数データを生成する。

実施形態によれば、眼底の層の位置が考慮された屈折度数データを取得することが可能であり、従来の眼屈折測定がはらむ幾つかの問題を解決することができる。

例示的な実施形態に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。 例示的な実施形態に係る眼科装置の動作の一例を示すフローチャートである。 例示的な実施形態に係る眼科装置の動作の一例を示すフローチャートである。 例示的な実施形態に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。 例示的な実施形態に係る眼科装置の動作の一例を示すフローチャートである。

幾つかの例示的な実施形態に係る眼科装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。

まず、実施形態の概要を説明する。実施形態の眼科装置は、被検眼の他覚屈折度数と眼底のＯＣＴデータとを取得し、このＯＣＴデータを解析して眼底の所定層の位置データ（層位置データ）を取得し、他覚屈折度数と層位置データとに少なくとも基づいて被検眼の屈折度数データを生成するように構成されている。

他覚屈折度数の取得は、例えば、他覚屈折測定装置による測定、及び、電子カルテシステム等からの他覚屈折度数データの受け付けのいずれかであってよい。同様に、ＯＣＴデータの取得は、例えば、ＯＣＴ装置による計測（ＯＣＴスキャン及び画像データ構築）、及び、医用画像アーカイビングシステム等からのＯＣＴデータの受け付けのいずれかであってよい。

実施形態の眼科装置は、他覚屈折測定装置及びＯＣＴ装置のいずれか一方又は双方を含んでいてよい。また、実施形態の眼科装置は、外部装置や記録媒体からデータを受け付けるデバイス（通信インターフェイス、入出力インターフェイス等）を含んでいてよい。

このように、実施形態の眼科装置は、例えば、次のいずれかであってよい：（Ａ）他覚屈折測定装置（屈折測定部）とＯＣＴ装置（ＯＣＴ部）とを含む検査装置：（Ｂ）他覚屈折測定装置（屈折測定部）を含み、ＯＣＴ装置（ＯＣＴ部）を含まない検査装置；（Ｃ）他覚屈折測定装置（屈折測定部）を含まず、ＯＣＴ装置（ＯＣＴ部）を含む検査装置；（Ｄ）他覚屈折測定装置（屈折測定部）及びＯＣＴ装置（ＯＣＴ部）のいずれも含まない情報処理装置。

実施形態の眼科装置は、ＯＣＴデータを解析して層位置データを生成するようにプログラムされたプロセッサと、他覚屈折度数と層位置データとに少なくとも基づき屈折度数データを生成するようにプログラムされたプロセッサとを含む。これらプロセッサは、ハードウェアとして同一であってもよいし、別々のハードウェアであってもよい。

なお、本明細書において「プロセッサ」は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、ＳＰＬＤ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ））等の回路を意味する。プロセッサは、例えば、記憶回路や記憶装置に格納されているプログラムを読み出し実行することによって特定の機能を実現する。

実施形態の眼科装置により生成される屈折度数データは、被検眼の屈折度数として利用可能又は参照可能な任意のデータであってよい。例えば、実施形態の屈折度数データは、他覚屈折度数の測定データに基づく補正値（他覚屈折度数の補正値）であってよい。更に、この他覚屈折度数の補正値は、自覚屈折度数（推定値）であってよい。或いは、実施形態の屈折度数データは、或る時刻に実施された測定によって取得された他覚屈折度数に基づく、他の時刻における他覚屈折度数（推定値）であってよい。

本明細書において、特に言及しない限り、「画像データ」と、それに基づく「画像」とを区別しない。また、特に言及しない限り、被検眼の部位又は組織と、それを表す画像とを区別しない。

＜第１実施形態＞
＜構成＞
実施形態に係る眼科装置の構成例を図１に示す。眼科装置１は、前述したタイプ（Ａ）の装置、つまり、他覚屈折測定装置（屈折測定部）とＯＣＴ装置（ＯＣＴ部）とを含む検査装置である。眼科装置１は、屈折測定部１０と、ＯＣＴ部２０と、コンピュータ３０とを含む。コンピュータ３０は、層位置データ取得部４０と、データ処理部５０と、制御部６０とを含む。

屈折測定部１０は、被検眼Ｅの屈折度数を他覚的に測定する。屈折測定部１０は、例えば、公知のレフラクトメータと同様の構成を有する。図示は省略するが、典型的なレフラクトメータは、特許文献１、２に開示されているように、投影系と、受光系と、プロセッサとを含む。

屈折測定部１０の投影系は、光源から出射した光を被検眼Ｅの眼底Ｅｆに投影する。投影系は、例えば、光源からの光を、コリメートレンズ、合焦レンズ、リレーレンズ、瞳レンズ、穴開きプリズム、偏心プリズム、対物レンズ等を通じて眼底Ｅｆに投影する。

屈折測定部１０の受光系は、眼底Ｅｆからの反射光を、対物レンズ、偏心プリズム、穴開きプリズム、他の瞳レンズ、他のリレーレンズ、他の合焦レンズ、円錐プリズム、結像レンズ等を通じて、撮像素子に投影する。これにより、撮像素子によりリングパターンが検出される。

屈折測定部１０のプロセッサは、受光系の撮像素子からの出力を処理して他覚屈折度数を算出するようにプログラムされており、例えば、撮像素子によって取得されたリングパターン像の基準パターンからの偏位（位置ずれ、変形等）を求める処理と、この偏位から他覚屈折度数（測定データ）を求める処理とを実行する。

ＯＣＴ部２０は、眼底ＥｆにＯＣＴスキャンを適用してＯＣＴデータを取得する。ＯＣＴデータは、干渉信号データでもよいし、干渉信号データにフーリエ変換を適用して得られた反射強度プロファイルデータでもよいし、反射強度プロファイルデータに画像表現を適用して得られた画像データでもよい。

ＯＣＴ部２０が実施可能なＯＣＴ手法は、典型的にはフーリエドメインＯＣＴであり、スペクトラルドメインＯＣＴ及びスウェプトソースＯＣＴのいずれでもよい。スウェプトソースＯＣＴは、波長可変光源からの光を測定光と参照光とに分割し、被検物に投射された測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光を光検出器で検出し、波長の掃引及び測定光のスキャンに応じて収集された検出データ（干渉信号データ）にフーリエ変換等を施して反射強度プロファイルデータを形成する手法である。一方、スペクトラルドメインＯＣＴは、低コヒーレンス光源（広帯域光源）からの光を測定光と参照光とに分割し、被検物に投射された測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光のスペクトル分布を分光器で検出し、分光器による検出データ（干渉信号データ）にフーリエ変換等を施して反射強度プロファイルデータを形成する手法である。すなわち、スウェプトソースＯＣＴはスペクトル分布を時分割で取得するＯＣＴ手法であり、スペクトラルドメインＯＣＴはスペクトル分布を空間分割で取得するＯＣＴ手法である。

ＯＣＴ部２０は、例えば、公知のＯＣＴ装置と同様の構成を有する。図示は省略するが、典型的なＯＣＴ装置は、特許文献１、２に開示されているように、光源と、干渉光学系と、スキャン系と、検出系と、プロセッサとを含む。

光源から出力された光は、干渉光学系によって測定光と参照光とに分割される。参照光は、参照アームにより導かれる。測定光は、測定アームを通じて眼底Ｅｆに投射される。測定アームにはスキャン系が設けられている。スキャン系は、例えばガルバノスキャナを含み、測定光を２次元的に偏向可能である。

眼底Ｅｆに投射された測定光は、眼底Ｅｆの様々な深さ位置（層境界等）において反射・散乱される。被検眼Ｅからの測定光の戻り光は、干渉光学系によって参照光に合成される。測定光の戻り光と参照光とは重ね合わせの原理にしたがって干渉光を生成する。この干渉光は検出系によって検出される。検出系は、典型的には、スペクトラルドメインＯＣＴでは分光器を含み、スウェプトソースＯＣＴではバランスドフォトダイオード及びデータ収集システム（ＤＡＱ）を含む。

ＯＣＴ部２０のプロセッサは、検出系による検出データに基づいてＯＣＴデータ（典型的には画像データ）を構築する。プロセッサは、従来のＯＣＴデータ処理と同様に、フィルター処理、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などを検出データに適用することにより、各Ａライン（被検眼Ｅ内における測定光の経路）における反射強度プロファイルデータを構築する。更に、プロセッサは、この反射強度プロファイルデータに画像化処理（画像表現）を適用することにより、各Ａラインの画像データ（Ａスキャンデータ）を構築する。

プロセッサは、スキャン系によるスキャンモードにしたがって複数のＡスキャンデータを配列することによりＢスキャンデータを構築することができる。プロセッサは、スキャン系によるスキャンモードにしたがって複数のＢスキャンデータを配列することによりスタックデータを構築することができる。プロセッサは、スタックデータからボリュームデータ（ボクセルデータ）を構築することができる。プロセッサは、スタックデータ又はボリュームデータをレンダリングすることができる。レンダリング手法としては、ボリュームレンダリング、多断面再構成（ＭＰＲ）、サーフェスレンダリング、プロジェクションなどがある。

コンピュータ３０は、眼科装置１を動作させるための各種演算や各種制御を実行する。コンピュータ３０は、１以上のプロセッサと、１以上の記憶装置とを含む。記憶装置としては、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などがある。記憶装置には各種のコンピュータプログラムが格納されており、それに基づきプロセッサが動作することによって本例に係る演算や制御が実現される。本例では、このような構成により、プロセッサが、層位置データ取得部４０、データ処理部５０、及び制御部６０のそれぞれとして機能する。

層位置データ取得部４０は、ＯＣＴ部２０により取得されたＯＣＴデータを解析することによって眼底Ｅｆの層位置データを取得する。層位置データは、眼底Ｅｆの１以上の層のそれぞれの位置データを含む。１以上の層のそれぞれは、眼底Ｅｆの組織又は組織境界に相当する。眼底Ｅｆの組織としては、内境界膜、神経繊維層、神経節細胞層、内網状層、内顆粒層、外網状層、外顆粒層、外境界膜、視細胞層、網膜色素上皮層、脈絡膜、強膜などが知られている。層位置データは、予め決定された層についての位置データを含む。この層は任意に決定可能であり、例えば、ＩＳ／ＯＳ、ＲＰＥ、脈絡膜、強膜などであってよい。

ＯＣＴデータから層を特定する処理は、典型的には、セグメンテーションを含む。セグメンテーションは、画像データ中の部分領域を特定するための公知の処理である。層位置データ取得部４０は、例えば、ＯＣＴ画像データの輝度値に基づきセグメンテーションを行う。すなわち、眼底Ｅｆのそれぞれの層組織は特徴的な反射率を有し、これら層組織に相当する画像領域もそれぞれ特徴的な輝度値を有する。層位置データ取得部４０は、これら特徴的な輝度値に基づきセグメンテーションを実行することにより、目的の画像領域（層）を特定することができる。

データ処理部５０は、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数（測定データ）と、層位置データ取得部４０により取得された層位置データとに少なくとも基づいて、被検眼Ｅの屈折度数データを生成する。データ処理部５０が実行する処理の例については後述する。

前述したように、データ処理部５０により求められる屈折度数データは、被検眼Ｅの屈折度数として利用可能又は参照可能な任意のデータであってよい。具体的には、この屈折度数データは、他覚屈折度数の補正値（例えば、自覚屈折度数の推定値）、屈折測定部１０による測定の実施時刻とは異なる時刻における他覚屈折度数の推定値、及び、屈折測定部１０による測定の実施時刻とは異なる時刻における自覚屈折度数の推定値のいずれかであってよい。

制御部６０は、眼科装置１の各部を制御する。制御部６０は、図示しない表示デバイスを制御可能である。表示デバイスは、ユーザインターフェイスの一部として機能し、制御部６０による制御を受けて情報を表示する。表示デバイスは、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又は有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイであってよい。

制御部６０は、図示しない操作デバイスからの信号にしたがって眼科装置１を制御可能である。操作デバイスは、ユーザインターフェイス部の一部として機能する。操作デバイスは、眼科装置１に設けられた各種のハードウェアキー（ジョイスティック、ボタン、スイッチなど）を含んでいてよい。また、操作デバイスは、眼科装置１に接続された各種の周辺機器（キーボード、マウス、ジョイスティック、操作パネルなど）を含んでいてよい。また、操作デバイスは、タッチパネルに表示される各種のソフトウェアキー（ボタン、アイコン、メニューなど）を含んでよい。

眼科装置１は、眼底Ｅｆの１以上の層の厚みから屈折度数データを求めるように構成されていてよい。例えば、層位置データ取得部４０は、眼底Ｅｆの第１層の位置データと第２層の位置データとを含む層位置データを取得する。第１層及び第２層のそれぞれは、予め決められた層であってよい。

更に、データ処理部５０は、この層位置データに基づいて第１層と第２層との間の距離データを求める。この処理は、典型的には、第１層と第２層との間に存在するピクセルの個数と、所定のピクセル間距離とに基づき行われる。距離測定は、所定の方向に沿って行われる。距離計測方向は、例えば、ＯＣＴスキャンによって決定される方向（例えば、測定光の進行方向）でもよいし、ＯＣＴデータに基づき決定される方向（例えば、層に直交する方向）でもよい。また、距離データは、第１層と第２層との間の距離分布データでもよいし、この距離分布データから算出された統計値（例えば、平均、最大値、最小値、中央値、最頻値、分散、標準偏差）でもよいし、第１層上の代表点と第２層上の代表点との間の距離データでもよい。

続いて、データ処理部５０は、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データと、層位置データから求められた距離データとに少なくとも基づいて、被検眼Ｅの屈折度数データを生成する。このように、眼科装置１は、眼底Ｅｆの１以上の層の厚みから屈折度数データを求めることが可能である。

屈折度数データを求めるために参照される眼底Ｅｆの層の厚みは、日内変動があることが知られている脈絡膜厚であってよい。例えば、層位置データ取得部４０は、眼底Ｅｆの脈絡膜の前面及び後面を特定し、脈絡膜前面の位置データと脈絡膜後面の位置データとを含む層位置データを生成する。

更に、データ処理部５０は、脈絡膜前面の位置データと脈絡膜後面の位置データとに基づいて、脈絡膜前面と脈絡膜後面との間の距離データを求める。この距離データは、脈絡膜の厚みデータである。脈絡膜の厚みデータは、厚み分布データでもよいし、この厚み分布データから算出された統計値でもよいし、代表的厚みデータでもよい。

続いて、データ処理部５０は、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データと、脈絡膜の厚みデータとに少なくとも基づいて、被検眼Ｅの屈折度数データを生成する。このように、眼科装置１は、眼底Ｅｆの脈絡膜厚から屈折度数データを求めることが可能である。

眼科装置１は、被検眼Ｅの脈絡膜厚に基づいて他覚屈折度数の補正値を求めることができる。以下、その幾つかの例を説明する。各例において、データ処理部５０は、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データと、脈絡膜の厚みデータとに少なくとも基づいて、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求めるように構成される。ここで、データ処理部５０は、少なくとも脈絡膜厚を変数とする補正式を用いて、他覚屈折度数を自覚屈折度数に換算するように構成されていてよい。この補正式は、例えば線形補正式であってよいが、非線形補正式であってもよい。なお、以下の各例では、他覚屈折度数の補正値として自覚屈折度数の推定値を求める場合について特に説明するが、他覚屈折度数の補正値は自覚屈折度数の推定値には限定されず、他覚屈折度数（測定データ）に任意の補正処理を適用して求められる値であってよい。

脈絡膜厚に基づき自覚屈折度数を推定するための処理の第１の例を説明する。本例のデータ処理部５０は、脈絡膜厚を変数とする所定の補正式と、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データと、脈絡膜の厚みデータとに基づいて、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求める。

本例では、脈絡膜厚（Ｃｈｏｒｏｉｄａｌ Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ；ＣＴ）を変数として他覚屈折度数をスケーリング（線形補正）することにより自覚屈折度数の推定値を求める。他覚屈折度数（Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｒｅｆｒａｃｔｉｖｅｔｙ；ＯＲ）は、例えば、球面度数（Ｓｐｈｅｒｉｃａｌ ｐｏｗｅｒ；Ｓ）又は等価球面度数（Ｓｐｈｅｒｉｃａｌ Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ；ＳＥ）である。

本例で適用可能な線形補正式は、他覚屈折度数（ＯＲ）を自覚屈折度数（Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｒｅｆｒａｃｔｉｖｅｔｙ；ＳＲ）に変換するための、次のような変換式であってよい：ＳＲ＝ＯＲ＋ｂ（ＣＴ）。ここで、ｂ（ＣＴ）は、脈絡膜厚（ＣＴ）を変数とする、補正量を決定する関数である。屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データ（ＯＲ）と、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに示された値（ＣＴ）に対応する補正量ｂ（ＣＴ）とを当該補正式に代入することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値（ＳＲ）が得られる。

本例で適用可能な他の線形補正式を以下に示す：ＳＲ＝ＯＲ×ｃ（ＣＴ）。ここで、ｃ（ＣＴ）は、脈絡膜厚（ＣＴ）を変数とする、補正比率を決定する関数である。屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データ（ＯＲ）と、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに示された値（ＣＴ）に対応する補正比率ｃ（ＣＴ）とを当該補正式に代入することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値（ＳＲ）が得られる。

以上の二例を組み合わせて、次のような線形補正式を適用することも可能である：ＳＲ＝ＯＲ×ｃ（ＣＴ）＋ｂ（ＣＴ）。屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データ（ＯＲ）と、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに示された値（ＣＴ）に対応する補正比率ｃ（ＣＴ）と、この厚みデータに示された値（ＣＴ）に対応する補正量ｂ（ＣＴ）とを当該補正式に代入することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値（ＳＲ）が得られる。

なお、本例に係る補正式と同様の補正式を、自覚屈折度数の推定以外の演算に適用することも可能である。以下においても同様である。

脈絡膜厚に基づき自覚屈折度数を推定するための処理の第２の例を説明する。脈絡膜厚が相違すれば、屈折度数の換算に与える影響の度合も異なる可能性がある。例えば、脈絡膜が特に薄い眼と特に厚い眼の双方に同じ換算式（補正式）を適用することは適当でない可能性がある。この観点から、脈絡膜厚値を複数の範囲に区分してそれぞれの範囲に対応する補正式を設け、これら補正式を選択的に適用することが可能である。

具体例を説明する。本例のデータ処理部５０は、脈絡膜厚の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式を予め記憶している。データ処理部５０は、これら補正式のうちから、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに対応する補正式を選択する。この補正式の選択は、例えば、脈絡膜厚の値の２以上の範囲のうちから、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに示された脈絡膜厚の値が属する範囲を選択する処理と、選択された範囲に対応する補正式を特定する処理とを含む。更に、データ処理部５０は、選択された補正式に、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データを入力することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求める。

本例では、脈絡膜厚の値の２以上の範囲（ＣＴ_ｍ：ｍ＝１，２，・・・，Ｍ；Ｍは２以上の整数）にそれぞれ対応する２以上の補正式として、例えば、ＳＲ_ｍ＝ＯＲ＋ｂ_ｍ（ＣＴ_ｍ）、ＳＲ_ｍ＝ＯＲ×ｃ_ｍ（ＣＴ_ｍ）、及び、ＳＲ_ｍ＝ＯＲ×ｃ_ｍ（ＣＴ_ｍ）＋ｂ_ｍ（ＣＴ_ｍ）のいずれかが準備される。ここでは、ＳＲ_ｍ＝ＯＲ＋ｂ_ｍ（ＣＴ_ｍ）がデータ処理部５０に記憶されているとする。

データ処理部５０は、ＯＣＴ部２０により取得されたＯＣＴデータから求められた脈絡膜の厚みデータに示された値が、２以上の範囲ＣＴ_ｍのいずれに属するか判定する。例えば、脈絡膜の厚みデータに示された値が範囲ＣＴ_１に属する場合、データ処理部５０は、Ｍ個の補正式のうちから、範囲ＣＴ_１に対応する補正式ＳＲ_１＝ＯＲ＋ｂ_１（ＣＴ_１）を選択する。更に、データ処理部５０は、選択された補正式ＳＲ_１＝ＯＲ＋ｂ_１（ＣＴ_１）に、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データ（ＯＲ）と、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに示された値に対応する補正量ｂ_１（ＣＴ_１）とを代入することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値（ＳＲ_１）を求める。

脈絡膜厚に基づき自覚屈折度数を推定するための処理の第３の例を説明する。線形補正の変数は脈絡膜厚のみに限定されない。例えば、データ処理部５０は、脈絡膜厚及び屈折度数を変数とする所定の補正式と、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データと、脈絡膜の厚みデータとに基づいて、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求めるように構成されてよい。

本例では、脈絡膜厚（ＣＴ）と他覚屈折度数（ＯＲ）とを変数として他覚屈折度数をスケーリング（線形補正）することにより自覚屈折度数の推定値を求める。

本例で適用可能な線形補正式は、他覚屈折度数（ＯＲ）を自覚屈折度数（ＳＲ）に変換するための、次のような変換式であってよい：ＳＲ＝ＯＲ＋ｂ（ＣＴ，ＯＲ）。ここで、ｂ（ＣＴ，ＯＲ）は、脈絡膜厚（ＣＴ）と他覚屈折度数（ＯＲ）とを変数とする、補正量を決定する関数である。屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データ（ＯＲ）と、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに示された値（ＣＴ）及び測定データ（ＯＲ）に対応する補正量ｂ（ＣＴ，ＯＲ）とを当該補正式に代入することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値（ＳＲ）が得られる。

本例で適用可能な他の線形補正式を以下に示す：ＳＲ＝ＯＲ×ｃ（ＣＴ，ＯＲ）。ここで、ｃ（ＣＴ，ＯＲ）は、脈絡膜厚（ＣＴ）と他覚屈折度数（ＯＲ）とを変数とする、補正比率を決定する関数である。屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データ（ＯＲ）と、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに示された値（ＣＴ）及び測定データ（ＯＲ）に対応する補正比率ｃ（ＣＴ，ＯＲ）とを当該補正式に代入することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値（ＳＲ）が得られる。

以上の二例を組み合わせて、次のような線形補正式を適用することも可能である：ＳＲ＝ＯＲ×ｃ（ＣＴ，ＯＲ）＋ｂ（ＣＴ，ＯＲ）。屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データ（ＯＲ）と、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに示された値（ＣＴ）及び測定データ（ＯＲ）に対応する補正比率ｃ（ＣＴ，ＯＲ）と、この厚みデータに示された値（ＣＴ）及び測定データ（ＯＲ）に対応する補正量ｂ（ＣＴ，ＯＲ）とを当該補正式に代入することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値（ＳＲ）が得られる。

脈絡膜厚に基づき自覚屈折度数を推定するための処理の第４の例を説明する。第２の例と同様の観点から、脈絡膜厚値を複数の範囲に区分してそれぞれの範囲に対応する補正式を設け、これら補正式を選択的に適用することが可能である。本例の補正式は、第３の例で説明したような、脈絡膜厚及び屈折度数を変数とする所定の補正式である。

具体例を説明する。本例のデータ処理部５０は、脈絡膜厚の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式を予め記憶している。データ処理部５０は、これら補正式のうちから、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに対応する補正式を選択する。更に、データ処理部５０は、選択された補正式に、例えば、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データと、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータとを入力することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求める。

脈絡膜厚に基づき自覚屈折度数を推定するための処理の第５の例を説明する。屈折度数の換算に影響を与えるファクターは、脈絡膜厚だけとは限らない。例えば、屈折度数が換算に影響する可能性がある。例えば、屈折度数が特に小さい眼と特に大きい眼の双方に同じ換算式（補正式）を適用することは適当でない可能性がある。この観点から、屈折度数値を複数の範囲に区分してそれぞれの範囲に対応する補正式を設け、これら補正式を選択的に適用することが可能である。なお、本例の補正式は、第３の例で説明したような、脈絡膜厚及び屈折度数を変数とする所定の補正式である。

具体例を説明する。本例のデータ処理部５０は、屈折度数の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式を予め記憶している。データ処理部５０は、これら補正式のうちから、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データに対応する補正式を選択する。更に、データ処理部５０は、選択された補正式に、例えば、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データと、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータとを入力することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求める。

脈絡膜厚に基づき自覚屈折度数を推定するための処理の第６の例を説明する。本例では、第４の例と第５の例との組み合わせについて説明する。すなわち、脈絡膜厚値を複数の範囲に区分するとともに屈折度数値を複数の範囲に区分し、双方の区分の組み合わせごとに補正式を設け、これら補正式を選択的に適用することが可能である。本例の補正式は、第３の例で説明したような、脈絡膜厚及び屈折度数を変数とする所定の補正式である。

具体例を説明する。まず、脈絡膜厚の値の２以上の範囲と屈折度数の値の２以上の範囲との組み合わせのそれぞれについて、これに対応する補正式を準備する。本例では、４以上の補正式がデータ処理部５０に記憶される。データ処理部５０は、これら補正式のうちから、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータと被検眼Ｅの他覚屈折度数の測定データとの組み合わせに対応する補正式を選択する。更に、データ処理部５０は、選択された補正式に、例えば、被検眼Ｅの他覚屈折度数の測定データと、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータとを入力することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求める。

脈絡膜厚に基づき自覚屈折度数を推定するための処理の第７の例を説明する。本例の眼科装置１は、被検眼Ｅの眼軸長データを取得する機能（眼軸長データ取得部）を更に備える。眼軸長データの取得は、例えば、眼軸長測定装置による計測、及び、電子カルテシステム等からの眼軸長データの受け付けのいずれかであってよい。

眼軸長測定の手法は、例えば、特許文献１、２に開示されているようなＯＣＴを利用した手法であってよい。すなわち、ＯＣＴデータに基づいて角膜頂点位置と網膜表面位置とを特定し、これら位置の間の距離を演算することによって、眼軸長を求めることが可能である。なお、眼軸長測定の手法はこれに限定されず、例えば超音波を利用した他の公知の手法であってもよい。

さて、線形補正の変数は脈絡膜厚や屈折度数に限定されない。本例のデータ処理部５０は、脈絡膜厚及び眼軸長を変数とする所定の補正式と、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データと、脈絡膜の厚みデータと、眼軸長データとに基づいて、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求めるように構成される。

本例では、脈絡膜厚（ＣＴ）と眼軸長（Ａｘｉａｌ Ｌｅｎｇｔｈ；ＡＬ）とを変数として他覚屈折度数をスケーリング（線形補正）することにより自覚屈折度数の推定値を求める。

本例で適用可能な線形補正式は、他覚屈折度数（ＯＲ）を自覚屈折度数（ＳＲ）に変換するための、次のような変換式であってよい：ＳＲ＝ＯＲ＋ｂ（ＣＴ，ＡＬ）。ここで、ｂ（ＣＴ，ＡＬ）は、脈絡膜厚（ＣＴ）と眼軸長（ＡＬ）とを変数とする、補正量を決定する関数である。屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データ（ＯＲ）と、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに示された値（ＣＴ）及び眼軸長データ（ＡＬ）に対応する補正量ｂ（ＣＴ，ＡＬ）とを当該補正式に代入することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値（ＳＲ）が得られる。

本例で適用可能な他の線形補正式を以下に示す：ＳＲ＝ＯＲ×ｃ（ＣＴ，ＡＬ）。ここで、ｃ（ＣＴ，ＡＬ）は、脈絡膜厚（ＣＴ）と眼軸長（ＡＬ）とを変数とする、補正比率を決定する関数である。屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データ（ＯＲ）と、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに示された値（ＣＴ）及び眼軸長データ（ＡＬ）に対応する補正比率ｃ（ＣＴ，ＡＬ）とを当該補正式に代入することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値（ＳＲ）が得られる。

以上の二例を組み合わせて、次のような線形補正式を適用することも可能である：ＳＲ＝ＯＲ×ｃ（ＣＴ，ＡＬ）＋ｂ（ＣＴ，ＡＬ）。屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データ（ＯＲ）と、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに示された値（ＣＴ）及び眼軸長データ（ＡＬ）に対応する補正比率ｃ（ＣＴ，ＡＬ）と、この厚みデータに示された値（ＣＴ）及び眼軸長データ（ＡＬ）に対応する補正量ｂ（ＣＴ，ＡＬ）とを当該補正式に代入することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値（ＳＲ）が得られる。

脈絡膜厚に基づき自覚屈折度数を推定するための処理の第８の例を説明する。第２の例と同様の観点から、脈絡膜厚値を複数の範囲に区分してそれぞれの範囲に対応する補正式を設け、これら補正式を選択的に適用することが可能である。本例の補正式は、第７の例で説明したような、脈絡膜厚及び眼軸長を変数とする所定の補正式である。

具体例を説明する。本例のデータ処理部５０は、脈絡膜厚の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式を予め記憶している。データ処理部５０は、これら補正式のうちから、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに対応する補正式を選択する。更に、データ処理部５０は、選択された補正式に、例えば、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データと、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータとを入力することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求める。

脈絡膜厚に基づき自覚屈折度数を推定するための処理の第９の例を説明する。屈折度数の換算に影響を与えるファクターは、脈絡膜厚や屈折度数だけとは限らない。例えば、眼軸長が換算に影響する可能性がある。なお、眼軸長は屈折度数に影響を与えることが知られている。例えば、眼軸長が特に長い眼は、強度近視である傾向がある。よって、眼軸長が特に長い眼と特に短い眼の双方に同じ換算式（補正式）を適用することは適当でない可能性がある。この観点から、眼軸長値を複数の範囲に区分してそれぞれの範囲に対応する補正式を設け、これら補正式を選択的に適用することが可能である。なお、本例の補正式は、第７の例で説明したような、脈絡膜厚及び眼軸長を変数とする所定の補正式である。

具体例を説明する。本例のデータ処理部５０は、眼軸長の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式を予め記憶している。データ処理部５０は、これら補正式のうちから、眼軸長データ取得部により取得された眼軸長データに対応する補正式を選択する。更に、データ処理部５０は、選択された補正式に、例えば、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データと、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータとを入力することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求める。

脈絡膜厚に基づき自覚屈折度数を推定するための処理の第１０の例を説明する。本例では、第８の例と第９の例との組み合わせについて説明する。すなわち、脈絡膜厚値を複数の範囲に区分するとともに眼軸長値を複数の範囲に区分し、双方の区分の組み合わせごとに補正式を設け、これら補正式を選択的に適用することが可能である。本例の補正式は、第７の例で説明したような、脈絡膜厚及び眼軸長を変数とする所定の補正式である。

具体例を説明する。まず、脈絡膜厚の値の２以上の範囲と眼軸長の値の２以上の範囲との組み合わせのそれぞれについて、これに対応する補正式を準備する。本例では、４以上の補正式がデータ処理部５０に記憶される。データ処理部５０は、これら補正式のうちから、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータと被検眼Ｅの眼軸長データとの組み合わせに対応する補正式を選択する。更に、データ処理部５０は、選択された補正式に、例えば、被検眼Ｅの他覚屈折度数の測定データと、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータとを入力することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求める。

脈絡膜厚に基づき自覚屈折度数を推定するための処理の第１１の例を説明する。本例は、第３の例と第７の例との組み合わせである。本例のデータ処理部５０は、脈絡膜厚、屈折度数及び眼軸長の３つの変数を含む所定の補正式と、屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データと、脈絡膜の厚みデータと、眼軸長データとに基づいて、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求めるように構成される。

本例では、脈絡膜厚（ＣＴ）と他覚屈折度数（ＯＲ）と眼軸長（ＡＬ）とを変数として他覚屈折度数をスケーリング（線形補正）することにより自覚屈折度数の推定値を求める。

本例で適用可能な線形補正式は、他覚屈折度数（ＯＲ）を自覚屈折度数（ＳＲ）に変換するための、次のような変換式であってよい：ＳＲ＝ＯＲ＋ｂ（ＣＴ，ＯＲ，ＡＬ）。ここで、ｂ（ＣＴ，ＯＲ，ＡＬ）は、脈絡膜厚（ＣＴ）と他覚屈折度数（ＯＲ）と眼軸長（ＡＬ）とを変数とする、補正量を決定する関数である。屈折測定部１０により取得された他覚屈折度数の測定データ（ＯＲ）と、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに示された値（ＣＴ）、測定データ（ＯＲ）及び眼軸長データ（ＡＬ）に対応する補正量ｂ（ＣＴ，ＯＲ，ＡＬ）とを当該補正式に代入することにより、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値（ＳＲ）が得られる。

詳細については省略するが、本例で適用可能な他の線形補正式として、ＳＲ＝ＯＲ×ｃ（ＣＴ，ＯＲ，ＡＬ）や、ＳＲ＝ＯＲ×ｃ（ＣＴ，ＯＲ，ＡＬ）＋ｂ（ＣＴ，ＯＲ，ＡＬ）がある。ここで、ｃ（ＣＴ，ＯＲ，ＡＬ）は、脈絡膜厚（ＣＴ）と他覚屈折度数（ＯＲ）と眼軸長（ＡＬ）とを変数とする、補正比率を決定する関数である。

同じく詳細については省略するが、脈絡膜厚値、屈折度数値及び眼軸長値のそれぞれを複数の範囲に区分し、これら区分の組み合わせごとに補正式を設け、これら補正式を選択的に適用することが可能である。本例の補正式は、脈絡膜厚、屈折度数及び眼軸長を変数とする所定の補正式である。

＜動作＞
本実施形態に係る眼科装置１の動作について説明する。眼科装置１の動作の例を図２及び図３に示す。図２のフローチャートは、眼軸長データを用いない場合の動作例を示し、図３のフローチャートは、眼軸長データを用いる場合の動作例を示す。

まず、図２に示す動作例について説明する。

（Ｓ１：他覚屈折測定）
本例のステップＳ１では、眼科装置１の屈折測定部１０を用いて被検眼Ｅの他覚屈折測定が行われる。

（Ｓ２：眼底のＯＣＴスキャン）
本例のステップＳ２では、眼科装置１のＯＣＴ部２０を用いて眼底ＥｆにＯＣＴスキャンが適用され、ＯＣＴデータが取得される。

なお、他覚屈折測定の前にＯＣＴスキャンを行ってもよいし、他覚屈折測定とＯＣＴスキャンとを並行して行ってもよい。

図示は省略するが、眼科装置１は、被検眼Ｅの視線を誘導するための固視標を被検者に提示する機能を有していてよい。固視標は、被検眼Ｅに提示される内部固視標でもよいし、僚眼に提示される外部固視標でもよい。他覚屈折測定とＯＣＴスキャンとを同じ固視位置の下に行うことができる。

（Ｓ３：ＯＣＴデータから層位置データを取得）
層位置データ取得部４０は、ステップＳ２で取得されたＯＣＴデータを解析することにより眼底Ｅｆの層位置データを取得する。

（Ｓ４：自覚屈折度数の推定）
データ処理部５０は、ステップＳ１で取得された被検眼Ｅの他覚屈折度数の測定データと、ステップＳ３で取得された層位置データとに少なくとも基づいて、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求める。なお、同様の手法により、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を求めることも可能である。

次に、図３に示す動作例について説明する。本例では、被検眼Ｅの眼軸長データが参照される。

（Ｓ１１：他覚屈折測定）
本例のステップＳ１１では、眼科装置１の屈折測定部１０を用いて被検眼Ｅの他覚屈折測定が行われる。

（Ｓ１２：眼底のＯＣＴスキャン）
本例のステップＳ１２では、眼科装置１のＯＣＴ部２０を用いて眼底ＥｆにＯＣＴスキャンが適用され、ＯＣＴデータが取得される。

（Ｓ１３：眼軸長データを取得）
本例のステップＳ１３では、眼科装置１の眼軸長データ取得部を用いて被検眼Ｅの眼軸長データが取得される。

なお、他覚屈折測定、ＯＣＴスキャン、及び眼軸長データ取得の３つの工程の実行順序や実行タイミングは任意である。また、他覚屈折測定とＯＣＴスキャンと眼軸長測定とを同じ固視位置の下に行うことができる。

（Ｓ１４：ＯＣＴデータから層位置データを取得）
層位置データ取得部４０は、ステップＳ１２で取得されたＯＣＴデータを解析することにより眼底Ｅｆの層位置データを取得する。

（Ｓ１５：自覚屈折度数の推定）
データ処理部５０は、ステップＳ１１で取得された被検眼Ｅの他覚屈折度数の測定データと、ステップＳ１３で取得された眼軸長データと、ステップＳ１４で取得された層位置データとに少なくとも基づいて、被検眼Ｅの自覚屈折度数の推定値を求める。なお、同様の手法により、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を求めることも可能である。

＜第２の実施形態＞
第１の実施形態では、被検眼の脈絡膜厚に基づいて自覚屈折度数の推定値を屈折度数データとして求める場合について特に説明した。前述したように、屈折度数データは、他覚屈折測定の実施時刻とは異なる時刻における他覚屈折度数（又は自覚屈折度数）の推定値であってよい。本実施形態では、他覚屈折測定の実施時刻とは異なる時刻における他覚屈折度数の推定値を求める場合について説明する。

なお、他覚屈折測定の実施時刻とは異なる時刻における自覚屈折度数の推定値を求めるためには、例えば、次の２つの工程を適用することができる：（第１工程）本実施形態に係る処理を実行することにより、他覚屈折測定の実施時刻とは異なる時刻における他覚屈折度数の推定値を求める；（第２工程）第１の実施形態に係る処理を実行することにより、第１工程で求められた他覚屈折度数の推定値を、自覚屈折度数の推定値に換算する。なお、他覚屈折測定の実施時刻とは異なる時刻における自覚屈折度数の推定値を求める処理は、本例に限定されない。

正常眼では、網膜厚の有意な日内変動は見られないが、脈絡膜厚は有意に日内変動しており、固有のバイオリズムで日内変動していると考えられる。また、所定時刻における脈絡膜厚の値（ベースライン）と脈絡膜厚の変動幅との間の相関や、屈折度数と脈絡膜厚の変動幅との間の相関について報告されている（例えば非特許文献２を参照）。このような知見に基づく実施形態の例を以下に説明する。

なお、以下の説明において、第１の実施形態で用いられた符号を適宜に準用する。また、本実施形態では、第１の実施形態と同様の事項については、特に言及する場合を除き、その説明は省略し、第１の実施形態と異なる事項について特に説明する。

＜構成＞
本実施形態に係る眼科装置の構成例を図４に示す。眼科装置１Ａは、屈折測定部１０と、ＯＣＴ部２０と、コンピュータ３０Ａとを含む。コンピュータ３０Ａは、層位置データ取得部４０と、データ処理部５０Ａと、制御部６０と、時刻記録部７０Ａとを含む。

屈折測定部１０、ＯＣＴ部２０、層位置データ取得部４０、及び制御部６０は、それぞれ、第１の実施形態における対応要素と同様であってよい。

コンピュータ３０Ａは、眼科装置１Ａを動作させるための各種演算や各種制御を実行する。コンピュータ３０Ａは、１以上のプロセッサと、１以上の記憶装置とを含む。記憶装置には各種のコンピュータプログラムが格納されており、それに基づきプロセッサが動作することによって本例に係る演算や制御が実現される。本例では、このような構成により、プロセッサが、層位置データ取得部４０、データ処理部５０Ａ、制御部６０、及び時刻記録部７０Ａのそれぞれとして機能する。

時刻記録部７０Ａは、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータを求めるためのＯＣＴスキャンをＯＣＴ部２０が実行した時刻を記録する。この時刻を測定時刻と呼ぶ。

時刻記録部７０Ａは、時計部と記録部とを含む。時計部は、時刻を提示する機能を有する。時計部は、例えば、リアルタイムクロック、高精度イベントタイマ、衛星測位信号受信器、基地局信号受信器などを含む。

記録部は、特定のイベントが発生したときに時計部が提示している時刻を記録する。すなわち、記録部は、特定のイベントの発生時刻を記録する。記録部は、時計部にアクセス可能なプロセッサと、プロセッサが時計部から取得した時刻データが記録される記憶装置を含む。

発生時刻が記録されるイベントは、前述したように、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータを求めるためのＯＣＴスキャンをＯＣＴ部２０が実行した時刻（測定時刻）であってよい。なお、測定時刻は、これに限定されず、例えば、被検眼Ｅの他覚屈折度数（測定データ）を求めるための他覚屈折測定を屈折測定部１０が実行した時刻であってもよい。

典型的な実施形態では、屈折測定部１０による測定とＯＣＴ部２０による測定とを実質的に同じ時刻に実行可能である。「実質的に同じ時刻」とは、同時である場合だけでなく、脈絡膜厚の日内変動（バイオリズム）の観点において許容可能な時間差が介在する場合をも意味する。

データ処理部５０Ａは、時刻記録部７０Ａにより記録された測定時刻と、被検眼Ｅの他覚屈折度数の測定データと、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータとに少なくとも基づいて、所定時刻における被検眼Ｅの屈折度数の推定値を求める。所定時刻は、任意に設定可能であり、例えばユーザ又は眼科装置１Ａにより設定される。

データ処理部５０Ａは、脈絡膜厚の日内変動の標準データを参照することができる。標準データは、例えば、少なくとも脈絡膜厚を変数とする回帰分析によって求められる。脈絡膜厚以外の変数としては、屈折度数、眼軸長、年齢などがある。

回帰分析は、例えば、線形回帰分析又は非線形回帰分析であってよい。非線形回帰分析の例として、三角関数に基づく周期回帰分析がある。線形回帰分析は、典型的には、２４時間のうちの一部期間の標準データを求めるために用いられる。この一部期間は、例えば、日中や夜間のように、線形近似が可能な期間である。周期回帰分析は、典型的には、線形近似では十分な近似が不可能な長さの期間（例えば２４時間の全期間）にわたる標準データを求めるために用いられる。

線形回帰分析が適用される場合、脈絡膜厚の変動ΔＣＴは例えば次式のように表現される：ΔＣＴ＝ａ×ｔ。ここで、ｔは時刻であり、ａは回帰直線の傾きである。この回帰直線は、例えば、横軸が時間軸を示し、且つ、縦軸が脈絡膜厚の変動量を示す座標系において定義される。

脈絡膜厚（ＣＴ）を変数として線形回帰分析を行う場合には、例えば、回帰直線ΔＣＴ＝ａ（ＣＴ）×ｔが用いられる。また、脈絡膜厚（ＣＴ）及び他覚屈折度数（ＯＲ）を変数として線形回帰分析を行う場合には、例えば、回帰直線ΔＣＴ＝ａ（ＣＴ，ＯＲ）×ｔが用いられる。ここで、他覚屈折度数（ＯＲ）は、球面度数（Ｓ）又は等価球面度数（ＳＥ）であってよい。他覚屈折度数（ＯＲ）を変数として線形回帰分析を行う場合には、例えば、回帰直線ΔＣＴ＝ａ（ＯＲ）×ｔが用いられる。

周期回帰分析が適用される場合、脈絡膜厚の変動ΔＣＴは例えば次式のように表現される：ΔＣＴ＝ａ×ｓｉｎ（ｔ）。ここで、ｓｉｎ（）は正弦関数であり、ｔは時刻であり、ａは振幅である。この回帰曲線は、例えば、横軸が時間軸を示し、且つ、縦軸が脈絡膜厚の変動量を示す座標系において定義される。

脈絡膜厚（ＣＴ）を変数として周期回帰分析を行う場合には、例えば、回帰曲線ΔＣＴ＝ａ（ＣＴ）×ｓｉｎ（ｔ）が用いられる。また、脈絡膜厚（ＣＴ）及び他覚屈折度数（ＯＲ）を変数として周期回帰分析を行う場合には、例えば、回帰曲線ΔＣＴ＝ａ（ＣＴ，ＯＲ）×ｓｉｎ（ｔ）が用いられる。他覚屈折度数（ＯＲ）を変数として周期回帰分析を行う場合には、例えば、回帰曲線ΔＣＴ＝ａ（ＯＲ）×ｓｉｎ（ｔ）が用いられる。

以上に例示した回帰直線や回帰曲線は、予め作成され、脈絡膜厚の日内変動の標準データとして用いられる。標準データは、例えば、データ処理部５０Ａに記憶される。

データ処理部５０Ａは、脈絡膜厚の日内変動の標準データと、測定時刻と、他覚屈折度数の測定データと、脈絡膜の厚みデータとに少なくとも基づいて、所定時刻における屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。

例えば、データ処理部５０Ａは、標準データと、測定時刻と、脈絡膜の厚みデータとに基づいて、屈折度数の変動量の推定値を求めることができる。典型的には、データ処理部５０Ａは、測定時刻と厚みデータとを標準データに当てはめることによって、屈折度数の変動量の推定値を求めることができる。

ここで、データ処理部５０Ａは、例えば、標準データと測定時刻と厚みデータとに基づいて脈絡膜厚の変動量の推定値を求める処理と、求められた脈絡膜厚の変動量の推定値に基づいて屈折度数の変動量の推定値を求める処理とを実行するように構成されていてよい。前者の処理は、測定時刻と厚みデータとを標準データに当てはめることにより実行される。後者の処理は、脈絡膜厚の変動量と屈折度数の変動量との間の関係式（予め求められる）を介して行われる。脈絡膜厚の変動量が網膜の変動量に相当すると仮定して計算すると、例えば、網膜の変動量４０マイクロメートルは、典型的な眼においては、屈折度数の変動量０．１ディオプタに相当する。

更に、データ処理部５０Ａは、求められた屈折度数の変動量の推定値と、他覚屈折度数の測定データとに基づいて、所定時刻における屈折度数の推定値を求めることができる。典型的には、データ処理部５０Ａは、他覚屈折度数の測定データに示された値に、求められた屈折度数の変動量の推定値を加算することにより、所定時刻における屈折度数の推定値を求めることができる。

前述したように、所定時刻における脈絡膜厚の値（ベースライン）と脈絡膜厚の変動幅との間には相関があることが報告されている。この観点から、所定の基準時刻（例えば午前９時）における脈絡膜厚値に応じて複数の標準データを設けて選択的に使用するように構成することが可能である。ここで、複数の標準データのそれぞれは、屈折度数（ＯＲ）を変数とした回帰分析によって作成されてよい。

データ処理部５０Ａは、所定の基準時刻における脈絡膜厚の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の標準データを予め記憶している。データ処理部５０Ａは、これら標準データのうちから、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータに対応する標準データを選択する。

更に、データ処理部５０Ａは、選択された標準データと、時刻記録部７０Ａにより記録された測定時刻と、被検眼Ｅの他覚屈折度数の測定データと、被検眼Ｅの脈絡膜の厚みデータとに基づいて、所定時刻における屈折度数の推定値を求めることができる。この処理は、前述した要領で実行される。

＜動作＞
本実施形態に係る眼科装置１Ａの動作について説明する。眼科装置１の動作の例を図５に示す。

（Ｓ２１：他覚屈折測定）
本例のステップＳ２１では、眼科装置１Ａの屈折測定部１０を用いて被検眼Ｅの他覚屈折測定が行われる。

（Ｓ２２：眼底のＯＣＴスキャン）
本例のステップＳ２２では、眼科装置１ＡのＯＣＴ部２０を用いて眼底ＥｆにＯＣＴスキャンが適用され、ＯＣＴデータが取得される。

なお、他覚屈折測定とＯＣＴスキャンとの実行順序や実行タイミングは任意である。また、他覚屈折測定とＯＣＴスキャンとを同じ固視位置の下に行うことができる。

（Ｓ２３：測定時刻を記録）
本例のステップＳ２３では、眼科装置１Ａの時刻記録部７０Ａを用いて測定時刻が記録される。

（Ｓ２４：ＯＣＴデータから層位置データを取得）
層位置データ取得部４０は、ステップＳ２２で取得されたＯＣＴデータを解析することにより眼底Ｅｆの層位置データを取得する。

（Ｓ２５：所定時刻の屈折度数の推定）
データ処理部５０Ａは、ステップＳ２３で記録された測定時刻と、ステップＳ２１で取得された他覚屈折度数の測定データと、ステップＳ２４で取得された層位置データから求められた脈絡膜の厚みデータとに少なくとも基づいて、所定時刻における被検眼Ｅの屈折度数の推定値を求める。

〈作用・効果〉
幾つかの例示的な実施形態に係る眼科装置の作用及び効果について説明する。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１、１Ａ）は、屈折測定部（１０）と、ＯＣＴ部（２０）と、層位置データ取得部（４０）と、データ処理部（５０、５０Ａ）とを含む。屈折測定部は、被検眼の屈折度数を他覚的に測定する。ＯＣＴ部は、被検眼の眼底にＯＣＴスキャンを適用してＯＣＴデータを取得する。層位置データ取得部は、ＯＣＴデータを解析することにより眼底の１以上の層のそれぞれの位置データを含む層位置データを取得する。データ処理部は、屈折測定部により取得された測定データと層位置データとに少なくとも基づいて、被検眼の屈折度数データを生成する。

このような眼科装置によれば、被検眼の他覚屈折度数の測定値と、眼底の層の位置とに基づいて、新たな屈折度数データを求めることができる。したがって、眼底の層の位置が考慮された屈折度数データを取得することが可能である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１、１Ａ）において、層位置データ取得部（４０）は、眼底の第１層の位置データと第２層の位置データとを含む層位置データを取得するように構成されていてよい。更に、データ処理部（５０、５０Ａ）は、この層位置データに基づいて第１層と第２層との間の距離データを求め、且つ、この距離データと他覚屈折度数の測定データとに少なくとも基づいて、被検眼の屈折度数データを生成するように構成されていてよい。

このような眼科装置によれば、眼底の２つの層の間の距離と他覚屈折度数の測定データとに基づいて、新たな屈折度数データを求めることができる。したがって、眼底の２つの層の間の距離が考慮された屈折度数データを取得することが可能である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１、１Ａ）において、層位置データ取得部（４０）は、眼底の脈絡膜の前面及び後面の組み合わせを第１層及び第２層の組み合わせとして特定し、脈絡膜前面の位置データと脈絡膜後面の位置データとを含む層位置データを取得するように構成されていてよい。加えて、データ処理部（５０、５０Ａ）は、第１層と第２層との間の距離データとして脈絡膜の厚みデータを求める処理と、他覚屈折度数の測定データと脈絡膜の厚みデータとに少なくとも基づいて被検眼の屈折度数データを生成する処理とを実行するように構成されていてよい。

このような眼科装置によれば、脈絡膜の厚みデータと他覚屈折度数の測定データとに基づいて、新たな屈折度数データを求めることができる。したがって、脈絡膜厚が考慮された屈折度数データを取得することが可能である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１）において、データ処理部（５０）は、他覚屈折度数の測定データと脈絡膜の厚みデータとに少なくとも基づいて、被検眼の自覚屈折度数の推定値（屈折度数データ）を求めるように構成されていてよい。なお、幾つかの例示的な実施形態において、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を同様の手法によって求めることが可能である。

このような眼科装置によれば、脈絡膜の厚みデータと他覚屈折度数の測定データとに基づいて、被検眼の自覚屈折度数を推定することができる。したがって、脈絡膜厚を考慮して自覚屈折度数を求めることが可能である。典型的には、近赤外光を用いる他覚屈折測定で得られた他覚屈折度数から脈絡膜等の影響を除外して自覚屈折度数を推定することが可能である。なお、自覚屈折度数の推定とは異なる他覚屈折度数の補正についても同様である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１）において、データ処理部（５０）は、少なくとも脈絡膜厚を変数とする所定の補正式と被検眼の他覚屈折度数の測定データと被検眼の脈絡膜の厚みデータとに基づいて自覚屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。なお、幾つかの例示的な実施形態において、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を同様の手法によって求めることが可能である。

このような眼科装置によれば、脈絡膜厚の相違を考慮することにより、高確度、高精度で自覚屈折度数の推定を行うことが可能である。なお、自覚屈折度数の推定とは異なる他覚屈折度数の補正についても同様である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１）において、データ処理部（５０）は、脈絡膜厚の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式のうちから被検眼の脈絡膜の厚みデータに対応する補正式を選択し、選択された補正式に少なくとも他覚屈折度数の測定データを入力することによって自覚屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。なお、幾つかの例示的な実施形態において、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を同様の手法によって求めることが可能である。

このような眼科装置によれば、自覚屈折度数の推定の確度向上や精度向上を図ることが可能である。なお、自覚屈折度数の推定とは異なる他覚屈折度数の補正についても同様である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１）において、データ処理部（５０）は、少なくとも脈絡膜厚及び屈折度数を変数とする所定の補正式と他覚屈折度数の測定データと脈絡膜の厚みデータとに基づいて、被検眼の自覚屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。なお、幾つかの例示的な実施形態において、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を同様の手法によって求めることが可能である。

このような眼科装置によれば、自覚屈折度数の推定の確度向上や精度向上を図ることが可能である。なお、自覚屈折度数の推定とは異なる他覚屈折度数の補正についても同様である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１）において、データ処理部（５０）は、脈絡膜厚の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式のうちから被検眼の脈絡膜の厚みデータに対応する補正式を選択し、選択された補正式に少なくとも他覚屈折度数の測定データを入力することによって自覚屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。なお、幾つかの例示的な実施形態において、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を同様の手法によって求めることが可能である。

また、例示的な実施形態に係る眼科装置（１）において、データ処理部（５０）は、屈折度数の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式のうちから被検眼の他覚屈折度数の測定データに対応する補正式を選択し、選択された補正式に少なくとも他覚屈折度数の測定データを入力することによって自覚屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。なお、幾つかの例示的な実施形態において、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を同様の手法によって求めることが可能である。

また、例示的な実施形態に係る眼科装置（１）において、データ処理部（５０）は、脈絡膜厚の値の２以上の範囲と屈折度数の値の２以上の範囲との組み合わせにそれぞれ対応する４以上の補正式のうちから被検眼の脈絡膜の厚みデータ及び被検眼の他覚屈折度数の測定データの組み合わせに対応する補正式を選択し、選択された補正式に少なくとも他覚屈折度数の測定データを入力することによって自覚屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。なお、幾つかの例示的な実施形態において、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を同様の手法によって求めることが可能である。

このような眼科装置によれば、自覚屈折度数の推定の確度や精度の更なる向上を図ることが可能である。なお、自覚屈折度数の推定とは異なる他覚屈折度数の補正についても同様である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１）は、被検眼の眼軸長データを取得する眼軸長データ取得部（２０、３０）を更に含んでいてよい。加えて、データ処理部（３０）は、少なくとも脈絡膜厚及び眼軸長を変数とする所定の補正式と他覚屈折度数の測定データと脈絡膜の厚みデータと眼軸長データとに基づいて自覚屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。なお、幾つかの例示的な実施形態において、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を同様の手法によって求めることが可能である。

このような眼科装置によれば、脈絡膜厚の相違と眼軸長の相違とを考慮することにより、高確度、高精度で自覚屈折度数の推定を行うことが可能である。なお、自覚屈折度数の推定とは異なる他覚屈折度数の補正についても同様である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１）において、データ処理部（５０）は、脈絡膜厚の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式のうちから被検眼の脈絡膜の厚みデータに対応する補正式を選択し、選択された補正式に少なくとも被検眼の他覚屈折度数の測定データを入力することにより自覚屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。なお、幾つかの例示的な実施形態において、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を同様の手法によって求めることが可能である。

また、例示的な実施形態に係る眼科装置（１）において、データ処理部（５０）は、眼軸長の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式のうちから被検眼の眼軸長データに対応する補正式を選択し、選択された補正式に少なくとも被検眼の他覚屈折度数の測定データを入力することにより自覚屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。なお、幾つかの例示的な実施形態において、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を同様の手法によって求めることが可能である。

また、例示的な実施形態に係る眼科装置（１）において、データ処理部（５０）は、脈絡膜厚の値の２以上の範囲と眼軸長の値の２以上の範囲との組み合わせにそれぞれ対応する４以上の補正式のうちから被検眼の脈絡膜の厚みデータ及び被検眼の眼軸長データの組み合わせに対応する補正式を選択し、選択された補正式に少なくとも被検眼の他覚屈折度数の測定データを入力することにより自覚屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。なお、幾つかの例示的な実施形態において、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を同様の手法によって求めることが可能である。

このような眼科装置によれば、自覚屈折度数の推定の確度や精度の更なる向上を図ることが可能である。なお、自覚屈折度数の推定とは異なる他覚屈折度数の補正についても同様である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１）は、被検眼の眼軸長データを取得する眼軸長データ取得部（２０、３０）を更に含んでいてよい。加えて、データ処理部（５０）は、少なくとも脈絡膜厚、屈折度数及び眼軸長を変数とする所定の補正式と被検眼の他覚屈折度数の測定データと被検眼の脈絡膜の厚みデータと被検眼の眼軸長データとに基づいて自覚屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。なお、幾つかの例示的な実施形態において、自覚屈折度数の推定値とは異なる他覚屈折度数の補正値を同様の手法によって求めることが可能である。

このような眼科装置によれば、脈絡膜厚の相違と屈折度数の相違と眼軸長の相違とを考慮することにより、高確度、高精度で自覚屈折度数の推定を行うことが可能である。なお、自覚屈折度数の推定とは異なる他覚屈折度数の補正についても同様である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１Ａ）は、被検眼の脈絡膜の厚みデータを求めるためのＯＣＴスキャンをＯＣＴ部（２０）が実行した時刻である測定時刻を記録する時刻記録部（７０Ａ）を更に含んでいてよい。加えて、データ処理部（５０Ａ）は、測定時刻と被検眼の他覚屈折度数の測定データと被検眼の脈絡膜の厚みデータとに少なくとも基づいて、所定時刻における被検眼の屈折度数の推定値（屈折度数データ）を求めるように構成されていてよい。

このような眼科装置によれば、脈絡膜厚を考慮することにより、測定時刻とは異なる時刻における被検眼の屈折度数を推定することが可能である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１Ａ）において、データ処理部（５０Ａ）は、少なくとも脈絡膜厚の日内変動の標準データと測定時刻と被検眼の他覚屈折度数の測定データと被検眼の脈絡膜の厚みデータとに基づいて、所定時刻における屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。

更に、データ処理部（５０Ａ）は、少なくとも脈絡膜厚の日内変動の標準データと測定時刻と被検眼の脈絡膜の厚みデータとに基づいて屈折度数の変動量の推定値を求め、求められた変動量の推定値と被検眼の他覚屈折度数の測定データとに基づいて所定時刻における屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。

更に、データ処理部（５０Ａ）は、少なくとも標準データと測定時刻と被検眼の脈絡膜の厚みデータとに基づいて脈絡膜厚の変動量の推定値を求め、求められた脈絡膜厚の変動量の推定値に基づいて屈折度数の変動量の推定値を求め、求められた屈折度数の変動量の推定値と被検眼の他覚屈折度数の測定データとに基づいて所定時刻における屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。

このような眼科装置によれば、標準的な脈絡膜厚の日内変動を考慮することにより、測定時刻とは異なる時刻における被検眼の屈折度数を高確度、高精度で推定することが可能である。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１Ａ）において、データ処理部（５０Ａ）は、所定の基準時刻における脈絡膜厚の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の標準データのうちから被検眼の脈絡膜の厚みデータに対応する標準データを選択し、選択された標準データと測定時刻と被検眼の他覚屈折度数の測定データと被検眼の脈絡膜の厚みデータとに基づいて所定時刻における屈折度数の推定値を求めるように構成されていてよい。

このような眼科装置によれば、測定時刻と異なる時刻における屈折度数を推定する処理をより高い確度や精度で行うことが可能である。

幾つかの例示的な実施形態によれば、眼底（網膜、脈絡膜、強膜）の特定の層の位置情報（高さ情報）を用いて、他覚屈折度数の測定データから自覚屈折度数を推定したり（より一般に、他覚屈折度数を補正したり）、或る時刻に行われた他覚屈折測定で得られたデータから異なる時間帯の屈折度数を推定したりすることが可能である。特定の層の位置情報は、特定の眼底組織の厚み（例えば脈絡膜厚）であってもよい。

幾つかの例示的な実施形態によれば、眼底組織（網膜等）の位置や脈絡膜厚を考慮した屈折度数値が得られる。特に、脈絡膜厚の日内変動を考慮した屈折度数値が得られる。

これにより、例えば、日中に適した屈折度数や夜間に適した屈折度数のように、それぞれの時間帯に適した眼鏡等の処方が可能になる。また、全ての時間帯において過矯正にならないように眼鏡等を処方することも可能である。なお、特に近視眼における過矯正の場合、遠方視時に常に調節が必要となり、調節の負荷による眼軸長の伸展を引き起こすおそれがある。

また、日内変動を考慮した屈折度数の範囲を求めて提示することも可能である。

このように、幾つかの例示的な実施形態によれば、従来の眼の屈折測定がはらむ様々な問題を解決することが可能である。

以上に説明した実施形態は例示に過ぎない。よって、本発明の要旨の範囲内における任意の変形（省略、置換、付加等）を施すことが可能である。

例示的な実施形態において説明した方法（情報処理方法、眼科装置の制御方法など）を、眼科装置やコンピュータに実行させることができる。また、当該方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することができる。また、このようなプログラムを記録したコンピュータ可読な非一時的記録媒体を作成することが可能である。この非一時的記録媒体は任意の形態であってよく、その例として、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどがある。

１ 眼科装置
１Ａ 眼科装置
１０ 屈折測定部
２０ ＯＣＴ部
３０ コンピュータ
３０Ａ コンピュータ
４０ 層位置データ取得部
５０ データ処理部
５０Ａ データ処理部
６０ 制御部
７０Ａ 時刻記録部

Claims (27)

1. 被検眼の屈折度数を他覚的に測定する屈折測定部と、
   前記被検眼の眼底に光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンを適用してＯＣＴデータを取得するＯＣＴ部と、
   前記ＯＣＴデータを解析することにより前記眼底の１以上の層のそれぞれの位置データを含む層位置データを取得する層位置データ取得部と、
   前記屈折測定部により取得された測定データと前記層位置データとに少なくとも基づいて前記被検眼の屈折度数データを生成するデータ処理部と
   を含む眼科装置。
2. 前記層位置データ取得部は、前記眼底の第１層の位置データと第２層の位置データとを含む前記層位置データを取得し、
   前記データ処理部は、
   前記層位置データに基づいて前記第１層と前記第２層との間の距離データを求め、
   前記測定データと前記距離データとに少なくとも基づいて前記屈折度数データを生成する、
   請求項１の眼科装置。
3. 前記層位置データ取得部は、
   前記眼底の脈絡膜の前面及び後面の組み合わせを前記第１層及び前記第２層の組み合わせとして特定し、
   前記前面の位置データと前記後面の位置データとを含む前記層位置データを取得し、
   前記データ処理部は、
   前記距離データとして前記脈絡膜の厚みデータを求め、
   前記測定データと前記厚みデータとに少なくとも基づいて前記屈折度数データを生成する、
   請求項２の眼科装置。
4. 前記データ処理部は、前記測定データと前記厚みデータとに少なくとも基づいて前記被検眼の他覚屈折度数の補正値を前記屈折度数データとして求める、
   請求項３の眼科装置。
5. 前記データ処理部は、少なくとも脈絡膜厚を変数とする所定の補正式と前記測定データと前記厚みデータとに基づいて前記他覚屈折度数の補正値を求める、
   請求項４の眼科装置。
6. 前記データ処理部は、
   脈絡膜厚の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式のうちから前記厚みデータに対応する補正式を選択し、
   選択された前記補正式に少なくとも前記測定データを入力することにより前記他覚屈折度数の補正値を求める、
   請求項５の眼科装置。
7. 前記データ処理部は、少なくとも脈絡膜厚及び屈折度数を変数とする所定の補正式と前記測定データと前記厚みデータとに基づいて前記他覚屈折度数の補正値を求める、
   請求項４の眼科装置。
8. 前記データ処理部は、
   脈絡膜厚の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式のうちから前記厚みデータに対応する補正式を選択し、
   選択された前記補正式に少なくとも前記測定データを入力することにより前記他覚屈折度数の補正値を求める、
   請求項７の眼科装置。
9. 前記データ処理部は、
   屈折度数の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式のうちから前記測定データに対応する補正式を選択し、
   選択された前記補正式に少なくとも前記測定データを入力することにより前記他覚屈折度数の補正値を求める、
   請求項７の眼科装置。
10. 前記データ処理部は、
    脈絡膜厚の値の２以上の範囲と屈折度数の値の２以上の範囲との組み合わせにそれぞれ対応する４以上の補正式のうちから前記厚みデータ及び前記測定データの組み合わせに対応する補正式を選択し、
    選択された前記補正式に少なくとも前記測定データを入力することにより前記他覚屈折度数の補正値を求める、
    請求項７の眼科装置。
11. 前記被検眼の眼軸長データを取得する眼軸長データ取得部を更に含み、
    前記データ処理部は、少なくとも脈絡膜厚及び眼軸長を変数とする所定の補正式と前記測定データと前記厚みデータと前記眼軸長データとに基づいて前記他覚屈折度数の補正値を求める、
    請求項４の眼科装置。
12. 前記データ処理部は、
    脈絡膜厚の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式のうちから前記厚みデータに対応する補正式を選択し、
    選択された前記補正式に少なくとも前記測定データを入力することにより前記他覚屈折度数の補正値を求める、
    請求項１１の眼科装置。
13. 前記データ処理部は、
    眼軸長の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の補正式のうちから前記眼軸長データに対応する補正式を選択し、
    選択された前記補正式に少なくとも前記測定データを入力することにより前記他覚屈折度数の補正値を求める、
    請求項１１の眼科装置。
14. 前記データ処理部は、
    脈絡膜厚の値の２以上の範囲と眼軸長の値の２以上の範囲との組み合わせにそれぞれ対応する４以上の補正式のうちから前記厚みデータ及び前記眼軸長データの組み合わせに対応する補正式を選択し、
    選択された前記補正式に少なくとも前記測定データを入力することにより前記他覚屈折度数の補正値を求める、
    請求項１１の眼科装置。
15. 前記被検眼の眼軸長データを取得する眼軸長データ取得部を更に含み、
    前記データ処理部は、少なくとも脈絡膜厚、屈折度数及び眼軸長を変数とする所定の補正式と前記測定データと前記厚みデータと前記眼軸長データとに基づいて前記他覚屈折度数の補正値を求める、
    請求項４の眼科装置。
16. 前記補正式は、少なくとも脈絡膜厚を変数とする線形補正式である、
    請求項５〜１５のいずれかの眼科装置。
17. 前記データ処理部は、前記被検眼の自覚屈折度数の推定値を前記他覚屈折度数の補正値として求める、
    請求項４〜１６のいずれかの眼科装置。
18. 前記厚みデータを求めるためのＯＣＴスキャンを前記ＯＣＴ部が実行した時刻である測定時刻を記録する時刻記録部を更に含み、
    前記データ処理部は、前記測定時刻と前記測定データと前記厚みデータとに少なくとも基づいて所定時刻における前記被検眼の屈折度数の推定値を前記屈折度数データとして求める、
    請求項３の眼科装置。
19. 前記データ処理部は、少なくとも脈絡膜厚の日内変動の標準データと前記測定時刻と前記測定データと前記厚みデータとに基づいて前記所定時刻における前記屈折度数の推定値を求める、
    請求項１８の眼科装置。
20. 前記データ処理部は、
    少なくとも前記標準データと前記測定時刻と前記厚みデータとに基づいて屈折度数の変動量の推定値を求め、
    前記変動量の推定値と前記測定データとに基づいて前記所定時刻における前記屈折度数の推定値を求める、
    請求項１９の眼科装置。
21. 前記データ処理部は、
    少なくとも前記標準データと前記測定時刻と前記厚みデータとに基づいて脈絡膜厚の変動量の推定値を求め、
    前記脈絡膜厚の変動量の推定値に基づいて前記屈折度数の変動量の推定値を求め、
    前記屈折度数の変動量の推定値と前記測定データとに基づいて前記所定時刻における前記屈折度数の推定値を求める、
    請求項２０の眼科装置。
22. 前記データ処理部は、
    所定の基準時刻における脈絡膜厚の値の２以上の範囲にそれぞれ対応する２以上の標準データのうちから前記厚みデータに対応する標準データを選択し、
    選択された前記標準データと前記測定時刻と前記測定データと前記厚みデータとに基づいて前記所定時刻における前記屈折度数の推定値を求める、
    請求項１９〜２１のいずれかの眼科装置。
23. 前記標準データは、脈絡膜厚を変数とする回帰分析によって求められる、
    請求項１９〜２２のいずれかの眼科装置。
24. 前記標準データは、脈絡膜厚及び屈折度数を変数とする回帰分析によって求められる、
    請求項１９〜２２のいずれかの眼科装置。
25. 前記回帰分析は、線形回帰分析である、
    請求項２３又は２４の眼科装置。
26. 前記回帰分析は、周期回帰分析である、
    請求項２３又は２４の眼科装置。
27. 前記測定データは、球面度数データ及び等価球面度数データのいずれかである、
    請求項１〜２６のいずれかの眼科装置。
    
    

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