JP2020141762A - 眼球運動解析システム、眼球運動解析方法およびプログラム - Google Patents

眼球運動解析システム、眼球運動解析方法およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】プルキンエ像を使用する必要なく、事前にキャリブレーションを行う必要なく、撮影部と被検者との距離が変化した場合であっても被検者の眼球の運動を高精度に解析することができる眼球運動解析システム、眼球運動解析方法およびプログラムを提供する。【解決手段】眼球運動解析システムは、被検者の右眼および左眼の少なくとも一方と、前記被検者の顔の表面上の比較対象とを含む動画像を撮影する撮影部と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方と前記比較対象との関係に基づいて、前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方の眼球の運動を解析する解析部とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、眼球運動解析システム、眼球運動解析方法およびプログラムに関する。
眼振は、眼球が自分の意志とは関係なく規則的かつ持続的に往復運動を繰り返す疾患である。眼振は特殊な条件下では健常人にもみられるが、病的眼振では、眼の揺れの程度により、見ているものが揺れて見えたり、網膜像の揺れにより視力低下をきたし日常生活に支障をきたしたりすることもある。
病的眼振の９割以上は生まれつきみられる眼振（先天眼振）である。先天眼振には、乳児眼振、先天周期交代性眼振、（顕性）潜伏眼振、眼振阻止症候群、点頭発作などがある。殆どが水平（左右）に揺れる眼振を呈する。
眼振の解析は、眼の動きを上下（右方向への眼の動きを上、左方向への眼の動きを下）の波形として表す眼振図解析が一般的である。眼振の波形は３つの重要な要素からなる。
眼振のタイプ（行き（緩徐相）と戻り（急速相）の速度変化）で分類すると、振子様眼振と、律動眼振（緩徐相速度増加型）と、律動眼振（緩徐相速度減弱型）とに分類される。
揺れの大きさ（振幅）で分類すると、大振幅と、小振幅とに分類される。小振幅の方が、大振幅よりも、視機能は良好であることが多い。
頻度（周波数：１秒間に往復する回数）で分類すると、高頻度と、低頻度とに分類される。低頻度の方が、高頻度よりも、視機能は良好であることが多い。
眼振のタイプによりそれぞれ原因となる疾患や治療法が異なるため、これを正確に分類することは診断・治療を適切に行っていく上で非常に重要である。また、振幅の大きさ、揺れの頻度は、視機能に直結するため、治療の要否や治療方法の判断基準となる。
以上のことから、眼振の定性的・定量的解析を行う必要性は極めて高い。
現在、眼振の解析手段として実施されている方法は、電気眼振図、サーチコイル法の２種類である。
電気眼振図は、眼振検査の主流である。電気眼振図では、眼の周囲に電極を設置し、眼振による電位変化を検出することで眼振計測を行う。計測用の電極を顔に多数貼り付けるため、被検者が有する不快感が強い。また、検査前に精密なキャリブレーションを要することや、被検者の緊張や力みなどによる筋電図がアーチファクトとして波形に混入する点が問題点である。
サーチコイル法では、磁場を発生する特殊なスペースの中で、電極（コイル）の埋め込まれたコンタクトレンズを眼に入れ、その動きにより生じる電位変化を捉えることで眼振計測を行う。サーチコイル法は、最も精度が良く、詳細な波形解析が可能だが、侵襲性が極めて高い点、広い空間や大がかりな磁場発生装置が必要となる点が問題である。
いずれの検査法においても、眼振患者の大部分を占め、眼振検査のメインターゲットである小児の検査が困難であるという致命的欠点を有する。そのため、小児における眼振の詳細な解析は困難であり、眼振の病態解明は進んでいないのが現状である。臨床的にも、先天眼振の病型分類や適切な治療方針の決定は困難を極めている。
また従来から、ＶＮＧ（ビデオ式眼振計測装置）が知られている。ＶＮＧでは、赤外線カメラを用いて眼振が計測される。ＶＮＧは、主に耳鼻科領域でのめまい診断等に使用されている。ＶＮＧは、プルキンエ像を基準としているため精度に限界があり、詳細な波形解析に用いることができない。また、専用の大きなゴーグルを装着する必要があるため、小児における測定は困難である。
また従来から、眼球の画像から、コンピュータを用いて眼球の角速度を算出し、眼球運動を定量的に観察する解析方法が知られている（例えば特許文献１参照）。特許文献１に記載された技術では、撮像カメラからビデオ信号の形で出力される眼球の画像がＡＤ変換され、画像データとして取り込まれる。
ところで、特許文献１に記載された技術では、ゴーグルタイプの眼球観察用装着具が使用される。つまり、特許文献１に記載された技術では、撮像カメラと被検者の眼球との距離を一定に維持した状態で、眼球の運動が解析される。そのため、特許文献１に記載された技術によっては、撮像カメラと被検者の眼球との距離が変化する場合に、被検者の眼球の運動を高精度に解析することができない。
また従来から、被検者の眼球を撮影する眼球撮影用カメラと、眼球撮影用カメラにより撮影された映像から眼球の位置を追跡する眼球追跡部とを有する眼球運動測定装置が知られている（例えば特許文献２参照）。
ところで、特許文献２に記載された技術では、眼球撮影用カメラと被検者の眼球との距離を一定に維持する必要がないものの、眼球撮影用カメラとは別個に被検者撮影用カメラを設ける必要がある。また、特許文献２に記載された技術では、事前にキャリブレーションを行わなければならない。
特開平１１−２２５９６７号公報 特開２００５−３２３９０５号公報
視線解析とは、赤外線光源を用いて角膜に投影した鏡面反射像（プルキンエ像）と瞳孔の相対的位置関係を赤外線カメラで投影し解析することで眼の位置や視線の動きを検出する方法である。詳細には、視線解析法では、被検者の角膜に赤外線ライトを照射して角膜表面にプルキンエ像が作成され、瞳孔の面重心との相対的位置関係から視線の移動が解析される。
本発明者等は、キャリブレーションフリーの視線解析装置を用いて小児眼振患者の眼振計測を試みた。その結果、ある程度の計測は可能となったが、得られる波形が不安定で再現性に乏しい、患児の頭部が少しでも動くと波形が大きく乱れ測定不可能となる、等の問題を解決できず、臨床的使用に耐えうる眼振解析に繋げることはできなかった。
これらの原因を分析していくと、角膜が完全な球体ではないため、中心と周辺を見たときでプルキンエ像の位置が変化するため、精度が悪いことが明らかになった。
また、角膜の最表面の涙液層は常に変動している（揺らいでいる）ため、そこに投影されるプルキンエ像は不安定な状態（常に揺らいでいる）となり、微細な測定誤差が生じる（眼が動いていないのに細かな揺れがあるように計測される）。つまり、この方法では解析精度を高めること自体が困難であることが明らかになった。
また、この方法では眼球運動と、顔そのものの動きを区別することができず、測定中に被検者の顔が動くとその動きを視線の動きとして誤検出してしまうことが避けられないことが明らかになった。
また、この方法では、測定前に精密なキャリブレーションを行う必要があり、また、赤外線カメラと被検者との距離が変化すると測定値が大きく変化してしまう。
つまり、この方法は、大まかな視線の解析には向くものの、眼振等の細かな眼の動きを検出するには向かないという欠点があった。
そこで、本発明者等は、映像から視線を追跡するためには不可欠であると考えられていたプルキンエ像を使用せず、代わりに基準となる比較対象を被検者の顔の表面に取り付けたり、被検者の顔の表面上の形態的特徴（例えばホクロなど）を比較対象として利用したりすることで、これらの欠点を解消する手法を見い出した。
また、本発明者等は、この手法が、病的眼振の解析のみならず、生理的眼振（正常者でも特定の条件下で生じる眼振）、めまい、耳や脳の病気に伴う眼球の振動、共同性斜視、非共同性斜視（つまり、眼球運動障害）、注視麻痺などの解析、正常者の眼球運動解析、固視微動解析などにも利用できることを見い出した。詳細には、本発明者等は、この手法を利用することによって、眼神経の麻痺で眼の動きが悪くなっている場合に右眼と左眼の動きの差を調べることが可能になると考えた。
つまり、本発明は、プルキンエ像を使用する必要なく、事前にキャリブレーションを行う必要なく、撮影部と被検者との距離が変化した場合であっても被検者の眼球の運動を高精度に解析することができる眼球運動解析システム、眼球運動解析方法およびプログラムを提供することを目的とする。
本発明の一態様は、被検者の右眼および左眼の少なくとも一方と、前記被検者の顔の表面上の比較対象とを含む動画像を撮影する撮影部と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方と前記比較対象との関係に基づいて、前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方の眼球の運動を解析する解析部とを備える、眼球運動解析システムである。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記比較対象は、前記被検者の眉間に貼り付けられるシールであってもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムは、前記比較対象の情報を取得する取得部を更に備え、前記解析部は、前記取得部によって取得された前記比較対象の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の寸法と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方と前記比較対象との距離とに基づいて、前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方の眼球の運動を解析してもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記比較対象の実寸として、前記比較対象上の複数点の間の距離の実寸が用いられ、前記動画像上における前記比較対象の寸法として、前記動画像上における前記比較対象上の前記複数点の間の寸法が用いられてもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記比較対象が円形であり、前記解析部は、前記取得部によって取得された前記比較対象の直径または半径の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の直径または半径と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の点と前記比較対象の中心との距離とに基づいて、前記被検者の前記右眼の眼球の運動を解析し、前記取得部によって取得された前記比較対象の直径または半径の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の直径または半径と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の点と前記比較対象の中心との距離とに基づいて、前記被検者の前記左眼の眼球の運動を解析してもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の点が、前記動画像上における前記被検者の前記右眼の瞳孔の中心であり、前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の点が、前記動画像上における前記被検者の前記左眼の瞳孔の中心であってもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の点が、前記動画像上における前記被検者の前記右眼の虹彩上の点であり、前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の点が、前記動画像上における前記被検者の前記左眼の虹彩上の点であってもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の点が、前記動画像上における前記被検者の前記右眼の結膜血管上の点であり、前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の点が、前記動画像上における前記被検者の前記左眼の結膜血管上の点であってもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記比較対象の形状が多角形であり、前記解析部は、前記取得部によって取得された前記比較対象の前記多角形の２つの頂点の間の距離の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点の間の距離と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の点と前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点との位置関係とに基づいて、前記被検者の前記右眼の眼球の運動を解析し、前記取得部によって取得された前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点の間の距離の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点の間の距離と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の点と前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点との位置関係とに基づいて、前記被検者の前記左眼の眼球の運動を解析してもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記比較対象の形状が多角形であり、前記解析部は、前記取得部によって取得された前記比較対象の前記多角形の２つの頂点の間の距離の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点の間の距離と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の２点と前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点との位置関係とに基づいて、前記被検者の前記右眼の眼球の運動を解析し、前記取得部によって取得された前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点の間の距離の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点の間の距離と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の２点と前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点との位置関係とに基づいて、前記被検者の前記左眼の眼球の運動を解析してもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記比較対象は、前記被検者の顔の表面上の形態的特徴であり、前記解析部は、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方と前記比較対象上の２点との関係に基づいて、前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方の眼球の運動を解析してもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記解析部は、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象上の前記２点の間の距離と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の点と前記比較対象上の前記２点との位置関係とに基づいて、前記被検者の前記右眼の眼球の運動を解析し、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象上の前記２点の間の距離と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の点と前記比較対象上の前記２点との位置関係とに基づいて、前記被検者の前記左眼の眼球の運動を解析してもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記比較対象としての前記シールは、前記撮影部によって撮影された前記動画像から前記被検者の顔の傾きを判別できるように、前記被検者に貼り付けられてもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記解析部は、前記シール上の少なくとも２点を用いることによって、前記撮影部により撮影された前記動画像から前記被検者の顔の傾きを判別してもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムでは、前記解析部は、前記比較対象として貼り付けられた複数のシールの位置関係を用いることによって、前記撮影部により撮影された前記動画像から前記被検者の顔の傾きを判別してもよい。
本発明の一態様の眼球運動解析システムは、前記被検者に提示される視標を表示する表示部と、前記表示部および前記撮影部を一体的に移動させる移動部とを更に備えていてもよい。
本発明の一態様は、被検者の右眼および左眼の少なくとも一方と、前記被検者の顔の表面上の比較対象とを含む動画像を撮影する撮影ステップと、前記撮影ステップにおいて撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方と前記比較対象との関係に基づいて、前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方の眼球の運動を解析する解析ステップとを備える、眼球運動解析方法である。
本発明の一態様は、コンピュータに、被検者の右眼および左眼の少なくとも一方と、前記被検者の顔の表面上の比較対象とを含む動画像を撮影する撮影ステップと、前記撮影ステップにおいて撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方と前記比較対象との関係に基づいて、前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方の眼球の運動を解析する解析ステップとを実行させるためのプログラムである。
この発明によれば、プルキンエ像を使用する必要なく、事前にキャリブレーションを行う必要なく、撮影部と被検者との距離が変化した場合であっても被検者の眼球の運動を高精度に解析することができる眼球運動解析システム、眼球運動解析方法およびプログラムを提供することができる。
第１実施形態の眼球運動解析システムの構成の一例を示す図である。 第１実施形態の眼球運動解析システムの第１適用例を示す図である。 第１実施形態の眼球運動解析システムにおいて実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。 第１実施形態の眼球運動解析システムの解析部によって実行される解析の第１例を説明するための図である。 第１実施形態の眼球運動解析システムの解析部によって実行される解析の第２例を説明するための図である。 第１実施形態の眼球運動解析システムの解析部によって実行される解析の第３例を説明するための図である。 第１実施形態の眼球運動解析システムの解析部によって実行される解析の第４例を説明するための図である。 比較対象の他の例を説明するための図である。 第１実施形態の眼球運動解析システムの第２適用例を示す図である。
以下、図面を参照し、本発明の眼球運動解析システム、眼球運動解析方法およびプログラムの実施形態について説明する。
［第１実施形態］
図１は第１実施形態の眼球運動解析システム１の構成の一例を示す図である。図２は第１実施形態の眼球運動解析システム１の第１適用例を示す図である。詳細には、図２（Ａ）は第１適用例における眼球運動解析システム１と被検者ＳＢとの関係の一例を示しており、図２（Ｂ）は被検者ＳＢの右眼Ｒと左眼Ｌと比較対象Ｍとの関係の一例を示している。
図１に示す例では、第１実施形態の眼球運動解析システム１が、取得部１１と、表示部１２と、撮影部１３と、解析部１４と、出力部１５とを備えている。
取得部１１は、被検者ＳＢ（図２（Ａ）参照）の顔の表面に取り付けられた比較対象Ｍ（図２参照）の情報を取得する。比較対象Ｍは、被検者ＳＢの眉間に貼り付けられるシールである。
他の例（例えば撮影部１３が被検者ＳＢの片眼のみと比較対象Ｍとを撮影する例）では、比較対象Ｍが、被検者ＳＢの眉間以外の場所（例えば撮影される眼の真下など）に取り付けられてもよい。
図１および図２に示す例では、比較対象Ｍが円形である。取得部１１によって取得される比較対象Ｍの情報には、比較対象Ｍの直径または半径の実寸が含まれる。
他の例では、比較対象Ｍが円形以外の形状を有していてもよい。
図１に示す例では、表示部１２が、視標を表示する。
他の例では、眼球運動解析システム１が表示部１２を備えなくてもよい。この例（例えば図２に示す例）では、撮影部１３が、被検者ＳＢに提示される視標として機能する。
図１に示す例では、撮影部１３が、被検者ＳＢ（図２（Ａ）参照）の右眼Ｒ（図２参照）および左眼Ｌ（図２参照）と、比較対象Ｍ（図２参照）とを含む動画像を撮影する。
解析部１４は、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの情報と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒおよび左眼Ｌと比較対象Ｍとの関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒおよび左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
詳細には、解析部１４は、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの実寸（単位が例えばミリメートル）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの寸法（単位が例えばピクセル）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒと比較対象Ｍとの距離（単位が例えばピクセル）とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。また、解析部１４は、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの実寸（単位が例えばミリメートル）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの寸法（単位が例えばピクセル）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌと比較対象Ｍとの距離（単位が例えばピクセル）とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
出力部１５は、解析部１４による解析結果を出力する。詳細には、出力部１５は、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動の解析結果と左眼Ｌの眼球の運動の解析結果とを出力する。
図２（Ａ）に示す例では、出力部１５が解析部１４による解析結果を表示するが、他の例では、出力部１５が解析部１４による解析結果を印刷してもよい。
図３は第１実施形態の眼球運動解析システム１において実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。
図３に示す例では、ステップＳ１において、取得部１１が、被検者ＳＢの顔の表面に取り付けられた比較対象Ｍの情報を取得する。
また、ステップＳ２では、表示部１２が、視標を表示する。
次いで、ステップＳ３では、撮影部１３が、被検者ＳＢの右眼Ｒおよび左眼Ｌと比較対象Ｍとを含む動画像を撮影する。
次いで、ステップＳ４では、ステップＳ１において取得された比較対象Ｍの情報と、ステップＳ３において撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒおよび左眼Ｌと比較対象Ｍとの関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒおよび左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
次いで、ステップＳ５では、出力部１５が、ステップＳ４において実行された解析の結果を出力する。
図３に示す例では、眼球運動解析システム１においてステップＳ２が実行されるが、他の例では、ステップＳ２が実行されなくてもよい。
図４は第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第１例を説明するための図である。詳細には、図４（Ａ）は撮影部１３によって撮影された動画像のうちの、時刻ｔ１１の時点の動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒと比較対象Ｍとの関係を示している。図４（Ｂ）は撮影部１３によって撮影された動画像のうちの、時刻ｔ１１より後の時刻ｔ１２の時点の動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒと比較対象Ｍとの関係を示している。
図４（Ａ）および図４（Ｂ）に示す例では、取得部１１が、比較対象Ｍの直径の実寸Ｄ１［ｍｍ］を取得する。実寸Ｄ１［ｍｍ］は、例えば５［ｍｍ］〜１０［ｍｍ］である。
また、撮影部１３によって撮影された時刻ｔ１１の時点の動画像上における比較対象Ｍの直径がＤ１１［ｐｉｘｅｌ］である。更に、撮影部１３によって撮影された時刻ｔ１１の時点の動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒの瞳孔ＲＰの中心（面重心）ＲＰ１１と比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ１１との距離がＬ１１［ｐｉｘｅｌ］である。
また、撮影部１３によって撮影された時刻ｔ１２の時点の動画像上における比較対象Ｍの直径がＤ１２［ｐｉｘｅｌ］である。更に、撮影部１３によって撮影された時刻ｔ１２の時点の動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒの瞳孔ＲＰの中心（面重心）ＲＰ１２と比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ１２との距離がＬ１２［ｐｉｘｅｌ］である。
図４（Ａ）および図４（Ｂ）に示す例では、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの直径の実寸Ｄ１［ｍｍ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの直径Ｄ１１［ｐｉｘｅｌ］、Ｄ１２［ｐｉｘｅｌ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒの瞳孔ＲＰの中心（面重心）ＲＰ１１、ＲＰ１２と比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ１１、Ｍ１２との距離Ｌ１１［ｐｉｘｅｌ］、Ｌ１２［ｐｉｘｅｌ］とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
詳細には、解析部１４は、時刻ｔ１１の時点における被検者ＳＢの右眼Ｒの瞳孔ＲＰの中心（面重心）ＲＰ１１と比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ１１との実距離（Ｌ１１［ｐｉｘｅｌ］×Ｄ１［ｍｍ］／Ｄ１１［ｐｉｘｅｌ］）を算出する。
また、解析部１４は、時刻ｔ１２の時点における被検者ＳＢの右眼Ｒの瞳孔ＲＰの中心（面重心）ＲＰ１２と比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ１２との実距離（Ｌ１２［ｐｉｘｅｌ］×Ｄ１［ｍｍ］／Ｄ１２［ｐｉｘｅｌ］）を算出する。
更に、解析部１４は、例えば、時刻ｔ１１〜時刻ｔ１２の期間中における被検者ＳＢの右眼Ｒの瞳孔ＲＰの中心（面重心）の実移動量（Ｌ１２［ｐｉｘｅｌ］×Ｄ１［ｍｍ］／Ｄ１２［ｐｉｘｅｌ］−Ｌ１１［ｐｉｘｅｌ］×Ｄ１［ｍｍ］／Ｄ１１［ｐｉｘｅｌ］）を算出する。
また、解析部１４は、例えば、時刻ｔ１１〜時刻ｔ１２の期間中における被検者ＳＢの右眼Ｒの瞳孔ＲＰの中心（面重心）の実移動速度（（Ｌ１２［ｐｉｘｅｌ］×Ｄ１［ｍｍ］／Ｄ１２［ｐｉｘｅｌ］−Ｌ１１［ｐｉｘｅｌ］×Ｄ１［ｍｍ］／Ｄ１１［ｐｉｘｅｌ］）／（ｔ１２−ｔ１１））を算出する。
解析部１４は、このような演算を行うことによって、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動（例えば眼振による右眼Ｒの眼球の移動量（振幅）および移動速度）を解析することができる。
つまり、図４（Ａ）および図４（Ｂ）に示す例では、第１実施形態の眼球運動解析システム１が、プルキンエ像を使用する必要なく、事前にキャリブレーションを行う必要なく、撮影部１３と被検者ＳＢとの距離が変化した場合（例えば被検者ＳＢの顔が動いた場合）であっても被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を非侵襲的に高精度に解析することができる。
図４（Ａ）および図４（Ｂ）に示す例では、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点として、瞳孔ＲＰの中心（面重心）が用いられるが、他の例では、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点として、瞳孔ＲＰの中心（面重心）以外の点（例えば虹彩ＲＲ上の特徴的な点（図示せず）、結膜血管（図示せず）上の特徴的な点など）を用いてもよい。
図４（Ａ）および図４（Ｂ）に示す例では、比較対象Ｍの寸法として、比較対象Ｍの直径が用いられるが、他の例では、比較対象Ｍの寸法として、比較対象Ｍの半径を用いてもよい。
第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第１例では、解析部１４が、図４（Ａ）および図４（Ｂ）に示す例と同様に、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
詳細には、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの直径または半径の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの直径または半径と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点（例えば左眼Ｌの瞳孔の中心（面重心））と比較対象Ｍの中心（面重心）との距離とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第１例では、撮影部１３として、高速赤外線ビデオカメラ（３００ｆｐｓ）が用いられる。
他の例では、撮影部１３として、高速赤外線ビデオカメラ以外のカメラが用いられてもよい。
また、第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第１例では、撮影部１３としての高速赤外線ビデオカメラによって撮影された動画像が、例えば図２（Ａ）に示すように、解析部１４によって２値化される。
他の例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像に対して他の任意の画像処理を行ってもよい。
図５は第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第２例を説明するための図である。詳細には、図５（Ａ）は撮影部１３によって撮影された動画像のうちの、時刻ｔ２１の時点の動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒと比較対象Ｍとの関係を示している。図５（Ｂ）は撮影部１３によって撮影された動画像のうちの、時刻ｔ２１より後の時刻ｔ２２の時点の動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒと比較対象Ｍとの関係を示している。
図５（Ａ）および図５（Ｂ）に示す例では、取得部１１が、比較対象Ｍの直径の実寸Ｄ２［ｍｍ］を取得する。実寸Ｄ２［ｍｍ］は、例えば５［ｍｍ］〜１０［ｍｍ］である。
また、撮影部１３によって撮影された時刻ｔ２１の時点の動画像上における比較対象Ｍの直径がＤ２１［ｐｉｘｅｌ］である。更に、撮影部１３によって撮影された時刻ｔ２１の時点の動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒの瞳孔ＲＰの中心（面重心）と比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ２１との距離がＬ２１［ｐｉｘｅｌ］である。
また、撮影部１３によって撮影された時刻ｔ２２の時点の動画像上における比較対象Ｍの直径が、時刻ｔ２１の時点と同様に、Ｄ２１［ｐｉｘｅｌ］である。
つまり、図５（Ａ）および図５（Ｂ）に示す例では、撮影部１３と被検者ＳＢとの距離が、時刻ｔ２１と時刻ｔ２２とで変化していない。
更に、撮影部１３によって撮影された時刻ｔ２２の時点の動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒの瞳孔ＲＰの中心（面重心）と比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ２２との距離が、時刻ｔ２１の時点と同様に、Ｌ２１［ｐｉｘｅｌ］である。
つまり、図５（Ａ）および図５（Ｂ）に示す例では、被検者ＳＢの右眼Ｒの瞳孔ＲＰの中心（面重心）と比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ２１、Ｍ２２との距離が、時刻ｔ２１と時刻ｔ２２とで変化していない。
図５（Ａ）および図５（Ｂ）に示す例では、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析するために、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ２１、Ｅ３１と比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ２１、Ｍ２２との距離が利用される。
つまり、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの直径の実寸Ｄ２［ｍｍ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの直径Ｄ２１［ｐｉｘｅｌ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ２１、Ｅ３１と比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ２１、Ｍ２２との距離とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
詳細には、図５（Ａ）および図５（Ｂ）に示す例では、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ２１の時点の比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ２１の２次元座標が原点（０，０）に設定される。また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ２１の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ２１の２次元座標が（Ｘ２１，Ｙ２１）であり、点Ｅ３１の２次元座標が（Ｘ３１，Ｙ３１）である。
次いで、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ２２の時点の比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ２２の２次元座標が原点（０，０）に設定される。また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ２２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ２１の２次元座標が（Ｘ２２，Ｙ２２）（≠（Ｘ２１，Ｙ２１））であり、点Ｅ３１の２次元座標が（Ｘ３２，Ｙ３２）（≠（Ｘ３１，Ｙ３１））である。
すなわち、図５（Ａ）および図５（Ｂ）に示す例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ２１および時刻ｔ２２の時点の比較対象Ｍの直径Ｄ２１［ｐｉｘｅｌ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ２１の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ２１の２次元座標（Ｘ２１，Ｙ２１）および点Ｅ３１の２次元座標（Ｘ３１，Ｙ３１）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ２２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ２１の２次元座標（Ｘ２２，Ｙ２２）および点Ｅ３１の２次元座標（Ｘ３２，Ｙ３２）とに基づいて、時刻ｔ２１と時刻ｔ２２とで、被検者ＳＢの右眼Ｒの瞳孔ＲＰの中心（面重心）と比較対象Ｍの中心（面重心）Ｍ２１、Ｍ２２との距離が変化していないものの、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球が、図５（Ｂ）に矢印で示すように、反時計回りに回転したことを解析することができる。
図５（Ａ）および図５（Ｂ）に示す例では、時刻ｔ２１と時刻ｔ２２とで撮影部１３と被検者ＳＢとの距離が変化していないが、時刻ｔ２１と時刻ｔ２２とで撮影部１３と被検者ＳＢとの距離が変化する場合であっても、時刻ｔ２１の時点の動画像上における比較対象Ｍの直径（単位は［ｐｉｘｅｌ］）の情報と、時刻ｔ２２の時点の動画像上における比較対象Ｍの直径（単位は［ｐｉｘｅｌ］）の情報とを用いることによって、図５（Ａ）および図５（Ｂ）に示す例と同様に、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球が回転したことを解析することができる。
図５（Ａ）および図５（Ｂ）に示す例では、比較対象Ｍの寸法として、比較対象Ｍの直径が用いられるが、他の例では、比較対象Ｍの寸法として、比較対象Ｍの半径を用いてもよい。
第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第２例では、解析部１４が、図５（Ａ）および図５（Ｂ）に示す例と同様に、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
詳細には、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの直径または半径の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの直径または半径と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌの虹彩上の点と比較対象Ｍの中心（面重心）との距離とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
すなわち、第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第２例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における異なる時点の比較対象Ｍの直径（単位は［ｐｉｘｅｌ］）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における異なる時点の被検者ＳＢの左眼Ｌの虹彩上の２点の２次元座標とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球が回転したことを解析することができる。
図６は第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第３例を説明するための図である。詳細には、図６（Ａ）は撮影部１３によって撮影された動画像のうちの、時刻ｔ３１の時点の動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒと比較対象Ｍとの関係を示している。図６（Ｂ）は撮影部１３によって撮影された動画像のうちの、時刻ｔ３１より後の時刻ｔ３２の時点の動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒと比較対象Ｍとの関係を示している。
図６（Ａ）および図６（Ｂ）に示す例では、比較対象Ｍの形状が多角形（例えば長方形）である。取得部１１が、比較対象Ｍの頂点Ｍ１１と頂点Ｍ１２との間の距離の実寸Ｓ１［ｍｍ］を取得する。実寸Ｓ１［ｍｍ］は、例えば５［ｍｍ］〜１０［ｍｍ］である。
また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３１の時点の比較対象Ｍの頂点Ｍ１１の２次元座標が原点（０，０）に設定される。また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３１の時点の比較対象Ｍの頂点Ｍ１２の２次元座標が（Ｘ２，Ｙ２）である。また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３１の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ４１の２次元座標が（Ｘ４１，Ｙ４１）である。
次いで、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３２の時点の比較対象Ｍの頂点Ｍ１１の２次元座標が原点（０，０）に設定される。また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３２の時点の比較対象Ｍの頂点Ｍ１２の２次元座標が、時刻ｔ３１の時点と同様に（Ｘ２，Ｙ２）である。
つまり、図６（Ａ）および図６（Ｂ）に示す例では、撮影部１３と被検者ＳＢとの距離が、時刻ｔ３１と時刻ｔ３２とで変化していない。
また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ４１の２次元座標が（Ｘ４２，Ｙ４２）である。
図６（Ａ）および図６（Ｂ）に示す例では、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析するために、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの頂点Ｍ１１と頂点Ｍ１２との間の距離の実寸Ｓ１［ｍｍ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの寸法（詳細には、頂点Ｍ１１の２次元座標（０，０）および頂点Ｍ１２の２次元座標（Ｘ２，Ｙ２）から得られる頂点Ｍ１１と頂点Ｍ１２との間の寸法（距離））と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ４１と比較対象Ｍとの位置関係が利用される。
つまり、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの頂点Ｍ１１と頂点Ｍ１２との間の距離の実寸Ｓ１［ｍｍ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの寸法（詳細には、頂点Ｍ１１の２次元座標（０，０）および頂点Ｍ１２の２次元座標（Ｘ２，Ｙ２）から得られる頂点Ｍ１１と頂点Ｍ１２との間の寸法（距離））と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ４１と比較対象Ｍとの位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
詳細には、図６（Ａ）および図６（Ｂ）に示す例では、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３１の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ４１の２次元座標が（Ｘ４１，Ｙ４１）である。
また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ４１の２次元座標が（Ｘ４２，Ｙ４２）（≠（Ｘ４１，Ｙ４１））である。
すなわち、図６（Ａ）および図６（Ｂ）に示す例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３１および時刻ｔ３２の時点の比較対象Ｍの頂点Ｍ１１に対する頂点Ｍ１２の相対座標（Ｘ２，Ｙ２）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３１の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ４１の２次元座標（Ｘ４１，Ｙ４１）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ４１の２次元座標（Ｘ４２，Ｙ４２）とに基づいて、時刻ｔ３１と時刻ｔ３２とで、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球と比較対象Ｍとの距離が変化した（増加した）ことのみならず、図６（Ｂ）に矢印で示すように、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球が図６（Ｂ）の左上向きに移動したこと（すなわち、眼球の移動の向き）を解析することができる。
つまり、図６（Ａ）および図６（Ｂ）に示す例では、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの多角形の頂点Ｍ１１と頂点Ｍ１２との間の距離の実寸Ｓ１［ｍｍ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの頂点Ｍ１１と頂点Ｍ１２との間の距離（（Ｘ２２＋Ｙ２２）１／２［ｐｉｘｅｌ］）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３１および時刻ｔ３２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ４１と比較対象Ｍの多角形の頂点Ｍ１１、Ｍ１２との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
図６（Ａ）および図６（Ｂ）に示す例では、時刻ｔ３１と時刻ｔ３２とで撮影部１３と被検者ＳＢとの距離が変化していないが、時刻ｔ３１と時刻ｔ３２とで撮影部１３と被検者ＳＢとの距離が変化する場合であっても、時刻ｔ３１の時点の動画像上における比較対象Ｍの頂点Ｍ１２の２次元座標の情報と、時刻ｔ３２の時点の動画像上における比較対象Ｍの頂点Ｍ１２の２次元座標の情報とを用いることによって、図６（Ａ）および図６（Ｂ）に示す例と同様に、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の移動の向きを解析することができる。
第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第３例では、解析部１４が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）に示す例と同様に、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
詳細には、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの多角形の頂点Ｍ１１と頂点Ｍ１２との間の距離の実寸Ｓ１［ｍｍ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの頂点Ｍ１１と頂点Ｍ１２との間の距離（単位は［ｐｉｘｅｌ］）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ３１および時刻ｔ３２の時点の被検者ＳＢの左眼Ｌの虹彩上の点（図示せず）と比較対象Ｍの多角形の頂点Ｍ１１、Ｍ１２との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
すなわち、第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第３例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における異なる時点の比較対象Ｍの頂点Ｍ１１と頂点Ｍ１２との間の距離（単位は［ｐｉｘｅｌ］）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における異なる時点の被検者ＳＢの左眼Ｌの虹彩上の点の２次元座標とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の移動の向きを解析することができる。
図７は第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第４例を説明するための図である。詳細には、図７（Ａ）は撮影部１３によって撮影された動画像のうちの、時刻ｔ４１の時点の動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒと比較対象Ｍとの関係を示している。図７（Ｂ）は撮影部１３によって撮影された動画像のうちの、時刻ｔ４１より後の時刻ｔ４２の時点の動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒと比較対象Ｍとの関係を示している。
図７（Ａ）および図７（Ｂ）に示す例では、比較対象Ｍの形状が多角形（例えば長方形）である。取得部１１が、比較対象Ｍの頂点Ｍ２１と頂点Ｍ２２とを結ぶ頂点Ｍ２１と頂点Ｍ２２との間の距離の実寸Ｓ１［ｍｍ］を取得する。実寸Ｓ１［ｍｍ］は、例えば５［ｍｍ］〜１０［ｍｍ］である。
また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４１の時点の比較対象Ｍの頂点Ｍ２１の２次元座標が原点（０，０）に設定される。また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４１の時点の比較対象Ｍの頂点Ｍ２２の２次元座標が（Ｘ３，Ｙ３）である。また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４１の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ５１の２次元座標が（Ｘ５１，Ｙ５１）であり、点Ｅ６１の２次元座標が（Ｘ６１，Ｙ６１）である。
次いで、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４２の時点の比較対象Ｍの頂点Ｍ２１の２次元座標が原点（０，０）に設定される。また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４２の時点の比較対象Ｍの頂点Ｍ２２の２次元座標が、時刻ｔ４１の時点と同様に（Ｘ３，Ｙ３）である。
つまり、図７（Ａ）および図７（Ｂ）に示す例では、撮影部１３と被検者ＳＢとの距離が、時刻ｔ４１と時刻ｔ４２とで変化していない。
また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ５１の２次元座標が（Ｘ５２，Ｙ５２）であり、点Ｅ６１の２次元座標が（Ｘ６２，Ｙ６２）である。
図７（Ａ）および図７（Ｂ）に示す例では、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析するために、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの頂点Ｍ２１と頂点Ｍ２２との間の距離の実寸Ｓ１［ｍｍ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの寸法（詳細には、頂点Ｍ２１の２次元座標（０，０）および頂点Ｍ２２の２次元座標（Ｘ３，Ｙ３）から得られる頂点Ｍ２１と頂点Ｍ２２との間の寸法（距離））と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ５１、Ｅ６１と比較対象Ｍとの位置関係が利用される。
つまり、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの辺の長さの実寸Ｓ１［ｍｍ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの寸法（詳細には、頂点Ｍ２１の２次元座標（０，０）および頂点Ｍ２２の２次元座標（Ｘ３，Ｙ３）から得られる頂点Ｍ２１と頂点Ｍ２２との間の寸法（距離））と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ５１、Ｅ６１と比較対象Ｍとの位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
詳細には、図７（Ａ）および図７（Ｂ）に示す例では、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４１の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ５１の２次元座標が（Ｘ５１，Ｙ５１）である。
また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ５１の２次元座標が（Ｘ５２，Ｙ５２）（≠（Ｘ５１，Ｙ５１））である。
更に、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４１の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ６１の２次元座標が（Ｘ６１，Ｙ６１）である。
また、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ６１の２次元座標が（Ｘ６２，Ｙ６２）（≠（Ｘ６１，Ｙ６１））である。
すなわち、図７（Ａ）および図７（Ｂ）に示す例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４１および時刻ｔ４２の時点の比較対象Ｍの頂点Ｍ２１に対する頂点Ｍ２２の相対座標（Ｘ３，Ｙ３）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４１の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ５１の２次元座標（Ｘ５１，Ｙ５１）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ５１の２次元座標（Ｘ５２，Ｙ５２）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４１の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ６１の２次元座標（Ｘ６１，Ｙ６１）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ６１の２次元座標（Ｘ６２，Ｙ６２）とに基づいて、時刻ｔ４１と時刻ｔ４２とで、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球と比較対象Ｍとの距離が変化していないもの、図７（Ｂ）に矢印Ａ１で示すように、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球が、比較対象Ｍのまわりを時計回りに旋回移動したこと（すなわち、眼球の移動の向き）、および、図７（Ｂ）に矢印Ａ２で示すように、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球が、反時計回りに回転したことを解析することができる。
つまり、図７（Ａ）および図７（Ｂ）に示す例では、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの多角形の頂点Ｍ２１と頂点Ｍ２２との間の距離の実寸Ｓ１［ｍｍ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの頂点Ｍ２１と頂点Ｍ２２との間の距離（（Ｘ３２＋Ｙ３２）１／２［ｐｉｘｅｌ］）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４１および時刻ｔ４２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ５１と比較対象Ｍの多角形の頂点Ｍ２１、Ｍ２２との位置関係と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４１および時刻ｔ４２の時点の被検者ＳＢの右眼Ｒの虹彩ＲＲ上の点Ｅ６１と比較対象Ｍの多角形の頂点Ｍ２１、Ｍ２２との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
図７（Ａ）および図７（Ｂ）に示す例では、時刻ｔ４１と時刻ｔ４２とで撮影部１３と被検者ＳＢとの距離が変化していないが、時刻ｔ４１と時刻ｔ４２とで撮影部１３と被検者ＳＢとの距離が変化する場合であっても、時刻ｔ４１の時点の動画像上における比較対象Ｍの頂点Ｍ２２の２次元座標の情報と、時刻ｔ４２の時点の動画像上における比較対象Ｍの頂点Ｍ２２の２次元座標の情報とを用いることによって、図７（Ａ）および図７（Ｂ）に示す例と同様に、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の移動の向きおよび眼球の回転を解析することができる。
第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第４例では、解析部１４が、図７（Ａ）および図７（Ｂ）に示す例と同様に、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
詳細には、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの多角形の頂点Ｍ２１と頂点Ｍ２２との間の距離の実寸Ｓ１［ｍｍ］と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの頂点Ｍ２１と頂点Ｍ２２との間の距離（単位は［ｐｉｘｅｌ］）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における時刻ｔ４１および時刻ｔ４２の時点の被検者ＳＢの左眼Ｌの虹彩上の２点（図示せず）と比較対象Ｍの多角形の頂点Ｍ２１、Ｍ２２との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
すなわち、第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第４例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における異なる時点の比較対象Ｍの２つの頂点Ｍ２１、Ｍ２２の間の距離（単位は［ｐｉｘｅｌ］）と、撮影部１３によって撮影された動画像上における異なる時点の被検者ＳＢの左眼Ｌの虹彩上の２点の２次元座標とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の移動の向きおよび眼球の回転を解析することができる。
上述したように、第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第１例〜第４例では、取得部１１が、比較対象Ｍの直径の実寸Ｄ１［ｍｍ］などの情報を取得するが、第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第５例では、取得部１１が、比較対象Ｍの直径の実寸Ｄ１［ｍｍ］などの情報を取得しなくてもよい。
第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第５例では、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の複数点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍと被検者ＳＢの右眼Ｒとの位置関係を複数時点で比較することによって、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動（例えば移動したか否か、移動方向など）を解析する。
また、第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第５例では、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の複数点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍと被検者ＳＢの左眼Ｌとの位置関係を複数時点で比較することによって、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動（例えば移動したか否か、移動方向など）を解析する。
つまり、第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第５例では、被検者ＳＢの右眼Ｒおよび左眼Ｌの眼球の動きの時間波形を得ることができ、簡易なスクリーニングに利用することができる。
第１実施形態の眼球運動解析システム１の解析部１４によって実行される解析の第５例では、比較対象Ｍとして、被検者ＳＢの顔の表面上の形態的特徴（例えばホクロ、耳、鼻、目尻、目頭などのような被検者ＳＢの表情の変化に伴う位置の変化が少ない部位）を利用することができる。
具体的には、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒと形態的特徴（比較対象Ｍ）上の２点との関係に基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。詳細には、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ（形態的特徴）上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ（形態的特徴）上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
また、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌと形態的特徴（比較対象Ｍ）上の２点との関係に基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。詳細には、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ（形態的特徴）上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍ（形態的特徴）上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
比較対象Ｍとして、被検者ＳＢの顔の表面上の形態的特徴が利用される場合に、取得部１１が形態的特徴（比較対象Ｍ）上の２点の間の距離（実寸）を取得してもよい。この例では、形態的特徴（比較対象Ｍ）上の２点の間の距離（実寸）が、例えばノギスなどによる計測によって得られる。更に他の例では、撮影部１３のオートフォーカス機能などを利用することによって、撮影部１３と被検者ＳＢとの距離に基づいて、形態的特徴（比較対象Ｍ）上の２点の間の距離（実寸）が推定されてもよい。
図８は比較対象Ｍの他の例を説明するための図である。
図８（Ａ）に示す例では、比較対象Ｍが楕円形のシールである。取得部１１によって取得される比較対象Ｍ（楕円形のシール）の情報には、比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸（例えば長径ＡＣの実寸、長半径（長径ＡＣの１／２）の実寸、短径ＢＤの実寸、および、短半径（短径ＢＤの１／２）の実寸のいずれか）が含まれる。
図８（Ａ）に示す例では、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析するために、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係が利用される。
つまり、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
同様に、解析部１４は、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
取得部１１が比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸を取得しない例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
また、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
例えば図８（Ａ）に示す長径ＡＣが鉛直線に含まれる（つまり、短径ＢＤが水平線に含まれる）ように、比較対象Ｍが被検者ＳＢに貼り付けられる例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ（楕円形のシール）の向きに基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きが変化したか否か等を判別することができる。詳細には、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ（楕円形のシール）の点Ａと点Ｃとの位置関係（あるいは、点Ｂと点Ｄとの位置関係）に基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きを判別することができる。
つまり、この例では、比較対象Ｍとしての楕円形のシールが、撮影部１３によって撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別できるように、被検者ＳＢに貼り付けられる。
また、この例では、解析部１４が、楕円形のシール上の２点を用いることによって、撮影部１３により撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別する。
図８（Ｂ）に示す例では、比較対象Ｍが、天地を示す矢印記号を有するシールである。取得部１１によって取得される比較対象Ｍ（矢印記号を有するシール）の情報には、比較対象Ｍの矢印記号上の２点の間の距離の実寸が含まれる。
図８（Ｂ）に示す例では、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析するために、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの矢印記号上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの矢印記号上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍの矢印記号上の２点との位置関係が利用される。
つまり、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの矢印記号上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの矢印記号上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍの矢印記号上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
同様に、解析部１４は、取得部１１によって取得された比較対象Ｍの矢印記号上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの矢印記号上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍの矢印記号上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
取得部１１が比較対象Ｍの矢印記号上の２点の間の距離の実寸を取得しない例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの矢印記号上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍの矢印記号上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
また、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの矢印記号上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍの矢印記号上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
例えば図８（Ｂ）に示す矢印記号が鉛直線上に位置する（つまり、比較対象Ｍが図８（Ｂ）に示す配置になる）ように、比較対象Ｍが被検者ＳＢに貼り付けられる例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ（矢印記号を有するシール）の向きに基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きが変化したか否か等を判別することができる。詳細には、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの矢印記号の向きに基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きを判別することができる。
つまり、この例では、比較対象Ｍとしての矢印記号を有するシールが、撮影部１３によって撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別できるように、被検者ＳＢに貼り付けられる。
また、この例では、解析部１４が、シールの矢印記号上の２点を用いることによって、撮影部１３により撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別する。
図８（Ｃ）に示す例では、比較対象Ｍが、２つのシールによって構成されている。取得部１１によって取得される比較対象Ｍの情報には、比較対象Ｍを構成する２つのシールの間隔の実寸（例えばノギスによって計測される）が含まれる。
図８（Ｃ）に示す例では、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析するために、取得部１１によって取得された比較対象Ｍを構成する２つのシールの間隔の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍを構成する２つのシールの間隔と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍを構成する２つのシールとの位置関係が利用される。
つまり、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍを構成する２つのシールの間隔の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍを構成する２つのシールの間隔と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍを構成する２つのシールとの位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
同様に、解析部１４は、取得部１１によって取得された比較対象Ｍを構成する２つのシールの間隔の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍを構成する２つのシールの間隔と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍを構成する２つのシールとの位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
取得部１１が比較対象Ｍを構成する２つのシールの間隔の実寸を取得しない例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍを構成する２つのシールの間隔と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍを構成する２つのシールとの位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
また、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍを構成する２つのシールの間隔と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍを構成する２つのシールとの位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
例えば図８（Ｃ）に示す２つのシールが鉛直線上に位置する（つまり、２つのシールが図８（Ｃ）に示す配列になる）ように、比較対象Ｍを構成する２つのシールが被検者ＳＢに貼り付けられる例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における２つのシールの配列（向き）に基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きが変化したか否か等を判別することができる。詳細には、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における２つのシールの配列（向き）に基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きを判別することができる。
つまり、この例では、比較対象Ｍを構成する２つのシールが、撮影部１３によって撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別できるように、被検者ＳＢに貼り付けられる。
また、この例では、解析部１４が、２つのシールのそれぞれの例えば中心点を用いることによって、撮影部１３により撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別する。
図８（Ｄ）に示す例では、比較対象Ｍが長方形のシールである。取得部１１によって取得される比較対象Ｍ（長方形のシール）の情報には、比較対象Ｍ上の２点（長方形の２つの頂点）の間の距離の実寸（例えば辺ＡＢの実寸、辺ＤＣの実寸、辺ＡＤの実寸、辺ＢＣの実寸など）が含まれる。
図８（Ｄ）に示す例では、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析するために、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係が利用される。
つまり、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
同様に、解析部１４は、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
取得部１１が比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸を取得しない例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
また、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
例えば図８（Ｄ）に示す辺ＡＢが鉛直線に含まれる（つまり、辺ＡＤが水平線に含まれる）ように、比較対象Ｍが被検者ＳＢに貼り付けられる例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ（長方形のシール）の向きに基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きが変化したか否か等を判別することができる。詳細には、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ（長方形のシール）の頂点Ａと頂点Ｂとの位置関係（あるいは、頂点Ａと頂点Ｄとの位置関係）に基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きを判別することができる。
つまり、この例では、比較対象Ｍとしての長方形のシールが、撮影部１３によって撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別できるように、被検者ＳＢに貼り付けられる。
また、この例では、解析部１４が、長方形の２つの頂点Ａ、Ｂ（あるいは頂点Ａ、Ｄ）を用いることによって、撮影部１３により撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別する。
図８（Ｅ）に示す例では、比較対象Ｍがひし形のシールである。取得部１１によって取得される比較対象Ｍ（ひし形のシール）の情報には、比較対象Ｍ上の２点（ひし形の２つの頂点）の間の距離の実寸（例えば対角線ＡＣの実寸、対角線ＢＤの実寸など）が含まれる。
図８（Ｅ）に示す例では、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析するために、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係が利用される。
つまり、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
同様に、解析部１４は、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
取得部１１が比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸を取得しない例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
また、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
例えば図８（Ｅ）に示す対角線ＡＣが鉛直線に含まれる（つまり、対角線ＢＤが水平線に含まれる）ように、比較対象Ｍが被検者ＳＢに貼り付けられる例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ（ひし形のシール）の向きに基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きが変化したか否か等を判別することができる。詳細には、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ（ひし形のシール）の頂点Ａと頂点Ｃとの位置関係（あるいは、頂点Ｂと頂点Ｄとの位置関係）に基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きを判別することができる。
つまり、この例では、比較対象Ｍとしてのひし形のシールが、撮影部１３によって撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別できるように、被検者ＳＢに貼り付けられる。
また、この例では、解析部１４が、ひし形の２つの頂点Ａ、Ｃ（あるいは頂点Ｂ、Ｄ）を用いることによって、撮影部１３により撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別する。
図８（Ｆ）および図８（Ｇ）に示す例では、比較対象Ｍが三角形のシールである。取得部１１によって取得される比較対象Ｍ（三角形のシール）の情報には、比較対象Ｍ上の２点（三角形の２つの頂点）の間の距離の実寸（例えば辺ＢＣの実寸など）が含まれる。
図８（Ｆ）および図８（Ｇ）に示す例では、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析するために、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係が利用される。
つまり、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
同様に、解析部１４は、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
取得部１１が比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸を取得しない例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
また、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
例えば図８（Ｆ）に示す辺ＢＣが水平線に含まれ、頂点Ａが辺ＢＣよりも上側に位置するように、比較対象Ｍが被検者ＳＢに貼り付けられる例、あるいは、例えば図８（Ｇ）に示す辺ＢＣが水平線に含まれ、頂点Ａが辺ＢＣよりも下側に位置するように、比較対象Ｍが被検者ＳＢに貼り付けられる例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ（三角形のシール）の向きに基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きが変化したか否か等を判別することができる。詳細には、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ（三角形のシール）の頂点Ａと辺ＢＣとの位置関係に基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きを判別することができる。
つまり、この例では、比較対象Ｍとしての三角形のシールが、撮影部１３によって撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別できるように、被検者ＳＢに貼り付けられる。
また、この例では、解析部１４が、三角形の頂点Ａおよび辺ＢＣを用いることによって、撮影部１３により撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別する。
図８（Ｈ）に示す例では、比較対象Ｍが、複数の直線、曲線などを組み合わせた図形（例えばキャラクターの図形）のシールである。取得部１１によって取得される比較対象Ｍ（図形のシール）の情報には、比較対象Ｍ上の２点（例えば図８（Ｈ）に示すキャラクターの右眼および左眼）の間の距離の実寸が含まれる。
図８（Ｈ）に示す例では、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析するために、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係が利用される。
つまり、解析部１４が、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
同様に、解析部１４は、取得部１１によって取得された比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸と、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
取得部１１が比較対象Ｍ上の２点の間の距離の実寸を取得しない例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの右眼Ｒ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
また、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍ上の２点の間の距離と、撮影部１３によって撮影された動画像上における被検者ＳＢの左眼Ｌ上の点と比較対象Ｍ上の２点との位置関係とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
例えば図８（Ｈ）に示すキャラクターの右眼および左眼が水平線上に位置する（つまり、比較対象Ｍが図８（Ｈ）に示す配置になる）ように、比較対象Ｍが被検者ＳＢに貼り付けられる例では、解析部１４が、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍの向きに基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きが変化したか否か等を判別することができる。詳細には、解析部１４は、撮影部１３によって撮影された動画像上における比較対象Ｍのキャラクターの顔の向きに基づいて、被検者ＳＢの顔の傾きを判別することができる。
つまり、この例では、比較対象Ｍとしての図形のシールが、撮影部１３によって撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別できるように、被検者ＳＢに貼り付けられる。
また、この例では、解析部１４が、比較対象Ｍ上の２点を用いることによって、撮影部１３により撮影された動画像から被検者ＳＢの顔の傾きを判別する。
図９は第１実施形態の眼球運動解析システム１の第２適用例を示す図である。詳細には、図９（Ａ）は水平面内における眼球運動解析システム１と被検者ＳＢとの関係の一例を示しており、図９（Ｂ）は鉛直面内における眼球運動解析システム１と被検者ＳＢとの関係の一例を示している。
図９に示す例では、第１実施形態の眼球運動解析システム１が、取得部１１、表示部１２、撮影部１３、解析部１４および出力部１５の他に、移動部１６を備えている。
移動部１６は、表示部１２および撮影部１３を一体的に移動させる。詳細には、移動部１６は、表示部１２および撮影部１３と被検者ＳＢとの距離が変化しないように、表示部１２および撮影部１３を一体的に移動させる機能を有する。
つまり、移動部１６は、図９（Ａ）に示すように、被検者ＳＢを中心とする円弧（詳細には、水平面上の円弧）に沿って、表示部１２および撮影部１３を一体的に移動させることができる。また、移動部１６は、図９（Ｂ）に示すように、被検者ＳＢを中心とする円弧（詳細には、鉛直面上の円弧）に沿って、表示部１２および撮影部１３を一体的に移動させることができる。
また、移動部１６は、被検者ＳＢを中心とする球（詳細には、図９（Ａ）および図９（Ｂ）に示す円弧と同一の半径を有する球）の表面に沿って、表示部１２および撮影部１３を一体的に移動させることもできる。
上述したように、第１実施形態の眼球運動解析システム１の第１適用例および第２適用例では、眼球運動解析システム１の取得部１１、解析部１４および出力部１５が、例えば図２（Ａ）に示すようなパーソナルコンピュータによって構成され、眼球運動解析システム１の表示部１２がモニタ（図示せず）によって構成され、眼球運動解析システム１の撮影部１３が、例えば図２（Ａ）に示すようなカメラによって構成される。
第１実施形態の眼球運動解析システム１の第３適用例では、眼球運動解析システム１が、例えばスマートフォンなどのような携帯端末装置（図示せず）によって構成される。詳細には、眼球運動解析システム１の取得部１１および解析部１４が、携帯端末装置の内蔵コンピュータ（図示せず）によって構成される。また、眼球運動解析システム１の表示部１２および出力部１５が、携帯端末装置のディスプレイ（図示せず）によって構成される。また、眼球運動解析システム１の撮影部１３が、携帯端末装置の内蔵カメラ（図示せず）によって構成される。
つまり、第１実施形態の眼球運動解析システム１の第３適用例では、スマートフォンなどの内蔵カメラと連携したアプリケーションとしての活用が可能になる。
［第２実施形態］
以下、本発明の眼球運動解析システム、眼球運動解析方法およびプログラムの第２実施形態について説明する。
第２実施形態の眼球運動解析システム１は、後述する点を除き、上述した第１実施形態の眼球運動解析システム１と同様に構成されている。従って、第２実施形態の眼球運動解析システム１によれば、後述する点を除き、上述した第１実施形態の眼球運動解析システム１と同様の効果を奏することができる。
上述したように、第１実施形態の眼球運動解析システム１では、撮影部１３が、被検者ＳＢ（図２（Ａ）参照）の右眼Ｒ（図２参照）および左眼Ｌ（図２参照）と、比較対象Ｍ（図２参照）とを含む動画像を撮影する。
一方、第２実施形態の眼球運動解析システム１では、撮影部１３が、被検者ＳＢの右眼Ｒと比較対象Ｍとを含む動画像、または、被検者ＳＢの左眼Ｌと比較対象Ｍとを含む動画像を撮影する。
上述したように、第１実施形態の眼球運動解析システム１では、解析部１４が、比較対象Ｍの情報と、被検者ＳＢの右眼Ｒおよび左眼Ｌならびに比較対象Ｍを含む動画像とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒおよび左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
一方、第２実施形態の眼球運動解析システム１では、解析部１４が、比較対象Ｍの情報と、被検者ＳＢの右眼Ｒおよび比較対象Ｍを含む動画像とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析するか、あるいは、比較対象Ｍの情報と、被検者ＳＢの左眼Ｌおよび比較対象Ｍを含む動画像とに基づいて、被検者ＳＢの左眼Ｌの眼球の運動を解析する。
第２実施形態の眼球運動解析システム１において実行される処理では、図３のステップＳ１において、取得部１１が、被検者ＳＢの顔の表面に取り付けられた比較対象Ｍの情報を取得する。
また、図３のステップＳ２では、表示部１２が、視標を表示する。
次いで、図３のステップＳ３では、撮影部１３が、被検者ＳＢの例えば右眼Ｒと比較対象Ｍとを含む動画像を撮影する。
次いで、図３のステップＳ４では、ステップＳ１において取得された比較対象Ｍの情報と、ステップＳ３において撮影された被検者ＳＢの右眼Ｒと比較対象Ｍとを含む動画像とに基づいて、被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動を解析する。
次いで、図３のステップＳ５では、出力部１５が、ステップＳ４において実行された被検者ＳＢの右眼Ｒの眼球の運動の解析の結果を出力する。
本発明の眼球運動解析システム、眼球運動解析方法およびプログラムを用いた眼振解析方法は、眼振解析方法のスタンダードとなり、眼振の病態解明に大きく寄与することができると考えられる。
また、本発明の眼球運動解析システム、眼球運動解析方法およびプログラムによれば、小児における詳細な眼振解析が可能となる。大人の被検者においても、本発明の眼球運動解析システム、眼球運動解析方法およびプログラムを用いることによって、従来の眼振測定装置と比べて簡便で、負担がはるかに少ない眼振検査を受けることができるようになる。
つまり、本発明の眼球運動解析システム、眼球運動解析方法およびプログラムによれば、眼振の計測方法、眼振の診療のあり方を大きく変革することができる。
以上、本発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更を加えることができる。上述した各実施形態および各例に記載の構成を組み合わせてもよい。
なお、上述した実施形態における眼球運動解析システム１が備える各部の機能全体あるいはその一部は、これらの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶部のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
１…眼球運動解析システム、１１…取得部、１２…表示部、１３…撮影部、１４…解析部、１５…出力部、１６…移動部、ＳＢ…被検者、Ｒ…右眼、ＲＰ…瞳孔、ＲＲ…虹彩、Ｌ…左眼、Ｍ…比較対象

Claims (18)

  1. 被検者の右眼および左眼の少なくとも一方と、前記被検者の顔の表面上の比較対象とを含む動画像を撮影する撮影部と、
    前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方と前記比較対象との関係に基づいて、前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方の眼球の運動を解析する解析部とを備える、
    眼球運動解析システム。
  2. 前記比較対象は、前記被検者の眉間に貼り付けられるシールである、
    請求項１に記載の眼球運動解析システム。
  3. 前記比較対象の情報を取得する取得部を更に備え、
    前記解析部は、
    前記取得部によって取得された前記比較対象の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の寸法と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方と前記比較対象との距離とに基づいて、前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方の眼球の運動を解析する、
    請求項１または請求項２に記載の眼球運動解析システム。
  4. 前記比較対象の実寸として、前記比較対象上の複数点の間の距離の実寸が用いられ、
    前記動画像上における前記比較対象の寸法として、前記動画像上における前記比較対象上の前記複数点の間の寸法が用いられる、
    請求項３に記載の眼球運動解析システム。
  5. 前記比較対象が円形であり、
    前記解析部は、
    前記取得部によって取得された前記比較対象の直径または半径の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の直径または半径と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の点と前記比較対象の中心との距離とに基づいて、前記被検者の前記右眼の眼球の運動を解析し、
    前記取得部によって取得された前記比較対象の直径または半径の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の直径または半径と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の点と前記比較対象の中心との距離とに基づいて、前記被検者の前記左眼の眼球の運動を解析する、
    請求項４に記載の眼球運動解析システム。
  6. 前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の点が、前記動画像上における前記被検者の前記右眼の瞳孔の中心であり、
    前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の点が、前記動画像上における前記被検者の前記左眼の瞳孔の中心である、
    請求項５に記載の眼球運動解析システム。
  7. 前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の点が、前記動画像上における前記被検者の前記右眼の虹彩上の点であり、
    前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の点が、前記動画像上における前記被検者の前記左眼の虹彩上の点である、
    請求項５に記載の眼球運動解析システム。
  8. 前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の点が、前記動画像上における前記被検者の前記右眼の結膜血管上の点であり、
    前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の点が、前記動画像上における前記被検者の前記左眼の結膜血管上の点である、
    請求項５に記載の眼球運動解析システム。
  9. 前記比較対象の形状が多角形であり、
    前記解析部は、
    前記取得部によって取得された前記比較対象の前記多角形の２つの頂点の間の距離の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点の間の距離と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の点と前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点との位置関係とに基づいて、前記被検者の前記右眼の眼球の運動を解析し、
    前記取得部によって取得された前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点の間の距離の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点の間の距離と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の点と前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点との位置関係とに基づいて、前記被検者の前記左眼の眼球の運動を解析する、
    請求項４に記載の眼球運動解析システム。
  10. 前記比較対象の形状が多角形であり、
    前記解析部は、
    前記取得部によって取得された前記比較対象の前記多角形の２つの頂点の間の距離の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点の間の距離と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の２点と前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点との位置関係とに基づいて、前記被検者の前記右眼の眼球の運動を解析し、
    前記取得部によって取得された前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点の間の距離の実寸と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点の間の距離と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の２点と前記比較対象の前記多角形の前記２つの頂点との位置関係とに基づいて、前記被検者の前記左眼の眼球の運動を解析する、
    請求項４に記載の眼球運動解析システム。
  11. 前記比較対象は、前記被検者の顔の表面上の形態的特徴であり、
    前記解析部は、
    前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方と前記比較対象上の２点との関係に基づいて、前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方の眼球の運動を解析する、
    請求項１に記載の眼球運動解析システム。
  12. 前記解析部は、
    前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象上の前記２点の間の距離と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼上の点と前記比較対象上の前記２点との位置関係とに基づいて、前記被検者の前記右眼の眼球の運動を解析し、
    前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記比較対象上の前記２点の間の距離と、前記撮影部によって撮影された前記動画像上における前記被検者の前記左眼上の点と前記比較対象上の前記２点との位置関係とに基づいて、前記被検者の前記左眼の眼球の運動を解析する、
    請求項１１に記載の眼球運動解析システム。
  13. 前記比較対象としての前記シールは、前記撮影部によって撮影された前記動画像から前記被検者の顔の傾きを判別できるように、前記被検者に貼り付けられる、
    請求項２に記載の眼球運動解析システム。
  14. 前記解析部は、
    前記シール上の少なくとも２点を用いることによって、前記撮影部により撮影された前記動画像から前記被検者の顔の傾きを判別する、
    請求項１３に記載の眼球運動解析システム。
  15. 前記解析部は、
    前記比較対象として貼り付けられた複数のシールの位置関係を用いることによって、前記撮影部により撮影された前記動画像から前記被検者の顔の傾きを判別する、
    請求項１３に記載の眼球運動解析システム。
  16. 前記被検者に提示される視標を表示する表示部と、
    前記表示部および前記撮影部を一体的に移動させる移動部とを更に備える、
    請求項１に記載の眼球運動解析システム。
  17. 被検者の右眼および左眼の少なくとも一方と、前記被検者の顔の表面上の比較対象とを含む動画像を撮影する撮影ステップと、
    前記撮影ステップにおいて撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方と前記比較対象との関係に基づいて、前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方の眼球の運動を解析する解析ステップとを備える、
    眼球運動解析方法。
  18. コンピュータに、
    被検者の右眼および左眼の少なくとも一方と、前記被検者の顔の表面上の比較対象とを含む動画像を撮影する撮影ステップと、
    前記撮影ステップにおいて撮影された前記動画像上における前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方と前記比較対象との関係に基づいて、前記被検者の前記右眼および前記左眼の少なくとも一方の眼球の運動を解析する解析ステップと
    を実行させるためのプログラム。
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