JP2023513971A - 涙液メニスカスの測定方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、検査すべき被験者の眼の表面にフルオレセインを浸透させる操作と、検査すべき眼に青色光を照射し、検査すべき眼の画像（１００）を捕捉する操作とを含む涙液メニスカスの測定方法であって、画像はフルオレセインがない場合の非蛍光青ゾーン（１０１）およびフルオレセインがある場合の蛍光緑ゾーン（１０２）を備え、画像解析は以下の内容でなる方法に関するものであり、涙液メニスカス（１２）を識別し、その高さをピクセル（ｈ）で測定し、虹彩（１０１）を識別し、その外径をピクセル（ｄ）で測定し、虹彩の推定または測定された物理直径（Ｄ）とそのピクセル（ｄ）測定との比（Ｒ＝Ｄ／ｄ）を計算し、この比に基づいて涙液メニスカスの物理的高さ（Ｈ＝Ｒｘｈ）を計算することである。

Description

本明細書は、ＩＮＰＩに出願人の名前で２０１９年９月１３日に出願された出願ＦＲ１９ １０１２９およびＩＮＰＩに出願人の名前で２０１９年９月１３日に出願された特許出願ＦＲ１９ １０１３１に言及するものである。

本発明は、眼検査の分野、特に眼の潤滑の制御に関し、より詳細には、涙液メニスカスの高さの測定に関連するものである。

涙液メニスカスは、角膜と下まぶたの界面にある涙液の蓄積物である。

涙液メニスカスを観察することは、ドライアイ症候群の鑑別診断において開業医によって一般的に行われる検査の１つである。

このメニスカスの高さを評価することは、特に有利である：それは、全涙量の代表である。

この評価は、スリットランプ又はカメラ、レンズ及び照明を備えた画像可視化／取得システムを用いて、白色光で行われ、従来は、メニスカスを視覚的に解釈するものである。

メニスカスは、本質的に水性で透明である。

白色光による観察では、画像形成は重畳的な２つの効果を伴う。

涙液メニスカスの背後に存在する構造の視覚化。

定義上、鏡のように振る舞い、メニスカスで明確な線を形成する空気－涙のジオプトリック界面による光源の鏡面反射。

問題は、涙のメニスカスが角膜と瞼の間で凹状の曲面を形成することであり、瞼に近いメニスカスの表面で反射する光線が、眼球に向かって配置されたレンズに向かってすべて行くわけではなく、メニスカスの特定の領域の視覚化が困難であることである。実は、鏡面反射は、メニスカスの接線が水晶体の瞳に光を反射するような向きにある場合にのみ可能である。これが可能なのは、メニスカスのごく一部だけであることは明らかである。したがって、この場合に観察される明瞭な線は、メニスカスの大きさを代表するものではない。

メニスカスを通して眼の構造が観察される領域は、読み取ることが困難である。

これらの既知の解決策は、したがって、涙液メニスカスの高さを簡単な方法で測定することを可能にしない。

先行技術に鑑み、涙液メニスカスに濃縮されたフルオレセインを用いて涙液メニスカスを蛍光化する測定方法が提案されており、その方法は、
－ 検査される被検者の眼の表面にフルオレセインを滴下し、
－ 前記検査される眼を青色光で照明し、前記検査される眼の画像を取り込み、前記画像は、フルオレセインがない場合の非蛍光青色領域とフルオレセインがある場合の蛍光緑色領域とを含む、
操作を含み、そして、前記画像分析が
－ 涙液メニスカスを識別し、その高さをピクセル単位で測定すること（ｈ）と、
－ 虹彩を識別し、その外径をピクセル単位で測定すること（ｄ）と、
－ 推定または他の方法で測定されたミリメートル単位での虹彩の物理的な外径（Ｄ）の、ピクセル（ｄ）単位での測定値に対する比率（Ｒ＝Ｄ／ｄ）を計算し、この比率に基づいて前記涙液メニスカスの物理的な高さ（Ｈ＝Ｒｘｈ）を計算するステップと、を含む。

この方法は、涙液メニスカスの実際の全高を高速かつ確実に測定することができるという点で有利である。

虹彩の推定物理的外径は、被験者の眼のタイプに関連づけられる平均値に基づく直径であってもよい。これを行うために、目の色、タイプなどのパラメータに関連する値のテーブルが、本方法に関連するソフトウェアに統合されてもよい。また、虹彩の外側の物理的直径を別の場所で測定し、その値を本方法に関連する計算ソフトウェアに入力してもよい。

涙液メニスカスを識別することは、画像のピクセルの緑対青の比と第一の決定した閾値とを比較することを含んでいてもよい。

０．８と１．３の間、特に０．９５のオーダーの閾値が使用されてもよい。

本方法は、緑及び／又は青のレベルが第二の決定した閾値よりも低いピクセルを除去するようにデザインされた、暗領域を除く操作を含んでもよい。

これにより、緑色及び青色レベルがゼロに向かう傾向及び緑色／青色比が不定になるような暗部領域における潜在的な異常検出を排除することが可能になる。

一実施形態では、方法は、蛍光領域を識別する画像をセグメント化し、より詳細には、青色が主であるピクセルに第一の二値化レベルを割り当て、緑色が主であるピクセルに第二の二値化レベルを割り当てる、又は緑／青比について閾値に応じて前記画像のピクセルを分類する、ことで前記画像を二値化画像に変換することを含む。

二値化画像は、蛍光領域を識別することを可能にし、涙液メニスカスを検出することを可能にする。

本方法は、メニスカスの検出をさらに改善するために、前記変換された画像で、関連する要素を探す、及び小さいオブジェクトを取り除くアルゴリズムを含んでもよい。

本方法は、所定の二値化レベルの領域の輪郭を移動させることなく小さな局所的欠陥を除去するように、前記変換された画像に閉包演算子を適用するアルゴリズムで構成されてもよく、これにより回帰多項式の計算という次の段階がより容易になる。

特に有利な一実施形態は、回帰多項式を計算するためのアルゴリズムを使用することであり、以下の
－ 画像の各列において、涙液メニスカスの一般的な方向に垂直な垂直セグメントを検出し、かつ保存し、前記セグメントは、第一の二値化レベルから第二の二値化レベルへの遷移によって生じる開始を含み、前記第二のレベルから前記第一のレベルへの遷移によって生じる終了を含み、前記垂直セグメントは、前記蛍光化した涙液メニスカスを表す、ステップと、
－ 非蛍光領域から蛍光領域への遷移に対応するセグメントの開始で構成される涙液メニスカスの上部を区切る遷移に基づいて、上部線を区切る第一の回帰多項式を計算するステップと、
－ 蛍光領域から非蛍光領域への遷移に対応するセグメントの終了で構成される涙液メニスカスの下部を区切る遷移に基づいて、下部線を区切る第二の回帰多項式を計算するステップと、を含んでもよい。

前記回帰多項式の計算には、最小二乗法を用いてもよい。

次に、前記方法は、前記第一ライン及び前記第二ラインのそれぞれについて算出された回帰多項式間の距離を、前記上部ラインと前記下部ラインとの間の前記画像の列を下って算出することにより、前記涙液メニスカスの高さ（ｈ）をピクセル単位で算出することからなってもよい。

測定を簡略化するための一実施形態によれば、本方法は、計算時間を短縮し、かつ検出誤差を低減するために、前記被験者の眼の下まぶたの周囲の関心領域を選択することを含んでいてもよい。

選択された注入方法によっては、前記フルオレセインの注入と測定との間で、前記フルオレセインを含む過剰な涙液が涙管を介して吸収されるのを待つのに適した遅延時間を含んでいてもよい。

フルオレセインを滴下する場合、眼球内に導入された過剰な液体が涙管を介して洗い流されるには、通常１～数分で十分である。

別の主題は、このプログラムがプロセッサによって実行されるときに上記の方法を実施するための命令を含むコンピュータプログラムである。

追加の主題は、このプログラムがプロセッサによって実行されるときに上記の方法を実施するためのプログラムを記憶したコンピュータのコンピュータ非一時的可読記憶媒体である。

更なる主題は、上記方法を実施するのに適した眼科測定装置であって、少なくとも一つのカメラのレンズのまわりに配置される青色の光源が設けられる眼の測定装置と、ユーザ端末が設けられ、かつ前記光源及び前記少なくとも一つのカメラを駆動するようにプログラムされたコンピュータと、を備え、前記コンピュータ及び前記ユーザ端末は、前記眼の測定デバイスに組み込まれるか、又は前記眼の測定デバイスの外部にあり、かつ前記眼の測定デバイスと接続する、眼科測定装置である。

本発明の他の特徴、詳細及び利点は、以下の詳細な説明を読み、添付の図面を分析することにより明らかになる。

図１は、実施形態に係る方法を実行するために適したデバイスを示す。 図２は、方法の詳細なステップを示す。 図３Ａは、実施形態に係る方法における眼の写真を示す。 図３Ｂは、図３Ａの写真の模式図を示す。 図４Ａは、選択後の図３Ａの詳細を示す。 図４Ｂは、図４Ａに基づく二値化画像を示す。 図４Ｃは、回帰多項式を生成ステップの画像を示す。 図５は、代表的な測定データを有する模式図を示す。 図６は、実施形態に係る方法の模式図を示す。 図７は、本発明に適応できる虹彩の外径を測定するために方法の模式図を示す。

図面および以下の説明は、ほとんどの場合、確定的な性質を有する要素を含んでいる。したがって、これらは、本発明の理解を深めるために役立つだけでなく、適切な場合には、その定義付けにも寄与することができる。

図１を参照すると、図１は、レンズ３１が眼測定装置の前に位置する被験者の目の位置の方向を指し、特に４７０ｎｍの青色光の光源２０を備えた１つまたは２つのカメラを備えた眼測定装置１を備える本発明の方法に適したデバイスを示す。

実施例によれば、光源は、各カメラのレンズの周囲にある４つの青色発光ダイオード（以下、青色ＬＥＤと称する）である。

デバイスはさらに、スクリーン４と、スクリーンのタッチセンサーの一部分でもよいキーボード５と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及び大容量記憶メモリを有する中央処理装置と、方法を実行するために必要なプログラムと、光源及びカメラの駆動に適した端末と、を備えるコンピュータ３のような計算装置を備える。

コンピュータは、例えば、ＩＮＰＩに２０１９年９月１３日に出願された特許出願ＦＲ１９ １０１３１に記載されているように、眼測定装置の外部または直接統合されてもよい。

方法は、検査される目又は両目にフルオレセインを滴下することから、図２に従って、開始される。

フルオレセインは、眼球結膜又は角膜の損傷した領域を検出するために従来から使用されており、それは一時的にバルバル結膜、角膜と結合する。持続性はかなり低く、表面で結合する量もかなり少ない。

フルオレセインは水と混和可能である。したがって、涙にはフルオレセインが含まれ、これは最終的に涙液メニスカスで終わり、涙液メニスカスを蛍光化する。

フルオレセインは滴として、及び数分の遅延の後、注入することができ、フルオレセインの滴下によって導入される追加の液体体積は、涙管を介して流出させることができる。しかしながら、涙の体積をマーク（ｍａｒｋ）するのに十分なフルオレセインが残り、これは次に青色光による照明の下で蛍光を発する。

フルオレセインはまた、任意の他の手段、例えばストリップによって注入されてもよく、この場合、先験的に過剰な液体はなく、上に示した方法の測定は滞りなく実施され得る。

次に、青色光下で見られる注入後の眼１０の画像が、対応するカメラによって撮影される。図３Ａに見られる画像１００は、緑色に見える蛍光化涙液メニスカス１２を備える。それはさらに、虹彩１１、上まぶた１３、下まぶた１４および睫毛１５からなり、これらは入射光を後方散乱させ、したがって青色に見える。

画像１００を模式的に示す図３Ｂによれば、青色の着色１０１は格子状のパターンによって、蛍光緑色１０２は破線によって模式的に表される。したがって、涙液メニスカスは、はっきりと見え、よく画定されている。蛍光緑色領域と非蛍光青色領域との間の色のコントラストは、高い。

任意ステップにおいて、関心領域１３０がメニスカスの位置の周囲に描かれる。これを行うために、施術者は、自分の画面上で涙液メニスカスの領域を大まかに囲む。これにより、ソフトウェアによって選択される可能性のある異常な領域に対して涙液メニスカス検出計算を行うことを回避することができる。例えば、まぶたにフルオレセインが多く付着していた場合などである。

緑／青比に関する閾値との比較により、涙液メニスカスを少なくとも部分的に特定することが可能となる。

図３Ａの画像では、所定の画素について、緑色／青色比が非常に重要である。フルオレセインがない場合、入射した青色光は後方散乱される。緑の強度は非常に低く、ゼロでさえあり、青が主要である。フルオレセインが存在する場合、青色光は吸収され緑色として再放出されるため、緑と青の比率は０に近づく傾向がある。緑／青の比率は、蛍光領域１２ａが明るく飽和している図４Ａに示すように、涙液メニスカスの領域において高いか、又は無限大に向かう傾向さえある。

次に、図６に概略的に示す方法のためのコンピュータプログラムは、考慮すべき領域の二値化画像を生成し、非蛍光部分に二値２２１を与え、蛍光部分に二値２２２を与えるアルゴリズム２２０を備える。２つのタイプの閾値が使用され得る。

感度：これは、緑／青比に関する閾値である。

暗領域の排除：この閾値は、緑と青の最大値が閾値より低い場合にピクセルを排除することができる：緑と青の比率は、非常に暗い画像（つまり、緑と青のレベルが低い）において定義が不十分である。典型的には、暗い皮膚では、何でも皮膚上で検出される可能性があり、従って、何もないところに蛍光が検出され得る。

閾値は、デフォルトでオペレータに提案され、オペレータは、例えば、それを被験者に適合させることができる。

このようにして得られたのが、図４Ｂの二値化画像であり、白色の部分が蛍光領域である。

次のステップ２３０において、本方法は、変換された画像中のメニスカスの外部にある連結成分を検索して小さなオブジェクト２３１を除去するアルゴリズムからなる。小さなオブジェクトは、その形態から、涙液メニスカスの一部ではないこと、したがって、その後の画像分析から除外されるべきことを決定することが可能な画素又は画素群である。特に、涙液メニスカスの一部ではない蛍光領域が、例えば、バルバル結膜上又は瞼上に存在する場合があり、このアルゴリズムは、その形態（ピクセルにおける面積、幅／高さのアスペクト比又は他の特性）のためにそれらを除外することを可能とする。

次に、本方法は、二値化画像に閉鎖演算子を適用するステップ２４０を備えてもよく、これにより、輪郭線を移動させずに小さな穴を埋めることが可能となる。例えば、このステップにより、著しく大きなサイズの蛍光領域中の非蛍光領域２４１を蛍光領域に変換することが可能となる。この操作は、涙液メニスカスの蛍光領域に埃、気泡、または何らかのミスハップ（ｍｉｓｈａｐ）がある場合に特に有用である。

ステップ２５０は、涙液メニスカスの上部及び下部輪郭に関する回帰多項式を計算することを備える。

これを行うには、先行する二値化画像に基づいて、画像の各列上に定義された垂直セグメントが存在することになる。慣例により、垂直方向は、涙液メニスカスの概ね水平な方向に垂直な方向、又は、座った被験者の両目を通過する方向であると考えられる。

二値化画像を、白が蛍光領域を定義する白黒画像として考えると、垂直セグメントは以下のように定義される。

－ その開始は、蛍光領域の開始点における黒から白への遷移である。

－ その終了は、蛍光領域の終点で白から黒への遷移である。

セグメント開始の集合は、二値化画像の上部、すなわち非蛍光領域から蛍光領域への遷移のラインを与える。セグメント終了の集合は、二値化画像の下部、すなわち、蛍光領域から非蛍光領域への遷移のラインを与える。

上部と下部の各ライン上で、最小二乗法を用いて回帰多項式が計算される。これにより、図４Ｃの上側多項式の線１０３と下側多項式の線１０４が得られる。多項式回帰は、サブピクセル解像度を可能にし、遷移位置定量化ノイズを克服し、および画像内の局所的なミスハップ（ｍｉｓｈａｐ）：例えばノイズ、埃、まぶた上の排泄物などを克服することができるようにする。トップ多項式（ｔｏｐ ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ）とボトム多項式（ｂｏｔｔｏｍ ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ）との間の距離は、原理的に自然にフィルタリングされる。

多項式は、メニスカスの曲率に従うように、有利には４次多項式である。

次に、ステップ２６０において、画像の所与の列に対する２つの多項式の間の距離が、涙液メニスカスの高さをピクセル単位で与えるために計算される。図５では、測定のための位置は、虹彩の中心を通過する垂直線として選択されているが、施術者は他の位置を選択することができ、おそらく彼らの要求で位置決めされる。

画像が、サイズが決定された閾値よりも小さいオブジェクトを備えない場合、二値化画像の生成から、図６に破線２７０で説明したように回帰多項式を計算するステップに直接進むように、小さいオブジェクトを排除するステップ２３０及び閉包演算子２４０を適用するステップが省略され得ることに留意されたい。

本方法の第２の部分は、ピクセル単位で測定された虹彩の外径を自動的に検出することを備える場合がある。

この場合、方法は、２０１９年９月１３日に出願された出願人名義の出願ＦＲ１９ １０１２９に記載されるような虹彩検出ステップを備える。虹彩検出ステップは、図７によれば、以下のように、
－ 目の横軸に沿った立ち上がり、暗から明、及び立ち下がり、明から暗の遷移の組を生成するために、目の幅方向に適用される異方性バンドパスフィルタ４００の適用を介して画像を第１変換するステップと、
－ 画像の明るい領域を必然的に代表するセグメントを形成する、立ち上がり遷移と立ち下がり遷移の組を見つけるために、画像をセグメント化する４１０ステップと、
－ パターンを構成する中央領域と画像の上下領域から明るいセグメントを除去する、画像のフィルタリング４２０、
－明るいセグメントを考慮に入れ、画像の他の領域はもはやこの分析において考慮されず、画像の左側の明るいセグメントの右端および画像の右側の明るいセグメントの左端に基づいて虹彩の周囲のＲＭＳ円を計算する第１の操作４３０と、
－ ＲＭＳ円から離れすぎている点を除去するステップ４４０と、
－ 残りの点に関して、虹彩の輪郭に沿うようにＲＭＳ円を計算する新たなステップと、を含む。ＲＭＳ円に基づいて、虹彩の外径４５０を計算し、例えば円の縁の間のピクセル単位の最大距離を計算すると、ピクセル単位の虹彩の外径ｄが得られ、これにより、虹彩の実際の外径を知ることによって、別の場所で推定または測定された虹彩の物理的直径Ｄとピクセル単位のその測定値ｄとの比Ｒ＝Ｄ／ｄを計算し、この比から涙液メニスカスの物理的高さＨ＝Ｒｘｈを計算することによって涙液メニスカスの実際の高さを算出することが可能となる、とを備えてもよい。

本発明は、上述した実施例に限定されるものではなく、例えば、特定の演算の順序を変更したり、演算速度や精度を高めるために特定の演算を削除または追加するなど、当業者が想定し得るあらゆる変形を、特許請求の範囲に包含するものである。

１ 測定装置
３ コンピュータ
４、５ ユーザ端末
１０ 眼
１１ 虹彩
１２ 涙液メニスカス
１２ａ 蛍光領域
２０ 光源
３０ カメラ
３１ レンズ
３５ 遅延時間

Claims (15)

1. 涙液メニスカスに濃縮されたフルオレセインを用いて涙液メニスカスを蛍光化し、
   以下の
   － 検査される被検者の眼（１０）の表面にフルオレセインを滴下し、
   － 青色光（２０）で検査される眼（１０）を照らす、
   操作を実行して得られる画像の解析に基づいて、涙液メニスカスを測定する方法であって、
   － 検査される眼の画像（１００）を撮像する（３０）ステップであって、前記画像は、フルオレセインがない場合の非蛍光青色領域（１０１）とフルオレセインがある場合の蛍光緑色領域（１０２）と、を含むステップと、
   －前記涙液メニスカス（１２）を識別し、前記涙液メニスカスの高さをピクセル（ｈ）単位で測定するステップと、
   － 虹彩（１１）を識別し、前記虹彩の外径をピクセル（ｄ）単位で測定するステップと、
   － 推定または他の方法で測定されたミリメートル単位での虹彩の物理的な外径（Ｄ）の、ピクセル（ｄ）単位での測定値に対する比率（Ｒ＝Ｄ／ｄ）を計算し、この比率に基づいて前記涙液メニスカスの物理的な高さ（Ｈ＝Ｒｘｈ）を計算するステップと、を含むことを特徴とする測定方法。
2. 前記推定された虹彩の物理的な外径は、被験者の眼のタイプに関連づけられる平均値に基づくことを特徴とする請求項１に記載の測定方法。
3. 涙液メニスカス（１２）を識別することは、画像のピクセルの緑対青の比と第一の決定した閾値とを比較することを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の測定方法。
4. 緑及び／又は青のレベルが第二の決定した閾値よりも低いピクセルを除去するようにデザインされた、暗領域を除く操作を含むことを特徴とする請求項３に記載の測定方法。
5. 青色が主であるピクセルに第一の二値化レベル（２２１）を割り当て、緑色が主であるピクセルに第二の二値化レベル（２２２）を割り当てる、又は緑／青比について閾値に応じて前記画像のピクセルを分類する、ことで前記画像を二値化画像に変換するステップ（２２０）を備えることを特徴とする請求項１～４のいずれか一項に記載の測定方法。
6. 前記変換された画像で、関連する要素を探す、及び小さいオブジェクト（２３１）を取り除くアルゴリズム（２３０）を備えることを特徴とする請求項５に記載の測定方法。
7. 所定の二値化レベルの領域の輪郭を移動させることなく小さな局所的欠陥を除去するように、前記変換された画像に閉包演算子を適用するアルゴリズム（２４０）を備えることを特徴とする請求項５又は６に記載の測定方法。
8. 回帰多項式を計算するためのアルゴリズム（２５０）であって、
   画像の各列において、涙液メニスカスの一般的な方向に垂直な垂直セグメントを検出し、かつ保存し、前記セグメントは、第一の二値化レベルから第二の二値化レベルへの遷移によって生じる開始を含み、前記第二のレベルから前記第一のレベルへの遷移によって生じる終了を含み、前記垂直セグメントは、前記蛍光化した涙液メニスカスを表す、ステップと、
   非蛍光領域から蛍光領域への遷移に対応するセグメントの開始で構成される涙液メニスカスの上部を区切る遷移に基づいて、上部ライン（１０３）を区切る第一の回帰多項式を計算する、ステップと、
   蛍光領域から非蛍光領域への遷移に対応するセグメントの終了で構成される涙液メニスカスの下部を区切る遷移に基づいて、下部ライン（１０４）を区切る第二の回帰多項式を計算する、ステップと、を含むアルゴリズム（２５０）を備えることを特徴とする請求項５、６又は７に記載の測定方法。
9. 前記回帰多項式の計算には、最小二乗法を用いることを特徴とする請求項８に記載の測定方法。
10. 前記第一のライン及び前記第二のラインのそれぞれについて算出された回帰多項式間の距離を、前記上部ラインと前記下部ラインとの間の前記画像の列を下って算出することにより、前記涙液メニスカスの高さ（ｈ）をピクセル単位で算出する（２６０）ステップを備えることを特徴とする請求項８又は９に記載の測定方法。
11. 計算時間を短縮し、かつ検出誤差を低減するために、前記被験者の眼の下まぶたの周囲の関心領域（１３０）を選択するステップを備えることを特徴とする請求項１～１０のいずれか一項に記載の測定方法。
12. 前記フルオレセインの注入と測定との間で、前記フルオレセインを含む過剰な涙液が涙管を介して吸収されるのを待つのに適した遅延時間（３５）を備えることを特徴とする請求項１～１１のいずれか一項に記載の測定方法。
13. プログラムがプロセッサによって実行されるときに、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法を実行するための命令を備えることを特徴とするコンピュータプログラム。
14. プログラムがプロセッサによって実行されるときに、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法を実行するためのプログラムを記憶したコンピュータの非一時的可読記憶媒体。
15. 請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法を実行するための眼の測定デバイスであって、
    少なくとも一つのカメラ（３０）のレンズ（３１）のまわりに配置される青色の光源（２０）が設けられる眼の測定装置（１）と、
    ユーザ端末（４、５）が設けられ、かつ前記光源及び前記少なくとも一つのカメラを駆動するようにプログラムされたコンピュータと、を備え、
    前記コンピュータ及び前記ユーザ端末は、前記眼の測定デバイスに組み込まれるか、又は前記眼の測定デバイスの外部にあり、かつ前記眼の測定デバイスと接続する、ことを特徴とする目の測定デバイス。

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