JP2863944B2

JP2863944B2 - 視野測定装置

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Publication number: JP2863944B2
Application number: JP2082191A
Authority: JP
Inventors: 昭洋杉山
Original assignee: TOPUKON KK
Current assignee: TOPUKON KK
Priority date: 1990-03-29
Filing date: 1990-03-29
Publication date: 1999-03-03
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Description

【発明の詳細な説明】「産業上の利用分野」本発明は、人の眼の視野の範囲を測定する視野測定装
置に係わり、特に、多層神経回路網を用いた視野の異常
パターン類推部と、視野の異常パターン、眼圧、眼底所
見、眼屈折率、病歴等の検査データから総合的な視野の
異常パターンを推論する推論部を備えており、被測定者
の視野の異常パターンを推論することのできる視野測定
装置に関するものである。

「従来の技術」視野計測は、眼科の臨床検査の内、極めて重要なもの
とされており、緑内障や網膜剥離、脳障害、ヒステリー
等の診断に利用されている。

視野とは、「一点を注視していて片眼で見える範囲」
であるが、視野の範囲内でも網膜の感度は一定ではない
ため、正確に視野とは、「視覚の感度分布」とされてい
る。この臨床検査に使用される視野測定装置には、動的
量的視野計測装置と静的量的視野測定装置がある。

網膜各部の感度の等しい点を結んだ線を等感度線イソ
プターと呼び、種々の輝度と大きさの視標を周辺から中
心に向かって移動させ、初めて視標を確認した時（或は
消失したとき）の点を連結した図形を求めれば各イソプ
ターを求めることができる。このイソプターを適当に選
択することにより、視野表を得るものが動的量的視野で
あり、例えば、半円形のスクリーンに視標を様々な明る
さで呈示していき各位置で被測定者が感じ始める明るさ
（閾値）を求め、これを図などに表示していたものがゴ
ールドマン視野計である。測定者はこの図を利用するこ
とにより、被測定者の視野の異常（感度の低い部位）を
判断していた。

視野の位置を固定し、輝度を上昇させて初めて視標を
認識したときの輝度の逆数で網膜の感度を測定するのが
静的量的視野計測である。

これらの視野測定装置には、マニュアルとオートの２
種類があった。

しかしながら上記マニュアルタイプの視野計及び自動
視野計のいずれの方式でも、視野の異常を的確に判断す
るためには、測定者に対して、種々の視野異常のパター
ンを充分把握しているなど相当の経験や注意力が要求さ
れており、測定者の負担が極めて大きいという問題点が
あった。

この問題点に鑑み本出願人は、多層神経回路網を採用
し、この多層神経回路網の出力から被測定者の視野異常
のパターンを類推する類推部を備えた視野測定装置を提
案した。この視野測定装置は、測定者の診断を支援する
ことにより測定者及び被測定者の負担を軽減させること
の出来るものであった。

「発明が解決しようとする課題」しかしながら上記視野測定装置は、特定の視野の異常
パターンを設定し、この異常パターンと被測定者の測定
結果とをパターン認識する様に構成されているため、視
野の異常パターンによらない例外的な疾病や、弱い特徴
パターンしか示さない初期疾病、他データとの付合わせ
によらないと判定不可能な疾病、及び左右眼の視野パタ
ーンを比較しないと判定不可能な疾病には対応できない
という問題点があった。

そこで、被測定者の左右視野異常パターンと他データ
を総合的に推論し、測定者の診断を支援することにより
測定者及び被測定者の負担を軽減させることのできる視
野測定装置の出現が強く望まれていた。

「課題を解決するための手段」本発明は上記課題に鑑み案出されたもので、測定指標
を呈示する指標呈示部と、呈示した指標を被測定者が認
識したか否かを応答する応答部と、入力層、隠れ層及び
出力層を持ち、予め被測定者の視野が異常な場合の典型
的応答及び正常な応答に基づいて決定された神経重率を
有している多層神経回路網と、前記応答部からの応答を
前記多層神経回路網の入力層に入力し、その時の出力層
の出力から被測定者の視野の異常パターンを類推する類
推部と、視野測定データ以外の検査データを格納する知
識ベースと、前記類推部により類推された左右視野の異
常パターンと前記検査データとをを利用し、総合的な視
野の異常パターンを推論する推論部とから構成されてい
る。

また本発明は、検査データが、眼圧、眼底所見、病歴
のいずれか１つであってもよい。

「作用」以上の様に構成された本発明は、指標呈示部が測定視
標を呈示し、応答部が、被測定者の測定指標の認識の有
無を応答する。入力層、隠れ層及び出力層を備えた多層
神経回路網が、視野が正常な場合と異常な場合との応答
に基づいて決定された神経重率を導く様になっており、
応答部からの応答を前記入力層に入力し、出力層からの
出力を類推部に送出することにより、類推部が、被測定
者の視野の異常パターンを類推する。更に知識ベース
が、視野測定データ以外の検査データを格納する。そし
て推論部が、類推部で類推された左右視野の異常パター
ンと前記検査データとから総合的な視野の異常パターン
を推論することができる。

更に視野測定データ以外の検査データには、眼圧、眼
底所見、病歴のいずれか１つを採用し、総合的な視野の
異常パターンを推論することができる。

「実施例」本発明の実施例を図面に基づいて説明する。第１図及
び第２図は、視野測定装置１の機械的構成を説明する図
であり、視野測定装置１は、視野測定装置本体100と架
台200とから構成されている。視野測定装置本体100はハ
ウジング110を備え、そのハウジング110には略半球形状
のドーム120が設けられており、そのドーム120の内面が
投影スクリーン130となっている。ドーム120の正面部に
はパネル140が設けられ、パネル140には顔部受け入れ穴
150が形成されており、この顔部受け入れ穴150には、顔
部固定用の顔面受け部材160が設けられている。そして
顔面受け部材160には、額当て170及び顎受け180が取り
付けられている。また被測定眼は、投影スクリーン130
の球心Ｏを含む略球心近傍部に位置されるものである。

ハウジング110には、第２図に示す様にドーム120の背
面側に投影光学系300が設けられており、この投影光学
系300は、照明光源310と、集光レンズ320と、視標330
と、コリメータレンズ340と、投影レンズ350と、反射ミ
ラー360、360とから構成されている。ここで、照明光源
310と集光レンズ320と視標330とコリメータレンズ340と
が、視標光を平行光束として出射するための第１光学系
を構成している。投影レンズ350と反射ミラー360とが、
後述する回転ミラー400と共に、平行光束が入射して視
標投影光を球心Ｏを除く球心付近部を経由させて投影ス
クリーン130の視標呈示箇所Ｉに導くための第２光学系
を構成しており、ドーム120には案内穴121が穿設されて
いる。反射ミラー360によって反射された視標投影光
は、その案内穴121を通って回転ミラー400に導かれるも
のである。

この回転ミラー400は、球心Ｏを除く球心付近部に設
けられ、この回転ミラー400を回転させると視標呈示箇
所Ｉが変更される。

次に第３図に基づいて、本実施例の視野測定装置１の
電気的構成を説明する。この視野測定装置１の電気的構
成は、視野投影制御部２と、応答スイッチ３と、BP（バ
ックプロパゲーション）実行部４と、視標投影プログラ
ム記憶部５と、応答記憶部６と、操作部７と、表示部
８、CPU9と、外部データ入力手段10とから構成されてい
る。視野投影制御部２は、視標投影用ミラー駆動モータ
21と視野合焦用駆動モータ22と視標投影用光源23とを制
御するためのものであり、視標呈示部に該当するもので
ある。視標投影用回転ミラー駆動モータ21は回転ミラー
400を駆動するものであり、回転ミラー400を回転させる
ことにより、視標呈示箇所Ｉを変更させることができ
る。視標合焦用駆動モータ22は撮像レンズ350を移動さ
せるためのもので、回転ミラー400の回転中心から視標
呈示位置Ｉまでの距離Ｌを変化させることができる。即
ち、視標撮影用回転ミラー駆動モータ21を駆動させて回
転ミラー400を回転させると、回転ミラー400の回転中心
から視標呈示位置Ｉまでの距離Ｌが変化する。この距離
Ｌの変化を補正するために、視標合焦用駆動モータ22を
駆動させ、撮像レンズ350を光軸方向に移動させる必要
がある。この結果、視標呈示位置Ｉの変更にかかわら
ず、大きさと輝度とが殆ど変化しない視標の像を投影ス
クリーン130上に表示することができる。視標投影用光
源23は照明光源310の点灯を制御するものであり、点
灯、消灯と切り替えのみでなく、光源電圧を調整するこ
とにより光源の明るさ（強度）を変化させることもでき
る。そして照明光源310の強度を調整することにより、
投影スクリーン130上の視標の輝度を変化させることが
でのる。

応答スイッチ３は応答部に該当するものであり、被測
定者が視標を認知したか否かを入力するものである。こ
の応答スイッチ３は被測定者自身が操作する方式が望ま
しいが、被測定者が子供や老人の場合には、測定者が被
測定者からの認知を受取り、測定者が操作する構成にし
てもよい。

BP実行部４は、視野が異常な場合の典型的応答及び正
常な応答に基づいて予め定められた神経重率を用いてバ
ックプロパゲーションによる判断を実行するためのもの
てある。従って、視野が異常な場合の典型的応答等と被
測定者の応答とをニューラル・ネットワークによるマッ
チングを行い、被測定者の視野の異常パターンを類推す
ることができる。

このBP実行部４で利用する神経重率は、以下に示す様
に視野が異常な場合の典型的応答及び正常な応答に基づ
いてバックプロパゲーションが学習を実行し、予め定め
られる。

視標投影プログラム記憶部５は、視野測定のための視
標呈示条件を決定するプログラムが記憶されているもの
であり、視標の輝度、視標の位置及び点灯時間等を所望
の値に制御させることができる。この視標投影プログラ
ムには、例えば、スクリーニング測定プログラムやメリ
ジオナルプログラム、緑内障用プログラム等を採用する
こともできる。

応答記憶部６は被測定者の視標の認知の有無を記憶す
るためのものである。即ち、呈示した視標に対して、応
答スイッチ３が起動されたか否かを記憶するためのもの
である。操作部７は視野測定装置１の全体の操作を行う
ためのものであり、各種コントロールスイッチ及びライ
トペン等から構成されている。表示部８はTVモニタ及び
プリンタ装置等から構成されており、撮影スクリーン13
0に投影された視標の種類や視標分布、及びコントロー
ルスイッチ等から入力された指令等を表示することがで
き、更に、類推した被測定者の視野の異常パターンの結
果を表示することもできる。

CPU9は、視野測定装置１の各種演算制御を司るもので
ある。またCPU9は記憶機能も有しており、外部データ入
力手段10から入力されたデータから知識ベースを構成す
る機能をも有している。

外部データ入力手段10は、視野測定データ以外の検査
データを入力するためのものである。この外部データ入
力手段10は、ICカードや磁気カード等から構成された電
子カルテ等の読み取り手段であってもよく、更に、キー
ボード、マウス、ライトペンの様に測定者が手動により
入力する手段であってもよい。そして本実施例の外部デ
ータ入力手段10は、眼圧計等に直接接続してデータを転
送するためのインターフェースであってもよい。この外
部データ入力手段10から、眼圧、眼底所見、病歴等のデ
ータが入力される。

以上の様に構成された本実施例は、操作部７により測
定開始指令を入力すれば、CPU9が視野投影プログラム記
憶部５から制御プログラムを読み込んで実行する。CPU9
は制御プログラムに従い視標投影制御部２を制御して視
標投影用光源23を駆動する。更に視標撮影用回転ミラー
を駆動モータ21を制御し、回転ミラー400を回転させる
ことにより、視標の位置を決定する。またCPU9は回転ミ
ラー400の回転に応じて視標合焦用モータ22を駆動さ
せ、視標の輝度と大きさが変化しない様に調整する。応
答記憶部６は被測定者の応答を記憶する。そしてCPU9
が、視野の典型的異常パターン及び正常パターンとのマ
ッチングを行い、視野の異常パターンを類推する。そし
て、この類推した視野の異常パターン等を表示部８に表
示する。

次にニューラル・ネットワークを構成する多層神経回
路網の構成を第４図に基づいて詳細に説明する。

ニューラル・ネットワークとは、複数の神経細胞（ニ
ューロン）から構成され、１つのニューロンは、細胞体
と、樹状突起（信号入力部分）、軸索（信号出力部分）
から構成されている。軸索（信号出力部分）は、他のニ
ューロンの樹状突起とシナプス結合されており、ネット
ワークが形成されている。

そして、このニューラル・ネットワークに適用する学
習方法は、バックプロパゲーション法と呼ばれるもので
あり、そのニューラル・ネットワークの構造は第４図に
示す様に、入力層Ａ、中間層Ｂ、出力層Ｃの多層構造と
なっている。なお層間の結合はあるが層内のユニット間
の結合はない。

ニューロンは、多入力−単出力の非線形素子とみなす
ことができるので、換言すれば「しきい値作用」を有す
る素子と見ることができる。即ち、入力された信号総量
がしきい値以上に高くなれば出力パルスがONとなり、し
きい値以下であれば出力がOFFとなる様になっている。

従って、入力信号をS₁、S₂、S₃、・・・S_nに対して出
力信号netは、重み付き積和での様に記載される。即ち、重み（Ｗ）を変化させること
によりネットワークの構造を変化させることができる。
なお、重み（Ｗ）は、正、負、ゼロの値をとり、ゼロは
結合のないことを表す。また入出力特性関数は、sigmoi
d関数が適用される。このsigmoid関数は、微分可能な擬
似線形関数であり、例えば、で表すものを採用することができる。この関数の値域は
０〜１であり、入力値が大きくなるに従い１になり、小
さくなるに従い０になる。そして、入力値が０の時は0.
5となる様になっている。

次に、バックプロパゲーション学習則のアルゴリズム
を説明する。なお、中間層Ｂは何層でもよく、フィード
バック結合（層間結合）のないネットワークを仮定す
る。ここで中間層Ｂとは、（hidden layer）即ち、隠れ
層と呼ばれることもある。

（ａ）まず、画像パターン等の入力信号を入力層に入力
する。

（ｂ）次に、入力層Ａから出力層Ｃへ向かって、信号伝
送過程に伴う各ニューロンの状態変化を順次計算する。

（ｃ）上記（ｂ）で得られた出力層Ｃのｊ番目のニュー
ロンの出力をO_pjとし、入力信号に対するそのニューロ
ンの望ましい出力（教師信号）をT_pjとし、次式の二乗
誤差を評価関数として定義し、演算する。なお与えられ
た画像パターンをｐとする。

（ｄ）評価関数が極小値（望ましくは最小値）になる様
に（即ち、実際の出力が望ましい出力に可能な限り近づ
く様に）ネットワークのシナプス結合即ち重率を変化さ
せる。

即ち、出力のエラーを減ずる様に全ての結合の強さを
変化させればよい。ここでは、画像パターンｐを与えた
時の重みW_jiの変化量をと定める。更に変形すれば、 Δ_pW_ji＝ηδ_pjO_pi …（５）なお、O_piはユニットｉからユニットｊへの入力値であ
り、δ_pjはユニットｊが、出力ユニットか中間ユニット
かで異なり、出力ユニットの場合には、 δ_pj＝（t_pj−o_pj）ｆ′_j（net_pj） …（６）であり、中間ユニットの場合には、となり、第（７）式は、再帰関数となっている。

以上がバックプロパゲーション法の基本アルゴリズム
であり、各シナプス結合の学習（重率の修正）は、信号
の伝播とは逆方向に出力層から入力層へ向かって進行す
る。これが、バックプロパゲーションと呼ばれる理由で
ある。このバックプロパゲーション法では、ΔＷの計算
を出力層から開始して中間層のユニットに進む様になっ
ている。中間ユニットでは、その前段のΔＷが決まらな
いと計算できない。（再帰的であるので）従って、最後
の入力層にまで遡らないと計算が不可能となる。よっ
て、バックプロパゲーション法では、学習用データを入
力し、結果を出力する（前向き）。次に、この結果のエ
ラーを減ずる様に結合の強さを変化させる（後向き）。
そして再び学習用データを入力する。これらを繰り返し
て、エラーが最小となる様にΔＷを決定する。

ここで、ΔＷの一般式を表せば、 ΔW_ji（ｎ＋１）＝ηδ_pjO_pj＋αΔW_ji（ｎ） …（８）ｎは学習の回数であり、右辺第１項はΔＷ、第２項は、
エラーの振動を防止し、収束を早めるための追加項であ
る。

次に多層神経回路網の学習に採用されているバックプ
ロパゲーション法について、第５図に基づいて説明す
る。

第５図はバックプロパゲーションの学習を実行するサ
ブルーチン（SUBROUTINE BP）を説明するものであり、
まずS51で乱数により神経重率の初期値を設定する。そ
してS52で学習のデータの個数分だけ、繰り返し計算す
る。次にS53で各細胞の出力を計算する。この出力の計
算には、本実施例では上記第（２）式を採用することに
する。そしてS54では、上記第（３）式により評価関数
を演算する。次に、この評価関数値が最小とするために
S55で上記第（８）式により神経重率修正量を計算す
る。なお、この学習定数η及び安定定数αは、経験的に
定められ例えばη＝0.4及びα＝0.6とする。そしてS56
で、神経重率修正量に基づき神経重率を修正し、S52に
戻って繰り返し計算を行う。従って本実施例では、１学
習データごとに神経重率を修正することになる。更に本
実施例では、S57で各データの評価関数の和を計算し、S
58でこの評価関数の和が定められた域値より小さいか判
断する。即ちS58では、誤差の和が所定値以下になって
いるか否かを判断している。そして、評価関数の和が域
値以下になっていない場合には、この時点の神経重率を
使用して再び繰り返し演算を行う様になっている。そし
て、評価関数の和が所定値以下となった場合には、S59
で最終神経重率を出力する様になっている。この結果、
（SUBROUTINE BP）が終了する。

次に、上述した多層神経回路網及びバックプロパゲー
ション法による学習を用いた視野の異常パターンの類推
について詳細に説明する。

まず、視野が異常である場合の典型的なパターンを第
６図に基づいて説明する。第６図は右眼の動的量視野を
表したものである。なお、右眼であるために右方外側が
広くなっている。

第６図（ａ）は中心暗点の場合の典型的な視野パター
ンである。これは視野の中心部に暗点がある場合であ
り、黄斑部網膜の障害、例えば黄斑変性や中心性網膜炎
の場合、及び乳頭黄斑線維束の疾患、例えば急性球後視
神経炎の場合に見られるものである。第６図（ｂ）は環
状暗点の場合の典型的な視野パターンである。これは暗
点が中心部を取り巻いて輪状を呈する場合であり、緑内
障でSeidel−Bjerrum暗点（マリオット暗点が上下に伸
びて拡大する現象）が進行する場合や網膜色素変性でも
見られるものである。第６図（ｃ）は視野狭窄の場合の
典型的な視野パターンである。求心性狭窄の場合には、
各方向の視野が略同程度に周辺から中心に向かって狭窄
する状態となる。例えば、緑内障、網膜色素変性等の末
期に見られるものである。なお部分的に狭窄が見られる
場合（沈下）もあり、網膜剥離では剥離部に対応した部
分の狭窄が認められる。第６図（ｄ）は半盲の場合の典
型的な視野パターンである。この半盲は、視覚伝導路の
障害により固視点を通る垂直線を境として、半側の視野
が欠損する状態である。第６図（ｅ）はビエルム暗点の
場合の典型的な視野パターンである。このビエルム暗点
はマリオット盲点の上下方向から傍中心の領域（ビエル
ム領域）に見られる暗点であり、緑内障視野の特徴であ
る。視神経乳頭の上下方向の神経線維の障害で生じるも
のである。第６図（ｆ）は弓状暗点である。ビエルム暗
点は通常上下両方向の内、一方に表れることが多く、こ
れの極端な場合が弓状暗点である。緑内障の場合に生じ
るものである。第６図（ｇ）は強度暗点である。この強
度暗点は、弓状暗点が上下どちらかの方向に伸びてドー
ナツを水平に２分した形状となり、黄斑と反対側の水平
経線に達したものである。この時期の視野をレンネ階段
とも呼んでいる。そして第６図（ｈ）が正常の場合の視
野である。なお縦長円形の暗点があるが、これはマリオ
ット盲点である。マリオット盲点が生じるのは、視神経
乳頭には視細胞が存在しないため、これに対応する視野
は暗点になるからである。

従って、上記典型的な視野の異常パターンと教師信号
を利用して学習を行わせることができる。ここで教師信
号は視野の異常パターンの数のビットで構成し、例え
ば、10個の異常パターンとする場合には、10ビットとな
り、「０、１、０、０、０、０、０、０、０、０」とな
る。

次に第７図に基づいて、実際の測定を行った場合の一
例を説明する。まず第７図（ａ）に正常な視を有する被
測定者の平均値とその標準偏差を示す。これを基に、４
つのレベルを設定する。正常平均より５デシベル明るい
レベルをLEVEL0（ノーマル）とし、これより３デシベル
明るいものをLEVEL1、更に３デシベル明るいものをLEVE
L2、更に３デシベル明るいものをLEVEL3、そして最大輝
度をLEVEL4とする。まずLEVEL0の輝度で視標を呈示し、
これが見えなければLEVEL1、LEVEL2と輝度を上げてい
く。そして被測定者が見えたレベルのマークをプロット
し、このプロットを各視標ごとに行うものである。第７
図（ｂ）は、半盲と視野狭窄が表れている場合の例を示
したものである。

なお、典型的な異常パターンではなく、実際の測定結
果を利用する場合には、教師信号は例えば「0.1、0.0、
0.4、0.5、0.0、0.0、0.0、0.0、0.0、0.0」の様にな
る。

次に第８図から第11図に示すフローチャートに従っ
て、本実施例の視野測定装置１の動作を説明する。本実
施例では、いくつかのサブルーチンが設定されているの
で、各サブルーチンを説明することにする。

（SUBROUTINE 片眼測定）まず第８図に基づいて、測定者が介在して片眼の視野
測定を行うSUBROUTINE 片眼測定を説明する。S1で測定
者が操作部７により必要な測定プログラム（例えば、71
ポイントのクイックスクリーニング）を選択すると、CP
U9が視標投影プログラム５から対応するプログラムが読
み込まれ、プログラムが実行される。この結果、複数点
での視野測定が行われ、応答記憶部６に被測定者の応答
データが記憶される。次にS2では、応答データが充分が
否かを判断する。応答データが充分の場合には、S3に進
み、BP実行部４を起動し、SUBRUTINE 判断BPを実行す
る。なおSUBRUTINE判断BPについては後に詳述する。そ
してS4では、S3で求められた出力細胞反応値により、視
野の異常パターンとの判断を行う。そしてS5では、追加
の視野測定を続行するか否かを判断し、続行の必要があ
る場合にはS6に進む。また追加の視野測定が必要でない
場合にはS4の判断を維持し、この結果である視野の異常
パターンを表示部８に表示させる。

なお、S6では測定者が追加の測定点を設定する。この
設定方法は例えば、操作部７のライトペン等を利用して
TVモニター上に追加測定点をプロットして設定すること
もできる。この時、操作部７は追加指示部として機能す
る。そしてS7では追加の測定点のデータを前回のデータ
に追加して入力データとする。なお新規の場合には、そ
のままのデータを使用する。

またS2で応答データが不十分な場合には、S6に進み、
追加の測定点を設定する様になっている。

（SUBROUTINE 判断BP）次に第９図に基づいて、SUBROUTINE 片眼測定に使用
されているSUBROUTINE 判断BPについて詳細に説明す
る。このサブルーチンは類推部に該当するものである。
まずS1で、視野測定値をその位置に対応する拡張入力細
胞群へ代入する。この拡張入力細胞群とは、従来型のバ
ックプロパゲーションの構成とは異なり、入力層内で局
所的（基本測定の測定点を中心とした小領域）に、放射
状のネットワークの構成を取っている。従って基本測定
に対応する細胞以外の細胞を拡張入力細胞群と呼ぶこと
にする。

次にS2では、横方向のネットワークの重率を決定す
る。更にS3では、追加入力指標に対する入力細胞の出力
を受け、基本測定細胞入力値を再設定する。次にS4で
は、学習時に使用された入力細胞数、中間細胞数、出力
細胞数だけ細胞を用意する。そしてS5で学習バックプロ
パゲーションシステムにより事前に計算されている細胞
間をつなぐ神経重率をファイルより読み込み、ニューラ
ルネットワークを設定する。更にS6では、S5で構成され
たニューラルネットワークの各細胞が入出力特性関数に
従い、反応を出力する。そしてS7では、S6の各細胞の出
力値と、それに対応する視野の異常パターン名（判断）
を戻り値として終了する。

（SUBROUTINE 推論）次にSUBROUTINE 推論を第10図に基づいて説明する。
このSUBROUTINE 推論は、推論部に該当するものであ
り、視野測定のデータと、視野測定以外の検査データと
を利用することにより、総合的な視野の異常パターンを
推論するためのものである。そして視野測定以外の検査
データは、知識ベースとして格納（記憶）される。本実
施例では視野測定以外のデータとして、眼圧値、病歴、
眼底所見を採用した場合について説明する。なお、これ
らの検査データは外部データ入力手段10から入力される
ものである。

まずS1では、SUBROUTINE 片眼測定の結果、他方の視
野データに半盲があるか否かを判断する。他方の視野デ
ータに半盲がある場合には、S2に進み、半盲の反応率を
増加させて半盲の可能性が高く判断される様にする。こ
れは半盲には、左右同じ側が欠損する同名半盲や、左右
反対側で欠損する異名半盲が存在し、両眼で半盲となる
可能性が高いからである。

次にS3に進み、眼圧値が異常に高いか否かを判断す
る。眼球は、硝子体と房水とを眼球内に満たす様に構成
されており、内部から圧力を加えることにより正常な形
を維持している。この圧力を眼圧と呼んでいる。前房隅
角から房水が流出する場合には、房水が隅角の組織内を
通過しなければならず相当な抵抗を生じ、この抵抗が高
い場合には眼圧が上昇する。即ち、この隅角での流出抵
抗が増加して視機能障害が生じた状態を緑内症と呼んで
いる。従ってS3で眼圧が異常に高く、若干緑内症の反応
があると判断された場合には、S4に進み、高眼圧性緑内
症の反応率を増加させる。

更にS5では、病歴データがあるか否かを判断し、病歴
データがある場合にはS6に進み、その該当する判断の反
応率を増加させる。例えば、前回の診察の際の診断が緑
内症であった場合には、全点ミスは強度緑内症の影響と
することができる。

そしてS7では、該当する眼底所見があるか否かを判断
し、眼底所見がある場合にはS8に進む。例えば眼底乳頭
付近に陥没の形跡があり、緑内症の反応がある場合に
は、緑内症の反応率を増加させる。なぜならば高眼圧状
態が継続されると、視神経に圧迫萎縮が生じて視野異常
（緑内症）が発生するからである。

以上のサブルーチンを実行することにより、総合的な
視野の異常パターンを推論することができる。なお、こ
のSUBROUTINE 推論は、前記検査データや所見に限定さ
れるものではない。

例えば、（１）脳に異常があるか、或は異常の可能性があり、半
盲の反応が若干あると判断された場合には、半盲の可能
性を増加させることもできる。

（２）両眼の半盲が低いながらも反応していると判断さ
れた場合には、半盲の可能性を若干高くすることができ
る。

（３）片眼パターンが耳側半盲の反応高く、一方で若干
耳側半盲の反応ありと判断された場合には、両耳側半盲
の可能性を増加させることができる。

（４）片眼パターンが耳側半盲の反応高く、一方で若干
鼻側半盲の反応ありと判断された場合には、同名半盲の
可能性を増加させることができる。

（５）病歴データが、強度の近視（レフ）である場合に
は、視野周辺域の暗点は無視できるとすることができ
る。なぜならば、補正レンズ枠の影響により視認できな
い場合があるからである。

（メインルーチン）次に第11図に基づいてメインルーチンを説明する。ま
ず測定がスタートすると、S1で右眼、左眼視野測定ルー
プが実行される。次にS2ではSUBROUTINE 片眼測定が呼
び出されて視野測定が実行される。そしてS3では、片眼
の視野異常パターン名と、このパターン名に対する反応
率を記憶する。更にS4では左右の測定を終了したか否か
を判断し、片眼のみの場合にはS1に戻り、反対側の眼の
視野測定を実行する。

S4で両眼の視野測定が終了したと判断された場合には
S5に進む。S5では眼圧データがあるか否かを判断し、眼
圧データがある場合にはS6に進み、外部データ入力手段
10から眼圧データを入力し眼圧を記憶する。なお眼圧デ
ータは、眼圧計で測定されたデータをICカード等で構成
された電子カルテを介して転送してもよいが、直接デー
タを転送してもよい。更に眼圧計のデータを視野計の履
歴データベースに蓄積させ、これを検索して使用するこ
ともできる。次にS7で病歴データがあるか否かを判断
し、病歴データがある場合にはS8に進み、外部データ入
力手段10から病歴データを入力し病歴を記憶する。この
病歴データは、測定者がキーボード、マウス、ライトペ
ン等で直接入力してもよく、過去に入力された病歴デー
タを視野計の履歴データベースから検索することも可能
である。更にS9では眼底所見があるか否かを判断し、眼
底所見がある場合にはS10に進み、外部データ入力手段1
0から所見データを入力し所見を記憶する。この眼底所
見の入力方法は、キーボード等を利用することができ
る。

これらのデータの記憶が終了すると、S11に進み、SUB
ROUTINE 類推を呼び出し実行する。S12では、このSUBR
OUTINE 類推の結果である左右の異常パターン名を最終
判断名とする。この最終判断名等は、適宜の出力表示手
段等に出力することができる。

ここで、SUBROUTINE 片眼測定で説明した追加の測定
点の応答の取扱を第12図に基づいて詳細に説明する。追
加の測定点の応答は、追加の測定点近傍の基本測定視標
（追加前の測定指標）の応答に与える様に工夫する必要
がある。そこで第12図（ａ）に示す様な追加測定視標N
O.1を設定することができる。この追加測定視標NO.1を
中心に半径r_m内に基本測定視標NO.10、NO.11、NO.12が
存在する様に設定される。そして、追加測定視標NO.1か
ら基本測定視標NO.10、NO.11、NO.12までの距離をそれ
ぞれr₁、r₂、r₃とすればr₁≦r₂かつr₁≦r₃となってい
る。

そして、追加の測定視標と応答と基本測定視標との応
答は、放射状のネットワークで結合している。そしてネ
ットワークの重率は距離に応じて定められるが、一例と
して距離に反比例した重率の決定法を説明する。即ち、
最短距離を最小単位とて距離の逆比に応じて重率を定め
るものである。

例えば、基本測定視標NO.10の応答が２、NO.11の応答
が２、NO.12の応答が３、そして、追加測定視標NO.1の
応答が４の場合で説明すると、 NO.10の入力データを、とし、 NO.11の入力データを、とし、 NO.12の入力データを、と定めることができる。

即ち、入力データを一般式で表せば、但し、r₁≦r₂ r₁≦r₃ ・追加測定視標NO.（ｋ）・の応答をＡ（ｋ）とする。

・ r₁≦r_n n:追加測定視標数 r₁：r₁〜r_n中の最小距離である。

なお第12図（ｂ）に示す様に、基本測定指標を中心と
したエリアが若干重複して設けられている。追加測定視
標の応答は、それが含まれるエリアの基本測定視標の応
答に影響を与える様に工夫する。即ち、ある基本測定視
標のエリアに複数の追加測定視標が存在する場合には、
その内の最短距離を単位距離として距離に逆比に応じて
基本測定視標の応答を補正する。そして基本的な一般式
は第９式と同様である。

またエリアは円形に限ることなく、矩形等であっても
よい。またエリアの大きさは適宜決定することができる
が、中心付近は精密に検査する必要があるので、エリア
を小さくすることが望ましい。

以上の様に追加測定視標を設定する本実施例は、デー
タが不足をしている場合でも、測定者が必要と思われる
測定視標を追加することができるという効果がある。従
って測定者は、適切な視野異常パターンの判断を行うこ
とができるという卓越した効果がある。

以上の様に構成された本実施例は、測定者の労力、時
間等も軽減されるので、測定者及び被測定者の負担を著
しく減少させることができるという効果がある。

なお本実施例では、静的視野測定装置に適用した例で
説明したが、動的視野測定装置にも適用可能であること
は言うまでもない。

また上述した実施例の視野測定装置１は回転ミラー40
0を回転させて視標示箇所Ｉを移動させていたが、スク
リーン上にLEDの様な光源を視標として埋め込むことも
できる。

「効果」以上の様に構成された本発明は、測定指標を呈示する
指標呈示部と、呈示した指標を被測定者が認識したか否
かを応答する応答部と、入力層、隠れ層及び出力層を持
ち、予め被測定者の視野が異常な場合の典型的応答及び
正常な応答に基づいて決定された神経重率を有している
多層神経回路網と、前記応答部からの応答を前記多層神
経回路網の入力層に入力し、その時の出力層の出力から
被測定者の視野の異常パターンを類推する類推部と、視
野測定データ以外の検査データを格納する知識ベース
と、前記類推部により類推された左右視野の異常パター
ンと前記検査データとを利用し総合的な視野の異常パタ
ーンを推論する推論部とから構成されているので、被測
定者の視野の異常パターンを類推することができ、測定
者の視野の異常パターンの判断を支援することができる
のみならず、視野測定データ以外の検査データを利用し
た総合的な判断を行うことができるという卓越した効果
がある。

そして、特定な視野の異常パターンによらない例外的
な疾病や初期疾病にも対応することができるので、予測
精度が飛躍的に向上するという卓越した効果がある。

【図面の簡単な説明】

図は本発明の一実施例の視野測定装置を示すもので、第
１図は本実施例の外観構成を示す図であり、第２図は本
実施例の要部構成を説明する図、第３図は本実施例の電
気的構成を説明する図、第４図は多層神経回路網を説明
する図、第５図はバックプロパゲーション法を説明する
図、第６図は視野の異常パターンの典型例を示す図、第
７図は具体的な測定結果を説明する図、第８図はSUBROU
TINE 片眼測定を説明する図、第９図は判断BPのサブル
ーチンを説明する図、第10図はSUBROUTINE 推論を説明
する図、第11図はメインルーチンを説明する図であり、
第12図は追加測定視標を説明する図である。１……視野測定装置２……視標投影制御部３……応答スイッチ４……BP実行部５……視標投影プログラム記憶部６……応答記憶部７……操作部８……表示部９……CPU 10……外部データ入力手段 130……撮影スクリーン 300……撮像光学系 330……視標 400……回転ミラー

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】測定指標を呈示する指標呈示部と、呈示し
た指標を被測定者が認識したか否かを応答する応答部
と、入力層、隠れ層及び出力層を持ち、予め被測定者の
視野が異常な場合の典型的応答及び正常な応答に基づい
て決定された神経重率を有している多層神経回路網と、
前記応答部からの応答を前記多層神経回路網の入力層に
入力し、その時の出力層の出力から被測定者の視野の異
常パターンを類推する類推部と、視野測定データ以外の
検査データを格納する知識ベースと、前記類推部により
類推された左右視野の異常パターンと前記検査データと
を利用し、総合的な視野の異常パターンを推論する推論
部とを有することを特徴とする視野測定装置。
【請求項２】前記検査データが、眼圧、眼底所見、病歴
のいずれか１つである請求項第１項記載の視野測定装
置。