JP3724524B2 - 眼球制御系情報検出装置および眼球制御系の解析方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、眼球運動等に関わる眼球制御系の特性を解析するため等に用いられる眼球制御系の情報を検出する眼球制御系情報検出装置、および眼球制御系の情報を検出し、この情報に基づいて眼球制御系の特性を解析する眼球制御系の解析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
テレビジョン受信機等の画像出力装置の特性を評価する方法の一つに画質評価があり、画質評価の一つとして視線を使った評価がある。視線を使った評価は、画面上の視線の動きを分析することによる評価である。この評価により、例えば、ＮＴＳＣ方式による画面とハイビジョンによる画面における視線の動きを比較すると、ＮＴＳＣ方式による画面では視線が画面中央付近に集中するが、ハイビジョンによる画面では視線が広い範囲で動き、より自然な動きに近いことが知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、従来の視線分析では、視線がある位置にどの位の時間、停留しているかを分析する程度であり、様々な画質評価を行うための十分な情報は得られなかった。例えば、従来より、不規則な付随意眼球運動として、一点を見つめるときに無意識に生じる固視微動が知られており、同じ点を見ている場合でも固視微動の大きさ等から、その点に向けている視覚的注意の程度を知ることができる可能性があるが、従来の視線分析による情報ではそのような解析は困難である。
【０００４】
一方、本出願の発明者等は、例えば特公平５−５３４９０号公報に示されるように、フラクタル次元解析を用いて固視微動を解析し、眼球制御系の特性を定量化する方法を提案している。この方法によれば、眼球運動に関わる眼球制御系の特性の定量的な評価が可能となり、この定量的な評価は、例えば、眼科あるいは精神神経科における臨床診断や治療の効果の確認等に活用することが可能となると共に、上述のような画質評価に活用することも可能となる。
【０００５】
ところで、固視微動のような微小な眼球運動を測定し、解析するためには、言うまでもなく、ノイズ成分の寄与は避けた方が良い。なお、本出願において、ノイズ成分とは、眼球制御系と関わりなく測定系等において重畳される純粋なノイズの他に、眼球制御系の情報のうち、分析しようとする成分以外の成分をも言う。すなわち、例えば特公平５−５３４９０号公報に示されるように、固視微動は、その運動形態からマイクロサッカード，ドリフトおよびトレマーに分類されるが、例えばマイクロサッカード成分およびドリフト成分を分析しようとする場合にはトレマー成分はノイズ成分となる。
【０００６】
ところで、本出願の発明者等は、例えば文献「吉松浩他：“水平両眼固視微動のドリフト成分のフラクタル次元解析”，テレビジョン学会誌Ｖｏｌ．４９，Ｎｏ．８，第１０４２〜１０５１ページ，１９９５年」に示されるように、移動平均法による波形の平滑化によって、眼球運動の測定データからノイズ成分を取り除く技術を提案している。この技術では、ノイズ成分を取り除くために設けられた測定データの前処理において、測定データの波形から視線の大域的な運動に相当する眼球運動の低周波成分と超微小振幅且つ高周波の成分として知られるトレマー成分とを取り除くために、移動平均法を用いてＦＩＲ（有限インパルス応答）バンドパスフィルタを形成し、測定データの波形から微小振幅成分であるドリフト成分を抽出し、その波形を解析するようにしている。しかしながら、この技術では、解析可能な眼球運動成分は、注視時の微小振幅成分（ドリフト成分）に限られるという不具合があった。
【０００７】
また、移動平均法による波形の平滑化の場合には、波形が急激に変化する部分で、微小な位相のずれを生じ、その後の計算で誤差を生じるという問題点がある。
【０００８】
また、移動平均法による波形の平滑化の場合には、そのフィルタ特性はＦＩＲフィルタとなり、位相のずれは少ないが、周波数特性が良くないために、平滑化後の波形に高周波成分すなわちノイズ成分が混入する。そのため、平滑化後の波形に対して時間微分処理を行う場合、時間微分された波形ではノイズの効果が増強され、時間微分された波形の判別が難しいという問題点がある。
【０００９】
なお、従来の眼球制御系の評価方法としては、例えば、両目の眼球運動の時間微分の相互相関から眼精疲労を評価する方法（文献「吉野誠司他：“磁石変位センサによる両眼瞼振動の相互相関検出とＶＤＴ眼精疲労の測定”，電子情報通信学会ＭＢＥ９０−１５，第４１〜４８ページ，１９９０年」参照。）が知られている。しかしなから、この評価方法では、まず、時間微分の精度が悪いという問題点がある。また、相互相関の時間依存性は複雑に振る舞うので、その解釈には専門的な知識が要求されるという問題点がある。また、この相互相関のフーリエ変換から両眼の相互相関の周波数成分の時間依存性を計算し、眼精疲労を評価することも考えられるが、これらの計算には多くの時間を要し、結果の表示も３次元的な画像表示が必要となるという問題点がある。
【００１０】
本発明はかかる問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、ノイズ成分が少なく且つ所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出することができるようにした眼球制御系情報検出装置、およびノイズ成分が少なく且つ所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出し、この情報に基づいて眼球制御系の特性を解析する眼球制御系の解析方法を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の眼球制御系情報検出装置は、眼球制御系の時系列データを検出する検出手段と、ウェーブレット解析を用いて、検出手段によって検出された時系列データを平滑化して高周波成分が除去された成分を抽出する抽出手段と、抽出手段によって抽出された成分についての１階以上の時間微分データを求める時間微分データ演算手段と、時間微分データ演算手段によって求められた時間微分データの３次の統計量を演算する統計量演算手段とを備えたものである。
【００１２】
本発明の眼球制御系の解析方法は、眼球制御系の時系列データを検出する検出手段と、検出手段によって検出された時系列データを処理して眼球制御系の解析を行うコンピュータとを備えた眼球制御系情報検出装置における眼球制御系の解析方法であって、検出手段によって検出された眼球制御系の時系列データを入力するステップと、ウェーブレット解析を用いて時系列データを平滑化して高周波成分が除去された成分を抽出するステップと、抽出された成分についての１階以上の時間微分データを求めるステップと、この時間微分データの３次の統計量を演算し、この３次の統計量を用いて眼球制御系の特性を解析するステップとを含む処理をコンピュータが実行するものである。
【００１３】
本発明の眼球制御系情報検出装置では、検出手段によって眼球制御系の時系列データが検出され、抽出手段によって、ウェーブレット解析を用いて、検出手段によって検出された時系列データより所望の成分が抽出される。ウェーブレット解析を用いて時系列データより所望の成分を抽出することによって、ノイズ成分が少なく且つ所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出することが可能となる。
【００１４】
本発明の眼球制御系の解析方法では、眼球制御系の時系列データを検出する検出手段と、検出手段によって検出された時系列データを処理して眼球制御系の解析を行うコンピュータとを備えた眼球制御系情報検出装置において、コンピュータによって、ウェーブレット解析を用いて時系列データより所望の成分が抽出され、この成分を用いて眼球制御系の特性の解析が行われる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の第１の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の構成を示すブロック図、図２は図１におけるセンサ部の構成を示す説明図である。この図に示したように、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置は、眼球制御系の時系列データとして特に眼球運動の時系列データを検出するためのセンサ部１１と、このセンサ部１１の出力をアナログ−ディジタル（以下、Ａ／Ｄと記す。）変換するＡ／Ｄコンバータ１２と、このＡ／Ｄコンバータ１２の出力データを取り込み、後述する種々の処理を行うコンピュータ１３と、このコンピュータ１３による処理結果を表示する表示装置１４とを備えている。
【００１６】
センサ部１１は、強膜反射法（前出の吉松浩他の文献“水平両眼固視微動のドリフト成分のフラクタル次元解析”参照。）により眼球運動を測定するものであり、図２に示したように、眼球２０に対して赤外光を照射する発光ダイオード２１と、この発光ダイオード２１の左右両側に配置される２つのフォトダイオード２２，２３と、フォトダイオード２２，２３の各出力信号を用いて所定の演算を行い、時系列データとして出力する演算回路２４とを備えている。なお、左右両眼の眼球運動を測定する場合には、センサ部１１は片眼ずつ設けられる。センサ部１１は、例えばゴーグル型の保持部材に取り付けられ、被験者に保持部材を装着したときに、眼球２０の下側に配置されるようになっている。
【００１７】
フォトダイオード２２，２３は、それぞれ眼球の白目と黒目の境界における反射光量を検出するようになっている。演算回路２４は、眼球運動の水平方向成分の時系列データとしてフォトダイオード２２，２３の出力信号の差を出力し、眼球運動の垂直方向成分の時系列データとしてフォトダイオード２２，２３の出力信号の和を出力するようになっている。なお、この場合、特に眼球運動の垂直方向成分の時系列データは眼球運動に対して非線形になるが、その補正はコンピュータ１３によって行われる。
【００１８】
なお、眼球運動の測定は、強膜反射法によるものに限らず、例えば二重プルキニエ反射光法（文献「Ｔ．Ｎ．Ｃｏｒｎｓｗｅｅｔ，Ｈ．Ｄ．Ｃｒａｎｅ：“Ａｃｃｕｒａｔｅ ｔｗｏ−ｄｉｍｅｎｔｉｏｎａｌ ｅｙｅ ｔｒａｃｋｅｒｕｓｉｎｇ ｆｉｒｓｔ ａｎｄ ｆｏｕｒｔｈ Ｐｕｒｋｉｎｊｅ ｉｍａｇｅｓ”，ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＴＨＥ ＯＰＴＩＣＡＬ ＳＯＣＩＥＴＹ ＯＦ ＡＭＥＲＩＣＡ，ＶＯＬＵＭＥ６３，ＮＵＭＢＥＲ８，第９２１〜９２８ページ，１９９３年」参照。）を用いても良い。
【００１９】
Ａ／Ｄコンバータ１２は、所定のサンプリング周波数でセンサ部１１の出力をサンプリングしてディジタルデータに変換し、コンピュータ１３は、Ａ／Ｄコンバータ１２の出力データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行った後、眼球制御系の解析を行い、解析結果を表示装置１４に表示させるようになっている。本実施の形態におけるコンピュータ１３は、本発明における抽出手段およびフラクタル次元演算手段に対応する。
【００２０】
次に、図３に示す流れ図を参照して、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作および本実施の形態に係る眼球制御系の解析方法について説明する。まず、センサ部１１によって眼球運動を測定し、得られた時系列データを、Ａ／Ｄコンバータ１２によって所定のサンプリング周波数（例えば２００Ｈｚ）でディジタル化し、このＡ／Ｄコンバータ１２の出力データをコンピュータ１３に入力する（ステップＳ１０１）。なお、ここで、時系列データは、眼球運動の水平方向成分および垂直方向成分に対応する２次元データであり、任意の２次元座標系すなわち極座標系や直交座標系上の座標に相当する。また、時系列データは、例えば視線の方向（角度）を表し、この場合、単位は度（ｄｅｇ）である。
【００２１】
次に、コンピュータ１３は、入力した時系列データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行う（ステップＳ１０２）。具体的には、例えば、２次元データである時系列データのうちの一方の座標軸のデータをｘ（ｔ）（ただし、ｔは時間）としたとき、例えば１６３８４点の１次元の時系列データｘ（ｔ）に対し、９レベルまでのウェーブレット変換を行い、高周波成分を含む上位２または３レベルを除いたウェーブレット係数を用いてウェーブレット逆変換を行い、１次元の時系列データｘ（ｔ）の波形の平滑化を行う。これにより、純粋なノイズを除去することができると共に、例えば固視微動の各成分のうちのトレマー成分を除き、マイクロサッカード成分およびドリフト成分を抽出することができる。
【００２２】
次に、コンピュータ１３は、平滑化された時系列データを用いて眼球制御系の解析を行う（ステップＳ１０３）。本実施の形態では、この眼球制御系の解析においてフラクタル次元を計算する。フラクタル次元としては、例えば相関次元を用いる。時系列なサンプリングデータで簡単にフラクタル次元を計算する方法としては、例えば文献「Ｎ．Ｂ．Ａｂｒａｈａｍｅ他：Ｐｈｙｓ．Ｌｅｔｔ．，Ｖｏｌ．１１４Ａ（５），第２１７〜２２１ページ，１９８６年」に記載された方法があり、本実施の形態ではこの方法を使用する。
【００２３】
具体的には、コンピュータ１３は、まず、データの前処理として、１次元の時系列データｘ（ｔ）を適当なサンプリング周期でサンプリングして、離散的な時系列データ｛ｘi ＝ｘ（ｔi ）：ｉ＝１，２，…，Ｎ｝を生成する。次に、コンピュータ１３は、位相空間の次元の設定を行う。すなわち、離散的な時系列データを、順にｎ個毎に分割し、ｎ次元の擬似位相空間中のデータ点を生成する。ここでは、２次元の擬似位相空間を設定する例について説明する。この場合には、Ｘ1 （ｉ）＝（ｘi ，ｘi+1 ）（ただし、ｉ＝１，３，…，２ｍ＋１，…，Ｎ−１、あるいはｉ＝１，２，…，Ｎ−１）として、ｘi の対Ｘ1 を作成する。擬似位相空間上のＸ1 の軌跡は、トポロジカルには位相空間上の（ｘ（ｔ），ｖ（ｔ））（ただし、ｖ（ｔ）はｘ（ｔ）の時間微分（速度）を表す。）の軌跡と同等となる。次に、コンピュータ１３は、フラクタル次元としての相関関数の計算を行う。すなわち、前出のＮ．Ｂ．Ａｂｒａｈａｍｅ他の文献に記載された方法に従い、擬似位相空間上のデータ点の集合について、以下で定義する相関次元fracdim を計算する。
【００２４】
【数１】
fracdim ＝ｌｏｇ（Ｃ（ｒ））／ｌｏｇ（ｒ）
【００２５】
ただし、Ｃ（ｒ）は以下で定義される相関関数、ｒは相関距離である。
【００２６】
【数２】
Ｃ（ｒ）＝ｌｉｍ（１／Ｎ2 ）ΣＨ（ｒ−｜Ｘ1 （ｉ）−Ｘ1 （ｊ）｜）
【００２７】
なお、Ｈ（ｘ）は以下で定義されるヘビーサイドステップ（Ｈｅａｖｉｓｉｄｅｓｔｅｐ）関数である。また、ｌｉｍはＮ→∞の極限を意味し、Σはｉ≠ｊとなるｉ，ｊ（ただし、ｉ，ｊ：１，２，…，Ｎ）についての総和を意味する。
【００２８】
【数３】
Ｈ（ｘ）＝０（ｘ≦０のとき），Ｈ（ｘ）＝１（ｘ＞０のとき）
【００２９】
コンピュータ１３は、必要に応じて、以上のようにして計算されたフラクタル次元の値を予め測定しておいた標準的な健常者のフラクタル次元の値と比較する等の更なる解析を行い、フラクタル次元の値やフラクタル次元の比較結果等の解析結果を表示装置１４に表示させて（ステップＳ１０４）、動作を終了する。このように、眼球運動の時系列データのフラクタル次元を用いることによって、眼球制御系の特性を定量化することが可能となる。
【００３０】
なお、本実施の形態における眼球運動の測定では、停止した指標を注視させて微小な振幅の眼球運動（不随意運動）を検出するようにしても良いし、視線を移動させて大きな振幅の眼球運動（随意運動）を検出するようにしても良い。例えば、前出の吉野誠司他の文献に記載されている両眼の眼瞼運動の時間微分の相互相関から眼精疲労を評価する方法と同様にして、被験者の見る指標を振動させ、指標の動きに眼球運動、特にサッカードがどのように追従するかを測定し、その測定データについてフラクタル次元を計算するようにしても良い。もし、眼球運動が完全に指標の動きに追従すれば、そのフラクタル次元は１となる。
【００３１】
本実施の形態では、ウェーブレット解析によるデータの平滑化（以下、ウェーブレット平滑化とも言う。）を行っているが、ここで、図４ないし図８を参照して、その優位性について説明する。
【００３２】
まず、図４に、ウェーブレット平滑化のフィルタ特性を調べるために、乱数からなる時系列データをウェーブレット平滑化して得られたデータのパワースペクトルを示す。図４（ａ）はこのパワースペクトルを５０Ｈｚ以下の範囲で示し、図４（ｂ）は１０Ｈｚ以下の範囲で示したものである。これらの図に示したように、本実施の形態において実施したウェーブレット平滑化は、眼球運動の解析に必要な２０Ｈｚ以下ではほとんど平坦なフィルタ特性を持っている。図５（ａ）は、本実施の形態において測定して得られた眼球運動の時系列データのパワースペクトルを示したものである。このような時系列データに対して、図４の場合と同じフィルタ特性のウェーブレット平滑化を行って得られたデータのパワースペクトルを、図５（ｂ）では１００Ｈｚ以下の範囲で示し、図５（ｃ）では１０Ｈｚ以下の範囲で示す。特に図５（ｃ）から分かるように、眼球運動の時系列データに対してウェーブレット平滑化を行った後のデータは、１０Ｈｚ以下で１／ｆ様のパワースペクトルを示し、完全な乱数とは異なり、また、図４に示したようにウェーブレット平滑化は２０Ｈｚ以下ではほとんど平坦なフィルタ特性を持っていることから、フィルタにより生成された偽データでもないことが分かる。
【００３３】
次に、ウェーブレット平滑化と、従来の移動平均法を用いた平滑化とを比較する。なお、移動平均法を用いたバンドパスフィルタの例を示すものとしては、前出の吉松浩他の文献“水平両眼固視微動のドリフト成分のフラクタル次元解析”の図２（Ｆ．Ｉ．Ｒバンドパスフィルタのパワースペクトラム）および図７（眼球運動とそのドリフト成分のパワースペクトラム）がある。
【００３４】
図６（ａ）は注視時に測定して得られた眼球運動の時系列データの波形を示し、図６（ｂ）は図６（ａ）に示したデータに対してウェーブレット平滑化を行った後の波形を示し、図６（ｃ）は図６（ａ）に示したデータに対して移動平均法による平滑化を行った後の波形を示したものである。図６（ｄ）は図６（ｂ）に示した波形と図６（ｃ）に示した波形とを重ね合わせて示したものである。図６（ｄ）から分かるように、注視時では、ウェーブレット平滑化後の波形と移動平均法による平滑化後の波形の間に波形のずれ、すなわち位相のずれはほとんどない。
【００３５】
図７は視線を大きく動かしたときに測定して得られた眼球運動の時系列データの波形（符号３１）と、その移動平均法による平滑化後の波形（符号３２）を示したものである。図８は、図７の場合と同様に視線を大きく動かしたときに測定して得られた眼球運動の時系列データの波形（符号３３）と、そのウェーブレット平滑化後の波形（符号３４）を示したものである。図７と図８を比較して分かるように、移動平均法による平滑化の場合には、波形が急激に変化する部分で位相ずれを若干生じるが、ウェーブレット平滑化ではほとんど位相ずれを生じない。
【００３６】
このように、ウェーブレット平滑化では、注視時の微小な振幅の眼球運動に対しても、大きな振幅の眼球運動に対しても、精度良く、眼球運動の時系列データの平滑化が可能である。
【００３７】
ところで、これまでの説明では、フラクタル次元として相関次元を用いた例を挙げたが、フラクタル次元としては、文献「Ｙｏｓｈｉｍａｔｓｕ，Ｈ. ：“Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｅｙｅ Ｍｏｖｅｍｅｎｔ Ｗｈｅｎ Ｕｓｉｎｇ ａ Ｈｅａｄ−Ｍｏｕｎｔｅｄ Ｄｉｓｐｌａｙ”，ＳＩＤ９５ ＤＩＧＥＳＴ，２６，第３６８〜３７１ページ，１９９５年」に記載されているように、エントロピー、例えば１次情報エントロピーを用いても良い。１次情報エントロピーＨ1 は、以下のように定義される。
【００３８】
【数４】
Ｈ1 ＝−ΣＰi ｌｏｇ2 Ｐi
【００３９】
ただし、Ｐi は状態ｉをとる確率であり、Σは各状態ｉについての総和を意味する。本実施の形態における眼球運動の時系列データに当てはめると、時系列データの振幅毎の頻度を求め、各振幅を状態ｉ、各振幅をとる確率をＰi として、上式に従って１次情報エントロピーＨ1 を演算すれば良い。
【００４０】
また、眼球制御系の解析を行う場合、フラクタル次元の拡張概念としてマルチフラクタルという概念を用いても良い。この場合には、例えば、マルチフラクタル構造を特徴付けるｆ（α）スペクトル（文献「Ｔ．Ｃ．Ｈａｌｓｅｙ他：Ｐｈｙｓ．Ｒｅｖ.,Ａ３３，第１１４１〜１１５１ページ，１９８６年」参照。）を用いて位相空間中のフラクタル次元の分布を調べるようにする。具体的には、例えば、位相空間中のデータ点の測定が終了したら、位相空間を部分空間に分割した後、各部分空間でフラクタル次元を計算する。そして、横軸をフラクタル次元、縦軸をその頻度としてヒストグラムを作成し、表示装置１４に表示させる。眼球運動は単純なフラクタル構造ではなくマルチフラクタル構造である可能性もあるため、マルチフラクタルを用いた解析が有用となる可能性もある。
【００４１】
なお、以上のような眼球制御系の解析は、左眼と右眼のいずれか一方について行っても良いし、両眼について行っても良い。また、眼球運動の水平方向成分と垂直方向成分のいずれか一方について行っても良いし、両方について行っても良い。
【００４２】
以上説明したように、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置および眼球制御系の解析方法によれば、ウェーブレット解析を用いて眼球運動の時系列データを平滑化したので、ノイズ成分が少なく、且つ振幅のみならず位相についても所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出することが可能となる。そして、ウェーブレット平滑化後のデータを用いることによって、随意運動を含む眼球運動の情報をフラクタル次元解析やマルチフラクタルから効率良く且つ精度良く定量化することができる。その結果、非常に短時間の演算で、眼科あるいは精神神経科における臨床診断や治療の効果の確認等が可能となる。また、心理学の分野においては、視覚心理実験の際に眼球制御系の測定を併用することにより、視覚心理実験の結果をフラクタル次元を用いて定量的に評価することが可能となる。更に、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置によって検出される情報は、画像出力装置の画質評価にも活用することが可能である。
【００４３】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。本実施の形態は、第１の実施の形態のようにして計算されたフラクタル次元の時間依存性を解析することによって眼球制御系の特性を解析するようにした例である。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に示したようになる。なお、本実施の形態におけるコンピュータ１３は、本発明における抽出手段、フラクタル次元演算手段および時間依存性データ演算手段に対応する。
【００４４】
図９は、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。この動作では、まず、コンピュータ１３は、第１の実施の形態と同様に、測定によって得られた眼球運動の時系列データを入力し（ステップＳ２０１）、この時系列データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行い（ステップＳ２０２）、平滑化後のデータを用いてフラクタル次元を計算する（ステップＳ２０３）。次に、コンピュータ１３は、フラクタル次元の時間依存性を解析する（ステップＳ２０４）。具体的には、コンピュータ１３は、適当な時間間隔で、平滑後のデータを切り出し、各時間間隔毎に、その時間間隔内のデータに基づいてフラクタル次元の計算を行って、フラクタル次元の時間依存性を求める。次に、コンピュータ１３は、必要に応じて、以上のようにして計算されたフラクタル次元の時間依存性を予め測定しておいた標準的な健常者のフラクタル次元の時間依存性と比較する等の更なる解析を行い、解析結果を表示装置１４に表示させて（ステップＳ２０５）、動作を終了する。なお、フラクタル次元の時間依存性の表示は、例えば、横軸に時間、縦軸にフラクタル次元をとり、各時間間隔毎のフラクタル次元の値をプロットして行う。
【００４５】
このようにフラクタル次元の時間依存性を解析することにより、例えば視覚疲労の評価が可能となる。なお、本実施の形態においても、フラクタル次元としては、相関次元を用いても良いしエントロピーを用いても良い。また、マルチフラクタルを用いても良い。また、左右の各眼球について、それぞれ、眼球運動の水平方向成分および垂直方向成分の一方または両方の時系列データを同時に測定し、ウェーブレット平滑化を行った後、フラクタル次元の時間依存性を解析して、両眼の眼球制御系を含むシステムとしての総合的な指標を得るようにしても良い。なお、両眼の眼球運動のエントロピーの時間依存性を解析した例は、前出のＹｏｓｈｉｍａｔｓｕ，Ｈ. の文献に記載されている。本実施の形態におけるその他の構成，動作および効果は第１の実施の形態と同様である。
【００４６】
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。本実施の形態は、ウェーブレット平滑化後のデータの１階以上の時間微分データを求め、この時間微分データを用いて眼球制御系の特性を解析するようにした例である。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に示したようになる。なお、本実施の形態におけるコンピュータ１３は、本発明における抽出手段および時間微分データ演算手段に対応する。
【００４７】
図１０は、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。この動作では、まず、コンピュータ１３は、第１の実施の形態と同様に、測定によって得られた眼球運動の時系列データを入力し（ステップＳ３０１）、この時系列データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行う（ステップＳ３０２）。次に、コンピュータ１３は、眼球制御系の解析のために、平滑化後のデータの１階以上の時間微分データを計算する（ステップＳ３０３）。次に、コンピュータ１３は、必要に応じて、以上のようにして計算された時間微分データを用いて更なる解析を行い、解析結果を表示装置１４に表示させて（ステップＳ３０４）、動作を終了する。
【００４８】
ここで、図１１ないし図１５を参照して、本実施の形態においてウェーブレット平滑化後の時系列データを時間微分することの優位性について説明する。図１１（ａ）はウェーブレット平滑化後の時系列データを１階時間微分して得られた角速度の波形を示し、図１１（ｂ）はその角速度のヒストグラムを示したものである。図１０におけるステップＳ３０４では、例えばこれらの図に示したような表示を行う。一方、図１２（ａ）は移動平均法による平滑化後の時系列データを１階時間微分して得られた角速度の波形を示し、図１２（ｂ）はその角速度のヒストグラムを示したものである。移動平均法による平滑化後の時系列データから角速度を求めた場合には、図１２（ａ）より、角速度の波形の判別が難しいことが分かり、また、図１２（ｂ）より、角速度の分布にばらつきが生じており、ノイズの効果が増強されていることが分かる。これに対し、ウェーブレット平滑化後の時系列データから得られた角速度は、図１１（ａ）に示したような波形となり、角速度の波形の判別が容易であることが分かる。また、図１１（ｂ）より、角速度の分布が滑らかになっており、ノイズが十分除去されていることが分かる。
【００４９】
図１３（ａ）はウェーブレット平滑化後の時系列データを２階時間微分して得られた角加速度の波形を示し、図１３（ｂ）はその角加速度のヒストグラムを示したものである。図１０におけるステップＳ３０４では、例えばこれらの図に示したような表示を行う。一方、図１４（ａ）は移動平均法による平滑化後の時系列データを２階時間微分して得られた角加速度の波形を示し、図１４（ｂ）はその角加速度のヒストグラムを示したものである。移動平均法による平滑化後の時系列データから角加速度を求めた場合には、図１４（ａ）より、角加速度の波形の判別が難しいことが分かり、また、図１４（ｂ）より、角加速度の分布にばらつきが生じており、ノイズの効果が増強されていることが分かる。これに対し、ウェーブレット平滑化後の時系列データから得られた角加速度は、図１３（ａ）に示したような波形となり、角加速度の波形の判別が容易であることが分かる。また、図１３（ｂ）から、角加速度の分布が滑らかになっており、ノイズが十分除去されていることが分かる。
【００５０】
図１５（ａ）はウェーブレット平滑化後の時系列データの波形を示し、図１５（ｂ）は、図１５（ａ）に示したウェーブレット平滑化後の時系列データを１階時間微分して角速度を求め、横軸に角度、縦軸に角速度をとった位相空間上での（角度，角速度）の点の軌跡（リサージュ図形）を描いたものである。図１０におけるステップＳ３０４では、例えば図１５（ｂ）に示したような表示を行う。図１５（ｃ）は、本実施の形態との比較のために、移動平均法による平滑化後の時系列データを１階時間微分して角速度を求め、図１５（ｂ）と同様の軌跡を描いたものである。なお、同様の例が、前出の吉松浩他の文献“水平両眼固視微動のドリフト成分のフラクタル次元解析”の図８に示されている。図１５（ｂ）に示したように、ウェーブレット平滑化後の時系列データから求めた角速度の場合にはカオスのアトラクタ様の軌跡が描かれ、図１５（ｃ）に示したように、移動平均法による平滑化後の時系列データから求めた角速度の場合にはノイズ様の軌跡が描かれる。このことからも、ウェーブレット平滑化が、移動平均法による平滑化に比べてよりノイズを除去できることが分かる。
【００５１】
次に、図１６を参照して、図１５（ｂ）に示したような位相空間上での（角度，角速度）の点の軌跡の表示が眼球制御系の解析に有用であることを説明する。図１６（ａ），（ｂ）は共に位相空間上での（角度，角速度）の点の軌跡を描いたものである。図１６（ａ）ではアトラクタが小さくまとまっており、角度の振幅も角速度の振幅も小さい。一方、図１６（ｂ）ではアトラクタに拡がりがある。一般に、生体信号としては図１６（ｂ）の方が健康的な状態とされている。すなわち、眼球制御系として適度な眼球運動があり、注視位置も安定していることを意味する。このように、位相空間上での（角度，角速度）の点の軌跡の表示を行うことで、眼球制御系の定性的な評価を直感的に行うことが可能となる。なお、横軸に角度、縦軸に角加速度をとって、（角度，角加速度）の点の軌跡を表示するようにしても良い。
【００５２】
このように本実施の形態によれば、ウェーブレット平滑化後の時系列データを時間微分して時間微分データを求めるようにしたので、移動平均法による平滑化後の時系列を時間微分する場合に比べて精度の高い時間微分データを得ることができる。なお、上記説明では、ウェーブレット平滑化後の時系列データを１階および２階時間微分して角速度および角加速度を求め、これらを適宜の方法で表示するようにしたが、３階時間微分して角加速度の時間微分データを求めたり、あるいは４階以上の時間微分データを求め、適宜の方法で表示するようにしても良い。本実施の形態におけるその他の構成，動作および効果は第１の実施の形態と同様である。
【００５３】
次に、本発明の第４の実施の形態について説明する。本実施の形態は、ウェーブレット平滑化後の時系列データから視線の２次元的軌跡を求めると共に、ウェーブレット平滑化後の時系列データを１階以上時間微分して時間微分データを求め、視線の２次元的軌跡上に時間微分データをベクトルとして重ねて表示して、眼球制御系の特性を解析するようにした例である。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に示したようになる。なお、本実施の形態におけるコンピュータ１３は、本発明における抽出手段、時間微分データ演算手段および視線軌跡測定手段に対応する。
【００５４】
図１７は、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。この動作では、まず、コンピュータ１３は、第１の実施の形態と同様に、測定によって得られた眼球運動の時系列データを入力し（ステップＳ４０１）、この時系列データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行う（ステップＳ４０２）。次に、コンピュータ１３は、眼球制御系の解析のために、平滑化後のデータから視線の２次元的軌跡を計算し（ステップＳ４０３）、更に、平滑化後のデータの１階以上の時間微分データを計算する（ステップＳ４０４）。次に、コンピュータ１３は、解析結果の表示として、表示装置１４において、視線の２次元的軌跡上に時間微分データをベクトルとして重ねて表示して（ステップＳ４０５）、動作を終了する。
【００５５】
図１８（ａ）は、本実施の形態による解析結果の表示の一例を示したものである。この図は、図１７のステップＳ４０４で、平滑化後の時系列データの２階時間微分データすなわち角加速度を求め、ステップＳ４０５で、横軸に水平方向の角度、縦軸に垂直方向の角度をとった空間に視線の２次元的軌跡を表示すると共に、この軌跡上に、各時刻における角加速度をベクトルとして重ねて表示したものである。図１８（ｂ）は、本実施の形態との比較のために、移動平均法による平滑化後の時系列データの２階時間微分データすなわち角加速度を求め、図１８（ａ）と同様にして、視線の２次元的軌跡上に角加速度をベクトルとして重ねて表示したものである。図１８（ｂ）に示したように、移動平均法による平滑化後の時系列データから求めた角加速度の場合には、ベクトルの方向および絶対値にばらつきがあり不正確である。これに対し、図１８（ａ）に示したように、ウェーブレット平滑化後の時系列データから求めた角加速度の場合には、視線の２次元的軌跡に沿って角加速度が連続的に変化する様子が示され、軌跡の変化と整合する。
【００５６】
次に、図１９を参照して、図１８（ａ）に示したような表示方法が眼球制御系の解析に有用であることを説明する。図１９（ａ），（ｂ）は、略同一の大きさの振幅を持つウェーブレット平滑後の２種類の時系列データについて、それぞれ、角加速度を求め、視線の２次元的軌跡上に角加速度をベクトルとして重ねて表示したものである。これらの図から、（ａ）に比べて（ｂ）の方が、角加速度のベクトルの絶対値が総じて大きいことが分かる。これは、略同一の振幅と形状を持つ視線の軌跡であっても、角加速度すなわち眼球に加わる力または力積が異なる場合があることを示している。これらの力ないし力積は、眼球の運動を司る外眼筋に依るものであり、外眼筋の緊張度が高いほど、角加速度ベクトルの大きさが大きいと推定される。すなわち、（ａ）に比べて（ｂ）の方が外眼筋が緊張した状態であると推定される。従って、本実施の形態による表示方法によって表示された情報を観察することで、眼球制御系に働く力あるいは負荷を推定することができ、その結果、視覚疲労あるいは視覚的注意の程度等を定性的に推定、評価することが可能となる。
【００５７】
なお、上記説明では、視線の２次元的軌跡上に角加速度をベクトルとして重ねて表示するようにしたが、視線の２次元的軌跡上に角速度あるいは時系列データの３階以上の時間微分データをベクトルとして重ねて表示するようにしても良い。本実施の形態におけるその他の構成，動作および効果は第１の実施の形態と同様である。
【００５８】
次に、本発明の第５の実施の形態について説明する。本実施の形態は、ウェーブレット平滑化によって、眼球運動の時系列データから瞬き部分を除去、あるいは瞬き部分を検出するようにしたものである。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に示したようになる。
【００５９】
図２０（ａ）は、測定によって得られた眼球運動の時系列データの波形を示したものであり、この波形には、瞬きによって生じた振幅が大きく且つ急峻な変化である瞬き部分４１が含まれている。眼球運動の測定では、瞬きの検出と瞬きの除去の２点が重要であり、本実施の形態は、これらを行うものである。本実施の形態では、第１ないし第４の実施の形態と同様に、眼球運動の時系列データに対してウェーブレット平滑化を行う。これにより、図２０（ｂ）に示したように、瞬き部分４１を含む時系列データの波形から瞬き部分４１が自動的に除去されて、瞬き部分４１は自然に平滑化される。この平滑後の時系列データは、第１ないし第４の実施の形態と同様にして眼球制御系の解析に用いられる。
【００６０】
また、図２０（ｃ）は、図２０（ａ）に示したようなウェーブレット平滑化前の時系列データと図２０（ｂ）に示したようなウェーブレット平滑化後の時系列データとの差分をとったデータの波形を示したものである。このようにウェーブレット平滑化前後の時系列データの差分をとることにより、瞬き部分４２を抽出することができる。
【００６１】
このように、本実施の形態によれば、ウェーブレット平滑化によって、眼球運動の時系列データから瞬き部分を除去して自然な平滑化を行うことが可能となると共に、眼球運動の時系列データから瞬き部分を容易に検出することも可能となる。本実施の形態におけるその他の構成，動作および効果は第１ないし第４の実施の形態と同様である。
【００６２】
次に、本発明の第６の実施の形態について説明する。本実施の形態は、ウェーブレット平滑化後の時系列データから視線の２次元的位置を求めると共に、ウェーブレット平滑化後の時系列データを１階以上時間微分して時間微分データを求め、更に、この時間微分データの３次の統計量であるスキューネス（ｓｋｅｗｎｅｓｓ；歪度）を計算し、視線の２次元的位置上に、時間微分データの３次の統計量をベクトルとして重ねて表示して、眼球制御系の特性を解析するようにした例である。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に示したようになる。なお、本実施の形態におけるコンピュータ１３は、本発明における抽出手段、視線位置測定手段、時間微分データ演算手段および統計量演算手段に対応する。
【００６３】
図２１は、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。この動作では、まず、コンピュータ１３は、第１の実施の形態と同様に、測定によって得られた片眼または両眼の眼球運動の時系列データを入力し（ステップＳ５０１）、この時系列データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行う（ステップＳ５０２）。次に、コンピュータ１３は、眼球制御系の解析のために、平滑化後のデータから視線の２次元的位置を計算し（ステップＳ５０３）、次に、平滑化後のデータの１階以上の時間微分データを計算し（ステップＳ５０４）、更に、この時間微分データの３次の統計量であるスキューネスを計算する（ステップＳ５０５）。次に、コンピュータ１３は、解析結果の表示として、表示装置１４において、視線の２次元的位置上に、時間微分データの３次の統計量（スキューネス）をベクトルとして重ねて表示して（ステップＳ５０６）、動作を終了する。
【００６４】
ここで、本実施の形態において使用する３次の統計量（スキューネス）について説明する。この３次の統計量は、データの統計分布の偏り具合を表すものであり、具体的には、以下の式で表される。
【００６５】
【数５】
（１／Ｎ）Σ［（ｘj −＜ｘ＞）／σ］3
【００６６】
なお、上式において、Ｎはデータの個数、ｘj は各データ、＜ｘ＞はデータｘj の平均値、σはデータｘj の標準偏差を表し、Σは全てのｊについての総和を意味する。
【００６７】
図２２は、上述の３次の統計量を定性的に説明するための説明図である。この図において、横軸はデータｘj の値（右方向が正方向、左方向が負方向）、縦軸は頻度である。この図に示したように、データｘj の分布が、正方向について大きな値を多く含む分布のときは３次の統計量は正の値をとり、負方向について大きな値を多く含む分布のときは３次の統計量は負の値をとる。
【００６８】
次に、本実施の形態による眼球制御系の特性を解析の具体例について説明する。この例では、被験者に所定の位置に表示される指標を注視させて、センサ部１１によって眼球運動を測定し、得られた時系列データを、Ａ／Ｄコンバータ１２によって所定のサンプリング周波数（例えば１００Ｈｚ）でディジタル化し、このＡ／Ｄコンバータ１２の出力データをコンピュータ１３に入力する。なお、ここで、時系列データは、眼球運動の水平方向成分および垂直方向成分に対応する２次元データであり、任意の２次元座標系すなわち極座標系や直交座標系上の座標に相当する。また、時系列データは、例えば視線の方向（角度）を表し、この場合、単位は度（ｄｅｇ）である。
【００６９】
次に、コンピュータ１３は、入力した時系列データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行う。具体的には、例えば、２次元データである時系列データのうちの一方の座標軸のデータをｘ（ｔ）（ただし、ｔは時間）としたとき、例えば１６３８４点の１次元の時系列データｘ（ｔ）に対し、９オーダのダウベシウズ（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ）のマザーウェーブレットを用いてウェーブレット変換を行い、高周波成分を含む上位２または３レベルを除いたウェーブレット係数を用いてウェーブレット逆変換を行い、１次元の時系列データｘ（ｔ）の波形の平滑化を行う。その後、コンピュータ１３は、平滑後のデータから視線の２次元的位置を計算し、次に、平滑化後のデータを２階時間微分して注視時の眼球運動の角加速度を求め、この角加速度の３次の統計量（スキューネス）を計算する。次に、コンピュータ１３は、解析結果の表示として、表示装置１４において、視線の２次元的位置上に、角加速度の３次の統計量をベクトルとして重ねて表示する。
【００７０】
上述の眼球運動の測定条件は、以下の通りである。眼球運動の測定方式には二重プルキニエ反射光法を用い、片眼について測定する。サンプリング周波数は１００Ｈｚ、測定時間は一つの指標につき５分間とする。Ａ／Ｄ変換および校正は、±１０ｄｅｇａｒｃ（角度における度）を１２ビットで量子化して行う。頭部の固定方法には、バイトボード（被験者の歯型を被験者に噛ませて被験者の頭部を固定する治具）を使用する。指標には、１ｍ前方に表示される１２ｍｉｎａｒｃ（角度における分）の赤の指標を使用する。指標の方位は、正面を固視する第１眼位（水平指標位置０，垂直指標位置０）、第１眼位から視線をずらして上下左右を固視する第２眼位（水平指標位置±６，垂直指標位置０），（水平指標位置０，垂直指標位置±６）、および第１眼位から視線をずらして斜め上方および斜め下方を固視する第３眼位（水平指標位置±４．２４，垂直指標位置±４．２４）とする。なお、指標位置の単位はｄｅｇａｒｃである。被験者は成人男子２名とする。
【００７１】
以上の測定条件によって眼球運動を測定し、解析した結果の一例（被験者の１名についての解析結果）を、図２３に示す。この図は、横軸に水平指標位置、縦軸に垂直指標位置をとった空間に視線の２次元的位置を丸印で表示すると共に、この視線の２次元的位置上に、各指標注視時における眼球運動の巨視的な評価のために、各指標注視時における眼球運動の角加速度の大域的なオフセットを表すものとして、各指標注視時における眼球運動の角加速度の３次の統計量をベクトルとして重ねて表示したものである。この結果から、ほとんどの第２眼位および第３眼位に相当する位置の注視時に、角加速度の３次の統計量のベクトルは略第１眼位方向を向き、且つ第１眼位時に比べて大きな値を有していることが分かる。このことから、ほとんどの第２眼位および第３眼位に相当する位置の注視時に、巨視的に見てわずかながら、第１眼位方向への復元力を示唆する求心的な加速度が現れていると言える。ただし、図２３に示した例では、右および右下の眼位では瞬きが多く、解析不能であった。
【００７２】
このようにして、本実施の形態によれば、視線の２次元的位置上に、眼球運動の角加速度の３次の統計量のベクトルを重ねて表示することで、他の方法では、評価の難しい注視時の眼球運動に定常的に加わる微小な加速度を評価することが可能となる。
【００７３】
一方、正面以外の位置を注視し続けると、視覚疲労が生じることが知られている。従って、本実施の形態における眼球運動の解析方法は、従来の手法では検出が困難であった視覚疲労の客観的な評価に応用可能である。すなわち、例えば図２３に示した解析結果より、正面以外の位置を注視し続けると、眼球運動の角加速度の分布に第１眼位方向への偏りが発生し、眼球運動の角加速度の３次の統計量が大きくなることが予想されるので、眼球運動の角加速度の３次の統計量から視覚疲労の程度を推定することができる可能性がある。
【００７４】
このように本実施の形態によれば、ウェーブレット平滑化後の時系列データを時間微分して時間微分データを求め、更に、この時間微分データの３次の統計量（スキューネス）を計算し、視線の２次元的位置上に、時間微分データの３次の統計量をベクトルとして重ねて表示して、眼球制御系の特性を解析するようにしたので、注視時における眼球運動の定常的且つ微小な変化を定量化することが可能となり、これにより、例えば視覚疲労の程度の推定が可能となる。また、本実施の形態によれば、視線の２次元的位置上に、時間微分データの３次の統計量をベクトルとして重ねて表示するという表示方法を採用することで、注視時における眼球運動の定常的且つ微小な変化の定性的な評価が容易になる。
【００７５】
なお、上記説明では、視線の２次元的位置上に角加速度の３次の統計量をベクトルとして重ねて表示するようにしたが、視線の２次元的位置上に角速度あるいは時系列データの３階以上の時間微分データの３次の統計量をベクトルとして重ねて表示するようにしても良い。本実施の形態におけるその他の構成，動作および効果は第１の実施の形態と同様である。
【００７６】
なお、本発明は上記各実施の形態に限定されず、例えば、前出のＹｏｓｈｉｍａｔｓｕ，Ｈ. の文献に記載されているように、左右の各眼球について、それぞれ、眼球運動の水平方向成分および垂直方向成分の一方または両方の時系列データを同時に測定し、ウェーブレット平滑化を行った後、左右の各眼球の眼球運動間の相互相関を求め、この相互相関あるいはその時間依存性を解析して、両眼の眼球制御系を含むシステムとしての総合的な指標を得るようにしても良い。
【００７７】
また、本発明における眼球制御系の時系列データは、上記各実施の形態で示したような眼球運動の時系列データに限定されない。例えば、文献「Ｗ．Ｎ．Ｃｈａｒｍａｎ：“Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｉｎ ａｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｏｎ：ａ ｒｅｖｉｅｗ”，Ｏｐｈｔｈａｌ．Ｐｈｙｓｉｏｌ．Ｏｐｔ.,１９８８，Ｖｏｌ．８，第１５３〜１６４ページ」によると、眼球の焦点調節にも、眼球運動の場合の固視微動に相当する微震運動（調節微動）があり、ノイズとみなされている。そこで、この焦点調節の微震運動の解析に本発明を適用して、焦点調節における微震運動の時系列データを検出し、ウェーブレット解析を用いて所望の成分を抽出し、上記各実施の形態と同様にフラクタル次元の解析等を行っても良い。
【００７８】
また、文献「Ｓ．Ｆ．Ｓｔａｎｔｅｎ ａｎｄ Ｌ．Ｓｔａｒｋ：ＩＥＥＥ.,ＢＭＥ−１３，第１４０〜１５２ページ，１９６６年」によれば、通常の瞳孔運動に２Ｈｚ程度の周波数で常に存在するノイズ成分が確かめられている。そこで、この瞳孔運動の解析に本発明を適用して、瞳孔運動の時系列データを検出し、ウェーブレット解析を用いて所望の成分を抽出し、上記各実施の形態と同様にフラクタル次元の解析等を行っても良い。特に、瞳孔系は、自立神経系によりコントロールされており、眼科領域に限らず、精神疾患の診断や各種内科系疾患の治療効果の評価（定量化）に有用である。
【００７９】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１または２に記載の眼球制御系情報検出装置によれば、眼球制御系の時系列データを検出し、ウェーブレット解析を用いて、時系列データより所望の成分を抽出するようにしたので、ノイズ成分が少なく且つ所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出することが可能になるという効果を奏する。
【００８０】
また、ウェーブレット解析を用いて時系列データを平滑化して高周波成分が除去された成分を抽出するようにしたので、移動平均法による平滑化に比べて位相についても所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出することが可能となり、その結果、例えば、注視時の微小振幅の眼球運動に限らず、大きな振幅の眼球運動に対しても、精度良く眼球運動の時系列データを平滑化することが可能となるという効果を奏する。
【００８３】
また、ウェーブレット解析を用いて、時系列データより高周波成分が除去された成分を抽出し、この成分についての１階以上の時間微分データを求めるようにしたので、移動平均法による平滑化に比べて精度の高い時間微分データを得ることができるという効果を奏する。
【００８５】
また、更に、時間微分データの３次の統計量を求めるようにしたので、注視時における眼球運動の定常的且つ微小な変化を定量化することが可能となり、これにより、例えば視覚疲労の程度の推定が可能となるという効果を奏する。
【００８６】
また、請求項２記載の眼球制御系情報検出装置によれば、抽出された成分を用いて視線の２次元的位置を求めると共に、抽出された成分についての１階以上の時間微分データを求め、更に、時間微分データの３次の統計量を演算し、視線の２次元的位置上に３次の統計量をベクトルとして重ねて表示するようにしたので、請求項１記載の眼球制御系情報検出装置の効果に加え、注視時における眼球運動の定常的且つ微小な変化の定性的な評価が容易になるという効果を奏する。
【００９０】
請求項３記載の眼球制御系の解析方法によれば、眼球制御系の時系列データを検出する検出手段と、検出手段によって検出された時系列データを処理して眼球制御系の解析を行うコンピュータとを備えた眼球制御系情報検出装置において、コンピュータが、ウェーブレット解析を用いて、時系列データを平滑化して高周波成分が除去された成分を抽出し、抽出された成分についての１階以上の時間微分データを求め、この時間微分データの３次の統計量を演算し、この３次の統計量を用いて眼球制御系の特性を解析するようにしたので、注視時における眼球運動の定常的且つ微小な変化を定量化することが可能となり、これにより、例えば視覚疲労の程度の推定が可能となるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１におけるセンサ部の構成を示す説明図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。
【図４】乱数からなる時系列データをウェーブレット平滑化して得られたデータのパワースペクトルを示す特性図である。
【図５】眼球運動の時系列データおよびそのウェーブレット平滑化後のデータの各パワースペクトルを示す特性図である。
【図６】眼球運動の時系列データに対するウェーブレット平滑化と移動平均法を用いた平滑化とを比較するための特性図である。
【図７】視線を大きく動かしたときに測定して得られた眼球運動の時系列データの波形とその移動平均法による平滑化後の波形を示す特性図である。
【図８】視線を大きく動かしたときに測定して得られた眼球運動の時系列データの波形とそのウェーブレット平滑化後の波形を示す特性図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。
【図１０】本発明の第３の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。
【図１１】ウェーブレット平滑化後の時系列データから得られた角速度の波形とヒストグラムを示す説明図である。
【図１２】移動平均法による平滑化後の時系列データから得られた角速度の波形とヒストグラムを示す説明図である。
【図１３】ウェーブレット平滑化後の時系列データから得られた角加速度の波形とヒストグラムを示す説明図である。
【図１４】移動平均法による平滑化後の時系列データから得られた角加速度の波形とヒストグラムを示す説明図である。
【図１５】ウェーブレット平滑化後の時系列データの波形とウェーブレット平滑化後の時系列データに基づく位相空間上での点の軌跡と移動平均法による平滑化後の時系列データに基づく位相空間上での点の軌跡とを示す説明図である。
【図１６】ウェーブレット平滑化後の時系列データに基づく位相空間上での点の軌跡を示す説明図である。
【図１７】本発明の第４の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。
【図１８】本発明の第４の実施の形態による解析結果の表示の一例と比較例とを示す説明図である。
【図１９】本発明の第４の実施の形態による解析結果の表示の例を示す説明図である。
【図２０】本発明の第５の実施の形態における眼球運動の時系列データの波形とこの波形から瞬き部分を除去した波形および瞬き部分を抽出した波形を示す説明図である。
【図２１】本発明の第６の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。
【図２２】本発明の第６の実施の形態において使用する３次の統計量について説明するための説明図である。
【図２３】本発明の第６の実施の形態による解析結果の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
１１…センサ部、１２…Ａ／Ｄコンバータ、１３…コンピュータ、１４…表示装置
【発明の属する技術分野】
本発明は、眼球運動等に関わる眼球制御系の特性を解析するため等に用いられる眼球制御系の情報を検出する眼球制御系情報検出装置、および眼球制御系の情報を検出し、この情報に基づいて眼球制御系の特性を解析する眼球制御系の解析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
テレビジョン受信機等の画像出力装置の特性を評価する方法の一つに画質評価があり、画質評価の一つとして視線を使った評価がある。視線を使った評価は、画面上の視線の動きを分析することによる評価である。この評価により、例えば、ＮＴＳＣ方式による画面とハイビジョンによる画面における視線の動きを比較すると、ＮＴＳＣ方式による画面では視線が画面中央付近に集中するが、ハイビジョンによる画面では視線が広い範囲で動き、より自然な動きに近いことが知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、従来の視線分析では、視線がある位置にどの位の時間、停留しているかを分析する程度であり、様々な画質評価を行うための十分な情報は得られなかった。例えば、従来より、不規則な付随意眼球運動として、一点を見つめるときに無意識に生じる固視微動が知られており、同じ点を見ている場合でも固視微動の大きさ等から、その点に向けている視覚的注意の程度を知ることができる可能性があるが、従来の視線分析による情報ではそのような解析は困難である。
【０００４】
一方、本出願の発明者等は、例えば特公平５−５３４９０号公報に示されるように、フラクタル次元解析を用いて固視微動を解析し、眼球制御系の特性を定量化する方法を提案している。この方法によれば、眼球運動に関わる眼球制御系の特性の定量的な評価が可能となり、この定量的な評価は、例えば、眼科あるいは精神神経科における臨床診断や治療の効果の確認等に活用することが可能となると共に、上述のような画質評価に活用することも可能となる。
【０００５】
ところで、固視微動のような微小な眼球運動を測定し、解析するためには、言うまでもなく、ノイズ成分の寄与は避けた方が良い。なお、本出願において、ノイズ成分とは、眼球制御系と関わりなく測定系等において重畳される純粋なノイズの他に、眼球制御系の情報のうち、分析しようとする成分以外の成分をも言う。すなわち、例えば特公平５−５３４９０号公報に示されるように、固視微動は、その運動形態からマイクロサッカード，ドリフトおよびトレマーに分類されるが、例えばマイクロサッカード成分およびドリフト成分を分析しようとする場合にはトレマー成分はノイズ成分となる。
【０００６】
ところで、本出願の発明者等は、例えば文献「吉松浩他：“水平両眼固視微動のドリフト成分のフラクタル次元解析”，テレビジョン学会誌Ｖｏｌ．４９，Ｎｏ．８，第１０４２〜１０５１ページ，１９９５年」に示されるように、移動平均法による波形の平滑化によって、眼球運動の測定データからノイズ成分を取り除く技術を提案している。この技術では、ノイズ成分を取り除くために設けられた測定データの前処理において、測定データの波形から視線の大域的な運動に相当する眼球運動の低周波成分と超微小振幅且つ高周波の成分として知られるトレマー成分とを取り除くために、移動平均法を用いてＦＩＲ（有限インパルス応答）バンドパスフィルタを形成し、測定データの波形から微小振幅成分であるドリフト成分を抽出し、その波形を解析するようにしている。しかしながら、この技術では、解析可能な眼球運動成分は、注視時の微小振幅成分（ドリフト成分）に限られるという不具合があった。
【０００７】
また、移動平均法による波形の平滑化の場合には、波形が急激に変化する部分で、微小な位相のずれを生じ、その後の計算で誤差を生じるという問題点がある。
【０００８】
また、移動平均法による波形の平滑化の場合には、そのフィルタ特性はＦＩＲフィルタとなり、位相のずれは少ないが、周波数特性が良くないために、平滑化後の波形に高周波成分すなわちノイズ成分が混入する。そのため、平滑化後の波形に対して時間微分処理を行う場合、時間微分された波形ではノイズの効果が増強され、時間微分された波形の判別が難しいという問題点がある。
【０００９】
なお、従来の眼球制御系の評価方法としては、例えば、両目の眼球運動の時間微分の相互相関から眼精疲労を評価する方法（文献「吉野誠司他：“磁石変位センサによる両眼瞼振動の相互相関検出とＶＤＴ眼精疲労の測定”，電子情報通信学会ＭＢＥ９０−１５，第４１〜４８ページ，１９９０年」参照。）が知られている。しかしなから、この評価方法では、まず、時間微分の精度が悪いという問題点がある。また、相互相関の時間依存性は複雑に振る舞うので、その解釈には専門的な知識が要求されるという問題点がある。また、この相互相関のフーリエ変換から両眼の相互相関の周波数成分の時間依存性を計算し、眼精疲労を評価することも考えられるが、これらの計算には多くの時間を要し、結果の表示も３次元的な画像表示が必要となるという問題点がある。
【００１０】
本発明はかかる問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、ノイズ成分が少なく且つ所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出することができるようにした眼球制御系情報検出装置、およびノイズ成分が少なく且つ所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出し、この情報に基づいて眼球制御系の特性を解析する眼球制御系の解析方法を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の眼球制御系情報検出装置は、眼球制御系の時系列データを検出する検出手段と、ウェーブレット解析を用いて、検出手段によって検出された時系列データを平滑化して高周波成分が除去された成分を抽出する抽出手段と、抽出手段によって抽出された成分についての１階以上の時間微分データを求める時間微分データ演算手段と、時間微分データ演算手段によって求められた時間微分データの３次の統計量を演算する統計量演算手段とを備えたものである。
【００１２】
本発明の眼球制御系の解析方法は、眼球制御系の時系列データを検出する検出手段と、検出手段によって検出された時系列データを処理して眼球制御系の解析を行うコンピュータとを備えた眼球制御系情報検出装置における眼球制御系の解析方法であって、検出手段によって検出された眼球制御系の時系列データを入力するステップと、ウェーブレット解析を用いて時系列データを平滑化して高周波成分が除去された成分を抽出するステップと、抽出された成分についての１階以上の時間微分データを求めるステップと、この時間微分データの３次の統計量を演算し、この３次の統計量を用いて眼球制御系の特性を解析するステップとを含む処理をコンピュータが実行するものである。
【００１３】
本発明の眼球制御系情報検出装置では、検出手段によって眼球制御系の時系列データが検出され、抽出手段によって、ウェーブレット解析を用いて、検出手段によって検出された時系列データより所望の成分が抽出される。ウェーブレット解析を用いて時系列データより所望の成分を抽出することによって、ノイズ成分が少なく且つ所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出することが可能となる。
【００１４】
本発明の眼球制御系の解析方法では、眼球制御系の時系列データを検出する検出手段と、検出手段によって検出された時系列データを処理して眼球制御系の解析を行うコンピュータとを備えた眼球制御系情報検出装置において、コンピュータによって、ウェーブレット解析を用いて時系列データより所望の成分が抽出され、この成分を用いて眼球制御系の特性の解析が行われる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の第１の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の構成を示すブロック図、図２は図１におけるセンサ部の構成を示す説明図である。この図に示したように、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置は、眼球制御系の時系列データとして特に眼球運動の時系列データを検出するためのセンサ部１１と、このセンサ部１１の出力をアナログ−ディジタル（以下、Ａ／Ｄと記す。）変換するＡ／Ｄコンバータ１２と、このＡ／Ｄコンバータ１２の出力データを取り込み、後述する種々の処理を行うコンピュータ１３と、このコンピュータ１３による処理結果を表示する表示装置１４とを備えている。
【００１６】
センサ部１１は、強膜反射法（前出の吉松浩他の文献“水平両眼固視微動のドリフト成分のフラクタル次元解析”参照。）により眼球運動を測定するものであり、図２に示したように、眼球２０に対して赤外光を照射する発光ダイオード２１と、この発光ダイオード２１の左右両側に配置される２つのフォトダイオード２２，２３と、フォトダイオード２２，２３の各出力信号を用いて所定の演算を行い、時系列データとして出力する演算回路２４とを備えている。なお、左右両眼の眼球運動を測定する場合には、センサ部１１は片眼ずつ設けられる。センサ部１１は、例えばゴーグル型の保持部材に取り付けられ、被験者に保持部材を装着したときに、眼球２０の下側に配置されるようになっている。
【００１７】
フォトダイオード２２，２３は、それぞれ眼球の白目と黒目の境界における反射光量を検出するようになっている。演算回路２４は、眼球運動の水平方向成分の時系列データとしてフォトダイオード２２，２３の出力信号の差を出力し、眼球運動の垂直方向成分の時系列データとしてフォトダイオード２２，２３の出力信号の和を出力するようになっている。なお、この場合、特に眼球運動の垂直方向成分の時系列データは眼球運動に対して非線形になるが、その補正はコンピュータ１３によって行われる。
【００１８】
なお、眼球運動の測定は、強膜反射法によるものに限らず、例えば二重プルキニエ反射光法（文献「Ｔ．Ｎ．Ｃｏｒｎｓｗｅｅｔ，Ｈ．Ｄ．Ｃｒａｎｅ：“Ａｃｃｕｒａｔｅ ｔｗｏ−ｄｉｍｅｎｔｉｏｎａｌ ｅｙｅ ｔｒａｃｋｅｒｕｓｉｎｇ ｆｉｒｓｔ ａｎｄ ｆｏｕｒｔｈ Ｐｕｒｋｉｎｊｅ ｉｍａｇｅｓ”，ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＴＨＥ ＯＰＴＩＣＡＬ ＳＯＣＩＥＴＹ ＯＦ ＡＭＥＲＩＣＡ，ＶＯＬＵＭＥ６３，ＮＵＭＢＥＲ８，第９２１〜９２８ページ，１９９３年」参照。）を用いても良い。
【００１９】
Ａ／Ｄコンバータ１２は、所定のサンプリング周波数でセンサ部１１の出力をサンプリングしてディジタルデータに変換し、コンピュータ１３は、Ａ／Ｄコンバータ１２の出力データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行った後、眼球制御系の解析を行い、解析結果を表示装置１４に表示させるようになっている。本実施の形態におけるコンピュータ１３は、本発明における抽出手段およびフラクタル次元演算手段に対応する。
【００２０】
次に、図３に示す流れ図を参照して、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作および本実施の形態に係る眼球制御系の解析方法について説明する。まず、センサ部１１によって眼球運動を測定し、得られた時系列データを、Ａ／Ｄコンバータ１２によって所定のサンプリング周波数（例えば２００Ｈｚ）でディジタル化し、このＡ／Ｄコンバータ１２の出力データをコンピュータ１３に入力する（ステップＳ１０１）。なお、ここで、時系列データは、眼球運動の水平方向成分および垂直方向成分に対応する２次元データであり、任意の２次元座標系すなわち極座標系や直交座標系上の座標に相当する。また、時系列データは、例えば視線の方向（角度）を表し、この場合、単位は度（ｄｅｇ）である。
【００２１】
次に、コンピュータ１３は、入力した時系列データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行う（ステップＳ１０２）。具体的には、例えば、２次元データである時系列データのうちの一方の座標軸のデータをｘ（ｔ）（ただし、ｔは時間）としたとき、例えば１６３８４点の１次元の時系列データｘ（ｔ）に対し、９レベルまでのウェーブレット変換を行い、高周波成分を含む上位２または３レベルを除いたウェーブレット係数を用いてウェーブレット逆変換を行い、１次元の時系列データｘ（ｔ）の波形の平滑化を行う。これにより、純粋なノイズを除去することができると共に、例えば固視微動の各成分のうちのトレマー成分を除き、マイクロサッカード成分およびドリフト成分を抽出することができる。
【００２２】
次に、コンピュータ１３は、平滑化された時系列データを用いて眼球制御系の解析を行う（ステップＳ１０３）。本実施の形態では、この眼球制御系の解析においてフラクタル次元を計算する。フラクタル次元としては、例えば相関次元を用いる。時系列なサンプリングデータで簡単にフラクタル次元を計算する方法としては、例えば文献「Ｎ．Ｂ．Ａｂｒａｈａｍｅ他：Ｐｈｙｓ．Ｌｅｔｔ．，Ｖｏｌ．１１４Ａ（５），第２１７〜２２１ページ，１９８６年」に記載された方法があり、本実施の形態ではこの方法を使用する。
【００２３】
具体的には、コンピュータ１３は、まず、データの前処理として、１次元の時系列データｘ（ｔ）を適当なサンプリング周期でサンプリングして、離散的な時系列データ｛ｘi ＝ｘ（ｔi ）：ｉ＝１，２，…，Ｎ｝を生成する。次に、コンピュータ１３は、位相空間の次元の設定を行う。すなわち、離散的な時系列データを、順にｎ個毎に分割し、ｎ次元の擬似位相空間中のデータ点を生成する。ここでは、２次元の擬似位相空間を設定する例について説明する。この場合には、Ｘ1 （ｉ）＝（ｘi ，ｘi+1 ）（ただし、ｉ＝１，３，…，２ｍ＋１，…，Ｎ−１、あるいはｉ＝１，２，…，Ｎ−１）として、ｘi の対Ｘ1 を作成する。擬似位相空間上のＸ1 の軌跡は、トポロジカルには位相空間上の（ｘ（ｔ），ｖ（ｔ））（ただし、ｖ（ｔ）はｘ（ｔ）の時間微分（速度）を表す。）の軌跡と同等となる。次に、コンピュータ１３は、フラクタル次元としての相関関数の計算を行う。すなわち、前出のＮ．Ｂ．Ａｂｒａｈａｍｅ他の文献に記載された方法に従い、擬似位相空間上のデータ点の集合について、以下で定義する相関次元fracdim を計算する。
【００２４】
【数１】
fracdim ＝ｌｏｇ（Ｃ（ｒ））／ｌｏｇ（ｒ）
【００２５】
ただし、Ｃ（ｒ）は以下で定義される相関関数、ｒは相関距離である。
【００２６】
【数２】
Ｃ（ｒ）＝ｌｉｍ（１／Ｎ2 ）ΣＨ（ｒ−｜Ｘ1 （ｉ）−Ｘ1 （ｊ）｜）
【００２７】
なお、Ｈ（ｘ）は以下で定義されるヘビーサイドステップ（Ｈｅａｖｉｓｉｄｅｓｔｅｐ）関数である。また、ｌｉｍはＮ→∞の極限を意味し、Σはｉ≠ｊとなるｉ，ｊ（ただし、ｉ，ｊ：１，２，…，Ｎ）についての総和を意味する。
【００２８】
【数３】
Ｈ（ｘ）＝０（ｘ≦０のとき），Ｈ（ｘ）＝１（ｘ＞０のとき）
【００２９】
コンピュータ１３は、必要に応じて、以上のようにして計算されたフラクタル次元の値を予め測定しておいた標準的な健常者のフラクタル次元の値と比較する等の更なる解析を行い、フラクタル次元の値やフラクタル次元の比較結果等の解析結果を表示装置１４に表示させて（ステップＳ１０４）、動作を終了する。このように、眼球運動の時系列データのフラクタル次元を用いることによって、眼球制御系の特性を定量化することが可能となる。
【００３０】
なお、本実施の形態における眼球運動の測定では、停止した指標を注視させて微小な振幅の眼球運動（不随意運動）を検出するようにしても良いし、視線を移動させて大きな振幅の眼球運動（随意運動）を検出するようにしても良い。例えば、前出の吉野誠司他の文献に記載されている両眼の眼瞼運動の時間微分の相互相関から眼精疲労を評価する方法と同様にして、被験者の見る指標を振動させ、指標の動きに眼球運動、特にサッカードがどのように追従するかを測定し、その測定データについてフラクタル次元を計算するようにしても良い。もし、眼球運動が完全に指標の動きに追従すれば、そのフラクタル次元は１となる。
【００３１】
本実施の形態では、ウェーブレット解析によるデータの平滑化（以下、ウェーブレット平滑化とも言う。）を行っているが、ここで、図４ないし図８を参照して、その優位性について説明する。
【００３２】
まず、図４に、ウェーブレット平滑化のフィルタ特性を調べるために、乱数からなる時系列データをウェーブレット平滑化して得られたデータのパワースペクトルを示す。図４（ａ）はこのパワースペクトルを５０Ｈｚ以下の範囲で示し、図４（ｂ）は１０Ｈｚ以下の範囲で示したものである。これらの図に示したように、本実施の形態において実施したウェーブレット平滑化は、眼球運動の解析に必要な２０Ｈｚ以下ではほとんど平坦なフィルタ特性を持っている。図５（ａ）は、本実施の形態において測定して得られた眼球運動の時系列データのパワースペクトルを示したものである。このような時系列データに対して、図４の場合と同じフィルタ特性のウェーブレット平滑化を行って得られたデータのパワースペクトルを、図５（ｂ）では１００Ｈｚ以下の範囲で示し、図５（ｃ）では１０Ｈｚ以下の範囲で示す。特に図５（ｃ）から分かるように、眼球運動の時系列データに対してウェーブレット平滑化を行った後のデータは、１０Ｈｚ以下で１／ｆ様のパワースペクトルを示し、完全な乱数とは異なり、また、図４に示したようにウェーブレット平滑化は２０Ｈｚ以下ではほとんど平坦なフィルタ特性を持っていることから、フィルタにより生成された偽データでもないことが分かる。
【００３３】
次に、ウェーブレット平滑化と、従来の移動平均法を用いた平滑化とを比較する。なお、移動平均法を用いたバンドパスフィルタの例を示すものとしては、前出の吉松浩他の文献“水平両眼固視微動のドリフト成分のフラクタル次元解析”の図２（Ｆ．Ｉ．Ｒバンドパスフィルタのパワースペクトラム）および図７（眼球運動とそのドリフト成分のパワースペクトラム）がある。
【００３４】
図６（ａ）は注視時に測定して得られた眼球運動の時系列データの波形を示し、図６（ｂ）は図６（ａ）に示したデータに対してウェーブレット平滑化を行った後の波形を示し、図６（ｃ）は図６（ａ）に示したデータに対して移動平均法による平滑化を行った後の波形を示したものである。図６（ｄ）は図６（ｂ）に示した波形と図６（ｃ）に示した波形とを重ね合わせて示したものである。図６（ｄ）から分かるように、注視時では、ウェーブレット平滑化後の波形と移動平均法による平滑化後の波形の間に波形のずれ、すなわち位相のずれはほとんどない。
【００３５】
図７は視線を大きく動かしたときに測定して得られた眼球運動の時系列データの波形（符号３１）と、その移動平均法による平滑化後の波形（符号３２）を示したものである。図８は、図７の場合と同様に視線を大きく動かしたときに測定して得られた眼球運動の時系列データの波形（符号３３）と、そのウェーブレット平滑化後の波形（符号３４）を示したものである。図７と図８を比較して分かるように、移動平均法による平滑化の場合には、波形が急激に変化する部分で位相ずれを若干生じるが、ウェーブレット平滑化ではほとんど位相ずれを生じない。
【００３６】
このように、ウェーブレット平滑化では、注視時の微小な振幅の眼球運動に対しても、大きな振幅の眼球運動に対しても、精度良く、眼球運動の時系列データの平滑化が可能である。
【００３７】
ところで、これまでの説明では、フラクタル次元として相関次元を用いた例を挙げたが、フラクタル次元としては、文献「Ｙｏｓｈｉｍａｔｓｕ，Ｈ. ：“Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｅｙｅ Ｍｏｖｅｍｅｎｔ Ｗｈｅｎ Ｕｓｉｎｇ ａ Ｈｅａｄ−Ｍｏｕｎｔｅｄ Ｄｉｓｐｌａｙ”，ＳＩＤ９５ ＤＩＧＥＳＴ，２６，第３６８〜３７１ページ，１９９５年」に記載されているように、エントロピー、例えば１次情報エントロピーを用いても良い。１次情報エントロピーＨ1 は、以下のように定義される。
【００３８】
【数４】
Ｈ1 ＝−ΣＰi ｌｏｇ2 Ｐi
【００３９】
ただし、Ｐi は状態ｉをとる確率であり、Σは各状態ｉについての総和を意味する。本実施の形態における眼球運動の時系列データに当てはめると、時系列データの振幅毎の頻度を求め、各振幅を状態ｉ、各振幅をとる確率をＰi として、上式に従って１次情報エントロピーＨ1 を演算すれば良い。
【００４０】
また、眼球制御系の解析を行う場合、フラクタル次元の拡張概念としてマルチフラクタルという概念を用いても良い。この場合には、例えば、マルチフラクタル構造を特徴付けるｆ（α）スペクトル（文献「Ｔ．Ｃ．Ｈａｌｓｅｙ他：Ｐｈｙｓ．Ｒｅｖ.,Ａ３３，第１１４１〜１１５１ページ，１９８６年」参照。）を用いて位相空間中のフラクタル次元の分布を調べるようにする。具体的には、例えば、位相空間中のデータ点の測定が終了したら、位相空間を部分空間に分割した後、各部分空間でフラクタル次元を計算する。そして、横軸をフラクタル次元、縦軸をその頻度としてヒストグラムを作成し、表示装置１４に表示させる。眼球運動は単純なフラクタル構造ではなくマルチフラクタル構造である可能性もあるため、マルチフラクタルを用いた解析が有用となる可能性もある。
【００４１】
なお、以上のような眼球制御系の解析は、左眼と右眼のいずれか一方について行っても良いし、両眼について行っても良い。また、眼球運動の水平方向成分と垂直方向成分のいずれか一方について行っても良いし、両方について行っても良い。
【００４２】
以上説明したように、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置および眼球制御系の解析方法によれば、ウェーブレット解析を用いて眼球運動の時系列データを平滑化したので、ノイズ成分が少なく、且つ振幅のみならず位相についても所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出することが可能となる。そして、ウェーブレット平滑化後のデータを用いることによって、随意運動を含む眼球運動の情報をフラクタル次元解析やマルチフラクタルから効率良く且つ精度良く定量化することができる。その結果、非常に短時間の演算で、眼科あるいは精神神経科における臨床診断や治療の効果の確認等が可能となる。また、心理学の分野においては、視覚心理実験の際に眼球制御系の測定を併用することにより、視覚心理実験の結果をフラクタル次元を用いて定量的に評価することが可能となる。更に、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置によって検出される情報は、画像出力装置の画質評価にも活用することが可能である。
【００４３】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。本実施の形態は、第１の実施の形態のようにして計算されたフラクタル次元の時間依存性を解析することによって眼球制御系の特性を解析するようにした例である。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に示したようになる。なお、本実施の形態におけるコンピュータ１３は、本発明における抽出手段、フラクタル次元演算手段および時間依存性データ演算手段に対応する。
【００４４】
図９は、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。この動作では、まず、コンピュータ１３は、第１の実施の形態と同様に、測定によって得られた眼球運動の時系列データを入力し（ステップＳ２０１）、この時系列データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行い（ステップＳ２０２）、平滑化後のデータを用いてフラクタル次元を計算する（ステップＳ２０３）。次に、コンピュータ１３は、フラクタル次元の時間依存性を解析する（ステップＳ２０４）。具体的には、コンピュータ１３は、適当な時間間隔で、平滑後のデータを切り出し、各時間間隔毎に、その時間間隔内のデータに基づいてフラクタル次元の計算を行って、フラクタル次元の時間依存性を求める。次に、コンピュータ１３は、必要に応じて、以上のようにして計算されたフラクタル次元の時間依存性を予め測定しておいた標準的な健常者のフラクタル次元の時間依存性と比較する等の更なる解析を行い、解析結果を表示装置１４に表示させて（ステップＳ２０５）、動作を終了する。なお、フラクタル次元の時間依存性の表示は、例えば、横軸に時間、縦軸にフラクタル次元をとり、各時間間隔毎のフラクタル次元の値をプロットして行う。
【００４５】
このようにフラクタル次元の時間依存性を解析することにより、例えば視覚疲労の評価が可能となる。なお、本実施の形態においても、フラクタル次元としては、相関次元を用いても良いしエントロピーを用いても良い。また、マルチフラクタルを用いても良い。また、左右の各眼球について、それぞれ、眼球運動の水平方向成分および垂直方向成分の一方または両方の時系列データを同時に測定し、ウェーブレット平滑化を行った後、フラクタル次元の時間依存性を解析して、両眼の眼球制御系を含むシステムとしての総合的な指標を得るようにしても良い。なお、両眼の眼球運動のエントロピーの時間依存性を解析した例は、前出のＹｏｓｈｉｍａｔｓｕ，Ｈ. の文献に記載されている。本実施の形態におけるその他の構成，動作および効果は第１の実施の形態と同様である。
【００４６】
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。本実施の形態は、ウェーブレット平滑化後のデータの１階以上の時間微分データを求め、この時間微分データを用いて眼球制御系の特性を解析するようにした例である。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に示したようになる。なお、本実施の形態におけるコンピュータ１３は、本発明における抽出手段および時間微分データ演算手段に対応する。
【００４７】
図１０は、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。この動作では、まず、コンピュータ１３は、第１の実施の形態と同様に、測定によって得られた眼球運動の時系列データを入力し（ステップＳ３０１）、この時系列データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行う（ステップＳ３０２）。次に、コンピュータ１３は、眼球制御系の解析のために、平滑化後のデータの１階以上の時間微分データを計算する（ステップＳ３０３）。次に、コンピュータ１３は、必要に応じて、以上のようにして計算された時間微分データを用いて更なる解析を行い、解析結果を表示装置１４に表示させて（ステップＳ３０４）、動作を終了する。
【００４８】
ここで、図１１ないし図１５を参照して、本実施の形態においてウェーブレット平滑化後の時系列データを時間微分することの優位性について説明する。図１１（ａ）はウェーブレット平滑化後の時系列データを１階時間微分して得られた角速度の波形を示し、図１１（ｂ）はその角速度のヒストグラムを示したものである。図１０におけるステップＳ３０４では、例えばこれらの図に示したような表示を行う。一方、図１２（ａ）は移動平均法による平滑化後の時系列データを１階時間微分して得られた角速度の波形を示し、図１２（ｂ）はその角速度のヒストグラムを示したものである。移動平均法による平滑化後の時系列データから角速度を求めた場合には、図１２（ａ）より、角速度の波形の判別が難しいことが分かり、また、図１２（ｂ）より、角速度の分布にばらつきが生じており、ノイズの効果が増強されていることが分かる。これに対し、ウェーブレット平滑化後の時系列データから得られた角速度は、図１１（ａ）に示したような波形となり、角速度の波形の判別が容易であることが分かる。また、図１１（ｂ）より、角速度の分布が滑らかになっており、ノイズが十分除去されていることが分かる。
【００４９】
図１３（ａ）はウェーブレット平滑化後の時系列データを２階時間微分して得られた角加速度の波形を示し、図１３（ｂ）はその角加速度のヒストグラムを示したものである。図１０におけるステップＳ３０４では、例えばこれらの図に示したような表示を行う。一方、図１４（ａ）は移動平均法による平滑化後の時系列データを２階時間微分して得られた角加速度の波形を示し、図１４（ｂ）はその角加速度のヒストグラムを示したものである。移動平均法による平滑化後の時系列データから角加速度を求めた場合には、図１４（ａ）より、角加速度の波形の判別が難しいことが分かり、また、図１４（ｂ）より、角加速度の分布にばらつきが生じており、ノイズの効果が増強されていることが分かる。これに対し、ウェーブレット平滑化後の時系列データから得られた角加速度は、図１３（ａ）に示したような波形となり、角加速度の波形の判別が容易であることが分かる。また、図１３（ｂ）から、角加速度の分布が滑らかになっており、ノイズが十分除去されていることが分かる。
【００５０】
図１５（ａ）はウェーブレット平滑化後の時系列データの波形を示し、図１５（ｂ）は、図１５（ａ）に示したウェーブレット平滑化後の時系列データを１階時間微分して角速度を求め、横軸に角度、縦軸に角速度をとった位相空間上での（角度，角速度）の点の軌跡（リサージュ図形）を描いたものである。図１０におけるステップＳ３０４では、例えば図１５（ｂ）に示したような表示を行う。図１５（ｃ）は、本実施の形態との比較のために、移動平均法による平滑化後の時系列データを１階時間微分して角速度を求め、図１５（ｂ）と同様の軌跡を描いたものである。なお、同様の例が、前出の吉松浩他の文献“水平両眼固視微動のドリフト成分のフラクタル次元解析”の図８に示されている。図１５（ｂ）に示したように、ウェーブレット平滑化後の時系列データから求めた角速度の場合にはカオスのアトラクタ様の軌跡が描かれ、図１５（ｃ）に示したように、移動平均法による平滑化後の時系列データから求めた角速度の場合にはノイズ様の軌跡が描かれる。このことからも、ウェーブレット平滑化が、移動平均法による平滑化に比べてよりノイズを除去できることが分かる。
【００５１】
次に、図１６を参照して、図１５（ｂ）に示したような位相空間上での（角度，角速度）の点の軌跡の表示が眼球制御系の解析に有用であることを説明する。図１６（ａ），（ｂ）は共に位相空間上での（角度，角速度）の点の軌跡を描いたものである。図１６（ａ）ではアトラクタが小さくまとまっており、角度の振幅も角速度の振幅も小さい。一方、図１６（ｂ）ではアトラクタに拡がりがある。一般に、生体信号としては図１６（ｂ）の方が健康的な状態とされている。すなわち、眼球制御系として適度な眼球運動があり、注視位置も安定していることを意味する。このように、位相空間上での（角度，角速度）の点の軌跡の表示を行うことで、眼球制御系の定性的な評価を直感的に行うことが可能となる。なお、横軸に角度、縦軸に角加速度をとって、（角度，角加速度）の点の軌跡を表示するようにしても良い。
【００５２】
このように本実施の形態によれば、ウェーブレット平滑化後の時系列データを時間微分して時間微分データを求めるようにしたので、移動平均法による平滑化後の時系列を時間微分する場合に比べて精度の高い時間微分データを得ることができる。なお、上記説明では、ウェーブレット平滑化後の時系列データを１階および２階時間微分して角速度および角加速度を求め、これらを適宜の方法で表示するようにしたが、３階時間微分して角加速度の時間微分データを求めたり、あるいは４階以上の時間微分データを求め、適宜の方法で表示するようにしても良い。本実施の形態におけるその他の構成，動作および効果は第１の実施の形態と同様である。
【００５３】
次に、本発明の第４の実施の形態について説明する。本実施の形態は、ウェーブレット平滑化後の時系列データから視線の２次元的軌跡を求めると共に、ウェーブレット平滑化後の時系列データを１階以上時間微分して時間微分データを求め、視線の２次元的軌跡上に時間微分データをベクトルとして重ねて表示して、眼球制御系の特性を解析するようにした例である。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に示したようになる。なお、本実施の形態におけるコンピュータ１３は、本発明における抽出手段、時間微分データ演算手段および視線軌跡測定手段に対応する。
【００５４】
図１７は、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。この動作では、まず、コンピュータ１３は、第１の実施の形態と同様に、測定によって得られた眼球運動の時系列データを入力し（ステップＳ４０１）、この時系列データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行う（ステップＳ４０２）。次に、コンピュータ１３は、眼球制御系の解析のために、平滑化後のデータから視線の２次元的軌跡を計算し（ステップＳ４０３）、更に、平滑化後のデータの１階以上の時間微分データを計算する（ステップＳ４０４）。次に、コンピュータ１３は、解析結果の表示として、表示装置１４において、視線の２次元的軌跡上に時間微分データをベクトルとして重ねて表示して（ステップＳ４０５）、動作を終了する。
【００５５】
図１８（ａ）は、本実施の形態による解析結果の表示の一例を示したものである。この図は、図１７のステップＳ４０４で、平滑化後の時系列データの２階時間微分データすなわち角加速度を求め、ステップＳ４０５で、横軸に水平方向の角度、縦軸に垂直方向の角度をとった空間に視線の２次元的軌跡を表示すると共に、この軌跡上に、各時刻における角加速度をベクトルとして重ねて表示したものである。図１８（ｂ）は、本実施の形態との比較のために、移動平均法による平滑化後の時系列データの２階時間微分データすなわち角加速度を求め、図１８（ａ）と同様にして、視線の２次元的軌跡上に角加速度をベクトルとして重ねて表示したものである。図１８（ｂ）に示したように、移動平均法による平滑化後の時系列データから求めた角加速度の場合には、ベクトルの方向および絶対値にばらつきがあり不正確である。これに対し、図１８（ａ）に示したように、ウェーブレット平滑化後の時系列データから求めた角加速度の場合には、視線の２次元的軌跡に沿って角加速度が連続的に変化する様子が示され、軌跡の変化と整合する。
【００５６】
次に、図１９を参照して、図１８（ａ）に示したような表示方法が眼球制御系の解析に有用であることを説明する。図１９（ａ），（ｂ）は、略同一の大きさの振幅を持つウェーブレット平滑後の２種類の時系列データについて、それぞれ、角加速度を求め、視線の２次元的軌跡上に角加速度をベクトルとして重ねて表示したものである。これらの図から、（ａ）に比べて（ｂ）の方が、角加速度のベクトルの絶対値が総じて大きいことが分かる。これは、略同一の振幅と形状を持つ視線の軌跡であっても、角加速度すなわち眼球に加わる力または力積が異なる場合があることを示している。これらの力ないし力積は、眼球の運動を司る外眼筋に依るものであり、外眼筋の緊張度が高いほど、角加速度ベクトルの大きさが大きいと推定される。すなわち、（ａ）に比べて（ｂ）の方が外眼筋が緊張した状態であると推定される。従って、本実施の形態による表示方法によって表示された情報を観察することで、眼球制御系に働く力あるいは負荷を推定することができ、その結果、視覚疲労あるいは視覚的注意の程度等を定性的に推定、評価することが可能となる。
【００５７】
なお、上記説明では、視線の２次元的軌跡上に角加速度をベクトルとして重ねて表示するようにしたが、視線の２次元的軌跡上に角速度あるいは時系列データの３階以上の時間微分データをベクトルとして重ねて表示するようにしても良い。本実施の形態におけるその他の構成，動作および効果は第１の実施の形態と同様である。
【００５８】
次に、本発明の第５の実施の形態について説明する。本実施の形態は、ウェーブレット平滑化によって、眼球運動の時系列データから瞬き部分を除去、あるいは瞬き部分を検出するようにしたものである。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に示したようになる。
【００５９】
図２０（ａ）は、測定によって得られた眼球運動の時系列データの波形を示したものであり、この波形には、瞬きによって生じた振幅が大きく且つ急峻な変化である瞬き部分４１が含まれている。眼球運動の測定では、瞬きの検出と瞬きの除去の２点が重要であり、本実施の形態は、これらを行うものである。本実施の形態では、第１ないし第４の実施の形態と同様に、眼球運動の時系列データに対してウェーブレット平滑化を行う。これにより、図２０（ｂ）に示したように、瞬き部分４１を含む時系列データの波形から瞬き部分４１が自動的に除去されて、瞬き部分４１は自然に平滑化される。この平滑後の時系列データは、第１ないし第４の実施の形態と同様にして眼球制御系の解析に用いられる。
【００６０】
また、図２０（ｃ）は、図２０（ａ）に示したようなウェーブレット平滑化前の時系列データと図２０（ｂ）に示したようなウェーブレット平滑化後の時系列データとの差分をとったデータの波形を示したものである。このようにウェーブレット平滑化前後の時系列データの差分をとることにより、瞬き部分４２を抽出することができる。
【００６１】
このように、本実施の形態によれば、ウェーブレット平滑化によって、眼球運動の時系列データから瞬き部分を除去して自然な平滑化を行うことが可能となると共に、眼球運動の時系列データから瞬き部分を容易に検出することも可能となる。本実施の形態におけるその他の構成，動作および効果は第１ないし第４の実施の形態と同様である。
【００６２】
次に、本発明の第６の実施の形態について説明する。本実施の形態は、ウェーブレット平滑化後の時系列データから視線の２次元的位置を求めると共に、ウェーブレット平滑化後の時系列データを１階以上時間微分して時間微分データを求め、更に、この時間微分データの３次の統計量であるスキューネス（ｓｋｅｗｎｅｓｓ；歪度）を計算し、視線の２次元的位置上に、時間微分データの３次の統計量をベクトルとして重ねて表示して、眼球制御系の特性を解析するようにした例である。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に示したようになる。なお、本実施の形態におけるコンピュータ１３は、本発明における抽出手段、視線位置測定手段、時間微分データ演算手段および統計量演算手段に対応する。
【００６３】
図２１は、本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。この動作では、まず、コンピュータ１３は、第１の実施の形態と同様に、測定によって得られた片眼または両眼の眼球運動の時系列データを入力し（ステップＳ５０１）、この時系列データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行う（ステップＳ５０２）。次に、コンピュータ１３は、眼球制御系の解析のために、平滑化後のデータから視線の２次元的位置を計算し（ステップＳ５０３）、次に、平滑化後のデータの１階以上の時間微分データを計算し（ステップＳ５０４）、更に、この時間微分データの３次の統計量であるスキューネスを計算する（ステップＳ５０５）。次に、コンピュータ１３は、解析結果の表示として、表示装置１４において、視線の２次元的位置上に、時間微分データの３次の統計量（スキューネス）をベクトルとして重ねて表示して（ステップＳ５０６）、動作を終了する。
【００６４】
ここで、本実施の形態において使用する３次の統計量（スキューネス）について説明する。この３次の統計量は、データの統計分布の偏り具合を表すものであり、具体的には、以下の式で表される。
【００６５】
【数５】
（１／Ｎ）Σ［（ｘj −＜ｘ＞）／σ］3
【００６６】
なお、上式において、Ｎはデータの個数、ｘj は各データ、＜ｘ＞はデータｘj の平均値、σはデータｘj の標準偏差を表し、Σは全てのｊについての総和を意味する。
【００６７】
図２２は、上述の３次の統計量を定性的に説明するための説明図である。この図において、横軸はデータｘj の値（右方向が正方向、左方向が負方向）、縦軸は頻度である。この図に示したように、データｘj の分布が、正方向について大きな値を多く含む分布のときは３次の統計量は正の値をとり、負方向について大きな値を多く含む分布のときは３次の統計量は負の値をとる。
【００６８】
次に、本実施の形態による眼球制御系の特性を解析の具体例について説明する。この例では、被験者に所定の位置に表示される指標を注視させて、センサ部１１によって眼球運動を測定し、得られた時系列データを、Ａ／Ｄコンバータ１２によって所定のサンプリング周波数（例えば１００Ｈｚ）でディジタル化し、このＡ／Ｄコンバータ１２の出力データをコンピュータ１３に入力する。なお、ここで、時系列データは、眼球運動の水平方向成分および垂直方向成分に対応する２次元データであり、任意の２次元座標系すなわち極座標系や直交座標系上の座標に相当する。また、時系列データは、例えば視線の方向（角度）を表し、この場合、単位は度（ｄｅｇ）である。
【００６９】
次に、コンピュータ１３は、入力した時系列データに対してウェーブレット解析によるデータの平滑化を行う。具体的には、例えば、２次元データである時系列データのうちの一方の座標軸のデータをｘ（ｔ）（ただし、ｔは時間）としたとき、例えば１６３８４点の１次元の時系列データｘ（ｔ）に対し、９オーダのダウベシウズ（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ）のマザーウェーブレットを用いてウェーブレット変換を行い、高周波成分を含む上位２または３レベルを除いたウェーブレット係数を用いてウェーブレット逆変換を行い、１次元の時系列データｘ（ｔ）の波形の平滑化を行う。その後、コンピュータ１３は、平滑後のデータから視線の２次元的位置を計算し、次に、平滑化後のデータを２階時間微分して注視時の眼球運動の角加速度を求め、この角加速度の３次の統計量（スキューネス）を計算する。次に、コンピュータ１３は、解析結果の表示として、表示装置１４において、視線の２次元的位置上に、角加速度の３次の統計量をベクトルとして重ねて表示する。
【００７０】
上述の眼球運動の測定条件は、以下の通りである。眼球運動の測定方式には二重プルキニエ反射光法を用い、片眼について測定する。サンプリング周波数は１００Ｈｚ、測定時間は一つの指標につき５分間とする。Ａ／Ｄ変換および校正は、±１０ｄｅｇａｒｃ（角度における度）を１２ビットで量子化して行う。頭部の固定方法には、バイトボード（被験者の歯型を被験者に噛ませて被験者の頭部を固定する治具）を使用する。指標には、１ｍ前方に表示される１２ｍｉｎａｒｃ（角度における分）の赤の指標を使用する。指標の方位は、正面を固視する第１眼位（水平指標位置０，垂直指標位置０）、第１眼位から視線をずらして上下左右を固視する第２眼位（水平指標位置±６，垂直指標位置０），（水平指標位置０，垂直指標位置±６）、および第１眼位から視線をずらして斜め上方および斜め下方を固視する第３眼位（水平指標位置±４．２４，垂直指標位置±４．２４）とする。なお、指標位置の単位はｄｅｇａｒｃである。被験者は成人男子２名とする。
【００７１】
以上の測定条件によって眼球運動を測定し、解析した結果の一例（被験者の１名についての解析結果）を、図２３に示す。この図は、横軸に水平指標位置、縦軸に垂直指標位置をとった空間に視線の２次元的位置を丸印で表示すると共に、この視線の２次元的位置上に、各指標注視時における眼球運動の巨視的な評価のために、各指標注視時における眼球運動の角加速度の大域的なオフセットを表すものとして、各指標注視時における眼球運動の角加速度の３次の統計量をベクトルとして重ねて表示したものである。この結果から、ほとんどの第２眼位および第３眼位に相当する位置の注視時に、角加速度の３次の統計量のベクトルは略第１眼位方向を向き、且つ第１眼位時に比べて大きな値を有していることが分かる。このことから、ほとんどの第２眼位および第３眼位に相当する位置の注視時に、巨視的に見てわずかながら、第１眼位方向への復元力を示唆する求心的な加速度が現れていると言える。ただし、図２３に示した例では、右および右下の眼位では瞬きが多く、解析不能であった。
【００７２】
このようにして、本実施の形態によれば、視線の２次元的位置上に、眼球運動の角加速度の３次の統計量のベクトルを重ねて表示することで、他の方法では、評価の難しい注視時の眼球運動に定常的に加わる微小な加速度を評価することが可能となる。
【００７３】
一方、正面以外の位置を注視し続けると、視覚疲労が生じることが知られている。従って、本実施の形態における眼球運動の解析方法は、従来の手法では検出が困難であった視覚疲労の客観的な評価に応用可能である。すなわち、例えば図２３に示した解析結果より、正面以外の位置を注視し続けると、眼球運動の角加速度の分布に第１眼位方向への偏りが発生し、眼球運動の角加速度の３次の統計量が大きくなることが予想されるので、眼球運動の角加速度の３次の統計量から視覚疲労の程度を推定することができる可能性がある。
【００７４】
このように本実施の形態によれば、ウェーブレット平滑化後の時系列データを時間微分して時間微分データを求め、更に、この時間微分データの３次の統計量（スキューネス）を計算し、視線の２次元的位置上に、時間微分データの３次の統計量をベクトルとして重ねて表示して、眼球制御系の特性を解析するようにしたので、注視時における眼球運動の定常的且つ微小な変化を定量化することが可能となり、これにより、例えば視覚疲労の程度の推定が可能となる。また、本実施の形態によれば、視線の２次元的位置上に、時間微分データの３次の統計量をベクトルとして重ねて表示するという表示方法を採用することで、注視時における眼球運動の定常的且つ微小な変化の定性的な評価が容易になる。
【００７５】
なお、上記説明では、視線の２次元的位置上に角加速度の３次の統計量をベクトルとして重ねて表示するようにしたが、視線の２次元的位置上に角速度あるいは時系列データの３階以上の時間微分データの３次の統計量をベクトルとして重ねて表示するようにしても良い。本実施の形態におけるその他の構成，動作および効果は第１の実施の形態と同様である。
【００７６】
なお、本発明は上記各実施の形態に限定されず、例えば、前出のＹｏｓｈｉｍａｔｓｕ，Ｈ. の文献に記載されているように、左右の各眼球について、それぞれ、眼球運動の水平方向成分および垂直方向成分の一方または両方の時系列データを同時に測定し、ウェーブレット平滑化を行った後、左右の各眼球の眼球運動間の相互相関を求め、この相互相関あるいはその時間依存性を解析して、両眼の眼球制御系を含むシステムとしての総合的な指標を得るようにしても良い。
【００７７】
また、本発明における眼球制御系の時系列データは、上記各実施の形態で示したような眼球運動の時系列データに限定されない。例えば、文献「Ｗ．Ｎ．Ｃｈａｒｍａｎ：“Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｉｎ ａｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｏｎ：ａ ｒｅｖｉｅｗ”，Ｏｐｈｔｈａｌ．Ｐｈｙｓｉｏｌ．Ｏｐｔ.,１９８８，Ｖｏｌ．８，第１５３〜１６４ページ」によると、眼球の焦点調節にも、眼球運動の場合の固視微動に相当する微震運動（調節微動）があり、ノイズとみなされている。そこで、この焦点調節の微震運動の解析に本発明を適用して、焦点調節における微震運動の時系列データを検出し、ウェーブレット解析を用いて所望の成分を抽出し、上記各実施の形態と同様にフラクタル次元の解析等を行っても良い。
【００７８】
また、文献「Ｓ．Ｆ．Ｓｔａｎｔｅｎ ａｎｄ Ｌ．Ｓｔａｒｋ：ＩＥＥＥ.,ＢＭＥ−１３，第１４０〜１５２ページ，１９６６年」によれば、通常の瞳孔運動に２Ｈｚ程度の周波数で常に存在するノイズ成分が確かめられている。そこで、この瞳孔運動の解析に本発明を適用して、瞳孔運動の時系列データを検出し、ウェーブレット解析を用いて所望の成分を抽出し、上記各実施の形態と同様にフラクタル次元の解析等を行っても良い。特に、瞳孔系は、自立神経系によりコントロールされており、眼科領域に限らず、精神疾患の診断や各種内科系疾患の治療効果の評価（定量化）に有用である。
【００７９】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１または２に記載の眼球制御系情報検出装置によれば、眼球制御系の時系列データを検出し、ウェーブレット解析を用いて、時系列データより所望の成分を抽出するようにしたので、ノイズ成分が少なく且つ所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出することが可能になるという効果を奏する。
【００８０】
また、ウェーブレット解析を用いて時系列データを平滑化して高周波成分が除去された成分を抽出するようにしたので、移動平均法による平滑化に比べて位相についても所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出することが可能となり、その結果、例えば、注視時の微小振幅の眼球運動に限らず、大きな振幅の眼球運動に対しても、精度良く眼球運動の時系列データを平滑化することが可能となるという効果を奏する。
【００８３】
また、ウェーブレット解析を用いて、時系列データより高周波成分が除去された成分を抽出し、この成分についての１階以上の時間微分データを求めるようにしたので、移動平均法による平滑化に比べて精度の高い時間微分データを得ることができるという効果を奏する。
【００８５】
また、更に、時間微分データの３次の統計量を求めるようにしたので、注視時における眼球運動の定常的且つ微小な変化を定量化することが可能となり、これにより、例えば視覚疲労の程度の推定が可能となるという効果を奏する。
【００８６】
また、請求項２記載の眼球制御系情報検出装置によれば、抽出された成分を用いて視線の２次元的位置を求めると共に、抽出された成分についての１階以上の時間微分データを求め、更に、時間微分データの３次の統計量を演算し、視線の２次元的位置上に３次の統計量をベクトルとして重ねて表示するようにしたので、請求項１記載の眼球制御系情報検出装置の効果に加え、注視時における眼球運動の定常的且つ微小な変化の定性的な評価が容易になるという効果を奏する。
【００９０】
請求項３記載の眼球制御系の解析方法によれば、眼球制御系の時系列データを検出する検出手段と、検出手段によって検出された時系列データを処理して眼球制御系の解析を行うコンピュータとを備えた眼球制御系情報検出装置において、コンピュータが、ウェーブレット解析を用いて、時系列データを平滑化して高周波成分が除去された成分を抽出し、抽出された成分についての１階以上の時間微分データを求め、この時間微分データの３次の統計量を演算し、この３次の統計量を用いて眼球制御系の特性を解析するようにしたので、注視時における眼球運動の定常的且つ微小な変化を定量化することが可能となり、これにより、例えば視覚疲労の程度の推定が可能となるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１におけるセンサ部の構成を示す説明図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。
【図４】乱数からなる時系列データをウェーブレット平滑化して得られたデータのパワースペクトルを示す特性図である。
【図５】眼球運動の時系列データおよびそのウェーブレット平滑化後のデータの各パワースペクトルを示す特性図である。
【図６】眼球運動の時系列データに対するウェーブレット平滑化と移動平均法を用いた平滑化とを比較するための特性図である。
【図７】視線を大きく動かしたときに測定して得られた眼球運動の時系列データの波形とその移動平均法による平滑化後の波形を示す特性図である。
【図８】視線を大きく動かしたときに測定して得られた眼球運動の時系列データの波形とそのウェーブレット平滑化後の波形を示す特性図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。
【図１０】本発明の第３の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。
【図１１】ウェーブレット平滑化後の時系列データから得られた角速度の波形とヒストグラムを示す説明図である。
【図１２】移動平均法による平滑化後の時系列データから得られた角速度の波形とヒストグラムを示す説明図である。
【図１３】ウェーブレット平滑化後の時系列データから得られた角加速度の波形とヒストグラムを示す説明図である。
【図１４】移動平均法による平滑化後の時系列データから得られた角加速度の波形とヒストグラムを示す説明図である。
【図１５】ウェーブレット平滑化後の時系列データの波形とウェーブレット平滑化後の時系列データに基づく位相空間上での点の軌跡と移動平均法による平滑化後の時系列データに基づく位相空間上での点の軌跡とを示す説明図である。
【図１６】ウェーブレット平滑化後の時系列データに基づく位相空間上での点の軌跡を示す説明図である。
【図１７】本発明の第４の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。
【図１８】本発明の第４の実施の形態による解析結果の表示の一例と比較例とを示す説明図である。
【図１９】本発明の第４の実施の形態による解析結果の表示の例を示す説明図である。
【図２０】本発明の第５の実施の形態における眼球運動の時系列データの波形とこの波形から瞬き部分を除去した波形および瞬き部分を抽出した波形を示す説明図である。
【図２１】本発明の第６の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作を示す流れ図である。
【図２２】本発明の第６の実施の形態において使用する３次の統計量について説明するための説明図である。
【図２３】本発明の第６の実施の形態による解析結果の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
１１…センサ部、１２…Ａ／Ｄコンバータ、１３…コンピュータ、１４…表示装置
Claims (4)
- 眼球制御系の時系列データを検出する検出手段と、
ウェーブレット解析を用いて、前記検出手段によって検出された時系列データを平滑化して高周波成分が除去された成分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された成分についての１階以上の時間微分データを求める時間微分データ演算手段と、
前記時間微分データ演算手段によって求められた時間微分データの３次の統計量を演算する統計量演算手段と
を備えたことを特徴とする眼球制御系情報検出装置。 - 前記抽出手段によって抽出された成分を用いて視線の２次元的位置を求める視線位置測定手段と、
前記視線位置測定手段によって求められた視線の２次元的位置上に前記統計量演算手段によって演算された３次の統計量をベクトルとして重ねて表示する表示手段とを、さらに備えた
ことを特徴とする請求項１記載の眼球制御系情報検出装置。 - 眼球制御系の時系列データを検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された時系列データを処理して眼球制御系の解析を行うコンピュータとを備えた眼球制御系情報検出装置における眼球制御系の解析方法であって、
前記検出手段によって検出された眼球制御系の時系列データを入力するステップと、
ウェーブレット解析を用いて前記時系列データを平滑化して高周波成分が除去された成分を抽出するステップと、
抽出された成分についての１階以上の時間微分データを求めるステップと、
この時間微分データの３次の統計量を演算し、この３次の統計量を用いて眼球制御系の特性を解析するステップと
を含む処理を前記コンピュータが実行する
ことを特徴とする眼球制御系の解析方法。 - 前記コンピュータの処理ステップとして、
前記抽出された成分を用いて視線の２次元的位置を求めるステップと、
前記求められた視線の２次元的位置上に前記３次の統計量をベクトルとして重ねて表示手段に表示するステップと
をさらに含む
ことを特徴とする請求項３記載の眼球制御系の解析方法。
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