JP6247722B1 - ジオプター値予測システム、ジオプター値予測方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】将来のジオプター値を定量的に予測するジオプター値予測システム、ジオプター値予測方法及びプログラムを提供する。【解決手段】ジオプター値予測システム１は、ジオプター値予測システム１は、Ｄb（現在のジオプター値）、Ａge（年令）、Ｓex（性別）及びＲＬ（眼球の左右）を入力する入力手段２と、Ｄb（現在のジオプター値）及びＡge（年令）に基づいて、interval（時間）が経過した後のジオプター値Ｄaを予測する計算手段３と、下記の将来のジオプター値の予測式及びテーブル値を記憶する記憶手段４と、予測したジオプター値を出力し、さらに、その予測したジオプター値に基づいて、勧めるメガネのジオプター値を出力する出力手段５と、を備える。Ｄa＝β0＋β1Ａge＋β2Ａge2＋β3Ａge3＋β4Ａge4＋β5Ｄb＋β6Ｓex＋β7ＲＬ【選択図】図１

Description

本発明は、ジオプター値予測システム、ジオプター値予測方法及びプログラムに関する。

近視は、人の眼球軸が異常に長く伸びていることに付随して起こる。軸伸長した眼球では、網膜が「正常な」焦平面から外れた位置にきてしまい、遠距離物体の結像点が網膜面上に位置せずに網膜より前方に置かれてしまうことになる。
近視・遠視・乱視の強さの度数は、ジオプター（diopter：レンズの度数）値で表記される。ジオプターとは、レンズの屈折力の単位（Ｄで表記）であり、マイナス表示（−Ｄ）は近視、プラス表示（＋Ｄ）は遠視である。正視の場合は±ゼロになる。

特許文献１には、患者の近視又は遠視の進行を遅鈍する方法が記載されている。特許文献１に記載の方法は、患者の眼の１種類以上のパラメータ、第１組のコンタクトレンズに対する患者の１種類以上の反応、又は、この両方の各種組合せに基づいて、第２組のコンタクトレンズ群から１個以上のコンタクトレンズをアイケア従事者が選択することで、第１組のコンタクトレンズ群により供与される利益と比較してより向上した臨床上の利益を患者にもたらすとする。
非特許文献１では、米オハイオ州立大学検眼学部を中心とした研究グループが、ジャマ（JAMA）オフサロモロジー誌で２０１５年４月２日に報告している。この研究グループは、さらに近視発症の予測に関して、考えられ得る危険因子を１３項目想定して確度の高いものを絞り込んでいる。検証の結果、視力の調査を始めた時点での低遠視性あるいは高近視性の屈折異常があるときに、一貫してその後の近視発症のリスクと関連し、眼科の検査で発見可能なものであるとする。

特表２０１３−５０１９６３号公報

「子どもの将来の近視は予測できる」、［online］、［平成２８年１月５日検索］、インターネット〈URL:https://www.mededge.jp/a/drge/12110〉

しかしながら、現在のジオプター値を計測して、それに最適なメガネを着用していただけであり、将来のジオプター値を定量的に予測するものではない。

そこで、本発明は、将来のジオプター値を定量的に予測するジオプター値予測システム、ジオプター値予測方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明のジオプター値予測システムは、現在のジオプター値Ｄb及び年令Ａgeを入力する入力手段と、入力された前記Ｄb及び前記Ａgeに基づいて、時間intervalが経過した後のジオプター値Ｄaを予測する計算手段と、を備えることを特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。

本発明によれば、将来のジオプター値を定量的に予測するジオプター値予測システム、ジオプター値予測方法及びプログラムを提供することができる。

本発明の実施形態に係るジオプター値予測システムの構成図である。 本発明の実施形態に係るジオプター値予測システムのデータの分布とその回帰曲線を示す図である。 本発明の実施形態に係るジオプター値予測システムのデータの分布とその回帰曲線を示す図である。 本発明の実施形態に係るジオプター値予測システムのジオプター値予測を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
（実施形態）
図１は、本発明の実施形態に係るジオプター値予測システムの構成図である。
本実施形態に係るジオプター値予測システム及び方法は、将来のジオプター値を予測するためのものである。

図１に示すように、ジオプター値予測システム１は、入力手段２と、計算手段３と、記憶手段４と、出力手段５と、を備える。入力手段２、計算手段３、記憶手段４、及び出力手段５は、例えばハードウェアを含むコンピュータから構成される。入力手段２は、例えば、入力インタフェースから構成されており、ポインティングデバイスなどのユーザ操作、外部記憶媒体や通信線やネットワークからのデータの取込を含む。出力手段５は、例えば、出力インタフェースから構成されており、ディスプレイなどの表示部やプリンタ、外部記憶媒体への書き出し、通信線への出力などを含む。

計算手段３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や専用回路から構成される。記憶手段４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュ（登録商標）メモリの記憶媒体から構成される。計算手段３がＣＰＵから構成される場合、その制御部を含むコンピュータによる計算処理は、ＣＰＵによるプログラム実行処理で実現する。また、そのコンピュータが含む記憶部は、ＣＰＵが指令し、そのコンピュータの機能を実現するためのプログラム（ジオプター値予測プログラムを含む）を記憶する。これによりソフトウェアとハードウェアの協働が実現される。

入力手段２は、Ｄb（現在のジオプター値）、Ａge（年令）、Ｓex（性別）及びＲＬ（眼球の左右）を入力する。
計算手段３は、Ｄb（現在のジオプター値）及びＡge（年令）に基づいて、interval（時間）が経過した後のジオプター値Ｄaを予測する。詳細には、計算手段３は、Ｄb、Ａgeを変数として、将来のジオプター値の予測式（式（４）（請求項２のＡgeの多項式）又は式（５））（後記）によってintervalごとにＤaを予測する。より詳細には、計算手段３は、Ｄb、Ａge、Ｓex（性別）、ＲＬ（眼球の左右）を変数として、上記Ａgeの多項式によってintervalごとにＤaを予測する。
記憶手段４は、将来のジオプター値の予測式（式（４）又は式（５））、及び当該予測式（式（４）又は式（５））のテーブル値（例えば〔表４〕参照）（後記）を記憶する。
出力手段５は、将来のジオプター値の予測式（式（４）又は式（５））により予測したジオプター値を出力し、さらに、その予測したジオプター値に基づいて、勧めるメガネ（コンタクトレンズを含む。以下同様）のジオプター値を出力する。

以下、ジオプター値予測システム１について詳細に説明する。
５年後のジオプター値の変化の予測について考察する。
５年の間隔のデータを準備した。５年の間隔のデータには、595,389のエントリ（116,549人の個人の来歴）がある。１つのエントリは、次式（１）から成る。

ＩＤ, ＲＬ, Ｓex, Ａge, Ｄb, Ｄa （１）
ただし、
ＩＤ：個人の識別記号
ＲＬ：右／左を１／２
Ｓex：男／女を１／２
Ａge：現在の年令
Ｄb：現在のジオプター値
Ｄa：期間経過後（５年後）のジオプター値

本発明者らは、年令に対するスプライン関数（つなぎ目で滑らかな補間関数）の導入による改善が非常に大きいことに着目した。また、Ｄbに対するスプライン関数の導入による改善も大きいことに着目した。

スプライン関数のプロットは、図２及び図３に示される。
図２は、データの分布とその回帰曲線を示す図であり、横軸は「現在の年令」（Ａge）、縦軸は「５年後のジオプター値−現在のジオプター値」（Ｄa−Ｄb）である。
図２に示すように、若い頃は近視が急に進行し、高齢になると遠視が緩やかに進行することが分かる。

図３は、データの分布とその回帰曲線を示す図であり、横軸は「現在のジオプター値」（Ｄb）、縦軸は「５年後のジオプター値」（Ｄa）である（都合により図３のＤaには定数が加算されている。）。
図３に示すように、傾きがほぼ一定の直線状であることから、変化が「現在のジオプター値」に依存しない、つまり時系列として定常的であることが分かる。

予測について説明する。予測のモデルとして二次元スプラインによるものが良いと考えられる。しかし、計算コストを考慮すると、実用的なモデルは一次元スプラインによるものであり、その予測値は、次式（２）になる。

Ｄa＝−0.4112653＋0.9871306Ｄb＋s(Ａge)＋0.0288855Ｓex＋0.0032082ＲＬ （２）
ただし、s(Ａge)：年令に対するスプライン関数

Ｄbの係数は約１である。このモデルは、年令に対して非線形であり、平均二乗誤差において線形モデルを１０．８％改善することができる。そして、ジオプター値が５年の間一定であるという仮定と比較するならば、このモデルは予測誤差が４２．５％減少する。その予測の信頼区間の幅は、ジオプター値において約２である。

［任意の年の後のジオプター値予測］
任意の年の後のジオプター値の予測ついて述べる。元になるデータセットは、時間間隔が５年より長い125,679のエントリを含む。何人かは複数の時点で測定されているので、より短い時間間隔は、５年の間隔データから推測することもできる。

前記式（１）と同様に、データを準備した。１つのエントリは、次式（３）から成る。
ＩＤ, ＲＬ, Ｓex, Ａge-1, ... , Ａge-n, Ｄ1, ... , Ｄn （３）
ただし、
Ａge-n：年令第ｎ才
Ｄn：第ｎ才におけるジオプター値

式（３）において、１つのエントリに、ｎ個のジオプター値があり、このためｎ（ｎ−１）／２個の年間隔があり、年間隔の数は、極めて大きく、全体で、3,930,164のカウントから成る。

〔表１〕は、各年間隔の数を示している。

データ全体から、期間０年のデータ、すなわち、同一年令における複数のジオプター値、を除外した。すなわち、使用した年間隔のデータの数は、3,930,164−35,367＝3,894,797である。
式（３）、〔表１〕に示すデータから、１−１０年後のジオプター値を予測するモデルを作成することができる。

モデルは、式（２）、及び次式（４）の年令に関する多項式回帰
Ｄa＝β0＋β1Ａge＋β2Ａge²＋・・・＋βiＡgeⁱ＋β5Ｄb＋β6Ｓex＋β7ＲＬ
（４）
ただし、ｉ＝２〜５の整数
について検証した。
これらのモデルによる結果は、〔表２〕に示される。

ただし、
interval：２回のジオプター値の測定の年間隔
Ｄb：Ｄb（前のジオプター値）をＤa（後のジオプター値）の予測量としたときのRMSE（平方根平均二乗誤差）の推定値（以下E_bという。）
s：年令のs（スプライン関数）を用いたＤaの予測量のRMSEの推定値（以下E_sという。）
R_by_s：(E_b−E_s）／E_b（年令のスプライン関数を用いることによる誤差の減少率に相当する）
2：年令の２次関数を用いたＤaの予測量のRMSEの推定値
3：年令の３次関数を用いたＤaの予測量のRMSEの推定値
4：年令の４次関数を用いたＤaの予測量のRMSEの推定値（以下E_4という。）
R_by_4：(E_b−E_4）／E_b（年令の４次関数を用いることによる誤差の減少率に相当する）
5：年令の５次関数を用いたＤaの予測量のRMSEの推定値

〔表２〕の結果を参照すると、スプライン回帰に基づく予測は、interval≧４年においてR_by_s、すなわち、誤差の減少率が４０〜５０％に達している。
また、多項式回帰は、スプライン回帰よりわずかに悪い予測である。しかし、違いはわずかである。実際、４次多項式回帰による誤差の減少率R_by_4は、スプライン回帰による誤差の減少率R_by_sとほとんど同じである。違いは一般に１％未満である。
そして、多項式回帰の誤差の推定値である2,3,4,5を比較すると、大体5が一番小さいが、１０年では4が最小であることと、モデルの簡便性、誤差の低減は2〜4の間と比べて4〜5の間は僅かであることから、4が良いと結論した。

一般により高い次元の多項式は、より小さい誤差になるので、より高次の多項式を選べば良いように思える。しかしながら、実際のアプリケーションに対しては、下記の理由から、４次多項式を用いることが好ましい。まず、４次多項式は、単純な計算機で計算することができる。また、４次多項式回帰による誤差の減少は十分に満足されるものである。
４次多項式による予測の９５％の信頼区間の幅は、〔表３〕に示す値となる。

［将来のジオプター値の予測式］
将来のジオプター値の予測式（Ａgeの多項式）は、次式（５）の一般式によって示される。ただし、係数は、〔表４〕のテーブルで与えられる。式（５）のジオプター値の予測式は、Ａgeに関する４次関数であり、本発明者らが初めて開示するものである。

Ｄa＝β0＋β1Ａge＋β2Ａge²＋β3Ａge³＋β4Ａge⁴＋β5Ｄb＋β6Ｓex＋β7ＲＬ
（５）
ただし、
Ｄa：期間経過後のジオプター値
βn：各年令と多項式の各項により示される表の値をとる係数
Ａge：現在の年令
Ｄb：現在のジオプター値
Ｓex：男／女を１／２
ＲＬ：右／左を１／２

以下、上述のように構成されたジオプター値予測システム１の動作について説明する。
図４は、ジオプター値予測システム１のジオプター値予測を示すフローチャートである。本フローは、例えば、計算手段３を構成するＣＰＵにより実行される。
まず、ステップＳ１で入力手段２は、Ｄb（現在のジオプター値）、Ａge（年令）、Ｓex（性別）及びＲＬ（眼球の左右）を入力する。入力手段２は、例えば、ポインティングデバイスなどのユーザ操作、外部記憶媒体や通信線からのＤb（現在のジオプター値）、Ａge（年令）データの取り込みである。
次いで、ステップＳ２で計算手段３は、記憶手段４に格納されている将来のジオプター値の予測式（式（５））、及びテーブル値（〔表４〕）を読み出す。

次いで、ステップＳ３で計算手段３は、Ｄb、Ａge、Ｓex（性別）、ＲＬ（眼球の左右）を変数として、Ａgeの多項式（式（５））によってinterval（時間）ごとに、intervalが経過した後のジオプター値Ｄaを予測する。
次いで、ステップＳ４で出力手段５は、予測したジオプター値を出力し、さらに、その予測したジオプター値に基づいて、勧めるメガネのジオプター値を出力する。出力手段５は、例えば、表示部やプリンタに予測したジオプター値及び勧めるメガネのジオプター値を出力する。外部記憶媒体への書き出し、ネットワークなどの通信線への出力を含む。

以上説明したように、本実施形態のジオプター値予測システム１は、Ｄb（現在のジオプター値）、Ａge（年令）、Ｓex（性別）及びＲＬ（眼球の左右）を入力する入力手段２と、Ｄb（現在のジオプター値）及びＡge（年令）に基づいて、interval（時間）が経過した後のジオプター値Ｄaを予測する計算手段３と、将来のジオプター値の予測式（式（５））及びテーブル値（〔表４〕）を記憶する記憶手段４と、予測したジオプター値を出力し、さらに、その予測したジオプター値に基づいて、勧めるメガネのジオプター値を出力する出力手段５と、を備える。
本実施形態では、計算手段３は、Ｄb、Ａge、Ｓex（性別）、ＲＬ（眼球の左右）を変数として、将来のジオプター値の予測式（式（５））及びテーブル値（〔表４〕）によってintervalごとにＤaを予測する。

また、ジオプター値予測システム１のジオプター値予測方法では、現在のジオプター値Ｄb及び年令Ａgeを入力する入力ステップと、記憶手段３から将来のジオプター値の予測式（式（４）又は式（５））及びテーブル値（例えば〔表４〕）を読み出し、入力された前記Ｄb及び前記Ａgeに基づいて、Ｄb、Ａge、Ｓex（性別）、ＲＬ（眼球の左右）を変数として、将来のジオプター値の予測式（式（４）又は式（５））及びテーブル値（例えば〔表４〕）によってintervalごとにＤaを予測する計算ステップと、予測したジオプター値を出力し、さらに、その予測したジオプター値に基づいて、勧めるメガネのジオプター値を出力する出力ステップと、をコンピュータにより実行する。

これにより、将来（例えば５年後）のジオプター値を予測することができる。更に、その予測に合わせて着用するメガネのジオプター値を出力することができる。将来のジオプター値を予測することで、将来の近視等のリスクを推し量ることができ、また事前に対応が可能となる。

本発明は上記の実施形態例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、他の変形例、応用例を含む。

また、ジオプター値予測システム、ジオプター値予測方法は、計算機能を独立したハードでもよいし、ジオプター値予測システムにおけるソフトウェアでもよい。また、ジオプター値予測システム、ジオプター値予測方法及びプログラムの計算、演算処理はコンピュータのプログラムでなくとも、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等を用いてもよい。

また、各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated
Circuit）カード、ＳＤ（Secure Digital）カード、光ディスク等の記録媒体に保持することができる。また、本明細書において、時系列的な処理を記述する処理ステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）をも含むものである。
また、上記実施の形態では、ジオプター値予測システム及びジオプター値予測方法という名称を用いたが、これは説明の便宜上であり、名称はジオプター値予測装置、ジオプター値算出方法等であってもよい。

１ ジオプター値予測システム
２ 入力手段
３ 計算手段
４ 記憶手段
５ 出力手段

Claims (9)

1. 現在のジオプター値Ｄb及び年令Ａgeを入力する入力手段と、
   該入力手段によって入力された前記Ｄb及び前記Ａgeに基づいて時間intervalが経過した後のジオプター値Ｄaを予測する計算手段と、
   該計算手段によって計算された前記Ｄaを出力する出力手段と
   を備えることを特徴とするジオプター値予測システム。
2. 前記計算手段は、前記Ｄb及び前記Ａgeを変数として、Ａgeの多項式によって前記intervalごとに前記Ｄaを予測することを特徴とする請求項１記載のジオプター値予測システム。
3. 前記計算手段は、前記Ｄb、前記Ａge、性別Ｓex、眼球の左右ＲＬを変数として、前記Ａgeの多項式によってintervalごとに前記Ｄaを予測することを特徴とする請求項２記載のジオプター値予測システム。
4. 前記Ａgeの多項式、及び当該Ａgeの多項式のテーブル値を記憶する記憶手段を備えることを特徴とする請求項２記載のジオプター値予測システム。
5. 前記出力手段は、前記Ａgeの多項式により予測したジオプター値に基づいて勧めるメガネのジオプター値を出力することを特徴とする請求項２記載のジオプター値予測システム。
6. 前記Ａgeの多項式は、前記Ａgeに関する４次関数であることを特徴とする請求項２記載のジオプター値予測システム。
7. 前記Ａgeの多項式は、次の数式
   Ｄa＝β0＋β1Ａge＋β2Ａge²＋β3Ａge³＋β4Ａge⁴＋β5Ｄb＋β6Ｓex＋β7ＲＬ
   ただし、
   Ｄa：期間経過後のジオプター値
   βn：多項式の各項の係数
   Ａge：現在の年令
   Ｄb：現在のジオプター値
   Ｓex：男／女を１／２
   ＲＬ：右／左を１／２
   で表されることを特徴とする請求項２記載のジオプター値予測システム。
8. 現在のジオプター値Ｄb及び年令Ａgeを入力する入力ステップと、
   該入力ステップによって入力された前記Ｄb及び前記Ａgeに基づいて時間intervalが経過した後のジオプター値Ｄaを予測する計算ステップと、
   該計算ステップによって計算された前記Ｄaを出力する出力ステップと
   を備えることを特徴とするジオプター値予測方法。
9. コンピュータを、
   現在のジオプター値Ｄb及び年令Ａgeを入力する入力手段と、該入力手段によって入力された前記Ｄb及び前記Ａgeに基づいて時間intervalが経過した後のジオプター値Ｄaを予測する計算手段と、該計算手段によって計算された前記Ｄaを出力する出力手段とを備えるジオプター値予測システム
   として機能させるためのプログラム。