KR102576480B1 - 사람의 시력 측정 - Google Patents

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메디컨투어 메디컬 엔지니어링 엘티디.
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Abstract

임상 시력 측정에 있어서, 사람의 시력을 측정하기 위한 방법, 시스템 및 장치가 제공된다. 실시예에 따르면, 상기 시스템은 디스플레이 장치(41), 입력 장치(42) 및 컴퓨팅 장치(43)를 포함한다. 디스플레이 장치(41)는 상이한 크기의 기호 세트를 사람에게 디스플레이할 수 있다. 입력 장치(42)는 기호의 식별을 나타내는 사람의 응답을 수신할 수 있고, 컴퓨팅 장치(43)는, a) 기호들의 미리 계산된 유사도 값에 속하는 응답들에 값을 등록하고(S431), b) 각 기호 크기에 대한 인식률의 값을 계산하고(S432), c) 상기 인식률 값으로부터 측정된 시력을 결정할 수 있다(S433).

Description

사람의 시력 측정
본 발명은 일반적으로 임상 시력 측정(clinical visual acuity measurements)에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 사람의 시력 측정을 개선하기 위한 방법, 시스템 및 장치에 관한 것이나, 이에 한정되는 것은 아니다.
시력은 사람 눈의 지각 분해능을 설명하는 가장 중요한 안과적 수치이다. 이의 측정은 기호(글자, 숫자 또는 임의의 유형의 문자) 인식에 기초한다. 그러나, 인식은 눈의 광학 특성뿐만 아니라 인지 및 운동 능력에도 의존한다. 이러한 복잡성으로 인해, 시력 값은 정신적 상태, 피로 및 환경적 요인에 의해 영향을 받는다. 임상 실무에서, 종래의 측정은 시력 차트 또는 시력 검사표를 사용하여 수행된다. 사람의 임무는 라인 별로 점점 크기가 작아지는 기호를 정확하게 인식하는 것이다. 상기 "라인 할당" 채점 방법에 따르면, 시력 값은 50-60% 이상의 기호를 정확하게 인식하는 라인에 해당한다(참조: 1. 듀안 티.(Duane T.) (2006). 듀안의 임상 안과학(Duane's Clinical Ophthalmology), 리피콧 윌리암스 및 윌킨스(Lippincott Williams & Wilkins), CD-ROM 에디션(edition). http://www.oculist.net/downaton502/prof/ebook/duanes/index.html), 및 2. 국제 안과학 회의(International Council of Ophthalmology), 시각 기능 위원회(Visual Functions Committee)(1988). 시력 측정 표준(Visual Acuity Measurement Standard), ICO 1984, 이탈리아 안과학 저널(Italian Journal of Ophthalmology), II/I 1988, pp 1/15.)
시력의 십진 미터법은 V로 표시되며, 다음과 같이 정의된다.
여기서, 5α는 분(minutes of arc)에서 가장 작은 가시적 기호의 화각이다.
측정 결과는 글자(기호) 스타일/대조/컬러, 라인의 글자의 수, 방 및 차트의 조명, 테스트 거리 등과 같은 많은 환경적 파라미터에 의해 강하게 영향을 받는다. 파라미터 설정에 대한 국제 표준은 없지만, 다양한 전통적인 설정이 있다. 예를 들어, 당뇨망막병증의 초기 치료 연구(ETDRS; Early Treatment of Diabetic Retinopathy Study) 차트는 많은 임상 연구에서 사용되고, 미국 표준으로 간주된다(Duane, 2006; 국제 안과학 회의(International Council of Ophthalmology; OIC), 1984). 이는 각 라인에서 5개의 글자를 갖는 특별한 레이아웃을 가지며, 여기서 글자들 사이 및 라인들 사이의 간격은 글자 크기와 같다. 이는 모든 문자들에 대해 대략 동일한 가독성을 달성하기 위해 시력 측정들에 대해 특별하게 고안된 소위 SLOAN 문자들로 구현된다. 다른 설정들은 대부분의 국가들에서 대략적으로 균일하지만, 일부 경우들에서 매우 상이하다.
현재의 시력 검사표에서 글자의 크기는 라인 별로 대략 1/1.26×만큼 작아지고(즉, logMAR 스케일 상의 0.1), 이는 신속한 검사 사이클에 있어 변화의 정확도를 제한한다. 임상적인 루틴 검사와는 대조적으로, 임상 연구는 보다 높은 정확성과 더 우수한 반복성을 요구한다. 이러한 목적을 위해, 라인이 아닌 개별 글자들에 대한 답변들을 기초로 하는 몇 가지 채점 방법들이 존재한다("단일-글자" 채점). 가장 일반적인 실시에 따르면, 피검체에 보이는 마지막 라인의 logMAR 값은, 전통적으로 5개의 문자들이 라인에 있기 때문에, 각 문자 실수에 대해 0.02% 증가된다(0.02 = 0.1/5)(Kaiser, P. K. (2009) 시력 검사의 전향 평가: 임상 실무에 있어 스넬른 대 ETDRS 차트의 비교(a Comparison of Snellen Versus ETDRS Charts in Clinical Practice)(AOS 논문), 미국 안과학회 속기록, 107:311-324). 이 방법은 기록된 점수를 확실히 정제하지만, 획득된 수치는 앞서 제시된 라인 할당 채점의 통상 60% 확률 임계치에 상응하지 않기 때문에 해석하기가 어렵다.
종래의 단일-글자 채점에서, 검사자는 사람이 표시된 글자를 정확하게 인식하는지 여부를 등록한다. 이를 통해 인식의 단순한 사실, 또는 보다 정확하게는 인식 확률(P)이 테스트되어, 정답은 부정확한/정확한 답에 대응하는 0과 1에 의한 이진 방식으로 표현된다. 그러나, 현실의 상황은 더 복잡한데: 부정확한 답의 경우, 사람이 특정 글자를 전혀 보지 못하는지를 확신할 수 없다. 즉, "P" 및 "F"와 같은 유사한 문자들을 혼동하는 것은, "B" 및 "A"와 같이 완전히 다른 문자를 잘못 인식하는 것보다 더 나은 시력을 가지고 있음을 의미한다.
또한, 문서 US 2016089018은 시력을 측정하기 위한 시스템 및 방법이 제공되는 시력 측정에 관한 것이다. 상기 시스템은 표면 상에 시력 검사표의 글자의 컴퓨터 생성 이미지를 투사하도록 구성된 컴퓨터 또는 프로젝터를 포함한다(예를 들어, 컴퓨터 디스플레이 스크린 또는 벽면의 스크린, 및 제어 유닛). 컴퓨터 또는 프로젝터는 이미지들의 연속체로서 꾸준히 변화하는 크기를 갖는 시력 검사표의 글자들을 투사하도록 구성된다. 시험은 사람(환자)의 반응 시간을 보상하기 위해 양방향에서 시력 검사표의 글자 크기를 변화시킴으로써 수행된다. 예를 들어, 큰 시력 검사표의 글자로 시작하여, 환자가 더 이상 시력 검사표의 글자를 판독할 수 없을 때까지 크기가 꾸준히 감소된다. 그 다음, 테스트는 작은 시력 검사표의 글자로부터 시작하여 환자가 시력 검사표의 글자를 판독할 수 있을 때까지 크기를 꾸준히 증가시킴으로써 계속된다. 이러한 관련 기술의 문제점은 이 또한 서로 상이한 기호의 유사성을 고려하지 않는다는 점이다.
본 발명자들은 본 발명에 의해 시력 측정을 개선하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결할 뿐만 아니라, 이하의 설명에 대한 이해로부터 명백해질 다른 문제점들을 해결하는 방법, 시스템 및 컴퓨팅 장치에 관련된다.
이에 따라, 본 발명의 일 측면은 사람의 시력을 측정하는 방법을 제공한다. 상기 방법에서, 기호 세트는 디스플레이 장치상의 상이한 크기로 사람에게 디스플레이된다. 입력 장치에서, 사람의 응답이 수신된다. 응답은 기호의 식별을 나타낸다. 컴퓨팅 장치에서, a) 미리 계산된 기호의 유사성 값들에 속하는 응답들에 대한 값들이 등록되고, b) 각 기호 크기에 대한 인식률(RR)의 값이 계산되고, c) 인식률(RR)의 값들로부터의 측정된 시력이 결정된다.
다른 측면에서, 본 발명은 디스플레이 장치, 입력 장치 및 컴퓨팅 장치를 포함하는 시스템에 관한 것이다. 디스플레이 장치는 상이한 크기의 기호들의 세트들을 사람에게 디스플레이할 수 있다. 입력 장치는 기호들의 식별을 나타내는 사람의 응답을 수신할 수 있고, 컴퓨팅 장치는 a) 미리 계산된 기호들의 유사성 값에 속하는 응답들에 값들을 등록하고, b) 각각의 기호 크기에 대한 인식률 (RR)의 값을 계산하고, c) 인식률 (RR)의 값들로부터 측정된 시력을 결정할 수 있다.
또 다른 측면에서, 본 발명은 컴퓨팅 장치에 관한 것이다. 상기 컴퓨팅 장치는 프로세서 및 메모리를 포함한다. 상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령들을 포함하고, 이에 의해 상기 컴퓨팅 장치는 a) 미리 계산된 상기 기호들의 유사성 값들에 속하는 응답들에 값들을 등록하고, b) 각 기호 크기에 대한 인식률 (RR)의 값을 계산하고, c) 상기 인식률 (RR)의 값으로부터 측정된 시력을 결정하도록 동작한다.
본 발명은 또한, 컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨팅 장치로 하여금 상술된 방법의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
본 발명은 또한 상기 컴퓨터 프로그램을 포함하는 캐리어(carrier)에 관한 것으로서, 상기 캐리어는 전자 신호, 광학 신호, 무선 신호, 또는 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체 중 하나인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 기호(예컨대, 글자) 간의 유사도를 정량화하기 위해, 각 기호 쌍마다 미리 계산된 값인 "시력 검사표의 글자에 관한 상관도(optotype correlation)"(OC)의 양이 도입된다. 사전 계산이란, 이러한 값들이 사람의 응답에 앞서 계산된다는 것을 의미한다. OC 는 기호들을 통해 계산된 적절하게 변형된 피어슨 상관(Pearson's correlation) 값에 기초할 수도 있고, 상관도의 수학적 기반에서 이러한 기호의 특수성을 설명한다. OC의 가능한 값은 -1과 +1 사이의 간격을 커버하며 값이 클수록 더 유사성이 더 우수한 것에 속한다. 구체적으로, +1은 완벽한 매칭을 나타내며, 0은 임의 선택을 나타내고, -1은 두 기호가 서로 반대라는 것을 의미한다. 시력 측정 동안, 미리 계산된 OC 값들은 사람의 응답에 따라 동일한 크기의 각각의 기호에 대해 기록된다. 사람의 시각적 능력은 사람이 동일한 크기의 기호 세트에 대해 생성한 OC 값의 평균인 "인식률"(RR)의 값으로 정량화된다.
본 발명의 가장 중요한 장점은 시력 측정의 불확실성을 감소시킨다는 것이다.
본 발명의 보다 완전한 이해를 위해, 다음의 도면에 대한 상세한 설명을 참조하기로 한다:
도 1은 2개의 기호를 상관시키는 예이다;
도 2는 영어 알파벳의 처음 5개의 문자들에 대한 시력 검사표의 글자 상관도(optotype correlation)의 수치들의 예이다;
도 3은 인식률(RR) 및 역각(reciprocal angle of view)(ν) 사이의 관계의 일 예를 묘사한다;
도 4는 시력을 측정하기 위한 방법, 시스템 및 계산 장치의 일 예의 조합된 형상을 나타낸다;
도 5는 측정 방법의 일 예이다;
도 6은 컴퓨팅 장치의 일 예이다.
기호 간의 유사도를 정량화 하는 것은 상관 계산에 기반하여 수행될 수 있다. 이러한 메트릭은 "시력 검사표의 글자 상관도(Optotype Correlation)"(OC)라고 불린다. 상기 용어 "시력 검사표의 글자(optotype)"는 종래 기술에서의 기호, 문자 또는 숫자 등을 나타낸다. OC는 사람이 얼마나 정확하게 기호를 보는지에 의존해서는 안되며, 그 대신 사람에 따른 변형(person-specific artefact)을 피하기 위해 기호들을 그들의 원래 형태로 비교해야 한다. 또한, OC 값은 기호 크기에 의해 영향을 받을 수 없으며, 그 정의에서 기호의 형태만 고려되어야 한다. 이러한 목적을 위해, OC의 사전 계산은, 예컨대 영어 알파벳(alphael alphabet)의 대문자들의 이미지와 같은, 기호들의 비왜곡된 고해상도 흑백 이미지들에서 수행되고, 여기서 이미지들은 2차원 행렬로 표현된다. 이미지 비교를 위해 구체적으로 개발된 수학적 함수는 피어슨 상관(Pearson's correlation)이라고 불리며, 이는 2개의 그림의 유사성을 다음과 같은 하나의 스칼라 숫자(scalar number) 에 의해 특징짓는것이다:
상기 수학식에서, 및 는 비교하고자 하는 두 기호의 행렬이며, p 및 q 는 행렬들 사이의 상대적인 측면 시프트(lateral shift)를 나타내며, 는 의 평균값을 나타낸다. 픽셀 좌표는 x-y 및 p-q로 표시된다. 기호들의 행렬들은 이진 정사각형 행렬이며, 여기서 문자들은 150×150 개의 성분들(즉, 픽셀들)에 의해 커버된다. 흑색 기호의 셀은 0이며, 백색 배경 셀은 1로 표현된다. 각각의 기호는 사전-계산 동안 수치적인 변형(numerical artefact)을 피하기 위해 기호 주위의 추가적인 150 픽셀-폭의 백색 경계에 의해 둘러싸인다. ρ의 가능한 값은 -1과 +1 사이이며, +1은 동일한 행렬을 나타내고, 값이 클수록 더 관련된 행렬에 속하는 것을 나타내며, 0은 무작위 선택을 나타내고, -1은 두 행렬이 서로 반대라는 것을 의미한다. ρ의 값은 2개의 행렬이 서로에 대해 어떻게 시프트되는지에 크게 의존한다. 시력 검사표의 글자 상관을 정량화하기 위해, 본 발명자들은 상관값이 그 최대값에 있는 경우를 항상 선택하였다.
예를 들어, "L"과 "I"가 최대 상관 위치에 있는 도 1을 참조한다. 영역(11, 12, 13, 14)은 글자 "I"에 속하고, 영역(13, 15)은 글자 "L"에 속한다. 사람의 무작위 응답들에 대한 상관 값들의 분포가 거짓 응답들을 0으로 하는 보통의 표시와 일관되게 하기 위해, 상관들의 기대값(expected value)은 잘못된 인식들의 경우 0으로 수정된다. OC를 획득하는 방법은 다음과 같다:
여기서, 는 단위 값(unity value) 없이 피어슨 상관 분포의 기대값을 나타낸다. 상기 선형 변환은 오인의 기대값(expected value)이 영(zero)이고, 정확한 인식들이 단위(unity)로서 표현된다.
영문 알파벳의 처음 다섯 문자들에 대한 OC 의 수치들이, SLOAN 문자들의 경우에, 도 2 에 도시된다. 상기 OC 행렬은 영어 알파벳의 26문자 모두에 대해 대칭적인데, 이는 유사도 연산(similarity operation)이 그 변수들에 대해 교환 법칙이 성립함을 의미한다. 동일한 문자들의 경우, 즉, 행렬의 주 대각선에서, 값들은 단위(unity)이다. 또한, "B" 및 "E"'와 같은 보다 유사한 문자들의 시력 검사표의 글자에 관한 상관도는 (0.79)로, "A" 및 "B"와 같이 덜 유사한 문자들의 (-0.21)에 비해 크다. 상기 식으로부터, 작은 문자들의 경우(사람이 글자들을 전혀 보지 못할 때) 주어진 글자 크기에서 획득된 평균 시력 검사표의 글자 상관은 인식 확률과 동일하다. 검사 시 영어 알파벳의 26개의 문자들을 모두 사용하면, 인식 확률의 값은 P = 1/26
Figure 112019022516011-pct00011
0.04이다. 결과는 이 이론적 기대와 잘 일치한다: 단위 값을 가진 전체 OC 행렬의 평균 값은 0.04이다. 동시에, 큰 글자들의 경우, 사람이 문자의 모든 상세를 볼 때, 시력 검사표의 글자 상관관계 및 인식 확률 모두의 기대값은 1이다.
상술한 바에 따르면, OC의 평균값은 인식 확률(P)에 바로 필적하지만, 시각에 대한 더 많은 정보를 제공한다. 이러한 이유로, 인식 속도(rate of recognition, RR)로 불리는 주어진 기호 크기의 시력을 정량화하기 위해 새로운 메트릭이 제안된다:
이는 주어진 기호 크기에서 OC 값의 평균이다. 상기 중간 영역에서, 사람이 기호들로부터 약간의 흐림을 볼 때, RR은 항상 인식 확률(P)보다 다소 더 큰 것을 주목해야 한다. 도 3에서, 전형적인 측정의 RR 결과가 RR과 역각(reciprocal angle of view)(ν) 사이의 관계 의 명확한 이해를 위해 제시되고, 여기서 α는 기호의 크기에 비례한다. 도 3의 측정점은 명백하게 매끄러운 곡선에 의해 피팅(fitting)되는 궤적을 따른다. 현재 이러한 곡선의 형상에 대한 이론적인 설명이 없기 때문에, 분석형(analytical form)이 선택되고, 즉, 각 기호 크기의 RR 값에 피팅에 의해 함수가 계산된다. 주요 측면은 대략적인 피팅을 제공하는 것이므로, 소위 수퍼-가우시안(Super-Gaussian; SG) 함수가 사용되었다.
주어진 사람의 시력(V)은 자신의 등록된 RR 값에 피팅된 수퍼-가우시안 곡선으로부터 정확하게 결정될 수 있다: 측정된 시력은 RR이 주어진 임계치(RR0)와 동일한(또는 그 아래로 떨어진) 특정 기호 크기(ν0)에 대응한다. 이는 수학적으로 다음과 같이 표현될 수 있다.
.
도 4에서, 시력을 측정하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨팅 유닛의 예를 설명하기 위해 결합된 다이어그램이 제공된다. 디스플레이 장치(41)에서, 서로 상이한 크기의 기호 세트가 사람에게 디스플레이된다(S411). 기호들은 서로 상이한 크기의 문자들, 글자들 또는 시력 검사표의 글자들일 수 있다.
입력 장치(42)는 기호들의 식별을 나타내는 사람의 응답을 수신한다(S421). 응답은 입력 장치(42)에 입력된 기호들의 식별에 대한 음성 또는 촉각 반응일 수 있고, 따라서 입력 장치(42)는 예를 들어, 사람으로부터의 구강 답변을 수신하기 위한 음성 인식 모듈(421)을 갖는 마이크로폰일 수 있거나, 또는 기호들의 식별을 나타내는 사람의 응답을 수신하고 응답의 정보를 컴퓨팅 장치(43)에 전송하는 키보드와 같은 촉각 반응 인식 모듈(422)일 수 있다. 디스플레이 장치(41), 입력 장치(42) 및 컴퓨팅 장치(43)의 분리는 이들의 기능에 기초하며 이들이 구현되는 물리적 객체(entity)에 기초하지 않는다. 예컨대, 디스플레이 장치(41), 입력 장치(42) 및 컴퓨팅 장치(43)는 키보드, 노트북의 컴퓨팅 장치에 포함되거나 연결된 모니터 및 기호들의 이미지를 생성하기 위해 모니터를 제어할 수 있는 메모리를 갖는 프로세서를 갖는 단일 노트북에서 구현될 수 있다. 다른 구현에서, 디스플레이 장치(41)는 프로젝터에 의해 투영된 기호들의 이미지들을 표시하는 벽 상의 스크린일 수 있다. 프로젝터는 또한 노트북의 제어하에 있을 수 있지만, 다른 객체에 의해 동작될 수도 있다.
컴퓨팅 장치(43)에서, 사전에 계산된 기호들의 유사도 값에 속하는 응답들에 대한 값들이 등록된다(S431). 이 단계에서, 사람의 응답이 참(true)인 경우, 즉, 디스플레이 장치(41)에 디스플레이되는 기호의 식별이 응답과 일치하는 경우, "1"의 값이 등록된다. 반면, 사람의 응답이 거짓(false)인 경우, 사전 계산된 값이 등록된다. 이 사전 계산된 값은 도 2에 도시된 기호 쌍의 유사성에 대해 계산된 값과 동일하다. 바람직한 실시예에서, 유사성은 시력 검사표의 글자 상관(optotype correlation, OC)으로서 미리 계산될 수 있다. 예컨대, 표시된 기호는 "C"이고, 사람의 응답은 "C"이다. 이 경우, 등록값은 "1"이다. 표시된 기호가 "C"였으나, 사람의 응답이 "D"인 경우, 등록된 값은 열("C")과 행("D")의 필드에서의 값인 "0.46"이다. 다음 단계는 각 기호 크기에 대한 인식률(RR) 값의 계산이다(S432). RR은 각 기호 크기별로 등록된 값의 평균으로 계산될 수 있다.
다음 단계에서, 측정된 시력은 RR 값으로부터 결정된다(S433). 결정 과정은 각 기호 크기의 RR 값에 대해 피팅된 함수를 계산하고 RR 임계치(RR0)에 속하는 시력을 정의하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 시력 측정 방법의 유용성을 입증하고, RR0 조정 과정에 대한 데이터를 제공하기 위해, 환경 조건들이 엄격한 제어 하에 유지되는 특수한 측정 설정이 구현되었다. 디스플레이 장치의 기능을 구현하는 컴퓨터 스크린(LCD 모니터) 상에 기호들이 하나씩 사람에게 제시되었다. 테스트 거리는 조절 없는 측정을 보장하기에 충분히 크도록 선택되었다. 인간 눈의 피사계 심도(depth of field)는 1/4 디옵터(diopter)이며, 이는 테스트 거리가 4 미터보다 커야 함을 의미한다. 0.265 밀리미터의 픽셀 피치를 가진 인-플레인 스위칭(in-plane switching) LCD 모니터가 사용되었다. 기호들이 충분히 큰 해상도로 표시되기 때문에, 테스트 거리는 9.5 미터로 설정되었다. 이러한 비교적 큰 거리로 인해 임상측정에서 얻을 수 있는 것보다 시력 스케일(△logMAR)의 더 밀도 높은 샘플링이 가능해지며, 이는 결과의 오차를 더욱 감소시킨다. 측정을 위해, 기호의 스트로크 폭이 픽셀 피치의 정수배(integral multiple)가 되는 각각의 기호 크기(총 14개)가 사용되었다. 인간 동공이 포토픽(photopic) 조건보다 메조스코픽(mesoscopic)에서 더 넓기 때문에, 본 발명자들은 약 10 lux(즉, 3.2 cd/㎡ 평균 휘도)의 조도를 갖는 어두운 방에서 본 발명자들의 측정을 수행하였다. 이러한 환경에서, 굴절 오차들(색채(chromatic) 및 고차(higher order) 단색 수차들)은 시력에 대해 더 중요한 영향을 갖는다. 모니터의 휘도는 ICO 표준(최소 80 cd/m2)을 만족하는 90 cd/m2-s이었다. 이 방법의 일 예가 도 5에 도시되어 있다.
상기 프로그램의 가장 중요한 입력 파라미터(S51)는 디스플레이될 기호 크기 및 어느 크기에서 테스트된 기호의 수이다. PC 기반 설정의 주요 장점들 중 하나는 커스터마이즈된(customized) 측정을 수행할 수 있다는 것, 즉, 테스트 파라미터를 현재 검사되는 사람에 맞출 수 있다는 것이다. 또한, 넓은 시력 범위에서 사람들을 검사하는데 하나의 테스트 거리만으로 충분하여, 정확하고 신뢰성 있는 결과뿐만 아니라 용이한 구현이 가능하다. 측정 동안, 알고리즘은 기호 크기(S52) 및 기호 타입(S54)에 걸쳐 실행되고, 각각의 크기에서의 기호를 치환한다(S53). 이 방법으로, 사람이 기호의 순서를 암기할 수 없다. 알고리즘은 모니터 상에 기호를 출력하고 응답을 기다린다(S55). 응답을 가진 후에, 디스플레이 식별된 기호 쌍은 추가 분석을 위해 저장된다. 다음 테스트 기호는 항상 응답이 주어진 후에만 표시된다(S57). 상기 기호들은 1개씩 영구 백색 배경 상에 하나씩 나타나므로, 크라우딩(crowding)은 측정에 영향을 미치지 않는다. 이러한 "한번에 하나씩"의 표시 방법에 의해 모든 기호를 검사할 수 있다. 예컨대, 종래 기술에 따른 시력차트에서 일렬로 인쇄된 5개의 문자를 대신하여, 각 글자 크기별로 영문 알파벳의 26개의 모든 대문자를 모두 검사할 수 있다. 테스트 기호의 증가된 수로 인해, 이러한 설정은 임상 측정보다 더 많은 정보를 제공하며, 이는 통계적으로 결과의 오류를 감소시킨다. 더욱이, 예를 들어, 영어 알파벳의 모든 26개 글자들이 각각의 글자 크기들에서 검사된다는 사실은, 사람이 각 크기에서 완전히 동일한 작업을 해내야 한다는 것을 보정하여, 시력 스코어링의 신뢰도를 높인다. 14개의 글자 크기(시력 검사표의 정상 및 초시력(supernormal) 시력 범위, 즉, 0.2 내지 -0.4 logMAR 값을 커버함) 및 하나의 행에 26개의 시력 검사표의 글자에 대해, 측정은 대략 반시간이 걸린다.
측정 동안, 임상에서와 같이, 사람은 하나의 눈으로 모니터를 보고, 다른 눈은 속이 보이지만 불투명한 차폐물로 커버된다. 즉, 두 눈에 대해 시력이 별도로 결정된다. 동공 크기가 시력에 상당히 영향을 미치기 때문에, 본 발명자들은 디지털 카메라를 이용하여 시력 검사 동안 동공 직경을 연속적으로 제어하였다(S56). 시력 검사표의 글자 상관관계와 함께 반응을 등록하였고(S58), 인식 속도를 계산하였다(S59). RR에 기초하여, 시력이 결정된다(S60).
도 6에서, 컴퓨팅 장치(43)의 예가 도시된다. 컴퓨팅 장치(43)는 사람의 시력을 계산하기 위해 입력 장치(42)로부터 정보를 수신한다. 이 실시예에서, 컴퓨팅 장치(43)는 프로세서(431) 및 스토리지(432)를 포함한다. 상기 저장 장치(432)는 상기 프로세서(431)에 의해 실행 가능한 명령들을 포함하여, 이에 의해, 상기 컴퓨팅 장치(43)가 미리 계산된 기호들의 유사도 값에 속하는 응답에 값을 등록하고(S431), 각 기호 크기에 대한 인식의 비율의 값을 계산하고(S432), 그리고 상기 RR 값으로부터 측정된 시력을 결정하도록 동작한다(S433). 컴퓨팅 장치(43)는 또한 각각의 기호 크기에 대한 등록된 값들의 평균으로서 RR을 계산하고(S432), RR 값들로부터 측정된 시력을 결정하도록 동작한다(S433). 상기 결정하는 단계(S433)는 각각의 기호 크기의 RR 값들에 대한 함수 피팅(fitting)을 계산하고 RR 임계치 RR0에 속하는 시력을 정의하는 단계들을 포함할 수 있다.
컴퓨팅 장치(43)는, 적어도 하나의 프로세서(431)에 의해 실행될 때, 컴퓨팅 장치(43)로 하여금, 미리 계산된 기호들의 유사성 값에 속하는 응답에 값을 등록하고(S431), 각각의 기호 크기에 대해, RR 값을 계산하고(S432), 그리고 RR 값들로부터 측정된 시력을 결정하는 단계(S433)들을 수행하게 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램에 의해 동작된다.
컴퓨팅 장치(43)는, 미리 계산된 기호들의 유사도 값에 속하는 응답에 값을 등록하는 단계(S431), 각각의 기호 크기마다 RR 값을 계산하는 단계(S432), RR 값들로부터 측정된 시력을 결정하는 단계(S433) 각각을 수행하기 위해, 적어도 등록부(4321), 연산부(4322) 및 결정부(4323)를 포함하는 저장 장치(432)를 포함한다.
본 발명의 바람직한 실시예들이 첨부 도면들에 도시되고 전술한 상세한 설명에서 설명되지만, 본 발명은 개시된 실시예들에 한정되지 않고, 하기의 청구항들에 의해 구현되고 정의되는 바와 같이, 본 발명으로부터 벗어나지 않고 시력 측정을 위한 수많은 재배치들, 변형들, 및 치환들을 가질 수 있다.

Claims (18)

  1. 사람의 시력을 측정하는 방법으로서,
    디스플레이 장치(41)에서, 서로 상이한 크기의 기호 세트를 사람에게 디스플레이하는 단계(S411);
    입력 장치(42)에서, 주어진 기호 크기의 각 기호들의 세트의 각각의 표시된 기호에 대해 식별된 기호를 나타내는 사람의 응답을 수신하는 단계(S421); 및
    컴퓨팅 장치(43)에서,
    a) 각 응답에 대해 미리 계산된 유사도 값을 등록하는 단계(S431)로서, 상기 미리 계산된 유사도 값은 상기 응답에서 나타나는 상기 표시된 기호와 상기 식별된 기호를 구성하는 한 쌍의 기호들에 대해 계산되며,
    b) 각 기호 크기에 대해 상기 등록된 값으로부터 인식률(RR)의 값을 계산하는 단계(S432), 및
    c) 인식률(RR)의 값으로부터 측정된 시력을 결정하는 단계(S433)를 포함하는 사람의 시력을 측정하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 기호는 서로 상이한 크기의 문자, 글자 또는 시력 검사표의 글자인 사람의 시력을 측정하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 응답은 상기 입력 장치(42)에 입력된 상기 기호의 식별에 대한 음성 또는 촉각 반응인 사람의 시력을 측정하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 미리 계산된 유사도 값은, 기호의 쌍들에 대해 계산된 상관도 값인 사람의 시력을 측정하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 상관도 값은,
    시력 검사표의 글자 상관도 OC이고,
    가 모든 기호에 대한 피어슨 상관 분포이며 가 단위 값이 없는 피어슨 상관 분포에 대한 기대값을 나타내는 경우 의 수학식에 의하여 계산되는 사람의 시력을 측정하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 RR은 각 기호 크기 별로 등록된 값의 평균으로 계산되는 사람의 시력을 측정하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 RR 값으로부터 측정된 시력을 결정하는 단계는,
    각 기호 크기의 RR 값에 대해 피팅된 함수를 계산하는 단계; 및
    상기 RR 값에 대해 피팅된 함수의 임계치(RR0)에 속하는 시력으로서 상기 측정된 시력을 정의하는 단계를 포함하는 사람의 시력을 측정하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 RR 값에 대해 피팅된 함수는 수퍼-가우시안(SG) 함수인 사람의 시력을 측정하는 방법.
  9. 사람의 시력을 측정하는 시스템으로서,
    디스플레이 장치(41), 입력 장치(42) 및 컴퓨팅 장치(43)를 포함하되,
    상기 디스플레이 장치(41)는 서로 상이한 크기의 기호 세트를 사람에게 디스플레이하도록 구성되며,
    상기 입력 장치(42)는 주어진 기호 크기의 각 기호들의 세트의 각각의 표시된 기호에 대해 식별된 기호를 나타내는 사람의 응답을 수신하도록 구성되고,
    상기 컴퓨팅 장치(43)는,
    a) 각 응답에 대해 미리 계산된 유사도 값을 등록하고, 상기 미리 계산된 유사도 값은 상기 응답에서 나타나는 상기 표시된 기호와 상기 식별된 기호를 구성하는 한 쌍의 기호들에 대해 계산되며,
    b) 각 기호 크기에 대해 상기 등록된 값으로부터 인식률(RR)의 값을 계산하고, 또한
    c) 인식률(RR)의 값으로부터 측정된 시력을 결정할 수 있는 사람의 시력을 측정하는 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 장치(43)는 상기 기호의 이미지를 생성하도록 상기 디스플레이 장치를 제어할 수 있는 사람의 시력을 측정하는 시스템.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 디스플레이 장치(41)는 프로젝터에 의해 투사된 상기 기호의 이미지를 표시하는 스크린인 사람의 시력을 측정하는 시스템.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 디스플레이 장치(41)는 상기 컴퓨팅 장치에 포함되거나 상기 컴퓨팅 장치에 연결된 모니터인 사람의 시력을 측정하는 시스템.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 입력 장치(42)는, 상기 기호의 식별을 나타내는 상기 사람의 응답을 수신하도록 동작하는 음성 인식 모듈(421) 또는 촉각 반응 인식 모듈(422)을 포함하는 사람의 시력을 측정하는 시스템.
  14. 사람의 시력을 계산하기 위해 입력 장치(42)로부터 정보를 수신하는 컴퓨팅 장치(43)로서,
    상기 컴퓨팅 장치(43)는 프로세서(431) 및 저장 장치(432)를 포함하고,
    상기 저장 장치(432)는 상기 프로세서(431)에 의해 실행가능한 명령들을 포함하며,
    상기 명령에 의해 상기 컴퓨팅 장치(43)는,
    a) 주어진 기호 크기의 각 기호들의 세트의 각각의 표시된 기호에 대해 식별된 기호를 나타내는 사람의 각 응답에 대해 미리 계산된 유사도 값을 등록하고, 상기 미리 계산된 유사도 값은 상기 응답에서 나타나는 상기 표시된 기호와 상기 식별된 기호를 구성하는 한 쌍의 기호들에 대해 계산되며,
    b) 각 기호 크기에 대해 상기 등록된 값으로부터 인식률(RR)의 값을 계산하고,
    c) 인식률(RR)의 값으로부터 측정된 시력을 결정하도록 동작하는 컴퓨팅 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 장치(43)는 각각의 기호 크기에 대한 등록된 값의 평균으로서 RR을 계산하도록 동작하는 컴퓨팅 장치.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 장치(43)는,
    각 기호 크기의 상기 RR 값에 대해 피팅된 함수를 계산하고,
    RR 임계치에 속하는 시력을 정의하는 것에 의하여 상기 RR 값으로부터 측정된 시력을 결정하도록 동작하는 컴퓨팅 장치.
  17. 컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨팅 장치로 하여금 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터로 판독 가능한 프로그램이 저장된 저장매체.
  18. 삭제
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