WO2010061547A1 - 眼に関するシミュレーション装置 - Google Patents

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李和樹
山田高三
藤田京子
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学校法人日本大学
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    • G09B23/30—Anatomical models

Definitions

  • the present invention relates to a technique for simulating distortion of an image observed by an eye diseased person based on the amount of deformation of the retina in order to analyze the symptoms of the eye diseased person.
  • the eyeball As shown in FIG. 1, light passes through the cornea 11 and is focused by the crystalline lens 13 to project an image on the retina 15.
  • the light projected on the retina 15 is captured by a plurality of photoreceptor cells 19 present on the retina 15 and transmitted to the brain by the optic nerve 21 to recognize an image. Therefore, the image recognized by the brain is a combination of discrete data recognized by each photoreceptor cell 19, and it is considered that digital processing is performed from the viewpoint of information processing.
  • the macular part 17 has a crater-like concave shape with a width of about 0.5 mm and a depth of about 0.3 mm, and the density of photoreceptor cells in this part is far higher than other parts in the retina. It is considered to be the center of vision. Therefore, when the macular part 17 is abnormal due to some kind of disease, a phenomenon occurs in which the shape of the object to be seen appears to be deformed. This phenomenon is a symptom of an eye disease called metamorphosis. Known causes of this disease include the macular epithelium, macular hole, age-related macular degeneration, and central serous chorioretinopathy, and there are many patients with these diseases.
  • the abnormality of the shape of the macular region can be quantitatively measured by taking a fundus photograph, and thus the above-described disease can be diagnosed.
  • the Amsler test is a test method performed as follows using an Amsler chart as shown in FIG.
  • This chart is a method in which the chart is observed with one eye on the side to be diagnosed from a position of 30 cm, and the observed patient draws on the chart how this looks.
  • this method in the case of a patient who has no disease in one eye, it can be determined how the patient recognizes the image. However, if there is an abnormality in both eyes, this method uses the image recognized by the patient to the doctor. Can not know. In addition, even in the case of a patient having no abnormality in one eye, it is almost impossible to accurately draw an image recognized by the patient, so this method can only determine the deformation of the image only qualitatively.
  • the vertical and horizontal straight lines are displayed for each visual angle within a range of visual angles of 20 degrees from the central fixation target 2 in the vertical and horizontal directions, respectively, thereby forming a square lattice in a grid pattern. If the retina is deformed due to the influence of edema or the like, the straight line appears to be distorted due to distortion of the image reflected in the retina. By looking at the test chart 1 and seeing if there is a place where the straight line appears to be distorted, and by examining the degree of distortion, etc., a plurality of straight lines are arranged so that a plurality of straight lines for diagnosing metamorphosis form a checkered pattern There is a chart for examination of symptoms (see Patent Document 2).
  • JP 2001-149314 A Japanese Patent Laid-Open No. 2003-265412
  • a retina deformation analysis unit that mathematically analyzes a deformation amount of the retina before deformation based on a retina deformation shape, and the retina deformation analysis unit analyzes the retina
  • a photoreceptor cell movement analysis unit that mathematically analyzes the amount of photoreceptor cell movement before and after the deformation of the retina based on the deformation amount of the retina.
  • the eye simulation apparatus reproduces a distortion image that reproduces and outputs distortion of an image observed by a patient with an eye disease based on the movement amount of the photoreceptor cell analyzed by the photoreceptor cell movement analysis unit. You may have a part.
  • the retinal deformation analysis unit of the simulation device relating to the eye of the present invention is configured such that the retinal deformation analysis unit sets the line-of-sight direction as the vertical direction of the retina and the line-of-sight orthogonal direction as the horizontal direction of the retina. Assuming that the amount of movement in the direction is Z, the maximum value of the deformed retina is A, the distance in the horizontal direction from the origin is x, and the standard deviation in the probability density function is ⁇ , )
  • the amount of deformation of the retina of the eye disease person may be approximated.
  • a retina deformation analysis unit that mathematically analyzes a deformation amount of the retina before deformation based on a retina deformation shape, and the retina deformation analysis unit analyzes the retina
  • a visual cell movement analysis unit that mathematically analyzes the amount of movement of the visual cells before and after the deformation of the retina based on the amount of deformation of the retina. It can be numerically simulated.
  • the eye simulation apparatus reproduces a distortion image that reproduces and outputs distortion of an image observed by a patient with an eye disease based on the movement amount of the photoreceptor cell analyzed by the photoreceptor cell movement analysis unit. Therefore, it is possible to confirm the distortion of the image observed by the eye disease person.
  • the retinal deformation analysis unit of the simulation device relating to the eye of the present invention is configured such that the retinal deformation analysis unit sets the line-of-sight direction as the vertical direction of the retina and the line-of-sight orthogonal direction as the horizontal direction of the retina. Assuming that the amount of movement in the direction is Z, the maximum value of the deformed retina is A, the distance in the horizontal direction from the origin is x, and the standard deviation in the probability density function is ⁇ , )
  • the amount of deformation of the retina of the eye disease person is approximated, so that the amount of deformation of the retina of the eye disease person can be simulated using a mathematical expression based on a probability density function, and the amount of deformation of the retina is numerically expressed. It becomes possible.
  • the problem that it is impossible to numerically simulate the deformation of the retina of the eye diseased person and the disturbance of the optic nerve array caused thereby is the problem of the retina deformation amount of the eye diseased person and the vision before and after the retina deformation. It was solved by simulating and analyzing the amount of cell migration with mathematical formulas.
  • a diopter simulation device as an embodiment of a simulation device relating to the eye of the present invention will be described below.
  • FIG. 3 shows a functional block diagram of the diabetic simulation apparatus 101 of the embodiment of the present invention.
  • the metastasis simulation apparatus 101 includes functional blocks of an input unit 111, a retinal deformation analysis unit 113, a photoreceptor cell movement analysis unit 115, and a metamorphic image reproduction unit 117.
  • the input unit 111 receives an input of an image of a test chart observed by a patient with a dioptric disorder (eye disease patient).
  • a dioptric disorder eye disease patient
  • the retinal deformation analysis unit 113 analyzes the deformed shape of the retina of a patient with metastasis based on an image obtained by taking a fundus photograph or the like, and based on the probability density function the deformation amount with respect to the shape before the retina deformation. This is approximated by the expression (Expression 1; details will be described later).
  • the retinal deformation analysis unit 113 is based on the amount of deviation from the normal position, which is the amount of movement of the photoreceptor cells before and after deformation of the retina of the patient with metastasis obtained by the later-described photoreceptor cell movement analysis unit 115. It also has a function of analyzing the deformation amount.
  • the photoreceptor cell movement analysis unit 115 analyzes the amount of deviation from the normal position of the photoreceptor cell of the patient with metastasis from the amount of deformation of the retina analyzed by the retinal deformation analysis unit 113.
  • the photoreceptor cell movement analysis unit 115 has a function of analyzing the shift amount (movement amount) of the photoreceptor cell from the normal position based on the image of the test chart observed by the patient with metastasis accepted by the input unit. Have.
  • the metamorphic image reproduction unit 117 is observed by the patient with metastasis based on the shift amount (movement amount) of the photoreceptor cell from the normal position analyzed by the photoreceptor cell movement analysis unit 115. Reproduce and output image distortion.
  • the metastasis simulation device 101 obtains the amount of deviation of the photoreceptor cell from the normal position from the amount of deformation of the retina of the patient with metamorphosis, and based on the amount of deviation, the distortion of the image observed by the patient with metastasis is calculated. Has a function to reproduce. Further, as a reverse process, the metastasis simulation device 101 obtains a deviation amount from the normal position of the photoreceptor cell from the distortion of the image of the test chart observed by the patient with the diabetic and based on the deviation amount. It has both functions for obtaining the amount of deformation of the retina.
  • FIG. 4 shows an example of a shape to be recognized visually.
  • a black square is used for simplicity.
  • the actual eyeball has a function to sense not only the brightness of the image but also the color.
  • the hyperopia treated here is not deeply related to the color, and here the image is treated as simplified as black and white. It was to be.
  • the quadrangular shape passes through the cornea 11 as shown in FIG. 1 described above, and is projected onto the retina 15 in focus by the crystalline lens 13.
  • Many photoreceptor cells 19 exist in the vicinity of the macular portion 17 of the retina 15 and the arrangement is assumed to be random.
  • the image information input to each photoreceptor cell can be represented as shown in FIG. 6 by superimposing the shape of FIG. 4 projected on the retina 15 with FIG. 5 showing the arrangement of photoreceptor cells recognizing this. .
  • This is simple binarized information in which the black portion of the shape shown in FIG. 4 is black and the white portion is white.
  • the density of photoreceptor cells actually present in the retina is much higher than the density shown in FIG. 5, but for the sake of explanation, the density of photoreceptor cells is assumed to be low.
  • the black and white information of each photoreceptor cell shown in FIG. 6 is sent to the brain via the optic nerve, and the brain reconstructs the image information in consideration of the same photoreceptor cell arrangement shown in FIG. As a result, the shape shown in FIG. 4 is recognized.
  • the above is an outline of the function for visually recognizing an image.
  • FIG. 7 is a view similar to FIG. 5, but shows a case where only the photoreceptor cells regularly arranged on the X and Y axes move in the horizontal and vertical directions.
  • FIG. 8 shows information of each photoreceptor obtained by projecting the black square shown in FIG. 4 onto the retina in such a state.
  • FIG. 4 and FIG. This figure is almost the same as FIG. 6, but the information on the X and Y axes to which the photoreceptors have moved slightly changes.
  • the information shown by the photoreceptor cells in the positive direction (right side) on the X axis is white, white, black, black, black, three white and black connected from the center direction in FIG.
  • the number of blacks following white has decreased from three to two. This phenomenon also occurs in the negative direction of the X axis, and the same phenomenon occurs in both the positive and negative directions of the Y axis.
  • each photoreceptor cell obtained in this way is sent to the brain as in the case of FIG.
  • the brain reprocesses images based on data sent from photoreceptor cells, but the brain does not have information about the new arrangement of photoreceptor cells that have moved due to diseases such as age-related macular degeneration.
  • the image information is reprocessed based on the photoreceptor cell arrangement shown in FIG.
  • FIG. 9 shows a figure shape recognized by reprocessing based on the data of FIG. In this figure, as shown in FIG. 8, the photoreceptor cells on the X and Y axes are moving, and as a result, a deformed image in which both ends on the X and Y axes change from black to white is shown. Appears.
  • FIG. 10 summarizes the procedure for causing the above-described metastasis as a flowchart.
  • a disease occurs in the macular region (S1)
  • the shape of the retina is changed (S3), and this causes edema in the optic nerve array existing in the retina (S5).
  • S7 When an image is captured by the optic nerve in which this arrangement is found, sag occurs in the binarized information of each optic nerve (S7).
  • the binarized information found in this way is sent to the brain, and when the image is reprocessed based on the optic nerve array before it is found (S9), the image is deformed from the original image (S11). Visual disorders occur.
  • the apparatus for simulating diabetics 101 of the present invention proposes a simulation method and a simulator for quantitatively reproducing an image recognized by a patient who has developed dysbiosis based on the mechanism of occurrence of diarrhea described above. Yes.
  • FIG. 11 shows a cross-sectional view of the retina in the vicinity of the macular region showing the state of this deformation.
  • the straight line AOC shows the surface shape of the retina before deformation.
  • the curvature of the retina shown in FIG. 1 is not considered, but the idea is the same even when this curvature is considered. is there.
  • FIG. 11 a state in which the retina is deformed to the vitreous body 18 side of FIG. Since the shape change of the retina occurs three-dimensionally, the three-dimensional shape of the retina surface before and after deformation can be obtained by rotating this figure around the Z axis in FIG. For simplicity, in this case, the center of deformation is placed on the Z axis and is shown as being symmetric, but the same can be considered when the deformation is not symmetric.
  • FIG. 12 shows a part of the shape of the retina before and after the deformation shown in FIG. 11, in which photoreceptor cells are arranged at equal intervals.
  • T the interval between adjacent photoreceptor cells
  • X1, X2, X3, and X4 the case where the retina is deformed in the same manner as in FIG. 11 is shown, but in FIG.
  • the left end is not deformed and the right side is raised.
  • the photoreceptor cells X1 to X4 move in the upward Z-axis method, but assuming that the photoreceptor cells X1 and X4 do not move in the horizontal direction, the photoreceptor cells X2 and X3 each move to the right. Become. This is a result of keeping the interval between adjacent photoreceptor cells constant at T and changing the interval to T 'after deformation.
  • the photoreceptor cells existing in the AOC on the retina before deformation in FIG. 11 move not only in the Z-axis direction but also in the left-right direction (X-axis direction) when moving on the ADC after deformation. become.
  • the three-dimensional photoreceptor array rotated about the Z axis moves according to the principle explained in FIG. 12, and only the photoreceptor array explained in FIG. 7 occurs in the entire visual field. become.
  • the retinal deformity analysis unit 113 mathematically expresses the shape of the retina shown in FIG. 11 to propose a simulation method based on the principle shown in FIGS. is doing.
  • FIG. 13 shows a coordinate system used in the present invention.
  • the center of deformation shown in FIG. 11 is used as the origin
  • the Z axis is taken upward
  • the X axis and the Y axis are taken as horizontal axes
  • the retina is deformed in three dimensions.
  • the XZ cross section of FIG. 13, that is, the relationship between the X axis and the Z axis after deformation shown in FIG. 11, was assumed by a mathematical expression obtained by modifying the probability density function as shown in the following (Equation 1).
  • the line-of-sight direction is the vertical direction of the retina and the line-of-sight direction is the horizontal direction of the retina
  • Z is the amount of movement in the vertical direction
  • x is the distance from the origin. This distance is indicated not by a unit of length but by an integral multiple of the photoreceptor cell interval T shown in FIG. A is the maximum value of the deformed retina and corresponds to the length of OD in FIG.
  • ⁇ indicates a standard deviation in the probability density function, which means the width of the mountain shape in FIG. 11. When this is large, the mountain width becomes large and smooth, and when it is small, the peak is sharp at the center. It has a shape with FIG.
  • FIG. 15 shows that the photoreceptor movement analyzer 115 calculates the lateral movement of photoreceptor cells present on the deformed retina as shown in FIG.
  • the calculated amount of lateral movement of the optic nerve according to the calculation example of FIG. 14 is expressed as a positive value when the photoreceptor cell moves away from the origin, that is, in the direction in which the interval between photoreceptor cells increases.
  • the central photoreceptor cells do not move and exist at the same position as before the deformation, but the outer photoreceptor cells are in the direction in which the distance between them increases. It shows a tendency to move from the position where the number of cells is about 20 in the direction in which the interval between the photoreceptor cells is narrowed. It can be seen that the amount of movement of the photoreceptor cells thus obtained differs depending on the values of A and ⁇ indicating the deformation of the retina.
  • the distortion image reproduction unit 117 reproduces and outputs the distortion of the image observed by the patient with the dysmorphism based on the amount of movement of the photoreceptor cells described above.
  • FIG. 16 shows an example of a simulation result obtained by reproducing the above-described results according to the flowchart shown in FIG.
  • these figures show examples in the case of recognizing a vertical and horizontal lattice pattern similar to the Amsler chart shown in FIG.
  • examples of the three cases shown in FIGS. 14 and 15 ((A), (B), and (C) in FIGS. 14 and 15) are shown, but each was deformed due to the movement of photoreceptor cells. It can be confirmed that the image can be reproduced.
  • the simulator according to the present invention it is possible to reproduce an image recognized by a patient with metastasis by giving values of A and ⁇ indicating the amount of deformation of the retina. Further, FIG.
  • FIG. 17 shows an example of the result of the distortion image reproduction unit 117 simulating the distortion of characters by the same method. However, these are reproduced under the conditions of the fourth (FIG. 14 and FIG. 15 (D)) and the fifth (FIG. 14 and FIG. 15 (E)) in FIGS.
  • the reproduced image shown in black is deformed compared to the original image shown in gray.
  • the reconstructed image is smaller than the original one, but this is consistent with the patient's testimony that the image appears smaller with the deformation of the image caused by the deformation of the macular region. This is considered to prove the correctness of the simulation.
  • the present invention proposes a method of quantifying the deformation of the shape generated in the macular region due to a disease and reproducing the deformation (distortion) of the image recognized by the patient with metamorphosis based on this.
  • the shape of the macular deformation is symmetrical or rotated around the Z axis, but this simulation can handle not only this but also an asymmetric case. That is, in FIG. 14, the deformation of the macula is shown by a mathematical expression obtained by modifying the probability density function shown in (Expression 1). However, this deformation is not limited to this.
  • the deformation of the retina near the macula is
  • the simulation method proposed in the present invention can be applied as it is, for example, by a method that divides the surrounding area radially into a predetermined angle and defines them by equations having different A and ⁇ . From this point of view, as mentioned above, it is now possible to measure the abnormality of the shape of the macular region quantitatively by taking a fundus photograph, so this measurement result can be digitized and applied to this simulation. .
  • the simulation apparatus 101 enables the following.
  • the metamorphic image reproduction unit 117 outputs the distortion of the image observed by the patient with metamorphosis. Or the like can be recognized.
  • the retinal deformation analysis unit 113 can approximate the amount of deformation of the retina of the patient with metastasis using a mathematical expression (Formula 1) based on the probability density function, analysis of the amount of movement of photoreceptor cells, etc. In the acquisition of a change-of-view reproduction image, the analysis and the image can be easily acquired based on the above formula, and these values can be calculated at high speed.
  • a mathematical expression (Formula 1) based on the probability density function, analysis of the amount of movement of photoreceptor cells, etc.
  • the simulation apparatus 101 performs the above-described simulation based on the reverse flow, that is, based on the distortion of the image observed by the patient with metastasis, the shift amount (movement amount) of the photoreceptor cell from the normal position and the deformation amount of the retina. Can be analyzed.
  • Metamorphosis simulation device simulation device for eyes
  • Input Unit 111
  • Retinal Deformation Analysis Unit 113
  • Photocell Movement Analysis Unit 117

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Abstract

　変視症のシミュレーション装置において、変視症患者の網膜の変形及びそれにより起こる視神経の配列の乱れを数値的にシミュレート可能とする。本発明の変視症シミュレーション装置は、網膜の変形量を確率密度関数に基づいた式により数値化する方法により、視細胞の移動量を求め、該視細胞の移動量から、変視症患者が観察している画像の歪みを求めることにより課題を解決した。

Description

眼に関するシミュレーション装置
　眼疾患者の症状を解析するために網膜の変形量に基づいて眼疾患者の観察する画像の歪みをシミュレートする技術に関するものである。
　眼球では図１に示すように光が角膜１１を通過し，水晶体１３によって焦点を合わせて網膜１５に画像を投影する。網膜１５に投影された光は網膜１５上に複数存在する視細胞１９によって捉えられ，これを視神経２１によって脳に伝達して画像を認識する。したがって脳で認識する画像はひとつひとつの視細胞１９によって認識された離散的なデータを合成したものであり，情報処理という観点からするとデジタル処理が行われていると考えられる。
　網膜１５の中央部鼻側には脳につながる視神経２１が束となった視神経乳頭があり，その近傍には図１に示すように黄斑１７と呼ばれる部位がある。黄斑部１７は幅０．５ｍｍ程度，深さ０．３ｍｍ程度のクレータ状の凹形状をしており，網膜の中ではこの部分の視細胞の密度が他の箇所に比べて飛びぬけて高く，視力の中枢をなす箇所であると考えられている。したがって，何らかの疾患によって黄斑部１７に異常をきたすと，見ようとする物体の形状が変形して見えるという現象が起こる。この現象は変視症と呼ばれる眼疾患の症状である。この疾患の原因としては黄斑上膜，黄斑円孔，加齢黄斑変性，中心性漿液性脈絡網膜症などが知られており，これらの疾患を患う患者数は少なくない。
　黄斑部に異常をきたした場合には，眼底写真を撮ることによって黄斑部の形状の異常を定量的に測定することができるため，上述した疾患についての診断は可能である。しかしながら，この疾患を患っている患者自身が画像をどのように認識しているかについては，定量的に判断するのは難しく，医療の現場ではアムスラーテストが行われている。
　アムスラーテストとは図２に示すようなアムスラーチャートを用いて次のようにして行うテスト方法である。
　図２に示す格子状のチャートを準備する。このチャートの格子の数は２１本ずつで，その間隔は５ｍｍである。このチャートを３０ｃｍの位置から診断しようとする側の片目で観察し，観察した患者にこれがどのように見えるのかをこのチャート上に描いてもらうという方法である。この方法では片眼に疾患がない患者の場合では患者が画像をどのように認識しているかを判断できるが，両眼に異常がある場合は，この方法では患者が認識している画像を医師が知ることはできない。また，片眼に異常がない患者の場合においても患者が認識している画像を正確に描くことは不可能に近いので，この方法はあくまでも画像の変形を定性的にしか判断できない。
　また、従来技術として、所定の長さの複数本の点線からなり、これらの点線は、点間隔が最も狭い点線と、点間隔が最も広い点線と、これらの点線の点間隔の中間に属する点間隔を有する複数本の点線とからなることを特徴とする変視症用テストチャートがある（特許文献１参照）。
　また、中心の固視標２から、上下方向および左右方向にそれぞれ視角２０度の範囲において、視角１度毎に縦方向および横方向の直線が表示されることによって正方形の格子が碁盤目状に形成され、網膜が浮腫等の影響で変形している場合には、網膜に映る像が歪むことによって、直線が歪んで見えるので、被検者が固視標２の正面から片眼ずつ垂直方向に検査用チャート１を見て、直線が歪んで見えるところがあるかどうか、また歪みの程度等を調べることによって、変視症を診断する複数の直線が格子縞を形成するように配置された変視症検査用チャートがある（特許文献２参照）。
　しかし、これらは、変視症を検査するテストチャートについて、それらを用いることにより変視症の程度を簡易に測定することしかできない。
　変視症患者が見る画像の変形は上述したように黄斑部で発生するため，患者の視野の中央部で発生する。したがって，上述した疾患に基づく画像の変形がどの程度であるのかを医師が知ることができれば眼疾患のみならず，これに起因する精神的な不安等についてもケアーすることが可能になると考えられ，医師が定量的に患者の認識している画像を認識可能とすることは変視症の治療において非常に重要となる。
特開２００１－１４９３１４号公報 特開２００３－２６５４１２号公報
　眼に関するシミュレーション装置において、眼疾患者の網膜の変形及びそれにより起こる視神経の配列の乱れを数値的にシミュレートすることができなかった点である。
　本発明の眼に関するシミュレーション装置は、網膜の変形後の形状に基づいて前記網膜の変形前の形状に対する変形量を数学的に解析する網膜変形解析部と、前記網膜変形解析部が解析した前記網膜の変形量に基づいて前記網膜の変形前後での視細胞の移動量を数学的に解析する視細胞移動解析部とを有することを特徴とする。
　また、本発明の眼に関するシミュレーション装置は、前記視細胞移動解析部が解析した前記視細胞の移動量に基づいて、眼疾患者が観察している画像のゆがみを再現して出力する変視画像再現部を有してもよい。
　また、本発明の眼に関するシミュレーション装置の前記網膜変形解析部は、前記網膜変形解析部は、視線方向を前記網膜の上下方向とすると共に視線直交方向を前記網膜の横方向として、前記網膜の上下方向の移動量をＺ、変形した網膜の最大値をＡ、原点からの横方向の距離をｘ、確率密度関数における標準偏差をσとした場合に、確率密度関数に基づいた以下の（式１）
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
によって、前記眼疾患者の網膜の変形量を近似してもよい。
　本発明の眼に関するシミュレーション装置は、網膜の変形後の形状に基づいて前記網膜の変形前の形状に対する変形量を数学的に解析する網膜変形解析部と、前記網膜変形解析部が解析した前記網膜の変形量に基づいて前記網膜の変形前後での視細胞の移動量を数学的に解析する視細胞移動解析部とを有するため、眼疾患者の網膜の変形及びそれにより起こる視神経の配列の乱れを数値的にシミュレートすることを可能とする。
　また、本発明の眼に関するシミュレーション装置は、前記視細胞移動解析部が解析した前記視細胞の移動量に基づいて、眼疾患者が観察している画像のゆがみを再現して出力する変視画像再現部を有するため、眼疾患者が観察している画像のゆがみを確認可能となる。
　また、本発明の眼に関するシミュレーション装置の前記網膜変形解析部は、前記網膜変形解析部は、視線方向を前記網膜の上下方向とすると共に視線直交方向を前記網膜の横方向として、前記網膜の上下方向の移動量をＺ、変形した網膜の最大値をＡ、原点からの横方向の距離をｘ、確率密度関数における標準偏差をσとした場合に、確率密度関数に基づいた以下の（式１）
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
によって、前記眼疾患者の網膜の変形量を近似するため、眼疾患者の網膜の変形量を確率密度関数に基づいた数式を用いてシミュレートすることが可能となり、網膜の変形量を数値的に表すことが可能となる。
眼球の概念図である。 アムスラーチャートの例である。 本発明実施例の変視症シミュレーション装置の機能ブロック図である。 認識する形状の例である。 網膜上の視細胞の配列である。 各視細胞の情報である。 視細胞の配列のみだれの例である。 配列のみだれた視神経が得た情報である。 配列のみだれを認識せずに再処理した図形形状である。 本シミュレーションのフローチャートである。 黄斑部近傍の網膜の変形の模式図である。 網膜の変形前後の視細胞の位置の概念図である。 シミュレーションの座標系である。 網膜の段面形状の計算例である。 視細胞の横方向の移動量である。 変視症のシミュレーション画像である。 文字を再認識したシミュレーション画像である。
　眼に関するシミュレーション装置において、眼疾患者の網膜の変形及びそれにより起こる視神経の配列の乱れを数値的にシミュレートすることができないという問題点を眼疾患者の網膜の変形量及び網膜の変形前後での視細胞の移動量を数式によりシミュレートして解析することにより解決した。
　本発明の眼に関するシミュレーション装置の実施例としての変視症シミュレーション装置について以下に説明する。
　［構成］
　図３に本発明実施例の変視症シミュレーション装置１０１の機能ブロック図を示す。
　変視症シミュレーション装置１０１は、入力部１１１、網膜変形解析部１１３、視細胞移動解析部１１５、変視画像再現部１１７の機能ブロックを有する。
　入力部１１１は、変視症患者（眼疾患者）が観察したテストチャートの画像の入力を受け付ける。テストチャートについての元画像と変視症患者が観察した画像との違いの例については詳細を後述する。
　網膜変形解析部１１３は、眼底写真の撮影等により得られた画像に基づく変視症患者の網膜の変形後の形状について解析を行い、網膜の変形前の形状に対する変形量を確率密度関数に基づいた式（式１；詳細後述）により表して近似する。
　さらに、網膜変形解析部１１３は、後述の視細胞移動解析部１１５が求めた変視症患者の網膜の変形前後での視細胞の移動量である通常の位置からのずれ量に基づいて前記網膜の変形量を解析する機能をも有する。
　視細胞移動解析部１１５は、網膜変形解析部１１３が解析した網膜の変形量から、変視症患者の視細胞の通常の位置からのずれ量を解析する。
　さらに、視細胞移動解析部１１５は、入力部が受け付けた変視症患者が観察したテストチャートの画像に基づいて、視細胞の通常の位置からのずれ量（移動量）を解析する機能をも有する。
　変視画像再現部１１７は、前記視細胞移動解析部１１５が解析した変視症患者の視細胞の通常の位置からのずれ量（移動量）に基づいて、変視症患者が観察している画像のゆがみを再現して出力する。
　変視症シミュレーション装置１０１は、変視症患者の網膜の変形量から視細胞の通常の位置からのずれ量を求め、そのずれ量に基づいて変視症患者の観察している画像の歪みを再現する機能を有する。また、変視症シミュレーション装置１０１は、その逆の過程として、変視症患者が観察するテストチャートの画像の歪みから、視細胞の通常の位置からのずれ量を求め、そのずれ量に基づいて網膜の変形量を求める機能の両方を有する。
　［視覚による画像の認識－視細胞での図形の認識］
　視覚による画像の認識は次のようにして行われる。図４は視覚によって認識しようとする形状の例を示しており，この場合は簡単のために黒い四角形とした。なお，実際の眼球は画像の明暗のみならず色彩を感じる機能を持っているが，ここで扱う変視症は色彩とは深い関係が無いものと考え，ここでは画像を白黒と単純化して扱うことにした。この四角形の形状は，上述した図１のように角膜１１を通過し，水晶体１３によって焦点を合わせて網膜１５にこの形状が投影される。網膜１５の黄斑部１７近傍には多数の視細胞１９が存在し，その配列はランダムであろうと想像されるが，ここではこれらが網膜上で図５に示すようにXY平面状に規則正しく配列しているものと仮定している。なお，同図中の直線はそれぞれ網膜上のX，Y軸を表しており，両者が交差する原点は黄斑部１７の中心であると仮定している。
　網膜１５上に投影された図４の形状を，これを認識する視細胞の配列を示す図５と重ね合わすことにより，各視細胞に入力される画像情報を図６のように表すことができる。これは図４に示した形状の黒い所は黒，白い所は白という単純な２値化情報である。実際の網膜に存在する視細胞の密度は図５に示した密度に比べるとはるかに高いが，ここでは説明のために視細胞の密度を低いものと仮定して作図している。
　図６に示した各視細胞の白黒の情報はそれぞれ視神経を経由して脳に送られ，脳では予め準備された図５に示したものと同じ視細胞の配列を考慮して画像情報を再処理し，結果的に図４に示した形状を認識する。
　以上が視覚によって画像を認識する機能の概略である。
　［変視症による画像の認識］
　さて，以上に示した機能に基づいて黄斑部に疾患が生じた場合に，どのようにして変視症が発生するのかについて以下に述べる。
　上述した加齢黄斑変性等が発病すると，網膜の黄斑部近傍の形状が変化し，この変形に起因して図５に示した網膜上の視細胞の配列が変化してしまう。実際の配列の変化は大変に複雑であるため，ここでは簡単のために図７に示すように配列がみだれたものと仮定する。図７は図５と同様な図であるが，X，Y軸上に規則正しく配列している視細胞のみが左右上下方向に移動した場合を示している。
　このような状態で図４に示した黒い四角形を網膜上に投影して得た各視細胞の情報を示したのが図８である。ただし，この場合も図６と同様に図４と図７を重ね合わせて得た結果である。同図はほぼ図６と同様であるが，視細胞が移動したX，Y軸上の情報が若干変化している。すなわち，X軸上のプラスの方向（右側）の視細胞が示す情報は，図６では中心方向から白，白，黒，黒，黒，白と黒が３つつながっているが，視細胞の位置が変化した図８の場合では，白に続く黒の数が３つから２つに減少している。この現象はX軸のマイナスの方向でも生じており，またY軸のプラス・マイナスの両方向でも同じことが起こっている。
　このようにして得られた各視細胞の情報は図６の場合と同様に脳に送られることになる。脳は視細胞から送られてきたデータに基づいて画像を再処理することになるが，脳は加齢黄斑変性等の疾患によって移動した視細胞の新たな配列に関する情報を持っていないため，図５に示した視細胞の配列に基づいて画像情報を再処理することになる。図８のデータに基づいて再処理し，認識した図形形状を図９に示す。同図には図８に示したようにX，Y軸上の視細胞が移動しているため，これに伴ってX，Y軸上の両端部が黒から白に変化するという変形した画像が現れている。
　上述した例は理解を助けるために，X，Y軸上の視細胞のみを移動した単純な場合を示したが，実際に疾患が生じた場合には図７よりもより多くの視細胞がより複雑に移動するため，これに起因して画像が変形する変視症という症状が起こるものと考えられる。なお，網膜の変形と視細胞の移動との関係は以下で説明する。
　以上で説明した変視症が発生する手順をフローチャートとしてまとめたのが図１０である。先ず，黄斑部に疾患が発生（Ｓ１）すると網膜の形状が変化し（Ｓ３），これによって網膜内に存在する視神経の配列にみだれが生じる（Ｓ５）。この配列がみだれた視神経によって画像を捉えると，各視神経の２値化情報にみだれが発生する（Ｓ７）。このようにしてみだれた２値化情報が脳に送られて，みだれる前の視神経の配列に基づいて画像を再処理する（Ｓ９）と，画像がもとの画像から変形する（Ｓ１１）という変視症が生じる。
　本発明の変視症シミュレーション装置１０１は以上に示した変視症発生のメカニズムに基づいて変視症が生じている患者が認識する画像を定量的に再現するというシミュレーション方法ならびにシミュレータを提案している。
　さらに、本フローチャートを逆方向にたどることも可能である。すなわち、入力部１１１に変視症患者の観察するテストチャートの画像を入力し、それに基づいて視細胞の移動量を解析し、それに基づいて網膜の変形量を求めることも可能である。
　［網膜形状の変形］
　加齢黄斑変性等の疾患が生じると，図１に示した黄斑部の網膜の形状が変化する。図１１はこの変形の様子を示す黄斑部近傍の網膜の断面図を示している。同図において，直線AOCは変形前の網膜の表面形状を示しており，この場合は簡単のため図１に示した網膜の曲率は考えていないが，この曲率を考えた場合でも考え方は同じである。
　図１１においては何らかの疾患によって網膜が図１の硝子体１８側すなわち内側に変形した様子を曲線ADCで示している。網膜の形状変化は三次元的に発生するので，図１１のZ軸を中心にこの図を回転すれば変形前後の網膜表面の三次元形状を求めることができる。なお，簡単のためにこの場合は変形の中心をZ軸上に置き，左右対称である場合を示しているが，変形が対称でない場合も同じように考えることができる。
　網膜上には規則正しく視細胞が配列していることについては図５で示したとおりであり，網膜の形状が変形しようとしまいと視細胞の数は増減しない。また，隣り合う視細胞の間隔は等しいものと考えると，次のような考え方ができる。図１２は図１１に示した変形前後の網膜の形状の一部を示しており，そこには等間隔に視細胞が配置されている。まず，変形前では隣り合う視細胞の間隔はTで表しており，X１，X２，X３，X４の４つの細胞が存在すると仮定する。次に網膜が図１１と同様に変形した場合を示しているが，図１２では簡単のために左端は変形せず右側が盛り上がっている様子を示した。この場合X１からX４の視細胞は上向きのZ軸方法に移動するが，X１とX４の視細胞が左右方向に移動しないと仮定すると，X２，X３の視細胞はそれぞれ右方向に移動することになる。これは隣り合う視細胞間の間隔がTで一定であったものを変形後はこの間隔がT’と変化して一定に保った結果である。
　ここで示したように図１１の変形前の網膜上AOCに存在した視細胞は変形後のADC上に移動する際にZ軸方向のみならず，左右方向（X軸方向）にも移動することになる。また，Z軸を中心に回転させた三次元的な視細胞の配列は図１２で説明した原理によってそれぞれ移動することになり，図７で説明した視細胞の配列のみだれが視野全体で起こることになる。
　［網膜形状のシミュレーション］
　本発明実施例の変視症シミュレーション装置１０１では網膜変形解析部１１３が図１１に示した網膜の形状を数学的に表現することにより，図１１，１２で示した原理に基づいたシミュレーション方法を提案している。
　図１３は本発明で使用する座標系を示している。ここでは図１１に示した変形の中心を原点として上向きにZ軸，横軸にX軸とY軸を取っており，網膜が三次元的に変形している様子を示している。図１３のXZ断面すなわち図１１に示した変形後のX軸とZ軸との関係を以下の（式１）のように確率密度関数を変形した数式で仮定した。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ただし，（式１）において、視線方向を前記網膜の上下方向とすると共に視線直交方向を網膜の横方向として、Zは上下方向の移動量，xは原点からの距離であるが，この場合ではこの距離を長さの単位ではなく図１２に示した視細胞の間隔Tの整数倍で示している。Aは変形した網膜の最大値で，図１１におけるODの長さに相当する。またσは確率密度関数では標準偏差を示すが，これは図１１の山形状の幅を意味しており，これが大きいと山の幅が大きくて滑らかな形状となり，これが小さいと中心部が鋭いピークを持った形状となる。図１４は（式１）を用いて計算した変形した網膜の断面形状の例を示している。ただし，縦横軸の数値は視細胞の間隔を１としてその倍数で表している。これらの計算例より，（式１）のAならびにσを代入することによって疾患によって黄斑部に発生した網膜の変形形状を数値的に表現できる。
　網膜が変形した場合は、図１２で示したように網膜上に存在する視細胞はZ方向のみならず横方向であるX軸上でも移動する。この移動量は図１４に示したように変形した網膜上に視細胞が等間隔に存在するという条件の下で計算することが可能である。このような考え方のもと，視細胞移動解析部１１５が図１４のように変形した網膜上に存在する視細胞の横方向の移動量を計算したのが図１５である。同図には図１４の計算例に応じた視神経の横移動量を計算したものを視細胞が原点から離れるすなわち視細胞間の間隔が広がる方向に移動したものをプラスとして表現している。例えば，図１５に示したA=５０，σ＝２０の場合では，中心の視細胞は移動せずに変形前と同じ位置に存在するが，そのすぐ外側の視細胞は互いの間隔が広がる方向に移動し，細胞数が２０程度の位置から視細胞の間隔が狭まる方向に移動する傾向を示している。このようにして求めた視細胞の移動量は網膜の変形を示すAとσの値によって異なることがわかる。
　図８及び図９で示したように，視細胞の位置が移動すると，この状態で認識した画像は脳で再処理する段階で形状が変形し，変視症につながる。
　そこで、変視画像再現部１１７により、前記した視細胞の移動量に基づいて、変視症患者が観察している画像の歪みを再現して出力する。
　以上の結果を図１０に示したフローチャートに従って、変視画像再現部１１７が変視症の患者が認識する画像を再現したシミュレーション結果の例を図１６に示す。ただし，これらの図は図２に示したアムスラーチャートと同様な縦横の格子模様を認識した場合の例を示している。ここでは図１４と１５に示した３つの場合（図１４及び図１５の（Ａ），（Ｂ），（Ｃ））の例を示しているが，視細胞の移動に起因してそれぞれ変形した画像を再現できることが確認できる。ここに示したように本発明によるシミュレータを用いることによって網膜の変形量を示すAならびにσの値を与えることによって変視症の患者が認識する画像を再現することが可能となる。また，全く同じ方法で変視画像再現部１１７が文字についての歪みをシミュレートした結果の例を図１７に示す。ただし，これらは図１４と１５における４つ目（図１４及び図１５の（Ｄ））と５つ目（図１４及び図１５の（Ｅ））の条件で再現したものである。両者（図１７（Ａ）及び（Ｂ））とも黒で示した再現した画像は灰色で示した元の画像に比べて変形している。また。両者とも再現した画像はもとのそれと比べて小さくなっているが，これは黄斑部の変形によって生じた画像の変形と共に画像が小さく見えるという患者の証言に合致したもので，本発明で提案したシミュレーションの正しさを証明するものであると考えられる。
　［本シミュレーションの応用］
　本発明では疾病により黄斑部に生じた形状の変形を数値化し，これに基づいて生じる変視症患者が認識する画像の変形（ゆがみ）を再現する方法について提案している。ここでは黄斑部の変形を左右対称あるいはZ軸周りに回転させた形状を例に示しているが，本シミュレーションはこればかりでなく非対称な場合についても同様に扱うことができる。すなわち，図１４では（式１）に示した確率密度関数を変形した数式にて黄斑部の変形を示したが，この変形はこの限りではなく，例えば黄斑部近傍の網膜の変形を中心部から周辺に広がる放射状に所定の角度毎に分割し、それぞれに異なるＡ、σを有する式にて定義する方法等によって，本発明で提案したシミュレーション手法をそのまま適応することが可能である。このような観点からすると，上述したように現在では眼底写真を撮ることによって黄斑部の形状の異常を定量的に測定することが可能であるため，この測定結果を数値化して本シミュレーションに適応できる。
　［実施例の効果］
　本発明実施例のシミュレーション装置１０１により以下のことが可能となる。
　網膜変形解析部１１３による変視症患者の網膜の変形の解析及びそれに基づく視細胞移動解析部１１５による視神経の配列の乱れを数値的にシミュレートすることが可能となる。
　さらに、前記数値シミュレートに基づいて、変視画像再現部１１７が変視症患者が観察している画像のゆがみを出力するため、変視症患者が観察している画像の歪みを医師や健常者等が認識することが可能となる。
　また、前記網膜変形解析部１１３は変視症患者の網膜の変形量を確率密度関数に基づいた数式（式１）を用いて近似することが可能となるため、視細胞の移動量の解析等や変視再現画像の取得において、上記式に基づいて簡易に前記解析や前記画像の取得が可能となり、また高速にこれらの値を演算可能となる。
　また、シミュレーション装置１０１は、上記の逆の流れによるシミュレーションすなわち、変視症患者が観察している画像の歪みに基づいて視細胞の通常の位置からのずれ量（移動量）及び網膜の変形量の解析が可能となる。
　以上の結果，本シミュレーションを用いれば眼底写真で得られた黄斑部の変形と，このときに患者が認識するゆがんだ画像との関係を１対１に対応して捉えることが可能となる。これによって患者が画像をどのように認識しているのかを医師が具体的に理解することが可能となり，肉体的な疾患に加えて精神的な苦痛をも共有し，肉体的な疾患に起因する精神的な不安等についてもケアーすることが可能になると考えられる。
　［その他］
　本発明実施例においては、眼疾患の中でも特に変視症についての説明を行ったが、本発明実施例の変視症シミュレーション装置１０１は、変視症以外の他の眼疾患であっても応用可能である。
　１０１　変視症シミュレーション装置（眼に関するシミュレーション装置）
　１１１　入力部
　１１３　網膜変形解析部
　１１５　視細胞移動解析部
　１１７　変視画像再現部

Claims (3)

  1. 　網膜の変形後の形状に基づいて前記網膜の変形前の形状に対する変形量を数学的に解析する網膜変形解析部と、
    　前記網膜変形解析部が解析した前記網膜の変形量に基づいて前記網膜の変形前後での視細胞の移動量を数学的に解析する視細胞移動解析部とを有する
    　ことを特徴とする眼に関するシミュレーション装置。
  2. 　請求項１の眼に関するシミュレーション装置であって、
    　前記視細胞移動解析部が解析した前記視細胞の移動量に基づいて、眼疾患者が観察している画像のゆがみを再現して出力する変視画像再現部を有する
    　ことを特徴とする眼に関するシミュレーション装置。
  3. 　請求項１又は２の眼に関するシミュレーション装置であって、
    　前記網膜変形解析部は、視線方向を前記網膜の上下方向とすると共に視線直交方向を前記網膜の横方向として、前記網膜の上下方向の移動量をＺ、変形した網膜の最大値をＡ、原点からの横方向の距離をｘ、確率密度関数における標準偏差をσとした場合に、確率密度関数に基づいた以下の（式１）
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
     　によって、前記網膜の変形量を近似する
    　ことを特徴とする眼に関するシミュレーション装置。
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