JP2023553331A - 眼の涙膜のマルチ検出器分析 - Google Patents
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Abstract
特定の実施形態では、眼の涙膜を評価するための眼科用システムは、測定デバイス及びコンピュータを含む。測定デバイスは、眼の眼球表面が涙膜を含む眼から反射された光を検出し、眼を記述するデータを反射光から生成する。コンピュータは、複数の位置について同じ位置に対応するデータを整列させ、その位置におけるデータを評価して涙膜の1つ又は複数の異常を検出し、その位置におけるデータの評価から涙膜記述を決定する。
Description
本開示は、一般に、眼科診断システムに関し、より具体的には、眼の涙膜のマルチ検出器分析に関する。
眼の角膜前面の涙膜は、眼の全体的な健康に不可欠である。涙膜は、眼を保護して滑らかにし、異物を洗い流す。この涙膜は、眼感染のリスクも軽減する。更に、涙膜の状態は、特定の医療処置に影響を与える可能性があり、例えば、白内障治療中に使用される眼内レンズ(IOL)の選択を変更する可能性がある。したがって、涙膜を評価することが重要である。
特定のデバイスを使用して、涙膜の基礎的なスクリーニングを行うことができる。例えば、ユーザは、角膜から反射されたプラシドリングの画像を評価することができる。しかしながら、そのようなスクリーニングは、通常は限定的である。他のデバイスは、涙膜の評価専用であり得る。しかし、これらの専用デバイスは時間がかかるか、又は使用が困難である可能性があり、例えば、画像化の前に眼の表面を染色するなど、より侵襲的な手順が必要になる場合がある。
特定の実施形態では、眼の涙膜を評価するための眼科用システムは、測定デバイス及びコンピュータを含む。測定デバイスは、眼の眼球表面が涙膜を含む眼から反射された光を検出し、眼を記述するデータを反射光から生成する。コンピュータは、複数の位置について同じ位置に対応するデータを整列させ、その位置におけるデータを評価して涙膜の1つ又は複数の異常を検出し、その位置におけるデータの評価から涙膜記述を決定する。
実施形態は、以下の特徴のいずれも含まなくてもよく、又は1つ、いくつか、若しくはすべてを含んでもよい。
* コンピュータは、データが他の位置よりも低い信号対雑音比を示す位置を特定し、その位置における涙膜の不均一性を含む異常を検出することによって、その位置のデータを評価する。
* コンピュータは、データが信号対雑音比の変化を示す位置を特定し、その位置における涙膜の不安定性を含む異常を検出することによって、その位置のデータを評価する。
* 測定デバイスは、光干渉断層撮影(Optical Coherence Tomography、OCT)光を眼に向け、眼から反射されたOCT光を検出し、反射されたOCT光から眼を記述するOCTデータを生成する光干渉断層撮影(OCT)デバイスを含む。コンピュータは、OCTデータが欠落しているデータで位置を特定し、その位置における涙膜の不均一性を含む異常を検出することによって、データを評価することができる。コンピュータは、OCTデータから角膜前面を決定し、角膜前面及びOCTデータの残差を決定し、残差に従って涙膜の不均一性を含む異常を検出することによって、データを評価することができる。コンピュータは、OCTデータの点分布が変化している位置を特定し、その位置における涙膜の不均一性を含む異常を検出することによって、データを評価することができる。
* 測定デバイスは、収差計の光を眼に向け、眼から反射された収差計の光を検出し、反射された収差計の光から眼を記述する収差計データを生成する収差計を含む。コンピュータは、収差計データから波面パラメタリゼーションを決定し、波面パラメタリゼーション及び収差計データの残差を決定し、残差に従って涙膜の不均一性を含む異常を検出することによって、データを評価することができる。コンピュータは、収差計データの波面信号が変化を示す位置を特定し、その位置における涙膜の不安定性を含む異常を検出することによって、データを評価することができる。
* 測定デバイスは、照明パターンを含むトポグラファ光を眼に向け、眼から反射されたトポグラファ光を検出し、反射されたトポグラファ光から眼を記述するトポグラファデータを生成する反射トポグラファを含む。コンピュータは、トポグラファデータが欠落しているデータで位置を特定し、その位置における涙膜の不均一性を含む異常を検出することによって、データを評価することができる。コンピュータは、トポグラファデータから角膜前面を決定し、角膜前面及びトポグラファデータの残差を決定し、残差に従って涙膜の不均一性を含む異常を検出することによって、データを評価することができる。コンピュータは、照明パターンが変化を示す位置を特定し、その位置における涙膜の不安定性を含む異常を検出することによって、データを評価することができる。
* コンピュータは、涙膜の記述を表す画像を生成して、その画像をディスプレイを介して出力する。画像は、眼球表面の位置における涙膜の異常を示すグラフィック要素を有する眼の眼球表面を表す。
特定の実施形態では、眼の涙膜を評価するための眼科用システムは、測定デバイス及びコンピュータを含む。測定デバイスは、眼の眼球表面が涙膜を含む眼から反射された光を検出し、眼を記述するデータを反射光から生成する。コンピュータは、複数の位置について同じ位置に対応するデータを整列させ、その位置におけるデータを評価して涙膜の1つ又は複数の異常を検出し、その位置におけるデータの評価から涙膜記述を決定する。コンピュータは、涙膜の記述を表す画像を生成して、その画像をディスプレイを介して出力する。画像は、眼球表面の位置における涙膜の異常を示すグラフィック要素を有する眼の眼球表面を表す。
実施形態は、以下の特徴のいずれも含まなくてもよく、又は1つ、いくつか、若しくはすべてを含んでもよい。
* 画像は、1つ又は複数の異常のうちの1つの異常のタイプを特定する。
* 画像は、1つ又は複数の異常のうちの1つの異常を検出するために使用されるデータを生成した1つ又は複数の測定デバイスを特定する。
特定の実施形態では、眼の涙膜を評価するための眼科用システムは、測定デバイス及びコンピュータを含む。測定デバイスは、眼の眼球表面が涙膜を含む眼から反射された光を検出し、眼を記述するデータを反射光から生成する。測定デバイスは、光干渉断層撮影(OCT)デバイス、収差計、及び反射トポグラファを含む。OCTデバイスは、OCT光を眼に向け、眼から反射されたOCT光を検出し、反射されたOCT光から眼を記述するOCTデータを生成する。収差計は、収差計の光を眼に向け、眼から反射された収差計の光を検出し、反射された収差計の光から眼を記述する収差計データを生成する。反射トポグラファは、照明パターンを含むトポグラファ光を眼に向け、眼から反射されたトポグラファ光を検出し、反射されたトポグラファ光から眼を記述するトポグラファデータを生成する。コンピュータは、複数の位置について同じ位置に対応するデータを整列させ、位置におけるデータを評価して、涙膜の1つ又は複数の異常を検出する。コンピュータは、データが他の位置よりも低い信号対雑音比を示す位置を特定し、その位置における涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、データが信号対雑音比の変化を示す位置を特定し、その位置における涙膜の不安定性を含む異常を検出することと、OCTデータが欠落しているデータである位置を特定し、その位置における涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、OCTデータから角膜前面を決定し、角膜前面及びOCTデータの残差を決定し、残差に従って涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、OCTデータの点分布が変化している位置を特定し、その位置における涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、収差計データから波面パラメタリゼーションを決定し、波面パラメタリゼーション及び収差計データの残差を決定し、残差に従って涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、収差計データの波面信号が変化を示す位置を特定し、その位置における涙膜の不安定性を含む異常を検出することと、トポグラファデータが欠落しているデータである位置を特定し、その位置における涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、トポグラファデータから角膜前面を決定し、角膜前面及びトポグラファデータの残差を決定し、残差に従って涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、照明パターンが変化を示す位置を特定し、その位置における涙膜の不安定性を含む異常を検出することと、によってデータを評価する。コンピュータは、その位置におけるデータの評価から涙膜記述を決定する。コンピュータは、涙膜の記述を表す画像を生成して、その画像をディスプレイを介して出力する。画像は、眼球表面の位置における涙膜の異常を示すグラフィック要素を有する眼の眼球表面を表す。
ここで、説明及び図面を参照して、開示される装置、システム及び方法の例示的な実施形態を詳細に示す。説明及び図面は、網羅的であることも、或いは、特許請求の範囲を、図面において示され、説明において開示される特定の実施形態に限定することも意図するものではない。図面は可能な実施形態を表すが、図面は必ずしも縮尺通りではなく、実施形態をよりよく示すために特定の特徴部を簡略化、誇張、削除、又は部分的に分割している場合がある。
システムの実施形態は、光干渉断層撮影(OCT)デバイス、反射トポグラファ、及び収差計などの複数の測定デバイスを含む。測定デバイスは、機能している眼と外部環境との間の界面であり涙膜を含む、眼の眼球表面を測定する。このデータを分析して、涙膜の評価を提供する。
図1は、特定の実施形態による、眼12の涙膜を評価するシステム10の一例を示す。この例では、システム10は、図示のように結合されたコンピュータ20(ロジック22、メモリ24、及びインタフェース26を含む)、測定デバイス28、及び光学系36を含む。測定デバイス28は、図示のように結合された光干渉断層撮影(OCT)デバイス30、収差計32、及びトポグラファ34を含む。
概観の一例として、測定デバイス28は、眼12から反射された光を検出し、反射された光から眼12を記述するデータを生成する。コンピュータ20は、眼球表面の同じ位置に対応するデータを整列させて、その位置におけるデータを評価する。コンピュータ20は、評価から涙膜の記述を決定する。
システム10の部分に目を向けると、測定デバイス28は、OCTデバイス30、収差計32、及びトポグラファ34を含む。OCTデバイス30は、OCTを使用して光散乱媒体、例えば眼組織内から2次元又は3次元画像を取得する任意の適切なデバイスであり得る。OCTデバイス30は、時間領域、周波数領域、又は他の適切なスペクトル符号化を使用することができ、単一点走査、並列走査、又は他の適切な走査を使用することができる。
動作の一例によれば、OCTデバイス30は、OCT光を眼12に向け、眼12の部分から反射されたOCT光を検出して、部分の画像を生成する。OCTデバイス30は、空気と眼12の間、又は眼12の部分(例えば、角膜、房水、水晶体、硝子体液、及び網膜)の間などの媒体間の界面の点からの反射を検出する。例えば、OCTデバイス30は、角膜前面の点からの反射を検出する。OCTデバイス30は、検出された光の光路長を記録し、長さを距離に変換して、界面の点までの距離を生成し、これを界面の点分布と見なすことができる。例えば、OCTデバイス30は、表面の形状を記述する角膜前面の点分布をもたらすことができる。眼12の異なる界面の点分布を使用して、眼球モデルを作成することができる。OCTデバイス30は、例えば、距離、点分布、トポロジー、眼球モデル、及び/又はマップとして、任意の適切な方法でOCT測定データを出力することができる。
収差計32は、収差測定法(すなわち、波面技術)を使用して眼12の収差を決定する。光の波面が眼12を通って移動し、眼12を通って戻って反射されると、眼12の収差が波面の形状を理想的な形状から歪ませる。ハルトマン-シャック収差計は、収差計32の例である。動作の一例によれば、収差計32は、収差計光を眼12に向け、眼12から反射された収差計光を検出して波面の形状を測定する。収差計32は、理想波面からの測定波面の偏差を記述する測定データを生成する。収差計測定データは、波面マップ、波面パラメタリゼーション(例えば、ゼルニケパラメタリゼーション)、及び/又は数学関数(例えば、ゼルニケ多項式)の形式であってもよい。一般に、収差計32は、瞳孔領域のみの測定値を提供する。
反射トポグラファ34は、眼12の角膜前面の形状を、その表面上に投影された照明パターン(例えば、同心リング又はドットのグリッド)を表面がどのように反射するかを検出することによって、測定する。表面が理想的な球面である場合、反射されたパターンは、投影パターンに一致する。表面に収差がある場合、パターンの反射部分が互いにより接近している領域はより大きい角膜曲率を示す可能性があり、部分がより離れている領域はより平坦な領域を示す可能性がある。反射トポグラファ34は通常、照明パターンを投影する照明システムと、反射光を検出するセンサ(例えば、カメラ)とを含む。動作の一例によれば、反射トポグラファ34は、照明パターンを含むトポグラファ光を眼12に向け、眼12から反射されたトポグラファ光を検出する。トポグラファ34は、表面のマップ、例えば軸方向、接線方向、屈折力、又は仰角マップなどのトポグラファ測定データを出力することができる。
測定デバイス28は、順次及び/又は同時に測定値を取得することができる。異なるデバイス28からの測定値は、異なるデバイス28が同じ位置で何を測定したかを決定するために、位置に従って整列される(例えば、眼12の同じ位置に対応する測定データが特定され評価される)。特定の実施形態では、データは、眼12の特徴、例えば瞳孔又は虹彩のマーキングを使用して整列させることができる。他の実施形態では、測定デバイス28は、眼12が測定に対して同じ整列となるように、同じ光路に沿って測定を行うことができる。
光学系36は、測定デバイス28からの光を眼12に向ける1つ又は複数の光学要素を含む。光学要素は、レーザービームに作用(例えば、透過、反射、屈折、回折、コリメート、調整、整形、集束、変調、及び/又は他の方法で作用)し得る。光学要素の例としては、レンズ、プリズム、ミラー、回折光学要素(diffractive optical element、DOE)、ホログラフィック光学要素(holographic optical element、HOE)、及び空間光変調器(spatial light modulator、SLM)が挙げられる。
コンピュータ20は、眼12の涙膜を評価するためにシステム10の動作を制御する。涙膜を評価するために、コンピュータ20は、測定デバイス28から測定データを受信し、眼球表面の複数の位置について同じ位置に対応するデータを整列させる。次にコンピュータ20はデータを評価して涙膜記述を決定する。データは、涙膜の異常を示している可能性がある。異常のタイプには、例えば、涙膜の不均一性又は不安定性が含まれる。涙膜の不均一性は、正常な涙膜からの逸脱、例えば、涙膜が存在しないか異常に薄い領域、又は涙膜の化学組成が正常でない領域であり得る。涙膜の不安定性は、涙膜の変化、例えば、涙膜が正常から異常に変化する領域であり得る。
特定の実施形態では、コンピュータ20は、データに関連する信号対雑音比に従って測定データを評価する。測定デバイス28は、通常、照明源とセンサ(例えば、カメラ)を有する。照明源は、光を眼の位置(例えば、眼球表面)に向ける。センサは、眼からの反射光を検出し、光の検出に応じて信号を生成し、その信号に基づいて測定データを出力する。ある位置からのデータの信号対雑音比は、その位置において測定されたノイズ全体に対する測定された信号の比率である。通常、信号対雑音比が高いほど、データの品質が高いことを示す。信号対雑音比が低い、又は減少した位置は、涙膜に問題があることを示している可能性があり、例えば、涙膜が失われている可能性がある。
実施形態では、コンピュータ20は、データが減少した信号対雑音比を示す位置を特定し、涙膜がその位置において不均一性を有すると判定することによって、データを評価することができる。減少は、例えば、10~20パーセント、20~30パーセント、又は30パーセントを超える減少の範囲であり得る。実施形態では、コンピュータ20は、データが信号対雑音比の変化を示す位置を特定し、涙膜がその位置において不安定性を有すると判定することによって、データを評価することができる。変化は、例えば、10~20パーセント、20~30パーセント、又は30パーセントを超える変化の範囲であり得る。
特定の実施形態では、コンピュータ20は、データの有無に従って測定データを評価する。ある位置でデータが欠落している場合、その位置において不均一性がある可能性がある。特定の実施形態では、コンピュータ20は、角膜の特定の領域を通って伝播し、それによって屈折される光、例えば、収差計32によって生成される波面信号を検出することに応答して生成される信号に変化があるかどうかに従って、測定データを評価する。この変化は、その位置における不安定性を示している可能性がある。変化は、例えば、10~20パーセント、20~30パーセント、又は30パーセントを超える変化の範囲であり得る。
特定の実施形態では、コンピュータ20は、測定デバイス28からのデータを他の測定値と比較することによって測定データを評価する。他の測定は、システム10の異なる測定デバイス28又はシステム10の外部の測定デバイス28によって行うことができる。例えば、OCTデータは、トポグラファデータ又はシステム10の外部の測定デバイスによって作成されたデータと比較され得る。
特定の実施形態では、コンピュータ20は、データのパラメタリゼーションの残差から測定データを評価する。実施形態では、コンピュータ20は、測定データに最もよく適合する関数のパラメータを見つけることによって、眼12の一部を記述する数学関数を決定することができる。例えば、コンピュータ20は、OCTデータ及び/又はトポグラファデータのパラメタリゼーションから角膜前面の形状を決定することができる。別の例として、コンピュータ20は、収差計データから波面パラメタリゼーションを決定することができる。次に、コンピュータ20は、パラメタリゼーションと測定データとの間の差を記述する残差を決定することができる。予想外の痕跡が残っている場合は、涙膜の異常を示している可能性がある。例えば、6次のゼルニケ波面パラメタリゼーションの残差の予想外の特徴は、角膜で通常発生する小規模な構造を示す。これは、不規則な涙膜を示している可能性がある。
特定の実施形態では、コンピュータ20は、特定の測定デバイス28からの測定データを評価する。例えば、コンピュータ20は、OCTデバイス30からのOCTデータを評価する。OCTデータの点分布は、角膜前面を記述することができる。点分布のある位置における変化は、涙膜がその位置において変化していること、すなわち涙膜が表面で不安定であることを示している可能性がある。別の例として、コンピュータ20は、反射トポグラファ34からのトポグラファデータを評価する。トポグラファデータの照明パターンのある位置での変化は、その位置における涙膜の不安定性を示している可能性がある。
コンピュータ20は、データ評価から涙膜記述を決定する。コンピュータ20は、1つ又は複数の測定デバイス28からのデータを使用して、特定の位置における涙膜を記述することができる。特定の実施形態では、コンピュータ20は、涙膜の記述を表す画像を生成し、ディスプレイを介して画像を出力する。画像は、眼球表面の位置における1つ又は複数の涙膜特性を示す1つ又は複数のグラフィック要素を有する眼の眼球表面を表す。涙膜記述及び画像についての更なる詳細は、図2A~2Cを参照して説明される。
図2A~2Cは、涙膜記述の画像50(50a、50b、50c)を生成するシステム10の例を示す。これらの例では、OCTデバイス30、収差計32、及びトポグラファ34が測定データを提供し、コンピュータ20(図示せず)がデータから画像50を生成し、ディスプレイ52(インタフェース26の一部であってもよい)が画像50を表示する。OCTデータは、領域60aと62aでの涙の異常を示しており、収差計データは、領域60b、62b、及び64bでの涙の異常を示しており、トポグラファデータは、領域62cでの涙の異常を示している。領域60(60a、60b)は、領域62(62a、62b、62c)と同様に実質的に重なり合っている。収差計32は通常、瞳孔領域外の測定値を提供しないので、領域62cは瞳孔領域外には及ばない。
画像50は、涙膜を記述するグラフィックユーザインタフェース要素又はグラフィック要素を含み得る。グラフィック要素は、サイズ、形状、色、塗りつぶしパターン、英数字ラベル、又は他のプロパティなど、任意の適切なプロパティを有することができる。特定の実施形態では、グラフィック要素は、眼の画像、例えば、眼の写真若しくはビデオ、又は眼を表すグラフィック要素上に重ねることができる。例えば、画像50a、50b、50cでは、眼の領域における涙膜異常の存在を示すために、グラフィック要素が眼の画像上に重ねられている。
コンピュータ20は、システム10の1つ、2つ以上、又はすべての測定デバイス28によって検出された1つ、2つ以上、又はすべての異常を涙膜記述に含めることができる。一般に、測定デバイス28がある位置において異常(例えば、不均一性及び/又は不安定性)が存在することに同意する場合、コンピュータ20は、その位置における異常を記述に含める。
測定デバイス28が異常の存在について意見一致しない場合、コンピュータ20はその異常を含めたり除外したりすることができる。特定の実施形態では、コンピュータ20は、異常を含むことができ、どのデバイス28が異常を検出したかを特定することができる。例えば、図2Aの画像50aは、システム10のすべての測定デバイス28からの異常を含み、OCTデバイス30からの異常は細線で示され、トポグラファ34からの異常は破線で示され、収差計32からの異常は太線で示される。他の実施形態では、コンピュータ20は、任意の適切な要因に従って異常を除外することができる。コンピュータ20は、異常を検出するために必要な所定の最小数のデバイス28が異常を検出できない場合、異常を除外することができる。例えば、図2Bの画像50bは、少なくとも2つのデバイス28によって検出された異常64のみを含むので、1つのデバイス28、すなわちトポグラファ34のみによって検出された異常64bを省略する。コンピュータ20は、異常を検出するために必要な所定のデバイス28が異常を検出できない場合、異常を除外することができる。例えば、異常は、OCTデバイス30、収差計32、又はトポグラファ34によって検出される必要がある場合がある。コンピュータ20は、異常位置におけるデバイス28の検出品質(例えば、精度、精密度、及び/又は信頼性)に従って異常を除外することができる。例えば、収差計32は通常、瞳孔領域外の測定値を提供しないので、収差計32が瞳孔領域外の異常を検出して他のデバイス28が検出しない場合、その異常はエラーとみなされ得る。
特定の実施形態では、コンピュータ20は、異なるデバイス28によって検出された異常を組み合わせることができる。コンピュータ20は、関数(例えば、平均化関数)を異常に適用することができる。例えば、デバイスpの異常は、デバイスpが異常を検出した場合、検出値vp=1を与えられ、デバイスpが異常を検出しない場合、検出値vp=0を与えられ得る。平均検出値vpを見つけるために、平均化関数が適用されてもよい。検出値が最小検出値を満たす(例えば、0.3、0.5、又は0.7より大きい)異常を記述に含めることができる。特定の実施形態では、検出値vpは、例えば、測定の確実性及び/又はデバイス28の検出品質などの任意の適切な要因に従って修正され得る。
コンピュータ20は、任意の適切な方法で涙膜記述における異常を記述することができる。特定の実施形態では、グラフィック要素は、異常のある眼の領域を示すことができる。例えば、画像50a、50b、50cは線を使用して、異常が位置する領域の輪郭を描いている。別の例では、領域を色又は塗りつぶしパターンで示すことができる。
コンピュータ20は、任意の適切なグラフィック要素特性を使用して、異常の任意の適切なプロパティを涙膜記述に含めることができる。特定の実施形態では、画像50は、異常を検出したデバイス28を特定し得る。例えば、画像50a、50b、50cにおいて、OCTデバイス30からの異常は細い線で示され、トポグラファ34からの異常は破線で示され、収差計32からの異常は太い線で示されている。特定の実施形態では、画像50は、異常のタイプを特定し得る。例えば、図2Cの画像50cでは、領域60(60a、60b)が、不安定性を表す塗りつぶしパターンで示されている。領域62及び64には塗りつぶしパターンがなく、不均一性を表している。特定の実施形態では、画像50は、デバイス28の測定及び/又は検出品質の確実性を表し得る、異常の検出における信頼度を示し得る。例えば、検出の信頼度が高い異常は、信頼度が低い異常とは異なる色にすることができる。
図3は、特定の実施形態による、システム10によって実行され得る眼の涙膜を評価するための方法の例を示す。この方法の特定のステップは、システム10のコンポーネントに命令を送信して特定の動作を実行することができるコンピュータ20によって実行することができる。この方法は、測定デバイス28が光を眼12に向けるステップ110から始まる。特定の実施形態では、測定デバイス28は、例えば、OCTデバイス30、収差計32、及びトポグラファ34を含む。OCTデバイス30はステップ110aでOCT光を方向付け、収差計32はステップ110bで収差計光を方向付け、トポグラファ34はステップ110cでトポグラファ光を方向付ける。
眼12が光を反射し、測定デバイス28はステップ112で反射光を検出する。OCTデバイス30はステップ112aで反射OCT光を検出し、収差計32はステップ112bで反射収差計光を検出し、トポグラファ34はステップ112cで反射トポグラファ光を検出する。
測定デバイス28は、ステップ114で反射光から眼12を記述するデータを生成する。OCTデバイス30は、ステップ114aで反射OCT光からOCTデータを生成し、収差計32はステップ114bで反射収差計光から収差計データを生成し、トポグラファ34はステップ114cで反射トポグラファ光からトポグラファデータを生成する。
コンピュータ20は、ステップ116で測定デバイス28からのデータを位置に従って整列させ、ステップ120でそれらの位置におけるデータを評価する。コンピュータ20は、任意の適切な方法でデータを評価してもよい。例えば、コンピュータ20は、データが他の位置よりも低い信号対雑音比を示す位置を特定し、涙膜がその位置において不均一性を有すると判定することができる。別の例として、コンピュータ20は、データが信号対雑音比の変化を示す位置を特定し、涙膜がその位置において不安定性を有すると判定することができる。
コンピュータ20は、ステップ116aでOCTデバイス30からのデータを評価する。例えば、コンピュータ20は、OCTデータが欠落しているデータである位置を特定し、涙膜がその位置において不均一性を有すると判定することができる。別の例として、コンピュータ20は、OCTデータから角膜前面を決定し、角膜前面及びOCTデータの残差を決定し、残差に従って涙膜が不均一性を有すると判定することができる。別の例として、コンピュータ20は、OCTデータの点分布が変化している位置を特定し、涙膜がその位置において不安定性を有すると判定することができる。
コンピュータ20は、ステップ116bで収差計32からのデータを評価する。例えば、コンピュータ20は、収差計データから波面パラメタリゼーションを決定し、波面パラメタリゼーションの残差を決定し、残差に従って涙膜が不均一性を有すると判定することができる。別の例として、コンピュータ20は、収差計データの波面信号が変化を示す位置を特定し、涙膜がその位置で不安定性を有すると判定することができる。
コンピュータ20は、ステップ116cでトポグラファ34からのデータを評価する。例えば、コンピュータ20は、トポグラファデータが欠落しているデータである位置を特定し、涙膜がその位置で不均一性を有すると判定することができる。別の例として、コンピュータ20は、トポグラファデータから角膜前面を決定し、角膜前面及びトポグラファデータの残差を決定し、残差に従って涙膜が不均一性を有すると判定することができる。別の例として、コンピュータ20は、トポグラファデータの照明パターンが変化を示す位置を特定し、涙膜がその位置で不安定性を有すると判定することができる。
コンピュータ20は、ステップ122で評価からの涙膜記述を決定する。コンピュータ20は、1つ又は複数の測定デバイス28からのデータを使用して、特定の位置における涙膜を記述することができる。コンピュータ20は、ステップ124で涙膜記述を表示する。特定の実施形態では、コンピュータ20は、涙膜記述を表す画像を生成し、ディスプレイを介して画像を出力する。画像は、眼の眼球表面を示すことができ、眼球表面の領域における涙膜特性を示すグラフィック要素を有することができる。その後、方法が終了する。
本明細書に開示のシステム及び装置の(制御コンピュータなどの)コンポーネントは、インタフェース、ロジック、及び/又はメモリを含んでいてもよく、これらのうちの任意のものは、コンピュータハードウェア及び/又はソフトウェアを含み得る。インタフェースは、コンポーネントへの入力を受信し、且つ/又はコンポーネントから出力を送信することができ、通常、例えばソフトウェア、ハードウェア、周辺デバイス、ユーザ及びこれらの組み合わせ間で情報を交換するために使用される。ユーザインタフェース(例えば、グラフィックユーザインタフェース(GUI))は、ユーザがコンピュータと対話するために利用され得るインタフェースの一種である。ユーザインタフェースの例には、ディスプレイ、タッチスクリーン、キーボード、マウス、ジェスチャセンサ、マイク及びスピーカーが含まれる。
ロジックは、コンポーネントの動作を実行することができる。ロジックは、データを処理する、例えば命令を実行して入力から出力を生成する1つ又は複数の電子デバイスを含み得る。そのような電子デバイスの例には、コンピュータ、プロセッサ、マイクロプロセッサ(例えば、中央処理装置(CPU))、及びコンピュータチップが含まれる。ロジックは、動作を実行するために電子デバイスによって実行できる命令をエンコードするコンピュータソフトウェアを含み得る。コンピュータソフトウェアの例には、コンピュータプログラム、アプリケーション、及びオペレーティングシステムが含まれる。
メモリは、情報を記憶することができ、有形のコンピュータ可読及び/又はコンピュータ実行可能な記憶媒体を含み得る。メモリの例には、コンピュータメモリ(例えば、ランダムアクセスメモリ(RAM)又は読み出し専用メモリ(ROM))、マスストレージ媒体(例えば、ハードディスク)、リムーバブルストレージ媒体(例えば、コンパクトディスク(CD)又はデジタルビデオ若しくは多用途ディスク(DVD))、データベース、ネットワークストレージ(例えば、サーバ)及び/又は他のコンピュータ可読媒体が含まれる。特定の実施形態は、コンピュータソフトウェアを用いてエンコードされたメモリを対象とすることができる。
特定の実施形態に関して本開示を説明してきたが、実施形態の修正形態(例えば、変更形態、置換形態、追加形態、省略形態及び/又は他の修正形態)が当業者に明らかになるであろう。したがって、本発明の範囲から逸脱することなく、実施形態に対する修正がなされてもよい。例えば、修正は、本明細書で開示されたシステム及び装置に対して行われてもよい。当業者には明らかであるように、システム及び装置のコンポーネントは、統合若しくは分離されてもよく、又はシステム及び装置の動作は、より多い、より少ない、若しくは他のコンポーネントによって実行されてもよい。別の例として、本明細書で開示された方法に対する修正がなされてもよい。当業者には明らかであるように、方法は、より多い、より少ない、又は他のステップを含んでもよく、ステップは、任意の適切な順序で実行されてもよい。
特許庁及び読者が請求項を解釈するのを助けるために、出願人は、特定の請求項において「のための手段(means for)」又は「のためのステップ(step for)」という単語が明示的に使用されていない限り、請求項又は請求項要素のいずれもが、35U.S.C.§112(f)を想起することを意図していないことを言及しておく。請求項内の他の用語(例えば、「機構」、「モジュール」、「デバイス」、「ユニット」、「コンポーネント」、「要素」、「部材」、「装置」、「機械」、「システム」、「プロセッサ」、又は「コントローラ」)の使用は、出願人により、関連技術における当業者に知られている構造を指すと理解され、35U.S.C.§112(f)を想起することを意図していない。
Claims (20)
- 眼の涙膜を評価するための眼科用システムであって、前記システムは、
複数の測定デバイスであって、各測定デバイスは、
前記眼であって、前記眼の眼球表面が前記涙膜を含む前記眼から反射された光を検出し、
前記反射光から、前記眼を記述するデータを生成する、
ように構成されている、複数の測定デバイスと、
コンピュータであって、
前記眼球表面の複数の位置の各位置について、同じ位置に対応する前記データを整列させ、
前記複数の位置で前記データを評価して、前記涙膜の1つ又は複数の異常を検出し、
前記複数の位置における前記データの前記評価から涙膜記述を決定する、
ように構成されているコンピュータと、
を含む、眼科用システム。 - 前記コンピュータが、
前記データが他の位置よりも低い信号対雑音比を示す位置を特定することと、
前記位置における前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと
によって前記複数の位置における前記データを評価するように更に構成されている、請求項1に記載の眼科用システム。 - 前記コンピュータが、
前記データが信号対雑音比の変化を示す位置を特定することと、
前記位置における前記涙膜の不安定性を含む異常を検出することと、
によって前記複数の位置における前記データを評価するように更に構成されている、請求項1に記載の眼科用システム。 - 前記複数の測定デバイスのうちのある測定デバイスが、光干渉断層撮影(OCT)デバイスであって、
OCT光を前記眼に向け、
前記眼から反射された前記OCT光を検出し、
前記反射OCT光から、前記眼を記述するOCTデータを生成する
ように構成されている、光干渉断層撮影(OCT)デバイスを含む、請求項1に記載の眼科用システム。 - 前記コンピュータが、
前記OCTデータが欠落しているデータで位置を特定することと、
前記位置における前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと
によって前記複数の位置における前記データを評価するように更に構成されている、請求項4に記載の眼科用システム。 - 前記コンピュータが、
前記OCTデータから角膜前面を決定することと、
前記角膜前面及び前記OCTデータの残差を決定することと、
前記残差に従って前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと
によって前記複数の位置における前記データを評価するように更に構成されている、請求項4に記載の眼科用システム。 - 前記コンピュータが、
前記OCTデータの点分布が変化している位置を特定することと、
前記位置における前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと
によって前記複数の位置における前記データを評価するように更に構成されている、請求項4に記載の眼科用システム。 - 前記複数の測定デバイスのうちのある測定デバイスが、
収差計光を前記眼に向け、
前記眼から反射された前記収差計光を検出し、
前記反射収差計光から前記眼を記述する収差計データを生成する
ように構成されている、収差計を含む、請求項1に記載の眼科用システム。 - 前記コンピュータが、
前記収差計データから波面パラメタリゼーションを決定することと、
前記波面パラメタリゼーション及び前記収差計データの残差を決定することと、
前記残差に従って前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、
によって前記複数の位置における前記データを評価するように更に構成されている、請求項8に記載の眼科用システム。 - 前記コンピュータが、
前記収差計データの波面信号が変化を示す位置を特定することと、
前記位置における前記涙膜の不安定性を含む異常を検出することと、
によって前記複数の位置における前記データを評価するように更に構成されている、請求項8に記載の眼科用システム。 - 前記複数の測定デバイスのうちのある測定デバイスが、反射トポグラファであって、
照明パターンを含むトポグラファ光を前記眼に向け、
前記眼から反射された前記トポグラファ光を検出し、
前記反射トポグラファ光から、前記眼を記述するトポグラファデータを生成する
ように構成されている、反射トポグラファを含む、請求項1に記載の眼科用システム。 - 前記コンピュータが、
前記トポグラファデータが欠落しているデータで位置を特定することと、
前記位置における前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと
によって前記複数の位置における前記データを評価するように更に構成されている、請求項11に記載の眼科用システム。 - 前記コンピュータが、
前記トポグラファデータから角膜前面を決定することと、
前記角膜前面及び前記トポグラファデータの残差を決定することと、
前記残差に従って前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、
によって前記複数の位置における前記データを評価するように更に構成されている、請求項11に記載の眼科用システム。 - 前記コンピュータが、
前記照明パターンが変化を示す位置を特定することと、
前記位置における前記涙膜の不安定性を含む異常を検出することと、
によって前記複数の位置における前記データを評価するように更に構成されている、請求項11に記載の眼科用システム。 - 前記コンピュータが、
前記涙膜の記述を表す画像を生成し、
ディスプレイを介して前記画像を出力する
ように更に構成されている、請求項1に記載の眼科用システム。 - 前記画像が、前記眼球表面の前記位置における前記涙膜の前記1つ又は複数の異常を示す1つ又は複数のグラフィック要素を有する前記眼の前記眼球表面を表す、請求項15に記載の眼科用システム。
- 眼の涙膜を評価するための眼科用システムであって、前記システムは、
複数の測定デバイスであって、各測定デバイスは、
前記眼であって、前記眼の眼球表面は前記涙膜を含む前記眼から反射された光を検出し、
前記反射光から、前記眼を記述するデータを生成する、
ように構成されている、複数の測定デバイスと、
コンピュータであって、
前記眼球表面の複数の位置の各位置について、同じ位置に対応する前記データを整列させ、
前記複数の位置で前記データを評価して、前記涙膜の1つ又は複数の異常を検出し、
前記複数の位置における前記データの前記評価から涙膜記述を決定し、
前記涙膜の前記記述を表す画像であって、前記眼球表面の前記位置における前記涙膜の前記1つ又は複数の異常を示す1つ又は複数のグラフィック要素を有する前記眼の前記眼球表面を表す前記画像、を生成して出力する
ように構成されているコンピュータと、
を含む、眼科用システム。 - 前記画像が、前記1つ又は複数の異常のうちの1つの異常のタイプを特定する、請求項17に記載の眼科用システム。
- 前記画像が、前記1つ又は複数の異常のうちの1つの異常を検出するために使用される前記データを生成した前記複数の測定デバイスのうちの1つ又は複数を特定する、請求項17に記載の眼科用システム。
- 眼の涙膜を評価するための眼科用システムであって、前記システムは、
複数の測定デバイスであって、各測定デバイスは、
前記眼であって、前記眼の眼球表面は前記涙膜を含む前記眼から反射された光を検出し、
前記反射光から前記眼を記述するデータを生成する
ように構成され、
前記複数の測定デバイスは、
光干渉断層撮影(OCT)光を眼に向け、前記眼から反射された前記OCT光を検出し、前記反射されたOCT光から前記眼を記述するOCTデータを生成するように構成された光干渉断層撮影(OCT)デバイスと、
収差計の光を前記眼に向け、前記眼から反射された前記収差計の光を検出し、前記反射された収差計の光から前記眼を記述する収差計データを生成するように構成された収差計と、
照明パターンを含むトポグラファ光を前記眼に向け、前記眼から反射された前記トポグラファ光を検出し、前記反射されたトポグラファ光から前記眼を記述するトポグラファデータを生成するように構成された反射トポグラファと、
を含む、複数の測定デバイスと、
コンピュータであって、
前記眼球表面の複数の位置の各位置について、同じ位置に対応する前記データを整列させ、
前記複数の位置で前記データを評価して、前記涙膜の1つ又は複数の異常を、
前記データが他の位置よりも低い信号対雑音比を示す位置を特定し、前記位置における前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、
前記データが信号対雑音比の変化を示す位置を特定し、前記位置における前記涙膜の不安定性を含む異常を検出することと、
前記OCTデータが欠落しているデータである位置を特定し、前記位置における前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、
前記OCTデータから角膜前面を決定し、前記角膜前面及び前記OCTデータの残差を決定し、前記残差に従って前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、
前記OCTデータの点分布が変化している位置を特定し、前記位置における前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、
前記収差計データから波面パラメタリゼーションを決定し、前記波面パラメタリゼーション及び前記収差計データの残差を決定し、前記残差に従って前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、
前記収差計データの波面信号が変化を示す位置を特定し、前記位置における前記涙膜の不安定性を含む異常を検出することと、
前記トポグラファデータが欠落しているデータである位置を特定し、前記位置における前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、
前記トポグラファデータから角膜前面を決定し、前記角膜前面及び前記トポグラファデータの残差を決定し、前記残差に従って前記涙膜の不均一性を含む異常を検出することと、
前記照明パターンが変化を示す位置を特定し、前記位置における前記涙膜の不安定性を含む異常を検出することと、
によって検出し、
前記複数の位置における前記データの前記評価から涙膜記述を決定し、
前記涙膜の前記記述を表す画像であって、前記眼球表面の前記位置における前記涙膜の前記1つ又は複数の異常を示す1つ又は複数のグラフィック要素を有する前記眼の前記眼球表面を表す前記画像を生成し、ディスプレイを介して前記画像を出力する
ように構成されているコンピュータと、
を含む、眼科用システム。
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