JP7387726B2 - 着用者の視覚探索戦略に応じて視力矯正機器を適合させる方法 - Google Patents
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Description
-固視、すなわち単一位置に向けて凝視方向を維持する眼球及び頭部の協調動作の組、
-衝動性眼球運動、すなわち凝視方向をある位置から別の位置へ変える眼球の極めて速い動き、及び
-滑動性追跡、すなわち視野内で移動している物体を追跡する運動。
-時間経過に伴う眼球、頭部、凝視運動のパターンの反復可能性及び安定性、
-環境全体を確認して事象を検知すべく実行される一連の動き、
-衝動性眼球運動の回数、それらの分布及び関心である2個の主要領域間でユーザーが見る中間点を及びその反復可能性を含む、ある関心領域から別の領域に移る際に凝視方向が辿る経路、
-凝視パターン及びその編成で最も多い頻度、
-一定の関心主要領域を凝視する間の眼球運動及び頭部運動等。
-着用者に関するパラメータ値の組を取得するステップ、
-着用者が実行する視覚探索戦略を含む少なくとも1個の作業を決定するステップ、
-計算システムを用いて、前記作業のための着用者の視覚探索の効率を査定する基準値を決定するステップ、及び
-上述の決定された基準値に応じて着用者で着用する視力矯正機器の光学設計を決定するステップ。
-決定された環境内における前記作業の効率に関する試験シナリオを当該着用者に受けさせるステップ、
-少なくとも1個のセンサにより、試験シナリオ中の着用者の視覚探索戦略を記録するステップ、及び
-記録された視覚探索戦略から着用者の視覚探索戦略の効率を査定する基準を評価するステップ。
-視覚探索戦略が記録される間に実行される作業の選択、
-作業が実行される環境の選択、及び、
-以下を含む一群のパラメータのうち試験状況において行われる視覚探索に影響を及ぼす少なくとも1個の追加的なパラメータの選択。
〇試験シナリオの継続時間、
〇試験シナリオの視覚的シーンの複雑性、
〇選択された作業の実行中に環境内で探索される関心領域の個数及び配置、
〇精神的作業負荷、
〇試験シナリオ実行中に着用者が行う決定の種類及び回数。
-車の運転、
-歩行、
-サイクリング、
-階段の昇り降り、
-はしごの昇り降り、
-スポーツの練習。
-視覚探索の近似エントロピー、
-視覚探索又は視覚探索の近似エントロピーのパワーインデックス、
-記録された視覚探索の、又は視覚探索の近似エントロピーに対するスペクトル解析から判定された視覚探索パターンに関する頻度の個数、重み及び冗長度、
-視覚探索の近似エントロピーの時間経過に伴う変化、又は
-ある関心観察領域から別の領域への遷移効率。
-着用者の視野の複数の関心領域を決定するステップ、
-少なくとも1個のセンサを用いて、試験中に着用者の視覚探索戦略を記録して、関心領域内での生起比率を計算するステップ、
-関心領域のマルコフ連鎖を、各関心領域が次回に他の領域に遷移する確率の組に関連付けられるように形成するステップ、及び
-ある関心領域から別の領域への遷移効率を、関心領域のマルコフ連鎖の処理から評価するステップ。
-着用者の凝視方向又は観察点の近似エントロピーを評価するステップ、
-着用者の眼球運動の近似エントロピーを評価するステップ、及び
-着用者の頭部運動の近似エントロピーを評価するステップを含み、
着用者が着用する視力矯正機器の光学設計を決定するステップが、着用者の凝視方向又は観察点の近似エントロピーに基づいて、且つ眼球運動の近似エントロピー及び頭部運動の近似エントロピーの相対値に基づいて実行される。
〇着用者に関するパラメータ値の組の受信
〇着用者により実行され、且つ視覚探索が関わる作業の少なくとも識別を含む追加的な入力データの受信、及び
〇パラメータ値の組及び追加的な入力データから前記作業に対する着用者の視覚探索戦略の効率を査定する基準値の決定。
-複数の試験シナリオから選択可能な試験シナリオを実行させるべく構成された仮想現実装置、
-試験シナリオを実行している仮想現実装置の使用中に着用者が関わる視覚探索戦略を記録すべく構成された少なくとも1個のセンサを含み、
当該計算装置は、試験シナリオ実行中に、着用者が関わる視覚探索戦略の効率を査定する参照値を計算すべく構成されている。
-着用者の凝視方向又は眼球運動を記録すべく構成された少なくとも1個のセンサ、
-仮想現実ヘルメットの動きを記録すべく構成された少なくとも1個のセンサ、及び
-仮想現実ヘルメットに固定された、一定方向を向くカメラ。
-少なくとも1個のプロセッサ又はマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ等を含む計算器10、
-メモリ11、
-触覚/非触覚ディスプレイ画面及び/又はキーボード等の人間-機械インターフェース12、及び
-インターネット等の通信ネットワークとの接続用のインターフェース13。
-年齢、
-性別、
-生体パラメータ(例えば瞳孔間距離)、
-着用者が行う動作、
-動作が実行される環境の種類。
-視力測定、
-現行の視力矯正機器、
-知覚及び認識能力、
-運動能力又は移動能力。
-車の運転、
-歩行、
-サイクリング、
-階段の昇り降り、
-はしごの昇り降り、
-スポーツの練習、
-ゲーム等の仮想環境内での可動性。
-ステップ200で決定される作業に対応するが、試験シナリオ中に実行される第2の作業を除外する実行予定の主な作業、及び
-主な作業が実行される環境。
-試験シナリオの継続時間、
-試験シナリオの視覚的シーンの複雑性、
-選択された作業の実行中に環境内で探索される関心領域の個数及び配置、
-精神的作業負荷、
-試験シナリオ実行中に着用者が行う決定の種類及び回数。
-経路を辿るべくGPS装置を見ること、
-車のダッシュボード上のメッセージを読むこと、
-障害物を避けること、
-道路上の標識を読むこと等。
-標識を読むこと、
-障害物を避けること、
-歩行中又は道路を横断中に文字入力すること等。
-眼球は球体であり、目の中心は頭部モデルに対して固定された点であること、
-瞳孔を含む全ての視点がアイトラッカを用いて検知されること、及び
-目は開いており、従って全ての眼輪郭点を考慮できること。
-凝視方向又は着用者が観察する点の位置の近似エントロピー、
-記録された視覚探索戦略のスペクトル解析から決定された、視覚探索パターンに含まれる周波数の個数、
-視覚探索の近似エントロピーの時間経過に伴う変化からされた疲労評価、又は
-ある関心観察領域から別の領域への遷移効率。
-S.M.Pincus,“Approximate entropy as a measure of system complexity”,Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA,vol.88,pp.2297-2301,1991、
-S.M.Pincus and A.L.Goldberger,“Physiological time series analysis:what does regularity quantify?”,American Journal of Physiology(Heart and Circulatory Physiology),vol.266,pp.H1643-H1656,1994、
-D.Abasolo,R.Hornero,and P.Espino,“Approximate entropy of EEG Backgroung Activity in Alzheimer’s disease patients”,Intelligent Automation and Soft Computing,15(4),pp.591-603,2009。
許容誤差r内での長さmの所与のウインドウに類似したパターンの周波数を計量する。
ApEn(m,r,N)=φm(r)-φm+1(r)
により定義される。
-長さNの所与の時系列データに対して、以下のように各々長さmのN-m個のベクトルを形成する。
X(1)={x(1),x(2),...,x(m)}
X(2)={x(2),x(3)(...,x(m+1))}
・・・
X(N-m+1)={x(N-m+1),x(N-m+2)、...,x(N)}
各々のベクトルXは長さNの時系列のm個の連続する離散データ点からなり、次元ビンの個数Mが埋め込まれている。
-各ベクトル
Xを取り、等間隔に設置されたM個のビンに分割すれば対応するヒストグラムが得られる。
-ここで、
ヒストグラムの各ビンiの確率を次式で推定する。
ここにpiはヒストグラム内の各ビンの確率である。
-当該エントロピー値をベクトルVecEnに割り当てる。
ω1=-ω2=ω
対応するエネルギースペクトル密度は従って次式で与えられる。
S(w)=|Y(w)|2 (1.16)
上式は次式のように書き換えることができる。
r(k)=E{g(t)g*(t-k)} (1.20)
ここにE{.}は期待値演算子を表し、平均を求めた2個のサンプル間の遅延だけに依存すると仮定する(Priestley、1989)。
全てのwに対してφ(w)≧0である。 (1.24)
実数値信号の場合:φ(w)=φ(-w),w∈[-π,π]である。
複素数値信号の場合:φ(w)≠φ(-w),w∈[-π,π]である。
Acos(wt+θ)=Re{Aei(wt+θ)}=Re{Aeiθ)・eiwt} (1.28)
表すことができることを示す。
g=[(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)] (1.29)
-パワースペクトル密度PSDを(上述の方法又はPSDを計算する他の任意の方法により)計算するステップ(図5b)。
-PSDが計算されたならば、信号が分解される周波数帯域を選択し、帯域通過フィルタ又はウェーブレット変換等のアルゴリズムを適用して所望の周波数範囲を正確に取得するステップ。
-スペクトル強度がより大きい周波数を選択するステップ。
-各周波数帯域の信号が取得されたならば、図5c、5dに示すようにフェーザー形式で信号をプロットすることが可能である。
P(Xn+1=xn+1│Xn=xn,..,X0=x0)
Hs=-Σi∈φπilogπi
-凝視方向、眼球運動、又は熱運動を記録する際に計算された近似エントロピーの値、当該基準は視覚探索の大域的査定を可能にし、視覚認識能力、ぼやけ及び視力低下に敏感である。
-凝視方向、眼球運動、又は頭部運動を記録する際に計算された近似エントロピーの変動又は変化。当該基準は、ある時間にわたる複数ウインドウの査定を可能にして効率の変化の査定を可能にする。従って、視覚的疲労等の機会、視力及び/又は知覚の変化、可動スキル及び効率、危険等の外部からの予兆に敏感である。
-凝視方向、眼球運動又は頭部運動或いはこれらから計算される近似エントロピーを記録する際に計算可能なPSD又はこれから得られたフェーザープロット。当該基準は、調べたベクトルに含まれる各周波数の重み及び冗長度の査定を可能にする。これは更に特定の眼球運動パターン又は頭部運動制御を現す特定の周波数等の視認不可能な微小探索成分(sub visual exploration components)の査定に役立ち得る。
-凝視方向、眼球運動又は頭部運動或いはこれらから計算される近似エントロピーを記録する際に計算されるパワーインデックス。当該基準は視覚探索の大域的査定を可能にする。近似エントロピーに基づいて計算された場合、信号全体にわたるエントロピーベクトル及びエネルギー消費に含まれる周波数の重みを反映する視覚認識能力に敏感である。
-関心領域のマルコフ連鎖から評価された、視覚探索中に探索されたある観察領域から別の領域に遷移する際の効率であって、当該基準は特定の関心空間領域内での視覚探索のランダム度及び冗長度の査定を可能にする。
-マルコフ連鎖の分布のエントロピーは、全ての関心領域にわたる視覚探索のランダム度又は効率を記述する。
Claims (16)
- 着用者向けに適合された視力矯正機器を決定する方法であって、
前記着用者に関するパラメータ値の組を取得するステップ(100)と、
前記着用者が実行する視覚探索を含む少なくとも1個の作業を決定するステップ(200)と、
計算システムを用いて、前記作業のための前記着用者の視覚探索戦略の効率を査定する基準値を決定するステップ(300)であって、前記着用者の視覚探索戦略の前記効率を査定する基準が、
前記視覚探索の近似エントロピー、
信号内のエネルギー消費から決定された、前記視覚探索又は前記視覚探索の近似エントロピーのパワーインデックス、
記録された前記視覚探索の、又は前記視覚探索の近似エントロピーに対するスペクトル解析から判定された視覚探索パターンに関する頻度の個数、重み及び冗長度、
前記視覚探索の近似エントロピーの時間経過に伴う変化、又は
ある関心観察領域から別の領域への遷移効率
を含むグループから選択される、ステップ(300)と、
前記決定された基準値に応じて着用者が着用する視力矯正機器の光学設計を決定するステップ(400)と
を含む方法。 - 前記作業に対する前記着用者の視覚探索戦略の前記効率を査定する前記基準値を決定する前記ステップ(300)が、
決定された環境内における前記作業の効率に関する試験シナリオを前記着用者に受けさせるステップ(310)と、
少なくとも1個のセンサにより、前記試験シナリオを体験中の前記着用者の視覚探索戦略を記録するステップ(320)と、
前記記録された視覚探索戦略から前記着用者の視覚探索戦略の前記効率を査定する基準を評価するステップ(330)とを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記着用者の視覚探索戦略の効率を査定する基準値を決定する前記ステップ(300)が更に、前記評価された基準を参照値と比較するステップ(340)を含み、光学設計を決定する前記ステップが前記評価された基準と前記参照値の比較結果に応じて実行される、請求項2に記載の方法。
- 前記参照値がある参照母集団にわたり計算されているか、又は前記着用者の参照値である、請求項3に記載の方法。
- 前記参照値が、前記着用者が以前の視力矯正機器を着用しているか又は視力矯正機器を一切着用していない状態で、同一の決定された環境における同一作業の効率に関する試験シナリオを前記着用者に以前に受けさせた際の前記着用者の視覚探索戦略から査定される、請求項4に記載の方法。
- 前記着用者の視覚探索戦略を記録する前記ステップ(320)が、前記着用者の凝視方向又は観察点を決定された頻度で記録するステップを含む、請求項2~5のいずれか1項に記載の方法。
- 前記着用者の視覚探索戦略を記録する前記ステップ(320)が更に、前記着用者の眼球運動及び頭部運動を決定された頻度で記録するステップを含む、請求項6に記載の方法。
- 決定された環境内における前記作業の前記効率に関する試験シナリオを前記着用者に受けさせる前記ステップ(310)が、仮想現実装置(4)を用いてシミュレートされる仮想状況に前記着用者を置くことにより実行される、請求項2~7のいずれか1項に記載の方法。
- 前記試験シナリオが、
前記視覚探索戦略が記録される間に実行される作業の選択、
前記作業が実行される環境の選択、並びに、
以下を含む一群のパラメータ、すなわち
前記試験シナリオの継続時間、
前記試験シナリオの視覚的シーンの複雑性、
前記選択された作業の実行中に前記環境内で探索される関心領域の個数及び配置、
精神的作業負荷、
前記試験シナリオの実行中に前記着用者が行う決定の種類及び回数、
のうち試験状況において行われる前記視覚探索に影響を及ぼす少なくとも1個の追加的なパラメータの選択
に基づいて構成される、請求項2~8のいずれか1項に記載の方法。 - 前記作業に対する前記着用者の視覚探索戦略の前記効率を査定する前記基準値を決定する前記ステップ(300)が、コンピュータと、複数着用者の複数の母集団の各々及び複数の作業の各々に対する前記視覚探索戦略の効率を査定する基準の参照値を保存しているデータベースとを含むシステムを用いて実行され、
前記着用者の前記視覚探索戦略の前記効率を査定する前記基準値を決定する前記ステップが、前記コンピュータにより、前記着用者及び前記作業に関する前記パラメータ値の組を含む入力データを用いて前記データベースを照会して、前記着用者に対応する母集団の基準の参照値を検索するステップを含む、請求項1に記載の方法。 - 光学設計を決定する前記ステップ(400)が、視力矯正機器の複数の設計から、前記作業に対する前記着用者の視覚探索戦略の前記効率を最大化する設計を選択するステップを含む、請求項1~10のいずれか1項に記載の方法。
- 前記作業に対する前記着用者の視覚探索戦略の効率を査定する少なくとも2個の異なる基準値の判定、及び前記判定された基準値に応じて着用者が着用する視力矯正機器の光学設計を決定するステップ(400)を含む、請求項1~11のいずれか1項に記載の方法。
- 前記着用者の視覚探索戦略の効率を査定する基準が、ある関心観察領域から別の領域への遷移効率であり、前記基準の評価が、
前記着用者の視野の複数の関心領域を決定するステップ、
少なくとも1個のセンサを用いて、試験中に前記着用者の視覚探索戦略を記録して、前記関心領域内での生起比率を計算するステップ、
前記関心領域のマルコフ連鎖を、各関心領域が次回に他の領域に遷移する確率の組に関連付けられるように形成するステップ、及び
ある関心領域から別の領域への遷移効率を、前記関心領域の前記マルコフ連鎖の処理から評価するステップを含む、請求項1~12のいずれか1項に記載の方法。 - 前記マルコフ連鎖の処理が、前記関心領域の定常分布のエントロピーを計算するステップを含む、請求項13に記載の方法。
- 前記方法が、
前記着用者の凝視方向又は観察点の近似エントロピーを評価するステップ、
前記着用者の眼球運動の近似エントロピーを評価するステップ、
前記着用者の頭部運動の近似エントロピーを評価するステップを含み、
着用者が着用する視力矯正機器の光学設計を決定する前記ステップ(400)が、前記着用者の凝視方向又は観察点の前記近似エントロピーに基づいて、且つ前記眼球運動の前記近似エントロピー及び前記頭部運動の前記近似エントロピーの相対値に基づいて実行される、請求項1~14のいずれか1項に記載の方法。 - 着用者向けに適合された視力矯正機器を判定するシステムであって、
前記着用者に関するパラメータ値の組を受信し、
前記着用者により実行され、且つ視覚探索が関わる作業の少なくとも識別を含む追加的な入力データを受信し、
前記パラメータ値の組及び前記追加的な入力データから前記作業に対する前記着用者の視覚探索戦略の効率を査定する基準値を決定し、前記着用者の視覚探索戦略の前記効率を査定する基準が、
前記視覚探索の近似エントロピー、
信号内のエネルギー消費から決定された、前記視覚探索又は前記視覚探索の近似エントロピーのパワーインデックス、
記録された前記視覚探索の、又は前記視覚探索の近似エントロピーに対するスペクトル解析から判定された視覚探索パターンに関する頻度の個数、重み及び冗長度、
前記視覚探索の近似エントロピーの時間経過に伴う変化、又は
ある関心観察領域から別の領域への遷移効率
を含むグループから選択される
ように構成された計算装置(1)を含むシステム。
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