JPH0630900A - 角膜の光学特性の表示方法 - Google Patents
角膜の光学特性の表示方法Info
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- JPH0630900A JPH0630900A JP4207030A JP20703092A JPH0630900A JP H0630900 A JPH0630900 A JP H0630900A JP 4207030 A JP4207030 A JP 4207030A JP 20703092 A JP20703092 A JP 20703092A JP H0630900 A JPH0630900 A JP H0630900A
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- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
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- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
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- Biomedical Technology (AREA)
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- Pathology (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 手術後の複数の症例について乱視傾向と手術
手法との関係を視覚的に表示し、経時的な乱視傾向を視
覚的に表示し解析を容易にする。 【構成】 条件の異なる複数の角膜について複数のディ
オプタのデータ行列を作成し、これら複数のデータ行列
の各成分に関しそれぞれの算術平均値を算出して一の平
均値行列を作成し、この平均値行列と前記複数のデータ
行列を用いて各成分についてそれぞれの標準偏差値を算
出して一の標準偏差値行列を作成し、これら平均値行列
と標準偏差値行列と角膜マップ上の対応位置に、各成分
の算術平均値や標準偏差値に関連したカラーパレットや
図形パターンで表示する。
手法との関係を視覚的に表示し、経時的な乱視傾向を視
覚的に表示し解析を容易にする。 【構成】 条件の異なる複数の角膜について複数のディ
オプタのデータ行列を作成し、これら複数のデータ行列
の各成分に関しそれぞれの算術平均値を算出して一の平
均値行列を作成し、この平均値行列と前記複数のデータ
行列を用いて各成分についてそれぞれの標準偏差値を算
出して一の標準偏差値行列を作成し、これら平均値行列
と標準偏差値行列と角膜マップ上の対応位置に、各成分
の算術平均値や標準偏差値に関連したカラーパレットや
図形パターンで表示する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、角膜手術後における
角膜の光学特性の表示方法に関する。
角膜の光学特性の表示方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】角膜の屈折力即ち各部の焦点距離は、全
域で一様ではないために、乱視が発生する。屈折力は焦
点距離ｆの逆数１／ｆ（ディオプタ）で表現する。角膜
トポグラフィーでは患者毎に角膜の微小な点（領域）に
おける屈折力をカラーコード表示、３次元立体表示等で
表現されている。従来の角膜トポグラフィーは多数の患
者群の手術後の視力回復傾向や特定患者の経時的な視力
回復状況を評価したり、表現するには充分ではなかっ
た。また眼科のインターン医学生に手術後の説明をする
資料としても不十分であった。
域で一様ではないために、乱視が発生する。屈折力は焦
点距離ｆの逆数１／ｆ（ディオプタ）で表現する。角膜
トポグラフィーでは患者毎に角膜の微小な点（領域）に
おける屈折力をカラーコード表示、３次元立体表示等で
表現されている。従来の角膜トポグラフィーは多数の患
者群の手術後の視力回復傾向や特定患者の経時的な視力
回復状況を評価したり、表現するには充分ではなかっ
た。また眼科のインターン医学生に手術後の説明をする
資料としても不十分であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この発明はこのような
従来の不足分を補うためになされたもので、一群の患者
について角膜の光学特性を２次元的に表現し、多数の患
者群の手術後の視力回復傾向の評価や特定患者の経時的
な視力回復状況を分かり易く表現するとともに、眼科の
インターン医学生に手術後の説明をする有効な教育資料
を提供することを目的としている。
従来の不足分を補うためになされたもので、一群の患者
について角膜の光学特性を２次元的に表現し、多数の患
者群の手術後の視力回復傾向の評価や特定患者の経時的
な視力回復状況を分かり易く表現するとともに、眼科の
インターン医学生に手術後の説明をする有効な教育資料
を提供することを目的としている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明は、凸状で３次
元形状の角膜を一定形式の座標系に従って複数の微小領
域に分割して角膜マップを設定し、これら複数の各微小
領域に対応した複数の成分からなる疑似の２次元位置行
列を設定し、微小領域について角膜解析装置により光学
特性を測定し、位置行列の各成分対応のデータ行列を作
成し、これらデータ行列を角膜マップ上の対応位置に、
各データ値に関連したカラーパレットや図形パターンで
表示する角膜の光学特性の表示方法において、条件の異
なる複数の角膜について複数のデータ行列を作成し、こ
れら複数のデータ行列の各成分に関しそれぞれの算術平
均値を算出して一の平均値行列を作成し、この平均値行
列と複数のデータ行列を用いて、各成分についてそれぞ
れの標準偏差値を算出して一の標準偏差値行列を作成
し、これら平均値行列と標準偏差値行列とを角膜マップ
上の対応位置に、各成分の標準偏差値に関連したカラー
パレットや図形パターンでそれぞれ表示するようにし
た。
元形状の角膜を一定形式の座標系に従って複数の微小領
域に分割して角膜マップを設定し、これら複数の各微小
領域に対応した複数の成分からなる疑似の２次元位置行
列を設定し、微小領域について角膜解析装置により光学
特性を測定し、位置行列の各成分対応のデータ行列を作
成し、これらデータ行列を角膜マップ上の対応位置に、
各データ値に関連したカラーパレットや図形パターンで
表示する角膜の光学特性の表示方法において、条件の異
なる複数の角膜について複数のデータ行列を作成し、こ
れら複数のデータ行列の各成分に関しそれぞれの算術平
均値を算出して一の平均値行列を作成し、この平均値行
列と複数のデータ行列を用いて、各成分についてそれぞ
れの標準偏差値を算出して一の標準偏差値行列を作成
し、これら平均値行列と標準偏差値行列とを角膜マップ
上の対応位置に、各成分の標準偏差値に関連したカラー
パレットや図形パターンでそれぞれ表示するようにし
た。
【０００５】
【作用】角膜マップ上に角膜の光学特性について、カラ
ーパレットで示す全体的な算術平均値の分布図が得られ
る。角膜手術を受けた患者群と正常視人々について算術
平均値の分布図を作成し、被手術者の算術平均値の分布
図と正常者の算術平均値の分布図とを比較検討すること
により、手術手法の評価や手術手法の改良に大いに有効
となる。さらに算術平均値の分布図での評価や比較は、
患者やその家族への説明や研修医への教材として利用で
きる。また、算術平均値の分布が正常値に近く、一見安
定した値を示していても、微小領域各データが算術平均
値の回りにまとまっているのか、逆に離散しているのか
の判断を調べるために、標準偏差値行列の分布図を利用
する。また、手術後一定期間毎に同一群患者について、
角膜マップ上に算術平均値行列の分布図と標準偏差値行
列の分布図を作成し、経時的に乱視傾向の変化を係数化
して評価でする。
ーパレットで示す全体的な算術平均値の分布図が得られ
る。角膜手術を受けた患者群と正常視人々について算術
平均値の分布図を作成し、被手術者の算術平均値の分布
図と正常者の算術平均値の分布図とを比較検討すること
により、手術手法の評価や手術手法の改良に大いに有効
となる。さらに算術平均値の分布図での評価や比較は、
患者やその家族への説明や研修医への教材として利用で
きる。また、算術平均値の分布が正常値に近く、一見安
定した値を示していても、微小領域各データが算術平均
値の回りにまとまっているのか、逆に離散しているのか
の判断を調べるために、標準偏差値行列の分布図を利用
する。また、手術後一定期間毎に同一群患者について、
角膜マップ上に算術平均値行列の分布図と標準偏差値行
列の分布図を作成し、経時的に乱視傾向の変化を係数化
して評価でする。
【０００６】
【実施例】以下この発明を図面に従って説明する。 図
１はこの発明が実施されるデータ処理装置のハードウェ
アの全体ブロック構成を示し、中央演算装置のＣＰＵ１
には表示装置のＣＲＴ２、プリンターのＰＲＴ３、キー
ボード４、駆動装置５、角膜解析装置７が接続されてい
る。駆動装置５は磁気記録装置のハ−ドディスク８やフ
ロッピ−ディスク９を駆動し、データ処理装置の計算機
には演算プログラム６がフロッピ−ディスク９等を介し
てロードされる。演算プログラム６は行列の定義や行列
の各成分要素の算術平均値や標準偏差値を計算するプロ
グラムが含まれている。また、角膜解析装置７は凝視用
モニター１３と光源１０とレンズＬ１、Ｌ２と測定器１
１と増幅器１２とから構成されている。
１はこの発明が実施されるデータ処理装置のハードウェ
アの全体ブロック構成を示し、中央演算装置のＣＰＵ１
には表示装置のＣＲＴ２、プリンターのＰＲＴ３、キー
ボード４、駆動装置５、角膜解析装置７が接続されてい
る。駆動装置５は磁気記録装置のハ−ドディスク８やフ
ロッピ−ディスク９を駆動し、データ処理装置の計算機
には演算プログラム６がフロッピ−ディスク９等を介し
てロードされる。演算プログラム６は行列の定義や行列
の各成分要素の算術平均値や標準偏差値を計算するプロ
グラムが含まれている。また、角膜解析装置７は凝視用
モニター１３と光源１０とレンズＬ１、Ｌ２と測定器１
１と増幅器１２とから構成されている。
【０００７】図２は人間の目の構造を示し、眼球２０は
直径が２３ミリ〜２４ミリで内部には硝子体２１が充填
されている。目の一番表面の部分が透明角膜２２で、そ
の後に紅彩２３と瞳孔２４とがあり、続いて水晶体２５
がある。水晶体２５は毛様体２７、チン小帯２８の張力
により厚みが変更される。また瞳孔２４を通った光は眼
球２０の内側の網膜２９上に像を結ぶ。空気の屈折率
１．０に対して角膜２２の屈折率は１．３８であり、か
つ角膜２２は突状になっているので、入射光は屈折され
て網膜２９上に結像する。角膜２２の屈折だけでは外界
の任意の位置にある物を見るには屈折率が対応できない
ので、水晶体２５の厚みを調整して、焦点距離を合わせ
正確に網膜２９上に結像するようにしている。
直径が２３ミリ〜２４ミリで内部には硝子体２１が充填
されている。目の一番表面の部分が透明角膜２２で、そ
の後に紅彩２３と瞳孔２４とがあり、続いて水晶体２５
がある。水晶体２５は毛様体２７、チン小帯２８の張力
により厚みが変更される。また瞳孔２４を通った光は眼
球２０の内側の網膜２９上に像を結ぶ。空気の屈折率
１．０に対して角膜２２の屈折率は１．３８であり、か
つ角膜２２は突状になっているので、入射光は屈折され
て網膜２９上に結像する。角膜２２の屈折だけでは外界
の任意の位置にある物を見るには屈折率が対応できない
ので、水晶体２５の厚みを調整して、焦点距離を合わせ
正確に網膜２９上に結像するようにしている。
【０００８】角膜２２は老齢化や外傷により曇り、曇る
と光りが乱反射したり、光りが水晶体２５に入射しなく
なるので、手術を行い角膜２２はの再生が行われる。
と光りが乱反射したり、光りが水晶体２５に入射しなく
なるので、手術を行い角膜２２はの再生が行われる。
【０００９】図３は角膜２２を正面Ｚから見て仮想的に
作成した角膜マップの図である、眼球の正面の真下を基
準Ｚにして中心Ｏからの距離（半径）ｒと基線ｌからの
角度Ｑの角座標によって微小な点（正確には小面積）ｐ
の集合として角膜マップを表す。例えば距離ｒを半径の
１／１６刻みとし、角度Ｑを１度毎に分割すると、角膜
２２は内側の円環Ａ11から外側の円環Ａ16,360までの微
小な点ｐの集合で表現できる。角膜マップの設定方法は
他の座標形式で行うことも可能である。さて、これら微
小な点ｐを添え字の小さいものから順に並べると表１の
ように表現できる。
作成した角膜マップの図である、眼球の正面の真下を基
準Ｚにして中心Ｏからの距離（半径）ｒと基線ｌからの
角度Ｑの角座標によって微小な点（正確には小面積）ｐ
の集合として角膜マップを表す。例えば距離ｒを半径の
１／１６刻みとし、角度Ｑを１度毎に分割すると、角膜
２２は内側の円環Ａ11から外側の円環Ａ16,360までの微
小な点ｐの集合で表現できる。角膜マップの設定方法は
他の座標形式で行うことも可能である。さて、これら微
小な点ｐを添え字の小さいものから順に並べると表１の
ように表現できる。
【００１０】表１ではＡ1,1 からA16,360 は順番に並ん
でいるが、実際には図３に示すように中心から外周に向
う年輪型になっている。このような極座標によるの区分
法は最近では頻繁に使用される一般的なものである。上
記分割によると、１個の角膜２２は次の表２のように、
１６Ｘ３６０＝５７６０個の微小な点ｐからなる位置行
列を形成することになる。 また、表１の微小な点Ａ1,1 からＡ16,360までの各成分
は３６０行１６列の行列［Ａij］として表現される。
でいるが、実際には図３に示すように中心から外周に向
う年輪型になっている。このような極座標によるの区分
法は最近では頻繁に使用される一般的なものである。上
記分割によると、１個の角膜２２は次の表２のように、
１６Ｘ３６０＝５７６０個の微小な点ｐからなる位置行
列を形成することになる。 また、表１の微小な点Ａ1,1 からＡ16,360までの各成分
は３６０行１６列の行列［Ａij］として表現される。
【００１１】このような角膜の各微小な点ｐについて光
学特性を図１の角膜解析装置を使用して、１患者の角膜
について５７６０箇所について測定する。光学特性は屈
折力即ち焦点距離に対応する特性であって、ここでは各
微小な点ｐについて焦点距離を測定する。各測定値は５
７６０個について、デジタル変換されてＣＰＵ１により
ＲＡＭに取り込まれる。次に、ＣＰＵ１は演算プログラ
ム６の逆数演算プログラムに従い各焦点距離の逆数のデ
ィオプタを求め、得られた各ディオプタをハードディス
ク８に格納する。角膜２２の各微小な点ｐの焦点距離は
ほぼ網膜２９の近傍になっているので、焦点ｆは眼球半
径の前後２３ｍｍ〜２４ｍｍ，即ちＭ（メートル）単位
では０．０２３〜０．０２４で、その逆数（焦点距離ｆ
の逆数１／ｆ）のディオプタは、１／０．０２４〜１／
０．０２３だから４１〜４４となる。ディオプタ値は一
定であるほど正常で、ばらつきが大きいほど乱視傾向に
あると考えられる。角膜手術後の第１患者について計測
された測定値から得たディオプタ値は表３の５７６０個
のデータからなる測定カルテとして定義し、ハードディ
スク８に格納する。表３のデータは単に例示的な値であ
り、測定カルテはデータ行列と定義する。 角膜手術を受けた他の患者についても同様な測定を行
い、Ｎ人についての測定カルテを形成し、複数の測定カ
ルテが集合して図４のようなカルテファイル３１が形成
される。
学特性を図１の角膜解析装置を使用して、１患者の角膜
について５７６０箇所について測定する。光学特性は屈
折力即ち焦点距離に対応する特性であって、ここでは各
微小な点ｐについて焦点距離を測定する。各測定値は５
７６０個について、デジタル変換されてＣＰＵ１により
ＲＡＭに取り込まれる。次に、ＣＰＵ１は演算プログラ
ム６の逆数演算プログラムに従い各焦点距離の逆数のデ
ィオプタを求め、得られた各ディオプタをハードディス
ク８に格納する。角膜２２の各微小な点ｐの焦点距離は
ほぼ網膜２９の近傍になっているので、焦点ｆは眼球半
径の前後２３ｍｍ〜２４ｍｍ，即ちＭ（メートル）単位
では０．０２３〜０．０２４で、その逆数（焦点距離ｆ
の逆数１／ｆ）のディオプタは、１／０．０２４〜１／
０．０２３だから４１〜４４となる。ディオプタ値は一
定であるほど正常で、ばらつきが大きいほど乱視傾向に
あると考えられる。角膜手術後の第１患者について計測
された測定値から得たディオプタ値は表３の５７６０個
のデータからなる測定カルテとして定義し、ハードディ
スク８に格納する。表３のデータは単に例示的な値であ
り、測定カルテはデータ行列と定義する。 角膜手術を受けた他の患者についても同様な測定を行
い、Ｎ人についての測定カルテを形成し、複数の測定カ
ルテが集合して図４のようなカルテファイル３１が形成
される。
【００１２】同一の微小な点ｐについて焦点距離ｆが複
数得られる場合があり、いわゆる標本数が１個に限られ
ない場合がある。即ち第１患者の角膜の位置座標Ａ11の
微小な点ｐについて焦点距離ｆを測定したら、０．０２
３Ｍと０．２５Ｍが得られた場合である。このように同
一位置成分でいくつの標本数があったかを５７６０点に
ついて記録し、標本数行列Ｈ［ij］と定義して、表４の
ようにハードディスク８に格納する。
数得られる場合があり、いわゆる標本数が１個に限られ
ない場合がある。即ち第１患者の角膜の位置座標Ａ11の
微小な点ｐについて焦点距離ｆを測定したら、０．０２
３Ｍと０．２５Ｍが得られた場合である。このように同
一位置成分でいくつの標本数があったかを５７６０点に
ついて記録し、標本数行列Ｈ［ij］と定義して、表４の
ようにハードディスク８に格納する。
【００１３】また、同一位置成分でいくつの標本数があ
ったかは、患者毎に異なるので表４の標本数行列Ｈ［i
j］もカルテファイル３１と同様に患者毎に測定し記録
する。図４のカルテファイル３１の各値、成分データは
表１、２内の各要素、即ち角膜の各微小な点ｐの位置行
列［Ａij］の各成分（要素）の一データを表し、これを
データ行列のディオプタ値行列［Ｄij］と定義する。Ｎ
人の患者についてのカルテファイル３１はＮ個のディオ
プタ値行列［Ｄij］となり、行列［Ｄij］がハードディ
スク８に格納される。
ったかは、患者毎に異なるので表４の標本数行列Ｈ［i
j］もカルテファイル３１と同様に患者毎に測定し記録
する。図４のカルテファイル３１の各値、成分データは
表１、２内の各要素、即ち角膜の各微小な点ｐの位置行
列［Ａij］の各成分（要素）の一データを表し、これを
データ行列のディオプタ値行列［Ｄij］と定義する。Ｎ
人の患者についてのカルテファイル３１はＮ個のディオ
プタ値行列［Ｄij］となり、行列［Ｄij］がハードディ
スク８に格納される。
【００１４】次に、Ｎ個のデータ行列［Ｄij］の各成分
について、ＣＰＵ１はそれぞれの算術平均値ΣＤij／Ｎ
を算出し、表５に示す１個の平均値行列を作成する。 表５では算術平均値ΣＤij／Ｎを計算式の形式で各成分
毎に示したが、ディオプタ平均値行列Σ［Ｄij／Ｎ］は
表３のような数値となってハードディスク８に格納され
ている。
について、ＣＰＵ１はそれぞれの算術平均値ΣＤij／Ｎ
を算出し、表５に示す１個の平均値行列を作成する。 表５では算術平均値ΣＤij／Ｎを計算式の形式で各成分
毎に示したが、ディオプタ平均値行列Σ［Ｄij／Ｎ］は
表３のような数値となってハードディスク８に格納され
ている。
【００１５】次に、Ｎ個の標本数行列Ｈ［ij］の各成分
について、ＣＰＵ１はそれぞれの算術平均値ΣＨij／Ｎ
を算出し、表６に示す１個の標本平均行列Σ［Ｈij／
Ｎ］を作成する。 表６では算術平均値ΣＨij／Ｎを計算式の形式で各成分
毎に示したが、標本平均行列Σ［Ｈij／Ｎ］は表４のよ
うな数値となってハードディスク８に格納されている。
について、ＣＰＵ１はそれぞれの算術平均値ΣＨij／Ｎ
を算出し、表６に示す１個の標本平均行列Σ［Ｈij／
Ｎ］を作成する。 表６では算術平均値ΣＨij／Ｎを計算式の形式で各成分
毎に示したが、標本平均行列Σ［Ｈij／Ｎ］は表４のよ
うな数値となってハードディスク８に格納されている。
【００１６】次に、ＣＰＵ１はディオプタの平均値行列
Σ［Ｄij／Ｎ］を図３の角膜マップ上にカラーパレット
で図５のように表現し、ＣＲＴ３にカラー表示させる。
図５において、平均ディオプタ値４１をカラーコード
Ａ、平均ディオプタ値４２をカラーコードＢ、平均ディ
オプタ値４３をカラーコードＣ、平均ディオプタ値４４
をカラーコードＤ、平均ディオプタ値４５をカラーコー
ドＥ・・・等のように異なる色で表示する。ここでは平
均ディオプタ値を説明上簡単に整数値で示したが、４
１．１、４１．２・・・等細かく区別して、カラーパレ
ットの数を増やすこともできる。かくして、図３の角膜
マップ上に図５に示す全体的な平均ディオプタ分布図が
得られる。図５では図面記載を半分省略してカラーパレ
ットを示したが、角膜マップ全域に分布図を作る。次
に、ＣＰＵ１は、各患者毎の標本数行列Ｈ［ij］と、あ
る群についての標本平均行列を、図３の角膜マップ上に
カラーパレットで表示し、図５の平均ディオプタ分布図
ように、標本数分布図と標本平均分布図を表現できる。
Σ［Ｄij／Ｎ］を図３の角膜マップ上にカラーパレット
で図５のように表現し、ＣＲＴ３にカラー表示させる。
図５において、平均ディオプタ値４１をカラーコード
Ａ、平均ディオプタ値４２をカラーコードＢ、平均ディ
オプタ値４３をカラーコードＣ、平均ディオプタ値４４
をカラーコードＤ、平均ディオプタ値４５をカラーコー
ドＥ・・・等のように異なる色で表示する。ここでは平
均ディオプタ値を説明上簡単に整数値で示したが、４
１．１、４１．２・・・等細かく区別して、カラーパレ
ットの数を増やすこともできる。かくして、図３の角膜
マップ上に図５に示す全体的な平均ディオプタ分布図が
得られる。図５では図面記載を半分省略してカラーパレ
ットを示したが、角膜マップ全域に分布図を作る。次
に、ＣＰＵ１は、各患者毎の標本数行列Ｈ［ij］と、あ
る群についての標本平均行列を、図３の角膜マップ上に
カラーパレットで表示し、図５の平均ディオプタ分布図
ように、標本数分布図と標本平均分布図を表現できる。
【００１７】角膜手術を受けた患者群に行ったように、
同様な測定カルテを正常で視力平均１．０の人々につい
ても実施し、正常者についての全体的な平均ディオプタ
分布図を作成する。かくして患者群の全体的な平均ディ
オプタ分布図を図６の（ａ）、正常者群の全体的な平均
ディオプタ分布図を図６の（ｂ）が得られたとする。被
手術者の平均ディオプタ分布図（ａ）と正常者の平均デ
ィオプタ分布図（ｂ）を比較検討することにより、手術
手法の評価や手術手法の改良に大いに有効となる。さら
に平均ディオプタ分布図での評価や比較は、患者やその
家族への説明や研修医への教材として教育上大いに有用
である。
同様な測定カルテを正常で視力平均１．０の人々につい
ても実施し、正常者についての全体的な平均ディオプタ
分布図を作成する。かくして患者群の全体的な平均ディ
オプタ分布図を図６の（ａ）、正常者群の全体的な平均
ディオプタ分布図を図６の（ｂ）が得られたとする。被
手術者の平均ディオプタ分布図（ａ）と正常者の平均デ
ィオプタ分布図（ｂ）を比較検討することにより、手術
手法の評価や手術手法の改良に大いに有効となる。さら
に平均ディオプタ分布図での評価や比較は、患者やその
家族への説明や研修医への教材として教育上大いに有用
である。
【００１８】また、手術後１日後の一群の患者につい
て、手術後１週間後の一群の患者について、手術後１か
月後の一群の患者について、手術後３か月後の一群の患
者等について、各群毎の平均ディオプタ分布図を作成
し、経時的に乱視傾向の変化を係数化して手術効果の評
価もできる。次に、平均値が４１、４０、４１、４２、
・・・４３等であって正常値に近く、一見安定した値を
示していても、角膜内の微小な点ｐの各値が平均値の回
りにまとまっているのか、即ち最大値と最小値が接近し
ているのか、または最大値と最小値が離散しているのか
の判断はできない。そこで平均ディオプタの離散状況を
調べるために、標準偏差値行列を作成する。即ち、患者
数ＮのＮ個の位置行列［Ａij］の５７６０個の各成分に
ついて、ＣＰＵ１はそれぞれの標準偏差値Ｓｉｊを算出
し、表７に示す１個の標準偏差値行列［Ｓｉｊ］を作成
する。
て、手術後１週間後の一群の患者について、手術後１か
月後の一群の患者について、手術後３か月後の一群の患
者等について、各群毎の平均ディオプタ分布図を作成
し、経時的に乱視傾向の変化を係数化して手術効果の評
価もできる。次に、平均値が４１、４０、４１、４２、
・・・４３等であって正常値に近く、一見安定した値を
示していても、角膜内の微小な点ｐの各値が平均値の回
りにまとまっているのか、即ち最大値と最小値が接近し
ているのか、または最大値と最小値が離散しているのか
の判断はできない。そこで平均ディオプタの離散状況を
調べるために、標準偏差値行列を作成する。即ち、患者
数ＮのＮ個の位置行列［Ａij］の５７６０個の各成分に
ついて、ＣＰＵ１はそれぞれの標準偏差値Ｓｉｊを算出
し、表７に示す１個の標準偏差値行列［Ｓｉｊ］を作成
する。
【００１９】この表７の作成方法を詳しく説明する。こ
こで、異なる患者の角膜マップ上の同位置の微小な点ｐ
の第ｉ番目について、第１の患者のディオプタ値をＤ1
i、 第２の患者のディオプタ値をＤ2i、 第３の患者のデ
ィオプタ値をＤ3i、 ・・・第Ｎの患者のディオプタ値を
Ｄniとし、 同位置の微小な点ｐについて算術平均ΣＤni
／Ｎ＝ｇi を算出する。Ｎ人の角膜マップ上の第ｉ番目
の微小な点ｐの構成成分はＮ個あり、個々人の同一の微
小な点ｐの変量をディオプタ値Ｄ1i、Ｄ2i、Ｄ3i・・・
Ｄniとすると、各変量と平均値ｇｉとの偏差の２乗を加
えた下記の変動または偏差平方和を作成する。
こで、異なる患者の角膜マップ上の同位置の微小な点ｐ
の第ｉ番目について、第１の患者のディオプタ値をＤ1
i、 第２の患者のディオプタ値をＤ2i、 第３の患者のデ
ィオプタ値をＤ3i、 ・・・第Ｎの患者のディオプタ値を
Ｄniとし、 同位置の微小な点ｐについて算術平均ΣＤni
／Ｎ＝ｇi を算出する。Ｎ人の角膜マップ上の第ｉ番目
の微小な点ｐの構成成分はＮ個あり、個々人の同一の微
小な点ｐの変量をディオプタ値Ｄ1i、Ｄ2i、Ｄ3i・・・
Ｄniとすると、各変量と平均値ｇｉとの偏差の２乗を加
えた下記の変動または偏差平方和を作成する。
【００２０】 Ｓa=( Ｄ1i- ｇi)2+ (Ｄ2i- ｇi)2+ (Ｄ3i- ｇi)2 ・・・+(Ｄni- ｇi)2 この変動Ｓa をＮ個で割り平均をとって下記の分散を作
成する。 Ｓb=Ｓa/Ｎ= ((Ｄ1i- ｇi)2+ (Ｄ2i- ｇi)2+ (Ｄ3i- ｇi)2 ・・+(Ｄni- ｇi)2)／Ｎ この分散Ｓb の平方根を取って下記の標準偏差、ここで
は標準偏差値と定義しＳｉを得る。 標準偏差値Ｓｉ= √( Ｓb) = √((( Ｄ1i- ｇi)2+ (Ｄ2i- ｇi)2+ (Ｄ3i- ｇi)2 ・・+(Ｄni- ｇi)2)／Ｎ) これは一個の成分についての標準偏差値だから、位置行
列［Ａij］の５７６０個の成分については一般式では、
標準偏差値行列［Ｓｉｊ］と定義する。また、Ｎ人の患
者を対象にして、Ｎページのカルテファイル３１から算
術平均値ΣＤNi／Ｎ＝ｇi をそれぞれ５７６０個算出す
る。表５の平均値行列Σ［Ｄij／Ｎ］をこの５７６０個
のｇｉ値として使用できる。
成する。 Ｓb=Ｓa/Ｎ= ((Ｄ1i- ｇi)2+ (Ｄ2i- ｇi)2+ (Ｄ3i- ｇi)2 ・・+(Ｄni- ｇi)2)／Ｎ この分散Ｓb の平方根を取って下記の標準偏差、ここで
は標準偏差値と定義しＳｉを得る。 標準偏差値Ｓｉ= √( Ｓb) = √((( Ｄ1i- ｇi)2+ (Ｄ2i- ｇi)2+ (Ｄ3i- ｇi)2 ・・+(Ｄni- ｇi)2)／Ｎ) これは一個の成分についての標準偏差値だから、位置行
列［Ａij］の５７６０個の成分については一般式では、
標準偏差値行列［Ｓｉｊ］と定義する。また、Ｎ人の患
者を対象にして、Ｎページのカルテファイル３１から算
術平均値ΣＤNi／Ｎ＝ｇi をそれぞれ５７６０個算出す
る。表５の平均値行列Σ［Ｄij／Ｎ］をこの５７６０個
のｇｉ値として使用できる。
【００２１】説明を明確にするために、別表現をする
と、位置行列［Ａij］の各成分について、Ｎ人を対象に
して、ＣＰＵ１は上記標準偏差値Ｓｉ= √( Ｓb)式にそ
れぞれのディオプタ値をＤ1i、Ｄ2i、Ｄ3i・・・Ｄniっ
と平均値ｇｉを代入し、値標準偏差値Ｓｉを算出する。
同様に５７６０個の成分について、値標準偏差値Ｓｉを
算出し、纏めて表７に示す１個の標準偏差値［Ｓｉｊ］
行列を作成する。表７の標準偏差値［Ｓｉｊ］行列は数
値データとなってハードディスク８に格納される。
と、位置行列［Ａij］の各成分について、Ｎ人を対象に
して、ＣＰＵ１は上記標準偏差値Ｓｉ= √( Ｓb)式にそ
れぞれのディオプタ値をＤ1i、Ｄ2i、Ｄ3i・・・Ｄniっ
と平均値ｇｉを代入し、値標準偏差値Ｓｉを算出する。
同様に５７６０個の成分について、値標準偏差値Ｓｉを
算出し、纏めて表７に示す１個の標準偏差値［Ｓｉｊ］
行列を作成する。表７の標準偏差値［Ｓｉｊ］行列は数
値データとなってハードディスク８に格納される。
【００２２】次に、ＣＰＵ１は、図３の角膜マップ上に
ディオプタの標準偏差値［Ｓｉｊ］行列の各成分値を図
７に示すカラーパレトで表現し、ＣＲＴ３にカラー表示
させる。図７において、標準偏差値［Ｓｉｊ］行列の成
分値が０．５の領域をカラーコードＡ、成分値が１．０
の領域をカラーコードＢ、成分値が２．５の領域をカラ
ーコードＣ、成分値が３．０５の領域をカラーコード
Ｄ、成分値が４．０の領域ををカラーコードＥ・・・等
のように表示する。ここでは平均標準偏差値［Ｓｉｊ］
行列の各成分値を説明上簡単に０．５幅値で示したが、
０．２５、０．５、０．７５、１．０・・等細かく区別
して、カラーパレットの数を増やしてもよい。カラーパ
レトに替えて点や斜線による図形パターンで表示しても
よい。かくして角膜マップ上に図７の全体的な標準偏差
値［Ｓｉｊ］行列の各成分値の分布図が得られる。
ディオプタの標準偏差値［Ｓｉｊ］行列の各成分値を図
７に示すカラーパレトで表現し、ＣＲＴ３にカラー表示
させる。図７において、標準偏差値［Ｓｉｊ］行列の成
分値が０．５の領域をカラーコードＡ、成分値が１．０
の領域をカラーコードＢ、成分値が２．５の領域をカラ
ーコードＣ、成分値が３．０５の領域をカラーコード
Ｄ、成分値が４．０の領域ををカラーコードＥ・・・等
のように表示する。ここでは平均標準偏差値［Ｓｉｊ］
行列の各成分値を説明上簡単に０．５幅値で示したが、
０．２５、０．５、０．７５、１．０・・等細かく区別
して、カラーパレットの数を増やしてもよい。カラーパ
レトに替えて点や斜線による図形パターンで表示しても
よい。かくして角膜マップ上に図７の全体的な標準偏差
値［Ｓｉｊ］行列の各成分値の分布図が得られる。
【００２３】手術を受けた患者に行ったような同様な測
定カルテを正常で視力平均１．０の人々についても実施
し、正常者についても全体的な標準偏差値［Ｓｉｊ］行
列の対応分布図を作成する。図６（ａ）、（ｂ）と同様
に、被手術者の標準偏差値［Ｓｉｊ］行列の対応分布図
と正常者の標準偏差値［Ｓｉｊ］行列の対応分布図を比
較検討することにより手術手法の評価ができる。また対
応分布図を比較検討してに研修医への教育が有効に行わ
れる。また、手術後１日後の一群の患者について、手術
後１週間後の一群の患者について、手術後１か月後の一
群の患者について、手術後３か月後の一群の患者等につ
いて標準偏差値［Ｓｉｊ］行列の対応分布図を作成し、
経時的に乱視傾向の変化を係数化して評価できる。
定カルテを正常で視力平均１．０の人々についても実施
し、正常者についても全体的な標準偏差値［Ｓｉｊ］行
列の対応分布図を作成する。図６（ａ）、（ｂ）と同様
に、被手術者の標準偏差値［Ｓｉｊ］行列の対応分布図
と正常者の標準偏差値［Ｓｉｊ］行列の対応分布図を比
較検討することにより手術手法の評価ができる。また対
応分布図を比較検討してに研修医への教育が有効に行わ
れる。また、手術後１日後の一群の患者について、手術
後１週間後の一群の患者について、手術後１か月後の一
群の患者について、手術後３か月後の一群の患者等につ
いて標準偏差値［Ｓｉｊ］行列の対応分布図を作成し、
経時的に乱視傾向の変化を係数化して評価できる。
【００２４】図８は、これまでに述べたカラーパレット
ｋのカラーコードに、標本（平均）数ｎとディオプタ平
均値ｍと標準偏差値ＳＤとを関連付けて表にしたものを
示し、予め設定したものをハードディスク８に記録して
おく。図８の関連表は組み合わせはいろいろ変化できる
し、読み出し命令により、ＣＲＴ２に表示できる。図９
はＣＲＴ２に表示した標本数（平均）分布図、平均ディ
オプタ値分布図、標準偏差値分布図である。図９（ａ）
は図３の角膜マップ上に、図８における標本（平均）数
がｎ＝２である微小の点ｐの集合を、該当カラーコード
で塗り潰して示した標本数（平均）分布図である。図９
（ｂ）は図３の角膜マップ上に、図８のディオプタ平均
値がｍ＝４１である微小の点ｐの集合を、該当カラーコ
ードで塗り潰して示した平均ディオプタ値分布図であ
る。
ｋのカラーコードに、標本（平均）数ｎとディオプタ平
均値ｍと標準偏差値ＳＤとを関連付けて表にしたものを
示し、予め設定したものをハードディスク８に記録して
おく。図８の関連表は組み合わせはいろいろ変化できる
し、読み出し命令により、ＣＲＴ２に表示できる。図９
はＣＲＴ２に表示した標本数（平均）分布図、平均ディ
オプタ値分布図、標準偏差値分布図である。図９（ａ）
は図３の角膜マップ上に、図８における標本（平均）数
がｎ＝２である微小の点ｐの集合を、該当カラーコード
で塗り潰して示した標本数（平均）分布図である。図９
（ｂ）は図３の角膜マップ上に、図８のディオプタ平均
値がｍ＝４１である微小の点ｐの集合を、該当カラーコ
ードで塗り潰して示した平均ディオプタ値分布図であ
る。
【００２５】図９（ｃ）は図３の角膜マップ上に、図８
の標準偏差値がＳＤ＝２である微小の点ｐの集合を、該
当カラーコードで塗り潰して示した標準偏差値［Ｓｉ
ｊ］行列の各成分値分布図である。さらに、手術手法の
異なる２つの群を比較して、標本（平均）数ｎとディオ
プタ平均値ｍと標準偏差値ＳＤとにより、２つの群のど
の領域が有意な差がある領域かをカラーコード化するこ
ともできる。ハードディスク８にある標本数（平均）、
平均ディオプタ値、標準偏差は表示形式をいろいろ編集
して各種形態で表示できる。
の標準偏差値がＳＤ＝２である微小の点ｐの集合を、該
当カラーコードで塗り潰して示した標準偏差値［Ｓｉ
ｊ］行列の各成分値分布図である。さらに、手術手法の
異なる２つの群を比較して、標本（平均）数ｎとディオ
プタ平均値ｍと標準偏差値ＳＤとにより、２つの群のど
の領域が有意な差がある領域かをカラーコード化するこ
ともできる。ハードディスク８にある標本数（平均）、
平均ディオプタ値、標準偏差は表示形式をいろいろ編集
して各種形態で表示できる。
【００２６】
【発明の効果】以上説明してきたようにこの発明によれ
ば、条件の異なる複数の角膜について複数のデータ行列
を作成し、これら複数のデータ行列の各成分に関しそれ
ぞれの算術平均値を算出して一の平均値行列を作成し、
この平均値行列を角膜マップ上の対応位置に、各成分の
平均値に関連したカラーパレットや図形パターンで表示
し、また平均値行列と複数のデータ行列とを用いて各成
分についてそれぞれの標準偏差値を算出して一の標準偏
差値行列を作成し、この標準偏差値行列を角膜マップ上
の対応位置に、各成分の標準偏差値に関連したカラーパ
レットや図形パターンで表示するようにしたので、手術
後の一群の患者等について、経時的に乱視傾向の変化を
係数化して評価できる。正常者と被手術者の各成分値分
布図を比較検討することにより、手術手法の評価ができ
る。また多数の患者群の手術後の視力回復傾向の評価や
特定患者の経時的な視力回復状況を分かり易く表現でき
る。また、インターン医学生に手術後の説明をする有効
な教育資料を得ることができる。
ば、条件の異なる複数の角膜について複数のデータ行列
を作成し、これら複数のデータ行列の各成分に関しそれ
ぞれの算術平均値を算出して一の平均値行列を作成し、
この平均値行列を角膜マップ上の対応位置に、各成分の
平均値に関連したカラーパレットや図形パターンで表示
し、また平均値行列と複数のデータ行列とを用いて各成
分についてそれぞれの標準偏差値を算出して一の標準偏
差値行列を作成し、この標準偏差値行列を角膜マップ上
の対応位置に、各成分の標準偏差値に関連したカラーパ
レットや図形パターンで表示するようにしたので、手術
後の一群の患者等について、経時的に乱視傾向の変化を
係数化して評価できる。正常者と被手術者の各成分値分
布図を比較検討することにより、手術手法の評価ができ
る。また多数の患者群の手術後の視力回復傾向の評価や
特定患者の経時的な視力回復状況を分かり易く表現でき
る。また、インターン医学生に手術後の説明をする有効
な教育資料を得ることができる。
【図１】この発明が適用されるデータ処理装置のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２】この発明が適応される人間の眼球の構成を示す
図である。
図である。
【図３】この発明の角膜マップの構成示す図である。
【図４】この発明のカルテファイルを示す図である。
【図５】この発明の平均値行列をカラーパレットを用い
て示す分布図である。
て示す分布図である。
【図６】この発明の被手術者と正常者の平均値行列の分
布図を比較して示す図である。
布図を比較して示す図である。
【図７】この発明の標準偏差値をカラーパレットを用い
て示す分布図である。
て示す分布図である。
【図８】この発明のカラーコードに標本（平均）数とデ
ィオプタ平均値と標準偏差値とを関連付けて表にした図
である。
ィオプタ平均値と標準偏差値とを関連付けて表にした図
である。
【図９】この発明の標本数（平均）分布図、平均ディオ
プタ値分布図、標準偏差分布図を示す図である。
プタ値分布図、標準偏差分布図を示す図である。
１ ＣＰＵ ２ ＣＲＴ ３ プリンター ４ キーボード ５ 駆動装置 ６ 基本プログラム ７ 角膜解析装置 ８ ハードデスク ９ フロッピーデスク １０ 光源 １１ 測定器 １２ 増幅器 １３ モニター ３１ カルテファイル Ｌ１、Ｌ２ レンズ
Claims (2)
- 【請求項１】 ３次元形状の角膜を一定形式の座標系に
従って複数の微小領域に分割して角膜マップを設定し、
これら複数の各微小領域に対応した複数の成分からなる
疑似の２次元位置行列を設定し、前記微小領域について
角膜解析装置により光学特性を測定し、前記位置行列の
各成分対応のデータ行列を作成し、これらデータ行列を
前記角膜マップ上の対応位置に、各データ値に関連した
カラーパレットや図形パターンで表示する角膜の光学特
性の表示方法において、 条件の異なる複数の角膜について複数の前記データ行列
を作成し、これら複数のデータ行列の各成分に関しそれ
ぞれの算術平均値を算出して一の平均値行列を作成し、
この平均値行列を前記角膜マップ上の対応位置に、各成
分の平均値に関連したカラーパレットや図形パターンで
表示することを特徴とする角膜の光学特性の表示方法。 - 【請求項２】 ３次元形状の角膜を一定形式の座標系に
従って複数の微小領域に分割して角膜マップを設定し、
これら複数の各微小領域に対応した複数の成分からなる
疑似の２次元位置行列を設定し、前記微小領域について
角膜解析装置により光学特性を測定し、前記位置行列の
各成分対応のデータ行列を作成し、これらデータ行列を
前記角膜マップ上の対応位置に、各データ値に関連した
カラーパレットや図形パターンで表示する角膜の光学特
性の表示方法において、 条件の異なる複数の角膜について複数の前記データ行列
を作成し、これら複数のデータ行列の各成分に関しそれ
ぞれの算術平均値を算出して一の平均値行列を作成し、
この平均値行列と前記複数のデータ行列を用いて各成分
についてそれぞれの標準偏差値を算出して一の標準偏差
値行列を作成し、この標準偏差値行列を前記角膜マップ
上の対応位置に、各成分の標準偏差値に関連したカラー
パレットや図形パターンで表示することを特徴とする角
膜の光学特性の表示方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4207030A JPH0630900A (ja) | 1992-07-13 | 1992-07-13 | 角膜の光学特性の表示方法 |
| US08/088,023 US5357294A (en) | 1992-07-13 | 1993-07-09 | Method for displaying optical properties of corneas |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4207030A JPH0630900A (ja) | 1992-07-13 | 1992-07-13 | 角膜の光学特性の表示方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0630900A true JPH0630900A (ja) | 1994-02-08 |
Family
ID=16533045
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4207030A Pending JPH0630900A (ja) | 1992-07-13 | 1992-07-13 | 角膜の光学特性の表示方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5357294A (ja) |
| JP (1) | JPH0630900A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0722285A1 (en) * | 1994-08-08 | 1996-07-24 | Computed Anatomy Incorporated | Processing of keratoscopic images using local spatial phase |
| JP2006528808A (ja) * | 2003-07-24 | 2006-12-21 | コグニテンス リミテッド | 生産工程の出力を監視し視覚化するシステムおよび方法 |
| JP2008180722A (ja) * | 1994-06-14 | 2008-08-07 | Visionix Ltd | 光要素をマッピングするための装置 |
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| JP3490520B2 (ja) * | 1994-12-12 | 2004-01-26 | 株式会社ニデック | 眼科装置 |
| GB9607633D0 (en) * | 1996-04-12 | 1996-06-12 | Discreet Logic Inc | Grain matching of composite image in image |
| US5864383A (en) * | 1997-04-24 | 1999-01-26 | Orbtek, Inc. | Single-curvature placido plate |
| US6079831A (en) | 1997-04-24 | 2000-06-27 | Orbtek, Inc. | Device and method for mapping the topography of an eye using elevation measurements in combination with slope measurements |
| US5909271A (en) * | 1997-10-24 | 1999-06-01 | Computed Anatomy, Incorporated | Device for performing ophthalmic procedures with improved alignment |
| US5988815A (en) * | 1997-10-24 | 1999-11-23 | Tomey Co., Ltd. | Pattern illumination device |
| JP4649035B2 (ja) * | 2000-10-18 | 2011-03-09 | 株式会社トプコン | 眼特性測定装置 |
| US6575573B2 (en) | 2001-10-17 | 2003-06-10 | Carl Zeiss Ophthalmic Systems, Inc. | Method and apparatus for measuring a corneal profile of an eye |
| GB2400287A (en) * | 2003-04-02 | 2004-10-06 | Autodesk Canada Inc | Three-Dimensional Image Compositing |
| GB2400289A (en) * | 2003-04-04 | 2004-10-06 | Autodesk Canada Inc | Selecting functions in a Context-Sensitive Menu |
| GB2400290A (en) * | 2003-04-04 | 2004-10-06 | Autodesk Canada Inc | Multidimensional image data processing in a hierarchical dat structure |
| US20070195268A1 (en) * | 2006-02-14 | 2007-08-23 | Sarver Edwin J | Advanced corneal topography system |
| CN201616039U (zh) * | 2009-06-30 | 2010-10-27 | 依视路国际集团（光学总公司） | 一种屈光不正发展的指示设备 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4863260A (en) * | 1987-11-04 | 1989-09-05 | Computed Anatomy Inc. | System for topographical modeling of anatomical surfaces |
| US5159361A (en) * | 1989-03-09 | 1992-10-27 | Par Technology Corporation | Method and apparatus for obtaining the topography of an object |
| US4995716A (en) * | 1989-03-09 | 1991-02-26 | Par Technology Corporation | Method and apparatus for obtaining the topography of an object |
| US5110200A (en) * | 1989-06-30 | 1992-05-05 | Technitex, Inc. | Video keratometer |
| US5214456A (en) * | 1991-10-09 | 1993-05-25 | Computed Anatomy Incorporated | Mapping of corneal topography with display of pupil perimeter |
-
1992
- 1992-07-13 JP JP4207030A patent/JPH0630900A/ja active Pending
-
1993
- 1993-07-09 US US08/088,023 patent/US5357294A/en not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008180722A (ja) * | 1994-06-14 | 2008-08-07 | Visionix Ltd | 光要素をマッピングするための装置 |
| EP0722285A1 (en) * | 1994-08-08 | 1996-07-24 | Computed Anatomy Incorporated | Processing of keratoscopic images using local spatial phase |
| EP0722285A4 (en) * | 1994-08-08 | 1998-11-04 | Computed Anatomy Inc | PROCESSING OF KERATOSCOPIC IMAGES BY LOCAL SPATIAL PHASE |
| JP2006528808A (ja) * | 2003-07-24 | 2006-12-21 | コグニテンス リミテッド | 生産工程の出力を監視し視覚化するシステムおよび方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5357294A (en) | 1994-10-18 |
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