特許 6707239 円錐角膜判定装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6707239

(24)【登録日】2020年5月22日

(45)【発行日】2020年6月10日

(54)【発明の名称】円錐角膜判定装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 3/107 20060101AFI20200601BHJP

【ＦＩ】

   A61B3/107

【請求項の数】4

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2019-45345(P2019-45345)

(22)【出願日】2019年3月13日

【審査請求日】2019年4月12日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】500550980

【氏名又は名称】株式会社中京メディカル

(74)【代理人】

【識別番号】100131048

【弁理士】

【氏名又は名称】張川 隆司

(74)【代理人】

【識別番号】100174377

【弁理士】

【氏名又は名称】山内 健吾

(74)【代理人】

【識別番号】100215038

【弁理士】

【氏名又は名称】木村 友子

(72)【発明者】

【氏名】小島 隆司

【審査官】 相川 俊

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００５−２８８１７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００９−０７８１２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１３−２５５７９１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００４−２２３１９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 BESSHO, Kenichiro，“Automated Keratoconus Detection Using Height Data of Anterior and Posterior Corneal Surfaces”，JAPANESE JOURNAL OF OPHTHALMOLOGY，２００６年１０月，Vol.50, No.5，p.409-416

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ３／００ − ３／１８

医中誌ＷＥＢ

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被検眼の角膜の強主経線での屈折力と、弱主経線での屈折力と、強主経線の角度とを取得する取得部と、
前記取得部が取得する値を独立変数とし、円錐角膜であることの確からしさを示す値を従属変数としたロジスティック回帰式を記憶する記憶部と、
前記取得部が取得した値と前記ロジスティック回帰式とに基づいて前記被検眼に対する円錐角膜を判定する判定部と、
を備え、
前記ロジスティック回帰式は、角膜の強主経線での屈折力と、弱主経線での屈折力と、強主経線の角度に対して直乱視に分類される角度であるかそれ以外の角度であるかを示したダミー変数とを独立変数とし、強主経線での屈折力に対する回帰係数である第１係数が正の値であり、弱主経線での屈折力に対する回帰係数である第２係数が負の値であり、前記ダミー変数に対する回帰係数である第３係数が負の値である円錐角膜判定装置。

【請求項2】

前記第１係数が＋１．７０７であり、前記第２係数が−０．９９７であり、前記第３係数が−３．４８１である請求項１に記載の円錐角膜判定装置。

【請求項3】

前記判定部は、前記取得部が取得した値を前記ロジスティック回帰式に入力して得られる出力値と所定のカットオフ値との比較により円錐角膜か否かを判定する請求項１又は２に記載の円錐角膜判定装置。

【請求項4】

被検眼の角膜の強主経線での屈折力と、弱主経線での屈折力と、強主経線の角度とを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得する値を独立変数とし、円錐角膜であることの確からしさを示す値を従属変数としたロジスティック回帰式を記憶する記憶部に記憶された前記ロジスティック回帰式と、前記取得ステップで取得した値とに基づいて前記被検眼に対する円錐角膜を判定する判定ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記ロジスティック回帰式は、角膜の強主経線での屈折力と、弱主経線での屈折力と、強主経線の角度に対して直乱視に分類される角度であるかそれ以外の角度であるかを示したダミー変数とを独立変数とし、強主経線での屈折力に対する回帰係数である第１係数が正の値であり、弱主経線での屈折力に対する回帰係数である第２係数が負の値であり、前記ダミー変数に対する回帰係数である第３係数が負の値であるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は眼の疾患の一つである円錐角膜を判定する円錐角膜判定装置に関する。

【背景技術】

【0002】

眼の疾患の一つに円錐角膜がある。円錐角膜は、角膜の中央部分の厚みが薄くなり、角膜が前方へ円錐状に突出する疾患である。円錐角膜は多くは１０〜２０歳代に発症し、進行性の病気で適切に治療がされないと、角膜に大きなひずみが生じて眼鏡で矯正が不能な状態になり、角膜移植が必要になることもある。このため、早期診断と早期治療が重要であり、最近は進行予防治療である角膜クロスリンキングの早期施行が標準治療となりつつある。

【0003】

円錐角膜の早期診断はこれまで角膜形状解析（角膜トポグラフィー）で行われており、その診断率は高いことが知られている。角膜形状解析では例えば同心的な複数のリング光を角膜に投影して得られるリング像（プラチドリング像）の位置情報に基づいて、該リング光が投影された部位における角膜の曲率を求めることで角膜の表面形状を得ている（例えば特許文献１参照）。角膜形状解析では、角膜中心から径方向への距離が異なる複数の径方向位置のそれぞれに対して円周方向に複数箇所（例えば２５６箇所）で曲率等を測定することで、角膜の表面（前面）や後面の３次元的な形状を得ている。また、角膜形状解析の一つとして前眼部ＯＣＴ（前眼部光干渉断層計、ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）により角膜の表面や後面の形状を解析することも知られている。

【0004】

一方、上記角膜形状解析装置とは別に、角膜形状に関するパラメータを測定する装置としてオートケラトメータがある。オートケラトメータは、例えば角膜表面にリング光又はリング状に配置される複数の点状光を投影し、その反射像に基づいて、角膜表面における所定径（例えば約３ｍｍ径）の位置における強主経線、弱主経線の曲率半径、屈折力及び各主経線の方向（角度）を測定する検査装置である（例えば特許文献２、３参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１１−１６７３５９号公報

【特許文献2】特開昭６１−１４６２２７号公報

【特許文献3】特開２００７−２１５９５６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

円錐角膜の確定的な診断は角膜形状解析（角膜トポグラフィー）により行われているが、角膜形状解析装置は、一部の角膜専門病院や大病院にしか設置されておらず、一般開業医に広く普及していない。そのため、角膜形状解析により円錐角膜と診断されたときには、円錐角膜の進行が初期（早期）以上の段階まで進んでいることもある。

【0007】

本発明は上記事情に鑑みてなされ、広く普及させて円錐角膜の早期診断に貢献するよう、簡易な構成で円錐角膜を判定できる装置及びプログラムを提供することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明者は、どこの眼科にも置いてあるオートケラトメータに着目し、オートケラトメータに搭載目的の円錐角膜のリスク診断ソフトの開発を目指した。本発明者は、多重ロジスティック回帰分析により、オートケラトメータで測定可能なパラメータ、具体的には角膜の強主経線での屈折力、弱主経線での屈折力及び強主経線の方向（角度）を独立変数とし、円錐角膜であることの確からしさを示す値を従属変数とした回帰式を作成し、この回帰式により、円錐角膜の有無を高精度で判定できることを見出し、本発明を完成させた。

【0009】

すなわち、本発明の円錐角膜判定装置は、
被検眼の角膜の強主経線での屈折力と、弱主経線での屈折力と、強主経線の角度とを取得する取得部と、
前記取得部が取得する値を独立変数とし、円錐角膜であることの確からしさを示す値を従属変数としたロジスティック回帰式を記憶する記憶部と、
前記取得部が取得した値と前記ロジスティック回帰式とに基づいて前記被検眼に対する円錐角膜を判定する判定部と、
を備え、
前記ロジスティック回帰式は、角膜の強主経線での屈折力と、弱主経線での屈折力と、強主経線の角度に対して直乱視に分類される角度であるかそれ以外の角度であるかを示したダミー変数とを独立変数とし、強主経線での屈折力に対する回帰係数である第１係数が正の値であり、弱主経線での屈折力に対する回帰係数である第２係数が負の値であり、前記ダミー変数に対する回帰係数である第３係数が負の値である。

【0010】

これによれば、取得部が取得する３つのパラメータがあれば円錐角膜を判定でき、角膜の全体形状を測定しなくてもよいので、簡易な構成で円錐角膜の判定ができる。

【0012】

また、３つのパラメータ（強主経線での屈折力、弱主経線での屈折力、強主経線の角度）の全てを用いて円錐角膜を判定することで、その判定精度を高くできる。

【0014】

また例えば、前記第１係数が＋１．７０７であり、前記第２係数が−０．９９７であり、前記第３係数が−３．４８１とすることができる。これによって、円錐角膜を高精度で判定できる。

【0015】

また、前記判定部は、前記取得部が取得した値を前記ロジスティック回帰式に入力して得られる出力値と所定のカットオフ値との比較により円錐角膜か否かを判定してもよい。

【0016】

本発明のプログラムは、
被検眼の角膜の強主経線での屈折力と、弱主経線での屈折力と、強主経線の角度とを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得する値を独立変数とし、円錐角膜であることの確からしさを示す値を従属変数としたロジスティック回帰式を記憶する記憶部に記憶された前記ロジスティック回帰式と、前記取得ステップで取得した値とに基づいて前記被検眼に対する円錐角膜を判定する判定ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記ロジスティック回帰式は、角膜の強主経線での屈折力と、弱主経線での屈折力と、強主経線の角度に対して直乱視に分類される角度であるかそれ以外の角度であるかを示したダミー変数とを独立変数とし、強主経線での屈折力に対する回帰係数である第１係数が正の値であり、弱主経線での屈折力に対する回帰係数である第２係数が負の値であり、前記ダミー変数に対する回帰係数である第３係数が負の値である。

【0017】

これによれば、取得ステップで取得する３つのパラメータがあれば円錐角膜を判定でき、角膜の全体形状を測定しなくてもよいので、簡易な構成で円錐角膜の判定ができる。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】円錐角膜の予測モデルの作成手順を示したフローチャートである。

【図2】ケラトメータの概略構成を示したブロック図である。

【図3】制御部が実行する処理のフローチャートである。

【図4】角膜に入射した光の屈折の様子を示した図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

以下、本発明の実施形態を図面を参照しつつ説明する。先ず、本発明者が行った円錐角膜に関する回帰分析を図１を参照して説明する。

【0020】

早期（軽度）円錐角膜患者及び正常者のケラトメータデータを多施設から収集し、最終的に年齢をマッチングさせて早期円錐角膜患者１２４名の１２４眼（男性８６名、女性３８名、平均年齢３０．８５±１５．９４（標準偏差）歳）、及び正常者１３０名の１３０眼（男性８２名、女性４８名、平均年齢３０．３４±６．２８歳）を対象者として選択した（図１のステップＳ１）。なお、早期円錐角膜患者として、角膜形状解析に基づいてＡｍｓｌｅｒ−Ｋｒｕｍｅｉｃｈ分類１度と診断された者を抽出した。

【0021】

次に、上記対象者を２：１の比になるように無作為に回帰式作成群と回帰式評価群とに分類した（図１のステップＳ２）。

【0022】

次に、分類した回帰式作成群のケラトメータデータ及び円錐角膜か否かのデータに基づいて多重ロジスティック回帰分析を行い、被検眼に対して円錐角膜か否かを予測する回帰式を作成した（図１のステップＳ３）。回帰式は統計解析ソフトウェアＳＰＳＳを用いて作成した。また、回帰式の独立変数（説明変数ともいう）の候補パラメータは、ケラトメータデータを構成する各パラメータとし、具体的には、強主経線屈折力、弱主経線屈折力、強主経線の角度（角膜乱視軸方向）、平均屈折力、角膜乱視度とした。また、回帰式の従属変数（目的変数ともいう）は、円錐角膜であることの確からしさ（確率）を示す値ｐ（０≦ｐ≦１）とした。確率ｐが１の場合は円錐角膜であることを示し、０の場合は正常であることを示す。

【0023】

ここで、一般に正乱視の角膜表面はトーリック面のように構成され、すなわち、図４に示すように、角膜表面２０は、角膜中心Ｏを通る角膜表面２０に沿った経線のうち曲率半径が最も小さい（言い換えれば曲率が最も大きい）経線である強主経線２１と、曲率半径が最も大きい（言い換えれば曲率が最も小さい）経線である弱主経線２２とが中心Ｏで直交する曲面として構成される。角膜表面２０に入射する光のうち強主経線２１を通る光は、屈折力が強いため、光が強く曲げられ、最小錯乱円よりも手前（図４の前焦線の位置）に光が集まる。一方、弱主経線２２を通る光は、屈折力が弱いため、光があまり曲げられず、最小錯乱円よりも奥の方（図４の後焦線の位置）に光が集まる。

【0024】

上記候補パラメータにおける強主経線屈折力は、角膜中心Ｏに対して所定径ｄ（例えば約３ｍｍ）の位置３０における強主経線２１での屈折力（光を屈折させる力）である。弱主経線屈折力は、上記位置３０における弱主経線２２での屈折力である。強主経線の角度は、水平方向（眼の左右方向、片方の眼からもう片方の眼に向かう方向）を０度及び１８０度の方向としたときの強主経線２１の角度である。弱主経線の角度は水平方向（眼の左右方向）を０度及び１８０度の方向としたときの弱主経線２２の角度であって、強主経線２１の角度に対して直角の角度である。平均屈折力は、強主経線屈折力と弱主経線屈折力の平均値である。角膜乱視度は、強主経線屈折力と弱主経線屈折力の差である。

【0025】

回帰式の作成において、強主経線の角度は、乱視の分類に基づき、倒乱視（０度以上３０度未満、１５０度以上１８０度未満）、斜乱視（３０度以上６０度未満、１２０度以上１５０度未満）、直乱視（６０度以上１２０度未満）とし、それぞれに乱視に対してダミー変数（０か１）を当てはめた。例えば、強主経線の角度が９０度であれば、倒乱視のダミー変数に対しては０、斜乱視のダミー変数に対しては０、直乱視のダミー変数に対しては１を当てはめた。

【0026】

多重ロジスティック回帰式は以下の式１又は式２で表される。
（式１） ｌｏｇｉｔ値＝ｌｏｇ（ｐ／（１−ｐ））＝α＋β_１ｘ_１＋β_２ｘ_２＋・・＋β_ｒｘ_ｒ
（式２） ｐ＝１／｛１＋ｅｘｐ−（α＋β_１ｘ_１＋β_２ｘ_２＋・・＋β_ｒｘ_ｒ）｝

【0027】

ここで、式１、式２において、ｐは従属変数であり、ある事象が発生する確率を示している。ｘ（ｘ_１、ｘ_２、・・ｘ_ｒ）は独立変数であり、αは定数であり、β（β_１、β_２、・・β_ｒ）は回帰係数である。

【0028】

多重ロジスティック回帰分析では、収集した実測データに基づいて、式１、式２における定数α、回帰係数βの決定及び回帰式に採用する独立変数の取捨選択を行う。本事案においては、回帰式作成群に属する対象者毎の円錐角膜か否かのデータを２値化（円錐角膜の場合は１、正常の場合は０）し、この２値化データと、対象者毎の上記候補パラメータ（強主経線屈折力、弱主経線屈折力、倒乱視、斜乱視、直乱視、平均屈折力、角膜乱視度）とに基づいて、定数α及び各候補パラメータの回帰係数βを算出するとともに、候補パラメータの取捨選択を行った。このとき、有意水準を５％とし、候補パラメータの取捨選択はステップワイズ法を採用した。ステップワイズ法においては、各パラメータの回帰モデルへの適合度を確認しながら、パラメータの回帰モデルへの投入又は削除を１個ずつ順に行う。そして、最終的に、回帰モデル全体のｐ値（有意確率）が有意水準（５％）未満となるようにパラメータの選択を行った。

【0029】

多重ロジスティック回帰分析の結果、独立変数として選択したパラメータは、強主経線屈折力ｘ_１、弱主経線屈折力ｘ_２、及び強主経線の角度が直乱視に分類される角度であるかそれ以外の角度であるかを示すダミー変数ｘ_３となった。それ以外のパラメータ、具体的には平均屈折力、角膜乱視度、倒乱視か否かのダミー変数、斜乱視か否かのダミー変数は今回の回帰モデルに採用されなかった。また、強主経線屈折力ｘ_１の回帰係数β_１は＋１．７０７、弱主経線屈折力ｘ_２の回帰係数β_２は−０．９９７、直乱視のダミー変数ｘ_３の回帰係数β_３は−３．４８１、定数αは−３０．７９１となった。すなわち、回帰式として以下の式３を導出した。なお、式３で示される回帰モデル全体のｐ値（有意確率）は０．００１未満（０．１％未満）であった。
（式３） ｌｏｇｉｔ値＝ｌｏｇ（ｐ／（１−ｐ））＝−３０．７９１＋１．７０７ｘ_１−０．９９７ｘ_２−３．４８１ｘ_３

【0030】

また、強主経線屈折力ｘ_１のオッズ比は５．５１０であり、弱主経線屈折力ｘ_２のオッズ比は０．３６９であり、直乱視のダミー変数ｘ_３のオッズ比は０．０３１であった。

【0031】

なお、ｌｏｇｉｔ値は以下の式４に示すロジスティックの逆変換の公式を用いて円錐角膜が起こる確率ｐに変換できる。
（式４） ｐ＝ｅｘｐ（ｌｏｇｉｔ値）／（１＋ｅｘｐ（ｌｏｇｉｔ値））

【0032】

図１の説明に戻り、ステップＳ３において式３で示す回帰式を作成した後、次に、円錐角膜の疑いの有無を判別するためのカットオフ値（閾値）を決定した（ステップＳ４）。カットオフ値は以下のようにして求めた。すなわち、先ずＲＯＣ曲線（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｏｐｅｒａｔｏｒａｔｉｎｇ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｃｕｒｖｅ、受信者動作特性曲線）を描いた。ＲＯＣ曲線は、横軸を偽陽性率（１−特異度）、縦軸を陽性率（感度）として、カットオフ値を変化させたときの陽性率及び偽陽性率の点をプロットした線である。感度（陽性率）は、特定の疾患を有する患者群に対してその疾患の有無を検査した場合に、その検査を実施した患者数に対する疾患有と判定された人数の割合（つまり、陽性者に対して正しく陽性であると判定された人数の割合）をいう。特異度は、特定の疾患を有しない正常者群に対してその疾患の有無を検査した場合に、その検査を実施した正常者数に対する疾患無と判定された人数の割合（つまり、陰性者に対して正しく陰性であると判定された人数の割合）をいう。偽陽性率（１−特異度）は検査を実施した正常者数に対する疾患有と判定された人数の割合（つまり陰性者に対して誤って陽性と判定された人数の割合）をいう。カットオフ値を変化させたときの陽性率（感度）及び偽陽性率（１−特異度）はステップＳ２で回帰式作成群に分類した円錐角膜患者及び正常者のデータに基づいて求めた。

【0033】

そして、ＲＯＣ曲線におけるＡＵＣ（Ａｒｅａ Ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ Ｃｕｒｖｅ）がより大きい値（つまり、より１に近い値）を示した時のｌｏｇｉｔ値を最終的なカットオフ値として定めた。より具体的には、Ｙｏｄｅｎ ｉｎｄｅｘすなわち（感度＋特異度−１）が最大となる時のｌｏｇｉｔ値をカットオフ値として定めると、−０．４３５６であった。これを、式４により確率に変換すると、３９．２８％であった。また、カットオフ値が−０．４３５６（３９．２８％）であるときのＲＯＣ曲線のＡＵＣは０．８９９７（標準誤差：０．０２４９５、９５％信頼区間：０．８５０８〜０．９４８６）、感度及び特異度はそれぞれ８２．１９％、８４．２７％であった。なお、ＡＵＣは、ＲＯＣ曲線より下の部分の面積をいう。

【0034】

次に、ステップＳ２で分類した回帰式評価群に対して、ステップＳ３、Ｓ４で得られ回帰式（式３）及びカットオフ値（３９．２８％）を用いて円錐角膜であるか正常かを判定することで、回帰式及びカットオフ値を評価した（ステップＳ５）。この結果、感度は１００％、特異度は７６．０６％であった。なお、カットオフ値を５０％に変更して、回帰式評価群に対して円錐角膜であるか正常かを判定したところ、感度は９２．８６％、特異度は８４．４４％であった。

【0035】

以上に示したように、多重ロジスティック回帰分析により、式３を導出でき、この式３により、円錐角膜か否かを高精度（感度１００％、特異度７６．０６％（カットオフ値が３９．２８％の場合））で判別できることが分かった。また、強主経線屈折力の回帰係数が正の値（具体的には＋１．７０７）であり、オッズ比が１より大きい値（具体的には５．５１０）であることから、強主経線屈折力は、強主経線屈折力が大きくなると円錐角膜の確率ｐを大きくさせるパラメータ、つまり確率ｐと正の相関を有した、円錐角膜を促進させるパラメータであることが分かった。弱主経線屈折力の回帰係数が負の値（具体的には−０．９９７）であり、オッズ比が１より小さい値（具体的には０．３６９）であることから、弱主経線屈折力は、弱主経線屈折力が大きくなると円錐角膜の確率ｐを小さくさせるパラメータ、つまり確率ｐと負の相関を有した、円錐角膜を抑制させるパラメータであることが分かった。直乱視の回帰係数が負の値（具体的には−３．４８１）であり、オッズ比が１より小さい値（具体的には０．０３１）であることから、直乱視の場合は、直乱視以外の乱視（倒乱視、斜乱視）に比べて、円錐角膜の確率ｐを小さくさせるパラメータ、つまり確率ｐと負の相関を有した、円錐角膜を抑制させるパラメータであることが分かった。言い換えれば、倒乱視又は斜乱視のほうが、円錐角膜であると判定されやすくなることが分かった。

【0036】

さらに、弱主経線屈折力の回帰係数（−０．９９７）よりも直乱視の回帰係数（−３．４８１）のほうが負の方向に大きい値であり、弱主経線屈折力のオッズ比（０．１より大きく、１より小さい値）よりも、直乱視のオッズ比（０．１より小さい値）のほうが小さい。このことから、直乱視であるか否かのほうが、弱主経線屈折力よりも、円錐角膜であることを否定する方向に強く影響を及ぼすことが分かった。

【0037】

図２は、上記多重ロジスティック回帰分析による知見を反映したケラトメータ１の概略構成を示している。以下、このケラトメータ１の構成を説明する。ケラトメータ１は被検眼の角膜の曲率半径、屈折度、主経線方向などの角膜に関する検査を行う装置である。ケラトメータ１は、一般的なオートケラトメータと同様の機能を有していることに加えて、メモリ３に円錐角膜の予測モデル５が記憶されて、この予測モデル５に基づいて円錐角膜の疑いの有無を判定する機能も有している。

【0038】

具体的には、ケラトメータ１は、被検眼の角膜表面２０に単一のリング光３０（図４参照）又はリング状に配置された複数の点状光を投影する投影部６と、このリング光３０の角膜表面２０での反射像を撮像する撮像部９と、測定結果等を出力する出力部としての表示部１２と、これらに接続された制御部２とを備えている。投影部６は、赤外光を発する光源７と、この光源７からの光を角膜表面２０の中心Ｏ付近に所定径ｄ（例えば約３ｍｍ）のリング光３０として投影するよう導く導光部８とを備えている。導光部８はレンズやミラーなどから構成されている。なお、ケラトメータ１は、リング光３０が角膜表面２０の中心Ｏ付近の領域に投影されるようにケラトメータ１の光学系をアライメント（調節）する機構（図示外）も備えている。アライメント機構は、アライメント用の光を角膜表面２０に投影する投影部と、アライメント用の光の反射像を撮像する撮像部と、この反射像の位置に基づいてケラトメータ１の光学系を移動させる駆動部とを備えている。アライメントされた状態では、ケラトメータ１の光軸と、被検眼の光軸とが一致して、リング光３０の中心が角膜表面２０の中心Ｏに一致している。

【0039】

撮像部９は、リング光３０の反射光を受光するＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）等の受光素子１０と、リング光３０の反射光を受光素子１０まで導く導光部１１とを備えている。導光部１１はレンズやミラーなどから構成されている。リング光３０の反射像が受光素子１０で結像されるように、投影部６及び撮像部９の位置関係が定められている。

【0040】

表示部１２は例えば液晶ディスプレイとすることができるが、それ以外のディスプレイでもよい。

【0041】

制御部２はＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えた通常のコンピュータと同様の構造を有し、投影部７、撮像部９及び表示部１２を制御したり、ケラト値の算出などの処理を実行する。制御部２はＲＯＭなど不揮発性のメモリ３を備えている。メモリ３には、制御部２が実行する処理のプログラム４や、円錐角膜の予測モデル５などが記憶されている。

【0042】

予測モデル５は、図１の多重ロジスティック回帰分析と同様のステップで得られた回帰式及びカットオフ値を含んで構成されている。予測モデル５の回帰式は具体的には以下の式５で示される。
（式５） ｌｏｇｉｔ値＝ｌｏｇ（ｐ／（１−ｐ））＝α＋β_１ｘ_１＋β_２ｘ_２＋β_３ｘ_３

【0043】

式５の各変数、係数、定数の意味は式３と同じである。すなわち、ｐは円錐角膜の確率であり、ｐ＝１が円錐角膜であることを示し、ｐ＝０が正常であることを示す。ｘ_１は強主経線屈折力（単位はディオプトリＤ）である。ｘ_２は弱主経線屈折力（単位はディオプトリＤ）である。ｘ_３は直乱視か否かの変数（直乱視の場合は１、それ以外の場合は０）である。αは定数であり、例えば式３と同じ値（−３０．７９１）である。β_１は強主経線屈折力の回帰係数であり、例えば正の値であり、例えば式３と同じ値（＋１．７０７）である。β_２は弱主経線屈折力の回帰係数であり、例えば負の値であり、例えば式３と同じ値（−０．９９７）である。β_３は直乱視か否かの回帰係数であり、例えば負の値であり、例えば弱主経線屈折力の回帰係数β_２より負の方向に大きい値であり、例えば式３と同じ値（−３．４８１）である。また、強主経線屈折力のオッズ比は１より大きい値である。弱主経線屈折力のオッズ比は０．１より大きく、１より小さい値である。直乱視のオッズ比は０．１より小さい値である。

【0044】

予測モデル５のカットオフ値は、図１のステップＳ４と同様に、Ｙｏｄｅｎ ｉｎｄｅｘ（感度＋特異度−１）が最大となる時のｌｏｇｉｔ値であってもよいし、それ以外の値であってもよい。カットオフ値を小さくすると、感度が上がり、特異度が下がる。反対に、カットオフ値を大きくすると、感度が下がり、特異度が上がる。カットオフ値は、感度及び特異度に応じて適宜に定めることができる。

【0045】

なお、ケラトメータ１は、角膜形状解析（角膜トポグラフィー）の機能を備えていない。また、ケラトメータ１は、ケラト測定機能に加えて、レフラクトメータの機能、すなわち眼全体の屈折状態を測定する機能も備えてもよい。レフラクトメータでは、眼底に視標を投影し、この反射像に基づいて眼の屈折状態を測定する。

【0046】

次に、制御部２が実行する処理を説明する。制御部２はメモリ３に記憶されたプログラム４に基づいて図３に示す処理を実行する。図３の処理は例えばケラトメータ１に備えられた開始スイッチ（図示外）が操作された時に開始する。制御部２は、図３の処理を開始すると、先ず、投影部６を制御して、被検眼の角膜表面２０にリング光３０（図４参照）を投影する（ステップＳ１１）。次に、このリング光３０の反射像を撮像部９に撮像させて、その撮像データを撮像部９から取得する（ステップＳ１２）。

【0047】

次に、取得した撮像データで示される反射像に基づいてケラト値を算出する（ステップＳ１３）。具体的には、ケラト値として、角膜表面２０の、リング光３０の位置における強主経線２１での曲率半径、弱主経線２２での曲率半径、及び各主経線２１、２２の方向（角度）を求める。リング光３０の反射像は角膜表面２０の曲率に応じた形状となり、具体的には、光３０は曲率半径が小さい（曲率が大きい）強主経線２１の位置においては光軸Ｌに対する角度が大きい方向に反射する一方で、曲率半径が大きい（曲率が小さい）弱主経線２２の位置においては光軸Ｌに対する角度が小さい方向に反射する。その結果、撮像部９で得られる反射像は楕円状となる。制御部２は、例えば特許文献２と同様に、撮像部９から得た反射像を楕円近似し、この楕円における長径、短径、長径の方向、短径の方向、及び中心の位置を求める。これら各値に基づいて、強主経線２１での曲率半径、弱主経線２２での曲率半径、及び各主経線２１、２２の方向を求める。

【0048】

また、制御部２は、ケラト値として強主経線２１での曲率半径に基づいて強主経線２１での屈折力（強主経線屈折力）を求める。同様に、弱主経線２２での曲率半径に基づいて弱主経線２２での屈折力（弱主経線屈折力）を求める。屈折力は、曲率半径と、角膜の屈折率（例えば１．３７６）と、空気の屈折率（例えば１．０００）とから求めることができる。

【0049】

さらに、制御部２は、ケラト値として強主経線屈折力と弱主経線屈折力との平均屈折力、及び強主経線屈折力と弱主経線屈折力の差分である角膜乱視度も求める。

【0050】

次に、メモリ３に記憶された予測モデル５と、ステップＳ１３で算出したケラト値に基づいて、円錐角膜の予測値を算出する（ステップＳ１４）。具体的には、上記式５の独立変数ｘ_１に、ステップＳ１３で求めた強主経線屈折力を入力する。式５の独立変数ｘ_２に、ステップＳ１３で求めた弱主経線屈折力を入力する。また、制御部２は、式５の独立変数ｘ_３に値を入力するために、ステップＳ１３で求めた強主経線の角度が直乱視に分類される角度（６０度以上１２０度未満）であるか、それ以外の角度であるかを判断する。そして、直乱視に分類される角度の場合には独立変数ｘ_３に１を入力し、それ以外の角度である場合には０を入力する。そして、式５の従属変数であるｌｏｇｉｔ値を求めて、これを上記式４により確率ｐに変換し、この確率ｐを円錐角膜の予測値とする。

【0051】

次に、ステップＳ１４で求めた予測値ｐと、予め定められたカットオフ値との比較に基づいて、円錐角膜の疑いの有無を判定する（ステップＳ１５）。このとき、予測値ｐがカットオフ値より大きい場合には円錐角膜の疑い有りと判定し、予測値ｐがカットオフ値以下の場合には正常であると判定する。

【0052】

次に、ステップＳ１３で求めた各ケラト値及びステップＳ１５の判定結果を測定結果として表示部１２に表示させる（ステップＳ１６）。このとき、ステップＳ１５において、円錐角膜の疑い有りと判定した場合には、円錐角膜の疑い有りであることを示す文字、記号等を表示部１２に表示させる。

【0053】

このように、本実施形態では、式５で示されるロジスティック回帰式に基づいて円錐角膜を判定している。式５は、一般的なケラトメータで得られる強主経線屈折力、弱主経線屈折力及び強主経線の角度の３つのパラメータのみを独立変数としているので、角膜曲率を多数点で測定する角膜トポグラフィーに比べて簡易に円錐角膜判定が可能となる。また、ケラトメータは眼鏡店にも置いてあり、眼科に受診する前の段階で極早期に円錐角膜リスク評価が出来、眼科受診を促すことも可能である。

【0054】

なお、本発明は上記実施形態に限定されず種々の変更が可能である。例えば、円錐角膜の予測モデルとして式３を導出し、この式３は、円錐角膜患者１２４名、正常者１９８名のデータに基づいて導出したが、今後さらに症例を増やすことで、予測モデルを改善してもよい。また、式３は、若い年齢層のデータを中心にして導出したが、より幅広い年齢に対応できるように改良してもよい。この場合、例えば予測モデルの作成及び評価に使用する実測データとして高年齢者のデータを含めてもよいし、年齢層毎に予測モデルを作成してもよいし、予測モデルの独立変数に年齢を組み込んでもよい。

【0055】

また、上記実施形態では、予測モデルの出力値である円錐角膜の確率ｐとカットオフ値との比較結果を表示部に出力したが、確率ｐそのものを出力してよい。この場合、検査実施者が確率ｐの値に基づいて円錐角膜の疑いの有無を判断して、この判断結果を被検者に通知するようにしてもよい。

【0056】

また、予測モデルの独立変数として強主経線屈折力、弱主経線屈折力及び直乱視か否かの３つのパラメータを示したが、ケラトメータで測定可能な他のパラメータを予測モデルの独立変数として組み込まれることもあり得る。具体的には、屈折力と曲率半径は同義と考えることができるので、強主経線屈折力に代えて、角膜表面の強主経線での曲率半径を予測モデルに組み込んでもよい。また、弱主経線屈折力に代えて、角膜表面の弱主経線での曲率半径を予測モデルに組み込んでもよい。また、直乱視か否かのダミー変数に代えて、倒乱視か否かのダミー変数又は斜乱視か否かのダミー変数を予測モデルに組み込んでもよい。また、強主経線の角度又は弱主経線の角度そのものが予測モデルに組み込まれることもあり得る。さらに、症例が増えれば、強主経線での屈折力又は曲率半径と、弱主経線での屈折力又は曲率半径と、強主経線又は弱主経線の角度のうちの２つのパラメータのみを独立変数とした予測モデルが採用されることもあり得る。また強主経線での屈折力又は曲率半径と、弱主経線での屈折力又は曲率半径と、強主経線又は弱主経線の角度のうちの少なくとも２つのパラメータに加えて、他のパラメータ（例えば角膜厚、レフ測定（レフラクトメータによる測定）で得られるパラメータ、眼圧、年齢、性別など）を独立変数とした予測モデルが採用されることもあり得る。

【0057】

また、ロジスティック回帰分析以外の回帰分析手法を用いて、ケラトメータで得られるパラメータを独立変数とし、円錐角膜の確率を従属変数とした予測モデルが作成されてもよい。

【0058】

また、上記実施形態では、ロジスティック回帰式をケラトメータに組み込んだ例を示したが、ロジスティック回帰式及びカットオフ値に基づいて各独立変数（強主経線屈折力、弱主経線屈折力、直乱視か否か）の各値と、円錐角膜の有無との対応関係を示したテーブルやマップを、ケラトメータに組み込む前に予め求めておき、得られたテーブルやマップをケラトメータに組み込み、ケラトメータの制御部はこのテーブルやマップに基づいて円錐角膜の有無を判定してもよい。

【0059】

なお、上記実施形態において、ケラトメータ１が本発明の円錐角膜判定装置に相当する。図３のステップＳ１１〜Ｓ１３を実行する投影部６、撮像部９及び制御部２が本発明の取得部に相当する。ステップＳ１４、Ｓ１５を実行する制御部２が判定部に相当する。メモリ３が記憶部に相当する。予測モデル５が関係式に相当する。プログラム４が本発明のプログラムに相当する。

【符号の説明】

【0060】

１ ケラトメータ
２ 制御部
３ メモリ
４ プログラム
５ 予測モデル
６ 投影部
９ 撮像部
１２ 表示部
２０ 角膜表面
２１ 強主経線
２２ 弱主経線
３０ リング光

【要約】

【課題】広く普及させて円錐角膜の早期診断に貢献するよう、簡易な構成で円錐角膜を判定できる装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】円錐角膜判定装置としてのケラトメータ１は、角膜の強主経線屈折力、弱主経線屈折力、主経線の角度などを測定する。ケラトメータ１の制御部２のメモリ３には円錐角膜の予測モデル５が記憶される。予測モデル５は、強主経線屈折力、弱主経線屈折力及び直乱視か否かの３つのパラメータを独立変数とし、円錐角膜の確率を従属変数としたロジスティック回帰モデルである。制御部２は、測定により得られたケラト値のうち、強主経線屈折力、弱主経線屈折力、直乱視か否かの３つのパラメータの値を予測モデル５に入力し、そのときの出力値である円錐角膜の確率を取得する。その確率がカットオフ値より大きければ円錐角膜の疑い有りと判定し、カットオフ値以下のときには正常と判定する。その判定結果を表示部１２に出力させる。
【選択図】図２

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】