JP4256342B2 - 眼の第１画像と眼の第２画像とを重ね合わせるシステム - Google Patents

Description

本発明は、一般に、レーザ眼科手術の方法とシステムに関する。より詳細には、本発明は、患者の眼の第１画像と患者の眼の第２画像とを重ね合わせること、ならびに、レーザ眼科手術の間に患者の眼の位置と回し運動の向き(torsional orientation)を追跡して、カスタマイズされた切除プロファイルを患者の眼に重ね合わせることに関する。

本出願は、２００２年５月３０日出願の米国特許仮出願６０／３８４，６５３号の利益を請求するものであり、当該特許仮出願の完全な開示を参照により本願に援用する。

公知のレーザ眼科処置は、一般に、紫外レーザまたは赤外レーザを使用し、眼の角膜から間質組織の極めて薄い層を除去して、眼の屈折特性を変化させる。レーザは、多くの場合は眼の屈折異常を矯正するために、選択された形状の角膜組織を除去する。紫外レーザによる切除（ablation）は、角膜組織の光変質をもたらすが、一般に、眼の隣接組織と下層組織には重大な熱的損傷を引き起こさない。照射された分子は、分子間結合を直接切断して、光化学的に壊れ、より小さな揮発性の断片になる。

レーザ切除処置は、近視、遠視、乱視の矯正などの様々な目的で、標的とされる角膜の間質を除去して角膜の形状を変化させる。角膜全体にわたる切除エネルギーの分布の制御は、切除可能なマスク、固定アパチャと可動アパチャ、制御走査システム、眼球運動追跡メカニズムなどの使用を含め、様々なシステムと方法によって実現することができる。公知の諸システムでは、レーザ・ビームは、しばしば、不連続な一連のレーザ光エネルギーのパルスを含んでおり、除去される組織の全体的な形状と量が、角膜に当たるレーザ・エネルギー・パルスのパターンの形状、サイズ、場所、および／または数によって決定される。様々なアルゴリズムを使用して、眼の屈折異常を矯正するように、角膜の形状を変えるために使用されるレーザ・パルスのパターンを計算することができる。公知のシステムは、赤外レーザ、紫外レーザ、フェムト秒レーザ、波長逓倍固体レーザ（wavelength multiplied solid-state lasers）などを含め、様々な態様のレーザおよび／またはレーザ・エネルギーを利用して、矯正を達成する。代替的な視力矯正技術は、放射状角膜切開、眼内レンズ、取外し可能な角膜支持構造、熱形成などを利用する。

公知の角膜矯正処置方法は、近視、遠視、乱視などの標準的な視覚異常を矯正する際には概ね成功している。しかし、すべての成功例と同様にさらなる改善が望ましい。その目的で、今日では、特定の患者の眼の屈折特性を計測するのに、波面計測システムが利用可能である。波面計測結果に基づいた切除パターンのカスタマイズによって、軽度の屈折異常を矯正して２０／２０を超える視力を確実かつ再現可能に提供することが可能になる。あるいは、視力を２０／２０未満に低下させる眼の収差を補正することが望ましい場合もある。残念なことに、これらの計測システムは、計測誤差と無縁ではない。同様に、切除プロファイルの計算、計測システムから切除システムへの情報の移動、切除システムの操作すべてが誤差を引き起こすことがあるので、実世界の波面に基づいた矯正システムによって提供される実際の視力は、理論上可能なほど良くならないことがある。

波面計測結果の使用に関連した潜在的な問題の１つは、カスタマイズされたレーザ切除パターンと患者の眼とを位置合わせすることである。波面計測結果と患者の眼に施すべき処置との間の精密な重ね合わせを達成するには、波面計測結果と眼が、共通の座標系を共有すべきである。例えば、波面計測結果が取得されるときには、患者は、一般に、座った位置にいる。しかし、レーザ眼科手術が実施されるときには、患者は、一般に、仰臥位にあり、この位置では、患者の眼が、波面計測結果が取得されたときと同一の眼の位置または回し運動の向きにないことがある。

さらに、患者が同一の初期位置および／または回し運動の向きに位置決めされているときでも、眼は、しばしば、眼球回旋（cyclotorsional rotation）をしている。この回旋が正しく説明されなければ、屈折矯正手術の利益は、特に乱視と他の非回転対称収差の場合に低減することになる。多くの調査者と研究者によって、ヒトの眼が、通常の活動の間に、普通は安静位から１５度以内、通常はその軸の周りに約２〜７度の、回し運動の動き(torsional movement)をしていることがあることが報告されている。回旋の量は、個人によって、すなわち見られている刺激によって異なり、またヒトの頭部と胴体の運動と向きによって異なることもある。切除の間のそのような患者の眼の回し運動の動きは、特に乱視と他の非回転対称収差の場合に、患者の眼へのカスタマイズされた切除パターンの送りを最適でないものにすることがある。

前述したことを踏まえると、患者の眼をカスタマイズされた切除パターンと正確に重ね合わせることができる方法とデバイスを提供することが望ましい。さらに、レーザ手術処置の間の患者の眼の位置の動きと回し運動回旋を考慮することが望ましい。

本発明は、レーザ眼科手術を改善できる方法とシステムを提供する。

一態様では、本発明の方法とソフトウェアは、患者の眼の第１画像と患者の眼の第２画像とを重ね合わせる。一部の実施態様では、当該方法は、第１画像内の眼と第２画像内の眼との間の回し運動のオフセットθ₀を決定することができる。

一実施態様では、本発明の方法は、第１画像内の眼の虹彩上で少なくとも１つのマーカを選択するステップを含む。対応するマーカの場所が、第２画像内の虹彩上で突き止められる。第１画像と第２画像内の共通の基準点をほぼマッチングさせ、第１の眼の画像の虹彩上のマーカと第２の眼の画像の虹彩上のマーカとをマッチングさせることによって、眼の第１画像と眼の第２画像とが重ね合わせられる。その後、レーザ処置を、眼の第２画像と心合わせし、回し運動について位置合わせすることができる。一部の実施態様では、患者の眼がレーザ処置を施すレーザ・ビームと位置合わせされている間に、眼の第２画像を得ることができる。

本発明の一部の実施態様では、共通の基準点は瞳孔中心である。他の実施態様では、瞳孔中心と虹彩中心に応じて、共通の基準点を決定することができる。

他の実施態様では、眼の第１画像は、波面（患者の眼の光学系の、より低次とより高次の光学収差を反映する）を計測する間に得られ、眼の第２画像は、患者が治療用レーザの光軸に位置決めされているときに得られる。計測された波面から導出されるレーザ処置を位置合わせするには、レーザ処置が回し運動について正確な向きで行われるように、第１画像内の患者の眼を、治療用レーザの光軸に位置決めされているときの患者の眼と重ね合わせることができる。

他の態様では、本発明は、時間θ（ｔ）にわたる眼の回し運動の動きを追跡することができる。患者の眼の回し運動の向きを追跡すると、コンピュータ・プロセッサが、カスタマイズされた切除処置を、患者の眼の位置と向きの変化を考慮するように調節できる。

特定の一構成では、本発明は、眼の回し運動の追跡を提供する。追跡アルゴリズムは、波面計測の間に取得された波面画像に対する眼の正確な回旋量を確定することができる。この、眼の回し運動回旋は、それに対応してレーザ・ビームの送りを調節することによって補償することができる。

本発明の方法の一実施態様では、基準点（瞳孔中心など）は、眼の第１画像内で場所を突き止められる。少なくとも１つのマーカが、眼の第１画像内で識別される。基準点は、また、眼の第２画像内でも場所を突き止められる。対応するマーカが、眼の第２画像内で識別される。第１画像と第２画像とで瞳孔中心に対する少なくとも１つのマーカの相対的な向きを比較することによって、第１画像と第２画像との間の眼の回し運動の眼球回旋が推定される。

他の態様では、本発明は、レーザ眼科手術を実施する方法を提供する。当該方法は、患者の眼の波面計測結果を計測するステップを含む。波面計測結果を計測する間に、患者の眼の画像が得られる。患者の眼のレーザ処置は、波面計測結果に基づいて生成される。カスタマイズされたレーザ処置を患者の眼に正確に送ることができるように、患者の眼の位置が、波面計測結果を計測する間に得られた患者の眼の画像と重ね合わせられる。レーザ処置は、患者の眼の回し運動の向きが監視されている状態で患者の眼に送られる。レーザ処置の送りは、監視される患者の回し運動の向きに基づいて調節される。

他の態様では、本発明は、レーザ手術システムを提供する。一実施態様では、当該レーザ手術システムは、眼の第１画像と、眼についての波面計測結果と切除パターンのうちの少なくとも１つとを受け取るように構成された、コンピュータ・プロセッサを提供する。レーザ・ビームの光軸の下にある眼の位置を追跡するために、コンピュータ・プロセッサに眼球追跡装置を結合させることができる。眼の回し運動の向きを追跡するために、コンピュータ・プロセッサに回し運動追跡装置が結合される。コンピュータ・プロセッサは、眼の位置および／または回し運動の向きの変化に基づいて切除パターンの送りを調節するように構成することができる。

他の実施態様では、本発明は、眼の第１画像と眼の第２画像とを重ね合わせるシステムを含む、レーザ手術システムを提供する。当該システムには、眼の第１画像を受け取るように構成されたコンピュータ・プロセッサが含まれる。コンピュータ・プロセッサに撮像デバイスを結合させることができる。撮像デバイスは眼の第２画像を得る。コンピュータ・プロセッサは、眼の第１画像と第２画像内で瞳孔中心などの基準点の場所を突き止め、第１画像内で少なくとも１つのマーカの場所を突き止め、第２画像内で対応するマーカを見つけるように構成することができる。コンピュータ・プロセッサは、第１画像と第２画像の基準点（例えば、瞳孔中心）とマーカをほぼマッチングさせることによって、第１画像と第２画像とを重ね合わせることができる。

本発明の性質と利点をさらに理解するには、以下の説明を添付図面と併せて参照すべきである。

本発明は、レーザ屈折矯正角膜切除術（ＰＲＫ：photorefractive keratectomy）、レーザ治療的角膜切除術（ＰＴＫ：phototherapeutic keratectomy）、生体内レーザ角膜切開術（ＬＡＳＩＫ：laser in situ keratomileusis）など、レーザ眼科手術処置の確度と効果を高めるのに特に有用である。レーザ眼科手術処置の効果は、レーザ切除パターンが患者の眼のリアルタイムの向きにより正確に位置合わせされるように、患者の眼の回し運動の向きを追跡することによって高めることができる。

本発明のシステムと方法について、主にレーザ眼科手術システムを改善する状況で説明するが、本発明の技術を、フェムト秒レーザとレーザ処置、赤外レーザとレーザ処置、放射状角膜切開術（ＲＫ：radial keratotomy）、強膜バンド、フォロー・アップ診断処置など、代替的な眼科処置手順とシステムでの使用に適合させることができることを理解されたい。

図１は、本発明の一実施形態の簡略化されたシステムを概略的に示す。図示された本発明のシステムには、光学組織系全体の収差と他の光学特性を計測する波面計測デバイス１０に結合された、レーザ・システム１５を含めることができる。そのような波面計測デバイスからのデータを使用して、一連の光学傾きから光学表面を生成することができる。傾きが眼組織系全体にわたって実際に存在する収差の影響を示すことになるので、光学表面が実際の組織表面に精密に一致する必要はないことを理解されたい。それでも、傾きから導出された収差を補正するために光学組織表面に与えられる補正が、光学組織系を補正するはずである。本明細書で使用する「光学組織表面」などの用語は、理論上の組織表面（例えば、波面センサ・データから導出される）、実際の組織表面、および／または処置を目的として形成された組織表面（例えば、ＬＡＳＩＫ処置の間に、角膜組織を切開して角膜上皮のフラップを移動させ、その下にある間質を露出させることによる）を包含する。

ここで図１と図２を参照すると、本発明のレーザ眼科手術システム１５の一実施形態が示されている。レーザ眼科手術システム１５には、レーザ・ビーム１４を発生するレーザ１２が含まれる。レーザ１２は、レーザ・ビーム１４を患者Ｐの眼へと誘導するレーザ送り光学系１６に光学的に結合している。送り光学系の支持構造（ここでは図を明快にするために図示せず）が、レーザ１２を支持するフレーム１８から延びる。送り光学系の支持構造の上に、顕微鏡２０が据え付けられており、この顕微鏡が、しばしば、眼Ｅの角膜を撮像するために使用される。

レーザ１２は、一般にエキシマ・レーザを含んでおり、当該エキシマ・レーザが、通常、波長約１９３ｎｍのレーザ光のパルスを発生するアルゴンフッ素レーザを含む。レーザ１２が、患者の眼のところで、送り光学系１６を介して送られるフィードバック安定化されたフルエンスを提供するように設計されることが好ましい。本発明は、また、代替的な紫外線源もしくは赤外線源、特に、眼の隣接組織および／または下層組織に重大な損傷を引き起こすことなく角膜組織を制御可能に切除するように適合されたものを用いることが有用である。そのような線源には、これだけに限るものではないが、約１８５〜２０５ｎｍの紫外波長のエネルギーを発生できる固体レーザと他のデバイス、ならびに／または周波数逓倍技術（frequency-multiplying techniques）を利用するものが含まれる。ゆえに、エキシマ・レーザは、切除ビーム源の一例であり、本発明では他のレーザを使用することができる。

レーザ１２と送り光学系１６は、一般に、コンピュータ・プロセッサ２２の誘導を受けてレーザ・ビーム１４を患者Ｐの眼へと誘導する。プロセッサ２２は、一般に、角膜の一部分をレーザ・エネルギーのパルスに対して露出させて、角膜の所定の切削を達成し、眼の屈折特性を変化させるように、レーザ・ビーム１４を選択的に調節する。多くの実施形態では、レーザ１４とレーザ送り光学システム１６が、プロセッサ２２のコンピュータ制御下で所望のレーザ切削プロセスを達成して、カスタマイズされた切除プロファイルを送る。その際、プロセッサが、光学フィードバック・システムからの入力に応答して切除処置を理想的に変更する。フィードバックは、自動画像解析システムからプロセッサ２２への入力であることが好ましいが、または、システム・オペレータが光学フィードバック・システムによって提供される解析画像の視覚的検査に応答して、入力デバイスを使用してプロセッサに手動で入力することができる。プロセッサ２２は、多くの場合、フィードバックに応答して切削処置を継続かつ／または終了させ、また任意で、少なくとも一部にはフィードバックに基づいて、予定された切削を修正することができる。

レーザ・ビーム１４は、様々な代替メカニズムを使用して所望の切削をもたらすように調節することができる。レーザ・ビーム１４は、１つまたは複数の可変アパチャを使用して選択的に制限することができる。可変虹彩と可変幅スリットを有する例示的な可変アパチャ・システムが、米国特許第５，７１３，８９２号に記載されており、その完全な開示を参照により本願に援用する。レーザ・ビームは、また、レーザ・スポットのサイズと眼軸からのレーザ・スポットのオフセットを変化させることによって調整でき、これについては、米国特許第５，６８３，３７９号に記載されており、またさらに１９９７年１１月１２日に出願された同時係属の米国特許出願第０８／９６８，３８０号と１９９９年３月２２日出願の同第０９／２７４，９９９号にも記載されており、これらの完全な開示を参照により本願に援用する。

例えば米国特許第４，６６５，９１３号（その完全な開示を参照により本願に援用する）に記載され、また、ＬａｓｅｒＳｉｇｈｔのＬＳＸレーザ、Ａｌｃｏｎ／ＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓのＬａｄａｒＶｉｓｉｏｎ、とＴｅｃｈｎｏｌａｓの２１７Ｃなど、他の走査レーザ・システムによって実演される、眼の表面上でのレーザ・ビームの走査ならびにパルス数および／または各場所でのドゥエル時間を制御する手段、１９９５年６月６日出願の米国特許出願第０８／４６８，８９８号（その完全な開示を参照により本願に援用する）に記載の、レーザ・ビーム１４の光路内で角膜上のビーム入射プロファイルを変化させるように切除するマスクを使用する手段、可変サイズのビーム（通常は、可変幅スリットおよび／または可変直径の虹彩絞りによって制御される）が角膜上で走査されるハイブリッド・プロファイル走査システムなどを含め、さらに他の代替手段も可能である。これらのレーザ・パターン調整技術のためのコンピュータ・プログラムと制御方法は、特許文献に詳細に記載されている。

当業者には理解されるように、追加的なコンポーネントとサブシステムをレーザ・システム１５とともに含めることができる。例えば、レーザ・ビーム内のエネルギー分布を制御するために空間的かつ／または時間的積分器を含めることができ、これについては米国特許第５，６４６，７９１号に記載されており、その開示を参照により本願に援用する。本発明の理解に必ずしも必要でない、切除排液の排出装置／フィルタや、レーザ手術システムの他の補助コンポーネントについては、本発明の理解のために詳細に説明する必要はない。

前述したように、レーザ・システム１５には、一般に、コンピュータ・システムまたはプログラム可能なプロセッサ２２が含まれる。プロセッサ２２は、キーボードやディスプレイ・モニタなどの標準的なユーザ・インターフェース・デバイスを含めた、従来のＰＣシステムを含む（または当該ＰＣシステムとインターフェース接続する）ことができる。プロセッサ２２には、通常、磁気もしくは光ディスク・ドライブ、ＣＤドライブ、インターネット接続などの入力デバイスが含まれる。そのような入力デバイスは、しばしば、コンピュータ・ネットワーク、または本発明のいずれかの方法のための複数のステップまたはプログラミング命令を実装する有形の記憶媒体２９から、コンピュータで実行可能なコードをダウンロードするために使用される。有形の記憶媒体２９には、これだけに限るものではないが、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、フロッピー（登録商標）・ディスク、光ディスク、データ・テープ、不揮発性メモリなどが含まれており、プロセッサ２２には、このコードを記憶かつ実行する、メモリ・ボード、さらには現代のコンピュータ・システムの他の標準コンポーネントが含まれる。

波面計測デバイス１０には、通常、波面計測アセンブリ１１と撮像アセンブリ１３が含まれる。波面計測アセンブリ１１を使用して、患者の眼の少なくとも一方の波面エレベーション表面（wavefront elevation surface）を計測して得ることができ、撮像アセンブリ１３は、波面計測の間に患者の眼の静止画または動画を得ることができる。

例示的な実施形態では、撮像アセンブリ１３は、患者の眼の静止画を得ることができるＣＣＤカメラである。撮像アセンブリ１３によって得られた（１つまたは複数の）画像は、その後、レーザ手術処置の間に波面計測結果および／またはカスタマイズされた切除パターン（波面計測結果に基づく）を患者の眼に重ね合わせるために使用される。

波面計測アセンブリ１１と撮像アセンブリ１３を、患者の眼の波面計測結果と画像を生成かつ記憶できるコンピュータ・システム１７に結合または一体化することができる。その後、患者の波面データを、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−Ｒ、フロッピー・ディスク、光ディスク、ハード・ドライブ、他のコンピュータ可読媒体など、コンピュータ可読媒体上に記憶させることができる。一部の実施形態では、任意で、波面計測デバイスのコンピュータ・システムが、波面データに基づいて切除プロファイルを生成かつ保存することができる。

波面データおよび／またはカスタマイズされた切除プロファイルは、コンピュータ可読媒体の読取りを通じて、またはローカルエリア・ネットワークもしくは広域ネットワーク（ＬＡＮもしくはＷＡＮ）を介したレーザ手術システム１５のメモリへの配信を通じて、当該レーザ手術システム１５にロードすることができる。レーザ眼科手術システム１５には、撮像アセンブリ２０とレーザ・アセンブリ１２と通信する、コンピュータ・コントローラ・システム２２を含めることができる。コンピュータ・システム２２には、患者の眼への切除エネルギーを送ることや、レーザ・ビーム１４の光軸に対する患者の眼の相対位置（ｘ、ｙ、ｚ方向の並進、ならびに回し運動回旋）の追跡などを制御するために使用できる、メモリに格納されたソフトウェアならびにハードウェアを設けることができる。例示的な実施形態では、数ある機能の中でも、波面データに基づいて、カスタマイズされた切除プロファイルを計算し、撮像アセンブリ１１によって取得された（１つまたは複数の）画像と撮像アセンブリ２０によって取得された（１つまたは複数の）画像とを重ね合わせ、２つの画像の患者の眼の間の回し運動のオフセットθ₀を計測するように、コンピュータ・システム２２をプログラムすることができる。さらに、コンピュータ・システム２２を、レーザ・ビームの光軸に対する患者の眼のリアルタイムの相対運動（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）、ｚ（ｔ）と回旋の向きθ（ｔ））を計測するようにプログラムして、当該コンピュータ・システムが、患者の眼のリアルタイム位置に基づいて、カスタマイズされた切除プロファイルを修正できるようにすることもできる。

ここで、図３を参照すると、本発明の波面計測デバイス１０の一実施形態が概略的に示されている。理解できるように、図示された波面計測デバイス１０は、単に、本発明の諸実施形態とともに使用できる波面計測デバイスの一例にすぎず、従来型もしくは知的所有権のある他の波面計測デバイスを使用することができる。

ごく一般的に言えば、波面計測デバイス１０には、波面計測の間に患者の眼Ｅを撮像できる撮像アセンブリ１３が含まれる。波面計測アセンブリ１０には、ソース像を投射して眼Ｅの光学組織３４に貫通させて、網膜Ｒの表面上に像４４を形成する像ソース３２が含まれる。網膜Ｒからの像は、眼の光学系（具体的には光学組織３４）によって伝達され、システムの光学系３８によって波面センサ３６上に結像される。撮像アセンブリ１１をコンピュータ・システム２２と通信させて、患者の眼の（１つまたは複数の）画像をコンピュータ内のメモリに配送することができる。波面センサ３６は、また、角膜切除処置プログラムの決定のためにコンピュータ１７に信号を伝達することもできる。コンピュータ１７を、レーザ手術システム１５の動作を誘導するのに使用されるのと同一のコンピュータにすることができ、または、波面計測デバイス１０とレーザ手術システムのコンピュータ・コンポーネントの少なくとも一部もしくはすべてを、別個のものにすることができる。波面センサ３６からのデータは、有形の媒体２９を介して、Ｉ／Ｏポートを介して、またはイントラネットやインターネットなどのネットワーク接続を介して、レーザ・システム・コンピュータ２２に送ることができる。

波面センサ３６は、一般に、レンズレット配列３８と画像センサ４０を含む。網膜Ｒからの像が、光学組織３４を通って伝達され、レンズレット配列３８の表面上に結像されると、レンズレット配列はその伝達された像を一連のビームレット４２へと分離させ、（システムの他の光学コンポーネントと相まって）分離された複数のビームレットをセンサ４０の表面上に結像させる。センサ４０は、通常、電荷結合素子もしくはＣＣＤを含み、これら個々のビームレットの特性を感知する。この感知された特性を使用して、光学組織３４の関連領域の特性を決定することができる。具体的には、像４４が光の点もしくは小さなスポットを含む場合、ビームレットによって結像される、伝達されたスポットの場所が、光学組織の関連領域の局所傾きを直接示すことができる。

眼Ｅが、前向きＡＮＴと後向きＰＯＳを決める。像ソース３２は、一般に、その像を後向きに投射して、光学組織３４に通過させ、網膜Ｒ上に到達させる。光学組織３４は、やはり、像４４を網膜から波面センサ３６に向かって伝達する。網膜Ｒ上に実際に形成される像４４は、像ソースが最初に光学組織３４によって伝達されるときに、眼の光学系の欠陥によって歪められる場合がある。任意で、像ソース投射光学系４６を、像４４の歪みを低減するように構成または適合させることができる。

一部の実施形態では、像ソースの光学系が、光学組織３４の球面誤差および／または円柱誤差を補償することによって、低次の光学的誤差を低減することができる。光学組織のより高次の光学的誤差は、また、変形可能な鏡など、適応光学要素を使用して補償することもできる。網膜Ｒ上の像４４において点もしくは小さなスポットとするように選択される像ソース３２を使用すると、波面センサ３６によって提供されるデータの解析を促進することができる。瞳孔の中心部分が周辺部分よりも光学的誤差を引き起こしにくいので、瞳孔５０よりも小さい光学組織３４の中心の領域４８を通してソース像を伝達することによって、像４４の歪みを制限することができる。特定の像ソースの構造に関わらず、一般に、網膜Ｒ上に明瞭な境界の像４４が正確に形成されることが有益である。

本発明の方法について、一般的に網膜上の像４４の感知に関して説明するが、一連の波面センサ・データの読取り値を取得できることを理解されたい。例えば、時系列の波面データの読取り値が、より正確な、眼組織の収差の全体的決定を提供するのに役立つ場合がある。眼組織が短時間で形状を変える可能性があるので、時間的に分離された複数の波面センサ計測結果は、屈折矯正処置の基盤として光学特性の単一スナップショットに依存するのを回避することができる。また、眼が異なる構成、位置、および／または向きにある状態で、その眼の波面センサ・データを取得することを含めて、さらに他の代替手段も利用可能である。例えば、患者は、しばしば、固定ターゲットに焦点を合わせることによって、眼と波面デバイス１３との位置合わせの維持を助けることになり、これについては米国特許第６，００４，３１３号に記載されており、その完全な開示を参照により本願に援用する。その参照文献に記述されているように、固定ターゲットの焦点位置を変化させることによって、眼が様々な距離での視野の結像に対応または適応している状態で、その眼の光学特性を決定することができる。他の代替手段には、波面デバイス１１内に代替的かつ／または移動する固定ターゲットを提供することによって、眼を回旋させる手段が含まれる。

眼の光軸の位置は、波面計測の間に同時に眼を撮像する撮像アセンブリもしくは瞳孔カメラ１３から提供されるデータを参照することによって、検証することができる。例示的な実施形態では、瞳孔カメラ１３が瞳孔５０および／または虹彩を撮影すると、後で、光学組織に対する波面センサ・データの重ね合わせのために、瞳孔および／または虹彩の位置ならびに回し運動の向きを決定できるようになる。これについても後述する。

波面センサ・システムの代替的な実施形態が、図３Ａに示されている。図３Ａのシステムの主要なコンポーネントは、図３のものに類似である。さらに、図３Ａには、変形可能な鏡の形態をした適応光学要素５２が含まれる。ソース像は、網膜Ｒへの伝達の間に変形可能な鏡５２で反射される。変形可能な鏡は網膜Ｒと撮像センサ４０との間の光路に配置されている。その光路は伝達される画像を形成するために使用される。変形可能な鏡５２は、網膜上に形成される像の歪みを制限するように制御可能に変形させられ、また波面データの確度を高めることができる。図３Ａのシステムの構造と使用は、米国特許第６，０９５，６５１号により詳細に記載されており、その完全な開示を参照により本願に援用する。

眼の計測と切除のための波面システムの一実施形態のコンポーネントは、米国カリフォルニア州サンタクララのＶＩＳＸ，Ｉｎｃ．から市販されるＶＩＳＸ ＷａｖｅＳｃａｎ（商標）の要素を含む。好ましい実施形態には、前述した変形可能な鏡を備えるＷａｖｅＳｃａｎが含まれる。波面計測デバイスの代替的な実施形態は、米国特許第６，２７１，９１５号に記載されており、その完全な開示を参照により本願に援用する。

光学組織の通常の誤差（球面誤差および／または円柱誤差）ならびにイレギュラーな誤差を除去するために、波面エレベーション・マップから、処置プログラム・マップを計算する。処置プログラムを特定のレーザ・システムのレーザ切除パルス特性と組み合わせることによって、切除パルスの場所、サイズ、形状、および／または数のテーブルを得ることができる。このような切除テーブルを準備する例示的な方法とシステムは、２００１年３月１３日に出願された「Generating Scanning Spot Locations for Laser Eye Surgery」という名称の同時係属中の米国特許出願第０９／８０５，７３７号に記載されており、その完全な開示を参照により本願に援用する。任意で、局所的な加熱を回避するため、ならびに処置プログラムが中断された場合のイレギュラーな切除を最小限に抑えるためなど、切除テーブルを個々のパルスのソートによって最適化することができる。

眼の波面計測結果に基づいて、眼の光学的誤差を補正するために眼をレーザ切除システム１５で切除する角膜切除パターンを、プロセッサ１７もしくは２２（または他の別個のプロセッサ）によって計算することができる。そのような計算は、しばしば、計測された眼の光学的プロパティ、ならびに切除標的である角膜組織の特性（切除速度、屈折率、一様なエネルギー・ビーム内で当該組織が「中央の島」もしくは切除深度の浅い中央部を形成する傾向など）に基づく。計算結果は、しばしば、所望の屈折矯正を達成するための、切除の場所、パルスの数、切除サイズ、および／または切除形状の一覧を記載する切除テーブルの形態をした切除パターンを含む。切除パターンを生成する例示的な方法は、すでにその完全な開示が参照により本願に援用された、同時係属中の米国特許出願第０９／８０５，７３７号に記載されている。屈折異常が代替的な処置モダリティによって矯正される場合、角膜リング植込みサイズなど、代替的な処置計画を準備することができる。

ここで、図４を参照して、本発明の方法の一実施形態の情報の流れについて説明する。波面計測アセンブリ１３は、患者の眼の波面エレベーション表面５４を得るために、ハルトマン・シャック（Hartmann-Shack）センサなどの波面センサ３６を使用することができる。波面エレベーション表面５４を、処置アルゴリズム５８を通じて実行して、患者の波面エレベーション表面５４に対応するようにカスタマイズされた処置テーブルもしくは切除プロファイル６０を生成する。前述したように、切除プロファイル６０は、波面デバイス１０／レーザ・システム１５のプロセッサまたは別個のプロセッサによって計算することができ、コンピュータ１７、２２のメモリで記憶することができる。

波面エレベーション表面の計算の間に、撮像アセンブリ１１は、同時に、患者の眼、例えば瞳孔と虹彩の画像５６を得る。患者の眼の画像５６は、アルゴリズム６２によって解析される。当該アルゴリズム６２は、瞳孔および／または虹彩の中心の場所を突き止め、瞳孔および／または虹彩の半径を計算し、後続の重ね合わせと追跡のために患者の虹彩内でマーカ６４の場所を突き止める。

レーザ処置の間に切除プロファイル６０と患者の眼とを重ね合わせるために、切除パターンと患者の眼が、共通の座標系を共有すべきである。したがって、患者の眼がレーザ・ビームの経路に位置決めされるときには、切除プロファイル６０を、位置と回し運動について患者の眼と位置合わせすべきである。さらに、切除プロファイルを正確に送ることを保証するために、手術処置の間、患者の眼の並進の向きと回し運動の向きを追跡すべきである。

切除プロファイル６０を回し運動について患者の眼Ｅと位置合わせする（すなわち、重ね合わせる）には、眼の２つの画像間の位置の相違と回し運動のオフセットθ₀を決定するために、眼の基準画像もしくは虹彩画像５６が、レーザ・システムの瞳孔カメラ２０によって取得された眼の画像に対する固有の座標変換を有する必要がある。例示的な実施形態では、瞳孔カメラ２０は、患者の眼のストリーミング・ビデオを得ることのできるビデオ・デバイスである。ストリーミング・ビデオの１つのフレーム６６、通常はストリーミング・ビデオの第１フレームをコンピュータ・プロセッサによって解析して、瞳孔中心、虹彩中心、および／または、初めに基準画像５６内で場所が突き止められたマーカ６４の場所を突き止めることができる。瞳孔中心、虹彩中心、および／またはマーカ６４の場所が突き止められた後で、患者の眼の基準画像５６とビデオ・フレーム画像６６との間の回し運動のオフセットθ₀が計算される。

回し運動のオフセットθ₀が決定された後、コンピュータは、高速眼球追跡装置（ＨＳＥＴ：high speed eye tracker）６８によって患者の眼Ｅの並進位置（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）、ｚ（ｔ））を追跡することができ、回し運動追跡装置７０によって眼の回し運動の向き（θ（ｔ））を追跡することができる。瞳孔の中心の位置がＨＳＥＴ６８によって追跡されるので、回し運動追跡装置７０は、一般に、瞳孔中心に対するマーカ６４の相対位置を推定しなければならない。

ＨＳＥＴ６８が、患者の眼が（ビデオ・フレーム画像６６に対して相対的に）移動したと判定する場合、コンピュータは、並進と回し運動の計測結果をテーブルに追加することによって、患者のカスタマイズされた処置テーブル６０を調節することにより、カスタマイズされた切除パターンの送りを補正することができる。処置テーブルは、次のように調節することができる。すなわち、時間ｔにおいて、眼の全回旋角度がθ（ｔ）であり、かつ、レーザの次のパルスが角膜上の場所（ｘ，ｙ）に送られることになっている場合、パルスの新しい送り場所を次式によって定義することができる。

患者の眼の回し運動の動きを追跡するために、回し運動追跡装置７０は、前述で突き止められたマーカ６４もしくは他のコントラストの高い虹彩斑（iris patch）を使用することができ、または、患者の虹彩に含まれるテクスチャがあまりに少ない場合、外科医には、眼の上に追跡のための人工のランドマークを描くという選択肢７２がある。一部の実施形態では、任意で、人工のマーカが必要かどうかをアルゴリズムが判定することが可能である。

患者の眼の並進位置と回し運動の向きを、コンピュータ・プロセッサによってリアルタイムで追跡かつ解析できるので、ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）、ｚ（ｔ）、θ（ｔ）の情報７４を使用して、カスタマイズされた処置テーブル６０を、レーザ１２が適切な切除パターン７６を患者の眼に与えるように調節することができる。

ここで、本発明を実施する例示的な方法をいくつか説明する。前述したように、本発明の第１ステップは、波面エレベーション・マップの計算の間に取得された眼の基準画像を、切除エネルギーを送る直前に取得された眼の第２画像と重ね合わせることを伴う。

図５〜９は、本発明の方法の一実施形態の諸形態を示す。図５は、眼の基準画像と眼の第２画像とを回し運動について重ね合わせて、眼の２つの画像間の回し運動の変位を決定できる、位置合わせアルゴリズムを通じたデータ・フローを概略的に示す。当該方法の最初のステップは、第１の基準画像を得ることである（ステップ８０）。図６Ａに示したように、一実施形態では、第１画像もしくは基準画像は、赤外照明（λ＝９４０ｎｍ）下で波面計測デバイス内のＣＣＤカメラによって取得される、患者の眼のグレースケール画像である。試験構成の一例では、当該画像は、７６８×５７６ピクセルで、２５６グレー・レベルを有する。画像は、瞳孔と虹彩を含む。画像によっては、虹彩の一部が、一方もしくは両方のまぶたによって塞がれ、またはカメラの視野によって切り取られていることもある。

ただし、本発明が、様々な撮像デバイスを使用して様々な画像を生成でき、本発明を、様々なタイプの照明によって照明できることを理解されたい。

ほとんどの構成では、瞳孔の縁部と、まぶた、まつげ、濃い影、明るい部分（highlights）などの妨害要素との間の最小の距離を、虹彩の一部分を３６０度の範囲全体について完全に露出させておけるように、十分に大きくすべきである。虹彩の最大可能部分が、そのテクスチャを露出させるように鮮明に見えることが好ましい。

瞳孔発見アルゴリズムを使用して、瞳孔の場所を突き止め、瞳孔の半径を計算し、瞳孔の中心を見つけることができる（ステップ８２）。一実施形態では、瞳孔の場所は、ピクセル値のヒストグラムを解析することによって画像に閾値を設定し、少なくとも２０００ピクセルがカットオフ閾値未満になった後でヒストグラム内の最初の「ディップ」の位置を選択することによって、突き止められる。閾値に満たないピクセルは、すべて「１」でラベルされ、閾値を上回るピクセルは、「０」でラベルされる。「１」でラベルされたピクセルは、一般に、瞳孔、まつげ、ならびに場合によっては画像の他の領域に相当する。ただし、使用されるピクセルの数が、瞳孔の面積と関係があり、本発明の用途に応じて変わることを理解されたい。

瞳孔の領域に関する、他の瞳孔以外の領域と比較して際立つ２つの特徴は、その大きなサイズと中心の場所である。一部の実施形態では、幅５ピクセルの画像の内側フレームと交わる領域を廃棄することができ、残っている最大の領域を、瞳孔として選択することができる。

望むなら、選択された瞳孔の領域を塗りつぶして、反射によって創り出された穴などを除去することができる。例えば、一実施形態では、画像の残りの領域を、さらに、凸性について解析することができる。当該領域の面積とその凸面の外殻部（convex hull）の面積との比が０．９７未満の場合、当該領域の境界上にある凸面の複数の点に円完了プロシージャ（circle completion procedure）を適用することができる。そのような解析を実施する一方法は、Ｍａｔｌａｂの機能である「ｉｍｆｅａｔｕｒｅ（．．．，‘ＣｏｎｖｅｘＨｕｌｌ’）」による方法である。瞳孔の半径と中心は、標準的な重み付け最小２乗推定手順によって推定することができる。凸性の商が０．９７を上回った場合、Ｍａｔｌａｂの「ｉｍｆｅａｔｕｒｅ（．．．，‘Ｃｅｎｔｒｏｉｄ’，‘ＥｑｕｉｖＤｉａｍｅｔｅｒ’）」機能など、従来の方法を使用して、半径と重心を得ることができる。

一部の実施形態では、任意で、虹彩発見アルゴリズムを使用して、虹彩の場所を突き止め、虹彩の半径を計算し、かつ／または虹彩の中心の場所を突き止めることができる。撮像アセンブリ１１とカメラ２０から得られる眼の画像が、ともに瞳孔と虹彩を含むので、一部の実施形態では、瞳孔の中心と虹彩の中心を計算し、瞳孔中心の位置を虹彩の中心に対して表すことによって、２つの画像の重ね合わせがより正確になる場合がある。虹彩の中心は、虹彩の外側の境界に一致する円の中心として記述することができる。虹彩の中心の位置を使用して、虹彩の中心からの瞳孔のオフセットを計算することができる。

画像５６内の瞳孔の中心の座標を、

と仮定する（図４）。

を、画像５６内の虹彩の中心とする。

を、レーザ・カメラ画像６６内の瞳孔の中心とする。

をレーザ・カメラ画像内の虹彩の中心とする。虹彩または瞳孔が円形でない（例えば、楕円形の）場合でも、瞳孔と虹彩それぞれに中心が存在する。このとき、手術のための瞳孔中心に対する中心位置

を、次式で定義することができる。

図６Ｃと図６Ｄは、画像アセンブリ１１とカメラ２０によって取得された眼の簡略化された画像を概略的に示しており、それぞれを解析して瞳孔中心と虹彩中心を見つけることができる。マーカ２００は、両方の画像で虹彩中心を示しており、マーカ２０４は、画像５６の瞳孔中心に相当し、マーカ２０６は、レーザ画像６６の瞳孔中心に相当する。画像に示されるように、レーザ画像６６では、瞳孔のサイズ（灰色の輪郭によって示される）が変化しており、瞳孔の中心が、虹彩の中心２００に対して相対的に移動している。一部の実施形態では、レーザ手術の間に、計測された波面計測結果と対応する切除パターンを、前述の式によって計算される中心位置

の上に心合わせすることができる。

虹彩の境界が、コントラストの点で弱いことがあり、またさらに影と光の反射によってその画質が低下していることがあるので、眼の赤外画像において虹彩の外側の境界を検出することに関係した困難が存在することがある。画像Ｉ（ｘ，ｙ）内の虹彩と瞳孔の両方を検出する一方法は、虹彩の半径と中心の可能なすべての値にわたる次式の積分を最小にすることである。

前述の方法に代わる代替方法の１つは、瞳孔中心が既に見つかっており（前述のように）、また虹彩の可能な値の範囲が限られており、虹彩の中心が通常は瞳孔の中心からあまり離れていないという事実を利用する。図６Ｅに示したように、瞳孔の中心と虹彩の中心とが互いにあまり離れていないので、瞳孔の中心に対する径方向の微分（radial derivative）によって、虹彩の中心に対する画像強度の径方向の微分を推定することが可能である。さらに、現実に虹彩の半径の値の範囲が限られているので、中心が瞳孔中心にあり、虹彩の縁部が常にその範囲内のどこかに位置するような内径と外径を有する輪に、可能な探索範囲を制限することができる。一実施形態では、数値的な探索範囲を約１０．５ｍｍ〜１４ｍｍの間にすることができる。他の実施形態では、望むなら、この範囲をより大きくまたはより小さくすることができる。Ｂｕｒｎｓら、ＩＯＶＳ、２００２年７月を参照されたい。

例えば、図６Ｅに示したように、円２０８、２１０は、虹彩の半径について可能な範囲を示す。特定の閾値を超える径方向の微分の値は、本明細書に記載のように、複数の点のセットを通る最良の円フィッティングのために、重み付け最小２乗推定器に渡すことができる。複数の点の初期の重みは、それらの強度に比例する。安定した解に収束する十分な反復（例えば、２回の反復）が実施された後、アルゴリズムは、赤色の円によって表された答えに収束する。

虹彩発見アルゴリズムは、微分演算子によって検出された、ただし画像内の他の構造（例えば、ＬＡＳＩＫフラップ）に相当する、他の縁部に対する許容誤差を示す。望むなら、演算処理時間を削減するために、オリジナル画像を、ガウシアン・カーネル（Gaussian kernel）で平滑化し、微分演算処理の前に４倍にサブサンプリングすることができる。

本発明の諸実施形態では、虹彩の境界の場所をサブピクセルの確度で突き止めることができるが、画像内の影が境界縁部を薄くする場合、虹彩の境界がその真の位置からわずかに変位することがある。しかし、それらの誤差が中心から全方向にかなり良く釣り合いを保っているので、最終的な結果は、実際の中心に非常に近接する。

試験された諸実施形態では、第２画像（例えば、レーザ画像）と第１画像（例えば、波面画像）の両方についての画像スケールは、１ｍｍ当たり５２．３ピクセル、すなわち、１ピクセル当たり１９．１μｍと推定される。虹彩の片側に対する境界推定値における１ピクセルの誤差は、虹彩中心の推定値に約１０μｍの誤差をもたらすことになる。従来型の眼球追跡装置の現在の精度（約５０μｍ）、ならびに瞳孔中心のシフト範囲（１０００μｍまで）を考えると、虹彩の境界における数ピクセルの誤差は、まだ、切除のための心合わせに許容可能な確度範囲内にある。

次に、瞳孔中心（および／または虹彩中心）の場所が突き止められた後、虹彩輪の幅を画像から抽出することができる（ステップ８４）。虹彩は、瞳孔と虹彩の外縁部との間で伸張された弾性シートとして扱うことができる。虹彩発見アルゴリズムを使用しない諸実施形態では、虹彩の帯の幅を、暗色の眼の画像では７６ピクセル、明色の眼では１０４ピクセルに設定することができる。ただし、他の推定幅を使用できることを理解されたい。図６Ａと図６Ｂの基準画像内の虹彩の半径は３２０ピクセルと推定され、すべての人々についてほぼ一定と仮定された。

次いで、図７Ａに示したように、瞳孔を中心として虹彩のデカルト座標を極座標に変換することによって、虹彩輪をアンラップ処理（unwrapped）して定数のセクタに分割することができる（ステップ８６）。代替的な実施形態では、アンラップ処理せずに虹彩輪を解析することも可能である。ただし、本出願人は、虹彩輪をアンラップ処理かつスケーリング処理すると、純然たる転換を用いて眼の様々な画像間のテクスチャ・ブロックのより良好なマッチングが可能になることを発見した。例えば、図７Ｃと図７Ｄに示したように、虹彩輪がアンラップ処理されない場合、ソフトウェアが回転したテクスチャ・ブロックをマッチングできない場合がある（図７Ｃ）が、虹彩輪がアンラップ処理される場合、テクスチャ・ブロックは、同一の相対形状を有する（図７Ｄ）。

一部の実施形態では、基準画像について、虹彩輪を径方向に１ピクセル・ステップでサンプリングすることができる。任意で、エイリアシングを低減させるために、σ＝１ピクセルのガウシアン・カーネルで画像を平滑化することができる。

任意で、虹彩内のピクセル値のダイナミック・レンジを、照明ＬＥＤ光からの反射に起因した外れ値を除去するように調節することができる。ピクセル値のヒストグラムに閾値を与えて、閾値を上回る値をもつピクセルすべてに閾値の値を割り当てることができる。また、ライティングの変化によるアーチファクトを除去するために、領域選択の前に虹彩の帯に何らかのバンドパス・フィルタを適用することもできる。

虹彩が複数のセクタに分割された後、画像の各セクタ内で突出した１つの領域またはマーカの場所を突き止めることができ、またそのプロパティを抽出することができる（ステップ８８、９０）。一実施形態では、虹彩領域は、１５度の２４個のセクタにセグメント化される。ただし、他の実施形態では、虹彩領域を、２４個より多くのセクタまたは２４個より少ないセクタにセグメント化できることを理解されたい。

基準画像内のマーカを記憶し、後で、眼の第２画像内でその場所を突き止めて、２つの画像間の眼の回し運動による変位を推定することができる。マーカの場所を突き止める方法の一実施形態が、Ｇｒｏｅｎ，Ｅ．、「Ｃｈａｐｔｅｒ １ ｏｎ Ｖｉｄｅｏ−ｏｃｕｌｏｇｒａｐｈｙ」、ユトレヒト大学ＰｈＤ学位論文（PhD Thesis, University of Utrecht）（１９９７）により詳細に記載されており、その完全な開示を参照により本願に援用する。

マーカは、十分に明確な、コントラストの高いものにすべきである。そのような点を選択するための可能な方法がいくつか存在する。一実施例では、サイズＭ×Ｍ（例えば、暗色の眼では２１×２１、明色の眼では３１×３１）の正方形のマスクが区画される。当該マスクを２４個のセクタそれぞれにわたって走査することができ、各セクタ内の各ピクセルについて、当該ピクセルを中心としたマスクの内部の領域から値が算出される。ピクセルに割り当てられた値は、領域内に存在するすべての空間周波数の振幅の合計として決定される。一実施形態では、振幅の合計を、当該領域のフーリエ変換によって算出することができる。望むなら、ＤＣ成分を除去するために、フーリエ・スペクトルの中央の５×５の部分をヌル（null）にすることができる。次いで、各セクタで最大値の場所を突き止めて、それに対応するマスクの境界を、瞳孔の辺縁とまぶたやまつげなどの他の境界アーチファクトに接近するのを回避するために、虹彩画像の境界から少なくとも５ピクセル離すことができる。「ウィニング」位置と対応するブロックが、その後の比較のために記憶される。

ただし、ブロック／マーカのテクスチャ強度を評価するための代替的な方法があることを理解されたい。例えば、次のマトリックスを適用することができる。ブロック強度のｘ方向の導関数をＧｘ、ブロック強度のｙ方向の導関数をＧｙとした場合、次式のようになる。

また、マトリックスＺの固有値をλ₁、λ₂として、λ₂を小さい方の値とすると、λ₂がブロックのテクスチャ強度になる。

また、眼の第２画像も得ることができる（ステップ９２、図６Ｂ）。例示的な実施形態では、患者に切除エネルギーを送る前に、レーザ手術システムの顕微鏡カメラによって第２画像が得られる。一構成では、レーザ・カメラは、２５６グレースケール・レベルを使用して、６８０×４６０ピクセルの解像度を有する。ＣＣＤカメラから得られる基準画像に対するレーザ・カメラの倍率は、０．８８５と推定された。眼は、波長８８０ｎｍの１組の赤外ＬＥＤ光によって照明することができる。ただし、他の多くの撮像デバイスを使用して、拡大を必要としない画像、異なる解像度の画像、と他の光の波長によって照明された画像を含め、様々な画像のタイプを得ることができることを理解されたい。

第２画像内の複数のセクタの場所が突き止められ、基準画像内の突出した領域に相当する突出した領域の場所が突き止められる（ステップ９４、図７Ｂ）。第２画像内の各セクタについて、最適なマッチング領域の場所が突き止められる。探索は、任意で、第２画像内のマッチング・セクタとそれに隣接する２つのセクタに制約され、それによって、可能なマッチングを、眼球回旋に関する妥当な生物学的限界である１５度以内に制限する。ただし、他の実施形態では、可能なマッチングを制限する範囲を、１５度よりも大きくまたは小さくできることを理解されたい。

基準画像内のマーカと第２画像内のマーカとの間のマッチングは、所与のピクセルに中心をおいた対応する領域それぞれについての絶対誤差（両方のブロックの平均値がゼロにされた後）の合計として評価される。図８Ａと図８Ｂに示されるように、虹彩へのＬＥＤ反射が存在するので、虹彩の一部が、第２画像内でそのテクスチャを失うことがある。一部の実施形態では、これらの領域９５を、瞳孔の検出に類似したヒストグラム解析によって検出することができ、マッチングから除外することができる。これで、誤差が最少の点を、基準画像内の各マーカについてのマッチング・マーカとして選択することができる。

あるいは、マーカのマッチングに絶対誤差の合計を使用する代わりに、平均値を減じた基準画像と第２画像の斑（patch）のドット積を計算することもでき、

ここで、「Ｌ」が大きいほど、マーカ間のマッチングが良好になる。

対応する突出した領域／マーカの場所が第２画像内で突き止められた後、各マーカについて角度変位が計算されて、第１の基準画像と第２画像との間の眼の全回し運動角度が推定される（ステップ９６、図９）。

理想的な環境では、各マーカの変位は、回し運動角度と同質かつ同等になる。しかし、真の回し運動角度を推定する問題をより複雑なものにする歪みがいくつか存在する。第１に、瞳孔の中心が正確に推定されないことがある。これは、真の回し運動角度の周りの変位角度の正弦分布をもたらす。正弦曲線の振幅は、通常は非常に小さい。第２に、瞳孔の実際の形状は、多くの場合、楕円形であって、円形ではない。これは、円形の瞳孔に対するランドマークの計測方法に起因して、瞳孔歪みの中心の２倍の周期をもった正弦歪みを導入する可能性がある。実に、瞳孔中心からさらに離れた点は、虹彩がアンラップ処理された後で互いの間隔をより近づけることになり、瞳孔中心により近い点は、最終的にはより広く離隔される。最後に、対応するマーカには、誤ったマッチングをするものがあり、そのようなマーカを外れ値として扱うことができる。したがって、そのような歪みを考慮するために、一実施形態では、推定された角度を、次式のような反復重み付け推定を使用して、いくつか異なる関数にフィッティングさせることができ、
Ｆ１＝ＴＡ１
Ｆ２＝ＴＡ２＋Ａ１＊ｓｉｎ（θ）＋Ｂ１＊ｃｏｓ（θ）
ここで、ＴＡは、真の回し運動角度の推定値であり、θはマーカの角度座標である。回し運動角度データに関数を適用すると、その後、基準画像と第２画像との間の回し運動角度θ₀についての推定値を提供することができる。

位置合わせアルゴリズムによって算出された初期の回し運動角度θ₀（瞳孔カメラ１３によって取得された虹彩画像５６と撮像デバイス２０からの初期のビデオ・フレーム６６との間）を、患者の眼の回し運動の向きを追跡する後続のあらゆるフレームに追加することができる。レーザ画像内の患者の眼の全体的な回し運動の向きθ_total（ｔ）は、次式のように記述することができる。
θ_total（ｔ）＝θ₀＋θ（ｔ）

ここで、θ（ｔ）は、ビデオ・ストリームの初期のフレーム内の眼と、時間ｔにおけるｎ番目のフレーム内の眼との間で計測された、回し運動角度である。

θ₀を計算する位置合わせアルゴリズムは、必ずしもリアルタイムで結果を出す必要はないが、眼の回し運動回旋θ（ｔ）を追跡する追跡アルゴリズムは、迅速かつ効率的かつ正確な演算処理を要求するフレーム・レートで動作すべきである。一実施形態では、レーザ手術システムの高速眼球追跡装置（ＨＳＥＴ）を使用して、ｘ、ｙ、ｚ方向の瞳孔の並進の追跡を続けることができる。瞳孔の位置を容易に入手可能にするには、単に、回し運動追跡装置が、瞳孔の中心に対する虹彩のランドマークの位置を推定すればよい。

虹彩は、剛体の並進（例えば、ｘ、ｙ、ｚ方向の運動）、回旋、ならびにスケーリング（scaling）と剪断（shearing）の何らかの非剛体アフィン変換を起こす場合がある。回し運動角度は、非剛体変換の影響を受けないが、フレームごとの正確なフィーチャ・マッチングを補償するには、非剛体変換を考慮に入れることが好ましい。一方法では、主な考え方は、時間ｔ＝０のときのフレームのフィーチャ部分を画像Ｉ₀、時間ｔ＝ｎのときのフレームの一部を画像Ｉ_nとすると、パラメータＡとｄの最適なセットを次式のように決定できるというものである。
Ｉ_n（Ａｘ＋ｄ）＝Ｉ₀（ｘ）

ここで、Ａ＝１＋Ｄで、Ｄが変形マトリックスであり、ｄは、フィーチャ・ウィンドウの並進である。このような手法は、Ｌｕｃａｓ Ｂ．Ｄ．とＫａｎａｄｅ，Ｔ．の「An Iterative Image Registration Technique and Application to Stereo Vision」、ＩＬＣＡＩ（１９８１）、Ｓｈｉ，Ｊ．とＴｏｍａｓｉ，Ｃ．の「Good Features to Track」、ＩＥＥＥ Conference on Computer Vision and Pattern Recognition １９９４、ならびに、Ｈａｇｅｒ，Ｇ．Ｄ．とＴｏｙａｍａ，Ｋ．の「X-Vision: A portable Substrate for Real-Time Vision Applications」、Computer Vision and Image Understanding １９９６など、コンピュータ・ビジョンの文献に記載されており、これらの完全な開示を参照により本願に援用する。変形と並進のパラメータは、正確な結果を出すことができるニュートンラプソン（Newton-Raphson）の最小化手順によって決定される。

レーザ眼科手術の間に起こる変換のタイプが、主に並進（ｘ，ｙ，ｚ）と眼の光軸周りの回し運動回旋であるので、これらのパラメータを推定することができ、後で残りのスケーリングと剪断パラメータを絞り込むことができる。このような手順は、実際の運動を回復する際にロバストであることがわかっており、観察されたデータを模倣する過度の変形を回避する。

図１０は、手術処置の間に患者の眼の回し運動回旋を追跡する、簡略化された方法を概略的に示す。初めに、第１フレームとビデオ・ストリームのｎ番目のフレームの両方で、瞳孔と虹彩の場所が突き止められる（ステップ１００）。第１フレーム内で、基準点の場所を突き止めることができ、ビデオ・ストリームのｎ番目のフレーム内で、対応する基準点の場所を突き止めることができる（ステップ１０２）。次いで、２つの画像内の基準点間の角度オフセットを計算して、眼の回し運動回旋を推定することができる（ステップ１０４）。切除処置が完了するまで、ビデオ・ストリームの各フレームに諸ステップを繰り返すことができる（ステップ１０５）。

図１１は、レーザ切除の前に取得された眼のビデオ・ストリームからの第１フレーム１０６の一例である。瞳孔１０８の場所（瞳孔の周囲にある円形の輪郭１１０の画像によって示される）が突き止められており、２つの基準部位もしくは基準点１１２、１１４が、回し運動の追跡のために選択される。一般に、基準点１１２、１１４は、重ね合わせのために選択された点のサブセットである（前述）。点１１２、１１４は、そのテクスチャ強度と瞳孔に対する相対的な位置決め（例えば、８時の位置と２時の位置）に基づいて、本発明のソフトウェアによって自動的に選択することができる。ただし、代替的な実施形態では、前述したのと同一の技術を使用してオリジナルのマーカとは別個の点１１２、１１４を独立して選択することが可能な場合があり、または、患者の虹彩の上に基準点１１２、１１４を手動で選択もしくは描画することが可能な場合がある。

追跡する点を選択するプロセスは、自動プロセスまたは外科医支援プロセスにすることができる。自動プロセスは、対応する近傍にある、どの基準ブロックが最良のブロックマッチング・スコアを有するか、またさらに位置合わせ角度の推定に含まれるか、すなわち外れ値でないかに基づいて、瞳孔の右側に１つの点、左側に１つの点を選択することができる。虹彩のテクスチャが、非常に低いコントラストを有する場合、または特徴的なコンポーネントをもたない場合、人工のランドマークの導入が必要な場合がある。そのようなランドマークは、外科医が眼の上に描くことができ、アルゴリズムが、虹彩斑テクスチャの変位の代わりに当該ランドマークの空間変位を追跡することになる。

例示的な選択アルゴリズムの１つは、外れ値ではない複数のブロックのサブセットを選択する。このサブセットから、考えられる反射の位置的範囲にあるブロックが除去される。これらの位置は、レーザ上のＬＥＤの特定の設置によるものであることが知られている。レーザ画像からの残りのブロックのテクスチャは、２番目に大きい固有ベクトルλ₂によって定量化することができる。概ね瞳孔の両側にある２つのブロックは、それらがグループ内で最大のλ₂を有するように選択される。一実施形態では、「左側のブロック」は、８時の位置を中心とした有効なブロックから選択され、「右側のブロック」は、２時の位置を中心とした有効なブロックの中から選択される。これらのブロックの中心の座標を使用して、追跡を初期化することができる。

第１フレーム内でブロック／部位１１２、１１４が選択された後、ビデオ・フィードの連続フレームそれぞれについて、眼の瞳孔に対して同一の相対位置を有する虹彩の領域内でブロックの場所が突き止められる。当該領域は、一般に約１５度に制限されるが、これは、眼は通常そのような範囲を越えて回旋しないからであり、また、ビデオ・ストリームの各連続フレーム間の時間内では、回し運動回旋が恐らく１５度よりもはるかに小さいからである。理解できるように、他の実施形態では、望むなら、解析範囲をより小さいまたはより大きい範囲に制限することができる。

第１フレームとｎ番目のフレームの空間的に対応する領域を、剛体変換を優先して、アフィン変位について比較することができる。一実施形態では、追跡アルゴリズムによって、水平と垂直の変位だけが報告される。

図１２は、選択されたブロック１１２、１１４の６つの画像を示す。画像１１６、１１８は、基準画像６６内のブロック１１２、１１４の画像である。ブロック１２０、１２２は、新しいリアルタイム・フレームからの対応するブロックである。ブロック画像１２４、１２６は、ターゲット・ブロックに一致する第１フレームからの最良の変換ブロックである。ブロック１１２、１１４の位置座標の変化から、第１フレームと第２フレームとの間の回し運動角度を算出することができる（図１３）。

ここで、ビデオ・フィードの画像フレームで選択された２つのブロック画像間の回し運動角度を計算する例示的な一方法について説明する。基準フレーム内のｉ番目のブロックの座標をＢ_i、基準フレーム内の瞳孔中心の座標をＸ、ｎ番目のフレーム内の瞳孔中心の座標をＸ_nとすると、ｎ番目のフレーム内のブロックの予想される座標は、次の通りである。
Ｂ_in＝Ｂ_i−Ｘ＋Ｘ_n

両方のフレーム内のブロックの予想される瞳孔中心の座標は、次の通りである。
Ｂ_i＝Ｂ_i−Ｘ

２つのフレーム間のｉ番目のブロック・コンテンツを位置合わせする並進ベクトルをＤｉとすると、新しいフレーム内の正確なブロックの場所は、次の通りである。
B'_i＝Ｂ_i−Ｄ_i

中心に瞳孔がおかれた基準フレーム内の各ブロックの角度位置は、θ_i＝ｔａｎ⁻¹（Ｂ_y／Ｂ_x）によって記述され、ｎ番目のフレーム内のブロックの角度位置をθ'_i、基準（第１）フレーム内のブロックの角度位置をθ_iとすると、ｎ番目のフレームと基準フレームとの間の全回し運動角度は、次の通りである。
θ_n＝ｍｅａｎ_i（θ'_i−θ_i）

図１１と図１３では、２つのフレームが異なる照明レベルにあるが、本発明のアルゴリズムが、この相違を克服する十分なロバスト性をもつことに留意すべきである。一般に、可能であれば、正確な追跡を達成するために、カメラの感度の範囲内でバックグラウンド照明のレベルと照明源を同一に維持することが好ましい。通常、レーザ眼科手術の間の条件は、このカテゴリに該当し、フレーム間の変化がほとんどない。

前述したように、追跡アルゴリズムの前述の実施形態の一部は、所与のブロックもしくはマーカの運動パラメータを推定することである。オリジナル・フレーム内のブロックをＩ、後続フレーム内の空間的に対応するブロックをＪとした場合に、ｘをこれらのブロック内のピクセル座標とする。アフィン変換マトリックスＡと並進ベクトルＤを推定するには、次式を最小にすることができる。

マトリックスＡは、次式のように、回旋成分とスケーリング／剪断成分に分解することができる。

マトリックスＡの回旋成分と並進ベクトルＤを推定することによって、パラメータの数を６から３に削減することができる。この手法は、剛体運動だけをしている解に向かって、いくつか可能な解の間を明確にする。瞳孔のサイズの変化の結果としてスケーリングと剪断が生じることがあるが、それらの運動に対する寄与は、非常に小さいはずである。

剛体運動のパラメータを算出する線形系は、次式の通りであり、

ここで、

ここで、ｗ（ｘ）は、任意の重み関数である。上式が近似式であるので、反復ニュートンラプソン最小化法を使用して、系を解くことができる。

実験的な重ね合わせ結果
患者の眼の基準画像と患者の眼の第２画像とを重ね合わせる位置合わせアルゴリズムについての実験結果が、Ｍａｔｌａｂソフトウェアを使用して得られた。フィッティングの確度は、いくつかの因子、すなわち、（１）フィッティングに使用された点の数（基準点のうち少なくとも半分（１２個）を使用しなければならない）、（２）フィッティングのＲＭＳ誤差（許容される最高ＲＭＳ誤差は１度）、（３）基準点のマッチングの視覚的検査によって決定され、分度器を用いて取得された測定値が推定値の確認に使用された。実験のオリジナル・セットは、倍率０．８８５のレーザ・カメラによって実施された。暗色の眼の画像すべてが、少なくとも１つの方法によって回し運動角度の正確な予測を与えた。しかし、明色の眼は、その倍率では、信頼性のある回し運動角度の推定値を得るのに十分なテクスチャをもたなかった。

第２のハードウェア構成では、レーザ・カメラの倍率が、波面計測デバイスの撮像デバイスの倍率と一致するように、したがってスケーリングの問題をなくすように調節された。また、より大きな倍率によってレーザ・カメラの解像度が増加したので、明色の虹彩上でさらに詳細が見えるようになった。

被験者が座っている位置でＶＩＳＸ ＷａｖｅＳｃａｎ（商標）カメラのＣＣＤによって、また、被験者が手術用の椅子に横たわっている状態でレーザのカメラによって、１６個の眼（６人から）が撮影された。回し運動角度は、同一の被験者の同一の眼の２枚の写真の間で推定された。図１４は、異なる２つの暗色の虹彩の眼についての回し運動角度の推定値である。図１５は、異なる２つの明色の虹彩についての回し運動角度の推定値である。

図１４では、推定値すべてが互いに１／２度以内にあり、最良のフィッティングを提供するのは、１７個の点が使用されるＲＭＳ＝０．２１の正弦フィッティングである。図１５では、推定値は、あまり似通っていないが、最良の推定値は、やはり、１３個の点による、正確なマッチング点を捕捉するＲＭＳ＝０．１８の正弦フィッティングである。

直線フィッティングの基準は、振幅ゼロの正弦フィッティングと考えることができるので、明確には評価しない。これは、単純に、直線では１つのパラメータ（平均値）があるのに対し、正弦フィッティングでは３つのパラメータ（平均値、振幅、位相）があることの結果である。したがって、直線フィッティングの質は、それがデータの本質を捕らえている場合でも、正弦推定値よりも劣ったものになる。前述したように、回し運動角度の直線フィッティング推定値は、通常、正弦フィッティングによって、または場合によっては２重正弦フィッティング（double sinusoidal fit）によって報告される値に近い。図１６Ａと図１６Ｂは、当該アルゴリズムによって処理されたデータ・セットについての結果をまとめている。

必ずしも必要ではないが、望ましくは、撮像デバイス１３によって基準画像を収集する間、次の点を考慮すべきである。第１に、虹彩輪の最小幅が８０ピクセルよりも大きくなるように、虹彩の大部分を眼で見えるようにすべきである。第２に、虹彩の大部分に焦点が合い、虹彩輪の可能な最高の解像度を提供するように、カメラの焦点を調節すべきである。質の良さを保証するために、いくつかの画像を取得することができる。第３に、強い偽のマーカを避けるために、虹彩上に強い影と反射がある画像を除去すべきである。最後に、画像を、ＢＭＰ型またはＴＩＦ型のファイルで保存すべきである。任意で、画像名が、被験者の固有の名前、眼の左側もしくは右側の指示、とそれらが得られたデバイスのＩＤ（例えば、レーザ画像もしくは波面画像）を含むべきである。

レーザ画像を収集している間、同一の基準点を考慮すべきである。その上で、波面画像を得ているときの照明を、レーザ・カメラで画像を得ているときの照明と同一にすべきである。本出願人らは、暗色の眼は、赤外照明下でより豊かなテクスチャをもち、明色の眼は、可視光下でより豊かなテクスチャをもつことを発見した。弾性櫛状靭帯（elastic pectinate ligament）（前側の層）の横紋小柱網（striated trabecular meshwork）は、可視光下で顕著なテクスチャを生み出す。近赤外光では、より深くよりゆっくりと調節された間質のフィーチャが、虹彩パターンの中心となる。例えば、Ｄａｕｇｍａｎ，Ｊ．の「High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence」、ＩＥＥＥ Transactions of Pattern Analysis and Machine Intelligence、第１５巻（１１）、１１４８〜１１６１頁（１９９３）を参照されたい。

また、画質は、ＬＥＤの反射によって低下することがある。しかし、照明が必要であるので、虹彩上にいくらかのＬＥＤ反射が生じるのを避けられないことがある。これらのフィーチャは、前述のアルゴリズムによって扱うことができる。しかし、これらの反射は、画質を大きく低下させる可能性がある。図１７Ａに示したように、影は、虹彩の右側にあるテクスチャの識別を不可能にする。結果として、図１７Ｂに示したように、図１７Ａの画像から得られた位置合わせデータは、ＲＭＳ因子が大きい（すなわち、１より大きい）という理由で除去された。したがって、本発明の位置合わせアルゴリズムには、不良データを自動的に除去するフィット・チェックの内部品質を与えることができる。

位置合わせシステムを実際の手術条件で動作するようにするために、当該システムを、ＬＡＳＩＫフラップの切断と持ち上げによってもたらされるノイズと歪み、乾いた角膜表面、ならびに他の因子に対してロバストなものにすべきである。このロバスト性を達成するために、３つの追加ステップを位置合わせアルゴリズムに追加することができる。第１ステップは、予想されるＬＡＳＩＬフラップの位置を無効領域としてマーキングして、アルゴリズムが虹彩の当該領域に基準ブロックを選択するのを防ぐことである。第２ステップは、アンラップ処理された虹彩画像にバンドパス・フィルタを適用することである。畳み込み演算カーネルは、標準偏差が３と１２ピクセルに等しい２−Ｄガウス分布の差になるように設定された。第３ステップは、ブロックが選択されて波面デバイスからレーザへとマッチングされるとき、ならびにレーザから波面デバイスへとマッチングされるときの、双方向位置合わせの導入であった。これが、正弦フィッティングに使用されるデータ点の数を実質的に２倍にした。

他のマッチングの相違点は、ＬＡＳＩＫ処置の特殊な事例として実施された。ブロックのマッチングにＬＳＥ計量法（LSE metric）を使用する代わりに、正規化された相関関係がマッチング基準として使用された。この方法は、眼の波面画像とフラップが持ち上げられている眼のレーザ画像とでコントラスト・レベルが異なることを考えると、より適していることがわかった。

実験的な回し運動追跡結果
回し運動追跡アルゴリズムを試験するために、当該アルゴリズムがいくつかの試験で実行された。本発明の方法とソフトウェアを使用して患者の眼の回し運動の動きを追跡した結果の第１のセットは、レーザ手術システムのカメラ２０からのビデオ・フレームの画像を人為的に回転させるものであった。画像を、後続のフレームそれぞれについて反時計回りに１度ずつ回転させた。回転された合計１５個のフレームが、回し運動追跡アルゴリズムによって解析された。オリジナル・フレームと最終フレームが、それぞれ図１８Ａと図１８Ｂに示されている。回し運動追跡アルゴリズムの適用は、あらゆるフレームについてその実際の値から０．２度以内の精度で正確であった。

結果の第２のセットは、眼の実際の映像を２５秒間収集する５００フレームのシーケンスから得られる。ビデオ処理の間に、いくつかの変数、すなわち、瞳孔の中心位置、瞳孔の半径、回し運動角度、各フレームについて追跡された２つのブロックの誤差推定値が追跡された。また、シーケンスは、黒色のマッチングと全体的な眼の回し運動を検証するために視覚的に検査された。ゼロ番目のフレーム（図１９Ａ）は、２つの３１×３１ピクセル・ブロックに追跡のためのマークが付けられている基準フレームとして使用された。最後のフレームは、適切な場所にある同一のブロックを示す（図１９Ｂ）。図２０〜図２３は、ビデオ・シーケンスから抽出されたデータを示す。図２０は、経時的な瞳孔の位置を示す。図２１は、フレーム０からフレーム５００までの瞳孔の半径の変化を示す。図２２は、フレーム／ブロックごとの誤差を示す。図２３は、マーカの（ビデオの第１フレームに対する）回し運動角度を示す。

ブロックの選択と追跡初期化との間の遅延の影響を見るために、当該アルゴリズムが試験された。これは、ビデオ・シーケンスの最初の３４４個のフレームをスキップすることによって達成された。図２４は、３４５番目のフレームから始まる３０フレームのシーケンスについての追跡結果を描く。このデータは、当該アルゴリズムが、ジャンプして位置を補正し、ビデオ・シーケンス全体を通じて、回し運動のオリジナル・データに比べ１／４度以内の精度でブロックを正確に追跡したことを示している。ビデオ・フレームのスキップ処理は、基準画像と第２画像（例えば、ビデオ・シーケンスの第１フレーム）との間に回転角度を確立するために、回し運動の位置合わせアルゴリズムに時間を与えるのに、しばしば必要とされる。

データの第３のセットは、フレーム・レートを２分の１に削減することによって得られた。図２５は、より低速の獲得シーケンスから抽出された回し運動のデータを示す。このようなデータは、それでもやはり、図２３に示した標準的なフレーム・レートのシーケンスから抽出された計測結果と一致する。

回し運動の位置合わせ（例えば、基準画像とビデオ・ストリームの第１画像との重ね合わせ）の確度、それとともに回し運動追跡の確度、さらには追跡する基準画像内のテクスチャのブロックを自動的に選択するアルゴリズムの能力を試験するために、次の試験が実施された。数百フレームのビデオ・シーケンスが、回し運動用カメラによってレーザ下で収集された。ビデオ・シーケンス収集前の数秒間で、レーザ・カメラによって眼のスナップショットが取得された。波面計測カメラから得られた虹彩の画像は、スナップショット画像とビデオ・シーケンスの第１フレームと位置合わせが行われ、重ね合わされた。「サイン法（sine-method）」を使用した、虹彩の波面計測位置とビデオ・シーケンスの第１画像との間の位置合わせ結果は、反時計回りに０．０４度であった（図２６Ａ）。スナップショット画像に対する位置合わせは、時計回りに０．８０度であった（図２６Ｂ）。

２つの画像（スナップショットと波面画像）を基準として使用して、回し運動追跡アルゴリズムが実行された。基準画像に対する回し運動の眼球運動の計測結果が、図２７Ａと図２７Ｂに描かれている。ビデオ・シーケンスの第１画像を参照した推定回し運動角度（図２７Ａ）は、反時計回りに約０．５度の一定のオフセットがあったことをのぞいて、スナップショットを参照したもの（図２７Ｂ）に非常によく似ていた。波面画像に対する全回旋角度は、次式のように算出される。
θ_total（ｔ）＝追跡［（基準画像、ビデオ）（ｔ）＋位置合わせ［波面基準画像］

したがって、前述した例の場合、θ_{first video image}−０．０４＝θ_snapshot＋０．８０であり、位置合わせ角度は、正になる時計回りの符号表記を有する。２つの推定値の差が、図２８に示されている。

データから、差の平均μ＝０．４度、標準偏差σ＝０．１２度と推定することができる。あらゆるビデオ・フレームについての誤差値は、すべて大きさが１度未満である。平均値は、全位置合わせ角度の差を示しており、その値は、この例示的な一実施形態に指定される許容誤差である１度未満である。ただし、他の実施形態の許容誤差を、１度より大きく、または１度より小さくすることができることを理解されたい。

標準偏差は、様々な画像からの様々なテクスチャ斑の追跡が、全回し運動角度の推定値に対して非常に小さな効果を有することを示す。図２９Ａと図２９Ｂは、波面計測画像との位置合わせを含む、異なる２つの回し運動角度の推定値を示す。２つの推定値についての基準フレームは、０．４１度の時計回り１３４（図２９Ａ）と１．１７度の時計回り１３６（図２９Ａ）であった。推定値間の誤差が、フレーム番号の関数として図２９Ｂに示されている。前述の試験と同様に、誤差は、いずれのフレームでも１度を超えない。

前述した位置合わせと追跡アルゴリズムが、単に、患者の眼の画像を位置合わせし、かつ患者の眼の回し運動回旋を追跡するために使用できる、いくつかのアルゴリズムの例にすぎず、本発明の精神から逸脱することなく、異なる方法を使用した他のアルゴリズムを使用できることが、当業者には理解されるはずである。

前述したすべては、本発明の好ましい実施形態の完全な記述であるが、様々な代替形態、変形形態、と均等物を使用することができる。例えば、前述の説明を、レーザ眼科手術の状況で記載したが、前述の構想が、識別システムで使用するために眼の位置と向きを追跡する際に有用な場合がある。前述の発明について、理解を明快にする目的で詳細に記載したが、添付の特許請求の範囲内で何らかの変更を実施できることが自明であろう。

本発明の簡略化されたシステムを示す略図である。 本発明のレーザ手術システムの一例を示す略図である。 本発明の例示的な波面計測デバイスの一例を示す図である。 本発明の代替的な波面計測デバイスを示す図である。 本発明の例示的なシステムを示す略図である。 第１画像と第２画像とを重ね合わせる方法を示す略図である。 眼の基準画像を示す図である。 図６Ａの基準画像に対応する、回転された画像を示す図である。 瞳孔の中心と虹彩の中心を示す図である。 瞳孔の中心と虹彩の中心を示す図である。 虹彩半径の範囲の内側半径と外側半径を示す図である。 各セクタが番号の付いたマーカを有する、２４個のセクタにセグメント化された、アンラップ処理された（unwrapped）虹彩を示す図である。 複数のマーカがそれらの元の位置から回し運動て回旋した、アンラップ処理された対応する虹彩を示す図である。 虹彩輪がアンラップ処理されていないときの２つの虹彩の画像とテクスチャ・ブロックを示す図である。 虹彩輪がアンラップ処理されたときの２つの虹彩の画像とテクスチャ・ブロックを示す図である。 アンラップ処理された虹彩を示す図である。 ＬＥＤ反射を含む、アンラップ処理された虹彩を示す図である。 ２４個のマーカの角度回転を示すグラフである。 患者の眼の回し運動回旋を追跡する簡略化された方法を示す図である。 患者の眼の画像のフレーム画像、ならびに患者の眼の回し運動回旋を追跡するのに使用される虹彩上の２つのマーカを示す図である。 患者の眼の回し運動回旋を追跡するのに使用される、患者の虹彩の６つの基準ブロック／マーカを示す図である。 患者の瞳孔の中心に対する基準マーカの相対位置を示す図である。 暗色の虹彩を有する眼に関する回し運動角度の推定値を示す図である。 明色の虹彩を有する眼に関する回し運動角度の推定値を示す図である。 本発明の位置合わせアルゴリズムの１つによって処理されたデータ・セットについての結果をまとめたチャートである。 本発明の位置合わせアルゴリズムの１つによって処理されたデータ・セットについての結果をまとめたチャートである。 影が多すぎてマーカを識別できない眼の画像を示す図である。 １より大きいＲＭＳを有する眼を示すチャートである。 眼のオリジナル・フレーム画像を示す図である。 眼の画像が回転された最終フレームを示す図である。 基準フレームを示す図である。 ２つのピクセル・ブロックに追跡のためのマークが付けられた、ゼロ番目のフレームを示す図である。 経時的な瞳孔の位置を示すチャートである。 フレーム０からフレーム５００までの瞳孔の半径を示すチャートである。 フレーム／ブロックごとの誤差を示すチャートである。 計測された眼の回し運動角度を示すチャートである。 ３４５番目のフレームから始まる３０フレームのシーケンスについての追跡結果を描く図である。 より低速の獲得シーケンスから抽出された回し運動のデータを示すチャートである。 サイン法を使用した、虹彩の波面計測位置とビデオ・シーケンスの第１画像との間の位置合わせ結果を示す図である。 基準画像に対する回し運動の眼球運動の計測結果を示す図である。 回し運動角度の２つの推定値間の差を示す図である。 回し運動の２つの推定値を示す図である。 図２９Ａの２つの推定値間の誤差を示す図である。

Claims (26)

1. 眼の第１画像と眼の第２画像とを重ね合わせるシステムであって、
   眼の第１画像を受け取るように構成されたコンピュータ・プロセッサと、
   前記コンピュータ・プロセッサに結合された、眼の第２画像を得ることのできる撮像デバイスとを含んでおり、
   前記コンピュータ・プロセッサが、前記第１画像と前記第２画像内で共通の基準点の場所を突き止め、前記第１画像内の眼の虹彩を複数のセクタに分割し各セクタ内のマーカの場所を突き止め、さらに、前記第１画像内の各マーカについて前記第２画像内で対応するマーカを見つけるように構成され、前記コンピュータ・プロセッサは、前記共通の基準点の周りで前記第１画像に加えて前記第２画像をアンラップ処理し、前記第１画像におけるマーカと前記第２画像におけるマーカーとがマッチングし得るように前記第１画像と第２画像をスケーリング処理し、前記第１画像と前記第２画像とを眼球回旋的に重ね合わせることを特徴とするシステム。
2. 前記基準点が瞳孔中心と虹彩中心の少なくとも１つを含む請求項１に記載のシステム。
3. 眼の波面計測結果を得る波面計測デバイスを含んでおり、前記波面計測デバイスが、波面計測結果を得る間に眼の第１画像を得る撮像アセンブリを含む請求項１に記載のシステム。
4. 前記コンピュータ・プロセッサに結合された、眼にレーザ・ビーム処置を施すレーザ・アセンブリを含む請求項１に記載のシステム。
5. 前記撮像デバイスが、眼がレーザ・ビームの光軸に沿って位置決めされているときに眼を撮像するように位置決めされる請求項４に記載のシステム。
6. 前記コンピュータ・プロセッサが、前記第１画像と前記第２画像との間の眼の眼球回旋を推定するように構成される請求項１に記載のシステム。
7. 眼の第１画像と眼の第２画像とを重ね合わせるシステムであって、
   前記第１画像を得る手段と、
   前記眼の第２画像を得る手段とを含んでおり、前記第１画像と前記第２画像が瞳孔と虹彩の少なくとも一部分を含んでおり、前記システムがさらに、
   前記第１画像をいくつかの周囲セクタに分ける手段と、
   前記複数のセクタのそれぞれにおいて、前記第１画像内の眼の虹彩上で少なくとも１つのマーカを選択する手段と、
   前記第２画像内の虹彩上で対応するマーカの場所を突き止める手段と、
   前記第１画像と第２画像の虹彩をアンラップ処理する手段と、
   前記第１画像と前記第２画像の共通の基準点をほぼマッチングさせ、前記第１の画像のアンラップ処理された虹彩内のマーカと前記第２の画像のアンラップ処理された虹彩内のマーカとの間の回し運動回旋を推定する手段と
   を含むことを特徴とするシステム。
8. 眼の第１画像と眼の第２画像とを重ね合わせるシステムであって、前記第１画像と前記第２画像が瞳孔と虹彩の少なくとも一部分を含んでおり、かつ眼のレーザ処置を前記眼の第１画像に関連させて行うシステムにおいて、
   前記第１画像と第２画像とを受け取るように構成されたコンピュータ・プロセッサであって、
   虹彩の複数の周囲セクタを識別し、
   それぞれが関連するセクタ内に配置されている複数のマーカを、前記第１画像内の眼の虹彩上で選択し、
   前記第２画像内の虹彩上で、対応する複数のマーカの場所を突き止め、
   前記第１画像と前記第２画像内の共通の基準点をほぼマッチングさせ、前記第１画像と第２画像において共通基準点の周りで虹彩をアンラップ処理してアンラップ処理された虹彩とし、前記第１画像のアンラップ処理された虹彩上のマーカと、前記第２画像のアンラップ処理された虹彩上のマーカとをマッチングさせることによって、前記眼の第１画像と前記眼の第２画像とを重ね合わせ、
   レーザ処置を、前記眼の第２画像で心合わせし且つ回し運動についての位置合わせをして行うプログラム
   を有するコンピュータ・プロセッサを含むシステム。
9. 前記共通の基準点が瞳孔中心である請求項８に記載のシステム。
10. 前記共通の基準点が瞳孔中心と虹彩中心に応じて画定される請求項８に記載のシステム。
11. 瞳孔中心、虹彩中心、と虹彩の境界の場所を突き止めることをさらに含んでおり、少なくとも１つのマーカを選択することが、前記虹彩中心と前記瞳孔中心の少なくとも１つに対する前記マーカの相対位置を見つけることを含む請求項８に記載のシステム。
12. 前記第１画像と前記第２画像の少なくとも１つを平滑化することを含む請求項８に記載のシステム。
13. アンラップ処理することが、デカルト座標を極座標に変換することを含む請求項８に記載のシステム。
14. 分割することが、２４個のセクタを創り出すことを含んでおり、各セクタが１５度の範囲に及ぶ請求項８に記載のシステム。
15. 前記セクタが２４個以上のセクタを含む請求項８に記載のシステム。
16. 前記セクタが２４個以下のセクタを含む請求項８に記載のシステム。
17. 前記マーカがコントラストの高い虹彩斑であり、選択することが、各セクタ内で前記コントラストの高い虹彩斑の場所を突き止めることを含む請求項８に記載のシステム。
18. コントラストの高い虹彩斑それぞれからプロパティを抽出することを含む請求項１７に記載のシステム。
19. 前記第２画像内で前記マーカの場所を突き止めることが、探索範囲を、前記眼の第１画像内の前記マーカの位置から１５度以下の範囲内に制限することを含む請求項８に記載のシステム。
20. 選択することが、前記眼の第１画像上に人工のランドマークを描くことを含む請求項８に記載のシステム。
21. 前記第１画像を得る第１カメラと、前記第２画像を得る第２カメラとをさらに含む請求項８に記載のシステム。
22. 前記第２画像がビデオ・ストリームからのフレームである請求項８に記載のシステム。
23. 前記第１画像内のマーカと前記第２画像内のマーカとの間の、回し運動角度変位を推定することを含む請求項８に記載のシステム。
24. 回し運動角度変位を推定することが、楕円形の瞳孔を補正することを含む請求項２３に記載のシステム。
25. 回し運動角度変位を推定することが、推定された回し運動回旋を反復重み付け関数でフィッティングして正弦歪みを補正することを含む請求項２３に記載のシステム。
26. さらに、選択することが、虹彩上で複数のマーカの場所を突き止めることを含む請求項８に記載のシステム。

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