专利名称：眼科设备及其控制方法近年来，用于测量眼球运动的设备已引起关注。如果能够测量眼球运动，则这种测量可应用于视野测试、或者例如需要较高精度地获取图像的眼底用断层图像摄像设备，从而使得能够更加精确地进行眼底诊断。关于眼球运动测量方法，已知有诸如角膜反射法(Purkinje图像)或搜索线圈法等的各种技术。在这些技术中，已研究了根据眼底图像来测量眼球运动的方法作为简单的对测试对象的压力较小的方法。为了根据眼底图像来高精度地测量眼球运动，需要从眼底图像提取特征图像，在对象图像中搜索和检测特征图像，然后计算该特征图像的移动量。其中，从眼球运动测量的稳定性、精度和再现性的角度而言，用于提取特征图像的步骤是重要的。对于眼底图像中的特征图像，例如使用黄斑或视神经乳头(以下称为“乳头”)。此外，由于例如患病的眼睛经常具有缺陷黄斑或乳头，因此对于眼底图像中的特征图像，可以使用血管。对于用于提取血管的特征图像的方法，已知有各种方法。例如，专利文献I公开了如下方法:根据设置在眼底图像中的滤波器的外周部上的像素值的平均值来判断血管的数量以及该滤波器的中心部中是否存在血管，以判断在滤波器区域内是否存在血管交叉部。引f列表_6] 专利文献专利文献1:日本特开2001-7024
发明要解决的问题使用如专利文献I那样的方法，提取眼底的特征图像，并在图像之间比较该特征图像的位置以计算所获取的图像之间眼球的移动量，从而使得能够根据眼底图像高精度地检测眼球的移动量。 然而，在这种方法中，搜索所获取的眼底图像的整个区域以提取要比较的特征图像。因此，出现图像处理不必要地消耗时间的问题。此外，出现如下另一问题:所提取的特征图像位于所获取图像的边缘部，并且由于眼球的运动而导致该特征图像可能落在处理对象图像外，这导致无法检测眼球的移动量(即，特征图像搜索错误)。此外，当期望检测眼球的转动运动时，如果从图像的中心部提取特征图像，则在该特征图像的位置中没有出现由于眼球的转动所引起的变化，这可能导致无法检测转动。用于解决问题的方案为了解决前述问题，根据本发明的第一结构，一种眼科设备，用于检测被检眼的运动，所述眼科设备包括:图像获取单元，用于在不同时间获取所述被检眼的多个眼底图像；处理单元，用于基于眼球移动量来在所获取的所述多个眼底图像之中的至少一个眼底图像中设置部分区域，并进行如下处理，其中所述处理是针对所设置的部分区域的对至少一个特征图像的提取和搜索至少之一；以及检测单元，用于基于所述处理单元所进行的处理的结果来检测所述多个眼底图像的位置变化。根据本发明的第二结构，一种用于检测被检眼的运动的方法，所述方法包括以下步骤:在不同时间获取所述被检眼的多个眼底图像；进行如下处理，其中所述处理包括从所获取的所述多个眼底图像之中的至少两个眼底图像分别提取特征图像、以及计算所提取的特征图像之间的坐标差；基于所述处理的结果来检测所述多个眼底图像的位置变化；以及基于眼球移动量来在所获取的所述多个眼底图像之中的至少一个眼底图像中设置部分区域。发明的效果根据本发明，可以高效且可靠地在处理对象图像内找到与特征图像相匹配的区域，从而使得能够提高模板匹配的速度。通过以下参考附图对典型实施例的说明，本发明的其它特征将变得明显。图1是示出本发明的实施例1中的眼底照相机的光学系统的结构的示意图。图2是本发明的实施例1中的设备的功能体系的示意图。图3是本发明的实施例1中的控制流程的流程图。图4是与本发明 的实施例1中的控制流程的处理A有关的流程图。图5是与本发明的实施例1中的控制流程的处理B有关的流程图。图6A是示出本发明的实施例1中的眼底图像的示意图。图6B是示出本发明的实施例1中的眼底图像的示意图。图6C是示出本发明的实施例1中的眼底图像的示意图。图6D是示出本发明的实施例1中的眼底图像的示意图。图6E是示出本发明的实施例1中的眼底图像的示意图。图6F是示出本发明的实施例1中的眼底图像的示意图。图7A是与本发明的实施例1中的匹配区域有关的示意图。图7B是与本发明的实施例1中的匹配区域有关的示意图。图7C是与本发明的实施例1中的匹配区域有关的示意图。图8是示出本发明中的眼球运动的示意图。图9是与本发明中的眼球运动和时间有关的图表的不意图。图1OA是与本发明的实施例1中的模板匹配有关的示意图。图1OB是与本发明的实施例1中的模板匹配有关的示意图。图11是示出本发明的实施例2中的OCT设备和SLO设备中的光学系统的结构的示意图。图12是本发明的实施例2中的设备的功能体系的示意图。图13是本发明的实施例2中的控制流程的流程图。图14是与本发明的实施例2中的控制流程的处理C有关的流程图。图15是与本发明的实施例2中的控制流程的处理D有关的流程图。图16A是示出本发明的实施例2中的SLO眼底图像的示意图。图16B是示出本发明的实施例2中的SLO眼底图像的示意图。图16C是示出本发明的实施例2中的SLO眼底图像的示意图。图16D是示出本发明的实施例2中的SLO眼底图像的示意图。图16E是示出本发明的实施例2中的SLO眼底图像的示意图。图16F是示出本发明的实施例2中的SLO眼底图像的示意图。图17A是与本发明的实施例2中的匹配区域有关的示意图。图17B是与本发明的实施例2中的匹配区域有关的示意图。图17C是与本发明的实施例2中的匹配区域有关的示意图。
图18A是与本发明的实施例2中的模板匹配有关的示意图。图18B是与本发明的实施例2中的模板匹配有关的示意图。图19是表示本发明的实施例2中的显示的示例的示意图。图20是本发明的实施例3中的控制流程的流程图。图21是与本发明的实施例3中的控制流程的处理E有关的流程图。图22是与本发明的实施例3中的控制流程的处理F有关的流程图。图23A是示出本发明的实施例3中的SLO眼底图像的示意图。图23B是示出本发明的实施例3中的SLO眼底图像的示意图。图23C是示出本发明的实施例3中的SLO眼底图像的示意图。图23D是示出本发明的实施例3中的SLO眼底图像的示意图。图23E是示出本发明的实施例3中的SLO眼底图像的示意图。图23F是示出本发明的实施例3中的SLO眼底图像的示意图。图23G是示出本发明的实施例3中的SLO眼底图像的示意图。图23H是示出本发明的实施例3中的SLO眼底图像的示意图。图24是本发明的实施例4中的控制流程的流程图。图25是与本发明的实施例4中的控制流程的处理G有关的流程图。图26A是示出本发明的实施例4中的眼底图像的示意图。图26B是示出本发明的实施例4中的眼底图像的示意图。图26C是示出本发明的实施例4中的眼底图像的示意图。图26D是示出本发明的实施例4中的眼底图像的示意图。图26E是示出本发明的实施例4中的眼底图像的示意图。图26F是示出本发明的实施例4中的眼底图像的示意图。图26G是示出本发明的实施例4中的眼底图像的示意图。图27是本发明的实施例5中的控制流程的流程图。图28A是示出本发明的实施例5中的SLO图像的示意图。图28B是示出本发明的实施例5中的SLO图像的示意图。图28C是示出本发明的实施例5中的SLO图像的示意图。
图28D是示出本发明的实施例5中的SLO图像的示意图。图28E是示出本发明的实施例5中的SLO图像的示意图。图28F是示出本发明的实施例5中的SLO图像的示意图。图28G是示出本发明的实施例5中的SLO图像的示意图。图29是表示本发明的实施例6中的眼底图像的示意图。

在本实施例中，对于眼科设备使用OCT设备。将参考图11来给出OCT设备的概要说明。对于低相干光源1101，优选可以使用SLD (超发光二极管)光源或ASE (放大自发福射)光源。对于低相干光，优选使用波长为850nm附近和1050nm附近的光来进行眼底摄像。在本实施例中，使用中心波长为840nm且波长半值宽度为45nm的SLD光源。从低相干光源1101施加的低相干光经由光纤入射到光纤耦合器1102并被分成测量光束(还被称为“0CT光束”)和参考光束。尽管这里说明了使用光纤的干涉仪的结构，但还可以采用具有使用分束器的结构的空间光学系统。测量光束经由光纤1103从光纤准直器1104以准直光束的形式出射。此外，该测量光束穿过OCT扫描器(Y) 1105以及中继透镜1106和1107，并且进一步穿过OCT扫描器(X) 1108，透过二色分束器1109，穿过扫描透镜1110、分色镜1111和目镜1112，并且入射到被检眼e。这里，对于OCT扫描器(X) 1108和OCT扫描器(Y) 1105，使用检电扫描器。已入射到被检眼e的测量光由视网膜所反射并经由相同的光路返回至光纤耦合器1102。参考光束从光纤耦合器1102被引导至光纤准直器1113并且以准直光束的形式出射。所出射的参考光束穿过色散补偿玻璃1114并由光路长度改变台1115上的参考镜1116所反射。由参考镜1116所反射的参考光束经由相同的光路返回至光纤耦合器1102。已返回至光纤耦合器1102的测量光束和参考光束发生合成并被引导至光纤准直器1117。这里,将通过合成所产生的光称为干涉光。分光器包括光纤准直器1117、光栅1118、透镜1119和线传感器1120。该分光器在与各波长的强度有关的信息方面对干涉光进行测量。将线传感器1120测量得到的与各波长的强度有关的信息传送至未示出的PC并再现为被检眼e的断层图像。SLO 结构接着，还将参考图11来说明用于获取眼底图像的SLO摄像单元的光学结构。对于激光光源1130，优选可以使用半导体激光或SLD光源。没有限制要使用的波长，只要使用可以利用波长分离单元将要使用的波长与OCT用的低相干光源的波长分离开的光源即可，并且对于眼底观察图像的质量，优选使用700nnTl000nm的近红外波长范围。在本实施例中，使用波长为760nm的半导体激光。从激光光源1130出射的激光经由光纤1131从光纤准直器1132以准直光束的形式被输出并且入射到柱面透镜1133。尽管已针对使用柱面透镜的情况说明了本实施例，但没有进行具体限制，只要使用可以生成线形光束的光学元件即可，并且还可以使用利用鲍威尔(Powell)透镜或衍射光学元件的线形光束形成器。使因柱面透镜1133而变宽的光束(还称为“SL0光束”)经由中继透镜1134和1135穿过环形镜1136的中心，穿过中继透镜1137和1138并被引导至SLO扫描器(Y) 1139。对于SLO扫描器(Y)，使用检电扫描器。该光束进一步由二色分束器1109所反射，穿过扫描透镜1110、分色镜1111和目镜1112，并且入射到被检眼e。二色分束器1109被配置成使OCT光束透过并使SLO光束反射。已入射到该被检眼的SLO光束以线形光束的形式施加至被检眼e的眼底。该线形光束由被检眼e的眼底所反射或散射并且经由相同的光路返回至环形镜1136。环形镜1136的位置与被检眼e的瞳孔 的位置成共轭，因而由于施加至眼底的线形光束的背向散射所产生的光中通过瞳孔周围的区域的光被环形镜1136所反射并且经由透镜1150在线传感器1151上形成图像。基于与线传感器1151的各位置的强度有关的信息，利用未示出的PC来生成眼底的平面图像。在本实施例中，尽管已说明了具有使用线形光束的线扫描SLO(以下称为“L-SL0”)结构的SL0，但应当理解，还可以使用飞点SL0。内部固视灯本示例包括用于使被检眼e注视以使无意识眼动稳定的内部固视灯。与OCT设备和SLO设备相同，将参考图11来说明本实施例中所包括的内部固视灯。对于固视灯所使用的光源1170，使用发光二极管(LED)。在PC的控制下，根据期望摄像的部位来改变发光二极管点亮的位置。发光二极管1170生成波长为500nm的光，并且从该光源发出的光经由透镜1171和分色镜1111施加至被检眼e。位于扫描透镜1110和目镜1112之间的分色镜1111使短波长(500nm附近)的光与OCT光束和SLO光束(不小于700nm)分离开。控制方法图12示出本实施例中所使用的功能体系。该功能体系包括:CPU 1201，用于控制整个系统；各控制装置1202和1203，用于控制SLO单元和OCT单元；固视灯1208 ;各照相机1204和1205，用于获取SLO图像和OCT图像；PC的显示器1206，其中显示器1206用于显示系统状态；以及PC的记录单元1207，其中记录单元1207用于记录例如眼底图像和/或摄像条件。在对眼底摄像时，利用CPU 1201向控制装置1202和1203提供各种摄像条件，并且对眼底摄像。在对眼底摄像之后，将图像从照相机设备1204和1205发送至CPU 1201，进行图像处理然后显示在显示器1206上，并且同时或随后存储在记录单元1207中。图13示出使用上述功能来在利用OCT单元获取眼底的断层图像的情况下测量眼球运动的总体流程。首先，进行处理C (眼球移动距离计算)(步骤1301)，并且利用CPU 1201设置匹配区域的宽度，以使得该匹配区域比由于例如测量时间内的无意识眼动所引起的模板图像的区域的移动范围宽(步骤1302)。独立于上述处理，启动SLO单元并利用该SLO获取眼底图像(步骤1303)。从SLO所 提供的图像提取模板图像(步骤1304)。在提取出模板图像之后，存储所提取出的模板图像及其坐标(步骤1305)。记录OCT单元的扫描基准位置(步骤1306)并开始OCT单元的测量(步骤1307)。在从SLO单元获取到新图像(步骤1308)之后，与实施例1相同，进行处理A (模板匹配)(步骤1309)和处理B (眼球移动量计算)(步骤1310)，并进行处理D (反馈至0CT)(步骤1311)，并且在OCT单元继续测量断层图像的情况下重复步骤1308 1311的处理(步骤1312)。在OCT摄像结束之后，针对眼球运动的测量终止(步骤1313)。处理A和处理B与实施例1相同，因而将省略针对这两个处理的说明。将参考图14来说明作为部分流程的处理C(眼球移动距离计算)(步骤1301)的示例。根据用户所输入的OCT摄像条件(步骤1401)，测量OCT摄像时间(步骤1402)。通过参考图9向图表901应用OCT摄像时间来计算眼球移动距离(匹配区域)(步骤1403)。图9中的图表表示由包括内部固视灯的设备测量正常眼的情况所用的眼球移动量信息。将参考图15来说明处理D (反馈至0CT)(步骤1311)。利用CPU 1201读取OCT单元的扫描位置数据(步骤1501)，根据眼球移动量计算要施加至OCT扫描器的电压(步骤1502)，利用CPU1201将要施加的电力传送至OCT控制装置1203 (步骤1503)，随后确认表示扫描器的移动的信号(步骤1504)，然后存储与扫描位置的变化有关的信息(步骤1505)。显示变化状态、OCT图像、(指示了匹配区域和模板位置的)SLO图像、剩余时间等(步骤1506)。
追踪测量:具体示例图16A、16B、16C、16D、16E和16F示出与上述处理相对应的SL0图像。在本实施例中，SLO的线宽度为IOmm且其扫描区域为10mm，即针对眼底的位置所获取的图像的大小为IOmmX 10mm。SLO图像获取的速率为30Hz。此外，OCT单元使照相机以70k A扫描的速率进行工作，B扫描图像(其眼底扫描区域为IOmm且激光光斑直径为20 μ m)包括1000条线，并且获取到包括280个B扫描图像的视网膜的3D图像。摄像时间总计为4秒。首先，图16A示出SLO所获取的眼底图像1601(以下简称为“SL0图像”)。如图16A所示，血管从乳头向着边缘部杂乱地延伸。在获取到第一个SLO图像之后，根据OCT摄像条件计算摄像时间(在本实施例中为4秒)。参考图9，眼球在4秒内移动了 450 μ m。在此期间，如图16B所示，从第一个SLO图像1601提取模板图像。存储模板图像1602和模板坐标X。(-25，-200)。在该SLO图像的中心处坐标为(0，O)。随后，如图16C所示，考虑到眼球移动距离为450 μ m来设置匹配区域1604。接着，如图16D所示，在新获取的第二个SLO图像1605中设置提取区域1604。这里，以第一个图像中的模板图像的坐标为基准(作为中心)来设置第二个图像中的提取区域，以使得该提取区域比模板图像的区域的如下移动范围宽，其中该移动范围是由于例如因测量时间内的无意识眼动所引起的眼球的运动或转动而产生的。此外，在提取区域1604内搜索模板图像1602。如图16E所示，在检测到匹配图像1606之后，存储匹配图像1606的中心坐标Xp随后，如图16F所示，根据模板坐标X。和匹配坐标X1之间的坐标差计算眼球的移动距离。将参考图17A、17B和17C来说明匹配区域计算方法的示例。匹配区域1703包括SLO眼底图像1706内的区域，其中该区域包括添加有匹配区域设置宽度R2的模板图像1701。与实施例1相同,可以基于图9的图表求出测量时间内人眼的移动量。对于该图表，可以使用预先针对诸如外部固视、内部固视、患病的眼睛或正常的眼睛、年龄、或者拍摄一个眼底图像所需的时间等的各摄像条件所设置的已知图表，因而可以根据测量方法和/或对象来任意选择图表。其中，在实施例2中，根据OCT摄像时间来改变匹配区域设置宽度R2。由于OCT摄像时间为4秒，因此根据图9,眼球移动距离为450 μ m。因此，R2为450 μ m,并且模板区域1703是与模板区域1701相比、外周各边的宽度延伸了 450 μ m的区域。将参考图18A和18B来说明匹配方法。如图18A所示，在新的SLO图像1801中设置提取区域1802，并在提取区域1802内搜索与模板图像相对应的区域。如图18B所示，在检测到与模板图像相对应的相应图像区域1804之后，读取匹配坐标这里，如图19所示，可以将OCT图像1901、眼球运动测量结果1906、剩余测量时间1905、(包括匹配区域和模板图像的指示的)SLO图像1904、摄像条件1908等显示在PC的显示器1907上，以使得用户能够对操作进行确认。如上所述，根据OCT摄像时间来设置匹配区域和提取区域，从而使得能够进行高速的眼球运动测量，结果可以利用OCT光束稳定地扫描眼球，从而使得能够获取到不存在因眼球运动所引起的图像位移的3D图像。实施例3将说明本发明的实施例3。与实施例2相同，将针对如下情况说明实施例3:使用SLO(扫描激光检眼镜)来获取眼底图像， 利用与实施例1和2不同的方法来根据SLO眼底图像测量眼球运动，并将针对眼球运动的测量结果以较高的速度实时反馈至光学相干断层图像摄像设备(OCT:光学相干断层成像仪)，由此提供高精度的3D OCT图像。眼底摄像设备(SLO)和光学相干断层图像摄像设备(OCT)的结构与实施例2相同，因而将省略针对这两者的说明。将针对作为不同点的流程进行说明。控制流稈图20示出本实施例的总体控制流程的流程图。首先，获取SLO图像(第一个眼底图像)(步骤2001)，从所获取的SLO图像提取特征图像(步骤2002)，并将所提取的模板图像及其坐标(模板坐标)存储在记录单元中(步骤2003)。记录OCT单元的扫描基准位置(步骤2004)，开始OCT摄像(步骤2005)，同时获取SLO图像(第二个眼底图像)(步骤2006)。对步骤2006中所获取的SLO图像进行处理E的模板匹配(步骤2007)和处理B的眼球移动量计算(步骤2008)，接着与实施例2相同，进行处理D (步骤2009)。在处理D (步骤2009)之后，再次获取SLO图像(第三个眼底图像)(步骤2010)，进行处理E中的模板图像和SLO图像之间的模板匹配(步骤2011)、以及处理F中的针对第二个眼底图像的获取和第三个眼底图像的获取之间的时间的眼球移动量计算(步骤2012)，并且还与第二实施例相同，进行处理D中的将结果反映至OCT设备(步骤2013)。重复步骤2010 2013的处理，直到OCT摄像结束为止。将参考图21来说明本实施例中的模板匹配(处理E)。读取步骤2002中所提取的模板图像(步骤2101)，并读取步骤2001或2006中所获取的SLO摄像时间(步骤2102)。根据图9 (在与实施例2相同的条件下)计算摄像期间眼球的移动量(步骤2103)。与实施例2相同，在将所计算出的数值反映至提取区域(第二提取区域)的情况下来在步骤2006或2010中所获取的SLO图像中设置该提取区域(步骤2104)。提取区域设置方法不限于此，并且可以采用将匹配区域设置为比模板图像的区域的如下移动范围宽的任意方法，其中该移动范围是测量时间内由于因无意识眼动所引起的眼球的运动或转动而产生的。然而，在本实施例中，基于在获取一个SLO图像期间的眼球的移动量来设置匹配区域，这样缩小了进行模板匹配的区域，从而使得能够进行较短时间段的处理。在步骤2006或2010中所获取的SLO图像中对步骤2105中所设置的区域进行模板匹配(步骤2105)，并存储匹配信息(步骤2106)。将参考图22来说明本实施例中的眼球移动量计算(处理F)。读取在步骤2011中所获取的SLO图像和紧挨在此之前所获取的SLO图像的匹配坐标(步骤2201)，并计算这些匹配坐标之间的坐标差(步骤2202)。根据该坐标差来计算移动量。具体示例图23A、23B、23C、23D、23E、23F、23G和23H示出与上述处理相对应的各图像。与实施例2相同，SLO的线宽度为IOmm且扫描区域为10mm，即针对眼底的位置所获取的图像的大小为IOmmX 10mm。SLO图像获取的速率为30Hz。此外，OCT设备使照相机以70k A扫描进行工作，B扫描图像(其眼底扫描区域为IOmm且激光光斑直径为20 μ m)包括1000条线，并且获取到包括280个B扫描图像的视网膜的3D图像。摄像时间总计为4秒。首先，图23A示出SLO所获取 的眼底图像2301 (第一个眼底图像)。如图23B所示，从所获取的SLO图像2301提取包括血管的模板图像2305。存储所提取的模板图像的中心坐标X0。根据SLO图像获取的速率、即30Hz来设置匹配区域。参考图9，考虑到与作为获取到一个SLO图像所需的时间的1/30秒相对应的眼球移动距离即100 μ m，如图23C所示设置匹配区域2306。接着，如图23D所示，获取新的SLO图像2302(第二个眼底图像)。对SLO图像2302内的与图23C中所设置的匹配区域2306相对应的提取区域(第一提取区域)进行模板匹配。检测与模板图像相对应的区域2307，并获取其坐标XI。此外，如图23E所示，以与模板图像相对应的区域的基准坐标(在本实施例中为中心坐标)X1作为中心并且考虑到眼球移动距离为100 μ m，设置下一匹配区域2308。独立于匹配区域的设置，根据坐标XO和Xl的坐标值来计算眼球移动量。将这些计算结果反馈至OCT设备的扫描器。如图23F所示，获取新的SLO图像2303。对SLO图像2303内的与图23E中所设置的匹配区域2308相对应的提取区域(第二提取区域)进行模板匹配。检测与模板图像相对应的区域2309，并获取与模板图像相对应的区域的基准坐标(在本实施例中为中心坐标)X2。此外，如图23G所示，以坐标X2作为中心并且考虑到眼球移动距离为100 μ m，设置下一匹配区域2310。独立于匹配区域的设置，根据坐标XO和Xl的坐标值来计算眼球移动量。尽管将省略针对后续处理的说明，但重复如下处理，直到OCT摄像结束为止，其中该处理用于进一步获取如图23H所示的新的SLO图像2304，对SLO图像2304内的与匹配区域2310相对应的区域进行模板匹配，检测与模板图像相对应的区域，获取该区域的基准坐标，并设置新的匹配区域。如上所述，根据SLO图像获取的速率来针对所获取的各SLO图像设置匹配区域，并将该匹配区域应用于下一所获取的SLO图像，从而提高反馈速度。此外，在OCT摄像期间，根据SLO图像计算眼球的移动量并将该移动量反馈至O CT设备，由此在根据该眼球移动量使利用OCT扫描进行扫描的区域移动的情况下获取OCT图像，从而使得能够提供高质量的OCT图像。在前述实施例中，尽管提取一个特征图像以求出移动量，但可以进行如下操作:提取多个特征图像，并将作为基于各特征图像所进行的模式匹配的结果所获得的各移动量的平均值反馈至OCT设备。实施例4将说明本发明的实施例4。控制方法使用眼底照相机来进行眼底图像获取。所使用的设备的结构和功能体系与实施例1相同，因而将省略针对这两者的重复说明。图24示出使用上述功能来测量固定时间段的眼球运动的总体流程。使用眼底照相机I来获取第一个眼底图像(步骤2401)。在获取到第一个眼底图像之后，在提取特征图像(模板)之前，将从第一个图像的周边部向着该图像的中心坐标具有固定宽度的区域设置为掩蔽区域(第一区域)(步骤2402)。这里，对该掩蔽区域进行设置，以使得该掩蔽区域的宽度比作为例如测量时间内的无意识眼动的结果的眼球移动的距离宽。利用除掩蔽区域以外的部分作为提取区域(第二区域)，从该提取区域提取模板图像(步骤2403)。没有特别限制用于提取模板图像的方法，只要该方法是使得能够在多个图像之间进行搜索和检测的特征图像提取方法即可。将模板图像、与设置在第一个图像内的基准位置有关的信息、以及与模板坐标有关的信息存储在记录单元204中(步骤2404)。由于眼底照相机连续进行固定时间段的摄像，因此获取到下一新的眼底图像(第二个眼底图像)(步骤2405)。在处理G(步骤2406)中，在所获取的第二眼底图像整体内搜索模板图像(模板匹配)。在处理B中，计算模板图像的位置变化并计算固定时间段的眼球移动量(步骤2407)。重复上述步骤24051407的处理，直到针对眼球运动的测量结束(获取到新图像)为止。此外，可以将眼球移动量、图像、测量时间和前眼部的实时监测图像等显示在显示器202上(步骤2408)。将参考图25来说明作为部分流程的处理G(步骤2406)。在模板匹配中，读取存储在记录单元204中的模板图像(步骤2501)，并对新获取的眼底图像进行模板匹配(步骤2502)。没有限制模板匹配要采用的方法并且还可以利用任何已知方法来进行模板匹配。在该模板匹配之后(步骤2503)，将匹配坐标存储在记录单元204中。由于处理B与实施例1相同，因此将省略针对该处理的重复说明。追踪测量:具体示例图26A、26B、26C、26D、26E、26F和26G示出对所获取的眼底图像进行上述各处理步骤的具体示例。使用上述的眼底照相机1，在以IOHz的频率获取直径为IOmm的眼底图像的测量条件下，对眼底进行10秒的追踪测量。首先，图26A示出所获取的第一个数字眼底图像。如图26A所示，血管从乳头2601向着边缘部杂乱地延伸。在获取到第一个眼底图像之后，如图26B所示，将从该图像的边缘部起的Υ=600 μ m的区域设置为掩蔽区域2602。后面将说明用于设置掩蔽区域的宽度Y的方法。在不从掩蔽区域2602提取模板的配置的情况下，从除该掩蔽区域以外的提取区域提取由图26C的虚线所表示的模板图像2603。这里，尽管模板图像的形状是大小为500 μ mX500 μ m的正方形,但模板图像不限于此并且可以任意确定模板图像的形状和大小。在本实施例中，在眼底照 片的中心坐标为原点(0，0)的情况下，从图26D所示的第一个眼底图像所提取的模板图像的中心坐标(模板坐标)为Zq(0，-200)。这里，坐标单位为μ m0接着，在作为对象第二个眼底图像的图26Ε中搜索模板。如图26F所示，在进行了模板匹配之后，测量与该模板图像相对应的匹配图像2605的匹配坐标Zp在本实施例中，匹配坐标Z1S (0，-400)。如图26G所示，根据模板坐标Ztl和匹配坐标Z1求出坐标变化并计算眼球移动量(在本实施例中为(O μ m，-200 μ m))。以与上述相同的方式对以IOHz所获取的第三个、第四个及其之后的眼底图像重复上述图26E 26G的模板匹配，并且测量和显示在测量期间眼球相对于基准位置的移动量。以下将说明图26B中已进行的用于设置掩蔽区域的方法的示例。如图26B所示，考虑到眼底图像的大小和精度、以及诸如作为拍摄到所有眼底图像的测量时间(在本实施例中为10秒)内的无意识眼动的结果的眼球移动的距离等的属性信息，指定从图像的周边部起具有Ymm的宽度的区域作为掩蔽区域。在这种情况下，图像的直径为IOmm并且精度约为ΙΟμπι。此外，可以根据图9的图表求出测量时间内人眼的移动量。对于该图表，可以使用预先针对诸如外部固视、内部固视、患病的眼睛或正常的眼睛、年龄、或者拍摄一个眼底图像所需的时间等的各摄像条件所设置的已知图表，因而可以根据测量方法和/或对象来任意选择图表。使用该外部固视灯的正常的眼睛在10秒的测量时间内的无意识眼动总计约为600 μ m。因此,在前述条件下，已确保了从图像的周边部起具有600 μ m的宽度的区域作为掩蔽区域。
该掩蔽区域是根据测量期间人眼的运动而可能落在测量区域外的区域。因此，如上所述，在提取模板时设置掩蔽区域202，从而避免模板图像由于测量期间人眼的运动而落在所获取图像的区域外，这样防止了模板检测错误并且使得能够进行稳定的眼球运动测量。实施例5以下将说明本发明的实施例5。将针对如下情况来说明实施例5:使用SLO来进行眼底图像获取，利用与实施例4相同的方法来根据SLO眼底图像测量眼球运动，并将针对眼球运动的测量结果实时反馈至OCT设备，由此提供高精度的立体OCT图像。本实施例中所使用的眼科设备的结构和功能体系与实施例2相同，因而将省略针对这两者的重复说明。图27示出使用上述功能来在利用OCT设备获取眼球的断层图像期间测量眼球运动的总体流程。首先，进行处理C (眼球移动距离计算)(步骤2701)，并且将掩蔽区域的宽度确定为比如下距离宽，其中该距离是作为例如测量时间内的无意识眼动的结果的眼球移动的距离(步骤2702)。独立于上述处理，启动SLO设备并利用该SLO获取眼底图像(步骤2703)。对于SLO图像，从第一个图像的周边部向着该图像的中心坐标设置掩蔽区域(第一区域)(步骤2704)，并且从作为除掩蔽区域以外的区域的提取区域(第二区域)中提取模板(步骤2705)。在提取出模板之后，存储作为模板信息的图像以及作为模板图像的中心坐标的模板坐标(步骤2706)。存储OCT设备的扫描基准位置(步骤2707)并且开始利用OCT设备的测量(步骤2708)。在从SLO图像获取到新图像(步骤2709)之后，与实施例4相同，进行处理G (模板匹配)(步骤2710)和处理B (眼球移动量计算)(步骤2711)，进行处理D (将眼球移动量反馈至0 CT)(步骤2712)，并且在OCT设备继续测量断层图像期间，重复步骤2709 2712的处理(步骤2713)。在OCT摄像结束之后，针对眼球运动的测量终止(步骤2714)。处理G和处理B与实施例4相同，因而将省略针对这两者的说明。作为部分流程的处理C(眼球移动距离测量:步骤2701)与实施例2的处理C相同，因而将省略重复说明。处理D (反馈至OCT设备:步骤2712)也与实施例2的处理D相同，因而将省略重复说明。在本实施例中，代替在步骤1506中显示掩蔽区域，可以显示匹配区域。追踪测量:具体示例图28A、28B、28C、28D、28E、28F和28G示出对使用包括内部固视灯的设备测量正常的眼睛时所获取的SLO图像进行上述各处理步骤的具体示例。L-SLO的线宽度为IOmm并且其扫描范围为10mm，即针对眼底位置的图像的大小为IOmmX 10mm。可以以30Hz的频率获取SLO图像。对于用于获取OCT图像的条件，使用上述的SD-0CT，使照相机以70k A扫描的速率进行工作，B扫描图像(其眼底扫描范围为IOmm且激光光斑直径为20 μ m)包括1000条线，并且获取到包括280个B扫描图像的视网膜的3D图像。测量时间总计为4秒。图28A示出SLO中所获取的眼底图像(SL0图像)。如图28A所示，血管从乳头向着边缘部杂乱地延伸。在获取到第一个SLO图像之后，根据OCT摄像条件计算测量时间(在本实施例中为4秒)。参考图9，眼球在4秒内移动了 470 μ m，因而如图28B所示，在掩蔽区域2801中设置相对于图像的边缘部的Ρ=470 μ m的区域，并且在不从掩蔽区域2801提取模板的配置的情况下，提取诸如由图28C的虚线所示等的大小为500 μ mX500 μ m的模板图像2802。这里，尽管模板图像的形状是大小为500 μ mX 500 μ m的正方形，但根据本发明的模板图像不限于此，并且可以任意确定模板图像的形状和大小。在提取出模板之后，将图28D的模板坐标Xtl设置为移动量计算所用的基准。在本实施例中，在SLO图像的中心坐标为原点(0，0)的情况下，该模板图像的模板坐标为Xtl(-50，-200)。坐标单位为ym。接着，对作为下一对象的第二个眼底图像的图28E进行模板匹配。如图28F所示，在进行了模板匹配之后，测量已匹配的匹配图像的匹配坐标X1。在该第二个眼底图像图中，匹配坐标为X1 (-50，-400)。如图28G所示，根据模板坐标X。和匹配坐标X1来获得坐标变化以计算眼球移动量(O μ m, -200 μ m)。将上述计算的结果经由CPU反映至OCT设备的扫描器1105和1108中，由此改变OCT的扫描位置。重复上述图28E 28G的模板匹配:对以30Hz的频率所获取的各SLO图像进行匹配，并将该匹配反馈至OCT设备。在本实施例中，在上述处理期间，如图19所示，可以将OCT图像1901、眼球运动测量结果1906、剩余测量时间1905、(包括掩蔽区域和模板图像的指示的)SLO图像1904、摄像条件1908等显示在显示器1907上，以使得用户能够对操作进行确认。以下将说明用于 设置诸如图28B所示的掩蔽区域的方法。计算使用与眼底摄像单元不同的眼科设备(在本实施例中为OCT设备)来进行检查所用的检查时间。根据该检查时间和摄像条件，选择与例如外部固视、内部固视、患病的眼睛或正常的眼睛、年龄、或者拍摄一个眼底图像所需的时间的这些摄像条件相匹配的图9的图表，并且根据所选择的图表计算眼球的移动量。利用眼球的移动量作为掩蔽区域P的宽度来确定掩蔽区域。该掩蔽区域是由于测量期间人眼的运动而可能落在测量区域外的区域。因此，如上所述根据OCT摄像时间来设置模板提取所用的掩蔽区域2802，这样避免了模板图像由于测量期间人眼的运动而落在所获取图像的区域外，从而防止了模板检测错误并且使得能够提供不具有因眼球运动所引起的图像位移的立体OCT图像。实施例6在实施例4和5中，设置掩蔽区域的区域不限于图像的周边部，并且例如可以在所获取的第一个眼底图像的中心部设置掩蔽区域。这里，掩蔽区域可以仅设置在图像的中心部中，或者可以设置在图像的周边部和中心部这两者中。为了检测眼球的转动，如图29所示，可以从第一个眼底图像提取多个特征图像。这里，与实施例4和5相同，如由阴影部2905所示，设置从图像的周边部延伸的掩蔽区域(第一区域)。此外，还在图像的中心部2906中设置掩蔽区域。这里，可以将该中心部定义为例如由以第一个眼底图像的中心作为中心的圆形所限定的区域，其中该区域的半径大于在拍摄到所有眼底图像期间的眼球移动的距离。在本实施例中，将该圆形的半径设置为比眼球的移动量大的值，这是因为当各特征图像移动越过中心时，难以将转动运动、眼球的移动和眼球的倍率(眼轴方向上的运动)彼此区分开。即使半径小于眼球的移动量，也可以利用测量条件(改变特征图像的数量和/或大小、以及/或者用于提取特征图像的方法)来进行调整。与实施例4和5相同，可以根据如下图表求出眼球移动的距离，其中该图表表示对从固视开始起的时间与人眼的移动量之间的关系进行建模的函数。此外，同样，可以使用预先针对诸如外部固视、内部固视、患病的眼睛或正常的眼睛、年龄、或者拍摄一个眼底图像所需的时间等的各摄像条件所设置的已知图表，因而可以根据测量方法和/或对象来任意选择图表。在从掩蔽区域提取特征图像的情况下，在模板坐标和匹配坐标之间可能不会产生由于眼球的转动所引起的坐标差，这导致无法对转动进行测量。因此，如上所述根据摄像时间来设置用于提取模板的掩蔽区域2906可以防止从图像的中心区域提取模板，这样使得能够更加可靠地检测眼球的转动运动。然后，在确定了掩蔽之后，将图像分割成如由A、B、C和D所表示的四部分，并且从通过该分割得到的各区域提取特征图像2901、2902、2903和2904。随后，与实施例1和2相同，检测各特征图像2901、2902、2903和2904的移动距离并根据四个点来计算眼球的转动。如上所述，从图像的其它部分提取特征图像使得能够正确地计算眼球的转动。在本实施例中，尽管已使用了与实施例1相同的圆形图像，但可以利用与实施例2相同的矩形眼底图像来进行相同的处理。甚它尽管已单独说明了各实施例，但可以组合这些实施例中的两个以上的实施例(例如，可以同时设置匹配区域和掩蔽区域)。在上述各实施例中，尽管使用血管的模板图像来进行提取，但可以使用黄斑或乳头的模板图像来获得与这些实施例相同的效果。对于眼底图像获取，可以使用除诸如眼底照相机、扫描激光检眼镜(SLO)和光学相干断层图像摄像设备等的这些实施例中所使用的摄像系统以外的摄像系统来获取 眼底图像。此外，可以使用例如用于进行视野检查的视野检查设备来提供与这些实施例相同的效果。此外，在例如使用血管的情况下，为了检测眼球的转动，可以提取多个特征图像。同样，在这些情况下，可以通过针对各特征图像设置匹配区域和提取区域来提供与这些实施例相同的效果。实施例f 6所示的流程的顺序不限于此，并且即使在提供了与实施例1飞不同的顺序或者提供了其它流程的情况下，也可以提供与本发明所提供的效果相同的效果。此外，尽管对于用于计算移动量的基准坐标、使用中心坐标，但可以使用各边缘坐标或血管的交叉坐标来提供与该情况相同的效果。在实施例1和4中，尽管由于设置有内部固视灯而将匹配区域设置为700μπι并将掩蔽区域设置为600 μ m，但可以根据诸如眼底图像的摄像条件等的各种状况来任意设置针对匹配区域/掩蔽区域所设置的宽度。例如，在固视更加稳定的情况下，可以缩小匹配区域/掩蔽区域的大小，而在与例如高龄人或患病的眼睛的情况相同的、固视不稳定的情况下，可以有利地增大匹配区域/掩蔽区域的大小。此外，作为摄像条件，可以考虑拍摄一个眼底图像所需的时间。在对同一测试对象进行多次测量的情况下，可以通过使用以前测量的测量数据来设置更加精确的匹配区域/掩蔽区域，从而使得能够提高模板匹配的速度。在本实施例中，尽管将作为使模板图像的周围所有边都扩展相同值R1的结果所获得的区域设置为匹配区域，但根据测量时间内人眼的移动量，在采用根据延伸方向而不同的值的情况下也可以提供与这些实施例相同的效果。同样，根据人眼的移动量，掩蔽图像的宽度可以在各方向上具有不同的值。在实施例1飞中，尽管对于眼科设备已实时进行了眼球运动的校正，但还可以施加在测量结束之后对所获取图像进行校正或后处理的效果。对于图9的用于计算眼球移动量的图表，可以通过根据诸如外部固视/内部固视、患病的眼睛/正常的眼睛、年龄、个人等的条件使用不同的图表来计算更加精确的移动量，从而使得能够提供更加精确的匹配区域和掩蔽区域。其它实施例还可以通过读出并执行记录在存储器装置上的程序以进行上述实施例的功能的系统或设备的计算机(或者CPU或MPU等装置)和通过下面的方法来实现本发明的各方面，其中，系统或设备的计算机通过例如读出并执行记录在存储器装置上的程序以进行上述实施例的功能来进行上述方法的各步骤。由于该原因，例如经由网络或者通过用作存储器装置的各种类型的记录介质(例如，计算机可读介质)将该程序提供给计算机。附图标记说明1:眼底照相机本体部50:数字单镜头反光照相机602:匹配区域R1:匹配区域设置宽度1002:提取区域2602:掩蔽区域2802:掩蔽区域Y:掩蔽区域设置宽度

2906:掩蔽区域本申请要求2010年3月12日提交的日本专利申请2010_056545、2010年3月12日提交的日本专利申请2010-056557、以及2010年10月29日提交的日本专利申请2010-243537的优先权，在此通过引用包含这些申请的全部内容。


通过提取眼底的特征图像并对这些图像进行比较来计算所获取图像之间的眼球移动量的传统方法在精度、可再现性和稳定性方面优良，但需要时间来进行图像处理。前述问题可以通过使用追踪设备来解决，其中该追踪设备包括眼底摄像设备，用于获取眼底图像；以及测量单元，用于从眼底摄像设备所拍摄的第一个眼底图像提取眼底图像的特征图像，从与该眼底图像不同的第二个眼底图像检测特征图像，并根据各眼底图像中所提取的眼底图像和所检测的眼底图像的坐标来测量眼底图像的位置变化，其中确定从第二个眼底图像检测特征图像的区域，以使得从第一个图像搜索特征图像的区域包括所提取的特征图像且比由于测量时间内眼球的运动所引起的特征图像的移动范围宽。