供跨视野测量使用的超阈值测试和子像素策略

摘要

本发明的一个实施例提供用于执行跨受检者视野的灵敏度超阈值测试的方法。所述方法包括在跨视野散布的一组位置中的每个位置上呈现刺激，并且对于每个刺激得到指示该刺激是否被受检者看到的结果。所述方法还包括对于每个位置确定是否在该位置上再呈现刺激，其中对于给定位置，所述确定涉及合并从多个位置所得到的结果。这多个位置由与所述给定位置关联的聚类限定，其中所述聚类基于跨视野的视神经纤维束的路径来确定。

说明书

技术领域

本发明涉及供检测跨视野的灵敏度缺失使用的、例如用于识别或研究青光眼的超阈值测试以及供跨视野测量使用的子像素策略。

背景技术

青光眼描述其共同点为具有关联图案的视野缺失的渐进视神经病变的一组状况。存在检测因青光眼引起的视野缺失的各种已知技术。一种这样的已知技术是通过伦敦Moorfields眼科医院、UCL眼科研究所和伦敦城市大学之间的合作而开发的Moorfields运动位移测试(MDT)，参见Fitzke等人1987、Verdon-Roe等人2006a和Verdon-Roe等人2006b(CE Mark Registered Number CE 2006/0012, 日期: 2006年7月, Manufacturer AC Viswanathan)。

Moorfields MDT涉及多垂直线图案的呈现。软件设计准许将研究人员限定的位图直接加载到面向对象的位图类的成员中而无需重新编译，参见Viswanathan 2000。这些线的尺寸各自根据对视网膜神经节细胞密度的估计被缩放，参见Garway-Heath等人2000a。这不适用于中心放置的线，这些线不根据视网膜神经节细胞密度来缩放，而是被调节尺寸以抵抗视觉模糊的影响，使得测试能够在没有折射(眼镜)校正的情况下执行，参见Verdon-Roe 2006a。线坐标通过应用Garway-Heath解剖-功能图来选择，以减少在常规视野测定中被过度再呈现的、视神经盘扇区中的被测位置的数量，参见Garway-Heath等人2000b。

在Moorfields MDT期间，观察者被要求在测试的持续时间内保持他们对特定(固定)目标的凝视。所述线每次一个地以大约5 Hz的频率经受短暂周期的水平振荡，参见Verdon-Roe等人2000，并且每个循环的持续时间为200 ms，参见Westcott等人2000。每个线振荡周期呈现对视野的刺激。观察者被要求在每次他们检测到这样的刺激时都进行指示。整个测试包括一系列这样的线呈现(刺激)，其中一般按照某种随机次序依次激活每个位置，并且观察者提供对于他们能够观察到的每个刺激的反馈。

图1A是来自匹配标准自动化视野测定(SAP)的Humphrey 24-2视野测试图案的、52个位置的空间图案的MDT的结果的示意图。小圆圈指示其中用户成功地响应在该位置上的刺激的位置，而叉指示观察者没有响应刺激的位置。该测试的持续时间大约为90秒，以允许刺激在每个测试位置上被呈现一次。

但是，实际上已经发现，观察者的响应不是完全可靠(可重复)的。具体来说，健康观察者有大约5%的机率将遗漏任何给定刺激。对于包括52个位置的测试序列(并且每个位置呈现一次)，存在每个测试序列2.6个假阴性响应的预计比率(其中响应在其不正确地无法被看到的情况下被看作是假阴性)。

相应地，已知在诸如Moorfields MDT的超阈值视觉测试中有再测试策略，由此整个测试序列包括用于至少一些位置的刺激的重复。图1B示出一种这样的再测试策略，其涉及对每个测试位置重复刺激一次-即每个位置均具有第一呈现和第二呈现(通常不连续，而是分散在其他位置的刺激间)。如果第一呈现和第二呈现两者都给出相同的结果(或者均为阳性或者均为阴性)，那么这个结果对于该位置被视为是正确的。

另一方面，如果第一呈现和第二呈现给出不同结果，那么对于这个位置执行第三呈现。这在有关位置产生三次呈现，并且基于多数来取最终结果。实际上，这意味着结果始终对应于第三呈现的结果，因为这必然匹配先前呈现中的一个。

图1A和图1B的方式表示超阈值测试，因为它测量受检者是否超过预定阈值。这样的超阈值测试被用于筛查，因为超过预定阈值的个体被怀疑具有视野损坏，并且因此能够被提供以进一步的测试。这与测量给定受检者的灵敏度界限的阈值测试形成对照。换言之，超阈值测试的结果是二元值(通过/不通过)的空间分布，而阈值测试的结果是与每个位置的视觉灵敏度阈值对应的数值的空间分布。

另外，图1B的方式被称作超阈值2/3测试，因为它基于2/3的多数来测量受检者是能够还是不能够看到刺激。与此对比，图1A的方式被称作超阈值1/1测试，因为结论基于仅单个测量的研究结果。

将会理解的是，图1B的再测试策略涉及测试每个位置至少两次-更具体来说，通常大约10%的位置被测试三次，而其余位置被测试两次。这种方式的假阴性的数量与图1A的方式相比要低得多(减少到原来的大约1/10)，使得结果更为可靠。但是，必须在给定位置提供重复刺激增加了整个测试的持续时间(如果根据激活数量换算，则刚好增加为原来的两倍出头)。这提高了管理测试的实行成本，因为对于给定的一组设备和医疗支持人员，能够在给定时间周期中被测试的受检者数量减少。因此，能够减少管理诸如Moorfields MDT的超阈值视觉测试所花费的时间，而不损害测试的统计可靠性是所期望的。

运动位移测试的另一用途是跨视野测量受检者的视觉灵敏度。例如，能够使刺激的移动(振荡幅度)变得越来越小，直至达到某个阈值，在超出该阈值的范围内，移动不再是受检者可辨别的。这样的灵敏度测量能够被用于检测疾病或视野的其他损坏的存在和/或测量这样的疾病/损坏的‘发展’(恶化)。刺激的幅度能够越精细地被控制，则越大的结果准确度能够被得到。

在大多数测试环境中，LCD监视器位于离受检者大约0.3-0.4 m远处，该距离提供舒适的聚焦并且还允许监视器的屏幕占据评估青光眼所需的受检者的视野面积。在这个距离，受检者的视觉分辨率可超过监视器的像素分辨率，特别是在视野的中心，在那里视网膜神经节细胞密度最大。这限制了能够用这样的设备测量的运动位移阈值。该状况对于具有相对更高的视网膜神经节细胞密度的年轻人更糟糕。

使刺激呈现变得更难以看到的另一方式是例如通过降低刺激线的面积或亮度强度来降低与呈现关联的刺激能量(面积*亮度)，参见Verdon-Roe 2006b。在实践中，常见的是将更低的刺激强度用于更年轻的人，以补偿他们增加的运动位移灵敏度。但是，在一些情况下，受检者的阈值测量保持为高于监视器的分辨率。这使得更难以在较长的周期内跟踪单个受检者的视觉灵敏度的发展。

对诸如MDT的视觉测试的另一担忧在于，受检者在测试期间必须保持固定以便得到可靠的结果。换言之，正被测试的眼睛在筛查期间必须注视固定位置(否则正被测试的位置将相对于视野移位)。大多数现有的视野测试提供某种形式的固定目标，诸如中心点或叉，以帮助受检者保持固定。然而，固定的缺失在得到可靠测试结果方面仍然成问题。

发明内容

本发明的一个实施例提供一种用于执行检测跨受检者视野的灵敏度缺失的超阈值测试的方法和设备。所述方法和设备在跨视野散布的一组位置中的每个位置上呈现刺激；对于每个刺激得到指示所述刺激是否被受检者看到的结果；以及对于每个位置确定是否在该位置上再呈现刺激。对于给定位置，所述确定涉及合并从多个位置所得到的结果。所述多个位置由与所述给定位置关联的聚类限定。所述聚类基于跨视野的视神经纤维束的路径来确定。

合并来自与给定位置关联的聚类中的结果允许对受检者是否通过对于该位置的超阈值测试进行更可靠和/或更快速的确定。换言之，给定水平的可靠性能够以比用于常规超阈值测试的更少的再测试来确定，这允许更快并且因此更成本有效的测试。将会理解的是，测试结果能够被临床医生用于帮助检测跨视野的任何视觉灵敏度缺失。在一个实施例中，超阈值测试包括运动位移测试，但是超阈值测试也可被应用于其他测试方法。

本发明的一个实施例包括提供与聚类对应的权重阵列。所述聚类中的每个位置被分配权重。所述合并包括使用所述权重阵列来过滤结果。进而，通过选择具有高于第一界限但低于第二界限的中间结果的位置用于再呈现所述刺激来检查经过滤的结果以确定是否在给定位置上再呈现刺激。将会理解的是，这些中间结果表示不确定性，因为有关位置不具有清楚的被看到或未被看到的状态。这样的不确定性可例如因为有关位置上的呈现未被看到，但相邻的、视觉上相关的位置上的呈现全部被看到而出现。

本发明的一个实施例还包括在执行刺激的再呈现之前调整刺激强度。这能够被用于控制灵敏度和响应。

本发明的一个实施例还包括执行所述呈现、获得和确定的多个循环。如果确定不在所述一组位置中的任何一个位置上再呈现刺激，或者如果已经执行了预定最大数量的循环，则循环终止。

在本发明的一个实施例中，对于给定位置(表示为主位置)，所述主位置的聚类通过计算所述主位置与所述一组位置中的其他位置(表示为次级位置)之间的相关性来确定。所述主位置与次级位置之间的相关性使用基于跨视野的、经过或接近所述主位置和所述次级位置的视神经纤维束的路径的参数来计算。

在本发明的一个实施例中，所述参数基于(i)经过所述主位置的第一视神经纤维束与(ii)经过所述主位置的第二视神经纤维束之间的角度。所述第一视神经纤维束与所述第二视神经纤维束之间的角度在视神经乳头处被测量。所述相关性还基于所述主位置与所述次级位置之间的视网膜距离。

在本发明的一个实施例中，在所述主位置与次级位置之间的相关性超过预定阈值的情况下将该次级位置加入所述主位置的聚类。基于所述聚类中的每个次级位置与所述主位置之间的相关性来确定该次级位置的权重。

将会理解的是，其他实施例可将不同的和/或附加的(一个或多个)参数和技术用于计算视野中的不同位置之间的相关性。

在本文中所描述的方式的一个实施例提供一种用于执行视野测试的设备，其中所述设备被配置成为视野测试的受检者提供固定目标，其中所述固定目标包括图像。另一实施例提供一种用于执行视野测试的设备，其中所述设备被配置成为视野测试的受检者提供固定目标，其中所述固定目标包括与人的黄斑大致相同尺寸的、大体上为圆环的图案。这些实施例的固定目标可与在本文中所描述的各个其他实施例结合使用。

本发明的一个实施例提供用于执行跨受检者视野的运动位移测试的一种设备和一种方法，其中所述运动位移测试涉及呈现包括显示特征的移动的刺激。所述方法和设备包括液晶显示监视器(LCD)，所述液晶显示监视器(LCD)包括多个像素，其中每个像素包括多个子像素，每个子像素被配置成输出大体上相同颜色的光。所述方法和所述设备将子像素化渲染用于显示所述显示特征的移动。

在一个实施例中，给定像素中的子像素全部产生相同的输出能量(其中能量能够被认为与总发光度或输出对应，例如被认为是子像素面积与亮度相乘)。一般而言，对于位移测试，显示特征(例如垂直线)在位移期间被保持在恒定能量。阈值与刺激能量相对于背景的位置位移相关。这通过产生相同输出能量的所有子像素来促进，使得假使通过照亮相同数量的子像素来显示，则显示特征进而将在不同位置上具有恒定输出能量。在一个实现中，子像素全部共有与彼此相同的本征亮度。在这种情况下，二元配置可被用于控制子像素-即它们或者接通或者断开，其中“接通”对应于子像素的某个固定输出水平(诸如像素的最大输出水平)。在其他实施例中，子像素的本征输出能量可从一个子像素到另一个子像素各有不同，但是这通过设置成在灰度级上以适当水平驱动每个子像素而被补偿(使得所有子像素进而具有相同输出能量水平)。

这样的涉及使用子像素化渲染的方式能够帮助改进运动位移测试的动态测试范围的高灵敏度端。例如，在一个实施例中，所述方法和设备可呈现具有一系列不同位移的刺激，其中所述刺激中的至少一个的位移与所述刺激中的另一个的位移相差一个子像素的量。在一个具体实现中，呈现在位移时具有增量步长的刺激，其中所述增量步长对应于一个子像素间距。因此，第一刺激可以被呈现，并且进而呈现具有比第一刺激更大的位移的第二刺激，其中第一刺激与第二刺激之间的位移的增量对应于一个子像素间距。所述刺激能够使用这个子像素间距在位移时继续被增加，直至它被测试的受检者看到。

这样的方式帮助为测量测试阈值提供增加的精度，因为子像素化的使用能够被认为是提高LCD监视器的分辨率，由此允许在控制位移方面的更精细的粒度。这又准许更准确地评估刺激首次变为可见的位移，特别是对于小的位移(在像素显示的粒度最为重要的情况下)。

在一个实施例中，显示特征包括垂直线，并且其中所述移动是所述垂直线的水平移动。但将会理解的是，其他实现可将不同形状或设计用于显示特征(其潜在地可跨视野不同)和/或使用不同的移动方向(其可能不一定仅表示线性位移)。在一个实施例中，子像素沿与显示特征的所述移动的方向平行的方向均匀间隔(例如在上述情况下为水平地)。这帮助确保在利用子像素化策略时的移动平滑性。在一个实施例中，每个子像素被配置成输出白光。但是，其他实施例可能输出不同颜色的光，例如子像素可能全部为红色。

本发明的一个实施例提供用于实现诸如在上文中所描述的方法的计算机程序。计算机程序包括可在诸如光盘(CD或DVD)或者闪速存储器的计算机可读存储介质上提供的计算机程序指令。计算机程序可从这样的存储介质加载到计算机存储器中，或者可通过诸如因特网的网络下载到计算机存储器中。接收计算机程序的设备或计算机包括用于运行计算机程序的一个或多个处理器，所述计算机程序包括使计算机实现诸如在上文中所描述的方法的指令。测试可使用作为计算机的整体部分的屏幕(诸如膝上型笔记本的屏幕)来执行，或者替代地，计算机可控制一些独立设备上的显示器来提供测试。另外，一些或所有功能可通过专用硬件(而不是通过在通用硬件上运行软件)来实现。

附图说明

图1A和图1B示出在用于检测视野损坏的超阈值视野测试中使用的两种已知再测试策略；

图2描绘了具有叠加的测试位置的视神经乳头和视神经纤维束的图像，并且示出了按照本发明的一个实施例的用于确定两个不同测试位置之间的视网膜灵敏度的相关性的两个参数；

图3是按照本发明的一个实施例的、如何确定用于与给定测试位置关联的位置的一组聚类权重的示意图；

图4是示出按照本发明的一个实施例的供用于视野损坏或退化的测试使用的过程的流程图；

图5A和图5B示出按照本发明的一个实施例的、对视野中的各个位置的估计的真实损坏概率的计算；以及

图6是绘制指示按照各种策略进行的测试的测试持续时间的实验结果的图表。

图7是按照本发明的一个实施例的、具有单色子像素的监视器的照片。

图8示出了按照本发明的一个实施例的、子像素位移相对整像素位移的比较。

图9示出了用于右眼的MMDT屏幕显示，并且指示了按照本发明的一个实施例的、在子像素化策略的研究中使用的测试位置。

图10是按照本发明的一个实施例的、比较用于整像素测试和子像素测试的增量位移的示意图。

图11、图12和图13呈现了按照本发明的各个实施例的、各个视网膜测试位置的可见频率(FOS)相对位移的曲线图，包括来自子像素测试策略的研究的结果。

具体实施方式

本方式提供了一种超阈值视野测试，其中聚类分析被用于再测试策略，换言之，其被用于确定哪些位置要再测试以及哪些位置不要再测试。聚类分析结合与跨视网膜的视神经纤维的空间布置有关的生理信息。具体来说，所认可的是，如果给定视神经纤维被损坏，那么损坏更可能处于在视神经纤维的路径上或接近视神经纤维的路径群集的测试位置上。相反，如果给定视神经纤维是健康的并且正确地工作，则这种正确的操作同样更可能处于在视神经纤维的路径上或接近视神经纤维的路径群集的测试位置上。

按照本方式，从再测试中马上排除健康聚类中的位置，而在测试序列的初始部分期间已经被标记为损坏的聚类中的大的点被隔离并且被看作是有缺陷的。(再)测试进而被限于仅测试到沿缺陷边缘的位置(其中单个点被看作表示其自身的边缘)，而不管这样的边缘位置是否初始地被标记为被损坏。

聚类分析通过应用解剖和功能关系来利用视野中的位置之间的相关性。能够从诸如由Strouthidis等人(2006)和Garway-Heath等人(2000b)所提供的、跨视网膜的视神经乳头(ONH)的映射来确定这样的相关性。这样的图涉及用于每个测试位置(TL)的两个参数，以便确定主测试位置与次级测试位置(表示视野中的其他TL)之间的关系。通过沿主TL位于其上的神经纤维束往回追溯到视神经乳头并且同样地通过沿次级TL位于其上的神经纤维束往回追溯到视神经乳头而得出第一参数。第一参数因而反映这两个神经纤维束之间在OHN处的角度。第二参数是主TL与次级TL之间的欧几里德距离。将第一参数表示为ONHd并且将第二参数表示为RETd，则主TL与次级TL之间的相关性的表达式能够被给出为：

图2示出了上述相关性的确定。具体来说，图2示出了按照叠加在来自Strouthidis等人的视网膜图像上的Humphrey 24-2视野测试图案的一组测试位置。大的白色圆圈表示视神经乳头，而黑线对应于跨视网膜散布的视神经纤维束。由较大的黑点所标记(并且通过大的黑色箭头链接)的两个测试位置对应于主测试位置和次级测试位置的示例。经过黑点的白线表示最接近主测试位置和次级测试位置经过的特定视神经纤维束的路径。

图2中的第一和第二白色箭头(按照白色的编号)指示分别来自上述等式1的第一和第二参数。具体来说，第一参数取决于在用视神经乳头处的白线所示出的两个神经纤维束之间所指示的角度，如由角度段和对应的黑色箭头所表示的那样。第二参数对应于主测试位置与次级测试位置之间的黑色箭头的长度。

图3示出对于一个眼睛所计算的一组示例相关性(注意图3中的OHN被描绘为在左边而不是在右边)。具体来说，图3中的主TL如在图3左边的眼睛的示意表示中所指示的那样，其被用作延伸到(示例)次级位置的一组箭头的基础。对于这个主位置所计算的相关性的数值集合被示出在左上方，其中相关性的范围从0.4到高达0.87。相关性值等于或大于0.7的那8个位置以粗体示出，并且对应于在图3中的右下方所示出的位置子集。这个子集能够被看作是相对于所选择的主位置的位置聚类。这个聚类的空间范围也在图3左边的示意表示中被指示。

在图3右下方的聚类中所规定的数字对应于聚类中的权重。这些权重跨聚类作为整体共计为一，并且反映主位置与聚类中的每个次级测试位置之间的相关性的强度(重正化)。具体来说，对给定次级测试位置所示出的权重越高，则该次级测试位置与主测试位置之间的相关性越大。权重的这种图案或聚类在本文中将被称作权重阵列(WA)。

图4是示出按照本发明的一个实施例的用于执行MDT的超阈值测试的方法的流程图。在操作410中，在每个测试位置上呈现刺激。所述刺激可以被设置在与正常截断值的95%对应的强度上。来自所有不同位置的结果(是/否)进而被保存到结果阵列(RA)中(操作415)。

随后，将权重阵列和结果阵列合并为聚类分析的一部分，以对于每个位置给出表示估计的真实损坏概率(PTD)的值(操作420)。现在相对于界限来检查PTD值以识别用于再测试的位置(操作425)。具体来说，具有高估计PDT(高于第一界限T1)的位置以及具有低估计PDT(低于第二界限T2)的那些位置不被选择用于再测试，其中T1>T2。相反地，只有被选择用于再测试的位置具有使得T1>PDT>T2的PDT值。如果没有位置满足这个标准，那么测试终止(操作430、499)。

对于被选择用于再测试的那些位置，调整呈现强度(操作435)(这将在下文中更详细地说明)，并且以这个新强度水平在这些位置上再次呈现刺激(操作440)。新的(再测试)结果被记录并且与先前的结果合并(这将在下文中更详细地说明)，以产生结果阵列的更新版本，并且由此产生一组更新的估计PTD值(操作445)。现在相对于约束再检查这些估计PDT值(操作450)，使得被选择用于再测试的那些位置(i)具有使得T1>PDT>T2的PDT值(按照操作425)，以及(b)没有给出相同结果的两次或更多呈现-即两次都被看到或两次都未被看到。

现在对是否已经执行最大数量的扫描(回路或循环)进行确定(操作455)。在一个实施例中，扫描的最大数量被设置为5，但是其他实施例可具有不同的设定。如果尚未执行最大数量的扫描，则处理返回到操作430，其中一组再测试位置通过对估计PTD值设定阈值来确定。这个处理回路进而如先前所描述的那样继续进行，通过操作435、440、445和450，直到或者没有再测试位置在操作430处被确定，或者在操作455处达到最大数量的扫描，在这种情况下，处理在操作499处终止。

在一个实施例中，对高于正常性界限的95%的那些呈现，应用2/3标准-即高于这个水平的2个未被看到的呈现=不通过，而高于这个水平的2个被看到的呈现=通过。因此，最多四次呈现应出现在任何给定位置上。这个标准能够被看作操作430(选择再测试位置)或操作455(最大数量的扫描)的一部分。在其他实施例中，可应用不同标准，诸如3/5标准。

每个刺激的结果，即在给定位置上的每个测试的结果本质上是二元的-在观察者观察到刺激的情况下为“是”(阳性)，而在他们没有观察到刺激的情况下为“否”(阴性)。结果能够被认为是取决于呈现水平，该呈现水平被表示为β，它表示正常或平均观察者看到该强度水平的呈现的机率。如果呈现未被看到，则将β的值记录在结果阵列中，而如果呈现未被看到，则将1-β的值记录在结果阵列中。例如，如果呈现强度被设置为95%的水平，那么结果阵列将在呈现被看到的位置上包含值0.05，而在呈现没有被看到的位置上包含值0.95。

对于给定的主位置，通过将结果阵列与权重阵列相乘并且进而对结果求和来计算估计的真实损坏概率(按照操作420)。注意，由于重正化，在任何给定主位置的聚类外部的测试位置将具有权重值0。例如，在图3中，聚类的权重阵列值在右下方示出，而其余位置为零(这些位置对应于图3中的右上方的位置，这些位置的相关性没有以粗体示出)。

因此，我们能够将给定主位置的估计PTD的计算表示为：

其中对所有测试位置执行求和，RA(TL)表示给定测试位置的结果值，而WA(TL)表示给定测试位置的权重(对于有关的主位置而言)。

聚类分析按照这些测试位置的视网膜灵敏度值之间的生理关系合并来自多个相关测试位置的信息(基于视神经纤维束的图案)。这提供了统计上更健壮的一组结果，因为数据的聚合能够补偿观察者的个体(孤立的)随机响应误差，但是与图1B的方式相比具有降低的测试量(对于给定水平的统计准确度而言)。

在一个实施例中，在操作425处被用于确定再测试位置的界限T1和T2在测试之前被固定，并且在测试本身期间不被改变。为每个主位置设置界限T2，使得如果在主位置遗漏(没有看到)单个孤立的刺激，那么这应当始终被再测试。换言之，在主位置上用β而在其他位置上用1-β来填充结果阵列，并且按照上述等式2为这个主位置计算PDT值。界限T2进而被设置成低于结果得到的PDT值，以确保在这个主测试位置上的孤立的测试遗漏将始终触发再测试。上限(T1)能够使用逆过程来设置，即通过假定用户看到单个孤立的刺激，使得在主位置上用1-β而在其他位置上用β来填充结果阵列。界限T1进而被设置成高于结果得到的PDT值，以确保在这个主测试位置上的孤立的检测将始终触发再测试，但是遗漏位置的大的聚类将被消除。

在一个实施例中，对于常规超阈值测试，起始强度被设置成95%截断。进而可按照操作435为后续扫描调整刺激的强度。在一个具体实施例中，如果测试位置被选择用于再测试，则刺激的强度按照在这个测试位置上已经呈现的呈现数量来调整。因此，对于第二次呈现，强度增加到95%截断以上，使得正常受检者仅有1%的机率遗漏两次呈现。在第三次呈现时，刺激强度向下移位到95%截断以下以增加灵敏度，使得临界异常的受检者将具有<50%的机率遗漏1号呈现和3号呈现两者。第四次呈现再次处于95%的水平(对于任何附加扫描而言)。

如上所述，在第一次扫描之后，结果阵列基于初始的95%刺激强度水平按照呈现被看到还是未被看到(分别)包含0.05和0.95的值。对于后续呈现，仅测试位置中的一些被再测试，并且同样地，刺激强度水平可以改变。当在操作445处更新结果阵列时，这些因素被考虑在内。具体来说，给定测试位置的结果阵列的值由下式给出：

其中在指数i的范围内求和是从1至n，其中n是所执行的扫描的数量，如果测试位置在扫描i中呈现(即被测试或再测试)，则K(i)=1，而如果测试位置没有在扫描i中被测试(呈现)，则K(i)=0，并且如果扫描i的呈现未被看到，则R(i)具有值β，而值1-β是扫描i的没有被看到的呈现，如上所述，其中如果在该测试位置上对于扫描i不存在呈现，则R(i)=0。

当测试完成时(在操作499处)，将估计的真实损坏概率处于或高于关联上限(>T1)的那些位置标记为不通过。所有其他位置被认为已经通过测试。

图5A和图5B示出了图4所示方法的使用示例。具体来说，图5A示出了在规定位置上进行一组呈现的结果。图5A的左手边描绘了测试的图案。如果呈现在给定位置上被看到，那么该位置由小圆圈表示，而如果呈现在给定位置上没有被看到，那么该位置由叉表示。两个测试位置具有较大的圆圈和加阴影的背景。加阴影的背景表示与较大的圆圈所标记的主位置关联的次级位置的聚类。在这两种情况下，结果贯穿整个聚类都是一致的，即呈现被看到。

图5右手边的表对应于在图的左手边所示的测试图案，并且能够被认为对应于在上文中就图4所描述的估计的真实损坏概率。标以0的那些位置表示与有关位置关联的聚类的位置仅包含呈现被看到的位置。这些位置被标以0，因为它们能够被认为必然通过测试。

图5B示出了完整的结果阵列。标以1的那些位置表示与有关位置关联的聚类的位置仅包含呈现未被看到的位置。这些位置被标以1，因为它们能够被认为必然不通过测试。其余位置(既不标以1也不标以0)表示在聚类中得到不一致的结果的中间位置-即没有全部被看到或全部未被看到。

这些中间位置的估计的真实损坏概率位于0和1之间。在当前情况下，用于再测试的PDT边界被设置在0.15和0.7(即T1=0.7和T2=0.15)。作为这些边界的结果，图5B中画圈的位置没有被测试，因为它们被认为足够接近0或1以提供可靠的结果。换言之，虽然与画圈的位置关联的聚类包含结果的混合(被看到/未被看到)，但是结果(考虑到聚类中的加权)不管怎样对于确定主位置是否应看作被看到或未被看到均有优势。

从图5B再测试的仅有位置是在其余16个位置上的那些位置-即没有画圈或者标以0或1的那些位置。将会理解的是，这表示待再测试的位置的数量显著减少(例如与图1B所示的方式相比)，并且因此允许更快的测试，而同时提供可靠的结果。

在本文中所描述的方式已结合Moorfields MDT来实现，其为基于膝上型笔记本(laptop-based)的多位置测试，其中在85%的恒定Michelson对比度的灰色背景上呈现32个白线刺激，参见Verdon-Roe等人2006b。每个线刺激的尺寸按照视网膜细胞密度的局部估计来缩放。该刺激重复地被移位离散位移，并且进而恢复到原位，以便产生与刺激线的长度轴垂直的振荡。振荡的幅度能够被调制。阈值可以被确定为以弧分为单位测量的最小可辨别位移。

一组相关性过滤器使用在上文中就等式1和图3所描述的方式来确定。每个线刺激的中心点被用于计算各刺激之间的视网膜距离。0.65的相关性截断被用于确定围绕任何给定聚类附近形成聚类的那些位置。这略低于图3的示例(其取0.7的截断)，因为对于Moorfields MDT的当前配置存在较少的测试位置(与图3所示的52个测试位置相比的32个)。这个截断水平还确保每个聚类(除了主位置之外)包含至少一个次级位置。注意，作为附加限制，防止聚类跨水平子午线扩展(在图2中可见，其表示不同的各组视神经纤维束之间的清楚的分界线)。T1和T2的值分别被设置在0.7和0.18，作为对PTD值的可接受的全局约束界限(按照操作425)。

用13个年龄匹配的控件来执行涉及13个轻微至中等青光眼患者的初步研究。年龄范围从31岁至71岁，其中平均年龄为66.5岁。患者的平均视觉缺陷的平均值为-4.1 dB，范围为-0.5至-8.8 dB。按照四种不同策略来评估患者：

a) 使用瑞典互动阈值算法(SITA)的标准自动化视野测定(SAP)。SITA被理解为在其阈值计算中涉及相邻位置。

b) 使用常规超阈值(1/1)的MDT-按照图1A

c) 使用常规超阈值(2/3)的MDT-按照图1B

d) 使用在本文中所描述的增强的超阈值技术(ESTA)的MDT。

图6示出了用于执行上述四个测试的以分钟为单位的测试持续时间。能够看到，MDT的常规超阈值(1/1)方式如所预计的那样是最快的方式，因为它仅涉及单次测试每个位置。使用常规超阈值(2/3)的MDT花费明显更长的时间来得到结果。

能够看到，在本文中所描述的方式(在图4中被表示为ESTA)比常规超阈值(1/1)方式慢，但比使用常规超阈值(2/3)的MDT明显更快。所有这三个MDT测试都比SAP SITA测试快得多。

还值得注意的是，(1/1)和(2/3)这两种常规超阈值测试对于健康和非健康患者两者具有大致相等的持续时间，而ESTA方式对于健康患者比对于非健康患者明显更快。这能够归因于如下事实：即健康患者的未被看到的呈现一般将在随机(空间)的基础上出现。ESTA算法跨生理上相关的测试位置求平均，并且因此在减少这样的孤立的(随机)误差时是有效的，而无需进一步的再测试。在再测试确实在ESTA中发生的情况下，它具有反映对视野的真实损坏的更大可能性，而不是反映健康受检者的偶然遗漏。

表1示出了上述四个测试的一些可靠性结果，并且还示出了平均测试时间。可靠性结果包括2点不通过的数量，即无法看到两个或更多位置上的刺激的测试受检者。将会理解的是，不会预计健康受检者落入这个类别(他们应看到所有位置上的刺激)，而具有视野损坏的人一般将表现2点不通过。从表1中可见，所述四种方法中的3种就2点不通过给出一致的结果。唯一给出不同结果的方法是使用常规超阈值(2/3)的MDT，它正确地将一个附加患者识别为2点不通过，但也不正确地将一个健康受检者识别为2点不通过。

表2提供关于可靠性，特别是与对于各种技术跨所有受检者合计的遗漏位置总数有关的可靠性的进一步的信息。将会理解的是，健康受检者理想地应具有零遗漏位置，而患者的遗漏位置的数量将取决于视野损坏的程度。从表2中可见，患者的遗漏位置总数显示跨不同技术的相对小的可变性。但是，健康受检者的遗漏位置的数量显示更大的可变性(在绝对和相对两方面)。超阈值(1/1)技术对于健康患者给出最大数量的遗漏位置，并且因此能够(从这个角度)被看作是最不可靠的测试。超阈值(2/3)方式对于健康患者给出略低数量的遗漏位置，而ESTA对于健康患者给出还要更低的数量的遗漏位置。相应地，ESTA看起来比现有的MDT超阈值测试表现更好。这个测试中的最佳结果(对于健康患者的最低数量的遗漏位置)由SAP SITA实现，但是用了长得多的测试时间。

现在考虑空间准确度，对于该组青光眼患者存在13×32 = 416个测试位置。将SAP SITA位置取作基准，ESTA与SAP SITA结果仅在416个测试位置中的37个上不一致(=8.8%)。与此对比，超阈值2/3测试在416个测试位置中的40个位置上不一致(=9.6%)，而超阈值1/1测试在416个测试位置中的49个位置上不一致(=11.7%)。这指示ESTA与诸如图1A和图1所示的常规超阈值测试相比提供更可靠的结果。

虽然主要在运动位移测试(MDT)的背景下描述了上述超阈值方式，但将会理解的是，相同的超阈值方式可在用于跨视野测试视觉退化或损坏的其他技术中被使用。另外，虽然主要在检测损坏-即通过为每个位置提供是/否确定的背景下描述了上述方式，但是它还能够被用于测量不同位置的性能水平。实现这点的一种方式是以一系列不同强度水平执行上述用于检测的方法(有时被称作阶梯模型)。结果在给定位置上从检测转变到非检测的强度水平进而将提供该位置的灵敏度(损坏或退化)的测量。此外，虽然主要在测试青光眼的背景下描述了上述方式，但将会理解的是，它还可以被用在灵敏度视野的任何其他研究中(退化或相反)。

如上所述，对视觉测试的另一担忧涉及提供固定目标。常规的固定目标一般在固定点上包括叉或点。但是，本发明的一个实施例利用诸如位图或类似的图像作为固定目标。这样的图像可例如表现动画人物，并且因此为儿童提供极有效的固定目标。另一种可能性是固定目标包括某种形式的圆环目标，这比叉或点更容易被具有黄斑生成的人看到。

如在上文中所提到的那样，用于测量视觉阈值、准确监测发展等的运动位移测试所面临的难题之一在于，至少对于视野中的一些位置，测试受检者的视觉分辨率大于常规LCD监视器的像素分辨率。如现在将描述的那样，解决这个问题的一种方式是通过使用子像素化策略。

子像素渲染由IBM在1988年描述(参见US 5341153)，并且利用如下事实：即监视器显示的每个像素通常包括与红(R)、绿(G)和蓝(B)三种颜色对应的三个子像素的空间布置。为阴极射线管(CRT)监视器提供子像素准确度的控制在视觉实验中是已知的，参见例如Georgeson等人，1996。这通过适当调整相邻像素的强度来实现。例如，假定一行的5个像素由强度(0, 0, 1, 0.5, 0)表示，其中这一行被重复多次以限定屏幕上的垂直线。如果每个行被改变成(0, 0.5, 1, 0, 0)，则这对于观察者可看起来像是垂直线位置上的子像素变化(水平移位)。

子像素化技术对于LCD监视器也是已知的。这些技术利用如下事实：即常规LCD监视器的每个像素包括与红(R)、绿(G)和蓝(B)三种颜色对应的三个子像素的空间布置。诸如来自Microsoft Corporation的ClearType?的一些显示程序利用这种形式的子像素化技术。

但已经发现的是，这样的常规LCD子像素化技术对于诸如MDT的视觉测试是不适当的。具体来说，已知子像素化技术会引起颜色伪影(因为它们选择性地照亮不同颜色的子像素)，这可能在视觉测试中分散注意力。此外，眼睛不是跨所有颜色具有一样的灵敏度，使得这样的子像素化技术所引起的颜色变化可影响给定呈现是否被看到。这进而可能给出视觉灵敏度的不那么可靠的结果，因为呈现的可见性将取决于产生自子像素化渲染的颜色。

因此，本发明的一个实施例利用单色LCD监视器，其中每个像素包括三个子像素，所有子像素均为白色并且具有相等的‘能量’(面积*亮度)，参见Verdon-Roe 2006b。这样的监视器的一个示例是可从日本的Eizo Nanao Corporation of Ishikawa得到的EIZO GS 521单色监视器(参见www.eizo.com/global)。能够用这样的监视器实现的子像素化避免了常规彩色LCD监视器的颜色伪影，而相反地确保了对于满足阈值能量位移(TED)定律的要求的所有位移存在恒定的刺激能量，参见Verdon-Roe 2006b。

(刺激能量按照下式定义：

能量=([刺激面积]*[刺激亮度-背景亮度])

并且TED定律规定：，其中T=MDT阈值，K=常数，而

E = 刺激能量])。

作为子像素化策略的示例，考虑下面的一行4个像素，每个像素包括3个子像素：(0, 0, 0| 0, 0, 0| 1, 1, 1| 0, 0, 0)。同样地，如果在多个行中重复相同图案的像素，则这将产生垂直线。(例如)通过将子像素值改变成(0, 0, 0| 0, 0, 1| 1, 1, 0| 0, 0, 0)，垂直线能够向左移位1/3像素。注意，这样的变化与一次将线移动一个整像素相比提供了对线位置的精细得多的控制，而没有引入任何颜色伪像(因为所有子像素都是白色的)。更大程度的控制可通过具有适当的强度变化来实现。例如，下面的一行像素可能被认为在上述两个行位置中间：(0, 0, 0| 0, 0, 0.5| 1, 1, 0.5| 0, 0, 0)。刺激位置的这种增强控制允许用更小(或更准确受控)的振荡幅度来呈现刺激，并且因此提供更灵敏和更准确的视觉灵敏度测量。

现在更详细地考虑子像素化策略，标准监视器的像素尺寸限制用于测量视网膜神经节细胞(RGC)密度最高的中心场中的阈值的测试分辨率。一个“取向”研究的结果已经发现，一些位置显示“全部看到”响应-换言之，最小位移可始终被看到(Verdon-Roe等人2006c)。这特别适用于中心位置，但是也在所有年龄的受检者中的中线上出现。在一些年轻受检者(年龄<40岁)中还存在跨视野散布的“全部看到”响应。中线效应归因于水平条纹以及在视网膜中央驱动的注意的效果(Anderson等人1992；Hock等人1998)。“全部看到”响应的图案还可通过具有偏心率的相应场尺寸的变化来说明。

能够通过减小沿中线的刺激的尺寸并且例如通过采用21-40岁、41-60岁、61岁以上的三个年龄段按照RGC随年龄的生理减小缩放刺激来部分解决“全部看到”响应的问题。用于病例追查形式，即阈值测试形式的中心刺激被缩放成抵抗折射模糊的影响(Verdon Roe GM，2006a)，虽然对于青光眼的监测，通过RGC密度的估计和带有视觉校正的测试来缩放中心刺激可能更好。已经发现根据年龄段的缩放在一定程度上是成功的(Moosavi 2008)，但是在可能的情况下对于跨年龄的标准值估计具有恒定刺激尺寸会是有益的。

已经开发在本文中所描述的子像素策略来帮助解决“全部看到”响应以及必须根据年龄进行缩放的问题。子像素策略有助于增加MMDT刺激的动态范围中的增量步长的数量，以便：

(i) 实现中心视野中的MMDT阈值测量。

(ii) 跨所有年龄组使用相同刺激尺寸来实现跨视野的MMDT阈值测量，由此增强对标准值的认识。

(iii) 将MMDT的作用扩展至包括青光眼发展的监测。

用于病例追查的青光眼检测技术通常与医院护理中使用的更昂贵的监测技术不同。这导致由于必须参照医院系统为患者建立新的基线测量而使得时间被浪费。此外，在主护理和次级护理中对不同技术的使用是稳定的青光眼的共同护理的障碍。与此对比，在本文中所描述的方式提供对于病例追查高效的而且对于监测也足够准确和精确的可承担的技术。另外，在本文中所描述的方式提供对视觉模糊和白内障的抵抗性，由此帮助降低与视野随时间的小变化的测量关联的可变性，这应增强用于管理判定的临床证据的可靠性。

20世纪70年代完成的电生理实验显示，所有通-断神经节细胞示出对精细的位置位移的细胞内灵敏度(Scobey等人，1981)。Moorfields MDT每次一个地并且通过改变距离来呈现正交移位的32个垂直对齐的刺激，以测量视网膜对位移的灵敏度。如上所述，已经发现在尝试使用子像素化时将MDT位移分成红色、绿色和蓝色子分量会引起心理物理缺点，包括具有偏心率的颜色感受体以及涉及颜色处理的不同神经通路的生理变化。此外，颜色缺陷可能由于遗传的感光色素异常、白内障的存在以及各种眼科和神经性疾病过程而出现。另一缺点在于，当RGB子像素位移时，分散注意力的“彩虹”效应可能被观察到。

RGB计算机显示器的亮度一般采用1:2:1的比率。但是，颜色呈现可以跨视野略微变化。RGB子像素位移由此与运动位移刺激的心理物理特性冲突，其中阈值已经被示出为与相对于背景亮度的刺激能量(面积*亮度)的平方根线性相关(Verdon-Roe等人，2006b)。

因此，本发明的一个实施例将单色(白色-白色-白色)子像素策略用于MDT，其中每个白色子像素具有相等的能量(面积*亮度)。因此，这样的方式满足在上文中所规定的阈值能量位移定律的要求。在这个实施例中，单色(www)20英寸EIZO GS521(点距0.165 mm)医疗监视器因其高质量的构造而被使用。该监视器专门被设计用于胸部筛查，并且在本申请中其一般在肖像模式下被使用。但是，监视器被旋转90度成风景取向，以包含Moorfields MDT在30 cm处的配置。

图7示出通过Meade 26 mm望远镜透镜查看到的EIZO GS521单色监视器的子像素配置的照片。图像已经放大大约400倍。像素间、子像素间以及线间间距的尺度通过使用点距(0.165 mm)作为参考来估计。从图7中可见，EIZO GS521上的每个像素都由3个子像素对组成。沿水平方向的子像素之间的间距匹配作为整体来看像素之间的间距(沿这个方向)。

所证实的是，刺激尺度没有通过将监视器旋转90度而被改变(并且因此像素之间的线间距也没有被改变)。通过测量屏幕上的刺激尺度并且将它们与根据像素点距所计算的估计尺寸进行比较，发现情况并非如此。这些发现也得到如下观察结果支持：即风景模式下的EIZO GS521单色监视器的线间距之间的取向(如图7所示)与用于先前的MMDT研究的(水平安装的)rgb监视器的线间距之间的取向对应。

在一个实施例中，MMDT刺激配置被存储为24位的位图，其中像素的每个R/G/B元素被存储为8位值(每个颜色给出总共256个可能值)。假定一行的3个像素(每个像素由3个子像素组成)，其中O表示子像素“断开”，而X表示子像素“接通”，则以下配置适用：OOO|XXX|OOO|。向左移位一个子像素得到以下配置：OOX|XXO|OOO。就低级图形存储器而言，这相当于8位左算术移位。同样地，向左的两个子像素的移位相当于16位左算术移位：OXX|XOO|OOO。MMDT子像素策略利用这个原理。具体来说，MMDT子像素策略使用一个函数，由此刺激被取得并且移位N×8位，其中N是表示所需要的子像素位移移位的整数并且在适当情况下可以是正值或负值。将会理解的是，上述8位移位适合于每个像素有24位以及3个子像素-因此每个子像素有8位-的监视器。其他监视器对于每个子像素可具有不同数量的位，并且因此将具有与一个子像素的位移对应的不同移位(就位而言)。

使MMDT刺激朝固定点移动。相应地，当测试右眼时，如果刺激的X轴位置<0，则刺激将需要向右移动(+1向量)。相反，如果刺激的X轴位置>0，则刺激将需要向左移动(-1向量)。当测试左眼时，这些向量的配置被镜像翻转。

在下面提供对于左眼和右眼，8像素宽的位图图像的一个子像素位移的示例，其中具有3像素宽的刺激条。

A 右眼

===================================.

(i) 右眼：无位移起始位置 

(ii)以向量-1朝固定点的一个子像素(0.33)的位移给出如下配置：

B 左眼

===================================

(i) 左眼：无位移起始位置 

(ii) 左眼：以向量+1朝固定点的一个子像素(0.33) 的位移

注意，对于左眼测试，整个位图被镜像翻转，使得刺激条的起始位置与右眼相比向右移位一个像素(对于具有与奇数个像素对应的宽度的刺激)。相应地，附加的“整像素”移位被应用于刺激条的中间-即刺激条对于右眼位于列(3)-(6)，而对于左眼位于列(4)-(7)。但是要注意，这个移位仅适用于具有包括奇数个像素的宽度的刺激；对于具有偶数像素宽度的刺激，附加的像素移位没有出现，因为刺激条沿图像的垂直中心完美地成镜像。

在实现子像素策略时，对于与第一和第二子像素位移位置(即分别移位一个和两个子像素)对应的每个刺激位置生成附加的位图对。允许右眼与左眼之间有镜像差并且还允许偶数像素宽度与奇数像素宽度之间有差别，如上所述。

子像素相对整像素位移的准确度使用如下所述的自动测试例程来验证：a) 子像素水平的左眼测试和右眼测试两者被翻转和存储；b) 将翻转的左眼结果与右眼结果进行比较，并且同样地将翻转的右眼结果与左眼结果进行比较；以及c) 将基本图像与相对于每个眼睛的实际结果进行比较，并且对于每个结果显示通过或不通过。另外，通过将屏幕截图导入图形程序并且查看叠加像素网格的屏幕截图来执行人工检查。相反半场中的对应刺激被用作起始位置的参考。在图8中示出了这样的人工比较的一个示例，其中左图像表示10个像素的子像素位移，而右图像表示30个像素的对应的整像素位移。在这两种情况下，相对于细的垂直白线来测量位移(如箭头(A)所指示的那样)，其(未被位移的)位置由在图下方所示的刺激位置限定。注意，在一个实施例中，这个测试例程利用不直接支持子像素查看的“画图”程序；然而，子像素位移可通过查找彩色边纹来确定。

执行各种初步研究以比较使用子像素LCD位移策略的MMDT的性能，与标准MMDT相比，其中常规LCD监视器的像素尺寸限制用于测量高视网膜灵敏度区域中的阈值的MMDT超锐度测试的分辨率。在这些研究中，刺激被呈现在上文所提到的高清晰度的EIZO GS521监视器上，其为具有0.165 mm点距的20英寸LCD单色监视器。每个像素由三个白色子像素(或子像素对，如图7所示)组成，其中每个子像素呈现相等的“能量”(面积*亮度)。

由于发现EIZO软件的帧速率控制(FRC)和数字均匀性均衡器(DUE)设定与MMDT子像素策略的操作冲突，所以FRC和DUE在研究期间被禁用。另外，EIZO监视器的均匀性的范围被测量，并且监视器的亮度值被调整，以给出对用于MMDT标准数据库的收集的刺激和背景的等效亮度的最佳估计(刺激亮度102 cd/m²，背景亮度9 cd/m²)。

对年龄为28岁和30岁的两个视觉健康的受检者执行测试。这个年龄的人一般具有视网膜细胞的高中心密度，并且相应地，对小位移敏感。在图9中示出了用于右眼的MMDT屏幕显示。九个测试位置被使用(如围绕有关的垂直线的环所指示的那样)。更接近固定点(由图9中的黑点大致示出)的刺激一般比离固定点更远的那些刺激小(更短的垂直线)(Garway-Heath等人2000a)。这反映了视野中心部分中的视网膜细胞的更高密度，其因此增加了对刺激的灵敏度。将刺激缩放到适合最大年龄段，即61岁以上的尺寸(Moosavi等人，2008)。将会理解的是，如在上文中所提到的那样，最大年龄段一般被呈现以最大刺激(其意味着这样的刺激按常规可能被具有更高密度的视网膜细胞的更年轻的人“全部看到”)。

测试基于多位置可见频率(FOS)程序，其中对于位移时的每个步长存在30次呈现(对于研究中的一些)。具体来说，每个测试位置经受增加的位移(对于每个步长)，并且确定对于这个步长刺激被查看的次数的比例。对于每次呈现，一般存在以每循环200 ms的垂直线的3个振荡。每次呈现的(有效)响应时间被设置在1500 ms(除了600 ms的呈现时间之外)。

图10以示意形式示出了用于子像素测试(红色)和整像素测试(蓝色)的位移增量(x轴以子像素间距间隔为单位)。子像素策略的使用使增量步长的数量增加到原来的3倍，因为子像素策略允许位移递增(整)像素间间距的1/3。例如，在这个研究中，第一子像素步长出现在0分37弧秒(00:37)，而第一整像素步长出现在1分52弧秒(01:52)，与三个子像素位移对应。这个图案进而重复，因为在每三个子像素位移处可得到一个整像素位移。

下表1列示了在一个研究中在各个测试位置中的每个位置上向受检者呈现的完整的一组位移。(注意，由于对称性，表1中与位置-03、+03对应的第一列数据也适用于位置-03、-03、+03、-03和03、+03)。因此，表1的数据能够被认为大体上对应于图10)。具体来说，标记为WP=1、2等的行对应于整像素位移。位移以弧分(和弧秒)为单位来规定。整像素(或子像素)移位的角位移取决于监视器的点距和刺激的位置。EIZO GS521监视器具有0.165 mm的相对小的点距(=高清晰度)，这显著地低于许多常规监视器的标准点距(通常为大约0.255 mm)。EIZO GS521监视器的较低的点距得到较低的每像素角位移并且因此得到增加的分辨率粒度。

刺激的位置由于几何原因而影响每像素角位移。具体来说，如果定义从眼睛到中心固定点的中心轴，那么对于离轴刺激，每像素角位移随到中心固定点的距离而降低，这是因为从眼睛到刺激的距离更大，并且监视器的平面也不再垂直于视线-即存在透视缩短效应。

从表1中可见，提供给受检者的刺激的位移的最大尺寸远离固定点(视觉中心)增加。这是因为这些周边区域的较低灵敏度。注意，在该研究中，位移被随机呈现并且被分成可接受持续时间的短阶段，以防止受检者疲劳。

表1

用于MMDT标准数据库的收集的四个中心刺激没有根据RGC密度的估计来缩放，因为刺激的尺寸被调整成抵抗折射模糊的影响。这对于在社区中进行病例检测有优点，在社区中用于测量视觉校正并且使用宽孔径透镜的设备可能无法得到。但是，在医院或专业视力测定环境中为了监测青光眼的目的而缩放中心刺激尺寸并且在有视觉校正的情况下进行测试是有帮助的。因此，位图也被创建以为位于三种程度的中心固定内的4个位置提供更小的经缩放的刺激尺寸。新的中心刺激面积大约为用于标准数据库测试的中心刺激面积的50%，与先前计算的缩放估计对应(参见Garway-Heath，2000a，以及Verdon-Roe，2006a)。

来自所述研究的结果使用在Wichman和Hill，2001中所描述的最大似然方法来分析，以确定50%可见阈值、95%置信区间(CI)和斜率)。在图11和图12中示出了来自一些研究的结果。图11和图12中的每一个描绘了被看到的呈现相对位移(以弧分为单位)的比例。每个图中被表示为(A)、(B)和(C)的三个曲线图分别对应于视野中的三个不同测试位置，即(-27, 3)、(-15, -3)和(-3, 3)(数字对应于图9中的位置坐标，其中黑点指示零点或原点)。注意，图11和图12的三个测试位置变为逐渐接近视野中心，并且因此对应于灵敏度增加的区域。这大体上在曲线图中被反映，其中曲线朝图的右侧变得更陡(即曲线图(C)具有比曲线图(A)更陡的曲线)。具体来说，被看到的呈现的比例对于在位置(-3, 3)上的曲线图(C)与对于在位置(-27, 3)上的曲线图(A)相比以更小的位移达到接近一(其中在位置(-15, 3)上的曲线图(B)具有中间结果)。

图11中的每个曲线图示出四条线。一条线(淡蓝色)对应于来自整像素策略的结果。其余三条线从子像素化策略得出。具体来说，这几条线取自整像素间隔，但具有不同的起始位置，使得深蓝色的线对应于像素位置0.33、1.33、2.33…等，绿色的线对应于像素位置0.66、1.66、2.66…等，而红色的线对应于像素位置1.0、2.0、3.0…等。相对于看到呈现的10%、25%、50%、75%和90%的水平示出置信区间。注意，置信区间在图11中对于在(-3, 3)处的整像素位移不是可测量的，而是在使用子像素策略时可测量。

图12中的每个曲线图示出3条线。蓝色的线表示作为参考标准的FOS曲线，而绿色的线表示基于整像素测量的FOS曲线(每个位置30次呈现)。红色的线从子像素化数据得出，具体来说从每个位移的前10次呈现得出(这因而与就整像素策略而言的相同呈现总数对应，以便消除取样偏差的任何影响)。同样地，相对于看到呈现的10%、25%、50%、75%和90%的水平示出置信区间(在可测量的情况下)。子像素取样一般显示比从整像素策略所得到的更窄的置信区间。另外，对于使用整像素策略的某些位置无法得到某些置信区间，而使用子像素化策略来得到这些置信区间。

图13示出了另一研究的一些结果，其中在EIZO GS521单色监视器(0.165 mm点距)上呈现MMDT 32位置测试。两个健康受检者(年龄为25和20岁)的右眼被测试。可见频率(FOS)曲线在图9所示的9个位置上使用多位置FOS测试策略对于整像素和子像素运动位移生成。对于位移的每个增量进行15次呈现。FOS曲线被生成，并且在两个策略之间比较95%置信区间(CI)(Wilcoxon测试；SPSS版本16；log₁₀概率拟合)。从示出一个受检者在一个中心位置上的FOS结果的图13中可见，子像素策略扩展在最小的整像素位移上的响应被看到的位置的MMDT动态测试范围的下端。子像素策略所提供的更精细的位移增量使CI明显变窄(P<0.01)。两个中心位置的50%阈值处的95%CI的平均降低为23%(但这没有虑及取样影响，给定与整像素策略相比更大数量的用于子像素策略的呈现)。

在一个实施例中，子像素策略可以被用于帮助分离不同百分比水平(例如92%、95%和98%)的ESTA截断，其中这些截断之间的差别非常小，并且当从弧分值进行转换时，可能给出相同的整像素图形(即这些差别可在量化到整像素时丢失。在这样的情形下，子像素策略的使用能够提供有关阈值水平的更好清晰度。

作为一个示例，下表2给出MMDT的中心位置(3, 3)的以弧分为单位的截断值的估计。能够看到，对于不同截断值，这些值中的一些之间的差比表1中所规定的整像素位移值(通常为1.3-1.5弧分)小。

表2

总体上，MMDT子像素LCD策略提供了位移分辨率的三倍增加，并且因此帮助扩展了动态测试范围的高灵敏度(低位移)端以及改进了测量精度。子像素测量的更大的动态范围和精度能够帮助改进阈值估计，并且还支持将MMDT应用于监测青光眼发展。

虽然在上文中描述了本发明的各个实施例，但本领域的技术人员将发现对这些实施例的许多修改和变化，这些修改和变化将保持在本发明的范围之内，本发明的范围因此由所附权利要求及其等同内容限定。