CN110996759A - 泪液状态评价方法、计算机程序、装置 - Google Patents

Abstract

提供一种非侵入性地评价泪液弯液面的泪液状态、泪液量的方法、计算机程序、装置。包括：针对拍摄了被检者的泪液弯液面的至少一部分的泪液弯液面图像，利用规定的阈值对所述泪液弯液面图像进行二值化的二值化步骤；从进行了二值化的二值化图像中提取表示泪液弯液面部分的高亮度区域的提取步骤；以及基于所述高亮度区域来评价泪液状态的评价步骤。

Description

泪液状态评价方法、计算机程序、装置

技术领域

本发明涉及一种特别针对泪液弯液面进行图像解析并对泪液状态、泪液量进行评价的方法、计算机程序、装置。

背景技术

眼球、以及眼睑通过泪液来进行保护，以防止异物的侵入、干燥、摩擦造成的损伤等。泪液层由液层和覆盖液层的油层这两层构成，该液层由占据其大半的水和糖蛋白(粘蛋白)构成，该油层通过防止液层直接与空气接触而防止液层的蒸发。从存在于眼皮的睑板腺中分泌出油层的成分。如果睑板腺由于年龄增长、炎症、以及擦伤等而发生损伤，则不能形成正常的油层，从而不能保持液层，由于上述等原因会引起被称为干眼症的症状。

作为是否是干眼症的判断方法，以往公知有“泪腺分泌测试”及“BUT(Breakuptime，泪膜破裂时间)测试”。该“泪腺分泌测试”是指，使在结膜与下眼睑之间夹持带刻度的滤纸的状态保持5分钟，并对经过5分钟后滤纸所吸收的泪液量进行定量的方法。

另一方面，如非专利文献1所示，“BUT测试”是向眼中滴入融解于泪液层的液层中的荧光黄等荧光色素，用激发光来激发荧光，并用秒表等测定从睁眼起到发生泪液的液层的破裂为止的时间。

此外，作为干眼症诊断中的重要的指标，对存在于泪液弯液面的泪液量进行识别。泪液弯液面是由图1所示的位于下眼睑与角膜之间的侧视呈槽状的部分所积存的泪液构成的部分，也被称为泪液三角。通过对该泪液弯液面的泪液量进行测定，从而作为与干眼症等有关的病理诊断中的指标。

现有技术针对该泪液弯液面的泪液量测定提出有各种方案。例如有一种如专利文献1所示的检查用具，其配置有细长的主体部和吸水性部件，该细长的主体部由形成有狭缝的合成树脂或者合成橡胶构成，所述吸水性部件配置于所述主体部的狭缝内，通过使该检查用具的前端部与被检者的下眼睑接触，从而对渗透于吸水性部件的泪液弯液面的泪液量进行测定。

另外，专利文献2提出了一种眼科测定装置，其对泪液弯液面的泪液量的物理量进行定量的测定，用于干眼症的病情诊断。即，该眼科测定装置具备：形成有多个狭缝状开口的格子；对该开口向积存于下眼睑的泪液表面投影的单元；对该投影的所述开口的像进行拍摄的单元；以及基于拍摄的所述开口的像来进行泪液的物理量运算的单元，在向该泪液表面投影的中央部的格子像和周边的格子像上使其朝向变化，以使得与格子开口正交的直线向一点集中。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利第5138967号公报

专利文献2：日本专利第3896211号公报

非专利文献

非专利文献1：“干眼症诊疗PPP(41项至45项)”(第1版第1次印刷发行：2002年5月1日，编辑：干眼症研究会，发行者：中尾俊治，发行机构：株式会社medicalview公司)

发明内容

(一)要解决的技术问题

但是，上述的“泪腺分泌测试”、“BUT测试”基本上是需要滤纸等的侵入或者向眼中滴入荧光色素的侵入式方法，因此有很大可能会对被检者带来疼痛、不舒适感。同样地，专利文献1的检查用具及其使用方法也是一种使前端与被检者的泪液弯液面接触的侵入式的装置及方法。

另外，就专利文献2所示的装置而言，由于需要用于向泪液弯液面投影格子像的格子等部件而成本较高。并且在向泪液弯液面投影格子像时，会由于泪液弯液面处于下眼睑与角膜之间而导致弓形的角度随着朝向外眼角而发生变化，因此格子的角度也需要与之相应地进行改变等而耗费人工。

本发明针对上述现有问题而做出，其不会给被检者带来疼痛、不舒适感并且非侵入性地对泪液弯液面的泪液状态、泪液量进行评价。

(二)技术方案

本发明的泪液状态评价方法、计算机程序、装置包括以下所示的步骤及单元。

(1)包括：针对拍摄了被检者的泪液弯液面的至少一部分的泪液弯液面图像，利用规定的阈值对所述泪液弯液面图像进行二值化的二值化步骤；从进行了二值化的所述弯液面图像中提取表示泪液弯液面部分的高亮度区域的提取步骤；以及基于所述高亮度区域来评价泪液状态的评价步骤。

(2)根据上述(1)，特征在于，在所述泪液弯液面图像是彩色图像的情况下，包括针对所述泪液弯液面图像生成亮度图像的步骤，所述二值化步骤是利用规定的阈值对所述亮度图像进行二值化的步骤。

(3)根据上述的(1)或(2)，特征在于，所述二值化步骤是基于两个不同值的阈值分别进行二值化的步骤，所述提取步骤是从基于低阈值的第1二值化图像和基于高阈值的第2二值化图像中的高亮度区域中，提取与所述第1二值化图像的高亮度区域对应的区域即连续的高亮度区域的步骤。

(4)根据上述的(1)或(2)，特征在于，所述二值化步骤是基于规定的阈值和分布曲线形状分别进行二值化的步骤，所述提取步骤是在包含所述分布曲线的峰值部分的范围内将所述规定的阈值以上的范围作为高亮度区域进行提取的步骤。

(5)根据上述的(1)至(4)的任一，特征在于，

所述评价步骤是基于提取出的所述高亮度区域的宽度大小来评价泪液弯液面的泪液量多少的步骤。

(三)有益效果

本发明通过对角膜摄影图像进行解析来评价泪液弯液面的泪液，因此不需要使滤纸、荧光色素以及检查器具侵入被检者眼中。从而能够非侵入性地对泪液弯液面的泪液进行评价，不会给被检者带来疼痛、不舒适感。此外，所使用的装置不必为专用部件等，并且不需要采用复杂的结构而可以是简单的结构。

附图说明

图1是人眼的正、侧示意图，且为泪液弯液面的说明图。

图2示出了泪液弯液面摄影状态以及受光亮度基于位置的倾向。

在图3中，图像1表示亮度图像的一例，图像2表示二值化后的图像的一例，图像3表示提取出表示泪液弯液面的泪液积存部的高亮度区域的图像的一例。

图4示出了本发明实施例2的处理及其流程的一例。

图5是图像获取装置的结构的概要图。

具体实施方式

实施例1

＜泪液弯液面图像的获取＞

关于用于拍摄被检者的泪液弯液面而获得图像的装置(图像获取装置)，只要能够将所拍摄的图像记录为数字数据即可，可以适当地使用现有公知的装置。例如有一种图像获取装置，如图5概要表示的那样，使从光源11发出并通过了光阑(日文：絞り)的光线依次经过透镜12、分光器(日文：スプリッタ)13、物镜14之后，聚光于被检者的被检眼的前眼部的泪液弯液面15。来自前眼部的泪液弯液面15的反射光通过物镜14及分光器13，并经过成像透镜16而成像于摄像元件17。利用图像处理工具对成像于摄像元件17的摄像数据实施规定的处理，并转换成图像数据、动态图像数据。

图像获取装置与本发明的泪液评价装置以物理方式或者逻辑方式进行连接。该泪液评价装置具备：处理单元，其对数据进行运算及处理；以及存储单元，其存储由图像获取装置获取的图像数据、动态图像数据以及其它的数据，该存储单元中分别存储有用于实施本发明的计算机程序、规定的数据，处理单元按照该计算机程序等的规定的命令来进行数据的处理。

图2示出了通过该图像获取装置获取的泪液弯液面图像的获取状态以及该位置关系下的受光亮度的倾向。在以泪液弯液面为焦点来拍摄泪液弯液面图像的情况下，光被泪液弯液面的泪液表面正反射，从而在泪液弯液面图像中也能够获得关于该泪液积存部分的较高的亮度。

另一方面，泪液弯液面附近的上方的角膜部分、下方的下眼睑是从泪液弯液面朝向图像获取装置侧上升的形状，因此该部分的光的反射光强度会降低。因此，将泪液弯液面图像中的相应部分作为亮度低的暗部取得。除此以外的角膜、下眼睑部分可根据基于该部分的曲率的反射光强度而获得亮度。

下面对这样获取的泪液弯液面图像的处理进行说明。

＜亮度图像＞

在以彩色图像获得泪液弯液面图像的情况下，是将其转换为灰阶图像并获得泪液弯液面图像的亮度图像的处理。作为确定转换后的灰阶图像的各像素亮度的方法，只要适当使用现有公知的方法即可，例如有以下方法。

首先，有一种方法是：“(a)将泪液弯液面图像的各像素的R、G、B(红、绿、蓝)三色要素中任一的亮度作为灰阶图像的对应像素的亮度来使用的方法”。另外，还有如下方法：“(b)使用R、G、B色要素的亮度最大值的方法”；“(c)使用R、G、B色要素的亮度最小值的方法”、“(d)使用至少两个以上颜色要素的亮度平均值的方法”、“(e)使用三种颜色要素的亮度中值的方法”，除此以外，还有：“(f)使用对两个以上颜色要素的亮度实施加减乘除的任一而算出的值的方法”等。

在确定灰阶图像的各像素亮度时，可以适当使用这些方法，但是在上述方法中，特别优选“(b)使用R、G、B色要素的亮度最大值的方法”。

优选“使用R、G、B色要素的亮度最大值的方法”是因为：通常，拍摄角膜上的泪液所得到的图像会呈现泪液的干涉条纹，因此根据图像的部分不同，颜色强度的偏差较大。因此，例如就将R、G、B(红、绿、蓝)三色要素中的红(R)的亮度作为灰阶图像的对应像素的亮度来使用的方法而言，即使是除此以外的绿(G)、蓝(B)呈现高强度的原本鲜艳的部分，也会由于红(R)的亮度低而导致在灰阶图像中被作为暗部进行转换等不良情况，因而需要防止这种不良情况。

图3的图像1示出了这样获取的亮度图像的一例。

此外，前述的亮度图像生成的相关处理，是在通过图像获取装置拍摄、记录的泪液弯液面图像为彩色的情况下进行的处理，对于通过图像获取装置获取的泪液弯液面图像原本为灰阶图像这样的、各像素的亮度单一设定的图像而言是不需要的。

＜二值化＞

针对前述的亮度图像，对规定的阈值和亮度图像的像素进行比较来进行二值化，获得二值化图像。例如可以是，将如上所述得到的亮度图像中的各像素判别为：具有规定的阈值以上的亮度的像素(高亮度像素)；亮度比该阈值小的像素(低亮度像素)。

通过该二值化处理将泪液弯液面图像分为高亮度像素和低亮度像素这两类。为了易于辨别，可以使高亮度像素为白色并使低亮度像素为黑色来进行颜色区分。

由于通过二值化而分为高亮度像素和低亮度像素，因此可以通过这样进行颜色区分而完全地以两种颜色来表现亮度图像。在这种情况下，以白色表示的像素意味着提取出反射光强度高且呈现高亮度的部分、即包含泪液弯液面的部分。

在此，用于二值化的阈值可以使用规定的固定值，但是由于亮度图像会分别根据照明的状况、对焦的状况而不同，因此优选设定为动态值来进行最适当的二值化。

就动态阈值的计算方法而言，例如阈值可以采用亮度图像中的全部像素的亮度平均值、中值，也可以采用最大亮度和最小亮度的中值等，但是不限于此，也可以适当采用其它公知的方法。

图3的图像2示出了这样获得的二值化处理后的图像的一例。

＜泪液弯液面部分的提取＞

以下对二值化后的图像中的泪液弯液面部分的提取进行说明。作为第一方法，泪液弯液面部分通常如其形状表示为线状。例如，根据如图3的图像2所示那样的二值化后的图像，作为以白色表示的高亮度像素的区域(高亮度区域)，存在：对应于泪液弯液面部分的线状部分；散布于其上方及下方部分的区域。由于该存在于上下的高亮度区域并不是泪液弯液面部分，因此将该部分除去。

这样获得的图像是泪液弯液面部分的提取图像，图3的图像3示出了该提取图像的一例。

此外，本发明中的二值化方法以及泪液弯液面部分的提取方法并不限于上述方法而可以使用各种方法。例如，可以是如下的方法：针对如图2右部所示那样拍摄的反射光亮度、即图像的亮度分布曲线，根据该分布曲线形状和规定的阈值(图2右部的分布曲线中的“◎”记号)来进行区分相应区域和非相应区域这两类区域的二值化处理，并将相应区域(图2右部的分布曲线中的“▼”与“▲”之间)作为存在泪液的弯液面部分进行提取。此时，规定的阈值只要是不与如图2右部的分布曲线所示那样的亮线外侧的上下部分连结并且使得弯液面的高度最大的阈值(动态阈值)即可。或者，由于明亮度根据图像而不同，因此可以利用最大值和最小值使图像的亮度标准化，并使用固有的阈值(固定阈值)。或者，也可以不使图像的亮度标准化，而是根据图像的亮度来设定动态阈值。此外，也可以在亮线外侧的上侧和下侧设定不同的固定阈值或动态阈值。这样，能够提取亮线部分及其上下一定范围的明亮部分作为存在泪液的弯液面部分。

＜对泪液弯液面部分提取图像的评价＞

在如上所述得到的泪液弯液面部分提取图像中，呈现有表示泪液弯液面部分的线状的高亮度区域，能够根据该线状高亮度区域的宽度大小来判断泪液量的多少。通常，该高亮度区域的宽度越大，则能够判断为实际的泪液量越多，另一方面，该高亮度区域宽度越窄，则能够判断为泪液量越少。

具体而言，能够根据图像的垂直方向上的该高亮度区域的像素数来计算该高亮度区域的宽度大小。根据高亮度区域部分的不同而大小存在差异，可以适当地任意确定将哪一部分的宽度大小作为评价对象。

另外，根据记载表示泪液弯液面部分的高亮度区域的宽度大小与泪液弯液面的泪液量之间的关联的数据积累并参照该关联数据，从而能够根据高亮度区域的宽度来推测性地计算泪液弯液面的泪液量。

另外，在表示为线状的高亮度区域中存在间断或间隙的情况下，可以判断为其附近的泪液状态差。

实施例2

下面对于在实施例1中进行了说明的二值化处理以及泪液弯液面部分提取处理的其它方法进行说明。尤其是对于在二值化后的图像中自动地提取泪液弯液面部分的方法进行说明。此外，以下没有特别提及的处理与实施例1相同。

就本实施例而言，在对与实施例1同样地得到的亮度图像进行二值化时，作为阈值可以设定两个不同的值并针对各阈值实施二值化处理来获取二值化图像。

如图4所示，利用阈值1(在图4所示的例子中为“60”)来对亮度图像进行二值化处理，获得第1二值化图像。同样地，利用阈值2(在图4所示的例子中为“180”)来对亮度图像进行二值化处理，获得第2二值化图像。根据这样得到的第1二值化图像和第2二值化图像的高亮度区域的重复区域来判断泪液弯液面部分。

在针对亮度图像利用两个不同值的阈值获得两个二值化图像的情况下，基于高阈值(在上述的例子中是阈值2)的二值化图像(第2二值化图像)所示的高亮度区域必定包含在基于低阈值(在上述的例子中是阈值1)的二值化图像(第1二值化图像)所示的高亮度区域中。

因此，通过对包含第2二值化图像的高亮度区域并且与其连续的第1二值化图像的高亮度区域的进行提取，从而能够自动地检测出泪液弯液面部分。就包含第2二值化图像的高亮度区域的第1二值化图像的高亮度区域的提取而言，例如可以是：确定与表示第1二值化图像的高亮度区域的像素对应的第2二值化图像中的像素，并针对第2二值化图像来提取与该确定的像素连续的高亮度区域。

此外，就本实施例2中的两个不同的阈值而言，与实施例1同样地，可以设定为规定的固定值，也可以动态地进行计算来确定。作为动态地进行确定的方法，除了上述的方法以外，也可以采用亮度图像中的像素亮度最大值除以规定值所得到的值、或者是从该最大值减去相对于该最大值为规定比例的值所得到的值(例如是作为最大值的80％算出的值)。反之，低阈值可以是亮度图像中的像素亮度最小值与规定值相加所得到的值、或者是对该最小值增加规定比例的值所得到的值(例如是作为最小值的120％算出的值)等。

以上对本发明进行了说明，但是本发明并不限于上述的实施例而能够以各种变形方式进行应用。

以上的说明适用于在生成亮度图像时利用像素的亮度(或者明度)，但是不限于此，也可以利用彩度等。另外，就上述的各种数值的计算而言，并不限于上述的计算方法，为了算出更加适当的值，可以采用适当地利用公知方法进行运算所得到的值。

工业实用性

本发明能够非侵入性地确认泪液弯液面的状态、尤其是泪液弯液面的泪液量多少，并且可以通过等待对应于最终提取出的泪液积存部的高亮度区域的宽度与实际的泪液量之间的关联数据的积累，从而无需实际地以侵入方式来测定泪液量即能够推测泪液弯液面的泪液量。从而有助于非侵入性的干眼症诊断以及其他的诊断等。

Claims (7)

1.一种泪液状态评价方法，包括：

针对拍摄了被检者的泪液弯液面的至少一部分的泪液弯液面图像，利用规定的阈值对所述泪液弯液面图像进行二值化的二值化步骤；

从进行了二值化的二值化图像中提取表示泪液弯液面部分的高亮度区域的提取步骤；以及

基于所述高亮度区域来评价泪液状态的评价步骤。

2.根据权利要求1所述的泪液状态评价方法，其特征在于，

在所述泪液弯液面图像是彩色图像的情况下，

包括针对所述泪液弯液面图像生成亮度图像的步骤，

所述二值化步骤是利用规定的阈值对所述亮度图像进行二值化的步骤。

3.根据权利要求1或2所述的泪液状态评价方法，其特征在于，

所述二值化步骤是基于两个不同值的阈值分别进行二值化的步骤，

所述提取步骤是从基于低阈值的第1二值化图像和基于高阈值的第2二值化图像中的高亮度区域中，提取与所述第1二值化图像的高亮度区域对应的区域即连续的高亮度区域的步骤。

4.根据权利要求1或2所述的泪液状态评价方法，其特征在于，

所述二值化步骤是基于规定的阈值和分布曲线形状分别进行二值化的步骤，

所述提取步骤是在包含所述分布曲线的峰值部分的范围内将所述规定的阈值以上的范围作为高亮度区域进行提取的步骤。

5.根据权利要求1至4中的任意一项所述的泪液状态评价方法，其特征在于，

所述评价步骤是基于提取出的所述高亮度区域的宽度大小来评价泪液弯液面的泪液量多少的步骤。

6.一种计算机程序，其用于使计算机执行权利要求1至5中的任意一项所述的各步骤。

7.一种泪液状态评价装置，其执行权利要求1至5中的任一项所述的方法。

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