JP2002520006A - 網膜血管画像捕集装置及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 注目する動物の網膜血管画像を予備捕集するステップ；画像がデジタル画像でなければこれをデジタル化するステップ；画像がさらに解析を加えるに十分であるか否かを決定するために画像を解析するステップ；画像を格納するステップ；及び一意的な解剖学的標識点について画像を解析するステップを含む一連のステップにより、動物の永続的記録が作成される。得られた画像及びデータは、後の検索及び別の画像との比較のためにデータベースに格納できる。画像から得られたデータは、動物の素性を決定するために、データベースに格納された他のデータと比較することができる。システムは、捕集された画像に時刻と日付のスタンプを入れるだけでなく、画像がとられた地点のスタンプもその地点の緯度と経度を記録することにより同時に画像に入れる、汎地球測位システム（“ＧＰＳ”）装置も含むことが好ましい。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】発明の背景 １．発明の分野 本発明は概ね、ある動物から収集された計量生物学的情報を用いてその動物を
識別するために用いることができる記録を作成するための装置及び方法に向けら
れる。さらに詳しくは、本発明はある動物の眼から収集された計量生物学的情報
を用いてその動物を識別するための用いることができる記録を作成するための装
置及び方法に向けられる。

【０００２】 ２．関連技術の説明 動物の識別は人間による動物の家畜化以来の昔からの問題である。例えば、熱
した鉄で焼印を押すことは古代エジプトにさかのぼる。ごく最近まで、社会的必
要に対しては見やすい古来の動物識別法で十分であった。例えば米国西部の放牧
地において畜牛は未だに焼印を押され、また友愛動物、例えば犬及び猫には未だ
に鑑札が付けられている。

【０００３】 様々な動物業界における新しく大きな問題の出現が、新しい識別法への要求を
加速度的に高めてきている。おそらく、最も切実な問題は食肉業界における、特
に畜牛に関する食品安全性の問題である。食肉用動物に伝染する劇的で新しい病
気、とりわけウシの海綿状脳症（“ＢＳＥ”または“狂牛病”）及びヨーネ病の
出現により、それぞれの動物を現在地（例えば畜殺場）から出生地までさかのぼ
って調査することができる個別動物識別への要求が生じた。この問題はブルセラ
症及び結核症のようなその他の病気や、鉛、ＰＣＢ類、エストロゲン類似化合物
等のような毒物及び汚染物質にも広がっている。

【０００４】 食品安全性問題の他にも、このような、さかのぼって調査できる決定的で永続
的な動物識別は動物関連業界にとって重要である。特に、畜牛、豚及び羊の業界
は数多くの理由のため、例えば、売却されるか購入される動物への適切な格付け
を決定するため、品種改良作業を評価するため、とりわけ、群れで飼われている
動物のインベントリーを行うために、これらの動物の生涯を通してそれぞれをさ
かのぼって調査できることから利益を得るであろう。これらの問題は、公式登録
された動物の飼育及び繁殖に関わる問題と特に関連する。その他の動物、例えば
猫及び犬の繁殖者は格付け及び遺伝目的のために、動物、特に公式登録された動
物をさかのぼって調査できることから利益を得るであろう。養殖漁業が発達して
いるから、畜牛業界と同じ理由で、決定的で永続的な魚の識別の必要性が重要と
なるであろう。獣医学は、処置されるべき動物を断定的に識別することができ、
よってその動物に適切な処置を施す助けになることから利益を得るであろう。付
加的利益は、獣医学的治療記録をさかのぼって調査することが容易になることで
あろう。将来は、遺伝的に同等なクローンを弁別するために、全ての種において
決定的で永続的な識別手段が重要になるであろう。

【０００５】 動物研究においては、動物（例えばイヌ、ネコ、ハツカネズミ、クマネズミ、
ブタ、霊長類等）が記録管理のために識別されなければならない。またイヌ及び
ネコの場合には、研究室の動物が誘拐されたペットではないことを証明するため
に、適切な識別が必要である。

【０００６】 したがって、決定的な動物識別手段が必要とされている。動物を識別するため
には数多くの方法が用いられてきているが、これらの全てに様々な欠点がある。
熱した鉄による焼印は数世紀にわたり用いられ、皮革の価値を下げることで畜牛
業界に損失を与えている。さらに、これは動物に苦痛を与える。凍結押印は皮の
色が濃い動物にしか適用できない。さらに凍結押印は同様に動物に苦痛を与え、
皮革の価値を下げる。入れ墨は苦労の多い作業であり、変更が可能であり、また
読むことが困難である。入れ墨も同様に動物に苦痛を与える。動物の耳あるいは
その他の場所に付けられる鑑札は失われ易い。鑑札は容易に取り外され、また変
造が可能である。

【０００７】 懸垂切除及び耳切痕はいずれも変更が可能であろうし、動物に苦痛を与える。
塗料を用いて動物につけた印は永続的ではなく、おそらく変更が可能である。埋
め込まれるか耳用鑑札に入れられるマイクロチップは、変更が可能であろうし、
費用がかかる。さらに、埋め込まれた場合、マイクロチップは動物の体内を移動
して再配置を困難にし得るし、また現在のところ米国食品医薬品局（“ＦＤＡ”
）の認可を受けていない。さらに、現在のところマイクロチップは標準化されて
おらず、よって動物に埋め込まれたマイクロチップ上の情報を評価するために利
用できる適当な読取器がない。マイクロチップを入れた耳用鑑札は、マイクロチ
ップの使用に関する欠点に加えて通常の耳用鑑札と同じ欠点ももつ。ＤＮＡ鑑定
は費用が非常にかかり、結果を得るまでにかなりの時間がかかる。さらにＤＮＡ
鑑定は、同じＤＮＡをもつはずであるから、クローンを見分けることはできない
であろう。例えば、非常に多くの動物がある与えられた期間に飼育場に入れられ
て送り出されていることを考慮すれば、さかのぼって調査を行う目的にＤＮＡ鑑
定は時間的に間に合わない。

【０００８】発明の概要 本発明は、動物から得られる計量生物学的情報を用いる、事実上いかなる動物
種も識別するための決定的で永続的な手段を提供する記録を作成するために用い
得る、装置及び方法を提供する。本発明の方法は、識別記録を作成するための、
個々の動物の網膜血管の画像化に基づく。網膜血管の画像化により、個々の動物
を識別する、一意的で、変わることがなく、永続的で、費用がかからず、変更が
不可能な方法が得られる。さらに、本方法は生きている動物の眼にも死んで間も
ない動物の眼にも同等に有効である。

【０００９】 本発明の方法は、注目する動物の網膜血管画像を予備的に捕集するステップ；
得られた画像がデジタル画像でなければ、その画像をデジタル化するステップ；
画像がさらに解析を加えるに足るか否かを決定するために画像を解析するステッ
プ；画像を格納するステップ；及び一意的な解剖学的標識点について画像を解析
するステップを含む一連のステップにより、その動物の永続的記録を作成する。
本方法で得られた画像及びデータは後の検索及び他の画像との比較のためにデー
タベースに格納できる。画像から得られたデータは、以前に同じ動物から得られ
て格納されたデータがあるとすれば、データベースに格納された他のデータと比
較して、その動物の素性を決定することができる。

【００１０】 集められたデータの信頼性を高め、動物の素性に関する欺瞞及び不実表示を少
なくするための努力の成果において、デジタル画像が以降の解析に利用できるこ
とが確認されて、捕集されるときに、画像が作成された場所の緯度及び経度並び
に衛星設定実時間を画像とともに記録することができる。

【００１１】 本発明の網膜画像化システムはおそらく、画像化装置、例えばデジタルカメラ
及び通常のパーソナルコンピュータを含むはずである。本システムには、捕集さ
れた画像に時刻及びデータのスタンプを入れるだけでなく、画像化が行われた地
点の緯度及び経度を記録することによりその地点についてのスタンプも同時に画
像に入れる、汎地球測位システム（“ＧＰＳ”）装置も含まれることが好ましい
。

【００１２】発明の詳細な説明 本発明の上述及びその他の利点は、以下の詳細な説明を読み、図面を参照する
ことにより明らかになるであろう。

【００１３】 本発明の目的に関し、“動物”とはヒトまたはホロアンギオティックアイ(hol
angiotic eye)を有する動物を意味する。ホロアンギオティックアイとは、眼底
に血管を有する眼である。事実上（ウマを除く）全ての家畜動物種並びに、シカ
及びヘラジカを含む、多くの猟獣種はホロアンギオティックアイを有する。

【００１４】 本発明の方法を用いれば、“指紋”が被検動物の網膜血管からつくられてデー
タベースに格納される。次いでこの“指紋”は後に、同じ動物が再び“指紋”を
とられたときに、その動物を断定的に識別するために用いることができる。

【００１５】 本発明の方法の有効性は、網膜血管のある種の解剖学的標識点に関して存在す
る無限の可変性に基づく。個々の識別のための網膜血管パターンに関するデジタ
ル化された画像情報の使用は、ホロアンギオティックアイを有する動物に適用で
きる。これらの動物種は、視神経乳頭または視神経円板に始まり再帰する細動脈
及び細静脈からなる血管パターンを有する。ウマはホロアンギオティックアイを
もたず、よって本発明の方法は現在のところウマを識別する手段として有効では
ない。

【００１６】 視神経円板及び網膜血管後枝のような共通構造を対象とすることにより、容易
に識別できるが、それでもなお対比が可能な、不変の構造源をデジタル画像化及
び処理に利用できる。血管パターンの精密な幾何学的配置は個々の間で一意的で
あるから、本システムがもち得る鋭敏性及び特異性は非常に大きい。しかし、デ
ータを下位分類することによりシステム内の全動物についての完全なデータセッ
トを捜索する必要を回避するに役立ち得る、十分に共通な特徴が種及び血統グル
ープ内に存在する。

【００１７】 図１は、画像を捕集できるように、動物の瞳４を通して動物の眼底６に光を投
射する画像捕集装置２を示す。図１からわかるように、眼底６は眼の内側の瞳に
対向する後面である。解剖学的に、眼底６は網膜血管８、視神経円板１０、ルシ
ーダ、網膜色素上皮層（網膜）及び脈絡膜色素からなる。図２は前記画像捕集装
置で見た上記の解剖学的構造を示す。ルシーダは眼底６にある反射層であり、そ
の上にある網膜血管８に優れたコントラストを付ける。ルシーダはほとんどの動
物で一般に視神経円板１０の上部にある。ヒト及びブタはルシーダをもたないが
これらの動物の眼底は血管束を画像化して検出できる、コントラストの高い背景
を与える。

【００１８】 本発明の方法は、視神経円板１０から眼底６にかけて広がる網膜血管８の血管
束を識別し、解析することに焦点が合わせられている。無限の変化が存在し得る
血管及びその分枝は、被検動物の一意的な識別属性を与える。したがって、血管
８の配置構成を正確に記録して解析することにより、被検動物を断定的に識別で
きる。

【００１９】 本発明の方法は網膜スキャン法とは異なる。一般に保全目的で個々を識別する
ために用いられる網膜スキャン法は、バーコードスキャナと同様に動作する。す
なわち網膜スキャン法では、眼の内側の画像を捕えずに、バーコードと同様の明
−暗−明パターンを捜しながら眼の内側をスキャンする。そのような方法は本発
明の方法ほど精密さを要せず、よって本発明の方法ほど正確でもない。さらに本
発明の方法は画像のライブラリを構築できるが、スキャン法にはこの能力がない
。識別目的に加えて、網膜に変化が表れる動物の健康面の変化、例えばビタミン
Ａに関係する病気及び退行性血管状態の評価に、これらのライブラリを用いるこ
とができる。妊娠のようなある種の生理状態も、本発明の方法から得られる画像
で検出することができる。

【００２０】 網膜血管８の配置形状を変造あるいは変更することはできないから、本発明の
方法で正確な結果が得られる。すなわち網膜血管８のパターンは、識別目的のた
めに信頼し得る、被検動物の非常に正確で、変更が不可能であり、また変化しな
い性質を提供する。

【００２１】 本発明の装置は目標とする網膜血管画像を捕えるための手段を含む。例えばデ
ジタルカメラ、ビデオカメラ、または電荷結合素子（“ＣＣＤ”）を用いるカメ
ラが利用できる。典型的な装置は、赤外撮像能力のある６４０×４８０ＣＣＤ撮
像素子をもつ、ソニー(SONY)のＤＳＣ−Ｆ１である。

【００２２】 （赤外、近赤外、または可視）光を眼に導き、血管束の大部分を可視化できる
レンズが、網膜血管画像を捕集するために用いられる装置に取り付けられること
が好ましい。この種のレンズ系は従来の眼底カメラに用いられているようなレン
ズ系と同様である。このレンズは広角または“魚眼”レンズとすることができる
。しかし、このレンズは視野角度が１００°ないし１２０°の広角レンズである
ことが好ましい。光を眼に導き得る手段は厳密である必要はない。レンズに結合
された環状照明灯またはその他の光源により、光を眼に導くことが好ましい。

【００２３】 本発明の装置はまたマイクロプロセッサ及び記憶媒体も含むことが好ましい。
本発明の目的に関し、“記憶媒体”はＣＤ，ディスク、テープ、“スマートカー
ド”等を含む、電気的に画像及びデータを記憶するために利用できる全ての手段
として定義される。マイクロプロセッサは、スタンドアローン型パーソナルコン
ピュータ（“ＰＣ”）の形態であってよく、網膜血管画像を捕集するために用い
られる装置と同じハウジング内にあることがさらに好ましい。画像を捕集するた
めに用いられる装置は、手でもてる独立ユニットであることが好ましい。その場
合、装置は情報を入力するための手段並びに画像及び関連情報を見るための手段
も含む。とはいえ、本発明の目的に利用できるためには、装置は手でもてる必要
はなくまた独立ユニットである必要もない。スタンドアローン型ＰＣが用いられ
る場合、目標の網膜血管画像を捕集するための装置はいかなる手段によっても、
例えば赤外線ポート、ＰＣカード、ＣＤ、磁気媒体（ディスクまたはテープ）ま
たはケーブルによって、ＰＣにデータを転送することができる。

【００２４】 動物の網膜血管画像を捕集するための装置とともにＧＰＳ受信機を用いること
が好ましい。動物の網膜血管画像を捕集するための装置とともにＧＰＳ受信機を
用いることは本発明の方法の能力に必要ではないが、作成される動物網膜血管記
録をさらに高信頼性にし、変造をさらに困難にするある種の付加的情報がＧＰＳ
受信機により得られる。最初の、及びその後の画像記録にＧＰＳ受信機で得られ
るような地点及び時刻スタンプがともなっていれば、ある動物の素性を変造する
ことはほとんど不可能であることが、ＧＰＳ受信機を用いる理由である。ＧＰＳ
受信機により、記録が作成された地点の経度及び緯度のデータを誤差３ｍ以内で
得られる。現在のところ、ＧＰＳの位置データ及びその他の情報は暗号化されて
いるので、この情報を無効にするかまたは変造する方法は知られていない。最初
の識別記録の全て、及びその後の識別記録の全てを、それらの情報が格納され、
検索される中央管理データベースに送信することが好ましい。

【００２５】 識別記録に位置及び時刻を含むＧＰＳスタンプをともなわせることにより、人
間になされているように被検動物にアドレスが実質的に指定され、よって同類の
動物間の素性を紛らわしくすることがさらに一層困難になる。実際、食品安全の
観点から、汚染源及びその他の潜在感染動物及び感染動物にさらされた可能性の
ある人々を識別するためには、この正確性が絶対に必要である。食品安全の目的
のためには、動物を断定的に識別できるだけでなく、動物が以前いた地点をさか
のぼって調査できることが重要である。作成される識別記録のそれぞれにＧＰＳ
スタンプを含めることにより、以前その動物について識別記録が作成された地点
のそれぞれが、事実上争う余地のない態様で識別される。

【００２６】 最初の識別記録及びその後の識別記録の全てが中央データベースに維持される
とすれば、個々について記録が最後にとられた正確な時刻及び地点を決定するた
めに記録を比較できる。本質的に、ＧＰＳ受信機を動物の網膜画像を捕集するた
めの装置と併用することにより、本発明の方法は動物に対して社会保障身元証明
システムの等価物をつくる。情報は、特に正確な時刻において動物がいた地点に
関して、非常に正確であるから、畜牛の移動をほぼ実時間で評価できる。そのよ
うな情報は商品市場を安定化する効果を有し得る。

【００２７】 さらに、音声記録、写真記録、デジタル暗号化及び動物の写真及び／または動
物の１つまたは複数の特徴の形態にあるような記録；被検動物の説明；動物の誕
生または死亡の日付；遺伝的繁殖データ；死因；過去の医学／獣医学的処置及び
計画されている将来の所要のまたは必要な処置についてのデータを含むその動物
の医学／獣医学的記録；飼料配合；飼育地；国境通過；積送データ及び場所；所
有権移転；購入者が要求する情報、例えば登録証明書；購入者が所望する競売情
報；畜殺及び包装業者の場所；流通場所等を含む付加的情報を、いかなる既知の
手段によっても識別記録に追加することができる。ヒトの識別に関しては、適切
であると見なされ。また法律により許されるいかなる情報も、識別情報の一部と
なり得る。

【００２８】 さらに、識別記録が生成されたそれぞれの動物に対し、一意的なバーコードを
その画像に割り当てることができる。畜殺業者に送られる動物の場合、そのよう
なバーコード情報を、畜殺場であるいは包装工場で食肉包装過程を進めながら、
その動物の部位を識別するために用いることができる。すなわち、切り分けられ
た食肉のいかなる部位も、それがどこで売られようとも、元の動物までバーコー
ドに基づいて正確にかつ容易にさかのぼって調査することができる。

【００２９】 捕集された画像の解析は、画像の捕集に用いられた装置上またはＰＣで行われ
る。一組の画像が受け入れられ、解析されて、画像及びデータが記憶媒体に電気
的に格納されてしまうと、画像及びデータをさらなる解析及び中央データベース
への格納のため中央地区に転送することができる。画像及びデータは利用できる
いかなる通信手段によっても、例えば、インターネットを通じるか、衛星通信に
よるか、ファクシミリによるか、等で送信できる。画像及びデータは中央地区に
送信でき、ほぼ実時間でさらなる処理を行うことができる。転送は、利用できる
いかなる実時間−高速データ転送手段によっても行うことができる。

【００３０】 本発明の方法は被検動物の網膜血管画像を予備的に捕集するステップを含む。
本方法の一実施形態が図７のフローチャーチに示される。本発明の目的に関し、
ホロアンギオティックアイをもつ、ヒトを含む事実上いかなる動物も、本方法の
実施対象として受け入れられる。上述したように、本発明の方法によれば生きて
いる動物及び死んで間もない動物のいずれの眼に対しても利用可能な結果が得ら
れる。被検動物は評価にまわされる。動物の網膜血管画像を捕集するための装置
が全くの携帯型であるから、またデータ転送のための高速通信の進展のため、評
価は事実上どこででも行うことができる。とはいえ、本発明の方法は動物を最も
容易に管理できる場所、例えば診療所、農場及び／または牧場の作業場、獣医病
院、育成場、動物園、あるいは同様の施設で行われることが最も多いであろう。

【００３１】 動物は装置に相対する位置につけられる。装置が起動され、よって（赤外、近
赤外、または可視）光が動物の眼の中に瞳を通して眼底まで投射される。次いで
、動物の網膜血管画像が画像捕集装置によりまず捕集される。これが図１に示さ
れている。捕集された代表的な画像が図３に示されている。

【００３２】 画像がまず捕集されると、画像は、デジタル画像でなければ、デジタル化され
る。次いで画像は、その画像が満足すべきものであるか否かを決定するために、
予備解析される。ここで画像について行われる解析は、血管８の血管束、すなわ
ち視神経円板１０から網膜にかけて走る主要な動脈及び静脈を、識別することで
ある。

【００３３】 この解析は、装置がほぼ水平に保たれている場合に、血管８にほぼ垂直と思わ
れる角度で画像を“スライス”するオブジェクト指向アルゴリズムを用いて行わ
れる。（ピクセル単位の）スライス幅及びスライス間隔は必要に応じて変えるこ
とができる。次いでこれらのスライス内のデータが、それぞれの画素の赤、緑、
及び青の８通りの組合せを平均することにより、スライスの高コントラストグレ
イスケール表示に変換される。コントラストは使用者が調節できるか、または自
動的に設定できる。次いで、それぞれのスライスがピクセル間の変化について検
査される。十分な変化があれば、明−暗−明ピクセルをもつスライス内の主要な
遷移が移動平均解析を用いて検出される。移動平均におけるピクセル数は必要に
応じて変えることができる。遷移は、同じスライス内のピクセルのより大きな移
動平均における平均ピクセル値で決定される閾値により検出される。これにより
スライス及びスライス間のコントラスト変動区間を検出できる。

【００３４】 図４を参照すると、明−暗−明遷移が検出されたときに、その時の移動平均で
の連続する一組のピクセルの中心の座標を連鎖リストに格納することによりその
位置がマークされる。例示的な連続する一組のピクセルの中心座標の位置が、図
４に示される画像に１２としてマークされている。

【００３５】 画像の全スライスが解析されると、マークされた座標の連鎖リストが、画像を
正規化し、同時にスライスがとられた次元において血管束８によりつくられる軸
の座標を検出するアルゴリズムに転送される。この解析は、そのスライスがとら
れた次元と同じ次元を用いる、一次元のｋ−平均クラスター分析を初めに行うこ
とにより達成される。クラスターの最大数は必要に応じて変えることができる。
次いで、標準的画像回転法を用いて画像がその中心のまわりでラジアン単位で回
転され、クラスター分析が繰り返される。次いで、最適な回転角の探索が行われ
る。最大のクラスターが連鎖リストからの点を最も多く有する画像回転角が、正
規化に適した角度である。正規化の角度を決定するその他の既知の方法も、望ま
しければ用いることができる。正規化において、最大クラスターで表されるスラ
イスがとられた平面内の座標は、垂直面における血管束８の位置でもある。この
結果が図５に示されている。

【００３６】 予備解析後、初めに捕集された画像がある最低基準を満たしていれば、その画
像はオペレーターに受け入れられる。オペレーターは次いで、画像及び予備解析
データを電子記憶媒体にセーブすることにより、正規化画像の受入を合図する。
受入最低基準は、血管束８上の連続するマークの数（最大クラスターの大きさ）
に基づく。最低基準は：（１）（必要に応じて変わり得る）最大サイズのクラス
ターにおける点の最小数；及び（２）（同じく必要に応じて変わり得る）最大数
より多くの点をもつクラスターが他にないことを含む。オペレーターは、画像捕
集装置搭載の、または画像捕集装置が接続されているＰＣ上の記憶媒体に画像を
セーブすることにより画像の受入を示す。

【００３７】 画像セーブ時に、付属するＧＰＳ受信機から得られた情報の暗号化記録を受け
入れられた画像に同時にスタンプすることが好ましい。結果としてセーブされた
画像、予備解析データ及びその他の関連情報が識別記録をなす。所有権、能力デ
ータ、血統書、混血構成等の望ましい付加的情報も付け加えることができる。

【００３８】 識別記録が作成されると、画像、予備解析データ及び情報は、さらなる解析の
ために記録作成地または遠隔地にあるスタンドアローン型ＰＣに転送することが
できる。識別記録作成に続いて、識別記録はさらなる解析及びデータベースへの
格納のため、中央地区に転送されることが好ましい。遠隔地への情報転送は、電
話回線を通じるか、インターネットを通じるか、衛星通信を用いるか、ファクシ
ミリによるか、等を含む既知のいかなる通信手段によっても行うことができる。

【００３９】 画像に加えられるさらなる解析は、被検動物の網膜血管の一意的な解剖学的属
性を決定することである。本ステップにおいては、少なくとも、画像の予備解析
で検出された血管束８の軸のそれぞれの側で１つずつの、２つの画像スライスが
さらなる処理のために識別される。スライスの幅、数、及び正確な位置は必要に
応じて変えることができる。スライス解析の結果、被検動物の網膜血管の一意的
なデジタル“指紋”が得られる。

【００４０】 スライスは、血管束８から分岐する血管に対応する明−暗−明遷移について解
析される。次いで、これらの遷移のそれぞれの座標が検出される。図６を参照す
ると、検出された明−暗−明遷移１４のそれぞれの座標が、その動物が一意的に
識別されることを保証するに十分な組合せ数をもつ一意的なパターンをつくる。
この時点で、一意的な識別記録が被検動物について作成される。

【００４１】 ある特定の動物を識別するためにこの情報データベースを用いる目的で、新し
く生成された識別記録から得られるデータが、データベース内のデータと比較さ
れる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 動物の眼の瞳を通してその眼底に光を投射する画像捕集装置を示す

【図２】 注目する解剖学的標識点を示す、動物の網膜血管の代表的な画像を示す

【図３】 捕集された雌ウシの網膜血管画像を示す

【図４】 明−暗−明遷移が検出された図３の画像を示す

【図５】 画像が回転されて正規化された図３の画像を示す

【図６】 被検動物を識別できるように、特定の動物の網膜血管の一意的な解剖学的標識
点が検出された図３の画像を示す

【図７】 眼底内の網膜血管を識別し、解析する方法のフローチャートである

【符号の説明】

２ 画像捕集装置 ４ 瞳 ６ 眼底 ８ 網膜血管 １０ 視神経円板

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，Ｅ Ａ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ， ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，Ｇ Ｅ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ， ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，Ｍ Ｎ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ， ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，Ｚ Ａ，ＺＷ (72)発明者 ローリン，バーナード イー アメリカ合衆国 コロラド州 80525 フ ォート コリンズ イー カウンティー ロード 30 2101 (72)発明者 スウィッツァー，ラルフ ヴィー ジュニ ア アメリカ合衆国 コロラド州 80524 フ ォート コリンズ カウンティー クラブ ロード 1509 (72)発明者 コムストック，カールトン アール ジュ ニア アメリカ合衆国 コロラド州 80615 イ ートン ウェルド カントリー ロード 74 26465 Ｆターム(参考） 4C038 VA07 VA16 VB04 VC01 VC05

Claims (67)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 個々の動物に対する識別記録を作成する方法において、前記
   方法が： 前記動物の眼底画像を捕集するステップ； 前記画像内の前記眼底の解剖学的特徴の位置を捜し出すステップ；及び 前記解剖学的特徴の性質に基づいて識別記録を生成するステップ； を含むことを特徴とする方法。
2. 【請求項２】 画像を捕集する前記ステップが： 前記動物の眼底に光を投射するステップ；及び カメラで前記眼底の画像を捕えるステップ； を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 【請求項３】 光を投射する前記ステップが： 赤外から可視光の範囲の波長をもつ光を発生させるステップ；及び レンズ系を用いて前記動物の眼底に前記光を導くステップ； を含むことを特徴とする請求項２記載のステップ。
4. 【請求項４】 カメラで前記眼底の画像を捕集する前記ステップがデジタル
   カメラで前記眼底の画像を捕えるステップを含むことを特徴とする請求項３記載
   の方法。
5. 【請求項５】 デジタルカメラで前記眼底の画像を捕える前記ステップがデ
   ジタル画像を格納するステップをさらに含むことを特徴とする請求項４記載の方
   法。
6. 【請求項６】 デジタル画像を格納する前記ステップが、前記デジタルカメ
   ラにインターフェースされた記憶媒体に前記画像を格納するステップを含むこと
   を特徴とする請求項５記載の方法。
7. 【請求項７】 デジタル画像を格納する前記ステップが、前記デジタルカメ
   ラからコンピュータに前記画像を送信し、前記コンピュータにインターフェース
   された記憶媒体に前記画像を格納するステップをさらに含むことを特徴とする請
   求項５記載の方法。
8. 【請求項８】 カメラで前記眼底の画像を捕える前記ステップが前記画像を
   デジタル化するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
9. 【請求項９】 カメラで前記眼底の画像を捕える前記ステップが、前記デジ
   タル化された画像をコンピュータに送信し、前記コンピュータにインターフェー
   スされた記憶媒体に前記画像を格納するステップをさらに含むことを特徴とする
   請求項８記載の方法。
10. 【請求項１０】 解剖学的特徴の位置を捜し出す前記ステップが前記眼底内
    のある特定の構造を識別するステップを含み、識別記録を生成する前記ステップ
    が前記構造に関してある既定の配置形状に位置する前記画像の複数の区画の特徴
    を識別するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
11. 【請求項１１】 前記眼底内のある特定の構造を識別する前記ステップが血
    管束を識別するステップを含むことを特徴とする請求項１０記載の方法。
12. 【請求項１２】 前記眼底内のある特定の構造を識別する前記ステップが視
    神経円板を識別するステップを含むことを特徴とする請求項１０記載の方法。
13. 【請求項１３】 ある特定の構造を識別する前記ステップが前記構造に関し
    て前記画像を正規化するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１０記載
    の方法。
14. 【請求項１４】 前記構造に関して前記画像を正規化する前記ステップが、
    前記構造がある既定の方向になるように前記画像を回転させるステップを含むこ
    とを特徴とする請求項１３記載の方法。
15. 【請求項１５】 前記画像を回転させる前記ステップが、血管束の軸が実質
    的に水平方向になるように前記画像を回転させるステップを含むことを特徴とす
    る請求項１４記載の方法。
16. 【請求項１６】 ある特定の構造を識別する前記ステップが、前記画像がさ
    らなる解析に利用できるか否かを決定するステップをさらに含むことを特徴とす
    る請求項１０記載の方法。
17. 【請求項１７】 前記構造に関してある既定の配置形状に位置する前記画像
    の複数の区画の特徴を識別するステップが： 前記構造に関して既定の位置にある前記画像の複数の区画をサンプリングする
    ステップ； 前記複数の区画内の明−暗−明遷移を検出するステップ；及び 前記明−暗−明遷移の空間座標を含む識別記録を生成するステップ； を含むことを特徴とする請求項１０記載の方法。
18. 【請求項１８】 前記画像内の前記眼底の解剖学的特徴の位置を捜し出す前
    記ステップが： 前記画像の一組の複数のスライスをサンプリングするステップ； 前記複数のスライス内の明−暗−明遷移を検出するステップ； 前記遷移の空間座標を連鎖リストに格納するステップ； 前記画像を正規化し、前記眼底内のある特定の構造を検出するアルゴリズムに
    前記連鎖リストを転送するステップ；及び 前記画像がさらなる解析に利用できるか否かを決定するステップ； を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
19. 【請求項１９】 前記識別記録を生成する前記ステップが： 前記画像の複数のスライスをサンプリングするステップであって、前記複数の
    スライスは前記構造に関して既定の位置にあるステップ； 前記複数のスライス内の明−暗−明遷移を検出するステップ；及び 前記明−暗−明遷移の空間座標を含む識別記録を生成するステップ； を含むことを特徴とする請求項１８記載の方法。
20. 【請求項２０】 前記画像がさらなる解析に利用できるか否かを決定する前
    記ステップが前記構造内の連続する前記遷移の数を既定の最小閾値と比較するス
    テップを含み、前記連続する遷移を前記最小数より多く含む前記構造がさらなる
    解析に利用できることを特徴とする請求項１８記載の方法。
21. 【請求項２１】 画像を捕集する前記ステップがカメラで眼底の画像を補え
    るステップを含み、前記眼底が周囲光のみで照明されることを特徴とする請求項
    １記載の方法。
22. 【請求項２２】 動物を識別する方法において、前記方法が： 動物から第１の組の計量生物学的情報を収集するステップ； 前記計量生物学的情報及び前記動物の素性を含む初期識別記録を生成するステ
    ップ； 前記初期識別記録をデータベースに格納するステップであって、前記データベ
    ースは複数の識別記録を含むステップ； 前記動物から次の組の計量生物学的情報を収集するステップ； 前記次の組の計量生物学的情報を含む次の識別記録を生成するステップであっ
    て、前記次の組の計量生物学的情報は前記初期識別記録に含まれる計量生物学的
    情報と同じ種類の情報を含むステップ；及び 前記動物の前記素性を： 一致する識別記録を見いだすために、前記次の識別記録内の前記計量生物学
    的情報を前記データベースに格納された前記識別記録内の前記計量生物学的情報
    と比較する工程；及び 前記一致する記録から前記動物の前記素性を抽出する工程； により決定するステップ； を含むことを特徴とする方法。
23. 【請求項２３】 前記計量生物学的情報が前記動物の眼から収集された計量
    生物学的情報を含むことを特徴とする請求項２２記載の方法。
24. 【請求項２４】 前記動物の眼からの前記計量生物学的情報が前記動物の眼
    底の画像を含むことを特徴とする請求項２３記載の方法。
25. 【請求項２５】 前記動物の眼からの前記計量生物学的情報が網膜スキャン
    を含むことを特徴とする請求項２３記載の方法。
26. 【請求項２６】 第１の組の計量生物学的情報を収集する前記ステップ及び
    次の組の計量生物学的情報を収集する前記ステップがＧＰＳ受信機により時刻と
    地点を決定するステップをさらに含み、初期識別記録を生成する前記ステップ及
    び次の識別記録を生成する前記ステップが前記ＧＰＳ受信機により記録される前
    記時刻及び地点で前記識別記録を補足するステップをさらに含むことを特徴とす
    る請求項２２記載の方法。
27. 【請求項２７】 初期識別記録を生成する前記ステップが補助的なデータで
    前記記録を補足するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２２記載の方
    法。
28. 【請求項２８】 前記補助的なデータが、音声データ、視覚データ、前記動
    物の説明、前記動物の誕生または死亡の日付、遺伝的繁殖データ、前記動物の獣
    医学的記録、飼料配合、育成地、国境通過、積送データ、所有権移転、あるいは
    購入者要求情報を含むことを特徴とする請求項２７記載の方法。
29. 【請求項２９】 動物識別法の信頼性を高める方法において、前記方法が： 計量生物学的測定値が収集されるときの前記動物の時刻及び地点を決定するた
    めにＧＰＳ受信機を用いるステップ；及び 前記ＧＰＳ時刻及び日付情報及び前記計量生物学的測定値を識別記録に格納す
    るステップ； を含み、前記識別記録への前記ＧＰＳ時刻及び日付情報の付加が前記識別記録を
    さらに高信頼性にし、変造をさらに困難にすることを特徴とする方法。
30. 【請求項３０】 前記計量生物学的測定値が前記動物の眼に関する測定値を
    含むことを特徴とする請求項２９記載の方法。
31. 【請求項３１】 前記計量生物学的測定値が網膜スキャンを含むことを特徴
    とする請求項２９記載の方法。
32. 【請求項３２】 前記計量生物学的測定値が前記動物の眼底の画像を含むこ
    とを特徴とする請求項２９記載の方法。
33. 【請求項３３】 前記計量生物学的測定値が前記動物の虹彩に関する測定値
    を含むことを特徴とする請求項２９記載の方法。
34. 【請求項３４】 前記計量生物学的測定値がＤＮＡ鑑定値を含むことを特徴
    とする請求項２９記載の方法。
35. 【請求項３５】 前記計量生物学的測定値が前記動物の画像を含むことを特
    徴とする請求項２９記載の方法。
36. 【請求項３６】 前記識別記録が前記動物に埋め込まれたマイクロチップか
    らの情報を含むことを特徴とする請求項２９記載の方法。
37. 【請求項３７】 個々の動物についての識別記録を作成するための装置にお
    いて、前記装置が： 前記動物の眼底の画像を捕えることができる画像捕集装置；及び 前記画像内の前記眼底の解剖学的特徴を識別できる画像解析装置； を含むことを特徴とする装置。
38. 【請求項３８】 前記画像捕集装置が前記動物の前記眼底に光を投射するた
    めの装置及びカメラを含むことを特徴とする請求項３７記載の装置。
39. 【請求項３９】 前記動物の前記眼底に光を投射するための前記装置が光源
    及び前記眼底に前記光を導くためのレンズ系を含むことを特徴とする請求項３８
    記載の装置。
40. 【請求項４０】 前記光源が赤外から可視光の範囲にある波長をもつ光を生
    じることを特徴とする請求項３９記載の装置。
41. 【請求項４１】 前記光源が環状照明灯を含むことを特徴とする請求項３９
    記載の装置。
42. 【請求項４２】 前記レンズ系が広角レンズを含むことを特徴とする請求項
    ３９記載の装置。
43. 【請求項４３】 光を投射するための前記装置及び前記カメラが単一のハウ
    ジングに収められていることを特徴とする請求項３８記載の装置。
44. 【請求項４４】 前記画像捕集装置が、前記動物の眼底が周囲光のみで照明
    されているときに前記眼底の画像を捕え得ることを特徴とする請求項３７記載の
    装置。
45. 【請求項４５】 前記画像解析装置がマイクロプロセッサ及び記憶媒体を含
    むことを特徴とする請求項３７記載の装置。
46. 【請求項４６】 前記マイクロプロセッサ、前記記憶媒体及び前記画像捕集
    装置が単一のハウジングに収められていることを特徴とする請求項４５記載の装
    置。
47. 【請求項４７】 前記マイクロプロセッサ及び前記記憶媒体が前記画像捕集
    装置にインターフェースされたコンピュータのコンポーネントであることを特徴
    とする請求項４５記載の装置。
48. 【請求項４８】 前記画像捕集装置が前記動物の居る地点を決定できる装置
    を含むことを特徴とする請求項３７記載の装置。
49. 【請求項４９】 前記動物の居る地点を決定できる前記装置がＧＰＳ受信機
    を含むことを特徴とする請求項４５記載の装置。
50. 【請求項５０】 動物を識別するためのシステムにおいて、前記システムが
    ： 前記動物から計量生物学的情報を収集するための装置； 識別記録を格納するための装置であって前記識別記録は前記動物から収集され
    た前記計量生物学的情報及び前記動物の素性を含み、複数の格納された識別記録
    がデータベースを形成する装置；及び ある動物から収集された計量生物学的情報を、一致する識別記録を見いだすた
    めに、前記データベースに既に格納されている識別記録にある計量生物学的情報
    と比較し、前記一致する記録から前記動物の前記素性を抽出することができる解
    析装置； を含むことを特徴とするシステム。
51. 【請求項５１】 計量生物学的情報を収集するための前記装置が： 前記動物の眼底の画像を捕え得る画像捕集装置；及び 前記画像内の前記眼底の解剖学的特徴を識別できる画像解析装置； を含むことを特徴とする請求項５０記載のシステム。
52. 【請求項５２】 前記画像解析装置が第１のコンピュータを含み、ある動物
    から収集された識別記録を既に格納されている識別記録と比較できる前記解析装
    置が第２のコンピュータを含むことを特徴とする請求項５１記載のシステム。
53. 【請求項５３】 電話、インターネット、衛星通信またはファクシミリによ
    りデータが前記第１のコンピュータから前記第２のコンピュータに送信されるこ
    とを特徴とする請求項５２記載のシステム。
54. 【請求項５４】 単一のコンピュータが前記画像解析装置及びある動物から
    収集された識別記録を既に格納されている識別記録と比較できる前記解析装置を
    含むことを特徴とする請求項５１記載のシステム。
55. 【請求項５５】 前記単一のコンピュータ及び前記画像捕集装置が単一のハ
    ウジング内にあることを特徴とする請求項５４記載のシステム。
56. 【請求項５６】 赤外線ポート、ＰＣカード、磁気媒体またはケーブルによ
    り前記画像が前記画像捕集装置から前記画像解析装置に転送されることを特徴と
    する請求項５１記載のシステム。
57. 【請求項５７】 計量生物学的情報を収集するための前記装置が網膜スキャ
    ナを含むことを特徴とする請求項５０記載のシステム。
58. 【請求項５８】 計量生物学的情報を収集するための前記装置がＧＰＳ受信
    機をさらに含むことを特徴とする請求項５０記載のシステム。
59. 【請求項５９】 識別記録を格納するための前記装置が情報を電気的に記憶
    する装置を含むことを特徴とする請求項５０記載のシステム。
60. 【請求項６０】 情報を電気的に記憶する前記装置がコンパクトディスク、
    磁気ディスク、光ディスク、磁気テープまたはスマートカードを含むことを特徴
    とする請求項５９記載のシステム。
61. 【請求項６１】 計量生物学的情報を収集するための前記装置及び識別記録
    を格納するための前記装置が単一のハウジングに収められていることを特徴とす
    る請求項５０記載のシステム。
62. 【請求項６２】 識別情報を格納するための前記装置及び前記解析装置が単
    一のハウジングに収められていることを特徴とする請求項５０記載のシステム。
63. 【請求項６３】 識別情報を格納するための前記装置及び前記解析装置がコ
    ンピュータのコンポーネントであることを特徴とする請求項６２記載のシステム
    。
64. 【請求項６４】 識別情報を格納するための前記装置がコンピュータのコン
    ポーネントであり、計量生物学的情報を収集するための前記装置が前記計量生物
    学的情報を前記コンピュータに送信し、前記計量生物学的情報が前記コンピュー
    タにインターフェースされた記憶媒体に格納されることを特徴とする請求項５０
    記載のシステム。
65. 【請求項６５】 赤外線ポート、ＰＣカード、磁気媒体またはケーブルによ
    り前記計量生物学的情報が前記コンピュータに送信されることを特徴とする請求
    項６４記載のシステム。
66. 【請求項６６】 個々の動物について識別記録を作成するための装置におい
    て、前記装置が： 前記動物の眼底を照明するための手段； 前記照明された眼底の画像を捕えるための手段； 前記画像を格納する手段；及び 前記眼底の解剖学的特徴を識別するための手段； を含むことを特徴とする装置。
67. 【請求項６７】 動物を識別するためのシステムにおいて、前記システムが
    ： 前記動物の計量生物学的情報を収集するための手段； 識別記録を格納するための手段であって、前記識別記録は前記動物から収集さ
    れた前記計量生物学的記録及び前記動物の素性を含み、複数の格納された識別記
    録がデータベースを形成する手段；及び 一致する識別記録を見いだすために、ある動物から収集された識別記録を前記
    データベースに既に格納されている識別記録と比較し、前記一致する記録から前
    記動物の前記素性を抽出する手段； を含むことを特徴とするシステム。