JP2016043155A - 眼底解析装置 - Google Patents
眼底解析装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016043155A JP2016043155A JP2014171172A JP2014171172A JP2016043155A JP 2016043155 A JP2016043155 A JP 2016043155A JP 2014171172 A JP2014171172 A JP 2014171172A JP 2014171172 A JP2014171172 A JP 2014171172A JP 2016043155 A JP2016043155 A JP 2016043155A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- region
- diameter
- fundus
- unit
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 209
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims abstract description 186
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 106
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 59
- 210000002445 nipple Anatomy 0.000 claims description 76
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 62
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 48
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 claims description 48
- 230000004323 axial length Effects 0.000 claims description 25
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 claims description 15
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 10
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 10
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 4
- 230000002792 vascular Effects 0.000 claims description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 21
- 201000010099 disease Diseases 0.000 abstract description 20
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 abstract description 20
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 abstract description 7
- 210000004220 fundus oculi Anatomy 0.000 abstract 2
- 210000001508 eye Anatomy 0.000 description 93
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 34
- 238000000034 method Methods 0.000 description 27
- 210000000695 crystalline len Anatomy 0.000 description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 description 22
- 210000004087 cornea Anatomy 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 238000012014 optical coherence tomography Methods 0.000 description 11
- 210000005252 bulbus oculi Anatomy 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 210000003733 optic disk Anatomy 0.000 description 8
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 6
- 210000001525 retina Anatomy 0.000 description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000002207 retinal effect Effects 0.000 description 3
- 210000003161 choroid Anatomy 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 206010003210 Arteriosclerosis Diseases 0.000 description 1
- 206010025421 Macule Diseases 0.000 description 1
- 238000002583 angiography Methods 0.000 description 1
- 208000011775 arteriosclerosis disease Diseases 0.000 description 1
- 201000009310 astigmatism Diseases 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000004033 diameter control Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 1
- 210000001328 optic nerve Anatomy 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 210000001927 retinal artery Anatomy 0.000 description 1
- 210000001957 retinal vein Anatomy 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Eye Examination Apparatus (AREA)
Abstract
【課題】疾患の診断や生活習慣病の程度評価などに有用な評価パラメータを高精度に求めることが可能な眼底解析装置を提供する。
【解決手段】眼底解析装置は、画像取得部と、測定値取得部と、サイズ情報生成部と、解析部とを含む。画像取得部は、被検眼の眼底の正面画像を取得する。測定値取得部は、被検眼の光学特性の測定値を取得する。サイズ情報生成部は、測定値取得部により取得された測定値に基づいて、画像取得部により取得された正面画像のスケールを実寸法に変換するためのサイズ情報を生成する。解析部は、正面画像を解析することにより眼底の血管を特定し、サイズ情報生成部により生成されたサイズ情報に基づいて血管の径を求める。
【選択図】図４
【解決手段】眼底解析装置は、画像取得部と、測定値取得部と、サイズ情報生成部と、解析部とを含む。画像取得部は、被検眼の眼底の正面画像を取得する。測定値取得部は、被検眼の光学特性の測定値を取得する。サイズ情報生成部は、測定値取得部により取得された測定値に基づいて、画像取得部により取得された正面画像のスケールを実寸法に変換するためのサイズ情報を生成する。解析部は、正面画像を解析することにより眼底の血管を特定し、サイズ情報生成部により生成されたサイズ情報に基づいて血管の径を求める。
【選択図】図４
Description
本発明は、被検眼の眼底画像を解析する眼底解析装置に関する。
眼底画像は、眼底撮影装置などを用いて取得される画像である。このような眼底画像のうち眼底正面画像には、網膜や脈絡膜などの眼底部分に位置する血管（眼底血管）の状態が描出される。そのため、眼底正面画像は、眼科系や循環器系の疾患の診断や、生活習慣病の程度評価などに有用な情報を提供する。
たとえば、医師は、眼底正面画像に対し所定の解析処理を施すことにより算出された評価パラメータを参照して、疾患の診断や生活習慣病の程度評価などを行う。このような解析処理の一例として、眼底正面画像に描出された血管領域を特定し、特定された血管領域から動脈領域の径や静脈領域の径を求め、求められた動脈領域の径や静脈領域の径から動静脈径比を推定する処理がある（たとえば、特許文献１、特許文献２）。
近年、疾患の診断などの精度の向上を目的として、網膜や脈絡膜などの眼底部分に位置する血管領域の形態や分布について真値（実寸値）で観察することが注目されている。
しかしながら、従来における疾患の診断などを行うための解析処理では、眼球光学系における多くのパラメータとしてＧｕｌｌｓｔｒａｎｄ模型眼モデルに規定されたデータが用いられる。そのため、眼球光学系を代表するパラメータである屈折度、角膜曲率、眼軸長などは被検眼に特有のパラメータであるにもかかわらず、上記の解析処理では、これらが定数として扱われてしまい、求められた血管領域の形態や分布などの計測値の精度に大きな影響を及ぼしていた。従って、たとえ血管領域を高精度に抽出できたとしても、求められた計測値の確度は十分ではなかった。これは、血管の径に関する計測値だけでなく、その他の計測値についても同様である。
本発明が解決しようとする課題は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、疾患の診断や生活習慣病の程度評価などに有用な評価パラメータを高精度に求めることが可能な眼底解析装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、被検眼の眼底の正面画像を取得する画像取得部と、前記被検眼の光学特性の測定値を取得する測定値取得部と、前記測定値取得部により取得された前記測定値に基づいて、前記画像取得部により取得された前記正面画像のスケールを実寸法に変換するためのサイズ情報を生成するサイズ情報生成部と、前記正面画像を解析することにより前記眼底の血管を特定し、前記サイズ情報生成部により生成された前記サイズ情報に基づいて前記血管の径を求める解析部と、を含む眼底解析装置である。
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の眼底解析装置であって、前記解析部は、前記正面画像を解析することにより乳頭領域を特定する乳頭領域特定部と、前記乳頭領域特定部により特定された前記乳頭領域に基づいて解析対象領域を特定する解析対象領域特定部と、前記解析対象領域特定部により特定された前記解析対象領域における血管領域を特定する血管領域特定部と、前記血管領域特定部により特定された前記血管領域の径を求める血管径算出部と、を含む。
また、請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の眼底解析装置であって、前記解析部は、前記血管径算出部により求められた前記血管領域の径を動脈領域の径と静脈領域の径とに分類する血管領域分類部を含む。
また、請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の眼底解析装置であって、前記解析部は、前記動脈領域の径と前記静脈領域の径とに基づく比を求める比算出部を含む。
また、請求項５に記載の発明は、請求項３または請求項４に記載の眼底解析装置であって、前記動脈領域の径を表す画像と前記静脈領域の径を表す画像とを含む血管径比較画像を表示手段に表示させる第１表示制御部を含む。
また、請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の眼底解析装置であって、前記血管径比較画像は、前記動脈領域の径を表す第１円形画像と、前記第１円形画像と共通の中心を有し、且つ、前記静脈領域の径を表す第２円形画像とを含む。
また、請求項７に記載の発明は、請求項３〜請求項６のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記動脈領域の軸方向における径の変化を表す第１径分布表示画像と前記静脈領域の軸方向における径の変化を表す第２径分布表示画像とを表示手段に表示させる第２表示制御部を含む。
また、請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の眼底解析装置であって、前記第１径分布表示画像及び前記第２径分布表示画像のそれぞれは、その軸を表す直線上の複数の位置における径に相当する長さをそれぞれ有する複数の直交線分の一端側を接続する線及び他端側を接続する線を含む。
また、請求項９に記載の発明は、請求項２〜請求項８のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記解析対象領域特定部は、前記乳頭領域の周囲の円環状の領域を前記解析対象領域として特定する。
また、請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の眼底解析装置であって、前記解析対象領域特定部は、前記乳頭領域の重心位置を特定し、特定された前記重心位置を中心とし、且つ、既定の内径及び既定の外径を有する前記円環状の領域を特定する。
また、請求項１１に記載の発明は、請求項２〜請求項１０のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記解析対象領域特定部は、前記解析対象領域を複数の部分領域に分割し、前記解析部は、前記血管径算出部により求められた前記血管領域の径に基づいて、前記複数の部分領域のそれぞれにおける前記血管領域の径の統計値を求める統計値算出部を含む。
また、請求項１２に記載の発明は、請求項２〜請求項１１のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記乳頭領域を手動で補正するためのユーザインターフェイスを含み、前記解析対象領域特定部は、前記ユーザインターフェイスを用いて補正された前記乳頭領域に基づいて前記解析対象領域を特定する。
また、請求項１３に記載の発明は、請求項１〜請求項１２のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記測定値は、前記被検眼の角膜曲率、屈折度及び眼軸長のうち少なくとも１つを含み、前記サイズ情報生成部は、前記測定値に基づく倍率補正を行うことにより前記サイズ情報を生成する。
また、請求項１４に記載の発明は、請求項１〜請求項１３のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、眼光学特性の標準値をあらかじめ記憶する記憶部を含み、前記サイズ情報生成部は、前記測定値及び前記標準値に基づいて前記サイズ情報を生成する。
また、請求項１５に記載の発明は、請求項１〜請求項１４のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記画像取得部は、前記眼底を撮影することにより前記正面画像を取得する撮影部を含む。
また、請求項１６に記載の発明は、請求項１〜請求項１５のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記測定値取得部は、前記被検眼を光学的に測定することにより前記測定値を取得する測定部を含む。
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の眼底解析装置であって、前記解析部は、前記正面画像を解析することにより乳頭領域を特定する乳頭領域特定部と、前記乳頭領域特定部により特定された前記乳頭領域に基づいて解析対象領域を特定する解析対象領域特定部と、前記解析対象領域特定部により特定された前記解析対象領域における血管領域を特定する血管領域特定部と、前記血管領域特定部により特定された前記血管領域の径を求める血管径算出部と、を含む。
また、請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の眼底解析装置であって、前記解析部は、前記血管径算出部により求められた前記血管領域の径を動脈領域の径と静脈領域の径とに分類する血管領域分類部を含む。
また、請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の眼底解析装置であって、前記解析部は、前記動脈領域の径と前記静脈領域の径とに基づく比を求める比算出部を含む。
また、請求項５に記載の発明は、請求項３または請求項４に記載の眼底解析装置であって、前記動脈領域の径を表す画像と前記静脈領域の径を表す画像とを含む血管径比較画像を表示手段に表示させる第１表示制御部を含む。
また、請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の眼底解析装置であって、前記血管径比較画像は、前記動脈領域の径を表す第１円形画像と、前記第１円形画像と共通の中心を有し、且つ、前記静脈領域の径を表す第２円形画像とを含む。
また、請求項７に記載の発明は、請求項３〜請求項６のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記動脈領域の軸方向における径の変化を表す第１径分布表示画像と前記静脈領域の軸方向における径の変化を表す第２径分布表示画像とを表示手段に表示させる第２表示制御部を含む。
また、請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の眼底解析装置であって、前記第１径分布表示画像及び前記第２径分布表示画像のそれぞれは、その軸を表す直線上の複数の位置における径に相当する長さをそれぞれ有する複数の直交線分の一端側を接続する線及び他端側を接続する線を含む。
また、請求項９に記載の発明は、請求項２〜請求項８のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記解析対象領域特定部は、前記乳頭領域の周囲の円環状の領域を前記解析対象領域として特定する。
また、請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の眼底解析装置であって、前記解析対象領域特定部は、前記乳頭領域の重心位置を特定し、特定された前記重心位置を中心とし、且つ、既定の内径及び既定の外径を有する前記円環状の領域を特定する。
また、請求項１１に記載の発明は、請求項２〜請求項１０のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記解析対象領域特定部は、前記解析対象領域を複数の部分領域に分割し、前記解析部は、前記血管径算出部により求められた前記血管領域の径に基づいて、前記複数の部分領域のそれぞれにおける前記血管領域の径の統計値を求める統計値算出部を含む。
また、請求項１２に記載の発明は、請求項２〜請求項１１のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記乳頭領域を手動で補正するためのユーザインターフェイスを含み、前記解析対象領域特定部は、前記ユーザインターフェイスを用いて補正された前記乳頭領域に基づいて前記解析対象領域を特定する。
また、請求項１３に記載の発明は、請求項１〜請求項１２のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記測定値は、前記被検眼の角膜曲率、屈折度及び眼軸長のうち少なくとも１つを含み、前記サイズ情報生成部は、前記測定値に基づく倍率補正を行うことにより前記サイズ情報を生成する。
また、請求項１４に記載の発明は、請求項１〜請求項１３のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、眼光学特性の標準値をあらかじめ記憶する記憶部を含み、前記サイズ情報生成部は、前記測定値及び前記標準値に基づいて前記サイズ情報を生成する。
また、請求項１５に記載の発明は、請求項１〜請求項１４のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記画像取得部は、前記眼底を撮影することにより前記正面画像を取得する撮影部を含む。
また、請求項１６に記載の発明は、請求項１〜請求項１５のいずれか一項に記載の眼底解析装置であって、前記測定値取得部は、前記被検眼を光学的に測定することにより前記測定値を取得する測定部を含む。
この発明に係る眼底解析装置によれば、疾患の診断や生活習慣病の程度評価などに有用な評価パラメータを高精度に求めることが可能になる。
この発明に係る眼底解析装置の実施形態の一例について、図面を参照しながら詳細に説明する。この発明に係る眼底解析装置は、被検眼に特有の光学特性に基づいて、眼底正面画像に描出された血管領域に関するサイズを実寸値で高精度に求める。以下の実施形態において、眼底正面画像は、眼底表面を表す画像だけでなく眼底部分の任意の深さ方向におけるＣ断面像であってもよい。なお、この明細書に記載された文献の記載内容を、以下の実施形態の内容として適宜援用することが可能である。
［眼底解析システム］
図１に、この実施形態に係る眼底解析装置が適用された眼底解析システムの構成例のブロック図を示す。この実施形態に係る眼底解析システム１０は、眼底撮影装置２０と、眼科測定装置３０と、データベース４０と、眼底解析装置１００とを含んで構成されている。眼底撮影装置２０、眼科測定装置３０、眼底解析装置１００、及びデータベース４０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）ケーブルや専用線などの接続線５０を介して通信可能に接続されている。なお、これらの装置の通信態様は、有線通信に限定されるものではなく、電波などを用いた無線通信であってもよい。また、眼底解析装置１００は、遠隔地に設けられた眼底撮影装置２０、眼科測定装置３０、及びデータベース４０とネットワークを介して通信可能に設けられていてもよい。また、眼底解析装置１００は、ネットワークを介したクラウドコンピューティングによりその機能を実現するものであってもよい。
図１に、この実施形態に係る眼底解析装置が適用された眼底解析システムの構成例のブロック図を示す。この実施形態に係る眼底解析システム１０は、眼底撮影装置２０と、眼科測定装置３０と、データベース４０と、眼底解析装置１００とを含んで構成されている。眼底撮影装置２０、眼科測定装置３０、眼底解析装置１００、及びデータベース４０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）ケーブルや専用線などの接続線５０を介して通信可能に接続されている。なお、これらの装置の通信態様は、有線通信に限定されるものではなく、電波などを用いた無線通信であってもよい。また、眼底解析装置１００は、遠隔地に設けられた眼底撮影装置２０、眼科測定装置３０、及びデータベース４０とネットワークを介して通信可能に設けられていてもよい。また、眼底解析装置１００は、ネットワークを介したクラウドコンピューティングによりその機能を実現するものであってもよい。
眼底撮影装置２０は、眼科分野において使用される撮影装置である。眼底撮影装置２０は、被検眼の眼底正面画像を取得し、その画像データを装置外部に出力可能に構成されている。このような眼底撮影装置２０は、撮影部２１を含んで構成されている。撮影部２１は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサやＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサなどの撮像素子を有し、撮像素子を用いて被検眼の眼底を撮影することにより被検眼の眼底正面画像を取得する。
眼底撮影装置２０には、眼底カメラ、細隙灯顕微鏡装置（スリットランプ）、手術用顕微鏡、走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔａｌｍｏｓｃｏｐｅ：以下、ＳＬＯ）、光コヒーレンストモグラフィー（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下、ＯＣＴ）の手法を用いたＯＣＴ装置などがある。眼底カメラ、細隙灯顕微鏡装置、手術用顕微鏡、走査型レーザ検眼鏡、ＯＣＴ装置としては、任意の公知のものを使用することが可能である。眼底カメラとしては、たとえば特開２００６−２６０９７号公報などに記載されたものがある。細隙灯顕微鏡装置としては、たとえば特開２００５−２２４２９８号公報などに記載されたものがある。手術用顕微鏡としては、たとえば特開２００９−２９７０７３号公報などに記載されたものがある。ＳＬＯとしては、たとえば特開２０１２−１４３２８４号公報などに記載されたものがある。ＯＣＴ装置としては、たとえば特開２００８−２４６１５８号公報などに記載されたものがある。このようなＯＣＴ装置によれば、Ｃスキャン画像、プロジェクション画像、またはシャドウグラムなどを眼底正面画像として取得することが可能である。
眼底撮影装置２０は、この実施形態に係る「画像取得部」の一例である。なお、眼底解析システム１０は、１以上の眼底撮影装置２０を含んで構成されていてもよい。また、眼底撮影装置２０の少なくとも一部の機能が、眼底解析装置１００に含まれていてもよい。たとえば、眼底解析装置１００は、眼底撮影装置２０の機能を含んで構成されていてもよい。
眼科測定装置３０は、被検眼の光学特性を測定する装置である。眼科測定装置３０は、眼底正面画像に対する解析処理（後述）に用いられる模型眼データに対応する被検眼の光学特性の測定が可能である。眼科測定装置３０は、被検眼の光学特性の測定値を取得し、その測定データを装置外部に出力可能に構成されている。このような眼科測定装置３０は、測定部３１を含んで構成されている。測定部３１は、被検眼を光学的に測定することにより眼球の光学特性の測定値を取得する。
眼科測定装置３０には、屈折度測定装置、角膜形状測定装置、眼軸長測定装置などがある。屈折度測定装置、角膜形状測定装置、眼軸長測定装置としては、任意の公知のものを使用することが可能である。屈折度測定装置としては、レフラクトメータなどがある。屈折度測定装置としては、たとえば特開２００２−２５３５０６号公報などに記載されたものがある。このような屈折度測定装置によれば、屈折度を被検眼の光学特性の測定値として取得することが可能である。角膜形状測定装置としては、ケラトメータや角膜トポグラファなどがある。角膜形状測定装置としては、たとえば特開２０００−３０８６１７号公報などに記載されたものがある。このような角膜形状測定装置によれば、角膜曲率半径などを被検眼の光学特性の測定値として取得することが可能である。角膜形状測定装置として、前眼部ＯＣＴ装置であってもよい。眼軸長測定装置としては、超音波測定装置などがある。眼軸長測定装置としては、たとえば特開平０５−２７７０７５号公報などに記載されたものがある。このような眼軸長測定装置によれば、眼軸長などを被検眼の光学特性の測定値として取得することが可能である。眼軸長測定装置として、ＯＣＴ装置であってもよい。
眼科測定装置３０は、この実施形態に係る「測定値取得部」の一例である。なお、眼底解析システム１０は、１以上の眼科測定装置３０を含んで構成されていてもよい。また、眼科測定装置３０の少なくとも一部の機能が、眼底解析装置１００に含まれていてもよい。たとえば、眼底解析装置１００は、眼科測定装置３０の機能を含んで構成されていてもよい。
データベース４０は、眼科分野における画像を表す画像データや被検眼の光学特性の測定値などを管理するファイリングシステムであり、たとえば画像データや測定値を保存する大容量記憶装置と、この大容量記憶装置に保存された画像データや測定値を管理するデータベースソフトウェアとを含んで構成されている。データベース４０は、眼底撮影装置２０により取得された被検眼の眼底正面画像の画像データを接続線５０を介して受信し、受信された画像データを当該被検眼を有する患者に関連付けて保存する。データベース４０は、眼科測定装置３０により取得された被検眼の光学特性の測定値を接続線５０を介して受信し、受信された測定値を当該被検眼を有する患者に関連付けて保存する。
図２及び図３に、この実施形態に係るデータベース４０の構成の概要を示す。データベース４０は、模型眼データ４１と、被検眼データ４２とを記憶する。模型眼データ４１は、眼球光学系の光学特性のパラメータをモデル化したデータ（眼光学特性の標準値）である。模型眼の一例として、Ｇｕｌｌｓｔｒａｎｄ模型眼やＨｅｌｍｈｏｌｚ模型眼などがある。模型眼のパラメータの一例として、角膜の曲率、眼球全体や水晶体などの屈折度、眼軸長などがある。
被検眼データ４２は、患者を識別するための患者ＩＤに当該患者の被検眼について取得された画像データ及び測定値を関連付けた情報である。画像データは、眼底撮影装置２０により取得された眼底正面画像の画像データである。また、画像データは、眼底正面画像の基となり得る画像データであってもよい。この画像データとして、ＯＣＴ計測などにより取得されたボリュームデータなどがある。また、眼底撮影装置２０がたとえば眼底３Ｄアンギオグラフィーである場合、画像データは、眼底血管の３次元造影画像の画像データであってもよい。測定値は、眼科測定装置３０により取得された被検眼の光学特性の測定値である。
データベース４０は、この実施形態に係る「記憶部」の一例である。なお、眼底解析システム１０は、１以上のデータベース４０を含んで構成されていてもよい。また、データベース４０の少なくとも一部の機能が、眼底解析装置１００に含まれていてもよい。たとえば、眼底解析装置１００は、データベース４０の機能を含んで構成されていてもよい。
なお、データベース４０は、上記のファイリングシステムとともに、電子カルテ用途などの他の用途のファイリングシステムを含んでいてもよい。
眼底解析装置１００は、データベース４０に保存された被検眼の光学特性の測定値に基づいて、眼底正面画像に描出された血管の形態や分布を表す評価パラメータ（たとえば、血管の径）などを求める。これにより、眼底における血管の形態や分布を真値と同一または真値に近い実際のサイズで評価することが可能になり、疾患の診断や生活習慣病の程度評価の精度の向上に貢献できるようになる。
［眼底解析装置］
図４に、この実施形態に係る眼底解析装置１００の構成例のブロック図を示す。図４は、説明の便宜上、図１の眼底撮影装置２０、眼科測定装置３０、及びデータベース４０も図示している。
図４に、この実施形態に係る眼底解析装置１００の構成例のブロック図を示す。図４は、説明の便宜上、図１の眼底撮影装置２０、眼科測定装置３０、及びデータベース４０も図示している。
眼底解析装置１００は、制御部１１０と、ユーザインターフェイス（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＵＩ）１２０と、演算処理部１３０とを含んで構成されている。
（制御部）
制御部１１０は、眼底解析装置１００の全体制御を司る。制御部１１０は、主制御部１１１と、記憶部１１２とを含んで構成されている。
制御部１１０は、眼底解析装置１００の全体制御を司る。制御部１１０は、主制御部１１１と、記憶部１１２とを含んで構成されている。
（主制御部）
主制御部１１１は、眼底解析装置１００の各部を制御する。たとえば、主制御部１１１は、ユーザインターフェイス１２０に対して行われたユーザの操作を受け、当該操作の内容に対応した制御内容を特定する。主制御部１１１は、特定された制御内容に従って眼底解析装置１００の各部を制御する。主制御部１１１は、当該制御内容に従って、眼底撮影装置２０、眼科測定装置３０、またはデータベース４０を制御するようにしてもよい。
主制御部１１１は、眼底解析装置１００の各部を制御する。たとえば、主制御部１１１は、ユーザインターフェイス１２０に対して行われたユーザの操作を受け、当該操作の内容に対応した制御内容を特定する。主制御部１１１は、特定された制御内容に従って眼底解析装置１００の各部を制御する。主制御部１１１は、当該制御内容に従って、眼底撮影装置２０、眼科測定装置３０、またはデータベース４０を制御するようにしてもよい。
また、たとえば、主制御部１１１は、演算処理部１３０による処理結果をユーザインターフェイス１２０（表示部１２２）に出力させる。主制御部１１１は、眼底撮影装置２０により取得された眼底正面画像、眼科測定装置３０により取得された被検眼の光学特性の測定値、またはデータベース４０に保存された画像データに基づく画像や被検眼の光学特性の測定値をユーザインターフェイス１２０（表示部１２２）に出力させるようにしてもよい。
また、たとえば、主制御部１１１は、演算処理部１３０の各部を制御し、演算処理部１３０による処理結果を取得する。主制御部１１１は、眼底撮影装置２０により取得された眼底正面画像、眼科測定装置３０により取得された被検眼の光学特性の測定値、及びデータベース４０に保存された画像データや被検眼の光学特性の測定値の少なくとも１つを用いて演算処理部１３０の各部を制御する。主制御部１１１は、当該制御内容に従って演算処理部１３０の各部を制御することが可能である。
主制御部１１１は、記憶部１１２にあらかじめ記憶されたプログラムを読み出し、読み出されたプログラムに対応した処理を実行することにより、上記の制御を行うことが可能である。また、主制御部１１１は、記憶部１１２にデータを書き込む処理や、記憶部１１２からデータを読み出す処理を行う。主制御部１１１は、この実施形態に係る「第１表示制御部」の一例である。
（記憶部）
記憶部１１２は、各種のデータを記憶する。記憶部１１２に記憶されるデータとしては、たとえば、眼底撮影装置２０により取得された眼底正面画像の画像データなどデータベース４０から読み出されて展開されたデータ（画像データ、被検眼の光学特性の測定値など）、演算処理部１３０における解析処理途中や解析処理結果の画像データ、被検眼情報などがある。被検眼情報は、患者ＩＤや氏名などの患者に関する情報などの被検眼に関する情報を含む。また、記憶部１１２には、眼底解析装置１００を動作させるための各種プログラムやデータが記憶されている。
記憶部１１２は、各種のデータを記憶する。記憶部１１２に記憶されるデータとしては、たとえば、眼底撮影装置２０により取得された眼底正面画像の画像データなどデータベース４０から読み出されて展開されたデータ（画像データ、被検眼の光学特性の測定値など）、演算処理部１３０における解析処理途中や解析処理結果の画像データ、被検眼情報などがある。被検眼情報は、患者ＩＤや氏名などの患者に関する情報などの被検眼に関する情報を含む。また、記憶部１１２には、眼底解析装置１００を動作させるための各種プログラムやデータが記憶されている。
（ユーザインターフェイス）
ユーザインターフェイス１２０は、操作部１２１と、表示部１２２とを含んで構成されている。操作部１２１は、眼底解析装置１００の操作デバイスを含んで構成される。操作部１２１には、眼底解析装置１００の筐体や外部に設けられた各種のボタンやキーが含まれていてもよい。表示部１２２は、上記の眼底解析装置１００の表示デバイスを含んで構成される。なお、操作部１２１と表示部１２２とは、それぞれ個別のデバイスとして構成される必要はない。たとえばタッチパネルモニタのように、表示機能と操作機能とが一体化されたデバイスを用いることも可能である。その場合、操作部１２１は、このタッチパネルディスプレイとコンピュータプログラムとを含んで構成される。操作部１２１に対する操作内容は、電気信号として制御部１１０に入力される。また、表示部１２２に表示されたグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）と、操作部１２１とを用いて、操作や情報入力を行うようにしてもよい。
ユーザインターフェイス１２０は、操作部１２１と、表示部１２２とを含んで構成されている。操作部１２１は、眼底解析装置１００の操作デバイスを含んで構成される。操作部１２１には、眼底解析装置１００の筐体や外部に設けられた各種のボタンやキーが含まれていてもよい。表示部１２２は、上記の眼底解析装置１００の表示デバイスを含んで構成される。なお、操作部１２１と表示部１２２とは、それぞれ個別のデバイスとして構成される必要はない。たとえばタッチパネルモニタのように、表示機能と操作機能とが一体化されたデバイスを用いることも可能である。その場合、操作部１２１は、このタッチパネルディスプレイとコンピュータプログラムとを含んで構成される。操作部１２１に対する操作内容は、電気信号として制御部１１０に入力される。また、表示部１２２に表示されたグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）と、操作部１２１とを用いて、操作や情報入力を行うようにしてもよい。
（演算処理部）
演算処理部１３０は、サイズ情報生成部１３１と、解析部１４０とを含んで構成されている。サイズ情報生成部１３１は、眼科測定装置３０により取得された被検眼の光学特性の測定値に基づいて、眼底撮影装置２０により取得された眼底正面画像におけるサイズ情報を求める。サイズ情報は、取得された眼底正面画像のスケールを実寸法に変換するための基準値である。この基準値は、眼底正面画像における距離を実空間における距離に換算するための値（係数）を含む。眼底正面画像における距離は、たとえば、１画素のサイズ（縦方向の長さ、横方向の長さ）や、画素間隔（画素ピッチ）などがある。実空間における距離の単位は、たとえばマイクロメートルである。解析部１４０は、眼底正面画像を解析することにより眼底の血管（に相当する画像領域）を特定し、サイズ情報生成部１３１により生成されたサイズ情報に基づいて血管の径を求める。たとえば、解析部１４０は、サイズ情報生成部により求められたサイズ情報に基づいて、特定された眼底の血管の径を実寸値で求める。以下、血管を、血管に相当する画像における血管領域として表記する場合がある。
演算処理部１３０は、サイズ情報生成部１３１と、解析部１４０とを含んで構成されている。サイズ情報生成部１３１は、眼科測定装置３０により取得された被検眼の光学特性の測定値に基づいて、眼底撮影装置２０により取得された眼底正面画像におけるサイズ情報を求める。サイズ情報は、取得された眼底正面画像のスケールを実寸法に変換するための基準値である。この基準値は、眼底正面画像における距離を実空間における距離に換算するための値（係数）を含む。眼底正面画像における距離は、たとえば、１画素のサイズ（縦方向の長さ、横方向の長さ）や、画素間隔（画素ピッチ）などがある。実空間における距離の単位は、たとえばマイクロメートルである。解析部１４０は、眼底正面画像を解析することにより眼底の血管（に相当する画像領域）を特定し、サイズ情報生成部１３１により生成されたサイズ情報に基づいて血管の径を求める。たとえば、解析部１４０は、サイズ情報生成部により求められたサイズ情報に基づいて、特定された眼底の血管の径を実寸値で求める。以下、血管を、血管に相当する画像における血管領域として表記する場合がある。
（サイズ情報生成部）
サイズ情報生成部１３１は、当該被検眼の光学特性の測定値を用いてサイズ情報を生成する。サイズ情報生成部１３１は、模型眼データと、眼科測定装置３０により取得された測定値とを用いてサイズ情報を生成する。このサイズ情報の生成処理では、模型眼データに含まれるパラメータのうち、眼科測定装置３０により測定可能なパラメータについては眼科測定装置３０により取得された測定値が用いられる。すなわち、サイズ情報生成部１３１は、眼科測定装置３０により取得された測定値及びデータベース４０に記憶された模型眼データ（標準値）に基づいてサイズ情報を生成することが可能である。
サイズ情報生成部１３１は、当該被検眼の光学特性の測定値を用いてサイズ情報を生成する。サイズ情報生成部１３１は、模型眼データと、眼科測定装置３０により取得された測定値とを用いてサイズ情報を生成する。このサイズ情報の生成処理では、模型眼データに含まれるパラメータのうち、眼科測定装置３０により測定可能なパラメータについては眼科測定装置３０により取得された測定値が用いられる。すなわち、サイズ情報生成部１３１は、眼科測定装置３０により取得された測定値及びデータベース４０に記憶された模型眼データ（標準値）に基づいてサイズ情報を生成することが可能である。
この実施形態では、測定値は、被検眼の角膜曲率（曲率半径）、屈折度（屈折力）、及び眼軸長のうち少なくとも１つを含み、サイズ情報生成部１３１は、測定値に基づく倍率補正を行うことによりサイズ情報を生成することが可能である。なお、屈折度の測定値としては、たとえば、被検眼の球面度の測定値「Ｓ」と、乱視度の測定値「Ｃ」から得られる等価球面度「Ｓ＋Ｃ／２」を用いることができる。
たとえば、サイズ情報生成部１３１は、被検眼の眼球光学系による倍率を求め、求められた倍率から被検眼の眼底正面画像における１画素のサイズを示すサイズ情報を生成する。
その具体例として、まず、サイズ情報生成部１３１は、被検眼の光学特性の測定値に基づいて、被検眼の眼球光学系による倍率を演算する。この実施形態では、被検眼による倍率と、眼底撮影装置２０の撮影部２１の撮影光学系による倍率の双方を考慮した撮影倍率を求める。ここで、撮影部２１の撮影光学系は、被検眼側から順に対物レンズ、撮影絞り、変倍レンズ（合焦レンズ）及びリレーレンズが光軸に配置された一般的な構成を有しているものとする。
まず、サイズ情報生成部１３１は、屈折度が角膜頂点における測定値（角膜屈折度）である場合、必要に応じて、瞳孔における屈折度（瞳屈折度）に変換する。この演算は、たとえば、従来と同様に、眼鏡装用距離と、角膜頂点から入射瞳までの距離とに基づいて行うことができる。
次に、サイズ情報生成部１３１は、対物レンズによる眼底正面画像の結像位置を演算する。この演算は、たとえば、瞳屈折度と、対物レンズの焦点距離と、入射瞳から対物レンズの前側焦点までの距離とを基に、ニュートンの式を用いることにより行うことができる。
次に、サイズ情報生成部１３１は、変倍レンズ（合焦レンズ）による撮影倍率を演算する。この演算は、たとえば、対物レンズによる結像位置の演算結果、変倍レンズの焦点距離、主点間距離、物像距離の関係を表す２次式を、撮影倍率について解くことにより行うことができる。
次に、サイズ情報生成部１３１は、対物レンズからの射出角を演算する。この演算は、たとえば、撮影倍率の演算結果と、対物レンズの後側主点から撮影絞りまでの距離と、対物レンズの焦点距離とに基づいて行うことができる。このとき、像の検出面における像の高さが所定値となるように射出角を演算する。この所定値は、たとえば−０．１ｍｍとする（負号は、光軸から下方向に像が形成されることを示す）。
次に、サイズ情報生成部１３１は、撮影絞りの絞り面における像の高さが上記の所定値となるような、対物レンズへの入射角を演算する。この演算は、たとえば、対物レンズからの射出角の演算結果と、入射瞳と撮影絞りの角倍率とに基づいて行うことができる。
次に、サイズ情報生成部１３１は、被検眼の角膜の後面の曲率半径を演算する。この演算は、たとえば、眼科測定装置３０により測定された角膜曲率（角膜の前面の曲率）の測定値と、角膜の前面及び後面の曲率の比とに基づいて行うことができる。この曲率の比は、たとえば模型眼データの値を用いることができる。なお、たとえば角膜用のＯＣＴ装置などを用いて角膜の後面の曲率（曲率半径）を測定した場合には、角膜の後面の曲率半径として、この測定値を用いることが可能である。
次に、サイズ情報生成部１３１は、遠点と物体（角膜頂点）との距離を演算する。この演算は、たとえば、角膜頂点における屈折度と、眼鏡装用距離とに基づいて行うことができる。
次に、サイズ情報生成部１３１は、被検眼の水晶体の後面から網膜面（眼底）までの距離を演算する。この演算は、たとえば、角膜の曲率（曲率半径）の測定値と演算値に基づく近軸光線追跡により行うことができる。このとき、眼球の光学定数は、たとえば模型眼データの値を用いることができる。
次に、サイズ情報生成部１３１は、被検眼Ｅの眼軸長を演算する。この演算は、近軸光線追跡の演算結果と、角膜前面から水晶体後面までの距離とに基づいて行うことができる。この距離としては、たとえば模型眼データの値を用いることができる。
次に、サイズ情報生成部１３１は、眼軸長の演算結果と、眼軸長の測定結果との誤差を演算し、この誤差が所定の許容範囲に含まれるか判断する。この誤差としては、たとえば、測定値に対する演算結果の誤差、すなわち、測定値と演算結果との差を測定値で割った商の絶対値を求める。また、この誤差の許容範囲は、被検眼の眼球光学系の光学定数としてどの値を用いるか決定するための閾値として事前に設定される。
眼軸長の誤差が許容範囲に含まれる場合、被検眼の光学定数として、たとえば、角膜の曲率（曲率半径）の測定値及び演算結果、屈折度の測定値及び眼軸長の演算結果を採用する。また、網膜面（眼底）の曲率半径として、眼軸長の演算結果の半分の値を採用する。また、水晶体後面から網膜（眼底）までの距離として、角膜前面から水晶体後面までの距離の標準値（模型眼データの値）を眼軸長の演算結果から引いた値を採用する。
一方、眼軸長の誤差が許容範囲に含まれない場合、たとえば、頂点屈折度及び眼軸長の測定値を用いて近軸逆光線追跡を行うことにより、被検眼の水晶体の屈折度を演算する。そして、被検眼の光学定数として、たとえば、角膜の曲率（曲率半径）の測定値及び演算結果、屈折度の測定値及び眼軸長の測定値を採用する。また、網膜面（眼底）の曲率半径として、眼軸長の測定値の半分の値を採用する。また、水晶体後面から網膜（眼底）までの距離として、角膜前面から水晶体後面までの距離の標準値（模型眼データの値）を眼軸長の測定値から引いた値を採用する。
被検眼の光学定数が決定されたら、サイズ情報生成部１３１は、網膜面（眼底）における像の高さを演算する。この演算は、たとえば、決定された光学定数と、対物レンズへの入射角の演算結果とを用いた光線追跡により行うことができる。
最後に、サイズ情報生成部１３１は、網膜面における像の高さの演算結果、検出面における像の高さの演算結果、リレーレンズによるリレー倍率（撮影光学系等の影響）などに基づいて、倍率を演算する。この倍率は、被検眼の眼球光学系による倍率と、撮影光学系による倍率とを考慮したものである。
サイズ情報生成部１３１は、求められた倍率から眼底正面画像における１画素の縦横それぞれの長さ（単位：マイクロメートル／画素）をサイズ情報として求める。たとえば、サイズ情報生成部１３１は、複数の倍率のそれぞれに１画素の縦横それぞれの長さをあらかじめ関連付けたテーブル情報を含み、当該テーブル情報を参照することにより、求められた倍率から眼底正面画像における１画素の縦横それぞれの長さを求めることができる。なお、複数の離散的な倍率値に関するテーブル情報の代わりに、倍率値の連続的な変化と１画素のサイズの変化とを対応付けたグラフ情報を用いることも可能である。
（解析部）
解析部１４０は、取得された眼底正面画像を解析することにより眼底の血管を特定し、サイズ情報生成部１３１により生成されたサイズ情報に基づいて当該血管の径を求める。解析部１４０は、取得された眼底正面画像における所望の血管領域の特定が容易になるように、解析処理前または解析処理中に、適宜、解析対象の眼底正面画像に対し所定の画像処理を施すことが可能である。
解析部１４０は、取得された眼底正面画像を解析することにより眼底の血管を特定し、サイズ情報生成部１３１により生成されたサイズ情報に基づいて当該血管の径を求める。解析部１４０は、取得された眼底正面画像における所望の血管領域の特定が容易になるように、解析処理前または解析処理中に、適宜、解析対象の眼底正面画像に対し所定の画像処理を施すことが可能である。
解析部１４０は、乳頭領域特定部１４１と、解析対象領域特定部１４２と、血管領域特定部１４３と、血管径算出部１４４と、血管領域分類部１４５と、統計値算出部１４６と、比算出部１４７とを含んで構成されている。
（乳頭領域特定部）
乳頭領域特定部１４１は、眼底正面画像を解析することにより当該眼底正面画像に描出された視神経乳頭に相当する視神経乳頭領域（以下、単に「乳頭領域」）を特定する。たとえば、乳頭領域特定部１４１は、眼底正面画像に対して公知の輝度に関する閾値処理及び公知のエッジ強調処理を施すことにより乳頭領域とその輪郭部分を特定することが可能である。
乳頭領域特定部１４１は、眼底正面画像を解析することにより当該眼底正面画像に描出された視神経乳頭に相当する視神経乳頭領域（以下、単に「乳頭領域」）を特定する。たとえば、乳頭領域特定部１４１は、眼底正面画像に対して公知の輝度に関する閾値処理及び公知のエッジ強調処理を施すことにより乳頭領域とその輪郭部分を特定することが可能である。
また、たとえば、乳頭領域特定部１４１は、眼底正面画像に対する輝度に関する閾値処理や、画像領域の形状解析（パターンマッチングなど）を用いて乳頭領域を特定することが可能である。具体的には、乳頭領域特定部１４１は、その周囲と比較して輝度が高く（または低く）、且つ、略円形または略楕円形の画像領域を探索することにより、乳頭領域を特定する。
また、たとえば、乳頭領域特定部１４１は、眼底正面画像に対して平滑化処理を施し、それにより取得された平滑化画像と元の眼底正面画像との差分から、視神経乳頭の輪郭など、元の眼底正面画像において比較的明瞭に描出されている部分（元の眼底正面画像の高周波成分）を抽出することにより乳頭領域を特定することが可能である。平滑化処理としては、移動平均フィルタ処理、ガウシアンフィルタ処理、各種空間フィルタ処理、ダウンサンプリングなど、任意の技術を適用することが可能である。
（解析対象領域特定部）
解析対象領域特定部１４２は、乳頭領域特定部１４１により特定された乳頭領域に基づいて解析対象領域を特定する。解析対象領域は、視神経乳頭につながる血管の径などの評価パラメータの算出対象となる領域である。解析対象領域特定部１４２は、乳頭領域特定部１４１により特定された乳頭領域の周囲の円環状の領域を解析対象領域として特定する。このように視神経乳頭からある程度離れた領域を解析対象領域として特定することにより、視神経乳頭につながる血管に相当する血管領域の特定が容易になり、且つ、これら血管を漏れなく解析対象とすることが可能になる。
解析対象領域特定部１４２は、乳頭領域特定部１４１により特定された乳頭領域に基づいて解析対象領域を特定する。解析対象領域は、視神経乳頭につながる血管の径などの評価パラメータの算出対象となる領域である。解析対象領域特定部１４２は、乳頭領域特定部１４１により特定された乳頭領域の周囲の円環状の領域を解析対象領域として特定する。このように視神経乳頭からある程度離れた領域を解析対象領域として特定することにより、視神経乳頭につながる血管に相当する血管領域の特定が容易になり、且つ、これら血管を漏れなく解析対象とすることが可能になる。
たとえば、解析対象領域特定部１４２は、乳頭領域特定部１４１により特定された乳頭領域の重心位置を特定する。解析対象領域特定部１４２は、特定された重心位置を中心とし、且つ、既定の内径及び既定の外径を有する円環状の領域を解析対象領域として特定する。この実施形態では、乳頭領域の重心位置を中心に、あらかじめ決められた固定の内径及びあらかじめ決められた固定の外径を有する円環状の領域が解析対象となる。内径及び外径は、複数の被検眼を測定することにより決定されたデータである。乳頭領域の径に基づいて解析対象領域を特定する場合、解析対象領域が被検眼に固有の乳頭領域に依存してしまい、評価パラメータの比較などができないことがあった。これに対し、この実施形態によれば、被検眼に固有の乳頭領域の径に依存することなく解析対象領域を特定することができるので、評価パラメータの比較などが可能となる。
なお、解析対象領域特定部１４２は、乳頭領域の重心位置を特定しているが、これに限定されるものではない。乳頭領域の外縁が円形の場合や乳頭領域の外縁を円近似した場合、その円の中心位置を特定してもよい。乳頭領域の外縁が楕円形の場合や乳頭領域の外縁を楕円近似した場合、その楕円の中心位置（長軸と短軸との交差位置）を特定してもよい。また、乳頭領域の外縁が円形でも楕円形でもない場合、乳頭領域の中心付近の領域の任意の位置を特定してもよい。また、乳頭領域内の任意の位置をユーザにより設定可能としてもよい。
（血管領域特定部）
血管領域特定部１４３は、解析対象領域特定部１４２により特定された解析対象領域における血管領域を特定する。たとえば、血管領域特定部１４３は、眼底正面画像に対する輝度に関する閾値処理や、画像領域の形状解析（パターンマッチングなど）を用いて血管領域を特定する。具体的には、血管領域特定部１４３は、その周囲と比較して輝度が高く（または低く）、且つ、線状の画像領域を探索することにより、血管領域を特定する。
血管領域特定部１４３は、解析対象領域特定部１４２により特定された解析対象領域における血管領域を特定する。たとえば、血管領域特定部１４３は、眼底正面画像に対する輝度に関する閾値処理や、画像領域の形状解析（パターンマッチングなど）を用いて血管領域を特定する。具体的には、血管領域特定部１４３は、その周囲と比較して輝度が高く（または低く）、且つ、線状の画像領域を探索することにより、血管領域を特定する。
解析対象領域が乳頭領域内の任意の位置（たとえば、重心位置）を中心とし、且つ、既定の内径及び既定の外径を有する円環状の領域の場合、血管領域特定部１４３は、上記のように特定された血管に相当する領域のうち、円環の内側の境界（既定の内径を有する内側の円）に交差し、且つ、円環の外側の境界（既定の外径を有する外側の円）に交差する領域を血管領域として特定する。また、特定された血管領域に対してラベリング処理を施すことができる。特定された血管領域には、１以上の血管に相当する画像領域が含まれている。ラベリング処理は、各血管に相当する画像領域を特定し、それぞれに識別子（ラベル）を付すものである。各血管に相当する画像領域を特定する処理は、特定された血管領域を１以上の連結領域に分類する処理を含む。この分類処理は、たとえば、リージョングローイング、エッジ検出、閾値処理などを含んでいてよい。以上により、円環状の領域内に存在する各血管に相当する血管領域が識別可能に特定される。なお、円環状の領域内に血管の分岐が存在する場合、分岐に係る２以上の血管をまとめて単一の血管として扱ってもよいし、分岐に係る各血管を個別に扱ってもよい。
（血管径算出部）
血管径算出部１４４は、血管領域特定部１４３により特定された血管領域の径を求める。この実施形態では、血管領域の径は、血管の内径に相当する領域の径である。たとえば、血管径算出部１４４は、血管領域特定部１４３により特定された血管領域の中心線を求め、求められた中心線と当該中心線に直交する線分が血管領域の境界に交差する位置との距離（画素単位）を当該血管領域の幅として算出する。血管径算出部１４４は、算出された血管領域の幅に、サイズ情報生成部１３１により生成されたサイズ情報を乗算することにより、当該血管領域のサイズを実寸値で求めることができる。
血管径算出部１４４は、血管領域特定部１４３により特定された血管領域の径を求める。この実施形態では、血管領域の径は、血管の内径に相当する領域の径である。たとえば、血管径算出部１４４は、血管領域特定部１４３により特定された血管領域の中心線を求め、求められた中心線と当該中心線に直交する線分が血管領域の境界に交差する位置との距離（画素単位）を当該血管領域の幅として算出する。血管径算出部１４４は、算出された血管領域の幅に、サイズ情報生成部１３１により生成されたサイズ情報を乗算することにより、当該血管領域のサイズを実寸値で求めることができる。
（血管領域分類部）
血管領域分類部１４５は、血管径算出部１４４により求められた血管領域の径を動脈領域の径と静脈領域の径とに分類する。たとえば、血管領域の分類には、血管領域の幅や血管領域の色合い情報が用いられる。血管領域の幅は、血管径算出部１４４により求められる。血管領域の色合い情報は、事前に取得された動脈領域及び静脈領域それぞれの色合いを含む情報である。この場合、血管領域分類部１４５は、血管領域の幅や血管領域の色合い情報に基づいて、血管領域の径を動脈領域の径と静脈領域の径とに分類することが可能である。
血管領域分類部１４５は、血管径算出部１４４により求められた血管領域の径を動脈領域の径と静脈領域の径とに分類する。たとえば、血管領域の分類には、血管領域の幅や血管領域の色合い情報が用いられる。血管領域の幅は、血管径算出部１４４により求められる。血管領域の色合い情報は、事前に取得された動脈領域及び静脈領域それぞれの色合いを含む情報である。この場合、血管領域分類部１４５は、血管領域の幅や血管領域の色合い情報に基づいて、血管領域の径を動脈領域の径と静脈領域の径とに分類することが可能である。
また、血管領域の分類が血管領域の色合い情報だけで可能な場合、血管領域分類部１４５は、血管領域の色合い情報に基づいて、血管領域の径を動脈領域の径と静脈領域の径とに分類することが可能である。また、たとえば、血管領域分類部１４５は、血管領域特定部１４３により特定された血管領域を静脈領域と動脈領域とに分類し、血管径算出部１４４は、動脈領域の径及び静脈領域の径のそれぞれを算出してもよい。
（統計値算出部）
統計値算出部１４６は、血管径算出部１４４により求められた血管領域の径に基づいて、血管領域の径の統計値を求める。血管領域の径の統計値として、網膜中心動脈径の推定値（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｒｅｔｉｎａｌ Ａｒｔｅｒｙ Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ：以下、ＣＲＡＥ）、網膜中心静脈径の推定値（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｒｅｔｉｎａｌ Ｖｅｉｎ Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ：以下、ＣＲＶＥ）などがある。
統計値算出部１４６は、血管径算出部１４４により求められた血管領域の径に基づいて、血管領域の径の統計値を求める。血管領域の径の統計値として、網膜中心動脈径の推定値（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｒｅｔｉｎａｌ Ａｒｔｅｒｙ Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ：以下、ＣＲＡＥ）、網膜中心静脈径の推定値（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｒｅｔｉｎａｌ Ｖｅｉｎ Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ：以下、ＣＲＶＥ）などがある。
たとえば、統計値算出部１４６は、所定数以上の動脈領域に対し、式（１）に示すように２つの動脈領域を１つの領域に統合するための統合式を繰り返し適用することにより、ＣＲＡＥを代表値として算出する。式（１）において、２つの動脈領域の径をＷ１、Ｗ２とし、統合された領域の径をＷ３と表記する。
たとえば、統計値算出部１４６は、所定数以上の静脈領域に対し、式（２）に示すように２つの静脈領域を１つの領域に統合するための統合式を繰り返し適用することにより、ＣＲＶＥを代表値として算出する。式（２）において、２つの動脈領域の径をＷ１、Ｗ２とし、統合された領域の径をＷ３と表記する。
また、統計値算出部１４６は、所定数以上の動脈領域に対し、互いに隣接する２つの動脈領域に対して式（１）に示す統合式を繰り返し適用することにより、ＣＲＡＥを代表値として算出することが可能である。同様に、統計値算出部１４６は、所定数以上の静脈領域に対し、互いに隣接する２つの静脈領域に対して式（２）に示す統合式を繰り返し適用することにより、ＣＲＶＥを代表値として算出することが可能である。
（比算出部）
比算出部１４７は、統計値算出部１４６により求められた動脈領域の径と静脈領域の径とに基づく比を求める。比算出部１４７により求められる比には、動静脈比（Ａｒｔｅｒｉｏ Ｖｅｎｏｕｓ Ｒａｔｉｏ：以下、ＡＶＲ）などがある。ＡＶＲの算出方法については、公知であるため説明を省略する。
比算出部１４７は、統計値算出部１４６により求められた動脈領域の径と静脈領域の径とに基づく比を求める。比算出部１４７により求められる比には、動静脈比（Ａｒｔｅｒｉｏ Ｖｅｎｏｕｓ Ｒａｔｉｏ：以下、ＡＶＲ）などがある。ＡＶＲの算出方法については、公知であるため説明を省略する。
［ハードウェア構成例］
図５に、この実施形態に係る眼底解析装置１００のハードウェア構成例を示す。この実施形態に係る眼底解析装置１００は、たとえば汎用のコンピュータを含んで構成されている。眼底解析装置１００は、プロセッサ２００、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０１、不揮発性記憶装置２０２、ディスプレイ２０３、キーボード２０４、マウス２０５、及び通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０６を含んで構成されている。
図５に、この実施形態に係る眼底解析装置１００のハードウェア構成例を示す。この実施形態に係る眼底解析装置１００は、たとえば汎用のコンピュータを含んで構成されている。眼底解析装置１００は、プロセッサ２００、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０１、不揮発性記憶装置２０２、ディスプレイ２０３、キーボード２０４、マウス２０５、及び通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０６を含んで構成されている。
プロセッサ２００は、各種の演算処理や制御処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの任意のマイクロプロセッサにより構成される。
ＲＡＭ２０１は、揮発性記憶装置であり、プロセッサ２００によって実行中のプログラムやデータが展開される。
不揮発性記憶装置２０２は、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶装置（外部記憶装置）を含で構成される。不揮発性記憶装置２０２には、プログラムがあらかじめ格納されている。プロセッサ２００は、このプログラムをＲＡＭ２０１上に展開することにより、この実施形態に係る処理を実行する。また、不揮発性記憶装置２０２（特にハードディスクドライブ）には、データベース４０から受け付けた眼底正面画像の画像データや被検眼の光学特性の測定値が記憶されてもよい。
ディスプレイ２０３は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）やＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ等の任意の表示デバイスによって構成される。ディスプレイ２０３は、表示部１２２としての機能を実現するデバイスである。
キーボード２０４やマウス２０５は、ディスプレイ２０３に表示された画像や画面等の情報に基づいて各種の情報を入力するための入力デバイスとして用いられるとともに、所望の操作の実行を指示するための操作デバイスとして用いられる。キーボード２０４やマウス２０５は、操作部１２１としての機能を実現するデバイスである。
通信インターフェイス２０６は、ＬＡＮなどの接続線５０（通信回線）を介して眼底撮影装置２０、眼科測定装置３０、及びデータベース４０などの他の装置とデータ通信を行うものである。通信インターフェイス２０６は、たとえばＬＡＮカードなどのネットワークアダプタを含んで構成される。また、インターネットなどのＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）に接続可能とする場合には、そのためのモデム等の通信機器を通信インターフェイス２０６に設ける。
［動作例］
この実施形態に係る眼底解析システム１０の動作例について説明する。以下では、眼底撮影装置２０により眼底正面画像を取得し、眼科測定装置３０により被検眼の光学特性の測定値を取得した後、当該眼底正面画像を解析することにより得られた評価パラメータを表示部１２２に表示するまでの一連の動作例を表す。また、評価パラメータとして、ＣＲＡＥ、ＣＲＶＥ、ＡＶＲを算出する場合について説明する。
この実施形態に係る眼底解析システム１０の動作例について説明する。以下では、眼底撮影装置２０により眼底正面画像を取得し、眼科測定装置３０により被検眼の光学特性の測定値を取得した後、当該眼底正面画像を解析することにより得られた評価パラメータを表示部１２２に表示するまでの一連の動作例を表す。また、評価パラメータとして、ＣＲＡＥ、ＣＲＶＥ、ＡＶＲを算出する場合について説明する。
図６に、眼底解析システム１０の動作の一例のフロー図を示す。眼底解析装置１００が眼底撮影装置２０、眼科測定装置３０、及びデータベース４０の機能を含んで構成される場合、図６に示すフローは、眼底解析装置１００の動作例を表す。
図７〜図１９に、眼底解析装置１００の動作説明図を示す。図７〜図１９は、図６に示す眼底解析システム１０の動作例のうち眼底解析装置１００の動作を説明するための図を表す。
図７〜図１９に、眼底解析装置１００の動作説明図を示す。図７〜図１９は、図６に示す眼底解析システム１０の動作例のうち眼底解析装置１００の動作を説明するための図を表す。
（Ｓ１）
まず、眼底撮影装置２０は、ユーザからの指示を受け、撮影部２１により被検眼の眼底正面画像を取得する。眼底撮影装置２０は、撮影された眼底正面画像の画像データをデータベース４０に送信する。
まず、眼底撮影装置２０は、ユーザからの指示を受け、撮影部２１により被検眼の眼底正面画像を取得する。眼底撮影装置２０は、撮影された眼底正面画像の画像データをデータベース４０に送信する。
（Ｓ２）
次に、データベース４０は、接続線５０を介して、眼底撮影装置２０から眼底正面画像の画像データを受信すると、ユーザにより事前に指定された患者に対応した患者ＩＤに関連付けて、受信された眼底正面画像の画像データを保存する。
次に、データベース４０は、接続線５０を介して、眼底撮影装置２０から眼底正面画像の画像データを受信すると、ユーザにより事前に指定された患者に対応した患者ＩＤに関連付けて、受信された眼底正面画像の画像データを保存する。
（Ｓ３）
次に、眼科測定装置３０は、ユーザからの指示を受け、測定部３１により被検眼の光学特性を測定する。この実施形態では、眼科測定装置３０は、被検眼の角膜曲率、屈折度、及び眼軸長の測定値を取得する。眼科測定装置３０は、取得された被検眼の光学特性の測定値をデータベース４０に送信する。
次に、眼科測定装置３０は、ユーザからの指示を受け、測定部３１により被検眼の光学特性を測定する。この実施形態では、眼科測定装置３０は、被検眼の角膜曲率、屈折度、及び眼軸長の測定値を取得する。眼科測定装置３０は、取得された被検眼の光学特性の測定値をデータベース４０に送信する。
（Ｓ４）
次に、データベース４０は、接続線５０を介して、眼科測定装置３０から被検眼の光学特性の測定値を受信すると、患者ＩＤに関連付けて、受信された測定値を保存する。
次に、データベース４０は、接続線５０を介して、眼科測定装置３０から被検眼の光学特性の測定値を受信すると、患者ＩＤに関連付けて、受信された測定値を保存する。
（Ｓ５）
次に、眼底解析装置１００（主制御部１１１）は、ユーザが所定の操作を行ったことに対応し、たとえば図７に示す患者選択画面１０００を表示部１２２に表示させる。この患者選択画面１０００には、患者ＩＤ入力／表示部１００１と、患者氏名入力／表示部１００２と、ふりがな入力／表示部１００３と、患者リスト表示部１００４と、ＯＫボタン１００５とが設けられている。
次に、眼底解析装置１００（主制御部１１１）は、ユーザが所定の操作を行ったことに対応し、たとえば図７に示す患者選択画面１０００を表示部１２２に表示させる。この患者選択画面１０００には、患者ＩＤ入力／表示部１００１と、患者氏名入力／表示部１００２と、ふりがな入力／表示部１００３と、患者リスト表示部１００４と、ＯＫボタン１００５とが設けられている。
患者リスト表示部１００４には、眼底画像等の眼科画像が撮影された患者のリストが表示される。このリストには、患者ＩＤ、患者氏名、性別、生年月日、登録年月日（撮影した眼底正面画像をデータベースに登録した年月日）、最終来院日などの情報が、各患者毎に表示される。
（Ｓ６）
ユーザは、操作部１２１に対して所定の操作を行うことにより、患者リスト表示部１００４に表示された患者リストの中から所望の患者を選択する。ユーザが、操作部１２１（マウス２０５など）を用いてＯＫボタン１００５をクリックして、Ｓ６で指定した患者の選択を確定させると、主制御部１１１は、選択された患者の患者ＩＤを特定する。主制御部１１１は、データベース４０にアクセスして、特定された患者ＩＤに関連付けられた画像データ及び被検眼データを読み出し、記憶部１１２に展開する。
ユーザは、操作部１２１に対して所定の操作を行うことにより、患者リスト表示部１００４に表示された患者リストの中から所望の患者を選択する。ユーザが、操作部１２１（マウス２０５など）を用いてＯＫボタン１００５をクリックして、Ｓ６で指定した患者の選択を確定させると、主制御部１１１は、選択された患者の患者ＩＤを特定する。主制御部１１１は、データベース４０にアクセスして、特定された患者ＩＤに関連付けられた画像データ及び被検眼データを読み出し、記憶部１１２に展開する。
（Ｓ７）
次に、主制御部１１１は、図８に示す画像選択画面２０００を表示部１２２に表示させる。この画像選択画面２０００には、患者情報表示部２００１と、画像リスト表示部２００２と、ＯＫボタン２００３とが設けられている。
次に、主制御部１１１は、図８に示す画像選択画面２０００を表示部１２２に表示させる。この画像選択画面２０００には、患者情報表示部２００１と、画像リスト表示部２００２と、ＯＫボタン２００３とが設けられている。
患者情報表示部２００１には、Ｓ６にて選択された患者の患者情報（患者ＩＤ、患者氏名等）が表示される。画像リスト表示部２００２には、当該患者について登録されている眼底正面画像のリストが表示される。このリストには、画像の撮影日、プロシジャ（ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ；撮影手順（撮影画像の種類））、画像ファイル名などの情報が、各画像毎に表示される。
（Ｓ８）
ユーザは、操作部１２１に対して所定の操作を行うことにより、画像リスト表示部２００２に表示された眼底正面画像のリストの中から所望の画像を選択する。ユーザが、操作部１２１（マウス２０５など）を用いてＯＫボタン２００５をクリックして、Ｓ７で指定した画像の選択を確定させると、主制御部１１１は、選択された画像の画像データを記憶部１１２から読み出して、当該眼底正面画像を表示部１２２に表示させる。図９は、この眼底正面画像Ｇを表示する画像表示画面３０００の一例を表している。
ユーザは、操作部１２１に対して所定の操作を行うことにより、画像リスト表示部２００２に表示された眼底正面画像のリストの中から所望の画像を選択する。ユーザが、操作部１２１（マウス２０５など）を用いてＯＫボタン２００５をクリックして、Ｓ７で指定した画像の選択を確定させると、主制御部１１１は、選択された画像の画像データを記憶部１１２から読み出して、当該眼底正面画像を表示部１２２に表示させる。図９は、この眼底正面画像Ｇを表示する画像表示画面３０００の一例を表している。
（Ｓ９）
次に、演算処理部１３０（解析部１４０）は、乳頭領域や血管領域の特定が容易になるように、Ｓ８にて選択された画像に対し所定の画像処理を行うことにより、画像を調整する。たとえば、演算処理部１３０は、画像の色情報を赤、緑、青のそれぞれの成分に分け、緑と青の２つの成分の色情報によりコントラストを強調した画像を生成する。図１０Ａは、Ｓ８にて選択された眼底正面画像における乳頭領域の近傍を拡大した画像（コントラスト強調前）の一例を表す。図１０Ｂは、図１０Ａに示す画像に対するコントラスト強調後の画像の一例を表す。図１０Ａに示す画像に描出された乳頭領域Ｎ１や血管領域Ｂ１と比較して、図１０Ｂに示す画像に描出された乳頭領域Ｎ１´や血管領域Ｂ１´のコントラストが強調されている。これにより、図１０Ａに示す画像を用いる場合と比較して、図１０Ｂに示す画像を用いることで乳頭領域や血管領域の特定が容易になる。
次に、演算処理部１３０（解析部１４０）は、乳頭領域や血管領域の特定が容易になるように、Ｓ８にて選択された画像に対し所定の画像処理を行うことにより、画像を調整する。たとえば、演算処理部１３０は、画像の色情報を赤、緑、青のそれぞれの成分に分け、緑と青の２つの成分の色情報によりコントラストを強調した画像を生成する。図１０Ａは、Ｓ８にて選択された眼底正面画像における乳頭領域の近傍を拡大した画像（コントラスト強調前）の一例を表す。図１０Ｂは、図１０Ａに示す画像に対するコントラスト強調後の画像の一例を表す。図１０Ａに示す画像に描出された乳頭領域Ｎ１や血管領域Ｂ１と比較して、図１０Ｂに示す画像に描出された乳頭領域Ｎ１´や血管領域Ｂ１´のコントラストが強調されている。これにより、図１０Ａに示す画像を用いる場合と比較して、図１０Ｂに示す画像を用いることで乳頭領域や血管領域の特定が容易になる。
また、たとえば、演算処理部１３０は、赤、緑、青のすべての成分について、画像全体の平均輝度があらかじめ設定された閾値以内となるように画像全体の輝度をシフトさせてもよい。これにより、暗い画像や明るい画像であっても、乳頭領域や血管領域の特定が容易になる。
（Ｓ１０）
次に、乳頭領域特定部１４１は、Ｓ９においてコントラスト強調などの画像調整を行った画像を上記のように解析することにより乳頭領域を特定する。まず、乳頭領域特定部１４１は、Ｓ９において調整された画像に対する輝度に関する閾値処理を施すことにより図１１Ａに示すような画像を生成する。図１１Ａに示す画像には、乳頭領域Ｎ２が描出される。
次に、乳頭領域特定部１４１は、Ｓ９においてコントラスト強調などの画像調整を行った画像を上記のように解析することにより乳頭領域を特定する。まず、乳頭領域特定部１４１は、Ｓ９において調整された画像に対する輝度に関する閾値処理を施すことにより図１１Ａに示すような画像を生成する。図１１Ａに示す画像には、乳頭領域Ｎ２が描出される。
次に、乳頭領域特定部１４１は、図１１Ａに示すような画像に対し公知のエッジ強調処理を施すことにより図１１Ｂに示すような画像を生成する。図１１Ｂに示す画像には、乳頭領域Ｎ２の輪郭部分Ｎ３が描出される。
主制御部１１１は、特定された乳頭領域Ｎ２が画面の中心に表示されるように画像をトリミングし、特定された乳頭の輪郭部分を表す画像を表示部１２２に表示させる（図１２）。図１２は、Ｓ８にて選択された眼底正面画像に乳頭領域Ｎ２´の輪郭部分Ｎ３´を重畳して表示した画像の一例を表す。主制御部１１１は、図１２に示す画像の画像データや、特定された乳頭領域やその輪郭部分の位置を示す座標データを記憶部１１２に記憶させる。
（Ｓ１１）
次に、サイズ情報生成部１３１は、Ｓ３にて取得された当該被検眼の光学特性の測定値を用いて上記のようにサイズ情報を生成する。これにより、Ｓ８にて選択された眼底正面画像における１画素の縦横のそれぞれに相当する長さが実寸値として算出される。
次に、サイズ情報生成部１３１は、Ｓ３にて取得された当該被検眼の光学特性の測定値を用いて上記のようにサイズ情報を生成する。これにより、Ｓ８にて選択された眼底正面画像における１画素の縦横のそれぞれに相当する長さが実寸値として算出される。
（Ｓ１２）
次に、解析対象領域特定部１４２は、Ｓ１０にて特定された乳頭領域に基づいて解析対象領域を特定する。具体的には、解析対象領域特定部１４２は、図１３に示すように、Ｓ１０にて特定された乳頭領域の重心位置Ｐを求める。解析対象領域特定部１４２は、求められた重心位置Ｐを中心とする半径Ｄ１の円Ｒ１及び半径Ｄ２（０＜Ｄ１＜Ｄ２）の円Ｒ２を特定し、特定された円Ｒ１及び円Ｒ２に挟まれた円環状の領域を解析対象領域として特定する。Ｄ１は、たとえば、１８００マイクロメートルである。Ｄ２は、たとえば、２７００マイクロメートルである。
次に、解析対象領域特定部１４２は、Ｓ１０にて特定された乳頭領域に基づいて解析対象領域を特定する。具体的には、解析対象領域特定部１４２は、図１３に示すように、Ｓ１０にて特定された乳頭領域の重心位置Ｐを求める。解析対象領域特定部１４２は、求められた重心位置Ｐを中心とする半径Ｄ１の円Ｒ１及び半径Ｄ２（０＜Ｄ１＜Ｄ２）の円Ｒ２を特定し、特定された円Ｒ１及び円Ｒ２に挟まれた円環状の領域を解析対象領域として特定する。Ｄ１は、たとえば、１８００マイクロメートルである。Ｄ２は、たとえば、２７００マイクロメートルである。
また、解析対象領域特定部１４２は、ユーザにより手動で補正された乳頭領域に基づいて解析対象領域を特定することも可能である。この場合、ユーザは、表示部１２２に表示された乳頭領域を含む領域を見ながら、操作部１２１を用いて乳頭領域の輪郭の形状を補正する。解析対象領域特定部１４２は、ユーザにより補正された乳頭領域の輪郭の形状から、上記のように当該乳頭領域の重心位置Ｐを求め、その後は同様の処理を行う。
（Ｓ１３）
次に、血管領域特定部１４３は、Ｓ１２にて特定された解析対象領域における血管領域を特定する。たとえば、血管領域特定部１４３は、Ｓ９にて調整された画像における解析対象領域について、公知の閾値処理や公知のエッジ強調処理を施し、処理後の画像を二値化することにより、図１４に示すような画像を生成する。図１４に示す画像には、解析対象領域における血管領域が描出されている。
次に、血管領域特定部１４３は、Ｓ１２にて特定された解析対象領域における血管領域を特定する。たとえば、血管領域特定部１４３は、Ｓ９にて調整された画像における解析対象領域について、公知の閾値処理や公知のエッジ強調処理を施し、処理後の画像を二値化することにより、図１４に示すような画像を生成する。図１４に示す画像には、解析対象領域における血管領域が描出されている。
（Ｓ１４）
次に、血管領域特定部１４３は、特定された血管領域の中心線を求める。たとえば、血管領域特定部１４３は、特定された血管領域に対し、公知の細線化処理を施すことにより、図１５に示すように血管領域の中心線を求めることが可能である。図１５に示す画像には、特定された血管領域の中心線が描出されている。
次に、血管領域特定部１４３は、特定された血管領域の中心線を求める。たとえば、血管領域特定部１４３は、特定された血管領域に対し、公知の細線化処理を施すことにより、図１５に示すように血管領域の中心線を求めることが可能である。図１５に示す画像には、特定された血管領域の中心線が描出されている。
次に、血管領域特定部１４３は、求められた中心線における所定の位置において、この中心線に直行する方向の直線を特定する。特定された直線が血管壁に相当する血管領域の境界に交わる２つの点の間の距離を当該位置における径とする。血管領域特定部１４３は、この径にＳ１１にて生成されたサイズ情報を掛け合わせることにより、当該径を実寸値で求める。このような径の計測及び算出を、血管領域の中心線に沿った複数の位置において実行し、それにより得られる複数の径の値を平均して、血管径とする。
（Ｓ１５）
次に、血管領域分類部１４５は、上記のように、Ｓ１４にて求められた血管領域の径を動脈領域の径と静脈領域の径とに分類する。主制御部１１１は、血管領域分類部１４５により分類された動脈領域と静脈領域とを識別可能に表示部１２２に表示させる（図１６）。図１６は、Ｓ１５にて分類された動脈領域Ａ１〜Ａ９と静脈領域Ｖ１〜Ｖ８を表示した画像の一例を表す。
次に、血管領域分類部１４５は、上記のように、Ｓ１４にて求められた血管領域の径を動脈領域の径と静脈領域の径とに分類する。主制御部１１１は、血管領域分類部１４５により分類された動脈領域と静脈領域とを識別可能に表示部１２２に表示させる（図１６）。図１６は、Ｓ１５にて分類された動脈領域Ａ１〜Ａ９と静脈領域Ｖ１〜Ｖ８を表示した画像の一例を表す。
なお、血管領域分類部１４５による分類対象の血管領域は、所定の幅以上の径を有する血管領域だけに限定する。これにより、評価パラメータの精度を向上させることができる。
また、ユーザが、図１６に示す画像を見ながら操作部１２１に対する操作を行うことにより、血管領域分類部１４５による分類結果を修正できるようにしてもよい。たとえば、ユーザは、操作部１２１を用いて、表示部１２２に表示された動脈領域のいずれかを選択し、当該動脈領域を静脈領域に変更することが可能である。また、ユーザは、操作部１２１を用いて、表示部１２２に表示された静脈領域のいずれかを選択し、当該静脈領域を動脈領域に変更することが可能である。また、ユーザは、操作部１２１を用いて、表示部１２２に表示された動脈領域及び静脈領域のいずれかを選択し、選択された動脈領域または静脈領域を血管領域から除外することが可能である。
（Ｓ１６）
次に、主制御部１１１は、Ｓ１５にて動脈領域及び静脈領域の分類が確定した画像（図１６）の画像データや、動脈領域や静脈領域の位置を示す座標データを記憶部１１２に記憶させる。
次に、主制御部１１１は、Ｓ１５にて動脈領域及び静脈領域の分類が確定した画像（図１６）の画像データや、動脈領域や静脈領域の位置を示す座標データを記憶部１１２に記憶させる。
（Ｓ１７）
次に、統計値算出部１４６は、Ｓ１６にて登録された動脈領域の径と静脈領域の径とから、公知の算出手法によりＣＲＡＥ及びＣＲＶＥを算出する。
次に、統計値算出部１４６は、Ｓ１６にて登録された動脈領域の径と静脈領域の径とから、公知の算出手法によりＣＲＡＥ及びＣＲＶＥを算出する。
たとえば、統計値算出部１４６は、図１６に示す複数の動脈領域のうち所定数の動脈領域の径を用いて、ＣＲＡＥを算出することが可能である。たとえば、統計値算出部１４６は、図１６に示す複数の動脈領域のうち径が太い上位６個の動脈領域の径を用いてＣＲＡＥを算出する。同様に、統計値算出部１４６は、図１６に示す複数の静脈領域のうち所定数の静脈領域の径を用いて、ＣＲＶＥを算出する。たとえば、統計値算出部１４６は、図１６に示す複数の動脈領域のうち径が太い上位６個の静脈領域の径を用いてＣＲＶＥを算出する。
次に、比算出部１４７は、統計値算出部１４６により算出されたＣＲＡＥ及びＣＲＶＥを用いて、公知の算出手法によりＡＶＲを算出する。
主制御部１１１は、算出されたＣＲＡＥ、ＣＲＶＥ及びＡＶＲを記憶部１１２に記憶させる。
（Ｓ１８）
主制御部１１１は、記憶部１１２に記憶された各種情報に基づいて眼底正面画像の解析結果を表示部１２２に表示させる（図１７）。図１７は、眼底正面画像の解析結果を表示した画像４０００の一例を表す。図１７では、画像の左側に、患者ＩＤ、角膜情報、乳頭領域の重心位置Ｐ、解析対象領域の境界の円Ｒ１、Ｒ２、特定された動脈領域及び静脈領域が描出されている。また、画像４０００の右側に、ＣＲＡＥ（ＡＲ１、２２５マイクロメートル）、ＣＲＶＥ（ＡＲ２、３０５マイクロメートル）、ＡＶＲ（ＡＲ３）、ＡＶＲに基づく動脈硬化の警告度を表す表示（ＡＲ４）、特定された動脈領域及び静脈領域の計測結果（平均径、最大径、最小径、ＳＤ）が描出されている。なお、警告度については、ＡＶＲの値が低いほど警告度が高くなるように表される。
主制御部１１１は、記憶部１１２に記憶された各種情報に基づいて眼底正面画像の解析結果を表示部１２２に表示させる（図１７）。図１７は、眼底正面画像の解析結果を表示した画像４０００の一例を表す。図１７では、画像の左側に、患者ＩＤ、角膜情報、乳頭領域の重心位置Ｐ、解析対象領域の境界の円Ｒ１、Ｒ２、特定された動脈領域及び静脈領域が描出されている。また、画像４０００の右側に、ＣＲＡＥ（ＡＲ１、２２５マイクロメートル）、ＣＲＶＥ（ＡＲ２、３０５マイクロメートル）、ＡＶＲ（ＡＲ３）、ＡＶＲに基づく動脈硬化の警告度を表す表示（ＡＲ４）、特定された動脈領域及び静脈領域の計測結果（平均径、最大径、最小径、ＳＤ）が描出されている。なお、警告度については、ＡＶＲの値が低いほど警告度が高くなるように表される。
この実施形態では、主制御部１１１は、図１７に示すように、動脈領域の径を表す画像と静脈領域の径を表す画像とを含む血管径比較画像を表示部１２２に表示させる。血管径比較画像は、動脈領域の径を表す第１円形画像と、第１円形画像と共通の中心を有し、且つ、静脈領域の径を表す第２円形画像とを含んで構成される。たとえば、ＣＲＡＥについては、静脈血管の径に相当する円Ｋ１（第２円形画像）の内側に、動脈領域の径を表す円Ｋ２（第１円形画像）を含む血管径比較画像を表示させる。また、ＣＲＶＥについては、静脈血管の径に相当する円（第２円形画像）Ｋ３の内側に、動脈領域の径を表す円Ｋ４（第１円形画像）を含む血管径比較画像を表示させる。これにより、ユーザは、ＣＲＡＥとＣＲＶＥとの関連性を容易に把握することが可能になる。
以上で、眼底解析システム１０の動作は終了となる（エンド）。
なお、主制御部１１１は、Ｓ１８において、動脈領域の径や静脈領域の径の分布を表す径分布表示画像を表示部１２２に表示させてもよい。たとえば、ユーザが、血管領域分類部１４５により分類された動脈領域または静脈領域の１つを選択すると、選択された領域の径の分布を表す径分布表示画像を図１７に示す画像の近傍に表示させる。
また、主制御部１１１は、動脈領域の軸方向における径の変化を表す第１径分布表示画像（図１８）と静脈領域の軸方向における径の変化を表す第２径分布表示画像（図１９）とを表示部１２２に表示させることが可能である。第１径分布表示画像及び第２径分布表示画像のそれぞれは、その軸を表す直線上の複数の位置における径に相当する長さをそれぞれ有する複数の直交線分の一端側を接続する線及び他端側を接続する線を含んで構成されている。図１８は、第１径分布表示画像の一例を表している。図１９は、第２径分布表示画像の一例を表している。主制御部１１１は、この実施形態に係る「第２表示制御部」の一例である。たとえば、血管領域特定部１４３により求められた中心線を直線化し、当該中心線に直交する線分が血管領域の境界に交差する位置を端点とする。中心線に直交する複数の線分の一端側を接続すると共に、当該複数の線分の他端側を接続することにより、図１８及び図１９に示す画像を生成することが可能である。
［効果］
以下、実施形態に係る眼底解析装置１００の効果について説明する。
以下、実施形態に係る眼底解析装置１００の効果について説明する。
眼底解析装置１００は、画像取得部と、測定値取得部と、サイズ情報生成部１３１と、解析部１４０とを含む。画像取得部は、被検眼の眼底の正面画像を取得する。測定値取得部は、被検眼の光学特性の測定値を取得する。サイズ情報生成部１３１は、測定値取得部により取得された測定値に基づいて、画像取得部により取得された正面画像のスケールを実寸法に変換するためのサイズ情報を生成する。解析部１４０は、正面画像を解析することにより眼底の血管を特定し、サイズ情報生成部１３１により生成されたサイズ情報に基づいて血管の径を求める。
このような構成によれば、眼底の照明画像に基づいて血管の径を真値と同一または真値に近い実寸値で求めることが可能になり、疾患の診断や生活習慣病の程度評価などに有用な評価パラメータを高精度に求めることが可能になる。
また、解析部１４０は、乳頭領域特定部１４１と、解析対象領域特定部１４２と、血管領域特定部１４３と、血管径算出部１４４とを含んでもよい。乳頭領域特定部１４１は、正面画像を解析することにより乳頭領域を特定する。解析対象領域特定部１４２は、乳頭領域特定部１４１により特定された乳頭領域に基づいて解析対象領域を特定する。血管領域特定部１４３は、解析対象領域特定部１４２により特定された解析対象領域における血管領域を特定する。血管径算出部１４４は、血管領域特定部１４３により特定された血管領域の径を求める。
このような構成によれば、視神経乳頭に相当する乳頭領域を特定した後、特定された乳頭領域を基準に、視神経乳頭につながる血管に相当する血管領域を特定することができるので、視神経乳頭につながる血管についての評価パラメータを高精度に求めることができる。
また、解析部１４０は、血管領域分類部１４５を含んでもよい。血管領域分類部１４５は、血管径算出部１４４により求められた血管領域の径を動脈領域の径と静脈領域の径とに分類する。
このような構成によれば、血管領域の径を参照することにより、血管領域が動脈領域であるか静脈領域であるかの判別精度を向上させることができる。
また、解析部１４０は、比算出部１４７を含んでもよい。比算出部１４７は、動脈領域の径と静脈領域の径とに基づく比を求める。
このような構成によれば、真値と同一または真値に近い実寸値で求められた血管の径に基づいて動脈領域の径と静脈領域の径とに基づく比を求めることができるため、求められた当該比の精度を向上させることができる。
また、眼底解析装置１００は、動脈領域の径を表す画像と静脈領域の径を表す画像とを含む血管径比較画像を表示部１２２（表示手段）に表示させる主制御部１１１（第１表示制御部）を含んでもよい。
このような構成によれば、動脈領域の径と静脈領域の径との関連性を容易に把握することが可能となる。
また、血管径比較画像は、動脈領域の径を表す第１円形画像と、第１円形画像と共通の中心を有し、且つ、静脈領域の径を表す第２円形画像とを含んでもよい。
このような構成によれば、動脈領域の径と静脈領域の径との関連性を容易に把握することが可能となる。
また、眼底解析装置１００は、動脈領域の軸方向における径の変化を表す第１径分布表示画像と静脈領域の軸方向における径の変化を表す第２径分布表示画像とを表示部１２２（表示手段）に表示させる主制御部１１１（第２表示制御部）を含んでもよい。
このような構成によれば、動脈領域や静脈領域の径の分布を容易に把握することが可能となる。
第１径分布表示画像及び第２径分布表示画像のそれぞれは、その軸を表す直線上の複数の位置における径に相当する長さをそれぞれ有する複数の直交線分の一端側を接続する線及び他端側を接続する線を含む。
このような構成によれば、動脈領域や静脈領域の径の分布を容易に把握することが可能となる。
また、解析対象領域特定部１４２は、乳頭領域の周囲の円環状の領域を解析対象領域として特定してもよい。
このような構成によれば、視神経乳頭からある程度離れた領域を解析対象とすることにより、視神経乳頭につながる血管に相当する血管領域の特定が容易になり、且つ、これら血管を漏れなく解析対象とすることが可能になる。
また、解析対象領域特定部１４２は、乳頭領域の重心位置を特定し、特定された前記重心位置を中心とし、且つ、既定の内径及び既定の外径を有する円環状の領域を特定してもよい。
このような構成によれば、被検眼に固有の乳頭領域の径に依存することなく解析対象領域を特定することができるので、評価パラメータの比較などが可能となる。
また、眼底解析装置１００は、乳頭領域を手動で補正するためのユーザインターフェイス１２０を含み、解析対象領域特定部１４２は、ユーザインターフェイス１２０を用いて補正された乳頭領域に基づいて解析対象領域を特定してもよい。
このような構成によれば、乳頭領域の特定が不十分な場合であっても、疾患の診断や生活習慣病の程度評価などに有用な評価パラメータを高精度に求めることが可能になる。
また、測定値は、被検眼の角膜曲率、屈折度及び眼軸長のうち少なくとも１つを含み、サイズ情報生成部１３１は、測定値に基づく倍率補正を行うことによりサイズ情報を生成してもよい。
このような構成によれば、取得が容易な被検眼の光学特性の測定値を用いて、被検眼の光学特定に応じたサイズ情報の生成が可能になる。
また、眼底解析装置１００は、眼光学特性の標準値をあらかじめ記憶する記憶部１１２を含み、サイズ情報生成部１３１は、測定値及び標準値に基づいてサイズ情報を生成してもよい。
このような構成によれば、眼光学特性の標準値の一部を流用しながら、できるだけ被検眼の光学特性に応じたサイズ情報の生成が可能になる。
また、画像取得部は、眼底を撮影することにより正面画像を取得する撮影部を含んでもよい。
また、測定値取得部は、被検眼を光学的に測定することにより測定値を取得する測定部を含んでもよい。
〔変形例〕
上記の実施形態の変形例を説明する。以下の変形例を、上記実施形態で説明した任意の構成に組み合わせることができる。
上記の実施形態の変形例を説明する。以下の変形例を、上記実施形態で説明した任意の構成に組み合わせることができる。
以上に説明した構成は、この発明を好適に実施するための一例に過ぎない。よって、この発明の要旨の範囲内における任意の変形（省略、置換、付加等）を適宜に施すことが可能である。
上記の実施形態において、解析対象領域特定部は、解析対象領域を複数のセクター（部分領域）に分割してもよい。この場合、解析部１４０は、セクター単位でＣＲＶＥ、ＣＲＡＥ、ＡＶＲなどの統計値を算出することが可能である。すなわち、統計値算出部１４６は、血管径算出部１４４により求められた血管領域の径に基づいて、複数のセクターのそれぞれにおける血管領域の径の統計値を求めることが可能である。これにより、視神経乳頭と黄斑との間の領域を含むセクターなどの所定のセクターに着目して、ＣＲＶＥ、ＣＲＡＥ、ＡＶＲなどにより疾患の診断や生活習慣病の程度評価を行うことが可能となる。
上記の実施形態に係る眼底正面画像は、ＯＣＴ装置により取得されたＣスキャン画像、ＳＬＯにより得られた眼底画像、プロジェクション画像、シャドウグラムの他に、ボリュームデータであってもよい。
上記の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムを、コンピュータによって読み取り可能な任意の記録媒体に記憶させることができる。この記録媒体としては、たとえば、半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ／ＤＶＤ−ＲＡＭ／ＤＶＤ−ＲＯＭ／ＭＯ等）、磁気記憶媒体（ハードディスク／フロッピー（登録商標）ディスク／ＺＩＰ等）などを用いることが可能である。
また、インターネットやＬＡＮ等のネットワークを通じてこのプログラムを送受信することも可能である。
１０ 眼底解析システム
２０ 眼底撮影装置
２１ 撮影部
３０ 眼科測定装置
３１ 測定部
４０ データベース
５０ 接続線
１００ 眼底解析装置
１１０ 制御部
１１１ 主制御部
１１２ 記憶部
１２０ ユーザインターフェイス
１２１ 操作部
１２２ 表示部
１３０ 演算処理部
１３１ サイズ情報生成部
１４０ 解析部
１４１ 乳頭領域特定部
１４２ 解析対象領域特定部
１４３ 血管領域特定部
１４４ 血管径算出部
１４５ 血管領域分類部
１４６ 統計値算出部
１４７ 比算出部
２０ 眼底撮影装置
２１ 撮影部
３０ 眼科測定装置
３１ 測定部
４０ データベース
５０ 接続線
１００ 眼底解析装置
１１０ 制御部
１１１ 主制御部
１１２ 記憶部
１２０ ユーザインターフェイス
１２１ 操作部
１２２ 表示部
１３０ 演算処理部
１３１ サイズ情報生成部
１４０ 解析部
１４１ 乳頭領域特定部
１４２ 解析対象領域特定部
１４３ 血管領域特定部
１４４ 血管径算出部
１４５ 血管領域分類部
１４６ 統計値算出部
１４７ 比算出部
Claims (16)
- 被検眼の眼底の正面画像を取得する画像取得部と、
前記被検眼の光学特性の測定値を取得する測定値取得部と、
前記測定値取得部により取得された前記測定値に基づいて、前記画像取得部により取得された前記正面画像のスケールを実寸法に変換するためのサイズ情報を生成するサイズ情報生成部と、
前記正面画像を解析することにより前記眼底の血管を特定し、前記サイズ情報生成部により生成された前記サイズ情報に基づいて前記血管の径を求める解析部と、
を含む眼底解析装置。 - 前記解析部は、
前記正面画像を解析することにより乳頭領域を特定する乳頭領域特定部と、
前記乳頭領域特定部により特定された前記乳頭領域に基づいて解析対象領域を特定する解析対象領域特定部と、
前記解析対象領域特定部により特定された前記解析対象領域における血管領域を特定する血管領域特定部と、
前記血管領域特定部により特定された前記血管領域の径を求める血管径算出部と、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の眼底解析装置。 - 前記解析部は、前記血管径算出部により求められた前記血管領域の径を動脈領域の径と静脈領域の径とに分類する血管領域分類部を含む
ことを特徴とする請求項２に記載の眼底解析装置。 - 前記解析部は、前記動脈領域の径と前記静脈領域の径とに基づく比を求める比算出部を含む
ことを特徴とする請求項３に記載の眼底解析装置。 - 前記動脈領域の径を表す画像と前記静脈領域の径を表す画像とを含む血管径比較画像を表示手段に表示させる第１表示制御部を含む
ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の眼底解析装置。 - 前記血管径比較画像は、前記動脈領域の径を表す第１円形画像と、前記第１円形画像と共通の中心を有し、且つ、前記静脈領域の径を表す第２円形画像とを含む
ことを特徴とする請求項５に記載の眼底解析装置。 - 前記動脈領域の軸方向における径の変化を表す第１径分布表示画像と前記静脈領域の軸方向における径の変化を表す第２径分布表示画像とを表示手段に表示させる第２表示制御部を含む
ことを特徴とする請求項３〜請求項６のいずれか一項に記載の眼底解析装置。 - 前記第１径分布表示画像及び前記第２径分布表示画像のそれぞれは、その軸を表す直線上の複数の位置における径に相当する長さをそれぞれ有する複数の直交線分の一端側を接続する線及び他端側を接続する線を含む
ことを特徴とする請求項７に記載の眼底解析装置。 - 前記解析対象領域特定部は、前記乳頭領域の周囲の円環状の領域を前記解析対象領域として特定する
ことを特徴とする請求項２〜請求項８のいずれか一項に記載の眼底解析装置。 - 前記解析対象領域特定部は、前記乳頭領域の重心位置を特定し、特定された前記重心位置を中心とし、且つ、既定の内径及び既定の外径を有する前記円環状の領域を特定する
ことを特徴とする請求項９に記載の眼底解析装置。 - 前記解析対象領域特定部は、前記解析対象領域を複数の部分領域に分割し、
前記解析部は、
前記血管径算出部により求められた前記血管領域の径に基づいて、前記複数の部分領域のそれぞれにおける前記血管領域の径の統計値を求める統計値算出部を含む
ことを特徴とする請求項２〜請求項１０のいずれか一項に記載の眼底解析装置。 - 前記乳頭領域を手動で補正するためのユーザインターフェイスを含み、
前記解析対象領域特定部は、前記ユーザインターフェイスを用いて補正された前記乳頭領域に基づいて前記解析対象領域を特定する
ことを特徴とする請求項２〜請求項１１のいずれか一項に記載の眼底解析装置。 - 前記測定値は、前記被検眼の角膜曲率、屈折度及び眼軸長のうち少なくとも１つを含み、
前記サイズ情報生成部は、前記測定値に基づく倍率補正を行うことにより前記サイズ情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜請求項１２のいずれか一項に記載の眼底解析装置。 - 眼光学特性の標準値をあらかじめ記憶する記憶部を含み、
前記サイズ情報生成部は、前記測定値及び前記標準値に基づいて前記サイズ情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜請求項１３のいずれか一項に記載の眼底解析装置。 - 前記画像取得部は、前記眼底を撮影することにより前記正面画像を取得する撮影部を含む
ことを特徴とする請求項１〜請求項１４のいずれか一項に記載の眼底解析装置。 - 前記測定値取得部は、前記被検眼を光学的に測定することにより前記測定値を取得する測定部を含む
ことを特徴とする請求項１〜請求項１５のいずれか一項に記載の眼底解析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014171172A JP6469387B2 (ja) | 2014-08-26 | 2014-08-26 | 眼底解析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014171172A JP6469387B2 (ja) | 2014-08-26 | 2014-08-26 | 眼底解析装置 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2018158018A Division JP2018198968A (ja) | 2018-08-27 | 2018-08-27 | 眼底解析装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2016043155A true JP2016043155A (ja) | 2016-04-04 |
| JP6469387B2 JP6469387B2 (ja) | 2019-02-13 |
Family
ID=55634318
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2014171172A Active JP6469387B2 (ja) | 2014-08-26 | 2014-08-26 | 眼底解析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6469387B2 (ja) |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3459435A1 (en) | 2017-09-21 | 2019-03-27 | Topcon Corporation | Ophthalmic apparatus |
| EP3461397A1 (en) | 2017-09-27 | 2019-04-03 | Topcon Corporation | Ophthalmic apparatus |
| EP3628211A1 (en) | 2018-09-25 | 2020-04-01 | Topcon Corporation | Ophthalmologic information processing apparatus, ophthalmologic apparatus, and ophthalmologic information processing method |
| JP2020058627A (ja) * | 2018-10-10 | 2020-04-16 | 株式会社ニコン | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、及び血管径算出装置 |
| CN111212594A (zh) * | 2017-10-31 | 2020-05-29 | 三星电子株式会社 | 电子设备和利用电子设备确定结膜充血程度的方法 |
| JP2020116140A (ja) * | 2019-01-24 | 2020-08-06 | 株式会社トプコン | 眼科装置、その制御方法、プログラム、及び記録媒体 |
| CN111526779A (zh) * | 2017-12-28 | 2020-08-11 | 株式会社尼康 | 图像处理方法、图像处理程序、图像处理装置、图像显示装置、以及图像显示方法 |
| US10743762B2 (en) | 2018-09-28 | 2020-08-18 | Topcon Corporation | Ophthalmologic apparatus |
| CN111970957A (zh) * | 2018-04-18 | 2020-11-20 | 株式会社尼康 | 图像处理方法、程序及图像处理装置 |
| CN111989030A (zh) * | 2018-04-18 | 2020-11-24 | 株式会社尼康 | 图像处理方法、程序及图像处理装置 |
| CN112004457A (zh) * | 2018-04-18 | 2020-11-27 | 株式会社尼康 | 图像处理方法、程序、图像处理装置及眼科系统 |
| WO2021220911A1 (ja) | 2020-05-01 | 2021-11-04 | 国立研究開発法人理化学研究所 | 医療システム及び医療情報処理装置 |
| EP3876821A4 (en) * | 2018-11-07 | 2022-07-06 | Visionix - Luneau Technology (Israel) | SYSTEMS AND METHODS FOR DERIVING AXIAL LENGTH |
| JP2022550669A (ja) * | 2020-08-14 | 2022-12-05 | 北京至真互聯網技術有限公司 | 網膜血管の動静脈を判別する方法及び装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007319403A (ja) * | 2006-05-31 | 2007-12-13 | Topcon Corp | 診療支援システム、診療支援装置及び診療支援プログラム |
| JP2009000354A (ja) * | 2007-06-22 | 2009-01-08 | Nidek Co Ltd | 眼科測定装置 |
| JP2011516200A (ja) * | 2008-04-08 | 2011-05-26 | ナショナル ユニヴァーシティー オブ シンガポール | 網膜画像分析システム及び方法 |
| JP2013202298A (ja) * | 2012-03-29 | 2013-10-07 | Topcon Corp | 画像表示装置、画像表示方法、及びプログラム |
| JP2014504523A (ja) * | 2011-01-20 | 2014-02-24 | ユニバーシティ オブ アイオワ リサーチ ファウンデーション | 血管画像における動静脈比の自動測定 |
-
2014
- 2014-08-26 JP JP2014171172A patent/JP6469387B2/ja active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007319403A (ja) * | 2006-05-31 | 2007-12-13 | Topcon Corp | 診療支援システム、診療支援装置及び診療支援プログラム |
| JP2009000354A (ja) * | 2007-06-22 | 2009-01-08 | Nidek Co Ltd | 眼科測定装置 |
| JP2011516200A (ja) * | 2008-04-08 | 2011-05-26 | ナショナル ユニヴァーシティー オブ シンガポール | 網膜画像分析システム及び方法 |
| JP2014504523A (ja) * | 2011-01-20 | 2014-02-24 | ユニバーシティ オブ アイオワ リサーチ ファウンデーション | 血管画像における動静脈比の自動測定 |
| JP2013202298A (ja) * | 2012-03-29 | 2013-10-07 | Topcon Corp | 画像表示装置、画像表示方法、及びプログラム |
Cited By (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10881294B2 (en) | 2017-09-21 | 2021-01-05 | Topcon Corporation | Ophthalmic apparatus |
| EP3459435A1 (en) | 2017-09-21 | 2019-03-27 | Topcon Corporation | Ophthalmic apparatus |
| EP3461397A1 (en) | 2017-09-27 | 2019-04-03 | Topcon Corporation | Ophthalmic apparatus |
| EP4226842A1 (en) | 2017-09-27 | 2023-08-16 | Topcon Corporation | Ophtalmic apparatus |
| EP4082424A1 (en) | 2017-09-27 | 2022-11-02 | Topcon Corporation | Ophthalmic apparatus |
| US11013400B2 (en) | 2017-09-27 | 2021-05-25 | Topcon Corporation | Ophthalmic apparatus |
| CN111212594B (zh) * | 2017-10-31 | 2023-09-12 | 三星电子株式会社 | 电子设备和利用电子设备确定结膜充血程度的方法 |
| CN111212594A (zh) * | 2017-10-31 | 2020-05-29 | 三星电子株式会社 | 电子设备和利用电子设备确定结膜充血程度的方法 |
| CN111526779A (zh) * | 2017-12-28 | 2020-08-11 | 株式会社尼康 | 图像处理方法、图像处理程序、图像处理装置、图像显示装置、以及图像显示方法 |
| CN112004457A (zh) * | 2018-04-18 | 2020-11-27 | 株式会社尼康 | 图像处理方法、程序、图像处理装置及眼科系统 |
| CN111970957A (zh) * | 2018-04-18 | 2020-11-20 | 株式会社尼康 | 图像处理方法、程序及图像处理装置 |
| CN111989030B (zh) * | 2018-04-18 | 2024-03-01 | 株式会社尼康 | 图像处理方法、程序及图像处理装置 |
| CN111970957B (zh) * | 2018-04-18 | 2024-02-27 | 株式会社尼康 | 图像处理方法、计算机可读的存储介质及图像处理装置 |
| CN111989030A (zh) * | 2018-04-18 | 2020-11-24 | 株式会社尼康 | 图像处理方法、程序及图像处理装置 |
| US11185221B2 (en) | 2018-09-25 | 2021-11-30 | Topcon Corporation | Ophthalmologic information processing apparatus, ophthalmologic apparatus, and ophthalmologic information processing method |
| EP3628211A1 (en) | 2018-09-25 | 2020-04-01 | Topcon Corporation | Ophthalmologic information processing apparatus, ophthalmologic apparatus, and ophthalmologic information processing method |
| US10743762B2 (en) | 2018-09-28 | 2020-08-18 | Topcon Corporation | Ophthalmologic apparatus |
| JP7238319B2 (ja) | 2018-10-10 | 2023-03-14 | 株式会社ニコン | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、及び血管径算出装置 |
| JP2020058627A (ja) * | 2018-10-10 | 2020-04-16 | 株式会社ニコン | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、及び血管径算出装置 |
| EP3876821A4 (en) * | 2018-11-07 | 2022-07-06 | Visionix - Luneau Technology (Israel) | SYSTEMS AND METHODS FOR DERIVING AXIAL LENGTH |
| JP2020116140A (ja) * | 2019-01-24 | 2020-08-06 | 株式会社トプコン | 眼科装置、その制御方法、プログラム、及び記録媒体 |
| JP7199236B2 (ja) | 2019-01-24 | 2023-01-05 | 株式会社トプコン | 眼科装置 |
| US11806076B2 (en) | 2019-01-24 | 2023-11-07 | Topcon Corporation | Ophthalmologic apparatus, and method of controlling the same |
| US11452445B2 (en) | 2019-01-24 | 2022-09-27 | Topcon Corporation | Ophthalmologic apparatus, and method of controlling the same |
| WO2021220911A1 (ja) | 2020-05-01 | 2021-11-04 | 国立研究開発法人理化学研究所 | 医療システム及び医療情報処理装置 |
| JP7333465B2 (ja) | 2020-08-14 | 2023-08-24 | 北京至真互聯網技術有限公司 | 網膜血管の動静脈を判別する方法及び装置 |
| JP2022550669A (ja) * | 2020-08-14 | 2022-12-05 | 北京至真互聯網技術有限公司 | 網膜血管の動静脈を判別する方法及び装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6469387B2 (ja) | 2019-02-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6469387B2 (ja) | 眼底解析装置 | |
| JP6444666B2 (ja) | 眼科撮影装置および眼科情報処理装置 | |
| Patton et al. | Retinal image analysis: concepts, applications and potential | |
| KR20220051369A (ko) | 정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 정보 처리 시스템 및 프로그램 | |
| JP2021039748A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びプログラム | |
| JP2020048695A (ja) | 眼科情報処理装置、眼科装置、及び眼科情報処理方法 | |
| WO2016098474A1 (ja) | 血流計測装置 | |
| JP2016002380A (ja) | 画像処理装置、その作動方法及びプログラム | |
| JP5936254B2 (ja) | 眼底観察装置及び眼底画像解析装置 | |
| JP2018149449A (ja) | 眼科撮影装置および眼科情報処理装置 | |
| US9918680B2 (en) | Automated analysis of the optic nerve head via optical coherence tomography measurements, methods and representations | |
| US10881294B2 (en) | Ophthalmic apparatus | |
| JP2008073188A (ja) | 画像解析システム、及び画像解析プログラム | |
| Demir et al. | Comparison of normal and keratoconic corneas by Galilei Dual-Scheimpflug Analyzer | |
| JP2020103579A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム | |
| JP2020199106A (ja) | 眼科情報処理装置、眼科装置、眼科情報処理方法、及びプログラム | |
| JP2018198968A (ja) | 眼底解析装置 | |
| US20230359008A1 (en) | Slit lamp microscope | |
| Alonso-Caneiro et al. | Use of focus measure operators for characterization of flood illumination adaptive optics ophthalmoscopy image quality | |
| JP6158535B2 (ja) | 眼底解析装置 | |
| WO2008035425A1 (fr) | analyse d'image de fond de l'oeil et programme | |
| JP4949007B2 (ja) | 眼底画像処理装置、眼底撮影装置及びプログラム | |
| Zamir et al. | A novel method of quantitative anterior chamber depth estimation using temporal perpendicular digital photography | |
| WO2022097621A1 (ja) | 眼科情報処理装置、眼科装置、眼科情報処理方法、及びプログラム | |
| Williams | Computational Methods to Quantify Human Lens Shape and Optical Properties Using Laser Ray Tracing and Optical Coherence Tomography |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20161226 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170803 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180516 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180522 |
|
| A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20180719 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180827 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190115 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190116 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6469387 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |