JP2021168759A - 画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】脈絡膜血管画像において眼底の病変部と接続する渦静脈を検出する。【解決手段】コンピュータ本体２５２は、ＣＰＵ２６２、ＲＡＭ２６６、ＲＯＭ２６４、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８を有する。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８には、記憶装置２５４、ディスプレイ２５６、マウス２５５Ｍ、キーボード２５５Ｋ、および通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２５８が接続されている。記憶装置２５４は、例えば、不揮発メモリで構成される。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８は、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２５８を介して、ネットワーク１３０に接続されている。ＣＰＵ２６２は、脈絡膜血管画像から眼底の所定領域を検出し、脈絡膜血管画像から渦静脈を検出し、脈絡膜血管画像から検出された渦静脈のうち、所定領域に関係する第一渦静脈を検出する。【選択図】図３

Description

本発明は、眼底画像から網膜の病変との関連が疑われる渦静脈（Ｖｏｒｔｅｘ Ｖｅｉｎ）を検出する画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラムに関する。

広角眼底画像から渦静脈を解析することが望まれている。

米国特許第８３５６９０１号明細書

本開示の技術の第１の態様の画像処理方法は、プロセッサが行う画像処理であって、脈絡膜血管画像から眼底の所定領域を検出するステップと、前記脈絡膜血管画像から複数の渦静脈を検出するステップと、前記脈絡膜血管画像から検出された前記複数の渦静脈のうち、前記所定領域に関係する第一渦静脈を特定するステップと、を含む。

本開示の技術の第２の態様の画像処理装置は、メモリと、前記メモリに接続するプロセッサとを備え、前記プロセッサは、脈絡膜血管画像から眼底の所定領域を検出し、前記脈絡膜血管画像から渦静脈を検出し、前記脈絡膜血管画像から検出された渦静脈のうち、前記所定領域に関係する第一渦静脈を検出する。

本開示の技術の第３の態様のプログラムは、コンピュータに、脈絡膜血管画像から眼底の所定領域を検出し、前記脈絡膜血管画像から渦静脈を検出し、前記脈絡膜血管画像から検出された渦静脈のうち、前記所定領域に関係する第一渦静脈を検出する、ことを実行させる。

本実施形態の眼科システムの概略構成図である。 本実施形態の眼科装置の概略構成図である。 サーバの概略構成図である。 サーバのＣＰＵにおいて、画像処理プログラムによって実現される機能の説明図である。 眼球の赤道部の説明図である。 眼底を広範囲に撮影したＵＷＦ−ＳＬＯ画像を示す概略図である。 眼球における脈絡膜と渦静脈との位置関係を示す概略図である。 サーバによる画像処理を示したフローチャートである。 図６のステップ６０６のデータ解析処理を示したフローチャートである。 脈絡膜血管画像において、病変部を示す着目領域に対して血管接続性を有する第一渦静脈を示した概略図である。 病変部を示す着目領域と、第一渦静脈との接続性を示した画像である。 絡膜血管画像において、渦静脈を中心とした解析円と交わる血管の径の計測例を示した説明図である。 解析円の拡大図である。 ビューワのディスプレイに表示されるディスプレイスクリーンを示した概略図である。 正常眼の渦静脈の平均位置を表示した場合のディスプレイスクリーンの例である。 第一渦静脈及び第二渦静脈の中心が視神経乳頭となるように、眼底画像の座標を変換した場合のディスプレイスクリーンの例である。 ディスプレイスクリーンの画像表示領域に表示される脈絡膜血管画像の例である。 ディスプレイスクリーンの画像表示領域に表示される脈絡膜血管画像の変形例である。

以下、本発明の実施形態に係る眼科システム１００について図面を参照して説明する。図１には、眼科システム１００の概略構成が示されている。図１に示すように、眼科システム１００は、眼科装置１１０と、サーバ装置（以下、「サーバ」という）１４０と、表示装置（以下、「ビューワ」という）１５０と、を備えている。眼科装置１１０は、眼底画像を取得する。サーバ１４０は、眼科装置１１０によって複数の患者の眼底が撮影されることにより得られた複数の眼底画像及び眼軸長測定装置（図示せず）によって別途測定した眼軸長を、患者ＩＤに対応して記憶する。ビューワ１５０は、サーバ１４０により取得した眼底画像や解析結果を表示する。

眼科装置１１０、サーバ１４０、ビューワ１５０は、ネットワーク１３０を介して、相互に接続されている。ビューワ１５０は、クライアントサーバシステムにおけるクライアントであり、ネットワークを介して複数台が接続される。また、サーバ１４０も、システムの冗長性を担保するために、ネットワークを介して複数台が接続されていてもよい。又は、眼科装置１１０が画像処理機能及びビューワ１５０の画像閲覧機能を備えるのであれば、眼科装置１１０がスタンドアロン状態で、眼底画像の取得、画像処理及び画像閲覧が可能となる。また、サーバ１４０がビューワ１５０の画像閲覧機能を備えるのであれば、眼科装置１１０とサーバ１４０との構成で、眼底画像の取得、画像処理及び画像閲覧が可能となる。

なお、他の眼科機器（視野測定、眼圧測定などの検査機器）やＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を用いた画像解析を行う診断支援装置がネットワーク１３０を介して、眼科装置１１０、サーバ１４０、及びビューワ１５０に接続されていてもよい。

次に、図２を参照して、眼科装置１１０の構成を説明する。

説明の便宜上、走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を「ＳＬＯ」と称する。また、光干渉断層計（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）を「ＯＣＴ」と称する。

なお、眼科装置１１０が水平面に設置された場合の水平方向を「Ｘ方向」、水平面に対する垂直方向を「Ｙ方向」とし、被検眼１２の前眼部の瞳孔の中心と眼球の中心とを結ぶ方向を「Ｚ方向」とする。従って、Ｘ方向、Ｙ方向、およびＺ方向は互いに垂直である。

眼科装置１１０は、撮影装置１４および制御装置１６を含む。撮影装置１４は、ＳＬＯユニット１８およびＯＣＴユニット２０を備えており、被検眼１２の眼底の眼底画像を取得する。以下、ＳＬＯユニット１８により取得された二次元眼底画像をＳＬＯ画像と称する。また、ＯＣＴユニット２０により取得されたＯＣＴデータに基づいて作成された網膜の断層画像や正面画像（ｅｎ−ｆａｃｅ画像）などをＯＣＴ画像と称する。ＯＣＴ画像は、本開示の技術の「断層画像」に相当する。

制御装置１６は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（中央処理装置））１６Ａ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１６Ｂ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）１６Ｃ、および入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６Ｄを有するコンピュータを備えている。

制御装置１６は、Ｉ／Ｏポート１６Ｄを介してＣＰＵ１６Ａに接続された入力／表示装置１６Ｅを備えている。入力／表示装置１６Ｅは、被検眼１２の画像を表示したり、ユーザから各種指示を受け付けたりするグラフィックユーザインターフェースを有する。グラフィックユーザインターフェースとしては、タッチパネル・ディスプレイが挙げられる。

また、制御装置１６は、Ｉ／Ｏポート１６Ｄに接続された画像処理装置１７を備えている。画像処理装置１７は、撮影装置１４によって得られたデータに基づき被検眼１２の画像を生成する。なお、制御装置１６は、通信インターフェース１６Ｆを介してネットワーク１３０に接続される。

上記のように、図２では、眼科装置１１０の制御装置１６が入力／表示装置１６Ｅを備えているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼科装置１１０の制御装置１６は入力／表示装置１６Ｅを備えず、眼科装置１１０とは物理的に独立した別個の入力／表示装置を備えるようにしてもよい。この場合、当該表示装置は、制御装置１６のＣＰＵ１６Ａの表示制御部２０４の制御下で動作する画像処理プロセッサユニットを備える。画像処理プロセッサユニットが、表示制御部２０４が出力指示した画像信号に基づいて、ＳＬＯ画像等を表示するようにしてもよい。

撮影装置１４は、制御装置１６のＣＰＵ１６Ａの制御下で作動する。撮影装置１４は、ＳＬＯユニット１８、撮影光学系１９、およびＯＣＴユニット２０を含む。撮影光学系１９は、光学スキャナ２２、および広角光学系３０を含む。

光学スキャナ２２は、ＳＬＯユニット１８から射出された光をＸ方向、およびＹ方向に２次元走査する。光学スキャナ２２は、光束を偏向できる光学素子であればよく、例えば、ポリゴンミラーや、ガルバノミラー等を用いることができる。また、それらの組み合わせであってもよい。

広角光学系３０は、ＳＬＯユニット１８からの光とＯＣＴユニット２０からの光とを合成する。

なお、広角光学系３０は、楕円鏡などの凹面ミラーを用いた反射光学系や、広角レンズなどを用いた屈折光学系、あるいは、凹面ミラーやレンズを組み合わせた反射屈折光学系でもよい。楕円鏡や広角レンズなどを用いた広角光学系を用いることにより、眼底中心部だけでなく眼底周辺部の網膜を撮影することが可能となる。

楕円鏡を含むシステムを用いる場合には、国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８４あるいは国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８９に記載された楕円鏡を用いたシステムを用いる構成でもよい。国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８４の開示および国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８９の開示の各々は、その全体が参照により本明細書に取り込まれる。

広角光学系３０によって、眼底において広い視野（ＦＯＶ：Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ）１２Ａでの観察が実現される。ＦＯＶ１２Ａは、撮影装置１４によって撮影可能な範囲を示している。ＦＯＶ１２Ａは、視野角として表現され得る。視野角は、本実施形態において、内部照射角と外部照射角とで規定され得る。外部照射角とは、眼科装置１１０から被検眼１２へ照射される光束の照射角を、瞳孔２７を基準として規定した照射角である。また、内部照射角とは、眼底Ｆへ照射される光束の照射角を、眼球中心Ｏを基準として規定した照射角である。外部照射角と内部照射角とは、対応関係にある。例えば、外部照射角が１２０度の場合、内部照射角は約１６０度に相当する。本実施形態では、内部照射角は２００度としている。

ここで、内部照射角で１６０度以上の撮影画角で撮影されて得られたＳＬＯ眼底画像をＵＷＦ−ＳＬＯ眼底画像と称する。なお、ＵＷＦとは、ＵｌｔｒａＷｉｄｅ Ｆｉｅｌｄ（超広角）の略称を指す。眼底の視野角（ＦＯＶ）を超広角な角度とした広角光学系３０により、被検眼１２の眼底の後極部から赤道部を超える領域を撮影することができ、渦静脈などの眼底周辺部に存在する構造物を撮影できる。

ＳＬＯシステムは、図２に示す制御装置１６、ＳＬＯユニット１８、および撮影光学系１９によって実現される。ＳＬＯシステムは、広角光学系３０を備えるため、広いＦＯＶ１２Ａでの眼底撮影を可能とする。

ＳＬＯユニット１８は、Ｂ（青色光）の光源４０、Ｇ光（緑色光）の光源４２、Ｒ光（赤色光）の光源４４、およびＩＲ光（赤外線（例えば、近赤外光））の光源４６と、光源４０、４２、４４、４６からの光を、反射又は透過して１つの光路に導く光学系４８、５０、５２、５４、５６とを備えている。光学系４８、５６は、ミラーであり、光学系５０、５２、５４は、ビームスプリッタ―である。Ｂ光は、光学系４８で反射し、光学系５０を透過し、光学系５４で反射し、Ｇ光は、光学系５０、５４で反射し、Ｒ光は、光学系５２、５４を透過し、ＩＲ光は、光学系５２、５６で反射して、それぞれ１つの光路に導かれる。

ＳＬＯユニット１８は、Ｒ光およびＧ光を発するモードと、赤外線を発するモードなど、波長の異なるレーザ光を発する光源あるいは発光させる光源の組合せを切り替え可能に構成されている。図２に示す例では、Ｂ光の光源４０、Ｇ光の光源４２、Ｒ光の光源４４、およびＩＲ光の光源４６の４つの光源を備えるが、本開示の技術は、これに限定されない。例えば、ＳＬＯユニット１８は、更に、白色光の光源を更に備え、Ｇ光、Ｒ光、およびＢ光を発するモードや、白色光のみを発するモード等の種々のモードで光を発するようにしてもよい。

ＳＬＯユニット１８から撮影光学系１９に入射された光は、光学スキャナ２２によってＸ方向およびＹ方向に走査される。走査光は広角光学系３０および瞳孔２７を経由して、眼底に照射される。眼底により反射された反射光は、広角光学系３０および光学スキャナ２２を経由してＳＬＯユニット１８へ入射される。

ＳＬＯユニット１８は、被検眼１２の後眼部（眼底）からの光の内、Ｂ光を反射し且つＢ光以外を透過するビームスプリッタ６４、ビームスプリッタ６４を透過した光の内、Ｇ光を反射し且つＧ光以外を透過するビームスプリッタ５８を備えている。ＳＬＯユニット１８は、ビームスプリッタ５８を透過した光の内、Ｒ光を反射し且つＲ光以外を透過するビームスプリッタ６０を備えている。ＳＬＯユニット１８は、ビームスプリッタ６０を透過した光の内、ＩＲ光を反射するビームスプリッタ６２を備えている。ＳＬＯユニット１８は、ビームスプリッタ６４により反射したＢ光を検出するＢ光検出素子７０、ビームスプリッタ５８により反射したＧ光を検出するＧ光検出素子７２、ビームスプリッタ６０により反射したＲ光を検出するＲ光検出素子７４、およびビームスプリッタ６２により反射したＩＲ光を検出するＩＲ光検出素子７６を備えている。

広角光学系３０および光学スキャナ２２を経由してＳＬＯユニット１８へ入射された光（眼底により反射された反射光）は、Ｂ光の場合、ビームスプリッタ６４で反射してＢ光検出素子７０により受光され、Ｇ光の場合、ビームスプリッタ５８で反射してＧ光検出素子７２により受光される。上記入射された光は、Ｒ光の場合、ビームスプリッタ５８を透過し、ビームスプリッタ６０で反射してＲ光検出素子７４により受光される。上記入射された光は、ＩＲ光の場合、ビームスプリッタ５８、６０を透過し、ビームスプリッタ６２で反射してＩＲ光検出素子７６により受光される。ＣＰＵ１６Ａの制御下で動作する画像処理装置１７は、Ｂ光検出素子７０、Ｇ光検出素子７２、Ｒ光検出素子７４、およびＩＲ光検出素子７６で検出された信号を用いてＵＷＦ−ＳＬＯ画像を生成する。

また、制御装置１６が、同時に発光するように光源４０、４２、４４を制御する。Ｂ光、Ｇ光およびＲ光で同時に被検眼１２の眼底が撮影されることにより、各位置が互いに対応するＧ色眼底画像、Ｒ色眼底画像、およびＢ色眼底画像が得られる。Ｇ色眼底画像、Ｒ色眼底画像、およびＢ色眼底画像からＲＧＢカラー眼底画像が得られる。制御装置１６が、同時に発光するように光源４２、４４を制御し、Ｇ光およびＲ光で同時に被検眼１２の眼底が撮影されることにより、各位置が互いに対応するＧ色眼底画像およびＲ色眼底画像が得られる。Ｇ色眼底画像およびＲ色眼底画像からＲＧカラー眼底画像が得られる。

広角光学系３０により、眼底の視野角（ＦＯＶ：Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ）を超広角な角度とし、被検眼１２の眼底の後極部から赤道部を超える領域を撮影することができる。

図５Ａを用いて赤道部１７８の説明をする。眼球（被検眼１２）は、直径約 ２４ｍｍ の眼球中心１７０とした球状の構造物である。その前極１７５と後極１７６を連ねる直線を眼球軸１７２と言い、眼球軸１７２に直交する平面が眼球表面と交わる線を緯線といい、その最大のものが赤道１７４である。赤道１７４の位置に相当する網膜や脈絡膜の部分を赤道部１７８とする。

眼科装置１１０は、被検眼１２の眼球中心１７０を基準位置として内部照射角が２００°の領域を撮影することができる。なお、２００°の内部照射角は、被検眼１２の眼球の瞳孔を基準とした外部照射角では１１０°である。つまり、広角光学系３０は外部照射角１１０°の画角で瞳からレーザ光を照射させ、内部照射角で２００°の眼底領域を撮影する。

図５Ｂには、内部照射角が２００°で走査できる眼科装置１１０で撮影されて得られたＵＷＦ−ＳＬＯ画像１７９が示されている。図５Ｂに示すように、赤道部１７８は内部照射角で１８０°に相当し、ＵＷＦ−ＳＬＯ画像１７９においては点線１７８ａで示された個所が赤道部１７８に相当する。このように、眼科装置１１０は、後極部から赤道部１７８を超えた眼底領域を撮影することができる。

図５Ｃは、眼球における脈絡膜１２Ｍと渦静脈１２Ｖ１、Ｖ２との位置関係を示す図である。図５Ｃにおいて、網目状の模様は脈絡膜１２Ｍの脈絡膜血管を示している。脈絡膜血管は脈絡膜全体に血液をめぐらせる。そして、被検眼１２に複数（通常４つから６つ）存在する渦静脈から眼球の外へ血液が流れる。図５Ｃでは眼球の片側に存在する上側渦静脈Ｖ１と下側渦静脈Ｖ２が示されている。渦静脈は、赤道部１７８の近傍に存在する場合が多い。そのため、被検眼１２に存在する渦静脈及び渦静脈周辺の脈絡膜血管を撮影するには、上述した内部照射角が２００°で走査できる眼科装置１１０を用いて行われる。

ＯＣＴシステムは、図２に示す制御装置１６、ＯＣＴユニット２０、および撮影光学系１９によって実現される。ＯＣＴシステムは、広角光学系３０を備えるため、上述したＳＬＯ眼底画像の撮影と同様に、眼底周辺部のＯＣＴ撮影を可能とする。つまり、眼底の視野角（ＦＯＶ）を超広角な角度とした広角光学系３０により、被検眼１２の眼底の後極部から赤道部１７８を超える領域のＯＣＴ撮影を行うことができる。渦静脈などの眼底周辺部に存在する構造物のＯＣＴデータを取得でき、渦静脈の断層像や、ＯＣＴデータを画像処理することにより渦静脈の３Ｄ構造を得ることができる。

ＯＣＴユニット２０は、光源２０Ａ、センサ（検出素子）２０Ｂ、第一の光カプラ２０Ｃ、参照光学系２０Ｄ、コリメートレンズ２０Ｅ、および第２の光カプラ２０Ｆを含む。

光源２０Ａから射出された光は、第一の光カプラ２０Ｃで分岐される。分岐された一方の光は、測定光として、コリメートレンズ２０Ｅで平行光にされた後、撮影光学系１９に入射される。測定光は広角光学系３０および瞳孔２７を経由して、眼底に照射される。眼底により反射された測定光は、および広角光学系３０を経由してＯＣＴユニット２０へ入射され、コリメートレンズ２０Ｅおよび第一の光カプラ２０Ｃを介して、第２の光カプラ２０Ｆに入射する。

光源２０Ａから射出され、第一の光カプラ２０Ｃで分岐された他方の光は、参照光として、参照光学系２０Ｄへ入射され、参照光学系２０Ｄを経由して、第２の光カプラ２０Ｆに入射する。

第２の光カプラ２０Ｆに入射されたこれらの光、即ち、眼底で反射された測定光と、参照光とは、第２の光カプラ２０Ｆで干渉されて干渉光を生成する。干渉光はセンサ２０Ｂで受光される。画像処理部２０６の制御下で動作する画像処理装置１７は、センサ２０Ｂで検出されたＯＣＴデータに基づいて断層画像やｅｎ−ｆａｃｅ画像などのＯＣＴ画像を生成する。

ここで、内部照射角で１６０度以上の撮影画角で撮影されて得られたＯＣＴ画像、あるいは、眼底周辺部を走査して得られたＯＣＴ画像をＵＷＦ−ＯＣＴ画像と称する。ＯＣＴ画像はＢ−ｓｃａｎによる眼底の断層画像や、ＯＣＴボリュームデータに基づく立体画像（三次元画像）や、当該ＯＣＴボリュームデータの断面であるｅｎｆａｃｅ画像（２次元画像）を含む。

ＵＷＦ−ＯＣＴ画像の画像データは、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１６Ｆを介して眼科装置１１０からサーバ１４０へ送付され、記憶装置２５４に記憶される。

なお、本実施形態では、光源２０Ａが波長掃引タイプのＳＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ−Ｓｏｕｒｃｅ ＯＣＴ）を例示するが、ＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ−Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）、ＴＤ−ＯＣＴ（Ｔｉｍｅ−Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）など、様々な方式のＯＣＴシステムであってもよい。

次に、図３を参照して、サーバ１４０の電気系の構成を説明する。図３に示すように、サーバ１４０は、コンピュータ本体２５２を備えている。コンピュータ本体２５２は、ＣＰＵ２６２、ＲＡＭ２６６、ＲＯＭ２６４、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８を有する。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８には、記憶装置２５４、ディスプレイ２５６、マウス２５５Ｍ、キーボード２５５Ｋ、および通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２５８が接続されている。記憶装置２５４は、例えば、不揮発メモリで構成される。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８は、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２５８を介して、ネットワーク１３０に接続されている。従って、サーバ１４０は、眼科装置１１０、およびビューワ１５０と通信することができる。

サーバ１４０は、眼科装置１１０から受信した各データを、記憶装置２５４に記憶する。

サーバ１４０のＣＰＵ２６２が画像処理プログラムを実行することで実現される各種機能について説明する。図４に示すように、画像処理プログラムは、表示制御機能、画像処理機能、および処理機能を備えている。ＣＰＵ２６２がこの各機能を有する画像処理プログラムを実行することで、ＣＰＵ２６２は、表示制御部２０４、画像処理部２０６、および処理部２０８として機能する。

次に、図６を用いて、サーバ１４０による画像処理を詳細に説明する。サーバ１４０のＣＰＵ２６２が画像処理プログラムを実行することで、図６のフローチャートに示された画像処理（画像処理方法）が実現される。

ステップ６００で、画像処理部２０６は、図５Ｂに示したようなＵＷＦ−ＳＬＯ画像１７９をＵＷＦ眼底画像として記憶装置２５４から取得する。ステップ６０２で、画像処理部２０６は、取得したＵＷＦ−ＳＬＯ画像１７９から、次のように二値化画像である脈絡膜血管画像を作成する。当該脈絡膜血管画像は、脈絡膜血管や渦静脈に相当する画素が白で、他の領域の画素は黒で二値化された画像である。

当該脈絡膜血管画像は、Ｒ色眼底画像とＧ色眼底画像とから生成する場合を説明される。まず、Ｒ色眼底画像とＧ色眼底画像とに含まれる情報を説明する。

眼の構造は、硝子体を、構造が異なる複数の層が覆うようになっている。複数の層には、硝子体側の最も内側から外側に、網膜、脈絡膜、強膜が含まれる。Ｒ光は、網膜を通過して脈絡膜まで到達する。よって、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）には、網膜に存在する血管（網膜血管）の情報と脈絡膜に存在する血管（脈絡膜血管）の情報とが含まれる。これに対し、Ｇ光は、網膜までしか到達しない。よって、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）には、網膜に存在する血管（網膜血管）の情報のみが含まれる。

ＣＰＵ２６２の画像処理部２０６は、ブラックハットフィルタ処理を第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）に施すことにより、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）から網膜血管を抽出する。次に、画像処理部２０６は、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）から、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）から抽出した網膜血管を用いてインペインティング処理により、網膜血管を除去する。つまり、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）から抽出された網膜血管の位置情報を用いて第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）の網膜血管構造を周囲の画素と同じ値に塗りつぶす処理を行う。そして、画像処理部２０６は、網膜血管が除去された第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）の画像データに対し、適応ヒストグラム均等化処理（ＣＬＡＨＥ、Ｃｏｎｔｒａｓｔ Ｌｉｍｉｔｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）を施すことにより、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）において、脈絡膜血管を強調する。これにより、図８に示すように、背景が黒い画素で脈絡膜血管が白い画素で表現された脈絡膜血管画像３００が得られる。生成された脈絡膜血管画像３００は記憶装置２５４に記憶される。

また、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）と第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）から脈絡膜血管画像３００を生成しているが、画像処理部２０６は、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）あるいはＩＲ光で撮影されたＩＲ眼底画像を用いて脈絡膜血管画像３００を生成してもよい。

脈絡膜血管画像３００を生成する方法について、国際公開ＷＯ２０１９／１８１９８１の開示は、その全体が参照により、本明細書に取り込まれる。

ステップ６０２で、画像処理部２０６は、ＣＳＣ（中心性漿液性脈絡網膜症）等の眼底上の病変の領域や、眼底の特徴的な部位である黄斑は視神経乳頭等に係る着目領域（あるいは着目位置）を取得する。ステップ６０２では、例えば、ステップ６００で取得したＵＷＦ眼底画像に加えて、別途取得した眼底の蛍光画像、ＯＣＴデータ、及びＡＦ（自発蛍光画像）などの画像を用いて網膜上の病変に係る位置、及び黄斑を着目領域として自動検出又はユーザの目視により手動検出する。着目領域の自動検出では、例えば、蛍光画像又はＡＦ等では、病変部特有の色調変化をする領域を抽出する。また、黄斑は、Ｇ色眼底画像において暗い領域として表示されるので、本実施形態では、Ｇ色眼底画像内の輝度値が最も小さい所定数の画素の領域を、黄斑の位置として検出する。

ステップ６０４では、渦静脈（ＶＶ）の位置を、次のように解析する。画像処理部２０６は、脈絡膜血管画像３００における各脈絡膜血管の移動方向（血管走行方向）を設定する。具体的には、第一に、画像処理部２０６は、脈絡膜血管画像の各画素について、下記の処理を実行する。即ち、画像処理部２０６は、画素に対して、当該画素を中心とした領域（セル）を設定し、セル内の各画素における輝度の勾配方向のヒストグラムを作成する。次に、画像処理部２０６は、各セルにおけるヒストグラムにおいて、最もカウントが少なかった勾配方向を各セルの内の画素における移動方向とする。この勾配方向が、血管走行方向に対応する。なお、最もカウントが少なかった勾配方向が血管走行方向であるとなるのは、次の理由からである。血管走行方向には輝度勾配が小さく、一方、それ以外の方向には輝度勾配が大きい（例えば、血管と血管以外のものでは輝度の差が大きい）。したがって、各画素の輝度勾配のヒストグラムを作成すると、血管走行方向に対するカウントは少なくなる。以上の処理により、脈絡膜血管画像の各画素における血管走行方向が設定される。

画像処理部２０６は、Ｍ（自然数）×Ｎ（自然数）（＝Ｌ）個の粒子の初期位置を設定する。具体的には、画像処理部２０６は、脈絡膜血管画像上に等間隔に、縦方向にＭ個、横方向にＮ個、合計Ｌ個の初期位置を設定する。

画像処理部２０６は、渦静脈位置を推定する。具体的には、画像処理部２０６は、Ｌ個の各々の位置について以下の処理を行う。即ち、画像処理部２０６は、最初の位置（Ｌ個の何れか）の血管走行方向を取得し、取得した血管走行方向に沿って所定距離だけ、粒子を移動させ、移動した位置において、再度、血管走行方向を取得し、取得した血管走行方向に沿って所定距離だけ、粒子を移動させる。このように血管走行方向に沿って所定距離移動させることを予め設定した移動回数、繰り返す。以上の処理を、Ｌ個の全ての位置において実行する。その時点で粒子が一定個数以上集まっている点を渦静脈位置とする。また、別の渦静脈を検出する方法として、放射状のパターンの特徴量が所定値以上の脈絡膜血管画像上の位置を渦静脈として認識する画像処理や、脈絡膜血管画像から渦静脈膨大部を検出することにより渦静脈位置を検出するようにしてもよい。渦静脈を検出する方法について、国際公開ＷＯ２０１９／２０３３０９の開示は、その全体が参照により、本明細書に取り込まれる。

渦静脈位置情報（渦静脈の個数や、脈絡膜血管画像上での座標など）は、記憶装置２５４に記憶される。

ステップ６０６では、データ解析を行う。ステップ６０６の詳細は後述する。そして、ステップ６０８では、得られたデータを記憶装置２５４に保存して処理を終了する。

図７は、図６のステップ６０６のデータ解析処理を示したフローチャートである。ステップ７００では、着目領域につながる渦静脈を特定する。図８は、脈絡膜血管画像３００において、病変部を示す着目領域３１０に対して血管接続性を有する第一渦静脈３１０Ｖ１を示した概略図である。ステップ７００では、脈絡膜血管画像から血管構造（血管の接点や当該節点を結ぶリンクとからなるネットワーク構造）を用いて、ノード（節点）同士を結ぶグラフ理論で着目領域３１０と第一渦静脈３１０Ｖ１との血管接続性を評価する。グラフ理論は、どのノード同士を接続するのが数学的に合理的かを演算処理するもので、本実施形態では、一方のノードを着目領域３１０とし、他方のノードを第一渦静脈３１０Ｖ１として、両者の接続性を検証する。グラフ理論の一例としてグラフカット理論の適用が考えられる。この場合ノードを脈絡膜血管の分岐点および渦静脈、エッジをノード間を接続する血管とする。エッジ上ではデータ項として血管長など、平滑化項として血管の滑らかなつながりに対応する項などを定義し、データ項および平滑化項の総和で定義させるエネルギー関数が最小となるようなノードおよびエッジを選択する最小切断を探索することにより、渦静脈Ｖ１と着目領域３１０との間を接続する血管を選択し、その接続性を検証することができる。

また、ステップ７００で特定される第一渦静脈は一つとは限らず、二つ以上特定することもある。渦静脈が集団で検出されている場合は、集団を形成している複数の渦静脈と着目領域３１０が脈絡膜血管でつながっていることがあり、集団の中の二つ以上の渦静脈が当該着目領域３１０と血管接続性を有することになる。

また、着目領域３１０が黄斑の場合、鼻側上部の渦静脈と鼻側下部の渦静脈との二つが脈絡膜血管で接続されている場合が多く見受けられる。

なお、特許請求の範囲に記載の「所定領域」は、本実施形態における「着目領域３１０」に該当する。

本実施形態では、グラフ理論を適用する際に、微細な血管や枝葉の血管の影響を排除するために、脈絡膜血管画像の画像全体を収縮及び膨張させるモルフォロジー変換を行ってもよい。

また、脈絡膜血管画像にＯＣＴＡ（ＯＣＴアンジオグラフィー）のｅｎｆａｃｅ画像を合成して得た合成画像データに対して、モルフォロジー変換及びグラフ理論を適用して、着目領域３１０につながる第一渦静脈３１０Ｖ１を特定してもよい。

なお、着目領域３１０と検出された渦静脈との距離を算出し、当該距離に基づいて第一渦静脈を特定してもよい。さらに、着目領域３１０と血管接続性を有すると共に、当該着目領域３１０との距離が所定距離以下であるという条件を満たす渦静脈を第一渦静脈とするようにしてもよい。

当該距離には、着目領域３１０と渦静脈との画像上の距離や、眼球モデルの球面上での距離を用いることができる。血管接続性を有する複数の第一渦静脈が特定された場合、着目領域３１０と渦静脈との距離が所定距離以下となる第一渦静脈に絞り込むことができる。

さらに、上述の距離の定義には二点間の距離だけでなく、上述のグラフ理論で求められる経路のエッジの重みを用いた特徴量が含まれる。血管接続性を有する複数の第一渦静脈が特定された場合、着目領域３１０と渦静脈との結ぶ経路のうち、経路の特徴量が所定値以下となる経路で接続される第一渦静脈に絞り込むことができる。

図９は、病変部を示す着目領域３１０と、第一渦静脈３１０Ｖ１とが接続している脈絡膜血管（図中の点線）が存在していることを示す画像３０２である。画像３０２では、着目領域３１０は、第一渦静脈３１０Ｖ１と点線で示された脈絡膜血管とつながっていることが示されている。しかしながら、この血管は第一渦静脈３１０Ｖ１以外の渦静脈である第二渦静脈３１０Ｖ２、３１０Ｖ３、３１０Ｖ４とはつながっていない。このような画像処理を着目領域の接続している脈絡膜血管に対して行うことにより着目領域と関係する渦静脈である第一渦静脈が特定される。

ステップ７０２では、図６のステップ６０４で検出された複数の渦静脈から、第一渦静脈を除外して第二渦静脈３１０Ｖ２、３１０Ｖ３、３１０Ｖ４を特定する。特定された第二渦静脈３１０Ｖ２、３１０Ｖ３、３１０Ｖ４の位置等の情報は、記憶装置２５４に記憶する。

次に、ステップ７０４では、第一渦静脈３１０Ｖ１の位置解析を行う。位置解析は、前述のステップ６０４と同様の手法により第一渦静脈３１０Ｖ１の位置を特定する。そして、特定した第一渦静脈３１０Ｖ１と病変部や黄斑などの着目領域３１０との距離を算出する。当該距離は画像上の画素サイズから算出した距離でもよいし、眼球球面上の距離として計算してもよい。

また、ステップ７０４では、図１０Ａ及び図１０Ｂに示したように、脈絡膜血管画像３０４において、渦静脈を中心とした解析円３１２Ａ、３１２Ｂ、３１２Ｃ、３１２Ｄを設け、解析円３１２Ａ、３１２Ｂ、３１２Ｃ、３１２Ｄと交わる血管の径を計測してもよい。図１０Ｂは、解析円３１２Ａの拡大図である。図１０Ｂには、解析円３１２Ａと血管との交叉部の径がμｍ単位で示されている。ステップ７０２では、眼底が略球面状であることを考慮して、解析円３１２Ａ、３１２Ｂ、３１２Ｃ、３１２Ｄと交叉する血管の径を算出する。

さらに、ステップ７０４では、正常眼と被検眼１２との比較をしてもよい。正常眼との比較は、例えば、図１０Ａに示したように、視神経乳頭３２０を中心として、脈絡膜血管画像３０４を４つの象限３２２Ａ、３２２Ｂ、３２２Ｃ、３２２Ｄに分け、同一象限内での複数渦静脈から定められる代表の位置（例えば、中心位置）を、正常眼における渦静脈の中心位置のデータと比較する。渦静脈の中心位置は、例えば、後述する図１１〜１３に示したように、視神経乳頭３２０からの距離及び角度によって表される。視神経乳頭３２０は、Ｇ色眼底画像において最も明るい領域として表示されるので、本実施形態では、Ｇ色眼底画像内の輝度値が最も大きい所定数の画素の領域を、視神経乳頭３２０の位置として検出する。

正常眼の渦静脈の中心位置のデータは、複数検体の正常眼の渦静脈の中心位置及び当該渦静脈の径のデータを集めたデータベースとして管理され、当該データの平均値及び標準偏差等の統計的な指標が予め算出されている。ステップ７０４では、被検眼１２の脈絡膜血管画像３０４における渦静脈の中心位置を、正常眼の渦静脈の中心位置の平均値と比較することにより、被検眼１２の第一渦静脈３１０Ｖ１の位置が、正常眼からどの程度乖離しているかが判定できる。また、ステップ７０４では、被検眼１２の脈絡膜血管画像３０４における渦静脈の中心位置を正常眼の渦静脈の中心位置のデータに加えた場合の、渦静脈の中心位置の平均値及び標準偏差を算出し、算出した平均値及び標準偏差を、予め算出した正常眼の渦静脈の中心位置の平均値及び標準偏差と比較して、被検眼１２における渦静脈の中心位置が、正常眼に比してどの程度異なるかを推定してもよい。

そして、ステップ７０４では、ステップ７００で行った第一渦静脈３１０Ｖ１と着目領域３１０との血管接続性、第一渦静脈３１０Ｖ１と着目領域３１０との距離、第一渦静脈３１０Ｖ１と正常眼における渦静脈の位置との偏差、及び第一渦静脈３１０Ｖ１の径に基づいて、第一渦静脈３１０Ｖ１の病変部への関与の程度を判定する。例えば、第一渦静脈３１０Ｖ１と着目領域３１０とがつながっている場合であると共に、第一渦静脈３１０Ｖ１と着目領域３１０との距離が所定距離以下の場合、第一渦静脈３１０Ｖ１と正常眼における渦静脈の位置との偏差が所定の位置偏差よりも大きい場合、及び第一渦静脈３１０Ｖ１の径と正常眼における渦静脈の径との偏差が所定の径偏差よりも大きい場合のいずれかに該当するのであれば、第一渦静脈３１０Ｖ１は病変部に関係する渦静脈であると判定できる。

着目領域３１０が病変部である場合、当該病変部と接続関係にある第一渦静脈を特定することができ、この第一渦静脈の周辺の領域の画像を集中的に解析したり、経過観察対象の渦静脈として眼科医などが把握できる。

また、着目領域３１０が黄斑である場合、黄斑と第一渦静脈を特定することができ、黄斑周辺の領域の画像とともに、この第一渦静脈の周辺の領域の画像を集中的に解析したり、経過観察対象の渦静脈として眼科医などが把握できる。黄斑には加齢黄斑変性やPolypoidal Choroidal Vasculopathy (PCV)などのパキコロイド疾患群、糖尿病黄斑変性などの疾患が発生する。黄斑に関連する渦静脈との位置関係に関する情報を取得することは、脈絡膜内循環に関する貴重な情報を得ることに繋がり、診断や治療選択に関し有益である。

ステップ７０６では、画像処理部２０６は、解析結果を示す表示画面を生成する。ステップ７０６で生成される表示画面には、後述する図１１等のように第一渦静脈３１０Ｖ１と第二渦静脈３１０Ｖ２、３１０Ｖ３、３１０Ｖ４とを区別して表示する画像、脈絡膜血管画像、図８のように第一渦静脈３１０Ｖ１を示すマークと、第一渦静脈３１０Ｖ１と着目領域３１０とを接続する脈絡膜血管とがハイライトされて脈絡膜血管画像に重畳表示される画像が含まれる。ステップ７０６で処理部２０８は、記憶装置２５４に生成された表示画面やステップ７０４で解析されたデータを保存する。そして処理をリターンする。

表示画面には、後述する図１１〜１３のように、第一渦静脈３１０Ｖ１と第一渦静脈３１０Ｖ１以外の渦静脈である第二渦静脈３１０Ｖ２、３１０Ｖ３、３１０Ｖ４との各々の位置が表示される。また、後述する図１２のように、正常眼の渦静脈の平均位置も併せて表示し、第一渦静脈３１０Ｖ１の位置が正常眼の渦静脈の平均位置からどの程度乖離しているかを示すようにしてもよい。また、渦静脈の位置を定量的に評価してもよい。渦静脈の位置の定量的評価は、例えば、視神経乳頭３２０からの距離等である。渦静脈の各々は視神経乳頭３２０を中心に等距離で存在すると考えらえるので、視神経乳頭３２０からの距離が他の渦静脈と異なる渦静脈は、病変部との関係が疑われる。本実施形態では、視神経乳頭３２０からの距離が他の渦静脈に比して異なる渦静脈等を、病変部に関係した渦静脈としてさらに検出してもよい。また、病変部に関係すると思われる第一渦静脈３１０Ｖ１等の渦静脈は、別途追加でＯＣＴスキャンを行ってもよい。

図１１は、ビューワ１５０のディスプレイに表示される表示画面であるディスプレイスクリーン５００を示した概略図である。

ディスプレイスクリーン５００は、図１１に示すように、インフォメーションエリア５０２と、イメージディスプレイエリア５０４とを有する。インフォメーションエリア５０２には、患者ＩＤディスプレイフィールド５１２、患者名ディスプレイフィールド５１４、年齢ディスプレイフィールド５１６、視力ディスプレイフィールド５１８、右眼／左眼ディスプレイフィールド５２０、及び眼軸長ディスプレイフィールド５２２を有する。ビューワ１５０は、受信した情報に基づいて、患者ＩＤディスプレイフィールド５１２から眼軸長ディスプレイフィールド５２２の各表示領域に各々の情報を表示する。

イメージディスプレイエリア５０４は、眼底画像等を表示する領域である。イメージディスプレイエリア５０４に設けられたコメントフィールド５０６は、ユーザである眼科医が観察した結果、又は診断結果を任意に入力できる備考欄である。

図１１では、イメージディスプレイエリア５０４には、病変部を示す着目領域３１０、着目領域３１０につながる第一渦静脈３１０Ｖ１、及び第一渦静脈３１０Ｖ１以外の渦静脈である第二渦静脈３１０Ｖ２、３１０Ｖ３、３１０Ｖ４等の眼底構造が各々表示されると共に、当該眼底構造の視神経乳頭３２０に対する距離及び角度を示した位置表示画像３３０がレーダーチャート状に表示されている。図１１では、着目領域３１０及び第一渦静脈３１０Ｖ１は、各々１つ表示されているが、これに限定されない。被検眼１２の病態によっては、着目領域３１０及び第一渦静脈３１０Ｖ１の各々は、複数検出される場合がある。なお、図１１、及び後述する図１２、１３では、角度は度で表示されているが、ラジアンで表示してもよい。

図１２は、正常眼の渦静脈の平均位置３１０Ａを表示した位置表示画像３３２を有するディスプレイスクリーン５００の変形例である。正常眼における渦静脈の平均位置を表示することにより、被検眼１２の第一渦静脈３１０Ｖ１の位置が、正常眼からどの程度乖離しているかが直感的に把握できる。図１２では、第一渦静脈３１０Ｖ１が存在する象限に正常眼の渦静脈の平均位置を表示したが、第二渦静脈３１０Ｖ２、３１０Ｖ３、３１０Ｖ４が存在する象限にも正常眼における渦静脈の平均位置を表示してもよい。

図１３は、第一渦静脈３１０Ｖ１及び第二渦静脈３１０Ｖ２、３１０Ｖ３、３１０Ｖ４の中心が視神経乳頭（ＯＮＨ）３２０となるように、眼底画像の座標を変換した場合の第一渦静脈３１０Ｖ１の位置３１０Ｖ１Ａを示す位置表示画像３３４を有するディスプレイスクリーン５００の例である。正常眼では一般的に渦静脈の各々は、視神経乳頭３２０から適切な範囲内に存在すると考えられるので、位置表示画像３３４において、第一渦静脈３１０Ｖ１と位置３１０Ｖ１Ａとの偏差が大きい場合は、第一渦静脈３１０Ｖ１が何らかの病変に関与していると推察できる。

図１４は、ディスプレイスクリーン５００のイメージディスプレイエリア５０４に表示されるＵＷＦ−ＳＬＯ画像である脈絡膜血管画像３１６である。図１４に示したように、渦静脈を中心とした解析円３１２Ａ、３１２Ｂ、３１２Ｃ、３１２Ｄが表示されると共に、解析円３１２Ａ、３１２Ｂ、３１２Ｃ、３１２Ｄと交叉する血管の径が表示されている。図１４では、第一渦静脈３１０Ｖ１を示す円マークと、第一渦静脈３１０Ｖと着目領域３１０とを接続する脈絡膜血管とがハイライトで脈絡膜血管画像３１６に重畳表示されてもよい。

図１５は、図１４に示した脈絡膜血管画像３１６の変形例で、病変部を示す着目領域３１０と着目領域３１０につながる第一渦静脈３１０Ｖ１と第一渦静脈３１０Ｖ１を囲む解析円３１２Ｂが表示されている。図１５では、図１４と異なり、解析円３１２Ａ、３１２Ｃ、３１２Ｄは表示されないので、第一渦静脈３１０Ｖ１と着目領域３１０とに注目して脈絡膜血管画像を観察できる。

以上説明したように、本実施形態では、グラフ理論等を用いて病変部を示す着目領域３１０と血管接続性を有する第一渦静脈３１０Ｖ１を検出すると共に、検出した第一渦静脈３１０Ｖ１と着目領域３１０との距離が所定距離以下の場合、第一渦静脈３１０Ｖ１と正常眼における渦静脈の位置との偏差が所定の位置偏差よりも大きい場合、及び第一渦静脈３１０Ｖ１の径と正常眼における渦静脈の径との偏差が所定の径偏差よりも大きい場合のいずれかに該当するのであれば、第一渦静脈３１０Ｖ１は病変部に関係する渦静脈であると判定することができる。

本実施形態では、図６及び図７で示した処理は、サーバ１４０で行ったが、眼科装置１１０の画像処理装置１７で行ってもよい。

以上説明した各実施の形態における画像処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。

以上説明した各実施の形態では、コンピュータを利用したソフトウェア構成による画像処理を想定しているが、本開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、コンピュータを利用したソフトウェア構成に代えて、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェア構成のみによって、画像処理が実行されるようにしてもよい。画像処理のうちの一部の処理がソフトウェア構成により実行され、残りの処理がハードウェア構成によって実行されるようにしてもよい。

このように本開示の技術は、コンピュータを利用したソフトウェア構成により画像処理が実現される場合とされない場合とを含むので、以下の技術を含む。
（第１の技術）
病変検出部が脈絡膜血管画像から眼底の病変部を検出するステップと、
渦静脈検出部が前記脈絡膜血管画像から渦静脈を検出するステップと、
渦静脈識別部が前記脈絡膜血管画像から検出された渦静脈のうち、前記病変部に関係する第一渦静脈と、該第一渦静脈以外の第二渦静脈とを検出するステップと、
を含む画像処理方法。
（第２の技術）
脈絡膜血管画像から眼底の病変部を検出する病変検出部と、
前記脈絡膜血管画像から渦静脈を検出する渦静脈検出部と、
前記脈絡膜血管画像から検出された渦静脈のうち、前記病変部に関係する第一渦静脈と、該第一渦静脈以外の第二渦静脈とを検出する渦静脈識別部と、
を備える画像処理装置。
（第３の技術）
画像処理するためのコンピュータプログラム製品であって、
前記コンピュータプログラム製品は、それ自体が一時的な信号ではないコンピュータ可読記憶媒体を備え、
前記コンピュータ可読記憶媒体には、プログラムが格納されており、
前記プログラムは、コンピュータに、
脈絡膜血管画像から眼底の病変部を検出するステップと、
前記脈絡膜血管画像から渦静脈を検出するステップと、
前記脈絡膜血管画像から検出された渦静脈のうち、前記病変部に関係する第一渦静脈と、該第一渦静脈以外の第二渦静脈とを検出するステップと、を実行させる
コンピュータプログラム製品。

１２ 被検眼
１４ 撮影装置
１６ 制御装置
１７ 画像処理装置
１００ 眼科システム
１１０ 眼科装置
１４０ サーバ
１５０ ビューワ
１７９ ＵＷＦ−ＳＬＯ画像
２０４ 表示制御部
２０６ 画像処理部
２０８ 処理部
２５２ コンピュータ本体
２５４ 記憶装置
２５６ ディスプレイ
２６２ ＣＰＵ
２６４ ＲＯＭ
２６６ ＲＡＭ
３００、３０４ 脈絡膜血管画像
３１０ 着目領域
３１０Ａ 平均位置
３１０Ｖ１Ａ 位置
３１０Ｖ１ 第一渦静脈
３１０Ｖ２、３１０Ｖ３、３１０Ｖ４ 第二渦静脈
３１２Ａ、３１２Ｂ、３１２Ｃ、３１２Ｄ 解析円
３１６ 脈絡膜血管画像
３２０ 視神経乳頭
５００ ディスプレイスクリーン

Claims (16)

1. プロセッサが行う画像処理であって、
   脈絡膜血管画像から眼底の所定領域を検出するステップと、
   前記脈絡膜血管画像から複数の渦静脈を検出するステップと、
   前記脈絡膜血管画像から検出された前記複数の渦静脈のうち、前記所定領域に関係する第一渦静脈を特定するステップと、
   を含む、画像処理方法。
2. 前記複数の渦静脈のうち、前記第一渦静脈以外の第二渦静脈を特定するステップをさらに含む、請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記第一渦静脈は、前記所定領域と脈絡膜血管で接続している渦静脈である請求項１又は請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記所定領域は病変部である、請求項１に記載の画像処理方法。
5. 前記所定領域は黄斑である、請求項１に記載の画像処理方法。
6. 前記渦静脈の位置を算出するステップを含み、
   前記第一渦静脈は、前記渦静脈と前記所定領域との血管接続性に基づいて抽出される請求項１に記載の画像処理方法。
7. 前記第一渦静脈は、前記渦静脈が前記所定領域との血管接続性を有すると共に、前記渦静脈と前記所定領域との距離が所定距離以下に該当する渦静脈である請求項６に記載の画像処理方法。
8. 前記第一渦静脈と前記第一渦静脈以外の第二渦静脈との位置関係を表示するための表示画面を生成するステップを含む、請求項１に記載の画像処理方法。
9. 前記第一渦静脈と前記第二渦静脈とを区別して表示する表示画面を生成するステップを含む、請求項８に記載の画像処理方法。
10. 前記表示画面はレーダーチャートである請求項８又は請求項９に記載の画像処理方法。
11. 前記表示画面は、脈絡膜血管画像に前記第一渦静脈と前記第二渦静脈とが区別して表示された画像である請求項８又は請求項９に記載の画像処理方法。
12. 前記表示画面には、前記第一渦静脈を示すマークと、前記第一渦静脈と前記所定領域とを接続する脈絡膜血管とがハイライトされて、前記脈絡膜血管画像に重畳表示されることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
13. 前記表示画面は、ＵＷＦ−ＳＬＯ画像に前記第一渦静脈と前記第二渦静脈とが区別して表示された画像である請求項８又は請求項９に記載の画像処理方法。
14. 前記表示画面には、前記第一渦静脈を示すマークと、前記第一渦静脈と前記所定領域とを接続する脈絡膜血管とがハイライトされて、前記ＵＷＦ−ＳＬＯ画像に重畳表示されることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理方法。
15. メモリと、前記メモリに接続するプロセッサとを備え、
    前記プロセッサは、
    脈絡膜血管画像から眼底の所定領域を検出し、
    前記脈絡膜血管画像から渦静脈を検出し、
    前記脈絡膜血管画像から検出された渦静脈のうち、前記所定領域に関係する第一渦静脈を検出する画像処理装置。
16. コンピュータに、
    脈絡膜血管画像から眼底の所定領域を検出し、
    前記脈絡膜血管画像から渦静脈を検出し、
    前記脈絡膜血管画像から検出された渦静脈のうち、前記所定領域に関係する第一渦静脈を検出する、ことを実行させる画像処理プログラム。
    
    
    
    
    
    
    
    

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