JP2023060069A - 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 - Google Patents

Abstract

【課題】脈絡膜血管径を正確に計算する【解決手段】画像処理方法は、眼底画像を取得し、前記眼底画像から脈絡膜血管画像を取得し、前記脈絡膜血管画像から脈絡膜血管を取得し、前記脈絡膜血管の走行方向に沿って前記脈絡膜血管の複数の血管中心点を特定し、前記特定した複数の血管中心点の各々について血管径を算出する。【選択図】図７

Description

本発明は、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に関する。

特許文献１には、脈絡膜血管網を可視化することが開示されている。従来から、脈絡膜血管径を得ることが望まれている。

米国特許出願公開第２０１６／０１３５６８３号明細書

本開示の技術の第１の態様の画像処理方法は、脈絡膜血管画像を取得し、前記脈絡膜血管画像から脈絡膜血管の走行方向に沿って前記脈絡膜血管の複数の血管中心点を特定し、前記特定した複数の血管中心点の各々について血管径を算出する。

本開示の技術の第２の態様の画像処理方法は、脈絡膜血管画像を取得し、前記脈絡膜血管画像から脈絡膜血管の走行方向に沿って前記脈絡膜血管の複数の血管中心点を特定し、前記特定した複数の血管中心点の各々について血管径を算出し、前記脈絡膜血管画像の各画素について、前記複数の血管中心点の中から最も近い血管中心点を特定し、前記脈絡膜血管画像の各画素と、当該画素に対して前記特定された血管中心点と、各血管中心点について前記算出された血管径とを対応して記憶媒体に記憶する。

本開示の技術の第３の態様の画像処理装置は、脈絡膜血管画像を取得する脈絡膜血管画像取得部と、前記脈絡膜血管画像から脈絡膜血管の走行方向に沿って前記脈絡膜血管の複数の血管中心点を特定する特定部と、前記特定した複数の血管中心点の各々について血管径を算出する算出する算出部と、を備える。

本開示の技術の第４の態様の画像処理装置は、脈絡膜血管画像を取得する脈絡膜血管画像取得部と、脈絡膜血管画像から複数の脈絡膜血管の各々の走行方向に沿って前記複数の脈絡膜血管の各々の複数の血管中心点を特定する特定部と、前記複数の脈絡膜血管の各々毎に、前記特定した複数の血管中心点の各々について血管径を算出する算出部と、前記複数の脈絡膜血管の各々毎に、前記特定された複数の血管中心点と各血管中心点について前記算出された血管径とを記憶媒体に記憶する記憶処理部と、を備える。

本開示の技術の第５の態様の画像処理装置は、脈絡膜血管画像を取得する脈絡膜血管画像取得部と、前記脈絡膜血管画像から脈絡膜血管の走行方向に沿って前記脈絡膜血管の複数の血管中心点を特定する第１の特定部と、前記特定した複数の血管中心点の各々について血管径を算出する算出部と、前記脈絡膜血管画像の各画素について、前記複数の血管中心点の中から最も近い血管中心点を特定する第２の特定部と、前記脈絡膜血管画像の各画素と、当該画素に対して前記特定された血管中心点と、各血管中心点について前記算出された血管径とを対応して記憶媒体に記憶する記憶処理部と、を備える。

本開示の技術の第６の態様の画像処理プログラムは、コンピュータに、第１の態様又は第２の態様の画像処理方法を実行させる。

本開示の技術の第７の態様の血管径算出装置は、脈絡膜血管の複数の血管中心点のデータと、各血管中心点の血管径のデータと、を対応して記憶する記憶媒体と、前記記憶媒体に記憶された前記脈絡膜血管の複数の血管中心点のデータと、前記各血管中心点の血管径のデータとに基づいて、脈絡膜血管の血管径を算出する制御部と、を備える。

本開示の技術の第８の態様の血管径算出装置は、複数の脈絡膜血管の各々に対応して、各脈絡膜血管の複数の血管中心点のデータと、各血管中心点の血管径のデータと、を記憶する記憶媒体と、前記記憶媒体に複数の脈絡膜血管の各々に対応して記憶された前記各脈絡膜血管の複数の血管中心点のデータと、各血管中心点の血管径のデータと、前記各血管中心点の血管径のデータとに基づいて、複数の脈絡膜血管の各々の血管径を算出する制御部と、を備える。

本開示の技術の第９の態様の血管径算出装置は、脈絡膜血管画像の各画素のデータと、前記脈絡膜血管画像中の絡膜血管の複数の血管中心点のデータと、各血管中心点の血管径のデータと、を対応して記憶する記憶媒体と、前記記憶媒体に対応して記憶された前記脈絡膜血管画像の各画素のデータと、前記脈絡膜血管画像中の絡膜血管の複数の血管中心点のデータと、前記各血管中心点の血管径のデータとに基づいて、表示部に表示された前記脈絡膜血管画像において指示された箇所の脈絡膜血管の血管径を算出する制御部と、を備える。

眼科システム１００のブロック図である。 眼科装置１１０の全体構成を示す概略構成図である。 管理サーバ１４０の電気系の構成のブロック図である。 画像ビューワ１５０の電気系の構成のブロック図である。 管理サーバ１４０のＣＰＵ２６２の機能のブロック図である。 画像処理プログラムのフローチャートである。 図６のステップ３０８の血管径の算出処理のフローチャートである。 図７のステップ３２２の処理のフローチャートである。 図７のステップ３２４の処理のフローチャートである。 図９Ａのステップ１３４０の血管中心点の探索のサブルーチンのフローチャートである。 図７のステップ３２６の処理のフローチャートである。 図６のステップ３０９の脈絡膜血管径のデータベース作成処理のフローチャートである。 眼科装置１１０により得られる各種のＵＷＦ－ＳＬＯ画像を示す図である。 脈絡膜血管画像ＣＬＡを示す図である。 脈絡膜血管画像ＣＬＡに対して眼底領域を切り出す（瞼などを除去）処理が行われた脈絡膜血管画像ＣＬＥを示す図である。 血管スケルトン画像ＶＳを示す図である。 血管スケルトンマップＶＳＭを示す図である。 血管ネットワークＶＮを示す図である。 血管ネットワークＶＮの一部を示す図である。 血管スケルトン画像を示す図である。 模擬眼球面に投影された脈絡膜血管二値化画像の脈絡膜血管の血管中心点における血管径を示す図である。 大円を示す図である。 脈絡膜血管二値化画像の脈絡膜血管の各血管中心点における血管径を示す図である。 血管中心点に対応する位置Ｐ１、Ｐ２、・・・と、脈絡膜血管二値化画像の画素との関係を示す図である。 脈絡膜血管二値化画像の画素Ｇ１～Ｇ６に、血管中心点に対応する位置Ｐ１の番号および血管径が対応付けられた様子を示す図である。 脈絡膜血管二値化画像の画素Ｇ７～Ｇ１２に、血管中心点に対応する位置Ｐ２の番号および血管径が対応付けられた様子を示す図である。 脈絡膜血管径のデータベースを示す図である。 脈絡膜血管径の別のデータベースを示す図である。 表示画面８００を示す図である。 アイコン８４４Ｈが操作されて、血管径が６００μｍ以上の脈絡膜血管が、血管画像表示欄８３４に表示された様子を示す図である。 カーソルで示された脈絡膜血管の血管径を表示する様子を示す図である。 指定された脈絡膜血管の血管径の様子をグラフ８３８で表示する様子を示す図である。 第２の表示画面８００Ａを示す図である。 第２の実施の形態における図６のステップ３０８の血管径の算出処理のフローチャートを示す図である。 脈絡膜血管９１２の血管領域の画素の範囲と血管スケルトン画像９１０とを示す図である。 脈絡膜血管９１２を分割した複数の分割領域を示す図である。 脈絡膜血管９１２を分割した別の複数の分割領域を示す図である。 脈絡膜血管９１２の分割領域の各画素の模擬眼球面上の面積を求めることを説明するための図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。

［第１の実施の形態］

以下、本発明の第１の実施形態に係る模擬眼について図面を参照して説明する。

図１を参照して、眼科システム１００の構成を説明する。図１に示すように、眼科システム１００は、眼科装置１１０と、眼軸長測定器１２０と、管理サーバ装置（以下、「管理サーバ」という）１４０と、画像表示装置（以下、「画像ビューワ」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。眼軸長測定器１２０は、患者の眼軸長を測定する。管理サーバ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、眼軸長、および断層画像を、患者のＩＤに対応して記憶する。画像ビューワ１５０は、管理サーバ１４０から取得した眼底画像を表示する。
管理サーバ１４０は、本開示の技術の「画像処理装置」および「血管径算出装置」の一例である。

眼科装置１１０、眼軸長測定器１２０、管理サーバ１４０、および画像ビューワ１５０は、ネットワーク１３０を介して、相互に接続されている。

眼軸長測定器１２０は、被検眼１２の眼軸方向の長さである眼軸長を測定する第１のモードと第２のモードとの２つのモードを有する。第１のモードは、図示しない光源からの光を被検眼１２に導光した後、眼底からの反射光と角膜からの反射光との干渉光を受光し、受光した干渉光を示す干渉信号に基づいて眼軸長を測定する。第２のモードは、図示しない超音波を用いて眼軸長を測定するモードである。

眼軸長測定器１２０は、第１のモード又は第２のモードにより測定された眼軸長を管理サーバ１４０に送信する。第１のモードおよび第２のモードにより眼軸長を測定してもよく、この場合には、双方のモードで測定された眼軸長の平均を眼軸長として管理サーバ１４０に送信する。

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。

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、図示しない通信インターフェース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の撮影制御部２０２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、第１光学スキャナ２２、第２光学スキャナ２４、および広角光学系３０を含む。

第１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。第２光学スキャナ２４は、ＯＣＴユニット２０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。第１光学スキャナ２２および第２光学スキャナ２４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、共通光学系２８を有する対物光学系（図２では不図示）、およびＳＬＯユニット１８からの光とＯＣＴユニット２０からの光を合成する合成部２６を含む。

なお、共通光学系２８の対物光学系は、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、本実施の形態において、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。本実施の形態では、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。

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、５０、５６は、ミラーであり、光学系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、Ｇ光の光源４２、Ｒ光の光源４４、およびＩＲ光の光源４６の３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、Ｂ光（青色光）の光源や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、第１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および第１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および第１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。

ＵＷＦ－ＳＬＯ画像には、図１２に示すように、眼底がＧ色で撮影されて得られたＵＷＦ－ＳＬＯ画像（Ｇ色眼底画像）５０２ＧＧと、眼底がＲ色で撮影されて得られたＵＷＦ－ＳＬＯ画像（Ｒ色眼底画像）５０４ＲＧとがある。ＵＷＦ－ＳＬＯ画像には、眼底がＢ色で撮影されて得られたＵＷＦ－ＳＬＯ画像（Ｂ色眼底画像）５０６ＢＧと、眼底がＩＲで撮影されて得られたＵＷＦ－ＳＬＯ画像（ＩＲ眼底画像）５０８ＩＲＧとがある。

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５０２ＧＧ、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧ、およびＢ色眼底画像５０６ＢＧが得られる。Ｇ色眼底画像５０２ＧＧ、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧ、およびＢ色眼底画像５０６ＢＧ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５０２ＧＧおよびＲ色眼底画像５０４ＲＧが得られる。Ｇ色眼底画像５０２ＧＧおよびＲ色眼底画像５０４ＲＧからＲＧカラー眼底画像が得られる。

ＵＷＦ－ＳＬＯ画像には、ＩＣＧ蛍光撮影されたＵＷＦ－ＳＬＯ画像（動画）５１０ＩＣＧＧもある。インドシアニン・グリーン（ＩＣＧ）が血管に注入されると、眼底に到達し、最初は網膜に到達し、次に、脈絡膜に到達し、脈絡膜を通過する。ＵＷＦ－ＳＬＯ画像（動画）５１０ＩＣＧＧは、インドシアニン・グリーン（ＩＣＧ）が血管に注入され網膜に到達した時から、脈絡膜を通過した後までの動画像である。

Ｂ色眼底画像５０６ＢＧ、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧ、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧ、ＩＲ眼底画像５０８ＩＲＧ、ＲＧＢカラー眼底画像、ＲＧカラー眼底画像、およびＵＷＦ－ＳＬＯ画像５１０ＩＣＧＧの各画像データは、図示しない通信ＩＦを介して眼科装置１１０から管理サーバ１４０へ送付される。

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、広いＦＯＶ１２Ａでの眼底撮影を可能とする。ＯＣＴユニット２０は、光源２０Ａ、センサ（検出素子）２０Ｂ、第１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１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、第２光学スキャナ２４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測定光は、広角光学系３０および第２光学スキャナ２４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１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１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。画像処理制御部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眼底画像をＵＷＦ－ＯＣＴ画像と称する。

ＵＷＦ－ＯＣＴ画像の画像データは、図示しない通信ＩＦを介して眼科装置１１０から管理サーバ１４０へ送付され、記憶装置２５４に記憶される。

なお、本実施の形態では、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。

図１の眼軸長測定器１２０は、被検眼１２の眼軸方向（Ｚ方向）の長さである眼軸長を測定する第１のモードと第２のモードとの２つのモードを有する。第１のモードは、図示しない光源からの光を被検眼１２に導光した後、眼底からの反射光と角膜からの反射光との干渉光を受光し、受光した干渉光を示す干渉信号に基づいて眼軸長を測定する。第２のモードは、図示しない超音波を用いて眼軸長を測定するモードである。眼軸長測定器１２０は、第１のモード又は第２のモードにより測定された眼軸長を管理サーバ１４０に送信する。第１のモードおよび第２のモードにより眼軸長を測定してもよく、この場合には、双方のモードで測定された眼軸長の平均を眼軸長として管理サーバ１４０に送信する。眼軸長は被検者のデータの一つとして管理サーバ１４０に患者情報として保存されるとともに、眼底画像解析にも利用される。

次に、図３を参照して、管理サーバ１４０の電気系の構成を説明する。図４に示すように、管理サーバ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、管理サーバ１４０は、眼科装置１１０、眼軸長測定器１２０、および画像ビューワ１５０と通信することができる。記憶装置２５４には、後述する画像処理プログラムが記憶されている。なお、画像処理プログラムを、ＲＯＭ２６４に記憶してもよい。
記憶装置２５４及びＲＯＭ２６４は、本開示の技術の「記憶媒体」の一例である。

管理サーバ１４０は、眼科装置１１０および眼軸長測定器１２０から受信した各データを、記憶装置２５４に記憶する。

次に、図４を参照して、画像ビューワ１５０の電気系の構成を説明する。図４に示すように、画像ビューワ１５０は、コンピュータ本体１５２を備えている。コンピュータ本体１５２は、ＣＰＵ１６２、ＲＡＭ１６６、ＲＯＭ１６４、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６８を有する。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６８には、記憶装置１５４、ディスプレイ１５６、マウス１５５Ｍ、キーボード１５５Ｋ、および通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１５８が接続されている。記憶装置１５４は、例えば、不揮発メモリで構成される。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６８は、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１５８を介して、ネットワーク１３０に接続されている。従って、画像ビューワ１５０は、眼科装置１１０および管理サーバ１４０と通信することができる。

次に、図５を参照して、管理サーバ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。画像処理プログラムは、表示制御機能、画像処理制御機能、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、図６に示すように、表示制御部２０４、画像処理制御部２０６、および処理部２０８として機能する。
画像処理制御部２０６は、「脈絡膜血管画像取得部」、「特定部」、「算出部」、「記憶処理部」、「第１の特定部」、「第２の特定部」、及び「制御部」
の一例である。

次に、図６を用いて、管理サーバ１４０による画像処理を詳細に説明する。管理サーバ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３０２で、画像処理制御部２０６は、ＵＷＦ－ＳＬＯ画像を、記憶装置２５４から取得する。ステップ３０４で、画像処理制御部２０６は、取得したＵＷＦ－ＳＬＯ画像から、次のように脈絡膜血管画像を作成する。

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光は波長が長いため、網膜を通過して脈絡膜まで到達する。よって、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧ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Ｒ光より波長が短いため、網膜までしか到達しない。よって、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧ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。よって、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧから網膜血管を抽出し、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧから網膜血管を除去することにより脈絡膜血管画像ＣＬＡ（図１３を参照）を得ることができる。具体的に、脈絡膜血管画像ＣＬＡは以下のようにして生成される。

画像処理制御部２０６は、ブラックハットフィルタ処理をＧ色眼底画像５０２ＧＧに施すことにより、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧから網膜血管を抽出する。次に、画像処理制御部２０６は、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧから、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、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧから抽出された網膜血管の位置情報を用いてＲ色眼底画像５０４ＲＧ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、画像処理制御部２０６は、網膜血管が除去されたＲ色眼底画像５０４ＲＧの画像データに対し、適応ヒストグラム均等化処理（Ｃｏｎｔｒａｓｔ Ｌｉｍｉｔｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｓｔｏｇｒａｐｈ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）を施すことにより、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧにおいて、脈絡膜血管を強調する。これにより、図１３に示す脈絡膜血管画像ＣＬＡが作成される。作成された脈絡膜血管画像ＣＬＡは記憶装置２５４に記憶される。

また、上記例では、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧとＧ色眼底画像５０２ＧＧとから脈絡膜血管画像を生成している。しかし、画像処理制御部２０６は、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧとＵＷＦ－ＳＬＯ画像５０８ＩＲＧとから脈絡膜血管画像ＣＬＡを生成してもよい。画像処理制御部２０６は、Ｂ色眼底画像５０２ＢＧと、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧおよびＵＷＦ－ＳＬＯ画像５０８ＩＲＧの一方とから、脈絡膜血管画像ＣＬＡを生成してもよい。

更に、ＵＷＦ－ＳＬＯ画像（動画）５１０から、脈絡膜血管画像ＣＬＡを生成してもよい。上記のように、ＵＷＦ－ＳＬＯ画像（動画）５１０は、インドシアニン・グリーン（ＩＣＧ）が血管に注入され網膜に到達した時から、脈絡膜を通過した後までの動画像である。インドシアニン・グリーン（ＩＣＧ）が網膜を通過した時から脈絡膜を通過している期間の動画像から、脈絡膜血管画像ＣＬＡを生成してもよい。

ところで、脈絡膜血管の径は、一般的に網膜中の血管径より大きい。具体的には、所定の閾値より大きい血管径は脈絡膜血管である。そこで、ＵＷＦ－ＳＬＯ画像（動画）５１０で、インドシアニン・グリーン（ＩＣＧ）が網膜および脈絡膜の血管を通過中の画像から血管を抽出し、所定の閾値より小さい血管径を消すことにより、脈絡膜血管画像ＣＬＡを生成してもよい。

脈絡膜血管画像には瞼などが含まれていることもあり、ステップ３０６で、画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管画像ＣＬＡに対して眼底領域を切り出す（瞼などを除去）処理が行われた脈絡膜血管画像ＣＬＥ（図１４を参照）を生成する。脈絡膜血管画像ＣＬＡや脈絡膜血管画像ＣＬＥは眼底画像を画像処理することにより得られた脈絡膜血管が可視化された画像である。

ステップ３０８で、画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管画像ＣＬＥの中の各脈絡膜血管の血管径を、血管走行方向に沿って求めた複数の血管中心点の各々を用いて、算出する。血管径の詳細な算出処理については後述する。

ステップ３０９で、画像処理制御部２０６は、ステップ３０８で算出された血管中心点における、少なくとも脈絡膜血管径と画素座標を含んだ脈絡膜血管径のデータベースを作成する。この脈絡膜血管径のデータベースは、解析対象となったＵＷＦ－ＳＬＯ眼底画像と関連付けられて、ＲＡＭ２６６あるいは記憶装置２５４に記憶される。データベース構造の詳細については後述する。

ステップ３１０で、表示制御部２０４は、ステップ３０８で算出された血管径データを用いた解析の結果を示した表示画面８００（図２８も参照）の表示画像を作成する。表示画面のレイアウトについても後述する。

ステップ３１２で、処理部２０８は、表示画像の表示画像データを、通信Ｉ／Ｆ２５８を介して、画像ビューワ１５０に送信する。

次に、図７、８、９、１０に記載されたフローチャートを用いて脈絡膜血管径の算出処理について説明する。

図７は、脈絡膜血管径のメインフローチャートである。ステップ３２２で、画像処理制御部２０６は、詳細には後述する血管スケルトン画像ＶＳ（図１５に記載）および血管ネットワークＶＮ（図１７に記載）を作成する。画像処理制御部２０６は、ステップ３２４で、血管走行方向に沿って求めた複数の血管中心点を設定し、ステップ３２６で、血管中心点ごとの血管径を算出し、最終的には、脈絡膜血管画像ＣＬＥのすべての脈絡血管の血管径を算出する。

図８には、図７のステップ３２２の処理のフローチャートが示されている。

ステップ３３２で、画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管画像ＣＬＥを、各画素の画素値を所定の閾値を基準に二値化することにより、図示せぬ脈絡膜血管二値化画像を作成する。この脈絡膜血管二値化画像は脈絡膜血管が可視化された（脈絡膜血管に相当する領域の画素が白色、脈絡膜血管以外の領域の画素が黒色となる）画像である。

ステップ３３４で、画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管二値化画像を細線化することにより、脈絡膜血管二値化画像において各脈絡膜血管径の中心線を求める。この中心線は幅1ピクセルの線である。つまり、二値画像を幅1ピクセルの線画像に変換する細線化処理を行うことにより血管スケルトン画像ＶＳを生成する。
図１５には、脈絡膜血管画像ＣＬＥ内の１つの脈絡膜血管の血管スケルトン画像ＶＳが示されている。図１５に示すように、血管スケルトン画像ＶＳは、脈絡膜の中心線を示す複数の画素４０２、４０４、４０６、４０８…で表されている。

ステップ３３４では、画像処理制御部２０６は、図１６に示すように、脈絡膜血管を表す複数の画素４０２、４０４、４０６、４０８…に画素番号を付し、画素位置（あるいは画素の座標）と画素番号を対応させた血管スケルトンマップＶＳＭを作成する。例えば、図１５に示す血管スケルトン画像ＶＳの画素４０２に対応する血管スケルトンマップの画素４０２には、画素番号１が画素番号４０２Ａ１として付与されている。また、血管スケルトン画像ＶＳの画素４０４に対応する血管スケルトンマップＶＳＭの画素４０４には、画素番号４が画素番号４０４Ａとして付与されている。図１６の示した血管スケルトンマップＶＳＭは、図１５の領域Ａの血管スケルトンマップＶＳＭを表示したものである。血管スケルトンマップＶＳＭは血管スケルトン画像ＶＳ全体に対して作成されることは言うまでもない。

次に、ステップ３３８で、画像処理制御部２０６は、血管ネットワークＶＮを、血管スケルトンマップＶＳＭから作成する。ここで、血管ネットワークＶＮは、血管スケルトンマップＶＳＭの画素番号をノードとし、画素番号同士の接続関係をエッジで示したノード（点）とエッジ（線）からなるグラフである。

画像処理制御部２０６は、血管スケルトンマップＶＳＭの画素４０２の画素番号１を、血管ネットワークＶＮが作成されるメモリ空間内の所定の位置（４０２Ｂ参照）にノード（１）として形成する。

次に、画像処理制御部２０６は、血管スケルトンマップＶＳＭの画素４０２の近傍に画素番号が付与された画素を探索する。具体的には、まず、４近傍画素（縦横の４個の画素、つまり、画素４０２の上下左右の４画素）の中に、画素番号が付与された画素を探す。図１６では、画素４０２Ａの４近傍画素には、番号が付与された画素がない。そこで、次に、画像処理制御部２０６は、８近傍画素（縦横斜め隣の８画素、つまり、画素４０２の上下左右の４画素に左斜め右斜めの４画素を加えた８画素）に、画素番号が付与された画素を探す。図１６では、画素４０２の右斜め上の画素４０４には画素番号４が付与されている。そこで、画像処理制御部２０６は、画素４０２に付与された画素番号１（図１７の４０２Ｂ参照）に、画素４０４に付与された画素番号４を新たなノード（４）とする。そして、ノード（１）とノード（４）をエッジで接続する（図１８を参照）。血管分岐を考慮し、画素番号が付与された画素が発見されない時点で処理を終了する。このような処理を血管スケルトンマップＶＳＭ全体に対して行うことにより、血管ネットワークＶＮを作成する。

画像処理制御部２０６は、血管ネットワークＶＮ作成のステップ３３８が終了後、図８のサブルーチンを終了し、図７のメインフローチャートに戻る。

図９Ａ、図９Ｂには、図７のステップ３２４の処理のフローチャートが示されている。図９Ａは血管中心点の設定フローチャートであり、図９Ｂは血管中心点の探索のサブルーチンである。

ステップ１３００で、画像処理制御部２０６は、血管スケルトン画像ＶＳを、模擬眼球面に投影する。模擬眼球面は被検者の眼軸長や年齢などに基づいて画像処理制御部２０６によりＲＡＭ２６６のメモリ空間内に再現された眼球に相当する球面である。この模擬眼球面に血管スケルトン画像ＶＳを逆ステレオ変換して投影する。これは、ＵＷＦ－ＳＬＯ画像自体が眼球を二次元平面にステレオ投影された画像であるためである。ＵＷＦ－ＳＯ画像や血管スケルトン画像ＶＳの周辺部はステレオ変換による歪が生じているが、逆ステレオ変換して模擬眼球面に投影することにより歪の影響を取り除くことができる。歪が除去された状態で血管径を算出するので、実際の血管径に近い値を得ることができる。
そして、ステップ１３２０で、画像処理制御部２０６は、血管スケルトン画像ＶＳの任意の端点を現在探索点として設定する。ステップ１３２０で現在探索点が意味することは血管スケルトン画像ＮＶにおける探索開始点であり、血管中心点を探索するためのスタートポイントである。図１９に示したスケルトン画像を用いて説明すると、血管スケルトン画像上のアスタリスク（＊）で示した４６０Ｎ１が現在探索点として設定される。

ステップ１３４０で、画像処理制御部２０６は、図９Ｂの血管中心点の探索のサブルーチンの処理を開始する。図９Ｂのサブルーチンは、図Ａのステップ１３４０と図９Ｂのステップ１５００で再帰的に呼び出されるサブルーチンである。

ステップ１４００にて、画像処理制御部２０６は、現在探索点４６０Ｎ１を血管中心点として設定する。

ステップ１４２０で、画像処理制御部２０６は、血管中心点から一定距離（例えば、２０μｍ）離れているにある血管スケルトン画像ＶＳ上の点を血管中心点候補とする。ここで、「血管中心点候補」の数は、血管中心点から一定距離以内に血管分岐がなく１本として連続ければ１つであり、血管分岐（血管が二股に分かれている）があれば分岐しているそれぞれの血管に対して２つ設定される。血管そのものが存在しない場合、血管中心点候補は設定されない。図１８は血管ネットワークＮＶ、血管中心点及び血管中心点候補との関係を模式的に示した図である。４０２Ｂ、４０４Ｂ、４０６Ｂ及び４０８Ｂはそれぞれ血管ネットワークＶＮのノード（１）、ノード（２）、ノード（３）、ノード（５）に対応している。血管中心点４５２がノード（１）とノード（４）の間に既に設定されている。血管はノード（４）で２つに分岐しており、次の血管中心点候補は、ノード（４）とノード（５）の間に位置する血管中心点候補１である４５４と、ノード（４）とノード（３）との間にある血管中心点候補２である４５６が設定されることになる。
ステップ１４４０で、画像処理制御部２０６は、血管中心点と血管中心点候補との間の血管走行方向を決定する。さらに、血管中心点の模擬眼球球面上での球面座標データ、血管走行方向、及び、固有な血管中心点番号を付与し、ＲＡＭ２６６へ記憶する。

次に、ステップ１４６０からステップ１５００のループ処理に進む。このループ処理は、ステップ１４２０で設定された血管中心点候補の数によって、実行される回数が異なる。つまり、血管分岐がなく１本として連続ければ１回実行され、血管分岐（血管が二股に分かれている）があれば２回実行される。図１９では、点４６０Ｎ２が血管中心点候補となる。

ステップ１４６０にて、画像処理制御部２０６は、血管中心点候補が存在しない場合は、ループ処理は実行されず図９Ｂのサブルーチンを終了し、図９Ａのステップ１３６０へ移行する。ステップ１３６０で、画像処理制御部２０６は、設定されたすべての血管中心点のデータ（少なくとも、血管中心点の模擬眼球球面上での球面座標データ、血管走行方向、及び、固有な血管中心点番号を含むデータ）をＲＡＭ２６６あるいは記憶装置２５４に記憶保持する。血管の終点に位置する血管中心点には、血管走行方向が算出できないので、直前の血管中心点の血管走行方向を設定するようにしてもよい。

血管中心点候補が存在する場合はステップ１４８０へ進む。血管中心点候補が存在する場合は、画像処理制御部２０６は、ステップ１４８０で、血管中心点候補を現在探索点として設定する。

そして、ステップ１５００へ進み、画像処理制御部２０６は、図９Ｂのサブルーチンを再帰的に実行する。ステップ１５００にて、分岐している血管の血管中心点の探索処理が終了すると、ステップ１５２０にて分岐している血管のループ処理を終了し、ステップ１４６０へ戻り、もう一つの分岐している血管中心点探索の処理を繰り返す。このように、血管ネットワークＮＶにより血管分岐の有無を判断し、ループ処理を繰り返すことにより、血管スケルトン画像ＶＳ内のすべての血管に対して血管中心点を設定することができる。

次に、図７のステップ３２６の血管中心点ごとの血管径の算出について説明する。図１０には、図７のステップ３２６の処理のフローチャートが示されている。図１０の処理は、図９Ａ、図９Ｂに示す処理で設定された血管中心点のデータを用いて、血管中心点ごとに、模擬眼球面に投影された脈絡膜血管二値化画像（図１４）における脈絡膜血管の血管径を算出する。

具体的には、ステップ３７２で、画像処理制御部２０６は、図９Ａのステップ１３６０で記憶された血管中心点に関するデータを読み出す。そして血管中心点を１つ選択し、選択された血管中心点の模擬眼球球面上での球面座標データと血管走行方向とを特定する。

ステップ３７４で、画像処理制御部２０６は、選択された血管中心点の血管走行方向に直交する大円を算出する。具体的には、画像処理制御部２０６は、図２０および図２１に示すように、上記模擬眼球面に投影された脈絡膜血管二値化画像において、特定された血管中心点４６０Ｎｎにおいて、血管走行方向４６０ＮＤに直交する大円４７４（図２１）を算出する。ここで大円の中心は模擬眼球の中心と同一である。

ステップ３７６で、画像処理制御部２０６は、大円４７４と血管縁の交点を算出する。具体的には、上記のように、上記模擬眼球面に投影された脈絡膜血管二値化画像に、血管中心点４６０Ｎｎを基準に大円４７４が位置しており。画像処理制御部２０６は、位置させた大円４７４と、上記模擬眼球面上の脈絡膜血管二値化画像における当該脈絡膜血管の血管縁との交点４７６Ａ、４７６Ｂを算出する。

ステップ３７８で、交点４７６Ａと交点４７６Ｂとの間の距離ｒを算出し、血管スケルトン画像の血管中心点に対応させて記憶する。この距離ｒは大円４７４の一部であり血管中心点４６０Ｎｎを通過する模擬眼球面上での最短距離となる。よって、眼球形状に近い血管径を得ることができる。

上記のように、図１０の処理は、各血管スケルトン画像ＶＳ内のすべての血管中心点に対して行われる。よって、図２２に示すように、模擬眼球面上の脈絡膜血管二値化画像における各血管中心点での血管径が算出される。なお、各血管中心点での血管径は血管中心点番号と対応付けられて、ＲＡＭ２６６あるいは記憶装置２５４に記憶保持される。

図１１には、図６のステップ３０９の脈絡膜血管径のデータベース作成処理のフローチャートが示されている。ステップ３８２で、画像処理制御部２０６は、保持されている血管中心点番号、模擬眼球球面上での球面座標データ、血管走行方向、血管径のデータを読み出す。

ステップ３８５で、画像処理制御部２０６は、血管を示す各画素に、当該画素に最も距離が近い血管中心点の番号および方向をラベリングする。具体的には、画像処理制御部２０６は、図２３に示すように、血管中心点に対応する位置Ｐ１、Ｐ２、・・・を、脈絡膜血管二値化画像（図１４）において特定する（つまり、模擬眼球球面上での血管中心点を示す球面座標データを、上での二次元画像上での血管中心点を示す二次元座標データ変換をする）。画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管二値化画像における血管を示す各画素について、最も距離が近い血管中心点を特定する。当該各画素に、特定した血管中心点の番号と血管径を対応付ける（ラベリング）。より具体的には、図２４に示すように、表示制御部２０４は、脈絡膜血管二値化画像における血管を示す画素Ｇ１～Ｇ６に、各画素に最も距離が近い血管中心点Ｐ１の番号（＃＝１）および血管径（ｒ＃１）を対応付ける。同様に、図２５に示すように、表示制御部２０４は、脈絡膜血管二値化画像における血管を示す画素Ｇ７～Ｇ１２に、各画素に最も距離が近い血管中心点Ｐ２の番号（＃＝４）および血管径（ｒ＃４）を対応付ける。

ステップ３８６で、画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管径のデータベースを作成する。図２６には、脈絡膜血管径のデータベースが示されている。図２６に示すように、脈絡膜血管径のデータベースは、脈絡膜血管画像のデータ番号を記憶する記憶領域５０２を備えている。画像処理制御部２０６は、各脈絡膜血管画像を識別するデータ番号Ｍ１、Ｍ２、・・・を、記憶領域５０２に記憶する。

脈絡膜血管径のデータベースは、脈絡膜血管画像のデータ番号により識別される脈絡膜血管画像の各血管スケルトン画像内の血管に固有のスケルトン番号を記憶する記憶領域５０４を備えている。例えば、画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管画像のデータ番号Ｍ１により識別される脈絡膜血管画像の各血管スケルトン画像内の血管のスケルトン番号Ｓ１、Ｓ２、・・・を、データ番号Ｍ１に対応させて記憶領域５０４に記憶する。また、血管ネットワークＮＶを解析することにより血管を識別し、スケルトン番号を付与するようにしてもよい。

脈絡膜血管径のデータベースは、各血管の血管長を記憶する記憶領域５０６を備えている。画像処理制御部２０６は、図９Ａのステップ１３００の処理を行うとともに模擬眼球面に血管スケルトン画像を張り付けた際に血管毎に、模擬眼球面上での血管長を計算し保持しておく。そして、計算された血管長をスケルトン番号に対応させて記憶領域５０６に記憶する。

脈絡膜血管径のデータベースは、血管毎に血管中心点総数を記憶する記憶領域５０８を備えている。表示制御部２０４は、各血管スケルトン画像（図１９）（又は血管ネットワーク（図１７）に設定された血管中心点をカウントし、総数を、血管長に対応させて記憶領域５０８に記憶する。

血管径のデータベースは、血管スケルトン画像の各血管中心点を識別する番号を記憶する記憶領域５１０を備えている。画像処理制御部２０６は、各血管内の存在する各血管中心点の番号をカウントし、血管中心点の血管内の総数を記憶領域５１０に記憶する。

脈絡膜膜血管径のデータベースは、各血管中心点のＳＬＯ画像（脈絡膜血管画像（図１３）上の座標を記憶する記憶領域５１２を備えている。画像処理制御部２０６は、血管スケルトン画像の各血管中心点を、ＳＬＯ画像（脈絡膜血管画像（図１３））上で特定し、特定した各中心点の座標を、血管中心点に対応させて記憶領域５１２に記憶する。なお、各血管中心点のＵＷＦ-ＳＬＯ画像上の座標を記憶するだけでなく、脈絡膜血管二値化画像上の座標を記憶するようにしてもよい。

脈絡膜血管径のデータベースは、血管中心点の番号が付与された、脈絡膜血管二値化画像の各画素の座標を記憶する記憶領域５１４を備えている。画像処理制御部２０６は、血管中心点の番号が付与された、脈絡膜血管二値化画像の各画素を特定し、特定した各画素の脈絡膜血管二値化画像上の座標を、血管中心点のＳＬＯ画像上の座標に対応させて記憶領域５１４に記憶する。なお、当該各画素の座標は、ＳＬＯ画像（脈絡膜血管画像（図１３））上の座標と一致する。

脈絡膜血管径のデータベースは、各血管中心点の血管走行方向を記憶する記憶領域５１６を備えている。画像処理制御部２０６は、血管ネットワーク（図１７）から、血管中心点の血管走行方向を読み出し、読み出した血管中心点の血管走行方向を、血管中心点の番号が付与された、脈絡膜血管二値化画像の各画素の座標の各々に対応させて、記憶領域５１６に記憶する。

脈絡膜血管径のデータベースは、血管中心点における血管径を記憶する記憶領域５１８を備えている。画像処理制御部２０６は、血管スケルトン画像の血管中心点に対応させて記憶された、血管中心点における血管径を読み出し、血管走行方向に対応させて記憶領域５１８に記憶する。

なお、脈絡膜血管径のデータベースは、図２７に示すように、２つのデータベースに分割してもよい。第１のデータベースは、記憶領域５０２～５１２、および５１８を備えている。第２のデータベースは、記憶領域５１４、５１６を備えている。

そして、図１１のステップ３８８で、画像処理制御部２０６は、ステップ３８６で作成された脈絡膜血管径のデータベースを、ＲＡＭ２６６あるいは記憶装置２５４に、対応するＳＬＯ画像とともに記憶保持する。

次に、図６のステップ３１０における表示画面データを作成する処理を説明する。

ここで、図２８に示す表示画面８００を説明する。図２８は、後述する血管径アイコン８５６が操作された場合に表示される表示画面が示されている。図２８に示すように、表示画面８００は、患者の個人情報を表示する個人情報表示欄８０２、画像表示欄８０４、および脈絡膜解析ツール表示欄８０６を有する。

個人情報表示欄８０２は、患者ＩＤ表示欄８１２、患者氏名表示欄８１４、年齢表示欄８１６、右眼／左眼表示欄８１８、眼軸長表示欄８２０、視力表示欄８２２、撮影日時表示欄８２４、および患者選択アイコン３１４を有する。これらの表示欄８１２～８２４に、各情報を表示する。なお、図示しない患者選択アイコンがクリックされると、患者一覧を画像ビューワ１５０のディスプレイ１７２に表示し、解析対象となる患者をユーザに選択させる。

画像表示欄８０４は、脈絡膜血管画像表示欄８３２、血管画像表示欄８３４、および血管画像表示欄８３４に表示する脈絡膜の血管の血管径の範囲を示す径範囲表示欄８４０を有する。画像表示欄８０４は、アイコン８４４Ｌ、８４４Ｍ、８４４Ｈ、およびアイコン８４２を有する。

アイコン８４４Ｌは、ユーザが、血管画像表示欄８３４に、血管径が３００μｍ未満の脈絡膜血管を、第１の色で表示させることを指示するためのアイコンである。アイコン３４４Ｍは、ユーザが、血管画像表示欄８３４に、血管径が３００μｍ以上６００μｍ未満の脈絡膜血管を、第１の色とは異なる第２の色で表示させることを指示するアイコンである。アイコン３４４Ｈは、ユーザが、血管画像表示欄８３４に、血管径が６００μｍ以上の脈絡膜血管を、第１の色および第２の色とは異なる第３の色で表示させることを指示するためのアイコンである。

アイコン８４２は、ユーザが、血管画像表示欄８３４に、全ての脈絡膜血管を表示させることを指示するアイコンである。アイコン８４２が操作されると、全ての脈絡膜血管が各血管径に対応した色で表示される。

脈絡膜解析ツール表示欄８０６は、複数の脈絡膜解析を選択するアイコン類が表示される欄である。渦静脈位置アイコン８５２、対称性アイコン８５４、血管径アイコン８５６、渦静脈・黄斑／乳頭アイコン８５８、および脈絡膜解析レポートアイコン８６０を備える。渦静脈位置アイコン８５２は、渦静脈位置を表示させることを指示する。対称性アイコン８５４は、解析点の対称性を表示することを指示する。血管径アイコン８５６は、脈絡血管の径に関する解析結果を表示させることを指示する。渦静脈・黄斑／乳頭アイコン８５８は、渦静脈、黄斑、および視神経乳頭の間の位置を解析した解析結果を表示させることを指示する。脈絡膜解析レポートアイコン８６０は、脈絡膜解析レポートを表示することを指示する。

図２９には、アイコン８４４Ｈが操作されて、血管径が６００μｍ以上の脈絡膜血管が、血管画像表示欄８３４に表示された様子が示されている。脈絡膜血管径のデータベースの記憶領域５１８から、血管径が６００μｍ以上の画素を抽出し、抽出した画素を、第１の色で血管画像表示欄８３４に表示する。同様に、アイコン８４４Ｍが操作されると、血管径が３００μｍ以上６００μｍ未満の画素が第２の色で表示される。アイコン８４４Ｌが操作されると、血管径が３００μｍ未満の画素が第３の色で表示される。

図３０には、カーソルで示された脈絡膜血管の血管径を表示する様子が示されている。ユーザが、カーソルなどを操作し血管画像表示欄３８４に表示された脈絡膜血管を指定すると、カーソルが位置する画素を特定し、特定された画素が属する血管スケルトン番号を、記憶領域５０４から特定する。血管スケルトン番号に対応する血管中心点の血管径を、記憶領域５１８から読み出し、読み出した血管径の平均値を計算し、平均値を表示部８３６に表示する。

また、カーソルで指定された画素に関連づけられた血管径を記憶領域５１８から読み出し、指定された血管位置の血管径として表示するようにしてもよい。なお、脈絡膜血管以外の領域にカーソルが位置した場合、カーソルが位置する画素には血管径データが存在しないため、血管径は表示されない。すなわち、カーソルが脈絡膜血管領域の画素を示したときのみ血管径が表示される。

図３１には、指定された脈絡膜血管の血管径の様子をグラフ８３８で表示する様子が示されている。カーソルを脈絡膜血管に位置させ、更にクリックすると、血管スケルトン番号に対応する血管中心点を記憶領域５１０から読み出し、血管中心点の血管径を、記憶領域５１８から読み出す。血管中心点をｘ軸に、血管径をｙ軸にしたグラフ８３８に、各血管中心点に対応する血管径を表示する。このグラフ８３８により曲線や蛇行した血管の血管径をユーザが直感的に把握できる。

図３２には、第２の表示画面８００Ａが示されている。図３２に示すように、表示画面８００Ａの画像表示欄８０４には、脈絡膜血管画像を表示する脈絡膜血管画像表示欄８３２と、脈絡膜血管画像で指定された位置を含む所定領域の拡大画像を表示する拡大画像表示欄８６２を有する。図３２に示すように、脈絡膜画像において、ユーザが、カーソルなどを操作し脈絡膜画像の所望の点にカーソル（十字マーク）を位置させると、拡大画像表示欄８６２に、カーソルの位置を中心とした所定領域を拡大した拡大画像を表示する。更に、カーソルが位置する画素を、記憶領域５１４から抽出し、抽出した画素に対応する血管径を、記憶領域５１８から読み出し、拡大画像表示欄８６２に数値で表示する。なお、脈絡膜血管以外の領域にカーソルが位置した場合、カーソルが位置する画素には血管径データが存在しないため、血管径は表示されない。すなわち、カーソルが脈絡膜血管領域の画素を示したときのみ血管径が表示される。

以上説明したように本実施の形態では、脈絡膜血管の複数の血管中心点を特定し、特定した複数の血管中心点の各々について血管径を算出するので、脈絡膜血管径を正確に算出することができる。また、血管径を算出するために脈絡膜血管画像を疑似眼球面に投影した画像を用いて血管径を算出しているので、実際の眼底における血管径を得ることができる。また、算出されて血管径を血管部分の画素などと対応付けた脈絡膜のデータベースを作成することにより、ユーザの診断を支援する様々なＧＵＩ（グラフィックユーザインターフェース）が可能となる。

［第２の実施の形態］

次に、第２の実施の形態を説明する。第２の実施の形態の構成は第１の実施の形態の構成と同様であるので、その説明を省略する。第２の実施の形態の作用は第１の実施の形態の作用と略同様であるので、異なる部分を主として説明する。

図３３には、第２の実施の形態における図６のステップ３０８の血管径の算出処理のフローチャートが示されている。図３３のステップ９０２で、図７のステップ３２２と同様の処理を実行する。つまり、脈絡膜血管二値化画像（図３４）に含まれる脈絡膜血管を特定し、脈絡膜血管９１２について血管スケルトン画像ＶＳおよび血管ネットワークＶＮが作成される。図３４において、９１２は血管領域の画素の範囲を示し、点線で示された９１０はスケルトン画像を模式的に表している。また、渦静脈位置を示す渦静脈位置マーク９１４示されている。

ステップ９０４で、画像処理制御部２０６は、図３５に示すように、血管中心点９２０Ｎ１、９２０Ｎ２、…を、脈絡膜血管９１２を複数の分割領域に分割するための血管分割点として、設定する。

ステップ９０６で、画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管二値化画像（図３４）における各脈絡膜血管の血管径を算出する。第２の実施の形態では、画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管の血管径を、脈絡膜血管９１２を複数の分割領域の各々の血管径の平均を求めることにより、求める。画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管９１２を複数の分割領域の各々の血管径を、各分割領域の面積を各分割領域の血管走行方向の長さで割ることにより、求める。

具体的には、図３５に示すように、各血管中心点９２０Ｎ１、９２０Ｎ２…において、各血管中心点９２０Ｎ１、９２０Ｎ２、…の各血管走行方向に垂直な方向に分割線９２２Ｎ１、９２２Ｎ２、…を、脈絡膜血管二値化画像の各脈絡膜血管の領域において設定する。

図３６に示すように、血管中心点９２０Ｎ１、９２０Ｎ２…の隣り合う組の中央に、各血管中心点９２０Ｎ１、９２０Ｎ２、…の各血管走行方向に垂直な方向に分割線９２２Ｎ１、９２２Ｎ２、…を、脈絡膜血管二値化画像の各脈絡膜血管の領域において設定してもよい。

画像処理制御部２０６は、分割線９２２Ｎ１、９２２Ｎ２、…により区切られた各分割領域の画像部分９３０Ｉ（図３７）を抽出する。画像処理制御部２０６は、各分割領域の画像部分９３０の各画素９３２を、模擬眼球面に投影する。画像処理制御部２０６は、模擬眼球面に投影された分割領域の画像部分９３０の各画素の領域９３４の面積を求め、分割領域の全ての画素についての面積の総和を計算する。

画像処理制御部２０６は、血管スケルトン画像９１０における血管中心点間の距離を模擬眼球面上で計算する。画像処理制御部２０６は、分割領域の面積を、血管中心点間の眼球上の距離で割ることにより、血管中心点間の分割領域の血管径を算出する。そして、画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管の全ての分割領域での血管径の平均を求める。これにより、当該脈絡膜血管の血管径を算出する。

次に、本開示の技術の種々の変形例を説明する。

＜第１の変形例＞

上記実施の形態では、管理サーバ１４０が、予め図６に示す画像処理プログラムを実行しているが、本開示の技術はこれに限定されない。画像ビューワ１５０が管理サーバ１４０に画像処理命令を送信し、これに応じて管理サーバ１４０が、図６の画像処理プログラムを実行するようにしてもよい。

＜第２の変形例＞

上記実施の形態では、眼科装置１１０により内部光照射角が２００度程度の眼底画像を取得する例を説明した。本開示の技術はこれに限定されず、内部照射角で１００度以下の眼科装置で撮影された眼底画像でもよいし、眼底画像を複数合成したモンタージュ画像でも本開示の技術を適用してもよい。

＜第３の変形例＞

上記実施の形態では、ＳＬＯ撮影ユニットを備えた眼科装置１１０により眼底画像を撮影しているが、脈絡膜血管を撮影できる眼底カメラによる眼底画像でもよいし、ＯＣＴアンジオグラフィーにより得られた画像でも本開示の技術を適用してもよい。

＜第４の変形例＞

上記実施の形態では、管理サーバ１４０が画像処理プログラムを実行する。本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼科装置１１０又は画像ビューワ１５０が画像処理プログラムを実行するようにしてもよい。

＜第５の変形例＞

上記実施の形態では、眼科装置１１０、眼軸長測定器１２０、管理サーバ１４０、及び画像ビューワ１５０を備えた眼科システム１００を例として説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、第１の例として、眼軸長測定器１２０を省略し、眼科装置１１０が、眼軸長測定器１２０の機能を更に有してもよい。また、第２の例として、眼科装置１１０が、管理サーバ１４０及び画像ビューワ１５０の少なくとも一方の機能を更に有してもよい。例えば、眼科装置１１０が管理サーバ１４０の機能を有する場合、管理サーバ１４０を省略することができる。この場合、画像処理プログラムは、眼科装置１１０又は画像ビューワ１５０が実行する。また、眼科装置１１０が画像ビューワ１５０の機能を有する場合、画像ビューワ１５０を省略することができる。第３の例として、管理サーバ１４０を省略し、画像ビューワ１５０が管理サーバ１４０の機能を実行するようにしてもよい。

＜その他の変形例＞

上記実施の形態で説明したデータ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。

また、上記実施の形態では、コンピュータを利用したソフトウェア構成によりデータ処理が実現される場合を例示したが、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、データ処理が実行されるようにしてもよい。データ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。

＜付記＞
以上の内容から以下の付記が提案される。
＜付記１＞
制御部及び記憶媒体を備えるコンピュータに用いられ、前記記憶媒体に記憶されるデータのデータ構造であって、
前記データは、前記制御部が、前記記憶媒体から読み出し、脈絡膜血管の血管径を算出する処理に用いられ、
前記データは、
脈絡膜血管の複数の血管中心点のデータと、
各血管中心点の血管径のデータと、
を含む、データ構造。
＜付記２＞
制御部及び記憶媒体を備えるコンピュータに用いられ、前記記憶媒体に記憶されるデータのデータ構造であって、
前記データは、前記制御部が、前記記憶媒体から読み出し、複数の脈絡膜血管の各々の血管径を算出する処理に用いられ、
前記データは、
複数の脈絡膜血管の各々に対応する各脈絡膜血管の複数の血管中心点のデータと、
複数の脈絡膜血管の各々に対応する各血管中心点の血管径のデータと、
を含む、データ構造。
＜付記３＞
表示部、制御部及び記憶媒体を備えるコンピュータに用いられ、前記記憶媒体に記憶されるデータのデータ構造であって、
前記データは、前記制御部が、前記記憶媒体から読み出し、前記表示部に、脈絡膜血管画像と、前記脈絡膜血管画像において指示された箇所の脈絡膜血管の血管径とを表示する処理に用いられ、
前記データは、
脈絡膜血管画像の各画素のデータと、
前記脈絡膜血管画像中の絡膜血管の複数の血管中心点のデータと、
各血管中心点の血管径のデータと、
を含む、データ構造。
＜付記４＞
脈絡膜血管の複数の血管中心点のデータと、各血管中心点の血管径のデータと、を対応して記憶する記憶媒体。
＜付記５＞
複数の脈絡膜血管の各々に対応して、各脈絡膜血管の複数の血管中心点のデータと、各血管中心点の血管径のデータと、を記憶する記憶媒体。
＜付記６＞
脈絡膜血管画像の各画素のデータと、前記脈絡膜血管画像中の絡膜血管の複数の血管中心点のデータと、各血管中心点の血管径のデータと、を対応して記憶する記憶媒体。

１００ 眼科システム
１１０ 眼科装置
１２０ 眼軸長測定器
１４０ 管理サーバ
１５０ 画像ビューワ
２０２ 撮影制御部
２０４ 表示制御部
２０６ 画像処理制御部
２６２ ＣＰＵ
２５４ 記憶装置

Claims (1)

1. 脈絡膜血管画像を取得する工程と、
   前記脈絡膜血管画像から脈絡膜血管の走行方向に沿って前記脈絡膜血管の複数の血管中心点を特定し、
   前記特定された複数の血管中心点の各々について血管径を算出する工程と、
   前記特定された複数の血管中心点と各血管中心点について前記算出された血管径とを記憶媒体に記憶する工程と、
   前記記憶媒体に記憶された前記各血管中心点について算出された血管径を前記脈絡膜血管画像に重畳表示する工程と、
   を有する画像処理方法。

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