JP2023158161A - 画像処理方法、プログラム、画像処理装置、及び眼科システム - Google Patents

Abstract

【課題】脈絡膜の非対称性を把握できるようにする。【解決手段】脈絡膜血管画像において、黄斑と視神経乳頭とを結ぶ線を基準に線対称となる解析点の複数の組の各解析点の血管走行方向を求め、各解析点の血管走行方向から、複数の組の各解析点の非対称性を解析し、非対称性の解析点の組を枠で囲むことにより強調表示する。【選択図】図１０

Description

本開示の技術は、画像処理方法、プログラム、画像処理装置、及び眼科システムに関する。

特開２０１５－２０２２３６号公報には、血管領域を抽出して血管径を計測する技術が開示されている。従来から、眼底画像を解析し血管径を計測することが求められている。

特開２０１５－２０２２３６号公報

本開示の技術の第１の態様の画像処理方法は、眼底画像において、基準線に対称となる第１解析点と第２解析点とを設定するステップと、前記第１解析点における第１血管走行方向と、前記第２解析点における第２血管走行方向とを求めるステップと、前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向の非対称性を解析するステップと、を含む。

本開示の技術の第２の態様の画像処理方法は、眼底画像において、第１領域内に複数の第１解析点を設定し、第２領域内に複数の第２解析点を設定するステップと、前記複数の第１解析点の各々について第１血管走行方向と、前記複数の第２解析点の各々について第２血管走行方向とを求めるステップと、前記複数の第１解析点と前記複数の第２解析点との間で、線対称となる第１解析点と第２解析点の複数の組合せを定義し、前記定義された複数の組合せの各々の前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向との対称性を示す対称性指標を求めるステップと、を含む。

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４の態様の画像処理装置は、処理装置に画像処理方法を実行させるためのプログラムを記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記憶されているプログラムを実行することにより前記画像処理方法を実行する処理装置と、を備える画像処理装置であって、前記画像処理方法は、第１の態様又は第２の態様の画像処理方法である。

本開示の技術の第５の態様の眼科システムは、第４の態様の画像処理装置と、前記眼底画像を撮影する眼科装置と、を含む。

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。 管理サーバ１４０のＣＰＵ１６２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５のステップ２１０の血管走行方向の解析処理プログラムのフローチャートである。 図５のステップ２１２の血管走行方向の対称性の解析処理プログラムのフローチャートである。 脈絡膜血管画像を示す図である。 脈絡膜血管画像に設定された複数の解析点を示す図である。 黄斑Ｍと視神経乳頭とを結ぶ直線ＬＩＮが水平になるように回転した脈絡膜血管画像において、直線ＬＩＮを基準に線対称になるように配置された解析点２４２、２４６の勾配方向のヒストグラムを示す図である。 直線ＬＩＮ、各解析点、各ヒストグラムの位置関係を示す図である。 脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を示す図である。 図１１の表示画面で、対称性アイコン３３４をクリックされた場合に表示される表示画面である。 図１２の表示画面で、非対称性ヒストグラム表示アイコン３４６がクリックされた場合に表示される表示画面である。 図１２の表示画面で、非対称性カラー表示アイコン３４８がクリックされた場合に表示される表示画面である。

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。なお、以下では、説明の便宜上、走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を「ＳＬＯ」と称する。

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及び眼軸長を、患者のＩＤに対応して記憶する。

眼科装置１１０、眼軸長測定器１２０、管理サーバ１４０、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。

なお、他の眼科機器（ＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）測定、視野測定、眼圧測定などの検査機器）や人工知能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、眼軸長測定器１２０、管理サーバ１４０、及び画像ビューワ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。図２に示すように、眼科装置１１０は、制御ユニット２０、表示／操作ユニット３０、及びＳＬＯユニット４０を備え、被検眼１２の後眼部（眼底）を撮影する。さらに、眼底のＯＣＴデータを取得する図示せぬＯＣＴユニットを備えていてもよい。

制御ユニット２０は、ＣＰＵ２２、メモリ２４、及び通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２６等を備えている。表示／操作ユニット３０は、撮影されて得られた画像を表示したり、撮影の指示を含む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であり、ディスプレイ３２及びタッチパネルなどの入力／指示デバイス３４を備えている。

ＳＬＯユニット４０は、Ｇ光（緑色光：波長５３０ｎｍ）の光源４２、Ｒ光（赤色光：波長６５０ｎｍ）の光源４４、ＩＲ光（赤外線（近赤外光）：波長８００ｎｍ）の光源４６を備えている。光源４２、４４、４６は、制御ユニット２０により命令されて、各光を発する。ＳＬＯユニット４０は、光源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５０、５２、５４、５６を備えている。光学系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。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４０は、光源４２、４４、４６からの光を、被検眼１２の後眼部（眼底）に渡って、２次元状に走査する広角光学系８０を備えている。ＳＬＯユニット４０は、被検眼１２の後眼部（眼底）からの光の内、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４０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４０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４０は、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、及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８０は、光源４２、４４、４６からの光を、Ｘ方向に走査するポリゴンミラーで構成されたＸ方向走査装置８２、Ｙ方向に走査するガルバノミラーで構成されたＹ方向走査装置８４、及び、図示しないスリットミラーおよび楕円鏡を含み、走査された光を、広角にする光学系８６を備えている。光学系８６により、眼底の視野角（ＦＯＶ：Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ）を眼底周辺部超広角（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｆｉｅｌｄ）とし、広範囲の眼底領域を撮影することができる。具体的には、被検眼１２の外部からの外部光照射角で約１２０度（被検眼１２の眼球の中心Ｏを基準位置として、被検眼１２の眼底が走査光により照射されることで実質的に撮影可能な内部光照射角で、２００度程度）の広範囲の眼底領域を撮影することができる。光学系８６は、スリットミラーおよび楕円鏡に代えて、複数のレンズ群を用いた構成でもよい。Ｘ方向走査装置８２及びＹ方向走査装置８４の各走査装置はＭＥＭＳミラーを用いて構成された二次元スキャナを用いてもよい。

光学系８６としてスリットミラーおよび楕円鏡を含むシステムを用いる場合には、国際出願ＰＣＴ／ＪＰ２０１４／０８４６１９や国際出願ＰＣＴ／ＪＰ２０１４／０８４６３０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。２０１４年１２月２６日に国際出願された国際出願ＰＣＴ／ＪＰ２０１４／０８４６１９（国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８４）の開示及び２０１４年１２月２６日に国際出願された国際出願ＰＣＴ／ＪＰ２０１４／０８４６３０（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。

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。

カラー眼底画像は、Ｇ光及びＲ光で同時に被検眼１２の眼底が撮影されることにより、得られる。より詳細には、制御ユニット２０が、同時に発光するように光源４２、４４を制御し、被検眼１２の眼底に渡って、広角光学系８０によりＧ光及びＲ光が走査される。そして、被検眼１２の眼底から反射されたＧ光がＧ光検出素子７２により検出され、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）の画像データが眼科装置１１０のＣＰＵ２２により生成される。同様に、被検眼１２の眼底から反射されたＲ光がＲ光検出素子７４により検出され、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）の画像データが、眼科装置１１０のＣＰＵ２２により生成される。また、ＩＲ光が照射された場合は、被検眼１２の眼底から反射されたＩＲ光がＩＲ光検出素子７６により検出され、ＩＲ眼底画像の画像データが眼科装置１１０のＣＰＵ２２により生成される。

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）の情報が含まれる。

眼科装置１１０のＣＰＵ２２は、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）とを所定の比率で混合し、カラー眼底画像として、ディスプレイ３２に表示する。なお、カラー眼底画像ではなく、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）、あるいは、ＩＲ眼底画像を表示するようにしてもよい。

第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）の画像データ、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）の画像データ、ＩＲ眼底画像の画像データは、通信ＩＦ２６を介して眼科装置１１０から管理サーバ１４０へ送付され、後述するメモリ１６４に記憶される。

このようにＧ光及びＲ光で同時に被検眼１２の眼底が撮影されるので、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）の各位置と、この位置に対応する第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）における位置とは、眼底において同じ位置である。

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のモード及び第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。

眼軸長は患者のデータの一つとして管理サーバ１４０に患者情報としてメモリ１６４に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の構成を説明する。図３に示すように、管理サーバ１４０は、制御ユニット１６０、及び表示／操作ユニット１７０を備えている。制御ユニット１６０は、ＣＰＵ１６２を含むコンピュータ、記憶装置であるメモリ１６４、及び通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１６６等を備えている。なお、メモリ１６４には、画像処理プログラムが記憶されている。表示／操作ユニット１７０は、画像を表示したり、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であり、ディスプレイ１７２及びタッチパネルなどの入力／指示デバイス１７４を備えている。管理サーバ１４０は、本開示の技術の「画像処理装置」の一例である。

画像ビューワ１５０の構成は、管理サーバ１４０と同様であるので、その説明を省略する。

次に、図４を参照して、管理サーバ１４０のＣＰＵ１６２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、画像処理機能、表示制御機能、及び処理機能を備えている。ＣＰＵ１６２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、ＣＰＵ１６２は、図４に示すように、画像処理部１８２、表示制御部１８４、及び処理部１８６として機能する。

次に、図５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ＣＰＵ１６２が画像処理プログラムを実行することで、図５のフローチャートに示された画像処理が実現される。

画像処理プログラムは、管理サーバ１４０が、眼科装置１１０で撮影された眼底画像の画像データに基づいて脈絡膜血管画像を生成した時に実行される。

脈絡膜血管画像は以下のようにして生成される。管理サーバ１４０の画像処理部１８２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１８２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１８２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（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８Ａに示す脈絡膜血管画像が得られる。生成された脈絡膜血管画像はメモリ１６４に記憶される。脈絡膜血管画像は、本開示の技術の「眼底画像」の一例である。
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を生成しているが、次に、画像処理部１８２は、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）あるはＩＲ光で撮影されたＩＲ眼底画像を用いて脈絡膜血管画像を生成してもよい。脈絡膜眼底画像を生成する方法について、２０１８年３月２０日に出願された特願２０１８－０５２２４６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。

画像処理プログラムがスタートすると、図５のステップ２０２で、処理部１８６は、脈絡膜血管画像（図８Ａ参照）とＧ色眼底画像をメモリ１６４から読み出す。Ｇ色眼底画像は黄斑と視神経乳頭が鮮明に撮影されており、脈絡膜血管画像に比べて、黄斑と視神経乳頭を画像処理で判別しやすい。よって、以下に説明する黄斑と視神経乳頭の位置検出には、Ｇ色眼底画像を用いる。

ステップ２０４で、画像処理部１８２は、Ｇ色眼底画像から視神経乳頭ＯＮＨ（図９も参照）を検出する。Ｇ色（緑色）レーザ光は網膜層で反射をするので、網膜の構造物を抽出するためにはＧ色レーザ光で撮影されたＧ色眼底画像を用いるのがよい。画像処理部１８２は、視神経乳頭ＯＮＨはＧ色眼底画像においてもっとも明るい領域であるので、上記読み出したＧ色眼底画像において画素値が最も大きい所定数の画素の領域を、視神経乳頭（ＯＮＨ）として検出する。最も明るい画素を含む領域の中心位置を視神経乳頭（ＯＮＨ）が位置する座標として算出し、メモリ１６４に記憶する。

ステップ２０６で、画像処理部１８２は、Ｇ色眼底画像から黄斑Ｍ（図９も参照）を検出する。具体的には、画像処理部１８２は、黄斑は脈絡膜血管画像において暗い領域であるので、上記読み出した脈絡膜血管画像において画素値が最も小さい所定数の画素の領域を、黄斑Ｍとして検出する。最も暗い画素を含む領域の中心位置を黄斑Ｍが位置する座標として算出し、メモリ１６４に記憶する。

ステップ２０８で、画像処理部１８２は、図８Ｂ及び図９に示すように、Ｇ色眼底画像から算出された、黄斑Ｍの座標と視神経乳頭ＯＮＨの座標を読み出す。画像処理部１８２は、読み出されたぞれぞれの座標を脈絡膜血管画像上に設定し、脈絡膜血管画像上に黄斑Ｍと視神経乳頭ＯＮＨとを結ぶ直線ＬＩＮを設定する。ここで、脈絡膜血管画像はＧ色眼底画像とＲ色眼底画像から生成されるため、Ｇ色眼底画像で検出された黄斑Ｍの座標と視神経乳頭ＯＮＨの座標は、脈絡膜血管画像でも黄斑Ｍの位置と視神経乳頭ＯＮＨの位置に一致する。そして、画像処理部１８２は、この直線ＬＩＮが水平になるように、脈絡膜血管画像を回転させる。

ステップ２１０で、画像処理部１８２は、脈絡膜血管の血管走行方向を解析し、ステップ２１２で、画像処理部１８２は、脈絡膜血管の血管走行方向の対称性を解析し、ステップ２１４で、画像処理部１８２は、解析結果をメモリ１６４に保存する。
ステップ２１０と２１２の処理の詳細は後述する。

次に、図６、図８Ｂ、及び図９を参照して、ステップ２１０の血管走行方向の解析処理を説明する。図６のステップ２２２で、画像処理部１８２は、次のように解析点を設定する。

図８Ｂに示すように、脈絡膜血管画像において直線ＬＩＮにより、第１の領域２７４と第２の領域２７２とが設定される。具体的には、第１の領域は直線ＬＩＮより上側に位置し、第２の領域は直線ＬＩＮより下側に位置する。

画像処理部１８２は、解析点２４０ＫＵを、第１の領域２７４において、上下方向にＭ（自然数）行、左右（水平）方向にＮ（自然数）列に、等間隔に格子状のパターンに位置するように、配置する。図８Ｂでは、第１の領域２６４における解析点の個数は、Ｍ（３）×Ｎ（７）（＝Ｌ：２１）個である。なお、脈絡膜血管画像は正角図法に従って表示されるので、解析点は格子状のパターンに位置するが、脈絡膜血管画像が他の図法で表示されるのであれば、画像処理部１８２は、解析点を、当該他の図法に合ったパターンに配置する。
画像処理部１８２は、解析点２４０ＫＤを、第２の領域２７２において、第１の領域２７４において配置した解析点２４０ＫＵと、直線ＬＩＮを基準に線対称となる位置に、配置する。

なお、解析点２４０ＫＵ、２４０ＫＤは、第１の領域２７４と第２の領域２７２とで、直線ＬＩＮを基準に線対称となる位置に位置すればよいので、等間隔に格子状のパターンに位置することに限定されず、等間隔でなかったり、格子状のパターンでなかったりしてもよい。
第１の領域２７４と第２の領域２７２の大きさは眼軸長に応じて変化させて良い。Ｌの個数、Ｍ、Ｎも上述の例に限らず様々な値を設定することができる。数を増やせば分解能が上がる。

ステップ２２４で、画像処理部１８２は、各解析点における脈絡膜血管の血管走行方向を算出する。具体的には、画像処理部１８２は、全ての解析点の各々に対して、下記の処理を繰り返す。即ち、画像処理部１８２は、図９に示すように、解析点２４２に対応する中心画素に対して、当該中心画素を中心とした周囲の複数の画素で構成される領域（セル）２４４を設定する。
図８Ｂ及び図９では領域２４４は上下反転されて示している。これは上側の組となる解析点２４６を含む領域２４８との比較を容易にするためである。

そして、画像処理部１８２は、セル２４４内の各画素における輝度の勾配方向（０度以上から１８０度未満の角度で示される。なお、０度は直線ＬＩＮ（水平線）の方向と定義する。）を、計算対象画素の周囲の画素の輝度値に基づいて計算する。この勾配方向の計算をセル２４４内のすべての画素に対して行う。

次に、画像処理部１８２は、勾配方向が、角度基準線を基準とした０度、２０度、４０度、６０度、８０度、１００度、１２０度、１４０度、１６０度の９つのビン（各ビンの幅が２０度）があるヒストグラム２４２Ｈを作成するため、各ビンに対応する勾配方向のセル２４４内の画素数をカウントする。角度基準線は、直線ＬＩＮである。ヒストグラムの１つのビンの幅は２０度に相当し、０度のビンには、０度以上１０度未満と１７０度以上１８０度未満の勾配方向を持つ、セル２４４内の画素数（カウント値）が設定される。２０度のビンは、１０度以上３０度未満の勾配方向を持つ、セル２４４内の画素数（カウント値）が設定される。同様に、４０度、６０度、８０度、１００度、１２０度、１４０度、１６０度のビンのカウント値も設定される。ヒストグラム２４２のビンの数が９であるので、解析点２４２の血管走行方向は９種類の方向の何れかで定義される。なお、ビンの幅を狭くし、ビンの数を多くすることにより、血管走行方向の分解能を上げることができる。

各ビンにおけるカウント値（ヒストグラム２４２Ｈの縦軸）は規格化がなされ、図９に示される解析点２４２に対するヒストグラム２４２Ｈが作成される。

次に、画像処理部１８２は、ヒストグラム２４２Ｈから、解析点の血管走行方向を特定する。具体的には、最もカウント値の小さい角度、図９に示す例では６０度のビンを特定し、特定されたビンの勾配方向である６０度を解析点２４２の血管走行方向と特定する。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ビンのカウント値が少なくなる。

同様にして、解析点２４６についてもセル２４８が設定されヒストグラム２４６Ｈが作成される。ヒストグラム２４６Ｈのビンの中で最もカウント値が小さい１６０度のビンを特定する。よって、解析点２４６の血管走行方向は１６０度と特定される。
ヒストグラム２４２Ｈ及びヒストグラム２４６Ｈは、本開示の技術の「第１ヒストグラム」、「第２ヒストグラム」の一例である。

以上の処理をすべての第１の領域及び第２の領域におけるすべての解析点に対して行うことにより、脈絡膜血管画像で設定した各解析点における血管走行方向が特定される。即ち、図１０に示すように、各解析点のヒストグラムが求められる。図１０では、直線ＬＩＮより下側の第２領域のヒストグラムの並べ方を変えて表示している。これは、図１０において解析点Ｕ１に対応するヒストグラムはヒストグラムＵ１Ｈであり、とその対象となる解析点Ｄ１に対応するヒストグラムはヒストグラムＤ１Ｈである。第１の領域と第２の領域とで、ヒストグラムの並べ方を一致させている（第２の領域のヒストグラムを、第１の領域と同じ順序で並べている）。

ステップ２２６で、画像処理部１８２は、次の各データを保存する。即ち、画像処理部１８２は、黄斑Ｍの位置、視神経乳頭ＯＮＨの位置、脈絡膜血管画像を直線ＬＩＮが水平になるように回転させた回転角度、解析点（Ｌ個）の各位置（ＸＹ座標）、直線ＬＩＮを基準に線対称となる解析点の組み合わせ情報（第１及び第２の領域解析点の番号の組合せ）、及び各解析点の血管走行方向、各解析点のヒストグラムを、メモリ１６４に保存する。

次に、図７を参照して、図５のステップ２１２の血管走行方向の対称性の解析処理を説明する。図７のステップ２３２で、画像処理部１８２は、上下（第１及び第２の領域）の各解析点と、その点の血管走行方向を読み出す。具体的には、画像処理部１８２は、直線ＬＩＮを基準に線対称となる解析点の各組について、各解析点と、その点の血管走行方向を読み出す。

ステップ２３４で、画像処理部１８２は、直線ＬＩＮを基準に線対称となる解析点の各組について、非対称性を示す値を算出する。非対称性を示す値は血管走行方向の差であり、当該差は、各組の各解析点のヒストグラムから求められる。組となるヒストグラムの各ビンにおける度数の差Δｈを求め、Δｈを二乗する。そして各ビンのΔｈ^２の和であるΣΔｈ^２を計算することにより求める。ΣΔｈ^２が大きければ、ヒストグラムの形状が大きく異なることから、非対称性も大きくなり、小さければヒストグラムの形状が似ていることから非対称性が小さいことになる。
各組の各解析点のヒストグラムは、本開示の技術の「第１血管走行方向」、「第２血管走行方向」の一例である。
なお、非対称性を示す値は、このような各組の各解析点のヒストグラムの二乗誤差の和に限定されない。各組の各解析点のヒストグラムから代表角度を決定し、その絶対値差を算出したりしてもよい。

ステップ２３６で、画像処理部１８２は、非対称な解析点の組を検出する。具体的には、画像処理部１８２は、各組の非対称性を示す値が閾値以上の場合に、当該組は非対称な解析点として検出する。閾値は事前に設定された一定値であるが、各組の非対称を示す値の全体平均値でもよい。
図１０はステップ２３６の解析結果を示す図である。第１の領域（上側の領域２７４）の解析点Ｕ１と第２の領域（下側の領域２７２）の解析点Ｄ１とが線対称の関係であり組となっており、同様の解析点Ｕ１１と解析点Ｄ１１が線対称の関係であり組となっている。ステップ２３４での解析の結果、これらの組が、非対称性を示す値が閾値以上と判定され、非対称な解析点をもつ組として特定される。矢印ＵＡ１が解析点Ｕ１の血管走行方向を示す矢印であり１６０度の方向を示している。同様に、矢印ＤＡ１は解析点Ｄ１の血管走行方向を示す矢印であり、６０度の方向を示している。矢印ＵＡ１１が解析点Ｕ１１の血管走行方向を示す矢印であり１６０度の方向を示している。同様に、矢印ＤＡ１１は解析点Ｄ１１の血管走行方向を示す矢印であり、４０度の方向を示している。

ステップ２３８で、画像処理部１８２は、次のデータをメモリ１６４に保存する。即ち、画像処理部１８２は、各組についての、非対称性を示す値、非対称性を示す値が閾値以上であるか否か（非対称であるか否か）のフラグ、各組の解析点の血管走行方向の角度をメモリ１６４に保存する。

次に、脈絡膜血管解析モードの表示画面について説明する。管理サーバ１４０のメモリ１６４には、以下の脈絡膜血管解析モードの表示画面を作成するためのデータ、あるいは当該表示画面に表示させるコンテンツデータを有する。

具体的には以下のデータである。眼科装置１１０から管理サーバ１４０には、眼底画像（第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）及び第２眼底画像（Ｇ色眼底画像））の画像データが送信され、管理サーバ１４０は、眼底画像（第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）及び第２眼底画像（Ｇ色眼底画像））の画像データを有する。管理サーバ１４０は、脈絡膜血管画像（図８Ａ参照）の画像データを有する。管理サーバ１４０は、黄斑Ｍの位置、視神経乳頭ＯＮＨの位置、脈絡膜血管画像を直線ＬＩＮが水平になるように回転させた回転角度、解析点（Ｌ個）の各位置、直線ＬＩＮを基準に線対称となる解析点の組、及び各解析点の特徴量であるヒストグラムと走行方向を示す角度を有する。管理サーバ１４０は、解析点の組についての非対称性を示す値及び非対称性を示す値が閾値以上であるか否か（非対称であるか否か）のフラグを有する。

また、患者の眼底が撮影される際には、眼科装置１１０には、患者の個人情報が入力される。個人情報には、患者のＩＤ、氏名、年齢、及び視力等が含まれる。また、患者の眼底が撮影される際には、眼底が撮影される眼は、右眼なのか左眼なのかを示す情報も入力される。更に、患者の眼底が撮影される際には、撮影日時も入力される。眼科装置１１０から管理サーバ１４０には、個人情報、右眼・左眼の情報、及び、撮影日時のデータが送信される。管理サーバ１４０は、個人情報、右眼・左眼の情報、及び、撮影日時のデータを有する。管理サーバ１４０は、眼軸長のデータを有する。

以上のように管理サーバ１４０は、以上の脈絡膜血管解析モードの表示画面を作成するためのデータを有する。

眼科医が、患者を診断する際に、画像ビューワ１５０に表示された絡膜血管解析モードの表示画面を見ながら診断を行う。その場合、眼科医は画像ビューワ１５０を介して、脈絡膜血管解析モード画面の表示要求を図示せぬメニュー画面を通じて管理サーバ１４０に送信する。当該要求を受信した管理サーバ１４０の表示制御部１８４は、指定された患者ＩＤのコンテンツデータを用いて、脈絡膜血管解析モードの表示画面を作成し、処理部１８６は、画像ビューワ１５０に、表示画面の画像データを送信する。
なお、処理部１８６は、本開示の技術の「出力部」の一例である。
脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータを受信した画像ビューワ１５０は、脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータに基づいて、図１１に示す脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を、ディスプレイ１７２に表示する。

ここで、図１１に示す脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を説明する。図１１に示すように、脈絡膜血管解析モードの表示画面３００は、患者の個人情報を表示する個人情報表示欄３０２、画像表示欄３２０、及び脈絡膜解析ツール表示欄３３０を有する。

個人情報表示欄３０２は、患者ＩＤ表示欄３０４、患者氏名表示欄３０６、年齢表示欄３０８、眼軸長表示欄３１０、視力表示欄３１２、及び患者選択アイコン３１４を有する。患者ＩＤ表示欄３０４、患者氏名表示欄３０６、年齢表示欄３０８、眼軸長表示欄３１０、及び視力表示欄３１２に、各情報を表示する。なお、患者選択アイコン３１４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（眼科医など）に選択させる。

画像表示欄３２０は、撮影日付表示欄３２２Ｎ１から３２２Ｎ３、右眼情報表示欄３２４Ｒ、左眼情報表示欄３２４Ｌ、ＲＧ画像表示欄３２６、脈絡膜血管画像表示欄３２８、及び情報表示欄３４２を有する。なお、ＲＧ画像は、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）とを、各画素値の大きさを所定の割合（例えば、１：１）で合成することにより得られる画像である。

脈絡膜解析ツール表示欄３３０は、複数の脈絡膜解析を選択するアイコン類が評される欄である。渦静脈位置アイコン３３２、対称性アイコン３３４、血管径アイコン３３６、渦静脈・黄斑/乳頭アイコン３３８、及び脈絡膜解析レポートアイコン３４０を備える。
渦静脈位置アイコン３３２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３３４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３３６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３３８は、渦静脈、黄斑、及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３４０は、脈絡膜解析レポートを表示することを指示する。

画像ビューワ１５０の後述する表示画面には、後述する画像を生成することを指示するためのアイコンやボタンが表示されている。ビューワ１５０のユーザ（眼科医など）がアイコン等をクリックすると、画像ビューワ１５０から管理サーバ１４０に、クリックされたアイコン等に対応する指示信号が送信される。画像ビューワ１５０からの指示信号を受信した管理サーバ１４０は、指示信号に対応する画像を生成し、生成した画像の画像データを画像ビューワ１５０に送信する。管理サーバ１４０から画像データを受信した画像ビューワ１５０は、受信した画像データに基づいて画像をディスプレイ１７２に表示する。管理サーバ１４０での表示画面の生成処理は、ＣＰＵ１６２で動作する表示画面生成プログラムによって行われる。

図１１は、撮影日付表示欄３２２Ｎ１がクリックされ、患者ＩＤ：１２３４５６により識別される患者の右眼の眼底が（３２４Ｒのアイコンが点灯）、撮影日が２０１６年１月１日に撮影された場合のＲＧ画像及び脈絡膜血管画像が表示された画面である。

図１１の脈絡膜解析ツール表示欄３３０における対称性アイコン３３４がクリックされると、図１２に示される解析点を表示する表示画面に変更される。図１２に示すように、画像ビューワ１５０は、脈絡膜血管画像表示欄３２８に表示されている脈絡膜血管画像に、上記各組の各解析点を、点で表示する。なお、画像ビューワ１５０は、上記各組の各解析点を、点で表示することに限定されず、各解析点の特徴を可視化した血管走行方向を示す矢印ＵＡ１、ＵＡ１１、ＤＡ１、ＤＡ１１（図１０を参照）を表示したり、当該矢印に代えて又は当該矢印と共に楕円などのマークを表示したりしてもよい。
図１２の表示画面の画像表示欄３２０には、非対称性ヒストグラム表示アイコン３４６及び非対称性カラー表示アイコン３４８が設けられている。

図１２の表示画面の画像表示欄３２０の非対称性ヒストグラム表示アイコン３４６がクリックされると、非対称性を示す画面が表示される。具体的には、図１３に示すように、画像ビューワ１５０は、脈絡膜血管画像表示欄３２８において、脈絡膜血管画像に表示されている上記各組の各解析点について、非対称性を示す値（ΣΔｈ^２）が所定値以上である解析点Ｕ１、Ｄ１、Ｕ１１、Ｄ１１の組を、例えば、枠を付すことにより、強調表示する。なお、枠は、同じ組では同じ色であるが、他の組とは違う色を付す。例えば、解析点Ｕ１及び解析点Ｄ１を囲む枠はともに第１の色（例：レッド）、解析点Ｕ１１及び解析点Ｄ１１を囲む枠はともに第２の色（例：オレンジ）を付す。更に、画像ビューワ１５０は、脈絡膜血管画像に、上記組の各解析点Ｕ１、Ｄ１、Ｕ１１、Ｄ１１のそれぞれの血管走行方向の角度６０度、１６０度、５０度、１５０度に沿った矢印ＵＡ１、ＤＡ１、ＵＡ１１、ＤＡ１１を表示する。 矢印ＵＡ１、ＵＡ１１及び矢印ＵＤＡ１、ＤＡ１１は、本開示の技術の「第１指標」（「第１矢印」）、「第２指標」（第２矢印）の一例である。

また、画像ビューワ１５０は、ＲＧ画像表示欄３２６に代えて、各解析点のヒストグラムをヒストグラム表示欄３５０に表示し、非対称性を示す値（ΣΔｈ^２）が所定値以上であるヒストグラムの組を強調表示する。情報表示欄３４２には、非対称の組の解析点番号を表示する。

図１３では、解析点Ｕ１及び解析点Ｄ１と、解析点Ｕ１１及び解析点Ｄ１１とが非対称の組として定義されている。よって、画像ビューワ１５０は、脈絡膜血管画像表示欄３２８において、解析点Ｕ１及び解析点Ｄ１を囲む枠はともに第１の色（例：レッド）、解析点Ｕ１１及び解析点Ｄ１１を囲む枠はともに第２の色（例：オレンジ）のように同じ組については同じ色の枠で他の組とは異なる色の枠を表示する。

画像ビューワ１５０は、ヒストグラム表示欄３５０において、解析点Ｕ１のヒストグラムＵ１Ｈ及び解析点Ｄ１のヒストグラムＤ１Ｈを囲む枠はともに第１の色（例：レッド）、解析点Ｕ１１のヒストグラムＵ１１Ｈ及び解析点Ｄ１１のヒストグラムＤ１１Ｈを囲む枠は第２の色（例：オレンジ）のように同じ組については同じ色の枠で他の組とは異なる色の枠を表示する。脈絡膜血管画像表示欄３２８の解析点を囲う枠の色と、ヒストグラム表示欄３５０のヒストグラムを囲う枠の色は、解析点の番号が同じであれば同一色とし、視認性を高めている。

画像ビューワ１５０は、情報表示欄３４２には、解析点Ｕ１及び解析点Ｄ１と、解析点Ｕ１１及び解析点Ｄ１１が非対称の組であること、具体的には、「Ｕ１とＤ１が非対称である」、「Ｕ１１とＤ１１が非対称である」というテキストを表示する。

図１２の表示画面の画像表示欄３２０の非対称性カラー表示アイコン３４８がクリックされると、図１３の表示画面に代えて図１４に示す表示画面を表示するようにしてもよい。図１３及び図１４の各々の表示画面は、図１３ではヒストグラム表示欄３５０が表示され、図１４では、ヒストグラム表示欄３５０に代えて、非対称性を示す値（ΣΔｈ^２）に応じて色分けしたカラーマップ表示欄３６０を表示する点のみが異なる。以下、カラーマップ表示欄３６０のみを説明する。

まず、画像ビューワ１５０のメモリ１６４には、非対称性を示す値（ΣΔｈ^２）の大きさに応じて予め色が対応付けられて記憶されている。なお、例えば、非対称性を示す値（ΣΔｈ^２）の大きさが大きいほど濃い色が対応付けられている。また、カラーマップ表示欄３６０には、各解析点の個数及び位置に応じて矩形の領域が定められている。

画像ビューワ１５０は、各解析点に対応する非対称性を示す値（ΣΔｈ^２）の大きさと、非対称性を示す値（ΣΔｈ^２）の大きさに応じて予め定められた色とに基づいて、各解析点に対応する矩形の領域に、各解析点に対応する非対称性を示す値（ΣΔｈ^２）の大きさに対応する色を表示する。

また、画像ビューワ１５０は、ヒストグラム表示欄３６０において、非対称な解析点の組に対応する上記矩形の領域には、同じ色の枠で他の組とは異なる色の枠を表示する。例えば、解析点Ｕ１、Ｄ１に対応する矩形の領域ＲＵ１、ＲＤ１には、第１の色（例：レッド）の枠、解析点Ｕ１１、Ｄ１１に対応する矩形の領域ＲＵ１１、ＲＤ１１には、第２の色（例：オレンジ）の枠を表示する。

以上説明したように、本実施の形態では、脈絡膜血管画像を解析し、黄斑Ｍと視神経乳頭とを結ぶ直線ＬＩＮを基準に線対称となる解析点の組の非対称性を解析し、非対称性の解析点の組を強調表示している。よって、脈絡膜血管の走行方向の非対称性を把握することができる。さらに、脈絡膜血管の走行方向の非対称性を可視化することにより、眼科医による眼底の診断を支援することができる。
また、広角光学系を用いたＳＬＯユニットにより、眼球中心からの角度で２００度以上の範囲の超広角のＵＷＦ－ＳＬＯ画像を得ることができる。ＵＷＦ－ＳＬＯ画像を用いることにより、眼底の周辺部を含む広範囲の対称性を解析することができる。

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、脈絡膜血管画像が、黄斑と視神経乳頭とを結ぶ直線ＬＩＮにより第１の領域と第２の領域とに分割され、解析点が、第１の領域と第２の領域において、直線ＬＩＮを基準に線対称となる位置に配置されている。本開示の技術は、これに限定されない。例えば、黄斑と視神経乳頭との中心を基準に線ＬＩＮに直交する線（直交線）により脈絡膜血管画像を耳側領域と鼻側領域とに分割する。そして、直交線を基準に線対称となる位置に解析点を配置してもよい。更に、黄斑と視神経乳頭との中心を基準に直線ＬＩＮに所定角度、例えば、４５度又は１３５度で交差する線（交差線）により脈絡膜血管画像を分割し、交差線を基準に線対称となる位置に解析点を配置してもよい。

＜第２の変形例＞
上記実施の形態では、各解析点の脈絡膜血管の血管走行方向を作成している。本開示の技術は、これに限定されない。例えば、脈絡膜血管画像の各画素の３次元位置を特定し、脈絡膜血管の血管走行方向を３次元空間における方向で算出してもよい。図示せぬ眼科機器１１０に備えられたＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）ユニットを用いて得られたＯＣＴボリューム（体積）データを用いて３次元位置及び３次元空間における方向を算出する。

＜第３の変形例＞
上記実施の形態では、管理サーバ１４０が、予め図５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。図１１に示す対称性アイコン３３４がクリックされた場合に、画像ビューワ１５０が管理サーバ１４０に画像処理命令を送信する。これに応じて管理サーバ１４０が、図５の画像処理プログラムを実行するようにしてもよい。

＜第４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５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６の変形例＞
上記実施の形態では、脈絡膜血管の走行方向から非対称性を解析しているが、網膜血管の走行方向から非対称性を解析するように、本開示の技術を適用してもよい。

＜第７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８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。

Claims (28)

1. 眼底画像において、基準線に対称となる第１解析点と第２解析点とを設定するステップと、
   前記第１解析点における第１血管走行方向と、前記第２解析点における第２血管走行方向とを求めるステップと、
   前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向の非対称性を解析するステップと、
   を含む画像処理方法。
2. 前記眼底画像は、脈絡膜血管が可視化された脈絡膜血管画像であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向とは、前記脈絡膜血管の走行方向であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記第１血管走行方向は、前記第１解析点を含む第１所定領域に含まれる画素の輝度勾配に基づいて求められ、前記第２血管走行方向は、前記第２解析点を含む第２所定領域に含まれる画素の輝度勾配に基づいて求められる、ことを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載の画像処理方法。
5. 前記第１血管走行方向を示す第１指標、前記第２血管走行方向を示す第２指標、前記眼底画像、及び前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向との非対称性の解析結果を表示する解析画面を生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１から請求項４の何れか１項に記載の画像処理方法。
6. 前記解析画面では、前記眼底画像の前記第１解析点上に前記第１指標が重畳され、前記眼底画像の前記第２解析点上に前記第２指標が重畳されることを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
7. 前記第１指標は、第１血管走行方向に対応した第１矢印であり、
   前記第２指標は、第２血管走行方向に対応した第２矢印である、
   ことを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の画像処理方法。
8. 前記第１指標は、前記第１解析点を含む第１所定領域に含まれる画素の輝度勾配に基づいて求められた第１ヒストグラムであり、
   前記第２指標は、前記第２解析点を含む第２所定領域に含まれる画素の輝度勾配に基づいて求められ第２ヒストグラムである、
   ことを特徴とする請求項５から請求項７の何れか１項に記載の画像処理方法。
9. 前記第１指標は、第１血管走行方向に対応した第１角度数値であり、
   前記第２指標は、第２血管走行方向に対応した第２角度数値である、
   ことを特徴とする請求項５から請求項８の何れか１項に記載の画像処理方法。
10. 前記基準線は、黄斑の位置と視神経乳頭の位置とを通る直線であることを特徴とする請求項１から請求項７の何れか１項に記載の画像処理方法。
11. 眼底画像において、第１領域内に複数の第１解析点を設定し、第２領域内に複数の第２解析点を設定するステップと、
    前記複数の第１解析点の各々について第１血管走行方向と、前記複数の第２解析点の各々について第２血管走行方向とを求めるステップと、
    前記複数の第１解析点と前記複数の第２解析点との間で、線対称となる第１解析点と第２解析点の複数の組合せを定義し、前記定義された複数の組合せの各々の前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向との対称性を示す対称性指標を求めるステップと、
    を含む画像処理方法。
12. 前記定義された複数の組合せの各々の前記対称性を示す対称性指標に基づいて、非対称性を示す前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向との組合せを抽出するステップをさらに含む請求項１１に記載の画像処理方法。
13. 前記抽出された非対称性を示す前記組合せに対応する前記第１解析点と前記第２解析点を強調表示するための強調表示画像を生成するステップをさらに含む請求項１２に記載の画像処理方法。
14. 前記眼底画像は、脈絡膜血管が可視化された脈絡膜血管画像であることを特徴とする請求項１１から請求項１３の何れか１項に記載の画像処理方法。
15. 前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向とは、前記脈絡膜血管の走行方向であることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
16. 前記第１血管走行方向は、前記第１解析点を含む第１所定領域に含まれる画素の輝度勾配に基づいて求められ、前記第２血管走行方向は、前記第２解析点を含む第２所定領域に含まれる画素の輝度勾配に基づいて求められる、ことを特徴とする請求項１１から請求項１５の何れか１項に記載の画像処理方法。
17. 前記第１血管走行方向を示す第１指標、前記第２血管走行方向を示す第２指標、前記眼底画像、及び前記対称性指標を表示する解析画面を生成するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１１から請求項１６の何れか１項に記載の画像処理方法。
18. 前記解析画面では、前記眼底画像の前記第１解析点上に前記第１指標が重畳され、前記眼底画像の前記第２解析点上に前記第２指標が重畳されることを特徴とする請求項１７に記載の画像処理方法。
19. 前記第１指標は、第１血管走行方向に対応した第１矢印であり、
    前記第２指標は、第２血管走行方向に対応した第２矢印である、
    ことを特徴とする請求項１７又は請求項１８に記載の画像処理方法。
20. 前記第１指標は、前記第１解析点を含む第１所定領域に含まれる画素の輝度勾配に基づいて求められた第１ヒストグラムであり、
    前記第２指標は、前記第２解析点を含む第２所定領域に含まれる画素の輝度勾配に基づいて求められ第２ヒストグラムである、
    ことを特徴とする請求項１７から請求項１９の何れか１項に記載の画像処理方法。
21. 前記第１指標は、第１血管走行方向に対応した第１角度数値であり、
    前記第２指標は、第２血管走行方向に対応した第２角度数値である、
    ことを特徴とする請求項１７から請求項２０の何れか１項に記載の画像処理方法。
22. コンピュータに請求項１から請求項２１の何れか１項に記載の画像処理方法を実行させるプログラム。
23. 処理装置に画像処理方法を実行させるためのプログラムを記憶する記憶装置と、
    前記記憶装置に記憶されているプログラムを実行することにより前記画像処理方法を実行する処理装置と、
    を備える画像処理装置であって、
    前記画像処理方法は、請求項１から請求項２１の何れか１項に記載の画像処理方法である、
    画像処理装置。
24. 請求項２３に記載の画像処理装置と、
    前記眼底画像を撮影する眼科装置と、
    を含む眼科システム。
25. 眼底画像において、基準線に線対称となる第１解析点と第２解析点とを設定するステップと、
    前記第１解析点における第１血管走行方向と、前記第２解析点における第２血管走行方向とを求めるステップと、
    前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向とを比較するステップと、
    を含む画像処理方法。
26. 前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向との比較は、前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向との非対称性を数値化することにより行われることを特徴とする請求項２５に記載の画像処理方法。
27. 眼底画像において、基準線に線対称となる第１領域と第２領域とを設定するステップと、
    前記第１領域における第１血管走行方向と、前記第２領域における第２血管走行方向とを求めるステップと、
    前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向とを比較するステップと、
    を含む画像処理方法。
28. 前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向との比較は、前記第１血管走行方向と前記第２血管走行方向との非対称性を数値化することにより行われることを特徴とする請求項２５に記載の画像処理方法。

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