JP4630106B2 - 角膜内皮細胞画像処理装置 - Google Patents

Description

この発明は、撮像手段で撮像された角膜内皮細胞像を解析するための角膜内皮細胞画像処理装置に関するものである。

従来、被検者の角膜内皮細胞を撮像した画像を取り込むための画像入力手段と、この画像入力手段で得られた画像信号に基づき、前記撮像された任意の角膜内皮細胞の内から、選択された角膜内皮細胞の外形を識別するための外形識別手段と、この外形識別手段で識別された外形データに基づき、前記角膜内皮細胞の面積を算出するための角膜内皮細胞面積演算手段と、この角膜内皮細胞面積演算手段で算出された複数の角膜内皮細胞の面積データに基づき、角膜内皮細胞の細胞密度を演算する細胞密度演算手段を備える角膜内皮細胞計測装置が知られている（特許文献１参照）。

この外形識別手段は、前記撮像された任意の角膜内皮細胞（セル画像）の略中央に指定点を入力表示させ、この指定点から半径方向に延びる複数の動径線と角膜内皮細胞（セル画像）の細胞壁であるエッジとの交点を検出することにより、角膜内皮細胞の外形を識別するようにしている。

また、撮影された角膜内皮細胞像を表示するモニタと、モニタに表示された細胞像の各細胞の中心点をマーキングする入力装置と、マーキングされた中心点の座標を特定するとともにそのマーキングされた中心点同士の間にある細胞壁を検出し、且つ、この検出結果に基づいて各細胞の面積を演算する演算処理装置を備える角膜内皮細胞測定装置が知られている（例えば特許文献２参照）。
特開平９−３１３４４２号公報 特開２００１−３１４３７４号公報

しかしながら、前者の角膜内皮細胞計測装置では、全ての動径線が必ずしもエッジを検出していなくても処理を続行するために、検出できなかった場合には平均値を代入していた。このため、ノイズの多いセル画像では必ずしも細胞壁を示しているとは限らないものであった。

また、検出されたセル画像が隣接するセル画像とオーバーラップしたり、又は隣接するセル画像同士が接触していないことも考えられる。

更に、後者の角膜内皮細胞測定装置では、マーキングされた中心点同士の間にある細胞壁を検出処理しているため、必ずしも正確な細胞密度を求めるのが難しいものであった。

そこで、この発明は、画像処理を細胞密度検出の前に前処理として行うことにより、より正確な細胞密度を求めることができる角膜内皮細胞画像処理装置を提供することを目的とするものである。

この目的を達成するため、請求項１の発明は、角膜内皮細胞像の細胞壁を検出する細胞壁検出手段と、前記細胞壁検出手段により細胞壁が検出されたセルの面積・形状からセルの分割・統合を判断する演算制御回路と、前記面積・形状から分割すべきと判断された大セルがある場合に前記演算制御回路により作動制御されて前記大セルを分割するセル分割手段と、前記面積・形状から統合すべきと判断された小セルがある場合に前記演算制御回路により作動制御されて前記小セルを統合するセル統合手段を備え、前記演算制御回路は、前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっている角膜内皮細胞画像処理装置としたことを特徴とする。

また、請求項２の発明において、前記演算制御回路は、前記細胞壁を検出可能であるか否かを判断し、検出可能であれば自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっていることを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、請求項３の発明は、細胞壁情報を有する角膜内皮細胞像の複数の各セルに基準点を付して前記セルを指定するセル指定手段と、画像処理のための前記基準点を内在させる所定の周形状情報を形成する形状情報形成手段と、前記基準点から前記周形状情報を膨張させる周形状膨張手段と、前記周形状膨張手段により膨張される前記周形状情報と前記細胞壁情報から前記細胞壁情報の形状をエッジとして検出する細胞壁検出手段と、を有する角膜内皮細胞画像処理装置としたことを特徴とする。

更に、請求項４の発明は、請求項３に記載の角膜内皮細胞画像処理装置において、互いに隣接し且つ前記周形状膨張手段により膨張させられる複数の前記周形状情報が隣接する方向において前記細胞壁情報に接触せず互いに接触したときに、互いに接触した複数の前記周形状情報が分割すべき一つの大きな面積のセル内に存在すると判断して、互いに接触した複数の前記周形状情報がそれぞれ含まれるように前記一つの大きな面積のセルを複数に分割処理するセル分割手段が設けられていることを特徴とする。

また、請求項５の発明は、請求項３に記載の角膜内皮細胞画像処理装置において、前記複数のセルにラベルを付したときに、ラベルを付されたセルが前記基準点のない小セルの場合、前記小セルをこれに隣接する基準点のあるセルに統合して一つのセルとするセル統合手段が設けられていることを特徴とする。

また、請求項６の発明は、請求項３に記載の角膜内皮細胞画像処理装置において、前記セル指定手段により付された前記基準点を中心として所定範囲を極座標変換像とする極座標変換手段と、前記極座標変換像を二値化処理することにより二値化極座標変換像とするフィルタ手段と、前記二値化極座標をＸ−Ｙ座標像に変換するＸ−Ｙ座標変換手段と、前記Ｘ−Ｙ座標変換手段により変換されたＸ−Ｙ座標像の隣接するセル間のエッジを細線化する細線化手段と、を備える処理手段により、二値化された前記細胞壁情報が形成されることを特徴とする。

また、請求項７の発明は、請求項３に記載の角膜内皮細胞画像処理装置において、前記セル指定手段が、画像処理のための前記基準点を自動的に指定することを特徴とする。

また、請求項８の発明は、請求項３に記載の角膜内皮細胞画像処理装置において、前記セル指定手段が、画像処理のための前記基準点を自動的に指定する自動基準点モードと、手動で基準点を指定する手動基準点指定モードと、切換するためのモード切替手段を有することを特徴とする。

また、請求項９の発明は、撮像手段により撮像された角膜内皮細胞像を表示する表示手段と、前記表示手段に表示された角膜内皮細胞像の細胞密度を検出する細胞密度検出手段と、前記細胞密度検出手段で検出された前記角膜内皮細胞像の細胞密度から前記セルのサイズを予測して、各セルのサイズが画像解析に適したサイズとなるように、前記角膜内皮細胞像のサイズを変更するサイズ変更手段を有する角膜内皮細胞画像処理装置としたことを特徴とする。

このような構成によれば、画像処理を細胞密度検出の前に前処理として行うことにより、より正確な細胞密度を求めることができる。

以下、この発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は角膜内皮細胞撮影装置を示したものである。
[構成]
この角膜内皮細胞撮影装置は、被検眼の角膜内皮細胞を撮影するＣＣＤカメラ等の撮像手段１と、撮像手段１で撮像された角膜内皮細胞像から角膜内皮細胞を計測や画像処理をする角膜内皮細胞計測装置２と、角膜内皮細胞計測装置２で処理された画像やデータを表示する液晶表示器（ディスプレイ）等の表示手段（表示装置）３と、表示手段３に表示された画像やデータに操作を加えるマウス等の入力手段（セル指定手段）４を備えている。

尚、撮像手段１にはＣＣＤカメラが採用されているが、撮像手段１としては角膜内皮を撮像することができるものであれば、何れのものを採用することもできる。また、出力手段として表示手段３を用いているが、表示手段３以外にプリンター等の出力手段を追加することができる。更に、入力手段４としては、マウスを用いているが、キーボードやライトペン等他の入力手段を用いることができる。
＜角膜内皮細胞計測装置２＞
この角膜内皮細胞計測装置２は、演算処理手段（演算処理手段）５と、画像メモリ（記憶手段）６を有する。

この演算処理手段５は、図示を省略したＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，入出力インターフェース，動作制御回路（動作制御手段）等を有する演算制御回路（演算制御手段）７を有する。この演算制御回路７は、起動時にＲＯＭに記憶されたプログラムをＲＡＭに読み込んで記憶することにより、ＲＡＭに読み込まれたプログラムに従って角膜内皮細胞撮影装置全体の演算や制御を実行するようになっている。また、画像メモリ６は、撮像手段１により撮像された元の画像を記憶する原画像メモリ部（原画像記憶部）６ａと、画像処理された画像を記憶する処理画像メモリ部（処理画像記憶部）６ｂを有する。この原画像メモリ部６ａには、撮像手段１で撮像された角膜内皮細胞像が演算制御回路７を介して記憶される。

尚、この演算制御回路７は、画像メモリ６に記憶された画像を表示手段３に表示させるようになっていると共に、入力手段４の操作により表示手段３に表示された画像の処理を行うようになっている。

また、演算処理手段５は、演算制御回路７により制御される画像処理手段８を有する。

この画像処理手段８は、角膜内皮細胞像の拡大縮小や角膜内皮細胞像の指定された範囲を拡大処理して表示手段３に表示させるズーム表示手段８ａと、ズーム表示手段８ａに表示される角膜内皮細胞像を平滑化する平滑化手段８ｂを有する。

更に、画像処理手段８は、平滑化手段８ｂで平滑化された角膜内皮細胞像のセル像を極座標変換する極座標変換手段８ｃ、極座標変換手段８ｃで極座標変換されたセル極座標像の画素にエッジ検出フィルタをかけて二値化した二値化細胞画像とするエッジ検出手段（二値化細胞壁検出手段）８ｄを有する。

また、画像処理手段８は、エッジ検出手段８ｄで二値化された二値化細胞画像を膨張・収縮させてノイズを除去するノイズ除去手段８ｅと、ノイズ除去手段８ｅでノイズが除去された二値化細胞画像をＸ-Ｙセル画像に変換する画像変換手段８ｆと、Ｘ-Ｙセル画像からセルの核を除去する核除去手段８ｇと、核を除去されたＸ-Ｙセル画像の各セルの細胞壁の部分を細線化する細線化手段８ｈを有する。

更に、画像処理手段８は、細線化手段８ｈで細胞壁が細線化されたセル画像に色付け等のラベルをつけるラベリング手段８ｉと、ラベリングされたセル画像の指定点から円を膨張させて細胞壁を検出するセル細胞壁検出手段８ｊを有する。このラベリング手段８ｊは、上下左右が同じラベルである場合、エッジを消去すると共に、ラベリング後にヒゲを除去するようになっている。また、セル細胞壁検出手段８ｊは、指定点から円を細胞壁に接するまで膨張させて、接した位置を細胞壁として検出する。

また、画像処理手段８は、ラベリング手段８ｉで処理されたセル画像にシワや核が残っていて、本来なら一つのセル画像が分割されている場合に、シワや核を除去して一つに統合するセル統合手段８ｋと、ラベリング手段８ｉで処理されたセル画像が本来なら細胞壁で複数になっていなければならない場合に、細胞壁を入れて分割するセル分割手段８Ｌと、最終的に処理された複数のセル画像からなる角膜内皮細胞処理画像を解析してセル密度を求めるセル密度算出手段８ｍを有する。

更に、画像処理手段８は、画像処理のための指定点（基準点）１３を内在させる所定の周形状情報を形成する形状情報形成手段８ｎと、指定点（基準点）１３から周形状情報を膨張させる周形状膨張手段８ｏを有する。この形状情報形成手段８ｎは、円又は楕円、或いは多角形等その他の周形状情報を形成するようになっている。

尚、極座標変換手段８ｃ，画像変換手段８ｆ，セル密度算出手段８ｍ等の機能は、演算制御回路７に持たせることもできる。
[作用]
以下、このような構成の角膜内皮細胞撮影装置の演算制御回路７による制御作用を図３〜図５のフローチャートに基づいて説明する。
（１）細胞密度解析のフローチャートの概略
図３は、細胞密度を解析するための全体のフローチャートを概略的に示したものであり、図６は撮像手段１で撮像されて原画像メモリ部６ａに記憶され且つ表示手段３に表示された角膜内皮細胞画像を示したものである。この図６において、角膜内皮細胞画像は多数のセル（セル画像すなわち角膜内皮細胞像）１０からなり、隣接するセル１０同士の間の黒い部分がセル１０，１０間の細胞壁になる。尚、図６においては、説明の便宜上、画像の一部のセル１０同士の間の黒い部分に白色の線（撮像直後の画像にはない線）を仮想細胞壁１１として図示している。

図３のステップＳ１において、角膜内皮細胞撮影装置の操作者は、図１に示したマウス等の入力手段４により操作されるカーソル１２を図６の角膜内皮細胞画像上に表示させると共に、このカーソル１２を図６の角膜内皮細胞画像の各セル１０の略中央に移動させて、入力手段４により指定点１３を入力表示させる。

次に、ステップＳ２において演算制御回路７は、画像処理手段８を動作制御して、図１５，図１６に示したようなセル１０間の細胞壁１４を検出し、ステップＳ３に移行する。

このステップＳ３において演算制御回路７は、画像処理手段８を動作制御して、図１６，図１７（ａ）に示したセル１０の細胞壁１４とは異なるヒゲ１５や点１６等を除去して、図１７（ｂ）に示したように隣接する複数のセル１０にラベルを付けるラベリング処理をして、ステップＳ４に移行する。尚、この図１７（ｂ）のラベリング処理を施した各セル１０に上述したように指定点１３を入れる。

ステップＳ４において演算制御回路７は、ステップＳ３でラベリングの処理をした画像の中の内、図１８（ｂ）の楕円１７で示した部分に本来細胞壁がなければならないセル１０ａを画像処理手段８により検出したとき、セル分割手段８Ｌを制御して図１８（ｂ）のセル１０ａの中央のくびれた部分に図１８（ｃ）で示したように分割線１８を細胞壁として入れて、図１８（ｂ）のセル１０ａを図１８（ｃ）の如く２つのセル１０ａ１，１０ａ２に分割処理し、ステップＳ５に移行する。

この場合、セル１０ａの検出は、指定点１３ａ１，１３ａ２をセル１０ａの左右の部分の略中央に上述した入力手段４を操作して入れて、形状情報形成手段８ｎにより指定点（基準点）１３ａ１，１３ａ２を中心とする円（周形状情報）Ｒ１，Ｒ２を形成させ、この円（周形状情報）Ｒ１，Ｒ２を周形状膨張手段８ｏにより同じ割合で膨張（径を徐々に大きくして、円の面積を徐々に大きくすること）させたときに、円Ｒ１，Ｒ２が接する部分の付近で細胞壁を検出しないことで実行できる。そして、検出しなかった場合には円Ｒ１，Ｒ２が接する部分に分割線１８を細胞壁として入れる。

次に、ステップＳ５において演算制御回路７は、ステップＳ３でラベリングの処理をした画像の中の内、図１８（ａ）の楕円１９で示した部分に本来細胞壁がないはずであるのに、セル１０ｂ１，１０ｂ２間に細胞壁のようなエッジ２０がある場合、セル統合手段８ｋを制御してエッジ２０を除去して、セル１０ｂ１，１０ｂ２を統合して、図１８（ｃ）に示したように一つのセル１０ｂとし、ステップＳ６に移行する。この際の統合判断は、ラベルが付されたセルに指定点１３があるか否かで行われる。

このようにして、分割、統合処理が終了すると、例えば図２１に示したような角膜内皮細胞像が得られる。

このステップＳ６において演算制御回路７は、セル密度算出手段８ｍを動作制御して、図１８（ｃ）のように分割、統合処理により図２１の角膜内皮細胞像が得られた後、指定点が設けられた最外周のセル１０の外周（外側）線２６の内側の面積（セルの総面積）を求める。そして、演算制御回路７は、この求めたセルの総面積と、最外周のセル１０及びその内側のセル１０の数とから細胞密度を解析し、この解析結果を表示手段３に表示させて終了する。尚、各ステップで処理された画像は処理画像メモリ部６ｂに適宜記憶される。また、セルの数は指定点の数から求めることができる。
（２）細胞密度解析のフローチャートの詳細
図４は、細胞密度を解析するための全体のフローチャートをより具体的に示したものである。

図４のステップＳ１１において、角膜内皮細胞撮影装置の操作者は、図１に示したマウス等の入力手段４により操作されるカーソル１２を図６の角膜内皮細胞画像上に表示させると共に、このカーソル１２を図６の角膜内皮細胞画像の各セル１０の略中央に移動させて、入力手段４により指定点１３を入力表示させる。

次に、ステップＳ１２において演算制御回路７は、画像処理手段８を動作制御して、図１５，図１６に示したようなセル１０間の細胞壁１４を検出して、セルサイズの予測をしてステップＳ１３に移行する。

このセルサイズの予測は極座標変換時に無駄な変換処理を行わないための処理である。即ち、極座標変換を行うにあたり、極座標変換のための円の半径を決めてしまうと、大きいセルの場合（例えば、半径４０画素程度）を考慮して半径を決める必要がある。しかし、小さいセルの場合（例えば、半径１０画素程度）には不必要な部分まで変換作業を行うことになり、処理の重い極座標変換を無駄に行うことになってしまう。そこで、この問題を解消するために指定点の密度を求め、それに基づいた半径により処理を行う。この際、指定点１３で囲まれる領域の面積を求め、それを指定点個数で割って密度を算出する。指定点１３の密度と極座標変換時の半径の関係は実験的に求める。また、ここで変換時の半径が例えば40〜60の場合を「小さいセル」とし、例えば80〜100の場合を「大きいセル」とする。

そして、ステップＳ１３において演算制御回路７は、セル１０のサイズの大小を判断し、セル１０が「小さいセル」の場合にステップＳ１４に移行し、セル１０が「大きいセル」の場合にステップＳ１３−１に移行する。

このステップＳ１３−１において演算制御回路７は、ズーム手段８ａを動作制御して、入力画像、即ち角膜内皮細胞像を縮小してステップＳ１４に移行する。尚、角膜内皮細胞像には、例えば図２２，図２３に示したように画像全体に細かい点２２ａがノイズとして散乱しているのが普通であるが、図７（ａ）の元画像に示したように横方向に流れるノイズ線、即ち図７（Ａ）に示したようなノイズ線２２がある場合もある。

従って、ステップＳ１４において演算制御回路７は、平滑化手段（平滑フィルタ）８ｂを制御して、図７（ａ）の角膜内皮細胞像の元画像を図７（ｂ）に示したように平滑化して多少ぼかすことにより、図７（Ａ）に示したようなノイズ線２２を図７（Ｂ）に示したように除去し、ステップＳ１５に移行する。

このステップＳ１５において演算制御回路７は、ステップＳ１２で予測したセルサイズに基づいて、図８（Ａ）のａ１（図８（Ｂ）のｂ１と同じ）に示したような多数のセル１０の一つの指定点１３を中心とする半径ｒの範囲指定円２３（例えば３０画素程度が入る範囲を考慮した範囲指定円）により極座標変換する範囲を抽出する。

また、ステップＳ１５において演算制御回路７は、図２の極座標変換手段８ｃを動作制御して、指定点１３から点Ｐｒｉ（θｉ，ｒｉ）方向に２πの範囲で画素を抽出して半径ｒｉ方向の画素を並設するように構築（極座標変換）し、即ち範囲指定円２３内の画素を所定角度毎θｉ（ｉ＝０，１，２，…，ｎ）ごとに半径ｒｉ方向に２πの範囲で抽出して、図８（Ａ）のａ２（図８（Ｂ）のｂ２と同じ）のように極座標変換した画像を構築し、ステップＳ１６に移行する。

尚、図８（Ａ）のａ２（図８（Ｂ）のｂ２と同じ）の極座標変換した画像は、図８（Ａ）のａ１（図８（Ｂ）のｂ１と同じ）の点Ｐａから時計回り方向に範囲指定円２３内の画素を所定角度毎θｉ（ｉ＝０，１，２，…，ｎ）ごとに半径ｒｉ方向に２πの範囲で抽出して極座標変換したものである。しかも、図８（Ａ）のａ２（図８（Ｂ）のｂ２と同じ）の点Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃ，Ｐｄ等は図８（Ａ）のａ１（図８（Ｂ）のｂ１と同じ）の点Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃ，Ｐｄに対応している。この極座標変換した画像は、処理画像メモリ６ｂに記憶される。また、図８において暗い部分（又は黒い部分）は複数のセル１０間の細胞壁に相当する。

ステップＳ１６において演算制御回路７は、画像処理手段８を制御して、ステップＳ１５で極座標変換した画像から図９（ａ）に示したような画素の明暗（光量）のヒストグラムを求めることにより、ヒストグラムにおける輝度の最小値Ｌ１と最大値Ｌ２を求める。そして、演算制御回路７は、図９（ｂ）に示したように図９（ａ）の最小値Ｌ１を０にすると共に最大値をＬ２を２５５（深さ8bitの場合）に変換することで、図９（ａ）のヒストグラムを引伸ばし、コントラストの改善を行い、ステップＳ１７に移行する。これにより、図８（Ａ）のａ２（図８（Ｂ）のｂ２）のように極座標変換した画像は、図１０（ｂ）のようにコントラストが改善されて、エッジが明瞭になったエッジ強度画像となる。

そして、ステップＳ１７において演算制御回路７は、図２のエッジ検出手段（エッジ検出フィルタ）８ｄを動作制御して、極座標変換した画像上でｒ軸方向にのみ畳み込み処理を行い、さらに算出された結果に所定の値の閾値処理を加えて、図１０（ｃ）のような二値化画像（二値エッジ画像）を構築し、この二値化画像を処理画像メモリ６ｂに記憶させ、ステップＳ１８に移行する。

尚、セル１０，１０間の細胞壁は他の部分に比べて輝度が低いことから、エッジを検出できるように、図１０（ａ）のエッジ検出フィルタを用いて極座標変換した画像上でｒ軸方向にのみ畳み込み処理を行う。また、図１０（ｃ）に示した様に、二値化後の二値化画像（二値エッジ画像）ではノイズに対するエッジも検出してしまっているので、それらを除去する必要がある。

従って、演算制御回路７は、ステップＳ１８において収縮処理を行って図１１（ａ）のようなエッジの途切れのある画像を構築した後、その後収縮処理により途切れてしまったエッジの修復を行うためにステップＳ１９において膨張処理を行って図１１（ｂ）のような画像を構築して、ステップＳ２０に移行する。

このステップＳ２０において演算制御回路７は、画像変換手段８ｆを動作制御して、最終的に膨張処理された極座標形式の画像をもとのｘ−ｙ座標系に戻すｘ−ｙ変換処理を実行し、図１２（ａ）のようなｘ−ｙ座標系のエッジ画像を構築した後、このエッジ画像を図１２（ｂ）のように極座標変換する前の座標に対応する部分に構築して、ステップＳ１５に戻る。

そして、演算制御回路７は、ステップＳ１５〜２０の画像処理を複数のセル１０の各指定点毎に実行して、図１３，図１４（ａ）に示した様に角膜内皮細胞像全体（抽出した範囲）の二値化したエッジ画像を構築し、ステップＳ２１に移行する。

このステップＳ２１において演算制御回路７は、図２に示した核除去手段８ｇを作動制御して、図１４（ａ）に示した核２４を除去して図１４（ｂ）に示した様に核の除去された画像を形成し、ステップＳ２２に移行する。

このステップＳ２２において演算制御回路７は、図１４（ｂ）に示した画像のエッジ（細胞壁）２５の細線化（エッジ２５ａ，２５ｂの重ね合わせ）をして、図１５の如く細線化した細胞壁１４を形成し、ステップＳ２３に移行する。

このステップＳ２３において演算制御回路７は、画像処理手段８を動作制御して、図１６，図１７（ａ）に示したセル１０の細胞壁１４とは異なるヒゲ１５や点１６等を除去して、図１７（ｂ）に示したように隣接する複数のセル１０の色を異ならせてラベル（例えば、複数のセル１０にラベルＬ１，Ｌ２，Ｌ３，…Ｌｎ等）を付けるラベリング処理をし、ステップＳ２４に移行する。尚、この図１７（ｂ）のラベリング処理を施した各セル１０に上述したように指定点１３を入れる。

また、ステップＳ２４において演算制御回路７は、ラベリングの処理をした画像の中の内、図１８（ｂ）の楕円１７で示した部分に本来細胞壁がなければならないセル１０ａを画像処理手段８により検出したとき、セル分割手段８Ｌを制御して図１８（ｂ）のセル１０ａの中央のくびれた部分に図１８（ｃ）で示したように分割線１８を細胞壁として入れて、図１０（ｂ）のセル１０ａを図１８（ｃ）の如く２つのセル１０ａ１，１０ａ２に分割処理し、ステップＳ２５に移行する。

この場合、セル１０ａの検出は、指定点１３ａ１，１３ａ２をセル１０ａの左右の部分の略中央に上述した入力手段４を操作して入れて、形状情報形成手段８ｎにより指定点（基準点）１３ａ１，１３ａ２を中心とする円（周形状情報）Ｒ１，Ｒ２を形成させ、この円（周形状情報）Ｒ１，Ｒ２を周形状膨張手段８ｏにより同じ割合で膨張（径を徐々に大きくして、円の面積を徐々に大きくすること）させたときに、円Ｒ１，Ｒ２が接する部分の付近で細胞壁を検出しないことで実行できる。そして、検出しなかった場合には円Ｒ１，Ｒ２が接する部分に分割線１８を細胞壁として入れる。

また、図１９（ａ）のように、本来なら図１９（ｃ）のように３つのセル１０（ラベルＬ１〜Ｌ３）があるはずであるのに、図１９（ｃ）のセルＬ１〜Ｌ３間の細胞壁１４が図１９（ａ）のようになく、一つのおおきなラベルＬ０のセルとなっている場合、図１９（ｂ）のように３つの指定点１３を中心とする円Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３を膨張（径を同じように徐々に大きく）させて、円Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３が接触する部分を通る線を細胞壁として線引きして、図１９（ａ）のラベルＬ０のセルを図１９（ｃ）の如く３つのラベルＬ１〜Ｌ３のセル１０に分割する。

次に、ステップＳ２５において演算制御回路７は、ステップＳ２３でラベリングの処理をした画像の中の内、図１８（ａ）の楕円１９で示した部分に本来細胞壁がないはずであるのに、セル１０ｂ１，１０ｂ２間に細胞壁のようなエッジ２０を画像処理手段８により検出したとき、セル統合手段８ｋを制御してエッジ２０を除去して、セルセル１０ｂ１，１０ｂ２を統合して、図１８（ｃ）に示したように一つのセル１０ｂとし、ステップＳ６に移行する。この際の統合判断は、ラベルが付されたセルに指定点１３があるか否かで行われる。

このようにして、分割、統合処理が終了すると、例えば図２１に示したような角膜内皮細胞像が得られる。

このステップＳ２６において演算制御回路７は、セル密度算出手段８ｍを動作制御して、図１８（ｃ）のように分割、統合処理により図２１の角膜内皮細胞像が得られた後、最外周のセル１０の各指定点１３により選ばれた細胞（セル１０）の外周を結ぶ線２６の内側の面積（総面積）を求め、この求めた面積と最外周のセル１０の及びその内側のセル１０の数とから細胞密度を解析し、この解析結果を表示手段３に表示させて終了する。尚、各ステップで処理された画像は処理画像メモリ部６ｂに適宜記憶される。
（３）セルの統合処理のより具体例
図４のステップＳ２２でエッジが細線化処理された角膜内皮細胞画像のセルの統合処理を行う場合には、図５に示した様にステップＳ３１において演算制御回路７は、画像処理手段８を動作制御して、図１６，図１７（ａ）に示したセル１０の細胞壁１４とは異なるヒゲ１５や点１６等を除去して、図１７（ｂ）に示したように隣接する複数のセル１０の色を異ならせてラベル（例えば、複数のセル１０にラベルＬ１，Ｌ２，Ｌ３，…Ｌｎ等）を付けるラベリング処理をして、ステップＳ３２に移行する。尚、この図１７（ｂ）のラベリング処理を施した各セル１０に上述したように指定点１３を入れる。
（小面積部の統合）
このステップＳ３２において演算制御回路７は、ラベリングした画像に図２０（ａ）に示した様にラベルＬ１，Ｌ２の平均的な大きさのセル１０，１０内にラベルＬ１ａ，Ｌ２ａの小面積部（小セル）が１０ａ，１０ｂがある場合、図２のセル統合手段８ｋを制御して、ラベルＬ１ａの小面積部１０ａをラベルＬ１のセル１０に統合し、ラベルＬ２ａの小面積部１０ｂをラベルＬ２のセル１０に統合して、小面積部１０ａ，１０ｂが図２０（ｂ）のようにない状態としステップＳ３３に移行する。この処理は、所定面積以下（例えば面積が１０画素以下）のラベルを隣接するラベルと統合する処理である。この場合、隣接するラベルの中から、最も接触面の大きいラベルと統合する。
（接触数が１の統合）
ステップＳ３３において演算制御回路７は、図２０Ａの（ａ）のように指定点１３を含むラベルＬ１の小面積部（小セル）１０ａがある場合、図２のセル統合手段８ｋを制御して、このラベルＬ１の小面積部１０ａをラベルＬのセル１０に統合して、小面積部１０ａが図２０Ａの（ｂ）のようにない状態としステップＳ３４に移行する。また、ステップＳ３３において演算制御回路７は、図２０Ｂの（ａ）のように指定点１３を含まないラベルＬ２の小面積部１０ｂがある場合、図２のセル統合手段８ｋを制御して、ラベルＬ２の小面積部１０ｂをラベルＬのセル１０に統合して、小面積部１０ｂが図２０Ｂの（ｂ）のようにない状態としステップＳ３４に移行する。このようなステップＳ３３の処理は、指定点１３のあるラベルが接触しているラベルが１個しかない時、指定点１３のある方のラベルに統合する。
（円形度で統合）
また、図２０Ｃの（ａ）のようにラベルＬ１〜Ｌ３を付した小面積部（小セル）１０ａ〜１０ｃがある場合において、指定点１３はラベルＬ１の小面積部１０ａにはあるがラベルＬ２，Ｌ３の小面積部１０ｂ，１０ｃにはない場合がある。

この場合、ステップＳ３４において演算制御回路７は、小面積部１０ａと小面積部１０ｂ，１０ｃとの間にあるエッジｅ１，ｅ２及び小面積部１０ｂ，１０ｃ間にあるエッジｅ３を除去（削除）して、ラベルＬ２，Ｌ３の小面積部１０ｂ，１０ｃをラベルＬ１の小面積部１０ａに統合すべきことを指定点１３の有無から判断する。そして、演算制御回路７は、この判断に基づいて図２のセル統合手段８ｋを制御して、小面積部１０ａ〜１０ｃを一つに統合して、小面積部１０ａ〜１０ｃが図２０Ｃの（ｂ）のようにない一つのセル１０の状態としステップＳ３５に移行する。

尚、ここでは、指定点のあるラベルを対象に、隣接する指定点の無いラベルを探し出し、この円形度を用いて、統合後に元の円形度よりも円形度が高くなる場合、統合する。
（穴の統合）
また、図２０Ｄの（ａ）のようにラベルＬ１〜Ｌ４のセル１０には指定点１３があるが、ラベルＬ１〜Ｌ４のセル１０で囲まれたラベルＬ５の小面積部（小セル）１０ａには指定点がない場合がある。この指定点がないラベルＬ５の小面積部１０ａは指定点１３のあるラベルＬ１〜Ｌ４のセル１０で囲まれた穴になる。尚、ここで言う「穴」とは指定点が無く、隣接するラベルが全て指定点１３のあるラベルのことである。

この場合、ステップＳ３５において演算制御回路７は、図２のセル統合手段８ｋを制御して、ラベルＬ５の小面積部１０ａを隣接するセル１０のいずれかに統合して、ステップＳ３６に移行する。

ここでは、演算制御回路７は、セル統合手段８ｋを制御して、「穴」を取り除くために、「穴」と隣接するラベルＬ１〜Ｌ４の中から、統合すると最も円形度が高くなるラベルＬ１と統合する。図２０Ｄの（ａ）では真ん中にあるのが指定点の無いラベルで、隣接する４つのラベルの中で左上のラベルと統合すると最も円形度が高くなるので、それと統合している。
（空きラベルの統合）
また、図２０Ｅの（ａ１）のように、ラベルＬ１〜Ｌ３の小面積部（小セル）１０ａ〜１０ｃ、及び小面積部（小セル）１０ａ〜１０ｃで囲まれた指定点１３を含むラベルＬ４の小面積部１０ｄがある場合がある。

この場合、ステップＳ３６において演算制御回路７は、図２のセル統合手段８ｋを制御して、小面積部１０ａ〜１０ｃを統合して、図２０Ｅの（ｂ）のように一つのセル１０とし、ステップＳ３７に移行する。
（接触数が１の統合）
ステップＳ３７において演算制御回路７は、図２０Ｅの（ｂ）のように指定点１３を含む小面積部（小セル）１０ｄがある場合、図２のセル統合手段８ｋを制御して、この小面積部１０ｄをセル１０に統合して、小面積部１０ｄが図２０Ｅの（ｃ）のようにない状態としステップＳ３４に戻りループする。

そして、演算制御回路７は、ステップＳ３４〜３７の処理の繰り返しにより、小面積部，接触数が１の小面積部，円形度を阻害する小面積部，穴，空きラベルの小面積部等がないと判断したときに、終了する。

尚、本実施例では、ステップＳ１において、操作者により基準点（指定点１３）を入力しているが、必ずしもこれに限定されるものではない。例えば、演算制御回路及びこの演算制御回路により制御されるセル指定手段を介して、自動的にセル内に基準点を指定する態様とすることも出来る。即ち、例えば、およその細胞壁が検出可能であれば、その周形状情報より基準点を求めることも出来る。この場合、求められた基準点からさらに前述の実施例のように精密に画像処理を行い、目的とする演算を終了する。また、各セルの細胞の核を検出して基準点としても良い。細胞（セル）の核は細胞壁に囲まれた領域内で周りに比べて暗くなっていることを利用することも出来る。さらに、エッジとして細胞壁を検出する以外にも画像内のコントラスト、色情報（Ｒ，Ｇ，Ｂ）等に所定の閾値を設けて、周囲と略同一といえる平面（エッジで囲まれた部分）内の例えば重心点を基準として指定することも可能である。

また、上述の態様では、その基準点を自動的に指定することが可能であるが、上述の実施例における、操作者により手動で基準点を指定するモードを手動基準点指定モードとするならば、前記手動基準点指定モードと前記自動基準点指定モードとの間で切換可能な切替スイッチを設けることも出来る。

更に、演算制御回路が基準点を自動的に指定することが可能であるか否かを判断することにより、演算制御回路により自動的に自動基準点指定モードに切り換わる態様とすることも出来る。例えば、角膜内皮細胞像が鮮明であるときは、角膜内皮細胞像にノイズが殆どなく細胞壁（エッジ）を比較的に鮮明に検出可能であるので、細胞壁（エッジ）も殆ど切れ目なく検出できる。しかも、この場合に、複数の細胞壁に囲まれるセルの大きさも大小のバラツキが少なければ、角膜内皮細胞像が鮮明であると判断でき、この判断に基づいて演算制御回路により自動的に自動基準点指定モードに切り換わる態様とできる。また、この切り換えの判断には、上述したコントラスト、色情報（Ｒ，Ｇ，Ｂ）等に所定の閾値を用いることもできる。そして、この場合も、演算制御回路及びこの演算制御回路により制御されるセル指定手段を介して、自動的にセル内に基準点を指定するようにする。
（変形例）
図２４は、細胞密度を解析するための全体のフローチャートの他の例を概略的に示したものである。

図２４のステップＳ１ａにおいて、角膜内皮細胞撮影装置の検者（操作者）は、図１に示したマウス等の入力手段４により操作されるカーソル１２を図６の角膜内皮細胞画像上に表示させると共に、このカーソル１２を図６の角膜内皮細胞画像の各セル１０の略中央に移動させて、入力手段４により指定点１３を入力表示させる。

尚、図２２，２３に示したように角膜内皮細胞像全体に細かい点２２ａがある場合、ステップＳ１ａにおいてセルの指定を検者が入力手段４により行って、上述した図３のフローチャートと同様な処理を実行するが、図２５，図２６に示したように角膜内皮細胞像にノイズがなく、セル（角膜内皮細胞）間の細胞壁が鮮明な場合には、必ずしも図２４におけるステップＳ１ａの処理は必要ない。

即ち、演算制御回路７は、指定した範囲の角膜内皮細胞像全体をスキャンして、指定範囲の面積に対するエッジの検出割合等から、角膜内皮細胞像が鮮明である場合には、ステップＳ２ａに移行する。

尚、斜めから照明光を角膜に照射して、反対の斜めから撮影するようにしているので、角膜内皮細胞像の明るさが左右眼で相違し、細胞壁の検出精度に差が生じる。このため、ステップＳ２ａにおいて演算制御回路７は、先ず左右眼の角膜内皮細胞像のシェーディング補正をすることにより、即ち左右眼の角膜内皮細胞像の明るさの相違がある場合、左右眼の角膜内皮細胞像の明るさが同じになるような補正をし、細胞壁の検出精度に差が生じないようにする。また、ステップＳ２ａにおいて演算制御回路７は、エッジ検出手段８ｄによりフィルタ処理をして、図２２，図２３に示したようなノイズ２２ａを除去する。

次に、ステップＳ２ａにおいて演算制御回路７は、画像処理手段８を動作制御して、図２５，図２６に示したようなセル１０間の細胞壁１４を検出し、ステップＳ３ａに移行する。

このステップＳ３ａにおいて演算制御回路７は、画像処理手段８を動作制御して、図２６（ｂ）に示したように隣接する複数のセル１０にラベルＬ１〜Ｌｎを付けるラベリング処理をして、ステップＳ４ａに移行する。

ステップＳ４ａにおいて演算制御回路７は、ステップＳ３ａでラベリングの処理をしたラベルＬ１〜Ｌｎのセル１０の面積や形状から、ラベルＬ１〜Ｌｎが付されたセル１０が分割すべきものであるか否かを判断して、分割すべきと判断したときには分割処理をし、ステップＳ５ａに移行する。例えば、図１８（ｂ）の楕円１３ａ１で示した部分に細胞壁がなければならない場合、セル１０ａは面積が大きく且つ楕円１３ａ１で示した部分がくびれているので、このくびれ形状と面積とからくびれ部分に設ける必要があると判断して、くびれ部分に図１８（ｃ）の如く細胞壁１８を設けて、セル１０ａをセル１０ａ１，１０ａ２に分割する。

次に、ステップＳ５ａにおいて演算制御回路７は、ステップＳ３ａでラベリングの処理をした画像の中の内、図１８（ａ）の楕円１９で示した部分に本来細胞壁がないはずであるのに、セル１０ｂ１，１０ｂ２間に細胞壁のようなエッジ２０がある場合、セル１０ｂ１，１０ｂ２の面積や形状から、セル１０ｂ１，１０ｂ２は統合すべき小セルであると判断して、セル統合手段８ｋを制御してエッジ２０を除去して、セル１０ｂ１，１０ｂ２を統合処理する尚、図２０Ａ〜図２０Ｅに示したような小面積部（小セル）も面積や形状から統合すべきであると判断したときには、同様に面積や形状から統合すべきセルを求めて統合処理をする。

このようにして、分割、統合処理が終了すると、例えば図２１に示したような角膜内皮細胞像が得られる。

このステップＳ６において演算制御回路７は、セル密度算出手段８ｍを動作制御して、図１８（ｃ）のように分割、統合処理により図２１の角膜内皮細胞像が得られた後、最外周のセル１０の各指定点１３により選択された各々の細胞（セル）の他の選択された細胞と隣り合わない細胞壁を結ぶ線２６の内側の面積を求める。即ち、指定点１３で指定された複数のセル１０の内、最外周のセル１０の最も外側の細胞壁を結ぶ線２６の内側の総面積を求める。そして、演算制御回路７は、この求めた総面積と最外周のセル１０及びその内側のセル１０の数とから細胞密度を解析し、この解析結果を表示手段３に表示させて終了する。尚、各ステップで処理された画像は処理画像メモリ部６ｂに適宜記憶される。この場合も、セル１０の数は、エッジが検出されたセルの指定点１３の数により求めることができる。

以上説明したように、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置は、角膜内皮細胞像の細胞壁を検出する細胞壁検出手段８ｊと、前記細胞壁検出手段８ｊにより細胞壁が検出されたセルの面積・形状からセルの分割・統合を判断する演算制御回路７と、前記面積・形状から分割すべきと判断された大セルがある場合に前記演算制御回路７により作動制御されて前記大セルを分割するセル分割手段８Ｌと、前記面積・形状から統合すべきと判断された小セルがある場合に前記演算制御回路７により作動制御されて前記小セルを統合するセル統合手段８ｋを備えている。しかも、前記演算制御回路７は、前記細胞壁が鮮明であるのを検出したときに、自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段８ｍを作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっている。

また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置において、前記演算制御回路は、前記細胞壁を検出可能であるか否かを判断し、検出可能であれば自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっている。

また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置は、細胞壁情報を有する角膜内皮細胞像の複数の各セルに基準点（指定点１３）を付して前記セルを指定するセル指定手段（入力手段４）と、画像処理のための前記基準点（指定点１３）を内在させる所定の周形状情報（円Ｒ１〜Ｒ３）を形成する形状情報形成手段８ｎと、前記基準点（指定点１３）から前記周形状情報（円Ｒ１〜Ｒ３）を膨張させる周形状膨張手段８ｏと、前記周形状膨張手段８ｏにより膨張される前記周形状情報（円Ｒ１〜Ｒ３）と前記細胞壁情報から前記細胞壁情報の形状をエッジとして検出する細胞壁検出手段８ｊと、を有する。

更に、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置には、互いに隣接し且つ前記周形状膨張手段８ｏにより膨張させられる複数の前記周形状情報（円Ｒ１〜Ｒ３）が隣接する方向において前記細胞壁情報に接触せず互いに接触したときに、互いに接触した複数の前記周形状情報（円Ｒ１〜Ｒ３）が分割すべき一つの大きな面積のセル内に存在すると判断して、互いに接触した複数の前記周形状情報（円Ｒ１〜Ｒ３）がそれぞれ含まれるように前記一つの大きな面積のセルを複数に分割処理するセル分割手段８Ｌが設けられている。

また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置には、前記複数のセルにラベルを付したときに、ラベルを付されたセルが前記基準点（指定点１３）のない小セル（小面積部）の場合、前記小セル（小面積部）をこれに隣接する基準点（指定点１３）のあるセルに統合して一つのセルとするセル統合手段８ｋが設けられている。

また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置は、前記セル指定手段（入力手段４）により付された前記基準点（指定点１３）を中心として所定範囲を極座標変換像とする極座標変換手段８ｃと、 前記極座標変換像を二値化処理することにより二値化極座標変換像とするフィルタ手段（エッジ検出手段８ｄ）と、前記二値化極座標をＸ−Ｙ座標像に変換するＸ−Ｙ座標変換手段（画像変換手段８７ｆ）と、前記Ｘ−Ｙ座標変換手段（画像変換手段８７ｆ）により変換されたＸ−Ｙ座標像の隣接するセル間のエッジを細線化する細線化手段８ｈと、を備える処理手段により、二値化された前記細胞壁情報が形成されるようになっている。

また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置において、前記セル指定手段が、画像処理のための前記基準点を自動的に指定するようになっている。

また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置において、前記セル指定手段が、画像処理のための前記基準点を自動的に指定する自動基準点モードと、手動で基準点を指定する手動基準点指定モードと、切換するためのモード切替手段を有する。

また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置は、撮像手段１により撮像された角膜内皮細胞像を表示する表示手段３と、前記表示手段３に表示された角膜内皮細胞像の細胞密度を検出する細胞密度検出手段（セル密度算出手段８ｍ）と、前記細胞密度検出手段（セル密度算出手段８ｍ）で検出された前記角膜内皮細胞像の細胞密度から前記セルのサイズを予測して、各セルのサイズが画像解析に適したサイズとなるように、前記角膜内皮細胞像のサイズを変更するサイズ変更手段（ズーム手段８ａ）を有する。

このような画像処理を細胞密度検出の前に前処理として行うことにより、より正確な細胞密度を求めることができる。

この発明にかかる角膜内皮細胞画像処理装置のブロック図である。 図１に示した画像処理手段の説明図である。 図１に示した演算制御回路による概略の全体フローチャートである。 図１に示した演算制御回路による詳細なフローチャートである。 図１に示した演算制御回路による統合処理の説明のためのフローチャートである。 図１の撮像手段により撮像された角膜内皮細胞像の説明図である。 （ａ）は図６の角膜内皮細胞像の一部を切り出した元画像、（Ａ）は（ａ）の説明図、（ｂ）は（ａ）の角膜内皮細胞像を平滑処理した後の平滑画像、（Ｂ）は（ｂ）の説明図である。 （Ａ）は極座標変換の前後の画像、（Ｂ）は（Ａ）の説明図である。 コントラスト処理のためのヒストグラムを示す説明図である。 （ａ）はエッジ検出手段（エッジ検出フィルタ）の説明図、（ｂ）はコントラスト処理をしたエッジ強度画像、（ｃ）はエッジ強度画像を（ａ）のエッジ検出手段（エッジ検出フィルタ）で二値化した二値化画像を示す。 （ａ）は図１０（ｃ）の二値化画像を収縮させた収縮画像、（ｂ）は（ａ）の収縮画像を膨張させた膨張画像である。 極座標形式の図１１（ｂ）の膨張画像をｘ−ｙ座標系に変換するための説明図である。 指定点毎にｘ−ｙ変換された画像を合成した説明図である。 図１３の画像から不要部である核を除去するための説明図である。 図１４（ｂ）の画像からエッジを細胞壁として細線化したときの説明図である。 図１５のようにして得られた画像の一例を示す説明図である。 図１５の画像から不要部を除去してラベリングをするための説明図である。 ラベリングした画像のセルの分割・統合の説明図である。 ラベリングした画像のセルの分割の他の例を示す説明図である。 小面積部の統合の説明図である。 接触数１の小面積部の統合の説明図である。 接触数１の小面積部の統合の他の例を示す説明図である。 円形度による小面積部の統合の説明図である。 穴がある場合の穴の統合の説明図である。 空きラベルのない小面積部の統合の説明図である。 細胞密度を求めるための説明図である。 （ａ）は全体に点状のノイズがある場合の角膜内皮細胞像を示す説明図、（ｂ）は（ａ）の角膜内皮細胞像の説明図である。 （ａ）は全体に点状のノイズがある場合の角膜内皮細胞像を部分的に拡大して示した説明図、（ｂ）は（ａ）の角膜内皮細胞像の説明図である。 この発明の画像処理の変形例を示すフローチャートである。 （ａ）は細胞壁が全体的に鮮明な角膜内皮細胞像を示す説明図、（ｂ）は（ａ）の角膜内皮細胞像の説明図である。 （ａ）は細胞壁が全体的に鮮明な角膜内皮細胞像を部分的に拡大して示した説明図、（ｂ）は（ａ）の角膜内皮細胞像の説明図である。

符号の説明

１…撮像手段
３…表示手段
４…入力手段（セル指定手段）
１０…セル（角膜内皮細胞像）
１０ａ〜１０ｄ…小面積部（小セル）
１３…指定点
１４…細胞壁（エッジ）
８ａ…ズーム手段（サイズ変更手段）
８ｃ…極座標変換手段
８ｄ…エッジ検出手段（フィルタ手段）
８ｆ…X-Y画像変換手段
８ｇ…核除去手段（不要部除去手段）
８ｈ…細線化手段
８ｊ…セル細胞壁検出手段
８ｋ…セル統合手段（細胞壁像処理手段）
８Ｌ…セル分割手段（細胞壁像処理手段）
８ｍ…セル密度算出手段（細胞密度検出手段）
Ｒ，Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３…円

Claims (9)

1. 角膜内皮細胞像の細胞壁を検出する細胞壁検出手段と、
   前記細胞壁検出手段により細胞壁が検出されたセルの面積・形状からセルの分割・統合を判断する演算制御回路と、
   前記面積・形状から分割すべきと判断された大セルがある場合に前記演算制御回路により作動制御されて前記大セルを分割するセル分割手段と、
   前記面積・形状から統合すべきと判断された小セルがある場合に前記演算制御回路により作動制御されて前記小セルを統合するセル統合手段を備え、
   前記演算制御回路は、前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっていることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置。
2. 前記演算制御回路は、前記細胞壁を検出可能であるか否かを判断し、検出可能であれば自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっていることを特徴とする請求項１に記載の角膜内皮細胞画像処理装置。
3. 細胞壁情報を有する角膜内皮細胞像の複数の各セルに基準点を付して前記セルを指定するセル指定手段と、
   画像処理のための前記基準点を内在させる所定の周形状情報を形成する形状情報形成手段と、
   前記基準点から前記周形状情報を膨張させる周形状膨張手段と、
   前記周形状膨張手段により膨張される前記周形状情報と前記細胞壁情報から前記細胞壁情報の形状をエッジとして検出する細胞壁検出手段と、
   を有することを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置。
4. 請求項３に記載の角膜内皮細胞画像処理装置において、互いに隣接し且つ前記周形状膨張手段により膨張させられる複数の前記周形状情報が隣接する方向において前記細胞壁情報に接触せず互いに接触したときに、互いに接触した複数の前記周形状情報が分割すべき一つの大きな面積のセル内に存在すると判断して、互いに接触した複数の前記周形状情報がそれぞれ含まれるように前記一つの大きな面積のセルを複数に分割処理するセル分割手段が設けられていることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置。
5. 請求項３に記載の角膜内皮細胞画像処理装置において、前記複数のセルにラベルを付したときに、ラベルを付されたセルが前記基準点のない小セルの場合、前記小セルをこれに隣接する基準点のあるセルに統合して一つのセルとするセル統合手段が設けられていることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置。
6. 請求項３に記載の角膜内皮細胞画像処理装置において、
   前記セル指定手段により付された前記基準点を中心として所定範囲を極座標変換像とする極座標変換手段と、
   前記極座標変換像を二値化処理することにより二値化極座標変換像とするフィルタ手段と、
   前記二値化極座標をＸ−Ｙ座標像に変換するＸ−Ｙ座標変換手段と、
   前記Ｘ−Ｙ座標変換手段により変換されたＸ−Ｙ座標像の隣接するセル間のエッジを細線化する細線化手段と、を備える処理手段により、二値化された前記細胞壁情報が形成されることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置。
7. 前記セル指定手段が、画像処理のための前記基準点を自動的に指定することを特徴とする請求項３に記載の角膜内皮細胞画像処理装置。
8. 請求項３に記載の角膜内皮細胞画像処理装置において、
   前記セル指定手段が、画像処理のための前記基準点を自動的に指定する自動基準点モードと、手動で基準点を指定する手動基準点指定モードと、切換するためのモード切替手段を有することを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置。
9. 撮像手段により撮像された角膜内皮細胞像を表示する表示手段と、前記表示手段に表示された角膜内皮細胞像の細胞密度を検出する細胞密度検出手段と、前記細胞密度検出手段で検出された前記角膜内皮細胞像の細胞密度から前記セルのサイズを予測して、各セルのサイズが画像解析に適したサイズとなるように、前記角膜内皮細胞像のサイズを変更するサイズ変更手段を有することを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置。
   

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