JP7521634B2 - 画像処理方法、プログラム、眼科装置、及び脈絡膜血管画像生成方法 - Google Patents

Description

本開示の技術は、画像処理方法、プログラム、眼科装置、及び脈絡膜血管画像生成方法に関する。

特許第５７３９３２３号には、網膜血管の特徴を強調することが開示されている。

本開示の技術の第１の態様の画像処理方法は、第１波長の第１の光で眼底を撮影して得た第１眼底画像と、前記第１波長より波長が短い第２波長の第２の光で前記眼底を撮影して得た第２眼底画像とに基づいて、脈絡膜血管画像を生成することを含む。

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

本開示の技術の第３の態様の眼科装置は、プロセッサ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、を備える眼科装置であって、前記画像処理方法は、第１の態様の画像処理方法である。

本開示の技術の第４の態様の脈絡膜血管画像生成方法は、波長が６３０ｎｍ以上の光で眼底を撮影することにより、眼底画像を取得するステップと、前記眼底画像から、網膜血管を抽出するステップと、前記眼底画像から、前記網膜血管を消去することにより、脈絡膜血管画像を生成するステップと、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。 第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）を示した図である。 第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）を示した図である。 脈絡膜血管が相対的に目立たされた脈絡膜血管画像を示した図である。 脈絡膜血管が強調された脈絡膜血管画像を示した図である。 患者の眼底が最初に撮影された場合の脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を示す図である。 患者の眼底が、異なる日に合計３回撮影された場合の脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を示す図である。 第７の変形例の画像処理プログラムのフローチャートである。

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、眼軸長測定装置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。眼軸長測定装置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。画像ビューワ１５０は、管理サーバ１４０により取得した眼底画像を表示する。

眼科装置１１０、眼軸長測定装置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（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、眼軸長測定装置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。

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。Ｒ光の光源は波長６３０ｎｍ～７８０ｎｍの可視光、ＩＲ光の光源は波長７８０ｎｍ以上の近赤外光を発するレーザ光源が用いられる。

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）を従来の技術より大きな角度とし、従来の技術より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）の画像データが画像処理部１８２で生成される。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の眼軸長測定装置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。眼軸長測定装置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１７４を備えている。

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、眼科装置１１０により被検眼１２の眼底が撮影されて得たられた眼底画像の画像データが、眼科装置１１０から送信され、管理サーバ１４０により受信された時にスタートする。

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、眼科装置１１０から受信した眼底画像の画像データの中から、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）の画像データを読み出す。ステップ２０４で、処理部１８６は、眼科装置１１０から受信した眼底画像の画像データの中から第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）の画像データを読み出す。

ここで、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。

ステップ２０６で、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。ブラックハットフィルタ処理は黒い線を抽出するフィルタ処理である。

ブラックハットフィルタ処理は、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）の画像データと、この原画像データに対してＮ回（Ｎは１以上の整数）の膨張処理及びＮ回の収縮処理を行うクロージング処理により得られる画像データとの差分をとる処理である。網膜血管は照射光（Ｇ光だけでなく，Ｒ光あるいはＩＲ光）を吸収するため眼底画像では血管の周囲に比べて黒く撮影される。そのため、ブラックハットフィルタ処理を眼底画像に施すことにより、網膜血管を抽出することができる。

ステップ２０８で、画像処理部１８２は、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）から、インペインティング処理により、ステップ２０６で抽出した網膜血管を除去する。具体的には、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）において、網膜血管を目立たせなくする。より詳細には、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）から抽出した網膜血管の各位置を、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）において特定し、特定された位置の第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）における画素の画素値を、当該画素の周囲の画素の平均値との差が所定範囲（例えば、０）になるように、処理する。

このように、網膜血管と脈絡膜血管とが存在する第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）において、網膜血管を目立たせなくするので、結果、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）において、脈絡膜血管を、相対的に目立たせることができる。これにより図６Ｃに示すように、脈絡膜血管が相対的に目立たされた脈絡膜血管画像が得られる。

ステップ２１０で、画像処理部１８２は、脈絡膜血管が相対的に目立たされた第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）の画像データに対し、ＣＬＡＨＥ（Ｃｏｎｔｒａｓｔ Ｌｉｍｉｔｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ（コントラストに制限を付けた適応ヒストグラム均等化））処理を施すことにより、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６Ｄに示すように、脈絡膜血管が強調された脈絡膜血管画像が得られる。

ステップ２１２で、画像処理部１８２は、脈絡膜血管が強調された脈絡膜血管画像の画像データを用いた脈絡膜解析処理を実行する。例えば、渦静脈（Ｖｏｒｔｅｘ Ｖｅｉｎ）位置検出処理や脈絡膜血管の走行方向の配向性の解析処理等である。

ステップ２１４で、処理部１８６は、脈絡膜血管画像、脈絡膜解析データを、メモリ１６４に保存する。

ステップ２１４の処理が終了すると、画像処理プログラムが終了する。

ところで、画像ビューワ１５０を操作している医者が、患者を診断する際に、脈絡膜血管の状態を知りたいと考える場合がある。この場合、医者は、画像ビューワ１５０を介して、管理サーバ１４０に、脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータを送信する指示を送信する。

画像ビューワ１５０から指示を受けた管理サーバ１４０の表示制御部１８４は、脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータを作成する。

脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータを説明する。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、眼底画像の画像データの他に、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。

表示制御部１８４は、脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータとして、眼軸長を含めた個人情報、撮影日時、右眼・左眼の情報、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）、及び脈絡膜血管画像の各データをメモリ１６４から読み出し、図７に示す脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を作成する。

表示画面３００を作成した管理サーバ１４０は、画像ビューワ１５０に、脈絡膜血管解析モードの表示画面３００のデータを送信する。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７を、画像ビューワ１５０のディスプレイ１５６に表示する。

ここで、図７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７に示すように、図７に示す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、及び視力表示欄３１２を有する。

画像表示欄３２０は、撮影日付表示欄３２２Ｎ１、右眼情報表示欄３２４Ｒ、左眼情報表示欄３２４Ｌ、ＲＧ画像表示欄３２６、及び脈絡膜血管画像表示欄３２８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、画像ビューワ１５０に対して処理を指示する複数の脈絡膜解析ツール、例えば、渦静脈位置解析アイコン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。渦静脈位置解析アイコン３３２は、渦静脈位置を特定することを指示する。対称性アイコン３３４は、渦静脈の対称性を解析することを指示する。血管径アイコン３３６は、脈絡血管の径を解析するツールを実行することを指示する。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することを指示する。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。

図７に示す例は、患者ＩＤ：１２３４５６により識別される患者の眼底が、撮影日が２０１６年１月１日に撮影された場合のＲＧ画像及び脈絡膜画像が表示される。

一方、当該患者の眼底が、その後、例えば、２０１７年１月１日、２０１８年１月１日に、撮影されて上記データが取得された場合には、図８に示すように、２０１６年１月１日、２０１７年１月１日、及び２０１８年１月１日の各撮影日毎にＲＧ画像及び脈絡膜画像が表示される。撮影日付表示欄３２２Ｎ１、３２２Ｎ２、３２２Ｎ３にそれぞれ、撮影日の２０１６年１月１日、２０１７年１月１日、２０１８年１月１日が表示される。例えば、図８に示すように、２０１８年１月１日が表示された撮影日付表示欄３２２Ｎ３がクリックされると、２０１８年１月１日に撮影されて得られたＲＧ画像及び脈絡膜画像が表示される。

以上説明したように本実施の形態では、脈絡血管画像を生成している。

ここで、従来、眼底を赤色光源で撮影したＲ画像には脈絡膜血管と網膜血管とが存在しており、脈絡血管を解析する場合に網膜血管が解析に影響する。

これに対し本実施の形態では、Ｒ画像から網膜血管を画像処理により除去し、脈絡膜血管のみが存在する脈絡膜血管画像を生成する。よって、網膜血管が、脈絡血管の解析に影響することを少なくすることができる。

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、図５のステップ２１２の後に、表示制御部１８４が、ステップ２１４の処理を実行する。本開示の技術はこれに限定されない。例えば、まず、ステップ２１２の処理が終了すると、画像処理プログラムが終了し、脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータを送信する指示を管理サーバ１４０が受信した時に、表示制御部１８４が、ステップ２１４の処理を実行してもよい。

＜第２の変形例＞
上記実施の形態では、眼科装置１１０により眼球中心からの角度である内部光照射角が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、眼底カメラによる眼底画像でもよいし、例えば、内部照射角で１００°以下の眼科装置あるいは眼底カメラなど、さまざまな眼科装置で撮影された眼底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、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。眼科装置１１０が画像処理プログラムを実行する場合には、画像処理プログラムはメモリ２４に記憶されており、ステップ２１４における脈絡膜血管画像、脈絡膜解析データは、メモリ２４に保存される。また、画像ビューワ１５０が画像処理プログラムを実行する場合には、画像処理プログラムは、画像ビューワ１５０のメモリに記憶されており、ステップ２１４における脈絡膜血管画像、脈絡膜解析データは、画像ビューワ１５０のメモリに保存される。

＜第４の変形例＞
上記実施の形態では、眼科装置１１０、眼軸長測定装置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、眼軸長測定装置１２０を省略し、眼科装置１１０が、眼軸長測定装置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。

＜第５の変形例＞
上記実施の形態では、第１眼底画像としてＲ光で撮影されたＲ色眼底画像を用いているが、ＩＲ光で撮影されたＩＲ眼底画像を用いてもよい。つまり、波長６３０ｎｍ～７８０ｎｍのＲ光や波長７８０ｎｍ以上のＩＲ光を用いるので、網膜だけでなく脈絡膜まで光が届く。特にＩＲ光では脈絡膜の深い領域までの撮影できる。つまり、眼球の強膜側の脈絡膜の領域を撮影できる光を用いるので眼球の硝子体を覆い且つ硝子体側の最も内側から外側に位置する構造が異なる網膜及び脈絡膜を含む複数の層の内の当該脈絡膜まで光が届き、光が届く領域を撮影することができる。

＜第６の変形例＞
上記実施の形態では、眼底画像を、Ｇ光及びＲ光で同時に被検眼１２の眼底を撮影することにより、得ている。本開示の技術はこれに限定されない。例えば、Ｇ光とＲ光とで時間的にずらして被検眼１２の眼底を撮影してもよい。この場合、ステップ２０８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）との位置合わせを行った後に、実行する。

＜第７の変形例＞
上記実施の形態では、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）とに基づいて、脈絡膜血管画像を生成するが、本開示の技術はこれに限定されず、眼底画像（Ｒ色眼底画像）に基づいて、脈絡膜血管画像を生成するようにしてもよい。眼底画像（Ｒ色眼底画像）に基づいて脈絡膜血管画像を生成する画像処理が図９に示されている。

上記実施の形態では、Ｇ光及びＲ光で同時に被検眼１２の眼底を撮影しているが、第７の変形例では、Ｒ光のみで被検眼１２の眼底を撮影して眼底画像（Ｒ色眼底画像）が得られる。

図９の画像処理プログラムも、眼科装置１１０から眼底画像（Ｒ色眼底画像）の画像データが、眼科装置１１０から送信され、管理サーバ１４０により受信された時にスタートする。なお、図９の画像処理には、図５の画像処理と同様の処理が含まれるので、同一の処理には同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。

図９に示すようにステップ２０２の処理の後、ステップ２０５で、画像処理部１８２は、ブラックハットフィルタ処理を眼底画像（Ｒ色眼底画像）に施すことにより、眼底画像（Ｒ色眼底画像）から網膜血管を抽出する。
なお、上記のように眼底画像（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。しかし、ブラックハットフィルタ処理を眼底画像（Ｒ色眼底画像）に施すと、網膜血管の情報だけが抽出される。網膜血管はＧ光だけでなく、Ｒ光を吸収するため眼底画像では血管の周囲に比べて黒く撮影される。そのため、ブラックハットフィルタ処理を眼底画像に施すことにより、網膜血管を抽出することができる。
ステップ２０５の後は、ステップ２０８～２１４が実行される。

以上説明したように、第７の変形例では、Ｒ光のみで被検眼１２の眼底を撮影して眼底画像（Ｒ色眼底画像）が得られ、眼底画像（Ｒ色眼底画像）から脈絡膜血管画像を生成することができる。
なお、第５の変形例のように、Ｒ光で撮影することに限定されず、ＩＲ光で撮影されたＩＲ眼底画像を用いてもよい。

＜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又はＡＳＩＣ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。

本出願は、２０１８年３月２０日出願の日本出願である特願２０１８－０５２２４６の優先権を主張するものであり、この出願の全内容は参照により本明細書に取り込まれる。また本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

Claims (13)

1. 網膜層を通過して脈絡膜層まで到達する第１の光で眼底を撮影することにより、網膜血管および脈絡膜血管を含んだ第１眼底画像を取得し、前記網膜層まで到達する第２の光で前記眼底を撮影することにより前記網膜血管を含んだ第２眼底画像を取得する撮像部と、
   前記第１眼底画像および前記第２眼底画像に基づいて脈絡膜血管画像を生成する画像処理部と、を含み、
   前記画像処理部は、
   前記第２眼底画像から前記網膜血管を抽出し、
   前記第２眼底画像において抽出された前記網膜血管の位置に基づいて、前記第１眼底画像における前記網膜血管の位置を特定し、前記第１眼底画像における前記網膜血管の位置の画素値が前記網膜血管の位置の周囲の平均画素値に対して差が小さくなるように前記網膜血管の位置の画素値を調整する、眼科装置。
2. 前記画像処理部は、異なる時間に撮影された前記第１眼底画像と前記第２眼底画像とに基づいて、前記第１眼底画像の前記網膜血管の位置の画素値を調整する、請求項１に記載の眼科装置。
3. 前記画像処理部は、前記脈絡膜血管画像における前記脈絡膜血管を強調処理する、請求項１又は請求項２に記載の眼科装置。
4. 前記画像処理部は、前記脈絡膜血管画像から、渦静脈位置を検出することおよび前記脈絡膜血管の配向性を解析することの少なくとも一方を行う、請求項１から請求項３の何れか一項に記載の眼科装置。
5. 前記画像処理部は、前記第１眼底画像、前記第２眼底画像、及び前記脈絡膜血管画像の少なくとも１つの画像データを出力する、請求項１から請求項４の何れか一項に記載の眼科装置。
6. 前記画像処理部は、個人情報、撮影日時、右眼・左眼の情報、前記第１眼底画像、前記第２眼底画像、及び前記脈絡膜血管画像の少なくとも１つを表示する、請求項１から請求項５の何れか一項に記載の眼科装置。
7. 網膜層を通過して脈絡膜層まで到達する第１の光で眼底を撮影することにより網膜血管および脈絡膜血管を含んだ第１眼底画像を取得し、
   前記網膜層まで到達する第２の光で前記眼底を撮影することにより前記網膜血管を含んだ第２眼底画像を取得し、
   前記第２眼底画像から前記網膜血管を抽出し、
   前記第２眼底画像において抽出された前記網膜血管の位置に基づいて、前記第１眼底画像における前記網膜血管の位置を特定し、前記第１眼底画像における前記網膜血管の位置の画素値が前記網膜血管の位置の周囲の平均画素値に対して差が小さくなるように前記網膜血管の位置の画素値を調整し、脈絡膜血管画像を生成する、画像処理方法。
8. 異なる時間に撮影された前記第１眼底画像と前記第２眼底画像とに基づいて、前記第１眼底画像の前記網膜血管の位置の画素値を調整することを含む、請求項７に記載の画像処理方法。
9. 前記脈絡膜血管画像において、前記脈絡膜血管を強調処理することを含む、請求項７又は請求項８に記載の画像処理方法。
10. 前記脈絡膜血管画像から、渦静脈位置を検出することおよび前記脈絡膜血管の配向性を解析することの少なくとも一方を含む、請求項７～請求項９の何れか一項に記載の画像処理方法。
11. 前記第１眼底画像、前記第２眼底画像、及び前記脈絡膜血管画像の少なくとも１つの画像データを出力することを含む請求項７～請求項１０の何れか一項に記載の画像処理方法。
12. 個人情報、撮影日時、右眼・左眼の情報、前記第１眼底画像、前記第２眼底画像、及び前記脈絡膜血管画像の少なくとも１つを表示することを含む、請求項７～請求項１１の何れか一項に記載の画像処理方法。
13. コンピュータに請求項７～請求項１２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。