JPH09313442A - 角膜内皮細胞計測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 ［目的］ 本発明の角膜内皮細胞計測装置は、角膜内皮
細胞の外形を識別するための外形識別手段を備えてお
り、オートモード又はマニュアルモードの何れかのモー
ドで、角膜内皮細胞の外形を識別し、細胞密度等を演算
することのできる角膜内皮細胞計測装置を提供すること
を目的とする。 ［構成］ 本発明は、画像入力手段が、被検者の角膜内
皮細胞を撮像した画像を取り込み、外形識別手段が、画
像入力手段で得られた画像信号に基づき、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
外形を識別し、角膜内皮細胞面積演算手段が、外形識別
手段で識別された外形データに基づき、角膜内皮細胞の
面積を算出し、細胞密度演算手段が、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様になっ
ている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、角膜内皮細胞を検
査するための角膜内皮細胞計測装置に係わり、特に、角
膜内皮細胞の外形を識別するための外形識別手段を備え
ており、オートモード又はマニュアルモードの何れかの
モードで、角膜内皮細胞の外形を識別し、角膜内皮細胞
の細胞密度等を演算することのできる角膜内皮細胞計測
装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】外眼部の角膜は、角膜上皮（重層偏平上
皮）と、ボーマン膜と、実質（固有層）と、デスメ膜
（内皮の基底膜）と、角膜内皮（単層偏平上皮）の５層
からなっている。角膜内皮は六角柱型の細胞であり、角
膜の裏面を一層で裏打ちしている。そして角膜内皮の細
胞は、径が２０μｍ程度もあり比較的大きい細胞であ
る。この角膜内皮の状況を把握することにより、疾患の
病態や原因等を解析することができる。特に、白内障手
術や人工水晶体挿入手術を行う場合には、術前と術後の
角膜内皮の状況や細胞面積を比較することにより、角膜
内皮に対する手術侵襲度を定量的に評価する必要があ
る。更に角膜内皮細胞は、分裂能が極めて低く、その細
胞密度は加齢と共に減少していく。そして角膜内皮細胞
は、前房から実質への排水機能を司っており、角膜の混
濁を防止する機能を備えている。

【０００３】従って、角膜内皮細胞の細胞密度、細胞面
積の大小のばらつきを示す変動係数、６角形細胞出現率
等を測定し、角膜の予備機能能力や、角膜に対するスト
レス等を診断することが行われている。

【０００４】角膜内皮を高倍率で観察するために、スペ
キュラーマイクロスコープが使用されている。このスペ
キュラーマイクロスコープは、２層の屈折率の異なる境
界面において、特定の角度で入射された光は大部分が透
過するが、一部の光が境界面で等角度で反射されるとい
う性質を利用して、境界反射光により境界面の観察を行
うものである。このスペキュラーマイクロスコープを使
用して角膜細胞の平均細胞面積を計算する方法として
は、デジタイザー法やグリッド法が採用されていた。

【０００５】デジタイザー法は、角膜細胞の撮影像から
各細胞の細胞壁の各辺の始点又は終点の座標をデジタイ
ザーを用いてコンピュータに入力し、各細胞の面積を計
算するものである。

【０００６】グリッド法は、角膜細胞の撮影像に対し
て、所定の大きさの正方形の格子（グリッド）を重ね合
わせて、格子に含まれる細胞数を計測し、平均細胞数か
ら平均細胞面積を逆算するものである。

【０００７】しかしながら上記デジタイザー法は、手作
業によるトレースを必要とし、多大な労力と時間を投入
しなければならない上、作業者による解析誤差を避ける
ことができないという問題点があった。またグリッド法
は例えば、格子の上辺と左辺に切断される細胞について
はカウントしないという問題点があり、更に、細胞面積
等の度数分布は計測することができなかった。

【０００８】この様な理由から、角膜内皮細胞の自動計
測装置の出現が臨床現場から強く熱望され、各種の開発
が行われてきた。これらの自動計測手法は、専らコント
ラストに基づく画像処理技術が採用されている。

【０００９】一般的に採用される画像処理技術は、前処
理工程として、ノイズ除去及び局所的濃度勾配補正が施
される。次に境界抽出処理として、２値化処理及び細線
化処理が行われ、ここで、オペレータによる境界線の修
正が行われた後、個々の角膜細胞の面積を求める様にな
っている。

【００１０】更に座標入力を行った後、細胞の面積の近
似計算に工夫を凝らしたものや、手動入力を簡便化する
ためのアルゴリズムを開発したものも存在した。

【００１１】またニューラルネットワークを採用し、細
胞壁を識別したものも存在している。これは、ニューラ
ルネットワークを利用して細胞膜の粗抽出を行い、後処
理として最小・最大平均フィルタ、尾根線抽出法を用い
て細胞壁を識別したものである。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記従来
の手作業によるトレースを必要とする手法は、多大な労
力と時間を投入しなければならない上、作業者による解
析誤差を避けることができないという問題点があり、細
胞の面積の近似計算に工夫を凝らしたり、手動入力の簡
便化を図っても、本来の角膜内皮細胞自動計測の要求を
満たすものではなかった。

【００１３】またコントラストに基づく通常の画像処理
技術を用いたものは、画像の局所的な濃度分布によっ
て、細胞壁が正しく抽出されない部分があり、このデー
タで二値化すると局所的な誤認識を避けることができな
いという問題点があった。更に、コントラスト不足や細
胞中の細胞核等による誤認識を避けることができないと
いう問題点もあった。

【００１４】そしてニューラルネットワークを採用した
ものは、ノイズの極端に少ない画像に対しては効果があ
るが、ノイズを含んだ画像を解析する場合には有効とは
言えないという問題点があった。

【００１５】更に、角膜内皮細胞の細胞密度等を演算す
るには、修正作業等を長時間実施する必要があり、極め
て能率が悪いという問題点があった。

【００１６】

【課題を解決するための手段】本発明は上記課題に鑑み
案出されたもので、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とから構成されている。

【００１７】また本発明の外形識別手段は、第１のモー
ドと第２のモードを備えており、第１のモードでは、複
数の動径角毎に、角膜内皮細胞内の特定点から細胞壁部
分（外形点）までを認識し、角膜内皮細胞の外形を識別
する様になっており、第２のモードでは、使用者が、複
数の角膜内皮細胞の細胞壁部分（外形点）を特定し、角
膜内皮細胞の外形を識別する様に構成することもでき
る。

【００１８】

【発明の実施の形態】以上の様に構成された本発明は、
画像入力手段が、被検者の角膜内皮細胞を撮像した画像
を取り込み、外形識別手段が、画像入力手段で得られた
画像信号に基づき、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し、角膜内
皮細胞面積演算手段が、外形識別手段で識別された外形
データに基づき、角膜内皮細胞の面積を算出し、細胞密
度演算手段が、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様になっている。

【００１９】また本発明の外形識別手段は、第１のモー
ドと第２のモードを備えており、第１のモードでは、複
数の動径角毎に、角膜内皮細胞内の特定点から細胞壁部
分（外形点）までを認識し、角膜内皮細胞の外形を識別
する様になっており、第２のモードでは、使用者が、複
数の角膜内皮細胞の細胞壁部分（外形点）を特定し、角
膜内皮細胞の外形を識別することもできる。

【００２０】

【実施例】

【００２１】本発明の実施例を図面に基づいて説明す
る。

【００２２】図１は本実施例の角膜内皮細胞計測装置１
の構成を示すものである。角膜内皮細胞計測装置１は、
画像入力インターフェース１１と、ＡＤ変換器１２と、
画像メモリ１３と、演算処理手段１４とから構成されて
いる。

【００２３】画像入力インターフェース１１は、角膜内
皮を撮像した画像信号を取り込むための画像入力手段に
該当するもので、撮像手段２０が接続されている。撮像
手段２０は、本実施例ではＣＣＤカメラが採用されてい
るが、角膜内皮を撮像することができる撮像手段であれ
ば、何れのものを採用することもできる。なお、角膜内
皮を写真撮影し、この写真画像を画像信号に変換するシ
ステムとすることもできる。画像入力インターフェース
１１は、撮像手段２０の出力信号がＮＴＳＣコンポジッ
ト信号である場合には、輝度信号を取り出しＤＣレベル
の変動を防止するクランプ回路や、同期信号を分離する
ための同期分離回路等が内蔵されている。

【００２４】Ａ／Ｄ変換器１２は、輝度信号をディジタ
ル化するためのものであり、輝度信号の黒レベルから白
レベルまでをＡ／Ｄ変換する様になっている。

【００２５】画像メモリ１３は、Ａ／Ｄ変換器１２によ
りディジタル化された画像信号を記憶するためのもので
ある。

【００２６】演算処理手段１４は、画像信号から角膜内
皮細胞の外形線を識別し、面積等を演算するためのもの
である。本実施例の演算処理手段１４は図２に示す様
に、外形識別手段１４１と、角膜内皮細胞面積演算手段
１４２と、細胞密度演算手段１４３と、谷部検出手段１
４４、ズーム表示手段１４５とから構成されている。

【００２７】外形識別手段１４１は、画像入力インター
フェース１１で得られた画像信号に基づき、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ものである。

【００２８】角膜内皮細胞面積演算手段１４２は、外形
識別手段１４１で識別された外形データに基づき、角膜
内皮細胞の面積を算出するためのものである。

【００２９】細胞密度演算手段１４３は、角膜内皮細胞
面積演算手段１４２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
るためのものである。

【００３０】谷部検出手段１４４は、画像入力インター
フェース１１に入力された画像から谷部を検出するため
のものである。

【００３１】ズーム表示手段１４５は、撮像された画像
データの一部を拡大等して、ディスプレイ装置等の出力
手段３０に表示させるためのものである。

【００３２】演算処理手段１４はＣＰＵを含む電子計算
機等から構成されており、装置全体の演算、制御を司る
と共に、外形識別手段１４１と、角膜内皮細胞面積演算
手段１４２と、細胞密度演算手段１４３と、谷部検出手
段１４４との機能を備えている。そして演算処理手段１
４に記憶されたプログラムにより演算制御が実行される
様に構成されている。

【００３３】出力手段３０は、演算処理手段１４の演算
結果を表示するためのものであり、形状演算手段１４６
で算出された角膜内皮細胞の面積等を表示することがで
きる。出力手段３０には、ディスプレイ装置やプリンタ
ー等を適用することができる。

【００３４】入力手段４０は、任意の角膜内皮細胞の内
から、特定の角膜内皮細胞を選択するためのものであ
り、本実施例では、マウスが使用されている。入力手段
４０はマウスに限定されるものではなく、演算処理手段
１４に使用者の命令を入力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ができる。

【００３５】次に図５に基づいて、第１実施例の作用を
説明する。

【００３６】「第１実施例」

【００３７】ステップ１（以下、Ｓ１と略する。）で処
理を開始し、Ｓ２では、画像入力インターフェース１１
で得られた画像信号を利用して、図３に示す様に、演算
処理手段１４のズーム表示手段１４５が、任意の位置の
像を拡大してディスプレイ装置等の出力手段３０に拡大
表示する。

【００３８】次にＳ３では、ディスプレイ装置等の出力
手段３０に拡大表示された角膜内皮細胞の内から、選択
する角膜内皮細胞の中心付近をマウス等の入力手段４０
を利用して指定する。なお、全体の画像に対して、大小
の角膜内皮細胞のバラツキに応じて選択することによ
り、高精度に角膜内皮細胞の平均面積や、細胞密度等を
算出することができる。

【００３９】そしてＳ４では演算処理手段１４が、Ｓ３
で指定された角膜内皮細胞の中心付近から、特定の動径
方向に画像データを取り込む。なお本実施例では、図４
に示す様に、２２.５度（即ち、３６０度を１６等分し
た角度）毎に、中心部から外方に向けて画像データを読
み込む様になっており、まず、Ｓ４では１つの特定の方
向で画像データを取り込む。

【００４０】次にＳ５では、演算処理手段１４が画像デ
ータの平滑化を行う。本実施例では、移動平均を利用し
たフィルタが使用されている。なお、移動平均を利用し
たフィルタに限らず、５＊５のメディアンフィルタ等を
採用し、原画像に含まれるＣＣＤカメラ等の電気的ノイ
ズに起因するスパイクノイズ等が除去することもでき
る。なおメディアンフィルタの他には、エッジ保存フィ
ルタ、フーリエ変換を用いた平滑化等を使用することも
可能である。

【００４１】更にＳ６では、演算処理手段１４の谷部検
出手段１４４が谷部の検出を行う。ここで谷部検出と
は、原画像の凹部を検出するためのフィルタである。ま
ず５＊５の微分操作がｘ方向、ｙ方向にそれぞれ別々に
２回施される。第１回目の微分操作は、ｘとｙの両方向
について、シグマ（Ｃ_n−ｂ_n）によって計算する（なお
シグマは、総和記号である）。そしてｘ方向とｙ方向の
２回微分値を加えたものを画素の凹部の程度とする。こ
の方法により、角膜内皮細胞の細胞壁部分を抽出するこ
とができる。

【００４２】そしてＳ７では、演算処理手段１４が全方
向の谷部を検出したか否かを判断する。本実施例では、
動径方向に１６方向検出する様に構成されているので、
１６方向の全てが検出された否かを判断する。

【００４３】Ｓ７で、全ての動径方向の谷部を検出して
いないと判断した場合には、Ｓ８に進み、画像データの
読み取り対象となる動径角を次の角度に設定する。そし
てＳ４に戻り、新たな動径角で画像データの読み取りを
行う。

【００４４】以上の谷部の検出を繰り返し、Ｓ７で全て
の動径方向の谷部を検出したと判断した場合には、Ｓ９
に進む。（本実施例では、Ｓ７で１６方向全ての谷部を
検出した場合には、Ｓ９に進む様になっている。）

【００４５】Ｓ９では演算処理手段１４の外形識別手段
１４１が、Ｓ６で検出された全方向の谷部の比較を行
い、誤認識されたと思われる谷部のデータを削除する。
そしてＳ１０では、Ｓ９で削除された谷部のデータ以外
の有効な谷部データを使用して、楕円近似を行う。

【００４６】更にＳ１１では、Ｓ１０で近似された楕円
データより、演算処理手段１４の細胞密度演算手段１４
３が楕円の面積を計算する。

【００４７】ここで楕円の面積Ｓは、Ｓ＝（１／４）＊
π＊ａ＊ｂ である。（但し、ａは長軸の長さ、ｂは短
軸の長さ）

【００４８】そしてＳ１２では、Ｓ３で認識させた角膜
内皮細胞の中心付近をマウス等の入力手段４０を使用し
てマーキングする。このマーキングにより、選択された
角膜内皮細胞の重複選択を防止し、選択された角膜内皮
細胞を確認することができる。

【００４９】次にＳ１３では、角膜内皮細胞の選択を終
了するか否かを使用者に問う様になっており、他の角膜
内皮細胞の選択する場合には、Ｓ３に戻り、終了する場
合には、Ｓ１４に進む。

【００５０】Ｓ１４では、細胞密度演算手段１４３が、
Ｓ１１で得られた楕円近似された角膜内皮細胞の面積Ｓ
から、演算処理手段１４が、平均面積、細胞密度を演算
する。

【００５１】そしてＳ１５では、ディスプレイ装置等の
出力手段３０に、Ｓ１４で演算された平均面積、細胞密
度等を表示する様になっている。Ｓ１５の結果表示の
後、Ｓ１６に進んで終了する。

【００５２】「第２実施例」

【００５３】次に図６に基づいて第２実施例の作用を説
明する。

【００５４】ステップ１（以下、Ｓ１と略する。）で処
理を開始し、Ｓ２では、画像入力インターフェース１１
で得られた画像信号を利用して、図３に示す様に、演算
処理手段１４のズーム表示手段１４５が、任意の位置の
像を拡大してディスプレイ装置等の出力手段３０に拡大
表示する。

【００５５】次にＳ２１では、角膜内皮細胞の外形をオ
ートモード（第１のモード）で検出するか、マニュアル
モード（第２のモード）で検出するかを使用者に選択さ
せる。ここで、使用者がオートモードを選択した場合に
は、Ｓ３に進む。Ｓ３から、Ｓ１１の楕円の面積まで
は、上述の第１実施例と同様であるから説明を省略す
る。

【００５６】そしてＳ１１で細胞密度演算手段１４３
が、楕円近似された角膜内皮細胞の面積を計算した後、
Ｓ１１１に進み、Ｓ１１で計算された角膜内皮細胞の面
積が明らかに誤りであるか否かを判断し、誤りでないと
判断された場合にはＳ１２に進み、Ｓ３で認識させた角
膜内皮細胞の中心付近をマウス等の入力手段４０を使用
してマーキングする。

【００５７】次にＳ１３では、角膜内皮細胞の選択を終
了するか否かを使用者に問う様になっており、他の角膜
内皮細胞の選択する場合には、Ｓ２１に戻り、終了する
場合には、Ｓ１４に進む。

【００５８】Ｓ１４では、Ｓ１１で得られた楕円近似さ
れた角膜内皮細胞の面積Ｓから、演算処理手段１４の細
胞密度演算手段１４３が、平均面積、細胞密度を演算す
る。

【００５９】そしてＳ１５では、ディスプレイ装置等の
出力手段３０に、Ｓ１４で演算された平均面積、細胞密
度等を表示する様になっている。Ｓ１５の結果表示の
後、Ｓ１６に進んで終了する。

【００６０】またＳ１１１で、Ｓ１１で計算された角膜
内皮細胞の面積が明らかに誤りであると判断された場合
には、外形識別手段１４１は、このデータは無効とし、
Ｓ１２のマーキングを飛び越えてＳ１３に進む様になっ
ている。

【００６１】そしてＳ２１で、マニュアルモードを選択
した場合には、Ｓ１７に進む。Ｓ１７では、使用者が、
任意の角膜内皮細胞を選択し、Ｓ１８で、使用者がマウ
ス等の入力手段４０を使用して、任意の数の外形点を指
定して角膜内皮細胞の形状を特定する。

【００６２】次にＳ１０に進み、Ｓ１８で特定された角
膜内皮細胞の形状に基づき、楕円近似を行う。Ｓ１１か
らＳ１６までは、上述の第１実施例と同様であるから説
明を省略する。

【００６３】なお、上述の第１実施例及び第２実施例で
は、Ｓ２に示した様に、ズーム画像を使用して角膜内皮
細胞を計測しているが、直接、画像入力インターフェー
ス１１から得られた画像信号を使用して計測してもよ
い。

【００６４】以上の様に構成されたオートモード（第１
のモード）は、手作業による修正等が不要となり、角膜
内皮細胞の細胞密度の演算が簡便となる効果がある。更
に、ズーム画像を標本とすれば、細胞密度の演算時間が
短時間化され、効率的な運用を行うことができる。

【００６５】更にマニュアルモード（第２のモード）で
は、撮影された画像の一部にコントラストの悪い部分が
あっても、角膜内皮細胞の細胞壁の誤認識を防止するこ
とができ、正確な角膜内皮細胞の細胞密度の演算を行う
ことができるという効果がある。

【００６６】従って、オートモード（第１のモード）と
マニュアルモード（第２のモード）とを組み合わせて使
用することにより、効率的で精度の高い角膜内皮細胞の
細胞密度等の測定を行うことができる。

【００６７】

【効果】以上の様に構成された本発明は、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とから構
成されているので、手作業による修正等が不要となり、
角膜内皮細胞の細胞密度の演算が簡便となる効果があ
る。更に、ズーム画像を標本とすれば、細胞密度の演算
時間が短時間化され、効率的な運用を行うことができる
という卓越した効果がある。

【００６８】また本発明の外形識別手段は、第１のモー
ドと第２のモードを備えており、第１のモードでは、複
数の動径角毎に、角膜内皮細胞内の特定点から細胞壁部
分（外形点）までを認識し、角膜内皮細胞の外形を識別
する様になっており、第２のモードでは、使用者が、複
数の角膜内皮細胞の細胞壁部分（外形点）を特定し、角
膜内皮細胞の外形を識別する様に構成することもできる
ので、第２のモードに設定すれば、撮影された画像の一
部にコントラストの悪い部分があっても、角膜内皮細胞
の細胞壁の誤認識を防止することができ、正確な角膜内
皮細胞の細胞密度の演算を行うことができるという効果
がある。

【００６９】そして第１のモードと第２のモードとを使
い分けることにより、効率的で精度の高い角膜内皮細胞
の細胞密度等の測定を行うことができるという卓越した
効果がある。

【００７０】

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の構成を示す図である。

【図２】本実施例の演算処理手段１４の構成を説明する
図である。

【図３】本実施例のズーム表示を説明する図である。

【図４】本実施例の動径方向を説明する図である。

【図５】本実施例の第１の実施例の作用を説明する図で
ある。

【図６】本実施例の第２の実施例の作用を説明する図で
ある。

【符号の説明】

１ 角膜内皮細胞計測装置 １１ 画像入力インターフェース １２ Ａ／Ｄ変換器 １３ 画像メモリ １４ 演算処理手段 １４１ 外形識別手段 １４２ 角膜内皮細胞面積演算手段 １４３ 細胞密度演算手段 １４４ 谷部検出手段 １４５ ズーム表示手段 ２０ 撮像手段 ３０ 出力手段

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 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とから構成された角膜内皮細胞計測
   装置。
2. 【請求項２】 外形識別手段は、第１のモードと第２の
   モードを備えており、第１のモードでは、複数の動径角
   毎に、角膜内皮細胞内の特定点から細胞壁部分（外形
   点）までを認識し、角膜内皮細胞の外形を識別する様に
   なっており、第２のモードでは、使用者が、複数の角膜
   内皮細胞の細胞壁部分（外形点）を特定し、角膜内皮細
   胞の外形を識別する様に構成されている請求項１記載の
   角膜内皮細胞計測装置。