JPWO2019203311A1 - 画像処理方法、プログラム、及び画像処理装置 - Google Patents

Abstract

脈絡膜血管の太さを可視化する。脈略膜血管が可視化された脈略膜血管画像から、渦静脈位置を検出する。脈略膜血管画像を画像処理することにより、脈略膜血管画像から、第１太さの第１太さ脈絡膜血管と、前記第１太さと異なる第２太さの第２太さ脈絡膜血管とを抽出する。脈略膜血管画像に渦静脈位置を示す矩形枠を重畳表示させるとともに、第１太さ脈絡膜血管を赤色で、第２太さ脈絡膜血管を青色で表示する太さ解析眼底画像を生成する。

Description

本開示の技術は、画像処理方法、プログラム、及び画像処理装置に関する。

特開２０１５−１３１号公報には、ＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下、ＯＣＴと称する。）の計測データから脈絡膜血管網を定量化する技術が開示されている。

本開示の技術の第１の態様の画像処理方法は、脈略膜血管が可視化された眼底画像から、渦静脈位置を検出するステップと、前記眼底画像を画像処理することにより、第１太さの第１太さ脈絡膜血管と、前記第１太さと異なる第２太さの第２太さ脈絡膜血管とを抽出するステップと、前記眼底画像に前記渦静脈位置を示す位置表示画像を重畳表示させるとともに、前記第１太さ脈絡膜血管を第１表示方法で、前記第２太さ脈絡膜血管を前記第１表示方法とは異なる第２表示方法で表示する太さ解析眼底画像を生成するステップと、を含む。

本開示の技術の第２の態様の画像処理方法は、脈略膜血管が可視化された眼底画像から、渦静脈位置を検出するステップと、前記渦静脈位置を中心とした円と脈絡膜血管との交点を検出するステップと、前記交点における前記脈絡膜血管の太さを特定するステップと、前記交点での脈絡膜血管の太さとの関係を示すグラフを作成するステップと、を含む。

本開示の技術の第３の態様の画像処理方法は、脈略膜血管が可視化された眼底画像から、渦静脈位置を検出するステップと、前記渦静脈位置を中心とした円と脈絡膜血管との交点を検出するステップと、前記交点における前記脈絡膜血管の血管径を特定するステップと、前記血管径と前記脈絡膜血管の本数とのヒストグラムを作成するステップと、を含む。

本開示の技術の第４の態様のプログラムは、コンピュータに第１の態様から第３の態様の何れかの画像処理方法を実行させる。

本開示の技術の第５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の態様から第３の態様の何れかの画像処理方法である。

本開示の技術の第６の態様の画像処理方法は、脈絡膜血管が可視化された眼底画像から、渦静脈位置を検出するステップと、前記眼底画像における前記脈絡膜血管の太さを解析するステップと、前記渦静脈位置と前記脈絡膜血管の太さとの関係を示す表示画面を作成するステップと、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。 第１の実施の形態の画像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。 脈絡膜血管画像の２値化画像を示す図である。 図５のステップ２０４の脈絡膜血管の太さ解析処理プログラムのフローチャートである。 脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。 脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。 脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。 脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。 脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。 脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。 脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。 脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。 脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。 脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。 脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を示す図である。 血管径を表示する表示画面を含む表示画面３００を示す図である。 血管径を表示する表示画面においてＶＶ位置が重畳されて表示される表示画面３００を示す図である。 太さ１アイコン３６２がクリックされると表示される表示画面３００を示す図である。 太さ２アイコン３６４がクリックされると表示される表示画面３００を示す図である。 太さ３アイコン３６６がクリックされると表示される表示画面３００を示す図である。 第４の実施の形態の画像処理プログラムのフローチャートである。 脈絡膜血管画像から生成した２値化画像において、ＶＶ位置４０２を中心とし、所定半径のサークル４０４を設定した図である。 サークル４０４と細線との交点４０６を検出した図である。 脈絡膜血管画像の２値化画像から生成した距離画像を示す図である。 サークルの最も上端からの角度と血管径とのグラフである。 脈絡膜血管の本数と血管径のヒストグラムである。 血管径の各データを表示する表示画面を示す図である。 血管径解析結果とＶＶ位置解析結果を組み合わせた表示画面を示す図である。 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。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計測、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（画像処理方法）が実現される。

画像処理プログラムは、管理サーバ１４０が眼底画像を眼科装置１１０から受信し、眼底画像に基づいて脈絡膜血管画像を生成した時に実行される。

なお、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 Ｈｉｓｔｏｇｒａｐｈ 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６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。
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、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２００で、処理部１８６は、脈絡膜血管画像（図６参照）をメモリ１６４から読み出す。

ステップ２０２で、画像処理部１８２は、脈絡膜血管画像に対して眼底領域を切り出し（瞼などを除去）、眼底領域に対して二値化処理を施し、二値化画像（図７）を生成する。
ステップ２０４では、画像処理部１８２は、二値化画像で白色となっている脈絡膜血管の太さを解析する太さ解析処理を実行する。太さ解析処理により、太さがｔ３（μｍ）以上の第１太さの血管のみが抽出された第１太さ血管画像、太さがｔ２（μｍ）以上からｔ３（μｍ）未満の第２太さの血管のみが抽出された第２太さ血管画像、及び、太さがｔ１（μｍ）以上からｔ２（μｍ）未満の第３太さの血管のみが抽出された第３太さ血管画像を生成する。ここで、ｔ１は１６０（μｍ）、ｔ２は３２０（μｍ）、ｔ３は４８０（μｍ）としている。
なお、ｔ１は、１６０（μｍ）、ｔ２は、３２０（μｍ）としているが、血管の太さを区分する値は、あくまで例示であり、各々他の値でもよい。
血管太さ解析処理の詳細については後述する。

ステップ２０６で、表示制御部１８４は、第１太さ血管画像の血管部分を赤色、第２太さ血管画像の血管部分を緑色、第３太さ血管画像の血管部分を青色でそれぞれ着色した３つの画像を生成する。さらに、これら３つの血管画像を合成し、太さ別に色分けされた色付き脈絡膜血管画像を生成する。第１太さ血管画像の血管部分、第２太さ血管画像の血管部分、及び第３太さ血管画像の血管部分をそれぞれ赤色、緑色、及び青色としているが、それぞれ別の色でもよい。

ステップ２０８で、処理部１８６は、ステップ２０６で生成された各種画像をメモリ１６４に保存する。

次に、図８を参照して、管理サーバ１４０の画像処理部１８２で実行される、ステップ２０４の脈絡膜血管の太さ解析処理について説明する。
ステップ２１２で画像処理部１８２は、生成された二値化画像（図７参照）に対して第１収縮処理を行う。図９Ａは脈絡膜血管の一部を模式化して表示した図であり、第１の太さ（画素数で７画素）、第２の太さ（画素数で５画素）、第３の太さ（画素数で３画素）の３種類の太さの血管２４２Ａ、２４４Ａ、２４６Ａと、１画素の大きさのノイズ２４１、２４３である２か所が白色で表示された図である。図９Ａに対し、白色部分のエッジから３画素収縮する第１収縮処理（白から黒に画素の色を変える）を実行すると、図９Ｂに示すように、第１の太さの血管２４２Ａの一部２４２Ｂが白色で残り、他の白色部分は消滅する。次にステップ２１４で画像処理部１８２は、第１収縮処理した二値化画像（図９Ｂ）に対して第１膨張処理を行う。第１膨張処理では白色部分から外側に白色画素を３画素膨張させる（黒から白に画素の色を変える）処理を行う。この処理により、図９Ｃに示すように第１の太さの血管２４２Ａのみが再現される。そして、ステップ２１６で画像処理部１８２は、第１の太さの血管２４２Ａの部分に赤色を付すことにより、図９Ｄに示すようにノイズ２４１、２４３が除去され且つ赤色の第１太さ血管画像ＢＧ１を生成する。

ステップ２１８で画像処理部１８２は、生成された二値化画像（図７参照）に対して第２収縮処理を行う。図９Ａに対し、白色部分のエッジから２画素収縮する第２収縮処理（白から黒に画素の色を変える）を実行すると、図９Ｅに示すように、第１の太さの血管２４２Ａと第２の太さの血管２４４Ａの一部２４２Ｃ、２４４Ｃが白色で残り、他の白色部分は消滅する。次にステップ２２０で画像処理部１８２は、第２収縮処理した二値化画像（図９Ｅ）に対して第２膨張処理を行う。第２膨張処理では白色部分から外側に白色画素を２画素膨張させる処理を行う。この処理により、図９Ｆに示すように第１の太さの血管２４２Ａと第２の太さの血管２４４Ａのみが再現される。そして、ステップ２２２で画像処理部１８２は、第２膨張処理後の二値化画像（図９Ｆ）と第１膨張処理後の二値化画像（図９Ｃ）の差をとり、残った部分に緑色を付すことにより、図９Ｇに示すノイズが除去され且つ緑色の第２太さ血管画像ＢＧ２を生成する。

ステップ２２４で画像処理部１８２は、生成された二値化画像（図７参照）に対して第３収縮処理を行う。図９Ａに対し、白色部分のエッジから１画素収縮する第３収縮処理（白から黒に画素の色を変える）を実行すると、図９Ｈに示すように、第１の太さの血管２４２Ａ、第２の太さの血管２４４Ａ、及び第３の太さの血管２４６Ａの一部２４２Ｄ、２４４Ｄ、２４６Ｄとノイズの一部が白色で残り、他の白色部分は消滅する。次にステップ２２６で画像処理部１８２は、第３収縮処理した二値化画像（図９Ｈ）に対して第３膨張処理を行う。第３膨張処理では白色部分から外側に白色画素を１画素膨張させる処理を行う。この処理により、図９Ｉに示すように第１の太さの血管と第２の太さの血管と第３の血管が再現される。そして、ステップ２２８で第３膨張処理後の二値化画像（図９Ｉ）と第２膨張処理後の二値化画像（図９Ｆ）の差をとり、残った部分に青色を付すことにより、図９Ｊに示すノイズが除去され且つ青色の第３太さ血管画像ＢＧ３を生成する。

ステップ２３０で画像処理部１８２は、第１太さ血管画像ＢＧ１から第１太さの血管の位置を抽出し、第２太さ血管画像ＢＧ２から第２太さの血管の位置を抽出し、第３太さ血管画像ＢＧ３から第３太さの血管の位置を抽出し、太さ情報と血管位置情報を組み合わせた情報を作成する。

ステップ２３２で画像処理部１８２は、太さ情報と血管位置情報を組み合わせた情報と、第１太さ血管画像ＢＧ１、第２太さ血管画像ＢＧ２、第３太さ血管画像ＢＧ３とをメモリ１６４に保存する。そして、図５のステップ２０６へ進む。

次に、第１実施形態の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は、以下の脈絡膜血管解析モードの表示画面に表示させるための各種データを有する。

まず、上記のように、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、各脈絡膜血管と、当該脈絡膜血管の太さに応じて各脈絡膜血管に対応付けされた色のデータとを有する。

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に表示させるためのデータ（コンテンツデータ）を有する。

ところで、医者が患者の脈絡膜血管の状態を診断する場合がある。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を生成する要求を送信する。当該指示を受信した管理サーバ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１０に示す脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を、画像ビューワ１５０のディスプレイ１７２に表示する。

ここで、図１０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１０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（医者）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、及び脈絡膜血管画像表示欄３２８を有する。撮影日付表示欄３２２Ｎ１から３２２Ｎ３はそれぞれ、２０１６年１月１日、２０１７年１月１日、及び２０１８年１月１日の各撮影日に対応する。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表示される欄である。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、渦静脈位置の解析結果を表示させることを指示する。対称性アイコン３３４は、眼底の脈絡膜血管の対称性の解析結果を表示することを指示する。血管径アイコン３３６は、脈絡膜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の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させることを指示する。

図１０に示す例では、患者ＩＤ：１２３４５６により識別される患者の右眼の眼底（アイコン３２４Ｒが点灯）が、撮影日付表示欄３２２Ｎ１から３２２Ｎ３の内の撮影日付表示欄３２２Ｎ３がクリックされた撮影日付表示欄に対応する日に撮影されたＲＧ画像及び脈絡膜画像が表示される。

次に、画像ビューワ１５０に表示される脈絡膜血管解析モードの表示画面の第１の表示態様を説明する。画像ビューワ１５０は、図１０に示す脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を、画像ビューワ１５０のディスプレイ１７２に表示する。図１０の脈絡膜解析ツール表示欄３３０における血管径アイコン３３６がクリックされると、図１１に示される血管径表示画面に変更される（図１０の画像表示欄３２０が図１１の血管径表示画面３２０ａに変わる）。

図１１に示すように、血管径表示画面３２０ａは、色付き血管径画像を表示する色付き血管径画像表示欄３５２、色付き血管径画像の一部の拡大画像を表示する拡大画像表示欄３５４と、縮小された脈絡膜血管画像が表示される縮小脈絡膜血管画像表示欄３５６を含む。

画像ビューワ１５０は、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ、以下ＧＵＩと称する）により、縮小脈絡膜血管画像表示欄３５６で領域、例えば、図１１に示すように矩形の領域が指定されると、色付き血管径画像表示欄３５２に、対応する位置に矩形枠３５３を表示すると共に、指定された領域の拡大画像を拡大画像表示欄３５４に表示する。

画像表示欄３２０ａには、さらに、第１太さの脈絡膜血管、第２太さの脈絡膜血管、第３太さの脈絡膜血管の画像を表示することを指示する太さ１アイコン３６２、太さ２アイコン３６４、太さ３アイコン３６６と、全ての太さの脈絡膜血管の画像を表示することを指示するＡＬＬアイコン３６８が設けられている。

血管径⇔脈絡膜アイコン３７０は、色付き血管径画像表示欄３５２と縮小脈絡膜血管画像表示欄３５６との表示内容を切り替えるボタンである。図１１の表示状態で血管径⇔脈絡膜アイコン３７０がクリックされると、色付き血管径画像表示欄３５２には脈絡膜眼底画像が表示され、縮小脈絡膜血管画像表示欄３５６には縮小された色付き血管画像が表示される。図１１には、ＡＬＬアイコン３６８がクリックされ、色付き血管径画像表示欄３５２及び拡大画像表示欄３５４の各々に全ての太さの脈絡膜血管の画像が表示されている。また、図１１には、血管径⇔脈絡膜アイコン３７０がクリックされて、脈絡膜血管画像表示欄３５６の脈絡膜血管画像より色付き血管径画像表示欄３５２の血管径画像のほうが大きく表示される例が示されている。

太さ１アイコン３６２がクリックされた場合は、赤色で表示された第１太さ血管のみが第１太さ血管画像で、色付き血管径画像表示欄３５２に表示される。太さ２アイコン３６４がクリックされた場合は、緑色で表示された第２太さ血管のみが第２太さ血管画像で、色付き血管径画像表示欄３５２に表示される。太さ３アイコン３６６がクリックされた場合は、青色で表示された第３太さ血管のみが第３太さ血管画像で、色付き血管径画像表示欄３５２に表示される。

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。画像ビューワ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。

次に、画像ビューワ１５０に表示される脈絡膜血管解析モードの表示画面の第２の表示態様を説明する。第１の表示態様と同様に、画像ビューワ１５０は、図１０に示す脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を、画像ビューワ１５０のディスプレイ１７２に表示する。図１０の脈絡膜解析ツール表示欄３３０における血管径アイコン３３６がクリックされると、図１２に示される血管径を表示する表示画面に変更される（図１０の画像表示欄３２０が図１２の血管径表示画面３２０ｂに変わる）。第２の表示態様で第１の表示態様と表示内容には同じ符号を付してその説明を省略する

図１２に示すように、血管径表示画面３２０ｂは、色付き血管径画像を表示する色付き血管径画像表示欄３５２、色付き血管径画像の拡大画像を表示する拡大画像表示欄３５４、縮小された脈絡膜血管画像上に渦静脈（Ｖｏｒｔｅｘ Ｖｅｉｎ、以下、ＶＶと称する）の位置が重畳された脈絡膜血管画像の縮小脈絡膜血管画像表示欄３５６を含む。縮小脈絡膜血管画像表示欄３５６に表示された脈絡膜血管画像にはＶＶ位置３７６が丸枠で表示されている。図１２では３つのＶＶ位置が丸枠で示されている。

渦静脈ＶＶとは、脈絡膜に流れ込んだ血流の流出路であり、眼球の赤道部の後極寄りに４から６個存在する。ＶＶの位置は、脈絡膜血管の走行方向に基づいて算出される。

画像ビューワ１５０は、図１２に示す表示画面３００のデータは管理サーバ１４０から受信するが、管理サーバ１４０は、図１２に示す表示画面３００のデータの作成のため、図２４に示す表示画面データ作成処理プログラムを実行する。以下、図２４に示す表示画面データ作成処理プログラムを説明する。
ステップ２００で、処理部１８６は、脈絡膜血管画像（図６参照）をメモリ１６４から読み出す。

ステップ４０１で、ＶＶの位置を検出するＶＶの位置検出処理を実行する。
ここで、ＶＶの位置検出処理について説明する。ＶＶの位置検出処理は、ステップ２００で読み出された脈絡膜血管画像を解析することにより行われる。画像処理部１８２は、ＶＶ位置を、次のように解析する。

画像処理部１８２は、脈絡膜血管画像における各脈絡膜血管の走行方向（血管走行方向）を検出する。具体的には、第１に、画像処理部１８２は、脈絡膜血管画像の各画素について、下記の処理を実行する。即ち、画像処理部１８２は、画素に対して、当該画素を中心とした領域（セル）を設定し、セル内の各画素における輝度の勾配方向のヒストグラムを作成する。
輝度の勾配方向は、例えば、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（水平線）の方向と定義する。画像処理部１８２は、輝度の勾配方向が、例えば、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を作成するため、各ビンに対応する勾配方向のセル内の画素数をカウントする。
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。ヒストグラムのビンの数が９であるので、画素の血管走行方向は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（ヒストグラムの縦軸）は規格化がなされ、解析点に対するヒストグラムが作成される。
次に、画像処理部１８２は、各セルにおけるヒストグラムにおいて、最もカウントが少なかったビンの勾配方向を各セルの内の画素における勾配方向とする。この勾配方向が、血管走行方向に対応する。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カウントは少なくなる。以上の処理により、脈絡膜血管画像の各画素における血管走行方向が検出される。

画像処理部１８２は、Ｍ（自然数）×Ｎ（自然数）（＝Ｌ）個の仮想の粒子の初期位置を設定する。具体的には、画像処理部１８２は、脈絡膜血管画像上に等間隔に、縦方向にＭ個、横方向にＮ個、合計Ｌ個の初期位置を設定する。検出された血管走行方向の情報を用いて、脈絡膜血管上で仮想の粒子を血管走行方向に移動させていく処理を行うことにより、渦静脈ＶＶの位置を推定する。渦静脈ＶＶは複数の脈絡膜血管が集まる部位のため、最終的には画像上に配した複数の仮想の粒子が血管をたどり、渦静脈の位置に集まることを利用した処理である。

画像処理部１８２は、ＶＶ位置を推定する。具体的には、画像処理部１８２は、Ｌ個の各々の位置について以下の処理を行う。即ち、画像処理部１８２は、最初の位置（Ｌ個の何れか）の血管走行方向を取得し、取得した血管走行方向に沿って所定距離だけ、仮想の粒子を移動させ、移動した位置において、再度、血管走行方向を取得し、取得した血管走行方向に沿って所定距離だけ、仮想の粒子を移動させる。このように血管走行方向に沿って所定距離移動させることを予め設定した移動回数、繰り返す。以上の処理を、Ｌ個の全ての位置において実行する。その時点で仮想の粒子が一定個数以上集まっている点をＶＶ位置とする。
ＶＶ位置情報（ＶＶの個数や、脈絡膜血管画像上での座標など）は、メモリ１６４に記憶される。ＶＶ位置情報は、図１２から１５や、後述する図２２の脈絡膜血管解析モードの表示画面の第３の実施の形態の画面作成に用いられる。

ステップ２０４で、画像処理部１８２は、上記のように、二値化画像で白色となっている脈絡膜血管の太さを解析する太さ解析処理を実行する。
ステップ４０３で、画像処理部１８２は、ＶＶ位置と太さ解析結果を、メモリ１６４に保存する。ステップ４０５で、画像処理部１８２は、表示画面（図１２など）を作成する。

このように画像ビューワ１５０は、図１２に示す表示画面３００のデータは管理サーバ１４０から送信されるが、管理サーバ１４０が図１２に示す表示画面データ作成処理プログラムを実行して、図１２などの表示画面３００のデータを作成すると、管理サーバ１４０は、表示画面のデータを画像ビューワ１５０に送信する。
ＶＶ位置情報（ＶＶの個数や、脈絡膜血管画像上での座標など）は、メモリ１６４に記憶される。ＶＶ位置情報は、図１２から１５や、後述する図２２の脈絡膜血管解析モードの表示画面の第３の実施の形態の画面作成に用いられる。

画像ビューワ１５０は、脈絡膜血管画像の縮小脈絡膜血管画像表示欄３５６で拡大表示したいＶＶ領域、例えば、図１２に示すように矩形の領域がＧＵＩで指定されると、色付き血管径画像表示欄３５２に、対応する位置に矩形枠３５３とその中のＶＶ位置３７６をとり囲む丸枠を表示する。そして、指定されたＶＶ領域の拡大画像を拡大画像表示欄３５４に表示する。拡大画像には、ＶＶ位置３７６とその周囲を取り囲む丸枠が重畳表示される。

図１２には、ＡＬＬアイコン３６８がクリックされ、色付き血管径画像表示欄３５２及び拡大画像表示欄３５４の各々に全ての太さの脈絡膜血管の画像が表示される。この状態で、例えば、太さ１アイコン３６２がクリックされると、色付き血管径画像表示欄３５２及び拡大画像表示欄３５４の表示内容は、図１３の血管径画像表示欄３７２Ｒ及び拡大画像表示欄３７４Ｒに示すように、第１太さの血管のみの画像となる。第１太さの血管には赤が関係づけられているので、第１太さの血管は赤色で表示される。太さ２アイコン３６４がクリックされると、色付き血管径画像表示欄３５２及び拡大画像表示欄３５４の表示内容は、図１４の血管径画像表示欄３７２Ｂ及び拡大画像表示欄３７４Ｂに示すように、第２太さの血管のみの画像となる。第２太さの血管には青が関係づけられているので、第２太さの血管は緑色で表示される。太さ３アイコン３６６がクリックされると、色付き血管径画像表示欄３５２及び拡大画像表示欄３５４の表示内容は、図１５の血管径画像表示欄３７２Ｇ及び拡大画像表示欄３７４Ｇに示すように、第３太さの血管のみの画像となる。第３太さの血管には緑が関係づけられているので、第３太さの血管は青色で表示される。

次に、画像ビューワ１５０に表示される脈絡膜血管解析モードの表示画面の第３の表示態様を説明する。第１の表示態様と同様に、画像ビューワ１５０は、図１０に示す脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を、画像ビューワ１５０のディスプレイ１７２に表示する。図１０の脈絡膜解析ツール表示欄３３０における血管径アイコン３３６がクリックされると、図２２に示される血管径解析結果とＶＶ位置解析結果を組み合わせた表示画面に変更される（図１０の画像表示欄３２０が図２２の血管径表示画面３２０ｃに変わる）。

次に、脈絡膜血管解析モードの表示画面の第３の表示態様を説明する。第３の表示態様で第１の表示態様と同じ部分には同じ符号を付してその説明を省略する。

図２２に示すように、血管径表示画面３２０ｃは、縮小脈絡膜血管画像表示欄３５６の脈絡膜血管画像上にＶＶ位置３７６が重畳表示された脈絡膜血管画像が表示されている。図２２において脈絡膜血管画像にはＶＶ位置を中心とした所定半径の丸枠が表示されている。図１２では３つのＶＶ位置が丸枠で示されている。
血管径表示画面３２０ｃは、さらに、ＶＶ位置拡大画像４２０、ＶＶ細線化画像４２２、ＶＶ血管径方向性マップ４２４、血管径ヒストグラム４２６を表示する表示欄、及び太さ解析プロットアイコン３８０を有する。太さ解析プロットアイコン３８０は、後述する図２３の表示画面へ表示内容を切り替えるボタンである。
ＧＵＩで、ＶＶ位置が指定されると、脈絡膜血管画像の縮小脈絡膜血管画像表示欄３５６において、指定されたＶＶ位置の丸枠を取り囲むように矩形枠３７７が表示される。そして、矩形枠３７７のＶＶ位置拡大画像４２０が表示欄に表示される。ＶＶ位置拡大画像４２０は、指定されたＶＶ周辺の脈絡膜血管が詳細に解析されたデータにより作成されて表示される。同様に作成されたＶＶ血管径方向性マップ４２４がＶＶ血管径方向性マップ表示欄に表示される。

次に、図１６を参照して、ＶＶ細線化画像４２２及びＶＶ血管径方向性マップ４２４の作成処理方法（画像処理プログラム）について詳細に説明する。図１６に示す画像処理プログラムは、図５のプログラムと同様に、眼底画像に基づいて脈絡膜血管画像を生成した時に実行される。

図１６のステップ１２３２で、処理部１８６は、脈絡膜血管画像（図６参照）を読み出し、ステップ１２３４で、画像処理部１８２は、前述したＶＶ位置解析処理を実行する。

ステップ１２３６で、画像処理部１８２は、脈絡膜血管画像において、ＶＶ位置を含む所定領域の画像を抽出する。

ステップ１２３８で、画像処理部１８２は、抽出した所定領域の画像から２値化画像を生成する。ステップ１２４０で、画像処理部１８２は、図１７に示すように、生成した２値化画像において、ＶＶ位置４０２を中心とした所定半径のサークル４０４を設定する。サークル４０４の所定半径は、６ｍｍである。必要とする解析に応じて、サークル４０４の半径を２ｍｍから２０ｍｍの間で設定できるようにしてもよい。ＶＶ位置周辺の血管走行パターンに基づいてサークル４０４の半径を設定するようにしてもよい。
ステップ１２４２で、画像処理部１８２は、２値化画像を細化処理する。ステップ１２４４で、画像処理部１８２は、図１８に示すように、サークル４０４と細線との交点４０６を検出する。ステップ１２４６で、画像処理部１８２は、２値化画像から、図１９に示すように、距離画像を生成する。距離画像は、２値化画像における線の太さに応じて、線のエッジから中央に向かって徐々に輝度が大きくなり、線の中央の位置の輝度は、線の太さが太くなるに従って大きくなる画像である。

ステップ１２４８で、画像処理部１８２は、距離画像から、各交点４０６に対応する位置の輝度値を抽出する。ステップ１２５０で、画像処理部１８２は、メモリ１６４に記憶されている画素の輝度と血管径の対応関係を示したルックアップテーブルにしたがって、各交点４０６の輝度値を血管径に変換する。

ステップ１２５２で、表示制御部１８４は、図２０に示すように、交点４０６が位置するサークルの所定位置（例えば、最も上端）からの角度を横軸とし、交点４０６における血管径を縦軸としたグラフを作成する。このグラフからＶＶ位置４０２から走行する血管の太さと血管の走行方向が可視化できる。
ステップ１２５４で、表示制御部１８４は、図２１に示すように、各交点４０６での血管径を集計し、ビンの数が６、ビンの幅が２００μｍである脈絡膜血管の本数と血管径のヒストグラムを作成する。このヒストグラムからＶＶへつながる血管の太さの分布が可視化でき、ＶＶへ流入する血流量などの推測が可能になる。

ステップ１２５６で、処理部１８６は、次の各データを保存する。ＶＶ位置、２値化画像、ＶＶ位置４０２を中心とし、所定半径のサークル４０４、サークル４０４と細線との交点４０６、距離画像、各交点４０６に対応する位置の輝度値、各交点４０６の輝度値から変換された血管径、角度と血管径とのグラフ、及び脈絡膜血管の本数と血管径のヒストグラムの各データがメモリ１６４に保存される。

次に、図２２の太さ解析プロットアイコン３８０をクリックすると、画像ビューワ１５０に表示される、脈絡膜血管解析モードの表示画面の第４の表示態様を説明する。図２２の太さ解析プロットアイコン３８０がクリックされると、図２３に示される血管径解析結果とＶＶ位置解析結果を組み合わせた表示画面に変更される（図２２の画像表示欄３２０ｃが図２３の画像表示欄３２０ｄに変わる）。第４の表示態様で第１の表示態様と同じ表示態様の部分には同じ符号を付してその説明を省略する。

次に、図２３の画像表示欄３２０ｄについて説明する。画像表示欄３２０ｄの中央には、渦静脈（ＶＶ）の位置が重畳された色付き脈絡膜血管画像５００が表示される。図２３では、脈絡膜血管画像５００の左上にＶＶ５２０、左下にＶＶ５４０、右上にＶＶ５６０、右下にＶＶ５８０の４つのＶＶが存在している。
さらに、ＶＶ５２０を中心とした所定半径のサークル５２２が脈絡膜血管画像５００に重畳表示されている。同様に他のＶＶについても、サークル５４２、５６２、５８２が重畳表示されている。

画像表示欄３２０ｄの左上にはさらに、サークル拡大表示画像５２４と、円グラフ５２６とが表示される。サークル拡大表示画像５２４は、サークル５２２で囲まれたエリアの色付き脈絡膜血管画像の拡大表示画像である。円グラフ５２６には、サークル５２２内の血管領域の総画素数を１００としたときの、複数の太さの各々の血管の血管領域の画素数の占める割合が示されている。具体的には、例えば、円グラフ５２６には、第１に、太い血管である第１太さ（４８０μｍ以上）の血管領域の画素数の占める割合、第２に、中程度である第２太さ（３２０μｍ以上から４８０μｍ未満）の血管領域の画素数の占める割合、第３に、細い第３太さ（３２０μｍ未満）の血管領域の画素数の占める割合が含まれている。同様に、画像表示欄３２０ｄの左下には、サークル拡大表示画像５４４と円グラフ５４６、画像表示欄３２０ｄの右上には、サークル拡大表示画像５６４と円グラフ５６６、画像表示欄３２０ｄの右下には、サークル拡大表示画像５８４と円グラフ５８６が表示されている。
画像表示欄３２０ｄ内に表示される各画像は、管理サーバ１４０の画像処理部１８２で作成される。

第４の表示態様では、眼科医などのユーザは、表示画面にすべてのＶＶの位置と、各ＶＶの拡大画像と血管太さ分布を総合的に把握できる。

以上説明した各実施の形態では、眼底画像から脈絡膜血管を抽出し、脈絡膜血管の太さを判別する。

従来、ＯＣＴの計測データから脈絡膜血管網を定量化するが、太さまでは把握することができない。しかし、上記のように各実施の形態では、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）又はＩＲ眼底画像と、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）とから、網膜血管と脈絡膜血管とを分離し、脈絡膜血管の太さを判別し、判別した太さを、異なる色で表示することにより、可視化する。よって、脈絡膜血管の太さを把握することができる。
さらに渦静脈ＶＶ位置周辺の脈絡膜血管の太さを解析し、可視化するので、眼科医の診断を支援することができる。
上記実施の形態では、ＶＶ位置を解析し、ＶＶ周辺の脈絡膜血管の太さを解析することができる。
上記実施の形態では、脈絡膜血管の各太さの位置情報を保持するので、統計処理を簡単に行うことができる。
上記実施の形態では、被検眼１２の外部からの外部光照射角で約１２０度（上記内部光照射角で、２００度程度）の広範囲の眼底領域を撮影するので、広範囲の眼底の脈絡膜を可視化することができる。よって、眼底周辺部の脈絡膜血管の太さを解析するだけでなく、眼球の赤道付近に存在する渦静脈ＶＶ周辺の脈絡膜血管の太さ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＞
上記各実施の形態では、脈絡膜血管画像を解析しているが、本開示の技術はこれに限定されず、例えば、ＯＣＴ−Ｅｎ Ｆａｃｅ画像（３ＤのＯＣＴデータから構築される眼底画像）、ＩＣＧ（ｉｎｄｏｃｙａｎｉｎｅ ｇｒｅｅｎ）蛍光造影法により得られる画像、ＦＡ（Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）により得られた画像）、ＦＡＦ（Ｆｕｎｄｕｓ ＡｕｔｏＦｕｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ、自家蛍光撮影により得られた画像）等により得られる眼底の断面の画像を解析してもよい。

＜第２の変形例＞
上記各実施の形態では、太さに応じて色を変えて脈絡膜血管を表示しているが、本開示の技術はこれに限定されず、太さに応じて輝度値を変えて脈絡膜血管を表示してもよい。

＜第３の変形例＞
上記実施の形態では、管理サーバ１４０が、予め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。例えば、次のようにしてもよい。例えば、画像ビューワ１５０のディスプレイ１７２に図１０に示す脈絡膜血管解析モードの表示画面３００が表示されている状態で、血管径アイコン３３６がクリックされた場合に、管理サーバ１４０が画像処理プログラムを実行する。具体的には、血管径アイコン３３６がクリックされた場合、画像ビューワ１５０が、管理サーバ１４０に命令を送信する。管理サーバ１４０が当該命令を受信した時に、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、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に記憶されている。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１６４に記憶されている。

＜第７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。

Claims (11)

1. 脈略膜血管が可視化された眼底画像から、渦静脈位置を検出するステップと、
   前記眼底画像を画像処理することにより、第１太さの第１太さ脈絡膜血管と、前記第１太さと異なる第２太さの第２太さ脈絡膜血管とを抽出するステップと、
   前記眼底画像に前記渦静脈位置を示す位置表示画像を重畳表示させるとともに、前記第１太さ脈絡膜血管を第１表示方法で、前記第２太さ脈絡膜血管を前記第１表示方法とは異なる第２表示方法で表示する太さ解析眼底画像を生成するステップと、
   を含む画像処理方法。
2. 前記渦静脈位置を検出するステップでは、渦静脈位置を複数検出する、請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記眼底画像は、赤色光の波長以上の波長の光を用いて眼底を撮影することにより、得られる、
   請求項１又は請求項２に記載の画像処理方法。
4. 脈略膜血管が可視化された眼底画像から、渦静脈位置を検出するステップと、
   前記渦静脈位置を中心とした円と脈絡膜血管との交点を検出するステップと、
   前記交点における前記脈絡膜血管の太さを特定するステップと、
   前記交点の前記円における位置と、前記交点の脈絡膜血管の太さとの関係を示すグラフを作成するステップと、
   を含む画像処理方法。
5. 脈略膜血管が可視化された眼底画像から、渦静脈位置を検出するステップと、
   前記渦静脈位置を中心とした円と脈絡膜血管との交点を検出するステップと、
   前記交点における前記脈絡膜血管の血管径を特定するステップと、
   前記血管径と前記脈絡膜血管の本数とのヒストグラムを作成するステップと、
   を含む画像処理方法。
6. コンピュータに請求項１から請求項５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。
7. 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５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。
8. 脈絡膜血管が可視化された眼底画像から、渦静脈位置を検出するステップと、
   前記眼底画像における前記脈絡膜血管の太さを解析するステップと、
   前記渦静脈位置と前記脈絡膜血管の太さとの関係を示す表示画面を作成するステップと、
   を含む画像処理方法。
9. 前記表示画面の画像データを出力するステップをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
10. 前記表示画面には、前記渦静脈位置が重畳された渦静脈位置重畳眼底画像が含まれることを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
11. 前記表示画面には、前記太さの解析結果により脈絡膜血管画像が可視化された脈絡膜血管画像が含まれることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。

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