WO2012137545A1 - 眼科画像解析装置、及び眼科画像解析方法 - Google Patents

Abstract

　マイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供可能な眼科画像解析技術を提供する。眼科画像解析装置１は、指定部２２と、抽出部２３と、演算部２４とを有する。指定部２２は、被検眼の眼瞼の撮影画像Ｉに対して、解析対象領域Ａを指定する。抽出部２３は、指定部２２で指定された解析対象領域Ａの各画素の輝度値に基づいて、眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域Ｂを抽出する。演算部２４は、マイボーム腺領域Ｂに基づいて、解析対象領域Ａにおけるマイボーム腺の分布情報を求める。

Description

眼科画像解析装置、及び眼科画像解析方法

　この発明は、被検眼の眼瞼の撮影画像を解析する眼科画像解析装置、及び眼科画像解析方法に関する。

　ドライアイは、涙液及び角結膜上皮の慢性疾患である。ドライアイの原因は、シェーグレン症候群に代表される「涙液減少型」と、マイボーム腺機能不全（以下、「ＭＧＤ」という場合がある）に代表される「蒸発亢進型」とに分類することができる。すなわち、ドライアイの原因を特定するためにマイボーム腺の異常を検出することが有用である。

　マイボーム腺とは、眼瞼に存在する皮脂腺である。マイボーム腺から供給される皮脂（油性物質）により涙液の表面に油層を形成し、涙液の過剰な蒸発が防止される。マイボーム腺は、上下眼瞼に各２０～３０本ずつある。

　このマイボーム腺の形態を観察するための技術としては、マイボグラフィーがある。従来のマイボグラフィーは、皮膚側からマイボーム腺を照らし出すことによりマイボーム腺構造を観察する方法であった。しかし、光を照射するプローブが眼瞼に直接触れることから不快感が強く、侵襲的な検査だった。また、プローブの先端が細く、照射範囲が狭いため、上下眼瞼の全てのマイボーム腺を観察することは困難だった。さらに、医師側にも習熟が必要であった。

　これに対し、細隙灯顕微鏡の光源を利用した新たなマイボグラフィー装置が提案されている（特許文献１参照）。この装置は、細隙灯顕微鏡に小型赤外線ＣＣＤカメラと赤外線フィルターを搭載したものである。この装置によれば、低侵襲且つ容易に上下眼瞼の全てのマイボーム腺を観察することができる。

特開２００９－２８５４４７号公報

　ここで、マイボグラフィーにより得られたマイボーム腺の分布状態（マイボーム腺が眼瞼に占める割合、マイボーム腺の形状等）によりＭＧＤであるか否かの診断を行うことができる。

　しかし、これまではマイボグラフィーにより得られたマイボーム腺の分布状態を検査者が主観で判断していたため、検査者の習熟度によって診断結果に差が出るという問題があった。

　この発明は、以上のような問題を解消するためになされたものであり、その目的はマイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供可能な眼科画像解析技術を提供することにある。

　上記目的を達成するために、請求項１に記載の眼科画像解析装置は、指定部と、抽出部と、演算部とを有する。指定部は、被検眼の眼瞼の撮影画像に対して、解析対象領域を指定する。抽出部は、指定部で指定された解析対象領域の各画素の輝度値に基づいて、眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域を抽出する。演算部は、マイボーム腺領域に基づいて、解析対象領域におけるマイボーム腺の分布情報を求める。
　また、上記目的を達成するために、請求項２に記載の眼科画像解析装置は、請求項１記載の眼科画像解析装置であって、正常眼におけるマイボーム腺の標準的な分布状態を示す標準情報を記憶する記憶部を有する。演算部は、分布情報と標準情報とに基づいて、マイボーム腺における異常の有無を判別する判別部を有する。
　また、上記目的を達成するために、請求項３に記載の眼科画像解析装置は、請求項１記載の眼科画像解析装置であって、演算部が境界特定部と、占有率算出部とを有する。境界特定部は、マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、解析対象領域内のマイボーム腺領域及びマイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する。占有率算出部は、マイボーム腺領域の面積とマイボーム腺間領域の面積との和を解析対象領域の面積で除算し、その商である占有率を分布情報として算出する。なお、請求項３に記載の発明を請求項２に記載の発明に適用することも可能である。
　また、上記目的を達成するために、請求項４に記載の眼科画像解析装置は、請求項１記載の眼科画像解析装置であって、演算部は、マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、解析対象領域内のマイボーム腺領域及びマイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する境界特定部を有する。演算部は、境界の形状を示す形状情報を、分布情報として求める。なお、請求項４に記載の発明を請求項２に記載の発明に適用することも可能である。
　また、上記目的を達成するために、請求項５に記載の眼科画像解析装置は、請求項１記載の眼科画像解析装置であって、演算部は、マイボーム腺領域の形状に基づいて、マイボーム腺の屈曲度を分布情報として求める。なお、請求項５に記載の発明を請求項２に記載の発明に適用することも可能である。
　また、上記目的を達成するために、請求項６に記載の眼科画像解析装置は、請求項１記載の眼科画像解析装置であって、所定の閾値と、正常眼の解析対象領域におけるマイボーム腺領域及び当該マイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域が占める割合である標準占有率とを記憶する記憶部を有する。演算部は、境界特定部と、占有率算出部と、脱落度算出部と、判別部とを有する。境界特定部は、マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、解析対象領域内のマイボーム腺領域及びマイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する。占有率算出部は、マイボーム腺領域の面積とマイボーム腺間領域の面積との和を解析対象領域の面積で除算し、その商である占有率を算出する。脱落度算出部は、当該占有率と標準占有率との差分を取ることにより、分布情報として、正常眼に対するマイボーム腺の脱落度を求める。判別部は、当該脱落度と閾値とに基づいて、マイボーム腺における異常の有無を判別する。
　また、上記目的を達成するために、請求項７に記載の眼科画像解析装置は、請求項６記載の眼科画像解析装置であって、演算部は、屈曲度算出部と、原因特定部とを有する。屈曲度算出部は、分布情報として、抽出部により抽出されたマイボーム腺領域の形状に基づいて、マイボーム腺の屈曲度を求める。原因特定部は、判別部によりマイボーム腺に異常があるとされた場合、境界特定部により特定された境界の形状を示す形状情報及び／または屈曲度に基づいて、マイボーム腺の異常の原因の候補を特定する。
　また、上記目的を達成するために、請求項８に記載の眼科画像解析装置は、請求項１記載の眼科画像解析装置であって、表示部及び表示制御部を有する。表示制御部は、撮影画像と、抽出部により抽出されたマイボーム腺領域を示す処理画像とを表示部に並べて表示させる。なお、請求項８に記載の発明を請求項２～７のいずれかに記載の発明に適用することも可能である。
　また、上記目的を達成するために、請求項９に記載の眼科画像解析装置は、請求項８記載の眼科画像解析装置であって、表示制御部は、分布情報、撮影画像及び処理画像を並べて表示させる。
　また、上記目的を達成するために、請求項１０に記載の眼科画像解析装置は、請求項８記載の眼科画像解析装置であって、操作部を有する。表示制御部は、操作部により撮影画像及び処理画像の一方の画像に対して行われた操作の結果を、他方の画像に反映させる。なお、請求項１０に記載の発明を請求項９に記載の発明に適用することも可能である。
　また、上記目的を達成するために、請求項１１に記載の眼科画像解析方法は、次のステップを含む：被検眼の眼瞼の撮影画像に対して、解析対象領域を指定するステップ；前記解析対象領域の各画素の輝度値に基づいて、前記眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域を抽出するステップ；前記マイボーム腺領域に基づいて、前記解析対象領域におけるマイボーム腺の分布情報を求めるステップ。なお、請求項１１に記載の眼科画像解析方法に、請求項２～１０に記載の眼科画像解析装置により実現される方法を付加することも可能である。

　この発明に係る眼科画像解析装置は、眼瞼の撮影画像を解析してマイボーム腺の分布情報を求めるよう作用する。よって、検査者等の主観によらないマイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供することができる。

第１実施形態に係る眼科画像解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る眼科画像解析装置のソフトウェア構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る眼科画像解析装置の演算部の構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る眼科画像解析装置の動作を示すフローチャートである。 第１実施形態に係るフローチャートの説明を補足する図である。 第１実施形態に係るフローチャートの説明を補足する図である。 第１実施形態に係るフローチャートの説明を補足する図である。 第１実施形態に係るフローチャートの説明を補足する図である。 第１実施形態に係るフローチャートの説明を補足する図である。 第１実施形態に係るフローチャートの説明を補足する図である。 第１実施形態に係る眼科画像解析装置の表示部における表示画面を示す図である。 第２実施形態に係る眼科画像解析装置の演算部の構成を示すブロック図である。 第２実施形態に係る眼科画像解析装置の動作を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る眼科画像解析装置の演算部の構成を示すブロック図である。 第３実施形態に係る眼科画像解析装置の動作を示すフローチャートである。 変形例３に係る眼科画像解析装置の表示部における表示画面を示す図である。

＜第１実施形態＞
　図１Ａから図１０を参照して第１実施形態に係る眼科画像解析装置１の一例について説明する。なお、「画像」と「画像データ」は一対一に対応するので、本明細書中においては、これらを同一視する場合がある。

＜装置構成＞
　眼科画像解析装置１の構成について図１Ａから図３を参照しつつ説明する。眼科画像解析装置１は、たとえば汎用のコンピュータを含んで構成されている。眼科画像解析装置１は、マイクロプロセッサ２、記憶部３、ＵＩ（Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）部４、及び出力部５を含んで構成されている。

　マイクロプロセッサ２は、所定のプログラムＰに基づいて各種の演算処理や制御処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などの任意のマイクロプロセッサにより構成される。

　記憶部３は、揮発性記憶装置３１及び不揮発性記憶装置３２を含んで構成されている。

　揮発性記憶装置３１は、たとえば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）であり、マイクロプロセッサ２によって実行されるプログラムやデータが展開される。

　不揮発性記憶装置３２は、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶装置を含んで構成されている。不揮発性記憶装置３２には、所定のプログラムＰがあらかじめ格納されている。マイクロプロセッサ２は、プログラムＰを揮発性記憶装置３１（ＲＡＭ）上に展開することにより、本実施形態に特徴的な処理を眼科画像解析装置１に実行させる。また、不揮発性記憶装置３２（特にハードディスクドライブ）には、眼科画像解析装置１による解析結果や、眼科装置７で取得された画像データ等が記憶される。不揮発性記憶装置３２に記憶される画像データは眼科装置６からの画像データに限られない。たとえば、外部の記憶手段に記憶された過去の撮影画像データをネットワークを介して受け取り、患者ＩＤと関連付けて不揮発性記憶装置３２に記憶することも可能である。

　眼科装置６としては、たとえば、スリットランプに赤外光源と可視光カットフィルタを組み込んだマイボーム腺観察装置（マイボグラフィー）が用いられる（たとえば、特許文献１参照）。マイボグラフィーを用いて被検眼の眼瞼を撮影することにより、眼瞼にあるマイボーム腺の形態を観察することが可能となる。

　ＵＩ部４は、表示部４１及び操作部４２を含んで構成されている。

　表示部４１は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）やＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ等の任意の表示デバイスによって構成される。

　操作部４２は、眼科画像解析装置１に対する各種操作や、表示部４１に表示された画像に関する情報を入力するための操作デバイスとして用いられる。操作部４２は、たとえばキーボード、マウス、トラックボール、ジョイスティック等により構成される。また、操作部４２として、表示部４１に表示されたＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いることも可能である。

　出力部５は、眼科画像解析装置１による解析結果を外部装置に出力する。出力部５は、たとえば、解析結果を紙に印刷して出力する印刷装置を含む。或いは、出力部５は、解析結果を記録媒体に記録させるドライブ装置を含んでいてもよい。記録媒体としては、光ディスク、光磁気ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＭＯ等）、磁気記憶媒体（フロッピー（登録商標）ディスク、ＺＩＰ等）などがある。また、出力部５は、ネットワーク（ＬＡＮ等）経由で解析結果を出力する通信インターフェイス（ＬＡＮカード等）を含んでいてもよい。

＜マイクロプロセッサの構成＞
　本実施形態におけるマイクロプロセッサ２は、記憶部３に記憶されたプログラムに基づいて、画像取得部２１、指定部２２、抽出部２３、演算部２４、及び表示制御部２５として機能する。

［画像取得部］
　画像取得部２１は、操作部４２等からの入力に基づき、インターフェイスを介して眼科装置６や記憶部３等から被検眼の眼瞼の撮影画像（画像データ）を取得する。取得された撮影画像は、表示部４１に表示される。「撮影画像」とは、被検眼の眼瞼（眼瞼の裏側）に赤外光を照射し、その反射光を撮影して得られる画像である。眼瞼には、複数のマイボーム腺が形成されている。すなわち、「撮影画像」はマイボーム腺（マイボーム腺内にある皮脂）を含む眼瞼の所定領域を撮影した画像である。なお、「撮影画像」はマイボーム腺の形態を観察することができればよい。従って、撮影に用いられる光は赤外光に限られない。

［指定部］
　指定部２２は、撮影画像に対して解析対象領域を指定する。「解析対象領域」とは、被検眼の眼瞼の所定領域であって、抽出部２３によりマイボーム腺の抽出が行われる範囲を示す領域である。「解析対象領域」は、少なくとも複数のマイボーム腺のうち一部が含まれている領域であればよい。すなわち、眼瞼全体の領域であってもよいし、眼瞼の一部の領域であってもよい。

　指定部２２による解析対象領域の指定は、自動で行うよう構成することも可能であるし、手動で行うようにすることも可能である。

　解析対象領域の指定を自動で行う場合、たとえば、撮影画像の画素値に基づいて行われる。以下、この場合の例を説明する。

　眼瞼全体の領域を解析対象領域として指定する場合、指定部２２は、たとえば、各画素の輝度値に基づいて、撮影画像における眼瞼の裏側に相当する画像領域の外縁を特定する。この外縁領域は、眼瞼の裏側と被検眼との境界に相当する第１の境界領域と、眼瞼の裏側と顔の表皮との境界に相当する第２の境界領域とを含む。第１の境界領域は、たとえば、眼瞼の裏側に相当する画像領域の画素値と、角膜や強膜に相当する画像領域に画素値との相違に基づいて求められる。第２の境界領域は、たとえば、眼瞼の裏側に相当する画像領域の画素値と、顔の表皮に相当する画像領域の画素値との相違に基づいて求められる。また、撮影画像において睫毛に相当する画像領域を特定し、この画像領域に基づいて睫毛の生え際に相当する位置を特定し、これら特定位置に基づいて第２の境界領域を求めることも可能である。指定部２２は、このようにして特定された外縁領域に囲まれた領域を解析対象領域として指定する。

　また、眼瞼の一部の領域を解析対象領域として指定する場合、指定部２２は、たとえば、眼瞼全体の領域のうち、他の部分よりも輝度値が高い部分、すなわちマイボーム腺が含まれる可能性の高い領域を解析対象領域として指定する。

　解析対象領域の指定を手動で行う場合、たとえば、表示部４１に表示された撮影画像に対して、検査者が所望の領域を指定することにより行われる。以下、この場合の例を説明する。

　眼瞼全体の領域を解析対象領域として指定する場合、検査者は表示部４１に表示された撮影画像に対し、操作部４２を介して眼瞼の外縁を描画する。指定部２２は、この外縁に囲まれた領域を解析対象領域として指定する。

　また、眼瞼の一部の領域を解析対象領域として指定する場合、検査者は表示部４１に表示された撮影画像に対し、操作部４２を介して眼瞼の領域のうち任意の領域を囲む線を描画する。指定部２２は、この線に囲まれた領域を解析対象領域として指定する。

　或いは、解析対象領域の指定を半自動で行うことも可能である。たとえば、記憶部３等に患者情報（年齢・性別等）に対応した解析対象領域を示すデータ（「任意の領域」に対応するデータ）を複数記憶しておく。そして、検査者が操作部４２により患者情報を入力すると、指定部２２は対応する解析対象領域を示すデータを記憶部３から読み出し、撮影画像の撮影倍率等に基づいて当該データの補正を行う。そして、指定部２２は、補正されたデータに基づく解析対象領域を表示部４１に表示された撮影画像中に描画する。患者情報は電子カルテから自動取得することも可能である。また、患者情報及び撮影条件（撮影倍率等）に対応づけて解析対象領域を示すデータを予め記憶させておくことも可能である。なお、一般的には、自動で指定した解析領域に対して手動で補正を行う場合と、手動で描画した解析対象領域に対して自動で補正を行う場合の２通りの手法がある。

［抽出部］
　抽出部２３は、解析対象領域の各画素の輝度値に基づいて、マイボーム腺領域を抽出する。「マイボーム腺領域」とは、眼瞼の所定領域（解析対象領域）においてマイボーム腺に相当する領域をいう。

　マイボーム腺領域は、たとえば領域分割の手法により抽出される。すなわち、抽出部２３は、まず、撮影画像における解析対象領域の各画素の輝度値を求める。そして、抽出部２３は、各画素の輝度値がある閾値以上であるかどうかを判断し、閾値以上である部分をマイボーム腺領域であるとして抽出を行う。閾値は、ある画素における輝度値がマイボーム腺領域を示すものであるか、それ以外の領域を示すものであるかを判断するための値である。閾値は、撮影画像等から臨床的に求められる値である。閾値は、平均値、中央値、最頻値、標準偏差等のような統計的な値であることが望ましい。閾値は予め一定の値が記憶部３等に記憶されている。或いは、マイボーム腺領域の抽出を行う撮影画像毎に操作部４２等を介して指定することも可能である。また、撮影画像の輝度値は、撮影条件によっても異なる。従って、撮影条件に応じて閾値を調整することが望ましい。或いは、撮影条件に応じて撮影画像の輝度値を調整することでもよい。

　マイボーム腺領域の抽出は上記手法に限られない。たとえば、フィルタリングやリージョングローイング法等、公知の画像処理方法を用いることが可能である。また、マイボーム腺領域の抽出前にコントラスト強調や鮮鋭化等の前処理を行ってもよい。

［演算部］
　演算部２４は、抽出部２３で抽出されたマイボーム腺領域に基づいて、解析対象領域におけるマイボーム腺の分布情報を求める。「分布情報」とは、眼瞼におけるマイボーム腺の分布状態（マイボーム腺が眼瞼に占める割合、マイボーム腺の形状等）に関する情報をいう。

　本実施形態における演算部２４は、境界特定部２４ａ、占有率算出部２４ｂ、及び判別部２４ｃを含んで構成されている。

（境界特定部）
　境界特定部２４ａは、マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、解析対象領域内のマイボーム腺領域及びマイボーム腺間領域と、それ以外の領域（以下、「外部領域」と呼ぶことがある）とを分ける境界を特定する。「マイボーム腺間領域」とは、解析対象領域において、各マイボーム腺の頂点を通る線とマイボーム腺領域で囲まれた領域である。「頂点」とは、マイボーム腺の端部（先端）を示す点である。たとえば、上眼瞼であれば、眼瞼をめくったときに最も下になる位置である。「外部領域」とは、解析対象領域において、各マイボーム腺の頂点を通る線で区切られた領域のうち、マイボーム腺領域が存在しない側の領域である。よって、マイボーム腺領域における頂点を通る線（以下、「境界線」という場合がある）を求めることでマイボーム腺間領域と外部領域とが特定される。

　マイボーム腺領域における頂点の特定方法の一例について説明を行う。以下においては、被検眼の一方向（たとえば、被検眼の眼頭側と目尻側とを結んだ方向（図４における横方向））をｘ軸とし、当該方向に直交する方向をｙ軸とする。図４は右眼を撮影した画像であるため、眼頭側が＋ｘ方向となる。また、上瞼側が＋ｙ方向となる。なお、ｘｙ座標系は任意にとることができる。たとえば、被検眼を撮影した画像のフレームの横方向をｘ軸方向とし、縦方向をｙ軸方向とすることができる。

　撮影画像中には複数のマイボーム腺領域が存在する。境界特定部２４ａは、撮影画像中の各マイボーム腺領域に対し、その形状を反映した曲線（関数）ｙ＝ｆ（ｘ）を求め、その形状を解析して頂点を求める。

　曲線（関数）ｙ＝ｆ（ｘ）としては、マイボーム腺領域の外縁を示す曲線や、マイボーム腺領域を細線化することにより得られる曲線がある。以下、マイボーム腺領域の外縁を示す曲線の場合について説明する。

　曲線（関数）ｙ＝ｆ（ｘ）に基づく頂点の求め方としては、たとえば関数ｆ（ｘ）の微分を用いる方法がある。微分を用いる方法としては、関数ｆの二階微分を用いる方法がある。具体的には、関数ｆ（ｘ）を二回微分（ｆ´´（ｘ））し、ｆ´´（ｘ）＝０となるｘ、ｙの値（変曲点）を求める。

　境界特定部２４ａは、撮影画像における当該変曲点の座標値を頂点の位置として特定する。変曲点が複数ある場合、境界特定部２４ａは、そのうちの一点を頂点の位置として特定する。たとえば、上眼瞼の撮影画像については、境界特定部２４ａは、複数の変曲点のうちｙ座標が最も小さくなる変曲点（撮影画像のフレーム内で最も下側に位置する変曲点。或いは、マイボーム腺上で最も下瞼に近い変曲点）を頂点として特定する。

　なお、前述のように外縁を示す曲線を求める代わりに、境界特定部２４ａは、マイボーム腺領域の細線化を行い、各マイボーム腺領域の形状を近似する曲線を求めることも可能である。この場合、境界特定部２４ａは、細線化された曲線においてｙ座標が最も小さくなる点（上眼瞼の場合）を頂点として特定する。

　境界特定部２４ａは、特定された各マイボーム腺の頂点に基づいて、境界線を求める。境界線は、たとえばこれら頂点を通るスプライン曲線やベジェ曲線で表現される。境界特定部２４ａは、境界線とマイボーム腺領域の抽出結果に基づいて、解析対象領域内のマイボーム腺領域と、マイボーム腺間領域と、外部領域とを分ける境界を特定する。

（占有率算出部）
　占有率算出部２４ｂは、マイボーム腺領域の面積とマイボーム腺間領域の面積との和を解析対象領域の面積で除算し、その商である占有率を算出する。

　「占有率」とは、解析対象領域に対してマイボーム腺領域及びマイボーム腺間領域が占める割合を示す値であり、マイボーム腺の分布状態の一例である。たとえば、コンタクトレンズの装用に起因してマイボーム腺に異常が生じている場合、各マイボーム腺が全体的に短縮していることが多い。この場合、正常眼における占有率（後述の「標準占有率」）に比べ、占有率は低い値を取る。すなわち、占有率を基にマイボーム腺の異常の有無、及び異常が生じている原因を判別することが可能である。本実施形態では、「占有率」が「分布情報」に該当する。

　占有率の算出方法の一例について説明する。占有率算出部２４ｂは、マイボーム腺領域、マイボーム腺間領域及び外部領域のそれぞれについてその領域に含まれる画素数を求める。占有率算出部２４ｂは、その領域の画素数及び画素の単位面積を乗算した値を撮影画像を取得した際の撮影倍率で除算することにより領域毎の面積を求める。そして、占有率算出部２４ｂは、マイボーム腺領域の面積とマイボーム腺間領域の面積との和を求め、この和を解析対象領域の面積で除算することにより占有率を算出する。撮影画像を取得した際の撮影倍率及び画素の単位面積は、たとえば、記憶部３に記憶されている。

（判別部）
　判別部２４ｃは、分布情報と標準情報とに基づいて、マイボーム腺における異常の有無を判別する。「異常の有無を判別する」とは、分布情報が、標準情報の範囲内にあるかどうかを判別することを意味する。たとえば、分布情報が標準情報の範囲内にある場合、判別部２４ｃは、マイボーム腺が正常である（異常が無い）と判別する。一方、標準情報の範囲外の場合、判別部２４ｃは、マイボーム腺に異常が有ると判別する。或いは、標準情報よりも大きいか小さいかを判別部２４ｃが判別することでもよい。

　「標準情報」とは、正常眼におけるマイボーム腺の標準的な分布状態を示す情報である。標準的な分布状態は、たとえば正常眼を有する複数人の撮影データから統計的に求められる。標準情報は、たとえば記憶部３に記憶されている。本実施形態では、正常眼の解析対象領域においてマイボーム腺領域及びマイボーム腺間領域が占める標準的な割合である標準占有率を「標準情報」とする。標準情報は、たとえば、平均値、中央値、最頻値、標準偏差等の統計的な値であることが望ましい。或いは、標準情報は、年齢、性別、コンタクトレンズ装用の有無、病歴の有無等の患者条件によって設定されることでもよい。なお、これとは逆に、分布情報が標準情報に含まれる場合にマイボーム腺に異常があると判別することも可能である。この場合の標準情報は、病眼を有する複数人の撮影データから統計的に求められた値である。

　判別部２４ｃの具体的な動作の一例について説明する。判別部２４ｃは、記憶部３から標準占有率を読み出し、占有率算出部２４ｂで算出された占有率との比較を行う。ここで、当該占有率が標準占有率よりも低い場合、正常眼に比べ解析対象領域内においてマイボーム腺領域が少ないことを意味する。すなわち、マイボーム腺領域が正常状態から減少していると判断できる。この場合、判別部２４ｃは、マイボーム腺に何らかの異常があると判別する。当該判別結果は、表示制御部２５により表示部４に数値やメッセージ等で表示される。或いは、マイクロプロセッサ２は、当該判別結果を出力部６から出力させることも可能である。

［表示制御部］
　表示制御部２５は、撮影画像、処理画像及び分布情報を表示部４に並べて表示させる（図１０参照）。「処理画像」とは、たとえば抽出部２３で抽出したマイボーム腺領域が明瞭になるよう撮影画像に対して強調処理等を施した画像である（図１０のＩ´参照）。強調処理は、たとえば表示制御部２５により行われる。表示部４１には、患者情報やＧＵＩ等を、撮影画像、処理画像及び分布情報と並べて表示させることも可能である。

＜動作＞
　次に、図３から図１０を参照して、本実施形態に係る眼科画像解析装置１の動作について説明する。図４から図９は表示部４１に表示される眼瞼（右眼）の撮影画像を示している。図１０は、眼科画像解析装置１による解析結果等の表示態様の一例を示している。

　まず、検査者は操作部４２等により、表示部４１に表示された患者リスト等から所望の患者を選択する（Ｓ１０）。マイクロプロセッサ２は、選択された患者に対応する眼瞼の撮影画像データの一覧を表示部４１に表示させる。なお、操作部４２により患者ＩＤを入力することで、当該患者ＩＤに対応する患者を特定することも可能である。

　検査者は、撮影画像データの一覧から、マイボーム腺領域の解析を行う撮影画像Ｉを選択する。画像取得部２１は、記憶部３等からＳ１０で選択された撮影画像Ｉを読み出し、表示部４１に表示させる（Ｓ１１。図４参照）。

　Ｓ１１で表示された撮影画像Ｉに対して、指定部２２は、解析対象領域Ａを指定する（Ｓ１２。図５参照）。当該領域Ａの指定は、たとえば検査者が操作部４２を介し、表示部４１に表示された撮影画像Ｉにおいて所望の領域をマーキングすることにより行われる。或いは、操作部４２により入力された患者情報等に基づいて、指定部２２が自動で解析対象領域Ａを指定することも可能である。

　Ｓ１２で指定された解析対象領域Ａの各画素の輝度値に基づいて、抽出部２３は、マイボーム腺領域Ｂを抽出する（Ｓ１３。図６参照）。

　Ｓ１３で抽出されたマイボーム腺領域Ｂに対し、境界特定部２４ａは、マイボーム腺領域Ｂにおける頂点を特定する（Ｓ１４）。通常、マイボーム腺領域は複数存在する。従って、境界特定部２４ａは、各マイボーム腺領域それぞれに対して１つの頂点を特定する。

　境界特定部２４ａは、Ｓ１４で特定された頂点を通り、解析対象領域Ａをマイボーム腺領域Ｂ及びマイボーム腺間領域Ｃと外部領域Ｄとに分ける境界線Ｌを特定する（Ｓ１５。図７参照）。

　境界線Ｌは、解析対象領域Ａにおいて、マイボーム腺領域Ｂとマイボーム腺間領域Ｃと外部領域Ｄとに分ける線である。従って、境界線Ｌが特定されることにより、領域Ｂ＋Ｃ（図８参照）と領域Ｄ（図９参照）も特定される。なお、マイボーム腺間領域Ｃは、境界線Ｌと隣接するマイボーム腺領域Ｂと解析対象領域Ａの外縁とに囲まれた領域である。従って、マイボーム腺領域Ｂ、境界線Ｌ、及び外部領域Ｄが特定されることにより、マイボーム腺間領域Ｃも特定される。

　占有率算出部２４ｂは、解析対象領域Ａ、マイボーム腺領域Ｂ及びマイボーム腺間領域Ｃのそれぞれの面積を求める。そして、占有率算出部２４ｂは、マイボーム腺領域Ｂの面積とマイボーム腺間領域Ｃの面積との和を解析対象領域Ａの面積で除算することで、分布情報としての占有率Ｏを算出する（Ｓ１６）。

　判別部２４ｃは、Ｓ１６で算出された占有率Ｏと記憶部３に記憶された標準占有率Ｏ´とを比較することで、マイボーム腺における異常の有無を判別する（Ｓ１７）。

　表示制御部２５は、Ｓ１１で選択された撮影画像Ｉ、その撮影画像Ｉに処理を施した処理画像Ｉ´、及びＳ１７での判別結果等の解析結果を表示部４１に表示させる（Ｓ１８。図１０参照）。なお、処理画像Ｉ´は、マイクロプロセッサ２等によりＳ１３以降のいずれかの段階で作成される。

　図１０は表示部４１による表示の一例である。表示画面１００には、処理画像表示領域１０１、撮影画像表示領域１０２及び情報表示領域１０３が設けられている。処理画像表示領域１０１には、処理画像Ｉ´が表示される。撮影画像表示領域１０２には、撮影画像Ｉが表示される。情報表示領域１０３には各種の情報が表示される。当該情報には、患者ＩＤ、分布情報（たとえば、占有率Ｏの値）、標準情報（たとえば、標準占有率Ｏ´の値）、或いは操作用のアイコン（ＧＵＩ）等が含まれる。

　なお、表示部４１に処理画像表示領域１０１、撮影画像表示領域１０２及び情報表示領域１０３の全てを設ける必要はない。たとえば、撮影画像Ｉと処理画像Ｉ´だけを表示させる場合には、処理画像表示領域１０１及び撮影画像表示領域１０２を設ければよい。また、表示は図１０の形式に限られない。たとえば、処理画像表示領域１０１と撮影画像表示領域１０２とを横に並べて表示させることや、表示画面１００の上部に撮影画像表示領域１０２を設け、下部に処理画像表示領域１０１を設けることも可能である。更に、複数の表示部４１を有する場合には、撮影画像Ｉ、処理画像Ｉ´及び各種情報を別々の表示部４１に表示させることも可能である。

　また、眼科装置６で得られた撮影画像データをそのまま眼科画像解析装置１に送信し、上記処理を実行させることで、リアルタイムで撮影画像データにおけるマイボーム腺の分布情報を確認できるようにすることも可能である。更に、その分布情報を患者ＩＤと関連付けて記憶部３に記憶させておくことで、将来の検査における比較等に使用することができる。

＜作用・効果＞
　本実施形態に係る眼科画像解析装置１の作用及び効果について説明する。

　眼科画像解析装置１は、指定部２２と、抽出部２３と、演算部２４とを有する。指定部２２は、被検眼の眼瞼の撮影画像Ｉに対して、解析対象領域Ａを指定する。抽出部２３は、指定部２２で指定された解析対象領域Ａの各画素の輝度値に基づいて、眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域Ｂを抽出する。演算部２４は、マイボーム腺領域Ｂに基づいて、解析対象領域Ａにおけるマイボーム腺の分布情報を求める。

　つまり、眼科画像解析装置１によれば、撮影画像Ｉを解析することにより、マイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供できる。従って、たとえばマイボーム腺の診断支援に繋がる。

　更に、眼科画像解析装置１は記憶部３を有する。記憶部３は、正常眼におけるマイボーム腺の標準的な分布状態を示す標準情報を記憶する。そして、演算部２４は、分布情報と標準情報とに基づいて、マイボーム腺における異常の有無を判別する判別部２４ｃを有する。特に、本実施形態では、演算部２４は、境界特定部２４ａと、占有率算出部２４ｂとを有する。境界特定部２４ａは、マイボーム腺領域Ｂにおける頂点を特定し、当該頂点に基づいて、解析対象領域Ａ内のマイボーム腺領域Ｂ、及びマイボーム腺間領域Ｃと、外部領域Ｄとを分ける境界線Ｌを特定する。占有率算出部２４ｂは、マイボーム腺領域Ｂの面積とマイボーム腺間領域Ｃの面積との和を解析対象領域Ａの面積で除算し、その商である占有率Ｏを分布情報として算出する。

　つまり、眼科画像解析装置１によれば、撮影画像Ｉにおける占有率Ｏに基づいて、マイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報（正常か異常か。異常である場合の原因）を提供できる。従って、たとえばマイボーム腺の診断支援に繋がる。

　眼科画像解析装置１は表示部４１と、表示制御部２５とを有する。表示制御部２５は、撮影画像Ｉと、抽出部２３で抽出したマイボーム腺領域Ｂを示す処理画像Ｉ´とを表示部４１に並べて表示させる。また、表示制御部２５は、撮影画像Ｉ、及び処理画像Ｉ´に加え、分布情報を表示部４１に並べて表示させることができる。

　つまり、眼科画像解析装置１によれば、１つの画面で撮影画像やマイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供できる。従って、たとえば診断の効率化に繋がる。

＜第２実施形態＞
　図１１及び図１２を参照して第２実施形態に係る眼科画像解析装置１の一例について説明する。なお、第１実施形態と共通する部分については説明を省略する場合がある。

　図１１に示すように、本実施形態において、演算部２４は、第１実施形態と同様の境界特定部２４ａ、占有率算出部２４ｂ、判別部２４ｃに加え、脱落度算出部２４ｄを含んで構成されている。

　脱落度算出部２４ｄは、マイボーム腺の脱落度を求める処理を行う。「脱落度」とは、正常眼のマイボーム腺に対してどの程度マイボーム腺が脱落しているか（減少しているか）を示すパラメータである。脱落度は、たとえばマイボーム腺の占有率に基づいて求めることが可能である。本実施形態においては、脱落度が分布情報に該当する。

　脱落度の算出方法の一例について説明する。脱落度算出部２４ｄは、占有率算出部２４ｂで算出された占有率の値、及び記憶部３に記憶された標準占有率の値を受け取る。脱落度算出部２４ｄは、占有率算出部２４ｂで算出された占有率から標準占有率を減算することで脱落度を算出する。

　本実施形態における判別部２４ｃは、記憶部３から閾値を読み出し、脱落度算出部２４ｄで算出された脱落度と比較する。

　この閾値は、脱落度算出部２４ｄで算出された脱落度が正常な範囲にあるかどうかを判断するための値である。閾値は予め記憶部３等に記憶されている。或いは、操作部４２等を介して撮影画像毎に指定することも可能である。閾値は、撮影画像等から臨床的に求められる値である。閾値は、平均値、中央値、最頻値、標準偏差等のような統計的な値であることが望ましい。

　脱落度が閾値よりも大きい場合、判別部２４ｃは脱落の度合いが正常眼よりも大きい、すなわち異常があると判断する。当該判別結果は、判別部２４ｃにより表示部４１に数値やメッセージ等で表示される。或いは、判別部２４ｃは、当該判別結果を出力部５から出力させることも可能である。

＜動作＞
　次に、図１２を参照して、本実施形態に係る眼科画像解析装置１の動作について説明する。なお、Ｓ２０～Ｓ２６までの動作は第１実施形態のＳ１０～Ｓ１６に対応する。

　まず、検査者は操作部４２等により、表示部４１に表示された患者リスト等から所望の患者を選択する（Ｓ２０）。マイクロプロセッサ２は、選択された患者に対応する眼瞼の撮影画像データの一覧を表示部４１に表示させる。

　検査者は、撮影画像データの一覧から、マイボーム腺領域の解析を行う撮影画像Ｉを選択する。画像取得部２１は、記憶部３等からＳ２０で選択された撮影画像Ｉを読み出し、表示部４１に表示させる（Ｓ２１）。

　Ｓ２１で表示された撮影画像Ｉに対して、指定部２２は、解析対象領域Ａを指定する（Ｓ２２）。

　Ｓ２２で指定された解析対象領域Ａの各画素の輝度値に基づいて、抽出部２３は、マイボーム腺領域Ｂを抽出する（Ｓ２３）。

　Ｓ２３で抽出されたマイボーム腺領域Ｂに対し、境界特定部２４ａは、マイボーム腺領域Ｂにおける頂点を特定する（Ｓ２４）。

　境界特定部２４ａは、Ｓ２４で特定された頂点を通り、解析対象領域Ａを、マイボーム腺領域Ｂとマイボーム腺間領域Ｃと外部領域Ｄとに分ける境界線Ｌを特定する（Ｓ２５）。

　占有率算出部２４ｂは、解析対象領域Ａ、マイボーム腺領域Ｂ及びマイボーム腺間領域Ｃのそれぞれの面積を求める。そして、占有率算出部２４ｂは、マイボーム腺領域Ｂの面積とマイボーム腺間領域Ｃの面積との和を解析対象領域Ａの面積で除算することで、占有率Ｏを算出する（Ｓ２６）。

　脱落度算出部２４ｄは、Ｓ２６で算出された占有率Ｏ及び記憶部３に記憶された標準占有率Ｏ´を受け取る。脱落度算出部２４ｄは、占有率Ｏから標準占有率Ｏ´を減算することにより脱落度を算出する（Ｓ２７）。

　判別部２４ｃは、Ｓ２７で算出された脱落度と記憶部３に記憶された閾値とを比較することで、マイボーム腺における異常の有無を判別する（Ｓ２８）。

　表示制御部２５は、Ｓ２１で選択された撮影画像Ｉ、その撮影画像に処理を施した処理画像Ｉ´、及びＳ２８での判別結果等の解析結果を表示部４１に表示させる（Ｓ２９）。

＜作用・効果＞
　本実施形態に係る眼科画像解析装置１の作用及び効果について説明する。

　眼科画像解析装置１の記憶部３は、所定の閾値と、正常眼の解析対象領域内においてマイボーム腺領域、及びマイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域が占める割合である標準占有率とを記憶する。眼科画像解析装置１の演算部２４は、境界特定部２４ａと、占有率算出部２４ｂと、脱落度算出部２４ｄと、判別部２４ｃとを有する。境界特定部２４ａは、マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、解析対象領域内のマイボーム腺領域、及びマイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する。占有率算出部２４ｂは、マイボーム腺領域の面積とマイボーム腺間領域の面積との和を解析対象領域の面積で除算し、その商である占有率を算出する。脱落度算出部２４ｄは、占有率算出部２４ｂで算出された占有率と標準占有率との差分を取ることにより、分布情報として、正常眼に対するマイボーム腺の脱落度を求める。判別部２４ｃは、脱落度算出部２４ｄで算出された脱落度と閾値とに基づいて、マイボーム腺における異常の有無を判別する。

　つまり、眼科画像解析装置１によれば、マイボーム腺の脱落度に基づいて、マイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供できる。従って、たとえばマイボーム腺の診断支援に繋がる。

＜第１実施形態、及び第２実施形態の変形例＞
　マイボーム腺の異常の原因としては、先に述べたコンタクトレンズの装用によるものの他に、閉塞性ＭＧＤやアレルギー性結膜炎等があることが知られている。従って、分布情報からマイボーム腺の異常の原因を特定することにより、マイボーム腺の診断支援に繋げることが可能となる。

＜変形例１＞
　ここで、閉塞性ＭＧＤによるマイボーム腺の異常の場合、マイボーム腺領域及びマイボーム腺間領域と、外部領域との間の境界の形状が鋸歯型（一部のマイボーム腺が他と比べて極端に短縮している形状）になることが知られている。

　そこで、本変形例における演算部２４は、境界特定部２４ａで得られた境界の形状を示す形状情報を分布情報として求める。この形状情報は、たとえば隣接するマイボーム腺の頂点の座標値がどの程度ずれているか（たとえば、ｙ方向にどの程度ずれているか）により求めることが可能である。

　この境界の形状情報と記憶部３に記憶された標準情報とに基づいて、判別部２４ｃは、マイボーム腺の異常の有無を判別することができる。なお、ここでの「標準情報」は、正常眼における隣接するマイボーム腺の頂点の座標値がどの程度ずれているか（たとえば、ｙ方向にどの程度ずれているか）により求めることが可能である。

　本変形例によれば、境界の形状情報に基づいて、マイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供できる。従って、マイボーム腺の異常の原因を特定できるため、診断支援に繋がる。

＜変形例２＞
　また、アレルギー性結膜炎によるマイボーム腺の異常の場合、マイボーム腺が大きく屈曲することが知られている。

　そこで、本変形例における演算部２４は、抽出部２３で抽出されたマイボーム腺領域の形状に基づいて、マイボーム腺の屈曲度を分布情報として求める処理を行う。「屈曲度」とは、各マイボーム腺がどの程度屈曲しているかを表すパラメータである。屈曲度は、たとえば、直線を基準としてマイボーム腺が当該直線からどれだけ屈曲しているかを示す値として表すことができる。

　屈曲度の算出は、たとえば、演算部２４がマイボーム腺の形状を示す曲線と、当該曲線における任意の２点（たとえば、当該曲線の両端の点）を通る直線とで囲まれた領域の面積を求めることで可能となる。この場合、この面積が大きいほどマイボーム腺は屈曲している、この屈曲度合いから、マイボーム腺の異常の有無、及び異常の程度を判別できる。

　或いは、マイボーム腺領域の外縁を示す曲線やマイボーム腺領域を細線化した曲線に対して、微分処理を行うことで屈曲度を算出することも可能である。この場合、屈曲度としては、たとえばマイボーム腺領域の屈曲部（変曲点）の数や、変曲点における曲率がある。変曲点の求め方は第１実施形態で説明した方法と同様の手法を用いることが可能である。

　変曲点における曲率は、たとえば演算部２４により、マイボーム腺の形状を示す曲線と変曲点で接する円の半径を求めることで算出できる。曲率が小さい場合には、マイボーム腺領域の屈曲度が小さいといえる。逆に、曲率が大きい場合には、マイボーム腺領域の屈曲度が大きいといえる。たとえば、曲率が閾値よりも大きい場合にはマイボーム腺領域が大きく屈曲している、すなわち、マイボーム腺に異常があると判別できる。

　演算部２４は、各マイボーム腺領域について屈曲度を求め、その統計値と記憶部３に記憶された標準情報とに基づいて、判別部２４ｃは、マイボーム腺における異常の有無を判別する。なお、ここでの「標準情報」は、正常眼におけるマイボーム腺の屈曲度である。標準情報は、複数の正常眼において求められたマイボーム腺の屈曲度の平均値、中央値、最頻値、標準偏差等であることが望ましい。また、屈曲度の統計値は、たとえば、平均値、中央値、最頻値、標準偏差、屈曲度の和、屈曲度の最大値・最小値である。

　本変形例によれば、屈曲度に基づいて、検査者に対してマイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供できる。従って、マイボーム腺の異常の原因を特定できるため、診断支援に繋がる。

＜第３実施形態＞
　図１３及び図１４を参照して第３実施形態に係る眼科画像解析装置１の一例について説明する。なお、第１実施形態、及び第２実施形態と共通する部分については説明を省略する場合がある。

　これまで述べたように、マイボーム腺の分布情報としては種々の情報が考えられる。従って、これら複数の分布情報を組み合わせることで更なる診断支援が可能となる。本実施形態ではその一例について説明を行う。

　図１３に示すように、本実施形態において、演算部２４は、第２実施形態と同様の境界特定部２４ａ、占有率算出部２４ｂ、判別部２４ｃ、脱落度算出部２４ｄに加え、屈曲度算出部２４ｅと、原因特定部２４ｆを含んで構成されている。

　屈曲度算出部２４ｅは、分布情報として、抽出部２３で抽出されたマイボーム腺領域の形状に基づいて、マイボーム腺の屈曲度を求める。屈曲度の求め方は、変形例２と同様の手法を用いることが可能である。

　原因特定部２４ｆは、判別部２４ｃによりマイボーム腺に異常があるとされた場合、境界特定部２４ａにより特定された境界の形状を示す形状情報及び／または屈曲度に基づいて、マイボーム腺の異常の原因の候補を特定する。

＜動作＞
　図１４を参照して、本実施形態に係る眼科画像解析装置１の動作について説明を行う。なお、Ｓ３０～Ｓ３３までの動作は第１実施形態のＳ１０～Ｓ１３（第２実施形態のＳ２０～Ｓ２３）に対応する。

　まず、検査者は操作部４２等により、表示部４１に表示された患者リスト等から所望の患者を選択する（Ｓ３０）。マイクロプロセッサ２は、選択された患者に対応する眼瞼の撮影画像データの一覧を表示部４に表示させる。

　検査者は、撮影画像データの一覧から、マイボーム腺領域の解析を行う撮影画像Ｉを選択する。画像取得部２１は、記憶部３等からＳ３０で選択された撮影画像Ｉを読み出し、表示部４に表示させる（Ｓ３１）。

　Ｓ３１で表示された撮影画像Ｉに対して、指定部２２は、解析対象領域Ａを指定する（Ｓ３２）。

　Ｓ３２で指定された解析対象領域Ａの各画素の輝度値に基づいて、抽出部２３は、マイボーム腺領域Ｂを抽出する（Ｓ３３）。

　また、屈曲度算出部２４ｅは、Ｓ３３で抽出されたマイボーム腺領域Ｂの形状に基づいて、マイボーム腺の屈曲度を分布情報として求める（Ｓ３４）。求められた屈曲度に対応する情報は、記憶部３等に記憶される。

　Ｓ３３で抽出されたマイボーム腺領域Ｂに対し、境界特定部２４ａは、マイボーム腺領域Ｂにおける頂点を特定する（Ｓ３５）。

　境界特定部２４ａは、Ｓ３５で特定された頂点を通り、解析対象領域Ａを、マイボーム腺領域Ｂとマイボーム腺間領域Ｃと外部領域Ｄとに分ける境界線Ｌを特定する（Ｓ３６）。

　また、演算部２４は、Ｓ３６で特定された境界線Ｌの形状を示す形状情報を分布情報として求める（Ｓ３７）。境界の形状情報の求め方は、変形例１と同様の手法を用いることが可能である。求められた境界の形状情報は、記憶部３等に記憶される。

　占有率算出部２４ｂは、解析対象領域Ａ、マイボーム腺領域Ｂ及びマイボーム腺間領域Ｃそれぞれの面積を求める。そして、占有率算出部２４ｂは、マイボーム腺領域Ｂの面積とマイボーム腺間領域Ｃの面積との和を解析対象領域Ａの面積で除算することで、占有率Ｏを算出する（Ｓ３８）。

　脱落度算出部２４ｄは、Ｓ３８で算出された占有率Ｏ及び記憶部３に記憶された標準占有率Ｏ´を受け取る。脱落度算出部２４ｄは、標準占有率Ｏ´から占有率Ｏを減算することで脱落度を算出する（Ｓ３９）。

　判別部２４ｃは、Ｓ３９で算出された脱落度と記憶部３に記憶された閾値とを比較することで、マイボーム腺における異常の有無を判別する（Ｓ４０）。

　ここで、判別部２４ｃによりマイボーム腺における異常が有ると判別された場合（Ｓ４０でＹの場合）、原因特定部２４ｆは、Ｓ３４で求められた屈曲度とＳ３７で求められた境界線Ｌの形状情報に基づいて、マイボーム腺の異常の原因の候補を特定する（Ｓ４２）。具体例として、演算部２４は、テーブル情報を参照して対応するマイボーム腺の異常の原因を特定する。テーブル情報は、記憶部３等に記憶されている。テーブル情報は、屈折度の範囲（標準情報に含まれるか否かを示す範囲）及び境界の形状情報の範囲（標準情報に含まれるか否かを示す範囲）と異常の原因を関連付けたものである。Ｓ３４で得られる屈曲度、及びＳ３７で得られる境界線Ｌの形状情報が、それぞれどの範囲に含まれるかによって異常の原因を特定することができる。異常の原因とは、たとえば「アレルギー性結膜炎」、「コンタクトレンズ」等の原因名である。

　当該テーブル情報に基づき、たとえば、屈曲度が標準情報よりも大きく、境界線Ｌの形状情報が標準情報と同様であると判断された場合、演算部２４は、マイボーム腺の異常がアレルギー性結膜炎によるものであると特定する。

　その後、表示制御部２５は、Ｓ３１で選択された撮影画像Ｉ、その撮影画像に処理を施した処理画像Ｉ´、及びＳ４２で特定されたマイボーム腺における異常の原因を表示部４１に表示させる（Ｓ４３）。

　一方、判別部２４ｃによりマイボーム腺における異常が無いと判別された場合（Ｓ４０でＮの場合）、表示制御部２５は、Ｓ３１で選択された撮影画像Ｉ、その撮影画像に処理を施した処理画像Ｉ´、及びＳ４０で得られたマイボーム腺における異常が無い旨の判別結果を表示部４１に表示させる（Ｓ４３）。

　なお、Ｓ４２におけるマイボーム腺の異常の原因を特定する場合に用いるパラメータは、判別対象となる異常の原因に応じて任意に設定可能である。たとえば、屈曲度と境界線Ｌの形状情報の少なくとも一方を用いることでもよい。或いは、占有率や脱落度等の他のパラメータを考慮することも可能である。

＜作用・効果＞
　本実施形態に係る眼科画像解析装置１の作用及び効果について説明する。

　眼科画像解析装置１の演算部２４は、屈曲度算出部２４ｅと、原因特定部２４ｆとを有する。屈曲度算出部２４ｅは、分布情報として、抽出部２３により抽出されたマイボーム腺領域の形状に基づいて、マイボーム腺の屈曲度を求める。原因特定部２４ｆは、判別部２４ｃによりマイボーム腺に異常があるとされた場合、境界特定部２４ａにより特定された境界の形状を示す形状情報及び／または屈曲度に基づいて、マイボーム腺の異常の原因の候補を特定する。

　従って、マイボーム腺が異常状態にある場合には、その原因を特定する情報を提供できる。従って、たとえばマイボーム腺の診断支援に繋がる。

＜第１実施形態から第３実施形態に共通の変形例＞
　以上に説明した内容は、この発明を実施するための一構成例に過ぎない。この発明を実施しようとする者は、この発明の要旨の範囲内において適宜に変形を加えることが可能である。

＜変形例３＞
　表示制御部２５は、操作部４２により撮影画像及び処理画像の一方に対して行われた操作に基づき、当該操作の結果を、他方の画像に反映させることが可能である。具体例として、図１５における処理画像Ｉ´に対して解析対象領域Ｅが指定されると、表示制御部２５は、撮影画像Ｉにおいて、その解析対象領域Ｅに対応する箇所Ｅ´を表示させる。抽出部２３及び演算部２４は、解析対象領域Ｅに対して上記実施形態における解析処理を施し、マイボーム腺の分布情報を求めることができる。処理画像Ｉ´は撮影画像に比べマイボーム腺領域を認識し易いため、処理画像Ｉ´で示されるマイボーム腺領域が、撮影画像のどこに存在するかを容易に理解することができる。逆に、撮影画像Ｉに対して操作を行った結果を、処理画像Ｉ´に反映させることにより、撮影画像Ｉでは認識し難い部分を処理画像Ｉ´で確認することが可能となる。なお、処理画像Ｉ´は撮影画像Ｉに基づいて作成されるものである。従って、表示部４１に表示された処理画像Ｉ´と撮影画像Ｉとの間において特に位置合わせをする必要はない。

＜変形例４＞
　分布情報は、上述のものに限られない。たとえば、解析対象領域内におけるマイボーム腺領域とそれ以外の領域との輝度値の差（コントラスト）やマイボーム腺領域の幅等を分布情報として用いることができる。判別部２４ｃは、これらの分布情報に基づき、上記と同様の閾値処理によってマイボーム腺における異常の有無を判別することができる。また、当該分布情報は、第３実施形態においてマイボーム腺の異常の原因を特定する際に用いる分布情報の一つとすることが可能である。

＜プログラムについて＞
　この実施形態に係るプログラムは、被検眼の眼瞼の撮影画像を解析するコンピュータを制御して眼科画像解析方法を実行させる。

　具体的に説明すると、このプログラムは、コンピュータを次の各部として機能させる：（１）撮影画像に対して、マイボーム腺を含む解析対象領域を指定する指定部２２；（２）解析対象領域の各画素の輝度値に基づいて、眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域を抽出する抽出部２３；（３）マイボーム腺領域に基づいて、解析対象領域におけるマイボーム腺の分布情報を求める演算部２４。

　このようなプログラムにより実現される眼科画像解析方法よれば、コンピュータは、撮影画像Ｉを解析することにより、マイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供できる。従って、たとえばマイボーム腺の診断支援に繋がる。

　また、この発明に係るプログラムは、コンピュータのドライブ装置によって読み取り可能な任意の記録媒体に記録させることができる。たとえば、光ディスク、光磁気ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ／ＤＶＤ－ＲＡＭ／ＤＶＤ－ＲＯＭ／ＭＯ等）、磁気記憶媒体（ハードディスク／フロッピー（登録商標）ディスク／ＺＩＰ等）などの記録媒体を用いることが可能である。また、ハードディスクドライブやメモリ等の記憶装置に記憶させることも可能である。更に、インターネットやＬＡＮ等のネットワークを通じてこのプログラムを送信することも可能である。

１　眼科画像解析装置
２　マイクロプロセッサ
３　記憶部
４　ＵＩ部
５　出力部
６　眼科装置
２１　画像取得部
２２　指定部
２３　抽出部
２４　演算部
２４ａ　境界特定部
２４ｂ　占有率算出部
２４ｃ　判別部
２５　表示制御部
４１　表示部
４２　操作部

Claims (11)

1. 　被検眼の眼瞼の撮影画像に対して、解析対象領域を指定する指定部と、
   　前記解析対象領域の各画素の輝度値に基づいて、前記眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域を抽出する抽出部と、
   　前記マイボーム腺領域に基づいて、前記解析対象領域におけるマイボーム腺の分布情報を求める演算部と、
   　を有することを特徴とする眼科画像解析装置。
2. 　正常眼におけるマイボーム腺の標準的な分布状態を示す標準情報を記憶する記憶部を有し、
   　前記演算部は、前記分布情報と前記標準情報とに基づいて、前記マイボーム腺における異常の有無を判別する判別部を有することを特徴とする請求項１記載の眼科画像解析装置。
3. 　前記演算部は、
   　前記マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、前記解析対象領域内の前記マイボーム腺領域及び前記マイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する境界特定部と、
   　前記マイボーム腺領域の面積と前記マイボーム腺間領域の面積との和を前記解析対象領域の面積で除算し、その商である占有率を前記分布情報として算出する占有率算出部と、
   　を有することを特徴とする請求項１記載の眼科画像解析装置。
4. 　前記演算部は、
   　前記マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、前記解析対象領域内の前記マイボーム腺領域及び前記マイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する境界特定部を有し、
   　前記境界の形状を示す形状情報を、前記分布情報として求めることを特徴とする請求項１記載の眼科画像解析装置。
5. 　前記演算部は、前記マイボーム腺領域の形状に基づいて、前記マイボーム腺の屈曲度を前記分布情報として求めることを特徴とする請求項１記載の眼科画像解析装置。
6. 　所定の閾値と、正常眼の解析対象領域におけるマイボーム腺領域及び当該マイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域が占める割合である標準占有率とを記憶する記憶部を有し、
   　前記演算部は、
   　前記マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、前記解析対象領域内の前記マイボーム腺領域及び前記マイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する境界特定部と、
   　前記マイボーム腺領域の面積と前記マイボーム腺間領域の面積との和を前記解析対象領域の面積で除算し、その商である占有率を算出する占有率算出部と、
   　当該占有率と前記標準占有率との差分を取ることにより、前記分布情報として、正常眼に対するマイボーム腺の脱落度を求める脱落度算出部と、
   　当該脱落度と前記閾値とに基づいて、前記マイボーム腺における異常の有無を判別する判別部と、
   　を有することを特徴とする請求項１記載の眼科画像解析装置。
7. 　前記演算部は、
   　前記分布情報として、前記抽出部により抽出された前記マイボーム腺領域の形状に基づいて、前記マイボーム腺の屈曲度を求める屈曲度算出部と、
   　前記判別部により前記マイボーム腺に異常があるとされた場合、前記境界特定部により特定された境界の形状を示す形状情報及び／または前記屈曲度に基づいて、前記マイボーム腺の異常の原因の候補を特定する原因特定部と、
   　を有することを特徴とする請求項６記載の眼科画像解析装置。
8. 　表示部と、前記撮影画像と、前記抽出部により抽出されたマイボーム腺領域を示す処理画像とを前記表示部に並べて表示させる表示制御部と、
   　を有することを特徴とする請求項１記載の眼科画像解析装置。
9. 　前記表示制御部は、前記分布情報、前記撮影画像及び前記処理画像を並べて表示させることを特徴とする請求項８記載の眼科画像解析装置。
10. 　操作部を有し、
    　前記表示制御部は、前記操作部により前記撮影画像及び前記処理画像の一方の画像に対して行われた操作の結果を、他方の画像に反映させることを特徴とする請求項８記載の眼科画像解析装置。
11. 　被検眼の眼瞼の撮影画像に対して、解析対象領域を指定するステップと、
    　前記解析対象領域の各画素の輝度値に基づいて、前記眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域を抽出するステップと、
    　前記マイボーム腺領域に基づいて、前記解析対象領域におけるマイボーム腺の分布情報を求めるステップと、
    　を含むことを特徴とする眼科画像解析方法。

Images