特開 2024-155015 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024155015

(43)【公開日】2024-10-31

(54)【発明の名称】画像処理装置、画像処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06T 1/00 20060101AFI20241024BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20241024BHJP

【ＦＩ】

G06T1/00 290Z

G06T7/00 612

【審査請求】有

【請求項の数】16

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023069351

(22)【出願日】2023-04-20

(11)【特許番号】

(45)【特許公報発行日】2023-08-29

(71)【出願人】

【識別番号】500550980

【氏名又は名称】株式会社中京メディカル

(71)【出願人】

【識別番号】504180239

【氏名又は名称】国立大学法人信州大学

(74)【代理人】

【識別番号】100131048

【弁理士】

【氏名又は名称】張川 隆司

(74)【代理人】

【識別番号】100174377

【弁理士】

【氏名又は名称】山内 健吾

(74)【代理人】

【識別番号】100215038

【弁理士】

【氏名又は名称】木村 友子

(72)【発明者】

【氏名】市川 一夫

(72)【発明者】

【氏名】田中 清

(72)【発明者】

【氏名】横山 翔

(72)【発明者】

【氏名】田中 芳樹

(72)【発明者】

【氏名】安澤 幸輔

【テーマコード（参考）】

5B057

5L096

【Ｆターム（参考）】

5B057AA07

5B057BA02

5B057CA02

5B057CA08

5B057CA12

5B057CA16

5B057CB02

5B057CB06

5B057CB12

5B057CB16

5B057CE12

5B057DA03

5B057DA08

5B057DB02

5B057DB05

5B057DB08

5B057DC03

5B057DC08

5B057DC09

5B057DC36

5L096AA03

5L096AA06

5L096BA06

5L096BA13

5L096CA17

5L096DA01

5L096DA02

5L096EA12

5L096EA35

5L096EA43

5L096FA03

5L096FA04

5L096FA53

5L096FA54

5L096FA55

5L096FA62

5L096FA64

5L096FA66

5L096FA67

5L096FA69

5L096GA22

5L096GA24

5L096GA32

5L096GA51

5L096GA55

5L096JA11

5L096JA16

(57)【要約】

【課題】水晶体の混濁判定がしやすい水晶体混濁判定用の画像を得ることができる画像処理装置、画像処理方法又はプログラムを提供する。
【解決手段】画像処理装置４は、撮影装置２が撮影した水晶体の徹照画像を取得し、その徹照画像中の照明ムラを小さくするフラット補正処理を行う。フラット補正処理では、徹照画像の原画像に基づいて平均値フィルタを作成し、原画像を平均値フィルタで除算し、除算後の値に原画像の平均輝度を乗算する。フラット補正処理後の徹照画像を白と黒の２値化画像に変換する。この２値化画像に基づいて、水晶体混濁を判定する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

水晶体の徹照画像を取得する取得部と、
前記徹照画像中の照明ムラを小さくする補正を行う補正部と、
前記補正後の前記徹照画像の画素値を２値化して水晶体混濁判定用の２値化画像を得る２値化処理部と、
を備える画像処理装置。

【請求項2】

前記２値化画像に基づいて水晶体の混濁を判定する判定部を備える請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

前記補正部は、
前記徹照画像から平均値フィルタを作成するフィルタ作成部と、
前記徹照画像の各画素値を前記平均値フィルタで除算する除算部と、
前記除算部により除算された後の前記徹照画像の各画素値に、前記徹照画像の平均輝度を乗算する乗算部と、
を備える請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項4】

前記判定部は、前記２値化画像に基づいて水晶体皮質の混濁領域である皮質混濁領域を検出する皮質混濁検出部を備える請求項２に記載の画像処理装置。

【請求項5】

前記皮質混濁検出部は、
瞳孔の中心領域とそれ以外の周辺領域とを特定する領域特定部と、
前記２値化画像に表された各混濁領域の中心である混濁中心を取得する混濁中心取得部と、
前記２値化画像に表された各混濁領域の近似直線を取得する近似直線取得部と、
前記混濁中心が前記周辺領域に位置し、かつ、前記近似直線が前記中心領域に重なる前記混濁領域を前記皮質混濁領域と判定する皮質混濁判定部と、
を備える請求項４に記載の画像処理装置。

【請求項6】

前記判定部は、前記皮質混濁検出部が検出した前記皮質混濁領域の大きさを判定する混濁大きさ判定部を備える請求項４又は５に記載の画像処理装置。

【請求項7】

前記判定部は、前記２値化画像に基づいて水晶体後嚢下の混濁領域である後嚢下混濁領域を検出する後嚢下混濁検出部を備える請求項２に記載の画像処理装置。

【請求項8】

前記後嚢下混濁検出部は、
前記２値化画像に表された各混濁領域の中心である混濁中心を取得する混濁中心取得部と、
前記２値化画像に表された各混濁領域のうち、前記混濁中心と水晶体の中心との距離が最小の前記混濁領域を前記後嚢下混濁領域と判定する後嚢下混濁判定部と、
を備える請求項７に記載の画像処理装置。

【請求項9】

前記判定部は、前記後嚢下混濁検出部が検出した前記後嚢下混濁領域の大きさを判定する混濁大きさ判定部を備える請求項７又は８に記載の画像処理装置。

【請求項10】

前記判定部は、前記２値化画像に基づいて水晶体の混濁の程度を判定する混濁度判定部を備える請求項２に記載の画像処理装置。

【請求項11】

水晶体の徹照画像を取得する取得ステップと、
前記徹照画像中の照明ムラを小さくする補正を行う補正ステップと、
前記補正後の前記徹照画像の画素値を２値化して水晶体混濁判定用の２値化画像を得る２値化処理ステップと、
を備える画像処理方法。

【請求項12】

水晶体の徹照画像を取得する取得ステップと、
前記徹照画像中の照明ムラを小さくする補正を行う補正ステップと、
前記補正後の前記徹照画像の画素値を２値化して水晶体混濁判定用の２値化画像を得る２値化処理ステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、水晶体の徹照画像を処理する画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

白内障の検査として水晶体の徹照画像に基づいて水晶体の混濁の有無や程度を判定する検査がある。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【非特許文献1】北舞，”年齢を考慮した白内障手術適応”，日本白内障学会誌，２０１７年，Ｖｏｌ．２９，ｐ．５６－６１

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

従来では、水晶体の混濁判定は医師等の主観評価により行われるので、評価者の経験などにより評価（混濁判定）に違いがでるという問題がある。

【0005】

本開示は上記問題に鑑みてなされ、水晶体の混濁判定がしやすい水晶体混濁判定用の画像を得ることができる画像処理装置、画像処理方法又はプログラムを提供することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の画像処理装置は、
水晶体の徹照画像を取得する取得部と、
前記徹照画像中の照明ムラを小さくする補正を行う補正部と、
前記補正後の前記徹照画像の画素値を２値化して水晶体混濁判定用の２値化画像を得る２値化処理部と、
を備える。

【0007】

本開示の画像処理方法は、
水晶体の徹照画像を取得する取得ステップと、
前記徹照画像中の照明ムラを小さくする補正を行う補正ステップと、
前記補正後の前記徹照画像の画素値を２値化して水晶体混濁判定用の２値化画像を得る２値化処理ステップと、
を備える。

【0008】

本開示のプログラムは、
水晶体の徹照画像を取得する取得ステップと、
前記徹照画像中の照明ムラを小さくする補正を行う補正ステップと、
前記補正後の前記徹照画像の画素値を２値化して水晶体混濁判定用の２値化画像を得る２値化処理ステップと、
をコンピュータに実行させる。

【0009】

本開示の画像処理装置、画像処理方法又はプログラムによれば、徹照画像中の照明ムラを小さくしたうえで、徹照画像の画素値を２値化するので、水晶体の混濁判定がしやすい水晶体混濁判定用の画像を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】画像処理システムの構成図である。

【図2】画像処理装置のＣＰＵが実行する水晶体混濁判定処理のフローチャートである。

【図3】図２の処理に続く処理のフローチャートである。

【図4】水晶体の徹照画像の原画像の一例である。

【図5】図４の画像に対してメディアンフィルタを適用した後の画像である。

【図6】水晶体領域を白色、それ以外の領域を黒色とした２値化画像である。

【図7】図６の画像に対して余分な黒色領域を切り取った後の水晶体マスク画像である。

【図8】図２のステップＳ３で抽出される水晶体領域の徹照画像の一例であって、フラット補正前の徹照画像である。

【図9】フラット補正処理前と後のそれぞれの画像における、Ｘ座標に対する輝度の変化を示す図である。

【図10】図２のステップＳ４のフラット補正処理の詳細な処理のフローチャートである。

【図11】平均値フィルタの作成方法を説明する図であって、原画像の画素値と平均値フィルタのマス目とを示すとともに、マス目の一部に値が定められた様子を示す図である。

【図12】平均値フィルタの作成方法を説明する図であって、原画像の画素値と平均値フィルタのマス目とを示すとともに、図１１に続いてマス目の一部に値が定められた様子を示す図である。

【図13】原画像の画素値を平均値フィルタで除算することを示す図である。

【図14】原画像の画素値と平均値フィルタとの除算値に原画像の平均輝度を乗算することを示す図である。

【図15】フラット補正処理後の水晶体徹照画像の一例である。

【図16】フラット補正処理後の徹照画像と、その徹照画像の２値化画像とを例示した図である。

【図17】図１６の右の画像と、図７のマスク画像との排他的論理和の処理により得られた画像である。

【図18】瞳孔（水晶体）の中心領域と周辺領域とを示す図である。

【図19】瞳孔中心領域のマスク画像である。

【図20】瞳孔中心領域の混濁を抽出した図である。

【図21】皮質混濁の検出のアルゴリズムを説明する図であって、水晶体混濁の２値化画像中に、注目混濁領域の中心及び近似直線を図示した図である。

【図22】図３のステップＳ１１の皮質混濁抽出処理の詳細な処理のフローチャートである。

【図23】瞳孔（水晶体）の周辺領域のマスク画像である。

【図24】皮質混濁に該当する混濁領域を例示した図である。

【図25】皮質混濁に該当しない混濁領域を例示した図である。

【図26】図３のステップＳ１２の皮質評価処理の詳細な処理のフローチャートである。

【図27】抽出された皮質混濁の画像の一例である。

【図28】皮質混濁の角度を算出する様子を示す図である。

【図29】図３のステップＳ１３の後嚢下混濁抽出処理の詳細な処理のフローチャートである。

【図30】ステップＳ５で得られる混濁画像の一例であって、各混濁領域の中心と水晶体中心との距離を算出する様子を示す図である。

【図31】図３のステップ１３で抽出される後嚢下混濁の徹照像の一例である。

【図32】水晶体の徹照像の原画像と、フラット補正処理無の２値化画像と、フラット補正処理有の２値化画像との一例である。

【図33】水晶体の徹照像の原画像と、フラット補正処理無の２値化画像と、フラット補正処理有の２値化画像との一例である。

【図34】水晶体の徹照像の原画像と、フラット補正処理無の２値化画像と、フラット補正処理有の２値化画像との一例である。

【図35】水晶体の徹照像の原画像と、フラット補正処理無の２値化画像と、フラット補正処理有の２値化画像との一例である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本開示の実施形態を図面を参照しつつ説明する。図１は本実施形態の画像処理システム１（以下、単にシステムという場合がある）を示している。システム１は、白内障を検査するため、又は白内障と診断された眼に対して白内障手術の方法などを決定するために、水晶体の徹照画像に基づいて水晶体の混濁を判定するシステム（水晶体混濁判定システム）である。

【0012】

システム１は、撮影装置２と表示部３と画像処理装置４とを備える。撮影装置２は、例えば細隙灯顕微鏡であり、混濁判定対象の水晶体を含んだ眼球の徹照像を撮影する装置である。撮影装置２は、眼球に光を照射して、その照射光が眼球の網膜（眼底）で反射することにより形成された反射光で水晶体を照明し、その照明状態の眼球（水晶体）の正面像を撮影する。

【0013】

撮影装置２は、例えばグレースケールの徹照画像を出力する。この徹照画像の階調数は例えば２５６階調である。２５６階調のグレースケール画像では、各画素値が「０」～「２５５」のいずれかの値で与えられる。画素値「０」は黒を示し、画素値「２５５」は白を示し、画素値「１」～「２５４」は濃淡（明暗）が互いに異なる灰色を示している。灰色は、画素値が大きいほど白に近づく。また、画素値が大きいほど、高輝度であることを示す。撮影装置２で撮影された徹照画像は画像処理装置４に送られる。

【0014】

表示部３は、撮影装置２で撮影された徹照画像や、画像処理装置４で処理された画像などを表示する。表示部３は例えば液晶ディスプレイであるが、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなど他の方式のディスプレイでもよい。

【0015】

画像処理装置４はシステム１の全体的制御を司る部位である。画像処理装置４は、通常のコンピュータと同様の構成を有し、すなわちＣＰＵ５、ＲＡＭ、ＲＯＭ等から構成される。

【0016】

画像処理装置４は記憶部６を備える。記憶部６は、不揮発性記憶部であり、コンピュータによって読み取り可能なプログラム及びデータを非一時的に格納する非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。非遷移的実体的記憶媒体は半導体メモリ又は磁気ディスクなどによって実現される。なお、記憶部６は、画像処理装置４に内蔵された内蔵記憶部として構成されてもよいし、画像処理装置４に外付けされた外付記憶部として構成されてもよい。記憶部６には、ＣＰＵ５が実行する処理のプログラム７など各種データが記憶されている。

【0017】

以下、画像処理装置４のＣＰＵ５がプログラム７に基づいて実行する処理の詳細を説明する。図２、図３はその処理の一例を示すフローチャートである。図２、図３の処理は水晶体の混濁を判定する処理である。図２の処理を開始すると、ＣＰＵ５は、撮影装置２が撮影した徹照画像を取得する（Ｓ１）。図４は、ステップＳ１で取得する徹照画像を例示している。ステップＳ１で取得する徹照画像（図４の画像）は、円形の瞳孔領域（水晶体領域）１０１とその周囲の領域（虹彩領域）１０２とを含む。なお、ステップＳ１を実行するＣＰＵ５が本開示の取得部に相当する。ステップＳ１が本開示の取得ステップに相当する。

【0018】

次に、ステップＳ１で取得した徹照画像に基づいて、水晶体領域を抽出するためのマスク画像を作成する（Ｓ２）。具体的には、先ず、徹照画像中の水晶体領域（瞳孔領域）を明瞭にする処理を行う。ここでは、例えば、ステップＳ１で取得した原画像に対してメディアンフィルタを適用する。メディアンフィルタは、周辺画素値の大きさを順に並べ、メディアン（中央値）を注目画素に置き換える処理である。図５は、図４の画像に対してメディアンフィルタを適用した後の画像を示している。図５に示すように、水晶体領域１０１とそれ以外の領域１０２との境界が明瞭になっている。

【0019】

次に、メディアンフィルタ後の画像の各画素値を、しきい値を境にして白（最大画素値（輝度値）＝２５５）と黒（最小画素値（輝度値）＝０）のいずれかに変換する２値化処理を行う。具体的には、各画素値を、しきい値以上の場合に白の画素値に、しきい値より小さい場合に黒の画素値に変換する。しきい値は、水晶体領域が白の画素値、それ以外の領域が黒の画素値となるように設定する。この際、水晶体領域中に混濁領域が有る場合であっても、その混濁領域も白の画素値となるように、しきい値を設定する。図６は、図５の画像に対して２値化処理後の画像（２値化画像）を示している。

【0020】

次に、図６の２値化画像中の余分な黒色領域を切り取る。図７は、図６の画像に対して余分な黒色領域を切り取った後の画像を示している。図７の画像は、水晶体領域に対応する領域の画素値が最大画素値（＝「２５５」）、それ以外の領域の画素値が最小画素値（＝「０」）であるマスク画像である。言い換えれば、図７の画像は、水晶体領域に対応する領域が開き、それ以外の領域を隠したマスク画像である。以上がステップＳ２の処理である。

【0021】

図２に戻って、次に、ステップＳ２で作成したマスク画像を、ステップＳ１で取得した原画像（徹照画像）に適用することで、原画像中の水晶体領域を抽出する（Ｓ３）。このように、水晶体のマスク画像を用いることで、正確な水晶体領域を抽出できる。図８は、ステップＳ３で抽出された水晶体領域の徹照画像を例示している。また、図９の分布１１０は、図８の画像の、Ｘ軸に沿った輝度変化を示している。図９の横軸はＸ軸上の座標（Ｘ座標）であり、縦軸は輝度値（画素値）である。図８の画像では、撮影装置２による照明のスポット光を示す像１１５を含んでいる。この像１１５は、水晶体領域の中心付近に位置する。図９に示すように、分布１１０の中心は、図８の像１１５に対応して極大輝度を示している。分布１１０は、極大輝度を示す中心から外側に向かって徐々に輝度が低くなる。このように、撮影装置２で撮影される原画像には照明ムラが存在する。

【0022】

そこで、次に、ステップＳ３で抽出された水晶体領域の画像中の照明ムラ（撮影装置２の照射光のムラ）を小さくする補正を行う（Ｓ４）。ステップＳ４では、撮影装置２にて眼球に照射される照射光に起因した、画像の領域間の輝度変化の勾配（輝度極大を示す中心位置から外側に向かって変化する輝度の勾配）を小さくする（平坦に近づける）フラット補正処理を行う。フラット補正処理として、例えば図１０のフローチャートの処理を行う。

【0023】

図１０の処理では、先ず、ステップＳ３で抽出された水晶体領域の原画像（徹照画像）に基づいて平均値フィルタを作成する（Ｓ２０）。図１１、図１２は平均値フィルタの作成方法を説明する図である。図１１、図１２では、原画像の各画素値を例示しており、濃いハッチング部分が注目画素、薄いハッチング部分が注目画素の周囲の画素を示している。注目画素及びその周囲の画素の各画素値の平均値を求め、その平均値を、平均値フィルタの、注目画素に対応する位置の値とする。図１１の例では、注目画素値「５８」とその周囲の画素値との平均値が「５３」となるので、注目画素値「５８」に対応する平均値フィルタの値が「５３」となる。図１２の例では、注目画素値「２１」とその周囲の画素値との平均値が「５５」となるので、注目画素値「２１」に対応する平均値フィルタの値が「５５」となる。上記処理を、各画素に対して行うと、図１３に示す平均値フィルタが得られる。

【0024】

次に、ステップＳ３で抽出された画像の各画素値を、ステップＳ２０で得られた平均値フィルタで除算する（Ｓ２１）。図１３は、左から、原画像の画素値、平均値フィルタ、原画像の画素値を平均値フィルタで除算することで得られた除算値を示している。

【0025】

次に、ステップＳ２１で得られた各除算値（平均値フィルタで除算された後の各画素値）に、ステップＳ３で得られた水晶体領域の原画像全体の平均輝度（原画像の各画素値の平均値）を乗算する（Ｓ２２）。図１４は、左から、ステップＳ２１で得られた除算値（除算後の画素値）、原画像の平均輝度、それらを乗算することにより得られた補正後画素値を示している。図１３の原画像の画素値と、図１４の補正後画素値とに示されるように、注目画素とその周囲の画素との輝度変化が小さい領域の輝度（画素値）は、画像全体の平均輝度付近の値に収束するように補正される。これに対して、注目画素とその周囲の画素との輝度変化が大きい領域の輝度（例えば図１３の原画像における画素値が「２１」、「６９」の領域）は、原画像の値に近い輝度となるように補正される。

【0026】

図１５は、図８の画像に対してステップＳ４のフラット補正処理（図１０の処理）を行った後の画像を示している。図９の分布１１１は、図１５の画像のＸ軸に沿った輝度変化を示している。分布１１１は、フラット補正処理前の分布１１０に比べて、中心から外側に向かう輝度変化の勾配が小さくなっている。また、フラット補正処理前の分布１１０の、輝度変化の大きい部分の輝度情報（高周波情報）は、フラット補正処理後の分布１１１にも現われている。これによって、フラット補正処理により水晶体の混濁領域が消失又は不明瞭になってしまうのを抑制できる。

【0027】

なお、ステップＳ４を実行するＣＰＵ５が本開示の補正部に相当する。ステップＳ４が補正ステップに相当する。ステップＳ２０を実行するＣＰＵ５がフィルタ作成部に相当する。ステップＳ２０がフィルタ作成ステップに相当する。ステップＳ２１を実行するＣＰＵ５が除算部に相当する。ステップＳ２１が除算ステップに相当する。ステップＳ２２を実行するＣＰＵ５が乗算部に相当する。ステップＳ２２が乗算ステップに相当する。

【0028】

図２に戻って、次に、ステップＳ４のフラット補正処理後の画像から、２値化による水晶体の混濁領域を抽出する処理を行う（Ｓ５）。水晶体の混濁領域は、混濁が無い領域に比べて輝度が低い。そこで、ステップＳ５では、混濁領域と、混濁が無い領域との輝度の違いに基づいて、混濁領域とそれ以外の領域とを分ける。具体的には、先ず、フラット補正処理後の画像の各画素値を、しきい値を境にして白（最大画素値（輝度値）＝２５５）と黒（最小画素値（輝度値）＝０）のいずれかに変換する２値化処理を行う。２値化処理では、各画素値を、しきい値以上の場合に白の画素値に、しきい値より小さい場合に黒の画素値に変換する。２値化処理として、例えば適応的２値化の手法を用いてよい。適応的２値化では、白と黒を分けるしきい値を画素ごとに設定する手法であって、注目画素とその周りの画素との輝度に応じてしきい値を設定する手法である。図１６の左の画像は２値化処理前の画像を示している。図１６の右の画像は、図１６の左の画像を２値化処理することにより得られた２値化画像を示している。

【0029】

ステップＳ５では、さらに、得られた２値化画像中の白色領域（高輝度領域）を黒色領域（低輝度領域）に、かつ、黒色領域（低輝度領域）を白色領域（高輝度領域）に変換する処理を行う。すなわち、画素値「０」を「２５５」に、画素値「２５５」を「０」に変換する。例えば、ステップＳ２で得られたマスク画像の各画素値と、２値化画像の各画素値との排他的論理和の処理を行うことで、混濁領域が高輝度領域となり、それ以外の領域が低輝度領域となるように変換できる。図１７は、図１６の右の画像と、図７のマスク画像との排他的論理和の処理により得られた画像を示している。なお、ステップＳ５を実行するＣＰＵ５が本開示の２値化処理部に相当する。ステップＳ５が２値化処理ステップに相当する。

【0030】

ここで、徹照画像の中心領域と周辺領域とについて図１８を参照して述べる。図１８中の内側の円１２０は、徹照画像中の瞳孔（換言すれば瞳孔内の水晶体領域）の中心領域の外周縁を示している。すなわち、円１２０内の領域は、瞳孔（水晶体）の中心領域を示している。外側の円１２１は瞳孔の外周縁を示している。外側円１２１と内側円１２０との間の領域は瞳孔（水晶体）の周辺領域を示している。瞳孔の周辺領域は、瞳孔の大きさ（円１２１の大きさ）によって見えやすさが異なる。他方、瞳孔の中心領域は、必ず視界として捉えるため、白内障の影響を受けやすい。そこで、図２のステップＳ６、Ｓ７では、瞳孔（水晶体）の中心領域とそれ以外の領域（周辺領域）とを特定する。

【0031】

具体的には、ステップＳ６では、水晶体（瞳孔）の中心座標を特定する。ここでは、ステップＳ２で得られたマスク画像のモーメント特徴に基づいて、水晶体中心座標を特定する。モーメント特徴は以下の式１で表される。ここで、式１のｘは、マスク画像中の画素のｘ座標を示している。式１のｙは、マスク画像中の画素のｙ座標を示している。ｆ（ｘ、ｙ）は、座標（ｘ、ｙ）の画素値が「０」の場合は「０」となり、画素値が「２５５」の場合は「１」となる関数である。

【数1】

【0032】

水晶体の中心座標（Ｍｘ、Ｍｙ）は以下の式２で表される。中心座標（Ｍｘ、Ｍｙ）は、水晶体マスク画像の白色領域の中心（モーメントがつりあう位置）である。
（Ｍｘ、Ｍｙ）＝（Ｍ_１０／Ｍ_００、Ｍ_０１／Ｍ_００） ・・・（式２）

【0033】

式２中のＭ_００は、式１のモーメント特徴Ｍ_ｉｊにおける、ｉ＝０、ｊ＝０とした値であって、水晶体のマスク画像における画素値「２５５」の領域（水晶体領域）の画素数の総和（つまり面積）を示している。Ｍ_１０は、式１のモーメント特徴Ｍ_ｉｊにおける、ｉ＝１、ｊ＝０とした値である。Ｍ_０１は、式１のモーメント特徴Ｍ_ｉｊにおける、ｉ＝０、ｊ＝１とした値である。

【0034】

次に、瞳孔の中心領域を特定する（Ｓ７）。ここでは、瞳孔の中心領域と周辺領域との境界を示す円１２０（図１８参照）を特定する。円１２０は以下の式３で表される。
（ｘ－Ｍｘ） ^２＋（ｙ－Ｍｙ） ^２＝ｒ ^２ ・・・（式３）

【0035】

式３において、ｘは、円１２０上の画素の左右方向（水平方向）における座標である。ｙは、円１２０上の画素の上下方向（垂直方向）における座標である。Ｍｘは、ステップＳ６で得られる水晶体中心のｘ座標である。Ｍｙは、ステップＳ６で得られる水晶体中心のｙ座標である。ｒは円１２０の半径である。半径ｒは例えば以下に説明するようにＷＨＯ分類を考慮して求める。

【0036】

白内障の種類としては、皮質白内障、核白内障、後嚢下白内障などがある。これら各白内障の評価の一つにＷＨＯ分類がある。ＷＨＯ分類では、皮質白内障の程度（等級）は、瞳孔縁の円周全体に占める混濁の割合で判定することが定められている。また、ＷＨＯ分類では、後嚢下白内障の程度（等級）は、瞳孔中心３ｍｍにかかる混濁の垂直径で判定することが定められている。さらに、ＷＨＯ分類の検査環境の指針では、水晶体混濁の判定のためには、散瞳径は６．５ｍｍ以上が必要であることが定められている。

【0037】

そこで、例えば、図１８の円１２０の直径が３．０ｍｍとし、外側の円１２１の直径（散瞳径）Ｄが６．５ｍｍであるとして、式３の半径ｒを求める。なお、散瞳径Ｄを正確に計測できる場合には、６．５ｍｍの代わりにその計測値を散瞳径Ｄとしてもよい。

【0038】

具体的には、以下の式４により、１画素当たりの長さｌを求める。式４中のＤは散瞳径であり、ここでは６．５ｍｍである。Ｎは、散瞳径Ｄの画素数である。
ｌ＝Ｄ／Ｎ ・・・（式４）

【0039】

そして、以下の式５により、瞳孔中心領域の半径ｒを求める。式５中のＭｙは、ステップＳ６で得られる水晶体中心のｙ座標である。ここでは、Ｍｙは、瞳孔の上端又は下端からの画素数［ｐｘ］（ｐｘはピクセルを示す）で表されているものとする。ｗは、瞳孔周辺領域の幅（図１８参照）であり、以下の式６で求めることができる。ここでは、Ｄ＝６．５ｍｍ、ｒ＝１．５ｍｍ（＝３ｍｍ／２）として、ｗ＝１．７５ｍｍとなる。ｌは、式４で得られる１画素当たりの長さである。
ｒ＝Ｍｙ－ｗ／ｌ ・・・（式５）
ｗ＝Ｄ／２－ｒ ・・・（式６）

【0040】

以上により、式３で示される瞳孔中心領域が特定される。なお、ステップＳ２で得られるマスク画像の白色領域中の、瞳孔中心領域以外の領域が瞳孔（水晶体）の周辺領域となる。図２に戻って、次に、ステップＳ７で特定した瞳孔中心領域のマスク画像を作成する（Ｓ８）。具体的には、以下の式７を満たす座標（ｘ、ｙ）の領域を瞳孔中心領域として、その瞳孔中心領域を画素値「２５５」（白）とし、それ以外の領域（瞳孔周辺領域）を画素値「０」（黒）としたマスク画像を作成する。式７のＭｘ、Ｍｙは上記式２で得られる。半径ｒは上記式５で得られる。
（ｘ－Ｍｘ） ^２＋（ｙ－Ｍｙ） ^２≦ｒ ^２ ・・・（式７）

【0041】

図１９は、ステップＳ８で得られるマスク画像を例示している。図１９の画像は、瞳孔中心領域が開き、それ以外の領域を隠したマスク画像である。

【0042】

ステップＳ８の後、図３の処理に移行して、次に、瞳孔中心領域における混濁領域を抽出する（Ｓ９）。具体的には、例えばステップＳ５で得られる瞳孔全体の混濁領域の２値化画像（図１７の画像）と、ステップＳ８で得られるマスク画像（図１９の画像）との論理積を計算する。図２０は、図１７の画像と図１９の画像との論理積により得られる画像を示している。図２０の画像は、瞳孔中心領域における混濁領域が白色（画素値「２５５」）で表され、それ以外の領域が黒色（画素値「０」）で表された２値化画像である。

【0043】

次に、水晶体の混濁率を算出する（Ｓ１０）。ここでは、例えば、ステップＳ５で得られる瞳孔全体の混濁領域の２値化画像（図１７の画像）と、ステップＳ２で得られる瞳孔全体のマスク画像（図７の画像）とに基づいて、瞳孔全体の水晶体混濁率（以下、全体混濁率という場合がある）を算出する。具体的には、以下の式８により全体混濁率を算出する。すなわち、図１７の画像中の画素値「２５５」の画素数を、図７の画像中の画素値「２５５」の画素数で除算する。
全体混濁率［％］＝瞳孔全体の混濁２値化画像中の白色画素の数／瞳孔全体のマスク画像中の白色画素の数 ・・・（式８）

【0044】

また、ステップＳ１０では、例えば、ステップＳ９で得られる瞳孔中心領域の混濁２値化画像（図２０の画像）と、ステップＳ８で得られる瞳孔中心領域のマスク画像（図１９の画像）とに基づいて、瞳孔中心領域の水晶体混濁率（以下、中心領域混濁率という場合がある）を算出する。具体的には、以下の式９により中心領域混濁率を算出する。すなわち、図２０の画像中の画素値「２５５」の画素数を、図１９の画像中の画素値「２５５」の画素数で除算する。
中心領域混濁率［％］＝瞳孔中心領域の混濁２値化画像中の白色画素の数／瞳孔中心領域のマスク画像中の白色画素の数 ・・・（式９）

【0045】

なお、ステップＳ１０及び後述のステップＳ１２、Ｓ１４を実行するＣＰＵ５が本開示の混濁度判定部に相当する。ステップＳ１０、Ｓ１２、Ｓ１４が本開示の混濁度判定ステップに相当する。

【0046】

次に、ステップＳ５で得られる混濁の２値化画像（図１７の画像）から、水晶体皮質の混濁領域（以下、皮質混濁という場合がある）を抽出（検出）する（Ｓ１１）。ここで、皮質混濁は以下の特徴がある。
・放射状に広がる。
・水晶体の周辺領域から現れる。

【0047】

そこで、ステップＳ１１では、以下のアルゴリズムに基づいて皮質混濁を抽出する。
・図２１において、注目する混濁領域１３０を最小二乗法により直線１３１で表したとき、その直線１３１が水晶体の中心に向かって伸びているか。
・図２１において、注目する混濁領域１３０の中心１３２が水晶体の周辺領域に位置しているか。

【0048】

ステップＳ１１は例えば図２２に示す処理を実行する。図２２の処理に移行すると、先ず、皮質混濁保存用の画像を作成（準備）する（Ｓ３０）。

【0049】

次に、ステップＳ５で抽出した混濁領域を構成する、互いに分離した個々の混濁領域を特定する（Ｓ３１）。具体的には、ステップＳ５で抽出した各混濁領域の輪郭を検出し、検出した輪郭で囲まれた各領域を個別に特定する。ステップＳ３１では、ｎ個の混濁領域を特定したとして、ｎ個の混濁領域ごとに、以下のステップＳ３２～Ｓ３６を実行する。

【0050】

すなわち、ｎ個の混濁領域のうちの一つに注目して、注目混濁領域の中心（以下、混濁中心という場合がある）の座標を取得する（Ｓ３２）。混濁中心として例えば注目混濁領域中のモーメントがつりあう位置の座標を求める。

【0051】

次に、最小二乗法により、注目混濁領域の近似直線を取得する（Ｓ３３）。

【0052】

次に、ステップＳ３２で得られた混濁中心が、水晶体の周辺領域（言い換えれば瞳孔周辺領域）に位置するかを判断する（Ｓ３４）。具体的には例えばステップＳ２で得られる瞳孔全体（水晶体全体）のマスク画像（図７の画像）と、ステップＳ８で得られる瞳孔中心領域（水晶体中心領域）のマスク画像（図１９のマスク画像）との排他的論理和を計算することで、水晶体周辺領域（瞳孔周辺領域）を画素値「２５５」とし、それ以外の領域を画素値「０」とした周辺領域マスク画像を得る。図２３は周辺領域マスク画像を例示している。

【0053】

ステップＳ３４では、ステップＳ３２で得られた混濁中心が周辺領域マスク画像中の白色領域（水晶体周辺領域）に位置するか否かを判断する。混濁中心が水晶体周辺領域に位置しない場合（Ｓ３４：Ｎｏ）、今回注目する混濁領域は皮質混濁には該当しないとして、以降の処理には進まずに、注目する混濁領域を別の混濁領域に切り替える。

【0054】

一方、混濁中心が水晶体周辺領域に位置する場合には（Ｓ３４：Ｙｅｓ）、ステップＳ３３で得られた近似直線が、ステップＳ７で特定した瞳孔中心領域にかかっているかを判断する（Ｓ３５）。ここでは、例えば、ステップＳ３３で得られた近似直線が、ステップＳ８で得られた中心領域マスク画像（図１９の画像）中の白色領域（瞳孔中心領域）に重なるかを判断する。例えば、近似直線（画素値が「２５５」の直線）と、中心領域マスク画像（瞳孔中心領域の画素値が「２５５」）との論理積を計算することで、近似直線と中心領域マスク画像中の瞳孔中心領域との重複の有無を判断できる。例えば、図２４に示す混濁領域１４０の近似直線１４１は、図１９の中心領域マスク画像にかかっていると判断される。図２５に示す混濁領域１４２の近似直線１４３は、図１９の中心領域マスク画像にかかっていないと判断される。

【0055】

近似直線が瞳孔中心領域にかかっていない場合には（Ｓ３５：Ｎｏ）、今回注目する混濁領域は皮質混濁には該当しないとして、以降の処理には進まずに、注目する混濁領域を別の混濁領域に切り替える。

【0056】

近似直線が瞳孔中心領域にかかっている場合には（Ｓ３５：Ｙｅｓ）、今回注目する混濁領域は皮質混濁には該当するとして、この混濁領域を、ステップＳ３０で作成した画像中に保存する（Ｓ３６）。ｎ個の混濁領域に対してステップＳ３２～Ｓ３６を実行した後、図２２の処理を終了して、図３の処理に戻る。ステップＳ１１では、皮質混濁の領域が白色領域（画素値「２５５」の領域）となり、それ以外の領域が黒色領域（画素値「０」の領域）となる２値化画像が得られる。図２７はステップＳ１１で得られる２値化画像を例示している。

【0057】

なお、ステップＳ６～Ｓ８、Ｓ１１を実行するＣＰＵ５が本開示の皮質混濁検出部に相当する。ステップＳ６～Ｓ８、Ｓ１１が皮質混濁検出ステップに相当する。ステップＳ６、Ｓ７を実行するＣＰＵ５が領域特定部に相当する。ステップＳ６、Ｓ７が領域特定ステップに相当する。ステップＳ３２を実行するＣＰＵ５が混濁中心取得部に相当する。ステップＳ３２が混濁中心取得ステップに相当する。ステップＳ３３を実行するＣＰＵ５が近似直線取得部に相当する。ステップＳ３３が近似直線取得ステップに相当する。ステップＳ３４、Ｓ３５を実行するＣＰＵ５が皮質混濁判定部に相当する。ステップＳ３４、Ｓ３５が皮質混濁判定ステップに相当する。

【0058】

次に、ステップＳ１１で抽出した皮質混濁を評価する（Ｓ１２）。ここでは、皮質混濁の大きさ、具体的には周方向における皮質混濁の総角度を判定する。なお、ステップＳ１２を実行するＣＰＵ５が混濁大きさ判定部に相当する。ステップＳ１２が混濁大きさ判定ステップに相当する。図２６は、ステップＳ１２の詳細な処理を示している。図２６の処理に移行すると、先ず、初期化処理として、以降の処理で使用する変数である計測角度及び混濁角度にそれぞれ０°を格納する（Ｓ４０）。

【0059】

次に、現在の計測角度が３６０°未満か否かを判断する（Ｓ４１）。計測角度が３６０°未満の場合には（Ｓ４１：Ｙｅｓ）、計測角度を示す直線である計測線が、ステップＳ１１で抽出した皮質混濁の領域に重なっているかを判断する（Ｓ４２）。なお、計測線は、ステップＳ６で特定した水晶体中心から径方向に延びる直線であって、Ｘ軸方向（画像の左右方向）に対して計測角度だけ傾いた直線である。図２７は、ステップＳ１１で得られた皮質混濁の画像中に計測線１５０を設定した例を示している。

【0060】

計測線が皮質混濁の領域に重なっている場合には（Ｓ４２：Ｙｅｓ）、変数の混濁角度の値を０．１°増加させる（Ｓ４３）。また、計測角度の値を０．１°増加させる（Ｓ４４）。その後、ステップＳ４１に戻る。

【0061】

ステップＳ４２において、計測線が皮質混濁の領域に重なっていない場合には（Ｓ４２：Ｎｏ）、混濁角度の更新を行わずに、計測角度の値を０．１°増加させる（Ｓ４４）。その後、ステップＳ４１に戻る。

【0062】

ステップＳ４１において計測角度が３６０°に達した場合には（Ｓ４１：Ｎｏ）、図２６の処理を終了する。このように、図２６の処理では、皮質混濁の画像（図２７の画像）中に計測線を設定し、計測線を矢印方向に０．１°ずつ３６０°回転させたとき、計測線と皮質混濁領域とが重なっている間の角度の総和を混濁角度として算出する。図２８は、混濁角度を算出している途中の様子を示している。

【0063】

図３に戻って、次に、ステップＳ５で得られる混濁の２値化画像から、水晶体後嚢下の混濁領域（以下、後嚢下混濁という場合がある）を抽出（検出）する（Ｓ１３）。図３０は、ステップＳ５で得られる混濁画像を例示している。ステップＳ１３では、図３０の混濁画像中の、水晶体中心Ｃに最も近い混濁領域１６０を後嚢下混濁として抽出する。図２９はステップＳ１３の詳細な処理を例示している。

【0064】

図２９の処理に移行すると、先ず、初期化処理として、以降の処理で使用する変数である最小距離に、数値として表せる最大値を格納する（Ｓ５０）。

【0065】

次に、ステップＳ５で抽出した混濁領域を構成する、互いに分離した個々の混濁領域を特定する（Ｓ５１）。具体的には、ステップＳ５で抽出した各混濁領域の輪郭を検出し、検出した輪郭で囲まれた各領域を個別に特定する。なお、個々の混濁領域は、図２２のステップＳ３１で既に特定されているので、ステップＳ５１は省略してもよい。ステップＳ５１では、ｎ個の混濁領域を特定したとして、ｎ個の混濁領域ごとに、以下のステップＳ５２～Ｓ５５を実行する。

【0066】

すなわち、ｎ個の混濁領域のうちの一つに注目して、注目混濁領域の中心の座標Ｐ（Ｐｘ、Ｐｙ）（以下、混濁中心座標という場合がある）を取得する（Ｓ５２）。混濁中心座標として、例えば注目混濁領域中のモーメントがつりあう位置の座標を取得する。なお、混濁中心座標は、図２２のステップ３２で得られるので、ステップＳ５２では、ステップＳ３２で得られた混濁中心座標を取得してよい。

【0067】

次に、ステップＳ５２で取得した混濁中心座標Ｐ（Ｐｘ、Ｐｙ）と、水晶体中心座標Ｃ（Ｃｘ、Ｃｙ）とのユークリッド距離ｄを下記式１０により算出する（Ｓ５３）。水晶体中心座標Ｃ（Ｃｘ、Ｃｙ）は、ステップＳ６（上記式２）で得られる座標（Ｍｘ、Ｍｙ）とすればよい。算出されたユークリッド距離ｄを変数である計測距離に格納する。

【数2】

【0068】

次に、ステップＳ５３で得られた計測距離が、最小距離より小さいか否かを判断する（Ｓ５４）。計測距離が最小距離より小さい場合には（Ｓ５４：Ｙｅｓ）、変数の最小距離の値を計測距離に更新する（変数の最小距離に計測距離を格納する）とともに、最小距離を示す混濁領域を保存（更新）する（Ｓ５５）。

【0069】

ステップＳ５４において、計測距離が最小距離以上の場合には（Ｓ５４：Ｎｏ）、注目する混濁領域を別の混濁領域に切り替えて、ステップＳ５２以降の処を実行する。全ての混濁領域に対してステップＳ５２～Ｓ５５を実行した後、図２９の処理を終了する。

【0070】

このように、図２９の処理では、ｎ個の混濁領域のうち水晶体中心Ｃに最も近い混濁領域を後嚢下混濁として抽出（検出）する。なお、ステップＳ１３（図２９の処理）で抽出される後嚢下混濁は、ステップＳ７で特定した瞳孔中心領域に重なっており、かつ、ステップＳ１１で抽出される皮質混濁には該当しない混濁領域としてよい。図３１は、ステップＳ１３で抽出された後嚢下混濁の徹照像を例示している。

【0071】

なお、ステップＳ１３を実行するＣＰＵ５が本開示の後嚢下混濁検出部に相当する。ステップＳ１３が後嚢下混濁検出ステップに相当する。ステップＳ５２を実行するＣＰＵ５が混濁中心取得部に相当する。ステップＳ５２が混濁中心取得ステップに相当する。ステップＳ５３～Ｓ５５を実行するＣＰＵ５が後嚢下混濁判定部に相当する。ステップＳ５３～Ｓ５５が後嚢下混濁判定ステップに相当する。

【0072】

図３に戻って、次に、ステップ１３で抽出した後嚢下混濁を評価する（Ｓ１４）。ここでは、後嚢下混濁の大きさ、具体的には後嚢下混濁の垂直方向（画像の上下方向）における幅を判定する。図３１の例では、後嚢下混濁の上下方向幅Ｂを求める。幅Ｂは例えば以下のように求める。すなわち、ＷＨＯ分類の検査環境指針を考慮して、瞳孔径Ａを６．５ｍｍとする。１画素の長さを以下の式１１で求める。式１１で求めた１画素の長さを以下の式１２に代入することで、幅Ｂを求めることができる。
１画素の長さ［ｍｍ／ｐｘ］＝６．５／瞳孔径Ａの画素数 ・・・（式１１）
Ｂ［ｍｍ］＝幅Ｂの画素数×１画素の長さ ・・・（式１２）

【0073】

なお、ステップＳ１４を実行するＣＰＵ５が混濁大きさ判定部に相当する。ステップＳ１４が混濁大きさ判定ステップに相当する。

【0074】

ステップＳ１４の後、図３の処理を終了する。ＣＰＵ５は、図２、図３の処理で得られた各種情報を表示部３に表示させてよい。例えば、ＣＰＵ５は、図２のステップＳ５又は図３のステップＳ９で抽出された混濁領域の画像（図１７、図２０の画像）を表示部３に表示させてよい。また、ＣＰＵ５は、図３のステップＳ１０で得られた混濁率、ステップＳ１１で抽出された皮質混濁の画像（図２７の画像）、ステップＳ１２で得られた皮質混濁の総角度、ステップＳ１３で抽出された後嚢下混濁の画像（図３１の画像）、又はステップＳ１４で得られた後嚢下混濁の幅を表示部３に表示させてよい。

【0075】

ＣＰＵ５は、ステップＳ１２で得られた皮質混濁の総角度に基づいて、複数に分類された皮質混濁の等級のうちいずれの等級に該当するかを判定するとともに、その判定結果を表示部３に表示させてよい。ＷＨＯ分類では、皮質混濁の等級を、瞳孔縁の円周全体に対する皮質混濁の占める割合で判定することが定められている。具体的には、上記割合が１／８未満の場合に等級「Ｃ１」、１／４未満の場合に等級「Ｃ２」、１／２未満の場合に等級「Ｃ３」、１／２以上の場合に等級「Ｃ４」となる。ＣＰＵ５は、皮質混濁の総角度に基づいて、ＷＨＯ分類の等級を判定してもよい。さらに、ＷＨＯ分類では、瞳孔中心３ｍｍ内に皮質混濁があれば、Ｃｅｎｔｒａｌ＋（ｃｅｎ＋）と判定することが定められている。そこで、ＣＰＵ５は、ステップＳ１１で抽出された皮質混濁が、ステップＳ７で特定された瞳孔中心領域に重なるか否かを判断し、重なる場合には、ｃｅｎ＋と判定してもよい。

【0076】

また、ＣＰＵ５は、ステップＳ１４で得られた後嚢下混濁の幅に基づいて、複数に分類された後嚢下混濁の等級のうちいずれの等級に該当するかを判定するとともに、その判定結果を表示部３に表示させてよい。ＷＨＯ分類では、瞳孔中心３ｍｍ内にかかる後嚢下混濁の幅が１ｍｍ未満の場合に等級「Ｐ１」、１ｍｍ以上２ｍｍ未満の場合に等級「Ｐ２」、２ｍｍ以上３ｍｍ未満の場合に等級「Ｐ３」、３ｍｍ以上の場合に等級「Ｐ４」となる。ＣＰＵ５は、後嚢下混濁の幅に基づいて、ＷＨＯ分類の等級を判定してもよい。

【0077】

なお、ステップＳ６～Ｓ１４を実行するＣＰＵ５が本開示の判定部に相当する。ステップＳ６～Ｓ１４が判定ステップに相当する。

【0078】

以上説明したように、本実施形態では、水晶体の徹照画像に対して、フラット補正処理及び２値化処理を行うので、水晶体の混濁判定がしやすい水晶体混濁判定用の画像を得ることができる。これにより、水晶体混濁の誤判定を抑制できる。

【0079】

図３２～図３５は、異なる被検者から得られた画像を示しており、図３２は健常者、図３３～図３５は白内障患者の画像を示している。図３２～図３５の左図は、水晶体の徹照像の原画像を示している。図３２～図３５の中央図は、ステップＳ４のフラット補正処理を行わずに、原画像を２値化処理した場合の画像を示している。図３２～図３５の右図は、ステップＳ４のフラット補正処理を行った後に、補正後の徹照画像を２値化処理した場合の画像を示している。

【0080】

図３２～図３５に示すように、フラット補正処理を行うことで、照明の暗い領域が２値化画像中に黒色領域として現れてしまうのを抑制でき、混濁の位置、形状、大きさなどを判定しやすい画像を得ることができる。

【0081】

下記表１は、図３２～図３５の各画像に対する、図２、図３の処理により得られた混濁判定結果を示している。表１の（１）は図３２の画像による混濁判定結果を示している。（２）は図３３の画像による混濁判定結果を示している。（３）は図３４の画像による混濁判定結果を示している。（４）は図３５の画像による混濁判定結果を示している。また、皮質の等級は、皮質の角度に基づいて定まるＷＨＯ分類の等級を示している。後嚢の等級は、後嚢の幅に基づいて定まるＷＨＯ分類の等級を示している。表１に示すように、（１）の被検者は白内障には該当せず、（２）の被検者は皮質白内障に該当し、（４）の被検者は後嚢下白内障に該当するという結果が得られた。また、（３）は水晶体混濁が存在するという結果が得られた。

【0082】

【表1】

【0083】

このように、本実施形態では、水晶体混濁の種類（皮質混濁又は後嚢下混濁）を自動で判定できるし、混濁の大きさ（程度）を自動で判定できる。水晶体の混濁を自動で判定できることで、客観的な混濁判定結果を得ることができる。

【0084】

なお、本開示は上記実施形態に限定されず種々の変更が可能である。例えば上記実施形態では、混濁の種類として皮質混濁又は後嚢下混濁を判定する例を示したが、フラット補正処理後の２値化画像に基づいて他の種類の混濁を判定しておよい。また、上記実施形態では、混濁の等級としてＷＨＯ分類を例示したが、他の分類に基づいて混濁の等級を判定してもよい。

【0085】

また、上記実施形態では、フラット補正処理後の２値化画像に基づいて混濁を自動で判定する例を示したが、その２値化画像に基づいて、医師等の主観により混濁を判定してもよい。

【符号の説明】

【0086】

１ 画像処理システム
２ 撮影装置
３ 表示部
４ 画像処理装置
５ ＣＰＵ
６ 記憶部
７ プログラム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】

【図29】

【図30】

【図31】

【図32】

【図33】

【図34】

【図35】

【手続補正書】

【提出日】2023-07-03

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

水晶体領域とその周囲の領域とを含む徹照画像であって、極大輝度を示す中心から外側に向かって徐々に輝度が低くなる輝度勾配を有した徹照画像を取得する取得部と、
前記徹照画像中の前記水晶体領域を抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出した前記水晶体領域の画像中の照明ムラである前記輝度勾配を小さくする補正を行う補正部と、
前記補正後の画像の画素値を２値化して水晶体混濁判定用の２値化画像を得る２値化処理部と、
を備える画像処理装置。

【請求項2】

前記２値化画像に基づいて水晶体の混濁を判定する判定部を備える請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

前記補正部は、
前記抽出部が抽出した前記水晶体領域の原画像から平均値フィルタを作成するフィルタ作成部と、
前記原画像の各画素値を前記平均値フィルタで除算する除算部と、
前記除算部により除算された後の画像の各画素値に、前記原画像の平均輝度を乗算する乗算部と、
を備える請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項4】

前記判定部は、前記２値化画像に基づいて水晶体皮質の混濁領域である皮質混濁領域を検出する皮質混濁検出部を備える請求項２に記載の画像処理装置。

【請求項5】

前記皮質混濁検出部は、
瞳孔の中心領域とそれ以外の周辺領域とを特定する領域特定部と、
前記２値化画像に表された各混濁領域の中心である混濁中心を取得する混濁中心取得部と、
前記２値化画像に表された各混濁領域の近似直線を取得する近似直線取得部と、
前記混濁中心が前記周辺領域に位置し、かつ、前記近似直線が前記中心領域に重なる前記混濁領域を前記皮質混濁領域と判定する皮質混濁判定部と、
を備える請求項４に記載の画像処理装置。

【請求項6】

前記判定部は、前記皮質混濁検出部が検出した前記皮質混濁領域の大きさを判定する混濁大きさ判定部を備える請求項４又は５に記載の画像処理装置。

【請求項7】

前記判定部は、前記２値化画像に基づいて水晶体後嚢下の混濁領域である後嚢下混濁領域を検出する後嚢下混濁検出部を備える請求項２に記載の画像処理装置。

【請求項8】

前記後嚢下混濁検出部は、
前記２値化画像に表された各混濁領域の中心である混濁中心を取得する混濁中心取得部と、
前記２値化画像に表された各混濁領域のうち、前記混濁中心と水晶体の中心との距離が最小の前記混濁領域を前記後嚢下混濁領域と判定する後嚢下混濁判定部と、
を備える請求項７に記載の画像処理装置。

【請求項9】

前記判定部は、前記後嚢下混濁検出部が検出した前記後嚢下混濁領域の大きさを判定する混濁大きさ判定部を備える請求項７又は８に記載の画像処理装置。

【請求項10】

前記判定部は、前記２値化画像に基づいて水晶体の混濁率を判定する混濁度判定部を備える請求項２に記載の画像処理装置。

【請求項11】

瞳孔の中心領域を特定する領域特定部と、
前記２値化画像と前記中心領域とに基づいて、前記中心領域における混濁領域を抽出する混濁抽出部とを備え、
前記混濁度判定部は、前記領域特定部が特定した前記中心領域と、前記混濁抽出部が抽出した前記混濁領域とに基づいて、前記中心領域での水晶体混濁率を算出する算出部を含む請求項１０に記載の画像処理装置。

【請求項12】

前記徹照画像に基づいて、前記水晶体領域が白の画素値、それ以外の領域が黒の画素値となるマスク画像を作成するマスク画像作成部を備え、
前記抽出部は、前記マスク画像に基づいて、前記徹照画像中の前記水晶体領域を抽出する請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項13】

前記混濁大きさ判定部は、周方向における前記皮質混濁領域の総角度を判定する請求項６に記載の画像処理装置。

【請求項14】

水晶体の徹照画像を取得する取得部と、
前記徹照画像中の照明ムラを小さくする補正を行う補正部と、
前記補正後の前記徹照画像の画素値を２値化して水晶体混濁判定用の２値化画像を得る２値化処理部と、
瞳孔の中心領域とそれ以外の周辺領域とを特定する領域特定部と、
前記２値化画像に表された各混濁領域の中心である混濁中心を取得する混濁中心取得部と、
前記２値化画像に表された各混濁領域の近似直線を取得する近似直線取得部と、
前記混濁中心が前記周辺領域に位置し、かつ、前記近似直線が前記中心領域に重なる前記混濁領域を皮質混濁領域と判定する皮質混濁判定部と、
を備える画像処理装置。

【請求項15】

水晶体領域とその周囲の領域とを含む徹照画像であって、極大輝度を示す中心から外側に向かって徐々に輝度が低くなる輝度勾配を有した徹照画像を取得する取得ステップと、
前記徹照画像中の前記水晶体領域を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出した前記水晶体領域の画像中の照明ムラである前記輝度勾配を小さくする補正を行う補正ステップと、
前記補正後の画像の画素値を２値化して水晶体混濁判定用の２値化画像を得る２値化処理ステップと、
を備える画像処理方法。

【請求項16】

水晶体領域とその周囲の領域とを含む徹照画像であって、極大輝度を示す中心から外側に向かって徐々に輝度が低くなる輝度勾配を有した徹照画像を取得する取得ステップと、
前記徹照画像中の前記水晶体領域を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出した前記水晶体領域の画像中の照明ムラである前記輝度勾配を小さくする補正を行う補正ステップと、
前記補正後の画像の画素値を２値化して水晶体混濁判定用の２値化画像を得る２値化処理ステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。