特許 7494855 画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-05-27

(45)【発行日】2024-06-04

(54)【発明の名称】画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 3/12 20060101AFI20240528BHJP

   A61B 3/10 20060101ALI20240528BHJP

【ＦＩ】

A61B3/12 300

A61B3/10 300

【請求項の数】 23

(21)【出願番号】P 2021552060

(86)(22)【出願日】2019-10-17

(86)【国際出願番号】 JP2019040889

(87)【国際公開番号】W WO2021075026

(87)【国際公開日】2021-04-22

【審査請求日】2022-04-15

(73)【特許権者】

【識別番号】000004112

【氏名又は名称】株式会社ニコン

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】廣川 真梨子

(72)【発明者】

【氏名】田邉 泰士

【審査官】佐藤 秀樹

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１９／１８１９８１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１０／０１０４１４８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２００４－２６５３８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】園田祥三，画像解析への時間軸の導入を目指して：画像工学による脈絡膜疾患の数量的解析，日眼会誌，2019年03月10日，Vol.123, No.3，pp.260-283

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ３／００－３／１６

Ｇ０６Ｔ １／００－１／４０

３／００－９／４０

ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

脈絡膜血管画像を取得することと、前記脈絡膜血管画像を線強調処理および前記線強調処理に続く二値化処理をすることにより生成された第１処理画像から線状部を抽出することと、
前記脈絡膜血管画像を二値化処理することにより生成された第２処理画像から塊状部を抽出することと、
前記第１処理画像から抽出した前記線状部と前記第２処理画像から抽出した塊状部とを合成した合成画像を生成することと、
を備えた画像処理方法。

【請求項2】

前記線強調処理は、前記脈絡膜血管画像中の局所構造が線であることを判別する、請求項１に記載の画像処理方法。

【請求項3】

前記塊状部を抽出することは、所定輝度値の画素が所定数連結した領域を塊状部として抽出することである、請求項１または請求項２に記載の画像処理方法。

【請求項4】

前記線状部は、脈絡膜血管の線状部であり、
前記塊状部は、脈絡膜血管の塊状部である、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像処理方法。

【請求項5】

前記合成画像は眼底の脈絡膜の血管構造を示した画像である請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画像処理方法。

【請求項6】

前記線状部は渦静脈の線状部分であり、前記塊状部は渦静脈膨大部である請求項５に記載の画像処理方法。

【請求項7】

脈絡膜血管画像を取得することと、
前記脈絡膜血管画像を線強調処理および前記線強調処理に続く二値化処理をすることにより生成された第１処理画像から血管の線状部を抽出することと、
前記脈絡膜血管画像を二値化処理することにより生成された第２処理画像から、血管の塊状部を抽出することと、
前記第１処理画像から抽出した線状部の画像と前記第２処理画像から抽出された塊状部の画像とを統合し、血管が可視化された血管画像を生成することと、
を備えた画像処理方法。

【請求項8】

前記脈絡膜血管画像は、グレースケール画像であり、前記血管画像は二値化画像である請求項７に記載の画像処理方法。

【請求項9】

前記線状部は脈絡膜血管の線状部である請求項７または請求項８に記載の画像処理方法。

【請求項10】

前記塊状部は脈絡膜血管の膨大部である請求項７から請求項９の何れか１項に記載の画像処理方法。

【請求項11】

前記脈絡膜血管画像は、複数の異なる波長の光で撮像した複数の眼底画像に基づいて生成される、
請求項１から請求項１０の何れか1項に記載の画像処理方法。

【請求項12】

前記脈絡膜血管画像は、赤色光によって撮像された赤色眼底画像と、緑色光によって撮像された緑色眼底画像に基づいて生成される、請求項１から請求項１１の何れか1項に記載の画像処理方法。

【請求項13】

前記脈絡膜血管画像は、レーザ走査検眼鏡で取得した画像である請求項１から請求項１２の何れか１項に記載の画像処理方法。

【請求項14】

前記脈絡膜血管画像から渦静脈の位置を検出することをさらに備える請求項１から請求項１３の何れか１項に記載の画像処理方法。

【請求項15】

脈絡膜血管画像を取得することと、
前記脈絡膜血管画像を線強調処理および前記線強調処理に続く二値化処理をすることにより生成された第１処理画像から渦静脈の線状部を抽出することと、
前記脈絡膜血管画像を二値化処理することにより生成された第２処理画像から前記渦静脈の膨大部を抽出することと、
前記第１処理画像から抽出した線状部と前記第２処理画像から抽出した前記膨大部とを合成し、渦静脈の血管構造を抽出することと、
を備えた画像処理方法。

【請求項16】

前記渦静脈の血管構造を解析することをさらに備える請求項１５に記載の画像処理方法。

【請求項17】

脈絡膜血管画像を取得する画像取得部と、
前記脈絡膜血管画像を線強調処理および前記線強調処理に続く二値化処理をすることにより生成された第１処理画像から血管の線状部を抽出する第１抽出部と、
前記脈絡膜血管画像を二値化処理することにより生成された第２処理画像から血管の塊状部を抽出する第２抽出部と、
前記第１処理画像から抽出した線状部の画像と前記第２処理画像から抽出した塊状部の画像とを統合し、血管が可視化された血管画像を生成する血管可視化部と、
を備えた画像処理装置。

【請求項18】

コンピューターを、
脈絡膜血管画像を取得する画像取得部、前記脈絡膜血管画像を線強調処理および前記線強調処理に続く二値化処理をすることにより生成された第１処理画像から血管の線状部を抽出する第１抽出部、前記脈絡膜血管画像を二値化処理することにより生成された第２処理画像から血管の塊状部を抽出する第２抽出部、及び前記第１処理画像から抽出した線状部の画像と前記第２処理画像から抽出した塊状部の画像とを統合し、血管が可視化された血管画像を生成する血管可視部、として機能させる画像処理プログラム。

【請求項19】

コンピューターを、
脈絡膜血管画像を取得する画像取得部、前記脈絡膜血管画像を線強調処理および前記線強調処理に続く二値化処理をすることにより生成された第１処理画像から血管の線状部を抽出する第１抽出部、前記脈絡膜血管画像を二値化処理することにより生成された第２処理画像から血管の塊状部を抽出する第２抽出部、及び前記第１処理画像から抽出した線状部の画像と前記第２処理画像から抽出した塊状部の画像とを統合し、前記線状部と前記塊状部とからなる脈絡膜血管画像を生成する脈絡膜血管画像生成部、として機能させる画像処理プログラム。

【請求項20】

前記線強調処理は、前記脈絡膜血管画像中の局所構造が線であることを判別する、請求項１８又は請求項１９に記載の画像処理プログラム。

【請求項21】

前記第２抽出部は、所定輝度値の画素が所定数連結した領域を塊状部として抽出する、請求項１８から請求項２０のいずれか１項に記載の画像処理プログラム。

【請求項22】

前記線状部は脈絡膜血管の線状部分であり、前記塊状部は脈絡膜血管の塊状部である請求項１８から請求項２１のいずれか１項に記載の画像処理プログラム。

【請求項23】

前記線状部は渦静脈の線状部分であり、前記塊状部は渦静脈膨大部である請求項２２に記載の画像処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

米国特許第１０１３６８１２号明細書には、脈絡膜の血管網を選択的に可視化する光干渉断層計装置が開示されている。脈絡膜血管を解析するための画像処理方法が望まれている。

【発明の概要】

【0003】

本開示の技術の第１の態様の画像処理方法は、眼底画像を取得することと、前記眼底画像から第１特徴を有する第１領域を抽出することと、前記眼底画像から前記第１特徴と異なる第２特徴の第２領域を抽出することと、前記抽出した前記第１領域と前記第２領域とを合成した合成画像を生成することと、を備える。

【0004】

本開示の技術の第２の態様の画像処理装置は、眼底画像を取得する画像取得部と、前記眼底画像から血管の線状部を抽出する第１抽出部と、前記眼底画像から血管の塊状部を抽出する第２抽出部と、前記抽出した線状部の画像と塊状部の画像とを統合し、血管が可視化された血管画像を生成する血管可視化部と、を含む。

【0005】

本開示の技術の第３の態様の画像処理プログラムは、コンピュータを、眼底画像を取得する画像取得部、前記眼底画像から血管の線状部を抽出する第１抽出部、前記眼底画像から血管の塊状部を抽出する第２抽出部、及び前記抽出した線状部の画像と塊状部の画像とを統合し、血管が可視化された血管画像を生成する血管可視化部、として機能させる。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】眼科システム１００のブロック図である。

【図2】眼科装置１１０の全体構成を示す概略構成図である。

【図3】管理サーバ１４０の電気系の構成のブロック図である。

【図4】管理サーバ１４０のＣＰＵ２６２の機能のブロック図である。

【図5】管理サーバ１４０のＣＰＵ２６２の画像処理制御部２０６の機能のブロック図である。

【図6】画像処理プログラムのフローチャートである。

【図7】図６のステップ３０４の脈絡膜血管解析処理のフローチャートである。

【図8A】脈絡膜血管の線状部１２Ｖ１、１２Ｖ２、１２Ｖ３、１２Ｖ４の抽出例を示した概略図である。

【図8B】脈絡膜血管の膨大部１２Ｅ１、１２Ｅ２、１２Ｅ３、１２Ｅ４の抽出例を示した概略図である。

【図8C】脈絡膜血管の線状部１２Ｖ１、１２Ｖ２、１２Ｖ３、１２Ｖ４と膨大部１２Ｅ１、１２Ｅ２、１２Ｅ３、１２Ｅ４とを各々結合した場合の概略図である。

【図9】表示画面５００を示した概略図である。

【図10】経過観察領域５７０に時系列で表示される特定領域１２Ｖ３ＡのＲＧカラー眼底画像の各々に、撮影年月日が同じ特定領域１２Ｖ３Ｂの脈絡膜血管抽出画像の各々を合成した場合を示した概略図である。

【図11】経過観察領域５７０に時系列で表示される特定領域１２Ｖ３Ｂの脈絡膜血管抽出画像の各々に、撮影年月日が同じ特定領域１２Ｖ３ＡのＲＧカラー眼底画像から抽出した輪郭強調画像を合成した場合を示した概略図である。

【図12】脈絡膜血管画像ＣＬＡを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下、図面を参照して本実施形態を詳細に説明する。

【0008】

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、管理サーバ装置（以下、「管理サーバ」という）１４０と、表示装置（以下、「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。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。ビューワ１５０は、管理サーバ１４０により取得した眼底画像や解析結果を表示する。

【0009】

ビューワ１５０は、管理サーバ１４０により取得した眼底画像や解析結果を表示するディスプレイ１５６、操作に供されるマウス１５５Ｍ及びキーボード１５５Ｋを備える。

【0010】

眼科装置１１０、管理サーバ１４０、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。ビューワ１５０は、クライアントサーバシステムにおけるクライアントであり、ネットワークを介して複数台が接続される。また、管理サーバ１４０も、システムの冗長性を担保するために、ネットワークを介して複数台が接続されていてもよい。又は、眼科装置１１０が画像処理機能及びビューワ１５０の画像閲覧機能を備えるのであれば、眼科装置１１０がスタンドアロン状態で、眼底画像の取得、画像処理及び画像閲覧が可能となる。また、管理サーバ１４０がビューワ１５０の画像閲覧機能を備えるのであれば、眼科装置１１０と管理サーバ１４０との構成で、眼底画像の取得、画像処理及び画像閲覧が可能となる。

【0011】

なお、他の眼科機器（視野測定、眼圧測定などの検査機器）やＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）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、管理サーバ１４０、及びビューワ１５０に接続されていてもよい。

【0012】

次に、図２を参照して、眼科装置１１０の構成を説明する。 説明の便宜上、走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を「ＳＬＯ」と称する。また、光干渉断層計（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）を「ＯＣＴ」と称する。

【0013】

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、及びＺ方向は互いに垂直である。

【0014】

眼科装置１１０は、撮影装置１４及び制御装置１６を含む。撮影装置１４は、ＳＬＯユニット１８及びＯＣＴユニット２０を備えており、被検眼１２の眼底の眼底画像を取得する。以下、ＳＬＯユニット１８により取得された二次元眼底画像をＳＬＯ画像と称する。また、ＯＣＴユニット２０により取得されたＯＣＴデータに基づいて作成された網膜の断層画像や正面画像（ｅｎ－ｆａｃｅ画像）などをＯＣＴ画像と称する。

【0015】

制御装置１６は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（中央処理装置））１６Ａ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１６Ｂ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）１６Ｃ、及び入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６Ｄを有するコンピュータを備えている。

【0016】

制御装置１６は、Ｉ／Ｏポート１６Ｄを介してＣＰＵ１６Ａに接続された入力／表示装置１６Ｅを備えている。入力／表示装置１６Ｅは、被検眼１２の画像を表示したり、ユーザから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を有する。グラフィックユーザインターフェースとしては、タッチパネル・ディスプレイが挙げられる。

【0017】

また、制御装置１６は、Ｉ／Ｏポート１６Ｄに接続された画像処理装置１７を備えている。画像処理装置１７は、撮影装置１４によって得られたデータに基づき被検眼１２の画像を生成する。なお、制御装置１６は、図示しない通信インターフェースを介してネットワーク１３０に接続される。

【0018】

上記のように、図２では、眼科装置１１０の制御装置１６が入力／表示装置１６Ｅを備えているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼科装置１１０の制御装置１６は入力／表示装置１６Ｅを備えず、眼科装置１１０とは物理的に独立した別個の入力／表示装置を備えるようにしてもよい。この場合、当該表示装置は、制御装置１６のＣＰＵ１６Ａの制御下で動作する画像処理プロセッサユニットを備える。画像処理プロセッサユニットが、ＣＰＵ１６Ａが出力指示した画像信号に基づいて、ＳＬＯ画像等を表示するようにしてもよい。

【0019】

撮影装置１４は、制御装置１６のＣＰＵ１６Ａの制御下で作動する。撮影装置１４は、ＳＬＯユニット１８、撮影光学系１９、及びＯＣＴユニット２０を含む。撮影光学系１９は、第１光学スキャナ２２、第２光学スキャナ２４、及び広角光学系３０を含む。

【0020】

第１光学スキャナ２２は、ＳＬＯユニット１８から射出された光をＸ方向、及びＹ方向に２次元走査する。第２光学スキャナ２４は、ＯＣＴユニット２０から射出された光をＸ方向、及びＹ方向に２次元走査する。第１光学スキャナ２２及び第２光学スキャナ２４は、光束を偏向できる光学素子であればよく、例えば、ポリゴンミラーや、ガルバノミラー等を用いることができる。また、それらの組み合わせであってもよい。

【0021】

広角光学系３０は、共通光学系２８を有する対物光学系（図２では不図示）、及びＳＬＯユニット１８からの光とＯＣＴユニット２０からの光を合成する合成部２６を含む。

【0022】

なお、共通光学系２８の対物光学系は、楕円鏡などの凹面ミラーを用いた反射光学系や、広角レンズなどを用いた屈折光学系、あるいは、凹面ミラーやレンズを組み合わせた反射屈折光学系でもよい。楕円鏡や広角レンズなどを用いた広角光学系を用いることにより、眼底中心部だけでなく眼底周辺部の網膜を撮影することが可能となる。

【0023】

楕円鏡を含むシステムを用いる場合には、国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８４あるいは国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８９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。国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８４の開示及び国際公開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。

【0024】

広角光学系３０によって、眼底において広い視野（ＦＯＶ：Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ）１２Ａでの観察が実現される。ＦＯＶ１２Ａは、撮影装置１４によって撮影可能な範囲を示している。ＦＯＶ１２Ａは、視野角として表現され得る。視野角は、本実施形態において、内部照射角と外部照射角とで規定され得る。外部照射角とは、眼科装置１１０から被検眼１２へ照射される光束の照射角を、瞳孔２７を基準として規定した照射角である。また、内部照射角とは、眼底Ｆへ照射される光束の照射角を、眼球中心Ｏを基準として規定した照射角である。外部照射角と内部照射角とは、対応関係にある。例えば、外部照射角が１２０度の場合、内部照射角は約１６０度に相当する。本実施形態では、内部照射角は２００度としている。

【0025】

ここで、内部照射角で１６０度以上の撮影画角で撮影されて得られたＳＬＯ眼底画像をＵＷＦ－ＳＬＯ眼底画像と称する。なお、ＵＷＦとは、ＵｌｔｒａＷｉｄｅ Ｆｉｅｌｄ（超広角）の略称を指す。

【0026】

ＳＬＯシステムは、図２に示す制御装置１６、ＳＬＯユニット１８、及び撮影光学系１９によって実現される。ＳＬＯシステムは、広角光学系３０を備えるため、広いＦＯＶ１２Ａでの眼底撮影を可能とする。

【0027】

ＳＬＯユニット１８は、Ｂ（青色光）の光源４０、Ｇ光（緑色光）の光源４２、Ｒ光（赤色光）の光源４４、及びＩＲ光（赤外線（例えば、近赤外光））の光源４６と、光源４０、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４８、５０、５２、５４、５６とを備えている。光学系４８、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。Ｂ光は、光学系４８で反射し、光学系５０を透過し、光学系５４で反射し、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。

【0028】

ＳＬＯユニット１８は、Ｇ光、Ｒ光、及びＢ光を発するモードと、赤外線を発するモードなど、波長の異なるレーザ光を発する光源あるいは発光させる光源の組合せを切り替え可能に構成されている。図２に示す例では、Ｂ光（青色光）の光源４０、Ｇ光の光源４２、Ｒ光の光源４４、及びＩＲ光の光源４６の４つの光源を備えるが、本開示の技術は、これに限定されない。例えば、ＳＬＯユニット１８は、更に、白色光の光源を更に備え、白色光のみを発するモード等の種々のモードで光を発するようにしてもよい。

【0029】

ＳＬＯユニット１８から撮影光学系１９に入射された光は、第１光学スキャナ２２によってＸ方向及びＹ方向に走査される。走査光は広角光学系３０及び瞳孔２７を経由して、被検眼１２の後眼部（眼底）に照射される。眼底により反射された反射光は、広角光学系３０及び第１光学スキャナ２２を経由してＳＬＯユニット１８へ入射される。

【0030】

ＳＬＯユニット１８は、被検眼１２の後眼部（眼底）からの光の内、Ｂ光を反射し且つＢ光以外を透過するビームスプリッタ６４、ビームスプリッタ６４を透過した光の内、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１８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１８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１８は、ビームスプリッタ６４により反射したＢ光を検出するＢ光検出素子７０、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。

【0031】

広角光学系３０及びスキャナ２２を経由してＳＬＯユニット１８へ入射された光（眼底により反射された反射光）は、Ｂ光の場合、ビームスプリッタ６４で反射してＢ光検出素子７０により受光され、Ｇ光の場合、ビームスプリッタ６４を透過し、ビームスプリッタ５８で反射してＧ光検出素子７２により受光される。上記入射された光は、Ｒ光の場合、ビームスプリッタ６４、５８を透過し、ビームスプリッタ６０で反射してＲ光検出素子７４により受光される。上記入射された光は、ＩＲ光の場合、ビームスプリッタ６４、５８、６０を透過し、ビームスプリッタ６２で反射してＩＲ光検出素子７６により受光される。ＣＰＵ１６Ａの制御下で動作する画像処理装置１７は、Ｂ光検出素子７０、Ｇ光検出素子７２、Ｒ光検出素子７４、及びＩＲ光検出素子７６で検出された信号を用いてＵＷＦ－ＳＬＯ画像を生成する。Ｂ光検出素子７０、Ｇ光検出素子７２、Ｒ光検出素子７４、及びＩＲ光検出素子７６として、例えば、ＰＤ（ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ）及びＡＰＤ（ａｖａｌａｎｃｈｅ ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ：アバランシェ・フォトダイオード）が挙げられる。Ｂ光検出素子７０、Ｇ光検出素子７２、Ｒ光検出素子７４、及びＩＲ光検出素子７６は、本開示の技術の「画像取得部」に相当する。ＳＬＯユニット１８では、対象物である眼底で反射（散乱）して戻ってきた光は第１光学スキャナ２２を通って光検出素子に届くので、常に同じ位置、すなわちＢ光検出素子７０、Ｇ光検出素子７２、Ｒ光検出素子７４、及びＩＲ光検出素子７６が存在する位置に戻ってくる。従って、光検出素子をエリアセンサのように平面状（２次元）に構成する必要はなく、ＰＤ又はＡＰＤ等のような点状（０次元）の検出器が本実施形態では最適である。しかしながら、ＰＤ又はＡＰＤ等に限らず、ラインセンサ（１次元）又はエリアセンサ（２次元）を用いることも可能である。

【0032】

ＵＷＦ－ＳＬＯ画像には、眼底がＧ色で撮影されて得られたＵＷＦ－ＳＬＯ画像（Ｇ色眼底画像）と、眼底がＲ色で撮影されて得られたＵＷＦ－ＳＬＯ画像（Ｒ色眼底画像）とがある。ＵＷＦ－ＳＬＯ画像には、眼底がＢ色で撮影されて得られたＵＷＦ－ＳＬＯ画像（Ｂ色眼底画像）と、眼底がＩＲで撮影されて得られたＵＷＦ－ＳＬＯ画像（ＩＲ眼底画像）とがある。

【0033】

また、制御装置１６が、同時に発光するように光源４０、４２、４４を制御する。Ｂ光、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、各位置が互いに対応するＧ色眼底画像、Ｒ色眼底画像、及びＢ色眼底画像が得られる。Ｇ色眼底画像、Ｒ色眼底画像、及びＢ色眼底画像からＲＧＢカラー眼底画像が得られる。制御装置１６が、同時に発光するように光源４２、４４を制御し、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、各位置が互いに対応するＧ色眼底画像及びＲ色眼底画像が得られる。Ｇ色眼底画像及びＲ色眼底画像を所定の混合比で混合することにより、ＲＧカラー眼底画像が得られる。

【0034】

ＵＷＦ－ＳＬＯ画像には、ＩＣＧ蛍光撮影されたＵＷＦ－ＳＬＯ画像（動画）もある。インドシアニン・グリーン（ＩＣＧ）が血管に注入されると、眼底に到達し、最初は網膜に到達し、次に、脈絡膜に到達し、脈絡膜を通過する。ＵＷＦ－ＳＬＯ画像（動画）は、インドシアニン・グリーン（ＩＣＧ）が血管に注入され網膜に到達した時から、脈絡膜を通過した後までの動画像である。

【0035】

Ｂ色眼底画像、Ｇ色眼底画像、Ｒ色眼底画像、ＩＲ眼底画像、ＲＧＢカラー眼底画像、ＲＧカラー眼底画像、及びＵＷＦ－ＳＬＯ画像の各画像データは、図示しない通信ＩＦを介して眼科装置１１０から管理サーバ１４０へ送付される。

【0036】

ＯＣＴシステムは、図２に示す制御装置１６、ＯＣＴユニット２０、及び撮影光学系１９によって実現される。ＯＣＴシステムは、広角光学系３０を備えるため、上述したＳＬＯ眼底画像の撮影と同様に、広いＦＯＶ１２Ａでの眼底撮影を可能とする。ＯＣＴユニット２０は、光源２０Ａ、センサ（検出素子）２０Ｂ、第１の光カプラ２０Ｃ、参照光学系２０Ｄ、コリメートレンズ２０Ｅ、及び第２の光カプラ２０Ｆを含む。

【0037】

光源２０Ａから射出された光は、第１の光カプラ２０Ｃで分岐される。分岐された一方の光は、測定光として、コリメートレンズ２０Ｅで平行光にされた後、撮影光学系１９に入射される。測定光は、第２光学スキャナ２４によってＸ方向及びＹ方向に走査される。走査光は広角光学系３０及び瞳孔２７を経由して、眼底に照射される。眼底により反射された測定光は、広角光学系３０と第２光学スキャナ２４とを経由してＯＣＴユニット２０へ入射され、コリメートレンズ２０Ｅと第１の光カプラ２０Ｃとを介して、第２の光カプラ２０Ｆに入射する。

【0038】

光源２０Ａから射出され、第１の光カプラ２０Ｃで分岐された他方の光は、参照光として、参照光学系２０Ｄへ入射され、参照光学系２０Ｄを経由して、第２の光カプラ２０Ｆに入射する。

【0039】

第２の光カプラ２０Ｆに入射されたこれらの光、即ち、眼底で反射された測定光と、参照光とは、第２の光カプラ２０Ｆで干渉されて干渉光を生成する。干渉光はセンサ２０Ｂで受光される。画像処理制御部２０６の制御下で動作する画像処理装置１７は、センサ２０Ｂで検出されたＯＣＴデータに基づいて断層画像やｅｎ－ｆａｃｅ画像などのＯＣＴ画像を生成する。

【0040】

ここで、内部照射角で１６０度以上の撮影画角で撮影されて得られたＯＣＴ眼底画像をＵＷＦ－ＯＣＴ画像と称する。

【0041】

ＵＷＦ－ＯＣＴ画像の画像データは、図示しない通信ＩＦを介して眼科装置１１０から管理サーバ１４０へ送付され、記憶装置２５４に記憶される。

【0042】

なお、本実施形態では、光源２０Ａが波長掃引タイプのＳＳ－ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ－Ｓｏｕｒｃｅ ＯＣＴ）を例示するが、ＳＤ－ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ－Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）、ＴＤ－ＯＣＴ（Ｔｉｍｅ－Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）など、様々な方式のＯＣＴシステムであってもよい。

【0043】

次に、図３を参照して、管理サーバ１４０の電気系の構成を説明する。図３に示すように、管理サーバ１４０は、コンピュータ本体２５２を備えている。コンピュータ本体２５２は、ＣＰＵ２６２、ＲＡＭ２６６、ＲＯＭ２６４、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８を有する。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８には、記憶装置２５４、ディスプレイ２５６、マウス２５５Ｍ、キーボード２５５Ｋ、及び通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２５８が接続されている。記憶装置２５４は、例えば、不揮発メモリで構成される。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８は、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２５８を介して、ネットワーク１３０に接続されている。従って、管理サーバ１４０は、眼科装置１１０、眼軸長測定器１２０、及びビューワ１５０と通信することができる。記憶装置２５４には、後述する画像処理プログラムが記憶されている。なお、画像処理プログラムを、ＲＯＭ２６４に記憶してもよい。

【0044】

管理サーバ１４０は、眼科装置１１０及び眼軸長測定器１２０から受信した各データを、記憶装置２５４に記憶する。

【0045】

次に、図４を参照して、管理サーバ１４０のＣＰＵ２６２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、表示制御機能、画像処理制御機能、及び処理機能を備えている。ＣＰＵ２６２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、ＣＰＵ２６２は、図４に示すように、表示制御部２０４、画像処理制御部２０６、及び処理部２０８として機能する。

【0046】

画像処理制御部２０６は、本開示の技術の「第１抽出部」、「第２抽出部」、「血管可視化部」及び「脈絡膜血管画像生成部」に相当する。

【0047】

次に、図５を参照して、画像処理制御部２０６の各種機能について説明する。画像処理制御部２０６は、眼底画像から脈絡膜血管等を鮮明化した画像を生成する等の画像処理を行う眼底画像処理部２０６０と、脈絡膜の線状部と膨大部（塊状部）との各々を抽出する等の画像処理を行う脈絡膜血管解析部２０６２として機能する。線状部は本開示の技術の「第１特徴」に、膨大部は本開示の技術の「第２特徴」に各々相当する。

【0048】

次に、図６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ＣＰＵ２６２が画像処理プログラムを実行することで、図６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。

【0049】

ステップ３００で、画像処理制御部２０６は、ＵＷＦ－ＳＬＯ画像を、記憶装置２５４から取得する。ステップ３０２で、画像処理制御部２０６は、取得したＵＷＦ－ＳＬＯ画像（Ｒ色眼底画像とＧ色眼底画像）から、脈絡膜血管が抽出された脈絡膜血管画像を作成する。Ｒ光は波長が長いため、網膜を通過して脈絡膜まで到達する。よって、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Ｒ光より波長が短いため、網膜までしか到達しない。よって、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。よって、Ｇ色眼底画像から網膜血管を抽出し、Ｒ色眼底画像から網膜血管を除去することにより脈絡膜血管画像ＣＬＡを得ることができる。Ｒ色眼底画像は、本開示の技術の「赤色光撮影画像」に相当する。

【0050】

以下、ステップ３０２で画像処理制御部２０６により実行される具体的な処理について説明する。
まず、画像処理制御部２０６は、Ｇ色眼底画像及びＲ色眼底画像の各々からノイズを除去するデノイズ処理を行う。ノイズ除去には、メディアンフィルタ等を適用する。
そして、画像処理制御部２０６は、ノイズ除去後のＧ色眼底画像にブラックハットフィルタ処理を施すことにより、Ｇ色眼底画像から網膜血管を抽出する。
そして、画像処理制御部２０６は、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インペインティング処理により、網膜血管を除去する。この処理により、Ｒ色眼底画像から網膜血管が除去され脈絡膜血管のみが可視化された画像が生成される。
次に、画像処理制御部２０６は、インペインティング処理後のＲ色眼底画像から低周波成分を除去する。低周波成分を除去するには、周波数フィルタリングや空間フィルタリングなどの周知の画像処理を適用する。

【0051】

そして、最後に、画像処理制御部２０６は、網膜血管が除去され脈絡膜血管が残った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、Ｒ色眼底画像において、脈絡膜血管を強調する。一連のステップ３０２の処理を行うことにより、図１２に示す脈絡膜血管画像ＣＬＡが作成される。作成された脈絡膜血管画像ＣＬＡは記憶装置２５４に記憶される。

【0052】

また、上記例では、Ｒ色眼底画像とＧ色眼底画像とから脈絡膜血管画像ＣＬＡを生成している。これにかぎらず、画像処理制御部２０６は、Ｇ色眼底画像とＩＲ眼底画像とから脈絡膜血管画像ＣＬＡを生成してもよい。また、画像処理制御部２０６は、Ｂ色眼底画像と、Ｒ色眼底画像あるいはＩＲ眼底画像とから、脈絡膜血管画像ＣＬＡを生成してもよい。

【0053】

更に、ＵＷＦ－ＳＬＯ画像（動画）５１０から、脈絡膜血管画像ＣＬＡを生成してもよい。上記のように、ＵＷＦ－ＳＬＯ画像（動画）５１０は、インドシアニン・グリーン（ＩＣＧ）が血管に注入され網膜に到達した時から、脈絡膜を通過した後までの動画像である。インドシアニン・グリーン（ＩＣＧ）が網膜を通過した時から脈絡膜を通過している期間の動画像から、脈絡膜血管画像ＣＬＡを生成してもよい。

【0054】

ステップ３０４では、脈絡膜血管解析を脈絡膜血管の線状部の抽出処理と膨大部の抽出処理とを独立で行う脈絡膜血管解析処理を実行する。抽出された線状部と膨大部とから脈絡膜血管の一部である渦静脈の位置を抽出する。解剖学的には、渦静脈は、脈絡膜血管が集中する血管部位であり、眼球に流れ込んだ血液の排出路である。渦静脈は、脈絡膜血管の一部であり、眼球に渦静脈は３～７つ存在し、眼底周辺部（眼球の赤道部付近）に存在している。眼底画像において、渦静脈位置は塊状の中心部と、塊状の中心部へつながる複数の線状部として画像認識される。
ステップ３０４での脈絡膜血管解析の詳細は後述する。

【0055】

ステップ３０６では、ステップ３０４の脈絡膜血管解析処理で得られた解析データを管理サーバ１４０の記憶装置２５４に出力する。ステップ３０８で、表示制御部２０４４は、脈絡膜血管を抽出した画像とともに、患者ＩＤに対応した患者属性情報（患者名、年齢、各眼底画像が右眼か左眼からの情報、眼軸長、視力及び撮影日時など）を反映させた、後述する表示画面５００を生成して、管理サーバ１４０のディスプレイ２５６に表示して処理を終了する。

【0056】

表示画面５００は、管理サーバ１４０の記憶装置２５４に記憶される。管理サーバ１４０の記憶装置２５４に記憶された表示画面５００は、ビューワ１５０からの操作に応じてビューワ１５０に送信され、ビューワ１５０のディスプレイ１５６に閲覧可能な状態で出力される。

【0057】

図６に示した処理は、眼科装置１１０の制御装置１６が備えるＣＰＵ１６Ａで実行してもよい。眼科装置１１０のＣＰＵ１６Ａで当該処理を実行した場合は、眼科装置のディスプレイに表示画像５００を表示すると共に、表示画像５００を管理サーバ１４０の記憶装置に記憶する。

【0058】

また、図６に示した処理は、ビューワ１５０が備えるＣＰＵで実行してもよい。ビューワ１５０のＣＰＵで当該処理を実行した場合は、ビューワ１５０のディスプレイ１５６に表示画像５００を表示すると共に、表示画像５００をビューワ１５０の記憶装置と管理サーバ１４０の記憶装置とに各々記憶する。

【0059】

図７は、図６に示した脈絡膜血管解析処理（ステップ３０４）の詳細を示したフローチャートである。ステップ４００では、脈絡膜血管画像ＣＬＡから線状部分を抽出する第１血管抽出処理が行われる。ステップ４００ではまず、図１２に示した脈絡膜血管画像ＣＬＡである解析用画像に対して線強調処理を行う。この線強調処理により線状である脈絡膜血管が強調される。そして、線強調された画像を二値化処理する。次に、線強調された脈絡膜血管画像ＣＬＡから線状部分を抽出する画像処理を行う。

【0060】

線強調処理は、例えば、ヘッセ（Hessian）行列を用いたヘッセ解析により、線状構造物として強調してする処理である。ヘッセ解析は、ガウシアンカーネル等の所定のフィルタについての二次微分カーネルを用いることにより算出した、二階の偏微分係数を要素とするヘッセ行列の固有値を解析することにより、画像中の局所構造が点、線および面のいずれであるかを判別するものである。

【0061】

脈絡膜血管の線状部の強調には、上述の線強調処理以外に、画像に含まれる輪郭の向きを抽出するガボールフィルタ、又は線状部分を他の部分から切り分けて抽出するグラフカット等を用いてもよい。また、ラプラシアンフィルタやアンシャープマスクといった、エッジ強調処理を用いてもよい。

【0062】

ステップ４００での第１血管抽出処理により、脈絡膜血管の線状部は、図８Ａに示したように抽出される。図８Ａには、線状部１２Ｖ１、１２Ｖ２、１２Ｖ３、１２Ｖ４が他の眼底の領域から明確に区別されて表示されている。

【0063】

ステップ４０２では、脈絡膜血管画像ＣＬＡから脈絡膜血管の膨大部を抽出する第２血管抽出処理が行われる。第２血管抽出処理は、まず、解析用画像を二値化する。そして、二値化された脈絡膜血管画像ＣＬＡから白い色の画素が所定数連結した領域を脈絡膜血管の膨大部として抽出する。当該所定数あるいは領域の大きさは渦静脈の大きさ（脈絡膜の標準データなど）からあらかじめ設定された数である。この抽出処理は、ヘッセ（Hessian）行列を用いたヘッセ解析により、画像の凹凸を検出し、凸部を膨大部として抽出してもよい。ヘッセ解析は、本開示の技術の「塊状部のみを抽出する画像処理フィルタ」に相当する。
当該膨大部に相当する画素とともに脈絡膜血管の線状部が抽出されることもある。しかしながら後述のデータ統合処理により、線状部と膨大部が統合されるので、渦静脈位置の抽出には影響がない。

【0064】

ステップ４０２での第２血管抽出処理により、脈絡膜血管の膨大部は、図８Ｂに示したように抽出される。図８Ｂには、眼球に渦静脈が４つ存在する場合の例であり（通常４～６つ存在する）、膨大部１２Ｅ１、１２Ｅ２、１２Ｅ３、１２Ｅ４が他の眼底の領域から明確に区別されて表示されている。膨大部１２Ｅ１、１２Ｅ２、１２Ｅ３、１２Ｅ４は、眼底周辺部に存在する渦静脈の強膜側への流入個所（眼球の外へ走行する渦静脈の脈絡膜側の入り口）とも表現できる。ステップ４０２の脈絡膜血管画像ＣＬＡ全体への二値化処理により、ステップ４００の第１血管抽出処理による線状部分の抽出処理で抽出できなかった脈絡膜膨大部を抽出することが可能となる。

【0065】

なお、図７のフローチャートと第１血管抽出処理と第２血管抽出処理の順序を入れ替えて、ステップ４００で第２血管抽出処理を行い、ステップ４０２で第１血管抽出処理を行ってもよい。第１血管抽出処理及び第２血管抽出処理の各々は、互いに関与しない独立した処理だからである。

【0066】

ステップ４０４では、図８Ｃに示したように、第１血管抽出処理の結果である線状部と第２血管抽出処理の結果である膨大部とを統合するデータ統合を行う。つまり、ステップ４００で得られた線状部を抽出した線状部画像と、ステップ４０２で得られた膨大部を抽出した膨大部画像とを合成し、一枚の脈絡膜血管画像を生成する。そして、図７のステップ３０６に進み、合成画像を解析する処理が開始される。図８Ｃに示した脈絡膜血管画像は、本開示の技術の「合成画像」に相当する。
図８Ｃには、線状部１２Ｖ１、１２Ｖ２、１２Ｖ３、１２Ｖ４と膨大部１２Ｅ１、１２Ｅ２、１２Ｅ３、１２Ｅ４とが各々結合された状態で表示されている。なお、図８Ａ、８Ｂ、８Ｃの各々は、眼底が表示されていない領域である背景画像を白く描画して、二値画像である脈絡膜血管が抽出された画像を明確に表示しているが、二値画像と背景画像との輪郭のみを白く描画して、二値画像を明確に視認できるようにしてもよい。後述する表示画面５００では、眼底が表示されていない領域である背景画像を白く描画した場合を示す。

【0067】

図９は、管理サーバ１４０のディスプレイ２５６等に表示される表示画面５００を示した概略図である。表示画像５００は、管理サーバ１４０のディスプレイ２５６の他に、ビューワ１５０のディスプレイ１５６、又は眼科装置１１０の入力／表示装置１６Ｅに表示してもよい。

【0068】

表示画面５００は、図９に示すように、情報表示領域５０２と、画像表示領域５０４とを有する。情報表示領域５０２には、患者ＩＤ表示領域５１２、患者名表示領域５１４、年齢表示領域５１６、右眼／左眼表示領域５１８及び眼軸長表示領域５２２を有する。

【0069】

画像表示領域５０４は、最新画像（図９では２０１９年７月１６日に撮影された眼底画像）を表示する最新画像表示領域５５０と、最新画像より以前に撮影された前画像（図９では２０１９年４月１６日に撮影された眼底画像）を表示する前画像表示領域５６０と、眼底の時系列での変化を表示する経過観察領域５７０と、ユーザによって入力された治療や診断のメモ等を表示する備考欄５８０とを有する。最新画像表示領域５５０は、上部に撮影年月日表示領域５５２を有し、ＲＧカラー眼底画像５５４、及び脈絡膜血管の線状部１２Ｖ１、１２Ｖ２、１２Ｖ３、１２Ｖ４と膨大部１２Ｅ１、１２Ｅ２、１２Ｅ３、１２Ｅ４とが各々結合された二値画像である脈絡膜血管抽出画像５５６が表示される。

【0070】

前画像表示領域５６０は、上部に撮影年月日表示領域５６２を有し、ＲＧカラー眼底画像５６４、及び脈絡膜血管の線状部１２Ｖ１、１２Ｖ２、１２Ｖ３、１２Ｖ４と膨大部１２Ｅ１、１２Ｅ２、１２Ｅ３、１２Ｅ４とが各々結合された二値画像である脈絡膜血管抽出画像５６６が表示される。

【0071】

最新画像表示領域５５０と前画像表示領域５６０の各々は、ＲＧカラー眼底画像５５４、５６４と脈絡膜血管抽出画像５５６、５６６に代えて、脈絡膜血管造影画像（ＩＣＧ）や光干渉断層血管画像（ＯＣＴＡ）を表示してもよい。ＲＧカラー眼底画像５５４、５６４、ＩＣＧ及びＯＣＴＡの各々は、２Ｄ表現のみならず、３Ｄ表現で表示してもよい。最新画像表示領域５５０及び前画像表示領域５６０に表示される画像は、表示切替アイコン５５８、５６８の各々をオンにすることにより表示されるメニューから選択することができる。

【0072】

経過観察領域５７０は、ＲＧカラー眼底画像５５４、５６４の特定領域１２Ｖ３Ａ及び脈絡膜血管抽出画像５５６、５６６の特定領域１２Ｖ３Ｂの各々の時系列での変化を表示する。経過観察領域５７０には、特定領域１２Ｖ３Ａ、１２Ｖ３Ｂの各々の最新画像が表示される最新画像表示領域５７６と、特定領域１２Ｖ３Ａ、１２Ｖ３Ｂの各々の最新画像以前に撮影された画像である前画像が表示される前画像表示領域５７４と、特定領域１２Ｖ３Ａ、１２Ｖ３Ｂの各々の前画像より以前に撮影された画像（図９では２０１９年１月１６日に撮影された眼底画像）である前々画像が表示される前々画像表示領域５７２とを備え、下部には最新画像、前画像及び前々画像の各々の撮影時における膨大部１２Ｅ３及び周辺部（線状部１２Ｖ３）の血管径の時系列での変化を示した時系列血管径表示部５７８を備える。図９では、最新、前、前々の３つのタイミングで撮影された３つの画像を経過観察領域５７０に表示しているが、３つの画像に限らず、４つ以上の異なる日時で撮影された眼底画像を時系列に表示するようにしてもよい。

【0073】

図１０は、経過観察領域５７０に時系列で表示される特定領域１２Ｖ３ＡのＲＧカラー眼底画像の各々に、撮影年月日が同じ特定領域１２Ｖ３Ｂの脈絡膜血管抽出画像の各々を合成した場合を示した概略図である。経過観察領域５７０には、図１０のような合成画像を表示してもよい。

【0074】

図１１は、経過観察領域５７０に時系列で表示される特定領域１２Ｖ３Ｂの脈絡膜血管抽出画像の各々に、撮影年月日が同じ特定領域１２Ｖ３ＡのＲＧカラー眼底画像から抽出した輪郭強調画像を合成した場合を示した概略図である。経過観察領域５７０には、図１１のような合成画像を表示してもよい。経過観察領域５７０に表示される画像は、表示切替アイコン５８２をオンにすることにより表示されるメニューから選択することができる。輪郭強調画像は、ソーベルフィルタ等の既知の手法をＲＧカラー眼底画像又は脈絡膜血管抽出画像に適用することにより生成できる。二値画像である脈絡膜血管抽出画像に輪郭強調画像を合成することにより、脈絡膜血管の線状部１２Ｖ３と膨大部１２Ｅ３とを二値画像よりも明瞭に把握することができる。また、輪郭強調画像において、線状部１２Ｖ３と膨大部１２Ｅ３とで輪郭部分の色を変えることにより、線状部１２Ｖ３と膨大部１２Ｅ３とを明確に識別できる。

【0075】

以上説明したように、本実施形態では、解析用画像から線強調処理により脈絡膜血管の線状部を強調し、画像を二値化することにより、脈絡膜血管の線状部を選択的に抽出することができる。

【0076】

また、本実施形態では、解析用画像を二値化処理する、又はヘッセ行列を用いて解析用画像の凸部を検出することにより、脈絡膜血管の膨大部を選択的に抽出することができる。

【0077】

本実施形態に係る脈絡膜血管の線状部及び膨大部の抽出により、脈絡膜血管と渦静脈を眼底画像から確実に抽出することができる。よって、渦静脈を含む脈絡血管網をデジタル化し各種の解析を行うことが可能となる。例えば、動脈硬化の兆候を逸早く検出することが容易となり、眼科医は、血管の障害に係る疾患の予兆を推定することができる。

【0078】

以上説明した各実施形態における画像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。

【0079】

以上説明した各実施形態では、コンピュータを利用したソフトウェア構成による画像処理を想定しているが、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（Field-Programmable Gate Array）又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア構成のみによって、画像処理が実行されるようにしてもよい。画像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。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8A】

【図8B】

【図8C】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】