(57)【要約】【課題】眼底画像から脈絡膜の異常を確認する。【解決手段】画像処理方法は、被検眼の眼底画像から脈絡膜情報を取得し、前記脈絡膜情報と、脈絡膜の標準データベースとを比較し眼底に異常があるか否かを判定する。【選択図】図７
2020058647.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼の眼底画像から脈絡膜情報を取得し、
前記脈絡膜情報と、脈絡膜の標準データベースとを比較し、眼底に異常があるか否かを判定する、
画像処理方法。
【請求項２】
前記判定された判定結果を出力することを更に含む請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記判定された判定結果と前記眼底画像とを出力することを更に含む請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記眼底画像は、走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）により取得されたＳＬＯ画像である、
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記眼底画像は、光干渉断層計（ＯＣＴ）により取得されたＯＣＴ画像である、
請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記脈絡膜情報は、脈絡膜構造の特徴量及び脈絡膜血管の特徴量の少なくとも一方である、
請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記標準データベースには、脈絡膜構造の標準データ及び脈絡膜血管の標準データの少なくとも一方である、
請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記脈絡膜情報には、前記脈絡膜血管の特徴量が含まれ、
前記脈絡膜血管の特徴量には、渦静脈の特徴量が含まれる、
請求項６又は請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記脈絡膜情報には、前記脈絡膜構造の特徴量が含まれ、
前記脈絡膜構造の特徴量には、脈絡膜の厚さの特徴量が含まれる、
請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
被検眼の眼底画像から脈絡膜情報を取得する脈絡膜情報取得部と、
前記脈絡膜情報と、脈絡膜の標準データベースとを比較し、眼底に異常があるか否かを判定する判定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項１１】
コンピュータに、請求項１〜請求項９の何れか１項に記載の画像処理方法を実行させる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】
特許文献１には、眼底の断層画像を解析し異常が生じている領域を抽出することが開示されており、容易に異常を確認できることが望まれている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１５／０３６６４５２号明細書
【発明の概要】
【０００４】
本開示の技術の第１の態様の画像処理方法は、被検眼の眼底画像から脈絡膜情報を取得し、前記脈絡膜情報と、脈絡膜の標準データベースとを比較し、眼底に異常があるか否かを判定する。
【０００５】
本開示の技術の第２の態様の画像処理装置は、被検眼の眼底画像から脈絡膜情報を取得する脈絡膜情報取得部と、前記脈絡膜情報と、脈絡膜の標準データベースとを比較し、眼底に異常があるか否かを判定する判定部と、を備える。
【０００６】
本開示の技術の第３の態様の画像処理プログラムは、コンピュータに、第１の態様の画像処理方法を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【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】画像ビューワ１５０の電気系の構成のブロック図である。
【図５】管理サーバ１４０のＣＰＵ２６２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２１２のＵＷＦ−ＳＬＯ画像処理のフローチャートである。
【図８】眼科装置１１０により得られる各種のＵＷＦ−ＳＬＯ画像を示す図である。
【図９】脈絡膜血管画像を示す図である。
【図１０】脈絡膜血管二値化画像を示す図である。
【図１１】脈絡膜血管画像において直線ＬＩＮにより設定され、各々解析点が設けられた第１の領域２７４と第２の領域２７２とを示す図である。
【図１２】解析点２４２に対応する中心画素に対して、当該中心画素を中心とした周囲の複数の画素で構成される領域（セル）２４４を設定した図である。
【図１３】各解析点のヒストグラムを示す図である。
【図１４】脈絡膜血管画像上に渦静脈の位置が重畳された脈絡膜血管画像３５６を示す図である。
【図１５】脈絡膜血管二値化画像において、渦静脈位置４０２を中心とした所定半径のサークル４０４を設定した様子を示す図である。
【図１６】サークル４０４と細線との交点４０６を示す図である。
【図１７】距離画像を示す図である。
【図１８】交点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、交点における血管径を縦軸としたグラフを示す図である。
【図１９】各交点の血管径を集計して得られた、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示す図である。
【図２０】図６のステップ２１４のＵＷＦ−ＯＣＴ画像処理のフローチャートである。
【図２１】直線を基準として取得された眼底のＯＣＴ画像（Ｂ−ＳＣＡＮ画像）６４２と、２次元領域を基準として取得された２次元領域分の三次元ＯＣＴデータ６４４とを示す図である。
【図２２】ＯＣＴ画像（Ｂ−ＳＣＡＮ画像）６４２から得られた脈絡膜６５２と、三次元ＯＣＴデータ６４４から得られた脈絡膜６５４と、脈絡膜厚の厚みマップ６５６とを示す図である。
【図２３】標準データベースの記憶内容を示す図である。
【図２４】画像ビューワ１５０のディスプレイ１５６に表示する解析結果の表示画面８００を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
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。
【０００９】
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、眼軸長、および断層画像を、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から取得した眼底画像を表示する。
【００１０】
眼科装置１１０、眼軸長測定器１２０、管理サーバ１４０、および画像ビューワ１５０は、ネットワーク１３０を介して、相互に接続されている。
【００１１】
眼軸長測定器１２０は、被検眼１２の眼軸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。
【００１２】
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のモードおよび第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。
【００１３】
次に、図２を参照して、眼科装置１１０の構成を説明する。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
眼科装置１１０は、撮影装置１４および制御装置１６を含む。撮影装置１４は、ＳＬＯユニット１８および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。
【００１７】
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、および入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６Ｄを有するコンピュータを備えている。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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の表示制御部２０４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、表示制御部２０４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。
【００２１】
撮影装置１４は、制御装置１６の撮影制御部２０２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、および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、および広角光学系３０を含む。
【００２２】
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、および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、およびＹ方向に２次元走査する。第１光学スキャナ２２および第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。
【００２３】
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）、および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。
【００２４】
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。
【００２５】
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の開示および国際公開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。
【００２６】
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、本実施の形態において、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。本実施の形態では、内部照射角は２００度としている。
【００２７】
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。
【００２８】
ＳＬＯシステムは、図２に示す制御装置１６、ＳＬＯユニット１８、および撮影光学系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。
【００２９】
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、および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。
【００３０】
ＳＬＯユニット１８は、Ｒ光およびＧ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、Ｇ光の光源４２、Ｒ光の光源４４、およびＩＲ光の光源４６の３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、Ｂ光（青色光）の光源や白色光の光源を更に備え、Ｇ光、Ｒ光、およびＢ光を発するモードや、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。
【００３１】
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方向およびＹ方向に走査される。走査光は広角光学系３０および瞳孔２７を経由して、眼底に照射される。眼底により反射された反射光は、広角光学系３０および第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。
【００３２】
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、およ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。
【００３３】
広角光学系３０および第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、および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。
【００３４】
ＵＷＦ−ＳＬＯ画像には、図８に示すように、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）５０２ＧＧ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）５０４ＲＧ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）５０６ＢＧと、眼底がＩＲで撮影されて得られたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（ＩＲ眼底画像）５０８ＩＲＧとがある。
【００３５】
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光および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５０２ＧＧ、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧ、およびＢ色眼底画像５０６ＢＧが得られる。Ｇ色眼底画像５０２ＧＧ、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧ、およびＢ色眼底画像５０６ＢＧ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光および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５０２ＧＧおよびＲ色眼底画像５０４ＲＧが得られる。Ｇ色眼底画像５０２ＧＧおよびＲ色眼底画像５０４ＲＧからＲＧカラー眼底画像が得られる。
【００３６】
ＵＷＦ−ＳＬＯ画像には、ＩＣＧ蛍光撮影されたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（動画）５１０ＩＣＧＧ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）５１０ＩＣＧＧ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。
【００３７】
Ｂ色眼底画像５０６ＢＧ、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧ、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧ、ＩＲ眼底画像５０８ＩＲＧ、ＲＧＢカラー眼底画像、ＲＧカラー眼底画像、およびＵＷＦ−ＳＬＯ画像５１０ＩＣＧＧ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。
【００３８】
ＯＣＴシステムは、図２に示す制御装置１６、ＯＣＴユニット２０、および撮影光学系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、および第２の光カプラ２０Ｆを含む。
【００３９】
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方向およびＹ方向に走査される。走査光は広角光学系３０および瞳孔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および第２光学スキャナ２４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および第１の光カプラ２０Ｃを介して、第２の光カプラ２０Ｆに入射する。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
なお、本実施の形態では、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。
【００４５】
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のモードおよび第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。眼軸長は被検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。
【００４６】
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４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、およ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、および画像ビューワ１５０と通信することができる。
【００４７】
管理サーバ１４０は、眼科装置１１０および眼軸長測定器１２０から受信した各データを、記憶装置２５４に記憶する。
【００４８】
次に、図４を参照して、画像ビューワ１５０の電気系の構成を説明する。図４に示すように、画像ビューワ１５０は、コンピュータ本体１５２を備えている。コンピュータ本体１５２は、ＣＰＵ１６２、ＲＡＭ１６６、ＲＯＭ１６４、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６８を有する。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６８には、記憶装置１５４、ディスプレイ１５６、マウス１５５Ｍ、キーボード１５５Ｋ、および通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１５８が接続されている。記憶装置１５４は、例えば、不揮発メモリで構成される。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６８は、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１５８を介して、ネットワーク１３０に接続されている。従って、画像ビューワ１５０は、眼科装置１１０および管理サーバ１４０と通信することができる。
【００４９】
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。図５に示すように、画像処理プログラムは、表示制御機能、画像処理制御機能、およ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６に示すように、表示制御部２０４、画像処理制御部２０６、および処理部２０８として機能する。
画像処理制御部２０６は、本開示の技術の「脈絡膜情報取得部」、および「判定」の一例である。詳細には後述するが、脈絡膜情報は、脈絡膜血管に関する情報（脈絡膜血管の特徴量）、脈絡膜構造に関する情報（脈絡膜構造の特徴量）を含む。
【００５０】
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。
【００５１】
画像処理制御部２０６は、ステップ２１２で、ＵＷＦ−ＳＬＯ画像処理を実行し、ステップ２１４で、ＵＷＦ−ＯＣＴ画像処理を実行する。ステップ２１２およびステップ２１４の処理の内容は後述する。ステップ２１６で、処理部２０８は、ステップ２１２およびステップ２１４の処理により得られた各データを、記憶装置２５４に保存する。
【００５２】
図７には、図６のステップ２１２のＵＷＦ−ＳＬＯ画像処理のフローチャートが示されている。詳細には、ＵＷＦ−ＳＬＯ画像を画像処理することにより脈絡脈情報を生成し、生成された脈絡膜情報を標準データベースと比較し、比較結果を表示する表示画面を生成する処理を示したフローチャートである。比較結果に基づいて、脈絡膜に異常があるか否かをユーザが判定することができる。
まず、ステップ３０２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。ＵＷＦ−ＳＬＯ画像は眼科装置１１０で撮影され記憶装置２５４に記憶されている。
ステップ３０４で、画像処理制御部２０６は、取得したＵＷＦ−ＳＬＯ画像から、次のように、脈絡膜血管画像（図９）を作成する。脈絡膜血管画像とはＵＷＦ−ＳＬＯ画像を画像処理することにより得られた脈絡膜血管が可視化された画像である。画像処理するＵＷＦ−ＳＬＯ画像は、例えば、Ｒ色眼底画像とＧ色眼底画像とである。
【００５３】
まず、脈絡膜血管画像を生成するために必要なＲ色眼底画像とＧ色眼底画像とに含まれる情報を説明する。
【００５４】
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５０４ＲＧ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５０２ＧＧ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５０２ＧＧから網膜血管を抽出し、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧから網膜血管を除去することにより脈絡膜血管画像（図９）を得ることができる。具体的に、脈絡膜血管画像は以下のようにして生成される。
【００５５】
画像処理制御部２０６は、ブラックハットフィルタ処理をＧ色眼底画像５０２ＧＧに施すことにより、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧから網膜血管を抽出する。次に、画像処理制御部２０６は、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧから、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、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧ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５０４ＲＧ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、画像処理制御部２０６は、網膜血管が除去されたＲ色眼底画像５０４ＲＧ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５０４ＲＧにおいて、脈絡膜血管を強調する。これにより、図９に示す脈絡膜血管画像が作成される。作成された脈絡膜血管画像は記憶装置２５４に記憶される。
【００５６】
脈絡膜血管画像には瞼などが含まれていることもあり、ステップ３０４では、画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管画像に対して眼底領域を切り出す（瞼などを除去）処理が行われた脈絡膜血管画像（図１０を参照）を生成する。脈絡膜血管画像（図９）や脈絡膜血管画像（図１０）は眼底画像を画像処理することにより得られた脈絡膜血管が可視化された画像である。
【００５７】
また、上記例では、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧとＧ色眼底画像５０２ＧＧとから脈絡膜血管画像を生成している。しかし、画像処理制御部２０６は、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧとＵＷＦ−ＳＬＯ画像５０８ＩＲＧとから脈絡膜血管画像を生成してもよい。画像処理制御部２０６は、Ｂ色眼底画像５０６ＢＧと、Ｒ色眼底画像５０４ＲＧおよびＵＷＦ−ＳＬＯ画像５０８ＩＲＧの一方とから、脈絡膜血管画像を生成してもよい。
【００５８】
更に、ＵＷＦ−ＳＬＯ画像（動画）５１０から、脈絡膜血管画像を生成してもよい。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、脈絡膜血管画像を生成してもよい。
【００５９】
ところで、脈絡膜血管の径は、一般的に網膜中の血管径より大きい。具体的には、所定の閾値より大きい血管径は脈絡膜血管である。そこで、ＵＷＦ−ＳＬＯ画像（動画）５１０で、インドシアニン・グリーン（ＩＣＧ）が網膜および脈絡膜の血管を通過中の画像から血管を抽出し、所定の閾値より小さい血管径を消すことにより、脈絡膜血管画像を生成してもよい。
【００６０】
脈絡膜血管画像には複数の脈絡膜血管が含まれている。ステップ３０４では更に、画像処理制御部２０６は、作成した脈絡膜血管画像から各脈絡膜血管を抽出する。
【００６１】
ステップ３０６で、画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管画像（図１０）を画像処理することにより脈絡膜情報である脈絡膜血管の特徴量を生成する。
【００６２】
ここで、脈絡膜血管の特徴量には、後述する（１）血管走行方向の非対称性の度合い、（２）渦静脈位置、渦静脈位置の対称性の度合い、（３）渦静脈位置周辺の血管径のヒストグラム及び平均値、（４）脈絡膜血管画像内の血管の血管径及び血管径のヒストグラム、及び（５）各脈絡膜血管の蛇行の度合いがある。
【００６３】
以下、脈絡膜血管画像を画像処理することにより生成される脈絡膜血管の特徴量について詳細に説明する。
（１）血管走行方向の非対称性の度合いの生成処理
まず、血管走行方向の非対称性の度合いを説明する。血管走行方向の非対称性の度合いは、脈絡膜血管画像を所定の直線を基準に分割して得られる第１の領域と第２の領域における対応する脈絡膜血管の非対称性の度合いである。具体的には次のように求められる。
【００６４】
画像処理制御部２０６は、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧから黄斑Ｍ（図１２も参照）を検出する。具体的には、画像処理制御部２０６は、黄斑はＧ色眼底画像５０２ＧＧにおいて暗い領域であるので、上記読み出したＧ色眼底画像５０２ＧＧにおいて画素値が最も小さい所定数の画素の領域を、黄斑Ｍとして検出する。最も暗い画素を含む領域の中心位置を黄斑Ｍが位置する座標として算出し、記憶装置２５４に記憶する。画像処理制御部２０６は、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧから視神経乳頭ＯＮＨ（図１２も参照）の位置を検出する。具体的には、画像処理制御部２０６は、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧに対して、予め定まる視神経乳頭の画像のパターンマッチングをすることにより、Ｇ色眼底画像５０２ＧＧにおいて視神経乳頭の位置を検出し、検出した位置を視神経乳頭ＯＮＨが位置する座標として算出し、記憶装置２５４に記憶する。
【００６５】
画像処理制御部２０６は、黄斑Ｍの座標と視神経乳頭ＯＮＨの座標を読み出す。画像処理制御部２０６は、読み出されたぞれぞれの座標を脈絡膜血管画像上に設定し、脈絡膜血管画像上に黄斑Ｍと視神経乳頭ＯＮＨとを結ぶ直線ＬＩＮ（図１１参照）を設定する。ここで、脈絡膜血管画像はＧ色眼底画像とＲ色眼底画像から生成されるため、Ｇ色眼底画像で検出された黄斑Ｍの座標と視神経乳頭ＯＮＨの座標は、脈絡膜血管画像でも黄斑Ｍの位置と視神経乳頭ＯＮＨの位置に一致する。
そして、画像処理制御部２０６は、この直線ＬＩＮが水平になるように、脈絡膜血管画像を回転させる。
【００６６】
次のように解析点を設定する。図１１に示すように、脈絡膜血管画像において直線ＬＩＮにより、第１の領域２７４と第２の領域２７２とが設定される。具体的には、第１の領域は直線ＬＩＮより上側に位置し、第２の領域は直線ＬＩＮより下側に位置する。
【００６７】
画像処理制御部２０６は、解析点２４０ＫＵを、第１の領域２７４において、上下方向にＭ（自然数）行、左右（水平）方向にＮ（自然数）列に、等間隔に格子状のパターンに位置するように、配置する。図１１では、第１の領域２７４における解析点の個数は、Ｍ（３）×Ｎ（７）（＝Ｌ：２１）個である。
【００６８】
画像処理制御部２０６は、解析点２４０ＫＤを、第２の領域２７２において、第１の領域２７４において配置した解析点２４０ＫＵと、直線ＬＩＮを基準に線対称となる位置に、配置する。
【００６９】
画像処理制御部２０６は、各解析点における脈絡膜血管の血管走行方向を算出する。具体的には、画像処理制御部２０６は、全ての解析点の各々に対して、下記の処理を繰り返す。即ち、画像処理制御部２０６は、図１２に示すように、解析点２４２に対応する中心画素に対して、当該中心画素を中心とした周囲の複数の画素で構成される領域（セル）２４４を設定する。
【００７０】
図１２では領域２４４は上下反転されて示している。これは上側の組となる解析点２４６を含む領域（セル）２４８との比較を容易にするためである。
【００７１】
そして、画像処理制御部２０６は、セル２４４内の各画素における輝度の勾配方向（０度以上〜１８０度未満の角度で示される。なお、０度は直線ＬＩＮ（水平線）の方向と定義する。）を、計算対象画素の周囲の画素の輝度値に基づいて計算する。この勾配方向の計算をセル２４４内のすべての画素に対して行う。
【００７２】
次に、画像処理制御部２０６は、勾配方向が、角度基準線を基準とした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２４２Ｈを作成するため、各ビンに対応する勾配方向のセル２４４内の画素数をカウントする。角度基準線は、直線ＬＩＮである。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２４４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２４４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２４２Ｈのビンの数が９であるので、解析点２４２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。
【００７３】
各ビンにおけるカウント値（ヒストグラム２４２Ｈの縦軸）は規格化がなされ、解析点２４２に対するヒストグラム２４２Ｈが作成される。
【００７４】
次に、画像処理制御部２０６は、ヒストグラム２４２Ｈから、解析点の血管走行方向を特定する。具体的には、最もカウント値の小さい角度を解析点２４２の血管走行方向と特定する。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ビンのカウント値が少なくなる。
【００７５】
同様にして、解析点２４６についてもセル２４８が設定されヒストグラム２４６Ｈが作成される。ヒストグラム２４６Ｈのビンの中で最もカウント値が小さい１６０度のビンを特定する。よって、解析点２４６の血管走行方向は１６０度と特定される。
【００７６】
以上の処理をすべての第１の領域及び第２の領域におけるすべての解析点に対して行うことにより、脈絡膜血管画像で設定した各解析点における血管走行方向が特定される。即ち、図１３に示すように、各解析点のヒストグラムが求められる。
【００７７】
画像処理制御部２０６は、上下（第１及び第２の領域）の各解析点と、その点の血管走行方向を読み出す。具体的には、画像処理制御部２０６は、直線ＬＩＮを基準に線対称となる解析点の各組について、各解析点と、その点の血管走行方向を読み出す。
【００７８】
画像処理制御部２０６は、直線ＬＩＮを基準に線対称となる解析点の各組について、非対称性を示す値を算出する。非対称性を示す値は血管走行方向の差であり、当該差は、各組の各解析点のヒストグラムから求められる。組となるヒストグラムの各ビンにおける度数の差Δｈを求め、Δｈを二乗する。そして各ビンのΔｈ２の和であるΣΔｈ２を計算することにより求める。ΣΔｈ２が大きければ、ヒストグラムの形状が大きく異なることから、非対称性も大きくなり、小さければヒストグラムの形状が似ていることから非対称性が小さいことになる。
【００７９】
なお、非対称性を示す値は、このような各組の各解析点のヒストグラムの二乗誤差の和に限定されない。各組の各解析点のヒストグラムから代表角度を決定し、その絶対値差を算出したりしてもよい。
【００８０】
画像処理制御部２０６は、各組の非対称を示す値の全体平均値を、血管走行方向の非対称性の度合いとして、求める。求められた血管走行方向の非対称性の度合いはＲＡＭ２６６に記憶される。
【００８１】
（２）渦静脈位置、渦静脈位置の対称性の生成処理
次に、渦静脈位置の生成処理を説明する。渦静脈（Ｖｏｒｔｅｘ  Ｖｅｉｎと称する）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４〜６個存在する。
【００８２】
図１４には、脈絡膜血管画像上に渦静脈位置が重畳された脈絡膜血管画像３５６が示されている。脈絡膜血管画像３５６には渦静脈位置３７６が丸枠で表示されている。図１４では３つの渦静脈が丸枠で示されている。
【００８３】
渦静脈の位置は、脈絡膜血管画像から脈絡膜血管を抽出し、各脈絡血管の走行方向に基づいて算出される。渦静脈は血流の流出路であることから、複数の血管が渦静脈につながっている。つまり、脈絡膜血管画像から複数の血管の走行方向が収束している点を探索することにより、渦静脈位置を求めることができる。
【００８４】
画像処理制御部２０６は、渦静脈の個数、各渦静脈の脈絡膜血管画像上での座標を渦静脈位置として、特定する。そして、画像処理制御部２０６は渦静脈の個数、渦静脈位置をＲＡＭ２６６に記憶する。
【００８５】
また、画像処理制御部２０６は、渦静脈位置の対称性の度合いを算出する。
一般に、渦静脈は、上述した直線ＬＩＮを基準に、線対称の位置に存在する。渦静脈位置の対称性の度合いは、直線ＬＩＮの上側の渦静脈位置を基準として、直線ＬＩＮの下側の渦静脈位置のずれ量と定義することができる（逆に、直線ＬＩＮの下側の渦静脈位置を基準としてもよい）。つまり、上側の渦静脈位置の直線ＬＩＮに対する線対称な点を求め、この線対称な点と下側の渦静脈位置とのずれ量を求める。画像処理制御部２０６は、このずれ量を渦静脈位置の対称性の度合いとしてＲＡＭ２６６に記憶する。
【００８６】
（３）渦静脈位置周辺の血管径のヒストグラム及び平均値
次に、渦静脈位置周辺の血管径のヒストグラム及び平均値を説明する。
【００８７】
画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管画像（図１０）を、各画素の画素値を所定の閾値を基準に二値化することにより、図示せぬ脈絡膜血管二値化画像を作成する。この脈絡膜血管二値化画像は脈絡膜血管が可視化された（脈絡膜血管に相当する領域の画素が白色、脈絡膜血管以外の領域の画素が黒色となる）画像である。画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管二値化画像において、渦静脈位置を含む所定領域（周辺）の画像を抽出する。脈絡膜血管二値化画像は、画像処理制御部２０６によって、脈絡膜血管画像内の各画素の画素値を所定の閾値を基準に二値化することにより作成される。この脈絡膜血管二値化画像は脈絡膜血管が可視化された（脈絡膜血管に相当する領域の画素が白色、脈絡膜血管以外の領域の画素が黒色となる）画像である。
画像処理制御部２０６は、図１５に示すように、脈絡膜血管二値化画像において、渦静脈位置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〜２０ｍｍの間で設定できるようにしてもよい。
【００８８】
画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管二値化画像における渦静脈位置を含む所定領域の画像を細化処理する。画像処理制御部２０６は、図１６に示すように、サークル４０４と細線との交点４０６を検出する。画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管二値化画像におけるＶＶ位置を含む所定領域の画像から、図１７に示すように、距離画像を生成する。距離画像は、脈絡膜血管二値化画像におけるＶＶ位置を含む所定領域の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。
【００８９】
画像処理制御部２０６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。画像処理制御部２０６は、記憶装置２５４に予め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。
【００９０】
画像処理制御部２０６は、図１８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。このグラフから渦静脈位置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。
【００９１】
画像処理制御部２０６は、図１９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渦静脈へつながる血管の太さの分布が可視化でき、渦静脈へ流入する血流量などの推測が可能になる。さらに、画像処理制御部２０６は、渦位置を含む所定領域（周辺）の血管径の平均値を算出する。
画像処理制御部２０６は、作成された渦静脈位置周辺の血管径のヒストグラム及び平均値をＲＡＭ２６６に記憶する。
【００９２】
（４）脈絡膜血管画像内の血管の血管径の算出と血管径のヒストグラムの生成
次に、脈絡膜血管画像内の血管の血管径の算出と血管径のヒストグラムについて説明する。画像処理制御部２０６は、上述の脈絡膜血管二値化画像から、複数の脈絡膜血管を特定する。そして、各脈絡膜血管の血管径を上述の渦静脈周辺の血管径算出処理と同様にして算出する。そして、複数の脈絡膜血管の血管径の平均値を計算する。
また、画像処理制御部２０６は、各脈絡膜血管の血管径から、血管径のヒストグラムを生成する。
画像処理制御部２０６は、作成された脈絡膜血管画像内の血管の血管径の平均値、血管径のヒストグラムをＲＡＭ２６６に記憶する。
【００９３】
（５）脈絡膜血管の蛇行の度合い
次に、各脈絡膜血管の蛇行の度合いを説明する。
【００９４】
画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管二値化画像を細線化し、各脈絡膜血管を表す曲線を求る。そして、各脈絡膜血管に対応する曲線の曲率や、蛇行位置の数を求める。
画像処理制御部２０６は、曲線の曲率や、蛇行位置の数を蛇行の度合いとしてＲＡＭ２６６に記憶する。
【００９５】
以上のように脈絡膜血管画像から、脈絡膜情報として、脈絡膜血管の特徴量が生成される。上述した、脈絡膜血管の特徴量だけでなく、脈絡膜血管画像やＵＷＦ−ＳＬＯ画像を用いて様々な脈絡膜血管の特徴量を算出するようにしてもよい。
【００９６】
次に、ステップ３０８で、画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管の各特徴量を、特徴量に対する標準データベース（図２３参照）に記憶されている標準データベースの値と比較する。ステップ３０８では画像処理制御部２０６は決定部として機能する。つまり、ステップ３０６で生成された特徴量と標準データベース（図２３参照）に記憶されている標準データベースの値（ＤＢデータ）を参照し、異常/正常の判定、病気の進行度、余命（失明に至るまでの予測時間や失明のリスクの数値）を推測する機能を画像処理制御部２０６で実行する。
【００９７】
図２３に示すように、標準データベースは、人種、性別、及び年齢により定まる条件毎のデータベース７００Ａ、７００Ｂ、・・・を含む。各データベース７００Ａ、７００Ｂ、・・・は、ＳＬＯ画像から得られる特徴量の欄７０２、後述するＯＣＴ画像から得られる特徴量の欄７０４、及びＩＣＧＡ動画の欄７０６に分かれている。ＳＬＯ画像から得られる特徴量の欄７０２には、各特徴量に対する、人種、性別、及び年齢により定まる条件における標準値を記憶する記憶領域７１２及び判定条件を記憶する記憶領域７１４がある。例えば、日本人、男性、及び２０代で定まるデータベース７００Ａでは、記憶領域７１２には、日本人、男性、及び２０代の標準値が記憶されている。記憶領域７１４には、基準値を中心とした一定範囲が、正常値として記憶されている。
【００９８】
ステップ３０８では、画像処理制御部２０６は、ステップ３０６により生成された各特徴量を、対応する記憶領域７１４に記憶されている判定条件に従って、各特徴量が正常値であるか否かを判断する。また、判断結果は正常/異常などの属性を現す言葉で告知する場合や、失明リスクや失明までに至るまでの予測時間などの定量値であることもある。この定量値の算出には、多変量回帰などの手法を用いることができる。
【００９９】
例えば、渦静脈位置の判定条件は、各渦静脈位置の基準値（座標値）と、基準値（座標値）を中心とした所定距離の範囲が正常範囲として定められている。画像処理制御部２０６は、ステップ３０６で生成された各渦静脈位置が、渦静脈位置の判定条件における正常範囲に入っているか否かを判断する。渦静脈位置が、正常範囲に入っていなければ、異常と判定する。
【０１００】
渦静脈位置の対称性の度合いの判定条件は、距離の比の基準値を中心とした所定範囲と、角度比の基準値を中心とした所定範囲とが正常範囲として定められている。画像処理制御部２０６は、ステップ３０６で生成された渦静脈位置の対称性の度合いの距離の比と角度比とが各正常範囲に入っているか否かを判断する。距離の比と角度比との少なくとも一方が、正常範囲に入っていなければ、異常と判定する。
【０１０１】
渦静脈位置周辺の血管径のヒストグラムの判定条件は、各血管径の範囲について、脈絡膜血管の本数の基準値を中心とした範囲が正常範囲として定められている。渦静脈位置周辺の血管径の平均値の判定条件は、基準値を中心とした範囲が正常範囲として定められている。画像処理制御部２０６は、ステップ３０６で生成されたヒストグラムの各血管径の範囲の脈絡膜血管の本数が、正常範囲に入っているか否かを判断し、ステップ３０６で生成された血管径の平均値が、正常範囲に入っているか否かを判断する。画像処理制御部２０６は、血管径の何れかの範囲の脈絡膜血管の本数が正常範囲に入っていない場合、異常と判定し、血管径の平均値が正常範囲に入っていない場合、異常と判定する。
【０１０２】
脈絡膜血管画像全体における血管径のヒストグラムの判定条件は、各血管径の範囲について、脈絡膜結果の本数の基準値を中心とした範囲が正常範囲として定められている。脈絡膜血管画像内の血管の血管径の平均値の判定条件は、基準値を中心とした範囲が正常範囲として定められている。画像処理制御部２０６は、ステップ３０６で生成された脈絡膜血管画像全体におけるヒストグラムの各血管径の範囲の脈絡膜血管の本数が、正常範囲に入っているか否かを判断し、ステップ３０６で生成された脈絡膜血管画像内の血管の血管径の平均値が、正常範囲に入っているか否かを判断する。画像処理制御部２０６は、血管径の何れかの範囲の脈絡膜血管の本数が正常範囲に入っていない場合、異常と判定し、血管径の平均値が正常範囲に入っていない場合、異常と判定する。
【０１０３】
各脈絡膜血管の蛇行の度合いの判定条件は、各脈絡膜血管の長さ（周期）に対する振幅の比の基準値を中心とした範囲が正常範囲として定められている。画像処理制御部２０６は、ステップ３０６で生成された脈絡膜血管の曲率や蛇行の個数が、正常範囲に入っているか否かを判断する。画像処理制御部２０６は、脈絡膜血管の曲率や蛇行の個数が、正常範囲に入っていない場合、異常と判定する。
【０１０４】
血管走行方向の非対称性の度合いの判定条件は、解析点の各組の非対称を示す値の全体平均値の基準値を中心とした範囲が正常範囲として定められている。画像処理制御部２０６は、ステップ３０６で生成された血管走行方向の非対称性の度合いが、正常範囲に入っているか否かを判断する。画像処理制御部２０６は、解析点の各組の非対称を示す値の全体平均値が正常範囲に入っていない場合、異常と判定する。
なお、特徴量ごとに個別に基準を決めるだけでなく、特徴量間の依存性も考慮して正常と異常判定を行うようにしてもよい。つまり、正常/以上の判定条件は、個々の特徴量ごとに決定してもよいが、多次元の特徴量で決定される多次元の判定条件に基づき判定してもよい。
また、被検眼の眼軸長に応じて、正常/異常の閾値判断基準を調整できるようにしてもよい。
【０１０５】
ステップ３１０で、画像処理制御部２０６は、ステップ３０８で判断された比較結果（判断結果）を含む表示データを作成する。この表示データについては後述する。
【０１０６】
次に、図６のステップ２１４のＵＷＦ−ＯＣＴ画像処理について詳細に説明する。
図２０には、図６のステップ２１４のＵＷＦ−ＯＣＴ画像処理のフローチャートが示されている。ステップ６０２で、画像処理制御部２０６は、ＵＷＦ−ＯＣＴ画像を記憶装置２５４から取得する。もちろん、ＵＷＦではないＯＣＴ画像を用いることができる。
【０１０７】
眼底のＯＣＴ画像（Ｂ−ＳＣＡＮ画像）６４２や、Ｃ−ＳＣＡＮ（スキャン）による三次元ＯＣＴデータ６４４（３Ｄ−ＯＣＴボリュームデータ）が眼科装置１１０から取得されて、記憶装置２５４に記憶されている。
【０１０８】
ステップ６０４で、画像処理制御部２０６は、ＯＣＴ画像６４２に対してセグメンテーションを行って、各層を特定し、各層の数及びＲＰＥ層（最も濃度が高い層）との位置関係の少なくとも一方に基づいて、脈絡膜６５２（図２２）を特定する。なお、三次元ＯＣＴデータ６４４に対してセグメンテーションを行うことにより脈絡膜６５４を立体的に特定してもよい。三次元ＯＣＴデータ６４４から、ＯＣＴ−Ａ（ＯＣＴ−Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）のｅｎｆａｃｅ画像と脈絡膜の厚みマップ６５６とを作成してもよい。ＯＣＴ−Ａのデータを用いて脈絡膜血管構造を解析してもよい。
【０１０９】
ステップ６０６で、画像処理制御部２０６は、ＯＣＴ画像（三次元ＯＣＴデータ）を画像処理することにより脈絡膜情報である脈絡膜構造の特徴量を生成する。
【０１１０】
ここで、脈絡膜構造の特徴量には、（１）脈絡膜の厚さ、（２）脈絡膜とＲＰＥ層（Retinal Pigment Epithelium層、網膜色素上皮層）との境界面の隆起度合い、及び当該境界面を示す曲線の波打ち度合い、（３）管腔／間質比率等がある。
【０１１１】
（１）脈絡膜の厚さ情報の生成
画像処理制御部２０６は、ＯＣＴ画像６４２から特定された脈絡膜６５２の厚さを特定する。セグメンテーションにより脈絡膜層６５を抽出し、脈絡膜の厚さ情報を画像処理により算出する。算出された脈絡膜の厚さ情報は脈絡膜の厚みマップ６５６で可視化することができる。
画像処理制御部２０６は、脈絡膜の厚さ情報、脈絡膜の厚みマップ６５６をＲＡＭ２６６に記憶する。
【０１１２】
（２）脈絡膜とＲＰＥ層との境界面の隆起度合い及び波打度合いの生成
画像処理制御部２０６は、セグメンテーションされたＯＣＴ画像から、脈絡膜とＲＰＥ層との境界面を示す曲線を抽出する。抽出された曲線をフーリエ変換することにより、各周波数成分を求める。高周波領域の成分の積分値（平均値でもよい）を、波打ち度合いとして、算出する。低周波領域の成分の積分値（平均値でもよい）を、隆起度合いとして、算出する。なお、曲線をフーリエ変換することに限定されず、ウェーブレット変換を行ってもよい。
また、境界面の曲率の２次微分を計算し、その平均値あるいは積分値を隆起度合や波打度合を算出する指標としてもよい。また、境界の両端の最短距離（弦長）と境界に沿った距離（弧長）の差あるいは比を指標にしてもよい。あるいは、波打ち部・隆起部をカウントして、その個数を指標にしてもよい。
また、三次元ＯＣＴデータ６４４をセグメンテーションし、脈絡膜とＲＰＥ層との境界面を特定し、上述の解析手法を適用することもできる。
さらに、脈絡膜とＲＰＥ層ではなく、脈絡膜とブルッフ膜との境界面の隆起度合い及び波打度合いを算出すようにしてもよい
【０１１３】
（３）管腔／間質比率
管腔とは脈絡膜血管の内側の空間でありＯＣＴ画像では黒く表示される。間質は脈絡膜の管腔以外の部分でありＯＣＴ画像では白く表示される。画像処理制御部２０６は、ＯＣＴ画像をセグメンテーションして脈絡膜領域を特定する。そして、管腔領域の輝度範囲の画素をカウントし、１画素の面積をカウントされた画素数に積算することにより、管腔領域の面積を算出する。同様にして、間質領域の輝度範囲の画素をカウントし、１画素の面積をカウントされた画素数に積算することにより、間質領域の面積を算出する。
【０１１４】
そして、画像処理制御部２０６は、管腔領域の面積及び間質領域の面積から、管腔／間質比率を求める。算出された比率はＲＡＭ２６６に記憶される。
【０１１５】
以上のように、ＯＣＴ画像、三次元ＯＣＴデータから脈絡膜情報として、脈絡膜構造の特徴量が生成される。上述した、脈絡膜構造の特徴量だけでなく、ＯＣＴ画像以外のデータを用いて、様々な脈絡膜血管の特徴量を算出するようにしてもよい。
【０１１６】
次に、ステップ６０８で、画像処理制御部２０６は、ＯＣＴ画像から得られる各特徴量を、特徴量に対する標準データベース（図２３参照）に記憶されている標準データベースの値と比較する。ステップ６０８では画像処理制御部２０６は決定部として機能する。つまり、ステップ６０６で生成された特徴量と標準データベース（図２３参照）に記憶されている標準データベースの値（ＤＢデータ）を参照し、異常/正常の判定、病気の進行度、余命（失明に至るまでの予測時間や失明のリスクの数値）を推測する機能を画像処理制御部２０６で実行する。
【０１１７】
図２３に示すように、各データベース７００Ａ、７００Ｂ、・・・は、ＯＣＴ画像から得られる特徴量の欄７０４を有する。ＯＣＴ画像から得られる特徴量の欄７０４には、各特徴量に対する、人種、性別、及び年齢により定まる条件における標準値を記憶する記憶領域７１２及び判定条件を記憶する記憶領域７１４がある。例えば、日本人、男性、及び２０代で定まるデータベース７００Ａでは、記憶領域７１２には、日本人、男性、及び２０代の標準値が記憶されている。記憶領域７１４には、基準値を中心とした一定範囲が、正常値として記憶されている。
【０１１８】
ステップ６０８では、画像処理制御部２０６は、ステップ６０６により生成された各特徴量を、対応する記憶領域７１４に記憶されている判定条件に従って、各特徴量が正常値であるか否かを判断する。
【０１１９】
例えば、脈絡膜の厚さの判定条件は、脈絡膜の厚さの基準値と、基準値を中心とした所定範囲が正常範囲として定められている。画像処理制御部２０６は、ステップ６０６で生成された脈絡膜の厚さが、脈絡膜の厚さの判定条件における正常範囲に入っているか否かを判断する。画像処理制御部２０６は、脈絡膜の厚さが正常範囲に入っていない場合、異常と判定する。
【０１２０】
脈絡膜とＲＰＥ層との境界面の隆起度合いの判定条件は、隆起度合いの基準値と、基準値を中心とした所定範囲が正常範囲として定められている。画像処理制御部２０６は、ステップ６０６で生成された隆起度合いが、隆起度合いの判定条件における正常範囲に入っているか否かを判断する。画像処理制御部２０６は、隆起度合いが正常範囲に入っていない場合、異常と判定する。
【０１２１】
脈絡膜とのＲＰＥ層との境界面の波打ち度合いの判定条件は、波打ち度合いの基準値と、基準値を中心とした所定範囲が正常範囲として定められている。画像処理制御部２０６は、ステップ６０６で生成された波打ち度合いが、波打ち度合いの判定条件における正常範囲に入っているか否かを判断する。画像処理制御部２０６は、波打ち度合いが正常範囲に入っていない場合、異常と判定する。
【０１２２】
管腔／間質比率の判定条件は、管腔／間質比率の基準値と、基準値を中心とした所定範囲が正常範囲として定められている。画像処理制御部２０６は、ステップ６０６で生成された管腔／間質比率が、管腔／間質比率の判定条件における正常範囲に入っているか否かを判断する。画像処理制御部２０６は、管腔／間質比率が正常範囲に入っていない場合、異常と判定する。
なお、特徴量ごとに個別に基準を決めるだけでなく、特徴量間の依存性も考慮して正常と異常判定を行うようにしてもよい。つまり、正常/以上の判定条件は、個々の特徴量ごとに決定してもよいが、多次元の特徴量で決定される多次元の判定条件に基づき判定してもよい。
また、被検眼の眼軸長に応じて、正常/異常の閾値判断基準を調整できるようにしてもよい。
【０１２３】
ステップ６１０で、画像処理制御部２０６は、ステップ３０８で判断された比較結果（判断結果）を含む表示データを作成する。この表示データについては後述する。
そして、ステップ６１０の処理が終了すると、図６のステップ２１６に戻り、画像処理制御部２０６は作成した特徴量のデータや表示画面をＲＡＭ２６６あるいは記憶装置２５４に記憶し、図６の処理を終了する。
【０１２４】
次に、被検眼画像の特徴量と標準データベースとの比較結果を表示した表示画面の説明をする。
表示制御部２０４は、ユーザの指示により、図６のステップ２１６で保存された表示データ（標準データベースとの比較結果）や眼科装置１１０で撮影された画像から、比較結果を表示する表示画面８００（図２４参照）を作成するそして、処理部２０８は、表示画面８００の表示画面データを画像ビューワ１５０に送信する。
【０１２５】
表示画面データを受信した画像ビューワ１５０は、表示画面データに基づいて、図２４に示す表示画面８００を、ディスプレイ１５６に表示する。
【０１２６】
ここで、図２４に示す表示画面８００を説明する。図２４に示すように、表示画面８００は、患者の個人情報を表示する個人情報表示欄８０２、画像表示欄８０４、脈絡膜解析ツール表示欄８０６、および終了ボタン８０８を有する。
【０１２７】
個人情報表示欄８０２は、患者ＩＤ表示欄８１２、患者氏名表示欄８１４、年齢表示欄８１６、右眼／左眼表示欄８１８、眼軸長表示欄８２０、視力表示欄８２２、撮影日時表示欄８２４を有する。これらの表示欄８１２〜８２４に、各情報を表示する。なお、図示した患者選択アイコン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１５６に表示し、解析対象となる患者をユーザに選択させる。
【０１２８】
脈絡膜解析ツール表示欄８０６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８５２、対称性アイコン８５４、血管径アイコン８５６、渦静脈・黄斑／乳頭アイコン８５８、および脈絡膜解析レポートアイコン８６０を備える。渦静脈位置アイコン８５２は、渦静脈位置を表示させることを指示する。対称性アイコン８５４は、解析点の対称性を表示することを指示する。血管径アイコン８５６は、脈絡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８５８は、渦静脈、黄斑、および視神経乳頭の間の位置を解析した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８６０は、脈絡膜解析レポートを表示することを指示する。
【０１２９】
画像表示欄８０４には、脈絡膜情報である脈絡膜血管の各特徴量と、特徴量に対する標準データベースに記憶されている標準データベースの値との各比較結果に基づいて第１の各種表示がなされる。画像表示欄８０４には、脈絡膜情報である脈絡膜構造の各特徴量と、特徴量に対する標準データベースに記憶されている標準データベースの値との第２の各比較結果に基づいて各種表示がなされる。
【０１３０】
画像表示欄８０４は、脈絡膜解析レポートアイコン８６０が操作されて脈絡膜解析レポートを表示する表示欄である。画像表示欄８０４は、脈絡膜血管画像表示欄８３２、血管画像表示欄８３４、脈絡膜血管画像全体の解析結果表示欄８３８ＡＢ、及び渦静脈解析結果表示欄８４０ＡＢを有する。脈絡膜血管画像全体の解析結果表示欄８３８ＡＢは、特徴量の項目表示欄８３８Ａ１〜８３８Ａ３と、各項目の解析結果表示欄８３８Ｂ１〜８３８Ｂ３とを有する。渦静脈解析結果表示欄８４０ＡＢは、特徴量の項目表示欄８４０Ａ１〜８４０Ａ３と、各項目の解析結果表示欄８４０Ｂ１〜８４０Ｂ３とを有する。
【０１３１】
脈絡膜血管画像表示欄８３２には、脈絡膜血管画像が表示される。血管画像表示欄８３４には、血管画像が表示される。血管画像表示欄８３４中の番号は渦静脈の識別番号である。＃１だけ血管径が太い。また、耳側（＃１，２の渦静脈）は対称性が低い。
【０１３２】
図７のステップ３０８の比較結果が、血管径ヒストグラム及び血管径の平均値に異常はないが、血管対称性では、耳側が異常であったとする。この場合、血管径ヒストグラムの項目表示欄８３８Ａ１に対する解析結果表示欄８３８Ｂ１に、「異常なし」が表示される。血管径平均値の項目表示欄８３８Ａ２に対する解析結果表示欄８３８Ｂ２には、「異常なし」が表示される。血管対称性の項目表示欄８３８Ａ３に対する解析結果表示欄８３８Ｂ３には、「耳側  要観察」が表示される。
【０１３３】
図７のステップ３０８の比較結果が、渦静脈位置に異常がないが、渦静脈＃１の血管径ヒストグラムにおいて異常があり、渦静脈＃１の血管径平均値に異常があったとする。この場合、渦静脈位置の項目表示欄８４０Ａ１に対する解析結果表示欄８４０Ｂ１に「異常なし」が表示される。血管径ヒストグラムの項目表示欄８４０Ａ２に対する解析結果表示欄８４０Ｂ２に「＃１  要観察」が表示される。血管径平均値の項目表示欄８４０Ａ３に対する解析結果表示欄８４０Ｂ３に「＃１  要観察」が表示される。
【０１３４】
画像表示欄８０４では、第１の各種表示及び第２の各種表示は、図２４に示す例に限定されず、他のさまざまな特徴量との比較結果に基づく表示がなされてもよい。
渦静脈位置の対称性の度合いの距離の比と角度比とが各正常範囲に入っているか否かの比較結果に基づく表示や、脈絡膜血管の曲率や蛇行の個数が正常範囲に入っているか否かの比較結果に基づく表示をしてもよい。
脈絡膜の厚さが、脈絡膜の厚さの判定条件における正常範囲に入っているか否かの比較結果に基づく表示をしてもよい。
脈絡膜とＲＰＥ層との境界面の隆起度合いが、隆起度合いの判定条件における正常範囲に入っているか否かの比較結果に基づく表示をしてもよい。
脈絡膜とのＲＰＥ層との境界面の波打ち度合いが、波打ち度合いの判定条件における正常範囲に入っているか否かの比較結果に基づく表示をしてもよい。
管腔／間質比率が、管腔／間質比率の判定条件における正常範囲に入っているか否かの比較結果に基づく表示をしてもよい。
特徴量間の依存性も考慮してされた正常と異常判定の結果に基づく表示をしてもよい。
各比較結果に基づいて、正常/異常などの属性を現す言葉で表示したり、失明リスクや失明までに至るまでの予測時間などの定量値を表示したりしてもよい。
【０１３５】
次に、本開示の技術の種々の変形例を説明する。
【０１３６】
＜第１の変形例＞
【０１３７】
上記のように、標準データベース（図２３参照）は、人種、性別、及び年齢により定まる条件毎のデータベース７００Ａ、７００Ｂ、・・・を含み、各データベース７００Ａ、７００Ｂ、・・・はＩＣＧＡ動画の欄７０６を有する。ＩＣＧＡ動画の欄７０６には、特徴量として、ポリープの拍動、脈絡膜毛細血管の充盈遅延があり、記憶領域７１２には、標準値、記憶領域７１４には、判定条件が記憶されている。
【０１３８】
標準データベースには、更に、人種、性別、及び年代により定まる条件における標準値の解析結果を記憶するようにしてもよい。例えば、各特徴量の平均・分散・尖度・歪度・その他、高次モーメント、各特徴量の複合特徴量データ、各特徴量の時間変化量を記憶するようにしてもよい。
【０１３９】
判定条件としては、正常範囲を記憶することに限定されず、以下の条件などを記憶するようにしてもよい。基準値として、標準データベースの母集合の標準偏差σを基準に算出した３σ、６σなどを判定基準としてＦｉｓｃｈｅｒの判定式およびＺ‐ｆａｃｔｏｒを記憶する。また、リスク％換算式、余命（発症までの期間）換算式、判定属性データ（異常／健康／危険）を記憶する。
【０１４０】
標準データベースの内容は、所定期間毎に更新されるようにしてもよい。
【０１４１】
＜第２の変形例＞
【０１４２】
上記実施の形態および第１の変形例では、特徴量を判定条件に従い解析しているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、同一の患者の特徴量の過去の履歴データの変化を、当該変化の判定条件に従い解析してもよい。
【０１４３】
＜第３の変形例＞
【０１４４】
上記実施の形態では、管理サーバ１４０が、予め図６に示す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。画像ビューワ１５０が管理サーバ１４０に画像処理命令を送信し、これに応じて管理サーバ１４０が、図６の画像処理プログラムを実行するようにしてもよい。
【０１４５】
＜第４の変形例＞
【０１４６】
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。
【０１４７】
＜第５の変形例＞
【０１４８】
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。
【０１４９】
＜第６の変形例＞
【０１５０】
上記実施の形態では、脈絡膜血管の走行方向から非対称性を解析しているが、網膜血管の走行方向から非対称性を解析するように、本開示の技術を適用してもよい。
【０１５１】
＜第７の変形例＞
【０１５２】
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。
【０１５３】
＜第８の変形例＞
【０１５４】
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。
【０１５５】
＜その他の変形例＞
【０１５６】
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。
【０１５７】
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（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、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。
【符号の説明】
【０１５８】
１００ 眼科システム
１１０ 眼科装置
１２０ 眼軸長測定器
１４０ 管理サーバ
１５０ 画像ビューワ
２０４ 表示制御部
２０６ 画像処理制御部
２０８ 処理部
２６２ ＣＰＵ
２５４ 記憶装置
７００Ａ、７００Ｂ   データベース
【図１】
2020058647.tif 000003
【図２】
2020058647.tif 000004
【図３】
2020058647.tif 000005
【図４】
2020058647.tif 000006
【図５】
2020058647.tif 000007
【図６】
2020058647.tif 000008
【図７】
2020058647.tif 000009
【図８】
2020058647.tif 000010
【図９】
2020058647.tif 000011
【図１０】
2020058647.tif 000012
【図１１】
2020058647.tif 000013
【図１２】
2020058647.tif 000014
【図１３】
2020058647.tif 000015
【図１４】
2020058647.tif 000016
【図１５】
2020058647.tif 000017
【図１６】
2020058647.tif 000018
【図１７】
2020058647.tif 000019
【図１８】
2020058647.tif 000020
【図１９】
2020058647.tif 000021
【図２０】
2020058647.tif 000022
【図２１】
2020058647.tif 000023
【図２２】
2020058647.tif 000024
【図２３】
2020058647.tif 000025
【図２４】
2020058647.tif 000026