(57)【要約】【課題】より高い精度で動静脈径比を算出することができる眼底画像処理装置および眼底画像処理プログラムを提供する。【解決手段】ＰＣは、被検眼の眼底画像を処理することで、被検眼の眼底における動静脈径比を算出する。つまり、ＰＣは、動静脈径比を算出するための眼底画像処理装置として動作する。ＰＣのＣＰＵは、眼底画像に含まれる乳頭を特定する。また、眼底画像に含まれる血管を特定する。ＣＰＵは、特定した血管のうち、乳頭の高さよりも上方の領域に位置する血管同士の径の比である上方径比を算出する。ＣＰＵは、特定した血管のうち、乳頭の高さよりも下方の領域に位置する血管同士の径の比である下方径比を算出する（Ｓ７７）。【選択図】図１２
2014193225.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼の眼底画像を処理することで、前記被検眼の眼底における動静脈径比を算出する眼底画像処理装置であって、
前記眼底画像に含まれる乳頭を特定する乳頭特定手段と、
前記眼底画像に含まれる血管を特定する血管特定手段と、
前記血管特定手段によって特定された血管のうち、前記乳頭特定手段によって特定された前記乳頭の高さよりも上方の領域に位置する血管同士の径の比である上方径比を算出する上方径比算出手段と、
前記血管特定手段によって特定された血管のうち、前記乳頭の高さよりも下方の領域に位置する血管同士の径の比である下方径比を算出する下方径比算出手段と
を備えたことを特徴とする眼底画像処理装置。
【請求項２】
少なくとも血管の分岐部および交差部を端点として、前記血管特定手段によって特定された血管を複数のセグメントに分割する分割手段をさらに備え、
前記上方径比算出手段および前記下方径比算出手段は、
前記分割手段によって分割された複数のセグメントから、２つのセグメントのペアを１組または複数組決定する血管ペア決定手段を備え、
前記血管ペア決定手段によって決定された前記ペアにおけるセグメントの径の比を算出することで、前記上方径比または前記下方径比を算出することを特徴とする請求項１に記載の眼底画像処理装置。
【請求項３】
前記上方径比算出手段および前記下方径比算出手段は、前記上方の領域または前記下方の領域から前記血管ペア決定手段によって複数組の前記ペアが決定された場合に、セグメント間の距離がより短い前記ペアの前記上方径比または前記下方径比を優先して算出することを特徴とする請求項２に記載の眼底画像処理装置。
【請求項４】
前記上方径比算出手段によって算出された前記上方径比と、前記下方径比算出手段によって算出された前記下方径比との差が第一閾値以上となった場合に、差が前記第一閾値以上となった前記ペアを、前記上方径比および前記下方径比を算出する対象から除外する除外手段をさらに備え、
前記上方径比算出手段および前記下方径比算出手段は、前記血管ペア決定手段によって決定された複数組の前記ペアのうち、前記除外手段によって除外されたペアに次いでセグメント間の距離が短い１組または複数組のペアの前記上方径比または前記下方径比を算出することを特徴とする請求項３に記載の眼底画像処理装置。
【請求項５】
前記血管ペア決定手段は、前記分割手段によって分割された複数のセグメントのうち、長さが第二閾値以上であるセグメントから前記ペアを決定することを特徴とする請求項２から４のいずれかに記載の眼底画像処理装置。
【請求項６】
前記血管ペア決定手段は、前記分割手段によって分割された複数のセグメントのうち、幅が第三閾値以上であるセグメントから前記ペアを決定することを特徴とする請求項２から５のいずれかに記載の眼底画像処理装置。
【請求項７】
前記血管ペア決定手段は、前記分割手段によって分割された複数のセグメントのうち、前記乳頭特定手段によって特定された乳頭からの距離が第四閾値以下であるセグメントから前記ペアを決定することを特徴とする請求項２から６のいずれかに記載の眼底画像処理装置。
【請求項８】
前記上方径比算出手段および前記下方径比算出手段は、前記血管ペア決定手段によって決定され得る前記ペアのうち、２つのセグメントの角度の差が第五閾値以下であるペアから前記上方径比または前記下方径比を算出することを特徴とする請求項２から７のいずれかに記載の眼底画像処理装置。
【請求項９】
前記上方径比算出手段および前記下方径比算出手段は、前記血管ペア決定手段によって決定され得る前記ペアのうち、前記上方径比または前記下方径比の算出結果が許容範囲内に収まるペアから、前記上方径比または前記下方径比を算出することを特徴とする請求項２から８のいずれかに記載の眼底画像処理装置。
【請求項１０】
前記上方径比算出手段によって算出された前記上方径比と、前記下方径比算出手段によって算出された前記下方径比との平均値を算出する平均値算出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１から９のいずれかに記載の眼底画像処理装置。
【請求項１１】
被検眼の眼底画像を処理することで、前記被検眼の眼底における動静脈径比を算出する眼底画像処理装置によって実行される眼底画像処理プログラムであって、
前記眼底画像処理装置のプロセッサによって実行されることで、
前記眼底画像に含まれる乳頭を特定する乳頭特定ステップと、
前記眼底画像に含まれる血管を特定する血管特定ステップと、
前記血管特定ステップにおいて特定された血管のうち、前記乳頭特定ステップにおいて特定された前記乳頭の高さよりも上方の領域に位置する血管同士の径の比である上方径比を算出する上方径比算出ステップと、
前記血管特定ステップにおいて特定された血管のうち、前記乳頭の高さよりも下方の領域に位置する血管同士の径の比である下方径比を算出する下方径比算出ステップと
を前記眼底画像処理装置に実行させることを特徴とする眼底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、被検眼の眼底画像を処理する眼底画像処理装置および眼底画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被検眼の眼底画像を処理することで、眼底における動脈の血管径と静脈の血管径の比（以下、「動静脈径比」という。）を算出する技術が知られている。例えば、特許文献１が開示する動静脈径比の計測方法では、視神経乳頭（以下、単に「乳頭」という）の中心を基準に、半径が異なる２つの同心円で囲まれる領域Ｒｎが複数設定される。設定された領域Ｒｎ内で、複数の血管が抽出される。抽出された複数の血管の中から、血管間の距離が小さい２本の血管が血管対として選択される。選択された血管対から動静脈径比が算出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−２４３９２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の技術では、眼底における血管の特性が十分に考慮されることなく動静脈径比が算出されていた。その結果、診断に有用な動静脈径比が精度良く算出されない場合があった。
【０００５】
本発明は、より高い精度で動静脈径比を算出することができる眼底画像処理装置および眼底画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第一態様に係る眼底画像処理装置は、被検眼の眼底画像を処理することで、前記被検眼の眼底における動静脈径比を算出する眼底画像処理装置であって、前記眼底画像に含まれる乳頭を特定する乳頭特定手段と、前記眼底画像に含まれる血管を特定する血管特定手段と、前記血管特定手段によって特定された血管のうち、前記乳頭特定手段によって特定された前記乳頭の高さよりも上方の領域に位置する血管同士の径の比である上方径比を算出する上方径比算出手段と、前記血管特定手段によって特定された血管のうち、前記乳頭の高さよりも下方の領域に位置する血管同士の径の比である下方径比を算出する下方径比算出手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明の第二態様に係る眼底画像処理プログラムは、被検眼の眼底画像を処理することで、前記被検眼の眼底における動静脈径比を算出する眼底画像処理装置によって実行される眼底画像処理プログラムであって、前記眼底画像処理装置のプロセッサによって実行されることで、前記眼底画像に含まれる乳頭を特定する乳頭特定ステップと、前記眼底画像に含まれる血管を特定する血管特定ステップと、前記血管特定ステップにおいて特定された血管のうち、前記乳頭特定ステップにおいて特定された前記乳頭の高さよりも上方の領域に位置する血管同士の径の比である上方径比を算出する上方径比算出ステップと、前記血管特定ステップにおいて特定された血管のうち、前記乳頭の高さよりも下方の領域に位置する血管同士の径の比である下方径比を算出する下方径比算出ステップとを前記眼底画像処理装置に実行させることを特徴とする。
【０００８】
本発明によると、眼底画像処理装置は、より高い精度で動静脈径比を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】ＰＣ１の電気的構成を示すブロック図である。
【図２】ＰＣ１が実行する眼底画像処理のフローチャートである。
【図３】眼底画像処理で実行されるＧ値輝度差画像取得処理のフローチャートである。
【図４】眼底画像処理で実行される乳頭検出処理のフローチャートである。
【図５】眼底画像２０から高輝度領域２１を抽出する処理を説明するための説明図である。
【図６】高輝度領域２１から延びる血管の数の検出処理を説明するための説明図である。
【図７】高輝度領域２１の輪郭部分および真の重心２７を検出する処理を説明するための説明図である。
【図８】眼底画像処理で実行される血管検出処理のフローチャートである。
【図９】シードポイント３２を検出する処理を説明するための説明図である。
【図１０】血管４０の進行方向および血管径Ｒの調査方法を説明するための説明図である。
【図１１】血管検出処理で実行される分岐交差判定処理のフローチャートである。
【図１２】眼底画像処理で実行される動静脈径比算出処理のフローチャートである。
【図１３】血管４０Ａ〜４０Ｃを複数のセグメントに分割する処理を説明するための説明図である。
【図１４】動静脈径比算出処理で実行されるセグメント選定処理のフローチャートである。
【図１５】動静脈径比算出処理で実行される上下判定処理のフローチャートである。
【図１６】動静脈径比算出処理で実行される血管ペア作成処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の例示的な実施形態について説明する。まず、図１を参照して、本実施形態の眼底画像処理装置であるパーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」という。）１の概略構成について説明する。
【００１１】
本実施形態では、眼底画像を撮影する眼底撮影装置１０と、眼底画像を処理するＰＣ１とが別のデバイスである。ＰＣ１は、眼底撮影装置１０によって撮影された眼底画像を、ネットワークおよび外部メモリ等の少なくともいずれかを介して取得し、取得した眼底画像を処理する。しかし、眼底画像処理装置として動作することができるのは、ＰＣ１に限定されない。例えば、眼底撮影装置１０が撮影した眼底画像を、眼底撮影装置１０自身が処理してもよい。この場合、眼底撮影装置１０が眼底画像処理装置として動作する。
【００１２】
図１に示すように、ＰＣ１は、ＰＣ１の制御を司るＣＰＵ（プロセッサ）２を備える。ＣＰＵ２には、ＲＯＭ３、ＲＡＭ４、ＨＤＤ５、通信Ｉ／Ｆ６、表示制御部７、操作処理部８、および外部メモリＩ／Ｆ９が、バスを介して接続されている。
【００１３】
ＲＯＭ３には、ＣＰＵ２が実行するＢＩＯＳ等のプログラムが記憶されている。ＲＡＭ４は各種情報を一時的に記憶する。ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）５は、電源の供給が遮断されても記憶内容を保持できる非一過性の記憶媒体である。非一過性の記憶媒体として、フラッシュＲＯＭ等の他の記憶媒体を用いてもよい。ＨＤＤ５には、眼底画像を処理するための眼底画像処理プログラムが記憶されている。具体的には、本実施形態では、後述する動静脈比算出処理を実行する動静脈比算出プログラム、乳頭検出処理を実行する乳頭検出プログラム、血管検出処理を実行する血管検出プログラム等がＨＤＤ５に記憶されている。
【００１４】
表示制御部７は、モニタ１３の表示を制御する。操作処理部８は、ＰＣ１に対するユーザの各種操作入力を受け付けるための操作部１４（例えば、キーボード、マウス等）に接続し、操作入力を検知する。なお、本実施形態では、外付けのモニタ１３および操作部１４が用いられる。しかし、モニタ１３および操作部１４の少なくとも一部がＰＣ１に組み込まれていてもよい。
【００１５】
通信Ｉ／Ｆ６は、ＰＣ１を眼底撮影装置１０等の外部機器に接続する。本実施形態のＰＣ１は、眼底撮影装置１０によって撮影された眼底画像のデータを、通信Ｉ／Ｆ６を介して取得することができる。外部メモリＩ／Ｆ９は、外部メモリ１５をＰＣ１に接続する。外部メモリ１５には、例えばＵＳＢメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の種々の記憶媒体を使用することができる。本実施形態のＰＣ１は、眼底撮影装置１０によって撮影された眼底画像のデータを、外部メモリ１５を介して取得することもできる。例えば、ユーザは、外部メモリ１５を眼底撮影装置１０に装着し、眼底撮影装置１０によって撮影された眼底画像のデータを外部メモリ１５に記憶させる。次いで、ユーザは、外部メモリ１５をＰＣ１に装着し、外部メモリ１５に記憶された眼底画像のデータをＰＣ１に読み込ませる。その結果、眼底画像のデータがＰＣ１によって取得される。
【００１６】
眼底画像撮影装置１０には、眼底画像を撮影することが可能な種々のデバイスを用いることができる。一例として、本実施形態では、瞳孔を通じて眼底を照明・撮影する周知の眼底カメラが、眼底画像撮影装置１０として用いられる。しかし、立体眼底カメラ、眼科用走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）、光断層干渉計（ＯＣＴ）、細隙灯顕微鏡等を、眼底画像撮影装置１０として用いてもよい。なお、立体眼底カメラは、１つの眼底を、視差が異なる複数の方向から撮影する。ＳＬＯは、眼底で照明光を走査し、眼底で反射された照明光の反射光を受光することで眼底画像を取得する。また、ＯＣＴの主な機能は、眼底で走査させた反射照明光と参照光の干渉信号を取得し、取得した干渉信号から眼底の断層画像を得ることである。しかし、ＯＣＴによって取得された干渉信号を処理することで、眼底の二次元画像を取得することも可能である。
【００１７】
図２から図１６を参照して、本実施形態の眼底画像処理について説明する。図２に示すように、本実施形態の眼底画像処理には、乳頭検出処理（Ｓ５）、血管検出処理（Ｓ６）、および動静脈径比算出処理（Ｓ７）が含まれる。乳頭検出処理（Ｓ５）は、眼底画像に含まれる乳頭を検出する処理である。血管検出処理（Ｓ６）は、眼底画像に含まれる血管を検出処理である。動静脈径比算出処理（Ｓ７）は、眼底画像に含まれる動脈の径と静脈の径の比を算出する処理である。
【００１８】
以下説明する処理は、単なる例示的な処理である。従って、以下説明する処理に対し、処理の追加、変更、省略等を行っても良いことは言うまでも無い。例えば、本実施形態の動静脈径比算出処理（Ｓ７）では、乳頭検出処理（Ｓ５）による乳頭の検出結果と、血管検出処理（Ｓ６）による血管の検出結果とに基づいて、眼底の血管における動静脈径比が算出される。しかし、ＰＣ１のＣＰＵ２は、Ｓ５〜Ｓ７の全てを実行する必要は無い。より具体的には、ＣＰＵ２は、乳頭検出処理および血管検出処理の少なくともいずれかを実行しない場合でも、眼底画像に含まれる乳頭および血管を検出できれば、検出結果を用いて動静脈比算出処理を実行することができる。この場合、ＣＰＵ２は、ユーザに操作部１４を操作させることで、眼底画像における乳頭および血管の位置をユーザに指定させて、指定された位置を乳頭および血管の位置として特定してもよい。また、ＣＰＵ２は、他のアルゴリズムを用いて乳頭および血管の位置を検出し、検出した位置を乳頭および血管の位置として特定してもよい。
【００１９】
前述したように、ＰＣ１のＨＤＤ５には、眼底画像処理を制御するための眼底画像処理プログラムが記憶されている。本実施形態のＣＰＵ２は、眼底画像の処理の実行指示を操作部１４または外部機器から入力すると、眼底画像処理プログラムに従って、図２に示す眼底画像処理を実行する。
【００２０】
図２に示すように、眼底画像処理が開始されると、被検眼の眼底画像のデータが取得され、ＲＡＭ４に眼底画像が展開される（Ｓ１）。前述したように、本実施形態では、眼底画像のデータは、通信Ｉ／Ｆ６または外部メモリＩ／Ｆ９を介して眼底撮影装置１０から取得されればよい。また、眼底画像のデータは、眼底画像処理が実行される前に、予めＨＤＤ５に記憶されていてもよい。この場合、Ｓ１の処理では、ＨＤＤ５から眼底画像のデータが取得されればよい。
【００２１】
なお、本実施形態では、ＲＧＢ形式の２５６階調で表現された眼底画像のデータが用いられる。従って、例えば血管検出処理（Ｓ６）では、赤色（Ｒ）の光に比べて血管に吸収され易い緑色（Ｇ）および青色（Ｂ）の値の少なくとも一方を用いることで、Ｒ値を用いる場合に比べて血管の検出精度が向上する。しかし、ＰＣ１は、血管とその他の部位とを識別可能な画像を用いれば、動静脈径比の算出等を実行できる。
【００２２】
以後の処理を容易にするために、取得された眼底画像に対する前処理が行われる（Ｓ２）。一例として、本実施形態の前処理では、公知のメディアンフィルタによってノイズが除去される。画像領域の内側と外側を識別するために、マスク処理が施される。また、画素値のヒストグラムを処理することで、画素値が最適化される。なお、眼底画像に対する前処理の具体的な内容が適宜変更できることは言うまでも無い。前処理を省略してもよい。
【００２３】
Ｓ１で取得された眼底画像のデータから、Ｇ値画像のデータが取得される（Ｓ３）。Ｇ値画像とは、緑色を示すＧ値のみで表現される眼底画像である。本実施形態のＳ１では、ＲＧＢ形式の眼底画像が既に取得されている。従って、ＣＰＵ２は、ＲＧＢ形式の眼底画像のデータからＧ値のみを取得することで、Ｇ値画像のデータを取得すればよい。次いで、Ｇ値輝度差画像取得処理（Ｓ４）、乳頭検出処理（Ｓ５）、血管検出処理（Ｓ６）、および動静脈径比算出処理（Ｓ７）が順に実行されて、眼底画像処理は終了する。以下、Ｓ４〜Ｓ７の処理について詳細に説明する。
【００２４】
図３を参照して、Ｇ値輝度差画像取得処理（Ｓ４）について説明する。Ｇ値輝度差画像とは、注目画素近傍の内部領域と、内部領域の周囲にある外部領域との輝度差によって表現される画像である。まず、Ｇ値画像を構成する複数の画素の１つが注目画素とされる（Ｓ１１）。注目画素から所定範囲内にある領域（以下、「内部領域」という。）のＧの最大値が取得される（Ｓ１２）。本実施形態では、注目画素から０度（Ｘ軸の正の方向）、４５度、９０度（Ｙ軸の正の方向）、１３５度、１８０度（Ｘ軸の負の方向）、２２５度、２７０度（Ｙ軸の負の方向）、３１５度の方向に所定距離（本実施形態では１画素分の距離）内にある画素の領域が、内部領域とされる。従って、本実施形態では、内部領域の形状は矩形状となる。
【００２５】
内部領域の周囲に位置する領域（以下、「外部領域」という。）のＧの最大値が取得される（Ｓ１３）。本実施形態では、注目画素から０度、４５度、９０度、１３５度、１８０度、２２５度、２７０度、３１５度の方向に位置する画素のうち、注目画素からの距離が所定範囲内（本実施形態では、３画素分〜１０画素分の距離の範囲内）にある画素の領域が、外部領域とされる。従って、本実施形態では、外部領域の形状は放射状（ラジアル状）となる。なお、内部領域および外部領域の形状および範囲は適宜変更できる。
【００２６】
ＣＰＵ２は、外部領域におけるＧの最大値から、内部領域におけるＧの最大値を引くことで、輝度差値が算出される（Ｓ１４）。前述したように、緑色（Ｇ）および青色（Ｂ）は、赤色（Ｒ）に比べて血管に吸収され易い。その結果、Ｇ値画像およびＢ値画像では、血管内の画素の画素値（Ｇ値またはＢ値）は、血管外の画素の画素値よりも低くなる。従って、内部領域が血管内にあれば、内部領域における画素値の最大値は、血管外の領域を含む外部領域の画素値の最大値よりも低くなる。また、内部領域および外部領域が共に血管外の領域を含む場合、内部領域における画素値の最大値と、外部領域における画素値の最大値との差は、内部領域が血管内にある場合に比べて小さくなる。
【００２７】
ＣＰＵ２は、以上の特質を活用することで、血管が明確に現れるＧ値輝度差画像を取得する。詳細には、Ｓ１４で算出した輝度差値が閾値以上であるか否かが判断される（Ｓ１６）。閾値は、予め定められた固定値でもよいし、ユーザによって設定された値でもよい。輝度差値が閾値以上であれば、ＣＰＵ２は、Ｓ１４で算出した輝度差値を注目画素に対応付けて記憶させることで、輝度差値を注目画素に紐付ける（Ｓ１７）。輝度差値が閾値未満であれば（Ｓ１６：ＮＯ）、処理はそのままＳ１８の判断に移行する。
【００２８】
次いで、Ｇ値画像を構成する全画素に対する処理が終了したか否かが判断される（Ｓ１８）。未だ注目画素とされていない未処理の画素が存在する場合（Ｓ１８：ＮＯ）、未処理の画素の１つが注目画素とされて（Ｓ１９）、処理はＳ１２へ戻る。全画素に対する処理が終了すると（Ｓ１８：ＹＥＳ）、Ｓ１７で記憶された輝度差値で画像が描画されることで、Ｇ値輝度差画像が取得される（Ｓ２０）。処理は眼底画像処理（図２参照）へ戻り、乳頭検出処理（Ｓ５）へ移行する。取得されたＧ値輝度差画像では、血管内の画素と血管外の画素の間で輝度の差が明確に現れる。従って、ＣＰＵ２は、後述する血管検出処理（図８参照）等でＧ値輝度差画像を用いることで、より正確に血管を検出することができる。しかし、前述したように、Ｇ値画像、Ｂ値画像、Ｇ値輝度差画像を取得せずに処理を行うことも可能である。また、ＣＰＵ２は、Ｇ値輝度差画像取得処理と同様の手順で、Ｂ値輝度差画像を取得してもよい。
【００２９】
図４から図７を参照して、乳頭検出処理について説明する。一般的に、乳頭領域の輝度は、眼底における他の領域の輝度よりも高くなる。従って、乳頭検出処理では、眼底画像の輝度によって乳頭が検出される。しかし、眼底では、乳頭の領域の輝度のみが相対的に高くなるとは限らない。例えば、病変等による白斑が眼底に存在する場合、眼底画像にノイズが存在する場合、および、光学系によるフレアが眼底画像に含まれる場合等には、乳頭と白斑等とを区別できることが望ましい。本実施形態の乳頭検出処理は、乳頭と白斑等とを区別することで、乳頭の検出精度を向上させることができる。
【００３０】
まず、Ｓ１（図２参照）で取得された眼底画像から、高輝度の領域が抽出される（Ｓ２１）。図５に、高輝度領域２１が抽出された眼底画像２０の一例を示す。本実施形態では、ＣＰＵ２は、高輝度領域２１として抽出される画素数が、眼底画像２０の全画素数に対して所定の割合となるように、高輝度領域２１を抽出するための閾値を決定する。眼底画像２０全体を構成する全画素のうち、乳頭を構成する画素が占める割合は、対象とする眼に関わらず、ある程度の範囲に収まる。従って、本実施形態では、高輝度領域２１を抽出するための閾値は、眼底画像２０全体に対する乳頭の割合に基づいて決定される。なお、閾値は、予め定められた固定値でもよいし、ユーザによって変更できる値でもよい。ＲＧＢの各色に対して別々に閾値を設定してもよい。ＲＧＢ形式以外の形式の眼底画像（例えばＧ値画像）から高輝度領域を抽出してもよい。Ｓ２１では、輝度が閾値以上である画素が連続（隣接）することで形成される１または複数の領域が、高輝度領域２１として抽出される。前述したように、乳頭領域の輝度は他の領域よりも高い。よって、乳頭は、Ｓ２１で抽出された高輝度領域２１に含まれている可能性が高い。
【００３１】
次いで、抽出された１または複数の高輝度領域２１から、面積が小さい（狭い）高輝度領域２１が除外される（Ｓ２２）。詳細には、本実施形態では、画素数が閾値以下である高輝度領域２１が、乳頭の検出対象から除外される。一般的に、乳頭の領域は一定以上の面積を有する。従って、面積が小さい高輝度領域２１を検出対象から除外することで、検出精度が向上し、且つＣＰＵ２の処理負担も低下する。なお、閾値は、一般的な乳頭の面積を基準として適宜定めればよい。ユーザが閾値を変更できてもよい。
【００３２】
次いで、各高輝度領域２１の仮の重心位置が設定される（Ｓ２３）。詳細には、本実施形態では、図５に示すように、抽出された１または複数の高輝度領域２１の各々を取り囲む矩形の基準枠２２が設定される。設定された基準枠２２における対角線の交点が、高輝度領域２１の仮の重心位置２４（図６参照）に設定される。なお、仮の重心位置を設定する方法は変更してもよい。例えば、各高輝度領域２１を構成する複数の画素における座標の平均を算出し、算出した座標の位置を仮の重心位置に設定してもよい。高輝度領域２１内の任意の位置を仮の重心位置に設定してもよい。
【００３３】
次いで、仮の重心位置を中心とした環状の探索パターンが設定される（Ｓ２４）。探索パターンとは、各高輝度領域２１から延びる血管の数を検出するためのパターンである。乳頭には複数の血管が出入りする。従って、本実施形態のＣＰＵ２は、高輝度領域２１から延びる血管が閾値以上であるか否かによって、高輝度領域２１が乳頭を含むか否かを判別する。Ｓ２４で設定される探索パターンは、血管の検出のために用いられる。本実施形態のＳ２４では、高輝度領域２１の全体を取り囲む円環状の探索パターン２５が、Ｓ２３で設定された仮の重心位置２４を中心として設定される。探索パターンの形状は、閉じられた円環状である必要は無く、矩形環状、開環状等であってもよい。また、探索パターンは、必ずしも各高輝度領域２１の全体を取り囲む必要は無い。
【００３４】
次いで、探索パターン２５上の輝度値が探索されることで、探索パターン２５上を横断する血管の数が検出される（Ｓ２５）。本実施形態では、Ｇ値輝度差画像取得処理（図３参照）で取得されたＧ値輝度差画像に、Ｓ２４で設定された探索パターン２５が当てはめられることで、探索パターン２５上の血管数が検出される。Ｇ値輝度差画像では、血管の輝度と血管外の輝度の差がより明確に現れるため、より精度よく血管数が検出される。しかし、例えば、ＲＧＢ形式で表現された眼底画像、Ｇ値画像等を用いて、探索パターン２５上の輝度の差から血管数が検出されてもよい。
【００３５】
１または複数の高輝度領域２１から、探索パターン２５上の血管数が閾値（例えば４本）以上である高輝度領域２１が、乳頭を含む領域として抽出される（Ｓ２６）。その結果、接続する血管の数が閾値未満である高輝度領域２１が、乳頭の候補から除外され、乳頭の検出精度が向上する。
【００３６】
次いで、Ｓ２６で抽出された高輝度領域２１の輪郭部分が抽出される。抽出された輪郭部分から、高輝度領域２１の真の重心が決定される（Ｓ２７）。詳細には、図７に示すように、ＣＰＵ２は、Ｓ２３で設定された仮の重心位置２４から外側へ向けてスキャンを行う。本実施形態のスキャンは、所定距離離間している２つの測定点Ｐ１およびＰ２を、互いの距離を保った状態でスキャンラインに沿って外側に移動させながら行われる。この場合、内側の測定点Ｐ１上の輝度と、外側の測定点Ｐ２上の輝度との差が閾値以上となる範囲が特定される。ＣＰＵ２は、仮の重心位置２４を中心として放射状に上記のスキャンを行い、２つの測定点Ｐ１，Ｐ２における輝度の差が閾値以上となった環状の範囲を、乳頭の輪郭部分が存在する範囲２６として抽出する。ＣＰＵ２は、抽出した範囲２６の画素座標の平均を算出し、算出した位置を真の重心位置２７として決定する。なお、高輝度領域２１の輪郭部分を抽出するための具体的な方法は変更できる。例えば、隣接する２つの領域（例えば、隣接する２つの画素）の輝度の差が閾値よりも高い一定の領域を、輪郭部分が存在する範囲２６として検出してもよい。
【００３７】
次いで、ＣＰＵ２は、Ｓ２７で抽出された輪郭部分と真の重心位置２７を用いて、輪郭部分が円形の高輝度領域２１を乳頭の領域として検出する（Ｓ２８）。詳細には、本実施形態では、真の重心位置２７を中心とする円２８が設定されると共に、設定された円２８の半径Ｒが変動される。ＣＰＵ２は、設定した円２８のうち、輪郭部分の範囲２６と重複する部分が占める割合（以下、「重複割合」という。）を、半径Ｒを変動しつつ算出する。ＣＰＵ２は、重複割合が閾値以上となった半径Ｒのうち、重複割合が最も高くなった半径Ｒを、乳頭の半径に決定する。また、重複割合が最も高くなった場合の円２８の内側を、乳頭として検出する。一方で、重複割合が閾値以上となる円２８が存在しなければ、略円形という乳頭の特質を満たす領域が検出されていない。この場合、Ｓ２１〜Ｓ２８の処理が繰り返されるか、もしくは処理が終了する。なお、本実施形態では真円形の乳頭が検出されるが、ＣＰＵ２は真円形の乳頭を検出しなくてもよい。例えば、輪郭部分の範囲２６のうち、内側の端部と外側の端部の中間点を結ぶことで形成される点の集合を、乳頭の輪郭として検出してもよい。
【００３８】
次いで、検出された乳頭の輝度分布がチェックされて（Ｓ２９）、処理は終了する。詳細には、ＣＰＵ２は、真の重心位置２７を中心とし、且つ半径が互いに異なる同心円状のスキャンラインの組を、２組設定する。一方の組のスキャンラインをＡ組（Ａ１，Ａ２）、他方の組のスキャンラインをＢ組（Ｂ１，Ｂ２）とした場合、半径がＡ１＜Ｂ１＜Ａ２＜Ｂ２となるように２組のスキャンラインが設定される。さらに、２組のスキャンラインは、Ｂ１とＡ２の間に乳頭の輪郭が位置するように設定される。ＣＰＵ２は、Ａ１の輝度がＡ２の輝度よりも高く、且つ、Ｂ１の輝度がＢ２の輝度よりも高い場合に、正確に乳頭が検出されたと判断し、処理を終了する。これにより、略円形でない高輝度領域２１が乳頭として検出される可能性を、さらに低下させることができる。なお、Ｓ２９の処理を省略することも可能である。乳頭検出処理が終了すると、血管検出処理（Ｓ６、図２参照）が行われる。
【００３９】
図８から図１１を参照して、血管検出処理について説明する。眼底画像を処理して血管を検出する場合、検出中の血管と、検出済みの他の血管とが重複する箇所が生じ得る。本実施形態の血管検出処理によると、ＣＰＵ２は、同一血管の分岐、異なる血管同士の根元の重なり、および、異なる血管同士の交差のいずれが重複箇所で生じているかを、容易に検出することができる。
【００４０】
まず、シードポイントが検出される（Ｓ３１）。シードポイントとは、血管の中心座標、角度、および径（本実施形態では二次元方向の幅）を検出する際の基点である。本実施形態では、ＣＰＵ２は、図９に示すように、径が異なる複数の円形の探索ライン３１をＧ値画像３０上で同心円状に設定する。設定した探索ライン３１上のＧ値を探索し、Ｇ値の値が閾値以下となる画素が所定数以上連続している箇所を検出する。検出された箇所がシートポイント３２となる。なお、シードポイント３２の検出方法は変更してもよい。例えば、格子状の探索ラインを設定してシードポイントを検出してもよい。Ｇ値画像以外の眼底画像（例えば、ＲＧＢ形式の眼底画像、Ｇ値輝度差画像等）を用いてシードポイントを検出してもよい。
【００４１】
次いで、検出された複数のシードポイント３２の１つが注目シードポイントとされる（Ｓ３２）。注目シードポイントから乳頭３３（図９参照）に近づく方向（乳頭３３を向く方向）が、血管の方向（角度）を調査するための基準となる方向（以下、「調査方向」という。）とされる（Ｓ３３）。注目シードポイントが調査ポイントに設定される（Ｓ３４）。
【００４２】
次いで、調査ポイントを基点として、血管の進行方向が輝度値（本実施形態ではＧの階調値）によって調査される（Ｓ３６）。詳細には、図１０に示すように、Ｇ値画像上で、調査ポイント３５Ａから放射状の調査ライン３６Ａが複数設定される。本実施形態では、乳頭を向く調査方向を中心として、左方および右方にそれぞれ９０度の放射状の範囲内に、所定の距離（本実施形態では４０画素分の距離）の調査ライン３６Ａが複数設定される。設定された複数の調査ライン３６Ａの各々に重なる複数の画素について、Ｇ値の平均値が算出される。Ｇ値画像では、調査ライン３６Ａの通過位置が血管４０の中心に近い程、調査ライン３６Ａ上のＧ値の平均値は低くなる。従って、算出されたＧ値の平均値が最も低い調査ライン３６Ａ（図１０では太いラインで示す）が、進行方向規定ラインとされる。進行方向規定ラインの角度が、調査ポイント３５Ａを基点とする血管４０の進行方向として検出される。なお、血管４０の進行方向の調査方法は変更することも可能である。例えば、ＣＰＵ２は、Ｇ値画像の変わりに、図３の処理で取得されたＧ値輝度差画像によって進行方向を調査してもよい。この場合、調査ライン３６Ａの通過位置が血管４０の中心に近い程、調査ライン３６Ａ上の輝度差値（画素値）の平均は高くなる。輝度差画像を用いることで、血管４０の進行方向の検出精度は向上する。
【００４３】
次いで、検出された進行方向規定ライン上に、既に検出されている他の血管が存在するか否か（つまり、複数の血管が重複するか否か）が判断される（Ｓ３７）。進行方向規定ライン上に重複箇所が存在しない場合には（Ｓ３７：ＮＯ）、次の調査ポイントが設定される（Ｓ４０）。図１０に示すように、本実施形態では、検出された進行方向規定ラインの先端が、次の調査ポイント３５Ｂに設定される。
【００４４】
次いで、設定された次の調査ポイント３５Ｂが適正位置にあるか否かが判断される（Ｓ４１）。本実施形態では、乳頭３３の内部、および、眼底画像の画像領域外が、適正でない位置とされる。また、Ｓ３６の処理において、Ｇ値の平均値が閾値以下となる調査ライン３６Ａが存在しなかった場合にも、血管４０の先端部まで調査が完了したと判断され、次の調査ポイント３５Ｂが適正位置にない場合と同様の処理が行われる。
【００４５】
次の調査ポイント３５Ｂが適正位置にある場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、今回の調査ポイント３５Ａにおける血管４０の径が検出される（Ｓ４２）。本実施形態では、図１０に示すように、進行方向に垂直な方向における血管４０の幅が、血管４０の径として検出される。より詳細には、本実施形態では、今回の調査ポイント３５Ａから次の調査ポイント３５Ｂまでの間の複数箇所で血管４０の幅が検出される。検出された複数の幅のばらつきが所定範囲内（本実施形態では±２ピクセルの範囲内）に収まっていれば、調査ポイント３５Ａにおいて検出された幅が、そのまま調査ポイント３５Ａにおける血管径として採用される。複数の幅のばらつきが所定範囲内に収まらなければ、検出された複数の幅の平均値が、調査ポイント３５Ａにおける血管径として採用される。本実施形態では、血管の内外の差が表れやすいＧ値輝度差画像によって血管径が検出されるため、血管径の検出精度が向上する。なお、血管径の具体的な検出方法も変更できる。例えば、複数箇所で血管４０の幅を検出することなく、今回の調査ポイント３５Ａから次の調査ポイント３５Ｂまでのいずれかの箇所の幅（例えば、今回の調査ポイント３５Ａにおける幅、または、２つの調査ポイント３５Ａ，３５Ｂの中間地点における幅等）のみを、血管径として検出してもよい。また、ＣＰＵ２は、Ｇ値輝度差画像以外の画像によって血管径を検出してもよい。
【００４６】
血管径が検出されると、血管中心座標、角度、および血管径が血管データとして登録（本実施形態ではＨＤＤ５に記憶）される（Ｓ４３）。血管中心座標とは、調査ポイント３５Ａの座標である。角度とは、Ｓ３６で調査された血管の進行方向の角度である。血管径は、Ｓ４２で検出された値である。次いで、処理はＳ３６へ戻り、次の調査ポイント３５Ｂを基点として調査ライン３６Ｂが設定され、血管の進行方向の調査が再度行われる（図１０参照）。
【００４７】
検出された進行方向規定ライン上に重複箇所が存在する場合には（Ｓ３７：ＹＥＳ）、分岐交差判定処理が行われて（Ｓ３８）、処理はＳ３６へ戻る。分岐交差判定処理では、同一血管の分岐、異なる血管同士の根元の重なり、および、異なる血管同士の交差のいずれが重複箇所で生じているかが検出される。
【００４８】
図１１に示すように、分岐交差判定処理が開始されると、まず、前述したＳ４２，Ｓ４３の処理（図８参照）と同様に、血管径が検出され（Ｓ５１）、血管中心座標、角度、および血管径が登録される（Ｓ５２）。重複箇所が、乳頭３３の中心から距離Ｄ１（本実施形態では、乳頭の半径の１．２倍）の範囲内にあるか否かが判断される（Ｓ５４）。眼底における血管の多くは、乳頭およびその近傍から放射状に延びる。従って、重複箇所が乳頭中心から距離Ｄ１の範囲内にある場合には（Ｓ５４：ＹＥＳ）、調査中の血管が他の血管とは異なる新規血管として登録されて（Ｓ６２）、処理はＳ６５へ移行する。つまり、Ｓ６２では、重複している調査中の血管と検出済みの血管とが根元部分で重なっている旨が、ＨＤＤ５に記憶される。
【００４９】
重複箇所が乳頭中心から距離Ｄ１の範囲内になければ（Ｓ５４：ＮＯ）、重複箇所が乳頭中心から距離Ｄ２（＞Ｄ１）の範囲内にあるか否かが判断される。本実施形態では、Ｄ２は乳頭の半径の１．４倍である。なお、距離Ｄ１および距離Ｄ２の値は変更してもよい。
【００５０】
距離Ｄ２の範囲よりも外側では、新たな血管が生じている（つまり、血管の根元部分が存在する）可能性は低い。従って、重複箇所が乳頭中心から距離Ｄ２の範囲内になければ（Ｓ５５：ＮＯ）、同一血管の分岐、および異なる血管同士の交差のいずれが重複箇所で生じているかが判断される（Ｓ６３）。詳細には、本実施形態では、重複箇所における２つの血管の角度差が閾値以上であるか否かが判断される（Ｓ６３）。同一血管が分岐している場合には、２つの分岐血管の角度差は、ほぼ一定の範囲内に収まる。従って、角度差が閾値（本実施形態では４０度）未満であれば（Ｓ６３：ＮＯ）、同一血管の分岐が重複箇所で生じている旨が登録されて、処理はＳ６５へ移行する。つまり、角度差が閾値未満の場合、２つの血管の重複箇所は、同一の血管が分岐している分岐部とされる。また、角度差が閾値以上であれば（Ｓ６３：ＹＥＳ）、異なる血管が交差している旨が登録されて（Ｓ６４）、処理はＳ６５へ移行する。つまり、角度差が閾値以上である場合、２つの血管の重複箇所は、異なる血管が交差する交差部とされる。
【００５１】
距離Ｄ１の外側、且つ距離Ｄ２の内側の範囲では、新たな血管が生じている場合もあり、且つ、分岐および交差が生じている場合もある。従って、本実施形態では、重複箇所が距離Ｄ１の範囲内に無く、且つ距離Ｄ２の範囲内にある場合には（Ｓ５５：ＹＥＳ）、血管の輝度、グレイ値、および角度差によって、新たな血管が生じているか否かが判断される（Ｓ５６〜Ｓ６０）。つまり、重複している２つの血管の差が大きく、且つ角度差が小さい場合には、新たな血管が生じていると判断される。
【００５２】
詳細には、まず、重複する各々の血管のＧ値およびグレイ値と、２つの血管の角度差とが取得される（Ｓ５６）。一例として、Ｓ５６で取得されるＧ値には、各々の血管の重複部分におけるＧ値の標準偏差が挙げられる。また、Ｓ５６で取得されるグレイ値の一例には、各々の血管の重複部分におけるグレイ値の平均値が挙げられる。なお、Ｓ５６では、重複している２つの血管を比較するための値が取得されればよいため、異なる値が取得されてもよい。次いで、取得されたＧ値（本実施形態では標準偏差）の差が閾値以上であるか否かが判断される（Ｓ５８）。差が閾値未満であれば（Ｓ５８：ＮＯ）、処理はＳ６３の判断へ移行する。Ｇ値の差が閾値以上であれば（Ｓ５８：ＹＥＳ）、グレイ値の差が閾値以上であるか否かが判断される（Ｓ５９）。閾値未満であれば（Ｓ５９：ＮＯ）、処理はＳ６３の判断へ移行する。グレイ値の差が閾値以上であれば（Ｓ５９：ＹＥＳ）、２つの血管の角度差が閾値以下であるか否かが判断される（Ｓ６０）。角度差が閾値よりも大きければ（Ｓ６０：ＮＯ）、処理はＳ６３の判断へ移行する。角度差が閾値以下であれば（Ｓ６０：ＹＥＳ）、調査中の血管が新規血管として登録されて（Ｓ６２）、処理はＳ６５へ移行する。
【００５３】
次いで、２つの血管の重複箇所を越えた位置に次の調査ポイントが設定されて（Ｓ６５）、処理は血管検出処理へ戻る。なお、重複箇所で同一血管の分岐が生じている場合、重複箇所を越えた位置には血管は存在しない。この場合、血管検出処理（図８参照）では、分岐交差判定処理（Ｓ３８）の終了後に処理をＳ３６に戻さずに、Ｓ４５の判断に移行させてもよい。
【００５４】
図８の説明に戻る。次の調査ポイントが適正位置に無い場合には（Ｓ４１：ＮＯ）、２方向（つまり、乳頭に近づく方向、および乳頭から離間する方向）への調査が完了したか否かが判断される（Ｓ４５）。１つの方向の調査のみが完了している場合（Ｓ４５：ＮＯ）、調査方向が、乳頭から離間する方向に反転されて（Ｓ４６）、処理はＳ３６へ戻る。その結果、シードポイント３２を基点として、血管の根元から先端までの全てが検出される。２方向への調査が完了している場合（Ｓ４５：ＹＥＳ）、全てのシードポイント３２に対する処理が終了したか否かが判断される（Ｓ４７）。終了していなければ（Ｓ４７：ＮＯ）、未だ処理されていないシードポイント３２に注目シードポイントが変更されて（Ｓ４８）、処理はＳ３３へ戻る。
【００５５】
全てのシードポイント３２に対する処理が終了すると（Ｓ４７：ＹＥＳ）、血管を樹状構築する処理が行われる（Ｓ４９）。詳細には、まず、乳頭中心から所定距離（本実施形態では乳頭半径の１．６倍の距離）内にある血管が、基点血管として登録される。乳頭中心から所定距離内に無い血管が、浮動血管として登録される。次いで、浮動血管の両端部（先端および後端）から所定距離（本実施形態では５０画素分の距離）且つ所定角度（本実施形態では先端方向または後端方向を中心とした６０度）の範囲内に、基点血管が存在するか否かが判断される。先端からの調査範囲、および後端からの調査範囲の少なくともいずれかに基点血管が存在すれば、調査対象の浮動血管が、調査範囲内の基点血管の一部として登録される。以上の処理で、分断された状態で検出された複数の部位が繋げられる。その後、血管検出処理は終了し、動静脈径比算出処理（Ｓ７、図２参照）が行われる。
【００５６】
図１２から図１６を参照して、動静脈径比算出処理について説明する。本実施形態の動静脈径比算出処理では、乳頭の高さよりも上方の領域（以下、「上方領域」という。）と、乳頭の高さよりも下方の領域（以下、「下方領域」という。）の各々で動静脈径比が算出される。その結果、従来に比べて動静脈径比の算出精度が向上する。
【００５７】
図１２に示すように、動静脈径比算出処理が開始されると、血管検出処理（図８参照）で検出（特定）された複数の血管の方向が、乳頭を基準に統一される（Ｓ７１）。本実施形態では、血管データが示す血管の両端部の座標が取得される。両端部のうち、乳頭に近い方の端部と、乳頭から遠い方の端部とが、取得された座標によって特定される。乳頭に近い方の端部が根元、乳頭から遠い方の端部が先端とされて、各血管データにおける血管の方向が統一される。
【００５８】
次いで、特定されている血管の各々が、少なくとも血管の分岐部および交差部を端点として、複数のセグメントに分割される（Ｓ７２）。図１３に示す例では、３本の血管４０Ａ，４０Ｂ，４０Ｃが示されている。血管４０Ａには分岐部５０が存在する。また、血管４０Ｃは、血管４０Ａと交差して交差部６０を形成すると共に、血管４０Ｂと交差して交差部６１を形成する。本実施形態では、血管検出処理で実行される分岐交差判定処理（図１１参照）において、血管データに加えて分岐部５０および交差部６０が検出されている。ＣＰＵ２は、血管４０Ａ，４０Ｂ，４０Ｃの各々を、分岐部５０および交差部６０を端点として分割し、セグメント化する。その結果、図１３に示す例では、血管４０Ａは、分岐部５０および交差部６０を端点として、４つのセグメントＡ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４に分割される。血管４０Ｂは、交差部６１を端点として、２つのセグメントＢ１，Ｂ２に分割される。血管４０Ｃは、２つの交差部６０，６１を端点として、３つのセグメントＣ１，Ｃ２，Ｃ３に分割される。なお、図１３に示す例では、分岐部と交差部のみを端点として血管４０Ａ〜Ｃが分割された。しかし、ＣＰＵ２は、分岐部および交差部以外にも端点を設けてもよい。例えば、各セグメントの長さがなるべく均一となるように、分岐部および交差部が存在しない血管上の箇所に端点を設けて、血管を分割してもよい。この場合、動静脈径比の算出精度はさらに向上する。また、血管をセグメント化した方が算出精度は向上するが、血管をセグメント化せずに動静脈径比を算出することも可能である。
【００５９】
次いで、セグメント選定処理が行われる（Ｓ７３）。セグメント選定処理では、Ｓ７２で分割された複数のセグメントから、動静脈径比を算出する対象として適切なセグメントが選定される。算出対象として不適切である可能性が高いセグメントを除外することで、ＣＰＵ２の処理負担が低下し、算出精度も向上する。
【００６０】
図１４に示すように、セグメント選定処理では、血管の進行方向における長さが閾値未満のセグメントが、動静脈径比を算出する対象のセグメントから除外される（Ｓ８１）。長さが短すぎるセグメントには、ノイズ等の誤差の影響が反映されやすい。本実施形態のＣＰＵ２は、閾値以上の長さを有するセグメントを動静脈径比の算出対象とすることで、ノイズ等の影響を低下させることができる。
【００６１】
次いで、進行方向に対して交差（本実施形態では直交）する方向の幅（径）が閾値未満のセグメントが、算出対象のセグメントから除外される（Ｓ８２）。幅が短すぎるセグメントは、血管の末端に位置する可能性が高い。本実施形態のＣＰＵ２は、閾値以上の幅を有するセグメントを動静脈径比の算出対象とすることで、血管の末端から動静脈径比が算出される可能性を低下させて、算出精度が低下することを抑制できる。
【００６２】
次いで、乳頭からの距離が一定範囲外のセグメントが、算出対象のセグメントから除外される（Ｓ８３）。乳頭からの距離が近すぎる領域では、複数の血管の根元部分が重なって錯綜している場合等があり、動脈と静脈が並走し難い。一方で、乳頭からの距離が遠すぎる領域では、屈曲・分岐等を経て細くなったセグメントが多いため、動脈と静脈の径を比較する対象としては不向きである。本実施形態では、乳頭からの距離がＰ１以下の領域（例えば、乳頭中心からの距離が、乳頭半径の１．５倍以下の領域）にあるセグメントと、乳頭からの距離がＰ２（＞Ｐ１）以上の領域にあるセグメントとが、算出対象のセグメントから除外される。なお、領域を決定するための閾値Ｐ１およびＰ２は適宜設定できる。また、乳頭からの距離が近すぎる領域、および遠すぎる領域の双方を、セグメントを除外する領域とすることが望ましいが、一方の領域のセグメントのみを除外することも可能である。また、Ｓ８１〜Ｓ８３で用いられる閾値は適宜設定すればよく、ユーザが閾値を変更できてもよい。
【００６３】
図１２の説明に戻る。セグメント選定処理（Ｓ７３）が終了すると、上下判定処理が行われる（Ｓ７４）。上下判定処理では、各セグメントについて、乳頭の高さ（本実施形態では乳頭の中心の高さ）よりも上方の上方領域に位置するセグメントであるか、もしくは乳頭の高さよりも下方の下方領域に位置するセグメントであるかが判定される。また、各セグメントについて、動脈のセグメント、静脈のセグメント、および動静脈が不明なセグメント（以下、「不明セグメント」という。）のいずれであるかが判定される。
【００６４】
図１５に示すように、上下判定処理が開始されると、セグメント選定処理（図１４参照）で選定された複数のセグメントの１つが対象セグメントとして選定される（Ｓ９１）。対象セグメントの中心の高さを示す情報が取得される（Ｓ９２）。一例として、本実施形態では、対象セグメントの先端のＹ座標と後端のＹ座標の平均値が、対象セグメントの中心の高さを示す情報として取得される。
【００６５】
次いで、対象セグメントが位置する領域が、乳頭よりも高い（つまり上方の）上方領域であるか否かが判断される（Ｓ９４）。本実施形態では、対象セグメントの中心の高さを示すＹ座標と、乳頭の中心のＹ座標とが比較されることで、対象セグメントの領域が上方領域であるか否かが判断される。
【００６６】
対象セグメントの位置が乳頭よりも高い場合、つまり、対象セグメントが上方領域に位置する場合には（Ｓ９４：ＹＥＳ）、対象セグメントが動脈であるか否かが判断される（Ｓ９５）。一般的に、眼底においては、動脈は静脈に比べて明るく、且つ細い（つまり、静脈は動脈に比べて暗く、且つ太い）という性質を有する。ＣＰＵ２は、セグメントを構成する画素の輝度、およびセグメントの径（幅）の少なくともいずれかを用いて、セグメント、または、複数のセグメントによって構成される血管が動脈および静脈のいずれであるかを判断する。なお、動静脈の判断は、前述した血管検出処理（図８参照）で行われてもよい。対象セグメントが動脈であれば（Ｓ９５：ＹＥＳ）、対象セグメントが上方領域の動脈セグメントとして登録されて（Ｓ９６）、処理はＳ１０７の判断へ移行する。動脈でなければ（Ｓ９５：ＮＯ）、対象セグメントが静脈であるか否かが判断される（Ｓ９７）。静脈であれば（Ｓ９７：ＹＥＳ）、対象セグメントが上方領域の静脈セグメントとして登録されて（Ｓ９８）、処理はＳ１０７の判断へ移行する。対象セグメントに対する動静脈の判断が不可能な場合には（Ｓ９７：ＮＯ）、対象セグメントが上方領域の不明セグメントとして登録されて（Ｓ９９）、処理はＳ１０７の判断へ移行する。
【００６７】
対象セグメントの位置が乳頭よりも低い場合、つまり、対象セグメントが下方領域に位置する場合にも（Ｓ９４：ＮＯ）、上方領域に位置する場合と同様に、動静脈の判定が行われる。対象セグメントが動脈であれば（Ｓ１０１：ＹＥＳ）、下方領域の動脈セグメントとして対象セグメントが登録される（Ｓ１０２）。対象セグメントが動脈でなく（Ｓ１０１：ＮＯ）、静脈であれば（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、下方領域の静脈セグメントとして対象セグメントが登録される（Ｓ１０４）。対象セグメントが動脈でも静脈でもなければ（Ｓ１０３：ＮＯ）、下方領域の不明セグメントとして対象セグメントが登録されて（Ｓ１０５）、処理はＳ１０７の判断へ移行する。
【００６８】
次いで、全てのセグメントに対する処理が終了したか否かが判断される（Ｓ１０７）。未だ対象セグメントとされていないセグメントが存在する場合には（Ｓ１０７：ＮＯ）、処理はＳ９１へ戻り、他のセグメントに対する判定処理が実行される（Ｓ９１〜Ｓ１０５）。全てのセグメントが対象セグメントとされると（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、処理は動静脈径比算出処理（図１２参照）へ戻る。次いで、血管ペア作成処理が行われる（Ｓ７５）。血管ペア作成処理では、動静脈径比の算出対象となる動脈セグメントと静脈セグメントのペア（以下、「血管ペア」という。）が作成される。
【００６９】
図１６に示すように、血管ペア作成処理が開始されると、まず、上方領域における１または複数の動脈セグメントの各々と、上方領域における１または複数の静脈セグメントの各々とのペアの全てが、血管ペアとして作成される（Ｓ１１１）。さらに、下方領域における１または複数の動脈セグメントの各々と、下方領域における１または複数の静脈セグメントの各々とのペアの全てが、血管ペアとして作成される（Ｓ１１２）。つまり、上方領域と下方領域の各々において、血管ペアが別々に作成される。なお、本実施形態では、同一領域内で選定された動脈セグメントと静脈セグメントの全てのペアが作成されるため、１つのセグメントが、複数のペアを構成するセグメントとなり得る。従って、動静脈径比の算出対象となる血管ペアだけを作成する場合に比べて、算出対象として適した血管ペアが作成されない可能性は低下する。
【００７０】
次いで、作成された複数の血管ペアの中から、血管ペアを構成する動脈セグメントと静脈セグメントの角度の差が閾値以上となる血管ペアが、算出対象から除外される（Ｓ１１３）。動静脈径比の算出精度を向上させるためには、極力平行に近い角度で並走している動脈と静脈から径の比を算出することが望ましい。本実施形態のＣＰＵ２は、血管検出処理（図８参照）で血管を特定する際に、血管の中心座標、角度、および径の情報を取得している。ＣＰＵ２は、血管ペアを構成する２つのセグメントの角度差を算出し、算出した角度差が閾値以上の血管ペアを、算出対象から除外する。なお、本実施形態のＣＰＵ２は、セグメントが湾曲していることを考慮し、１つのセグメントに対応する複数の角度情報の平均値を算出して、動脈セグメントの角度と静脈セグメントの角度の差を取得する。従って、角度差の算出精度が向上する。しかし、ＣＰＵ２は、１つのセグメントに対応する複数の角度情報の少なくとも１つを用いれば、Ｓ１１３の処理を実行できる。角度差の閾値が適宜設定できることは言うまでも無い。ユーザが閾値を変更できてもよい。
【００７１】
次いで、作成された血管ペアの全てについて動静脈径比が算出され、算出された動静脈径比が許容範囲外となる血管ペアが除外される（Ｓ１１４）。正確に算出された動静脈径比は、高血圧症等による影響を考慮しても、ある程度の範囲内に収まる。ＣＰＵ２は、動静脈径比が許容範囲外となる血管ペアを算出の対象外とするため、不適切な血管ペアから動静脈径比を算出する可能性を低下させることができる。一例として、本実施形態では、動脈の径を静脈の径で割って動静脈径比を算出する場合、動静脈径比が１．０以上となる血管ペアが、不適切な血管ペアとして除外される。また、ＣＰＵ２は、動静脈径比の許容範囲をユーザに設定させて、設定された許容範囲に基づいてＳ１１４の処理を実行してもよい。
【００７２】
次いで、血管ペアを構成する動脈セグメントと静脈セグメントの間の距離が閾値以上の血管ペアが、算出対象から除外される（Ｓ１１５）。動脈と静脈の距離が遠い場合、これらの２本の血管が並走している可能性は低いため、動静脈径比の算出対象とするのは不適切である。本実施形態のＣＰＵ２は、セグメント間の距離が閾値以上の血管ペアを除外することで、動静脈径比の算出精度を向上させることができる。参照する閾値は、適宜設定すればよい。なお、本実施形態では、セグメントの方向は、乳頭の位置を基準にソートされているため、ＣＰＵ２はセグメントの先端側と後端側を識別できる。従って、ＣＰＵ２は、２つのセグメントにおける先端の座標間の距離と、後端（根元側）の座標間の距離の平均値を、２つのセグメント間の距離として算出する。しかし、異なる方法で２つのセグメント間の距離を算出してもよい。例えば、各々のセグメントの中心を特定し、中心間の距離をセグメント間の距離として算出してもよい。２つのセグメント間の最短距離を算出してもよい。
【００７３】
次いで、上方領域で作成された１または複数の血管ペア（以下、「上方領域ペア」という。）の各々と、下方領域で作成された１または複数の血管ペア（以下、「下方領域ペア」という。）の各々との全ての組み合わせが作成される（Ｓ１１６）。作成された複数の組み合わせのうち、上方領域ペアにおける動静脈径比（上方径比）と、下方領域ペアにおける動静脈径比（下方径比）との差が閾値以上となる組み合わせが除外される（Ｓ１１７）。上方へ向けて並走する動脈および静脈の径の比と、下方へ向けて並走する動脈および静脈の径の比には、差が生じ難いという特質がある。従って、上方領域ペアにおける動静脈径比と、下方領域ペアにおける動静脈径比との差が閾値以上であるか否かによって、算出の精度を確認することができる。ＣＰＵ２は、差が閾値以上となる組み合わせを除外することで、算出精度を向上させる。血管ペア作成処理は終了し、処理は動静脈径比算出処理へ戻る。
【００７４】
図１２の説明に戻る。血管ペア作成処理（Ｓ７５）が終了すると、Ｓ１１７（図１６参照）で除外されなかった上方領域ペアと下方領域ペアの組み合わせの中から、優先順位が高い順にＮ個の組み合わせが抽出される（Ｓ７６）。本実施形態では、セグメント間の距離がより短い血管ペアを優先して動静脈径比が算出される。その結果、互いに近接している（つまり、並走している可能性が高い）セグメント同士の径に基づいて、より正確な動静脈径比が算出される。
【００７５】
本実施形態のＳ７６では、上方領域ペアにおけるセグメント間の距離と、下方領域ペアにおけるセグメント間の距離の合計が最も短い１個の組み合わせが抽出される。しかし、優先順位が高い順に複数の組み合わせが抽出されてもよい。なお、本実施形態のＳ１１６では、上方領域ペアの各々と下方領域ペアの各々の全ての組み合わせが作成される。従って、１つの血管ペアが複数の組み合わせの構成要素となり得る。ＣＰＵ２は、Ｓ７６で複数の組み合わせを抽出する場合、同一の血管ペアを構成要素に含む複数の組み合わせを抽出してもよいし、同一の血管ペアの重複を禁止してもよい。
【００７６】
また、上方領域ペアと下方領域ペアの組み合わせを作成する前述の処理（Ｓ１１６，Ｓ１１７、図１６参照）は、実行しない場合もあり得る。この場合、Ｓ７６では、組み合わせをＮ個抽出するのではなく、セグメント間の距離が短い順に、Ｎ個の上方領域ペアと、Ｎ個の下方領域ペアを別々に抽出してもよい。
【００７７】
また、血管ペアまたは血管ペアの組み合わせを抽出するための優先順位は、変更してもよい。例えば、セグメント間の距離と共に、セグメント間の角度差がより小さい血管ペアを優先して抽出してもよい。乳頭からの距離がより短い血管ペアを優先して抽出してもよい。なお、複数のパラメータを用いて血管ペアまたは組み合わせを抽出する場合、ＣＰＵ２は、各パラメータの重み付けを行ってもよい。
【００７８】
次いで、抽出した血管ペア（本実施形態では血管ペアの組み合わせ）について、抽出した上方領域ペアを構成する動脈の径と静脈の径の比（以下、「上方径比」という。）と、下方領域ペアを構成する動脈の径と静脈の径の比（以下、「下方径比」という。）とがそれぞれ算出される（Ｓ７７）。一例として、本実施形態では、１つのセグメントに複数の径の情報が対応付けられている場合には、対応する複数の径の平均値によって動静脈径比が算出される。しかし、対応する径の情報の一部（例えば、セグメントの中心における径の情報等）によって動静脈径比が算出されてもよい。また、Ｓ７６の処理において上方領域ペアが複数抽出されている場合には、抽出されている複数の上方領域ペアの各々に対して径の比を算出し、算出結果の平均値を上方径比とすればよい。複数の下方領域ペアが抽出されている場合も同様である。
【００７９】
次いで、算出された上方径比と下方径比の平均値が、被検眼の動静脈径比の代表値として算出される。算出された動静脈径比が、ＨＤＤ５、モニタ１３、外部機器等の少なくともいずれかに出力されて（Ｓ７８）、処理は終了する。なお、本実施形態のＳ７８では、上方径比と下方径比の平均値に加えて、上方径比と下方径比も出力される。従って、検者は、上方径比と下方径比を別々に考慮して有用な診断を行うことも可能である。
【００８０】
以上説明したように、本実施形態のＰＣ１は、乳頭の高さよりも上方の領域に位置する血管同士の径の比と、乳頭の高さよりも下方の領域に位置する血管同士の径の比とを算出する。眼底の血管には、乳頭から上方と下方の各々に動脈と静脈が並走しやすいという特性がある。従って、上方領域の血管と下方領域の血管を１つの組として動静脈径比が算出されると、並走していない動脈と静脈から動静脈径比が算出される可能性が高くなり、有用な結果が得られない場合がある。本実施形態による典型的な効果は、上方領域および下方領域の各々で並走している動脈と静脈から、従来に比べて精度良く動静脈径比が算出されることである。また、他の効果として、検者は、上方領域の動静脈径比と下方領域の動静脈径比とが共に考慮された算出結果を得ることができ、有効な診断を行うことができる。
【００８１】
本実施形態のＰＣ１は、少なくとも血管の分岐部および交差部を端点として、特定した血管をデータ上で複数のセグメントに分割する。ＰＣ１は、分割した複数のセグメントの中から２つのセグメントのペア（血管ペア）を作成し、作成した血管ペアにおけるセグメントの径の比を算出する。この場合、ＰＣ１は、分岐部および交差部の影響を受けることなく動静脈径比を算出することができる。
【００８２】
本実施形態のＰＣ１は、複数組の血管ペアが決定された場合に、セグメント間の距離がより短い血管ペアの動静脈径比を優先して算出する。この場合、ＰＣ１は、互いの距離が近い（つまり、並走している可能性が高い）血管同士の径に基づいて、より正確に動静脈径比を算出することができる。
【００８３】
上方へ向けて並走する動脈および静脈の径の比と、下方へ向けて並走する動脈および静脈の径の比には、差が生じ難いという特質がある。従って、上方径比と下方径比の差が大きい場合には、算出に不具合がある可能性がある。本実施形態のＰＣ１は、上方径比と下方径比の差が閾値以上となる血管ペアの組み合わせを、動静脈径比の算出対象から除外する。これにより、算出精度をさらに向上させることができる。
【００８４】
長さが短すぎるセグメントには、ノイズ等の誤差の影響が反映されやすい。本実施形態のＰＣ１は、長さが閾値以上であるセグメントから血管ペアを作成することで、ノイズ等の影響を低下させることができる。
【００８５】
幅が短すぎる（つまり、径が細すぎる）セグメントは、血管の末端に位置する可能性が高い。一般的に、眼底の血管は末端に近づくほど細くなるため、血管の末端では診断に有効な動静脈径比は得られ難い。本実施形態のＰＣ１は、幅が閾値以上であるセグメントから血管ペアを作成することで、血管の末端から動静脈径比が算出されて精度が低下することを抑制できる。
【００８６】
眼底の血管は、乳頭から遠ざかるように延びる場合が多い。従って、乳頭から離れすぎているセグメントは、血管の末端に位置する可能性が高い。本実施形態のＰＣ１は、乳頭からの距離が閾値以下であるセグメントから血管ペアを作成することで、血管の末端から動静脈径比が算出されて精度が低下することを抑制できる。
【００８７】
極力平行に近い角度で並走している動脈と静脈から動静脈径比を算出することで、算出精度は向上する。本実施形態のＰＣ１は、２つのセグメントの角度差が閾値以下である血管ペアから動静脈径比を算出することで、算出精度をさらに向上させることができる。
【００８８】
正確に算出された動静脈径比は、高血圧症等による影響を考慮しても、ある程度の範囲内に収まる。本実施形態のＰＣ１は、上方径比または下方径比の算出結果が許容範囲内に収まる血管ペアを、算出の対象とする。従って、不適切な血管ペアから動静脈径比が算出される可能性を低下させることができる。
【００８９】
また、本実施形態のＰＣ１は、動静脈径比を算出するための構成に加えて、乳頭を検出するための構成、および血管を検出するための構成も備える。例えば、本実施形態のＰＣ１は、被検眼の眼底画像を処理することで、前記眼底画像から乳頭を検出する眼底画像処理装置でもある。ＰＣ１は、輝度値が第一閾値以上である画素が集合して形成される１または複数の高輝度領域を前記眼底画像から抽出する領域抽出手段と、前記領域抽出手段によって抽出された前記高輝度領域について、領域の内外を横断する血管の数を前記眼底画像から検出する血管数検出手段と、前記血管数検出手段によって検出された血管の数が第二閾値以上である高輝度領域を、乳頭の領域として検出する乳頭検出手段とを備える。乳頭には複数の血管が出入りする。従って、ＰＣ１は、領域の内外を横断する血管の数が閾値以上であるか否かによって、白斑およびフレア等と乳頭とを識別し、精度よく乳頭を検出することができる。
【００９０】
本実施形態のＰＣ１は、前記高輝度領域が抽出された位置に設定された環状の探索パターン上で輝度値を探索し、前記探索パターンを横断する血管の数を検出することで、前記高輝度領域の内外を横断する血管の数を検出する。この場合、ＰＣ１は、血管を正確に検出しない場合でも、環状の探索パターン上で輝度値を探索するだけで、高輝度領域の内外を横断する血管の数を検出することができる。
【００９１】
本実施形態のＰＣ１は、ＲＧＢ形式で表現された前記眼底画像のＧ値およびＢ値の少なくとも何れかを用いて血管の数を検出する。緑色および青色は、赤色に比べて血管に吸収され易い。従って、眼底画像のＧ値およびＢ値には、Ｒ値に比べて血管の有無の影響が出やすい。よって、ＰＣ１は、Ｇ値およびＲ値の少なくともいずれかを用いることで、血管の数の検出精度を向上させることができる。
【００９２】
本実施形態のＰＣ１は、前記領域抽出手段によって抽出された前記高輝度領域が略円形であるか否かを判定し、略円形でないと判定された高輝度領域を乳頭の領域の候補から除外する除外手段をさらに備える。一般的に、乳頭は略円形である。ＰＣ１は、略円形でない高輝度領域を乳頭の領域から除外することで、乳頭の検出精度をさらに高めることができる。
【００９３】
本実施形態のＰＣ１は、前記高輝度領域の輪郭部分に円形のスキャンラインを設定し、設定したスキャンライン上に位置する画素のうち、輝度値が閾値以上である画素の割合を判定することで、前記高輝度領域が略円形であるか否かを判定する。従って、ＰＣ１は、高輝度領域が略円形であるか否かを精度よく判定することができる。
【００９４】
また、本実施形態のＰＣ１は、被検眼の眼底画像を処理することで、前記眼底画像から血管を検出する眼底画像処理装置でもある。ＰＣ１は、前記眼底画像における輝度値に基づいて前記眼底上の血管の位置および進行方向を検出する位置・方向検出手段と、前記位置・方向検出手段によって位置および進行方向が検出された複数の血管の重複位置を検出する重複位置検出手段と、同一の血管の分岐、異なる血管同士の根元の重なり、および、異なる血管同士の交差のいずれが前記重複位置で生じているかを判定する判定手段とを備える。従って、本実施形態のＰＣ１は、より正確に血管を検出することができる。
【００９５】
本発明は上記実施形態に限定されることはなく、様々な変形が可能であることは勿論である。例えば、上記実施形態のＰＣ１は、図２に示すように、乳頭検出処理（Ｓ５）、血管検出処理（Ｓ６）、および動静脈径比算出処理（Ｓ７）等の種々の処理を実行できる。しかし、ＰＣ１は、上記実施形態で説明した処理の一部のみを実行してもよい。
【００９６】
例えば、ＰＣ１は、Ｇ値輝度差画像取得処理（Ｓ４）、乳頭検出処理（Ｓ５）、および血管検出処理（Ｓ６）を実行せずに、動静脈径比検出処理（Ｓ７）を実行することも可能である。この場合、ＰＣ１は、他のアルゴリズムを用いて乳頭および血管を検出することで、乳頭および血管を特定してもよい。また、ＰＣ１は、他のデバイスが眼底画像を処理することで作成した乳頭および血管のデータを、ネットワーク等を介して取得することで、乳頭および血管を特定してもよい。つまり、ＰＣ１は、乳頭および血管を何らかの手段で特定できれば、動静脈径比算出処理を実行することができる。
【００９７】
また、ＰＣ１は、乳頭検出処理（Ｓ５）のみを実行してもよい。例えば、ＰＣ１は、乳頭検出処理で検出した乳頭の位置を基準として、視差が異なる複数の眼底画像を処理することで、２Ｄまたは３Ｄのステレオ画像を作成してもよい。また、ＰＣ１は、上記実施形態で説明した血管検出処理（Ｓ６）を、動静脈径比の算出以外の目的で実行してもよい。
【００９８】
上記実施形態では、不要な可能性が高いセグメント、血管ペア等を除外する処理が含まれる（例えば、図１４のＳ８１〜Ｓ８３、図１６のＳ１１３〜Ｓ１１５，Ｓ１１７等）。しかし、ＰＣ１は、これらの処理の全てを実行せずに、一部の処理を実行してもよい。また、一旦作成したセグメントおよび血管ペアの一部を除外する代わりに、セグメントおよび血管ペアを作成する時点で、不要になる可能性が高いセグメントおよび血管ペアが作成されないように処理を行ってもよい。以上のように、具体的な処理方法は適宜変更できる。
【００９９】
上記実施形態では、Ｇ値画像によって血管が検出される。しかし、ＰＣ１は、Ｇ値画像以外の眼底画像を用いて血管を検出することも可能である。例えば、ＦＡＧ（Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ  ｆｕｎｄｕｓ  ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）蛍光撮影による眼底画像等を利用することで、血管の検出精度を向上させることができる。
【符号の説明】
【０１００】
１    ＰＣ
２    ＣＰＵ
５    ＨＤＤ
１０    眼底撮影装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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