(57)【要約】コンピュータ可読記憶媒体に格納されたコンピュータプログラム命令は、プロセッサに、網膜の外側血管アーケードの血管構造の画像を定義する画像データを処理して、画像内の網膜の窩の位置を推定させ、この推定は、画像データを画像内の血管構造がより円形になるように変換することと、画像データのピクセルごとに血管の方向を示す各局所的方向ベクトルを計算し正規化することと、配列内の各累算器が各ピクセルに関連付けられた累算器配列に対して処理することであって、この処理が、ピクセルごとに各値を、局所的方向ベクトルを基準にした既定の方向に既定の値だけオフセットしているピクセルに関連付けられた累算器に加算すること、及び累算器内の値を平滑化することを含む、ことと、累積値を累積した累算器に関連付けられたピクセルの位置を用いて、網膜の画像内の窩の位置を推定することと、によって実行される。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータプログラム命令を格納する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータプログラム命令が、プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、網膜の外側血管アーケードの血管構造の画像を定義する画像データを処理して前記画像内の前記網膜の窩の位置を推定させ、前記推定が、
前記画像データを受信することと、
変換された画像データによって定義された前記画像内の前記血管構造が、前記受信された画像データによって定義された前記画像内の前記血管構造よりも円形になるように、前記受信された画像データを変換することと、
前記変換された画像データの複数のピクセルのうちのピクセルごとに、前記ピクセルでの前記画像又は前記ピクセルに隣接する前記画像に存在する血管の方向を示す各局所的方向ベクトルを計算することと、
前記ピクセルの各々での正規化された局所的方向ベクトルの大きさが共通の既定の値を取るように、前記複数のピクセルのピクセルごとに計算された前記局所的方向ベクトルを正規化することによって、前記複数のピクセルのピクセルごとに、前記正規化された局所的方向ベクトルを計算することと、
累算器配列に対して処理することであって、前記累算器配列内の各累算器が、前記変換された画像の各ピクセルに関連付けられ、前記処理が、
前記複数のピクセルのピクセルごとに、各値を、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルでの前記局所的方向ベクトルの方向を基準にした既定の方向に前記既定の値だけ、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルからオフセットしている前記変換された画像データのピクセルに関連付けられた累算器に加算することと、
前記累算器内の前記値を平滑化することと、によって行われる、処理することと、
累算器内の累積値の極値から既定の範囲内にある前記累積値を累積した前記累算器に関連付けられた、前記変換された画像データのピクセルの前記位置を使用して、前記網膜の前記画像内の前記窩の前記位置を推定することと、
によって実行される、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記受信された画像データを変換する前に、
（ｉ）前記受信された画像データを処理して、前記網膜の前記外側血管アーケードの前記血管構造のより空間解像度の低い画像を定義するより空間解像度の低い画像データを生成することと、
（ｉｉ）前記より空間解像度の低い画像データによって定義された前記画像内の線状構造を強調するように、生成された前記より空間解像度の低い画像データをフィルタリングすることによって、フィルタリングされた画像データを生成することと、の追加のプロセスを実行させ、
前記プロセッサが、前記変換された画像データによって定義された前記画像内の前記血管構造が、前記フィルタリングされた画像データによって定義された前記画像内の前記血管構造よりも円形になるように、前記フィルタリングされた画像データを変換する、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記受信された画像データを変換する前に、
（ｉｉｉ）前記フィルタリングされた画像データを処理して、前記網膜の前記外側血管アーケードの前記血管構造の空間解像度の低い画像を定義するより空間解像度の低いフィルタリングされた画像データを生成することと、
（ｉｖ）前記より空間解像度の低いフィルタリングされた画像データによって定義された前記画像内の線状構造を強調するように、生成された前記より空間解像度の低いフィルタリングされた画像データをフィルタリングすることと、のプロセスを少なくとも１回さらに実行させ、
前記プロセス（ｉｉｉ）の任意の繰り返しにおいて処理される前記フィルタリングされた画像データが、前記プロセス（ｉｖ）の先行する実行において生成された前記フィルタリングされた画像データであり、
前記プロセッサによって変換される前記フィルタリングされた画像データが、前記プロセス（ｉｖ）の最後の実行において生成された前記フィルタリングされた画像データである、請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記プロセス（ｉ）の実行において、前記受信された画像データを１／１．４〜１／４に縮小させ、プロセス（ｉｉｉ）の各実行において、前記フィルタリングされた画像データを１／１．４〜１／４に縮小させる、請求項３に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項５】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、複数でありＮ個の累算器配列に対して処理させ、Ｎは少なくとも２に等しい整数であり、
前記累算器配列の各々が、前記局所的方向ベクトルのＮ個の量子化された方向のうちの各１つに関連付けられており、
前記Ｎ個の各累算器配列内の前記累算器の各々が、前記変換された画像データ内の各ピクセルに関連付けられており、
前記プロセッサが、
前記複数のピクセルのピクセルごとに、
前記ピクセルでの前記計算された局所的方向ベクトルの方向を前記Ｎ個の量子化された方向のうちの１つに量子化することと、
各値を、前記ピクセルでの前記局所的方向ベクトルの前記量子化された方向と同じ前記量子化された方向に関連付けられた累算器配列の累算器に加算することであって、前記累算器が、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルでの前記局所的方向ベクトルの方向を基準にした前記既定の方向に前記既定の値だけ、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルからオフセットしている前記変換された画像データのピクセルに関連付けられている、ことと、
前記複数の累算器配列の前記累算器内の前記値を平滑化することと、によって、前記複数の累算器配列に対して処理し、
前記プロセッサが、異なる各累算器配列内に設けられ、前記変換された画像データの同じ前記ピクセルに関連付けられたＮ個の累算器のセットごとに、前記Ｎ個の累算器に累積された前記累積値の各々の積をさらに計算し、
前記プロセッサが、前記累積値の計算された積が前記累積値の計算された積の極値から既定の範囲内にある、Ｎ個の累算器のセットに関連付けられた、前記変換された画像データのピクセルの前記位置を使用して、前記網膜の前記画像内の前記窩の前記位置を推定する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項６】
２≦Ｎ≦３２であり、４≦Ｎ≦１６であることがさらに好ましい、請求項５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項７】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記各ピクセルでの第２の正規化された局所的方向ベクトルの大きさが第２の共通の既定の値を取るように、前記複数のピクセルのピクセルごとに計算された前記局所的方向ベクトルを正規化することによって、前記複数のピクセルのピクセルごとに前記第２の正規化された局所的方向ベクトルを計算することと、
前記複数のピクセルのピクセルごとに、各値を、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルでの前記ピクセル値勾配ベクトルの方向を基準にした前記既定の方向に前記第２の共通の既定の値だけ、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルからオフセットしている前記変換された画像データ内のピクセルに関連付けられた累算器に加算することによって、前記累算器配列に対してさらに処理することと、をさらに実行させる、請求項１〜６のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項８】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記血管構造の前記画像を定義する前記画像データを処理して前記画像内の前記網膜の前記窩の位置を推定させ、前記推定が、
選択されたピクセルの各ピクセルでの前記計算された局所的方向ベクトルの大きさがしきい値を超えるように、前記複数のピクセルからピクセルを選択することであって、
前記選択されたピクセルの各ピクセルでの前記正規化された局所的方向ベクトルの大きさが共通の既定の値を取るように、前記選択されたピクセルのピクセルごとに計算された前記局所的方向ベクトルを正規化することによって、前記選択されたピクセルのピクセルごとに、前記正規化された局所的方向ベクトルを計算することによって選択する、ことと、
前記選択されたピクセルのピクセルごとに、各値を、前記選択されたピクセルでの前記局所的方向ベクトルの方向を基準にした前記既定の方向に前記既定の値だけ、前記画像内の前記選択されたピクセルからオフセットしている前記変換された画像データのピクセルに関連付けられた累算器に加算することによって、前記累算器配列に対して処理することとの追加のプロセスを実行することによって行われる、請求項１〜７のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項９】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記選択されたピクセルの各ピクセルでの前記計算された局所的方向ベクトルの大きさが、前記変換された画像データ内の前記ピクセルの局所的方向ベクトルの大きさの５０番目の百分位数を超え、さらに好ましくは８０番目の百分位数を超えるように、前記複数のピクセルから前記ピクセルを選択させる、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１０】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、
前記変換された画像データの前記複数のピクセルのピクセルごとに、前記各値として、各重み付けを、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルでの前記局所的方向ベクトルの方向を基準にした前記既定の方向に前記既定の値だけ、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルからオフセットしている前記変換された画像データ内のピクセルに関連付けられた前記累算器に加算することによって、各累算器配列に対して処理させ、前記重み付けが、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルでの前記局所的方向ベクトルの大きさを示す、請求項１〜９のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１１】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記複数のピクセルのうちの各ピクセルでの前記正規化された局所的方向ベクトルの大きさが０．５ＤＦＤ〜１．３ＤＦＤの範囲内になるように、前記複数のピクセルのピクセルごとに前記正規化された局所的方向ベクトルを計算させ、ＤＦＤが前記受信された画像データによって定義された前記画像内の前記窩と視神経乳頭の中心の間の距離である、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１２】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、０．０２ＤＦＤ〜０．５ＤＦＤの標準偏差を有し、さらに好ましくは０．０７５ＤＦＤ〜０．２５ＤＦＤの標準偏差を有するカーネルを使用して、前記累算器内の前記値を平滑化させ、ＤＦＤが前記受信された画像データによって定義された前記画像内の前記窩と視神経乳頭の中心の間の距離である、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１３】
プロセッサ及びメモリを備えている画像処理装置であって、前記メモリが、前記プロセッサによって実行可能な命令を格納しており、前記プロセッサが、網膜の外側血管アーケードの血管構造の画像を定義する画像データを処理して前記画像内の前記網膜の窩の位置を推定するよう機能し、前記推定が、
前記画像データを受信することと、
変換された画像データによって定義された前記画像内の前記血管構造が、前記受信された画像データによって定義された前記画像内の前記血管構造よりも円形になるように、前記受信された画像データを変換することと、
前記変換された画像データの複数のピクセルのうちのピクセルごとに、前記ピクセルでの前記画像又は前記ピクセルに隣接する前記画像に存在する血管の方向を示す各局所的方向ベクトルを計算することと、
前記ピクセルの各々での正規化された局所的方向ベクトルの大きさが共通の既定の値を取るように、前記複数のピクセルのピクセルごとに計算された前記局所的方向ベクトルを正規化することによって、前記複数のピクセルのピクセルごとに、前記正規化された局所的方向ベクトルを計算することと、
累算器配列に対して処理することであって、前記累算器配列内の各累算器が、前記変換された画像データの各ピクセルに関連付けられ、前記処理が、
前記複数のピクセルのピクセルごとに、各値を、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルでの前記局所的方向ベクトルの方向を基準にした既定の方向に前記既定の値だけ、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルからオフセットしている前記変換された画像データのピクセルに関連付けられた累算器に加算することと、
前記累算器内の前記値を平滑化することと、によって行われる、処理することと、
累算器内の累積値の極値から既定の範囲内にある前記累積値を累積した前記累算器に関連付けられた、前記変換された画像データのピクセルの前記位置を使用して、前記網膜の前記画像内の前記窩の前記位置を推定することとによって実行される、画像処理装置。
【請求項１４】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記受信された画像データを変換する前に、
（ｉ）前記受信された画像データを処理して、前記網膜の前記外側血管アーケードの前記血管構造のより空間解像度の低い画像を定義するより空間解像度の低い画像データを生成することと、
（ｉｉ）前記より空間解像度の低い画像データによって定義された前記画像内の線状構造を強調するように、生成された前記より空間解像度の低い画像データをフィルタリングすることによって、フィルタリングされた画像データを生成することとの追加のプロセスを実行させ、
前記プロセッサが、前記変換された画像データによって定義された前記画像内の前記血管構造が、前記受信された画像データによって定義された前記画像内の前記血管構造よりも円形になるように、前記フィルタリングされた画像データを変換する、請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記受信された画像データを変換する前に、
（ｉｉｉ）前記フィルタリングされた画像データを処理して、前記網膜の前記外側血管アーケードの前記血管構造の空間解像度の低い画像を定義するより空間解像度の低いフィルタリングされた画像データを生成することと、
（ｉｖ）前記より空間解像度の低いフィルタリングされた画像データによって定義された前記画像内の線状構造を強調するように、生成された前記より空間解像度の低いフィルタリングされた画像データをフィルタリングすることとのプロセスを少なくとも１回さらに実行させ、
前記プロセス（ｉｉｉ）の任意の繰り返しにおいて処理される前記フィルタリングされた画像データが、前記プロセス（ｉｖ）の先行する実行において生成された前記フィルタリングされた画像データであり、
前記プロセッサによって変換される前記フィルタリングされた画像データが、前記プロセス（ｉｖ）の最後の実行において生成された前記フィルタリングされた画像データである、請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記プロセス（ｉ）の実行において、前記受信された画像データを１／１．４〜１／４に縮小させ、プロセス（ｉｉｉ）の各実行において、前記フィルタリングされた画像データを１／１．４〜１／４に縮小させる、請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、複数でありＮ個の累算器配列に対して処理させ、Ｎは少なくとも２に等しい整数であり、
前記累算器配列の各々が、前記局所的方向ベクトルのＮ個の量子化された方向のうちの各１つに関連付けられており、
前記Ｎ個の各累算器配列内の前記各累算器が、前記変換された画像データ内の前記ピクセルのうちの各１つに関連付けられており、
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、
前記複数のピクセルのピクセルごとに、
前記ピクセルでの前記計算された局所的方向ベクトルの方向を前記Ｎ個の量子化された方向のうちの１つに量子化することと、
各値を、前記ピクセルでの前記ピクセル値勾配ベクトルの前記量子化された方向と同じ前記量子化された方向に関連付けられた累算器配列の累算器に加算することであって、前記累算器が、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルでの前記局所的方向ベクトルの方向を基準にした前記既定の方向に前記既定の値だけ、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルからオフセットしている前記変換された画像データのピクセルに関連付けられている、ことと、
前記複数の累算器配列の前記累算器内の前記値を平滑化することと、によって、前記複数の累算器配列に対して処理することと、
異なる各累算器配列内に設けられているが、前記変換された画像データの同じ前記ピクセルに関連付けられたＮ個の累算器のセットごとに、前記Ｎ個の累算器に累積された前記累積値の各々の積をさらに計算することと、
前記累積値の計算された積が前記累積値の計算された積の極値から既定の範囲内にある、Ｎ個の累算器のセットのうちの１つに関連付けられた、前記変換された画像データのピクセルの前記位置を使用して、前記網膜の前記画像内の前記窩の前記位置を推定することとを実行させる、請求項１３〜１６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
２≦Ｎ≦３２であり、４≦Ｎ≦１６であることがさらに好ましい、請求項１７に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記各ピクセルでの第２の正規化された局所的方向ベクトルの大きさが第２の共通の既定の値を取るように、前記複数のピクセルのピクセルごとに計算された前記局所的方向ベクトルを正規化することによって、前記複数のピクセルのピクセルごとに前記第２の正規化された局所的方向ベクトルを計算することと、
前記複数のピクセルのピクセルごとに、各値を、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルでの前記局所的方向ベクトルの方向を基準にした前記既定の方向に前記第２の共通の既定の値だけ、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルからオフセットしている前記変換された画像データ内のピクセルに関連付けられた累算器に加算することによって、前記累算器配列に対してさらに処理することとをさらに実行させる、請求項１３〜１８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記網膜の前記画像を定義する前記画像データを処理して前記画像内の前記網膜の前記窩の前記位置を推定させ、前記推定が、
選択されたピクセルの各ピクセルでの前記計算された局所的方向ベクトルの大きさがしきい値を超えるように、前記変換された画像データの前記複数のピクセルからピクセルを選択することであって、
前記選択されたピクセルの各ピクセルでの前記正規化された局所的方向ベクトルの大きさが共通の既定の値を取るように、前記選択されたピクセルのピクセルごとに計算された前記局所的方向ベクトルを正規化することによって、前記選択されたピクセルのピクセルごとに、前記正規化された局所的方向ベクトルを計算することによって選択する、ことと、
前記選択されたピクセルのピクセルごとに、各値を、前記選択されたピクセルでの前記局所的方向ベクトルの方向を基準にした前記既定の方向に前記既定の値だけ、前記画像内の前記選択されたピクセルからオフセットしている前記変換された画像データのピクセルに関連付けられた累算器に加算することによって、前記累算器配列に対して処理することとの追加のプロセスを実行することによって行われる、請求項１３〜１９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項２１】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、選択されたピクセルの各ピクセルでの前記計算された局所的方向ベクトルの大きさが、前記画像内の前記ピクセルの局所的方向ベクトルの大きさの５０番目の百分位数を超え、８０番目の百分位数を超えることがさらに好ましいように、前記複数のピクセルから前記ピクセルを選択させる、請求項２０に記載の画像処理装置。
【請求項２２】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、
前記複数のピクセルのピクセルごとに、前記各値として、各重み付けを、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルでの前記局所的方向ベクトルの方向を基準にした前記既定の方向に前記既定の値だけ、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルからオフセットしている前記変換された画像データ内のピクセルに関連付けられた前記累算器に加算することによって、各累算器配列に対して処理させ、前記重み付けが、前記複数のピクセルのうちの前記ピクセルでの前記局所的方向ベクトルの大きさを示す、請求項１３〜２１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項２３】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記複数のピクセルのうちの各ピクセルでの前記正規化された局所的方向ベクトルの大きさが０．５ＤＦＤ〜１．３ＤＦＤの範囲内になるように、前記複数のピクセルのピクセルごとに前記正規化された局所的方向ベクトルを計算させ、ＤＦＤが前記受信された画像データによって定義された前記画像内の前記窩と視神経乳頭の中心の間の距離である、請求項１３〜２２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項２４】
前記命令が、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、０．０２ＤＦＤ〜０．５ＤＦＤの標準偏差を有し、さらに好ましくは０．０７５ＤＦＤ〜０．２５ＤＦＤの標準偏差を有するカーネルを使用して、前記累算器内の前記値を平滑化させ、ＤＦＤが前記受信された画像データによって定義された前記画像内の前記窩と視神経乳頭の中心の間の距離である、請求項１３〜２３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般には、医用画像処理の分野に関連し、より詳細には、画像内の網膜の窩の位置を推定するための網膜画像の処理に関連する。
【背景技術】
【０００２】
多くの眼疾患は、網膜を画像化することによって、検出及び診断され得る。多忙な外来診療所では、画像が左目又は右目のいずれの画像であるかなどの基本的な情報でさえ、常に記録できるとは限らない。網膜画像の自動解析及び操作は、成長分野である。コンピュータアルゴリズムによる自動解析は、疾患検出又は改善された表示モードの形態で、支援を臨床医に提供することができる。多くの自動化手法は、それらの動作を補助するために、基本的な解剖学的ランドマークの位置情報を必要とする。この位置情報は、ソフトウェアに入力されてもよく、このソフトウェアは、例えば、（ｉ）網膜画像を、網膜の正確な寸法測定を実行可能にする均一な形式に投影すること、（ｉｉ）複数の網膜視野画像のセットを解析し、例えば、視野を識別して、必要なすべての視野が存在することを確認すること、（ｉｉｉ）１つのモダリティにおいて見える疾患の位置が別のモダリティにおいて識別され得るように、複数の網膜画像を登録すること、（ｉｖ）複数の網膜画像をモンタージュして、１つの画像で網膜のより広い表示を臨床医に提示すること、（ｖ）網膜のフライスループレゼンテーションをユーザに提示すること、及び／又は（ｖｉ）自動疾患決定を実行することを実行してもよく、この実行は、ソフトウェアが関連する領域（例えば、緑内障における視神経乳頭、加齢黄斑変性における黄斑）に対してのみ作用するように、又はソフトウェアが無関係な領域（例えば、糖尿病性網膜症における視神経乳頭）を無視するように行われるものであり得る。
【０００３】
眼底反射写真（主に、赤色又は緑色の光）において視神経乳頭及び窩などの、網膜の解剖学的特徴の位置を決定するための方法が開発されているが、他のモダリティの超広角表示用の網膜画像内の窩の位置を自動的及び確実に推定することの技術的問題が、アーチファクト及び病理、並びに眼球位置における変動及び画像モダリティ間の変動のために、困難な課題を提起する。
【発明の概要】
【０００４】
従来の網膜画像処理方法、及び上で要約されたデバイスの欠点を考慮して、本発明者は、コンピュータプログラム命令を格納する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を考案した。このコンピュータプログラム命令は、プロセッサによって実行された場合に、プロセッサに、網膜の外側血管アーケード（temporal  vascular  arcades）の血管構造の画像を定義する画像データを処理して、画像内の網膜の窩の位置を推定させ、この推定は、画像データを受信することと、変換された画像データによって定義された画像内の血管構造が受信された画像データによって定義された画像内の血管構造よりも円形になるように、受信された画像データを変換することと、変換された画像データの複数のピクセルのピクセルごとに、ピクセルにおける又はピクセルに隣接する画像に存在する血管の方向を示す各局所的方向ベクトルを計算することと、各ピクセルでの正規化された局所的方向ベクトルの大きさが共通の既定の値を取るように、複数のピクセルのピクセルごとに計算された局所的方向ベクトルを正規化することによって、複数のピクセルのピクセルごとに、正規化された局所的方向ベクトルを計算することと、累算器配列に対して処理することであって、配列内の各累算器が、変換された画像の各ピクセルに関連付けられており、この処理が、（ｉ）複数のピクセルのうちのピクセルごとに、各値を、複数のピクセルのうちのピクセルでの局所的方向ベクトルの方向を基準にした既定の方向に既定の値だけ、複数のピクセルのうちのピクセルからオフセットしている、変換された画像データのピクセルに関連付けられた累算器に加算することと、（ｉｉ）累算器内の値を平滑化することとによって行われる、ことと、累算器内の累積値の極値から既定の範囲内にある累積値を累積した累算器に関連付けられた、変換された画像データのピクセルの位置を使用して、網膜の画像内の窩の位置を推定することとによって実行される。
【０００５】
本発明者は、プロセッサ及びメモリを備えている画像処理装置をさらに考案した。このメモリは、プロセッサによって実行可能な命令を格納しており、以て、プロセッサは、網膜の外側血管アーケードの血管構造の画像を定義する画像データを処理して、画像内の網膜の窩の位置を推定するよう機能し、この推定は、画像データを受信することと、変換された画像データによって定義された画像内の血管構造が受信された画像データによって定義された画像内の血管構造よりも円形になるように、受信された画像データを変換することと、変換された画像データの複数のピクセルのピクセルごとに、ピクセルにおける又はピクセルに隣接する画像に存在する血管の方向を示す各局所的方向ベクトルを計算することと、各ピクセルでの正規化された局所的方向ベクトルの大きさが共通の既定の値を取るように、複数のピクセルのピクセルごとに計算された局所的方向ベクトルを正規化することによって、複数のピクセルのピクセルごとに、正規化された局所的方向ベクトルを計算することと、累算器配列に対して処理することであって、配列内の各累算器が、変換された画像データの各ピクセルに関連付けられており、この処理が、（ｉ）複数のピクセルのうちのピクセルごとに、各値を、複数のピクセルのうちのピクセルでの局所的方向ベクトルの方向を基準にした既定の方向に既定の値だけ、複数のピクセルのうちのピクセルからオフセットしている、変換された画像データのピクセルに関連付けられた累算器に加算することと、（ｉｉ）累算器内の値を平滑化することとによって行われる、ことと、累算器内の累積値の極値から既定の範囲内にある累積値を累積した累算器に関連付けられた、変換された画像データのピクセルの位置を使用して、網膜の画像内の窩の位置を推定することとによって実行される。
【０００６】
ここで、添付の図面を例として参照し、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施形態に従う画像処理装置の概略図である。
【図２】プロセスを示すフロー図の第１の部分であり、これによって、第１の実施形態の画像処理装置は、網膜の外側血管アーケードの血管構造の画像を定義する画像データを処理し、画像内の窩の位置を推定する。
【図３Ａ】図２のステップＳ２０で実行されるフィルタリング処理の結果を示す図である。
【図３Ｂ】図２のステップＳ２０で実行されるフィルタリング処理の結果を示す図である。
【図３Ｃ】図２のステップＳ２０で実行されるフィルタリング処理の結果を示す図である。
【図４】図２のフロー図の続きである。
【図５】図４のプロセスＳ７０を示すフロー図である。
【図６】網膜画像のピクセルｐｓｉｊ及びｐｏｉｊと、本明細書に記載された累算器配列の累算器ａｉｊの間の関係を示す概略図である。
【図７】プロセスを示す図２のフロー図の代替の続きであり、これによって、第２の実施形態に従う画像処理装置は、網膜の外側血管アーケードの血管構造の画像を定義する画像データを処理し、画像内の窩の位置を推定する。
【図８】プロセスを示す図２のフロー図の別の代替の続きであり、これによって、第１の実施形態の変形に従う画像処理装置は、網膜の外側血管アーケードの血管構造の画像を定義する画像データを処理し、画像内の窩の位置を推定する。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（実施形態１）
図１は、第１の実施形態に従う画像処理装置を示しており、この画像処理装置は、網膜の外側血管アーケードの血管構造の画像を定義する画像データを処理して、画像内の網膜の窩の位置を推定するように構成されている。目の網膜に見られる２つの外側血管アーケード（つまり、上外側血管アーケード及び下外側血管アーケードであり、それぞれが静脈及び動脈を含んでいる）は血管構造を定義し、この血管構造は、血管が視神経乳頭から分岐するため、概して楕円形の経路に従い、目の黄斑がこの楕円形の経路に取り囲まれ、黄斑の中心（つまり、窩）が楕円のほぼ中心にある。本実施形態の画像処理装置は、網膜画像内のこの血管構造の形状を利用し、この形状を使用して、窩の位置を示すピクセルの位置を決定することによって、窩の位置を推定する。
【０００９】
本実施形態の画像処理装置は、図１に概略的に示されているように、プログラム可能な信号処理装置の一部を形成する。図１に示されている信号処理装置１００は、網膜の画像を定義する画像データを受信するため、及び窩の位置を示すピクセルの決定された位置又はその位置に基づくさらなる処理動作の結果を出力するための入出力（Ｉ／Ｏ：ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ）セクション１１０を備え、さらなる処理動作の例としては、（ｉ）窩が存在する可能性が高い位置のより正確な推定（この位置は、前述のピクセルから既定の変位ベクトルだけ分離されたピクセルの位置に対応してもよい）、（ｉｉ）画像が右目の画像又は左目の画像のいずれであるかの決定、及び／又は（ｉｉｉ）画像内の黄斑がある位置の推定、が挙げられる。画像が右目の画像又は左目の画像のいずれであるかの決定は、当業者に知られた技術を使用して、窩の位置を示すピクセルの決定された位置を、例えば、画像の中心と、視神経乳頭の決定された位置と、又は画像内の顕著に暗くなっている位置と比較することによって、決定されてもよい。
【００１０】
信号処理装置１００は、プロセッサ１２０と、作業メモリ１３０と、コンピュータ可読命令を格納する命令ストア１４０とをさらに備え、これらのコンピュータ可読命令は、プロセッサ１２０によって実行された場合に、プロセッサ１２０に、網膜画像内の窩の位置を決定するために、後述される処理動作を実行させる。Ｉ／Ｏセクション１１０、作業メモリ１３０、及び命令ストア１４０は、図１に示されているように、プロセッサ１２０に通信可能なように接続されている。命令ストア１４０は、コンピュータ可読命令が事前に読み込まれているＲＯＭを備えてもよい。代替として、命令ストア１４０は、ＲＡＭ又は同様の種類のメモリを備えてもよく、コンピュータ可読命令は、コンピュータ可読記憶媒体１５０（ＣＤ−ＲＯＭなど）などのコンピュータプログラム製品、又はコンピュータ可読命令を運ぶコンピュータ可読信号１６０から、命令ストア１４０に入力され得る。信号処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）又はネットワークサーバの一部を形成してもよく、周知のその他の構成要素（例えば、ディスプレイ、入力デバイスなど）を備えてもよい。本実施形態では、図１に示された、プロセッサ１２０、作業メモリ１３０、及び命令ストア１４０を含んでいるハードウェア構成要素の組み合わせ１７０が、本実施形態の画像処理装置の機能を実装するように構成され、次に、図２〜６を参照して、この機能について詳細に説明する。
【００１１】
図２は、プロセスの第１の部分を示すフロー・チャートであり、これによって、第１の実施形態の画像処理装置１７０は、網膜の外側血管アーケードの血管構造の画像を定義する画像データを処理して、網膜の窩の位置を推定し、この窩の位置は、さまざまなアプリケーションにおいて役立つことがある。
【００１２】
まず、ステップＳ１０で、プロセッサ１２０が、Ｉ／Ｏセクション１１０を介して、網膜の外側血管アーケードの血管構造の画像を定義する画像データを受信する。取得された画像データは、当業者に知られている複数の異なる種類のうちの１つであってもよい網膜画像（例えば、赤色及び緑色（ＲＧ：ｒｅｄ  ａｎｄ  ｇｒｅｅｎ）反射画像、自己蛍光（ＡＦ：ａｕｔｏｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ）画像、蛍光血管造影（ＦＡ：ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ  ａｎｇｉｏｇｒａｍ）画像、網膜の反射走査レーザ検眼鏡（ＳＬＯ：ｓｃａｎｎｉｎｇ  ｌａｓｅｒ  ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）画像、又は網膜のカラー眼底写真）を定義することができ、網膜の超広角表示を提供することができる。
【００１３】
次に、プロセッサ１２０は、オプションのステップＳ２０で、フィルタリングされた画像データを生成することに進んでもよく、ステップＳ２０で、プロセッサ１２０は、画像内の脈管構造を強調するために、当業者に知られた（例えば、書籍「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｒｅｔｉｎａｌ  Ｐａｔｈｏｌｏｇｙ」（Ｈ．Ｊｅｌｉｎｅｋ及びＭ．Ｊ．Ｃｒｅｅ著、ＣＲＣ  Ｐｒｅｓｓ、２００９年１月１日）の８章に記載されている）技術を使用して、受信された網膜画像データを前処理してもよい。例えば、
畳み込み画像を生成するために、複素数値ガボールカーネル
【数１】
2019514471.tif 000003
が使用されてもよく、θの値は、ａ＝０．．．Ｎ−１の場合の各値２ａπ／Ｎになり、Ｎは、評価において使用される方向の数であり、例えば８〜１２の範囲内である（ただし、ＲＧ画像の前処理においてＮを６に減らすことが悪影響をもたらすということは、判明していない）。ガボールカーネルｇ内の他のパラメータに使用される値は、例えば、
【数２】
2019514471.tif 000004
である。
【００１４】
パラメータｓは、スケールを設定する。ｓ＝２の値がＯｐｔｏｍａｐ画像の前処理によく適していることが、分かっている。ただし、ｓの理想的な値は、画像の倍率（又は、１ピクセル当たりのミクロン単位の実際の寸法）によって決まり、この値は、画像モダリティ間及び画像形式間で可変である。また、ある範囲の直径を持つ血管を考慮するために、ある範囲のｓの値が使用されてもよい。この場合、ｓの各値で得られる血管の強調は、例えばピクセルごとに加算することによって、結合されてもよい。
【００１５】
この例では、各ガボールカーネルによる画像の畳み込みによって、複素数値画像の配列が生成される。この配列の各要素は、次のカーネルのうちの１つを使用して生成される。
【数３】
2019514471.tif 000005
各ピクセルで、次の最大絶対反応を与える方向インデックスが求められる。
【数４】
2019514471.tif 000006
方向インデックスは、血管上のピクセルの局所的に支配的な（離散化された）角度（すなわち、血管の方向）である。
【００１６】
血管が背景よりも明るく見える血管が強調された複素画像（Ｖ）は、配列Ｕ内の画像のうちの１つから選択された各ピクセルで、次の値を有する。
【数５】
2019514471.tif 000007
【００１７】
前処理の段階で、線形フィルタリング、非線形フィルタリング、及び／又は正規化の別の形態が、代替的に適用されてもよい。例えば、ノイズを減らすために、ローパスフィルタが使用されてもよい。追加的又は代替的に、照明の変化などの緩やかな画像強度の変化を除去するために、ハイパスフィルタが使用されてもよい。ハイパスフィルタは、より一貫性のある画像の正規化を促進することもできる。正規化は、何かのパラメータ（明るさの全体平均、コントラストの全体平均、又は画像ヒストグラムなど）の、画像間での変動を抑えるか、又はパラメータ（局所的な画像の明るさ、局所的なコントラスト、又は局所的なヒストグラム）の、１つの画像全体での変動を抑える働きをするいずれかの方法である。
【００１８】
プロセッサ１２０は、ステップＳ２０で、まず、受信された画像データを処理して、網膜の外側血管アーケードの血管構造のより空間解像度の低い画像を定義するより空間解像度の低い画像データを生成することによって、本実施形態におけるように、フィルタリングされた画像データを生成してもよい。この処理は、当業者に知られた技術を使用する任意の適切な方法で実行されてもよく、例えば、受信された画像データを適切にサンプリングし、（必要に応じて）任意の望ましい形態の内挿（例えば、共一次内挿法）、空間アンチエイリアスなどを適用することによって、実行されてもよい。プロセッサ１２０は、受信された画像データの空間解像度を１／１．４〜１／４に減らしてもよく、（本実施形態におけるように、）１／２に減らすのがより好ましい。次に、プロセッサ１２０は、例えば前述した技術を使用して、より空間解像度の低い画像データによって定義された画像内の線状構造を強調するように、生成されたより空間解像度の低い画像データをフィルタリングすることによって、フィルタリングされた画像データを生成してもよい。
【００１９】
その後、プロセッサ１２０は、（ｉ）フィルタリングされた画像データを処理して、網膜の外側血管アーケードの血管構造の空間解像度の低い画像を定義するより空間解像度の低いフィルタリングされた画像データを生成することと（この場合も、空間解像度は、１／１．４〜１／４に減らされるのが好ましく、１／２に減らされるのがさらに好ましい）、（ｉｉ）より空間解像度の低いフィルタリングされた画像データによって定義された画像内の線形構造を強調するように、プロセス（ｉ）で生成されたより空間解像度の低いフィルタリングされた画像データをフィルタリングすることとの追加のプロセスを実行してもよく、プロセス（ｉ）の任意の繰り返しにおいて処理されるフィルタリングされた画像データは、プロセス（ｉｉ）の先行する実行において生成されたフィルタリングされた画像データである。このようにして、プロセス（ｉ）及び（ｉｉ）は、２回以上（２回が好ましい）反復して実行されてもよく、１回の反復におけるプロセス（ｉｉ）の出力は、次の反復におけるプロセス（ｉ）への入力として機能する。初期画像の強調及びプロセス（ｉ）及び（ｉｉ）の２回連続する繰り返しの例が、図３Ａ、３Ｂ、及び３Ｃにそれぞれ示されており、結果として得られた平滑化された画像のサイズは、同じ寸法に設定されている。
【００２０】
次に、プロセスはステップＳ３０に進み、ステップＳ３０で、プロセッサ１２０は、変換された画像データによって定義された画像内の血管構造が、フィルタリングされた画像データ（又は、場合によっては、受信された画像データ）によって定義された画像内の血管構造よりも円形になるように、ステップＳ２０において前述したプロセスの最後に生成されたフィルタリングされた画像データ（又は、ステップＳ２０が省略される実施形態では、受信された画像データ）を変換する。この変換は、当業者に知られた技術を使用して、画像内の血管構造がより円形になるのに必要な量だけ、画像の横方向又は縦方向のいずれかに、フィルタリングされた画像データの解像度を下げることによって実行されてもよい。画像内の血管構造をより円形にすることによって、血管構造が楕円形である画像内の窩の位置を推定するために必要になる、より複雑で計算コストが高い計算ではなく、本明細書において下で説明されている簡略化された処理動作を使用できるようになる。
【００２１】
図２のステップＳ４０で、プロセッサ１２０は、変換された画像の複数のピクセルｐｉｊ（ｉ及びｊは、ピクセル配列の列及び行をそれぞれ表す）のピクセルごとに、ピクセルにおける又はピクセルに隣接する画像に存在する血管（言い換えると、ピクセルにおける又はピクセルに近接する（例えば、１つ又は複数のピクセルの既定の数の範囲内の）画像に存在することのある血管）の方向を示す各局所的方向ベクトルを計算する。そのような局所的方向ベクトルは、当業者に知られている技術を使用して、さまざまな方法で求められ得る。例えば画像強度の一階微分又は二階微分を使用して、局所的方向及びエッジ強度が評価され得る。一階微分は、ソーベルカーネル又は（前述したような）その他のカーネルを使用した畳み込みによって、計算され得る。その後、局所的方向は、勾配のｙ成分とｘ成分の比の逆正接になる。二階微分は、ソーベルカーネル又はその他のカーネルを使用した反復される畳み込みによって、計算され得る。その後、局所的方向は、ヘッシアン行列
【数６】
2019514471.tif 000008
の最大の固有値を含む固有ベクトルのｙ成分とｘ成分の逆正接になり、ここでｚは画像強度である。
【００２２】
例えば、局所的方向ベクトルは、各ピクセルで、最大の固有値を有するヘッシアン行列の固有ベクトルを求めることによって、計算されてもよい。代替として、局所的方向ベクトルは、本実施形態におけるように、ピクセル値勾配ベクトルの形態を取ってもよく、ピクセル値勾配ベクトルは、血管セグメントの局所的方向（すなわち、血管の流れの方向、又はその反対方向、言い換えると、画像内で血管が伸びる方向）と直角な方向で、１つのピクセルと次のピクセルの間でピクセル値が相対的に急激に変化する、網膜画像内の血管の境界領域で大きい大きさを持つ傾向があり、血管から離れた位置では概して小さくなる。したがって、血管の一部（特に、血管のエッジ部分）を示している網膜画像の領域内のピクセルでのピクセル値勾配ベクトルは、血管の方向を示す。
【００２３】
したがって、本実施形態では、ステップＳ４０で、プロセッサ１２０が、変換された画像データの複数のピクセルｐｉｊのピクセルごとに、ピクセルでの各ピクセル値勾配ベクトルｇ（ｉ，ｊ）（言い換えると、画像強度の勾配）を計算する。ピクセルは、ピクセルの配列上の位置（ｉ，ｊ）で変化する値を持つ離散関数ｆ（ｉ，ｊ）の各値を保持していると考えられてもよく、任意のピクセルでのピクセル値勾配ベクトルｇは、そのピクセルでのこの関数が最大に増加する方向を指し示し、ピクセル値勾配ベクトルの大きさ（｜ｇ｜）は、その方向での関数の傾きである。前述したように、網膜の画像内で、ピクセル値勾配ベクトルの大きさは、概して血管のエッジで最大になり、その領域では、血管が伸びる方向と直角な方向に、ピクセル値における急激な変化が存在する。
【００２４】
ピクセル値勾配ベクトルｇを計算するための任意の周知の技術が使用されてもよく、例えば、「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」（Ｒ．Ｃ．Ｇｏｎｚａｌｅｚ及びＲ．Ｅ．Ｗｏｏｄｓ著、Ｐｅａｒｓｏｎ、２００７年８月３１日）又は「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ」（Ｒ．Ｊ．Ｓｃｈａｌｋｏｆｆ著、Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ、１９９２年９月２日）に記載されている技術が挙げられる。標準的な方法では、ソーベル演算子、プルウィット演算子、又はロバーツ演算子を使用し、これらの演算子を使用して、勾配のｘ成分及びｙ成分、勾配の大きさ、並びに勾配の方向を決定するのに使用され得る。ステップＳ４０でピクセル値勾配ベクトルｇ（ｉ，ｊ）が計算される複数のピクセルｐｉｊは、変換された画像データのすべてのピクセルを包含してもよく、それらのピクセルのうちの一部のみを包含してもよい。プロセッサ１２０は、例えば、変換された画像の１つ又は複数の領域（例えば、画像の周辺領域）を定義するマスクを使用してもよく、それらの領域内では、ピクセル値勾配ベクトルｇの計算が実行されない。
【００２５】
その後、本実施形態におけるようなプロセスは、オプションのステップＳ５０に進んでもよく、ステップＳ５０で、プロセッサ１２０が、選択されたピクセルｐｓｉｊの各ピクセルでの局所的方向ベクトル（本実施形態では、計算されたピクセル値勾配ベクトルｇ（ｉ，ｊ））の大きさがしきい値を超えるように、複数のピクセルｐｉｊからピクセルｐｓｉｊを選択する。このオプションのステップは、局所的方向ベクトル（すなわち、｜ｇ｜）が小さいピクセル（すなわち、血管内又は血管のエッジにある可能性が低いピクセル）を、下で説明されているさらなる処理動作の資格がないと判定し、以て、計算リソースを節約し、さらに、窩の位置をより高い精度で推定できるようにする。プロセッサ１２０は、例えば、選択されたピクセルｐｓｉｊの各ピクセルで計算されたピクセル値勾配ベクトルｇ（ｉ，ｊ）の大きさが、ピクセルｐｉｊのピクセル値勾配ベクトルの大きさの既定の百分位数を超えるように、複数のピクセルｐｉｊからピクセルｐｓｉｊを選択してもよい。この既定の百分位数は、５０番目の百分位数であってもよく、又は本実施形態におけるように、８０番目の百分位数であるのが、より好ましい。
【００２６】
プロセッサ１２０は、図４のステップＳ６０に進み、選択されたピクセルｐｓｉｊの各ピクセルでの正規化された局所的方向ベクトルの大きさが、選択されたピクセルｐｓｉｊのすべてについて同じ既定の値を取るように、選択されたピクセルｐｓｉｊのピクセルごとに計算された局所的方向ベクトルを正規化することによって、選択されたピクセルｐｓｉｊのピクセルごとに正規化された局所的方向ベクトルを計算する。ステップＳ５０が省略された場合、ステップＳ６０で、プロセッサ１２０は、選択されたピクセルｐｓｉｊの各ピクセルでの正規化された局所的方向ベクトルの大きさが、すべてのピクセルについて同じ既定の値を取るように、ピクセルｐｉｊのピクセルごとに計算された局所的方向ベクトルを正規化することによって、複数のピクセルｐｉｊのピクセルごとに正規化された局所的方向ベクトルを計算する。
【００２７】
局所的方向ベクトルは、本実施形態では、例として、ピクセル値勾配ベクトルであるため、ステップＳ６０で、プロセッサは、選択されたピクセルｐｓｉｊの各ピクセルでの正規化されたピクセル値勾配ベクトルの大きさ（｜ｇｎ（ｉ，ｊ）｜）が、選択されたピクセルｐｓｉｊのすべてについて同じ既定の値を取るように、選択されたピクセルｐｓｉｊのピクセルごとに計算されたピクセル値勾配ベクトルｇ（ｉ，ｊ）を正規化することによって、選択されたピクセルｐｓｉｊのピクセルごとに、正規化されたピクセル値勾配ベクトルｇｎ（ｉ，ｊ）を計算する。このようにして、｜ｇｎ（ｉ，ｊ）｜は、選択されたピクセルｐｓｉｊのすべてについて同じになるが、ｇｎの方向は、選択されたピクセルｐｓｉｊそれぞれでの局所的なピクセル値の勾配によって決まり、したがって、選択されたピクセル間で通常は異なる。プロセッサ１２０は、選択されたピクセルｐｓｉｊの各ピクセルでの前述のベクトルの大きさ（すなわち、Ｒ）が０．５ＤＦＤ〜１．３ＤＦＤの範囲内になるように、選択されたピクセルｐｓｉｊのピクセルごとに正規化されたピクセル値勾配ベクトルｇｎ（又は、前述したように、局所的方向ベクトルのその他の形態）を計算するのが好ましく、ＤＦＤは、網膜の受信された画像内の窩と視神経乳頭の中心の間の距離である（例えば、ピクセルの数を単位として表される）。ＤＦＤの値は、（例えば網膜の画像を調査することによって）容易に決定され、その後、本明細書に記載された技術を使用して、同様の条件下で取得された同じ画像又はその他の画像の自動処理において使用されてもよい。言い換えると、網膜画像のバッチの自動処理に使用される単位ＤＦＤの適切な値は、バッチ内の画像を代表するトレーニング画像のセットを手動で調べてＤＦＤの適切な測定値を取得することによって決定されてもよく、その後、決定されたＤＦＤの値は、画像のバッチの処理に使用され得る。
【００２８】
プロセスＳ７０で、プロセッサ１２０は、累算器配列を使用して、後述される動作を実行する。配列の各累算器（ａｉｊ）は、実数値（整数であってもなくてもよく、正又は負であってもよい）を受信し、受信された値の累積を示す累積値を計算するように構成される。例えば、各累算器ａｉｊは、本実施形態におけるように、累積値が受信された値の合計になるように、受信した正の整数値（以下では、「投票」とも呼ばれる）を合計してもよい。各累算器ａｉｊは、受信された各値を、以前に受信され、以て計算された値の合計に追加してもよく（言い換えると、各累算器ａｉｊは、新しい各値の受信時に、その累積値を更新してもよく）、又は各累算器ａｉｊは、受信された値を一時的に格納してから、ステップＳ７０での動作の終了時に、それらの値の合計を計算してもよい。しかし、他の実施形態では、各累算器ａｉｊは、代替的に、十分に大きい正数である初期値を格納するように初期化され、その後、受信された負の整数値を格納された値に加算してもよく（又は、受信された正の値を格納された値から差し引いてもよく）、以て、受信した各値で、格納された値を事実上デクリメントする。その場合、ステップＳ７０での動作の終了時に、この累積値も、受信された値の累積を示す。
【００２９】
本実施形態では、累算器配列は、作業メモリ１３０内の記憶素子を適切にアドレス指定して（格納された情報に対して、書き込み、読み取り、及びその他の処理を行うことを含めて）管理するように、命令ストア１４０内の前述の命令を実行するプロセッサ１２０によって実装される。各累算器ａｉｊは、受信された画像データの各ピクセルｐｉｊに関連付けられ、例えばプロセッサ１２０によって、作業メモリ１３０内で、関連付け、リンク、又はポインタが、各累算器ａｉｊを画像データ内の対応するピクセルｐｉｊに関連付ける。
【００３０】
ステップＳ７０で、プロセッサ１２０が、複数のピクセルのピクセルごとに、各値を、複数のピクセルのうちのピクセルでの局所的方向ベクトルの方向を基準にした既定の方向に既定の値だけ複数のピクセルのうちのピクセルからオフセットしている（すなわち、変位ベクトルだけ分離されている）変換された画像データのピクセルｐｏｉｊに関連付けられた累算器ａｉｊに加算することによって、及び累算器ａｉｊ内の値を平滑化することによって、累算器配列に対して処理する。ここで、図５及び６を参照して、プロセスＳ７０についてさらに詳細に説明する。
【００３１】
まず、図５を参照すると、ステップＳ７１で、各累算器ａｉｊに格納された累積値が共通の定数値（この実施形態では、ゼロ）になるように、プロセッサが、累算器配列を初期化する。累算器が、受信された正の値を初期（開始）値から減算する（又は等価的に、受信された負の値を初期値に加算する）前述の代替の実施形態では、各累算器ａｉｊは、ステップＳ７１で初期値を格納するように設定される。
【００３２】
ステップＳ７２で、選択されたピクセルｐｓｉｊの各ピクセルを順番に参照するために使用されるインデックスｌが、１の初期値に設定される。
【００３３】
次に、ステップＳ７３で、プロセッサ１２０が、選択されたピクセルｐｓｉｊのうちの第１のピクセルを（この段階ではｌ＝１として）、値（本実施形態では、例として１である）を、選択されたピクセルでの局所的方向ベクトルの方向を基準にした既定の方向に、既定の値Ｒだけ、画像データ内の選択されたピクセルｐｓｉｊからオフセットしている（すなわち、間隔を空けて離れている）受信された画像データのピクセルｐｏｉｊに関連付けられた累算器配列の累算器ａｉｊに加算することによって、処理する。この実施形態では、局所的方向ベクトルがピクセル値勾配ベクトルｇ（ｉ，ｊ）であるため、既定の方向は、選択されたピクセルｐｓｉｊでのピクセル値勾配ベクトルｇ（ｉ，ｊ）の方向と平行である。他の実施形態では、既定の方向は、局所的方向ベクトルがどのように計算されるかに応じて、局所的方向ベクトルの方向と直角であるか、又は局所的方向ベクトルの方向を基準にした別の既定の角度であってもよい。ステップＳ７３で考慮されるオフセットは、概して、図６に示されているように、選択されたピクセルで選択されたピクセルによって示された血管が伸びる方向と直角な方向にある。
【００３４】
さらに詳細には、図６は、網膜画像データのピクセルｐｓｉｊ及びｐｏｉｊと、本明細書に記載された累算器配列Ａの累算器ａｉｊの間の関係を示している。図６で、変換された画像データが、図の上部に示されて、視神経乳頭ＯＤ並びに外側血管アーケードＴＡＶ−１及びＴＡＶ−２を含んでいる網膜の画像を定義しており、これらの外側血管アーケードは、図６に示されている網膜の変換された画像内の窩（図６には示されていない）を中心とする円の実質的に円弧である各経路を介して視神経乳頭上で合流している。図６の下側部分は、前述の累算器ａｉｊを含んでいる累算器配列Ａの一部を示している。図６に示されているように、ピクセルｐｏｉｊは、ｐｓｉｊでｇ（ｉ，ｊ）の方向と平行な線上にある、この線に沿ったｐｓｉｊからの距離がＲに最も近いピクセルであると考えられる（言い換えると、ベクトルＲが指し示すピクセルであり、Ｒは、｜Ｒ｜＝｜ｇｎ（ｉ，ｊ）｜＝Ｒ及びＲ×ｇ（ｉ，ｊ）＝０となるように計算された、ｐｓｉｊからの画像平面内のベクトル変位である）。プロセッサ１２０は、ステップＳ６０で第１の選択されたピクセルｐｓｉｊに対して計算された正規化されたピクセル値勾配ベクトルｇｎ（ｉ，ｊ）に基づいて、第１の選択されたピクセルｐｓｉｊに関して、変換された画像データ内のどのピクセルが、計算されたオフセットＲを持つかを決定する（最も近いピクセルに丸められる）。プロセッサ１２０がピクセルｐｏｉｊの候補位置を除外するためにマスクを使用しない限り、プロセッサ１２０は、本実施形態におけるように、やはりステップＳ６０で第１の選択されたピクセルｐｓｉｊに対して計算された正規化されたピクセル値勾配ベクトルｇｎ（ｉ，ｊ）に基づいて、第１の選択されたピクセルｐｓｉｊに関して、網膜画像内のどのピクセルが、計算された−Ｒのオフセットを持つかをさらに決定してもよい（最も近いピクセルに丸められる）。
【００３５】
ステップＳ７３でのプロセスによって、プロセッサ１２０は、「投票」を、窩の位置の候補になると考えられる各ピクセルに対応する（ｐｏｉｊを基準にしたＲ及び−Ｒでの）累算器配列Ａの２つの各累算器に、事実上登録する。
【００３６】
次に、プロセスはステップＳ７４に進み、ステップＳ７４で、プロセッサ１２０は、インデックスｌが制限Ｌに達したかどうかを判定し、Ｌは、ステップＳ５０で選択されているピクセルｐｓｉｊの数である。カウンタｌがまだ制限Ｌに達していない場合、ステップＳ７５でカウンタｌが１だけインクリメントされ、プロセスがステップＳ７３に戻り、次に選択されたピクセルｐｓｉｊが、前述したように処理される。このようにして、ピクセル値の勾配の大きさがしきい値を越えている画像データ内の各ピクセルが、局所勾配に平行な方向（したがって、血管構造の局所的方向と直角な方向）に距離Ｒだけ前述のピクセルからオフセットしているピクセルに対応する累算器内の投票に寄与する。
【００３７】
選択されたピクセルｐｓｉｊがすべて処理された後に（ステップＳ７４で、ｌ＝Ｌ）、プロセスがステップＳ７６に進み、ステップＳ７６で、プロセッサ１２０が、累算器内の累積値を平滑化して、反応マップを生成する。多数の選択されたピクセルが処理された後に、より多くの投票が、前述の円（この円の円弧に沿って、外側血管アーケードが伸びる）の中心の近くにある変換された画像内のピクセルに関連付けられた累算器内で登録されており、これが反応マップに反映されることになる。任意の画像平滑化（又はローパスフィルタリング）処理を配列に適用することによって、累積値の配列が平滑化されてもよい。適切な画像平滑化方法の例は、「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」（Ｒ．Ｃ．Ｇｏｎｚａｌｅｚ及びＲ．Ｅ．Ｗｏｏｄｓ著、Ｐｅａｒｓｏｎ、２００７年８月３１日）及び「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ」（Ｒ．Ｊ．Ｓｃｈａｌｋｏｆｆ著、Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ、１９９２年９月２日）に記載されている。平滑化処理は、例えば、（移動平均フィルタを作成するために）ガウス形状又は同様の値の配列を有することがあるカーネルによる畳み込みなどの、線形処理であることができる。平滑化又はローパスフィルタリングは、周波数領域においても実行され得る。平滑化処理は、メジアンフィルタ又は形態学的フィルタなどの非線形処理であることもできる。プロセッサ１２０は、本実施形態におけるように、０．０２ＤＦＤ〜０．５ＤＦＤの標準偏差を有することが好ましく、０．０７５ＤＦＤ〜０．２５ＤＦＤの標準偏差を有することがさらに好ましく、０．１５ＤＤの標準偏差を有することがさらにいっそう好ましいガウスカーネルを使用して、累算器内の値を平滑化してもよい。いずれの場合でも、反応マップは、網膜の画像内の窩の位置の確率分布を示す。
【００３８】
再び図４を参照すると、Ｓ７０の完了後に、プロセスはステップＳ８０に進み、ステップＳ８０で、プロセッサ１２０が、累算器配列内の累積値のうちの極大値又は全体的最大値である累積値を累積した配列の累算器に関連付けられた、変換された画像データのピクセルの位置を使用して、網膜の画像内の窩の位置を推定する（全体的最大値は、すべての累算器のうちで最大の累積値である）。窩の位置は、変換された画像の前述のピクセル、又は受信された画像（すなわち、変換前の画像）内の対応する位置でのピクセルの位置として、或いはこれらのピクセルのいずれかから（例えば、経験又はトレーニングから決定された）既定の変位ベクトルだけ分離されたピクセルの位置として推定されてもよい。さらに一般的には、プロセッサ１２０は、累算器配列内の累積値のうちの極大値又は全体的最大値を下回る値の既定の範囲（範囲がゼロ以外の場合、例えば、最大値から５％又は１０％に及ぶ範囲）内にある累積値を累積した累算器に関連付けられた、受信された画像データ内のピクセルの位置を使用して、窩の位置を推定してもよい。反応マップから決定された２つ以上の極大値の位置が、窩の位置の推定に使用されてもよい。例えば、特定のしきい値を超えるすべての極大値を選択することによって、複数の極大値が選択されてもよい。複数の極大値が検出されてもよく、それらのうちのどれが窩の位置に対応するピクセルに関連付けられるかの選択は、その後のデータ処理段階に延期されてもよい。反応マップ内の既定の対象領域が、極大値の選択を制限するために使用されてもよい。例えば、対象領域は、窩が発生する可能性が非常に高いことが経験から知られている領域であることができる。
【００３９】
一部の実施形態（例えば、累積値が負であるか、又は累算器が、受信された「投票」ごとに初期設定された数をデクリメントする実施形態）では、プロセッサ１２０は、累算器配列内の累積値のうちの極小値又は全体的最小値である累積値を累積した配列の累算器に関連付けられた、変換された画像データのピクセルの位置として（又は、この位置に基づいて）、網膜画像内の窩の位置を推定してもよい。したがって、プロセッサ１２０は、さらに一般的には、累算器配列内の累積値の（局所的又は全体的）極値である累積値を累積した配列の累算器に関連付けられた、変換された画像データのピクセルの位置を使用して、網膜の画像内の窩の位置を決定してもよい。
（実施形態２）
【００４０】
本実施形態では、プロセッサ１２０は、１つではなくＮ個の累算器配列に対して処理し、Ｎは２以上である。これらの累算器配列はそれぞれ、ピクセル値勾配ベクトルｇが向けられることがあるＮ個の異なる量子化された方向のうちの各１つに関連付けられ、対応するインデックスｎ（ｎ＝１，．．．Ｎ）でラベル付けされる。ｇが向けられる可能性がある方向は、角度の範囲［０，π］内に収まるように選択され、この範囲が、Ｎ個の部分範囲又は「量子化された方向」に量子化される。例えば、Ｎ＝４である場合、すべてのベクトルｇ（ｉ，ｊ）が、角度範囲［０，π／４］に対応する第１の量子化された方向、角度範囲［π／４，π／２］に対応する第２の量子化された方向、角度範囲［π／２，３π／４］に対応する第３の量子化された方向、又は角度範囲［３π／４，π］に対応する第４の量子化された方向に向けられているとして分類されてもよい。関数ｒｏｕｎｄ［Ｎｍｏｄ（θ，π）／π−０．５］（θ＝ａｒｃｔａｎ（ｇｙ／ｇｘ）、ｇｙはｇのｙ成分、ｇｘはｇのｘ成分）が、ｇの方向を量子化するために使用されてもよい。第１の量子化された方向に関連付けられた累算器配列にはｎ＝１が割り当てられ、第２の量子化された方向に関連付けられた累算器配列にはｎ＝２が割り当てられ、第３の量子化された方向に関連付けられた累算器配列にはｎ＝３が割り当てられ、第４の量子化された方向に関連付けられた累算器配列にはｎ＝４が割り当てられる。本実施形態では、ｎ番目の累算器配列（ｎ番目の量子化された方向に関連付けられている）のｉ番目の列及びｊ番目の行にある累算器は、ａｉｊｎと示される。各累算器配列内の各累算器ａｉｊｎは、網膜画像データ内の各ピクセルに関連付けられ、そのためＮ個の累算器（Ｎ個の累算器配列の累算器配列ごとに１つの累算器）が、変換された画像データ内の各ピクセルに関連付けられている。
【００４１】
図７は、プロセスを示すフロー図であり、このプロセスによって、本実施形態の画像処理装置１７０が、網膜の画像を定義する画像データを処理して窩の位置を決定し、このプロセスは、前述した第１の実施形態のステップＳ１０〜Ｓ５０及びステップＳ６０の例示的な形態（図７では、Ｓ６０’のラベルが付けられている）（これらのステップの説明については、ここでは繰り返されない）、並びに、以下で説明される、Ｎ個の累算器配列に対して実行される一連の動作を含んでいる。本実施形態の構造及び動作は、以下で説明される違いを別にして、第１の実施形態と同じであるということに注意するべきである。さらに、前述した第１の実施形態に対する可能性能のある変更は、本実施形態に対して行われてもよい。
【００４２】
ステップＳ９１で、Ｎ個の累算器配列の各累算器が、図５のステップＳ７１と同じ方法で初期化されるため、各累算器ａｉｊに格納される累積値はゼロである。
【００４３】
ステップＳ９２で、選択されたピクセルｐｓｉｊの各ピクセルを順番に参照するために使用されるインデックスｌが、１の初期値に設定される。
【００４４】
次に、ステップＳ９３で、プロセッサ１２０が、選択されたピクセルｐｓｉｊのうちの第１のピクセルを（この段階ではｌ＝１として）、第１の選択されたピクセルｐｓｉｊでのｇ（ｉ，ｊ）又はｇｎ（ｉ，ｊ）のいずれかの方向をＮ個の量子化された方向のうちの１つに量子化することによって、処理する。したがって、ｎの値（１〜Ｎ）のうちの１つが、第１の選択されたピクセルｐｓｉｊでのｇの方向に応じて、このピクセルに関連付けられてもよく、これによって、対応する（同じｎの値を持っている）累算器配列を識別して、アクセスできるようになる。
【００４５】
ステップＳ９４で、プロセッサ１２０は、定数値（例えば、第１の実施形態におけるように、１）を、第１の選択されたピクセルｐｓｉｊでのｇ（ｉ，ｊ）の量子化された方向と同じ量子化された方向に関連付けられた累算器配列の累算器ａｉｊｎに加算し、値が加算される累算器は、（第１の実施形態におけるように）第１の選択されたピクセルｐｓｉｊから、第１の選択されたピクセルｐｓｉｊでのｇ（ｉ，ｊ）の方向と平行な方向に既定の値Ｒだけオフセットしている変換された画像データのピクセルｐｏｉｊに関連付けられる。したがって、本実施形態では、どの累算器が、選択されたピクセルの「投票」を受信するかは、やはり選択されたピクセルでのｇ（ｉ，ｊ）の方向によって決まり、この累算器は、ｇ（ｉ，ｊ）の量子化された方向と同じ量子化された方向に関連付けられ、選択されたピクセルでのｇ（ｉ，ｊ）の方向と平行な方向に既定の値Ｒだけ選択されたピクセルからオフセットしている受信された画像データのピクセルｐｏｉｊに関連付けられて、投票を受信する。
【００４６】
次に、プロセスはステップＳ９５に進み、ステップＳ９５で、プロセッサ１２０は、インデックスｌが制限Ｌに達したかどうかを判定しており、Ｌは、ステップＳ５０で選択されているピクセルｐｓｉｊの数である。カウンタｌがまだ制限Ｌに達していない場合、ステップＳ９６でカウンタｌが１だけインクリメントされ、プロセスがステップＳ９３に戻り、次に選択されたピクセルｐｓｉｊが、前述したように処理される。このようにして、｜ｇ｜がしきい値を超える変換された画像データ内の選択された各ピクセルは、選択されたピクセルでのｇの量子化された方向と同じ量子化された方向ｎに関連付けられ、選択されたピクセルでの局所勾配に平行な方向（したがって、選択されたピクセルｐｓｉｊでの血管の局所的方向と垂直な方向）に距離Ｒだけ選択されたピクセルからオフセットしているピクセルに対応する、累算器ａｉｊｎ内の投票に寄与する。
【００４７】
選択されたピクセルｐｓｉｊがすべて処理された後に（ステップＳ９５で、ｌ＝Ｌ）、プロセスがステップＳ９７に進み、ステップＳ９７で、プロセッサ１２０が、複数の累算器配列内の累積値を平滑化する。平滑化処理は、第１の実施形態に関連して説明された技術を使用して、複数の配列のうちの１つ又は複数に含まれる累積値に対して実行されてもよい。したがって、１つ又は複数の累算器配列のガウスぼかしが実行されてもよい。追加的又は代替的に、平滑化処理は、同じ技術を使用して、同じインデックスｉ及びｊを有するがインデックスｎ（１〜Ｎ）が異なるＮ個の累算器ａｉｊｎに累積された値に対して実行されてもよい。
【００４８】
ステップＳ１００で、プロセッサ１２０は、異なる各累算器配列内に設けられ、変換された画像データの同じピクセルｐｏｉｊに関連付けられたＮ個の累算器ａｉｊｎのセットごとに、Ｎ個の累算器ａｉｊｎに累積された各累積値の積を計算する。この積は、事実上、異なる勾配方向全体の「ソフトＡＮＤ」演算であり、そのため、この積の大きい値に関連付けられた画像内のピクセルは、網膜の変換された画像内で血管が周囲を回っている位置にある傾向がある。言い換えると、この積がゼロ以外である位置には、必ず、Ｎ個の累算器配列に関連付けられたＮ個の方向それぞれからの寄与が存在するはずである。
【００４９】
累算器配列の数（Ｎ）は、２≦Ｎ≦３２であることが好ましく、４≦Ｎ≦１６であることがさらに好ましい。Ｎ＝１（第１の実施形態と同じ）である場合、この方法は、勾配の方向を量子化する必要がなく、複数の累算器配列を「ソフトＡＮＤ」によって結合する必要がないというように、簡略化される。ただし、この簡略化は、「信号対ノイズ比」が、例えばＮ＝８の場合と比較して１／２に低下するという代償を払ってもたらされる。一方、大きすぎるＮの値を使用すると、計算コストが増加し、すべてのピクセル位置でステップＳ１００で計算された積がゼロになることがあるため、視神経乳頭又はその他の解剖学的特徴の位置を確実に決定できなくなる場合がある。視神経乳頭の検出の場合は、Ｎ＝８が好ましい。血管接合部の検出の場合は、より小さいＮの値（例えば、３又は４）が使用されてもよい。
【００５０】
プロセスはステップＳ１００からステップＳ１１０に進み、ステップＳ１１０で、プロセッサ１２０は、累積値の計算された積が累積値の計算された積のうちの極大値又は全体的最大値になる、Ｎ個の累算器のセットに関連付けられた、変換された画像のピクセルの位置を使用して、Ｎ個の累算器のセットに関連付けられた網膜の画像内の窩の位置を推定する。窩の位置は、変換された画像の前述のピクセル、又は受信された画像（すなわち、変換前の画像）内の対応する位置でのピクセルの位置として、或いはこれらのピクセルのいずれかに関して（例えば、経験又はトレーニングから決定された）既定の量だけオフセットしているピクセルの位置として推定されてもよい。さらに一般的には、プロセッサ１２０は、累積値の計算された積が累積値の計算された積のうちの（局所的又は全体的）最大値を下回る値の既定の範囲内にある、Ｎ個の累算器のセットに関連付けられた、変換された画像データのピクセルの位置を使用して、Ｎ個の累算器のセットに関連付けられた網膜の画像内の窩の位置を推定してもよい。反応マップから決定された２つ以上の極大値の位置が、窩の位置の推定に使用されてもよい。例えば、特定のしきい値を超えるすべての極大値を選択することによって、複数の極大値が選択されてもよい。複数の極大値が検出されてもよく、それらのうちのどれが窩の位置に対応するピクセルに関連付けられるかの選択は、延期されてもよい。反応マップ内の既定の対象領域が、極大値の選択を制限するために使用されてもよい。例えば、対象領域は、窩が発生する可能性が非常に高いことが経験から知られている領域であることができる。
（変更及び変形）
【００５１】
前述の実施形態に対して、多くのさらなる変更及び変形が行われ得る。
【００５２】
例えば、図２〜６を参照して上で説明された第１の実施形態は、図８に示されているように、ステップＳ６０’の後、及びステップＳ７２の前に、追加ステップ（つまり、追加ステップＳ１２０）を含むように変更されてもよく、ステップＳ１２０で、プロセッサ１２０は、選択されたピクセルｐｓｉｊの各ピクセルでの｜ｇｎ２（ｉ，ｊ）｜が第２の共通の既定の値Ｒ２を取るように、選択されたピクセルｐｓｉｊのピクセルごとに計算されたピクセル値勾配ベクトルｇを正規化することによって、選択されたピクセルｐｓｉｊのピクセルごとに第２の正規化されたピクセル値勾配ベクトルｇｎ２（ｉ，ｊ）を計算する。第１の実施形態は、やはり図８に示されているように、インデックスｌの値ごとに実行される追加ステップＳ１３０を含むようにさらに変更されてもよく、ステップＳ１３０で、プロセッサ１２０は、ｌ番目の選択されたピクセルに関して、各値を、ｌ番目の選択されたピクセルでのピクセル値勾配ベクトルｇの方向と平行の方向に第２の既定の値Ｒ２だけｌ番目の選択されたピクセルからオフセットしている変換された画像データ内のピクセルに関連付けられた累算器に加算する。その他の点では、この変形は第１の実施形態と同じである。ステップＳ１３０での追加は、代替的に、第２の既定の値Ｒ２に関連付けられた第２の累算器層に対して行われてもよく、その場合、２つの累算器配列内の対応する要素が、要素ごとの加算などの何らかのハード又はソフトＯＲ演算によって、ステップＳ７４の後に結合される。
【００５３】
さらに一般的には、ステップＳ７２の前に、３つ以上の正規化されたピクセル値勾配ベクトルが計算されてもよく、各ピクセル値勾配ベクトルは、前述した好ましい｜ｇｎ（ｉ，ｊ）｜の範囲内の大きさを有することが好ましい。これらの場合、値は、１つの累算器配列に累積されても、又は対応する数の累算器配列に累積された後、前述した方法で結合されてもよい。プロセスにおいて２つ以上の計算されて正規化されたピクセル値勾配ベクトルを使用することによって、窩の位置を、より確実に決定できるようにしてもよい。
【００５４】
前述の変更は、前述の第２の実施形態に対して行われてもよい。
【００５５】
前述の実施形態のいずれかに対して行われるか、又はこれらの実施形態に対する前述の変更のいずれかと組み合わされてもよいその他の変更として、プロセッサ１２０が、変換され（及び、光学的に前処理され）た画像データの複数のピクセルｐｉｊの各ピクセルでの各ピクセル値勾配ベクトルｇ（ｉ，ｊ）を計算するように、ステップＳ５０でのピクセルの選択が省略されてもよい。この変形では、その後、プロセッサ１２０は、各ピクセルでの｜ｇｎ（ｉ，ｊ）｜が共通の既定の値Ｒを取るように、ピクセルｐｉｊごとに計算されたピクセル値勾配ベクトルを正規化することによって、複数のピクセルｐｉｊのピクセルごとにｇｎ（ｉ，ｊ）を計算する。プロセッサ１２０は、複数のピクセルｐｉｊのピクセルごとに、各値を、複数のピクセルのうちのピクセルでのｇ（ｉ，ｊ）の方向と平行の方向に既定の値Ｒだけ複数のピクセルｐｉｊのピクセルからオフセットしている変換された画像データのピクセルｐｏｉｊに関連付けられた累算器に加算し、累算器内の値を平滑化することによって、累算器配列に対して処理する。この変形では、プロセッサは、各値として、各重み付けを、ピクセルｐｏｉｊに関連付けられた累算器に加算してもよく、この重み付けは、複数のピクセルのうちのピクセルでのｇ（ｉ，ｊ）の大きさを示す。その後、プロセッサは、上で詳細に説明されたように、累算器内の累積値の極値から既定の範囲内にある累積値を累積した累算器に関連付けられた、変換された画像データのピクセルの位置を使用して、網膜の画像内の窩の位置を推定する。この変形では、複数のピクセルの各ピクセルから累算器への寄与が存在するが、各ピクセルからのこの寄与のサイズは、このピクセルでのｇ（ｉ，ｊ）の大きさによって決まる。
【００５６】
さらに、前述した実施形態及び実施形態の変更における方法のステップの一部の順序は、変更されてもよい。例えば、図８のステップＳ６０’及びＳ１２０の順序、並びに同様にＳ７３及びＳ１３０の順序は、逆転されてもよく、又はこれらのステップは、並列に実行されてもよい。さらに、累算器配列Ａの初期化は、図５に示されたプロセス内のステップＳ７３の前のプロセス内の任意の時点で、図７に示されたプロセス内のステップＳ９３の前のプロセス内の任意の時点で、及び図８に示されたプロセス内のステップＳ７３（Ｓ７３及びＳ１３０の順序が逆転されている場合は、ステップＳ１３０）の前の任意の時点で、実行されてもよい（当然、初期化はインデックスｌについてのループの外側にある）。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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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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【国際調査報告】
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