(57)【要約】【課題】  視神経乳頭部を含む範囲における所定の対象領域を自動的に抽出し、対話形式に修正を加えることにより、対象領域を高精度で特定することが可能な眼底画像処理装置を提供する。【解決手段】  カラー眼底画像に対して、視神経乳頭部を含む対象領域の確率に応じた画素値が設定されたグレースケール画像に変換するグレースケール画像変換手段１０と、円形構造要素に基づいて平滑化グレースケール画像を作成するクロージング処理手段２０と、対象領域に含まれる全ての画素を含む画素値の下限値を定義する抽出範囲定義手段３０と、平滑化グレースケール画像の各画素に対して、下限値以上の画素値の画素に対して対象領域、非対象領域が視覚的に識別可能な対象領域識別画像を生成する対象領域識別画像生成手段４０と、指示された領域内の対象領域として識別される画素の値を、非対象領域として識別される値に修正する対象領域識別画像修正手段５０を有する。【選択図】  図２
2018201629.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー眼底画像に対して、緑内障の診断箇所となる対象領域の画素が高い画素値の範囲に含まれるように設定されたグレースケール画像に変換するグレースケール画像変換手段と、
前記グレースケール画像に対して、所定のサイズの円形構造要素に基づいてクロージング処理を行い平滑化グレースケール画像を作成するクロージング処理手段と、
前記平滑化グレースケール画像の中で少なくとも前記対象領域に含まれる全ての画素を含む画素値の下限値を定義する抽出範囲定義手段と、
前記平滑化グレースケール画像の各画素に対して、前記下限値以上の画素値をもつ画素に対して前記対象領域、当該対象領域以外である非対象領域が視覚的に識別可能な対象領域識別画像を生成する対象領域識別画像生成手段と、
前記対象領域識別画像に対して指示された領域に基づいて、前記指示された領域内の前記対象領域として識別される画素の値を、非対象領域として識別される値に修正して修正対象領域識別画像を作成する対象領域識別画像修正手段と、
を有することを特徴とする眼底画像処理装置。
【請求項２】
前記対象領域として、視神経乳頭部であるＤｉｓｃ、視神経陥凹であるＣｕｐ、乳頭周囲網脈絡膜萎縮であるＰＰＡの３種類のうち少なくとも１種類に対応する領域を設定し、
各対象領域に対して前記グレースケール画像変換手段、前記クロージング処理手段、前記抽出範囲定義手段、前記対象領域識別画像生成手段、前記対象領域識別画像修正手段を実行し、Ｄｉｓｃ領域、Ｃｕｐ領域、ＰＰＡ領域を前記対象領域とした３種類のうち少なくとも１種類の修正対象領域識別画像を作成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】
前記対象領域として、少なくとも視神経乳頭部であるＤｉｓｃ、視神経陥凹であるＣｕｐ、乳頭周囲網脈絡膜萎縮であるＰＰＡの複数種類に対応する領域を設定し、
各対象領域に対して前記グレースケール画像変換手段、前記クロージング処理手段、前記抽出範囲定義手段、前記対象領域識別画像生成手段、前記対象領域識別画像修正手段を実行し、少なくともＤｉｓｃ領域、Ｃｕｐ領域、ＰＰＡ領域を前記対象領域とした複数種類の修正対象領域識別画像を作成することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の眼底画像処理装置。
【請求項４】
前記複数種類の修正対象領域識別画像に対して、各対象領域の属性をもつ画素に前記複数種類別に異なる色で着色し、眼球の解剖学・組織学的に矛盾しないように予め定められた前記複数種類の対応する領域の置換優先順位に基づき、各々の修正対象領域識別画像に対して異なる種類の他の修正対象領域識別画像の対象領域の画素に対応する画素を前記異なる種類の他の修正対象領域識別画像の対象領域の画素の色で置換することにより、前記複数種類の修正対象領域識別画像を合成した合成対象領域識別画像を作成する識別画像合成手段を更に備え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】
前記対象領域として、少なくとも視神経乳頭部であるＤｉｓｃ、視神経陥凹であるＣｕｐ、乳頭周囲網脈絡膜萎縮であるＰＰＡの３種類に対応する領域を設定し、第１の修正対象領域識別画像は前記Ｄｉｓｃ領域に対応したものであり、第２の修正対象領域識別画像は前記Ｃｕｐ領域に対応したものであり、第３の修正対象領域識別画像は前記ＰＰＡ領域に対応したものである場合、
前記識別画像合成手段は、
前記第１の修正対象領域識別画像に対して第２の修正対象領域識別画像の対象領域の画素に対応する画素を第２の修正対象領域識別画像の対象領域の画素の色で置換する時、前記第１の修正対象領域識別画像の対応する画素が非対象領域の画素の場合は置換しないようにし、
前記第１の修正対象領域識別画像に対して第３の修正対象領域識別画像の対象領域の画素に対応する画素を第３の修正対象領域識別画像の対象領域の画素の色で置換する時、前記第１の修正対象領域識別画像の対応する画素が対象領域の画素の場合は置換しないようにしていることを特徴とする請求項４に記載の眼底画像処理装置。
【請求項６】
前記合成対象領域識別画像に対して、前記３種類の色で着色された画素数を色別にカウントし、第２の色に対応する画素数を第１の色に対応する画素数で除算した第１の比率と、第３の色に対応する画素数を第１の色に対応する画素数で除算した第２の比率を算出する面積比率算出手段を更に備えることを特徴とする請求項５に記載の眼底画像処理装置。
【請求項７】
前記対象領域が、視神経乳頭部であるＤｉｓｃ、視神経陥凹であるＣｕｐ、乳頭周囲網脈絡膜萎縮であるＰＰＡの３種類に対応する領域である場合、
前記グレースケール画像変換手段は、前記対象領域がＤｉｓｃ領域の場合、前記カラー眼底画像のＲ成分を前記グレースケール画像とし、前記対象領域がＣｕｐ領域の場合、前記カラー眼底画像のＧ成分を前記グレースケール画像とし、前記対象領域がＰＰＡ領域の場合、前記カラー眼底画像のＲ成分からＢ成分を減じた値に対して最大値より減算させた値を反映させた画像を前記グレースケール画像に設定するようにしていることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項８】
前記抽出範囲定義手段は、前記対象領域に含まれる全ての画素を含む画素値の上限値を更に定義するようにし、
前記対象領域識別画像生成手段は、前記下限値から前記上限値の範囲の画素値をもつ画素に対して前記対象領域、当該対象領域以外である非対象領域が視覚的に識別可能な対象領域識別画像を生成することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項９】
前記対象領域識別画像生成手段は、
前記平滑化グレースケール画像の各画素に対して、当該画素の画素値が前記下限値以上の範囲に含まれる場合、当該画素の画素値と前記下限値との差分に所定の１以上の係数βを乗じて所定のオフセット値を加えた値をＲＧＢいずれかの色成分として設定し、それ以外の色成分に対しては、当該画素の前記グレースケール画像における画素値に所定の１未満の係数γを乗じた値を設定することにより対象領域の色として設定し、当該画素の画素値が前記下限値未満の場合、当該画素の前記グレースケール画像における画素値をＲＧＢ全ての色成分として設定することにより非対象領域の色として設定し、前記対象領域識別画像を生成するようにしていることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１０】
前記対象領域識別画像生成手段は、
前記平滑化グレースケール画像の各画素に対して、当該画素の画素値が前記下限値から前記上限値の範囲に含まれる場合、当該画素の画素値と前記下限値との差分に所定の１以上の係数βを乗じて所定のオフセット値を加えた値をＲＧＢいずれかの色成分に設定し、それ以外の色成分に対しては、当該画素の前記グレースケール画像における画素値に所定の１未満の係数γを乗じた値を設定することにより対象領域の色として設定し、当該画素の画素値が前記下限値未満または前記上限値を超える場合、当該画素の前記グレースケール画像における画素値をＲＧＢ全ての色成分として設定することにより非対象領域の色として設定し、前記対象領域識別画像を生成するようにしていることを特徴とする請求項８に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１１】
前記対象領域識別画像修正手段は、
前記対象領域識別画像に対して、前記指示された領域内で対象領域が設定された画素に対して、当該画素のＲＧＢいずれかの色成分の最小の値を前記係数γで除算した値をＲＧＢ全ての色成分になるように修正することにより当該画素を非対象領域の値に修正するようにしていることを特徴とする請求項９または請求項１０に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１２】
前記対象領域識別画像修正手段は、
前記修正対象領域識別画像を画面上に表示して修正対象の領域を指示し、指示された領域内の前記対象領域に含まれる画素に対して、非対象領域の値に更に修正し、前記修正対象領域識別画像を更新するようにしていることを特徴とする請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１３】
前記対象領域識別画像修正手段は、
指示された領域に対して所定の画素数の複数の画素ブロックに分割し、前記分割された各画素ブロック内の各画素の画素値を機械学習手段に入力し、前記非対象領域の属性を教師データとして前記機械学習手段に入力し、前記機械学習手段に対して学習処理を行うようにしていることを特徴とする請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１４】
前記対象領域識別画像修正手段は、
前記対象領域識別画像または修正対象領域識別画像に対して、前記所定の画素数の複数の画素ブロックに分割し、前記分割された各画素ブロック内の各画素の画素値を前記機械学習手段に入力し、前記画素ブロック内の当該画素に付与されている属性を、前記機械学習手段より出力される属性に修正することにより、前記修正対象領域識別画像を作成または更新することを特徴とする請求項１３に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１５】
前記機械学習手段は、
入力層に、前記画素ブロックの各画素のＲＧＢいずれか２つの色成分からなり、当該画素が対象領域に含まれる場合、２つの色成分が異なるように選定された２種類の画素値に対応して、前記所定の画素数の２倍の個数のノードを備え、
出力層に、対象領域の属性、非対象領域の属性からなる２種類の属性に対応して２個のノードを備え、
所定の個数のノードを備えた中間層を少なくとも１つ以上もつ多層ニューラルネットワークで構成されることを特徴とする請求項１３または請求項１４に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１６】
前記グレースケール画像変換手段と、前記クロージング処理手段と、前記抽出範囲定義手段と、前記対象領域識別画像生成手段と、前記対象領域識別画像修正手段を実現する第１のコンピュータと、前記機械学習手段を有する第２のコンピュータが、ネットワークを介して、接続されていることを特徴とする請求項１３から請求項１５のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１７】
コンピュータが、カラー眼底画像から緑内障の診断箇所となる対象領域を識別する画像を作成する方法であって、
カラー眼底画像に対して、緑内障の診断箇所となる対象領域の画素が高い画素値の範囲に含まれるように設定されたグレースケール画像に変換する段階と、
前記グレースケール画像に対して、所定のサイズの円形構造要素に基づいてクロージング処理を行い平滑化グレースケール画像を作成する段階と、
前記平滑化グレースケール画像の中で少なくとも前記対象領域に含まれる全ての画素を含む画素値の下限値を定義する段階と、
前記平滑化グレースケール画像の各画素に対して、前記下限値以上の画素値をもつ画素に対して前記対象領域、当該対象領域以外である非対象領域が視覚的に識別可能な対象領域識別画像を生成する段階と、
前記対象領域識別画像に対して指示された領域に基づいて、前記指示された領域内の前記対象領域として識別される画素の値を、非対象領域として識別される値に修正して修正対象領域識別画像を作成する段階と、
を有することを特徴とする画像の作成方法。
【請求項１８】
コンピュータを、請求項１から請求項１６のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、眼底画像の処理技術に関し、特に、眼底画像において所定の対象領域を特定し、疾患の診断を支援するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
視神経の疾患として多い緑内障の診断は眼底検査と視野検査が主に行われ、眼底検査では、眼底画像中の視神経乳頭（Disc, 陥凹Cup, 縁Rim）、ＰＰＡ（β-PPA, 乳頭周囲網脈絡膜萎縮）、NFLD（網膜視神経線維層欠損）の部位が診断ポイントになる。中でも視神経乳頭のC/D比(Cup/Disc比率：Cup-to-Disc Ratio)やR/D比(Rim-to-Disc Ratio)は、緑内障の進行度を定量的に把握する指標として計測されている。
【０００３】
Cup/Disc比率については、時系列に撮影された複数の眼底画像より各々Cup/Disc比率を算出することにより、緑内障の進行を定量的に把握する方法が提案されている（特許文献１参照）。また、フルカラー眼底画像のＲ成分よりDisc領域を、Ｇ成分よりCup領域を自動抽出する方法も提案されている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５７０１４９４号公報
【特許文献２】特許第３５０８１１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、視神経乳頭部のCup・Disc領域を手動で設定する方法をとっており、計測値にユーザのバイアスが入りやすいという問題があった。また、特許文献２に記載の技術では、抽出された乳頭領域の妥当性を検証するため、併せて血管抽出を行っており、縦血管（乳頭部で上下に分岐する血管）を用いて抽出された乳頭領域と一致しない場合、手動で乳頭領域を設定する方法をとっており、同様に計測値にユーザのバイアスが入りやすいという問題があった。更に特許文献２に記載の技術ではNFLD（網膜視神経線維層欠損）の解析もサポートしているが、眼底画像だけでなく視野検査のデータを必要とするという問題があり、ＰＰＡ（β-PPA, 乳頭周囲網脈絡膜萎縮）の解析についてはサポートしていない。
【０００６】
そこで、本発明は、緑内障の診断箇所となる対象領域を自動的に抽出し、対話形式に修正を加えることにより、対象領域を高精度で特定することが可能な眼底画像処理装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明第１の態様では、
カラー眼底画像に対して、緑内障の診断箇所となる対象領域の画素が高い画素値の範囲に含まれるように設定されたグレースケール画像に変換するグレースケール画像変換手段と、
前記グレースケール画像に対して、所定のサイズの円形構造要素に基づいてクロージング処理を行い平滑化グレースケール画像を作成するクロージング処理手段と、
前記平滑化グレースケール画像の中で少なくとも前記対象領域に含まれる全ての画素を含む画素値の下限値を定義する抽出範囲定義手段と、
前記平滑化グレースケール画像の各画素に対して、前記下限値以上の画素値をもつ画素に対して前記対象領域、当該対象領域以外である非対象領域が視覚的に識別可能な対象領域識別画像を生成する対象領域識別画像生成手段と、
前記対象領域識別画像に対して指示された領域に基づいて、前記指示された領域内の前記対象領域として識別される画素の値を、非対象領域として識別される値に修正して修正対象領域識別画像を作成する対象領域識別画像修正手段と、
を有することを特徴とする眼底画像処理装置を提供する。
【０００８】
本発明第１の態様によれば、カラー眼底画像に対して、視神経乳頭部含む範囲における所定の対象領域である確率が高い画素ほど高い値が設定されたグレースケール画像を得て、グレースケール画像に対して、所定のサイズの円形構造要素に基づいてクロージング処理を行って平滑化し、対象領域に含まれる全ての画素を包含する画素値の下限値を定義し、各画素に対して、下限値以上の画素値をもつ画素に対して対象領域、非対象領域が視覚的に識別可能な対象領域識別画像を生成し、対象領域識別画像に対して指示された領域に基づいて、指示された領域内の誤って対象領域の属性が付与されている画素に対して、非対象領域の属性に修正するようにしたので、少ない作業負荷で、個人ごとにバラツキの少ない属性の修正を行うことが可能となる。このため、作業者は修正対象箇所を矩形等の領域で大まかに指示するだけでよく、個人差の少ない属性修正を行うことができる。
【０００９】
また、本発明第１の態様によれば、２種類の属性を有する対象領域識別画像に対して、作業者が誤って対象領域の属性が付与されている画素を含む領域を指示するので、当該領域内の画素が全て非対象領域の属性であると指示された領域情報を教師データとして記録しておくことにより、機械学習手段を用いた領域の自動修正に利用することが可能となる。
【００１０】
また、本発明第２の態様では、前記対象領域として、視神経乳頭部であるＤｉｓｃ、視神経陥凹であるＣｕｐ、乳頭周囲網脈絡膜萎縮であるＰＰＡの３種類のうち少なくとも１種類に対応する領域を設定し、
各対象領域に対して前記グレースケール画像変換手段、前記クロージング処理手段、前記抽出範囲定義手段、前記対象領域識別画像生成手段、前記対象領域識別画像修正手段を実行し、Ｄｉｓｃ領域、Ｃｕｐ領域、ＰＰＡ領域を前記対象領域とした３種類のうち少なくとも１種類の修正対象領域識別画像を作成することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明第３の態様では、前記対象領域として、少なくとも視神経乳頭部であるＤｉｓｃ、視神経陥凹であるＣｕｐ、乳頭周囲網脈絡膜萎縮であるＰＰＡの複数種類に対応する領域を設定し、各対象領域に対して前記グレースケール画像変換手段、前記クロージング処理手段、前記抽出範囲定義手段、前記対象領域識別画像生成手段、前記対象領域識別画像修正手段を実行し、少なくともＤｉｓｃ領域、Ｃｕｐ領域、ＰＰＡ領域を前記対象領域とした複数種類の修正対象領域識別画像を作成することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明第４の態様では、前記複数種類の修正対象領域識別画像に対して、各対象領域の属性をもつ画素に前記複数種類別に異なる色で着色し、眼球の解剖学・組織学的に矛盾しないように予め定めれた前記複数種類の対応する領域の置換優先順位に基づき、各々の修正対象領域識別画像に対して異なる種類の他の修正対象領域識別画像の対象領域の画素に対応する画素を前記異なる種類の他の修正対象領域識別画像の対象領域の画素の色で置換することにより、前記複数種類の修正対象領域識別画像を合成した合成対象領域識別画像を作成する識別画像合成手段を更に備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明第５の態様では、前記対象領域として、少なくとも視神経乳頭部であるＤｉｓｃ、視神経陥凹であるＣｕｐ、乳頭周囲網脈絡膜萎縮であるＰＰＡの複数種類に対応する領域を設定し、第１の修正対象領域識別画像は前記Ｄｉｓｃ領域に対応したものであり、第２の修正対象領域識別画像は前記Ｃｕｐ領域に対応したものであり、第３の修正対象領域識別画像は前記ＰＰＡ領域に対応したものである場合、前記識別画像合成手段は、前記第１の修正対象領域識別画像に対して第２の修正対象領域識別画像の対象領域の画素に対応する画素を第２の修正対象領域識別画像の対象領域の画素の色で置換する時、前記第１の修正対象領域識別画像の対応する画素が非対象領域の画素の場合は置換しないようにし、前記第１の修正対象領域識別画像に対して第３の修正対象領域識別画像の対象領域の画素に対応する画素を第３の修正対象領域識別画像の対象領域の画素の色で置換する時、前記第１の修正対象領域識別画像の対応する画素が対象領域の画素の場合は置換しないようにしていることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明第６の態様では、前記合成対象領域識別画像に対して、前記３種類の色で着色された画素数を色別にカウントし、第２の色に対応する画素数を第１の色に対応する画素数で除算した第１の比率と、第３の色に対応する画素数を第１の色に対応する画素数で除算した第２の比率を算出する面積比率算出手段を更に備えることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明第７の態様では、前記対象領域が、視神経乳頭部であるＤｉｓｃ、視神経陥凹であるＣｕｐ、乳頭周囲網脈絡膜萎縮であるＰＰＡの３種類に対応する領域である場合、前記グレースケール画像変換手段は、前記対象領域がＤｉｓｃ領域の場合、前記カラー眼底画像のＲ成分を前記グレースケール画像とし、前記対象領域がＣｕｐ領域の場合、前記カラー眼底画像のＧ成分を前記グレースケール画像とし、前記対象領域がＰＰＡ領域の場合、前記カラー眼底画像のＲ成分からＢ成分を減じた値に対して最大値より減算させた値を反映させた画像を前記グレースケール画像に設定するようにしていることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明第８の態様では、前記抽出範囲定義手段は、前記対象領域に含まれる全ての画素を含む画素値の上限値を更に定義するようにし、前記対象領域識別画像生成手段は、前記下限値から前記上限値の範囲の画素値をもつ画素に対して前記対象領域、当該対象領域以外である非対象領域が視覚的に識別可能な対象領域識別画像を生成することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明第９の態様では、前記対象領域識別画像生成手段は、前記平滑化グレースケール画像の各画素に対して、当該画素の画素値が前記下限値以上の範囲に含まれる場合、当該画素の画素値と前記下限値との差分に所定の１以上の係数βを乗じて所定のオフセット値を加えた値をＲＧＢいずれかの色成分として設定し、それ以外の色成分に対しては、当該画素の前記グレースケール画像における画素値に所定の１未満の係数γを乗じた値を設定することにより対象領域の色として設定し、当該画素の画素値が前記下限値未満の場合、当該画素の前記グレースケール画像における画素値をＲＧＢ全ての色成分として設定することにより非対象領域の色として設定し、前記対象領域識別画像を生成するようにしていることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明第１０の態様では、前記対象領域識別画像生成手段は、前記平滑化グレースケール画像の各画素に対して、当該画素の画素値が前記下限値から前記上限値の範囲に含まれる場合、当該画素の画素値と前記下限値との差分に所定の１以上の係数βを乗じて所定のオフセット値を加えた値をＲＧＢいずれかの色成分に設定し、それ以外の色成分に対しては、当該画素の前記グレースケール画像における画素値に所定の１未満の係数γを乗じた値を設定することにより対象領域の色として設定し、当該画素の画素値が前記下限値未満または前記上限値を超える場合、当該画素の前記グレースケール画像における画素値をＲＧＢ全ての色成分として設定することにより非対象領域の色として設定し、前記対象領域識別画像を生成するようにしていることを特徴とする。
【００１９】
また、本発明第１１の態様では、前記対象領域識別画像修正手段は、前記対象領域識別画像に対して、前記指示された領域内で対象領域が設定された画素に対して、当該画素のＲＧＢいずれかの色成分の最小の値を前記係数γで除算した値をＲＧＢ全ての色成分になるように修正することにより当該画素を非対象領域の値に修正するようにしていることを特徴とする。
【００２０】
また、本発明第１２の態様では、前記対象領域識別画像修正手段は、前記修正対象領域識別画像を画面上に表示して修正対象の領域を指示し、指示された領域内の前記対象領域に含まれる画素に対して、非対象領域の値に更に修正し、前記修正対象領域識別画像を更新するようにしていることを特徴とする。
【００２１】
また、本発明第１３の態様では、前記対象領域識別画像修正手段は、指示された領域に対して所定の画素数の複数の画素ブロックに分割し、前記分割された各画素ブロック内の各画素の画素値を機械学習手段に入力し、前記非対象領域の属性を教師データとして前記機械学習手段に入力し、前記機械学習手段に対して学習処理を行うようにしていることを特徴とする。
【００２２】
また、本発明第１４の態様では、前記対象領域識別画像修正手段は、前記対象領域識別画像または修正対象領域識別画像に対して、前記所定の画素数の複数の画素ブロックに分割し、前記分割された各画素ブロック内の各画素の画素値を前記機械学習手段に入力し、前記画素ブロック内の当該画素に付与されている属性を、前記機械学習手段より出力される属性に修正することにより、前記修正対象領域識別画像を作成または更新することを特徴とする。
【００２３】
また、本発明第１５の態様では、前記機械学習手段は、入力層に、前記画素ブロックの各画素のＲＧＢいずれか２つの色成分からなり、当該画素が対象領域に含まれる場合、２つの色成分が異なるように選定された２種類の画素値に対応して、前記所定の画素数の２倍の個数のノードを備え、出力層に、対象領域の属性、非対象領域の属性からなる２種類の属性に対応して２個のノードを備え、所定の個数のノードを備えた中間層を少なくとも１つ以上もつ多層ニューラルネットワークで構成されることを特徴とする。
【００２４】
また、本発明第１６の態様では、前記グレースケール画像変換手段と、前記クロージング処理手段と、前記抽出範囲定義手段と、前記対象領域識別画像生成手段と、前記対象領域識別画像修正手段を実現する第１のコンピュータと、前記機械学習手段を有する第２のコンピュータが、ネットワークを介して、接続されていることを特徴とする。
【００２５】
また、本発明第１７の態様では、コンピュータが、カラー眼底画像から緑内障の診断箇所となる対象領域を識別する画像を作成する方法であって、
カラー眼底画像に対して、緑内障の診断箇所となる対象領域の画素が高い画素値の範囲に含まれるように設定されたグレースケール画像に変換する段階と、
前記グレースケール画像に対して、所定のサイズの円形構造要素に基づいてクロージング処理を行い平滑化グレースケール画像を作成する段階と、
前記平滑化グレースケール画像の中で少なくとも前記対象領域に含まれる全ての画素を含む画素値の下限値を定義する段階と、
前記平滑化グレースケール画像の各画素に対して、前記下限値以上の画素値をもつ画素に対して前記対象領域、当該対象領域以外である非対象領域が視覚的に識別可能な対象領域識別画像を生成する段階と、
前記対象領域識別画像に対して指示された領域に基づいて、前記指示された領域内の前記対象領域として識別される画素の値を、非対象領域として識別される値に修正して修正対象領域識別画像を作成する段階と、
を有することを特徴とする画像の作成方法を提供する。
【００２６】
また、本発明第１８の態様では、コンピュータを、前記眼底画像処理装置として機能させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、緑内障の診断箇所となる対象領域を自動的に抽出し、対話形式に修正を加えることにより、対象領域を高精度で特定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置１００のハードウェア構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置の処理概要を示すフローチャートである。
【図４】フルカラー眼底画像における各部位の二次元の色分布をＲ成分、Ｇ成分に対応付けて示した図である。
【図５】フルカラー眼底画像における各部位の二次元の色分布をＲ−Ｂ成分、Ｇ−Ｂ成分に対応付けて示した図である。
【図６】クロージング処理の詳細を示すフローチャートである。
【図７】クロージング処理で用いる円形構造要素の一例を示す図である。
【図８】図８は、対象領域識別画像修正手段５０の処理により表示部７の画面上に表示されたフルカラーの対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）を示す図である。
【図９】合成対象領域識別画像の属性別画素値を示す図である。
【図１０】本実施形態に係る眼底画像処理装置により得られる画像の例である。
【図１１】第２の実施形態に係る眼底画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１２】機械学習手段６７の詳細を示す図である。
【図１３】第２の実施形態に係る眼底画像処理装置の処理概要を示すフローチャートである。
【図１４】第２の実施形態における機械学習を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
＜１．装置構成＞
図１は、本発明第１の実施形態に係る眼底画像処理装置のハードウェア構成図である。本実施形態に係る眼底画像処理装置１００は、汎用のコンピュータで実現することができ、図１に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１と、コンピュータのメインメモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）２と、ＣＰＵ１が実行するプログラムやデータを記憶するためのハードディスク、フラッシュメモリ等の大容量の記憶装置３と、キーボード、マウス等の指示入力Ｉ／Ｆ（インターフェース）４と、データ記憶媒体等の外部装置とデータ通信するためのデータ入出力Ｉ／Ｆ（インターフェース）５と、表示や機械学習を高速化するためのＧＰＵ（Graphical Processing Unit）６と、液晶ディスプレイ等の表示デバイスである表示部７と、を備え、互いにバスを介して接続されている。
【００３０】
図２は、本実施形態に係る眼底画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図２において、１０はグレースケール画像変換手段、２０はクロージング処理手段、３０は抽出範囲定義手段、４０は対象領域識別画像生成手段、５０は対象領域識別画像修正手段、６０は識別画像合成手段、６５は面積比率算出手段、７０は眼底画像記憶手段、８０は処理データ像記憶手段である。
【００３１】
グレースケール画像変換手段１０、クロージング処理手段２０、抽出範囲定義手段３０、対象領域識別画像生成手段４０、対象領域識別画像修正手段５０、識別画像合成手段６０、面積比率算出手段６５は、ＣＰＵ１が、記憶装置３に記憶されているプログラムを実行することにより実現され、一部の処理においてはＧＰＵ６も使用される。眼底画像記憶手段７０は、可視光・光源方式の眼底カメラを用いてフルカラーで撮影された、血管領域の抽出対象となるフルカラー眼底画像を記憶した記憶手段であり、記憶装置３により実現される。眼底画像処理装置にフルカラー眼底画像を読み込ませて、そのまま処理を行う場合は、ＲＡＭ２が眼底画像記憶手段７０としての役割を果たす。
【００３２】
フルカラー眼底画像とは、ＲＧＢの３成分により記録された画像データであり、被験者の眼底が撮影されたものである。本実施形態では、ＲＧＢ各色８ビット２５６階調で記録されたものを用いている。処理データ記憶手段８０は、対象領域識別画像生成手段４０、対象領域識別画像修正手段５０、識別画像合成手段６０等により生成または修正された画像や、面積比率算出手段６５により算出された面積比率等のデータを記憶する記憶手段であり、記憶装置３により実現される。
【００３３】
図２に示した各構成手段は、現実には図１に示したように、コンピュータおよびその周辺機器等のハードウェアに専用のプログラムを搭載することにより実現される。すなわち、コンピュータが、専用のプログラムに従って各手段の内容を実行することになる。なお、本明細書において、コンピュータとは、ＣＰＵとＧＰＵ等の演算処理部を有し、データ処理が可能な装置を意味し、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータだけでなく、ＧＰＵを搭載するタブレット等の携帯型端末も含む。
【００３４】
図１に示した記憶装置３には、ＣＰＵ１を動作させ、ＧＰＵ６を補助的に使用しながら、コンピュータを、眼底画像処理装置として機能させるための専用のプログラムが実装されている。この専用のプログラムを実行することにより、ＣＰＵ１は、グレースケール画像変換手段１０、クロージング処理手段２０、抽出範囲定義手段３０、対象領域識別画像生成手段４０、対象領域識別画像修正手段５０、識別画像合成手段６０、面積比率算出手段６５としての機能を実現することになる。また、記憶装置３は、眼底画像記憶手段７０、処理データ記憶手段８０として機能するだけでなく、眼底画像処理装置としての処理に必要な様々なデータを記憶する。
【００３５】
＜２．処理動作＞
＜２．１．前処理＞
まず、処理対象とするフルカラー眼底画像を用意する。フルカラー眼底画像としては、デジタル方式の眼底カメラによりフルカラーで撮影した画像ファイルがあれば、そのまま使用できる。また、アナログ方式の眼底カメラにより写真媒体に記録された古いものであれば、保管されていたアナログのカラーのネガ・ポジフィルム、印画紙、インスタント写真等をスキャナによりフルカラーで読み取る等してデジタルのフルカラー眼底画像ファイルを取得する。一般には、可視光・光源方式の眼底カメラを用いてフルカラーで撮影することによりフルカラー眼底画像が得られる。取得したフルカラー眼底画像は、眼底画像処理装置の眼底画像記憶手段７０に記憶させる。本実施形態では、フルカラー眼底画像としてＲ，Ｇ，Ｂ各成分８ビット２５６階調のカラー画像を用意する。
【００３６】
＜２．２．処理概要＞
次に、図１、図２に示した眼底画像処理装置の処理動作について、修正対象領域識別画像を作成する画像の作成方法とともに、説明する。図３は、本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置の処理概要を示すフローチャートである。上述のように、処理対象であるフルカラー眼底画像は、ＲＧＢ各色８ビット２５６階調の画像データである。したがって、ｘ方向の画素数Ｘｓ、ｙ方向の画素数Ｙｓのフルカラー眼底画像は、色成分を示す変数ｃ＝０（Ｒｅｄ），１（Ｇｒｅｅｎ），２（Ｂｌｕｅ）とすると、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，ｃ）＝０〜２５５（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１；ｃ＝０，１，２）と定義される。
【００３７】
まず、グレースケール画像変換手段１０が、フルカラー眼底画像に対して、グレースケール変換を行い、グレースケール画像を得る（ステップＳ１００）。緑内障の診断箇所となる対象領域としては、視神経乳頭部であるＤｉｓｃ領域、視神経陥凹であるＣｕｐ領域、乳頭周囲網脈絡膜萎縮であるＰＰＡ領域を主として、ＮＦＬＤ（網膜障害）、眼底出血（眼底血管障害）、乳頭出血等がある。このうち、本実施形態では、視神経乳頭部であるＤｉｓｃ領域、視神経陥凹であるＣｕｐ領域、乳頭周囲網脈絡膜萎縮であるＰＰＡ領域の３種類の領域を対象領域として抽出する。これらは、いずれも緑内障の診断箇所となる対象領域であり、視神経乳頭部を含む範囲における対象領域である。本実施形態では、グレースケール画像は、抽出目的とする３種類の対象領域の特性に応じて、最適な色成分を利用して作成する。
【００３８】
図４は、フルカラー眼底画像における各部位の二次元の色分布をＲ成分、Ｇ成分に対応付けて示した図である。図４においては、代表的な部位である視神経乳頭のＤｉｓｃ領域、視神経乳頭のＣｕｐ領域、視神経乳頭部の周辺のＰＰＡ領域、動脈血管（Ａｒｔｅｒｙ）、静脈血管（Ｖｅｉｎ）、これらの５領域以外の領域（Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ）の大まかな分布を示している。図４に示すように、Ｄｉｓｃ領域とＣｕｐ領域は、Ｒ成分により他の領域との差が明確となり、Ｇ成分によりＤｉｓｃ領域とＣｕｐ領域の相互の差も明確となる。ところが、ＰＰＡ領域は、Ｒ成分では、静脈血管との区別が難しく、Ｇ成分では、Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄとの区別が難しい。ＰＰＡ領域については、Ｒ成分をネガ反転することで、ある程度抽出可能であるが、精度が良くない。
【００３９】
図５は、フルカラー眼底画像における各部位の二次元の色分布をＲ−Ｂ成分、Ｇ−Ｂ成分に対応付けて示した図である。図５においても、図４と同様、代表的な部位である視神経乳頭のＤｉｓｃ領域、視神経乳頭のＣｕｐ領域、視神経乳頭部の周辺のＰＰＡ領域、動脈血管（Ａｒｔｅｒｙ）、静脈血管（Ｖｅｉｎ）、これらの５領域以外の領域（Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ）の大まかな分布を示している。Ｒ−Ｂ成分とは、Ｒ成分からＢ成分を減じた成分であり、Ｇ−Ｂ成分とは、Ｇ成分からＢ成分を減じた成分である。図５に示すように、ＰＰＡ領域は、Ｒ−Ｂ成分で、Ｃｕｐ領域とかぶるが、それ以外の領域とは概ね区別でき、Ｇ−Ｂ成分では５領域以外の領域（Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ）に含まれ全く区別できない。
【００４０】
図４、図５に示したような対象領域の特性を利用して、グレースケール画像変換手段１０は、フルカラー眼底画像Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，ｃ）に対して、以下の〔数式１〕〜〔数式３〕に従った処理を実行することによりグレースケール変換を行い、３種のグレースケール画像を生成する。
【００４１】
〔数式１〕
ＧｒａｙＤ（ｘ，ｙ）＝Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，０）
【００４２】
上記〔数式１〕において、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，０）は、フルカラー眼底画像のうち、Ｒ（レッド、赤）の成分を示している。グレースケール画像ＧｒａｙＤ（ｘ，ｙ）は、視神経乳頭部の対象領域または視神経乳頭部の周辺の対象領域として、視神経乳頭のＤｉｓｃ領域の画素が高い画素値の範囲に含まれるように設定されたグレースケール画像である。
【００４３】
〔数式２〕
ＧｒａｙＣ（ｘ，ｙ）＝Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，１）
【００４４】
上記〔数式２〕において、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，１）は、フルカラー眼底画像のうち、Ｇ（グリーン、緑）の成分を示している。グレースケール画像ＧｒａｙＣ（ｘ，ｙ）は、視神経乳頭部の対象領域または視神経乳頭部の周辺の対象領域として、視神経乳頭のＣｕｐ領域の画素が高い画素値の範囲に含まれるように設定されたグレースケール画像である。
【００４５】
〔数式３〕
ＧｒａｙＰ（ｘ，ｙ）＝[２５５−Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，０）＋Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，２）]×α
ＧｒａｙＰ（ｘ，ｙ）＞２５５の場合、ＧｒａｙＰ（ｘ，ｙ）＝０
【００４６】
上記〔数式３〕において、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，２）は、フルカラー眼底画像のうち、Ｂ（ブルー、青）の成分を示している。また、αは１以上の実数であり、好ましくは、１０以下の実数である。グレースケール画像ＧｒａｙＰ（ｘ，ｙ）は、視神経乳頭部の対象領域または視神経乳頭部の周辺の対象領域として、ＰＰＡ領域である画素が比較的高い画素値の範囲に含まれるように設定されたグレースケール画像である。ＰＰＡ領域の抽出については、Ｒ成分（Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，０））からＢ成分（Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，２））を減じたものをネガ反転して画素値を向上させ、ＰＰＡ領域の画素が高い画素値の範囲に含まれるようにし、眼底領域の背景画素が非対象領域に含まれるように調整を行っている。ネガ反転とは、画素値を最大値（２５５）から減算させることを意味する。したがって、ＰＰＡ領域の場合、グレースケール画像ＧｒａｙＰ（ｘ，ｙ）は、Ｒ成分からＢ成分を減じた値に対して最大値（２５５）より減算させた値に所定の１以上の実数値αを乗算させた画像となっている。さらに、ＧｒａｙＰ（ｘ，ｙ）＞２５５となる画素のほとんどが眼底領域外に含まれるため、ＧｒａｙＰ（ｘ，ｙ）＝０に設定し、眼底領域外が非対象領域に含まれるように設定し直している。以下、ＧｒａｙＤ（ｘ，ｙ）、ＧｒａｙＣ（ｘ，ｙ）、ＧｒａｙＰ（ｘ，ｙ）に対しては、対応する対象領域に応じて同様の処理が行われるが、これらに共通して行われる処理に対しては、Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）として示すことにする。
【００４７】
グレースケール画像から対象領域を抽出する際、対象領域に交叉する血管部が抽出できず、後述する対象領域の面積計算に支障をきたす。そこで、グレースケール画像変換手段１０により得られたグレースケール眼底画像に対して、円形構造要素によるクロージング処理を行う（ステップＳ２００）。一般に、クロージング処理とは、膨張処理および収縮処理の各々を同一回数だけ繰り返し行う処理を意味する。膨張処理とは、注目画素の画素値を注目画素の周辺の最大の画素値に置き換えることにより画素値が高い画素を増大させる処理であり、収縮処理とは、注目画素の画素値を注目画素の周辺の最小の画素値に置き換えることにより画素値が低い画素を増大させる処理である。
【００４８】
図６は、円形構造要素によるクロージング処理の詳細を示すフローチャートである。まず、クロージング処理手段２０は、指定構造要素を用いて膨張処理を行う（ステップＳ２１０）。ステップＳ２１０の膨張処理では、指定構造要素として円形構造要素を用いる。円形構造要素は、中心から距離Ｒ画素以下を有効とした（２Ｒ＋１）×（２Ｒ＋１）のマスク画像である。本実施形態では、グレースケール眼底画像ＧｒａｙＤ（ｘ，ｙ）、ＧｒａｙＣ（ｘ，ｙ）、ＧｒａｙＰ（ｘ，ｙ）がいずれも１０２４×１０２４画素であるので、Ｄｉｓｃ、Ｃｕｐ、ＰＰＡ抽出のいずれもの場合、原則Ｒ＝７に設定する。図７は、Ｒ＝７の場合の円形構造要素の一例を示す図である。図７に示すように、Ｒ＝７に設定した場合、半径７画素、すなわち中心から距離７画素以下を有効とした１５×１５のマスク画像の形態である円形構造要素を用いる。図７に示すように、１５×１５の画素のうち、中心から距離７画素以下の画素値は“１”、その他の中心から距離７を超える画素の画素値は“０”である。図７に示した円形構造要素はＭ（ｕ，ｖ）＝｛０，１｝（ｕ＝−Ｒ，・・・０，・・・Ｒ；ｖ＝−Ｒ，・・・０，・・・Ｒ）と定義することができる。なお、Ｒは有効とする半径を示しており、図７の例では、Ｒ＝７である。半径Ｒとしては適宜設定することができるが、グレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）が１０２４画素×１０２４画素である場合は、７≦Ｒ≦１０程度が好ましい。上述のように、本実施形態では、Ｒ＝７としている。ｕは図７における横軸、ｖは図７における縦軸を、それぞれ示す。クロージング処理手段２０は、円形構造要素Ｍ（ｕ，ｖ）を用いて、上記〔数式１〕〜〔数式３〕に従った処理を実行して得られたグレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、以下の〔数式４〕に従った処理を実行し、膨張画像Ｄｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【００４９】
〔数式４〕
Ｄｒａｙ（ｘ，ｙ）＝ＭＡＸu=-R,R;v=-R,R［Ｍ（ｕ，ｖ）×Ｇｒａｙ（ｘ＋ｕ，ｙ＋ｖ）］
【００５０】
上記〔数式４〕において、ＭＡＸは最大値をとることを示しており、ＭＡＸの添え字の“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”は、ｕ，ｖが−ＲからＲの範囲における演算を行うことを示している。すなわち、“ｘ＝Ｒ，・・・，Ｘｓ−Ｒ−１；ｙ＝Ｒ，・・・，Ｙｓ−Ｒ−１“の各画素Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”の隣接画素内でＭ（ｕ，ｖ）＝１である画素値の最大値に変換を行っている。したがって、図７の例では、円形構造要素の（２Ｒ＋１）×（２Ｒ＋１）画素として２２５画素を用いて演算を行い、その最大値がＤｒａｙ（ｘ，ｙ）として与えられることになる。〔数式４〕におけるグレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）として、３種のグレースケール眼底画像ＧｒａｙＤ（ｘ，ｙ）、ＧｒａｙＣ（ｘ，ｙ）、ＧｒａｙＰ（ｘ，ｙ）それぞれを用い、Ｄｉｓｃ、Ｃｕｐ、 ＰＰＡそれぞれに対応した３種の膨張画像Ｄｒａｙ（ｘ，ｙ）、ＤｒａｙＣ（ｘ，ｙ）、ＤｒａｙＰ（ｘ，ｙ）が得られる。
【００５１】
上記〔数式４〕に従った処理を実行して膨張画像Ｄｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られたら、このＤｒａｙ（ｘ，ｙ）をＧｒａｙ（ｘ，ｙ）に置き換えて、上記〔数式４〕に従った処理を繰り返し実行することもできる。すなわち、ステップＳ２１０における膨張処理を繰り返し実行しても良い。繰り返しの回数は、適宜設定することが可能である。ただし画質劣化を抑えるため、通常は１回に設定し繰り返しを行わない。
【００５２】
膨張処理を繰り返し実行して膨張画像Ｄｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られたら、次に、クロージング処理手段２０は、指定構造要素を用いて収縮処理を行う（ステップＳ２２０）。ステップＳ２２０の収縮処理では、膨張処理に用いた円形構造要素を指定構造要素として用いる。すなわち、図７に示した円形構造要素を用いる。クロージング処理手段２０は、円形構造要素Ｍ（ｕ，ｖ）を用いて、膨張画像Ｄｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、以下の〔数式５〕に従った処理を実行し、収縮後の画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【００５３】
〔数式５〕
Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）＝ＭＩＮu=-R,R;v=-R,R［（２５５−Ｍ（ｕ，ｖ）×２５４）×Ｄｒａｙ（ｘ＋ｕ，ｙ＋ｖ）］
【００５４】
上記〔数式５〕において、ＭＩＮは最小値をとることを示しており、ＭＩＮの添え字の“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”は、ｕ，ｖが−ＲからＲの範囲における演算を行うことを示している。すなわち、“ｘ＝Ｒ，・・・，Ｘｓ−Ｒ−１；ｙ＝Ｒ，・・・，Ｙｓ−Ｒ−１“の各画素Ｄｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”の隣接画素内でＭ（ｕ，ｖ）＝１である画素値の最小値に変換を行っている。したがって、図７の例では、円形構造要素の（２Ｒ＋１）×（２Ｒ＋１）画素として２２５画素を用いて演算を行い、その最小値がＦｒａｙ（ｘ，ｙ）として与えられることになる。〔数式５〕におけるグレースケール眼底画像Ｄｒａｙ（ｘ，ｙ）として、３種の膨張眼底画像ＤｒａｙＤ（ｘ，ｙ）、ＤｒａｙＣ（ｘ，ｙ）、ＤｒａｙＰ（ｘ，ｙ）それぞれを用い、Ｄｉｓｃ、Ｃｕｐ、 ＰＰＡそれぞれに対応した３種の収縮画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られる。
【００５５】
上記〔数式５〕に従った処理を実行して収縮後の画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られたら、このＦｒａｙ（ｘ，ｙ）をＤｒａｙ（ｘ，ｙ）に置き換えて、上記〔数式５〕に従った処理を繰り返し実行することもできる。すなわち、ステップＳ２２０における収縮処理を繰り返し実行しても良い。繰り返しの回数は、ステップＳ２１０の膨張処理の繰り返しの回数と同じ回数に設定する必要があり、通常は膨張処理とも１回に設定し、繰り返しは行わない。収縮後の画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）は、平滑化グレースケール画像である。クロージング処理の結果、平滑化グレースケール画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）においては、血管交叉部分による対象領域の欠落が補間される。したがって、フルカラー眼底画像において対象領域に血管が交叉している場合、その血管を除去して対象領域のみが明確に視認可能となる。
【００５６】
平滑化グレースケール画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られたら、次に、抽出範囲定義手段３０が、抽出範囲を定義する（ステップＳ３００）。具体的には、抽出範囲の上限値と下限値を求めることにより抽出範囲を定義する。下限値は必須であるが、上限値は必須ではない。まず、０〜２Ｌ−１の値をもつグレースケールの平滑化グレースケール画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１）に対して、Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）＞０を満たす（ｘ，ｙ）について濃度ヒストグラムＨｉｓｔ（ｖａ）（ｖａ＝０，・・・，２Ｌ−１）を算出する。典型的には、平滑化グレースケール画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）は、各画素８ビット２５６階調であり、Ｌ＝１２８である。そして、Ｔｌが０≦Ｔｌ≦Ｖｍａｘ（ＤｉｓｃまたはＣｕｐの場合Ｖｍａｘ＝２５４（＝２（Ｌ−１））、 ＰＰＡの場合Ｖｍａｘ＝１２８（＝Ｌ）に設定）の範囲に存在するとして、ヒストグラムを２分割する境界（しきい値）をｓ（ｓ＝１，・・・，Ｖｍａｘ）とし、以下の〔数式６〕に従った処理を実行し、判別値Ｄ（ｓ）を算出する。
【００５７】
〔数式６〕
Ｓｕｍ１（ｓ）＝Σva=1,s-1Ｈｉｓｔ（ｖａ）ｖａ
Ｓｕｍ２（ｓ）＝Σva=s,VmaxＨｉｓｔ（ｖａ）ｖａ
Ｎ１（ｓ）＝Σva=1,s-1Ｈｉｓｔ（ｖａ）
Ｎ２（ｓ）＝Σva=s,VmaxＨｉｓｔ（ｖａ）
Ｗ（ｓ）＝（Ｓｕｍ１（ｓ）／Ｎ１（ｓ）−Ｓｕｍ２（ｓ）／Ｎ２（ｓ））×（Ｎ１（ｓ）＋Ｎ２（ｓ））／（Ｓｕｍ１（ｓ）＋Ｓｕｍ２（ｓ））
Ｄ（ｓ）＝Ｎ１（ｓ）Ｎ２（ｓ）Ｗ（ｓ）2（Ｎ１（ｓ）＋Ｎ２（ｓ））2
【００５８】
上記〔数式６〕の第１式において、Σの添え字の“ｖａ＝１，ｓ−１”は、ｖａが１からｓ−１までの総和を求めることを示している。同様に、第２式〜第４式においても添え字の範囲で総和を求める。また、上記〔数式６〕において、Ｎ１（ｓ）は階調値（画素値）ｓより低階調側の画素個数、Ｎ２（ｓ）は階調値（画素値）ｓより高階調側の画素個数である。例えば、Ｌ＝２５６の場合、ｖａ＝１〜２５４の範囲を用いて判別分析法の処理を実行していることになる。上記〔数式６〕の最後の式である判別式に従ってＤ（ｓ）を算出し、判別値Ｄ（ｓ）を最大とするｓを抽出範囲の下限しきい値Ｔｌに選定する。ステップＳ３００における、しきい値Ｔｌを特定する処理は、公知の判別分析法と実質的に同じものとなっている。
【００５９】
ＰＰＡ抽出時は抽出範囲の上限しきい値Ｔｈも選定する。なお、ＤｉｓｃまたはＣｕｐ抽出時は常にＴｈ＝２Ｌ−１に設定する。ＴｈがＴｌ＜Ｔｈ＜２Ｌ−１の範囲に存在するとして、ヒストグラムを２分割する境界（しきい値）をｓ（ｓ＝Ｔｌ＋１，・・・，２（Ｌ−１））とし、以下の〔数式７〕に従った処理を実行し、判別値Ｄ（ｓ）を算出する。
【００６０】
〔数式７〕
Ｓｕｍ３（ｓ）＝Σvb=1,s-1Ｈｉｓｔ（ｖｂ）ｖｂ
Ｓｕｍ４（ｓ）＝Σvb=s,2(L-1)Ｈｉｓｔ（ｖｂ）ｖｂ
Ｎ３（ｓ）＝Σvb=1,s-1Ｈｉｓｔ（ｖｂ）
Ｎ４（ｓ）＝Σvb=s,2(L-1)Ｈｉｓｔ（ｖｂ）
Ｗ２（ｓ）＝（Ｓｕｍ３（ｓ）／Ｎ３（ｓ）−Ｓｕｍ４（ｓ）／Ｎ４（ｓ））×（Ｎ３（ｓ）＋Ｎ４（ｓ））／（Ｓｕｍ３（ｓ）＋Ｓｕｍ４（ｓ））
Ｄ３（ｓ）＝Ｎ３（ｓ）Ｎ４（ｓ）Ｗ２（ｓ）2（Ｎ３（ｓ）＋Ｎ４（ｓ））2
【００６１】
上記〔数式７〕の第１式において、Σの添え字の“ｖｂ＝１，ｓ−１”は、ｖｂが１からｓ−１までの総和を求めることを示している。同様に、第２式〜第４式においても添え字の範囲で総和を求める。また、上記〔数式７〕において、Ｎ３（ｓ）は階調値（画素値）ｓより低階調側の画素個数、Ｎ４（ｓ）は階調値（画素値）ｓより高階調側の画素個数である。例えば、Ｌ＝１２８の場合、ｖｂ＝１〜２５４の範囲を用いて判別分析法の処理を実行していることになる。
【００６２】
上記〔数式７〕の最後の式である判別式に従ってＤ２（ｓ）を算出し、判別値Ｄ２（ｓ）を最大とするｓを抽出範囲の上限しきい値Ｔｈに選定する。ステップＳ３００における、しきい値Ｔｈを特定する処理は、公知の判別分析法と実質的に同じものとなっている。この結果、抽出範囲は、下限値Ｔｌ〜上限値Ｔｈであると定義される。
【００６３】
しきい値Ｔｌ、Ｔｈが得られ、抽出範囲が定義されたら、次に、対象領域識別画像生成手段４０が、対象領域識別画像を生成する。そのために、まず、対象領域識別画像生成手段４０は、コントラスト補正を行う（ステップＳ４００）。具体的には、しきい値ＴｌからＴｈの範囲を対象領域として抽出し、Ｔｌ (０≦Ｔｌ＜２Ｌ−１)からＴｈ(Ｔｌ＜Ｔｈ≦２Ｌ−１)の範囲をＬ階調に拡大する処理を行う。上述のように、Ｔｌ、Ｔｈの値は抽出対象領域(Ｄｉｓｃ、Ｃｕｐ、ＰＰＡ)ごとに異なる値を設定する。またＴｍ (Ｔｌ＜Ｔｍ≦２Ｌ−１)という調整パラメータを追加し、通常はＴｍ＝Ｔｈであるが、コントラスト補正後の画像が暗い場合、Ｔｍの値を小さくし、コントラスト補正後の画像が明るく飽和している場合、Ｔｍの値を大きくする。そして、以下の〔数式８〕に従った処理を実行することにより、Ｌ＝１２８の場合、−１２８〜１２７の正負の画素値をもつコントラスト補正後の階調補正画像Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）を算出する。
【００６４】
〔数式８〕
Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）＝Ｔｈでない場合、
Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）＝[Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）−Ｔｌ] [Ｔｈ−Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）]×（Ｌ−１）／[（Ｔｍ−Ｔｌ）｜Ｔｈ−Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）｜]
Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）＝Ｔｈの場合、
Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）＝[Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）−Ｔｌ]×（Ｌ−１）／（Ｔｍ−Ｔｌ）
ただし、Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）＞Ｌ−１の場合、Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）＝Ｌ−１とし、Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）＜−Ｌの場合、Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）＝−Ｌとする。
【００６５】
次に、対象領域識別画像生成手段４０は、疑似カラー着色を行って対象領域識別画像を生成する（ステップＳ５００）。疑似カラーとは、対象領域の実際の色とは異なるが、対象領域を特徴付ける擬似的な色を意味する。疑似カラーで対象領域を着色することにより、対象領域識別画像において対象領域と非対象領域が視覚的に識別可能となる。具体的には、以下の〔数式９〕に従った処理を実行することにより、ＲＧＢ２５６（＝２Ｌ）階調の対象領域識別画像の各画素値Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）を算出する。〔数式９〕の処理に先立ちＣｒ＝０、Ｃｇ＝２Ｌ−１、Ｃｂ＝０に設定する。この設定は、以降の他の〔数式〕においても同様である。Ｃｒ＝０、Ｃｇ＝２Ｌ−１、Ｃｂ＝０に設定することにより、対象領域をＧ成分で特徴付けることができる。すなわち、本実施形態では、疑似カラーとしてＧ成分で着色が行われることになる。
【００６６】
〔数式９〕
Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）≧０の場合（対象領域）
Ｃｒ＞０のとき、Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）＝Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）×β＋Ｌ
Ｃｒ＝０のとき、Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）＝Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）×γ
Ｃｇ＞０のとき、Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，１）＝Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）×β＋Ｌ
Ｃｇ＝０のとき、Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，１）＝Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）×γ
Ｃｂ＞０のとき、Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，２）＝Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）×β＋Ｌ
Ｃｂ＝０のとき、Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，２）＝Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）×γ
Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）＜０の場合（非対象領域）
Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）＝Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，１）＝Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，２）＝Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）
【００６７】
〔数式９〕において、Ｌはオフセット値であり、２５６階調の場合Ｌ＝１２８であり、Ｃｇ＝２５５となる。〔数式９〕において、βは１以上の値をとる係数であり、本実施形態ではβ＝１．０である。〔数式９〕において、γは１未満の値をとる係数であり、本実施形態ではγ＝１／２である。対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）は、平滑化グレースケール画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）における下限値Ｔｌ以上の画素値をもつ画素に対して対象領域の属性を付与し、その他の画素に対しては非対象領域の属性を付与し、付与された２種類の属性が視覚的に識別可能な対象領域識別画像である。ここで、平滑化グレースケール画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）における下限値Ｔｌ以上の画素値をもつ画素は、階調補正画像Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）において０以上の値をとる画素と同じである。Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）は、平滑化グレースケール画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）の各画素に対して、画素の画素値が下限値Ｔｌから上限値Ｔｈの範囲に含まれる場合、その画素の画素値と下限値Ｔｌとの差分である。このＣｒａｙ（ｘ，ｙ）に１以上の係数βを乗じて所定のオフセット値Ｌを加えた値を対象領域の色としてＲＧＢいずれかの色成分に設定することにより、対象領域識別画像における対象領域の画素値が得られる。また、属性の付与とは、属性を示す特別な値がその画素に付与されているわけではなく、所定の色成分の画素値が所定の条件を満たしていることを示している。例えば、〔数式９〕の例では、対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）のＧ成分は、階調補正画像Ｃｒａｙ（ｘ，ｙ）の値にβ（＝１．０）を乗じ、Ｌだけ加算された値であるため、必ずＬ以上の値になるのに対し、Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）のＲおよびＢ成分は、グレースケール画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）の値にγ（＝１／２）を乗じた値であるため、必ずＬ未満の値になることから、Ｇ成分の値がＲおよびＢ成分の値に比べ大きい場合に、対象領域の属性が付与されていることになる。一方、対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）のＲ、Ｇ、Ｂ各成分全ての値が同一である場合には、非対象領域の属性が付与されていることになる。
【００６８】
〔数式９〕においては、Ｃｇに限らずＣｒまたはＣｂに大きな値を設定することにより、対象領域に対してＲ成分やＢ成分で特徴付けることもできる。Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）としては、Ｄｉｓｃ領域に対応したＰｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，ｃ）、Ｃｕｐ領域に対応したＰｓｅｇＣ（ｘ，ｙ，ｃ）、ＰＰＡ領域に対応したＰｓｅｇＰ（ｘ，ｙ，ｃ）の３種類がある。以下、単にＰｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）と示した場合は、ＰｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，ｃ）、ＰｓｅｇＣ（ｘ，ｙ，ｃ）、ＰｓｅｇＰ（ｘ，ｙ，ｃ）を代表しているものとする。
【００６９】
対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）が得られたら、次に、対象領域識別画像修正手段５０が、過剰抽出領域（本来は非対象領域であるのに対象領域に設定されている画素の領域）の削除を行うことにより対象領域識別画像を修正する（ステップＳ６００）。具体的には、まず、対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）を表示部７に表示する。そして、対象領域識別画像修正手段５０は、表示された対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）に重ねて指定領域の指示を促す。指定領域の形状は、任意の形状とすることができ、円形、楕円形や多角形とすることもできるが、本実施形態では、矩形としている。この矩形状の指定領域は、マウスやタッチパネル等から指示入力Ｉ／Ｆ４を介して、指示入力を行うことにより、位置、傾き、大きさを変更することが可能になっている。
【００７０】
利用者は、対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）において、修正すべきである、すなわち対象領域として過剰に抽出された、と思われる箇所を含むように任意の位置、傾き、大きさで指定領域を指示する。この時、指定領域内に非対象領域が含まれていても良い。すると、対象領域識別画像修正手段５０は、対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）に指定領域を特定する外枠を表示する。本実施形態では、指定領域を特定する外枠として、矩形状の枠を用いている。図８は、対象領域識別画像修正手段５０の処理により表示部７の画面上に表示されたフルカラーの対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）を示す図である。図８（ａ）は修正前、図８（ｂ）は修正後を示している。そして、利用者は、指示された指定領域内の血管を見て、マウスやタッチパネル等から指示入力Ｉ／Ｆ４を介して、非対象領域の属性への修正を指示する。修正指示が行われた場合、指示された指定領域内の各修正対象画素は、対象領域識別画像修正手段５０が、以下の〔数式１０〕〔数式１１〕に従った処理を実行することにより、修正される。まず、対象領域識別画像修正手段５０は、〔数式１０〕に従った処理を実行することにより、背景画素値Ｖｇを算出する。
【００７１】
〔数式１０〕
Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，１）＞Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）の場合、Ｖｇ＝Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）／γ
上記以外（Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）＝Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，１）＝Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，２））の場合、Ｖｇ＝Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）
【００７２】
上記〔数式１０〕により算出された背景画素値Ｖｇを用いて、以下の〔数式１１〕に従った処理を実行することにより、対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）を修正し、修正対象領域識別画像Ｑｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）を得る。
【００７３】
〔数式１１〕
Ｑｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）＝Ｑｓｅｇ（ｘ，ｙ，１）＝Ｑｓｅｇ（ｘ，ｙ，２）＝Ｖｇ
【００７４】
〔数式１０〕〔数式１１〕の処理を実行することにより、対象領域識別画像修正手段５０は、対象領域識別画像に対して、指示された指定領域内で対象領域が設定された画素に対して、当該画素のＲＧＢいずれかの色成分の最小の値を係数γで除算した値をＲＧＢ全ての色成分になるように修正することにより当該画素を非対象領域の値に修正し、修正対象領域識別画像を作成している。〔数式１０〕〔数式１１〕に従った処理を実行することにより、修正対象領域識別画像Ｑｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）としては、Ｄｉｓｃ領域に対応したＱｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，ｃ）、Ｃｕｐ領域に対応したＱｓｅｇＣ（ｘ，ｙ，ｃ）、ＰＰＡ領域に対応したＱｓｅｇＰ（ｘ，ｙ，ｃ）の３種類の修正対象領域識別画像が得られる。なお、各数式において、単に“Ｑｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）”と示した場合は、ＱｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，ｃ）、ＱｓｅｇＣ（ｘ，ｙ，ｃ）、ＱｓｅｇＰ（ｘ，ｙ，ｃ）に共通に行われる処理を示す。Ｑｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）は、Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）と同じ形式であり、ＲＧＢ各８ビット２５６階調である。
【００７５】
〔数式１０〕〔数式１１〕に従った処理を実行することにより、図８（ａ）に示したような対象領域識別画像は、図８（ｂ）に示すように修正される。図８（ａ）と図８（ｂ）を比較すると明らかなように、生成された対象領域識別画像においては過剰抽出された対象領域が、修正対象領域識別画像では、きれいに削除されている。
【００７６】
次に、識別画像合成手段６０が、修正後の３種類の修正対象領域識別画像を合成する（ステップＳ７００）。具体的には、合成はＰＰＡ、 Ｄｉｓｃ、Ｃｕｐの順に重ね、ＰＰＡとＤｉｓｃが重複する領域はＤｉｓｃに置換し、ＣｕｐはＤｉｓｃと重複する領域のみＤｉｓｃに重ね、ＰＰＡとＣｕｐが重複する領域はＰＰＡに置換し、Ｃｕｐ単独領域は削除する。より詳細には、まず、Ｄｉｓｃ領域に対応した修正対象領域識別画像ＱｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，ｃ）（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１）に対して、以下の〔数式１２〕に従った処理を実行し、基準値Ｖｄと背景画素値Ｖｇを算出する。なお、〔数式１２〕以下においても、Ｃｒ＝０、Ｃｇ＝２Ｌ−１、Ｃｂ＝０に設定され、対象領域をＧ成分で特徴付ける場合を前提としている。他の色成分で特徴付ける場合は、異なった設定となる。
【００７７】
〔数式１２〕
ＱｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，１）＞ＱｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，０）の場合、Ｖｄ＝ＱｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，１）、Ｖｇ＝２ＱｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，０）
上記以外（ＱｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，０）＝ＱｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，１）＝ＱｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，２））の場合、Ｖｄ＝０、Ｖｇ＝ＱｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，０）
【００７８】
次に、Ｃｕｐ領域に対応した修正対象領域識別画像ＱｓｅｇＣ（ｘ，ｙ，ｃ）（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１）に対して、以下の〔数式１３〕に従った処理を実行し、基準値Ｖｃを算出する。
【００７９】
〔数式１３〕
ＱｓｅｇＣ（ｘ，ｙ，１）＞ＱｓｅｇＣ（ｘ，ｙ，０）の場合、Ｖｃ＝ＱｓｅｇＣ（ｘ，ｙ，１）
上記以外（ＱｓｅｇＣ（ｘ，ｙ，０）＝ＱｓｅｇＣ（ｘ，ｙ，１）＝ＱｓｅｇＣ（ｘ，ｙ，２））の場合、Ｖｃ＝０
【００８０】
さらに、ＰＰＡ領域に対応した修正対象領域識別画像ＱｓｅｇＰ（ｘ，ｙ，ｃ）（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１）に対して、以下の〔数式１４〕に従った処理を実行し、基準値Ｖｐを算出する。
【００８１】
〔数式１４〕
ＱｓｅｇＰ（ｘ，ｙ，１）＞ＱｓｅｇＰ（ｘ，ｙ，０）の場合、Ｖｐ＝ＱｓｅｇＰ（ｘ，ｙ，１）
上記以外（ＱｓｅｇＰ（ｘ，ｙ，０）＝ＱｓｅｇＰ（ｘ，ｙ，１）＝ＱｓｅｇＰ（ｘ，ｙ，２））の場合、Ｖｐ＝０
【００８２】
Ｄｉｓｃ領域をＧｒｅｅｎ（Ｖｇ／２，Ｖｄ，Ｖｇ／２）、Ｃｕｐ領域をＹｅｌｌｏｗ（Ｖｃ，Ｖｄ，Ｖｇ／２）、ＰＰＡ領域をＢｌｕｅ（Ｖｇ／２，Ｖｇ／２，Ｖｐ）、背景領域をＧｒａｙ（Ｖｇ，Ｖｇ，Ｖｇ）で色分けすると、基準値Ｖｄ＞０の場合（Ｖｐの値は問わない）、以下の〔数式１５〕に従った処理を実行し、疑似カラーで着色された合成対象領域識別画像Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１）を算出する。
【００８３】
〔数式１５〕
Ｖｃ＞０の場合、Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）＝Ｖｃ、Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，１）＝Ｖｄ、Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，２）＝Ｖｇ／２
Ｖｃ＝０の場合、Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）＝Ｖｇ／２、Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，１）＝Ｖｄ、Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，２）＝Ｖｇ／２
【００８４】
また、基準値Ｖｄ＝０の場合（Ｖｃの値は問わない）、以下の〔数式１６〕に従った処理を実行し、疑似カラーで着色された合成対象領域識別画像Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１）を算出する。
【００８５】
〔数式１６〕
Ｖｐ＞０の場合、Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）＝Ｖｇ／２、Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，１）＝Ｖｇ／２、Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，２）＝Ｖｐ
Ｖｐ＝０の場合、Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）＝Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，１）＝Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，２）＝Ｖｇ
【００８６】
〔数式１５〕、〔数式１６〕に従った処理を実行した結果、得られる合成対象領域識別画像Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）においては、Ｄｉｓｃ領域、Ｃｕｐ領域、ＰＰＡ領域、その他の４属性は、図９に示す値として設定される。算出された基準値Ｖｄ、Ｖｃ、Ｖｐ、および背景画素値Ｖｇの値から、Ｄｉｓｃ領域はＧｒｅｅｎ、Ｃｕｐ領域はＹｅｌｌｏｗ、ＰＰＡ領域はＢｌｕｅ、その他の領域性はＧｒａｙの各色（疑似カラー）で表示される。すなわち、合成対象領域識別画像Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）においては、各対象領域は、実際の色とは異なるが、各対象領域を特徴付ける擬似的な色で表現される。属性変更にあたって、ＲＧＢ成分間で入れ替えを行い、属性修正後もＶｄ、Ｖｃ、Ｖｐ、Ｖｇの値は変更せずに保持するようにする。Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）は、Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）、Ｑｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）と同じ形式であり、ＲＧＢ各８ビット２５６階調である。
【００８７】
結局、〔数式１２〕〜〔数式１５〕の処理を実行することにより、識別画像合成手段６０は、複数種類別に異なる色で着色し、眼球の解剖学・組織学的に矛盾しないように予め定められた複数種類の対応する領域の置換優先順位に基づき、各々の修正対象領域識別画像に対して異なる種類の他の修正対象領域識別画像の対象領域の画素に対応する画素を異なる種類の他の修正対象領域識別画像の対象領域の画素の色で置換することにより、複数種類の修正対象領域識別画像を合成した合成対象領域識別画像を作成している。より具体的には、識別画像合成手段６０は、３種類の修正対象領域識別画像に対して、各対象領域の属性をもつ画素に３種類の色で着色し、第１の修正対象領域識別画像に対して第２の修正対象領域識別画像の対象領域の画素に対応する画素を第２の修正対象領域識別画像の対象領域の画素の色で置換し、置換された第１の修正対象領域識別画像に対して第３の修正対象領域識別画像の対象領域の画素に対応する画素を第３の修正対象領域識別画像の対象領域の画素の色で置換して、第１の修正対象領域識別画像に対して第２の修正対象領域識別画像および第３の修正対象領域識別画像を用いて改変を加えることにより、３種類の修正対象領域識別画像を合成した合成対象領域識別画像を作成している。
【００８８】
本実施形態では、第１の修正対象領域識別画像はＤｉｓｃ領域に対応したＱｓｅｇＤ（ｘ，ｙ，ｃ）であり、第２の修正対象領域識別画像はＣｕｐ領域に対応したＱｓｅｇＣ（ｘ，ｙ，ｃ）であり、第３の修正対象領域識別画像はＰＰＡ領域に対応したＱｓｅｇＰ（ｘ，ｙ，ｃ）であり、識別画像合成手段６０は、第１の修正対象領域識別画像に対して第２の修正対象領域識別画像の対象領域の画素に対応する画素を第２の修正対象領域識別画像の対象領域の画素の色で置換する時、第１の修正対象領域識別画像の対応する画素が非対象領域の画素の場合は置換しないようにし、置換された第１の修正対象領域識別画像に対して第３の修正対象領域識別画像の対象領域の画素に対応する画素を第３の修正対象領域識別画像の対象領域の画素の色で置換する時、置換された第１の修正対象領域識別画像の対応する画素が対象領域の画素の場合は置換しないようにしている。
【００８９】
本実施形態のように、第１の修正対象領域識別画像をＤｉｓｃ領域、第２の修正対象領域識別画像をＣｕｐ領域、第３の修正対象領域識別画像をＰＰＡ領域に対応させて、上記のように処理を行うと、Ｄｉｓｃ領域内にのみＣｕｐ領域が表示された状態となり、Ｄｉｓｃ領域内にＰＰＡ領域が存在するなど組織学的に矛盾する形態にならない合成時における優先順位の根拠は眼球の解剖学・組織学的な知見に基づくものである。、Ｃｕｐ領域はＤｉｓｃ領域と同一の視神経組織で、部分的に陥凹した領域であるため、Ｄｉｓｃ領域内に存在する。従って、Ｃｕｐ領域はＤｉｓｃ領域とオーバーラップし、Ｄｉｓｃ領域より優先順位が高くなる。ＰＰＡ領域はＤｉｓｃ領域とは異なる網膜組織で部分的に萎縮（細胞が死んで受光機能を失った状態）した領域で、Ｄｉｓｃ領域の外側に位置する。従って、ＰＰＡ領域とＤｉｓｃ領域がオーバーラップすることはなく、オーバーラップする場合はＰＰＡ領域の誤検出と判断し、Ｄｉｓｃ領域の方を優先する。ＰＰＡ領域はＤｉｓｃ領域に比べ顕著にコントラストが低いため、誤検出されやすいこともありＤｉｓｃ領域の方を優先する。以上のことから、３つの優先順位は、ＰＰＡ＜Ｄｉｓｃ＜Ｃｕｐとなり、これに基づいて合成対象領域識別画像を作成する。
【００９０】
合成対象領域識別画像が作成されたら、次に、面積比率算出手段６５が、合成対象領域識別画像に対して、３種類の色で着色された画素数を色別にカウントし、第２の色に対応する画素数を第１の色に対応する画素数で除算した第１の比率と、第３の色に対応する画素数を第１の色に対応する画素数で除算した第２の比率を算出する（ステップＳ８００）。第１の比率、第２の比率は、画素数の比率であるため、画像上における面積比率に相当する。ここで、第１の色、第２の色、第３の色は、それぞれ３種類の各対象領域の色に対応する。ステップＳ８００においては、以下の〔数式１７〕に従った処理を実行し、第１の比率であるＣｕｐ−ｔｏ−Ｄｉｓｃ面積比率と、第２の比率であるＰＰＡ−ｔｏ−Ｄｉｓｃ面積比率を算出する。
【００９１】
〔数式１７〕
Ｃｕｐ−ｔｏ−Ｄｉｓｃ面積比率＝
｛ΣRseg(x,y,0)>(L-1)（Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，０）−Ｌ）／（Ｌ−１）｝／｛ΣRseg(x,y,1)>(L-1)（Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，１）−Ｌ）／（Ｌ−１）｝
ＰＰＡ−ｔｏ−Ｄｉｓｃ面積比率＝
｛ΣRseg(x,y,2)>(L-1)（Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，２）−Ｌ）／（Ｌ−１）｝／｛ΣRseg(x,y,1)>(L-1)（Ｒｓｅｇ（ｘ，ｙ，１）−Ｌ）／（Ｌ−１）｝
【００９２】
図１０は、本実施形態に係る眼底画像処理装置により得られる画像の例である。このうち、図１０（ａ）は、撮像により得られたフルカラー眼底画像を示している。また、図１０（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、対象領域識別画像修正手段５０により、ステップＳ６００の過剰抽出領域の削除処理が行われた後の、Ｄｉｓｃ領域を対象領域とする対象領域識別画像、Ｃｕｐ領域を対象領域とする対象領域識別画像、ＰＰＡ領域を対象領域とする対象領域識別画像を示している。図１０（ｅ）は、識別画像合成手段６０により、ステップＳ７００の疑似カラー画像の合成処理が行われた後の、合成対象領域識別画像を示している。
【００９３】
図１０（ｂ）に示すように、Ｄｉｓｃ領域を対象領域とする対象領域識別画像においては、２種類の属性である、対象領域であるＤｉｓｃ領域と非対象領域が、互いに視覚的に識別可能に表示されている。図１０（ｃ）に示すように、Ｃｕｐ領域を対象領域とする対象領域識別画像においては、２種類の属性である、対象領域であるＣｕｐ領域と非対象領域が、互いに視覚的に識別可能なように表示されている。図１０（ｄ）に示すように、ＰＰＡ領域を対象領域とする対象領域識別画像においては、２種類の属性である、対象領域であるＰＰＡ領域と非対象領域が、互いに視覚的に識別可能なように表示されている。図１０（ｅ）に示すように、合成対象領域識別画像においては、３つの対象領域であるＤｉｓｃ領域、Ｃｕｐ領域、ＰＰＡ領域と非対象領域が、互いに視覚的に識別可能な色で表示されている。
【００９４】
図１０（ｅ）に示した合成対象領域識別画像に対して、面積比率算出手段６５が、ステップＳ８００の進行度算出処理を行った結果、Ｃｕｐ−ｔｏ−Ｄｉｓｃ面積比率は０．４３であり（図中Ｃ／Ｄ＝４３と表記）、ＰＰＡ−ｔｏ−Ｄｉｓｃ面積比率は０．１５であった（図中Ｐ／Ｄ＝１５と表記）。
【００９５】
＜３．第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態について説明する。図１１は、第２の実施形態に係る眼底画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図１１において、図２と同様の手段については、同一符号を付して説明を省略する。図１１において、６７は機械学習手段である。
【００９６】
機械学習手段６７は、ＣＰＵ１が、記憶装置３に記憶されているプログラムの一部をＧＰＵ６にロードさせ、一連の学習処理と判定処理はＧＰＵ６で主に実行させることにより実現される。また、機械学習手段６７は、記憶装置３およびＧＰＵ６の所定の領域を確保し、所定の情報を記憶する機能を有する。
【００９７】
図１２は、機械学習手段６７を公知の多層ニューラルネット（図１２では４層）で実現した事例を示す図である。機械学習手段６７の多層ニューラルネットワークは、入力層６７ａ、２層の中間層６７ｂと６７ｃ、出力層６７ｄを備えている。入力層６７ａは、画素ブロックの各画素に対応して、画素ブロックの画素数の２倍の個数のノードＮａを備えている。これは、画素ブロックの各画素のＲＧＢいずれか２つの色成分からなり、当該画素が対象領域に含まれる場合、２つの色成分が異なるように選定された２種類の画素値に対応させるためである。尚、ＲＧＢ３つの色成分のうち、残りの１つの色成分は選定された２つの色成分のいずれかと同一の値になるため、多層ニューラルネットワークへの入力を行わない（３つの色成分をそのまま入力すると入力層のノード数が増えて処理負荷が増大するとともに、機械学習の精度も低下するため）。画素ブロックのサイズが８×８画素である場合、１２８個のノードＮａを備えることになる。中間層は少なくとも１層以上必要であるが通常複数層で構成され、図１２では６７ｂおよび６７ｃの２層で構成されている。各中間層６７ｂおよび６７ｃには所定の個数のノードＮｂおよびＮｃを備えている。出力層６７ｄは、対象領域、非対象領域からなる２種類の属性に対応して２個のノードＮｄを備えている。入力層６７ａのノードＮａの個数や出力層６７ｄのノードＮｄの個数は、前述の通り入出力仕様に基づいて必然的に決定されるが、中間層の層の数、および各中間層のノードの個数は、決定するにあたって原理的な根拠は無く、機械学習の精度を評価しながら試行錯誤的に調整される。一般に、中間層６７ｂおよび中間層６７ｃの各層には出力層６７ｄのノードＮｄの個数より多く、入力層６７ａのノードＮａの個数より少ない個数のノードＮｂおよびノードＮｃを与えることが多く、更に、ノードＮｂとノードＮｃの個数は異なるように設定することが多い。
【００９８】
図１２の例では、ノードＮｂの個数を３２個、ノードＮｃの個数を４個に設定している。入力層６７ａのノードＮａの個数をＮｉ（＝１２８）、第１の中間層６７ｂのノードＮｂの個数をＮｊ（＝３２）、第２の中間層６７ｃのノードＮｃの個数をＮｋ（＝４）、出力層６７ｄのノードＮｄの個数をＮｌ（＝２）とする。入力層６７ａの各ノードＮａと第１の中間層６７ｂの各ノードＮｂの間にはＮｉ×Ｎｊ個のリンクＬａｂが張られており、第１の中間層６７ｂの各ノードＮｂと第２の中間層６７ｃの各ノードＮｃの間にはＮｊ×Ｎｋ個のリンクＬｂｃが張られており、第２の中間層６７ｃの各ノードＮｃと出力層６７ｄの各ノードＮｄの間にはＮｋ×Ｎｌ個のリンクＬｂｃが張られている。ｉ番目（ｉ＝１，．．．，Ｎｉ）のノードＮａ（ｉ）とｊ番目（ｊ＝１，．．．，Ｎｊ）のノードＮｂ（ｊ）とのリンクＬａｂをＬａｂ（ｉ，ｊ）とし、ｊ番目のノードＮｂ（ｊ）とｋ番目（ｋ＝１，．．．，Ｎｋ）のノードＮｃ（ｋ）とのリンクＬｂｃをＬｂｃ（ｊ，ｋ）とし、ｋ番目のノードＮｃとｌ番目（ｌ＝１，．．．，Ｎｌ）のノードＮｄ（ｌ）とのリンクＬｃｄをＬｃｄ（ｋ，ｌ）とすると、Ｌａｂ（ｉ，ｊ）、Ｌｂｃ（ｊ，ｋ），Ｌｃｄ（ｋ，ｌ）には各々独立した正負符号をもつ実数値の重みＷａｂ（ｉ，ｊ）、Ｗｂｃ（ｊ，ｋ），Ｗｃｄ（ｋ，ｌ）が設定されており、後述する学習処理によりＧＰＵ６を用いて全ての重みが自動的に算出設定される（現在主流のバックプロパゲーション・アルゴリズムでは重みは０〜１の正の実数値に限定される）。これらの重みＷａｂ（ｉ，ｊ）、Ｗｂｃ（ｊ，ｋ），Ｗｃｄ（ｋ，ｌ）が、記憶装置３およびＧＰＵ６の所定の領域に記録される。上記では、リンクＬａｂ（ｉ，ｊ）と重みＷａｂ（ｉ，ｊ）を区別して説明したが、ニューラルネットワーク理論で、機械学習や機械判定の計算に実際に使用されるのは、重みＷａｂ（ｉ，ｊ）であるため、「リンク」という表現は使わず、「ノード間の重み」という表現で説明されることが多い。
【００９９】
第２の実施形態においては、機械学習手段６７を備え、対象領域識別画像修正手段５０により修正された情報を基に機械学習を行うことにより、必ずしも修正指示を必要とせずに、視神経乳頭部またはその周辺の属性の設定を行うことができるようになる点が、第１の実施形態と異なっている。図１３は、第２の実施形態に係る眼底画像処理装置の処理概要を示すフローチャートである。ステップＳ１００〜ステップＳ５００までは、第１の実施形態と同様に処理が行われ、対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）が生成される。
【０１００】
対象領域識別画像Ｐｓｅｇ（ｘ，ｙ，ｃ）が生成されたら、機械判定を利用するか否かを決定する（ステップＳ６５０）。機械判定を利用するか否かについては、事前の設定に従う態様、機械学習の実施回数に基づく態様など、様々な態様を用いることができる。機械判定を利用する場合でも、自動的に修正された対象領域識別画像に対して修正を加えることもできる。
【０１０１】
ステップＳ６５０において、機械判定を利用しないと決定された場合は、第１の実施形態と同様、利用者からの指示に基づき、過剰抽出領域の削除による対象領域識別画像の修正を行う（ステップＳ６００）。対象領域識別画像の修正が行われたら、修正情報を記憶する（ステップＳ９００）。具体的には、ステップＳ６００における対象領域識別画像の修正の際、利用者に指定された領域から、所定のサイズの画素ブロックを設定し、各画素ブロックに含まれる画素の情報である画素ブロック情報と、画素ブロックごとの修正後の属性を対応付けて記憶し、機械学習に使用する。実際には、修正後の属性は非対象領域に限定されるため、画素ブロックの位置情報だけ記憶すれば良い。図１４（ａ）は、対象領域識別画像の修正に伴う機械学習の様子を示す図である。ステップＳ６００において対象領域識別画像の修正が行われた際、ステップＳ９００において、所定のサイズの画素ブロックを設定する。画素ブロックのサイズは適宜設定することができるが、例えば、８×８画素のサイズに設定することができる。そして、各画素ブロックに含まれる画素の情報である画素ブロック情報と、画素ブロックごとの修正後の属性を対応付けて記憶する。
【０１０２】
ステップＳ９００と並行して、第１の実施形態と同様、後処理を行う（ステップＳ８００）。機械学習手段は、ステップＳ７００の処理が行われる度に、画素ブロック情報と、その画素ブロックの修正後の属性に基づいて学習させていく。即ち、どのような画素ブロックがどのような属性に修正されたかを機械学習における教師データとみなし、教師あり学習をさせる。具体的には、機械学習手段は、当該画素ブロックの各画素の画素値を入力層６７ａの対応するノードＮａに与え、当該画素ブロックに修正指示された属性に対応する出力層６７ｄのノードＮｄに最大重み値＋１．０を与え、それ以外の出力層６７ｄのノードＮｄには０を与え、公知のバックプロパゲーション法（誤差逆伝搬法）に基づく学習アルゴリズムをＧＰＵ６で実行させる。そうすると、当該画素ブロックの各画素の画素値を入力層６７ａの対応するノードＮａに入力すると、当該画素ブロックの修正された属性に対応する出力層６７ｄのノードＮｄが最大出力を出すように、図１２に示す各層のノード間を結ぶ全てのリンクの重みが自動的に設定変更される。即ち、当該画素ブロックの各画素のパターンを入力層に与えると、出力層において算出される当該画素ブロックに指示された属性の重みが高くなるように自動的に学習される。画素ブロックと当該画素ブロックの属性との対応関係が学習・記憶される訳ではないため、学習が進むと、同一の画素ブロックを入力層に与えても出力層で算出される当該画素ブロックに指示された属性の重みは変化し、場合によりもう一方の属性より小さくなり、学習させた時と異なった結果が算出されることもあり得る。このような問題が多発する場合は、ニューラルネットの構成が不適切であるため、中間層のノード数や階層数の見直しを行う。機械学習手段は、ステップＳ７００における指示に基づく対象領域画像の修正が行われる度に、画素ブロックの画素値の特徴と当該画素ブロックに指示された属性との対応関係に基づいて、図１２に示す各層のノード間を結ぶ全てのリンクの重みＷａｂ（ｉ，ｊ）、Ｗｂｃ（ｊ，ｋ），Ｗｃｄ（ｋ，ｌ）を算出し、更新していく。すなわち、ステップＳ９００の処理が繰り返されることにより、機械学習手段６７は、修正前の対象領域識別画像の画素ブロックと、修正後の属性の対応関係に基づいて全てのリンクの重みＷａｂ（ｉ，ｊ）、Ｗｂｃ（ｊ，ｋ），Ｗｃｄ（ｋ，ｌ）を最適な値に近づけるように学習を進めていくことになる。
【０１０３】
一方、ステップＳ６５０において、機械判定を利用すると決定された場合は、機械判定に基づき対象領域識別画像の修正を行う（ステップＳ９５０）。図１４（ｂ）は、機械判定の結果を用いて属性修正を自動化した様子を示す図である。ステップＳ９５０においては、ステップＳ６００で生成された対象領域識別画像に対して画素ブロックを設定する。例えば、対象領域識別画像全体を分割するように画素ブロックを設定する。画素ブロックのサイズは適宜設定することができるが、機械学習の際と同一のサイズに設定する必要がある。対象領域識別画像全体に画素ブロックを設定したら、画素ブロックを１つずつ抽出し、当該画素ブロックの各画素の画素値を機械学習手段６７の入力層６７ａに対応するノードＮａに入力する。機械学習手段は、既に記憶されている各層のノード間を結ぶ全てのリンクの重みＷａｂ（ｉ，ｊ）、Ｗｂｃ（ｊ，ｋ），Ｗｃｄ（ｋ，ｌ）に基づいて、多層ニューラルネットワークをＧＰＵ６で実行させる。そして、出力層６７ｄのノードＮｄの中で最大出力を出したノードＮｄに対応する属性になるように、対象領域識別画像内の画素ブロックの各画素の属性を修正する。このように、機械学習手段６７が学習した後は、人間が介在することなく、機械判定により自動的に対象領域識別画像内の各画素に属性を設定することが可能となる。自動的に設定された対象領域識別画像に対して、利用者が画面上で目視で確認し、不適切な設定がなされている箇所が１箇所でも存在する場合は、第１の実施形態と同様、利用者からの指示に基づき、過剰抽出領域の削除による対象領域識別画像の修正を行い（ステップＳ６００）、修正情報が記憶され（ステップＳ９００）、再度機械学習に使用される。このような操作を種々のカラー眼底画像に対して繰り返すことにより、利用者による対象領域識別画像の修正が殆ど不要になる。
【０１０４】
＜５．変形例等＞
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、撮影により得られたカラー眼底画像としてＲＧＢ各８ビットのフルカラー画像を用いたが、これに限定されず、様々な態様のカラー画像を用いることができる。例えば、近年業務用のデジタルカメラの階調は１０ビット以上に拡大しており、各色１０２４階調等のフルカラー画像を取得することも可能になっており、より階調数の多いカラー画像を用いてもよい。また、より少ない階調数のカラー画像を用いてもよい。
【０１０５】
機械学習手段は、コンピュータのネットワーク等の通信媒体を介してデータを共有または交換するのが好ましい。機械学習手段は、クラウドサーバ上に存在してもよい。上記構成とすることで学習効率を向上させることができる。例えば、図１１に示した機械学習手段６７をクラウドサーバ上に装備した場合、対象領域識別画像生成手段４０、対象領域識別画像修正手段５０等の他の手段は、クラウドサーバとネットワークを介して接続された利用者が直接操作可能な１台または複数台のコンピュータに装備される。すなわち、グレースケール画像変換手段１０と、クロージング処理手段２０と、抽出範囲定義手段３０と、対象領域識別画像生成手段４０と、対象領域識別画像修正手段５０を実現する第１のコンピュータと、機械学習手段６７を有する第２のコンピュータが、ネットワークを介して、接続されていることになる。
【０１０６】
また、上記実施形態では、視神経乳頭部の対象領域または視神経乳頭部の周辺の対象領域として、視神経乳頭部であるＤｉｓｃ領域、視神経陥凹であるＣｕｐ領域、乳頭周囲網脈絡膜萎縮であるＰＰＡ領域の３種類を設定するようにしたが、これらの全てを対象領域とする必要なく、少なくとも１種類以上を対象領域とすればよい。少なくとも１種類以上を対象領域とすることにより、少なくとも１種類の修正対象領域識別画像を作成することができる。また、この３種類以外を設定するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１０７】
１・・・ＣＰＵ（Central Processing Unit）
２・・・ＲＡＭ（Random Access Memory）
３・・・記憶装置
４・・・指示入力Ｉ／Ｆ
５・・・データ入出力Ｉ／Ｆ
６・・・ＧＰＵ（Graphical Processing Unit）
７・・・表示部
１０・・・グレースケール画像変換手段
２０・・・クロージング処理手段
３０・・・抽出範囲定義手段
４０・・・対象領域識別画像生成手段
５０・・・対象領域識別画像修正手段
６０・・・識別画像合成手段
６５・・・面積比率算出手段
６７・・・機械学習手段
７０・・・眼底画像記憶手段
８０・・・処理データ記憶手段
１００・・・眼底画像処理装置
【図１】
2018201629.tif 000003
【図２】
2018201629.tif 000004
【図３】
2018201629.tif 000005
【図４】
2018201629.tif 000006
【図５】
2018201629.tif 000007
【図６】
2018201629.tif 000008
【図７】
2018201629.tif 000009
【図８】
2018201629.tif 000010
【図９】
2018201629.tif 000011
【図１０】
2018201629.tif 000012
【図１１】
2018201629.tif 000013
【図１２】
2018201629.tif 000014
【図１３】
2018201629.tif 000015
【図１４】
2018201629.tif 000016