(57)【要約】      （修正有）【課題】計測者の主観や計測箇所によるバラツキの問題を解消しながら、血流幅比率を客観的に計測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】計測用図形を表示する表示手段２０、眼底画像に重ねて配置された計測用図形に基づき、計測用図形の平行な２辺を計測範囲として設定する計測範囲設定手段４０、計測範囲として設定された辺をサンプリングして得られた各サンプルに対応する輝度値の配列である輝度配列を作成し、輝度配列を用いて微分輝度値の配列である微分配列を作成し、微分配列に対して最大値をとる最大サンプルと最小値をとる最小サンプルを探索し、最大サンプルを基に第２最大サンプルを探索するとともに最小サンプルを基に第２最小サンプルを探索し、最大サンプルと最小サンプルを基に血流領域の２端点を特定し、第２最大サンプルと第２最小サンプルを基に血柱反射領域の２境界点を特定する血流領域端点特定手段５０を有する。【選択図】図２
2018023478.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼底画像に対して処理を行う装置であって、
前記眼底画像と、外形が台形である計測用図形を表示する表示手段と、
外部からの指示に基づき、眼底画像に重ねて配置された前記計測用図形に基づき、当該計測用図形の平行な２辺の少なくとも一方の辺を計測範囲として設定する計測範囲設定手段と、
前記計測範囲として設定された辺をサンプリングし、サンプリングにより得られた各サンプルに対応する輝度値の配列である１次元の輝度配列を作成し、
前記輝度配列を用いて隣接するサンプルの輝度値との差分値を用いて微分輝度値の配列である微分配列を作成し、
前記微分配列に対して最大値をとる最大サンプルと最小値をとる最小サンプルを探索し、
前記微分配列に対して前記最大サンプルから中点までの範囲で最小値をとる第２最小サンプルを探索するとともに、前記最小サンプルから中点までの範囲で最大値をとる第２最大サンプルを探索し、
前記最大サンプルと前記最小サンプルを基に血流領域の２端点を特定し、前記第２最大サンプルと前記第２最小サンプルを基に血柱反射領域の２境界点を特定する血流領域端点特定手段と、
を有することを特徴とする眼底画像処理装置。
【請求項２】
計測用図形に基づいて特定された２つの血柱反射領域の２境界点間の距離と、計測用図形に基づいて特定された２つの血流領域の２端点間の距離との比率に基づいて、血柱反射幅比を算出する血柱反射幅比算出手段を更に有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】
外部からの指定に基づいて、前記眼底画像の指定された領域をトリミングし、当該領域が所定の画素数になるように前記眼底画像の拡大処理を行う画像拡大手段を更に備え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】
前記血流領域端点特定手段は、
輝度配列を作成する際、前記眼底画像がＲＧＢの各成分が所定の階調をもつカラー画像の場合、前記眼底画像に対して、Ｇ成分の階調値とＢ成分の階調値を反転した値との積の平方根によりグレースケール画像に変換し、更にネガポジ反転した階調値を前記輝度値として与えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項５】
前記計測用図形は、前記台形の平行な２辺の中点を結ぶ基準線を備えることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項６】
前記血流領域端点特定手段は、
輝度配列を作成する際、
前記計測用図形の平行な２辺のいずれかの辺をサンプリングし、前記辺に直交する２方向に各サンプルを所定の距離だけ移動させた点を２箇所特定し、特定された２点における輝度値を用いて前記各サンプルに対応する輝度値を補正することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項７】
前記血流領域端点特定手段は、
前記最大サンプルより微分輝度値が小さく第１所定値より微分輝度値が大きい極大点から見て先頭のサンプル寄りで第１所定値より小さい微分輝度値をとるサンプルを前記血流領域の第１の端点として特定し、
前記最小サンプルより微分輝度値が大きく第１所定値より小さい第２所定値より微分輝度値が小さい極小点から見て末尾のサンプル寄りで第２所定値より大きい微分輝度値をとるサンプルを前記血流領域の第２の端点として特定し、
前記第２最大サンプルより微分輝度値が小さく第３所定値より微分輝度値が大きい極大点から見て先頭のサンプル寄りで第３所定値より小さい微分輝度値をとるサンプルを前記血柱反射領域の第１の境界点として特定し、前記第２最小サンプルより微分輝度値が大きく第３所定値より小さい第４所定値より微分輝度値が小さい極小点から見て末尾のサンプル寄りで第４所定値より大きい微分輝度値をとるサンプルを前記血柱反射領域の第２の境界点として特定す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】
前記表示手段は、前記平行な２辺の各々に特定された前記血流領域の４端点を頂点とする台形と、前記平行な２辺の各々に特定された前記血柱反射領域の４境界点を頂点とする台形を合成した図形を、前記眼底画像に重ねて表示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】
コンピュータを、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として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
眼底画像に含まれる血管の血流領域を特定する際に、計測用図形を表示する表示装置であって、
外部からの指示に基づき、外形が台形であり、平行な２辺の中点を結ぶ基準線を備える計測用図形を表示し、
外部からの指示に基づき配置された計測用図形の平行な２辺それぞれを計測範囲として設定し、設定された計測範囲の２辺に基づいて血流領域の２端点と血柱反射領域の２境界点を各々特定し、特定された血流領域の４端点を４頂点とする台形と、特定された前記血柱反射領域の４境界点を頂点とする台形を合成した図形を、前記計測用図形に代えて表示することを特徴とする計測用図形表示装置。
【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、動脈硬化や高血圧の指標の１つである血柱反射幅等の血流幅に関する情報を、眼底画像を処理することにより解析するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
生活習慣病として代表的な高血圧・脂質異常症・糖尿病・動脈硬化などいわゆるメタボリックシンドロームにおいて、血圧・脂質・血糖は簡便に計測でき自己検診も可能である。しかし、動脈硬化の計測（通称：血管年齢検査）については、現状ではPWV検査（脈波伝播速度）、ABI検査（足関節上腕血圧比）、頚動脈エコー検査など、検査設備を備えた循環器専門のクリニックでないと計測ができない。これに対して、眼科クリニックが保有する眼底カメラを用いて眼底血管口径を計測することにより、高血圧や動脈硬化を簡便に計測する手法も知られている。眼底は人体の中で唯一血管を直接観察できる箇所であり、眼底動脈の硬化が全身の動脈と同様に進行すると仮定すれば、眼底写真の撮影により動脈硬化の計測が可能になる。眼底カメラは小型化・低価格化が進み、海外では既にスマートフォンでも撮影できる特殊なレンズが販売されており、眼底写真の自己撮影のインフラも整いつつある。
【０００３】
眼底写真を用いた高血圧や動脈硬化の計測手法として、Scheie分類が提案されており、動静脈径比、動静脈交叉部の静脈径比、動脈の血柱反射比の３者が主要な計測項目であり、これらに対応した計測支援手法も提案されている（特許文献１参照）。また、動静脈径比の計測を完全自動で行う手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】特開２００７−３１９４０３号公報
【特許文献２】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】
【０００５】
特許文献１に記載の技術では、血管幅の計測について、ユーザにより円形で指示された中心から、隣接画素との画素値の差が大きい箇所を境界とみなし、最近傍の境界点までの距離をもとに、血管の半径を算出している。しかし、眼底の病態により血管境界がぼけている場合、境界点を特定できず、血管幅が小さ目に計測される問題がある。特許文献２に記載の技術では、動脈と静脈では輝度に差があり（背景に比べ双方とも輝度が低いが、静脈は動脈より顕著に低い）、同一のしきい値で二値化して血管抽出すると、動脈幅は小さ目に静脈幅は大き目になる。そのため、動静脈径比が正しく計測できない。また、動静脈判別を自動で行う手法を提案し、誤判定箇所を血管の連続性により自動修正する機能も提案されているが、血管の分岐箇所では連続性の判定も誤る可能性がある。
【０００６】
上記のような問題により、現状では眼科医が眼底写真の上にゲージを当てて目視で計測する手法が一般的である。そのため、動静脈径比は１／２、１／３といった大まかな数値になり、進行度を定量的に比較できないという問題がある。一方、読み取り精度を上げても、計測者の主観によるバラツキ、計測箇所によるバラツキが多くなり、多くの計測箇所をサンプリングする必要があるが、眼科医の作業負荷が大きく現実的ではない。また、血流幅比率としては、動脈と静脈の間での動静脈径比だけでなく、動脈における血柱反射幅比を求めたいという要望もある。血柱反射とは血管壁の硬化に起因して、血管の中央部が血流反射に比べて色鮮やかに反射する現象で、血柱反射幅の増加は動脈硬化をストレートに反映する（一方、動静脈径比は動脈硬化に基づく高血圧を反映し、動脈硬化に起因しない高血圧も含まれるため、これだけで動脈硬化を判定することはできない）。動脈硬化が進むにつれて血流幅における血柱反射幅の占める割合が広くなるとともに、フルカラーで撮影すると血柱反射部は明るい赤色から銅・金色に変化する。
【０００７】
そこで、本発明は、計測者の主観や計測箇所によるバラツキの問題を解消しながら、血柱反射幅比を客観的に計測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】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明第１の態様では、
眼底画像に対して処理を行う装置であって、
前記眼底画像と、外形が台形である計測用図形を表示する表示手段と、
外部からの指示に基づき、眼底画像に重ねて配置された前記計測用図形に基づき、当該計測用図形の平行な２辺の少なくとも一方の辺を計測範囲として設定する計測範囲設定手段と、
前記計測範囲として設定された辺をサンプリングし、サンプリングにより得られた各サンプルに対応する輝度値の配列である１次元の輝度配列を作成し、
前記輝度配列を用いて隣接するサンプルの輝度値との差分値を用いて微分輝度値の配列である微分配列を作成し、
前記微分配列に対して最大値をとる最大サンプルと最小値をとる最小サンプルを探索し、
前記微分配列に対して前記最大サンプルから中点までの範囲で最小値をとる第２最小サンプルを探索するとともに、前記最小サンプルから中点までの範囲で最大値をとる第２最大サンプルを探索し、
前記最大サンプルと前記最小サンプルを基に血流領域の２端点を特定し、前記第２最大サンプルと前記第２最小サンプルを基に血柱反射領域の２境界点を特定する血流領域端点特定手段と、
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。
ここで、計測用図形の外形は台形であるが、台形とは少なくとも対向する一組の辺が平行であることを意味し、４頂点が直角になる長方形を含む意味である。
【０００９】
本発明第１の態様によれば、外部からの指示に基づき、眼底画像に重ねて配置された計測用図形に基づき、計測用図形の平行な２辺の少なくとも一方の辺を計測範囲として設定し、計測用範囲として設定された辺をサンプリングし、サンプリングにより得られた各サンプルに対応する輝度値の配列である１次元の輝度配列を作成し、輝度配列を用いて隣接するサンプルの輝度値との差分値を用いて微分輝度値の配列である微分配列を作成し、微分配列に対して最大値をとる最大サンプルと最小値をとる最小サンプルを探索し、微分配列に対して最大サンプルから中点までの範囲で最小値をとる第２最小サンプルを探索するとともに、最小サンプルから中点までの範囲で最大値をとる第２最大サンプルを探索し、最大サンプルと最小サンプルを基に血流領域の２端点を特定し、第２最大サンプルと第２最小サンプルを基に血柱反射領域の２境界点を特定するようにしたので、血流領域内において輝度値が小さくなる領域付近を境界点として特定することができ、計測者の主観の問題を解消しながら、血流幅を測定するための血流領域、血柱反射領域を的確に特定することが可能となる。特に、計測用図形の平行な２辺の双方を計測範囲として設定した場合には、計測用図形の平行な２辺の各々に基づいて、２箇所の血流領域の２端点および血柱反射領域の２境界点を同時に特定することができるため、２箇所の計測値の平均値を求めることにより、計測箇所によるバラツキを軽減することができる。また、血流領域を特定するために、２次元方向に処理を行うことなく、１次元の配列を用いて処理を行うため、少ない処理負荷で血流領域の２端点、血柱反射領域の２端点を特定することが可能となる。
【００１０】
また、本発明第２の態様では、計測用図形に基づいて特定された２つの血柱反射領域の２境界点間の距離と、計測用図形に基づいて特定された２つの血流領域の２端点間の距離との比率に基づいて、血柱反射幅比を算出する血柱反射幅比算出手段を更に有することを特徴とする。
【００１１】
本発明第２の態様によれば、計測用図形に基づいて特定された２つの血柱反射領域の２境界点間の距離と、計測用図形に基づいて特定された２つの血流領域の２端点間の距離との比率に基づいて、血柱反射幅比を算出するようにしたので、血柱反射幅比を的確に算出することが可能となる。
【００１２】
また、本発明第３の態様では、外部からの指定に基づいて、前記眼底画像の指定された領域をトリミングし、当該領域が所定の画素数になるように前記眼底画像の拡大処理を行う画像拡大手段を更に備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明第３の態様によれば、外部からの指定に基づいて、眼底画像の指定された領域をトリミングし、その領域が所定の画素数になるように拡大処理を行い、拡大された眼底画像に対して計測範囲を設定するようにしたので、画素数の単位で算出される動脈と動脈内血柱反射の２種類の血流の幅が大きな整数値になり、これらの比率である血柱反射幅比を算出する際に、整数値どうしの割り算による丸め誤差を小さくすることが可能となる。
【００１４】
また、本発明第４の態様では、前記血流領域端点特定手段は、
輝度配列を作成する際、前記眼底画像がＲＧＢの各成分が所定の階調をもつカラー画像の場合、前記眼底画像に対して、Ｇ成分の階調値とＢ成分の階調値を反転した値との積の平方根によりグレースケール画像に変換し、更にネガポジ反転した階調値を前記輝度値として与えることを特徴とする。
【００１５】
本発明第４の態様によれば、輝度配列を作成する際、眼底画像がＲＧＢの各成分が所定の階調をもつカラー画像の場合、眼底画像に対して、Ｇ成分の階調値とＢ成分の階調値を反転した値との積の平方根によりグレースケール画像に変換し、更にネガポジ反転した階調値を輝度値として与えるようにしたので、血流領域の背景に対するコントラストを向上させ、血流領域の端点を精度よく特定することが可能となる。
【００１６】
また、本発明第５の態様では、前記計測用図形は、前記台形の平行な２辺の中点を結ぶ基準線を備えることを特徴とする。
【００１７】
本発明第５の態様によれば、計測用図形は、台形の平行な２辺の中点を結ぶ基準線を備えるようにしたので、利用者が計測用図形を血管走行に沿って設定する操作を容易にするとともに、設定される計測用図形の平行な２辺が血管走行方向と直交し、２箇所の血流領域の２端点を基に血流幅を高精度に計測することが可能となる。
【００１８】
また、本発明第６の態様では、前記血流領域端点特定手段は、
輝度配列を作成する際、
前記計測用図形の平行な２辺のいずれかの辺をサンプリングし、前記辺に直交する２方向に各サンプルを所定の距離だけ移動させた点を２箇所特定し、特定された２点における輝度値を用いて前記各サンプルに対応する輝度値を補正することを特徴とする。
【００１９】
本発明第６の態様によれば、輝度配列を作成する際、計測用図形の平行な２辺のいずれかの辺をサンプリングし、辺に直交する２方向に各サンプルを所定の距離だけ移動させた点を２箇所特定し、特定された２点における輝度値を用いて当該サンプルに対応する輝度値を補正するようにしたので、計測用図形の平行な２辺のいずれかのサンプルにスポット的な輝度ムラがあったとしても、その影響を緩和し、正しい計測を行うことが可能となる。
【００２０】
また、本発明第７の態様では、
前記血流領域端点特定手段は、
前記最大サンプル（ｉｍａｘ）より微分輝度値が小さく第１所定値（Ｈmax）より微分輝度値が大きい極大点（ｉp）から見て先頭（ｉ＝０）のサンプル寄りで第１所定値より小さい微分輝度値をとるサンプルを前記血流領域の第１の端点（ｉ１）として特定し、
前記最小サンプル（ｉｍｉｎ）より微分輝度値が大きく第１所定値より小さい第２所定値（Ｈmin）より微分輝度値が小さい極小点（ｉn）から見て末尾（ｉ＝ｓ）のサンプル寄りで第２所定値より大きい微分輝度値をとるサンプルを前記血流領域の第２の端点（ｉ４）として特定し、
前記第２最大サンプル（ｉｍａｘ２）より微分輝度値が小さく第３所定値（Ｈmax2）より微分輝度値が大きい極大点（ｉp2）から見て先頭のサンプル寄りで第３所定値より小さい微分輝度値をとるサンプルを前記血柱反射領域の第１の境界点（ｉ３）として特定し、
前記第２最小サンプル（ｉｍｉｎ２）より微分輝度値が大きく第３所定値より小さい第４所定値（Ｈmin2）より微分輝度値が小さい極小点（ｉn2）から見て末尾のサンプル寄りで第４所定値より大きい微分輝度値をとるサンプルを前記血柱反射領域の第２の境界点（ｉ２）として特定することを特徴とする。
【００２１】
本発明第７の態様によれば、最大サンプル（ｉｍａｘ）より微分輝度値が小さく第１所定値（Ｈmax）より微分輝度値が大きい極大点（ｉp）から見て先頭（ｉ＝０）のサンプル寄りで第１所定値より小さい微分輝度値をとるサンプルを血流領域の第１の端点として特定し、最小サンプル（ｉｍｉｎ）より微分輝度値が大きく第１所定値より小さい第２所定値（Ｈmin）より微分輝度値が小さい極小点（ｉn）から見て末尾（ｉ＝ｓ）のサンプル寄りで第２所定値（Ｈmin）より大きい微分輝度値をとるサンプルを血流領域の第２の端点として特定し、第２最大サンプル（ｉｍａｘ２）より微分輝度値が小さく第３所定値（Ｈmax2）より微分輝度値が大きい極大点（ｉp2）から見て先頭のサンプル寄りで第３所定値より小さい微分輝度値をとるサンプルを血柱反射領域の第１の境界点（ｉ３）として特定し、第２最小サンプル（ｉｍｉｎ２）より微分輝度値が大きく第３所定値より小さい第４所定値（Ｈmin2）より微分輝度値が小さい極小点（ｉn2）から見て末尾のサンプル寄りで第４所定値より大きい微分輝度値をとるサンプルを血柱反射領域の第２の境界点（ｉ２）として特定するようにしたので、計測範囲に含まれる血管の血流領域、血柱反射領域を的確に特定することが可能となる。
【００２２】
また、本発明第８の態様では、前記表示手段は、前記平行な２辺の各々に特定された前記血流領域の４端点を頂点とする台形と、前記平行な２辺の各々に特定された前記血柱反射領域の４境界点を頂点とする台形を合成した図形を、前記眼底画像に重ねて表示することを特徴とする。
【００２３】
本発明第８の態様によれば、平行な２辺の各々に特定された血流領域の４端点を頂点とする台形と、平行な２辺の各々に特定された血柱反射領域の４境界点を頂点とする台形を合成した図形を、眼底画像に重ねて表示するようにしたので、計測用図形が血管の血流領域および血柱反射領域を適切に指示しているかを視覚的に確認することが可能となる。
【００２４】
また、本発明第９の態様では、コンピュータを、上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。コンピュータとしては、同一の筐体に内蔵される画像入力装置で撮影された眼底画像に対して画像処理をするものも含まれる。
【００２５】
本発明第９の態様によれば、プログラムを組み込むことにより、眼底画像処理装置を汎用のコンピュータにより実現することが可能となる。タブレットやスマートフォンなどの携帯型コンピュータに、アプリと呼ばれるプログラムを組み込んだ場合には、内蔵されるカメラで撮影された眼底画像に対して画像処理を実現でき、眼底画像入力装置および眼底画像処理装置の双方の機能を単一のコンピュータにより実現することが可能となる。
【００２６】
また、本発明第１０の態様では、
眼底画像に含まれる血管の血流領域を特定する際に、計測用図形を表示する表示装置であって、
外部からの指示に基づき、外形が台形であり、平行な２辺の中点を結ぶ基準線を備える計測用図形を表示し、
外部からの指示に基づき配置された計測用図形の平行な２辺それぞれを計測範囲として設定し、設定された計測範囲の２辺に基づいて血流領域の２端点と血柱反射領域の２境界点を各々特定し、特定された血流領域の４端点を４頂点とする台形と、特定された前記血柱反射領域の４境界点を頂点とする台形を合成した図形を、前記計測用図形に代えて表示することを特徴とする計測用図形表示装置を提供する。
【００２７】
本発明第１０の態様によれば、眼底画像に含まれる血管の血流領域を特定する際に、外部からの指示に基づき、外形が台形であり、平行な２辺の中点を結ぶ基準線を備える計測用図形を表示し、外部からの指示に基づき配置された計測用図形の平行な２辺それぞれを計測範囲として設定し、設定された計測範囲の２辺に基づいて血流領域の２端点と血柱反射領域の２境界点を各々特定し、特定された血流領域の４端点を４頂点とする台形と、特定された血柱反射領域の４境界点を頂点とする台形を合成した図形を、計測用図形に代えて表示するようにしたので、計測用図形がいわゆる計測ゲージのように、変形して血流領域を計測したかのような印象を与えるとともに、血流領域における血流幅と血柱反射領域における血柱反射幅を直感的に把握し易くなる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、計測者の主観や計測箇所によるバラツキの問題を解消しながら、血柱反射幅比を客観的に計測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【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】眼底画像と解析範囲を示す図である。
【図５】計測用図形の初期状態を示す図である。
【図６】計測用図形の操作による変形の様子を示す図である。
【図７】解析範囲、計測用図形、計測範囲設定画面を示す図である。
【図８】ステップＳ４００における血流領域端点と血柱反射領域境界点の特定の処理を示すフローチャートである。
【図９】計測用図形と計測結果に基づく図形を示す図である。
【図１０】始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨと１．５画素分移動させた画素の関係を示す図である。
【図１１】計測範囲の眼底画像と輝度値、微分輝度値の関係を示す図である。
【図１２】両側の血管の一部が計測範囲に含まれる場合の輝度値、微分輝度値の関係を示す図である。
【図１３】実際の画像に計測後の図形を重ねて表示させた例を示す図である。
【図１４】解析範囲内の動脈３箇所に計測用図形が配置された例を示す図である。
【図１５】解析範囲内の動脈３箇所に計測用図形が配置された例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
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、本発明の一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、タブレットやスマートフォンなどカメラや無線通信機能を備えた携帯型の汎用のコンピュータで実現することができる。本実施形態に係る眼底画像処理装置１００は、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フラッシュメモリ等の大容量の記憶装置３と、後述する計測用図形の移動・変形を行ったり操作メニューを指示したりするためのタッチパネル入力Ｉ／Ｆ（インターフェース）４と、無線通信等により外部の眼底カメラから画像入力したり、解析結果を外部のサーバーコンピュータやプリンターに出力するためのデータ入出力Ｉ／Ｆ（インターフェース）５と、画像データ等を表示するための液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等の表示デバイスである表示部６と本体内蔵のカメラ（眼底部を撮影するための光源とマクロレンズを装着して眼底カメラとしても使用できる）である画像入力部７と、を備え、互いにバスを介して接続されている。もちろん、同等の機能をもつものであれば、据置型の汎用のコンピュータで実現することもできる。
【００３１】
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は指示入力手段、２０は表示手段、３０は画像拡大手段、４０は計測範囲設定手段、５０は血流領域端点特定手段、６０は血柱反射幅比算出手段、７０は眼底画像記憶手段、８０は情報記憶手段である。
【００３２】
指示入力手段１０は、外部からの指示入力を各手段に伝えるものであり、タッチパネル入力Ｉ／Ｆ（インターフェース）４とＣＰＵ１により実現される。表示手段２０は、記憶手段に記憶された情報や各手段により処理された情報を表示するためのものであり、表示部６とＣＰＵ１により実現される。画像拡大手段３０は、眼底画像記憶手段７０から読み込まれた眼底画像のうち設定された解析範囲をトリミングし、所定の画素数になるように拡大処理を行う。これは、計測対象である動脈の血流幅が静脈に比べて狭い上、血流幅内の微小な血柱反射幅の計測を行う必要があるためで、これらの計測が画素単位に行われるが、原画の画素数のままでは値が小さ過ぎて、血柱反射幅を血流幅で割り算を行うと、丸め誤差により高血圧や動脈硬化の度合を判定するのに十分な精度が得られないためである。計測範囲設定手段４０は、眼底画像の動脈を含む範囲に配置された計測用図形に基づき、計測用図形の平行な２辺の少なくとも一方の辺を計測範囲として設定する。血流領域端点特定手段５０は、計測範囲から血流に相当する領域である血流領域の２端点を特定する。尚、単一の計測用図形から平行な２辺に基づき１次元の血流領域である計測範囲は同時に最大２箇所特定される。
【００３３】
血柱反射幅比算出手段６０は、計測用図形に基づいて特定された２つの血柱反射領域の２境界点間の距離と、計測用図形に基づいて特定された２つの血流領域の２端点間の距離との比率に基づいて、血柱反射幅比を算出する。実際には、動脈に対応する計測範囲からは、計測用図形の平行な２辺の各々が計測範囲に対応して、各々２箇所の血流領域、血柱反射領域が特定され２つの距離が算出されるので、各々２つの距離の総和値どうしの比率に基づいて、血柱反射幅比を算出する。ここで、１次元の血流領域の２端点、血柱反射領域の２境界点を算出するのに、２次元の計測用図形を用いて１次元の計測範囲を設定する理由は、血流領域が計測対象の血管の走行方向と直交するようにさせるためで、１次元の直線により画面上で指定することにより計測範囲を設定すると、血流領域が計測対象の血管の走行方向と斜めになりがちになるためである。
【００３４】
「血柱反射幅比」は血流幅比率の一種で血流幅の一部の光学的な反射特性が異なる領域の割合である。動脈や血流の中に「血柱」という物理的に異なる組織が存在する訳ではなく、動脈硬化により血管壁が厚くなることにより、血流幅の反射特性が部分的に明るく変化して柱のように見える現象で、血柱反射幅の境界は血流幅の境界のように明瞭でない。動脈硬化が進むと血流幅全体が血柱反射を示し、眼底カメラの白色光源による反射光は鮮やかな銅色や金色になる。なお、本発明において「血流」領域を特定し、「血流」幅比率を算出しているのは、血管の幅が透明であることから、血管壁の特定、血管幅比率の算出が難しいためである。しかし、動脈硬化により一般に血管壁は厚くなり、血流幅は狭くなるが、血管の幅はあまり変化しない。そのため、むしろ血管幅比率を算出するよりも血流領域を特定し、血流幅比率を算出する方法の方が、高血圧や動脈硬化の度合を判定するのには有用である。ただし、「血管」「血管幅」という用語を用いた方が直感的に理解し易い場合もあるので、以下では、「血管」「血管幅」という用語も併用している。
【００３５】
画像拡大手段３０、計測範囲設定手段４０、血流領域端点特定手段５０、血柱反射幅比算出手段６０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る。眼底画像記憶手段７０は、データ入出力Ｉ／Ｆ５または画像入力部７により可視光または赤外線・光源方式の眼底カメラを用いてフルカラー（可視光の場合）・モノクロ（赤外光の場合）で撮影された、血流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。尚、赤外線光源方式の眼底カメラで撮影された眼底画像は、通常モノクロで撮影されるが、ＲＧＢに同一の値をもたせたフルカラー画像として記憶装置３には記憶される。また、赤外線光源方式の眼底カメラは、コンピュータとは外付けになり、データ入力Ｉ／Ｆ５を介して記憶装置３に取り込まれる形態になるが、可視光光源方式の眼底カメラは、コンピュータに内蔵する画像入力部７に眼底撮影用の光源とマクロレンズを装着して眼底カメラとして使用することもできる。眼底画像処理装置にフルカラーの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。フルカラーの眼底画像とは、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。情報記憶手段８０は、血流領域端点特定手段５０により特定された血流領域端点の情報、血柱反射幅比算出手段６０により算出された血流幅、血流幅比率等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。
【００３６】
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。コンピュータに内蔵するカメラに眼底撮影用の光源やマクロレンズを装着すれば眼底カメラの機能を代替でき（現状、日本国内では認可されていないが）、眼底撮影から眼底画像処理まで一貫して単一の携帯型コンピュータで実現できる。なお、本明細書において、コンピュータとは、ＣＰＵ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、カメラや無線通信機能を備えたタブレット・スマートフォン等の携帯型端末だけでなく、パーソナルコンピュータ等の汎用のコンピュータも含む概念である。
【００３７】
図１に示した記憶装置３には、ＣＰＵ１を動作させ、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、画像拡大手段３０、計測範囲設定手段４０、血流領域端点特定手段５０、血柱反射幅比算出手段６０としての機能、および指示入力手段１０、表示手段２０の一部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、情報記憶手段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。
【００３８】
＜２．処理動作＞
＜２．１．前処理＞
まず、処理対象とする眼底画像を撮影または用意する。血管計測を目的とした眼底画像としては、赤外線光源により撮影されるグレースケール（モノクロ）画像（眼底血管造影像）であることが理想である。しかし、撮影機器が高額なため、本実施形態では普及している可視光光源により撮影されるカラー画像を処理対象とする。グレースケール（モノクロ）画像の場合もフルカラー画像の形式に統一される。可視光光源で撮影されるカラー画像も、後述するように後にグレースケール画像に変換するが、色の特徴を活用した方が、血流領域を高精度に抽出できるためである。カラー画像としては、Ｒ，Ｇ，Ｂ各成分少なくとも８ビット２５６階調以上のフルカラー画像が好ましい。フルカラーの眼底画像としては、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。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過去のものであれば、保管されていたアナログのモノクロまたはカラーのネガ・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眼底画像ファイルを取得する。この時、たとえ原画がモノクロであっても、フルカラーで読み取る。最近では、可視光・光源方式のデジタル眼底カメラを用いてフルカラーで撮影することにより眼底画像がデジタルファイルの形式で得られる。取得した眼底画像は、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、眼底画像としてＲ，Ｇ，Ｂ各成分８ビット２５６階調のフルカラー画像を用意する。
【００３９】
＜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。まず、画像拡大手段３０が、解析範囲の設定を行う（ステップＳ１００）。具体的には、まず、眼底画像を表示部６に表示させ、利用者に対して解析範囲の指定を促す。利用者が、指示入力手段１０であるタッチパネル入力Ｉ／Ｆ４を介して眼底画像内の所定の範囲を指定すると、画像拡大手段３０は、指定された範囲を解析範囲として設定する。所定の範囲の指定は、例えば、利用者がタッチパネル等を用いて、眼底画像上に表示される長方形に対してドラッグ操作等を行って解析範囲を特定することにより行うことができる。このときの眼底画像の表示例を図４に示す。図４の例では、横１２８０画素×縦１０２４画素の眼底画像に、横４６画素×縦４９画素の解析範囲が設定された状態を示している。解析範囲は、後に設定される複数の計測範囲全てを含む範囲として設定される。すなわち、計測範囲は、設定された解析範囲の中で設定されることになる。
【００４０】
解析範囲が設定されたら、画像拡大手段３０が、設定された解析範囲をトリミングし、トリミングした部分の拡大処理を行う（ステップＳ２００）。具体的には、解析範囲の眼底画像の画素数を増加させる。この時、見かけ上は解像度が上がるが、拡大処理に特殊な補間を加えて解像度そのものを向上させる必要はない。処理対象とする画像の画素数は、動脈の血流幅内の血柱反射幅が数十画素程度になるように設定することが好ましい。横１２８０画素×縦１０２４画素の画像に眼底全体が収まるような場合には、血流幅内の血柱反射幅が１画素未満となる場合があり、そのままでは、解析を行うことができない。そのため、元の眼底画像が横１２８０画素×縦１０２４画素である場合、縦横ともに６００％〜９００％拡大する。ここでは、事前に拡大率を９００％に設定している。本実施形態では解像度を上げる必要はないので、拡大処理を行うためには、増加させた画素に適当な画素値を与えればよく、高度な補間手法を用いる必要はない。そのため、本実施形態では、公知のバイリニアー法を用いている。
【００４１】
解析範囲のトリミングと拡大処理が行われたら、計測範囲の設定を行う（ステップＳ３００）。この際、まず、計測範囲設定手段４０は、利用者に対して計測範囲の指定を促す。具体的には、拡大した解析範囲の画像に重ねて、外形が台形（長方形、正方形も含む意味）状の計測用図形を配置した表示を行う。この計測用図形は、利用者から見ると、計測ゲージのような印象を与える図形である。計測用図形が表示されたら、利用者は、指示入力手段１０により計測用図形を縦横に変倍、移動、回転させて、その平行な２辺が計測対象の血管幅をまたがるように配置する。
【００４２】
図５に表示部６に表示される計測用図形を示す。計測用図形は、図５に示すように頂点１１、頂点１２、頂点２１、頂点２２の４頂点からなる長方形となっている。頂点１１と頂点１２を結ぶ線分の中点を始点、頂点２１と頂点２２を結ぶ線分の中点を終点と呼ぶことにし、始点と中点を結ぶ線分を基準線ＫＨとする。また、始点を中点とする線分を始点辺ＳＨ、終点を中点とする線分を終点辺ＥＨとする。
【００４３】
計測用図形の６点のいずれかを、指示入力手段１０により選択すると、その点が移動可能な状態になり、指定位置で再度操作指示を行うと固定化される。計測用図形の上を選択すると、計測用図形全体が移動可能な状態になる。計測用図形の始点または終点を選択した場合は、長さの伸縮と回転が可能となる。図６（ａ）の例では、○で囲った終点を選択した場合を示している。終点を選択した場合、図６（ａ）の上図に示すように、右方向への操作指示により、右方向に計測用図形全体の長さの伸縮を行う。また、終点を選択した場合、図６（ａ）の下図に示すように、上下方向への操作指示により、始点を中心として計測用図形全体の回転を行う。図６（ａ）において、×を付した点は固定されて動かない点を示している。図６（ａ）は、終点を選択した場合を示しているが、始点を選択した場合も同様に、伸縮・回転が可能である。図６（ａ）の例では、終点を選択した場合について説明したが、始点を選択した場合にも、同様に長さの伸縮と回転が可能となる。
【００４４】
計測用図形の頂点１１または頂点１２を選択した場合、すなわち、始点辺ＳＨの両端のいずれかを選択した場合は、図６（ｂ）に示すように、上下方向への操作指示により、幅の一括伸縮を行う。計測用図形の頂点２１または頂点２２を選択した場合、すなわち、終点辺ＥＨの両端のいずれかを選択した場合は、図６（ｃ）に示すように、上下方向への操作指示により、内側の長方形のみの幅の伸縮を行う。計測用図形の頂点２１または頂点２２を選択した場合は、それまで、１つの長方形であった計測用図形の内部にもう１つ幅の狭い長方形が出現したような態様となる。幅の狭い長方形は、1組の平行な２辺が、外形となる長方形の始点辺、終点辺と重なっているため、基準辺ＫＨに平行な２辺が出現しただけのようにも見える。なお、終点辺ＥＨのみの幅の伸縮を行う。図６（ｂ）（ｃ）においても、×を付した点は固定されて動かない点を示している。この操作は、計測用図形を手動で血管幅に合わせて計測できるようにするために設けた機能で、計測結果に操作者の主観が入るため、使用しないことも多い。
【００４５】
図５に示したような初期状態のまま、はじめに、利用者は、計測用図形全体を計測対象の血管の位置に移動させる。そして、基準線ＫＨを計測対象の血管走行の中心線（血管幅の中心を走行方向に結んだ仮想的な曲線）に概ね合わせるように、計測用図形全体の回転を行う。この時、計測用図形に含まれる中心線がほぼ直線になり、基準線ＫＨとほぼ一致するように、計測用図形全体の長さの伸縮も併せて行う。最後に、頂点１１と頂点２１を結ぶ辺と頂点１２と頂点２２を結ぶ辺が、計測対象の血管の外側に十分はみ出るように、幅の一括伸縮を行う。この時、計測用図形の内部には計測対象の血流領域のみが含まれていることが望ましいが、計測用図形の内部に非計測対象の血流領域が多少含まれていても計測に支障ない。そうすると、始点辺ＳＨと終点辺ＥＨが血管とほぼ直角に交差する位置に配置される。血流は直線状であるわけではなく、曲線状となっていることが普通である。このため、「ほぼ直角」としているのは、厳密な９０度のみを意味するのではなく、血流幅を適切に計測することが可能な程度の角度を含むためである。
【００４６】
眼底画像内の解析範囲の所定の位置に計測用図形を配置すると、計測範囲設定手段４０は、指定された計測用図形に基づき、計測用図形の平行な２辺それぞれを１次元の計測範囲として設定する。このときの解析範囲と計測用図形の表示例を図７（ａ）に示す。図７（ａ）の例では、９００％拡大した解析範囲である横４１４画素×縦４４１画素の眼底画像に、外形が長方形状の計測用図形が配置された状態を示している。後述するように、計測は、始点辺ＳＨ、終点辺ＥＨの２辺上およびその近傍における画素を用いて行われる。したがって、２次元の計測用図形を配置することによって、計測用図形の始点辺ＳＨ、終点辺ＥＨが１次元の計測範囲として設定されることになる。１次元の計測範囲を設定するために、画面上で１次元の線分で指定すると、血管と直交する計測範囲を適切に設定できない。これに対して、対向する辺が平行である２次元の計測用図形を画面上で配置して指定することにより、血管と直交する計測範囲を適切に設定することができる。本実施形態では、１つの計測用図形の平行な２辺をそれぞれ計測範囲として設定する。ただし、平行な２辺のうち、どちらか１辺のみを計測範囲として設定することも可能である。血柱反射幅比の計測の場合には、１辺だけであっても計測は可能であるが、血管の幅や傾きが常に一定であるわけでなないことから、平行な２辺を計測範囲とする方がより正確な計測を行うことができる。
【００４７】
計測範囲が設定されたら、計測範囲設定手段４０は、計測範囲設定画面を表示させ、利用者に対して計測範囲が動脈か静脈かのいずれかの選択指示を促す。図７（ｂ）に計測範囲設定画面の一例を示す。計測範囲設定手段４０は、利用者に対して複数の計測用図形に基づく計測範囲の指定、配置された各計測用図形に対して動脈か静脈か動脈・血柱反射のいずれかの選択指示を促し、計測範囲の解析条件を設定する。したがって、１つの計測用図形に対応する２つの計測範囲については、同一の設定が行われる。血柱反射幅比を求める場合は、計測範囲の設定として、少なくとも動脈に対応する箇所に１つ以上設定されるように行う。
【００４８】
図７（ｂ）に示した計測範囲設定画面では、計測範囲が動脈・血柱反射であるか否かの選択指示だけでなく、計測範囲の解析条件について様々な指定を行うことができるようになっているが、動脈・血柱反射であるか否かの指定は必須となっている。
【００４９】
計測範囲の設定が行われたら、次に、血流領域端点特定手段５０が、計測範囲設定画面を利用して入力された内容に従って、血流領域端点、血柱反射領域の境界点の特定を行う（ステップＳ４００）。具体的には、計測範囲である始点辺ＳＨ、終点辺ＥＨを用いて血流領域の端点、血柱反射領域の境界点の特定を行う。
【００５０】
図８は、ステップＳ４００における血流領域の端点の特定の処理を示すフローチャートである。まず、血流領域端点特定手段５０は、計測範囲である始点辺ＳＨ、終点辺ＥＨの２辺に対応する計測用図形の情報を取得する（ステップＳ４１０）。具体的には、まず、計測用図形の始点の座標（Ｘｏ１，Ｙｏ１）と終点の座標（Ｘｏ２，Ｙｏ２）、始点辺ＳＨの頂点（Ｘｏ１１，Ｙｏ１１）と（Ｘｏ１２，Ｙｏ１２）、終点辺ＥＨの頂点（Ｘｏ２１，Ｙｏ２１）と（Ｘｏ２２，Ｙｏ２２）を取得するとともに、始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨのいずれか大きい方の長さの１／２を計測用図形の幅Ｗとして取得する。始点の座標（Ｘｏ１，Ｙｏ１）と終点の座標（Ｘｏ２，Ｙｏ２）、始点辺ＳＨの頂点（Ｘｏ１１，Ｙｏ１１）と（Ｘｏ１２，Ｙｏ１２）、終点辺ＥＨの頂点（Ｘｏ２１，Ｙｏ２１）と（Ｘｏ２２，Ｙｏ２２）は、眼底画像の画素の位置を特定するものである。図９（ａ）は、眼底画像の血管上に配置された計測用図形と各点の座標値を示す図である。図９（ａ）に示すように、計測用図形は、長方形内部に始点辺ＳＨの中点と終点辺ＥＨの中点を結ぶ線分を備えた形状となっている。長方形内部の線分は基準線ＫＨであり、利用者が、眼底画像に計測用図形を配置する際の目安となるもので、実際の計測処理には使用しない。
【００５１】
上述のように始点側の２頂点（Ｘｏ１１，Ｙｏ１１）、（Ｘｏ１２，Ｙｏ１２）を結んで得られる線分が始点辺ＳＨ、終点側の２頂点（Ｘｏ２１，Ｙｏ２１）、（Ｘｏ２２，Ｙｏ２２）を結んで得られる線分が終点辺ＥＨである。そして、以下のステップＳ４２０〜ステップＳ４７０の処理を始点辺ＳＨ、終点辺ＥＨそれぞれについて実行する。
【００５２】
はじめに、輝度配列を作成する（ステップＳ４２０）。具体的には、まず、血管と交差して配置された辺（始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨ）をサンプリングする。すなわち、血管と交差して配置された辺（始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨ）の一方の頂点の座標を（Ｘｓ，Ｙｓ）、辺の他方の頂点の座標を（Ｘｅ，Ｙｅ）とし、各辺に所定の間隔でｉ＝０，・・・，ｓのｓ＋１個のサンプル（Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ））を設定する。具体的には、処理対象の辺が始点辺ＳＨの場合、Ｘｓ＝Ｘｏ１１、Ｙｓ＝Ｙｏ１１、Ｘｅ＝Ｘｏ１２、Ｙｅ＝Ｙｏ１２となり、処理対象の辺が終点辺ＥＨの場合、Ｘｓ＝Ｘｏ２１、Ｙｓ＝Ｙｏ２１、Ｘｅ＝Ｘｏ２２、Ｙｅ＝Ｙｏ２２となる。各サンプルの座標（Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ））は、Ｄｘ＝Ｘｅ−Ｘｓ、Ｄｙ＝Ｙｅ−Ｙｓとして、Ｘ（ｉ）＝Ｄｘ・ｉ／ｓ＋Ｘｓ、Ｙ（ｉ）＝Ｄｙ・ｉ／ｓ＋Ｙｓで定義される。これにより、１次元の座標配列（Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ））（ｉ＝０，・・・，ｓ）が作成される。続いて、各サンプルに対応する画素の輝度値を取得し、ｓ＋１個の輝度値からなる１次元の輝度配列Ｇ（ｉ）（ｉ＝０，・・・，ｓ）を得る。この際、より正確性を高めるため、辺に対して直交方向の両側に各サンプルから１．５画素分移動させた点を設定する。１．５画素分とするのは、辺が最大４５°傾いた場合であっても、１画素以上異なる画素の輝度値を取得するためである。移動させる長さは、１．５画素に限らず、１．５画素以上であれば、適宜設定することができる。図１０は、始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨと１．５画素分移動させた画素の関係を示す図である。
【００５３】
図１０において、中央の線分は、始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨであり、（Ｘｓ，Ｙｓ）から（Ｘｅ，Ｙｅ）までｓ＋１個のサンプル（Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ））が設定されている。また、破線で囲った網掛け部分は、血流領域を示している。そして、各サンプル（Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ））について、始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨに直交する方向に１．５画素分移動させた位置に点（Ｘｌ，Ｙｌ）、（Ｘｒ，Ｙｒ）を設定する。各サンプル（Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ））について、点（Ｘｌ，Ｙｌ）、（Ｘｒ，Ｙｒ）を設定することにより、始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨから１．５画素分移動した２本の線分上の点の輝度値が始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨのサンプルの輝度値に反映される。このように、始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨから１．５画素分だけ移動させたサンプルの輝度値を反映させるのは、始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨだけであると、始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨのサンプルにスポット的な輝度ムラがあると、その影響により、正しい測定ができないためである。このような点（Ｘｌ，Ｙｌ）、（Ｘｒ，Ｙｒ）は、以下の〔数式１〕に従った処理を実行することにより算出する。
【００５４】
〔数式１〕
Ｘｌ＝−Ｄｙ・１．５＋Ｘ（ｉ）
Ｙｌ＝Ｄｘ・１．５＋Ｙ（ｉ）
Ｘｒ＝Ｄｙ・１．５＋Ｘ（ｉ）
Ｙｒ＝−Ｄｘ・１．５＋Ｙ（ｉ）
【００５５】
そして、（Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ））（Ｘｌ，Ｙｌ）、（Ｘｒ，Ｙｒ）の輝度値を平均化したものを、各サンプル（Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ））の輝度値とする。すなわち、特定された２点（Ｘｌ，Ｙｌ）、（Ｘｒ，Ｙｒ）における輝度値を用いて各サンプル（Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ））に対応する輝度値を補正する。眼底画像がフルカラー画像である場合、輝度値を取得するためにグレースケールに変換する必要がある。本実施形態では、以下のようにして、対象の画素をグレースケール変換する。
【００５６】
フルカラーの眼底画像は、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Ｘｇ、ｙ方向の画素数Ｙｇの眼底画像は、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，・・・，Ｘｇ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｇ−１；ｃ＝０，１，２）と定義される。
【００５７】
グレースケールの画像への変換の際、フルカラーの眼底画像Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，ｃ）に対してＧｒｅｅｎ成分のみを使用する、即ち、Ｇｒ（ｘ，ｙ）＝Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，１）により変換する方法が最良であることが知られている。理由は、眼底カメラで使用されている３原色フィルタではＧｒｅｅｎ成分に比べＲｅｄとＢｌｕｅ成分の解像度が低く、これらの分色画像では血管の輪郭が不鮮明になりがちなためである。しかし、本発明者は、多くの眼底カメラ画像を分析した結果、Ｇｒｅｅｎ成分は照明光が十分にあたっている中央付近では鮮明であるが、照明光が弱い周辺部ではＧｒｅｅｎ成分よりむしろＢｌｕｅ成分の方が鮮明であり、更にＢｌｕｅ成分はＧｒｅｅｎ成分と異なり、血管部の輝度が周囲に比べて高くなるという反転現象を見出した（眼底画像全般に血管部の輝度は周囲に比べて低くなる）。そこで、本実施形態では、以下の〔数式２〕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する手法を提案する。ただし、〔数式２〕は全てのフルカラーの眼底画像に適用になるわけではなく、従来から言われているＧｒ（ｘ，ｙ）＝Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，１）により変換する方法の方が適切な眼底画像も少なからず存在するため、これらは与えられた眼底画像ごとに適宜選択する必要がある。血流領域端点特定手段５０は、以下の〔数式２〕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する。
【００５８】
〔数式２〕
Ｇｒ（ｘ，ｙ）＝[Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，１）・（２５５−Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，２））]1/2
【００５９】
上記〔数式２〕において、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，１）は、フルカラーの眼底画像のうち、Ｇ（グリーン、緑）の成分を示し、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，２）は、フルカラーの眼底画像のうち、Ｂ（ブルー、青）の成分を示している。したがって、上記〔数式２〕においては、各画素のＧ成分と、Ｂ成分をネガポジ反転したものの相乗平均値（積の平方根）を求め、グレースケール形式の画像Ｇｒ（ｘ，ｙ）を得ている。
【００６０】
さらに、血流領域端点特定手段５０は、グレースケール形式の画像Ｇｒ（ｘ，ｙ）に対して、以下の〔数式３〕に従った処理を実行することによりネガポジ反転してグレースケールの眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【００６１】
〔数式３〕
Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）＝２５５−Ｇｒ（ｘ，ｙ）
【００６２】
上記〔数式３〕に従った処理を実行して、ネガポジ反転することにより、周囲に比べ輝度が低い血流領域の画素値が高い状態に変換される。ここで、ネガポジ反転とは、元の画素値（階調値）の大きいもの程小さい値に変換する処理を意味する。
【００６３】
本実施形態においては、グレースケール化するのは、（Ｘｌ，Ｙｌ）、（Ｘｒ，Ｙｒ）に対応する画素のみで良い。以上のようにして、グレースケール化により（Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ））（Ｘｌ，Ｙｌ）、（Ｘｒ，Ｙｒ）の輝度値が得られたら、以下の〔数式４〕に従った処理を実行することにより輝度配列Ｇ（ｉ）を算出する。
【００６４】
〔数式４〕
Ｇ（ｉ）＝[Ｇｒａｙ（Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ））＋Ｇｒａｙ（Ｘｌ，Ｙｌ）＋Ｇｒａｙ（Ｘｒ，Ｙｒ）]／３
【００６５】
上述のように、各サンプルは、計算の便宜上、始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨの両端の間にｓ＋１個設定したものである。また、始点辺ＳＨまたは終点辺ＥＨは、画素の配列であるｘｙ軸とは傾いて設定されることもあるが、サンプルの座標値は整数値に近似されるため、そのまま対応する画素の輝度値を取得できる。
【００６６】
各サンプルｉについて輝度値を取得して、輝度配列Ｇ（ｉ）が得られたら、次に、輝度配列Ｇ（ｉ）を用いて微分輝度値の配列に変換した微分配列Ｄ（ｉ）を算出する（ステップＳ４３０）。具体的には、以下の〔数式５〕に従った処理を実行することにより微分配列Ｄ（ｉ）を算出する。ただし、ｉ＜３またはｉ＞ｓ−２の場合、Ｄ（ｉ）＝０とする。
【００６７】
〔数式５〕
Ｄ（ｉ）＝Ｇ（ｉ）＋Ｇ（ｉ＋１）＋Ｇ（ｉ＋２）−Ｇ（ｉ−１）−Ｇ（ｉ−２）−Ｇ（ｉ−３）
【００６８】
上記〔数式５〕では、サンプルｉに隣接するサンプルｉ＋１、サンプルｉ−１を含み、サンプルｉ，ｉ＋１，ｉ＋２，ｉ−１，ｉ−２，ｉ−３の計６個のサンプルを用いてサンプルｉにおける微分輝度値Ｄ（ｉ）を算出しているが、より多くのサンプルを用いて微分輝度値Ｄ（ｉ）を算出するようにしてもよい。また、上記〔数式５〕においては、隣接するサンプルとの加算値＋Ｇ（ｉ＋１）や、差分値−Ｇ（ｉ−１）を用いている。
【００６９】
微分配列Ｄ（ｉ）が得られたら、次に、血流領域端点特定手段５０は、微分配列Ｄ（ｉ）の最大値、最小値を特定する（ステップＳ４４０）。具体的には、以下の〔数式６〕に従った処理を実行することにより微分配列Ｄ（ｉ）の最大値Ｄmaxおよび最小値Ｄminを算出する。
【００７０】
〔数式６〕
Ｄmax＝ＭＡＸi=0,S/2Ｄ（ｉ）＝Ｄ（ｉmax）
Ｄmin＝ＭＩＮi=S/2,SＤ（ｉ）＝Ｄ（ｉmin）
【００７１】
上記〔数式６〕において、第１式の“ＭＡＸi=0,S/2”は、添え字のｉ＝０からｉ＝ｓ／２までの各サンプルｉにおけるＤ（ｉ）の最大値”を求めることを示している。また、上記〔数式６〕において、第２式の“ＭＩＮi=S/2,S”は、添え字のｉ＝ｓ／２からｉ＝ｓまでの各サンプルｉにおけるＤ（ｉ）の最小値”を求めることを示している。最大値Ｄmaxをとるサンプルｉｍａｘが最大サンプル、最小値Ｄminをとるサンプルｉｍｉｎが最小サンプルとして特定される。
【００７２】
ここで、計測範囲の眼底画像と輝度値、微分輝度値の関係を図１１に示す。図１１において、横軸は、サンプルｉを示している。図１１の上段は、計測範囲の眼底画像であり、網掛けした部分は血流領域内の血柱反射領域以外の部分を示している。網掛けした部分に挟まれた中央の部分は血柱反射領域である。すなわち、図１１の例では、１本の血管を含む範囲に計測範囲が設定された場合を示している。図１１の中段は、輝度値Ｇ（ｉ）であり、血柱反射領域を除いた血流領域の中央ほど輝度値が高いことを示している。図１１の下段は、輝度値Ｇ（ｉ）の微分値である微分輝度値Ｄ（ｉ）である。ステップＳ４４０においては、微分輝度値の最大値Ｄmaxおよび最小値Ｄminが算出される。血柱反射幅比を測定するためには、血流領域内における血柱反射領域の境界を特定する必要がある。このためには、血流領域内において輝度値が小さくなる領域を特定する必要がある。輝度値が小さくなる領域の２つの境界位置は、微分輝度値が最大値Ｄmaxに次いで大きい第２最大値、微分輝度値が最小値Ｄminに次いで小さい第２最小値をとる位置付近であると考えられる。即ち、ｉ＝０からｉ＝ｓの順に、微分輝度値が最大値Ｄmaxをとる位置近辺が血流領域の開始位置となり、続いて微分輝度値が第２最小値をとる位置近辺が血柱反射領域の開始位置となり、続いて微分輝度値が第２最大値をとる位置近辺が血柱反射領域の終了位置となり、最後に微分輝度値が最小値Ｄminをとる位置近辺が血流領域の終了位置となる。
【００７３】
ステップＳ４４０において微分配列Ｄ（ｉ）の最大値Ｄmaxおよび最小値Ｄminが得られたら、次に、微分配列Ｄ（ｉ）の最大値Ｄmaxおよび最小値Ｄminよりもサンプル中央値ｓ／２寄りの第２最大値Ｄmax2、第２最小値Ｄmin2を特定する（ステップＳ４５０）。具体的には、以下の〔数式７〕に従った処理を実行することにより第２最大値Ｄmax2、第２最小値Ｄmin2を探索する。
【００７４】
〔数式７〕
Ｄmin2＝ＭＩＮi=imax+1,S/2Ｄ（ｉ）＝Ｄ（ｉmin2）
Ｄmax2＝ＭＡＸi=S/2,imin-1Ｄ（ｉ）＝Ｄ（ｉmax2）
【００７５】
上記〔数式７〕において、第１式の“ＭＩＮi=imax+1,S/2”は、添え字のｉ＝ｉｍａｘ＋１からｉ＝ｓ／２までの各サンプルｉにおけるＤ（ｉ）の第２最小値”を求めることを示している。すなわち、最大サンプルｉｍａｘから中点ｓ／２までの範囲における最小値を第２最小値として求める。なお、最大サンプルｉｍａｘにおいて最小値をとらないことは当然であるので、探索自体は、隣のサンプルであるｉｍａｘ＋１から開始している。また、上記〔数式７〕において、第２式の“ＭＡＸi=S/2,imin-1”は、添え字のｉ＝ｓ／２からｉ＝ｉｍｉｎ−１までの各サンプルｉにおけるＤ（ｉ）の第２最大値”を求めることを示している。すなわち、中点ｓ／２から最小サンプルｉｍｉｎまでの範囲における最大値を第２最大値として求める。なお、最小サンプルｉｍｉｎにおいて最大値をとらないことは当然であるので、探索自体は、隣のサンプルであるｉｍｉｎ−１までで終了している。第２最大値Ｄmax2をとるサンプルｉｍａｘ２が第２最大サンプル、第２最小値Ｄmin2をとるサンプルｉｍｉｎ２が第２最小サンプルとして特定される。
【００７６】
ステップＳ４４０において微分配列Ｄ（ｉ）の最大値Ｄmaxおよび最小値Ｄminが得られたら、血流領域端点特定手段５０は、血流領域の２端点を特定する（ステップＳ４６０）。ステップＳ４６０の処理は、ステップＳ４５０の処理が終わらない段階で、ステップＳ４５０の処理と並行して行うこともできる。具体的には、以下の〔数式８〕に従った処理を実行することにより血流領域の２端点を特定する。
【００７７】
〔数式８〕
Ｈmax＝Ｄmax・α
ｉ＝ｓ／２からｉ＝０の順に、Ｄ（ｉp）≧Ｄ（ｉp＋１）かつＤ（ｉp）≧Ｄ（ｉp−１）かつＤ（ｉp）≧Ｈmaxを満たす極大値Ｄ（ｉp）を探索し、ｉ１＜ｉpでＤ（ｉ１）＜Ｈmaxを満たすサンプルｉ１を血流領域の第１の端点として特定
Ｈmin＝Ｄmin・α
ｉ＝ｓ／２からｉ＝ｓの順に、Ｄ（ｉn）≦Ｄ（ｉn＋１）かつＤ（ｉn）≦Ｄ（ｉn−１）かつＤ（ｉn）≦Ｈminを満たす極小値Ｄ（ｉn）を探索し、ｉ４＞ｉnでＤ（ｉ４）＞Ｈminを満たすサンプルｉ４を血流領域の第２の端点として特定
【００７８】
上記〔数式８〕において、ｉ＝ｓ／２からｉ＝０の順に極大値を探索し、ｉ＝ｓ／２からｉ＝ｓの順に極小値を探索することは、中点付近のサンプルから先頭または末尾のサンプル側に探索して血流領域の２端点を特定することを示している。また、上記〔数式８〕において、αは０以上１以下の実数値である。本実施形態では、α＝０．８に設定してある。係数αを用いることにより、第１所定値Ｈmax、第２所定値Ｈminが定まる。図１１の下段において、Ｄ（ｉ１）、Ｄ（ｉ４）で示す矢印の大きさが微分輝度値であり、これらの微分輝度値Ｄ（ｉ１）、Ｄ（ｉ４）をとるサンプルｉ１、ｉ４が血流領域の２端点となる。
【００７９】
結局、ステップＳ４６０においては、血流領域端点特定手段５０は、最大サンプルより微分輝度値が小さく第１所定値Ｈmaxより微分輝度値が大きい極大点から見て先頭（ｉ＝０）のサンプル寄りで第１所定値Ｈmaxより小さい微分輝度値をとるサンプルを血流領域の第１の端点として特定し、最小サンプルより微分輝度値が大きく第１所定値Ｈmaxより小さい第２所定値Ｈminより微分輝度値が小さい極小点から見て末尾（ｉ＝ｓ）のサンプル寄りで第２所定値Ｈminより大きい微分輝度値をとるサンプルを血流領域の第２の端点として特定する処理を行っている。
【００８０】
ステップＳ４５０において微分配列Ｄ（ｉ）の第２最大値Ｄmax2および第２最小値Ｄmin2が得られ、ステップＳ４６０において血流領域の２端点が特定されたら、次に、血流領域端点特定手段５０は、血柱反射領域の２境界点を特定する（ステップＳ４７０）。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血柱反射領域の２境界点を特定する。
【００８１】
〔数式９〕
Ｈmin2＝Ｄmin2・α
ｉ＝ｉ１＋１からｉ＝ｓ／２の順に、Ｄ（ｉn2）≦Ｄ（ｉn2＋１）かつＤ（ｉn2）≦Ｄ（ｉn2−１）かつＤ（ｉn2）≦Ｈmin2を満たす極小値Ｄ（ｉn2）を探索し、ｉ２＞ｉn2でＤ（ｉ２）＞Ｈmin2を満たすサンプルｉ２を血柱反射領域の第１の境界点として特定
Ｈmax2＝Ｄmax2・α
ｉ＝ｉ４−１からｉ＝ｓ／２の順に、Ｄ（ｉp2）≧Ｄ（ｉp2＋１）かつＤ（ｉp2）≧Ｄ（ｉp2−１）かつＤ（ｉp2）≧Ｈmax2を満たす極大値Ｄ（ｉp2）を探索し、ｉ３＜ｉp2でＤ（ｉ３）＜Ｈmax2を満たすサンプルｉ３を血柱反射領域の第２の境界点として特定
【００８２】
上記〔数式９〕において、ｉ＝ｉ１＋１からｉ＝ｓ／２の順に極小値を探索し、ｉ＝ｉ４−１からｉ＝ｓ／２の順に極大値を探索することは、特定された血流領域の第１の端点ｉ１、血流領域の第２の端点ｉ４からサンプル列の中点側に探索して血柱反射領域の２境界点を特定することを示している。また、上記〔数式９〕においても、上記〔数式８〕と同じく係数αを用いている。係数αを用いることにより、第３所定値Ｈmax2、第４所定値Ｈmin2が定まる。図１１の下段において、Ｄ（ｉ２）、Ｄ（ｉ３）で示す矢印の大きさが微分輝度値であり、これらの微分輝度値Ｄ（ｉ２）、Ｄ（ｉ３）をとるサンプルｉ２、ｉ３が血柱反射領域の２境界点となる。
【００８３】
始点辺ＳＨについて、ステップＳ４２０〜ステップＳ４７０の処理を終えたら、計測範囲を終点辺ＥＨに変更して、同様に終点辺ＥＨに対してステップＳ４２０〜ステップＳ４７０の処理を実行し、終点辺ＥＨと交わる血流領域の２端点、血柱反射領域の２境界点を特定する。
【００８４】
図１２は、両側の血管の一部が計測範囲に含まれる場合の輝度値、微分輝度値の関係を示す図である。図１２の上段のように、３本の血管のうち、中央の血管が計測範囲に完全に含まれ、両側の血管の一部が計測範囲に含まれる場合、計測範囲の両端付近に最大値、最小値が出現することがある。しかし、上記〔数式６〕に示したように、ステップＳ４４０においては、最大値の探索範囲は、ｉ＝０からｉ＝ｓ／２までのサンプル（図１２における左半分）であるため、サンプルｉ＝ｓ付近に出現する最大値は探索されない。同様に、最小値の探索範囲は、ｉ＝ｓ／２からｉ＝ｓまでのサンプル（図１２における右半分）であるため、サンプルｉ＝０付近に出現する最小値は探索されない。したがって、利用者が計測対象としたい血管以外の血管が計測範囲の両端付近に含まれた場合であっても、それらの影響を受けずに意図した中央の血管の血流領域の２端点、血柱反射領域の２境界点を特定することができる。
【００８５】
始点辺ＳＨ、終点辺ＥＨの双方に対して血流領域の２端点、血柱反射領域の２境界点を特定してステップＳ４００の処理を終えたら、次に、血柱反射幅比算出手段６０が、血流幅比率の一種である血柱反射幅比の算出を行う（ステップＳ５００）。具体的には、以下の〔数式１０〕に従った処理を実行することにより血柱反射幅比を算出する。
【００８６】
〔数式１０〕
血柱反射幅比＝（各計測用図形に基づいて算出される２つの血柱反射領域の２境界点間の距離の総和値）／（各計測用図形に基づいて算出される２つの血流領域の２端点間の距離の総和値）
【００８７】
上記〔数式１０〕に示すように、血柱反射幅比は、（各計測用図形に基づいて算出される２つの血柱反射領域の２境界点間の距離の総和値）を（各計測用図形に基づいて算出される２つの血流領域の２端点間の距離の総和値）で除算することにより得られる。「２境界点間の距離」とは、同一の辺（計測範囲）に基づいて得られた境界点間の距離を意味し、「２端点間の距離」とは、同一の辺（計測範囲）に基づいて得られた端点間の距離を意味する。計測用図形が１つだけ配置された場合には、始点辺に基づく距離と終点辺の距離の２つの和が総和値となる。総和値を総和値で除算しているため、各距離の比を平均化しているとも言える。すなわち、計測用図形が１つだけ配置された場合、〔数式１０〕によって、始点辺における距離と終点辺における距離の平均として血柱反射幅比が求められることになる。本発明では、始点辺または終点辺のみを用いて血柱反射幅比を算出することもできる。しかし、１つの辺だけでは、始点辺または終点辺のいずれかにスポット的な輝度ムラがあった場合、適正な血柱反射幅比が得られないおそれがある。そのため、スポット的な輝度ムラの影響を緩和し、適正な血柱反射幅比を得るため、始点辺側と終点辺側の平均を求めるようにしている。始点辺または終点辺のみを用いる場合であっても、複数の計測用図形が配置された場合には、それらの平均を求めることにより、スポット的な輝度ムラの影響を緩和することができる。血柱反射幅比算出手段６０は、算出した血柱反射幅比を情報記憶手段８０に記憶させる。並行して表示手段２０が、算出された血柱反射幅比を表示する。
【００８８】
出された血柱反射幅比の算出を行ったら、次に、計測結果に基づく図形の表示を行う（ステップＳ６００）。具体的には、始点辺に基づいて特定された血流領域の２端点、終点辺に基づいて特定された血流領域の２端点を結ぶ台形と、２対の２端点の中点どうしを結ぶ線分と、始点辺に基づいて特定された血柱反射領域の２境界点、終点辺に基づいて特定された血柱反射領域の２境界点を結ぶ台形からなる計測用図形を表示手段２０に表示する。具体的には、まず、ステップＳ４６０にて特定された血流領域の２端点ｉ１，ｉ４を用いて、始点辺については、Ｘ１１＝Ｘ（ｉ１），Ｙ１１＝Ｙ（ｉ１），Ｘ１４＝Ｘ（ｉ４），Ｙ１４＝Ｙ（ｉ４）とし、終点辺については、Ｘ２１＝Ｘ（ｉ１），Ｙ２１＝Ｙ（ｉ１），Ｘ２４＝Ｘ（ｉ４），Ｙ２４＝Ｙ（ｉ４）として、血流領域端点に対応する４頂点を特定する。続いて、ステップＳ４７０にて特定された血柱反射領域の２境界点ｉ２，ｉ３を用いて、始点辺については、Ｘ１２＝Ｘ（ｉ２），Ｙ１２＝Ｙ（ｉ２），Ｘ１３＝Ｘ（ｉ３），Ｙ１３＝Ｙ（ｉ３）とし、終点辺については、Ｘ２２＝Ｘ（ｉ２），Ｙ２２＝Ｙ（ｉ２），Ｘ２３＝Ｘ（ｉ３），Ｙ２３＝Ｙ（ｉ３）として、血柱反射領域の境界点に対応する４頂点を特定する。
【００８９】
次に、表示手段２０が、特定された血流領域の４端点（Ｘ１１，Ｙ１１），（Ｘ１４，Ｙ１４），（Ｘ２１，Ｙ２１），（Ｘ２４，Ｙ２４）と、特定された血柱反射領域の４境界点（Ｘ１２，Ｙ１２），（Ｘ１３，Ｙ１３），（Ｘ２２，Ｙ２２），（Ｘ２３，Ｙ２３）と、始点辺側の２端点の中点（Ｘ１，Ｙ１）＝（（Ｘ１１＋Ｘ１４）／２，（Ｙ１１＋Ｙ１４）／２）、終点辺側の２端点の中点（Ｘ２，Ｙ２）＝（（Ｘ２１＋Ｘ２４）／２，（Ｙ２１＋Ｙ２４）／２）を用いて、４端点にそれぞれ対応する４頂点を結ぶ台形と、始点辺側と終点辺側の中点を結ぶ線分と、４境界点にそれぞれ対応する４頂点を結ぶ台形を既に配置されている計測用図形に置き換えて表示する処理を行う。この結果、利用者には、表示された計測結果に基づく図形により、どの範囲が血流領域として特定されたか、どの範囲が血柱反射領域として特定されたかを把握することが可能となる。ところが、ステップＳ５００において説明したように、血柱反射幅比の算出においては、単一の計測用図形の始点辺側と終点辺側の計測結果を平均化するようにしている。即ち、始点辺側と終点辺側の計算結果を双方の平均値に置換し、双方が同一になるように補正したことになるから、再表示する計測結果に基づく図形も、これと整合させて、台形から長方形に変換する処理も併せて行う。具体的には、始点辺側の端点（Ｘ１１，Ｙ１１）と中点（Ｘ１，Ｙ１）との距離と端点（Ｘ１４，Ｙ１４）と中点（Ｘ１，Ｙ１）との距離のいずれか大きい方をＷＯ１とし、終点辺側の端点（Ｘ２１，Ｙ２１）と中点（Ｘ２，Ｙ２）との距離と端点（Ｘ２４，Ｙ２４）と中点（Ｘ２，Ｙ２）との距離のいずれか大きい方をＷＯ２とすると、ＷＯ１およびＷＯ２が平均値（ＷＯ１＋ＷＯ２）／２＝ＷＯになるよう４つの端点を補正し、始点辺側の境界点（Ｘ１２，Ｙ１２）と中点（Ｘ１，Ｙ１）との距離と境界点（Ｘ１３，Ｙ１３）と中点（Ｘ１，Ｙ１）との距離のいずれか大きい方をＷＩ１とし、終点辺側の境界点（Ｘ２２，Ｙ２２）と中点（Ｘ２，Ｙ２）との距離と境界点（Ｘ２３，Ｙ２３）と中点（Ｘ２，Ｙ２）との距離のいずれか大きい方をＷＩ２とすると、ＷＩ１およびＷＩ２が平均値（ＷＩ１＋ＷＩ２）／２＝ＷＩになるよう４つの境界点を補正する。図９（ｂ）にこのような補正を施して、特定された血流領域、血柱反射領域に合わせて表示された図形の一例を示す。網掛けした部分は重ねて表示される眼底画像の血流領域のうち血柱反射領域以外に対応する部分である。図９（ｂ）に示した幅ＷＩを幅ＷＯで除したＷＩ／ＷＯが〔数式１０〕で算出した血柱反射幅比に相当する。ステップＳ４００により血流領域の２端点、血柱反射領域の２境界点が特定されると、上述のように、ステップＳ６００において、２つの辺に対応して特定され長方形に補正された血流領域の各々２端点を結ぶ２辺を含む長方形と、始点辺側の２端点の中点と終点辺側の２端点の中点を結ぶ線分と、２つの辺に対応して特定され長方形に補正された血柱反射領域の各々２境界点を結ぶ２辺を含む長方形からなる図形が表示されることになる。
【００９０】
この図形は、演算により特定された血流領域の４端点を結ぶ長方形と、始点辺側の２端点の中点と終点辺側の２端点の中点を結ぶ線分と、２つの辺に対応して特定された血柱反射領域の各々２端点を結ぶ２辺を含む長方形を表示したものである。しかし、計測処理は人間の感覚からすれば一瞬で終わるので、一重の長方形で与えられる計測用図形を配置した後、計測処理の実行を指示すると、瞬時に、血流領域、血柱反射領域ごとに分離した二重の長方形の計測用図形に変化したように見える。
【００９１】
ステップＳ５００、Ｓ６００の処理は、必ずしも行う必要はなく、また実行する場合にいずれを先に行っても良い。ステップＳ４００により得られた血流領域の端点、血柱反射領域の境界点の情報を、血流領域端点特定手段５０が情報記憶手段８０に直接記憶させ、処理を終えるようにすることも可能である。
【００９２】
図１３は、実際の眼底画像の解析範囲の動脈上に、処理後の図形を重ねて表示させた例を示す図である。図７（ａ）に示した状態で配置された計測用図形に対応して、図１３に示したように、血流領域の幅、血柱反射領域の幅に合わせた図形が表示される。したがって、図７（ａ）に示した長方形の計測用図形が血流領域と血柱反射領域の各々にフィッティング（位置合わせ）されて、二重の長方形に分離・変形したように見えることもある。血柱反射が全く生じない正常な血管の場合（血柱反射幅比：０．０）や、血流領域全体が血柱反射を呈する重度の動脈硬化の場合（血柱反射幅比：１．０）では、長方形は血流領域にフィッティングされて二重に分離しない。従って、重度の動脈硬化の場合は計測不能になるが、血管の色が銅色や金色に変化するため、正常な血管との識別はできる。
【００９３】
図１４は、解析範囲内の動脈３箇所に計測用図形が配置された例を示す図である。このうち、図１４（ａ）は、解析範囲の画像を示し、図１４（ｂ）は、複数の計測用図形に基づく血柱反射幅比（血流幅比率）の算出結果を示している。血柱反射幅比は、０．５以下が正常である。図１４の例では、血柱反射幅比が０．２３であるため正常となっている。
【００９４】
図１５は、解析範囲内の動脈３箇所に計測用図形が配置された例を示す図である。このうち、図１５（ａ）は、眼底画像全体を示し、図１５（ｂ）は、解析範囲の画像を示し、図１５（ｃ）は、複数の計測用図形に基づく血柱反射幅比（血流幅比率）の算出結果を示している。図１５の例では、血柱反射幅比が０．５１であり、０．５を超えるため動脈硬化進行となっている。
【００９５】
＜３．計測用図形表示装置としての機能＞
上記実施形態では、眼底画像処理装置について説明したが、眼底画像処理装置は、計測用図形を表示する表示装置である計測用図形表示装置としての機能も果たす。すなわち、眼底画像に含まれる血管の血流領域の端点を特定する際に、指示入力手段１０からの指示に基づき、外形が台形（一態様として長方形を含む概念）であり、平行な２辺の中点を結ぶ基準線を備える計測用図形を表示手段２０に表示する。そして、指示入力手段１０からの指示に基づき、計測範囲設定手段４０が、配置された計測用図形の平行な２辺それぞれを計測範囲として設定する。さらに、血流領域端点特定手段５０が、設定された計測範囲の平行な２辺の各々に基づいて血流領域の２端点と血柱反射領域の２境界点を特定し、２辺に対して特定された血流領域の４端点を４頂点とする台形と、特定された血柱反射領域の４境界点を頂点とする台形を合成した図形を計測用図形に代えて表示手段２０に表示する。すなわち、図１、図２に示した眼底画像処理装置を計測用図形表示装置として機能させることができる。この場合、計測用図形がいわゆる計測ゲージのように、変形して血流領域と血柱反射領域にフィッティングしたかのような印象を与えるとともに、血流領域における血流幅と血柱反射幅を直感的に把握し易くなる。上記実施形態では、計測用図形を長方形で与え、計測処理後に算出される図形の外形を台形から長方形に補正して表示するようにしたが、始点辺と終点辺が平行であれば、他の対向する辺同士は平行でなくてもよい。すなわち、長方形でない台形であってもよい。
【００９６】
＜４．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眼底画像としてフルカラー画像を用いたが、赤外線光源のデジタル眼底カメラで撮影されるモノクロ画像も利用されつつあり、その場合は、眼底血管が鮮明に造影されるため、血流領域を特定する処理における二値化処理を単純な判別分析法で簡便に高精度に行うことができる。また、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。
【符号の説明】
【００９７】
１・・・ＣＰＵ（Central Processing Unit）
２・・・ＲＡＭ（Random Access Memory）
３・・・記憶装置
４・・・タッチパネル入力Ｉ／Ｆ
５・・・データ入出力Ｉ／Ｆ
６・・・表示部
７・・・画像入力部
１０・・・指示入力手段
２０・・・表示手段
３０・・・画像拡大手段
４０・・・計測範囲設定手段
５０・・・血流領域端点特定手段
６０・・・血柱反射幅比算出手段
７０・・・眼底画像記憶手段
８０・・・情報記憶手段
１００・・・眼底画像処理装置
【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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