(57)【要約】【課題】血柱反射が強い血管においても良好な血管径計測結果を得る。【解決手段】眼底画像の解析装置に対して、被検眼の眼底画像における各画素の画素値を取得する画素値取得手段と、取得した画素値から勾配強度を算出する勾配強度算出手段と、画素値取得手段により取得した画素値と勾配強度算出手段により算出した勾配強度とに基づいて眼底画像における血管を抽出するための血管抽出用画像を生成する血管抽出用画像生成手段と、を配する。【選択図】図１
2015202236.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼の眼底画像における各画素の画素値を取得する取得手段と、
前記取得された画素値から勾配強度を算出する算出手段と、
前記取得された画素値と前記算出された勾配強度とに基づいて前記眼底画像における血管領域を抽出するための血管抽出用画像を生成する生成手段と、を有することを特徴とする眼底画像解析装置。
【請求項２】
前記生成手段により生成した前記血管抽出用画像より、注目画素および前記注目画素の周辺画素の画素値に基づいて前記眼底画像中の血管領域を抽出する、抽出手段を有することを特徴とする請求項１に記載の眼底画像解析装置。
【請求項３】
前記生成手段は、前記画素値と前記勾配強度とを所定の比率にて加算して前記勾配強度を反映させた血管抽出用画像を生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の眼底画像解析装置。
【請求項４】
前記生成手段は、前記画素値に加算する前記勾配強度の加算比率を前記眼底画像上の場所ごとに決定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の眼底画像解析装置。
【請求項５】
前記取得手段で取得した画素値の注目点における対称性を数値化して算出する対称性算出手段を有し、前記生成手段は、前記対称性算出手段の算出結果に応じて前記画素値に加算する前記勾配強度の加算比率を決定することを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の眼底画像解析装置。
【請求項６】
前記血管抽出用画像から前記眼底画像中の血管領域を抽出する抽出手段と、
抽出された前記血管領域により血管径の計測を行う血管径計測手段と、を有することを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の眼底画像解析装置。
【請求項７】
前記血管径計測手段で計測した血管径情報を含む情報を表示する表示手段を有することを特徴とする請求項６に記載の眼底画像解析装置。
【請求項８】
被検眼の眼底の画像を取得する取得手段と、
前記眼底の画像における輝度分布が対称性を有するか否かを判定する判定手段と、
前記輝度分布が対称性を有しないと判定された場合、前記眼底の画像から前記輝度分布に対応する領域を前記眼底における血管領域として抽出する抽出手段と、
を有することを特徴とする眼底画像解析装置。
【請求項９】
前記輝度分布が対称性を有すると前記判定手段により判定された場合、前記抽出手段は前記輝度分布に対応する領域を抽出することを特徴とする請求項８に記載の眼底画像解析装置。
【請求項１０】
前記判定手段は、前記輝度分布が得られた画素値を用い、注目する画素の画素値と前記が注目する画素に隣接する画素の画素値との差に基づいて算出した輝度勾配に基づいて、前記対称性を有するか否かを判定することを特徴とする請求項８又は９に記載の眼底画像解析装置。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１乃至１０の何れか一項に記載の眼底画像解析装置における各手段として実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
被検眼の眼底画像における各画素の画素値を取得する取得工程と、
取得した画素値から勾配強度を算出する算出工程と、
前記取得工程により取得した画素値と前記算出工程により算出した勾配強度とに基づいて前記眼底画像における血管を抽出するための血管抽出用画像を生成する生成工程と、を有することを特徴とする眼底画像解析方法。
【請求項１３】
前記生成工程において生成した前記血管抽出用画像において、注目画素および前記注目画素の周辺画素の画素値に基づいて前記眼底画像中の血管領域を抽出する抽出工程を有することを特徴とする請求項１２に記載の眼底画像解析方法。
【請求項１４】
前記生成工程において、前記画素値と前記勾配強度とを所定の比率にて加算して前記勾配強度を反映させた血管抽出用画像を生成することを特徴とする請求項１２又は１３に記載の眼底画像解析方法。
【請求項１５】
前記生成工程に置いて、前記画素値に加算する前記勾配強度の加算比率を前記眼底画像上の場所ごとに決定することを特徴とする請求項１２乃至１５の何れか一項に記載の眼底画像解析方法。
【請求項１６】
前記取得工程で取得した画素値の注目点における対称性を数値化して算出する対称性算出工程を有し、前記生成工程において、前記対称性算出工程の算出結果に応じて前記画素値に加算する前記勾配強度の加算比率を決定することを特徴とする請求項１２乃至１５の何れか一項に記載の眼底画像解析方法。
【請求項１７】
前記血管抽出用画像から前記眼底画像中の血管領域を抽出する抽出工程と、
抽出された前記血管領域により血管径の計測を行う血管径計測工程と、を有することを特徴とする請求項１２乃至１６の何れか一項に記載の眼底画像解析方法。
【請求項１８】
前記血管径計測工程で計測した血管径情報を含む情報を表示する表示工程を有することを特徴とする請求項１７に記載の眼底画像解析方法。
【請求項１９】
請求項１２乃至１８の何れか一項に記載の眼底画像解析方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、眼科撮影装置で撮影した眼底画像から眼底血管領域を抽出する眼底画像解析装置及び解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
被検眼の眼底を眼科撮影装置で撮影した眼底画像から眼底血管領域を抽出し、血管径計測などの眼底画像解析に利用する装置がある。
【０００３】
特許文献１には、眼底画像の各画素の画素値に対して閾値処理を施すことで血管領域を抽出する眼底血管領域抽出方法が開示されている。当該文献は、血管径を計測可能な診療支援システムについて述べている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３１９４０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、眼底検査において血管内の血液が照明に反射して血管の中央が輝いて見える血柱反射が生じる場合がある。特許文献１に開示されているように、眼底画像の各画素の画素値に対して閾値処理を施すことで血管領域を抽出する場合、血柱反射が強い血管においてはその影響で眼底血管領域を良好に抽出できない場合がある。即ち、当該眼底画像に基づく血管径計測結果は、本来の血管径とは異なる可能性がある。
【０００６】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであって、血柱反射が強い血管を含む眼底画像からであっても、好適に血管領域を抽出する画像解析装置及び解析方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明に係る眼底画像解析装置は、被検眼の眼底画像における各画素の画素値を取得する画素値取得手段と、
前記取得された画素値から勾配強度を算出する勾配強度算出手段と、
前記取得された画素値と前記算出された勾配強度とに基づいて前記眼底画像における血管を抽出するための血管抽出用画像を生成する血管抽出用画像生成手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、血柱反射が強い血管を含む眼底画像からであっても、血管領域を良好に抽出して血管径等を容易に計測することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施例１に係る眼底画像解析装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施例１において用いた、血管部画像と血管領域の画素値の一例を示した図である。
【図３】本発明の実施例１において用いた、抽出血管領域の一例を示した図である。
【図４】本発明の実施例１において用いた、勾配強度を線形拡張した一例を示した図である。
【図５】本発明の実施例１において用いた、抽出血管領域の一例を示した図である。
【図６】本発明の実施例２に係る眼底画像解析装置のブロック図である。
【図７】本発明の実施例２において用いた血管部画像の一例、及び血管領域の画素値の一例を示した図である。
【図８】本発明の実施例３に係る眼底画像解析装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（実施例１）
図１は、本発明の実施例１に係る眼底画像解析装置のブロック図である。本眼底画像解析装置は、眼科撮影装置で被検眼を撮影した眼底画像S001を元に血管径を算出する。画素値を取得する取得手段001は、入力された眼底画像S001の画素値を取得し、画素値情報S002を出力する。勾配強度を算出する算出手段002は、画素値情報S002を元に各画素についてその周辺画素との勾配強度を算出し、勾配強度情報S003を出力する。血管抽出用の画像を生成する生成手段003は、画素値情報S002と勾配強度情報S003とに基づいて血管抽出用の画像を生成する。本実施例では、画素値情報S002と勾配強度情報S003とを特定の比率で加算し、勾配強度を反映させて生成した血管抽出用画像S004を出力する。血管領域を抽出する抽出手段004は、血管抽出用画像S004を元に眼底画像中の血管領域を抽出し、抽出血管画像S005を出力する。血管径を計測する計測手段005は、抽出された血管領域についての抽出血管画像S005を元に、所望の血管の血管径を計測し、血管径情報S006を出力する。
【００１１】
以下に、本発明における眼底画像解析装置の各手段の詳細を示す。
【００１２】
眼底画像の解析に際し、取得手段001へデジタルカラー眼底画像S001を入力する。画像取得手段でもある取得手段001は、被検眼の眼底画像における各画素の画素値を取得する。デジタルカラー眼底画像S001は、眼底カメラで被検眼をあらかじめ撮影した画像で、一般的にビットマップ形式（以下、BMP）やJPEG形式（以下、JPEG）などの赤（以下、R成分）、緑（以下、G成分）、青（以下、B成分）の三原色で表現可能なフォーマットで保存されているものとする。取得手段001は、入力された眼底画像S001のR成分、G成分、B成分の各画素値を取得する。
【００１３】
眼底画像においては一般的に、血管領域の各成分の画素値は低く、眼底領域（血管以外の領域）の画素値はそれに比べて高い。図２（ａ）にその一例を示す。本図では、図中左側の画像は解析に用いる血管部画像を例示し、右側のグラフは血管部画像に関してその上下方向中央の行について、画素ごとの値を取得した結果を表す。より詳細には、右側のグラフにおいて、横軸は図２（ａ）における上下方向中央（図中Ａ−Ａ'方向）において並ぶ各画素の配置を、縦軸は各々の画素における画素値に対応する。
【００１４】
また、眼底画像を用いた眼底検査における動脈硬化の判断基準の１つに、血管領域における血柱反射の亢進具合がある。血柱反射が強い領域では、他の血管領域に比べ、各成分の画素値が高い。特に血柱反射が強い場合の一例を図２（ｂ）に示す。同図において、図２（ａ）と同様に左側は血管部画像を、右側は上下方向中央（図中Ａ−Ａ'方向）の行に関しての画素値の取得結果を示す。なお、以下では、取得した画素値のうちG成分を使用するものとして説明する。
【００１５】
図２（ａ）に例示した眼底画像の場合は、画素値に対する閾値処理により血管領域を判定することが可能である。一方、図２（ｂ）に例示する眼底画像の場合は、血柱反射による画素値の極大値の存在により、同処理による正確な血管領域の抽出は困難である。
【００１６】
次に、図２（ａ）及び２（ｂ）の画像から、画素値に対する閾値処理により血管領域を抽出した結果を図３（ａ）、（ｂ）にそれぞれ示す。両図とも、図中左側に血管部画像を、右側に該血管部画像を元に血管抽出した画像を示す。ここで、同図中においては、抽出した血管領域は白い画素として、眼底領域は黒い画素として表している。本結果を元に血管径を計測した場合、図３（ｂ）に示す血管抽出画像からは所望の血管径情報を算出することができない。
【００１７】
なお、本実施例ではデジタルカラー眼底画像を入力画像001としたが、用いる入力画像は当該様式の眼底画像に限らない。たとえば、デジタルグレースケール画像等を入力画像として用いてもよい。
【００１８】
算出手段002は、取得手段001で取得した画素値情報S002、即ち画素値を元に、注目画素について周辺画素との勾配強度を算出する。実施例１では、周辺画素として注目画素の左側に隣接する画素と注目画素の上側に隣接する画素とを利用し、数式１により算出する。
【数１】
2015202236.tif 000003
【００１９】
ここで、Ｖ(x,y)は座標(x,y)における画素値、δ(x,y)は同座標における勾配強度を表す。なお、本実施例１では、周辺画素として注目画素の左側と上側に隣接する画素を利用したが、その限りではない。たとえば注目画素に隣接する周囲８画素や上下左右に隣接する周囲４画素を利用してもよいし、血管の概走行方向があらかじめ分かっている場合は、それに直交する方向の隣接画素を利用してもよい。
【００２０】
生成手段003は、取得手段001により取得した画素値と算出手段002により算出した勾配強度とに基づいて眼底画像における血管を抽出するための血管抽出用画像S004を生成する。具体的には、画素値情報S002と勾配強度情報S003とを所定の比率で加算する。なお、所定の比率は予め定められても良く、勾配強度情報等に応じて適宜設定されることしてもよい。まず、勾配強度情報S003の最大値が画素値の最大値となる倍率Rを数式２により算出する。
【数２】
2015202236.tif 000004
【００２１】
ここでは、取りうる画素値の最大値を２５５とし、maxδは勾配強度の最大値を表す。次に、算出したRと勾配強度情報S003および画素値情報S002を元に数式３により各座標の画素値VM(x,y)を算出し、血管抽出用画像S004を生成する。
【数３】
2015202236.tif 000005
【００２２】
なお、本実施例では、画素値V(x,y)をそのまま利用したが、その限りではない。たとえば正規化して使用することで、入力眼底画像S001の画素値に影響されず一様に処理することが可能となる。あるいは、最大値が画素値情報S002の最大値となるように倍率Rを算出しても同様の効果を得ることができる。
【００２３】
Rδ(x,y)の一例を図４に示す。図４は、図２（ｂ）に示した画素値と、算出されたRδ(x,y)とを同時に示した図である。本図では、血管領域の勾配強度が眼底領域の勾配強度に比べ相対的に大きい。このため、数式３により生成した画像では、血管領域の画素値が小さく、眼底領域の画素値が大きい画像を生成することができる。
【００２４】
なお、本実施例では、倍率Rが画像内で一律としたが、その限りではない。画像を複数のブロックに分割し、ブロックごとに倍率Rを算出し、血管抽出用画像S004を生成してもよい。たとえば、画素値情報S002からブロック内が眼底領域と判断できる場合は倍率Rを0とし、それ以外のブロックの場合は数式２により倍率Rを算出し、これを用いて血管抽出用画像S004を生成する。即ち、生成手段003は、画素値に加算する勾配強度の加算比率を眼底画像上の場所ごとに決定する。これにより、眼底領域では入力画像の画素値に近くなり、それ以外の領域では数３式により算出した画素値となる画像を生成することができる。
【００２５】
ここで、数式１による勾配強度算出処理はノイズによる影響を受けやすい。従って、眼底領域に関しては、算出手段002あるいは生成手段003において、あるいはその両方の手段においてノイズ低減処理を含めることが望ましい。
【００２６】
抽出手段004は、血管抽出用画像S004を元に、生成した血管抽出用画像において注目画素および注目画素の周辺画素の画素値に基づいて眼底画像中の血管領域を抽出する。抽出手段004の出力画像である抽出血管画像S005では、血柱反射領域を含めた血管領域の画素値が眼底領域の画素値に比べ小さい。よって、当該画像を用いることで、本手段では一般的な閾値処理により血管領域を抽出することができる。また、合わせてノイズ低減処理などの処理を行うことができる。本手段により抽出した血管の一例を図５に示す。本図では、図３と同様に、図中左側の血管部画像と、同図右側の当該血管部画像を元に得られた画像血管抽出用画像とを合わせて示す。
【００２７】
なお、抽出血管画像S005を用いた計測手段005は、上述したように、眼底画像より血管径を計測していた公知の方法を用いることができるため、ここでの詳述は省略する。
【００２８】
以上に述べた眼底のデジタルカラー画像の取得から血管径計測に至る工程をまとめ、これを図１（ｂ）に示すフローを用いて改めて説明する。まず、ステップS11にて取得手段001に眼底画像S001の入力が為され、ステップS12にて取得手段001による画素値の取得が行われる。取得された画素値は画素値情報S002としてステップS13において生成手段003及び算出手段002に出力される。ステップS14において、算出手段002は勾配強度を算出し、勾配強度情報S003としてこれを生成手段003に出力するステップS15では、画素値情報S002と勾配強度情報S003の加算が行われ、血管抽出用の画像S004の生成が行われる（ステップS16）。ステップS17にて、抽出手段004は生成された血管抽出用画像S004より血管の抽出をおこない、該抽出血管画像S005を用いて計測手段は血管径計測を行う（ステップS18）。以上の工程に経ることにより、血管径計測が終了する。
以上に述べた眼底画像解析装置或いは同制御方法を用いるにより、血柱反射が強い血管を含む眼底画像に基づいた場合であっても、血管径を良好に計測することが可能になる。
【００２９】
（実施例２）
本実施例は、実施例１として前述した構成に加え、取得手段001で取得した画素値情報S002の注目点における対称性の有無を算出する、即ち画素値の対称性を算出する対称性算出手段006を有する場合について示す。なお、本実施例において、実施例１と処理内容が同じ手段に関しては説明を省略する。本実施例２に係る眼底画像解析装置の構成についてのブロック図を図６（ａ）に示す。
【００３０】
眼底画像の解析に際し、画取得手段001へデジタルカラー眼底画像S001を入力し、画素値を取得する。また、算出手段002は、実施例１記載の方法により勾配強度情報S003を算出する。
【００３１】
対称性算出手段006は、画素値情報S002を元に注目点における画素値の対称性を判定し、画素値対称性情報S007を算出する。画素値対称性情報S007の算出においては、たとえば以下の方法を用いることができる。
【００３２】
即ち、血管領域では血管の走行方向には画素値の変化が小さく、血管の走行方向に概略直交する方向には画素値の変化が大きい。一例を図７に示す。本図では、同図（ａ）に示される血管画像について、その上下方向中央の行について画素ごとの値を取得した結果を同図（ｂ）に示す。また、該血管画像について左右方向中央の列について、画素ごとの値を取得した結果を同図（ｃ）に示す。なお、図７（ｂ）、（ｃ）共に、横軸は各画素の配置に対応し、縦軸は各画素における画素値に対応する。
【００３３】
実際の対称性の判断において、まず注目点から左右n画素（nは１以上の整数）ずつの画素値の和Sr（右方向に並ぶ画素の画素値の和）、及びSl（左方向に並ぶ画素の画素値の和）を算出し、２つの値の比であるSr/Slを算出する。同様に、注目点から上下n画素ずつの画素値の和Su（上方向に並ぶ画素の画素値の和）、及びSb（下方向に並ぶ画素の画素値の和）を算出し、２つの値の比であるSu/Sbを算出する。ここで、加算する画素数nは、想定する血管径より短くなるようあらかじめ算出した値を用いてもよいし、眼底画像S001を元に適宜決定してもよい。算出した比が１に近いほど注目画素と注目画素の上下方向あるいは左右方向の周辺画素との対称性が高いことから、注目画素が眼底領域あるいは血管領域中にあり、両領域間の境界を含まないと判断できる。
【００３４】
次に、算出した２つの比が１に近い領域について、SrとSuの比であるSr/Suを算出する。算出した値が１に近いほど、注目画素と注目画素のいずれの方向の周辺画素との対称性も高いことから、注目画素が血柱反射領域である可能性は低いと判断できる。本実施例では、各和の比を用いて対称性を判定したが、その限りではない。たとえば、各和の差を元に対称性を判断してもよい。
【００３５】
生成手段003は、画素値対称性情報S007を元に実施例１に記載の数式３におけるRを算出する。たとえば対称性がある場合は、Rを０とし、対称性が低い場合はRを実施例１記載の数式２により算出、あるいは対称性の度合いに応じてRを算出する。これにより、眼底領域のような隣接する画素値の変化が小さい領域では入力画像の画素値に近くなり、血管領域のような隣接する画素値の変化が特定方向に大きい領域では入力画像の画素値情報S002と勾配強度情報S003とから算出した画素値となる画像を生成することができる。
【００３６】
以上に述べた眼底のデジタルカラー画像の取得から血管径計測に至る工程をまとめ、これを図６（ｂ）に示すフローを用いて改めて説明する。なお、実施例１と同じステップについては図中同じ参照番号にて表示することとして、ここでは異なるステップについてのみ説明する。本実施例では、ステップS14で勾配強度が算出された後、ステップS21にて対称性算出手段006による対称性情報S007の算出が行われる。該対称性情報S007は生成手段003に出力された段階で、当該生成手段に包含される対称性判定手段によりステップS22における対称性の有無の判定が行われる。対称性が有るか否かの判定のおいて有ると判定された場合には、フローはステップS24に進み判定を行った画素の画素値は血柱反射によるものと判断して画像の生成が行われる。対称性なしと判定された場合には、フローはステップS23に進み、判定を行った画素の画素値は血管に起因すると判断して画像の生成が行われる。以降実施例１の場合と同様に血管径計測まで実行される。
【００３７】
以上述べたように、本実施例では、血管壁における輝度分布即ち輝度勾配は非対称であることに対して、血柱反射における輝度勾配は対称である、という点に着目している。この輝度分布の非対称性として得られる勾配強度を用いることにより、血柱反射があった場合であっても、血管領域を精度良く抽出することが可能となる。即ち、血管壁の輝度勾配と血柱反射による輝度勾配とが異なることを利用することにより、血柱反射の輝度が血管以外の輝度よりも大きい場合であっても、血柱反射領域を精度良く抽出することを可能とする。
【００３８】
即ち、本実施例２において、画素値の対称性算出手段たる対称性算出手段006は取得手段001で取得した画素値の注目点における対称性を数値化して算出し、生成手段003は、対称性算出手段の算出結果に応じて画素値に加算する勾配強度の加算比率を決定する。上記方法により、血柱反射領域を含めた血管領域の画素値が眼底領域の画素値に比べ小さい画像を生成することで血管領域の抽出が容易になる。結果、血柱反射が強い血管を含む眼底画像からであっても、血管径を良好に計測することが可能になる。以上述べた勾配強度情報S003及び画素値情報S002に基づいて眼底画像中の任意の像についての対称性を判定する工程を行う対称性算出手段等の各手段は、本実施例において、被検眼の画像に含まれる像について対称性を有するか否かを判定する対称性判定手段として機能する。また、後述する血管抽出用画像S004を生成し対称性判定手段が対称性を有しないと判定した像を眼底における血管領域の画像として抽出する各手段は、本実施例において抽出手段として機能する。
【００３９】
（実施例３）
本実施例は、実施例１の構成に加え、抽出血管画像S005計測手段005にて計測した血管径情報S006を表示するための表示手段を有し、実施例２と異なる作用を呈する対称性算出手段006を有する場合について示す。本実施例の構成を図８（ａ）に示す。本実施例では、図７（ｂ）に示すように、血柱反射領域では血管走行方向に直交する方向の画素値の分布が非対称となっている場合があることを利用する。
【００４０】
眼底画像の解析に際し、取得手段001へデジタルカラー眼底画像S001を入力して、画素値を取得する。また、算出手段002は、実施例１に記載の方法により勾配強度情報S003を算出する。
【００４１】
本実施例における対称性算出手段006は、画素値情報S002に加え、勾配強度情報S003を入力とする。まず、画素値情報S002および勾配強度情報S003を元に、画素値と勾配強度が共に大きい領域を抽出する。本処理は、たとえば一般的な閾値処理により行うことができる。本処理により血管壁のように勾配強度は大きいが画素値は小さい領域を計算対象領域から除外することが可能となり、計算対象領域を削減することができる。
【００４２】
次に、抽出した領域において画素値が最大となる画素Pmaxを抽出するとともに、抽出した領域の周辺領域において、画素値が最小となる画素Pminを抽出する。抽出対象領域は、想定する血管径より狭い領域であることが望ましい。次に、両画素PmaxおよびPminを結ぶ直線L上の画素の画素値を加算し、和S1を算出するとともに、両画素間の距離l1を算出する。続いて、画素Pminから画素Pmaxと反対方向へ距離l1離れた直線L上の画素Pを抽出し、同様に画素PminおよびPを結ぶ直線L上の画素の画素値を加算し、和S2を算出する。続いて２つの値の比であるS2/S1を算出する。算出した値が１に近いほど対称性が高いと判断できる。
【００４３】
上記方法により求めた画素値対称性情報S007を元に実施例１に記載の数式３におけるRを算出し、例えば図７（ｃ）に示すデータに基づいて血管抽出用画像を生成することで、血柱反射領域を含めた血管領域の画素値が眼底領域の画素値に比べ小さい画像を生成することができ、血管領域の抽出が容易になる。
【００４４】
表示装置007は抽出血管画像S005と血管径情報S006を操作者に提示する。たとえば眼底画像S001上に抽出血管画像S005を重ねて表示するとともに、該当血管における血管径情報S006を表示することができる。これにより、操作者は血管抽出状況と、該当血管における血管径情報を確認することが可能となる。
【００４５】
以上に述べた眼底のデジタルカラー画像の取得から血管径計測に至る工程をまとめ、これを図８（ｂ）に示すフローを用いて改めて説明する。なお、実施例１及び２と同じステップについては図中同じ参照番号にて表示することとして、ここでは異なるステップについてのみ説明する。本実施例では、実施例１或いは２におけるステップS11での眼底画像の入力が行われた後、画素値S001に加え勾配強度S003の取得がステップS31にて行われる。得られた情報に基づき、上述した手法によって計算対象領域の決定がステップS32において行われる。その後、該計算対象領域について、ステップS13以降の画素値情報の出力、及びステップS21以降の対称性情報の算出等の工程が実行される。
【００４６】
上記方法により、眼底画像において血柱反射が強い血管でも、血管径を良好に計測できるとともに、操作者は該当情報を確認することが可能になる。
【００４７】
（その他の実施例）
また、本発明は、上述した実施形態の各手段の機能を実現するソフトウェア（プログラム）、及びこれをネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理も包含する。
【符号の説明】
【００４８】
001：画素値取得手段
002：勾配強度算出手段
003：血管抽出用画像生成手段
004：血管領域抽出手段
005：血管径計測手段
006：画素値対称性算出手段
007：表示手段
S001：眼底画像
S002：画素値情報
S003：勾配強度情報
S004：血管抽出用画像
S005：抽出血管画像
S006：血管径情報
S007：画素値対称性情報
【図１】
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【図４】
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【図６】
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【図８】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図７】
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