(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出手段と、
前記エッジ検出手段により検出されたエッジに基づいて複数の細胞壁からなるセルを求めて、この求めた各セルの複数の前記細胞壁から前記各セル内に向けて延びる法線を想定して、この法線の前記細胞壁から前記セル内への平均長さの位置を求めることにより、前記法線の前記細胞壁から前記セル内への平均長さの位置から前記各セルの中心である基準点を自動的に算出する基準点算出手段と、
前記エッジ検出手段で検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出手段と、
前記基準点の数からセルの数を求めると共に、この求めたセルの数と前記セル特徴からセル密度を求める演算制御回路とを備えることを特徴とする細胞画像処理装置。
【請求項２】
角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出手段と、
前記エッジ検出手段により検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出手段と、
前記エッジ検出手段で検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出手段と、
前記セル特徴と前記基準点から前記各セルの分割・統合を判断する演算制御回路と、
前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより大きく分割すべきと判断された大セルがある場合に前記演算制御回路により作動制御されて前記大セルを分割するセル分割手段と、
前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより小さく統合すべきと判断された小セルがある場合に前記演算制御回路により作動制御されて前記小セルを統合するセル統合手段を備え、
前記演算制御回路は、前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっていることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置。
【請求項３】
前記演算制御回路は、前記細胞壁を検出可能であるか否かを判断し、検出可能であれば自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっていることを特徴とする請求項２に記載の角膜内皮細胞画像処理装置。
【請求項４】
角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出手段と、
前記エッジ検出手段により検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出手段と、
画像処理のための前記基準点を内在させる所定の周形状情報を形成する形状情報形成手段と、
前記基準点から前記周形状情報を膨張させる周形状膨張手段と、
前記周形状膨張手段により膨張される前記周形状情報と前記細胞壁情報から前記細胞壁情報の形状をエッジとして検出する細胞壁検出手段と、を有する角膜内皮細胞画像処理装置であって、
互いに隣接し且つ前記周形状膨張手段により膨張させられる複数の前記周形状情報が隣接する方向において前記細胞壁情報に接触せず互いに接触したときに、互いに接触した複数の前記周形状情報が分割すべき一つの大きな面積のセル内に存在すると判断して、互いに接触した複数の前記周形状情報がそれぞれ含まれるように前記一つの大きな面積のセルを複数に分割処理するセル分割手段が設けられていることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置。
【請求項５】
細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出ステップと、
前記エッジ検出ステップにより検出されたエッジに基づいて複数の細胞壁からなるセルを求めて、この求めた各セルの複数の前記細胞壁から前記各セル内に向けて延びる法線を想定して、この法線の前記細胞壁から前記セル内への平均長さの位置を求めることにより、前記法線の前記細胞壁から前記セル内への平均長さの位置から前記各セルの中心である基準点を自動的に算出する基準点算出ステップと、
前記エッジ検出ステップで検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出ステップと、
前記基準点の数からセルの数を求めると共に、この求めたセルの数と前記セル特徴からセル密度を求めるセル密度算出ステップを備えることを特徴とする細胞画像処理プログラム。
【請求項６】
角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出ステップと、
前記エッジ検出ステップにより検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出ステップと、
前記エッジ検出ステップで検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出ステップと、
前記セル特徴と前記基準点から前記各セルの分割・統合を判断する判断ステップと、
前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより大きく分割すべきと判断された大セルがある場合に前記大セルを分割するセル分割ステップと、
前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより小さく統合すべきと判断された小セルがある場合に前記小セルを統合するセル統合ステップと、
前記セルの分割・統合処理をした後、前記セルの数からセル密度を求めるセル密度算出ステップを有することを特徴とする角膜内皮細胞画像処理プログラム。
【請求項７】
演算制御回路により、前記細胞壁を検出可能であるか否かを判断し、検出可能であれば自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、前記セルの数からセル密度を求めさせることを特徴とする請求項６に記載の角膜内皮細胞画像処理プログラム。
【請求項８】
角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出ステップと、
前記エッジ検出ステップにより検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出ステップと、
画像処理のための前記基準点を内在させる所定の周形状情報を形成する形状情報形成ステップと、
前記基準点から前記周形状情報を膨張させる周形状膨張ステップと、
前記周形状膨張手段により膨張される前記周形状情報と前記細胞壁情報から前記細胞壁情報の形状をエッジとして検出する細胞壁検出ステップと、
を有する角膜内皮細胞画像処理プログラムであって、
互いに隣接し且つ前記周形状膨張ステップにより膨張させられる複数の前記周形状情報が隣接する方向において前記細胞壁情報に接触せず互いに接触したときに、互いに接触した複数の前記周形状情報が分割すべき一つの大きな面積のセル内に存在すると判断して、互いに接触した複数の前記周形状情報がそれぞれ含まれるように前記一つの大きな面積のセルを複数に分割処理するセル分割ステップが設けられていることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、撮像手段で撮像された細胞像を解析するための細胞画像処理装置，角膜内皮細胞画像処理装置，細胞画像処理プログラム，及び角膜内皮細胞画像処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、被検者の角膜内皮細胞を撮像した画像を取り込むための画像入力手段と、この画像入力手段で得られた画像信号に基づき、前記撮像された任意の角膜内皮細胞の内から、選択された角膜内皮細胞の外形を識別するための外形識別手段と、この外形識別手段で識別された外形データに基づき、前記角膜内皮細胞の面積を算出するための角膜内皮細胞面積演算手段と、この角膜内皮細胞面積演算手段で算出された複数の角膜内皮細胞の面積データに基づき、角膜内皮細胞の細胞密度を演算する細胞密度演算手段を備える角膜内皮細胞計測装置が知られている（特許文献１参照）。
【０００３】
この外形識別手段は、前記撮像された任意の角膜内皮細胞（セル画像）の略中央に指定点を入力表示させ、この指定点から半径方向に延びる複数の動径線と角膜内皮細胞（セル画像）の細胞壁であるエッジとの交点を検出することにより、角膜内皮細胞の外形を識別するようにしている。
【０００４】
また、撮影された角膜内皮細胞像を表示するモニタと、モニタに表示された細胞像の各細胞の中心点をマーキングする入力装置と、マーキングされた中心点の座標を特定するとともにそのマーキングされた中心点同士の間にある細胞壁を検出し、且つ、この検出結果に基づいて各細胞の面積を演算する演算処理装置を備える角膜内皮細胞測定装置が知られている（例えば特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平９−３１３４４２号公報
【特許文献２】特開２００１−３１４３７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前者の角膜内皮細胞計測装置では、全ての動径線が必ずしもエッジを検出していなくても処理を続行するために、検出できなかった場合には平均値を代入していた。このため、ノイズの多いセル画像では必ずしも細胞壁を示しているとは限らないものであった。
【０００６】
また、検出されたセル画像が隣接するセル画像とオーバーラップしたり、又は隣接するセル画像同士が接触していないことも考えられる。
【０００７】
更に、後者の角膜内皮細胞測定装置では、マーキングされた中心点同士の間にある細胞壁を検出処理しているため、必ずしも正確な細胞密度を求めるのが難しいものであった。
【０００８】
そこで、この発明は、画像処理を細胞密度検出の前に前処理として行うことにより、より正確な細胞密度を求めることができる細胞画像処理装置，角膜内皮細胞画像処理装置，細胞画像処理プログラム，及び角膜内皮細胞画像処理プログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この目的を達成するため、請求項１の発明は、細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出手段と、前記エッジ検出手段により検出されたエッジに基づいて複数の細胞壁からなるセルを求めて、この求めた各セルの複数の前記細胞壁から前記各セル内に向けて延びる法線を想定して、この法線の前記細胞壁から前記セル内への平均長さの位置を求めることにより、前記法線の前記細胞壁から前記セル内への平均長さの位置から前記各セルの中心である基準点を自動的に算出する基準点算出手段と、前記エッジ検出手段で検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出手段と、前記基準点の数からセルの数を求めると共に、この求めたセルの数と前記セル特徴からセル密度を求める演算制御回路とを備えることを特徴とする。
【００１０】
また、請求項２の発明は、角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出手段と、前記エッジ検出手段により検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出手段と、前記エッジ検出手段で検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出手段と、
前記セル特徴と前記基準点から前記各セルの分割・統合を判断する演算制御回路と、前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより大きく分割すべきと判断された大セルがある場合に前記演算制御回路により作動制御されて前記大セルを分割するセル分割手段と、前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより小さく統合すべきと判断された小セルがある場合に前記演算制御回路により作動制御されて前記小セルを統合するセル統合手段を備え、前記演算制御回路は、前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっていることを特徴とする。
【００１１】
更に、請求項３の発明では、前記演算制御回路は、前記細胞壁を検出可能であるか否かを判断し、検出可能であれば自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっていることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置としたことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項４の発明は、角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出手段と、前記エッジ検出手段により検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出手段と、画像処理のための前記基準点を内在させる所定の周形状情報を形成する形状情報形成手段と、前記基準点から前記周形状情報を膨張させる周形状膨張手段と、前記周形状膨張手段により膨張される前記周形状情報と前記細胞壁情報から前記細胞壁情報の形状をエッジとして検出する細胞壁検出手段と、を有する角膜内皮細胞画像処理装置であって、互いに隣接し且つ前記周形状膨張手段により膨張させられる複数の前記周形状情報が隣接する方向において前記細胞壁情報に接触せず互いに接触したときに、互いに接触した複数の前記周形状情報が分割すべき一つの大きな面積のセル内に存在すると判断して、互いに接触した複数の前記周形状情報がそれぞれ含まれるように前記一つの大きな面積のセルを複数に分割処理するセル分割手段が設けられていることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項５の発明は、細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出ステップと、前記エッジ検出ステップにより検出されたエッジに基づいて複数の細胞壁からなるセルを求めて、この求めた各セルの複数の前記細胞壁から前記各セル内に向けて延びる法線を想定して、この法線の前記細胞壁から前記セル内への平均長さの位置を求めることにより、前記法線の前記細胞壁から前記セル内への平均長さの位置から前記各セルの中心である基準点を自動的に算出する基準点算出ステップと、前記エッジ検出ステップで検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出ステップと、前記基準点の数からセルの数を求めると共に、この求めたセルの数と前記セル特徴からセル密度を求めるセル密度算出ステップを備えることを特徴とする。
【００１５】
また、請求項６の発明は、角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出ステップと、前記エッジ検出ステップにより検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出ステップと、前記エッジ検出ステップで検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出ステップと、前記セル特徴と前記基準点から前記各セルの分割・統合を判断する判断ステップと、前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより大きく分割すべきと判断された大セルがある場合に前記大セルを分割するセル分割ステップと、前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより小さく統合すべきと判断された小セルがある場合に前記小セルを統合するセル統合ステップと、前記セルの分割・統合処理をした後、前記セルの数からセル密度を求めるセル密度算出ステップを有することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項７の発明は、演算制御回路により、前記細胞壁を検出可能であるか否かを判断し、検出可能であれば自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、前記セルの数からセル密度を求めさせるようになっていることを特徴とする。
【００１７】
また、請求項８の発明は、角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出ステップと、前記エッジ検出ステップにより検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出ステップと、画像処理のための前記基準点を内在させる所定の周形状情報を形成する形状情報形成ステップと、 前記基準点から前記周形状情報を膨張させる周形状膨張ステップと、前記周形状膨張手段により膨張される前記周形状情報と前記細胞壁情報から前記細胞壁情報の形状をエッジとして検出する細胞壁検出ステップと、を有する角膜内皮細胞画像処理プログラムであって、互いに隣接し且つ前記周形状膨張ステップにより膨張させられる複数の前記周形状情報が隣接する方向において前記細胞壁情報に接触せず互いに接触したときに、互いに接触した複数の前記周形状情報が分割すべき一つの大きな面積のセル内に存在すると判断して、互いに接触した複数の前記周形状情報がそれぞれ含まれるように前記一つの大きな面積のセルを複数に分割処理するセル分割ステップが設けられていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
このような画像処理装置及び画像処理プログラムによれば、画像処理を細胞密度検出の前に前処理として行うことにより、より正確な細胞密度を求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、この発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は角膜内皮細胞撮影装置を示したものである。
[構成]
この角膜内皮細胞撮影装置は、図１に示したように、被検眼の角膜内皮細胞を撮影するＣＣＤカメラ等の撮像手段１と、撮像手段１で撮像された角膜内皮細胞像から角膜内皮細胞を計測や画像処理をする角膜内皮細胞計測装置２と、角膜内皮細胞計測装置２で処理された画像やデータを表示する液晶表示器（ディスプレイ）等の表示手段（表示装置）３と、表示手段３に表示された画像やデータに操作を加えるマウス等の入力手段４を備えている。
【００２１】
尚、撮像手段１にはＣＣＤカメラが採用されているが、撮像手段１としては角膜内皮を撮像することができるものであれば、何れのものを採用することもできる。また、出力手段として表示手段３を用いているが、表示手段３以外にプリンター等の出力手段を追加することができる。更に、入力手段４としては、マウスを用いているが、キーボードやライトペン等他の入力手段を用いることができる。
＜角膜内皮細胞計測装置２＞
この角膜内皮細胞計測装置２は、演算処理手段（演算処理手段）５と、画像メモリ（記憶手段）６を有する。
【００２２】
この演算処理手段５は、図示を省略したＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，入出力インターフェース，動作制御回路（動作制御手段）等を有する演算制御回路（演算制御手段）７を有する。この演算制御回路７は、起動時にＲＯＭに記憶されたプログラムをＲＡＭに読み込んで記憶することにより、ＲＡＭに読み込まれたプログラムに従って角膜内皮細胞撮影装置全体の演算や制御を実行するようになっている。また、画像メモリ６は、撮像手段１により撮像された元の画像を記憶する原画像メモリ部（原画像記憶部）６ａと、画像処理された画像を記憶する処理画像メモリ部（処理画像記憶部）６ｂ、メモリ６ｃを有する。
【００２３】
そして、撮像手段１により図５（ａ），図６（ａ）のような被検眼角膜の角膜内皮細胞像が撮影されると、原画像メモリ部６ａには撮像手段１で撮像された角膜内皮細胞像が演算制御回路７を介して記憶される。
【００２４】
尚、この演算制御回路７は、画像メモリ６に記憶された角膜内皮細胞像を表示手段３に表示させるようになっていると共に、入力手段４の操作により表示手段３に表示された画像の処理を行うようになっている。この角膜内皮細胞像は細胞壁（エッジ）９で囲まれる多数（複数）のセル１０を有する。
【００２５】
また、演算処理手段５は、図１に示したように、演算制御回路７により制御される画像処理手段８を有する。
【００２６】
この画像処理手段８は、図２に示したように、角膜内皮細胞像の拡大縮小や角膜内皮細胞像の指定された範囲を拡大処理して表示手段３に表示させるズーム手段８ａと、各セル１０の細胞壁９をエッジとして検出するエッジ検出手段８ｂと、前記エッジ検出手段８ｂにより検出された細胞壁に基づいて各セル１０の重心点又は頂点若しくは中心点等を求めるための核状基準点（核状基準位置）１３ａを算出する基準点算出手段８ｃを有する。
【００２７】
また、画像処理手段８は、エッジ検出手段８ｂにより検出された細胞壁９で囲まれるセル１０の面積や周囲長，形状（円形度），最大長，幅，アスペクト比等の特徴を求めるセル特徴算出手段８ｆを有する。
【００２８】
更に、画像処理手段８は、画像からセル１０の核状基準点１３ａを除去する核除去手段８ｇと、各セル１０の細胞壁９の部分を細線化する細線化手段８ｈを有する。この細線化手段８ｈは、細線化したセル１０の細胞壁９から延びるヒゲや細胞壁９から浮いているエッジを長さを限定して除去し、或いは点を除去するようになっている。
【００２９】
また、画像処理手段８は、細線化手段８ｈで細胞壁が細線化されたセル画像に色付け等のラベルをつけるラベリング手段８ｉを有する。このラベリング手段８ｉは、上下左右が同じラベルである場合、エッジを消去するようになっている。
【００３０】
また、画像処理手段８は、ラベリングされたセル画像の略中央から円を膨張させて細胞壁を検出するセル細胞壁検出手段８ｊを有する。このセル細胞壁検出手段８ｊは、基準点１３（核状基準点１３ａの中心）から例えば後述する円等の周形状情報画像（環状画像）がセル１０の細胞壁９に接するまで膨張させられたとき、この周形状情報画像（環状画像）が接した位置を細胞壁９として検出する。
【００３１】
また、画像処理手段８は、ラベリング手段８ｉで処理されたセル画像にシワや核が残っていて、本来なら一つのセル画像が分割されている場合に、シワや核を除去して一つに統合するセル統合手段８ｋと、ラベリング手段８ｉで処理されたセル画像が本来なら細胞壁で複数になっていなければならない場合に、細胞壁を入れて分割するセル分割手段８Ｌと、最終的に処理された複数のセル画像からなる角膜内皮細胞処理画像を解析してセル密度を求めるセル密度算出手段８ｍを有する。
【００３２】
更に、画像処理手段８は、画像処理のための基準点１３を内在させる所定の周形状情報画像（環状画像）を形成する形状情報形成手段８ｎと、基準点１３から周形状情報画像（環状画像）を膨張させる周形状膨張手段８ｏを有する。この形状情報形成手段８ｎは、円又は楕円、或いは多角形等その他の周形状情報である周形状情報画像（環状画像）を形成するようになっている。
[作用]
以下、このような構成の角膜内皮細胞撮影装置の演算制御回路７による制御作用を図３〜図５のフローチャートに基づいて説明する。
（１）細胞密度解析のフローチャートの概略
図３は、細胞密度を解析するための全体のフローチャートを概略的に示したものであり、図５（ａ），図７，図８は撮像手段１で撮像されて原画像メモリ部６ａに記憶され且つ表示手段３に表示された角膜内皮細胞画像を示したものである。また、図６（ａ）、は図５（ａ）の一部分をズーム手段８ａにより拡大して表示させた部分拡大図である。尚、図７，図８は図５，図６とは異なる角膜内皮細胞像である。尚、図７，図８において、セル１０，１０間の細胞壁の部分は、分かりやすくするために、便宜上白い線で示している。
【００３３】
この図５，図６，図７，図８において、角膜内皮細胞画像は多数のセル（セル画像すなわち角膜内皮細胞像）１０からなり、隣接するセル１０同士の間の黒い部分がセル１０，１０間の細胞壁になる。
【００３４】
ステップＳ１において、撮像手段１により被検眼の角膜内皮細胞が撮影され、この撮影された角膜内皮細胞像が演算制御回路７を介して原画像メモリ部６ａに記憶されると共に、図５（ａ），図６（ａ）に示したように角膜内皮細胞像が表示手段３に表示されると、ステップＳ２に移行する。
【００３５】
次に、ステップＳ２において演算制御回路７は「細胞壁検出」処理を実行する。
【００３６】
この「細胞壁検出」処理は、ステップＳ２１の「エッジ検出」処理、ステップＳ２２の「ヒゲ除去」処理、ステップＳ２３の「端点延長」処理を有する。
【００３７】
ステップＳ２１において、画像処理手段８を動作制御して、図５（ｂ），図６（ｂ）に示したようなセル１０間の細胞壁９をエッジとして検出する。
【００３８】
この後、演算制御回路７は、図２の基準点算出手段８ｃを用いて、図６（ａ），図７，図８に示した細胞壁（エッジ）９から各セル１０の重心点又は頂点若しくは中心点等の核状基準点（核状基準位置）１３ａを算出する。この算出は、図９（ａ）に示したように各細胞壁（エッジ）９の複数の点（位置）から各セル１０の中央又は中心側に向けて延びる線又は法線１４を想定して、この線又は法線１４方向における平均長さのところに投票を行う（平均長さの位置を求める）ことにより、図９（ｂ）に示したような核状基準点（核状基準位置）１３ａが算出される。
【００３９】
この後、演算制御回路７は、この核状基準点１３ａの中央位置のアドレスを算出して、算出したアドレスを基準点（重心）１３としてメモリ６ｃに記憶させる。このような記憶は各セル１０毎に順に実行し、ステップＳ２２に移行する。
【００４０】
このステップＳ２２において演算制御回路７は、図２の細線化手段８ｈにより図１０（ａ）に示したように細胞壁（エッジ）９を細線化した後、ヒゲ１５や浮いているエッジ１５ａを長さを限定して除去すると共に点１６を除去して、ステップＳ２３に移行する。
【００４１】
ステップＳ２３において演算制御回路７は、細線化手段８ｈにより各細胞壁９のうち＋−９０°以内で最短距離になる２つの端点を延長して結んで細胞壁９の一つのエッジとする。例えば、図１０の（ａ）のセル１０ａの端点ａ１とａ２、セル１０ｂの端点ａ３とａ４、ａ５とａ６、セル１０ｃの端点ａ７とａ８を結んで、図１０（ｂ）に示したような細胞壁９を得る。尚、図１０ｂにおいて修正がないセルは、図１０（ｃ）の１０ｄ１〜１０ｄ５及び１０ｅ１〜１０ｅ４等となる。
【００４２】
そして、演算制御回路７は、このようなステップＳ２１〜２３の「細胞壁検出」処理を実行した後、ステップＳ３に移行する。
【００４３】
このステップＳ３において演算制御回路７は、次の「形状認識」処理を実行する。この「形状認識」処理は、ステップＳ３１の「ラベリング」処理、ステップＳ３２の「特徴量計算」処理、ステップＳ３３の「ラベル分割」処理、ステップＳ３４の「ラベル統合」処理を有する。
【００４４】
このステップＳ３１において演算制御回路７は、ラベリング手段８ｉにより図１１（ｂ）に示したように隣接する複数のセル１０にラベルＬ１，Ｌ２，Ｌ３…Ｌｎを付けるラベリング処理をして、ステップＳ３２に移行する。
【００４５】
ステップＳ３２において演算制御回路７は、セル特徴算出手段８ｆにより、図９（ａ）に示した細胞壁９で囲まれるセル１０の面積や周囲長，形状（円形度），図１２（ｂ）に示した最大長及び幅から求められるアスペクト比、基準点（重心）から細胞壁９までの最大長さ（Ｍaxrad）と最小長さ（Minrad）における距離の比等の特徴を求めて、ステップＳ３３に移行する。ここで、円形度は、
円形度＝４π×面積／周囲長2
として求められる。また、アスペクト比は、
アスペクト比＝最大長／幅
として求められる。
【００４６】
このステップＳ３３では、先ず、ステップＳ３１でラベリングの処理をした画像の中の内、図９（ａ）の矢印Ａ１で示したくびれ部に本来細胞壁がなければならないセル１０ｆをセル特徴算出手段８ｆにより算出された各セルのセル特徴から求める。即ち、各セル１０の平均的な大きさを求めて、図９（ａ）から明らかなように平均的な大きさのセルより大きいセルであって且つ想定される基準点１３が複数ある場合には、例えば本来細胞壁がなければならないセル１０ｆとして検出する。
【００４７】
この場合には、ステップＳ３３において、セル分割手段８Ｌを制御して図９（ａ）のセル１０ｆの中央のくびれた部Ａ１に図９（ｄ）で示したように分割線１０Laを細胞壁として入れて、図９（ａ）のセル１０ｆを図９（ｄ）の如く２つのセル１０ｆ１，１０ｆ２に分割処理し、ステップＳ３４に移行する。
【００４８】
この分割処理においてセル１０ｆの分割線の検出は、演算制御回路７が図２の形状情報形成手段８ｎ及び周形状膨張手段８ｏを次のように制御することによって実行される。
【００４９】
先ず、形状情報形成手段８ｎは、図９（ｃ）に示したように各セル１０の核状基準点１３ａの中央位置（基準点１３）を中心とする円（周形状情報）Ｒ１，Ｒ２、又は図１３（ｂ）に示したように例えば基準点１３ａ１，１３ａ２を中心とする円（周形状情報）Ｒ１，Ｒ２を形成させる。
【００５０】
この後、周形状膨張手段８ｏは、円（周形状情報）Ｒ１，Ｒ２を同じ割合で膨張（径を徐々に大きくして、円の面積を徐々に大きくすることを）させる。
【００５１】
この際、演算制御回路７は、セル細胞壁検出手段８ｊにより円Ｒ１，Ｒ２が接する部分の付近で細胞壁を検出すればセルを検出するが、円Ｒ１，Ｒ２が接する部分の付近で細胞壁を検出しなければ、２つ分のセルが一つのセルとなっていることを検出する。そして、細胞壁を検出しなかった場合には、図９（ｄ）のように円Ｒ１，Ｒ２が接する部分に分割線１０Ｌａを細胞壁として入れる。
【００５２】
次に、ステップＳ３４において演算制御回路７は、ステップＳ３１でラベリングの処理をした画像の中の内、図１３（ａ）の楕円１９で示した部分に本来細胞壁がないはずであるのに、セル１０ｂ１，１０ｂ２間に細胞壁のようなエッジ２０がある場合、セル統合手段８ｋを制御してエッジ２０を除去して、セル１０ｂ１，１０ｂ２を統合して、図１３（ｃ）に示したように一つのセル１０ｂとし、ステップＳ４に移行する。
【００５３】
尚、この場合、エッジ２０があることにより、エッジ２０の両側のセルが平均的なセルの面積より非常に小さいことをセル特徴算出手段８ｆにより算出された各セルのセル特徴から求めることができる。しかも、このエッジ２０を除去したときのセルの面積が平均的なセルの面積と略同じ範囲又は所定の範囲に入っていれば、エッジ２０が不要な線であることが判断できる。従って、このような場合には、エッジ２０を除去することにより、本来のセルの形状を求めることができる。
【００５４】
このようにして、分割、統合処理が終了すると、例えば図１９に示したような角膜内皮細胞像が得られる。
【００５５】
このステップＳ４において演算制御回路７は、セル密度算出手段８ｍを動作制御して、図１３（ｃ）のように分割、統合処理により図１９の角膜内皮細胞像が得られた後、基準点１３が設けられた最外周のセル１０の外周（外側）線２６の内側の面積（セルの総面積）を求める。そして、演算制御回路７は、この求めたセルの総面積と、最外周のセル１０及びその内側のセル１０の数とから細胞密度を解析し、この解析結果を表示手段３に表示させて終了する。尚、各ステップで処理された画像は処理画像メモリ部６ｂに適宜記憶される。また、セルの数は基準点（図示せず）の数から求めることができる。
（２）細胞密度解析の他の例
ステップＳ１において、撮像手段１により被検眼の角膜内皮細胞が撮影され、この撮影された角膜内皮細胞像が演算制御回路７を介して原画像メモリ部６ａに記憶されると共に、図５（ａ），図６（ａ）に示したような角膜内皮細胞像が表示手段３に表示されると、ステップＳ２に移行する。
【００５６】
ステップＳ２においては「細胞壁検出」処理を実行する。即ち、ステップＳ２１において演算制御回路７は、画像処理手段８を動作制御して、図５（ｂ），図６（ｂ）に示したようなセル１０間の細胞壁９をエッジとして検出する。この後、上述した実施例と同様にして基準点１３（実際には表示されない）を算出する。
【００５７】
このステップＳ２１において演算制御回路７は、図２の細線化手段８ｈにより図１０（ａ）に示したように細胞壁（エッジ）９を細線化し、ステップＳ２２に移行する。
【００５８】
このステップＳ２２において演算制御回路７は、画像処理手段８を動作制御して、図１１（ａ）に示したセル１０の細胞壁９とは異なるヒゲ１５や点１６等を除去して、ステップＳ２３の「端点延長」処理を実行し、ステップＳ３に移行する。
【００５９】
このステップＳ３ではステップＳ３１〜ステップＳ３４の処理を実行する。
即ち、ステップＳ３１において演算制御回路７は、図１１（ｂ）に示したように隣接する複数のセル１０の色を異ならせてラベル（例えば、複数のセル１０にラベルＬ１，Ｌ２，Ｌ３，…Ｌｎ等）を付けるラベリング処理をし、ステップＳ３２に移行する。このステップＳ３２では、上述したように「特徴量計算」処理を実行して、ステップＳ３３に移行する。
【００６０】
また、ステップＳ３３において演算制御回路７は、ラベリングの処理をした画像の中の内、図１３（ｂ）の楕円１７で示した部分に本来細胞壁がなければならないセル１０ａをセル特徴算出手段８ｆにより検出したとき、セル分割手段８Ｌを制御して図１３（ｂ）のセル１０ａの中央のくびれた部分に図１３（ｃ）で示したように分割線１８を細胞壁として入れて、図１３（ｂ）のセル１０ａを図１３（ｃ）の如く２つのセル１０ａ１，１０ａ２に分割処理し、ステップＳ３４に移行する。
【００６１】
この場合、セル１０ａの検出は、基準点１３ａ１，１３ａ２（実際には表示されない）をセル１０ａの左右の部分の略中央に上述した入力手段４を操作して入れて、形状情報形成手段８ｎにより例えば基準点１３ａ１，１３ａ２を中心とする円（周形状情報）Ｒ１，Ｒ２を形成させ、この円（周形状情報）Ｒ１，Ｒ２を周形状膨張手段８ｏにより同じ割合で膨張（径を徐々に大きくして、円の面積を徐々に大きくすること）させたときに、セル細胞壁検出手段８ｊが円Ｒ１，Ｒ２が接する部分の付近で細胞壁を検出しないことで実行できる。そして、セル細胞壁検出手段８ｊが細胞壁を検出しなかった場合には円Ｒ１，Ｒ２が接する部分に分割線１８を細胞壁として入れる。
【００６２】
また、図１４（ａ）のように、本来なら図１４（ｃ）のように３つのセル１０（ラベルＬ１〜Ｌ３）があるはずであるのに、図１４（ｃ）のセルＬ１〜Ｌ３間の細胞壁９が図１４（ａ）のようになく、一つのおおきなラベルＬ０のセルとなっている場合、図１４（ｂ）のように３つの基準点１３（実際には表示されない推定点）を中心とする円Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３を膨張（径を同じように徐々に大きく）させて、円Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３が接触する部分を通る線を細胞壁として線引きして、図１４（ａ）のラベルＬ０のセルを図１４（ｃ）の如く３つのラベルＬ１〜Ｌ３のセル１０に分割する。
【００６３】
次に、ステップＳ３４において演算制御回路７は、図３のステップＳ２３でラベリングの処理をした画像の中の内、図１３（ａ）の楕円１９で示した部分に本来細胞壁がないはずであるのに、セル１０ｂ１，１０ｂ２間に細胞壁のようなエッジ２０をセル特徴算出手段８ｆにより検出したとき、セル統合手段８ｋを制御してエッジ２０を除去して、セル１０ｂ１，１０ｂ２を統合して、図１３（ｃ）に示したように一つのセル１０ｂとし、ステップＳ４に移行する。この際の統合判断は、ラベルが付されたセルに基準点１３があるか否かで行われる。
【００６４】
このようにして、分割、統合処理が終了すると、例えば図１９に示したような角膜内皮細胞像が得られる。
【００６５】
このステップＳ４６において演算制御回路７は、セル密度算出手段８ｍを動作制御して、図１３（ｃ）のように分割、統合処理により図１９の角膜内皮細胞像が得られた後、最外周のセル１０の各基準点１３（実際には表示されない）により選ばれた細胞（セル１０）の外周を結ぶ線２６の内側の面積（総面積）を求め、この求めた面積と最外周のセル１０の及びその内側のセル１０の数とから細胞密度を解析し、この解析結果を表示手段３に表示させて終了する。尚、各ステップで処理された画像は処理画像メモリ部６ｂに適宜記憶される。この場合、形状から判断することもできる。
（３）セルの統合処理のより具体例
図３のステップＳ２でエッジが細線化処理された角膜内皮細胞画像のセルの統合処理を行う場合、先ず演算制御回路７は画像処理手段８を動作制御して、図１１（ａ）に示したセル１０の細胞壁９とは異なるヒゲ１５や点１６等を除去し、ステップＳ３に移行する。
【００６６】
このステップＳ３では、ステップＳ３１〜ステップＳ３４の処理を実行する。
即ち、ステップＳ３で演算制御回路７は、図１１（ｂ）に示したように隣接する複数のセル１０の色を異ならせてラベル（例えば、複数のセル１０にラベルＬ１，Ｌ２，Ｌ３，…Ｌｎ等）を付けるラベリング処理をして、ステップＳ３２に移行する。このステップＳ３２では、上述した「特徴量計算」処理を実行し、ステップＳ３３に移行する。このステップＳ３３では、上述した「ラベル分割」処理を実行し、ステップＳ３４に移行する。このステップＳ３４では、図４に示したフローチャートのステップＳ３４１〜３４４の「統合処理」を実行する。
【００６７】
このステップＳ３４１では、ステップＳ３３の「ラベル分割」処理後のラベル付画像を表示手段３に表示させて、ステップＳ３４２に移行する。
（小面積部の統合）
図１５（ａ）はラベリングした画像であり、この画像のラベルＬ１，Ｌ２の平均的な大きさのセル１０，１０内にはラベルＬ１ａ，Ｌ２ａの小面積部（小セル）１０ａ，１０ｂがある。
【００６８】
この場合、ステップＳ３４２において演算制御回路７は、図２のセル統合手段８ｋを制御して、ラベルＬ１ａの小面積部１０ａをラベルＬ１のセル１０に統合すると共に、ラベルＬ２ａの小面積部１０ｂをラベルＬ２のセル１０に統合して、小面積部１０ａ，１０ｂが図１５（ｂ）のようにない状態としステップＳ３４３に移行する。
【００６９】
この処理は、所定面積以下（例えば面積が１０画素以下）のラベルを隣接するラベルと統合する処理である。この場合、隣接するラベルの中から、最も接触面の大きいラベルと統合する。
（接触数が１の統合）
ステップＳ３４３において演算制御回路７は、図１６（ａ）のように基準点１３（実際には表示されない）を含むラベルＬ１の小面積部（小セル）１０ａがセル１０（Ｌ）内にある場合、図２のセル統合手段８ｋを制御して、このラベルＬ１の小面積部１０ａをラベルＬのセル１０に統合して、小面積部１０ａが図１６（ｂ）のようにない状態としてステップＳ３４４に移行する。
【００７０】
また、ステップＳ３４３において演算制御回路７は、図１７（ａ）のように基準点１３（実際には表示されない）を含まないラベルＬ２の小面積部１０ｂがセル１０（Ｌ）内にある場合、図２のセル統合手段８ｋを制御して、ラベルＬ２の小面積部１０ｂをラベルＬのセル１０に統合して、小面積部１０ｂが図１７（ｂ）のようにない状態としステップＳ３４４に移行する。このようなステップＳ３４３の処理は、基準点１３のあるラベルが接触しているラベルが１個しかない時、基準点１３のある方のラベルに統合する。
（円形度で統合）
また、図１８（ａ）のようにラベルＬ１〜Ｌ３を付した小面積部（小セル）１０ａ〜１０ｃがある場合において、基準点１３はラベルＬ１の小面積部１０ａにはあるがラベルＬ２，Ｌ３の小面積部１０ｂ，１０ｃにはない場合がある。
【００７１】
この場合、ステップＳ３４４において演算制御回路７は、小面積部１０ａと小面積部１０ｂ，１０ｃとの間にあるエッジｅ１，ｅ２及び小面積部１０ｂ，１０ｃ間にあるエッジｅ３を除去（削除）して、ラベルＬ２，Ｌ３の小面積部１０ｂ，１０ｃをラベルＬ１の小面積部１０ａに統合すべきことを基準点１３（実際には表示されない）の有無から判断する。
【００７２】
しかも、演算制御回路７は、この判断に基づいて図２のセル統合手段８ｋを制御して、小面積部１０ａ〜１０ｃを一つに統合して、小面積部１０ａ〜１０ｃが図１８（ｂ）のようにない一つのセル１０の状態とした後、ステップＳ３４３に移行してループする。そして、ラベル付のセル１０の全てにおいて、ステップＳ３４４の統合処理が完了すると、統合処理が終了する。
（変形例）
図２０は、細胞密度を解析するための全体のフローチャートの他の例を概略的に示したものである。
【００７３】
図２０のステップＳ１ａにおいて、撮像手段１により被検眼の角膜を撮影する。
この撮像手段１により撮像された角膜内皮細胞像は演算制御回路７を介して原画像メモリ６ａに記憶されると共に、表示手段３に表示される。この表示手段３に表示された角膜内皮細胞像にノイズがある場合には、再度撮影し直す。また、角膜内皮細胞像に図２１，図２２に示したようにノイズが少ない場合には、セル（角膜内皮細胞）間の細胞壁が鮮明な場合には、必ずしも再撮影する必要はない。
【００７４】
即ち、演算制御回路７は、指定した範囲の角膜内皮細胞像全体をスキャンして、指定範囲の面積に対する細胞壁（エッジ）の検出割合等から、角膜内皮細胞像が鮮明である場合には、ステップＳ２ａに移行する。
【００７５】
尚、斜めから照明光を角膜に照射して、反対の斜めから撮影するようにしているので、角膜内皮細胞像の明るさが左右眼で相違し、細胞壁の検出精度に差が生じる。このため、ステップＳ２ａにおいて演算制御回路７は、先ず左右眼の角膜内皮細胞像のシェーディング補正をすることにより、即ち左右眼の角膜内皮細胞像の明るさの相違がある場合、左右眼の角膜内皮細胞像の明るさが同じになるような補正をし、細胞壁の検出精度に差が生じないようにする。また、ステップＳ２ａにおいて演算制御回路７は、エッジ検出手段８ｂによりフィルタ処理をして、図５（ｂ），図６（ｂ）に示したようなノイズ２２ａを除去する。
【００７６】
次に、ステップＳ２ａにおいて演算制御回路７は、画像処理手段８を動作制御して、図５，図６に示したようなセル１０間の細胞壁９を検出し、ステップＳ３ａに移行する。
【００７７】
このステップＳ３ａにおいて演算制御回路７は、画像処理手段８を動作制御して、図２２（ｂ）に示したように隣接する複数のセル１０にラベルＬ１〜Ｌｎを付けるラベリング処理をして、ステップＳ４ａに移行する。
【００７８】
ステップＳ４ａにおいて演算制御回路７は、ステップＳ３ａでラベリングの処理をしたラベルＬ１〜Ｌｎのセル１０の面積や形状等のセル特徴から、ラベルＬ１〜Ｌｎが付されたセル１０が分割すべきものであるか否かを判断して、分割すべきと判断したときには分割処理をし、ステップＳ５ａに移行する。例えば、図１３（ｂ）の楕円１３ａ１で示した部分に細胞壁がなければならない場合、セル１０ａは面積が大きく且つ楕円１３ａ１で示した部分がくびれているので、このくびれ形状と面積とからくびれ部分に設ける必要があると判断して、くびれ部分に図１３（ｃ）の如く細胞壁１８を設けて、セル１０ａをセル１０ａ１，１
０ａ２に分割する。
【００７９】
次に、ステップＳ５ａにおいて演算制御回路７は、ステップＳ３ａでラベリングの処理をした画像の中の内、図１３（ａ）の楕円１９で示した部分に本来細胞壁がないはずであるのに、セル１０ｂ１，１０ｂ２間に細胞壁のようなエッジ２０がある場合、セル１０ｂ１，１０ｂ２の面積や形状等のセル特徴から、セル１０ｂ１，１０ｂ２は統合すべき小セルであると判断して、セル統合手段８ｋを制御してエッジ２０を除去して、セル１０ｂ１，１０ｂ２を統合処理する尚、図１６〜図１８に示したような小面積部（小セル）も面積や形状から統合すべきであると判断したときには、同様に面積や形状から統合すべきセルを求めて統合処理をする。
【００８０】
このようにして、分割、統合処理が終了すると、例えば図１９に示したような角膜内皮細胞像が得られる。
【００８１】
このステップＳ６ａにおいて演算制御回路７は、セル密度算出手段８ｍを動作制御して、図１３（ｃ）のように分割、統合処理により図１９の角膜内皮細胞像が得られた後、最外周のセル１０の各基準点１３（実際には表示されない推定点）により選択された各々の細胞（セル）の他の選択された細胞と隣り合わない細胞壁を結ぶ線２６の内側の面積を求める。即ち、基準点１３で指定された複数のセル１０の内、最外周のセル１０の最も外側の細胞壁を結ぶ線２６の内側の総面積を求める。そして、演算制御回路７は、この求めた総面積と最外周のセル１０及びその内側のセル１０の数とから細胞密度を解析し、この解析結果を表示手段３に表示させて終了する。尚、各ステップで処理された画像は処理画像メモリ部６ｂに適宜記憶される。この場合も、セル１０の数は、エッジが検出されたセルの基準点１３の数により求めることができる。
【００８２】
以上説明したように、この発明の実施の形態の細胞画像処理装置は、細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出手段８ｂと、前記エッジ検出手段８ｂにより検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出手段８ｃと、前記エッジ検出手段８ｂで検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出手段８ｆと、前記セル特徴と前記基準点から前記各セルの数からセル密度を求める演算制御回路７とを備えている。
【００８３】
この細胞画像処理装置によれば、画像処理を細胞密度検出の前に前処理として行うことにより、より正確な細胞密度を求めることができる。
【００８４】
また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置は、  角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出手段８ｂと、前記エッジ検出手段８ｂにより検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出手段８ｃと、前記エッジ検出手段８ｂで検出されたエッジから前記各セル１０の面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出手段８ｆと、前記セル特徴と前記基準点から前記各セルの分割・統合を判断する演算制御回路７と、前記面積・形状から分割すべきと判断された大セルがある場合に前記演算制御回路７により作動制御されて前記大セルを分割するセル分割手段８Ｌと、前記面積・形状から統合すべきと判断された小セルがある場合に前記演算制御回路７により作動制御されて前記小セルを統合するセル統合手段８ｋを備えている。しかも、前記演算制御回路７は、前記細胞壁が鮮明であるのを検出したときに、自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段８ｍを作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっている。
【００８５】
また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置において、前記演算制御回路は、前記細胞壁を検出可能であるか否かを判断し、検出可能であれば自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっている。
【００８６】
また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置は、角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出手段８ｂと、前記エッジ検出手段８ｂにより検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出手段８ｃと、画像処理のための前記基準点１３を内在させる所定の周形状情報（円Ｒ１〜Ｒ３）を形成する形状情報形成手段８ｎと、前記基準点１３から前記周形状情報（円Ｒ１〜Ｒ３）を膨張させる周形状膨張手段８ｏと、前記周形状膨張手段８ｏにより膨張される前記周形状情報（円Ｒ１〜Ｒ３）と前記細胞壁情報から前記細胞壁情報の形状をエッジとして検出する細胞壁検出手段（８ｊ）と、を有する。
【００８７】
更に、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理装置には、互いに隣接し且つ前記周形状膨張手段８ｏにより膨張させられる複数の前記周形状情報（円Ｒ１〜Ｒ３）が隣接する方向において前記細胞壁情報に接触せず互いに接触したときに、互いに接触した複数の前記周形状情報（円Ｒ１〜Ｒ３）が分割すべき一つの大きな面積のセル内に存在すると判断して、互いに接触した複数の前記周形状情報（円Ｒ１〜Ｒ３）がそれぞれ含まれるように前記一つの大きな面積のセルを複数に分割処理するセル分割手段８Ｌが設けられている。
【００８８】
このような角膜内皮細胞画像処理装置によれば、画像処理を細胞密度検出の前に前処理として行うことにより、より正確な細胞密度を求めることができる。
【００８９】
また、この発明の実施の形態の細胞画像処理プログラムは、細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出ステップと、前記エッジ検出ステップにより検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出ステップと、前記エッジ検出ステップで検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出ステップと、前記セル特徴と前記基準点から前記各セルの数からセル密度を求める判断ステップとを備えている。
【００９０】
この細胞画像処理プログラムによれば、画像処理を細胞密度検出の前に前処理として行うことにより、より正確な細胞密度を求めることができる。
【００９１】
また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理プログラムは、角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出ステップと、前記エッジ検出ステップにより検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出ステップと、前記エッジ検出ステップで検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出ステップと、前記セル特徴と前記基準点から前記各セルの分割・統合を判断する判断ステップと、前記面積・形状から分割すべきと判断された大セルがある場合に前記大セルを分割するセル分割ステップと、前記面積・形状から統合すべきと判断された小セルがある場合に前記小セルを統合するセル統合ステップと、前記セルの分割・統合処理をした後、前記セルの数からセル密度を求めるセル密度算出ステップを有する。
【００９２】
また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理プログラムは、前記演算制御回路は、前記細胞壁を検出可能であるか否かを判断し、検出可能であれば自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、前記セルの数からセル密度を求めるようになっている。
【００９３】
また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理プログラムは、角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出ステップと、前記エッジ検出ステップにより検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出ステップと、画像処理のための前記基準点を内在させる所定の周形状情報を形成する形状情報形成ステップと、前記基準点から前記周形状情報を膨張させる周形状膨張ステップと、前記周形状膨張手段により膨張される前記周形状情報と前記細胞壁情報から前記細胞壁情報の形状をエッジとして検出する細胞壁検出ステップと、を有する。
【００９４】
また、この発明の実施の形態の角膜内皮細胞画像処理プログラムは、互いに隣接し且つ前記周形状膨張ステップにより膨張させられる複数の前記周形状情報が隣接する方向において前記細胞壁情報に接触せず互いに接触したときに、互いに接触した複数の前記周形状情報が分割すべき一つの大きな面積のセル内に存在すると判断して、互いに接触した複数の前記周形状情報がそれぞれ含まれるように前記一つの大きな面積のセルを複数に分割処理するセル分割ステップが設けられている。
【００９５】
このような角膜内皮細胞画像処理プログラムによれば、画像処理を細胞密度検出の前に前処理として行うことにより、より正確な細胞密度を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】この発明にかかる角膜内皮細胞画像処理装置のブロック図である。
【図２】図１に示した画像処理手段の説明図である。
【図３】図１に示した演算制御回路による概略の全体フローチャートである。
【図４】図１に示した演算制御回路による統合処理の説明のためのフローチャートである。
【図５】（ａ）は図１の撮像手段により撮像された角膜内皮細胞像の全体に点状のノイズがある場合の例を示す説明図、（ｂ）は（ａ）の角膜内皮細胞像の説明図である。
【図６】（ａ）は、図１の撮像手段により撮像された角膜内皮細胞像の全体に点状のノイズがある場合に、角膜内皮細胞像を部分的に拡大して示した説明図である。また、（ｂ）は（ａ）の角膜内皮細胞像の説明図である。
【図７】図１の撮像手段により撮像された角膜内皮細胞像の説明図である。
【図８】エッジ検出により得られた画像の一例を示す説明図である。
【図９】（ａ）〜（ｄ）は分割処理のための説明図である。
【図１０】（ａ）〜（ｃ）は細線化処理されたセルのヒゲ除去等の処理の説明図である。
【図１１】エッジ検出により得られた画像から不要部を除去してラベリングをするための説明図である。
【図１２】（ａ）はセルの周囲長と面積との関係を示す説明図、（ｂ）はセルの最大長と幅との関係を示す説明図、（ｃ）はアスペクト比のための説明図である。
【図１３】ラベリングした画像のセルの分割・統合の説明図である。
【図１４】ラベリングした画像のセルの分割の他の例を示す説明図である。
【図１５】小面積部の統合の説明図である。
【図１６】接触数１の小面積部の統合の説明図である。
【図１７】接触数１の小面積部の統合の他の例を示す説明図である。
【図１８】円形度による小面積部の統合の説明図である。
【図１９】細胞密度を求めるための説明図である。
【図２０】この発明の画像処理の変形例を示すフローチャートである。
【図２１】（ａ）は細胞壁が全体的に鮮明な角膜内皮細胞像を示す説明図、（ｂ）は（ａ）の角膜内皮細胞像の説明図である。
【図２２】（ａ）は細胞壁が全体的に鮮明な角膜内皮細胞像を部分的に拡大して示した説明図、（ｂ）は（ａ）の角膜内皮細胞像の説明図である。
【符号の説明】
【００９７】
７…演算制御回路
８…画像処理手段
８ｂ…エッジ検出手段
８ｃ…基準点算出手段
８ｆ…セル特徴算出手段
８ｊ…セル細胞壁検出手段
８ｋ…セル統合手段
８Ｌ…セル分割手段
８ｍ…セル密度算出手段
８ｎ…形状情報形成手段
８ｏ…周形状膨張手段
１０…セル（角膜内皮細胞像）
１０ａ〜１０ｄ…小面積部（小セル）
１３…基準点
１４…細胞壁（エッジ）
Ｒ１〜Ｒ３…円（周形状情報）
【図１】
0004801974.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図９】
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【図１０】
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【図１２】
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【図２０】
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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１１】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２１】
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【図２２】
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