(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
標識蛍光物質を含む溶液により染色された被検眼の前眼部の表面状態を解析するシステムであって、
蛍光染色された前眼部像のデジタル画像を取得する機能と、
取得された画像データに含まれる外乱情報を除去する機能と
画像データが有する画素毎の濃淡情報に基づいて筋状の領域を特定する機能と、
画像データを所定範囲に分割する機能と、
各分割領域において蛍光強度に応じた濃淡画像に基づいて蛍光濃度重心を算出する機能と、
該分割領域毎の濃度重心と特定された筋状の領域の位置情報に基づいて分割領域を抽出する機能と、
抽出された領域毎に筋状の領域に係るベクトルを生成する機能と、
前記生成された筋状の領域に係るベクトルの解析を行なう機能と
前記濃度重心及び／または生成された筋状の領域に係るベクトルの解析結果を出力する機能を有することを特徴とする前眼部表面解析システム。
【請求項２】
前記筋状の領域が、前眼部表面に形成されるしわ乃至傷などの凹凸状態に基づき染色されるものである、請求項１に記載の前眼部表面解析システム。
【請求項３】
前記生成されたベクトルの解析が、ベクトルの長さ及び／または方向に基づく統計処理であることを特徴とする請求項１乃至２に記載の前眼部表面解析システム。
【請求項４】
前記出力が、前記分割領域毎に生成されたベクトルの前記分割領域において想定される最大のベクトルに対する長さの比率の個数分布を出力することを特徴とする請求項１乃至３に記載の前眼部表面解析システム。
【請求項５】
前記出力が、前記分割領域毎に生成されたベクトルの方向毎の個数分布を出力することを特徴とする請求項１乃至４に記載の前眼部表面解析システム。
【請求項６】
請求項１乃至５に記載の前眼部表面解析システムを有する眼科装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、眼球表面に存在する凹凸情報を取得する方法に関するものであり、特に蛍光染色された被検眼を撮影した画像データを解析処理することにより筋状の領域の状態を定量評価する眼球表面解析システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  眼科分野において、眼球表面の状態を観察する検査が行われている。特に、近年においては眼球表面に形成されている涙液層の挙動を観察することにより、ドライアイの診断が行なわれるようになっており、涙液層を観察することを目的とする装置が開発されている。（特許文献１〜２参照）【０００３】  眼球表面は角膜と結膜に大別され、結膜部分では強膜上を球結膜が覆い、角膜境界で強膜と結びついて多くのしわを形成することで眼球運動を円滑にさせている。このしわは若年者では網目状の構造を示しているが、加齢と共に網目部分が分断されて異なった様相を呈してくる。蛍光染色液を用いて眼球を観察すると、この網目状のしわにそって蛍光染色濃度の高い部分が現れる。この蛍光染色濃度の高い部分は涙液がたまる部位であり、その形状・大きさ・方向を知ることは、涙液層の挙動によって症状を呈するドライアイなどの病変に対する情報を得るのに有用である。【０００４】  特許文献１に記載の眼科装置は、投光光学系と受光光学系により構成され、被検眼を観察するための細隙灯顕微鏡とＣＣＤカメラ等を備え、蛍光染色液を点眼した被検眼の角膜表面をＣＣＤカメラで撮影する。そして、撮影された蛍光染色液の濃度から涙液層の厚みを解析する。しかし、該発明は涙液からの蛍光強度を種々の測定条件で定量的に測定するのみで、角膜の表面状態を定量的に解析するものではない。【０００５】  特許文献２に記載の眼科装置は、被検眼の涙液最表層（脂質層）の所定点に光が投影され、脂質層の表面と裏面で反射された反射光の干渉模様がＣＣＤカメラによって撮影される。ＣＣＤカメラで撮影された画像はモニタに表示され、検者はモニタに表示される画像から脂質層の状態や様子を観察して簡易的に診断を行う。この眼科装置では、ＣＣＤカメラによって観察された画像と指標となる参照画像とを見比べることで、被検眼の涙液層の状態を検者が主観的に決定するものである。従って、検者により評価基準が統一されず、普遍的な診断は期待できない。【０００６】  また、いずれの装置も主たる観察部位は角膜であり、結膜のしわを特定して定量解析するものではない。【０００７】  一方、美容分野においては、皮膚に係る評価の主要素としてしわ解析を行なっている（例えば特許文献３〜６）。【０００８】  特許文献３に記載の装置では、注視領域を撮影して照明による皮膚のしわが形成する陰影による輝度ヒストグラムを中心に解析するものであるが、皮膚のしわそのものを識別して個別に抽出を行うわけではない。【０００９】  特許文献４および５に記載の装置では、皮膚のしわだけでなく皮膚のキメといった皮膚固有の特徴的な要素を評価するために、照明系と皮膚のしわとの位置関係に係る要素を強調する明暗強調撮像装置を用いて、皮膚の荒さ度合いを定量評価するものである。これらの手法は、その計測手法を見ても明らかなように、皮膚に特化された手法である。【００１０】  特許文献６に記載の装置では、注視領域に対してフーリエ変換を用いたフィルタ処理をすることで、皮膚のしわの持つ周波数成分を利用して、その特徴毎に分離するものであり、注視領域が持つしわを特定してその方向成分を抽出するものではない。
【特許文献１】特開平６−２７７１７９公報
【特許文献２】特開平７−１３６１２０公報
【特許文献３】特開平２−  ４６８３３公報
【特許文献４】特開平６−１８９９４２公報
【特許文献５】特開平７−２３１８８３公報
【特許文献６】特開平７−１１６１４６公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】  本発明は上述した実情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、蛍光物質により染色された眼球上の任意の注視領域を撮影して取得されたデジタル画像を利用し、その注視領域内のしわに代表される筋状の領域を特定・抽出して、筋状の領域の大きさと方向を定量的に解析して表示することを可能にする眼球表面解析システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】  上記課題を解決するため、本発明に係る眼球表面解析システムは、標識蛍光物質を含む溶液により染色された被検眼の前眼部の表面状態を解析するシステムであって、蛍光染色された前眼部像のデジタル画像を取得する機能と、取得された画像データに含まれる外乱情報を除去する機能と画像データが有する画素毎の濃淡情報に基づいて筋状の領域を特定する機能と、画像データを所定範囲に分割する機能と、各分割領域において蛍光強度に応じた濃淡画像に基づいて蛍光濃度重心を算出する機能と、該分割領域毎の濃度重心と特定された筋状の領域の位置情報に基づいて分割領域を抽出する機能と、抽出された領域毎に筋状の領域に係るベクトルを生成する機能と、前記生成された筋状の領域に係るベクトルの解析を行なう機能と、前記濃度重心及び／または生成された筋状の領域に係るベクトルの解析結果を出力する機能を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】  上述のように、本発明に係る眼球表面解析システムは、蛍光染色された被検眼前眼部のデジタル化された画像を利用することにより眼球表面の筋状の領域を抽出して、各種の定量解析・統計処理が可能な数値を演算し、得られた結果を表示する機能を有するため、同一被検者に対する経年変化、薬剤投与前後・手術前後の計測による定量的な比較、或いは被検者間の違いにおける定量的な比較が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】  以下図面を参照して、本発明に係る実施の形態を説明する。本実施例では、筋状の領域として、眼球結膜に形成されるしわを対象とした抽出・解析している。【００１５】  図１は本発明における基本処理フロー、図２は本発明に係るシステムを組み込んだ第１の実施例である前眼部観察光学系を有する装置、図３は図２の装置に組み込まれている前眼部観察光学系の基本構成、図４は本実施例におけるシステム構成を示したものである。【００１６】  図３の前眼部観察光学系３０は、照明光源３１ａ、３１ｂから前眼部観察用の光束を蛍光染色物質により染色された被検眼Ｃに照射して、その被検眼Ｃにより反射された光束を拡大用レンズ３２、ハーフミラー３３、集束用レンズ３６を通して撮像素子３７に導くように構成されている。そして、光学系が被検眼Ｃに対して適切な位置に合わせるための位置決め或いは被検眼Ｃを光学系の光軸方向へ固視させるために用いられる光束を照射する光源３５及びレンズ３４が配置されている。ここで、照明光源３１ａ、３１ｂの波長は、蛍光染色物質の発光に適したものであることが望ましい。【００１７】  図２の装置２０はベース部２３と前後左右方向に摺動可能な機構を有する可動部２４及びジョイスティック２６を回転させることにより可動部２４に対してヘッド部２１を上下方向に移動可能な機構を有し、ベース部に対してヘッド部２１が３次元的に移動可能な構成になっている。図３の前眼部観察光学系３０は、ヘッド部２１の内部に収納されている。撮像素子３７から出力される生画像信号は、装置２０の内部に収納されている図示しない信号処理装置を介して表示装置２２に出力される。被検者がアゴ受台２５に顔を当接した後、検査者は表示装置２２に出力されている前眼部画像を確認しながらジョイスティック２６を操作してヘッド部２１が被検者に対して適切な位置になるように位置合わせを実施する。位置合わせ完了後、押しボタン２８を押すことにより装置２０の内部に収納されている図示しない画像記憶装置にデジタル化された画像が取得される。【００１８】  以下に前眼部画像の取得から表示までの流れを図１、図４に基づいて説明する。図４に示される撮像素子３７は前述の図３の３７に該当し、常時画像信号を取り込んでいる。制御装置４１は押しボタン２８が押されたか否かを監視しており、押しボタン２８が押されていない場合は点線により示される流れに従って画像処理装置４４を介して表示装置２２に生画像を出力する。【００１９】  押しボタン２８が押された場合、制御装置４１は画像信号を実線により示される流れに従って、Ａ／Ｄ変換器４２により画像信号をデジタル化した後フレームメモリ４３に画像データとして記憶する。この後、記憶された画像データ信号は画像処理装置４４に転送される。この押しボタン２８が押されてからフレームメモリ４３を介して画像処理手段４４転送されるまでの処理が図１のステップ１に示される前眼部デジタル画像データ取得の段階に該当する。図５は転送された画像データをそのまま表示した例であり、画像の大きさは縦４８０画素、横６４０画素である。【００２０】  続いて、図１のステップ２に示される外乱に起因する背景ムラ除去の段階に進む。ここで述べている外���は、蛍光灯に代表される室内用照明、あるいは装置等により反射されて間接的に前眼部に投射される照明光源３１ａ、３１ｂからの光束に起因する前眼部上に局所的に照射される光を指す。先に示した図５の画像は蛍光染色された眼球の主として結膜部分を撮影したものであり、この画像から結膜上のしわが蛍光染料で満たされ、筋状の模様として見えている。この画像上部の円弧状の暗い領域は角膜である。しかし、角膜領域以外においても、画像の中心付近は比較的明るく、画像の両端に近い部分は暗くなっており、周辺の暗い部分においてもしわが認められる。この明るさの差は前述の外乱に起因する背景ムラである。図４に示される撮像素子３７を構成する各画素は、涙液中に含まれる蛍光物質の濃度に対応する輝度情報と共に、前述の背景ムラに起因する輝度情報も取得する。背景ムラに係る輝度情報は、この後に実施するしわ領域の抽出に際して誤った抽出を行なう可能性があるため、除去する方が好ましい。【００２１】  まず、しわ領域はある均一な背景上に重畳しているという考えに基づいて、背景蛍光染色濃度情報を除去する。この除去処理には、しわ領域や血管の大きさに比べて広い領域における画像輝度情報の平均値、つまり画像全ての画素について各画素を中心として設定した選択領域の平均蛍光染色濃度を求める。図６は選択領域の形状を示す例である。図６（Ａ）は基準画素を中心とするＮ×Ｎ画素の正方領域としたものである。この場合、基準画素における平均蛍光染色濃度は（Ｎ×Ｎ）個の画素が有する輝度の和を（Ｎ×Ｎ）で除した値である。図６（Ｂ）は直径Ｎ画素の円領域を指定した例である。この場合においても、平均蛍光染色濃度は選択領域に含まれる画素の輝度の和を画素数で除することで求められる。求められた各画素の背景平均蛍光染色濃度情報を元の画像データの濃度情報から差分することにより元の画像データに含まれる背景ムラが除去され、画像全体の明るさが均一化される。平均蛍光染色濃度を求める選択領域の形状及び大きさは、背景ムラの除去処理に要する時間と処理後の画像に残されるしわ本来の情報の度合いに影響する。例えば領域を大きくした場合、しわに基づく情報を損なうことなく均一化された画像を取得できるが、処理に時間を要する。逆に領域を小さくした場合、処理時間は短縮できるが、しわに起因する輝度情報に対する影響が大きくなり、この後の抽出処理の際に誤差が大きくなる。さらに、観察倍率により画像上に形成されるしわ領域の大きさが変化するため、選択領域の形状及び大きさは処理精度、処理速度、観察倍率とを考慮して設定する必要がある。【００２２】  続いて、図１のステップ３に示される画素毎の蛍光濃度変化値算出を行なう。眼球表面のしわ領域に代表される凹部には多くの涙液が存在するため蛍光染色濃度は高くなり、凹部と比較して涙液があまり存在しないその他の領域では蛍光染色濃度は低くなることから、隣接する領域に対して濃度変化が大きい画素位置に凹凸形状の境界が存在すると推測される。この考えに基づいて、外乱に起因する背景ムラが除去された画像を構成する全ての画素を対象として縦及び横方向に微分を行ない、得られた微分値の２乗和の平方根を対象画素における蛍光染色濃度の変化値とする。そして、画像を構成している全ての画素について近傍画素との蛍光染色濃度の変化値を比較し、変化値の大きい画素をしわ領域の境界の候補とする。ここで位置精度を向上させるためには近傍画素の設定を隣接する画素にすることが望ましいが、この場合比較する変化値同士の差が小さくなり、変化値が同じである画素が集中して存在する領域において判定を誤る可能性が高くなる。逆に比較する画素の設定を離し過ぎた場合は、しわ領域の認識精度の低下を招く。そのため、比較に使用する画素は近傍２画素離れた位置に存在する画素が好ましい。図９は近傍２画素離れた画素を示した例である。図９（Ａ）は１次元、（Ｂ）は２次元的な場合を示した例である。【００２３】  次に、図１のステップ４に示される筋状の領域の抽出を行なう。前述の手順により抽出されたしわ領域の境界候補の画素群から得られる蛍光染色濃度の変化値の平均を閾値として、その閾値よりも蛍光染色濃度の高い画素をしわ領域に存在する画素として抽出する。【００２４】  抽出されたしわ領域は、太さ・方向がまちまちである。また、先に示した図５の画像では蛍光染色によって明るい部分として認知されるしわに対して、下方より上方に向かう暗い樹状成分として認知される蛍光染色されない血管の重畳が認められる。このように血管の侵入等によってしわの一部が見かけ上分断される場合がある。したがって、前述のステップを経てしわ領域として抽出された画素の中で隣接して存在する画素群をそのまま一つのしわとして扱うと、血管等の分断要因による影響を受けることになるため、本来のしわの形態解析の際に障害となる血管等に係る情報についても前述の外乱に起因する背景ムラと同様に除去する方が好ましい。【００２５】  そのため、しわ形態の解析の際に障害となる情報の除去処理及び以降の解析処理の効率化を目的として、図１のステップ５に示される抽出画像の所定形状領域への分割を行なう。領域分割を行なう所定形状として前述の図６に示したものが利用可能である。図６（Ａ）に示されるＮ×Ｎ画素で構成される正方領域を採用する場合、１辺の画素Ｎを画像全体の縦・横両画素の公約数にすることで、分割領域を重複させることなく画像全体に対する解析を行なえるため、以降の処理時間を短縮できる。ただし、公約数に必ずしも制限されるものではない。図６（Ｂ）に示される直径Ｎ画素の円領域を採用する場合、画像全体に対する解析を行なうには一部領域を重複させることが必要となるが、斜め方向についても領域毎の基準画素に対してほぼ同一な距離範囲に位置する画素のみ選択されるため、画素の直交配列に依存する正方領域と比較してより自然な領域が設定可能である。前述の画素Ｎは、撮像倍率に依存する画像上に形成された一般的な大きさのしわ領域の幅寸法が収まるように設定することが好ましい。さらに、撮像倍率情報、画像の大きさ、しわ領域の幅寸法等の条件を入力あるいは取得する手段を設けることで最適な画素Ｎを算出及び設定を可能にすることが望ましい。【００２６】  続いて、図１のステップ６に示される分割領域毎の蛍光染色濃度重心算出を行なう。ここで、蛍光染色濃度重心は分割領域内に含まれる画素の蛍光染色濃度値と領域内の画素の位置情報から求められる。【０��２７】  次に、図１のステップ７に示される筋状の領域を含む分割領域の抽出を行なう。前述のステップ６を経て分割領域毎の濃度重心として求められた画素が、前述のステップ４でしわ領域として抽出した画素群に含まれる分割領域のみをこの後の解析において有用な領域として抽出する。図７は分割領域におけるしわ領域の画素と濃度重心の画素の関係を示した例である。図７（Ａ）及び（Ｂ）は分割領域内の濃度重心画素がしわ領域に存在する状態、（Ｃ）、（Ｄ）及び（Ｅ）は濃度重心画素がしわ領域に存在しない場合を示した例である。図７（Ｃ）は濃度重心画素が２本のしわ領域の間に存在する場合、（Ｄ）は２方向へ分岐する連結点が存在する場合であり、このような単一直線でしわ領域を近似することが困難な分割領域については、以降で行なうベクトル情報算出を行なっても正しい情報を得られないため、解析対象領域から除外する。図７（Ｅ）に示されるしわ領域が単一直線で近似可能で前述の抽出条件から外れる分割領域については、該当する領域数が少なく、除外することによる以降の解析結果に与える影響はほとんど無いという前提に基づいて、抽出条件の複雑化を避ける為に（Ｃ）、（Ｄ）と同様に除外対象とする。図８は分割領域の形状として図６（Ａ）に示される正方領域の１辺を２０画素に設定して、しわ領域を含む分割領域を抽出した結果を示したものである。図８において、濃度重心画素がしわ領域に存在しないとして解析対象から除外された分割領域は分割枠が非表示になっている。【００２８】  そして、図１のステップ８に示される抽出領域の筋状の領域のベクトル情報算出を行なう。ここでは前述のステップ７を経て抽出された分割領域毎にしわ領域のベクトル化を行なう。ここで述べるベクトル化とは、分割領域内におけるしわ領域の方向（角度）及び大きさ（長さ）を求めることである。図１のステップ６で求めた蛍光染色重心画素を中心とする回転線分をある一定角度毎に回転させて、分割領域内のしわ領域に対する蛍光染色濃度値を加味した最小自乗誤差が最小となる角度をしわ領域ベクトルの方向とする。回転線分の長さは、Ｎ×Ｎ画素の正方領域の場合はその最大内接円の直径であり、直径Ｎ画素の円領域で分割した場合はその直径である、Ｎ画素とする。そして、線分を回転させる角度は、求める精度及び処理速度に影響するため、精度あるいは高速処理の優先度を考慮して設定することが好ましい。図１０は分割領域におけるしわ領域のベクトル角度を算出する考え方を示すものである。また、分割領域におけるしわ領域の長さをそのベクトルの大きさとする。この場合、分割領域内の中心からずれた重心を持つしわ領域に対しては、境界に近いために短い線分として扱われる。図１１は取得された分割領域毎のしわ領域ベクトルの長さ及び角度を図形表示した例である。【００２９】  さらに図１１においては、分割領域内の平均蛍光染色濃度値に基づいた分割領域に占めるしわ領域の比率（面積）のグレイレベルによる表示、図１のステップ６の段階で算出済の分割領域内のしわ領域重心位置の点表示が成されている。以上で、しわ領域に係る画像処理が終了し、処理により取得された情報は、図４の４５に示される演算手段に転送される。【００３０】  ここか���、図１のステップ９に示される濃度重心／ベクトル情報算出データ解析を行なう。図４の４５に示される演算装置は、前述の図１のステップ８を経て取得された分割領域毎のしわ領域の特性を代表する平均蛍光染色濃度、ベクトル方向（角度）、ベクトルの大きさ（長さ）について抽出分割領域全数に対する分布を解析する。その結果は図４の２２に示される表示装置に転送される。【００３１】  最後に、図１のステップ１０に示される解析結果出力を行なう。図４の２２に示される表示装置は、前述の図１のステップ９を経て転送された解析結果を表示する。図１２は解析結果の表示例を示すものである。”ブロック内平均濃度”は、分割領域毎に求められた平均蛍光染色濃度の分布を表示したものであり、分割領域に対するしわ領域の面積比の分布状態が把握できる。”識別領域平均濃度”は分割領域毎のしわ領域についての平均蛍光染色濃度の分布を表示したものであり、しわ領域の深さの分布状態が把握できる。”傾き”は、分割領域毎に求められたしわ領域の傾斜（角度）の分布を表示したものであり、０°（水平）方向に伸びるしわ領域が多く存在していることが把握できる。”直線度”は、分割領域の１辺又は直径に対するしわ領域の長さの比率であり、しわ領域の長さの分布を表示したものであり、比較的長い（連続した）しわ領域が多く存在していることが把握できる。【００３２】  しわ領域の面積、深さ、傾斜、長さの情報は年齢とともに変化するものであり、その経過を観察することは高齢者に多く認められる結膜弛緩の早期発見等に利用することが考えられる。また、本実施例では抽出された分割領域全体について上述の解析数値で表現したが、ある分割領域に着目した場合、近傍の分割領域との解析数値の比較・相関をとることで新しい解析結果を取得可能であることは言うまでもない。【００３３】  さらに、前述の実施例において、図３に示される前眼部観察光学系の構成による前眼部画像の取得を説明しているが、眼科検査において使用される眼屈折力、角膜形状、眼圧、角膜観察等の検査装置において採用されている被検眼に対する位置合わせ用観察光学系を利用することにより、本発明に係る機能を付属機能として搭載可能であることは言うまでもない。【００３４】  図１３及び図１４は、本発明に係るシステムを組み込んだ第２の実施例を示したものである。図１３は、前眼部画像を取得するため、細隙灯顕微鏡５０にＣＣＤカメラ６１を取付けた構成を示したものである。図１４は、図１３におけるＣＣＤカメラ６１によって撮影された画像を画像信号伝達装置６２（ビデオケーブル）を介してコンピュータ７１に取り込んで処理を行なうシステム構成を示している。【００３５】  図１３に示される細隙灯顕微鏡５０は照明ユニット５１から照射された光束をプリズム５９を介して被検眼Ｃを照明する。検者は、被検者がアゴ受け台５８に顔を当接した後、ベース部５７に対して摺動可能な可動部５６と、拡大レンズユニット５２、ジョイント５３、接眼部５４から構成される観察光学系が取付けられ可動部５６に対して上下方向に移動する支柱５５を、ジョイスティック６０の操作により移動させて被検眼Ｃに対する位置合せを行なう。照明ユニット５１は軸Ａを中心として回転可���であり、観察光学系の光路から退避して、被検眼Ｃの斜めから照明光を照射することが可能な構成になっている。拡大レンズユニット５２は内部に光束分離部材を有し、接眼部５４において観察される被検眼観察像の光束の一部をＣＣＤカメラ６１に導く。ＣＣＤカメラにおいて受光された被検眼観察像は画像信号伝達装置６２（ビデオケーブル）を介して出力される。【００３６】  図１４は、図１３に示されるＣＣＤカメラ６１から出力された画像情報が処理される流れを示すものである。点線枠はコンピュータ７１が構成している機能を示している。コンピュータ７１には画像の取込みを指示する信号を発生する信号発生装置７４、表示装置７２、プリンタ７３が接続されている。ＣＣＤカメラ６１からは常時画像信号が出力されている。検者は、図１３の細隙灯顕微鏡５０の接眼部５４から被検眼Ｃを観察しつつ信号発生装置７４により画像取込み指示を行なう。制御装置７１１は信号発生装置７４から信号を受取るとＡ／Ｄ変換装置７１２に画像信号を転送する。ここで、デジタル化された画像信号は、画像データ記憶装置７１３を介して画像処理装置７１４転送される。以上が、図１及び図１６の１に示されるデジタル画像データ取得の段階に該当する。なお、本実施例において、Ａ／Ｄ変換装置７１２はコンピュータ７１に内臓あるいは増設可能な画像処理基板を想定しているが、コンピュータ７１の外部に設け、デジタル化された画像データをコンピュータ７１に転送する構成に置換え可能である。【００３７】  この後の処理手順は第１の実施例と同様のため、説明は省略する。最終的な解析結果はコンピュータ７１に接続されたモニタ７２に表示される。さらに、解析結果をコンピュータ７１に接続されたプリンタ７３に出力しても良い。【００３８】  この第２の実施例においては、眼科検査において一般的に使用される細隙灯顕微鏡を前眼部画像の取得に利用し、取得された画像をコンピュータにより処理・解析を行なうため、新たな設備を準備する必要なく、観察が可能になる。【００３９】  図１５は、第２の実施例の構成において、図１３のＣＣＤカメラ６１をデジタルカメラ８１に置換えた本発明に係るシステムを組み込んだ第３の実施例のシステム構成を示したものである。ここで、画像データ記憶装置８２はデジタルカメラ８１に着脱可能な一時記憶手段（コンパクトフラッシュメモリ等）を想定している。画像データ記憶装置８２に記憶された画像データはコンピュータ８３の画像データ取込装置８３１（コンパクトフラッシュメモリ用スロット等）を介して、コンピュータ８３の画像データ記憶装置７１３に転送される。なお、図１４に示される信号入力装置７４はデジタルカメラ８１のシャッターにより代用される。このように直接デジタル画像データを取得することにより図１４の７１１及び７１２のＡ／Ｄ変換に係る構成を省略することも可能である。【００４０】  この第３の実施例においては、第２の実施例をデジタルカメラに置換えることにより、構成要素の削減だけでなく、前眼部画像の取得（撮影）を検査室にて行ない、保存された画像データを別室に設置されたコンピュータにおいて読込みさせることが可能になり、検査室における設置スペースをも削減できることが可能になる。なお、前述の実施例においてデジタルカメラからの画像データの取得に使用する画像データ記憶装置として着脱可能な一時記憶手段を例としているが、デジタルカメラとコンピュータをケーブル接続してデータを転送することを包括することは言うまでもない。【００４１】  さらに、前述の第１の実施例において記載の装置２０に前眼部観察画像を直接出力するビデオ端子を設けることで第２の実施例における細隙灯顕微鏡６１の代用が可能となり、また、装置２０においてデジタル処理化済の画像データを出力するビデオ端子あるいは画像データ記録装置を設けることで第３の実施例のデジタルカメラ８１の代用が可能であり、新規の設備を準備することなく、本発明に係る機能を実現可能となる。【００４２】  さらに、実施例においては、結膜上のしわ領域を観察・解析の対象としているが、コンタクトレンズの装用等で角膜についた線状の傷の抽出・確認等の医学的に有用と思われる解析への応用も考えられるものであり、本明細に記載された構成に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明に係る処理フローを示した図である。
【図２】第１の実施例を示した図である。
【図３】前眼部観察光学系の基本構成を示した図である。
【図４】第１の実施例に係る処理フローを示した図である。
【図５】蛍光染色された眼球（結膜上のしわ領域）を示した画像である。
【図６】選択領域の形状例を示した図である。
【図７】分割領域の平均蛍光濃度重心としわ領域の関係を示した図である。
【図８】画面分割及び抽出処理実施後の画像である。
【図９】近傍２画素の画素位置を示した図である。
【図１０】ベクトルの傾斜（角度）の算出に関する説明図である。
【図１１】しわ領域のベクトル情報の解析実施後の画像である。
【図１２】定量解析結果に係る表示例を示した図である。
【図１３】第２の実施例に係る前眼部観察画像の取得手段の一部を示した図である。
【図１４】第２の実施例に係る処理フローを示した図である。
【図１５】第３の実施例に係る処理フローを示した図である。
【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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