(57)【要約】【課題】  集団健診で撮影された眼底画像に対し、緑内障の１次スクリーニングを自動的に行い、精密検査が必要と思われる画像に対しては警告を発して読影時の見落としを防ぐようにする。【解決手段】  被検者の眼底画像データから視神経乳頭部を抽出する視神経乳頭抽出手段と、該視神経乳頭抽出手段により抽出された視神経乳頭辺縁部血管を抽出する血管抽出手段と、該血管抽出手段により抽出された血管の屈曲度を算出する演算手段と、該演算手段の演算結果に基づいて、精密検査必要の有無を判定する判定手段により構成される。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の眼底画像データから視神経乳頭部を抽出する視神経乳頭抽出手段と、該視神経乳頭抽出手段により抽出された視神経乳頭辺縁部血管を抽出する血管抽出手段と、該血管抽出手段により抽出された血管の屈曲度を算出する演算手段と、該演算手段の演算結果に基づいて、精密検査必要の有無を判定する判定手段を有することを特徴とする眼科用画像処理装置。
【請求項２】
前記血管抽出手段では、耳側の視神経乳頭辺縁部を含む領域を探索領域として探索し、視神経乳頭外から視神経乳頭内、又は視神経乳頭内から視神経乳頭外へ走行する血管を抽出することを特徴とする請求項１記載の眼科用画像処理装置。
【請求項３】
前記判定手段の結果を出力する判定結果出力手段を有することを特徴とする請求項１記載の眼科用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、集団健診や、眼科医院等で使用される眼科撮影装置で得られた画像データを処理する眼科用画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、緑内障の状態を解析する装置としては、特開平０７−１３６１２１に記載されているような装置が提案されている。
【特許文献１】特開平０７−１３６１２１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
各地域で行われている住民健診や、企業単位で実施されている企業健診で撮影される眼底検査では、読影時に高血圧や糖尿病等の生活習慣病に限らず、緑内障等の眼科疾患のスクリーニングも実施されている。これらの健診で撮影される画像数は膨大であり、迅速な読影が望まれている。
【０００４】
上記従来技術の装置においては、視神経乳頭内の陥凹状態を乳頭辺縁部における血管の屈曲程度より判定している。この判定に用いられる血管は、網膜部位と視神経乳頭部位の境界に位置する乳頭縁血管全数が対象であり、複数の屈曲度が算出される。従来例の装置では、緑内障有無の判断に視野測定値等、他の情報も含めた解析を行っており、複数の屈曲度値も解析データの一部として使用されている。しかしながら、集団健診においては通常視野計測を行わず、眼科の検査は眼底検査のみが行われている。したがって複数の屈曲度値しか算出できないため、従来技術では、集団検診の読影には不向きであった。
【０００５】
また、計測対象が乳頭縁血管全数の場合、１眼あたりの処理に時間がかかり、多くの画像の処理をしなければならない集団健診では問題であった。
【０００６】
さらに、乳頭縁血管は個人によりまた、部位によりさまざまな形状であるので、全数の屈曲度を算出した場合、陥凹状態の判定が困難であるという欠点もあった。
【０００７】
本発明の目的は、上述の問題点を解消し、眼底検査しかない集団健診においても、簡単な処理により、精密検査の必要な画像であるか否かを的確に判断することができる眼科用画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するための本発明に係る眼科用画像処理装置は、被検者の眼底画像データから視神経乳頭部を抽出する視神経乳頭抽出手段と、該視神経乳頭抽出手段により抽出された視神経乳頭辺縁部血管を抽出する血管抽出手段と、該血管抽出手段により抽出された血管の屈曲度を算出する演算手段と、該演算手段の演算結果に基づいて、精密検査必要の有無を判定する判定手段を有する。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように、本発明に係る眼科用画像処理装置においては、視神経乳頭縁血管の屈曲度から精密検査必要の有無を判定するように構成したので、特に集団健診の読影においては一次スクリーニングとしての緑内障有無の判定を自動的に行うことができるため、読影医の負担を軽くし、短時間でかつ正確に精密検査の必要な眼底像の抽出を行うことができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
（実施例１）
本発明を図１〜図１１に図示の装置構成図及びフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００１１】
図１は本発明を実施した場合の装置構成図を示し、１は眼底カメラ、２は眼底カメラ１により撮影された被検眼眼底を撮像するＣＣＤカメラ、３はＣＣＤカメラ２により撮像された眼底像をＡ／Ｄ変換した後、一時記憶するメモリおよびその他種々の演算機能を有する演算処理部、４は演算処理部３で乳頭縁血管を探索する際に使用される探索範囲情報を記憶する乳頭縁血管探索範囲情報記憶部、５は演算処理部３で算出された屈曲度などから、精密検査を行う必要があるか否かを判定する要精査判定部、６は画像等を表示するモニタ、７は演算処理部３で行われる演算処理内容を表すプログラムを格納する記憶媒体である。
【００１２】
次に本発明の実施手順について図２のフローチャートを用いて説明する。
【００１３】
まず、眼底カメラ１により撮影された眼底画像がＣＣＤカメラ２により光電変換され、演算処理部３に入力される。演算処理部３に入力された眼底画像データは、図示しないＡ／Ｄ変換器によりデジタル画像データに変換された後、図示しないメモリに記憶される。
【００１４】
眼底カメラ１における撮影手技及び、演算処理部３内のメモリに記憶されるまでの過程については既知の技術により行われるため、詳細な説明を割愛する。
【００１５】
メモリに記憶された眼底画像から、特開平０７−１３６１２１に記載の技術を用いて視神経乳頭部の抽出処理を行う（ステップ１）。
【００１６】
なお、視神経乳頭部の抽出には、上記公報記載の方法以外にも以下のようなものが考えられる。
【００１７】
（左右眼情報、撮影倍率情報、黄斑部位置情報を用いた視神経乳頭部抽出）
眼底画像を撮影した際の、左右眼区別、ＣＣＤカメラ等のセンサーへの結像倍率（＝撮影倍率）、被検眼を誘導する際に用いられる固視目標位置から以下の手順により算出する。
【００１８】
まず、撮影時の固視目標位置（＝黄斑部位置）が画像上のどこに位置するかの座標情報を記憶しておく。眼底画像中において、この固視目標位置座標を基準にして視神経乳頭部を探索する。図３に眼底画像の例を示す。
【００１９】
探索を行うにあたり、左右眼情報から、どちらの方向に視神経乳頭が存在するかを知る。つまり、右眼の場合には黄斑部の右側に視神経乳頭部が存在し、左眼の場合にはこれと逆方向に存在する。図３の例では、黄斑部の右側に視神経乳頭部が存在するため、右眼ということになる。
【００２０】
また、どのくらいの距離に視神経乳頭部が存在するかについては、撮影倍率情報を用いる。
【００２１】
黄斑部と視神経乳頭の距離は若干の個人差はあるものの、おおよその値は特定できる。したがって撮影倍率が決まれば黄斑部からだいたいの距離は推定可能である。
【００２２】
固視目標位置から視神経乳頭部がどのあたりにあるかをおおよそ特定できれば、この近傍を色情報を用いて探索し、位置を特定可能である。
【００２３】
視神経乳頭部の位置が特定され、抽出できたら、乳頭縁探索範囲を設定する（ステップ２）。
【００２４】
乳頭縁は特開平０７−１３６１２１に記載されている通り、網膜と視神経乳頭部の境界部であるが、この乳頭縁のうち、図４に示す如く、黄斑部に近い所定領域を探索範囲として設定する。
【００２５】
視神経乳頭内から網膜上に広がる血管は多数存在するが、図５に示す如く、特に黄斑部側へ走行する血管（血管Ａ）は非常に少ないという性質がある。
【００２６】
この血管Ａに着目し、血管Ａの存在すると考えられる範囲を乳頭縁探索範囲として設定する。この範囲は視神経乳頭の大きさに対してどのくらいであるかは経験上判断可能である。
【００２７】
また、血管Ａは黄斑側の血管であることから、探索範囲は少なくとも乳頭縁のうち黄斑側の円弧の一部である（図６）。
【００２８】
更に探索範囲は、撮影倍率に連動して視神経乳頭のサイズが変化するため、これに連動して大きさを変更する必要があり、乳頭縁血管探索範囲情報記憶部４内には図７に示す如く、撮影倍率と探索範囲を示す矩形の対角座標がテーブルとして記憶される。
【００２９】
演算処理部３から、眼底画像の撮影倍率情報が乳頭縁血管探索範囲情報記憶部４に送信されると、乳頭縁血管探索範囲情報記憶部４では図７のテーブルに従って乳頭縁血管探索範囲情報を演算処理部３へ伝える。演算処理部３ではこの乳頭縁血管探索範囲情報に基づいて、眼底画像上に探索範囲を設定する。
【００３０】
なお、ここでは探索範囲は矩形であることを例に挙げて説明したが、これに限ることなく円形やその他任意の形状で設定してもよい。また、形状情報は、対角座標で示すことを例にあげて説明したが、これに限ることなく、探索範囲が特定可能な任意の座標値で示すように設定してもよい。
【００３１】
更に乳頭縁血管探索範囲情報記憶部４では図７に示すテーブル形式で値を保持する場合を例に挙げて説明したが、倍率情報を入力すると探索範囲情報が出力可能な計算式を保持するように構成することも可能である。
【００３２】
ステップ２で探索範囲が設定できたら、探索範囲内において図５の血管Ａに相当する血管の探索を行う（ステップ３）。
【００３３】
血管探索の方法としては、図８に示す如く、探索範囲内の視神経乳頭縁に沿って血管像か否かの判定を順次行う。一般に網膜上から血管像を抽出方法については、色成分の違いから判定する方法や、形状の特徴を利用する方法など、種々提案されている既知の方法により行う。
【００３４】
なお、図８では上から下方向に向けて探索する場合の例を挙げたが、これに限ることなく、下から上方向へ向けて探索してもよいし、また、乳頭縁上だけでなく、一定の幅を持たせた領域の範囲で順に探索するように構成してもよい。
【００３５】
探索の結果、血管Ａが発見できたら、図９に記載されている乳頭縁血管屈曲度θを算出する（ステップ５）。
【００３６】
具体的な算出の方法に関しては、特開平０７−１３６１２１をはじめ、既知の方法で種々提案されているが、図１０のフローチャートを用いて１例を説明する。
【００３７】
まず、前処理として血管像と網膜像の切り分けを行いやすくするために、コントラスト強調処理、色変換処理等を行う。具体的なノウハウは既知の技術が提案されているのでここでは割愛する（ステップ１００）。
【００３８】
次に血管像を抽出するために、任意の閾値を用いて二値化する（ステップ１０１）。
【００３９】
血管像が抽出できたら細線化処理により、血管芯線を抽出する（ステップ１０２）。
【００４０】
図１１における乳頭縁と血管Ａが交差する点Ｐ２から黄斑方向及び視神経乳頭内方向に血管芯線を追跡し、探索範囲境界との交点Ｐ１、Ｐ３を検出する（ステップ１０３）。
【００４１】
線分Ｐ１−Ｐ２及び、線分Ｐ２−Ｐ３から屈曲度θを算出する（ステップ１０５）。
【００４２】
ステップ５で屈曲度値が算出できたら、要精査判定部５により、正常値か否かの判定を行う（ステップ６）。
【００４３】
緑内障により、視神経乳頭内の陥凹状態が異常になった場合、血管Ａは視神経乳頭内に入った段階で大きく曲がることが知られている。図１２を用いてこの状態を説明する。
【００４４】
図１２において、θ１は上記ステップ１０５で算出された線分Ｐ１−Ｐ２及び、線分Ｐ２−Ｐ３のなす角であり、θ２も同様である。θ０は、陥凹状態が正常か異常かの境界を示す屈曲度であり、この角度は一般に陥凹状態が生理的陥凹（正常）であるか緑内障性の異常陥凹であるかの判断値に基づいて算出される。図１２に示すようにθ１＜θ０＜θ２の関係であった場合には、θ１の場合には正常陥凹と判断され、精密検査は不要と判定される。一方、θ２の場合には緑内障性の異常陥凹であると判断されるため、精密検査必要と判定される。
【００４５】
上記判定の閾値θ０は要精査判定部５内の図示しないメモリに予め記憶されている。
【００４６】
判定の結果、陥凹状態が異常であることが判明した場合、要精査判定部５より、演算処理部３へ警告表示を行うよう指示される（ステップ７）。
【００４７】
これを受けて演算処理部３はモニタ６へ精密検査を行う旨の警告表示を行う。
【００４８】
また、ステップ４にて血管Ａが抽出できなかった場合には、この旨が要精査判定部５に報告され、この場合においても要精査判定部５では演算処理部３に対し精密検査を行うよう指示される。
【００４９】
血管Ａが抽出できない理由としては、探索範囲内において、出血や白斑、その他眼底部の病変により血管を透見できない場合が考えられる。したがってこの場合においても精密検査は必要と判断できるためである。
【００５０】
（実施例２）
実施例１では、図２ステップ５で算出された屈曲度を要精査判定部５内に予め記憶されている判定の閾値に基づいて、要精査必要の有無の判定を行う場合の例を説明したが、ステップ５で算出された屈曲度を要精査判定部５内の図示しないメモリ内に図１３に示すように、被検者毎に記憶するように構成してもよい。
【００５１】
図１３においては、各患者の屈曲度が検査のたびに記憶されるように管理される。要精査判定部５では同一患者（同一患者ＩＤ）の複数の屈曲度データから精密検査必要／不要の判定の行う。具体的には以下のような判定基準が考えられる。
【００５２】
１．屈曲度の変化の程度が所定量以上の場合要精密検査
２．屈曲度が上記θ０以上であっても、屈曲度の変化の程度が所定量以上の場合要精密検査
３．屈曲度の変化が所定量以上所定期間連続して増加した場合場合要精密検査
なお、上記説明では要精査判定部５からの指示が警告表示である場合を例に挙げて説明したが、これに限ることなく、図示しないブザー等への警報指示、また、判定された眼底画像に関連した情報ファイル等への警告記録指示を行うようにしてもよい。
【００５３】
また、上記実施例では眼底カメラ１からＣＣＤカメラ２を経由して直接演算処理部３に眼底画像を入力する場合の例を説明したが、これに限ることなく、３５ｍｍフィルム等をスキャナで読み込んだ画像や、他の眼底カメラで撮影し、既にデジタル画像として記録されているデータを演算処理部３に入力するように構成しても同様の効果が得られることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の装置構成図
【図２】本発明の動作フロー
【図３】眼底画像の例
【図４】乳頭縁探索範囲の例
【図５】眼底画像の例
【図６】最大探索範囲の例
【図７】乳頭縁血管探索範囲情報の例
【図８】探索方向の例
【図９】探索範囲の例
【図１０】屈曲度算出フロー
【図１１】屈曲度算出の例
【図１２】屈曲度判定の例
【図１３】患者ごとに屈曲度を管理する場合の例
【符号の説明】
【００５５】
１  眼底カメラ
２  ＣＣＤカメラ
３  演算処理部
４  乳頭縁血管探索範囲情報記憶部
５  要精査判定部
６  モニタ
７  記憶媒体
【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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