(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
重なった動脈および静脈血管を表す複数の線状対象を含む画像を処理して、当該線状対象を各々動脈または静脈血管として分類する方法であって、
画像を処理して、各当該線状対象の幅が単一画素である変更画像を作成すること、
一の線状対象上に位置する当該変更画像の画素を同定することおよび、同様にある線上に位置した隣接画素の数に依存したスコア値を各画像点に割り当てること、
当該画像点のいずれが各々の線状対象の交点または分岐と関連しているかを当該スコア値から決定すること、ここで、交点は４つの線状セグメントの交差である画像点により表す、
各々の当該交点に関する当該線状セグメントのペアに対してマッチング操作を行い、画像中の血管の経路を決定し、それによりオリジナル画像中の線状対象を２つの任意集合に分類し、その後、以下の基準:
ａ)構造の複雑さ、
ｂ)平均血管密度、
ｃ)平均血管幅、
ｄ)血管のねじれ、
ｅ)血管長、
の１またはそれ以上により、当該集合の一方を静脈構造を表すものとして、当該集合の他方を動脈構造を表すものとして指定すること、
から成る方法。
【請求項２】
各当該線状対象の幅が単一画素である変更画像は、間引きプロセスにおいてアンカーポイントを画定し、間引き中に上記アンカーポイントが除去されないことを保証することによって作成される請求項１記載の方法。
【請求項３】
上記各交点は、４つの隣接画素を有する画像点として画定される請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
上記各交点の４つの線状セグメントは、向かい合った一対の線状セグメントを同じ血管に属するものとしてペアにすることで組み合わされる請求項１〜３のいずれか１つに記載の方法。
【請求項５】
上記各交点の４つの線状セグメントは、非変更画像において、上記交点の線状セグメントにそれぞれ対応する血管セグメントの幅を比較することで組み合わされる請求項１〜３のいずれか１つに記載の方法。
【請求項６】
上記各交点は、交差角を測定することにより、分岐と区別される請求項１〜５のいずれか１つに記載の方法。
【請求項７】
上記各交点の４つの線状セグメントは、非変更画像における血管の平均血管密度を測定し、上記非変更画像において、上記交点の線状セグメントにそれぞれ対応する血管セグメントの密度を上記平均血管密度と比較することで、ペアにされる請求項１〜３のいずれか１つに記載の方法。
【請求項８】
上記血管の分岐は、３つの隣接画素を有する画像点として画定される請求項１〜７のいずれか１つに記載の方法。
【請求項９】
上記血管の終点は、１つの隣接画素を有する画像点として画定される請求項１〜８のいずれか１つに記載の方法。
【請求項１０】
上記任意集合のそれぞれの同定は、任意の交点から開始して、２つの可能な標識のうちの一方の標識を２ペアの線状セグメントのうちの一方のペアに割り当て、他方の標識を他方のペアに割り当て、これらの標識をツリー構造全体にわたって伝播させる請求項１〜９のいずれか１つに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、血管の検出および解析に関し、特に、眼底(眼の裏面)(以下、基底部と呼ぶ)の画像における血管の解析に適用するものである。基底部は血管を容易に観察することができる、体内の数少ない場所の一つでありかつ、それゆえそのような観察は、循環欠陥と関連するある種の疾患、特にアテローム性動脈硬化症、高血圧症および糖尿病を観測する非常に便利な方法であるため、基底部の血管の解析は非常に重要なものとなっている。
【０００２】
測定するについて有益な特定の病的兆項は、静脈ビーディング(venous beading)、焦点細動脈狭小化(focal arteriolar narrowing)および全身性細動脈狭小化(generalized arteriolar narrowing)のような特徴である。これらの量の測定には、血管の直径の非常に正確な測定が必要である。従って、血管の位置と配向の両方を正確に知ることが重要である。基底部画像において重要なさらなる特徴は、基底部画像上で一般に「点状」(即ち、円形またはほぼ円形の)領域として目立つ微動脈溜および滲出液である。そのような微動脈溜と滲出液を区別できることおよび、それらを画像中で「点状」の他の病状、即ちいわゆる「コットンウールスポット」および出血から区別することができることも重要である。特に、点状の病状の血管構造に対する位置が決定されることが望ましい。
【０００３】
現在、基底画像の検査は、専ら臨床医が各画像を「手動」検査することにより行われている。これは、経験を積んだ臨床医でさえ一つの画像を評価するのに数分かかる可能性があるために非常に時間がかかるだけでなく、各々の臨床医が与えられた画像を評価する方法が一致し得ないために間違いが生じやすい。
それゆえ、少なくとも予備的なスクリーニング情報を提供するための、およびさらに、困難な症例の解析で臨床医をアシストする診断補助としての、コンピューターによる画像解析を用いる、基底部画像の解析工程を自動化する方法が提供されることが望ましい。
【０００４】
そのような解析を行うには、複数のステップが必要である。一般に、まず、基底部画像を血管とバックグラウンドに区分けすることが必要である。視覚的には、基底部画像中で血管は相対的に一様に明るいバックグラウンド上に、暗線として現れる。基底部画像を区分けするための種々の方法が知られている。例えば以下が参考となる。:Tolias y a et al.「ファジークラスター形成に基づく網膜画像のためのファジー血管追跡アルゴリズム、IEEE Transactions On Medical Imaging, April 1998, IEEE, USA, vol. 17, no.2, pages 263-273, ISSN: 0278-0062。
【０００５】
Akita k et al: 「眼底画像を理解するためのコンピューター法」Pattern Recognition、1982, UK, vol. 15, no. 6, pages 431-443, ISSN: 0031-3203 chapter 4、
Giansanti r et al: 「網膜変化の評価のための画像システム」画像処理およびその適用に関する第６回国際会議(conf. publ. NO.443)、画像処理およびその適用に関する第６回国際会議の議事録(conf. publ. no. 443)、Dublin, Ireland, 14-17 Jyly 1997, pages 530-534 vol.2, 1997, London, UK, IEE, UK ISBN:0-85296-692-X chapter 2、
Kurokawa T et al:「眼底血管に適用する迷路追跡アルゴリズム」Electronics Letters, 14 MAY 1998, IEE, UK, vol. 34, no. 10, pages 976-977, ISSN: 0013-5194。
【０００６】
次に、コンピューター画像解析法を用いて、乳頭(眼神経の出口)と中心窩(網膜の中心領域。ここで網膜は最も光に感受性がある)の両位置を正確に決定する方法を提供することが一般に望ましい。
画像中の血管を同定したら、血管間で静脈と動脈を区別し得ることが望まれる。これは、例えば静脈ビーディングおよび焦点細動脈狭小化の診断に重要であり得る。
【０００７】
眼底画像中に認められる血管系は、本来、３次元構造の２次元投影である。原則として、静脈を動脈から、単に単離された血管セグメントを見るだけで区別することは非常に難しい。しかし出願人らは、動脈構造と静脈血管構造がそれぞれ完全な樹状物である(すなわち、心臓から各毛細管へ血管に沿い、そして戻るある唯一の路がある)という事実を個々に用いることにより、効果的に分離できることを発見した。
網膜上では、動脈および静脈構造が各々表面を満たし、全組織は特定の動脈または静脈で各々供給または排出される。
【０００８】
静脈を動脈から区別する本発明による方法は、血管セグメントの交差が、実際上、常に静脈と動脈の間に存在する(即ち、動脈と動脈の間、または静脈と静脈の間の交差は実際上、存在しない)という認識に基づく。
この認識は、２つの独立した樹系が表面を満たしており、かつ同じ点(乳頭)から生じており、および限られた数の分岐のみが可能である場合、２つの系の間にいくつか交差が生じなければならないことは明らかであるという直感的な認識に基づく。
【０００９】
本発明の第一の態様に従い、重なった動脈および静脈血管を表す複数の線形対象を含む画像を処理して、当該対象をそれぞれ動脈または静脈血管として分類する方法であって、画像を処理して各当該線形対象の幅が単一画素である変更画像を作成すること、一の線形対象上に位置する当該変形画像の画素を同定することおよび、同様にある線上に位置づけられ、それぞれの画像点に隣接する画素の数によるスコア値をそれぞれの当該画像点に割り当てること、当該画像点のいずれが各々の線状対象の交点または分岐と関連しているかを当該スコア値から決定すること、ここで、交点は４つの線状セグメントの交差である画像点により表す、それぞれの当該交点に関する当該線形セグメントの対においてマッチング操作を行い、画像中の血管の路を決定し、それによりオリジナル画像中の線形対象を２つの任意集合に分類し、その後、以下の基準:
ａ)構造の複雑さ、
ｂ)平均密度、
ｃ)平均幅、
ｄ)ねじれ、
ｅ)血管長、
の１またはそれ以上により、当該集合の一方を静脈構造を表すものとして、当該集合の他方を動脈構造を表すものとして指定すること、
から成る方法が提供される。
【００１０】
構造の複雑さ、平均密度、平均幅およびねじれにより画像の集合を分類するのに、種々の公知方法を用いることができる。
例えば構造の複雑さの測定は、構造中の総画素数で割った分岐および／または終点数として算定してよい。この比率が高いほど、構造の複雑さの程度は高くなる。「構造」なる用語は、同じ任意の標識を割り当てた、全血管ネットワークの連続する部分集合を意味するものとする。
平均密度は、所定の構造中の１またはそれ以上の血管セグメントに関する平均画素輝度として算定してよい。平均画素輝度は、骨格化した(単一画素幅の)血管線に沿って、または、全画像(即ち、骨格化前の画像)において測定することができる。
【００１１】
平均血管幅を評定するための種々の方法が知られている。例えば、J.K.Kristinsson(1997), 「糖尿病網膜症-失明のスクリーニングと予防」Doc. Thesis, Acta Ophthalmologica Scandinavica, Suppl. 223, p. 76., P.H.Gregson, et. al. (1995),「静脈ビーディングの自動格付け」、Computers and Biomedical Research、28, 291-304および、L. Pedersen, et. al. (1999)、眼底画像における網膜血管の直径の変化の定量測定、In Proc. 11th Scandinavian Conference on Image Analysis SCIA 99, vol. 1, Kangerlussuaq, Greenland, pp. 439-446の方法。
【００１２】
同様に、曲がりを決定するのに用いることができる種々の方法が知られている。例えば、J.A.Kylstra, E. Stefansson, et. al. (1986)、「網膜血管の曲がり、直径および経壁圧の間の関係」、Graefe's Arch Clin. Exp. Ophthalmol., 224: 477-480の方法。曲がりは本質的に、血管上の２つの任意点間の直線長の、血管の進路に沿って測定した同一点間の長さに対する長さ比の基準である。比率が１に近い場合、血管は直線であり、比率が０に接近する場合、血管は曲がりの程度が大きい。
【００１３】
２つの同定した血管「樹」の集合に関して必要とされるのは特性の比較のみであるため、各症例で用いる正確な方法は重要ではない。
本発明のさらなる態様では、画像形態に関する種々の基準の有用性および信頼性が、種々の画像形態の測定のための内部較正としての、乳頭と中心窩の間の距離を用いることにより有意に改善することができることが発見された。特に本発明のさらなる態様では、基底部の画像の解析において画像形態のサイズを決定する方法であって、乳頭の中心を表す第一点の位置を決定すること、中心窩の中心を表す第二点の位置を決定すること、第一点と第二点の間の距離を測定することおよび、当該基底部画像の形態の研究におけるサイズ較正基準として当該距離を用いることから成る方法が提供される。乳頭および中心窩は、例えばDuke-Elder, Stewart: System of Ophthalmology, vol. II, The Anatomy of the Visual System. Henry Kimpton Publishers, London, 1961に開示されているように、網膜において容易に認識される形態的要素である。
【００１４】
乳頭と中心窩のそれぞれの位置は、基底部画像の双方向性検査により、例えばスクリーンとポインティング装置(例えばマウス)を用いて、基底部画像上、第一ディスクを中心窩上に、第二ディスクを乳頭上に双方向的に置くことにより決定することができる。個々のディスクのサイズを測定し、マウスを用いて手動で配置し、コンピューターを用いて円の中心間の距離およびそれにより、乳頭の中心から中心窩の中心までの距離を測定する。他の方法、特に、より高程度の自動化を提供する方法を用いてもよい。例えば、基底部画像中の乳頭の位置は、血管を表す画像形態を複数の点として表すことにより良好に推定することができる(各点は(ｘ,ｙ)座標の対により表し、座標の(ｘ,ｙ)対を式:
ｙ＝ａ０+ａ１ｘ+ａ２ｘ２.....+ａｎｘｎ(等式Ａ)(式中、ｎは少なくとも２であり、好ましくは式中、ｎは２である)の等式に当てはめ、係数ａ０からａｎの値を決定する)。
【００１５】
(ｘ,ｙ)対を等式Ａに当てはめた後、等式の転換点を次いで決定し、乳頭を基底部画像の転換点の位置から同定する。
転換点を含む画像の領域にテンプレートマッチングを適用する追加的ステップをさらに用いてもよい。用いるテンプレートは円形であり、または少なくともほぼ円形であり、サイズが乳頭のほぼ予想されるサイズに対応する。当該画像領域と適当なテンプレートの間の対比法を用いて乳頭の中心をより正確に決定することができる。用いるテンプレートは好ましくは、約１５００ミクロメートルのサイズを有するリングテンプレートまたはディスクテンプレートである。
【００１６】
中心窩の位置を決定するのに同様の方法を用いることができる。この方法に従い、血管を表す画像形態はここでも複数の点として表される(各点は(ｘ,ｙ)座標の対により表し、座標の(ｘ,ｙ)対を式
ｙ＝ａ０+ａ１ｘ+ａ２ｘ２.....+ａｎｘｎ(等式Ａ)(式中、ｎは少なくとも２であり、好ましくはｎは２である)の等式に当てはめ、係数ａ０からａｎの値を決定する)。
中心窩の位置を推定するために、等式を用いて、等式により表される曲線に垂直な少なくとも２つの直線の位置を決定してもよい。直線の交点を次いで用いて、画像中の中心窩の位置を同定する。
【００１７】
ここでも、テンプレートマッチングを当該交点を含む画像の領域に当てはめる追加的ステップを用いてよい。用いるテンプレートは円形または少なくともほぼ円形であり、サイズが中心窩のほぼ予想されるサイズに対応する。当該画像領域と適当なテンプレート間の(以下に詳細に記載する)対比法を用いて、中心窩の中心をより正確に測定することができる。(前記のDuke-Elderの引用文献中に記載されるような、)中心窩が乳頭の中心からおよそ３０００μｍに、および、その下およそ５°に位置するという事実を用いてもよい。
【００１８】
中心窩を位置付けるのに用いるテンプレートは、好ましくは、およそ１０００マイクロメートルのサイズを有するリングテンプレートまたはディスクテンプレートである。
ディジタル表示した眼底画像中の血管構造の画像表示であり、どのように動脈および静脈系を画像から誘導することができるかを示す添付図１を引用して、本発明の多くの好ましい態様をここに開示する。
【００１９】
動脈および静脈系の認定
血管系を画像内容の残余から単離し、および骨格化することができる種々の方法が知られている。例えば、Subhasis Chaudhuri et al,「２次元適合フィルターを用いる網膜画像中の血管の検出」IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 8, NO. 3, September 1989による論文に開示されているものに基づく方法を用いてもよい。この方法では、局所隣接部において血管が直線である(ここで異なるフィルターマトリックスは異なる配向を持つ)という事実を用いる。そのような直線要素の位置と配向は、テンプレート適合手段(時にマッチフィルターと呼ばれる)を用いて決定してよい。別に、前で引用したAkitaの方法に基づく方法を用いてもよい。
【００２０】
骨格化
２つのクラスが本来的に血管構造とバックグラウンドを表す二層画像の解析を促進するために、血管を表す対象クラスを幅に関して単一画素に減らすことが望ましい。この表現はその後の血管ベッドの定量的および構造的解析に最も便利である。プロセス自体は骨格化(または間引き)と呼ばれ、画像処理における当該方法の一般原理は周知であり、かつ実証されている。
【００２１】
骨格化の好ましい方法は、中心軸変換(Medial Axis Transform(MAT)(I. Ragnemalm(1993),「アンカーポイントを用いる間引きによる回転不変骨格化」、8th Scandinavian Conf. on Image Analysis, Tromso)と呼ばれる方法である。Ragnemalmは、骨格化が常に対象の中心に位置することを保証する距離伝播性骨格化を開示する。
【００２２】
間引きアルゴリズムが多くの重要な構造情報を間引いてしまわないように、骨格中の参考となる点を決定しなければならない。Ragnemalmはこれらの点をアンカーポイントと呼ぶ。アンカーポイントは、間引きプロセスにおいて決して除くことができない。Ragmemalmにより示唆される方法に従い、Kruseにより示唆されるα-骨格化アルゴリズムを用いてアンカーポイントを得てもよい(B. Kruse(1991),「骨格化へ適用する正確な連続ユークリッド距離アルゴリズム」、Proc., 7th Scandinavian Conf. on Image Analysis, pp. 982-992)。前記のアルゴリズムを用いることにより、増加する距離のクラスから対象の画素を系統的にチェックおよび間引くことにより骨格を得る。
該して、画素は、連結欠損を生じない場合にのみ除去する。しかし好ましくは、画素は、対象のエッジから√５画素より接近する場合は常に除去する。これにより、生じる骨格において限られたレベルの複雑さが保証される。
【００２３】
図１は、ディジタル化した眼底画像において血管構造の連続成分を得るためのステップを図示したものである。図１では、単一画素幅の骨格化したグラフの線を明瞭のために一律幅に拡張した。図１ａは、全血管構造の二元画像を示す。これは、しきい値処理のみの結果である。１ｂは中心軸変換(MAT)を用いる骨格化の結果を示す。図１ｃでは視神経円板内の血管構造はその後の解析に適さないので、視神経円板の部分の輪郭内を隠した。１ｄでは、血管系の連続成分を同定し、一時的に構造の上部および下部をそれぞれ別のグレーの影で示す。１ｅはクラスＡとした連続成分の二元表示を示す。１ｆはクラスＢとした連続成分の二元表示を示す。
【００２４】
血管システムを単離したら、動脈と静脈血管を区別することが望ましい。
前に示すように、眼底画像で観察される血管システムはそれ自体、３次元構造の２次元投影である。我々の方法は、動脈構造と静脈血管構造が個々にそれぞれ完全な樹状物である(すなわち、心臓から各毛細管へ血管に沿い、そして戻るある独特な路がある)という事実を用いることにより有効に分離することができるという認識に基づく。静脈を動脈から区別する本発明による方法は、血管セグメントの交差が実際に、常に静脈と動脈の間に存在する(即ち、動脈と動脈または、静脈と静脈の間の交差は実際上存在しない)という認識に基づく。
【００２５】
最初のステップとして、骨格化した血管構造中の、ある特徴的な点を同定するために画像を処理する。特に重要なのは、グラフの連続と複雑さを規定する終点、分岐点および交差である。これらは、１、３および４隣接部をそれぞれ持つことにより同定される。正確に２隣接部を有する画素は正常なセグメント画素として規定する。
【００２６】
交点では、交差すべき２つの血管セグメントに関して、それらの一方は他方の下を通って他方の側面に続かなければならない。これは、ディジタル化および骨格化した画像中の交差している血管対を見る場合に、４つの血管セグメントが交点から伸びており、これらが２つの適合対を構成しなければならないことを意味する。ほとんどの場合、(単純な血管交差を示している)向かい合ったセグメントを対にするが、静脈が動脈の同じ側面上で再び現れる(逆もまた同じ)場合もある。それゆえ、交点において、同じクラスに属するセグメントに適合標識を指定することにより要素を対にすることが必要である。対形成は、交点の種々の特性を調べることにより、特に、
１.オリジナル(即ち、非骨格化)画像中で交点を記録している血管の幅を比較すること。静脈は概して幾分動脈よりも広く、それゆえ、幅に懸著な違いが認められるのは異常ではないことに気をつけるべきである；
２.交差角を測定すること。血管分岐は、９０°より大きい角では決して起こらないことが経験的に見出される；
３.非骨格化画像中の血管の平均密度を測定すること。静脈は動脈よりも平均的に暗いことに気をつけるべきである
により行うことができる。
【００２７】
各交点を記録する血管を十分に対にした後、全画像中の血管を標識すればよい。任意の交点で開始し、２つの可能な標識の内の一つを交差対の一つに割り当て、反対色を他の交差対に割り当て、これらの標識を全樹を通して有効に伝播させる。図１ｄは、図１ｃの骨格化画像においてこの方法を用いた結果を示す。図１ｄの同じグレーで示された連続成分を抽出し、図１ｅおよび１ｆに二元プロットとして示した。
【００２８】
この方法を用いて認められる一つの難点は、標識付けの問題に対するユニークな解決法がなく、分岐形態の所定の場合には任意選択を行わなければならないということである。異なる交点から始めることにより、それゆえ異なる結果が生じる可能性がある。しかし、実際に生じる問題は小さい。
【００２９】
本方法の好ましい態様では、セグメントをまず予備値で標識する。セグメントは一度標識すると、他の(予備)標識を指定することができない。予備標識を樹の端から端まで伝播させる。標識伝播が正面衝突した場合、連続する下側の樹がその予備標識を維持するように選択を行う(「ウィナー」)。「ルーザー」のセグメントは戻し伝播(back-propagation)により再標識する。このアルゴリズムはむしろ複雑だが、グラフを伝って不正な標識が極端に伝播することを防ぐ。
血管系の連続成分を同定したら形態から推定して、同定された樹が「静脈」または「動脈」いずれかの最終的な標識を指定することができる。そのような決定に用いてよい、単離された血管セグメントからの形態は、例えば、
１)平均密度、
２)平均幅、
３)曲がり
である。
【００３０】
形態はまた、連続成分であるグラフそのものに関連し得る。たいてい、動脈のグラフは対応する静脈のグラフほど複雑でなく(見た目が単純である)、動脈アーケードの血管セグメントの平均長は静脈セグメントの平均長よりも長い。さらに、静脈アーケードの全長は、対応する動脈アーケードよりもたいてい長い。
これらの量を決定する種々の方法が、例えばJ.A. Kylstra, E. Stefansson, et al. (1986),「網膜血管の曲がり、直径および経壁圧間の関係」Graefe's Arch Clin. Exp. Ophthalmol., 224:477-480., J.K. Kristinsson(1997), 「糖尿病性網膜症-失明のスクリーニングと予防」、Doc. Thesis, Acta Ophthalmologica Scandinavica, Suppl. 223, p.76.、およびJohn C. Russ(1991), Computer-Assisted Microscopy, Plenum Publ. Corp., New York, p.453から知られる。
動脈構造から静脈を区別するのに用いる種々の量を、別個に、または組み合わせて用いてもよい。
【００３１】
乳頭および中心窩の位置決定
基底部画像中の血管の位置を決定したら、乳頭および中心窩の位置を正確に決定することが非常に重要である。
中心窩および乳頭は、網膜の最も重要な解剖学的構造要素の内の２つである。視界切迫障害はそれらの両方に関連しており、例えばDuke-Elder, Stewart: System of Ophthalmology, vol. II, The Anatomy of the Visual System. Henry Kimpton Publishers, London, 1961に記載されるように、それらは血管系と共に網膜において配向の基礎を構成する。
【００３２】
前に示すように本発明の一態様に従い、中心窩の中心と乳頭の中心の間の距離を、画像中の全ての距離を正規化するための基準の長さとして用いることができる。この技術を用いて対象間の変動が最小化されることおよび、定量測定を血管系で行う場合、または病変部のサイズが重要である場合にこの技術の使用がかなり望ましいことが見出された。
【００３３】
本発明の一態様に従い、乳頭の位置は、最も厚い血管セグメントに対して少なくとも二次オーダーの関数(典型的には円錐関数)をマッチングさせることにより、妥当な程度の正確さまで予測することができる。一番太い血管が乳頭を通って網膜に入り、かつ乳頭から出ることは差し支えなく想定することができる。
この手段は、乳頭が画像中に存在していてもいなくても有効に働く。乳頭の中心の位置に対して得られる近似はかなり粗いが、それでもいくらかの目的のためには十分正確であり、より洗練された方法、例えばテンプレートマッチングまたは円形ハフ(Hough)変換法(例えばM. Sonka, et. al. (1993),「画像処理、解析および機械視覚」、Chapman & Hall, London, p.555に開示される)に有用な開始点をさらに提供する。
【００３４】
パラメータマッチング法により示される領域に画像をサブサンプリングし、例えば前記の相関アルゴリズムを用いる円形テンプレートマッチング法を用い、乳頭の典型的なサイズのテンプレート(リングまたはディスク)を利用することにより、一般に、より良好な近似を得ることができる。乳頭の直径は典型的には１５００マイクロメートルである。
【００３５】
画像中の中心窩の中心の位置を決定するのに同様の方法を用いることができるが、曲線の変換点の代わりに、曲線に対して垂直な２またはそれ以上の点の交わりを、中心窩の位置の粗い近似としてとる。乳頭の場合のように、パラメータマッチング法により示される領域に画像をサブサンプリングし、例えば前記の相関アルゴリズムを用いる円形テンプレートマッチング法を用い、中心窩の典型的なサイズのテンプレート(リングまたはディスク)を利用することにより、近似を改善することができる。
【００３６】
画像中の中心窩の位置決定の別の方法は、中心窩は一般に２つの大きな外側血管アーケードの間であって、乳頭の中心からおよそ３,０００マイクロメートルのところにあるという事実によるものである。また、中心窩が画像中で明らかに認識できる場合、それを重要な局所密度最小値(local density minimum)として示す。
前記の本発明の種々の態様は単独または種々の組み合わせで共に用いることができ、本発明の範囲はそれに応じて解釈されることが理解されるべきである。
【図１】
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