(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー撮影用の眼底カメラで撮影された眼底像の各部位について、Ｇ成分の反射光強度に相当するＧ成分画像データ又はＢ成分の反射光強度に相当するＢ成分画像データを、Ｒ成分の反射光強度に相当するＲ成分画像データを用いて除算することによって得られた反射光強度比データに基づいて、緑内障の診断を行うことを特徴とする緑内障診断装置。
【請求項２】
緑内障の診断を行うために、カラー撮影用の眼底カメラで撮像された眼底像の各部位について、Ｇ成分の反射光強度に相当するＧ成分画像データ又はＢ成分の反射光強度に相当するＢ成分画像データを、Ｒ成分の反射光強度に相当するＲ成分画像データを用いて除算して反射光強度比を演算する演算手段を有することを特徴とする緑内障診断装置。
【請求項３】
前記眼底カメラで撮影された眼底像が白色光照明によって得られた画像であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の緑内障診断装置。
【請求項４】
前記眼底像の各部位の面積がＣＣＤの各画素の面積相当であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の緑内障診断装置。
【請求項５】
前記眼底像の血管部分を除去する画像処理を行って緑内障診断を行うことを特徴とする請求項２に記載の緑内障診断装置。
【請求項６】
乳頭を中心にして放射方向に半径の異なる二つの同心円を描いて、第１の円を起点に第２の円まで半径方向に沿って反射光強度比データを積分するという画像処理を行うことを特徴とする請求項２に記載の緑内障診断装置。
【請求項７】
カラー撮影用の眼底カメラで撮像された眼底像の各部位について、Ｇ成分の反射光強度に相当するＧ成分画像データ又はＢ成分の反射光強度に相当するＢ成分画像データを、Ｒ成分の反射光強度に相当するＲ成分画像データを用いて除算して反射光強度比を演算する演算プログラムが記録されている緑内障診断用記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、緑内障の早期診断に用いるのに好適の緑内障診断装置及び緑内障診断用記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
医用眼科の分野では、緑内障は視神経繊維束欠損によって引き起こされる病気であるといわれており、従来から、この緑内障の診断のために、カラー撮影用の眼底カメラを用いてカラー眼底像を撮影することが行われている。
【０００３】
これは、視神経繊維束が緑色の光（Ｇ成分の光）、青色の光（Ｂ成分の光）を反射する割合が高いという性質、ことにＧ成分の光を反射する割合が高いことから、Ｇ成分のみ、又はＢ成分のみで画像を表示した場合に、その視神経繊維束欠損が存在する眼底領域（眼底部位）の明るさはその眼底領域に正常な視神経繊維束が存在していたとする明るさに較べて暗く写るので、そのＧ成分のみ、又はＢ成分のみで表示された眼底像を周辺部位と較べて見て暗い部分が存在すれば、その暗い部分が視神経繊維束の欠損領域であるのではないかと診断できるからである。そのＧ成分、Ｂ成分の反射光量は視神経繊維束が厚ければ厚いほど多い。赤色の光（Ｒ成分の光）は視神経繊維束によって反射される割合が少なくその視神経繊維束よりも奥に存在する眼底組織によって反射される割合が高いという性質を有する。
【０００４】
このことについて、「The Spectral Reflectance of the Nerve Fiber Layer of the  Macaque Retina」という論文（２３９３頁−２４０２頁：Investigative Ophthalmology and Visual Science,Vol.30,No.11,November 1989」を参考にしつつ説明する。
【０００５】
図７は眼底像を模式的に示した図であり、この図７において、領域Ａ〜Ｃ、Ｇは視神経繊維束が正常に存在する領域、Ｄ〜Ｆは意図的に視神経繊維束を除去した領域である。この領域Ａ〜Ｇにそれぞれ異なる波長の光を照射して、各領域Ａ〜Ｇからの領域毎の全反射光量を受光し、波長をパラメータとして各領域毎の全反射率をグラフ化して示したものが図８である。
【０００６】
この図８において、左端は青色の光による反射率を示し、右端は赤色の光による反射率を示し、中間が緑色の光による反射率を示している。この図から明らかなように赤色の光による反射率がこれよりも波長の短い波長の光による反射率よりも大きい。
【０００７】
また、視神経繊維束のみの反射率を領域Ａ、Ｂ、Ｃについてグラフ化して示したものが図９である。この図９から領域Ａから領域Ｃに向かうに伴って、反射率が低くなることが読み取れる。これは、視神経繊維が乳頭部分に集まってその乳頭部分の膜厚が厚くなっているところは視神経繊維の密度が高くなるため反射率が高く、乳頭部分から遠ざかるに伴って膜厚が薄くなり視神経繊維の密度が低くなっているからと解され、視神経繊維の膜厚と反射率との間に相関関係があることが読み取れる。
【０００８】
ところで、その緑内障はこれが進行すると失明に至ることから、その緑内障の早期発見が急務であるとされているが、眼底の各部位によって視神経繊維束の厚さが異なるため、健康な患者の眼底を撮影して、Ｇ成分、Ｂ成分で表示された眼底像を見た場合でも濃淡が生じ、視神経繊維束欠損領域が存在するか否かを一見して判断することは困難である。
【０００９】
そこで、その視神経繊維束が、乳頭からほぼ放射状に出ているという性質を利用して、眼底像上でその乳頭を中心にして放射方向に半径の異なる二つの同心円を描いて、第１の円を起点にして第２の円まで半径方向に沿ってＧ成分、Ｂ成分の画像データを積分（和分）するという画像処理を行って、視神経繊維束欠損領域に起因するわずかな反射光量の変化を積分によって大きな変化に置換して眼底像を再表示し、この画像処理によって得られた眼底像に基づいて視神経繊維束欠損領域が眼底に存在しているか否かを診断する診断技術が提案されている。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、眼底を照明するときには照明むらがあり、この照明むらがあると、視神経繊維束が存在する眼底領域でも暗く写って濃淡が生じることがあり、視神経繊維束が存在する眼底領域と視神経繊維束が欠損している眼底領域との区別をつけにくく、ことに、緑内障の進行初期には、視神経繊維束の欠損が少ないことから、この照明むらが存在すると、その患者が緑内障になりかけているのか否かの診断が困難である。
【００１１】
本発明は、上記の事情に鑑みて為されたもので、その目的とするところは、眼底の照明むらに起因する緑内障早期診断の困難性を極力解消することのできる緑内障診断装置を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の緑内障診断装置は、カラー撮影用の眼底カメラで撮影された眼底像の各部位について、Ｇ成分の反射光強度に相当するＧ成分画像データ又はＢ成分の反射光強度に相当するＢ成分画像データを、Ｒ成分の反射光強度に相当するＲ成分画像データを用いて除算することによって得られた反射光強度比データに基づいて、緑内障の診断を行うことを特徴とする。
【００１７】
請求項２に記載の緑内障診断装置は、緑内障の診断を行うために、カラー撮影用の眼底カメラで撮像された眼底像の各部位について、Ｇ成分の反射光強度に相当するＧ成分画像データ又はＢ成分の反射光強度に相当するＢ成分画像データを、Ｒ成分の反射光強度に相当するＲ成分画像データを用いて除算して反射光強度比を演算する演算手段を有することを特徴とする。
【００１８】
請求項１又は請求項２に記載の緑内障診断装置によれば、眼底の各部位毎の画像データを眼底の各部位毎の反射強度比（反射率比相当）に置換して、画像データを構築することにしたので、照明むらによる影響を除去することができる。
特に、Ｇ成分又はＢ成分を反射する割合がＲ成分に較べて高いという視神経繊維束の反射率特性に着目して、Ｇ成分の反射光強度に相当するＧ成分画像データ又はＢ成分の反射光強度に相当するＢ成分画像データを、視神経繊維束の欠損による影響を受けることの少ないＲ成分の反射光強度に相当するＲ成分画像データを用いて除算して反射光強度比を求めることにしたので、照明むらによる影響をより一層除去することができる。
【００１９】
請求項３に記載の緑内障診断装置は、前記眼底カメラで撮影された眼底像が白色光照明によって得られた画像であることを特徴とする。
【００２０】
請求項３に記載の緑内障診断装置によれば、演算処理の簡略化を図ることができる。
【００２１】
請求項４に記載の緑内障診断装置は、前記眼底像の各部位の面積がＣＣＤの各画素の面積相当であることを特徴とする。
【００２２】
請求項４に記載の緑内障診断装置によれば、各画素毎に緻密に視神経繊維束の欠損領域を判断できる。
【００２３】
請求項５に記載の緑内障診断装置は、前記眼底像の血管部分を除去する画像処理を行って緑内障の診断を行うことを特徴とする。
【００２４】
請求項５に記載の緑内障診断装置によれば、眼底像の血管部分を除去して緑内障の診断を行うことができるので、画像表示した場合にその診断が容易である。
【００２５】
請求項６に記載の緑内障診断装置は、乳頭を中心にして放射方向に半径の異なる二つの同心円を描いて、第１の円を起点に第２の円まで半径方向に沿って反射光強度比データを積分するという画像処理を行うことを特徴とする。
【００２６】
請求項６に記載の緑内障診断装置によれば、視神経繊維束欠損領域に起因するわずかな反射光量の変化を積分によって大きな変化に置換して表示できる。
【００２８】
請求項７に記載の緑内障診断用記録媒体は、カラー撮影用の眼底カメラで撮像された眼底像の各部位について、Ｇ成分の反射光強度に相当するＧ成分画像データ又はＢ成分の反射光強度に相当するＢ成分画像データを、Ｒ成分の反射光強度に相当するＲ成分画像データを用いて除算して反射光強度比を演算するプログラムが記録されていることを特徴とする。
【００２９】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の緑内障診断装置に用いる眼底カメラＱの一例を示し、この図１において、１はベース、２は架台、３は装置本体、４はジョイスティック、５はＴＶカメラ、６は顎受け、７は額当てであり、これらの構成は公知である。
【００３０】
この眼底カメラでは、患者の顎を顎受け６に乗せ、額当て７に額を当てて、例えば、内部固視灯により所定方向を固視させて、撮影スイッチ８を操作すると、被検眼の眼底が照明されて、眼底像がＴＶカメラ５によって撮像される。
【００３１】
そのＴＶカメラ５は例えば緑内障診断装置としてのパーソナルコンピュータ９に接続され、眼底像はこのパーソナルコンピュータ９のフレームメモリに記憶される。このパーソナルコンピュータ９のフレームメモリに眼底像を記憶する代わりに、ハードディスク、磁気ディスク、フロッピーディスク、光磁気ディスクに記録保存しても良い。
【００３２】
そのパーソナルコンピュータ９には画像表示モニター１０が接続され、マウス、キーボード等の操作手段により、記憶保存されている眼底像ＦＢが画面１１に表示される。
【００３３】
図２はその図１に示す眼底カメラによって撮像された眼底像ＦＢの一例を示している。ここでは、この眼底像はＧ成分のみで表示されているものとする。この眼底像ＦＢを撮影するもととなった患者の眼底には、視神経繊維束の欠損があり、患者は緑内障進行初期の状態にあるものとし、かつ、視神経繊維束の欠損がＧ成分のみを用いての画像表示では、照明むらの影響を受けて濃淡の区別が難しく、視神経繊維束の欠損領域が認識できない程度のものであるとする。従って、この図２では、視神経繊維束の欠損領域は示されていない。なお、その図２において、ＦＣは視神経乳頭、ＦＤは黄斑部、ＦＥは血管を示している。
【００３４】
ところで、視神経繊維束が欠損すると、その分だけ、Ｇ成分又はＢ成分の反射率は低下するはずである。というのは、視神経繊維束はＧ成分又はＢ成分を反射する割合がＲ成分に較べて高いからである。
【００３５】
そこで、眼底の各部位について、Ｇ成分、Ｂ成分の反射率を求めることが考えられる。しかしながら、眼底各部位について、反射率そのものを求めることは実質的に不可能である。
【００３６】
というのは、周知のように、反射率は一般に反射光の光量を入射光の光量で除算することによって定義されるが、眼底各部位についての入射光の光量を測定すること自体が難しいうえに、照明むらがあるので眼底各部位についての入射光量を一様として取り扱うことができないからである。
【００３７】
そこで、眼底各部位について、反射率比相当（反射光強度比）という概念を考える。以下、この反射率比相当の概念について説明する。
【００３８】
いま、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分について、眼底のある任意の部位への入射光の光量（入射光強度）をそれぞれ記号Ｉｒ、Ｉｇ、Ｉｂで示し、その任意の部位の反射率を記号Ｒｒ、Ｒｇ、Ｒｂで示し、その任意の部位からの反射光の光量（反射光強度）をＩｒｒ、Ｉｒｇ、Ｉｒｂで示すことにすると、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分について、以下に示す関係式が成り立っている。
Ｉｒｒ＝Ｉｒ×Ｒｒ（Ｒ成分についての反射光の光量を示す式）…（１）
Ｉｒｇ＝Ｉｇ×Ｒｇ（Ｇ成分についての反射光の光量を示す式）…（２）
Ｉｒｂ＝Ｉｂ×Ｒｂ（Ｂ成分についての反射光の光量を示す式）…（３）
ここで、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の反射光の光量Ｉｒｒ、Ｉｒｇ、Ｉｒｂは眼底像ＦＢをカラー撮影することによって、眼底各部位毎に画像データとして求められている測定量、すなわち、各成分についての画像濃度データに対応している。
【００３９】
そこで、以下に説明するＧ成分についての反射率比相当（反射光強度比）Ｒ１という概念を、Ｇ成分の反射光の光量Ｉｒｇを各成分の反射光の光量の総和を用いて除算することによって定義する。
Ｒ１＝Ｉｒｇ／（Ｉｒｒ＋Ｉｒｇ＋Ｉｒｂ）                  …（４）
同様に、Ｂ成分についての反射率比相当（反射光強度比）Ｒ２という概念、Ｒ成分についての反射率比（反射光強度比）Ｒ３という概念を定義する。
Ｒ２＝Ｉｒｂ／（Ｉｒｒ＋Ｉｒｇ＋Ｉｒｂ）                  …（５）
Ｒ３＝Ｉｒｒ／（Ｉｒｒ＋Ｉｒｇ＋Ｉｒｂ）                  …（６）
（４）式は（１）式ないし（３）式を用いて、以下の式に変形できる。
Ｒ１＝（Ｉｇ×Ｒｇ）／（Ｉｒ×Ｒｒ＋Ｉｇ×Ｒｇ＋Ｉｂ×Ｒｂ）
＝Ｒｇ／（ａ×Ｒｒ＋Ｒｇ＋ｂ×Ｒｂ）                    …（７）
ここで、係数ａ、係数ｂは以下に示す式によって定義される。
ａ＝Ｉｒ／Ｉｇ（Ｇ成分の入射光量に対するＲ成分の入射光量の比）
ｂ＝Ｉｂ／Ｉｇ（Ｇ成分の入射光量に対するＢ成分の入射光量の比）
Ｒ２＝（Ｉｂ×Ｒｂ）／（Ｉｒ×Ｒｒ＋Ｉｇ×Ｒｇ＋Ｉｂ×Ｒｂ）
＝Ｒｂ／（ｃ×Ｒｒ＋ｄ×Ｒｇ＋Ｒｂ）                    …（８）
ここで、係数ｃ、係数ｄは以下に示す式によって定義される。
ｃ＝Ｉｒ／Ｉｂ（Ｂ成分の入射光量に対するＲ成分の入射光量の比）
ｄ＝Ｉｇ／Ｉｂ（Ｂ成分の入射光量に対するＧ成分の入射光量の比）
Ｒ３＝（Ｉｒ×Ｒｒ）／（Ｉｒ×Ｒｒ＋Ｉｇ×Ｒｇ＋Ｉｂ×Ｒｂ）
＝Ｒｒ／（Ｒｒ＋ｅ×Ｒｇ＋ｆ×Ｒｂ）                  …（９）
ここで、係数ｅ、係数ｆは以下に示す式によって定義される。
ｅ＝Ｉｇ／Ｉｒ（Ｒ成分の入射光量に対するＧ成分の入射光量の比）
ｆ＝Ｉｂ／Ｉｒ（Ｒ成分の入射光量に対するＢ成分の入射光量の比）
ここで、白色光による照明の場合には、Ｒ、Ｇ、Ｂの各成分についての入射光の光量は等しいと仮定できるから、係数ａないし係数ｆは等しく、色むらが存在しない限り「１」とみなすことができる。また、白色光による照明でない場合でも、照明光源が同じであると仮定すれば、その比は一定である。
【００４０】
この反射率比相当Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３は入射光の照明むらによる影響を受けない数値である。というのは、たとえ、照明むらが存在して眼底各部位毎の照明光の光量が相違していたとしても、眼底の各部位毎に入射光の光量を除算することによって、その照明むらの影響が除去されているからである。
【００４１】
従って、上記（７）式ないし（９）式の演算を行うプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ９の演算手段としての処理回路に組み込んで、各眼底部位毎に反射率比相当Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３の演算を実行させ、眼底画像を構築することにすれば、照明むらが存在する場合であっても、その影響を除去して眼底像を表示できることになる。
【００４２】
すなわち、カラー撮影用の眼底カメラで撮影された眼底像の各部位について、Ｇ成分の反射光強度に相当するＧ成分画像濃度データ又はＢ成分の反射光強度に相当するＢ成分画像濃度データを、Ｇ成分画像濃度データとＢ成分画像濃度データとＲ成分の反射光強度に相当するＲ成分画像濃度データとの総和を用いて除算すれば、反射光強度比データを得ることができる。その眼底像ＦＢの各部位の面積はＣＣＤの各画素の面積相当であることが望ましい。
【００４３】
図３はその演算処理を行って得られた眼底像の模式図を示すもので、視神経繊維束の欠損が存在する欠損部位ＦＦが斜線で示されている。
【００４４】
また、図４に示すように、乳頭ＦＣの中心Ｏ１を中心にして放射方向に半径の異なる二つの同心円Ｃ１、Ｃ２を描いてこの同心円Ｃ１、Ｃ２で囲まれている領域内で半径方向に沿って第１の円Ｃ１を起点にしかつ第２の円Ｃ２を終点にし、反射光強度比データを積分処理する操作を乳頭ＦＣを巡る方向に行ってこの積分処理結果をグラフ化して表示するようにしても良い。図５はこのような処理を行って得られたグラフである。
【００４５】
視神経繊維束の膜厚が厚い箇所はその反射光強度比データ値が大きいのでその積分値が大きく、膜厚の薄い箇所はその反射光強度比データ値が小さくなるのでその積分値も小さい。その図５において、数字「０」は耳側を示し、数字「４」は鼻側を示し、数字「０」ないし数字「７」は図５に示す眼底像上において、右回りに４５度ずつ回転させて積分処理を行った方向を示し、これを横軸Ｚ方向としている。また、符号Ｘ１〜Ｘ５は血管部分を示し、血管部分Ｘ１〜Ｘ５は反射強度が低いため、その反射光強度比データ値は小さい。とくに、符号Ｘ１、Ｘ３で示す血管部分は太い血管が存在するので、その反射光強度比データ値の落ち込みが大きい。
【００４６】
このように血管部分が存在するグラフのままでは、視神経繊維束の欠落があるか否か判断を迅速かつ容易に行うことが困難であるので、フィルターによる血管部分除去処理を行う。これには、ガボールフィルターを用いる。このガボールフィルター（Ｇａｂｏｒ又はＤＯＧフィルター）の一般式は以下の通りである。
ＤＯＧ｛σe、σi｝＝[１／２π]-1/2｛σe・ｅｘｐ（−ｘ／２σe）2
−σi・ｅｘｐ（−ｘ／２σi）2｝
ここで、σe、σiは正規分布の分散を示し、σe＜σiである。
このＤＯＧフィルターを用いて、各Ｚ位置毎に反射光強度比とＧＦフィルターとの積をとるという画像処理をＺ方向に行うと、図６に示すように、血管部分が除去された膜厚相当グラフＧ１が得られる。この図６に健康な人の一般的な眼底繊維束の標準膜厚に相当する膜厚相当グラフＧ２を表示させることにすれば、健康な人の眼底繊維束の膜厚の変化グラフと患者の眼底繊維束の膜厚の変化グラフとを見較べることができて欠損の存在を知ることができる。その膜厚相当グラフＧ２は年齢、人種等に応じて選択できるようにデータベースに記憶させておくのが望ましい。
【００４７】
以上、発明の実施の形態では、眼底各部位毎に、Ｒ、Ｇ、Ｂ各成分についての反射光の光量を、反射光の全光量によって除算することによって、各Ｒ、Ｇ、Ｂ各成分についての反射率の比を求めることにしたが、緑内障の患者でもＲ成分についての反射率は健康な人の反射率とほとんど差異はないと考えられる。
【００４８】
というのは、視神経繊維束の欠損によって影響を受けるのはＧ成分、Ｂ成分の光であり、Ｒ成分の光はほとんど影響を受けないからである。このＲ成分で除算することが望ましいことは、図８に示すグラフからも裏付けられる。すなわち、眼底繊維束が存在する領域Ａ〜Ｃ、Ｇと眼底繊維束が存在しない領域Ｃ〜ＦとでＲ成分の光による反射率の変化はほとんど見受けられないが、Ｇ成分、Ｒ成分の光による反射率は眼底繊維束が存在しない領域Ｃ〜Ｆとで反射率の差異が明らかに見受けられるからである。
【００４９】
従って、Ｇ成分又はＢ成分の反射光の光量をＲ成分の反射光の光量で除算することによって、眼底各部位について、Ｇ成分又はＢ成分の反射率の比を求めることによって、照明むらの影響を除去できる。より、一般的には、短い波長の光の反射強度に相当する画像データをより長い波長の光の反射強度に相当する画像データで除算した反射光強度比データに基づいて、緑内障の診断を行うこととすれば良い。
【００５０】
このようにすれば、更に、演算プログラムを簡略化でき、演算処理速度も向上させることができる。
【００５１】
以上の説明では、照明光の分光についてのみ説明したが、眼底全体の分光反射率をＲ（λ）、光源の分光強度分布をＩ0（λ）、ＣＣＤのＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の分光感度をＤR（λ）、ＤG（λ）、ＤB（λ）とすると、ＣＣＤから得られるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の画像信号ＳR、ＳG、ＳB以下の式で表される。
【００５２】
ＳR＝ＫR∫ＤR（λ）・Ｒ（λ）・Ｉ0（λ）ｄλ
ＳG＝ＫG∫ＤG（λ）・Ｒ（λ）・Ｉ0（λ）ｄλ
ＳB＝ＫB∫ＤB（λ）・Ｒ（λ）・Ｉ0（λ）ｄλ
ここで、λは光の波長、ＫR、ＫG、ＫBは各成分に関する比例定数であり、積分は波長の下限値（短波長）から波長の上限値（長波長）に向かって行う。
【００５３】
そして、この画像信号ＳR、ＳG、ＳBを用いて反射強度比データを求めれば、より一層正確に視神経繊維束の膜厚と反射強度比データとの相関を向上させることができる。
【００５４】
【発明の効果】
本発明に係わる緑内障診断装置によれば、眼底の照明むらに起因する緑内障早期診断の困難性を極力解消することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  眼底像の撮影に用いる眼底カメラの一例を示す外観図である。
【図２】  画像処理前の眼底像の一例を示す模式図である。
【図３】  画像処理後の眼底像の一例を示す模式図である。
【図４】  反射光強度比データの放射方向への積分処理の説明に使用する眼底像の模式図である。
【図５】  反射光強度比データの積分処理結果をグラフ化して表示した図である。
【図６】  血管部分に相当する画像部位を除去して反射光強度比データの積分処理結果をグラフ化して表示した図である。
【図７】  眼底像を模式的に示す図である。
【図８】  図７に示す眼底像の各領域からの反射率を波長を横軸にとって示したグラフである。
【図９】  図７に示す眼底像の領域Ａ〜Ｃについて、視神経繊維束のみの反射率を波長を横軸にとって示したグラフである。
【符号の説明】
９  パーソナルコンピュータ（演算手段）
Ｑ  眼底カメラ
ＦＢ  眼底像
【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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