(57)【要約】【課題】角膜内皮細胞の中心からの指定点のずれによる角膜内皮細胞の検出率の低下を防止することができる角膜内皮細胞画像処理装置を提供する。【解決手段】セル１０内に入力手段４により手動で入力された指定点１３と基準点算出手段８ｐにより算出されたセル１０の中心である核状基準点１３ａとが同一のセル１０内に存在する場合に、核状基準点１３ａをセル密度算出手段８ｍによるセル１０の密度の算出のための基準指定点として用いる。【選択図】図１
2007195755.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示手段に表示された角膜内皮細胞画像の複数のセル内に手動により指定点を入力する入力手段と、前記指定点の数から前記セルの数を求めて該セルの数から該セルの密度を算出するセル密度算出手段と、前記角膜内皮細胞画像の前記各セルの細胞壁を検出する細胞壁検出手段と、該細胞壁検出手段により検出された前記細胞壁に基づいて前記各セルの中心である核状基準点を自動的に算出する基準点算出手段と、前記セル密度算出手段、前記細胞壁検出手段及び前記基準点算出手段の作動を制御する演算制御回路とを備え、該演算制御回路は、同一の前記セル内に前記指定点と前記核状基準点とが存在する場合に、該核状基準点を前記セル密度算出手段による前記セルの密度の算出のための基準指定点とすることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置。
【請求項２】
前記演算制御回路は、前記指定点が入力された前記セル内に前記核状基準点が存在しない場合、前記セルに入力された前記指定点を前記基準指定点とすることを特徴とする請求項１に記載の角膜内皮細胞画像装置。
【請求項３】
表示手段に表示された角膜内皮細胞画像の複数のセル内に入力手段を用いて手動により指定点を入力する一方、前記角膜内皮細胞画像から検出した前記各セルの細胞壁に基づいて前記各セルの中心である核状基準点を基準点算出手段により自動的に算出し、同一の前記セル内に前記指定点と前記核状基準点とが存在する場合に、該核状基準点を前記セルの密度の算出のための基準指定点とすることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理方法。
【請求項４】
表示手段に表示された角膜内皮細胞画像の複数のセル内に入力手段を用いて手動により指定点を入力する入力ステップと、前記角膜内皮細胞画像から検出した前記各セルの細胞壁に基づいて前記各セルの中心である核状基準点を基準点算出手段により自動的に算出する基準点算出ステップと、同一の前記セル内に前記指定点と前記核状基準点とが存在する場合に、該核状基準点を前記セルの密度の算出のための基準指定点とするステップと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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像手段で撮像された角膜内皮細胞像を解析するための角膜内皮細胞画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被検者の角膜内皮細胞（以下、セルと称す。）を撮影した画像を取り込むための画像入力手段と、該画像入力手段で得られた画像信号に基づき、撮影されたセルのうち選択された任意のセルの外形を識別するための外形識別手段と、該外形識別手段で識別された外形データに基づき、撮影されたセルの面積を算出するためのセル面積演算手段と、該セル面積演算手段で算出された複数のセルの面積データに基づき、各セルの密度を演算するセル密度演算手段とを備える角膜内皮細胞計測装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
外形識別手段は、撮影されたセルの画像上で任意のセルの略中央に入力表示された指定点から半径方向に延びる複数の動径線とセルの細胞壁であるエッジとの交点を検出することにより、各セルの外形を識別する。  また、上記した角膜内皮細胞測定装置とは別に、撮影されたセル画像を表示するモニタと、該モニタに表示されたセル画像の各細胞の中心に指定点をマーキングする入力装置と、マーキングされた指定点の座標を特定し、マーキングされた指定点同士の間にある細胞壁を検出し、この検出結果に基づいて各セルの面積を演算する演算処理装置と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。）。
【０００４】
これらの角膜内皮細胞測定装置では、セル内に指定点を付す際、例えばモニタのような表示手段に表示されたセルを作業者が視認し、例えばマウスのような入力手段を用いて各セル内に手動により指定点を入力する。入力手段によりセル内に入力された指定点は、各セルの密度の算出のための基準指定点として用いられる。
【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、セル画像上で各セルに指定点を付す際、その作業が従来のいずれの角膜内皮細胞計測装置においても作業者が表示手段に表示されたセルを視認した上で手動により行われていることから、表示手段に表示されたセル画像が部分的に見え難くその部分に表示された各セル間の境界線すなわち細胞壁を視認することが困難な場合、各セルの中心に指定点を正確に付すことができず、各セルの細胞壁の近傍に付してしまうことがある。特に、集団検診時のように長時間に亘る作業が必要となる場合、作業者の眼の疲労等により、各セルの中心に指定点を正確に付すことが困難になる。
【０００６】
指定点が各セルの中心に付されないと、その後の指定点を用いた画像処理によるセルの検出を適正に行うことができなくなり、セルの検出率の低下を招く。
【０００７】
例えば、指定点がセルの中心に付されたときのセルの中心からの指定点のずれ量を０％としたときの、ずれ量に対するセルの検出個数及び検出率をそれぞれ測定すると、図２９及び図３０に示すように、指定点がセルの中心からずれて各セルの細胞壁に近づくにつれて、セルの検出個数及び検出率がそれぞれ低下することが分かる。
【０００８】
そこで、本発明は、セルすなわち角膜内皮細胞の中心からの指定点のずれによる角膜内皮細胞の検出率の低下を防止することができる角膜内皮細胞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】
【０００９】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、表示手段に表示された角膜内皮細胞画像の複数のセル内に手動により指定点を入力する入力手段と、前記指定点の数から前記セルの数を求めて該セルの数から該セルの密度を算出するセル密度算出手段と、前記角膜内皮細胞画像の前記各セルの細胞壁を検出する細胞壁検出手段と、該細胞壁検出手段により検出された前記細胞壁に基づいて前記各セルの中心である核状基準点を自動的に算出する基準点算出手段と、前記セル密度算出手段、細胞壁検出手段及び前記基準点算出手段の作動を制御する演算制御回路とを備え、該演算制御回路は、同一の前記セル内に前記指定点と前記核状基準点とが存在する場合に、該核状基準点を前記セル密度算出手段による前記セルの密度の算出のための基準指定点とすることを特徴とする。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記演算制御回路は、前記指定点が入力された前記セル内に前記核状基準点が存在しない場合、前記セルに入力された前記指定点を前記基準指定点とすることを特徴とする。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、表示手段に表示された角膜内皮細胞画像の複数のセル内に入力手段を用いて手動により指定点を入力する一方、前記角膜内皮細胞画像から検出した前記各セルの細胞壁に基づいて前記各セルの中心である核状基準点を基準点算出手段により自動的に算出し、同一の前記セル内に前記指定点と前記核状基準点とが存在する場合に、該核状基準点を前記セルの密度の算出のための基準指定点とすることを特徴とする。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、表示手段に表示された角膜内皮細胞画像の複数のセル内に入力手段を用いて手動により指定点を入力する入力ステップと、前記角膜内皮細胞画像から検出した前記各セルの細胞壁に基づいて前記各セルの中心である核状基準点を基準点算出手段により自動的に算出する基準点算出ステップと、同一の前記セル内に前記指定点と前記核状基準点とが存在する場合に、該核状基準点を前記セルの密度の算出のための基準指定点とするステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１に記載の発明によれば、入力手段により手動で入力された指定点と基準点算出手段により算出されたセルの中心である核状基準点とが同一のセル内に存在する場合に、核状基準点がセル密度算出手段によるセルの密度の算出のための基準指定点として用いられることから、例えば表示手段に表示されたセル画像が部分的に見え難くその部分に表示された各セル間の細胞壁を視認することが困難で、入力手段により指定点を手動で入力したときに指定点が各セルの中心に付されず各セルの細胞壁の近傍に付してしまった場合でも、指定点が入力されたセル内に指定点と共存する核状基準点を前記基準指定点とすることにより、指定点が細胞壁の近傍に入力されたセルを適正に検出することができる。
【００１４】
これにより、長時間に亘る作業が必要となる集団検診時のように作業者の眼の疲労等により各セルの中心に指定点を正確に付すことが困難で、指定点が細胞壁の近傍に入力されたセルがたとえ大量に存在したとしても、それらのセル内に核状基準点が存在する場合には該核状基準点を前記基準指定点とすることにより、指定点が細胞壁の近傍に入力された各セルを検出することができる。
【００１５】
従って、セル内に手動により入力した指定点がセルの中心からずれることによる従来のようなセルの検出率の低下を確実に抑制することができる。
【００１６】
請求項２に記載の発明によれば、演算制御回路は、指定点が入力されたセルに核状基準点が存在しない場合、セルに入力された指定点を基準指定点とすることから、基準点算出手段により核状基準点を検出することができないセルであって指定点が中心に入力手段を用いて手動により入力されたセルが存在する場合、指定点を前記基準指定点とすることにより、核状基準点を検出することができないセルを確実に検出することができる。
【００１７】
請求項３に記載の発明によれば、表示手段に表示された角膜内皮細胞画像の複数のセル内に入力手段を用いて手動により指定点を入力し、一方、角膜内皮細胞画像から検出した各セルの細胞壁に基づいて各セルの中心である核状基準点を基準点算出手段により自動的に算出し、同一のセル内に指定点と核状基準点とが存在する場合に、該核状基準点をセルの密度の算出のための基準指定点とすることにより、入力手段を用いて指定点を手動によりセルに入力したときに指定点がセルの中心からずれた場合でも、該セルを適正に検出することができる。
【００１８】
請求項４に記載の発明によれば、角膜内皮細胞画像処理プログラムが、同一のセル内に指定点と核状基準点とが存在する場合に、該核状基準点をセルの密度の算出のための基準指定点とするステップを有することから、該ステップの実行によって核状基準点を前記基準指定点とすることにより、入力ステップで指定点をセルに手動で入力したときに指定点がセルの中心からずれた場合でも、該セルを適正に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明を図示の実施例に沿って説明する。
【実施例１】
【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、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（セル指定手段）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ができる。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、これに代えて、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＞
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とを有する。
【００２２】
演算処理手段５は、図示しないＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，入出力インターフェース及び動作制御回路（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。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。
【００２３】
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とを有する。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後述する演算制御回路７を介して記憶される。
【００２４】
尚、演算制御回路７は、画像メモリ６に記憶された画像を表示手段３に表示させると共に、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。
【００２５】
また、演算処理手段５は、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】
画像処理手段８は、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表示手段８ａと、ズーム表示手段８ａに表示される角膜内皮細胞像を平滑化する平滑化手段８ｂとを有する。
【００２７】
また、画像処理手段８は、各セル１０の細胞壁１４をエッジとして検出するエッジ検出手段８ｄと、該エッジ検出手段により検出された細胞壁１４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８ｐとを有する。
【００２８】
更に、画像処理手段８は、エッジ検出手段８ｄにより検出された細胞壁１４で囲まれるセル１０の面積、周囲長、形状（円形度）、最大長、幅及びアスペクト比等の特徴を求めるセル特徴算出手段８ｑを有する。
【００２９】
また、画像処理手段８は、平滑化手段８ｂで平滑化された角膜内皮細胞像のセル像を極座標変換する極座標変換手段８ｃで極座標変換されたセル極座標像の画素にエッジ検出フィルタをかけて二値化した二値化細胞画像とするエッジ検出手段（二値化細胞壁検出手段）８ｄを有する。
【００３０】
更に、画像処理手段８は、エッジ検出手段８ｄで二値化された二値化細胞画像を膨張・収縮させてノイズを除去するノイズ除去手段８ｅと、ノイズ除去手段８ｅでノイズが除去された二値化細胞画像をＸ-Ｙセル画像に変換する画像変換手段８ｆと、Ｘ-Ｙセル画像からセルの核を除去する核除去手段８ｇと、核を除去されたＸ-Ｙセル画像の各セルの細胞壁の部分を細線化する細線化手段８ｈとを有する。
【００３１】
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と、ラベリングされたセル画像の指定点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とを有する。ラベリング手段８ｊは、上下左右が同じラベルである場合、エッジを消去し、ラベリング後にヒゲを除去する。セル細胞壁検出手段８ｊは、円を指定点から細胞壁に接するまで膨張させて、接した位置を細胞壁として検出する。
【００３２】
更に、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おり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分割し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とを有する。
【００３３】
また、画像処理手段８は、画像処理のための指定点１３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８ｎと、指定点１３から周形状情報を膨張させる周形状膨張手段８ｏとを有する。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を形成する。
【００３４】
尚、極座標変換手段８ｃ、画像変換手段８ｆ及びセル密度算出手段８ｍ等の機能は、演算制御回路７に担わせることもできる。
[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６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。この図６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。尚、図６においては、説明の便宜上、画像の一部のセル１０同士の間の黒い部分に白色の線（撮像直後の画像にはない線）を仮想細胞壁１１として図示している。
【００３５】
図３のステップＳ１において、角膜内皮細胞撮影装置の操作者は、図１に示したマウス等の入力手段４により手動で操作されるカーソル１２を図６の角膜内皮細胞画像上に表示させると共に、このカーソル１２を図６の角膜内皮細胞画像の各セル１０の略中央に移動させて、入力手段４により指定点１３を入力表示させる。
【００３６】
次に、ステップＳ２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１５，図１６に示したようなセル１０間の細胞壁１４を検出し、ステップＳ３に移行する。
【００３７】
このステップＳ３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１６，図１７（ａ）に示したセル１０の細胞壁１４とは異なるヒゲ１５や点１６等を除去して、図１７（ｂ）に示したように隣接する複数のセル１０にラベルを付けるラベリング処理を行い、ステップＳ３−１に移行する。
【００３８】
演算制御回路７は、ステップＳ３−１で、入力手段４の操作により各セル１０内に付された指定点１３の位置を修正する。これは、入力手段４の操作により付された指定点１３と基準点算出手段８ｐにより後述するように算出された核状基準点１３ａとが同一のセル１０内にある場合に、核状基準点１３ａの位置をセル密度算出手段８ｍによる後述する解析に用いる基準指定点とする。その後、演算制御回路７は、各セル１０内の基準指定点の位置に指定点１３を移動させることにより、図１７（ｂ）のラベリング処理を施した各セル１０に指定点１３を付す。演算制御回路７は、指定点１３が入力されたセル１０内に核状基準点１３ａが存在しない場合には、指定点１３の位置を前記した基準指定点とする。
【００３９】
ステップＳ４において演算制御回路７は、ステップＳ３でラベリングの処理をした画像の中の内、図１８（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を画像処理手段８により検出したとき、セル分割手段８Ｌを制御して図１８（ｂ）のセル１０ａの中央のくびれた部分に図１８（ｃ）で示したように分割線１８を細胞壁として入れて、図１８（ｂ）のセル１０ａを図１８（ｃ）の如く２つのセル１０ａ１，１０ａ２に分割処理し、ステップＳ５に移行する。
【００４０】
この場合、セル１０ａの検出は、セル１０ａの左右の部分の略中央に上述した形状情報形成手段８ｎにより指定点１３ａ１，１３ａ２を中心とする円（周形状情報）Ｒ１，Ｒ２を形成し、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、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される。そして、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。
【００４１】
次に、ステップＳ５において演算制御回路７は、ステップＳ３でラベリングの処理をした画像の内、図１８（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、セル１０ｂ１，１０ｂ２を統合して、図１８（ｃ）に示したように一つのセル１０ｂとし、ステップＳ６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指定点１３があるか否かで行われる。
【００４２】
このようにして、セル１０の分割、統合処理が終了すると、例えば図２１に示したような角膜内皮細胞像が得られる。
【００４３】
このステップＳ６において演算制御回路７は、セル密度算出手段８ｍの動作を制御し、図１８（ｃ）のように分割、統合処理により図２１の角膜内皮細胞像が得られた後、指定点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、セルの数は指定点の数から求めることができる。
（２）細胞密度解析のフローチャートの詳細
図４は、細胞密度を解析するための全体のフローチャートをより具体的に示したものである。
【００４４】
図４のステップＳ１１において、角膜内皮細胞撮影装置の操作者は、図１に示したマウス等の入力手段４により手動で操作されるカーソル１２を図６の角膜内皮細胞画像上に表示させ、このカーソル１２を図６の角膜内皮細胞画像の各セル１０の略中央に移動させて、入力手段４により指定点１３を入力表示させる。
【００４５】
次に、ステップＳ１２において演算制御回路７は、画像処理手段８の動作を制御し、図１５，図１６に示すようなセル１０間の細胞壁１４を検出して、セルサイズの予測をしてステップＳ１３に移行する。
【００４６】
このセルサイズの予測は、極座標変換時に無駄な変換処理を行わないための処理である。即ち、極座標変換を行うにあたり、極座標変換のための円の半径を決めてしまうと、大きいセルの場合（例えば、半径４０画素程度）を考慮して半径を決める必要がある。しかし、小さいセルの場合（例えば、半径１０画素程度）には不必要な部分まで変換作業を行うことになり、処理の重い極座標変換を無駄に行うことになってしまう。そこで、この問題を解消するために指定点の密度を求め、それに基づいた半径により処理を行う。この際、指定点１３で囲まれる領域の面積を求め、それを指定点個数で割って密度を算出する。指定点１３の密度と極座標変換時の半径の関係は実験的に求める。また、ここで変換時の半径が例えば４０〜６０の場合を「小さいセル」とし、例えば８０〜１００の場合を「大きいセル」とする。
【００４７】
そして、ステップＳ１３において演算制御回路７は、セル１０のサイズの大小を判断し、セル１０が「小さいセル」の場合にステップＳ１４に移行し、セル１０が「大きいセル」の場合にステップＳ１３−１に移行する。
【００４８】
このステップＳ１３−１において演算制御回路７は、ズーム手段８ａを動作制御して、入力画像、即ち角膜内皮細胞像を縮小してステップＳ１４に移行する。尚、角膜内皮細胞像には、例えば図２２，図２３に示したように画像全体に細かい点２２ａがノイズとして散乱しているのが普通であるが、図７（ａ）の元画像に示したように横方向に流れるノイズ線、即ち図７（Ａ）に示したようなノイズ線２２がある場合もある。
【００４９】
従って、ステップＳ１４において演算制御回路７は、平滑化手段（平滑フィルタ）８ｂを制御して、図７（ａ）の角膜内皮細胞像の元画像を図７（ｂ）に示したように平滑化して多少ぼかすことにより、図７（Ａ）に示したようなノイズ線２２を図７（Ｂ）に示したように除去し、ステップＳ１５に移行する。
【００５０】
このステップＳ１５において演算制御回路７は、ステップＳ１２で予測したセルサイズに基づいて、図８（Ａ）のａ１（図８（Ｂ）のｂ１と同じ）に示したような多数のセル１０の一つの指定点１３を中心とする半径ｒの範囲指定円２３（例えば３０画素程度が入る範囲を考慮した範囲指定円）により極座標変換する範囲を抽出する。
【００５１】
また、ステップＳ１５において演算制御回路７は、図２の極座標変換手段８ｃを動作制御して、指定点１３から点Ｐｒｉ（θｉ，ｒｉ）方向に２πの範囲で画素を抽出して半径ｒｉ方向の画素を並設するように構築（極座標変換）し、即ち範囲指定円２３内の画素を所定角度毎θｉ（ｉ＝０，１，２，…，ｎ）ごとに半径ｒｉ方向に２πの範囲で抽出して、図８（Ａ）のａ２（図８（Ｂ）のｂ２と同じ）のように極座標変換した画像を構築し、ステップＳ１６に移行する。
【００５２】
尚、図８（Ａ）のａ２（図８（Ｂ）のｂ２と同じ）の極座標変換した画像は、図８（Ａ）のａ１（図８（Ｂ）のｂ１と同じ）の点Ｐａから時計回り方向に範囲指定円２３内の画素を所定角度毎θｉ（ｉ＝０，１，２，…，ｎ）ごとに半径ｒｉ方向に２πの範囲で抽出して極座標変換したものである。図８（Ａ）のａ２（図８（Ｂ）のｂ２と同じ）の点Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃ，Ｐｄ等は、図８（Ａ）のａ１（図８（Ｂ）のｂ１と同じ）の点Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃ，Ｐｄに対応している。この極座標変換した画像は、処理画像メモリ６ｂに記憶される。また、図８において暗い部分（又は黒い部分）は複数のセル１０間の細胞壁に相当する。
【００５３】
ステップＳ１６において演算制御回路７は、画像処理手段８の動作を制御して、ステップＳ１５で極座標変換した画像から図９（ａ）に示したような画素の明暗（光量）のヒストグラムを求めることにより、ヒストグラムにおける輝度の最小値Ｌ１と最大値Ｌ２を求める。そして、演算制御回路７は、図９（ｂ）に示したように図９（ａ）の最小値Ｌ１を０にすると共に最大値をＬ２を２５５（深さ８ｂｉｔの場合）に変換することで、図９（ａ）のヒストグラムを引伸ばし、コントラストの改善を行い、ステップＳ１７に移行する。これにより、図８（Ａ）のａ２（図８（Ｂ）のｂ２）のように極座標変換した画像は、図１０（ｂ）のようにコントラストが改善されて、エッジが明瞭になったエッジ強度画像となる。  
【００５４】
そして、ステップＳ１７において演算制御回路７は、図２のエッジ検出手段（エッジ検出フィルタ）８ｄを動作制御して、極座標変換した画像上でｒ軸方向にのみ畳み込み処理を行い、さらに算出された結果に所定の値の閾値処理を加えて、図１０（ｃ）のような二値化画像（二値エッジ画像）を構築し、この二値化画像を処理画像メモリ６ｂに記憶させ、ステップＳ１８に移行する。
【００５５】
尚、セル１０，１０間の細胞壁は他の部分に比べて輝度が低いことから、エッジを検出できるように、図１０（ａ）のエッジ検出フィルタを用いて極座標変換した画像上でｒ軸方向にのみ畳み込み処理を行う。また、図１０（ｃ）に示した様に、二値化後の二値化画像（二値エッジ画像）ではノイズに対するエッジも検出してしまっているので、それらを除去する必要がある。
【００５６】
従って、演算制御回路７は、ステップＳ１８において収縮処理を行って図１１（ａ）のようなエッジの途切れのある画像を構築した後、その後収縮処理により途切れてしまったエッジの修復を行うためにステップＳ１９において膨張処理を行って図１１（ｂ）のような画像を構築して、ステップＳ２０に移行する。
【００５７】
このステップＳ２０において演算制御回路７は、画像変換手段８ｆを動作制御して、最終的に膨張処理された極座標形式の画像をもとのｘ−ｙ座標系に戻すｘ−ｙ変換処理を実行し、図１２（ａ）のようなｘ−ｙ座標系のエッジ画像を構築した後、このエッジ画像を図１２（ｂ）のように極座標変換する前の座標に対応する部分に構築して、ステップＳ１５に戻る。
【００５８】
そして、演算制御回路７は、ステップＳ１５〜２０の画像処理を複数のセル１０の各指定点毎に実行して、図１３，図１４（ａ）に示した様に角膜内皮細胞像全体（抽出した範囲）の二値化したエッジ画像を構築し、ステップＳ２１に移行する。
【００５９】
このステップＳ２１において演算制御回路７は、図２に示した核除去手段８ｇを作動制御して、図１４（ａ）に示した核２４を除去して図１４（ｂ）に示した様に核の除去された画像を形成し、ステップＳ２２に移行する。
【００６０】
このステップＳ２２において演算制御回路７は、図１４（ｂ）に示した画像のエッジ（細胞壁）２５の細線化（エッジ２５ａ，２５ｂの重ね合わせ）をして、図１５の如く細線化した細胞壁１４を形成し、ステップＳ２３に移行する。
【００６１】
このステップＳ２３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１６，図１７（ａ）に示したセル１０の細胞壁１４とは異なるヒゲ１５や点１６等を除去して、図１７（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Ｓ２３−１に移行する。
【００６２】
この後、演算制御回路７は、基準点算出手段８ｐを用いて、細胞壁（エッジ）１４から各セル１０の前記した核状基準点１３ａを算出する。この算出は、図２７（ａ）に示すように、各細胞壁（エッジ）１４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１４ａを想定して、この線又は法線１４ａ方向における平均長さのところに投票を行うすなわち平均の長さの位置を求めることにより、図２７（ｂ）に示すような核状基準点１３ａが算出される。
【００６３】
そして、演算制御回路７は、基準点算出手段８ｐにより算出された核状基準点１３ａとステップＳ１で入力手段４の操作により入力された指定点１３とが同一のセル１０内にある場合は、核状基準点１３ａの位置を前記した基準指定点とする。すなわち、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指定点１３として置き換える。そして、演算制御回路７は、各セル１０内の基準指定点の位置に指定点１３を移動させることにより、図１７（ｂ）のラベリング処理を施した各セル１０に指定点１３を付す。演算制御回路７は、指定点１３が入力されたセル１０内に核状基準点１３ａが存在しない場合には、指定点１３の位置を前記した基準指定点とする。
【００６４】
また、ステップＳ２４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１８（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を画像処理手段８により検出したとき、セル分割手段８Ｌを制御して図１８（ｂ）のセル１０ａの中央のくびれた部分に図１８（ｃ）で示したように分割線１８を細胞壁として入れて、図１８（ｂ）のセル１０ａを図１８（ｃ）の如く２つのセル１０ａ１，１０ａ２に分割処理し、ステップＳ２５に移行する。ここでの処理は、さらに具体的には以下のように特徴量計算を行い、ラベル分割してもよい。
【００６５】
特徴量計算を行う際、演算制御回路７の制御下でセル特徴算出手段８ｑにより、図２７（ａ）に示した細胞壁１４で囲まれるセル１０の面積、周囲長、形状（円形度）、図２８（ｂ）に示す最大長及び幅から求められるアスペクト比や、セル１０の基準点（重心）から細胞壁１４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。
【００６６】
ラベル分割は、先ず、ステップＳ２３でラベリングの処理をした画像の中の内、図２７（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８ｑ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、平均的な大きさのセルであって且つ想定される指定点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。
この場合には、セル分割手段８Ｌを制御して図２７（ａ）のセル１０ｆの中央のくびれた部Ａ１に図２７（ｄ）で示したように分割線１０Ｌａを細胞壁として入れて、図２７（ａ）のセル１０ｆを図２７（ｄ）の如く２つのセル１０ｆ１，１０ｆ２に分割処理し、ステップＳ２５に移行する。
【００６７】
図２７（ａ）に示されたセル１０ｆは、図１８（ｂ）に示されたセル１０ａと同等であるので、以下、セル１０ｆをセル１０ａとして説明する。
セル１０ａの検出は、指定点１３ａ１，１３ａ２をセル１０ａの左右の部分の略中央に形状情報形成手段８ｎにより指定点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、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、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。
【００６８】
また、図１９（ａ）のように、本来なら図１９（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１９（ｃ）のセルＬ１〜Ｌ３間の細胞壁１４が図１９（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１９（ｂ）のように３つの指定点１３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１９（ａ）のラベルＬ０のセルを図１９（ｃ）の如く３つのラベルＬ１〜Ｌ３のセル１０に分割する。
【００６９】
次に、ステップＳ２５において演算制御回路７は、ステップＳ２３でラベリングの処理をした画像の中の内、図１８（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を画像処理手段８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１８（ｃ）に示したように一つのセル１０ｂとし、ステップＳ６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指定点１３があるか否かで行われる。
【００７０】
このようにして、セル１０の分割、統合処理が終了すると、例えば図２１に示したような角膜内皮細胞像が得られる。
【００７１】
このステップＳ２６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１８（ｃ）のように分割、統合処理により図２１の角膜内皮細胞像が得られた後、最外周のセル１０の各指定点１３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。
（３）セルの統合処理のより具体例
図４のステップＳ２２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には、図５に示した様にステップＳ３１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１６，図１７（ａ）に示したセル１０の細胞壁１４とは異なるヒゲ１５や点１６等を除去して、図１７（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。尚、この図１７（ｂ）のラベリング処理を施した各セル１０に上述したように指定点１３を付す。
（小面積部の統合）
このステップＳ３２において演算制御回路７は、ラベリングした画像に図２０（ａ）に示した様にラベルＬ１，Ｌ２の平均的な大きさのセル１０，１０内にラベルＬ１ａ，Ｌ２ａの小面積部（小セル）が１０ａ，１０ｂがある場合、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に統合し、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２０（ｂ）のようにない状態としステップＳ３３に移行する。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Ｓ３３において演算制御回路７は、図２０Ａの（ａ）のように指定点１３を含むラベルＬ１の小面積部（小セル）１０ａがある場合、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２０Ａの（ｂ）のようにない状態としステップＳ３４に移行する。また、ステップＳ３３において演算制御回路７は、図２０Ｂの（ａ）のように指定点１３を含まないラベルＬ２の小面積部１０ｂがある場合、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２０Ｂの（ｂ）のようにない状態としステップＳ３４に移行する。このようなステップＳ３３の処理は、指定点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、指定点１３のある方のラベルに統合する。
（円形度で統合）
また、図２０Ｃの（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、指定点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。
【００７２】
この場合、ステップＳ３４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指定点１３の有無から判断する。そして、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２０Ｃの（ｂ）のようにない一つのセル１０の状態としステップＳ３５に移行する。
【００７３】
尚、ここでは、指定点のあるラベルを対象に、隣接する指定点の無いラベルを探し出し、この円形度を用いて、統合後に元の円形度よりも円形度が高くなる場合、統合する。
（穴の統合）
また、図２０Ｄの（ａ）のようにラベルＬ１〜Ｌ４のセル１０には指定点１３があるが、ラベルＬ１〜Ｌ４のセル１０で囲まれたラベルＬ５の小面積部（小セル）１０ａには指定点がない場合がある。この指定点がないラベルＬ５の小面積部１０ａは指定点１３のあるラベルＬ１〜Ｌ４のセル１０で囲まれた穴になる。尚、ここで言う「穴」とは指定点が無く、隣接するラベルが全て指定点１３のあるラベルのことである。
【００７４】
この場合、ステップＳ３５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Ｌ５の小面積部１０ａを隣接するセル１０のいずれかに統合して、ステップＳ３６に移行する。
【００７５】
ここでは、演算制御回路７は、セル統合手段８ｋを制御して、「穴」を取り除くために、「穴」と隣接するラベルＬ１〜Ｌ４の中から、統合すると最も円形度が高くなるラベルＬ１と統合する。図２０Ｄの（ａ）では真ん中にあるのが指定点の無いラベルで、隣接する４つのラベルの中で左上のラベルと統合すると最も円形度が高くなるので、それと統合している。
（空きラベルの統合）
また、図２０Ｅの（ａ１）のように、ラベルＬ１〜Ｌ３の小面積部（小セル）１０ａ〜１０ｃ、及び小面積部（小セル）１０ａ〜１０ｃで囲まれた指定点１３を含むラベルＬ４の小面積部１０ｄがある場合がある。
【００７６】
この場合、ステップＳ３６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、小面積部１０ａ〜１０ｃを統合して、図２０Ｅの（ｂ）のように一つのセル１０とし、ステップＳ３７に移行する。
（接触数が１の統合）
ステップＳ３７において演算制御回路７は、図２０Ｅの（ｂ）のように指定点１３を含む小面積部（小セル）１０ｄがある場合、図２のセル統合手段８ｋを制御して、この小面積部１０ｄをセル１０に統合して、小面積部１０ｄが図２０Ｅの（ｃ）のようにない状態としステップＳ３４に戻りループする。
【００７７】
そして、演算制御回路７は、ステップＳ３４〜３７の処理の繰り返しにより、小面積部，接触数が１の小面積部，円形度を阻害する小面積部，穴，空きラベルの小面積部等がないと判断したときに終了する。
【実施例２】
【００７８】
図２４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。
【００７９】
図２４のステップＳ１ａにおいて、角膜内皮細胞撮影装置の検者（操作者）は、図１に示したマウス等の入力手段４により操作されるカーソル１２を図６の角膜内皮細胞画像上に表示させると共に、このカーソル１２を図６の角膜内皮細胞画像の各セル１０の略中央に移動させて、入力手段４により指定点１３を入力表示させる。
【００８０】
尚、図２２，２３に示したように角膜内皮細胞像全体に細かい点２２ａがある場合、ステップＳ１ａにおいてセルの指定を検者が入力手段４により行って、上述した図３のフローチャートと同様な処理を実行し、ステップＳ２ａに移行する。
【００８１】
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８ｄによりフィルタ処理をして、図２２，図２３に示したようなノイズ２２ａを除去する。
【００８２】
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２５，図２６に示したようなセル１０間の細胞壁１４を検出し、ステップＳ３ａに移行する。
【００８３】
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２６（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Ｓ３ａ−１に移行する。
演算制御回路７は、ステップＳ３ａ−１で、入力手段４の操作により各セル１０内に付された指定点１３の位置を修正する。これは、入力手段４の操作により付された指定点１３と基準点算出手段８ｐにより算出された核状基準点１３ａとが同一のセル１０内にある場合に、核状基準点１３ａの位置を前記基準指定点とする。演算制御回路７は、指定点１３が入力されたセル１０内に核状基準点１３ａが存在しない場合には、指定点１３の位置を前記した基準指定点とする。
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１８（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１８（ｃ）の如く細胞壁１８を設けて、セル１０ａをセル１０ａ１，１０ａ２に分割する。
【００８４】
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１８（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２０Ａ〜図２０Ｅ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。
【００８５】
このようにして、分割、統合処理が終了すると、例えば図２１に示したような角膜内皮細胞像が得られる。
【００８６】
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１８（ｃ）のように分割、統合処理により図２１の角膜内皮細胞像が得られた後、最外周のセル１０の各指定点１３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、指定点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指定点１３の数により求めることができる。    本実施例によれば、前記したように、入力手段４により手動で入力された指定点１３と基準点算出手段８ｐにより算出されたセル１０の中心である核状基準点１３ａとが同一のセル１０内に存在する場合に、核状基準点１３ａがセル密度算出手段８ｍによるセル１０の密度の算出のための基準指定点として用いられることから、表示手段３に表示されたセル画像が部分的に見え難くその部分に表示された各セル１０間の細胞壁１４を視認することが困難で、入力手段４により指定点１３を手動で入力したときに指定点１３が各セル１０の中心に付されず各セル１０の細胞壁１４の近傍に付してしまった場合でも、指定点１３が入力されたセル１０内に指定点１３と共存する核状基準点１３ａを前記基準指定点とすることにより、指定点１３が細胞壁１４の近傍に入力されたセル１０を適正に検出することができる。
【００８７】
これにより、長時間に亘る作業が必要となる集団検診時のように作業者の眼の疲労等により各セル１０の中心に指定点１３を正確に付すことが困難で、指定点１３が細胞壁１４の近傍に入力されたセル１０がたとえ大量に存在したとしても、それらのセル１０内に核状基準点１３ａが存在する場合には該核状基準点を前記基準指定点とすることにより、指定点１３が細胞壁１４の近傍に入力された各セル１０を検出することができる。
従って、セル１０内に手動により入力した指定点１３がセル１０の中心からずれることによる従来のようなセル１０の検出率の低下を確実に抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【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詳細なフローチャートである。
【図５】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６】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７】（ａ）は図６の角膜内皮細胞像の一部を切り出した元画像、（Ａ）は（ａ）の説明図、（ｂ）は（ａ）の角膜内皮細胞像を平滑処理した後の平滑画像、（Ｂ）は（ｂ）の説明図である。
【図８】（Ａ）は極座標変換の前後の画像、（Ｂ）は（Ａ）の説明図である。
【図９】コントラスト処理のためのヒストグラムを示す説明図である。
【図１０】（ａ）はエッジ検出手段（エッジ検出フィルタ）の説明図、（ｂ）はコントラスト処理をしたエッジ強度画像、（ｃ）はエッジ強度画像を（ａ）のエッジ検出手段（エッジ検出フィルタ）で二値化した二値化画像を示す。
【図１１】（ａ）は図１０（ｃ）の二値化画像を収縮させた収縮画像、（ｂ）は（ａ）の収縮画像を膨張させた膨張画像である。
【図１２】極座標形式の図１１（ｂ）の膨張画像をｘ−ｙ座標系に変換するための説明図である。
【図１３】指定点毎にｘ−ｙ変換された画像を合成した説明図である。
【図１４】図１３の画像から不要部である核を除去するための説明図である。
【図１５】図１４（ｂ）の画像からエッジを細胞壁として細線化したときの説明図である。
【図１６】図１５のようにして得られた画像の一例を示す説明図である。
【図１７】図１５の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１８】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１９】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２０】小面積部の統合の説明図である。
【図２０Ａ】接触数１の小面積部の統合の説明図である。
【図２０Ｂ】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２０Ｃ】円形度による小面積部の統合の説明図である。
【図２０Ｄ】穴がある場合の穴の統合の説明図である。
【図２０Ｅ】空きラベルのない小面積部の統合の説明図である。
【図２１】細胞密度を求めるための説明図である。
【図２２】（ａ）は全体に点状のノイズがある場合の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２３】（ａ）は全体に点状のノイズがある場合の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。
【図２４】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２５】（ａ）は角膜内皮細胞間の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２６】（ａ）は角膜内皮細胞間の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。
【図２７】（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ分割処理を説明するための説明図である。
【図２８】（ａ）はセルの周囲長と面積との関係を示す説明図であり、（ｂ）はセルの最大長と幅との関係を示す説明図であり、（ｃ）はアスペクト比を説明するための説明図である。
【図２９】（ａ）は、セルの中心からの指定点のずれの割合に応じたセルの検出個数を示す表であり、（ｂ）は、セルの中心からの指定点のずれ量とセルの検出率との関係を示すグラフである。
【図３０】（ａ）は、セルの中心からの指定点のずれの割合が２０％のきの角膜内皮細胞像を概略的に示す説明図であり、（ｂ）は、セルの中心からの指定点のずれの割合が４０％のきの角膜内皮細胞像を概略的に示す説明図であり、（ｃ）は、セルの中心からの指定点のずれの割合が６０％のきの角膜内皮細胞像を概略的に示す説明図である。
【符号の説明】
【００８９】
３  表示手段
４  入力手段
７  演算制御回路
１０  セル
８ｊ  細胞壁検出手段（セル細胞壁検出手段）
８ｍ  セル密度算出手段
８ｐ  基準点算出手段
１３  指定点
１３ａ  核状基準点
１４  細胞壁（エッジ）
Ｓ１，Ｓ１１，Ｓ１ａ  入力ステップ  Ｓ２３−１  基準点算出ステップ
【図１】
2007195755.tif 000003
【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９】
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【図１１】
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【図１２】
2007195755.tif 000010
【図２４】
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【図２７】
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【図２８】
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【図６】
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【図７】
2007195755.tif 000015
【図８】
2007195755.tif 000016
【図１０】
2007195755.tif 000017
【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２０】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２０Ｃ】
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【図２０Ｄ】
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【図２０Ｅ】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２５】
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【図２６】
2007195755.tif 000035
【図２９】
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【図３０】
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