(57)【要約】【課題】  角膜内皮細胞画像の解析自動化のメリットを増大することが可能な角膜内皮細胞画像の解析方法及び解析プログラムを提供する。【解決手段】  スペキュラー法を用いて撮像した角膜内皮の細胞画像の解析方法であって、前記細胞画像における細胞輪郭を、該細胞輪郭で囲まれた輪郭内領域の面積（以下、面積Ａ）と該輪郭内領域における前記細胞画像の最大濃度差（以下、深さＤ）とを用いた分水法によって抽出するステップＡ（Ｓ１、Ｓ２）と、前記細胞画像を、前記面積Ａの閾値（以下、面積閾値Ａ[0]）より大きくない面積を有する前記輪郭内領域で構成される可能領域と、前記面積閾値Ａ[0]より大きい面積を有する前記輪郭内領域で構成される不可能領域とに分けるステップ（Ｓ４）と、  前記不可能領域において、前記可能領域内における前記細胞輪郭に関する情報に基づいて仮想の細胞の輪郭を決定するステップ（Ｓ５〜Ｓ８）と、を有する。【選択図】        図２
2007061425.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スペキュラー法を用いて撮像した角膜内皮の細胞画像の解析方法であって、
前記細胞画像における細胞輪郭を、該細胞輪郭で囲まれた領域（以下、輪郭内領域）の面積（以下、面積Ａ）と該輪郭内領域における前記細胞画像の最大濃度差（以下、深さＤ）とを用いた分水法によって抽出するステップＡと、
前記細胞画像を、前記面積Ａの閾値（以下、面積閾値Ａ[0]）より大きくない面積を有する前記輪郭内領域で構成される可能領域と、前記面積閾値Ａ[0]より大きい面積を有する前記輪郭内領域で構成される不可能領域とに分けるステップＢと、
前記不可能領域において、前記可能領域内における前記細胞輪郭に関する情報に基づいて仮想の細胞の輪郭を決定するステップＣと、
を有する、角膜内皮細胞画像の解析方法。
【請求項２】
前記ステップＡにおいて、全ての前記輪郭内領域が前記面積閾値Ａ[0]の初期値及び前記深さＤの閾値（以下、深さ閾値Ｄ[0]）の初期値より大きい前記面積Ａ及び前記深さＤを有するものとなるように必要に応じて互いに隣接する前記輪郭内領域を合併するようにして、前記細胞輪郭を抽出し、
前記ステップＡと前記ステップＢとの間において、全ての前記輪郭内領域の前記面積Ａ及び前記深さＤの平均値をそれぞれ算出し、前記面積閾値Ａ[0]及び前記深さ閾値Ｄ[0]をこの算出した前記面積Ａの平均値及び前記深さＤの平均値にそれぞれ更新するステップＤを有する、請求項１に記載の角膜内皮細胞画像の解析方法。
【請求項３】
前記ステップＡの前に、前記細胞画像の一部である限定領域において、前記分水法によって前記細胞輪郭を抽出し、複数の前記輪郭内領域の前記面積Ａ及び前記深さＤの平均値をそれぞれ算出するステップＥを有し、
前記ステップＡにおいて、前記ステップＥで算出した前記面積Ａの平均値及び前記深さＤの平均値をそれぞれ前記面積閾値Ａ[0]の初期値及び前記深さ閾値Ｄ[0]の初期値として用いる、請求項２に記載の角膜内皮細胞画像の解析方法。
【請求項４】
前記限定領域が前記細胞画像の中央部である、請求項３に記載の角膜内皮細胞画像の解析方法。
【請求項５】
前記ステップＣにおいて、動的輪郭法を用いて、前記仮想の細胞の輪郭を決定する、請求項１に記載の角膜内皮細胞画像の解析方法。
【請求項６】
前記ステップＣは、前記不可能領域に、該不可能領域に接しかつ互いに隣接する複数の前記細胞輪郭から前記面積閾値Ａ[0]の等価半径Ｒ離れた位置に仮想中心を定めるステップＦと、
前記仮想中心を中心に発生させた前記等価半径Ｒの半径を有する円に前記動的輪郭法を適用して仮想の細胞の輪郭を１つ抽出し、該抽出した仮想の細胞の輪郭で囲まれた領域を前記輪郭内領域として前記可能領域に含めるステップＧと、を有し、
必要に応じて前記ステップＦ及び前記ステップＧを繰り返すことにより、前記仮想の細胞の輪郭を決定する、請求項５に記載の角膜内皮細胞画像の解析方法。
【請求項７】
前記ステップＣは、前記ステップＡと前記ステップＢとの間において、全ての前記輪郭内領域の前記面積Ａ及び前記深さＤの平均値をそれぞれ算出し、前記面積閾値Ａ[0]及び前記深さ閾値Ｄ[0]をこの算出した前記面積Ａの平均値及び前記深さＤの平均値にそれぞれ更新するステップＨを有し、
必要に応じて前記ステップＦ乃至ステップＨを繰り返すことにより、前記仮想の細胞の輪郭を決定する、請求項６に記載の角膜内皮細胞画像の解析方法。
【請求項８】
スペキュラー法を用いて撮像した角膜内皮の細胞画像の解析方法であって、
前記細胞画像における細胞輪郭を、該細胞輪郭で囲まれた領域（以下、輪郭内領域）の面積（以下、面積Ａ）と該輪郭内領域における前記細胞画像の最大濃度差（以下、深さＤ）とを用いた分水法によって抽出するステップＡと、
前記細胞画像を、前記面積Ａの閾値（以下、面積閾値Ａ[0]）より大きくない面積を有する前記輪郭内領域で構成される可能領域と、前記面積閾値Ａ[0]より大きい面積を有する前記輪郭内領域で構成される不可能領域とに分けるステップＢと、
前記不可能領域において、前記可能領域内における前記細胞輪郭に関する情報に基づいて仮想の細胞の輪郭を決定するステップＣと、
を有する、角膜内皮の細胞画像の解析方法をコンピュータに実行させる、角膜内皮細胞画像の解析プログラム。
【請求項９】
前記ステップＡにおいて、全ての前記輪郭内領域が前記面積閾値Ａ[0]の初期値及び前記深さＤの閾値（以下、深さ閾値Ｄ[0]）の初期値より大きい前記面積Ａ及び前記深さＤを有するものとなるように必要に応じて互いに隣接する前記輪郭内領域を合併するようにして、前記細胞輪郭を抽出し、
前記ステップＡと前記ステップＢとの間において、全ての前記輪郭内領域の前記面積Ａ及び前記深さＤの平均値をそれぞれ算出し、前記面積閾値Ａ[0]及び前記深さ閾値Ｄ[0]をこの算出した前記面積Ａの平均値及び前記深さＤの平均値にそれぞれ更新するステップＤを有する、請求項７に記載の角膜内皮細胞画像の解析プログラム。
【請求項１０】
前記ステップＡの前に、前記細胞画像の一部である限定領域において、前記分水法によって前記細胞輪郭を抽出し、複数の前記輪郭内領域の前記面積Ａ及び前記深さＤの平均値をそれぞれ算出するステップＥを有し、
前記ステップＡにおいて、前記ステップＥで算出した前記面積Ａの平均値及び前記深さＤの平均値をそれぞれ前記面積閾値Ａ[0]の初期値及び前記深さ閾値Ｄ[0]の初期値として用いる、請求項９に記載の角膜内皮細胞画像の解析プログラム。
【請求項１１】
前記限定領域が前記細胞画像の中央部である、請求項１０に記載の角膜内皮細胞画像の解析プログラム。
【請求項１２】
前記ステップＣにおいて、動的輪郭法を用いて、前記仮想の細胞の輪郭を決定する、請求項８に記載の角膜内皮細胞画像の解析プログラム。
【請求項１３】
前記ステップＣは、前記不可能領域に、該不可能領域に接しかつ互いに隣接する複数の前記細胞輪郭から前記面積閾値Ａ[0]の等価半径Ｒ離れた位置に仮想中心を定めるステップＦと、
前記仮想中心を中心に発生させた前記等価半径Ｒの半径を有する円に前記動的輪郭法を適用して仮想の細胞の輪郭を１つ抽出し、該抽出した仮想の細胞の輪郭で囲まれた領域を前記輪郭内領域として前記可能領域に含めるステップＧと、を有し、
必要に応じて前記ステップＦ及び前記ステップＧを繰り返すことにより、前記仮想の細胞の輪郭を決定する、請求項１２に記載の角膜内皮細胞画像の解析プログラム。
【請求項１４】
前記ステップＣは、前記ステップＡと前記ステップＢとの間において、全ての前記輪郭内領域の前記面積Ａ及び前記深さＤの平均値をそれぞれ算出し、前記面積閾値Ａ[0]及び前記深さ閾値Ｄ[0]をこの算出した前記面積Ａの平均値及び前記深さＤの平均値にそれぞれ更新するステップＨを有し、
必要に応じて前記ステップＦ乃至ステップＨを繰り返すことにより、前記仮想の細胞の輪郭を決定する、請求項１３に記載の角膜内皮細胞画像の解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、角膜内皮細胞画像の解析方法及び解析プログラムに関し、特に角膜内皮細胞の輪郭を決定するものに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から角膜内皮細胞の病態等を知るために、その角膜内皮細胞の臨床検査が行われている。この臨床検査においては、例えば、スペキュラー法によって角膜内皮細胞が撮像され、この撮像された画像を解析することによって、角膜内皮細胞の形態が特定される（例えば、非特許文献１及び特許文献１参照）。そして、このように特定された角膜内皮細胞の形態に基づいて、平均細胞面積、細胞面積の標準偏差、細胞面積の変動係数、６角形細胞出現率等の定量化パラメータが求められ、これらの定量化パラメータを用いて臨床診断がなされる。
【非特許文献１】「臨床検査法としての新しい角膜内皮形態定量化システム」，第５２回日本中部眼科学会，第３８巻，第６号，８３５頁−８４頁
【特許文献１】特許第３２６５０４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、従来の角膜内皮細胞画像の解析は、当該角膜内皮細胞画像を２値化して細胞の輪郭を抽出する（以下、２値化法）ことにより行われる。
【０００４】
一方、スペキュラー法においては、被検眼にその眼軸に対し斜めからスリット光を投射し、その反射光を受光することによって角膜内皮細胞画像が撮像される。その結果、細胞内部は相対的に白く、細胞の輪郭部は相対的に黒く写る。
【０００５】
しかし、細胞によっては、その形態の個人差や病変等によって、その内部に黒い部分が存在したり、輪郭部に白い部分が存在したりする。細胞の内部に黒い部分が存在する場合には、２値化法によると１つの実際の細胞が複数の細胞として抽出されてしまう（以下、過分割）。また、細胞の輪郭部に黒くない（灰色の）部分が存在する場合には、２値化法によると複数の実際の細胞が１つの細胞として抽出されてしまう（以下、不足分割）。このような誤抽出は、その後、人手によって修正されるので、実際の臨床検査に精度上支障を来たすことはない。
【０００６】
しかし、人手による修正の手間が多く、このため、２値化法は、角膜内皮細胞画像の解析自動化のメリットが少ないという問題があった。
【０００７】
本発明はこのような課題を解決するためになされたもので、角膜内皮細胞画像の解析自動化のメリットを増大することが可能な角膜内皮細胞画像の解析方法及び解析プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の角膜内皮細胞画像の解析方法は、スペキュラー法を用いて撮像した角膜内皮細胞画像の解析方法であって、前記細胞画像における細胞輪郭を、該細胞輪郭で囲まれた領域（以下、輪郭内領域）の面積（以下、面積Ａ）と該輪郭内領域における前記細胞画像の最大濃度差（以下、深さＤ）とを用いた分水法によって抽出するステップＡと、前記細胞画像を、前記面積Ａの閾値（以下、面積閾値Ａ[0]）より大きくない面積を有する前記輪郭内領域で構成される可能領域と、前記面積閾値Ａ[0]より大きい面積を有する前記輪郭内領域で構成される不可能領域とに分けるステップＢと、  前記不可能領域において、前記可能領域内における前記細胞輪郭に関する情報に基づいて仮想の細胞の輪郭を決定するステップＣと、を有する。
【０００９】
前記ステップＡにおいて、全ての前記輪郭内領域が前記面積閾値Ａ[0]の初期値及び前記深さＤの閾値（以下、深さ閾値Ｄ[0]）の初期値より大きい前記面積Ａ及び前記深さＤを有するものとなるように必要に応じて互いに隣接する前記輪郭内領域を合併するようにして、前記細胞輪郭を抽出し、前記ステップＡと前記ステップＢとの間において、全ての前記輪郭内領域の前記面積Ａ及び前記深さＤの平均値をそれぞれ算出し、前記面積閾値Ａ[0]及び前記深さ閾値Ｄ[0]をこの算出した前記面積Ａの平均値及び前記深さＤの平均値にそれぞれ更新するステップＤを有していてもよい。
【００１０】
前記ステップＡの前に、前記細胞画像の一部である限定領域において、前記分水法によって前記細胞輪郭を抽出し、複数の前記輪郭内領域の前記面積Ａ及び前記深さＤの平均値をそれぞれ算出するステップＥを有し、前記ステップＡにおいて、前記ステップＥで算出した前記面積Ａの平均値及び前記深さＤの平均値をそれぞれ前記面積閾値Ａ[0]の初期値及び前記深さ閾値Ｄ[0]の初期値として用いてもよい。
【００１１】
前記限定領域が前記細胞画像の中央部であってもよい。
【００１２】
前記ステップＣにおいて、動的輪郭法を用いて、前記仮想の細胞の輪郭を決定してもよい。
【００１３】
前記ステップＣは、前記不可能領域に、該不可能領域に接しかつ互いに隣接する複数の前記細胞輪郭から前記面積閾値Ａ[0]の等価半径Ｒ離れた位置に仮想中心を定めるステップＦと、前記仮想中心を中心に発生させた前記等価半径Ｒの半径を有する円に前記動的輪郭法を適用して仮想の細胞の輪郭を１つ抽出し、該抽出した仮想の細胞の輪郭で囲まれた領域を前記輪郭内領域として前記可能領域に含めるステップＧと、を有し、必要に応じて前記ステップＦ及び前記ステップＧを繰り返すことにより、前記仮想の細胞の輪郭を決定してもよい。
【００１４】
前記ステップＣは、前記ステップＡと前記ステップＢとの間において、全ての前記輪郭内領域の前記面積Ａ及び前記深さＤの平均値をそれぞれ算出し、前記面積閾値Ａ[0]及び前記深さ閾値Ｄ[0]をこの算出した前記面積Ａの平均値及び前記深さＤの平均値にそれぞれ更新するステップＨを有し、必要に応じて前記ステップＦ乃至ステップＨを繰り返すことにより、前記仮想の細胞の輪郭を決定してもよい。
【００１５】
また、本発明の角膜内皮細胞画像の解析プログラムは、上述の角膜内皮細胞画像の解析方法をコンピュータに実行させるものである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は以上に説明した構成を有し、角膜内皮細胞画像の解析自動化のメリットを増大することが可能な角膜内皮細胞画像の解析方法及び解析プログラムを提供できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。
【００１８】
図１は本発明の実施の形態に係る角膜内皮細胞画像の解析方法を実施するための角膜内皮細胞撮影装置の構成を示す機能ブロック図である。
【００１９】
まず、光学系について説明する。
【００２０】
図１において、角膜細胞撮影装置は、架台１０１を備えている。架台１０１には撮影系３が構築されている。撮影系３は、前眼部観察光学系光軸４を有し、該前眼部観察光学系光軸４上にテレビカメラ８及び図示されない所要の光学素子が配置されていて、これらが前眼部観察光学系を構成している。光軸４上には、被検眼２が位置すべき被検眼位置４ａが想定されている。撮影系３は、この他、図示されないアライメント用指標光発光素子及び固視灯を有し、これらから発せられた光が途中から前眼部観察光学系光軸４上を被検眼位置４ａに向かって進行して被検眼位置４ａに位置する被検眼２で反射され、この反射光が前眼部観察光学系光軸４上を進行してテレビカメラ８の受光面に結像するように構成されている。さらに、撮影系３は、前眼部観察光学系光軸４に被検眼位置４ａにおいて交差する照明光軸１０と被検眼位置４ａで前眼部観察光学系光軸４と交差し、被検眼位置４ａから前眼観察光学系光軸４に対し照明光軸１０と対称に延び、途中から折れて前眼部観察光学系光軸４と直交する拡大撮影光学系光軸１８とを有している。照明光軸１０上にはストロボ放電管１３及び図示されないスリットを含む所要の光学素子が配置されている。拡大撮影光学系光軸１８上には、ハーフミラー７、合焦検知用受光素子３０が配置されている。ハーフミラー７は、拡大撮影光学系光軸１８と前眼部観察光学系光軸４との交点に双方の光軸１８，４に４５度傾斜するように配置されている。ハーフミラー７は、ストロボ放電管１３から発せられた光を反射し、前眼部観察光学系光軸４上を通る光を透過するように構成されている。これにより、ストロボ放電管１３から発せられた光はスリットを通過するようにして照明光軸１０上を進行して被検眼位置４ａに位置する被検眼２で反射され、この反射光は拡大撮影光学系光軸１８上を進行してテレビカメラ８の受光面に結像する。また、撮影系３は、ハーフミラー７が透過する光を発する図示されない照明ランプを有し、この照明ランプから発せられた光が途中から照明光軸１０上を被検眼位置４ａに向かって進行して（スリットも通過する）被検眼２で反射され、この反射光が拡大撮影光学系光軸１８上を進行し、ハーフミラー７を透過して、合焦検知用受光素子３０の受光面に結像するように構成されている。
【００２１】
次に、制御系統について説明する。
【００２２】
角膜細胞撮影装置は架台１０１をそれぞれＸ方向、Ｙ方向、及びＺ方向に駆動するＸ軸駆動機構３８、Ｙ軸駆動機構３９、及びＺ軸駆動機構４４を備えている。ここで、Ｚ方向は前眼部観察光学系光軸４に平行な方向であり、Ｘ方向及びＹ方向は、Ｚ方向に垂直でかつ互いに垂直な方向である。一方、テレビカメラ８は受光した映像を画像信号に変換し、これを画像信号入出力制御回路３１に入力する。画像信号入出力制御回路３１は、この画像信号をＸＹ方向位置検出回路３４に入力する。ＸＹ方向位置検出回路３４は、Ｚ軸を原点とするＸ−Ｙ平面上における前眼部観察光学系光軸４の位置と被検眼２からの反射光の結像（プルキンエ像）を示す光点の位置とのＸ方向及びＹ方向における偏差を検出し、これをＸＹ方向位置制御回路３６及びＺ方向位置制御回路３７に入力する。ＸＹ方向位置制御回路３６は、このＸ方向及びＹ方向の偏差に基づいてＸ軸駆動機構３８及びＹ軸駆動機構３９を制御する。また、角膜細胞撮影装置は、架台１０１のＺ方向における移動量を検出するＺ方向移動量検出器４３を備えている。Ｚ方向移動量検出器４３はその検出値をＺ方向位置制御回路３７に入力する。さらに、合焦検知用受光素子３０はその受光量をスリット光反射検出回路４１に入力する。スリット光反射検出回路４１は、合焦検知用受光素子３０の受光量に基づいて撮影系３の合焦を検出し、この合焦検出信号をＺ方向制御回路３７及びストロボ発光制御回路４２に入力する。Ｚ方向位置制御回路３７は、上述の入力される信号等に基づいてＺ軸駆動機構４４を制御する。また、ストロボ発光制御回路４２は、入力される合焦検出信号に基づいてストロボ放電管１３の発光を制御する。
【００２３】
次に、画像処理系統について説明する。
【００２４】
画像入出力制御回路３１は入力される画像信号の１フレーム分の画像をフレームメモリ３２に書き込んで保存する。そして、この保存した画像をパーソナルコンピュータ１０２に入力する。
【００２５】
パーソナルコンピュータ１０２は、ＣＰＵ等で構成される演算部（図示せず）とハードディスク等の主メモリで構成される記憶部とを備えている。記憶部には後述する角膜内皮細胞画像の解析プログラムが格納されている。演算部は入力される画像について、この解析プログラムを実行することにより、角膜内皮細胞画像を解析する。
【００２６】
次に、以上のように構成された角膜内皮撮影装置の角膜内皮撮影動作の概要を説明する。
【００２７】
被検眼２が検眼位置４ａに位置させられ、角膜内皮撮影動作が開始されると、固視灯が点灯され、被検眼２は該固視灯を固視する。また、アライメント用指標光発光素子からアライメント用指標光が発せられ、これが被検眼２で反射されてこの反射光がテレビカメラ８で受光され、これが画像信号として画像入出力制御回路３１を介してＸＹ方向位置検出回路３４に入力される。そして、ＸＹ方向位置検出回路３４で検出された前記反射光の光点のＸ方向及びＹ方向の偏差に基づいてＸＹ方向位置制御回路３６が、Ｘ軸駆動機構３８及びＹ軸駆動機構３９を制御して架台１０１をＸ方向及びＹ方向に駆動し、Ｘ−Ｙ平面上において前記反射光の光点が前眼部観察光学系光軸４の位置に位置するよう架台１０１を移動させる。これにより、被検眼２の眼軸が前眼部観察光学系光軸４に一致し、アライメントが行われる。一方、Ｚ方向位置制御回路３７は、前記反射光の光点のＸ方向及びＹ方向の偏差に基づいて、光点が所定範囲内に入ると、Ｚ方向移動量検出器４３からの入力に基づくフィードバック制御によってＺ軸駆動機構４４を制御して、架台１０１をＺ軸方向に移動（前進）させる。一方、照明ランプが発光してその光が被検眼２に照射され、架台１０１の前進により、やがて被検眼２の角膜内皮が検眼位置４ａに位置すると、被検眼２の角膜内皮からの反射光が合焦検知用受光素子３０に入射する。すると、スリット光反射検出回路４１は合焦を検知して、この合焦検知信号をＺ方向位置制御回路３７及びストロボ発光制御回路４２に入力する。すると、Ｚ方向位置制御回路３７は架台１０１の前進を停止する。これにより、合焦が行われる。一方、ストロボ発光制御回路４２は、ストロボ放電管１３を発光させる。すると、この光がテレビカメラ８に受光され画像信号に変換されて画像入出力制御回路３１に入力され、フレームメモリ３２に書き込まれて保存される。これにより、スペキュラー法による被検眼２の角膜内皮細胞画像が撮像される。そして、この角膜内皮細胞画像が画像入出力制御回路３１によってパーソナルコンピュータ１０２に入力されてその記憶部に取り込まれる。そして、演算部によって、この取り込まれた角膜内皮細胞画像が読み出されてその解析が行われる。
【００２８】
次に、本実施の形態に係る角膜内皮細胞画像の解析方法及びプログラムについて詳しく説明する。
【００２９】
図２は角膜内皮細胞画像の解析プログラム全体の概要を示すフローチャート、図３は角膜内皮細胞画像の画像処理の内容を示す図であって、（ａ）は角膜内皮細胞画像を示す図、（ｂ）は細胞輪郭が抽出された画像を示す図、（ｃ）は可能領域と不可能領域とに区分された画像を示す図である。
【００３０】
まず、角膜内皮細胞画像について説明する。
【００３１】
図３（ａ）に示すように、角膜内皮細胞画像は、濃度（階調）を有する画素の集合からなるデジタル濃淡画像である。図３（ａ）には白黒を反転させた画像が示されているが、反転させても反転させなくてもよい。以下では、反転させないものとして説明する。角膜内皮細胞画像においては、細胞は基本的に６角形を有し、一部の細胞が多角形を有している。各細胞は輪郭部が黒く（写真７（ａ）では白く）写り、輪郭部で囲まれた内部領域が白く（図３（ａ）では黒く）写っている。細胞の内部領域には黒点（図３（ａ）では白点）が散見される。また、角膜内皮細胞画像は被検眼２に、眼軸に対し斜めから照射した光の反射光を受光して得られたものであるため、この角膜内皮細胞画像の右半分は左半分に比べて白く（図３（ａ）では黒く）写っていて、輪郭部が部分的に黒くない（灰色である）細胞も存在している。この角膜内皮細胞画像の画像データ（以下、処理対象画像）に対して、以下に述べる解析処理が行われる。
【００３２】
次に、角膜内皮細胞画像の解析プログラム全体の概要を説明する。本実施の形態の角膜内皮細胞画像の解析プログラムがパーソナルコンピュータ１０２の演算部で実行されて本実施の形態に係る角膜内皮細胞画像の解析方法が実施される。
【００３３】
図２に示すように、この角膜内皮細胞画像の解析プログラムにおいては、まず、角膜内皮細胞画像の限定領域において、分水法により処理対象画像における細胞輪郭が抽出され、これを基に面積閾値Ａ[0]（初期値）と深さ閾値Ｄ[0]（初期値）とが求められる（ステップＳ１）。分水法については、後で詳しく説明する。限定領域として、ここでは、処理対象画像の中央部が設定されている。被検眼２の角膜内皮が球面状に湾曲していて、その頂部（角膜内皮細胞画像の中央部）に撮影系３の焦点が合わせられるので、角膜内皮細胞画像の中央部が他の部分に比べて画質が良好であるからである。
【００３４】
次に、処理対象画像の全体において、分水法により角膜内皮細胞画像における細胞輪郭が抽出される（ステップＳ２）。この際、面積閾値Ａ[0]と深さ閾値Ｄ[0]とを用いて互いに隣接する輪郭内領域同士が合併される。
【００３５】
次に、面積閾値Ａ[0]及び深さ閾値Ｄ[0]が、処理対象画像全体の輪郭内領域の面積Ａの平均値及び深さＤ平均値にそれぞれ更新される（ステップＳ３）。
【００３６】
次に、更新された面積閾値Ａ[0]と深さ閾値Ｄ[0]とを用いて、処理対象画像が可能領域と不可能領域とに区分され、不可能領域は未処理領域とされる（ステップＳ４）。
【００３７】
次に、不可能領域において、この不可能領域に接しかつ互いに隣接する全ての細胞輪郭から面積閾値Ａ[0]の等価半径Ｒ離れた位置が仮想中心として算出される（ステップＳ５）。
【００３８】
次に、この仮想中心を中心に発生させた等価半径Ｒの半径を有する円に動的輪郭法（スネークス法）を適用して仮想の細胞の輪郭が１つ抽出される（ステップＳ６）。この、抽出された細胞の輪郭及びこの細胞輪郭で囲まれた領域はそれぞれ細胞輪郭及び輪郭内領域として可能領域に含められる。
【００３９】
次に、不可能領域に未処理領域が残っているか否か判定される（ステップＳ７）。
【００４０】
未処理領域が残っている場合には、面積閾値Ａ[0]及び深さ閾値Ｄ[0]が、現在の可能領域における全ての輪郭内領域の面積Ａの平均値及び深さＤの平均値にそれぞれ更新される（ステップＳ８）。
【００４１】
そして、未処理領域が無くなるまで、ステップＳ８、Ｓ５乃至Ｓ７が繰り替えされる。
【００４２】
そして、ステップＳ７において、未処理領域が無くなると、この角膜内皮細胞画像の解析プログラムが終了する。
【００４３】
次に、ステップＳ１乃至Ｓ４を詳しく説明する。
【００４４】
図４は図２のフローチャートにおける限定領域での処理の詳細を示すフローチャート、図５は図２のフローチャートにおける画像全体での処理の詳細を示すフローチャート、図６は図２のフローチャートにおける面積閾値及び深さ閾値の更新処理の詳細を示すフローチャート、図７は図２のフローチャートにおける可能領域と不可能領域との区分処理の詳細を示すフローチャート、図８は面積閾値及び深さ閾値を用いた分水法の内容を示す模式図である。
【００４５】
最初に、ステップＳ１における処理内容を詳しく説明する。
【００４６】
まず、面積Ａと深さＤとを用いた分水法を説明する。図８に示すように、分水法においては、処理対象画像の濃度が高さで表されて、該処理対象画像が濃度曲面に変換される。この濃度曲面では、細胞の内部領域はカルデラのようになり、細胞輪郭はその分水嶺となる。そして、この濃度曲面に降水したモデルが想定される。このモデルでは、カルデラ内にはカルデラ湖が発生する。各カルデラ湖は分水嶺で仕切られて交じり合わないためカルデラ湖毎に領域を設定することで領域分離が可能となる。このカルデラ湖をminimaと呼ぶ。minimaは上述の輪郭内領域に相当する。minimaの面積は上述の面積Ａに相当する。また、minimaの水位は輪郭内領域の外周における濃度に相当し、minimaの水深は輪郭内領域における最大濃度差に相当するので、上述の深さＤに相当する。図８には、面積Ａ0及び深さＤ0を有するminima m0と、面積Ａ1及び深さＤ1を有するminima m1が例示されている。
【００４７】
次に、ステップＳ１における処理内容を説明する。
【００４８】
図4に示すように、ステップＳ１がスタートすると、まず、gray_max及びgray_minが処理対象画像全体の画素値（ここでは濃度値）の最大値及び最小値としてそれぞれ定義される（ステップＳ２１）。
【００４９】
次いで、濃度曲面における水面の高さを意味する変数grayの値がgray_minとされる（ステップＳ２２）。
【００５０】
次いで、限定領域内の全画素のうち、画素値がgrayのものが処理対象領域とされる（ステップＳ２３）。
【００５１】
次いで、処理対象領域が既存のminimaに隣接しているか否か判定される。隣接していない場合にはステップＳ２６に進む。
【００５２】
隣接している場合には、ステップＳ２５に進み、当該処理対象に、当該隣接する既存のminimaと同じラベルが与えられ、処理対象から外される。つまり、当該処理対象は既存のminimaに含められる。
【００５３】
次いで、ステップ２６において、残っている処理対象領域にminimaとしてラベルが与えられる。
【００５４】
次いで、grayがgray_max未満であるか否か判定される（ステップＳ２７）。grayがgray_max未満である場合には、grayが１インクリメントされ（ステップＳ２８）、その後、ステップＳ２３に戻る。そして、ステップＳ２７において、grayがgray_maxに到達するまで、ステップＳ２８、Ｓ２３乃至Ｓ２７が繰り返される。この過程は、図８において、降水により水位が上昇し、それに連れてminimaが拡大する過程に相当する。
【００５５】
そして、ステップＳ２７において、grayがgray_maxに到達すると、ステップＳ２９に進む。これにより、限定領域においては、grayがgray_maxである領域が分水嶺に相当する細胞輪郭として抽出され、ラベルを与えられたminimaすなわち輪郭内領域が細胞輪郭によって画定される。
【００５６】
次いで、限定領域が複数の小領域に区分される（ステップＳ２９）。ここで、小領域は限定領域をさらに細分するよう設定された領域であり、隣接する小領域は互いに重複するように設定される。
【００５７】
次いで、各々の小領域に存在する輪郭内領域のうち、小領域からはみ出しているものはラベルを消去して、その領域が解放される（ステップＳ３０）。
【００５８】
次いで、全ての小領域内に残っている輪郭内領域の面積Ａ及び深さＤの平均値が算出され、この算出された面積Ａの平均値及び深さＤの平均値がそれぞれ面積閾値Ａ[0]（初期値）及び深さ閾値Ｄ[0]（初期値）とされる（ステップＳ３１）。
【００５９】
これより、ステップＳ１が終了する。
【００６０】
次に、ステップＳ２の処理内容を詳しく説明する。
【００６１】
図５に示すように、ステップＳ２がスタートすると、まず、gray_max及びgray_minが処理対象画像全体の画素値（ここでは濃度値）の最大値及び最小値としてそれぞれ定義される（ステップＳ４１）。
【００６２】
次いで、変数grayの値がgray_minとされる（ステップＳ４２）。
【００６３】
次いで、処理対象画像全体の全画素のうち、画素値がgrayのものが処理対象領域とされる（ステップＳ４３）。
【００６４】
次いで、処理対象領域が既存のminimaに隣接しているか否か判定される（ステップＳ４４）。隣接していない場合にはステップＳ５０に進む。
【００６５】
隣接している場合には、ステップＳ４５に進み、当該処理対象に、当該隣接する既存のminimaと同じラベルが与えられ、処理対象から外される。つまり、当該処理対象は既存のminimaに含められる。
【００６６】
次いで、minimaが互いに接触しているか否か判定される（ステップＳ４６）。minimaが互いに接触していない場合にはステップＳ４９に進む。
【００６７】
minimaが互いに接触している場合には、それらのminimaが有する面積Ａ及び深さＤが、それぞれ、面積閾値Ａ[0]及び深さ閾値Ｄ[0]より大きいか否か判定される（ステップＳ４７）。大きい場合にはステップＳ４９に進む。
【００６８】
大きくない（面積Ａ及び深さＤのいずれかが大きくない）場合には、互いに接触するminimaのうち、深さＤが大きいminimaのラベルが小さいminimaに上書されて、双方のminimaが合併される（ステップＳ４７）。
【００６９】
ここで、ステップＳ４４乃至Ｓ４７の処理を、図８を用いて説明する。図８においては、minima m0とminima m1とが互いに接触している。そして、minima m0の面積Ａ0及び深さＤ0は、いずれも、それぞれ、面積閾値Ａ[0]及び深さ閾値Ｄ[0]より小さい。また、minima m1の面積Ａ1及び深さＤ１は、いずれも、それぞれ、面積閾値Ａ[0]及び深さ閾値Ｄ[0]より小さい。そして、minima m0の深さＤ0の方がminima m1の深さＤ1より大きい。そこで、minima m0のラベルがminima m1に上書きされて、minima m1がminima m0に合併される。これにより、図３（ａ）に示すように、細胞の内部領域に黒点が存在していても、細胞が過分割されるのを防止することができる。
【００７０】
図５に戻り、ステップＳ４７の後、他にminimaが互いに接触しているか否か判定される（ステップＳ４９）。他にminimaが互いに接触している場合には、ステップＳ４６に戻る。そして、ステップＳ４９において、他にminimaが互いに接触していないようになるまで、ステップＳ４６乃至Ｓ４９が繰り返される。
【００７１】
そして、ステップＳ４９において、他にminimaが互いに接触していないようになると、ステップＳ５０に進む。
【００７２】
ステップＳ５０においては、残っている処理対象領域にminimaとしてラベルが与えられる。
【００７３】
次いで、grayがgray_max未満であるか否か判定される（ステップＳ５１）。grayがgray_max未満である場合には、grayが１インクリメントされ（ステップＳ５２）、その後、ステップＳ４３に戻る。そして、ステップＳ５１において、grayがgray_maxに到達するまで、ステップＳ５１、Ｓ４３乃至Ｓ５１が繰り返される。
【００７４】
そして、ステップＳ５１において、grayがgray_maxに到達すると、ステップＳ２が終了する。これにより、処理対象画像全体において、grayがgray_maxである領域が分水嶺に相当する細胞輪郭として抽出され、ラベルを与えられたminimaすなわち輪郭内領域が細胞輪郭によって画定される。この状態が図３（ｂ）に示されている。本解析プログラムによれば、上述のように過分割が防止されて、このように良好に細胞輪郭５１を抽出して輪郭内領域５２を画定することができる。
【００７５】
次に、ステップＳ３の処理内容を詳しく説明する。
【００７６】
図６に示すように、ステップＳ３においては、まず、全ての輪郭内領域の面積Ａの平均値が算出され、面積閾値Ａ[0]（初期値）が、この算出された面積Ａの平均値に更新される（ステップＳ６１）。
【００７７】
次いで、全ての輪郭内領域の深さＤの平均値が算出され、深さ閾値Ｄ[0]（初期値）が、この算出された深さＤの平均値に更新される（ステップＳ６２）。
【００７８】
これにより、ステップＳ３が終了する。
【００７９】
次に、ステップＳ４の処理内容を詳しく説明する。
【００８０】
図７に示すように、ステップＳ４においては、まず、更新された面積閾値Ａ[0]より大きい面積Ａを有する輪郭内領域のラベルが消去される（ステップＳ７１）。
【００８１】
次いで、ラベルが消去された領域が解放される（ステップＳ７２）。これにより、ラベルが解放された領域が未処理領域となり、処理対象画像は、処理済み領域からなる可能領域と未処理領域からなる不可能領域とに区分される。この状態が図３（ｃ）に示されている。これにより、不足分割になる可能性がある輪郭内領域が未処理領域とされるので、その後、未処理領域を適切に処理することにより、不足分割を防止することができる。
【００８２】
以上により、ステップＳ４が終了する。
【００８３】
次に、ステップＳ５及びＳ６を詳しく説明する。
【００８４】
図９は図２のフローチャートにおける仮想中心算出処理の詳細を示すフローチャート、図１０は仮想中心算出処理を示す模式図、図１１は図２のフローチャートにおける動的輪郭法による処理の詳細を示すフローチャート、図１２は初期円の形成を示す模式図、図１３は制御点の設定を示す模式図、図１４は制御点の移動を示す模式図、図１５はエネルギー関数の定義の内容を示す図、図１６は仮想の細胞の輪郭の抽出を示す図であって、（ａ）は仮想の細胞の輪郭を１つ抽出した状態を示す模式図、（ｂ）は抽出した仮想の細胞の輪郭を基にさらに仮想の細胞の輪郭を抽出した状態を示す模式図である。
【００８５】
まず、ステップＳ５の処理内容を詳しく説明する。
【００８６】
図９及び図１０において、ステップＳ５がスタートすると、まず、可能領域からエッジ細胞５２Ｅとして選別する（ステップＳ８１）。ここで、エッジ細胞５２Ｅとは、可能領域において不可能領域に隣接する輪郭内領域を意味する。
【００８７】
次いで、面積閾値Ａ[0]と円の方程式とから半径Ｒが算出される（ステップＳ８２）。すなわち、面積閾値Ａ[0]に等しい面積を有する円の半径（面積閾値Ａ[0]の等価半径）Ｒが算出される。
【００８８】
次いで、Ｌが膨張幅、Ｘが画素値加算変数と定義される（ステップＳ８３）。ここで、膨張幅とは、後のステップでエッジ細胞５２Ｅがその形状を保持したまま膨張させられるが、元のエッジ細胞の大きさと膨張後のエッジ細胞の大きさとの差を意味する。また、画素値加算変数Ｘは、後のステップで膨張した部分の画素の濃度を増減することによりその画素が細胞輪郭としての確からしさを求めるために使用される。
【００８９】
次いで、Ｌの値が１、Ｘの値が０とされる（ステップＳ８４）。
【００９０】
次いで、１つのエッジ細胞５２Ｅに対し、細胞の形状を保持したまま１画素分が膨張させられ、Ｌが１インクリメントされる（ステップＳ８５）。
【００９１】
次いで、膨張した部分の画素に現在のＸの値が加算される（ステップＳ８６）。
【００９２】
次いで、Ｌが半径Ｒ以上であるか判定される（ステップＳ８７）。Ｌが半径Ｒ以上でない場合には、Ｘが１インクリメントされ（ステップＳ８８）、その後、ステップＳ８５に戻る。そして、ステップＳ８６においてＬが半径Ｒに達するまで、ステップＳ８８、Ｓ８５乃至Ｓ８７が繰り替えされ、ステップＳ８７においてＬが半径Ｒに達すると、ステップＳ８９に進む。
【００９３】
そして、ステップＳ８９においてＸが１ディクリメントされる。
【００９４】
次いで、Ｌが直径２Ｒ以下であるか判定される（ステップＳ９０）。Ｌが直径２Ｒ以上でない場合には、当該エッジ細胞５２Ｅが、細胞の形状を保持したまま１画素分だけ膨張させられ（ステップＳ９３）、現在のＸの値を、膨張した部分の画素に加算する（ステップ９４）、その後ステップＳ８９に戻る。
【００９５】
そして、ステップＳ９０においてＬが直径２Ｒ以上になるまで、ステップＳ９３、Ｓ９４、Ｓ８９、及びＳ９０が繰り替えされ、ステップＳ９０においてＬが直径２Ｒ以上になると、ステップＳ９１に進む。
【００９６】
これにより、図１０において、１つのエッジ細胞５２ＥからＬの距離に仮想線２０２が引かれ、その仮想線２０２上の画素に対しＲの値が与えられたことになる。
【００９７】
そして、ステップＳ９１において、まだ処理していないエッジ細胞５２Ｅが残っているか否か判定される。残っている場合には、上述のステップＳ８４以降のステップが繰り返され、ステップＳ９１において、処理していないエッジ細胞５２Ｅが残っていないと判定されるとステップＳ９２に進む。これにより、図１０において、他のエッジ細胞５２ＥからＬの距離に仮想線２０２が引かれ、その仮想線２０２上の画素に対しＲの値が与えられたことになる。
【００９８】
そして、ステップＳ９２において、値が最大の画素が仮想中心２０１とされる。図１０においては、２つの仮想線２０２の交点の画素が、各仮想線２０２上の画素に与えられるＲの値が互いに加算されて２Ｒという値を有しており、他のいずれの画素よりも大きい値を有しているので、当該画素が仮想中心２０１とされる。
【００９９】
以上により、ステップＳ５が終了する。
【０１００】
次に、ステップＳ６の処理内容を詳しく説明する。
【０１０１】
図９乃至図１５において、ステップＳ６がスタートすると、仮想中心２０１を中心とする半径Ｒの初期円が形成される。そして、この初期円上の複数の点が制御点（スネークスポイント）ＳＰとして選定される（特に図１０参照）（ステップＳ１０１）。
【０１０２】
次いで、動的輪郭全体のエネルギーE_allが０とされる（ステップＳ１０２）。ここで、E_allは動的輪郭上に存在する全ての制御点ＳＰが有するエネルギーの和である。
【０１０３】
次いで、１つの制御点ＳＰに対し、現在の画素におけるエネルギー和が算出され、これがE_0とされる（ステップＳ１０３）。ここでは、エネルギー関数として、例えば、
Ｅ＝ｗ１ｆ１＋ｗ２ｆ２＋ｗ３ｆ３
が用いられる。
【０１０４】
ここで、ｆ１は画素の濃度であり、ｆ２は隣接する制御点ＳＰとの距離（内向き）であり、ｆ３は隣接する制御点ＳＰとの角度θ（外向き）である。ｗ１〜ｗ３は係数（重み）であり、処理対象画像の特徴に依存して決定される（特に図１５参照）。なお、エネルギー関数は、これに限らず、任意に適宜選択して用いることができる。
【０１０５】
次いで、当該制御点ＳＰに対し、８つの近傍の画素におけるエネルギー和（エネルギー関数はE_0と同じ）が算出され、これらが、それぞれ、E_1 〜E_8とされる（ステップＳ１０４）。
【０１０６】
次いで、E_0がE_1 〜E_8のいずれよりも小さいか否か判定される（ステップＳ１０５）。小さい場合には、ステップＳ１０７に進み、そうでない場合には、E_0がE_1 〜E_8のうち、最小のものの画素に当該制御点ＳＰが移動される（ステップＳ１０６）。
【０１０７】
次いで、ステップＳ１０７において、未処理の制御点ＳＰが存在するか否か判定される。未処理の制御点ＳＰが存在しない場合には、ステップＳ１０９に進む。
【０１０８】
未処理の制御点ＳＰが存在する場合には、隣の制御点ＳＰに処理の対象が移動される（特に図１３参照）（ステップＳ１０８）。
【０１０９】
次いで、ステップＳ１０９において、この時点における動的輪郭の全体のエネルギーが算出され、これがEとされる。
【０１１０】
次いで、EがE_allより小さいか否か判定される（ステップＳ１１０）。EがE_allより小さくない場合にはステップＳ１１２に進む。
【０１１１】
EがE_allより小さい場合には、E_allがEとされる（ステップＳ１１１）。
【０１１２】
次いで、ステップＳ１１２において、制御点ＳＰ間の距離がd_maxより大きいか否か判定される。制御点ＳＰ間の距離がd_maxより大きくない場合には、ステップＳ１１４に進む。
【０１１３】
制御点ＳＰ間の距離がd_maxより大きい場合には、制御点ＳＰ間の中点に新しい制御点ＳＰが追加される（ステップＳ１１３）。
【０１１４】
次いで、ステップＳ１１４において、制御点ＳＰ間の距離がd_minより小さいか否か判定される。制御点ＳＰ間の距離がd_minより小さくない場合には、ステップＳ６を終了する。
【０１１５】
制御点ＳＰ間の距離がd_minより小さい場合には、制御点ＳＰ間の制御点ＳＰを削除し（ステップＳ１１４）、その後、ステップＳ１０３に戻る。そして、動的輪郭の全体のエネルギーEが負となり、かつ制御点ＳＰ間の距離がd_max以下でかつd_min以上になると、ステップＳ１１２からステップＳ１１４を経てステップＳ６が終了する。
【０１１６】
これにより、図１４に例示するように、最終的な制御点ＳＰを連結して動的輪郭２０３が確定される。すなわち、図１６（ａ）に示すように、この動的輪郭２０３が仮想の細胞の輪郭として抽出されたことになり、この細胞の輪郭で囲まれた領域５２Ｖが輪郭内領域として可能領域に含められる。
【０１１７】
次に、ステップＳ８の処理内容を詳しく説明する。
【０１１８】
すなわち、ステップＳ８がスタートすると、まず、現在の可能領域における全ての輪郭内領域の面積Ａの平均値が算出され、面積閾値Ａ[0]（初期値）が、この算出された面積Ａの平均値に更新される。
【０１１９】
次いで、現在の可能領域における全ての輪郭内領域の深さＤの平均値が算出され、深さ閾値Ｄ[0]（初期値）が、この算出された深さＤの平均値に更新される。
【０１２０】
これにより、ステップＳ８が終了する。
【０１２１】
そして、既に述べたように、未処理領域が無くなるまで、ステップＳ８、Ｓ５乃至Ｓ７が繰り替えされることにより、図１６（ｂ）に示すように、不可能領域において、抽出された仮想の細胞の輪郭５２Ｖに基づいて、新たな仮想の細胞の輪郭５２Ｖが抽出される。そして、ステップＳ７において、未処理領域が無くなると、この解析プログラムが終了する。このように、本解析プログラムでは、不可能領域において動的輪郭法を用いて細胞の輪郭が的確に抽出されるので、細胞の不足分割を防止することができる。
【０１２２】
以上に述べたように、本実施の形態によれば、角膜内皮細胞画像の細胞の輪郭及び細胞の内部領域が、それぞれ、細胞輪郭及び輪郭内領域として自動的に良好に抽出されるので、解析に手間がかからず、角膜内皮細胞画像の解析自動化のメリットを増大することが可能である。
【０１２３】
次に、本実施の形態の変形例を説明する。
［変形例１］
上述の説明では、不可能領域における仮想の細胞の輪郭の抽出を動的輪郭法（スネークス法）により行ったが、本発明はこれには限定されず、適宜な方法を採用することができる。
【０１２４】
本変形例では、仮想の細胞の輪郭の抽出をいわゆるセンター法によって行うものである。センター法は公知であるので、その説明は省略する。詳細は特許第３２６５０４４号公報を参照されたい。
［変形例２］
本変形例は、動的輪郭法において他のエネルギー関数を用いるものである。本変形例におけるエネルギー関数は下式によって表される。
【０１２５】
【数１】
2007061425.tif 000003
【０１２６】
ここで、ｖ(s)は各制御点ＳＰを連結してなる動的輪郭を表している。Ｅcurvは滑らかであろうとする力（内向き）を表している。Ｅimgはエッジへ向かう力（外向き）を表している。Ｅcontは連続的であろうとする力（内向き）を表している。Ｅelsはその他のもの（なんでもよい）を表している。なお、各係数は画像の特徴に依存して決定される。
【０１２７】
なお、本実施の形態では、本実施の形態に係る角膜内皮細胞画像の解析方法を全てパーソナルコンピュータにより自動的に実行させたが、その一部又は全部を人手により実行してもよい。例えば、不可能領域における仮想の細胞の輪郭の決定を人手により実行してもよい。
【０１２８】
また、過去のデータ等により面積閾値Ａ[0]及び深さ閾値Ｄ[0]が得られている場合等には、限定領域において面積閾値Ａ[0]及び深さ閾値Ｄ[0]を得るステップＳ１を省略してもよい。
【０１２９】
また、簡略化する場合には、面積閾値Ａ[0]及び深さ閾値Ｄ[0]の更新を省略してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１３０】
本発明の角膜内皮細胞の解析方法は、角膜内皮細胞の輪郭を決定する方法として有用である。
【０１３１】
本発明の角膜内皮細胞の解析プログラムは、角膜内皮細胞の輪郭を決定するプログラムとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１３２】
【図１】本発明の実施の形態に係る角膜内皮細胞画像の解析方法を実施するための角膜細胞撮影装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る角膜内皮細胞画像の解析プログラム全体の概要を示すフローチャートである。
【図３】角膜内皮細胞画像の画像処理の内容を示す図であって、（ａ）は角膜内皮細胞画像を示す図、（ｂ）は細胞輪郭が抽出された画像を示す図、（ｃ）は可能領域と不可能領域とに区分された画像を示す図である。
【図４】図２のフローチャートにおける限定領域での処理の詳細を示すフローチャートである。
【図５】図２のフローチャートにおける画像全体での処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】図２のフローチャートにおける面積閾値及び深さ閾値の更新処理の詳細を示すフローチャートである。
【図７】図２のフローチャートにおける可能領域と不可能領域との区分処理の詳細を示すフローチャートである。
【図８】面積閾値及び深さ閾値を用いた分水法の内容を示す模式図である。
【図９】図９は図２のフローチャートにおける仮想中心算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】仮想中心算出処理を示す模式図である。
【図１１】図２のフローチャートにおける動的輪郭法による処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】初期円の形成を示す模式図である。
【図１３】制御点の設定を示す模式図である。
【図１４】制御点の移動を示す模式図である。
【図１５】エネルギー関数の定義の内容を示す図である。
【図１６】仮想の細胞の輪郭の抽出を示す図であって、（ａ）は仮想の細胞の輪郭を１つ抽出した状態を示す模式図、（ｂ）は抽出した仮想の細胞の輪郭を基にさらに仮想の細胞の輪郭を抽出した状態を示す模式図である。
【符号の説明】
【０１３３】
２  被検眼
３  撮影系
４  前眼部観察光学系光軸
４ａ  検眼位置
８  テレビカメラ
１０  照明光軸
１３  ストロボ放電管
１８  拡大撮影光学系光軸
３１  画像入出力制御回路
３２  フレームメモリ
３４  ＸＹ方向位置検出回路
３６  ＸＹ方向位置制御回路
３７  Ｚ方向位置制御回路
３８  Ｘ軸駆動機構
３９  Ｙ軸駆動機構
４１  スリット光反射検出回路
４２  ストロボ発光制御回路
４３  Ｚ方向移動量検出器
４４  Ｚ軸駆動機構
５１  細胞輪郭
５２  輪郭内領域
５２Ｅ  エッジ細胞
５２Ｖ  仮想の細胞の輪郭
６２  不可能領域
６３  可能領域
１０２  パーソナルコンピュータ
２０１  仮想中心
２０２  仮想線
２０３  動的輪郭
θ  隣接する制御点との角度
【図１】
2007061425.tif 000004
【図２】
2007061425.tif 000005
【図４】
2007061425.tif 000006
【図５】
2007061425.tif 000007
【図６】
2007061425.tif 000008
【図７】
2007061425.tif 000009
【図８】
2007061425.tif 000010
【図９】
2007061425.tif 000011
【図１０】
2007061425.tif 000012
【図１１】
2007061425.tif 000013
【図１２】
2007061425.tif 000014
【図１３】
2007061425.tif 000015
【図１４】
2007061425.tif 000016
【図１５】
2007061425.tif 000017
【図１６】
2007061425.tif 000018
【図３】
2007061425.tif 000019