(57)【要約】【課題】  複数の血管が撮影されている２次元画像から、個々の血管の経路を正確に探索（トレース）し、解析するための画像解析システムを提供する。【解決手段】  画像解析システムは、血管の経路を構成する血管探索点の決定手段を備えており、血管探索点決定手段は、血管探索点となる可能性のある全ての候補点に対して、既知の血管探索点に対してなめらかに接続できるか否かを判定する計算と、血管部の内部にあるか否かを判定する計算と、既知の血管探索点から血管探索候補点に向かう方向ベクトルの計算と、血管壁までの最短距離の計算を行って、計算結果に基づいて最適な血管探索点を選択する。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の血管が撮影されている画像から個々の血管の経路を解析する画像解析システムであって、
前記画像の中に、血管の経路を探索するための探索開始点を設定し、その座標を記憶する探索開始点決定手段と、
前記探索開始点から所定の距離にある複数の点を抽出して、血管探索候補点群とする初期候補点群抽出手段と、
前記血管探索候補点群の中から、血管の経路に沿って位置している点を血管探索点として決定し、その座標を記憶手段に記憶する血管探索点決定手段と、
前記血管探索点の周囲にある複数の点を、新たな血管探索候補点群として抽出する候補点群抽出手段と、
前記候補点群抽出手段と、前記血管探索点決定手段とによる画像処理を交互に実行させることによって、新たな血管探索点の決定と、当該血管探索点の座標の記憶を繰り返させる処理手段と、
前記探索開始点の座標の情報と、蓄積された前記血管探索点群の座標とから、血管の経路を特定する経路特定手段とを含み、
前記血管探索点決定手段は、探索開始点若しくは血管探索点に対して血管探索候補点がなめらかに接続できるか否かの判定のための計算と、血管探索候補点が血管部の内部にあるか否かの判定のための計算と、探索開始点又は血管探索点から血管探索候補点に向かう方向の計算と、血管探索候補点の血管壁までの最短距離の計算とを行っており、前記計算の結果に基づいて血管探索点の決定を行っていることを特徴とする画像解析システム。
【請求項２】
血管探索点決定手段は、探索開始点若しくは蓄積された血管探索点群に対して血管探索候補点がなめらかに接続できるか否かを、
前記探索開始点若しくは前記血管探索点群のうち直近に決定された複数点の座標と、前記血管探索候補点の座標とから、微分値を計算して判定することを特徴とする請求項１に記載の画像解析システム。
【請求項３】
血管探索点決定手段は、探索候補点が画像の血管部の内部にあるか否かを、画像の中の血管部の色調を表すデータと、探索候補点の画像の色調を表すデータとを比較することで判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像解析システム。
【請求項４】
血管探索点決定手段は、探索開始点又は血管探索点から血管探索候補点に向かう方向に延びる仮想線を定義しており、当該仮想線が血管部の血管壁に到達するまでの長さが長い血管探索候補点が有意に選択されることを特徴とする請求項１、２又は３に記載の画像解析システム。
【請求項５】
血管探索点決定手段は、血管探索候補点の血管壁までの最短距離を計算しており、当該最短距離が長い血管探索候補点が有意に選択されることを特徴とする請求項１、２、３又は４に記載の画像解析システム。
【請求項６】
前記血管探索点決定手段は、抽出された血管探索候補点毎に、探索開始点若しくは血管探索点に対してなめらかに接続できるか否かを判定する計算の結果と、血管部の内部にあるか否かを判定する計算の結果と、探索開始点又は血管探索点から血管探索候補点に向かう方向に延びる仮想線が血管部の血管壁に到達するまでの長さの計算の結果と、血管壁までの最短距離の計算の結果とに対して、各々重み付けを行った上で積算する積算手段を備えており、
前記積算手段によって得られた値に基づいて、血管探索候補点群の中から血管の経路に沿って位置している点を血管探索点として決定していることを特徴とする請求項１、２、３、４又は５に画像解析システム。
【請求項７】
複数の血管が撮影されている画像から個々の血管の経路を解析する画像解析プログラムであって、
前記画像に、血管の経路を探索するための探索開始点を設定し、その座標を記憶する探索開始点決定手段と、
前記探索開始点から所定の距離にある複数の点を抽出して、血管探索候補点群とする初期候補点群抽出手段と、
前記血管探索候補点群の中から、血管の経路に沿って位置している点を血管探索点として決定し、その座標を記憶手段に記憶する血管探索点決定手段と、
前記血管探索点の周囲にある複数の点を、新たな血管探索候補点群として抽出する候補点群抽出手段と、
前記候補点群抽出手段と、前記血管探索点決定手段とによる画像処理を交互に実行させることによって、新たな血管探索点の決定と、当該血管探索点の座標の記憶を繰り返させる処理手段と、
前記探索開始点の座標の情報と、蓄積された前記血管探索点群の座標とから、血管の経路を特定する経路特定手段とを含み、
前記血管探索点決定手段は、探索開始点若しくは血管探索点に対して血管探索候補点がなめらかに接続できるか否かを判定するための計算と、血管探索候補点が血管部の内部にあるか否かを判定するための計算と、探索開始点又は血管探索点から血管探索候補点に向かう方向の計算と、血管探索候補点の血管壁までの最短距離の計算とを行っており、前記計算の結果に基づいて血管探索点の決定を行っていることを特徴とする画像解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像解析システムと画像解析プログラムに関する。特に、複数の血管が撮影されている２次元画像から、個々の血管の経路を正確に探索（トレース）し、解析するための画像解析システムと画像解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
疾患の有無や病気の進行状況を検査するために、体の一部を撮影し、その画像に写されている血管の幅、血管壁の状況、又は血管の経路を確認することが広く行われている。例えば、眼底を撮影して得られる眼底画像から、血管の経路、特に交叉部の状態を確認することは、動脈硬化や高血圧症等の疾患の有無を把握する上で非常に有効である。従来、眼底画像を用いた検査においては、医師が画像を目視によって観察して、血管の状態を確認していた。
【０００３】
しかし、眼底画像から目視によって疾患の状態を判断するには専門的知識が必要であり、また１枚１枚の画像の確認に時間を要する。このため、検査の効率が悪く、且つ検査コストが高いという問題があった。そこで、より迅速に検査結果を得るために、２次元の眼底画像を自動的に処理して血管の経路を計測する技術が、特許文献１に開示されている。
【０００４】
特許文献１の技術は、眼底画像の血管部に細線化処理を施すことにより、血管を幅が１画素である線分に変換し、その細線情報を血管の情報として出力している。しかし特許文献１の技術を、画像の中の血管が交叉して撮影されている箇所に適用して細線化の処理を行った場合には、誤差が大きくなるために、交叉部が２箇所の三叉路のような分岐で表示されてしまうことがある。このため、特許文献１の技術では、実際には複数の血管の交叉部である箇所を血管の分岐部と誤認して、交叉する別の血管上に１本に連なる血管の情報を定義したり、逆に血管の分岐部を複数の血管の交叉部であると誤認して血管の情報を定義する恐れがある。特許文献１の技術を適用して血管の経路を計測できるのは、血管の中の分岐部又は交叉部を除く部分に限定される。
【０００５】
また、特許文献２には、３次元で撮影された頭部ＭＲＡ画像から、血管の３次元構造を抽出する技術が開示されている。特許文献２の技術は、頭部ＭＲＡ画像から複数の断面図を取り出し、その断面図に領域拡張法を適用して血管領域の探索を行った後に、血管を細線化する画像処理を行い、画像処理の結果を元に血管の３次元構造を特定している。
【０００６】
特許文献２の技術は、３次元で得られている画像情報から２次元画像を取り出して解析する技術である。特許文献２の技術を、眼底画像のような２次元画像に適用した場合には、特許文献１と同様に、画像の中の血管が交叉して撮影されている部分があると、血管の経路を正しく識別することが困難である。
【特許文献１】特開平０７−２１０６５５号公報
【特許文献２】特許第３５７７５１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
これまでは、血管が撮影されている２次元画像の中に、血管が交叉して写っている箇所があると、そこが複数の血管の交叉部であるのか、あるいは血管の分岐部であるのかといった正しい位置関係を、自動的に精度高く認識することができなかった。また、２次元画像のデータに基づいて、複数の血管を正確に立体表示したり、必要な血管のみを表示したり、血管毎の色分け表示等をする等の画像処理を行うことができなかった。
【０００８】
本発明は上記の問題を解決するためになされたものであって、複数の血管が撮影されている画像であって、その中に血管の交叉部が撮影されている場合であっても、血管の位置関係を自動的に且つ正確に探索し、個々の血管の経路を正しく解析して表示する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１の発明は、複数の血管が撮影されている画像から個々の血管の経路を解析する画像解析システムに関する。本発明の画像解析システムは、画像の中に、血管の経路を探索するための探索開始点を設定し、その座標を記憶する探索開始点決定手段と、探索開始点から所定の距離にある複数の点を抽出して、血管探索候補点群とする初期候補点群抽出手段と、血管探索候補点群の中から血管の経路に沿って位置している点を血管探索点として決定し、その座標を記憶手段に記憶する血管探索点決定手段と、血管探索点の周囲にある複数の点を、新たな血管探索候補点群として抽出する候補点群抽出手段と、候補点群抽出手段と血管探索点決定手段とによる画像処理を交互に実行させることによって、新たな血管探索点の決定と、当該血管探索点の座標の記憶を繰り返させる処理手段と、探索開始点の座標の情報と、蓄積された血管探索点群の座標とから、血管の経路を特定する経路特定手段とを含んでいる。そして、血管探索点決定手段が、探索開始点若しくは血管探索点に対して血管探索候補点がなめらかに接続できるか否かを判定するための計算と、血管探索候補点が血管部の内部にあるか否かを判定するための計算と、探索開始点又は血管探索点から血管探索候補点に向かう方向の計算と、血管探索候補点の血管壁までの最短距離の計算とを行っており、計算の結果に基づいて血管探索点の決定を行っていることを特徴とする。
【００１０】
本発明の画像解析システムは、血管探索点決定手段によって、血管探索点となる可能性のある全ての血管探索候補点に対して、探索開始点若しくは血管探索点に対してなめらかに接続できるか否かを判定する計算と、血管部の内部にあるか否かを判定する計算と、探索開始点又は血管探索点から血管探索候補点に向かう方向ベクトルの計算と、血管壁までの最短距離の計算を行っている。そして、全ての探索候補点群の中から、この４種類の計算の結果に基づいて、最も血管の経路を示すのに適した血管探索点が選択される。探索候補点群が複数の異なる血管が立体的に交叉している交叉部に位置している場合であっても、この４種類の計算の結果に基づいて選択がなされることにより、血管の経路を適切に示す血管探索点が決定されて、非常に正確な血管の経路が解析される。
【００１１】
請求項２の発明は、画像解析システムの血管探索点決定手段に関する。本発明の血管探索点決定手段は、探索開始点若しくは蓄積された血管探索点群に対して血管探索候補点がなめらかに接続できるか否かを、探索開始点若しくは血管探索点群のうち直近に決定された複数点の座標と、血管探索候補点の座標とから、微分値を計算して判定することを特徴とする。
【００１２】
発明者は、多くの画像を検討した結果、探索開始点若しくは蓄積された血管探索点群に対して血管探索候補点がなめらかに接続できるか否かの判定を行って、なめらかに接続できる血管探索候補点を有意に選択することにより、血管の画像の中で複数の血管が交叉して撮影されている場合であっても、交叉する別の血管を誤って選択することなく、正しい血管の経路上にある血管探索候補点を選択できることを見いだした。即ち、血管は鋭角で曲がることが極めて稀であるため、既に決定された血管の経路になめらかに接続される探索候補点は、血管の経路として妥当な位置にあると判定できることを見いだした。一方、既に決定された血管の経路になめらかに接続されず、鋭角で曲がった位置にある血管探索点は、交叉する別の血管上あるいは血管部位外の領域に位置しており、妥当な経路上にないと判定できることを確認した。
【００１３】
更に発明者は、探索開始点若しくは蓄積された血管探索点群に対して血管探索候補点がなめらかに接続できるか否かを、探索開始点若しくは血管探索点群のうち直近に決定された複数点の座標と、血管探索候補点の座標とから計算される微分値の計算結果によって判定できることを見いだした。計算された微分値の変化が小さいときは、探索候補点によって決定される血管の経路の変化が小さく、このときの血管候補点はなめらかに接続できると判定することができる。逆に、計算された微分値の変化が大きいときは、探索候補点によって決定される血管の経路の変化が大きく、このときの血管候補点はなめらかに接続できないと判定することができる。
【００１４】
これらの知見に基づき、本発明の血管探索点決定手段は、探索開始点若しくは蓄積された血管探索点群に対して血管探索候補点がなめらかに接続できるか否かを、微分値によって判定するための計算を行っている。複数の血管が撮影されている画像の中で血管が交叉して撮影されている場合であっても、本発明の微分値を用いた判定によって、正しい血管探索点を決定して解析を進めることが可能となっている。
【００１５】
請求項３の発明は、画像解析システムの血管探索点決定手段に関する。本発明の血管探索点決定手段は、探索候補点が画像の血管部の内部にあるか否かを、画像の中の血管部の色調を表すデータと、探索候補点の画像の色調を表すデータとを比較することで判定することを特徴とする。
【００１６】
本発明の画像解析システムの血管探索点決定手段は、血管部に固有の色調のデータを予め記憶している。そして、探索候補点群の位置に対応する画像の色調を数値化し、これらの色調データと、血管部に固有の色調のデータとを数値比較する。数値比較の結果、探索候補点の色調が、血管部の色調とほぼ一致する場合には、探索候補点が血管部にあると判定することができる。又、比較の結果、探索候補点の色調が、血管部の色調と異なる場合には、探索候補点が血管部以外の部分にあると判定することができる。
【００１７】
請求項４の発明は、画像解析システムの血管探索点決定手段に関する。本発明の血管探索点決定手段は、探索開始点又は血管探索点から血管探索候補点に向かう方向に延びる仮想線を定義しており、この仮想線が血管部の血管壁に到達するまでの長さが長い血管探索候補点が有意に選択されることを特徴とする。
【００１８】
既に選択されている探索開始点又は血管探索点を基準として、画像上の血管の延びている方向に位置する血管探索候補点は、血管探索点として好ましい特性の１つを満たしていると言える。本発明の画像解析システムは、血管の延びている方向に位置する血管探索候補点を有意に選択するために、探索開始点又は血管探索点から血管探索候補点に向かう方向を計算し、探索開始点又は血管探索点から当該方向に延びる仮想線を定義する。この仮想線が血管壁に到達するまでの長さが長い場合、仮想線の決定に用いられた探索候補点は、血管の延びている方向に位置するとして、有意に選択される。
【００１９】
請求項５の発明は、画像解析システムの血管探索点決定手段に関する。本発明の血管探索点決定手段は、血管探索候補点の血管壁までの最短距離を計算しており、この最短距離が長い血管探索候補点が有意に選択される。
【００２０】
画像の中で、血管部の中心部に近い位置にある血管探索候補点は、血管探索点としての好ましい特性の１つを満たしていると言える。本発明の画像解析システムは、血管部の中心部に近いか否かを判定するために、血管探索候補点の血管壁までの最短距離を計算しており、この最短距離が長い血管探索候補点が、より血管部の中心部に近い好ましい点として有意に選択される。
【００２１】
本発明によって、計算される血管壁までの最短距離を血管探索点の決定に反映させることにより、１本の血管が分岐している箇所が画像に撮影されている場合は、より太い血管側に位置する血管探索候補点が有意に選択される。
【００２２】
請求項６の発明は、画像解析システムの血管探索点決定手段に関する。本発明の血管探索点決定手段は、抽出された血管探索候補点毎に、探索開始点若しくは血管探索点に対してなめらかに接続できるか否かを判定する計算の結果と、血管部の内部にあるか否かを判定する計算の結果と、探索開始点又は血管探索点から血管探索候補点に向かう方向に延びる仮想線が血管部の血管壁に到達するまでの長さの計算の結果と、血管壁までの最短距離の計算の結果とに対して、各々重み付けを行った上で積算する積算手段を備えており、この積算手段によって得られた値に基づいて、血管探索候補点群の中から血管の経路に沿って位置している点を血管探索点として決定していることを特徴とする。この４種類の計算の結果に重みづけを行った上で積算することにより、血管の太さや軌道の特性、若しくは解像度や輝度といった画像の特性に応じた総合的な解析が可能となる。
【００２３】
請求項７の発明は、複数の血管が撮影されている画像から個々の血管の経路を解析する画像解析プログラムに関する。本発明の画像解析プログラムは、画像の中に、血管の経路を探索するための探索開始点を設定し、その座標を記憶する探索開始点決定手段と、探索開始点から所定の距離にある複数の点を抽出して、血管探索候補点群とする初期候補点群抽出手段と、血管探索候補点群の中から血管の経路に沿って位置している点を血管探索点として決定し、その座標を記憶手段に記憶する血管探索点決定手段と、血管探索点の周囲にある複数の点を、新たな血管探索候補点群として抽出する候補点群抽出手段と、候補点群抽出手段と血管探索点決定手段とによる画像処理を交互に実行させることによって、新たな血管探索点の決定と、当該血管探索点の座標の記憶を繰り返させる処理手段と、探索開始点の座標の情報と、蓄積された血管探索点群の座標とから、血管の経路を特定する経路特定手段とを含んでいる。そして、血管探索点決定手段が、探索開始点若しくは血管探索点に対して血管探索候補点がなめらかに接続できるか否かを判定する計算と、血管探索候補点が血管部の内部にあるか否かを判定する計算と、探索開始点又は血管探索点から血管探索候補点に向かう方向の計算と、血管探索候補点の血管壁までの最短距離の計算とを行っており、計算の結果に基づいて血管探索点の決定を行っていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の画像解析システム及び画像解析プログラムによって、複数の血管が撮影されている画像から、画像中の血管の交叉部の正しい位置関係を自動的に且つ正確に識別し、個々の血管の経路を正しく探索して解析する手段が提供される。
【００２５】
本発明の画像解析システムは、従来の血管の経路を探索する手段で最初に必要とされていた血管の中心線を求める細線化処理が不要となっている。このため、血管の中心線を求める処理の際の誤差に影響されることなく、血管の経路を高精度に特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の画像解析システムの好ましい実施の形態の例（実施例）を図面を参照しつつ詳細に説明する。本実施例の画像解析システム１は、眼底を撮影した２次元画像の血管探索をするものである。眼底の血管は、視神経乳頭から複数の血管が伸びて、網膜上を走行する。眼底画像を用いた検査に於いては、網膜上を走行する血管の経路、特に血管の交叉部の状態を観察することが重要となる。
【００２７】
画像解析システム１は、画像の中に血管の経路を探索するための探索開始点を設定し、その座標を記憶する探索開始点決定手段４と、探索開始点から所定の距離にある複数の点を抽出して、血管探索候補点群とする初期候補点群抽出手段５と、血管探索候補点群の中から血管の経路に沿って位置している点を血管探索点として決定し、その座標を記憶手段に記憶する血管探索点決定手段６と、血管探索点の周囲にある複数の点を、新たな血管探索候補点群として抽出する候補点群抽出手段７と、探索開始点の座標の情報と、蓄積された血管探索点群の座標とから、血管の経路を特定する経路特定手段８と、特定された経路を画像として表示可能に処理する画像処理手段９を備えている。また、本実施例における画像解析システム１は、候補点群抽出手段７と血管探索点決定手段６とによる画像処理を交互に実行させることによって、新たな血管探索点の決定と、当該血管探索点の座標の記憶を繰り返させる他、上記の解析手段の実行順序を制御する画像解析システム処理制御手段１０を備えている。
【００２８】
本実施例におけるこれらの手段は、図１に模式的に示されるコンピュータ２の内部記憶手段１１に、ＣＰＵ（中央演算装置）１２で実行可能な形式のプログラムとして記憶させることができる。
【００２９】
図２に、本実施例で解析する眼底を撮影した２次元画像の一例を示す。図２の画像はデジタル画像であって、８ビット（ｂｉｔ）のグレースケールで撮影されている。この画像は、各画素毎に、画素の位置に対応する２次元の座標データと、色調の情報である８ビットの画素値データによって構成されている。図２に示されているように、眼底の血管は、破線で囲まれた領域で示される視神経乳頭２３から複数の血管が伸びて、網膜上を走行している。
【００３０】
画像解析には、３２ビットのグレースケールで撮影された画像も使用することができる。又、画像解析には、カラーで撮影された２次元画像も使用することができる。この場合、画像には、各画素毎に、画素の位置に対応する２次元の座標データと、色調の情報であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３種類の画素値データが含まれており、これらのデータを画像解析に使用することができる。更に、撮影された眼底画像がアナログ画像である場合は、画像に２次元の座標系を設定してデジタル処理を施すことにより、座標値データと、座標値に対応する画像の画素値データとを得ることができる。
【００３１】
以下、本実施例の画像解析システム１によって実行される、血管の経路の探索と解析の処理の内容を、図３のフロー図に従って説明する。撮影された眼底画像は、入出力制御部１３からコンピュータ２に取り込まれて、画像データ１４として内部記憶手段１１に記憶される（ステップＳ２）。
【００３２】
画像解析システム１の探索開始点決定手段３は、最初に、入力された画像データ１４の画素値データを２値化する（ステップＳ４）。ここで行われる２値化は、探索開始点決定手段３が予め記憶している血管部に固有の画素値のデータに基づいて、画像データ１４の中の、血管部に固有の画素値のデータを有する領域と、血管部以外の画素値を有する領域を識別し、識別された各々の領域毎に白と黒のデータを割り当てることで実行される。本実施例に於いては、血管部に固有の画素値を有する領域に白を表すデータを割り当て、それ以外の画素値を有する領域に黒を表すデータを割り当てている。２値化処理後の画像データ１５は、内部記憶手段１１に一時記憶される。２値化処理後に一時記憶された画像データ１５を図４に示す。図４において、血管部２１は白色で表示されており、血管部以外の領域２２は黒色で表示されている。
【００３３】
画像解析システム１の探索開始点決定手段４は、画像データ１５上に、血管部２１の経路を探索するための探索開始点を設定する（ステップＳ６）。眼底の複数の血管は、視神経乳頭２３から伸びている。そこで、眼底画像の個々の血管の経路を探索する場合には、視神経乳頭２３と血管部２１の交点に、探索開始点を設定することができる。図２の画像データ１４に示されるように、視神経乳頭２３は、血管部２１と同様に固有の画素値を有しており、またその形状はほぼ円形をしているので、容易に識別することができる。
【００３４】
探索開始点決定手段４は、探索開始点の設定のために、まず、画像データ１４で識別された視神経乳頭２３に相当する領域を画像データ１５に適用し、画像データ１５の中の視神経乳頭２３に相当する領域の画素値データを黒色に変換する処理を行う。これにより、画像データ１５から視神経乳頭に相当する部分が、くりぬかれる。視神経乳頭部２３がくりぬかれた画像データ１５を図５に示す。
【００３５】
探索開始点決定手段４は、くりぬかれた視神経乳頭２３の領域の輪郭と交わる血管部２１を全て識別し、血管部２１の中の乳頭視神経２３の輪郭が交わっている部分の幅方向の中点に、探索開始点２４を設定する。図６に、探索開始点２４が設定された画像データ１５の部分拡大図を示す。ここで、探索開始点決定手段４は、探索開始点２４を、識別されている全ての血管部２１に対して自動的に設定することができる。また、画像解析システム１のオペレーターが、画像データ１５上の優先的に解析を行いたい血管について、探索開始点２４をマウス等の外部入力装置を用いて指定することも可能である。
【００３６】
探索開始点２４が設定されると、初期候補点群抽出手段５が起動されて、探索開始点２４から所定の距離にある画像データ１５上の血管探索候補点ｐが選択される。本実施例における初期候補点群抽出手段５は、探索開始点決定手段４が探索開始点２４を設定する際に計算した血管部２１の幅を用いて、探索開始点２４から、血管部２１の幅の二分の一の距離にある任意の１点を選択して、血管探索候補点に設定できるか否かを判定する（ステップＳ８）。
【００３７】
探索開始点２４からどの程度離れた距離のところに血管探索候補点を設定するかは、血管の探索時の精度に大きく影響する。この距離を短くした場合には、血管部２１と血管部以外の領域２２との境界を２値化処理によって決定した際の数値誤差（ノイズ）に探索の精度が影響されて、解析の精度が落ちる恐れがある。又、血管の経路の探索に長時間を要する。一方、探索開始点２からの距離を長くした場合には、実際の血管の経路の変化を探索することができず、この場合にも解析の精度が落ちる恐れがある。このため、画像データ１４の解像度が比較的低い場合には、探索開始点２４から血管部２１の幅の二分の一前後に位置する血管探索候補点を選択することが好ましい。また、画像データ１４の解像度が比較的高い場合には、より短い距離で探索候補点群を選択することができる。
【００３８】
画像データ１５上で、所定の距離にある血管探索候補点ｐ１が全く選択できない場合、例えば探索開始点から所定の距離にある点が全て画像外にあるような場合には、ステップＳ８がノーとなり、画像解析システム１はここまでの処理結果を表示して処理を終了する。
【００３９】
血管探索候補点ｐ１が設定できた場合には、ステップＳ８がイエスとなり、設定された血管探索候補点ｐ１が一時記憶される（ステップＳ１０）。初期候補点群抽出手段５は、更に、所定の間隔で新たな血管探索候補点ｐが画像データ１５内に設定できるか否かを検証し（ステップＳ１２）、設定できる全ての血管探索候補点ｐを一時記憶する。図７に、探索開始点２４の周囲に、血管探索候補点ｐ１〜ｐ８が設定されている状態を模式的に示す。なお、ここでは理解を容易にするため、血管探索候補点は４５度の間隔で８個示したが、実施上はより多数の血管探索候補点の設定が好ましく、１０個以上または３０度以下の間隔で１２個以上が好ましい。
【００４０】
血管探索候補点ｐが設定されると、血管探索点決定手段６は、全ての血管探索候補点ｐについて、血管探索点としての特性を定量化した適用度Ｄｔｏｔａｌを計算する。適用度Ｄｔｏｔａｌの値は、血管探索点としての好ましい特性を備えている場合に大きな値となり、血管探索点としての好ましい特性を備えていない場合に小さな値を取るように定義されている。本実施例において、適用度Ｄｔｏｔａｌは、下記の式１で与えられる。ただし、Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓ：なめらかさの特徴量、Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎ：方向の特徴量、Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ：血管壁までの距離の特徴量、Ｄｉｍａｇｅ：画像の特徴量、Ｗ１〜Ｗ４：重み係数である。
(式１)
Ｄｔｏｔａｌ＝Ｗ１Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓ＋Ｗ２Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎ+Ｗ３Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ＋Ｗ４Ｄｉｍａｇｅ   ・・・ （１）
【００４１】
ここで、適用度Ｄｔｏｔａｌの計算式（１）の、第１項に含まれるＤｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓは、血管探索候補点と、探索開始点又は血管探索点との座標の微分値を基に計算される値であって、血管探索候補点のなめらかさの特徴量である。探索開始点に対してなめらかに接続できることは、血管探索点として好ましい特性の一つを満たしているといえる。そこで、Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの値は、探索開始点に対してなめらかに接続できる血管探索候補点において大きくなり、探索開始点に対してなめらかに接続できない血管探索候補点においてより小さくなるように定義されている。尚、後述するように、Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓは、血管探索候補点ｐ１〜ｐ８が、初期探索候補点群抽出手段５によって、探索開始点のみに基づいて抽出されている場合に限り、Ｄｔｏｔａｌの値に寄与しないように設定される。
【００４２】
適用度Ｄｔｏｔａｌの計算式（１）の、第２項に含まれるＤｄｉｒｅｃｔｉｏｎは、探索開始点から血管探索候補点に向かう方向に延びる仮想線が、血管部の血管壁に到達するまでの長さを基に計算される値であって、血管探索候補点の方向の特徴量である。血管探索候補点が、既に決定されている血管探索点に対して、血管の走行方向に沿って連なる位置にあることは、血管探索点としての好ましい特性の一つを満たしているといえる。この特性は、探索開始点から血管探索候補点に向かう方向の仮想線を、血管部の血管壁に到達するまで長くのばすことができるか否かによって、評価することができる。そこで、Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎの値は、血管の走行方向に沿う位置にあって仮想線をより長く伸ばすことのできる血管探索候補点において大きくなり、血管の走行方向に沿う位置からはずれていて仮想線を伸ばすことのできない血管探索候補点において小さくなるように定義されている。
【００４３】
適用度Ｄｔｏｔａｌの計算式（１）の、第３項に含まれるＤｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅは、血管探索候補点が血管の中心部に位置しているか否かを判定するための値であって、血管探索候補点の血管壁までの最短距離の特徴量である。血管探索候補点が、血管の中心部に位置していることは、血管探索点としての好ましい特性の一つを満たしているといえる。この特性は、血管探索候補点の血管壁までの最短距離の長短によって、評価することができる。そこで、Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅの値は、血管の中心部に位置していて血管壁までの最短距離が長い血管探索候補点ではより大きくなり、血管壁に近い位置にあって血管壁までの最短距離が短い血管探索候補点ではより小さくなるように定義されている。
【００４４】
適用度Ｄｔｏｔａｌの計算式（１）の、第４項に含まれるＤｉｍａｇｅは、血管探索候補点が血管部２１の内部にあるか否かを判定するための値であって、血管探索候補点の画素値のデータに基づいて計算される画像の特徴量である。血管探索点は、血管部２１の内部に含まれていなければならない。そこで、Ｄｉｍａｇｅの値は、血管探索候補点が血管部２１の内部にあることが画素値のデータによって明らかな場合にはより大きくなり、血管探索候補点が血管部２１の内部にあることが画素値のデータによって不明確な場合にはより小さくなるように定義されている。
【００４５】
適用度Ｄｔｏｔａｌの計算式（１）の Ｗ１〜Ｗ４は、画像特性及び解析される血管部の特徴に合わせて、それぞれの特徴量に重み付けを行って、より判定を正確に行うための重み付け係数である。
【００４６】
以下、探索点決定手段６が、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓと、方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎと、最短距離の特徴量Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅと、画像の特徴量Ｄｉｍａｇｅの値をどのように計算しているかを、探索点決定手段６が血管探索候補点ｐ１〜ｐ８に対して行う計算を例に挙げて、詳細に説明する。但し、血管探索点決定手段６は、血管探索候補点ｐ１〜ｐ８が初期探索候補点群抽出手段５によって抽出されている場合に限り、実質的に、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの計算を行わない。この特徴量の計算方法については、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの計算が行われる血管探索候補点の説明を行う際に、詳細を説明する。
【００４７】
初期探索候補点群抽出手段５によって抽出された血管探索候補点ｐ１〜ｐ８について、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの計算を行わない理由は、これらの血管探索候補点ｐ１〜ｐ８に対して、血管の軌道を決定する点が探索開始点２４のみであるため、全ての血管探索候補点ｐ１〜ｐ８が、血管の軌道即ち探索開始点２４になめらかに接続できるという計算結果が得られる場合があるためである。そして、このようななめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの計算結果は、適用度Ｄｔｏｔａｌ全体の値の精度を下げる原因となることがあるためである。血管探索点決定手段６は、血管の経路の探索と解析が進められて、探索開始点に加えて、１以上の血管探索点Ｐが決定された後においては、後述するように、血管探索候補点ｐ１〜ｐ８の座標と、探索開始点２４又は血管探索点の座標との微分値に基づいて、ｐ１〜ｐ８のなめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓを計算し、記憶する。
【００４８】
血管探索点決定手段６は、血管探索候補点ｐ１〜ｐ８の方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎを計算するために、まず、探索開始点２４から各々の血管探索候補点に向かう方向に延びる仮想線が、血管部２１の血管壁２５と交叉するまでの長さを計算する。次に、血管探索点決定手段６は、画像データ１５内で仮想線が血管壁２５と交叉しない場合、例えば血管探索候補点ｐ３のような場合には、方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎを０．０とする。仮想線が血管部２１の血管壁２５と交叉するまでの距離が非常に長い場合には、方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎを１．０とする。即ち、血管探索点決定手段６は、方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎの値を、仮想線の長さと正の相関関係を持ち、且つ０．０から１．０の範囲の値を取るように正規化された値として定義している。
【００４９】
血管探索点決定手段６は、血管探索候補点ｐ１〜ｐ８の最短距離の特徴量Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅを計算するために、まず最初に、各々の血管探索候補点の血管壁２５までの最短距離を計算する。次に、血管探索点決定手段６は、この最短距離と血管部２１の幅の約二分の一の値とを比較し、血管探索候補点の最短距離が血管部２１の幅の約二分の一以上の値であるときに、最短距離の特徴量Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅを１．０に設定する。血管探索候補点が血管壁２５上にあって、最短距離が０であるときは、最短距離の特徴量Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅを０．０に設定する。このように、即ち、血管探索点決定手段６は、最短距離の特徴量Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅを、血管探索候補点と血管壁の最短距離と正の相関関係を持ち、且つ０．０から１．０の範囲の値を取るように正規化された値として定義している。
【００５０】
血管探索点決定手段６は、血管探索候補点ｐ１〜ｐ８の画像の特徴量Ｄｉｍａｇｅを計算するために、最初に画像解析システム１に入力された画像データ１４の中の、血管探索候補点ｐ１〜ｐ８の座標に対応する画素値を確認する。次に、血管探索候補点ｐ１〜ｐ８の各々の画素値と、ステップＳ４の画像データ１４の２値化の際に使用された血管部２１を表す特徴的な画素値との差を計算する。
【００５１】
血管探索点決定手段６は、血管探索候補点の画素値と血管部２１の画素値とが同一である場合には、画像の特徴量Ｄｉｍａｇｅを１．０に設定する。血管探索候補点の画素値と血管部２１の画素値とが全く異なる値であって、補色の関係となる場合には、画像の特徴量Ｄｉｍａｇｅを０．０に設定する。即ち、血管探索点決定手段６は、画像の特徴量Ｄｉｍａｇｅを、血管探索候補点と血管部の画素値の差分と負の相関関係を持ち、且つ０．０から１．０の範囲の値を取るように正規化された値として定義している。
【００５２】
血管探索点決定手段６は、血管探索候補点ｐ１〜ｐ８について、計算した４つの特徴量にそれぞれ重み付けを行って、適用度Ｄｔｏｔａｌを計算する。ここで、重み付け係数Ｗ１〜Ｗ４の値には、画像の解像度や輝度といった特性、検査する血管の特性等を考慮して、血管の走行方向として最も適した血管探索候補点の適用度Ｄｔｏｔａｌの値が最も大きくなるように、予め所定の値が設定されている。
【００５３】
但し、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓに対する重み付け係数Ｗ１は、血管探索候補点ｐ１〜ｐ８が初期探索候補点群抽出手段５によって抽出されている場合に限り、値０．０が設定される。この処理により、初期探索候補点群抽出手段５によって抽出された血管探索候補点ｐ１〜ｐ８に関するＤｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの値は評価されない。
【００５４】
図７に示された血管探索候補点ｐ１〜ｐ８の適用度Ｄｔｏｔａｌの計算結果について説明する。血管探索候補点ｐ１〜ｐ８のうち、ｐ３〜ｐ７は、血管部２１以外の領域に位置しているため、方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎの値が０．０となり、且つ画像の特徴量Ｄｉｍａｇｅの値が小さくなるために、適用度Ｄｔｏｔａｌの値も小さくなる。これに対して、ｐ１，ｐ２，ｐ８は、血管部２１の内部に位置するために、方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎの値が０よりも大きな値を持ち、且つ画像の特徴量Ｄｉｍａｇｅの値が１．０に近い値となる。方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎの値と、画像の特徴量Ｄｉｍａｇｅの値の違いから、血管探索候補点ｐ１，ｐ２，ｐ８の適用度Ｄｔｏｔａｌの値は、血管探索候補点ｐ３〜ｐ７の適用度Ｄｔｏｔａｌの値よりも大きくなる。
【００５５】
血管探索候補点ｐ１，ｐ２，ｐ８の中で、血管探索候補点ｐ１は、探索開始点２４から延びる仮想線２６が、血管部２１の血管壁２５と交叉するまでの長さが最も長くなる。これに対して、血管探索候補点ｐ２，ｐ８は、探索開始点２４から延びるそれぞれの仮想線２７，２８が、血管部２１の血管壁２５と交叉するまでの長さがｐ１よりも短い。この結果、ｐ１の方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎは、ｐ２及びｐ８の方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎよりも大きくなる。
【００５６】
又、血管探索候補点ｐ１，ｐ２，ｐ８の中で、血管探索候補点ｐ１は、血管部２１の幅方向の中心部にあるため、最短距離の特徴量Dｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅが１．０に近い値となる。これに対して、血管探索候補点ｐ２，ｐ８は、血管部２１の血管壁の近傍に位置するため、最短距離の特徴量Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅが０．０に近いｐ１よりも小さな値となる。方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎの値と、最短距離の特徴量Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅの値の違いから、血管探索候補点ｐ１の適用度Ｄｔｏｔａｌの値は、血管探索候補点ｐ２，ｐ８の適用度Ｄｔｏｔａｌの値よりも大きくなる。
【００５７】
この結果から明らかなように、血管探索候補点ｐ１〜ｐ８の各々の適用度Ｄｔｏｔａｌの値を比較すると、ｐ１の適用度Ｄｔｏｔａｌが最も大きくなる。血管探索点決定手段６は、血管の経路を示す最適な血管探索候補点としてｐ１を選択し、ｐ１を新たな血管探索点Ｐ１に設定し、記憶する（ステップＳ１６）。
【００５８】
ここまでの探索の結果、新たに血管探索点Ｐ１が決定されると、画像解析システム１は、候補点群抽出手段７によって、血管探索点Ｐ１から所定の距離にある血管探索候補点群の設定を開始する。但し、候補点群抽出手段７は、血管探索点Ｐ１から探索開始点２４に向かう方向と同一の方向には、新たな血管探索候補点を設定しない。図７の画像解析システムの処理フローはステップＳ８に戻り、新たな血管探索候補点群の設定が開始される。候補点群抽出手段７は、初期候補点群抽出手段５と同一の処理によって、血管探索点Ｐ１から血管の幅の２分の１の距離にある複数の血管探索候補点群ｐを新たに選択する（ステップＳ１０、Ｓ１２）。
【００５９】
新たに決定された血管探索点Ｐ１の周囲に血管探索候補点群ｐが新たに設定されると、血管探索点決定手段６は、計算式（１）を用いて、血管探索点としての適用度Ｄｔｏｔａｌを計算する。血管探索点Ｐ１に基づいて設定された血管探索候補点群ｐに対する適用度Ｄｔｏｔａｌの計算は、探索開始点２４に基づいて設定された血管探索候補点群に対して行った適用度Ｄｔｏｔａｌとほぼ同一の内容で進められる。但し、今回の計算においては、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの計算方法と、重み付け係数Ｗ１の値が異なっている。
【００６０】
探索開始点２４と、血管探索点Ｐ１とが記憶されている場合に、血管探索点決定手段６が、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓを計算する方法について説明する。なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓは、探索開始点２４と、血管探索点Ｐ１と、血管探索候補点ｐの座標の２次微分値に基づいて決定される。ここで、探索開始点２４と、血管探索点Ｐ１と、血管探索候補点ｐの座標の２次微分値Dev2は、以下の式２によって、計算される。
（式２）
Dev2=(血管探索候補点の座標ｐ−Ｐ１の座標）−（Ｐ１の座標−探索開始点の座標）
・・・・（２）
式２の計算結果は、探索開始点２４と血管探索点Ｐ１の座標によって決定される血管の経路の傾きと、血管探索点Ｐ１と血管探索候補点ｐの座標によって決定される直線の傾きの差分を表している。この差分が小さいとき、血管探索候補点ｐは、探索開始点２４と血管探索点Ｐ１の座標によって決定される血管の経路になめらかに接続できると判定できる。逆に、この差分が大きいとき、血管探索候補点ｐは、探索開始点２４と血管探索点Ｐ１の座標によって決定される血管の経路になめらかに接続できないと判定できる。
【００６１】
血管探索点決定手段６は、Dev2の値が０である場合には、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓを最大値である１．０とする。Dev2の値が非常に大きい場合には、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓを０．０とする。即ち、ここで定義されているなめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの値は、探索開始点２４と、血管探索点Ｐ１と、血管探索候補点ｐの座標の２次微分値Dev2と負の相関関係を有しており、且つ０．０から１．０の範囲の値を取るように正規化されている。血管探索点決定手段６は、新たな血管探索候補点ｐについて計算された方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎを記憶する。
【００６２】
なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの重み付け係数Ｗ１には、画像の解像度、検査する血管の走行特性等を考慮して、血管の走行方向として最も適した血管探索候補点の適用度Ｄｔｏｔａｌの値が最も大きくなるように、予め所定の値が設定される。
【００６３】
血管探索点決定手段６は、新たに決定された血管探索点Ｐ１の周囲の血管探索候補点群ｐに対して、上記のなめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓと重み付け係数Ｗ１を適用した計算式（１）を用いて、血管探索点としての適用度Ｄｔｏｔａｌを計算する（図３のステップＳ１４）。そして、血管探索候補点ｐの各々の適用度Ｄｔｏｔａｌの値を比較して、適用度Ｄｔｏｔａｌが最も大きくなった血管探索候補点を、血管の最適な経路を示す新たな血管探索点Ｐ２に設定し、記憶する（ステップＳ１６）。
【００６４】
上記の２個目の血管探索点Ｐ２を定める処理に引き続いて、候補点群抽出手段７と血管探索点決定手段６が交互に画像データ１４と画像データ１５を解析し、順次新たな血管探索点Ｐｎが選択されて記憶される。
【００６５】
血管探索点決定手段６は、探索開始点と、２以上の血管探索点Ｐｎが記憶されている状態で新たに設定された血管探索候補点群について、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓを計算する際には、直近に設定された２点の血管探索点の座標との２次微分値Dev2だけではなく、より多くの血管探索点または探索開始点の座標を用いた高次の微分値を考慮することで、より精度の高い血管の経路の探索を行うことができる。例えば、直近に決定されている３点の血管探索点または探索開始点を用いて、３次微分値Dev3を計算することにより、直線的に走行する血管だけではなく曲線を描いて走行する血管の経路に対して、血管探索候補点がなめらかに接続できるか否かの判定を行うことが可能となる。３次微分値Dev3は、以下の式３で表すことができる。
（式３）
Dev3=（(血管探索候補点ｐの座標−Ｐnの座標）−（Ｐnの座標−Ｐn-1の座標）)
−（（Ｐnの座標−Ｐn-1の座標）−（Ｐn-1の座標−Ｐn-2の座標））  
・・・（３）
上記のDev3を計算する式の項のＰｎは、ｎ回目の処理で探索された血管探索点の座標を表している。Dev3の計算では、まず、血管探索候補点ｐと、直近に決定されている血管探索点Ｐｎによって決定される直線の傾きと、血管探索点Ｐｎと血管探索点Ｐｎ−１によって決定される血管の経路の傾きとの差分を計算している。更に、血管探索点Ｐｎと血管探索点Ｐｎ−１によって決定される血管の経路の傾きと、血管探索点Ｐｎ−１と血管探索点Ｐｎ−２によって決定される血管の経路の傾きとの差分を計算している。Dev3の値は、血管探索候補点ｐと血管探索点Ｐｎによって決定される直線と、血管探索点Ｐｎと血管探索点Ｐｎ−１によって決定される血管の経路のなす角が、血管探索点Ｐｎ−１と血管探索点Ｐｎ−２によって決定される血管の経路と、血管探索点Ｐｎと血管探索点Ｐｎ−１によって決定される血管の経路のなす角とほぼ等しいとき、小さな値をとる。逆に、Dev３の値は、血管探索候補点ｐと血管探索点Ｐｎによって決定される直線と、血管探索点Ｐｎと血管探索点Ｐｎ−１によって決定される血管の経路のなす角が、血管探索点Ｐｎ−１と血管探索点Ｐｎ−２によって決定される血管の経路と、血管探索点Ｐｎと血管探索点Ｐｎ−１によって決定される血管の経路のなす角とが大きく異なるとき、大きな値をとる。
【００６６】
血管探索点決定手段６は、２次微分値Dev2に加えて３次微分値Dev3を考慮してなめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓを計算する場合には、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓを、２次微分値Dev2と、３次微分値Dev３の両方と負の相関関係を有しており、且つ０．０から１．０の範囲の値を取るように正規化する。
【００６７】
本実施例における画像解析システム１によって、複数の血管が交叉して撮影されている画像上で、血管探索点決定手段６が、全ての血管探索候補点について、計算式（１）を用いて血管探索点としての適用度Ｄｔｏｔａｌを計算し、血管の経路が正確に探索している処理の内容を、図８を参照しつつ説明する。図８は、画像解析システム１によって、血管Ａの経路を探索する処理が行われている画像データであり、ｎ個の血管探索点Ｐ１からＰｎが既に決定されている。そして、血管探索点Ｐｎから所定の距離にある探索候補点群ｐが選択されている。ここで、図８に於いては、適用度Ｄｔｏｔａｌの違いが最も明確な４点の血管探索候補点群ｐ１〜ｐ４のみを便宜的に表示しているが、更に多くの血管探索候補点が設定されており、その評価と選択がなされていることは明らかである。
【００６８】
血管探索候補点ｐ１の特徴量の値について説明する。まず最初に、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの値を求めるために、血管探索候補点ｐ１について、直近に決定されている血管探索点Ｐｎ、Ｐｎ−１及びＰｎ−２を用いて、２次微分値Dev２及び３次微分値Dev３の値を計算する。血管探索候補点ｐ１と血管探索点Ｐによって決定される直線の傾きは、血管探索点Ｐと血管探索点Ｐｎ−１の座標によって決定される血管の経路の傾きとほぼ同じであり、２次微分値Dev２の値は非常に小さくなっている。一方、血管探索候補点ｐ１と血管探索点Ｐｎによって決定される直線と、血管探索点Ｐｎと血管探索点Ｐｎ−１によって決定される血管の経路のなす角は、ほとんど０度であり、血管探索点Ｐｎ−１と血管探索点Ｐｎ−２によって決定される血管の経路と、血管探索点Ｐｎと血管探索点Ｐｎ−１によって決定される血管の経路のなす角（図８のθＰｎ）と差があるために、３次微分値Dev3の値は、２次微分値Dev2よりも小さくなることはない。この計算結果から、血管探索候補点ｐ１は、血管探索点Ｐｎと血管探索点Ｐｎ−１によって決定される血管の経路に、比較的なめらかに、直線的に接続することができる。しかし、Ｐｎ−２を考慮して決定されるところの、曲線で表される血管の経路からは、若干はずれた位置にあることが明かとなる。
【００６９】
血管探索候補点ｐ１の他の特徴量の値を、他の血管探索候補点と比較する。血管探索候補点ｐ１は、血管探索点Ｐｎから延びる最も長い仮想線を引くことができ、従って血管探索候補点ｐ１は、ｐ１〜ｐ４の中で、方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎの値が最も大きくなる。更に、血管探索候補点ｐ１は血管部２１の内部に位置するために、方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎの値が０よりも大きな値を持つ。但し、血管探索候補点ｐ１は、血管Ａの一方の血管壁に近づいた位置にあるため、Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅの値は、やや小さな値をとる。
【００７０】
血管探索候補点ｐ２、ｐ４は、全て直近に決定されている複数の血管探索点によって決定される血管の経路に対して鋭角的に曲がった位置にある。このため、既に決定された血管の経路の傾きに対して、血管探索点Ｐｎと血管探索候補点ｐ２，ｐ４の座標によって決定される直線の傾きは大きく異なっており、２次微分値Dev2と３次微分値Dev3の値はいずれも大きくなる。このために、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの値が小さくなる。また、血管探索候補点ｐ２、ｐ４は、血管探索点Ｐｎから延びる仮想線の長さがほとんど０であり、従って方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎの値も非常に小さい。更に、血管探索候補点ｐ２，ｐ４は、血管Ａの血管壁の近傍に位置するため、最短距離の特徴量Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅが０．０に近い値となる。しかも、血管探索候補点ｐ２，ｐ４は血管Ａの内部に位置しているものの、血管壁の近傍にあるために、これらの点の画素値は、血管部２１の画素値とやや異なっており、画素値の差分が大きい可能性がある。このため、画像の特徴量Ｄｉｍａｇｅの値もやや小さくなる可能性がある。
【００７１】
血管探索候補点ｐ３は、直近に決定されている複数の血管探索点によって決定される血管の経路に対して鋭角的に曲がった位置にある。図８に示される、ｐ３と、Ｐｎと、Ｐｎ−１の位置関係から、２次微分値Dev2の値が大きくなることは明かである。又、血管探索候補点ｐ３と血管探索点Ｐｎによって決定される直線と、血管探索点Ｐｎと血管探索点Ｐｎ−１によって決定される血管の経路のなす角（図８のθｐ３）と、図のθＰｎとの差も大きいために、３次微分値Dev3の値も非常に大きくなる。このため、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの値は、血管探索点ｐ１よりも小さくなる。一方、血管探索候補点ｐ３は、血管探索点ｐ１についで、血管探索点Ｐｎから延びる長い仮想線をのばすことができるので、方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎの値は、血管探索候補点ｐ１についで大きくなる。また、血管探索候補点ｐ３は、経路の探索と解析が行われている血管Ａとは異なるが、血管部２１と考えられる血管Ｂの幅方向の中心部にあるため、最短距離の特徴量Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅが１．０に近い値となる。また、Ｄｉｍａｇｅの値も、血管探索候補点ｐ１とほぼ同じ値となる。
【００７２】
血管探索候補点ｐ１〜ｐ４の適用度Ｄｔｏｔａｌの値は、上記の４種類の特徴量を重み付けして積算しており、特徴量の違いが正確に反映される。この結果、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓの値と、方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎの値が最も大きくなる血管探索候補点ｐ１の適用度Ｄｔｏｔａｌの値は、他の血管探索候補点ｐ２〜ｐ４の適用度Ｄｔｏｔａｌよりも大きくなる。血管探索候補点ｐ３は、血管Ａと交叉する血管Ｂの中心部に位置するものの、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓが小さいために、適用度Ｄｔｏｔａｌの値が血管探索候補点ｐ１よりも小さくなる。血管探索点決定手段６は、血管の経路を示す最適な血管探索候補点として、ｐ１を選択し、新たな血管探索点Ｐｎ＋１に設定し、記憶する。
【００７３】
以上述べてきたように、本実施例における画像解析システム１は、血管探索点決定手段６によって、抽出された血管探索候補点毎に、条件式１に従って、なめらかさの特徴量Ｄｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓと、方向の特徴量Ｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎと、最短距離の特徴量Ｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅと、画像の特徴量Ｄｉｍａｇｅの値を計算し、重み付け係数Ｗ１〜Ｗ４によって重み付けを行った上で積算し、適用度Ｄｔｏｔａｌの値を求めている（図３のステップＳ１４）。そして、適用度Ｄｔｏｔａｌの値が最も大きくなった血管探索候補点を選択することで、血管の経路を最適に表している点が選択されている（図３のステップＳ１６）。複数の血管が交叉して撮影されている箇所が画像に含まれていても、血管の経路は自動的に且つ正確に探索されている。
【００７４】
図３のステップＳ１６で行われるところの、新たな血管探索点Ｐ２の設定の処理の際、各々の血管探索候補点ｐの適用度Ｄｔｏｔａｌの値を個々に評価し、全ての血管探索候補点の適用度Ｄｔｏｔａｌの値が基準値以下の場合、それらの血管探索候補点の選択を行わず、新たな血管探索点の選択は行うことなく処理を中止する処理を加えることも可能である。この場合に使用される適用度Ｄｔｏｔａｌの基準値は、たとえば通常の画像データ１４の処理からでは得られないような、血管探索候補点ｐの値として妥当性でない値を設定することができる。このような基準値を設定する処理を行うことにより、探索が血管の端部まで至った場合等の処理の続行を防止することができる。
【００７５】
画像解析システム１は、引き続き候補点群抽出手段７と血管探索点決定手段６が交互に画像データ１５を解析し、順次新たな血管探索点Ｐｎを決定して記憶する。そして、直近に記憶された血管探索点Ｐから所定の距離にある血管探索候補点ｐが１点も抽出されなくなったとき、画像解析システム１は、血管探索点の抽出と記憶を終了する。
【００７６】
画像解析システム１の経路特定手段８は、探索開始点２４の座標と、蓄積された血管探索点Ｐｎの座標を決定された順に接続する線分によって、血管の経路を特定する。特定された血管の経路のデータは、座標値のデータとして内部記憶装置１１に一時記憶される。
【００７７】
特定された血管の経路のデータは、画像処理手段９によって、検査又は診断に適した形式で表示される。画像処理手段９が表示する画像の一例を、図９と図１０に示す。
図９は、複数の特定された血管の経路データを、画像データ１５に重ね合わせて表示した画像である。図１０は、複数の血管が交叉している交叉部をより判別しやすく表示した画像である。
【００７８】
画像処理手段９は、複数の血管の経路を示す座標値のデータを読み込んで、血管を配置している。２以上の血管の経路のデータの中に、同じ座標値が含まれている場合には、これらの血管は交叉しているように表示される。ここで、交叉部における血管の上下関係については、それぞれの血管の、画像データ１４における交叉部近傍の画素値と、交叉部の画素値を比較検討し、交叉部の画素値により近い画素値を有する血管が、交叉部において上側を通過すると決定される。上下関係の決定された２本の血管の交叉部は、上下の配置がわかりやすいように、上側の血管が連続するように表示される。
【００７９】
以上、実施例において本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。例えば、本実施例における画像解析システムの探索開始点決定手段を始めとする画像解析手段は、それぞれモジュール化されてコンピュータの外部装置として構成することができる。また、画像の撮影手段を備えることにより、画像データの入出力をより迅速に行うことができる。
【００８０】
また、実施例では、探索開始点決定手段４は、画像データ１４の２値化を行って血管部を識別し、識別した血管部の上に探索開始点２４を決定するとしているが、２値化処理は必須ではなく、視神経乳頭を定義した領域にあって、且つ血管部に特有の画素値を有する画像上の位置に、探索開始点２４を設定することができる。
【００８１】
更に、実施例では、全ての血管探索候補点群について４種類の特徴値を全て計算し、適用度を計算する条件式を設定したが、まず画像の特徴量Ｄｉｍａｇｅの計算を行い、明らかに血管部以外の場所にある血管探索候補点については他の特徴量を計算しないことで、画像処理のスピードを向上することができる。その他、血管探索点の決定に際して、本実施例で説明した４種類の特徴値以外の、更なる条件を加えて血管の経路を探索する精度を向上することもできる。また、結果の出力は、血管写真の検査や診断の目的に合わせて、自由な形式で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】実施例の画像解析システムを記憶しているコンピュータ１の構成を模式的に示す図である。
【図２】実施例で解析される眼底を撮影した２次元画像を示す図である。
【図３】実施例の画像解析システム１が実行する血管の経路の探索と解析の処理の内容を示すフロー図である。
【図４】２値化処理が行われた後の眼底を撮影した２次元画像データ１５を示す図である。
【図５】視神経乳頭部２３がくりぬかれた２次元画像データ１５を示す図である。
【図６】探索開始点２４が設定された画像データ１５の部分拡大図である。
【図７】探索開始点２４の周囲に、４５度の間隔で８個の血管探索候補点ｐ１〜ｐ８が設定た画像データ１５を模式的に示す図である。
【図８】画像データ１５上の、複数の血管が交叉して撮影されている部分に設定された血管探索点と血管探索候補点を模式的に示す図である。
【図９】画像処理手段９が表示する解析結果の一例を示す図である。
【図１０】画像処理手段９が表示する解析結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００８３】
１      画像解析システム
２      コンピュータ
４      探索開始点決定手段
５      初期候補点群抽出手段
６      血管探索点決定手段
７      候補点群抽出手段
８      経路特定手段
９      画像処理手段
１０    画像解析システム処理制御手段
１１    内部記憶手段
１２    ＣＰＵ
１３    入出力制御部
１４、１５  画像データ
２１    血管部
２２    血管部以外の領域
２３    視神経乳頭
２４    探索開始点
２５    血管壁
２６，２７，２８  仮想線
ｐ，ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｐ４，ｐ５，ｐ６，ｐ７，ｐ８  血管探索候補点
Ｐ，Ｐｎ  血管探索点
【図１】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図９】
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