(57)【要約】【課題】眼底画像から眼底血管の複数箇所の径を同時に計測する際に、短い時間でかつより正確に径を算出する。【解決手段】眼底画像から血管領域を抽出する血管領域抽出手段と、血管領域抽出手段で抽出した血管領域に基づいて血管の走行状態を表す血管走行線を抽出する血管走行線抽出手段と、血管走行線上の点から血管領域以外の領域である非血管領域までの第一の方向の最短距離を算出する第一の最短距離算出手段と、血管走行線上の点から前記非血管領域までの前記第一の方向とは異なる第二の方向の最短距離を算出する第二の最短距離算出手段と、第一の最短距離算出手段で算出した第一の方向の最短距離と第二の最短距離算出手段で算出した第二の方向の最短距離とを加算して血管径に関する情報を算出する二方向最短距離加算手段と、を有する眼底画像解析装置とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼底画像から血管領域を抽出する血管領域抽出手段と、
前記血管領域抽出手段で抽出した血管領域に基づいて血管の走行状態を表す血管走行線を抽出する血管走行線抽出手段と、
前記血管走行線上の点から前記血管領域以外の領域である非血管領域までの第一の方向の最短距離を算出する第一の最短距離算出手段と、
前記血管走行線上の点から前記非血管領域までの前記第一の方向とは異なる第二の方向の最短距離を算出する第二の最短距離算出手段と、
前記第一の最短距離算出手段で算出した前記第一の方向の最短距離と前記第二の最短距離算出手段で算出した前記第二の方向の最短距離とを加算して血管径に関する情報を算出する二方向最短距離加算手段と、を有することを特徴とする眼底画像解析装置。
【請求項２】
前記算出した血管径に関する情報を表示手段に所定の表示形式にて表示させる表示制御手段を有することを特徴とする請求項１に記載の眼底画像解析装置。
【請求項３】
前記血管走行線抽出手段は、前記血管領域に対して細線化処理を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の眼底画像解析装置。
【請求項４】
前記第一の最短距離算出手段は、前記血管領域抽出手段で抽出した前記血管領域を一の方向へ膨張する処理を行った後に、前記第一の方向の最短距離を算出し、
前記第二の最短距離算出手段は、前記血管領域抽出手段で抽出した前記血管領域を前記一の方向とは反対の方向へ膨張する処理を行った後、前記第二の方向の最短距離を算出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の眼底画像解析装置。
【請求項５】
前記第一の最短距離算出手段は、前記血管走行線抽出手段で抽出した前記血管走行線を一の方向へ膨張する処理を行い、前記血管領域抽出手段で抽出した前記血管領域と合成処理を行った後に前記第一の方向の最短距離を算出し、
前記第二の最短距離算出手段は、前記血管走行線抽出手段で抽出した前記血管走行線を前記一の方向とは反対の方向へ膨張する処理を行い、前記血管領域抽出手段で抽出した血管領域と合成処理を行った後に前記第二の方向の最短距離を算出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の眼底画像解析装置。
【請求項６】
前記眼底画像において視神経乳頭領域を検出する視神経乳頭領域検出手段を有することを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の眼底画像解析装置。
【請求項７】
前記眼底画像において視神経乳頭領域を検出する視神経乳頭領域検出手段を有し、
前記第一の最短距離算出手段と、前記第二の最短距離算出手段とは、前記視神経乳頭領域検出手段の検出結果を元に前記膨張する方向を決定することを特徴とする請求項４又は５に記載の眼底画像解析装置。
【請求項８】
眼底画像から血管領域を抽出する血管領域抽出工程と、
前記血管領域抽出工程で抽出した血管領域に基づいて血管の走行状態を表す血管走行線を抽出する血管走行線抽出工程と、
前記血管走行線上の点から前記血管領域以外の領域である非血管領域までの第一の方向の最短距離を算出する第一の最短距離算出工程と、
前記血管走行線上の点から前記非血管領域までの前記第一の方向とは異なる第二の方向の最短距離を算出する第二の最短距離算出工程と、
前記第一の最短距離算出工程で算出した前記第一の方向の最短距離と前記第二の最短距離算出工程で算出した前記第二の方向の最短距離とを加算して血管径に関する情報を算出する二方向最短距離加算工程と、を有することを特徴とする眼底画像解析方法。
【請求項９】
前記算出した血管径に関する情報を表示手段に所定の表示形式にて表示させる表示制御工程を有することを特徴とする請求項８に記載の眼底画像解析方法。
【請求項１０】
前記血管走行線抽出工程では、前記血管領域に対して細線化処理を行うことを特徴とする請求項８又は９に記載の眼底画像解析方法。
【請求項１１】
前記第一の最短距離算出工程では、前記血管領域抽出工程で抽出した前記血管領域を一の方向へ膨張する処理を行った後に、前記第一の方向の最短距離を算出し、
前記第二の最短距離算出工程では、前記血管領域抽出工程で抽出した前記血管領域を前記一の方向とは反対の方向へ膨張する処理を行った後、前記第二の方向の最短距離を算出することを特徴とする請求項８乃至１０の何れか一項に記載の眼底画像解析方法。
【請求項１２】
前記第一の最短距離算出工程では、前記血管走行線抽出工程で抽出した前記血管走行線を一の方向へ膨張する処理を行い、前記血管領域抽出工程で抽出した前記血管領域と合成処理を行った後に前記第一の方向の最短距離を算出し、
前記第二の最短距離算出手段では、前記血管走行線抽出工程で抽出した前記血管走行線を前記一の方向とは反対の方向へ膨張する処理を行い、前記血管領域抽出工程で抽出した血管領域と合成処理を行った後に前記第二の方向の最短距離を算出することを特徴とする請求項８乃至１０の何れか一項に記載の眼底画像解析方法。
【請求項１３】
前記眼底画像において視神経乳頭領域を検出する視神経乳頭領域検出工程を有することを特徴とする請求項８乃至１２の何れか一項に記載の眼底画像解析装置。
【請求項１４】
前記眼底画像において視神経乳頭領域を検出する視神経乳頭領域検出工程を有し、
前記第一の最短距離算出工程と、前記第二の最短距離算出工程とにおいては、前記視神経乳頭領域検出工程の検出結果を元に前記膨張する方向を決定することを特徴とする請求項１１又は１２に記載の眼底画像解析方法。
【請求項１５】
請求項８乃至１４の何れか一項に記載の眼底画像解析方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検眼の眼底画像から眼底血管の径を求める眼底画像解析装置及び解析方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
眼底は非侵襲で血管の状態を確認することのできる唯一の部位であり、眼底血管は眼疾患だけではなく循環器疾患の診断にも広く用いられている。眼底血管を用いた診断において、血管径は循環器疾患の前兆である口径不同や交叉などを定量的に計測することのできる重要な項目である。このため、健康診断で眼底血管を利用するために、効率よくかつより正確に眼底血管径を計測する手法が必要とされている。
【０００３】
眼底血管の径を測定する従来技術として、例えば特許文献１或いは特許文献２に開示される手法が例示できる。特許文献１の画像解析システムでは、血管径を計測する血管上で設定した各所定点に対し、該所定点を中心として線分を０〜１８０度と角度を変えながら引いている。そして、それぞれの線分について血管上の該線分の長さを計測し、最も短い線分を血管径として算出している。
【０００４】
特許文献２の眼底画像解析装置では、抽出された眼底血管を細線化し、細線化した線上に設定した各点における非血管領域への最短距離をユークリッド距離で求め、その２倍の数値を血管径としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−９７６３４号公報
【特許文献２】特開２００９−１８９５８６号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】中川俊明、林佳典、畑中裕司、青山陽、水草豊、藤田明宏、加古川正勝、原武史、藤田広志、山本哲也、“眼底画像診断支援システムのための血管消去画像を用いた視神経乳頭の自動認識及び擬似立体視画像生成への応用，”信学論D，vol.J89-D, no.11, pp.2491-2501, Nov. 2006.
【非特許文献２】高橋亮、畑中裕司、中川俊明、林佳典、青山陽、水草豊、藤田明宏、加古川正勝、原武史、藤田広志、“眼底画像における高血圧症診断支援のための血管交叉部の自動解析，”Medical Imaging Technology, vol.24, no.4, pp.270-276, 2006.
【非特許文献３】Hilditch, C.J., Linear Skeletons From Square Cupboards, in Machine Intelligence IV (B. Meltzer and D. Mitchie eds), University Press,Edinburgh, 1969. 403-420. 17, 2, 1970. 339.
【非特許文献４】Tamura, Hideyki., “A comparison of line thinning algorithms from digital geometry viewpoint.” Proc. Int'l Conf. Pattern Recognition. 1978.
【非特許文献５】Frank Y. Shih and Yi-Ta Wu, “Fast Euclidean distance transformation in two scans using a 3x3 neiborhood”, Computer Vision and Image Understanding, Vol.93, No.2, pp.195-205, Feb. 2004
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
被検眼の眼底画像より眼底血管の径を求める際、特許文献１に開示されている血管径計測手法の場合、１ヶ所に対して複数の線分を算出し、その中から最短の線分を径として求めている。このため、径計測が必要な点の数に比例して多くの処理時間が必要になる。特許文献２に開示される解析方法では、細線化処理で求めた線の各点に対して、非血管領域との最短距離を求めることで血管径を算出している。このため、画像に対して一回のスキャンで画像全体の血管に対する径を求めることができる。しかし、当該方法では求めた最短距離の２倍を血管径としているため、細線化処理で得られた線が血管の中心を通っていた場合でしか正確な値が得られない。しかし、血管に凹凸がある部分や血管がカーブしている部分が存在することから、細線化した線が血管の中心を通らない場合がある。従って、その部分に対して最短距離の２倍を血管径として算出すると、実際の径とは誤差が生じてしまう。
【０００８】
本発明は、上述のような問題点を鑑みてなされたものであり、径計測の精度を下げずに短い時間で複数箇所の血管径を算出することのできる眼底画像解析装置の提供を目的とする。
【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、本発明に係る眼底画像解析装置は、眼底画像から血管領域を抽出する血管領域抽出手段と、
前記血管領域抽出手段で抽出した血管領域に基づいて血管の走行状態を表す血管走行線を抽出する血管走行線抽出手段と、
前記血管走行線上の点から前記血管領域以外の領域である非血管領域までの第一の方向の最短距離を算出する第一の最短距離算出手段と、
前記血管走行線上の点から前記非血管領域までの前記第一の方向とは異なる第二の方向の最短距離を算出する第二の最短距離算出手段と、
前記第一の最短距離算出手段で算出した前記第一の方向の最短距離と前記第二の最短距離算出手段で算出した前記第二の方向の最短距離とを加算して血管径に関する情報を算出する二方向最短距離加算手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、眼底画像から眼底血管の複数箇所の径を同時に計測する際に、短い時間でより正確な径の算出を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例１に係る眼底画像解析装置のブロック構成図である。
【図２】本発明の実施例１に係る眼底画像解析装置の処理フロー図である。
【図３】眼底画像解析装置の入力画像となる眼底画像の構成を表す図である。
【図４】図３に示す眼底画像について領域抽出処理後の画像の構成を表す図である。
【図５】図４に示す領域について血管走行線の抽出処理後の画像の構成を表す図である。
【図６】血管走行線に対する最短距離算出処理および逆方向最短距離算出処理を説明する図である。
【図７】血管走行線について片方の血管領域を広げる処理を説明する図である。
【図８】血管径算出結果の表示方法の一例を示す図である。
【図９】血管径算出結果の表示方法の他の例を示す図である。
【図１０】本発明の実施例２に係る眼底画像解析装置のブロック構成図である。
【図１１】本発明の実施例２に係る眼底画像解析装置の処理フロー図である。
【図１２】実施例２における領域抽出処理後の画像の構成を表す図である。
【図１３】実施例２における視神経乳頭からの位置関係に基づいて血管領域を広げる方向を判定する条件を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［実施例１］
図１は本発明の実施例１に係る眼底画像解析装置１００の構成を示すブロック図である。該眼底画像解析装置１００は、血管領域抽出手段１０１、非血管領域抽出手段１０２、血管走行線抽出手段１０３、血管径算出手段１０４、及び血管径計測結果表示手段１０８で構成される。また、血管径算出手段１０４は、第一の最短距離算出手段１０５、第二の最短距離算出手段１０６、及び二方向最短距離加算手段１０７で構成される。
【００１３】
まず本実施例での画像解析に関して概略の流れを説明し、その後詳細を説明する。なお、画像解析に際しては、図３に示す眼底画像より、図４に示す血管領域の抽出画像を得、更に該抽出画像に基づいて図５に示す血管走行線を得、該血管走行線に対して図６に示す処理を施すことにより血管径を得ている。以下、これら図１、及び３〜６を参照して画像解析の手法について述べる。
【００１４】
眼底画像解析装置１００は、図３に示す眼底画像３００を入力として、血管領域抽出手段１０１により眼該底画像３００から図４に示す血管領域４０２を抽出する。また、合わせて、非血管領域抽出手段１０２において、非血管領域４０１も抽出する。これら工程により、図４に示す血管領域抽出画像４００が得られる。なお、図３は、眼底画像解析装置の入力画像となる眼底画像の構成を表す図であり、図４は眼底画像について領域抽出処理後の画像の構成を表す図であり、図５は図４に示す領域について血管走行線の抽出処理後の画像の構成を表す図であり、図６は血管走行線に対する最短距離算出処理および逆方向最短距離算出処理を説明する図である。
【００１５】
次に、該血管領域抽出画像４００を入力として、血管走行線抽出手段１０３において、図５に示す眼底の血管走行線５０１を抽出する。第一の最短距離算出手段１０５および第二の最短距離算出手段１０６では、抽出済の血管領域４０２、抽出済の非血管領域４０１、及び同様に抽出済の血管走行線５０１を入力として用いる。そしてこれら入力に基づき、血管走行線５０１から非血管領域４０１までの最短距離６０１と逆方向最短距離６０２とを算出する。より詳細には、血管走行線上の点から非血管領域までの最短距離を算出する。二方向最短距離加算手段１０７は、第一の最短距離算出手段１０５と第二の最短距離算出手段１０６で得られたそれぞれの距離を入力として血管径６０３を算出する。血管径計測結果表示手段１０８は、二方向最短距離加算手段１０７より算出された血管径６０３を表示する。
【００１６】
次に図２〜図９を参照して眼底画像解析装置１００の処理フロー、処理内容および各フローの入出力について詳細に説明する。
【００１７】
眼底画像解析装置１００に対し、ステップＳ２０２にて眼底画像３００が入力される。次に、ステップＳ２０３にて、血管領域抽出手段１０１により、眼底画像３００より血管領域４０２を抽出する。また、非血管領域抽出手段１０２により、眼底画像３００における血管領域以外の領域である非血管領域４０１を抽出する。そして抽出されたこれら血管領域４０２及び非血管領域４０１を包含した領域抽出画像４００を出力する。本実施例では、眼底画像３００からの血管領域４０２の抽出は、眼底画像３００の画素の画素値を予め規定した閾値で二値化することにより行う。具体的には、例えば眼底画像３００に対して血管部分と血管周辺部分で濃淡がはっきりするＧ成分のグレースケール化を行い、該成分画像に対して非特許文献１に記載のブラックトップハット変換や、非特許文献２に記載の二重リングフィルタを用いることで二値化が行える。
【００１８】
領域抽出画像４００を出力した後、ステップＳ２０４で血管走行線抽出手段１０３による血管走行線の抽出を行い、血管の中央を通る血管走行線５０１を抽出した血管走行線抽出画像５００を出力する。本実施例では、眼底における血管の走行状態を表す血管走行線５０１の抽出は、領域抽出画像４００の血管領域４０２に対しての細線化処理により行う。細線化処理には例えば非特許文献３に記載のHilditchらの方法や非特許文献４に記載の田村らの細線化処理方法が用いられる。
【００１９】
領域抽出画像４００及び血管走行線抽出画像５００を出力した後、ステップＳ２０５において第一の最短距離算出手段１０５による片方向の血管領域の拡張処理が行われる。また続くステップＳ２０６では、血管走行線５０１における該走行線上の点から非血管領域４０１への最短距離の算出が行われる。これら工程を経て、血管走行線５０１の片側の非血管領域４０１への最短距離６０１が求められる。なお、図６は、血管領域および血管走行足し合わせ画像６００と、当該画像中より血管径の測定部分を抽出して示した画像とを示している。
【００２０】
ここで、ステップＳ２０５で行われた片方向の血管領域の拡張処理について、図７を参照して述べる。なお、図７に置いて符号６０１が図６における符号６０１と異なる位置となっているが、図７は血管径の算出の一例を説明するものであり当該位置の違いに意味はない。まず領域抽出画像４００に血管走行線５０１を重ね合せた画像に関して、血管径を測定したい位置を拡大した血管領域元画像７００を準備する。該血管領域元画像７００に対し、血管領域を任意の方向に膨張させた画像７１０を生成する。より詳細には、図中血管領域４０２の右側の非血管領域４０１との境界である膨張させる前の境界７１１を、非血管領域４０１の方向である一の方向に膨張させる。なお、膨張させる量は血管領域４０２の幅であっても良いし、血管走行線５０１と血管領域４０２とにより規定される幅であってもよい。すなわち、膨張させる量は適宜変更することが可能である。
【００２１】
なお、血管領域の膨張方向は血管が伸びる方向に対し並行の方向に拡張しても効果が無いため、血管走行線５０１の延在する方向を求めそれに垂直になる方向に行うことが望ましい。膨張方向７１２に沿った膨張処理は、例えば膨張させたい方向７１２への最大値フィルタをかけることで求めることができる。また、本実施例では血管領域を膨張させる処理を用いているが、血管走行算出手段１０３で求めた血管走行線５０１を任意の方向に膨張させ、血管領域４０２との論理和を取る方法でも、血管領域の拡張は可能である。即ち、血管領域を一の方向に膨張させる拡張処理を行い、該処理により得られた境界と血管領域抽出手段１０１により得た血管領域４０２の境界との合成処理を行うことによって最短距離を求めることとしても良い。
【００２２】
ステップＳ２０６では、このように血管領域を拡張した画像７１０を用い、血管走行線５０１が通る各画素から非血管領域４０１への第一の方向の最短距離を算出する。即ち、該Ｓ２０６においては、血管領域を所定の方向に膨張させた膨張方向７１２とは逆方向についての該血管走行線５０１から非血管領域４０１までの距離を最短距離として求めることとなる。なお、最短距離の求め方は非特許文献５に記載のユークリッド距離算出手法を利用することで、血管走行線５０１の全点において一度に求めることができる。また、距離については、ユークリッド距離以外に４近傍距離や８近傍距離での算出を行ってもよい。
【００２３】
続くステップＳ２０７では、同じく第二の最短距離算出手段１０６を用いて、先ほどの膨張方向７１２とは反対の方向への血管領域４０２の拡張処理が行われる。当該処理の後ステップＳ２０８において、第一の方向とは反対方向への非血管領域４０１への最短距離の算出が行われる。なお、「反対方向」とは例えば、第一の方向と同一直線状で異なる方向である真逆の方向および第一の方向と同一でない方向を含む概念である。即ち、ステップＳ２０６で血管走行線５０１に対して非血管領域４０１への最短距離として算出した最短距離６０１の方向とは異なる第二の方向の最短距離６０２を求める。ステップＳ２０７では、血管領域４０２の拡張を、ステップＳ２０５での片方向の血管領域４０２の拡張時の膨張方向７１２とは反対方向に行う。これにより、該反対方向の血管領域４０２を膨張した画像７１０を求めることができ、最短距離６０１の方向とは異なる第二の方向の最短距離６０２を求めることが可能となる。
【００２４】
ステップＳ２０８では、ステップＳ２０６とは逆方向の非血管領域４０１への最短距離の算出が行われる。該ステップＳ２０８においては、血管走行線５０１から非血管領域４０１への最短距離を算出したステップＳ２０６と同じ算出方法で反対方向の境界までの最短距離６０２が求められる。
【００２５】
この時、血管走行線抽出手段１０３で抽出された血管走行線５０１が血管の中心からずれていることが考えられる。このずれの差よりも、ステップＳ２０５にて血管領域を拡張した際の片方向の幅とステップＳ２０７にて血管領域を拡張した際の反対方向の幅とが大きい必要がある。以上の様式の場合、拡張した幅が小さく、非血管領域への最短距離算出Ｓ２０６および逆方向の非血管領域への最短距離算出Ｓ２０８で同じ方向の最短距離が求められた場合であっても、何れかの最短距離は拡張された分だけ長い値をとる。よって、血管径算出手段１０４においてステップＳ２０６で得た非血管領域への最短距離を用いて、この２倍の値を血管径とする手法より、本実施例は本来の血管径の値に近い値が求めることができる。
【００２６】
次に、ステップＳ２０９において、二方向最短距離加算手段１０７による血管径の算出を行い、血管径６０３を算出する。血管径の算出は、先に算出された片方向の最短距離６０１と反対方向の最短距離６０２とを加算することで求める。この時、求められた血管径６０３について、眼底画像３００の被写体となる患者の眼軸長や屈折率などの眼特性や撮影した眼底カメラの光学特性を利用することで、更にその実長を算出してもよい。よって、二方向最短距離加算手段１０７により算出される値は、血管径に関する情報として把握されることが好ましい。
【００２７】
最後に、ステップＳ２１０において、血管径計測結果表示手段１０８により、求められた血管径６０３の計測血管の表示を行う。表示手段の例を、図８或いは図９を示す。図８に示す表示形態８００では、求めた血管径の領域とそれぞれの血管径の値を動脈・静脈ごとに表示している。加えて平均、偏差、動脈と静脈の血管径平均の比を表示することも可能である。図９に示す表示形態９００では、眼底画像上に直接該当する位置の血管径の値の数字を表示している。この時、数字ではなく数字に対応した色を表示する手段や、各血管の平均からの差に応じた数値や対応させた色を表示する手段を用いても良い。即ち、本実施例では、血管径計測結果表示手段１０８に対して、前述した血管径に関する情報を表示させる形態が適宜定められる所定の表示形式となるように支持する表示制御手段を眼底画像解析装置１００に配置することが好ましい。
【００２８】
なお、ステップＳ２０７において定義した反対方向については、ステップＳ２０６において最短距離を求めた際の血管走行線５０１上の位置と拡張後の境界位置とを結ぶ測定線を該血管走行線５０１上の位置より反対側の境界に延在した線上であって該反対側の境界に向かう方向であることが好ましい。しかし、血管走行線５０１上の位置を起点として、拡張方向７１２をそのまま逆方向としても良い。また、血管の測定位置等に応じ、例えば起点は血管走行線５０１上の任意の点とし、方向のみを前述した測定線を平行且つ逆方向とする、或いは拡張方向７１２の略逆方向として設定することも可能である。
【００２９】
本実施例によれば、血管径算出手段において二方向の最短距離を求めることにより、血管径計測箇所の数に影響しない血管径計測手法において課題となっていた算出血管径の精度が改善され、短い時間でかつ高い精度で血管径の算出が実現できる。
【００３０】
［実施例２］
実施例１では、任意の方向に対して血管領域を拡張し、血管走行線から非血管領域までの最短距離を求める手段を使用した血管径の算出方法について説明した。実施例２では血管領域を拡張する方向について、視神経乳頭情報を利用して血管径計測手段について説明する。
【００３１】
図１０では図１のブロック図に示された構成に対して、視神経乳頭領域検出手段１００１が加わっている。従って、入力された眼底画像３００に対しては視神経乳頭の検出を行い、検出された視神経乳頭領域１２０１が検出結果として血管径算出手段１０４に送られる。
【００３２】
図１１では視神経乳頭情報を使用した処理フローを示している。実施例１では血管領域抽出手段１０１と非血管領域抽出手段１０２とにより、血管領域４０２及び非血管領域４０３を抽出していた。これに対し、実施例２においては、血管領域４０２及び非血管領域４０１の抽出に加えて、視神経乳頭検出手段１００１による視神経乳頭領域１２０１の検出が処理として追加される。視神経乳頭領域１２０１を抽出した領域抽出画像である血管・視神経乳頭領域抽出画像１２００を図１２に示す。視神経乳頭領域１２０１は他の領域に比べて画素値が高いという性質があり、これを利用して所定の閾値を用いて該領域の境界を判断し、これを抽出できる。また、縮瞳などにより眼底画像の周辺部に画素値の高い領域ができる場合の画像においては、該閾値によって求められた領域の真円度を算出することによって視神経乳頭の誤検出を下げることが可能である。
【００３３】
視神経乳頭領域１２０１の抽出後、第１の実施例の場合と同様にステップＳ１１０５における片方向の血管領域の拡張及びステップＳ１１０７における反対方向の血管領域の拡張が行われる。本実施例では、この血管領域の拡張に際し、視神経乳頭領域１２０１から推定できる視神経乳頭中心位置と視神経乳頭径とに基づいて、拡張方向７１２を決定する。拡張方向７１２の決定手段の例を図１３に示す。
【００３４】
本実施例の場合、例えば血管径を求める範囲が視神経乳頭中心位置から一般的な乳頭径に対して４倍となる距離以内の範囲１３０１である場合は、血管領域の拡張方向７１２を領域抽出画像１２００のＸ軸方向のみとしても良い。当該範囲１３０１の内部であれば、拡張方向をＸ軸方向のみとしても十分に近似した値が得られる。また拡張する血管の位置が視神経乳頭中心位置を原点とするＸＹ座標系を設定し、該ＸＹ軸により画定される左上、右上、左下、右下のどの区分にあるかで区分ごとの拡張方向１３０３を決定する方法もある。この場合、拡張方向は各区分を画定するＸ及びＹ軸の各々に対して例えば４５度等の所定の角度で交差する方向とすると好ましい。また、さらに視神経乳頭中心からの位置と区分を組み合わせて拡張方向１３０３を決定しても良い。
【００３５】
また、ステップＳ１１１０における血管径計測結果の表示では、得られた視神経乳頭中心位置を使用することで、実施例１で説明した図８の表示方法の他に、縦軸を血管径の値、横軸を視神経乳頭中心からの距離でプロットしたグラフを表示してもよい。
【００３６】
本実施例の方法では視神経乳頭情報を用いて血管領域の拡張方向を決めることにより、実施例１より短い時間でより正確な血管領域の拡張処理が実施できる。
【００３７】
以上説明したように、本実施例によれば眼底画像から眼底血管の複数個所の径を同時に計測する際に、短い時間でより正確な径の算出を行うことができる。
【００３８】
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００３９】
１００  眼底血管解析装置
１０１  血管領域抽出手段
１０２  非血管領域抽出手段
１０３  血管走行線抽出手段
１０４  血管径算出手段
１０５  第一の最短距離算出手段
１０６  第二の最短距離算出手段
１０７  二方向最短距離加算手段 
１０８  血管径計測結果表示手段
３００  眼底画像
４００  血管領域抽出画像
４０１  非血管領域
４０２  血管領域
５００  血管走行線抽出画像
５０１  血管走行線
６００  血管領域および血管走行足し合わせ画像
６０１  最短距離
６０２  逆方向最短距離
６０３  血管径
７００  血管領域元画像
７１０  血管領域を任意方向に膨張した画像
７１２  膨張させた方向
８００  血管径計測結果表示手段例（値列挙表示）
９００  血管径計測結果表示手段例（数値重ね合わせ表示）
１００１  視神経乳頭抽出手段
１２００  血管・視神経乳頭領域抽出画像
１２０１  視神経乳頭領域
１３０１  任意の乳頭径範囲
１３０２  視神経乳頭を中心とした眼底領域区分線
１３０３  眼底区分ごとの眼底領域の拡張方向
【図１】
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【図２】
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【図１０】
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【図１１】
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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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【図１２】
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【図１３】
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