(57)【要約】【課題】眼底画像の画像解析によって動脈、静脈の径を求める場合に、血管抽出精度を向上させる【解決手段】眼底画像から血管領域を抽出する眼底画像解析システムにおいて、眼底画像において血管領域に対応する画素を判定する血管領域判定手段と、眼底画像を構成する画素において血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値変更手段と、を配し、血管領域判定手段は、画素値変更手段により変更された画素値を有する処理画像と眼底画像とを比較して新たに血管領域に対応する画素を判定させることとする。【選択図】図３
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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眼科画像解析システムであって、
前記眼底画像において前記血管領域に対応する画素を判定する血管領域判定手段と、
前記眼底画像を構成する画素において前記血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値変更手段と、を有し、
前記血管領域判定手段は、前記眼底画像において前記画素値変更手段により変更された画素値を有する処理画像と、前記眼底画像と、を比較して新たに前記血管領域に対応する画素を判定することを特徴とする眼科画像解析システム。
【請求項２】
前記血管領域判定手段は、前記眼底画像における画素の各々の画素値と前記眼底画像の画素の各々の画素値より得た平均画素値との差に基づいて前記血管領域に対応する画素を判定することを特徴とする請求項１に記載の眼科画像解析システム。
【請求項３】
前記眼底画像から空間周波数の高い成分を除去したフィルタ画像を、前記血管領域判定手段に対して平均画素値を示す画像として出力するフィルタ手段を有し、
前記血管領域判定手段は、前記フィルタ画像と前記眼底画像とを比較して前記血管領域に対応する画素を判定することを特徴とする請求項２に記載の眼科画像解析システム。
【請求項４】
前記画素値変更手段は、前記血管領域に対応する画素の画素値を、前記平均画素値と前記眼底画像における画素値とから算出した値で変換することを特徴とする請求項２又は３に記載の眼科画像解析システム。
【請求項５】
前記算出した値とは、前記平均画素値と前記眼底画像の画素値との差分を、前記血管領域に対応する画素の画素値に加算した値であることを特徴とする請求項４に記載の眼科画像解析システム。
【請求項６】
前記画素値変更手段は、前記血管領域に対応する画素の画素値を前記平均画素値で置き換えることを特徴とする請求項２に記載の眼科画像解析システム。
【請求項７】
前記血管領域判定手段により新たに前記血管領域に対応すると判定された画素からなる出力画像と、前記眼底画像とを比較して前記血管領域に対応する画素を判定する第二の血管領域判定手段を有し、
前記画素値変更手段は、前記第二の血管領域判定手段により前記血管領域に対応すると判定された画素の画素値を用いて、前記眼底画像を構成する画素における前記血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値の変更処理を繰り返し行う、ことを特徴とする請求項２乃至６の何れか一項に記載の眼科画像解析システム。
【請求項８】
前記血管領域判定手段は、前記平均画素値と前記眼底画像における画素値との差分をとり、前記差分の値の大きさが所定の閾値を超えた画素が前記血管領域に対応すると判定することを特徴とする請求項２乃至７の何れか一項に記載の眼科画像解析システム。
【請求項９】
前記血管領域判定手段は、前記平均画素値を基準として、前記眼底画像の変化率を計算し、変化率の大きさが所定の閾値を超えた画素が前記血管領域に対応すると判定することを特徴とする請求項２乃至７の何れか一項に記載の眼科画像解析システム。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１乃至９の何れか一項に記載の眼科画像解析システムの各手段として動作させることを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
眼底画像から血管領域を抽出する眼科画像解析方法であって、
前記眼底画像において前記血管領域に対応する画素を判定する血管領域判定工程と、
前記眼底画像を構成する画素において前記血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値変更工程と、
前記血管領域判定工程において、画素値変更工程により変更された画素値を有する処理画像と前記眼底画像とを比較して新たに前記血管領域に対応する画素を判定する工程と、を有することを特徴とする眼科画像解析方法。
【請求項１２】
新たに前記血管領域に対する画素を判定する工程において、前記眼底画像における画素の各々の画素値と前記眼底画像の画素の各々の画素値より得た平均画素値との差に基づいて前記血管領域に対応する画素を判定することを特徴とする請求項１１に記載の眼科画像解析方法。
【請求項１３】
前記眼底画像から空間周波数の高い成分を除去したフィルタ画像を、前記血管領域判定手段に対して平均画素値を示す画像として出力するフィルタ工程を有し、
新たに前記血管領域に対する画素を判定する工程は、前記フィルタ画像と前記眼底画像とを比較して前記血管領域に対応する画素を判定することを特徴とする請求項１２に記載の眼科画像解析方法。
【請求項１４】
請求項１１乃至１３の何れか一項に記載の眼科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、眼科画像解析システム、解析方法及びプログラムに関する。より詳細には、眼底画像を解析し、眼底網膜上の血管を抽出する場合に、血管壁や血柱反射の影響を低減した、有益な情報を医師に対して提供することが可能な眼科画像解析システム、解析方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、眼底カメラ等の眼科機器を用いて観察、撮影された眼底画像を用い、眼科疾患だけではなく循環器系の疾病の診断が行われている。当該診断に際しては、眼底画像に示される眼底血管の状態に基づいて、動脈硬化の程度を判定することにより、高血圧網膜症や、その他高血圧合併症等の診断が行われる。
【０００３】
動脈硬化の程度の判定では、ほぼ平行に位置する動脈と静脈の径の比や、動脈と静脈との交叉位置における静脈径と当該交叉位置から離れた位置における静脈系との比が一般に用いられる。このため、眼底画像の画像解析によって動脈、静脈の径を求める技術が提案されている。（特許文献１参照）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１７８８０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、実際に眼底画像をもちいて網膜上の欠陥を識別する際に、所謂血柱反射を考慮する必要がある。しかしながら、背景技術記載の特許文献１で提案されている技術による血管領域判定においては、眼底血管の血柱反射の影響に対する考慮が為されていない。このため、血柱反射領域を血管領域以外と認識し、１本の血管を２本と認識する可能性があった。その結果、これら公知の従来技術にあっては、眼底画像上の血管を抽出する際にその精度が低下するという課題がある。
【０００６】
上記の課題に鑑み、本発明は、眼底画像上の血管抽出処理において、眼底血管の血柱反射の影響を低減し、血管抽出精度の向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成する本発明に係る眼科画像解析システムは、眼底画像から血管領域を抽出する眼科画像解析システムであって、
前記眼底画像において前記血管領域に対応する画素を判定する血管領域判定手段と、
前記血管領域判定手段は、前記眼底画像を構成する画素において前記血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値変更手段と、を有し
前記血管領域判定手段は、前記眼底画像において前記画素値変更手段により変更された画素値を有する処理画像と、前記眼底画像と、を比較して新たに前記血管領域に対応する画素を判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、被検眼眼底からの血管抽出の精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施例１に係る眼科画像解析プログラムの処理ブロック図である。
【図２】本発明の実施例１に係る眼科画像解析プログラムの動作を示すフローチャートである。
【図３】図２に示す血管領域判定処理の動作の詳細を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例１に係る眼科画像解析プログラム適用する眼底画像の例を示す図である。
【図５】本発明の実施１に係る眼科画像解析プログラムを眼底画像に対して適用した結果の例を示す図である。
【図６】本発明の実施例３に係る眼科画像解析プログラムの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明の実施例について、添付の図面に基づいて詳細に説明する。
【実施例１】
【００１１】
本発明を図示の実施例に基づいて詳細に説明する。
図１は本発明の実施例１に係る眼科画像解析システムにおける眼科画像解析プログラム１の処理ブロック図を示している。同図において、処理ブロック１は、ローパスフィルタ部２、血管領域の判定部３、血管領域画素値変更画像生成部４、処理回数判定部５から構成されている。眼科画像解析システムは、オリジナル画像６を眼科画像解析プログラムで処理し、血管抽出画像７を得ている。
【００１２】
図２は、図１で説明した眼科画像解析プログラム１の動作を示すフローチャートである。オリジナル画像６が入力されると、まずステップＳ２０１でオリジナル画像６をコピーして処理画像を生成する。次に、ステップＳ２０２で、オリジナル画像６とステップＳ２０１で生成した処理画像とを用いて、血管領域判定処理を実行する。
【００１３】
次にステップＳ２０３で繰り返し処理終了判定を行う。ステップＳ２０３の繰り返し処理終了判定処理内容としては、例えば、操作者があらかじめ入力した処理回数[Ｐｎ]と、実際に処理を繰り返した回数[Ｃｎ]を比較し、[Ｃｎ]≧[Ｐｎ]の場合に終了するよう構成する。ステップＳ２０３の判定処理で処理繰り返し終了と判定した場合には、ステップＳ２０４に移行する。ステップＳ２０４では、ステップＳ２０２の血管領域判定処理で得られる、血管領域保存メモリ内容を出力して処理を終了する。ステップＳ２０３の判定処理で処理繰り返し終了ではないと判定した場合には、ステップＳ２０２以降の処理を繰り返す。
【００１４】
図３は、図２におけるステップＳ２０２の血管領域判定処理の動作の詳細を示すフローチャートである。
【００１５】
本実施例における血管領域判定処理では、判定画素の画素濃度（以下画素値と称する）と、判定画素を含む周囲の画素（以下判定処理領域と称す）の平均画素値との差を元に、判定画素が血管を表示するものであるか否かを判定する。判定処理における平均画素値の取得は、判定処理領域に対するローパスフィルタ処理として定義され、図１に示すローパスフィルタ２により実行される。
【００１６】
なお、ローパスフィルタ処理としては、判定処理領域中の血管等の画像における空間周波数が高い成分の除去が目的である。このため、該領域の平均画素値の取得に限らず、モルフォロジー処理の一種で、範囲内の最大値をとるＤｉｌａｔｉｏｎ(膨張)処理や、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ等、一般的な画像処理でローパスフィルタとして利用される技術が適用可能である。また、該ローパスフィルタ２は、本実施例において、眼底画像の一部である入力画像から、空間周波数の高い成分を除去したフィルタ画像を出力するフィルタ手段に対応する。
【００１７】
本実施例では、判定処理領域に血管領域と血管周辺領域が共に含まれるように、判定処理領域のサイズを３１×３１ピクセルとして処理を実施する。画像上の血管の幅は、眼底画像のサイズにより変化する。また、眼底画像上においても、血管の幅が、乳頭周辺領域では広く、眼底周辺部に向かって狭くなるなど変化する。このことから、該判定処理領域のサイズ等を変更可能なように構成することも可能である。判定処理領域サイズの変更方法としては、操作者が、あらかじめ設定する、あるいはオリジナル画像のサイズに一定の割合を乗じて算出して得られたサイズとする等が可能である。なお、判定処理領域のサイズを視神経乳頭に対する位置に基づいて自動的に決定することとしてもよい。例えば、視神経乳頭に近い場所では判定処理領域のサイズを視神経乳頭よりも遠い場合よりも大きくしてもよい。
また、本実施例では、血管抽出処理を行うオリジナル画像がカラー画像であった場合、血管とその他領域の輝度差が大きく表現される緑色成分のみ抽出した画像をオリジナル画像として用いる。
【００１８】
具体的なステップＳ２０２での処理の流れについて、血管領域判定処理の動作の詳細を示すフローチャートである図３を用いて説明する。
【００１９】
血管領域判定処理では、まずステップＳ３０１でオリジナル画像上の判定画素Ｐの画素値[Ｖａｌｕｅ]を取得する。次に、ステップＳ３０２で処理画像上の判定処理領域の画素値の平均値[Ａｖｅｒａｇｅ]を取得する。次に、ステップＳ３０３で血管判定を行う。血管判定方法としては、例えば、[Ａｖｅｒａｇｅ]−[Ｖａｌｕｅ]≧［Ｎ］という形で、ステップＳ３０２の処理で取得した［Ａｖｅｒａｇｅ］から、ステップＳ３０１で取得した［Ｖａｌｕｅ］を減算する。減算した結果が、あらかじめ規定した所定の閾値である閾値［Ｎ］を超えるか否かによって、判定画素Ｐが血管を表示するものであるか否かを判定する。この場合、減算した結果が閾値[Ｎ]以上である場合には、判定画素Ｐが血管を表示するものであると判定する。
あるいは、眼底画像の明るさの影響を減らすために、（（［Ａｖｅｒａｇｅ］−［Ｖａｌｕｅ］）／［Ａｖｅｒａｇｅ］）≧［Ｍ］という形で［Ａｖｅｒａｇｅ］から［Ｖａｌｕｅ］を減算しても良い。この場合減算した結果と、基準となる［Ａｖｅｒａｇｅ］との比が、あらかじめ規定した所定の閾値である変化率［Ｍ］を超えるか否かによって、判定画素Ｐが血管を表示する、或いは血管画像に対応するものであるか否かを判定する。即ち、変化率が閾値である変化率[Ｍ]以上である場合には、判定画素Ｐが血管を表示するものであると判定する。
なお、前述した判定処理領域は、ここで述べた判定画素Ｐを中心とする３１×３１ピクセルの領域である。従って、判定画素Ｐの移動に伴って該判定処理領域も移動する。また、本実施例では判定処理領域のサイズを３１×３１ピクセルに設定した場合について述べているが、当該判定処理領域はこれに限定されず、例えばオリジナル画像上より得ようとしている要判定画像の大きさ等に応じて適宜変更されても良い。
以上に例示した何れかの処理以外の処理も採用可能であるが、これら処理は、図１における血管領域の判定部３により実行される。該判定部３は、本実施例において、フィルタ画像と入力画像とを比較して血管領域に対応する画素を判定する血管領域判定手段に対応する。
【００２０】
ステップＳ３０３の処理で、判定画素Ｐが血管を表示するものであると判断した場合、ステップＳ３０４で血管領域保存メモリに判定画素Ｐの座標を追加する。同時に、ステップＳ３０５で処理画像上の判定画素Ｐの画素値の変換を行い、フローはステップＳ３０７に移行する。画素値の変換処理では、判定画素Ｐの画素値に［Ａｖｅｒａｇｅ］−［Ｖａｌｕｅ］を加算する。なお、画素値の変換処理としては、判定画素Ｐの画素値を［Ａｖｅｒａｇｅ］に置き換えることで加算処理を省略し、処理の簡略化を行う構成とすることも可能である。以上の処理は、画素値変更手段を構成する、処理ブロックの血管領域画素値変更画像生成部４において実行される。該画素値変更手段では、前述したように、血管領域に対応する画素の画素値を、フィルタ画像における画素値と入力画像における画素値とから算出した値で変換する。また、この算出した値は、フィルタ画像の画素値と入力画像の画素値との差分を、血管領域に対応する画素の画素値に加算して得られる値となる。
【００２１】
ステップＳ３０３の処理で、判定画素Ｐが血管を表示するものではないと判断した場合、フローはステップＳ３０６に移行する。ステップＳ３０６では、オリジナル画像の全領域を判定したか否かを判断する。当該ステップＳ３０６にて、オリジナル画像の全領域を判定したと判断した場合には、処理を終了する。ステップＳ３０６で、オリジナル画像の全領域を判定していないと判断した場合には、ステップＳ３０７で判定画素Ｐの座標を移動し、ステップＳ３０１以降の処理を繰り返す。ステップＳ３０６にてオリジナル画像の全領域を判定したと判断した場合にはフローを終了する。
【００２２】
図４、及び図５は、図２及び図３で説明した、眼科画像解析プログラムを実際に眼底画像に対して適用した場合の結果の例を示したものである。本実施例では、図２で説明した、処理回数［Ｐｎ］を３回としている。図４は処理対象とする眼底画像８の全体像と、該眼底画像８中において指定した判定処理領域９との関係を示している。更に判定処理領域９に示す直線Ｘ１−Ｘ２上に並ぶ画素各々に対して上述した処理を行った結果を図５に示す。
【００２３】
図５は直線Ｘ１−Ｘ２上の画素を横軸に配置し、各々の画素値を縦軸に示したものであって、画素値より血管領域を表示していると判別される画素の範囲も併せて示している。同図において、１回目に処理を適用した結果であるデータ１０、２回目に処理を適用した結果であるデータ１１、３回目に処理を適用した結果であるデータ１２、それぞれを処理の適用の進行に応じて並べて示している。
【００２４】
図５中の画素値１３はオリジナル画像上のＸ１−Ｘ２上の画素値を表しており、第１の平均画素値１４は１回目の処理で使用する処理画像上での判定処理領域の画素値の平均値を表している。１回目の処理では、オリジナル画像上の画素値１３、判定処理領域の第１の平均画素値１４を用いて処理を実施し、２つの血管領域１５を抽出する。血管領域１５を示す画素の判定と抽出は前述した処理により行われる。
【００２５】
また、同時に、血管領域１５に対応する処理画像の画素値を変換する。画素値の変換は、処理画像の画素値に、判定処理領域の第１の平均画素値１４から、オリジナル画像上の画素値１３を減算した値を加算することで行う。１回目の処理で、画素値の変換を行った結果を、第１の処理後画素値１６としてデータ１１中に示す。なお、第１の処理後の画素値１６、及び以降の処理後画素値各々は、画素値の変換後に再構成された出力画像を形成する画素各々の画素値に対応する。
【００２６】
１回目の処理の実行後、処理画像の画素値が第１の処理後画素値１６に置き換えられ、処理画像上の判定処理領域の画素値の平均値は値が増加し、第２の平均画素値１７に示すように変化する。
【００２７】
２回目の処理では、オリジナル画像の画素値１３、処理画像上の判定処理領域の画素値の平均値である第２の平均画素値１７を用いて処理を実施する。第２の平均画素値１７は、第１の平均画素値１４に示す平均値よりも血管領域１５の周辺で値が増加している。このことから、図３のステップＳ３０３での血管判定時において、１回目の処理で血管領域として判定した領域の周辺領域のみ、［Ａｖｅｒａｇｅ］−［Ｖａｌｕｅ］の結果が１回目の処理時に比較して大きくなり、血柱反射領域が狭められる。従って、２回目の処理を実行すると、血管領域１５は第１の処理後血管領域１８として変換され、抽出される。
【００２８】
本実施例では更に処理を繰り返すことから、該処理後血管領域１８に対応する処理画像の画素値を変換する。画素値の変換は、処理画像の画素値に、判定処理領域の第２の平均画素値１７から、オリジナル画像上の画素値１３を減算した値を加算することで行う。２回目の処理で、画素値の変換を行った結果を、第２の処理後画素値１９としてデータ１２中に示す。
【００２９】
２回目の処理の実行後、処理画像の画素値が第２の処理後画素値１９に置き換えられ、処理画像上の判定処理領域の画素値の平均値は値が増加し、第３の平均画素値２０に示すように変化する。
【００３０】
３回目の処理では、オリジナル画像の画素値１３、処理画像上の判定処理領域の画素値の平均値である第３の平均画素値２０を用いて処理を実施する。第３の平均画素値２０は、第２の平均画素値１７に示す平均値よりも血管領域１８の周辺で値が増加している。このことから、図３のステップＳ３０３での血管判定時において、２回目の処理で血管領域として判定した領域の周辺領域のみ、［Ａｖｅｒａｇｅ］−［Ｖａｌｕｅ］の結果が２回目の処理時に比較して大きくなり、血柱反射領域が狭められる。従って、３回目の処理を実行すると、２つ存在した第１の処理後血管領域１８は第２の処理後血管領域２１に示す１つの血管領域に変換され抽出される。
【００３１】
以上繰り返し行った３回の処理により、第２の処理後血管領域２１を含む、血管抽出画像を得ることができる。
【００３２】
なお、以上述べた画素値の変更は、本実施例において入力画像を構成する画素において血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値変更手段を構成する血管領域画素値変更画像生成部４により実行される。また、血管画像の抽出は、処理ブロック１において、該画素値変更手段により変更された画素値と入力画像の画素値とに基づく出力画像より血管領域を抽出する血管領域抽出手段として機能するモジュール領域により実行される。更に、画素値変更手段は、上述したように、第二の血管領域判定手段により血管領域に対応すると判定された画素の画素値を用いて、入力画像を構成する画素における血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値の変更処理を繰り返し行うことが好ましい。
また、本実施例では。図５のデータ１０に示すようなオリジナルの入力画像での画素値１３に対して、フィルタ処理に例示する画素値の平均化処理を施して平均画素値１４を得、これら画素値１３と平均画素値１４との比較より血管領域１５を判定している。即ち、本実施例において、入力画像の画素値１３に対して平均値等の該画素値１３に基づいて得られる基準となる画素値と画素値１３との比較により血管領域１５を判定すれば良い。また、当該平均値を得る画素の範囲は任意に設定可能であって、フィルタ処理を行う場合の範囲としても良く、入力画像の全体としても良い。しかしながら、測定物が被検眼である場合、反射部位による信号量の差が小さく、その影響と測定系から得てしまうノイズとの分離が単純は平均では困難であることから、当該ノイズを効果的に除去できるフィルタ処理によって平均画素値を得ることが好ましい。
【００３３】
以上説明したように、本実施例に係る眼科画像解析システムでは、入力画像を元に生成した第一の処理画像から、空間周波数の高い成分を除去したフィルタ画像を出力し、当該フィルタ画像と、入力画像の差分から血管抽出を行う。さらに、血管抽出領域に対して、第一の処理画像の画素値に、フィルタ画像の画素値から入力画像の画素値を減算した値を加算し、第二の処理画像を生成する。さらに、第二の処理画像を第一の処理画像として、前述したフィルタ処理及び血管抽出処理に至る変換処理を繰り返す。以上の処理によって、血柱反射を除去することにより、血柱反射がある血管の中央付近でも血管領域を良好に抽出することが可能となる。このため、血管抽出精度が向上する。
【００３４】
なお、以上に述べた実施例では、第一の処理画像の画素値に、フィルタ画像の画素値から入力画像の画素値を減算した値を加算し、第二の処理画像を生成している。しかし、第二の処理画像の生成に際して、血管領域周辺のみで画素値を増加或いは平準化させることが可能であれば、他の計算様式としても良い。或いは処理の進行に伴い計算様式を変更することも可能である。また、以上の実施例では、入力画像として、眼底画像の一部を抽出して得られた画像を用いているが、該眼底画像を分割することなく全体から血管領域に対応する画素を判定することとしても良い。この場合、該入力画像は眼底画像そのものとなる。
【実施例２】
【００３５】
第１の実施例においては、判定画素の画素値と、判定処理領域の平均画素値との差を元に血管領域を判定している。しかしこの判定方法の場合、画像上のノイズなどによって判定画素の画素値が低くなった場合に、血管以外の領域を誤って血管領域と判定する可能性がある。この対策として、複数の画素から構成される領域を使用して血管領域の判定を行うよう構成することも可能である。
【００３６】
複数の画素を単位として血管領域を判定する方法としては、“岐阜大学大学院医学系研究科、岐阜工業高等専門学校、タック(株)、KOWA(株)、「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 September 2006”に示される方法や、特許文献１に示される方法が例示できる。具体的には、注目画素を囲む２重リングフィルタの内周と外周の平均濃度値の差から血管領域を認識しても良い。また、注目画素を囲む２重リングフィルタの内周の平均濃度値と、外周領域内で前記内周の平均濃度値を超える濃度値の領域面積を取得し、当該領域面積が外周領域全体の面積に占める割合を元に血管を認識する様式としても良い。
【００３７】
以上に例示した方法によれば、２重リングフィルタの内周に存在する複数の画素を用いて血管領域を判定することとなる。従って、画像上のノイズなどによって判定画素の画素値が低くなった場合においても、血管以外の領域を誤って血管領域と判定することを防止できる。
【実施例３】
【００３８】
第１の実施例において、図２のステップＳ２０３で説明した繰り返し処理終了判定では、操作者があらかじめ入力した処理回数［Ｐｎ］と、処理を繰り返した回数［Ｃｎ］とを比較し、［Ｃｎ］≧［Ｐｎ］の場合にフローを終了している。しかし、この実施例では処理回数［Ｐｎ］をあらかじめ入力する必要があり、操作が煩雑となる。
【００３９】
本実施例では、血管領域判定処理を実行後、血管画素の検出数と前回処理を行った際の検出数と比較している。そして、前回処理時の検出数から今回処理時の検出数の増加割合が一定以下の場合に処理を終了するよう構成している。
【００４０】
ここで、図２に示す眼科画像解析システム１の動作フローチャートを元に、血管画素の検出数の増加割合によって処理の繰り返しを終了する例を図６に示し、動作を説明する。なお、図６中、図２で説明した各ステップの動作と同一の動作を行うステップについては、同一符号を付与して説明を省略する。
【００４１】
処理を開始すると、まずステップＳ６０１で一時保管メモリをクリアする。続いてステップＳ２０１及びＳ２０２の処理を実施後、ステップＳ６０２で、血管領域画素の増加割合を取得する。血管領域画素の増加割合は以下の式で計算する。
[血管領域画素増加割合]＝[血管領域保存メモリ内の画素数]÷[一時保管メモリ]
ここで、血管領域保存メモリは先の実施例１において図３のステップＳ３０４で説明したものと同じである。
【００４２】
次に、ステップＳ６０３で処理繰り返し終了を判定する。ステップＳ６０３の判定処理では、例えば、血管領域画素増加割合が１．０５以下の場合に終了と判定し、ステップＳ２０４で血管領域保存メモリ内容を出力後、処理を終了する。Ｓ６０３の判定処理で終了と判定されない場合、Ｓ６０４で血管領域保存メモリ内の画素数を一時保管メモリに保存して、ステップＳ２０２以降の処理を繰りかえす。
【００４３】
以上説明した方法によれば、操作者はあらかじめ処理回数を入力する必要はなく、操作者にとって使い勝手が向上する。
【００４４】
（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。
【００４５】
更に本件は上記の実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変形、変更して実施することができる。例えば、上記の実施例では、被測定物が眼の場合について述べているが、眼以外の皮膚や臓器等の被測定物に本発明を適用することも可能である。この場合、本発明は眼科装置以外の、例えば内視鏡等の医療機器としての態様を有する。従って、本発明は眼科装置に例示される検査装置として把握され、被検眼は被検査物の一態様として把握されることが望ましい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図４】
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