(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ターゲットとなる眼底血管を含む領域を照明する照明手段と、前記領域の像を撮像して画像信号を出力する撮像手段と、該撮像手段からの画像信号の不要成分を除去する特性変更が可能なフィルタ手段と、前記画像信号を解析する解析手段と、該解析手段の解析結果を基に前記フィルタ手段のフィルタ特性を変更するフィルタ特性変更手段と、該フィルタ特性変更手段によって特性を変更した前記フィルタ手段の出力信号を基に前記ターゲットとなる眼底血管の情報を算出する血管情報算出手段とを有し、前記解析手段は前記画像信号の複数の極大点、極小点から血管情報に関する特徴点を算出する特徴点算出手段を有し、前記フィルタ特性変更手段は該特徴点算出手段によって検出した特徴点を基に前記フィルタ手段のフィルタ特性を変更することを特徴とする眼科検査装置。
【請求項２】
前記解析手段は前記特徴点算出手段の出力結果から、眼底血管の径を仮算出する血管径仮算出手段を有し、前記フィルタ特性変更手段は該血管径仮算出手段の出力結果を基に前記フィルタ手段のフィルタ特性を変更することを特徴とする請求項１に記載の眼科検査装置。
【請求項３】
前記血管情報算出手段は血管径を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の眼科検査装置。
【請求項４】
前記血管情報算出手段は血管の位置惰報を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の眼科検査装置。
【請求項５】
ターゲットとなる眼底血管を合む領域を照明する照明手段と、前記領域の像を撮像して画像信号を出力する撮像手段と、該撮像手段からの画像信号の不要成分を除去する特性変更が可能なフィルタ手段と、前記フィルタ手段のフィルタ特性を変更するフィルタ特性変更手段とを有し、該フィルタ手段の出力信号を基に前記ターゲットとなる眼底血管の情報を算出する第１のステップと、該第１のステップを複数の前記画像信号に対して行う第２のステップと、該第２のステップを実行する毎に前記フィルタ特性変更手段によって前記フィルタ手段の特性を変更し、前記第２のステップを複数回行う第３のステップと、前記第３のステップの出力結果の内の最もばらつきの少ないフィルタ特性を採用することを特徴とする眼科検査装置。
【請求項６】
前記血管情報算出手段は血管径を算出することを特徴とする請求項５に記載の眼科検査装置。
【請求項７】
前記血管情報算出手段は血管の位置情報を算出することを特徴とする請求項５に記載の眼科検査装置。
【請求項８】
ターゲットとなる眼底血管を含む領域を照明する照明手段と、前記領域の像を撮像して画像信号を出力する撮像手段と、該撮像手段からの画像信号の不要成分を除去する特性変更が可能なフィルタ手段と、前記照明手段の照明位置を記憶する照明位置記憶手段と、該照明位置記憶手段の記憶された同一部位の前回値の情報を基に前記フィルタ手段のフィルタ特性を変更するフィルタ特性変更手段と、該フィルタ特性変更手段によって特性を変更された前記フィルタ手段の出力信号を基に前記ターゲットとなる眼底血管の情報を算出する血管情報算出手段とを有することを特徴とする眼科検査装置。
【請求項９】
前記血管情報算出手段は血管径を算出することを特徴とする請求項８に記載の眼科検査装置。
【請求項１０】
前記血管情報算出手段は血管の位置情報を算出することを特徴とする請求項８に記載の眼科検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、眼底上の血管を検査する眼底検査装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から眼底血管の血管径を測定する方法は、眼底写真を顕微鏡観察して径を測定する方法と、光電素子を用いて眼底像を電気信号に変換して血管径を測定する方法が提案されている。前者はリアルタイムで測定できず、測定に要する時間が非常にかかる等の問題がある。また、後者は血管径算出のための信号処理に関しての詳しい開示は、鈴木らの方法：日眼会誌９８−１ｐｐ９２〜９７が知られている。
【０００３】
更に、Ｈｅ−Ｎｅレーザーを測定用光源として、被検眼の眼底血管に投射し、その反射光をＣＣＤセンサで撮像し、この画像信号から眼底血管の径を算出しているものが特開平７−３１５９６号公報で提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、光電素子から出力される画像信号をそのまま利用して血管径を算出した場合に、ノイズ、血管周辺の眼底の模様、血管壁の正反射成分等の影響を受けて、血管径の値を正確に算出すことは難しい。また、光電素子から出力される画像信号に対して、移動平均等のフィルタ処理を行い、画像信号に含まれる不要成分を除去した後の画像信号を用いて血管径を算出した場合に、測定対象となる血管の太さにより、血管壁の正反射成分や、血管像信号の特徴点の周波数成分が異なる。
【０００５】
例えば、コントラストの強い太い血管を測定対象に選んだ場合に、移動平均点数を小さくすると、その血管や周辺組織の模様、ノイズ等の影響により血管像信号に含まれる特徴点が必要以上に存在することとなり、実際の血管径よりも細く算出されてしまう場合がある。また、細い血管に対して移動平均点数を大きくすると、血管像信号に含まれる必要な特徴点の情報が失われて、実際の血管径よりも太く算出される場合がある。
【０００６】
本発明の目的は、上述の問題点を解消し、血管像の特徴点を検出し、正確な血管径を測定し得る眼底検査装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための本発明に係る眼科検査装置は、ターゲットとなる眼底血管を含む領域を照明する照明手段と、前記領域の像を撮像して画像信号を出力する撮像手段と、該撮像手段からの画像信号の不要成分を除去する特性変更が可能なフィルタ手段と、前記画像信号を解析する解析手段と、該解析手段の解析結果を基に前記フィルタ手段のフィルタ特性を変更するフィルタ特性変更手段と、該フィルタ特性変更手段によって特性を変更した前記フィルタ手段の出力信号を基に前記ターゲットとなる眼底血管の情報を算出する血管情報算出手段とを有し、前記解析手段は前記画像信号の複数の極大点、極小点から血管情報に関する特徴点を算出する特徴点算出手段を有し、前記フィルタ特性変更手段は該特徴点算出手段によって検出した特徴点を基に前記フィルタ手段のフィルタ特性を変更することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る眼底検査装置は、ターゲットとなる眼底血管を合む領域を照明する照明手段と、前記領域の像を撮像して画像信号を出力する撮像手段と、該撮像手段からの画像信号の不要成分を除去する特性変更が可能なフィルタ手段と、前記フィルタ手段のフィルタ特性を変更するフィルタ特性変更手段とを有し、該フィルタ手段の出力信号を基に前記ターゲットとなる眼底血管の情報を算出する第１のステップと、該第１のステップを複数の前記画像信号に対して行う第２のステップと、該第２のステップを実行する毎に前記フィルタ特性変更手段によって前記フィルタ手段の特性を変更し、前記第２のステップを複数回行う第３のステップと、前記第３のステップの出力結果の内の最もばらつきの少ないフィルタ特性を採用することを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る眼底検査装置は、ターゲットとなる眼底血管を含む領域を照明する照明手段と、前記領域の像を撮像して画像信号を出力する撮像手段と、該撮像手段からの画像信号の不要成分を除去する特性変更が可能なフィルタ手段と、前記照明手段の照明位置を記憶する照明位置記憶手段と、該照明位置記憶手段の記憶された同一部位の前回値の情報を基に前記フィルタ手段のフィルタ特性を変更するフィルタ特性変更手段と、該フィルタ特性変更手段によって特性を変更された前記フィルタ手段の出力信号を基に前記ターゲットとなる眼底血管の情報を算出する血管情報算出手段とを有することを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
本発明を図示の実施例に基づいて詳細に説明する。
図１は本発明を眼底血流計に応用した実施例の構成図であり、白色光を発するタングステンランプ等から成る観察用光源１から被検眼Ｅと対向する対物レンズ２に至る照明光路上には、ほぼ被検眼Ｅの眼底と光学的に共役な位置に配され光路に沿って移動自在な固視標表示用素子である透過型液晶板３、リレーレンズ４、孔あきミラー５、黄色域の波長光を透過し他の光束を殆ど反射するバンドパスミラー６が順次に配列されている。孔あきミラー５の背後には眼底観察光学系が構成されており、光路に沿って移動自在な結像レンズ７、接眼レンズ８が順次に配列され、検者眼ｅに至っている。
【００１２】
バンドパスミラー６の反射方向の光路上には、イメージローテータ９、紙面に垂直な回転軸を有し両面研磨されたガルバノメトリックミラー１０が配置され、ガルバノメトリックミラー１０の下側反射面１０ａの反射方向には光路に沿って移動自在なリレーレンズ１１が配置され、上側反射面１０ｂの反射方向にはレンズ１２、光路に沿って移動自在なフォーカスユニット１３が配置されている。
【００１３】
なお、ガルバノメトリックミラー１０は前述の回転軸の下方に切欠部を有しており、またレンズ１２の前側焦点面は被検眼Ｅの瞳孔と共役関係にあり、この焦点面にガルバノメトリックミラー１０が配置されている。また、ガルバノメトリックミラー１０の後方には、レンズ１４及び凹面ミラー１５が配され、ガルバノメトリックミラー１０の下側反射面１０ａで反射されず切欠部を通過する光束を、ガルバノメトリックミラー１０の上側反射面１０ｂに導くリレー光学系が構成されている。
【００１４】
フォーカスユニット１３においては、レンズ１２と同一光路上にダイクロイックミラー１６が配列され、このダイクロイックミラー１６の反射方向の光路上には矩形状の絞りを有するマスク板１７、ミラー１８が配置され、ダイクロイックミラー１６の透過方向の光路上にはレンズ１９が配置されており、このフォーカスユニット１３は一体的に移動ができるようになつている。
【００１５】
また、レンズ１９の入射方向の光路上には、コリメートされたコヒーレントな例えば赤色光を発するレーザーダイオードなどの測定用光源２０が配列されている。更に、ミラー１８の入射方向の光路上には、高輝度の他の光源と異なる例えば緑色光を発するヘリウムネオンレーザーなどのトラッキング用光源２１が配列されている。
【００１６】
ガルバノメトリックミラー１０の下側反射面１０ａの反射方向の光路上には、光路に沿って移動自在なリレーレンズ１１、ダイクロイックミラー２２、拡大レンズ２３、イメージインテンシファイヤ２４、一次元ＣＣＤ２５が順次に配列され、血管検出系が構成されている。また、ダイクロイックミラー２２の反射方向にはフォトマルチプライヤ２６、２７が配置され、測定用受光光学系が構成されている。なお、図示の都合上、全ての光路を同一平面上に示したが、ダイクロイックミラー２２の反射方向などは紙面に直交している。
【００１７】
更に、装置全体を制御するためのシステム制御部３０が設けられ、このシステム制御部３０には検者が操作する入力手段３１、測定結果を表示する表示手段３２、フォトマルチプライヤ２６、２７の出力、イメージインテンシファイヤ２４及び一次元ＣＣＤ２５の出力がそれぞれ接続されており、システム制御部３０の出力はガルバノメトリックミラー１０を制御するガルバノメトリックミラー制御回路３３に接続されている。
【００１８】
また、前述の透過型液晶板３、結像レンズ７、フォーカスユニット１３及びリレーレンズ１１は、図示しないフォーカシングノブを操作することにより、被検眼Ｅの眼底Ｅａと透過型液晶板３、検者眼ｅの眼底、マスク板１７及びイメージインテンシファイヤ２４の受光面とが常に光学的に共役になるように、共に連動して光軸方向に移動するようになっている。
【００１９】
図２はシステム制御部３０の構成図を示し、一次元ＣＣＤ２５の出力信号はサンプルホールド回路４１に入力されサンプルホールドされた後に、増幅器４２に入力され適当なゲインで増幅される。増幅器４２の出力信号はＡ／Ｄ変換器４３に入力され、ディジタル信号に変換されて、血管像を含む画像データとしてメモリ４４に格納される。
【００２０】
演算部４５はメモリ４４から血管像を含む画像データを読み出し、この信号に対して不要な周波数成分をカットしノイズ除去処理するディジタルフィルタリング処理、極大・極小点を特徴点として算出、血管径の算出、ディジタルフィルタのフィルタ特性を変更等を行う。
【００２１】
ここで、各光源から発せられた光束が被検眼Ｅに導かれ、その反射散乱光が検者又はフォトマルチプライヤ２６、２７、イメージインテンシファイヤ２４の受光面に導かれる。観察用光源１から発した白色光は、透過型液晶板３を背後から照明し、リレーレンズ４を通って孔あきミラー５で反射され、黄色域の波長光のみがバンドパスミラー６を透過し、対物レンズ２を通り、被検眼Ｅの瞳孔Ｅｐ上で眼底照明光光束像Ｉとして一旦結像した後に、眼底Ｅａをほぼ一様に照明する。このとき、透過型液晶板３には図示しない固視標Ｆが表示されており、照明光により被検眼Ｅの眼底Ｅａに投影され、視標像Ｆ’として被検眼Ｅに呈示される。
【００２２】
眼底Ｅａからの反射光は同じ光路を戻り、瞳孔上から眼底観察光束Ｏとして取り出され、孔あきミラー５の中心の開口部、結像レンズ７を通り、検者眼ｅにより接眼レンズ８を介して図３に示す眼底像Ｅａ’が観察可能となる。検者はこの眼底像Ｅａ’を観察しながら、接眼レンズ８より装置のアライメントを行う。
【００２３】
レーザーダイオードなどの測定用光源２０を発したコリメートされた測定光は、レンズ１９を通過しダイクロイックミラー１６を透過する。一方、ヘリウムネオンレーザーなどのトラッキング用光源２１から発したトラッキング光は、ミラー１８で反射された後に、マスク板１７で所望の形状に整形された後に、ダイクロイックミラー１６に反射されて、上述の測定光と重畳される。このとき、測定光はレンズ１９によりマスク板１７の開口部中心と共役な位置にスポット状に結像されている。更に、測定光とトラッキング照射光はレンズ１２を通り、ガルバノメトリックミラー１０の上側反射面１０ｂで反射され、レンズ１４を一旦通った後に凹面ミラー１５で反射され、再びレンズ１４を通りガルバノメトリックミラー１０の方に戻される。
【００２４】
ここで、ガルバノメトリックミラー１０は被検眼瞳の共役な位置に配されており、凹面ミラー１５とレンズ１４は光軸上に同心に配置されかつ共働して、ガルバノメトリックミラー１０を−１倍で結像するリレー系の機能が与えられている。
【００２５】
従って、ガルバノメトリックミラー１０の上側反射面１０ｂで反射された光束は、ガルバノメトリックミラー１０の切欠部に戻されることになり、ガルバノメトリックミラー１０で反射されることなくイメージローテータ９に向かうことになる。イメージローテータ９を経て、バンドパスミラー６により対物レンズ２へ偏向された両光束は、対物レンズ２を介して被検眼Ｅの眼底Ｅａを照射する。
【００２６】
このように、測定光とトラッキング照射光はガルバノメトリックミラー１０の上側反射面１０ｂ内で反射されて、再び戻されるように対物レンズ２の光軸から偏心した状態でガルバノメトリックミラー１０に入射され、図４に示すように瞳孔Ｅｐ上でスポット像Ｐ２又はＰ２’として結像した後に眼底Ｅａを点状に照射する。
【００２７】
眼底Ｅａからの測定光とトラッキング照射光の散乱反射光は再び対物レンズ２で集光され、バンドパスミラー６で殆どの光束が反射されてイメージローテータ９を通り、ガルバノメトリックミラー１０の下側反射面１０ａで反射され、リレーレンズ１１を通り、ダイクロイックミラー２２において測定光とトラッキング光とが分離される。
【００２８】
トラッキング光はダイクロイックミラー２２を透過し、拡大レンズ１２により眼底観察光学系による眼底像Ｅａ’よりも拡大された血管像Ｅｖ’として、イメージインテンシファイヤ２４の光電面に結像し、増幅された後に一次元ＣＣＤ２５により撮像される。そして、一次元ＣＣＤ２５で撮像された血管像Ｅｖ’に基づいて、システム制御部３０において血管像Ｅｖ’の移動量を表すデータが作成され、ガルバノメトリックミラー制御回路３３に血管像Ｅｖ’と移動量が出力される。そして、ガルバノメトリックミラー制御回路３３がこの移動量を補償するようにガルバノメトリックミラー１０を駆動することにより、被測定部の血管のトラッキングが行える。
【００２９】
また、測定光はダイクロイックミラー２２により反射され、フォトマルチプライヤ２６、２７に受光される。フォトマルチプライヤ２６、２７の出力はそれぞれシステム制御部３０に出力され、この受光信号は従来例と同様に周波数解析されて眼底Ｅａの血流速度が求められる。
【００３０】
一方、眼底Ｅａからの測定光とトラッキング照射光の散乱反射光は再び対物レンズ２で集光され、バンドパスミラー６を透過した一部の光束は観察用光源１から発した光束の被検眼Ｅの眼底Ｅａからの反射散乱光と同様の光路をたどって、検者眼ｅに達し、観察眼底像Ｅａ’と共にトラッキング指標像、測定光像として検者が観察できるようになっている。
【００３１】
先ず、検者は図示しない操作桿を操作して、被検眼Ｅの光軸と対物レンズ２の光軸が一致するように位置合わせを行う。次に、眼底像Ｅａ’を観察しながら前述のフォーカスノブを操作して、被検眼Ｅの眼底Ｅａにフォーカスを合わせる。すると、前述したように透過型液晶板３の固視標Ｆと眼底Ｅａが光学的に共役になり被検眼Ｅに呈示され、被検者が固視標像Ｆ’を固視すると検者は図３に示したような眼底像Ｅａ’を観察できる。そして、検者は第１の被測定部位が観察視野の略中央付近にくるように入力手段３１を操作して固視標Ｆを動かし、被検眼Ｅを誘導する。
【００３２】
次に、入力手段３１を操作してトラッキング光を眼底Ｅａに照射し、更にトラッキング指標像と第１の被測定血管に垂直になるように図示しないローテータ操作ノブを操作し、第１の被測定血管上に測定光が照射されるようにガルバノメトリックミラー１０の角度を制御する。トラッキング光で照射された血管Ｅｖは、前述のように血管像Ｅｖ’としてイメージインテンシファイヤ２４の光電面に結像し、増幅された後に一次元ＣＣＤ２５上に撮像され、血管像を含む画像信号として出力される。
【００３３】
検者は測定部位を決定した後に、再び入力手段３１を操作してトラッキングの開始を入力する。トラッキングが安定したところで、検者は再び入力手段３１を操作して測定の開始を入力する。一次元ＣＣＤ２５から出力される画像信号は、サンプルホールド回路４１でサンプルホールドされた後に、増幅器４２に入力され適当なゲインで増幅される。増幅器４２の出力信号はＡ／Ｄ変換器４３に入力されてディジタル信号に変換され、血管像を含む画像データとしてメモリ４４に格納される。
【００３４】
図５のフローチャート図において、システム制御部３０の演算部４５はステップＳ２で血管径の仮計算を行う設定とし、ステップＳ３でメモリ４４に記憶された画像データを読み出す。ステップＳ４で不要な周波数成分を遮断するノイズ成分除去処理を行うフィルタ処理が行われる。このときのフィルタ特性は、ステップＳ１で設定された仮計算時の初期設定値に設定されている。本実施例では、フィルタ特性は移動平均計算を行うように設定してあり、血管径の仮計算時には測定可能な全ての血管径に対して高周波成分のノイズ成分だけを除去できるような移動平均点数に設定されている。ステップＳ４でのフィルタ処理後に、ステップＳ５で入力データの微分処理を行い、複数の極大、極小点を算出する。更にステップＳ６で、ステップＳ５で得られた複数の極大、極小点の中から、血管情報に関する特徴点を抽出し、ステップＳ７ではステップＳ６で得られた血管惰報に関する特徴点を用いて、仮の血管径を算出する。
【００３５】
血管径の仮計算が終了すると、ステップＳ７で算出された仮の血管径値を基に、フィルタ特性の変更が必要かどうかを判断し、必要な場合はステップＳ９でフィルタ特性の変更を行って本計算に移行し、再びステップＳ３〜Ｓ７までの処理を行い、最終的な血管径を算出する。必要でない場合には、仮計算の血管径の値を最終的な血管径値とする。なお、本実施例では仮の血管径値を基にフィルタの移動平均点数を決定・変更することで、フィルタの特性を変更している。
【００３６】
ステップＳ６で行う複数の極大、極小点の中からの血管情報に関する特徴点の抽出については、図６の信号波形において、上側反射面の暗い部分つまりMax1〜Max2の間が、ほぼ血管の像を表している。また、この血管像信号はコントラストの強い太い血管を測定対象に選んだ場合に得られたもので、その血管中心には血管壁の正反射が観測されていて明るくなっている部分がある。更に、血管像を含む映像信号波形を微分処理して算出した極大値座標を「△」で、極小値座標を「×」で示している。
【００３７】
ステップＳ６１で、極小値の中での極小値Min1を検出する。ステップＳ６２で、極大値の中で極大値Max0を検出する。ステップＳ６３でMin1の次に小さい極小値をMin2を検出する。ただし、極小値Min2の検出には振幅方向に一定の基準値を設ける必要があり、これを設けないと不必要なノイズ成分を誤検出してしまう場合がある。本実施例では、Min1−Max0の幅の１／２（＝Ｒｅｆ）よりも小さいことを条件としている。ステップ６４で極小値Min1の左側でMin1に最も近い極大値Max1を検出する。ステップＳ６５で極小値Min2の右側でMin2に最も近いMin2に最も近い極大値Max2を検出する。ステップＳ６６で極小値Min1とMin2の間で最も大きい極大値Max2を検出し、ステップＳ６７でMax1、Max2、Max3、Min1、Min2の５点を血管像の特徴点として検出する。
【００３８】
なお、コントラストの小さい細い血管を測定対象に選んだ場合には、血管中心には血管壁の正反射成分が観測されない場合があり、この場合には、Max3、Min2は検出されず、Max1、Max2、Min1の３点が血管像の特徴点として検出される。
【００３９】
図７（ａ）は太い血管（血管径＝約２００μｍ）を測定対象に選んだ場合のフィルタ処理前の画像信号を示す。本実施例では、血管径の仮計算時には、移動平均点数は１０画素に設定されていて、演算部４５は図５に示すステップＳ１〜Ｓ６までの処理を行い、仮の血管径＝約２００μｍを算出する。
【００４０】
表１は本実施例で設定している仮計算で得られた血管径の値と、ステップＳ９で設定するフィルタ特性である移動平均の画素数の関係を示す。
【００４１】
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【００４２】
この表１から仮計算で得られた血管径が２００μｍの場合の移動平均の画素数は１０画素であるため、ステップＳ９のフィルタ特性の再設定は行わずに、血管径は２００μｍを最終的な血管径の値として算出する。図７（ｃ）に移動平均の画素数は１０画素でフィルタ処理を行った後の画像信号を示すが、Max1、Max2、Max3、Min1、Min2の５個の極大・極小点を用いて血管径を算出する。
【００４３】
図７（ｂ）は移動平均点数を４画素に設定した場合の例で、血管信号に対して高い周波数成分のノイズが取りきれていないため、図７（ｃ）の場合と比較すると血管像の特徴点Max1、Max2、Max3、Min1、Min2の内、Min2、Max3の検出位置がずれていて、これらの特徴点を用いて血管径を算出すると、血管径は１００μｍとなり、実際の値よりも細い値を算出してしまう。
【００４４】
図７（ｄ）は細い血管（血管径は約１００μｍ）を測定対象に選んだ場合のフィルタ処理前の画像信号を示す。演算部４５は図５に示すステップＳ１〜Ｓ６までの処理を行い、仮の血管径を約１４０μｍとして算出する。このときのフィルタ処理後の出力信号を図７（ｆ）に示す。仮計算では、図７（ｆ）に示すMax1、Max2、Min1の３個の極大・極小点が血管像情報の特徴点として検出され、これらを用いて血管径を算出する。
【００４５】
表１から、仮計算で得られた血管径が１４０μｍの場合の移動平均の画素数は６画素であるため、ステップＳ９でフィルタ処理の移動平均点数を６画素に設定して、再度ステップＳ２からＳ６までの処理を行い、血管径を１００μｍとして算出する。このときのフィルタ処理後の画像信号を図７（ｅ）に示すが、Max1、Max2、Max3、Min1、Min2の５個の極大−極小点が血管像情報の特徴点として検出され、これらを用いて血管径を算出する。
【００４６】
このように、仮計算で得られた血管径によって本計算に用いる血管像波形に対する移動平均点数を可変とすることにより、血管の情報を損なうことなく、また不要な周波数成分を拾うことなく、血管像の特徴点を正確に検出することができる。
【００４７】
本実施例における血管径の仮計算時に、ステップＳ７ではステップＳ６で得られた血管像情報の特徴点から、仮の血管径の値を算出し、この値を基にステップＳ９でフィルタ特性の変更を行っているが、ステップＳ７では血管径の仮計算時に血管径を算出する代りに、ステップＳ６で得られた特徴点の内、両端の極大点間距離情報、Max1−Max2間の距離情報を算出する。この距離情報は血管径の値に関連するため、この距離情報を基にステップＳ９でフィルタ特性を変更し、本計算時に血管径を算出してもよい。
【００４８】
図８は第２の実施例の演算部４５の処理フローチャート図であり、本実施例では６０ｍＳの間に１５個の血管像を含む画像信号をメモリ４４に取り込み、これらの信号に対して５種類のフィルタ特性のフィルタ処理を行い、血管径を算出している。
【００４９】
ステップＳ１０でフィルタ特性を変更する回数カウンタを初期化し、ステップＳ１１でフィルタ特性の初期設定を行う。ステップＳ１２で画像信号を取り込む回数カウンタを初期化する。ステップＳ１３でメモリ４４に記憶されたｉ個目（０＜ｉ＜１４）の画像データは演算部４５によって読み出され、ステップＳ１４で不要な周波数成分を連断するノイズ成分除去処理を行うフィルタ処理が行われる。このときのフィルタ特性は、ステップＳ１１で設定された初期設定に設定されている。
【００５０】
なお、本実施例においてフィルタは移動平均計算を行うように設定してある。ステップＳ１４でのフィルタ処理後に、ステップＳ１５で入力データの微分処理を行い、複数の極大、極小点を算出する。更に、ステップＳ１６でステップＳ１５で得られた複数の極大、極小点の中から、血管情報に関する特徴点を抽出し、ステップＳ１７ではステップＳ１６で得られた血管情報に関する特徴点を用いて血管径を算出する。
【００５１】
ここで、ステップＳ１６での複数の極大・極小点から血管情報の特徴点を抽出する方法の詳細は第１の実施例と同様であり、図５のステップＳ６１〜Ｓ６７までの処理を行う。１５個分の画像信号について血管径の算出が終了するまでステップＳ１３〜Ｓ１７までの処理を繰り返し、１５個分の画像信号について血管径の算出が終了すると、ステップＳ１９で１５個分の血管径の平均値・標準偏差を算出する。
【００５２】
更に、フィルタ特性を５回変更するまで、ステップＳ１１〜Ｓ１９までの処理を繰り返す。本実施例において、ステップＳ２３でのフィルタ特性の変更は、移動平均処理を行う画素数を変更する処理を行っていて、２、４、６、８、１０画素の５種類の画素数で移動平均を行うように設定されている。ここで、フィルタ特性の変更が５回に達すると、ステップＳ２３ではステップＳ１９で算出した５種類のフィルタ特性での血管径の値の内、標準偏差が最も小さいものを最終的な血管径の値として選択する。
【００５３】
このように、複数の血管像を含む画像信号を取り込み、血管径の値を算出し、その平均値を血管径の値とする。更に、血管像を含む画像信号に対して、フィルタ特性を変えた複数のフィルタ処理を行う、本実施例においては、異なる移動平均点数で複数の血管径の値を算出し、この中で最もばらつきの小さいものを最終的な血管径の値とすることにより、血管の情報を損なうことなく、また不要な周波数成分を拾うことなく血管像の特徴点を正確に検出することができ、より正確な血管径の値を算出することが可能となる。
【００５４】
本実施例では、血管径の仮測定で得られた値を基に、フィルタ処理の特性を変更していたが、検者が予め測定対象血管の概略値を図示しない入力手段から入力し、この入力情報を基にフィルタの特性を決定してもよい。
【００５５】
また、演算部４５は血管径の測定部位とフィルタ特性をメモリ４４に記憶しておいて、同一部位の血管径を測定する場合に、第１、第２の実施例で求めた前回のフィルタ特性の設定値を用いて血管径を算出してもよい。
【００５６】
測定部位は検者が図示しない入力部から入力してもよいし、本装置がイメージローテータ９の角度、ガルバノメトリックミラー１０の角度、及び透過型液晶板３に投影される内部固視標の位置等を記憶することもできる。また、眼底画像をテレビカメラで取り込み、画像処理により測定部位を断定してもよい。
【００５７】
以上の説明では、眼底血流計、特にその血管径算出に応用した実施例について詳細に説明したが、血管径の計測に関する本発明の構成・効果は血管位置の特定においても同様の効果を有する。その違いは単に血管の走行方向に垂直な情報として血管位置を算出するのか、血管径を算出するかの違いであるため、ここでは詳細には言及しないこととする。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明に係る眼科検査装置は、取り込んだ画像信号を解析した結果に基づいてフィルタの特性を可変とし、このフィルタを通過した画像信号を用いて血管径の値を算出するため、血管の太さ、血管の模様、血管周辺の眼底の模様、血管壁の正反射成分、ノイズの影響を受け難く、画像信号に含まれる血管像の特徴点を正確に検出することができるため、より正確な血管径計測が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施例の構成図である。
【図２】システム制御部の構成図である。
【図３】観察眼底像の説明図である。
【図４】被検眼Ｅの瞳面上の各光束の様子の説明図である。
【図５】第１の実施例における演算部の処理を表すフローチャート図である。
【図６】血管像信号波形の説明図である。
【図７】血管像信号波形の説明図である。
【図８】第２の実施例における演算部の処理を表すフローチャート図である。
【符号の説明】
１  観察用光源
２  対物レンズ
５  孔あきミラー
９  イメージローテータ
１０  ガルバノメトリックミラー
１５  凹面ミラー
２０  測定用光源
２３  トラッキング用光源
２４  イメージインテンシファイア
２５  一次元ＣＣＤ
２６、２７  フォトマルチプライヤ
３０  システム制御部
Ｅ  被検眼
Ｅａ’  被検眼眼底
Ｅｖ’  血管
【図１】
0004250245.tif 000003
【図２】
0004250245.tif 000004
【図３】
0004250245.tif 000005
【図４】
0004250245.tif 000006
【図５】
0004250245.tif 000007
【図６】
0004250245.tif 000008
【図７】
0004250245.tif 000009
【図８】
0004250245.tif 000010