(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼底検査画像解析コンピュータを利用し、同一撮影対象の眼底領域に対して撮影時を異にしてそれぞれ撮影された第一眼底検査データ及び第二眼底検査データに基づいて、前記眼底領域の経時的変化を算出するための眼底検査画像解析システムであって、
前記眼底検査画像解析コンピュータは、
前記第一眼底検査データを利用して、中心に向かって深くなる曲面形状を呈する前記眼底領域を三次元的に表示可能な第一深さ情報を算出する第一深さ情報算出手段と、
前記第二眼底検査データを利用して前記眼底領域を三次元的に表示可能な第二深さ情報を算出する第二深さ情報算出手段と、
算出された前記第一深さ情報及び前記第二深さ情報に基づいて、前記第一眼底検査データ及び前記第二眼底検査データによってそれぞれ示される、二つの前記眼底領域の同一箇所における前記曲面形状の経時的変化を数値化した変化量データを算出する変化量算出手段と、
数値化して算出された前記変化量データに基づいて、前記眼底領域の同一箇所における前記曲面形状の経時的変化の大きさを視覚的に認識可能に表示するための変化量マップを作成する変化量マップ作成手段と、
作成された前記変化量マップを前記眼底領域に対応させて表示することにより、前記眼底領域における変化の大きな部位の特定や、曲面形状の変化が進む方向の把握が可能な変化量マップ表示手段と
を具備することを特徴とする眼底検査画像解析システム。
【請求項２】
前記眼底検査画像解析コンピュータは、
前記第一眼底検査データ及び前記第二眼底検査データのいずれか一方によって二次元的に表示される前記眼底領域の平面眼底画像及び三次元的に表示される前記眼底領域の立体眼底画像の少なくともいずれか一方に、作成された前記変化量マップを重合わせた合成マップを表示する合成マップ表示手段をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の眼底検査画像解析システム。
【請求項３】
前記変化量算出手段は、
前記第一眼底検査データによって示される前記眼底領域内の一点を基点として指定する基点指定手段と、
指定された前記基点に係る前記第一深さ情報を含む基点位置情報を算出する基点位置情報算出手段と、
前記第二眼底検査データによって示される前記眼底領域内に存在し、前記第一眼底検査データで指定された前記基点に対応する対応点を抽出する対応点抽出手段と、
抽出された前記対応点に係る前記第二深さ情報を含む対応点位置情報を算出する対応点位置情報算出手段と
をさらに具備し、
前記変化量算出手段は、
指定された前記基点から抽出された前記対応点までの変化量を、前記基点位置情報及び前記対応点位置情報に基づいて算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の眼底検査画像解析システム。
【請求項４】
前記眼底検査画像解析コンピュータは、
前記第一眼底検査データ及び前記第二眼底検査データによって示される前記眼底領域を横断する仮想線分を設定する仮想線分設定手段と、
前記第一眼底検査データ及び前記第一深さ情報に基づいて、設定された前記仮想線分に沿った前記眼底領域の深さを一次元的な分布で表現した第一深さプロファイル曲線を算出する第一深さプロファイル曲線算出手段と、
前記第二眼底検査データ及び前記第二深さ情報に基づいて、設定された前記仮想線分に沿った前記眼底領域の深さを一次元的な分布で表現した第二深さプロファイル曲線を算出する第二深さプロファイル曲線算出手段と、
算出された前記第一深さプロファイル曲線及び前記第二深さプロファイル曲線を重ね合わせる曲線重合手段と
をさらに具備し、
前記基点指定手段は、
重合された第一深さプロファイル曲線の曲線上の一点を前記基点として指定する曲線基点指定手段をさらに有し、
前記対応点抽出手段は、
重合された前記第二深さプロファイル曲線の曲線上の、指定された前記基点に対応する前記対応点を抽出する曲線対応点抽出手段をさらに有し、
前記変化量算出手段は、
前記第一深さプロファイル曲線及び前記第二深さプロファイル曲線の前記基点から前記対応点までの曲線間距離を前記変化量データとして、前記基点位置情報及び前記対応点位置情報に基づいて算出することを特徴とする請求項３に記載の眼底検査画像解析システム。
【請求項５】
前記眼底検査画像解析コンピュータは、
前記第一眼底検査データ及び前記第二眼底検査データによって示される前記眼底領域を横断し、所定の間隔を保持して互いに平行に沿って配された複数の平行仮想線分を設定する平行仮想線分設定手段をさらに具備し、
前記基点指定手段は、
前記第一眼底検査データによって示された前記眼底領域に設定された前記平行仮想線分上の一点を前記基点として指定する平行基点指定手段をさらに有し、
前記対応点抽出手段は、
前記第二眼底検査データによって示された前記眼底領域に設定された前記平行仮想線分上の、指定された前記基点に対応する前記対応点を抽出する平行対応点抽出手段をさらに有することを特徴とする請求項３に記載の眼底検査画像解析システム。
【請求項６】
前記眼底検査画像解析コンピュータは、
前記第一眼底検査データ及び前記第二眼底検査データによって示される前記眼底領域を横断し、領域内に設定された基準点を通過するとともに、前記基準点を中心として所定の角度毎に変位して前記基準点で交差するように配された複数の交差仮想線分を設定する交差仮想線分設定手段をさらに具備し、
前記基点指定手段は、
前記第一眼底検査データによって示された前記眼底領域に設定された前記交差仮想線分上の一点を前記基点として指定する交差基点指定手段をさらに有し、
前記対応点抽出手段は、
前記第二眼底検査データによって示された前記眼底領域に設定された前記交差仮想線分上の、指定された前記基点に対応する前記対応点を抽出する交差対応点抽出手段をさらに有することを特徴とする請求項３に記載の眼底検査画像解析システム。
【請求項７】
同一撮影対象の眼底領域に対して撮影時を異にしてそれぞれ撮影された第一眼底検査データ及び第二眼底検査データを利用するものであって、前記第一眼底検査 データを利用して、中心に向かって深くなる曲面形状を呈する前記眼底領域を三次元的に表示可能な第一深さ情報を算出する第一深さ情報算出手段、前記第二眼底検査データを利用して前記眼底領域を三次元的に表示可能な第二深さ情報を算出する第二深さ情報算出手段、算出された前記第一深さ情報及び前記第二深さ情報に基づいて、前記第一眼底検査データ及び前記第二眼底検査によってそれぞれ示される、二つの前記眼底領域の同一箇所における前記曲面形状の経時的変化を数値化した変化量データを算出する変化量算出手段、数値化して算出された前記変化量データに基づいて、前記眼底領域の同一箇所における前記曲面形状の経時的変化の大きさを視覚的に認識可能に表示するための変化量マップを作成する変化量マップ作成手段、及び作成された前記変化量マップを前記眼底領域に対応させて表示することにより、前記眼底領域における変化の大きな部位の特定や、曲面形状の変化が進む方向の把握が可能な変化量マップ表示手段として、前記眼底領域の経時的変化を算出するための眼底検査画像解析コンピュータを機能させることを特徴とする眼底検査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、眼底検査画像解析システム、及び眼底検査画像解析プログラムに関するものであり、特に、緑内障等の眼科系疾患の診断に有用な情報を医師等に提供可能な眼底検査画像解析システム、及び眼底検査画像解析プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、眼球に対して外部から光を照射し、眼球を通して眼底の状態を観察することが行われている。また、その眼底の状態をカメラ等の光学機器を利用して撮像した眼底画像を医療記録として保存することも行われている。この眼底画像を詳細に検討することによって、種々の疾患の診断を医師は下すことができる。ここで、眼底画像の観察及び診断は、被験者（患者）に対して肉体的な負担を強いることがなく、また、比較的簡易な構成の装置によって得ることができるため、多くの医療機関において一般的に実施されている検査手法の一つである。さらに、眼底写真によって撮影される血管は、眼球の奥に位置する脳の脳血管の一部が直接分岐したものであり、身体の外部から直接観察することができる唯一のものであり、非常に有益な情報を医師等に対して提供することができる。
【０００３】
ここで、健康な被験者の眼底画像は、眼底全体が黄赤褐色を呈し、被験者の視線の約１５度外方向（耳側方向）の位置に、１．２ｍｍ〜１．７ｍｍの円形または卵円形で視神経乳頭部（Ｏｐｔｉｃ  ｎｅｒｖｅ  ｈｅａｄ）が観察される。この視神経乳頭部は、解剖学的には、視神経円板（Ｏｐｔｉｃ  ｄｉｓｃ）と呼ばれることもある。そして、視神経乳頭部の中央付近には、円形状を呈する視神経乳頭陥凹部（ｃｕｐ）と呼ばれる領域が観察される。
【０００４】
係る眼底画像を利用して緑内障の診断をする場合、診断のための判断基準の一つとして、前述した視神経乳頭部及び視神経乳頭陥凹部（陥凹部）の直径または半径のそれぞれの比が求められる。すなわち、略円形状の視神経乳頭部（Ｄ：Ｄｉｓｃ）に対する視神経乳頭陥凹部（Ｃ：Ｃｕｐ）の径比（以下、「Ｃ／Ｄ比」と称す）の値が、所定のしきい値（例えば０．７）以上の場合、換言すれば、視神経乳頭陥凹部の領域が正常時に比べて拡大している場合は、一般的に緑内障の症状が疑われる。一方、Ｃ／Ｄ比が所定のしきい値よりも小さい場合、健康な状態であると判定されている。さらに、左右の眼底におけるそれぞれのＣ／Ｄ比の差が所定のしきい値（例えば０．２）以上ある場合は、同様に緑内障が疑われる。なお、緑内障の診断は、該Ｃ／Ｄ比の値のみでなされるものではなく、その他の検査や医師の所見等によって複合的に行われるものである。
【０００５】
このとき、眼底画像を撮影する間隔を空けて（例えば、数ヶ月程度或いは１年程度）、同一患者に対して同一撮影領域を撮影し、その経時的変化を観察することがある。すなわち、緑内障の症状が進むことによって、視神経乳頭陥凹部の領域が拡大し、Ｃ／Ｄ比が変化するため、係る数値を比較することで緑内障の診断のための有益な情報とすることができる。さらに、眼科医は数値（Ｃ／Ｄ比）のみの比較ではなく、撮影時を異にして撮影された新旧の眼底画像を比較し、眼底領域の状態を総合的に判断している。また、過去から現在に至るまでの間に撮影された眼底画像を見比べることによって上記経時的な変化の把握をすることができる。
【０００６】
しかしながら、上述した比較手法は、複数の眼底画像を時間軸に沿って並べ、眼科医が比較して診断するものであり、経験不足の眼科医等は患者の眼科系疾患の進行度を客観的に判断することができない可能性もあった。そのため、眼底画像の経時的な変化を客観的な基準に基づいて容易に把握することの可能なシステムの構築が望まれていた。
【０００７】
例えば、取得されたステレオ画像に基づいて三次元情報（すなわち、「深さ」）の計測を行い、その応用例として眼底領域の視神経乳頭陥凹部を解析対象とするものがある（非特許文献１参照）。これにより、撮影日の異なる二つのデータの間を補間するように作成し、二つのデータを連続的に動画表示することにより、変化の具合を明瞭に示すことができるものが示されている。
【０００８】
【非特許文献１】奥富  正敏，外２名，「カラーステレオマッチングとその視神経乳頭３次元計測への応用」，電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，社団法人電子情報通信学会，１９９３年２月，Ｖｏｌ．Ｊ７６−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．２，ｐ．３４２−３４９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述したカラーステレオマッチングを視神経乳頭陥凹部に適用するものは、比較する二つのデータを動画表示するため、必ずしも観察が容易とはいえず、緑内障等の眼科系疾患の診断に適するものではなかった。さらに、変化を数値（変化量）として示すものではないため、客観的な診断を下すことができない場合があった。また、動画の観察を行った眼科医が、その主観的判断で診断を行うため、医師間の相違或いは観察時期の相違によって診断結果にばらつきが生じる可能性があった。
【００１０】
そこで、本発明は、上記実情に鑑み、撮影時を異にして撮影された眼底検査画像を比較考量し、経時的変化を客観的に把握可能なように定量化することができ、さらに視覚を通じて係る変化量を認識することが可能な眼底検査画像解析システム、及び眼底検査画像解析プログラムの提供を課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を解決するため、本発明の眼底検査画像解析システムは、「眼底検査画像解析コンピュータを利用し、同一撮影対象の眼底領域に対して撮影時を異にしてそれぞれ撮影された第一眼底検査データ及び第二眼底検査データに基づいて、前記眼底領域の経時的変化を算出するための眼底検査画像解析システムであって、前記眼底検査画像解析コンピュータは、前記第一眼底検査データを利用して、中心に向かって深くなる曲面形状を呈する前記眼底領域を三次元的に表示可能な第一深さ情報を算出する第一深さ情報算出手段と、前記第二眼底検査データを利用して前記眼底領域を三次元的に表示可能な第二深さ情報を算出する第二深さ情報算出手段と、算出された前記第一深さ情報及び前記第二深さ情報に基づいて、前記第一眼底検査データ及び前記第二眼底検査によってそれぞれ示される、二つの前記眼底領域の同一箇所における前記曲面形状の経時的変化を数値化した変化量データを算出する変化量算出手段と、数値化して算出された前記変化量データに基づいて、前記眼底領域の同一箇所における前記曲面形状の経時的変化の大きさを視覚的に認識可能に表示するための変化量マップを作成する変化量マップ作成手段と、作成された前記変化量マップを前記眼底領域に対応させて表示することにより、前記眼底領域における変化の大きな部位の特定や、曲面形状の変化が進む方向の把握が可能な変化量マップ表示手段と」を主に具備して構成されている。
【００１２】
ここで、第一眼底検査データ及び第二眼底検査データとは、同一人物（患者）の同一撮影対象（例えば、右眼）の眼底領域に対して、例えば、数ヶ月程度或いは１年程度の撮影間隔を空けて取得した眼底検査画像に係るものである。この場合、撮影時を異にした複数の眼底画像の中から比較対象となる眼底検査画像を適宜選択するものであってもよい。また、眼底検査データ及びこれに基づいて算出し、取得される第一深さ情報等（深さ情報）は、周知の撮影技術を用いることによって得ることができ、例えば、ステレオ撮影可能なステレオ眼底カメラ等の撮影機器や、或いは汎用型の眼底カメラを利用して眼底領域の撮影位置をずらすことによってステレオ画像を撮影し、二枚の二次元的な眼底画像から視差を求め、これに基づいて眼底領域の三次元的形状を復元した眼底検査データを得るものや、或いはレーザ光を用いて眼底領域の立体的形状を構築するものが知られている。
【００１３】
一方、変化量算出手段とは、取得された第一深さ情報及び第二深さ情報に基づいて、領域内における同一箇所の変化をいずれか一方を基準としたいずれか他方の変化（差異）として数値によって求めるものである。すなわち、第一眼底検査データ及び第二眼底検査データは、ともに同一撮影対象の眼底領域を撮影したものであり、これら両者の差異は、撮影時が異なることだけである。さらに撮影対象となる眼底領域は、略中心に向かって深くなる曲面形状を呈するため、経時的変化によって曲面形状が変化する。すなわち、深さ情報が大きく異なる可能性がある。その結果、眼底検査データによる表示に違いが現れることになる。そこで、眼底領域のそれぞれの同一箇所における位置の変化、特に、視神経乳頭領域の経時的変化を客観的に数値化して捉えることにより、変化量データが求めることができる。
【００１４】
したがって、本発明の眼底画像解析システムによれば、同一撮影対象について撮影時の異なる二つの眼底検査データを比較し、特にこれらの眼底検査データから算出されたそれぞれの深さ情報に基づいて眼底領域の経時的変化を客観的に数値化して表すことができる。これにより、客観的なデータに基づいた眼科系疾患の診断を行うための有益な情報を提供することが可能となる。
【００１６】
したがって、本発明の眼底検査画像解析システムによれば、算出された変化量データを視覚的に表示する変化量マップを作成し、これを表示することができる。ここで、表示の一例としては、変化の大きさに応じて表示する色を変更し、変化量が最大の場合は“赤”として、以降、“橙”、“黄”、“黄緑”、“水色”、“青”のようなパターンで色別に表示するものや、変化量の大小を黒から白までの濃淡によって表すものなどが挙げられる。さらに、係る変化量マップを眼底領域に対応させることによって、眼底領域のどの部位が特に変化が大きく、或いはどの方向（縦方向または横方向等）に視神経乳頭陥凹領域の拡張が生じているかを容易に把握することが可能となる。
【００１７】
さらに、本発明の眼底検査画像解析システムは、上記構成に加え、「前記眼底検査画像解析コンピュータは、前記第一眼底検査データ及び前記第二眼底検査データのいずれか一方によって二次元的に表示される前記眼底領域の平面眼底画像及び三次元的に表示される前記眼底領域の立体眼底画像の少なくともいずれか一方に、作成された前記変化量マップを重合わせた合成マップを表示する合成マップ表示手段を」をさらに具備するものであっても構わない。
【００１８】
したがって、本発明の眼底検査画像解析システムによれば、作成された変化量マップが眼底領域を表す平面眼底画像或いは立体眼底画像に重ね合わせ、合成された状態で表示可能となっている。その結果、実際の眼底画像によって位置を確認しながら、かつ変化量に係る情報を把握することができる。その結果、眼底画像の経時的変化をより明瞭に認識することができ、緑内障等の眼科系疾患の診断がさらに容易となる。
【００１９】
さらに、本発明の眼底検査画像解析システムは、上記構成に加え、「前記変化量算出手段は、前記第一眼底検査データによって示される前記眼底領域内の一点を基点として指定する基点指定手段と、指定された前記基点に係る前記第一深さ情報を含む基点位置情報を算出する基点位置情報算出手段と、前記第二眼底検査データによって示される前記眼底領域内に存在し、前記第一眼底検査データで指定された前記基点に対応する対応点を抽出する対応点抽出手段と、抽出された前記対応点に係る前記第二深さ情報を含む対応点位置情報を算出する対応点位置情報算出手段とをさらに具備し、前記変化量算出手段は、指定された前記基点から抽出された前記対応点までの変化量を、前記基点位置情報及び前記対応点位置情報に基づいて算出する」ものであっても構わない。
【００２０】
したがって、本発明の眼底検査画像解析システムによれば、第一眼底検査データに含まれる一点が基点として指定され、該基点に対応する眼底領域における同位置の対応点が第二眼底検査データが抽出される。そして、眼底領域の同一箇所における変化、すなわち、基点に対する対応点の変化量を数値化して求めることにより、経時的変化を把握することができる。このとき、基点及び対応点のそれぞれの位置情報を深さ情報を含んで算出することにより、基点に対する対応点の変化量をより正確に算出することができる。
【００２１】
さらに、本発明の眼底検査画像解析システムは、上記構成に加え、「前記眼底検査画像解析コンピュータは、前記第一眼底検査データ及び前記第二眼底検査データによって示される前記眼底領域を横断する仮想線分を設定する仮想線分設定手段と、前記第一眼底検査データ及び前記第一深さ情報に基づいて、設定された前記仮想線分に沿った前記眼底領域の深さを一次元的な分布で表現した第一深さプロファイル曲線を算出する第一深さプロファイル曲線算出手段と、前記第二眼底検査データ及び前記第二深さ情報に基づいて、設定された前記仮想線分に沿った前記眼底領域の深さを一次元的な分布で表現した第二深さプロファイル曲線を算出する第二深さプロファイル曲線算出手段と、算出された前記第一深さプロファイル曲線及び前記第二深さプロファイル曲線を重ね合わせる曲線重合手段とをさらに具備し、前記基点指定手段は、重合された第一深さプロファイル曲線の曲線上の一点を前記基点として指定する曲線基点指定手段をさらに有し、前記対応点抽出手段は、重合された前記第二深さプロファイル曲線の曲線上の、指定された前記基点に対応する前記対応点を抽出する曲線対応点抽出手段をさらに有し、前記変化量算出手段は、前記第一深さプロファイル曲線及び前記第二深さプロファイル曲線の前記基点から前記対応点までの曲線間距離を前記変化量データとして、前記基点位置情報及び前記対応点位置情報に基づいて算出する」ものであっても構わない。
【００２２】
したがって、本発明の眼底検査画像解析システムによれば、それぞれの深さ情報に基づいて、深さを一次元的な分布で表現した深さプロファイル曲線を求め、互いの深さプロファイル曲線を比較することによって、変化量データを算出することができる。
【００２３】
さらに、本発明の眼底検査画像解析システムは、上記構成に加え、「前記眼底検査画像解析コンピュータは、前記第一眼底検査データ及び前記第二眼底検査データによって示される前記眼底領域を横断し、所定の間隔を保持して互いに平行に沿って配された複数の平行仮想線分を設定する平行仮想線分設定手段をさらに具備し、前記基点指定手段は、前記第一眼底検査データによって示された前記眼底領域に設定された前記平行仮想線分上の一点を前記基点として指定する平行基点指定手段をさらに有し、前記対応点抽出手段は、前記第二眼底検査データによって示された前記眼底領域に設定された前記平行仮想線分上の、指定された前記基点に対応する前記対応点を抽出する平行対応点抽出手段を」有するものであっても構わない。
【００２４】
したがって、本発明の眼底画像解析システムによれば、眼底領域を横断する複数の平行仮想線分を設定し、当該平行仮想線分上の各点を第一眼底検査データの基点として指定し、さらに第二眼底検査データに含まれる対応点を抽出することによって変化量を算出することができる。また、平行仮想線分上の複数の点についての変化量の算出結果を統合することにより、眼底領域全体にわたる変化量を把握することが可能となる。
【００２５】
さらに、本発明の眼底検査画像解析システムは、上記構成に加え、「前記眼底検査画像解析コンピュータは、前記第一眼底検査データ及び前記第二眼底検査データによって示される前記眼底領域を横断し、領域内に設定された基準点を通過するとともに、前記基準点を中心として所定の角度毎に変位して前記基準点で交差するように配された複数の交差仮想線分を設定する交差仮想線分設定手段をさらに具備し、前記基点指定手段は、前記第一眼底検査データによって示された前記眼底領域に設定された前記交差仮想線分上の一点を前記基点として指定する交差基点指定手段をさらに有し、前記対応点抽出手段は、前記第二眼底検査データによって示された前記眼底領域に設定された前記交差仮想線分上の、指定された前記基点に対応する前記対応点を抽出する交差対応点抽出手段を」有するものであっても構わない。
【００２６】
したがって、本発明の眼底検査画像解析システムによれば、眼底領域の領域内に設定された点（基準点）を中心とし、当該基準点を通過し、眼底領域を横断するようにして所定の角度毎に変位して配された複数の交差仮想線分を設定し、当該交差仮想線分上の第一眼底検査データの点を基点として指定し、さらに第二眼底検査データに含まれる対応点を抽出することによって変化量を算出することができる。また、交差仮想線分上の複数の点についての変化量の算出結果を統合することにより、眼底領域全体にわたる変化量を把握することが可能となる。
【００２７】
一方、本発明の眼底検査画像解析プログラムは、「同一撮影対象の眼底領域に対して撮影時を異にしてそれぞれ撮影された第一眼底検査データ及び第二眼底検査データを利用するものであって、前記第一眼底検査データを利用して、中心に向かって深くなる曲面形状を呈する前記眼底領域を三次元的に表示可能な第一深さ情報を算出する第一深さ情報算出手段、前記第二眼底検査データを利用して前記眼底領域を三次元的に表示可能な第二深さ情報を算出する第二深さ情報算出手段、算出された前記第一深さ情報及び前記第二深さ情報に基づいて、前記第一眼底検査データ及び前記第二眼底検査によってそれぞれ示される二つの前記眼底領域の同一箇所における前記曲面形状の経時的変化を数値化した変化量データを算出する変化量算出手段、数値化して算出された前記変化量データに基づいて、前記眼底領域の同一箇所における前記曲面形状の経時的変化の大きさを視覚的に認識可能に表示するための変化量マップを作成する変化量マップ作成手段、及び作成された前記変化量マップを前記眼底領域に対応させて表示することにより、前記眼底領域における変化の大きな部位の特定や、曲面形状の変化が進む方向の把握が可能な変化量マップ表示手段として、前記眼底領域の経時的変化を算出するための眼底検査画像解析コンピュータを機能させる」ものを主に具備して構成されている。
【００２８】
したがって、本発明の眼底検査画像解析プログラムによれば、上記眼底検査画像解析プログラムを実行することにより、上記作用を眼底検査画像解析コンピュータに奏させることが可能となる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明の効果として、深さ情報を含む二つの眼底検査データから、一方を基準として他方についての変化量を求め、これを数値化した変化量データを算出することにより、撮影時の異なる二つの眼底画像からその経時的変化を明らかにすることができる。特に、算出された変化量データに基づいて変化量マップを作成し、眼底画像に対応、或いは眼底画像に合成するようにして表示することによって、眼底のどの部分の経時的変化が著しいかを速やかに判定することができる。これにより、病状の進行によって視神経乳頭陥凹部が拡大しやすい傾向のある緑内障等の眼科系疾患の診断を眼科医が行う場合に有益な情報を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明の一実施形態である眼底検査画像解析システム１（以下、単に「解析システム１」と称す）、及び眼底検査画像解析プログラム２（以下、単に「プログラム２」と称す）について、図１乃至図７に基づいて説明する。ここで、図１は本実施形態の解析システム１の眼底検査画像解析コンピュータ３（以下、単に「コンピュータ３」と称す）の機能的構成を主に示すブロック図であり、図２は眼底領域４を撮影した眼底検査データ１５，１６における眼底画像６の一例を示す説明図であり、図３は第一深さプロファイル曲線７及び第二深さプロファイル曲線８を重ね合わせて表示した重合曲線図２７ｂであり、図４は（ａ）変化量マップ９、（ｂ）合成マップ１０の画面表示の一例を示す説明図であり、図５は眼底領域４に設定された（ａ）平行仮想線分Ｘ，Ｙ、（ｂ）交差仮想線分Ｚの一例を示す説明図であり、図６及び図７はコンピュータ３による眼底領域４の経時的変化を解析する処理の流れを示すフローチャートである。
【００３１】
ここで、本実施形態の解析システム１は、同一人物の眼底領域４を所定の期間を空けて撮影時を異にして取得した眼底検査データ１５，１６を比較し、一方に対する他方の眼底検査データ１５，１６の経時的変化を数値化し、これを視覚的に表示することによって緑内障等の眼科系疾患の診断を行う眼科医に有益な情報を提供することが可能なものについて例示するものである。一般的に緑内障の症状が進行すると、視神経乳頭陥凹領域１２の面積が拡張する傾向があり、本実施形態の解析システム１では当該視神経乳頭陥凹領域１２を含む視神経乳頭領域１３の変化を検出し、視覚的容易に把握できるようにすることを目的としている。
【００３２】
また、比較対象となる第一眼底検査データ１５及び第二眼底検査データ１６は、ステレオ眼底カメラ３９等の眼底領域４を立体的（三次元的）に表示可能な深さ情報２０，２２を算出可能なものであり、撮影された眼底検査データ１５，１６は、コンピュータ３のデータ記憶手段１８に予め蓄積され、記憶されている。なお、係るデータ記憶手段１８には、同一人物の同一撮影領域（眼底領域４）に対して撮影された複数の眼底検査データが記憶されているものであってもよく、その眼底検査データ群の中から選択された二つの眼底検査データをそれぞれ上述の第一眼底検査データ１５及び第二眼底検査データ１６として解析処理において取扱うものであってもよい。この場合、便宜的に撮影時の古い側を第一眼底検査データ１５と設定し、一方の撮影時の新しい側を第二眼底検査データ１６と設定するとして、本解析システム１の以降の説明を行うものとする。そして解析処理の結果、緑内障の症状が進行している場合、第一眼底検査データ１５で示される視神経乳頭陥凹領域１２よりも第二眼底検査データ１６で示される視神経乳頭陥凹領域１２の方が、その大きさが拡張しているものが観察される。
【００３３】
次に、本実施形態の解析システム１について具体的に説明すると、図１に主として示すように、本実施形態の解析システム１は、上述した第一眼底検査データ１５等を格納し、さらに二つの眼底検査データ１５等を比較することによって、眼底領域４における経時的変化に起因する差異を検出し、これを数値化した変化量（変化量データ１９）を算出し、視覚的に認識しやすいように表示することの可能なコンピュータ３によって主に構成されている。ここで、コンピュータ３は、市販の情報処理装置である汎用のパーソナルコンピュータを利用することが可能である。
【００３４】
ここで、コンピュータ３の機能的構成について詳述すると、コンピュータ３は、第一眼底検査データ１５及び第二眼底検査データ１６、さらにその他各種データ等を記憶する前述のデータ記憶手段１８と、データ記憶手段１８に記憶された第一眼底検査データ１５を読込み、第一眼底検査データ１５を利用して眼底領域４を三次元的に表示可能な第一深さ情報２０を算出する第一深さ情報算出手段２１と、撮影された第二眼底検査データ１６を読込み、第二眼底検査データ１６を利用して眼底領域４を三次元的に表示可能な第二深さ情報２２を算出する第二深さ情報算出手段２３と、第一眼底検査データ１５及び第二眼底検査データ１５によって示される眼底領域４を横断する複数の仮想線分１１を設定する仮想線分設定手段２４と、設定された仮想線分１１に沿った眼底領域４の深さを一次元的な分布で表現した第一深さプロファイル曲線７を第一眼底検査データ１５及び第一深さ情報２０に基づいて算出する第一深さプロファイル曲線算出手段２５と、設定された仮想線分１１に沿った眼底領域４の深さを一次元的な分布で表現した第二深さプロファイル曲線８を第二眼底検査データ１６及び第二深さ情報２２に基づいて算出する第二深さプロファイル曲線算出手段２６と、算出された第一深さプロファイル曲線７及び第二深さプロファイル曲線８を重ね合わせる曲線重合手段２７と、重合された第一深さプロファイル曲線７及び第二深さプロファイル曲線８、及び、算出された第一深さ情報２０及び第二深さ情報２２に基づいて眼底領域４の差異を検出し、経時的変化を数値化した変化量データ１９を算出する変化量算出手段２８と、算出された変化量データ１９に基づいて眼底領域４の同位置における経時的変化に係る差異を視覚的に表示可能な変化量マップ９を作成する変化量マップ作成手段２９と、作成された変化量マップ９を眼底領域４に対応させて表示する、或いは二次元的に表示された眼底画像６（図２参照）または三次元的に表示された立体眼底画像（図示しない）の少なくともいずれか一方に作成された変化量マップ９を重ね合わせた合成マップ１０を表示する合成マップ表示手段３１を含む変化量マップ表示手段３２とを主に具備して構成されている。ここで、仮想線分設定手段２４には、本発明の平行仮想線分設定手段及び交差仮想線分設定手段が含まれるものとする。
【００３５】
さらに詳細に説明すると、変化量算出手段２８は、重合された第一深さプロファイル曲線７の曲線上の一点を基点ＳＰとして指定する曲線基点指定手段３３と、指定された基点ＳＰに係る第一深さ情報２０を含む基点位置情報３４を算出する基点位置情報算出手段３５と、重合された第二深さプロファイル曲線８の曲線上の、指定された基点ＳＰに対応する対応点ＣＰを抽出する曲線対応点抽出手段３６と、抽出された対応点に係る第二深さ情報２２を含む対応点位置情報３７を算出する対応点位置情報算出手段３８とからなる構成を有し、指定された基点ＳＰから対応点ＣＰまでの変化量を第一深さプロファイル曲線７及び第二深さプロファイル曲線の最も近い近接曲線間距離を基点位置情報３４及び対応点位置情報３７に基づいて算出することにより、数値化した変化量データ１９として求めるものである。ここで、曲線基点指定手段３３が本発明における基点指定手段（平行基点指定手段または交差基点指定手段）に相当し、曲線対応点抽出手段３６が本発明における対応点抽出手段（平行対応点抽出手段または交差対応点抽出手段）に相当する。
【００３６】
さらに、その他の構成として、コンピュータ３は、汎用のパーソナルコンピュータに利用または接続される種々の周辺機器を組み合わせて全体を構築することが可能であり、図１に示すように、同一人物の同一撮影対象である眼底領域４を撮影し、第一眼底検査データ１５及び第二眼底検査データ１６を取得可能なステレオ眼底カメラ３９と、取得した眼底検査データ１５等を解析処理した各種結果及び眼底画像６等を表示するための液晶ディスプレイ４０と、コンピュータ３に対して各種指令及びデータ等の入力を行うためのキーボード及びマウス等（図示しない）からなる操作入力機器４１と、それぞれデータ入力制御手段４２、操作制御手段４３、及び表示制御手段４４等の各インターフェイスを介して接続されている。ここで、眼底検査データ１５等の各種データを記憶するデータ記憶手段１８は、コンピュータ３に内蔵したハードディスクドライブ等の大容量の記憶装置を用いることが可能であるが、これに限定されるものではなく、例えば、コンピュータ３と外部接続された外部記憶装置を利用するものであったり、或いはネットワーク接続されたデータサーバを利用し、インターネットやＬＡＮ等のネットワークを通じて読込んで取得したりするものであっても構わない。
【００３７】
次に、本実施形態の解析システム１による画像解析処理の一例について、図６及び図７のコンピュータ３の処理の流れを示すフローチャートに基づいて説明する。ここで、図６及び図７のステップＳ１乃至ステップＳ２０が本発明のプログラム２（眼底検査画像解析プログラム２）に相当する。
【００３８】
はじめに、比較対象となる二つの第一眼底検査データ１５及び第二眼底検査データ１６をデータ記憶手段１８から読込む処理をする（ステップＳ１：図２参照）。そして、読込まれた第一眼底検査データ１５から第一深さ情報２０を算出する（ステップＳ２）。一方、読込まれた第二眼底検査データ１６から第二深さ情報２２を算出する（ステップＳ３）。ここで、第一眼底検査データ１５及び第二眼底検査データ１６は、立体的な情報（深さ情報）を含んで撮影可能な周知のステレオ眼底カメラ３９によって撮影されたものであり、これらの眼底検査データ１５等から深さ情報２０等を求め、これを取得することは周知の技術を利用することで達成可能である。そのため、ここでは深さ情報２０等の取得に係る手法についての説明は省略するものとする。また、算出された第一深さ情報２０及び第二深さ情報２２は、データ記憶手段１８にそれぞれ記憶されている。なお、以降の説明において、特に断りのない限り、各ステップの処理において算出され、或いは生成した情報及びデータ（後述の第一プロファイル曲線データ７ａ等）等は、データ記憶手段１８にそれぞれ記憶されるものとする。
【００３９】
次に、第一眼底検査データ１５及び第二眼底検査データ１６によってそれぞれ表示される眼底領域４に対し、眼底領域４を横断する複数の仮想線分１１を設定する（ステップＳ４）。なお、仮想線分１１の設定例は、種々想定することが可能であるが、例えば、図５（ａ）に示すように、眼底領域４に対して縦方向或いは横方向に沿って、所定の間隔を保持して互いに平行となるように配した複数の平行仮想線分Ｘ，Ｙ等を設定するものや、眼底領域４内に設定された基準点Ｃ（ほぼ中心点）を通過し、該基準点Ｃを中心として所定の角度毎に変位して配され、かつ基準点Ｃで互いが交差するようにした複数の交差仮想線分Ｚ等を設定するものを示すことができる。眼底領域４に対して複数の仮想線分１１を設定することにより、後述する深さプロファイル曲線７，８を複数取得することができ、経時的変化に係る変化量データ１９を精度良く算出することができる。なお、本プログラム２では、上記後者の複数の交差仮想線分Ｚ，Ｚ１・・・Ｚｎ等を仮想線分１１として設定したものについて以下説明を行うものとする。
【００４０】
ステップＳ４によって第一眼底検査データ１５で示される眼底領域４に設定された複数の仮想線分１１の中の一つ仮想線分Ｚを選択し、当該仮想線分Ｚに沿った眼底領域４の深さを一次元的な分布で表現する第一深さプロファイル曲線７を算出する（ステップＳ５）。同様に、第二眼底検査データ１６で示される眼底領域４に設定され、第一眼底検査データ１５の仮想線分Ｚに対応する仮想線分Ｚ’（図示しない）に沿った眼底領域４の深さを一次元的な分布で表現する第二深さプロファイル曲線８を算出する（ステップＳ６）。このとき、算出された各プロファイル曲線７，８に対応する深さプロファイル曲線データ７ａ，８ａがデータ記憶手段１８に記憶される。その後、算出されたそれぞれの第一深さプロファイル曲線７及び第二深さプロファイル曲線８を重ね合わせる（ステップＳ７）。これにより、曲線重合データ２７ａが生成され、図３に示すような二つの深さプロファイル曲線７，８が重ね合わされた重合曲線図２７ｂが作成される（ステップＳ８）。
【００４１】
ここで、前述したように、交差仮想線分Ｚ，Ｚ’は、視神経乳頭領域１３のほぼ中心に設定された基準点Ｃを通過し、第一眼底検査データ１５及び第二眼底検査データ１６によって示されるそれぞれの眼底画像６に対して、互いに対応するように設定されたものである。そのため、深さプロファイル曲線７，８の両端部の深さの値はほぼ一致している。すなわち、重ね合った状態になっている。一方、緑内障の症状の進行によって視神経乳頭陥凹領域１２が拡張すると、第一深さプロファイル曲線７及び第二深さプロファイル曲線８の重なり合っていない箇所（ずれ）が生じることになる。係るずれの大きさが本発明が数値化して求めようとしている経時的変化に基づく変化量に相当する。
【００４２】
そして、上述のプロファイル曲線７，８のずれを変化量として数値化して求める。具体的には、一方のプロファイル曲線（例えば、第一深さプロファイル曲線７）の曲線上の一点を基点ＳＰとして指定し（ステップＳ９）、当該基点ＳＰから他方のプロファイル曲線（第二深さプロファイル曲線８）の曲線上の最近接位置にある対応点ＣＰを、作成した重合曲線図２７ｂに基づいて抽出する（ステップＳ１０）。指定された基点ＳＰの基点位置情報３４及び基点ＳＰに対応し、抽出された対応点ＣＰの対応点位置情報３７をそれぞれ算出する（ステップＳ１１，ステップＳ１２）。ここで、基点位置情報３４及び対応点位置情報３７は、それぞれのプロファイル曲線データ７ａ，８ａに関連するように記憶される。
【００４３】
そして、深さ情報２０，２２をそれぞれ含んで算出された基点位置情報３４及び対応点位置情報３７を利用して、基点ＳＰから対応点ＣＰに至るまでの曲線間距離Ｌを定量的な数値として算出する（ステップＳ１３）。この場合、眼底領域４における実際の距離を示す単位（例えば、マイクロメートル）で表すものであっても、或いは基準となる過去の視神経乳頭陥凹領域１２の大きさを１として、これに対する比率として表すものであっても構わない。これにより、変化量データ１９が求められる。
【００４４】
その後、一方のプロファイル曲線の他の曲線上の一点を新たな基点ＳＰとして変化量データ１９を求める場合（ステップＳ１４においてＹＥＳ）、ステップＳ９の処理に戻り、ステップＳ９からステップＳ１３に係る処理を繰り返す。一方、仮想線分Ｚに沿った深さプロファイル曲線７，８に基づく変化量データ１９の算出を行わない場合（ステップＳ１４においてＮＯ）、他の仮想線分（例えば、仮想線分Ｚ１，・・・Ｚｎ等（図５（ｂ）参照））について、新たに深さプロファイル曲線７，８をそれぞれ算出し、これらについての変化量データ１９の算出を行う旨の指示の有無を検出する（ステップＳ１５）。
【００４５】
そして、別の仮想線分Ｚ，Ｚ１，・・・Ｚｎ等に基づいて変化量データ１９の算出を行う場合（ステップＳ１５においてＹＥＳ）、ステップＳ５の処理に戻り、新たな深さプロファイル曲線７，８の算出等に基づいて変化量データ１９をステップＳ５乃至ステップＳ１３の処理によって求める。一方、新たな変化量データ１９の算出を行わない場合（ステップＳ１５においてＮＯ）、二つの眼底検査データ１５，１６に基づく変化量データ１９の算出処理を終了する（ステップＳ１６）。その後、眼底領域４に対して算出された複数の変化量データ１９に基づいて変化量マップ９を作成し、変化量マップデータ９ａに基づいて表示する（ステップＳ１７）。ここで、変化量マップ９は、眼底領域４における数値化した変化量の大小を表示色を変化させることによって区別する等、視覚を通じて容易に変化量を把握することができるようにしたものである。なお、本実施形態では、変化量の大小を濃淡によって表したものを図示している（図４（ａ）参照）。さらに、眼底領域４との対応を明確にするため、所定の深さ毎に等高線４６を示し、視神経乳頭領域１３のおおよその形状を表している。
【００４６】
その後、作成した変化量マップ９をさらに眼底領域４の眼底画像６に重ね合せ、合成マップ１０を作成し、合成マップデータ１０ａに基づいて表示する（ステップＳ１８）。ここで、図４（ａ），（ｂ）に示すように、変化量マップ９及び合成マップ１０には、そのマップ左端に変化量の大小を濃淡で示した場合の基準を示すインジケーター４５が表示されている。本実施形態の場合、変化量が大きい程、濃色（黒色）で表示し、一方、変化量が小さくなるにつれて淡色で表すように設定されている。これにより、実際の眼底画像６との比較がより簡易に行えるようになる。その後、システム終了の指示の有無を検出し（ステップＳ１９）、指示が有る場合（ステップＳ１９においてＹＥＳ）、本システムを終了する（ステップＳ２０）。一方、指示が無い場合（ステップＳ１９においてＮＯ）、ステップＳ１の処理に戻り、別の眼底検査データ１５，１６を読込み、これらについての経時的変化を視覚的に把握可能とするための変化量データ１９を算出するための眼底画像解析処理を行う。
【００４７】
以上説明したように、本実施形態の解析システム１によれば、同一撮影対象に対して撮影時の異なる眼底検査データ１５，１６を利用し、これらを比較することによって経時的変化の大きさを定量化することができる。特に、眼底領域４に対応させてその変化量をマッピングした変化量マップ９或いは当該変化量マップ９を原画像（眼底画像６）に重ね合わせた合成マップ１０を作成することにより、経時的変化の度合いを視覚を通じて容易に把握することができるようになる。そのため、眼科医等が緑内障等の眼科系疾患を診断する場合、症状の判断が速やかに行えるようになる。特に、係る変化量マップ９や合成マップ１０によって、眼底領域４のどの部位（縦方向或いは横方向）に視神経乳頭陥凹領域１２の拡張が進行しているかの把握が容易となる。さらに、定期的に眼底領域４を撮影し、本実施形態の解析システム１によって各周期の間の眼底検査データ１５，１６に対して眼底画像解析処理を行うことによって、症状の進行状況を認識することができる。
【００４８】
以上、本発明について好適な実施形態を挙げて説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではなく、以下に示すように、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の改良及び設計の変更が可能である。
【００４９】
すなわち、本実施形態の解析システム１において、経時的変化に係る変化量データ１９を算出する際に眼底領域４を横断して通過する仮想線分１１を設定し、当該仮想線分１１に沿ったプロファイル曲線７，８を求めることによって互いの位置情報３４，３７等を比較するものを示したが係る手法に限定されるものではない。すなわち、二つの眼底検査データ１５，１６における同じ箇所の位置情報をそれぞれ個別に求め、これらを対照することによって求めるものであっても構わない。
【００５０】
さらに、仮想線分１１の設定の例として、基準点Ｃを中心とし、当該基準点Ｃを交差点とする複数の交差仮想線分Ｚ等を利用することによって、眼底領域４の全体の変化量を算出するものを示したが、これに限定されるものではなく、別に示した平行仮想線分Ｘ，Ｙ等のような仮想線分１１を設定し、眼底領域４全体にわたる変化量を求めるものであっても構わない。また、このように設定された仮想線分１１を利用する場合であっても、本解析システム１で示したプロファイル曲線７，８を算出することなく、各仮想線分１１の線分上の一点を基点ＳＰとして基点位置情報３４に基づいて変化量データ１９を求めるものであっても構わない。また、本実施形態の解析システム１の説明において、図６及び図７に示したフローチャートに基づいてコンピュータ３による処理の流れを示したがこれに限定されるものではない。例えば、本実施形態の解析システム１において、基点ＳＰ及びこれに対応する対応点ＣＰを指定及び抽出した後にそれぞれの位置情報３４，３７を算出するものを示したが、基点ＳＰの指定及び対応点ＣＰの抽出と同じタイミングでそれぞれの位置情報３４，３７を算出するものであっても構わない。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本実施形態の解析システムのコンピュータの機能的構成を主に示すブロック図である。
【図２】眼底領域を撮影した眼底検査データにおける眼底画像の一例を示す説明図である。
【図３】第一深さプロファイル曲線及び第二深さプロファイル曲線を重ね合わせて表示した重合曲線図である。
【図４】（ａ）変化量マップ、（ｂ）合成マップ１０の表示の一例を示す説明図である。
【図５】眼底領域に設定された（ａ）平行仮想線分、（ｂ）交差仮想線分の仮想線分の一例を示す説明図である。
【図６】コンピュータによる眼底領域の経時的変化を解析する処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】コンピュータによる眼底領域の経時的変化を解析する処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５２】
１  解析システム（眼底検査画像解析システム）
２  プログラム（眼底検査画像解析プログラム）
３  コンピュータ（眼底検査画像解析コンピュータ）
４  眼底領域
６  眼底画像
７  第一深さプロファイル曲線
８  第二深さプロファイル曲線
９  変化量マップ
１０  合成マップ
１１  仮想線分
１２  視神経乳頭陥凹領域
１３  視神経乳頭領域
１５  第一眼底検査データ
１６  第二眼底検査データ
１９  変化量データ
２０  第一深さ情報
２１  第一深さ情報算出手段
２２  第二深さ情報
２３  第二深さ情報算出手段
２４  仮想線分設定手段（平行仮想線分設定手段、交差仮想線分設定手段）
２５  第一深さプロファイル曲線算出手段
２６  第二深さプロファイル曲線算出手段
２７  曲線重合手段
２８  変化量算出手段
２９  変化量マップ作成手段
３１  合成マップ表示手段
３２  変化量マップ表示手段
３３  曲線基点指定手段（変化量算出手段、基点指定手段、平行基点指定手段、交差基点指定手段）
３４  基点位置情報
３５  基点位置情報算出手段（変化量算出手段）
３６  曲線対応点抽出手段（変化量算出手段、対応点抽出手段、平行対応点抽出手段、交差対応点抽出手段）
３７  対応点位置情報
３８  対応点位置情報算出手段（変化量算出手段）
Ｃ  基準点
ＣＰ  対応点
ＳＰ  基点
Ｘ，Ｙ  平行仮想線分（仮想線分）
Ｚ  交差仮想線分（仮想線分）
【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２】
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【図４】
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【図５】
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