(57)【要約】  眼底画像から無灌流領域を検出する。  眼底画像を取得し（Ｓ１０２）、前記眼底画像から、眼底の第１領域における第１無灌流領域（Ｓ１０６）を抽出し、前記眼底画像から、前記眼底の第２領域における第２無灌流領域（Ｓ１１０）を抽出する。
2020136900.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼底画像を取得するステップと、
前記眼底画像から、眼底の第１領域における第１無灌流領域を抽出するステップと、
前記眼底画像から、前記眼底の第２領域における第２無灌流領域を抽出するステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項２】
前記眼底画像から眼底領域を抽出するステップ、をさらに含む
請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記第１領域は前記眼底領域の後極部であり、前記第２領域は前記眼底領域の周辺部である
請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
抽出された前記第１無灌流領域から、誤検出の可能性のある第３無灌流領域を抽出するステップと、
抽出された前記第１無灌流領域から、前記第３無灌流領域を除外するステップと、
をさらに含む
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記眼底画像は、蛍光撮影された眼底画像、あるいは、光干渉断層計により取得されたＯＣＴ画像である
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項６】
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底の第１領域における第１無灌流領域、及び、前記眼底の第２領域における第２無灌流領域に関する情報を取得するステップと、
前記眼底画像に、前記第１無灌流領域と前記第２無灌流領域の少なくとも一方を重畳表示するステップと、
を含む画像表示方法。
【請求項７】
眼底領域をさらに重畳表示するステップを、さらに含む
請求項６に記載の画像表示方法。
【請求項８】
前記眼底画像に重畳する無灌流領域の種別を選択するための選択画面を表示するステップを、さらに含む
請求項６又は請求項７に記載の画像表示方法。
【請求項９】
コンピュータに、請求項１から請求項５の何れか１項に記載の画像処理方法を実行させる画像処理プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項６から請求項８の何れか１項に記載の画像表示方法を実行させる画像表示プログラム。
【請求項１１】
眼底画像を取得する眼底画像取得部と、
前記眼底画像から、眼底の第１領域における第１無灌流領域を抽出する第１無灌流領域抽出部と、
前記眼底画像から、前記眼底の第２領域における第２無灌流領域を抽出する第２無灌流領域抽出部と、
を備えた画像処理装置。
【請求項１２】
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底の第１領域における第１無灌流領域、及び前記眼底の第２領域における第２無灌流領域に関する情報を取得する取得部と、
前記眼底画像に、前記第１無灌流領域と前記第２無灌流領域の少なくとも一方を重畳表示する表示部と、
を備えた画像表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法、画像表示方法、画像処理装置、画像表示装置、画像処理プログラム、及び画像表示プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、眼底の断層画像を解析し異常が生じている領域を抽出することが開示されている。眼底画像を解析することにより異常を確認できることが望まれている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１５／０３６６４５２号明細書
【発明の概要】
【０００４】
本開示の技術の第１の態様は、
眼底画像を取得するステップと、
前記眼底画像から、眼底の第１領域における第１無灌流領域を抽出するステップと、
前記眼底画像から、前記眼底の第２領域における第２無灌流領域を抽出するステップと、
を含む画像処理方法である。
【０００５】
本開示の技術の第２の態様は、
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底の第１領域における第１無灌流領域、及び、前記眼底の第２領域における第２無灌流領域に関する情報を取得するステップと、
前記眼底画像に、前記第１無灌流領域と前記第２無灌流領域の少なくとも一方を重畳表示するステップと、
を含む画像表示方法である。
【０００６】
本開示の技術の第３の態様は、
コンピュータに、第１の態様の画像処理方法を実行させる画像処理プログラムである。
【０００７】
本開示の技術の第４の態様は、
コンピュータに、第２の態様の画像表示方法を実行させる画像処理プログラムである。
【０００８】
本開示の技術の第５の態様は、
眼底画像を取得する眼底画像取得部と、
前記眼底画像から、眼底の第１領域における第１無灌流領域を抽出する第１無灌流領域抽出部と、
前記眼底画像から、前記眼底の第２領域における第２無灌流領域を抽出する第２無灌流領域抽出部と、
を備えた画像処理装置である。
【０００９】
本開示の技術の第６の態様は、
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底の第１領域における第１無灌流領域、及び前記眼底の第２領域における第２無灌流領域に関する情報を取得する取得部と、
前記眼底画像に、前記第１無灌流領域と前記第２無灌流領域の少なくとも一方を重畳表示する表示部と、
を備えた画像表示装置である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る眼科システムのブロック図である。
【図２】実施形態に係る眼科装置の全体構成を示す概略構成図である。
【図３】実施形態に係る管理サーバの電気系の構成のブロック図である。
【図４】実施形態に係る画像ビューワの電気系の構成のブロック図である。
【図５】実施形態に係る管理サーバのＣＰＵの機能のブロック図である。
【図６】実施形態に係る画像ビューワのＣＰＵの機能のブロック図である。
【図７】実施形態に係る管理サーバによる画像処理プログラムのフローチャートである。
【図８】実施形態に係る眼底画像における眼底領域を示す図である。
【図９】実施形態に係る眼底後極部の無灌流領域を検出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】実施形態に係る眼底後極部の無灌流領域を検出する処理の説明図であり、（Ａ）は１次候補を示し、（Ｂ）は除外される１次候補を示し（Ｃ）は特定された眼底後極部の無灌流領域を示す。
【図１１】実施形態に係る眼底周辺の無灌流領域を検出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】実施形態に係る画像ビューワのディスプレイに表示する表示画面を示す図である。
【図１３】実施形態に係る画像ビューワのディスプレイに表示する表示画面を示す図である。
【図１４】第１の変形例に係る処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】第２の変形例に係る処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】第８の変形例に係る処理の流れ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】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１２】
図１を参照して、眼科システム１００の構成を説明する。図１に示すように、眼科システム１００は、眼科装置１１０と、レーザ治療装置１２０と、管理サーバ装置（以下、「管理サーバ」という）１４０と、画像表示装置（以下、「画像ビューワ」という）１５０と、を備えている。
【００１３】
眼科装置１１０は、眼底画像と断層画像とを取得する。レーザ治療装置１２０は、患者の被検眼１２の病変部の治療を支援する装置である。レーザ治療装置１２０には、例えば、患者の眼底の病変部における病気の進行を抑えるために、レーザ光を照射して照射部位を光凝固させるレーザ光凝固装置等の治療器が挙げられる。レーザ治療装置１２０は、被検眼１２に処置した治療に関する情報を管理サーバ１４０に送信する。例えば、被検眼１２の網膜の特定部位を治療した場合、特定部位の位置、治療時間及び治療方法を処置情報として管理サーバ１４０に送信する。
【００１４】
管理サーバ１４０は、眼科装置１１０によって複数の患者の眼底が撮影されることにより得られた複数の眼底画像を、患者のＩＤに対応して記憶する。また、管理サーバ１４０は、指定された眼底画像から無灌流領域（ＮＰＡ（Ｎｏｎ  Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  Ａｒｅａ））を検出する。画像ビューワ１５０は、管理サーバ１４０により眼底画像の解析結果、例えば推定された無灌流領域（ＮＰＡ）、の画像を表示する。
【００１５】
ここで、無灌流領域（ＮＰＡ）は、眼底において、網膜毛細血管床の閉塞などにより、血液が流れていない又はほとんど流れていない領域である。また、灌流障害により網膜虚血を起こしている領域でもある。
【００１６】
眼科装置１１０、レーザ治療装置１２０、管理サーバ１４０、画像ビューワ１５０は、ネットワーク１６０を介して、相互に接続されている。
【００１７】
上記のように、図１では、眼科システム１００がレーザ治療装置１２０を備えているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼科システム１００は、レーザ治療装置１２０を、患者の視野を測定する視野測定器や被検眼１２の眼軸方向の長さである眼軸長を測定する眼軸長測定器などの測定器に代替してもよい。また、当該測定器をさらに追加し、ネットワーク１３０に接続してもよい。
【００１８】
管理サーバ１４０は、本開示の技術の「画像処理装置」の一例である。画像ビューワ１５０は、本開示の技術の「画像表示装置」の一例である。
【００１９】
なお、以降では、説明の便宜上、走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を「ＳＬＯ」と称する。また、光干渉断層計（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）を「ＯＣＴ」と称する。
【００２０】
次に、図２を参照して、眼科装置１１０の構成を説明する。
【００２１】
なお、眼科装置１１０が水平面に設置された場合の水平方向を「Ｘ方向」、水平面に対する垂直方向を「Ｙ方向」とし、被検眼１２の前眼部の瞳孔の中心と眼球の中心とを結ぶ方向を「Ｚ方向」とする。従って、Ｘ方向、Ｙ方向、およびＺ方向は互いに垂直である。
【００２２】
眼科装置１１０は、撮影装置１４および制御装置１６を含む。撮影装置１４は、ＳＬＯユニット１８およびＯＣＴユニット２０を備えており、被検眼１２の眼底の眼底画像を取得する。以下、ＳＬＯユニット１８により取得された二次元眼底画像をＳＬＯ画像と称する。また、ＯＣＴユニット２０により取得されたＯＣＴデータに基づいて作成された網膜の断層画像や正面画像（ｅｎ−ｆａｃｅ画像）などをＯＣＴ画像と称する。
【００２３】
制御装置１６は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（中央処理装置））１６Ａ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１６Ｂ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）１６Ｃ、および入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６Ｄを有するコンピュータを備えている。
【００２４】
制御装置１６は、Ｉ／Ｏポート１６Ｄを介してＣＰＵ１６Ａに接続された入力／表示装置１６Ｅを備えている。入力／表示装置１６Ｅは、被検眼１２の画像を表示したり、ユーザから各種指示を受け付けたりするグラフィックユーザインターフェースを有する。グラフィックユーザインターフェースとしては、タッチパネル・ディスプレイが挙げられる。
【００２５】
また、制御装置１６は、Ｉ／Ｏポート１６Ｄに接続された画像処理装置１７を備えている。画像処理装置１７は、撮影装置１４によって得られたデータに基づき被検眼１２の画像を生成する。なお、制御装置１６は、図示しない通信インターフェースを介してネットワーク１３０に接続される。
【００２６】
上記のように、図２では、眼科装置１１０の制御装置１６が入力／表示装置１６Ｅを備えているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼科装置１１０の制御装置１６は入力／表示装置１６Ｅを備えず、眼科装置１１０とは物理的に独立した別個の入力／表示装置を備えるようにしてもよい。この場合、当該表示装置は、制御装置１６のＣＰＵ１６Ａの表示制御部２０４の制御下で動作する画像処理プロセッサユニットを備える。画像処理プロセッサユニットが、表示制御部２０４が出力指示した画像信号に基づいて、ＳＬＯ画像等を表示するようにしてもよい。
【００２７】
撮影装置１４は、制御装置１６の撮影制御部２０２の制御下で作動する。撮影装置１４は、ＳＬＯユニット１８、撮影光学系１９、およびＯＣＴユニット２０を含む。撮影光学系１９は、第１光学スキャナ２２、第２光学スキャナ２４、および広角光学系３０を含む。
【００２８】
第１光学スキャナ２２は、ＳＬＯユニット１８から射出された光をＸ方向、およびＹ方向に２次元走査する。第２光学スキャナ２４は、ＯＣＴユニット２０から射出された光をＸ方向、およびＹ方向に２次元走査する。第１光学スキャナ２２および第２光学スキャナ２４は、光束を偏向できる光学素子であればよく、例えば、ポリゴンミラーや、ガルバノミラー等を用いることができる。また、それらの組み合わせであってもよい。
【００２９】
広角光学系３０は、共通光学系２８を有する対物光学系（図２では不図示）、およびＳＬＯユニット１８からの光とＯＣＴユニット２０からの光を合成する合成部２６を含む。
【００３０】
なお、共通光学系２８の対物光学系は、楕円鏡などの凹面ミラーを用いた反射光学系や、広角レンズなどを用いた屈折光学系、あるいは、凹面ミラーやレンズを組み合わせた反射屈折光学系でもよい。楕円鏡や広角レンズなどを用いた広角光学系を用いることにより、眼底中心部（眼底後極部）だけでなく眼底周辺部の網膜を撮影することが可能となる。
【００３１】
楕円鏡を含むシステムを用いる場合には、国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８４あるいは国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８９に記載された楕円鏡を用いたシステムを用いる構成でもよい。国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８４の開示および国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８９の開示の各々は、その全体が参照により本明細書に取り込まれる。
【００３２】
広角光学系３０によって、眼底において広い視野（ＦＯＶ：Ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  Ｖｉｅｗ）１２Ａでの観察が実現される。ＦＯＶ１２Ａは、撮影装置１４によって撮影可能な範囲を示している。ＦＯＶ１２Ａは、視野角として表現され得る。視野角は、本実施の形態において、内部照射角と外部照射角とで規定され得る。外部照射角とは、眼科装置１１０から被検眼１２へ照射される光束の照射角を、瞳孔２７を基準として規定した照射角である。また、内部照射角とは、眼底Ｆへ照射される光束の照射角を、眼球中心Ｏを基準として規定した照射角である。外部照射角と内部照射角とは、対応関係にある。例えば、外部照射角が１２０度の場合、内部照射角は約１６０度に相当する。本実施の形態では、内部照射角は２００度としている。
【００３３】
ここで、内部照射角で１６０度以上の撮影画角で撮影されて得られたＳＬＯ眼底画像をＵＷＦ−ＳＬＯ眼底画像と称する。なお、ＵＷＦとは、ＵｌｔｒａＷｉｄｅ  Ｆｉｅｌｄ（超広角）の略称を指す。
【００３４】
ＳＬＯシステムは、図２に示す制御装置１６、ＳＬＯユニット１８、および撮影光学系１９によって実現される。ＳＬＯシステムは、広角光学系３０を備えるため、広いＦＯＶ１２Ａでの眼底撮影を可能とする。
【００３５】
ＳＬＯユニット１８は、Ｂ（青色光）の光源４０、Ｇ光（緑色光）の光源４２、Ｒ光（赤色光）の光源４４、およびＩＲ光（赤外線（例えば、近赤外光））の光源４６と、光源４０、４２、４４、４６からの光を、反射又は透過して１つの光路に導く光学系４８、５０、５２、５４、５６とを備えている。光学系４８、５０、５６は、ミラーであり、光学系５２、５４は、ビームスプリッタ―である。Ｂ光は、光学系４８で反射し、光学系５０を透過し、光学系５４で反射し、Ｇ光は、光学系５０、５４で反射し、Ｒ光は、光学系５２、５４を透過し、ＩＲ光は、光学系５２、５６で反射して、それぞれ１つの光路に導かれる。
【００３６】
ＳＬＯユニット１８は、Ｒ光およびＧ光を発するモードと、赤外線を発するモードなど、波長の異なるレーザ光を発する光源あるいは発光させる光源の組合せを切り替え可能に構成されている。図２に示す例では、Ｇ光の光源４２、Ｒ光の光源４４、およびＩＲ光の光源４６の３つの光源を備えるが、本開示の技術は、これに限定されない。例えば、ＳＬＯユニット１８は、更に、Ｂ光（青色光）の光源や白色光の光源を更に備え、Ｇ光、Ｒ光、およびＢ光を発するモードや、白色光のみを発するモード等の種々のモードで光を発するようにしてもよい。
【００３７】
ＳＬＯユニット１８から撮影光学系１９に入射された光は、第１光学スキャナ２２によってＸ方向およびＹ方向に走査される。走査光は広角光学系３０および瞳孔２７を経由して、眼底に照射される。眼底により反射された反射光は、広角光学系３０および第１光学スキャナ２２を経由してＳＬＯユニット１８へ入射される。
【００３８】
ＳＬＯユニット１８は、被検眼１２の後眼部（眼底）からの光の内、Ｂ光を反射し且つＢ光以外を透過するビームスプリッタ６４、ビームスプリッタ６４を透過した光の内、Ｇ光を反射し且つＧ光以外を透過するビームスプリッタ５８を備えている。ＳＬＯユニット１８は、ビームスプリッタ５８を透過した光の内、Ｒ光を反射し且つＲ光以外を透過するビームスプリッタ６０を備えている。ＳＬＯユニット１８は、ビームスプリッタ６０を透過した光の内、ＩＲ光を反射するビームスプリッタ６２を備えている。ＳＬＯユニット１８は、ビームスプリッタ６４により反射したＢ光を検出するＢ光検出素子７０、ビームスプリッタ５８により反射したＧ光を検出するＧ光検出素子７２、ビームスプリッタ６０により反射したＲ光を検出するＲ光検出素子７４、およびビームスプリッタ６２により反射したＩＲ光を検出するＩＲ光検出素子７６を備えている。
【００３９】
広角光学系３０および第１光学スキャナ２２を経由してＳＬＯユニット１８へ入射された光（眼底により反射された反射光）は、Ｂ光の場合、ビームスプリッタ６４で反射してＢ光検出素子７０により受光され、Ｇ光の場合、ビームスプリッタ５８で反射してＧ光検出素子７２により受光される。上記入射された光は、Ｒ光の場合、ビームスプリッタ５８を透過し、ビームスプリッタ６０で反射してＲ光検出素子７４により受光される。上記入射された光は、ＩＲ光の場合、ビームスプリッタ５８、６０を透過し、ビームスプリッタ６２で反射してＩＲ光検出素子７６により受光される。ＣＰＵ１６Ａの制御下で動作する画像処理装置１７は、Ｂ光検出素子７０、Ｇ光検出素子７２、Ｒ光検出素子７４、およびＩＲ光検出素子７６で検出された信号を用いてＵＷＦ−ＳＬＯ画像を生成する。
【００４０】
ＵＷＦ−ＳＬＯ画像には、眼底がＧ色で撮影されて得られたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（Ｇ色眼底画像）と、眼底がＲ色で撮影されて得られたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（Ｒ色眼底画像）とがある。ＵＷＦ−ＳＬＯ画像には、眼底がＢ色で撮影されて得られたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（Ｂ色眼底画像）と、眼底がＩＲで撮影されて得られたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（ＩＲ眼底画像）とがある。
【００４１】
また、制御装置１６が、同時に発光するように光源４０、４２、４４を制御する。Ｂ光、Ｇ光およびＲ光で同時に被検眼１２の眼底が撮影されることにより、各位置が互いに対応するＧ色眼底画像、Ｒ色眼底画像、およびＢ色眼底画像が得られる。Ｇ色眼底画像、Ｒ色眼底画像、およびＢ色眼底画像からＲＧＢカラー眼底画像が得られる。制御装置１６が、同時に発光するように光源４２、４４を制御し、Ｇ光およびＲ光で同時に被検眼１２の眼底が撮影されることにより、各位置が互いに対応するＧ色眼底画像およびＲ色眼底画像が得られる。Ｇ色眼底画像およびＲ色眼底画像からＲＧカラー眼底画像が得られる。
【００４２】
ＵＷＦ−ＳＬＯ画像には、造影剤により蛍光撮影されたＵＷＦ−ＳＬＯ蛍光画像もある。
【００４３】
Ｂ色眼底画像、Ｇ色眼底画像、Ｒ色眼底画像、ＩＲ眼底画像、ＲＧＢカラー眼底画像、ＲＧカラー眼底画像、およびＵＷＦ−ＳＬＯ蛍光画像の各画像データは、図示しない通信ＩＦを介して眼科装置１１０から管理サーバ１４０へ送付される。
【００４４】
ＯＣＴシステムは、図２に示す制御装置１６、ＯＣＴユニット２０、および撮影光学系１９によって実現される。ＯＣＴシステムは、広角光学系３０を備えるため、上述したＳＬＯ眼底画像の撮影と同様に、広いＦＯＶ１２Ａでの眼底撮影を可能とする。ＯＣＴユニット２０は、光源２０Ａ、センサ（検出素子）２０Ｂ、第１の光カプラ２０Ｃ、参照光学系２０Ｄ、コリメートレンズ２０Ｅ、および第２の光カプラ２０Ｆを含む。
【００４５】
光源２０Ａから射出された光は、第１の光カプラ２０Ｃで分岐される。分岐された一方の光は、測定光として、コリメートレンズ２０Ｅで平行光にされた後、撮影光学系１９に入射される。測定光は、第２光学スキャナ２４によってＸ方向およびＹ方向に走査される。走査光は広角光学系３０および瞳孔２７を経由して、眼底に照射される。眼底により反射された測定光は、広角光学系３０および第２光学スキャナ２４を経由してＯＣＴユニット２０へ入射され、コリメートレンズ２０Ｅおよび第１の光カプラ２０Ｃを介して、第２の光カプラ２０Ｆに入射する。
【００４６】
光源２０Ａから射出され、第１の光カプラ２０Ｃで分岐された他方の光は、参照光として、参照光学系２０Ｄへ入射され、参照光学系２０Ｄを経由して、第２の光カプラ２０Ｆに入射する。
【００４７】
第２の光カプラ２０Ｆに入射されたこれらの光、即ち、眼底で反射された測定光と、参照光とは、第２の光カプラ２０Ｆで干渉されて干渉光を生成する。干渉光はセンサ２０Ｂで受光される。画像処理制御部２０６の制御下で動作する画像処理装置１７は、センサ２０Ｂで検出されたＯＣＴデータに基づいて断層画像やｅｎ−ｆａｃｅ画像などのＯＣＴ画像を生成する。
【００４８】
なお、ＯＣＴユニット２０は、被検眼１２の断層画像であるＯＣＴ画像のＯＣＴデータを得ることができる。ＯＣＴ画像の一例として、１次元ＯＣＴ画像は、眼科装置１１０によって所謂Ａスキャンが行われて得られたＡスキャン画像であり、２次元ＯＣＴ画像は、眼科装置１１０によって所謂Ｂスキャンが行われて得られたＢスキャン画像であり、３次元ＯＣＴ画像は、眼科装置１１０によって所謂Ｃスキャンが行われて得られたＣスキャン画像である。
【００４９】
ここで、内部照射角で１６０度以上の撮影画角で撮影されて得られたＯＣＴ眼底画像をＵＷＦ−ＯＣＴ画像と称する。
【００５０】
ＵＷＦ−ＯＣＴ画像の画像データは、図示しない通信ＩＦを介して眼科装置１１０から管理サーバ１４０へ送付され、記憶装置２５４に記憶される。
【００５１】
なお、本実施の形態では、光源２０Ａが波長掃引タイプのＳＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ−Ｓｏｕｒｃｅ  ＯＣＴ）を例示するが、ＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ−Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）、ＴＤ−ＯＣＴ（Ｔｉｍｅ−Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）など、様々な方式のＯＣＴシステムであってもよい。
【００５２】
次に、図３を参照して、管理サーバ１４０の電気系の構成を説明する。図３に示すように、管理サーバ１４０は、コンピュータ本体２５２を備えている。コンピュータ本体２５２は、ＣＰＵ２６２、ＲＡＭ２６６、ＲＯＭ２６４、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８を有する。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８には、記憶装置２５４、ディスプレイ２５６、マウス２５５Ｍ、キーボード２５５Ｋ、および通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２５８が接続されている。記憶装置２５４は、例えば、不揮発メモリで構成される。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８は、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２５８を介して、ネットワーク１３０に接続されている。従って、管理サーバ１４０は、眼科装置１１０、レーザ治療装置１２０、および画像ビューワ１５０と通信することができる。
【００５３】
管理サーバ１４０は、眼科装置１１０およびレーザ治療装置１２０から受信した各データを、記憶装置２５４に記憶する。
【００５４】
次に、図４を参照して、画像ビューワ１５０の電気系の構成を説明する。図４に示すように、画像ビューワ１５０は、コンピュータ本体１５２を備えている。コンピュータ本体１５２は、ＣＰＵ１６２、ＲＡＭ１６６、ＲＯＭ１６４、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６８を有する。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６８には、記憶装置１５４、ディスプレイ１５６、マウス１５５Ｍ、キーボード１５５Ｋ、および通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１５８が接続されている。記憶装置１５４は、例えば、不揮発メモリで構成される。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６８は、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１５８を介して、ネットワーク１３０に接続されている。従って、画像ビューワ１５０は、眼科装置１１０および管理サーバ１４０と通信することができる。
【００５５】
次に、図５を参照して、管理サーバ１４０のＣＰＵ２６２が画像処理プログラムを実行することで実現される各種機能について説明する。図５に示すように、画像処理プログラムは、表示制御機能、画像処理制御機能、および処理機能を備えている。ＣＰＵ２６２がこの各機能を有する画像処理プログラムを実行することで、ＣＰＵ２６２は、図５に示すように、表示制御部２０４、画像処理制御部２０６、および処理部２０８として機能する。
【００５６】
次に、図６を参照して、画像ビューワ１５０のＣＰＵ１６２が画像処理プログラムを実行することで実現される各種機能について説明する。図６に示すように、画像処理プログラムは、表示制御機能、画像処理制御機能、および処理機能を備えている。ＣＰＵ１６２がこの各機能を有する画像処理プログラムを実行することで、ＣＰＵ１６２は、図６に示すように、表示制御部１０４、画像処理制御部１０６、および処理部１０８として機能する。
【００５７】
画像処理制御部２０６は、本開示の技術の「眼底画像取得部」、「第１無灌流領域抽出部」、および「第２無灌流領域抽出部」の一例である。
画像処理制御部１０６は、本開示の技術の「取得部」の一例であり、ディスプレイ１５６は、本開示の技術の「表示部」の一例である。
【００５８】
次に、図７を参照して、管理サーバ１４０による画像処理を詳細に説明する。管理サーバ１４０のＣＰＵ２６２が画像処理プログラムを実行することで、図７のフローチャートに示された画像処理が実現される。
図７に示す画像処理は、本開示の技術の画像処理方法の一例である。また、図７に示す画像処理により得られた画像を表示する表示処理は、本開示の技術の画像表示方法の一例である。
【００５９】
なお、ここでは、ＵＷＦ−ＳＬＯ画像処理、及びＵＷＦ−ＯＣＴ画像処理が実行され、その実行処理により得られた各データ（例えば、ＵＷＦ−ＳＬＯ画像の画像データ、及びＵＷＦ−ＯＣＴ画像の画像データ）が、記憶装置２５４に保存されているものとする。
【００６０】
本実施形態では、ＮＰＡを検出するためのＵＷＦ−ＳＬＯ画像の一例として、フルオレセイン蛍光眼底撮影（fluorescein amgiography:FA)により得られたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（以下、ＦＡ画像という。）を用いた場合を説明する。ＦＡ画像では網膜の毛細血管の解像度が高く撮影されているので無潅流領域を検出するのに好適である。このＦＡ画像の画像データは、図示しない通信ＩＦを介して眼科装置１１０から管理サーバ１４０へ送付され、記憶装置２５４に記憶される。
なお、造影剤にインドシアニングリーン（indocyanine green：ICG）を用いた蛍光眼底造影（indocyanine green angio-graphy：IA）により撮影されたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（以下、ＩＡ画像という）を用いることもできる。ＦＡ画像やＩＡ画像では、眼底の血管は白く写る。
【００６１】
まず、図７に示すステップＳ１０２で、管理サーバ１４０で機能される画像処理制御部２０６は、ＦＡ画像を、記憶装置２５４から取得する。ＦＡ画像は眼科装置１１０で撮影され記憶装置２５４に記憶されている。
【００６２】
次のステップＳ１０４で、画像処理制御部２０６は、取得したＦＡ画像から、被検眼１２の眼底領域を検出する。このステップＳ１０４では、患者のまつ毛及び瞼等の被検眼１２の周辺部位、及び眼科装置１１０を構成するエレメントが映りこんだ領域を除去し、除去後の領域を眼底領域として抽出することで、被検眼１２の眼底領域を検出する。この眼底領域を抽出する処理は、二値化及びモルフォロジ処理等の公知の処理を組み合わせた画像処理を実行することで、実現可能である。図８は、ステップ１０４の処理がなされた後の眼底領域が抽出された画像を示している。図８の破線は眼底領域の辺縁を模式的に示す線であり、ステップＳ１０４の処理を行った画像には破線は無い。
【００６３】
次に、画像処理制御部２０６は、検出された眼底領域から、無灌流領域（ＮＰＡ）を検出する。
【００６４】
ここで、本実施形態では、眼底後極部とその周辺である眼底周辺部とは網膜血管の分布などの相違により、被検眼１２の眼底領域の部位に応じた画像処理を実行することが好ましい。そこで、本実施形態では、眼底領域における無灌流領域（ＮＰＡ）を、眼底後極部の無潅流領域（以下、後極部ＮＰＡという。）と、眼底周辺の無潅流領域（以下、ＵＷＦ−ＮＰＡという。）とに分類して可視化可能な画像処理を行う。後極部ＮＰＡは網膜血管が密集した眼底領域が探索対象であり、ＵＷＦ−ＮＰＡは眼底周辺領域が探索対象である。そのため、本実施例では、後極部ＮＰＡの検出に最適な処理（後述する図９、あるいは図１６の処理）とＵＷＦ−ＮＰＡの検出に最適な処理（後述する図１１の処理）をＦＡ画像に対して実行する。
【００６５】
具体的には、画像処理制御部２０６は、ステップＳ１０６で、被検眼１２の眼底領域における後極部ＮＰＡを検出し、ステップＳ１０８で、検出された後極部ＮＰＡの中から誤検出された後極部ＮＰＡを識別する後極部ＮＰＡの画像処理を行う。これと共に、画像処理制御部２０６は、ステップＳ１１０で、被検眼１２の眼底領域におけるＵＷＦ−ＮＰＡを検出するＵＷＦ−ＮＰＡの画像処理を行う。ここで、誤検出された後極部ＮＰＡとは、後極部ＮＰＡとして検出されたものの、後極部ＮＰＡである可能性が低い領域をいう。
【００６６】
被検眼１２の眼底後極部は、本開示の技術の「第１領域」の一例であり、後極部ＮＰＡは、本開示の技術の「第１無灌流領域」の一例である。また、被検眼１２の眼底後極部の周辺である眼底周辺は、本開示の技術の「第２領域」の一例であり、ＵＷＦ−ＮＰＡは、本開示の技術の「第２無灌流領域」の一例である。また、後極部ＮＰＡである可能性が低い領域である誤検出された後極部ＮＰＡは、本開示の技術の「第３無灌流領域」の一例である。
【００６７】
なお、ステップＳ１０６及びステップＳ１０８と、ステップＳ１１０とは、何れを先に実行してもよく、同時でもよい。画像処理制御部２０６は、ステップＳ１０６及びステップＳ１０８と、ステップＳ１１０との処理終了後、ステップＳ１１２で、表示画面を生成する画像処理を実行する。詳細には後述するが、生成される表示画面は、ＦＡ画像において、後極部ＮＰＡの位置を簡単に認識できるように後極部ＮＰＡの輪郭と、ＵＷＦ−ＮＰＡの位置を簡単に認識できるようにＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭と、をＦＡ画像上に重畳して表示されるようにした表示画像である。ステップ１１４で、処理部２０８は、生成された表示画面の表示画像を画像ビューワ１５０へ送信する。
【００６８】
次に、図９及び図１０を参照して、後極部ＮＰＡの画像処理について説明する。
図９に示すように、ステップＳ３０４で、画像処理制御部２０６は、取得されたＦＡ画像に対し、血管部分を強調する強調画像処理を行う。これは、毛細血管を含む血管を際立たせる処理であり、後極部ＮＰＡを精度よく推定するための処理である。
【００６９】
強調画像処理は、ヒストグラム平均化または適応ヒストグラム均等化（ＣＬＡＨＥ（Ｃｏｎｔｒａｓｔ  Ｌｉｍｉｔｅｄ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ））のような画像ヒストグラムを用いた強調処理の他、階調変換に基づくコントラスト変換処理、アンシャープマスクなど特定周波数帯域の周波数強調処理、ウィーナーフィルターなどのデコンボリューション処理、血管部の形状を強調するモルフォロジ処理などの種々の方法を用いることができるが、ヒストグラム平均化または適応ヒストグラム均等化であることが好ましい。強調画像処理により、血管が強調される。
【００７０】
次に、画像処理制御部２０６は、血管が強調されたＦＡ画像から複数の後極部ＮＰＡを推定する。具体的には、ステップＳ３０６で、画像処理制御部２０６は、後極部ＮＰＡの１次候補を選定する。より具体的には、血管が強調されたＦＡ画像から、第１の暗さ以下の複数の画素を抽出し、当該第１の暗さ以下の暗い画素が連続する所定面積以上の面積を有する単数または複数の領域を、後極部ＮＰＡの１次候補として、選定する。
【００７１】
ここで、第１の暗さ以下の暗い画素とは、当該画素における画素値が第１の所定値以下の画素をいう。なお、画素値としては、例えば、明度を表す輝度値を用いてもよいが、輝度値に代えてまたは輝度値と共に、彩度及び色相の少なくとも一方を表す値を用いてもよい。
【００７２】
次に、画像処理制御部２０６は、ステップＳ３０８、ステップＳ３１０の画像処理を実行する。
【００７３】
ステップＳ３０８で、画像処理制御部２０６は、後極部ＮＰＡの単数又は複数の１次候補から、各候補の領域内の画素値の平均値に基づいて、１次候補から暗い候補のみを選定する。具体的には、後極部ＮＰＡの単数または複数の１次候補の各々の領域内の画素値の平均値を計算し、計算した平均値が、第２の所定値よりも小さい単数または複数の候補を、暗領域として、選定する。第２の所定値は、第１の所定値よりも所定値小さい値である。つまり、第１の暗さの１次候補のなかから、第１の暗さよりも暗い第２の暗さ以下の暗い暗領域である候補（所定の平均画素値以下の候補）のみを抽出し、第１の２次候補とする。
【００７４】
ステップＳ３１０で、画像処理制御部２０６は、後極部ＮＰＡの複数の１次候補から血管に沿う領域のみ絞り込む。具体的には、まず、画像処理制御部２０６は、（１）血管を抽出する。血管は、画素値に基づくモルフォロジ処理や２値化などの方法で、抽出される。なお、抽出した領域を血管領域という。次に、画像処理制御部２０６は、（２）当該血管領域と、後極部ＮＰＡの単数または複数の１次候補または候補群の各々の領域群の周縁とのなす距離を距離変換などの方法で算出し、当該距離が一定の範囲にある領域を選定する。
ここで、一定の範囲にあるとは、第１の所定の距離よりも大きいと共に、第１の所定の距離よりも大きい第２の所定の距離よりも小さい第１の範囲である（すなわち走行する血管に沿う場合）。
【００７５】
このようにステップＳ３１０では、画像処理制御部２０６は、１次候補の中から、血管との距離が第１の距離以下である領域を、第２の２次候補として抽出する。なお、第２の２次候補としては、血管の終端から一定の範囲にある領域を第２の２次候補としてもよい。
【００７６】
ステップＳ３０８とステップＳ３１０とは、何れを先に実行してもよく、同時でもよい。画像処理制御部２０６は、ステップＳ３０８とステップＳ３１０との処理が終了後、ステップＳ３１２に示す画像処理を実行する。
【００７７】
ステップＳ３１２で、画像処理制御部２０６は、第１の２次候補と第２の２次候補とを統合する統合処理を行う。具体的には、第１の２次候補（複数の暗領域）であると共に、第２の２次候補（血管に沿う複数の領域）でもある領域を抽出し、後極部ＮＰＡとして特定する。
【００７８】
図１０は、ステップＳ３０６からステップ３１２の処理結果を簡略化して表現した図であり、ＦＡ画像の一部分を拡大表示した模式図である。図１０（Ａ）には、血管４００と共に、ステップＳ３０６の処理後の後極部ＮＰＡの４つの１次候補４０６、４０８、４１０、４１２が示されている。説明の都合上、図１０では血管４００を黒線で表示している。図１０（Ｂ）には、ステップＳ３０８及びステップＳ３１０の処理で推定される１次候補の一例として１次候補４０６Ａ、４０８Ａ、４１０Ａが実線で示されている。また、図１０（Ｂ）には、除外される１次候補の一例として１次候補４１２が点線で示されている。図１０（Ｃ）には、１次候補の中から、第１の２次候補と第２の２次候補とに共通する２次候補に絞り込まれた推定候補４０６ＮＰＡ、４０８ＮＰＡ、４１０ＮＰＡが、特定された後極部ＮＰＡとして示されている。
【００７９】
次に、図９に示すステップＳ３１４で、画像処理制御部２０６は、ＦＡ画像において、後極部ＮＰＡの輪郭を抽出する。後極部ＮＰＡの輪郭は、ＦＡ画像上に後極部ＮＰＡの位置を簡単に認識できるように、ＦＡ画像上に重畳して表示するための画像である。
以上のようにして、後極部ＮＰＡに関する画像処理が行われる。
【００８０】
次に、図７に示すステップＳ１０８の後極部ＮＰＡに関する誤検出の識別処理を説明する。
【００８１】
上述のようにして後極部ＮＰＡとして検出された領域（ステップＳ１０６）は、後極部ＮＰＡではない領域（以下、非ＮＰＡという。）である場合がある。誤検出される非ＮＰＡの一例には、光凝固斑、軟性白斑、白内障による撮影光が網膜に届かないことによる班などの領域が挙げられる。
【００８２】
そこで、画像処理制御部２０６は、図７のステップＳ１０８で、ステップＳ１０６において検出された後極部ＮＰＡについて誤検出された後極部ＮＰＡであるかを識別する。具体的には、次の判別方法によって、検出された後極部ＮＰＡについて誤検出された後極部ＮＰＡであるかを識別する。
【００８３】
第１の判別方法は、既知の光凝固斑の画像データを用いて、光凝固斑を検出する画像フィルタによる画像処理を行い、後極部ＮＰＡと、光凝固斑とを判別し、光凝固斑と判別された場合は光凝固斑と判別された後極部ＮＰＡを、非ＮＰＡと識別する。なお、第１の判別方法で用いる画像フィルタは、光凝固斑の検出に限定されるものではなく、軟性白斑、及び白内障による撮影光が網膜に届かないことによる班などの領域を検出する画像フィルタを用いることが可能である。
【００８４】
第２の判別方法は、既知の光凝固斑の画像データを機械学習させた人工知能を用いて、後極部ＮＰＡと光凝固斑とを判別し、光凝固斑と判別された場合は光凝固斑と判別された後極部ＮＰＡを、非ＮＰＡと識別する。なお、第２の判別方法では、光凝固斑の画像データを機械学習させることに限定されるものではなく、軟性白斑、及び白内障による撮影光が網膜に届かないことによる班などの領域を示す画像データを機械学習させて用いてもよい。
【００８５】
第３の判別方法は、他の画像機器から非ＮＰＡを示すデータを取得し、取得したデータを用いて、検出された後極部ＮＰＡから非ＮＰＡを識別する。
例えば、軟性白斑では、ＯＣＴのＢスキャン画像で特定された軟性白斑の位置を特定する。特定された位置の後極部ＮＰＡは軟性白斑として除外する。また、光凝固班では、レーザ治療装置１２０によるレーザ照射の位置を特定する。特定されたレーザ照射位置の後極部ＮＰＡは光凝固班として除外する。これらの第３の判別方法で用いる他の画像機器から非ＮＰＡを示すデータは、非ＮＰＡを特定するためのデータの一例であり、これに限定されるものではなく、非ＮＰＡを特定するためのデータであればどのようなデータであってもよい。
【００８６】
このように、検出された後極部ＮＰＡについて誤検出された後極部ＮＰＡであるかを識別することで、後極部ＮＰＡの検出精度を向上させることが可能になる。
さらに、誤検出された後極部ＮＰＡを排除することにより、光凝固治療が必要な無潅流領域である後極部ＮＰＡのみを抽出することが可能となる。
【００８７】
次に、図１１を参照して、ＵＷＦ−ＮＰＡの画像処理について説明する。ＵＷＦ−ＮＰＡは、眼底周辺部に位置し網膜血管が存在しない領域である。
図１１に示すように、ステップＳ４００で、画像処理制御部２０６は、取得されたＦＡ画像に対し、血管部分を強調する強調画像処理を行う。これは、毛細血管を含む血管を際立たせる処理であり、ＵＷＦ−ＮＰＡを精度よく推定するための処理である。
【００８８】
ステップＳ４０２で、画像処理制御部２０６は、血管部分を強調した血管強調画像を二値化する血管二値化処理を行う。ステップＳ４０４で、画像処理制御部２０６は、血管部分が強調された血管強調画像を二値化した血管二値化画像を用いて、距離画像を作成する距離画像作成処理を行う。距離画像は、二値化画像における線分（血管部分に相当）のエッジからの距離が大きくなるにしたがって輝度が大きくなる画像である。
【００８９】
ステップＳ４０６で、画像処理制御部２０６は、距離画像を二値化する二値化処理を行う。この距離画像の二値化処理では、距離画像が二値化され、二値化距離画像として、眼底後極部の周辺である眼底周辺の領域が白領域に変換される（後極部の一部にも白領域が残存する場合もある）。
【００９０】
ステップＳ４０８で、画像処理制御部２０６は、予め定めた一定画素数以下の領域を除去する処理を行う。この処理は、距離画像を二値化した二値化距離画像から、白領域が一定画素数以下の領域を黒領域に変換する処理である。具体的には、二値化距離画像から、複数の白画素を抽出し、白画素が連続する所定面積以下の面積を有する単数または複数の領域を、黒画素が連続する領域に変換することである。二値化距離画像は、白領域の眼底後極部における血管部分と、眼底後極部の周辺である眼底周辺の領域とを含む。眼底後極部における血管部分の大きさ、例えば幅に対応する画素数を、一定画素数として予め定めておくことで、二値化距離画像における眼底後極部の血管部分を黒領域に変換することができる。これによって、二値化距離画像は、眼底周辺の白領域が残存することになる。
【００９１】
ステップＳ４１０で、画像処理制御部２０６は、一定画素数以下の白領域除去後の二値化距離画像に残存した白領域の輪郭を抽出することで、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭を抽出する。ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭は、ＦＡ画像上にＵＷＦ−ＮＰＡの位置を簡単に認識できるように、ＦＡ画像上に重畳して表示するための画像である。
以上のようにして、ＵＷＦ−ＮＰＡに関する画像処理が行われる。
【００９２】
次に、無灌流領域（ＮＰＡ）の表示方法を、図１２及び図１３に示した画像ビューワ１５０のディスプレイ１５６の画面５００を参照して、より詳細に説明する。
図１２及び図１３は、本開示の技術の「画像表示方法」の実行により表示した被検眼１２の眼底画像に関する画像の一例である。
【００９３】
画像ビューワ１５０は、オペレータにより眼底画像観察を行う患者ＩＤが入力されると、患者情報を出力するように、管理サーバ１４０に命令を出す。管理サーバ１４０は、患者ＩＤに対応する患者情報を読み出す。そして、管理サーバ１４０は、ＦＡ画像を読み出して図７で説明した画像処理を行う。そして、得られたＦＡ画像に対応する眼底領域の輪郭画像、後極部ＮＰＡの輪郭画像、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像、及び誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像を管理サーバの記憶装置１５４に保存するとともに、画像処理した眼底領域の輪郭画像、後眼部ＮＰＡの輪郭画像、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像、及び誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像を、ＦＡ画像に重畳した画像を生成し、画像ビューワ１５０用の表示画面を生成して、表示画面の画像データを画像ビューワ１５０へ送信する。画像ビューワ１５０の表示制御部１０４は、管理サーバ１４０からの表示画面の画像データによる画像をディスプレイ１５６に表示する制御を行う。
【００９４】
画像ビューワ１５０は、オペレータにより後述する輪郭画像の表示形態が指示された場合、指示に応じた表示画面を生成し、表示画面の画像データを出力するように、管理サーバ１４０に命令を出す。画像ビューワ１５０の処理部１０８は、指示された輪郭画像の表示形態に対応する表示画面の画像データを受け取り、表示制御部１０４は、当該画像をディスプレイ１５６に表示する制御を行う。
【００９５】
図１２に示す例では、画像ビューワ１５０のディスプレイ１５６の無灌流領域（ＮＰＡ）の表示内容が画面５００に示されている。画面５００は、患者情報表示欄５０２、眼底画像表示欄５０４、及びオプション指示表示欄５０６を有する。
【００９６】
患者情報表示欄５０２は、患者ＩＤ表示欄５０２Ａ、患者氏名表示欄５０２Ｂ、年齢表示欄５０２Ｃ、対象眼球表示欄５０２Ｄ、撮影日時表示欄５０２Ｅ、眼軸長表示欄５０２Ｆ、及び視力表示欄５０２Ｇを有する。画像ビューワ１５０は、管理サーバ１４０に記憶されている患者ＩＤ、患者氏名、年齢、対象眼球、撮影日時、眼軸長、及び視力を取得する。画像ビューワ１５０は、取得した患者ＩＤ、患者氏名、年齢、対象眼球、撮影日時、眼軸長、及び視力をそれぞれ患者ＩＤ表示欄５０２Ａ、患者氏名表示欄５０２Ｂ、対象眼球表示欄５０２Ｄ、撮影日時表示欄５０２Ｅ、眼軸長表示欄５０２Ｆ、及び視力表示欄５０２Ｇに表示する。
【００９７】
画像ビューワ１５０は、画面５００の眼底画像表示欄５０４に、患者のＦＡ画像を表示する。また、画像ビューワ１５０は、被検眼１２における眼底の観察及び診断を行いやすくするために、ＦＡ画像に無灌流領域（ＮＰＡ）の輪郭画像を重畳して表示する。
【００９８】
図１２に示す例では、ＦＡ画像における眼底領域の輪郭画像５０４Ａ、後眼部ＮＰＡの輪郭画像５０４Ｂ、５０４Ｃ、及びＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像５０４Ｄが表示された表示形態が示されている。図１３に示す例では、ＦＡ画像における眼底領域の輪郭画像５０４Ａが表示されず、後眼部ＮＰＡの輪郭画像５０４Ｂ、５０４Ｃ、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像５０４Ｄ、及び誤検出された後極部ＮＰＡが表示された表示形態が示されている。
【００９９】
画像ビューワ１５０のオペレータ（例えば医者）は、眼底画像表示欄５０４に表示される画像の表示形態の変更を希望する場合がある。そこで、オプション指示表示欄５０６は、眼底画像表示欄５０４に表示される画像の表示形態について、選択指示するための指示ボタン及び指示結果を表示する表示欄を有する。
【０１００】
図１２に示す例では、オプション指示表示欄５０６は、ＦＡ画像における眼底領域の輪郭画像の表示の有無及び表示色をプルダウン形式で指示する指示ボタン５０６Ａ及び指示結果を表示する表示欄５０６Ｂを有している。画像ビューワ１５０のオペレータ（例えば医者）による指示ボタン５０６Ａの選択指示によって、眼底画像表示欄５０４に表示される眼底領域の輪郭画像の表示形態が変更される。例えば、オペレータはマウス１５５Ｍなどの入力手段を操作し、眼底領域の輪郭画像の表示の有無及び表示色を指定する。眼底領域の輪郭画像の表示の有無及び表示色が指定されると、画像ビューワ１５０は、指定された表示の有無及び表示色で、眼底領域の輪郭画像を表示する。
【０１０１】
また、オプション指示表示欄５０６は、後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色をプルダウン形式で指示する指示ボタン５０６Ｃ及び指示結果を表示する表示欄５０６Ｄを有している。画像ビューワ１５０のオペレータによる指示ボタン５０６Ｃの選択指示によって、眼底画像表示欄５０４に表示される後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示形態が変更される。例えば、オペレータはマウス１５５Ｍなどの入力手段を操作し、後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色を指定する。後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色が指定されると、画像ビューワ１５０は、指定された表示の有無及び表示色で、後極部ＮＰＡの輪郭画像を表示する。
【０１０２】
また、オプション指示表示欄５０６は、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色をプルダウン形式で指示する指示ボタン５０６Ｅ及び指示結果を表示する表示欄５０６Ｆを有している。画像ビューワ１５０のオペレータによる指示ボタン５０６Ｅの選択指示によって、眼底画像表示欄５０４に表示されるＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像の表示形態が変更される。例えば、オペレータはマウス１５５Ｍなどの入力手段を操作し、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色を指定する。ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色が指定されると、画像ビューワ１５０は、指定された表示の有無及び表示色で、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像を表示する。
【０１０３】
また、オプション指示表示欄５０６は、後極部ＮＰＡとして検出されたものの後極部ＮＰＡである可能性が低い領域である誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色をプルダウン形式で指示する指示ボタン５０６Ｇ及び指示結果を表示する表示欄５０６Ｈを有している。画像ビューワ１５０のオペレータによる指示ボタン５０６Ｇの選択指示によって、眼底画像表示欄５０４に表示される誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示形態が変更される。例えば、オペレータはマウス１５５Ｍなどの入力手段を操作し、誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色を指定する。誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色が指定されると、画像ビューワ１５０は、指定された表示の有無及び表示色で、誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像を表示する。
【０１０４】
画像ビューワ１５０は、管理サーバ１４０からＦＡ画像、眼底領域の輪郭画像、後眼部ＮＰＡの輪郭画像、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像、及び誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像を取得する。そして、ＦＡ画像に、眼底領域の輪郭画像、後眼部ＮＰＡの輪郭画像、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像、及び誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像のうち、オペレータの指示に応じた輪郭画像を重畳して表示する。なお、ＦＡ画像に無灌流領域（ＮＰＡ）などの輪郭画像を重畳して表示する表示画像の生成は、管理サーバ１４０及び画像ビューワ１５０の何れでもよい。
【０１０５】
なお、画像ビューワ１５０によって、画面５００の眼底画像表示欄５０４に表示される輪郭画像の表示形態は、図１２及び図１３に示される表示形態に限定されるものではない。例えば、輪郭画像の線の太さ及び点線や実線などの線の種類を変化させてもよい。これにより、オペレータは、眼底領域、後極部ＮＰＡ、ＵＷＦ−ＮＰＡ、及び誤検出された後極部ＮＰＡについて、相違を確認可能に、輪郭画像の色を異なる色で表示させたり、輪郭画像の線の種類を変化させたり、輪郭画像の色及び線の種類の両方を変化させたりすることが可能になる。
【０１０６】
画像ビューワ１５０によって、画面５００の眼底画像表示欄５０４に表示され、後極部ＮＰＡの輪郭画像によって特定される後極部ＮＰＡは、医者が糖尿病性網膜症、糖尿病黄斑浮腫、及び網膜静脈閉塞症などの診断、進行具合、治療効果の判断及び確認を行うにあたっての情報の一つとなる。
また、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像によって特定されるＵＷＦ−ＮＰＡは、医者が早期診断の確認を行うにあたっての情報の一つとなる。例えば、「前増殖糖尿病網膜症」「増殖性糖尿病網膜症」「網膜静脈分岐閉塞症」「Ｃｏａｔｓ病」「非感染性ぶどう膜炎」などの眼底周辺部から発病する／眼底部の観察が診断確定に有用であるような症状を、眼科医が診断するのに役に立つ。
さらに、後極部ＮＰＡを検出することにより、光凝固などの治療効果や追加手術の必要か否かの判断に役立てることができる。
そして、ＵＷＦ−ＮＰＡの可視化により、糖尿病網膜症などの早期診断、病態進行の把握、抗ＶＥＧＦ薬（Vascular Endothelial Growth Factor）（抗血管新生薬）など薬剤治療や血圧コントロールの効果の定量的把握に役立てることができる。
【０１０７】
次に、本開示の技術の種々の変形例を説明する。
【０１０８】
＜第１の変形例＞
上記実施形態では、画像処理制御部２０６が、後極部ＮＰＡの画像処理（ステップＳ１０６及びステップＳ１０８）と、ＵＷＦ−ＮＰＡの画像処理（ステップＳ１１０）とを、実行する場合を説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、図１４に示すように、画像処理制御部２０６が、ＵＷＦ−ＮＰＡの画像処理のみを、実行するようにしてもよい。図１４に示す各処理は、上記と同様のため、詳細な説明を省略する。
【０１０９】
なお、第１の変形例は、次の技術内容を含む。
【０１１０】
（１）画像処理方法であって、
眼底画像を取得するステップと、
前記眼底画像から、眼底領域の周辺を含む領域における無灌流領域を抽出するステップと、
を含む画像処理方法。
【０１１１】
（２）画像表示方法であって、
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底領域の周辺を含む領域における無灌流領域に関する情報を取得するステップと、
前記眼底画像に、前記無灌流領域を重畳表示するステップと、
を含む画像表示方法。
【０１１２】
（３）画像処理プログラムであって、
コンピュータに、(1)に記載の画像処理方法を実行させる画像処理プログラム。
【０１１３】
（４）画像表示プログラムであって、
コンピュータに、(2)に記載の画像表示方法を実行させる画像表示プログラム。
【０１１４】
（５）画像処理装置であって、
眼底画像を取得する眼底画像取得部と、
前記眼底画像から、眼底領域の周辺を含む領域における無灌流領域を抽出する無灌流領域抽出部と、
を備えた画像処理装置。
【０１１５】
（６）画像表示装置であって、
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底領域の周辺を含む領域における無灌流領域に関する情報を取得する取得部と、
前記眼底画像に、前記無灌流領域を重畳表示する表示部と、
を備えた画像表示装置。
【０１１６】
＜第２の変形例＞
上記実施形態では、画像処理制御部２０６が、後極部ＮＰＡの画像処理と、ＵＷＦ−ＮＰＡの画像処理とを実行する場合、第１の変形例では、画像処理制御部２０６が、ＵＷＦ−ＮＰＡの画像処理のみを実行する場合を説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、図１５に示すように、画像処理制御部２０６が、後極部ＮＰＡの画像処理のみを、実行するようにしてもよい。図１５に示す各処理は、上記と同様のため、詳細な説明を省略する。
【０１１７】
なお、第２の変形例は、次の技術内容を含む。
【０１１８】
（７）画像処理方法であって、
眼底画像を取得するステップと、
前記眼底画像から、眼底領域の中心を含む領域における無灌流領域を抽出するステップと、
を含む画像処理方法。
【０１１９】
（８）(7)記載の画像処理方法であって、
抽出された前記無灌流領域から、誤検出の可能性のある領域を抽出するステップと、
抽出された前記無灌流領域から、前記誤検出の可能性のある領域を除外するステップと、
をさらに含む画像処理方法。
【０１２０】
（９）画像表示方法であって、
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底領域の中心を含む領域における無灌流領域に関する情報を取得するステップと、
前記眼底画像に、前記無灌流領域を重畳表示するステップと、
を含む画像表示方法。
【０１２１】
（１０）画像処理プログラムであって、
コンピュータに、(7)又は(8)に記載の画像処理方法を実行させる画像処理プログラム。
【０１２２】
（１１）画像表示プログラムであって、
コンピュータに、(9)に記載の画像表示方法を実行させる画像表示プログラム。
【０１２３】
（１２）画像処理装置であって、
眼底画像を取得する眼底画像取得部と、
前記眼底画像から、眼底領域の後極部を含む領域における無灌流領域を抽出する無灌流領域抽出部と、
を備えた画像処理装置。
【０１２４】
（１３）画僧表示装置であって、
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底領域の後極部を含む領域における無灌流領域に関する情報を取得する取得部と、
前記眼底画像に、前記無灌流領域を重畳表示する表示部と、
を備えた画像表示装置。
【０１２５】
＜第３の変形例＞
【０１２６】
上記実施の形態では、管理サーバ１４０が、予め図７に示す画像処理プログラムを実行しているが、本開示の技術はこれに限定されない。画像ビューワ１５０が管理サーバ１４０に画像処理命令を送信し、これに応じて管理サーバ１４０が、図６の画像処理プログラムを実行するようにしてもよい。
【０１２７】
＜第４の変形例＞
【０１２８】
上記実施の形態では、眼科装置１１０により内部光照射角が２００度程度の眼底画像を取得する例を説明した。本開示の技術はこれに限定されず、内部照射角で１００度以下の眼科装置で撮影された眼底画像でもよいし、眼底画像を複数合成したモンタージュ画像でも本開示の技術を適用してもよい。
【０１２９】
＜第５の変形例＞
【０１３０】
上記実施の形態では、ＳＬＯ撮影ユニットを備えた眼科装置１１０により眼底画像を撮影しているが、ＯＣＴアンジオグラフィーにより得られた画像でも本開示の技術を適用してもよい。
【０１３１】
＜第６の変形例＞
【０１３２】
上記実施の形態では、管理サーバ１４０が画像処理プログラムを実行する。本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼科装置１１０又は画像ビューワ１５０が画像処理プログラムを実行するようにしてもよい。
【０１３３】
＜第７の変形例＞
【０１３４】
上記実施の形態では、眼科装置１１０、レーザ治療装置１２０、管理サーバ１４０、及び画像ビューワ１５０を備えた眼科システム１００を例として説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、第１の例として、レーザ治療装置１２０を省略し、眼科装置１１０が、レーザ治療装置１２０の機能を更に有してもよい。また、第２の例として、眼科装置１１０が、管理サーバ１４０及び画像ビューワ１５０の少なくとも一方の機能を更に有してもよい。例えば、眼科装置１１０が管理サーバ１４０の機能を有する場合、管理サーバ１４０を省略することができる。この場合、画像処理プログラムは、眼科装置１１０又は画像ビューワ１５０が実行する。また、眼科装置１１０が画像ビューワ１５０の機能を有する場合、画像ビューワ１５０を省略することができる。第３の例として、管理サーバ１４０を省略し、画像ビューワ１５０が管理サーバ１４０の機能を実行するようにしてもよい。
【０１３５】
＜第８の変形例＞
上記実施形態では、画像処理制御部２０６が、図９に示した処理を実行することにより、後極部ＮＰＡを検出する場合を説明すしたが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、図１６に示した処理により後極部ＮＰＡを検出するようにしてもよい。
【０１３６】
図１６を参照して、後極部ＮＰＡの画像処理について説明する。
図１６に示すように、ステップＳ１３０４で、取得されたＦＡ画像に対し網膜血管を除去する処理を行う。そして、網膜血管が処理された画像に対してガウシアンフィルタを用いて高周波成分を除去し、低周波成分画像を作成する。
【０１３７】
次に、画像処理制御部２０６は、ステップＳ１３０６で、ＦＡ画像から低周波成分画像を除去することにより、眼底周辺部の輝度補正をする。
そして、画像処理制御部２０６は、ステップＳ１３０８で、ＮＰＡ検出処理を行う。より具体的には、Ｓ１３０６で得られた、眼底周辺部の輝度補正がなされた眼底画像から、第１の暗さ以下の複数の画素を抽出し、当該第１の暗さ以下の暗い画素が連続する所定面積以上の面積を有する単数または複数の領域を、後極部ＮＰＡとして、検出する。そして、ステップＳ１３１０で、画像処理制御部２０６は、検出された後極部ＮＰＡの輪郭を抽出し、処理を終了する。
【０１３８】
以上のようにして、第８の変形例における、後極部ＮＰＡに関する画像処理が行われる。図９に示す後極部ＮＰＡ処理に比べて、ステップＳ３０８やＳ３１０における抽出処理を行う必要がなく、高速処理が可能となり、単位時間当たりの眼底画像処理を枚数を増やすことができる。
【０１３９】
＜第９の変形例＞
上記実施形態では、眼底領域の輪郭画像、後眼部ＮＰＡの輪郭画像、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像、及び誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像を、ＦＡ画像に重畳した画像５００を画像ビューワ１５０が表示するようにしたが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼底領域の輪郭画像、後眼部ＮＰＡの輪郭画像、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像、及び誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像を、カラー眼底画像やＯＣＴデータから得られた正面画像（en-face画像）に重畳した画像を表示するようにしてもよい。この場合、ＦＡ画像とカラー眼底画像などの他の画像との位置合わせを行い、カラー眼底眼底画像上でただいい位置に各輪郭画像が重畳表示される。
【０１４０】
＜その他の変形例＞
【０１４１】
上記実施の形態で説明したデータ処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。
【０１４２】
また、上記実施の形態では、コンピュータを利用したソフトウェア構成によりデータ処理が実現される場合を例示したが、本開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、コンピュータを利用したソフトウェア構成に代えて、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ-Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェア構成のみによって、データ処理が実行されるようにしてもよい。データ処理のうちの一部の処理がソフトウェア構成により実行され、残りの処理がハードウェア構成によって実行されるようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１４３】
１００ 眼科システム
１１０ 眼科装置
１２０ レーザ治療装置
１４０ 管理サーバ
１５０ 画像ビューワ
２０４ 表示制御部
２０６ 画像処理制御部
２０８ 処理部
２６２ ＣＰＵ
２５４ 記憶装置
【図１】
2020136900.tif 000003
【図２】
2020136900.tif 000004
【図３】
2020136900.tif 000005
【図４】
2020136900.tif 000006
【図５】
2020136900.tif 000007
【図６】
2020136900.tif 000008
【図７】
2020136900.tif 000009
【図８】
2020136900.tif 000010
【図９】
2020136900.tif 000011
【図１０】
2020136900.tif 000012
【図１１】
2020136900.tif 000013
【図１２】
2020136900.tif 000014
【図１３】
2020136900.tif 000015
【図１４】
2020136900.tif 000016
【図１５】
2020136900.tif 000017
【図１６】
2020136900.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】令和3年6月25日(2021.6.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の技術は、画像処理方法、画像表示方法、画像処理装置、画像表示装置、画像処理プログラム、及び画像表示プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、眼底の断層画像を解析し異常が生じている領域を抽出することが開示されている。眼底画像を解析することにより異常を確認できることが望まれている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１５／０３６６４５２号明細書
【発明の概要】
【０００４】
本開示の技術の第１の態様は、
眼底画像を取得するステップと、
前記眼底画像から、眼底の第１領域における第１無灌流領域（ＮＰＡ）を抽出するステップと、
前記眼底画像から、前記眼底の第２領域における第２無灌流領域（ＵＷＦ−ＮＰＡ）を抽出するステップと、
を含む画像処理方法である。
【０００５】
本開示の技術の第２の態様は、
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底の第１領域における第１無灌流領域（ＮＰＡ）、及び、前記眼底の第２領域における第２無灌流領域（ＵＷＦ−ＮＰＡ）に関する情報を取得するステップと、
前記眼底画像に、前記第１無灌流領域と前記第２無灌流領域の少なくとも一方を重畳表示するステップと、
を含む画像表示方法である。
【０００６】
本開示の技術の第３の態様は、
コンピュータに、第１の態様の画像処理方法を実行させる画像処理プログラムである。
【０００７】
本開示の技術の第４の態様は、
コンピュータに、第２の態様の画像表示方法を実行させる画像処理プログラムである。
【０００８】
本開示の技術の第５の態様は、
眼底画像を取得する眼底画像取得部と、
前記眼底画像から、眼底の第１領域における第１無灌流領域（ＮＰＡ）を抽出する第１無灌流領域抽出部と、
前記眼底画像から、前記眼底の第２領域における第２無灌流領域（ＵＷＦ−ＮＰＡ）を抽出する第２無灌流領域抽出部と、
を備えた画像処理装置である。
【０００９】
本開示の技術の第６の態様は、
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底の第１領域における第１無灌流領域（ＮＰＡ）、及び前記眼底の第２領域における第２無灌流領域（ＵＷＦ−ＮＰＡ）に関する情報を取得する取得部と、
前記眼底画像に、前記第１無灌流領域と前記第２無灌流領域の少なくとも一方を重畳表示する表示部と、
を備えた画像表示装置である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る眼科システムのブロック図である。
【図２】実施形態に係る眼科装置の全体構成を示す概略構成図である。
【図３】実施形態に係る管理サーバの電気系の構成のブロック図である。
【図４】実施形態に係る画像ビューワの電気系の構成のブロック図である。
【図５】実施形態に係る管理サーバのＣＰＵの機能のブロック図である。
【図６】実施形態に係る画像ビューワのＣＰＵの機能のブロック図である。
【図７】実施形態に係る管理サーバによる画像処理プログラムのフローチャートである。
【図８】実施形態に係る眼底画像における眼底領域を示す図である。
【図９】実施形態に係る眼底後極部の無灌流領域を検出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】実施形態に係る眼底後極部の無灌流領域を検出する処理の説明図であり、（Ａ）は１次候補を示し、（Ｂ）は除外される１次候補を示し（Ｃ）は特定された眼底後極部の無灌流領域を示す。
【図１１】実施形態に係る眼底周辺の無灌流領域を検出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】実施形態に係る画像ビューワのディスプレイに表示する表示画面を示す図である。
【図１３】実施形態に係る画像ビューワのディスプレイに表示する表示画面を示す図である。
【図１４】第１の変形例に係る処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】第２の変形例に係る処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】第８の変形例に係る処理の流れ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】
【００１１】
以下、図面を参照して本開示の技術の実施の形態を詳細に説明する。
【００１２】
図１を参照して、眼科システム１００の構成を説明する。図１に示すように、眼科システム１００は、眼科装置１１０と、レーザ治療装置１２０と、管理サーバ装置（以下、「管理サーバ」という）１４０と、画像表示装置（以下、「画像ビューワ」という）１５０と、を備えている。
【００１３】
眼科装置１１０は、眼底画像と断層画像とを取得する。レーザ治療装置１２０は、患者の被検眼１２の病変部の治療を支援する装置である。レーザ治療装置１２０には、例えば、患者の眼底の病変部における病気の進行を抑えるために、レーザ光を照射して照射部位を光凝固させるレーザ光凝固装置等の治療器が挙げられる。レーザ治療装置１２０は、被検眼１２に処置した治療に関する情報を管理サーバ１４０に送信する。例えば、被検眼１２の網膜の特定部位を治療した場合、特定部位の位置、治療時間及び治療方法を処置情報として管理サーバ１４０に送信する。
【００１４】
管理サーバ１４０は、眼科装置１１０によって複数の患者の眼底が撮影されることにより得られた複数の眼底画像を、患者のＩＤに対応して記憶する。また、管理サーバ１４０は、指定された眼底画像から無灌流領域（ＮＰＡ（Ｎｏｎ  Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  Ａｒｅａ））を検出する。画像ビューワ１５０は、管理サーバ１４０により眼底画像の解析結果、例えば推定された無灌流領域（ＮＰＡ）、の画像を表示する。
【００１５】
ここで、無灌流領域（ＮＰＡ）は、眼底において、網膜毛細血管床の閉塞などにより、血液が流れていない又はほとんど流れていない領域である。また、灌流障害により網膜虚血を起こしている領域でもある。
【００１６】
眼科装置１１０、レーザ治療装置１２０、管理サーバ１４０、画像ビューワ１５０は、ネットワーク１６０を介して、相互に接続されている。
【００１７】
上記のように、図１では、眼科システム１００がレーザ治療装置１２０を備えているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼科システム１００は、レーザ治療装置１２０を、患者の視野を測定する視野測定器や被検眼１２の眼軸方向の長さである眼軸長を測定する眼軸長測定器などの測定器に代替してもよい。また、当該測定器をさらに追加し、ネットワーク１３０に接続してもよい。
【００１８】
管理サーバ１４０は、本開示の技術の「画像処理装置」の一例である。画像ビューワ１５０は、本開示の技術の「画像表示装置」の一例である。
【００１９】
なお、以降では、説明の便宜上、走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を「ＳＬＯ」と称する。また、光干渉断層計（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）を「ＯＣＴ」と称する。
【００２０】
次に、図２を参照して、眼科装置１１０の構成を説明する。
【００２１】
なお、眼科装置１１０が水平面に設置された場合の水平方向を「Ｘ方向」、水平面に対する垂直方向を「Ｙ方向」とし、被検眼１２の前眼部の瞳孔の中心と眼球の中心とを結ぶ方向を「Ｚ方向」とする。従って、Ｘ方向、Ｙ方向、およびＺ方向は互いに垂直である。
【００２２】
眼科装置１１０は、撮影装置１４および制御装置１６を含む。撮影装置１４は、ＳＬＯユニット１８およびＯＣＴユニット２０を備えており、被検眼１２の眼底の眼底画像を取得する。以下、ＳＬＯユニット１８により取得された二次元眼底画像をＳＬＯ画像と称する。また、ＯＣＴユニット２０により取得されたＯＣＴデータに基づいて作成された網膜の断層画像や正面画像（ｅｎ−ｆａｃｅ画像）などをＯＣＴ画像と称する。
【００２３】
制御装置１６は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（中央処理装置））１６Ａ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１６Ｂ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）１６Ｃ、および入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６Ｄを有するコンピュータを備えている。
【００２４】
制御装置１６は、Ｉ／Ｏポート１６Ｄを介してＣＰＵ１６Ａに接続された入力／表示装置１６Ｅを備えている。入力／表示装置１６Ｅは、被検眼１２の画像を表示したり、ユーザから各種指示を受け付けたりするグラフィックユーザインターフェースを有する。グラフィックユーザインターフェースとしては、タッチパネル・ディスプレイが挙げられる。
【００２５】
また、制御装置１６は、Ｉ／Ｏポート１６Ｄに接続された画像処理装置１７を備えている。画像処理装置１７は、撮影装置１４によって得られたデータに基づき被検眼１２の画像を生成する。なお、制御装置１６は、図示しない通信インターフェースを介してネットワーク１３０に接続される。
【００２６】
上記のように、図２では、眼科装置１１０の制御装置１６が入力／表示装置１６Ｅを備えているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼科装置１１０の制御装置１６は入力／表示装置１６Ｅを備えず、眼科装置１１０とは物理的に独立した別個の入力／表示装置を備えるようにしてもよい。この場合、当該表示装置は、制御装置１６のＣＰＵ１６Ａの表示制御部２０４の制御下で動作する画像処理プロセッサユニットを備える。画像処理プロセッサユニットが、表示制御部２０４が出力指示した画像信号に基づいて、ＳＬＯ画像等を表示するようにしてもよい。
【００２７】
撮影装置１４は、制御装置１６の撮影制御部２０２の制御下で作動する。撮影装置１４は、ＳＬＯユニット１８、撮影光学系１９、およびＯＣＴユニット２０を含む。撮影光学系１９は、第１光学スキャナ２２、第２光学スキャナ２４、および広角光学系３０を含む。
【００２８】
第１光学スキャナ２２は、ＳＬＯユニット１８から射出された光をＸ方向、およびＹ方向に２次元走査する。第２光学スキャナ２４は、ＯＣＴユニット２０から射出された光をＸ方向、およびＹ方向に２次元走査する。第１光学スキャナ２２および第２光学スキャナ２４は、光束を偏向できる光学素子であればよく、例えば、ポリゴンミラーや、ガルバノミラー等を用いることができる。また、それらの組み合わせであってもよい。
【００２９】
広角光学系３０は、共通光学系２８を有する対物光学系（図２では不図示）、およびＳＬＯユニット１８からの光とＯＣＴユニット２０からの光を合成する合成部２６を含む。
【００３０】
なお、共通光学系２８の対物光学系は、楕円鏡などの凹面ミラーを用いた反射光学系や、広角レンズなどを用いた屈折光学系、あるいは、凹面ミラーやレンズを組み合わせた反射屈折光学系でもよい。楕円鏡や広角レンズなどを用いた広角光学系を用いることにより、眼底中心部（眼底後極部）だけでなく眼底周辺部の網膜を撮影することが可能となる。
【００３１】
楕円鏡を含むシステムを用いる場合には、国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８４あるいは国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８９に記載された楕円鏡を用いたシステムを用いる構成でもよい。国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８４の開示および国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８９の開示の各々は、その全体が参照により本明細書に取り込まれる。
【００３２】
広角光学系３０によって、眼底において広い視野（ＦＯＶ：Ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  Ｖｉｅｗ）１２Ａでの観察が実現される。ＦＯＶ１２Ａは、撮影装置１４によって撮影可能な範囲を示している。ＦＯＶ１２Ａは、視野角として表現され得る。視野角は、本実施の形態において、内部照射角と外部照射角とで規定され得る。外部照射角とは、眼科装置１１０から被検眼１２へ照射される光束の照射角を、瞳孔２７を基準として規定した照射角である。また、内部照射角とは、眼底Ｆへ照射される光束の照射角を、眼球中心Ｏを基準として規定した照射角である。外部照射角と内部照射角とは、対応関係にある。例えば、外部照射角が１２０度の場合、内部照射角は約１６０度に相当する。本実施の形態では、内部照射角は２００度としている。
【００３３】
ここで、内部照射角で１６０度以上の撮影画角で撮影されて得られたＳＬＯ眼底画像をＵＷＦ−ＳＬＯ眼底画像と称する。なお、ＵＷＦとは、ＵｌｔｒａＷｉｄｅ  Ｆｉｅｌｄ（超広角）の略称を指す。
【００３４】
ＳＬＯシステムは、図２に示す制御装置１６、ＳＬＯユニット１８、および撮影光学系１９によって実現される。ＳＬＯシステムは、広角光学系３０を備えるため、広いＦＯＶ１２Ａでの眼底撮影を可能とする。
【００３５】
ＳＬＯユニット１８は、Ｂ（青色光）の光源４０、Ｇ光（緑色光）の光源４２、Ｒ光（赤色光）の光源４４、およびＩＲ光（赤外線（例えば、近赤外光））の光源４６と、光源４０、４２、４４、４６からの光を、反射又は透過して１つの光路に導く光学系４８、５０、５２、５４、５６とを備えている。光学系４８、５０、５６は、ミラーであり、光学系５２、５４は、ビームスプリッタ―である。Ｂ光は、光学系４８で反射し、光学系５０を透過し、光学系５４で反射し、Ｇ光は、光学系５０、５４で反射し、Ｒ光は、光学系５２、５４を透過し、ＩＲ光は、光学系５２、５６で反射して、それぞれ１つの光路に導かれる。
【００３６】
ＳＬＯユニット１８は、Ｒ光およびＧ光を発するモードと、赤外線を発するモードなど、波長の異なるレーザ光を発する光源あるいは発光させる光源の組合せを切り替え可能に構成されている。図２に示す例では、Ｇ光の光源４２、Ｒ光の光源４４、およびＩＲ光の光源４６の３つの光源を備えるが、本開示の技術は、これに限定されない。例えば、ＳＬＯユニット１８は、更に、Ｂ光（青色光）の光源や白色光の光源を更に備え、Ｇ光、Ｒ光、およびＢ光を発するモードや、白色光のみを発するモード等の種々のモードで光を発するようにしてもよい。
【００３７】
ＳＬＯユニット１８から撮影光学系１９に入射された光は、第１光学スキャナ２２によってＸ方向およびＹ方向に走査される。走査光は広角光学系３０および瞳孔２７を経由して、眼底に照射される。眼底により反射された反射光は、広角光学系３０および第１光学スキャナ２２を経由してＳＬＯユニット１８へ入射される。
【００３８】
ＳＬＯユニット１８は、被検眼１２の後眼部（眼底）からの光の内、Ｂ光を反射し且つＢ光以外を透過するビームスプリッタ６４、ビームスプリッタ６４を透過した光の内、Ｇ光を反射し且つＧ光以外を透過するビームスプリッタ５８を備えている。ＳＬＯユニット１８は、ビームスプリッタ５８を透過した光の内、Ｒ光を反射し且つＲ光以外を透過するビームスプリッタ６０を備えている。ＳＬＯユニット１８は、ビームスプリッタ６０を透過した光の内、ＩＲ光を反射するビームスプリッタ６２を備えている。ＳＬＯユニット１８は、ビームスプリッタ６４により反射したＢ光を検出するＢ光検出素子７０、ビームスプリッタ５８により反射したＧ光を検出するＧ光検出素子７２、ビームスプリッタ６０により反射したＲ光を検出するＲ光検出素子７４、およびビームスプリッタ６２により反射したＩＲ光を検出するＩＲ光検出素子７６を備えている。
【００３９】
広角光学系３０および第１光学スキャナ２２を経由してＳＬＯユニット１８へ入射された光（眼底により反射された反射光）は、Ｂ光の場合、ビームスプリッタ６４で反射してＢ光検出素子７０により受光され、Ｇ光の場合、ビームスプリッタ５８で反射してＧ光検出素子７２により受光される。上記入射された光は、Ｒ光の場合、ビームスプリッタ５８を透過し、ビームスプリッタ６０で反射してＲ光検出素子７４により受光される。上記入射された光は、ＩＲ光の場合、ビームスプリッタ５８、６０を透過し、ビームスプリッタ６２で反射してＩＲ光検出素子７６により受光される。ＣＰＵ１６Ａの制御下で動作する画像処理装置１７は、Ｂ光検出素子７０、Ｇ光検出素子７２、Ｒ光検出素子７４、およびＩＲ光検出素子７６で検出された信号を用いてＵＷＦ−ＳＬＯ画像を生成する。
【００４０】
ＵＷＦ−ＳＬＯ画像には、眼底がＧ色で撮影されて得られたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（Ｇ色眼底画像）と、眼底がＲ色で撮影されて得られたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（Ｒ色眼底画像）とがある。ＵＷＦ−ＳＬＯ画像には、眼底がＢ色で撮影されて得られたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（Ｂ色眼底画像）と、眼底がＩＲで撮影されて得られたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（ＩＲ眼底画像）とがある。
【００４１】
また、制御装置１６が、同時に発光するように光源４０、４２、４４を制御する。Ｂ光、Ｇ光およびＲ光で同時に被検眼１２の眼底が撮影されることにより、各位置が互いに対応するＧ色眼底画像、Ｒ色眼底画像、およびＢ色眼底画像が得られる。Ｇ色眼底画像、Ｒ色眼底画像、およびＢ色眼底画像からＲＧＢカラー眼底画像が得られる。制御装置１６が、同時に発光するように光源４２、４４を制御し、Ｇ光およびＲ光で同時に被検眼１２の眼底が撮影されることにより、各位置が互いに対応するＧ色眼底画像およびＲ色眼底画像が得られる。Ｇ色眼底画像およびＲ色眼底画像からＲＧカラー眼底画像が得られる。
【００４２】
ＵＷＦ−ＳＬＯ画像には、造影剤により蛍光撮影されたＵＷＦ−ＳＬＯ蛍光画像もある。
【００４３】
Ｂ色眼底画像、Ｇ色眼底画像、Ｒ色眼底画像、ＩＲ眼底画像、ＲＧＢカラー眼底画像、ＲＧカラー眼底画像、およびＵＷＦ−ＳＬＯ蛍光画像の各画像データは、図示しない通信ＩＦを介して眼科装置１１０から管理サーバ１４０へ送付される。
【００４４】
ＯＣＴシステムは、図２に示す制御装置１６、ＯＣＴユニット２０、および撮影光学系１９によって実現される。ＯＣＴシステムは、広角光学系３０を備えるため、上述したＳＬＯ眼底画像の撮影と同様に、広いＦＯＶ１２Ａでの眼底撮影を可能とする。ＯＣＴユニット２０は、光源２０Ａ、センサ（検出素子）２０Ｂ、第１の光カプラ２０Ｃ、参照光学系２０Ｄ、コリメートレンズ２０Ｅ、および第２の光カプラ２０Ｆを含む。
【００４５】
光源２０Ａから射出された光は、第１の光カプラ２０Ｃで分岐される。分岐された一方の光は、測定光として、コリメートレンズ２０Ｅで平行光にされた後、撮影光学系１９に入射される。測定光は、第２光学スキャナ２４によってＸ方向およびＹ方向に走査される。走査光は広角光学系３０および瞳孔２７を経由して、眼底に照射される。眼底により反射された測定光は、広角光学系３０および第２光学スキャナ２４を経由してＯＣＴユニット２０へ入射され、コリメートレンズ２０Ｅおよび第１の光カプラ２０Ｃを介して、第２の光カプラ２０Ｆに入射する。
【００４６】
光源２０Ａから射出され、第１の光カプラ２０Ｃで分岐された他方の光は、参照光として、参照光学系２０Ｄへ入射され、参照光学系２０Ｄを経由して、第２の光カプラ２０Ｆに入射する。
【００４７】
第２の光カプラ２０Ｆに入射されたこれらの光、即ち、眼底で反射された測定光と、参照光とは、第２の光カプラ２０Ｆで干渉されて干渉光を生成する。干渉光はセンサ２０Ｂで受光される。画像処理制御部２０６の制御下で動作する画像処理装置１７は、センサ２０Ｂで検出されたＯＣＴデータに基づいて断層画像やｅｎ−ｆａｃｅ画像などのＯＣＴ画像を生成する。
【００４８】
なお、ＯＣＴユニット２０は、被検眼１２の断層画像であるＯＣＴ画像のＯＣＴデータを得ることができる。ＯＣＴ画像の一例として、１次元ＯＣＴ画像は、眼科装置１１０によって所謂Ａスキャンが行われて得られたＡスキャン画像であり、２次元ＯＣＴ画像は、眼科装置１１０によって所謂Ｂスキャンが行われて得られたＢスキャン画像であり、３次元ＯＣＴ画像は、眼科装置１１０によって所謂Ｃスキャンが行われて得られたＣスキャン画像である。
【００４９】
ここで、内部照射角で１６０度以上の撮影画角で撮影されて得られたＯＣＴ眼底画像をＵＷＦ−ＯＣＴ画像と称する。
【００５０】
ＵＷＦ−ＯＣＴ画像の画像データは、図示しない通信ＩＦを介して眼科装置１１０から管理サーバ１４０へ送付され、記憶装置２５４に記憶される。
【００５１】
なお、本実施の形態では、光源２０Ａが波長掃引タイプのＳＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ−Ｓｏｕｒｃｅ  ＯＣＴ）を例示するが、ＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ−Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）、ＴＤ−ＯＣＴ（Ｔｉｍｅ−Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）など、様々な方式のＯＣＴシステムであってもよい。
【００５２】
次に、図３を参照して、管理サーバ１４０の電気系の構成を説明する。図３に示すように、管理サーバ１４０は、コンピュータ本体２５２を備えている。コンピュータ本体２５２は、ＣＰＵ２６２、ＲＡＭ２６６、ＲＯＭ２６４、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８を有する。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８には、記憶装置２５４、ディスプレイ２５６、マウス２５５Ｍ、キーボード２５５Ｋ、および通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２５８が接続されている。記憶装置２５４は、例えば、不揮発メモリで構成される。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２６８は、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２５８を介して、ネットワーク１３０に接続されている。従って、管理サーバ１４０は、眼科装置１１０、レーザ治療装置１２０、および画像ビューワ１５０と通信することができる。
【００５３】
管理サーバ１４０は、眼科装置１１０およびレーザ治療装置１２０から受信した各データを、記憶装置２５４に記憶する。
【００５４】
次に、図４を参照して、画像ビューワ１５０の電気系の構成を説明する。図４に示すように、画像ビューワ１５０は、コンピュータ本体１５２を備えている。コンピュータ本体１５２は、ＣＰＵ１６２、ＲＡＭ１６６、ＲＯＭ１６４、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６８を有する。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６８には、記憶装置１５４、ディスプレイ１５６、マウス１５５Ｍ、キーボード１５５Ｋ、および通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１５８が接続されている。記憶装置１５４は、例えば、不揮発メモリで構成される。入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１６８は、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１５８を介して、ネットワーク１３０に接続されている。従って、画像ビューワ１５０は、眼科装置１１０および管理サーバ１４０と通信することができる。
【００５５】
次に、図５を参照して、管理サーバ１４０のＣＰＵ２６２が画像処理プログラムを実行することで実現される各種機能について説明する。図５に示すように、画像処理プログラムは、表示制御機能、画像処理制御機能、および処理機能を備えている。ＣＰＵ２６２がこの各機能を有する画像処理プログラムを実行することで、ＣＰＵ２６２は、図５に示すように、表示制御部２０４、画像処理制御部２０６、および処理部２０８として機能する。
【００５６】
次に、図６を参照して、画像ビューワ１５０のＣＰＵ１６２が画像処理プログラムを実行することで実現される各種機能について説明する。図６に示すように、画像処理プログラムは、表示制御機能、画像処理制御機能、および処理機能を備えている。ＣＰＵ１６２がこの各機能を有する画像処理プログラムを実行することで、ＣＰＵ１６２は、図６に示すように、表示制御部１０４、画像処理制御部１０６、および処理部１０８として機能する。
【００５７】
画像処理制御部２０６は、本開示の技術の「眼底画像取得部」、「第１無灌流領域抽出部」、および「第２無灌流領域抽出部」の一例である。
画像処理制御部１０６は、本開示の技術の「取得部」の一例であり、ディスプレイ１５６は、本開示の技術の「表示部」の一例である。
【００５８】
次に、図７を参照して、管理サーバ１４０による画像処理を詳細に説明する。管理サーバ１４０のＣＰＵ２６２が画像処理プログラムを実行することで、図７のフローチャートに示された画像処理が実現される。
図７に示す画像処理は、本開示の技術の画像処理方法の一例である。また、図７に示す画像処理により得られた画像を表示する表示処理は、本開示の技術の画像表示方法の一例である。
【００５９】
なお、ここでは、ＵＷＦ−ＳＬＯ画像処理、及びＵＷＦ−ＯＣＴ画像処理が実行され、その実行処理により得られた各データ（例えば、ＵＷＦ−ＳＬＯ画像の画像データ、及びＵＷＦ−ＯＣＴ画像の画像データ）が、記憶装置２５４に保存されているものとする。
【００６０】
本実施形態では、ＮＰＡを検出するためのＵＷＦ−ＳＬＯ画像の一例として、フルオレセイン蛍光眼底撮影（fluorescein angiography:FA)により得られたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（以下、ＦＡ画像という。）を用いた場合を説明する。ＦＡ画像では網膜の毛細血管の解像度が高く撮影されているので無潅流領域を検出するのに好適である。このＦＡ画像の画像データは、図示しない通信ＩＦを介して眼科装置１１０から管理サーバ１４０へ送付され、記憶装置２５４に記憶される。
なお、造影剤にインドシアニングリーン（indocyanine green：ICG）を用いた蛍光眼底造影（indocyanine green angio-graphy：IA）により撮影されたＵＷＦ−ＳＬＯ画像（以下、ＩＡ画像という）を用いることもできる。ＦＡ画像やＩＡ画像では、眼底の血管は白く写る。
【００６１】
まず、図７に示すステップＳ１０２で、管理サーバ１４０で機能される画像処理制御部２０６は、ＦＡ画像を、記憶装置２５４から取得する。ＦＡ画像は眼科装置１１０で撮影され記憶装置２５４に記憶されている。
【００６２】
次のステップＳ１０４で、画像処理制御部２０６は、取得したＦＡ画像から、被検眼１２の眼底領域を検出する。このステップＳ１０４では、患者のまつ毛及び瞼等の被検眼１２の周辺部位、及び眼科装置１１０を構成するエレメントが映りこんだ領域を除去し、除去後の領域を眼底領域として抽出することで、被検眼１２の眼底領域を検出する。この眼底領域を抽出する処理は、二値化及びモルフォロジ処理等の公知の処理を組み合わせた画像処理を実行することで、実現可能である。図８は、ステップ１０４の処理がなされた後の眼底領域が抽出された画像を示している。図８の破線は眼底領域の辺縁を模式的に示す線であり、ステップＳ１０４の処理を行った画像には破線は無い。
【００６３】
次に、画像処理制御部２０６は、検出された眼底領域から、無灌流領域（ＮＰＡ）を検出する。
【００６４】
ここで、本実施形態では、眼底後極部とその周辺である眼底周辺部とは網膜血管の分布などの相違により、被検眼１２の眼底領域の部位に応じた画像処理を実行することが好ましい。そこで、本実施形態では、眼底領域における無灌流領域（ＮＰＡ）を、眼底後極部の無潅流領域（以下、後極部ＮＰＡという。）と、眼底周辺の無潅流領域（以下、ＵＷＦ−ＮＰＡという。）とに分類して可視化可能な画像処理を行う。後極部ＮＰＡは網膜血管が密集した眼底領域が探索対象であり、ＵＷＦ−ＮＰＡは眼底周辺領域が探索対象である。そのため、本実施例では、後極部ＮＰＡの検出に最適な処理（後述する図９、あるいは図１６の処理）とＵＷＦ−ＮＰＡの検出に最適な処理（後述する図１１の処理）をＦＡ画像に対して実行する。
【００６５】
具体的には、画像処理制御部２０６は、ステップＳ１０６で、被検眼１２の眼底領域における後極部ＮＰＡを検出し、ステップＳ１０８で、検出された後極部ＮＰＡの中から誤検出された後極部ＮＰＡを識別する後極部ＮＰＡの画像処理を行う。これと共に、画像処理制御部２０６は、ステップＳ１１０で、被検眼１２の眼底領域におけるＵＷＦ−ＮＰＡを検出するＵＷＦ−ＮＰＡの画像処理を行う。ここで、誤検出された後極部ＮＰＡとは、後極部ＮＰＡとして検出されたものの、後極部ＮＰＡである可能性が低い領域をいう。
【００６６】
被検眼１２の眼底後極部は、本開示の技術の「第１領域」の一例であり、後極部ＮＰＡは、本開示の技術の「第１無灌流領域」の一例である。また、被検眼１２の眼底後極部の周辺である眼底周辺は、本開示の技術の「第２領域」の一例であり、ＵＷＦ−ＮＰＡは、本開示の技術の「第２無灌流領域」の一例である。また、後極部ＮＰＡである可能性が低い領域である誤検出された後極部ＮＰＡは、本開示の技術の「第３無灌流領域」の一例である。
【００６７】
なお、ステップＳ１０６及びステップＳ１０８と、ステップＳ１１０とは、何れを先に実行してもよく、同時でもよい。画像処理制御部２０６は、ステップＳ１０６及びステップＳ１０８と、ステップＳ１１０との処理終了後、ステップＳ１１２で、表示画面を生成する画像処理を実行する。詳細には後述するが、生成される表示画面は、ＦＡ画像において、後極部ＮＰＡの位置を簡単に認識できるように後極部ＮＰＡの輪郭と、ＵＷＦ−ＮＰＡの位置を簡単に認識できるようにＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭と、をＦＡ画像上に重畳して表示されるようにした表示画像である。ステップ１１４で、処理部２０８は、生成された表示画面の表示画像を画像ビューワ１５０へ送信する。
【００６８】
次に、図９及び図１０を参照して、後極部ＮＰＡの画像処理について説明する。
図９に示すように、ステップＳ３０４で、画像処理制御部２０６は、取得されたＦＡ画像に対し、血管部分を強調する強調画像処理を行う。これは、毛細血管を含む血管を際立たせる処理であり、後極部ＮＰＡを精度よく推定するための処理である。
【００６９】
強調画像処理は、ヒストグラム平均化または適応ヒストグラム均等化（ＣＬＡＨＥ（Ｃｏｎｔｒａｓｔ  Ｌｉｍｉｔｅｄ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ））のような画像ヒストグラムを用いた強調処理の他、階調変換に基づくコントラスト変換処理、アンシャープマスクなど特定周波数帯域の周波数強調処理、ウィーナーフィルターなどのデコンボリューション処理、血管部の形状を強調するモルフォロジ処理などの種々の方法を用いることができるが、ヒストグラム平均化または適応ヒストグラム均等化であることが好ましい。強調画像処理により、血管が強調される。
【００７０】
次に、画像処理制御部２０６は、血管が強調されたＦＡ画像から複数の後極部ＮＰＡを推定する。具体的には、ステップＳ３０６で、画像処理制御部２０６は、後極部ＮＰＡの１次候補を選定する。より具体的には、血管が強調されたＦＡ画像から、第１の暗さ以下の複数の画素を抽出し、当該第１の暗さ以下の暗い画素が連続する所定面積以上の面積を有する単数または複数の領域を、後極部ＮＰＡの１次候補として、選定する。
【００７１】
ここで、第１の暗さ以下の暗い画素とは、当該画素における画素値が第１の所定値以下の画素をいう。なお、画素値としては、例えば、明度を表す輝度値を用いてもよいが、輝度値に代えてまたは輝度値と共に、彩度及び色相の少なくとも一方を表す値を用いてもよい。
【００７２】
次に、画像処理制御部２０６は、ステップＳ３０８、ステップＳ３１０の画像処理を実行する。
【００７３】
ステップＳ３０８で、画像処理制御部２０６は、後極部ＮＰＡの単数又は複数の１次候補から、各候補の領域内の画素値の平均値に基づいて、１次候補から暗い候補のみを選定する。具体的には、後極部ＮＰＡの単数または複数の１次候補の各々の領域内の画素値の平均値を計算し、計算した平均値が、第２の所定値よりも小さい単数または複数の候補を、暗領域として、選定する。第２の所定値は、第１の所定値よりも所定値小さい値である。つまり、第１の暗さの１次候補のなかから、第１の暗さよりも暗い第２の暗さ以下の暗い暗領域である候補（所定の平均画素値以下の候補）のみを抽出し、第１の２次候補とする。
【００７４】
ステップＳ３１０で、画像処理制御部２０６は、後極部ＮＰＡの複数の１次候補から血管に沿う領域のみ絞り込む。具体的には、まず、画像処理制御部２０６は、（１）血管を抽出する。血管は、画素値に基づくモルフォロジ処理や２値化などの方法で、抽出される。なお、抽出した領域を血管領域という。次に、画像処理制御部２０６は、（２）当該血管領域と、後極部ＮＰＡの単数または複数の１次候補または候補群の各々の領域群の周縁とのなす距離を距離変換などの方法で算出し、当該距離が一定の範囲にある領域を選定する。
ここで、一定の範囲にあるとは、第１の所定の距離よりも大きいと共に、第１の所定の距離よりも大きい第２の所定の距離よりも小さい第１の範囲である（すなわち走行する血管に沿う場合）。
【００７５】
このようにステップＳ３１０では、画像処理制御部２０６は、１次候補の中から、血管との距離が第１の距離以下である領域を、第２の２次候補として抽出する。なお、第２の２次候補としては、血管の終端から一定の範囲にある領域を第２の２次候補としてもよい。
【００７６】
ステップＳ３０８とステップＳ３１０とは、何れを先に実行してもよく、同時でもよい。画像処理制御部２０６は、ステップＳ３０８とステップＳ３１０との処理が終了後、ステップＳ３１２に示す画像処理を実行する。
【００７７】
ステップＳ３１２で、画像処理制御部２０６は、第１の２次候補と第２の２次候補とを統合する統合処理を行う。具体的には、第１の２次候補（複数の暗領域）であると共に、第２の２次候補（血管に沿う複数の領域）でもある領域を抽出し、後極部ＮＰＡとして特定する。
【００７８】
図１０は、ステップＳ３０６からステップＳ３１２の処理結果を簡略化して表現した図であり、ＦＡ画像の一部分を拡大表示した模式図である。図１０（Ａ）には、血管４００と共に、ステップＳ３０６の処理後の後極部ＮＰＡの４つの１次候補４０６、４０８、４１０、４１２が示されている。説明の都合上、図１０では血管４００を黒線で表示している。図１０（Ｂ）には、ステップＳ３０８及びステップＳ３１０の処理で推定される１次候補の一例として１次候補４０６Ａ、４０８Ａ、４１０Ａが実線で示されている。また、図１０（Ｂ）には、除外される１次候補の一例として１次候補４１２が点線で示されている。図１０（Ｃ）には、１次候補の中から、第１の２次候補と第２の２次候補とに共通する２次候補に絞り込まれた推定候補４０６ＮＰＡ、４０８ＮＰＡ、４１０ＮＰＡが、特定された後極部ＮＰＡとして示されている。
【００７９】
次に、図９に示すステップＳ３１４で、画像処理制御部２０６は、ＦＡ画像において、後極部ＮＰＡの輪郭を抽出する。後極部ＮＰＡの輪郭は、ＦＡ画像上に後極部ＮＰＡの位置を簡単に認識できるように、ＦＡ画像上に重畳して表示するための画像である。
以上のようにして、後極部ＮＰＡに関する画像処理が行われる。
【００８０】
次に、図７に示すステップＳ１０８の後極部ＮＰＡに関する誤検出の識別処理を説明する。
【００８１】
上述のようにして後極部ＮＰＡとして検出された領域（ステップＳ１０６）は、後極部ＮＰＡではない領域（以下、非ＮＰＡという。）である場合がある。誤検出される非ＮＰＡの一例には、光凝固斑、軟性白斑、白内障による撮影光が網膜に届かないことによる班などの領域が挙げられる。
【００８２】
そこで、画像処理制御部２０６は、図７のステップＳ１０８で、ステップＳ１０６において検出された後極部ＮＰＡについて誤検出された後極部ＮＰＡであるかを識別する。具体的には、次の判別方法によって、検出された後極部ＮＰＡについて誤検出された後極部ＮＰＡであるかを識別する。
【００８３】
第１の判別方法は、既知の光凝固斑の画像データを用いて、光凝固斑を検出する画像フィルタによる画像処理を行い、後極部ＮＰＡと、光凝固斑とを判別し、光凝固斑と判別された場合は光凝固斑と判別された後極部ＮＰＡを、非ＮＰＡと識別する。なお、第１の判別方法で用いる画像フィルタは、光凝固斑の検出に限定されるものではなく、軟性白斑、及び白内障による撮影光が網膜に届かないことによる班などの領域を検出する画像フィルタを用いることが可能である。
【００８４】
第２の判別方法は、既知の光凝固斑の画像データを機械学習させた人工知能を用いて、後極部ＮＰＡと光凝固斑とを判別し、光凝固斑と判別された場合は光凝固斑と判別された後極部ＮＰＡを、非ＮＰＡと識別する。なお、第２の判別方法では、光凝固斑の画像データを機械学習させることに限定されるものではなく、軟性白斑、及び白内障による撮影光が網膜に届かないことによる班などの領域を示す画像データを機械学習させて用いてもよい。
【００８５】
第３の判別方法は、他の画像機器から非ＮＰＡを示すデータを取得し、取得したデータを用いて、検出された後極部ＮＰＡから非ＮＰＡを識別する。
例えば、軟性白斑では、ＯＣＴのＢスキャン画像で特定された軟性白斑の位置を特定する。特定された位置の後極部ＮＰＡは軟性白斑として除外する。また、光凝固班では、レーザ治療装置１２０によるレーザ照射の位置を特定する。特定されたレーザ照射位置の後極部ＮＰＡは光凝固班として除外する。これらの第３の判別方法で用いる他の画像機器から非ＮＰＡを示すデータは、非ＮＰＡを特定するためのデータの一例であり、これに限定されるものではなく、非ＮＰＡを特定するためのデータであればどのようなデータであってもよい。
【００８６】
このように、検出された後極部ＮＰＡについて誤検出された後極部ＮＰＡであるかを識別することで、後極部ＮＰＡの検出精度を向上させることが可能になる。
さらに、誤検出された後極部ＮＰＡを排除することにより、光凝固治療が必要な無潅流領域である後極部ＮＰＡのみを抽出することが可能となる。
【００８７】
次に、図１１を参照して、ＵＷＦ−ＮＰＡの画像処理について説明する。ＵＷＦ−ＮＰＡは、眼底周辺部に位置し網膜血管が存在しない領域である。
図１１に示すように、ステップＳ４００で、画像処理制御部２０６は、取得されたＦＡ画像に対し、血管部分を強調する強調画像処理を行う。これは、毛細血管を含む血管を際立たせる処理であり、ＵＷＦ−ＮＰＡを精度よく推定するための処理である。
【００８８】
ステップＳ４０２で、画像処理制御部２０６は、血管部分を強調した血管強調画像を二値化する血管二値化処理を行う。ステップＳ４０４で、画像処理制御部２０６は、血管部分が強調された血管強調画像を二値化した血管二値化画像を用いて、距離画像を作成する距離画像作成処理を行う。距離画像は、二値化画像における線分（血管部分に相当）のエッジからの距離が大きくなるにしたがって輝度が大きくなる画像である。
【００８９】
ステップＳ４０６で、画像処理制御部２０６は、距離画像を二値化する二値化処理を行う。この距離画像の二値化処理では、距離画像が二値化され、二値化距離画像として、眼底後極部の周辺である眼底周辺の領域が白領域に変換される（後極部の一部にも白領域が残存する場合もある）。
【００９０】
ステップＳ４０８で、画像処理制御部２０６は、予め定めた一定画素数以下の領域を除去する処理を行う。この処理は、距離画像を二値化した二値化距離画像から、白領域が一定画素数以下の領域を黒領域に変換する処理である。具体的には、二値化距離画像から、複数の白画素を抽出し、白画素が連続する所定面積以下の面積を有する単数または複数の領域を、黒画素が連続する領域に変換することである。二値化距離画像は、白領域の眼底後極部における血管部分と、眼底後極部の周辺である眼底周辺の領域とを含む。眼底後極部における血管部分の大きさ、例えば幅に対応する画素数を、一定画素数として予め定めておくことで、二値化距離画像における眼底後極部の血管部分を黒領域に変換することができる。これによって、二値化距離画像は、眼底周辺の白領域が残存することになる。
【００９１】
ステップＳ４１０で、画像処理制御部２０６は、一定画素数以下の白領域除去後の二値化距離画像に残存した白領域の輪郭を抽出することで、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭を抽出する。ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭は、ＦＡ画像上にＵＷＦ−ＮＰＡの位置を簡単に認識できるように、ＦＡ画像上に重畳して表示するための画像である。
以上のようにして、ＵＷＦ−ＮＰＡに関する画像処理が行われる。
【００９２】
次に、無灌流領域（ＮＰＡ）の表示方法を、図１２及び図１３に示した画像ビューワ１５０のディスプレイ１５６の画面５００を参照して、より詳細に説明する。
図１２及び図１３は、本開示の技術の「画像表示方法」の実行により表示した被検眼１２の眼底画像に関する画像の一例である。
【００９３】
画像ビューワ１５０は、オペレータにより眼底画像観察を行う患者ＩＤが入力されると、患者情報を出力するように、管理サーバ１４０に命令を出す。管理サーバ１４０は、患者ＩＤに対応する患者情報を読み出す。そして、管理サーバ１４０は、ＦＡ画像を読み出して図７で説明した画像処理を行う。そして、得られたＦＡ画像に対応する眼底領域の輪郭画像、後極部ＮＰＡの輪郭画像、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像、及び誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像を管理サーバの記憶装置１５４に保存するとともに、画像処理した眼底領域の輪郭画像、後極部ＮＰＡの輪郭画像、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像、及び誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像を、ＦＡ画像に重畳した画像を生成し、画像ビューワ１５０用の表示画面を生成して、表示画面の画像データを画像ビューワ１５０へ送信する。画像ビューワ１５０の表示制御部１０４は、管理サーバ１４０からの表示画面の画像データによる画像をディスプレイ１５６に表示する制御を行う。
【００９４】
画像ビューワ１５０は、オペレータにより後述する輪郭画像の表示形態が指示された場合、指示に応じた表示画面を生成し、表示画面の画像データを出力するように、管理サーバ１４０に命令を出す。画像ビューワ１５０の処理部１０８は、指示された輪郭画像の表示形態に対応する表示画面の画像データを受け取り、表示制御部１０４は、当該画像をディスプレイ１５６に表示する制御を行う。
【００９５】
図１２に示す例では、画像ビューワ１５０のディスプレイ１５６の無灌流領域（ＮＰＡ）の表示内容が画面５００に示されている。画面５００は、患者情報表示欄５０２、眼底画像表示欄５０４、及びオプション指示表示欄５０６を有する。
【００９６】
患者情報表示欄５０２は、患者ＩＤ表示欄５０２Ａ、患者氏名表示欄５０２Ｂ、年齢表示欄５０２Ｃ、対象眼球表示欄５０２Ｄ、撮影日時表示欄５０２Ｅ、眼軸長表示欄５０２Ｆ、及び視力表示欄５０２Ｇを有する。画像ビューワ１５０は、管理サーバ１４０に記憶されている患者ＩＤ、患者氏名、年齢、対象眼球、撮影日時、眼軸長、及び視力を取得する。画像ビューワ１５０は、取得した患者ＩＤ、患者氏名、年齢、対象眼球、撮影日時、眼軸長、及び視力をそれぞれ患者ＩＤ表示欄５０２Ａ、患者氏名表示欄５０２Ｂ、対象眼球表示欄５０２Ｄ、撮影日時表示欄５０２Ｅ、眼軸長表示欄５０２Ｆ、及び視力表示欄５０２Ｇに表示する。
【００９７】
画像ビューワ１５０は、画面５００の眼底画像表示欄５０４に、患者のＦＡ画像を表示する。また、画像ビューワ１５０は、被検眼１２における眼底の観察及び診断を行いやすくするために、ＦＡ画像に無灌流領域（ＮＰＡ）の輪郭画像を重畳して表示する。
【００９８】
図１２に示す例では、ＦＡ画像における眼底領域の輪郭画像５０４Ａ、後極部ＮＰＡの輪郭画像５０４Ｂ、５０４Ｃ、及びＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像５０４Ｄが表示された表示形態が示されている。図１３に示す例では、ＦＡ画像における眼底領域の輪郭画像５０４Ａが表示されず、後極部ＮＰＡの輪郭画像５０４Ｂ、５０４Ｃ、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像５０４Ｄ、及び誤検出された後極部ＮＰＡ５０４Ｅが表示された表示形態が示されている。
【００９９】
画像ビューワ１５０のオペレータ（例えば医者）は、眼底画像表示欄５０４に表示される画像の表示形態の変更を希望する場合がある。そこで、オプション指示表示欄５０６は、眼底画像表示欄５０４に表示される画像の表示形態について、選択指示するための指示ボタン及び指示結果を表示する表示欄を有する。
【０１００】
図１２に示す例では、オプション指示表示欄５０６は、ＦＡ画像における眼底領域の輪郭画像の表示の有無及び表示色をプルダウン形式で指示する指示ボタン５０６Ａ及び指示結果を表示する表示欄５０６Ｂを有している。画像ビューワ１５０のオペレータ（例えば医者）による指示ボタン５０６Ａの選択指示によって、眼底画像表示欄５０４に表示される眼底領域の輪郭画像の表示形態が変更される。例えば、オペレータはマウス１５５Ｍなどの入力手段を操作し、眼底領域の輪郭画像の表示の有無及び表示色を指定する。眼底領域の輪郭画像の表示の有無及び表示色が指定されると、画像ビューワ１５０は、指定された表示の有無及び表示色で、眼底領域の輪郭画像を表示する。
【０１０１】
また、オプション指示表示欄５０６は、後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色をプルダウン形式で指示する指示ボタン５０６Ｃ及び指示結果を表示する表示欄５０６Ｄを有している。画像ビューワ１５０のオペレータによる指示ボタン５０６Ｃの選択指示によって、眼底画像表示欄５０４に表示される後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示形態が変更される。例えば、オペレータはマウス１５５Ｍなどの入力手段を操作し、後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色を指定する。後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色が指定されると、画像ビューワ１５０は、指定された表示の有無及び表示色で、後極部ＮＰＡの輪郭画像を表示する。
【０１０２】
また、オプション指示表示欄５０６は、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色をプルダウン形式で指示する指示ボタン５０６Ｅ及び指示結果を表示する表示欄５０６Ｆを有している。画像ビューワ１５０のオペレータによる指示ボタン５０６Ｅの選択指示によって、眼底画像表示欄５０４に表示されるＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像の表示形態が変更される。例えば、オペレータはマウス１５５Ｍなどの入力手段を操作し、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色を指定する。ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色が指定されると、画像ビューワ１５０は、指定された表示の有無及び表示色で、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像を表示する。
【０１０３】
また、オプション指示表示欄５０６は、後極部ＮＰＡとして検出されたものの後極部ＮＰＡである可能性が低い領域である誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色をプルダウン形式で指示する指示ボタン５０６Ｇ及び指示結果を表示する表示欄５０６Ｈを有している。画像ビューワ１５０のオペレータによる指示ボタン５０６Ｇの選択指示によって、眼底画像表示欄５０４に表示される誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示形態が変更される。例えば、オペレータはマウス１５５Ｍなどの入力手段を操作し、誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色を指定する。誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像の表示の有無及び表示色が指定されると、画像ビューワ１５０は、指定された表示の有無及び表示色で、誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像を表示する。
【０１０４】
画像ビューワ１５０は、管理サーバ１４０からＦＡ画像、眼底領域の輪郭画像、後極部ＮＰＡの輪郭画像、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像、及び誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像を取得する。そして、ＦＡ画像に、眼底領域の輪郭画像、後極部ＮＰＡの輪郭画像、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像、及び誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像のうち、オペレータの指示に応じた輪郭画像を重畳して表示する。なお、ＦＡ画像に無灌流領域（ＮＰＡ）などの輪郭画像を重畳して表示する表示画像の生成は、管理サーバ１４０及び画像ビューワ１５０の何れでもよい。
【０１０５】
なお、画像ビューワ１５０によって、画面５００の眼底画像表示欄５０４に表示される輪郭画像の表示形態は、図１２及び図１３に示される表示形態に限定されるものではない。例えば、輪郭画像の線の太さ及び点線や実線などの線の種類を変化させてもよい。これにより、オペレータは、眼底領域、後極部ＮＰＡ、ＵＷＦ−ＮＰＡ、及び誤検出された後極部ＮＰＡについて、相違を確認可能に、輪郭画像の色を異なる色で表示させたり、輪郭画像の線の種類を変化させたり、輪郭画像の色及び線の種類の両方を変化させたりすることが可能になる。
【０１０６】
画像ビューワ１５０によって、画面５００の眼底画像表示欄５０４に表示され、後極部ＮＰＡの輪郭画像によって特定される後極部ＮＰＡは、医者が糖尿病性網膜症、糖尿病黄斑浮腫、及び網膜静脈閉塞症などの診断、進行具合、治療効果の判断及び確認を行うにあたっての情報の一つとなる。
また、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像によって特定されるＵＷＦ−ＮＰＡは、医者が早期診断の確認を行うにあたっての情報の一つとなる。例えば、「前増殖糖尿病網膜症」「増殖性糖尿病網膜症」「網膜静脈分岐閉塞症」「Ｃｏａｔｓ病」「非感染性ぶどう膜炎」などの眼底周辺部から発病する／眼底部の観察が診断確定に有用であるような症状を、眼科医が診断するのに役に立つ。
さらに、後極部ＮＰＡを検出することにより、光凝固などの治療効果や追加手術の必要か否かの判断に役立てることができる。
そして、ＵＷＦ−ＮＰＡの可視化により、糖尿病網膜症などの早期診断、病態進行の把握、抗ＶＥＧＦ薬（Vascular Endothelial Growth Factor）（抗血管新生薬）など薬剤治療や血圧コントロールの効果の定量的把握に役立てることができる。
【０１０７】
次に、本開示の技術の種々の変形例を説明する。
【０１０８】
＜第１の変形例＞
上記実施形態では、画像処理制御部２０６が、後極部ＮＰＡの画像処理（ステップＳ１０６及びステップＳ１０８）と、ＵＷＦ−ＮＰＡの画像処理（ステップＳ１１０）とを、実行する場合を説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、図１４に示すように、画像処理制御部２０６が、ＵＷＦ−ＮＰＡの画像処理のみを、実行するようにしてもよい。図１４に示す各処理は、上記と同様のため、詳細な説明を省略する。
【０１０９】
なお、第１の変形例は、次の技術内容を含む。
【０１１０】
（１）画像処理方法であって、
眼底画像を取得するステップと、
前記眼底画像から、眼底領域の周辺を含む領域における無灌流領域（ＵＷＦ−ＮＰＡ）を抽出するステップと、
を含む画像処理方法。
【０１１１】
（２）画像表示方法であって、
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底領域の周辺を含む領域における無灌流領域（ＵＷＦ−ＮＰＡ）に関する情報を取得するステップと、
前記眼底画像に、前記無灌流領域を重畳表示するステップと、
を含む画像表示方法。
【０１１２】
（３）画像処理プログラムであって、
コンピュータに、(1)に記載の画像処理方法を実行させる画像処理プログラム。
【０１１３】
（４）画像表示プログラムであって、
コンピュータに、(2)に記載の画像表示方法を実行させる画像表示プログラム。
【０１１４】
（５）画像処理装置であって、
眼底画像を取得する眼底画像取得部と、
前記眼底画像から、眼底領域の周辺を含む領域における無灌流領域（ＵＷＦ−ＮＰＡ）を抽出する無灌流領域抽出部と、
を備えた画像処理装置。
【０１１５】
（６）画像表示装置であって、
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底領域の周辺を含む領域における無灌流領域（ＵＷＦ−ＮＰＡ）に関する情報を取得する取得部と、
前記眼底画像に、前記無灌流領域を重畳表示する表示部と、
を備えた画像表示装置。
【０１１６】
＜第２の変形例＞
上記実施形態では、画像処理制御部２０６が、後極部ＮＰＡの画像処理と、ＵＷＦ−ＮＰＡの画像処理とを実行する場合、第１の変形例では、画像処理制御部２０６が、ＵＷＦ−ＮＰＡの画像処理のみを実行する場合を説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、図１５に示すように、画像処理制御部２０６が、後極部ＮＰＡの画像処理のみを、実行するようにしてもよい。図１５に示す各処理は、上記と同様のため、詳細な説明を省略する。
【０１１７】
なお、第２の変形例は、次の技術内容を含む。
【０１１８】
（７）画像処理方法であって、
眼底画像を取得するステップと、
前記眼底画像から、眼底領域の中心を含む領域における無灌流領域（ＮＰＡ）を抽出するステップと、
を含む画像処理方法。
【０１１９】
（８）(7)記載の画像処理方法であって、
抽出された前記無灌流領域から、誤検出の可能性のある領域を抽出するステップと、
抽出された前記無灌流領域から、前記誤検出の可能性のある領域を除外するステップと、
をさらに含む画像処理方法。
【０１２０】
（９）画像表示方法であって、
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底領域の中心を含む領域における無灌流領域（ＮＰＡ）に関する情報を取得するステップと、
前記眼底画像に、前記無灌流領域を重畳表示するステップと、
を含む画像表示方法。
【０１２１】
（１０）画像処理プログラムであって、
コンピュータに、(7)又は(8)に記載の画像処理方法を実行させる画像処理プログラム。
【０１２２】
（１１）画像表示プログラムであって、
コンピュータに、(9)に記載の画像表示方法を実行させる画像表示プログラム。
【０１２３】
（１２）画像処理装置であって、
眼底画像を取得する眼底画像取得部と、
前記眼底画像から、眼底領域の後極部を含む領域における無灌流領域（ＮＰＡ）を抽出する無灌流領域抽出部と、
を備えた画像処理装置。
【０１２４】
（１３）画僧表示装置であって、
眼底画像と、前記眼底画像から抽出された眼底領域の後極部を含む領域における無灌流領域（ＮＰＡ）に関する情報を取得する取得部と、
前記眼底画像に、前記無灌流領域を重畳表示する表示部と、
を備えた画像表示装置。
【０１２５】
＜第３の変形例＞
【０１２６】
上記実施の形態では、管理サーバ１４０が、予め図７に示す画像処理プログラムを実行しているが、本開示の技術はこれに限定されない。画像ビューワ１５０が管理サーバ１４０に画像処理命令を送信し、これに応じて管理サーバ１４０が、図６の画像処理プログラムを実行するようにしてもよい。
【０１２７】
＜第４の変形例＞
【０１２８】
上記実施の形態では、眼科装置１１０により内部光照射角が２００度程度の眼底画像を取得する例を説明した。本開示の技術はこれに限定されず、内部照射角で１００度以下の眼科装置で撮影された眼底画像でもよいし、眼底画像を複数合成したモンタージュ画像でも本開示の技術を適用してもよい。
【０１２９】
＜第５の変形例＞
【０１３０】
上記実施の形態では、ＳＬＯ撮影ユニットを備えた眼科装置１１０により眼底画像を撮影しているが、ＯＣＴアンジオグラフィーにより得られた画像でも本開示の技術を適用してもよい。
【０１３１】
＜第６の変形例＞
【０１３２】
上記実施の形態では、管理サーバ１４０が画像処理プログラムを実行する。本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼科装置１１０又は画像ビューワ１５０が画像処理プログラムを実行するようにしてもよい。
【０１３３】
＜第７の変形例＞
【０１３４】
上記実施の形態では、眼科装置１１０、レーザ治療装置１２０、管理サーバ１４０、及び画像ビューワ１５０を備えた眼科システム１００を例として説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、第１の例として、レーザ治療装置１２０を省略し、眼科装置１１０が、レーザ治療装置１２０の機能を更に有してもよい。また、第２の例として、眼科装置１１０が、管理サーバ１４０及び画像ビューワ１５０の少なくとも一方の機能を更に有してもよい。例えば、眼科装置１１０が管理サーバ１４０の機能を有する場合、管理サーバ１４０を省略することができる。この場合、画像処理プログラムは、眼科装置１１０又は画像ビューワ１５０が実行する。また、眼科装置１１０が画像ビューワ１５０の機能を有する場合、画像ビューワ１５０を省略することができる。第３の例として、管理サーバ１４０を省略し、画像ビューワ１５０が管理サーバ１４０の機能を実行するようにしてもよい。
【０１３５】
＜第８の変形例＞
上記実施形態では、画像処理制御部２０６が、図９に示した処理を実行することにより、後極部ＮＰＡを検出する場合を説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、図１６に示した処理により後極部ＮＰＡを検出するようにしてもよい。
【０１３６】
図１６を参照して、後極部ＮＰＡの画像処理について説明する。
図１６に示すように、ステップＳ１３０４で、取得されたＦＡ画像に対し網膜血管を除去する処理を行う。そして、網膜血管が処理された画像に対してガウシアンフィルタを用いて高周波成分を除去し、低周波成分画像を作成する。
【０１３７】
次に、画像処理制御部２０６は、ステップＳ１３０６で、ＦＡ画像から低周波成分画像を除去することにより、眼底周辺部の輝度補正をする。
そして、画像処理制御部２０６は、ステップＳ１３０８で、ＮＰＡ検出処理を行う。より具体的には、Ｓ１３０６で得られた、眼底周辺部の輝度補正がなされた眼底画像から、第１の暗さ以下の複数の画素を抽出し、当該第１の暗さ以下の暗い画素が連続する所定面積以上の面積を有する単数または複数の領域を、後極部ＮＰＡとして、検出する。そして、ステップＳ１３１０で、画像処理制御部２０６は、検出された後極部ＮＰＡの輪郭を抽出し、処理を終了する。
【０１３８】
以上のようにして、第８の変形例における、後極部ＮＰＡに関する画像処理が行われる。図９に示す後極部ＮＰＡ処理に比べて、ステップＳ３０８やＳ３１０における抽出処理を行う必要がなく、高速処理が可能となり、単位時間当たりの眼底画像処理を枚数を増やすことができる。
【０１３９】
＜第９の変形例＞
上記実施形態では、眼底領域の輪郭画像、後極部ＮＰＡの輪郭画像、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像、及び誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像を、ＦＡ画像に重畳した画面５００を画像ビューワ１５０が表示するようにしたが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼底領域の輪郭画像、後極部ＮＰＡの輪郭画像、ＵＷＦ−ＮＰＡの輪郭画像、及び誤検出された後極部ＮＰＡの輪郭画像を、カラー眼底画像やＯＣＴデータから得られた正面画像（en-face画像）に重畳した画像を表示するようにしてもよい。この場合、ＦＡ画像とカラー眼底画像などの他の画像との位置合わせを行い、カラー眼底画像上で正しい位置に各輪郭画像が重畳表示される。
【０１４０】
＜その他の変形例＞
【０１４１】
上記実施の形態で説明したデータ処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。
【０１４２】
また、上記実施の形態では、コンピュータを利用したソフトウェア構成によりデータ処理が実現される場合を例示したが、本開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、コンピュータを利用したソフトウェア構成に代えて、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ-Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェア構成のみによって、データ処理が実行されるようにしてもよい。データ処理のうちの一部の処理がソフトウェア構成により実行され、残りの処理がハードウェア構成によって実行されるようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１４３】
１００ 眼科システム
１１０ 眼科装置
１２０ レーザ治療装置
１４０ 管理サーバ
１５０ 画像ビューワ
２０４ 表示制御部
２０６ 画像処理制御部
２０８ 処理部
２６２ ＣＰＵ
２５４ 記憶装置
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2020136900.tif 000019
【国際調査報告】
2020136900.tif 000020
2020136900.tif 000021
2020136900.tif 000022
2020136900.tif 000023