被検眼の眼瞼の撮影画像に対して、解析対象領域を指定する指定部と、前記解析対象領域の各画素の輝度値に基づいて、前記眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域を抽出する抽出部と、前記マイボーム腺領域に基づいて、前記解析対象領域におけるマイボーム腺の分布情報を求める演算部と、を有することを特徴とする眼科画像解析装置。正常眼におけるマイボーム腺の標準的な分布状態を示す標準情報を記憶する記憶部を有し、前記演算部は、前記分布情報と前記標準情報とに基づいて、前記マイボーム腺における異常の有無を判別する判別部を有することを特徴とする請求項1記載の眼科画像解析装置。前記演算部は、前記マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、前記解析対象領域内の前記マイボーム腺領域及び前記マイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する境界特定部と、前記マイボーム腺領域の面積と前記マイボーム腺間領域の面積との和を前記解析対象領域の面積で除算し、その商である占有率を前記分布情報として算出する占有率算出部と、を有することを特徴とする請求項1又は2記載の眼科画像解析装置。前記演算部は、前記マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、前記解析対象領域内の前記マイボーム腺領域及び前記マイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する境界特定部を有し、前記境界の形状を示す形状情報を、前記分布情報として求めることを特徴とする請求項1又は2記載の眼科画像解析装置。前記演算部は、前記マイボーム腺領域の形状に基づいて、前記マイボーム腺の屈曲度を前記分布情報として求めることを特徴とする請求項1又は2記載の眼科画像解析装置。所定の閾値と、正常眼の解析対象領域におけるマイボーム腺領域及び当該マイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域が占める割合である標準占有率とを記憶する記憶部を有し、前記演算部は、前記マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、前記解析対象領域内の前記マイボーム腺領域及び前記マイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する境界特定部と、前記マイボーム腺領域の面積と前記マイボーム腺間領域の面積との和を前記解析対象領域の面積で除算し、その商である占有率を算出する占有率算出部と、当該占有率と前記標準占有率との差分を取ることにより、前記分布情報として、正常眼に対するマイボーム腺の脱落度を求める脱落度算出部と、当該脱落度と前記閾値とに基づいて、前記マイボーム腺における異常の有無を判別する判別部と、を有することを特徴とする請求項1記載の眼科画像解析装置。前記演算部は、前記分布情報として、前記抽出部により抽出された前記マイボーム腺領域の形状に基づいて、前記マイボーム腺の屈曲度を求める屈曲度算出部と、前記判別部により前記マイボーム腺に異常があるとされた場合、前記境界特定部により特定された境界の形状を示す形状情報及び/または前記屈曲度に基づいて、前記マイボーム腺の異常の原因の候補を特定する原因特定部と、を有することを特徴とする請求項6記載の眼科画像解析装置。表示部と、前記撮影画像と、前記抽出部により抽出されたマイボーム腺領域を示す処理画像とを前記表示部に並べて表示させる表示制御部と、を有することを特徴とする請求項1から7のいずれかに記載の眼科画像解析装置。前記表示制御部は、前記分布情報、前記撮影画像及び前記処理画像を並べて表示させることを特徴とする請求項8記載の眼科画像解析装置。操作部を有し、前記表示制御部は、前記操作部により前記撮影画像及び前記処理画像の一方の画像に対して行われた操作の結果を、他方の画像に反映させることを特徴とする請求項8又は9記載の眼科画像解析装置。被検眼の眼瞼の撮影画像を解析するコンピュータを制御する眼科画像解析プログラムであって、前記コンピュータを、前記撮影画像に対して、マイボーム腺を含む解析対象領域を指定する指定部として機能させ、前記解析対象領域の各画素の輝度値に基づいて、前記眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域を抽出する抽出部として機能させ、前記マイボーム腺領域に基づいて、前記解析対象領域におけるマイボーム腺の分布情報を求める演算部として機能させる、ことを特徴とする眼科画像解析プログラム。ここで、マイボグラフィーにより得られたマイボーム腺の分布状態マイボーム腺が眼瞼に占める割合、マイボーム腺の形状等によりMGDであるか否かの診断を行うことができる。しかし、これまではマイボグラフィーにより得られたマイボーム腺の分布状態を検査者が主観で判断していたため、検査者の習熟度によって診断結果に差が出るという問題があった。この発明は、以上のような問題を解消するためになされたものであり、その目的はマイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供可能な眼科画像解析技術を提供することにある。上記目的を達成するために、請求項1に記載の眼科画像解析装置は、指定部と、抽出部と、演算部とを有する。指定部は、被検眼の眼瞼の撮影画像に対して、解析対象領域を指定する。抽出部は、指定部で指定された解析対象領域の各画素の輝度値に基づいて、眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域を抽出する。演算部は、マイボーム腺領域に基づいて、解析対象領域におけるマイボーム腺の分布情報を求める。また、上記目的を達成するために、請求項2に記載の眼科画像解析装置は、請求項1記載の眼科画像解析装置であって、正常眼におけるマイボーム腺の標準的な分布状態を示す標準情報を記憶する記憶部を有する。演算部は、分布情報と標準情報とに基づいて、マイボーム腺における異常の有無を判別する判別部を有する。また、上記目的を達成するために、請求項3に記載の眼科画像解析装置は、請求項1又は2記載の眼科画像解析装置であって、演算部が境界特定部と、占有率算出部とを有する。境界特定部は、マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、解析対象領域内のマイボーム腺領域及びマイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する。占有率算出部は、マイボーム腺領域の面積とマイボーム腺間領域の面積との和を解析対象領域の面積で除算し、その商である占有率を分布情報として算出する。また、上記目的を達成するために、請求項4に記載の眼科画像解析装置は、請求項1又は2記載の眼科画像解析装置であって、演算部は、マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、解析対象領域内のマイボーム腺領域及びマイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する境界特定部を有する。演算部は、境界の形状を示す形状情報を、分布情報として求める。また、上記目的を達成するために、請求項5に記載の眼科画像解析装置は、請求項1又は2記載の眼科画像解析装置であって、演算部は、マイボーム腺領域の形状に基づいて、マイボーム腺の屈曲度を分布情報として求める。また、上記目的を達成するために、請求項6に記載の眼科画像解析装置は、請求項1記載の眼科画像解析装置であって、所定の閾値と、正常眼の解析対象領域におけるマイボーム腺領域及び当該マイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域が占める割合である標準占有率とを記憶する記憶部を有する。演算部は、境界特定部と、占有率算出部と、脱落度算出部と、判別部とを有する。境界特定部は、マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、解析対象領域内のマイボーム腺領域及びマイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する。占有率算出部は、マイボーム腺領域の面積とマイボーム腺間領域の面積との和を解析対象領域の面積で除算し、その商である占有率を算出する。脱落度算出部は、当該占有率と標準占有率との差分を取ることにより、分布情報として、正常眼に対するマイボーム腺の脱落度を求める。判別部は、当該脱落度と閾値とに基づいて、マイボーム腺における異常の有無を判別する。また、上記目的を達成するために、請求項7に記載の眼科画像解析装置は、請求項6記載の眼科画像解析装置であって、演算部は、屈曲度算出部と、原因特定部とを有する。屈曲度算出部は、分布情報として、抽出部により抽出されたマイボーム腺領域の形状に基づいて、マイボーム腺の屈曲度を求める。原因特定部は、判別部によりマイボーム腺に異常があるとされた場合、境界特定部により特定された境界の形状を示す形状情報及び/または屈曲度に基づいて、マイボーム腺の異常の原因の候補を特定する。また、上記目的を達成するために、請求項8に記載の眼科画像解析装置は、請求項1から7のいずれかに記載の眼科画像解析装置であって、表示部及び表示制御部を有する。表示制御部は、撮影画像と、抽出部により抽出されたマイボーム腺領域を示す処理画像とを表示部に並べて表示させる。また、上記目的を達成するために、請求項9に記載の眼科画像解析装置は、請求項8記載の眼科画像解析装置であって、表示制御部は、分布情報、撮影画像及び処理画像を並べて表示させる。また、上記目的を達成するために、請求項10に記載の眼科画像解析装置は、請求項8又は9記載の眼科画像解析装置であって、操作部を有する。表示制御部は、操作部により撮影画像及び処理画像の一方の画像に対して行われた操作の結果を、他方の画像に反映させる。また、上記目的を達成するために、請求項11に記載の眼科画像解析プログラムは、被検眼の眼瞼の撮影画像を解析するコンピュータを制御するプログラムである。このプログラムは、コンピュータを、撮影画像に対して、マイボーム腺を含む解析対象領域を指定する指定部として機能させ、解析対象領域の各画素の輝度値に基づいて、眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域を抽出する抽出部として機能させ、マイボーム腺領域に基づいて、解析対象領域におけるマイボーム腺の分布情報を求める演算部として機能させる。この発明に係る眼科画像解析装置は、眼瞼の撮影画像を解析してマイボーム腺の分布情報を求めるよう作用する。よって、検査者等の主観によらないマイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供することができる。<第1実施形態>図1Aから図10を参照して第1実施形態に係る眼科画像解析装置1の一例について説明する。なお、画像と画像データは一対一に対応するので、本明細書中においては、これらを同一視する場合がある。<装置構成>眼科画像解析装置1の構成について図1Aから図3を参照しつつ説明する。眼科画像解析装置1は、たとえば汎用のコンピュータを含んで構成されている。眼科画像解析装置1は、マイクロプロセッサ2、記憶部3、UIUserInterface部4、及び出力部5を含んで構成されている。マイクロプロセッサ2は、所定のプログラムPに基づいて各種の演算処理や制御処理を実行するCPUCentralProcessingUnitやMPUMicroProcessingUnitなどの任意のマイクロプロセッサにより構成される。記憶部3は、揮発性記憶装置31及び不揮発性記憶装置32を含んで構成されている。揮発性記憶装置31は、たとえば、RAMRandomAccessMemoryであり、マイクロプロセッサ2によって実行されるプログラムやデータが展開される。不揮発性記憶装置32は、ハードディスクドライブHardDiskDriveやROMReadOnlyMemory等の記憶装置を含んで構成されている。不揮発性記憶装置32には、所定のプログラムPがあらかじめ格納されている。マイクロプロセッサ2は、プログラムPを揮発性記憶装置31RAM上に展開することにより、本実施形態に特徴的な処理を眼科画像解析装置1に実行させる。また、不揮発性記憶装置32特にハードディスクドライブには、眼科画像解析装置1による解析結果や、眼科装置7で取得された画像データ等が記憶される。不揮発性記憶装置32に記憶される画像データは眼科装置6からの画像データに限られない。たとえば、外部の記憶手段に記憶された過去の撮影画像データをネットワークを介して受け取り、患者IDと関連付けて不揮発性記憶装置32に記憶することも可能である。不揮発性記憶装置32記憶部3に記憶されたプログラムPは、この発明のプログラムの一例である。眼科装置6としては、たとえば、スリットランプに赤外光源と可視光カットフィルタを組み込んだマイボーム腺観察装置マイボグラフィーが用いられるたとえば、特許文献1参照。マイボグラフィーを用いて被検眼の眼瞼を撮影することにより、眼瞼にあるマイボーム腺の形態を観察することが可能となる。UI部4は、表示部41及び操作部42を含んで構成されている。表示部41は、LCDLiquidCrystalDisplayやCRTCathodeRayTubeディスプレイ等の任意の表示デバイスによって構成される。操作部42は、眼科画像解析装置1に対する各種操作や、表示部41に表示された画像に関する情報を入力するための操作デバイスとして用いられる。操作部42は、たとえばキーボード、マウス、トラックボール、ジョイスティック等により構成される。また、操作部42として、表示部41に表示されたGUIGraphicalUserInterfaceを用いることも可能である。出力部5は、眼科画像解析装置1による解析結果を外部装置に出力する。出力部5は、たとえば、解析結果を紙に印刷して出力する印刷装置を含む。或いは、出力部5は、解析結果を記録媒体に記録させるドライブ装置を含んでいてもよい。記録媒体としては、光ディスク、光磁気ディスクCD-ROM、DVD-RAM、DVD-ROM、MO等、磁気記憶媒体フロッピー登録商標ディスク、ZIP等などがある。また、出力部5は、ネットワークLAN等経由で解析結果を出力する通信インターフェイスLANカード等を含んでいてもよい。<マイクロプロセッサの構成>本実施形態におけるマイクロプロセッサ2は、記憶部3に記憶されたプログラムに基づいて、画像取得部21、指定部22、抽出部23、演算部24、及び表示制御部25として機能する。[画像取得部]画像取得部21は、操作部42等からの入力に基づき、インターフェイスを介して眼科装置6や記憶部3等から被検眼の眼瞼の撮影画像画像データを取得する。取得された撮影画像は、表示部41に表示される。撮影画像とは、被検眼の眼瞼眼瞼の裏側に赤外光を照射し、その反射光を撮影して得られる画像である。眼瞼には、複数のマイボーム腺が形成されている。すなわち、撮影画像はマイボーム腺マイボーム腺内にある皮脂を含む眼瞼の所定領域を撮影した画像である。なお、撮影画像はマイボーム腺の形態を観察することができればよい。従って、撮影に用いられる光は赤外光に限られない。[指定部]指定部22は、撮影画像に対して解析対象領域を指定する。解析対象領域とは、被検眼の眼瞼の所定領域であって、抽出部23によりマイボーム腺の抽出が行われる範囲を示す領域である。解析対象領域は、少なくとも複数のマイボーム腺のうち一部が含まれている領域であればよい。すなわち、眼瞼全体の領域であってもよいし、眼瞼の一部の領域であってもよい。指定部22による解析対象領域の指定は、自動で行うよう構成することも可能であるし、手動で行うようにすることも可能である。解析対象領域の指定を自動で行う場合、たとえば、撮影画像の画素値に基づいて行われる。以下、この場合の例を説明する。眼瞼全体の領域を解析対象領域として指定する場合、指定部22は、たとえば、各画素の輝度値に基づいて、撮影画像における眼瞼の裏側に相当する画像領域の外縁を特定する。この外縁領域は、眼瞼の裏側と被検眼との境界に相当する第1の境界領域と、眼瞼の裏側と顔の表皮との境界に相当する第2の境界領域とを含む。第1の境界領域は、たとえば、眼瞼の裏側に相当する画像領域の画素値と、角膜や強膜に相当する画像領域に画素値との相違に基づいて求められる。第2の境界領域は、たとえば、眼瞼の裏側に相当する画像領域の画素値と、顔の表皮に相当する画像領域の画素値との相違に基づいて求められる。また、撮影画像において睫毛に相当する画像領域を特定し、この画像領域に基づいて睫毛の生え際に相当する位置を特定し、これら特定位置に基づいて第2の境界領域を求めることも可能である。指定部22は、このようにして特定された外縁領域に囲まれた領域を解析対象領域として指定する。また、眼瞼の一部の領域を解析対象領域として指定する場合、指定部22は、たとえば、眼瞼全体の領域のうち、他の部分よりも輝度値が高い部分、すなわちマイボーム腺が含まれる可能性の高い領域を解析対象領域として指定する。解析対象領域の指定を手動で行う場合、たとえば、表示部41に表示された撮影画像に対して、検査者が所望の領域を指定することにより行われる。以下、この場合の例を説明する。眼瞼全体の領域を解析対象領域として指定する場合、検査者は表示部41に表示された撮影画像に対し、操作部42を介して眼瞼の外縁を描画する。指定部22は、この外縁に囲まれた領域を解析対象領域として指定する。また、眼瞼の一部の領域を解析対象領域として指定する場合、検査者は表示部41に表示された撮影画像に対し、操作部42を介して眼瞼の領域のうち任意の領域を囲む線を描画する。指定部22は、この線に囲まれた領域を解析対象領域として指定する。或いは、解析対象領域の指定を半自動で行うことも可能である。たとえば、記憶部3等に患者情報年齢性別等に対応した解析対象領域を示すデータ任意の領域に対応するデータを複数記憶しておく。そして、検査者が操作部42により患者情報を入力すると、指定部22は対応する解析対象領域を示すデータを記憶部3から読み出し、撮影画像の撮影倍率等に基づいて当該データの補正を行う。そして、指定部22は、補正されたデータに基づく解析対象領域を表示部41に表示された撮影画像中に描画する。患者情報は電子カルテから自動取得することも可能である。また、患者情報及び撮影条件撮影倍率等に対応づけて解析対象領域を示すデータを予め記憶させておくことも可能である。なお、一般的には、自動で指定した解析領域に対して手動で補正を行う場合と、手動で描画した解析対象領域に対して自動で補正を行う場合の2通りの手法がある。[抽出部]抽出部23は、解析対象領域の各画素の輝度値に基づいて、マイボーム腺領域を抽出する。マイボーム腺領域とは、眼瞼の所定領域解析対象領域においてマイボーム腺に相当する領域をいう。マイボーム腺領域は、たとえば領域分割の手法により抽出される。すなわち、抽出部23は、まず、撮影画像における解析対象領域の各画素の輝度値を求める。そして、抽出部23は、各画素の輝度値がある閾値以上であるかどうかを判断し、閾値以上である部分をマイボーム腺領域であるとして抽出を行う。閾値は、ある画素における輝度値がマイボーム腺領域を示すものであるか、それ以外の領域を示すものであるかを判断するための値である。閾値は、撮影画像等から臨床的に求められる値である。閾値は、平均値、中央値、最頻値、標準偏差等のような統計的な値であることが望ましい。閾値は予め一定の値が記憶部3等に記憶されている。或いは、マイボーム腺領域の抽出を行う撮影画像毎に操作部42等を介して指定することも可能である。また、撮影画像の輝度値は、撮影条件によっても異なる。従って、撮影条件に応じて閾値を調整することが望ましい。或いは、撮影条件に応じて撮影画像の輝度値を調整することでもよい。マイボーム腺領域の抽出は上記手法に限られない。たとえば、フィルタリングやリージョングローイング法等、公知の画像処理方法を用いることが可能である。また、マイボーム腺領域の抽出前にコントラスト強調や鮮鋭化等の前処理を行ってもよい。[演算部]演算部24は、抽出部23で抽出されたマイボーム腺領域に基づいて、解析対象領域におけるマイボーム腺の分布情報を求める。分布情報とは、眼瞼におけるマイボーム腺の分布状態マイボーム腺が眼瞼に占める割合、マイボーム腺の形状等に関する情報をいう。本実施形態における演算部24は、境界特定部24a、占有率算出部24b、及び判別部24cを含んで構成されている。境界特定部境界特定部24aは、マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、解析対象領域内のマイボーム腺領域及びマイボーム腺間領域と、それ以外の領域以下、外部領域と呼ぶことがあるとを分ける境界を特定する。マイボーム腺間領域とは、解析対象領域において、各マイボーム腺の頂点を通る線とマイボーム腺領域で囲まれた領域である。頂点とは、マイボーム腺の端部先端を示す点である。たとえば、上眼瞼であれば、眼瞼をめくったときに最も下になる位置である。外部領域とは、解析対象領域において、各マイボーム腺の頂点を通る線で区切られた領域のうち、マイボーム腺領域が存在しない側の領域である。よって、マイボーム腺領域における頂点を通る線以下、境界線という場合があるを求めることでマイボーム腺間領域と外部領域とが特定される。マイボーム腺領域における頂点の特定方法の一例について説明を行う。以下においては、被検眼の一方向たとえば、被検眼の眼頭側と目尻側とを結んだ方向図4における横方向をx軸とし、当該方向に直交する方向をy軸とする。図4は右眼を撮影した画像であるため、眼頭側がx方向となる。また、上瞼側がy方向となる。なお、xy座標系は任意にとることができる。たとえば、被検眼を撮影した画像のフレームの横方向をx軸方向とし、縦方向をy軸方向とすることができる。撮影画像中には複数のマイボーム腺領域が存在する。境界特定部24aは、撮影画像中の各マイボーム腺領域に対し、その形状を反映した曲線関数y=fxを求め、その形状を解析して頂点を求める。曲線関数y=fxとしては、マイボーム腺領域の外縁を示す曲線や、マイボーム腺領域を細線化することにより得られる曲線がある。以下、マイボーム腺領域の外縁を示す曲線の場合について説明する。曲線関数y=fxに基づく頂点の求め方としては、たとえば関数fxの微分を用いる方法がある。微分を用いる方法としては、関数fの二階微分を用いる方法がある。具体的には、関数fxを二回微分f ́ ́xし、f ́ ́x=0となるx、yの値変曲点を求める。境界特定部24aは、撮影画像における当該変曲点の座標値を頂点の位置として特定する。変曲点が複数ある場合、境界特定部24aは、そのうちの一点を頂点の位置として特定する。たとえば、上眼瞼の撮影画像については、境界特定部24aは、複数の変曲点のうちy座標が最も小さくなる変曲点撮影画像のフレーム内で最も下側に位置する変曲点。或いは、マイボーム腺上で最も下瞼に近い変曲点を頂点として特定する。なお、前述のように外縁を示す曲線を求める代わりに、境界特定部24aは、マイボーム腺領域の細線化を行い、各マイボーム腺領域の形状を近似する曲線を求めることも可能である。この場合、境界特定部24aは、細線化された曲線においてy座標が最も小さくなる点上眼瞼の場合を頂点として特定する。境界特定部24aは、特定された各マイボーム腺の頂点に基づいて、境界線を求める。境界線は、たとえばこれら頂点を通るスプライン曲線やベジェ曲線で表現される。境界特定部24aは、境界線とマイボーム腺領域の抽出結果に基づいて、解析対象領域内のマイボーム腺領域と、マイボーム腺間領域と、外部領域とを分ける境界を特定する。占有率算出部占有率算出部24bは、マイボーム腺領域の面積とマイボーム腺間領域の面積との和を解析対象領域の面積で除算し、その商である占有率を算出する。占有率とは、解析対象領域に対してマイボーム腺領域及びマイボーム腺間領域が占める割合を示す値であり、マイボーム腺の分布状態の一例である。たとえば、コンタクトレンズの装用に起因してマイボーム腺に異常が生じている場合、各マイボーム腺が全体的に短縮していることが多い。この場合、正常眼における占有率後述の標準占有率に比べ、占有率は低い値を取る。すなわち、占有率を基にマイボーム腺の異常の有無、及び異常が生じている原因を判別することが可能である。本実施形態では、占有率が分布情報に該当する。占有率の算出方法の一例について説明する。占有率算出部24bは、マイボーム腺領域、マイボーム腺間領域及び外部領域のそれぞれについてその領域に含まれる画素数を求める。占有率算出部24bは、その領域の画素数及び画素の単位面積を乗算した値を撮影画像を取得した際の撮影倍率で除算することにより領域毎の面積を求める。そして、占有率算出部24bは、マイボーム腺領域の面積とマイボーム腺間領域の面積との和を求め、この和を解析対象領域の面積で除算することにより占有率を算出する。撮影画像を取得した際の撮影倍率及び画素の単位面積は、たとえば、記憶部3に記憶されている。判別部判別部24cは、分布情報と標準情報とに基づいて、マイボーム腺における異常の有無を判別する。異常の有無を判別するとは、分布情報が、標準情報の範囲内にあるかどうかを判別することを意味する。たとえば、分布情報が標準情報の範囲内にある場合、判別部24cは、マイボーム腺が正常である異常が無いと判別する。一方、標準情報の範囲外の場合、判別部24cは、マイボーム腺に異常が有ると判別する。或いは、標準情報よりも大きいか小さいかを判別部24cが判別することでもよい。標準情報とは、正常眼におけるマイボーム腺の標準的な分布状態を示す情報である。標準的な分布状態は、たとえば正常眼を有する複数人の撮影データから統計的に求められる。標準情報は、たとえば記憶部3に記憶されている。本実施形態では、正常眼の解析対象領域においてマイボーム腺領域及びマイボーム腺間領域が占める標準的な割合である標準占有率を標準情報とする。標準情報は、たとえば、平均値、中央値、最頻値、標準偏差等の統計的な値であることが望ましい。或いは、標準情報は、年齢、性別、コンタクトレンズ装用の有無、病歴の有無等の患者条件によって設定されることでもよい。なお、これとは逆に、分布情報が標準情報に含まれる場合にマイボーム腺に異常があると判別することも可能である。この場合の標準情報は、病眼を有する複数人の撮影データから統計的に求められた値である。判別部24cの具体的な動作の一例について説明する。判別部24cは、記憶部3から標準占有率を読み出し、占有率算出部24bで算出された占有率との比較を行う。ここで、当該占有率が標準占有率よりも低い場合、正常眼に比べ解析対象領域内においてマイボーム腺領域が少ないことを意味する。すなわち、マイボーム腺領域が正常状態から減少していると判断できる。この場合、判別部24cは、マイボーム腺に何らかの異常があると判別する。当該判別結果は、表示制御部25により表示部4に数値やメッセージ等で表示される。或いは、マイクロプロセッサ2は、当該判別結果を出力部6から出力させることも可能である。[表示制御部]表示制御部25は、撮影画像、処理画像及び分布情報を表示部4に並べて表示させる図10参照。処理画像とは、たとえば抽出部23で抽出したマイボーム腺領域が明瞭になるよう撮影画像に対して強調処理等を施した画像である図10のI ́参照。強調処理は、たとえば表示制御部25により行われる。表示部41には、患者情報やGUI等を、撮影画像、処理画像及び分布情報と並べて表示させることも可能である。<動作>次に、図3から図10を参照して、本実施形態に係る眼科画像解析装置1の動作について説明する。図4から図9は表示部41に表示される眼瞼右眼の撮影画像を示している。図10は、眼科画像解析装置1による解析結果等の表示態様の一例を示している。まず、検査者は操作部42等により、表示部41に表示された患者リスト等から所望の患者を選択するS10。マイクロプロセッサ2は、選択された患者に対応する眼瞼の撮影画像データの一覧を表示部41に表示させる。なお、操作部42により患者IDを入力することで、当該患者IDに対応する患者を特定することも可能である。検査者は、撮影画像データの一覧から、マイボーム腺領域の解析を行う撮影画像Iを選択する。画像取得部21は、記憶部3等からS10で選択された撮影画像Iを読み出し、表示部41に表示させるS11。図4参照。S11で表示された撮影画像Iに対して、指定部22は、解析対象領域Aを指定するS12。図5参照。当該領域Aの指定は、たとえば検査者が操作部42を介し、表示部41に表示された撮影画像Iにおいて所望の領域をマーキングすることにより行われる。或いは、操作部42により入力された患者情報等に基づいて、指定部22が自動で解析対象領域Aを指定することも可能である。S12で指定された解析対象領域Aの各画素の輝度値に基づいて、抽出部23は、マイボーム腺領域Bを抽出するS13。図6参照。S13で抽出されたマイボーム腺領域Bに対し、境界特定部24aは、マイボーム腺領域Bにおける頂点を特定するS14。通常、マイボーム腺領域は複数存在する。従って、境界特定部24aは、各マイボーム腺領域それぞれに対して1つの頂点を特定する。境界特定部24aは、S14で特定された頂点を通り、解析対象領域Aをマイボーム腺領域B及びマイボーム腺間領域Cと外部領域Dとに分ける境界線Lを特定するS15。図7参照。境界線Lは、解析対象領域Aにおいて、マイボーム腺領域Bとマイボーム腺間領域Cと外部領域Dとに分ける線である。従って、境界線Lが特定されることにより、領域BC図8参照と領域D図9参照も特定される。なお、マイボーム腺間領域Cは、境界線Lと隣接するマイボーム腺領域Bと解析対象領域Aの外縁とに囲まれた領域である。従って、マイボーム腺領域B、境界線L、及び外部領域Dが特定されることにより、マイボーム腺間領域Cも特定される。占有率算出部24bは、解析対象領域A、マイボーム腺領域B及びマイボーム腺間領域Cのそれぞれの面積を求める。そして、占有率算出部24bは、マイボーム腺領域Bの面積とマイボーム腺間領域Cの面積との和を解析対象領域Aの面積で除算することで、分布情報としての占有率Oを算出するS16。判別部24cは、S16で算出された占有率Oと記憶部3に記憶された標準占有率O ́とを比較することで、マイボーム腺における異常の有無を判別するS17。表示制御部25は、S11で選択された撮影画像I、その撮影画像Iに処理を施した処理画像I ́、及びS17での判別結果等の解析結果を表示部41に表示させるS18。図10参照。なお、処理画像I ́は、マイクロプロセッサ2等によりS13以降のいずれかの段階で作成される。図10は表示部41による表示の一例である。表示画面100には、処理画像表示領域101、撮影画像表示領域102及び情報表示領域103が設けられている。処理画像表示領域101には、処理画像I ́が表示される。撮影画像表示領域102には、撮影画像Iが表示される。情報表示領域103には各種の情報が表示される。当該情報には、患者ID、分布情報たとえば、占有率Oの値、標準情報たとえば、標準占有率O ́の値、或いは操作用のアイコンGUI等が含まれる。なお、表示部41に処理画像表示領域101、撮影画像表示領域102及び情報表示領域103の全てを設ける必要はない。たとえば、撮影画像Iと処理画像I ́だけを表示させる場合には、処理画像表示領域101及び撮影画像表示領域102を設ければよい。また、表示は図10の形式に限られない。たとえば、処理画像表示領域101と撮影画像表示領域102とを横に並べて表示させることや、表示画面100の上部に撮影画像表示領域102を設け、下部に処理画像表示領域101を設けることも可能である。更に、複数の表示部41を有する場合には、撮影画像I、処理画像I ́及び各種情報を別々の表示部41に表示させることも可能である。また、眼科装置6で得られた撮影画像データをそのまま眼科画像解析装置1に送信し、上記処理を実行させることで、リアルタイムで撮影画像データにおけるマイボーム腺の分布情報を確認できるようにすることも可能である。更に、その分布情報を患者IDと関連付けて記憶部3に記憶させておくことで、将来の検査における比較等に使用することができる。<作用効果>本実施形態に係る眼科画像解析装置1の作用及び効果について説明する。眼科画像解析装置1は、指定部22と、抽出部23と、演算部24とを有する。指定部22は、被検眼の眼瞼の撮影画像Iに対して、解析対象領域Aを指定する。抽出部23は、指定部22で指定された解析対象領域Aの各画素の輝度値に基づいて、眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域Bを抽出する。演算部24は、マイボーム腺領域Bに基づいて、解析対象領域Aにおけるマイボーム腺の分布情報を求める。つまり、眼科画像解析装置1によれば、撮影画像Iを解析することにより、マイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供できる。従って、たとえばマイボーム腺の診断支援に繋がる。更に、眼科画像解析装置1は記憶部3を有する。記憶部3は、正常眼におけるマイボーム腺の標準的な分布状態を示す標準情報を記憶する。そして、演算部24は、分布情報と標準情報とに基づいて、マイボーム腺における異常の有無を判別する判別部24cを有する。特に、本実施形態では、演算部24は、境界特定部24aと、占有率算出部24bとを有する。境界特定部24aは、マイボーム腺領域Bにおける頂点を特定し、当該頂点に基づいて、解析対象領域A内のマイボーム腺領域B、及びマイボーム腺間領域Cと、外部領域Dとを分ける境界線Lを特定する。占有率算出部24bは、マイボーム腺領域Bの面積とマイボーム腺間領域Cの面積との和を解析対象領域Aの面積で除算し、その商である占有率Oを分布情報として算出する。つまり、眼科画像解析装置1によれば、撮影画像Iにおける占有率Oに基づいて、マイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報正常か異常か。異常である場合の原因を提供できる。従って、たとえばマイボーム腺の診断支援に繋がる。眼科画像解析装置1は表示部41と、表示制御部25とを有する。表示制御部25は、撮影画像Iと、抽出部23で抽出したマイボーム腺領域Bを示す処理画像I ́とを表示部41に並べて表示させる。また、表示制御部25は、撮影画像I、及び処理画像I ́に加え、分布情報を表示部41に並べて表示させることができる。つまり、眼科画像解析装置1によれば、1つの画面で撮影画像やマイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供できる。従って、たとえば診断の効率化に繋がる。<第2実施形態>図11及び図12を参照して第2実施形態に係る眼科画像解析装置1の一例について説明する。なお、第1実施形態と共通する部分については説明を省略する場合がある。図11に示すように、本実施形態において、演算部24は、第1実施形態と同様の境界特定部24a、占有率算出部24b、判別部24cに加え、脱落度算出部24dを含んで構成されている。脱落度算出部24dは、マイボーム腺の脱落度を求める処理を行う。脱落度とは、正常眼のマイボーム腺に対してどの程度マイボーム腺が脱落しているか減少しているかを示すパラメータである。脱落度は、たとえばマイボーム腺の占有率に基づいて求めることが可能である。本実施形態においては、脱落度が分布情報に該当する。脱落度の算出方法の一例について説明する。脱落度算出部24dは、占有率算出部24bで算出された占有率の値、及び記憶部3に記憶された標準占有率の値を受け取る。脱落度算出部24dは、占有率算出部24bで算出された占有率から標準占有率を減算することで脱落度を算出する。本実施形態における判別部24cは、記憶部3から閾値を読み出し、脱落度算出部24dで算出された脱落度と比較する。この閾値は、脱落度算出部24dで算出された脱落度が正常な範囲にあるかどうかを判断するための値である。閾値は予め記憶部3等に記憶されている。或いは、操作部42等を介して撮影画像毎に指定することも可能である。閾値は、撮影画像等から臨床的に求められる値である。閾値は、平均値、中央値、最頻値、標準偏差等のような統計的な値であることが望ましい。脱落度が閾値よりも大きい場合、判別部24cは脱落の度合いが正常眼よりも大きい、すなわち異常があると判断する。当該判別結果は、判別部24cにより表示部41に数値やメッセージ等で表示される。或いは、判別部24cは、当該判別結果を出力部5から出力させることも可能である。<動作>次に、図12を参照して、本実施形態に係る眼科画像解析装置1の動作について説明する。なお、S20~S26までの動作は第1実施形態のS10~S16に対応する。まず、検査者は操作部42等により、表示部41に表示された患者リスト等から所望の患者を選択するS20。マイクロプロセッサ2は、選択された患者に対応する眼瞼の撮影画像データの一覧を表示部41に表示させる。検査者は、撮影画像データの一覧から、マイボーム腺領域の解析を行う撮影画像Iを選択する。画像取得部21は、記憶部3等からS20で選択された撮影画像Iを読み出し、表示部41に表示させるS21。S21で表示された撮影画像Iに対して、指定部22は、解析対象領域Aを指定するS22。S22で指定された解析対象領域Aの各画素の輝度値に基づいて、抽出部23は、マイボーム腺領域Bを抽出するS23。S23で抽出されたマイボーム腺領域Bに対し、境界特定部24aは、マイボーム腺領域Bにおける頂点を特定するS24。境界特定部24aは、S24で特定された頂点を通り、解析対象領域Aを、マイボーム腺領域Bとマイボーム腺間領域Cと外部領域Dとに分ける境界線Lを特定するS25。占有率算出部24bは、解析対象領域A、マイボーム腺領域B及びマイボーム腺間領域Cのそれぞれの面積を求める。そして、占有率算出部24bは、マイボーム腺領域Bの面積とマイボーム腺間領域Cの面積との和を解析対象領域Aの面積で除算することで、占有率Oを算出するS26。脱落度算出部24dは、S26で算出された占有率O及び記憶部3に記憶された標準占有率O ́を受け取る。脱落度算出部24dは、占有率Oから標準占有率O ́を減算することにより脱落度を算出するS27。判別部24cは、S27で算出された脱落度と記憶部3に記憶された閾値とを比較することで、マイボーム腺における異常の有無を判別するS28。表示制御部25は、S21で選択された撮影画像I、その撮影画像に処理を施した処理画像I ́、及びS28での判別結果等の解析結果を表示部41に表示させるS29。<作用効果>本実施形態に係る眼科画像解析装置1の作用及び効果について説明する。眼科画像解析装置1の記憶部3は、所定の閾値と、正常眼の解析対象領域内においてマイボーム腺領域、及びマイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域が占める割合である標準占有率とを記憶する。眼科画像解析装置1の演算部24は、境界特定部24aと、占有率算出部24bと、脱落度算出部24dと、判別部24cとを有する。境界特定部24aは、マイボーム腺領域における頂点を特定し、当該頂点に基づいて、解析対象領域内のマイボーム腺領域、及びマイボーム腺領域間の領域であるマイボーム腺間領域と、それ以外の外部領域とを分ける境界を特定する。占有率算出部24bは、マイボーム腺領域の面積とマイボーム腺間領域の面積との和を解析対象領域の面積で除算し、その商である占有率を算出する。脱落度算出部24dは、占有率算出部24bで算出された占有率と標準占有率との差分を取ることにより、分布情報として、正常眼に対するマイボーム腺の脱落度を求める。判別部24cは、脱落度算出部24dで算出された脱落度と閾値とに基づいて、マイボーム腺における異常の有無を判別する。つまり、眼科画像解析装置1によれば、マイボーム腺の脱落度に基づいて、マイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供できる。従って、たとえばマイボーム腺の診断支援に繋がる。<第1実施形態、及び第2実施形態の変形例>マイボーム腺の異常の原因としては、先に述べたコンタクトレンズの装用によるものの他に、閉塞性MGDやアレルギー性結膜炎等があることが知られている。従って、分布情報からマイボーム腺の異常の原因を特定することにより、マイボーム腺の診断支援に繋げることが可能となる。<変形例1>ここで、閉塞性MGDによるマイボーム腺の異常の場合、マイボーム腺領域及びマイボーム腺間領域と、外部領域との間の境界の形状が鋸歯型一部のマイボーム腺が他と比べて極端に短縮している形状になることが知られている。そこで、本変形例における演算部24は、境界特定部24aで得られた境界の形状を示す形状情報を分布情報として求める。この形状情報は、たとえば隣接するマイボーム腺の頂点の座標値がどの程度ずれているかたとえば、y方向にどの程度ずれているかにより求めることが可能である。この境界の形状情報と記憶部3に記憶された標準情報とに基づいて、判別部24cは、マイボーム腺の異常の有無を判別することができる。なお、ここでの標準情報は、正常眼における隣接するマイボーム腺の頂点の座標値がどの程度ずれているかたとえば、y方向にどの程度ずれているかにより求めることが可能である。本変形例によれば、境界の形状情報に基づいて、マイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供できる。従って、マイボーム腺の異常の原因を特定できるため、診断支援に繋がる。<変形例2>また、アレルギー性結膜炎によるマイボーム腺の異常の場合、マイボーム腺が大きく屈曲することが知られている。そこで、本変形例における演算部24は、抽出部23で抽出されたマイボーム腺領域の形状に基づいて、マイボーム腺の屈曲度を分布情報として求める処理を行う。屈曲度とは、各マイボーム腺がどの程度屈曲しているかを表すパラメータである。屈曲度は、たとえば、直線を基準としてマイボーム腺が当該直線からどれだけ屈曲しているかを示す値として表すことができる。屈曲度の算出は、たとえば、演算部24がマイボーム腺の形状を示す曲線と、当該曲線における任意の2点たとえば、当該曲線の両端の点を通る直線とで囲まれた領域の面積を求めることで可能となる。この場合、この面積が大きいほどマイボーム腺は屈曲している、この屈曲度合いから、マイボーム腺の異常の有無、及び異常の程度を判別できる。或いは、マイボーム腺領域の外縁を示す曲線やマイボーム腺領域を細線化した曲線に対して、微分処理を行うことで屈曲度を算出することも可能である。この場合、屈曲度としては、たとえばマイボーム腺領域の屈曲部変曲点の数や、変曲点における曲率がある。変曲点の求め方は第1実施形態で説明した方法と同様の手法を用いることが可能である。変曲点における曲率は、たとえば演算部24により、マイボーム腺の形状を示す曲線と変曲点で接する円の半径を求めることで算出できる。曲率が小さい場合には、マイボーム腺領域の屈曲度が小さいといえる。逆に、曲率が大きい場合には、マイボーム腺領域の屈曲度が大きいといえる。たとえば、曲率が閾値よりも大きい場合にはマイボーム腺領域が大きく屈曲している、すなわち、マイボーム腺に異常があると判別できる。演算部24は、各マイボーム腺領域について屈曲度を求め、その統計値と記憶部3に記憶された標準情報とに基づいて、判別部24cは、マイボーム腺における異常の有無を判別する。なお、ここでの標準情報は、正常眼におけるマイボーム腺の屈曲度である。標準情報は、複数の正常眼において求められたマイボーム腺の屈曲度の平均値、中央値、最頻値、標準偏差等であることが望ましい。また、屈曲度の統計値は、たとえば、平均値、中央値、最頻値、標準偏差、屈曲度の和、屈曲度の最大値最小値である。本変形例によれば、屈曲度に基づいて、検査者に対してマイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供できる。従って、マイボーム腺の異常の原因を特定できるため、診断支援に繋がる。<第3実施形態>図13及び図14を参照して第3実施形態に係る眼科画像解析装置1の一例について説明する。なお、第1実施形態、及び第2実施形態と共通する部分については説明を省略する場合がある。これまで述べたように、マイボーム腺の分布情報としては種々の情報が考えられる。従って、これら複数の分布情報を組み合わせることで更なる診断支援が可能となる。本実施形態ではその一例について説明を行う。図13に示すように、本実施形態において、演算部24は、第2実施形態と同様の境界特定部24a、占有率算出部24b、判別部24c、脱落度算出部24dに加え、屈曲度算出部24eと、原因特定部24fを含んで構成されている。屈曲度算出部24eは、分布情報として、抽出部23で抽出されたマイボーム腺領域の形状に基づいて、マイボーム腺の屈曲度を求める。屈曲度の求め方は、変形例2と同様の手法を用いることが可能である。原因特定部24fは、判別部24cによりマイボーム腺に異常があるとされた場合、境界特定部24aにより特定された境界の形状を示す形状情報及び/または屈曲度に基づいて、マイボーム腺の異常の原因の候補を特定する。<動作>図14を参照して、本実施形態に係る眼科画像解析装置1の動作について説明を行う。なお、S30~S33までの動作は第1実施形態のS10~S13第2実施形態のS20~S23に対応する。まず、検査者は操作部42等により、表示部41に表示された患者リスト等から所望の患者を選択するS30。マイクロプロセッサ2は、選択された患者に対応する眼瞼の撮影画像データの一覧を表示部4に表示させる。検査者は、撮影画像データの一覧から、マイボーム腺領域の解析を行う撮影画像Iを選択する。画像取得部21は、記憶部3等からS30で選択された撮影画像Iを読み出し、表示部4に表示させるS31。S31で表示された撮影画像Iに対して、指定部22は、解析対象領域Aを指定するS32。S32で指定された解析対象領域Aの各画素の輝度値に基づいて、抽出部23は、マイボーム腺領域Bを抽出するS33。また、屈曲度算出部24eは、S33で抽出されたマイボーム腺領域Bの形状に基づいて、マイボーム腺の屈曲度を分布情報として求めるS34。求められた屈曲度に対応する情報は、記憶部3等に記憶される。S33で抽出されたマイボーム腺領域Bに対し、境界特定部24aは、マイボーム腺領域Bにおける頂点を特定するS35。境界特定部24aは、S35で特定された頂点を通り、解析対象領域Aを、マイボーム腺領域Bとマイボーム腺間領域Cと外部領域Dとに分ける境界線Lを特定するS36。また、演算部24は、S36で特定された境界線Lの形状を示す形状情報を分布情報として求めるS37。境界の形状情報の求め方は、変形例1と同様の手法を用いることが可能である。求められた境界の形状情報は、記憶部3等に記憶される。占有率算出部24bは、解析対象領域A、マイボーム腺領域B及びマイボーム腺間領域Cそれぞれの面積を求める。そして、占有率算出部24bは、マイボーム腺領域Bの面積とマイボーム腺間領域Cの面積との和を解析対象領域Aの面積で除算することで、占有率Oを算出するS38。脱落度算出部24dは、S38で算出された占有率O及び記憶部3に記憶された標準占有率O ́を受け取る。脱落度算出部24dは、標準占有率O ́から占有率Oを減算することで脱落度を算出するS39。判別部24cは、S39で算出された脱落度と記憶部3に記憶された閾値とを比較することで、マイボーム腺における異常の有無を判別するS40。ここで、判別部24cによりマイボーム腺における異常が有ると判別された場合S40でYの場合、原因特定部24fは、S34で求められた屈曲度とS37で求められた境界線Lの形状情報に基づいて、マイボーム腺の異常の原因の候補を特定するS42。具体例として、演算部24は、テーブル情報を参照して対応するマイボーム腺の異常の原因を特定する。テーブル情報は、記憶部3等に記憶されている。テーブル情報は、屈折度の範囲標準情報に含まれるか否かを示す範囲及び境界の形状情報の範囲標準情報に含まれるか否かを示す範囲と異常の原因を関連付けたものである。S34で得られる屈曲度、及びS37で得られる境界線Lの形状情報が、それぞれどの範囲に含まれるかによって異常の原因を特定することができる。異常の原因とは、たとえばアレルギー性結膜炎、コンタクトレンズ等の原因名である。当該テーブル情報に基づき、たとえば、屈曲度が標準情報よりも大きく、境界線Lの形状情報が標準情報と同様であると判断された場合、演算部24は、マイボーム腺の異常がアレルギー性結膜炎によるものであると特定する。その後、表示制御部25は、S31で選択された撮影画像I、その撮影画像に処理を施した処理画像I ́、及びS42で特定されたマイボーム腺における異常の原因を表示部41に表示させるS43。一方、判別部24cによりマイボーム腺における異常が無いと判別された場合S40でNの場合、表示制御部25は、S31で選択された撮影画像I、その撮影画像に処理を施した処理画像I ́、及びS40で得られたマイボーム腺における異常が無い旨の判別結果を表示部41に表示させるS43。なお、S42におけるマイボーム腺の異常の原因を特定する場合に用いるパラメータは、判別対象となる異常の原因に応じて任意に設定可能である。たとえば、屈曲度と境界線Lの形状情報の少なくとも一方を用いることでもよい。或いは、占有率や脱落度等の他のパラメータを考慮することも可能である。<作用効果>本実施形態に係る眼科画像解析装置1の作用及び効果について説明する。眼科画像解析装置1の演算部24は、屈曲度算出部24eと、原因特定部24fとを有する。屈曲度算出部24eは、分布情報として、抽出部23により抽出されたマイボーム腺領域の形状に基づいて、マイボーム腺の屈曲度を求める。原因特定部24fは、判別部24cによりマイボーム腺に異常があるとされた場合、境界特定部24aにより特定された境界の形状を示す形状情報及び/または屈曲度に基づいて、マイボーム腺の異常の原因の候補を特定する。従って、マイボーム腺が異常状態にある場合には、その原因を特定する情報を提供できる。従って、たとえばマイボーム腺の診断支援に繋がる。<第1実施形態から第3実施形態に共通の変形例>以上に説明した内容は、この発明を実施するための一構成例に過ぎない。この発明を実施しようとする者は、この発明の要旨の範囲内において適宜に変形を加えることが可能である。<変形例3>表示制御部25は、操作部42により撮影画像及び処理画像の一方に対して行われた操作に基づき、当該操作の結果を、他方の画像に反映させることが可能である。具体例として、図15における処理画像I ́に対して解析対象領域Eが指定されると、表示制御部25は、撮影画像Iにおいて、その解析対象領域Eに対応する箇所E ́を表示させる。抽出部23及び演算部24は、解析対象領域Eに対して上記実施形態における解析処理を施し、マイボーム腺の分布情報を求めることができる。処理画像I ́は撮影画像に比べマイボーム腺領域を認識し易いため、処理画像I ́で示されるマイボーム腺領域が、撮影画像のどこに存在するかを容易に理解することができる。逆に、撮影画像Iに対して操作を行った結果を、処理画像I ́に反映させることにより、撮影画像Iでは認識し難い部分を処理画像I ́で確認することが可能となる。なお、処理画像I ́は撮影画像Iに基づいて作成されるものである。従って、表示部41に表示された処理画像I ́と撮影画像Iとの間において特に位置合わせをする必要はない。<変形例4>分布情報は、上述のものに限られない。たとえば、解析対象領域内におけるマイボーム腺領域とそれ以外の領域との輝度値の差コントラストやマイボーム腺領域の幅等を分布情報として用いることができる。判別部24cは、これらの分布情報に基づき、上記と同様の閾値処理によってマイボーム腺における異常の有無を判別することができる。また、当該分布情報は、第3実施形態においてマイボーム腺の異常の原因を特定する際に用いる分布情報の一つとすることが可能である。<プログラムについて>この発明に係るプログラムは、被検眼の眼瞼の撮影画像を解析するコンピュータを制御する眼科画像解析プログラムである。具体的に説明すると、このプログラムは、コンピュータを次の各部として機能させる:1撮影画像に対して、マイボーム腺を含む解析対象領域を指定する指定部22;2解析対象領域の各画素の輝度値に基づいて、眼瞼におけるマイボーム腺を示すマイボーム腺領域を抽出する抽出部23;3マイボーム腺領域に基づいて、解析対象領域におけるマイボーム腺の分布情報を求める演算部24。このようなプログラムによれば、コンピュータは、撮影画像Iを解析することにより、マイボーム腺の分布状態に関する客観的な情報を提供できる。従って、たとえばマイボーム腺の診断支援に繋がる。また、この発明に係るプログラムは、コンピュータのドライブ装置によって読み取り可能な任意の記録媒体に記録させることができる。たとえば、光ディスク、光磁気ディスクCD-ROM/DVD-RAM/DVD-ROM/MO等、磁気記憶媒体ハードディスク/フロッピー登録商標ディスク/ZIP等などの記録媒体を用いることが可能である。また、ハードディスクドライブやメモリ等の記憶装置に記憶させることも可能である。更に、インターネットやLAN等のネットワークを通じてこのプログラムを送信することも可能である。