画像解析装置及び画像解析プログラム

【課題】眼底画像から、血管交叉部における定量的な特性値を算出し、これらの算出結果に基づいて、血管の異常の判定を、客観的で非常に信頼性高く行うことのできる画像解析装置を提供する。
【解決手段】画像解析装置は、交叉部における静脈の屈曲度と口径の分布とを、交叉部の周囲で抽出した静脈の血管壁のデータを用いて算出する。そして、屈曲度と口径の分布の算出結果から、血管の異常の疑いの有無を判断し、判断結果を出力する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像解析装置と画像解析プログラムに関する。特に、眼底画像に撮影されている血管の交叉部の状態を解析して、血管の異常の疑いの有無を判断し、その判断結果を表示するための画像解析装置と画像解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
眼底画像に撮影されている血管の交叉部の状態を解析することによって、動脈硬化の有無を判定できることが知られている。動脈硬化性の変化が生じている眼底の血管は、多くの場合、交叉部で静脈が細くなり、しかも急激に屈曲しているからである。
【０００３】
眼底画像の血管部の状態を解析して異常の疑いの有無を判定するために、従来は、医師等の検者が眼底画像を１枚１枚目視で確認し、所定の判定基準に従って血管部の異常の疑いの有無を判定してきた。しかし、検診等で得られた大量の眼底画像を全て目視で確認することは、時間がかかりすぎて効率が悪いという問題点があった。また、検者ごとに動脈硬化性の変化に対する判定基準が微妙に異なるために、特に血管部の輪郭線が曖昧に撮影された画像において、判定結果にばらつきが生じる恐れがあった。
【０００４】
特許文献１には、眼底画像に不鮮明に撮影されている血管部から、輪郭線を自動的に抽出して、血管の解析精度を向上させる技術が開示されている。又、非特許文献１には、眼底画像から血管が撮影されている部分を抽出し、複数の血管が交叉している交叉部付近の血管部と、交叉部から所定の距離だけ離れた血管部の口径比を算出し、この値を基に血管部の異常を判定する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−２６９５３９号公報
【非特許文献１】JAMIT2006 OP14-6「眼底画像における高血圧症診断支援のための血管交叉部の自動解析」（第２５回日本医用画像工学会大会における発表、高橋亮、畑中裕司、中川俊明、林佳典、藤田廣志ほか）
【０００５】
非特許文献１に開示される技術は、血管部の異常の疑いの有無を、定量的に、しかも効率よく判定することを可能とした技術である。しかし、非特許文献１の技術では、血管部の２箇所の口径から口径比を算出しているため、口径比の算出に用いられなかった部分の口径の変化を見落とす恐れがあった。また、眼底画像のコントラストが低い場合には、２箇所の口径の値の誤差が大きくなり、これに伴って口径比の誤差も大きくなるために、判定結果の信頼性が損なわれる恐れがあった。
【０００６】
一方、血管の異常の判定を行う上で、血管の口径の変化と同様に重要な、交叉部における静脈の屈曲度については、これまで眼底画像からの定量化がほとんど行われてこなかった。眼底画像では、交叉部の静脈が、交叉するもう一方の血管によって隠れた状態で撮影されることが多く、尚且つ交叉部のコントラストが全体に低くなることから、たとえ特許文献１の技術をもってしても、交叉部における静脈の屈曲度を正確に算出することが困難であったためである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来は、眼底画像に撮影されている血管部の状態を判定するために、目視による検査が最も広く行われてきた。そして、迅速且つ信頼性高く判定を行うために、血管の交叉部付近の口径比を算出して、判定に利用する技術が開示されてきた。しかし、血管の状態を更に迅速且つ信頼性高く判定できる技術が求められていた。
【０００８】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであって、交叉部における静脈の屈曲度と口径とを算出して、この算出結果を血管の異常の判定に利用することにより、血管の異常の判定を、定量的な特性に基づいて、客観的で非常に信頼性高く行うことのできる技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１の発明は、被験者の眼底を撮影した画像に撮影されている血管の交叉部を解析する画像解析装置に関する。本発明の画像解析装置は、眼底画像の中で、血管の交叉部を含む交叉領域を決定する交叉領域決定手段と、交叉領域に含まれる血管が、動脈であるか静脈であるかを判定する動静脈判定手段と、交叉領域に含まれる血管の血管壁を抽出する血管壁抽出手段と、抽出された静脈の血管壁の位置のデータから、交叉領域の静脈の口径の分布と屈曲度とを算出する静脈解析手段とを備えている。本発明の画像解析装置の静脈解析手段は、交叉部における静脈の血管壁の位置を交叉領域の抽出された血管壁の位置のデータに基づいて計算し、交叉部における静脈の口径の分布と屈曲度とを算出することを特徴とする。
【００１０】
本発明の画像解析装置は、交叉領域に伸びる血管から血管壁を抽出する。そして、その中の静脈の位置のデータを基にして、交叉部で隠されている部分の静脈の血管壁の位置を推定する。推定された交叉部の血管壁の位置を含む、交叉領域の血管の血管壁の位置のデータからは、静脈の口径の分布と屈曲度を算出することができる。
【００１１】
請求項２の発明の画像解析装置は、交叉領域に含まれる静脈の口径の分布と屈曲度の算出結果から、眼底の血管の異常の疑いの有無を判断する血管状態判断手段と、血管状態判断手段の判断結果を表示する表示手段を更に備えていることを特徴とする。
【００１２】
異常が生じている眼底の静脈は、交叉部で口径が細くなり、しかも急激に屈曲していることが多い。本発明の画像解析装置は、交叉領域に含まれる静脈の口径の分布と屈曲度を算出して、この算出結果が異常な特性を示しているか否かを判断し、この判断結果を表示することができる。
【００１３】
請求項３の発明は、被験者の眼底を撮影した画像のデータから、眼底の血管の交叉部を解析する画像解析プログラムに関する。本発明の画像解析プログラムは、眼底画像の中で、血管の交叉部を含む交叉領域を決定し、交叉領域に含まれる血管が、動脈であるか静脈であるかを判定し、交叉領域に含まれる血管の血管壁を抽出し、抽出された血管の中の静脈の血管壁の位置のデータを算出し、算出された血管壁の位置のデータから、交叉部における静脈の血管壁の位置のデータを計算し、算出された位置のデータに基づいて、交叉領域の静脈の口径の分布と屈曲度を計算する処理をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の画像解析装置及び画像解析プログラムによって、従来は眼底画像から算出することが困難であった、血管の交叉部における静脈の口径の分布と屈曲度を算出することが可能となった。
【００１５】
更に、本発明の画像解析装置が算出した血管の交叉部における静脈の口径の分布と屈曲度の値に基づいて、血管の異常の疑いの有無を信頼性高く判定し、判定結果を表示することが可能となった。
【実施例】
【００１６】
以下、本発明の画像解析装置によって眼底画像の血管を解析した実施例について、図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００１７】
（実施例１）本実施例における画像解析装置１のブロック構成図を図１に示す。画像解析装置１は１台のコンピュータで構成されている。画像解析装置１は、血管抽出処理部２と、交叉領域決定処理部４と、動静脈判定処理部６と、血管壁抽出処理部８と、静脈解析処理部１０と、血管状態判断処理部１２と、表示処理部１６とを備えている。これらの処理部は、コンピュータの記憶部に実行可能な形式で記憶されており、コンピュータのＣＰＵで実行されることにより、眼底画像の解析が進められる。
【００１８】
更に、画像解析装置１は、眼底画像を入力することができる入力部１４と、入力された眼底画像や、画像解析装置１が行った解析の結果を表示することができる出力部１８とを備えている。
【００１９】
本実施例の画像解析装置１によって解析される眼底画像の一例を、図２に示す。本実施例で解析される眼底画像はデジタルのカラー画像であって、そこには、視神経乳頭部２１と、網膜２２と、視神経乳頭２１から伸びて網膜２２の上方を走行する複数の血管２４が撮影されている。画像解析装置１は、眼底画像２０の血管２４の中の、特に静脈の解析を行って、異常があるか否かを判断する。
【００２０】
画像解析装置１が、眼底画像２０に対して実施する解析のフローを図３に示す。以下、図３のフローに沿って、詳細な解析内容の説明を行う。画像解析装置１の入力部１４は、ステップＳ２で、眼底画像２０の画素データを入力する。本実施例における眼底画像２０の画素データは、画素毎にＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のデータを含んでいる。
【００２１】
画像解析装置１の血管抽出処理部２は、ステップＳ４において、眼底画像２０の中から血管２４を識別する。血管２４の識別は、入力された眼底画像２０の画素値データを２値化することで行われる。２値化は、血管部に固有の画素値を有する画素と、血管部以外の画素値を有する画素を識別し、識別された各々の画素毎に０又は１のデータを割り当てることで実行される。更に、血管抽出処理部２は、識別された血管２４に細線化処理を施して、血管２４を幅が１画素である線分に変換する。そして、その細線の位置情報を、血管２４の位置の情報として一時記憶する。
【００２２】
ステップＳ６で、画像解析装置１の交叉領域決定処理部４は、血管の抽出処理が行われた眼底画像２０に対して、血管２４の交叉部２６の検出と、交叉領域２８の設定を行う。交叉領域決定処理部４は、血管２４の位置の情報を用いて、２本の血管２４が交叉する交叉部２６を検出する。そして、交叉部２６が中心となるように、所定の面積を持つ正方形の交叉領域２８を設定する。交叉領域決定処理部４は、交叉部２６が多数検出された場合には、血管抽出処理部２が眼底画像２０を処理して得られた２値化のデータを参照し、より太い血管２４同士が交叉している交叉部２６を検出して、１又は２以上の交叉領域２８を設定することができる。
【００２３】
ステップＳ８で、画像解析装置１の動静脈判定処理部６は、交叉領域決定処理部４が設定した交叉領域２８の画素値を詳細に解析して、交叉領域２８に含まれる血管２４が、動脈であるか静脈であるかを判定する。動脈と静脈とではその色度が異なるため、Ｒ，Ｇ，Ｂ値の詳細な比較によって、交叉する血管が動脈であるのか、若しくは静脈であるのかを判定することができる。本実施例における動静脈判定処理部６は、判定の結果、交叉部２６で同一の種類の血管が交叉していることが明かとなった交叉領域２８については、その領域設定を解除する。そして、動脈と静脈が交叉していると判定された交叉領域２８については、血管２４の位置の情報と、血管２４が動脈であるか静脈であるかという血管の種類の情報とを関連づけて、再度一時記憶する。
【００２４】
ステップＳ１０で、画像解析装置１の血管壁抽出処理部８は、交叉領域２８に含まれる動脈と静脈の血管壁を抽出する。図２に示すように、血管２４は、血管２４以外の網膜２２の領域と比較すると、Ｒ、Ｇ、Ｂ値に基づいて算出される輝度値が低くなる。又、網膜２２と血管２４の境界となる部分では、輝度値の変化量が大きく、その境界は明瞭である。そこで、輝度値の変化が大きい領域の画素毎の画素データを評価し、所定のしきい値以下の輝度を有する画素を選択して、この画素の連続した点を連ねることにより、血管２４の血管壁を決定することができる。
【００２５】
図４に、交叉領域２８の中に含まれると判定された動脈３０と静脈３２について、血管壁抽出処理部２８が行った血管壁の抽出結果の一例を示す。血管壁抽出処理部８による輝度の変化としきい値を用いた処理によっては、交叉部のコントラストの低い部分の血管壁は抽出されにくい。このため、本実施例の静脈３２については、交叉部２６を挟んで、対向する２対の血管壁３３，３４，３５，３６が抽出されている。血管壁３３，３４，３５，３６を構成する点列の位置のデータは、交叉領域２８に定義されている２次元の局所座標系の座標値で記憶されている。
【００２６】
ステップＳ１２で、画像解析装置１の静脈解析処理部１０は、動脈３０と交叉しているために抽出されなかった静脈３２の血管壁の位置を、血管壁３３，３４，３５，３６の位置のデータを用いて推定し、補完する。交叉部２６における静脈３２の一方の血管壁の補完は、血管壁３３を構成する点列の位置のデータと血管壁３５を構成する点列の位置のデータとの間をスプラインで接続することによって行われる。同様に、交叉部２６における静脈３２の他方の血管壁の補完は、血管壁３４を構成する点列の位置のデータと血管壁３６を構成する点列の位置のデータとの間をスプラインで接続することによって行われる。図５に、静脈解析処理部１０によって補完された、血管壁３３と血管壁３５の間の血管壁３７と、血管壁３４と血管壁３６の間の血管壁３８を表示した、交叉領域２８の図を示す。
【００２７】
更に、静脈解析処理部１０は、血管壁３３，３４，３５，３６の位置のデータに、推定された血管壁３７と血管壁３８の位置のデータを追加し、これらの血管壁のデータから静脈３２の口径の分布を算出する（ステップＳ１４）。静脈３２の口径の分布は、一方の血管壁３３，３５，３７から、他方の血管壁３４，３６，３８に伸ばした垂線の長さによって算出され、出力される。静脈解析処理部１０によって出力された静脈３２の口径の分布の一例を、図６に示す。次に、静脈解析処理部１０は、交叉部２６以外の部分に属する静脈の口径の平均値と、交叉部２６の静脈の口径の最小値の値を算出する。
【００２８】
更に、本実施例における静脈解析処理部１０は、算出された血管壁３７と血管壁３８の位置のデータを用いて、交叉部２６における静脈の屈曲度を算出する。屈曲度の算出方法を、図７を用いて説明する。静脈解析処理部１０は、図７（ａ）に示す血管壁３７を、図７（ｂ）のように２本の直線４５と直線４６で近似する。そして静脈解析処理部１０は、直線４５，４６のなす角θ１を、血管壁３７の屈曲度とする。同様に静脈解析処理部１０は、血管壁３８を直線４７と直線４８で近似し、この２本の直線４７，４８のなす角θ２を、血管壁３８の屈曲度とする。そしてθ１とθ２の平均値を求めることで、交叉部２６における静脈３２の屈曲度を算出する（ステップＳ１６）。
【００２９】
血管状態判断処理部１２は、多数の眼底画像を用いて行った静脈の諸特性の解析の結果と、血管の異常の疑いの有無との相関関係を検討した結果得られた、静脈の口径の基準値と屈曲度の基準値とを記憶している。これらの基準値は、異常がない血管がほぼ８０％含まれる値を示している。本実施例において、血管状態判断処理部１２が記憶している静脈の口径の基準値とは、交叉部２６以外の部分の静脈の平均口径に対する、交叉部２６の静脈の口径の最小値の割合を、百分率で示した値である。本実施例におけるこの基準値は、６０％となっている。又、屈曲度の基準値は１２０°となっている。
【００３０】
血管状態判断処理部１２は、静脈解析処理部１０が算出した、交叉部２６以外の部分の静脈の平均口径と交叉部２６の口径の最小値とを用いて、平均口径に対する最小値の割合を求める。そして、求めた割合の値を、静脈の口径の基準値と比較する。又、交叉部２６における屈曲度の値を、交叉部の基準値と比較する。平均口径に対する交叉部の口径の最小値の割合が６０％以上である場合と、屈曲度の値が１２０°よりも大きな場合は、静脈３２に異常はなく、静脈の状態は正常な範囲にあるとの判断がなされる。平均口径に対する交叉部の口径の最小値の割合と、屈曲度の値の少なくともいずれか一方に異常がある場合は、異常の疑いありとの判断がなされる（ステップＳ１８）。
【００３１】
表示処理部１６は、血管状態処理部１２の処理が終了すると、解析を行った眼底画像２０と、静脈解析処理部１０によって算出された静脈３２の口径の分布及び屈曲度と、血管状態判断処理部１２による判断の結果を、出力部１８に表示する（ステップＳ２０）。出力部１８に表示される結果表示画面４０の一例を、図８に示す。結果表示画面４０には、解析を行った眼底画像２０と、交叉領域２８で抽出された血管壁の図と、算出された静脈の口径の分布と、交叉部における屈曲度と、異常の疑いの有無に関する判断の結果が表示されている。交叉部２６以外の部分の静脈の平均口径に対する交叉部２６の口径の最小値の割合は、ここでは、「交叉部の口径割合の最小値」として表示されている。
【００３２】
本実施例における画像解析装置１は、交叉部２６の周囲で抽出した静脈３２の血管壁のデータを用いて、交叉部２６における静脈３２の屈曲度と口径の分布とを算出することができる。そして、屈曲度と口径の分布との算出結果を利用することにより、血管の異常の疑いの有無の判断を、定量的な特性に基づいて、客観的で非常に信頼性高く行うことができる。
【００３３】
（実施例２）本実施例における画像解析装置４１のブロック構成図を、図９に示す。本実施例の画像解析装置４１は１台のコンピュータで構成されており、交叉領域決定処理部４２と、静脈壁抽出処理部４４を備えている。更に、画像解析装置４１は、実施例１の画像解析装置１と同様の構成を有する動静脈判定処理部６と、静脈解析処理部１０と、血管状態判断処理部１２と、表示処理部１６とを備えている。画像解析装置４１に含まれるこれらの処理部は、コンピュータの記憶部に実行可能な形式で記憶されており、コンピュータのＣＰＵで実行されることにより、眼底画像の解析が進められる。
【００３４】
画像解析装置４１を構成するコンピュータには、入力された眼底画像や、画像解析装置４１が行った解析の結果を表示することができる出力部１８と、出力部１８に表示された眼底画像２０に対して、検者が交叉領域２８の位置を指定することのできるマウス等のポインティングデバイスを含む入力部１４を備えている。本実施例の画像解析装置４１は、解析の最初のステップで、検者が解析の対象となる眼底画像２０に交叉部２６を含む交叉領域２８を指定することを特徴とする。
【００３５】
本実施例の画像解析装置４１による画像解析の最初のステップでは、検者が、出力部１８に表示された眼底画像２０を確認しつつ、解析を実施したい交叉部２６を含む交叉領域２８を指定する。画像解析装置４１の交叉領域決定処理部４２は、指定された位置に対応する眼底画像２０上の座標を入力して、画像２０上に交叉領域２８を設定する。ここで検者は、交叉領域２８を指定する際に、交叉部２６で交叉する動脈と静脈以外の血管が含まれないように交叉領域２８を指定することにより、以下の処理を一層迅速且つ正確に進めることができる。
【００３６】
画像解析装置４１の静脈壁抽出処理部４４は、交叉領域２８に含まれる静脈３２の血管壁を抽出する。静脈壁抽出処理部４４は、まず、交叉領域２８の画素値を詳細に解析して、静脈固有の色度を有する領域を静脈であると判定する。そして、静脈と判定された領域の端部付近で、輝度値の変化量が大きく、かつ所定のしきい値以下の輝度を有する画素を選択して、この画素を静脈壁であると決定する。このような画素群を全て抽出し、これらの点群を連ねることにより、静脈壁が抽出される。静脈の血管壁３３，３４，３５，３６が抽出された交叉領域２８の画像を図１０に示す。
【００３７】
画像解析装置４１の静脈解析処理部１０は、実施例１と同様の処理を行うことにより、静脈の血管壁３３，３４，３５，３６の位置のデータを用いてスプラインで補完して交叉部２６を含む血管壁３７，３８の位置のデータを得る。図１１に、静脈の血管壁３７，３８が補完された交叉領域２８の図を示す。静脈解析処理部１０は、交叉領域２８における静脈の血管壁３３〜３８の位置のデータに基づいて、静脈３２の口径の分布と、交叉部における屈曲度を算出する。これらの算出結果に基づいて、血管状態判断処理部１２は、静脈３２に異常の疑いがあるか否かの判断を行う。判断の結果は、実施例１と同様に、表示処理部１６が処理を行って、出力部１８に結果表示画面４０を用いて表示される。
【００３８】
本実施例の画像解析装置４１は、交叉領域２８の指定を検者が行うことにより、検者が異常であるか否かの判断を最も行いたい交叉部２６を自ら選択して、その結果を迅速に知ることができる。また、本実施例の画像解析装置４１は、静脈壁のみを抽出して、動脈壁は抽出しないため、さらに迅速に解析結果を得ることができる。
【００３９】
以上、実施例において本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。例えば、本実施例における画像解析装置の各処理部は、それぞれモジュール化されてコンピュータの外部装置として構成することができる。本発明の画像解析装置は、眼底画像の撮影手段を備えることにより、画像データの入力をより迅速に行うことができる。更に、画像解析装置によって出力される画面の構成についても、検者の用途に合わせて、様々に変更することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】実施例１の画像解析装置１のブロック構成図である。
【図２】実施例１，２で解析される眼底画像２０を示す図である。
【図３】実施例１の画像解析装置１が実行する血管の解析の処理の内容を示すフロー図である。
【図４】血管壁の抽出が行われた交叉領域２８を示す図である。
【図５】静脈３２の血管壁の補完が行われた交叉領域２８を示す図である。
【図６】静脈３２の口径の分布の算出結果を示す図である。
【図７】屈曲度の算出のために、交叉部２６における血管壁３７，３８を直線４５，４６，４７，４８で近似した状態を示す図である。
【図８】異常の疑いの有無の判断結果を表示する結果表示画面４０の図である。
【図９】実施例２の画像解析装置４１のブロック構成図である。
【図１０】静脈壁の抽出が行われた交叉領域２８を示す図である。
【図１１】静脈３２の血管壁の補完が行われた交叉領域２８を示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
１，４１画像解析装置
２血管抽出処理部
４，４２交叉領域決定処理部
６動静脈判定処理部
８血管壁抽出処理部
１０静脈解析処理部
１２血管状態判断処理部
１４入力部
１６表示処理部
１８出力部
２０眼底画像
２１視神経乳頭部
２２網膜
２４血管
２６交叉部
２８交叉領域
３０動脈
３２静脈
３３，３４，３５，３６，３７，３８血管壁
４０結果表示画面
４４静脈壁抽出処理部
４５，４６，４７，４８血管壁を近似した直線

【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の眼底を撮影した眼底画像に撮影されている血管の交叉部を解析する画像解析装置であって、
前記画像の中で、血管の交叉部を含む交叉領域を決定する交叉領域決定手段と、
前記交叉領域に含まれる血管が、動脈であるか静脈であるかを判定する動静脈判定手段と
前記交叉領域に含まれる血管の血管壁を抽出する血管壁抽出手段と、
抽出された静脈の血管壁の位置のデータから、交叉領域の静脈の口径の分布と屈曲度とを算出する静脈解析手段とを備えており、
前記静脈解析手段は、交叉部における静脈の血管壁の位置を交叉領域の抽出された血管壁の位置のデータに基づいて計算し、交叉部における静脈の口径の分布と屈曲度とを算出することを特徴とする画像解析装置。
【請求項２】
交叉領域に含まれる静脈の口径の分布と屈曲度の算出結果から、眼底の血管の異常の疑いの有無を判断する血管状態判断手段と、
前記血管状態判断手段の判断結果を表示する表示手段を備えていることを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
【請求項３】
被験者の眼底を撮影した画像のデータから、眼底の血管の交叉部を解析する画像解析プログラムであって、
前記画像の中で、血管の交叉部を含む交叉領域を決定し、
前記交叉領域に含まれる血管が、動脈であるか静脈であるかを判定し、
前記交叉領域に含まれる血管の血管壁を抽出し、
抽出された静脈の血管壁の位置のデータを算出し、
算出された血管壁の位置のデータから、交叉部における静脈の血管壁の位置のデータを計算し、算出された位置のデータに基づいて、交叉領域の静脈の口径の分布と屈曲度を計算する処理をコンピュータに実行させるための画像解析プログラム。

【図１】