JP4801974B2 - 細胞画像処理装置,角膜内皮細胞画像処理装置,細胞画像処理プログラム,及び角膜内皮細胞画像処理プログラム - Google Patents
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Description
前記セル特徴と前記基準点から前記各セルの分割・統合を判断する演算制御回路と、前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより大きく分割すべきと判断された大セルがある場合に前記演算制御回路により作動制御されて前記大セルを分割するセル分割手段と、前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより小さく統合すべきと判断された小セルがある場合に前記演算制御回路により作動制御されて前記小セルを統合するセル統合手段を備え、前記演算制御回路は、前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっていることを特徴とする。
[構成]
この角膜内皮細胞撮影装置は、図1に示したように、被検眼の角膜内皮細胞を撮影するCCDカメラ等の撮像手段1と、撮像手段1で撮像された角膜内皮細胞像から角膜内皮細胞を計測や画像処理をする角膜内皮細胞計測装置2と、角膜内皮細胞計測装置2で処理された画像やデータを表示する液晶表示器(ディスプレイ)等の表示手段(表示装置)3と、表示手段3に表示された画像やデータに操作を加えるマウス等の入力手段4を備えている。
<角膜内皮細胞計測装置2>
この角膜内皮細胞計測装置2は、演算処理手段(演算処理手段)5と、画像メモリ(記憶手段)6を有する。
[作用]
以下、このような構成の角膜内皮細胞撮影装置の演算制御回路7による制御作用を図3〜図5のフローチャートに基づいて説明する。
(1)細胞密度解析のフローチャートの概略
図3は、細胞密度を解析するための全体のフローチャートを概略的に示したものであり、図5(a),図7,図8は撮像手段1で撮像されて原画像メモリ部6aに記憶され且つ表示手段3に表示された角膜内皮細胞画像を示したものである。また、図6(a)、は図5(a)の一部分をズーム手段8aにより拡大して表示させた部分拡大図である。尚、図7,図8は図5,図6とは異なる角膜内皮細胞像である。尚、図7,図8において、セル10,10間の細胞壁の部分は、分かりやすくするために、便宜上白い線で示している。
円形度=4π×面積/周囲長2
として求められる。また、アスペクト比は、
アスペクト比=最大長/幅
として求められる。
(2)細胞密度解析の他の例
ステップS1において、撮像手段1により被検眼の角膜内皮細胞が撮影され、この撮影された角膜内皮細胞像が演算制御回路7を介して原画像メモリ部6aに記憶されると共に、図5(a),図6(a)に示したような角膜内皮細胞像が表示手段3に表示されると、ステップS2に移行する。
即ち、ステップS31において演算制御回路7は、図11(b)に示したように隣接する複数のセル10の色を異ならせてラベル(例えば、複数のセル10にラベルL1,L2,L3,…Ln等)を付けるラベリング処理をし、ステップS32に移行する。このステップS32では、上述したように「特徴量計算」処理を実行して、ステップS33に移行する。
(3)セルの統合処理のより具体例
図3のステップS2でエッジが細線化処理された角膜内皮細胞画像のセルの統合処理を行う場合、先ず演算制御回路7は画像処理手段8を動作制御して、図11(a)に示したセル10の細胞壁9とは異なるヒゲ15や点16等を除去し、ステップS3に移行する。
即ち、ステップS3で演算制御回路7は、図11(b)に示したように隣接する複数のセル10の色を異ならせてラベル(例えば、複数のセル10にラベルL1,L2,L3,…Ln等)を付けるラベリング処理をして、ステップS32に移行する。このステップS32では、上述した「特徴量計算」処理を実行し、ステップS33に移行する。このステップS33では、上述した「ラベル分割」処理を実行し、ステップS34に移行する。このステップS34では、図4に示したフローチャートのステップS341〜344の「統合処理」を実行する。
(小面積部の統合)
図15(a)はラベリングした画像であり、この画像のラベルL1,L2の平均的な大きさのセル10,10内にはラベルL1a,L2aの小面積部(小セル)10a,10bがある。
(接触数が1の統合)
ステップS343において演算制御回路7は、図16(a)のように基準点13(実際には表示されない)を含むラベルL1の小面積部(小セル)10aがセル10(L)内にある場合、図2のセル統合手段8kを制御して、このラベルL1の小面積部10aをラベルLのセル10に統合して、小面積部10aが図16(b)のようにない状態としてステップS344に移行する。
(円形度で統合)
また、図18(a)のようにラベルL1〜L3を付した小面積部(小セル)10a〜10cがある場合において、基準点13はラベルL1の小面積部10aにはあるがラベルL2,L3の小面積部10b,10cにはない場合がある。
(変形例)
図20は、細胞密度を解析するための全体のフローチャートの他の例を概略的に示したものである。
この撮像手段1により撮像された角膜内皮細胞像は演算制御回路7を介して原画像メモリ6aに記憶されると共に、表示手段3に表示される。この表示手段3に表示された角膜内皮細胞像にノイズがある場合には、再度撮影し直す。また、角膜内皮細胞像に図21,図22に示したようにノイズが少ない場合には、セル(角膜内皮細胞)間の細胞壁が鮮明な場合には、必ずしも再撮影する必要はない。
0a2に分割する。
8…画像処理手段
8b…エッジ検出手段
8c…基準点算出手段
8f…セル特徴算出手段
8j…セル細胞壁検出手段
8k…セル統合手段
8L…セル分割手段
8m…セル密度算出手段
8n…形状情報形成手段
8o…周形状膨張手段
10…セル(角膜内皮細胞像)
10a〜10d…小面積部(小セル)
13…基準点
14…細胞壁(エッジ)
R1〜R3…円(周形状情報)
Claims (8)
- 細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出手段と、
前記エッジ検出手段により検出されたエッジに基づいて複数の細胞壁からなるセルを求めて、この求めた各セルの複数の前記細胞壁から前記各セル内に向けて延びる法線を想定して、この法線の前記細胞壁から前記セル内への平均長さの位置を求めることにより、前記法線の前記細胞壁から前記セル内への平均長さの位置から前記各セルの中心である基準点を自動的に算出する基準点算出手段と、
前記エッジ検出手段で検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出手段と、
前記基準点の数からセルの数を求めると共に、この求めたセルの数と前記セル特徴からセル密度を求める演算制御回路とを備えることを特徴とする細胞画像処理装置。 - 角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出手段と、
前記エッジ検出手段により検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出手段と、
前記エッジ検出手段で検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出手段と、
前記セル特徴と前記基準点から前記各セルの分割・統合を判断する演算制御回路と、
前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより大きく分割すべきと判断された大セルがある場合に前記演算制御回路により作動制御されて前記大セルを分割するセル分割手段と、
前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより小さく統合すべきと判断された小セルがある場合に前記演算制御回路により作動制御されて前記小セルを統合するセル統合手段を備え、
前記演算制御回路は、前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっていることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置。 - 前記演算制御回路は、前記細胞壁を検出可能であるか否かを判断し、検出可能であれば自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段を作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっていることを特徴とする請求項2に記載の角膜内皮細胞画像処理装置。
- 角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出手段と、
前記エッジ検出手段により検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出手段と、
画像処理のための前記基準点を内在させる所定の周形状情報を形成する形状情報形成手段と、
前記基準点から前記周形状情報を膨張させる周形状膨張手段と、
前記周形状膨張手段により膨張される前記周形状情報と前記細胞壁情報から前記細胞壁情報の形状をエッジとして検出する細胞壁検出手段と、を有する角膜内皮細胞画像処理装置であって、
互いに隣接し且つ前記周形状膨張手段により膨張させられる複数の前記周形状情報が隣接する方向において前記細胞壁情報に接触せず互いに接触したときに、互いに接触した複数の前記周形状情報が分割すべき一つの大きな面積のセル内に存在すると判断して、互いに接触した複数の前記周形状情報がそれぞれ含まれるように前記一つの大きな面積のセルを複数に分割処理するセル分割手段が設けられていることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理装置。 - 細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出ステップと、
前記エッジ検出ステップにより検出されたエッジに基づいて複数の細胞壁からなるセルを求めて、この求めた各セルの複数の前記細胞壁から前記各セル内に向けて延びる法線を想定して、この法線の前記細胞壁から前記セル内への平均長さの位置を求めることにより、前記法線の前記細胞壁から前記セル内への平均長さの位置から前記各セルの中心である基準点を自動的に算出する基準点算出ステップと、
前記エッジ検出ステップで検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出ステップと、
前記基準点の数からセルの数を求めると共に、この求めたセルの数と前記セル特徴からセル密度を求めるセル密度算出ステップを備えることを特徴とする細胞画像処理プログラム。 - 角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出ステップと、
前記エッジ検出ステップにより検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出ステップと、
前記エッジ検出ステップで検出されたエッジから前記各セルの面積・形状をセル特徴として求めるセル特徴算出ステップと、
前記セル特徴と前記基準点から前記各セルの分割・統合を判断する判断ステップと、
前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより大きく分割すべきと判断された大セルがある場合に前記大セルを分割するセル分割ステップと、
前記セルの面積・形状が平均的な大きさのセルより小さく統合すべきと判断された小セルがある場合に前記小セルを統合するセル統合ステップと、
前記セルの分割・統合処理をした後、前記セルの数からセル密度を求めるセル密度算出ステップを有することを特徴とする角膜内皮細胞画像処理プログラム。 - 演算制御回路により、前記細胞壁を検出可能であるか否かを判断し、検出可能であれば自動的に前記セルの分割・統合処理をした後、前記セルの数からセル密度を求めさせることを特徴とする請求項6に記載の角膜内皮細胞画像処理プログラム。
- 角膜内皮細胞像の各セルの細胞壁であるエッジを検出するエッジ検出ステップと、
前記エッジ検出ステップにより検出されたエッジに基づいて各セル内に基準点を求める基準点算出ステップと、
画像処理のための前記基準点を内在させる所定の周形状情報を形成する形状情報形成ステップと、
前記基準点から前記周形状情報を膨張させる周形状膨張ステップと、
前記周形状膨張手段により膨張される前記周形状情報と前記細胞壁情報から前記細胞壁情報の形状をエッジとして検出する細胞壁検出ステップと、
を有する角膜内皮細胞画像処理プログラムであって、
互いに隣接し且つ前記周形状膨張ステップにより膨張させられる複数の前記周形状情報が隣接する方向において前記細胞壁情報に接触せず互いに接触したときに、互いに接触した複数の前記周形状情報が分割すべき一つの大きな面積のセル内に存在すると判断して、互いに接触した複数の前記周形状情報がそれぞれ含まれるように前記一つの大きな面積のセルを複数に分割処理するセル分割ステップが設けられていることを特徴とする角膜内皮細胞画像処理プログラム。
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