WO2009148067A1 - 網膜情報診断システム - Google Patents
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Definitions
- Cerebral infarction is a high-frequency disease that accounts for many of the causes of death in Japanese people, and in many cases, care is required with a sequelae.
- Cerebral infarction is classified into several categories, and representative examples include cardiogenic cerebral infarction, atherothrombotic cerebral infarction, and lacunar infarction.
- cardiogenic cerebral infarction is an acute and severe case where a heart-like thrombus causes infarction in a brain blood vessel due to heart disease such as atrial fibrillation or cardiac surgery.
- heart disease such as atrial fibrillation or cardiac surgery.
- atherothrombotic cerebral infarction causes infarction by gradually narrowing the arterial lumen due to atheroma deposited on the arterial wall due to arteriosclerosis, and a certain amount of time is required until the symptoms become apparent. is necessary.
- economy class syndrome refers to acute pulmonary thromboembolism associated with deep vein thrombosis that occurs while traveling (especially in an airplane).
- thrombus is formed in the pulmonary artery or in the heart to occlude the coronary artery, which is the heart's nutritional blood vessel, resulting in acute myocardial infarction and cerebral infarction in the brain.
- the present inventor has proposed a detection device for arteriosclerosis that is extremely useful in preventive medicine as a device that uses “retinal information”, which is information related to retinal blood vessels and fundus.
- Patent Document 2 In order to further generalize the above-mentioned detection device, detection of arteriosclerosis that can synchronize a biological signal and a fundus image on the computer screen, which is one of the most important and difficult processes.
- Patent Document 1 and Patent Document 2 described above are limited to detecting retinal vascular sclerosis, and can only indirectly detect a precursor of atherothrombotic cerebral infarction. It is difficult to grasp even cerebral infarction and systemic economy class syndrome.
- the present inventor has found that the above problem can be solved by providing the following retinal information diagnostic system.
- the present inventor firstly includes the following (1) and (2), and provides a retinal information diagnosis system (hereinafter also referred to as a first present system) for detecting an infarction in a retinal blood vessel. It was found that the problem can be solved.
- Imaging means for capturing a retinal image of a subject (2) A retinal blood vessel is identified in the retinal image photographed by the photographing means (1), a region where blood flow in the retinal blood vessel is substantially not detected is detected, and the number or presence or absence of the poor blood flow region (1) an infarct detection means for detecting an infarction in the retinal blood vessel of the subject in association with the infarction in the retinal blood vessel.
- the “system” is not limited to the “device” in the narrow sense provided with the above-described means (1) and (2) as a unit, but these means (1) and (2) are the same or the same. Including the cases where the individual mechanisms within each means work in concert with each other to achieve the goal of “detection of retinal vascular infarction”, despite being spatially distinct It is a concept. Note that, even when the number of means constituting this system varies depending on the mode of the present system, the “system” is a concept including “apparatus” in the same manner. In addition, the “region where blood flow in the retinal blood vessels is not substantially recognized” may be referred to as a “blackout region”.
- Imaging means As a retinal image photographing means, a camera having a mechanism capable of photographing the retina (specifically, a so-called fundus camera may be mentioned: an analog camera or a digital camera) may be mentioned.
- the period of a human biological signal is normally about 0.6 to 1.0 seconds, and is preferably 0. It is preferable that the shutter is lowered at a frequency of at least once every 4 seconds, and that the time difference between the time when the shutter is lowered and the time of exposure is as short as possible. Therefore, a digital camera using an image sensor such as a CCD that is technically easy to satisfy such conditions is preferable.
- detecting a retinal image with a digital video camera capable of continuously obtaining digital image information is suitable for synchronizing the retinal image on a computer screen. That is, as one of the most preferable aspects of the present system, the detection of the retinal image in this system is based on the state in which the retinal blood vessels are substantially identical (the blood vessel diameter is substantially By selecting and extracting the same images, it is possible to detect retinal blood vessel infarction with high accuracy.
- an aspect of using software capable of providing a retinal image synchronized with the biological signal by extracting a still image of the retina synchronized with the biological signal on a display screen of the computer is also an excellent aspect. Can be mentioned.
- the SLO is a scanning laser ophthalmoscope, which is an inspection device that can observe a state of a thin blood vessel and an enlarged affected part by scanning the fundus with a laser.
- SLO high-resolution processing using a plurality of images can be performed as necessary.
- the procedure for synchronizing with a biological signal is the same as that of the above fundus camera or digital video camera.
- a captured moving image of a retinal image is, for example, a DV terminal (media converter is also possible), IEEE1394 card, EZDV (Canopus), DVRapter (Canopus), DVRex (Canopus).
- the digital information can be taken into a computer through a DV capture card or the like.
- Encoding including such compression can be performed by following an encoding method such as MPEG or MP3.
- the compressed / encoded data is decompressed partly or entirely using existing compression / decompression technology (for example, compression / decompression technology developed by Celartem) as necessary. Can be used.
- the digital synchronization data obtained in this way can be stored, for example, on a magnetic tape, magnetic disk, CD-ROM, MO, DVD-R, USB chip, or the like.
- the first aspect of the present system is suitable when a digital video camera is used as the photographing means (1).
- Infarct detection means (2) ( Blackout area )
- the infarction detection means (2) detects a blackout region in the retinal image photographed by the photographing means (1), and the number or presence, location, or degree of the blackout region and the retinal blood vessel.
- the retina is a transparent tissue that is rare in the human body, including the retinal vascular wall tissue. Therefore, it is usual that the part where the retinal blood vessel exists in the fundus image of the subject is observed with the color of blood flowing inside the blood vessel.
- the blood flow in that portion is interrupted, which is recognized as a poor blood flow region in the retinal blood vessel. That is, the retinal blood vessels ahead of the infarcted part are observed as if they disappeared or are observed in a discolored state.
- a poor blood flow region is the “blackout region” described above.
- the color component in the region where the retinal blood vessel exists flows into the retinal blood vessel. It is possible to specify the location, presence or absence, or degree of the region that is outside the range of the value in the state of being.
- the color component for example, RGB (R: red, G: green, B: blue) component
- RGB red, G: green, B: blue
- the color of the retinal blood vessel appears darker than the surrounding tissue due to the flowing blood color (in other words, the pixel values of the RGB components are generally low), so when blood is interrupted in the retinal blood vessel, Observation is performed in a state where the pixel values of the RGB components in the subsequent blackout region (that is, the evaluation values of the RGB components in each pixel) are increased overall.
- the region of the retinal blood vessel beyond the infarcted portion becomes transparent, and is observed as the color of the tissue other than the retinal blood vessel, for example, the color of the melanin pigment contained in the retinal pigment epithelium layer or choroid.
- the reduction rate of the area of the retinal blood vessels between multiple images or the reduction rate of the blood vessel width in the length direction of the retinal blood vessels in a single image is normal Observed in a state exceeding the range assumed in the state. Therefore, by using these characteristics, it is possible to specify the location, presence, degree, or number of blackout regions.
- the identified blackout region indicates the presence of an infarction in the retinal blood vessel of the subject, and the location, presence, degree, and number of the infarct can be detected.
- the G component that is, the green component
- the G component has a higher contrast between the retinal blood vessels and the surrounding tissues than the R (red) component and B (blue) component, and these three primary colors. It is preferable to use only the green component rather than performing color component analysis by mixing them in terms of highly accurate analysis.
- color component analysis is performed by mixing the R component and the B component, there is a tendency that unevenness in the distribution probability occurs or a problem such that the unevenness should exist but is too uniform.
- auxiliary processing such as contrast enhancement processing, gray scale processing, or black and white reversal processing can be additionally performed. These auxiliary processes can further clarify the retinal blood vessels.
- the inventor secondly includes the following (1) to (3) and detects an infarction in a retinal blood vessel (hereinafter also referred to as a second main system. "" Unless otherwise specified, means both the first system and the second system.) It has been found that the above problem can be further solved by providing .
- a biological signal detection means for detecting a biological signal of a subject
- Imaging means for capturing the retinal image of the subject in (1) in synchronization with the biological signal detected by the biological signal detection means (1)
- a retinal blood vessel is identified in the retinal image photographed by the photographing means (2), a region where blood flow in the retinal blood vessel is substantially not detected is detected, and the number or presence or absence of the poor blood flow region
- an infarct detection means for detecting an infarction in a retinal blood vessel of a subject in association with an infarction in a retinal blood vessel.
- the second present system is characterized in that “biological signal detection means (1)” that is not permitted in the first present system is recognized as an essential configuration.
- the imaging means (2) has a great feature that “synchronization with a biological signal” is recognized as an indispensable configuration, which is not recognized by the imaging means (1) in the first system.
- the infarct detection means (3) is substantially the same as the infarct detection means (1) of the first present system.
- the second present system is an aspect in which synchronization of a biological signal and a retinal image is essential, and is particularly suitable when a still image photographing unit (fundus camera or the like) is used. However, it is one of the preferable modes to perform the synchronization for a moving image using a digital video camera or the like because an image can be selected based on a stable timing.
- a “biological signal” is a continuous signal having a constant rhythm that a living body spontaneously generates along with its life activity. Specifically, a pulsating signal of a heart or an artery, or these pulsating signals. Examples of the signal generated accompanying the signal include arterial blood oxygen saturation (SpO 2 ). Therefore, the “biological signal detection means” means a means for detecting by replacing these biological signals with electrical signals or the like. Specifically, if the biological signal is a signal accompanying the heartbeat, it is a biological signal detected by an electrocardiograph, and if it is a blood vessel beat, a pulse indicating a pulse wave detected by the pulse wave meter It is a wave signal.
- the pulse wave signal examples include a fingertip pulse wave, a pulse wave in the orbital artery, and a pulse wave in the carotid artery. If the biological signal is arterial blood oxygen saturation, a pulse oximeter signal is applicable. All of these can detect a desired biological signal by performing a conventional method.
- an electrocardiogram signal that is a heart pulsation signal can select any electrocardiogram signal in an established pattern on the electrocardiogram, but is preferably a signal that can be grasped as an established wave pattern.
- any wave pattern of P wave, Q wave, R wave, S wave, or T wave can be selected, and R is a pattern signal at the stage of discharging blood from the heart toward the body. It is preferred and realistic to select a wave or a T wave that indicates the recovery process of ventricular excitement.
- the guidance method for obtaining an electrocardiogram signal from the subject is not particularly limited, and can be selected from so-called “standard 12 leads” or the like.
- the R wave is selected as the wave pattern of the electrocardiogram signal
- the electrocardiogram signal detected by the electrocardiogram signal detection means is sensed, and a specific pattern signal is extracted as an electric signal from the sensed electrocardiogram signal. It is a premise to synchronize with (2). Also, it is possible to perform appropriate processing such as amplification processing, correction processing, trimming processing, etc. on such an electrocardiogram signal as necessary.
- the pulse wave signal can be measured as a change in blood flow by, for example, irradiating the pulse wave detection portion with an LED and measuring the transmitted light with a photodiode.
- the volume pulse using an ultrasonic Doppler (a method in which an ultrasonic echo is applied to a blood vessel and a blood flow rate component is obtained from the Doppler effect observed in the reflected wave: for example, an ultrasonic color Doppler method) Waves can be detected.
- Such an ultrasonic Doppler is preferably used for the retinal artery.
- the pulse wave signal obtained in this manner is extracted as a specific pattern signal in the same manner as the above-described electrocardiogram signal, and it is assumed that the pulse wave signal is synchronized with the imaging means (2) described later. Furthermore, it is possible to perform an appropriate process on the pulse wave signal as necessary, as in the case of the above-mentioned electrocardiogram signal.
- SpO 2 can be obtained by subtracting components (such as veins and tissues) that are not pulsating from the total light absorption component. From the light emitting part of the sensor (consisting of a light emitting part and a light receiving part) attached to the probe of the pulse oximeter, two wavelengths of red light and infrared light are alternately emitted at a frequency of several hundred times / second. The SpO 2 can be measured over time based on the signal obtained by subtraction calculation as described above.
- the SpO 2 displayed on the pulse oximeter displays the average value of SpO 2 for a few seconds, but the “pulse oximeter pulse signal” used in the second system is like this It is not an average value but a pulse wave signal obtained directly from the sensor, and can be said to be a type of the pulse wave signal.
- the pulse wave signal is obtained as a weak electric signal, and it is possible to perform appropriate processing as necessary, as described above.
- Shooting means (2) “Synchronization with the biological signal detected by the biological signal detection means (1)” means that the biological signal detection means (1) is operated in response to a specific phase in the biological signal at a fixed timing. means. For example, it means that the retinal image detection mechanism is operated at a certain timing from any time point in one wave unit constituting a biological signal such as an electrocardiogram signal or a pulse wave signal, for example, from the rising point of the wave unit. To do. This timing is not particularly limited as long as it is kept constant and is shorter than the timing at which the same pattern of the biological signal is generated again.
- the moving image data taken into the computer and the biosignal data are combined in parallel as described in the photographing means (2) in the first system.
- the moving image data of the retinal image and the biological signal can be synchronized in the same frame, and the moving image data of the retinal image and the digital synchronization data of the biological signal can be obtained.
- the synchronization data can be compressed and stored in an electronic medium as in the first system (1).
- the infarct detection means (3) itself in the second main detection method is substantially the same as the infarction detection means (2) in the first main detection method as described above, but the fundus is synchronized with the biological signal. It is characterized in that retinal blood vessel infarction is detected based on the image.
- the system preferably includes means for measuring and recording the blood pressure of the subject at the time of detecting an infarct in the retinal blood vessel. It is known that the blood flow in the retinal blood vessels varies depending on the blood pressure level. For example, the system detects retinal blood vessel infarction using this system, compares the blood pressure at each continuation, and Evaluation can be made. For example, by measuring the blackout region at the lowest blood pressure among the measured values, it is possible to evaluate infarcts in a situation where blood does not flow easily from the blood pressure of the subject, and detection of infarction of retinal blood vessels Positive criteria can be set low (easy to detect). On the other hand, when the state of blood flow with the highest blood pressure is used as a reference, the reference for infarction of the retinal blood vessel can be set high (hard to detect).
- the infarction detection means (2) or (3) of the present system includes means for determining whether the retinal blood vessel is an artery or a vein when the visible portion of the retinal blood vessel is specified by color component analysis. be able to. By discriminating between arteries and veins in this way, it is possible to determine whether the blackout accompanying infarction is biased to either the network artery or vein, or whether both are equally recognized. If the infarct is unevenly distributed in the retinal vein, for example, the risk of venous infarction, such as economy class syndrome, is increased. This suggests that the risk of arterial cerebral infarction is increased.
- fundus images are taken before and after the administration, and among the retinal blood vessels in each fundus image, only the retinal vein is noticed and the blackout region is selected.
- the reduction rate of the number of blackout regions that is, the degree of infarction elimination
- the infarction detection means (2) or (3) determines whether the retinal blood vessel is an artery or a vein when the visible portion of the retinal blood vessel is specified by color component analysis.
- the retinal blood vessels determined to have an infarction after correlating the number or presence, location, or degree of the poor blood flow region of the retinal artery or retinal vein with the infarction in the retinal blood vessel If it is an artery, there is a medication means to administer a drug that selectively acts on the artery, or if the determined retinal blood vessel is a vein, a drug that selectively acts on the vein.
- a dosing effect evaluating means for evaluating the effect of dosing by the dosing means based on the result of infarct detection by the infarct detecting means (2) or (3) before and after the dosing by the dosing means.
- the “medication means” refers to an arterial or venous subject automatically in response to the signal indicating the type of retinal blood vessel in which the infarction has occurred, by means of injection, oral or inhalation.
- the signal can be visually or audibly shown to the system administrator to indicate the function of the mechanism that shows the optimum type of medication.
- a plurality of retinas for each RGB Analyzing the color component value of the blood vessel and comparing the G component value of each blood vessel with each other, or considering that the range to which the color component value of the artery and vein belongs differs, Calculations for determining the arteriovenous by storing in advance the ranges to which the color component values of each arteriovenous belong, and comparing the stored ranges with the analysis results of the color component values of a plurality of retinal blood vessels Apparatus.
- detection means capable of detecting retinal blood vessel infarction and diagnosing cerebral infarction or infarction throughout the circulatory system regardless of whether acute or chronic is provided as a detection system based on a detection device.
- FIG. 1 It is a block diagram which shows the structure of the retinal information diagnostic system which concerns on embodiment A of this invention. It is a flowchart which shows the process in the infarct detection part 14 which concerns on embodiment A of this invention.
- FIG. 10 is a flowchart showing processing in an infarct detection unit 14 according to Embodiment B.
- FIG. 10 is a top view of a retinal blood vessel showing how the retinal blood vessel becomes fibrotic in embodiment C.
- 10 is a flowchart showing processing in an infarct detection unit 14 according to Embodiment D. It is a top view of the retinal blood vessel which shows a mode that the vein around the artery of a retinal blood vessel meanders.
- 18 is a flowchart showing processing in an infarct detection unit 14 according to embodiment E.
- Infarct detection means In particular, the infarct detection means (2) or (3) described above has some typical aspects in order to detect a blackout region efficiently and accurately.
- the rate of change in the width with respect to the length direction of the blood vessel in the vicinity of the front side of the distal portion of the visible portion is substantially blood in the retinal blood vessel.
- a mode in which the case where the blood vessel ahead of the distal end is in an infarct state is used when the value is outside the range of the limit value indicating the state in which the flow is recognized.
- the “near side of the tip of the visible part of the retinal blood vessel” means the vicinity of the visible part starting from the beginning of the blackout region of the retinal blood vessel, and is often upstream of the blood flow. To the side.
- the “blood vessel length direction” means the direction of blood flow in the blood vessel, and the “width” means the blood vessel width of the retinal blood vessel.
- the rate of change of the width with respect to the length direction is within a predetermined range.
- a normal retinal blood vessel is recognized as a taper at a substantially constant rate along the direction of blood flow at the tip. Therefore, when the change rate of the blood vessel width is outside the range of the limit value indicating the state in which substantial blood flow is recognized in the retinal blood vessel, it can be specified as a blackout region indicating infarction.
- the retinal blood vessel ahead of the sudden change portion of the change rate of the blood vessel width is interrupted because the blood does not flow completely due to infarction, or the cross-sectional area of the retinal blood vessel through which the blood flows becomes smaller due to atheroma etc.
- the range of color components of the retinal blood vessels and other surrounding tissues that are recognized is determined for each photographed fundus image, and these individual results are taken into consideration and the "limit of color components that are considered to allow blood flow" It is possible to determine an appropriate limit of the change rate of the blood vessel width on the basis of the limit regarding the color component.
- the blood flow is substantially recognized means a state in which the blood flow can be constantly recognized, for example, a state in which the blood flow is recognized even when the retinal blood vessels are contracted. Is.
- this rate of change is generally from ⁇ 30 to ⁇ 50%, that is, “to a decrease in blood vessel width 3 to 5 with respect to the distance 10 in the length direction of the retinal blood vessels” as the normal range limit. Is possible. This shows the above-described “recognition of substantial blood flow in the retinal blood vessel” when the reduction rate of the blood vessel width with respect to the distance in the length direction is larger than the limit value set in the range of the change rate. It means that it can be “out of the limit value range”.
- the limit value of the change rate of the width of the visible portion relative to the length direction of the blood vessel in the vicinity of the front side of the “tip portion of the visible portion of the retinal blood vessel” When the angle is about 90 degrees to about 180 degrees with respect to the direction toward the inside of the blood vessel, an index indicating the presence of infarction in the blood vessel ahead of the distal end portion can be used.
- the angle with respect to the length direction of these retinal blood vessels is expressed as “about” because the angle can be finely adjusted according to the convenience of the user of the system. This is because it is preferable to enable adjustment.
- the above “about” means to give a width of about ⁇ 10 degrees, preferably about ⁇ 5 degrees with respect to the above-mentioned angle.
- the criterion for the rate of change is “the concave tip shape” of the “tip portion of the visible portion of the retinal blood vessel”, that is, “the state of being recessed in the R shape on the inside or the flat shape”. Is recognized as a blackout area beyond the tip.
- the tip portion has a “convex round shape”, there is a strong possibility that the retinal blood vessel that is the target of the infarction is simply lurking in the back.
- the infarction in the retinal blood vessel can be detected based on the tendency of the veins around the artery to meander.
- This second aspect can be performed separately or in combination with the first aspect described above.
- This combination mode is preferable because it can improve the accuracy of detection of infarction of a network vessel.
- the venous meandering is considered to be a result of changes in the veins acting as a saucer for the supply of enzyme nutrition against chronic ischemia in the surrounding tissues when the artery of the retinal blood vessel is infarcted.
- Blood column reflex is a phenomenon in which when a blood vessel is observed in a fundus examination, illumination is reflected on the blood in the blood vessel and the center of the blood vessel appears to shine.
- the “blood column reflection region” may include dark red blood portions in both sides of the blood column reflection.
- the limit value is a value determined in advance by experiment, experience, or simulation as a range in which the rate of change in the absence of infarction falls, and may be appropriately corrected for each fundus image, but is generally ⁇ 30 to ⁇ 50. %, That is, “to a decrease of the blood column width 3 to 5 with respect to the distance 10 in the length direction of the retinal blood vessel”.
- RGB component values can be converted into luminance values as preprocessing for “luminance analysis”.
- organic fiber formation (silvering) of retinal blood vessels is specified by color component analysis, and the organic fiber formation part is used as an index of an infarct state.
- This fourth aspect can be performed separately from or in combination with the first to third aspects described above. This combination mode is preferable because it can improve the accuracy of detection of infarction of a network vessel.
- This organic fibrosis part is a chronic vascular ischemic region and is a part that has been ischemic over a long period of time. Therefore, the fourth aspect is a suitable index for specifying the current state of the subject and detecting the progress of the infarction of the retinal blood vessel from the past to the present.
- the detection of organic fiber formation is a specific phenomenon that appears in organic fiber formation by color component analysis, specifically, it is silver or white compared to the surrounding tissue, that is, each color component of RGB It can be detected as an index that the value variation is smaller than that of the surrounding tissue.
- the system stores the data indicating the progress and result of the diagnostic process at different time points in the same subject in the retinal information diagnostic system, performs the data comparison at different time points, and uses the comparison data as an index for the latest Means for diagnosing the degree of progression of retinal blood vessel infarction at the time may be added.
- the “data to be compared at different time points” includes individual or all combinations of the data provided in the first to fourth aspects described above. It is preferable that data representing the shape of the retinal blood vessel is included, and the “means for diagnosing the progress of the infarction of the retinal blood vessel at the latest time point” includes the tip of the visible portion of the retinal blood vessel provided by the shape data. Compare the past data with the latest data on the rate of change of the width in the length direction of the blood vessel in the vicinity of the near side, and compare the limit value range that indicates the state of substantial blood flow in the retinal blood vessels. It is preferable to include means including a step of detecting a relative change and using the change as an index of the progress degree of retinal blood vessel infarction.
- the above-described detection of infarction by specifying organic fiber formation (silvering) of retinal blood vessels by color component analysis is one of the preferred embodiments for use in the detection over time. That is, the silver-lined portion is one in which the blackout region of the retinal blood vessels changes over time and becomes silver-lined. In the subsequent detection, the degree of progression of retinal blood vessel aging (infarction) can be confirmed by detecting silvering.
- the retinal vascular infarction indicated by the first blackout is not healed, rather The possibility of further progress is shown, and when the normal part of the first time is silvered by subsequent detection, it indicates that the infarction of the retinal blood vessel has progressed very prominently and seriously.
- the above-mentioned “data to be compared at different time points” is used to colorize the organic fibrosis of the retinal blood vessels at different time points at which the diagnostic process is performed, other than the first time point. It is possible and preferred to include an embodiment that includes data obtained by detection means that is specified by component analysis and that uses the organic fiberized portion as an index of being infarcted.
- the “data to be compared at different time points” is an area corresponding to the blood color in which blood flow is substantially recognized in the retinal blood vessels obtained by color component analysis, A case where the latest area data is decreased as compared with the past area data can be regarded as an infarct tendency of the retinal blood vessel.
- Embodiment A is an example showing a basic configuration of the present system
- FIG. 1 is a block diagram of the embodiment A.
- the retinal information diagnostic system 10 includes a biological signal detection unit 11, an imaging unit 13, and an infarct detection unit 14.
- the biological signal detection unit 11 includes an electrode sensor 111, an amplification unit 112, and an output unit 113.
- the electrode sensor 111 is composed of, for example, a piezoelectric element or an infrared light receiving / emitting element, and is attached to a biological part selected according to the type of means for detecting the biological signal of the subject and is derived. This is a mechanism for detecting biological signals (for example, heart and artery pulsation signals and signals generated accompanying these pulsation signals).
- the amplifying unit 112 is configured by, for example, a filter amplifier and selectively amplifies the biological signal detected by the electrode sensor 111.
- the amplification unit 112 may be provided with an A / D conversion mechanism for digitizing a biological signal that is an analog signal, if necessary.
- the output unit 113 is a mechanism (for example, an output terminal) for outputting the biological signal selectively amplified by the amplification unit 112 toward the imaging unit 13.
- the imaging unit 13 includes an input unit 131, a waveform signal sensing / transmitting unit 132, a shutter mechanism 133, a light receiving unit 134, a photoelectric conversion unit 135, and an output unit 136.
- the input unit 131 is a mechanism (for example, an input terminal) for inputting a selectively amplified biological signal output from the output unit 113.
- the waveform signal sensing / transmitting unit 132 is a mechanism that senses a biological signal input from the input unit 131 and transmits this to the shutter mechanism 133 as an appropriate ON / OFF signal.
- the shutter mechanism 133 detects the “ON” signal of the ON / OFF signal (for example, a specific pulse signal corresponding to a biological signal, for example, an R wave or a T wave for an electrocardiogram signal).
- the light receiving unit 134 is operated, and means for suppressing the operation of the light receiving unit 134 is provided for the “OFF” signal (for example, a state other than the pulse signal). That is, the light receiving unit 134 can operate only at a timing synchronized with a specific pulse signal accompanying a biological signal and can photograph the fundus of the subject.
- the light receiving unit 134 includes a mechanism for photographing the fundus of the subject, such as an eyepiece lens and a light source (for example, not only visible light but also appropriate ultraviolet light or appropriate red light, which is included in a normal fundus camera.
- a light source for example, not only visible light but also appropriate ultraviolet light or appropriate red light, which is included in a normal fundus camera.
- the light source may be an external light source
- an alignment mechanism for example, not only visible light but also appropriate ultraviolet light or appropriate red light, which is included in a normal fundus camera.
- the light source may be an external light source
- an alignment mechanism for example, not only visible light but also appropriate ultraviolet light or appropriate red light, which is included in a normal fundus camera.
- an angle of view adjustment mechanism for example, optical information of a fundus image captured in synchronization with a specific biological signal is converted into electrical information in a photoelectric conversion unit 135 including a CMOS image sensor or a CCD image sensor (typically, digital information).
- the electrical information may be output from the output unit 136 and input to the input unit 141 of the infarct detection unit 14 via a wired, wireless, or recording medium.
- the electrical information of the fundus image may be output to a display device other than the infarct detection unit 14, for example, a monitor image or a printer image, and the fundus image at the time of photographing may be provided to the measurer in real time.
- the photoelectric conversion unit 135 is provided with an A / D conversion mechanism for digitizing the electrical information signal of the fundus image, which is an analog signal, and generating data of the fundus image.
- the output unit 136 is also a mechanism (for example, an output terminal) for outputting fundus image data to the infarct detection unit 14.
- the output unit 136 corrects the optical characteristics of the imaging unit 13 and the shooting situation (correction of lens aberration, tilt correction, etc.) for the generated fundus image data, and divides and captures images. May perform geometric correction such as compositing images.
- the infarct detection unit 14 includes an input unit 141, a storage unit 142, and an analysis unit 143.
- the infarct detection unit 14 may be configured to be incorporated in the imaging unit 13 as well as a single independent configuration such as a personal computer.
- the input unit 141 is a mechanism (for example, an input terminal) for inputting fundus image data output from the output unit 136 to the infarct detection unit 14.
- the input unit 141 and the output unit 136 are connected by a signal line or a communication line.
- a communication line a network such as the Internet may be used.
- the function as the infarct detection unit 14 can be provided by an application service provider (ASP) system.
- ASP application service provider
- the storage unit 142 is, for example, a large-capacity storage device such as a hard disk, and sequentially stores input fundus image data.
- the fundus image data is stored in association with, for example, the identification information of the subject and the photographing date and time.
- the analysis unit 143 is a known computer, for example, and includes a microprocessor and peripheral devices such as a RAM and a ROM necessary for the operation thereof.
- ROM of the analysis unit 143 retinal blood vessels are captured in the photographed fundus image by performing predetermined image processing and pattern recognition processing on appropriate software, for example, data of the fundus image stored in the storage unit 142. Identifies the location, presence, or degree of the blackout region, where the color component is different from the value when blood flows through the retinal blood vessels.
- software including a program for detecting an infarction in the retinal blood vessel is stored in advance.
- the retinal information diagnostic system 10 can detect an infarction in the retinal blood vessel.
- the imaging unit 13 and the infarct detection unit 14 can be provided except the biological signal detection unit 11.
- imaging of the fundus is performed at an arbitrary timing, and the infarct detection unit 14 extracts a fundus image having a phase matching from a plurality of fundus images, and examines the extracted image, thereby The retinal blood vessel infarction can be detected in the same manner.
- the analysis unit 143 reads the fundus image data stored in the storage unit 142 into the main memory (step S1).
- the analysis unit 143 may read the fundus image data input from the input unit 141 as it is.
- the analysis unit 143 extracts retinal blood vessels from the read fundus image data (step S2). At this time, by analyzing the color component for the data of the read fundus image, it is determined for each pixel or for each predetermined section whether or not it is a color component region in a state where blood flows in the retinal blood vessels, It is recommended to extract retinal blood vessels.
- the “color component in a state where blood flows through the retinal blood vessels” will be supplemented with reference to FIG.
- FIG. 3 is a diagram partially showing fundus images when (a) RGB components are mixed, (b) only G components, and (c) only G components after contrast enhancement processing.
- the color component used may be only the G component of the RGB components. Then, retinal blood vessels can be extracted with higher accuracy than when color component analysis is performed by mixing R and B components. In addition, since such color components vary depending on shooting conditions, characteristics of the imaging unit 13, and the like, there is a possibility that the extraction results may vary. Therefore, a predetermined hue correction may be performed before the color component analysis. . Further, before and after the color component analysis, for example, contrast enhancement correction based on a color component difference between two pixels in fundus image data may be performed. Then, as can be seen from a comparison between FIG. 3A and FIG. 3B, the color component in the state in which blood flows through the retinal blood vessels does not have to be an absolute value. It may be determined as a relative value. In addition, a known region of interest extraction technique may be applied.
- FIG. 4 is a schematic diagram showing the fundus image and the tip of the retinal blood vessel.
- the left side of FIG. 4 shows a state in which retinal blood vessels 101 (more specifically, retinal arteries and retinal veins) are formed radially from the optic disc 102 on the fundus.
- the retinal blood vessel 101 is branched as it goes in the blood vessel progression direction.
- the right side of FIG. 4 shows a state in which the periphery of the distal end portion of the retinal blood vessel 101 is enlarged.
- a region surrounded by a dotted line indicates the tip of the branched retinal blood vessel 101.
- “with BO” in the tip portion shown on the right side of FIG. 4 means a tip portion with a blackout region ahead, and “without BO” means that the blackout region is over there. Means no tip.
- the analyzing unit 143 identifies the tip of the extracted retinal blood vessel in the fundus image data (step S3).
- This tip can be identified by pattern recognition processing that searches for the shape of the tip, or processing that scans the retinal blood vessels along the extension direction.
- the tip portion of all of the fundus image may be specified, or for simplification, the tip portion included in the specimen region may be specified using a predetermined fundus region as a specimen.
- the analysis unit 143 calculates the change rate of the blood vessel width with respect to the traveling direction of the retinal blood vessels (step S4).
- FIG. 5 is a characteristic diagram showing the change rate of the blood vessel width with respect to the traveling direction of the retinal blood vessel, which is measured in the fundus image.
- FIG. 5A shows the vascular width with respect to the vascular progression direction of the retinal blood vessel in the vicinity of the tip of the retinal blood vessel.
- FIG. 5B shows the change rate of the blood vessel width corresponding to FIG.
- “BO”, that is, a tip portion with a blackout region ahead is indicated by a dotted line
- BO that is, a tip portion without a blackout region is indicated by a dotted line. Yes.
- FIG. 5 shows the change rate of the blood vessel width with respect to the traveling direction of the retinal blood vessel, which is measured in the fundus image.
- FIG. 5A shows the vascular width with respect to the vascular progression direction of the retinal blood vessel in the vicinity of the tip of the retinal blood vessel.
- FIG. 5B shows the change rate of the blood vessel width corresponding to FIG.
- the blood vessel width is gradually attenuated as the blood vessel reaches the front end at the “BO-free” front end portion, and as shown in FIG. 5 (b), the blood vessel width is reduced.
- the rate of change is within a predetermined range. This is the normal state of the tip of the retinal blood vessel.
- the blood vessel width is abruptly attenuated or interrupted, and as shown in FIG. It has been found by the present inventor that the rate of change deviates from the aforementioned predetermined range (generally decreases more rapidly than ⁇ 30 to ⁇ 50%).
- the analysis unit 143 confirms whether or not the change rate of the blood vessel width with respect to the traveling direction of the retinal blood vessels is within a predetermined range for each distal end portion (step S5). If the change rate of the blood vessel width is within the predetermined range (step S5: Yes), it is determined that the tip portion is not a blackout region (step S6). That is, it is determined that there is no infarction at the distal end portion (step S7).
- step S4 (1) the analysis unit 143 calculates the rate of change of the blood vessel width with respect to the direction of travel of the retinal blood vessels, but instead of or in addition to this, (2) the analysis unit 143 extracts Based on luminance analysis on the retinal blood vessels, a blood column reflection region that is reflecting the blood column is extracted as a region having a predetermined luminance value or more, and the width of the extracted blood column reflection region is changed with respect to the length direction of the retinal blood vessel.
- the rate may be calculated (step S4).
- the blackout region can also be identified by determining whether or not this result exceeds the above-described predetermined range in the rate of change in the blood column width (generally abruptly less than ⁇ 30 to ⁇ 50%). It is.
- step S5 when the change rate of the blood vessel width deviates from the predetermined range (step S5: No), there is a high possibility that the tip portion is a blackout region.
- the tip portion of the retinal blood vessel simply dives in the depth direction of the fundus (that is, the direction perpendicular to the light receiving surface of the light receiving unit 134), and may not be a blackout region. This possibility will be described with reference to FIG.
- FIG. 6 is a top view and a side view of the tip portion of the retinal blood vessel showing the presence or absence of infarction according to the difference in shape.
- the tip of the retinal blood vessel shown in FIG. 6B is only in the depth direction of the fundus and there is no infarction. . That is, in FIG. 6B as well, in FIG. 6C and FIG. 6D, the change rate of the blood vessel width deviates from the predetermined range, so that the tip portion is ahead in the blackout region. There is a risk of misjudging that there is.
- the reason why the change rate of the blood vessel width deviates from the predetermined range is that there is an infarction as shown in FIGS. 6C and 6D, or FIG. As shown in FIG. 6 (b), it is necessary to discriminate whether there is no infarction and the tip of the retinal blood vessel is merely in the depth direction of the fundus.
- the distinction may be performed with high accuracy by using together with a device that displays a cross section of a retina of OCT (Optical Coherence Tomography: OCT).
- OCT Optical Coherence Tomography
- the convex round shape means a gentle convex shape or a shape protruding in an R shape on the outside.
- the change rate of the width of the visible portion with respect to the length direction of the blood vessel in the vicinity of the front side of the tip is about 90 degrees to about 0 degrees toward the inside of the blood vessel with respect to the length direction.
- the concave round shape means a gentle concave shape or a shape recessed in an R shape inside.
- the change rate of the width of the visible portion with respect to the length direction of the blood vessel in the vicinity of the front side of the tip is about 90 degrees to about 180 degrees toward the inside of the blood vessel with respect to the length direction.
- the flat shape means a flat shape intermediate between the convex round shape and the concave round shape.
- the change rate of the width of the visible portion with respect to the length direction of the blood vessel in the vicinity of the front side of the distal end portion is in the vicinity of 90 degrees toward the inside of the blood vessel with respect to the length direction.
- the analysis unit 143 further determines whether or not the tip has a convex round shape (step S8).
- step S8 when the distal end portion has a convex round shape (step S8: Yes), it is considered that the distal end portion of the retinal blood vessel is merely submerged in the depth direction of the fundus as shown in FIG. Therefore, it is determined that the tip part is not the blackout area (step S6). That is, it is determined that there is no infarction at the distal end portion (step S7).
- the convex round shape as described above, only with the analysis result that the rate of change of the blood vessel width deviates from the predetermined range, it is determined that the distal end portion is not infarcted, and “hold”, Can also be processed (step S7).
- step S8 when the tip portion is not a convex round shape (step S8: No), as shown in FIG. 6C or FIG. 6D described above, the tip portion is a blackout region. (Step S9). That is, it is determined that there is an infarction at the tip (step S10).
- Embodiment B is an embodiment related to the above-mentioned “detection over time”, and the configuration and operation processing of the retinal information diagnosis system will be described below.
- the structure may be the same as that of the above-mentioned embodiment A, the same reference numerals are given to the same structures, and detailed description thereof will be omitted as appropriate.
- FIG. 7 is a flowchart showing processing in the infarct detection unit 14 of the embodiment B.
- each fundus image data is preferably stored in the storage unit 142 as a file name associated with information on the subject and the photographing time, or stored in a database together with the correspondence information.
- the analysis unit 143 extracts retinal blood vessels from each read fundus image data (step S22). Then, typically, the extracted shape and area of the retinal blood vessel are compared (step S23). In addition, without extracting the retinal blood vessel, a density histogram for each color component may be extracted for each fundus image data, and the similarity to the pattern of each histogram may be compared. From these, the presence or absence or degree of the blackout region is specified (step S24). For example, if the retinal blood vessel shapes extracted for the respective fundus image data are compared with each other and the shapes are different from each other, it can be specified that there is a blackout region.
- Embodiment C is an embodiment relating to the fiberization (silvering) associated with the retinal blood vessel infarction described above, and the configuration and operation processing of the retinal information diagnostic system will be described below.
- the structure may be the same as that of the above-mentioned embodiment A, the same reference numerals are given to the same structures, and detailed description thereof will be omitted as appropriate.
- FIG. 8 is a top view of the retinal blood vessel showing how the retinal blood vessel becomes fibrotic in embodiment C.
- the storage unit 142 accumulates fundus images taken for the same subject over time.
- FIG. 8 illustrates a state in which a fundus image is taken for the same subject in January 2006, January 2007, and January 2008, and the data is stored in the storage unit 142. .
- the analysis unit 143 identifies the silver lined region 102 by extracting a region of a color component corresponding to a color in which the retinal blood vessel is turned into a silver line from the fundus image data taken at each time.
- the “color component corresponding to the color of the retinal blood vessel turned into a silver line” is a color that has been observed in advance in an experiment and may have a predetermined margin.
- the analysis unit 143 is a fundus image in which a region at a position corresponding to the identified silvered region 102 is still detected as a blackout region from the fundus image accumulated in the storage unit 142,
- the photographing time of the last photographed fundus image is specified. For example, in FIG. 8, no silver line area is extracted from fundus image data taken in January 2006 and January 2007, and only from fundus image data taken in January 2008. The silver line region is extracted.
- the region at the position corresponding to the identified silvered region 102 is a fundus image that is still detected as a blackout region, and the photographing time of the last photographed fundus image is January 2007. is there. Then, with respect to the subject, it can be estimated that silvering occurred between January 2007 and January 2008.
- Embodiment D is an embodiment relating to the meandering of the peripheral retinal vein accompanying the retinal artery infarction described above, and the configuration and operation processing of the retinal information diagnostic system will be described below.
- the structure may be the same as that of the above-mentioned embodiment A, the same reference numerals are given to the same structures, and detailed description thereof will be omitted as appropriate.
- FIG. 9 is a flowchart showing processing in the infarct detection unit 14 of the embodiment D.
- the analysis unit 143 reads the fundus image data stored in the storage unit 142 into the main memory (step S1).
- the analysis unit 143 extracts retinal blood vessels for each arterial and vein from the read fundus image data (step S32). Specifically, the color component in the state where arterial blood flows in the retinal blood vessels (also simply referred to as arterial color) and the color component in the state in which venous blood flows in the retinal blood vessels (simply simply the vein color) are also extracted separately.
- the vein color typically has more blue components than the arterial color, but there are individual differences in the difference. Therefore, the operator of the apparatus designates the subject's artery and vein with a pointing device or the like while viewing the fundus image, and extracts the color component at the designated location, thereby registering the subject's arterial color and vein color in advance. You may keep it.
- the analysis unit 143 specifies the tip of the retinal artery (that is, the artery of the retinal blood vessel) among the extracted retinal blood vessels in the fundus image data (step S33). Similar to the first embodiment, the distal end portion can be specified by pattern recognition processing for searching for the shape of the distal end portion or processing for scanning the retinal artery along the extension direction. Next, the tip portion of the retinal artery identified in this way is identified that is expected to be the blackout region (step S34). This technique may be the same as that shown in the first embodiment.
- step S35 it is determined whether or not the retinal vein 104 around the tip of each retinal vein 103 is meandering. This is generally based on the tendency of the peripheral retinal veins to meander when the retinal artery is infarcted. Note that the “periphery of the front end” is a search range that is experimentally predetermined as the existence range of the meandering retinal vein observed based on the above tendency.
- Whether or not the retinal vein is “meandering” can be determined by expressing the path of the retinal vein with an approximate curve and quantitatively and statistically evaluating the change in curvature of the curve. For example, it can be determined based on the degree of curvature dispersion at a plurality of points on the approximate curvature.
- FIG. 10 is a top view of the retinal blood vessel showing how the veins around the artery of the retinal blood vessel meander. If the retinal vein around the tip of the tip that is expected to be the blackout region is not meandering (step S35: Yes), the tip beyond the tip is expected. On the contrary, it is determined that it is not a blackout region (step S6). That is, it is determined that there is no infarction at the distal end portion (step S7).
- step S35 when the retinal vein around the tip portion is meandering (step S35: No), it is determined that the tip portion is a blackout region as expected (step S9). That is, it is determined that there is an infarction at the tip (step S10).
- the retinal information diagnostic apparatus As described above, according to the retinal information diagnostic apparatus according to Embodiment D, it is possible to improve the accuracy when detecting an infarction in a retinal blood vessel.
- Embodiment E is a mode in which a medication unit and a medication effect determination unit are added to the system, and the configuration and operation process of the retinal information diagnostic system will be described below.
- the structure may be the same as that of the above-mentioned embodiment A, the same reference numerals are given to the same structures, and detailed description thereof will be omitted as appropriate.
- FIG. 11 is a flowchart showing processing in the infarct detection unit 14 of the embodiment E.
- the retinal vein has a higher expression rate in the blackout region than the retinal artery. This is thought to be due to the difference in pressure between the two and the difference in blood components.
- the arterial blood component contains a lot of oxygen and nutrient components
- the venous blood component contains a lot of carbon dioxide and waste components, so that the retinal vein is harder than the retinal artery (that is, , Which is likely to cause infarction).
- a drug that has an effect of dissolving a waste product of venous blood components can be evaluated as follows.
- fundus images are taken before and after a drug to be evaluated is administered to a subject, and data of each fundus image is stored in the storage unit 142. Then, at the time of evaluation, the analysis unit 143 reads the captured fundus image data into the main memory (step S41).
- the analysis unit 143 extracts retinal blood vessels for each arterial and vein from the read fundus image data (step S42). Then, the analysis unit 143 identifies the tip of the retinal vein among the extracted retinal blood vessels in the fundus image data (step S43). Of the tip portions of the retinal veins thus identified, those that are expected to be the blackout region are identified for each fundus image taken before and after the medication by the medication means (step S44). ).
- the number of blackout regions of the retinal vein is compared between fundus images taken before and after medication (step S45). Based on this comparison result, the effect of the administered drug can be evaluated (step S46). For example, if the number of blackout areas of the retinal vein has decreased after administration, it can be evaluated that the administered drug has the expected effect, and further how effective it is based on the degree of decrease. It can be evaluated (medication effect evaluation means).
- steps S42 to S46 shown in FIG. 11 particularly show the case where the extracted retinal blood vessel is a vein, but it is naturally possible that it may be an artery. In the case where the extracted retinal blood vessel is an artery, the steps involved are exactly the same as S42 to S46 (not shown).
- the “biological signal detection unit 11” is an example of the “biological signal detection unit” according to the present invention
- the “imaging unit 13” is an example of the “imaging unit” according to the present invention
- “Infarct detection unit 14" is an example of "infarct detection means” according to the present invention
- the “storage unit 142” is an example of the “accumulating unit” according to the present invention.
- “Analysis unit 143” is an example of "medication effect evaluation means” according to the present invention
- the “analysis unit 143” is an example of “infarct risk estimation means” according to the present invention.
- SYMBOLS 10 Retina information diagnostic system, 11 ... Living body signal detection part, 13 ... Imaging part, 14 ... Infarct detection part, 111 ... Electrode sensor, 112 ... Amplification part, 113 ... Output part, 131 ... Input part, 132 ... Waveform signal sensing Transmission unit 133 ... Shutter mechanism 134 ... Light receiving unit 135 ... Photoelectric conversion unit 136 ... Output unit 141 ... Input unit 142 ... Storage unit 143 ... Analysis unit
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Abstract
少なくとも、被験者の眼底像を撮影する撮影手段(13)と、撮影された眼底像において、網膜血管の色成分が、網膜血管に血液が流れている状態における値の範囲外となる領域であるブラックアウト領域の場所、有無、程度、数等を特定することにより、網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段(14)とを備える、被験者の網膜血管における梗塞を検出する、網膜情報診断システムを提供する。この診断システムにより、被験者の網膜血管の梗塞を、簡便かつ正確に検出することができる。
Description
本発明は、医療用機器システムに関する発明であり、さらに具体的には、網膜の情報を検出して、当該情報を幅広く医療に役立てることを目的とする発明である。本発明は、特に、網膜血管の梗塞を検出するためのシステム又は機器に関する発明である。
脳梗塞は、日本人の死亡原因の中でも多くを占める高頻度な疾患である上、後遺症を残して介護が必要となることが多い。
脳梗塞はいくつかの分類がなされており、代表的には、心原性脳梗塞、アテローム血栓性脳梗塞、ラクナ梗塞が挙げられる。これらのうち、心原性脳梗塞は、心房細動等の心臓疾患や心臓手術に伴い、心臓でできた血栓が脳内血管における梗塞を引き起こすものであり、急性、かつ、重篤である場合が多い。また、アテローム血栓性脳梗塞は、動脈硬化に伴い動脈壁に沈着したアテロームによって、動脈内腔が徐々に狭小化することにより梗塞を引き起こすものであり、症状が顕在化するまでにある程度の時間が必要である。
現在まで、後者のアテローム血栓性脳梗塞については、動脈硬化のリスクファクターを検出することで、ある程度の予防的な措置を行うことが可能となっている。しかしながら、前者の心原性脳梗塞については、その前触れを的確に把握することが困難であり、脳梗塞の症状が顕在化した時点で、すでに重篤化している場合が多い。特に、心臓手術を行っている最中に血栓が脳内血管に移行する場合には、仮に、心臓の手術を完遂しても、心原性脳梗塞により患者は深刻な状態となることになる。このような場合、事前に心原性脳梗塞の兆候を掴むことができれば、初期の抗凝固剤の投与により、心原性脳梗塞の発症を抑制することが可能となるが、このような急性の脳梗塞の前兆を検出可能な手段は未だ提供されていない。
また、現在、脳梗塞のみならず、循環系全体にわたる梗塞現象が問題視されつつある。この代表的な疾患として、いわゆる「エコノミークラス症候群(旅行血栓症)」が認められている。エコノミークラス症候群とは、旅行中(特に、飛行機の中)において起こる深部静脈血栓症に伴う急性肺動脈血栓塞栓症のことである。典型的には、飛行機の中では長時間座ったままでいるため、下肢の圧迫による下肢の静脈のうつ滞と水分不足による血液粘度の上昇が起こり、これが引き金になり血栓が形成され、飛行機が目的地に着陸し、席を立つと、長時間圧迫されていた足の静脈に付着していた血栓が血管壁からはがれ、静脈流に乗って肺にとび、肺の血管を閉塞させ、急性肺動脈血栓塞栓症が惹起されることが知られている。また一般に血栓が、肺動脈や心臓内で形成され心臓の栄養血管である冠動脈を閉塞させると、急性心筋梗塞、脳の血管を閉塞させると脳梗塞となり、極めて危険視されている。
一方、網膜血管や眼底等に関する情報である、「網膜情報」を利用した装置として、本発明者は、予防医学上極めて有用な動脈硬化の検出装置を提案している。
まず、「生体信号を検出することが可能な生体信号の生体信号検出手段と、この生体信号の特定のパターンを感知する生体信号の感知手段と、これにより感知された生体信号の特定のパターンに同期させて眼底像(例えば、眼底動脈と眼底静脈との交叉部近傍における眼底静脈の狭窄)を検出可能な眼底像の生体信号検出手段を備えた、動脈硬化の検出装置」を提供している(特許文献1)。この検出装置により、ウインドケッセル現象による、心臓の拡張期と収縮期の時相のズレにかかわらず、眼底写真による眼底動脈と眼底静脈の幅の測定を、正確に行うことが可能となる。そして、網膜像、すなわち、網膜情報を指標として、動脈硬化の進展度合いを簡便かつ正確に把握することが可能となる。
次に、上記の検出装置を更に汎用化するべく、最も重要かつ困難な過程の一つである、生体信号と眼底像の同期化を、コンピュータの画面上で行うことが可能な動脈硬化の検出装を提供している(特許文献2)。
本発明の課題は、急性の心因性脳梗塞を含め、脳梗塞や全身性の梗塞の前兆を、上記の網膜情報を活用して検出する手段を提供することにある。この課題は、網膜血管が、脳内の血管と直接的につながっており、特に、脳内の血管の状態が、ほぼ直接的に反映され得るものであること、さらには、全身の循環系の状態が反映されやすいことに基づいた課題である。
前述の特許文献1及び特許文献2に開示されている技術では、網膜血管の硬化を検出するに留まっており、間接的にアテローム血栓性脳梗塞の前兆を把握し得るのみであり、急性の心原性脳梗塞や全身性のエコノミークラス症候群までを把握することは困難である。
ところが、本発明者はこのたび新たな検討を行い、網膜血管の梗塞を検出することは、脳梗塞や循環系全体の梗塞現象について、動脈硬化に起因するか否かにかかわらず把握することが可能であることに想到し、さらに、網膜血管の梗塞を簡便に検出する手段についての検討を行った。
その結果、本発明者は、下記の網膜情報診断システムを提供することにより、上記の課題を解決し得ることを見出した。
[第一の態様]
本発明者は、第一に、下記(1)及び(2)を備え、網膜血管における梗塞を検出する、網膜情報診断システム(以下、第一の本システムともいう)を提供することにより、上記の課題を解決し得ることを見出した。
(1) 被験者の網膜像を撮影する撮影手段、
(2) 撮影手段(1)により撮影された網膜像において網膜血管を特定し、当該網膜血管における血流が実質的に認められなくなる領域の検出を行い、当該乏血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、(1)の被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段。
本発明者は、第一に、下記(1)及び(2)を備え、網膜血管における梗塞を検出する、網膜情報診断システム(以下、第一の本システムともいう)を提供することにより、上記の課題を解決し得ることを見出した。
(1) 被験者の網膜像を撮影する撮影手段、
(2) 撮影手段(1)により撮影された網膜像において網膜血管を特定し、当該網膜血管における血流が実質的に認められなくなる領域の検出を行い、当該乏血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、(1)の被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段。
本発明において「システム」とは、上記の手段(1)及び(2)を一体として備えている狭義の「装置」のみならず、これらの手段(1)及び(2)同士が、又は、同一の手段内部における個々の仕組みが、空間的に明らかに離れているにかかわらず、「網膜血管の梗塞の検出」という目的を達成するために互いに協調して働いている場合を含める「物」の概念である。なお、本システムの態様により、これを構成する手段の数が異なる場合も、「システム」は、同様に「装置」を含む概念である。また、上記の「網膜血管における血流が実質的に認められなくなる領域」を「ブラックアウト領域」と称することもある。
撮影手段(1)
網膜像の撮影手段としては、網膜を撮影可能な機構を備えるカメラ(具体的には、いわゆる眼底カメラが挙げられる:アナログカメラであってもデジタルカメラであってもよい)が挙げられる。そして、「生体信号との同期化」を必要とする、下記する他の態様を考慮すると、人間の生体信号の周期が、通常0.6~1.0秒程度であるから、好適には0.4秒に1回以上の頻度でシャッターが下り、かつ、シャッターが下りた時点と露光される時点の時差が可能な限り短いことが好適である。よって、技術的にこのような条件を満たすことが容易な、CCD等の撮像素子を用いたデジタルカメラであることが好適である。また、網膜像を、デジタルイメージ情報として連続的に得ることができるデジタルビデオカメラで検出することは、コンピュータ画面上における網膜像の同期化に適している。すなわち、本システムの最も好適な態様の一つとして、本システムにおける網膜像の検出が、網膜像の動画を構成するフレーム画像から、網膜血管が実質的に同一の状態(血管径が実質的に同一)の画像同士を選択・抽出することにより、確度良く網膜血管の梗塞を検出することができる。また、生体信号と同期させた網膜の静止像をコンピュータの表示画面上において抽出することにより、当該生体信号と同期させた網膜像を提供可能なソフトウエアを用いる態様も優れた態様の一つとして挙げることができる。さらに、既存の眼底カメラやデジタルビデオカメラに替えて、SLO(Scanning Laser Ophthalmoscope)を用いることも可能である。SLOは走査レーザー検眼鏡であり、眼底をレーザーでスキャンすることにより、細い血管の状態や患部を拡大して観察可能な検査機器である。SLOでは、必要に応じて複数の画像を用いる高解像度処理を行うことも可能である。生体信号との同期化要領等については、上記の眼底カメラやデジタルビデオカメラと同様である。
網膜像の撮影手段としては、網膜を撮影可能な機構を備えるカメラ(具体的には、いわゆる眼底カメラが挙げられる:アナログカメラであってもデジタルカメラであってもよい)が挙げられる。そして、「生体信号との同期化」を必要とする、下記する他の態様を考慮すると、人間の生体信号の周期が、通常0.6~1.0秒程度であるから、好適には0.4秒に1回以上の頻度でシャッターが下り、かつ、シャッターが下りた時点と露光される時点の時差が可能な限り短いことが好適である。よって、技術的にこのような条件を満たすことが容易な、CCD等の撮像素子を用いたデジタルカメラであることが好適である。また、網膜像を、デジタルイメージ情報として連続的に得ることができるデジタルビデオカメラで検出することは、コンピュータ画面上における網膜像の同期化に適している。すなわち、本システムの最も好適な態様の一つとして、本システムにおける網膜像の検出が、網膜像の動画を構成するフレーム画像から、網膜血管が実質的に同一の状態(血管径が実質的に同一)の画像同士を選択・抽出することにより、確度良く網膜血管の梗塞を検出することができる。また、生体信号と同期させた網膜の静止像をコンピュータの表示画面上において抽出することにより、当該生体信号と同期させた網膜像を提供可能なソフトウエアを用いる態様も優れた態様の一つとして挙げることができる。さらに、既存の眼底カメラやデジタルビデオカメラに替えて、SLO(Scanning Laser Ophthalmoscope)を用いることも可能である。SLOは走査レーザー検眼鏡であり、眼底をレーザーでスキャンすることにより、細い血管の状態や患部を拡大して観察可能な検査機器である。SLOでは、必要に応じて複数の画像を用いる高解像度処理を行うことも可能である。生体信号との同期化要領等については、上記の眼底カメラやデジタルビデオカメラと同様である。
上記のデジタルビデオカメラを用いる態様においては、撮影された網膜像の動画を、例えば、DV端子(メディアコンバーターも可能)と、IEEE1394カード、EZDV(カノープス社)、DVRapter(カノープス社)、DVRex(カノープス社)等のDVキャプチャカード等を介してデジタル情報としてコンピュータに取込むことができる。このデジタル同期化データにおいては、本システムを作動させる上で必要な要素を損なわない限り、デジタルデータの圧縮化を行うことが可能である。かかる圧縮化を含めた符号化は、MPEG、MP3等の符号化方式に従うことで行うことができる。なお、圧縮化・符号化されたデータは、既存の圧縮解凍技術(例えば、セラータム社(Celartem社)開発の圧縮解凍技術等)にて部分又は全部の解凍を必要に応じて行い、本システムにて用いることができる。
このようにして得られた、デジタル同期化データは、例えば、磁気テープ、磁気ディスク、CD-ROM、MO、DVD-R、USBチップ等に保存することができる。
この本システムの第一の態様は、撮影手段(1)としてデジタルビデオカメラが用いられる場合に適している。
梗塞検出手段(2)
(ブラックアウト領域)
梗塞検出手段(2)は、前記の撮影手段(1)により撮影された網膜像におけるブラックアウト領域の検出を行い、当該ブラックアウト領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段である。網膜は、網膜血管壁組織を含め、人体では数少ない透明組織である。よって、被験者の眼底像において網膜血管が存在する部位は、当該血管の内部を流れる血液色で観察されるのが通常である。ところが、網膜血管において梗塞が生じていると、当該部分の血流が途絶してしまい、網膜血管における乏血流領域として認められる。すなわち、梗塞部より先の網膜血管は、あたかも消失したかのように観察され、又は、変色した状態で観察される。このような乏血流領域が、上述した「ブラックアウト領域」である。
(ブラックアウト領域)
梗塞検出手段(2)は、前記の撮影手段(1)により撮影された網膜像におけるブラックアウト領域の検出を行い、当該ブラックアウト領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段である。網膜は、網膜血管壁組織を含め、人体では数少ない透明組織である。よって、被験者の眼底像において網膜血管が存在する部位は、当該血管の内部を流れる血液色で観察されるのが通常である。ところが、網膜血管において梗塞が生じていると、当該部分の血流が途絶してしまい、網膜血管における乏血流領域として認められる。すなわち、梗塞部より先の網膜血管は、あたかも消失したかのように観察され、又は、変色した状態で観察される。このような乏血流領域が、上述した「ブラックアウト領域」である。
例えば、上記の撮影手段(1)にて得られた網膜の画像(眼底像)に対して所定の画像処理を行うことで、網膜血管が存在する部位における色成分が、網膜血管に血液が流れている状態における値の範囲外となる領域の、場所、有無、又は、程度を特定することができる。
(色成分解析)
本発明者の検討により、撮影された眼底像において、網膜血管のうち血液が途絶したブラックアウト領域の色成分(例えば、RGB(R:赤、G:緑、B:青)成分)は、正常状態(すなわち、当該網膜血管に血液が流れている状態)における値の範囲外となる領域として観察されることが判明している。例えば、網膜血管の色は、流れる血液色に起因して、周囲の組織と比較して暗く見える(言い換えれば、RGB成分の画素値が全体的に低い)ので、網膜血管において血液が途絶すると、その先のブラックアウト領域におけるRGB成分の画素値(すなわち、各画素におけるRGB成分の評価数値)が全体的に高くなった状態で観察される。この際、網膜血管のうち梗塞部より先の領域は透明となり、網膜血管以外の組織の色、例えば、網膜色素上皮層や脈絡膜に含まれるメラニン色素の色として観察される。或いは、網膜血管において血液が途絶すると、その先のブラックアウト領域では、複数画像間における網膜血管の面積の減少率、若しくは単一画像における網膜血管の長さ方向に対する血管幅の減少率が、正常状態で想定される範囲を上回った状態で観察される。従って、これらの特性を利用して、ブラックアウト領域の場所、有無、又は程度、さらには個数を特定可能である。特定されたブラックアウト領域は、被験者の網膜血管における梗塞の存在を示すものであり、当該梗塞の場所、有無、程度、さらには個数を検出することができる。
本発明者の検討により、撮影された眼底像において、網膜血管のうち血液が途絶したブラックアウト領域の色成分(例えば、RGB(R:赤、G:緑、B:青)成分)は、正常状態(すなわち、当該網膜血管に血液が流れている状態)における値の範囲外となる領域として観察されることが判明している。例えば、網膜血管の色は、流れる血液色に起因して、周囲の組織と比較して暗く見える(言い換えれば、RGB成分の画素値が全体的に低い)ので、網膜血管において血液が途絶すると、その先のブラックアウト領域におけるRGB成分の画素値(すなわち、各画素におけるRGB成分の評価数値)が全体的に高くなった状態で観察される。この際、網膜血管のうち梗塞部より先の領域は透明となり、網膜血管以外の組織の色、例えば、網膜色素上皮層や脈絡膜に含まれるメラニン色素の色として観察される。或いは、網膜血管において血液が途絶すると、その先のブラックアウト領域では、複数画像間における網膜血管の面積の減少率、若しくは単一画像における網膜血管の長さ方向に対する血管幅の減少率が、正常状態で想定される範囲を上回った状態で観察される。従って、これらの特性を利用して、ブラックアウト領域の場所、有無、又は程度、さらには個数を特定可能である。特定されたブラックアウト領域は、被験者の網膜血管における梗塞の存在を示すものであり、当該梗塞の場所、有無、程度、さらには個数を検出することができる。
このようにして、本システムにより、網膜血管の梗塞を検出することができる。
なお、上述のRGB成分のうち、G成分、すなわち、緑色系成分は、網膜血管とその周辺組織とのコントラストが、R(赤色)成分やB(青色)成分に比べて高く、これらの3原色を混在させて色成分解析を行うよりも、緑色系成分のみを用いることが、高精度の解析を行う上で好適である。R成分やB成分を混在させて色成分解析を行うと、分布確率におけるムラが生じたり、ムラが存在すべきなのに均一過ぎるといった不具合が生じる傾向が認められる。ただし、R成分やB成分で色成分解析を行うことも可能であり、本発明から、これらの色成分による分析を除外されない。また、コントラストの強調処理や、グレースケール処理、あるいは、白黒反転処理等の補助処理も追加で行うことも可能である。これらの補助処理により、網膜血管を一層鮮明化することが可能となる。
[第二の態様]
本発明者は、第二に、下記(1)~(3)を備え、網膜血管における梗塞を検出する、網膜情報診断システム(以下、第二の本システムともいう。また、単に、「本システム」とは、特に断らない限り、上記の第一の本システムと第2の本システムの双方を意味するものとする。)を提供することにより、さらに上記の課題を解決し得ることを見出した。
(1) 被験者の生体信号を検出する生体信号検出手段、
(2) 生体信号検出手段(1)により検出された生体信号に同期させて、(1)の被験者の網膜像を撮影する撮影手段、
(3) 撮影手段(2)により撮影された網膜像において網膜血管を特定し、当該網膜血管における血流が実質的に認められなくなる領域の検出を行い、当該乏血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、(1)の被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段。
本発明者は、第二に、下記(1)~(3)を備え、網膜血管における梗塞を検出する、網膜情報診断システム(以下、第二の本システムともいう。また、単に、「本システム」とは、特に断らない限り、上記の第一の本システムと第2の本システムの双方を意味するものとする。)を提供することにより、さらに上記の課題を解決し得ることを見出した。
(1) 被験者の生体信号を検出する生体信号検出手段、
(2) 生体信号検出手段(1)により検出された生体信号に同期させて、(1)の被験者の網膜像を撮影する撮影手段、
(3) 撮影手段(2)により撮影された網膜像において網膜血管を特定し、当該網膜血管における血流が実質的に認められなくなる領域の検出を行い、当該乏血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、(1)の被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段。
第二の本システムは、第一の本システムでは認められない「生体信号検出手段(1)」が必須の構成として認められるところに特徴がある。また、撮影手段(2)は、第一の本システムにおける撮影手段(1)には認められない、「生体信号との同期」が必須の構成として認められるところも大きな特徴である。そして、梗塞検出手段(3)は、第一の本システムの梗塞検出手段(1)と実質的に同一である。第二の本システムは、生体信号と網膜像の同期を必須とする態様であり、特に静止画像の撮影手段(眼底カメラ等)を用いる場合に特に適した態様である。ただし、デジタルビデオカメラ等を用いた動画に対しても、当該同期化を行うことは、安定したタイミングを基準として画像を選択可能である故に、好適な態様の一つである。
生体信号検出手段(1)
「生体信号」とは、生体がその生命活動に伴って自発的に発生させる一定のリズムを有する連続的な信号であり、具体的には、心臓や動脈の拍動信号や、これらの拍動信号に付随して発生する信号、例えば、動脈血酸素飽和度(SpO2)等が挙げられる。よって、「生体信号検出手段」とは、これらの生体信号を電気的な信号等に置き換えて検出する手段のことを意味する。具体的には、生体信号が心臓の拍動に伴う信号であれば、心電図計によって検出される生体信号であり、血管の拍動であれば、脈波計によって検出される脈波を示す脈波信号である。脈波信号としては、指尖脈波、眼窩動脈における脈波、頸動脈における脈波等が例示され、また、生体信号が、動脈血酸素飽和度であれば、パルスオキシメーターによる信号が該当する。これらは全て、常法を行うことにより、所望の生体信号を検出することができる。
「生体信号」とは、生体がその生命活動に伴って自発的に発生させる一定のリズムを有する連続的な信号であり、具体的には、心臓や動脈の拍動信号や、これらの拍動信号に付随して発生する信号、例えば、動脈血酸素飽和度(SpO2)等が挙げられる。よって、「生体信号検出手段」とは、これらの生体信号を電気的な信号等に置き換えて検出する手段のことを意味する。具体的には、生体信号が心臓の拍動に伴う信号であれば、心電図計によって検出される生体信号であり、血管の拍動であれば、脈波計によって検出される脈波を示す脈波信号である。脈波信号としては、指尖脈波、眼窩動脈における脈波、頸動脈における脈波等が例示され、また、生体信号が、動脈血酸素飽和度であれば、パルスオキシメーターによる信号が該当する。これらは全て、常法を行うことにより、所望の生体信号を検出することができる。
例えば、心臓の拍動信号である心電図信号は、心電図上の確立したパターンにおける任意の心電図信号を選択することが可能であるが、確立した波パターンとして把握可能な信号であることが好適である。具体的には、P波、Q波、R波、S波又はT波のいずれの波パターンを選択することが可能であり、血液を心臓から体内に向けて排出する段階のパターン信号であるR波、または、心室興奮の回復過程を示すT波を選択することが、好適であり、かつ、現実的である。
また、被検者から心電図信号を得るための誘導法は、特に限定されず、いわゆる「標準12誘導」等から選択することが可能である。例えば、心電図信号の波パターンとして、R波を選択する場合には、被検者の左手と右手の間の電位差を検出する、II誘導、I誘導、aVL 誘導等を選択することが好ましい。
第二の本システムにおいて、心電図信号の検出手段により検出された心電図信号を感知して、この感知した心電図信号から、特定のパターン信号を電気信号として取り出すことは、心電図信号に、後述する撮影手段(2)に同期させる前提となる。また、このような心電図信号に必要に応じて適切な処理、例えば、増幅処理、補正処理、トリミング処理等、を行うことも可能である。
また、脈波信号は、例えば、脈波検出部分にLEDを照射し、その透過光をフォトダイオードで計測することにより、血流量の変化として計測することが可能である。また、超音波ドップラー(血管に超音波エコーを当てて、その反射波に認められるドップラー効果から、血流の伝達速度成分を求める方法:例えば、超音波カラードプラ法等)を用いて、容積脈波を検出することができる。かかる超音波ドップラーは、網膜動脈に対して用いることが好適である。このようにして得られる脈波信号を、上記の心電図信号と同様に、特定のパターン信号として取り出すことが、脈波信号に、後述する撮影手段(2)に同期させる前提となる。さらに、脈波信号に必要に応じて適切な処理を行うことも可能であるのは、上記の心電図信号と同様である。
パルスオキシメーターは、上述のように、動脈血酸素飽和度(SpO2)を簡便に計測するための計測機器である。酸素と結合しているヘモグロビン(酸化ヘモグロビン)に可視光線(660nm)を当てると赤く見えるのに対し、酸素と結合していないヘモグロビン(還元ヘモグロビン)は黒く見える。一方、赤外線(940nm)を当てると、酸化ヘモグロビンは黒く見え、還元ヘモグロビンは赤く見える。このような色の相違は、ヘモグロビン毎に吸光度が異なるために起こる現象である。このような特性を利用して、光の吸収(吸光度)を測定することで、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの割合が判明し、酸素飽和度が得られることとなる。しかしながら、光の吸収は動脈だけでなく、静脈や組織等でも起こるため、動脈のみを区別し、酸素飽和度を求める必要がある。ここで、動脈血は拍動によって吸光成分が変化しているため、全体の吸光成分から拍動していない成分(静脈や組織等)を差し引くことによって、SpO2を求めることができる。パルスオキシメーターのプローブに付いているセンサ(発光部と受光部から構成されている)の発光部から、赤色光と赤外光の2波長光を数百回/秒の頻度で交互に発光させ、これにより得られる上記のように差し引き計算されてえら得た信号を基に、経時的にSpO2を計測することが可能である。実際に、パルスオキシメーターにおいて表示されるSpO2は、数秒間のSpO2の平均値が表示されるが、第二の本システムにおいて用いられる「パルスオキシメーターの脈波信号」とは、このような平均値ではなく、上記センサから直接得られる脈波の信号であり、上記の脈波信号の一類型ともいえる。当該脈波信号は、微弱な電気信号として得られ、必要に応じて適切な処理を行うことも可能であるのは、上記と同様である。
撮影手段(2)
「生体信号検出手段(1)により検出された生体信号との同期」とは、生体信号における特定の位相に対して、一定のタイミングで生体信号検出手段(1)を呼応させて作動させることを意味する。例えば、心電図信号や脈波信号等の生体信号を構成する一つの波単位におけるいずれかの時点、例えば、当該波単位の立ち上がり時点から、一定のタイミングで網膜像の検出機構を作動させることを意味する。このタイミングは、一定に保たれており、かつ、生体信号の同一のパターンが再び発生するタイミングよりも短いタイミングであれば、特に限定されない。このように、網膜像を生体信号に同期させて検出することにより、網膜血管についての情報、具体的には、脳梗塞の指標を得る上で不可欠な網膜血管のブラックアウトついての情報を的確に得ることができる。すなわち、随時任意に撮影された網膜写真では、ウインドケッセル現象により、心臓の拡張と収縮に対応して変化する網膜血管の状態について、正確に評価することが困難であったが、網膜像を生体信号に同期させて検出すれば、一定の拍動タイミングにおける網膜血管像を得ることが可能であり、より正確な評価を行うことが可能となる。
「生体信号検出手段(1)により検出された生体信号との同期」とは、生体信号における特定の位相に対して、一定のタイミングで生体信号検出手段(1)を呼応させて作動させることを意味する。例えば、心電図信号や脈波信号等の生体信号を構成する一つの波単位におけるいずれかの時点、例えば、当該波単位の立ち上がり時点から、一定のタイミングで網膜像の検出機構を作動させることを意味する。このタイミングは、一定に保たれており、かつ、生体信号の同一のパターンが再び発生するタイミングよりも短いタイミングであれば、特に限定されない。このように、網膜像を生体信号に同期させて検出することにより、網膜血管についての情報、具体的には、脳梗塞の指標を得る上で不可欠な網膜血管のブラックアウトついての情報を的確に得ることができる。すなわち、随時任意に撮影された網膜写真では、ウインドケッセル現象により、心臓の拡張と収縮に対応して変化する網膜血管の状態について、正確に評価することが困難であったが、網膜像を生体信号に同期させて検出すれば、一定の拍動タイミングにおける網膜血管像を得ることが可能であり、より正確な評価を行うことが可能となる。
また、動画データと同期を行う場合は、上記の第一の本システムにおける撮影手段(2)において述べた要領でコンピュータに取り込んだ動画データと、生体信号のデータの、並列複合化を行うことで、網膜像の動画データと生体信号を、同一のフレームにおいて同期させて、網膜像の動画データと生体信号のデジタル同期化データを得ることができる。当該同期化データの圧縮を行い、電子媒体に保存することができることは、第一の本システム(1)と同様である。
梗塞検出手段(3)
第二の本検出方法における梗塞検出手段(3)自体は、上述したように、第一の本検出方法における梗塞検出手段(2)と実質的に同一であるが、生体信号と同期させた眼底像を基にして、網膜血管の梗塞の検出を行うという点に特徴がある。
第二の本検出方法における梗塞検出手段(3)自体は、上述したように、第一の本検出方法における梗塞検出手段(2)と実質的に同一であるが、生体信号と同期させた眼底像を基にして、網膜血管の梗塞の検出を行うという点に特徴がある。
[血圧の測定]
本システムにおいて、網膜血管における梗塞の検出時の被験者の血圧を計測して記録する手段が備えられていることが好適である。血圧の高低によっても網膜血管における血流は異なることが知られており、例えば、本システムによる網膜血管の梗塞の検出を行い、各々の継続時の血圧を照合して、網膜血管の梗塞についての評価を行うことができる。例えば、計測したうち、最も低い血圧におけるブラックアウト領域の評価を行うことにより、被験者の血圧から血液が流れにくい状況での梗塞についての評価を行うことが可能であり、網膜血管の梗塞の検出の陽性基準を低く(検出しやすく)設定することができる。逆に、最も高い血圧の血流の状態を基準とすると、網膜血管の梗塞の基準を高く(検出しにくく)設定することができる。
本システムにおいて、網膜血管における梗塞の検出時の被験者の血圧を計測して記録する手段が備えられていることが好適である。血圧の高低によっても網膜血管における血流は異なることが知られており、例えば、本システムによる網膜血管の梗塞の検出を行い、各々の継続時の血圧を照合して、網膜血管の梗塞についての評価を行うことができる。例えば、計測したうち、最も低い血圧におけるブラックアウト領域の評価を行うことにより、被験者の血圧から血液が流れにくい状況での梗塞についての評価を行うことが可能であり、網膜血管の梗塞の検出の陽性基準を低く(検出しやすく)設定することができる。逆に、最も高い血圧の血流の状態を基準とすると、網膜血管の梗塞の基準を高く(検出しにくく)設定することができる。
[動脈と静脈の判別]
本システムの梗塞検出手段(2)又は(3)は、色成分解析による網膜血管の可視部分の特定の際に、網膜血管が動脈であるか、又は、静脈であるかを判別する手段を含むことができる。このように動脈と静脈とを判別することにより、梗塞を伴うブラックアウトが、網脈動脈と静脈のいずれかに偏っているのか、それとも、両者均等に認められるのかを判断することができる。梗塞が網膜静脈に偏在していれば、例えば、エコノミークラス症候群のような静脈系の梗塞のリスクが高まっており、網脈動脈に偏っていれば、心原性脳梗塞やアテローム血栓性脳梗塞等の動脈系の脳梗塞のリスクが高まっていることが示唆されることとなる。また、後述するように、「網脈動脈の近傍における網膜静脈の蛇行」を、当該眼底動脈の梗塞の指標とする態様において、眼底動脈と眼底静脈を判別することは必要である。さらに、このような網膜動脈と網膜静脈の判別は、梗塞を治療又は予防するために投与する薬剤の有効性を検討する際に有用である。すなわち、網膜血管のうち、動脈又は静脈に選択的に作用する薬剤の薬効を、安価かつ簡便に定量的に評価することが可能となる。例えば、薬剤として静脈血液成分の老廃物を溶かす薬を評価する際には、その投与前後で眼底像を撮影し、各眼底像における網膜血管のうち、網膜静脈のみに注目してブラックアウト領域を特定し、ブラックアウト領域の数の減少率、すなわち梗塞の解消度合いを検出することで、当該薬の効果を評価するといった応用が可能となる。
本システムの梗塞検出手段(2)又は(3)は、色成分解析による網膜血管の可視部分の特定の際に、網膜血管が動脈であるか、又は、静脈であるかを判別する手段を含むことができる。このように動脈と静脈とを判別することにより、梗塞を伴うブラックアウトが、網脈動脈と静脈のいずれかに偏っているのか、それとも、両者均等に認められるのかを判断することができる。梗塞が網膜静脈に偏在していれば、例えば、エコノミークラス症候群のような静脈系の梗塞のリスクが高まっており、網脈動脈に偏っていれば、心原性脳梗塞やアテローム血栓性脳梗塞等の動脈系の脳梗塞のリスクが高まっていることが示唆されることとなる。また、後述するように、「網脈動脈の近傍における網膜静脈の蛇行」を、当該眼底動脈の梗塞の指標とする態様において、眼底動脈と眼底静脈を判別することは必要である。さらに、このような網膜動脈と網膜静脈の判別は、梗塞を治療又は予防するために投与する薬剤の有効性を検討する際に有用である。すなわち、網膜血管のうち、動脈又は静脈に選択的に作用する薬剤の薬効を、安価かつ簡便に定量的に評価することが可能となる。例えば、薬剤として静脈血液成分の老廃物を溶かす薬を評価する際には、その投与前後で眼底像を撮影し、各眼底像における網膜血管のうち、網膜静脈のみに注目してブラックアウト領域を特定し、ブラックアウト領域の数の減少率、すなわち梗塞の解消度合いを検出することで、当該薬の効果を評価するといった応用が可能となる。
また、注射器又は内服催促装置からなる投薬手段を設けて、当該薬剤が被験者に対して投薬を行うことが可能である。このとき、投薬量、投薬時刻等も併せて記録装置に記録する手段を付加してもよい。そして、この投薬手段による投薬の前後において、梗塞検出手段(2)又は(3)により、網膜動脈又は静脈におけるブラックアウト領域の場所、有無、又は程度を特定し、この特定結果を、当該結果を薬剤の評価パラメーターに換算する工程を行うことが出来る演算手段、及び、これを記録する手段等からなる投薬効果評価手段を用いることにより、投薬した薬剤の薬効を定量的に評価できる。
このように、本システムは、梗塞検出手段(2)又は(3)は、色成分解析による網膜血管の可視部分の特定の際に、網膜血管が動脈であるか、又は、静脈であるかを判別する手段を行い、当該網膜動脈又は網膜静脈の乏しい血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けた後に、梗塞が存在すると判定された網膜血管が動脈であれば、動脈に選択的に作用する薬剤を、あるいは、同じく判定された網膜血管が静脈であれば、静脈に選択的に作用する薬剤を、被験者に対して投薬する投薬手段が備わっており、さらに、当該投薬手段による投薬の前後における梗塞検出手段(2)又は(3)による梗塞の検出の結果に基づいて、前記の投薬手段による投薬の効果を評価する投薬効果評価手段を備える態様を与えるものである。なお、当該「投薬手段」としては、被験者に、注射、経口又は吸入等の手段により、前記の梗塞の起こっている網膜血管の種類を示すシグナルに対応して、自動的に、動脈又は静脈対象の薬剤の投与を行う機構の働きの他に、当該シグナルを本システム管理者に視覚的又は聴覚的に示して、最適の種類の投薬を示す機構の働き等を挙げることができる。
このような有用性を伴う、眼底動脈と眼底静脈の判別手段としては、暗褐色な静脈より明赤色な動脈の方がG成分値は相対的に高いことを鑑みて、RGBごとに複数の網膜血管の色成分値を解析し、各血管のG成分値を互いに比較することによって動静脈の判別を行う演算装置、あるいは、動脈と静脈との色成分値の属する範囲が異なることを鑑みて、動静脈それぞれの色成分値の属する範囲を予め記憶しておき、当該の記憶された範囲と、複数の網膜血管の色成分値の解析結果とを比較することによって、動静脈の判別を行う演算装置、を挙げることができる。
本発明により、網膜血管の梗塞を検出し、脳梗塞や循環系全体にわたる梗塞現象に関し、急性と慢性を問わずに診断可能な検出手段が、検出装置を基本的概念とする検出システムとして提供される。
(A)梗塞検出手段
特に、上記の梗塞検出手段(2)又は(3)は、効率的かつ精度良くにブラックアウト領域を検出するために、いくつかの代表的な態様が認められる。
特に、上記の梗塞検出手段(2)又は(3)は、効率的かつ精度良くにブラックアウト領域を検出するために、いくつかの代表的な態様が認められる。
第一に、上記の色成分解析により可視部分が特定された網膜血管において、当該可視部分の先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する幅の変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を、当該先端部の先の血管が梗塞状態であることの指標とする態様が挙げられる。
「網膜血管の可視部分の先端部の手前側近傍」とは、網膜血管のブラックアウト領域のはじまりを起点とした可視部分側に向けての近傍を意味するものであり、多くは血流の上流側に向かうものである。「血管の長さ方向」とは、血管における血流の進行方向を意味し、「幅」とは、網膜血管の血管幅を意味する。
梗塞が認められない正常な網膜血管であれば、その長さ方向に対する幅の変化率は所定範囲内に収まっている。言い換えれば、正常な網膜血管であれば、その先端部において、血流の進行方向に沿って略一定の割合で先細るものとして認識される。よって、血管幅の変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合は、梗塞を示すブラックアウト領域として特定することが可能である。このような場合には、血管幅の変化率の急変部から先の網膜血管が、梗塞により血液が完全に流れずに途切れているか、血液の流れる網膜血管の断面積が、アテローム等により小さくなり、網膜血管の弾力性も相まって急激に減少することを示すものである。すなわち、網膜血管における血管幅の変化率が所定範囲から逸脱する場合には、当該逸脱する場所における実質的な梗塞を検出することができる。「網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外」であるか否かは、被験者の個人差や撮影条件等の違いを考慮して、血流が実質的に認められる網膜血管とそれ以外の周辺の組織の色成分の範囲を、撮影した眼底像毎に求めて、これらの個々の結果を勘案して「血流が認められるとみなされる色成分の限界」を定め、当該色成分に関する限界を基準に、適切な血管幅の変化率の限界を定めることが可能である。なお、「血流が実質的に認められる」とは、恒常的に血流が認められ得る状態であり、例えば、網膜血管が収縮している状態でも血流が認められる程度の状態を意味するものである。
具体的には、この変化率は、概ね、-30~-50%まで、すなわち、「網膜血管の長さ方向の距離10に対して血管幅3~5の減少まで」を正常域の限界とすることが可能である。これは、当該変化率の範囲において設定した限界値よりも、長さ方向の距離に対する血管幅の減少率が大きい場合に、これを上記の「網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外」とすることができることを意味する。
さらに、この変化率の基準の典型例として、「網膜血管の可視部分の先端部」の手前側近傍における血管の長さ方向に対する可視部分の幅の変化率の限界値を、網膜血管の長さ方向に対して血管の内側に向けて約90度として、当該角度が約90~約180度である場合を、当該先端部の先の血管における梗塞が存在する指標とすることができる。ここで、これらの網膜血管の長さ方向に対する角度を「約」と表現したのは、当該角度は、本システムの使用者の都合に合わせて微調整することが可能であり、かつ、当該微調整を可能とすることが好適だからである。すなわち、本システムの使用者が網膜血管の梗塞を厳格にスクリーニングしたい場合には、上記の角度90~180度の幅を狭めることが好適である。また、逆に、ノイズが含まれることも想定して、幅広くスクリーニングをしたい場合には、当該角度の幅を広めることが好適である。具体的に、上記の「約」は、上記された角度に対して、±10度、好適には±5度程度の幅を持たせることを意味するものとする。
さらに、この変化率の基準を別の表現で言い換えれば、「網膜血管の可視部分の先端部」の形状が「凹アール形状」、すなわち、「内側にR形状に凹んでいる状態又はフラット形状」であることが認識された場合を、当該先端部よりも先がブラックアウト領域である、ということになる。逆に、当該先端部が「凸アール形状」である場合には、梗塞の対象としている網膜血管が、単に奥に潜っているだけである可能性が強い。この変化率の基準の典型例に従った網膜血管の梗塞の検出を行う場合には、当該基準に従った「網膜血管の可視部分の先端部近傍」の代表的な形状をパターン化して、当該形状パターンと梗塞の有無や程度との関連の重み付けを行ったパターン認識を行う手段を用いて行うことが好適である。
第2に、上記の色成分解析により可視部分が特定された網膜血管のうち、網膜血管動脈の近傍における網脈血管静脈の蛇行を、当該網膜血管動脈の梗塞の指標とする態様が挙げられる。
この態様によれば、網膜血管の動脈が梗塞すると、その近傍周辺の静脈が蛇行する傾向に基づいて、網膜血管における梗塞を検出することができる。この第2の態様は、上記の第一の態様と別個に、又は、組み合わせて行うことが可能である。当該組合せの態様は、網脈血管の梗塞の検出の確度を向上させることが可能となり、好適である。なお、当該静脈蛇行は、網膜血管の動脈が梗塞した際に、その周辺組織における慢性虚血に対し、静脈が酵素栄養供給の受け皿として働くことに伴い変化した結果であると考えられる。
第3に、網膜動脈血管の血柱反射が動脈硬化を示す値よりも大きな値である領域を輝度解析により特定し、当該血柱反射領域における血管の長さ方向に対する血柱幅の減少を示す変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を、当該先端部の先の血管が梗塞状態であることの指標とする態様が挙げられる。この第3の態様は、上記の第1~第2の態様と別個に、又は、組み合わせて行うことが可能である。当該組合せの態様は、網脈血管の梗塞の検出の確度を向上させることが可能となり、好適である。
「血柱反射」とは、眼底検査で血管を観察したときに、血管内の血液に照明が反射して血管の中央が輝いて見える現象のことである。「血柱反射領域」には、血柱反射両側領域の暗赤血部分が含まれてもよい。次いで、梗塞が起こると、その先の網膜血管に血液が流れず、血管自身の弾力性故に血管幅が縮み、それに伴い、血柱反射の幅も縮むことから、血柱反射領域における血管の長さ方向に対する血柱幅の減少を示す変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を梗塞の存在の指標とすることにより、網膜血管の梗塞を検出することが可能である。当該限界値は、梗塞のない場合における変化率が収まる範囲として、実験、経験、又はシミュレーションによって予め定められる値であり、眼底像毎に適宜修正されてもよいが、概ね、-30~-50%まで、すなわち、「網膜血管の長さ方向の距離10に対して血柱幅3~5の減少まで」である。なお、「輝度解析」の前処理として、RGB成分値を輝度値に変換することができる。変換式は、例えば、「輝度値y = 0.2989 × R成分値 + 0.5866 ×G成分値+ 0.1145 ×B成分値」であることが知られている。
第4に、網膜血管の器質繊維化(銀線化)を色成分解析により特定し、当該器質繊維化部分を梗塞状態であることの指標とする態様が挙げられる。この第4の態様は、上記の第1~第3の態様と別個に、又は、組み合わせて行うことが可能である。当該組合せの態様は、網脈血管の梗塞の検出の確度を向上させることが可能となり、好適である。
この器質繊維化部分は、慢性的血管虚血領域であり、長期間にわたって虚血化した部分である。よって、この第4の態様は、被験者の現状を特定すると共に、過去から現在への網膜血管の梗塞の進行度合いの検出に好適な指標である。本システムにおいて、当該器質繊維化の検出は、色成分解析により、器質繊維化において顕れる特定の現象、具体的には、周辺組織に比べて銀色又は白色であること、すなわち、RGBそれぞれの色成分値のバラツキが周辺の組織に比べて少ないこと、を指標として検出することができる。
(B)経時的な検出の実施
経時的な検出とは、同一の被験者において、複数回の本システムによる網膜血管の梗塞の検出を行い、最新の検出結果と過去の検出結果とを比較して、当該被験者の現状と共に、網膜血管の梗塞の進行速度を検出することを意味するものである。
経時的な検出とは、同一の被験者において、複数回の本システムによる網膜血管の梗塞の検出を行い、最新の検出結果と過去の検出結果とを比較して、当該被験者の現状と共に、網膜血管の梗塞の進行速度を検出することを意味するものである。
すなわち、本システムは、前記網膜情報診断システムにおいて、同一被験者における異なる時点の診断工程の経過及び結果を示すデータ記憶し、かつ、異なる時点における当該データ比較を行い、当該比較データを指標として、最新の時点における網膜血管の梗塞の進行度合いを診断する手段が付加されていてもよい。
この経時的な検出の態様において、上記の「異なる時点において比較するデータ」は、上記の第1~第4の態様にて提供されるデータの個々又は全ての組合せを含むが、色成分解析による網膜血管の形状を表すデータを含むことが好適であり、「最新の時点における網膜血管の梗塞の進行度合いを診断する手段」は、当該形状データにより提供される網膜血管の可視部分の先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する幅の変化率についての、過去のデータと最新のデータとの比較を行い、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲に対する相対的変化を検出して、当該変化を網膜血管の梗塞の進行度合いの指標とする工程を含む手段を含むことが好適である。
上述した、網膜血管の器質繊維化(銀線化)を色成分解析により特定することによる梗塞の検出は、経時的な検出において用いることは好適な態様の一つである。すなわち、当該銀線化部分は、網膜血管のブラックアウト領域が経時的に変質して銀線化するものであり、経時的な検出の初回において当該銀線化を検出するよりも、むしろ、初回以降の検出において銀線化の検出を行うことにより、網膜血管の老化(梗塞)の進行度合いを確認することができる。すなわち、初回の検出により検出されたブラックアウト領域が銀線化していることが後の時点の検出で判明した場合には、初回のブラックアウトにより示された網膜血管の梗塞が治癒せず、むしろさらに進行した可能性を示しており、また、初回の正常部分が後の検出により銀線化している場合には、非常に顕著かつ深刻に網膜血管の梗塞が進行したことを示している。
よって、本システムの経時的な検出の態様において、上記の「異なる時点において比較するデータ」は、診断工程を行う異なる時点のうち、最初の時点以外の時点において、網膜血管の器質繊維化を色成分解析により特定し、当該器質繊維化部分を梗塞状態であることの指標とする検出手段により得られたデータを含有する態様をとることが可能であり、かつ、好適である。
また、さらに、本システムの経時的な検出の態様において、「異なる時点において比較するデータ」は、色成分解析により求められる網膜血管に実質的に血流が認められる血液色相当の面積であり、過去の面積データに比べ最新の面積データが減少している場合を、網膜血管の梗塞傾向とすることも可能である。
以下、本発明の実施態様を、図面に基いて具体的に説明する。なお、本実施例において「BO」とは、ブラックアウトを意味するものとする。
(1)実施態様A
実施態様Aは、本システムの基本的な構成を示す実施例であり、図1は、当該実施態様Aのブロック図である。
実施態様Aは、本システムの基本的な構成を示す実施例であり、図1は、当該実施態様Aのブロック図である。
図1において、本発明の実施態様Aに係る網膜情報診断システム10は、生体信号検出部11、撮像部13、及び、梗塞検出部14で構成されている。
生体信号検出部11は、電極センサ111、増幅部112、及び出力部113で構成されている。生体信号検出部11において、電極センサ111は、例えば、圧電素子や赤外線の受発光素子からなり、被験者の生体信号を検出する手段の種類に応じて選択される生体部位に装着され、導出される生体信号(例えば、心臓や動脈の拍動信号や、これらの拍動信号に付随して発生する信号)を検出する機構である。増幅部112は、例えば、フィルタアンプからなり、電極センサ111で検出された生体信号を選択的に増幅する機構である。増幅部112には、必要に応じて、アナログ信号である生体信号をデジタル化するための、A/D変換機構を設けてもよい。出力部113は、増幅部112において、選択的に増幅された生体信号を、撮像部13に向けて出力するための機構(例えば、出力端子等)である。
撮像部13は、入力部131、波形信号感知・伝達部132、シャッター機構133、受光部134、光電変換部135、及び出力部136で構成されている。撮像部13において、入力部131は、出力部113から出力された選択的に増幅された生体信号を入力するための機構(例えば、入力端子等)である。波形信号感知・伝達部132は、入力部131から入力される生体信号を感知して、これを適切なON/OFF信号として、シャッター機構133に伝達する機構である。このシャッター機構133には、前記ON/OFF信号の「ON」信号を感知して(例えば、生体信号に対応した特定のパルス信号等、例えば、心電図信号であれば、R波又はT波等)、受光部134を作動させ、同「OFF」信号(例えば、前記パルス信号以外の状態等)に対しては受光部134の作動を抑制する手段が備わっている。すなわち、この受光部134は、生体信号に伴う特定のパルス信号に同期したタイミングでのみ、作動して、被験者の眼底を撮影することができる。なお、この受光部134には、通常の眼底カメラが具備する、被験者の眼底を撮影するための機構、例えば、接眼レンズ、光源(例えば、可視光線のみならず、適切な紫外光又は適切な赤外光の光源でもよい)、アライメント機構、画角調整機構等を、必要に応じて具備していることは勿論である。受光部134において、特定の生体信号に同期して撮影された眼底像の光情報は、CMOSイメージセンサやCCDイメージセンサからなる光電変換部135において電気情報に変換され(典型的には、デジタル情報であるが、アナログ情報であってもよい)、この電気情報が出力部136において出力され、有線、無線又は記録媒体経由で、梗塞検出部14の入力部141に入力される。眼底像の電気情報は、梗塞検出部14とは別の表示装置、例えばモニター像やプリンター像に出力されて、撮影時点での眼底像がリアルタイムに測定者に提供されてもよい。また、光電変換部135には、アナログ信号である眼底像の電気情報信号をデジタル化し、眼底像のデータを生成するための、A/D変換機構が設けられている。出力部136は、眼底像のデータを、梗塞検出部14に向けて出力するための機構(例えば、出力端子等)でもある。なお、出力部136は、生成された眼底像のデータに対し、撮像部13の光学的特性や撮影状況に対する補正(レンズの収差の補正、あおり補正等)を行い、分割して撮影した場合には画像を合成するというような幾何学的補正を行うようにしてもよい。
梗塞検出部14は、入力部141、記憶部142、及び解析部143で構成されている。梗塞検出部14は、例えばパーソナルコンピュータのように単体で独立した構成のみならず、撮像部13に組み込んだ構成としてもよい。梗塞検出部14において、入力部141は、出力部136から出力された眼底像のデータを梗塞検出部14に入力するための機構(例えば、入力端子等)である。入力部141と出力部136との間は、信号線又は通信線によって結ばれている。通信線としては、インターネット等のネットワークを利用してもよく、この場合には、梗塞検出部14としての機能をアプリケーションサービスプロバイダ(Application Service Provider:ASP)方式で提供することも可能である。記憶部142は、例えば、ハードディスクのような大容量記憶装置であり、入力された眼底像のデータを順次記憶する。眼底像のデータは、例えば被験者の識別情報、及び撮影日時と関連付けて記憶される。解析部143は、例えば周知のコンピュータであり、マイクロプロセッサ、及びその動作に必要なRAM、ROM等の周辺装置を備えている。解析部143のROMには、適切なソフトウエア、例えば記憶部142に記憶された眼底像のデータに対して所定の画像処理やパターン認識処理を施すことによって、撮影された眼底像において、網膜血管における色成分(なお、この色成分は動脈と静脈とでは異なる)が、網膜血管に血液が流れている状態における値の範囲外となる領域であるブラックアウト領域の場所、有無、又は程度を特定することにより、網膜血管における梗塞を検出するためのプログラムが含まれているソフトウエアが予め記憶されている。
以上の構成により、網膜情報診断システム10は、網膜血管における梗塞を検出することが可能である。
なお、上記した網膜情報診断システム10の基本的な構成から、生体信号検出部11を除いて、撮像部13と梗塞検出部14のみにすることも可能である。この場合は、任意のタイミングで眼底の撮像を行い、梗塞検出部14において、複数枚の眼底像から、位相が合致する眼底像を抽出して、当該抽出像の検討を行うことにより、上記と同様の要領で網膜血管の梗塞の検出を行うことができる。
図2は、実施態様Aにおける梗塞検出部14における処理を示すフローチャートである。
図2において、先ず、解析部143が、記憶部142に記憶された眼底像のデータを、メインメモリに読み込む(ステップS1)。なお、解析部143は、入力部141から入力された眼底像のデータをそのまま読み込んでもよい。
解析部143は、読み込んだ眼底像のデータから、網膜血管を抽出する(ステップS2)。この際、読み込んだ眼底像のデータに対する色成分解析により、網膜血管に血液が流れている状態における色成分の領域であるか否かを、ピクセル毎に又は所定の区画毎に判断することで、網膜血管を抽出するとよい。なお、「網膜血管に血液が流れている状態における色成分」について、図3を参照して説明を補足する。
図3は、(a)RGB成分混成の場合、(b)G成分のみの場合、(c)コントラスト強調処理後のG成分のみの場合、の眼底像を夫々部分的に示す図である。
図3(a)及び図3(b)を比較しても分かるように、用いる色成分は、RGB成分のうちG成分のみとするとよい。そうすると、R成分やB成分を混在させて色成分解析を行う場合に比べて高精度に網膜血管を抽出できる。また、かかる色成分は、撮影条件や、撮像部13の特性等によって異なるため、抽出結果にバラツキが生じる可能性があるので、色成分解析の前には、所定の色相補正を行ってもよい。また、色成分解析の前後には、例えば眼底像のデータにおける2画素間の色成分差に基づいたコントラストの強調補正を行ってもよい。そうすると、図3(a)及び図3(b)を比較しても分かるように、また、網膜血管に血液が流れている状態における色成分は、絶対値である必要はなく、当該眼底像における相対値として定めておいてもよい。その他、公知の関心領域抽出技術を適用してもよい。
ここで、図4は、眼底像と網膜血管の先端部を示す模式図である。図4の左側には、眼底に網膜血管101(より詳しくは、網膜動脈と網膜静脈)が視神経乳頭102から放射状に形成されている様子が示されている。網膜血管101は血管進行方向にいくにつれて、分岐している。図4の右側には、網膜血管101の先端部周辺を拡大した様子が示されている。点線で囲まれた領域が、分岐した網膜血管101の先端部を示す。因みに、図4の右側に示された先端部のうち、「BO有り」とは、その先にブラックアウト領域がある先端部を意味し、「BO無し」とは、その先にブラックアウト領域がない先端部を意味する。
解析部143は、眼底像のデータにおいて、抽出された網膜血管からその先端部を特定する(ステップS3)。この先端部は、先端部の形状を探索するパターン認識処理や、網膜血管を伸長方向に沿って走査する処理によって特定可能である。眼底像中の全てについての先端部を特定しても良いし、簡易化のために、所定の眼底領域を標本としてその標本領域に含まれる先端部を特定することとしてもよい。
次いで、解析部143は、網膜血管の進行方向に対する血管幅の変化率を算出する(ステップS4)。
ここで、図5は、眼底像において計測される、網膜血管の進行方向に対する血管幅の変化率を示す特性図である。図5(a)は、網膜血管の先端部近傍における、網膜血管の血管進行方向に対する血管幅を示す。図5(b)は、図5(a)に対応した、血管幅の変化率を示す。図5において、「BO有り」つまりその先にブラックアウト領域がある先端部については点線で示されており、「BO無し」つまりその先にブラックアウト領域がない先端部については点線で示されている。ここで、「BO無し」の先端部では、図5(a)に示すように、血管が先端になるほど、血管幅が緩やかに減衰しており、図5(b)に示すように、血管幅の変化率は所定の範囲内にある。これが網膜血管の先端部の正常な状態である。ところが、「BO有り」の先端部では、図5(a)に示すように、血管幅が途中で急激に減衰しており又は途切れており、図5(b)に示すように、血管幅の変化率は、前述した所定の範囲から逸脱(概ね-30~-50%よりも急激に減少)してしまうことが本発明者によって見出されている。
そこで、解析部143は、各先端部について、網膜血管の進行方向に対する血管幅の変化率が所定範囲内であるか否かを確認する(ステップS5)。そして、この血管幅の変化率が所定範囲内である場合(ステップS5:Yes)、当該先端部よりも先がブラックアウト領域ではないと判定する(ステップS6)。つまり、当該先端部には梗塞がないと判定する(ステップS7)。
尚、ステップS4において、(1)解析部143は、網膜血管の進行方向に対する血管幅の変化率を算出したが、これに代えて、あるいは、これと共に、(2)解析部143は、抽出した網膜血管に対する輝度解析により、所定輝度値以上の領域として、血柱反射している血柱反射領域を抽出し、当該の抽出した血柱反射領域の幅の、前記網膜血管の長さ方向に対する変化率を算出してもよい(ステップS4)。この結果が、血柱幅における変化率における前述した所定の範囲を超える(概ね-30~-50%よりも急激に減少)か否かを判定することでも、ブラックアウト領域を特定することが可能である。
他方で、この血管幅の変化率が所定範囲から逸脱する場合には(ステップS5:No)、当該先端部よりも先がブラックアウト領域である可能性が高い。ただし、単に網膜血管の先端部が眼底の奥方向(つまり、受光部134の受光面に対して垂直な方向)に潜っているだけであり、ブラックアウト領域ではない可能性もある。この可能性について、図6を参照して説明する。
ここで、図6は、形状の違いに応じた梗塞の有無を示す網膜血管の先端部の上面図と側面図である。
図6(a)および図6(b)は、梗塞の無い網膜血管の先端部の上面図および側面図を夫々示す。他方で、図6(c)および図6(d)は、梗塞の有る網膜血管の先端部の上面図および側面図を夫々示す。上面図および側面図のうち、実際に撮影部13によって撮影される眼底像は、上面図である。そうすると、図6(a)から図6(d)について、撮影された眼底像(つまり、上面図)に基づいて、上述のように血管幅の変化率を夫々算出した場合、その値が所定範囲内であるのは、図6(a)のみである。ところが、実際には、図6(b)の側面図からも分かるように、図6(b)に示された網膜血管の先端部は、眼底の奥方向に潜っているだけであり梗塞は無い。すなわち、図6(b)も、図6(c)および図6(d)と同様に、血管幅の変化率が所定範囲から逸脱してしまうので、当該先端部よりも先がブラックアウト領域であるとの誤判定を下してしまう虞がある。
このような誤判定を回避するべく、血管幅の変化率が所定範囲から逸脱してしまう原因が、図6(c)および図6(d)のように、梗塞が有るからなのか、それとも図6(b)のように、梗塞は無く単に網膜血管の先端部が眼底の奥方向に潜っているにすぎないのかを峻別する必要がある。勿論、OCT(Optical Coherence Tomography:OCT)なる網膜を断面的に表示する機器と併用して、上記峻別を精度よく行ってもよい。しかし、この網膜情報診断装置を簡易スクリーニング主張として位置付ける場合には、撮影された眼底像(つまり、上面図)だけに基づいて、上記峻別を簡易的に行うことが重要である。そこで、図6(b)から図6(d)に示す先端部のさらに細かな形状の違いに着目して、以下の対策を採ることができる。これらの違いは、図6(b)の先端部の形状が凸アール形状であるのに対して、図6(c)の先端部の形状がフラット形状、そして図6(d)の先端部の形状が凹アール形状であることである。
ここで、凸アール形状とは、緩やかな凸の形状又は外側にR形状に出っ張った形状を意味する。いいかえれば、当該先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する可視部分の幅の変化率が、当該長さ方向に対して血管の内側に向けて約90度~約0度の場合である。反対に、凹アール形状とは、緩やかな凹の形状又は内側にR形状に凹んでいる形状を意味する。いいかえれば、当該先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する可視部分の幅の変化率が、当該長さ方向に対して血管の内側に向けて約90度~約180度の場合である。また、フラット形状とは、凸アール形状と凹アール形状との中間の平坦な形状を意味する。いいかえれば、当該先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する可視部分の幅の変化率が、当該長さ方向に対して血管の内側に向けて90度近傍の場合である。
そして、図6(b)のように、梗塞は無く単に網膜血管の先端部が眼底の奥方向に潜っているにすぎない網膜血管を上面から観察すると、潜った血管が直ぐに見えなくなるわけではなく、奥に行くにつれて徐々に見えなくなるので、網膜血管の先端部の形状が凸アール形状となると考えられる。逆に、図6(c)および図6(d)のように、梗塞が存在する場合には、急に詰まっているので、網膜血管の先端部の形状がフラット形状又は凹アール形状になると考えられる。
そこで更に、解析部143は、先端部が凸アール形状であるか否かを判定する(ステップS8)。
ここで、先端部が凸アール形状である場合(ステップS8:Yes)、上述の図6(b)のように、単に網膜血管の先端部が眼底の奥方向に潜っているにすぎないと考えられるので、当該先端部よりも先がブラックアウト領域ではないと判定する(ステップS6)。つまり、当該先端部には梗塞が無いと判定する(ステップS7)。或いは、当該凸アール形状である場合には、上述のように血管幅の変化率が所定範囲から逸脱するという解析結果のみをもって当該先端部には梗塞があるとは判定せずに「保留」、と処理することも可能である(ステップS7)。
他方で、先端部が凸アール形状ではない場合(ステップS8:No)には、上述の図6(c)又は図6(d)のように、当該先端部よりも先がブラックアウト領域であると判定する(ステップS9)。つまり、当該先端部に梗塞が有ると判定する(ステップS10)。
このような判定を各先端部に対して行い、各先端部毎の判定結果を集計する(ステップS11)。これにより、眼底像全体の網膜血管における梗塞を検出することができる。例えば、梗塞の場所や有無、数等を特定することができる。
更に、本発明者らの鋭意研究したところによれば、他の血管系リスクがある被験者の眼底像には、ブラックアウト領域が発見される傾向にあることが判明しているので、ステップS11での集計結果に基づいて、他の血管系におけるイベント発症リスクを間接的に推測できる(ステップS12)。このように、MRI等に対するより安価、かつ簡便なスクリーニング手段として有用である。
(2)実施態様B
実施態様Bは、上述した「経時的な検出」に関する実施態様であり、以下に、その網膜情報診断システムの構成及び動作処理を説明する。なお、その構成は上述の実施態様Aと同様でよく、同一の構成については同一の参照符号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。
実施態様Bは、上述した「経時的な検出」に関する実施態様であり、以下に、その網膜情報診断システムの構成及び動作処理を説明する。なお、その構成は上述の実施態様Aと同様でよく、同一の構成については同一の参照符号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。
図7は、実施態様Bの梗塞検出部14における処理を示すフローチャートである。
図7において、予め同一被験者について、異なる撮影時期に、それぞれの時期の眼底像を撮影しておき、各眼底像のデータを記憶部142に記憶しておく。そして、解析部143が、記憶部142に記憶された各眼底像のデータを、メインメモリに読み込む(ステップS21)。このため、各々の眼底像のデータは、記憶部142において、被験者および撮影時期の情報と対応づけたファイル名として記憶されるか、又はその対応情報と共にデータベースに格納されることとが好ましい。
解析部143は、読み込んだ各々の眼底像のデータから、網膜血管を抽出する(ステップS22)。そして、典型的には、抽出された網膜血管の形状・面積を比較する(ステップS23)。なお、網膜血管を抽出せずとも、各々の眼底像のデータについて色成分別の濃度ヒストグラムを抽出し、互いのヒストグラムのパターンとの類似を比較してもよい。これらにより、ブラックアウト領域の有無又は程度を特定する(ステップS24)。例えば、各々の眼底像のデータについて抽出された網膜血管の形状を比較した結果、互いに異なる形状であるならば、ブラックアウト領域が有ることを特定できる。この際、眼底像の最初の撮影時期よりも前に生じた梗塞は検出できないこともあるが、比較対象となった眼底像の撮影時期の間に生じた梗塞を検出することができる。これにより、梗塞の発生時期を絞り込むことも可能である。また更に、各々の眼底像のデータにおける形状の違いの程度を定量化することで、梗塞の数乃至程度を推測できる。
以上のようにして、実施態様Bに係る網膜情報診断装置によれば、同一被験者について、異なる撮影時期の間に生じた梗塞を、網膜血管の形状比較によって、比較的容易に検出可能となる。
(3)実施態様C
実施形態Cは、上述した網膜血管の梗塞に伴う繊維化(銀線化)に関する実施態様であり、以下に、その網膜情報診断システムの構成及び動作処理を説明する。なお、その構成は上述の実施態様Aと同様でよく、同一の構成については同一の参照符号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。
実施形態Cは、上述した網膜血管の梗塞に伴う繊維化(銀線化)に関する実施態様であり、以下に、その網膜情報診断システムの構成及び動作処理を説明する。なお、その構成は上述の実施態様Aと同様でよく、同一の構成については同一の参照符号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。
図8は、実施態様Cにおいて網膜血管が繊維化する様子を示す網膜血管の上面図である。図8において、記憶部142は、同一被験者について撮影した眼底像を経年的に蓄積する。例えば、図8では、2006年1月、2007年1月、および2008年1月に、同一被験者について、眼底像を撮影し、そのデータが記憶部142に記憶されている様子が示されている。
解析部143は、各時期に撮影された眼底像のデータから、網膜血管が銀線化した状態の色に相当する色成分の領域を抽出することで、銀線化領域102を特定する。「網膜血管が銀線化した状態の色に相当する色成分」は、予め実験で観察された色でもあり、所定のマージンを持たせてもよい。
更に、解析部143は、記憶部142に蓄積された眼底像の中から、特定された銀線化領域102に対応した位置の領域が、未だブラックアウト領域として検出される眼底像であって、最後に撮影された眼底像の撮影時期を特定する。例えば、図8では、2006年1月、および2007年1月に撮影された眼底像のデータからは、銀線化領域が抽出されず、2008年1月に撮影された眼底像のデータからのみ、銀線化領域が抽出されている。この場合、特定された銀線化領域102に対応した位置の領域が、未だブラックアウト領域として検出される眼底像であって、最後に撮影された眼底像の撮影時期は、2007年1月である。そうすると、当該被験者に関しては、2007年1月から2008年1月までの間に銀線化が発症したと推定することができる。
(4)実施態様D
実施態様Dは、上述の網膜動脈の梗塞に伴う周辺の網膜静脈の蛇行に関する実施態様であり、以下に、その網膜情報診断システムの構成及び動作処理を説明する。なお、その構成は上述の実施態様Aと同様でよく、同一の構成については同一の参照符号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。
実施態様Dは、上述の網膜動脈の梗塞に伴う周辺の網膜静脈の蛇行に関する実施態様であり、以下に、その網膜情報診断システムの構成及び動作処理を説明する。なお、その構成は上述の実施態様Aと同様でよく、同一の構成については同一の参照符号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。
図9は、実施態様Dの梗塞検出部14における処理を示すフローチャートである。図9において、先ず、解析部143が、記憶部142に記憶された眼底像のデータを、メインメモリに読み込む(ステップS1)。
解析部143は、読み込んだ眼底像のデータから、網膜血管を動静脈別に抽出する(ステップS32)。具体的には、網膜血管に動脈の血液が流れている状態における色成分(単に、動脈色ともいう)の領域と、網膜血管に静脈の血液が流れている状態における色成分(単に、静脈色ともいう)の領域とを、別々に抽出する。因みに、典型的には、動脈色よりも静脈色の方が、青色成分が多いが、その差には個人差がある。そこで、当該装置の操作者が眼底像を見ながら当該被験者の動脈及び静脈をポインティングデバイス等で指定し、その指定個所の色成分を抽出することで、当該被験者の動脈色及び静脈色を予め登録しておいてもよい。
そして、解析部143は、眼底像のデータにおいて、抽出された網膜血管のうち網膜動脈(つまり、網膜血管のうち動脈のもの)の先端部を特定する(ステップS33)。この先端部は、第1実施態様と同様に、先端部の形状を探索するパターン認識処理や、網膜動脈を伸長方向に沿って走査する処理によって特定可能である。次いで、このように特定された網膜動脈の先端部のうちその先がブラックアウト領域であると予想されるものを特定する(ステップS34)。この手法は、第1実施態様に示したものと同様でよい。
ところが、このようにその先がブラックアウト領域であると予想される先端部でも、依然として梗塞の無い正常なものが含まれている可能性がある。そこで更に、図10に示すように、各網膜静脈103の先端部の周辺にある網膜静脈104が蛇行しているか否かが判定される(ステップS35)。これは、一般に網膜動脈が梗塞すると周辺の網膜静脈が蛇行する傾向があることに基づく。なお、「先端部の周辺」とは、上記傾向に基づいて観察される蛇行した網膜静脈の存在範囲として実験的に予め定められる探索範囲である。網膜静脈が「蛇行」しているか否かは、当該網膜静脈の経路を近似曲線で表しその曲線の曲率変化を定量的及び統計的に評価することで判定できる。例えば、その近似曲率上の複数の点における曲率の分散度合いに基づいて判定できる。
図10は、網膜血管の動脈の周辺にある静脈が蛇行する様子を示す網膜血管の上面図である。そして、その先がブラックアウト領域であると予想される先端部のうち、当該先端部の周辺の網膜静脈が蛇行していない場合(ステップS35:Yes)、当該先端部よりも先は、予想に反して、ブラックアウト領域ではないと判定する(ステップS6)。つまり、当該先端部には梗塞が無いと判定する(ステップS7)。
他方で、ある先端部の周辺の網膜静脈が蛇行している場合(ステップS35:No)、当該先端部よりも先は、予想通り、ブラックアウト領域であると判定する(ステップS9)。つまり、当該先端部に梗塞が有ると判定する(ステップS10)。
以上のように、実施態様Dに係る網膜情報診断装置によれば、網膜血管における梗塞を検出する際の確度を向上できる。
(5)実施態様E
実施態様Eは、本システムに投薬手段や投薬効果判定手段を付加した態様であり、以下に、その網膜情報診断システムの構成及び動作処理を説明する。なお、その構成は上述の実施態様Aと同様でよく、同一の構成については同一の参照符号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。
実施態様Eは、本システムに投薬手段や投薬効果判定手段を付加した態様であり、以下に、その網膜情報診断システムの構成及び動作処理を説明する。なお、その構成は上述の実施態様Aと同様でよく、同一の構成については同一の参照符号を付し、その詳細な説明を適宜省略する。
図11は、実施態様Eの梗塞検出部14における処理を示すフローチャートである。
本発明者の鋭意研究によれば、網膜動脈よりも網膜静脈の方がブラックアウト領域の発現率が高いことが見出されている。これは、両者間の圧格差と血液成分の差に起因すると考えられる。特に、動脈血液成分は酸素と栄養成分を多く含むのに対し、静脈血液成分は二酸化炭素と老廃物成分を多く含んでいるため、網膜動脈よりも網膜静脈の方が固まり易くなっている(すなわち、梗塞を生じやすい)と考えられる。このことを利用して、静脈血液成分の老廃物を溶かすことを効果とする薬を以下のよう評価することができる。
先ず、評価対象である薬を被験者に投薬する前と後とで眼底像を撮影しておき、各眼底像のデータを記憶部142に記憶しておく。そして、評価時には、解析部143が、撮影された眼底像のデータを、メインメモリに夫々読み込む(ステップS41)。
解析部143は、読み込んだ眼底像のデータから、網膜血管を動静脈別に抽出する(ステップS42)。そして、解析部143は、眼底像のデータにおいて、抽出された網膜血管のうち網膜静脈の先端部を特定する(ステップS43)。このように特定された網膜静脈の先端部のうちその先がブラックアウト領域であると予想されるものを、投薬手段の実行による投薬の前後に撮影された眼底像の各々について特定する(ステップS44)。
そして、網膜静脈のブラックアウト領域の数を、投薬前後に撮影された眼底像間で比較する(ステップS45)。この比較結果に基づいて、投薬した薬の効果を評価することができる(ステップS46)。例えば、網膜静脈のブラックアウト領域の数が投薬後に減少していれば、投薬した薬には一応期待した効果があると評価でき、更に、その減少度合いに基づいて、どの程度効果があるかを評価できる(投薬効果評価手段)。
なお、図11に示されているステップS42~S46は、抽出した網膜血管が静脈である場合を、特に示しているが、反対に動脈である場合もあり得ることは当然である。この抽出した網膜血管が動脈である場合については、それに伴う工程はS42~S46と全く同様である(図示せず)。
なお、上述した各実施態様において、
「生体信号検出部11」が、本発明に係る「生体信号検出手段」の一例であり、
「撮像部13」が、本発明に係る「撮影手段」の一例であり、
「梗塞検出部14」が、本発明に係る「梗塞検出手段」の一例であり、
「記憶部142」が、本発明に係る「蓄積手段」の一例であり、
「解析部143」が、本発明に係る「投薬効果評価手段」の一例であり、
「解析部143」が、本発明に係る「梗塞リスク推測手段」の一例である。
「生体信号検出部11」が、本発明に係る「生体信号検出手段」の一例であり、
「撮像部13」が、本発明に係る「撮影手段」の一例であり、
「梗塞検出部14」が、本発明に係る「梗塞検出手段」の一例であり、
「記憶部142」が、本発明に係る「蓄積手段」の一例であり、
「解析部143」が、本発明に係る「投薬効果評価手段」の一例であり、
「解析部143」が、本発明に係る「梗塞リスク推測手段」の一例である。
本発明は、上述した実施態様に限られるものではない。すなわち、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨、或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う網膜情報診断装置も本発明の技術的範囲に含まれる。
10…網膜情報診断システム、11…生体信号検出部、13…撮像部、14…梗塞検出部、111…電極センサ、112…増幅部、113…出力部、131…入力部、132…波形信号感知・伝達部、133…シャッター機構、134…受光部、135…光電変換部、136…出力部、141…入力部、142…記憶部、143…解析部
Claims (17)
- 下記(1)及び(2)を備え、網膜血管における梗塞を検出する、網膜情報診断システム。
(1) 被験者の網膜像を撮影する撮影手段、
(2) 撮影手段(1)により撮影された網膜像において網膜血管を特定し、当該網膜血管における血流が実質的に認められなくなる領域の検出を行い、当該乏血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、(1)の被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段。 - 下記(1)~(3)を備え、網膜血管における梗塞を検出する、網膜情報診断システム。
(1) 被験者の生体信号を検出する生体信号検出手段、
(2) 生体信号検出手段(1)により検出された生体信号に同期させて、(1)の被験者の網膜像を撮影する撮影手段、
(3) 撮影手段(2)により撮影された網膜像において網膜血管を特定し、当該網膜血管における血流が実質的に認められなくなる領域の検出を行い、当該乏血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けて、(1)の被験者の網膜血管における梗塞を検出する梗塞検出手段。 - 前記網膜情報診断システムにおいて、網膜血管における梗塞の検出時の被験者の血圧を計測して記録する手段が備えられている、請求項1又は2に記載の網膜情報診断システム。
- 前記網膜情報診断システムにおいて、梗塞検出手段(2)又は(3)は、色成分解析により網膜血管の可視部分を特定し、当該可視部分の先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する幅の変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を、当該先端部の先の血管が梗塞状態であることの指標とする検出手段である、請求項1~3のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
- 前記網膜情報診断システムにおいて、梗塞検出手段(2)又は(3)は、色成分解析による網膜血管の可視部分の特定の際に、網膜血管が動脈であるか、又は、静脈であるかを判別する手段を含む、請求項4に記載の網膜情報診断システム。
- 前記網膜情報診断システムにおいて、梗塞検出手段(2)又は(3)は、色成分解析によって特定された網膜血管動脈の近傍における網脈血管静脈の蛇行を、当該網膜血管動脈の梗塞の指標とする検出手段を含む、請求項5に記載の網膜情報診断システム。
- 前記網膜情報検出システムにおいて、梗塞検出手段(2)又は(3)は、色成分解析による網膜血管の可視部分の特定の際に、網膜血管が動脈であるか、又は、静脈であるかを判別する手段を行い、当該網膜動脈又は網膜静脈の乏しい血流領域の、数若しくは有無、場所、又は、程度、と網膜血管における梗塞とを関連付けた後に、梗塞が存在すると判定された網膜血管が動脈であれば、動脈に選択的に作用する薬剤を、あるいは、同じく判定された網膜血管が静脈であれば、静脈に選択的に作用する薬剤を、被験者に対して投薬する投薬手段が備わっており、さらに、当該投薬手段による投薬の前後における梗塞検出手段(2)又は(3)による梗塞の検出の結果に基づいて、前記の投薬手段による投薬の効果を評価する投薬効果評価手段を備える、請求項5又は6に記載の網膜情報検出システム。
- 前記網膜情報診断システムの梗塞検出手段(2)又は(3)において、色成分解析により特定された網膜血管の可視部分の先端部における網膜血管の実質的な血流を認める状態を示す、当該先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する可視部分の幅の変化率の限界値が、当該長さ方向に対して血管の内側に向けて約90度であり、当該角度が約90~約180度である場合を、当該先端部の先の血管における梗塞の指標とする、請求項4~7のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
- 前記網膜情報診断システムの梗塞検出手段(2)又は(3)において、色成分解析により特定された網膜血管の可視部分の先端部近傍の形状の特定が、パターン認識処理により行われる、請求項4~7のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
- 色成分解析において用いられる色成分が緑色系成分である、請求項1~9のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
- 前記網膜情報診断システムにおいて、梗塞検出手段(2)又は(3)は、網膜血管動脈の血柱反射を示す値である領域を輝度解析により特定し、当該血柱反射領域における血管の長さ方向に対する血柱幅の減少を示す変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を、当該血管が梗塞状態であることの指標とする検出手段を含み、当該輝度解析を行う検出手段は、前記の網膜血管の可視部分を色成分解析により特定し、当該可視部分の先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する幅の変化率が、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲外となる場合を、当該可視部分の先端部の先の血管が梗塞状態であることの指標とする検出手段、に付加されて行われ、又は、当該色成分解析を行う検出手段とは別個に行われる、請求項1~10のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
- 前記網膜情報診断システムにおいて、梗塞検出手段(2)又は(3)は、網膜血管の器質繊維化を色成分解析により特定し、当該器質繊維化部分を梗塞状態であることの指標とする検出手段を含む、請求項11に記載の網膜情報診断システム。
- 前記網膜情報診断システムにおいて、同一被験者における異なる時点の診断工程の経過及び結果を示すデータ記憶し、かつ、異なる時点における当該データ比較を行い、当該比較データを指標として、最新の時点における網膜血管の梗塞の進行度合いを診断する手段が付加されている、請求項1~12のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
- 前記網膜情報診断システムにおいて、異なる時点において比較するデータは、色成分解析による網膜血管の形状を表すデータを含み、最新の時点における網膜血管の梗塞の進行度合いを診断する手段が、当該形状データにより提供される網膜血管の可視部分の先端部の手前側近傍における血管の長さ方向に対する幅の変化率についての、過去のデータと最新のデータとの比較を行い、網膜血管における実質的な血流を認める状態を示す値の限界値の範囲に対する相対的変化を検出して、当該変化を網膜血管の梗塞の進行度合いの指標とする工程により得られたデータである、請求項13に記載の網膜情報診断システム。
- 前記網膜情報診断システムにおいて、異なる時点において比較するデータは、診断工程を行う異なる時点のうち、最初の時点以外の時点において、網膜血管の器質繊維化を色成分解析により特定し、当該器質繊維化部分を梗塞状態であることの指標とする検出手段により得られたデータを含有する、請求項13又は14に記載の網膜情報検出システム。
- 前記網膜情報診断システムにおいて、異なる時点において比較するデータは、色成分解析により求められる網膜血管に実質的に血流が認められる血液色相当の面積であり、過去の面積データに比べ最新の面積データが減少している場合を、網膜血管の梗塞傾向とする工程により得られたデータを含む、請求項13~15のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
- 前記網膜情報診断システムにおいて、網膜血管における梗塞の検出結果に基づいて、他の血管系における梗塞の危険性を推測する、梗塞リスク推測手段を含む、請求項1~16のいずれか一項に記載の網膜情報診断システム。
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