21中，則確定異常存在于黃斑 周圍區(qū)域中。如果異常區(qū)域在區(qū)域511和521二者中，則確定異常存在于乳突區(qū)域和黃斑 周圍區(qū)域二者中。
[0079] 在圖5A和圖5B中，區(qū)域為矩形。各區(qū)域的形狀并不限于矩形。區(qū)域可以有圓形 或橢圓形。在圖5A和圖5B中，區(qū)域被顯示為與眼底圖像平行。區(qū)域也可以被設置為與連 接視神經乳頭部分的中心和黃斑的中央部分的直線平行。
[0080]〈步驟S209 :存在異常的區(qū)域在眼底圖像上的疊置〉
[0081] 在步驟S209中，顯示控制器305在顯示部600上顯示分析結果。圖6A和圖6B例 示了本實施例中的顯示部600中的顯示區(qū)域的示例。圖6A例示了示例正常形狀。圖6B例 示了示例異常形狀。在圖6A和圖6B中，附圖標記610表示層析圖像觀察顯示區(qū)域，附圖標 記611表示層析圖像，附圖標記612表示眼底圖像，附圖標記613表示攝像位置及其掃描方 式標記，附圖標記614表示形狀分析圖。形狀分析圖中由長短交替的虛線圍繞的區(qū)域615 表示視網膜中的正常形狀范圍。顯示表單616是在眼底中的多個區(qū)域中是否存在異常的表 示形態(tài)的示例并且示出形狀分析的結果。
[0082] 如圖6A中所示，當形狀分析的結果在標準數(shù)據庫中時，確定部335將其顯示在確 定結果616中。如圖6B中所示，當形狀分析的結果在標準數(shù)據庫外時，觀察到異常的區(qū)域 (617)(正常形狀范圍外的區(qū)域）被疊置在眼底圖像上，并且觀察到異常的地點被顯示在確 定結果616中。在表示形狀異常中，值不是正常值的地點可以優(yōu)選以不同顏色被顯示，使得 相對玻璃體側凸起的形狀和相對脈絡膜側凸起的形狀被清楚區(qū)分。例如，相對玻璃體側凸 起的形狀可以由藍色表示，而相對脈絡膜側凸起的形狀可以由紅色表示。此外，顏色的深度 可以根據該值的大小而變化。作為選擇，還可以使用灰度。例如，相對玻璃體側凸起的形狀 可以利用從淺藍色到藍色的灰度表示，相對脈絡膜側凸起的形狀可以利用從橙色到紅色的 灰度表示。如果用顏色表示形狀異常，則提供顏色條618從而使得用戶能夠識別哪個顏色 表示正常以及哪個顏色表示異常。
[0083] 圖7A和圖7B例示了用于顯示形狀分析的結果的其他方法。在本實施例中，因為 用于形狀分析的目標層是RPE或布魯赫膜，所以無法分析乳突區(qū)域中的形狀。設置不可分 析區(qū)域619以避免分析乳突區(qū)域中的形狀。圖5A和圖5B例示了其中進行與標準數(shù)據庫的 比較并且顯示標準數(shù)據庫外的區(qū)域的示例。與之不同，圖7A和圖7B例示了其中標準數(shù)據 庫是可選的并且通過形狀分析獲得的值被顯示為彩色圖的示例。圖7A例示了其中與整個 攝像范圍對應的位置的形狀分析結果作為彩色圖被表示在眼底圖像612上的示例。例如， 正常范圍可以用黃色或綠色表示，而正常范圍外的范圍可以用藍色或紅色表示。圖7B例示 了其中攝像范圍以網格圖案被劃分為一定區(qū)域并且所述區(qū)域的各自的平均值被用顏色表 示的示例。本實施例例示了利用使用顏色的表示方法的示例。該表示方法并不限于這些示 例。例如，當區(qū)域以網格圖案被劃分為一定區(qū)域時，區(qū)域中的數(shù)值可以用數(shù)字表示。區(qū)域中 的值并不限于平均值。它們可以是最大值、最小值、中值、方差、或標準偏差。為了評價特征 值，可以利用最大值或最小值。為了評價區(qū)域形狀的變化，可以利用方差或標準偏差。這些 分析值可以切換為任意值。
[0084]〈步驟S210 :處理操作的完成的確定〉
[0085] 在步驟S210中，指令獲取部（未例示）從外部獲取結束或繼續(xù)通過圖像處理系統(tǒng) 1〇〇拍攝層析圖像的指令。該指令由操作者利用輸入部700而輸入。如果結束處理的指令 被獲取，則圖像處理系統(tǒng)100結束該處理。相反，在不結束處理的情況下繼續(xù)圖像拍攝，處 理返回到步驟S202,并且圖像拍攝繼續(xù)。
[0086] 以上述方式，圖像處理系統(tǒng)100進行處理。
[0087] 根據上述結構，能夠定量地確定視網膜局部形狀變化，并且能夠確定這些局部形 狀變化相對于乳突部分和黃斑部分存在于何處以及如何存在。這使得能夠以定量方式進行 一直以來主要基于主觀的視網膜形狀圖像分析。
[0088] (第二實施例：眼底中存在異常的區(qū)域的形狀的類型的確定）
[0089] 接著，參照附圖來描述根據第二實施例的圖像處理裝置。上述第一實施例例示了 其中分析視網膜形狀、確定局部形狀、并且顯示局部形狀位于哪里的示例性實施例。本實施 例的特征在于確定眼底中存在異常的區(qū)域的形狀的類型。即，根據本實施例的圖像處理裝 置包括確定單元，該確定單元被構造為基于表示眼底形狀的信息來確定與眼底中存在異常 的區(qū)域對應的多種類型（例如，Curtin分類）中的至少一種類型。與上述第一實施例具有 基本相同功能的部分在這里不再描述。本實施例中的圖像處理系統(tǒng)1〇〇的不同在于作為確 定單元的示例的確定部335,以及不同在于在圖2中的處理流程中的步驟S208中在確定部 中使用的確定方法。以下參照圖8以及圖9A到圖9C來對此進行描述。
[0090] 圖8例示了基于針對高度近視的病態(tài)由眼底照相機獲得的圖像、通過Curtin分類 的10個類型（多種類型的示例）。高度近視眼中眼球后極變性并且眼軸延伸（存在相對后 緣的突出區(qū)域）的條件被分類。在圖8中，附圖標記801表示由眼底照相機獲得的圖像，附 圖標記802表示眼球后極中的變性部分。類型1表示后鞏膜葡萄腫，其中變性部分從視神經 乳頭部分的鼻側向黃斑部分延伸，其形狀為水平橢圓形，其深度為深。類型2表示黃斑腫， 其中變性部分從視神經乳頭部分向黃斑部分延伸，其形狀為水平橢圓形，其深度為淺。類型 3表示乳突腫，其中變性部分在乳突區(qū)域中延伸，其形狀為圓形，其深度為淺。類型4表示鼻 腔腫（nasalstaphyloma)，其中變性部分向視神經乳頭部分的鼻側延伸，其形狀為垂直橢 圓形，其深度為淺。類型5表示在下的葡萄腫（inferiorstaphyloma)，其中變性部分向視 神經乳頭部分的下側延伸，其形狀為垂直橢圓形，其深度為淺。類型6是類型1和類型2的 組合葡萄腫。類型7是類型1和類型3的組合葡萄腫。類型8表示具有分層結構的分層葡 萄腫。類型9表示具有中隔結構的中隔葡萄腫（septalstaphyloma)。類型10表示具有裙 結構的裙襞葡萄腫（plicatedstaphyloma)。
[0091] 確定部335按照形狀變化的地點及其大小來進行分類。以下參照圖9A到圖9C來 對此描述。圖9A例示了其中描述了乳突區(qū)域911、黃斑周圍區(qū)域921以及寬眼球區(qū)域931 的眼底圖像。圖9B例示了乳突區(qū)域911至乳突區(qū)域的鼻側區(qū)域912以及乳突區(qū)域的下部 區(qū)域913的劃分。圖9C例示了用于形狀變化的區(qū)域的確定的示例權重圖。附圖標記911-1 表示針對乳突區(qū)域的權重圖。附圖標記912-1表示針對乳突區(qū)域中的鼻側區(qū)域的權重圖。 附圖標記913-1表示針對乳突區(qū)域中的下部區(qū)域的權重圖。例示的圖僅為示例。權重圖不 限于所例示的這些，它們可以是適合于類型的分類的任意圖。在圖9C中，通過陰影來代表 權重。暗位置中的權重是1，亮位置的權重是0.5。它們之間的權重值線性變化。區(qū)域911、 912和913具有疊置區(qū)域。當僅在全部區(qū)域中包含的位置（例如，圖9B中的左下部分）出 現(xiàn)變化時，識別是困難的。為了解決這點，通過對各區(qū)域中的特征位置加權，在識別中可以 分配優(yōu)先級順序。即，確定部335對著加權圖檢查視網膜形狀中出現(xiàn)變化的位置，計算各區(qū) 域中的得分，并進行識別。該得分可以通過例如使用表達式3來計算。
[0094] 在表達式3中，Styl^表示類型3中的得分，1_3表示類型3中的權重圖911-1， C(i，j)表示乳突區(qū)域911中的曲率值，th。表示用于得分計算的曲率值的閾值。閾值的一 個示例是〇.5[1/_]。這對應于近似半徑2[_]的圓。針對各區(qū)域進行利用表達式3的計 算，并且針對各類型計算得分。在表達式3中，符號被忽略，并且在計算中使用具有不小于 閾值的凸形或凹形的位置。計算并不限于該方法。例如，可以通過不利用絕對值而是利用 僅曲率值的條件表達式的正值或負值來計算得分。在該情況下，針對Curtin分類中的類型 3,在整個乳突區(qū)域911上觀察眼球后極的變性。針對類型4,在乳突區(qū)域911中的鼻側區(qū)域 (圖9A到圖9C中的左側）中觀察眼球后極的變性。
[0095] 確定部335使用的確定方法并不限于上述方法。例如，可以使用諸如支持向量機 (SVM)的分類器、通過例如AdaBoost建立的分類器的系綜（ensemble)、或者諸如貝葉斯網 絡的概率模型。在這種情況下，在層析圖像中觀察到形狀變化的位置可以被投射在眼底圖 像上，其X坐標值、其y坐標值及觀察到形狀變化的位置的曲率值可以被用作特征量，并且 可以通過利用分類器或其系綜來進行類型分類。特征提取部334除了形狀中的特征量以 外，還可以提取圖像中的特征量。例如，可以通過利用眼底圖像中的濃度值（RGB或黑白中 的明暗度值）或者來自能夠對