JP2016002380A - 画像処理装置、その作動方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
被検眼の眼底の複数の層を含む断層画像を取得する画像取得手段と、
前記断層画像における少なくとも1つの層の複数の領域の形状を示す情報を取得する情報取得手段と、
前記形状を示す情報に基づいて前記複数の領域において異常が生じているか否かを決定する決定手段と、を有する。
第1の実施形態に係る画像処理装置を備える画像処理システムは、眼底の局所的な形状を定量的に計測できる。以下、第1の実施形態に係る画像処理装置を備える画像処理システムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。
図1は、本実施形態に係る画像処理装置300を備える画像処理システム100の構成を示す図である。図1に示すように、画像処理システム100は、画像処理装置300が、インタフェースを介して断層画像撮影装置(OCTとも言う)200、眼底画像撮影装置400、外部記憶部500、表示部600、入力部700と接続されることにより構成されている。
次に、図2を参照して、本実施形態に係る画像処理システム100の処理手順を説明する。図2は、本実施形態に係る本実施形態の画像処理システム100の動作処理の流れを示すフローチャートである。なお、本実施形態に係る画像処理装置300の動作処理は、ステップS203から開始される。
ステップS201では、不図示の被検眼情報取得部は、被検眼を同定する情報として被検者識別番号を外部から取得する。そして、被検者識別番号に基づいて、外部記憶部500が保持している当該被検眼に関する情報を取得して記憶部112に記憶する。
ステップS202では、断層画像撮影装置200は、被検眼の撮影を行う。最初に撮影を行うにあたり各種撮影パラメータの調整を行う。具体的には、内部固視灯の位置、スキャン範囲、スキャンパターン、コヒーレンスゲート位置を少なくとも設定する。駆動制御部202は、表示部241の発光ダイオードを制御して、黄斑部中心や視神経乳頭に撮影を行うように内部固視灯204の位置を制御する。
ステップS203では、断層画像生成部311は、断層画像の生成を行う。断層画像撮影装置が例えばSS−OCTである場合、断層画像生成部311は、不図示の差動検出器から出力されたそれぞれの干渉信号に対して、一般的な再構成処理を行うことで、断層画像を生成する。
ステップS204では、位置合わせ部333がステップS203で生成した複数の断層画像の位置合わせを行う。なお、本実施形態においては3次元ボリュームを撮影するラスタスキャンで撮影を行った場合について説明をする。位置合わせ処理としては、例えば、2つの断層画像の類似度を表す評価関数を事前に定義しておき、この評価関数の値が最も良くなるように断層画像を変形する。評価関数としては、画素値で評価する方法が挙げられる(例えば、相関係数を用いて評価を行う方法が挙げられる)。
ステップS205では、層検出手段の一例である第一の検出部331は、断層画像から網膜層境界検出(セグメンテーション)を行う。第一の検出部331は図3(a)の断層画像においてL1〜L6の各境界のいずれかを検出する。処理の対象とする断層画像に対して、メディアンフィルタとSobelフィルタをそれぞれ適用して画像を作成する(以下、メディアン画像、Sobel画像とする)。次に、作成したメディアン画像とSobel画像から、Aスキャン毎にプロファイルを作成する。メディアン画像では輝度値のプロファイル、Sobel画像では勾配のプロファイルとなる。そして、Sobel画像から作成したプロファイル内のピークを検出する。検出したピークの前後やピーク間に対応するメディアン画像のプロファイルを参照することで、網膜層の各領域の境界を検出する。
ステップS206において、情報取得手段の一例である特徴抽出部334は、形状を示す情報の一例である網膜層形状の特徴として網膜層における複数の領域(例えば、層における視神経乳頭部や黄斑部に対応する領域)の曲率を計測する場合について説明を行う。図3(a)の断層画像を用いて説明を行う。図3(a)において、横軸がx座標、縦軸がz座標とし、形状解析の対象となる層の境界線の曲率を計算する。なお、本実施形態において形状解析の対象となる層は、眼球後極の形状を評価する上で、ブルッフ膜(ブルッフ層とも呼ぶ)が好適である。これは、ブルッフ膜が、解剖学的に、加齢黄斑変性等の病変が生じても、影響を受け難いことが知られているからである。また、一般的に、病変よりも深部の層は病変による影響を受け難いと考えられているため、比較的に深部に位置するRPE層も好適な層である。
ステップS207において、部位検出手段の一例である第二の検出部332は複数の領域の一例である視神経乳頭部や黄斑部の検出を行う。まず、断層画像から視神経乳頭部を検出する場合について述べる。
ステップS208において、決定手段の一例である判定部335は特徴抽出部334で抽出した特徴(形状を示す情報の一例である、層における複数の領域の曲率)と第二の検出部332で検出した部位の位置を利用して、眼底における異常が生じている領域を決定する。
ステップS209では、表示制御部305は、解析結果を表示部600に表示する。図6は本実勢形態において、表示部600に表示する表示画面の一例を示している。図6(a)は正常形状の場合、図6(b)は異常形状の場合の例を示している。図6において、610は断層画像観察画面、611は断層画像、612は眼底画像、613は撮影位置とそのスキャンパターンマーク、614は形状解析グラフ、形状解析グラフ内における一点鎖線で囲まれた領域615は網膜の正常形状範囲内を示している。616は、眼底の複数の領域において異常が生じているか否かを示す表示形態の一例であり、形状解析の判定結果を示す。
ステップS210において、不図示の指示取得部は、画像処理システム100による断層画像の撮影を終了するか否かの指示を外部から取得する。この指示は、入力部700を用いて、操作者によって入力される。処理を終了する指示を取得した場合には、画像処理システム100はその処理を終了する。一方、処理を終了せずに、撮影を続ける場合には、ステップS202に処理を戻して撮影を続行する。
次に、第2の実施形態に係る画像処理装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。上記第1の実施形態では、網膜の形状を解析し局所的な形状を求めて、どの個所に局所的な形状があるかを表示する実施例を説明した。本実施形態においては、眼底において異常が生じている領域の形状の種類を決定することを特徴とする。すなわち、本実施形態に係る画像処理装置は、眼底の形状を示す情報に基づいて眼底における異常が生じている領域に対応する複数の種類(例えばCurtin分類)のうち少なくとも1つの種類を決定する決定手段を有する。上記第1の実施形態と同様の機能を有するものに関しては、ここでは説明を省略する。本実施形態において画像処理システム100における決定手段の一例である判定部335が異なり、処理フローにおいては図2のステップS208の判定部による判定方法が異なる。以下、図8、図9を用いて説明を行う。
上記の実施形態は、本発明を画像処理装置として実現したものである。しかしながら、本発明の実施形態は画像処理装置に限定されるものではない。本発明をコンピュータ上で動作するソフトウェアとして実現することも可能である。画像処理装置のCPUは、RAMやROMに格納されたコンピュータプログラムやデータを用いてコンピュータ全体の制御を行う。また、画像処理装置の各部に対応するソフトウェアの実行を制御して、各部の機能を実現する。また、ボタンなどのユーザーインターフェイスや表示のレイアウトは上記で示したものに限定されるものではない。
Claims (20)
- 被検眼の眼底の複数の層を含む断層画像を取得する画像取得手段と、
前記断層画像における少なくとも1つの層の複数の領域の形状を示す情報を取得する情報取得手段と、
前記形状を示す情報に基づいて前記複数の領域において異常が生じているか否かを決定する決定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記決定手段は、前記形状を示す情報と眼底の形状を示す標準データベースとの比較により、前記眼底において異常が生じているか否かを決定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、前記形状を示す情報に基づいて前記眼底における視神経乳頭部と黄斑部とのうち少なくとも一つとに異常が生じているか否かを決定することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
- 前記断層画像と前記被検眼の眼底画像とのうち少なくとも一つに基づいて、前記視神経乳頭部と黄斑部とのうち少なくとも一つを検出する部位検出手段を更に有し、
前記決定手段は、前記形状を示す情報に基づいて前記検出された視神経乳頭部と黄斑部とのうち少なくとも一つとに異常が生じているか否かを決定することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記異常が生じていると決定された領域が前記被検眼の眼底画像に重ねられた状態で表示手段に表示させる表示制御手段を更に有することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記複数の領域において異常が生じているか否かを示す表示形態を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記形状を示す情報を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項5または6に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、前記異常が生じていると決定された領域に対応する種類を決定することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、前記形状を示す情報に基づいて前記異常が生じていると決定された領域における前記異常の状態を決定し、前記異常が生じていると決定された領域及び前記異常の状態に対応する種類を決定することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 被検眼の眼底の複数の層を含む断層画像を取得する画像取得手段と、
前記断層画像における少なくとも1つの層の形状を示す情報を取得する情報取得手段と、
前記形状を示す情報に基づいて、眼底における異常が生じている領域に対応する複数の種類のうち少なくとも1つの種類を決定する決定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記複数の種類は、Curtin分類であることを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。
- 前記情報取得手段は、前記断層画像における層に基づいて、前記層の曲率と前記層から基準線までの領域を示す値とのうち少なくとも一つを、前記形状を示す情報として取得することを特徴とする請求項1乃至11のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記断層画像からブルッフ層とRPE層とのうち少なくとも一つの層を検出する層検出手段を更に有し、
前記情報取得手段は、前記検出された層に基づいて、前記形状を示す情報を取得することを特徴とする請求項1乃至12のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 断層画像撮影装置に通信可能に接続され、
前記画像取得手段は、前記断層画像撮影装置により前記眼底を撮影して得た前記断層画像を取得することを特徴とする請求項1乃至13のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記断層画像撮影装置は、眼底の形状を解析する撮影モードである形状解析撮影モードを含む複数の撮影モードのいずれかを選択する選択手段を更に有し、
前記画像取得手段は、前記形状解析撮影モードが選択された場合には、前記断層画像撮影装置により撮影して得た断層画像であって、前記眼底における視神経乳頭及び黄斑部を含む前記断層画像を取得することを特徴とする請求項14に記載の画像処理装置。 - 被検眼の眼底の複数の層を含む断層画像を取得する工程と、
前記断層画像における少なくとも1つの層の複数の領域の形状を示す情報を取得する工程と、
前記形状を示す情報に基づいて前記複数の領域において異常が生じているか否かを決定する工程と、
を有することを特徴とする画像処理装置の作動方法。 - 前記決定する工程において、前記異常が生じていると決定された領域に対応する種類を決定することを特徴とする請求項16に記載の画像処理装置の作動方法。
- 前記決定する工程において、前記形状を示す情報に基づいて前記異常が生じていると決定された領域における前記異常の状態を決定し、前記異常が生じていると決定された領域及び前記異常の状態に対応する種類を決定することを特徴とする請求項16または17に記載の画像処理装置の作動方法。
- 被検眼の眼底の複数の層を含む断層画像を取得する工程と、
前記断層画像における少なくとも1つの層の形状を示す情報を取得する工程と、
前記形状を示す情報に基づいて、眼底における異常が生じている領域に対応する複数の種類のうち少なくとも1つの種類を決定する工程と、
を有することを特徴とする画像処理装置の作動方法。 - 請求項16乃至19のいずれか1項に記載の画像処理装置の作動方法の各工程をコンピュータに実行させるプログラム。
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