JP2017221742A - Image analysis apparatus, control method for image analysis apparatus, and program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a device, a method, and a program for accurately measuring layer thickness.SOLUTION: An image analysis apparatus 10 includes: tomographic image capturing means for capturing a tomographic image of the retina of an eye to be tested; and output means for outputting layer thickness at a prescribed point in a measurement direction determined to be outputted, between a first measurement direction and a second measurement direction different from the first measurement direction, on the basis of comparison between layer thickness in the first measurement direction and layer thickness to be compared at the prescribed point at a layer boundary included in the tomographic image.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、画像解析装置、画像解析装置の制御方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to an image analysis apparatus, a control method for the image analysis apparatus, and a program.

光干渉断層計（以下、ＯＣＴ（Optical Coherence Tomography）と呼ぶ）などと称される装置が知られている。ＯＣＴによれば、断層画像を撮像できるため、例えば、網膜の複数の層の厚みを定量的に計測することが期待されている。また、例えば、緑内障の進行と層の厚み（以下、層厚と呼ぶ場合もある）には、相関があることが知られているため、眼科医療現場では、病気の診断や経過観察に網膜の層厚を正確に計測できる技術が要望されている。   An apparatus called an optical coherence tomography (hereinafter referred to as OCT (Optical Coherence Tomography)) or the like is known. According to OCT, since a tomographic image can be captured, for example, it is expected to quantitatively measure the thickness of a plurality of layers of the retina. Also, for example, since it is known that there is a correlation between the progression of glaucoma and the thickness of the layer (hereinafter sometimes referred to as layer thickness), in the field of ophthalmology, diagnosis of the disease and follow-up observation are performed. There is a demand for a technique that can accurately measure the layer thickness.

緑内障などの眼病の診断には、図６に示すように、内境界膜（Inner Limiting Membrane：ＩＬＭ）から網膜色素上皮（Retinal Pigment Epithelium：ＲＰＥ）までの厚みを計測する。また、神経線維層（Nerve Fiver Layer：ＮＦＬ）の厚みを計測することもある。また更に、ＮＦＬに対して神経節細胞層（Ganglion Cell Layer）と内網状層（Inner Plexiform Layer）とを加えたＧＣＣ（Ganglion Cell Complex）の厚みを計測する場合もある。   For diagnosis of eye diseases such as glaucoma, as shown in FIG. 6, the thickness from the inner limiting membrane (ILM) to the retinal pigment epithelium (RPE) is measured. Moreover, the thickness of a nerve fiber layer (Nerve Fiver Layer: NFL) may be measured. Furthermore, the thickness of a GCC (Ganglion Cell Complex) obtained by adding a ganglion cell layer and an inner plexiform layer to NFL may be measured.

従来、このような層の厚みとして、図６に示すような断層画像のｙ方向（縦方向）が用いられてきた（特許文献１）。また、層厚の経時変化を観察し易くするために、凹凸のあるＩＬＭを平らにすべく断層画像の画素を縦方向に移動させる技術も提案されている（特許文献２）。   Conventionally, the y direction (vertical direction) of a tomographic image as shown in FIG. 6 has been used as the thickness of such a layer (Patent Document 1). In addition, in order to make it easy to observe the change in the layer thickness over time, a technique has been proposed in which the pixels of the tomographic image are moved in the vertical direction in order to flatten the uneven ILM (Patent Document 2).

特開２００９−６６０１５号公報JP 2009-66015 A 特開２００７−２２５３４９号公報JP 2007-225349 A

しかし、網膜の形状は、患者に固有であり、例えば、図６に示すように、断層画像に写る網膜が斜めに傾いていたり、図７に示すように、湾曲していたりする。この場合、画像を縦方向に計測し、それにより得られる層厚の値は、網膜本来の層厚と異なってしまう。そのため、緑内障の診断時に誤った層厚を提示したり、撮像毎に異なる層厚を計測したりしてしまう可能性があった。   However, the shape of the retina is unique to the patient. For example, as shown in FIG. 6, the retina shown in the tomographic image is tilted obliquely or curved as shown in FIG. In this case, the value of the layer thickness obtained by measuring the image in the vertical direction is different from the original layer thickness of the retina. Therefore, there is a possibility that an incorrect layer thickness is presented when glaucoma is diagnosed, or a different layer thickness is measured for each imaging.

そこで、本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、正確に層の厚みを計測することを目的とする。   Therefore, the present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to accurately measure the thickness of a layer.

上記課題を解決するため、本発明の一態様は、
被検眼の網膜の断層像を取得する断層像取得手段と、
前記断層像に含まれる層境界の所定の点における第１の計測方向の層厚と比較対象となる層厚との比較に基づいて前記第１の計測方向および前記第１の計測方向とは異なる第２の計測方向のうち出力すべきと判定された計測方向の前記所定の点における層厚を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする。 In order to solve the above problems, one embodiment of the present invention provides:
A tomographic image acquisition means for acquiring a tomographic image of the retina of the eye to be examined;
The first measurement direction and the first measurement direction are different based on a comparison between the layer thickness in the first measurement direction at a predetermined point of the layer boundary included in the tomographic image and the layer thickness to be compared. An output means for outputting a layer thickness at the predetermined point in the measurement direction determined to be output in the second measurement direction;
It is characterized by providing.

本発明によれば、正確に層の厚みを計測することが可能になる。   According to the present invention, it is possible to accurately measure the layer thickness.

本発明の一実施の形態に係わる画像解析装置を配して構成した画像処理システムの全体構成の一例を示す図。1 is a diagram illustrating an example of an overall configuration of an image processing system configured by arranging an image analysis apparatus according to an embodiment of the present invention. 図１に示す画像解析装置１０の機能的な構成の一例を示す図。The figure which shows an example of a functional structure of the image analysis apparatus 10 shown in FIG. 断層画像への基準点の設定の仕方の一例を示す図。The figure which shows an example of the method of the setting of the reference point to a tomographic image. 層厚の計測方法の概要の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the outline | summary of the measuring method of layer thickness. 図１に示す画像解析装置１０における動作の一例を示すフローチャート。3 is a flowchart showing an example of an operation in the image analysis apparatus 10 shown in FIG. 網膜の断層画像の一例を示す図。The figure which shows an example of the tomographic image of a retina. 網膜の断層画像の一例を示す図。The figure which shows an example of the tomographic image of a retina.

以下、本発明に係わる画像解析装置、その計測方法及びプログラムの一実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施形態においては、網膜の断層画像を解析し、その層の厚み（以下、層厚と呼ぶ場合もある）を計測する場合を例に挙げて説明するが、解析の対象となる断層画像は、必ずしも網膜である必要はなく、層が含まれる画像であればよい。   DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, an embodiment of an image analysis apparatus, a measuring method thereof, and a program according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In this embodiment, the case where a tomographic image of the retina is analyzed and the thickness of the layer (hereinafter sometimes referred to as layer thickness) is measured will be described as an example. The image does not necessarily need to be a retina, and may be an image including a layer.

図１は、本発明の一実施の形態に係わる画像解析装置を配して構成した画像処理システムの全体構成の一例を示す図である。   FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of an image processing system configured by arranging an image analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.

画像処理システムは、画像解析装置１０と、断層画像撮像装置２２と、データサーバ２１とを具備して構成される。これら装置は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）２３を介して通信可能に接続されている。なお、通信形態は、ＬＡＮ２３に限られず、装置間の通信が行なえるのであれば、特に問わない。   The image processing system includes an image analysis device 10, a tomographic imaging device 22, and a data server 21. These devices are connected to be communicable via a LAN (Local Area Network) 23, for example. Note that the communication form is not limited to the LAN 23, and any communication form can be used as long as communication between apparatuses can be performed.

断層画像撮像装置２２は、例えば、ＯＣＴ等で実現され、眼部の断層像を撮像する。断層画像撮像装置２２では、例えば、１回の撮像で複数の断層画像を取得し、これら取得した断層画像を順番に並べる。これにより、網膜のボリュームデータを再構成することができる。断層画像撮像装置２２では、ユーザ（例えば、技師や医師）操作に応じて被検者（患者）の断層画像を撮像し、撮像により得られた断層画像を画像解析装置１０へ出力する。   The tomographic image capturing apparatus 22 is realized by, for example, OCT and captures a tomographic image of the eye. In the tomographic imaging apparatus 22, for example, a plurality of tomographic images are acquired by one imaging, and these acquired tomographic images are arranged in order. Thereby, the volume data of the retina can be reconstructed. The tomographic image capturing apparatus 22 captures a tomographic image of a subject (patient) in response to a user (for example, an engineer or doctor) operation, and outputs the tomographic image obtained by the imaging to the image analysis apparatus 10.

データサーバ２１は、各種データを格納する。例えば、断層画像撮像装置２２により撮像された断層画像等を格納する。そのため、画像解析装置１０においては、このデータサーバ２１から断層画像を取得する場合もある。   The data server 21 stores various data. For example, a tomographic image captured by the tomographic image capturing device 22 is stored. Therefore, the image analysis apparatus 10 may acquire a tomographic image from the data server 21 in some cases.

画像解析装置１０は、断層画像撮像装置２２又はデータサーバ２１から断層画像を取得し、それを解析する。具体的には、網膜の断層画像を取得し、網膜の層厚を計測する。この計測手法の詳細については後述するが、例えば、層の境界の形状に基づいて層厚を計測する方向を決定し、その方向に沿って層厚を計測する。   The image analysis apparatus 10 acquires a tomographic image from the tomographic imaging apparatus 22 or the data server 21 and analyzes it. Specifically, a tomographic image of the retina is acquired and the layer thickness of the retina is measured. Although details of this measurement method will be described later, for example, the direction in which the layer thickness is measured is determined based on the shape of the layer boundary, and the layer thickness is measured along that direction.

以上が、画像処理システムの全体構成の一例についての説明であるが、図１に示す画像処理システムの構成は、あくまで一例であり、これに限られない。例えば、データサーバ２１を省略してもよい。なお、上記説明した、画像解析装置１０、断層画像撮像装置２２、データサーバ２１には、コンピュータが内蔵されている。コンピュータには、ＣＰＵ等の主制御手段、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶手段が具備される。また、コンピュータにはその他、キーボード、マウス、ディスプレイ、ボタン又はタッチパネル等の入出力手段、等も具備される。これら各構成手段は、バス等により接続され、主制御手段が記憶手段に記憶されたプログラムを実行することで制御される。   The above is an explanation of an example of the overall configuration of the image processing system. However, the configuration of the image processing system shown in FIG. 1 is merely an example and is not limited thereto. For example, the data server 21 may be omitted. Note that the image analysis apparatus 10, the tomographic imaging apparatus 22, and the data server 21 described above incorporate a computer. The computer includes main control means such as a CPU, and storage means such as ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), and HDD (Hard Disk Drive). In addition, the computer includes input / output means such as a keyboard, a mouse, a display, a button, or a touch panel. These constituent units are connected by a bus or the like, and are controlled by the main control unit executing a program stored in the storage unit.

図２は、図１に示す画像解析装置１０の機能的な構成の一例を示す図である。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the image analysis apparatus 10 illustrated in FIG.

画像解析装置１０は、画像入力部１１と、基準点設定部１２と、計測方法決定部１３と、方向ベクトル算出部１４と、方向ベクトル修正部１５と、計測部１６とを具備して構成される。   The image analysis apparatus 10 includes an image input unit 11, a reference point setting unit 12, a measurement method determination unit 13, a direction vector calculation unit 14, a direction vector correction unit 15, and a measurement unit 16. The

画像入力部１１は、断層画像撮像装置２２又はデータサーバ２１から断層画像を取得し、それを装置内に入力する。   The image input unit 11 acquires a tomographic image from the tomographic imaging apparatus 22 or the data server 21 and inputs it into the apparatus.

基準点設定部１２は、画像入力部１１により入力された断層画像に対して層厚の計測に用いる基準点を設定する。基準点設定部１２には、層抽出部１２ａが具備される。層抽出部１２ａは、断層画像から層を抽出する。より詳細には、断層画像内から厚みの計測対象となる層の境界を抽出する。本実施形態においては、ＩＬＭ（内境界膜）とＲＰＥ（網膜色素上皮）とを抽出する。ここで、基準点設定部１２においては、図３に示すように、抽出されたＲＰＥ上（層の境界上）に複数の基準点を設定する。   The reference point setting unit 12 sets a reference point used for layer thickness measurement for the tomographic image input by the image input unit 11. The reference point setting unit 12 includes a layer extraction unit 12a. The layer extraction unit 12a extracts a layer from the tomographic image. More specifically, the boundary of the layer whose thickness is to be measured is extracted from the tomographic image. In this embodiment, ILM (inner boundary membrane) and RPE (retinal pigment epithelium) are extracted. Here, the reference point setting unit 12 sets a plurality of reference points on the extracted RPE (on the boundary of the layer) as shown in FIG.

計測方法決定部１３は、基準点設定部１２により設定された複数の基準点の座標を用いて網膜の平坦度を求める。そして、求めた平坦度に基づいて層厚を縦方向に計測するか、又はＲＰＥの形状の法線方向に計測するかを決定する。ここで、湾曲度は、ＲＰＥの形状を直線ｙ＝ａｘ＋ｂで近似した直線とＲＰＥ上の各基準点との最短距離のうち最も長い距離を用いて表現する。つまり、ＲＰＥが湾曲しているほど直線と基準点との最短距離は長くなり、湾曲度は大きくなる。計測方法決定部１３においては、算出した湾曲度と近似直線との傾きａがユーザにより設定された閾値以下であれば、網膜がほぼ平坦であり且つその傾きは小さいと判断し、層厚の計測を縦方向に行なう旨決定する。なお、縦方向へ計測を行なう場合、計測方向ベクトルは、全ての基準点において、断層画像のｙ軸方向となる。一方、湾曲度又は傾きａが上記閾値を越えていれば、計測方法決定部１３においては、層厚の計測を、図３に示すようなＲＰＥの形状の法線方向に行なう旨決定する。この場合、計測方向ベクトルの算出が必要となる。   The measurement method determination unit 13 obtains the flatness of the retina using the coordinates of the plurality of reference points set by the reference point setting unit 12. Then, it is determined whether to measure the layer thickness in the vertical direction or in the normal direction of the RPE shape based on the obtained flatness. Here, the degree of curvature is expressed using the longest distance among the shortest distances between a straight line approximated by the straight line y = ax + b and each reference point on the RPE. That is, the shorter the RPE is, the longer the shortest distance between the straight line and the reference point and the greater the degree of curvature. The measurement method determining unit 13 determines that the retina is almost flat and has a small inclination if the inclination a between the calculated curvature and the approximate straight line is equal to or less than a threshold set by the user, and measures the layer thickness. Is determined to be performed vertically. When measurement is performed in the vertical direction, the measurement direction vector is the y-axis direction of the tomographic image at all reference points. On the other hand, if the curvature or inclination a exceeds the threshold value, the measurement method determination unit 13 determines that the layer thickness is measured in the normal direction of the RPE shape as shown in FIG. In this case, it is necessary to calculate a measurement direction vector.

方向ベクトル算出部１４は、基準点設定部１２により設定されたＲＰＥ上の基準点各々において層厚を計測する方向を示すベクトル（計測方向ベクトル）を算出する。具体的には、ＲＰＥ上の各基準点における法線ベクトルを算出し、当該算出した法線ベクトルに基づいて基準点各々に対応した計測方向ベクトルを求める。法線ベクトルの算出に際しては、まず、図４に示すように、ＲＰＥ上の基準点を頂点とする三角パッチ集合（平面）を生成する。そして、各パッチを構成する２つのベクトルの外積を計算し、パッチの単位法線ベクトルを求める。計測方向ベクトルは、各基準点を共有するパッチの単位法線ベクトルの平均を計算することによって求める。この処理を全ての基準点において実行する。これにより、各基準点における層厚の計測方向ベクトルが算出される。   The direction vector calculation unit 14 calculates a vector (measurement direction vector) indicating the direction in which the layer thickness is measured at each reference point on the RPE set by the reference point setting unit 12. Specifically, a normal vector at each reference point on the RPE is calculated, and a measurement direction vector corresponding to each reference point is obtained based on the calculated normal vector. When calculating the normal vector, first, as shown in FIG. 4, a triangular patch set (plane) having a reference point on the RPE as a vertex is generated. Then, the cross product of the two vectors constituting each patch is calculated to obtain the unit normal vector of the patch. The measurement direction vector is obtained by calculating the average of unit normal vectors of patches sharing each reference point. This process is executed at all reference points. Thereby, the measurement direction vector of the layer thickness at each reference point is calculated.

方向ベクトル修正部１５は、各基準点において、計測方向ベクトルの誤りを検出し、当該検出した誤りを修正する。具体的には、（１）隣接する複数の計測方向ベクトルのばらつきが所定範囲内であるか、（２）近傍にある複数の層厚のばらつきが所定範囲内にあるかの条件を用いる。また更に、（３）層境界面の近似モデルを用いて推定した計測方向ベクトルと、計測方向ベクトルとの類似度が所定範囲内にあるか、の３つの条件の少なくとも１つを用いて誤りのある計測方向ベクトルを検出し、当該検出した誤りを修正する。方向ベクトル修正部１５では、まず、基準点における計測方向ベクトルと隣接する基準点の計測方向ベクトルとの内積を計算し、（１）の条件を判定する。内積が所定の閾値以下であれば、計測方向ベクトルが誤っていると判定する。計測方向ベクトルが連続して誤っている場合、（１）の条件では判定できない。そこで、（２）の条件を（１）の条件に付け加える。この場合、まず、方向ベクトル算出部１４により算出した計測方向ベクトルを用いて層厚を計測する。計測した層厚が近傍の基準点における層厚と所定の閾値以上異なっていれば、その基準点の計測方向ベクトルは誤っていると判定する。（３）の条件を用いて判定する場合、各基準点における近似モデルの法線ベクトルと計測方向ベクトルとの内積が、所定の閾値以下であれば、計測方向ベクトルが誤っていると判定する。ある基準点の計測方向ベクトルが誤っていると判定された場合、その基準点の計測方向ベクトルを近傍の基準点の計測方向ベクトルから補間したベクトルと置き換える。これにより、当該補間によって修正された計測方向ベクトルが、方向ベクトル修正部１５から計測部１６へ出力される。   The direction vector correction unit 15 detects an error in the measurement direction vector at each reference point, and corrects the detected error. Specifically, a condition is used that (1) the variation of a plurality of adjacent measurement direction vectors is within a predetermined range, or (2) the variation of a plurality of layer thicknesses in the vicinity is within a predetermined range. Furthermore, (3) an error is detected using at least one of the three conditions that the degree of similarity between the measurement direction vector estimated using the approximate model of the layer boundary surface and the measurement direction vector is within a predetermined range. A certain measurement direction vector is detected, and the detected error is corrected. The direction vector correction unit 15 first calculates the inner product of the measurement direction vector at the reference point and the measurement direction vector of the adjacent reference point, and determines the condition (1). If the inner product is equal to or smaller than a predetermined threshold, it is determined that the measurement direction vector is incorrect. If the measurement direction vector is continuously incorrect, it cannot be determined under the condition (1). Therefore, the condition (2) is added to the condition (1). In this case, first, the layer thickness is measured using the measurement direction vector calculated by the direction vector calculation unit 14. If the measured layer thickness differs from the layer thickness at a nearby reference point by a predetermined threshold or more, it is determined that the measurement direction vector at that reference point is incorrect. When determining using the condition (3), if the inner product of the normal vector of the approximate model and the measurement direction vector at each reference point is equal to or smaller than a predetermined threshold, it is determined that the measurement direction vector is incorrect. When it is determined that the measurement direction vector of a certain reference point is incorrect, the measurement direction vector of the reference point is replaced with a vector interpolated from the measurement direction vectors of neighboring reference points. As a result, the measurement direction vector corrected by the interpolation is output from the direction vector correction unit 15 to the measurement unit 16.

計測部１６は、基準点から計測方向に伸びる直線と、抽出されたＩＬＭとの交点までの距離を計測する。そして、その距離をその基準点における層厚として出力する。計測部１６は、全ての基準点に対してこの処理を行なう。   The measurement unit 16 measures the distance to the intersection of the straight line extending from the reference point in the measurement direction and the extracted ILM. Then, the distance is output as the layer thickness at the reference point. The measurement unit 16 performs this process for all reference points.

次に、図５を用いて、図１に示す画像解析装置１０における動作の一例について説明する。   Next, an example of the operation in the image analysis apparatus 10 shown in FIG. 1 will be described with reference to FIG.

画像解析装置１０は、画像入力部１１において、断層画像撮像装置２２で撮像された複数の断層画像を装置内に入力する（Ｓ１０１）。具体的には、複数の断層画像をその撮像順に並べた網膜ボリュームデータを入力する。図２に示すように、網膜ボリュームデータの座標系は、断層画像の横方向をｘ軸とし、縦方向をｙ軸とし、また、断層画像が並べられる方向をｚ軸とする。再構成された網膜ボリュームデータは、画像入力部１１から基準点設定部１２に出力される。   In the image analysis apparatus 10, the image input unit 11 inputs a plurality of tomographic images captured by the tomographic image capturing apparatus 22 into the apparatus (S101). Specifically, retinal volume data in which a plurality of tomographic images are arranged in the order of imaging is input. As shown in FIG. 2, in the coordinate system of the retinal volume data, the horizontal direction of the tomographic image is the x axis, the vertical direction is the y axis, and the direction in which the tomographic images are arranged is the z axis. The reconstructed retinal volume data is output from the image input unit 11 to the reference point setting unit 12.

次に、画像解析装置１０は、層抽出部１２ａにおいて、Ｓ１０１で入力された網膜ボリュームデータからＩＬＭとＲＰＥを抽出する（Ｓ１０２）。これらを抽出するためには、まず、網膜ボリュームデータからエッジ成分を検出し、その連結性に基づいて何本かの線分を層境界の候補として抽出する。そして、これらの候補の中から、一番上の線分をＩＬＭ、一番下の線分をＲＰＥとする。なお、層の境界を抽出する方法は、特に問わず、網膜ボリュームデータから層の境界を抽出できるのであれば、どのような方法を用いてもよい。   Next, the image analysis apparatus 10 extracts ILM and RPE from the retinal volume data input in S101 in the layer extraction unit 12a (S102). In order to extract these, first, edge components are detected from retinal volume data, and some line segments are extracted as layer boundary candidates based on their connectivity. Of these candidates, the top line segment is ILM and the bottom line segment is RPE. The method for extracting the layer boundary is not particularly limited as long as the layer boundary can be extracted from the retinal volume data.

ＩＬＭ及びＲＰＥの抽出後、画像解析装置１０は、基準点設定部１２において、基準点を設定する（Ｓ１０３）。具体的には、図３に示すように、複数の基準点をＲＰＥ上に等間隔に設定する。各基準点の座標は、基準点設定部１２から計測方法決定部１３、方向ベクトル算出部１４、方向ベクトル修正部１５、計測部１６に出力される。   After extracting the ILM and RPE, the image analysis apparatus 10 sets a reference point in the reference point setting unit 12 (S103). Specifically, as shown in FIG. 3, a plurality of reference points are set at equal intervals on the RPE. The coordinates of each reference point are output from the reference point setting unit 12 to the measurement method determination unit 13, the direction vector calculation unit 14, the direction vector correction unit 15, and the measurement unit 16.

続いて、画像解析装置１０は、計測方法決定部１３において、基準点設定部１２から出力された基準点の座標を用いて網膜の湾曲度を算出し、その算出結果に基づいて層厚の計測方法を決定する（Ｓ１０４）。なお、計測方法の決定の仕方については、上述で説明したため、ここではその説明については省略する。   Subsequently, in the image analysis apparatus 10, the measurement method determination unit 13 calculates the curvature of the retina using the coordinates of the reference point output from the reference point setting unit 12, and measures the layer thickness based on the calculation result. A method is determined (S104). Since the method of determining the measurement method has been described above, the description thereof is omitted here.

Ｓ１０４の結果、網膜の層厚の計測を縦方向に行なう旨決定された場合（Ｓ１０５でＮＯ）、画像解析装置１０は、計測部１６において、当該決定に基づいて網膜の層厚を計測する（Ｓ１０９）。一方、網膜の層厚の計測を法線方向に行なう旨決定された場合（Ｓ１０５でＹＥＳ）、画像解析装置１０は、方向ベクトル算出部１４において、計測方向ベクトルを算出する（Ｓ１０６）。上述した通り、ＲＰＥ上の各基準点における法線ベクトルを算出し、当該算出した法線ベクトルに基づいて計測方向ベクトルを求める。   As a result of S104, when it is determined that the measurement of the layer thickness of the retina is performed in the vertical direction (NO in S105), the image analysis apparatus 10 measures the layer thickness of the retina based on the determination in the measurement unit 16 ( S109). On the other hand, when it is determined to measure the thickness of the retina in the normal direction (YES in S105), the image analysis apparatus 10 calculates a measurement direction vector in the direction vector calculation unit 14 (S106). As described above, a normal vector at each reference point on the RPE is calculated, and a measurement direction vector is obtained based on the calculated normal vector.

計測方向ベクトルの算出が済むと、画像解析装置１０は、方向ベクトル修正部１５において、当該算出された計測方向ベクトルの中から誤っている計測方向ベクトルを修正する（Ｓ１０８）。なお、計測方向ベクトルの修正については、上述で説明したため、ここではその説明については省略する。   When the calculation of the measurement direction vector is completed, the image analysis apparatus 10 corrects the erroneous measurement direction vector from the calculated measurement direction vector in the direction vector correction unit 15 (S108). Since the correction of the measurement direction vector has been described above, the description thereof is omitted here.

その後、画像解析装置１０は、計測部１６において、方向ベクトル算出部１４により算出された計測方向ベクトルと、方向ベクトル修正部１５により修正された計測方向ベクトルとを用いて、各基準点における層厚を計測する（Ｓ１０９）。具体的には、各計測方向ベクトルとＩＬＭの三角パッチの交点を求め、その交点が三角パッチの内部に含まれることを、直線と面の交差判定によって判定する。交点が含まれている場合、その交点から基準点までの３Ｄユークリッド距離を層厚とする。   Thereafter, the image analysis apparatus 10 uses the measurement direction vector calculated by the direction vector calculation unit 14 and the measurement direction vector corrected by the direction vector correction unit 15 in the measurement unit 16 to use the layer thickness at each reference point. Is measured (S109). Specifically, the intersection of each measurement direction vector and the ILM triangular patch is obtained, and it is determined by the intersection determination between the straight line and the surface that the intersection is included in the triangular patch. When the intersection is included, the 3D Euclidean distance from the intersection to the reference point is set as the layer thickness.

以上説明したように本実施形態によれば、網膜の層境界の形状に基づいて当該層厚を計測する方向を決定し、その方向に沿って層厚を計測する。これにより、網膜が大きく傾斜又は湾曲している場合であっても、層厚を正確に計測できる。すなわち、ＲＰＥの形状から網膜の平坦度を計算し、層厚の計測方法を決定する。そして、ＲＰＥ上に設定した複数の基準点における層厚の計測方向ベクトルを算出し、ＩＬＭとこれらのベクトルとの交点を求める。基準点から交点までの距離が、各基準点における層厚となる。このように層厚の計測を行なうことにより、網膜の形状を考慮した精度の高い層厚の計測が可能になる。   As described above, according to the present embodiment, the direction in which the layer thickness is measured is determined based on the shape of the layer boundary of the retina, and the layer thickness is measured along that direction. Thereby, even when the retina is greatly inclined or curved, the layer thickness can be accurately measured. That is, the flatness of the retina is calculated from the shape of the RPE, and the layer thickness measurement method is determined. And the measurement direction vector of the layer thickness in the some reference point set on RPE is calculated, and the intersection of ILM and these vectors is calculated | required. The distance from the reference point to the intersection is the layer thickness at each reference point. By measuring the layer thickness in this way, it is possible to measure the layer thickness with high accuracy in consideration of the shape of the retina.

なお、上記実施形態においては、網膜全体（ＩＬＭからＲＰＥまで）の層厚を計測する場合を例に挙げて説明したが、これに限られない。例えば、ＮＦＬ（神経線維層）やＧＣＣなど網膜を構成する他の層の厚みの計測を行なうこともできる。この場合、例えば、ＲＰＥをＮＦＬ下端、ＧＣＣ下端など、厚みを計測したい層の下端に置き換えれば良い。   In the above embodiment, the case where the layer thickness of the entire retina (from ILM to RPE) is measured has been described as an example. However, the present invention is not limited to this. For example, it is possible to measure the thickness of other layers constituting the retina such as NFL (nerve fiber layer) and GCC. In this case, for example, RPE may be replaced with the lower end of the layer whose thickness is to be measured, such as the lower end of NFL or the lower end of GCC.

以上が本発明の代表的な実施形態の一例であるが、本発明は、上記及び図面に示す実施形態に限定することなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変形して実施できるものである。   The above is an example of a typical embodiment of the present invention, but the present invention is not limited to the embodiment described above and shown in the drawings, and can be appropriately modified and implemented without departing from the scope of the present invention. .

例えば、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施態様を採ることもできる。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。
即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。 For example, the present invention can take an embodiment as a system, apparatus, method, program, storage medium, or the like. Specifically, the present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices, or may be applied to an apparatus composed of a single device.
(Other embodiments)
The present invention can also be realized by executing the following processing.
That is, software (program) that realizes the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus via a network or various storage media, and a computer (or CPU, MPU, etc.) of the system or apparatus reads the program. It is a process to be executed.

１０：画像解析装置、１１：画像入力部、１２：基準点設定部、１２ａ：層抽出部、１３：計測方向決定部、１４：方向ベクトル算出部、１５：方向ベクトル修正部、１６：計測部   10: Image analysis device, 11: Image input unit, 12: Reference point setting unit, 12a: Layer extraction unit, 13: Measurement direction determination unit, 14: Direction vector calculation unit, 15: Direction vector correction unit, 16: Measurement unit

Claims (11)

被検眼の網膜の断層像を取得する断層像取得手段と、
前記断層像に含まれる層境界の所定の点における第１の計測方向の層厚と比較対象となる層厚との比較に基づいて前記第１の計測方向および前記第１の計測方向とは異なる第２の計測方向のうち出力すべきと判定された計測方向の前記所定の点における層厚を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする画像解析装置。 A tomographic image acquisition means for acquiring a tomographic image of the retina of the eye to be examined;
The first measurement direction and the first measurement direction are different based on a comparison between the layer thickness in the first measurement direction at a predetermined point of the layer boundary included in the tomographic image and the layer thickness to be compared. An output means for outputting a layer thickness at the predetermined point in the measurement direction determined to be output in the second measurement direction;
An image analysis apparatus comprising: 被検眼の網膜の断層像を取得する断層像取得手段と、
前記断層像に含まれる層境界の所定の点における第１の計測方向の層厚と比較対象となる層厚との比較に基づいて前記第１の計測方向および前記第１の計測方向とは異なる第２の計測方向のうち前記層境界の形状に基づいた層厚の計測方向を判定する判定手段と、
前記判定手段により判定された計測方向の前記所定の点における層厚を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする画像解析装置。 A tomographic image acquisition means for acquiring a tomographic image of the retina of the eye to be examined;
The first measurement direction and the first measurement direction are different based on a comparison between the layer thickness in the first measurement direction at a predetermined point of the layer boundary included in the tomographic image and the layer thickness to be compared. Determination means for determining a measurement direction of the layer thickness based on the shape of the layer boundary in the second measurement direction;
Output means for outputting the layer thickness at the predetermined point in the measurement direction determined by the determination means;
An image analysis apparatus comprising: 前記第１の計測方向は前記層境界の法線方向であることを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像解析装置。   The image analysis apparatus according to claim 1, wherein the first measurement direction is a normal direction of the layer boundary. 前記第１の計測方向は、前記断層像の水平方向に直交する方向であることを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像解析装置。   The image analysis apparatus according to claim 1, wherein the first measurement direction is a direction orthogonal to a horizontal direction of the tomographic image. 前記層厚は神経線維層の層厚であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像解析装置。   The image analysis apparatus according to claim 1, wherein the layer thickness is a layer thickness of a nerve fiber layer. 前記出力手段は、前記所定の点以外の前記層境界に含まれる点においても出力すべきと判定された計測方向の前記所定の点以外の前記層境界に含まれる点における層厚を出力することを特徴とする請求項１記載の画像解析装置。   The output means outputs a layer thickness at a point included in the layer boundary other than the predetermined point in the measurement direction determined to be output even at a point included in the layer boundary other than the predetermined point. The image analysis apparatus according to claim 1. 前記判定手段は、前記所定の点以外の前記層境界に含まれる点においても前記判定を行い、
前記出力手段は、前記判定手段により判定された計測方向の前記所定の点以外の前記層境界に含まれる点における層厚を出力することを特徴とする請求項２記載の画像解析装置。 The determination means also performs the determination at a point included in the layer boundary other than the predetermined point,
The image analysis apparatus according to claim 2, wherein the output unit outputs a layer thickness at a point included in the layer boundary other than the predetermined point in the measurement direction determined by the determination unit. 前記層境界を抽出する抽出手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像解析装置。   The image analysis apparatus according to claim 1, further comprising an extraction unit that extracts the layer boundary. 断層像取得手段と出力手段とを備えた画像解析装置の制御方法であって、
前記断層像取得手段によって、被検眼の網膜の断層像を取得する断層像取得工程と、
前記出力手段によって、前記断層像に含まれる層境界の所定の点における第１の計測方向の層厚と比較対象となる層厚との比較に基づいて前記第１の計測方向および前記第１の計測方向とは異なる第２の計測方向のうち出力すべきと判定された計測方向の前記所定の点における層厚を出力する出力工程と、
を有することを特徴とする画像解析装置の制御方法。 A control method for an image analysis apparatus comprising a tomographic image acquisition means and an output means,
A tomographic image acquiring step of acquiring a tomographic image of the retina of the eye to be examined by the tomographic image acquiring means;
Based on a comparison between the layer thickness in the first measurement direction at a predetermined point of the layer boundary included in the tomographic image and the layer thickness to be compared by the output means, the first measurement direction and the first An output step of outputting the layer thickness at the predetermined point in the measurement direction determined to be output among the second measurement directions different from the measurement direction;
A control method for an image analysis apparatus, comprising: 断層像取得手段と判定手段と出力手段とを備えた画像解析装置の制御方法であって、
前記断層像取得手段によって、被検眼の網膜の断層像を取得する断層像取得工程と、
前記判定手段によって、前記断層像に含まれる層境界の所定の点における第１の計測方向の層厚と比較対象となる層厚との比較に基づいて前記第１の計測方向および前記第１の計測方向とは異なる第２の計測方向のうち前記層境界の形状に基づいた層厚の計測方向を判定する判定工程と、
前記出力手段によって、前記判定工程により判定された計測方向の前記所定の点における層厚を出力する出力工程と、
を有することを特徴とする画像解析装置の制御方法。 A method for controlling an image analysis apparatus comprising a tomographic image acquisition means, a determination means, and an output means,
A tomographic image acquiring step of acquiring a tomographic image of the retina of the eye to be examined by the tomographic image acquiring means;
Based on the comparison between the layer thickness in the first measurement direction at a predetermined point of the layer boundary included in the tomographic image and the layer thickness to be compared by the determination means, the first measurement direction and the first A determination step of determining a measurement direction of the layer thickness based on the shape of the layer boundary among the second measurement directions different from the measurement direction;
An output step of outputting the layer thickness at the predetermined point in the measurement direction determined by the determination step by the output means;
A control method for an image analysis apparatus, comprising: コンピュータに、請求項９又は１０に記載の画像解析装置の制御方法を実行させるためのプログラム。   A program for causing a computer to execute the control method of the image analysis apparatus according to claim 9 or 10.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019098284A1 (en) 2017-11-17 2019-05-23 ヤマハ発動機株式会社 Leaning vehicle
WO2020174856A1 (en) * 2019-02-27 2020-09-03 株式会社トプコン Ophthalmic information processing device, ophthalmic device, ophthalmic information processing method, and program

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06339464A (en) * 1993-05-31 1994-12-13 Toomee:Kk Ultrasonic probe for measuring thickness of cornea
JP2004512125A (en) * 2000-10-31 2004-04-22 カール・ツアイス・スティフツング・トレーディング・アズ・カール・ツアイス Retina tracking assisted optical coherence tomography
JP2008011878A (en) * 2006-06-30 2008-01-24 Nidek Co Ltd Ophthalmologic apparatus
JP2009142313A (en) * 2007-12-11 2009-07-02 Tomey Corporation Anterior ocular segment optical coherence tomographic apparatus and anterior ocular segment optical coherence tomographic method

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06339464A (en) * 1993-05-31 1994-12-13 Toomee:Kk Ultrasonic probe for measuring thickness of cornea
JP2004512125A (en) * 2000-10-31 2004-04-22 カール・ツアイス・スティフツング・トレーディング・アズ・カール・ツアイス Retina tracking assisted optical coherence tomography
JP2008011878A (en) * 2006-06-30 2008-01-24 Nidek Co Ltd Ophthalmologic apparatus
JP2009142313A (en) * 2007-12-11 2009-07-02 Tomey Corporation Anterior ocular segment optical coherence tomographic apparatus and anterior ocular segment optical coherence tomographic method

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019098284A1 (en) 2017-11-17 2019-05-23 ヤマハ発動機株式会社 Leaning vehicle
WO2020174856A1 (en) * 2019-02-27 2020-09-03 株式会社トプコン Ophthalmic information processing device, ophthalmic device, ophthalmic information processing method, and program
JP2020137672A (en) * 2019-02-27 2020-09-03 株式会社トプコン Ophthalmologic information processing apparatus, ophthalmologic apparatus, ophthalmologic information processing method, and program
JP7162553B2 (en) 2019-02-27 2022-10-28 株式会社トプコン Ophthalmic information processing device, ophthalmic device, ophthalmic information processing method, and program
US11941800B2 (en) 2019-02-27 2024-03-26 Topcon Corporation Ophthalmologic information processing apparatus, ophthalmologic apparatus, ophthalmologic information processing method, and recording medium

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