JP2018073138A - 画像生成方法、画像生成システムおよびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
a=[aI,aBR,aDOPU,aOCT−A,ax,az]T
となり、点bは、
b=[bI,bBR,bDOPU,bOCT−A,bx,bz]T
となる。点a,bの1番目〜4番目の要素は、それぞれ、I,BR,DOPU,OCT−Aの光学的特徴に対応し、5番目および6番目の要素は、それぞれ、x座標,z座標に対応する。この場合、数2のDoptおよび数3のDspcは、それぞれ、数8および数9のようになり、数4のE(w)は、数10のようになる。
(試料画像データの取得)
JM−OCTを用い、試料画像データを取得した。OCT装置におけるプローブ光(光源)の中心波長を1.06μmとし、スキャンレートを100,000A−ライン/s、軸分解能を6.2μmとした。感度を91dBとし、二人の健常者の斑紋および視神経乳頭(ONHs)を試料として、6.0mmレンジの水平方向スキャン(Bスキャン)を連続16回行い、試料画像データを取得した。1回のBスキャンに含まれるAライン数(Aスキャンのライン数)は490とした。得られた16回分のBスキャンデータは、複合的に平均化し、非特許文献2〜5に記載されたJM−OCTを適用して、信号強度(I)、ローカル複屈折(BR)、偏光均一度(DOPU)およびOCT造影相関マッピング(OCT−A)の各光学的特徴に対応する試料画像データを得た。
Claims (11)
- 光コヒーレンストモグラフィー(OCT)により取得した単一または複数の試料画像データから、光学的特徴が異なる複数の試料断面画像を生成する画像生成方法であって、
前記試料画像データに含まれる画素データの光学的特徴類似性および空間近接性に基づき、各画素データに対応した画素(ピクセル)をクラスタリングし、スーパーピクセルを生成するステップと、
前記スーパーピクセルに含まれる各画素の前記画素データに基づき、当該スーパーピクセルを代表する画素群データを生成するステップと、
前記画素群データに基づき、前記複数の試料断面画像を生成するステップと、
を有する画像生成方法。 - 前記光学的特徴類似性の基礎となる光学的特徴が、OCT信号の散乱度合いに関連する光学的特徴に分類される第1特徴群、OCT信号の偏光度合いに関連する光学的特徴に分類される第2特徴群、OCT信号の偏光均一性に関連する光学的特徴に分類される第3特徴群、および、OCT造影(OCT−A)に関連する光学的特徴に分類される第4特徴群、から任意に選択された単一または複数の光学的特徴である
請求項1に記載の画像生成方法。 - 前記スーパーピクセルを生成するステップが、
前記光学的特徴に対応する特徴量および空間座標を指標とする多次元空間における前記画素の位置または2点間距離に基づき、前記スーパーピクセルをリシェイプするステップを有する
請求項1または請求項2に記載の画像生成方法。 - 前記リシェイプするステップが、
前記スーパーピクセルごとの前記多次元空間における重心を計算するステップを有し、
判断対象の画素との距離が最も近い重心を有するスーパーピクセルに前記画素を属させるようリシェイプする
請求項3に記載の画像処理方法。 - リシェイプの結果、属する画素数が所定画素数以下となった場合、当該所定画素数以下となるスーパーピクセルを、隣接する最も大きなスーパーピクセルに併合するようリシェイプする
請求項4に記載の画像処理方法。 - 前記多次元空間における2点a,b間の距離Dfが、数1により定義される
請求項3〜5の何れか一項に記載の画像処理方法。
- 数4に示すコスト関数E(w)を最少にするよう前記リシェイプを繰り返し、前記数2における重みwiが決定される
請求項6に記載の画像処理方法。
- 前記数1におけるされる
請求項6または請求項7に記載の画像処理方法。 - 前記スーパーピクセルを生成するステップが、前記リシェイプするステップの前に、前記試料断面画像が生成される画像領域を埋め尽くす初期スーパーピクセルを生成するステップをさらに有し、
前記初期スーパーピクセルのそれぞれが、均一な空間形状を有する
請求項3から請求項8の何れか一項に記載の画像処理方法。 - 光コヒーレンストモグラフィー(OCT)により取得した単一または複数の試料画像データから、光学的特徴が異なる複数の試料断面画像を生成する画像生成システムであって、
前記試料画像データに含まれる画素データの光学的特徴類似性および空間近接性に基づき、各画素データに対応した画素(ピクセル)をクラスタリングし、スーパーピクセルを生成するスーパーピクセル生成部と、
前記スーパーピクセル生成部で生成したスーパーピクセルに含まれる各画素の画素データに基づき、当該スーパーピクセルを代表する画素群データを生成する画素群データ生成部と、
前記画素群データ生成部で生成した画素群データに基づき、複数の試料断面画像を生成する試料断面画像生成部と、
を有する画像生成システム。 - 光コヒーレンストモグラフィー(OCT)により取得した単一または複数の試料画像データから、光学的特徴が異なる複数の試料断面画像を生成する画像生成用のコンピュータに、
前記試料画像データに含まれる画素データの光学的特徴類似性および空間近接性に基づき、各画素データに対応した画素(ピクセル)をクラスタリングし、スーパーピクセルを生成するスーパーピクセル生成機能と、
前記スーパーピクセル生成機能により生成されたスーパーピクセルに含まれる各画素の画素データに基づき、当該スーパーピクセルを代表する画素群データを生成する画素群データ生成機能と、
前記画素群データ生成機能により生成された画素群データに基づき、複数の試料断面画像を生成する試料断面画像生成機能と、
を実現させるためのプログラム。
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