JP5702991B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Description
眼部の断層像を画像処理する画像処理装置であって、
前記断層像の解剖学的な特徴である眼部特徴を取得する眼部特徴取得手段と、
前記眼部特徴取得手段により取得された眼部特徴により特定される複数の層の中から、所定の種類の疾病に対応する病変を検出するための層を少なくとも2つ指定する指定手段と、
前記指定手段により指定された層それぞれから、前記所定の種類の疾病に対応する病変を検出する病変取得手段と、
前記病変取得手段により検出された複数の病変同士の関連性を判定する判定手段と、
前記病変取得手段により前記層それぞれから検出された病変を、所定の2次元の画像上に投影することで、合成画像を生成する生成手段と、
前記判定手段により関連性ありと判定された病変を識別可能な態様で、前記生成手段により生成された合成画像を表示する表示手段と
を備える。
はじめに本実施形態に係る画像処理装置の概要について説明する。本実施形態に係る画像処理装置では、糖尿病網膜症の被検者の眼部断層像について、当該疾病(糖尿病網膜症)に対応する病変を検出するための層(網膜内層、網膜外層)を指定するよう構成されている点に特徴がある。
図1は、本実施形態に係る画像処理装置100を備える画像処理システムの一例を示す図である。
次に、図2を用いて画像処理装置100のハードウェア構成について説明する。図2において、201は中央演算処理装置(CPU)、202はメモリ(RAM)、203は制御メモリ(ROM)、204は外部記憶装置、205はモニタ、206はキーボード、207はマウス、208はインタフェースである。本実施形態に係る画像処理機能を実現するための制御プログラムや、当該制御プログラムが実行される際に用いられるデータは、外部記憶装置204に記憶されている。これらの制御プログラムやデータは、CPU201による制御のもと、バス209を通じて適宜RAM202に取り込まれ、CPU201によって実行される。
次に、本実施形態に係る画像処理機能を実現するための画像処理装置100の機能構成について図3及び図4を参照しながら説明する。図3は、画像処理装置100の画像処理機能に関する機能構成を示す図であり、図4は、画像処理装置100の画像処理機能を実行する際に用いられる眼部断層像の一例を示す図である。
断層像取得部310は、眼部断層像撮像装置102に対して断層像の取得要求を送信する。また、当該取得要求に応じて、LAN103を介して眼部断層像撮像装置102より送信された断層像を受信し、記憶部320に格納する。
眼部特徴取得部331は、記憶部320に格納された断層像から、眼部特徴として、内境界膜、視神経線維層境界、神経節細胞層境界、内網状層境界、外網状層境界、視細胞内節外節境界、網膜色素上皮境界、視神経乳頭部、中心窩を抽出する。そして、抽出した眼部特徴のうち、図4に示すように、内境界膜B1、内網状層境界B4、視細胞内節外節境界B5、網膜色素上皮境界B6及び中心窩F1を取得する。また、取得した各々の眼部特徴を記憶部320に格納する。
層指定部332では、眼部断層像から所定の疾病に対応する主病変及び付随病変を検出するために指定する層の種類を決定する。病変を検出するために指定する層の種類は、診断対象とする疾病の種類によって決まる。本実施形態の場合、診断対象疾病が糖尿病網膜症、主病変が毛細血管瘤、付随病変が嚢胞であるため、毛細血管瘤MAiを検出するための層の種類として網膜血管Vが存在する網膜内層(図4(a)のP1)を指定する。また嚢胞Cjを検出するための層の種類として、漏出した血漿成分が蓄積される網膜外層(図4(b)のP2)を指定する。なお、網膜内層P1及び網膜外層P2を含む各層は、眼部特徴取得部331により取得された眼部特徴に基づいて予め特定されているものとする。
病変取得部333は、眼部特徴取得部331により取得された眼部特徴の位置情報と、層指定部332により指定された層の種類の情報とに基づいて主病変及び付随病変の検出を行う。
合成表示部340は、病変取得部333において検出された網膜血管V及び毛細血管瘤MAiの分布、嚢胞Ciの分布、治療必要度についての情報、治療の可否についての情報、治療優先度の値を用いて、断層像に対する合成画像を生成する。なお、合成画像の生成処理の詳細については後述するものとする。
指示取得部350は、画像処理装置100における画像処理の開始の指示や、被検眼についての画像処理の結果をデータサーバ101へ保存するための保存の指示、画像処理装置100による画像処理を終了するための終了の指示を取得する。当該指示は、例えば、キーボード206やマウス207を介して操作者により入力される。
次に、画像処理装置100における画像処理の流れについて、図5〜図7を用いて説明する。指示取得部350により画像処理の開始の指示が取得されると、画像処理装置100では図5に示す画像処理を開始する。
ステップS501では、断層像取得部310が眼部断層像撮像装置102に対して断層像の取得要求を行うことで断層像を取得し、記憶部320に格納する。ステップS502では、眼部特徴取得部331が記憶部320に格納された断層像から、眼部特徴(内境界膜B1、内網状層境界B4、視細胞内節外節境界B5、網膜色素上皮境界B6及び中心窩F1)の位置情報を取得する。
次に、病変取得部333において実行される病変取得処理(ステップS504)の詳細について図6を用いて説明する。
次に、合成表示部340において実行される合成画像生成処理(ステップS505)の詳細について図7を用いて説明する。
次に、画像処理装置100における合成画像生成処理により生成された合成画像について説明する。図8は、画像処理装置100における合成画像生成処理により生成された合成画像の一例を示す図である。
上記第1の実施形態では、診断対象疾病が糖尿病網膜症、主病変が毛細血管瘤、付随病変が嚢胞である場合に、所定の断層像について合成画像を生成する構成について説明したが、本発明はこれに限定されない。
はじめに、本実施形態に係る画像処理装置900の機能構成について図9及び図10を用いて説明する。図9は、本実施形態に係る画像処理装置900の機能構成を示す図である。また、図10は、画像処理装置900の画像処理機能を実行する際に用いられる眼部断層像の一例を示す図である。
断層像取得部310は、眼部断層像撮像装置102に対して断層像の取得要求を送信する。なお、本実施形態で取得される断層像は、黄斑部及び視神経乳頭部を含む断層像であるとする。取得した断層像は記憶部320に格納する。
眼部特徴取得部931は、記憶部320に格納された断層像から、眼部特徴として内境界膜B1、神経線維層境界B2、神経節細胞層境界B3、内網状層境界B4、視細胞内節外節境界B5、網膜色素上皮境界B6、及び中心窩F1を抽出する(図10参照)。
層指定部932は、第1の層として神経線維層L1を指定し、第2の層として神経節細胞層L2を指定する。なお、神経線維層L1は神経節細胞層L2の軸索部分が集合して形成される層であり、神経節細胞層L2は神経節細胞の細胞核部分が集合して形成される層である。
病変取得部933は、眼部特徴取得部931により取得された眼部特徴に基づいて、神経線維層厚及び神経節細胞層厚を計測する。また、計測した神経線維層厚及び神経節細胞層厚を各々の正常値と比較することで、菲薄化領域を検出する。更に、関連性判定部933−1が、検出した菲薄化領域と、眼部特徴取得部931により取得された組織構造(神経線維走行)情報との関連性を判定する。なお、病変取得部933によるこれらの処理の詳細は、後述する。
合成表示部940は、病変取得部933から組織構造(神経線維走行)情報、神経線維層L1の層厚分布及び神経節細胞層L2の層厚分布を取得する。また、神経線維層L1の病変である菲薄化領域NFi及び神経節細胞層L2の病変である菲薄化領域GCj、各菲薄化領域の検出信頼度DRiを取得する。そして、これらの情報を用いて、SLO像について合成画像を生成する。なお、合成画像の生成処理の詳細は後述する。
(1)病変取得処理の流れ(図11)
次に、病変取得部933において実行される病変取得処理(ステップS504)の詳細について図11を用いて説明する。
次に、合成表示部940において実行される合成画像生成処理(ステップS505)の詳細について図12を用いて説明する。
次に、画像処理装置900における合成画像生成処理により生成された合成画像について説明する。図13は、画像処理装置900における合成画像生成処理により生成された合成画像の一例を示す図である。
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(または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。
Claims (12)
- 眼部の断層像を画像処理する画像処理装置であって、
前記断層像の解剖学的な特徴である眼部特徴を取得する眼部特徴取得手段と、
前記眼部特徴取得手段により取得された眼部特徴により特定される複数の層の中から、所定の種類の疾病に対応する病変を検出するための層を少なくとも2つ指定する指定手段と、
前記指定手段により指定された層それぞれから、前記所定の種類の疾病に対応する病変を検出する病変取得手段と、
前記病変取得手段により検出された複数の病変同士の関連性を判定する判定手段と、
前記病変取得手段により前記層それぞれから検出された病変を、所定の2次元の画像上に投影することで、合成画像を生成する生成手段と、
前記判定手段により関連性ありと判定された病変を識別可能な態様で、前記生成手段により生成された合成画像を表示する表示手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記判定手段は、前記層それぞれから検出された病変間の距離が、所定の閾値以下であった場合に、関連性ありと判定し、
前記表示手段は、当該病変を、互いに関連性があることを識別可能な態様により表示することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記層のうち、第1の層から検出された病変が、前記取得された眼部特徴に対して、所定の距離以下に存在するか否かを判定する手段を更に有し、
所定の距離以下に存在していた場合に、前記表示手段は、該所定の距離以下に存在することを識別可能な態様により、該第1の層から検出された病変を表示することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記表示手段は、前記層のうち、第2の層から検出された病変を、該病変のサイズに応じた態様により表示することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記疾病は、糖尿病網膜症であり、前記病変は、網膜内層から検出される毛細血管瘤と、網膜外層から検出される嚢胞であることを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。
- 前記2次元の画像は、眼部の神経線維走行を示す画像であり、前記表示手段は、前記層それぞれから検出された病変が、該2次元の画像上において、同一の神経線維走行上に存在していた場合に、当該病変を、互いに関連性があることを識別可能な態様により表示することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記疾病は、緑内障であり、前記病変は、神経線維層の菲薄化領域と、神経節細胞層の菲薄化領域であることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 眼部の断層像を画像処理する画像処理装置における画像処理方法であって、
眼部特徴取得手段が、前記断層像の解剖学的な特徴である眼部特徴を取得する眼部特徴取得工程と、
指定手段が、前記眼部特徴取得工程において取得された眼部特徴により特定される複数の層の中から、所定の種類の疾病に対応する病変を検出するための層を少なくとも2つ指定する指定工程と、
病変取得手段が、前記指定工程において指定された層それぞれから、前記所定の種類の疾病に対応する病変を検出する病変取得工程と、
判定手段が、前記病変取得工程において検出された複数の病変同士の関連性を判定する判定工程と、
生成手段が、前記病変取得工程において前記層それぞれから検出された病変を、所定の2次元の画像上に投影することで、合成画像を生成する生成工程と、
表示手段が、前記判定工程において関連性ありと判定された病変を識別可能な態様で、前記生成工程において生成された合成画像を表示する表示工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 眼部の断層像を画像処理する画像処理装置のコンピュータに、
前記断層像の解剖学的な特徴である眼部特徴を取得する眼部特徴取得工程と、
前記眼部特徴取得工程において取得された眼部特徴により特定される複数の層の中から、所定の種類の疾病に対応する病変を検出するための層を少なくとも2つ指定する指定工程と、
前記指定工程において指定された層それぞれから、前記所定の種類の疾病に対応する病変を検出する病変取得工程と、
前記病変取得工程において検出された複数の病変同士の関連性を判定する判定工程と、
前記病変取得工程において前記層それぞれから検出された病変を、所定の2次元の画像上に投影することで、合成画像を生成する生成工程と、
前記判定工程において関連性ありと判定された病変を識別可能な態様で、前記生成工程において生成された合成画像を表示する表示工程と
を実行させるためのプログラム。 - 前記病変と中心窩の距離に基づいて、当該病変の治療可能性を判定する治療可能性判定手段を更に有し、
前記表示手段は、前記治療可能性判定手段の判定結果を識別可能な態様により表示することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 - 前記表示手段は、前記中心窩を示す情報を表示することを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。
- 前記治療可能性判定手段で治療可能と判定された複数の病変の優先度を、所定の条件に基づいて設定する優先度設定手段を更に有し、
前記表示手段は、前記優先度を表示することを特徴とする請求項10又は11に記載の画像処理装置。
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