JP5730375B2 - 画像処理装置及びその制御方法、並びに、プログラム - Google Patents
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Description
OCTによる眼部の断層画像600は、3次元的に得られる。図6において、断面画像T1〜Tnは、黄斑部の二次元断面画像(B−scan画像)である。
ここで、深度方向とは、図6のz方向であり、また、深度方向に積算する処理とは、図6のz方向の各深度位置における光強度(輝度値)を足し合わせる処理である。
黄斑部の断層画像投影領域803は、図6に示す断層画像600を−z方向から投影し、当該眼底画像800中の、断層画像600に対応する領域を示したものである。
本発明の撮影装置は、被検眼の撮影を行う撮影装置であって、前記被検眼の第1の断層画像及び前記被検眼の眼底画像を取得する画像取得手段と、前記眼底画像及び前記第1の断層画像の第1の撮影領域に基づいて第2の撮影領域を算出する算出手段と、前記第2の撮影領域の情報に基づいて前記被検眼の第2の断層画像を撮影する断層画像撮影手段とを有する。
本発明の撮影装置の制御方法は、被検眼の撮影を行う撮影装置の制御方法であって、前記被検眼の第1の断層画像及び前記被検眼の眼底画像を取得する画像取得ステップと、前記眼底画像及び前記第1の断層画像の第1の撮影領域に基づいて第2の撮影領域を算出する算出ステップと、前記第2の撮影領域の情報に基づいて前記被検眼の第2の断層画像を撮影する断層画像撮影ステップとを有する。
本発明のプログラムにおける他の態様は、前記画像処理装置の制御方法の各ステップ、或いは、前記撮影装置の制御方法の各ステップを、をコンピュータに実行させるためのものである。
眼部画像撮影システム10は、図1に示すように、眼部画像撮影装置(画像処理装置)100、LAN200、及び、画像データベース300を有して構成されている。
図2は、図1に示す第1の撮影領域算出部104の内部構成の一例を示す模式図である。この図2には、第1の撮影領域算出部104の内部構成以外に、第1の撮影領域算出部104と接続される画像記憶部102及び第3の撮影領域算出部107も図示している。
まず、ステップS101において、断層画像取得部101は、画像データベース300に保存されている第1の断層画像を取得する処理を行う。具体的に、断層画像取得部101は、画像データベース300に保存されている第1の断層画像の中から、撮影対象となる被検者の第1の断層画像を取得し、これを画像記憶部102に保存する。この際、断層画像取得部101は、画像データベース300が保持している当該第1の断層画像における被検眼に関する情報を取得し、この情報も画像記憶部102に保存する。ここで、被検眼に関する情報とは、例えば、被検者(患者)の氏名、年齢、性別や、検査対象が右眼であるか左眼であるかなどの情報である。
続いて、ステップS102において、画像撮影制御部110は、眼底画像撮影部120で撮影された眼底画像を眼底画像撮影部120から取得し、当該眼底画像を画像記憶部102に記憶する処理を行う。ここで、眼底画像撮影部120で撮影された眼底画像は、断層画像取得部101で取得した第1の断層画像の撮影領域である第1の撮影領域を含む眼部の広範な撮影領域に係る広範画像に相当するものである。また、この眼底画像を画像記憶部102に記憶する処理を行う画像撮影制御部110は、記憶手段を構成する。
続いて、ステップS103において、第1の撮影領域算出部104は、画像記憶部102に記憶されている眼底画像及び第1の断層画像を用いて、第1の断層画像の撮影領域(第1の撮影領域)の位置を算出する処理を行う。具体的に、例えば、眼底画像の撮影領域の中から、第1の断層画像に相当する領域を第1の撮影領域として算出する。そして、第1の撮影領域算出部104は、第1の撮影領域の位置情報を第3の撮影領域算出部107に出力する。
続いて、ステップS104において、重要部位の位置抽出部103は、画像記憶部102に記憶されている眼底画像の中から、重要部位の位置を抽出し、この情報を第2の撮影領域算出部108に出力する。
まず、重要部位の位置抽出部103は、眼底画像から血管の抽出を行う。この際、血管は細い線状構造を有しているため、重要部位の位置抽出部103は、線状構造を強調するフィルタを用いて血管を抽出する。ここで、線状構造を強調するフィルタとしては、例えば、線分を構造要素としたときに構造要素内での画像濃度値の平均値と構造要素を囲む局所領域内での平均値の差を計算するフィルタを利用する。ただし、このフィルタに限らず、例えばSobelフィルタのような差分フィルタを利用してもよい。また、濃度値画像の画素ごとにヘッセ行列の固有値を計算し、結果として得られる2つの固有値の組み合わせから線分状の領域(即ち血管)を抽出してもよい。さらには、単純に線分を構造要素とするトップハット演算を行ってもよい。
続いて、ステップS105において、撮影サイズ取得部105は、断層画像撮影部130から、断層画像(第2の断層画像)を撮影可能な領域のサイズ情報を取得し、これを第3の撮影領域算出部107及び第2の撮影領域算出部108に出力する。
続いて、ステップS106において、第3の撮影領域算出部107は、第1の撮影領域算出部104からの第1の撮影領域の位置情報、撮影サイズ取得部105からの撮影可能サイズ情報及び撮影誤差取得部106からの撮影誤差情報に基づいて、第1の撮影領域における周囲の領域である第3の撮影領域の位置を算出する。ここで、第3の撮影領域は、第1の撮影領域の周囲に、撮影誤差と同じか、それよりも大きな幅の領域を有するように算出される。そして、第3の撮影領域算出部107は、撮影誤差を考慮した第3の撮影領域の位置情報を第2の撮影領域算出部108に出力する。
例えば、第1の撮影領域の位置を(x1、y1)、第1の撮影領域のサイズを(x1w、y1w)とする。
断層画像撮影部130において指定した位置から撮影誤差が(xd、yd)であるとし、当該撮影誤差を考慮した第3の撮影領域804の位置を(xr、yr)、そのサイズを(xrw、yrw)とする。すると、第3の撮影領域804の位置(xr、yr)、及び、そのサイズ(xrw、yrw)は、以下の(1)式、(2)式、(3)式、及び、(4)式により計算することができる。
xr=x1−xd ・・・ (1)
yr=y1−yd ・・・ (2)
xrw=x1w+xd*2 ・・・ (3)
yrw=y1w+yd*2 ・・・ (4)
続いて、ステップS107において、第2の撮影領域算出部108は、まず、第3の撮影領域算出部107から必ず含むべき第3の撮影領域の位置情報を取得する。同様に、第2の撮影領域算出部108は、撮影サイズ取得部105から撮影可能なサイズ情報(最大撮影サイズ情報)を取得し、重要部位の位置抽出部103から実際の撮影領域に加えたい重要部位の位置情報を取得する。そして、第2の撮影領域算出部108は、これらの取得した情報を用いて、断層画像撮影部130において実際に撮影を行う第2の撮影領域の位置を算出し、この情報を撮影指示部109に出力する。
第2の撮影領域算出部108は、第3の撮影領域算出部107からの第3の撮影領域(図8の804)を第1の断層画像に含まれていない重要部位の方向に領域を拡大して、第2の撮影領域の位置を算出する。例えば、撮影サイズ取得部105で取得した断層画像撮影部130で撮影可能なサイズを(x2w、y2w)とすると、撮影拡大可能なx方向、y方向の大きさ(xe、ye)は、以下の(5)式及び(6)式により計算することができる。
xe=x2w−xrw ・・・ (5)
ye=y2w−yrw ・・・ (6)
x2=xr−xe ・・・ (7)
y2=yr−(ye/2) ・・・ (8)
続いて、ステップS108において、撮影指示部109は、断層画像撮影部130及び眼底画像撮影部120を制御して、第2の撮影領域算出部108で算出された第2の撮影領域に対応する眼部の領域の画像の撮影を行う。このステップS108の処理により、断層画像撮影部130で撮影された断層画像は、第2の断層画像を構成する。
積算画像作成部1041は、画像記憶部102に記憶されている眼底画像と断層画像(第1の断層画像)との位置合わせを行うために、各断面画像(例えばB−scan画像)を深度方向に積算した積算画像を作成する処理を行う。そして、積算画像作成部1041は、作成した積算画像を断層画像特徴抽出部1042に出力する。
続いて、ステップS202において、断層画像特徴抽出部1042及び眼底画像特徴抽出部1043は、それぞれ、第1の断層画像及び眼底画像の特徴を抽出する処理を行う。
この際、血管は細い線状構造を有しているため、眼底画像特徴抽出部1043は、線状構造を強調するフィルタを用いて血管を抽出する。ここで、線状構造を強調するフィルタとしては、例えば、線分を構造要素としたときに構造要素内での画像濃度値の平均値と構造要素を囲む局所領域内での平均値の差を計算するフィルタを利用する。ただし、このフィルタに限らず、例えばSobelフィルタのような差分フィルタを利用してもよい。また、濃度値画像の画素ごとにヘッセ行列の固有値を計算し、結果として得られる2つの固有値の組み合わせから線分状の領域(即ち血管)を抽出してもよい。さらには、単純に線分を構造要素とするトップハット演算でもよい。
続いて、ステップS203において、位置合わせ部1044は、断層画像特徴抽出部1042で抽出された断層画像の特徴と、眼底画像特徴抽出部1043で抽出された眼底画像の特徴とに基づいて、位置合わせの処理を行う。これにより、第1の撮影領域の位置が定まることになる。
図5は、図1の画像撮影制御部110に適用可能なハードウェア構成の一例を示す模式図である。
前述した本発明の実施形態に係る眼部画像撮影装置100を構成する図1の各手段は、コンピュータのCPU501が外部記憶装置504に記憶されているプログラムを実行することによって実現できる。同様に、眼部画像撮影装置100の制御方法を示す図3及び図4の各ステップは、コンピュータのCPU501が外部記憶装置504に記憶されているプログラムを実行することによって実現できる。このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は本発明に含まれる。
Claims (12)
- 被検眼を撮影して得られた画像の処理を行う画像処理装置であって、
前記被検眼の第1の断層画像及び前記被検眼の眼底画像を取得する画像取得手段と、
前記眼底画像及び前記第1の断層画像の第1の撮影領域に基づいて第2の撮影領域を算出する算出手段と
を有し、
前記算出手段は、前記第1の撮影領域を含むとともに、前記第1の撮影領域に含まれていない前記被検眼の所定部位の方向に撮影領域を拡大した撮影領域を前記第2の撮影領域として算出することを特徴とする画像処理装置。 - 前記算出手段は、前記第1の撮影領域を含み且つ前記被検眼の所定部位を含む領域を、前記第2の撮影領域として算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 断層画像撮影手段で撮影可能な最大撮影サイズの情報を取得する撮影サイズ取得手段を更に有し、
前記算出手段は、前記第1の撮影領域の情報、前記被検眼の所定部位の位置の情報、及び、前記最大撮影サイズの情報に基づいて、前記第2の撮影領域を算出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。 - 断層画像撮影手段の撮影誤差を取得する撮影誤差取得手段と、
前記第1の撮影領域を含むとともに、前記第1の撮影領域の周囲に前記撮影誤差に基づく領域を設けた第3の撮影領域を算出する第3の撮影領域算出手段と
を更に有し、
前記算出手段は、前記第3の撮影領域の情報、前記被検眼の所定部位の位置の情報、及び、前記断層画像撮影手段で撮影可能な最大撮影サイズの情報を用いて、前記第2の撮影領域を算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記算出手段は、前記眼底画像に対する前記第1の断層画像の積算画像における位置合わせの結果に基づいて前記第2の撮影領域を算出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。
- 前記位置合わせは、前記被検眼の血管を用いて行われることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
- 被検眼の撮影を行う撮影装置であって、
前記被検眼の第1の断層画像及び前記被検眼の眼底画像を取得する画像取得手段と、
前記眼底画像及び前記第1の断層画像の第1の撮影領域に基づいて第2の撮影領域を算出する算出手段と、
前記第2の撮影領域の情報に基づいて前記被検眼の第2の断層画像を撮影する断層画像撮影手段と
を有することを特徴とする撮影装置。 - 被検眼を撮影して得られた画像の処理を行う画像処理装置の制御方法であって、
前記被検眼の第1の断層画像及び前記被検眼の眼底画像を取得する画像取得ステップと、
前記眼底画像及び前記第1の断層画像の第1の撮影領域に基づいて第2の撮影領域を算出する算出ステップと
を有し、
前記算出ステップは、前記第1の撮影領域を含むとともに、前記第1の撮影領域に含まれていない前記被検眼の所定部位の方向に撮影領域を拡大した撮影領域を前記第2の撮影領域として算出することを特徴とする画像処理装置の制御方法。 - 被検眼の撮影を行う撮影装置の制御方法であって、
前記被検眼の第1の断層画像及び前記被検眼の眼底画像を取得する画像取得ステップと、
前記眼底画像及び前記第1の断層画像の第1の撮影領域に基づいて第2の撮影領域を算出する算出ステップと、
前記第2の撮影領域の情報に基づいて前記被検眼の第2の断層画像を撮影する断層画像撮影ステップと
を有することを特徴とする撮影装置の制御方法。 - 請求項1乃至6のいずれか1項に記載の画像処理装置の各手段として、或いは、請求項7に記載の撮影装置の各手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム。
- 請求項8に記載の画像処理装置の制御方法の各ステップ、或いは、請求項9に記載の撮影装置の制御方法の各ステップを、コンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項10又は11に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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