JP5836634B2 - 画像処理装置及び方法 - Google Patents
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Description
また、本発明の他の目的は、補正のための断層画像を取得することなく、複数の測定光で撮影したボリューム画像において、空間的に離れた個所を同時に撮影した複数の断層画像から形状モデルを推定し、その形状モデルを利用して、断層画像間の位置ずれによるボリューム画像の歪みを補正することにある。
即ち、本発明の一態様に係る画像処理装置は、複数の測定光を同時刻に照射した被検眼からの複数の戻り光と、前記複数の戻り光にそれぞれ対応する複数の参照光とをそれぞれ合波した複数の合成光に基づいて、前記被検眼の眼底の3次元画像を取得する画像取得手段と、前記3次元画像を構成する複数の断層画像のうち、前記複数の測定光を前記被検眼に同時に照射することにより得た複数の断層画像それぞれから網膜層を検出する検出手段と、前記検出された網膜層に基づいて前記眼底の形状を推定する推定手段と、前記推定した眼底の形状に基づいて、前記3次元画像を構成する複数の断層画像間の位置ずれを補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。
以下、図面を参照しながら、本発明の第1の実施形態について説明する。なお、本実施形態に係る画像処理装置は、複数の測定光でボリューム画像を撮影する際に、空間的に離れた個所を同時に撮影した複数の断層画像から、形状モデルを推定する。そして、その形状モデルを利用して、隣接する断層画像同士の位置合わせを行うことで、ボリューム画像の歪みを補正することを特徴とする。以下、本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詳細を説明する。
図4に複数の測定光による被検眼の撮影例を示す。図4(a)は、スキャンラインを説明するための眼底の模式図、図4(b)は、断層画像撮影装置200で撮影した網膜のボリューム画像である。3本の測定光それぞれに対して矢印で示される測定光206−1で走査される第1の領域401、測定光206−2で走査される第2の領域402、測定光206−3で走査される第3の領域403がある。各測定光でN枚断層画像を撮影した場合、各測定光の断層画像は、測定光206−1で走査されるT401−1、T401−2、・・・T401−N、測定光206−2で走査されるT402−1、・・・T402−N、測定光206−3で走査されるT403−1、・・・T403−Nである。なお、図示はしないが、隣接する測定光の撮影領域は、一部の領域が重なるように撮影をしてもよい。
ステップS301で、網膜層を撮影するのに適した位置に調整を行った後、ステップS302で、不図示の撮影指示部からの指示により撮影を開始する。
ステップS303では、操作者が撮影指示をすると、走査光学系を構成するXYスキャナ219が網膜227上を光軸に垂直な方向にラスタースキャンする。ここでは、簡単のため、XYスキャナ219は一つのミラーとして記したが、実際にはXスキャン用ミラーとYスキャン用ミラーとの2枚のミラーが近接して配置され、網膜227上を光軸に垂直な方向にラスタースキャンするものである。ラスタースキャンにより、網膜のボリューム画像を取得する。そして、画像取得部111は、断層画像撮影装置200により撮影された断層画像を取得し、記憶部112に格納する。当該工程は、本発明における複数の測定光で眼底部の断層画像を撮影する撮影工程に対応する。
ステップS304では、画像処理部113が形状モデルを推定し、その形状モデルを利用してボリューム画像の歪み補正を行う。この処理について、図3(b)を参照して説明をする。
ステップS310において、検出部131は、ステップS303で取得した断層画像から網膜層を検出する。網膜層内部の層構造は、内境界膜(ILM)、神経線維層(NFL)、神経節細胞層(GCL)、内網状層(IPL)、内顆粒層(INL)、外網状層(OPL)、外顆粒層(ONL)、外境界膜(ELM)、視細胞内節外節接合部(IS/OS)、網膜色素上皮層(RPE)である。検出部131はこれらの層のうち少なくとも1層を検出すれば良いが、IS/OSやRPEを検出してある方が形状モデルで推定を行いやすい。検出部131が層を検出するというのは、層と層の境界を検出することと同じである。例えば、硝子体と網膜との境界の内境界膜1と、神経線維層2/神経節細胞層3との境界を検出することで、神経線維層2を検出することになる。ここで検出部131は、得られた層構造が前述した正常な層構造であるか異常な層構造であるかを検出・判定し、推定部132が眼底部の形状を推定する際に用いるべきデータとして正常な層構造を提供する。当該工程は、本発明において撮影された眼底画像より網膜層等の層を検出する検出工程に対応する。なお、ここで述べる正常な層構造とは、前述した網膜層内部において通常存在すべき層が一般的な層厚さにて存在する構造を指し、異常な層構造とは病気、怪我或いは先天的な欠陥等により本来存在すべき層或いは境界が正しい強度にて信号として得られない構造を指す。
ステップS311において、推定部132は、ステップS310で検出した網膜層の情報を用いて形状モデルを推定する。当該工程は、本発明において検出された網膜層に基づいて眼底部の形状を推定する推定工程に対応する。
”はほぼ等しいを表し、数3において“
”は、左側の式を最小にすることを表す。これは最小二乗法の式であり、a、b、cでそれぞれ偏微分を解くことで数4の正規方程式を得る。
ステップS312では、ステップS311で推定した形状モデルを用いてボリューム画像の歪み補正を行う。当該工程は、本発明において推定した眼底部の形状に基づいて断層画像間の位置すれを補正する画像歪み補正工程に対応する。ここでは、断層画像iの位置を例に説明をする。断層画像iにおいて、形状モデルのzModel iの値が求まるので、形状モデルで求めたzModel iの値と、断層画像の網膜層の座標位置zRPE i(本実施例ではRPE)との差分Δziが断層画像毎における深度方向の補正値となる。従って、ステップS312では、断層画像毎に求めた補正値に基づいて、深度方向の断層画像位置補正を行う。図6に形状モデルを用いてボリューム画像の歪み補正を行う場合の例を示す。図6は、3本の測定光で網膜を撮影した場合の断層画像のYZ平面である。図6(a)は、歪み補正をする前のボリューム画像のYZ平面であり、図6(b)は、形状モデルを用いて歪み補正をしたボリューム画像のYZ平面である。図6に示すように、形状モデルを用いることで、網膜層の形状を復元することが出来る。なお、図6(a)から図6(b)の画像を作成する際に、断層画像毎に計算される補正値に応じて深度方向にシフトさせるため、シフトさせた部分に空白領域が生じる。この空白領域には、シフトさせる前の領域から計算した値を代入する。計算方法としては、例えば、バイリニアやバイキュービック法などを用いる。あるいは、補間ではなく0や画像の最大値(16bit画像の場合は、65535)など特定の値を代入してもよい。
ステップS305では、表示制御部114は、ステップS304で画像の歪みを補正したボリューム画像を不図示の表示部に表示する。なお、画像を表示するだけではなく、網膜層の厚み計測などを行う場合には、ステップS310で求めた網膜層の検出結果から層の厚みを計測し、その検出結果を境界線として断層画像に重畳して表示してもよい。さらには、厚みのマップを作成して表示してもよい。
上記第1の実施形態では、形状モデルを求める際に、任意の断層画像のセット(本実施形態において、1セットは3枚の断層画像群)から、形状モデルのパラメータを求めた。そして、その他の断層画像のセットは、求めた形状モデルと各断層画像における網膜層位置との差分量に応じて、深度方向の位置合わせを行った。本実施形態においては、全ての断層画像のセット(本実施形態においては、Nセット)を用いて、形状モデルパラメータと各断層画像セットにおける平行移動量パラメータを求めて、ボリューム画像の歪みを補正する例を示す。本実施形態においては、形状モデルは2次曲面の場合で説明を行う。そして、パラメータを求める方法として、各断層画像セットでまず形状モデルパラメータと平行移動パラメータを求め、それを初期値として全体のパラメータを求める方法について説明を行う。なお、本実施形態は第1の実施形態のステップS311、S312に相当する。
の添え字は、各断層画像セット(G1、G2、…、GN)におけるα番目の座標値を示す。そして、Mは2次曲面を求める際の座標点の数である。
上記第1、第2の実施形態では、網膜層全体を検出し、任意の座標点、あるいは検出した全座標点データを用いて形状モデルを推定した。本実施形態においては、形状モデルを推定するために用いる座標点を選択し、選択された座標点を用いて被検査物の形状を復元する場合について説明をする。以下、図8を参照して本実施形態の検出部131の処理手順を示す。
ステップS801において、断層画像に対して画像変換を行う。本実施形態では断層画像に対して、メディアンフィルタとSobelフィルタをそれぞれ適用して、メディアン画像とSobel画像を作成する。ここで、画素値は信号の強度が強い場合に大きく、弱い場合に小さくなるとする。
ステップS802において、ステップS801で作成したメディアン画像を用いて、背景(硝子体)の平均輝度値を算出する。本実施形態では、まず、メディアン画像に対してP−tile法による二値化処理を行い、背景領域を特定する。次に、背景領域におけるメディアン画像の輝度値の平均値を算出する。
背景画素を特定したら、背景画素におけるメディアン画像の輝度値を参照し、背景の平均輝度値を算出する。
ステップS803において、ステップS801で作成した変換画像からプロファイルを作成する。本実施形態では、メディアン画像とSobel画像の両方からA−scan毎にプロファイルを作成する。メディアン画像からプロファイルを作成することで、断層画像において特に問題となるノイズを抑制し、より輝度値の傾向を把握しやすくなるという効果がある。また、Sobel画像からプロファイルを作成することで、後段で行われる網膜層境界の特定において、網膜層境界の候補点を検出しやすくなるという効果がある。また、必ずしもこれらの変換画像からプロファイルを作成する必要はなく、原画像やその他の変換画像から所定の強さのエッジを検出できればよい。
ステップS804において、ステップS803で作成したプロファイルから極大点(以下、ピークとする)を検出する。本実施形態では、Sobel画像から作成したプロファイルにおけるピークを検出する。検出には経験的、または画像情報に基づいて定められる閾値を用いる。網膜において、ILM境界下、IS/OS境界下、硝子体皮質は多くの信号を反射または散乱させる。そのため、ステップS801で述べた浅い方向から見て、低い輝度値から高い輝度値への境界を強調するように方向性をもつSobelフィルタを用いれば、強いエッジとして検出し易い。これらの層の他に、この方向性をもつSobelフィルタで検出される強いエッジは病変部以外に存在しないため、閾値を調整することによって、ILM境界、IS/OS境界、硝子体皮質候補を優先的に抽出することができる。
ステップS805において、ステップS804で検出したピークを数え、その数を基に処理を分岐させる。本実施形態では、本ステップ入力時に網膜層境界や硝子体皮質候補として特定されていないピークが2点以上存在する場合(ステップS805でYes)、A−scanにおいて、浅い方向から順に2つのピークを選ぶ。そして、それぞれ第一ピーク、第二ピークとして、ステップS806へ進む。また、ピークが1つの場合(ステップS805でNo)、一番大きなピークを第一ピークとして、ステップS809に進む。
ステップS806において、ステップS805で選ばれた2つのピーク間のメディアン画像のプロファイルと背景の平均輝度値を比較する。本実施形態では、まず、第一ピークと第二ピークの間に存在する画素に対して、ステップS802で算出した背景の平均輝度値に係数である1.2を掛けた値を閾値として設定する。次に、この閾値よりも大きい輝度値をもつ画素数から、ピーク間に存在する全画素数に対する数の割合を算出する。
なお、この係数は経験的に求めたものであり、これに限定されるものではない。例えば、背景の平均輝度値と背景以外の領域(二値化処理における閾値以上の領域)の平均輝度値との割合などを用いて、画像情報から動的に係数を決定してもよい。
ステップS807において、ステップS806で算出した割合を基に処理を分岐させる。本実施形態では、算出された割合が1/2より小さいとき(ステップS807でNo)、ピーク間は背景であると判断し、ステップS808へ進む。算出された割合が1/2以上のとき(ステップS807でYes)、ピーク間に網膜組織が存在すると判断し、ステップS809へ進む。
ステップS808において、ピークの一つを硝子体皮質候補として特定する。本実施形態では、ステップS807において、ピーク間が背景であると判断された第一ピークと第二ピークについて、硝子体皮質が剥がれている場合、下には背景が存在することから、第一ピークを硝子体皮質候補として特定する。そしてステップS805へ戻り、第二ピークを含めて2点のピークを選び直す。
ステップS809において、ピークの一つをILM境界として特定する。本実施形態では、ステップS807において、ピーク間に網膜組織が存在すると判断された第一ピークと第二ピークについて、ILM境界は網膜組織の上端に存在することから、第一ピークをILM境界として特定する。また、ステップS805から分岐されてきた場合も、第一ピークをILM境界として特定する。
ステップS810において、ステップS809で特定したILM境界よりも、同じA−scan上で深い方向(画像の下方)に閾値以上の特徴点が存在するか調べる。本実施形態では、同じA−scan上で特定したILM境界のピークの大きさに係数である0.8を掛けた値を閾値として設定する。この閾値以上のピークがILM境界よりも深い方向に存在するかを調べる。存在した場合(ステップS810でYes)、ステップS811に進む。存在しなかった場合(ステップS810でNo)、ステップS812に進む。
なお、この閾値は経験的に求めたものであり、これに限定されるものではない。例えば、ピークの大きさの他に、ピーク間の距離などを用いてもよい。
ステップS811において、ステップS810で設定した閾値以上のピークをIS/OS境界として特定する。閾値以上のピークが複数存在した場合、本実施例では、閾値以上のピーク群の中で、一番浅い位置に存在するピークをIS/OS境界とする。
ステップS812において、IS/OS境界を特定することができなかったとし、A−scanに「偽像」ラベルを付ける。
ステップS813において、画像中の全てのA−scanにおいて、構造情報を取得したか調べる。全てのA−scanについて処理を行った場合(ステップS813でYes)、処理を終了する。まだ構造情報を取得していないA−scanが存在する場合(ステップS813でNo)、ステップS803に戻る。
上記第1の実施形態では、模型眼のような動かない被検査物を撮影した場合に、被検査物の形状を復元するように、3本の測定光のコヒーレンスゲート位置を事前に調整しておいた。そして、コヒーレンスゲート位置を変更する際には、3本の測定光が連動して動作する例を示した。本実施形態においては、コヒーレンスゲートの位置をそれぞれの測定光で独立に変更させた時に、被検査物の形状を復元する場合について説明をする。
補正部934は、被検査物の形状を復元するために、独立に調整した移動量から各測定光の深度方向(Z方向)の位置を補正する。
ステップS1001では、被検査物を撮影するために、平面方向と深度方向の位置を調整する。ここでは、図11を用いて被検査物が模型眼の場合について説明を行う。また、コヒーレンスゲートの位置は画像上部に設定されているものとする。図11(a)は、模型眼を撮影した断層画像のYZ平面である。ここで、模型眼がきれいに撮影出来るように深度方向の位置を調整する。図11(b)は、3本のコヒーレンスゲートの位置を連動して動作させる場合の断層画像のYZ平面である。そして、図11(c)は真ん中のコヒーレンスゲートの位置だけを移動させる場合の断層画像のYZ平面である。図11(b)に示すように、3本のコヒーレンスゲートの位置を連動して動作させる場合には、網膜層は形状を保ったまま上下に移動をする。しかし、図11(c)に示すように、独立に移動させる場合には、網膜層の形状を保たなくなってしまう。そのため、図11(c)で示すような、各コヒーレンスゲートを独立に移動させる移動量dを記憶部912に保存する。
ステップS1004では、画像処理部913が、コヒーレンスゲートの移動量dを考慮し、形状モデルを利用してボリューム画像の歪み補正を行う。この処理について、図10(b)を参照して説明をする。
ステップS1011で補正部934が、独立に移動したコヒーレンスゲート位置の移動量dを用いて断層画像の深度方向の位置補正を行う。装置の初期設定を行う際に、測定光毎にコヒーレンスゲートの移動量と、断層画像におけるピクセルとの対応を取っておく。本実施例におけるコヒーレンスゲートの移動量と画像ピクセルとの対応を表1に示す。表1において、2000は本実施例におけるコヒーレンスゲートの送りピッチである。
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。
110 画像処理装置
111 画像取得部
112 記憶部
113 画像処理部
114 表示制御部
131 検出部
132 推定部
133 画像歪み補正部
200 断層画像撮影装置
900 画像処理システム
910 画像処理装置
912 記憶部
913 画像処理部
934 補正部
Claims (16)
- 複数の測定光を同時に照射した被検眼からの複数の戻り光と、前記複数の戻り光にそれぞれ対応する複数の参照光とをそれぞれ合波した複数の合成光に基づいて、前記被検眼の眼底の3次元画像を取得する画像取得手段と、
前記3次元画像を構成する複数の断層画像のうち、前記複数の測定光を前記被検眼に同時に照射することにより得た複数の断層画像それぞれから網膜層を検出する検出手段と、
前記検出された網膜層に基づいて前記眼底の形状を推定する推定手段と、
前記推定した眼底の形状に基づいて、前記3次元画像を構成する複数の断層画像間の位置ずれを補正する補正手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記推定手段は、前記撮影された断層画像のうち、同時刻に撮影された複数の断層画像での網膜層に基づき、前記眼底の形状を推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。
- 前記推定手段は、前記撮影された断層画像を、同時刻に撮影された複数の断層画像を1組とする複数の組に分け、各組毎に前記眼底の形状を推定することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記検出手段は、正常な層構造と異常な層構造部分を判定し、前記推定手段は、前記検出手段で検出した正常な層構造部分から前記眼底の形状を推定することを特徴とする請求項1乃至3の何れか一項に記載の画像処理装置。
- 前記複数の測定光の干渉距離をそれぞれ制御する制御手段を有し、
前記補正手段は、前記制御した値を基に前記断層画像の網膜層位置を補正することを特徴とする請求項1乃至4の何れか一項に記載の画像処理装置。 - 前記制御手段は、前記複数の参照光の各々の光路長を調整することで前記干渉距離各々の値を制御して、前記補正手段に各々の前記参照光に対応する前記網膜層位置を移動させ、前記断層画像における網膜層各々の位置ずれを補正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。
- 前記複数の測定光を主走査方向と副走査方向に走査する走査手段を有する眼科装置と通信可能に接続され、
前記推定手段は、前記眼底の前記副走査方向の形状を推定することを特徴とすることを特徴とする請求項1乃至6の何れか一項に記載の画像処理装置。 - 前記複数の測定光は、前記副走査方向に所定の間隔離れた位置で照射されることを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
- 前記被検眼の前眼部を支点として、前記眼底において前記複数の測定光を走査する共通の走査手段を有する眼科装置と通信可能に接続されることを特徴とする請求項1乃至6の何れか一項に記載の画像処理装置。
- 前記走査手段は、前記被検眼の前眼部を支点として、前記眼底において前記複数の測定光を走査する共通の走査手段であることを特徴とする請求項7又は8に記載の画像処理装置。
- 複数の測定光を照射した被検眼からの複数の戻り光と、該複数の戻り光にそれぞれ対応する複数の参照光とをそれぞれ合波した複数の合成光に基づいて、前記被検眼の眼底の3次元画像を取得する画像取得手段と、
前記3次元画像を構成する複数の断層画像のうち前記眼底を同時に撮影して得た複数の断層画像それぞれから網膜層を検出する検出手段と、
前記検出された網膜層に基づいて前記眼底の形状を推定する推定手段と、
前記推定した眼底の形状に基づいて、前記3次元画像を構成する複数の断層画像間の位置ずれを補正する補正手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 複数の測定光を照射した被検眼からの複数の戻り光と、該複数の戻り光にそれぞれ対応する複数の参照光とをそれぞれ合波した複数の合成光に基づいて、前記被検眼の眼底の3次元画像を取得する画像取得手段と、
前記3次元画像を構成する複数の断層画像のうち、前記複数の測定光を前記被検眼に同時に照射することにより得た複数の断層画像それぞれから正常な網膜層を検出する検出手段と、
前記検出された正常な網膜層に基づいて前記眼底の形状を推定する推定手段と、
前記推定した眼底の形状に基づいて、前記3次元画像を構成する複数の断層画像間の位置ずれを補正する補正手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 複数の測定光を同時に照射した被検眼からの複数の戻り光と、前記複数の戻り光それぞれに対応する複数の参照光とをそれぞれ合波した複数の合成光に基づいて、前記被検眼の眼底の3次元画像を取得する取得工程と、
前記3次元画像を構成する複数の断層画像のうち、前記複数の測定光を前記被検眼に同時に照射することにより得た複数の断層画像それぞれから網膜層を検出する検出工程と、
前記検出された網膜層に基づいて前記眼底の形状を推定する推定工程と、
前記推定した眼底の形状に基づいて、前記3次元画像を構成する複数の断層画像間の位置ずれを補正する補正工程と、を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 複数の測定光を照射した被検眼からの複数の戻り光と、前記複数の戻り光それぞれに対応する複数の参照光とをそれぞれ合波した複数の合成光に基づいて、前記被検眼の眼底の3次元画像を取得する取得工程と、
前記3次元画像を構成する複数の断層画像のうち前記眼底を同時に撮影して得た複数の断層画像それぞれから網膜層を検出する検出工程と、
前記検出された網膜層に基づいて前記眼底の形状を推定する推定工程と、
前記推定した眼底の形状に基づいて、前記3次元画像を構成する複数の断層画像間の位置ずれを補正する補正工程と、を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 複数の測定光を同時に照射した被検眼からの複数の戻り光と、前記複数の戻り光それぞれに対応する複数の参照光とをそれぞれ合波した複数の合成光に基づいて、前記被検眼の眼底の3次元画像を取得する取得工程と、
前記3次元画像を構成する複数の断層画像のうち、前記複数の測定光を前記被検眼に同時に照射することにより得た複数の断層画像それぞれから正常な網膜層を検出する検出工程と、
前記検出された正常な網膜層に基づいて前記眼底の形状を推定する推定工程と、
前記推定した眼底の形状に基づいて、前記3次元画像を構成する複数の断層画像間の位置ずれを補正する補正工程と、を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 請求項11乃至13の何れか一項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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