JP6005663B2 - 血管画像における動静脈比の自動測定 - Google Patents
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Description
本出願は、2011年1月20日に出願された米国仮特許出願第61/434,551号の優先権を主張し、その全体は参照により本明細書に援用される。
本明細書に組み込まれ、その一部を構成する添付の図は、実施形態を図示し、本明細書とともに、本方法およびシステムの本質を説明するのに役立つものである。
A.前処理
B.血管幅測定
C.動脈および静脈への分類
D.AVRの測定
AVR=CRAE
CRVE
として定義づけられ、
ここで、CRAEは、中心網膜動脈当量(Central Retinal Artery Equivalent)であり、CRVEは、中心網膜静脈当量(Central Retinal Vein Equivalent)である。これらの数を算出するために、血管を適合させ、CRAEおよびCRVEを算出するための反復プロセスを用いることができる。最も広い6つの静脈と動脈(これらは対である必要はない)を用いることができるが、十分な測定点が利用できない場合には、幅の総数がより少なくても、用いることができる。アルゴリズム1は、例示的な実施を示す。
Claims (22)
- 組織における動静脈比(AVR)の自動測定方法であって、
画像を受信することと、
前記画像中の関心領域を検出することと、
前記関心領域中の動脈および静脈を識別することと、
前記識別された動脈および静脈に対する血管幅の長さを測定することであって、前記識別された動脈および静脈に対する血管幅の長さを測定することが、グラフサーチ、マルチスケールピクセル特性に基づくトボガニング法およびスプラット、ならびにプロファイルフィッティングのうち1つ以上を使用することを含むことと、および
前記血管幅の長さから、動静脈比(AVR)を推定することと、
を含む、方法。 - 前記画像中の関心領域を検出することが、前記画像中の視神経乳頭を検出することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記関心領域中の動脈および静脈を識別することが、前記画像上の血管区分化を実行することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記画像上の血管区分化を実行することが、前記画像上の血管ピクセルまたは血管区分を分類するために訓練された分類器を使用することをさらに含む、請求項3に記載の方法。
- 前記訓練された分類器が、血管ピクセルまたは血管区分を分類するために、導関数、テクスチャおよび色特性のうち1つ以上を含む特性ベクトルを使用する、請求項4に記載の方法。
- 血管ピクセルまたは血管区分を分類するために、血管ツリー分析が使用される、請求項4に記載の方法。
- 血管ピクセルまたは血管区分を分類するために、血流が使用される、請求項4に記載の方法。
- AVRの減少が、疾患に対する高い傾向を示す、請求項1に記載の方法。
- 前記画像が、カラー画像、多波長の画像、光コヒーレンストモグラフィー画像のうち一つ以上である、請求項1に記載の方法。
- 前記画像が、網膜、虹彩、肌、脳表面または任意の2つの異なる波長イメージングプロセスを用いて撮像された可視血管を伴う任意の組織である、請求項1に記載の方法。
- 前記グラフサーチが、マルチスケールコスト機能を使用する、請求項1に記載の方法。
- 前記マルチスケールコスト機能が、ウェーブレットカーネルリフティングの組み合わせから誘導される、請求項11に記載の方法。
- 動静脈比(AVR)の自動測定のためのシステムであって、
メモリおよび
前記メモリに連結されたプロセッサを含み、
前記プロセッサは、
画像を受信することと、
前記画像中の関心領域を検出することと、
前記関心領域中の動脈および静脈を識別することと、
前記識別された動脈および静脈に対する血管幅の長さを測定することであって、前記識別された動脈および静脈に対する血管幅の長さを測定することが、グラフサーチ、マルチスケールピクセル特性に基づくトボガニング法およびスプラットのうち1つ以上を使用することを含むことと、および
前記血管幅の長さから、動静脈比(AVR)を推定することと、
を含む工程を実行するために構成される、システム。 - 動脈または静脈ピクセルとして、前記画像中のピクセルを分類するために訓練された分類器を使用することをさらに含む、請求項13に記載のシステム。
- AVRの減少が、疾患に対する高い傾向を示す、請求項13に記載のシステム。
- 前記画像が、網膜、虹彩、肌、脳表面または任意の2つの異なる波長イメージングプロセスを用いて撮像された可視血管を伴う任意の組織である、請求項13に記載のシステム。
- 前記グラフサーチ、が、マルチスケールコスト機能を使用する、請求項13に記載のシステム。
- 前記マルチスケールコスト機能が、ガボール、ガウス導関数(Gaussian derivative)およびガウスカーネルの差(Difference of Gaussian kernels)を含む、ウェーブレットカーネルリフティングのいくつかの組み合わせから誘導される、請求項17に記載のシステム。
- コンピューターで読み取り可能なメディアであって、動静脈比(AVR)の自動測定のために、そのメディア上で具現化されるコンピューターで実行可能な指示を有し、前記コンピューターで実行可能な指示が、
メモリおよび、
前記メモリに連結されたプロセッサを含み、
前記プロセッサは、
画像を受信することと、
前記画像中の関心領域を検出することと、
前記関心領域中の動脈および静脈を識別することと、
前記識別された動脈および静脈に対する血管幅の長さを測定することであって、前記識別された動脈および静脈に対する血管幅の長さを測定することが、グラフサーチ、マルチスケールピクセル特性に基づくトボガニング法およびスプラットのうち1つ以上を使用することを含むことと、および
前記血管幅の長さから、動静脈比(AVR)を推定することと、
を含む工程を実行するために構成される、メディア。 - 前記関心領域中の動脈および静脈を識別することが、前記画像上の血管ピクセルまたは血管区分を分類するために訓練された分類器を使用することによって、前記画像上の血管区分化を実行することを含む、請求項19に記載のコンピューターで読み取り可能なメディア。
- 前記グラフサーチが、マルチスケールコスト機能を使用する、請求項19に記載のコンピューターで読み取り可能なメディア。
- 前記マルチスケールコスト機能が、ガボール、ガウス導関数およびガウスカーネルの差を含む、ウェーブレットカーネルリフティングのいくつかの組み合わせから誘導される、請求項21に記載のコンピューターで読み取り可能なメディア。
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