JP6512738B2 - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
Bスキャンにより得られた被検眼の断層画像を取得する取得手段と、
前記断層画像を解析することで、ユーザ操作に応じて決定された前記断層画像の一部の構造物を抽出する第1抽出手段と、
前記断層画像を拡大した画像である拡大断層画像を当該拡大前のサイズに縮小することで得られた参照画像と前記断層画像との差分である差分画像を取得する差分取得手段と、
前記差分画像において、前記構造物と共通する部分を前記構造物と共通しない部分に対して強調する強調処理を行う強調手段と、
前記強調手段による強調処理が行われた前記差分画像を前記拡大断層画像のサイズに拡大し、前記拡大断層画像に合成する合成手段と、を備える。
以下、図面を参照しながら、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を備える画像処理システムは、OCTの断層画像から高周波成分を推定して高解像度の画像を生成する。
ステップS201では、例えば画像処理装置300に含まれる不図示の被検眼情報取得部は、被検眼を同定する情報として被検者識別番号を外部から取得する。そして、被検眼情報取得部は被検者識別番号に基づいて外部記憶部500が保持している当該被検眼に関する情報を取得して記憶部302に記憶させる。このステップS201は取得工程の一例に相当する。
ステップS202では、撮影パラメータの設定を行って撮影を行う。具体的には、内部固視灯の位置、スキャンパターンなどを設定する。
ステップS203において、第一の断層画像生成部311は、断層画像撮影装置200により撮影された断層画像の信号データを取得し、信号処理を行うことで断層画像を生成する。断層画像撮影装置200として例えばSS−OCTを用いた場合について説明を行う。まず、信号データから固定ノイズを除去する。次に、スペクトラルシェーピング、分散補償を行う。そして、この信号データに離散フーリエ変換を施すことで、深さに対する強度データを得ることができる。第一の断層画像生成部311はフーリエ変換後の強度データから任意の領域の切り出し処理を行い断層画像を生成する。
ステップS204において、推定部331は、第一の断層画像生成部331によって生成された断層画像から高周波成分を推定する。この方法についての詳細は図2(b)と図3を参照して説明をする。
図2(b)におけるステップS241では、推定部331は第一の断層画像生成部311によって生成された断層画像30(図3参照)に対してノイズ除去を行う。ノイズ除去の方法として、平均化フィルタまたはメディアンフィルタ等を断層画像に適用することで画像のノイズを除去する。また、1枚の画像に対するフィルタ処理だけではなく、同一箇所を複数回撮影して、それらの複数枚の断層画像の重ね合わせ(平均化処理)を行う事によりノイズ除去を行ってもよい。
ステップS242では、ステップS241で推定部331はノイズ除去を行った断層画像31に対して拡大処理を行い、高解像度な断層画像32を生成する。例えば、断層画像31の画像サイズが1024×512の場合、2048×1024に拡大する。拡大処理時の補間方法としては、例えばバイキュービック法を用いて生成する。画像補間の方法としては、バイキュービック法に限らず、Lanczos2やLanczos3補間等の他の補間方法を用いてもよい。なお、上述した画像のサイズは例示であり上記の値に限定されるものではなく、他の値としてもよい。
ステップS243では、推定部331はステップS242で拡大した断層画像32の縮小処理を行い、低解像度な断層画像33(参照画像)を生成する。低解像度な画像の画素値を算出する場合、その範囲に対応する高解像度な断層画像の画素値の平均値を求めることで低解像度な画像を生成する事が出来る。低解像度な画像生成の方法として、バイキュービック法を用いて第一の断層画像と同じサイズの断層画像を生成するようにしてもよい。なお、縮小時の処理も拡大時と同様にこれらの方法に限らない。
ステップS244では、推定部331は入力の断層画像31と、高解像度化の後に低解像度化した断層画像33とを画素単位で比較をして差分(高周波成分)を検出(推定)する。それにより、推定部331は高解像度画像復元に必要な高周波成分からなる断層画像34を生成する。すなわち、推定部331は取得手段により取得された断層画像を拡大および縮小することで得られた参照画像と取得手段により所得された断層画像との差分を取得する差分取得手段の一例に相当する。言い換えれば、推定部331は高周波成分を取得する。
<ステップS205>
ステップS205において、第二の断層画像生成部332は、推定部331がステップS204で推定した断層画像34を用いて、高解像度な断層画像を生成する。この方法について、図4を用いて説明をする。なおステップ205は合成工程の一例に相当する。
ステップS206において、表示制御部305は、第二の断層画像生成部332で生成した断層画像を表示部600に表示する。図5に表示例を示す。
ステップS207において、不図示の指示取得部は、画像処理システム100による断層画像の撮影を終了するか否かの指示を外部から取得する。この指示は、例えば入力部700を用いて、操作者によって入力される。処理を終了する指示を取得した場合には、画像処理システム100はその処理を終了する。一方、処理を終了せずに、撮影を続ける場合には、ステップS202に処理を戻して撮影を続行する。
実施例1では、推定部331が、断層画像の高周波成分を推定して、高解像度な第二の断層画像を生成する例を示した。本実施形態においては、図1の推定部331における高周波成分の推定に関する処理(図2のステップS204)が実施例1と異なる。その他の処理は実施例1と同じであるため説明を省略する。
ステップS742では、断層画像において特に高解像度にしたい構造物を特定する。断層画像における構造物として、例えば、層構造(層境界)、粒状構造、血管構造とする。なお、高解像度にしたい構造物は上記の例に限定されるものではなく、他の任意の構造物であってもよい。
ステップS743では、構造物強調部632が層構造を強調する。ステップS743は第1抽出工程の一例に相当する。本実施形態では、3Dスキャンで撮影をした3次元データから層として認識する場合について説明をする。なお、複数のBスキャンからなる3次元データにおいて、隣接するBスキャン同士の位置合わせについては、完了しているものとして説明をする。
ステップS744では、構造物強調部632により強調された構造にもとづいて推定部631は高周波成分を推定する。このステップS744は推定工程の一例に相当する。図11を用いて特定の構造物の高周波成分からなる断層画像を生成する処理について説明をする。図11において、断層画像34は、ステップS204と同じように生成された高周波成分からなる断層画像である。断層画像1100は、構造物強調部632が生成した特定の構造物を強調した断層画像である。すなわち、断層画像1100はステップS743により得られた断層画像である。図では、層構造を強調した場合の例を示している。
実施例1、実施例2では、1枚の画像を用いて高解像度画像を生成する例を示した。本実施形態では、実施例1、実施例2で示した高解像度画像を複数枚用いて、さらに高解像度な画像を作成する処理について説明を行う。なお、本実施例における画像処理システムの構成は図1または図6と同様であるため詳細な説明を省略する。
上記実施例では、OCTの断層画像から高周波成分を推定して高解像度の画像を生成する方法について述べた。本実施形態においては、上記実施例で作成した断層画像の表示方法について述べる。
なお、本件は上述した実施例に限定されるものではない。例えば、上記実施例では撮像対象として被検眼の眼底を撮像対象としたが前眼を対象としてもよい。また、被検眼以外に皮膚等に適用することとしてもよい。
200 断層画像撮影装置
300 画像処理装置
301 画像取得部
303 画像処理部
305 表示制御部
311 第一の断層画像生成部
331 推定部
332 第二の断層画像生成部
400 眼底画像撮影装置
500 外部記憶部
600 表示部
700 入力部
Claims (16)
- Bスキャンにより得られた被検眼の断層画像を取得する取得手段と、
前記断層画像を解析することで、ユーザ操作に応じて決定された前記断層画像の一部の構造物を抽出する第1抽出手段と、
前記断層画像を拡大した画像である拡大断層画像を当該拡大前のサイズに縮小することで得られた参照画像と前記断層画像との差分である差分画像を取得する差分取得手段と、
前記差分画像において、前記構造物と共通する部分を前記構造物と共通しない部分に対して強調する強調処理を行う強調手段と、
前記強調手段による強調処理が行われた前記差分画像を前記拡大断層画像のサイズに拡大し、前記拡大断層画像に合成する合成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 前記第1抽出手段は、前記断層画像の一部の構造物として層境界または粒状物の少なくとも一方を抽出することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記取得手段によって取得された複数の前記断層画像を加算平均することで加算平均画像を取得する画像取得手段を更に備え、
前記第1抽出手段は、前記加算平均画像から前記粒状物を抽出すること特徴とする請求項2記載の画像処理装置。 - 前記合成手段による合成により得られた画像から層構造または粒状物の少なくとも一方を抽出する第2抽出手段を更に備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記第2抽出手段は、前記合成手段による合成により得られた画像から粒状物の数、大きさ、分布の少なくとも1つを抽出することを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。
- 前記合成手段による合成により得られた画像を表示手段に表示させる表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記合成手段による合成により得られた画像と前記断層画像とを前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項6記載の画像処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記合成手段による合成により得られた画像と前記断層画像とを前記表示手段に並べて表示させることを特徴とする請求項7記載の画像処理装置。
- 前記粒状物の数、大きさ、分布の少なくとも1つを表示手段に表示させる表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項5記載の画像処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記粒状物の数、大きさ、分布の少なくとも1つを、前記合成手段による合成により得られた画像または前記断層画像の少なくとも一方とともに前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項9記載の画像処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記粒状物の数、大きさ、分布の少なくとも1つを前記合成手段による合成により得られた層画像または前記断層画像の少なくとも一方に重畳して前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項10記載の画像処理装置。
- 前記合成手段による合成により得られた画像を複数合成する画像合成手段を更に備えることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記取得手段により取得される断層画像は被検眼の眼底の断層画像であることを特徴とする請求項1乃至12のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- Bスキャンにより得られた被検眼の断層画像を取得する取得工程と、
前記断層画像を解析することで、ユーザ操作に応じて決定された前記断層画像の一部の構造物を抽出する第1抽出工程と、
前記断層画像を拡大した画像である拡大断層画像を当該拡大前のサイズに縮小することで得られた参照画像と前記断層画像との差分である差分画像を取得する差分取得工程と、
前記差分画像において、前記構造物と共通する部分を前記構造物と共通しない部分に対して強調する強調処理を行う強調工程と、
前記強調工程による強調処理が行われた前記差分画像を前記拡大断層画像のサイズに拡大し、前記拡大断層画像に合成する合成工程と、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項14記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
- Bスキャンにより得られた被検眼の断層画像を取得する取得手段と、
前記断層画像を解析することで、ユーザ操作に応じて決定された前記断層画像の一部の構造物を抽出する第1抽出手段と、
前記断層画像を縮小した後に当該縮小前のサイズに拡大することで得られた参照画像と前記断層画像との差分である差分画像を取得する差分取得手段と、
前記差分画像において、前記構造物と共通する部分を前記構造物と共通しない部分に対して強調する強調処理を行う強調手段と、
前記強調手段による強調処理が行われた前記差分画像を、前記断層画像を拡大した画像である拡大断層画像のサイズに拡大したうえで前記拡大断層画像に合成する合成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
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