JP2011194060A - 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理をコンピュータに実行させるためのプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】特徴取得部106は各位置のSobel画像のプロファイルから層境界の位置を示す特徴領域を取得する。テンプレート選択部107は、プロファイルから取得された特徴領域の数に応じてそのプロファイルに対応するテンプレート情報を選択する。層境界特定部108は、テンプレートを各プロファイルに適用して断層画像から層構造を特定する。
【選択図】図1
Description
前記設定された探索範囲における輝度に基づいて前記探索範囲の中で前記部分の層境界の位置を特定する第二の特定手段と、を有することを特徴とする。
ステップS401において、画像取得部103は断層画像取得装置102で撮像したOCT断層画像を取得する。
ステップS402において、画像変換部104は画像取得部103で取得したOCT断層像に対して画像変換を行う。
ステップS403において、輝度情報生成部105はステップS402で変換した画像から輝度情報を生成する。
ステップS404において、検出部106はステップS403で作成した輝度情報から特徴領域を取得する。
ステップS405において、テンプレート選択部107では、ステップS404で検出した特徴点からおおよその網膜層構造を把握する。そして、その層構造に応じてテンプレートを選択する。これにより、検出部106が取得した位置の層境界のいずれかが対応する層境界の種類が決定することとなる。そして、層境界特定部108はステップS404にて取得した位置とテンプレート情報とを用いて、層境界の種類との対応関係を特定する。
ステップS406において、層境界補間部109では、網膜層境界が特定されていないA−scanラインにおいて、網膜層境界を補間する。
ステップS407において、所定間隔のA−scanライン毎に特定した内境界膜または視細胞内節外節接合部の境界点をつなぎ合わせ、表示制御部110が表示部112に表示させる。
ステップS701において、テンプレート選択部107は解析の対象とする画素列(Aスキャンライン)を選択する。この画素列は、水平方向に対して5画素間隔で深さ方向に並ぶ画素列を順に選択していく。なおこれに限らず間隔は任意に設定してよい。
ステップS702において、テンプレート選択部107では、A−scanライン毎に特徴点を数え、特定対象とする層境界の種類を決定する。特徴点の数が二つである場合には、内境界膜の界面と視細胞内接外節接合部の界面を特定すべき層境界として決定し、ステップS703に進む。特徴点の数が二つでない場合にはステップS705へと進む。
ステップS703において、テンプレート選択部107は特徴点すなわちエッジとして検出される層境界の数に応じたテンプレートを記憶部111から選択する。
層境界特定部108では、ステップS702において、内境界膜・視細胞内節外節接合部が存在する可能性が高いと判定されたA−scanラインに対して各層境界の特定を行う。ここで、テンプレート情報を用いて二つの特徴点の位置を浅い方から順に内境界膜の界面、視細胞内節外節接合部の界面として特定する。
ステップS705において、テンプレート選択部107は、Aスキャンライン上のエッジの数が一つであるか否かを判定する。一つと判定された場合には、内境界膜の界面を特定すべき層境界として特定する。ステップS706に進む。0または3以上と判定された場合には、適切なテンプレートが存在しないとして、ステップS708に進む。このように、層境界が存在するとしても、適切なテンプレートが存在しないと判定される場合には、層境界の検出の誤りがある可能性が高いとして特定を行わない。これにより、Aスキャンライン全体の情報を用いて、当該Aスキャンラインにおける層構造の判定を行うため、ノイズや構造の変化に強い層構造の判定が実現されることとなる。
ステップS706において、テンプレート選択部107は、特徴点が一つの場合のテンプレートを選択して、記憶部111から取得する。
層境界特定部108は内境界膜だけが画像中に存在する可能性が高いと判定されたA−scanラインに対して各層境界の特定を行う。
ステップS708にて、層境界特定部108が特定対象とする全てのAスキャンラインが選択されたか否かを判定する。テンプレートが存在するとしないとに関わらずステップS701にて選択されたか否かが判定の基準とする。網膜層境界の特定対象となっている全てのA−scanラインが図7のフローチャートの処理を終了したらステップS406へ進む。ステップS708にて未だ選択されていないAスキャンラインがあると判定された場合には、ステップS701の処理に進む。
ステップS1101において、層境界補間部109では、層境界の位置の特定対象とするAスキャンラインを選択する。ここでは、先述のステップS405の処理において層境界の位置が特定されていないAスキャンラインが選択される。ここで、層境界の位置が特定されていないAスキャンラインとは、テンプレートが存在しなかったAスキャンラインである。
層境界補間部109は、層境界を特定できていないA−scanラインを中心とした局所領域(以後、近傍領域とする)を考え、その領域内の特定されている網膜層境界の座標を基に補間する。具体的な説明は図12を用いて行う。図中のA12は網膜層境界が特定されていないA−scanラインであり、RはそのA−scanラインを中心とした近傍領域であり、近傍領域内に所定の本数のA−scanラインが含まれるように範囲を設定する。この近傍領域は、網膜層境界の特定対象となっているA−scanラインを中心に、周囲9×9本のA−scanラインが存在する範囲とする。ここで層境界補間部109が、特定対象とするAスキャンラインの近傍領域内に網膜層境界が特定されているA−scanラインが所定の数より下回ると判定した場合、補間処理を行ったとしてもその信頼性は低い。この場合ステップS1107へ進み、補間処理は行わない。所定の数を上回るA−scanラインが近傍領域内に存在する場合にのみ、ステップS1103へと進み、補間処理を行う。所定の数を下回ったA−Scanラインについては、ステップS1101乃至S1107を繰り返すことで、徐々に近傍領域内の網膜層境界が特定されてゆき、所定の数を上回った時点で補間処理が行われることとなる。本実施形態では、所定の数を近傍領域内に存在する、網膜層境界の特定対象となっているA−scanラインの半数、つまり40とする。
ステップS1103において、層境界補間部109では、本ステップまでに網膜層境界を特定できていないA−scanラインについて、網膜層境界を特定するための特徴量を算出する。特徴量は本ステップまでに網膜層境界が特定されているA−scanラインの情報から算出される。
S1104にて、層境界補間部109は探索範囲内でSobel画像Aのプロファイルにおけるピーク領域を探索する。ピーク領域とは、Sobel画像Aのプロファイルにおける所定以上大きい極大値の付近の領域である。これは断層画像において輝度変化が所定の閾値を超える領域に対応する。この所定の閾値が本発明における第二の閾値に相当する。
層境界補間部109は、ピーク領域が存在するか否かを判定する。存在すると判定した場合には、補間対象となる層境界の存在位置が特定できると考えられるためステップS1106に進み補間処理を続行する。存在しないと判定した場合には、補間処理の信頼性が低くなると考えられるため、補間処理を行わずステップS1107へと進む。
層境界補間部109は、ピーク領域のうち、最も輝度変化が大きい位置を境界の位置として特定する。
層境界補間部109は、特定対象となる全Aスキャンラインにおいて層境界が特定されたか否かを判定し、未特定のAスキャンラインがある場合にはステップS1101に進み、補間処理が行われる。全Aスキャンラインにおいて層境界が特定された場合には、処理を終了する。なお、処理時間やループの回数によって処理を打ち切ってもよい。また、S1101からS1107のループを所定回数繰り返しても特定済みのAスキャンラインの数が変わらない場合には処理を打ち切るとしてもよい。
ステップS1304では、内境界膜の界面と、視細胞内節外節接合部の界面とを特定する。この処理は、実施例1のように特定しても、その他の方法で特定してもよい。例えば、これら層境界の位置が予め特定されている断層画像を取得して、その特定された位置データを用いてもよい。この内境界膜の界面と視細胞内節外節接合部の界面の位置を利用して、神経線維層の界面、内網状層の界面、及び外網状層の界面を特定する。
ステップS1306では、テンプレート選択部107がテンプレート情報を選択し、層境界特定部108が層境界を特定する処理を行う。詳細は後述するが、テンプレートの選択処理の後に、選択されたテンプレート情報と断層画像のプロファイルとが適合するか否かを判定する処理を行う点が実施例1と異なっている。
ステップS1307では、ステップS1306で特定できなかった層境界の位置を補間する処理を行う。詳細は後述するが、探索範囲内で発見されたピーク領域のうち、算出された平均Z座標に最も近いピーク領域のピーク位置を層境界の位置として特定する点が実施例1と異なっている。
ステップS1402の処理は、実施例1のステップS702、S703、S705、S706の処理をまとめて表現したものである。具体的な処理は図15を用いて説明する。図15は網膜の断層像であり、A151とA152は断層像中のA−scanラインを表す。PSB151とPSB152はSobel画像Bから求めたプロファイルを表す。なお、層構造判定処理に用いるプロファイルの深度方向の範囲は、予め特定された内境界膜の界面及び視細胞内節外節接合部の界面を上端・下端としているため、図15のPSB151、PSB152において、実線で描かれている範囲だけが処理に用いられる。
ステップS1403において、テンプレート選択部107は処理対象のAスキャンラインに対して参照プロファイルが選択されたか否かを判定する。選択されている場合には層境界の特定処理に入ることができるためステップS1404に進む。選択されていないと判定された場合には、ノイズが多く層境界の特定ができないとして次のAスキャンラインに対してテンプレートの選択をする処理に移るためにステップS1408へと進む。
ステップS1404において、判定部では、ステップS1403において選択されたテンプレートが処理対象のAスキャンラインに適合するか否かを判定するために、各特徴点間の輝度の平均値を算出する。
ステップS1405において、判定部では、算出した各特徴点間の輝度値の大小関係と、テンプレート情報である参照プロファイルの輝度情報と比較する。
ステップS1406にて、判定部は比較の結果からテンプレート情報が処理対象のAスキャンラインに適合するか否かを判定する。適合すると判定した場合は層境界の特定処理が可能としてステップS1407に進み、適合しないと判定した場合にはテンプレートが決まらないため、特定を行わず、ステップS1408に進む。
ステップS1802において、テンプレート選択部107では、A−scanライン毎に全ての参照用プロファイルとの類似度を算出し、その類似度を基にアルゴリズムを切り換える。ここで、類似度とは、パターンマッチング手法によるプロファイル同士の比較によって算出されるものであり、その算出方法は下記に示す。
ステップS1803では、テンプレート選択部107は算出した類似度に応じて最も適するテンプレートを選択する。ここではテンプレート選択部107累積値の最も低い(つまり、類似度が最も高い)参照用プロファイルの構造に沿ったテンプレートを選択する。選択されたテンプレート情報には、層境界の位置及び種類の情報が対応付けられているため、テンプレート選択部107により処理対象となるAスキャンラインにおいて特定されるべき層境界の種類が決定されることとなる。本実施形態では、プロファイルPRE191との類似度が高い場合、そのA−scanラインには神経線維層・内網状層・外網状層が存在する可能性が高いと判定し、ステップS1804へ進む。
ステップS2103において、層境界補間部109では、本ステップまでに網膜層境界を特定できていないA−scanラインについて、網膜層境界を特定するための特徴量を算出する。特徴量は本ステップまでに網膜層境界が特定されているA−scanラインの情報から算出される。本実施形態では、網膜層境界を特定できていないA−scanラインを中心とした局所領域(以後、近傍領域とする)を考え、その領域内の特定されている網膜層境界を基に特徴量を算出する。特徴量の算出はステップS1103と同様に、図12のような網膜層境界が特定されていないA−scanラインを中心とした近傍領域を考える。近傍領域内で特定されている各網膜層境界のz座標平均値を求めて特徴量とする。特徴量を算出するか否かの判定条件もステップS1102と同様に、近傍領域内に網膜層境界が特定されているA−scanラインが所定の数より大きいか小さいかで行う。この特徴量として算出した各網膜層のz座標平均値を用いて、層境界補間部109はその座標値の前後、所定の範囲内を網膜層境界の探索範囲として設定する。本実施形態では、所定の範囲はz座標平均値の前後5画素とする。
探索範囲内でSobel画像Bのプロファイルにおけるピークが探索され、ピークが存在したとき、層境界補間部109はその中で所定の閾値以上一番大きなピークを網膜層境界として特定する。そのようなピークが二つ以上ある場合には、算出されたZ座標の平均値に最も近い位置のピークを層境界の位置として特定する。これは、複数の層境界が近接して存在する場合に、一つの層境界を特定するための探索範囲内に2以上の層境界が含まれる場合に対応して、近傍領域において特定済みの層境界の深さの平均値に最も近いピークを選択することとしたものである。これにより、層境界を精度よく特定することができる。
なお、上述した本実施形態における記述は本発明に係る好ましい画像処理装置の一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。また、前記実施例1乃至4の画像処理装置101を、ソフトウェアを用いて実現することも可能である。その場合には、先述の各実施例における画像処理装置101の処理を実行するためのプログラムを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給する。そしてそのシステムあるいは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されるものである。 この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施例記載の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
101 画像処理装置
102 断層像取得装置
105 輝度情報生成部
106 検出部
108 層境界特定部
109 層境界補間部
Claims (15)
- 撮影対象の断層画像から層境界の少なくとも一部の位置を特定する第一の特定手段と、
前記第一の特定手段により位置が特定された層境界の深さ方向の位置に基づいて、前記第一の特定手段により位置が特定されなかった部分の探索範囲を設定する設定手段と、
前記設定された探索範囲における輝度に基づいて前記探索範囲の中で前記部分の層境界の位置を特定する第二の特定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記設定手段は、前記位置が特定された層境界の深さ方向の位置により定められる基準位置を含む範囲を探索範囲として設定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記設定手段は、前記基準位置を前記位置が特定された層境界の深さ方向の平均の位置とする
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記設定手段は、前記基準位置を前記位置が特定された層境界のうち前記位置が特定されなかった部分から所定の範囲に含まれる層境界の深さ方向の平均の位置とする
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記第二の特定手段は、前記深さ方向の輝度変化に基づいて定められる前記部分の層境界の位置の候補が複数ある場合には、前記基準位置に最も近い前記候補の位置を前記部分の層境界の位置として特定する
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記第二の特定手段は、前記深さ方向の輝度変化が所定の閾値より大きい位置または前記深さ方向の輝度が極大となる位置のいずれかに基づいて前記部分の層境界の位置を特定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記設定手段は、前記第一の特定手段または前記第二の特定手段により位置が特定された層境界の深さ方向の位置に基づいて、前記位置が特定されなかった部分の探索範囲を新たに設定し、
前記第二の特定手段は、前記新たに設定された探索範囲で深さ方向の輝度変化に基づいて前記位置が特定されなかった部分の層境界の位置を更に特定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記設定手段は、前記位置が特定された層境界と同一の層境界であって前記特定手段により特定されなかった部分の探索範囲を設定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 眼部の断層画像の深さ方向への輝度変化が第一の閾値以上となる位置に基づいて前記眼部の所定の層境界の位置を特定する第一の特定手段と、
前記位置が特定された前記層境界の深さ方向の位置に基づいて、前記特定された前記層境界と同一の層境界であって前記第一の特定手段により位置が特定されなかった部分の探索範囲を設定する設定手段と、
前記設定された探索範囲において断層画像の深さ方向への輝度変化が前記第一の閾値よりも小さい第二の閾値以上となる位置に基づいて前記部分の層境界の位置を特定する第二の特定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記第一の特定手段は、前記撮影対象の異なる複数の位置に対応する断層画像に対して行うことを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記撮影対象とは網膜であり、前記層境界は内境界膜の界面、神経線維層の界面、内網状層の界面、外網状層の界面、視細胞内節外節接合部の界面または網膜色素上皮の界面の少なくともいずれか1つであることを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記断層画像は、光干渉断層撮像装置により形成された前記撮影対象の断層画像であることを特徴とする請求項1乃至11のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 光干渉断層撮像装置と、
前記光干渉断層撮像装置により撮像された眼部の断層画像から層境界の少なくとも一部の位置を特定する第一の特定手段と、
前記位置が特定された層境界の深さ方向の位置に基づいて、前記位置が特定されなかった部分の探索範囲を設定する設定手段と、
前記設定された探索範囲における輝度に基づいて前記探索範囲の中で前記部分の層境界の位置を特定する第二の特定手段と、
前記断層画像と、前記第一の特定手段及び第二の特定手段により特定された層境界の位置とを表示する表示手段と、
を有することを特徴とする画像処理システム。 - 光干渉断層撮像装置により撮像された眼部の断層画像から層境界の少なくとも一部の位置を特定する第一の特定処理と、
前記位置が特定された層境界の深さ方向の位置に基づいて、前記位置が特定されなかった部分の探索範囲を設定する処理と、
前記設定された探索範囲における輝度に基づいて前記探索範囲の中で前記部分の層境界の位置を特定する第二の特定処理と、
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。 - 光干渉断層撮像装置により撮像された眼部の断層画像から層境界の少なくとも一部の位置を特定部が特定する第一の特定ステップと、
前記位置が特定された層境界の深さ方向の位置に基づいて、前記位置が特定されなかった部分の探索範囲を設定する設定ステップと、
前記設定された探索範囲における輝度に基づいて前記探索範囲の中で前記部分の層境界の位置を特定部が特定する第二の特定ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011254959A (ja) * | 2010-06-08 | 2011-12-22 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
JP2017000469A (ja) * | 2015-06-11 | 2017-01-05 | 株式会社トーメーコーポレーション | 前眼部光干渉断層撮影装置および前眼部光干渉断層撮影方法 |
CN106343947A (zh) * | 2015-07-13 | 2017-01-25 | 佳能株式会社 | 图像处理设备、图像处理方法和光学相干层析成像设备 |
WO2017030056A1 (ja) * | 2015-08-19 | 2017-02-23 | 興和株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
WO2017030057A1 (ja) * | 2015-08-19 | 2017-02-23 | 興和株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
JP2020006234A (ja) * | 2019-10-07 | 2020-01-16 | 株式会社トーメーコーポレーション | 前眼部光干渉断層撮影装置および前眼部光干渉断層撮影方法 |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8824823B1 (en) * | 2011-01-20 | 2014-09-02 | Verint Americas Inc. | Increased quality of image objects based on depth in scene |
US9268996B1 (en) | 2011-01-20 | 2016-02-23 | Verint Systems Inc. | Evaluation of models generated from objects in video |
US9808154B2 (en) * | 2012-07-13 | 2017-11-07 | Retina Biometrix, Llc | Biometric identification via retina scanning with liveness detection |
US20140079296A1 (en) * | 2012-07-13 | 2014-03-20 | Retina Biometrix, Llc | Biometric identification via retina scanning |
EP2693399B1 (en) * | 2012-07-30 | 2019-02-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for tomography imaging |
JP2014045869A (ja) * | 2012-08-30 | 2014-03-17 | Canon Inc | 撮影装置、画像処理装置、及び画像処理方法 |
CN104827191A (zh) * | 2015-05-12 | 2015-08-12 | 大族激光科技产业集团股份有限公司 | 蓝宝石的激光切割方法 |
US10169864B1 (en) | 2015-08-27 | 2019-01-01 | Carl Zeiss Meditec, Inc. | Methods and systems to detect and classify retinal structures in interferometric imaging data |
US11284865B2 (en) * | 2017-12-12 | 2022-03-29 | Canon Medical Systems Corporation | Ultrasonic diagnostic apparatus and method for controlling pulse repetition frequency |
EP3917376A4 (en) * | 2019-02-01 | 2022-11-16 | The Johns Hopkins University | LAYER BOUNDARY DEVELOPMENT FOR SEGMENTATION OF OPTICAL MACULA COHERENCE TOMOGRAPHY |
TWI728818B (zh) * | 2020-05-22 | 2021-05-21 | 貞安有限公司 | 居家監控眼底時程影像的系統與方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070263227A1 (en) * | 2006-05-12 | 2007-11-15 | The General Hospital Corporation | Processes, arrangements and systems for providing a fiber layer thickness map based on optical coherence tomography images |
JP2007325831A (ja) * | 2006-06-09 | 2007-12-20 | Topcon Corp | 眼底観察装置、眼科画像処理装置及び眼科画像処理プログラム |
JP2008073099A (ja) * | 2006-09-19 | 2008-04-03 | Topcon Corp | 眼底観察装置、眼底画像表示装置及び眼底観察プログラム |
JP2008272256A (ja) * | 2007-04-27 | 2008-11-13 | Univ Of Tsukuba | 偏光感受型光コヒーレンストモグラフィー装置、該装置の信号処理方法、及び該装置における表示方法 |
WO2009034704A1 (ja) * | 2007-09-10 | 2009-03-19 | The University Of Tokyo | 眼底観察装置、眼科画像処理装置及びプログラム |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7492505B2 (en) * | 2001-08-17 | 2009-02-17 | Sipix Imaging, Inc. | Electrophoretic display with dual mode switching |
JP2010064754A (ja) | 2008-09-08 | 2010-03-25 | Bakkusu:Kk | 荷役パレット積荷拘束装置に用いられる蓋体 |
JP4909378B2 (ja) * | 2009-06-02 | 2012-04-04 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム |
JP5582772B2 (ja) * | 2009-12-08 | 2014-09-03 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
-
2010
- 2010-03-19 JP JP2010064754A patent/JP5645432B2/ja active Active
-
2011
- 2011-03-14 WO PCT/JP2011/001459 patent/WO2011114686A1/en active Application Filing
- 2011-03-14 US US13/583,383 patent/US8639001B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070263227A1 (en) * | 2006-05-12 | 2007-11-15 | The General Hospital Corporation | Processes, arrangements and systems for providing a fiber layer thickness map based on optical coherence tomography images |
JP2007325831A (ja) * | 2006-06-09 | 2007-12-20 | Topcon Corp | 眼底観察装置、眼科画像処理装置及び眼科画像処理プログラム |
JP2008073099A (ja) * | 2006-09-19 | 2008-04-03 | Topcon Corp | 眼底観察装置、眼底画像表示装置及び眼底観察プログラム |
JP2008272256A (ja) * | 2007-04-27 | 2008-11-13 | Univ Of Tsukuba | 偏光感受型光コヒーレンストモグラフィー装置、該装置の信号処理方法、及び該装置における表示方法 |
WO2009034704A1 (ja) * | 2007-09-10 | 2009-03-19 | The University Of Tokyo | 眼底観察装置、眼科画像処理装置及びプログラム |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011254959A (ja) * | 2010-06-08 | 2011-12-22 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
JP2017000469A (ja) * | 2015-06-11 | 2017-01-05 | 株式会社トーメーコーポレーション | 前眼部光干渉断層撮影装置および前眼部光干渉断層撮影方法 |
CN106343947A (zh) * | 2015-07-13 | 2017-01-25 | 佳能株式会社 | 图像处理设备、图像处理方法和光学相干层析成像设备 |
US9820646B2 (en) | 2015-07-13 | 2017-11-21 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and optical coherence tomography apparatus |
WO2017030056A1 (ja) * | 2015-08-19 | 2017-02-23 | 興和株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
WO2017030057A1 (ja) * | 2015-08-19 | 2017-02-23 | 興和株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
JPWO2017030057A1 (ja) * | 2015-08-19 | 2018-06-07 | 興和株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
JPWO2017030056A1 (ja) * | 2015-08-19 | 2018-07-26 | 興和株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
US10573007B2 (en) | 2015-08-19 | 2020-02-25 | Kowa Company, Ltd. | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program |
JP2020006234A (ja) * | 2019-10-07 | 2020-01-16 | 株式会社トーメーコーポレーション | 前眼部光干渉断層撮影装置および前眼部光干渉断層撮影方法 |
Also Published As
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