JP2020089768A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
眼科撮影装置により撮影された動画像を構成する複数のフレームから例外フレームを判定する判定手段と、
前記複数のフレームのうち前記例外フレームと判定されなかったフレーム間の輝度変化に基づいて、血管領域を抽出する抽出手段と、
前記血管領域が抽出された動画像と、前記抽出された血管領域が特定の色で表示された血管画像とを同一表示画面に表示する表示制御手段とを備える。
以下の実施形態では、組織形状として眼球の網膜毛細血管の形状を、細胞動態として網膜毛細血管における血球の移動を計測する場合を例示して説明する。第1実施形態に係る画像処理装置では、SLO動画像Dを構成する複数フレームから瞬目や固視ずれ、収差補正不良を含む例外フレームを検出し、例外フレームに対する画像処理方法を変更して網膜毛細血管の抽出や血球の移動速度を計測する。
<ステップS610> 画像特徴取得部1411がSLO動画像Dから画像特徴を取得する。画像特徴としては任意の画像特徴を用いることができるが、本実施形態ではSLO動画像Dの各フレームDiにおける平均輝度値Ai、信号雑音比(SN比)、及び血管領域Viを取得する。血管領域の取得方法は任意の公知の血管抽出法を用いることができ、本実施形態では輝度値が閾値T1以下の領域とする。また、血管領域Viを細線化して得られる点列Bim(m=1,2,...,n3)の交差部Cin(n=1,...,n4≧3)も取得しておく。
・瞬目により輝度が極端に低い(輝度異常が発生している)フレーム、
・固視微動により画像歪みが生じているフレーム(特徴点間の距離の変動量が大きい)、
・収差補正不良によりSN比が低いフレーム、
を例外フレームとして検出する。また、例外フレームにおける例外の種類(輝度異常・画像歪み・低SN比)と程度を判定する。
・SLO動画像Dのフレームiの平均輝度値Aiが閾値T2以下であれば、そのフレームiを例外フレームと判定する。このとき、例外の種類を「輝度異常」、例外の程度を「輝度値」であるとする。
・SLO動画像Dのフレームiの血管交差部Cin間の距離の二乗和の値が、隣接フレーム間で閾値T3以上異なっていればそのフレームiを例外フレームと判定する。これは、固視微動による画像ひずみを判定するために、特徴点間の距離の変動量として、交差部Cinを用いた例である。この場合、例外の種類を「画像歪み」、例外の程度を「隣接フレーム間の血管交差部Cin間の距離の二乗和の値」であるとする。
・SLO動画像DのフレームiのSN比が閾値T4以下であれば、そのフレームiを例外フレームと判定する。このとき、例外の種類を「低画質」、例外の程度を「SN比」とする。
<ステップS710> 画像処理対象選択部1421は、血管抽出処理に用いるフレームを選択する。本実施形態では、ステップS420における例外フレームの判定結果に基づいて血管抽出に用いるフレームを選択する。なお、血管抽出においては、血球移動による輝度変化が明瞭に観察される画像を可能な限り多数枚選択して抽出処理することにより、毛細血管の細部まで正確に抽出することができる。そこで、血管抽出においては画像処理対象として非例外フレームが全て選択される。
xcosθ+ysinθ=ρ ...(1)
この(1)式で表される直線候補が例外フレームを通過しうる(時空間画像上で線分が例外フレームに近接している)場合にはステップS740に処理を進める。直線候補が例外フレームを通過しない(時空間画像上で線分が例外フレームに近接していない)場合にはステップS750に処理を進める。なお、時空間画像上で例外フレームに近接しているフレームとは、例外フレームの時刻から所定の時間範囲に存在するフレームである。ここで、所定の時間範囲としては、経路Ptを血球が通過するのに要すると推定される時間を用いることができる。なお、そのような時間範囲は、一般的な血球の移動速度から推定可能である。
(血管領域を抽出するために用いた非例外フレームの枚数)/(フレーム総数)
を信頼度として設定する。但し、信頼度の算出法はこれに限定されるものではなく、任意の指標を用いて良い。
(実際に検出された血球軌跡の長さ)/(例外フレームを通過する直線の式の長さ+実際に検出された血球軌跡の長さ)
を信頼度として設定する。但し、信頼度の算出法はこれに限らず、任意の指標を用いて良い。例えば、ステップS740において加えた重みwに反比例するような値として信頼度を求めても良い。
第1実施形態では、位置合わせ済のSLO動画像Dに対して例外フレームの判定を行なった。第2実施形態では、位置合わせ部145(図8)を設け、その位置合わせ時に取得された画像特徴を用いてSLO動画像Dから例外フレームを判定する。これにより、より正確に、且つ、効率的に基準フレームに対する変位量を算出して例外フレームを判定できる。
上述の実施形態では、AO−SLO画像から例外フレームを判定することとしているが、例えば瞬きに起因する例外フレームについては、SLO装置20に付属または取り付け可能な前眼部モニタを用いることによっても判定可能である。前眼部モニタは前眼部の平面画像を動画像として撮影する。得られた動画像を画像処理装置10で継続的に監視し、前眼部の画像特徴や輝度値から瞬きが合ったことを検知し、係る検知結果を画像処理装置10にフィードバックする。例外フレーム判定部141は検知されたタイミングで得られるAO−SLO画像を瞬きに起因する例外フレームと判定することができる。同様の方法で、固視ずれに起因する例外フレームについても判定可能である。
Claims (8)
- 眼科撮影装置により撮影された動画像を構成する複数のフレームから例外フレームを判定する判定手段と、
前記複数のフレームのうち前記例外フレームと判定されなかったフレーム間の輝度変化に基づいて、血管領域を抽出する抽出手段と、
前記血管領域が抽出された動画像と、前記抽出された血管領域が特定の色で表示された血管画像とを同一表示画面に表示する表示制御手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記動画像が、眼底の動画像であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記抽出手段は、前記フレームの各位置におけるフレーム方向の輝度値の分散が一定値以上の領域を前記血管領域として抽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。
- 前記表示制御手段により表示された前記動画像を操作するための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。
- 前記判定手段は、フレーム単独の画像特徴量、及び/または、隣接するフレーム間の画像特徴量の変動に基づいて前記例外フレームを判定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。
- 前記画像特徴量は、フレームの平均輝度値、血管交差部間の距離の2乗和の値、SN比の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
- 眼科撮影装置により撮影された動画像を構成する複数のフレームから例外フレームを判定する判定工程と、
前記複数のフレームのうち前記例外フレームと判定されなかったフレーム間の輝度変化に基づいて、血管領域を抽出する抽出工程と、
前記血管領域が抽出された動画像と、前記抽出された血管領域が特定の色で表示された血管画像とを同一表示画面に表示する表示制御工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを、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機能させるためのプログラム。
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