CN102670168B - 眼科设备及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种眼科设备及其控制方法。该眼科设备具有能够选择受到眼运动的影响较少的眼底图像以减轻眼底摄像期间操作者/患者的负担的追踪功能，其中，该眼科设备拍摄第一眼底图像(202)，从第一眼底图像提取特征点作为模板(203)，对第二眼底图像执行模式匹配(205)以判断是否存在眼运动，并且确定追踪模板图像(207)。

Description

眼科设备及其控制方法

技术领域

本发明涉及一种眼科设备及其控制方法，尤其涉及如下的眼科设备及其控制方法：在检测生物运动时，在执行眼底图像的模式匹配的情况下，对提取模板图像所使用的眼底图像进行评价。

背景技术

近年来，作为用于疾病早期检测的医学图像，在医学实践中使用以眼底图像为代表的眼科图像。然而，在使用眼科图像的医学实践中，拍摄期间的眼运动的影响多年来被认为是一个严重问题。具体地，眼运动可能降低眼科图像的清晰度，从而影响诊断或治疗的精度的提高。人眼即使在固视一点期间，也反复无意识地轻微振动。将其称之为无意识眼动。由于患者无法有意识地停止无意识眼动，因而在眼部的诊断或治疗中，需要利用医疗器具或操作者来消除无意识眼动的影响。

对于高质量的医学实践，重要的是在不依赖操作者技术的情况下来消除无意识眼动。为此，医疗器具需要具有针对眼运动的对策。例如，如文献“Daniel X.Hammer，R.Daniel Ferguson，John C.Magill，and Michael A.White，′Image stabilization forscanning laser ophthalmoscopy′，OPTIC S EXPRESS 10(26)，1542-1549(2002)”中所述，公开了一种用于以圆周运动向视盘应用光并根据反射的变化来检测和校正眼运动的追踪技术。

然而，除检眼镜以外，该文献所公开的技术还麻烦地需要添加用于检测眼运动的硬件。因此，如日本特开平10-234674所述那样，提出了一种可以在无需添加用于检测眼运动的硬件的情况下实现的追踪方法。这是一种用于使用通常包括在对准用的检眼镜中的眼底观察设备检测眼底在横向(与眼深度方向垂直的方向)上的运动并执行追踪的方法。

另外，如日本专利04466968号所公开那样，还提出了如下方法，其中，在断层图像摄像设备中，该方法用于扫描眼底以拍摄随时间移位的位置处的眼底在垂直方向(眼深度方向)上的断层图像，并且使用根据断层图像所合成的三维图像来检测眼运动。

通常，在执行追踪的情况下，从整个眼底图像提取具有特定特征的小区域，并且可以通过检测多个连续眼底图像之间的小区域的运动来检测整个眼底的运动。利用该方法，与检测整个眼底的运动相比，需要的计算量较少，因而有效地检测眼底的运动。将此时所使用的具有特定特征的小区域的图像称为模板图像(template image)，并且使用模式匹配的技术来检测模板图像的运动。模式匹配是一种用于从要参考的整个图像中搜索与模板图像最相似的区域的技术。

在以使用模板图像的模式匹配检测眼底的运动时，在一些情况下，所选择的模板图像与要检测的区域不匹配或者与并非要检测的区域相匹配，因而导致误检测。因此，必须适当地选择模板图像。另外，为了适当地选择模板图像，重要的是提取模板图像的眼底图像是不包括眼运动的适当图像。

如上所述，对于利用模式匹配的追踪技术，提取模板图像用的眼底图像的选择非常重要。然而，在传统方法中，在模板图像的提取时，不对眼底图像是否是适当图像进行判断。因此，如果没有完成模式匹配，则在摄像期间需要再次提取模板图像，这增加了提取模板图像所需的时间和作业，并且不可避免地增加了操作者和患者的负担。

根据上述日本特开平10-234674，公开了如下方法，其中，该方法用于从眼底图像选择具有特征的多个小区域，并且对之后所拍摄的眼底图像执行匹配以检测眼底图像随时间的变化。然而，并没有公开如下内容：对选择小区域的眼底图像是否包括眼运动进行判断。因此，无法判断小区域是否适当，并且在没有完成匹配时，需要再次选择小区域，这增加了操作者和患者的负担。

根据日本专利04466968号，公开了如下技术，其中，该技术用于对随时间在横向上移位的位置处所拍摄的眼底的多个断层图像进行合成以构成三维图像，并且从该三维图像中获取眼底的横向二维图像以检测眼底的运动。然而，由于需要用于获取和合成多个断层图像并且进一步将该图像转换成眼底的横向图像的步骤，因而在摄像期间无法高速检测运动。另外，日本专利04466968号并没有公开用于提取模板图像以执行追踪的技术。

发明内容

考虑到上述问题，本发明的目的是：在提取模板图像时，选择受到眼运动的影响较少的眼底图像。

本发明的另一目的是：通过选择受到眼运动的影响较少的眼底图像来缩短摄像时间。

为了实现上述目的，本发明提供了如下所述进行配置的眼科设备及其控制方法。

本发明提供一种眼科设备，其使用从被检眼的眼底图像中所提取的模板图像来检测所述被检眼的运动，包括：获取单元，利用测量光扫描所述被检眼，以获取所述被检眼的眼底图像；以及判断单元，判断所获取的眼底图像是否是受到所述被检眼的运动影响较少的眼底图像，其中，所述模板图像是从通过所述判断单元判断为不受影响的眼底图像中所提取的图像。

本发明还提供一种眼科设备的控制方法，其中，所述眼科设备用于使用从被检眼的眼底图像中所提取的模板图像来检测所述被检眼的运动，所述控制方法包括以下步骤：从所述被检眼获取眼底图像；以及判断步骤，用于判断所述眼底图像是否受到所述被检眼的运动的影响，其中，所述模板图像是从所述判断步骤中被判断为不受影响的眼底图像中所提取的图像。

本发明还提供了一种用于记录使计算机执行上述眼科设备的控制方法的各个步骤的程序的记录介质。

根据本发明，在提取模板图像时，可以选择受到眼运动的影响较少的眼底图像。

通过以下参考附图对典型实施例的说明，本发明的其它特征将变得明显。

附图说明

图1示出根据本发明实施例1的眼科摄像设备的结构。

图2示出本发明实施例1中的用于确定追踪模板的流程。

图3A、3B和3C示出本发明实施例1中的对眼底图像的评价。

图4示出本发明实施例2中的用于确定追踪模板的流程。

图5A、5B和5C示出本发明实施例2中的对眼底图像的评价。

图6A、6B、6C和6D示出本发明实施例2中的对眼底图像的评价。

图7示出本发明实施例3中的用于确定追踪模板的流程。

图8A、8B和8C示出本发明实施例3中的对眼底图像的评价。

图9示出本发明实施例3中的用于评价图像的模板图像。

图10示出本发明实施例1中的搜索点。

图11A、11B、11C和11D示出本发明实施例3中的对眼底图像的评价。

图12示出本发明实施例4中的用于确定追踪模板的流程。

图13示出本发明实施例4中的对眼底图像的评价。

具体实施方式

实施例1

下面将参考附图详细说明本发明的实施例。

在本实施例中，将说明应用了本发明的扫描激光检眼镜(SLO)。特别地，这里将说明这样一种设备，该设备从所拍摄的第一眼底图像中提取模板图像，对另外所拍摄的第二眼底图像执行模式匹配以评价眼底图像，并且确定被检眼的追踪用的运动检测模板图像。然而，本发明不局限于此，而且包括用于对于所提取的模板图像(还称为特征图像)使用一个或多个眼底图像来评价图像的方法。

眼底图像摄像设备：SLO

首先，参考图1，将说明本实施例中的扫描激光检眼镜(SLO)的光学系统的整体示意性结构。

为了便于绘制，图1示出多个存储-控制-信号处理单元109，但是这些存储-控制-信号处理单元109实际上是同一组件。

通过半透半反镜103使作为从光源101发射的测量光的照明光111偏转，并且利用XY扫描器104进行扫描。在本发明中，XY扫描器104对应于扫描单元。在XY扫描器104和被检眼108之间，配置用于将照明光111应用于眼底107的透镜106-1和106-2。为了简化，将XY扫描器104示出为一个镜，但是，实际上是相互靠近地配置的X扫描镜和Y扫描镜这两个镜。因此，XY扫描器104可以与光轴垂直地对眼底107执行光栅化扫描。

入射到被检眼108的照明光111通过眼底107进行反射或散射，并且作为返回光112返回。返回光112再次入射到半透半反镜103，并且透过半透半反镜103的光入射到传感器102。传感器102将眼底107上的各测量区域的返回光112的光强度转换成电压，并且将表示该电压的信号发送给存储-控制-信号处理单元109。存储-控制-信号处理单元109用作获取单元，其中，该获取单元使用所发送的信号生成二维眼底图像，利用测量光扫描被检眼，并且获取被检眼的眼底图像。此外，存储-控制-信号处理单元109从该眼底图像中提取包括血管的交叉/分支区域的特征区域作为模板图像。利用所提取的模板图像对新生成的眼底图像执行模式匹配以检测被检眼的运动(移动量的计算)。此外，存储-控制-信号处理单元109根据计算出的移动量来控制XY扫描器104的扫描角度以执行追踪。

存储-控制-信号处理单元109包括用于外部输入的键盘或鼠标(未示出)。存储-控制-信号处理单元109控制眼底摄像的开始和结束。存储-控制-信号处理单元109包括监视器(未示出)，并且可以显示眼底图像或者用于指定被检眼的指定信息(左眼或右眼、被检者的个人数据)。将由存储-控制-信号处理单元109提取的模板图像与输入的指定信息一起存储在存储-控制-信号处理单元109中。

眼底图像的获取1

图2示出用于使用本实施例的眼底摄像设备来确定执行追踪用的运动检测模板图像的流程。图3A～3C示出从所拍摄的眼底图像对模板图像的提取和模式匹配。

如果该设备的操作者通过存储-控制-信号处理单元109发出用于开始拍摄眼底图像的命令，则光源101发射照明光111。与用于开始拍摄眼底图像的命令同时，存储-控制-信号处理单元109开始利用XY扫描器104进行扫描。照明光111通过XY扫描器104进行扫描，并且穿过透镜106-1和106-2，然后入射到被检眼108以与光轴垂直地对眼底107执行光栅化扫描。由眼底107反射或散射的返回光112沿着相反方向在光路上行进，穿过半透半反镜103并入射到传感器102。将通过传感器102被转换成电压的信号发送给存储-控制-信号处理单元109以生成第一眼底图像301(步骤202)。在本实施例中，获取2000像素×2000像素大小的眼底图像。

模板图像的提取1

存储-控制-信号处理单元109从所生成的第一眼底图像中提取用于图像评价的模板图像(步骤203)。对于模板图像的提取，可以提取眼底图像中的诸如血管的分支/交叉等的特征点，但不局限于此。还可以使用视盘等作为特征点。将所提取的模板图像存储在存储-控制-信号处理单元109中。同时存储用于指定所提取的模板图像在第一眼底图像上的位置的坐标。

可以提取至少一个模板图像，但是为了更精确地进行图像评价，期望提取多个模板图像。此外，期望模板图像的提取区域相对地彼此分开。在本实施例中，将第一眼底图像围绕作为原点的中心分割成四个象限，并且从每一象限提取一个模板图像。从第一眼底图像中获取到四个模板图像302、303、304和305。

此外，模板图像的大小并没有限制，而是可以大于血管的交叉/分支区域。在本实施例中，模板图像的大小为140像素×140像素。对于特征点的提取，可以使用通常所实现的技术，并且省略对其的详细说明。

眼底图像的获取2

在完成模板图像的提取时，存储-控制-信号处理单元109向光源101、传感器102和XY扫描器104发送用于开始拍摄眼底图像的信号，以拍摄第二眼底图像311(步骤204)。

模式匹配1

当获取到第二眼底图像311时，搜索眼底图像中的与模板图像302、303、304和305一致的点(以下称为匹配)(步骤205)。搜索点可以是整个第二眼底图像311，但是为了更高速地进行图像评价，期望限制搜索点。在这种情况下，可以将限制在获取到模板图像时存储在存储-控制-信号处理单元109中的模板图像的坐标周围的点设置为搜索点。在本实施例中，将提取出模板图像的坐标周围的280像素×280像素的点设置为搜索点316、317、318和319，并且将这些搜索点与模板图像进行比较和匹配。此时，在模板图像和与该模板图像处于相同象限中的搜索点之间执行匹配。图10使用图3A～3C中的附图标记示出本实施例中的模板图像和搜索点之间的关系。对于匹配方法，可以使用通常所实现的模式匹配技术，并且省略对其的详细说明。

存储-控制-信号处理单元109执行匹配，判断搜索点与模板图像的相似程度，并且显示结果作为相似度。为了计算相似度，例如，可以使用相关函数。通过将相似度与特定阈值进行比较来判断是否完成匹配。操作者可以任意设置阈值。因此，对于四个模板图像执行判断，以使得在相似度小于阈值时，判断为没有完成匹配，并且当相似度在阈值以上时，判断为完成匹配。此外，判断是否对所有四个模板图像都完成了匹配(步骤206)。此时，与之后的步骤211相同，存储-控制-信号处理单元109用作用于判断所获取的眼底图像是否受到被检眼的运动的影响的判断单元。可选地，存储-控制-信号处理单元109用作选择单元，其中，该选择单元用于在获取的多个图像中选择受被检眼的运动的影响较少的图像或者所受影响的程度不大于获取预定相似度所利用的阈值的图像。

如果判断为完成匹配，则判断为第一眼底图像301和第二眼底图像311受到眼运动的影响较少，并且是相同的眼底图像，而且确定追踪模板图像(步骤207)。可以再次提取特征点作为追踪用的运动检测模板图像，但是还可以使用已提取的模板图像。将简要说明眼运动(被检眼的运动)。由于包括震颤、闪烁和漂移的无意识眼动或头部运动而发生眼运动。作为被检眼的运动对眼底图像的影响，眼运动的结果表现为眼底图像的不连续性、伸缩以及转动的其中一种。在本实施例中，将受到眼运动(被检眼的运动)的影响较少(或者不受影响)称为对所拍摄的眼底图像无法执行判断，也就是说，在眼底图像的拍摄期间没有发生大于眼底图像的分辨率的运动。然而，这显然不局限于以上所述。

在本实施例中，当所有模板图像匹配时，判断为模板图像在图像获取期间受到眼运动的影响较少，并且是相同的眼底图像，但是不局限于此。操作者还可以根据被检眼或者患者的状况来任意设置判断标准。

在本实施例中，当模板图像302和303与第二眼底图像311上的搜索点316和317不匹配时(图3B)，判断为第一眼底图像301或第二眼底图像311在图像获取期间受到眼运动的影响。

眼底图像的获取3

当判断为第一眼底图像301或第二眼底图像311受到眼运动的影响时，存储-控制-信号处理单元109再次获取眼底图像作为第三眼底图像321(步骤209)。

模式匹配2

在完成第三眼底图像321的获取时，利用模板图像302、303、304和305执行匹配(步骤210)。

在判断为完成匹配时，判断为第一眼底图像301和第三眼底图像321受到眼运动的影响较少，并且是相同眼底图像，而第二眼底图像311受到眼运动的影响。另一方面，当在这里没有完成匹配时，判断为第一眼底图像301受到眼运动的影响。当判断为完成匹配时，确定追踪用的运动检测模板图像(步骤212)。另外，可以再次提取特征点作为追踪用的运动检测模板图像，但是还可以使用已提取的模板图像。

在本实施例中，模板图像302和303与第三眼底图像321上的搜索点326和327不匹配(图3C)。该结果表示提取模板图像的第一眼底图像301受到眼运动的影响。因此，存储-控制-信号处理单元109判断为第一眼底图像301不适于提取追踪用的运动检测模板图像。

模板图像的提取2

由于判断为第一眼底图像301不适于提取追踪用的运动检测模板图像，因而从第二眼底图像311中提取追踪用的运动检测模板图像(步骤214)。此时，可以使用第三眼底图像来提取追踪用的运动检测模板图像。此时，存储-控制-信号处理单元109还用作如下的提取单元，其中，该提取单元用于从被判断为不受被检眼的运动影响的眼底图像中提取至少一个特征点，作为校正被检眼的运动的影响所使用的模板图像。将步骤214由存储-控制-信号处理单元109所提取的模板图像确定为追踪模板图像(步骤215)。可以重复相同处理以提取最佳模板图像。例如，存储-控制-信号处理单元109判断从第二眼底图像311所提取的模板图像是否与第三眼底图像321上的搜索点326～329中的图像匹配。当图像匹配时，从第二眼底图像311中确定追踪用的运动检测模板图像。另一方面，当图像不匹配时，如步骤209一样，获取新的第四图像，并且如步骤210一样，在第二图像和第四图像之间执行匹配。当没有完成匹配时，如步骤214一样，从第三图像提取模板图像。同样地，可以获取新的图像以确定模板图像，直到完成匹配为止。

在本实施例中，从第一图像提取模板图像(步骤203)，然后获取第二图像(步骤204)，并且根据匹配的判断(步骤206)的结果获取第三图像(步骤209)，但是可以在步骤202预先获取第二图像和第三图像来执行该处理。还可以预先获取第四图像。

如上所述对眼底图像进行评价，从而可以选择不受眼运动影响的眼底图像以提取追踪用的运动检测模板图像。具体地，存储-控制-信号处理单元109判断为眼底图像不受被检眼的运动的影响，以提取和选择追踪用的运动检测模板图像。存储-控制-信号处理单元109用作用于使用所选择的图像检测被检眼的运动的检测单元。存储-控制-信号处理单元109用作用于参考模板图像来校正被检眼的运动的影响以执行追踪的校正单元。在这种情况下，可以基于提取模板图像的眼底图像或者新拍摄的眼底图像来设置基准坐标。这可以减轻眼底摄像期间操作者和患者的负担以执行高精度的追踪。

在本实施例中，说明了SLO，但是即使将该方法应用于眼底图像获取设备尤其是光学相干断层成像仪(OCT)等，也可以获得相同的优点。该方法可以应用于包括作为摄像单元的二维CCD的眼底照相机。在上述实施例中，说明了眼底图像，但是并不局限于此。可以将本实施例应用于前眼部图像。下面所述的实施例同样可应用于前眼部图像。

根据本实施例，可以提供一种眼科设备及其控制方法，其中，该眼科设备在眼底摄像时降低模板图像提取的误差，从而提高匹配精度并减轻操作者和患者的负担，并且可以选择受到眼运动的影响较少的眼底图像。

实施例2

在本实施例中，将说明应用本发明的扫描激光检眼镜(SLO)。特别地，这里将说明这样一种设备，该设备从所拍摄的多个眼底图像中提取模板图像，执行模板图像之间的匹配以评价眼底图像，并且确定追踪用的运动检测模板图像。在本实施例中，将参考图1、4和5来特别说明用于使用三个眼底图像来评价眼底图像的方法。

本实施例具有与实施例1相同的结构，因此将省略对结构的说明。

眼底图像的获取

当操作者通过存储-控制-信号处理单元109发出用于获取眼底图像的命令时，眼科摄像设备100获取多个眼底图像(步骤402)。在本实施例中，获取第一眼底图像501、第二眼底图像511和第三眼底图像521这三个眼底图像。操作者可以将所拍摄的眼底图像的数量任意设置成两个以上。

模板图像的提取

当完成摄像时，从眼底图像中提取模板图像502、503、504、505、512、513、514、515、522、523、524和525(步骤403)。

模式匹配

当完成模板图像的提取时，存储-控制-信号处理单元109使用从眼底图像的同一象限中所提取的模板图像来执行匹配(步骤404)。

在本实施例的第一象限中，进行模板图像502和512之间、502和522之间、以及512和522之间的匹配。在第二象限、第三象限和第四象限中也执行匹配。

通过存储-控制-信号处理单元109执行匹配，以判断从同一象限所提取的模板图像的相似程度，并且将结果显示为相似度。通过将相似度与特定阈值进行比较来判断是否完成匹配。操作者可以任意设置阈值。因此，当相似度小于阈值时，判断为没有完成匹配，并且当相似度在阈值以上时，判断为完成匹配。通过每一象限中模板匹配的程度来判断眼底图像是否受到眼运动的影响(步骤405)。在本实施例中，判断为模板在所有象限中均匹配的图像大致是同一图像。然而，并不局限于本实施例中的设置，操作者还可以根据被检眼和患者的状况来任意设置图像的判断标准。在本实施例中，如图6A～6D所示，第三眼底图像521上的模板523与第一眼底图像501上的模板503和第二眼底图像511上的模板513不匹配，而其它模板匹配。因此，判断为第一眼底图像501和第二眼底图像511大致是不受眼运动影响的同一眼底图像。另一方面，判断为第三眼底图像521是受到眼运动影响的眼底图像。

当判断为任一图像都不匹配时，处理可以返回(眼底图像的获取)(步骤402)，并且可以再次获取多个图像。

模板图像的确定

当完成匹配并且判断为图像不受眼运动的影响时，从眼底图像中提取特征点作为追踪用的运动检测模板图像。此时，当可以使用针对眼底图像的评价所提取的模板图像来进行追踪用的运动检测时，不必提取新的模板图像，并且可以使用已提取的模板图像作为追踪用的运动检测模板图像。

如上所述对眼底图像进行评价，因而可以选择不受眼运动影响的眼底图像来提取追踪用的运动检测模板图像。这可以减轻眼底摄像期间操作者和患者的负担，从而高精度地执行追踪。

在本实施例中，说明了SLO，但是即使将该方法应用于眼底图像获取设备尤其是OCT设备等，也可以获得相同的优点。该方法可应用于包括作为摄像单元的二维CCD的眼底照相机。

实施例3

在实施例3中，将说明这样一种设备，该设备并非提取特征点作为模板图像，而是从第一眼底图像中获取操作者任意确定的坐标周围的区域作为模板图像，并且对多个眼底图像执行匹配以进行评价。在本实施例中，将参考图1、7、8和9来特别说明使用从第一眼底图像所选择的模板图像对第二眼底图像和第三眼底图像执行模式匹配的设备。

本实施例具有与实施例1相同的结构，因此将省略对结构的说明。将省略对与实施例1和2重复的部分的说明。

眼底图像的获取1

对获取模板图像的第一眼底图像801进行获取(步骤702)。在本实施例中，获取2000像素×2000像素大小的眼底图像。

模板图像的提取1

当获取到第一眼底图像801时，存储-控制-信号处理单元109提取图像评价用的模板图像(步骤703)。可以从第一眼底图像中任意选择模板图像的提取区域，但是期望将预期包括许多血管的分支或交叉的区域预先设置为眼底图像中的特征点。可以提取至少一个模板图像，但是为了更精确的图像评价，期望提取多个模板图像。此外，期望模板图像的提取区域相对地彼此分开。在本实施例中，将第一眼底图像围绕作为原点的中心分割成四个象限，并且从每一象限提取一个模板图像。从第一眼底图像获取到四个模板图像802、803、804和805(图8A)。这些模板图像是围绕作为原点的眼底图像的中心从图9所示的坐标处所获取到的。在本实施例中，模板图像的大小为140像素×140像素。

眼底图像的获取2

在提取到模板图像时，存储-控制-信号处理单元109再次获取模式匹配用的眼底图像(步骤704)。此时，可以获取至少一个图像，但是还可以获取多个图像以提高图像评价的精度。所获取的眼底图像的数量没有限制，而是可以由操作者任意确定。在本实施例中，新获取第二眼底图像811和第三眼底图像821。在本实施例中，在提取模板图像之后获取眼底图像，但是还可以在获取第一眼底图像(步骤702)时获取多个眼底图像，并且也可以使用这些眼底图像中的一部分。

模式匹配

当获取到多个眼底图像时，存储-控制-信号处理单元109使用从第一眼底图像801所提取的模板图像802、803、804和805执行模式匹配(步骤705)(图8B)。对步骤704所获取的多个眼底图像执行模式匹配，并且在本实施例中，对第二眼底图像811和第三眼底图像821执行模式匹配。匹配中的搜索点可以是整体的第二眼底图像811和第三眼底图像821，但是为了更高速地进行图像评价，期望限制搜索点。在这种情况下，可以将限制在获取模板图像时存储在存储-控制-信号处理单元109中的模板图像的坐标周围的点设置为搜索点。在本实施例中，将提取图9所示的各模板图像的坐标周围的280像素×280像素的点设置为匹配用的搜索点816、817、818、819、826、827、828和829。存储-控制-信号处理单元109判断是否完成匹配(步骤706)。

存储-控制-信号处理单元109执行匹配，判断从同一象限所提取的模板图像的相似程度，并且将结果显示为相似度。通过每一象限中模板匹配的程度来判断眼底图像是否受到眼运动的影响。在本实施例中，判断为模板在所有象限中均匹配的图像大致是同一图像。然而，并不局限于本实施例的设置，操作者还可以根据被检眼或患者的状况来任意设置判断标准。图11A～11D示出匹配的结果。

在本实施例中，根据图11A～11D所示的匹配结果，判断为第一眼底图像801和第三眼底图像821大致是同一图像。在本实施例中，判断为第一眼底图像801和第三眼底图像821大致是同一图像，但是如果所有图像都不匹配，则处理可以返回到步骤702以重新开始这些步骤。

模板图像的提取2

当完成匹配并且判断为图像不受眼运动的影响时，从眼底图像提取特征点作为追踪模板图像。在本实施例中，从第一眼底图像801提取特征点。在本实施例中，特征点可以从第一眼底图像801提取，但是也可以从第三眼底图像821提取。此外，当对多个眼底图像完成了匹配时，可以从匹配的眼底图像所选择出的任意眼底图像中提取特征点。

如上所述对眼底图像进行评价，因此可以选择不受眼运动影响的眼底图像，以提取追踪用的运动检测模板图像。这可以减轻眼底摄像期间操作者和患者的负担，从而高精度地执行追踪。

在本实施例中，说明了SLO，但是即使将该方法应用于眼底图像获取设备尤其是OCT设备等，也可以获得相同的优点。该方法还可应用于包括作为摄像单元的二维CCD的眼底照相机。

实施例4

在本实施例中，将说明这样一种设备，该设备获取一个眼底图像，判断该眼底图像是否受到眼运动的影响，并且确定追踪用的运动检测模板图像。在本实施例中，将参考图1、12和13来特别说明如下的设备，其中，该设备用于检测眼底图像的不连续性以判断是否存在眼运动，并且确定追踪用的运动检测模板图像。

眼底图像的获取

获取进行评价所使用的一个眼底图像1300(步骤1202)。

连续性的判断

存储-控制-信号处理单元109根据所获取的眼底图像1300来判断图像的连续性。通过检测连续性判断用的图像中的特征区域是否连续来判断图像的连续性(步骤1203)。在本实施例中，在眼底图像1300的拍摄期间发生相对大的眼运动，并且眼底图像部分1302相对于眼底图像部分1301发生移位，其中，不连续部分1303存在于眼底图像部分1302和眼底图像部分1301之间的边界。在要检查眼部时，将血管、黄斑和视盘视为特征区域，但是不局限于此。在本实施例中，将血管设置为特征区域，以判断连续性。将使用标准化交叉相关性(normalizingcross-correlation)的方法用作用于使用特征区域判断连续性的方法的示例。在这种方法中，首先计算所获取的眼底图像1300中的各个像素的亮度值，并且获取一行的亮度值的数据分布。将由此所获取的亮度值数据分布与相邻行的数据分布进行比较，并且计算其相似度。将该相似度表示为0～1内的值，并且值1是指最佳匹配状态。在本实施例中，尽管将相似度的阈值设置为0.6，但还可以通过操作者来任意设置该值。彼此相邻的行之间的相似度较低的情况意味着无法确保两者之间的连续性，并且识别出由诸如眼球移动等所引起的不连续部分存在于眼底图像中。以上具体说明了使用标准化交叉相关性的方法，但是本发明并不局限于此。可以优选使用用于判断连续性的任意方法。

当存储-控制-信号处理单元109判断为如眼底图像1300那样在一个眼底图像中存在不连续部分时(步骤1204)，处理返回到步骤1202以开始获取眼底图像。存储-控制-信号处理单元109重复该过程，直到在所获取的眼底图像中检测不到不连续部分为止。

模板图像的提取

当判断为在所获取的眼底图像中不存在不连续部分时(步骤1204)，存储-控制-信号处理单元109提取追踪用的运动检测模板图像。模板图像的提取与实施例1中的(模板图像的提取1)相同，因此这里省略对其的说明。

如上所述对眼底图像进行评价，因而可以选择不受眼运动影响的眼底图像，以提取追踪用的运动检测模板图像。这可以减轻眼底摄像期间操作者和患者的负担，从而高精确的执行追踪。

在本实施例中，说明了SLO，但是即使将该方法应用于眼底图像获取设备尤其是OCT设备等，也可以获得相同的优点。在本实施例中，在判断为在眼底图像中不存在不连续部分时提取模板图像，但是并不局限于此。例如，当眼底图像中所包括的不连续部分小于预定值时，处理可以进入步骤1205，并且当不连续部分在预定值以上时，处理可以进入步骤1202。例如通过判断图像中的不连续部分的数量是否在预定值以上来判断不连续部分是否在预定值以上。

其它实施例

本发明不局限于上述实施例，而且在不脱离这些实施例的主旨的情况下可以进行各自变形。例如，可以任意组合上述实施例1～4。作为组合的例子，可以组合实施例1和4。例如，当在步骤211没有完成匹配时，可以对第二图像执行实施例4中所述的处理以确定模板图像。当在步骤211没有完成匹配时，可以对第二图像和第三图像执行实施例4中所述的处理，并且可以根据不连续部分较少的图像来确定模板图像。当第二图像和第三图像包括不连续部分时，例如，可以获取多个新的图像，然后可以对这多个图像执行实施例1所述的处理。由此任意组合实施例1～4，从而获取更适当的模板图像。

还可以通过执行下面的处理来实现本发明。具体地，经由网络或各种存储介质将用于实现上述实施例的功能的软件(程序)提供给系统或设备，并且该系统或设备的计算机(或者CPU或MPU)读取并执行该程序。

尽管已经参考典型实施例说明了本发明，但是应该理解，本发明不局限于所公开的典型实施例。所附权利要求书的范围符合最宽的解释，以包含所有这类修改、等同结构和功能。

Claims (11)

1.一种眼科设备，包括：

获取单元，用于获取被检眼的眼底的图像，

所述眼科设备的特征在于还包括：

选择单元，用于从所述获取单元所获取的多个眼底图像中选择在图像获取期间所述被检眼的运动较少的一部分眼底图像作为模板图像；以及

检测单元，用于使用所述选择单元所选择的作为在图像获取期间所述被检眼的运动较少的一部分眼底图像的所述模板图像来检测所述被检眼的运动。

2.根据权利要求1所述的眼科设备，其特征在于，所述选择单元对所述多个眼底图像进行比较，以选择所述被检眼的运动较少的一部分眼底图像作为所述模板图像。

3.根据权利要求1或2所述的眼科设备，其特征在于，所述选择单元基于眼底图像的不连续性、伸缩以及转动中的至少一个来选择所述被检眼的运动较少的一部分眼底图像作为所述模板图像。

4.根据权利要求1所述的眼科设备，其特征在于，所述选择单元对所获取的所述多个眼底图像中的一部分区域进行比较，以选择所述被检眼的运动较少的一部分眼底图像作为所述模板图像。

5.根据权利要求1所述的眼科设备，其特征在于，所述选择单元基于所述被检眼的眼底图像中所包括的血管的交叉或分支区域的图像，来选择所述被检眼的运动较少的一部分眼底图像作为所述模板图像。

6.根据权利要求1所述的眼科设备，其特征在于，所述选择单元从所获取的所述多个眼底图像中选择各自在图像获取期间所述被检眼的运动较少的多个所述模板图像。

7.根据权利要求6所述的眼科设备，其特征在于，所述模板图像是所述被检眼的眼底图像中所包括的血管的交叉或分支区域的图像。

8.根据权利要求1所述的眼科设备，其特征在于，当所述选择单元无法选择出所述被检眼的运动较少的一部分眼底图像作为所述模板图像时，所述获取单元再次获取所述被检眼的眼底的图像。

9.根据权利要求1所述的眼科设备，其特征在于，所述获取单元是扫描激光检眼镜或光学相干断层成像仪。

10.一种眼科设备，包括：

获取单元，用于获取被检眼的眼底的图像，

所述眼科设备的特征在于还包括：

判断单元，用于判断在图像获取期间所述被检眼的运动是否等于或大于预定值；以及

检测单元，用于当所述判断单元判断为眼底图像中的所述被检眼的运动小于所述预定值时，使用作为所述被检眼的一部分眼底图像的模板图像来检测所述被检眼的运动。

11.一种眼科设备的控制方法，包括以下步骤：

获取步骤，用于获取被检眼的眼底的图像，

所述控制方法的特征在于还包括以下步骤：

选择步骤，用于从在所述获取步骤中所获取的多个眼底图像中选择在图像获取期间所述被检眼的运动较少的一部分眼底图像作为模板图像；以及

使用在所述选择步骤中所选择的作为在图像获取期间所述被检眼的运动较少的一部分眼底图像的所述模板图像来检测所述被检眼的运动。