EP1512122A1 - Verfahren und anordnung zur auswertung von mit einer funduskamera aufgenommenen bildern - Google Patents

Verfahren und anordnung zur auswertung von mit einer funduskamera aufgenommenen bildern

Info

Publication number
EP1512122A1
EP1512122A1 EP03756985A EP03756985A EP1512122A1 EP 1512122 A1 EP1512122 A1 EP 1512122A1 EP 03756985 A EP03756985 A EP 03756985A EP 03756985 A EP03756985 A EP 03756985A EP 1512122 A1 EP1512122 A1 EP 1512122A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
images
image
evaluating
analysis
fundus
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
EP03756985A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Axel Doering
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Carl Zeiss Meditec AG
Original Assignee
Carl Zeiss Meditec AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Carl Zeiss Meditec AG filed Critical Carl Zeiss Meditec AG
Publication of EP1512122A1 publication Critical patent/EP1512122A1/de
Ceased legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30041—Eye; Retina; Ophthalmic

Definitions

  • the subject of the presented invention is a method and an arrangement which enables the coupling of an image-oriented medical information system (hereinafter "Atlas”) with a digital image acquisition and image archiving system for ophthalmology in such a way that
  • Align image-oriented medical information system
  • context information information derived from the current state of the image acquisition and archiving system
  • context information can be used to compile a selection of information to be provided by the atlas that is relevant to the current work of the user
  • the atlas can be expanded to include documented images provided by the user of the image acquisition and image archiving system
  • the execution model (figure) consists of an image acquisition system connected to a fundus camera in combination with an image archiving system (figure), which is to be coupled with an atlas of fundus images (hereinafter: retinal atlas) installed on the same computer
  • retinal atlas an atlas of fundus images
  • the claim of the invention consists in the suitable selection of the context information and the use of a method which enables a fuzzy search for corresponding entries in the retina atlas.
  • a fundus camera 1 for recording the fundus for example a Zeiss fundus camera FF 450+
  • the images are examined by the evaluation unit 3 for certain structures or features, for example by gray value analysis and a. Grayscale histogram, by color analysis and a color histogram or by recording characteristic structures (example)
  • a comparison operator 5 is connected to an internal or external database 6, which can be, for example, a retinal atlas according to (source of supply) as a CD-ROM or an Internet database, and compares recorded images of the fundus camera according to the examined criterion (color, gray value, structure) previously recorded images or archived images. These can be fundus images of other eyes from pre-stored archives, but also images taken earlier of one and the same patient. Furthermore, the comparison operator 5 can create a new data memory for the recorded image in order to use it later for comparison purposes. This is particularly interesting if a) the recorded image has features with regard to the image analysis that do not match or only partially match stored images and it is saved to record a new clinical picture b) the recorded image as the basis for a later comparison with newly recorded images should serve
  • Context information is obtained from
  • the second class of methods includes
  • Table 1 possible attribute vector for a fundus image
  • the transferred attribute vector images belonging to the same subject area are to be searched for from the retinal atlas and brought into an order corresponding to the similarity, so that the user is relieved of the manual review of a large number of images.
  • the attribute vector according to Table 1 all images of non-proliferative diabetic retinopathy should be found. A prerequisite for this is that corresponding attributes have already been determined for all images recorded in the retinal atlas. Then measures of similarity to the given attribute vector can be determined and a correspondingly sorted set of hit images, or a chapter or subsection of the retina atlas that receives the majority of hits, can be returned using hierarchical search methods ([7], [8]).
  • the user of the image acquisition and archiving system has the possibility to comment on self-made (or taken from the image archive) images and add them to the retina atlas by dividing them into existing chapters or creating new chapters or subsections.
  • the attributes are generated automatically and the image index is supplemented so that these new images are available for future searches in the Retina Atlas.
  • An operating function of the Retina Atlas gives the user the option of transferring selected images from the Retina Atlas into the patient file of the image archiving system for documentation purposes.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Verfahren und Anordnung zur Auswertung von mit einer Funduskamera aufgenommenen Bildern, wobei eine Ermittlung von Abweichungen von einem gespeichterten Vergleichsbild und/oder einem durch Auswertung von mehreren Vergleichsbildern entstandenen Standardbild und/oder eine Ähnlichkeitsanalyse mittels eines gespeicherten Vergleichsbild und/oder einem durch Auswertung von mehreren Vergleichsbildern entstandenen Standardbild erfolgt.

Description

Verfahren und Anordnung zur Auswertung von mit einer Funduskamera aufgenommenen Bildern,
In den letzten Jahren haben digitale Bilderfassungs- und Bildarchivierungssysteme für bildgebende Verfahren in der Augenheilkunde erhebliche Verbreitung gefunden. Gleichzeitig werden in wachsendem Anteil bildorientierte medizinische Lehr- und Dokumentationswerke ("Atlanten") in digitaler, teilweiser multimedialer und interaktiver Form veröffentlicht. Ein Informationsaustausch zwischen Bilderfassungssystemen und Atlanten findet jedoch nicht, oder nur über Umwege statt. Insbesondere obliegt die Auswahl relevanter Einträge und Beispielaufnahmen des Atlas vollständig dem Nutzer, d.h., die im konkreten Zustand des Bilderfassungssystems vorliegenden Informationen (z.B. Art der gerade erfaßten Bilder, Klassifikation der darauf erkennbaren pathologischen Veränderungen u.a.) werden nicht zur Filterung der durch den Atlas angebotenen Informationen genutzt. Andererseits ist eine Erweiterung des Atlas durch eigene, dokumentierte Aufnahmen sowie die Verwendung dokumentierter Bilder des Informationssystems zur Einfügung in die Patientendokumentation nicht möglich. Damit wird die Brauchbarkeit dieser Informationssysteme für die tägliche Arbeit des Arztes und der (handhabbare) Umfang solcher Atlanten wesentlich eingeschränkt.
Gegenstand der vorgestellten Erfindung ist ein Verfahren und eine Anordnung, die die Kopplung eines bildorientierten medizinischen Informationssystems (im folgenden: "Atlas" ) mit einem digitalen Bilderfassungs- und Bildarchivierungssystem für die Augenheilkunde so ermöglicht, daß
(a) ein unmittelbarer Zugang zu den Informationen des Atlas während der Benutzung des Bilderfassungssystems möglich ist,
(b) Informationen, die aus dem aktuellen Zustand des Bilderfassungs- und Bildarchivierungssystems abgeleitet werden (im folgenden: "Kontextinformationen") dazu benutzt werden können, eine Auswahl von durch den Atlas bereitzustellenden Informationen zusammenzustellen, die für die aktuelle Arbeit des Nutzers relevant sind,
(c) der Atlas um durch den Nutzer des Bilderfassungs- und Bildarchivierungssystems bereitgestellte dokumentierte Aufnahmen erweitert werden kann,
(d) dokumentierte Aufnahmen aus dem Atlas in die elektronische Patientenakte des Bildarchivierungssystems übernommen werden können, um etwa Übereinstimmung oder Abweichung von klassischen klinischen Phänomenen zu dokumentieren.
Beschreibung eines Ausführungsheispiels
Das Ausführungsmodell (Abbildung ) besteht aus einem mit einer Funduskamera verbundenen Bilderfassungssystem in Kombination mit einem Bildarchivierungssystem (Abbildung ), das mit einem auf demselben Rechner (... ) installierten Atlas von Fundusaufnahmen (im folgenden: Retinaatlas) gekoppelt werden soll. Über ein auf diesem Rechner laufendes Programm zur Ansteuerung des Bilderfassungssystems, das gleichzeitig Zugriff auf die Informationen des Bildarchivierungssystems hat, besteht die Möglichkeit, den Retinaatlas auf diesem oder einem entfernten Rechner, zu dem eine Netzverbindung besteht, zu starten, Kontextinformationen zu übergeben und Suchvorgänge auszulösen (Abbildung). Neben dieser Infrastruktur besteht der Anspruch der Erfindung in der geeigneten Auswahl der Kontextinformationen und der Anwendung eines Verfahrens, das eine unscharfe Suche nach entsprechenden Einträgen des Retinaatlas ermöglicht.
Fig. 1 zeigt beispielhaft die erfindungsgemäße Anordnung, bestehend aus einer Funduskamera 1 zur Aufnahme des Augenhintergrundes, beispielsweise einer Zeiss- Funduskamera FF 450+ , deren Bildaufnahmeeinheit ( CCD Kamera) einen Ausgang 2 zur Übermittlung der aufgenommenen Fundusbilder in Richtung einer Auswerteeinheit 3 aufweist, die die aufgenommenen Bilder digitalisiert und in einem Speicher 4 ( Bildarchiv) ablegt.
Die Bilder werden mittels der Auswerteeinheit 3 nach bestimmten Strukturen oder Merkmalen untersucht , beispielsweise durch Grauwertanalyse und ein. Grauwerthistogramm, durch Farbanalyse und ein Farbhistogramm oder durch Erfassung charakteristischer Strukturen ( Beispiel)
Ein Vergeichsoperator 5 ist mit einer internen oder externen Datenbank 6 verbunden, die beispielsweise ein Retinaatlas gemäß ( Bezugsquelle) als CD Rom sein kann oder eine Internet- Datenbank, und vergleicht aufgenommenen Bilder der Funduskamera gemäß dem untersuchten Kriterium ( Farbe, Grauwert, Struktur) mit bereits vorher aufgenommenen Bildern oder archivierten Bildern . Hierbei kann es sich um Fundusbilder anderer Augen aus vorgespeicherten Archiven, aber auch um früher aufgenommenen Bilder, ein- und desselben Patienten handeln. Weiterhin kann der Vergleichsoperator 5 für das aufgenommene Bild einen neuen Datenspeicher anlegen, um es später zu Vergleichszwecke heranzuziehen. Das ist besonders interessant, wenn a) das aufgenommenen Bild bezüglich der Bildanalyse Merkmale aufweist, die nicht oder nur teilweise mit gespeicherten Bildern übereinstimmen und es zur Erfassung eines neuen Krankheitsbildes abgespeichert wird b) das aufgenommene Bild als Grundlage für einen späteren Vergleich mit neu aufgenommenen Bildern dienen soll
Fig. 2 zeigt schematisch den Ablauf des erfmdungsgemäßen Verfahrens, bestehend aus
- Dem Eingeben von patientenspezifischen Informationen zur späteren Identifizierung des aufgenommenen Bildes, das zusammen mit diesen Informationen abgespeichert wird
- Dem Aufnehmen des Bildes mit der Funduskamera
- Dem Import eines oder mehrerer vorgespeicherter Bilder aus internen oder externen Speichermedien ( Computer, CD Rom, Internet)
- Dem Erstellen einer " Kontextinformation" durch Bildanalyse mindestens des aufgenommenen Bildes
- Der Analyse vorgespeicherter Bilder nach den gleichen oder ähnlichen Kriterien zur Bildung von " Kontextinformationen" der vorgespeicherten Bilder. Das kann auch durch Mittelbildung über mehrere Bilder oder Bildergruppen zur Erzeugung einer " Standard- Kontextinformation" erfolgen
- Dem Vergleich der aufgenommenen Bilder mit vorgespeicherten Bildern durch Vergleich der " Kontextinformation" zur Ermittlung einer Diagnose oder Klassifizierung des aufgenommenen Bildes
- ( Abruf ähnlicher Bilder)
- Der Speicherung ( Neueintrag) der dem aufgenommenen Bild durch Vergleich zugeordneten " Kontextinformation" mit dem Bild gemeinsam zur Zuordnung einer Diagnose oder Klassifizierung
Erfindungsgemäß erfolgt auch für kaufbare oder im Internet einsehbare Dateien ( Zeiss Retinaatlas htι-p://ww .zeiss.de/c2;i/de/op/zeiss/index_fra es.htrt-ι) von aufgenommenen und teilweise schon nach Krankheiten klassifizierten Fundusbildern eine Bildanalyse
- zur Klassifizierung und Bildung einer " Kontextinformation".
Zusammenstellung der Kontextinformationen: Kontextinformationen werden bezogen aus
• der Auswertung der Einstellungen der Funduskamera (Aufnahmemodus, Bildwinkel, Belichtungseinstellungen), die entweder aktuell von der angeschlossenen Kamera, oder als Einträge aus dem Bildarchiv bezogen werden
• manuell erstellten, dem Bild zugeordneten Annotationen (Schlüsselworte, Diagnosekodierungen, an bestirjnmte Bildpositionen eingezeichnete grafische Elemente)
• der Auswertung von patientenspezifischen Informationen (Alter, Geschlecht, Anamnese usw.)
• der Auswertung des Bildinhaltes.
Dabei umfaßt der letzte Punkt eine Vielzahl von allgemeinen, für beliebige Bildinhalte verwendbare Methoden sowie spezielle Verfahren der Detektion und Analyse typischer Objekte und Veränderungen am Augenhintergrund. Zur ersten Klasse von Verfahren sind zu nennen (siehe auch [1], [2], [3]):
• Bestimmung von Farbhistogrammen und daraus abgeleiteten Parametern
• Auswertung der räumlichen Verteilung bestimmter Färb- oder Grauwerte
Die zweite Klasse von Verfahren (siehe u.a. [4], [5], [6]) umfaßt beispielsweise
• Die Extraktion des Gefäßnetzes und Ableitung von Kenngrößen (etwa: Längenverhältnis großer zu kleinen Gefäßen, Verzweigungsgrad)
• Klassifikation von Strukturen am Augenhintergrund sowie deren Quantifizierung (etwa: Papille, Fovea)
• Die Detektion und Quantifizierung pathologischer Veränderungen (etwa: Lage und Ausdehnung von Exsudaten, Microaneurysmen, Narben oder Neovaskularisationen), die in Abhängigkeit von den ermittelten Funduskameraeinstellungen erfolgen kann
Damit kann entweder zum aktuell ausgewählten Bild (das Ergebnis der Bilderfassung oder einer Abfrage des Bildarchivs sein kann), oder aber zum aktuell ausgewählten Patienten (durch Auswertung und Kombination dieser Informationen für mehrere Aufnahmen) ein Satz von Attributen erstellt werden, der den aktuellen Interessenkreis für Anfragen an den Retinaatlas gut beschreibt, beispielsweise in der Form
Tabelle 1 : möglicher Attributvektor zu einer Fundusaufnahme
Suchverfahren im Retinaatlas
Zu dem übergebenen Attributvektor sollen Bilder, die zum selben Themenkreis gehören, aus dem Retinaatlas gesucht und in eine der Ähnlichkeit entsprechende Reihenfolge gebracht werden, so daß dem Nutzer die manuelle Durchsicht einer großen Anzahl von Bildern abgenommen wird. Beispielsweise sollen zum Attributvektor nach Tabelle 1 alle Bilder zur nicht proliferativen diabetischen Retinopathie gefunden werden. Eine Voraussetzung hierfür ist, daß entsprechende Attribute bereits für alle im Retinaatlas erfaßten Bilder bestimmt wurden. Dann können Ähnlichkeitsmaße zum gegebenen Attributvektor bestimmt werden und mittels hierarchischer Suchverfahren ([7], [8]) eine entsprechend sortierte Menge von Trefferbildern, oder ein Kapitel oder Unterabschnitt des Retinaatlas, das die Mehrzahl der Treffer erhält, zurückgegeben werden.
Die entsprechenden Bilder (bzw. das entsprechende Kapitel) werden im Retinaatlas geladen und dargestellt. Erweiterung des Retinaatlas um selbst angefertigte Bilder
Der Benutzer des Bilderfassungs- und Bildarchivierungssystems hat die Möglichkeit, selbst angefertigte (bzw. aus dem Bildarchiv entnommene) Bilder zu kommentieren und dem Retinaatlas hinzuzufügen, indem er sie in vorhandene Kapitel eingliedert oder neue Kapitel bzw. Unterabschnitte erstellt. Bei der Übernahme der Bilder werden die Attribute automatisch erzeugt und der Bildindex ergänzt, so daß diese neuen Bilder für künftige Suchvorgänge im Retinaatlas zur Verfügung stehen.
Importieren von Bildern und Kommentaren aus dem Retinaatlas
Über eine Bedienfunktion des Retinaatlas wird dem Benutzer die Möglichkeit gegeben, ausgewählte Bilder des Retinaatlas in die Patientenakte des Bildarchivierungssystems für Dokumentationszwecke zu übernehmen.
Literatur
[1] Yamamoto et al., "Extraction of Object Features and Its Application to Image
Retrieval", Trans. Of IEICE, vol. E72, No. 6, 771-781 (Jun. 1989). [2] M. Kurokawa, "An Approach to Retrieving Images by Using their Pictorial
Features", IBM Research, Japan, Sep. 1989. [3] Gudivada, V.N., Raghavan, VN. eds. "Content-based image retrieval Systems"
IEEE Computer 28 (9), 18-22 (1995) [4] Kirkpatrick et al. "Quantitative Image Analysis of Macular Drusen from Fundus
Photographs and Scanning Laser Ophthalmoscope Images" Eye (9) 48-55, 1995 [5] S. Feman et al. "A Quantitative System to Evaluate Diabetic Retinopathy from
Fundus Photographs" Investigative Ophthalmology and Visual Science, (36): 174-
180, 1995 [6] E. Peli, M. Lahav, "Drusen Measurement from Fundus Photographs Using
Computer Image Analysis", Ophthalmology 93:1575-1580, 1986 [7] Hanan Samet, "The Quadtree and Related Hierarchical Data Structures",
Computing Surveys, vol. 16, No. 2, Jun. 1984. [8] S. Berchthoid et al. "The X-Tree: An index structure for high-dimensional data". In:
Proceedings of the International Conference on Very Large Databases, 28-29,.
1996 [9] E. Petrakis, C. Faloutsos. "Similarity searching in medical image databases".
IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering, 9(3):435-447, 1997
Patente:
US 5579471 US 5852823 US 5913205 US 5911139

Claims

Patentansprüche
1.
Verfahren zur Auswertung von mit einer Funduskamera aufgenommenen Bildern, wobei eine Ermittlung von Abweichungen von einem gespeicherten Vergleichsbild und / oder einem durch Auswertung von mehreren Vergleichsbildern entstandenen
Standardbild und/ oder eine Ähnlichkeitsanalyse mittels eines gespeicherten Vergleichsbild und / oder einem durch Auswertung von mehreren Vergleichsbildern entstandenen Standardbild erfolgt.
2.
Verfahren nach Anspruch 1 , wobei die Auswertung erfolgt, indem extrahierte Merkmale gemittelt werden.
3.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei, die Ermittlung von Abweichungen und/ oder die Ähniichkeitsanalyse anhand einer Grauwertanalyse und/ oder Analyse von Farbhistogrammen und/ oder einer Strukturanalyse erfolgt.
4.
Verfahren .nach einem der Ansprüche 1-4, wobei eine Extraktion von Gefäßbaumparametern erfolgt
5.
Anordnung zur Auswertung von mit einer Funduskamera aufgenommenen Bildern , insbesondere nach einem der vorangehenden Ansprüche, bestehend aus: einer Funduskamera zur Aufnahme des Augenhintergrundes einem Bildspeicher zur Abspeicherung aufgenommener Fundusbilder
Mitteln zur Auswertung der aufgenommenen Fundusbilderj bestehend aus:
Mitteln zur Grauwertanalyse und/ oder
Mitteln zur Erstellung von Farbhistogrammen und/ oder
Mitteln zur Strukturanalyse.
6.
Anordnung nach Anspruch 5 wobei Mittel zur Ermittlung von Abweichungen von einem gespeicherten
Vergleichsbild und / oder einem durch Auswertung von mehreren Vergleichsbildern entstandenen Standardbild und/ oder
Mittel zur Ähnlichkeitsanalyse mittels eines gespeicherten Vergleichsbild und / oder einem durch Auswertung von mehreren Vergleichsbildern entstandenen Standardbild vorgesehen sind.
EP03756985A 2002-06-07 2003-02-28 Verfahren und anordnung zur auswertung von mit einer funduskamera aufgenommenen bildern Ceased EP1512122A1 (de)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE10225855 2002-06-07
DE10225855A DE10225855A1 (de) 2002-06-07 2002-06-07 Verfahren und Anordnung zur Auswertung von mit einer Funduskamera aufgenommenen Bildern
PCT/EP2003/002098 WO2003105086A1 (de) 2002-06-07 2003-02-28 Verfahren und anordnung zur auswertung von mit einer funduskamera aufgenommenen bildern

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP1512122A1 true EP1512122A1 (de) 2005-03-09

Family

ID=29594373

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP03756985A Ceased EP1512122A1 (de) 2002-06-07 2003-02-28 Verfahren und anordnung zur auswertung von mit einer funduskamera aufgenommenen bildern

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20050171974A1 (de)
EP (1) EP1512122A1 (de)
JP (1) JP2005528966A (de)
DE (1) DE10225855A1 (de)
WO (1) WO2003105086A1 (de)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7685209B1 (en) * 2004-09-28 2010-03-23 Yahoo! Inc. Apparatus and method for normalizing user-selected keywords in a folksonomy
US8243999B2 (en) * 2006-05-03 2012-08-14 Ut-Battelle, Llc Method and system for the diagnosis of disease using retinal image content and an archive of diagnosed human patient data
US7600801B2 (en) * 2006-12-20 2009-10-13 Globe Motors, Inc. Seat storage actuator
US8218838B2 (en) * 2008-11-03 2012-07-10 Ut-Battelle, Llc Method and system for assigning a confidence metric for automated determination of optic disc location
EP2187327A1 (de) * 2008-11-18 2010-05-19 F. Hoffmann-Roche AG Verfahren zum grafischen Verarbeiten angezeigter Datensätze zum Minimieren einer Auswahlfehlerrate
US8330807B2 (en) * 2009-05-29 2012-12-11 Convergent Medical Solutions, Inc. Automated assessment of skin lesions using image library
GB2470727A (en) * 2009-06-02 2010-12-08 Univ Aberdeen Processing retinal images using mask data from reference images
US20110129133A1 (en) * 2009-12-02 2011-06-02 Ramos Joao Diogo De Oliveira E Methods and systems for detection of retinal changes
CN102999903B (zh) * 2012-11-14 2014-12-24 南京理工大学 遥感图像光照一致性定量评价方法
WO2015013632A1 (en) 2013-07-26 2015-01-29 The Regents Of The University Of Michigan Automated measurement of changes in retinal, retinal pigment epithelial, or choroidal disease
US9757023B2 (en) 2015-05-27 2017-09-12 The Regents Of The University Of Michigan Optic disc detection in retinal autofluorescence images
CN108172291B (zh) * 2017-05-04 2020-01-07 深圳硅基智能科技有限公司 基于眼底图像的糖尿病视网膜病变识别系统
CN116421140B (zh) * 2023-06-12 2023-09-05 杭州目乐医疗科技股份有限公司 眼底相机控制方法、眼底相机与存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0959418A2 (de) * 1998-05-18 1999-11-24 International Business Machines Corporation Digitales Bildwiederauffingunssystem und -verfahren

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5233517A (en) * 1990-04-30 1993-08-03 Jindra Lawrence F Early glaucoma detection by Fourier transform analysis of digitized eye fundus images
JP3024790B2 (ja) * 1990-11-05 2000-03-21 株式会社トプコン 眼底カメラ
US6112114A (en) * 1991-12-16 2000-08-29 Laser Diagnostic Technologies, Inc. Eye examination apparatus employing polarized light probe
US5579471A (en) * 1992-11-09 1996-11-26 International Business Machines Corporation Image query system and method
US5868134A (en) * 1993-09-21 1999-02-09 Kabushiki Kaisha Topcon Retinal disease analyzer
US5913205A (en) * 1996-03-29 1999-06-15 Virage, Inc. Query optimization for visual information retrieval system
US5911139A (en) * 1996-03-29 1999-06-08 Virage, Inc. Visual image database search engine which allows for different schema
US5852823A (en) * 1996-10-16 1998-12-22 Microsoft Image classification and retrieval system using a query-by-example paradigm
JPH10151114A (ja) * 1996-11-26 1998-06-09 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 眼底画像分類処理方法
AU737530B2 (en) * 1997-04-17 2001-08-23 Avimo Group Limited Ocular microcirculation examination and treatment apparatus
US5993001A (en) * 1997-06-05 1999-11-30 Joslin Diabetes Center, Inc. Stereoscopic imaging system for retinal examination with remote examination unit
DE19812749B4 (de) * 1998-03-24 2006-05-24 Perner, Petra, Dr.-Ing. Verfahren und Anordnung zur automatischen Bestimmung von Objekten und/oder Strukturen in medizinischen Schnittaufnahmen
CA2335932C (en) * 1998-07-09 2007-09-18 Bruce L. Golden Retinal vasculature image acquisition apparatus and method
GB9903394D0 (en) * 1999-02-15 1999-04-07 Avimo Group Limited Treatment of neovascularization and other eye diseases
US6714672B1 (en) * 1999-10-27 2004-03-30 Canon Kabushiki Kaisha Automated stereo fundus evaluation
JP4426032B2 (ja) * 1999-10-28 2010-03-03 株式会社トプコン 緑内障診断装置及び緑内障診断用記録媒体
US6293674B1 (en) * 2000-07-11 2001-09-25 Carl Zeiss, Inc. Method and apparatus for diagnosing and monitoring eye disease
US7025459B2 (en) * 2000-07-14 2006-04-11 Visual Pathways, Inc. Ocular fundus auto imager
AU2001288372A1 (en) * 2000-08-23 2002-03-04 Philadelphia Ophthalmologic Imaging Systems, Inc. System and method for tele-ophthalmology
US6453057B1 (en) * 2000-11-02 2002-09-17 Retinal Technologies, L.L.C. Method for generating a unique consistent signal pattern for identification of an individual
US7055955B2 (en) * 2001-02-27 2006-06-06 Canon Kabushiki Kaisha Eye fundus examination apparatus
GB2375679A (en) * 2001-04-09 2002-11-20 Patrick Kerr Retinal function camera using plural light wavelengths to produce a retinal function image showing haemoglobin oxygenation.
JP3929721B2 (ja) * 2001-05-25 2007-06-13 株式会社ニデック 眼底カメラ
US6928193B2 (en) * 2001-12-05 2005-08-09 Martin Gersten Fundus imaging

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0959418A2 (de) * 1998-05-18 1999-11-24 International Business Machines Corporation Digitales Bildwiederauffingunssystem und -verfahren

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FLICKNER M. ET AL: "Query by image and video content: the QBIC system", COMPUTER, 1995, USA, XP000673841 *
GUPTA A. ET AL: "Content-based retrieval of ophthalmological images", PROCEEDINGS OF 3RD IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING, 19 September 1996 (1996-09-19), LAUSANNE, SWITZERLAND, XP001020491 *
See also references of WO03105086A1 *
TAYLOR D.J. ET AL: "The integration of digital camera derived images with a computer based diabetes register for use in retinal screening", COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, no. 62, 2000 - 2000, IRELAND, pages 157 - 163, XP001091457 *
VLACHOS M. ET AL: "Effective ways for querying images by content over the internet", ELECTROTECHNICAL CONFERENCE, 2000. MELECON 2000; 10TH MEDITERRANEAN VOLUME 1, vol. 1, 2000, pages 337 - 340, XP010518887 *
YOGESAN K. ET AL: "Tele-ophthalmic screening using digital imaging devices", AUSTRALIAN AND NEW ZEALAND JOURNAL OF OPHTHALMOLOGY, vol. 26, 1998 - 1998, AUSTRALIA, pages 9 - 11, XP001091456 *

Also Published As

Publication number Publication date
US20050171974A1 (en) 2005-08-04
WO2003105086A1 (de) 2003-12-18
JP2005528966A (ja) 2005-09-29
DE10225855A1 (de) 2003-12-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102015212953B4 (de) Künstliche neuronale Netze zur Klassifizierung von medizinischen Bilddatensätzen
DE69432089T2 (de) System zur Verarbeitung von medizinischen Daten zur Unterstützung der Diagnose
EP1512122A1 (de) Verfahren und anordnung zur auswertung von mit einer funduskamera aufgenommenen bildern
DE102022112136A1 (de) Medizinisches bildanalysegerät, verfahren und medizinisches bild, visualisierungsgerät und verfahren
EP2648122B1 (de) Verfahren zum Laden von medizinischen Bilddaten sowie Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
DE10220352A1 (de) System und Verfahren zum Kombinieren von Sprachanmerkungs- und -erkennungssuchkriterien mit traditionellen Suchkriterien zu Metadaten
EP3930563B1 (de) Vorrichtung zur ausführung eines verfahrens zur evaluierung von hautläsionen unter verwendung künstlicher intelligenz
DE10333530A1 (de) Automatische Indexierung von digitalen Bildarchiven zur inhaltsbasierten, kontextsensitiven Suche
DE102008002882A1 (de) System und Verfahren zu von einer elektronischen Krankenakte beeinflusster Datenerfassung, -verarbeitung und -anzeige
DE102018126895A1 (de) Bildsuchvorrichtung, Bildsuchverfahren und Bildsuchprogramm
DE102006046747A1 (de) Systeme, Verfahren und Vorrichtung für die Diagnose einer Krankheit, ausgehend von Kategoriezahlen
CN114820603B (zh) 基于ai舌诊图像处理的智能健康管理方法及相关装置
CN110808096A (zh) 基于卷积神经网络的心脏病变自动检测系统
DE112019005308T5 (de) Erzeugungsvorrichtung, -verfahren und -programm für gewichtetes bild, bestimmerlernvorrichtung, -verfahren und -programm, bereichsextraktionsvorrichtung, -verfahren und -programm und bestimmer
DE112005000569T5 (de) System und Verfahren zur Patientenidentifikation für klinische Untersuchungen unter Verwendung von inhaltsbasiertem Erlangen und Lernen
DE112009000357T5 (de) System und Verfahren zur Morphologiemerkmalsanalyse von physiologischen Daten
DE102016213515A1 (de) Verfahren zur Unterstützung eines Befunders bei der Auswertung eines Bilddatensatzes, Bildaufnahmeeinrichtung, Computerprogramm und elektronisch lesbarer Datenträger
DE112019005902T5 (de) Ähnlichkeitsbestimmungsvorrichtung, ähnlichkeitsbestimmungsverfahren und ähnlichkeitsbestimmungsprogramm
DE102008037558A1 (de) System und Verfahren zum Diagnostizieren eines medizinischen Zustands
CN114999638B (zh) 基于人工智能医疗诊断用的大数据可视化处理方法及系统
DE112020000014T5 (de) Verfahren für einen Lernprozess und Informationsbereitstellungssystem
DE102020111563A1 (de) Verfahren zum Gewinnen annotierter Daten mithilfe von Operationsmikroskopiesystemen
CN113268623A (zh) 一种人工智能化胃镜图像识别处理系统
DE10330078B4 (de) Konferenz Management: Verfahren, System und Signalprozessor
EP4016543A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur bereitstellung einer medizinischen information

Legal Events

Date Code Title Description
PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

17P Request for examination filed

Effective date: 20041202

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU IE IT LI LU MC NL PT SE SI SK TR

17Q First examination report despatched

Effective date: 20071220

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE APPLICATION HAS BEEN REFUSED

18R Application refused

Effective date: 20090315