IT201800004934A1

IT201800004934A1 - Metodo per determinare una curva di trabecolato basato su minimi locali negativi multipli in una immagine a toni-di-grigio

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Publication number: IT201800004934A1
Application number: IT102018000004934A
Authority: IT
Priority date: 2018-04-27
Filing date: 2018-04-27
Publication date: 2019-10-27

Description

TITOLO

"Metodo per determinare una curva di trabecolato basato su minimi locali negativi multipli in una immagine a toni-di-grigio" DESCRIZIONE CAMPO DELL'INVENZIONE

La presente invenzione riguarda un metodo per determinare una curva di trabecolato in un’immagine di un angolo iridocorneale di un occhio, nonché un prodotto di programma per computer corrispondente e apparecchio medicale.

STATO DELL’ARTE

Il trabecolato è una zona nell’occhio sita attorno alla base della cornea e responsabile del drenaggio dell’umore acqueo dall’occhio tramite la camera anteriore (la camera sulla parte frontale dell’occhio coperta dalla cornea). In particolare, il trabecolato separa l’iride dalla sclera ed è sito all’interno dell’angolo iridocorneale. Per essere precisi, se si considera un’immagine dell’angolo iridocorneale (supponendo che l’angolo sia aperto), i seguenti elementi anatomici si trovano nella seguente sequenza: iride, corpo ciliare, protrusione della sclera, trabecolato pigmentato, trabecolato non pigmentato, sclera, linea di Schwalbe, cuneo corneale.

Le immagini dell'angolo iridocorneale possono essere elaborate al computer per differenti motivi.

Un primo motivo può essere l’assistenza ai medici nella determinazione di patologie in base a immagini. Tale elaborazione può portare alla misurazione ad esempio dell’angolo o della vascolarizzazione di un tessuto della regione angolare o della tipologia di un tessuto della regione angolare.

Un secondo motivo può essere la fornitura di dati di input per allineamento automatico di un apparecchio medicale per l'esecuzione di esami o interventi chirurgici, con un occhio di un paziente sotto esame o intervento.

Un terzo motivo può essere la fornitura di dati di input per la messa a fuoco automatica di un apparecchio medicale per l'esecuzione di esami o interventi chirurgici, con un occhio di un paziente sotto esame o intervento.

Almeno in questi tre casi, è necessario determinare (più precisamente, stimare) la posizione di almeno una caratteristica dell’occhio nell’immagine da elaborare.

SOMMARIO DELL'INVENZIONE

La richiedente è arrivata alla conclusione che una caratteristica preferita dell’occhio da localizzare, è la curva di trabecolato, in particolare una curva di separazione tra il trabecolato pigmentato e il trabecolato non pigmentato.

L’obiettivo della presente invenzione consiste nel fornire metodi per determinare una curva di trabecolato in un’immagine di un angolo iridocorneale di un occhio.

Tale obiettivo è raggiunto attraverso il metodo avente le caratteristiche esposte nelle rivendicazioni allegate che devono essere considerate parte integrale della presente descrizione.

Altri aspetti della presente invenzione sono un prodotto di programma per computer e un apparecchio medicale.

Occorre sottolineare che, se si desidera solo un punto del trabecolato, la presente invenzione insegna un modo per selezionare un punto della curva di trabecolato determinata, che ha una probabilità molto elevata di essere corretto.

LISTA DEI DISEGNI

La presente invenzione diventerà più evidente dalla seguente descrizione da considerare congiuntamente alla figura allegata, in cui: la figura 1 mostra un esempio di un’immagine di un angolo iridocorneale di un occhio che può essere elaborato attraverso i metodi secondo la presente invenzione,

la figura 2 mostra l’immagine della figura 1 con una curva di trabecolato sovrapposta ad essa, la curva di trabecolato essendo determinata attraverso un metodo secondo la presente l'invenzione, la figura 3 mostra l’immagine della figura 1 con una linea mediana radiale e

la figura 4 mostra l’immagine della figura 1 con un punto di trabecolato evidenziato su di essa, il punto di trabecolato essendo nell’intersezione tra la curva della figura 2 e la linea della figura 3.

Si sottolinea che la presente invenzione non è limitata a quanto descritto in seguito, ma il suo ambito è determinato unicamente dalle rivendicazioni allegate.

DESCRIZIONE DETTAGLIATA DELL'INVENZIONE

La figura 1 mostra un esempio di un’immagine a colori di un angolo iridocorneale di un occhio che è di forma rettangolare ed è larga 1280 pixel e alta 960 pixel. I metodi secondo la presente invenzione sono idonei all’elaborazione ad esempio anche di immagini di forma quadrata. I metodi secondo la presente invenzione sono idonei per l'elaborazione di immagini larghe ad esempio almeno 200 pixel e alte almeno 200 pixel. Almeno alcuni dei metodi secondo la presente invenzione sono idonei per l'elaborazione di immagini a toni di grigio. Come risulta evidente a un tecnico del ramo, la determinazione automatica di una curva di trabecolato nell’immagine della figura 1 (vale a dire, attraverso un computer digitale che esegue un programma per computer) non è un'attività semplice. Si sottolinea che immagini di angolo iridocorneale possono essere molto peggiori della figura 1.

L’immagine della figura 1 è stata ottenuta da un apparecchio secondo qualsiasi delle rivendicazioni del documento brevettuale WO 2015/180923 A1, ma i metodi secondo la presente invenzione possono essere usati per elaborare immagini differenti dalla figura 1 e non necessariamente acquisite attraverso un apparecchio secondo il documento brevettuale WO 2015/180923 A1.

Si sottolinea che molto spesso la direzione di acquisizione di un’immagine è nota all'apparecchio; ad esempio, negli apparecchi secondo il documento brevettuale WO 2015/180923 A1, ciascuna immagine acquisita è associata a una precisa direzione di acquisizione. In alternativa, la direzione di acquisizione può essere stimata grossolanamente (ad esempio, /- 10°) dall’immagine stessa.

I metodi secondo la presente invenzione servono per determinare una curva di trabecolato in un’immagine di un angolo iridocorneale di un occhio; tale immagine è un’immagine a canale singolo o a colori; tale immagine comprende una regione dell’iride (che è tipicamente scura) su una prima zona dell’immagine e una regione della sclera (che è tipicamente luminosa) su una seconda zona dell’immagine.

Un’immagine a colori ha tre canali come R-G-B e H-S-V.

Nel presente documento, l’espressione "immagine a canale singolo" significa uno dei canali di un’immagine a colori o una combinazione di questi canali, che è comunemente chiamata "immagine a toni di grigio". Una formula tipica per convertire RGB in toni di grigio, è la seguente:

intensità_toni di grigio = 0,2989*intensità_rosso 0,5870*intensità_verde

0,1140*intensità_blu

In generale, il metodo secondo la presente invenzione comprende le fasi di:

A) se detta immagine è un’immagine a colori, trasformazione di detta immagine a colori in un’immagine a canale singolo,

B) suddivisione di detta immagine a canale singolo in una pluralità di strisce parallele ciascuna comprendente una porzione di detta regione dell’iride e una porzione di detta regione della sclera,

C) per ciascuna striscia, estrazione di un profilo longitudinale, in cui l’intensità di un pixel del profilo longitudinale corrisponde all’intensità media di tutti i pixel della striscia con una stessa posizione longitudinale,

D) per ciascuna striscia, identificazione di minimi locali negativi del profilo longitudinale,

E) per i minimi locali negativi di un primo profilo longitudinale, identificazione di un percorso che congiunge minimi locali negativi di differenti profili longitudinali, partendo da detto primo profilo longitudinale e terminando in un ultimo profilo longitudinale,

F) per ciascun percorso identificato, associazione di un punteggio al percorso,

in base a cui, detta curva di trabecolato corrisponde al percorso identificato con il primo punteggio migliore - vedere ad esempio la figura 2.

Le strisce citate in precedenza possono essere distanziate o adiacenti o sovrapposte; tipicamente sono scelte in modo che siano adiacenti. Il numero di strisce può essere ad esempio nell’intervallo 10-100. Preferibilmente, tutte le strisce hanno la stessa larghezza; nel caso di un’immagine di 1280x960 pixel, la larghezza delle strisce può essere ad esempio 16-24 pixel.

Le strisce citate in precedenza formano un set di strisce ordinate, che coprono la maggior parte dell’immagine da elaborare. Pertanto, esiste una prima striscia a un’estremità dell’immagine e un’ultima striscia all’estremità opposta dell’immagine. Considerando la figura 1, un tecnico del ramo comprende che, in generale, le strisce non sono parallele a qualsiasi dei lati dell’immagine da elaborare.

Si sottolinea che nella fase "E", non necessariamente tutti i minimi locali negativi del primo profilo longitudinale sono considerati per “individuazione del percorso"; questo sarà spiegato meglio in seguito. Preferibilmente, le strisce hanno una direzione parallela alla direzione di acquisizione dell’immagine da elaborare. Se tale direzione è ignota, la direzione di acquisizione è vantaggiosamente stimata e il metodo può usare qualsiasi direzione che è parallela o inclinata rispetto alla direzione di acquisizione dell’immagine di un angolo maggiore ad esempio di -10° e minore ad esempio a 10°.

Il metodo comprende vantaggiosamente le ulteriori fasi di:

G) scelta del percorso identificato con il primo punteggio migliore, H) interpolazione del percorso scelto,

in base a cui, detta curva di trabecolato corrisponde al percorso interpolato.

Considerando la forma reale del trabecolato di un occhio e il fatto che solo una piccola porzione dell'angolo iridocorneale è mostrata nell’immagine da elaborare, nella fase "H" è preferita un’interpolazione di linea e/o un’interpolazione di curva, in particolare un’interpolazione di cerchio.

In particolare, nella fase "H", si possono usare entrambi i tipi di interpolazione. Ad esempio e preferibilmente, innanzitutto si tenta un’interpolazione di linea e poi un’interpolazione di curva (in particolare un’interpolazione di cerchio), se l’interpolazione di linea fallisce.

Un metodo efficace per l’interpolazione nella fase "H" è RANSAC o "consenso del campione casuale" (M. Fischler e R. Bolles, Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Readings in computer vision, p.726-740, 1987).

Dopo la fase "A" e prima della fase "B", detta immagina a canale singolo può essere "addolcita" (smoothing); ad esempio, si può usare un filtro a media mobile bidirezionale; in caso di un’immagine di 1280x960 pixel, la dimensione del nucleo del filtro può essere nell’intervallo ad esempio di 40-80 pixel.

Dopo la fase "B" e prima della fase "C", dette strisce possono essere "addolcite" (smoothing); ad esempio, si può usare un filtro a media mobile monodirezionale; in caso di strisce con una larghezza di 20 pixel, la dimensione della finestra del filtro può essere nell’intervallo ad esempio di 8-12 pixel.

Dopo la fase "D" e prima della fase "E", è preferibile selezionare solo alcuni dei minimi locali negativi identificati nella fase D. Difatti, ce ne possono essere molti e alcuni di essi possono non essere significativi dal punto di vista anatomico. Una prima e principale selezione può essere effettuata come segue: se vi sono due (o più) minimi locali negativi consecutivi vicini, è selezionato solo un minimo locale corrispondente a quello avente il valore più piccolo. Nel caso di un’immagine di 1280x960 pixel, due minimi possono essere considerati “vicini” se sono, ad esempio, distanti meno di 10-30 pixel.

Nella fase "E", si può usare il seguente algoritmo iterativo, partendo nella prima striscia e terminando nell’ultima striscia. Un pixel "iniziale" è considerato in una striscia iniziale; per la prima striscia, il pixel iniziale è il pixel corrispondente a un minimo locale negativo selezionato. Un pixel "successivo" è cercato nella striscia "successiva" (considerando l’ordine delle strisce citate prima). Il pixel "successivo" è un minimo locale negativo della striscia “successiva” e deve avere una distanza dal pixel “iniziale” più piccola di un valore predeterminato; in caso di strisce adiacenti aventi una larghezza di 20 pixel, il valore predeterminato può essere ad esempio 30-40 pixel (1,5-2,0 volte la larghezza). Se si trova un pixel "successivo", il pixel "successivo" è usato come pixel "iniziale" nella successiva iterazione. Se non si trova un pixel "successivo” nella striscia “successiva”, viene eseguita una ricerca di un pixel “successivo” nella striscia che segue (vale a dire, la striscia successiva dopo la striscia successiva della striscia iniziale); in questo caso, la ricerca deve essere eseguita usando una distanza massima maggiore di prima, per una distanza massima essendo due volte il valore predeterminato citato in precedenza.

Nella fase "F", un punteggio può essere associato a un percorso sommando le intensità di tutti i pixel appartenenti al percorso o di tutti i pixel del percorso trovato nella fase E. Per una migliore selezione dei percorsi, può essere utile una certa normalizzazione di tali punteggi. Resta inteso che, la selezione del migliore percorso può essere eseguita non solo in base a certi punteggi associati ai percorsi, ma anche ad un’analisi statistica.

L’analisi statistica secondo la presente invenzione (leggere la clausola indipendente 7 e altre clausole dipendenti dalla clausola 7) può essere applicata non solo ai metodi descritti in precedenza, ma anche ad altri metodi che forniscono come risultato un set di percorsi come possibili curve di trabecolato.

L’analisi statistica secondo la presente invenzione è progettata per elaborare un’immagine a colori, vale a dire che non è progettata per elaborare un’immagine a canale singolo.

In generale, l’analisi statistica secondo la presente invenzione comprende le fasi di:

L) clustering statistico dell’immagine a colori secondo il colore dei pixel,

M) selezione di un cluster in detta immagine a colori,

N) identificazione di componenti connessi in detto cluster selezionato,

O) selezione di un componente in detto cluster selezionato.

Tale analisi statistica, in particolare il cluster selezionato, è usato per scegliere uno tra tutti o alcuni dei percorsi identificati nella fase "E"; quindi, la curva di trabecolato corrisponde al percorso scelto.

Tale analisi statistica è molto utile quando vi sono due percorsi identificati con punteggi vicini.

Poiché si può considerare che tale analisi statistica sia usata per localizzare la regione della sclera all’interno dell’immagine da elaborare, il percorso scelto identificato (vale a dire, il percorso che corrisponderà più probabilmente alla curva di trabecolato) corrisponde a un percorso identificato che passa attraverso un’area periferica del componente selezionato; difatti, il trabecolato è adiacente alla sclera.

Un modo per implementare il concetto geometrico precedente consiste nell’intersezione del componente selezionato con una linea mediana radiale, così da ottenere un segmento mediano radiale e nella scelta del percorso identificato che attraversa il segmento mediano radiale. Preferibilmente, tale intersezione deve avvenire ad una delle due estremità del segmento mediano radiale, vale a dire, quello più vicino al centro dell’occhio o dell’iride.

Come già spiegato, l’interpolazione è vantaggiosa. Quando si usa l’analisi statistica, l’interpolazione può essere eseguita anche dopo aver selezionato il percorso migliore secondo tale analisi.

Come già affermato, se si desidera solo un punto del trabecolato, la presente invenzione insegna un modo per selezionare un punto della curva di trabecolato determinata, che ha una probabilità molto elevata di essere corretto, come spiegato in seguito.

Prima di tutto, la linea mediana radiale, se è determinata l’immagine da elaborare. La linea mediana radiale è una linea retta che passa attraverso il centro dell’immagine e che è parallela alla direzione di acquisizione dell’immagine. Nella figura 3, la linea centrale e mediana radiale è mostrata sovrapposta all’immagine della figura 1.

Poi, la curva di trabecolato determinata s’interseca con la linea mediana radiale (come mostrato nella 4) e il punto in tale intersezione è considerato un punto del trabecolato.

Questa è una stima molto buona.

I metodi secondo la presente invenzione sono tipicamente effettuati mediante un computer digitale che esegue un programma per computer appropriato, caricato nella memoria interna del computer digitale.

Tale computer digitale può essere integrato nello stesso apparecchio medicale usato per l'acquisizione delle immagini da elaborare.

In alternativa, tale computer digitale può ricevere immagini da elaborare sebbene un supporto di memoria (ad esempio un CD o un DVD o una pen-drive) o da un cavo dati (ad esempio, un cavo di rete del computer) o via radio (connessione wireless, connessione ottica, connessione con telefono cellulare).

Claims

RIVENDICAZIONI 1. Metodo per determinare una curva di trabecolato in un’immagine di un angolo iridocorneale di un occhio, in cui detta immagine è un’immagine a canale singolo o a colori e comprende una regione dell’iride su una prima zona e una regione della sclera su una seconda zona, comprendente le fasi di: A) se detta immagine è un’immagine a colori, trasformazione di detta immagine a colori in un’immagine a canale singolo, B) suddivisione di detta immagine a canale singolo in una pluralità di strisce parallele ciascuna comprendente una porzione di detta regione dell’iride e una porzione di detta regione della sclera, C) per ciascuna striscia, estrazione di un profilo longitudinale, in cui l’intensità di un pixel del profilo longitudinale corrisponde all’intensità media di tutti i pixel della striscia con una stessa posizione longitudinale, D) per ciascuna striscia, identificazione di minimi locali negativi del profilo longitudinale, E) per i minimi locali negativi di un primo profilo longitudinale, identificazione di un percorso che congiunge minimi locali negativi di differenti profili longitudinali, partendo da detto primo profilo longitudinale e terminando in un ultimo profilo longitudinale, F) per ciascun percorso identificato, associazione di un punteggio al percorso, in base a cui, detta curva di trabecolato corrisponde al percorso identificato con il primo punteggio migliore.
2. Metodo secondo la rivendicazione 1, in cui dette strisce hanno una direzione parallela alla direzione di acquisizione di detta immagine oppure sono inclinate rispetto alla direzione di acquisizione di detta immagine di un angolo maggiore di -10° o -20° e minore di 10° o 20°.
3. Metodo secondo la rivendicazione 1 o 2, comprendente le ulteriori fasi di: G) scelta del percorso identificato con il primo punteggio migliore, H) interpolazione del percorso scelto, in base a cui, detta curva di trabecolato corrisponde al percorso interpolato.
4. Metodo secondo la rivendicazione 1 o 2 o 3, comprendente la fase di "addolcire" detta immagine a canale singolo dopo la fase "A" e prima della fase "B".
5. Metodo secondo la rivendicazione 1 o 2 o 3 o 4, comprendente la fase di "addolcire" ciascuna striscia dopo la fase "B" e prima della fase "C".
6. Metodo secondo la rivendicazione 1 o 2 o 3 o 4 o 5, comprendente la fase di selezione di alcuni dei minimi locali negativi dopo la fase "D" e prima della fase “E” per ciascuna striscia.
7. Metodo secondo preferibilmente una qualsiasi delle precedenti rivendicazioni, comprendente inoltre un’analisi statistica che comprende le fasi di: L) clustering statistico di detta immagine a colori secondo il colore dei pixel, M) selezione di un cluster in detta immagine a colori, N) identificazione di componenti connessi in detto cluster selezionato, O) selezione di un componente in detto cluster selezionato, in cui detta analisi statistica è usata per scegliere uno dei percorsi identificati e, in base a cui, detta curva di trabecolato corrisponde al percorso scelto.
8. Metodo secondo la rivendicazione 7, in cui il percorso identificato scelto corrisponde a un percorso identificato che passa attraverso un’area periferica di detto componente selezionato.
9. Metodo secondo la rivendicazione 7 o 8, comprende l’ulteriore fase di: P) intersezione di detto componente selezionato con una linea mediana radiale, così da ottenere un segmento mediano radiale, detta linea mediana radiale essendo una linea retta che passa attraverso il centro di detta immagine e che è parallela alla direzione di acquisizione di detta immagine, in cui il percorso identificato scelto corrisponde a un percorso identificato che attraversa detto segmento mediano radiale.
10. Metodo secondo la rivendicazione 7 o 8 o 9, in cui il percorso scelto è interpolato, in base a cui, detta curva di trabecolato corrisponde al percorso interpolato.
11. Metodo secondo qualsiasi delle precedenti rivendicazioni, comprendente inoltre le fasi di: Q) intersezione di detta curva di trabecolato con una linea mediana radiale, così da ottenere un punto, detta linea mediana radiale essendo una linea retta che passa attraverso il centro di detta immagine e che è parallela alla direzione di acquisizione di detta immagine, in base a cui, detto punto determinato nella fase "Q" è considerato un punto del trabecolato di detto occhio.
12. Prodotto di programma per computer caricabile nella memoria interna di un computer digitale, comprendente porzioni di codice software per eseguire le fasi del metodo secondo una qualsiasi delle precedenti rivendicazioni da 1 a 11, quando detto prodotto è eseguito su un computer.
13. Apparecchio medicale specificamente atto a effettuare il metodo secondo una qualsiasi delle precedenti rivendicazioni da 1 a 11.