JP2007330557A - 分光眼底測定装置及びその測定方法 - Google Patents
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Classifications
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- A—HUMAN NECESSITIES
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- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
Abstract
【解決手段】本発明の分光眼底画像測定装置1は、眼底を照明する照明光源11を含む照明光学系10と、照明された眼底からの波長可変の反射光束を受光し、波長の異なる一連の分光眼底画像を撮像する受光光学系20と、分光眼底画像を加工処理する画像処理部7と、分光眼底画像を記憶する記憶部7Aと、分光眼底画像を表示する表示部7Bとを備え、画像処理部7は、受光光学系20で撮像された一連の分光眼底画像について、各部位の位置を合わせるように補正する位置補正部72と、位置補正部72で補正された一連の分光眼底画像から、各特定部位に対応して予め設定された波長範囲の分光眼底画像を抽出する画像抽出部74とを有する。
【選択図】図1
Description
このように構成すると、特定部位毎に予め鮮明な画像群が抽出され、その中から最鮮明画像を選択すれば良いので、最鮮明画像の選択が効率的であり、また、不適切な画像の選択を回避できる。
ここにおいて、各特定部位の輝度とその背景の輝度とのコントラストは、特定部位自体の輝度と当該特定部位と隣接する背景の輝度との差で表現されるのが望ましいが、エリア内における最高輝度と最低輝度(一方が特定部位の輝度、他方が背景の輝度に該当するとみなせる)を用いて表現されても良い。このように構成すると、一連の分光眼底画像からコントラストを計算で求め、比較することにより、最鮮明画像の選択を自動化できる。
このように構成すると、人目で確認しながら、最鮮明画像の選択ができる。
このように構成すると、撮影画像に比して各特定部位が鮮明に表示された合成画像を得られる。
このように構成すると、識別性の高いデータを確認しながら特定部位を抽出できる。
このように構成すると、データを確認しながら特定部位を抽出できる。
このように構成すると、複数の特定部位を鮮明に表示した眼底画像を形成できる。
このように構成すると、網膜動脈と網膜静脈を効率的に識別できる。
図1に、本発明の実施の形態における分光眼底画像データ測定装置1の光学系概要例を示す。図において、分光眼底画像データ測定装置1は、眼底カメラ部2、トップハウジング部3、画像処理部7、記憶部7A、表示部7B、制御部8に大別される。眼底カメラ部2は、被検眼Eの眼底Fを照明するための照明光学系10、眼底Fからの反射光束を受光して撮像部4の受光面に眼底像を形成する受光光学系20の前段部、検眼者が眼底Fを観察するファインダー光学系60等を備える。トップハウジング部3は、分光眼底画像を撮像する撮像部4と、照射光の眼底Fへの照射位置をアライメントするためのアライメント光学系50(ただし、光源51は眼底カメラ部2に設けられる)と、眼底カメラ部2から受光した反射光束を整波してカメラリレー部6に導くリレー光学部5と、リレー光学部5経由後の反射光束を撮像部4等の各種受光手段に伝達するカメラリレー部6とから構成され、リレー光学部5、カメラリレー部6、撮像部4とにわたる受光光学系20の後段部を備える。また、カメラリレー部6の上部の拡張部9はモニタTVやハードコピー等の各種受光手段を受光光学系20に接続して拡張的に使用できる部分である。
受光光学系20は、眼底カメラ部2内において、被検眼Eを通る反射光軸上に、対物レンズ42、ビームスプリッター41、アイリス絞り板21、合焦レンズ22、結像レンズ23、反射鏡24、切り替えミラー25を順次配置してなり、トップハウジング部3の受光光学系に接続される。アイリス絞り板21は被検眼Eの前眼部と共役な位置に配置されている。分光画像取得時は切り替えミラー25は例えばソレノイドのようにして光路から取り除かれる。
なお、液晶波長可変フィルタ32は、入射光の偏光方向に影響されるので偏光した光を使用するときは、入射光の偏光角に対応したアライメントが必要である。この場合、液晶波長可変フィルタ32からの射出光は、入射光と垂直な偏光方向が維持される。
図4に本実施の形態における分光眼底測定方法の処理フロー例を示す。まず、被検眼の眼底を照明用光源11で照明する(S001:被検眼照明工程)。撮影画像取得部71で、照明光の眼底からの反射光束を受光して、所定の波長範囲で波長可変フィルタ32の透過波長を変化させて、分光眼底画像の撮影画像を撮像する(S002:撮像工程)。撮影画像の取得は例えば短波長側から順次行なう。次に、位置補正部72で、撮影された一連の分光眼底画像間で各部位の位置を合わせるように補正を行なう(S003:位置補正工程)。補正された一連の分光眼底画像は撮影された一連の分光眼底画像と共に記憶部7Aに記憶される(S004:第1の記憶工程)。次に、画像抽出部74で、補正された一連の分光眼底画像から、各特定部位に対応して予め設定された波長範囲の分光眼底画像を抽出する(S005:画像抽出工程)。この波長範囲は当該特定部位と背景とのコントラストを測定して定めても良く、経験測により定めても良い。抽出された画像は表示部7Bに表示される(S006:第1の表示工程)。次に、画像選択部75で、各特定部位に対し、抽出された分光眼底画像から画像全域に又は分割されたエリア毎に1画像を最鮮明画像として選択する(S007:画像選択工程)。図4では分割されたエリア毎に選択する例を示す。次に、画像選択部75が分割されたエリア毎に1画像を最鮮明画像として選択する場合には、画像連結部76で各エリアの最鮮明画像を連結して最鮮明全域眼底画像を形成する(S008:画像連結工程)。次に、加工処理部77で、画像選択部75で画像全域について選択された各特定部位に対する最鮮明画像又は画像連結部76で形成された各特定部位に対する最鮮明全域眼底画像について、ノイズ除去等の加工処理を行なう(S009:加工処理工程)。次に、画像合成部78で、特定部位毎に加工処理された眼底画像を合成して、高コントラストの合成眼底画像を形成する(S010:画像合成工程)。形成された高コントラストの合成眼底画像は記憶部7Aに記憶され(S011:第2の記憶工程)、表示部7Bに表示される(S012:第2の表示工程)。
測定される被験者は、医療現場では患者であり、できるだけ快適に測定を受けられるほうがよい。本実施の形態では、通常の眼底カメラ測定に比して測定時間は多少長いが、フラッシュ光の強い光を患者の眼底にあてることなく、測定が可能である。しかしながら、患者にとっては快適な測定でも、20秒間の間には眼球運動などの影響で、眼底像がある程度動いてしまうおそれがある。そこで発明者達は、波長の異なる一連の分光眼底画像について、位置合わせするための技術(レジストレーション技術)を開発した。これにより、眼と眼底カメラのアライメント状態に変化が生じても、分光解析が可能になった(特願2004−352093号公報参照)。
レジストレーションにより位置合わせできた画像は、分光的に比較可能である。本実施の形態では、一連の分光眼底画像に基づいて各部位の分光特性を分析し、各特定部位について鮮明な波長範囲を定めるのに役立て、また、各部位が特定部位に属するかを確認できることとした。また、一連の分光眼底画像に基づいて各部位の輝度とその背景の輝度とのコントラストを算出し、コントラスト最大の画像の選定に寄与することとした。
図7にハイパースペクトル画像、すなわち各波長における分光眼底画像の例を示す。500nm〜720nmの範囲で10nm毎に撮影されている。550nm〜600nmは網膜動静脈が比較的鮮明に表れる領域であり網膜動静脈検出域と、620nm〜690nmは視神経乳頭が比較的鮮明に表れる領域であり視神経乳頭検出域と、660nm〜720nmは脈絡脈が比較的鮮明に表れる領域であり脈絡膜検出域という。これらの領域は夫々の特定部位に関して鮮明な画像が得られる領域であるが、コントラストを測定して定めても良く、視覚を通して経験的に定めても良い。したがって、網膜動静脈を抽出したい場合は550nm〜600nmの画面を表示し、その中から最も鮮明な画像、すなわち最もコントラストの高い画像、例えば570nmの画像を選択し、コントラストの高い部分を網膜動静脈として抽出すれば良い。また、視神経乳頭を抽出したい場合は620nm〜690nmの画面を表示し、その中から最も鮮明な画像、すなわち最もコントラストの高い画像、例えば640nmの画像を選択し、コントラストの高い部分を視神経乳頭として抽出すれば良い。また、脈絡膜を抽出したい場合は660nm〜720nmの画面を表示し、その中から最も鮮明な画像、すなわち最もコントラストの高い画像、例えば700nmの画像を選択し、コントラストの高い部分を脈絡膜として抽出すれば良い。また、この最もコントラストの高い画像を選択する場合に、分光眼底画像領域を例えば正方形の多数のエリアに分割し、エリア毎に最もコントラストの高い画像を選択しても良い。本実施の形態では、エリア毎に最もコントラストの高い画像を選択するものとする。このように分光画像を利用して、網膜動静脈、乳頭視神経、脈絡膜等の各特定部位を抽出することができる。
(Imax−Imin)/(Imax+Imin)
(Imax:輝度の最大値、Imin:輝度の最小値)
を各波長で算出し、対象とするもの(網膜動静脈、視神経乳頭、脈絡膜等)の波長域の中で最もコントラストが高いものを各エリア毎に求め、画像をつなげる。すなわち、網膜動静脈の場合には550nm〜600nmの網膜動静脈検出域から最大のコントラストを示す抽出画像を、視神経乳頭の場合は620nm〜690nmの視神経乳頭検出域から最大のコントラストを示す抽出画像を、脈絡膜の場合は660nm〜720nmの脈絡膜検出域から最大のコントラストを示す抽出画像をエリア毎に選択し、選択された画像を連結する。ここでは、エリア全体でのコントラストを求めることにより、最鮮明画像として選択している。しかし、この態様に限定されるものでなく、特定部位がエリア内のある範囲に分布し、場所毎に輝度が変化する時は、その特定部位の輝度の最大値を用いてコントラストが最も高い画像を当該特定部位に対する最鮮明画像として選択したり、その特定部位とその周辺との輝度差の最大値を用いてコントラストが最も高い画像を当該特定部位に対する最鮮明画像として選択したりすることができる。
図10に加工処理の流れを、図11に加工処理過程における画像例を示す。加工処理は図4のS009に該当する。まず、各特定部位の連結画像を検出用画像とする(図11(a))。ここでは網膜動静脈を検出対象とする。まず、平均値フィルタを適用し(S501)、次いでラプラシアンガウシアンフィルタを適用する(S502)(図11(b))。平均値フィルタは周囲の画素を含めて平均化し、ノイズを除去するオペレータ、ラプラシアンガウシアンフィルタはコントラストが鮮明なエッジを抽出し、ガウス関数を適用してなだらかに処理することによりノイズを除去するオペレータである。次に、ラベリング処理により連続する同じ特性を有する部位に1つの番号を付与して識別し(S503)、膨張処理により点を膨らませ(S504)、細線化処理により線を細くしてノイズを除去する(S505)(図11(c))。次に、ラベル付け、すなわち番号付けした各部位について属性を付し、ここではカラー表示する(S506)(図11(d))。次に網膜動静脈の線幅を測定する(S507)。線幅は健康状態或は病状の尺度を表すものとして用いられる。このように特定部位に対して連結された連結画像に加工処理を行い、ノイズ除去した鮮明な眼底画像を形成する。
次に、図4に戻り、画像合成部78において、選択された各特定部位に対して加工処理された眼底画像を合成して、高コントラスト眼底画像を形成する(S010)。高コントラスト眼底画像は各特定部位に対応してカラーが付され、記憶部7Aに記憶され(S011)、表示部7Bでカラー表示される(S012)。
第1の実施の形態では眼底画像を複数のエリアに分割し、エリア毎に複数の抽出画像からコントラストが最大の最鮮明画像を選択し、これらを連結して最鮮明全域眼底画像を形成する例を説明したが、第2の実施の形態では抽出画像からマニュアルでエリア毎に最鮮明画像を選択する例を説明する。複数の抽出画像を表示部7Bに表示し、操作者がエリア毎に部位を指定すると当該部位における分光特性及びコントラストが表示される。操作者はこの分光特性を各特定部位の標準分光特性と比較して当該特定部位であることを確認し、複数の抽出画像中でコントラスト最大の抽出画像をそのエリアにおける最鮮明画像として選択する。各エリアで選択された最鮮明画像を連結して最鮮明全域眼底画像を形成する。その他の点では第1の実施の形態と同様であり、同様の効果を奏する。
第2の実施の形態では抽出画像からマニュアルでエリア毎に最鮮明画像を選択する例を説明したが、第3の実施の形態では、マニュアルで複数の抽出画面を比較して、眼底画像の全領域で1つの最鮮明画像を選択する例を示す。この場合でも抽出画像において、操作者が部位を指定すると当該部位における分光特性及びコントラストが表示される。操作者はこの分光特性を各特定部位の標準分光特性と比較して当該特定部位であることを確認し、複数の抽出画像からコントラスト最大の抽出画像を最鮮明画像として選択する。例えば570nmの画像から網膜動静脈を、640nmの画像から視神経乳頭を、700nmの画像から脈絡膜血管を最鮮明画像として選択し、これら選択された画像を合成する。この例では連結は不要である。また、かかる合成画像については特定部位毎に色彩を変えて表示すると各特定部位が一見して識別でき、分り易い。その他の点では第1の実施の形態と同様であり、同様の効果を奏する。
第1の実施の形態ではエリア毎に最鮮明画像選択し、連結した後に加工処理によりノイズ除去を行なう例を説明したが、第4の実施の形態では画像抽出後、最鮮明画像選択前に加工処理を行なう。第1の実施の形態では1枚の合成画像について加工処理を行なえば良いが、本実施の形態では複数の抽出画像について加工処理を行なう。しかし、コントラスト算出はノイズ除去後に行なわれるので、エリア毎の最鮮明画像を的確に選択できる確度が高くなる。その他の点では第1の実施の形態と同様である。
第1の実施の形態では一連の分光眼底画像を1組取得する例を説明したが、第5の実施の形態では2組取得し、画像の位置合わせを補完し合う。すなわち、20秒の撮影中には分光眼底画像が動くことがあるので、一方の組で比較的大きく動いた場合には、まず他方の組の動きが小さい画像で位置合わせを行ない、次いで一方の組の画像をこれに合わせるように変換する。これにより、位置合わせを確実化できる。その他の点では第1の実施の形態と同様である。
第1の実施の形態ではコントラストデータ採取に当たり、エリア毎に最大値と最小値を求めてコントラストを演算する例を説明したが、第6の実施の形態では、各部位の輝度とその背景の輝度とのコントラストを算出する例を示す。ラプラシアンガウシアンフィルタを使用すればエッジ検出ができ、部位と背景とのコントラストを求めることが出来る。したがって、エリア毎に最大値と最小値を求める方法に代えて、全ての部位について背景とのコントラストを得ることが可能である。これにより一層的確なコントラストデータを得られる。その他の点では第1の実施の形態と同様である。
第1の実施の形態では網膜動脈と網膜静脈を特に区別せずに説明したが、第7の実施の形態では網膜動脈と網膜静脈を識別する例を示す。
図12に酸化、還元ヘモグロビンの吸収光量(単位:cm−1/moles/liter)の例を示す。図12(a)に可視領域、(b)に近赤外領域の吸収光量を示す。酸化ヘモグロビンをHbO2、還元ヘモグロビンをHbで示す。網膜の酸素飽和度解析は、酸化・還元ヘモグロビンの波長毎に吸収光量に差があることを利用している。この分光特性のパターンが各測定対象部位における分光特性にどのくらい含まれているかを解析することにより、該測定対象部位に酸化・還元ヘモグロビンの含まれている割合を決定でき、さらに、酸化ヘモグロビンの割合から酸素飽和度を知得できる可能性がある。図12によれば略580nmの波長では網膜動脈が網膜静脈より輝度が高く、略550nmの波長では網膜静脈が網膜動脈より輝度が高い。したがって、一連の分光眼底画像のうち、略580nmの波長の分光眼底画像と、略550nmの波長の分光眼底画像を比較して、前者の輝度の高い部分を網膜動脈と、後者の輝度が高い部分を網膜静脈と判定できる。
例えば、以上の実施の形態では、抽出された分光眼底画像を表示部に表示する例を示したが、第1の実施の形態のように、自動的に最鮮明画像を選択する場合には、必ずしも分光眼底画像を表示部に表示する必要はない。また、本実施の形態におけるステップの順序を入れ替えることも可能である。例えば分光眼底像を取得する場合、分光測定波長範囲の全ての波長の分光眼底像を取得した後に、一括して眼底像の保存を行なっても良く、各波長の分光眼底像を取得した直後に各眼底像を保存しても良い。また、順次、CCDカメラから分光眼底画像(補正前画像)を読み込みながら、画像位置合わせを行なっても良く、撮影画像取得部で一旦CCDカメラから全ての分光眼底画像を読み込み、順次、記憶部に蓄積された分光眼底画像(補正前画像)を位置補正部に再読み込みしながら、撮影画像間の位置合わせを行なっても良い。
2 眼底カメラ部
3 トップハウジング部
4 撮像部
5 リレー光学部
6 カメラリレー部
7 画像処理部
7A 記憶部
7B 表示部
8 制御部
9 拡張部
10 照明光学系
11 照明光源(ハロゲンランプ)
12 コンデンサーレンズ
13 分光特性補正フィルタ
14 絞り板
15 反射鏡
16 リレーレンズ
20 受光光学系
21 アイリス絞り板
22 合焦レンズ
23 結像レンズ
24 反射鏡
25 切り替えミラー
31 ダイクロイックミラー
32 液晶波長可変フィルタ
33 結像レンズ
34 CCDカメラ
40 共通光学系
41 ビームスプリッター
42 対物レンズ
50 アライメント光学系
51 アライメント光源
52 ダイクロイックミラー
53 結像レンズ
54 モニタ用カメラ
60 ファインダー光学系
71 撮影画像取得部
72 位置補正部
73 画像解析部
74 画像抽出部
75 画像選択部
76 画像連結部
77 加工処理部
78 画像合成部
81 露光制御部
82 波長制御部
E 被検眼
F 眼底
Claims (12)
- 眼底を照明する照明光源を含む照明光学系と;
照明された眼底からの波長可変の反射光束を受光し、波長の異なる一連の分光眼底画像を撮像する受光光学系と;
前記分光眼底画像を加工処理する画像処理部と;
前記分光眼底画像を記憶する記憶部とを備え;
前記画像処理部は、前記受光光学系で撮像された一連の分光眼底画像について、各部位の位置を合わせるように補正する位置補正部と、前記位置補正部で補正された一連の分光眼底画像から、各特定部位に対応して予め設定された波長範囲の分光眼底画像を抽出する画像抽出部とを有する;
分光眼底測定装置。 - 前記画像処理部は、前記各特定部位に対し、抽出された分光眼底画像から画像全域に又は分割されたエリア毎に1画像を最鮮明画像として選択する画像選択部を有する;
請求項1に記載の分光眼底測定装置。 - 前記画像選択部は、抽出された分光眼底画像から前記各特定部位の輝度とその背景の輝度とのコントラストが最も高い画像を前記各特定部位に対する最鮮明画像として選択する;
請求項2に記載の分光眼底測定装置。 - 前記抽出された分光眼底画像を表示する表示部を備え;
前記画像選択部は、抽出され前記表示部に表示された分光眼底画像から、前記各特定部位に対し、操作者が指定した画像を前記各特定部位に対する最鮮明画像として選択する;
請求項2に記載の分光眼底測定装置。 - 前記画像処理部は、前記画像選択部が分割されたエリア毎に1画像を最鮮明画像として選択する場合に、各エリアの前記最鮮明画像を連結して最鮮明全域眼底画像を形成する画像連結部を有する;
請求項2乃至請求項4のいずれか1項に記載の分光眼底測定装置。 - 前記画像処理部は、前記位置補正部で補正された一連の分光眼底画像に基づいて前記分光眼底画像上の各部位の分光特性を算出する画像解析部を有し;
前記記憶部は、前記各部位の分光特性を各特定部位の標準分光特性と共に記憶し;
前記表示部は、操作者が前記分光眼底画像上の部位を指定すると、前記記憶部に記憶された指定された部位の分光特性を表示する;
請求項4に記載の分光眼底測定装置。 - 前記画像解析部は、前記位置補正部で補正された一連の分光眼底画像に基づいて前記各部位の輝度とその背景の輝度とのコントラストを算出し;
前記記憶部は、前記各部位のコントラストを記憶し;
前記表示部は、操作者が前記分光眼底画像上の部位を指定すると、前記記憶部に記憶された指定された部位のコントラストを表示する;
請求項4又は請求項6に記載の分光眼底測定装置。 - 前記画像処理部は、前記画像選択部が画像全域に対して選択した最鮮明画像又は前記画像連結部が形成した前記最鮮明全域眼底画像を合成して合成眼底画像を形成する画像合成部を有する;
請求項3乃至請求項7のいずれか1項に記載の分光眼底測定装置。 - 前記画像処理部は、前記一連の分光眼底画像のうち、略580nmの波長の分光眼底画像と、略550nmの波長の分光眼底画像を比較して、前者の輝度の高い部分を網膜動脈と、後者の輝度が高い部分を網膜静脈と判定する;
請求項6に記載の分光眼底測定装置。 - 前記照明光源の照明光波長が可変である又は前記照明光学系若しくは前記受光光学系が波長選択フィルタを有する;
請求項1乃至請求項9に記載の分光眼底測定装置。 - 所定の波長範囲の光束を発光する照明用光源からの光束により動物の被検眼の眼底を照明する被検眼照明工程と;
照明された眼底からの波長可変の反射光束を受光して、波長の異なる一連の動物の分光眼底画像を撮像する撮像工程と;
前記分光眼底画像を加工処理する画像処理工程と;
前記分光眼底画像を記憶する記憶工程とを備え;
前記画像処理工程は、前記受光光学系で撮像された一連の分光眼底画像について、各部位の位置を合わせるように補正する位置補正工程と、前記位置補正工程で補正された一連の分光眼底画像から、各特定部位に対応して予め設定された波長範囲の分光眼底画像を抽出する画像抽出工程を有する;
分光眼底測定方法。 - 前記画像処理工程は、前記各特定部位に対し、抽出された分光眼底画像から画像全域に又は分割されたエリア毎に1画像を最鮮明画像として選択する画像選択工程と、前記画像選択工程で分割されたエリア毎に1画像を最鮮明画像として選択する場合には、選択された各エリアの最鮮明画像を連結して、最鮮明全域眼底画像を形成する画像連結工程とを有する;
請求項11に記載の分光眼底測定方法。
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