JP2010279440A - 画像処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】被検眼を断層像撮像装置により撮像して得られた断層像から網膜を構成する層候補を検出し、層候補を利用して得られる画像特徴に基づいて、断層像における偽像領域を判定し、偽像領域判定結果と画像特徴とに基づいて、偽像領域における輝度値を補正し、偽像領域内の層位置を検出しやすくなるような画像補正を行う。
【選択図】図3
Description
OCT装置で被検眼(検査対象である眼)を撮影する場合、網膜上に血管や白斑等が存在すると測定光の強度が低下するため、得られた画像上で網膜色素上皮層が減弱し、層を検出することが難しくなる。そこで、本実施形態では、被検眼の断層像から偽像領域を判定し、該領域内の統計量に応じて該領域を画像補正することを特徴とする。以下、添付図面に従って本発明に係る画像処理装置及び方法の好ましい実施形態について詳説する。ただし、発明の範囲は図示例に限定されるものではない。
(1)該領域5内の輝度値の平均や分散、最大値が、真像領域内の場合に比べていずれも小さい。
(2)該領域5を含む領域で網膜色素上皮層候補点を求めた場合、網膜色素上皮層以外の高輝度領域、例えば網膜血管領域が誤抽出されることによってPiとPi+1のように層候補点間で非連結な部分が発生しやすい。
(i) 層候補点間が非連結である候補点の組を求める。
(ii) 非連結と判定された層候補点の組のどちら側で偽像が発生しているかを調べる。
(iii) 偽像が発生している側の層候補点列を次の非連結点に出会うまで追跡する。
(iv) 該追跡した層候補点を通るAスキャンライン上で、該層候補点より深層側における輝度値の統計量(平均、分散、最大値等)を求める。ここで、深層側とは、図5中に2つの点を考えた場合、z軸方向の座標値が大きいほうを指す。
(v) 該非連結な候補点を端点とする輝度統計量の低い領域を偽像領域とする。さらに、該輝度統計量は、偽像領域内の輝度減弱の程度を反映した量と考えられるので、S450において偽像領域内の画像処理法を決定する際に利用する。
なお、輝度の統計量は上記に限るものではなく、他の統計量、例えば最大値、分散、最頻値、中央値などでもよい。あるいはこれらの統計量の組み合わせによって連結度を判定してもよい。またSとしてあらかじめ撮像装置や被験者ごとに求めた所定の層の輝度値に関する統計量を用いてもよいし、あらかじめ設定された標準値を用いてもよい。ここで、連結度の判定に用いる指標としては層候補点間を結ぶ曲線分上の輝度値に関する統計量を用いたが、これに限らない。例えば、血管や白斑を誤検出して非連結となっているような候補点の近傍ではz軸方向に平行なエッジ(図5の7)が発生し、このような特徴をとらえる指標としてAスキャン方向に関する複数の輝度プロファイル間の相違度を利用してもよい。なお、輝度プロファイルとは図1の(a)または(b)の右側に示すような、Aスキャン方向における空間的位置と該位置における輝度値との関係を示すグラフを指し,通常は隣接する輝度プロファイル同士の相違は小さい。
(1)図5に示すようなPi、Pi+1'、Pi''、Pi+1''の4点で囲まれるような局所領域内の各画素で、x軸方向に関する輝度値の差分Dを計算する。なお、Pi''は、Piと同じx座標値を持ち、最大のz座標値を持つ点である。また、Pi+1''はPi+1と同じx座標値を持ち、最大のz座標値を持つ点である。
(2)閾値Td1以上の大きさを持つDのみ加算した場合の合計値ΣDを求める。エッジが広範囲に、はっきり表れている場合ほど、ΣDの大きさが大きくなる。
(3)合計値ΣDが閾値Td2より大であれば、非連結であると判定する。
また、上記の複数の指標を組み合わせて連結度を判定してもよい。
(i)Pi を通るAスキャンライン上における、Piよりz軸の正方向側での輝度値の統計量を求める。
(ii)Pi+1 を通るAスキャンライン上における、Pi+1'よりz軸の正方向側での輝度値の統計量を求める。なお、Pi+1'は、Pi+1と同じx座標を持ち、Piと同じz座標を持つ点である。
(iii)両統計量を比較し、より小さい統計量を持つ候補点側で偽像が発生していると判定する。ここで判定された小さい統計量を持つ候補点を偽造領域の端部と定義する。
y = (St/Sf)*(x-Af)+At のように補正する。なお、画像補正の方法はこれに限らない。例えば、以下の(i)から(iii)に示すような方法で画像補正を行ってよい。あるいは、偽像領域における補正前の輝度値と補正後の輝度値との間に増加関数の関係が成り立つような補正であれば任意の画像補正を行ってよい。
y = ImaxT * (x - IminF)/( ImaxF - IminF) のように補正する。
これらで求めた3つの固有値から、以下の式6を求めることで、網膜の層構造を強調することが出来る。ここで、式6におけるω(λs;λt)は重み関数であり、それを式7に示す。式7におけるγとαは重みである。
なお、上記のような画像補正方法は必ずしも単独で実行する必要はなく、組み合わせて実行してもよい。また、S640 にて偽像領域内を複数の局所領域に分割して該領域ごとに輝度値に関する統計量を求めている場合は、画像補正も局所領域ごとに実行してよい。
本実施形態は、第1実施形態のように偽像領域における画像補正を行うだけでなく、該補正された画像から所定の層の検出を行うようにしたものである。この実施形態は、偽像が発生して輝度が減弱している領域であっても、残存しているエッジ情報が検出しやすくなるように画像補正してそのエッジ情報を検出することで、より正確な層位置を求められることに対応している。
(i)該層候補点列の輝度値の和の大きさ
(ii)該層候補点列形状の滑らかさ
に関する評価関数を設定し、両評価関数値の線形和が最大となる層候補点の組み合わせを層位置と決定してもよい。ここで、前記層候補点の組み合わせを選択する際には、偽像領域内の層候補点列だけでなく、該領域近傍の層候補点も前記層候補点列に含めて評価関数値を計算してよい。
(i) 層の決定結果
(ii) 層形状の計測結果
(iii) 偽像領域の範囲及び該領域における画像補正結果
を断層像に重畳して表示する。
(i)S420において取得された層候補点列を層位置とし、該層位置から層形状を計測し、
(ii)該層位置及び層形状の計測結果を表示部340に表示する。
そこで、以下では本ステップにおける処理の詳細を説明する。
本実施形態は第1及び第2実施形態のように断層像のみを用いて偽像領域を判定せず、被検眼の断層像から投影像を作成し、該投影像から抽出した組織や病変の位置情報を断層像上に逆投影して、予め偽像候補領域を絞り込むことを特徴とする。ここで一般的には、血管(もしくは出血)等が原因で発生する偽像領域の位置情報は、断層像のみから求めるよりも、投影像から求めるほうが簡単である。そこで、本実施形態では、投影像から血管(出血)領域を抽出してその位置情報を断層像上にマッピングし、その領域の周辺で偽像領域の端部を探索、特定することにより高精度に偽像領域の範囲を求める場合を説明する。
本実施形態は第3実施形態において偽像領域を判定した後、偽像領域における画像補正を行うだけでなく、該補正された画像から所定の層の検出を行うようにしたものである。本実施形態では、以下の点にに対応している。
(i) 血管(もしくは出血)などによって偽像が発生している場合においては、投影像から求めた血管(出血)領域の位置情報を断層像上にマッピングし、その領域の周辺で偽像領域の端部を探索、特定した方がより高精度に偽像領域の範囲を求められる。
(ii) 偽像が発生して輝度が減弱している領域であっても、残存しているエッジ情報が検出しやすくなるよう画像補正してそのエッジ情報を検出することで、より正確な層位置を求められる。
本実施形態では第3実施形態に対して、被検眼の表面像もしくは投影像の少なくとも一方から抽出した組織や病変の位置情報を断層像上に逆投影し、あらかじめ偽像候補領域を絞るようにしたものである。これは、特に白斑のように表面像から抽出しやすい病変が発生している場合、表面像を利用して白斑領域を求め、その周辺で偽像領域の端部を探索、特定した方がより高精度に偽像領域の範囲を求められるからである。
本実施形態では第5実施形態において偽像領域の画像補正を行うだけでなく、該補正された画像から所定の層の検出を行うようにしたものである。この実施形態は、特に白斑によって偽像が発生している場合においては、以下の事項を利用する。
(i) 表面像から求めた白斑領域の位置情報を断層像上にマッピングし、その領域の周辺で偽像領域の端部を探索、特定した方がより高精度に偽像領域の範囲を求められる。
(ii) 偽像が発生して輝度が減弱している領域であっても、残存しているエッジ情報が検出しやすくなるよう画像補正してそのエッジ情報を検出することで、より正確な層位置を求められる。
本実施形態では、被検眼の断層像から偽像領域を判定し、偽像領域内の輝度値や該領域周辺の層形状も考慮したうえで双方の情報を用いて偽像領域内の層位置を求めることを特徴とする。
なお、輝度値に関する統計量はこれに限定されるものではなく、例えば平均値や分散、標準偏差でもよい。また、偽像領域内を任意の局所領域に分割し、各制御点が属する局所領域における輝度値の統計量をF(i)として用いてもよい。
偽像領域における輝度値の減弱具合に応じて輝度に関する評価関数の重みを増加させる。そこでS640で求めた該領域内の輝度統計量Fsと、真像領域内の輝度統計量Tsとの比率Ts/Fsに比例した値を、輝度に関する評価関数の重みとして設定する。ただし、輝度に関する評価関数の重みの設定法はこれに限るものではなく、Fsと輝度に関する評価関数の重みとの間に減少関数の関係が成り立つようなものであれば任意の重み関数を設定してよい。
偽像領域においては、形状モデルの輝度値に関する評価関数の重みを真像領域における場合と同じ値に設定する。なお、(ii)において、輝度値に関する評価関数の重みの設定法はこれに限らない。例えば、輝度値に関する評価関数の重みを小さくしたり、0に設定してもよい。
本実施形態では、該領域内の層位置を求める際に偽像領域内のエッジ等の輝度情報を利用するか否かを判断し、利用する場合には該領域の輝度値を補正した上で層位置を求め、利用しない場合には補間によって層位置を求めるようにしたものである。本実施形態では、以下の事項に対応している。
(ii) 大きな白斑や激しく出血している領域など輝度が欠損してエッジ情報が利用できない領域では、偽像領域の発生位置や周囲の層形状などを考慮した上で周囲の層位置同士を補間することにより、より正確な層位置を求める。
(i) 線形変換による方法
(ii) ヒストグラム変換に基づく方法
(iii) 層構造の強調を行う方法
まず、(i)の線形変換による画像補正を行う場合、偽像領域内の最大輝度ImaxF、該領域内の最小輝度IminF、真像領域内の最大輝度ImaxTを用いて線形変換のパラメータを以下のように設定する。
y = ImaxT * (x - IminF)/( ImaxF - IminF)
ここで、yは画像補正後の偽像領域の輝度値であり、xは画像補正前の偽像領域の輝度値を表す。この場合、偽像領域内の最大輝度を真像領域の最大輝度に合わせるような画像補正が行われることになる。
y = (St/Sf)*(x-Af)+At
ここで、xは補正前の信号、yは補正後の信号を表す。
(i) 偽像領域周辺の層位置におけるAスキャン線上の輝度プロファイルから、該層位置における層厚を求める。ここでは、該層位置における輝度値との差が一定値以内であるような該線上の範囲を求め、その長さを層厚とする。
(ii)平滑化の際に用いるガウスフィルタの解像度σの値を偽像領域周辺の層厚の値に比例して設定する。
なお、本実施形態における画像補正の方法はこれに限るものではなく、偽像領域における補正前の輝度値と補正後の輝度値との間に増加関数の関係が成り立ち、調節可能なパラメータを含む画像補正法であれば任意の画像補正を行ってよい。
(i)まず各偽像領域において、偽像領域の幅Wiや、S2470で求めた該領域近傍の層形状に関する指標の値(層候補点間角度θiの統計量など)から、補間関数の種類もしくは次数を選択する。例えばWiが一定値未満であれば線形補間とし、一定値以上であればBスプライン補間を選択する。或いは、層形状の凹凸が大きい(θiの平均もしくは最大値が一定値以上ある)場合には、補間曲線が制御点を通り、Bスプライン補間の場合より正確な層位置を求めることができる自然スプライン補間を用いるような選択法でもよい。また、同じ種類の補間関数に対しても、偽像領域周辺の層候補点間角度θiの統計量(平均値や最大値等)の大きさに比例して補間関数の次数を設定する、といった選択法でもよい。
本実施形態では第7実施形態のように断層像のみを用いて偽像領域内の層位置を求めるのではなく、被検眼の断層像から投影像を作成し、該投影像から抽出した組織や病変の位置情報を断層像上に逆投影し、あらかじめ偽像候補領域を絞るようにしたものである。
(i)投影像から求めた血管(出血)領域の位置情報を断層像上にマッピングし、その領域の周辺で偽像領域の端部を探索、特定した方がより高精度に偽像領域の範囲を求められる。
(ii)偽像領域内に残存するエッジ情報や、偽像領域周辺の層形状の凹凸も考慮した評価関数の重み付けによって層モデルをあてはめることにより、より正確な層位置を求められる。
本実施形態は第9実施形態において、輝度利用判断部による判断の後、エッジ等の輝度情報を利用する場合には該領域の画像補正を行った上で層位置を求め、該情報を利用しない場合は補間処理により層位置を求めるようにしたものである。
(i)投影像から求めた血管(出血)領域の位置情報を断層像上にマッピングし、その領域の周辺で偽像領域の端部を探索、特定した方がより高精度に偽像領域の範囲を求められる。
(ii)血管など減弱したエッジ等の情報が残存する領域では、輝度値を変換した上で層位置を検出した方が、より正確に層位置が求められる。
(iii)輝度が欠損してエッジ等の輝度情報が利用できない領域では、偽像領域の発生位置や周囲の層形状などを考慮した上で周囲の層位置同士を補間した方が、より正確に層位置を求められる。
本実施形態は、第9実施形態に対して、被検眼の表面像もしくは投影像の少なくとも一方から抽出した組織や病変の位置情報を断層像上に逆投影し、あらかじめ偽像候補領域を絞る処理を加えたものである。
(i) 白斑のように表面像から抽出しやすい病変が発生している場合においては、表面像から白斑領域を抽出してその位置情報を断層像上にマッピングし、その領域の周辺で偽像領域の端部を探索、特定した方がより高精度に偽像領域の範囲を求められる。
(ii) 偽像領域内に残存するエッジ情報や、偽像領域周辺の層形状の凹凸も考慮した評価関数の重み付けによって層モデルをあてはめることにより、より正確な層位置を求められる。
本実施形態では第11実施形態において、輝度利用判断部による判断の後、エッジ等の輝度情報を利用する場合には該領域の画像補正を行った上で層位置を決定し、該情報を利用しない場合は補間処理によって層位置を求めるようにしたものである。
(i)表面像から求めた白斑領域の位置情報を断層像上にマッピングし、その領域の周辺で偽像領域の端部を探索、特定した方がより高精度に偽像領域の範囲を求められる。
(ii)血管など減弱したエッジ等の情報が残存する領域では、輝度値を変換した上で層位置を検出した方が、より正確に層位置が求められる。
(iii)輝度が欠損してエッジ等の輝度情報が利用できない領域では、偽像領域の発生位置や周囲の層形状などを考慮した上で周囲の層位置同士を補間した方が、より正確に層位置を求められる。
上述の実施形態は、本発明を画像処理装置として実現したものである。しかしながら、本発明の実施形態は画像処理装置のみに限定されるものではなく、コンピュータのCPUにより実行することでその機能を実現するソフトウェアとして実現しても良い。
Claims (13)
- 被検眼を断層像撮像装置により撮像して得られた断層像の画像を処理する画像処理装置であって、
前記断層像から、前記被検眼の網膜を構成する層候補を検出する層候補検出手段と、
前記層候補を利用して得られる画像特徴に基づいて、前記断層像における偽像領域を判定する偽像領域判定手段と、
前記偽像領域判定手段の判定結果と該領域における画像特徴とに基づいて、前記偽像領域における輝度値を補正する画像補正手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記画像補正手段により補正された前記偽像領域における輝度値に基づき、前記網膜を構成する層のうち該偽像領域内に存在する層の位置を決定する層決定手段をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記層の位置の決定に、前記偽像領域における輝度値を利用するか否かを、当該輝度値の大きさに基づいて判断する輝度利用判断手段をさらに備え、
前記輝度利用判断手段が前記輝度値を利用すると判断した場合に、前記層決定手段は当該輝度値を利用した前記層の位置の決定を行い、
前記輝度利用判断手段が前記輝度値を利用しないと判断した場合に、前記層決定手段は、前記偽像領域の近傍の前記層候補を用いて補間処理により前記層の位置を決定する
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 被検眼を断層像撮像装置により撮像して得られた断層像の画像を処理する画像処理装置であって、
前記断層像から、前記被検眼の網膜を構成する層候補を検出する層候補検出手段と、
前記層候補を利用して得られる画像特徴に基づいて、前記断層像における偽像領域を判定する偽像領域判定手段と、
前記偽像領域判定手段の判定結果に基づいて、前記網膜を構成する層のうち該偽像領域内に存在する層の位置を決定する層決定手段と
を備え、
前記層決定手段は、前記偽像領域に含まれる層形状を特定するための複数の制御点からなる形状モデルを利用し、該形状モデルの形状に関する評価関数と、前記制御点の近傍における輝度値に関する評価関数とに基づいて前記層の位置を決定することを特徴とする画像処理装置。 - 前記層決定手段は、
前記偽像領域内の画素の輝度値が低いほど前記輝度値に関する評価関数の重みが大きくなるよう前記輝度値に関する評価関数の重みを決定するか、もしくは、前記偽像領域内の画素の輝度値と、前記断層像における前記偽像領域以外の画素の輝度値との比率に応じて前記評価関数の重みを決定し、
前記偽像領域の近傍における前記層候補により特定される層の形状の凹凸の度合いに応じて、該凹凸の度合いが高いほど前記重みを小さくするように前記形状に関する評価関数における重みを決定することを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記層候補を利用して得られる画像特徴には、前記層候補の間の連結度が含まれ、
前記偽像領域判定手段は、前記連結度が低く非連結と判定される層候補を前記偽像領域の端点として、前記断層像における偽像領域を判定することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記偽像領域判定手段は、前記非連結と判定される2つの層候補のうち、各層候補よりも深度の高い領域における輝度値の低い方を前記偽像領域の端点とすることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 前記層候補を利用して得られる画像特徴には、前記2つの層候補により特定される領域内の画素の輝度値の、前記断層像のAスキャン方向に直交する方向における差分が含まれ、
前記偽像領域判定手段は、Aスキャン方向における複数の輝度プロファイル間の相違度によって前記断層像における偽像領域を判定することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記断層像の各画素を前記網膜の深度方向に対応する該断層像のAスキャン方向に加算して投影像を生成する投影像生成手段と、
前記投影像から、前記被検眼内の生体組織及び病変の少なくともいずれかが存在する特徴領域を抽出する特徴抽出手段と
をさらに備え、
前記偽像領域判定手段は、前記特徴領域およびその近傍において前記偽像領域の判定を行うことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記特徴抽出手段は、前記被検眼を撮影して得られた表面像から前記特徴領域を更に抽出し、
前記偽像領域判定手段は、前記表面像から抽出された特徴領域を更に利用して前記偽像領域の判定を行うことを特徴とする請求項9に記載の画像処理装置。 - 被検眼を断層像撮像装置により撮像して得られた断層像の画像を処理する画像処理装置の制御方法であって、
層候補検出手段が、前記断層像から、前記被検眼の網膜を構成する層候補を検出する層候補検出工程と、
偽像領域判定手段が、前記層候補を利用して得られる画像特徴に基づいて、前記断層像における偽像領域を判定する偽像領域判定工程と、
画像補正手段が、前記偽像領域判定工程における判定結果と該領域における画像特徴とに基づいて、前記偽像領域における輝度値を補正する画像補正工程と、
を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。 - 被検眼を断層像撮像装置により撮像して得られた断層像の画像を処理する画像処理装置の制御方法であって、
層候補検出手段が、前記断層像から、前記被検眼の網膜を構成する層候補を検出する層候補検出工程と、
偽像領域判定手段が、前記層候補を利用して得られる画像特徴に基づいて、前記断層像における偽像領域を判定する偽像領域判定工程と、
層決定手段が、前記偽像領域判定工程における判定結果に基づいて、前記網膜を構成する層のうち該偽像領域内に存在する層の位置を決定する層決定工程と
を備え、
前記層決定工程では、前記偽像領域に含まれる層形状を特定するための複数の制御点からなる形状モデルを利用し、該形状モデルの形状に関する評価関数と、前記制御点の近傍における輝度値に関する評価関数とに基づいて前記層の位置を決定することを特徴とする画像処理装置の制御方法。 - コンピュータを、請求項1乃至10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ことを特徴とするコンピュータプログラム。
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