JP2012148141A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】被写体である眼部の眼底の断層画像から層を検出する層検出部221と、層検出部221で検出された層の形状に基づいて眼底の深さ方向に凸な曲線を求める正常構造推定部222と、層検出部221で検出された層と正常構造推定部222で求められた曲線との差異を定量化する定量化部223を具備する。
【選択図】図2
Description
しかしながら、断層画像上の画像特徴としては観測できないので、特許文献1や特許文献2の技術では、その正常構造を推定することができない。
まず、本発明の第1の実施形態について説明する。
図1は、本発明の第1の実施形態に係る画像処理システム100の概略構成(ハードウェア構成)の一例を示す模式図である。
図2は、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置110−1の機能構成の一例を示す模式図である。
記憶部230は、図2に示すように、画像記憶部231と、データ記憶部232を有して構成されている。
表示部240は、画像取得部210により得られた断層画像、層検出部221や正常構造推定部222により得られた層の境界や、定量化部223により定量化された各種の定量結果を表示する。
図4は、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置110−1の制御方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
まず、ステップS101において、画像取得部210は、断層画像撮像装置120に対して、被写体である眼部の断層画像の送信を要求し、断層画像撮像装置120から送信される眼部の断層画像を取得する。そして、画像取得部210は、断層画像撮像装置120から取得した断層画像を、画像処理部220及び記憶部230(画像記憶部231)に入力する。
続いて、ステップS102において、層検出部221は、ステップS101で取得された断層画像から、被写体である眼部を構成する所定の層の境界を検出する処理を行う。
本例では、入力した3次元断層画像を2次元断層画像(B−scan画像)の集合と考え、それぞれの2次元断層画像に対して以下に示す2次元画像処理を実行する。
続いて、ステップS103において、正常構造推定部222は、ステップS102で検出された所定の層の境界(本例では、網膜色素上皮層境界)と、当該層の病変によって変形する特徴とに基づいて、その正常構造を推定する処理を行う。
図5は、本発明の第1の実施形態を示し、断層画像に含まれる層の正常構造の推定を説明するための模式図である。
図6は、本発明の第1の実施形態を示し、断層画像に含まれる層の正常構造の推定する際に利用する重み関数の一例を示す模式図である。
ここで、上述した方法とは別の正常構造の推定方法について、図14を用いて説明する。なお、図14(a)は、正常眼における網膜の層構造の一例を示す図である。また、図14(b)は、加齢黄斑変性における網膜の層構造の一例を示す図である。図14(a)に示す正常眼における網膜色素上皮層1400aは、滑らかなカーブを有する構造を成している。一方、図14(b)に示す加齢黄斑変性における網膜色素上皮層1400bは、その領域の一部が上下に波打った形状となっている。なお、OCTによる眼部の断層画像は、3次元的に得られるものであるが、図14では説明を簡単にするために、その一断面を2次元的に表している。また、網膜色素上皮層は、厚みの少ない層なので、図14では一本の線で表している。
続いて、ステップS104において、定量化部223は、各種の定量化処理を行う。
まず、定量化部223は、ステップS102において層検出部221が検出した層の境界に基づいて、図3に示す、層L1の層厚T1、その層の面積及び体積を算出する処理を行う。ここで層厚T1は、xy平面上の各座標点で、層境界B1と層境界B21のz座標の差の絶対値を求めることで計算できる。また、層L1の面積は、それぞれのy座標ごとにx軸方向の各座標点での層厚を加算することによって計算できる。また、層L1の体積は、求めた面積をy軸方向に加算することで計算できる。
図7は、本発明の第1の実施形態を示し、断層画像の平面化処理を説明するための模式図である。具体的に、図7は、図3における層の境界を、網膜層の一番深部の境界B22(例えば、網膜色素上皮層境界)を平面に変換し、他の層もその変形に合わせて変換した例を示したものである。
続いて、ステップS105において、表示部240は、断層画像と、断層画像の層と層の境界を検出した結果と、正常構造を推定した結果と、断層画像の層に関して定量化した結果を表示する処理を行う。本例では、表示部240は、例えばモニタ115を含み構成されるため、ステップS105の処理では、モニタ115上に各種のデータが表示される。ここで、過去のデータがある場合には、過去データと比較して表示するようにしてもよい。
続いて、ステップS106において、記憶部230(データ記憶部232等)は、以上のステップS101〜S104で取得された各種のデータを関連付けて、ある患者の患者データとして磁気ディスク113に保存する。具体的には、ステップS101で得られた断層画像データ、ステップS102で得られた層及び層の境界のデータ、ステップS103で推定された層の正常構造データ、ステップS104で得られた層の定量化処理の結果が関連付けられて、保存される。なお、磁気ディスク113に保存するデータは、これらのデータうちの少なくとも1つでよい。
第1の実施形態における画像処理装置110−1は、既に撮像された状態で保存されている眼部の断層画像を保持する画像蓄積サーバ(不図示)と、直接またはLAN130を介して接続し、当該画像蓄積サーバから断層画像を入力する構成であってもよい。この場合、図4のステップS101において、画像取得部210は、画像蓄積サーバ(不図示)に断層画像の送信を要求し、当該画像蓄積サーバから送信される断層画像を取得して、記憶部230に入力する。その後、上述したように、層の境界検出(S102)や定量化処理(S104)を行う。
第1の実施形態における画像処理装置110−1は、1枚または複数枚の二次元の断層画像を入力し、それに対して上述した解析処理(画像処理)を行う構成であってもよい。また、入力された三次元の断層画像から注目すべき断面を選択して、選択された二次元断層画像に対して処理を行う構成であってもよい。この場合、二次元断層画像の選択は、ユーザがマウス116やキーボード117を用いて、或いは、不図示のインターフェイスを用いて行ってもよいし、予め定めた眼底の特定部分(例えば黄斑部の中心を含む断面)に対して処理を行ってもよい。
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。
図9は、本発明の第2の実施形態に係る画像処理システム200の概略構成(ハードウェア構成)の一例を示す模式図である。
図10は、本発明の第2の実施形態に係る画像処理装置110−2の機能構成の一例を示す模式図である。
図11は、本発明の第2の実施形態に係る画像処理装置110−2の制御方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
まず、ステップS201において、断層画像取得部212は、断層画像撮像装置120に対して、被写体である眼部の断層画像の送信を要求し、断層画像撮像装置120から送信される眼部の断層画像を取得する。そして、断層画像取得部212は、断層画像撮像装置120から取得した断層画像を、画像処理部220及び記憶部230(画像記憶部231)に入力する。同様に、広域画像取得部211は、広域画像撮像装置140に対して、被写体である眼部の広域画像の送信を要求し、広域画像撮像装置140から送信される眼部の広域画像を取得する。そして、広域画像取得部211は、取得した広域画像を、画像処理部220及び記憶部230(画像記憶部231)に入力する。
続いて、ステップS202において、層検出部221は、ステップS201で取得された断層画像から、被写体である眼部を構成する所定の層の境界を検出する処理を行う。ここで、層の検出方法については、第1の実施形態における図4のステップS102と同様である。なお、層の境界を検出するために、断層画像だけではなく、広域画像から病変や血管を抽出し、その情報を利用して検出するようにしてもよい。
続いて、ステップS203において、正常構造推定部222の判断部2221は、ステップS202において層検出部221が検出した層境界(本例では、網膜色素上皮層境界(B21))について、正常範囲及び異常範囲を判断して検出する。そして、判断部2221は、ステップS202において層検出部221が検出した層境界を正常範囲と異常範囲とに分類する。
続いて、ステップS204において、正常構造推定部222は、ステップS203で正常と判断された範囲に含まれている層境界と、当該層の病変によって変形する特徴とに基づいて、当該層の正常構造を推定する処理を行う。
続いて、ステップS205において、定量化部223は、第1の実施形態における図4のステップS104と同様に、各種の定量化処理を行う。
続いて、ステップS206において、表示部240は、第1の実施形態における図4のステップS105と基本的には同様の表示処理を行う。この際、本実施形態では、さらに、推定した正常構造と検出した層境界の表示において、任意の情報を選択して表示できるようにしてもよい。これについて、図12を用いて説明する。
図12において、層検出部221が検出した層境界は実線で示し、正常構造推定部222が推定した正常構造は点線で示している。
続いて、ステップS207において、記憶部230は、第1の実施形態における図4のステップS106と基本的には同様の記憶処理を行う。この際、さらに、撮像部位の確認等の理由で、広域画像と広域画像上における断層画像の取得範囲を一緒に記憶して提示できるようにしてもよい。
次に、本発明の第3の実施形態について説明する。
第3の実施形態に係る画像処理システムの概略構成は、図1に示す第1の実施形態に係る画像処理システム100と同様である。また、第3の実施形態に係る画像処理装置110の機能構成は、図2に示す第1の実施形態に係る画像処理装置110−1の機能構成と基本的には同様である。ただし、正常構造推定部222の処理が異なるため、ここでは、第3の実施形態に係る画像処理装置110を「画像処理装置110−3」とする。
前述した本発明の各実施形態に係る画像処理装置110を構成する図2及び図10の各構成部、並びに、図4及び図11の各ステップは、CPU111が磁気ディスク113に記憶されている制御プログラムを実行することによって実現できる。この制御プログラム及び当該制御プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体(実施形態では磁気ディスク113)は本発明に含まれる。
210 画像取得部
220 画像処理部
221 層検出部
222 正常構造推定部
223 定量化部
230 記憶部
231 画像記憶部
232 データ記憶部
240 表示部
Claims (17)
- 眼部の眼底の断層画像から層を検出する層検出手段と、
前記層の形状に基づいて、前記眼底の深さ方向に凸な曲線を求める演算手段と、
前記層と前記曲線との差異を定量化する定量化手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記層の形状に基づいて、前記層の複数の特徴箇所を検出する特徴箇所検出手段を更に有し、
前記演算手段は、前記複数の特徴箇所に基づいて、前記曲線を求めることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記特徴箇所検出手段は、前記深さ方向における前記層の深部に位置する深部箇所を検出し、
前記演算手段は、前記深部箇所を含む前記複数の特徴箇所に基づいて、前記曲線を求めることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記演算手段は、前記複数の特徴箇所に基づく2次曲線を前記曲線として求めることを特徴とする請求項2または3に記載の画像処理装置。
- 前記層との差が最小になる2次曲線を最小二乗法によって求めることを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。
- 前記演算手段は、前記複数の特徴箇所それぞれに関数をあてはめて、前記複数の特徴箇所と前記関数との差異の符号に応じて、前記関数の重みを変更して、前記曲線を前記層の正常構造として推定することを特徴とする請求項2乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記特徴箇所検出手段は、前記層の境界を表す座標点群を前記複数の特徴箇所として検出し、
前記演算手段は、前記座標点群に2次関数をあてはめて、前記曲線を前記層の正常構造として推定することを特徴とする請求項2乃至6のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記定量化手段により定量化した結果を示す表示形態を表示手段に表示させる表示制御手段を更に有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。
- 前記表示制御手段は、前記定量化手段により定量化した結果を過去の定量化データと比較して前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記層と前記曲線との差異を示す差異領域を前記断層画像上に重畳して前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項8または9に記載の画像処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記曲線を示す表示形態を前記断層画像上に重畳して前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項8乃至10のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記定量化手段により定量化した結果が、前記層と前記曲線との距離、面積、体積のうちの少なくとも1つであることを特徴とする請求項1乃至11のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記演算手段は、前記眼底の3次元断層画像を構成する複数の2次元断層画像それぞれに対して前記曲線を求めることを特徴とする請求項1乃至12のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記層検出手段は、前記眼底の網膜色素上皮層に相当する前記断層画像中の層を検出することを特徴とする請求項1乃至13のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記層検出手段は、前記断層画像からエッジ成分を前記層の境界として検出することを特徴とする請求項1乃至14のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 眼部の眼底の断層画像から層を検出する工程と、
前記層の形状に基づいて、前記眼底の深さ方向に凸な曲線を求める工程と、
前記層と前記曲線との差異を定量化する工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 請求項16に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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