JP2012161595A - 画像処理装置、画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置、画像処理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2012161595A JP2012161595A JP2012005272A JP2012005272A JP2012161595A JP 2012161595 A JP2012161595 A JP 2012161595A JP 2012005272 A JP2012005272 A JP 2012005272A JP 2012005272 A JP2012005272 A JP 2012005272A JP 2012161595 A JP2012161595 A JP 2012161595A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- retinal layer
- tomographic image
- retinal
- layer
- 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.)
- Granted
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 6
- 230000002207 retinal effect Effects 0.000 claims abstract description 85
- 210000001525 retina Anatomy 0.000 claims abstract description 42
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 20
- 230000004256 retinal image Effects 0.000 claims description 3
- 238000012014 optical coherence tomography Methods 0.000 abstract description 15
- 238000003325 tomography Methods 0.000 abstract description 2
- 238000005452 bending Methods 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 23
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 6
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 6
- 206010025421 Macule Diseases 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 208000032005 Spinocerebellar ataxia with axonal neuropathy type 2 Diseases 0.000 description 2
- 208000033361 autosomal recessive with axonal neuropathy 2 spinocerebellar ataxia Diseases 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 210000003583 retinal pigment epithelium Anatomy 0.000 description 2
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 2
- 210000004127 vitreous body Anatomy 0.000 description 2
- 201000004569 Blindness Diseases 0.000 description 1
- 206010061818 Disease progression Diseases 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000005750 disease progression Effects 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 1
- 208000001491 myopia Diseases 0.000 description 1
- 230000004379 myopia Effects 0.000 description 1
- 210000004126 nerve fiber Anatomy 0.000 description 1
- 108091008695 photoreceptors Proteins 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Eye Examination Apparatus (AREA)
Abstract
【解決手段】 網膜断層画像から網膜層境界を特定する網膜層検出手段と、前記検出した網膜層境界において、縦横の解像度比を反映した層境界との垂直方向を演算する垂直方向演算手段と、前期演算した垂直方向に網膜層厚を計測する層厚計測手段と、前期計測した網膜層厚を用いて層厚マップを作成するマップ作成手段を有することを特徴とする画像処理装置。
【選択図】 図1
Description
本発明は、近視眼など湾曲が大きくなることが知られている疾病眼の網膜の層厚を定量的に計測する場合に、縦横の解像度が異なるOCT断層画像から正確な層厚を計測することを目的としたものである。より具体的には、断層画像から網膜層を検出してその傾きを求め、該傾きと、OCT断層画像の縦横の解像度の値から、層厚を計測する方向を算出して、その方向に計測を行う。このような計測法を用いることにより、湾曲が大きな網膜の場合でも正確な層厚を計測することが可能となり、該層厚により作成される層厚マップがより診断に有効な情報を提供する。
ステップS210において、画像取得部110は、画像処理装置10に接続される不図示のOCT断層画像取得装置、もしくは該OCT断層画像取得装置により撮像された断層画像を保存するデータベースから、解析対象となる画像を取得する。そして、取得した断層画像を制御部110へと送信するとともに、画像から縦横の解像度を取得して記憶部130へと送信する。ここで解像度の情報は、Tiff画像のように画像内のタグに埋め込まれている情報を取得する場合もあれば、mhdファイルのような形で別ファイルに保存されている情報を同時に取得する場合や、不図示の操作者による入力値を取得する場合もある。
ステップS220において、網膜層検出部120は、記憶部160に保存された断層画像から網膜層境界を検出する。網膜層検出部120は、本発明において網膜の断層画像から網膜層境界を検出し、特定する網膜層検出手段とし作用し、網膜層検出工程を実行する。層のセグメンテーション手法に関しては様々な手法が知られているが、本実施形態ではエッジ強調フィルタを用いて層境界となるエッジを抽出し、その後網膜層に関する医学知識を用いて検出されたエッジと層境界を対応づける手法を用いた場合について説明する。またここではILMとRPEの検出について述べるが、他の層境界についても、同様の手法により検出することが可能である。
ステップS230において、垂直方向演算部130は、ステップS220において検出されたRPEとILMを用いて、網膜層に対して垂直となる方向を算出する。ここで網膜層に対して垂直となる方向とは、縦横の解像度が等しい画像において、網膜に水平な方向と直行する方向とする。ステップS220において検出されたRPEの各点に対して、RPEに接する方向と水平方向のなす角θを計算する。さらに、このθから以下の式を用いて網膜層に対して垂直となる方向が、画像の垂直方向となす角度θ”を算出する。
ステップS240において、層厚計測部140は、ステップS230において算出された網膜層に対して垂直となる方向の角度θ”に基づき、層厚を計測する。具体的には、ステップS220で求められたRPEの各点から、ステップS230で算出された角度の方向に、ILMまでの距離Lを求める。そして求められた距離Lから、以下の式を用いて層厚L’を算出する。
即ち、層厚計測部140は、本発明における、所定の長さである網膜層の厚さについて、所定断層画像における前記垂直な方向の前記所定長さである実所定長さを測定する、後述する相関を求める手段の一部を構成する。ここで述べる実所定長さとは、網膜層境界に対して垂直な方向(縦)の解像度と、水平の方向(横)の解像度とが等しいところの本発明において定義する所定断層画像における網膜層境界に対して設定された該網膜層境界に垂直な方向での網膜層の厚さに対応する。
この関係を用いれば、ステップS220において検出されたRPEに対して、網膜層に対して垂直となる方向の角度θ”を計測することができる。
ステップS250において、マップ作成部150は、ステップS240において算出された網膜の層厚(ここではRPEからILMまでの距離)を記憶部130より取得し、層厚マップを作成する。ここでは、ある点を中心として角度を変えながら断層画像を撮影するラディアル・スキャンによって撮影を行った場合を例として、層厚マップの作成法を示す。図5は、黄斑を中心として、15度ごとに12枚のラディアル・スキャンを行った場合の、撮像位置を示している。ここでは水平方向のスキャンをスキャン1、そこから15度回転させたスキャンをスキャン2としている。
ステップS260において、出力部170は、ステップS250で作成した層厚マップを不図示のモニタに表示するとともに、記憶部160に保存された各ラディアル・スキャンの各コントロールポイントにおける、層厚を計測する方向を示す角度及び層厚の値を不図示のデータサーバに保存する。
実施例1では、縦横の解像度が異なるOCT断層画像の湾曲した網膜において、正確な層厚を計測し、層厚マップを作成して提示する例を示した。しかし湾曲した網膜において、断層画像をより詳細に観察したい場合もある。本実施例では、断層画像上に網膜に対して垂直となる方向や、網膜と水平方向と垂直方向での長さの比を示す例について説明する。
ステップS830において、領域分割部730は、実施例1のステップS230と同じ方法で網膜層に対して垂直となる方向の角度θ”を算出し、該角度に基づき、網膜領域を分割する。具体的には、ステップS820で検出し保存されているRPEの各コントロールポイントに対して算出した角度θ”の方向にひいた直線がILMと交差する点を求める(図4のBに対応)。RPE上のコントロールポイントをAnとし、対応するILM上の交点をBnとすれば、網膜内領域(RPEとILMに囲まれた領域)を領域Rn(An,Bn,An+1,Bn+1で囲まれた領域)に分割することができる。
ステップS840において、入力部705は、不図示の操作者により不図示のモニタ上に指定された位置を取得し、制御部110を通じて記憶部160に保存する。具体的には、不図示のモニタ上にOCT断層画像が提示されている場合に、不図示の操作者が断層画像上にカーソルを移動した場合のカーソル位置Cを取得することによって得られる。
ステップS850において、制御部110は、ステップS840で取得されたカーソル位置Cが、網膜内領域に含まれるか否かを判定する。判定の方法としては、カーソル位置Cとして取得された座標が、ステップS820で検出されたRPEとILMに挟まれた領域に含まれるかで判定するなどの方法がある。そして網膜内領域に含まれる場合には、ステップS830で分割された領域のうち、カーソル位置Cを含む領域(Rmとする)を求め、ステップS860に進む。含まれない場合には、ステップS880に進む。
ステップS860において、長さ比演算部740は、ステップS840で取得された網膜層内のカーソル位置Cに対して、網膜層に水平な方向とのなす角θと、網膜層に垂直となる方向の角度θ”それぞれの方向について、単位長さdの線分の画像上での長さを算出する。この比例演算工程は、前述した相関を求める手段に含まれた、分割された領域内の点に対して単位長さの縦横の画像上の比を演算する比例演算手段の一例である長さ比演算部740により実施される。
ステップS870において、出力部170は、ステップS860において算出されたθ及びθ”の方向における、単位長さdの画像上での見た目の長さd’、d”に基づき、断層画像上にスケールを提示する。例えば、カーソル位置Cを原点として、画像の水平方向から角度θの方向に長さd’の線分を引き、垂直方向から角度θ”の方向に長さd”の線分を引いて、断層画像上に表示する。図9はスケールが提示された断層画像の一例を示しており、図中矢印で示されるカーソルの先端部を原点として個々の領域でのスケールが表示されている。線分の向きに関しては、カーソル位置CがRPEに近い場合にはd”の線分の向きを上向きに、ILMに近い場合には下向きに、画面の右側にある場合には、d’の線分の向きを左向きに、左側にある場合には右向きにするなどが考えられる。
ステップS880において、制御部110は、断層画像による観察が終了したが否かを判定する。判定の方法は、不図示の操作者により終了を示す入力を受け取ることで行われる。断層画像の観察が終了していない場合には、ステップS840に戻って再度カーソル位置を取得する。カーソル位置に変更がある場合にはステップS850〜S870の操作を繰り返して新たなスケールを提示する。観察が終了したという入力があった場合には、処理を終了する。
本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムによって、或いは該プログラムコードを記憶した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給する。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
100 画像取得部
110 制御部
120 網膜層検出部
130 垂直方向演算部
140 層厚計測部
150 マップ作成部
160 記憶部
170 出力部
705 入力部
730 領域分割部
740 長さ比演算部
Claims (7)
- 網膜の断層画像から前記網膜の網膜層境界を特定する網膜層検出手段と、
特定された前記網膜層境界に対して垂直な方向の解像度と前記網膜層境界に対して平行の方向の解像度とが等しくされた所定断層画像における前記網膜層境界に対して前記垂直な方向を演算する垂直方向演算手段と、
前記所定断層画像における前記垂直な方向の実所定長さを測定し、前記断層画像における演算された前記垂直な方向の画像上の表示所定長さと、前記実所定長さと、の相関を求める手段と、
前記表示所定長さと前記実所定長さとの相関を反映させた断層画像を作成する処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 断層画像における前記実所定長さ及び表示所定長さは前記網膜層の厚さに対応し、
前記相関を求める手段は、演算した前記垂直な方向に前記網膜層の厚を計測する層厚計測手段を有し、
前記処理手段は、計測した前記網膜層の厚を用いて層厚マップを作成するマップ作成手段を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 断層画像における前記実所定長さ及び表示所定長さは前記断層画像における単位長さに対応し、
前記相関を求める手段は、演算された前記垂直な方向に基づき前記網膜層を複数の領域に分割する領域分割手段と、
分割された前記領域内の点に対して、前記単位長さの前記網膜層に水平な方向及び前記垂直な方向での画像上の長さ比を演算する長さ比演算手段と、を有し、
前記処理手段は、演算した前記長さ比に基づき作成したスケールを、前記網膜像の上の点に提示する表示手段を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 網膜の断層画像から前記網膜の網膜層境界を特定する網膜層検出工程と、
特定された前記網膜層境界に対して垂直な方向の解像度と前記網膜層境界に対して平行の方向の解像度とが等しくされた所定断層画像における前記網膜層境界に対して前記垂直な方向を演算する垂直方向演算工程と、
前記所定断層画像における前記垂直な方向の実所定長さを測定し、前記断層画像における演算された前記垂直な方向の画像上の表示所定長さと、前記実所定長さと、の相関を求める工程と、
前記表示所定長さと前記実所定長さとの相関を反映させた断層画像を作成する処理工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 断層画像における前記実所定長さ及び表示所定長さは前記網膜層の厚さに対応し、
前記相関を求める工程は、演算した前記垂直な方向に前記網膜層の厚を計測する層厚計測工程と、
前記処理工程は、計測した前記網膜層の厚を用いて層厚マップを作成するマップ作成工程を有することを特徴とする請求項4に記載の画像処理方法。 - 断層画像における前記実所定長さ及び表示所定長さは前記断層画像における単位長さに対応し、前記相関を求める工程は、演算された前記垂直な方向に基づき前記網膜層を複数の領域に分割する領域分割工程と、
分割された前記領域内の点に対して、前記単位長さの前記網膜層に水平な方向及び前記垂直な方向での画像上の長さ比を演算する長さ比演算工程と、を有し、
演算した前記長さ比に基づき作成したスケールを、前記網膜像の上の点に提示する表示工程と
を有することを特徴とする請求項4に記載の画像処理方法。 - 請求項4乃至請求項6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ためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012005272A JP5952564B2 (ja) | 2011-01-20 | 2012-01-13 | 画像処理装置、画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011009572 | 2011-01-20 | ||
JP2011009572 | 2011-01-20 | ||
JP2012005272A JP5952564B2 (ja) | 2011-01-20 | 2012-01-13 | 画像処理装置、画像処理方法 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012161595A true JP2012161595A (ja) | 2012-08-30 |
JP2012161595A5 JP2012161595A5 (ja) | 2015-09-03 |
JP5952564B2 JP5952564B2 (ja) | 2016-07-13 |
Family
ID=46841607
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012005272A Expired - Fee Related JP5952564B2 (ja) | 2011-01-20 | 2012-01-13 | 画像処理装置、画像処理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5952564B2 (ja) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104042184A (zh) * | 2013-03-15 | 2014-09-17 | 佳能株式会社 | 图像处理设备、图像处理系统及图像处理方法 |
JP2016179402A (ja) * | 2013-05-30 | 2016-10-13 | 株式会社トプコン | 眼科撮影装置、眼科画像表示装置および眼科画像処理装置 |
US9517007B2 (en) | 2013-08-07 | 2016-12-13 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium |
WO2017190087A1 (en) * | 2016-04-30 | 2017-11-02 | Envision Diagnostics, Inc. | Medical devices, systems, and methods for performing eye exams and eye tracking |
US10165941B2 (en) | 2008-03-27 | 2019-01-01 | Doheny Eye Institute | Optical coherence tomography-based ophthalmic testing methods, devices and systems |
US10631725B2 (en) | 2013-03-14 | 2020-04-28 | Envision Diagnostics, Inc. | Inflatable medical interfaces and other medical devices, systems, and methods |
US10772497B2 (en) | 2014-09-12 | 2020-09-15 | Envision Diagnostics, Inc. | Medical interfaces and other medical devices, systems, and methods for performing eye exams |
US11039741B2 (en) | 2015-09-17 | 2021-06-22 | Envision Diagnostics, Inc. | Medical interfaces and other medical devices, systems, and methods for performing eye exams |
US11291364B2 (en) | 2008-03-27 | 2022-04-05 | Doheny Eye Institute | Optical coherence tomography device, method, and system |
US11510567B2 (en) | 2008-03-27 | 2022-11-29 | Doheny Eye Institute | Optical coherence tomography-based ophthalmic testing methods, devices and systems |
CN117503043A (zh) * | 2024-01-08 | 2024-02-06 | 广东唯仁医疗科技有限公司 | 一种基于oct的离焦量智能识别的方法及装置 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009507537A (ja) * | 2005-09-09 | 2009-02-26 | カール ツァイス メディテック アクチエンゲゼルシャフト | 病変組織のより有意義な解剖学的特徴を明らかにする生体画像データの処理方法 |
JP2011045675A (ja) * | 2009-08-28 | 2011-03-10 | Canon Inc | 画像解析装置、その計測方法及びプログラム |
-
2012
- 2012-01-13 JP JP2012005272A patent/JP5952564B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009507537A (ja) * | 2005-09-09 | 2009-02-26 | カール ツァイス メディテック アクチエンゲゼルシャフト | 病変組織のより有意義な解剖学的特徴を明らかにする生体画像データの処理方法 |
JP2011045675A (ja) * | 2009-08-28 | 2011-03-10 | Canon Inc | 画像解析装置、その計測方法及びプログラム |
Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10165941B2 (en) | 2008-03-27 | 2019-01-01 | Doheny Eye Institute | Optical coherence tomography-based ophthalmic testing methods, devices and systems |
US11839430B2 (en) | 2008-03-27 | 2023-12-12 | Doheny Eye Institute | Optical coherence tomography-based ophthalmic testing methods, devices and systems |
US11510567B2 (en) | 2008-03-27 | 2022-11-29 | Doheny Eye Institute | Optical coherence tomography-based ophthalmic testing methods, devices and systems |
US11291364B2 (en) | 2008-03-27 | 2022-04-05 | Doheny Eye Institute | Optical coherence tomography device, method, and system |
US10945597B2 (en) | 2008-03-27 | 2021-03-16 | Doheny Eye Institute | Optical coherence tomography-based ophthalmic testing methods, devices and systems |
US10631725B2 (en) | 2013-03-14 | 2020-04-28 | Envision Diagnostics, Inc. | Inflatable medical interfaces and other medical devices, systems, and methods |
US11559198B2 (en) | 2013-03-14 | 2023-01-24 | Envision Diagnostics, Inc. | Medical interfaces and other medical devices, systems, and methods for performing eye exams |
US9307902B2 (en) | 2013-03-15 | 2016-04-12 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing device, image processing system, image processing method, and program |
CN104042184A (zh) * | 2013-03-15 | 2014-09-17 | 佳能株式会社 | 图像处理设备、图像处理系统及图像处理方法 |
JP2016179402A (ja) * | 2013-05-30 | 2016-10-13 | 株式会社トプコン | 眼科撮影装置、眼科画像表示装置および眼科画像処理装置 |
US10058242B2 (en) | 2013-05-30 | 2018-08-28 | Kabushiki Kaisha Topcon | Ophthalmologic imaging apparatus and ophthalmologic image display apparatus |
JP2016179403A (ja) * | 2013-05-30 | 2016-10-13 | 株式会社トプコン | 眼科撮影装置、眼科画像表示装置および眼科画像処理装置 |
US9517007B2 (en) | 2013-08-07 | 2016-12-13 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium |
US10772497B2 (en) | 2014-09-12 | 2020-09-15 | Envision Diagnostics, Inc. | Medical interfaces and other medical devices, systems, and methods for performing eye exams |
US11039741B2 (en) | 2015-09-17 | 2021-06-22 | Envision Diagnostics, Inc. | Medical interfaces and other medical devices, systems, and methods for performing eye exams |
US11717153B2 (en) | 2016-04-30 | 2023-08-08 | Envision Diagnostics, Inc. | Medical devices, systems, and methods for performing eye exams and eye tracking |
WO2017190087A1 (en) * | 2016-04-30 | 2017-11-02 | Envision Diagnostics, Inc. | Medical devices, systems, and methods for performing eye exams and eye tracking |
CN117503043A (zh) * | 2024-01-08 | 2024-02-06 | 广东唯仁医疗科技有限公司 | 一种基于oct的离焦量智能识别的方法及装置 |
CN117503043B (zh) * | 2024-01-08 | 2024-03-29 | 广东唯仁医疗科技有限公司 | 一种基于oct的离焦量智能识别的方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5952564B2 (ja) | 2016-07-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5952564B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法 | |
JP5739323B2 (ja) | 光干渉断層法のアイレジストレーション法 | |
JP5451492B2 (ja) | 画像処理装置、その制御方法及びプログラム | |
JP5955163B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
JP4909378B2 (ja) | 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 | |
JP5698465B2 (ja) | 眼科装置、表示制御方法及びプログラム | |
KR101373935B1 (ko) | 안과 장치, 안과 장치의 제어 방법 및 컴퓨터 판독가능 저장 매체 | |
US9259153B2 (en) | Anterior ocular segment tomographic image analysis method and anterior ocular segment tomographic image analysis apparatus | |
JP6025311B2 (ja) | 眼科診断支援装置および方法 | |
JP6146952B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム。 | |
US20140185889A1 (en) | Image Processing Apparatus and Image Processing Method | |
JP6128841B2 (ja) | 画像処理装置 | |
JP2011110158A (ja) | 画像処理装置、画像処理装置の制御方法及びプログラム | |
JP5174232B2 (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、断層像撮像システム及び、コンピュータプログラム | |
JP5175781B2 (ja) | 前眼部3次元画像処理装置 | |
JP5523174B2 (ja) | 画像処理装置及び方法 | |
JP2014014727A (ja) | 画像処理装置及びその制御方法、並びに、プログラム | |
JP5784105B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
JP6419249B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム | |
JP2024075911A (ja) | 眼科画像処理装置、眼科画像処理方法、及びプログラム | |
JP2018202237A (ja) | 画像処理装置およびその制御方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD05 | Notification of revocation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7425 Effective date: 20120731 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20120831 |
|
RD05 | Notification of revocation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7425 Effective date: 20130701 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20150105 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20150716 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20150925 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20151022 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20151217 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160512 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160610 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5952564 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |