JP2014198223A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本件の目的の一つは精度良く視細胞検出を行うことを可能とすることである。
なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本件の他の目的の1つとして位置付けることができる。
(実施例1)
本実施例では、補償光学SLO装置により網膜を撮影した画像を取得する際に、視細胞の密度を評価したい領域と黄斑中心(中心窩)が含まれる領域とを撮影し、密度を評価したい領域の黄斑中心からの距離を取得する。さらに、視細胞の検出を黄斑中心からの距離を反映したアルゴリズムで行い、視細胞の密度を黄斑中心からの距離の関数として取得する処理について説明する。なお、本発明において黄斑中心とは黄斑の完全な中心のみを示す概念ではなく、略中心を含む概念である。
なお、眼軸長を考慮する方法としては、例えば” Bennett AG, Rudnicka AR, Edgar DF. Improvements on Littmann’s method of determining the size of retinal features by fundus photography. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol. 1994 Jun;232(6):361−7.”
に記載されている方法を用いることが可能である。具体的には黄斑中心から眼底上の所定の位置までの距離をL、スキャナの振り角をθ、眼軸長をxとして、L = qθ、q =0.01306(x − 1.82)により求めることが可能である。また、眼軸長を考慮する方法は上記の方法に限定されるものではなく他の方法を用いることとしてもよい。例えば、” Li KY, Tiruveedhula P, Roorda A. Intersubject Variability of Foveal ConePhotoreceptor Density in Relation to Eye Length Invest Ophthalmol Vis Sci. 2010Dec;51(12):6858−67.”に記載されている方法を用いることとしてもよい。
こうして黄斑中心からの距離を算出して用いることにより、より精度の高い視細胞検出が行えると同時、黄斑中心からの距離によって変化することが知られている視細胞密度を、黄斑中心からの距離と関連づけて取得することが可能となる。
図1は、本実施例に係る画像処理装置10の機能構成の一例を示したものである。
次に、図2のフローチャートを参照して、本実施形態の画像処理装置10の処理手順の一例を説明する。
ステップS210において、画像取得部100は、画像処理装置10に接続される補償光学SLO装置により、例えば被検眼網膜の複数のAO−SLO像を取得する。
ステップS220において、入力情報取得部110は、記憶部130に保存されているAO−SLO像を構成するフレームの中から、基準フレームを選択する。
位置合わせ工程の一例であるステップS230において、位置合わせ部141は、記憶部130に保存されている補償光学SLOにより取得された複数のAO−SLO像の相互の位置合わせを行う。ここで位置合わせは、各AO−SLO像に対して選択された基準フレームを用いて行う。
ここでは解像度の異なる画像間の位置合わせを行っているので、解像度が低く画角が大きい画像を大画像、解像度が高く画角が小さい画像を小画像と呼ぶ。すなわち、M像とS像との位置合わせの場合にはM像が大画像でS像が小画像になるが、L像とM像との位置合わせの場合にはL像が大画像でM像が小画像になる。
ステップS510において、位置合わせ部141は、ステップS210で取得された複数のAO−SLO像の中から,位置合わせを行う2種類のAO−SLO像のペアを設定する。設定の方法は様々な方法が考えられるが、例えば、まずはWF−SLO像と基準位置のL像とを選択し第一のペアとする。次に、上記L像と基準位置のM像とを選択する。さらに、固視位置0.5mmの4か所(Superior,Nasal,Inferior,Temporal)の位置のM像のそれぞれと上記L像とを選択する。
ステップS520において、位置合わせ部141は、ステップS510で選択された画像のペアを、制御部120を通じて記憶部130から取得する。以下では、取得した2種類の画像の解像度が異なる場合、例えば大画像がM像、小画像がS像であり、かつ同一固視位置の場合を例として詳細に説明する。
ステップS530において、位置合わせ部141は、ステップS520で取得された画像ペアのうち小画像に対して、ステップS520で切り出された大画像の領域に対応する領域の解像度変換を行う。具体的には、S画像の中心から820x128/400=262.4μmの領域を用いて、128x128ピクセルの画像を生成する。すなわち、位置合わせ部141は、位置合わせ手段による位置合わせの際に、解像度が高い画像を解像度が低い画像と同じ解像度に変換する解像度変換手段の一例に相当する。なお、ステップS520、530の実行順序は逆であってもよいし、同時に実行されることとしてもよい。
<ステップS540>
ステップS540において、位置合わせ部141は、ステップS520で切り出された大画像(クロップト大画像)と、ステップS530で変換された小画像(低解像小画像)に対して、例えば位相限定相関法により移動量を算出する。具体的には、クロップト大画像および低解像小画像をそれぞれFFTにより周波数変換する。ここで周波数変換された画像をそれぞれF(u,v),G(u,v)と表すと、以下の式で示される位相限定相関係数C(u,v)を計算する。すなわち、位置合わせ手段の一例である位置合わせ部141は解像度変換後の画像を用いて位置合わせを行う。
ステップS550において、位置合わせ部141は、ステップS510で設定された画像ペア群のすべてに対して、移動量の算出がされたかを判断する。まだ移動量の算出が行われていないペアがあれば、該ペアに対してステップS520に戻って移動量の算出を行う。すべてのペアに関して処理が終了していれば、ステップS560に進む。
ステップS560において、位置合わせ部141は、ステップS510で設定されたすべての画像ペア群に対して、ステップS540で算出された移動量に基づき、画像相互の位置合わせを行う。
また上記ソフトウェアでの位置合わせの後、マニュアルで修正することも可能である。このとき、例えば同一固視位置を撮影したM像とS像のペアを先に位置合わせし、そのセットをWF−SLO像及びL像と位置合わせするなどの方法も可能である。
ステップS240において、入力情報取得部111は、ステップS220で生成された重畳画像から、黄斑中心の位置を取得する。入力情報取得部111は、検出した黄斑中心位置を、制御部120を通じて記憶部130に保存する。ここで、入力情報取得部111は黄班を検出する検出手段の一例に相当する。
距離取得工程の一例であるステップS250において、距離算出部142は、ステップS230で算出された各AO−SLO像のWF−SLO像からの移動量と、ステップS240で取得された黄斑中心位置から、各AO−SLO像の黄斑中心からの距離を算出する。すなわち、距離算出部142は被検眼の黄斑(例えば黄斑中心)から位置合わせ手段により位置合わせされた第1眼底画像における所定の位置までの距離を取得する距離取得手段の一例に相当する。より具体的には距離算出部142は検出手段により検出された黄斑(例えば黄斑中心)から位置合わせ手段により位置合わせされた複数の第1眼底画像のうち黄班(例えば黄斑中心)を含まない第1眼底画像における所定の位置までの距離を取得する。
ステップS260において、視細胞解析部143は、ステップS210で取得されたAO−SLO像のS像に対して、視細胞解析を行う。
ステップS710において、視細胞解析部143は、ステップS220で取得されたAO−SLO像の基準フレームに基づき、視細胞解析の前処理を行う。前処理には複数の方法が考えられるが、ここでは周波数解析によるノイズ除去について示す。具体的には、基準フレームに周波数変換を行い、高周波を除去するフィルタを適応した後に逆変換する。
ステップS720において、視細胞解析部143は、ステップS710で取得された前処理後画像に対して、視細胞検出を行う。視細胞解析部143は第1眼底画像から視細胞を検出する検出手段の一例に相当する。
具体的には、前処理後画像の輝度の凸面検出を行う。凸検出とは、連続変数の場合には、2次微分係数が負になる領域の検出となるが、画像のように離散値の場合には、以下の式に従うピクセルを検出することに相当する。
<ステップS730>
ステップS730において、視細胞解析部143は、ステップS720で検出された検出点に対して、ボロノイ解析を行う。
ステップS740において、視細胞解析部143は、ステップS720、ステップS730の解析結果に対し、指標を算出する領域を選択する。
ステップS750において、視細胞解析部143は、ステップS740で選択された領域に対して、ステップS720、ステップS730で取得された結果に基づき、指標を算出する。
評価工程の一例であるステップS270において、比較部144は、ステップS260で取得された視細胞解析結果の指標を、記憶部130に保存されている基準情報の一例である正常眼データと比較することで。
ステップS280において、入力情報取得部111は、ステップS270で提示された解析結果及びその比較結果に対して、ユーザーが修正を行うか否かの判断を取得する。ここでユーザーの修正とは、ステップS230で行った各AO−SLO像の位置合わせや、ステップS240で行った黄斑中心の検出に対してである。
ステップS290において、制御部120は、記憶部110に保存されている、算出した指標や比較結果など記憶部130に記憶されている処理結果を、データベースに保存する。
実施例1では、解像度の異なる複数のAO−SLO像から作成した重畳画像を用いて、解析対象となるAO−SLO像の黄斑中心からの距離を取得し、それを反映させた解析及び評価を行う例を示した。
ステップS1240において、入力情報取得部111は、ステップS220で生成された重畳画像に対して、ユーザーが検出した黄斑中心の位置及び病変位置を取得する。そうして検出した黄斑中心位置及び病変位置を、制御部120を通じて記憶部130に保存する。
ステップS1250において、距離算出部142は、ステップS230で算出された各AO−SLO像のWF−SLO像からの移動量と、ステップS1240で取得された黄斑中心位置から、各AO−SLO像の、黄斑中心を原点とした座標を算出する。さらに、ステップS1240で取得した病変位置の、黄斑中心を原点とした座標を算出する。
ステップS1260において、視細胞解析部143は、ステップS210で取得された収差補正SLO画像のS画像に対して、視細胞解析を行う。
ステップS1270において、比較部144は、ステップS1260で取得された視細胞解析結果の指標を、記憶部130に保存されている正常眼データと比較する。
ステップS1280において、入力情報取得部111は、ステップS1270で提示された解析結果及びその比較結果に対して、ユーザーが修正を行うか否かの判断を取得する。ここでユーザーの修正とは、ステップS230で行った各AO−SLO像の位置合わせや、ステップS1240で行った黄斑中心及び病変部の検出に対してである。
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。
100 画像取得部
110 入力情報取得部
120 制御部
130 記憶部
140 画像処理部
141 位置合わせ部
142 距離算出部
143 視細胞解析部
144 比較部
150 出力部
Claims (6)
- 被検眼の眼底画像を取得する取得手段と、
前記眼底画像の位置に対する輝度値の変化を示す特性において、隣接する輝度値に対して凸となる輝度値を有する部分を視細胞として検出する検出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記検出手段は、隣接する輝度値の平均輝度値よりも高い輝度値を有する部分を前記凸となる輝度値を有する部分とすることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記検出手段は、所定の範囲内において凸となる輝度値を有する部分が複数存在する場合には、前記複数の凸となる輝度値を有する部分の重心を視細胞として検出することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記眼底画像は前記被検眼による収差が補正された画像であることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 被検眼の眼底画像を取得する取得工程と、
前記眼底画像の位置に対する輝度値の変化を示す特性において、隣接する輝度値に対して凸となる輝度値を有する部分を視細胞として検出する検出工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 請求項5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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