JP2016129537A - Ophthalmologic image analysis system, analysis method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、眼科画像解析システム、解析方法及びプログラムに関する。より詳細には、眼底画像を解析し、眼底網膜上の血管を抽出する場合に、血管壁や血柱反射の影響を低減した、有益な情報を医師に対して提供することが可能な眼科画像解析システム、解析方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an ophthalmic image analysis system, an analysis method, and a program. More specifically, when analyzing the fundus image and extracting blood vessels on the fundus retina, an ophthalmic image capable of providing useful information to a doctor with reduced influence of blood vessel wall and blood column reflex. The present invention relates to an analysis system, an analysis method, and a program.
従来から、眼底カメラ等の眼科機器を用いて観察、撮影された眼底画像を用い、眼科疾患だけではなく循環器系の疾病の診断が行われている。当該診断に際しては、眼底画像に示される眼底血管の状態に基づいて、動脈硬化の程度を判定することにより、高血圧網膜症や、その他高血圧合併症等の診断が行われる。 Conventionally, diagnosis of not only ophthalmic diseases but also diseases of the circulatory system has been performed using fundus images observed and photographed using ophthalmic devices such as a fundus camera. In the diagnosis, diagnosis of hypertensive retinopathy and other hypertension complications is performed by determining the degree of arteriosclerosis based on the state of the fundus blood vessel shown in the fundus image.
動脈硬化の程度の判定では、ほぼ平行に位置する動脈と静脈の径の比や、動脈と静脈との交叉位置における静脈径と当該交叉位置から離れた位置における静脈系との比が一般に用いられる。このため、眼底画像の画像解析によって動脈、静脈の径を求める技術が提案されている。（特許文献１参照） For the determination of the degree of arteriosclerosis, the ratio of the diameter of an artery and a vein located almost in parallel, or the ratio of the vein diameter at the intersection of the artery and vein and the vein system at a position away from the intersection is generally used. . For this reason, a technique for obtaining the diameters of arteries and veins by image analysis of fundus images has been proposed. (See Patent Document 1)
ここで、実際に眼底画像をもちいて網膜上の欠陥を識別する際に、所謂血柱反射を考慮する必要がある。しかしながら、背景技術記載の特許文献１で提案されている技術による血管領域判定においては、眼底血管の血柱反射の影響に対する考慮が為されていない。このため、血柱反射領域を血管領域以外と認識し、１本の血管を２本と認識する可能性があった。その結果、これら公知の従来技術にあっては、眼底画像上の血管を抽出する際にその精度が低下するという課題がある。 Here, when actually identifying a defect on the retina using the fundus image, it is necessary to consider so-called blood column reflection. However, in the blood vessel region determination by the technique proposed in Patent Document 1 described in the background art, no consideration is given to the influence of the blood column reflex of the fundus blood vessel. For this reason, there is a possibility that the blood column reflection region is recognized as other than the blood vessel region, and one blood vessel is recognized as two. As a result, in these known prior arts, there is a problem that the accuracy decreases when blood vessels on the fundus image are extracted.
上記の課題に鑑み、本発明は、眼底画像上の血管抽出処理において、眼底血管の血柱反射の影響を低減し、血管抽出精度の向上を図ることを目的とする。 In view of the above problems, an object of the present invention is to reduce the influence of blood column reflection of a fundus blood vessel and improve the blood vessel extraction accuracy in blood vessel extraction processing on the fundus image.
上記の目的を達成する本発明に係る眼科画像解析システムは、眼底画像から血管領域を抽出する眼科画像解析システムであって、
前記眼底画像において前記血管領域に対応する画素を判定する血管領域判定手段と、
前記血管領域判定手段は、前記眼底画像を構成する画素において前記血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値変更手段と、を有し
前記血管領域判定手段は、前記眼底画像において前記画素値変更手段により変更された画素値を有する処理画像と、前記眼底画像と、を比較して新たに前記血管領域に対応する画素を判定することを特徴とする。
An ophthalmologic image analysis system according to the present invention that achieves the above object is an ophthalmologic image analysis system that extracts a blood vessel region from a fundus image,
Blood vessel region determining means for determining pixels corresponding to the blood vessel region in the fundus image;
The blood vessel region determining unit includes pixel value changing unit that changes a pixel value of a pixel corresponding to the blood vessel region in a pixel constituting the fundus image. The blood vessel region determining unit includes the pixel in the fundus image. The processing image having the pixel value changed by the value changing means is compared with the fundus image to newly determine a pixel corresponding to the blood vessel region.
本発明によれば、被検眼眼底からの血管抽出の精度の向上を図ることができる。 According to the present invention, it is possible to improve the accuracy of blood vessel extraction from the fundus of the eye to be examined.
以下に、本発明の実施例について、添付の図面に基づいて詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
本発明を図示の実施例に基づいて詳細に説明する。
図１は本発明の実施例１に係る眼科画像解析システムにおける眼科画像解析プログラム１の処理ブロック図を示している。同図において、処理ブロック１は、ローパスフィルタ部２、血管領域の判定部３、血管領域画素値変更画像生成部４、処理回数判定部５から構成されている。眼科画像解析システムは、オリジナル画像６を眼科画像解析プログラムで処理し、血管抽出画像７を得ている。
The present invention will be described in detail based on the embodiments shown in the drawings.
FIG. 1 shows a processing block diagram of an ophthalmic image analysis program 1 in the ophthalmic image analysis system according to the first embodiment of the present invention. In the figure, the processing block 1 includes a low-pass filter unit 2, a blood vessel region determination unit 3, a blood vessel region pixel value changed image generation unit 4, and a processing number determination unit 5. The ophthalmic image analysis system obtains a blood vessel extraction image 7 by processing the original image 6 with an ophthalmologic image analysis program.
図２は、図１で説明した眼科画像解析プログラム１の動作を示すフローチャートである。オリジナル画像６が入力されると、まずステップＳ２０１でオリジナル画像６をコピーして処理画像を生成する。次に、ステップＳ２０２で、オリジナル画像６とステップＳ２０１で生成した処理画像とを用いて、血管領域判定処理を実行する。 FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the ophthalmic image analysis program 1 described in FIG. When the original image 6 is input, first, in step S201, the original image 6 is copied to generate a processed image. Next, in step S202, the blood vessel region determination process is executed using the original image 6 and the processed image generated in step S201.
次にステップＳ２０３で繰り返し処理終了判定を行う。ステップＳ２０３の繰り返し処理終了判定処理内容としては、例えば、操作者があらかじめ入力した処理回数[Ｐｎ]と、実際に処理を繰り返した回数[Ｃｎ]を比較し、[Ｃｎ]≧[Ｐｎ]の場合に終了するよう構成する。ステップＳ２０３の判定処理で処理繰り返し終了と判定した場合には、ステップＳ２０４に移行する。ステップＳ２０４では、ステップＳ２０２の血管領域判定処理で得られる、血管領域保存メモリ内容を出力して処理を終了する。ステップＳ２０３の判定処理で処理繰り返し終了ではないと判定した場合には、ステップＳ２０２以降の処理を繰り返す。 Next, in step S203, it is determined whether or not to repeatedly process. The contents of the repetition process end determination process in step S203 include, for example, the case where [Cn] ≧ [Pn] by comparing the number of processes [Pn] input in advance by the operator with the number [Cn] of the processes actually repeated. Configure to finish. If it is determined in step S203 that the process has been repeated, the process proceeds to step S204. In step S204, the contents of the blood vessel region storage memory obtained by the blood vessel region determination processing in step S202 are output, and the process ends. If it is determined in step S203 that the process has not been repeated, the processes in and after step S202 are repeated.
図３は、図２におけるステップＳ２０２の血管領域判定処理の動作の詳細を示すフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart showing details of the blood vessel region determination processing in step S202 in FIG.
本実施例における血管領域判定処理では、判定画素の画素濃度（以下画素値と称する）と、判定画素を含む周囲の画素（以下判定処理領域と称す）の平均画素値との差を元に、判定画素が血管を表示するものであるか否かを判定する。判定処理における平均画素値の取得は、判定処理領域に対するローパスフィルタ処理として定義され、図１に示すローパスフィルタ２により実行される。 In the blood vessel region determination processing in the present embodiment, based on the difference between the pixel density of the determination pixel (hereinafter referred to as pixel value) and the average pixel value of surrounding pixels including the determination pixel (hereinafter referred to as determination processing region), It is determined whether or not the determination pixel is for displaying a blood vessel. Acquisition of the average pixel value in the determination process is defined as a low-pass filter process for the determination process area, and is executed by the low-pass filter 2 shown in FIG.
なお、ローパスフィルタ処理としては、判定処理領域中の血管等の画像における空間周波数が高い成分の除去が目的である。このため、該領域の平均画素値の取得に限らず、モルフォロジー処理の一種で、範囲内の最大値をとるＤｉｌａｔｉｏｎ(膨張)処理や、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ等、一般的な画像処理でローパスフィルタとして利用される技術が適用可能である。また、該ローパスフィルタ２は、本実施例において、眼底画像の一部である入力画像から、空間周波数の高い成分を除去したフィルタ画像を出力するフィルタ手段に対応する。 The purpose of the low-pass filter processing is to remove a component having a high spatial frequency in an image such as a blood vessel in the determination processing region. For this reason, not only the acquisition of the average pixel value of the area, but also a kind of morphological process, a dilation process that takes the maximum value in the range, a low pass filter for general image processing such as a Gaussian filter, a median filter, etc. The technology used as can be applied. In the present embodiment, the low-pass filter 2 corresponds to a filter unit that outputs a filter image obtained by removing a component having a high spatial frequency from an input image that is a part of the fundus image.
本実施例では、判定処理領域に血管領域と血管周辺領域が共に含まれるように、判定処理領域のサイズを３１×３１ピクセルとして処理を実施する。画像上の血管の幅は、眼底画像のサイズにより変化する。また、眼底画像上においても、血管の幅が、乳頭周辺領域では広く、眼底周辺部に向かって狭くなるなど変化する。このことから、該判定処理領域のサイズ等を変更可能なように構成することも可能である。判定処理領域サイズの変更方法としては、操作者が、あらかじめ設定する、あるいはオリジナル画像のサイズに一定の割合を乗じて算出して得られたサイズとする等が可能である。なお、判定処理領域のサイズを視神経乳頭に対する位置に基づいて自動的に決定することとしてもよい。例えば、視神経乳頭に近い場所では判定処理領域のサイズを視神経乳頭よりも遠い場合よりも大きくしてもよい。
また、本実施例では、血管抽出処理を行うオリジナル画像がカラー画像であった場合、血管とその他領域の輝度差が大きく表現される緑色成分のみ抽出した画像をオリジナル画像として用いる。
In the present embodiment, the processing is performed with the size of the determination processing region being 31 × 31 pixels so that both the blood vessel region and the blood vessel peripheral region are included in the determination processing region. The width of the blood vessel on the image varies depending on the size of the fundus image. Also, on the fundus image, the width of the blood vessel changes, for example, wide in the nipple peripheral region and narrows toward the fundus peripheral portion. From this, it is also possible to configure so that the size or the like of the determination processing area can be changed. As a method for changing the size of the determination processing area, an operator can set the size in advance or obtain a size obtained by multiplying the size of the original image by a certain ratio. The size of the determination processing area may be automatically determined based on the position with respect to the optic disc. For example, the size of the determination processing region may be larger at a location near the optic disc than when it is farther from the optic disc.
In this embodiment, when the original image on which the blood vessel extraction processing is performed is a color image, an image obtained by extracting only the green component that expresses a large luminance difference between the blood vessel and other regions is used as the original image.
具体的なステップＳ２０２での処理の流れについて、血管領域判定処理の動作の詳細を示すフローチャートである図３を用いて説明する。 A specific processing flow in step S202 will be described with reference to FIG. 3 which is a flowchart showing details of the blood vessel region determination processing.
血管領域判定処理では、まずステップＳ３０１でオリジナル画像上の判定画素Ｐの画素値[Ｖａｌｕｅ]を取得する。次に、ステップＳ３０２で処理画像上の判定処理領域の画素値の平均値[Ａｖｅｒａｇｅ]を取得する。次に、ステップＳ３０３で血管判定を行う。血管判定方法としては、例えば、[Ａｖｅｒａｇｅ]−[Ｖａｌｕｅ]≧［Ｎ］という形で、ステップＳ３０２の処理で取得した［Ａｖｅｒａｇｅ］から、ステップＳ３０１で取得した［Ｖａｌｕｅ］を減算する。減算した結果が、あらかじめ規定した所定の閾値である閾値［Ｎ］を超えるか否かによって、判定画素Ｐが血管を表示するものであるか否かを判定する。この場合、減算した結果が閾値[Ｎ]以上である場合には、判定画素Ｐが血管を表示するものであると判定する。
あるいは、眼底画像の明るさの影響を減らすために、（（［Ａｖｅｒａｇｅ］−［Ｖａｌｕｅ］）／［Ａｖｅｒａｇｅ］）≧［Ｍ］という形で［Ａｖｅｒａｇｅ］から［Ｖａｌｕｅ］を減算しても良い。この場合減算した結果と、基準となる［Ａｖｅｒａｇｅ］との比が、あらかじめ規定した所定の閾値である変化率［Ｍ］を超えるか否かによって、判定画素Ｐが血管を表示する、或いは血管画像に対応するものであるか否かを判定する。即ち、変化率が閾値である変化率[Ｍ]以上である場合には、判定画素Ｐが血管を表示するものであると判定する。
なお、前述した判定処理領域は、ここで述べた判定画素Ｐを中心とする３１×３１ピクセルの領域である。従って、判定画素Ｐの移動に伴って該判定処理領域も移動する。また、本実施例では判定処理領域のサイズを３１×３１ピクセルに設定した場合について述べているが、当該判定処理領域はこれに限定されず、例えばオリジナル画像上より得ようとしている要判定画像の大きさ等に応じて適宜変更されても良い。
以上に例示した何れかの処理以外の処理も採用可能であるが、これら処理は、図１における血管領域の判定部３により実行される。該判定部３は、本実施例において、フィルタ画像と入力画像とを比較して血管領域に対応する画素を判定する血管領域判定手段に対応する。
In the blood vessel region determination process, first, in step S301, the pixel value [Value] of the determination pixel P on the original image is acquired. In step S302, an average value [Average] of pixel values in the determination processing area on the processed image is acquired. Next, blood vessel determination is performed in step S303. As a blood vessel determination method, for example, [Value] acquired in step S301 is subtracted from [Average] acquired in the process of step S302 in the form of [Average] − [Value] ≧ [N]. Whether or not the determination pixel P displays a blood vessel is determined based on whether or not the result of the subtraction exceeds a threshold value [N] that is a predetermined threshold value defined in advance. In this case, when the subtraction result is equal to or greater than the threshold value [N], it is determined that the determination pixel P displays a blood vessel.
Alternatively, in order to reduce the influence of the brightness of the fundus image, [Value] may be subtracted from [Average] in the form of (([Average] − [Value]) / [Average]) ≧ [M]. In this case, the determination pixel P displays a blood vessel or a blood vessel image depending on whether the ratio between the subtraction result and the reference [Average] exceeds a change rate [M] that is a predetermined threshold value defined in advance. It is determined whether or not it corresponds to. That is, when the change rate is equal to or higher than the change rate [M], which is a threshold value, it is determined that the determination pixel P displays a blood vessel.
The above-described determination processing area is a 31 × 31 pixel area centered on the determination pixel P described here. Accordingly, the determination processing area moves as the determination pixel P moves. In the present embodiment, the case where the size of the determination processing area is set to 31 × 31 pixels is described. However, the determination processing area is not limited to this, and for example, the determination target image to be obtained from the original image is used. It may be changed as appropriate according to the size and the like.
Although processes other than any of the processes exemplified above can be employed, these processes are executed by the blood vessel region determination unit 3 in FIG. In the present embodiment, the determination unit 3 corresponds to blood vessel region determination means that compares the filter image and the input image to determine pixels corresponding to the blood vessel region.
ステップＳ３０３の処理で、判定画素Ｐが血管を表示するものであると判断した場合、ステップＳ３０４で血管領域保存メモリに判定画素Ｐの座標を追加する。同時に、ステップＳ３０５で処理画像上の判定画素Ｐの画素値の変換を行い、フローはステップＳ３０７に移行する。画素値の変換処理では、判定画素Ｐの画素値に［Ａｖｅｒａｇｅ］−［Ｖａｌｕｅ］を加算する。なお、画素値の変換処理としては、判定画素Ｐの画素値を［Ａｖｅｒａｇｅ］に置き換えることで加算処理を省略し、処理の簡略化を行う構成とすることも可能である。以上の処理は、画素値変更手段を構成する、処理ブロックの血管領域画素値変更画像生成部４において実行される。該画素値変更手段では、前述したように、血管領域に対応する画素の画素値を、フィルタ画像における画素値と入力画像における画素値とから算出した値で変換する。また、この算出した値は、フィルタ画像の画素値と入力画像の画素値との差分を、血管領域に対応する画素の画素値に加算して得られる値となる。 If it is determined in step S303 that the determination pixel P displays a blood vessel, the coordinate of the determination pixel P is added to the blood vessel region storage memory in step S304. At the same time, the pixel value of the determination pixel P on the processed image is converted in step S305, and the flow proceeds to step S307. In the pixel value conversion process, [Average]-[Value] is added to the pixel value of the determination pixel P. As the pixel value conversion process, the pixel value of the determination pixel P can be replaced with [Average] to omit the addition process and simplify the process. The above processing is executed in the blood vessel region pixel value changed image generation unit 4 of the processing block constituting the pixel value changing means. As described above, the pixel value changing unit converts the pixel value of the pixel corresponding to the blood vessel region with a value calculated from the pixel value in the filter image and the pixel value in the input image. The calculated value is a value obtained by adding the difference between the pixel value of the filter image and the pixel value of the input image to the pixel value of the pixel corresponding to the blood vessel region.
ステップＳ３０３の処理で、判定画素Ｐが血管を表示するものではないと判断した場合、フローはステップＳ３０６に移行する。ステップＳ３０６では、オリジナル画像の全領域を判定したか否かを判断する。当該ステップＳ３０６にて、オリジナル画像の全領域を判定したと判断した場合には、処理を終了する。ステップＳ３０６で、オリジナル画像の全領域を判定していないと判断した場合には、ステップＳ３０７で判定画素Ｐの座標を移動し、ステップＳ３０１以降の処理を繰り返す。ステップＳ３０６にてオリジナル画像の全領域を判定したと判断した場合にはフローを終了する。 If it is determined in step S303 that the determination pixel P does not display a blood vessel, the flow proceeds to step S306. In step S306, it is determined whether or not the entire area of the original image has been determined. If it is determined in step S306 that the entire area of the original image has been determined, the process ends. If it is determined in step S306 that the entire area of the original image has not been determined, the coordinates of the determination pixel P are moved in step S307, and the processes in and after step S301 are repeated. If it is determined in step S306 that the entire area of the original image has been determined, the flow ends.
図４、及び図５は、図２及び図３で説明した、眼科画像解析プログラムを実際に眼底画像に対して適用した場合の結果の例を示したものである。本実施例では、図２で説明した、処理回数［Ｐｎ］を３回としている。図４は処理対象とする眼底画像８の全体像と、該眼底画像８中において指定した判定処理領域９との関係を示している。更に判定処理領域９に示す直線Ｘ１−Ｘ２上に並ぶ画素各々に対して上述した処理を行った結果を図５に示す。 4 and 5 show examples of results when the ophthalmologic image analysis program described in FIGS. 2 and 3 is actually applied to the fundus image. In the present embodiment, the number of processes [Pn] described in FIG. 2 is three. FIG. 4 shows the relationship between the entire image of the fundus image 8 to be processed and the determination processing area 9 designated in the fundus image 8. Further, FIG. 5 shows a result of performing the above-described processing on each pixel arranged on the straight line X1-X2 shown in the determination processing region 9.
図５は直線Ｘ１−Ｘ２上の画素を横軸に配置し、各々の画素値を縦軸に示したものであって、画素値より血管領域を表示していると判別される画素の範囲も併せて示している。同図において、１回目に処理を適用した結果であるデータ１０、２回目に処理を適用した結果であるデータ１１、３回目に処理を適用した結果であるデータ１２、それぞれを処理の適用の進行に応じて並べて示している。 In FIG. 5, the pixels on the straight line X1-X2 are arranged on the horizontal axis, and each pixel value is shown on the vertical axis. The range of pixels that are determined to display a blood vessel region from the pixel value is also shown. It also shows. In the figure, data 10 is the result of applying the process for the first time, data 11 is the result of applying the process for the second time, and data 12 is the result of applying the process for the third time. Shown side by side.
図５中の画素値１３はオリジナル画像上のＸ１−Ｘ２上の画素値を表しており、第１の平均画素値１４は１回目の処理で使用する処理画像上での判定処理領域の画素値の平均値を表している。１回目の処理では、オリジナル画像上の画素値１３、判定処理領域の第１の平均画素値１４を用いて処理を実施し、２つの血管領域１５を抽出する。血管領域１５を示す画素の判定と抽出は前述した処理により行われる。 The pixel value 13 in FIG. 5 represents the pixel value on X1-X2 on the original image, and the first average pixel value 14 is the pixel value of the determination processing area on the processed image used in the first processing. Represents the average value. In the first processing, processing is performed using the pixel value 13 on the original image and the first average pixel value 14 of the determination processing region, and two blood vessel regions 15 are extracted. The determination and extraction of the pixel indicating the blood vessel region 15 is performed by the processing described above.
また、同時に、血管領域１５に対応する処理画像の画素値を変換する。画素値の変換は、処理画像の画素値に、判定処理領域の第１の平均画素値１４から、オリジナル画像上の画素値１３を減算した値を加算することで行う。１回目の処理で、画素値の変換を行った結果を、第１の処理後画素値１６としてデータ１１中に示す。なお、第１の処理後の画素値１６、及び以降の処理後画素値各々は、画素値の変換後に再構成された出力画像を形成する画素各々の画素値に対応する。 At the same time, the pixel value of the processed image corresponding to the blood vessel region 15 is converted. The pixel value is converted by adding a value obtained by subtracting the pixel value 13 on the original image from the first average pixel value 14 in the determination processing region to the pixel value of the processed image. The result of pixel value conversion in the first process is shown in the data 11 as the first processed pixel value 16. The pixel value 16 after the first processing and each of the subsequent pixel values after the processing correspond to the pixel values of the pixels that form the output image reconstructed after the pixel value conversion.
１回目の処理の実行後、処理画像の画素値が第１の処理後画素値１６に置き換えられ、処理画像上の判定処理領域の画素値の平均値は値が増加し、第２の平均画素値１７に示すように変化する。 After execution of the first processing, the pixel value of the processed image is replaced with the first post-processing pixel value 16, and the average value of the pixel values in the determination processing area on the processed image increases, and the second average pixel It changes as shown by the value 17.
２回目の処理では、オリジナル画像の画素値１３、処理画像上の判定処理領域の画素値の平均値である第２の平均画素値１７を用いて処理を実施する。第２の平均画素値１７は、第１の平均画素値１４に示す平均値よりも血管領域１５の周辺で値が増加している。このことから、図３のステップＳ３０３での血管判定時において、１回目の処理で血管領域として判定した領域の周辺領域のみ、［Ａｖｅｒａｇｅ］−［Ｖａｌｕｅ］の結果が１回目の処理時に比較して大きくなり、血柱反射領域が狭められる。従って、２回目の処理を実行すると、血管領域１５は第１の処理後血管領域１８として変換され、抽出される。 In the second process, the process is performed using the pixel value 13 of the original image and the second average pixel value 17 that is the average value of the pixel values of the determination processing area on the processed image. The value of the second average pixel value 17 is larger in the vicinity of the blood vessel region 15 than the average value indicated by the first average pixel value 14. Therefore, in the blood vessel determination in step S303 of FIG. 3, the result of [Average]-[Value] is compared with that in the first processing only in the peripheral region determined as the blood vessel region in the first processing. It becomes larger and the blood column reflection area is narrowed. Therefore, when the second processing is executed, the blood vessel region 15 is converted and extracted as the first post-processing blood vessel region 18.
本実施例では更に処理を繰り返すことから、該処理後血管領域１８に対応する処理画像の画素値を変換する。画素値の変換は、処理画像の画素値に、判定処理領域の第２の平均画素値１７から、オリジナル画像上の画素値１３を減算した値を加算することで行う。２回目の処理で、画素値の変換を行った結果を、第２の処理後画素値１９としてデータ１２中に示す。 In this embodiment, since the processing is further repeated, the pixel value of the processed image corresponding to the post-processing blood vessel region 18 is converted. The conversion of the pixel value is performed by adding a value obtained by subtracting the pixel value 13 on the original image from the second average pixel value 17 in the determination processing region to the pixel value of the processed image. The result of pixel value conversion in the second process is shown in the data 12 as the second processed pixel value 19.
２回目の処理の実行後、処理画像の画素値が第２の処理後画素値１９に置き換えられ、処理画像上の判定処理領域の画素値の平均値は値が増加し、第３の平均画素値２０に示すように変化する。 After execution of the second process, the pixel value of the processed image is replaced with the second post-processed pixel value 19, and the average value of the pixel values in the determination processing area on the processed image increases, and the third average pixel It changes as shown by the value 20.
３回目の処理では、オリジナル画像の画素値１３、処理画像上の判定処理領域の画素値の平均値である第３の平均画素値２０を用いて処理を実施する。第３の平均画素値２０は、第２の平均画素値１７に示す平均値よりも血管領域１８の周辺で値が増加している。このことから、図３のステップＳ３０３での血管判定時において、２回目の処理で血管領域として判定した領域の周辺領域のみ、［Ａｖｅｒａｇｅ］−［Ｖａｌｕｅ］の結果が２回目の処理時に比較して大きくなり、血柱反射領域が狭められる。従って、３回目の処理を実行すると、２つ存在した第１の処理後血管領域１８は第２の処理後血管領域２１に示す１つの血管領域に変換され抽出される。 In the third process, the process is performed using the pixel value 13 of the original image and the third average pixel value 20 that is the average value of the pixel values of the determination processing area on the processed image. The value of the third average pixel value 20 is larger in the periphery of the blood vessel region 18 than the average value indicated by the second average pixel value 17. Therefore, in the blood vessel determination in step S303 of FIG. 3, the result of [Average]-[Value] is compared with that in the second processing only in the peripheral region determined as the blood vessel region in the second processing. It becomes larger and the blood column reflection area is narrowed. Therefore, when the third processing is executed, the two first processed blood vessel regions 18 that existed are converted into one blood vessel region indicated by the second processed blood vessel region 21 and extracted.
以上繰り返し行った３回の処理により、第２の処理後血管領域２１を含む、血管抽出画像を得ることができる。 A blood vessel extraction image including the second post-processing blood vessel region 21 can be obtained by repeating the above three times.
なお、以上述べた画素値の変更は、本実施例において入力画像を構成する画素において血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値変更手段を構成する血管領域画素値変更画像生成部４により実行される。また、血管画像の抽出は、処理ブロック１において、該画素値変更手段により変更された画素値と入力画像の画素値とに基づく出力画像より血管領域を抽出する血管領域抽出手段として機能するモジュール領域により実行される。更に、画素値変更手段は、上述したように、第二の血管領域判定手段により血管領域に対応すると判定された画素の画素値を用いて、入力画像を構成する画素における血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値の変更処理を繰り返し行うことが好ましい。
また、本実施例では。図５のデータ１０に示すようなオリジナルの入力画像での画素値１３に対して、フィルタ処理に例示する画素値の平均化処理を施して平均画素値１４を得、これら画素値１３と平均画素値１４との比較より血管領域１５を判定している。即ち、本実施例において、入力画像の画素値１３に対して平均値等の該画素値１３に基づいて得られる基準となる画素値と画素値１３との比較により血管領域１５を判定すれば良い。また、当該平均値を得る画素の範囲は任意に設定可能であって、フィルタ処理を行う場合の範囲としても良く、入力画像の全体としても良い。しかしながら、測定物が被検眼である場合、反射部位による信号量の差が小さく、その影響と測定系から得てしまうノイズとの分離が単純は平均では困難であることから、当該ノイズを効果的に除去できるフィルタ処理によって平均画素値を得ることが好ましい。
Note that the pixel value change described above is performed in the blood vessel region pixel value changed image generation unit 4 constituting the pixel value changing means for changing the pixel value of the pixel corresponding to the blood vessel region in the pixels constituting the input image in the present embodiment. It is executed by. In addition, in the processing block 1, the extraction of the blood vessel image is a module region that functions as a blood vessel region extracting unit that extracts a blood vessel region from the output image based on the pixel value changed by the pixel value changing unit and the pixel value of the input image. It is executed by. Further, as described above, the pixel value changing unit uses the pixel value of the pixel determined to correspond to the blood vessel region by the second blood vessel region determining unit, and the pixel corresponding to the blood vessel region in the pixels constituting the input image. It is preferable to repeatedly perform the pixel value changing process for changing the pixel value.
In the present embodiment. The pixel value 13 in the original input image as shown in the data 10 of FIG. 5 is subjected to pixel value averaging processing exemplified in filter processing to obtain an average pixel value 14, and these pixel value 13 and average pixel The blood vessel region 15 is determined by comparison with the value 14. In other words, in this embodiment, the blood vessel region 15 may be determined by comparing the pixel value 13 with a reference pixel value obtained based on the pixel value 13 such as an average value with respect to the pixel value 13 of the input image. . In addition, the range of pixels for obtaining the average value can be arbitrarily set, and may be a range for performing filter processing, or the entire input image. However, when the object to be measured is the eye to be examined, the difference in signal amount due to the reflection part is small, and it is difficult to separate the influence from the noise obtained from the measurement system on average. It is preferable to obtain an average pixel value by a filtering process that can be easily removed.
以上説明したように、本実施例に係る眼科画像解析システムでは、入力画像を元に生成した第一の処理画像から、空間周波数の高い成分を除去したフィルタ画像を出力し、当該フィルタ画像と、入力画像の差分から血管抽出を行う。さらに、血管抽出領域に対して、第一の処理画像の画素値に、フィルタ画像の画素値から入力画像の画素値を減算した値を加算し、第二の処理画像を生成する。さらに、第二の処理画像を第一の処理画像として、前述したフィルタ処理及び血管抽出処理に至る変換処理を繰り返す。以上の処理によって、血柱反射を除去することにより、血柱反射がある血管の中央付近でも血管領域を良好に抽出することが可能となる。このため、血管抽出精度が向上する。 As described above, the ophthalmic image analysis system according to the present embodiment outputs a filter image obtained by removing a component having a high spatial frequency from the first processed image generated based on the input image. Blood vessel extraction is performed from the difference between the input images. Further, for the blood vessel extraction region, a value obtained by subtracting the pixel value of the input image from the pixel value of the filter image is added to the pixel value of the first processed image to generate a second processed image. Furthermore, the conversion process leading to the filter process and the blood vessel extraction process described above is repeated with the second processed image as the first processed image. By removing the blood column reflection by the above processing, the blood vessel region can be satisfactorily extracted even near the center of the blood vessel having the blood column reflection. For this reason, the blood vessel extraction accuracy is improved.
なお、以上に述べた実施例では、第一の処理画像の画素値に、フィルタ画像の画素値から入力画像の画素値を減算した値を加算し、第二の処理画像を生成している。しかし、第二の処理画像の生成に際して、血管領域周辺のみで画素値を増加或いは平準化させることが可能であれば、他の計算様式としても良い。或いは処理の進行に伴い計算様式を変更することも可能である。また、以上の実施例では、入力画像として、眼底画像の一部を抽出して得られた画像を用いているが、該眼底画像を分割することなく全体から血管領域に対応する画素を判定することとしても良い。この場合、該入力画像は眼底画像そのものとなる。 In the embodiment described above, a value obtained by subtracting the pixel value of the input image from the pixel value of the filter image is added to the pixel value of the first processed image to generate the second processed image. However, when the second processed image is generated, other calculation methods may be used as long as the pixel value can be increased or leveled only around the blood vessel region. Alternatively, it is possible to change the calculation mode as the processing proceeds. In the above embodiment, an image obtained by extracting a part of the fundus image is used as the input image, but pixels corresponding to the blood vessel region are determined from the whole without dividing the fundus image. It's also good. In this case, the input image is the fundus image itself.
第１の実施例においては、判定画素の画素値と、判定処理領域の平均画素値との差を元に血管領域を判定している。しかしこの判定方法の場合、画像上のノイズなどによって判定画素の画素値が低くなった場合に、血管以外の領域を誤って血管領域と判定する可能性がある。この対策として、複数の画素から構成される領域を使用して血管領域の判定を行うよう構成することも可能である。 In the first embodiment, the blood vessel region is determined based on the difference between the pixel value of the determination pixel and the average pixel value of the determination processing region. However, in the case of this determination method, there is a possibility that a region other than a blood vessel is erroneously determined as a blood vessel region when the pixel value of the determination pixel becomes low due to noise on the image. As a countermeasure against this, it is possible to use a region composed of a plurality of pixels to determine a blood vessel region.
複数の画素を単位として血管領域を判定する方法としては、“岐阜大学大学院医学系研究科、岐阜工業高等専門学校、タック(株)、KOWA(株)、「眼底画像における高血圧症診断支援のための血管交叉部の自動解析」、MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol.24 No.4 September 2006”に示される方法や、特許文献１に示される方法が例示できる。具体的には、注目画素を囲む２重リングフィルタの内周と外周の平均濃度値の差から血管領域を認識しても良い。また、注目画素を囲む２重リングフィルタの内周の平均濃度値と、外周領域内で前記内周の平均濃度値を超える濃度値の領域面積を取得し、当該領域面積が外周領域全体の面積に占める割合を元に血管を認識する様式としても良い。 As a method of determining a blood vessel region in units of a plurality of pixels, “Gifu University Graduate School of Medicine, Gifu National College of Technology, Tac Co., Ltd., KOWA Co., Ltd.” “To support hypertension diagnosis in fundus images” Automatic analysis of the blood vessel crossing part of the body ", MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol.24 No.4 September 2006" and the method shown in Patent Document 1. Specifically, the double ring surrounding the pixel of interest The blood vessel region may be recognized from the difference between the average density values of the inner periphery and the outer periphery of the filter, and the average density value of the inner periphery of the double ring filter surrounding the target pixel and the average of the inner periphery in the outer periphery region A region area having a density value exceeding the density value may be acquired, and the blood vessel may be recognized based on the ratio of the area area to the entire outer peripheral area.
以上に例示した方法によれば、２重リングフィルタの内周に存在する複数の画素を用いて血管領域を判定することとなる。従って、画像上のノイズなどによって判定画素の画素値が低くなった場合においても、血管以外の領域を誤って血管領域と判定することを防止できる。 According to the method exemplified above, the blood vessel region is determined using a plurality of pixels existing on the inner periphery of the double ring filter. Therefore, even when the pixel value of the determination pixel becomes low due to noise on the image or the like, it is possible to prevent a region other than the blood vessel from being erroneously determined as a blood vessel region.
第１の実施例において、図２のステップＳ２０３で説明した繰り返し処理終了判定では、操作者があらかじめ入力した処理回数［Ｐｎ］と、処理を繰り返した回数［Ｃｎ］とを比較し、［Ｃｎ］≧［Ｐｎ］の場合にフローを終了している。しかし、この実施例では処理回数［Ｐｎ］をあらかじめ入力する必要があり、操作が煩雑となる。 In the first embodiment, in the repetition process end determination described in step S203 of FIG. 2, the number of processes [Pn] input in advance by the operator is compared with the number of processes [Cn] [Cn]. When ≧ [Pn], the flow is finished. However, in this embodiment, it is necessary to input the processing count [Pn] in advance, and the operation becomes complicated.
本実施例では、血管領域判定処理を実行後、血管画素の検出数と前回処理を行った際の検出数と比較している。そして、前回処理時の検出数から今回処理時の検出数の増加割合が一定以下の場合に処理を終了するよう構成している。 In this embodiment, after the blood vessel region determination process is executed, the number of detected blood vessel pixels is compared with the number of detections performed when the previous process was performed. Then, the process is terminated when the rate of increase in the number of detections during the current process is less than or equal to the number of detections during the previous process.
ここで、図２に示す眼科画像解析システム１の動作フローチャートを元に、血管画素の検出数の増加割合によって処理の繰り返しを終了する例を図６に示し、動作を説明する。なお、図６中、図２で説明した各ステップの動作と同一の動作を行うステップについては、同一符号を付与して説明を省略する。 Here, based on the operation flowchart of the ophthalmic image analysis system 1 shown in FIG. 2, an example in which the repetition of the processing is ended according to the increase rate of the number of detected blood vessel pixels is shown in FIG. 6 and the operation will be described. In FIG. 6, steps that perform the same operations as the steps described in FIG. 2 are assigned the same reference numerals and description thereof is omitted.
処理を開始すると、まずステップＳ６０１で一時保管メモリをクリアする。続いてステップＳ２０１及びＳ２０２の処理を実施後、ステップＳ６０２で、血管領域画素の増加割合を取得する。血管領域画素の増加割合は以下の式で計算する。
[血管領域画素増加割合]＝[血管領域保存メモリ内の画素数]÷[一時保管メモリ]
ここで、血管領域保存メモリは先の実施例１において図３のステップＳ３０４で説明したものと同じである。
When the process is started, first, the temporary storage memory is cleared in step S601. Subsequently, after performing the processing of steps S201 and S202, the increase rate of the blood vessel region pixel is acquired in step S602. The increase rate of the blood vessel region pixel is calculated by the following formula.
[Vessel area pixel increase rate] = [Number of pixels in the vascular area storage memory] / [Temporary storage memory]
Here, the blood vessel region storage memory is the same as that described in step S304 in FIG.
次に、ステップＳ６０３で処理繰り返し終了を判定する。ステップＳ６０３の判定処理では、例えば、血管領域画素増加割合が１．０５以下の場合に終了と判定し、ステップＳ２０４で血管領域保存メモリ内容を出力後、処理を終了する。Ｓ６０３の判定処理で終了と判定されない場合、Ｓ６０４で血管領域保存メモリ内の画素数を一時保管メモリに保存して、ステップＳ２０２以降の処理を繰りかえす。 Next, in step S603, it is determined whether the process has been repeated. In the determination processing in step S603, for example, it is determined that the blood vessel region pixel increase rate is 1.05 or less, and the processing ends after outputting the blood vessel region storage memory contents in step S204. If it is not determined in step S603 that the process is ended, the number of pixels in the blood vessel region storage memory is stored in the temporary storage memory in step S604, and the processes in and after step S202 are repeated.
以上説明した方法によれば、操作者はあらかじめ処理回数を入力する必要はなく、操作者にとって使い勝手が向上する。 According to the method described above, the operator does not need to input the number of processes in advance, and usability for the operator is improved.
（その他の実施例）
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。
(Other examples)
The present invention can also be realized by executing the following processing. That is, software (program) that realizes the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus via a network or various storage media, and a computer (or CPU, MPU, or the like) of the system or apparatus reads the program. It is a process to be executed.
更に本件は上記の実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変形、変更して実施することができる。例えば、上記の実施例では、被測定物が眼の場合について述べているが、眼以外の皮膚や臓器等の被測定物に本発明を適用することも可能である。この場合、本発明は眼科装置以外の、例えば内視鏡等の医療機器としての態様を有する。従って、本発明は眼科装置に例示される検査装置として把握され、被検眼は被検査物の一態様として把握されることが望ましい。 Further, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and changes can be made without departing from the spirit of the present invention. For example, in the above embodiment, the case where the object to be measured is the eye is described, but the present invention can also be applied to the object to be measured such as skin or organ other than the eye. In this case, the present invention has an aspect as a medical device such as an endoscope other than the ophthalmologic apparatus. Therefore, it is preferable that the present invention is grasped as an inspection apparatus exemplified by an ophthalmologic apparatus, and the eye to be examined is grasped as one aspect of the object to be inspected.
Claims (14)
前記眼底画像において前記血管領域に対応する画素を判定する血管領域判定手段と、
前記眼底画像を構成する画素において前記血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値変更手段と、を有し、
前記血管領域判定手段は、前記眼底画像において前記画素値変更手段により変更された画素値を有する処理画像と、前記眼底画像と、を比較して新たに前記血管領域に対応する画素を判定することを特徴とする眼科画像解析システム。 An ophthalmologic image analysis system that extracts a blood vessel region from a fundus image,
Blood vessel region determining means for determining pixels corresponding to the blood vessel region in the fundus image;
Pixel value changing means for changing a pixel value of a pixel corresponding to the blood vessel region in the pixels constituting the fundus image,
The blood vessel region determining unit compares the processed image having the pixel value changed by the pixel value changing unit in the fundus image with the fundus image and newly determines a pixel corresponding to the blood vessel region. An ophthalmological image analysis system.
前記血管領域判定手段は、前記フィルタ画像と前記眼底画像とを比較して前記血管領域に対応する画素を判定することを特徴とする請求項２に記載の眼科画像解析システム。 A filter unit that outputs a filter image obtained by removing a component having a high spatial frequency from the fundus image as an image indicating an average pixel value to the blood vessel region determination unit;
The ophthalmic image analysis system according to claim 2, wherein the blood vessel region determination unit determines a pixel corresponding to the blood vessel region by comparing the filter image with the fundus image.
前記画素値変更手段は、前記第二の血管領域判定手段により前記血管領域に対応すると判定された画素の画素値を用いて、前記眼底画像を構成する画素における前記血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値の変更処理を繰り返し行う、ことを特徴とする請求項２乃至６の何れか一項に記載の眼科画像解析システム。 A second blood vessel region determining unit for determining a pixel corresponding to the blood vessel region by comparing an output image composed of pixels newly determined to correspond to the blood vessel region by the blood vessel region determining unit and the fundus image; Have
The pixel value changing unit uses a pixel value of a pixel determined to correspond to the blood vessel region by the second blood vessel region determining unit, and a pixel of a pixel corresponding to the blood vessel region in a pixel constituting the fundus image The ophthalmic image analysis system according to claim 2, wherein the pixel value changing process for changing the value is repeatedly performed.
前記眼底画像において前記血管領域に対応する画素を判定する血管領域判定工程と、
前記眼底画像を構成する画素において前記血管領域に対応する画素の画素値を変更する画素値変更工程と、
前記血管領域判定工程において、画素値変更工程により変更された画素値を有する処理画像と前記眼底画像とを比較して新たに前記血管領域に対応する画素を判定する工程と、を有することを特徴とする眼科画像解析方法。 An ophthalmologic image analysis method for extracting a blood vessel region from a fundus image,
A blood vessel region determining step of determining pixels corresponding to the blood vessel region in the fundus image;
A pixel value changing step of changing a pixel value of a pixel corresponding to the blood vessel region in a pixel constituting the fundus image;
The blood vessel region determining step includes a step of comparing the processed image having the pixel value changed in the pixel value changing step with the fundus image and newly determining a pixel corresponding to the blood vessel region. Ophthalmic image analysis method.
新たに前記血管領域に対する画素を判定する工程は、前記フィルタ画像と前記眼底画像とを比較して前記血管領域に対応する画素を判定することを特徴とする請求項１２に記載の眼科画像解析方法。 A filter step of outputting a filter image obtained by removing a component having a high spatial frequency from the fundus image as an image indicating an average pixel value to the blood vessel region determination unit;
The ophthalmic image analysis method according to claim 12, wherein the step of newly determining a pixel for the blood vessel region compares the filter image with the fundus image to determine a pixel corresponding to the blood vessel region. .
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011154993A (en) * | 2009-12-28 | 2011-08-11 | Suzuki Engineering:Kk | Led illumination device |
| JP2014086234A (en) * | 2012-10-23 | 2014-05-12 | Beat Sonic:Kk | Led bulb |
| JP2014235956A (en) * | 2013-06-05 | 2014-12-15 | 三菱電機株式会社 | Lighting lamp body, lighting lamp, and lighting device |
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