JP2018121885A - 画像処理装置、画像処理システム、および画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 被検眼の画像を処理する画像処理装置であって、前記被検眼の画像を取得する画像取得手段と、前記被検眼の診断結果を得る診断手段と、前記診断結果に応じた処理手法を用いて前記被検眼の画像を処理する画像処理手段と、を備えることを特徴とする。前記画像を処理するための処理手法を選択する選択手段を備えてもよい。
【選択図】 図2
Description
(2) 被検眼の画像を処理する画像処理装置であって、前記被検眼の画像を取得する画像取得手段と、前記画像の撮影部位を特定し、特定した前記撮影部位に応じて前記画像を補正する画像処理手段と、前記画像処理手段によって補正された前記画像に基づいて、前記被検眼を診断する診断手段と、を備えることを特徴とする。
(3) 被検眼を撮影する眼科撮影装置と、前記被検眼の画像を処理する画像処理装置と、を備える画像処理システムであって、前記被検眼の画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段によって取得された画像に基づいて、前記被検眼を診断する診断手段と、前記診断手段によって得られた診断結果に基づいて、前記画像を処理するための処理手法を選択する選択手段と、前記選択手段によって選択された処理手法を用いて前記画像を処理する画像処理手段と、を備えることを特徴とする。
(4) 被検眼の画像を処理する画像処理装置において実行される画像処理プログラムであって、前記画像処理装置のプロセッサによって実行されることで、前記被検眼の画像を取得する画像取得ステップと、前記被検眼の診断結果を得る診断ステップと、前記診断結果に応じた処理手法を用いて前記画像を処理する画像処理ステップと、を前記画像処理装置に実行させることを特徴とする。
以下、本開示に係る画像処理装置の第1実施形態について説明する。第1実施形態における画像処理装置(例えば、画像処理装置100)は、被検眼の画像を処理することによって、被検眼の診断のために有用な情報を取得する。画像処理装置は、例えば、画像取得部(例えば、画像取得部1)と、診断部(例えば、診断部2)と、画像処理部(例えば、画像処理部4)などを備える。
以下、本開示に係る画像処理装置の第2実施形態について説明する。第2実施形態における画像処理装置(例えば、画像処理装置100)は、被検眼の画像を処理することによって、被検眼の診断のために有用な情報を取得する。画像処理装置は、例えば、画像取得部(例えば、画像取得部1)と、診断部(例えば、診断部2)と、表示制御部(例えば、表示制御部6)などを備える。
以下、本開示に係る画像処理装置の実施例を説明する。本実施例の画像処理装置100は、画像処理によって被検眼の診断を行う。画像処理装置100は、例えば、一般的なパーソナルコンピュータであってもよい。例えば、画像処理装置100は、デスクトップPC、ノート型PC、またはタブレット型PCなどである。もちろん、サーバ等であってもよい。また、画像処理装置100は、眼科撮影装置等の内部に格納されたコンピュータであってもよい。
本実施例の画像処理装置100が画像処理を行うときの制御動作を図2に基づいて説明する。以下の例では、OCT装置200によって撮影された断層画像を用いる場合を説明する。OCT装置200は、例えば、眼底に近赤外線の測定光を照射することによって得られた戻り光と、測定光に対応する参照光との干渉を利用して網膜の断層画像を取得する装置である。なお、OCT装置200によって撮影された断層画像に限らず、他の種類の画像を用いてもよい。
まず、画像取得部1は、画像診断に用いる被検眼の画像を取得する。例えば、USBケーブル等によって接続されたOCT装置200の記憶部5等から被検眼の断層画像を取得する。もちろん、USBメモリ等によって画像データの取得を行ってもよい。画像取得部1は、取得された画像を記憶部5等に記憶させる。
次いで、診断部2は、取得された画像に基づいて被検眼の診断を行う。診断部2は、例えば、機械学習アルゴリズムによって訓練された数学モデルを用いて画像診断を行う。画像処理に用いられる数学モデルとしては、例えば、多層型のニューラルネットワーク等が知られている。
診断部2による診断結果が得られると、選択部3は、診断結果に応じて画像の処理手法を選択する。つまり、選択部3の選択によって、画像の処理手法が切り換えられる。例えば、選択部3は、記憶部5に記憶された複数の画像処理手法の中から、少なくとも1つの手法を選択する。例えば、記憶部5には、被検眼の疾患、病態、位置などに応じて設計された複数の画像処理アルゴリズムが記憶部5に記憶されており、各疾患の状態とそれに対応する画像処理アルゴリズムが紐づけられている。これによって、選択部3は、被検眼の診断結果に対応する画像処理アルゴリズムを選択する。
選択部3によって画像の処理手法が選択されると、画像処理部4は、選択された処理手法を用いて画像処理を行う。例えば、画像処理部4は、選択部3によって選択された画像処理アルゴリズムを記憶部5から読み出し、被検眼の画像を解析する。
画像処理部4によって画像処理が施されると、表示制御部6は、その結果を表示部7に表示させる。例えば、検者は、表示部7に表示された画像の解析結果に基づいて、被検眼の診断を行う。
1 画像取得部
2 診断部
3 選択部
4 画像処理部
5 記憶部
6 表示制御部
7 表示部
200 OCT装置
Claims (25)
- 被検眼の画像を処理する画像処理装置であって、
前記被検眼の画像を取得する画像取得手段と、
前記被検眼の診断結果を得る診断手段と、
前記診断結果に応じた処理手法を用いて前記画像を処理する画像処理手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記診断結果に基づいて、前記画像を処理するための処理手法を選択する選択手段をさらに備え、
前記画像処理手段は、前記選択手段によって選択された処理手法を用いて前記画像を処理することを特徴とする請求項1の画像処理装置。 - 前記診断手段は、前記画像取得手段によって取得された被検眼の画像に基づいて、被検眼の診断結果を得ることを特徴とする請求項1または2の画像処理装置。
- 前記診断手段は、機械学習アルゴリズムによって訓練された数学モデルに前記画像を入力することによって、前記数学モデルから出力された前記被検眼の診断結果を得ることを特徴とする請求項1〜3のいずれかの画像処理装置。
- 前記画像処理手段は、前記画像の撮影部位を特定し、特定した前記撮影部位に応じて前記被検眼の画像を補正することを特徴とする請求項1〜4の画像処理装置。
- 前記診断手段は、補正された前記画像に基づいて、前記被検眼を診断することを特徴とする請求項5の画像処理装置。
- 前記画像処理手段は、生体の特徴部位を基準として、撮影部位の特定された前記画像を2つ以上の領域に分割することを特徴とする請求項5または6の画像処理装置。
- 前記診断手段は、分割された前記画像に基づいて、前記被検眼を診断することを特徴とする請求項7の画像処理装置。
- 前記診断手段は、分割前の前記画像と、分割後の前記画像の双方に基づいて、前記被検眼を診断することを特徴とする請求項7の画像処理装置。
- 前記選択手段は、前記画像を処理するために複数用意された画像処理アルゴリズムの中から少なくとも1つを選択することを特徴とする請求項2〜9のいずれかの画像処理装置。
- 前記選択手段は、前記画像を処理するための画像処理アルゴリズムのパラメータを選択することを特徴とする請求項2〜9のいずれかの画像処理装置。
- 前記画像処理装置を動作させるためのシーケンスを作成するシーケンス作成手段をさらに備えることを特徴とする請求項1〜11のいずれかの画像処理装置。
- ユーザの操作を受け付ける操作受付手段を、さらに備え、
前記シーケンス作成手段は、前記操作受付手段によって受け付けたユーザの操作情報に基づいてシーケンスを作成することを特徴とする請求項12の画像処理装置。 - 前記画処理手段は、前記シーケンスに基づいて処理を行うことを特徴とする請求項12または13の画像処理装置。
- 前記シーケンスの効率を評価する評価手段を備えることを特徴とする請求項12〜14のいずれかの画像処理装置。
- 前記シーケンス作成手段は、前記評価手段の評価に基づいて、前記シーケンスを作成することを特徴とする請求項12〜15のいずれかの画像処理装置。
- 前記シーケンスを共有サーバに送信または受信するための共有手段をさらに備え、
前記シーケンスを他のユーザと共有することを特徴とする請求項12〜16のいずれかの画像処理装置。 - 前記選択手段は、前記画像に対する検出対象を選択することを特徴とする請求項2〜17のいずれかの画像処理装置。
- 前記画像処理手段は、前記画像取得部によって取得された前記画像の画風を変更することを特徴とする請求項1〜18のいずれかの画像処理装置。
- 被検眼の画像を処理する画像処理装置であって、
前記被検眼の画像を取得する画像取得手段と、
前記画像の撮影部位を特定し、特定した前記撮影部位に応じて前記画像を補正する画像処理手段と、
前記画像処理手段によって補正された前記画像に基づいて、前記被検眼を診断する診断手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記画像処理手段は、生体の特徴部位を基準として、撮影部位の特定された前記画像を2つ以上の領域に分割することを特徴とする請求項20の画像処理装置。
- 前記診断手段は、分割された前記画像に基づいて、前記被検眼を診断することを特徴とする請求項21の画像処理装置。
- 前記診断手段は、分割前の前記画像と、分割後の前記画像の双方に基づいて、前記被検眼を診断することを特徴とする請求項21の画像処理装置。
- 被検眼を撮影する眼科撮影装置と、
前記被検眼の画像を処理する画像処理装置と、を備える画像処理システムであって、
前記被検眼の画像を取得する画像取得手段と、
前記被検眼の診断結果を得る診断手段と、
前記診断結果に応じた処理手法を用いて前記画像を処理する画像処理手段と、
を備えることを特徴とする画像処理システム。 - 被検眼の画像を処理する画像処理装置において実行される画像処理プログラムであって、前記画像処理装置のプロセッサによって実行されることで、
前記被検眼の画像を取得する画像取得ステップと、
前記被検眼の診断結果を得る診断ステップと、
前記診断結果に応じた処理手法を用いて前記画像を処理する画像処理ステップと、
を前記画像処理装置に実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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