JP2019115827A - 画像処理システム、処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
被検眼の断層画像を取得する画像取得手段と、
前記被検眼の断層画像から網膜層を検出する検出手段と、
前記検出した網膜層の部分毎に、前記網膜層の曲率を求める解析手段と、
前記部分毎に求めた複数の曲率に基づいて作成された2次元マップを表示装置に表示する表示制御手段と
を具備することを特徴とする。
図1は、本発明の一実施の形態に係わる画像処理システム10の構成の一例を示す図である。
画像処理装置30は、まず、被検眼を同定する情報として外部から被検者識別番号を取得する。そして、当該被検者識別番号に基づいて、外部記憶装置52が保持している当該被検眼に関する情報を取得して記憶部32に記憶する。
画像処理装置30は、画像取得部31において、撮影時の撮影位置確認用のプレスキャン画像として眼底画像撮影装置51から眼底画像を取得するとともに、断層画像撮影装置20から断層画像を取得する。
画像処理装置30は、撮影モードの設定を行なう。撮影モードの設定は、図2で説明した撮影モード設定用のコンボボックス63からの操作者の選択に基づいて行なわれる。ここでは、近視眼解析用の撮影モードで撮影を行なう場合について説明する。
画像処理装置30は、指示部34において、当該コンボボックス63から設定された撮影モードに応じた撮影パラメータを断層画像撮影装置20に指示する。これにより、断層画像撮影装置20は、パラメータ設定部23において、当該指示に従って撮影パラメータを設定する。具体的には、内部固視灯の位置、走査範囲(スキャン範囲)、走査パターン(スキャンパターン)、コヒーレンスゲート位置の少なくともいずれかの設定を指示する。
画像処理装置30は、指示部34において、断層画像撮影装置20に対して被検眼の撮影を指示する。この指示は、例えば、操作者が、入力装置54を介して、断層画像撮影画面60のキャプチャーボタン64を押下すると行なわれる。この指示が行なわれると、断層画像撮影装置20は、パラメータ設定部23により設定された撮影パラメータに基づき、駆動制御部22を制御させる。これにより、ガルバノミラー21が動作し、断層画像の撮影が行なわれる。
画像処理装置30は、画像処理部33において、記憶部32に記憶された断層画像から網膜層の検出/解析を行なう。すなわち、S105の処理で撮影された断層画像に対して網膜層の検出/解析処理を行なう。
画像処理装置30は、断層画像の撮影を終了するか否かを判定する。この判定は、入力装置54を介した操作者からの指示に基づいて行なわれる。すなわち、操作者が、終了を指示したか否かに基づいて断層画像の撮影を終了するか否かが判定される。
網膜層の検出/解析処理が開始すると、画像処理装置30は、検出部41において、断層画像から網膜層を検出する。この処理について、図2に示す断層画像(表示領域61)を用いて具体的に説明する。黄斑部の場合、検出部41は、まず、断層画像に対して、メディアンフィルタとSobelフィルタとをそれぞれ適用して画像を作成する(以下、メディアン画像、Sobel画像とする)。続いて、検出部41は、当該作成したメディアン画像とSobel画像とから、Aスキャン毎にプロファイルを作成する。メディアン画像では輝度値のプロファイルとなり、Sobel画像では勾配のプロファイルとなる。そして、検出部41は、Sobel画像から作成したプロファイル内のピークを検出する。最後に、当該検出されたピークの前後やピーク間に対応するメディアン画像のプロファイルを参照し、網膜層の各領域の境界を検出する。すなわち、L1(ILM)、L2(NFLとGCLとの境界)、L3(ISOS)、L4(RPE)、L5(BM)等の検出が行なわれる。なお、本実施形態においては、解析の対象となる層をRPEとして説明する。
画像処理装置30は、判定部43において、網膜層の3次元の形状解析を行なうか否かの判定を行なう。より具体的には、近視眼解析用の撮影モードで撮影が行なわれた場合、網膜層の3次元の形状解析を行なうと判定する。また、近視眼解析モードを用いずに撮影が行なわれた場合(非近視眼解析用の撮影モード)は、当該3次元の形状解析を行なわないと判定する。この場合、検出部41の検出結果に基づく解析が行なわれる(3次元の形状データを用いない解析)。なお、近視眼解析用の撮影モードであっても、断層画像に基づいて当該断層画像内に黄斑部が写っているか否かを判定し、写っていなければ(例えば、視神経乳頭部のみが写ってる)、網膜層の(3次元の)形状解析を行なわないと判定するようにしても良い。
画像処理装置30は、形状データ作成部46において、3次元の形状データを作成する。3次元の形状データは、S201の処理の網膜層の検出結果に基づいて形状解析を行なうために作成される。
画像処理装置30は、網膜層解析部44において、網膜層の3次元の形状解析を行なう。ここでは、形状解析の方法として、網膜層の面積と体積とを計測する手法について例を挙げて説明する。
形状解析後、画像処理装置30は、解析結果作成部45において、当該3次元の形状解析結果に基づいて解析結果(例えば、マップ、グラフ、数値情報)を作成する。
画像処理装置30は、表示制御部35において、断層画像と、検出部41により検出された層(RPE)の検出結果と、解析結果作成部45により作成された各種形状解析の結果(マップ、グラフ、数値情報)とを表示装置53に表示する。
画像処理装置30は、網膜層解析部44において、網膜層の検出結果に基づいて形状解析を行なう。この解析処理では、3次元の形状データ等を作成せずに、網膜層の検出結果を用いた解析が行なわれる。例えば、層厚の解析等が行なわれる。
画像処理装置30は、解析結果作成部45において、当該解析結果に基づいて解析結果(例えば、マップ、グラフ、数値情報)を作成する。
画像処理装置30は、断層画像と、検出部41により検出された層(RPE、ILM等)の検出結果と、解析結果作成部45により作成された解析結果(マップ、グラフ、数値情報)とを表示装置53に表示する。
次に、実施形態2について説明する。実施形態2では、断層画像の2D表示と3D表示とを同時に表示する場合について説明する。より具体的には、実施形態2では、断層画像と、3次元の形状データと、解析結果とを並べて表示する場合について説明する。なお、実施形態2では、断層画像として、放射状スキャンで撮影された断層画像を例に挙げて説明する。
次に、実施形態3について説明する。実施形態3では、網膜層の形状の解析結果と、データベースに保持されている統計データベースとの両方を比較可能に表示する場合について説明する。
網膜層の検出/解析処理が開始すると、画像処理装置30は、実施形態1を説明した図3(b)のS201〜S204の処理を実施する。これにより、断層画像から網膜層が検出されるとともに、当該検出された網膜層の3次元の形状解析が行なわれる。
画像処理装置30は、特徴量取得部601において、S304の処理で行なわれた3次元の形状解析に基づいて、形状特徴量の算出を行なう。
画像処理装置30は、比較演算部602において、S305の処理で求められた特徴量と、外部記憶装置52に記憶されている統計データベース55の特徴量とを比較する。なお、統計データベース55では、正常データの95%範囲を正常、4%範囲をボーダーライン、残り1%範囲を異常などした情報が保持される。
画像処理装置30は、解析結果作成部45において、S305の処理の結果に基づいて解析結果を作成する。解析結果は、例えば、対象としている被検眼の解析値が統計データベース55のどこに位置するかが把握できる形式で作成される。
画像処理装置30は、表示制御部35において、断層画像と、検出部41により検出された層の検出結果と、解析結果作成部45により作成された解析結果(マップ、グラフ、数値情報)とを表示装置53に表示する。なお、解析結果としては、S307の処理で作成されたマップやグラフ等を表示すれば良い。具体的には、図21に示す断層画像観察画面80を表示する。
次に、実施形態4について説明する。実施形態4では、網膜層の形状特徴(形状特徴量)と断層画像又は眼底画像の画像特徴(画像特徴量)とを用いて、統計データベースに保持されている特徴量を検索する。そして、現在の被検眼の形状特徴に近い特徴量を持つ被検眼の断層画像、眼底画像、診断情報を表示する場合について説明する。
画像処理装置30は、特徴量取得部601において、上述した実施形態3で説明した形状特徴量の他、断層画像又は眼底画像から画像特徴量を抽出する。画像特徴量としては、例えば、エッジ特徴、色特徴、ヒストグラム特徴、SIFT(Scale-invariant feature transform)特徴量などが挙げられる。
画像処理装置30は、検索部36において、S305の処理で求められた形状特徴量と画像特徴量とを多次元ベクトルとして表現し、当該特徴量と、外部記憶装置52内の統計データベース55に保持されたデータとを比較する。それにより、特徴量の類似する画像を検索する。探索方法としては、最近傍探索を用いれば良い。なお、処理の高速化のため、近似最近傍探索などを用いても良い。
画像処理装置30は、表示制御部35において、撮影された断層画像と、検索部36の検索により得られた類似する断層画像とを含む画面を表示装置53に表示する。
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(又は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。
Claims (8)
- 被検眼の断層画像を取得する画像取得手段と、
前記被検眼の断層画像から網膜層を検出する検出手段と、
前記検出した網膜層の部分毎に、前記網膜層の曲率を求める解析手段と、
前記部分毎に求めた複数の曲率に基づいて作成された2次元マップを表示装置に表示する表示制御手段と
を具備することを特徴とする画像処理システム。 - 前記検出した網膜層に基づいて、前記網膜層の形状を表す3次元の形状データを作成する作成手段を更に具備し、
前記解析手段は、前記作成した前記3次元の形状データから前記部分毎に曲率を求めることを特徴とする請求項1記載の画像処理システム。 - 網膜層の中から所定の層を選択する選択手段を更に具備し、
前記解析手段は、前記選択された層の前記曲率を求めることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理システム。 - 前記画像取得手段は、前記被検眼の眼底画像を更に取得し、
前記表示制御手段は、前記2次元マップを、前記眼底画像上の対応する位置に重畳表示することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理システム。 - 前記表示制御手段は、前記眼底画像と前記2次元マップとの少なくとも一方を所定の透明度で重ね合わせて前記表示装置に表示することを特徴とする請求項4記載の画像処理システム。
- 前記曲率は、上に凸であるか下に凸であるかを示す符号を含み、
前記2次元マップは、前記符号の違いを色で表現したマップであることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の画像処理システム。 - 画像処理システムの処理方法であって、
画像取得手段が、被検眼の断層画像を取得する工程と、
検出手段が、前記被検眼の断層画像から網膜層を検出する工程と、
解析手段が、前記検出した網膜層の部分毎に、前記網膜層の曲率を求める工程と、
表示制御手段が、前記部分毎に求めた複数の曲率に基づいて作成された2次元マップを表示装置に表示する工程と
を含むことを特徴とする処理方法。 - 請求項1から6のいずれか1項に記載の画像処理システムによる各手段をコンピュータで実現するプログラム。
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