JP2020199106A - Ophthalmologic information processing apparatus, ophthalmologic apparatus, ophthalmologic information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、眼科情報処理装置、眼科装置、眼科情報処理方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an ophthalmic information processing device, an ophthalmic device, an ophthalmic information processing method, and a program.
近年、近視が進行する原因の1つとして、周辺視野の焦点が網膜面よりも奥側(強膜側)に存在することに起因して網膜が奥側に伸びようとして近視が進行する可能性が報告されている(例えば、非特許文献1)。 In recent years, one of the causes of myopia progressing is that the focal point of the peripheral visual field is located on the back side (sclera side) of the retinal surface, so that the retina may extend to the back side and myopia may progress. Has been reported (for example, Non-Patent Document 1).
このような近視の進行を抑制するために、周辺視野の屈折力を高くすることで、中心視野の焦点位置を手前側(角膜側)に移動させる眼鏡やコンタクトレンズが開発されている。更に、事前に測定された波面収差に基づいて行われるwavefront−guided LASIKのような屈折矯正手術も行われている。従って、このような高機能な屈折矯正において、周辺視野の屈折力を正確に測定することが求められる。 In order to suppress the progression of such myopia, eyeglasses and contact lenses have been developed that move the focal position of the central visual field to the front side (cornea side) by increasing the refractive power of the peripheral visual field. In addition, refractive surgery such as wavefront-guided LASIK, which is performed based on pre-measured wavefront aberrations, is also performed. Therefore, in such high-performance refraction correction, it is required to accurately measure the refractive power of the peripheral visual field.
また、眼球の形状には、いくつかのタイプが確認されている(例えば、非特許文献2)。 In addition, several types of eyeball shapes have been confirmed (for example, Non-Patent Document 2).
このような眼球の形状には、近視に多い形状のタイプ等もあり、近視の進行に伴う形状変化を測定し、その測定結果を近視の進行の対処法にフィードバックすることが有効であると考えられる。 There are also types of such eyeball shapes that are common in myopia, and it is considered effective to measure the shape change with the progression of myopia and feed back the measurement results to the coping method for the progression of myopia. Be done.
一般的な眼科装置では、測定光軸上に固視標が投影されるため、網膜の中心窩の近傍の屈折度数が測定される。この場合、眼底等における組織の形状(眼球の形状)を考慮して、中心窩の近傍の屈折度数から周辺視野の屈折度数を求めることが考えられる。 In a general ophthalmic apparatus, since the fixation target is projected on the measurement optical axis, the refractive power near the fovea centralis of the retina is measured. In this case, it is conceivable to obtain the refractive power of the peripheral visual field from the refractive power in the vicinity of the fovea in consideration of the shape of the tissue in the fundus or the like (shape of the eyeball).
従来の眼科装置は、例えば光コヒーレンストモグラフィ(Optical Coherence Tomography:OCT)を用いて眼底等の組織の形状を測定することが可能である。しかしながら、組織の形状の特定が可能な範囲はOCTの計測範囲により決まる。一般に、OCTの計測範囲は、上記の所望の周辺視野の範囲より狭い。従って、組織の形状を高精度に特定可能な範囲が狭くなり、周辺視野の屈折度数を高精度に求めることは難しい。 Conventional ophthalmic devices can measure the shape of tissues such as the fundus of the eye using, for example, optical coherence tomography (OCT). However, the range in which the shape of the tissue can be specified is determined by the measurement range of OCT. Generally, the measurement range of OCT is narrower than the range of the above-mentioned desired peripheral visual field. Therefore, the range in which the shape of the structure can be specified with high accuracy becomes narrow, and it is difficult to obtain the refractive power of the peripheral visual field with high accuracy.
本発明は、このような事情を鑑みてなされたものであり、その目的は、広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度に特定するための新たな技術を提供することにある。 The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a new technique for identifying the shape of a tissue of an eye to be examined with high accuracy in a wide range.
いくつかの実施形態の第1態様は、被検眼に対してOCT計測を行うことにより得られたスキャンデータに基づいて形成された前記被検眼の断層像を取得する取得部と、前記断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより、第1計測範囲における前記被検眼の組織の形状を表す第1形状データを取得する組織特定部と、前記第1形状データに基づいて、前記第1計測範囲と異なる第2計測範囲における前記被検眼の組織の形状を表す第2形状データを求める特定部と、を含む眼科情報処理装置である。 The first aspect of some embodiments is the acquisition unit for acquiring a tomographic image of the eye to be inspected formed based on scan data obtained by performing OCT measurement on the eye to be inspected, and the tomographic image. A tissue identification unit that acquires first shape data representing the shape of the tissue of the eye to be inspected in the first measurement range by performing segmentation processing on the subject, and the first measurement range based on the first shape data. It is an ophthalmologic information processing apparatus including a specific unit for obtaining second shape data representing the shape of the tissue of the eye to be inspected in a different second measurement range.
いくつかの実施形態の第2態様では、第1態様において、前記第2計測範囲の少なくとも一部は、前記第1計測範囲と重複する。 In the second aspect of some embodiments, in the first aspect, at least a part of the second measurement range overlaps with the first measurement range.
いくつかの実施形態の第3態様では、第1態様又は第2態様において、前記第2計測範囲は、前記第1計測範囲を含む。 In a third aspect of some embodiments, in the first or second aspect, the second measurement range includes the first measurement range.
いくつかの実施形態の第4態様では、第1態様〜第3態様のいずれかにおいて、前記特定部は、前記第1形状データに基づいて外挿処理を実行することにより、前記第2計測範囲における前記第2形状データを求める。 In the fourth aspect of some embodiments, in any of the first to third aspects, the specific portion performs extrapolation processing based on the first shape data, whereby the second measurement range. The second shape data in the above is obtained.
いくつかの実施形態の第5態様では、第1態様〜第3態様のいずれかにおいて、前記特定部は、前記第1形状データの近似曲線を特定し、特定された近似曲線を用いて前記第2形状データを求める。 In the fifth aspect of some embodiments, in any one of the first to third aspects, the specific portion identifies an approximate curve of the first shape data, and the specified approximate curve is used to identify the approximate curve. 2 Obtain shape data.
いくつかの実施形態の第6態様では、第5態様において、前記特定部は、前記第2計測範囲の所定の範囲において前記近似曲線に対して歪曲補正処理を施すことにより前記第2形状データを求める。 In the sixth aspect of some embodiments, in the fifth aspect, the specific unit obtains the second shape data by performing distortion correction processing on the approximate curve in a predetermined range of the second measurement range. Ask.
いくつかの実施形態の第7態様では、第1態様〜第3態様のいずれかにおいて、前記特定部は、前記第1形状データに対して実形状補正を行うことにより補正形状データを取得し、取得された前記補正形状データに対して楕円フィッティング処理を行うことにより得られた楕円の形状に基づいて前記第2形状データを求める。 In the seventh aspect of some embodiments, in any one of the first to third aspects, the specific unit acquires the corrected shape data by performing the actual shape correction on the first shape data. The second shape data is obtained based on the shape of the ellipse obtained by performing the ellipse fitting process on the acquired corrected shape data.
いくつかの実施形態の第8態様では、第6態様において、前記特定部は、眼の標準データに基づいて前記歪曲補正処理を施す。 In the eighth aspect of some embodiments, in the sixth aspect, the specific part performs the distortion correction process based on the standard data of the eye.
いくつかの実施形態の第9態様では、第1態様〜第8態様のいずれかにおいて、前記組織は、眼底における所定の層領域を含む。 In a ninth aspect of some embodiments, in any of the first to eighth aspects, the tissue comprises a predetermined layer region in the fundus.
いくつかの実施形態の第10態様は、第11態様において、前記被検眼を他覚的に測定することにより得られた屈折度数と、前記特定部により取得された前記第2形状データに基づく前記組織の形状に対応した前記被検眼の光学特性を表すパラメータとに基づいて、前記被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する算出部を含む。 The tenth aspect of some embodiments is based on the refraction power obtained by objectively measuring the eye to be inspected and the second shape data acquired by the specific portion in the eleventh aspect. A calculation unit for calculating the refractive power of the peripheral region of the region including the fovea centralis of the eye to be inspected is included based on a parameter representing the optical characteristics of the eye to be inspected corresponding to the shape of the tissue.
いくつかの実施形態の第11態様は、前記被検眼に対して前記OCT計測を実行するための光学系と、第1態様〜第10態様のいずれかに記載の眼科情報処理装置と、を含む眼科装置である。 The eleventh aspect of some embodiments includes an optical system for performing the OCT measurement on the eye to be inspected, and an ophthalmologic information processing apparatus according to any one of the first to tenth aspects. It is an ophthalmic device.
いくつかの実施形態の第12態様は、被検眼に対してOCT計測を行うことにより得られたスキャンデータに基づいて形成された前記被検眼の断層像を取得する取得ステップと、前記断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより第1計測範囲における前記被検眼の組織の形状を表す第1形状データを取得する組織特定ステップと、前記第1形状データに基づいて、前記第1計測範囲と異なる第2計測範囲における前記被検眼の組織の形状を表す第2形状データを求める特定ステップと、を含む眼科情報処理方法である。 The twelfth aspect of some embodiments is an acquisition step of acquiring a tomographic image of the eye to be inspected formed based on scan data obtained by performing OCT measurement on the eye to be inspected, and the tomographic image. On the other hand, the tissue identification step of acquiring the first shape data representing the shape of the tissue of the eye to be inspected in the first measurement range by performing the segmentation process is different from the first measurement range based on the first shape data. This is an ophthalmic information processing method including a specific step of obtaining second shape data representing the shape of the tissue of the eye to be inspected in the second measurement range.
いくつかの実施形態の第13態様では、第12態様において、前記特定ステップは、前記第1形状データに基づいて外挿処理を実行することにより、前記第2計測範囲における前記第2形状データを求める。 In the thirteenth aspect of some embodiments, in the twelfth aspect, the specific step obtains the second shape data in the second measurement range by performing extrapolation processing based on the first shape data. Ask.
いくつかの実施形態の第14態様は、第12態様又は第13態様において、前記被検眼を他覚的に測定することにより得られた屈折度数と、前記特定ステップにおいて取得された前記第2形状データに基づく前記組織の形状に対応した前記被検眼の光学特性を表すパラメータとに基づいて、前記被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する算出ステップを含む。 The fourteenth aspect of some embodiments is the refraction power obtained by objectively measuring the eye to be inspected in the twelfth or thirteenth aspect and the second shape acquired in the specific step. A calculation step of calculating the refractive power of the peripheral region of the region including the fovea centralis of the eye to be inspected is included based on the parameters representing the optical characteristics of the eye to be inspected corresponding to the shape of the tissue based on the data.
いくつかの実施形態の第15態様は、コンピュータに、第12態様〜第14態様のいずれかに記載の眼科情報処理方法の各ステップを実行させるプログラムである。 A fifteenth aspect of some embodiments is a program that causes a computer to perform each step of the ophthalmic information processing method according to any of the twelfth to fourteenth aspects.
なお、上記した複数の態様に係る構成を任意に組み合わせることが可能である。 It is possible to arbitrarily combine the configurations according to the above-mentioned plurality of aspects.
本発明によれば、広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度に特定するための新たな技術を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a new technique for identifying the shape of the tissue of the eye to be inspected with high accuracy in a wide range.
この発明に係る眼科情報処理装置、眼科装置、眼科情報処理方法、及びプログラムの実施形態の例について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、この明細書において引用された文献の記載内容や任意の公知技術を、以下の実施形態に援用することが可能である。 An example of an ophthalmic information processing apparatus, an ophthalmic apparatus, an ophthalmic information processing method, and an embodiment of a program according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, the description contents of the document cited in this specification and any known technique can be incorporated into the following embodiments.
実施形態に係る眼科情報処理装置は、被検眼の断層像を取得する。断層像は、例えば、外部の眼科装置を用いて被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィ(Optical Coherence Tomography:以下、OCT)を実行することにより得られる。眼科情報処理装置は、取得された断層像を解析して所定の組織の形状を表す形状データ(第1形状データ)を求め、求められた第1計測範囲の形状データから、第1計測範囲と異なる第2計測範囲における形状データ(第2形状データ)を特定(推定、予測)することが可能である。具体的には、眼科情報処理装置は、OCTを実行するための光学系の測定光軸に交差(具体的には、直交)する方向の第1計測範囲の形状データから、第1計測範囲と異なる第2計測範囲(測定光軸に交差する方向の計測範囲)における形状データを特定することが可能である。いくつかの実施形態では、第2計測範囲の少なくとも一部は、第1計測範囲と重複する。いくつかの実施形態では、第2計測範囲は、第1計測範囲を含む。いくつかの実施形態では、第2計測範囲は、第1計測範囲と非重複の範囲である。 The ophthalmic information processing apparatus according to the embodiment acquires a tomographic image of the eye to be inspected. The tomographic image is obtained, for example, by performing optical coherence tomography (OCT) on the eye to be examined using an external ophthalmic apparatus. The ophthalmic information processing device analyzes the acquired tomographic image to obtain shape data (first shape data) representing the shape of a predetermined tissue, and from the obtained shape data of the first measurement range, obtains the first measurement range. It is possible to specify (estimate, predict) shape data (second shape data) in different second measurement ranges. Specifically, the ophthalmic information processing apparatus uses the shape data of the first measurement range in the direction intersecting (specifically, orthogonal to) the measurement optical axis of the optical system for executing OCT as the first measurement range. It is possible to specify the shape data in a different second measurement range (measurement range in the direction intersecting the measurement optical axis). In some embodiments, at least a portion of the second measurement range overlaps the first measurement range. In some embodiments, the second measurement range includes the first measurement range. In some embodiments, the second measurement range is a non-overlapping range with the first measurement range.
以下では、主に、第1計測範囲における形状データから、第1計測範囲を含む第2計測範囲における形状データを特定する場合について説明する。 Hereinafter, a case where the shape data in the second measurement range including the first measurement range is specified from the shape data in the first measurement range will be mainly described.
いくつかの実施形態では、断層像を解析することにより得られた所定の層領域の1次元、2次元、又は3次元の形状データにより層領域の形状が特定される。いくつかの実施形態に係る眼科装置は、上記の眼科情報処理装置を含み、眼科情報処理装置の機能を実現する。 In some embodiments, the shape of the layered region is specified by the one-dimensional, two-dimensional, or three-dimensional shape data of the predetermined layered region obtained by analyzing the tomographic image. The ophthalmic apparatus according to some embodiments includes the above-mentioned ophthalmic information processing apparatus and realizes the function of the ophthalmic information processing apparatus.
上記のように、実施形態に係る眼科情報処理装置は、OCT計測範囲である第1計測範囲における断層像又は形状データから、第1計測範囲と異なる第2計測範囲における組織の形状を求める。それにより、第1計測範囲より広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度に特定することが可能になる。いくつかの実施形態では、第1計測範囲における形状データに対して統計処理(例えば、平均化処理)、又はアライメントのずれに対する高感度成分の除去処理(低感度成分の抽出処理)を行うことで組織の真の形状を表す新たな形状データを求め、求められた新たな形状データから第2計測範囲における組織の形状を求める。 As described above, the ophthalmic information processing apparatus according to the embodiment obtains the shape of the tissue in the second measurement range different from the first measurement range from the tomographic image or shape data in the first measurement range which is the OCT measurement range. As a result, it becomes possible to identify the shape of the tissue of the eye to be inspected with high accuracy in a range wider than the first measurement range. In some embodiments, the shape data in the first measurement range is subjected to statistical processing (for example, averaging processing) or high-sensitivity component removal processing (low-sensitivity component extraction processing) for misalignment. New shape data representing the true shape of the tissue is obtained, and the shape of the tissue in the second measurement range is obtained from the obtained new shape data.
被検眼における組織の形状として、前眼部における組織の形状、後眼部における組織の形状などがある。前眼部における組織の形状として、角膜、虹彩、水晶体、毛様体、チン小帯、又は隅角の形状がある。後眼部における組織の形状として、眼底(眼底における所定の層領域)の形状などがある。以下、実施形態に係る組織の形状として、眼底における所定の層領域の形状を例に説明する。いくつかの実施形態では、眼底における層領域の形状を眼底の形状として特定することが可能である。眼底における層領域には、内境界膜、神経繊維層、神経節細胞層、内網状層、内顆粒層、外網状層、外顆粒層、外境界膜、視細胞層、網膜色素上皮層、脈絡膜、強膜、各層領域の界面などがある。しかしながら、眼底以外の眼球の任意の部位の形状について、以下の実施形態を適用することが可能である。 The shape of the tissue in the eye to be inspected includes the shape of the tissue in the anterior segment of the eye and the shape of the tissue in the posterior segment of the eye. The shape of the tissue in the anterior segment includes the shape of the cornea, iris, crystalline lens, ciliary body, zonule of Zinn, or angle. The shape of the tissue in the posterior segment of the eye includes the shape of the fundus (a predetermined layer region in the fundus). Hereinafter, as the shape of the tissue according to the embodiment, the shape of a predetermined layer region in the fundus will be described as an example. In some embodiments, it is possible to specify the shape of the layered region in the fundus as the shape of the fundus. Layer regions in the fundus include the inner limiting membrane, nerve fiber layer, ganglion cell layer, inner plexiform layer, inner nuclear layer, outer plexiform layer, outer nuclear layer, outer limiting membrane, photoreceptor layer, retinal pigment epithelial layer, and choroid. , Sclera, interface of each layer region, etc. However, the following embodiments can be applied to the shape of any part of the eyeball other than the fundus.
また、以下の実施形態において、眼底の形状を表す形状データを、形状プロファイルと表記する場合がある。形状プロファイルは、所定の1次元の方向、2次元の方向、又は3次元の方向における形状の変化を表すデータである。 Further, in the following embodiments, the shape data representing the shape of the fundus may be referred to as a shape profile. The shape profile is data representing a change in shape in a predetermined one-dimensional direction, two-dimensional direction, or three-dimensional direction.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置は、上記のように特定された眼底の形状を用いて、眼底における中心窩を含む領域の外側の周辺領域の屈折度数を算出(推定)する。例えば、眼科情報処理装置は、被検眼の中心窩を含む領域の屈折度数と特定された眼底の形状とに基づいて、中心窩を含む領域の外側の周辺領域の屈折度数を算出する。 The ophthalmologic information processing apparatus according to some embodiments calculates (estimates) the refractive power of the peripheral region outside the region including the fovea centralis in the fundus using the shape of the fundus identified as described above. For example, an ophthalmologic information processing apparatus calculates the refractive power of the peripheral region outside the region including the fovea based on the refractive power of the region including the fovea centralis of the eye to be inspected and the shape of the specified fundus.
実施形態に係る眼科情報処理装置は、公知の模型眼等の眼球モデルのパラメータ(眼球の光学特性を表すパラメータ)を用いて上記の領域の屈折度数を算出することが可能である。パラメータには、眼軸長データ、前房深度データ、水晶体の形状を表す水晶体形状データ(水晶体曲率、水晶体厚など)、角膜の形状を表す角膜形状データ(角膜曲率半径、角膜厚など)などがある。眼科情報処理装置は、眼球モデルのパラメータの一部を被検眼の実測値に置き換えて新たな眼球モデルを構築し、構築された新たな眼球モデルを用いて上記の領域の屈折度数を算出することが可能である。いくつかの実施形態では、上記のパラメータは、電子カルテシステム、医用画像アーカイビングシステム、又は外部装置等から取得される。 The ophthalmic information processing apparatus according to the embodiment can calculate the refractive index in the above region using parameters of an eyeball model such as a known model eye (parameters representing the optical characteristics of the eyeball). Parameters include axial length data, anterior chamber depth data, crystalline lens shape data representing the shape of the crystalline lens (lens curvature, lens thickness, etc.), and corneal shape data representing the shape of the cornea (corneal radius of curvature, corneal thickness, etc.). is there. The ophthalmic information processing device constructs a new eye model by replacing some of the parameters of the eye model with the measured values of the eye to be inspected, and calculates the refractive index of the above region using the constructed new eye model. Is possible. In some embodiments, the above parameters are obtained from an electronic medical record system, a medical image archiving system, an external device, or the like.
実施形態に係る眼科情報処理方法は、実施形態に係る眼科情報処理装置においてプロセッサ(コンピュータ)により実行される処理を実現するための1以上のステップを含む。実施形態に係るプログラムは、プロセッサに実施形態に係る眼科情報処理方法の各ステップを実行させる。 The ophthalmic information processing method according to the embodiment includes one or more steps for realizing a process executed by a processor (computer) in the ophthalmic information processing apparatus according to the embodiment. The program according to the embodiment causes a processor to execute each step of the ophthalmic information processing method according to the embodiment.
本明細書において「プロセッサ」は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、プログラマブル論理デバイス(例えば、SPLD(Simple Programmable Logic Device)、CPLD(Complex Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array))等の回路を意味する。プロセッサは、例えば、記憶回路や記憶装置に格納されているプログラムを読み出し実行することで、実施形態に係る機能を実現する。 In the present specification, the “processor” is, for example, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a programmable logic device (for example, a SPLD (Simple Program)) It means a circuit such as Programmable Logic Device), FPGA (Field Programmable Gate Array)). The processor realizes the function according to the embodiment by reading and executing a program stored in a storage circuit or a storage device, for example.
この明細書では、OCTによって取得される画像をOCT画像と総称することがある。また、OCT画像を形成するための計測動作をOCT計測と呼び、OCT計測を行うためのスキャンをOCTスキャンと呼び、OCTスキャンにより得られたデータをスキャンデータと呼ぶことがある。 In this specification, images acquired by OCT may be collectively referred to as OCT images. Further, the measurement operation for forming an OCT image may be referred to as OCT measurement, the scan for performing OCT measurement may be referred to as OCT scan, and the data obtained by the OCT scan may be referred to as scan data.
以下では、実施形態に係る眼科装置が、眼科情報処理装置を含む場合について説明する。眼科装置は、被検眼に対してOCTを実行することにより被検眼の断層像を取得する。しかしながら、実施形態に係る眼科情報処置装置が、外部の眼科装置からスキャンデータ(OCTデータ)、断層像、後述の形状プロファイル等を取得するように構成されていてもよい。 Hereinafter, a case where the ophthalmic apparatus according to the embodiment includes an ophthalmic information processing apparatus will be described. The ophthalmic apparatus acquires a tomographic image of the eye to be inspected by performing OCT on the eye to be inspected. However, the ophthalmic information treatment apparatus according to the embodiment may be configured to acquire scan data (OCT data), a tomographic image, a shape profile described later, and the like from an external ophthalmic apparatus.
いくつかの実施形態に係る眼科装置は、OCT装置を含み、被検眼とOCTを実行するための光学系との位置合わせを行うように構成される。いくつかの実施形態に係る眼科装置は、更に、他覚屈折測定装置を含む。いくつかの実施形態に係る眼科装置は、外部装置や記録媒体からデータを受信するデバイス(通信インターフェイス、入出力インターフェイス等)を含む。 The ophthalmic apparatus according to some embodiments includes an OCT apparatus and is configured to align the eye under test with an optical system for performing OCT. Ophthalmic devices according to some embodiments further include objective refraction measuring devices. Ophthalmic devices according to some embodiments include devices (communication interfaces, input / output interfaces, etc.) that receive data from external devices and recording media.
すなわち、実施形態に係る眼科装置は、例えば、次のいずれかであってよい:(A)他覚屈折測定装置(屈折測定部)とOCT装置(OCT部)とを含む検査装置:(B)他覚屈折測定装置(屈折測定部)を含まず、OCT装置(OCT部)を含む検査装置;(C)他覚屈折測定装置(屈折測定部)及びOCT装置(OCT部)のいずれも含まない情報処理装置。 That is, the ophthalmic apparatus according to the embodiment may be, for example, any of the following: (A) An inspection apparatus including an objective refraction measuring apparatus (refraction measuring unit) and an OCT apparatus (OCT unit): (B). An inspection device that does not include an objective refraction measuring device (refraction measuring unit) and includes an OCT device (OCT unit); (C) Neither an objective refraction measuring device (refraction measuring unit) nor an OCT device (OCT unit) is included. Information processing device.
以下では、眼科装置の装置光学系の光軸(測定光軸、検査光軸)に直交する左右方向(水平方向)をx方向とし、当該光軸に直交する上下方向(垂直方向)をy方向とし、当該光軸の方向(奥行き方向、前後方向)をz方向とする。 In the following, the left-right direction (horizontal direction) orthogonal to the optical axis (measurement optical axis, inspection optical axis) of the device optical system of the ophthalmic apparatus is defined as the x direction, and the vertical direction (vertical direction) orthogonal to the optical axis is defined as the y direction. The direction of the optical axis (depth direction, front-back direction) is the z direction.
<構成>
図1〜図5に、実施形態に係る眼科装置の構成例を示す。図1は、実施形態に係る眼科装置1の構成例を表す機能ブロック図である。図2は、図1のデータ処理部70の構成例を表す機能ブロック図である。図3は、図2のアライメント処理部71の構成例を表す機能ブロック図である。図4は、図2の特定部722の構成例を表す機能ブロック図である。図5は、図2の算出部73の構成例を表す機能ブロック図である。
<Composition>
1 to 5 show a configuration example of the ophthalmic apparatus according to the embodiment. FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration example of the
眼科装置1は、他覚屈折測定装置(屈折測定部)とOCT装置(OCT部)とを含む検査装置である。眼科装置1は、測定部10と、制御処理部50と、移動機構90と、撮影部100とを含む。測定部10は、屈折測定部20と、OCT部30と、アライメント光投射部40と、ビームスプリッタBS1、BS2とを含む。制御処理部50は、画像形成部60と、データ処理部70と、制御部80とを含む。
The
(屈折測定部20)
屈折測定部20は、制御部80からの制御を受け、被検眼Eの屈折度数を他覚的に測定する。屈折測定部20は、他覚屈折測定を行うための1以上の光学部材が設けられた光学系を含む。屈折測定部20は、例えば、公知のレフラクトメータと同様の構成を有する。図示は省略するが、典型的なレフラクトメータは、特開2016−077774号公報に開示されているように、投影系と、受光系とを含む。
(Refraction measuring unit 20)
The refraction measuring unit 20 objectively measures the refraction power of the eye E to be inspected under the control of the
屈折測定部20の投影系は、光源から出射した光を被検眼Eの眼底Efに投影する。投影系は、例えば、光源からの光を、コリメートレンズ、合焦レンズ、リレーレンズ、瞳レンズ、穴開きプリズム、偏心プリズム、対物レンズ等を通じて眼底Efに投影する。 The projection system of the refraction measuring unit 20 projects the light emitted from the light source onto the fundus Ef of the eye E to be inspected. The projection system projects light from a light source onto the fundus Ef through a collimating lens, a focusing lens, a relay lens, a pupil lens, a perforated prism, an eccentric prism, an objective lens, or the like.
屈折測定部20の受光系は、眼底Efからの反射光を、対物レンズ、偏心プリズム、穴開きプリズム、他の瞳レンズ、他のリレーレンズ、他の合焦レンズ、円錐プリズム、結像レンズ等を通じて、撮像素子に投影する。これにより、撮像素子の撮像面に結像したリングパターン像が検出される。 The light receiving system of the refraction measuring unit 20 receives the reflected light from the fundus Ef into an objective lens, an eccentric prism, a perforated prism, another pupil lens, another relay lens, another focusing lens, a conical prism, an imaging lens, and the like. It is projected onto the image pickup element through. As a result, the ring pattern image formed on the image pickup surface of the image pickup device is detected.
いくつかの実施形態では、屈折測定部20は、リング状の光を眼底Efに投影し、眼底Efからの反射光により形成されるリングパターン像を検出するように構成される。いくつかの実施形態では、屈折測定部20は、輝点を眼底Efに投影し、眼底Efからの反射光をリング状の光に変換し、変換されたリング状の光により形成されるリングパターン像を検出するように構成される。 In some embodiments, the refraction measuring unit 20 is configured to project ring-shaped light onto the fundus Ef and detect a ring pattern image formed by the reflected light from the fundus Ef. In some embodiments, the refraction measuring unit 20 projects a bright spot onto the fundus Ef, converts the reflected light from the fundus Ef into a ring-shaped light, and forms a ring pattern formed by the converted ring-shaped light. It is configured to detect an image.
(OCT部30)
OCT部30は、制御部80からの制御を受け、被検眼EにOCTスキャンを適用してOCTデータ(スキャンデータ)を取得する。OCTデータは、干渉信号データでもよいし、干渉信号データにフーリエ変換を適用して得られた反射強度プロファイルデータでもよいし、反射強度プロファイルデータを画像化して得られた画像データでもよい。
(OCT section 30)
The OCT unit 30 receives control from the
OCT部30が実施可能なOCT手法は、典型的にはフーリエドメインOCTであり、スペクトラルドメインOCT及びスウェプトソースOCTのいずれでもよい。スウェプトソースOCTは、波長可変光源からの光を測定光と参照光とに分割し、被検眼に投射された測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光を光検出器で検出し、波長の掃引及び測定光のスキャンに応じて収集された検出データ(干渉信号データ)にフーリエ変換等を施して反射強度プロファイルデータを形成する手法である。一方、スペクトラルドメインOCTは、低コヒーレンス光源(広帯域光源)からの光を測定光と参照光とに分割し、被検眼に投射された測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光のスペクトル分布を分光器で検出し、分光器による検出データ(干渉信号データ)にフーリエ変換等を施して反射強度プロファイルデータを形成する手法である。すなわち、スウェプトソースOCTはスペクトル分布を時分割で取得するOCT手法であり、スペクトラルドメインOCTはスペクトル分布を空間分割で取得するOCT手法である。 The OCT method that can be performed by the OCT unit 30 is typically a Fourier domain OCT, and may be either a spectral domain OCT or a swept source OCT. The swept source OCT divides the light from the variable wavelength light source into the measurement light and the reference light, and superimposes the return light of the measurement light projected on the eye to be examined with the reference light to generate interference light, and generates interference light. This is a method of forming reflection intensity profile data by performing Fourier transform or the like on the detection data (interference signal data) detected by an optical detector and collected according to the sweeping of the wavelength and the scanning of the measurement light. On the other hand, the spectral domain OCT divides the light from the low coherence light source (broadband light source) into the measurement light and the reference light, and superimposes the return light of the measurement light projected on the eye to be examined with the reference light to generate interference light. Then, the spectral distribution of the interference light is detected by a spectroscope, and the detection data (interference signal data) by the spectroscope is subjected to Fourier transform or the like to form reflection intensity profile data. That is, the swept source OCT is an OCT method for acquiring the spectral distribution by time division, and the spectral domain OCT is an OCT method for acquiring the spectral distribution by spatial division.
OCT部30は、OCT計測を行うための1以上の光学部材が設けられた光学系を含む。OCT部30は、例えば、公知のOCT装置と同様の構成を有する。図示は省略するが、典型的なOCT装置は、特開2016−077774号公報に開示されているように、光源と、干渉光学系と、スキャン系と、検出系とを含む。 The OCT unit 30 includes an optical system provided with one or more optical members for performing OCT measurement. The OCT unit 30 has, for example, the same configuration as a known OCT device. Although not shown, a typical OCT apparatus includes a light source, an interference optical system, a scanning system, and a detection system, as disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2016-07774.
光源から出力された光は、干渉光学系によって測定光と参照光とに分割される。参照光は、参照アームに導かれる。測定光は、測定アームを通じて被検眼E(例えば、眼底Ef)に投射される。測定アームにはスキャン系が設けられている。スキャン系は、例えば光スキャナーを含み、測定光を1次元的又は2次元的に偏向可能である。光スキャナーは、1以上のガルバノスキャナを含む。スキャン系は、所定のスキャンモードにしたがって測定光を偏向する。 The light output from the light source is divided into measurement light and reference light by the interference optical system. The reference light is guided to the reference arm. The measurement light is projected onto the eye E (for example, fundus Ef) to be inspected through the measurement arm. The measuring arm is provided with a scanning system. The scanning system includes, for example, an optical scanner, and can deflect the measurement light one-dimensionally or two-dimensionally. Optical scanners include one or more galvano scanners. The scan system deflects the measurement light according to a predetermined scan mode.
後述の制御部80は、スキャンモードにしたがってスキャン系を制御することが可能である。スキャンモードには、ラインスキャン、ラスタースキャン(3次元スキャン)、サークルスキャン、同心円スキャン、ラジアルスキャン、クロススキャン、マルチクロススキャン、スパイラルスキャンなどがある。ラインスキャンは、直線状の軌跡に沿ったスキャンパターンである。ラスタースキャンは、互いに平行に配列された複数のラインスキャンからなるスキャンパターンである。サークルスキャンは、円形状の軌跡に沿ったスキャンパターンである。同心円スキャンは、同心状に配列された複数のサークルスキャンからなるスキャンパターンである。ラジアルスキャンは、放射状に配列された複数のラインスキャンからなるスキャンパターンである。クロススキャンは、互いに直交に配列された2つのラインスキャンからなるスキャンパターンである。マルチクロススキャンは、互いに直交する2つのラインスキャン群(例えば、各群は、互いに平行な5本のラインを含む)からなるスキャンパターンである。スパイラルスキャンは、中心から螺旋状に伸びるスキャンパターンである。
The
眼底Efに投射された測定光は、眼底Efの様々な深さ位置(層境界等)において反射・散乱される。被検眼Eからの測定光の戻り光は、干渉光学系によって参照光と合成される。測定光の戻り光と参照光とは重ね合わせの原理にしたがって干渉光を生成する。この干渉光は検出系によって検出される。検出系は、典型的には、スペクトラルドメインOCTでは分光器を含み、スウェプトソースOCTではバランスドフォトダイオード及びデータ収集システム(DAQ)を含む。 The measurement light projected on the fundus Ef is reflected and scattered at various depth positions (layer boundaries, etc.) of the fundus Ef. The return light of the measurement light from the eye E to be inspected is combined with the reference light by the interference optical system. The return light of the measurement light and the reference light generate interference light according to the principle of superposition. This interference light is detected by the detection system. The detection system typically includes a spectroscope in the spectral domain OCT and a balanced photodiode and a data acquisition system (DAQ) in the swept source OCT.
(アライメント光投射部40)
アライメント光投射部40は、被検眼Eと測定部10(OCT部、装置光学系)との位置合わせを行うためのアライメント光を被検眼Eに投射する。アライメント光投射部40は、アライメント光源と、コリメータレンズとを含む。アライメント光投射部40の光路は、ビームスプリッタBS2により屈折測定部20の光路に結合される。アライメント光源から出力された光は、コリメータレンズを経由し、ビームスプリッタBS2により反射され、屈折測定部20の光路を通じて被検眼Eに投射される。
(Alignment light projection unit 40)
The alignment light projection unit 40 projects the alignment light for aligning the eye to be inspected E with the measurement unit 10 (OCT unit, device optical system) to the eye to be inspected E. The alignment light projection unit 40 includes an alignment light source and a collimator lens. The optical path of the alignment light projection unit 40 is coupled to the optical path of the refraction measurement unit 20 by the beam splitter BS2. The light output from the alignment light source is reflected by the beam splitter BS2 via the collimator lens and projected onto the eye E to be inspected through the optical path of the refraction measuring unit 20.
いくつかの実施形態では、特開2016−077774号公報に開示されているように、被検眼Eの角膜Ec(前眼部)による反射光は、屈折測定部20の光路を通じて、屈折測定部20の受光系に導かれる。 In some embodiments, as disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2016-077744, the light reflected by the cornea Ec (anterior segment) of the eye E to be inspected passes through the optical path of the refraction measuring unit 20 to the refraction measuring unit 20. It is guided to the light receiving system of.
被検眼Eの角膜Ecによる反射光に基づく像(輝点像)は、撮影部100により取得された前眼部像に含まれる。例えば、制御処理部50は、輝点像を含む前眼部像とアライメントマークとを表示部(不図示)の表示画面に表示させる。手動でXYアライメント(上下左右方向のアライメント)を行う場合、ユーザは、アライメントマーク内に輝点像を誘導するように光学系の移動操作を行うことができる。手動でZアライメント(前後方向のアライメント)を行う場合、ユーザは、表示部の表示画面に表示された前眼部像を参照しながら光学系の移動操作を行うことができる。自動でアライメントを行う場合、制御部80は、アライメントマークと輝点像の位置との変位がキャンセルされるように移動機構90を制御することにより、被検眼Eに対して測定部10(光学系)を相対移動させる。また、制御部80は、被検眼Eの所定部位(例えば、瞳孔中心位置)の位置と輝点像の位置とに基づいて、所定のアライメント完了条件を満たすように移動機構90を制御することにより、被検眼Eに対して測定部10(光学系)を相対移動させることが可能である。
An image (bright spot image) based on the reflected light from the cornea Ec of the eye E to be inspected is included in the anterior segment image acquired by the photographing
(ビームスプリッタBS1)
ビームスプリッタBS1は、屈折測定部20の光学系(投影系及び受光系)の光路に、OCT部30の光学系(干渉光学系など)の光路を同軸に結合する。例えば、ビームスプリッタBS1としてダイクロイックミラーが用いられる。
(Beam splitter BS1)
The beam splitter BS1 coaxially couples the optical path of the optical system (interference optical system, etc.) of the OCT unit 30 with the optical path of the optical system (projection system and light receiving system) of the refraction measuring unit 20. For example, a dichroic mirror is used as the beam splitter BS1.
(ビームスプリッタBS2)
ビームスプリッタBS2は、屈折測定部20の光学系(投影系及び受光系)の光路に、アライメント光投射部40の光学系の光路を同軸に結合する。例えば、ビームスプリッタBS2としてハーフミラーが用いられる。
(Beam splitter BS2)
The beam splitter BS2 coaxially couples the optical path of the optical system of the alignment light projection unit 40 with the optical path of the optical system (projection system and light receiving system) of the refraction measurement unit 20. For example, a half mirror is used as the beam splitter BS2.
いくつかの実施形態では、眼科装置1は、制御部80からの制御を受け、被検眼Eの視線を誘導するための固視標を被検眼Eに提示する機能(固視投影系)を有する。固視標は、被検眼Eに提示される内部固視標でもよいし、僚眼に提示される外部固視標でもよい。いくつかの実施形態では、OCT部30とビームスプリッタBS1との間に配置された光路結合部材(例えば、ビームスプリッタ)により、固視投影系の光路がOCT部30の干渉光学系の光路に同軸に結合されるように構成される。
In some embodiments, the
制御部80からの制御を受け、固視投影系による眼底Efにおける固視標の投影位置は変更可能である。いくつかの実施形態では、固視標は、同軸に結合された屈折測定部20の光学系、及びOCT部30の光学系の測定光軸上に投影される。いくつかの実施形態では、固視標は、眼底Efにおいて測定光軸から外れた位置に投影される。
Under the control of the
(撮影部100)
撮影部100は、被検眼Eの前眼部を撮影するための1以上の前眼部カメラを含む。撮影部100は、被検眼Eの正面画像である前眼部像を取得する。いくつかの実施形態では、1以上の前眼部カメラの近傍に少なくとも1つの前眼部照明光源(赤外光源等)が設けられる。例えば、各前眼部カメラについて、その上方近傍と下方近傍のそれぞれに前眼部照明光源が設けられる。
(Photographing unit 100)
The
眼科装置1は、撮影部100により取得された正面画像を用いて、被検眼Eに対する測定部10(光学系)の位置合わせを行うことが可能である。いくつかの実施形態では、眼科装置1は、被検眼Eの前眼部を撮影することにより得られた正面画像を解析することにより被検眼Eの3次元位置を特定し、特定された3次元位置に基づいて測定部10を相対移動することで位置合わせを行う。いくつかの実施形態では、眼科装置1は、被検眼Eの特徴位置とアライメント光投射部40により投射されたアライメント光により形成された像の位置との変位がキャンセルされるように位置合わせを行う。
The
上記のように、撮影部100は、1以上の前眼部カメラを含む。撮影部100が単一の前眼部カメラを含む場合、眼科装置1は、取得された正面画像を解析して、測定部10の光軸に直交する平面(水平方向(X方向)と垂直方向(Y方向)とにより規定される平面)おける被検眼Eの2次元位置を特定する。この場合、眼科装置1には、測定部10の光軸の方向における被検眼Eの位置を特定するためのアライメント光学系が設けられている。このようなアライメント光学系として、例えば、特開2016−077774号公報に開示されている光テコ方式の光学系などがある。眼科装置1は、このようなアライメント光学系を用いて測定部10の(測定)光軸の方向における被検眼Eの位置と、上記の2次元位置とから、被検眼Eの3次元位置を特定することが可能である。
As described above, the photographing
撮影部100が2以上の前眼部カメラを含む場合、2以上の前眼部カメラは、被検眼Eの前眼部を異なる方向から撮影する。2以上の前眼部カメラは、異なる2以上の方向から実質的に同時に前眼部を撮影することができる。「実質的に同時」とは、例えば、2以上の前眼部カメラによる撮影において、眼球運動を無視できる程度の撮影タイミングのズレを許容することを示す。それにより、被検眼Eが実質的に同じ位置(向き)にあるときの画像を2以上の前眼部カメラによって取得することができる。眼科装置1は、例えば、特開2013−248376号公報に開示されているように、取得された正面画像を解析して被検眼Eの特徴位置を特定し、2以上の前眼部カメラの位置と特定された被検眼Eの特徴位置とから被検眼Eの3次元位置を特定する。
When the photographing
2以上の前眼部カメラによる撮影は動画撮影でも静止画撮影でもよい。動画撮影の場合、撮影開始タイミングを合わせるよう制御したり、フレームレートや各フレームの撮影タイミングを制御したりすることにより、上記のような実質的に同時の前眼部撮影を実現することができる。一方、静止画撮影の場合、撮影タイミングを合わせるよう制御することにより、これを実現することができる。 Shooting with two or more front eye cameras may be moving image shooting or still image shooting. In the case of moving image shooting, it is possible to realize substantially simultaneous anterior segment shooting as described above by controlling the shooting start timing to be adjusted, and controlling the frame rate and the shooting timing of each frame. .. On the other hand, in the case of still image shooting, this can be realized by controlling the shooting timing to be adjusted.
以下では、撮影部100が2台の前眼部カメラを含むものとする。2台の前眼部カメラのそれぞれは、例えば特開2013−248376号公報に開示されているように、測定光軸(OCT部30の光軸)から外れた位置に設けられている。いくつかの実施形態では、2台の前眼部カメラの一方は、屈折測定部20の受光系における撮像素子である。
In the following, it is assumed that the photographing
(制御処理部50)
制御処理部50は、眼科装置1を動作させるための各種演算や各種制御を実行する。制御処理部50は、1以上のプロセッサと、1以上の記憶装置とを含む。記憶装置としては、ランダムアクセスメモリ(RAM)、リードオンリーメモリ(ROM)、ハードディスクドライブ(HDD)、ソリッドステートドライブ(SSD)などがある。記憶装置には各種のコンピュータプログラムが格納されており、それに基づきプロセッサが動作することによって本例に係る演算や制御が実現される。
(Control processing unit 50)
The
(画像形成部60)
画像形成部60は、被検眼Eに対してOCTを実行することにより得られたスキャンデータに基づいて、被検眼Eの画像(断層像等)を形成する。画像形成部60は、OCT部30の検出系による検出データに基づいてOCTデータ(典型的には画像データ)を構築する。画像形成部60は、従来のOCTデータ処理と同様に、フィルター処理、高速フーリエ変換(FFT)などを検出データに適用することにより、各Aライン(被検眼E内における測定光の経路)における反射強度プロファイルデータを構築する。更に、画像形成部60は、この反射強度プロファイルデータに画像化処理(画像表現)を適用することにより、各Aラインの画像データ(Aスキャンデータ)を構築する。いくつかの実施形態では、画像形成部60の機能はプロセッサにより実現される。
(Image forming unit 60)
The
いくつかの実施形態では、画像形成部60の機能の少なくとも一部がOCT部30に設けられる。
In some embodiments, at least part of the function of the
(データ処理部70)
データ処理部70は、各種のデータ処理を実行する。データ処理部70は、スキャン系によるスキャンモードにしたがって複数のAスキャンデータを配列することによりBスキャンデータを構築することができる。いくつかの実施形態では、データ処理部70は、2以上のBスキャンデータの重ね合わせ処理を行う。データ処理部70は、スキャン系によるスキャンモードにしたがって複数のBスキャンデータを配列することによりスタックデータを構築することができる。データ処理部70は、スタックデータからボリュームデータ(ボクセルデータ)を構築することができる。データ処理部70は、スタックデータ又はボリュームデータをレンダリングすることができる。レンダリング手法としては、ボリュームレンダリング、多断面再構成(MPR)、サーフェスレンダリング、プロジェクションなどがある。
(Data processing unit 70)
The
データ処理部70は、被検眼Eに対する測定部10の位置合わせを行うための処理を実行することが可能である。位置合わせを行うための処理として、撮影部100を用いて取得された被検眼Eの正面画像の解析処理、被検眼Eの位置の算出処理、被検眼Eに対する測定部10の変位の算出処理などがある。
The
また、データ処理部70は、位置合わせ後にOCT計測を実行して得られた被検眼Eの断層像から被検眼Eの眼底Efの形状を表す形状データ(形状プロファイル)を取得し、取得された形状データからOCT計測範囲と異なる範囲における眼底Efの形状を表す形状データを生成することが可能である。例えば、形状データは、OCT画像としての断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより得られたOCT形状データである。これにより、断層像が取得されたOCT計測範囲より広い範囲において、眼底Efの形状を表す形状データが取得される。
In addition, the
更に、データ処理部70は、特定された眼底Efの形状(OCT計測範囲より広い範囲における眼底Efの形状を表す形状データ)を用いて、被検眼Eの中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出することが可能である。
Further, the
このようなデータ処理部70は、図2に示すように、アライメント処理部71と、解析部72と、算出部73とを含む。
As shown in FIG. 2, such a
(アライメント処理部71)
アライメント処理部71は、上記のように、被検眼Eに対する測定部10の位置合わせを行うための処理を実行する。いくつかの実施形態では、アライメント処理部71は、前眼部カメラにより得られた撮影画像の歪みを補正し、歪みが補正された撮影画像を用いて上記の位置合わせを行うための処理を実行する。この場合、アライメント処理部71は、制御処理部50又はデータ処理部70に設けられた記憶部にあらかじめ記憶されている収差情報に基づいて撮影画像の歪みを補正する。この処理は、例えば、歪曲収差を補正するための補正係数に基づく公知の画像処理技術によって実行される。
(Alignment processing unit 71)
As described above, the
アライメント処理部71は、図3に示すように、プルキンエ像特定部71Aと、瞳孔中心特定部71Bと、移動目標位置決定部71Cとを含む。
As shown in FIG. 3, the
(プルキンエ像特定部71A)
アライメント光投射部40により被検眼Eの前眼部にアライメント光を投射することにより、プルキンエ像が形成される。プルキンエ像は、角膜曲率半径の2分の1の距離だけ角膜頂点から測定部10の光軸方向(z方向)に変位した位置に形成される。
(Purkinje
The Purkinje image is formed by projecting the alignment light onto the anterior segment of the eye E to be examined by the alignment light projection unit 40. The Pulkinje image is formed at a position displaced from the apex of the cornea in the optical axis direction (z direction) of the measuring
アライメント光が投射されている前眼部は、2つの前眼部カメラによって実質的に同時に撮影される。プルキンエ像特定部71Aは、2つの前眼部カメラにより実質的に同時に取得された2つの撮影画像のそれぞれを解析することでプルキンエ像(プルキンエ像に相当する画像領域)を特定する。この特定処理は、例えば従来と同様に、プルキンエ像に相当する輝点(高輝度の画素)を探索するための、画素値に関する閾値処理を含む。それにより、プルキンエ像に相当する撮影画像中の画像領域が特定される。
The anterior segment to which the alignment light is projected is photographed substantially simultaneously by the two anterior segment cameras. The Purkinje
プルキンエ像特定部71Aは、プルキンエ像に相当する画像領域における代表点の位置を求めることができる。代表点は、例えば、当該画像領域の中心点又は重心点であってよい。この場合、プルキンエ像特定部71Aは、例えば、当該画像領域の周縁の近似円又は近似楕円を求め、近似円又は近似楕円の中心又は重心を求めることができる。
The Purkinje
2つの撮影画像(前眼部像)のそれぞれは、前眼部を斜め方向から撮影して得られた画像である。各撮影画像には、瞳孔領域とプルキンエ像とが描出されている。プルキンエ像特定部71Aは、2つの撮影画像内のプルキンエ像を特定する。
Each of the two captured images (anterior segment image) is an image obtained by photographing the anterior segment from an oblique direction. A pupil region and a Purkinje image are depicted in each captured image. The Purkinje
ここで、2つの撮影画像は、測定部10(対物レンズ)の光軸と異なる方向からの撮影により取得された画像である。XYアライメントが実質的に合っているとき、2つの撮影画像内のプルキンエ像は測定部10の光軸上に形成される。
Here, the two captured images are images acquired by photographing from a direction different from the optical axis of the measuring unit 10 (objective lens). When the XY alignment is substantially aligned, the Purkinje images in the two captured images are formed on the optical axis of the measuring
2つの前眼部カメラの見込角(測定部10の光軸に対する角度)が既知であり、撮影倍率も既知であるから、2つの撮影画像内のプルキンエ像の位置に基づいて、眼科装置1(撮影部100)に対する前眼部に形成されたプルキンエ像の相対位置(実空間における3次元位置)を求めることができる。
Since the viewing angles (angles of the measuring
また、2つの撮影画像のそれぞれにおける被検眼Eの特徴位置とプルキンエ像との相対位置(ズレ量)に基づいて、被検眼Eの特徴位置と前眼部に形成されたプルキンエ像との間の相対位置を求めることができる。 Further, based on the relative position (amount of deviation) between the characteristic position of the eye E to be inspected and the Pulkiner image in each of the two captured images, the position between the characteristic position of the eye E to be inspected and the Pulkiner image formed in the anterior segment of the eye The relative position can be obtained.
プルキンエ像特定部71Aは、上記のように特定されたプルキンエ像の位置を特定する。プルキンエ像の位置は、少なくともx方向の位置(x座標値)及びy方向の位置(y座標値)を含んでよく、更にz方向の位置(z座標値)を含んでもよい。
The Purkinje
(瞳孔中心特定部71B)
瞳孔中心特定部71Bは、前眼部カメラにより得られた各撮影画像(又は歪曲収差が補正された画像)を解析することで、前眼部の所定の特徴位置に相当する当該撮影画像中の位置を特定する。この実施形態では、被検眼Eの瞳孔中心が特定される。なお、瞳孔中心として、瞳孔の重心を求めてもよい。また、瞳孔中心(瞳孔重心)以外の特徴位置を特定するように構成することもできる。
(Pupil center
The pupil center
瞳孔中心特定部71Bは、撮影画像の画素値(輝度値など)の分布に基づいて、被検眼Eの瞳孔に相当する画像領域(瞳孔領域)を特定する。一般に瞳孔は他の部位よりも低い輝度で表現されるので、低輝度の画像領域を探索することによって瞳孔領域を特定することができる。このとき、瞳孔の形状を考慮して瞳孔領域を特定するようにしてもよい。つまり、略円形かつ低輝度の画像領域を探索することによって瞳孔領域を特定するように構成することができる。
The pupil
次に、瞳孔中心特定部71Bは、特定された瞳孔領域の中心位置を特定する。上記のように瞳孔は略円形であるので、瞳孔領域の輪郭を特定し、この輪郭の近似楕円の中心位置を特定し、これを瞳孔中心とすることができる。また、瞳孔領域の重心を求め、この重心位置を瞳孔中心としてもよい。
Next, the pupil
なお、他の特徴位置が適用される場合であっても、上記と同様に撮影画像の画素値の分布に基づいて当該特徴位置を特定することが可能である。 Even when other feature positions are applied, it is possible to specify the feature positions based on the distribution of pixel values of the captured image in the same manner as described above.
瞳孔中心特定部71Bは、2つの前眼部カメラの位置(及び撮影倍率)と、特定された2つの撮影画像中の瞳孔中心の位置とに基づいて、被検眼Eの瞳孔中心の3次元位置を特定する。
The pupil
例えば、2つの前眼部カメラによる撮影画像の分解能は次式で表される。 For example, the resolution of an image captured by two anterior segment cameras is expressed by the following equation.
xy方向の分解能(平面分解能):Δxy=H×Δp/f
z方向の分解能(奥行き分解能):Δz=H×H×Δp/(B×f)
Resolution in the xy direction (planar resolution): Δxy = H × Δp / f
Resolution in the z direction (depth resolution): Δz = H × H × Δp / (B × f)
ここで、「B」は2つの前眼部カメラの間の距離(基線長)を表し、「H」は2つの前眼部カメラの基線と、被検眼Eの瞳孔中心との間の距離(撮影距離)を表し、「f」は各前眼部カメラとその画面平面との間の距離(画面距離)を表し、「Δp」は画素分解能を表す。 Here, "B" represents the distance (baseline length) between the two anterior segment cameras, and "H" represents the distance between the baselines of the two anterior segment cameras and the center of the pupil of the eye E to be inspected (base line length). The shooting distance) is represented, “f” represents the distance (screen distance) between each front eye camera and its screen plane, and “Δp” represents the pixel resolution.
瞳孔中心特定部71Bは、2つの前眼部カメラの位置(既知である)と、2つの撮影画像において瞳孔中心に相当する位置とに対して、公知の三角法を適用することにより、瞳孔中心の3次元位置を算出する。
The pupil
(移動目標位置決定部71C)
移動目標位置決定部71Cは、プルキンエ像特定部71Aにより特定されたプルキンエ像の位置と、瞳孔中心特定部71Bにより特定された瞳孔中心位置とに基づいて、測定部10(装置光学系)の移動目標位置を決定する。例えば、移動目標位置決定部71Cは、特定されたプルキンエ像の位置と、特定された瞳孔中心位置との差分を求め、求められた差分が既定のアライメント完了条件を満たすように移動目標位置を決定する。
(Movement target
The movement target
後述の制御部80は、移動目標位置決定部71Cにより決定された移動目標位置に基づいて移動機構90を制御することが可能である。
The
(解析部72)
解析部72は、図2に示すように、層領域特定部721と、特定部722とを含む。層領域特定部721は、取得された被検眼Eの断層像における所定の層領域(所定の組織)を特定する。特定部722は、層領域特定部721により特定された所定の層領域に基づいて眼底Efの形状を特定する。
(Analysis Unit 72)
As shown in FIG. 2, the
(層領域特定部721)
層領域特定部721は、被検眼Eの断層像を解析することによって眼底Efの所定の層領域を特定する。眼底Efの層領域としては、内境界膜、神経繊維層、神経節細胞層、内網状層、内顆粒層、外網状層、外顆粒層、外境界膜、視細胞層、網膜色素上皮層、脈絡膜、強膜、各層領域の界面などがある。
(Layer area identification unit 721)
The layer
断層像から所定の層領域を特定する処理は、典型的には、セグメンテーション処理を含む。セグメンテーション処理は、断層像中の部分領域を特定するための公知の処理である。層領域特定部721は、例えば、断層像における各画素の輝度値に基づきセグメンテーション処理を行う。すなわち、眼底Efのそれぞれの層領域は特徴的な反射率を有し、これら層領域に相当する画像領域もそれぞれ特徴的な輝度値を有する。層領域特定部721は、これら特徴的な輝度値に基づきセグメンテーション処理を実行することにより、目的の画像領域(層領域)を特定することができる。
The process of identifying a given layer region from a tomographic image typically includes a segmentation process. The segmentation process is a known process for identifying a partial region in a tomographic image. The layer
層領域特定部721は、特定された所定の層領域の形状を表すデータを当該層領域の形状プロファイルとして出力する。いくつかの実施形態では、形状プロファイルは、x方向、y方向、及びz方向の少なくとも1つの方向の眼底Efの形状を表す1次元、2次元、又は3次元の形状データである。
The layer
例えば、層領域特定部721は、網膜色素上皮層(又は、OS−RPE界面)を特定することができる。
For example, the layer
(特定部722)
特定部722は、層領域特定部721により得られた形状データ(形状プロファイル)から眼底Efの形状を特定する。具体的には、特定部722は、OCT計測を実行することにより取得された断層像から得られた所定のOCT計測範囲(xy方向)における所定の層領域の形状データから、上記のOCT計測範囲と異なる範囲(xy方向)において層領域の形状を表す形状データを特定する。いくつかの実施形態では、特定部722は、OCT計測範囲における1次元(2次元又は3次元)で層領域の形状を表す形状プロファイルから、OCT計測範囲より広い計測範囲における1次元(2次元又は3次元)で層領域の形状を表す新たな形状プロファイルを生成する。
(Specific part 722)
The
このような特定部722は、図4に示すように、モデル構築部722Aと、モデル拡張部722Bとを含む。
As shown in FIG. 4, such a
(モデル構築部722A)
モデル構築部722Aは、層領域特定部721により特定されたOCT計測範囲における層領域の形状を表す形状プロファイルのモデルを構築する。モデルは、特定された層領域をOCT計測範囲と異なる範囲に拡張可能なモデルである。このようなモデルとして、形状プロファイルを数学的に表した数理モデル(mathematical model)、形状プロファイルを概念化又は抽象化して形状に対応した主成分(principal component)で表したモデル、形状プロファイルを概念化又は抽象化して既知の複数の形状モデルから選択された1つの形状モデルなどがある。数理モデルには、測定光軸に交差する方向の位置を変数とする近似式(例えば、多項式)などがある。形状に対応した主成分を取得する手法には、例えば、“Quantitative Evaluation of Changes in Eyeball Shape in Emmetropization and Myopic Changes Based On Elliptic Fourier Descriptors”(K. Ishii et al. IOVS, November 2011, Vol.52, No.12, pp.8585−8591)に記載された手法などがある。形状プロファイルの概念化又は抽象化には、形状プロファイルのデータの間引き処理などがある。
(
The
いくつかの実施形態では、モデル構築部722Aは、上記の形状プロファイルからOCT計測範囲と異なる範囲の形状を推定する推定モデルを構築する。一般に、眼底Efの形状と、被検眼Eの屈折度数と、被検眼Eの眼内の構造を表す眼内パラメータとは統計的に有意な相関関係が存在すると言える。従って、眼底Efの形状に対応した眼底EfにおけるOCT計測範囲内の所定の層領域の形状を表す形状プロファイルと、被検眼Eの屈折度数と、被検眼Eの眼内パラメータ(例えば、眼軸長)の実測値とを教師データとして、ニューラルネットワークなどの公知の機械学習アルゴリズムを用いた機械学習によって、OCT計測範囲と異なる範囲の形状を表す高精度な形状データを出力可能な推定モデルを構築することが可能である。いくつかの実施形態では、形状プロファイルと、被検眼Eの屈折度数と、被検眼Eの眼内パラメータの実測値と、被検者の情報(例えば、年齢、性別、既往歴など)とを教師データとして推定モデルが構築される。
In some embodiments, the
上記のいずれかのモデルを用いることで、後述のように所定の範囲の形状データを当該範囲と異なる範囲の形状データとして拡張(予測、推定)して当該範囲と異なる範囲の形状を高精度に特定することが可能になる。 By using any of the above models, as will be described later, the shape data in a predetermined range is expanded (predicted and estimated) as shape data in a range different from the range, and the shape in a range different from the range is highly accurate. It becomes possible to identify.
以下では、モデル構築部722Aが、主に、OCT計測範囲における層領域の形状を表す形状プロファイルの数理モデルを構築する場合について説明する。
In the following, a case where the
例えば、モデル構築部722Aは、被検眼Eに対する光学系のアライメント基準位置を基準に、被検眼Eに対するOCT部30の測定光軸の相対位置の成分を変数として形状プロファイルを多項式(近似曲線)でフィッティングする。上記の変数をdとし、多項式の各次数の係数をc0、c1、・・・とすると、形状プロファイルに対応した多項式f(d)は、次式のように表される。
For example, the
f(d)=c0+c1×d+c2×d2+c3×d3+c4×d4+・・・ f (d) = c0 + c1 × d + c2 × d 2 + c3 × d 3 + c4 × d 4 + ...
形状プロファイルと多項式との誤差が最小になるように係数c0、c1、・・・が決定される。上記の式において、傾きを表す成分は、dの1次成分(すなわち、c1×d)に相当する。曲率を表す成分は、dの2次成分(c2×d2)に相当する。歪みを表す成分は、dの3次成分(c3×d3)に相当する。 The coefficients c0, c1, ... Are determined so that the error between the shape profile and the polynomial is minimized. In the above equation, the component representing the slope corresponds to the primary component of d (that is, c1 × d). The component representing the curvature corresponds to the secondary component of d (c2 × d 2 ). Components representing the distortion is equivalent to the tertiary component of d (c3 × d 3).
いくつかの実施形態では、モデル構築部722Aは、層領域特定部721により得られた形状プロファイルを、スプライン曲線などの任意の近似曲線を用いてモデル化する。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態では、モデル構築部722Aは、例えば、楕円フィッティング処理(円フィッティング処理を含む)を用いて形状プロファイルのモデルを構築する。この場合、モデル構築部722Aは、層領域特定部721により得られた形状プロファイルに対して実形状補正を行うことにより補正形状プロファイル(補正形状データ)を取得し、取得された補正形状プロファイルに対して楕円フィッティング処理を行うことにより形状プロファイルのモデルを構築する。ここで、実形状補正は、OCT計測時のOCT座標系の位置から実空間への実空間座標系の位置への補正を意味する。実空間座標系では、OCT計測における光学歪みが除去された座標系である。楕円フィッティング処理として、例えば、“Posterior Eye Shape Measurement With Retinal OCT Compared to MRI”(Anthony N. Kuo et al.,IOVS, Special Issue, Vol.57, No.9, pp.196−203)に記載された手法などがある。
In some embodiments, the
この場合、モデル構築部722Aは、補正形状プロファイルに対して公知の円フィッティング処理を行うことで、円周の少なくとも一部が所定の層領域の形状に沿った1以上の円(又はその円周の一部)を特定する。例えば、モデル構築部722Aは、補正形状プロファイルの所定の範囲ごとに、最小二乗法と円の中心位置及び半径を未知数とした偏微分とを用いた公知の円フィッティング処理により当該範囲の近似円を特定する。近似円は、中心位置と半径とにより特定される。モデル構築部722Aは、上記の円フィッティング処理を繰り返すことで、補正形状プロファイルの所望の範囲内で2以上の近似円を特定することが可能である。モデル構築部722Aは、特定された2以上の近似円の中心位置と半径とを用いて上記の(補正)形状プロファイルのモデルを構築する。
In this case, the
いくつかの実施形態では、モデル構築部722Aは、層領域特定部721により得られた補正形状プロファイルに対して楕円フィッティング処理又は非球面フィッティング処理を行うことにより得られた楕円又は非球面を用いたモデルを構築する。例えば、非球面フィッティング処理には、コーニック定数を用いた非球面の式が用いられる。
In some embodiments, the
既知の複数の形状モデルを用いて形状プロファイルのモデルを構築する場合、モデル構築部722Aは、形状モデルから、形状プロファイルにおいて許容される誤差範囲の部分を特定し、選択された形状モデルを特定する情報と特定された部分を表すパラメータとを用いて形状プロファイルのモデルを構築する。
When constructing a model of a shape profile using a plurality of known shape models, the
(モデル拡張部722B)
モデル拡張部722Bは、モデル構築部722Aにより構築された形状プロファイルのモデルを拡張することにより、所定の計測範囲の形状プロファイルから計測範囲と異なる別の新たな計測範囲における形状を特定する。モデル拡張部722Bは、特定された新たな計測範囲における形状を表す形状プロファイルを生成することが可能である。すなわち、モデル拡張部722Bは、上記の所定の計測範囲とは別の範囲の形状プロファイル(例えば、所定の計測範囲より広い範囲の形状プロファイル)を出力する。
(
The
モデル拡張部722Bは、モデル構築部722Aにより構築された形状プロファイルのモデルをOCT計測範囲の外側の範囲に適用することにより、当該モデルを拡張してOCT計測範囲よりも広い範囲における眼底Ef等の形状を特定することが可能である。いくつかの実施形態では、モデル拡張部722Bは、モデル構築部722Aにより構築された形状プロファイルのモデルを用いて、当該形状プロファイルに対して外挿処理を施すことでOCT計測範囲よりも広い範囲における眼底Ef等の形状を特定する。
The
例えば、形状プロファイルがモデル構築部722Aにより多項式近似して得られた式を用いてモデル化された場合、モデル拡張部722Bは、得られた式を用いて、OCT計測範囲と異なる範囲における形状プロファイルを求める(外挿処理)。具体的には、モデル拡張部722Bは、モデル構築部722Aにより構築された上記の多項式f(d)を用いて、新たな計測範囲における変数dに対応するf(d)により表される形状プロファイルを生成する。すなわち、f(d)により表される近似曲線をOCT計測範囲の外側に延長することにより、OCT計測範囲より広い範囲における形状プロファイルが得られる。
For example, when the shape profile is modeled by using the equation obtained by polynomial approximation by the
例えば、形状プロファイルがモデル構築部722Aにより円フィッティングして得られた2以上の近似円の中心位置と半径とを用いてモデル化された場合、モデル拡張部722Bは、2以上の近似円の中心位置と半径とを用いて、OCT計測範囲と異なる範囲における形状プロファイルを求める。具体的には、モデル拡張部722Bは、モデル構築部722Aにより構築されたOCT計測範囲における2以上の近似円の中心位置と半径との変化に応じて、新たな計測範囲における近似円の中心位置と半径とを特定し、特定された近似円の中心位置と半径とにより表される形状プロファイルを出力する。
For example, when the shape profile is modeled using the center positions and radii of two or more approximate circles obtained by circle fitting by the
例えば、形状プロファイルがモデル構築部722Aにより概念化又は抽象化して得られた形状モデルによりモデル化された場合、モデル拡張部722Bは、得られた形状モデルを用いて、OCT計測範囲外における形状プロファイルを求める。具体的には、モデル拡張部722Bは、モデル構築部722Aにより構築された形状モデルのデータをOCT計測範囲の外側に適用し、OCT計測範囲の外側の形状プロファイルを生成する。
For example, when the shape profile is modeled by the shape model obtained by conceptualizing or abstracting by the
図6及び図7に、実施形態に係る特定部722の動作説明図を示す。図6は、モデル構築部722Aの動作説明図を表す。図7は、モデル拡張部722Bの動作説明図を表す。図6及び図7では、横軸は上記の変数d(例えば、x方向の位置、スキャン位置)を表し、縦軸は深さ位置(例えば、z方向の位置)を表す。
6 and 7 show an operation explanatory diagram of the
層領域特定部721は、取得された断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより、所定の層領域(例えば、網膜色素上皮層)の形状の変化を示す形状プロファイルを取得する(例えば、図6の形状プロファイルPF1)。形状プロファイルPF1は、例えば、アライメント基準位置を基準に±3.0[mm]のOCT計測範囲における所定の層領域の深さ方向の変化を表す形状データである。モデル構築部722Aは、例えば図6に示す形状プロファイルPF1を多項式近似することにより、上記の多項式f(d)に示すような多項式を取得する。
The layer
モデル拡張部722Bは、図6に示す形状プロファイルPF1を拡張して、上記のOCT計測範囲より広い範囲における所定の層領域の深さ方向の変化を表す形状プロファイルPF2を出力する。具体的には、モデル拡張部722Bは、上記の多項式f(d)を、アライメント基準位置を基準に±12.0[mm]の範囲に適用して図7に示すような形状プロファイルPF2を生成する。
The
いくつかの実施形態では、モデル拡張部722B(又は特定部722)は、OCT計測範囲の外側の範囲(第2計測範囲)の所定の範囲において、得られた多項式(又は多項式により表される近似曲線)に対して歪曲補正処理を施すことにより、新たな形状プロファイルを求めることが可能である。いくつかの実施形態では、モデル拡張部722B(又は特定部722)は、OCT計測範囲の所定の範囲における形状プロファイルに対して歪曲補正処理を施し、歪曲補正処理後の形状プロファイルを拡張してOCT計測範囲の外側の範囲における新たな形状プロファイルを求めることが可能である。歪曲補正処理は、光学系の収差等に起因して、主に周辺部で大きくなる歪曲を補正する処理である。
In some embodiments, the
この場合、モデル拡張部722Bは、眼の標準データ(公知の模型眼のデータ)に基づいて、歪曲補正処理を施すことが可能である。これにより、周辺部で歪曲が大きくなる分を補正しつつ、外挿処理によってOCT計測範囲よりも広い範囲で眼底等の形状を特定することができる。
In this case, the
モデル構築部722A及びモデル拡張部722Bでは、モデルに応じて、形状プロファイル(形状データ)及び補正形状プロファイルのうち適切なものが選択される。
In the
(算出部73)
算出部73は、被検眼Eを他覚的に測定することにより得られた屈折度数を求め、求められた屈折度数と特定部722により特定された眼底Efの形状(モデル拡張部722Bにより拡張された形状プロファイル)とに基づいて、被検眼Eの中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する。いくつかの実施形態では、算出部73は、求められた屈折度数と、特定部722により特定された眼底Efの形状に対応した被検眼の光学特性を表すパラメータとに基づいて、被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する。算出部73は、特定部722により特定された眼底Efの形状に対応した被検眼の光学特性を表すパラメータに基づいて眼球モデルを構築し、構築された眼球モデルと求められた屈折度数とから、上記の周辺領域の屈折度数を算出することが可能である。
(Calculation unit 73)
The
算出部73は、図5に示すように、屈折度数算出部73Aと、眼球モデル構築部73Bと、周辺屈折度数算出部73Cとを含む。
As shown in FIG. 5, the
(屈折度数算出部73A)
屈折度数算出部73Aは、屈折測定部20の受光系の撮像素子からの出力を処理して屈折度数を算出する。
(Refractive
The refraction
いくつかの実施形態では、屈折度数算出部73Aは、撮像素子によって取得されたリングパターン像を楕円近似することにより楕円形状を特定する処理と、特定された楕円形状と合焦レンズ等に対するフォーカス調整分のディオプタとに基づいて屈折度数(測定データ)を求める処理とを実行する。
In some embodiments, the refractive
いくつかの実施形態では、屈折度数算出部73Aは、撮像素子によって取得されたリングパターン像が描出された画像における輝度分布を求める処理と、求められた輝度分布からリングパターン像の重心位置を求める処理と、求められた重心位置から放射状に延びる複数の走査方向に沿った輝度分布を求める処理と、求められた複数の走査方向に沿った輝度分布からリングパターン像を特定する処理と、特定されたリングパターン像の近似楕円を求める処理と、求められた近似楕円の長径及び短径を公知の式に代入することによって屈折度数を算出する処理とを実行する。
In some embodiments, the refractive
いくつかの実施形態では、屈折度数算出部73Aは、撮像素子によって取得されたリングパターン像の基準パターンからの偏位(位置ずれ、変形等)を求める処理と、この偏位から屈折度数を求める処理とを実行する。
In some embodiments, the refractive
いくつかの実施形態では、屈折度数として球面度数S、乱視度数C及び乱視軸角度Aが算出される。いくつかの実施形態では、屈折度数として等価球面度数SE(=S+C/2)が算出される。 In some embodiments, the spherical power S, the astigmatic power C, and the astigmatic axis angle A are calculated as the refractive powers. In some embodiments, the equivalent spherical power SE (= S + C / 2) is calculated as the refractive power.
(眼球モデル構築部73B)
眼球モデル構築部73Bは、眼球モデルを構築する。眼球モデル構築部73Bは、公知の模型眼等の眼球モデルに対して、別途に取得されたパラメータを適用することにより新たな眼球モデルを構築することが可能である。
(Eyeball
The eyeball
眼球モデル構築部73Bは、公知の模型眼等の眼球モデルに対して、OCT計測等により得られた被検眼Eの眼内距離を実測パラメータとして適用することにより新たな眼球モデルを構築することが可能である。この場合、データ処理部70は、組織のサイズ(層厚、体積等)や所定の部位間の距離を求めるための算出処理などを実行することが可能である。例えば、データ処理部70は、スキャンデータ又は断層像を解析することにより眼内の所定部位に相当する干渉光の検出結果(干渉信号)のピーク位置を特定し、特定されたピーク位置間の距離に基づいて眼内距離を求める。いくつかの実施形態では、データ処理部70は、セグメンテーション処理によって得られた2つの層領域の間に存在するピクセルの個数と、所定のピクセルスペーシング補正値とに基づいて眼内距離(層間距離)求める。眼内距離の計測は、所定の方向に沿って行われる。眼内距離の計測方向は、例えば、OCTスキャンによって決定される方向(例えば、測定光の進行方向)でもよいし、スキャンデータに基づき決定される方向(例えば、層に直交する方向)でもよい。また、距離データは、2つの層領域間の距離分布データでもよいし、この距離分布データから算出された統計値(例えば、平均、最大値、最小値、中央値、最頻値、分散、標準偏差)でもよいし、各層領域の代表点の間の距離データでもよい。データ処理部70により算出可能な眼内距離には、眼軸長、角膜厚、前房深度、水晶体厚、硝子体腔長、網膜厚、脈絡膜厚などがある。更に、データ処理部70は、求められた眼内距離を用いて、眼球の光学特性を表す各種のパラメータを算出することが可能である。
The eye
いくつかの実施形態では、特定部722(又は眼球モデル構築部73B)は、構築された眼球モデルを用いて眼底Efの形状を特定することが可能である。例えば、特定部722は、眼底Efにおける中心領域と周辺領域との深さ位置の差分を求めることにより、眼底Efの形状(実形状)を特定する。
In some embodiments, the identification unit 722 (or eye
(周辺屈折度数算出部73C)
周辺屈折度数算出部73Cは、眼底Efにおける中心窩を含む中心領域の外側の周辺領域の屈折度数を算出する。このとき、周辺屈折度数算出部73Cは、屈折測定部20により得られた中心領域の屈折度数と、特定部722により特定された眼底Efの形状とに基づいて、周辺領域の屈折度数を算出する。周辺屈折度数算出部73Cは、眼球モデル構築部73Bにより構築された眼球モデルのパラメータを用いて周辺領域の屈折度数を算出することが可能である。
(Peripheral refraction
Peripheral refractive
いくつかの実施形態では、データ処理部70の機能は1以上のプロセッサにより実現される。いくつかの実施形態では、アライメント処理部71、解析部72、及び算出部73のそれぞれの機能は単独のプロセッサにより実現される。いくつかの実施形態では、アライメント処理部71の各部の機能は単独のプロセッサにより実現される。いくつかの実施形態では、解析部72の機能は単独のプロセッサにより実現される。いくつかの実施形態では、算出部73の各部の機能は単独のプロセッサにより実現される。いくつかの実施形態では、データ処理部70の少なくとも一部が屈折測定部20又はOCT部30に設けられる。
In some embodiments, the function of the
(制御部80)
制御部80は、眼科装置1の各部を制御する。制御部80は、記憶部(不図示)を含み、各種の情報を保存することが可能である。記憶部に保存される情報には、眼科装置1の各部を制御するためのプログラム、被検者の情報、被検眼の情報、測定部10により得られた測定データ、データ処理部70による処理結果などがある。制御部80の機能は、プロセッサにより実現される。
(Control unit 80)
The
制御部80は、図示しない表示デバイスを制御可能である。表示デバイスは、ユーザインターフェイスの一部として機能し、制御部80による制御を受けて情報を表示する。表示デバイスは、例えば、液晶ディスプレイ(LCD)又は有機発光ダイオード(OLED)ディスプレイであってよい。
The
制御部80は、図示しない操作デバイスからの信号にしたがって眼科装置1を制御可能である。操作デバイスは、ユーザインターフェイスの一部として機能する。操作デバイスは、眼科装置1に設けられた各種のハードウェアキー(ジョイスティック、ボタン、スイッチなど)を含んでいてよい。また、操作デバイスは、眼科装置1に接続された各種の周辺機器(キーボード、マウス、ジョイスティック、操作パネルなど)を含んでいてよい。また、操作デバイスは、タッチパネルに表示される各種のソフトウェアキー(ボタン、アイコン、メニューなど)を含んでよい。
The
(移動機構90)
移動機構90は、屈折測定部20、OCT部30、アライメント光投射部40、ビームスプリッタBS1、BS2等の光学系(装置光学系)が収納されたヘッド部を上下左右方向及び前後方向に移動させるための機構である。移動機構90は、制御部80からの制御を受け、被検眼Eに対して測定部10を相対移動させることが可能である。例えば、移動機構90には、ヘッド部を移動するための駆動力を発生するアクチュエータと、この駆動力を伝達する伝達機構とが設けられる。アクチュエータは、例えばパルスモータにより構成される。伝達機構は、例えば歯車の組み合わせやラック・アンド・ピニオンなどによって構成される。制御部80は、アクチュエータに対して制御信号を送ることにより移動機構90に対する制御を行う。
(Movement mechanism 90)
The moving mechanism 90 moves the head portion containing the optical systems (device optical systems) such as the refraction measuring unit 20, the OCT unit 30, the alignment light projection unit 40, the beam splitter BS1 and BS2 in the vertical and horizontal directions and the front-rear direction. It is a mechanism for. The moving mechanism 90 is controlled by the
移動機構90に対する制御は、位置合わせ(アライメント)において用いられる。例えば、制御部80は、測定部10(装置光学系)の現在位置を取得する。制御部80は、移動機構90の移動制御の内容を表す情報を受けて、測定部10の現在位置を取得する。この場合、制御部80は、所定のタイミング(装置起動時、患者情報入力時など)で移動機構90を制御して、測定部10を所定の初期位置に移動させる。それ以降、制御部80は、移動機構90を制御する度に、その制御内容を記録する。それにより、制御内容の履歴が得られる。制御部80は、光学系位置取得部として、この履歴を参照して現在までの制御内容を取得し、この制御内容に基づいて測定部10の現在位置を求める。
Control over the moving mechanism 90 is used in alignment. For example, the
いくつかの実施形態では、制御部80が移動機構90を制御する度にその制御内容を受けて測定部10の現在位置を逐次求める。いくつかの実施形態では、眼科装置1には、測定部10の位置を検知する位置センサーが設けられ、制御部80は、位置センサーによる検出結果に基づいて測定部10の現在位置を取得する。
In some embodiments, each time the
制御部80は、上記のように取得された現在位置と、移動目標位置決定部71Cにより決定された移動目標位置とに基づいて、移動機構90を制御することができる。それにより、測定部10を移動目標位置に移動させることができる。例えば、制御部80は、現在位置と移動目標位置との差分を求める。この差分値は、例えば、現在位置を始点とし、移動目標位置を終点とするベクトル値である。このベクトル値は、例えば、xyz座標系で表現される3次元ベクトル値である。
The
いくつかの実施形態では、移動機構90に対する制御は、トラッキングにおいて用いられる。トラッキングとは、被検眼Eの眼球運動に合わせて装置光学系を移動させるものである。トラッキングを行う場合には、事前にアライメントとフォーカス調整が実行される。トラッキングは、装置光学系の位置を眼球運動に追従させることにより、アライメントとピントが合った好適な位置関係を維持する機能である。 In some embodiments, control over the moving mechanism 90 is used in tracking. Tracking is to move the device optical system according to the eye movement of the eye E to be inspected. When tracking is performed, alignment and focus adjustment are performed in advance. Tracking is a function of maintaining a suitable positional relationship in which alignment and focus are achieved by making the position of the optical system of the device follow the movement of the eyeball.
制御処理部50、又はデータ処理部70は、実施形態に係る「眼科情報処理装置」の一例である。OCT部30及び画像形成部60、外部装置(外部の眼科装置)、又は記録媒体からデータを受信するデバイス(通信インターフェイス、入出力インターフェイス等)は、実施形態に係る「取得部」の一例である。層領域特定部721により得られた形状プロファイルは、実施形態に係る「第1形状データ」の一例である。層領域特定部721は、実施形態に係る「組織特定部」の一例である。モデル拡張部722Bにより得られた形状プロファイルは、実施形態に係る「第2形状データ」の一例である。特定部722又はモデル拡張部722Bは、実施形態に係る「特定部」の一例である。算出部73又は周辺屈折度数算出部73Cは、実施形態に係る「算出部」の一例である。
The
<動作例>
実施形態に係る眼科装置1の動作について説明する。
<Operation example>
The operation of the
図8及び図9に、眼科装置1の動作の一例を示す。図8は、眼科装置1の動作例のフロー図を表す。図9は、図8のステップS3の動作例のフロー図を表す。制御部80の記憶部には、図8及び図9に示す処理を実現するためのコンピュータプログラムが記憶されている。制御部80は、このコンピュータプログラムに従って動作することにより、図8及び図9に示す処理を実行する。
8 and 9 show an example of the operation of the
(S1:アライメント)
まず、制御部80は、アライメントを実行する。
(S1: Alignment)
First, the
例えば、制御部80は、アライメント光投射部40を制御して、被検眼Eにアライメント光を投射させる。このとき、被検眼Eには、図示しない固視投影系により所定の投射位置(例えば、測定光軸上の投射位置)に固視光束が投射される。制御部80は、例えば、撮影部100により取得された撮影画像中の瞳孔中心位置とプルキンエ像の位置との変位から測定部10の移動量及び移動方向を特定し、特定された移動量及び移動方向に基づいて移動機構90を制御し、被検眼Eに対する測定部10の位置合わせを行う。制御部80は、所定のアライメント完了条件を満足するまでこの処理を繰り返し実行する。
For example, the
(S2:他覚屈折測定)
次に、制御部80は、図示しない固視投影系を制御して、眼底Efにおける屈折測定部20の光学系の測定光軸上に固視標を投影させる(中心固視)。その後、制御部80は、屈折測定部20の光学系の測定光軸上に固視標が投影された状態で、屈折測定部20を制御することにより他覚屈折測定を実行する。
(S2: Objective refraction measurement)
Next, the
屈折度数算出部73Aは、被検眼Eの眼底Efに投射された光の反射光により形成されたリングパターン像を解析することにより被検眼Eの中心窩を含む中心領域の屈折度数を算出する。
The refractive
(S3:眼底の形状を特定)
続いて、制御部80は、被検眼Eの眼底Efの形状の特定処理を実行する。この実施形態では、制御部80は、屈折測定部20(OCT部30)の光学系の測定光軸上に固視標が投影された状態で、OCT部30を制御することによりOCT計測(OCTスキャン)を実行する。
(S3: Specify the shape of the fundus)
Subsequently, the
ステップS3では、上記のように、眼底Efの形状を表す形状データが取得される。ステップS3の詳細については後述する。 In step S3, shape data representing the shape of the fundus Ef is acquired as described above. The details of step S3 will be described later.
(S4:周辺屈折度数を算出)
続いて、制御部80は、ステップS2において得られた中心窩を含む中心領域の外側の周辺領域の屈折度数を周辺屈折度数算出部73Cに算出させる。そのため、制御部80は、眼球モデルを眼球モデル構築部73Bに構築させる。
(S4: Calculate peripheral refractive power)
Subsequently, the
具体的には、眼球モデル構築部73Bは、ステップS3において得られた形状データから所定の層領域のHeightデータ[pixel]を取得する。Heightデータは、断層像において所定の基準位置からの深さ方向の距離に対応する。眼球モデル構築部73Bは、光学系で規定される装置固有のピクセルスペーシング補正値[mm/pixel]を用いて、Heightデータの距離[mm]を取得する。更に、眼球モデル構築部73Bは、取得されたHeightデータを眼底形状データとして眼球モデルを構築する。
Specifically, the eyeball
図10に、実施形態に係る眼球モデル構築部73Bの動作説明図を示す。図10は、眼球モデルのパラメータの一部を模式的に表す。
FIG. 10 shows an operation explanatory view of the eyeball
眼球モデル構築部73Bは、Gullstrand模型眼等の眼球モデルのパラメータを用いて、所定の角膜曲率半径(例えば、7.7mm)、所定の眼軸長(例えば、24.2mm)で構成される眼球モデルを構築する。
The eyeball
眼球モデル構築部73Bは、図10に示すように、眼球モデルにおいて角膜Ecと眼底Efとの間に装置固有のピボット点Pvを設定する。典型的には、スキャン系を構成する光スキャナーと光学的に共役な位置に配置される瞳孔位置に相当する位置(例えば角膜Ecに対して後方側に3mmの位置)がピボット点Pvとして設定される。ピボット点Pvを中心として、等距離(等光路長)の位置(ELS)が、OCT計測により得られる断層像中の平坦な位置に相当する。
As shown in FIG. 10, the eye
眼球モデルにおいて、眼軸長ALと、角膜前面(後面)からピボット点Pvまでの距離Lpとが既知であるため、ピボット点Pvから眼底Efまでの距離(AL−Lp)が既知となる。眼底Efの曲率半径が距離(AL−Lp)と等しいときに上記のように断層像中の平坦な位置に相当するため、眼球モデル構築部73Bは、得られたHeightデータの距離[mm]から眼底Efの形状(例えば、曲率半径)を特定することが可能である。
In the eyeball model, since the axial length AL and the distance Lp from the anterior surface (posterior surface) of the cornea to the pivot point Pv are known, the distance (AL-Lp) from the pivot point Pv to the fundus Ef is known. When the radius of curvature of the fundus Ef is equal to the distance (AL-Lp), it corresponds to the flat position in the tomographic image as described above, so that the eyeball
そこで、眼球モデル構築部73Bは、中心領域(中心窩)に対する周辺領域の高さの差分(眼底形状差分データ)Δh[mm]を求める。差分Δhは、断層像におけるAライン毎に求めてもよいし、多項式や非球面式(コーニック定数を含む多項式)等の任意の関数でフィッティングしてもよい。
Therefore, the eyeball
次に、周辺屈折度数算出部73Cは、眼底形状と屈折度数とを関係付けるため、全眼系の眼球屈折力を定義する。典型的な眼球モデル(Gullstrand模型眼(精密模型眼、調節休止状態))では、全眼系の眼球屈折力は58.64[ディオプタ]である。空気換算長では、全眼系の焦点距離は「1000/58.64=17.05」[mm]となる。ピクセルスペーシング補正値を用いて得られる単位[mm]の情報は、通常は生体組織内(in tissue)における距離を表すため、屈折率を乗算して生体組織内における全眼系の焦点距離が算出される。全眼系の等価屈折率をn=1.38とすると、生体組織内における全眼系の焦点距離ftは、「1000/58.64×1.38=23.53」[mm]となる。
Next, the peripheral refractive
周辺屈折度数算出部73Cは、中心領域(中心窩)に対する周辺領域の高さの差分Δhの位置における眼球屈折力の差分ΔDを式(1)に従って算出する。差分ΔDは、中心窩を含む中心領域に対する相対的な眼球屈折力の差分に相当する。
The peripheral refractive
例えば、Δh=0.1[mm](in tissue)としたとき、ΔD=0.18[ディオプタ]となる。 For example, when Δh = 0.1 [mm] (tissue), ΔD = 0.18 [diopter].
周辺屈折度数算出部73Cは、式(2)に示すように、中心領域の等価球面度数SEに対して式(1)の差分ΔDを適用することにより、周辺領域の屈折度数SEpを求める。
As shown in the equation (2), the peripheral refractive
周辺屈折度数算出部73Cは、断層像における周辺領域の屈折度数をAライン毎に求めてもよいし、任意の関数でフィッティングしてもよい。
Peripheral refraction
いくつかの実施形態では、周辺屈折度数算出部73Cは、被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の複数の部位のそれぞれにおいて屈折度数を算出し、算出された複数の屈折度数の統計値を算出する。いくつかの実施形態では、複数の屈折度数は、周辺領域において中心窩を含む領域に対して線対称又は点対称の関係を有する複数の部位の屈折度数である。いくつかの実施形態では、統計値は、複数の屈折度数の平均値、最大値、最小値、中央値、又は最頻値である。
In some embodiments, the peripheral
以上で、眼科装置1の動作は終了である(エンド)。 This completes the operation of the ophthalmic apparatus 1 (end).
図8のステップS3では、図9に示すように、被検眼Eの眼底Efの形状の特定処理が実行される。 In step S3 of FIG. 8, as shown in FIG. 9, the process of specifying the shape of the fundus Ef of the eye E to be inspected is executed.
(S11:アライメント光の投射を開始)
ステップS3の処理が開始されると、制御部80は、ステップS1と同様に、アライメント光投射部40を制御して、被検眼Eに対してアライメント光の投射を開始させる。
(S11: Start projection of alignment light)
When the process of step S3 is started, the
ステップS11においても、ステップS1と同様に、被検眼Eには、図示しない固視投影系により所定の投射位置(例えば、測定光軸上の投射位置)に固視光束が投射される。 In step S11 as well, similarly to step S1, the fixation light flux is projected onto the eye E to be examined by a fixation projection system (not shown) at a predetermined projection position (for example, a projection position on the measurement optical axis).
(S12:アライメント)
制御部80は、撮影部100により取得された撮影画像中の瞳孔中心位置とプルキンエ像の位置との変位から測定部10の移動量及び移動方向を特定し、特定された移動量及び移動方向に基づいて移動機構90を制御し、被検眼Eに対する測定部10の位置合わせを行う。
(S12: Alignment)
The
(S13:アライメント完了?)
制御部80は、所定のアライメント完了条件が満足したか否かを判定する。アライメント完了条件は、測定部10の光軸のx方向及びy方向の位置が移動目標位置のx方向及びy方向の位置と一致することと、z方向の距離が所定の作動距離になることとを含む。いくつかの実施形態では、所定の作業距離は、測定部10(対物レンズ)の作動距離である。
(S13: Alignment completed?)
The
所定のアライメント完了条件を満足していないと判定されたとき(S13:N)、眼科装置1の動作はステップS12に移行する。所定のアライメント完了条件を満足していると判定されたとき(S13:Y)、眼科装置1の動作はステップS14に移行する。
When it is determined that the predetermined alignment completion condition is not satisfied (S13: N), the operation of the
(S14:OCT計測)
ステップS13において、所定のアライメント完了条件を満足していると判定されたとき(S13:Y)、制御部80は、OCT部30を制御することにより、眼底Efにおける所定部位に対してOCTスキャンを実行させることでOCT計測を実行させる。所定部位として、中心窩又はその近傍がある。OCTスキャンとして、ラジアルスキャンなどがある。
(S14: OCT measurement)
When it is determined in step S13 that the predetermined alignment completion condition is satisfied (S13: Y), the
(S15:断層像を形成)
続いて、制御部80は、ステップS14において得られたスキャンデータに基づいて被検眼Eの断層像を画像形成部60に形成させる。
(S15: Forming a tomographic image)
Subsequently, the
(S16:セグメンテーション処理)
次に、制御部80は、ステップS15において形成された断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより所定の層領域(例えば、網膜色素上皮層)を層領域特定部721に特定させる。それにより、所定の層領域の形状データ(形状プロファイル)が取得される。
(S16: Segmentation process)
Next, the
(S17:モデル構築処理)
次に、制御部80は、モデル構築部722Aを制御することにより、ステップS16において得られたOCT計測範囲における形状データのモデルを構築させる。モデル構築部722Aは、例えば形状データを多項式近似することにより多項式(例えば、上記の多項式f(d))を取得する。
(S17: Model construction process)
Next, the
(S18:モデル拡張処理)
制御部80は、ステップS17において取得された多項式をOCT計測範囲の外側の範囲に適用して、新たな範囲の形状データをモデル拡張部722Bに生成させる。モデル拡張部722Bは、上記の多項式f(d)を用いて、OCT計測範囲の外側のあらかじめ決められた範囲の形状を特定し、特定された所定の層領域の形状を表す形状プロファイルとして出力する。図8のステップS4では、ステップS18において出力されたプロファイルが、眼底Efの形状に対応する所定の層領域(例えば網膜色素上皮層)の形状を表すデータとして用いられる。
(S18: model expansion processing)
The
以上で、図8のステップS3の処理は終了である(エンド)。 This completes the process of step S3 in FIG. 8 (end).
<変形例>
実施形態に係る眼科装置の構成及び動作は、上記したものに限定されるものではない。
<Modification example>
The configuration and operation of the ophthalmic apparatus according to the embodiment are not limited to those described above.
[第1変形例]
ステップS4において、眼球モデル構築部73Bは、Gullstrand模型眼等の眼球モデルのパラメータのうち、被検眼Eの実測データ(例えば、眼軸長、角膜形状、前房深度、水晶体曲率、水晶体厚の測定値)の少なくとも1つを置き換えて新たな眼球モデルを構築してもよい。いくつかの実施形態では、実測データは、外部の測定装置又は電子カルテシステムから取得される。いくつかの実施形態では、眼軸長、前房深度、水晶体曲率、及び水晶体厚は、OCT部30により得られたスキャンデータから求められる。
[First modification]
In step S4, the eyeball
例えば、周辺屈折度数算出部73C(又はデータ処理部70)は、構築された新たな眼球モデルを用いて、角膜Ecから入射して瞳孔を通過して眼底Efに到達する光線について光線追跡処理を行う(例えば、瞳孔径=φ4)。光線追跡処理では、物点の位置を、ステップS2で取得された中心領域における屈折度数(等価球面度数SE)から求まる遠点に相当する位置とする。角膜Ecから遠点に相当する位置までの遠点距離Lは、「−1000/SE」[mm]である。
For example, the peripheral refractive
まず、周辺屈折度数算出部73Cは、中心領域について光線追跡処理を行う。上記のように眼球モデルに実測データを適用するため、中心領域においても眼底Efで光線が収束しない可能性がある。この場合、周辺屈折度数算出部73Cは、中心領域において光線が収束するように(眼底Efの面が最良像面)となるように眼球モデルのパラメータを微調整する。
First, the peripheral refractive
次に、周辺屈折度数算出部73Cは、パラメータが微調整された眼球モデルを用いて、周辺領域について光線追跡処理を行う(すなわち、眼の回旋点を通る測定光軸に対して入射角を設けた光線を追跡する)。周辺屈折度数算出部73Cは、物点までの距離を変更しつつ光線追跡処理を行うことで、周辺領域において眼底Efで光線が収束するような物点までの距離を求める。求められた物点までの距離が、周辺領域における遠点距離Lpに対応する。周辺屈折度数算出部73Cは、式(3)を用いて周辺領域の屈折度数SEp[ディオプタ]を求めることができる。
Next, the peripheral refractive
周辺屈折度数算出部73Cは、所定の入射角範囲で入射角を変更しつつ光線追跡処理を行い、入射角(画角)ごとの周辺領域の屈折度数SEpを求める。周辺領域の屈折度数は、入射角ごとの離散値であってもよいし、入射角範囲で任意の関数でフィッティングしてもよい。
Peripheral refraction
本変形例では、中心領域において眼底Ef状で光線が収束するように眼球モデルを微調整するため、求められた周辺領域の屈折度数は、中心領域に対する相対屈折度数を求めることに相当する。 In this modification, since the eyeball model is finely adjusted so that the light rays converge in the fundus Ef shape in the central region, the obtained refractive power of the peripheral region corresponds to the relative refractive power of the central region.
[第2変形例]
上記の実施形態又はその変形例では、モデル構築部722Aが、層領域特定部721により得られた形状プロファイルのモデルを構築し、モデル拡張部722Bが、構築されたモデルを拡張してOCT計測範囲と異なる範囲における所定の層領域を特定する場合について説明したが、実施形態に係る構成はこれに限定されるものではない。
[Second modification]
In the above embodiment or a modification thereof, the
層領域特定部721により得られた形状プロファイルは、アライメントエラー(ずれ)の影響を受けることがある。そこで、本変形例では、モデル構築部722Aは、層領域特定部721により得られた形状プロファイルを統計処理して得られた新たな形状プロファイルのモデルを構築する。
The shape profile obtained by the layer
本変形例に係る眼科情報処理装置は、被検眼Eの複数の断層像を取得する。複数の断層像は、例えば、外部の眼科装置を用いて被検眼Eに対してOCTを繰り返し実行することにより得られる。層領域特定部721は、取得された複数の断層像のそれぞれを解析して所定の組織の複数の形状プロファイルを取得し、取得された複数の形状プロファイルから組織の真の形状を表す新たな形状プロファイルを特定する。この場合、特定部722(又はモデル構築部722A)は、複数の形状プロファイルに対して統計処理を施すことにより真の形状を表す形状プロファイルを特定する。統計処理として、平均化処理、中央値算出処理、最頻値算出処理、最尤値算出処理、最大値算出処理、最小値算出処理などがある。統計処理は、代表値選択処理を含んでよい。
The ophthalmic information processing apparatus according to this modified example acquires a plurality of tomographic images of the eye E to be inspected. A plurality of tomographic images can be obtained, for example, by repeatedly performing OCT on the eye E to be inspected using an external ophthalmic apparatus. The layer
本変形例では、モデル構築部722Aは、統計処理後の形状プロファイルのモデルを構築する。モデル拡張部722Bは、上記の実施形態と同様に、構築されたモデルを拡張してOCT計測範囲と異なる範囲における所定の層領域を特定する。
In this modification, the
本変形例によれば、被検眼Eに対するOCTを実行するための光学系のアライメントのずれ量(アライメントエラー量)の影響を低減し、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定することが可能になる。従って、OCT計測範囲と異なる範囲における組織の形状をより高精度に特定することができるようになる。 According to this modification, the influence of the amount of misalignment (alignment error amount) of the optical system for performing OCT on the eye E to be inspected is reduced, and the shape of the tissue of the eye to be inspected is specified with high reproducibility and high accuracy. It becomes possible to do. Therefore, the shape of the tissue in a range different from the OCT measurement range can be specified with higher accuracy.
いくつかの実施形態では、モデル構築部722Aは、複数の断層像を用いて構築された複数のモデルに対して上記の統計処理を施して新たなモデルを取得する。モデル拡張部722Bは、統計処理により取得されたモデルに対して上記のようなモデル拡張処理を施す。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態では、モデル拡張部722Bは、複数の断層像について、構築されたモデルに対するモデル拡張処理により得られたOCT計測範囲の外側の形状プロファイルを統計処理し、統計処理後の形状プロファイルを出力する。
In some embodiments, the
[第3変形例]
上記の実施形態の第2変形例では、統計処理によりアライメントのずれ量の影響を低減する場合について説明したが、実施形態に係る構成はこれに限定されるものではない。
[Third variant]
In the second modification of the above embodiment, the case where the influence of the misalignment amount is reduced by statistical processing has been described, but the configuration according to the embodiment is not limited to this.
断層像を解析して得られた形状プロファイルには、被検眼Eに対するOCTを実行するための光学系の位置の変化(微小変化)に対して、その変動が大きい高感度成分とその変動が小さい低感度成分とが含まれる。いくつかの実施形態では、特定部722(又はモデル構築部722A)は、断層像を解析して得られた形状プロファイルから低感度成分を特定し、特定された低感度成分を抽出することにより組織の真の形状を表す形状プロファイルを特定する。いくつかの実施形態では、特定部722は、断層像を解析して得られた形状プロファイルから高感度成分を特定し、形状プロファイルから高感度成分を除去することにより組織の真の形状を表す形状プロファイルを特定する。
The shape profile obtained by analyzing the tomographic image shows a high-sensitivity component with a large fluctuation and a small fluctuation with respect to a change (small change) in the position of the optical system for executing OCT with respect to the eye E to be inspected. Contains low-sensitivity components. In some embodiments, the identification unit 722 (or
ここで、高感度成分は、形状プロファイルのうちアライメントエラーの微少変化に対してその変動が大きい成分を意味する。低感度成分は、形状プロファイルのうちアライメントエラーの微少変化に対してその変動が小さい成分を意味する。 Here, the high-sensitivity component means a component of the shape profile whose fluctuation is large with respect to a slight change in alignment error. The low-sensitivity component means a component of the shape profile whose fluctuation is small with respect to a slight change in alignment error.
いくつかの実施形態では、形状プロファイルは、高感度成分と低感度成分とにより表される式に近似される。いくつかの実施形態では、形状プロファイルは、高感度成分と低感度成分とそれ以外の成分とにより表される式に近似される。 In some embodiments, the shape profile is approximated by an equation represented by a high sensitivity component and a low sensitivity component. In some embodiments, the shape profile is approximated by an equation represented by a high-sensitivity component, a low-sensitivity component, and other components.
また、アライメント基準位置を基準として被検眼Eに対するOCT部30の測定光軸の相対位置を変数として形状プロファイルを表現した場合、形状プロファイルの非対称成分は高感度成分である。これに対して、形状プロファイルの対称成分は低感度成分である。高感度成分には、上記の多項式f(d)の変数の奇数次成分がある。高感度成分の例として、傾きを表す成分、歪みを表す成分などがある。低感度成分には、上記の多項式f(d)の変数の偶数次成分がある。低感度成分の例として、曲率を表す成分などがある。 Further, when the shape profile is expressed with the relative position of the measurement optical axis of the OCT unit 30 with respect to the eye E to be examined as a variable with the alignment reference position as a reference, the asymmetric component of the shape profile is a high-sensitivity component. On the other hand, the symmetric component of the shape profile is a low sensitivity component. The high-sensitivity component includes an odd-order component of the variable of the above polynomial f (d). Examples of high-sensitivity components include a component representing inclination and a component representing distortion. The low-sensitivity component includes an even-order component of the variable of the above polynomial f (d). Examples of low-sensitivity components include components that represent curvature.
上記の多項式f(d)において、傾きを表す成分は、dの1次成分(すなわち、c1×d)に相当する。曲率を表す成分は、dの2次成分(c2×d2)に相当する。歪みを表す成分は、dの3次成分(c3×d3)に相当する。 In the above polynomial f (d), the component representing the slope corresponds to the first-order component of d (that is, c1 × d). The component representing the curvature corresponds to the secondary component of d (c2 × d 2 ). Components representing the distortion is equivalent to the tertiary component of d (c3 × d 3).
本変形例では、モデル構築部722Aは、抽出された低感度成分からなる形状プロファイル、又は高感度成分が除去された形状プロファイルのモデルを構築する。モデル拡張部722Bは、上記の実施形態と同様に、構築されたモデルを拡張してOCT計測範囲と異なる範囲における所定の層領域を特定する。
In this modification, the
本変形例によれば、被検眼Eに対するOCTを実行するための光学系のアライメントのずれ量(アライメントエラー量)の影響を低減し、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定することが可能になる。従って、OCT計測範囲と異なる範囲における組織の形状をより高精度に特定することができるようになる。 According to this modification, the influence of the amount of misalignment (alignment error amount) of the optical system for performing OCT on the eye E to be inspected is reduced, and the shape of the tissue of the eye to be inspected is specified with high reproducibility and high accuracy. It becomes possible to do. Therefore, the shape of the tissue in a range different from the OCT measurement range can be specified with higher accuracy.
[効果]
実施形態に係る眼科装置、及びその制御方法について説明する。
[effect]
The ophthalmic apparatus according to the embodiment and the control method thereof will be described.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置(制御処理部50、又はデータ処理部70)は、取得部(OCT部30及び画像形成部60、外部装置(外部の眼科装置)、又は記録媒体からデータを受信するデバイス(通信インターフェイス、入出力インターフェイス等))と、組織特定部(層領域特定部721)と、特定部(722、モデル拡張部722B)とを含む。取得部は、被検眼(E)に対してOCT計測を行うことにより得られたスキャンデータに基づいて形成された被検眼の断層像を取得する。組織特定部は、断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより、第1計測範囲(OCT計測範囲)における被検眼の組織の形状を表す第1形状データ(形状プロファイル)を取得する。特定部は、第1形状データに基づいて、第1計測範囲と異なる第2計測範囲における被検眼の組織の形状を表す第2形状データを求める。
The ophthalmic information processing apparatus (
このような構成によれば、被検眼の断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより得られた第1計測範囲における組織の形状を表す第1形状データから、第1計測範囲と異なる第2計測範囲における組織の形状を表す第2形状データが取得される。それにより、第1計測範囲だけでなく、より広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度に特定することが可能になる。 According to such a configuration, the second measurement different from the first measurement range is obtained from the first shape data representing the shape of the tissue in the first measurement range obtained by performing the segmentation processing on the tomographic image of the eye to be inspected. Second shape data representing the shape of the tissue in the range is acquired. As a result, it becomes possible to accurately identify the shape of the tissue of the eye to be inspected not only in the first measurement range but also in a wider range.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置では、第2計測範囲の少なくとも一部は、第1計測範囲と重複する。 In the ophthalmic information processing apparatus according to some embodiments, at least a part of the second measurement range overlaps with the first measurement range.
このような構成によれば、第2計測範囲は、第1計測範囲よりも広い範囲となる。従って、第1計測範囲より広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度の特定することが可能になる。 According to such a configuration, the second measurement range is wider than the first measurement range. Therefore, it is possible to identify the shape of the tissue of the eye to be inspected with high accuracy in a range wider than the first measurement range.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置では、第2計測範囲は、第1計測範囲を含む。 In the ophthalmic information processing apparatus according to some embodiments, the second measurement range includes the first measurement range.
このような構成によれば、第2計測範囲は、第1計測範囲よりも広い範囲となる。従って、第1計測範囲より広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度に特定することが可能になる。 According to such a configuration, the second measurement range is wider than the first measurement range. Therefore, it is possible to identify the shape of the tissue of the eye to be inspected with high accuracy in a range wider than the first measurement range.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置では、特定部は、第1形状データに基づいて外挿処理を実行することにより、第2計測範囲における第2形状データを求める。 In the ophthalmic information processing apparatus according to some embodiments, the specific unit obtains the second shape data in the second measurement range by executing the extrapolation process based on the first shape data.
このような構成によれば、第1計測範囲における第1形状データに基づいて外挿処理を実行することにより、第2計測範囲における第2形状データを求めるようにしたので、簡素な処理で、第1計測範囲より広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度に特定することができるようになる。 According to such a configuration, the extrapolation process is executed based on the first shape data in the first measurement range, so that the second shape data in the second measurement range is obtained. The shape of the tissue of the eye to be inspected can be specified with high accuracy in a range wider than the first measurement range.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置では、特定部は、第1形状データの近似曲線を特定し、特定された近似曲線を用いて第2形状データを求める。 In the ophthalmic information processing apparatus according to some embodiments, the specific unit specifies an approximate curve of the first shape data, and obtains the second shape data using the specified approximate curve.
このような構成によれば、第1計測範囲における第1形状データの近似曲線から第2計測範囲における組織の形状を特定するようにしたので、簡素な処理で、第1計測範囲より広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度に特定することができるようになる。 According to such a configuration, the shape of the tissue in the second measurement range is specified from the approximate curve of the first shape data in the first measurement range. Therefore, a simple process is performed in a range wider than the first measurement range. It becomes possible to identify the shape of the tissue of the eye to be inspected with high accuracy.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置では、特定部は、第2計測範囲の所定の範囲において近似曲線に対して歪曲補正処理を施すことにより第2形状データを求める。 In the ophthalmic information processing apparatus according to some embodiments, the specific unit obtains the second shape data by performing distortion correction processing on the approximate curve in a predetermined range of the second measurement range.
このような構成によれば、第2計測範囲の所定の範囲において歪曲補正された第2形状データを求めるようにしたので、周辺における被検眼の組織の形状の歪曲を補正し、被検眼の組織の形状を高精度に特定することができるようになる。 According to such a configuration, since the distortion-corrected second shape data is obtained in a predetermined range of the second measurement range, the distortion of the shape of the tissue of the eye to be inspected in the periphery is corrected, and the tissue of the eye to be inspected is corrected. It becomes possible to specify the shape of the above with high accuracy.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置では、特定部は、第1形状データに対して実形状補正を行うことにより補正形状データを取得し、取得された補正形状データに対して楕円フィッティング処理を行うことにより得られた楕円の形状に基づいて第2形状データを求める。 In the ophthalmic information processing apparatus according to some embodiments, the specific unit acquires the correction shape data by performing the actual shape correction on the first shape data, and performs ellipse fitting processing on the acquired correction shape data. The second shape data is obtained based on the shape of the ellipse obtained by performing the above.
このような構成によれば、第1計測範囲における第1形状データに対して実形状補正を行い、実形状補正後の形状データに対して楕円フィッティング処理を行うことで得られた楕円の形状から第2計測範囲における組織の形状が特定される。それにより、簡素な処理で、第1計測範囲より広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度に特定することができるようになる。 According to such a configuration, the shape of the ellipse obtained by performing the actual shape correction on the first shape data in the first measurement range and performing the ellipse fitting process on the shape data after the actual shape correction is performed. The shape of the tissue in the second measurement range is specified. As a result, it becomes possible to identify the shape of the tissue of the eye to be inspected with high accuracy in a range wider than the first measurement range by a simple process.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置では、特定部は、眼の標準データに基づいて歪曲補正処理を施す。 In the ophthalmic information processing apparatus according to some embodiments, the specific unit performs distortion correction processing based on standard data of the eye.
このような構成によれば、眼の標準データに対応した歪曲補正を行うことで、標準的な眼の構造を反映しつつ被検眼の組織の形状を高精度に特定することができるようになる。 According to such a configuration, by performing distortion correction corresponding to the standard data of the eye, it becomes possible to identify the shape of the tissue of the eye to be inspected with high accuracy while reflecting the standard structure of the eye. ..
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置では、組織は、眼底における所定の層領域を含む。 In the ophthalmic information processing apparatus according to some embodiments, the tissue comprises a predetermined layer area in the fundus.
このような構成によれば、第1計測範囲だけでなく、より広い範囲で被検眼の眼底の形状を高精度に特定することが可能になる。 With such a configuration, it is possible to specify the shape of the fundus of the eye to be inspected with high accuracy not only in the first measurement range but also in a wider range.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置は、被検眼を他覚的に測定することにより得られた屈折度数と、特定部により取得された第2形状データに基づく組織の形状に対応した被検眼の光学特性を表すパラメータとに基づいて、被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する算出部(周辺屈折度数算出部73C)を含む。
The ophthalmic information processing apparatus according to some embodiments has a subject corresponding to the refractive index obtained by objectively measuring the eye to be inspected and the shape of the tissue based on the second shape data acquired by the specific portion. A calculation unit (peripheral refractive
このような構成によれば、被検眼の眼底の形状に対応して、中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を高精度に取得することが可能になる。 According to such a configuration, it is possible to acquire the refractive power of the peripheral region of the region including the fovea with high accuracy according to the shape of the fundus of the eye to be inspected.
いくつかの実施形態に係る眼科装置(1)は、被検眼に対してOCT計測を実行するための光学系(OCT部30に含まれる光学系)と、上記のいずれかに記載の眼科情報処理装置と、を含む。 The ophthalmic apparatus (1) according to some embodiments includes an optical system (an optical system included in the OCT unit 30) for performing OCT measurement on the eye to be inspected, and ophthalmic information processing according to any one of the above. Including the device.
このような構成によれば、第1計測範囲だけでなく、より広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度に特定することが可能な眼科装置を提供することができるようになる。 According to such a configuration, it becomes possible to provide an ophthalmic apparatus capable of identifying the shape of the tissue of the eye to be inspected with high accuracy not only in the first measurement range but also in a wider range.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理方法は、被検眼(E)に対してOCT計測を行うことにより得られたスキャンデータに基づいて形成された被検眼の断層像を取得する取得ステップと、断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより第1計測範囲における被検眼の組織の形状を表す第1形状データを取得する組織特定ステップと、第1形状データに基づいて、第1計測範囲と異なる第2計測範囲における被検眼の組織の形状を表す第2形状データを求める特定ステップと、を含む。 The ophthalmologic information processing methods according to some embodiments include an acquisition step of acquiring a tomographic image of the eye to be inspected formed based on scan data obtained by performing OCT measurement on the eye to be inspected (E). It differs from the first measurement range based on the tissue identification step of acquiring the first shape data representing the shape of the tissue of the eye to be inspected in the first measurement range by performing segmentation processing on the tomographic image and the first shape data. Includes a specific step of obtaining second shape data representing the shape of the tissue of the eye to be inspected in the second measurement range.
このような方法によれば、被検眼の断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより得られた第1計測範囲における組織の形状を表す第1形状データから、第1計測範囲と異なる第2計測範囲における組織の形状を表す第2形状データが取得される。それにより、第1計測範囲だけでなく、より広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度に特定することが可能になる。 According to such a method, the second measurement different from the first measurement range is obtained from the first shape data representing the shape of the tissue in the first measurement range obtained by performing the segmentation processing on the tomographic image of the eye to be inspected. Second shape data representing the shape of the tissue in the range is acquired. As a result, it becomes possible to identify the shape of the tissue of the eye to be inspected with high accuracy not only in the first measurement range but also in a wider range.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理方法では、特定ステップは、第1形状データに基づいて外挿処理を実行することにより、第2計測範囲における第2形状データを求める。 In the ophthalmic information processing method according to some embodiments, the specific step obtains the second shape data in the second measurement range by performing extrapolation processing based on the first shape data.
このような方法によれば、第1計測範囲における第1形状データに基づいて外挿処理を実行することにより、第2計測範囲における第2形状データを求めるようにしたので、簡素な処理で、第1計測範囲より広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度に特定することができるようになる。 According to such a method, the extrapolation process is executed based on the first shape data in the first measurement range, so that the second shape data in the second measurement range is obtained. The shape of the tissue of the eye to be inspected can be specified with high accuracy in a range wider than the first measurement range.
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理方法は、被検眼を他覚的に測定することにより得られた屈折度数と、特定ステップにおいて取得された第2形状データに基づく組織の形状に対応した被検眼の光学特性を表すパラメータとに基づいて、被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する算出ステップを含む。 The ophthalmic information processing methods according to some embodiments correspond to the refractive index obtained by objectively measuring the eye to be inspected and the shape of the tissue based on the second shape data acquired in the specific step. A calculation step is included in which the refractive index of the peripheral region of the region including the central fossa of the optometry is calculated based on the parameters representing the optical characteristics of the optometry.
このような方法によれば、被検眼の眼底の形状に対応して、中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を高精度に取得することが可能になる。 According to such a method, it is possible to obtain the refractive power of the peripheral region including the fovea with high accuracy according to the shape of the fundus of the eye to be inspected.
いくつかの実施形態に係るプログラムは、コンピュータに、上記のいずれかに記載の眼科情報処理方法の各ステップを実行させる。 The program according to some embodiments causes a computer to perform each step of the ophthalmic information processing method described in any of the above.
このようなプログラムによれば、被検眼の断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより得られた第1計測範囲における組織の形状を表す第1形状データから、第1計測範囲と異なる第2計測範囲における組織の形状を表す第2形状データが取得される。それにより、第1計測範囲だけでなく、より広い範囲で被検眼の組織の形状を高精度に特定することが可能になる。 According to such a program, from the first shape data representing the shape of the tissue in the first measurement range obtained by performing the segmentation processing on the tomographic image of the eye to be inspected, the second measurement different from the first measurement range is performed. Second shape data representing the shape of the tissue in the range is acquired. As a result, it becomes possible to identify the shape of the tissue of the eye to be inspected with high accuracy not only in the first measurement range but also in a wider range.
<その他>
以上に示された実施形態は、この発明を実施するための一例に過ぎない。この発明を実施しようとする者は、この発明の要旨の範囲内において任意の変形、省略、追加等を施すことが可能である。
<Others>
The embodiments shown above are merely examples for carrying out the present invention. A person who intends to carry out the present invention can make arbitrary modifications, omissions, additions, etc. within the scope of the gist of the present invention.
いくつかの実施形態では、上記の眼科情報処理方法だけでなく上記の眼科装置を制御する制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。このようなプログラムを、コンピュータによって読み取り可能な任意の記録媒体に記憶させることができる。この記録媒体としては、たとえば、半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスク(CD−ROM/DVD−RAM/DVD−ROM/MO等)、磁気記憶媒体(ハードディスク/フロッピー(登録商標)ディスク/ZIP等)などを用いることが可能である。また、インターネットやLAN等のネットワークを通じてこのプログラムを送受信することも可能である。 In some embodiments, a program is provided for causing a computer to execute not only the above-mentioned ophthalmic information processing method but also a control method for controlling the above-mentioned ophthalmic apparatus. Such a program can be stored in any computer-readable recording medium. Examples of the recording medium include semiconductor memory, optical disk, magneto-optical disk (CD-ROM / DVD-RAM / DVD-ROM / MO, etc.), magnetic storage medium (hard disk / floppy (registered trademark) disk / ZIP, etc.) and the like. Can be used. It is also possible to send and receive this program through a network such as the Internet or LAN.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これら実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.
1 眼科装置
10 測定部
20 屈折測定部
30 OCT部
40 アライメント光投射部
50 制御処理部
60 画像形成部
70 データ処理部
71 アライメント処理部
72 解析部
721 層領域特定部
722 特定部
722A モデル構築部
722B モデル拡張部
73 算出部
80 制御部
90 移動機構
100 撮影部
BS1、BS2 ビームスプリッタ
E 被検眼
Ec 角膜
Ef 眼底
1
Claims (15)
前記断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより、第1計測範囲における前記被検眼の組織の形状を表す第1形状データを取得する組織特定部と、
前記第1形状データに基づいて、前記第1計測範囲と異なる第2計測範囲における前記被検眼の組織の形状を表す第2形状データを求める特定部と、
を含む眼科情報処理装置。 An acquisition unit that acquires a tomographic image of the eye to be inspected, which is formed based on scan data obtained by performing OCT measurement on the eye to be inspected.
A tissue identification unit that acquires first shape data representing the shape of the tissue of the eye to be inspected in the first measurement range by performing a segmentation process on the tomographic image.
Based on the first shape data, a specific part for obtaining the second shape data representing the shape of the tissue of the eye to be inspected in the second measurement range different from the first measurement range, and
Ophthalmic information processing device including.
ことを特徴とする請求項1に記載の眼科情報処理装置。 The ophthalmic information processing apparatus according to claim 1, wherein at least a part of the second measurement range overlaps with the first measurement range.
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の眼科情報処理装置。 The ophthalmic information processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the second measurement range includes the first measurement range.
ことを特徴とする請求項1〜請求項3のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置。 Any of claims 1 to 3, wherein the specific unit obtains the second shape data in the second measurement range by executing extrapolation processing based on the first shape data. The ophthalmic information processing apparatus according to paragraph 1.
ことを特徴とする請求項1〜請求項3のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置。 The specific unit according to any one of claims 1 to 3, wherein the approximate curve of the first shape data is specified, and the second shape data is obtained by using the specified approximate curve. The described ophthalmic information processing device.
ことを特徴とする請求項5に記載の眼科情報処理装置。 The ophthalmic information processing apparatus according to claim 5, wherein the specific unit obtains the second shape data by performing distortion correction processing on the approximate curve in a predetermined range of the second measurement range. ..
ことを特徴とする請求項1〜請求項3のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置。 The specific portion acquires correction shape data by performing actual shape correction on the first shape data, and performs ellipse fitting processing on the acquired correction shape data to obtain an ellipse shape. The ophthalmic information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the second shape data is obtained based on the above.
ことを特徴とする請求項6に記載の眼科情報処理装置。 The ophthalmic information processing apparatus according to claim 6, wherein the specific unit performs the distortion correction process based on standard data of the eye.
ことを特徴とする請求項1〜請求項8のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置。 The ophthalmic information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, wherein the tissue includes a predetermined layer region in the fundus.
ことを特徴とする請求項9に記載の眼科情報処理装置。 The refractive index obtained by objectively measuring the eye to be inspected and the parameter representing the optical characteristics of the eye to be inspected corresponding to the shape of the tissue based on the second shape data acquired by the specific portion. The ophthalmic information processing apparatus according to claim 9, further comprising a calculation unit for calculating the refractive index of the peripheral region of the region including the fovea centralis of the eye to be inspected.
請求項1〜請求項10のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置と、
を含む眼科装置。 An optical system for performing the OCT measurement on the eye to be inspected,
The ophthalmic information processing apparatus according to any one of claims 1 to 10.
Ophthalmic equipment including.
前記断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより第1計測範囲における前記被検眼の組織の形状を表す第1形状データを取得する組織特定ステップと、
前記第1形状データに基づいて、前記第1計測範囲と異なる第2計測範囲における前記被検眼の組織の形状を表す第2形状データを求める特定ステップと、
を含む眼科情報処理方法。 An acquisition step of acquiring a tomographic image of the eye to be inspected formed based on scan data obtained by performing OCT measurement on the eye to be inspected, and
A tissue identification step of acquiring first shape data representing the shape of the tissue of the eye to be inspected in the first measurement range by performing a segmentation process on the tomographic image.
A specific step of obtaining second shape data representing the shape of the tissue of the eye to be inspected in a second measurement range different from the first measurement range based on the first shape data, and
Ophthalmic information processing methods including.
ことを特徴とする請求項12に記載の眼科情報処理方法。 The ophthalmic information processing method according to claim 12, wherein the specific step obtains the second shape data in the second measurement range by executing extrapolation processing based on the first shape data. ..
ことを特徴とする請求項12又は請求項13に記載の眼科情報処理方法。 The refractive index obtained by objectively measuring the eye to be inspected, and the parameters representing the optical characteristics of the eye to be inspected corresponding to the shape of the tissue based on the second shape data acquired in the specific step. The ophthalmic information processing method according to claim 12 or 13, wherein the calculation step of calculating the refractive index of the peripheral region of the region including the fovea centralis of the eye to be inspected is included.
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