JP2021145805A - 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 - Google Patents
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Abstract
Description
図1に、実施形態に係る眼科システムの構成例のブロック図を示す。実施形態に係る眼科システム1は、眼科装置10と、眼科情報処理装置(眼科画像処理装置、眼科解析装置)100と、操作装置180と、表示装置190とを含む。
図2に、実施形態に係る眼科装置10の構成例のブロック図を示す。
図3〜図6に、実施形態に係る眼科情報処理装置100の構成例のブロック図を示す。図3は、眼科情報処理装置100の機能ブロック図を表す。図4は、図3の解析部200の機能ブロック図を表す。図5は、図3の推定モデル構築部210の機能ブロック図を表す。図6は、図3の推定部220の機能ブロック図を表す。
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置100の動作例について説明する。
まず、主制御部111は、通信部140を制御して、眼科装置10において取得された複数の被検眼に対する複数の3次元OCTデータを取得させる。
次に、主制御部111は、疾患推定学習部211を制御して、上記の5種類の画像の1つについて、当該画像用の個別推定モデル(疾患推定モデル)を生成させる。疾患推定学習部211は、上記のように教師あり機械学習を実行することにより個別推定モデルを生成する。
続いて、主制御部111は、次の画像について、個別推定モデルの生成処理を行うか否かを判定する。例えば、主制御部111は、あらかじめ決められた画像の種別数、又はステップS1において生成された画像の種別数をカウントすることにより、次の画像について個別推定モデルの生成処理を行うか否かを判定する。
ステップS3において、次の画像について個別推定モデルの生成処理を行うと判定されなかったとき(ステップS3:N)、主制御部111は、病態推定学習部212を制御して、上記の5種類の画像に基づいて緑内障の病態の分類結果を推定するための病態分類推定モデル401を生成させる。病態推定学習部212は、上記のように病態分類推定モデル401を生成する。
まず、主制御部111は、通信部140を制御して、眼科装置10において取得された推定対象である被検眼の3次元OCTデータを取得させる。
次に、主制御部111は、疾患推定部221を制御して、ステップS11において生成された5種類の画像群に対し、図9のステップS2〜ステップS3を繰り返すことで生成された疾患推定モデル(各画像用の個別推定モデル)を用いて、被検眼が緑内障眼であるか否かを推定するための推定情報を出力させる。
実施形態に係る構成は、上記の構成に限定されるものではない。
以下、いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置、眼科装置、眼科情報処理方法、及びプログラムについて説明する。
10、10a 眼科装置
11、11a、110 制御部
12 OCT部
12A 干渉光学系
12B スキャン光学系
14、140 通信部
15a 眼科情報処理部
16a 操作部
17a 表示部
100 眼科情報処理装置
111 主制御部
112 記憶部
130 データ処理部
180 操作装置
190 表示装置
200 解析部
201 画像生成部
210 推定モデル構築部
211 疾患推定学習部
212 病態推定学習部
220 推定部
221 疾患推定部
222 病態推定部
Claims (27)
- 互いに断面方向が異なる被検眼の複数の画像を取得する取得部と、
前記複数の画像の種別毎に機械学習により得られた複数の学習済みモデルを用いて、前記複数の画像から前記被検眼が疾患を伴う眼であるか否かを推定するための推定情報を出力する疾患推定部と、
を含む、眼科情報処理装置。 - 前記疾患推定部は、
前記複数の画像の種別毎に前記複数の学習済みモデルのそれぞれを用いて、特徴量又は前記被検眼が疾患を伴う眼である確信度を表す確信度情報を出力する複数の推定器と、
機械学習により得られた分類モデルを用いて、前記複数の推定器から出力された複数の特徴量又は複数の確信度情報から前記推定情報を出力する分類器と、
を含む
ことを特徴とする請求項1に記載の眼科情報処理装置。 - 前記複数の画像は、前記被検眼の眼底の断層像又は正面画像を含み、
前記疾患は、眼底疾患である
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。 - 前記複数の画像は、視神経乳頭と中心窩とを結ぶ線に交差する断面方向のBスキャン画像を含む
ことを特徴とする請求項3に記載の眼科情報処理装置。 - 前記複数の画像は、視神経乳頭を通過する第1断面方向のBスキャン画像、視神経乳頭を通過し前記第1断面方向に交差する第2断面方向のBスキャン画像、及び中心窩を通過するBスキャン画像を含む
ことを特徴とする請求項3又は請求項4に記載の眼科情報処理装置。 - 前記正面画像は、内境界膜に相当する層領域から深層の層領域を投影したen−face画像、及びプロジェクション画像の少なくとも1つを含む
ことを特徴とする請求項3〜請求項5のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置。 - 前記眼底疾患は、緑内障、加齢黄斑変性、及び糖尿網網膜症のうち少なくとも1つを含む
ことを特徴とする請求項3〜請求項6のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置。 - 前記複数の学習済みモデルにより得られた特徴量を用いて教師あり機械学習により得られた分類用学習済みモデルを用いて、前記複数の画像から前記疾患の病態の分類結果を推定するための分類情報を出力する病態推定部を含む
ことを特徴とする請求項1〜請求項7のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置。 - 前記疾患は、緑内障を含み、
前記分類情報は、視神経乳頭形状の複数の類型の分類結果を推定するための情報である
ことを特徴とする請求項8に記載の眼科情報処理装置。 - 前記複数の学習済みモデルにより得られた特徴量を用いて教師あり機械学習により前記分類用学習済みモデルを生成する第1学習部を含む
ことを特徴とする請求項8又は請求項9に記載の眼科情報処理装置。 - 前記複数の画像の種別毎に、教師あり機械学習により前記複数の学習済みモデルを生成する第2学習部を含む
ことを特徴とする請求項1〜請求項10のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置。 - 前記被検眼の3次元OCTデータに基づいて、前記複数の画像の少なくとも1つを生成する画像生成部を含む
ことを特徴とする請求項1〜請求項11のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置。 - 前記被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィを実行するOCT部と、
前記OCT部により取得された前記3次元データに基づいて前記複数の画像の少なくとも1つを生成する画像生成部と、
請求項1〜請求項11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。 - 前記被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィを実行するOCT部と、
請求項12に記載の眼科情報処理装置と、
を含む、眼科装置。 - 互いに断面方向が異なる被検眼の複数の画像を取得する取得ステップと、
前記複数の画像の種別毎に機械学習により得られた複数の学習済みモデルを用いて、前記複数の画像から前記被検眼が疾患を伴う眼であるか否かを推定するための推定情報を出力する疾患推定ステップと、
を含む、眼科情報処理方法。 - 前記疾患推定ステップは、
前記複数の画像の種別毎に前記複数の学習済みモデルのそれぞれを用いて、特徴量又は前記被検眼が疾患を伴う眼である確信度を表す確信度情報を出力する複数の推定ステップと、
機械学習により得られた分類モデルを用いて、前記複数の推定ステップにおいて出力された複数の特徴量又は複数の確信度情報から前記推定情報を出力する分類ステップと、
を含む
ことを特徴とする請求項15に記載の眼科情報処理方法。 - 前記複数の画像は、前記被検眼の眼底の断層像又は正面画像を含み、
前記疾患は、眼底疾患である
ことを特徴とする請求項15又は請求項16に記載の眼科情報処理方法。 - 前記複数の画像は、視神経乳頭と中心窩とを結ぶ線に交差する断面方向のBスキャン画像を含む
ことを特徴とする請求項17に記載の眼科情報処理方法。 - 前記複数の画像は、視神経乳頭を通過する第1断面方向のBスキャン画像、視神経乳頭を通過し前記第1断面方向に交差する第2断面方向のBスキャン画像、及び中心窩を通過するBスキャン画像を含む
ことを特徴とする請求項17又は請求項18に記載の眼科情報処理方法。 - 前記正面画像は、内境界膜に相当する層領域から深層の層領域を投影したen−face画像、及びプロジェクション画像の少なくとも1つを含む
ことを特徴とする請求項17〜請求項19のいずれか一項に記載の眼科情報処理方法。 - 前記眼底疾患は、緑内障、加齢黄斑変性、及び糖尿網網膜症のうち少なくとも1つを含む
ことを特徴とする請求項17〜請求項20のいずれか一項に記載の眼科情報処理方法。 - 前記複数の学習済みモデルにより得られた特徴量を用いて教師あり機械学習により得られた分類用学習済みモデルを用いて、前記複数の画像から前記疾患の病態の分類結果を推定するための分類情報を出力する病態推定ステップを含む
ことを特徴とする請求項15〜請求項21のいずれか一項に記載の眼科情報処理方法。 - 前記疾患は、緑内障を含み、
前記分類情報は、視神経乳頭形状の複数の類型の分類結果を推定するための情報である
ことを特徴とする請求項22に記載の眼科情報処理方法。 - 前記複数の学習済みモデルにより得られた特徴量を用いて教師あり機械学習により前記分類用学習済みモデルを生成する第1学習ステップを含む
ことを特徴とする請求項22又は請求項23に記載の眼科情報処理方法。 - 前記複数の画像の種別毎に、教師あり機械学習により前記複数の学習済みモデルを生成する第2学習ステップを含む
ことを特徴とする請求項15〜請求項24のいずれか一項に記載の眼科情報処理方法。 - 前記被検眼の3次元OCTデータに基づいて、前記複数の画像の少なくとも1つを生成する画像生成ステップを含む
ことを特徴とする請求項15〜請求項25のいずれか一項に記載の眼科情報処理方法。 - コンピュータに、請求項15〜請求項26のいずれか一項に記載の眼科情報処理方法の各ステップを実行させることを特徴とするプログラム。
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WO2022097620A1 (ja) * | 2020-11-04 | 2022-05-12 | 株式会社トプコン | 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 |
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WO2022097620A1 (ja) * | 2020-11-04 | 2022-05-12 | 株式会社トプコン | 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 |
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