JP3169244B2 - 眼底画像処理方法 - Google Patents
眼底画像処理方法Info
- Publication number
- JP3169244B2 JP3169244B2 JP33140491A JP33140491A JP3169244B2 JP 3169244 B2 JP3169244 B2 JP 3169244B2 JP 33140491 A JP33140491 A JP 33140491A JP 33140491 A JP33140491 A JP 33140491A JP 3169244 B2 JP3169244 B2 JP 3169244B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- time
- fundus
- series
- image processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Eye Examination Apparatus (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、時系列蛍光眼底画像を
用いて網膜循環機能を解析し、診断の支援をする眼底画
像処理方法に関するものである。
用いて網膜循環機能を解析し、診断の支援をする眼底画
像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来における画像処理による網膜循環機
能解析としては、「ビデオ蛍光眼底造形と画像解析によ
る網膜循環時間の測定」（日眼会誌９１巻１０号）に記
載の解析法が知られている。この解析法では眼底カメラ
等から得た網膜画像を処理し、画像上に投影されている
動脈、静脈の上に複数個の測定用画素を指定して、時系
列画像における測定用画素の輝度平均値の時間変化に基
づいて血流の網膜平均循環時間を求めている。また、局
所脳血流解析等で用いられる核医学、ＣＴ等の画像処理
では、画像を小矩形に分割し時系列画像における小矩形
の平均画素値の時間変化をガンマ関数等の理論式に対応
させ、算出したパラメータからその小矩形の画素値を決
めてイメージ画像を作成するファンクショナルイメージ
法があり、時系列画像の解析法としては有効とされてい
る。
能解析としては、「ビデオ蛍光眼底造形と画像解析によ
る網膜循環時間の測定」（日眼会誌９１巻１０号）に記
載の解析法が知られている。この解析法では眼底カメラ
等から得た網膜画像を処理し、画像上に投影されている
動脈、静脈の上に複数個の測定用画素を指定して、時系
列画像における測定用画素の輝度平均値の時間変化に基
づいて血流の網膜平均循環時間を求めている。また、局
所脳血流解析等で用いられる核医学、ＣＴ等の画像処理
では、画像を小矩形に分割し時系列画像における小矩形
の平均画素値の時間変化をガンマ関数等の理論式に対応
させ、算出したパラメータからその小矩形の画素値を決
めてイメージ画像を作成するファンクショナルイメージ
法があり、時系列画像の解析法としては有効とされてい
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上述の解
析法では、或る画素値の時間変化は単純に時間系列画像
の同一画素の画素値を用いるため、患者が動くなどして
位置ずれがあった場合には精度が悪化する。また、網膜
平均循環時間だけでは網膜全体の循環機能の詳細な解析
にはデータが不十分であり、満足のゆく診断が下せない
ことが多い。
析法では、或る画素値の時間変化は単純に時間系列画像
の同一画素の画素値を用いるため、患者が動くなどして
位置ずれがあった場合には精度が悪化する。また、網膜
平均循環時間だけでは網膜全体の循環機能の詳細な解析
にはデータが不十分であり、満足のゆく診断が下せない
ことが多い。
【０００４】本発明の目的は、複数枚の時系列の蛍光眼
底画像に正確に対応させ、今まで核医学、ＣＴ等におい
てのみ用いられていたファンクショナルイメージが得ら
れる眼底画像処理方法を提供することにある。
底画像に正確に対応させ、今まで核医学、ＣＴ等におい
てのみ用いられていたファンクショナルイメージが得ら
れる眼底画像処理方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上述の目的を達成するた
めの本発明に係る眼底画像処理方法は、時系列の蛍光眼
底画像の各画像を複数の領域に分割して、前記領域中で
血管部に対応する部位の画素値の平均値を求め、該平均
値を基に前記領域の画素値を算出する第１の工程と、前
記領域ごとに前記画素値の時系列変化を理論式に対応さ
せてファンクショナルイメージを作成する第２の工程を
有することを特徴とする。
めの本発明に係る眼底画像処理方法は、時系列の蛍光眼
底画像の各画像を複数の領域に分割して、前記領域中で
血管部に対応する部位の画素値の平均値を求め、該平均
値を基に前記領域の画素値を算出する第１の工程と、前
記領域ごとに前記画素値の時系列変化を理論式に対応さ
せてファンクショナルイメージを作成する第２の工程を
有することを特徴とする。
【０００６】
【作用】上述の構成を有する眼底画像処理方法は、時系
列の蛍光眼底画像が複数の領域に分割され、それぞれの
領域に対して求めるべき画素値が第１の工程によって決
定される。各時系列画像間で対応する決定された画素値
は、第２の工程においてファンクショナルイメージ画像
となって表示される。
列の蛍光眼底画像が複数の領域に分割され、それぞれの
領域に対して求めるべき画素値が第１の工程によって決
定される。各時系列画像間で対応する決定された画素値
は、第２の工程においてファンクショナルイメージ画像
となって表示される。
【０００７】
【実施例】本発明を図示の実施例に基づいて詳細に説明
する。図１は実施例のシステム構成図である。眼底画像
処理は眼底カメラ１、スライドスキャナ２、コンピュー
タ３、メモリ４、ディスプレイ５、プリンタ６、入力デ
バイス７によりなされ、全ての装置はコンピュータ３に
接続され制御されるようになっている。
する。図１は実施例のシステム構成図である。眼底画像
処理は眼底カメラ１、スライドスキャナ２、コンピュー
タ３、メモリ４、ディスプレイ５、プリンタ６、入力デ
バイス７によりなされ、全ての装置はコンピュータ３に
接続され制御されるようになっている。
【０００８】患者の眼底は眼底カメラ１に設けられたＣ
ＣＤによって蛍光血管撮像装置に連動して、図２に示す
ように時系列的な複数枚の画像となって撮像される。撮
像された画像は例えば最も明るい乳頭部が抽出され、次
いで乳頭を中心に放射状に広がる血管部が追跡抽出さ
れ、輝度値による２値化処理等によって各画素に対応し
て血管部、非血管部の２値マスク画像がメモリ４上に形
成される。
ＣＤによって蛍光血管撮像装置に連動して、図２に示す
ように時系列的な複数枚の画像となって撮像される。撮
像された画像は例えば最も明るい乳頭部が抽出され、次
いで乳頭を中心に放射状に広がる血管部が追跡抽出さ
れ、輝度値による２値化処理等によって各画素に対応し
て血管部、非血管部の２値マスク画像がメモリ４上に形
成される。
【０００９】各時系列画像は互いに共通する部分がコン
ピュータによって自動的に、或いはマウス等のポインテ
ィングデバイスを用いて人為的にポイント指定され、時
系列の画像の適宜な大きさのウインド領域が指定され
る。時系列画像は撮像光学系の収差や被検眼の屈折の作
用によって歪んでおり、正確に一致しない。真の対応を
求めるためにアフィン変換等の幾何変換を用いて画像の
変形が行われ、画像情報として真の対応がメモリ４上に
保存される。
ピュータによって自動的に、或いはマウス等のポインテ
ィングデバイスを用いて人為的にポイント指定され、時
系列の画像の適宜な大きさのウインド領域が指定され
る。時系列画像は撮像光学系の収差や被検眼の屈折の作
用によって歪んでおり、正確に一致しない。真の対応を
求めるためにアフィン変換等の幾何変換を用いて画像の
変形が行われ、画像情報として真の対応がメモリ４上に
保存される。
【００１０】時系列画像は図３に示すように小矩形に分
割され、それぞれの小矩形はファンクショナルイメー
ジ、つまり血液の流れる様子を示す画像を作成するとき
の画素単位とされる。
割され、それぞれの小矩形はファンクショナルイメー
ジ、つまり血液の流れる様子を示す画像を作成するとき
の画素単位とされる。
【００１１】図４は小矩形画像単位の模式図である。時
系列画像はｎピクセル×ｍピクセルの小矩形に分割さ
れ、メモリ４上に記憶された二値画像をこの小矩形に対
応させて血管部分の画素値から平均画像単位値を算出す
る。図４では、血管部分がＰ02、Ｐ11、Ｐ22、Ｐ33であ
るから、（Ｐ02＋Ｐ11＋Ｐ22＋Ｐ33）／４をこの小矩形
の画像単位値と決める。非血管部分の画素は平均画像単
位値を決める際に用いられないからコントラストの高い
画像が得られる。
系列画像はｎピクセル×ｍピクセルの小矩形に分割さ
れ、メモリ４上に記憶された二値画像をこの小矩形に対
応させて血管部分の画素値から平均画像単位値を算出す
る。図４では、血管部分がＰ02、Ｐ11、Ｐ22、Ｐ33であ
るから、（Ｐ02＋Ｐ11＋Ｐ22＋Ｐ33）／４をこの小矩形
の画像単位値と決める。非血管部分の画素は平均画像単
位値を決める際に用いられないからコントラストの高い
画像が得られる。
【００１２】各小矩形の時系列画像から得られた図５に
示す画像単位値は経時変化を追跡するために、図６に示
すように色素希釈曲線等の理論式に合致するようにパラ
メータが決定される。
示す画像単位値は経時変化を追跡するために、図６に示
すように色素希釈曲線等の理論式に合致するようにパラ
メータが決定される。
【００１３】色素希釈曲線は色素の希釈の度合いの時間
変化を表す理論式であり、濃度Ｉは背景濃淡度ｋ、ピー
ク時の濃淡度Ip、曲線の傾きα、立ち上がり時間ｔo 、
ピークタイムｔp として、 Ｉ＝ｋ＋Ip ・exp [ −α｛ log( ｔ−ｔo ）／（ｔp −ｔo )}2 ］ という変化を示す。各画像単位値からこの式に合致する
ように、各パラメータｋ、Ip、α、ｔp 、ｔo が最小２
乗法を用いて決定される。
変化を表す理論式であり、濃度Ｉは背景濃淡度ｋ、ピー
ク時の濃淡度Ip、曲線の傾きα、立ち上がり時間ｔo 、
ピークタイムｔp として、 Ｉ＝ｋ＋Ip ・exp [ −α｛ log( ｔ−ｔo ）／（ｔp −ｔo )}2 ］ という変化を示す。各画像単位値からこの式に合致する
ように、各パラメータｋ、Ip、α、ｔp 、ｔo が最小２
乗法を用いて決定される。
【００１４】求められたパラメータ或いはそれから算出
した数値からは、それぞれに対応した例えば平均循環時
間等の図７に示すようなファンクショナルイメージ画像
が作成され、ディスプレイ５に出力表示される。ファン
クショナルイメージ画像は血流状態等の視覚的理解を助
長し、例えば平均循環時間のファンクショナルイメージ
では、上述の色素希釈曲線のパラメータｔo 、ｔp 、α
から平均循環時間ｔmが、 ｔm ＝ｔo ＋（ｔp −ｔo ）exp(０．７５α） の理論式から決定され、各画像単位において、各平均循
環時間ｔm が各画像単位値として代表されて、値の大き
さに応じて色分けするなどしてディスプレイ５に出力さ
れる。出力された画像は構成が眼底画像に類似してお
り、血管部分が平均循環時間に応じて色わけされてお
り、眼底の血液循環の局所的な停留等の判別が一目で確
認でき、網膜全体の循環機能を一目で把握することを可
能とする。
した数値からは、それぞれに対応した例えば平均循環時
間等の図７に示すようなファンクショナルイメージ画像
が作成され、ディスプレイ５に出力表示される。ファン
クショナルイメージ画像は血流状態等の視覚的理解を助
長し、例えば平均循環時間のファンクショナルイメージ
では、上述の色素希釈曲線のパラメータｔo 、ｔp 、α
から平均循環時間ｔmが、 ｔm ＝ｔo ＋（ｔp −ｔo ）exp(０．７５α） の理論式から決定され、各画像単位において、各平均循
環時間ｔm が各画像単位値として代表されて、値の大き
さに応じて色分けするなどしてディスプレイ５に出力さ
れる。出力された画像は構成が眼底画像に類似してお
り、血管部分が平均循環時間に応じて色わけされてお
り、眼底の血液循環の局所的な停留等の判別が一目で確
認でき、網膜全体の循環機能を一目で把握することを可
能とする。
【００１５】
【発明の効果】以上説明したように本発明に係る眼底画
像処理方法は、得られた情報を単に数値として表示する
のではなく画像として表示するので、網膜全体の機能が
視覚的に把握可能であり診断上有効である。
像処理方法は、得られた情報を単に数値として表示する
のではなく画像として表示するので、網膜全体の機能が
視覚的に把握可能であり診断上有効である。
【図１】実施例の眼底画像処理システムの構成図であ
る。
る。
【図２】時系列的な複数枚の画像の概念図である。
【図３】小矩形分に分画した状態の画像の説明図であ
る。
る。
【図４】小矩形画素の模式図である。
【図５】画素値の時間変化のグラフ図である。
【図６】色素希釈曲線に適合したグラフ図である。
【図７】ファンクションイメージ画像の説明図である。
１ 眼底カメラ ２ スライドスキャナ ３ コンピュータ ４ メモリ ５ ディスプレイ ６ プリンタ ７ 入力デバイス
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−62178（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−63031（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−5835（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−177837（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−63029（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) A61B 3/14 G06T 1/00 290 A61B 6/00 - 6/03 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (2)
- 【請求項１】 時系列の蛍光眼底画像の各画像を複数の
領域に分割して、前記領域中で血管部に対応する部位の
画素値の平均値を求め、該平均値を基に前記領域の画素
値を算出する第１の工程と、前記領域ごとに前記画素値
の時系列変化を理論式に対応させてファンクショナルイ
メージを作成する第２の工程を有することを特徴とする
眼底画像処理方法。 - 【請求項２】 前記第１の工程の前に、前記時系列の蛍
光眼底画像の各画像同志の位置合わせを行う請求項１に
記載の眼底画像処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33140491A JP3169244B2 (ja) | 1991-11-19 | 1991-11-19 | 眼底画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33140491A JP3169244B2 (ja) | 1991-11-19 | 1991-11-19 | 眼底画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05137696A JPH05137696A (ja) | 1993-06-01 |
| JP3169244B2 true JP3169244B2 (ja) | 2001-05-21 |
Family
ID=18243313
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33140491A Expired - Fee Related JP3169244B2 (ja) | 1991-11-19 | 1991-11-19 | 眼底画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3169244B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4481601B2 (ja) | 2003-08-13 | 2010-06-16 | キヤノン株式会社 | 眼科用撮影装置 |
| JP4426839B2 (ja) | 2003-12-26 | 2010-03-03 | 株式会社ニデック | 眼底撮影装置 |
| JP4751689B2 (ja) * | 2005-09-02 | 2011-08-17 | 株式会社トーメーコーポレーション | 眼球表面解析システム |
| JP2007252402A (ja) * | 2006-03-20 | 2007-10-04 | Topcon Corp | 眼科測定装置 |
| WO2011012646A2 (en) * | 2009-07-28 | 2011-02-03 | F. Hoffmann-La Roche Ag | Non-invasive in vivo optical imaging method |
-
1991
- 1991-11-19 JP JP33140491A patent/JP3169244B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05137696A (ja) | 1993-06-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2662830B1 (en) | Selection of a reference image in interventional vascular radiology | |
| US7826884B2 (en) | Live fluoroscopic roadmapping including targeted automatic pixel shift for misregistration correction | |
| US8285490B2 (en) | Method and system for obtaining improved data perfusion measurements | |
| Al-Khalidi et al. | Tracking human face features in thermal images for respiration monitoring | |
| US11954860B2 (en) | Image matching method and device, and storage medium | |
| US10694963B2 (en) | Computer-implemented method for identifying zones of stasis and stenosis in blood vessels | |
| JP5658686B2 (ja) | 貫壁性のかん流の勾配の画像分析 | |
| Sandor et al. | High precision quantitative angiography | |
| JP2006500099A (ja) | 画像データ情報の表示 | |
| JPS5994045A (ja) | 画像入力装置 | |
| JP3169244B2 (ja) | 眼底画像処理方法 | |
| EP3413264B1 (en) | Providing a normalized image | |
| CN111753831A (zh) | 一种图像分析方法、装置、图像采集设备及存储介质 | |
| JP3731760B2 (ja) | 画像処理方法 | |
| US20190130561A1 (en) | Medical image processing apparatus | |
| JP2010022667A (ja) | 脳血流解析装置 | |
| JPH02149258A (ja) | 金属偽像等を低減する画像処理装置 | |
| Darmastuti et al. | Edge Detection of Mandibular Boundary Contour in Panoramic X-Ray to Detect Osteoporosis | |
| JPH05208001A (ja) | 表示画像の関心領域設定方法及びその画像表示装置 | |
| Kengyelics et al. | Context sensitive cardiac x-ray imaging: a machine vision approach to x-ray dose control | |
| Geduk et al. | Using photoshop program in reducing motion and noise artifacts on cone beam ct | |
| JPH03222588A (ja) | 画像強調方法 | |
| Hanger et al. | Measuring pulmonary microvessel diameters using video image analysis | |
| Klotz et al. | 3D reconstruction of vascular structures from few X-ray projections | |
| Tarbox | Digital subtraction angiography applied to peripheral runoff studies |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |