JP4137799B2 - 眼底検査方法 - Google Patents

Description

本発明は、請求項１のプリアンブルに記載の特徴に基づく眼底検査方法に関する。

そのような眼底検査方法は、例えば欧州特許第８２０７２０号から知られており、装置もしくは検眼鏡を用いて、眼底画像の自動調整が投影マーカーを用いて行われる。制御ループにおいて、カメラの位置決めは、作成された画像の一致が最適になるまで変更される。

眼底診断撮影のための知られている方法および装置は、撮像画像品質に基づき撮影センサ装置のフィードバックができない。従って、眼底の自動判定による多数の母集団グループのスクリーニングにおいて、多数の撮像を行うことがあり、画像品質が自動判定に対して不充分なために、該撮像を使用することはできない。真性糖尿病、網膜血管疾患による動脈高血圧症、緑内障の疾患、または視神経の関与による脳疾患の罹患率は、母集団において高い。しかしながら、結果的に眼底の変化を伴う前記疾患の早期発見の場合には、非常に良好な治療可能性が提供されている。眼科医師による検査は、一般に後の時点で初めて実施されるために、早期発見のためにスクリーニング検査が必要である。眼底のスクリーニング検査は、該検査を自動的に実施することができ、それによって観察者の偏りがなくなる場合にのみ、成功する見込みがある。眼底検査は検眼鏡を用いて実施され、その画像は、観察者が人間の場合、従来、光学系の手動調整後に眼底が良好に照明され、かつ適正部位を見ることが可能である場合にのみ使用可能である。所定の判定基準、輝度または照度のような物理的パラメータによる変化は、画像内に明るい領域として表される存在する異常が、輝度の増加の場合さらに検出が困難になることを簡単に生ぜしめる。場合により、コントラストの増大、または輝度の減少、または照射角度の変化は、観察者または医師が行う必要がある適切な解決方法である。

慢性の不十分に管理された高血圧症もしくは動脈高血圧症は、たとえば脳および腎臓内の血管変化を引き起こし、また眼底で識別可能の血管の変化を引き起こし、すなわち血圧の高さに応じる網膜細動脈の収縮を引き起こす。血圧レベルが高くなるほど、網膜細動脈がさらに狭くなり、静脈径と細動脈径との比は、動脈高血圧症の症状段階の基準とみなせる。不十分に管理された真性糖尿病の場合、斑点状浮腫は、はるかに頻度の高い視力に対する脅威である。緑内障性疾患もしくは緑内障は一般的であり、高い失明のリスクがある。発見されない緑内障性疾患段階の期間は、最も重要なリスク因子の一つであり、治療の放置が長引くほど、患者に対する傷害のリスクがさらに高くなり、回復不能の傷害の発生前の適切な時期に、治療を開始することができるためには、早期の緑内障性疾患検出のための綿密な予防検査が必要である。前記疾患の初期段階で、真性糖尿病、網膜血管疾患による動脈高血圧症、緑内障、および視神経の関与による脳疾患をもつ患者の一部のみが、眼科専門医で検査され、特に患者が初期段階で視力問題を自覚しないので、眼底スクリーニングによる予防検査には大きな必要性がある。

上記事項を前提として、本発明は、簡単な方法で検査を実施することができ、決定確実性（Ｅｎｔｓｃｈｅｉｄｕｎｇｓｓｉｃｈｅｒｈｅｉｔ）が最適化されるように、眼底検査方法をさらに発展させることを目的とする。この方法は、迅速かつ確実な検査を可能にするべきであり、主観的評価が回避されるべきである。さらに、この方法は、眼底スクリーニング検査に好適であるべきである。

この課題の解決は、請求項１に記載された特徴に基づき行われる。

本発明による方法は、画像評価において決定されるデータのフィードバックに基づく眼画像の完全自動判定を可能にする。カメラ、特にその光学系の調整および／または位置決め、および／または照明ユニットは、自動判定の確実性が、特に分類体系に従って最大になるように適合される。カメラおよび／または照明もしくは照明ユニットは、調整ユニットまたはアクチュエータを用いて、検出確実性が最大になるように制御される。画像評価において決定された画像データは、疾患にとり特徴的である提供されたデータと相関され、カメラおよび／または照明ユニットの調整パラメータは、検出確実性が最適化されるように作られる。本発明により検出された画像データは、データベースまたはコンピュータで提供される疾患に特徴的なデータと比較され、特性データとして、ここでは特に眼底内の血管の収縮、光反射の変化、大きく明るいまたは暗い面積を挙げることにする。好ましくは、相関方法が使用され、検出された画像データおよび／または有意な画像データの一致（Ｕｂｅｒｅｉｎｓｔｉｍｍｕｎｇ）と、提供されたデータの一致とに基づき、検出確実性が最適化されるように、カメラおよび／または照明ユニットの制御パラメータが提供される。

有利な方法で、いわゆるアクティブビジョン（ａｋｔｉｖｅｎ Ｓｅｈｅｎ）の知識が利用され、画像解析問題への撮影パラメータの適合が行われ、課題が適合され、センサ情報を介してフィードバックされた画像処理モジュールが使用される。アクティブビジョンの最も重要な態様は、空間、時間、精度、および解像度における選択である。処理は、空間的選択において課題の解決に関連がある画像部分に制限される。解像度の変更による設定課題へのセンサデータの適合が行われる。時間的選択のために、特に、一連の画像において２つの連続する画像間に本質的な違いがあるか否かが検査され、これが該当しない場合は、各画像を完全に新規に処理する必要性がなくなる。

使用するアルゴリズムは、時間における選択時に、設定課題の解決にとり必要である画像シーケンスの部分に制限され、冗長な計算が回避される。アクティブビジョンの間に、空間、時間、および解像度における選択が実施され、選択は、特に可変解像度を有する移動式センサによって達成される。本発明により、眼底カメラおよび／または照明ユニットの位置決めは、確実性に関する検出が、自動分類に続くパターン認識の所定のアルゴリズムによって制御されることにより最適化される。この方法は、パターン認識および／または分類アルゴリズムに基づく。検査によって検出される疾病の分類方法は、前記疾病たとえば緑内障について知られているデータを利用し、特に、網膜断層撮影法の６個のパラメータに基づく線形判別分析が実施される。さらに、線形判別分析は、表面のパラメータに基づき実施することができ、これは前記網膜断層撮影法のデータに緑内障の分類に関して近似される。特にデータベースおよび／またはコンピュータで提供される各疾患の特性データおよび／または眼底画像パターンが、分類の基礎におかれる。既往症の心理生理学的データのほかに、目的に応じて眼底の光学断層撮影法からの測定データも考慮される。前記データまたはそのデータの一部から、画像データに基づき、たとえば緑内障のような疾患の自動的検出を可能にする分類方法を実施することができる。眼底検査で作られた画像データは、１つのパターンを含み、パターン認識アルゴリズムによる比較および／または分類に基づき、フィードバック測定システムのパラメータまたはパラメータ群の決定を行う。

自動スクリーニングのために提案された方法によって生じる治療医師および患者にとっての長所は多面的である。患者にとっての長所は、眼底スクリーニング検査が、「遠隔判定法」（「Ｔｅｌｅｂｅｆｕｎｄｕｎｇ」）により、迅速に、かつさらなる期日取決めなしに、かつ瞳孔拡大なしに、眼科専門医師によって行われることである。患者は、眼底検査の重要性に関して、特定の内科疾患画像で気が付く。一般医師の検査センターは、遠隔判定法により、網膜血管および視神経の状態に関する迅速なスクリーニング所見が得られる。遠隔判定法で疑いのあるまたは病理学的な所見の場合には、瞳孔拡大による詳細な眼科検査または内科検査、および地方の眼科医／内科医で必要となる治療を紹介する助言が行われる。担当治療医師（眼科医師／内科医師／一般医師）は、迅速に前記危険性のある患者にさらなる重要な所見（網膜血管、斑点、および視神経の状態）を得る。この方法の決定的な長所は、関係者全員にとっての診断および臨床上の付加的利益である。

提案した方法で実現したスクリーニングシステムは、長期的に、早期診断開始および早期治療導入（卒中発作予防のために、高血圧患者に強化した抗高血圧治療の適時導入、視神経の緑内障性疾患傷害の初期における適時の緑内障治療、糖尿病性網膜症におけるレーザー治療の適時導入）に基づき、健康診断システムにおいて明らかなコスト削減をもたらす。

本発明は、以下、図面を利用してより詳しく説明するが、制限は生じない。

本発明により実現したアクティブビジョン方式は、撮影センサ装置を、センサおよびアクチュエータの閉制御ループで、画像解析の意味において最適化した撮影が可能になるように、形成かつ適合することを可能にする。図１によれば、レーザーを含むまたはレーザーから形成されたカメラ２を設けており、レーザービーム４は、患者の模式的に示した頭部の眼６に向けられる。レーザーを用いて、知られている方法で眼底が走査かつ照明される。知られている方法で反射光がカメラを用いて検出され、画像処理のために対応するデータがコンピュータ１０に与えられる。コンピュータ１０を用いて決定したパラメータおよび／またはデータに応じて、調整ユニット１２を介して、カメラおよびその光学系および／または照明の移動が、カメラもしくはレーザーを用いて閉制御ループで制御される。

患者の頭部８のために頭受台１４を設けており、検査開始時に、頭部８およびカメラ２は、レーザービーム４が、眼底の照明および走査に必要な方法で向けられるように相互に向けられる。しかしながら、検査中に頭部の位置が変化されず、頭部位置の調節または固定に好適な手段を設けている。検査の実施時に、調整ユニット１２および必要な場合はその他の調整ユニットを用いて、カメラ２が移動され、検出確実性が最大になるように、照明が制御される。この制御もしくは調整は、眼底の均一かつ完全な照明が行われ、検査のために適正部分を見ることができ、もしくはカメラによって検出可能であるように、カメラもしくはレーザー２、コンピュータ１０、およびアクチュエータまたはアクチュエータ群１２を含む検眼鏡のパラメータが変更されるように実施される。以下の方法ステップは、コンピュータ制御によって自動的に実施される。

１．撮像
２．画像品質の判定
３．クラスおよび決定確実性の結果による分類
４．カメラパラメータの変更（照明、位置）
５．画像品質および分類の再判定
６．認識されたクラスおよび決定確実性における変更の判定
７．認識画像がまだ不充分である場合、および／または決定確実性が低すぎる場合は、カメラパラメータの再変更およびステップ６が反復される。

図２は、模式的に、本質的な機能ブロックを有する分類確実性の最適化のために自動適合した撮像の制御ループをブロック図として示す。このような疾患に特徴的なデータは、データベースまたはコンピュータで提供され、本発明による評価に利用される。ブロック２０による画像の撮影後、ブロック２２により画像評価を行う。この場合、カメラを用いて検出したデータもしくは画像パターンに従って、知られている１つまたは複数の疾患に対応する画像パターンとの比較が実施される。前記比較に応じて、ブロック２４により、解析パラメータがブロック２６による新規調整のために決定される。続くブロック２８により、パラメータが、アクチュエータもしくは調整ユニットに供給され、最終的にブロック２０により新規撮像が実施される。センサおよび調整ユニットから構成される閉制御ループと方法ステップとの組合せにより、決定確実性が最大になり、ブロック３０により、疾患があるか否かの明確な決定基準を表す好適な結果が提供される。

要約すると、糖尿病性網膜症、動脈高血圧症による網膜血管疾患、および緑内障のような眼底変化を引き起こす疾患に対して、早期診断開始および治療導入を可能にするために、本発明により提案した方法によって、眼科検査特に遠隔眼科学スクリーニング検査を実施できることが確立される。これは、長期的にわたって、早期診断開始および早期治療導入によって定常的予防の実行を回避して、健康診断システムにおいて明らかなコスト削減をもたらす。重要な長所は、最適化するパラメータが分類確実性であることにある。

原理図である。 ブロック図である。

Claims (7)

1. 眼底画像を作成するためのカメラおよび照明ユニットを備えた眼底検査装置の作動制御方法であって、
   カメラ位置および／または照明ユニットの最適化が、画像評価手段による、事前設定可能のパターン認識アルゴリズムによる自動分類後に、検出確実性に従って制御手段により制御および／または調整され、
   前記画像評価手段において、疾患に特徴的であるデータが提供され、評価された画像のデータが、提供されたデータと相関され、前記制御手段において、前記相関で検出された前記データの一致に応じてパラメータが生成され、前記パラメータが、検出された一致がより明瞭になるように、閉制御ループでカメラおよび／または照明ユニットの調整ユニットに与えられることを特徴とする、方法。
2. 作成された画像に含まれるパターンが、少なくとも１つの疾患に対応する知られているパターンと比較され、決定されたデータに応じて、カメラおよび／または照明ユニットの新規調整のためのパラメータが決定され、それに続き前記パラメータを用いて、閉制御ループで調整ユニットを用いてカメラおよび／または照明ユニットの調整が変更されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. パターン認識アルゴリズムを用いて、自動分類が実施されることを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
4. 検出確実性に関する最適化が、好ましくは所定のパターン認識アルゴリズムによる自動分類の後で、カメラおよび／または照明ユニットの調整または位置により制御および／または調整されることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
5. カメラおよび／または照明ユニットの調整が、分類アルゴリズムを介して制御および／または調整されることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
6. カメラおよび照明ユニットとしてレーザーが使用され、調整ユニットを用いて、レーザーの位置、および／またはレーザービームの走査領域、および／またはレーザービームの強度、および／または特に光学系を用いて走査領域、および／またはレーザービームの焦点が、変更されることを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
7. コンピュータを用いてパターン認識のためにデータが提供され、および／または疾患に特徴的なパターンまたはデータが提供されることを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。

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