JP4850927B2 - 画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
被検眼の断層像から網膜層境界を検出する境界抽出手段と、
被検眼の眼底画像から白斑領域を抽出する白斑抽出手段と、
前記断層像と前記眼底画像との間で位置合わせを行い、前記断層像と前記眼底画像との空間的対応関係を算出する位置合わせ手段と、
前記境界抽出手段が抽出した前記網膜層境界と、前記白斑抽出手段が抽出した前記白斑領域と、前記位置合わせ手段が算出した前記空間的対応関係とを利用して、前記断層像において前記白斑の存在する領域を特定する特定手段と、
前記特定手段が特定した領域について白斑が存在する確信度を計算する確信度計算手段と、
前記確信度を用いて、前記特定手段が特定した前記領域から、前記断層像における白斑領域を抽出する断層像白斑抽出手段とを備える。
図2を参照して、第1実施形態に係る画像処理システムの機器構成を説明する。画像処理装置210は、断層像撮像装置220や眼底画像撮像装置230で撮像された画像や、データサーバ240が格納されている画像を画像処理する。画像処理装置210の詳細な構成は図3に示す通りである。断層像撮像装置220は、眼部の断層像を撮像する装置で、例えばタイムドメイン方式のOCTやフーリエドメイン方式のOCTからなる。断層像撮像装置220は、不図示の操作者(技師や医師)による操作に応じて不図示の被検者(患者)の眼部の断層像を3次元的に撮像する。取得した断層像は画像処理装置210やデータサーバ240に送信する。
式(1)において、pはあるAスキャンライン上のボクセルの座標を表しており、pEXUDATEはそのAスキャンラインにおいて白斑が最も存在しうると推定された位置513の座標を表す。また、hEXUDATEは白斑の大きさ(白斑の重心から辺縁までの距離値)の平均値であり、事前に取得済みの複数の断層像に存在する白斑領域から取得する。式(1)では確信度を2値(0または1)で定義していたが、確信度は0以上1以下の多値で与えてもよい。式(2)では、ガウス関数に基づき確信度を定義する。
また式(3)や式(4)に示すように、基準となる位置513からの距離値に単純に反比例する値としてもよいし、距離値の2乗に反比例するように設定してもよい。
さらに点集中度フィルタのフィルタ出力値などの画像特徴量を存在確信度としてもよいし、線分509との組み合わせに基づき設定してもよい。
式(5)においてvは半径r、r+Dの2つの同心円で定義される円環内の各ボクセルを指す方向ベクトルの集合V[r,D]の1つの要素であり、g(p+v)はボクセルp+vにおける断面像の輝度値勾配ベクトルである。また`・'は2つのベクトルの内積を表す。R1、R2は、2つの同心円のうち、内側の同心円の半径であり、点集中度フィルタを同心円の半径を変えて適用することで大きさの異なる白斑を抽出することが可能となる。なお塊状構造を有する領域を強調するフィルタとしては、トップハット演算の出力結果を用いてもよいし、注目ボクセルpを中心とする円とその周辺での輝度値の差で得られる輝度値コントラストを用いてもよい。さらにこれらのフィルタは断層像のBスキャン画像ごとに独立に適用できる2次元フィルタでも構わないし、断層像全体に適用できる3次元フィルタでも構わない。次にC(p)とI(p)またはF(p)のうち少なくとも1つの値に対するしきい値処理により、白斑領域REXUDATEを抽出する。本実施例ではC(p)、I(p)、 F(p)すべてを用いる例について説明する。
ここでVOCTは断層像内のボクセルを要素とする集合を表す。TC、TI、TRは事前に取得済みの複数の断層像を利用した予備実験から決定可能である。具体的には、TC、TI、TRとしてある1組の値を与えた時の白斑の未抽出率EFNと誤抽出率EFPを計算する。そして、その計算結果を用いて次式で定義される評価値Eを計算する。
TC、TI 、TRを変更しながら評価値Eを計算する。そして、Eが最も小さくなるようなTC、TI 、TRを、式(6)の閾値とする。白斑抽出方法は、C(p)、I(p)、 F(p)に対するしきい値処理に限定されるものではない。具体的には、C(p)、I(p)、F(p)を特徴量としてSVMやAdaBoost等で識別器を構築し、得られた識別器により白斑抽出を行ってもよい。この場合には、さらに複数の特徴量を追加する。例えば、断層像や存在確信度画像に対する平均値、分散、歪度、尖度、エントロピー、Sobelフィルタ、Laplacianフィルタ、Gaussianフィルタ、最大値フィルタ、最小値フィルタなどである。また、これらの組み合わせからなるフィルタの出力値も特徴量として使用可能である。
本実施形態では、第1実施形態のS407における白斑存在確信度を、網膜層境界間距離と存在確信度の相関情報に関する事前知識に基づき設定するように変更した例について説明する。本実施形態に対応する画像処理システムの機器構成は図2及び図3に示したものと同様である。第1実施形態では、網膜色素上皮層境界から一定距離DRPE-EXUDATEだけ離れた位置に最も高い存在確信度を割り当て、この位置から離れるにしたがって小さな存在確信度を割り当てていた。しかしながら、内境界膜‐網膜色素上皮層境界間距離は被検者によってさまざまである。また同一被検者であっても、眼底内の場所により距離は異なる。そのため、上述の存在確信度の設定方法では、白斑が存在する位置に適切に確信度を割り当てることができない可能性がある。そこで本実施形態では、複数の被検眼から内境界膜‐網膜色素上皮層境界間距離と存在確信度との関係を事前に取得し、その情報をデータサーバ240に保存しておく。即ち、データサーバ240には、内境界膜‐網膜色素上皮層境界間の各画素の確信度の集合が、該内境界膜‐網膜色素上皮層境界間距離と関連づけて複数格納されることになる。そしてデータサーバ240に格納されていない新規の被検眼に対して存在確信度を計算する際には、白斑存在確信度計算部355はデータサーバ240内に格納されている内境界膜‐網膜色素上皮層境界間距離と存在確信度の関係を利用する。
式(8)において、Sdは内境界膜‐網膜色素上皮層境界間距離が距離値dであるAスキャンライン上のラベル画像を示すインデックスの集合であり、iはあるインデックスを表す。またN[d]は距離値がdであるようなAスキャンラインの本数を表す。式(8)で得られたラベル値の平均M[d](p)を距離値がdであるようなAスキャンラインにおける白斑の存在確信度とする。
本実施形態では、図4のS408の断層像内白斑抽出で抽出した領域に関する誤抽出判定を行う例を説明する。S406では、網膜層抽出結果に加えて、眼底画像から取得した白斑領域を利用して、白斑抽出処理を適用する領域を限定している。そのため、もし眼底画像において白斑以外の領域を誤って白斑として抽出した場合、断層像内で白斑の存在しない領域に対して白斑抽出処理を適用することになる。以下、具体的に説明する。
上述の実施形態に係る画像処理装置210では、はじめに断層像から抽出した網膜層境界と眼底画像から抽出した白斑領域を利用して、白斑の存在する可能性の高い領域を特定していた。そして、その領域内で白斑存在確信度を計算し、最後に白斑の存在確信度と画像特徴に基づき断層像から白斑を抽出していた。本実施形態に係る画像処理装置においても、白斑抽出処理対象領域を限定し、解剖学的知識に基づき存在確信度を計算し、存在確信度と画像特徴に基づき白斑を抽出する点では、第1の実施形態と同様である。ただし第1実施形態では、白斑抽出処理対象領域を限定する際に、断層像網膜層抽出結果に加えて、眼底画像から抽出した白斑領域を断層像に投影して得られる投影領域も用いていた。それに対して本実施形態では、眼底画像等の2次元画像を用いることなく、断層像網膜層抽出結果のみを用いて対象領域を限定する。
[その他の実施形態]
上記の各実施形態は、本発明を画像処理装置として実現したものである。しかしながら、本発明の実施形態は画像処理装置のみに限定されるものではない。本実施形態では、本発明をコンピュータ上で動作するソフトウェアとして実現する。
Claims (11)
- 被検眼の断層像から網膜層境界を検出する境界抽出手段と、
被検眼の眼底画像から白斑領域を抽出する白斑抽出手段と、
前記断層像と前記眼底画像との間で位置合わせを行い、前記断層像と前記眼底画像との空間的対応関係を算出する位置合わせ手段と、
前記境界抽出手段が抽出した前記網膜層境界と、前記白斑抽出手段が抽出した前記白斑領域と、前記位置合わせ手段が算出した前記空間的対応関係とを利用して、前記断層像において白斑の存在する領域を特定する特定手段と、
前記特定手段が特定した領域について前記白斑が存在する確信度を計算する確信度計算手段と、
前記確信度を用いて、前記特定手段が特定した前記領域から、前記断層像における白斑領域を抽出する断層像白斑抽出手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記特定手段は、前記白斑抽出手段で抽出された前記白斑領域を前記空間的対応関係を利用して前記断層像へ投影して、前記眼底画像から抽出された前記白斑領域の前記断層像における対応領域を決定し、
前記対応領域とその周辺領域に含まれる前記網膜層境界に基づいて、前記断層像において前記白斑の存在する領域を特定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 被検眼の断層像から網膜層境界を検出する境界抽出手段と、
前記境界抽出手段が抽出した前記網膜層境界を利用して、前記断層像において白斑が存在する領域を特定する特定手段と、
前記特定手段が特定した領域について前記白斑が存在する確信度を計算する確信度計算手段と、
前記確信度を用いて、前記特定手段が特定した前記領域から、前記断層像における白斑領域を抽出する断層像白斑抽出手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記確信度計算手段は、前記特定手段が特定した領域において、前記網膜層境界から決定される位置を基準とし、該基準の位置からの距離に応じて確信度を計算することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記確信度計算手段は、前記網膜層境界の間に存在する各画素の確信度の集合を前記網膜層境界の間の距離と関連づけて格納するデータサーバから、前記特定手段が特定した領域において前記網膜層境界の間の距離に応じた前記確信度の集合を取得し、該特定した領域内の画素の確信度を決定する
ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記断層像白斑抽出手段は、前記特定手段が特定した前記領域に含まれる各画素について、前記確信度が関連する閾値よりも大きい画素を前記断層像における白斑領域として抽出することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記断層像白斑抽出手段は、前記確信度に加えて、画素の輝度値及び輝度値が周辺より高い領域を強調可能なフィルタの出力値のうち少なくとも一つを利用し、前記確信度と、前記輝度値及び前記フィルタの出力値のうち少なくとも一つとについて、関連する閾値よりも大きな画素を前記断層像における白斑領域として抽出することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記断層像白斑抽出手段は、白斑として抽出した画素を連結して得られる連結領域のうち、連結画素数が連結閾値より小さいか、或いは、円形度が所定の度合いよりも低い場合、該連結領域を前記断層像における白斑領域として抽出しないことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 境界抽出手段が、被検眼の断層像から網膜層境界を検出する境界抽出工程と、
白斑抽出手段が、被検眼の眼底画像から白斑領域を抽出する白斑抽出工程と、
位置合わせ手段が、前記断層像と前記眼底画像との間で位置合わせを行い、前記断層像と前記眼底画像との空間的対応関係を算出する位置合わせ工程と、
前記境界抽出工程において抽出された前記網膜層境界と、前記白斑抽出工程において抽出された前記白斑領域と、前記位置合わせ工程において算出された前記空間的対応関係とを利用して、特定手段が、前記断層像において白斑の存在する領域を特定する特定工程と、
確信度計算手段が、前記特定工程において特定された領域について前記白斑が存在する確信度を計算する確信度計算工程と、
断層像白斑抽出手段が、前記確信度を用いて、前記特定工程において特定された前記領域から、前記断層像における白斑領域を抽出する断層像白斑抽出工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 境界抽出手段が、被検眼の断層像から網膜層境界を検出する境界抽出工程と、
特定手段が、前記境界抽出工程において抽出された前記網膜層境界を利用して、前記断層像において白斑が存在する領域を特定する特定工程と、
確信度計算手段が、前記特定工程において特定された領域について前記白斑が存在する確信度を計算する確信度計算工程と、
断層像白斑抽出手段が、前記確信度を用いて、前記特定工程において特定された前記領域から、前記断層像における白斑領域を抽出する断層像白斑抽出工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを請求項1乃至8のいずれか1項に記載の画像処理装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
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