JP5236094B2 - 画像処理装置、画像処理方法 - Google Patents
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前記断層像から所定の層境界を検出する検出手段と、
前記所定の層境界に基づいて新たな層境界を推定する推定手段と、
前記所定の層境界と前記新たな層境界とに挟まれた領域を示す表示形態を表示部に表示させる表示制御手段と、
を備えることを特徴とする。
被検眼の眼底の断層像を取得する取得工程と、
前記断層像から所定の層境界を検出する検出工程と、
前記所定の層境界に基づいて新たな層境界を推定する推定工程と、
前記所定の層境界と前記新たな層境界とに挟まれた領域を示す表示形態を表示部に表示させる表示制御工程と、
を有することを特徴とする。
本実施形態に係る画像処理装置は、披検眼(検査対象である眼)の黄斑部の断層像を取得し、取得した断層像中に映っている所定の層の解析処理を実行し、病変の定量化を行う。例えば、所定の層の解析処理によって網膜色素上皮層が正常と判定された場合には、緑内障等の検査のための解析処理を行う。即ち、図1(b)に示すように、内境界膜3、神経線維層境界4、網膜色素上皮層1の境界5(以下、網膜色素上皮層境界5と呼称する)を断層像から検出し、診断情報データを取得するために、神経線維層2の厚みや網膜層全体の厚みを計測する。一方、所定の層の解析処理によって網膜色素上皮層1が異常と判定された場合には、加齢黄斑変性等の検査のための解析処理を行う。図1(c)は、加齢黄斑変性における網膜の層構造の模式図を表している。加齢黄斑変性における網膜色素上皮層1は、領域の一部が上下に波打った形状となっている。OCTを用いた加齢黄斑変性の診断方法としては、次のようなものがある。即ち、断層像上で観察可能な網膜色素上皮層1の境界5(実線)と、正常時であれば存在したであろう網膜色素上皮層1の境界の推定位置6(破線:以下では正常構造と呼ぶ)との差異(図1(d)の斜線部分)のなす面積やそれらの和(体積)等を求める。これにより、病気の状態が定量化される。すなわち、図1(d)に示すように、内境界膜3及び網膜色素上皮層境界5を断層像から検出し、さらに、網膜色素上皮層境界5の正常構造6を推定する。そして、診断情報データとして、網膜層全体の厚みを計測すると共に、網膜色素上皮層1の乱れを定量化する。
ステップS410において、画像取得部310は、断層像撮像装置20に対して断層像の取得要求を送信する。断層像撮像装置20は、この取得要求を受けると、係る要求に対応する断層像を送信するので、画像取得部310は、断層像撮像装置20からLAN30を介して送信されたこの断層像を受信する。そして画像取得部310は、この受信した断層像を記憶部320に格納する。
ステップS420において、表示部340は、ステップS410で記憶部320に格納された断層像を表示する。例えば、図1(a)や図1(c)で模式的に示すような画像が表示される。ここで、断層像は3次元データであるので、実際に表示部340に表示されるのは、この3次元データから何れかの注目断面を切り出した2次元断層像となる。表示する断面は、GUI等を介して任意に選択することが望ましい。また、過去に撮影した各種のデータ(断層像やその解析結果など)を並べて表示できる構成であってもよい。
ステップS430において、層取得部331は、ステップS410において記憶部320に格納された断層像を取得する。そして層取得部331は、この断層像から、内境界膜3、網膜色素上皮層境界5を検出する。また、層取得部331は、黄斑部の中心である中心窩の座標をこの断層像から検出する。そして層取得部331は、このようにして検出したそれぞれを記憶部320に格納する。
ステップS440において、状態判定部333は、ステップS430で層取得部331が検出した網膜色素上皮層境界5に基づいて、網膜色素上皮層1が正常であるか否かを判定する。そして、その判定結果を記憶部320へと出力する。例えば、検出した網膜色素上皮層境界5を構成する制御点列の曲率の最大値が予め定めた閾値以上であった場合、もしくは角度の最小値が予め閾値以下であった場合に、網膜色素上皮層1が異常であると判定する。
ステップS450において、変更部332は、ステップS440において状態判定部333が行った判定結果に応じて処理の分岐(即ち、アルゴリズムの変更)を行う。ステップS440における判定結果が「正常」である場合、変更部332は、第二層取得部334に対して、対応する処理の実行を指示する。そして処理はステップS460に進む。
ステップS460において、画像処理部330は、所定の層が正常である時の解析処理を実行する。また、表示部340はその解析結果の表示を行う。本ステップの処理については、図5に示すフローチャートを用いて後に詳しく説明する。
ステップS465において、画像処理部330は、所定の層が異常である時の解析処理を実行する。また、表示部340はその解析結果の表示を行う。本ステップの処理については、図6に示すフローチャートを用いて後に詳しく説明する。
ステップS470において、指示取得部337は、披検眼に関する今回の処理の結果を、データサーバ40へ保存するか否かの指示を外部から取得する。この指示は、例えばキーボード1506やマウス1507を介して、操作者によって入力される。そして、保存が指示された場合はステップS480へと処理を進め、保存が指示されなかった場合はステップS490へと処理を進める。
ステップS480において、結果出力部350は、検査日時と、披検眼を同定する情報と、披検眼の断層像と、画像処理部330によって得られた解析結果とを関連付けて、保存すべき情報としてデータサーバ40へと送信する。
ステップS490において、指示取得部337は、画像処理装置10による断層像の解析処理を終了するか否かの指示を外部から取得する。この指示は、キーボード1506やマウス1507を介して、操作者によって入力される。処理を終了する指示を取得した場合には、画像処理装置10はその処理を終了する。一方、処理を継続する指示を取得した場合には、ステップS410に処理を戻して、次の披検眼に対する処理(あるいは、同一披検眼に対する再処理)を実行する。
ステップS510において、第二層取得部334は、神経線維層境界4を断層像から取得する。神経線維層境界4の取得方法としては、例えば、内境界膜3のz座標値からz軸の正の向きにスキャンし、輝度値もしくはエッジが閾値以上の点を接続するなどの方法が考えられる。
ステップS520において、定量化部336は、ステップS510で取得した神経線維層境界4に基づいて、神経線維層2の厚みと、網膜層全体の厚みを定量化する。まず、xy平面上の各座標点において、神経線維層境界4と内境界膜3とのz座標の差を求めることで、神経線維層2の厚み(図1(a)のT1)を計算する。同様に、網膜色素上皮層境界5と内境界膜3とのz座標の差を求めることで、網膜層全体の厚み(図1(a)のT2)を計算する。また、夫々のy座標ごとにx軸方向の各座標点での層厚を加算することで、夫々の断面における各層(神経線維層2及び網膜層全体)の面積を計算する。さらに、求めた面積をy軸方向に加算することで、各層の体積を計算する。そして、これらの結果を記憶部320に格納する。
ステップS530において、表示部340は、ステップS510で検出した神経線維層境界4を、断層像に重畳して表示する。図1(b)に示すように、層の境界を線で示す場合には、夫々の境界に対して予め定めた色の線を用いることが望ましい。例えば、内境界膜3は赤色の線、神経線維層境界4は黄色の線、網膜色素上皮層境界5は緑色の線を用いて提示する。また、層境界を明示的に示さずに、層の領域に半透明の色をつけて提示してもよい。例えば、神経線維層2以外の網膜層全体を表す領域を緑色に、神経線維層2を表す領域を赤色に着色して提示してもよい。なお、これらの表示を行う際には、着目する断面をGUI等によって選択可能な構成であることが望ましい。また3次元データとしての断層像を、公知のボリュームレンダリングの技術を用いて、3次元的に表示してもよい。
ステップS610において、正常構造推定部335は、ステップS430で取得した網膜色素上皮層境界5から、その正常構造6を推定する。ここでは、処理対象として入力した3次元断層像を2次元断層像(Bスキャン像)の集合と考え、夫々の2次元断層像に対して正常構造の推定を行う場合について説明する。具体的には、各2次元断層像内で取得されている網膜色素上皮層境界5を表す座標点群に2次関数を当てはめることで、正常構造6を推定する。ここで、εiを、網膜色素上皮層境界5の層境界データのi番目の点のz座標ziと、正常構造6のデータのi番目の点のz座標z’iとの差と定義すると、近似関数を求めるための評価式は例えば以下のように表される。
ここでΣはiについての総和を表す。また、ρ()は重み関数である。図7に、3種類の重み関数の例を示す。図7において、横軸がx、縦軸がρ(x)である。重み関数は図7に示したものが全てではなく、どのような関数を設定しても良い。上記の式において、評価値Mが最小になるように関数を推定する。
ステップS620において、定量化部336は、ステップS430で取得した層の境界に基づいて、網膜層全体の厚みを定量化する。また、ステップS430で取得した網膜色素上皮層境界5と、ステップS610で推定した正常構造6との差異に基づいて、網膜色素上皮層1の乱れを定量化する。なお、網膜層全体の厚みの定量化についても行うのであるが、係る処理については、ステップS520の処理と同様であるので、詳細な説明は省略する。そして、これらの結果を記憶部320に格納する。
ステップS630において、表示部340は、ステップS430で取得した網膜色素上皮層境界5と、ステップS610で推定した正常構造6とを、断層像に重畳して表示する。また、これに合わせて、ステップS620で定量化した情報を表示する。これらの表示はステップS530における処理と同様であるので、詳細な説明は省略する。
本実施形態では、層の取得や第二層の取得、計測を黄斑部について行っていた。しかし、これらの層の取得及び計測の対象部位は黄斑部に限定されるものではない。例えば、層の取得を視神経乳頭部で行ってもよい。
本実施形態では、ステップS430にて内境界膜3、網膜色素上皮層境界5を取得し、状態判定部333によって正常と判定された場合に、ステップS460にて神経線維層境界4を取得していた。しかし、これらの層の取得は一括して層取得部331で実施しても良い。すなわち、ステップS430にて内境界膜3、神経線維層境界4、網膜色素上皮層境界5を取得し、第二層取得部334では何もしない(もしくは画像処理部330は第二層取得部334を含まない)ようにしても良い。
変更部332による画像処理アルゴリズムの変更方法はについては上記の例に限定するものではない。例えば、状態判定部333によって求められた網膜深層状態により、画像処理モード(画像処理パラメータや処理可能な疾病候補)に優先順位を付け、操作者が選択できるようにしてもよい。具体的には、例えば網膜深層状態が異常と判定された場合に網膜深層異常時処理モードの優先順位が高く、網膜深層正常時処理モードの優先順位が低くなるように表示部340にリストを表示する。そして、指示取得部337を介して操作者が画像処理モードを選択する構成であってもよい。このとき操作者による指示がなければ優先度の高い画像処理モードをそのまま実行してよい。
本実施形態では、変更部332により決定される画像処理アルゴリズムは、眼部の断層像のみに対して適用されていたが、これに限定されるものではない。例えば、眼底カメラによる眼底像を取得する眼底像取得部を更に画像処理装置10に加え、眼底像と断層像とを用いて眼部の診断情報データを求める画像処理装置を構成する場合に、変更部332によって眼底像の画像処理アルゴリズムを変更してもよい。例えば、網膜深層に微小な凹凸があり、状態判定部333により求められた網膜深層の状態が正常と異常の境界付近である場合に、網膜深層の異常を示唆する特徴の有無を調べる処理を眼底像に対して施すように指示(アルゴリズムを変更)してもよい。すなわち、眼底像からドルーゼンの有無を確認する為の表示を表示部340に行わせるか、例えば下記の文献に示すような画像処理手法を用いてドルーゼンの検出を行う処理を眼底像に対して行うような構成としてもよい。
[第2の実施形態]
第1の実施形態に係る画像処理装置10は、状態判定部333が層状態を判定し、その結果に応じて画像処理アルゴリズムを決定していた。本実施形態に係る画像処理装置10も状態判定部333が層状態を判定する点は第1の実施形態と同じである。ただし、本実施形態では、想定している症例が糖尿病性黄斑浮腫であり、状態判定部333による層状態の判定が複数回実行される点が第1の実施形態と異なっている。
ステップS430において、層取得部331は、内境界膜3と網膜色素上皮層境界5を断層像から検出する。
ステップS440において、状態判定部333は、ステップS430で検出された内境界膜3と網膜色素上皮層境界5とに基づいて、網膜層の層厚が正常であるか否かの判定を行う。より具体的には先ず、状態判定部333は、記憶部320から網膜層厚の正常値範囲を示すデータを取得する。次に、状態判定部333は、ステップS430にて取得された内境界膜3と網膜色素上皮層境界5との間の距離が正常値範囲に含まれているか調べ、正常値範囲に含まれている場合には正常、正常値範囲から外れている場合には異常と判定する。
ステップS450において、変更部332は、ステップS440における判定の結果に応じて処理の分岐(すなわち、アルゴリズムの変更)を行う。すなわち、網膜層厚が正常であると判定した場合には、定量化部336に処理の実行を指示する(処理はステップS460へと進む)。一方、網膜層厚が異常であると判定した場合には、層取得部331に処理の実行を指示する(処理はステップS465へと進む)。
ステップS460は、網膜層厚が正常時の処理である。以下、本ステップにおける処理の詳細を、図11を用いて説明する。
ステップS1110において、定量化部336は、層取得部331で取得した層の境界に基づいて、網膜層全体の厚みを計測する。なお、ステップS1110における網膜層厚計測は、ステップS520における網膜層厚計測と同様であるので、本ステップにおける処理の詳細については説明を省略する。
ステップS1120において、表示部340は、ステップS1110における網膜層厚取得の結果を断層像に重畳して表示する。なお、ステップS1120における処理は、ステップS530における網膜層厚の表示処理と同様であるので、本ステップにおける処理の詳細については説明を省略する。
ステップS465は、網膜層厚が異常時の処理である。以下、本ステップにおける処理の詳細を、図12を用いて説明する。
ステップS1210において、層取得部331は、視細胞内節外節境界(不図示)と網膜色素上皮層の上側境界(不図示)を断層像から取得する。例えばAスキャン方向(y方向)の輝度値やエッジ情報等を用いてこれらの境界の取得を行うことができる。
ステップS1220において、状態判定部333は、視細胞内節外節境界(不図示)と網膜色素上皮層の上側境界(不図示)との距離を求め、求めた距離が記憶部320より取得した視細胞層の正常値より小さくなっている場合には異常と判定する。そして、その異常部位の座標と距離を記憶部320に格納する。
ステップS1230において、変更部332は、ステップS1220における判定の結果に応じて処理の分岐を行う。すなわち、正常と判定した場合には、表示部340に処理を指示する(処理はステップS1240へと進む)。一方、異常と判定した場合には、定量化部336に処理を指示する(処理はステップS1245へと進む)。
ステップS1240において、表示部340は、ステップS1210における取得の結果を断層像に重畳して表示する。
ステップS1245において、定量化部336は、記憶部320から異常部位の座標と視細胞層厚を取得し、中心窩1001と異常部位間との間のx軸方向の距離を計測する。異常部位と中心窩との間の距離が閾値以下であれば、表示部340に異常部位の位置と層厚を表示する。
第1の実施形態に係る画像処理装置10は、状態判定部333が層状態を判定し、その結果に応じて変更部332が画像処理アルゴリズムを決定していた。本実施形態に係る画像処理装置も状態判定部333による層状態の判定結果によって画像処理アルゴリズムを決定する点は第1の実施形態と同じである。ただし、変更部332が状態判定部333による判定結果に応じて、画像処理アルゴリズムとして画像処理パラメータを変更する点が第1の実施形態とは異なっている。
ステップS430において、層取得部331は、内境界膜3と神経線維層境界4とを断層像から検出する。
ステップS440において、状態判定部333は、ステップS430で検出した結果に基づいて、神経線維層2の層厚が正常であるか否かの判定を行う。より具体的には先ず、状態判定部333は、記憶部320から神経線維層厚の正常値範囲を取得する。次に、ステップS430で検出した内境界膜3と神経線維層境界4とに基づいて、神経線維層厚が正常値範囲に含まれるか否かの判定を行う。ここで、神経線維層厚の解剖学的な対称性を考慮し、図13に示すような異常部位1305の線対称領域1306(視神経乳頭1301と黄斑部1302を結ぶ線分1303に関して対称な領域)における層厚との比または差の値によって判定しても良い。神経線維層2の状態に関する判定結果と、神経線維層厚異常部位が存在する場合にはその位置と面積・層厚と、を記憶部320に格納する。
ステップS450において、変更部332は、ステップS440で得た判定に応じて処理の分岐(すなわち、アルゴリズムの変更)を行う。すなわち、神経線維層厚が正常であると判定した場合には、変更部332は、定量化部336に処理の実行を指示する信号を送信する(処理はステップS460へと進む)。一方、神経線維層厚が異常であると判定した場合には、変更部332は、異常部位の位置や面積・層厚に応じて画像処理パラメータを変更した上で、層取得部331に処理の実行を指示する信号を送信する(処理はステップS465へと進む)。
ステップS460は、神経線維層厚が正常時の処理である。本ステップにおける処理の内容はステップS520と同様であるので、本ステップについての説明は省略する。
ステップS465は神経線維層厚が異常時の処理である。本ステップにおける処理の詳細を、図14を用いて説明する。
ステップS1410において、変更部332は、記憶部320から神経線維層厚異常部位の座標・面積・層厚を取得する。次に、画像処理パラメータ(解析パラメータ)の変更方法として、例えば画像処理を行う空間的範囲や処理間隔を以下のように再設定する。すなわち、異常部位が画像処理対象領域に十分含まれる(異常部位が画像処理対象領域の境界付近に存在しない)よう、眼部の断層像の撮像領域を超えない範囲で画像処理対象領域を拡大する。また、異常部位が存在する場合はこの異常部位を含む領域を詳細に解析できるように、処理間隔を細かく設定する。
ステップS1420において、層取得部331は、ステップS1410にて再設定した画像処理パラメータを用いて神経線維層厚を再計測し、神経線維層厚異常部位が存在する場合はその異常部位の座標・面積・層厚を記憶部320に格納する。
ステップS1430において、表示部340は、ステップS1420における神経線維層厚取得の結果を断層像に重畳して表示する。
変更部332による画像処理パラメータの変更方法は上記の例に限定されるものではない。例えば、眼底カメラによる眼底像を取得する眼底像取得部を更に画像処理装置に加え、眼底像と断層像とを用いて眼部の診断情報データを求める画像処理装置を構成する場合を考える。状態判定部333によって断層像処理対象領域の端に病変部位が存在することが判明した場合、変更部332が眼底像の処理対象領域を当該病変部位が含まれるように眼底像の画像処理パラメータの変更を指示してよい。また変更部332が当該病変部位付近の処理間隔が細かくなるように眼底像の画像処理パラメータの変更を指示して眼底像の処理を行うような構成としてもよい。
変更部332による画像処理アルゴリズムの変更方法として、第1の実施形態から第3の実施形態で説明してきたそれぞれの方法は必ずしも独立して行う必要はなく、組み合わせて実施しても良い。例えば、第2の実施形態のように、層状態の判定を複数回行いながら、その状態判定結果に応じて第3の実施形態のように画像処理パラメータを変更するよう変更部332が指示しても良い。また、第1の実施形態と第2の実施形態とを組み合わせて実施することも可能である。その他、何れの実施形態を組み合わせて実施することも可能であることは、言うまでもない。
また、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。即ち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード(コンピュータプログラム)を記録した記録媒体(または記憶媒体)を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は言うまでもなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU)が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
Claims (8)
- 被検眼の眼底の断層像を取得する取得手段と、
前記断層像から所定の層境界を検出する検出手段と、
前記所定の層境界に基づいて新たな層境界を推定する推定手段と、
前記所定の層境界と前記新たな層境界とに挟まれた領域を示す表示形態を表示部に表示させる表示制御手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記新たな層境界は、前記所定の層境界を近似する関数によって表されることを特徴とする、請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記断層像と前記領域を示す表示形態とを前記表示部に表示させることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。
- 前記新たな層境界は、前記断層像の深さ方向において、前記所定の層境界より深い位置に位置することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記新たな層境界は前記所定の層境界の一部と接していることを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記所定の層境界は、網膜色素上皮層の境界であることを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 画像処理装置が行う画像処理方法であって、
被検眼の眼底の断層像を取得する取得工程と、
前記断層像から所定の層境界を検出する検出工程と、
前記所定の層境界に基づいて新たな層境界を推定する推定工程と、
前記所定の層境界と前記新たな層境界とに挟まれた領域を示す表示形態を表示部に表示させる表示制御工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを、
被検眼の眼底の断層像を取得する取得手段、
前記断層像から所定の層境界を検出する検出手段、
前記所定の層境界に基づいて新たな層境界を推定する推定手段、及び
前記所定の層境界と前記新たな層境界とに挟まれた領域を示す表示形態を表示部に表示させる表示制御手段
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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