JP5607640B2 - 眼の特徴の画像を得る方法と装置 - Google Patents

Description

ここで開示された実施形態は、眼の特徴の画像を得るための方法と装置に関し、特に、対象の眼が動いている可能性があり、人為的に散大されない場合に、適切な眼の特徴画像をキャプチャするように構成される方法と装置に関するものである。

医学的あるいは獣医学的な目的のために眼の特徴のデジタル画像をキャプチャすることが望ましいことが多々ある。ここでの用語の使用として、眼の特徴とは、動物あるいは人間の眼と関連したいかなる解剖学的構造として定義される。例えば、眼の特徴は、動物または被験者の眼の網膜、視神経または網膜血管新生を含むが、これに限定されるものではない。眼の特徴のデジタル画像は、状態、異常、病気または健康な眼の診断で援助のために有用である。同様に、状態、異常、病気または健康な眼の進行を追跡するために、時間に沿って撮られた眼の特徴の一連の画像を利用することができる。

眼の特徴のデジタル画像のキャプチャは、困難で時間がかかるものである可能性がある。特に、検査の対象が、どのような理由にせよ、その眼を動かさないようにすることができないときである。例えば、動物は、典型的には、獣医の検査のために眼を静止させているようにしないか、あるいは静止させることができない。赤ちゃんや子供たちも同様に、検査の間、眼を静止させることが不可能であるか困難であることが分かる。未熟児には、網膜症を進行させるより大きなリスクがあり、このために、通常、複数の網膜検査を、出生の後、最初の数か月の間に、未熟児に実行される。典型的には、網膜検査は、一般的に赤ちゃんは眼を非常に速く動かして見回すので、網膜をはっきりと見ようとする眼科医にとっては、新生児に実行するのは非常に手腕を問われる負担の重いの手順である。それに加え、いかなる眼の全内部構造と比較しても、多くの眼底カメラの視野は比較的小さいものである。したがって、検査している眼科医が、上で記載したように、先に述べたように状態、病気または異常の診断を援助するために、眼の中の特定の眼の特徴または関心領域を示す適切な画像をキャプチャすることは、非常に難しいことである。

完全に患者の瞳孔を散大するために薬物を使わずに眼の特徴の高品質デジタル画像をキャプチャすることが望ましいことも多い。例えば、患者が動物や赤ちゃんである患者の瞳孔を散大するために薬物を使うことを避けることが、慎重であるために必要であると考えられる場合が多い。しかしながら、高品質の眼の画像化を行うためには、十分に対象の眼の特徴を照明するのにかなりの量の光を必要とする。患者の薬物を加えない眼へ、高解像度画像化のために十分な照明を当てると、典型的には、その領域を通して内部の眼の特徴を見ることができる領域を顕著に減少する急速な瞳孔反応を引き起こし、したがって、有効視界を制限してしまう。この瞳孔収縮は、また、特徴を画像化するのに用いられる光の貫通も劇的に減少させる。

現在の実施形態は、上で挙げた問題の一つ以上を克服することに向けられている。

１つの実施形態は、眼の特徴の画像を得る方法である。その方法は、少なくとも、対象の眼の特徴に関連する１つ以上の選択基準を規定するステップを含む。その選択基準は、眼の特徴タイプ、眼の特徴箇所または他の関連事項に関係することができる。その方法は、連続的な眼の画像のストリームをキャプチャするステップと、選択基準にしたがって、いくつかの、あるいは、すべての眼の画像を自律的にスコア付けするステップ、を更に含む。定義済みスコアの閾値より上のスコアの画像は、他の個別の眼の画像よりも対象の眼の特徴適切な表現を含みそうな個別の画像として選ぶことができる。

上で記載したように、１つ以上の適切な眼の画像が選ばれる場合に、その画像は表示し、保存し、あるいは、電子的に別のユーザまたはデータベースに送信することができる。連続的な眼の画像の最初のストリームを、対象の眼の瞳孔収縮を最小にするように選ぶことができる最初の照明レベルにおいてキャプチャすることができる。その後に、連続的な眼の画像のストリームの第２のセグメントをキャプチャしている間に、第２の照明レベルを適用することができる。第２の照明レベルは、典型的には、最初の照明レベルより高い強度である。第２の照明レベルは、スコア閾値を越える個別の眼の画像が選択されるときに自律的に提供することができる。第２の照明レベルを、対象の眼の予想される瞳孔収縮応答時間に関連した時間、印加することができる。

開示された方法は、先に述べたようにスコア付けするステップを含む。いかなる選ばれた眼の画像も、望ましい眼の特徴の存在を自律的に検出することによって、あるいは、一般的な眼の解剖的な眼の特徴箇所を決定することによって、スコアをつけることができる。既知の画像解析と特徴抽出アルゴリズムを、自律的なスコア付けを実施するのに用いることができる。スコア付けプロセスは、一般的な画質の自律的な決定も含むことができる。

別の実施形態は、眼の特徴の画像を得る装置である。その装置は、連続的な眼の画像のストリームを撮るのに適切なデジタル・カメラ、および、画像データを受信し、所定の選択基準にしたがって自律的に各々の眼の画像をスコア付けするように構成されるソフトウェアまたはファームウェアを走らせているプロセッサを含む。その装置は、選ばれた画像を表示するためのディスプレイ、画像データを格納するためのデータ記憶装置、あるいは、少なくとも１つの画像を電子的に送信するための通信用インタフェースも含むことができる。

その装置は、最初の画像をキャプチャしている間は最初の照明レベル、そして、トリガーがかけられた場合には第２のより高い照明レベルを提供するように構成することができる可変の照明源を更に含むことができる。

ここに記述される方法は、主に、自律的な、ソフトウェアまたはファームウェアに制御されたプロセスによってインプリメントすることができる。ここに開示される別の実施形態は、記述された方法を実行するための実行可能命令を有するコンピュータ読取可能媒体を含む。

開示された方法のフローチャート表現である。 開示装置の概要図表現である。 代替的な装置の実施形態の概要図である。 開示された方法のフローチャート表現である。 眼の特徴、すなわち、網膜脈管構造の代表画像である。 開示された方法のフローチャート表現である。 図４から続いた時点で撮られた眼の特徴、すなわち、網膜脈管構造の代表画像である。 図４の網膜脈管構造データのグラフィック表示である。 図６の網膜脈管構造データのグラフィック表示である。 図７と図８とのデータの差異を示すグラフィック比較である。

ここに開示される実施形態は、眼の特徴を画像化する方法、装置、および、眼の特徴を画像化する方法を実行するための命令を含むコンピュータ読取可能媒体を含む。ここでの使用では、眼の特徴とは、眼のいかなる解剖学的構造、部分、表面または領域としてでも定義される。例えば、代表的な眼の特徴網膜、視神経、網膜脈管構造、及び、同様の構造を含む。しかしそれらに制限されるものではない。ここに開示された方法と装置は、動物の眼または人間の眼の画像を得るのに用いることができる。得られた画像は、異常、状態、病気または健康な眼の特徴の診断、および、時間に沿ってそれらをモニタすることなどいかなる適切な目的のために使用することもできる。しかし、それらに限られるわけではない。

ここに開示された方法と装置は、患者が眼を全く静止した状態に保つことができない状況における眼の特徴の１つ以上の高品質画像を得るために、特に有用である。例えば、動物、赤ちゃんや子供は、典型的には、眼の検査のために眼を静止させることができない。したがって、比較的限られた視野を持つかもしれない診断用カメラによる特徴に関するフォーカスして画像化することは、試行錯誤となる。それに加え、ここに開示された方法と装置は、眼科医、獣医または他の適切訓練された人が、カメラを使って、画像を得る前に、患者の瞳孔を散大するために薬物を使うことができないか、使わないことを選択する場合、眼の特徴の高品質画像をキャプチャするのによく適合している。したがって、複数の照明レベルで画像をキャプチャするための方法が、ここに開示される。
ここで、典型的には、少なくとも１つの照明レベルが、かなりの瞳孔収縮を引き起こすことを避けるために十分低いように選択される。

以下で詳細に示すように、ここに記述される方法と装置は、例えば、デジタル・ビデオ・カメラ、ウェブ・カメラ、または、他のデジタル装置でキャプチャされることができるように、順番にキャプチャされた個別の眼の画像のストリームを利用する。そのデジタル装置は、特に眼科の検査カメラとしての使い方のために構成されていてもいなくても良い。ここに開示された実施形態は、いかなる適切なデジタル・キャプチャ・デバイスででも実行することができる。

図１は、ここに開示された実施形態にしたがう光学的特徴の画像を得る方法の選択されたステップを示しているフローチャート図である。図１に示されるように、カメラ・オペレータは、対象の解剖学的な眼の特徴（ステップ１０２）に関連した少なくとも１つの選択基準を定めることができる。選択基準の定義は、典型的には、いずれかの画像がキャプチャされる前になされる。選択基準は、どのようにでも定めることができるが、しかし、典型的には、診断用カメラと結びついたソフトウェアに格納される。例えば、選択基準は、望ましい眼の特徴タイプ、または、眼の全体的な解剖学的な望ましい眼の特徴箇所を含むことができるが、しかし、それらに制限されるものではない。同様に、その選択基準は、例えば、血管などの特定数の複数の特徴が、特徴箇所に関して、または、それにかかわらず、その選択基準に適合する画像に含まれることを要求することができる。選択基準は、また、非解剖学的面も含むことができる。例えば、照明レベル、ヒストグラム・データ、適切なフォーカス・データ、画像シャープさ、その他の基準である。
１つ以上の適切な選択基準が規定された後に、オペレータは、画像のストリームのキャプチャを進めることができる（ステップ１０４）。画像のストリームは、典型的には、特殊な専門眼検査カメラでキャプチャされる。しかしながら、画像のストリームは、時間とともに個々のデジタル画像のストリームをキャプチャするように構成されたどのようなデジタル・ビデオ・カメラででもキャプチャすることができるものである。

その方法の１つの実施形態において、画像のストリームは、最初の照明レベルでキャプチャされる（ステップ１０４）。最初の照明レベルは、強い照明源が対象の眼にフォーカスされるときに典型的に観察されているように、対象の瞳孔の劇的な収縮を刺激することを避けるように選ぶことができる。最初に比較的低い照明レベルを使用すると、あまり望ましい画質が得られないことになる。例えば、最初に比較的低い照明レベルでキャプチャされた画像は、暗い、シャープでないものとなり得る。そうでなくても最高品質とは言えないものとなる。しかしながら、最初の照明レベルでキャプチャされる画像は、下記のように、最終的な画像がより高品質の結果となるそれ以降のステップを開始するのに適切であり得る。

上で記載したように、開示された方法を実行するのに用いられる診断用カメラが、ある期間、選択されたキャプチャ・レートで、個別のデジタル画像のストリームをキャプチャするように構成される。患者の眼の中で、フォーカスするのに利用されるレンズと他の光学的コンポーネントは非常に特殊化されたものであるが、デジタル・キャプチャ・メカニズムは、例えば、ウェブ・カメラまたはデジタル・ビデオ・カメラに対して一般的に用いられるセンサー・チップと関連電子機器で実行できる。診断用カメラからの出力を、このように、ビデオストリームとして、あるいは、周期的に選択された個別の画像として、モニタ上にリアルタイムで、すぐに表示することができる。この機能は、カメラ・オペレータを、イメージングのための、最初のカメラ配置および対象の眼の特徴の最初の箇所割当において援助するのに有用である。例えば、個別の画像のストリームをビデオとして表示することができるので、一般的に対象の眼の特徴を見つけるためにビデオまたは静止画像出力を観察している間、カメラ・オペレータは、最初に眼のまわりの比較的狭い領域でカメラを操作することができる。したがって、カメラ・オペレータが視神経ルートの画像化を望む場合には、一般的に光学神経ルートの位置を評価するためにモニタで最初の出力を観察している間に、カメラを操作することができる。最初のポジショニング調整はオプションである。

しかしながら、これらのステップを使用する場合には、オペレータは、そのキャプチャ方法において、スイッチを押すか、そうでなければ、最初のポジショニングが完了したことを示すことによって、以降のステップを起動することができる（ステップ１０５）。

ステップ１０５において、カメラを起動させると即座に、連続的な眼の画像のストリームの各々の画像を、カメラと結びついたプロセッサによって選択基準に関して、自律的にスコア付けすることができる（ステップ１０６）。典型的には、このプロセッサは、コンピュータのような外部演算処理装置で実行される外付けプロセッサである。別法として、各々の画像をスコア付けするために用いられるこのプロセッサは、必要に応じて、スコア付けプロセスのために搭載ソフトウェアまたはファームウェアを実行するカメラ・ハウジングの内部に収納することができる。このスコア付けプロセスは、画像ストリームにおける個別の画像が選択基準に関して閾値スコアに合うかどうかを決定するのに用いることができる（ステップ１０８）。実際のスコア付けプロセスは、ＣａｎｎｙまたはＣａｎｎｙ−Ｄｅｒｉｃｈｅ法等の種々の特徴またはエッジ検出方法、例えばハリス・オペレータまたはＳｈｉ＆Ｔｏｍａｓｉ法（小塊発見方法）等の角発見法（ｃｏｒｎｅｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）、ガウス・ラプラシアンまたはガウス差分法等の黒画素塊検出法（ｂｌｏｂ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）、または他のどの既知の画像解析と発見方法を含む既知のどのよう画像解析アルゴリズムを用いてでもインプリメントすることができる。しかし、それらに限られるわけではない。画像スコア付けプロセスは、その画像の中に指定されたタイプの１つ以上の眼の特徴が存在するかどうか、および、その画像が望ましい特徴箇所をカバーするかどうかを決定することを含むことができる。典型的には、スコア付けプロセスは、対象の特徴を表す格納データにより上にリストした方法と同様の方法によって、選ばれた画像から得られるデータを比較することを含む。したがって、画像スコア付けステップは、特定の眼の特徴またはタイプが画像の中に存在するが、そして、存在する場合には、画像の中のその位置を自律的に決定することができる。スコア付けプロセスの可能なインプリメンテーションの１つについて詳細な議論を以下に詳しく記述する。

先に述べたように各々の画像をスコア付けすることは、患者に関連した要因の組合せ、と、カメラの光学的能力に対する制限とを合わせると、画像ストリームから無作為に選択された個々の画像のいずれもがきちんと対象の眼の特徴を示しそうであるということがありそうにない場合に特に有用である。例えば、赤ちゃん、子供たちや動物は、典型的には、眼の検査の間に、眼あるいは頭をかなり動かす。したがって、非常に高い技術を持つオペレータでさえ、カメラを、対象の領域あるいは構造にフォーカスを保つのはかなり困難である。特に、カメラが、眼の構造全体に対して比較的狭い視野を持つ場合にはなおさらである。ここに記述される方法は、妥当な時間間隔にわたり数百または数千の連続的な画像のキャプチャを行うことを特徴とする。各々の画像は、対象の眼の特徴の存在を示す所定のスコア閾値に合う１つ以上の画像がキャプチャされるまで、ステップ１０６においてスコア付けされる。したがって、ここに記載される方法は、対象の眼の運動と比較的狭い視野を有するカメラとに関連する問題をかなり減らすことができる。

特定の画像が、選択されたスコア閾値に合わない場合には、画像のストリームの次の画像をスコア付けすることができる。選択された画像が選択されたスコア閾値に合うとき（ステップ１０８）、その画像は、プロセッサと結びついたソフトウェアによって選択することができる（ステップ１１０）。選択された画像の相対的な輝度または照明を、先に述べたようにスコアをつけるステップ１０６において、決定することができる。別法として、画像が選択されるとき、選択された画像の相対的な輝度の補足的な測定を行うことができる（ステップ１１２）。選択された画像が十分によく照明される場合には、その画像を表示し（ステップ１１４）、メモリまたは収納に格納し（ステップ１１６）、通信用インタフェースまたはポートでデジタル的に送信する（ステップ１１８）ことができる。別法として、選択された画像が適切に対象のすべての眼の特徴を示すために十分にかなり照明されない場合には、カメラ照明出力を、選択された期間増加することができる（ステップ１２０）。照明増加の期間は、予想された瞳孔反応時間と典型的には一致する。それが対象の眼に適切であることが既知であるか、あるいは、決定することができる。例えば、対象が、高いレベルの照明を適用してから顕著な瞳孔収縮反応があるまでに０．２５秒の遅れがあることが知られている場合には、０．２５秒以下の間、照明を増加することができる。照明が増加されたあと、一連の続く画像を、増加された照明レベルでキャプチャすることができる（ステップ１２２）。連続的な眼の画像のストリームのこの第２のセグメントの間にキャプチャされる画像は、上で記述し、図１に示されたように、１０６−１１８のステップで、スコア付けし、処理することができる。

ステップ１２０の照度ブーストは、スコア閾値に合う画像のキャプチャによって、自動的に引き起こすことができることに留意することが重要である。上で記載したように、このスコア閾値に合う画像は、前の画像よりも対象の眼の特徴を含むことがありそうである。カメラ・プロセッサーに関連したソフトウェアが、スコア閾値に合う画像のキャプチャから直ちに照明レベルを増加することができるので、続く非常に照明された画像は、対象が眼を動かしてしまう前や、顕著な瞳孔収縮反応の前にそれらがキャプチャされて、より対象の眼の特徴を含みそうである。

種々の方法を、下位レベル照明時間と比較して、増加された照明時間をコントロールするのに用いることができる。例えば、ソフトウェアを、増加された照明レベルでフレームを数えるように構成することができる。このデータは、フレーム・キャプチャ・レートに相関しているとき、かなりの瞳孔収縮反応が予想されとき、あるいはそれ以前に、増加された照明をやめることを保障するのに使用することができる。上で記載したように、画像ストリームの増加された照明部分の間に、キャプチャされる画像は、対象の眼の特徴を含みそうであることとともに、より増強照明レベルの使用のために、より高品質画像でありそうであることとの両方である。これらの画像は先に述べたように、選択された画像が閾値スコアに合うか、上回るならば、スコア付けし、表示し、格納し、送信することができる。

図１に関して上述の全般的な方法は、多くの種類の適切な診断用カメラと処理装置でインプリメントすることができる。図２Ａは、開示された方法をインプリメントするのに適切なカメラ２００の１つの非限定的な実施例の概要図である。カメラ２００は、照明光を、対象の眼に集中させ、眼の特徴の反射された画像をデジタル・センサー２０４にフォーカスするのに適切なレンズ２０２または他の光学要素を含む。照度は、照明源２０６から提供し、レンズ２０２を通して、ビームスプリッタ２０８、鏡、プリズムまたは同様の光学コンポーネントによって、対象の眼に向けることができる。別法として、照明は、遠隔で別々の装置またはその他からイメージング・レンズ・システムによって直接提供することができる。

カメラ２００は、プロセッサ２１０も含むことができる。プロセッサは、その装置の便利な携帯使用を容易にするカメラ筐体２１２の中に含むことができる。別法として、図２Ｂで示すように、プロセッサ２１０は、ＵＳＢポート、無線接続または他の手段を通してカメラ２００にリンクされるコンピュータ２１１のような外付けのデータ処理ユニットと結びついていることができる。図２Ｂで示すように、搭載プロセッサ２１０を含まないカメラは、それでも、デジタル・カメラ・ボードと典型的には関連している搭載ビデオプロセッサ２１３をさらに含むことができる。ビデオプロセッサ２１３は、センサー２０４で形成されたどんな画像でもデジタル化されて、プロセッサ２１０への画像データとして伝えられるように、センサー２０４とデジタル通信をすることができる。プロセッサ２１０において、上述の種々のスコア付けステップは、処理のために示される画像のキャプチャと実質的に同時に、行うことができる。

プロセッサは、１つ以上の入力装置２１４と、デジタル通信することもできる。入力デバイスは、例えば、キーパッド、ボタン、スイッチ、タッチパッド、スタイラス・パッド、音声認識ポート、ＵＳＢまたは、他のデータリンクあるいは他の既知の入力デバイス等一般的な既知のデジタル入力デバイスであっても良い。しかし、それらに制限されるものではない。入力装置２１４は、入力、ダウンロード、さもなければ、少なくとも１つの選択基準を定めるのに使うことができ、そしてそれはプロセッサ２１０と関連した記憶２１６に保管することができる。上で記載したように、保存された選択基準は、各々の容認されている画像を記録するのに用いることができる。プロセッサ２１０は、また、デジタル通信において、補助的な搭載型あるいは非搭載型の、例えばランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）または種々のタイプのフラッシュメモリなど磁気または光学データ記憶装置２１８で用いることができる。同様に、プロセッサ２１０は、例えば、コンピュータ・モニタまたは通信ポート２２２（例えばモデムまたはＵＳＢポート）などのディスプレイ２２０にデジタル的にリンクすることができる。

上で記載したように、特定のスコアリングとキャプチャのアルゴリズムが動く前に、画像をプレビューすることは、ある特定の状況では、有利であり得る。例えば、カメラ技術者は、一般に、または、ラフに、カメラを、ある位置または眼の特徴に向けてフォーカスすることを望むことができる。最初のポジショニングの後に、オペレータは、スイッチまたはトリガー２２６を押すことによって自律的な画像スコア付け、光の増加、ディスプレイ表示あるいは保管ステップを起動することができる。図２のモニタ要素２２０が外付けのコンピュータ・モニタとして示されるが、モニタは、カメラ筐体２１２と結びついていることができることに留意することが重要である。

図３は、眼の画像をスコア付けする多くの可能な方法のうちの１つを示しているフローチャート図である。図３の方法は、ガウス・アルゴリズムの差を使っている特徴抽出に頼っている。他の特徴抽出アルゴリズムは、ここに記載された方法と装置をインプリメントするのに用いることができるものである。スコア付けプロセスは、スコア付けされる画像の選択によって始めることができる（ステップ３０２）。ガウシアン差分法を含む、これに限定されるものではないが、多くの種類のスコア付けまたは検出アルゴリズムは、マスクを画像データに適用することを含む（ステップ３０４）。したがって、図３の方法は、選択基準によって定義されるように、望ましい特徴タイプを検出し、画像位置を決定するために適切である大きなガウシアンマスクと小さなガウシアンマスクとをつくることを含む。また、ＸおよびＹマスク・オフセット増分を、適切な特徴検出を達成するのに十分なレベルに、さらに、十分な画像キャプチャー・フレーム・レートを与えるのに十分大きいレベルに、計算の制約、典型的にはプロセッサ能力に基づいて、設定することも必要である（ステップ３０６）。

画像データへのガウシアンマスクの適用と、適切なＸとＹ増加基準の選択に際して、画像ｘｙ座標の決定は、そのプロセッサ中で計算することができる（ステップ３０８）。そこで、大きな画像マスクと小さな画像マスクの間のガウシアン差分を現在のｘｙ座標に対して計算することができる（ステップ３１０）。ガウシアン差分のソリューションは、スケーリングされて、最初のスコアとして示すことができる。画像が所定のスコア閾値に合う場合には（ステップ３１２）、また、画像が望ましいＸ−Ｙ位置を覆う場合には（ステップ３１６）、その画像を、更なる処理のために選択することができる（図１のステップ１１０）。画像がスコア閾値に合わないか、望ましいＸ−Ｙ位置を覆わない場合には、（あるいは、特定の選択基準に合わない場合には、）次の画像を、スコア付けすることができる（ステップ３１４）。

上で記載したように、異なる時点で同じ眼から得られる眼の特徴の画像を比較することは、特定の診断状況で有用であり得る。この機能は、進行性の眼の病気、疾患を適切に診断する、あるいは、時間に沿った眼の健康を確認するために有用である。時間経過とともに進行する代表的な眼の疾患は、出生前網膜症、糖尿病によって誘発された網膜症、種々の黄斑変性病、網膜剥離および類似の眼病または変性疾患を含むが、しかし、それらに制限されるものではない。

上で記載したように、ここに開示された装置および方法は、選択された眼の特徴の１つ以上の比較的高品質イメージを得るのに使用することができる。例えば、図４で示すように、選択された時点において取得された最初の画像４００は、対象の眼の網膜脈管構造を得るものであり得る。（また、図５のステップ５０２を参照）。後に、適切な期間が経過したあとで、同じ眼の特徴の第２の画像６００を、先に述べたように、得ることができる。図６は、対象の眼の網膜脈管構造の第２の画像６００の代表的なものである。
（図５のステップ５０４もまた参照のこと）。

眼の特徴の第１の画像および続く画像は、診断をするか、援助するために、専門家によって直接比較することができる（ステップ５０８）。別法として、自律的な目標設定と上述の光学的特徴識別プロセスを、グラフィック・データ表現を作成するために、選択された眼の特徴に関係があるプロセスイメージ・データを処理するのに用いることができる（ステップ５０６）。例えば、それぞれ画像４００と６００からのデータ・マップとして抽出された図７と８で示される脈管構造グラフィクス７００、８００を参照する。既知の画像比較技法を使う光学特徴のこれらのグラフィック表示の比較は、第１と続く画像の間の、１つ以上の差異をハイライトして出力し、最初と続く画像の両方からのデータを有する組み合わせ出力表現を生成することができる（ステップ５０８）。例えば、図７と図８のグラフィック表示間の差異がより淡い色合い、異なる色または他の方法でハイライトされる図９のグラフィック出力表現９００を参照する。

例えば、図９の中で図示されるグラフィック・マップ・タイプの出力は、この発明の範囲について制限するものとして解釈されるべきものではない。しかし、どのような代替的な出力でも、光学的特徴の最初の画像と続く画像の間の差異をハイライトするように構成されなければならない。時間とともに対象において起こる差異は、種々の眼性病気または疾患を示すことがあり得る。したがって、ここに記述される方法、装置とソフトウェアは、必要に応じて、自律的にグラフィック出力として簡単に解釈できるように表示される診断画像のペアまたは複数セットを得るために使用することができる。その出力またはオリジナル画像は、次に、その画像のいずれかが撮影された時に必ずしもそこにいなかった医者または他の非常に熟練した人員によってチェックすることができる。したがって、記述された実施形態は、進行性の眼性病気または疾患の迅速で正確な診断を容易にする。

上に記載した方法が、選択された眼の特徴の高品質画像、さらに、任意に、時間とともに選択された眼の特徴に変化を示しているグラフィック出力、を結果として生じるので、ここに記述される装置、方法とソフトウェアは、遠隔診断を容易にする。例えば、フィールド技術者は、人間や動物の対象から画像を集めることができ、最初の画像を格納することができる。後に、最初の、または必要に応じて第２の画像を、分析と診断のための専門家に、電子的に、または、別の方法で送信することができる（ステップ５１２、５１４）。送信の前に、画像は、自律的に比較されることができ、画像の間の差異の結果として生じる出力表現が、グラフィックまたはその他として示すことができる。開示された装置を使う能力、遠隔専門家の診断を容易にする方法とソフトウェアは、遠隔地、発展途上国、あるいは、他の場所、そして、患者ごとに対して熟練した医者または獣医が個別に訪ねることが難しいか不可能である状況において行われる、獣医学または人間の治療のフィールドにおいて、特に有用である。

ここに記述された方法と装置は、自動機能に大きく依存するものである。例えば、選択された方法のステップは、装置と関連したプロセッサによって自律的にインプリメントすることができる。開示された実施形態の範囲は、ここに記述された方法を実行するために命令を有するコンピュータ読取可能媒体を含む。

開示された実施形態が、完全に機能しているデータ処理システムの文脈において記述されてきたが、当業者は、ここに記述されたプロセス及び方法が、様々の形の命令のコンピュータ読取可能媒体の形で配布することができ、本願の開示の範囲が、配布を実施するのに実際に用いられる単一の運搬媒体の特定のタイプを含むことを理解することに注意することは重要である。コンピュータで読取り可能なメディアの実施例は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ、ＲＡＭ及びＣＤ−ＲＯＭなどの記録可能タイプ媒体、および、デジタルおよびアナログ通信リンクのような送信タイプ媒体を含む。

開示した種々の実施形態は、また、各々の従属請求項が独立請求項だけでなく先行の従属請求項の各々の発明特定事項を取り入れたマルチプル従属請求項であるかのように、請求項で述べた種々の要素の置換を含むこともできるものである。そのような置換は、明らかにこの開示の範囲内である。それに加え、ここに開示された種々の実施形態は、技術的に可能であるならば、たとえ別々の実施形態として開示されたとしても、組み合わせることができ、そのような組合せは、本開示と本発明の範囲内である。

本発明は、特に、いくつか実施形態を参照して示し、記述されてきたが、当業者には、発明の趣旨および範囲から離れることなく、ここに開示された種々の実施形態に対して、形式と詳細の変更することができ、また、ここに開示された種々の実施形態は、特許請求の範囲を制限することを意図するものではないことが理解される。

Claims (14)

1. 対象の解剖学的な眼の特徴に関する少なくとも１つの選択基準を規定するステップと、
   連続的な眼の画像のビデオ・ストリームをキャプチャするステップと、
   自律的に前記ビデオ・ストリームから、前記ビデオ・ストリームの他の個別の眼の画像よりも対象の前記眼の特徴を含みそうな１つ以上の個別の眼の画像を選択するために、選択基準で前記ビデオ・ストリームの各々の眼の画像を自律的にスコアするステップであって、各々の個別の眼の画像は、対象の眼の特徴の存在を示す所定のスコア閾値に合う１つ以上の画像がキャプチャされるまで、スコア付される、ステップと、
   連続的な眼の画像の前記ビデオ・ストリームの第１のセグメントをキャプチャしている間、最初の照明レベルを提供するステップと、
   連続的な眼の画像の前記ビデオ・ストリームの第２のセグメントをキャプチャしている間、第２の照明レベルを自律的に提供するステップであって、該第２の照明レベルは、前記最初の照明レベルより高い強度であり、前記第２の照明レベルは、前記ビデオ・ストリームの他の個別の眼の画像よりも対象の前記眼の特徴を含みそうな前記ビデオ・ストリームから個別の眼の画像の自律的な選択の際に提供される、ステップと
   を含む眼の特徴の画像を得る方法。
2. 前記１つ以上の自律的に選択された個々の眼の画像をディスプレイに表示するステップと、
   前記１つ以上の自律的に選択された個々の眼の画像をデータ記憶装置にスコアするステップと、
   前記１つ以上の自律的に選択された個々の眼の画像を電子的に送信するステップと、のうちの少なくとも１つを更に備える請求項１に記載の眼の特徴の画像を得る方法。
3. 前記最初の照明レベルは、前記対象の眼の瞳孔の収縮を最小にするのに選択される、請求項１に記載の眼の特徴の画像を得る方法。
4. 前記対象の眼の瞳孔の収縮応答時間と等しいか少ないように、連続的な眼の画像の前記ビデオ・ストリームの前記第２のセグメントのキャプチャの持続時間が選択される、請求項３に記載の眼の特徴の画像を得る方法。
5. 対象の解剖学的な眼の特徴に関連した少なくとも１つの選択基準を定めるステップは、 眼の特徴タイプを特定すること、
   眼の特徴箇所を特定すること、
   のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の眼の特徴の画像を得る方法。
6. 前記ビデオ・ストリームの各々の眼の画像を自律的にスコアするステップは、眼の特徴と眼の特徴箇所のうちの少なくとも１つを検出することを含む、請求項５に記載の眼の特徴の画像を得る方法。
7. 前記ビデオ・ストリームの各々の眼の画像を自律的にスコアするステップは、画質を決定することを更に含む、請求項６に記載の眼の特徴の画像を得る方法。
8. 対象の解剖学的な眼の特徴に関する少なくとも１つの選択基準を規定するための手段と、
   連続的な眼の画像のビデオ・ストリームをキャプチャするための手段と、
   前記選択基準で、自律的に前記ビデオ・ストリームの他の個別の眼の画像よりも対象の前記眼の特徴を含みそうな１つ以上の個別の眼の画像を前記ビデオ・ストリームから選択するために、前記ビデオ・ストリームの各々の眼の画像を自律的にスコアするための手段であって、各々の個別の眼の画像を、対象の眼の特徴の存在を示す所定のスコア閾値に合う１つ以上の画像がキャプチャされるまで、スコア付する、手段と、
   連続的な眼の画像の前記ビデオ・ストリームの第１のセグメントをキャプチャしている間、最初の照明レベルを提供するための手段と、
   自律的に、連続的な眼の画像の前記ビデオ・ストリームの第２のセグメントをキャプチャしている間、第２の照明レベルを提供するための手段であって、該第２の照明レベルは、前記最初の照明レベルより高い強度であり、該第２の照明レベルは、前記ビデオ・ストリームの他の個別の眼の画像よりも対象の前記眼の特徴を含みそうな個別の眼の画像の前記ビデオ・ストリームからの前記自律的な選択の際、提供される、手段と、
   を備える眼の特徴の画像を得る装置。
9. 前記１つ以上の自律的に選択された個々の眼の画像を表示するためのディスプレイと、
   前記１つ以上の自律的に選択された個々の眼の画像を保存するためのデータ記憶装置と、
   前記１つ以上の自律的に選択された個々の眼の画像を電子的に送信するための通信インタフェースと、のうちの少なくとも１つを更に備える請求項８に記載の眼の特徴の画像を得る装置。
10. 照明源により提供される最初の照明レベルは、前記対象の眼の瞳孔の収縮を最小にするために、選択される、請求項８に記載の眼の特徴の画像を得る装置。
11. 前記対象の眼の瞳孔の収縮応答時間と等しいか少ないように、連続的な眼の画像の前記ビデオ・ストリームの前記第２のセグメントのキャプチャの持続時間が選択される、請求項１０に記載の眼の特徴の画像を得る装置。
12. 前記対象の解剖学的眼の特徴に関連した少なくとも１つの選択基準を定めるための手段は、
    眼の特徴タイプを特定するための手段と、
    眼の特徴箇所を特定するための手段と、
    のうちの少なくとも１つを備える、請求項８に記載の眼の特徴の画像を得る装置。
13. 前記ビデオ・ストリームの各々の眼の画像を自律的にスコアするための手段は、眼の特徴と眼の特徴箇所のうちの少なくとも１つを見つけるための手段を更に備える、請求項１２に記載の眼の特徴の画像を得る装置。
14. 前記ビデオ・ストリームの各々の眼の画像を自律的にスコアするための前記手段は、画質を決定するための手段を更に備える、請求項１３に記載の眼の特徴の画像を得る装置。

Images