JP5751815B2 - 画像処理装置、撮影システム、画像処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
本実施例に係る光干渉断層撮影システム1の構成を図1に基づき説明する。本システムでは、光干渉断層撮影装置20が被検眼の断層画像を撮影する。この撮影された断層画像に視神経乳頭部の解析処理を施して表示部40に表示する。
図6に従い、ステップS402におけるILMとIS/OSの特定処理の詳細を説明する。この処理は、ILMが陥凹部を形成している領域を特定するためと、網膜におけるIS/OS層が途切れた領域を特定するための前処理である。
ステップS601において、網膜解析部12は、ステップS401で取得したOCT断層画像に対して画像変換を行う。本実施形態では断層画像に対して、メディアンフィルタとSobelフィルタをそれぞれ適用して、メディアン画像とSobel画像を作成する。ここで、画素値は信号の強度が強い場合に大きく、弱い場合に小さくなるとする。
ステップS602において、網膜解析部12は、ステップS601で作成したメディアン画像を用いて、背景(硝子体)の平均輝度値を算出する。本実施形態では、まず、メディアン画像に対してP−tile法による二値化処理を行い、背景領域を特定する。次に、背景領域におけるメディアン画像の輝度値の平均値を算出する。
ステップS603において、網膜解析部12は、ステップS601で作成した変換画像からプロファイルを作成する。本実施形態では、メディアン画像とSobel画像の両方からA−scan毎にプロファイルを作成する。メディアン画像からプロファイルを作成することで、OCT画像において特に問題となるノイズを抑制し、より輝度値の傾向を把握しやすくなるという効果がある。また、Sobel画像からプロファイルを作成することで、後段で行われる網膜層境界の特定において、網膜層境界の候補点を検出しやすくなるという効果がある。図7に断層画像中のあるA−scanA7におけるメディアン画像とSobel画像から作成したプロファイルを示す。図7のように、メディアン画像のプロファイルPM7からは輝度値の傾向が、Sobel画像のプロファイルPS67からは網膜層境界の候補点が見てとれる。
ステップS604において、網膜解析部12は、ステップS603で作成したプロファイルから極大点(以下、ピークとする)を検出する。本実施形態では、Sobel画像から作成したプロファイルにおけるピークを検出する。検出には経験的、または画像情報に基づいて定められる閾値を用いる。網膜において、ILM及びIS/OSは多くの信号を反射または散乱させる。そのため、ステップS601で述べた浅い方向から見て、低い輝度値から高い輝度値への境界を強調するように方向性をもつSobelフィルタを用いれば、強いエッジとして検出し易い。この他に、この方向性をもつSobelフィルタで検出される強いエッジは病変部(硝子体皮質の剥がれなど)以外に存在しないため、閾値を調整することによって、この方法でILM及びIS/OSを優先的に抽出することができる。
ステップS605において、網膜解析部12は、ステップS604で検出したピークを数え、その数を基に処理を分岐させる。本実施形態では、本ステップ入力時に網膜層境界や硝子体皮質として特定されていないピークが2点以上存在する場合(ステップS605でYes)、A−scanにおいて、浅い方向から順に2つのピークを選ぶ。そして、それぞれ第一ピーク、第二ピークとして、ステップS506へ進む。また、ピークが1つの場合(ステップS605でNo)、一番大きなピークを第一ピークとして、ステップS608に進む。
ステップS606において、網膜解析部12は、ステップS605で選ばれた2つのピーク間のメディアン画像のプロファイルと背景の平均輝度値を比較する。本実施形態では、まず、第一ピークと第二ピークの間に存在する画素に対して、ステップS602で算出した背景の平均輝度値に係数である1.2を掛けた値を閾値として設定する。次に、この閾値よりも大きい輝度値をもつ画素を数え、その数から、ピーク間に存在する全画素数に対する数の割合を算出する。
ステップS607において、網膜解析部12は、ステップS606で算出した割合を基に処理を分岐させる。本実施形態では、算出された割合が1/2以上のとき(ステップS607でYes)、ピーク間に網膜組織が存在すると判断し、ステップS608へ進む。算出された割合が1/2より小さいとき(ステップS507でNo)、ピーク間は背景であると判断し、第一ピークは層境界として特定せず(硝子体皮質と特定する)、ステップS605に戻り、2点のピークを選び直す。
ステップS608において、網膜解析部12は、ピークの一つをILMとして特定する。本実施形態では、ステップS607において、ピーク間に網膜組織が存在すると判断された第一ピークと第二ピークについて、ILMは網膜組織の上端に存在することから、第一ピークをILMとして特定する。また、ステップS605から分岐されてきた場合も、第一ピークをILMとして特定する。
ステップS609において、網膜解析部12は、ステップS608で特定したILMよりも、同じA−scan上で深い方向(画像の下方)に閾値以上の特徴点が存在するか調べる。本実施形態では、同じA−scan上で特定したILMのピークの大きさに係数である0.8を掛けた値を閾値として設定する。この閾値以上のピークがILMよりも深い方向に存在するかを調べる。存在した場合(ステップS609でYes)、ステップS610に進む。存在しなかった場合(ステップS609でNo)、ステップS611に進む。
ステップS610において、網膜解析部12は、ステップS609で設定した閾値以上のピークをIS/OSとして特定する。閾値以上のピークが複数存在した場合、本実施例では、閾値以上のピーク群の中で、一番浅い位置に存在するピークをIS/OSとする。
ステップS611において、網膜解析部12は、IS/OSを特定することができなかったとし、A−scanに「IS/OS特定不可」ラベルを付け、処理を終了する。
図9に従い、ステップS403における視神経乳頭陥凹特定処理の詳細を説明する。
ステップS901からステップS903において、視神経乳頭特定部13は、ステップS402で特定したILM、IS/OSの境界情報を基に、ディスク領域の中心を特定する。特に、ステップS801では、ディスク領域の中心候補となる領域(以下、候補領域とする)を特定する。本実施形態では、ディスク領域にはIS/OSが存在しないことに着目する。まず、各A−scanについて近傍のA−scanを含めた局所領域を設定する。そして、局所領域内においてステップS411で「IS/OS特定不可」ラベルが付けられたA−scanの割合を算出する。具体的には、図10に示すように対象となるA−scan(図中のA1、A2)とその所定の範囲の近傍を含めた局所領域(図中のR1、R2)を設定する。この局所領域内に存在するA−scanの1/2以上に「IS/OS特定不可」ラベルが付いていたら、中心のA−scanに「候補領域」ラベルを付ける。例えば図10において、局所領域内でIS/OSが太い実線BLで表されているA−scanはIS/OSが特定されているとし、その他のA−scanには「IS/OS特定不可」ラベルが付けられているとする。図10からわかるように、局所領域R1は「IS/OS特定不可」ラベルの付いたA−scanが1/2以上存在するため、A1には「候補領域」ラベルが付けられる。一方、局所領域R2は「IS/OS特定不可」ラベルの付いたA−scanが存在しないため、A2には「候補領域」ラベルが付けられない。
ステップS902において、視神経乳頭特定部13は、ステップS901で特定した候補領域において、ILMの勾配を算出する。本実施形態では、図11と同様に、対象となるA−scanとその近傍のA−scanを含めた局所領域を設定し、「候補領域」ラベルの付いたA−scanを局所領域の中心として処理を行う。勾配の算出方法は、中心のA−scanにおけるILMの座標値を基準にして、近傍のA−scanにおけるILMの座標値との差を求める。ここでの勾配は画像の上下方向の成分(図11におけるz座標値)だけに着目し、下方向を正として中心のA−scanと全ての近傍A−scanとの差の総和をとる。中心のA−scanにおけるILMのz座標値をIc、近傍のA−scanにおけるILMのz座標値をIiとすると、勾配の算出方法は以下の式になる。
ステップS803において、視神経乳頭特定部13は、ステップS802で算出したILMの勾配を調べ、最大の勾配をもつA−scanを視神経乳頭陥凹部の中心とする。ディスク領域の中心となるA−scanには「ディスク領域の中心」ラベルを付ける。
実施例2は、実施例1のステップS404において、ディスク領域の形状を考慮した領域成長法を用いる例を説明する。視神経乳頭部付近には太い血管が集まっており、それゆえに血管による偽像領域が多く存在する。実施例1のように単純な領域成長法によってディスク領域を特定することを考えると、視神経乳頭部から太い血管が伸びている症例の場合、血管による偽像領域も含めてディスク領域としてしまう。そこで本実施形態では、ステップS404の領域成長法の拘束条件として「領域の形状」を加えることでより精度高くディスク領域を特定する。処理について、視神経乳頭陥凹特定処理以外は共通するため、説明は省略する。装置の構成については実施例1と同様であるため、説明は省略する。
ステップS1201において、視神経乳頭特定部13は、前ステップまでに特定したディスク領域を基に所定の大きさのディスク領域探索範囲を指定する。本実施形態では、特定済みの領域に外接する楕円の所定倍率の楕円を考え、その楕円内を探索範囲とする。前ステップまでにディスク領域を存在していない場合、ステップS503で求めた「ディスク領域の中心」ラベルを中心として所定の半径の円を考え、その円内を探索範囲とする。
ステップS1202において、視神経乳頭特定部13は、ステップS1201で指定したディスク領域探索範囲において、未だディスク領域特定処理を行っていない領域(以下、未判定領域とする)が存在するかどうかを調べる。本実施形態では、特定済みのディスク領域の輪郭線上の画素をシードポイントとして、領域成長法によるディスク領域特定処理を考える。そのため、輪郭線上の各シードポイントの近傍に未判定領域が存在するかどうかを調べる。未判定領域が存在した場合(ステップS1202でYes)、ステップS1203へ進む。未判定領域が存在しなかった場合(ステップS1202でNo)、処理を終了する。
ステップS1203において、視神経乳頭特定部13は、未判定領域に対してディスク領域特定処理を行う。本実施形態では、特定済みのディスク領域の輪郭線上の画素をシードポイントとして、領域成長法でディスク領域を拡張していく。ステップS1201で指定した探索範囲内に未判定領域が無くなるまで処理を繰り返す。
ステップS1204において、視神経乳頭特定部13は、特定したディスク領域を評価し、指標を算出する。本実施形態では、ディスク領域は楕円形であるという知見に基づいて評価を行う。具体的には、特定したディスク領域に外節する楕円を求め、その楕円の面積と特定されたディスク領域の面積の割合(以下、充填率とする)を評価指標として算出する。
ステップS1205において、視神経乳頭特定部13は、ステップS1204で算出した評価指標に基づき、処理を分岐させる。本実施形態では、評価指標として充填率を求めており、充填率が所定の値以下の場合(ステップS1205でYes)、特定したディスク領域について楕円形をしていないと考え、ディスク領域特定処理の繰り返しを終了する。充填率が所定の値より大きい場合(ステップS1205でNo)、ステップS1201へ戻り、ディスク領域特定処理を繰り返す。
実施例3は、実施例1のステップS404において、エッジ成分のトレースを用いてディスク領域とRPE端をより精密に特定する例を説明する。断層画像において、図13のように網膜が傾いた状態で撮像されることがある。網膜が傾いた状態で撮像されると、特にRPE端など、特徴的な構造をもつ部位の信号が低下してしまうことがある。例えば図13中のRPE端T62において、先端にいくにつれて輝度値が低下するため、エッジ成分が弱くなる。つまり、固定の閾値を用いた特定方法では、RPE端を実際の位置よりもディスク領域の外側にずれて特定してしまうことがある。そこで本実施形態では、ステップS504の後にエッジトレースによるRPE端の精密抽出処理を加えることで、より高い精度でRPE端を特定する。
図14に従い、視神経乳頭陥凹精密抽出処理の詳細を説明する。
ステップS1401において、視神経乳頭特定部13は、ステップS1304で特定した、RPE端の位置におけるエッジ成分をSobel画像から参照し、エッジトレースの際に扱う閾値を決定する。本実施形態では、RPE端の位置のエッジ成分に係数である0.3を掛けた値を閾値とする。
ステップS1402において、視神経乳頭特定部13は、ステップS1401で求めた閾値とRPE端のエッジ成分を用いて、近傍のA−scanに閾値以上、且つ、RPE端のエッジ成分に一番近いエッジ成分をもつ画素を探索する。本実施形態では、近傍のA−scanとはB−scan画像内で、RPE端からディスクの内側方向に隣り合っているA−scanとする。また、探索については、探索開始点のRPEから上下所定の範囲で近傍のA−scanを探索し、上記の条件に一番合う画素を探す。
ステップS1403において、視神経乳頭特定部13は、ステップS1402で特定されたRPE端を最終的なRPE端として特定する。
上述の実施例では、ILMの境界面の形状の窪み具合を用いて視神経乳頭部を特定したが、ILMは一例であり、硝子体皮質を境界面として用いてもよい。要は硝子体と網膜との境界面が陥凹している領域を用いればよい。
10 画像処理装置
20 光干渉断層撮影装置
30 保存部
40 表示部
11 画像取得部
12 網膜解析部
13 視神経乳頭特定部
14 乳頭解析部
Claims (11)
- 網膜の断層画像に基づいて網膜における特定の層が途切れた領域と、前記網膜と硝子体との境界面における陥凹部とを取得する取得手段と、
前記特定の層が途切れた領域でありかつ前記陥凹部である領域に基づいて視神経乳頭部を特定する特定手段と、を有し、
前記特定手段は、前記境界面の複数の位置の夫々について、該境界面の窪み度合いを示す指標を算出し、該指標により最も窪みが大きいと評価された前記境界面の位置を視神経乳頭部の位置として特定し、
前記窪み度合いを示す指標は、前記境界面の複数の位置の夫々において該位置を含む所定範囲における該境界面の湾曲、勾配または深さ方向への変化量の少なくともいずれか1つであることを特徴とする画像処理装置。 - 前記特定手段は、前記陥凹部の形状に基づいて視神経乳頭部の領域の外縁を特定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記特定手段は、前記視神経乳頭部の領域内の所定の位置を基点に領域成長法により視神経乳頭部の領域の外縁を特定する
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記特定手段は、前記陥凹部の形状に基づいて前記基点の位置を特定する
ことを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記特定手段は、前記陥凹部における陥凹の中心位置に基づいて前記基点の位置を特定する
ことを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記取得手段は、前記断層画像において網膜色素上皮が存在しない領域を前記特定の層が途切れた領域として取得し、網膜と硝子体との境界面が窪み度合いの閾値を超える位置に基づいて前記陥凹部の領域を取得する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記取得手段は、前記断層画像において神経線維層、GCL、INL、IPL、OPLまたはIS/OSの各層またはその層境界の少なくともいずれか1つが存在しない領域を前記特定の層が途切れた領域として取得する
を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記境界面の基準平面を設定する設定手段を更に有し、
前記特定手段は、前記境界面と基準平面との眼の深さ方向への位置の差に基づいて前記境界面の窪み具合を算出することを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置と、
被検眼を撮影して網膜の断層画像を得るOCT撮影装置と、
前記特定された視神経乳頭部を前記網膜の表面画像または投影画像に表示する表示手段と、
を有することを特徴とする撮影システム。 - 眼部の断層画像に基づいて、網膜における特定の層が途切れた領域と、前記網膜と硝子体との境界面における陥凹部とを取得するステップと、
前記特定の層が途切れた領域でありかつ前記陥凹部である領域に基づいて視神経乳頭部を特定するステップと、を有し、
前記特定するステップにおいて、前記境界面の複数の位置の夫々について、該境界面の窪み度合いを示す指標を算出し、該指標により最も窪みが大きいと評価された前記境界面の位置を視神経乳頭部の位置として特定し、
前記窪み度合いを示す指標は、前記境界面の複数の位置の夫々において該位置を含む所定範囲における該境界面の湾曲、勾配または深さ方向への変化量の少なくともいずれか1つであ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の各手段として機能させるためのプログラム。
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