JP5935146B2 - 眼科疾患の画像解析装置、眼科用画像解析方法及び眼科用画像解析プログラム - Google Patents
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Description
前記投影画像算出部は、前記3次元眼球ボクセル画像を、少なくとも左右いずれかの方向に投影した第2の投影画像を作成し、前記画像解析部は、前記第2の投影画像に対して眼軸を設定し、少なくとも眼球前極部頂点と眼球後極部頂点との間の眼軸長と眼軸を境界に後極側を上下に分割した領域をもとに上下方向の非対称性の度合いを、画像解析のパラメータとして算出することを特徴とする。これにより、上下方向の非対称性を算出することができる。
尚、第1の角度は、例えば、40度以上90度未満である。
上記の処理により、図4に示したパラメータを実際の眼球に関して求めることができる。
により算出できる。そして、4方向の画像を基に算出された後極尖鋭度θ1、θ2、θ3、θ4の平均値((θ1+θ2+θ3+θ4)/4)が、2つの下限しきい値(例.140度)と上限しきい値(例.150度)を設定し、両しきい値範囲であれば0(中間型)、下限しきい値未満は1(紡錘型)、上限しきい値を超えたら2(樽型)と判定する。
続いて、右眼の場合はS+w×100/S−wを広領域E/N面積比率およびS+n×100/S−nを狭領域E/N面積比率とし、左眼の場合はS−w×100/S+wを広領域E/N面積比率およびS−n×100/S+nを狭領域E/N面積比率として算出する。そして、2種類の広領域E/N面積比率と狭領域E/N面積比率より100との差が大きい方のE/N面積比率を左右対称性の判定に採用し、上方向と下方向の投影画像を基に算出された2投影画像のE/N面積比率(耳側/鼻側比率)[%]の平均値を左右対称性とする。最後に、2つの下限しきい値(例.90%)と上限しきい値(例.110%)を設定し、両しきい値範囲であれば0(対称)、下限しきい値未満は1(鼻側非対称)、上限しきい値を超えたら2(耳側非対称)と判定する。
図9(a)に示すように、ステップS36で、決定された眼軸Cで眼軸長(前極側エッジ点から後極側エッジ点までの距離Da)を計測する(図9(b): Da={(X2−X1)2+(Y2−Y1)2}1/2)。
図13(b)は左方向レンダリング画像の例で、画像サイズはW300×H300画素程度(症例によりフレームからはみ出すこともあるため、画像サイズは若干増減する)で、階調はモノクロ256階調である。これに対して、固定しきい値(例えば、0〜255値に対して25を設定)で二値化を行った結果が図13(c)であり、眼球内部は1、背景は0で与えられる。この時、原画像の撮像状態により階調が均一でないと、右下部のように、二値化によりゴミ領域が残留する場合がある。数画素のゴミについては、上記特許文献8に記載のように、二値化処理の前に3×3の平均化マトリックス等を用いて、事前に平滑化を加えることで回避できる。比較的面積の大きいゴミ領域に対しては、二値画像から8近傍画素の連結性に基づいて閉領域を抽出する処理を行い、面積が所定のしきい値以下(例えば、200画素に設定)の閉領域を削除する処理を行う。その結果、眼球内部は2、背景は0で与えられる。最後に、眼球内部と背景との境界部分に輪郭画素を設定する。具体的には眼球内部に設定されている画素の8近傍画素のうち、4画素以上が背景画素になっている場合、輪郭画素として画素の値を1に変更する。その結果が図13(d)であり、眼球内部は2、輪郭線上は1、背景は0で与えられる。
ここで、ソース画像データ256階調であり、Image(x,y)=0〜255 (x=0,…,Xs-1; y=0,…,Ys-1)である。
ここで、二値画像データは、
ImageM(x,y)={0:背景,1:内部}である。
ここで、多値画像データは、
ImageM(x,y)={0:背景,2以上:内部} (x=0,…,Xs-1; y=0,…,Ys-1) である。
ここで、多値画像データは、
ImageM(x,y)={0:背景,2以上:内部} (x=0,…,Xs-1; y=0,…,Ys-1)である。
ここで、多値画像データは、
ImageM(x,y)={0:背景,2:内部} (x=0,…,Xs-1; y=0,…,Ys-1) である。
ここで、三値画像データは、
Image(x,y)={0:背景,1:輪郭,2:内部} (x=0,…,Xs-1; y=0,…,Ys-1) である。このようにして、眼球の投影画像を、背景、輪郭、内部の3値に区別できる。
前述の通り、眼軸は後極の左右対称性や上下対称性などのパラメータを算出する際の基準になるもので、高精度に設定されることが要求される。しかし、病態により眼球の形状自体が大幅に変化する以上、画一的な眼球形状特徴を手がかりにして自動的に眼軸を設定することは困難である。強度近視では一般に後極側が非対称になっても、前極側は対称性が維持されるということを仮定し、前極の対称性を基に眼軸を自動設定する手法を提案する。そして、前極も非対称である場合など、この仮定が成立しない場合には、手動による対話型修正を加えて個別に対応するものとする。
図15Bは、眼軸の自動設定処理(ステップS33)の詳細を示す図である。
図15B(a1)に示すように、ステップS33−1において、輪郭抽出後の投影画像に対し、前極側および後極側のエッジ点(X1,Y1)、(X2,Y2)と重心点(Xg,Yg)を算出する。左右方向の投影画像の場合(図15B(a2))、X軸方向の最大最小エッジ点を前後極側のエッジ点とし、上下方向の投影画像の場合、Y軸方向の最大最小エッジ点を前後極側のエッジ点とする(ステップS33−2)。図15B(b)から図15B(e)までは、左右、上下方向の投影画像に関する処理を行った様子を示す図である。
重心点Pgを輪郭線内部で垂直方向に上下に動かし、既に決定されている前極側エッジ点Pfから重心点方向のベクトルから垂直方向に上下に輪郭線まで延ばした2つの距離(両矢印)が最も近くなるように、重心点Pg’を決定する。
ステップS38−1において、計測用重心点(X0,Y0)より眼軸Cと直交する方向に上下の輪郭線LR上に90度および−90度計測用エッジ点(Xp9,Yp9)、(Xm9,Ym9)を追加する(図19(b)参照)。
このようにして後極部に計測用エッジ点を作成する。
r={(x-Px)2+(y-Py)2}1/2
により算出する。ステップS54−3において、距離rと、そのしきい値(例えば50画素)とを比較する。rがSr以下であれば、ステップS54−4に進み、Image2(x,y)=0として、rがSrより大きい場合とともに、ステップS54−5でxを1だけインクリメントし、ステップS54−6において、xとXsとを比較する。x<Xsであれば、ステップS54−2に戻る。xがXs以上であれば、ステップS54−7に進み、yについても同様の処理を行い、クリア処理を終了する。これにより、ピーク点(Xp,Yp)から半径Srの範囲の領域における画素値をクリア処理することができる。
Xg←Xg+Image(x,y)・x, Yg←Yg+Image(x,y) ・y, V←V+ Image(x,y)
として、ステップS55−3からステップS55−6までの処理により、画素の平均値を計算し、ステップS55−7で、
Xg←Xg/V, Yg←Yg/V
と、原画像に対する重心点を求めることができる(図12(d)参照)。
Tb(Idp)←Tb(Idp)+1, ImageM(x,y)=Idp
ImageM(x,y)={0:背景,2以上:内部} (x=0,…,Xs; y=0,…,Ys)
になっており、2以上の値をもつ画素をできるだけ小さい値(2以上の範囲で)になるように統合する。
id= ImageM(x,y), Idp=ImageM(x+i,y+j), u=v=1を設定し、ステップS32−4−12において、ImageM(u,v)とidとを比較する。ImageM(u,v)が0の場合には、ステップS32−4−15に進む。ImageM(u,v)がidの場合には、ステップS32−4−13に進み、ImageM(u,v)=Idpとし、ステップS32−4−15に進む。ImageM(u,v)>idの場合には、ステップS32−4−14に進み、ImageM(u,v)←ImageM(u,v)-1とし、ステップS32−4−15に進む。ステップS32−4−15においては、uを1だけインクリメントし、ステップS32−4−15においてuとXs−1とを比較し、u≧Xs-1であれば、ステップS32−4−17に進み、u<Xs-1であればステップS32−4−12に戻る。ステップS32−4−17においては、u=1, v←v+1として、ステップS32−4−18において、vとYs−1とを比較する。v≧Ys-1の場合には、ステップS32−4−19に進み、v≧Ys-1の場合にはステップS32−4−12に戻る。ステップS32−4−19においては、領域テーブルTbに関して、領域idをIdpに統合させ、idを0クリアする。即ち、
Tb(Idp)←Tb(Idp)+Tb(id), Tb(id)=0, id←id+1
とし、ステップS32−4−20において、idとn+2とを比較し、id≧n+2であれば、ステップS32−4−22に進み、id<n+2であれば、ステップS32−4−21に進む。ステップS32−4−21では、全ての領域のid番号を1だけ減少させる。即ち、
Tb(id-1)←Tb(id), id ← id+1
として、ステップS32−4−20に戻る。最終的にid≧n+2になると、ステップS32−4−22において、nを1だけデクリメントして処理を終了する。これにより図14(b)に示すような、近傍領域の統合処理を行うことができる。
仮決定された点に順番に補正する。
左方向:x<{X1*(Sw-1)+Xg}/Sw
右方向:x>{X1*(Sw-1)+Xg}/Sw
上方向:y<{Y1*(Sw-1)+Yg}/Sw
下方向:y>{Y1*(Sw-1)+Yg}/Sw
を満たすか否かを判定する。ここで、Swは、走査重みであり、例えば16である。ここで、候補にある点の範囲を決めておく。
前方エッジ点(Xs,Ys),後方エッジ点(Xe,Ye)とし、
前方エッジ点から後方エッジ点の方向の単位ベクトル
dx=(Xe-Xs)/L, dy=(Ye-Ys)/Lを求める。
前極側エッジ点Pfからの距離r(初期値:2, 上限:12)を定義し、
出力距離差の初期値=0として、r=2から=12まで11回計算する。
xc=dx×r+Xs, yc=dy×r+Ysの計測用中間点を規定し(前方エッジ点から後方エッジ点に向かう軸上に規定される計測用中間点 (xc,yc)が求まる。)、前記計測用中間点より前方エッジ点から後方エッジ点に向かう軸と直交する上方向に直線を延ばし、眼球領域の上側の輪郭上の交点(xc1,yc1)を以下のように算出する。
x= -dy×t+xc, y=dx×t+ycで表される直線、すなわち、前方エッジ点から後方エッジ点に向かう軸と直交する方向の単位ベクトルを、tという値で変化させて上側に移動させる。tを増していきながら線を上方向に延ばして輪郭とぶつかったところを探す、すなわち、ステップS33−4’−5に示すように、
x<Xs, y<Ys, ImageM(x,y)=1であるか否かを判定することで見つける。
xc1=x, yc1=yとし、
Noの場合には、ステップS33−4’−7でtに0.5を足してステップS33−4’−4に戻る。
x= -dy×t+xc, y=dx×t+ycとする。
x<Xs, y<YsでImageM(x,y)=1であるか否かを判定し、Noの場合には、ステップS33−4’−12においてtから0.5を減算し、ステップS33−4’−9に戻る。Yesの場合には、ステップS33−4’−11において、延ばした線と輪郭とが交わった点を(図16(b))
xc2=x, yc2=y
として、ステップS33−4’−13において、前記計測用中間点より上側の輪郭上の交点までの距離と前記計測用中間点より下側の輪郭上の交点までの距離との距離差を以下のように算出して距離差の総和値dに加算する。
d←d+|(xc1-xc)2+(yc1-yc)2-(xc2-xc)2-(yc2-yc)2|
とし(ここで、求めたdは、点(xc,yc)を基準にして、(xc1,yc1)と(xc2,yc2)との間の距離、の総和である。)、ステップS33−4’−14でrをセンター方向(重心点)に動かし、ステップS33−4’−15で
r<上限値(12)
であるか否かを判定することで、計測用中間点(xc,yc)を動かしながら複数個所にわたって上下方向の距離差を求めて、その総和をdとし、dが出力される。
Ymin={Yg*(100-Sw)+Y1*Sw}/100
Ymax={Yg*(100-Sw)+Y2*Sw}/100, y=Ymin
とする。これにより、動かす範囲を決めて、不要な範囲を動かさないようにする。ここで、Sw:走査重みは例えば30である。
yg=y, dm=d(重心候補)
とし、Noの場合とともに、ステップS33−4−8において
y←y+1
とし、ステップS33−4−9において、y>Ymaxを判定する。
Yg=ygとする。
Xmin={Xg*(100-Sw)+X1*Sw}/100
Xmax={Xg*(100-Sw)+X2*Sw}/100, x=Xmin
X方向に関して、(x,Yg)と(X1,Y1)より距離差dを算出する。(x,Yg)はいずれも、図32の前方エッジ点(Xs,Ys)に対応し、(X1,Y1)は図32の後方エッジ点(Xe,Ye)に対応させ、同様なロジックで距離差dを算出する。
これにより、図16(c)に示すように、重心点の補正と決定処理が終了する。
左方向:x>{X2*(Sw-1)+Xg}/Sw
右方向:x<{X2*(Sw-1)+Xg}/Sw
上方向:y>{Y2*(Sw-1)+Yg}/Sw
下方向:y<{Y2*(Sw-1)+Yg}/Sw
を満たすか?
を確認する(Sw: 走査重み(例は4))。
x2=x, y2=y, dm=d(後極側エッジ点候補)
となる。次いで、ステップS33−5−8において、
x←x+1
とし、ステップS33−5−9において、xとXsとを比較する。ここで、x<Xsの場合には、ステップS33−5−3に戻る。x≧Xsの場合には、
x=0, y←y+1として、ステップS33−5−11においてyとYsとを比較する。y≧Ysの場合には、ステップS33−5−3に戻り、y≧Ysの場合にはステップS33−5−12において、
X2←x2, Y2←y2
として、処理を終了する(End)。これにより、X2、Y2を補正することができる(図17(b)参照)。
ここまでが、眼軸の設定処理である。
図36は、手動設定エッジ点の輪郭線上への自動補正処理(S35−3)を示すフローチャート図である。図18の輪郭線上の点を見つける処理である。
補正対象の前極側エッジ点を(x1,y1)、補正後の前極側エッジ点を(X1,Y1)、重心点を(Xg,Yg)とし、後極側エッジ点(X2,Y2)は固定とする。尚、具体的な説明は省略するが、逆に、前極側エッジ点(X1,Y1)を固定とし、補正対象の後極側エッジ点を(x2,y2)、補正後の後極側エッジ点を(X2,Y2)、重心点を(Xg,Yg)とする方法も同様に実現できる。補正前の前極側エッジ点を用いて眼軸方向の単位ベクトルを以下のように定義する。
L={(x1-X2)2+ (y1-Y2)2}1/2
dx=(x1-X2)/L, dy=(y1-Y2)/L
t=0.5
補正後の前極側エッジ点を(x,y)とし、初期値をx=x1、y=y1とする。
x=dx×t+x1, y=dy×t+y1
と変更する。次いで、ステップS35−3−4において、対象画素(x、y)が輪郭上にあるか否か、即ち、
ImageM(x,y)=1
であるか否かを判定し、Yesの場合にはステップS35−3−10に進み、Noの場合には、ステップS35−3−に進み、
x=-dx×t+x1, y=-dy×t+y1
と変更する。次いで、ステップS35−3−7において、対象画素(x、y)が輪郭上にあるか否か、即ち、ImageM(x,y)=1であるか否かを判定する。Yesの場合には、ステップS35−3−10に進み、Noの場合には、ステップS35−3−8に進み、t←t+0.5とする。次いで、ステップS35−3−9において、
t<L/2であるか否かを判定し、
Noの場合には、ステップS35−3−3に戻り、Yesの場合には、Error(補正不可)となる。ステップS35−3−10においては、
X1=x, Y1=y
Xg=(X1+X2)/2
Yg=(Y1+Y2)/2
として、処理を終了する(End)。これにより、手動設定されたエッジ点の輪郭線上への自動補正処理が行われる。
dx=(X2-X1)/L, dy=(Y2-Y1)/L
ただし、L={(X2-X1)2+ (Y2-Y1)2}1/2
とする。
x=-dy×t+X0, y=dx×t+Y0
を定義する。
x<Xs, y<Ys, ImageM(x,y)=1
を判定し、Noの場合には、ステップS38−1−5において、
t¬t+0.5
とし、ステップS38−1−3に戻る。
Xp9=x, Yp9=y
とする。
ステップS38−1−7において、t=0.5とする。
x= -dy×t+X0, y=dx×t+Y0とし、
ステップS38−1−9において、対象画素(x、y)が輪郭上にあるか否か、即ち、
x<Xs, y<Ys, ImageM(x,y)=1であるか否かを判定する。Noの場合には、ステップS38−1−10に進み、t¬t-0.5とした後、ステップS38−1−8に戻る。
Xm9=x, Ym9=y
とする。
これにより計測用エッジ点を追加することができる。
dx={(X2-X0)/L+(Xp9-X0)/Lp}/2
dy={(Y2-Y0)/L+(Yp9-Y0)/Lp}/2
ただし、L={(X2-X0)2+ (Y2-Y0)2}1/2、Lp={(Xp9-X0)2+ (Yp9-Y0)2}1/2である。
x=dx×t+X0, y=dy×t+Y0を定義する。次いで、ステップS38−2−4において、対象画素(x、y)が輪郭上にあるか否か、即ち、x<Xs, y<Ys, ImageM(x,y)=1であるか否かを判定する。ここでNoであれば、ステップS38−2−5において、tに0.5を加算する。Yesの場合には、ステップS38−2−6において、Xp4=x, Yp4=yと計測用エッジ点が求める(End)。
dx={(X2-X0)/L+(Xm9-X0)/Lm}/2
dy={(Y2-Y0)/L+(Ym9-Y0)/Lm}/2
ただし、L={(X2-X0)2+ (Y2-Y0)2}1/2 、Lm={(Xm9-X0)2+ (Ym9-Y0)2}1/2である。
次いで、ステップS38−2−12で、t=0.5とする。ステップS38−2−13で、計測用重心より上記単位ベクトルの方向に伸ばした点として
x=dx×t+X0, y=dy×t+Y0を定義する。次いで、ステップS38−2−14において、対象画素(x、y)が輪郭上にあるか否か、即ち、x<Xs, y<Ys, ImageM(x,y)=1であるか否かを判定する。ここでNoであれば、ステップS38−2−15において、tに0.5を加算する。Yesの場合には、ステップS38−2−16において、Xmp4=x, Ym4=yと計測用エッジ点が求める(End)。
以上により、θw度及び−θw度の計測用エッジ点を追加することができる。
dx={(X2-X0)/L+(Xp4-X0)/Lp}/2
dy={(Y2-Y0)/L+(Yp4-Y0)/Lp}/2
ただし、L={(X2-X0)2+ (Y2-Y0)2}1/2 、Lm={(Xm4-X0)2+ (Ym4-Y0)2}1/2である。
x=dx×t+X0, y=dy×t+Y0を定義する。次いで、ステップS38−3−4において、対象画素(x、y)が輪郭上にあるか否か、即ち、x<Xs, y<Ys, ImageM(x,y)=1であるか否かを判定する。ここでNoであれば、ステップS38−3−5において、tに0.5を加算する。Yesの場合には、ステップS38−3−6において、Xp2=x, Yp2=yとエッジ点が求める(End)。
dx={(X2-X0)/L+(Xm4-X0)/Lm}/2
dy={(Y2-Y0)/L+(Ym4-Y0)/Lm}/2
ただし、L={(X2-X0)2+ (Y2-Y0)2}1/2 、Lm={(Xm4-X0)2+ (Ym4-Y0)2}1/2である。
x=dx×t+X0, y=dy×t+Y0を定義する。次いで、ステップS38−3−14において、対象画素(x、y)が輪郭上にあるか否か、即ち、x<Xs, y<Ys, ImageM(x,y)=1であるか否かを判定する。ここでNoであれば、ステップS38−3−15において、tに0.5を加算する。Yesの場合には、ステップS38−3−16において、Xm2=x, Ym2=yと計測用エッジ点が求める(End)。
x=(Xp4-X0)×u/Lup+(X2-X0)×v/Lv
y=(Yp4-Y0)×u/Lup+(Y2-Y0)×v/Lv
の式により、+45度方向と0度方向に囲まれた領域内のxとyを求める。
0でない場合には、同一画素が既に重複してカウントされていないかをBuff(x,y):0で確認し、Buff(x,y)=0の場合のみBuff(x,y)=1、Ap¬Ap+1を代入して、ステップS40c−7に進み、u¬u+0.5とする。ステップS40c−8で、uとLupの大小を比較し、u<Lupであれば、ステップS40c−3に戻り、u3Lupであれば、ステップS40c−9に進む。vについて判定をし、その結果、u3Lupであれば、上部面積Apが決定される。同様に処理によりS40c−11以降の処理でAmについて求める。Amの算出において、Apの算出と異なる点は、S40c−15、S40c−16の処理で、Apの算出において同一画素が既に重複してカウントされている場合は、ApとAmの双方に重複する境界領域であることを示すため、Am側で二重カウントを抑止するだけでなく、S40c−16の処理で、Ap側に既にカウントされた当該1画素を取り消す処理を行う。このようにして、図20に示す後極部における円弧面積を求めることができる。
ただし、Lup={(Xp2-X0)2+ (Yp2-Y0)2}1/2、Lum={(Xm2-X0)2+ (Ym2-Y0)2}1/2、Lv={(X2-X0)2+ (Y2-Y0)2}1/2
x= (Xp2-X0)×u/Lup+ (X2-X0)×v/Lv
y= (Yp2-Y0)×u/Lup+ (Y2-Y0)×v/Lv
x= (Xm2-X0)×u/Lum+ (X2-X0) ×v/Lv
y= (Ym2-Y0)×u/Lum+ (Y2-Y0)×v/Lv
により、図20(a)の後極部における左右の下側の円弧面積の算出を行う。
Buff(x,y)=2
Am2←Am2+1
とし、
Buff(x,y)が0でなければ、ステップS39−16に進み、
Buff(x,y)=2
Ap2←Ap2-1
とする。これで、上側において既にカウントされる境界部分のカウントを除く。
以上で、解析処理のアルゴリズムについての説明を行った。
図45は、解析対象の6方向投影画像例であり、左右、上下、前後の6方向からの投影画像が得られていることがわかる。図46は、解析における解析パラメータの設定画面の例を示す図である。設定パラメータとしては、二値化しきい値(0〜255の範囲、通常の設定値:25)、削除スポット面積(単位:画素、通常の設定値:200)、探索範囲重み(前極、後極、通常の設定値:16と4)、水晶体エッジの測定範囲(図15A(2)(3)においてPcを移動させる範囲、通常の設定値:2〜12)、重心探索範囲(図15A(3)においてPgを移動させる範囲、単位%、通常の設定値:30)、計測の原点(=計測用重心、後極側エッジ点からの距離、通常の設定値:87画素)、対称性算出角度(広領域の面積算出角度範囲、通常の設定値:45度)、尖鋭度算出角度(尖鋭度算出および狭領域の面積算出角度範囲、通常の設定値:22度)、解析眼球が左眼であるか右眼であるか、標準眼軸長上限(単位:画素、通常の設定値:175画素)、左右対称性下限値(%、通常の設定値:90%)、上限値(%、通常の設定値:110%)、上下対称性下限値(%、通常の設定値:90%)、上限値(%、通常の設定値:110%)、後極尖鋭度下限値(通常の設定値:140度)、上限値(通常の設定値:150度)を設定することができるが、一般的には、解析眼球が左眼であるか右眼であるのみを設定すれば良い。
図49は、強度近視の場合の解析対象の6方向投影画像の例を示す図である。図45に示す画像とは、形状がかなり異なっていることがわかる。図50は、解析パラメータの設定画面例を示す図であり、この画面は、図46と同様である。同じ設定において、解析を行った結果の例について図51を例にして説明する。図46とは、解析結果がかなり異なっていることがわかる。特に、眼軸長、後極尖鋭度、左右方向の対称性、上下方向の対称性、後極尖鋭度のタイプなどが異なっている。タイプ分類において、表1において、タイプ分類が11であり、眼軸長が異常、左右方向の対称性が鼻寄り(90%未満)であることがわかる。図52は、解析時の補助線設定状況の確認画面が示される。図52においては、上下左右前後の眼球の投影画像において、眼軸について修正を行うための補助線を示している。この確認画面において、眼軸を修正し、指示した補助線で再解析を行うことができる。
本発明によれば、患者に負担をかけずに「強度近視」の早期診断に寄与でき、読影医の主観に依存しない客観性のある診断データを提供することができる。
本発明は、以下の発明を含む。
(1)眼科診断機器による診断を行う第1のステップと、
前記第1のステップで診断ができない場合に、頭部のMRI撮影及び眼球部位の3次元ボクセル画像を抽出するステップと、
前記眼球部位の3次元ボクセル画像を基に、上下/左右/前後の6方向のいずれかの方向の投影画像データを左右眼球別にレンダリングするステップと、
前記投影画像に対して、画像解析による眼球の形状パラメータである、眼軸長、後極先鋭度、左右対称性、上下対称性、後極突出数の少なくともいずれか1のパラメータに基づいて、強度近視を診断するステップと、
を有することを特徴とする強度近視の診断方法。
(2)前記形状パラメータ毎に、強度近視のタイプの分類処理を行うステップを有することを特徴とする(1)に記載の強度近視の診断方法。
Claims (17)
- 眼球を含む頭部の3次元ボクセル画像を取得する画像入力部と、
入力した前記3次元ボクセル画像より、左右眼球別に眼球領域の少なくともいずれか一
方の眼の3次元眼球ボクセル画像を抽出するボクセル画像抽出部と、
抽出した3次元眼球ボクセル画像を、少なくとも上下いずれかの方向に投影した第1の
投影画像を作成する投影画像算出部と、
前記第1の投影画像に対して眼球前極部頂点と眼球後極部頂点とを結ぶ眼軸を設定し、少なくとも眼球前極部頂点と眼球後極部頂点との間の眼軸長と、眼軸を境界に後極側を左右に分割した領域をもとに左右方向の非対称性の度合いと、を画像解析のパラメータとして算出する投影画像解析部と、
を備えることを特徴とする眼科疾患の画像解析装置。 - 前記3次元ボクセル画像は、MRIを用いて取得したものであることを特徴とする請求項1に記載の眼科疾患の画像解析装置。
- 前記投影画像算出部は、
前記3次元眼球ボクセル画像を、少なくとも左右いずれかの方向に投影した第2の投影画像を作成し、
前記画像解析部は、前記第2の投影画像に対して眼軸を設定し、少なくとも眼球前極部頂点と眼球後極部頂点との間の眼軸長と眼軸を境界に後極側を上下に分割した領域をもとに上下方向の非対称性の度合いを、画像解析のパラメータとして算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の眼科疾患の画像解析装置。 - 前記画像解析部は、
前記第1又は第2の投影画像のうちの少なくともいずれかに対して、後極の円弧部曲率の尖鋭度合いを、画像解析のパラメータとして算出することを特徴とする請求項1から3までのいずれか1項に記載の眼科疾患の画像解析装置。 - 前記画像解析部は、
前記第1又は第2の少なくともいずれか一方の投影画像について、左右又は上下の少なくともいずれか一方の組の前記パラメータを平均した値を算出結果とすることを特徴とする請求項1から4までのいずれか1項に記載の眼科疾患の画像解析装置。 - 前記投影画像算出部は、
前記3次元眼球ボクセル画像に対して、後方向に投影した第3の投影画像を作成し、
前記画像解析部は、前記第3の投影画像に対して、後極突出部に対応するピーク点の個数を、画像解析のパラメータとして算出することを特徴とする請求項1から5までのいずれか1項に記載の眼科疾患の画像解析装置。 - 前記画像解析部は、前記第3の投影画像に対して、眼球部の輪郭線抽出を行い、更に眼球部の重心点を設定し、前記算出された各ピーク点の位置を、画像解析のパラメータとして、前記重心点を基準とした極座標である重心からの距離と重心からピーク点方向の角度で算出することを特徴とする請求項6に記載の眼科疾患の画像解析装置。
- 前記画像解析部は、
前記投影画像に対して眼球部の輪郭線抽出を行い、前記眼球前極部頂点および前記眼球後極部頂点は前記眼球部の輪郭線上に位置し、かつ前記眼球前極部頂点と前記眼球後極部頂点とを結ぶ直線が前記直線の幾つかの頂点より鉛直方向に左右または上下方向に延長した前記輪郭線との交点までの距離が均等になるように、前記眼球前極部頂点および前記眼球後極部頂点を設定することにより、前記眼軸を自動設定することを特徴とする請求項1から3までのいずれか1項に記載の眼科疾患の画像解析装置。 - 前記画像解析部は、
前記投影画像に対して眼球部の輪郭線抽出を行い、更に眼球部の重心点を設定し、前記眼球前極部頂点および前記眼球後極部頂点は前記眼球部の輪郭線上に位置し、かつ前記眼球前極部頂点と前記重心点と前記眼球後極部頂点との3点を結ぶ折れ線ができるだけ直線になるように、前記眼球前極部頂点、前記眼球後極部頂点および前記重心点を設定することにより、前記眼軸を自動設定するようにしていることを特徴とする請求項1から3までのいずれか1項に記載の眼科疾患の画像解析装置。 - 前記画像解析部は、
前記第1又は第2の投影画像に対して眼球部の輪郭線抽出を行い、前記眼球前極部頂点または前記眼球後極部頂点のいずれかに対して、画面との対話形式により設定する対話型頂点入力部により設定された前記眼球前極部頂点または前記眼球後極部頂点に対して、前記眼球前極部頂点と前記眼球後極部頂点とを結ぶ直線の延長線上で前記輪郭線との交点に自動的に補正する頂点補正部を備えていることを特徴とする請求項1から3までのいずれか1項に記載の眼科疾患の画像解析装置。 - 前記画像解析部は、
前記第1又は第2の投影画像に対して眼球部の輪郭線抽出を行い、更に眼球部に計測用重心点を設定し、計測用重心点より前記眼球後極部頂点を結ぶ基準線に対して、計測用重心点を中心に+第1の角度および−第1の角度の方向の直線Aと直線Bを設定し、前記直線Aと前記基準線に囲まれた前記輪郭線の内部の面積Aと、前記直線Bと前記基準線に囲まれた前記輪郭線の内部の面積Bを算出し、面積Aと面積Bとの比率を前記非対称性の度合いとして与えることを特徴とする請求項1から3までのいずれか1項に記載の眼科疾患の画像解析装置。 - 前記画像解析部は、
前記第1又は第2の投影画像に対して眼球部の輪郭線抽出を行い、更に眼球部に計測用重心点を設定し、計測用重心点より前記眼球後極部頂点を結ぶ基準線に対して、計測用重心点を中心に+第2の角度および−第2の角度の方向の直線Aと直線Bを設定し、前記直線Aと前記輪郭線との交点Aと前記眼球後極部頂点と前記直線Bと前記輪郭線との交点Bとの3頂点のなす角を前記尖鋭度合いとして与えることを特徴とする請求項4に記載の眼科疾患の画像解析装置。 - 前記画像解析部は、計測用重心点より前記眼球後極部頂点を結ぶ基準線に対して、計測用重心点を中心に+第2の角度および−第2の角度の方向の直線Cと直線Dを追加設定し、前記直線Cと前記基準線に囲まれた前記輪郭線の内部の面積Cと、前記直線Dと前記基準線に囲まれた前記輪郭線の内部の面積Dを追加算出し、面積Cと面積Dとの比率と前記面積Aと面積Bとの比率のいずれか大きい値を前記非対称性の度合いとすることを特徴とする請求項11に記載の眼科疾患の画像解析装置。
- 前記画像解析部は、
前記計測用重心点として前記眼球前極部頂点と前記眼球後極部頂点とを結ぶ眼軸上に、前記眼球後極部頂点より所定の距離だけ離した点を与えることを特徴とする請求項11から13までのいずれか1項に記載の眼科疾患の画像解析装置。 - 前記画像解析部は、
前記所定の距離として正常者の眼球の平均的な眼軸長の1/2を設定することを特徴とする請求項14に記載の眼科疾患の画像解析装置。 - 眼球を含む頭部の3次元ボクセル画像を取得する画像入力ステップと、
入力した前記3次元ボクセル画像より、左右眼球別に眼球領域の少なくともいずれか一方の眼の3次元眼球ボクセル画像を抽出するボクセル画像抽出ステップと、
抽出した3次元眼球ボクセル画像を、少なくとも上下いずれかの方向に投影した第1の投影画像を作成する投影画像算出ステップと、
前記第1の投影画像に対して眼球前極部頂点と眼球後極部頂点とを結ぶ眼軸を設定し、少なくとも眼球前極部頂点と眼球後極部頂点との間の眼軸長と、眼軸を境界に後極側を左右に分割した領域をもとに左右方向の非対称性の度合いと、を画像解析のパラメータとして算出する投影画像解析ステップと、
を備えることを特徴とする眼科用画像解析方法。 - コンピュータに、請求項16に記載の眼科用画像解析方法を実行させるためのプログラム。
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