JP6061984B2 - Image processing apparatus, image processing method, and program - Google Patents

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Description

本発明は、眼部の断層画像を解析する画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method, and a program for analyzing a tomographic image of an eye.

網膜の視神経乳頭部は視神経の束が眼の深部へと潜り込む部位である。緑内障などの病気の場合この視神経乳頭部に変化が現れるためこの視神経乳頭部を特定することは診断上重要である。   The optic nerve head of the retina is the part where the bundle of optic nerves goes deep into the eye. In the case of diseases such as glaucoma, since changes appear in the optic papilla, it is important for diagnosis to specify the optic papilla.

特許文献1では、網膜内の層の一つである網膜色素上皮の端部を求めることで視神経乳頭部の領域(ディスク領域)を特定する技術が開示されている。この技術では、視神経乳頭部の中心付近の直下には網膜色素上皮が存在しないという解剖学的な特徴を利用している。また特許文献2では、前眼部から眼底表面までの深さを用いて視神経乳頭部にあって陥凹した領域を特定する技術が開示されている。この技術では視神経乳頭部が眼底の表面において陥凹している点を利用している。   Patent Document 1 discloses a technique for specifying an area (disc area) of the optic nerve head by obtaining an end of a retinal pigment epithelium that is one of the layers in the retina. This technique uses the anatomical feature that the retinal pigment epithelium does not exist immediately below the center of the optic nerve head. Patent Document 2 discloses a technique for identifying a recessed region in the optic nerve head using the depth from the anterior segment to the fundus surface. This technique utilizes the fact that the optic papilla is recessed on the surface of the fundus.

特表2009−523563号公報Special table 2009-523563 特開2008−73188号公報JP 2008-73188 A

網膜色素上皮が存在しないことに基づいて視神経乳頭部を特定しようとする場合、血管下や病変下では偽像が発生し網膜色素上皮が不鮮明となるため、この偽像が発生した領域を視神経乳頭部としてしまうおそれがある。また網膜の表面形状に基づいて特定しようとする場合、視神経乳頭部以外の凹部を誤って視神経乳頭部としてしまう恐れがある。   When trying to identify the optic papilla based on the absence of retinal pigment epithelium, a false image occurs under the blood vessel or under the lesion, and the retinal pigment epithelium becomes unclear. There is a risk of becoming a part. In addition, when trying to specify based on the surface shape of the retina, there is a possibility that a recess other than the optic nerve head is mistakenly set as the optic nerve head.

本発明の画像処理装置は、眼底の断層画像を取得する画像取得手段と、前記断層画像の網膜と硝子体の境界を抽出する境界抽出手段と、前記抽出された境界の窪み度合いを示す指標を算出する算出手段と、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つが存在しない範囲を抽出する範囲抽出手段と、前記算出手段が算出した前記指標と前記範囲抽出手段が抽出した前記範囲とに基づき、視神経乳頭部を特定する特定手段とを有することを特徴とする。 Index image processing apparatus of the present invention, showing an image acquiring means for acquiring a tomographic image of the fundus oculi, a boundary extracting means for extracting a boundary of the retina and vitreous body of the tomographic image, the depressions viewed degree of the extracted boundary A range extracting unit for extracting a range in which at least one of each layer of the nerve fiber layer, GCL, INL, IPL, OPL, or IS / OS or its layer boundary does not exist in the tomographic image; based said index calculating means is calculated in said range the range extraction unit and extracted, characterized Rukoto that having a specifying means for specifying the optic disc.

かかる構成を有することにより、網膜と硝子体との境界の陥凹部を特定することができる。   By having such a configuration, it is possible to identify a recess at the boundary between the retina and the vitreous body.

特に網膜層内の病変によって層構造が変化している場合には、網膜色素上皮が不鮮明となるものの、その部位で網膜と硝子体との境界は病変により押し上げられ凸部となることが多い。この形状は陥凹している視神経乳頭部とは大きくことなるため、網膜の境界の形状を用いることで病変部を誤って視神経乳頭部として特定してしまう誤りを減らすことができる。   In particular, when the layer structure is changed by a lesion in the retinal layer, the retinal pigment epithelium is unclear, but the boundary between the retina and the vitreous body is often pushed up by the lesion and becomes a convex portion. Since this shape is greatly different from the depressed optic nerve head, by using the shape of the boundary of the retina, it is possible to reduce errors that erroneously specify the lesion as the optic nerve head.

光干渉断層撮影システムの構成図である。It is a block diagram of an optical coherence tomography system. 光干渉断層撮影装置20の構成図である。1 is a configuration diagram of an optical coherence tomography apparatus 20. FIG. 視神経乳頭部付近の断層画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the tomographic image of the optic nerve head vicinity. 画像処理装置10が実行する処理の流れを示すフローチャートである。3 is a flowchart showing a flow of processing executed by the image processing apparatus 10. 乳頭解析部14が実行するディスク領域の特定処理を示す図である。It is a figure which shows the identification process of the disk area | region which the nipple analysis part 14 performs. 網膜解析部12が実行する処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the process which the retinal analysis part 12 performs. 視神経乳頭部付近の画像とAスキャンプロファイルを示す図である。It is a figure which shows the image near an optic nerve head, and an A scan profile. 網膜解析部12により特定されたILM及びIS/OSを示す図である。It is a figure which shows ILM and IS / OS specified by the retina analysis part 12. 視神経乳頭特定部13が実行する処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the process which the optic nerve head specific | specification part 13 performs. IS/OSが存在しない領域の特定処理を示す図である。It is a figure which shows the specific process of the area | region where IS / OS does not exist. 陥凹領域の中心位置の特定処理を示す図である。It is a figure which shows the specific process of the center position of a recessed area. その他の実施例に係る乳頭解析部14が実行するディスク領域の特定処理を示す図である。It is a figure which shows the identification process of the disk area | region which the nipple analysis part 14 which concerns on another Example performs. 網膜が傾いて撮影された場合の視神経乳頭部付近の断層画像を示す図である。It is a figure which shows the tomographic image of the optic nerve head vicinity when a retina inclines and was image | photographed. その他の実施例に係る乳頭解析部14が実行するディスク領域の特定処理を示す図である。It is a figure which shows the identification process of the disk area | region which the nipple analysis part 14 which concerns on another Example performs. その他の実施例に係る画像処理装置1500の構成図である。It is a block diagram of the image processing apparatus 1500 which concerns on another Example.

(実施例1)
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。
Example 1
The configuration of the optical coherence tomography system 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. In this system, the optical coherence tomography apparatus 20 captures a tomographic image of the eye to be examined. The photographed tomographic image is subjected to optic nerve head analysis processing and displayed on the display unit 40.

画像処理装置10は、図1に示す各ブロックをASICやFPGAその他のハードウェアとして有しており、後述する図4、6、9の処理を実行するように構成されている。網膜解析部12は画像取得部11が取得した断層画像を解析して、網膜の各層の境界面の位置を特定する。また網膜解析部12はILM及びIS/OSの三次元形状を特定する。ここで網膜解析部12はILMにおける陥凹部と、IS/OSにおける層が途切れた領域を断層画像に基づき特定された三次元形状から取得する。視神経乳頭特定部13は特定された各境界面の位置とILMの形状の情報とに基づいて断層画像から視神経乳頭部を特定する。乳頭解析部14は視神経乳頭部を解析して視神経乳頭部の外縁で囲まれるディスク領域(視神経円板)を特定する。また、ディスク領域に基づいて視神経乳頭部の陥凹部であるカップ領域(円板陥凹、乳頭陥凹)を特定する。乳頭解析部14は更にC/D比、R/D比を算出する。そして画像処理装置10はこのC/D比、R/D比を断層画像とともに表示部40に表示させる。   The image processing apparatus 10 has each block shown in FIG. 1 as an ASIC, FPGA, or other hardware, and is configured to execute the processes of FIGS. The retina analyzing unit 12 analyzes the tomographic image acquired by the image acquiring unit 11 and specifies the position of the boundary surface of each layer of the retina. The retinal analysis unit 12 identifies the three-dimensional shapes of ILM and IS / OS. Here, the retinal analysis unit 12 obtains the recessed portion in the ILM and the region where the layer in the IS / OS is interrupted from the three-dimensional shape specified based on the tomographic image. The optic nerve head specifying unit 13 specifies the optic nerve head from the tomographic image based on the specified position of each boundary surface and information on the shape of the ILM. The nipple analyzing unit 14 analyzes the optic nerve head and identifies a disk region (optic nerve disk) surrounded by the outer edge of the optic nerve head. In addition, a cup area (disc depression, nipple depression) that is a depression of the optic nerve head is identified based on the disk area. The teat analyzer 14 further calculates a C / D ratio and an R / D ratio. The image processing apparatus 10 displays the C / D ratio and R / D ratio on the display unit 40 together with the tomographic image.

図2に基づいて光干渉断層撮影装置20の構成を説明する。ここで光干渉断層撮影装置20は光干渉断層計(OCT;Optical Coherence Tomography)の原理を用いたOCT撮影装置である。指示取得部21は、被検眼の眼底表面に対して二次元の計測範囲及び計測深度を調整する指示情報を取得する。指示情報に基づいてガルバノミラー駆動機構201はガルバノミラー202が駆動する。低コヒーレンス光源203からの光をハーフミラー204で信号光と参照光に分割する。信号光はガルバノミラー202、対物レンズ205を経由して被検眼206で反射または散乱される。参照光は固定配置された参照ミラー207で反射または散乱される。これら信号光および参照光の戻り光をハーフミラー204は重畳して干渉光を生成する。回折格子208はこの干渉光を波長λ1〜λnの波長成分に分光して、各波長成分を1次元光センサアレイ209によって検出する。画像再構成部210は1次元光センサアレイ209から出力された干渉光の各波長成分の検出信号に基づいて、網膜の断層画像が再構成する。   The configuration of the optical coherence tomography apparatus 20 will be described with reference to FIG. Here, the optical coherence tomography apparatus 20 is an OCT imaging apparatus using the principle of optical coherence tomography (OCT; Optical Coherence Tomography). The instruction acquisition unit 21 acquires instruction information for adjusting a two-dimensional measurement range and measurement depth with respect to the fundus surface of the eye to be examined. Based on the instruction information, the galvanometer mirror driving mechanism 201 is driven by the galvanometer mirror 202. The light from the low coherence light source 203 is split into signal light and reference light by the half mirror 204. The signal light is reflected or scattered by the eye 206 via the galvanometer mirror 202 and the objective lens 205. The reference light is reflected or scattered by a reference mirror 207 that is fixedly arranged. The half mirror 204 superimposes the return light of the signal light and the reference light to generate interference light. The diffraction grating 208 splits the interference light into wavelength components of wavelengths λ1 to λn, and each wavelength component is detected by the one-dimensional photosensor array 209. The image reconstruction unit 210 reconstructs a tomographic image of the retina based on detection signals of each wavelength component of the interference light output from the one-dimensional photosensor array 209.

なお、眼底の任意の位置に信号光を照射して一次元の画像を得ることをAスキャンと呼ぶ。またこの深さ方向の一次元の画像をAスキャン画像と呼ぶ。さらにガルバノミラー202により任意の線に沿って信号光を断続的に眼底へ入射させることにより眼底上を走査することをBスキャンと呼ぶ。また、Bスキャンにより得られた断層画像をBスキャン画像と呼ぶ。さらに、眼底表面の所定の領域内の複数の位置でAスキャンして得られた画像からAスキャンの方向と交差する画像をCスキャン画像と呼ぶ。   Note that obtaining a one-dimensional image by irradiating signal light on an arbitrary position of the fundus is called A-scan. This one-dimensional image in the depth direction is called an A-scan image. Further, scanning the fundus by causing the galvano mirror 202 to make signal light incident on the fundus along an arbitrary line is called B scan. A tomographic image obtained by B-scan is called a B-scan image. Furthermore, an image that intersects with the direction of A scan from images obtained by performing A scan at a plurality of positions within a predetermined region on the fundus surface is referred to as a C scan image.

図3は上述の光干渉断層撮影装置20にて撮影された視神経乳頭部付近の断層画像の例である。眼底表面を平行なn本のラインに沿って信号光でスキャン(Bスキャン)し得られた画像T1乃至Tnである。x軸方向はBスキャンと平行な方向、y軸方向はスキャンラインの並ぶ方向、z軸方向は眼の深さ方向である。   FIG. 3 shows an example of a tomographic image near the optic nerve head taken by the optical coherence tomography apparatus 20 described above. These images T1 to Tn are obtained by scanning the surface of the fundus with signal light (B-scan) along n parallel lines. The x-axis direction is a direction parallel to the B-scan, the y-axis direction is the direction in which the scan lines are arranged, and the z-axis direction is the depth direction of the eye.

図3の境界L1はILM(内境界膜)と硝子体の境界(以下、ILM境界)であり、網膜と硝子体の境界とする。境界L2はNFL(神経線維層)とその下部の層との境界(以下、NFL境界)である。境界L3はIS/OS(視細胞内節外節接合部)とその上部層との境界(以下、IS/OS境界)である。境界L4はRPE(網膜色素上皮)とその下部の層との境界(以下、RPE境界)である。   The boundary L1 in FIG. 3 is the boundary between the ILM (inner boundary membrane) and the vitreous body (hereinafter referred to as ILM boundary), and is the boundary between the retina and the vitreous body. The boundary L2 is a boundary between the NFL (nerve fiber layer) and its lower layer (hereinafter referred to as NFL boundary). The boundary L3 is a boundary (hereinafter referred to as an IS / OS boundary) between the IS / OS (visual cell inner and outer joint joint) and its upper layer. The boundary L4 is a boundary between the RPE (retinal pigment epithelium) and its lower layer (hereinafter, RPE boundary).

図3に示されるとおり、視神経乳頭部の特徴として、第一に視神経乳頭部ではILM境界が凹む。第二にIS/OS(IS/OS境界)やRPE(RPE境界)が存在していない。この二つの特徴を用いて、網膜層の断層画像から視神経乳頭部の位置を特定する。   As shown in FIG. 3, as a characteristic of the optic papilla, first, the ILM boundary is recessed in the optic papilla. Second, there is no IS / OS (IS / OS boundary) or RPE (RPE boundary). Using these two features, the position of the optic nerve head is specified from the tomographic image of the retinal layer.

ILM境界の形状は個人差が大きいことが知られており、視神経乳頭部の陥凹がそれほど大きくなく、乳頭部以外の領域でILM境界の凹部が現れる場合もある。しかしながら解剖学上RPEが存在しないのは病変等一部の例外を除いて視神経乳頭部だけである。そのため、陥凹部が複数存在していても、RPEの有無で判定することにより精度よく視神経乳頭部の位置を特定することができる。   The shape of the ILM boundary is known to vary greatly among individuals, and the depression of the optic nerve head is not so large, and there may be a depression of the ILM boundary in a region other than the head. However, RPE does not exist anatomically only in the optic nerve head, with some exceptions such as lesions. Therefore, even if there are a plurality of depressions, the position of the optic nerve head can be accurately identified by determining the presence or absence of RPE.

さらに、これら二つの特徴を合わせて用いる効果は、血管や病変による偽像領域がある場合に顕著である。領域v1は偽像領域と呼ばれる領域である。偽像領域は、血管や病変がOCTの信号光を吸収し、血管や病変より深い位置に到達する信号光がきわめて弱くなることで発生する。偽像領域では、現実には存在する層や構造が画像上から消えてしまう。   Furthermore, the effect of using these two features together is significant when there is a false image area due to blood vessels or lesions. The region v1 is a region called a false image region. The false image region is generated when a blood vessel or a lesion absorbs OCT signal light and signal light reaching a position deeper than the blood vessel or the lesion becomes extremely weak. In the false image area, layers and structures that actually exist disappear from the image.

出血や白斑などの病変による偽像が発生する多くの場合には病変部の上部のILM境界は硝子体側に押し上げられる。結果としてILM境界が凸部を形成することとなる。また、血管が存在している場合にも、血管の上部が凹部を形成することは少ない。本実施例ではILM境界が凹部を形成するか否かを判定して視神経乳頭部を特定することで、RPEの有無のみで視神経乳頭部の位置を特定する際の欠点を補うことができる。   In many cases where a false image is generated due to a lesion such as bleeding or vitiligo, the ILM boundary above the lesion is pushed up to the vitreous body. As a result, the ILM boundary forms a convex portion. In addition, even when a blood vessel exists, the upper portion of the blood vessel rarely forms a recess. In this embodiment, by determining whether or not the ILM boundary forms a recess and specifying the optic papilla, it is possible to compensate for the disadvantages of specifying the position of the optic papilla only by the presence or absence of RPE.

図3において領域C5は視神経乳頭領域を示しており、ディスク領域と呼ばれる。また領域D7は視神経乳頭の陥凹部の縁で囲まれる領域を示しており、カップ領域と呼ばれる。本実施例では特許文献1の定義に従い、ディスク領域をRPEの端部で囲まれる領域として定義する。またカップ領域は、図3のように、RPE端を結んだ面から垂直上方向に所定の距離だけ平行移動した面と、ILMとの交点を結ぶ曲面として定義する。   In FIG. 3, an area C5 indicates an optic nerve head area and is called a disk area. A region D7 indicates a region surrounded by the edge of the recessed portion of the optic disc and is called a cup region. In this embodiment, in accordance with the definition of Patent Document 1, the disk area is defined as an area surrounded by the end of the RPE. In addition, as shown in FIG. 3, the cup region is defined as a curved surface connecting the intersection of the ILM and a surface translated by a predetermined distance vertically upward from the surface connecting the RPE ends.

C/D比(cup−to−disc ratio;陥凹乳頭径比)はこのカップ領域の外縁の直径と、ディスク領域の直径の比で定義される。C/D比が大きい場合すなわち陥凹が大きい場合には緑内障が疑われる。また、R/D比(rim−to−disc ratio;リム乳頭径比)はリム領域の幅とこの幅の計測位置及び乳頭中心を通過する乳頭径との比として定義される。リム領域とは、ディスク領域の外縁とカップ領域の外縁に囲まれる領域を意味する。R/D比が小さい場合すなわち陥凹部の領域が視神経乳頭の領域に対して大きい場合には緑内障が疑われる。   The C / D ratio (cup-to-disc ratio) is defined by the ratio of the diameter of the outer edge of the cup area to the diameter of the disk area. Glaucoma is suspected when the C / D ratio is large, that is, when the depression is large. The R / D ratio (rim-to-disc ratio) is defined as the ratio of the width of the rim region to the measurement position of the width and the nipple diameter passing through the nipple center. The rim area means an area surrounded by the outer edge of the disk area and the outer edge of the cup area. Glaucoma is suspected when the R / D ratio is small, that is, when the recessed area is larger than the optic disc area.

図4は本実施形態のフローチャートである。画像処理装置10が実行する具体的な処理手順を、このフローチャートに沿って説明する。   FIG. 4 is a flowchart of this embodiment. A specific processing procedure executed by the image processing apparatus 10 will be described with reference to this flowchart.

<ステップS401>ステップS401にて画像取得部11は、光干渉断層撮影装置20で撮像した複数の二次元断層画像T1乃至Tn(図3参照)を取得する。   <Step S401> In step S401, the image acquisition unit 11 acquires a plurality of two-dimensional tomographic images T1 to Tn (see FIG. 3) captured by the optical coherence tomography apparatus 20.

<ステップS402>ステップS302にて網膜解析部12は、二次元断層画像T1乃至Tnのそれぞれについてy軸方向に並ぶ画素列ごとにILM境界およびIS/OS境界の位置と形状を特定する。処理の詳細は図6のステップS501乃至ステップS511で後述する。   <Step S402> In step S302, the retinal analysis unit 12 specifies the positions and shapes of the ILM boundary and the IS / OS boundary for each pixel column arranged in the y-axis direction for each of the two-dimensional tomographic images T1 to Tn. Details of the processing will be described later in steps S501 to S511 of FIG.

<ステップS403>ステップS403にて視神経乳頭特定部13は、網膜解析部12で特定したILM境界が窪んだ形状をしており、かつIS/OSの特定を失敗した位置を視神経乳頭部として特定する。また、窪みの形状に基づいて視神経乳頭部のディスク領域の中心位置を特定する。この処理の詳細は図6のステップS501乃至S504で後述する。   <Step S403> In step S403, the optic disc specifying unit 13 specifies the position where the ILM boundary specified by the retinal analysis unit 12 is depressed and the IS / OS specification has failed as the optic disc. . Further, the center position of the disc area of the optic nerve head is specified based on the shape of the depression. Details of this processing will be described later in steps S501 to S504 in FIG.

<ステップS404>ステップS404にて乳頭解析部14は特定された視神経乳頭部の位置に基づいて領域成長法によるディスク領域の特定を行う。また、ディスク領域に基づいてカップ領域の特定を行う。   <Step S404> In step S404, the nipple analyzing unit 14 specifies a disk area by the area growth method based on the specified position of the optic nerve head. Also, the cup area is specified based on the disk area.

乳頭解析部14は、ステップS403で特定したディスク領域の中心を基点として、ディスク領域を特定する。本実施形態では、図5のように「ディスク領域の中心」ラベルのついたA−scanをシードポイントSとして、「IS/OS特定不可」ラベルの付いたA−scanを領域成長の対象とする。すると、ディスク領域Rを内側から広げて特定することができる。また、特定したディスク領域Rの両端にあたるT1、T2がRPE端であると言える。   The nipple analysis unit 14 specifies a disk area using the center of the disk area specified in step S403 as a base point. In this embodiment, as shown in FIG. 5, A-scan labeled “center of disk area” is used as a seed point S, and A-scan labeled “IS / OS cannot be specified” is targeted for area growth. . Then, the disk area R can be specified by expanding from the inside. Further, it can be said that T1 and T2 corresponding to both ends of the specified disk region R are RPE ends.

このように、ディスク領域の中心を特定し、中心(ディスクの内側)からディスク領域を特定することで、ディスク領域とRPE端の特定の際、網膜内に存在する偽像の影響を減らすことができる。   Thus, by specifying the center of the disk area and specifying the disk area from the center (inside the disk), the influence of the false image existing in the retina can be reduced when the disk area and the RPE end are specified. it can.

このように、画像から特定されたILMとIS/OSの境界情報を用いて、視神経乳頭陥凹部の中央付近を特定し、ディスクの内側からRPE端を探索するため、血管や病変部から生じる偽像の影響を受けず、RPE端特定の誤りを減らすことができる。   In this way, the boundary information between the ILM and IS / OS specified from the image is used to specify the vicinity of the center of the optic disc recess and to search for the RPE end from the inside of the disc. RPE edge specific errors can be reduced without being affected by the image.

なお、基点は必ずしも陥凹部の中心である必要はなく、ディスクの内側の領域である確率が高い所定の位置であればよい。ただし、陥凹部の中心位置はディスクの内側の領域である確率が高いため、視神経乳頭領域の外縁を特定する処理の精度を向上させることができる。   Note that the base point does not necessarily have to be the center of the recessed portion, and may be a predetermined position with a high probability of being a region inside the disc. However, since there is a high probability that the center position of the recess is an area inside the disk, the accuracy of the process of specifying the outer edge of the optic disc area can be improved.

<ステップS405>ステップS405にて、乳頭解析部14はC/D比、R/D比を算出する。   <Step S405> In step S405, the teat analyzer 14 calculates a C / D ratio and an R / D ratio.

<ステップS406>ステップS406において画像処理装置10は特定されたRPE端とカップ領域、ディスク領域を断層画像に重畳し、表示部40にその画像を表示させる。   <Step S406> In step S406, the image processing apparatus 10 superimposes the specified RPE end, the cup area, and the disk area on the tomographic image and causes the display unit 40 to display the image.

また、算出されたC/D比、R/D比についても、画像上またはそれ以外に表示する。これにより視神経乳頭部の陥凹の形状と特定されたカップ領域またはディスク領域の関係が明示される。よってユーザは陥凹の形状と算出されたC/D比、R/D比の根拠を画像から把握することができる。   Further, the calculated C / D ratio and R / D ratio are also displayed on the image or otherwise. Thereby, the relationship between the shape of the depression of the optic nerve head and the identified cup area or disk area is clearly shown. Therefore, the user can grasp the ground shape of the depression, the calculated C / D ratio, and the basis of the R / D ratio from the image.

また別の例としては、カップ領域とディスク領域をCスキャン画像に射影して得られる二次元領域をCスキャン画像に重畳して表示する。これにより、カップ領域及びディスク領域の形状を把握することができる。なお、Cスキャン画像に限らず、眼底カメラなど他のモダリティにより撮影された眼底の表面画像であっても、Bスキャン画像群を深さ方向に積算して得られた積算画像であっても、またBスキャン画像群を用いて生成した投影画像であってもよい。   As another example, a two-dimensional area obtained by projecting a cup area and a disk area onto a C scan image is displayed superimposed on the C scan image. Thereby, the shapes of the cup area and the disk area can be grasped. It should be noted that the present invention is not limited to the C-scan image, and may be a fundus surface image captured by another modality such as a fundus camera, or an accumulated image obtained by integrating the B-scan image group in the depth direction. Moreover, the projection image produced | generated using the B scan image group may be sufficient.

<網膜層境界特定処理>
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。
<Retina layer boundary identification processing>
Details of the ILM and IS / OS specifying processing in step S402 will be described with reference to FIG. This process is a pre-process for specifying a region where the ILM forms a recess and for specifying a region where the IS / OS layer in the retina is interrupted.

<ステップS501>
ステップS501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。
<Step S501>
In step S501, the retinal analysis unit 12 performs image conversion on the OCT tomographic image acquired in step S401. In this embodiment, a median filter and a Sobel filter are respectively applied to a tomographic image to create a median image and a Sobel image. Here, it is assumed that the pixel value is large when the signal strength is strong and small when the signal strength is weak.

本実施形態において、SobelフィルタはA−scanにおける浅い方向(画像の上方)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たせている。その理由は以下のとおりである。本件では、視神経乳頭部の解析に必要な部位であるディスクを検出するために、ILMの形状特徴とIS/OSの境界情報を用いている。そのため、ILMとIS/OSを特定することが重要である。網膜層構造において、ILMは輝度値の低い硝子体と比較的輝度値の高い網膜組織との境界であり、IS/OSも浅い方向に比較的暗い組織と接している。つまり、上記のような方向性をもたせることでILMとIS/OSがより強調される。   In the present embodiment, the Sobel filter has directionality so as to emphasize a boundary from a low luminance value to a high luminance value when viewed from a shallow direction (above the image) in A-scan. The reason is as follows. In this case, ILM shape characteristics and IS / OS boundary information are used to detect a disk, which is a part necessary for analysis of the optic nerve head. Therefore, it is important to specify the ILM and IS / OS. In the retinal layer structure, ILM is a boundary between a vitreous body having a low luminance value and a retinal tissue having a relatively high luminance value, and IS / OS is also in contact with a relatively dark tissue in a shallow direction. In other words, the ILM and IS / OS are more emphasized by providing the above directionality.

<ステップS502>
ステップS502において、網膜解析部12は、ステップS501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。
<Step S502>
In step S502, the retinal analysis unit 12 calculates the average luminance value of the background (vitreous body) using the median image created in step S501. In the present embodiment, first, binarization processing is performed on the median image by the P-tile method to specify the background area. Next, the average value of the luminance values of the median image in the background area is calculated.

P−tile法による二値化処理とは、処理対象となる画像のヒストグラムを作成し、輝度値の高い方、もしくは低い方から累積して、所定の割合Pに達したときの輝度値を閾値として二値化する方法である。本実施形態では、画像中における網膜領域の割合がおおよそわかっているため、経験的にPの値を、輝度値の高い方から30パーセントとして二値化処理を行い、輝度値が閾値以下の画素を背景画素とする。   The binarization processing by the P-tile method is to create a histogram of an image to be processed, accumulate from the higher or lower luminance value, and determine the luminance value when a predetermined ratio P is reached as a threshold value. As a binary method. In this embodiment, since the ratio of the retinal region in the image is roughly known, the binarization process is empirically performed by setting the P value to 30 percent from the higher luminance value, and the luminance value is equal to or lower than the threshold value. Is a background pixel.

背景画素を特定したら、背景画素におけるメディアン画像の輝度値を参照し、背景の平均輝度値を算出する。   When the background pixel is specified, the average luminance value of the background is calculated with reference to the luminance value of the median image at the background pixel.

<ステップS503>
ステップS503において、網膜解析部12は、ステップS501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。
<Step S503>
In step S503, the retinal analysis unit 12 creates a profile from the converted image created in step S501. In this embodiment, a profile is created for each A-scan from both the median image and the Sobel image. By creating a profile from the median image, there is an effect that noise that is particularly problematic in the OCT image is suppressed, and the tendency of the luminance value can be more easily grasped. Also, by creating a profile from the Sobel image, there is an effect that it becomes easier to detect retinal layer boundary candidate points in the specification of the retinal layer boundary performed later. FIG. 7 shows a profile created from a median image and a Sobel image in an A-scan A7 in the tomographic image. As shown in FIG. 7, the tendency of the luminance value can be seen from the profile PM7 of the median image, and the candidate point of the retinal layer boundary can be seen from the profile PS67 of the Sobel image.

また、必ずしもこれらの変換画像からプロファイルを作成する必要はなく、原画像やその他の変換画像から所定の強さのエッジを検出できればよい。   Moreover, it is not always necessary to create a profile from these converted images, as long as an edge having a predetermined strength can be detected from the original image and other converted images.

<ステップS504>
ステップS504において、網膜解析部12は、ステップS503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S501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。
<Step S504>
In step S504, the retinal analysis unit 12 detects a local maximum point (hereinafter referred to as a peak) from the profile created in step S503. In the present embodiment, a peak in a profile created from a Sobel image is detected. The detection uses a threshold value determined empirically or based on image information. In the retina, ILM and IS / OS reflect or scatter many signals. For this reason, when using a Sobel filter having directionality so as to emphasize the boundary from a low luminance value to a high luminance value as seen from the shallow direction described in step S501, it is easy to detect a strong edge. In addition, since there is no strong edge detected by the Sobel filter having this directionality other than the lesioned part (such as peeling of the vitreous cortex), the ILM and IS / OS are adjusted by this method by adjusting the threshold value. It can be extracted with priority.

<ステップS505>
ステップS505において、網膜解析部12は、ステップS504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S505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S505でNo)、一番大きなピークを第一ピークとして、ステップS508に進む。
<Step S505>
In step S505, the retinal analysis unit 12 counts the peaks detected in step S504, and branches the process based on the number. In this embodiment, when there are two or more peaks that are not specified as the retinal layer boundary or the vitreous cortex at the time of this step input (Yes in step S505), two peaks are selected in order from the shallow direction in A-scan. . And it progresses to Step S506 as the 1st peak and the 2nd peak, respectively. When there is one peak (No in step S505), the largest peak is set as the first peak and the process proceeds to step S508.

<ステップS506>
ステップS506において、網膜解析部12は、ステップS505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S502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。
<Step S506>
In step S506, the retinal analysis unit 12 compares the profile of the median image between the two peaks selected in step S505 with the average luminance value of the background. In this embodiment, first, for a pixel existing between the first peak and the second peak, a value obtained by multiplying the average luminance value of the background calculated in step S502 by the coefficient 1.2 is set as a threshold value. . Next, pixels having a luminance value larger than the threshold value are counted, and the ratio of the number to the total number of pixels existing between the peaks is calculated from the number.

なお、この係数は経験的に求めたものであり、これに限定されるものではない。例えば、背景の平均輝度値と背景以外の領域(二値化処理における閾値以上の領域)の平均輝度値との割合などを用いて、画像情報から動的に係数を決定してもよい。   This coefficient is determined empirically and is not limited to this. For example, the coefficient may be dynamically determined from the image information by using a ratio between the average luminance value of the background and the average luminance value of an area other than the background (an area greater than or equal to the threshold value in the binarization process).

<ステップS507>
ステップS507において、網膜解析部12は、ステップS506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S507でYes)、ピーク間に網膜組織が存在すると判断し、ステップS508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S505に戻り、2点のピークを選び直す。
<Step S507>
In step S507, the retinal analysis unit 12 branches the process based on the ratio calculated in step S506. In the present embodiment, when the calculated ratio is ½ or more (Yes in step S507), it is determined that retinal tissue exists between the peaks, and the process proceeds to step S508. When the calculated ratio is smaller than 1/2 (No in step S507), it is determined that the interval between the peaks is the background, the first peak is not specified as the layer boundary (identified as the vitreous cortex), and the process returns to step S505. Go back and pick the two peaks again.

なお、本実施形態では、閾値以上の画素の割合から網膜組織であるか、背景であるかを判断しているが、これに限定されるものではない。例えば、プロファイルから特徴量を算出し、それを入力として識別器を用いた判定を行ってもよい。   In the present embodiment, the retinal tissue or the background is determined from the ratio of pixels equal to or greater than the threshold, but the present invention is not limited to this. For example, a feature amount may be calculated from the profile, and the determination may be performed using the identifier as an input.

<ステップS508>
ステップS508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S507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S505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。
<Step S508>
In step S508, the retinal analysis unit 12 identifies one of the peaks as ILM. In this embodiment, since the ILM exists at the upper end of the retinal tissue for the first peak and the second peak determined to have retinal tissue between the peaks in step S507, the first peak is identified as the ILM. In addition, when branching from step S505, the first peak is identified as ILM.

<ステップS509>
ステップS509において、網膜解析部12は、ステップS508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S509でYes)、ステップS510に進む。存在しなかった場合(ステップS509でNo)、ステップS511に進む。
<Step S509>
In step S509, the retinal analysis unit 12 checks whether a feature point equal to or greater than the threshold exists in a deeper direction (below the image) on the same A-scan than the ILM specified in step S508. In this embodiment, a value obtained by multiplying the ILM peak size specified on the same A-scan by a coefficient of 0.8 is set as the threshold value. It is examined whether a peak equal to or greater than this threshold exists in a direction deeper than ILM. If it exists (Yes in step S509), the process proceeds to step S510. If it does not exist (No in step S509), the process proceeds to step S511.

なお、この閾値は経験的に求めたものであり、これに限定されるものではない。例えば、ピークの大きさの他に、ピーク間の距離などを用いてもよい。   This threshold value is obtained empirically and is not limited to this. For example, in addition to the peak size, a distance between peaks may be used.

<ステップS510>
ステップS510において、網膜解析部12は、ステップS509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。
<Step S510>
In step S510, the retinal analysis unit 12 specifies a peak equal to or higher than the threshold set in step S509 as an IS / OS. In the case where there are a plurality of peaks equal to or higher than the threshold, in this embodiment, the peak present at the shallowest position in the peak group equal to or higher than the threshold is defined as IS / OS.

<ステップS511>
ステップS511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。
<Step S511>
In step S511, the retinal analysis unit 12 determines that the IS / OS cannot be specified, attaches an “IS / OS cannot be specified” label to A-scan, and ends the process.

このように、ピーク間にある組織を判定し、その結果に基づいて層境界の種類を特定することにより、特定の誤りを減らすことができる。図8に、この方法を用いてILMとIS/OSを特定した断層画像を示す。図中の太い実線で描かれたD1とD3はそれぞれ特定されたILMとIS/OSである。図8からわかるように、ILMは全てのA−scanで特定されている。一方、IS/OSは特定できないA−scanも存在し、そのようなA−scanにはステップS511で述べたとおり、「IS/OS特定不可」ラベルが付けられている。   In this way, it is possible to reduce specific errors by determining the structure between the peaks and identifying the type of the layer boundary based on the result. FIG. 8 shows a tomographic image in which ILM and IS / OS are specified using this method. D1 and D3 drawn by thick solid lines in the figure are the specified ILM and IS / OS, respectively. As can be seen from FIG. 8, the ILM is specified in all A-scans. On the other hand, there is an A-scan that cannot identify an IS / OS, and such an A-scan is labeled “IS / OS cannot be identified” as described in step S511.

また、Bスキャン画像におけるILMの位置が特定されるため、ILMの形状を特定することができる。   In addition, since the position of the ILM in the B-scan image is specified, the shape of the ILM can be specified.

<視神経乳頭陥凹特定処理>
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。
<Optical nerve head depression specific processing>
The details of the optic disc recess identifying process in step S403 will be described with reference to FIG.

<ステップS901>
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。
<Step S901>
In steps S901 to S903, the optic disc identifying unit 13 identifies the center of the disk area based on the ILM and IS / OS boundary information identified in step S402. In particular, in step S801, an area to be a center candidate of the disk area (hereinafter referred to as a candidate area) is specified. In this embodiment, attention is paid to the fact that there is no IS / OS in the disk area. First, a local region including neighboring A-scans is set for each A-scan. In step S411, the ratio of A-scans labeled “IS / OS cannot be specified” is calculated in the local region. Specifically, as shown in FIG. 10, a target A-scan (A1, A2 in the figure) and a local region (R1, R2 in the figure) including the vicinity of the predetermined range are set. If the “IS / OS cannot be specified” label is attached to ½ or more of the A-scan existing in the local region, the “candidate region” label is attached to the central A-scan. For example, in FIG. 10, it is assumed that an IS / OS is specified for an A-scan whose IS / OS is represented by a solid line BL in the local area, and an “IS / OS cannot be specified” label is assigned to the other A-scans. Suppose that is attached. As can be seen from FIG. 10, in the local region R1, there are 1/2 or more A-scans with the “IS / OS cannot be specified” label, so the “candidate region” label is attached to A1. On the other hand, since the A-scan with the “IS / OS cannot be specified” label does not exist in the local region R2, the “candidate region” label is not attached to A2.

<ステップS902>
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。
<Step S902>
In step S902, the optic disc identifying unit 13 calculates an ILM gradient in the candidate region identified in step S901. In this embodiment, as in FIG. 11, a local area including the target A-scan and its neighboring A-scan is set, and the A-scan labeled “candidate area” is set as the center of the local area. Process. The gradient calculation method obtains the difference from the ILM coordinate value in the nearby A-scan with reference to the ILM coordinate value in the central A-scan. The gradient here focuses only on the vertical component of the image (z-coordinate value in FIG. 11) and takes the sum of the differences between the central A-scan and all neighboring A-scans, with the downward direction being positive. If the ILM z-coordinate value at the center A-scan is Ic and the ILM z-coordinate value at the nearby A-scan is Ii, the gradient calculation method is as follows.

Figure 0006061984
Figure 0006061984

この式1により算出される勾配の値は、図11のように局所領域の中心がILMの陥凹構造の中心付近にくるとき、大きな値をとるようになる。   The gradient value calculated by the equation 1 takes a large value when the center of the local region comes near the center of the recessed structure of the ILM as shown in FIG.

<ステップS803>
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。
<Step S803>
In step S803, the optic disc specifying unit 13 checks the ILM gradient calculated in step S802, and sets A-scan having the maximum gradient as the center of the optic disc recess. A-scan, which is the center of the disk area, is labeled “center of disk area”.

かかる処理により、視神経乳頭部の位置を特定できると同時に中心位置も特定することが出来る。   With this process, the position of the optic papilla can be specified, and at the same time the center position can be specified.

また別の方法では、中心のA−Scan位置の左右の領域にて共に勾配値が正になる領域を特定することで、ILMにおける陥凹部の領域を特定することができる。陥凹部の領域かつIS/OSが特定不可である領域を視神経乳頭部の候補領域とする。候補領域が1つしかない場合には係る候補領域が視神経乳頭部の領域となる。候補領域が複数ある場合には、最も陥凹の度合が大きい領域、即ち上記式1の勾配の値が最も大きい領域を視神経乳頭部として特定する。かかる方法によっても、視神経乳頭部の位置を特定することが出来る。紛らわしい血管が少ない網膜や、ILMが平坦で病変が少ない正常眼の網膜で有効である。   In another method, the region of the recess in the ILM can be specified by specifying the region where the gradient value is positive in both the left and right regions of the central A-Scan position. The region of the depression and the region where the IS / OS cannot be specified are set as candidate regions of the optic nerve head. When there is only one candidate area, the candidate area is the optic disc area. When there are a plurality of candidate regions, the region having the largest degree of depression, that is, the region having the largest gradient value of the above equation 1 is specified as the optic nerve head. Also by this method, the position of the optic nerve head can be specified. It is effective for retinas with few confusing blood vessels and normal eye retinas with flat ILM and few lesions.

また、本実施例では窪み度合いを評価する指標として特定位置付近での勾配値を用いたがこれに限らず、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具合や、深さ方向への変化量などを用いることとしてもよい。また別の例として、ILMの曲面に最小二乗法等を用いて近似した基準平面を設定し、この基準平面とILMの曲面とのAスキャン方向(z軸方向)への位置の差を指標として用い、窪み度合を算出してもよい。   In this embodiment, the gradient value near the specific position is used as an index for evaluating the degree of depression. However, the present invention is not limited to this, and the boundary surface in a predetermined range including the position is not limited to this. It is also possible to use the degree of bending or the amount of change in the depth direction. As another example, a reference plane approximated to the curved surface of the ILM using the least square method or the like is set, and the difference in position in the A-scan direction (z-axis direction) between the reference plane and the curved surface of the ILM is used as an index. It is also possible to calculate the degree of depression.

(実施例2)
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。
(Example 2)
In the second embodiment, an example of using the region growing method in consideration of the shape of the disk region in step S404 of the first embodiment will be described. Thick blood vessels are gathered in the vicinity of the optic nerve head, and therefore there are many false image regions due to blood vessels. Considering that the disk area is specified by a simple area growth method as in the first embodiment, in the case of a case where a thick blood vessel extends from the optic nerve head, the disk area includes a false image area due to the blood vessel. Therefore, in the present embodiment, the disk area is specified with higher accuracy by adding “area shape” as a constraint condition of the area growth method in step S404. Since the processing is common except for the optic disc depression specifying process, the description thereof is omitted. Since the configuration of the apparatus is the same as that of the first embodiment, description thereof is omitted.

図12に従い、実施例1のステップS404に対応するディスク領域及びカップ領域処理の詳細を説明する。   The details of the disk area and cup area processing corresponding to step S404 of the first embodiment will be described with reference to FIG.

<ステップS1201>
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。
<Step S1201>
In step S1201, the optic disc specifying unit 13 specifies a disc area search range of a predetermined size based on the disc area specified up to the previous step. In the present embodiment, an ellipse with a predetermined magnification circumscribing an identified area is considered, and the inside of the ellipse is set as a search range. If there is no disk area up to the previous step, a circle with a predetermined radius centered on the “center of disk area” label obtained in step S503 is taken as the search range.

<ステップS1202>
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。
<Step S1202>
In step S1202, the optic nerve head specifying unit 13 checks whether there is an area that has not yet been subjected to the disk area specifying process (hereinafter referred to as an undetermined area) in the disk area search range specified in step S1201. In the present embodiment, a disk area specifying process based on the area growing method is considered using a pixel on the contour line of the specified disk area as a seed point. Therefore, it is examined whether or not an undetermined region exists in the vicinity of each seed point on the contour line. If an undetermined area exists (Yes in step S1202), the process proceeds to step S1203. If an undetermined area does not exist (No in step S1202), the process ends.

<ステップS1203>
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。
<Step S1203>
In step S1203, the optic disc identifying unit 13 performs a disc area identifying process on the undetermined area. In the present embodiment, the disk area is expanded by the area growth method using a pixel on the contour line of the specified disk area as a seed point. The process is repeated until there is no undetermined area in the search range specified in step S1201.

<ステップS1204>
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。
<Step S1204>
In step S1204, the optic disc identifying unit 13 evaluates the identified disc area and calculates an index. In the present embodiment, the evaluation is performed based on the knowledge that the disk area is elliptical. Specifically, an ellipse that circumscribes the specified disk area is obtained, and the ratio of the area of the ellipse to the area of the specified disk area (hereinafter referred to as a filling rate) is calculated as an evaluation index.

なお、特定したディスク領域の評価指標はこれに限られるものではない。例えば、ステップS1203における領域成長法などのディスク領域特定処理において、処理の前後における領域の面積や形状の変化を評価指標として用いてもよい。   Note that the evaluation index of the specified disk area is not limited to this. For example, in the disk area specifying process such as the area growth method in step S1203, the area or shape change of the area before and after the process may be used as an evaluation index.

<ステップS1205>
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。
<Step S1205>
In step S1205, the optic disc identifying unit 13 branches the process based on the evaluation index calculated in step S1204. In this embodiment, the filling rate is obtained as an evaluation index, and when the filling rate is equal to or lower than a predetermined value (Yes in step S1205), it is considered that the specified disc area is not elliptical, and the disc area specifying process is performed. End the iteration. If the filling rate is larger than the predetermined value (No in step S1205), the process returns to step S1201, and the disk area specifying process is repeated.

このように、形状を考慮したディスク領域特定処理を行うことにより、視神経乳頭部の周りに血管など網膜層構造を変化させる構造物が存在しても、精度よく、ディスク領域を特定することができる。   As described above, by performing the disk area specifying process considering the shape, the disk area can be specified with high accuracy even if there is a structure that changes the retinal layer structure such as a blood vessel around the optic papilla. .

(実施例3)
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。
Example 3
In the third embodiment, an example in which the disk area and the RPE end are specified more precisely using the trace of the edge component in step S404 of the first embodiment will be described. A tomographic image may be taken with the retina tilted as shown in FIG. When an image is taken with the retina tilted, the signal of a part having a characteristic structure such as an RPE end may be lowered. For example, at the RPE end T62 in FIG. 13, the brightness value decreases toward the tip, so the edge component becomes weak. That is, in the specifying method using a fixed threshold, the RPE end may be specified by being shifted to the outside of the disk area from the actual position. Therefore, in the present embodiment, the RPE end is specified with higher accuracy by adding a precise extraction process of the RPE end by edge tracing after step S504.

視神経乳頭特定部13は予め特定されたRPE端からエッジ成分をディスクの内側にトレースすることで、RPE端の正確な位置を特定する。本実施形態では、まず特定された各RPE端について、座標値とエッジ成分を調べる。次に、各RPE端の位置を開始点として、ディスクの内側に向かってエッジをトレースしていく。トレースは各RPE端の位置におけるエッジ成分を参照して、内側の近傍に存在するエッジ成分が一番近い位置に探索点を更新し、参照するエッジ成分も更新する。これを繰り返すことで、正確なRPE端及びディスク領域を特定する。処理の詳細についてはステップS1401からステップS1403で後述する。このように、一度特定したRPE端から、撮影条件などによる輝度の低下を考慮して再探索することで、より精度よくRPE端を特定することができる。   The optic nerve head specifying unit 13 traces the edge component from the RPE end specified in advance to the inside of the disk, thereby specifying the exact position of the RPE end. In the present embodiment, first, the coordinate value and the edge component are examined for each identified RPE end. Next, the edge is traced toward the inside of the disk, starting from the position of each RPE end. The trace refers to the edge component at the position of each RPE end, updates the search point to the position where the edge component existing inside is closest, and also updates the edge component to be referenced. By repeating this, an accurate RPE edge and disk area are specified. Details of the processing will be described later in steps S1401 to S1403. As described above, the RPE end can be specified with higher accuracy by re-searching from the RPE end specified once in consideration of the decrease in luminance due to the photographing condition or the like.

<視神経乳頭陥凹精密抽出処理>
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。
<Precise extraction of optic nerve head depression>
The details of the precise extraction process of the optic disc depression will be described with reference to FIG.

<ステップS1401>
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。
<Step S1401>
In step S1401, the optic nerve head specifying unit 13 refers to the edge component at the RPE end position specified in step S1304 from the Sobel image, and determines a threshold to be used in edge tracing. In the present embodiment, the threshold value is a value obtained by multiplying the edge component at the RPE end position by a coefficient of 0.3.

なお、この係数は経験的に求めたものであり、これに限定されるものではない。   This coefficient is determined empirically and is not limited to this.

<ステップS1402>
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Ascan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。
<Step S1402>
In step S1402, the optic disc identifying unit 13 uses the threshold value obtained in step S1401 and the edge component at the RPE end to obtain an edge component closest to the edge component at the RPE end that is greater than or equal to the threshold value for the nearby A-scan. Search for pixels with In the present embodiment, a nearby Asscan is an A-scan that is adjacent to the inner side of the disc from the RPE end in the B-scan image. As for the search, a search is performed for a nearby A-scan within a predetermined range above and below the RPE at the search start point, and the pixel that best meets the above conditions is searched.

探索範囲内に閾値以上の画素が存在した場合(ステップS1402でYes)、閾値以上の画素の中で、エッジ成分が最もRPE端の位置のエッジ成分に近い画素を新たなRPE端として更新し、ステップS1401に戻る。閾値以上の画素が存在しなかった場合(ステップS1402でNo)、RPE端の更新は行わず、ステップS1403に進む。   If there is a pixel equal to or greater than the threshold within the search range (Yes in step S1402), the pixel whose edge component is closest to the edge component at the position of the RPE end among the pixels equal to or greater than the threshold is updated as a new RPE end. The process returns to step S1401. If there is no pixel equal to or greater than the threshold (No in step S1402), the RPE end is not updated and the process proceeds to step S1403.

<ステップS1403>
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。
<Step S1403>
In step S1403, the optic disc identifying unit 13 identifies the RPE end identified in step S1402 as the final RPE end.

また、3次元画像として処理する場合、ディスクの形状を考慮して、C−scan画像平面で特定したRPE端に内節する楕円を求め、その楕円上の点を最終的なRPE端としてもよい。そうすることで、ディスク領域から延びる血管による偽造によってずれたRPE端を補正するという効果がある。   In the case of processing as a three-dimensional image, an ellipse that is internal to the RPE end specified on the C-scan image plane is obtained in consideration of the disk shape, and a point on the ellipse may be used as the final RPE end. . By doing so, there is an effect of correcting the RPE end shifted due to forgery by the blood vessels extending from the disk area.

このように、エッジ成分と位置情報を用いてトレースすることで、撮影条件などによる輝度の低下が生じた場合でも、精度よく、また他の網膜層境界と間違えずにRPE端を特定することができる。以上の構成により、偽像によってIS/OSやRPEが検出できない領域が存在しても、より高い精度でディスク領域を特定することができる。   In this way, by tracing using the edge component and position information, the RPE end can be specified with high accuracy and without being mistaken for other retinal layer boundaries even when the luminance is reduced due to imaging conditions or the like. it can. With the above configuration, even if there is an area where IS / OS or RPE cannot be detected due to a false image, the disk area can be specified with higher accuracy.

(その他の実施形態)
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。
(Other embodiments)
In the above-described embodiment, the optic nerve head is specified by using the depression in the shape of the boundary surface of the ILM. However, the ILM is an example, and the vitreous cortex may be used as the boundary surface. In short, an area where the interface between the vitreous body and the retina is recessed may be used.

また、IS/OSの層が途切れた領域を用いて視神経乳頭部を特定したがIS/OSに限られない。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層が途切れた領域として取得することとしてもよい。また、これらのうち複数の層または層の境界が存在していないことを条件として、視神経乳頭部を特定することとすれば、更に特定精度を向上させることができる。   Further, although the optic nerve head is identified using a region where the IS / OS layer is interrupted, the IS / OS is not limited thereto. A region in which at least one of the nerve fiber layer, GCL, INL, IPL, OPL, or IS / OS layer or at least one of the layer boundaries does not exist may be acquired as a region where the layer is interrupted. Further, if the optic papilla is specified on the condition that a plurality of layers or layer boundaries do not exist among them, the specifying accuracy can be further improved.

画像処理装置10で行われている処理を複数の装置で分散させ画像処理システムとして実現してもよい。また図1に示す1ブロックに対応する回路において行われる処理を複数の回路または機能ブロックで分散させて実現してもよい。   The processing performed in the image processing apparatus 10 may be distributed by a plurality of apparatuses and realized as an image processing system. Further, the processing performed in the circuit corresponding to one block shown in FIG. 1 may be realized by being distributed by a plurality of circuits or functional blocks.

本発明をコンピュータのハードウェアとソフトウェアの協働により実現する場合、図15で示すようにハードウェア構成が考えられる。画像処理装置1500はCPU1501、RAM1502、ROM1503、HDD1504、I/F1505を有する。また、画像処理装置に対するユーザからの入力を受け付けるキーボード1506及びマウス1507を有している。ここで、ROM1503またはHDD1504には、先述の図4,6,9,12,14のフローチャートに示す処理を実行するためのプログラムが格納されている。このプログラムをRAM1502に展開されCPU1501で実行されることにより、当該フローチャートに示す処理が実現される。   When the present invention is realized by the cooperation of computer hardware and software, a hardware configuration can be considered as shown in FIG. The image processing apparatus 1500 includes a CPU 1501, a RAM 1502, a ROM 1503, an HDD 1504, and an I / F 1505. In addition, a keyboard 1506 and a mouse 1507 for receiving input from the user to the image processing apparatus are provided. Here, the ROM 1503 or the HDD 1504 stores a program for executing the processing shown in the flowcharts of FIGS. By developing this program in the RAM 1502 and being executed by the CPU 1501, the processing shown in the flowchart is realized.

なお、画像処理装置に複数のCPUで分散させて本発明を実現することとしてもよい。また、コンピュータ上で稼動しているオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述の機能が実現される場合も本発明の範囲に含まれる。またソフトウェアであるプログラムまたはプログラムコードを記録した記録媒体もまた本発明を構成する。   Note that the present invention may be realized by distributing the image processing apparatus with a plurality of CPUs. Further, a case where an operating system (OS) running on a computer performs part or all of actual processing and the above-described functions are realized by the processing is also included in the scope of the present invention. Further, a recording medium recording a program or program code which is software also constitutes the present invention.

上述した本実施の形態における記述は、本発明に係る好適な画像処理装置の一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。   The description in this embodiment described above is an example of a suitable image processing apparatus according to the present invention, and the present invention is not limited to this.

1 光干渉断層撮影システム
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
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Optical coherence tomography system 10 Image processing apparatus 20 Optical coherence tomography apparatus 30 Storage part 40 Display part 11 Image acquisition part 12 Retina analysis part 13 Optic nerve head specific part 14 Nipple analysis part

Claims (5)

眼底の断層画像を取得する画像取得手段と、
前記断層画像の網膜と硝子体の境界を抽出する境界抽出手段と、
前記抽出された境界の窪み度合いを示す指標を算出する算出手段と、
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つが存在しない範囲を抽出する範囲抽出手段と、
前記算出手段が算出した前記指標と前記範囲抽出手段が抽出した前記範囲とに基づき、視神経乳頭部を特定する特定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
Image acquisition means for acquiring a tomographic image of the fundus;
Boundary extraction means for extracting the boundary between the retina and the vitreous body of the tomographic image;
Calculating means for calculating an index indicating the depressions viewed degree of the extracted boundaries,
A range extracting means for extracting a range in which at least one of each layer of the nerve fiber layer, GCL, INL, IPL, OPL or IS / OS or its layer boundary does not exist in the tomographic image;
Based on the aforementioned range in which the calculating means is the range extraction means and the index calculated is extracted, the image processing apparatus according to claim Rukoto that having a specifying means for specifying the optic disc.
前記指標は、前記範囲における前記境界の湾曲、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つであること特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 The index is the amount of change in curvature, the gradient or the depth direction of the boundary in the range, the image processing apparatus according to claim 1, at least any one Tsudea Rukoto features. 前記算出手段は、前記指標を、前記断層画像を撮像する際の信号光の光軸方向を示す座標値に基づいて算出すること特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the calculation unit calculates the index based on a coordinate value indicating an optical axis direction of signal light when the tomographic image is captured. 眼底の断層画像を取得するステップと、
前記断層画像の網膜と硝子体の境界を抽出するステップと、
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つが存在しない範囲を抽出する範囲抽出ステップと、
前記抽出された境界の窪み度合いを示す指標を算出する算出ステップと、
前記算出ステップで算出された前記指標と前記範囲抽出ステップで抽出された前記範囲とに基づき、視神経乳頭部を特定するステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
Acquiring a tomographic image of the fundus;
Extracting a boundary between the retina and the vitreous body of the tomographic image;
A range extraction step of extracting a range in which at least one of each layer of the nerve fiber layer, GCL, INL, IPL, OPL or IS / OS or its layer boundary does not exist in the tomographic image;
A calculation step of calculating an index indicating the depressions viewed degree of the extracted boundaries,
Image processing method according to claim Rukoto which have a a step of the basis and the index calculated by the calculating step in said range extracted by the range extraction step, to identify the optic disc.
コンピュータを、請求項1乃至のいずれか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。 The program for functioning a computer as each means of the image processing apparatus of any one of Claims 1 thru | or 3 .
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4971863B2 (en) * 2007-04-18 2012-07-11 株式会社トプコン Optical image measuring device
JP5340636B2 (en) * 2008-05-19 2013-11-13 株式会社トプコン Fundus observation device
JP5693101B2 (en) * 2010-08-30 2015-04-01 キヤノン株式会社 Image processing apparatus and image processing method
JP5751815B2 (en) * 2010-12-09 2015-07-22 キヤノン株式会社 Image processing apparatus, photographing system, image processing method, and program

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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