JP6593593B2 - 画像処理装置、画像処理方法、診断システム及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、診断システム及びプログラムに関する。

近年、眼底断層撮影装置（Optical Coherence Tomography，ＯＣＴ）が臨床眼科に導入され、その有用性が広く認識されている。ＯＣＴを用いれば、眼底の断層画像を得ることが可能になり、網膜等の病変の診断精度が大幅に向上する（例えば、特許文献１参照）。

最近では、Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｄｅｐｔｈ Ｉｍａｇｉｎｇ（ＥＤＩ）−ＯＣＴ等の撮影手法の開発によって、網膜だけでなく、生体下での脈絡膜の観察が可能となっている。これにより、脈絡膜の解析も可能となり、脈絡膜を原因とする病変の解析も可能となってきている。

特開２０１４−１４４１７８号公報

しかしながら、網膜は規則正しい構造をしており、異常所見があればＯＣＴ等によって把握が容易である一方、脈絡膜は多数の血管が絡み合う複雑で不規則な構造をしており、個人差が大きいため、異常所見の把握が困難である。現状では、眼底の断層画像から得られる脈絡膜に関する情報は、その厚みなどに限られている。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、眼底の断層画像から脈絡膜の状態を容易に解析することができる画像処理装置、画像処理方法、診断システム及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の第１の観点に係る画像処理装置は、
眼底の断層画像から脈絡膜の部分を抽出する画像処理装置であって、
前記断層画像における網膜と前記脈絡膜との境界を示す第１の境界線を検出する境界線検出部と、
前記断層画像における前記脈絡膜と強膜との境界を示す第２の境界線を指定する境界線指定部と、
前記第１の境界線上の点と前記第２の境界線上の点とを繋ぐ複数の平行線分各々について、各平行線分に沿った輝度の変化を示す輝度曲線を生成する輝度曲線生成部と、
前記輝度曲線の微分の平均を示す微分平均曲線を生成する微分平均曲線生成部と、
前記微分平均曲線生成部で生成された微分平均曲線に基づいて、前記脈絡膜における複数の層間の境界線を生成する境界線生成部と、
を備える。

前記微分平均曲線生成部は、
前記複数の平行線分における前記第１の境界線上の点から同一距離の位置における輝度値の平均を示す第１の輝度分布曲線を生成し、前記第１の輝度分布曲線の微分曲線を第１の微分平均曲線として生成し、
前記境界線生成部は、
前記微分平均曲線生成部で生成された前記第１の微分平均曲線について、前記第１の境界線上の点から前記第２の境界線上の点に向かったときに最初に負から正に切り替わる点に対応する前記断層画像上の位置を通り、かつ、前記第１の境界線と平行な線を、脈絡膜毛細血管板と脈絡膜中血管層との境界を示す第３の境界線として生成する、
こととしてもよい。

前記微分平均曲線生成部は、
前記第１の境界線を基準として、前記複数の平行線分のうちの最長の平行線分と同じ長さに、残りの平行線分の長さを伸ばしたときに、前記複数の平行線分における前記第１の境界線上の点から同一距離の位置における輝度値の平均を示す第２の輝度分布曲線を生成し、前記第２の輝度分布曲線の微分曲線を第２の微分平均曲線として生成し、
前記境界線生成部は、
前記微分平均曲線生成部で生成された前記第２の微分平均曲線について、前記第１の境界線上の点から前記第２の境界線上の点に向かったときに２番目に現れるピークに基づいて、脈絡膜中血管層と脈絡膜大血管層との境界を示す第４の境界線を生成する、
こととしてもよい。

前記微分平均曲線生成部は、
同一平行線分上の各画素の輝度値を用いた線形補間により、残りの平行線分の長さを伸ばしたときに不足する輝度値のデータを補充して、前記第２の輝度分布曲線を求める、
こととしてもよい。

前記微分平均曲線生成部は、
前記複数の輝度曲線の平均を示す輝度分布曲線を求めた後、正弦加重移動平均法を用いて前記輝度分布曲線を平滑化する、
こととしてもよい。

前記各境界線で区切られた領域について、その領域内の画素の輝度値が２階調化された画像を生成する２階調画像化処理部をさらに備える、
こととしてもよい。

前記輝度曲線生成部は、少なくとも２０本以上の平行線分各々について輝度曲線を生成する、
こととしてもよい。

本発明の第２の観点に係る診断システムは、
眼底の断層画像を撮像する光干渉断層計と、
前記光干渉断層計で撮像された眼底の断層画像に対する画像処理を行う本発明の第１の観点に係る画像処理装置と、
を備える。

本発明の第３の観点に係る画像処理方法は、
眼底の断層画像から脈絡膜の部分を抽出する画像処理方法であって、
前記断層画像における網膜と前記脈絡膜との境界を示す第１の境界線を検出する境界線検出ステップと、
前記断層画像における前記脈絡膜と強膜との境界を示す第２の境界線を指定する境界線指定ステップと、
前記第１の境界線上の点と前記第２の境界線上の点とを繋ぐ複数の平行線分各々について、各平行線分に沿った輝度の変化を示す輝度曲線を生成する輝度曲線生成ステップと、
前記輝度曲線の微分の平均を示す微分平均曲線を生成する微分平均曲線生成ステップと、
前記微分平均曲線生成ステップで生成された微分平均曲線に基づいて、前記脈絡膜における複数の層間の境界線を生成する境界線生成ステップと、
を含む。

本発明の第４の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
眼底の断層画像における網膜と脈絡膜との境界を示す第１の境界線を検出する境界線検出部、
前記断層画像における前記脈絡膜と強膜との境界を示す第２の境界線を指定する境界線指定部、
前記第１の境界線上の点と前記第２の境界線上の点とを繋ぐ複数の平行線分各々について、各平行線分に沿った輝度の変化を示す輝度曲線を生成する輝度曲線生成部、
前記輝度曲線の微分の平均を示す微分平均曲線を生成する微分平均曲線生成部、
前記微分平均曲線生成部で生成された微分平均曲線に基づいて、前記脈絡膜における複数の層間の境界線を生成する境界線生成部、
として機能させる。

本発明によれば、網膜と脈絡膜との第１の境界線上の点から脈絡膜と強膜の第２の境界線上の点まで延びる複数の平行線分それぞれに沿った輝度曲線の微分の平均を示す微分平均曲線に基づいて、脈絡膜の各層の境界線を検出する。このようにすれば、眼底の断層画像から脈絡膜の各層の部分を正確に抽出することができるので、眼底の断層画像から脈絡膜の状態を容易に解析することができる。

本発明の一実施の形態に係る診断システムの構成を示すブロック図である。 眼底の断層画像の一例を示す図である。 画像処理装置のハードウエアの構成を示すブロック図である。 表示される眼底の断層画像の一例を示す図である。 断層画像から切り出しを行う様子を示す図である。 第１の境界線を検出する様子を示す図である。 第２の境界線を指定する様子を示す図である。 平行線分の一例を示す図である。 複数の平行成分各々の輝度曲線の一例を示すグラフである。 第１の輝度分布曲線の生成方法を示す模式図である。 図１１（Ａ）〜図１１（Ｄ）は、第２の輝度分布曲線の生成方法を示す模式図である。 輝度分布の一例を示すグラフである。 微分平均曲線の一例を示すグラフである。 第３の境界線が生成される様子を示す図である。 第４の境界線が生成される様子を示す図である。 ２階調化される領域が指定される様子を示す図である。 ２階調化された画像の一例を示す図である。 画像処理装置における画像処理のフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１に示すように、診断システム１００は、眼底の断層画像の画像処理を行って診断を行うシステムである。診断システム１００は、光干渉断層計（ＯＣＴ、Optical Coherence Tomography）１と、画像処理装置２とを備える。

ＯＣＴ１は、眼底に弱い赤外線を当て、反射して戻ってきた波を解析して、眼底の断層画像を撮像するＥＤＩ−ＯＣＴという撮影手法を用いて画像を撮像する。図２に示すように、眼底の断層画像ＴＩは、各画素の輝度値が例えば２５６階調に分けられた画像である。階調とは、色の濃淡の変化のこと、あるいは濃淡変化の滑らかさのことであり、コンピュータでの画像表現の細かさを表す尺度である。階調はある色について濃淡の段階の数によって数値化される。階調が多いほど色彩が滑らかに表現可能となる。眼底の断層画像ＴＩはグレースケール画像であるため、白及び黒の濃淡が２５６階調で表現される。

眼底の断層画像ＴＩでは、暗い部分は輝度が低くなっており、明るい部分は輝度が高くなっている。結果的に、眼底の断層画像ＴＩでは、血管腔の部分は輝度が低くなり、その他の間質の部分は輝度が高くなる。

また、眼底は、硝子体４０から見て網膜４１、脈絡膜４２、強膜４３の順に階層化されているので、眼底の断層画像ＴＩは、上から順に硝子体４０、網膜４１、脈絡膜４２及び強膜４３の像を含んでいる。

網膜４１の最下層では、輝度の高い３本の線が存在する。３本の線のうち、最下層の線が、網膜色素上皮細胞５０である。脈絡膜４２は、大別して３つの層に分けられている。３つの層は、上から順に、脈絡膜毛細血管板（コリオキャピラリス）５１と、脈絡膜中血管層５２と、脈絡膜大血管層５３となっている。脈絡膜毛細血管板５１では、毛細血管が張り巡らされている。脈絡膜中血管層５２には、毛細血管より大きい中程度の血管が通っている。脈絡膜大血管層５３には、中血管よりさらに大きな血管が通っている。

ＯＣＴ１で撮像された眼底の断層画像ＴＩは、断層画像データ２０として、通信線（有線、無線を問わない）を介して画像処理装置２に送られる。

画像処理装置２は、眼底の断層画像ＴＩから脈絡膜４２の部分を抽出するコンピュータ（情報処理装置）である。

図１の画像処理装置２のハードウエア構成を示す図３に示すように、画像処理装置２は、制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５及び通信部３６を備える。主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５及び通信部３６はいずれも内部バス３０を介して制御部３１に接続されている。

制御部３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成されている。このＣＰＵが、外部記憶部３３に記憶されているプログラム３９を実行することにより、図１に示す画像処理装置２の各構成要素が実現される。

主記憶部３２は、ＲＡＭ（Random-Access Memory）等から構成されている。主記憶部３２には、外部記憶部３３に記憶されているプログラム３９がロードされる。この他、主記憶部３２は、制御部３１の作業領域（データの一時記憶領域）として用いられる。

外部記憶部３３は、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Digital Versatile Disc Random-Access Memory）、ＤＶＤ−ＲＷ（Digital Versatile Disc ReWritable）等の不揮発性メモリから構成される。外部記憶部３３には、制御部３１に実行させるためのプログラム３９があらかじめ記憶されている。また、外部記憶部３３は、制御部３１の指示に従って、このプログラム３９の実行の際に用いられるデータを制御部３１に供給し、制御部３１から供給されたデータを記憶する。

操作部３４は、キーボード及びマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボードおよびポインティングデバイス等を内部バス３０に接続するインターフェイス装置から構成されている。操作部３４を介して、操作者が操作した内容に関する情報が制御部３１に入力される。

表示部３５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などから構成される。表示部３５には、眼底の断層画像ＴＩなどが表示される。表示部３５は、眼底の断層画像ＴＩに加え、操作部３４の操作入力による操作情報及び画像処理装置２における画像処理の結果などを表示する。

通信部３６は、通信線のシリアルインターフェイスまたはパラレルインターフェイスから構成されている。通信部３６が、通信線を介して、ＯＣＴ１と接続され、ＯＣＴ１から送られた眼底の断層画像データ２０を受信する。

図１に示す画像処理装置２の各種構成要素は、図２に示すプログラム３９が、制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５及び通信部３６などをハードウエア資源として用いて実行されることによってその機能を発揮する。

図１に示すように、画像処理装置２は、記憶部１０と、データ取得部１１と、画像調整部１２と、境界線検出部１３と、境界線指定部１４と、平行線分設定部１５と、輝度曲線生成部１６と、微分平均曲線生成部１７と、境界線生成部１８と、２階調化処理部１９と、を備える。

記憶部１０は、眼底の断層画像データ２０等の各種データを記憶する。記憶部１０は、図３の外部記憶部３３に対応する。

データ取得部１１は、ＯＣＴ１から眼底の断層画像ＴＩのデータ（図４参照）を、通信線を介して取得して、記憶部１０に眼底の断層画像データ２０として記憶する。データ取得部１１は、図２の制御部３１及び通信部３６に対応する。

画像調整部１２は、記憶部１０から読み出した断層画像データ２０の切り出し、傾き調整、オフセット調整などの各種調整を行う。図５に示すように、切り出しでは、断層画像ＴＩの必要な領域Ｆだけが切り出される。また、傾き調整では、網膜４１、脈絡膜４２、強膜４３の左右の傾きが少なく水平となるようにそれらの層の傾斜が補正される。オフセット調整とは、オフセットとして輝度値に加算されるブラックノイズ成分をいう。画像調整部１２は、断層画像ＴＩの各画素の輝度値からブラックノイズ成分を差し引く。これらの調整は、表示部３５に表示された断層画像ＴＩに対する操作部３４の操作入力により、行われる。さらに、画像調整部１２は、各種補正を行った後、後の解析の平行線分Ｈｎ作成の基準ともなる、網膜４１に直交し、かつ、黄斑４４に垂直な基準線ＢＬ（図６等参照）を作成する。画像調整部１２は、図２の制御部３１、主記憶部３２、操作部３４及び表示部３５によって実現される。

境界線検出部１３は、眼底の断層画像データ２０における網膜４１と脈絡膜４２との境界を示す第１の境界線Ｂ１を検出する。より具体的には、境界線検出部１３は、調整された断層画像データ２０を所定の閾値を用いて２階調化する。断層画像データ２０は２５６階調であるが、これを白と黒の画像に置き換えるのが２階調化である。

図６に示すように、２階調化された画像ＴＩ２では、網膜色素上皮細胞５０と周辺領域とのコントラストが大きくなる。境界線検出部１３は、この画像に基づいて、網膜４１と脈絡膜４２との境界を示す第１の境界線Ｂ１を検出する。検出された第１の境界線Ｂ１の情報は境界線データ２１として記憶部１０に記憶される。境界線検出部１３は、図２の制御部３１、主記憶部３２及び表示部３５によって実現される。

境界線指定部１４は、断層画像ＴＩにおける脈絡膜４２と強膜４３との境界を示す第２の境界線Ｂ２を指定する。具体的には、境界線指定部１４は、操作部３４の操作入力を待つ。操作者は、表示部３５に表示された眼底の断層画像ＴＩを見ながら、操作部３４を操作して、断層画像ＴＩ上の第２の境界線Ｂ２の場所を指定する。なお、断層画像ＴＩにおいて、脈絡膜４２と強膜４３との境界がはっきりしない場合には、操作部３４の操作入力にしたがって、断層画像ＴＩの脈絡膜４２と強膜４３との境界の輝度変化に合わせて画面のコントラストを調整し、境界をはっきりと表示させた状態で、断層画像ＴＩ上の第２の境界線Ｂ２の場所を指定するようにしてもよい。

この指定に従って、境界線指定部１４は、断層画像ＴＩ上に第２の境界線Ｂ２を形成し、これを描画する。図７には、このようにして形成された第２の境界線Ｂ２の一例が示されている。描画された第２の境界線Ｂ２の情報は、境界線データ２１として記憶部１０に格納される。境界線指定部１４は、図２の制御部３１、主記憶部３２、操作部３４及び表示部３５によって実現される。

平行線分設定部１５は、第１の境界線Ｂ１上の点と第２の境界線Ｂ２上の点とを繋ぐ複数の平行線分Ｈｎ（ｎは自然数）を生成する。平行線分Ｈｎは、画像調整部１２で作成された基準線ＢＬと平行に生成される。平行線分Ｈｎは、表示された断層画像ＴＩ上に描画される。平行線分設定部１５は、表示部３５に表示された眼底の断層画像ＴＩ上に、複数の平行線分Ｈｎを表示する。平行線分設定部１５は、この状態で、操作部３４の操作入力を待つ。操作者は、表示部３５に表示された眼底の断層画像ＴＩを見ながら、操作部３４を操作して、断層画像ＴＩ上の平行線分Ｈｎの間隔を指定する。平行線分設定部１５は操作入力に従って、断層画像ＴＩ上に複数の平行線分Ｈｎを生成し、描画する。図８には、このようにして形成された複数の平行線分Ｈｎの一例が示されている。描画された複数の平行線分Ｈｎの情報は、平行線分データ２２として記憶部１０に格納される。平行線分設定部１５は、図２の制御部３１、主記憶部３２、操作部３４及び表示部３５によって実現される。

輝度曲線生成部１６は、第１の境界線Ｂ１上の点と第２の境界線Ｂ２上の点とを繋ぐ複数の平行線分Ｈｎ各々について、各平行線分Ｈｎに沿ったＹ軸方向の輝度の変化を示す輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）を生成する。Ｙ軸は、第１の境界線Ｂ１を原点とし、下方を正方向とする断層画像上の垂線である。前述のように、断層画像ＴＩでは、血管腔の部分は暗くなり、間質の部分は明るくなる。したがって、生成される輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）は、平行線分Ｈｎが血管腔を通過する場合には輝度が低くなり、間質を通過する場合に輝度が高くなるように変化する。

図９には、輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）の一例が示されている。脈絡膜４２は、上から脈絡膜毛細血管板５１と、脈絡膜中血管層５２と、脈絡膜大血管層５３の順でならんでおり、下方に行くにしたがって、血管腔の占める割合が大きくなっている。また、下方に行くに従ってＯＣＴ１の観察光の深達度に比例して輝度が低下する。したがって、その輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）は全体として右肩下がりとなっている。また、平行線分Ｈｎ上では、血管腔の部分と間質の部分とが不規則にならんでいるため、輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）のばらつきが大きくなっている。輝度曲線生成部１６は、図２の制御部３１、主記憶部３２及び表示部３５によって実現される。

微分平均曲線生成部１７は、輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）の微分の平均を示す微分平均曲線Ｄ１（Ｙ）、Ｄ２（Ｙ）を生成する。具体的には、まず、微分平均曲線生成部１７は、複数の平行線分Ｈｎの輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）の平均である輝度分布曲線を２通り生成する。第１の輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）と第１の輝度分布曲線ＨＤ２（Ｙ）とである。

（Ａ）第１の輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）の生成方法
まず、脈絡膜毛細血管板５１と脈絡膜中血管層５２との境界を求めるための第１の輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）の生成方法について説明する。微分平均曲線生成部１７は、以下のようにして、第１の輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）を生成する。
（Ａ−１）図１０に示すように、第１の境界線Ｂ１（網膜色素上皮細胞５０）より平行線分Ｈｎ上の画素を５０ピクセル分取得して、複数の平行線分Ｈｎにおける第１の境界線Ｂ１上の点から同一距離の位置（点線の交点位置）における輝度値の平均を示す第１の輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）を生成する。
（Ａ−２）第１の輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）を微分して、その微分曲線を第１の微分平均曲線Ｄ１（Ｙ）として生成する。
なお、計算範囲を５０ピクセルに制限するのは、計算誤差を低く抑えるためである。なお、制限する画素数は５０ピクセルに限らず、適切な数でよい。

（Ｂ）第２の輝度分布曲線ＨＤ２（Ｙ）の生成方法
次に、脈絡膜中血管層５２と脈絡膜大血管層５３との境界を求めるための第２の輝度分布曲線ＨＤ２（Ｙ）の生成方法について説明する。
（Ｂ−１）図１１（Ａ）に示すように、第１の境界線Ｂ１（網膜色素上皮細胞５０）から第２の境界線Ｂ２（強膜４３）までの平行線分Ｈｎ上の画素を取得する。
（Ｂ−２）第１の境界線Ｂ１を基準として、複数の平行線分Ｈｎのうちの最長の平行線分Ｈｎと同じ長さに、残りの短い平行線分Ｈｎの長さを伸ばす。平行線分Ｈｎの始点の位置を揃えると、平行線分Ｈｎは、図１１（Ｂ）に示すように並ぶようになる。

ここで、伸ばした平行線分Ｈｎに不足データが発生する場合には、同一平行線分Ｈｎ上の各画素の輝度値を用いた線形補間により、残りの平行線分Ｈｎの長さを伸ばしたときに不足する輝度値を求める。線形補間には、様々な補間法を採用することができるが、基本的には直線補間でよい。例えば、図１１（Ｃ）に示すように、左側の平行線分Ｈｎから右側の平行線分Ｈｎのように平行線分Ｈｎを伸ばした場合には、例えば、輝度曲線Ｈｎ（Ｙ１）、Ｈｎ（Ｙ２）を用いて直線補間により輝度値Ｈｎ（Ｙ’）が求められ、補充される。

（Ｂ−３）長さを揃えた平行線分Ｈｎにおける第１の境界線Ｂ１上の点から同一距離の位置における輝度値の平均を示す第２の輝度分布曲線ＨＤ２（Ｙ）を生成する。
（Ｂ−４）第２の輝度分布曲線ＨＤ２（Ｙ）の微分曲線を第２の微分平均曲線Ｄ２（Ｙ）として生成する。

図１２には、第１の輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）、第２の輝度分布曲線ＨＤ２（Ｙ）の一例が示され、図１３には、微分平均曲線Ｄ１（Ｙ）、Ｄ２（Ｙ）の一例が示されている。ここでは、便宜上、ＨＤ１（Ｙ）、ＨＤ２（Ｙ）が同じ曲線、Ｄ１（Ｙ）、Ｄ２（Ｙ）が同じ曲線となっているが、厳密に言えば両者は異なった曲線となる。図１３に示すように、微分平均曲線Ｄ１（Ｙ）、Ｄ２（Ｙ）には、幾つかのピークが現れている。このピークの近辺に、脈絡膜毛細血管板５１と、脈絡膜中血管層５２と、脈絡膜大血管層５３との境界線が存在する。境界線では、間質の領域が大きくなるためである。生成された微分平均曲線Ｄ１（Ｙ）、Ｄ２（Ｙ）のデータは、微分平均曲線データ２４として記憶部１０に記憶される。微分平均曲線生成部１７は、図２の制御部３１、主記憶部３２及び表示部３５によって実現される。

なお、微分平均曲線生成部１７は、複数の輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）の平均を示す輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）、ＨＤ２（Ｙ）を求めた後、正弦加重移動平均法を用いて輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）、ＨＤ２（Ｙ）を平滑化する。正弦加重移動平均法は、移動平均法の一種であり、隣合う数値に掛ける重みを正弦波状にするものである。例えば、あるピクセルの平均化を行う場合には、あるピクセルを基準としてその重みを１とし、その前後のピクセルの重みを、基準ピクセルから離れるにつれて正弦波状に０に近づくような重みとして、移動平均を求めて輝度分布曲線の平滑化を図る。

境界線生成部１８は、微分平均曲線生成部１７で生成された第１の微分平均曲線Ｄ１（Ｙ）について、第１の境界線Ｂ１上の点から第２の境界線Ｂ２上の点に向かったときに最初に負から正に切り替わる点に対応する断層画像ＴＩ上の位置Ｙ３を通り、かつ、第１の境界線Ｂ１と平行な線（図１０で点線で示す曲線）を、脈絡膜毛細血管板５１と脈絡膜中血管層５２との境界を示す第３の境界線Ｂ３として生成する。図１４に示すように、脈絡膜毛細血管板５１は薄いため、最初に負から正に切り替わる位置Ｙ３に生成される第３の境界線Ｂ３は、第１の境界線Ｂ１にごく近い位置となる。前述のとおり、第３の境界線Ｂ３は、第１の境界線Ｂ１と平行となる。

境界線生成部１８は、微分平均曲線生成部１７で生成された第２の微分平均曲線Ｄ１（Ｙ）について、第１の境界線Ｂ１上の点から第２の境界線Ｂ２上の点に向かったときに２番目に現れるピークに対応する位置Ｙ４に基づいて、脈絡膜中血管層５２と脈絡膜大血管層５３との境界を示す第４の境界線Ｂ４を生成する。境界線生成部１８は、第４の境界線Ｂ４の生成に、図１１（Ｄ）及び図１５に示すように、第１の境界線Ｂ１と第２の境界線Ｂ２との間で同じ割合ｔで平均線分Ｈｎを分ける点を結んで形成される中間線Ｍ（図１１（Ｄ）の点線で示す直線）を用いる。境界線生成部１８は、上記ピークの位置Ｙ４に対応する割合ｔの中間線Ｍを第４の境界線Ｂ４として生成する。境界線生成部１８は、図２の制御部３１、主記憶部３２及び表示部３５によって実現される。

２階調化処理部１９は、断層画像の２階調化を行う。２階調化は、ＮｉＢｌａｃｋ法を用いて行われる。この２階調化により、断層画像ＴＩ中における血管腔の領域と、間質の領域とをはっきりと区別することができる。本実施の形態では、図１６に示すように、断層画像中において２階層化する領域Ｗを操作部３４の操作入力で指定することが可能となっている。図１７では、操作部３４の操作入力により設定された幅の脈絡膜中血管層５２と、脈絡膜大血管層５３とが抽出され、それらの一部が２階調化された様子が示されている。このように２階調化された画像から、各層の血管腔の領域の比率等を求め、診断に役立てることができる。２階調化処理部１９は、図２の制御部３１、主記憶部３２、操作部３４及び表示部３５によって実現される。

次に、画像処理装置２における画像処理について説明する。

図１８に示すように、まず、データ取得部１１は、ＯＣＴ１から、通信線を介して、解析対象となる眼底の断層画像データ２０を取得し、取得した断層画像データ２０を記憶部１０に記憶する（ステップＳ１）。

続いて、画像調整部１２は、表示された画像の調整を行う（ステップＳ２）。具体的には、画像調整部１２は、断層画像データ２０に対応する断層画像ＴＩを、表示部３５に表示させる。画像調整部１２は、操作部３４の操作入力に基づいて、図５に示すように、解析対象の部分を切り取り、断層画像ＴＩの位置や傾斜角度を調整して断層画像ＴＩが水平になる様に調整し、断層画像に含まれる輝度のオフセット成分（ノイズ成分）を除去する。オフセット成分は、実際に輝度値が０に相当する黒部分であっても、断層画像ＴＩの各輝度の輝度値に含まれる成分であり、実際には０〜２０又は３０程度の値がオフセット成分として現れる。このオフセット部分をカットオフしておかなければ、後の工程でＮｉｂｌａｃｋ法を用いて適切な２階調化を行うことができなくなる。さらに、画像調整部１２は、基準線ＢＬを生成して、断層画像ＴＩ上に表示する。

続いて、境界線検出部１３は、操作部３４の操作入力に従って、表示された眼底の断層画像ＴＩ上に網膜色素上皮細胞５０と脈絡膜４２との境界線である第１の境界線Ｂ１を検出する（ステップＳ３）。ここでは、上述のように、所定の閾値で断層画像ＴＩを２階調化して２階調化された画像ＴＩ２を生成し（図６参照）、網膜色素上皮細胞５０の外縁を明確とし、その外縁であって脈絡膜４２との境界を第１の境界線Ｂ１として抽出する。

続いて、境界線指定部１４は、断層画像ＴＩにおける脈絡膜４２と強膜４３との境界を示す第２の境界線Ｂ２を指定する（ステップＳ４）。この指定は、図７に示すように、表示部に表示された断層画像ＴＩに対する操作部３４の操作入力（ポインティングデバイス等による操作入力）に従って行われる。

続いて、平行線分設定部１５は、第１の境界線Ｂ１上の点と第２の境界線Ｂ２上の点との間をつなぐ複数の平行線分Ｈｎを設定する（ステップＳ５）。この平行線分Ｈｎの間隔は、図８に示すように、操作部３４の操作入力により、調整可能である。

輝度曲線生成部１６は、複数の平行線分Ｈｎ各々について、各平行線分Ｈｎに沿った輝度の変化を示す輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）（図９参照）を生成する（ステップＳ６）。

続いて、微分平均曲線生成部１７は、複数の平行線分Ｈｎの輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）の平均である輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）、ＨＤ２（Ｙ）（図１２参照）を生成する（ステップＳ７）。ここで、第１の輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）は、上述の（Ａ）の方法によって求められ、第２の輝度分布曲線ＨＤ２（Ｙ）は、上述の（Ｂ）の方法によって求められる。

続いて、微分平均曲線生成部１７は、輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）、ＨＤ２（Ｙ）の微分平均曲線Ｄ１（Ｙ）、Ｄ２（Ｙ）（図１１参照）を生成する（ステップＳ８）。ここで、第１の微分平均曲線ＨＤ１（Ｙ）は、上述の（Ａ）の方法によって求められ、第２の微分平均曲線ＨＤ２（Ｙ）は、上述の（Ｂ）の方法によって求められる。

境界線生成部１８は、微分平均曲線生成部１７で生成された第１の微分平均曲線Ｄ１（Ｙ）について、第１の境界線Ｂ１上の点から第２の境界線Ｂ２上の点に向かったときに最初に負から正に切り替わる点に対応する断層画像ＴＩ上の位置Ｙ３を通り、かつ、第１の境界線Ｂ１と平行な線（図１０で点線で示す曲線）を、脈絡膜毛細血管板５１と脈絡膜中血管層５２との境界を示す第３の境界線Ｂ３（図１４参照）として生成する（ステップＳ９）。この結果、第１の境界線Ｂ１と第３の境界線Ｂ３とにより、脈絡膜毛細血管板５１のセグメンテーションが可能になる。

続いて、境界線生成部１８は、微分平均曲線生成部１７で生成された微分平均曲線Ｄ２（Ｙ）について、第１の境界線Ｂ１上の点から第２の境界線Ｂ２上の点に向かったときに２番目に現れるピークに基づいて、脈絡膜中血管層５２と脈絡膜大血管層５３との境界を示す第４の境界線Ｂ４（図１５参照）を生成する（ステップＳ１０）。この結果、第２の境界線Ｂ２、第３の境界線Ｂ３及び第４の境界線Ｂ４により、脈絡膜中血管層５２及び脈絡膜大血管層５３のセグメンテーションが可能になる。

このようにして、眼底の断層画像データ２０から脈絡膜４２の脈絡膜毛細血管板５１、と脈絡膜中血管層５２との間の第３の境界線Ｂ３と、脈絡膜中血管層５２と脈絡膜大血管層５３との間の第４の境界線Ｂ４が生成され、脈絡膜毛細血管板５１、脈絡膜中血管層５２及び脈絡膜大血管層５３を抽出可能となる。

続いて、２階調化処理部１９は、指定された領域Ｗ（図１６参照）に対して断層画像データ２０の２階調化処理を行う（ステップＳ１１）。これにより、図１７に示すような２階層化された画像ＴＩ２が生成される。まず、操作部３４の操作入力により、領域Ｗが指定されると、その領域Ｗに対してＮｉＢｌａｃｋ法を用いた画像処理が行われ、その領域Ｗが２階調画像に変更される。この２階調画像を用いて、計測部位の全体の面積、管腔および間質を分けた解析、分割をして領域の全体・血管腔・間質の面積、全体の厚み及び各層の厚みの計測等が行われる。

２階調化を行うことにより、脈絡膜４２の血管腔・間質領域を客観的に定量化することができ、再現性が高い解析が可能となる。２階調化画像の級内相関係数は０．９５以上であり、脈絡膜４２の構造を正確に表したものとなる。正常な被検者１８０人について調べた結果、血管腔の割合は６５．７％であり、間質３４．３％であった。加齢とともに血管腔、間質はともに減少し、光線力学療法後の脈絡膜厚減少は血管腔減少が大きく関与していることが明らかになった。

脈絡膜４２の各層の厚みをそれぞれ計測できるようになれば、その症状の原因を切り分けることが可能となる。例えば、脈絡膜大血管層５３が厚くなれば、中心性網膜炎を疑うことができる。また、脈絡膜４２の各層それぞれが一様に変化していれば、原田病を疑うことができる。この他、加齢黄斑変性の病型診断の補助や、脈絡膜の疾患への関与について様々な研究が可能となる。

なお、眼底の断層画像データ２０を数ヶ月間又は数年間に渡って取得し、脈絡膜４２の各層の厚み、血管腔、間質の比率等の時間変化を検出して、脈絡膜４２の経年変化を観察するようにしてもよい。

これらの解析データは、印刷データとしてプリント印刷することができるようにしてもよいし、表計算ソフト等のデータに変換するなどして管理を行うことができるようにしてもよい。

以上詳細に説明したように、本実施の形態によれば、網膜４１と脈絡膜４２との第１の境界線上Ｂ１の点から脈絡膜４２と強膜４３の第２の境界線Ｂ２上の点まで延びる複数の平行線分Ｈｎそれぞれに沿った輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）の微分の平均を示す微分平均曲線Ｄ１（Ｙ）、Ｄ２（Ｙ）に基づいて、脈絡膜４２の各層の境界線Ｂ３、Ｂ４を検出する。このようにすれば、眼底の断層画像ＴＩから脈絡膜４２の各層の部分を正確に抽出することができるので、眼底の断層画像ＴＩから脈絡膜４２の状態を容易に解析することができる。

なお、本実施の形態では、脈絡膜４２から、脈絡膜毛細血管板５１、脈絡中血管層５２及び脈絡大血管層５３の３層を抽出したが、本発明はこれには限られない。脈絡膜４２から脈絡膜毛細血管板５１と脈絡膜大血管層５３の２層を抽出するようにしてもよい。

また、断層画像の２階調化を、Ｎｉｂｌａｃｋ法を用いて行ったが、本発明はこれには限られない。固定の閾値により２階調化を行ってもよいし、他の統計的な手法を用いた画像処理を行って２階調化を行ってもよい。

さらに、上記実施の形態では、輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）の平均である輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）、ＨＤ２（Ｙ）を求め、輝度分布曲線ＨＤ１（Ｙ）、ＨＤ２（Ｙ）の微分曲線を微分平均曲線Ｄ１（Ｙ）、Ｄ２（Ｙ）として求めたが、輝度曲線Ｈｎ（Ｙ）の微分曲線を求め、それらの微分曲線の平均を、微分平均曲線として求めてもよい。

その他、画像処理装置２のハードウエア構成やソフトウエア構成は一例であり、任意に変更および修正が可能である。

画像処理装置２の処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する画像処理装置２を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで画像処理装置２を構成してもよい。

画像処理装置２の機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。

搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板（BBS, Bulletin Board System）にコンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介してコンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。

この発明は、この発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この発明を説明するためのものであり、この発明の範囲を限定するものではない。すなわち、この発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。

本発明は、眼底の断層画像に基づいて、脈絡膜の状態を解析するのに好適である。

１ 光干渉断層計（ＯＣＴ）、２ 画像処理装置、１０ 記憶部、１１ データ取得部、１２ 画像調整部、１３ 境界線検出部、１４ 境界線指定部、１５ 平行線分設定部、１６ 輝度曲線生成部、１７ 微分平均曲線生成部、１８ 境界線生成部、１９ ２階調化処理部、２０ 断層画像データ、２１ 境界線データ、２２ 平行線分データ、２３ 輝度曲線データ、２４ 微分平均曲線データ、２５ ２階調化画像データ、３０ 内部バス、３１ 制御部、３２ 主記憶部、３３ 外部記憶部、３４ 操作部、３５ 表示部、３６ 通信部、３９ プログラム、４０ 硝子体、４１ 網膜、４２ 脈絡膜、４３ 強膜、４４ 黄斑、５０ 網膜色素上皮細胞、５１ 脈絡膜毛細血管板、５２ 脈絡膜中血管層、５３ 脈絡膜大血管層、１００ 診断システム、Ｂ１ 第１の境界線、Ｂ２ 第２の境界線、Ｂ３ 第３の境界線、Ｂ４ 第４の境界線、ＢＬ 基準線、Ｆ 領域、Ｈｎ 平行線分、Ｍ 中間線、ＴＩ 断層画像、ＴＩ２ ２階調化された画像、Ｗ 領域。

Claims (10)

1. 眼底の断層画像から脈絡膜の部分を抽出する画像処理装置であって、
   前記断層画像における網膜と前記脈絡膜との境界を示す第１の境界線を検出する境界線検出部と、
   前記断層画像における前記脈絡膜と強膜との境界を示す第２の境界線を指定する境界線指定部と、
   前記第１の境界線上の点と前記第２の境界線上の点とを繋ぐ複数の平行線分各々について、各平行線分に沿った輝度の変化を示す輝度曲線を生成する輝度曲線生成部と、
   前記輝度曲線の微分の平均を示す微分平均曲線を生成する微分平均曲線生成部と、
   前記微分平均曲線生成部で生成された微分平均曲線に基づいて、前記脈絡膜における複数の層間の境界線を生成する境界線生成部と、
   を備える画像処理装置。
2. 前記微分平均曲線生成部は、
   前記複数の平行線分における前記第１の境界線上の点から同一距離の位置における輝度値の平均を示す第１の輝度分布曲線を生成し、前記第１の輝度分布曲線の微分曲線を第１の微分平均曲線として生成し、
   前記境界線生成部は、
   前記微分平均曲線生成部で生成された前記第１の微分平均曲線について、前記第１の境界線上の点から前記第２の境界線上の点に向かったときに最初に負から正に切り替わる点に対応する前記断層画像上の位置を通り、かつ、前記第１の境界線と平行な線を、脈絡膜毛細血管板と脈絡膜中血管層との境界を示す第３の境界線として生成する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記微分平均曲線生成部は、
   前記第１の境界線を基準として、前記複数の平行線分のうちの最長の平行線分と同じ長さに、残りの平行線分の長さを伸ばしたときに、前記複数の平行線分における前記第１の境界線上の点から同一距離の位置における輝度値の平均を示す第２の輝度分布曲線を生成し、前記第２の輝度分布曲線の微分曲線を第２の微分平均曲線として生成し、
   前記境界線生成部は、
   前記微分平均曲線生成部で生成された前記第２の微分平均曲線について、前記第１の境界線上の点から前記第２の境界線上の点に向かったときに２番目に現れるピークに基づいて、脈絡膜中血管層と脈絡膜大血管層との境界を示す第４の境界線を生成する、
   請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記微分平均曲線生成部は、
   同一平行線分上の各画素の輝度値を用いた線形補間により、残りの平行線分の長さを伸ばしたときに不足する輝度値のデータを補充して、前記第２の輝度分布曲線を求める、
   請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記微分平均曲線生成部は、
   前記複数の輝度曲線の平均を示す輝度分布曲線を求めた後、正弦加重移動平均法を用いて前記輝度分布曲線を平滑化する、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記各境界線で区切られた領域について、その領域内の画素の輝度値が２階調化された画像を生成する２階調画像化処理部をさらに備える、
   請求項１から５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記輝度曲線生成部は、少なくとも２０本以上の平行線分各々について輝度曲線を生成する、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 眼底の断層画像を撮像する光干渉断層計と、
   前記光干渉断層計で撮像された眼底の断層画像に対する画像処理を行う請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置と、
   を備える診断システム。
9. 眼底の断層画像から脈絡膜の部分を抽出する画像処理方法であって、
   前記断層画像における網膜と前記脈絡膜との境界を示す第１の境界線を検出する境界線検出ステップと、
   前記断層画像における前記脈絡膜と強膜との境界を示す第２の境界線を指定する境界線指定ステップと、
   前記第１の境界線上の点と前記第２の境界線上の点とを繋ぐ複数の平行線分各々について、各平行線分に沿った輝度の変化を示す輝度曲線を生成する輝度曲線生成ステップと、
   前記輝度曲線の微分の平均を示す微分平均曲線を生成する微分平均曲線生成ステップと、
   前記微分平均曲線生成ステップで生成された微分平均曲線に基づいて、前記脈絡膜における複数の層間の境界線を生成する境界線生成ステップと、
   を含む画像処理方法。
10. コンピュータを、
    眼底の断層画像における網膜と脈絡膜との境界を示す第１の境界線を検出する境界線検出部、
    前記断層画像における前記脈絡膜と強膜との境界を示す第２の境界線を指定する境界線指定部、
    前記第１の境界線上の点と前記第２の境界線上の点とを繋ぐ複数の平行線分各々について、各平行線分に沿った輝度の変化を示す輝度曲線を生成する輝度曲線生成部、
    前記輝度曲線の微分の平均を示す微分平均曲線を生成する微分平均曲線生成部、
    前記微分平均曲線生成部で生成された微分平均曲線に基づいて、前記脈絡膜における複数の層間の境界線を生成する境界線生成部、
    として機能させるプログラム。

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