JP6695414B2 - 蛍光体を用いて血流方向を測定するための装置および方法 - Google Patents

蛍光体を用いて血流方向を測定するための装置および方法 Download PDF

Info

Publication number
JP6695414B2
JP6695414B2 JP2018245176A JP2018245176A JP6695414B2 JP 6695414 B2 JP6695414 B2 JP 6695414B2 JP 2018245176 A JP2018245176 A JP 2018245176A JP 2018245176 A JP2018245176 A JP 2018245176A JP 6695414 B2 JP6695414 B2 JP 6695414B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vasculature
blood flow
flow direction
identified
image data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018245176A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019118824A (ja
Inventor
テメリス ゲオルゲ
テメリス ゲオルゲ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Leica Instruments Singapore Pte Ltd
Original Assignee
Leica Instruments Singapore Pte Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Leica Instruments Singapore Pte Ltd filed Critical Leica Instruments Singapore Pte Ltd
Publication of JP2019118824A publication Critical patent/JP2019118824A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6695414B2 publication Critical patent/JP6695414B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026Measuring blood flow
    • A61B5/0261Measuring blood flow using optical means, e.g. infrared light
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0071Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by measuring fluorescence emission
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026Measuring blood flow
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A61B5/7207Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B90/00Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
    • A61B90/36Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
    • A61B90/37Surgical systems with images on a monitor during operation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B90/00Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
    • A61B90/36Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
    • A61B90/37Surgical systems with images on a monitor during operation
    • A61B2090/376Surgical systems with images on a monitor during operation using X-rays, e.g. fluoroscopy
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2576/00Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
    • A61B2576/02Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30101Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • G06T2207/30104Vascular flow; Blood flow; Perfusion

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Gynecology & Obstetrics (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

本発明は、蛍光体を用いて、とりわけ蛍光体のボーラスを用いて、血管内の血流方向を特定するための装置および方法に関する。
神経外科手術では、手術野における血管を識別するために、インドシアニングリーン(ICG)を用いた蛍光血管造影法が一般に用いられている。
経験豊富な外科医または助手は、蛍光体の蛍光スペクトルで取得された画像データのフレームの時系列を表示する映像内の組織の複数の異なる種類を区別することができる。血管を識別するためには、外科医または助手は蛍光強度の時間的および空間的展開を勉強する。この展開によって、動脈と、毛細血管と、静脈と、例えば動静脈奇形等の病理学的状況と、を外科医または助手によって区別することができる。
しかし、蛍光画像の映像の現在の認知解析は誤りを生じやすい。よって、外科医または助手が術中に手術野の視覚的情報を迅速に理解するのを補助するための装置および方法を実現することが要請されている。
本発明の装置および方法は、血管と当該血管内の血流方向とを自動検出し、例えば外科医または助手等のユーザに対して表示される出力画像データ内において血流方向をマーキングすることにより、上述の支援を実現することを目指したものである。
本発明の装置は、
・蛍光体の蛍光スペクトルの少なくとも一部の入力画像データの少なくとも1つの入力フレームを取得するための入力インタフェースと、
・入力画像データ内の少なくとも1つの血管構造を識別するためのパターン認識モジュールと、
・識別された血管構造に沿った方向における空間的勾配と、当該識別された血管構造における少なくとも1つの位置の時間的勾配とから、当該識別された血管構造内の血流方向を特定するための計算モジュールと、
・入力画像データのうち識別された血管構造に相当する部分に血流方向を表す時変性のマーカデータを重畳した出力画像データの少なくとも1つの出力フレームを計算するための画像生成モジュールと、
・出力フレームを出力するための出力インタフェースと、
を備えている。
上記のモジュールは、ハードウェアもしくはソフトウェアで実現することができ、またはハードウェアとソフトウェアとの任意の組み合わせで実現することができる。
本発明の方法は、
・蛍光体の蛍光スペクトルの少なくとも一部の入力画像データの少なくとも1つの入力フレームを取得するステップと、
・少なくとも1つの入力フレーム内の少なくとも1つの血管構造を自動認識するステップと、
・識別された血管構造に沿った方向における蛍光強度の空間的勾配と、当該少なくとも1つの識別された血管構造における少なくとも1つの位置(A)の時間的勾配とから、血管構造における血流方向を特定するステップと、
・血管構造に時変性のマーカデータを重畳した出力フレームを計算するステップと、
・出力フレームを表示するステップと、
を有する。
蛍光体の蛍光スペクトルの少なくとも一部の入力画像データ、より好適には、蛍光体の蛍光スペクトルに制限された入力画像データまたは当該蛍光スペクトルの一部に制限された入力画像データを使用することにより、蛍光発光しない周囲から血管構造を区別することが容易になる。血管構造に沿った方向における蛍光強度分布を使用することにより、血流方向を1つのフレームから識別すること、すなわち非常に迅速に識別することが可能になる。時変性のパターンを表示することにより、ユーザに対して血流方向を可視化することができ、これによって手術野におけるユーザの誘導が容易になる。入力画像データは好適には画素を有し、各画素は、視野の平面内の領域を表現する。入力画像データが2次元である場合、かかる平面は1つのみである。入力画像データが3次元である場合、入力フレーム内にはかかる平面が少なくとも2つ存在する。
血管構造およびその幾何学的形態を識別するためには、例えば“Angiography and Plaque Imaging: Advanced Segmentation Techniques”(Jasjit S. Suri、Swamy Laxminarayan編集、2003年4月29日、CRC Press出版)第501〜518頁に記載されている技術等の公知の技術を使用することができる。
本発明の装置および方法は、以下に記載されている特徴のうち1つまたは複数を追加することによって、さらに改善することができる。これらの特徴は互いに独立して追加することができ、各特徴はそれ自体で技術的効果を有すると解すべきである。以下の特徴は、本発明の方法および装置のいずれにおいても分け隔て無く使用することができる。
例えば、計算モジュールが少なくとも1つの識別された血管構造の中心線を計算する構成である場合、血流方向の特定の信頼性を向上することができる。構造の中心線の計算は例えば、Rouchdy, Youssef & Cohen, Laurent (2011),“A geodesic voting method for the segmentation of tubular tree and centerlines”,Proceedings / IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: from nano to macro, IEEE International Symposium on Biomedical Imaging. 979-983. 10.1109/ISBI.2011.5872566等に開示されている。中心線を使用することにより、後続の計算を簡素化することができる。というのも、識別された血管構造を中心線に削減すること、すなわち、入力画像データまたは画素の2次元アレイから1次元アレイに削減することができるからである。少なくとも1つの位置は、中心線上に位置することができる。
入力フレームは、カメラアセンブリによって取得されたフレームとすること、または例えば低照明条件または領域においてセンサまたは増幅器のノイズを低減するために、複数のフレームから計算されたものとすることができる。
入力フレームは、入力インタフェースによってカメラから取得することができ、または入力フレームを前処理後に記憶もしくはバッファリングする、例えば記憶デバイス等の記憶アセンブリから取得することができる。
中心線に沿った方向における蛍光強度分布と、空間的勾配と、時間的勾配と、のうち少なくとも1つの計算は、例えば識別された血管構造の壁付近の分布より高精度で、血管構造に沿った方向における蛍光強度の空間的展開を反映する。ここで、識別された血管構造の中心線は、視野のうち実際の血管の中心線と重なる領域を表現する画素のアレイによって表現される。
血管構造は、蛍光のみを用いて識別することができる。追加的または代替的に、入力画像データ内の1画素におけるスペクトルと、動脈血液および静脈血液のうち少なくとも1つの反射スペクトルと、を比較することによって、血管構造を識別することもできる。
本発明の装置および/または方法の一実施形態では、カメラアセンブリを設けることができ、カメラアセンブリは視野を有し、蛍光体の蛍光スペクトルの少なくとも一部の入力画像データの少なくとも1つの入力フレームを取得するように構成されており、入力画像データは、とりわけ特定の時期における視野を表現する。カメラアセンブリは、入力インタフェースに接続することができる。カメラアセンブリは、RGBカメラアセンブリと、マルチスペクトルカメラアセンブリと、ハイパースペクトルカメラアセンブリと、のうち少なくとも1つとすることができる。好適には、センサの少なくとも1つのアレイが、蛍光体の蛍光スペクトルに制限されたスペクトルで画像データを取得するための専用である。
追加的または代替的に、本装置および/または本方法は、ユーザが入力画像データの特定の一部を血管構造としてマーキングするためのユーザインタフェースを設けることができる。かかるグラフィカルユーザインタフェースは、パターン認識モジュールの一部とすることができる。例えばユーザは、画素の任意の好適には一続きのアレイを血管構造として定義することができる。その後、この構造は、自動認識された血管構造と全く同様に扱われる。代替的または追加的に、ユーザは、後で中心線として扱われる画素の線を入力することもできる。かかる手動入力が使用される場合、血管構造および中心線の自動識別を不要とすることができる。
他の一実施形態では、血管構造の中心線上の特定の位置(すなわち、この位置を表現する画素)における蛍光強度、時間的勾配および空間的勾配のうち少なくとも1つを、画素の好適には一続きのアレイまたは当該画素もしくは入力画像データの隣もしくは周囲の入力画像データにおける平均から計算することができる。アレイの画素または等価的には入力画像データは、とりわけ、当該画素から中心線に対して垂直に、識別された血管構造にわたって延在する線に沿って位置することができる。この線は、識別された血管構造に沿った方向または中心線に沿った方向に、1画素または複数画素の幅を有することができる。この線は好適には、中心線に対して垂直方向に、識別された血管構造の全幅に及ぶ。アレイの蛍光強度の平均をとることによって、蛍光強度分布の計算の精度がさらに改善される。というのも、血管構造におけるノイズおよび不均一な蛍光強度分布の双方を消失できるからである。
ノイズおよびアーティファクトを低減するため、蛍光強度、空間的勾配および時間的勾配のうち少なくとも1つについて、曲線当てはめを計算することができる。かかる曲線当てはめは、多項式当てはめ、ローパスフィルタリング、または主成分分析とすることができる。この当てはめは、蛍光強度データのノイズをさらに低減することができる。外れ値を除くため、例えばローパスフィルタまたはバンドパスフィルタ等の時間的および/または空間的フィルタを用いて、蛍光強度、空間的勾配および/または時間的勾配をフィルタリングすることができる。
少なくとも1つの位置は、入力画像データ内の単一の画素または画素のアレイとすることができる。好適には、識別された血管構造に沿った方向に互いに離隔している複数の位置において、空間的勾配および時間的勾配を計算する。少なくとも1つの位置は好適には、識別された血管構造の中心線上に位置する。例えば、入力フレーム内および/または入力画像データ内の血管構造に沿った方向におけるすべての画素において、とりわけ中心線上のすべての画素において、空間的勾配および時間的勾配を計算することができる。
時間的勾配は、入力フレームの時系列の少なくとも2つの連続した入力フレームの識別された血管構造内の少なくとも2つの一致する位置における蛍光強度を使用して計算することができる。この位置も、入力画像データ内の1画素または画素のアレイに相当する。位置は好適には、中心線上に位置する。好適には、時間的勾配が計算される少なくとも1つの位置は、入力画像データの少なくとも1つにおいて空間的勾配が計算される少なくとも1つの位置と一致する。
装置では、空間的勾配および時間的勾配のうち少なくとも1つの計算は、計算モジュールによって行うことができる。
血管構造を識別するステップおよび/または時間的勾配を計算するステップは、少なくとも2つの連続したフレーム内の識別された血管構造において一致する位置を識別するステップを含むことができる。さらに、時系列の1つの入力フレーム内の識別された血管構造の中心線上の位置と、当該時系列の後または前の入力フレーム内の当該識別された血管構造の中心線上の位置と、の一致検査を含むこともできる。これらのステップは、装置のパターン認識モジュールによって行うことができる。
空間的勾配と時間的勾配とを比較するステップでは、比較される空間的勾配の位置と、対応する時間的勾配の位置と、は同一である。この比較は、複数の位置においてそれぞれ行うことができる。装置では、計算モジュールをこの比較のために構成することができる。
以下の仮定下では、少なくとも1つの位置における時間的および空間的勾配の4象限解析を行うことにより、血流方向を非常に少ない計算量かつ高精度で計算することができる。4象限解析は、少なくとも1つの位置における空間的勾配および時間的勾配の正負符号の比較を含むことができる。
カメラアセンブリの視野が十分に小さい場合、蛍光体のボーラスを、未変化の形状の各血流速度を有する識別された血管構造に沿って各々の血流速度で形状を変化せずに伝搬する蛍光強度の波とみなすことができる。よって、一般に時間tおよび空間(X,Y,Z)すなわちI(X,Y,Z)双方の関数である蛍光強度Iは、1次元の強度波動関数
I(X,Y,Z,t)=I(x±vt) (1)
に削減することができる。ここで、xは血管に沿った方向に測定される座標であり、vは蛍光波の伝搬速度すなわち血流速度である。数式(1)において、I(x−vt)は、血管構造に沿った、特にその中心線に沿った正のx方向に伝搬する蛍光波を示しており、I(x+vt)は、負のx方向に伝搬する蛍光波を示している。
数式(1)から、蛍光強度の空間的勾配dI/dxと蛍光強度の時間的勾配dI/dtとの関係を、
dI/d=±v・dI/dx (2)
として導出することができる。
数式(2)では、ボーラスが血管に沿った負のx方向に進む場合に+符号が適用され、ボーラスが正のx方向に進む場合に−符号が適用される。この関係は、xの方向がどのように定義されているかに依存せずに当てはまる。数式(2)から、1つの位置において空間的勾配の正負符号が時間的勾配の正負符号と異なる場合、蛍光強度の波は負のx方向に進んでおり、よって、血流方向は正のx方向に沿った向きであり、空間的勾配の正負符号と時間的勾配の正負符号とが同一である場合、血流方向は負のx方向であることが導き出される。
血流方向を特定するステップは、識別された血管構造または中心線の少なくとも1つの位置における時間的勾配と空間的勾配との正負符号の比較を含むことができる。この比較は、例えば減算等の算術演算および/または例えば正負符号ビットマスキングまたは大小比較等の論理演算を含むことができる。
この比較が1つの入力フレーム内の複数の位置で行われる場合、血流方向の特定はより高信頼性となる。例えば、大半の位置において空間的勾配と時間的勾配とが逆の正負符号を有する場合、血流方向は正の方向であると判断することができる。公知の統計的手法を用いて、例えば既定の数値範囲内にある勾配のみを用いて、または同時に蛍光強度が既定の範囲内にある勾配のみを用いて、上述の推定の信頼性を改善することができる。装置では、計算モジュールが上記のステップのいずれかを行うように構成することができる。
上記の観点では、血管構造を識別するステップは、識別された血管構造に沿った正の方向、とりわけその中心線に沿った正の方向を定義するステップを含むこともできる。装置では、パターン認識モジュールをこの定義のために構成することができる。
時変性のマーカデータは、血管構造に沿った方向における位置を出力フレームごとに血流方向に変える少なくとも1つの可視の部分構造を含むことができる。この部分構造は、明るさおよび色のうち少なくとも1つによって当該マーカデータの隣の部分構造と区別される画像データの特に一続きのセットとすることができる。例えば部分構造は、中心線に対して垂直に延在するストライプであって、異なる明るさおよび異なる色のうち少なくとも1つを有するストライプと隣接するストライプとすることができる。出力フレームごとの血管構造または中心線に沿った方向における部分構造の位置の変化は、好適には、血管構造またはその中心線に沿った方向における当該部分構造の寸法より小さい。
上記の特徴は、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェア構成要素とハードウェア構成要素との任意の組み合わせで実装することができる。本発明はさらに、上記の実施形態のいずれかで方法をコンピュータに実施させるプログラムを記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体に関することもできる。以下、図面を参照して本発明の一例の実施形態を説明する。図面中、構成および機能のうち少なくとも1つにおいて互いに同一である要素には、同一の符号を使用している。さらに上述の説明から、特定の用途において、技術的特徴に関連する技術的効果が有用である場合には、この技術的特徴を当該一例の実施形態に追加できることが明らかである。逆に、当該一例の実施形態に示されている特徴に関連する技術的効果が特定の用途において不要である場合には、この特徴を省略することができる。
本発明の装置の概略図である。 他の識別された血管構造の概略的な表現を示す図である。 他の識別された血管構造の概略的な表現を示す図である。 出力フレームの概略的な表現を示す図である。
まず、血流方向を測定するための装置1の構造である。装置1はとりわけ、顕微鏡または内視鏡とすることができる。
装置1はカメラアセンブリ2を備えており、このカメラアセンブリ2は、RGBカメラ、マルチスペクトルカメラまたはハイパースペクトルカメラのうち少なくとも1つを有することができる。カメラアセンブリ2は視野4を有し、カメラアセンブリ2はこの視野4から、少なくとも1つの入力フレーム6または入力フレーム6の時系列8を取得する。1つの入力フレーム6は画像データ10から成り、この画像データ10は画素11を有することができる。各入力フレーム6は、各瞬時における視野4の表現を表示する。各画素11は視野4の一部を表現する。
図1では、例えば脳手術または血管手術を行うために、生体組織12が視野4内に配置されており、これらの手術は装置1によって支援することができる。
生体組織12またはそのデジタル表現、すなわち入力フレーム6または入力画像データ10における血管14を識別するため、蛍光体16が生体組織12内に注入されている。その結果、蛍光体のボーラスが血流によって輸送される。かかる蛍光体16の一例は、インドシアニングリーン、ICGである。
視野4を光によって照明するために照明アセンブリ18を設けることができる。この光は、蛍光体16の蛍光をトリガする波長を有し、またはかかる波長に制限されている。
カメラアセンブリ2は、蛍光体16の蛍光スペクトルの少なくとも一部の少なくとも1つの入力フレーム6を取得するように構成されている。好適には、入力フレーム6にて表現される波長は、蛍光体16の蛍光スペクトルに制限される。カメラアセンブリ2は、同時に可視光域の入力フレームも取得するため、追加のカメラ(図示されていない)も有することができる。マルチカメラアセンブリまたは分光カメラアセンブリを使用する場合、可視光フレームと蛍光フレームとを同時に記録することができる。
蛍光体16の蛍光スペクトルでフレームを記録することにより、血管14を周囲の組織から明確に区別することができる。というのも蛍光強度は、蛍光体16の大部分が集まる領域すなわち血管内において最も高くなるからである。
入力フレーム6ひいては入力画像データ10は、立体視、3次元または多次元とすることができる。多次元フレームでは、画素11は入力フレームの1つの場所に位置することができる。顕微鏡を使用する場合、例えばzスタック、SCAPEまたはスキム(skim)顕微鏡を用いて、3次元の入力画像データ10を取得することができる。多次元の入力画像データ10は、マルチスペクトルカメラまたはハイパースペクトルカメラによって生成することができる。
装置1はさらに、画像処理アセンブリ20、例えば少なくとも1つの集積回路等を備えることもできる。
画像処理アセンブリ20は、少なくとも1つの入力フレーム6および/または入力画像データ10をそれぞれ入力するための入力インタフェース22を備えることができる。入力インタフェース22はカメラアセンブリ2にデータ転送接続24すること、例えば有線または無線データ接続することができる。画像処理アセンブリ20はパターン認識モジュール26と、計算モジュール28と、画像生成モジュール30と、を備えることができ、よって、これらは直ちに装置1の一部となる。さらに、出力インタフェース32も設けることができる。出力インタフェース32に少なくとも1つのディスプレイ36を接続するため、有線および/または無線データ接続34を設けることができる。
入力フレーム6または入力フレーム6の時系列8をパターン認識モジュール26に入力することができる。パターン認識モジュール26は、入力フレーム6内または入力画像データ10内の少なくとも1つの血管構造38を識別するように構成されている。かかる識別は、例えば“Angiography and Plaque Imaging: Advanced Segmentation Techniques”(Jasjit S. Suri、Swamy Laxminarayan編集、2003年4月29日、CRC Press出版)第501〜518頁に記載されているアルゴリズム等の公知のアルゴリズムを使用して行うことができる。
計算モジュール28は、パターン認識モジュール26に接続されており、血管構造38のデジタル表現40を受け取ることができる。以下、この血管構造38は「識別された血管構造38」ともいう。識別された血管構造38は例えば、視野4内の血管14を表現する入力画像データ10および/または画素11を含み、またはこれから成ることができる。
計算モジュール28は、血管構造38に沿った方向における蛍光強度分布44から血流方向42を特定するように構成されている。とりわけ計算モジュール28は、識別された血管構造38に沿った方向における蛍光強度Iの空間的勾配46、dI/dxを計算するように構成することができる。
画像生成モジュール30は、例えば出力画素50等の出力画像データ49の少なくとも1つの出力フレーム48を計算するように構成されている。画像生成モジュール30はとりわけ、1つまたは複数の入力フレーム6から出力フレーム48の時系列を生成するように構成することができる。出力フレーム48では、入力画像データ10のうち識別された血管構造38に相当する部分に、時変性のマーカデータ52を重畳することができる。よって時変性のマーカデータ52は、血管構造38および血流方向42の双方を示すために使用されるものである。
「パターン認識モジュール」、「計算モジュール」および「画像生成モジュール」との用語は、主として、これらを機能面で区別するために使用されるものである。これらのモジュールは、同一の電気的構成要素または同一のソフトウェア要素の一部とすること、例えばサブルーチン等とすることができる。
その後、少なくとも1つの出力フレーム48は、少なくとも1つのディスプレイ36上に表示される。これは、複数の人が観察できるモニタおよび/または接眼レンズを通じて見る顕微鏡のディスプレイとすることができる。
図2は、血管14またはそのデジタル表現、識別された血管構造38を示している。血管構造38に沿った正のx方向が、例えばパターン認識モジュールによって特定されている。これは例えば、正のx方向が入力フレーム6の1つのコーナ部58に近い血管構造の一端56から当該入力フレームの対角線上に対向するコーナ部62に近い当該血管構造の反対側の端部60に向かう方向であることを要求することによって、行うことができる。また、先に血管構造38の中心線54を計算してから、その後に中心線54の端部からコーナ部58,62までの距離を用いて正のx方向を特定することによっても、正のx方向を特定することができる。中心線は、血管構造38の複数の最小幅の中間に位置する画素11を繋ぐことによって、またはRouchdy, Youssef & Cohen, Laurent. (2011),“A geodesic voting method for the segmentation of tubular tree and centerlines”,Proceedings / IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: from nano to macro, IEEE International Symposium on Biomedical Imaging. 979-983. 10.1109/ISBI.2011.5872566に開示されているように、計算することができる。
図2にさらに示されているように、蛍光体16のボーラスが生体組織12のどこかに投与される。その後、このボーラスは血流によって輸送され、場合によっては血管14に達する。
その後、例えば正のx方向によって表現されているように、血管構造に沿った方向における蛍光強度分布から血流方向42を計算することができる。
血流方向42を特定する一実施形態は、以下のように、血管構造38に沿った方向に互いに離隔している2つの位置AおよびBを見ることである。とりわけ、位置AおよびBは中心線54に位置することができる。Bは、正のx方向にAよりさらに進んだ位置にあることができる。
ボーラスが血管14に沿って正のx方向に進む場合、蛍光強度は最初に位置Aにおいて増加し、その後で位置Bにおいて増加する。最大蛍光強度が位置Aを過ぎなければ、位置Aにおける蛍光強度は位置Bにおける蛍光強度より大きくなる。
よって、最大蛍光強度が位置Aを過ぎなければ、位置Aの時間的勾配は正となる。その最も簡単な形態では、位置Aの時間的勾配は、時系列8の後の入力フレーム6における位置Aの蛍光強度と、当該時系列8の先の入力フレーム6における同一位置Aの蛍光強度と、の差である。位置Aは例えば、中心線54の全長に沿った方向における位置Aの相対位置によって位置Aを定義することにより、複数の連続した入力フレームにわたって追跡することができる。他のすべての位置における時間的勾配においても、同様のことが当てはまる。
それと同時に、最大蛍光強度が位置Aを過ぎなければ、位置Aにおける蛍光強度の空間的勾配は負になる。というのも、位置Aにおける蛍光強度は、例えば位置B等のどの下流の位置の蛍光強度よりも大きくなるからである。位置Aにおける空間的勾配は、その最も簡単な形態では、位置Aにおける蛍光強度と、例えばB等の少なくとも1つの下流および/または上流の位置における蛍光強度と、の差とすることができる。他のすべての位置における空間的勾配においても、同様のことが当てはまる。
最大蛍光強度が位置Aを過ぎた後は、位置Aにおける蛍光強度は時間と共に減少していく。よって、位置Aにおける時間的勾配は負となる。それと同時に、例えば位置B等の下流のどの位置における蛍光強度も、位置Aにおける蛍光強度より大きくなる。その結果、位置Aにおける空間的勾配は正になる。
したがって、識別された血管構造38の位置Aにおいて時間的勾配と空間的勾配とが逆の正負符号である場合、この位置における血流方向42は正の方向である。よって、血流方向42の特定は好適には、1つの位置における空間的勾配と当該位置における時間的勾配との比較を含む。
ボーラスが血管14に沿って負のx方向に進む場合、蛍光強度は最初に位置Aにおいて時間と共に増加していき、その後、最大蛍光強度が位置Aを過ぎた場合、位置Aにおける蛍光強度は時間と共に減少していく。よって、位置Aの時間的勾配は、最初は正となり、その後、最大蛍光強度が過ぎた後は負に転じる。蛍光強度は下流方向に増加していくので、位置Aの空間的勾配も最初は正となり、最大蛍光強度が過ぎた後は負に転じる。
したがって、識別された血管構造38の1つの位置において時間的勾配と空間的勾配とが同一の正負符号である場合、その血流方向42は負のx方向である。これは、上記の数式(2)の結果に相当する。
よって血流方向42の特定は、識別された血管構造38の少なくとも1つの位置おける空間的勾配の正負符号と時間的勾配の正負符号との簡単な4象限解析に簡素化することができる。その関連において、数値的には、1つの位置における空間的勾配および時間的勾配を計算するために、空間的方向および時間的方向における少なくとも2つの点をそれぞれ用いる必要があることに留意すべきである。血管構造38のその位置における空間的勾配と時間的勾配とが異なる正負符号を有する場合には、蛍光強度の波は正のx方向に進行している。血管構造38の特定の位置において空間的勾配と時間的勾配とが共に同一の正負符号を有する場合には、蛍光強度の波は負のx方向に進行している。
空間的勾配および時間的勾配は、識別された血管構造38における任意の数の位置について計算することができる。血管構造内の血流方向42は、空間的勾配および時間的勾配の特定がなされたすべての位置にわたって計算された平均血流方向42に相当すると定義することができる。この平均には、例えば特定の位置における蛍光強度によって、または中心線から特定の位置までの距離によって、重み付けすることができる。このアプローチにより、少数の位置のみを用いることにより、最大蛍光強度が当該少数の位置を過ぎたばかりの場合に生じ得るすべての不確かさを無くすことができる。好適には、識別された血管構造の端部に位置し、またはその付近に位置する少なくとも2つの位置と、場合によってはx方向の中間の第3の位置と、を用いる。識別された血管構造38または中心線54に沿った方向におけるすべての位置において血流方向42を計算すると、最も信頼性の高い結果を得ることができる。
例えばA等の位置における蛍光強度を、各入力フレーム6の隣り合った画素11の好適には一続きのアレイ70の蛍光強度の平均として計算すると、中心線54に沿った方向における蛍光強度分布の計算をより高精度にすることができる。
空間的勾配および時間的勾配の計算がなされる位置が中心線54上にあると好適である。かかる場合、画素11のアレイ70は中心線54に対して垂直に延在することができ、例えば、中心線に沿った方向における幅が少なくとも1画素である画素のストライプとすることができる。これは図3に示されている。アレイ70は、中心線54に対して垂直方向に、識別された血管構造の幅の一部または全部に及ぶことができ、識別された血管構造によって表現される血管14の断面を表現することができる。
上述の平均は、蛍光強度アレイ70の幾何平均値、中間値、重み付けされた平均値、または算術平均値とすることができる。
ノイズを低減するため、各フレーム内の識別された血管構造38の中心線54に沿った方向における蛍光強度分布に対して曲線当てはめを計算することができる。この曲線当てはめは、例えば多項式当てはめとすることができ、または主成分分析を行うことができる。これに代えて、蛍光強度形状の解析モデルを、計算された蛍光強度分布に適合することもできる。外れ値を除くため、ローパスフィルタまたはバンドパスフィルタを用いて蛍光強度分布を空間フィルタリングすることができる。
代替的または追加的に、入力フレーム6内の識別された血管構造38における空間的勾配分布および時間的勾配分布のうち少なくとも1つについて、上述の曲線当てはめおよびフィルタリングを計算することもできる。
曲線当てはめの計算は、計算モジュール28において行うことができる。
識別された血管構造38について血流方向42が計算された後、出力画像データ49において、この血流方向42を表す情報を入力画像データ10に重畳することができる。
これは、各出力フレーム48と出力フレーム48の時系列72とを示す図4から明らかとなる。挿入部74が、出力画像データ49のうち、血管構造38に時変性のマーカデータ52が重畳された部分を拡大したものを表示している。この挿入部は、出力画像データ49の一部でなくてもよい。時変性のマーカデータは擬似カラーを含むことができる。
時系列72内の1つの出力フレーム48と後続の出力フレームのうち少なくとも1つとの間において、血管構造38における時変性のマーカデータ52の位置は血流方向42にシフトする。好適には、マーカデータが血流方向42に沿って徐々に進行するように、マーカデータ52が時系列72の連続した出力フレーム間でシフトする量は、当該マーカデータの血流方向の寸法より小さい。
マーカデータ52は、血管構造38内において当該マーカデータ52に隣接する領域と、色および明るさのうち少なくとも1つにおいて異なることができる。好適にはマーカ構造52は、血管構造38の中心線54に対して垂直方向において、血管構造38の全幅に及ぶ。
1 装置
2 カメラアセンブリ
4 視野
6 入力フレーム
8 入力フレームの時系列
10 入力画像データ
11 画素
12 生体組織
14 血管
16 蛍光体
18 照明アセンブリ
20 画像処理アセンブリ
22 入力インタフェース
24 カメラアセンブリと画像処理アセンブリとの間のデータ接続
26 パターン認識モジュール
28 計算モジュール
30 画像生成モジュール
32 出力インタフェース
34 データ接続
36 ディスプレイ
38 (識別された)血管構造
40 血管構造のデジタル表現
42 血流方向
44 蛍光強度分布
46 蛍光強度分布の勾配
48 出力フレーム
49 出力画像データ
50 出力画素
52 時変性のマーカデータ
54 血管構造の中心線
56 血管構造の端部
58 入力画像のコーナ部
60 血管構造の端部
62 入力画像のコーナ部
70 画素のアレイ
72 出力フレームの時系列
74 挿入部
I 蛍光強度
X,Y,Z 視野内の直交座標
x 血管構造の中心線に沿った方向における座標
t 時間
v 血管構造内の血流速度

Claims (13)

  1. 蛍光体(16)を用いて血流方向(42)を測定するための装置(1)であって、
    前記蛍光体(16)の蛍光スペクトルの少なくとも一部の入力画像データ(10)の少なくとも1つの入力フレーム(6)を取得するための入力インタフェース(22)と、
    前記入力画像データ(10)内の少なくとも1つの血管構造(14,38)を識別するためのパターン認識モジュール(26)と、
    識別された前記血管構造(38)に沿った方向における空間的勾配(dI/dx)と、前記識別された血管構造(38)における少なくとも1つの位置(A)の時間的勾配(dI/dt)と、から前記識別された血管構造(38)内の血流方向(42)を特定するための計算モジュール(28)と、
    前記入力画像データ(10)のうち前記識別された血管構造(38)に相当する部分に前記血流方向(42)を表す時変性のマーカデータ(52)を重畳した出力画像データ(49)の少なくとも1つの出力フレーム(48)を計算するための画像生成モジュールと、
    前記出力フレーム(48)を出力するための出力インタフェース(32)と、
    を備えおり、
    前記計算モジュール(28)は、前記空間的勾配(dI/dx)と前記時間的勾配(dI/dt)との正負符号の比較から、前記血流方向(42)を計算するように構成されている、
    装置(1)。
  2. 蛍光体(16)を用いて血流方向(42)を測定するための装置(1)であって、
    前記蛍光体(16)の蛍光スペクトルの少なくとも一部の入力画像データ(10)の少なくとも1つの入力フレーム(6)を取得するための入力インタフェース(22)と、
    前記入力画像データ(10)内の少なくとも1つの血管構造(14,38)を識別するためのパターン認識モジュール(26)と、
    識別された前記血管構造(38)に沿った方向における空間的勾配(dI/dx)と、前記識別された血管構造(38)における少なくとも1つの位置(A)の時間的勾配(dI/dt)と、から前記識別された血管構造(38)内の血流方向(42)を特定するための計算モジュール(28)と、
    前記入力画像データ(10)のうち前記識別された血管構造(38)に相当する部分に前記血流方向(42)を表す時変性のマーカデータ(52)を重畳した出力画像データ(49)の少なくとも1つの出力フレーム(48)を計算するための画像生成モジュールと、
    前記出力フレーム(48)を出力するための出力インタフェース(32)と、
    を備えおり、
    前記パターン認識モジュール(26)は、前記識別された血管構造(38)に沿った正の方向(x)を定義するように構成されており、
    前記計算モジュール(28)は、前記時間的勾配(dI/dt)の正負符号と前記空間的勾配(dI/dx)の正負符号とが逆である場合、血流方向(42)が前記正の方向(x)であると判断するように構成されている、
    装置(1)。
  3. 前記計算モジュール(28)は、前記少なくとも1つの識別された血管構造(38)の中心線(54)を計算するように構成されており、
    前記少なくとも1つの位置(A)は、前記中心線(54)上に位置する、
    請求項1または2記載の装置(1)。
  4. 前記計算モジュール(28)は、前記入力フレーム内の画素(11)のアレイの平均蛍光強度(I)から前記空間的勾配(dI/dx)を計算するように構成されている、
    請求項1から3までのいずれか1項記載の装置(1)。
  5. 前記計算モジュール(28)は、前記少なくとも1つの識別された血管構造(38)の中心線(54)を計算するように構成されており、
    前記アレイ(11)は、前記中心線(54)に対して垂直方向に、前記識別された血管構造(38)の少なくとも一部に及ぶ、
    請求項4記載の装置(1)。
  6. 前記計算モジュール(28)は、前記識別された血管構造(38)および/または前記識別された血管構造(38)の中心線に沿った方向における蛍光強度分布(I)、前記空間的勾配(dI/dx)または前記時間的勾配(dI/dt)のうち少なくとも1つに対する曲線当てはめを計算するように構成されている、
    請求項1から5までのいずれか1項記載の装置(1)。
  7. 蛍光体(16)を用いて血管(14)内の血流方向(42)を特定するための方法であって、
    前記蛍光体(16)の蛍光スペクトルの少なくとも一部の入力画像データ(10)の少なくとも1つの入力フレーム(6)を取得するステップと、
    前記少なくとも1つの入力フレーム(6)内の少なくとも1つの血管構造(38)を自動認識するステップと、
    識別された前記血管構造(38)に沿った方向における蛍光強度(I)の空間的勾配(dI/dx)と、前記少なくとも1つの識別された血管構造(38)における少なくとも1つの位置(A)の時間的勾配(dI/dt)と、から前記血管構造(38)に沿った血流方向(42)を特定するステップと、
    前記血管構造に時変性のマーカデータ(52)を重畳した出力フレーム(48)を計算するステップと、
    前記出力フレーム(48)を表示するステップと、
    を有し、
    前記血流方向(42)を特定するステップは、前記空間的勾配(dI/dx)と前記時間的勾配(dI/dt)とを比較するステップを含む、
    方法。
  8. 蛍光体(16)を用いて血管(14)内の血流方向(42)を特定するための方法であって、
    前記蛍光体(16)の蛍光スペクトルの少なくとも一部の入力画像データ(10)の少なくとも1つの入力フレーム(6)を取得するステップと、
    前記少なくとも1つの入力フレーム(6)内の少なくとも1つの血管構造(38)を自動認識するステップと、
    識別された前記血管構造(38)に沿った方向における蛍光強度(I)の空間的勾配(dI/dx)と、前記少なくとも1つの識別された血管構造(38)における少なくとも1つの位置(A)の時間的勾配(dI/dt)と、から前記血管構造(38)に沿った血流方向(42)を特定するステップと、
    前記血管構造に時変性のマーカデータ(52)を重畳した出力フレーム(48)を計算するステップと、
    前記出力フレーム(48)を表示するステップと、
    を有し、
    前記血流方向(42)を特定するステップは、前記時間的勾配(dI/dt)および前記空間的勾配(dI/dx)の正負符号に依存して前記血流方向(42)を特定するステップを含む、
    方法。
  9. 少なくとも1つの血管構造(38)を認識するステップは、前記血管構造(38)の中心線(54)を特定するステップを含む、
    請求項7または8記載の方法。
  10. 前記血流方向(42)を特定するステップは、画素(11)のアレイ(70)の前記蛍光強度(I)の平均をとることによって、前記少なくとも1つの位置(A)における前記蛍光強度を計算するステップを含む、
    請求項7から9までのいずれか1項記載の方法。
  11. 前記血流方向(42)を特定するステップは、少なくとも前記識別された血管構造(38)または前記識別された血管構造(38)の中心線(54)に沿った方向における前記蛍光強度(I)と前記空間的勾配(dI/dx)と前記時間的勾配(dI/dt)とのうち少なくとも1つに対する曲線当てはめを計算するステップを含む、
    請求項7から10までのいずれか1項記載の方法。
  12. 請求項7から11までのいずれか1項記載の方法を実施するように構成されている、
    請求項1から6までのいずれか1項記載の装置(1)。
  13. 請求項7から11までのいずれか1項記載の方法をコンピュータに実施させるプログラムを記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体。
JP2018245176A 2017-12-28 2018-12-27 蛍光体を用いて血流方向を測定するための装置および方法 Active JP6695414B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP17210909.2 2017-12-28
EP17210909.2A EP3505059A1 (en) 2017-12-28 2017-12-28 Apparatus and method for measuring blood flow direction using a fluorophore

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019118824A JP2019118824A (ja) 2019-07-22
JP6695414B2 true JP6695414B2 (ja) 2020-05-20

Family

ID=60915375

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018245176A Active JP6695414B2 (ja) 2017-12-28 2018-12-27 蛍光体を用いて血流方向を測定するための装置および方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11439306B2 (ja)
EP (1) EP3505059A1 (ja)
JP (1) JP6695414B2 (ja)
CN (1) CN109965865B (ja)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3540494B1 (en) 2018-03-16 2022-11-23 Leica Instruments (Singapore) Pte. Ltd. Augmented reality surgical microscope and microscopy method
AU2020407401A1 (en) * 2019-12-19 2022-07-14 Perfusion Tech Aps System and method for identifying blood vessels during fluorescence imaging
CN114862879B (zh) * 2022-07-05 2022-09-27 深圳科亚医疗科技有限公司 包含生理管状结构的图像的处理方法、处理系统和介质
CN116524191B (zh) * 2023-05-11 2024-01-19 山东省人工智能研究院 融入测地线投票算法的深度学习网络的血管分割方法

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
USRE35456E (en) * 1991-02-06 1997-02-18 General Electric Company Fluoroscopic method with reduced x-ray dosage
IL124965A (en) * 1998-06-17 2002-08-14 Orsense Ltd Non-invasive method of optical measurements to diagnose the concentration of a substance in the blood
US6473698B1 (en) * 1999-04-22 2002-10-29 University Of Louisville Research Foundation, Inc. Method and apparatus for automated rolling leukocyte velocity measurement in vivo
US6480615B1 (en) * 1999-06-15 2002-11-12 University Of Washington Motion estimation within a sequence of data frames using optical flow with adaptive gradients
WO2003030101A2 (en) * 2001-10-03 2003-04-10 Retinalyze Danmark A/S Detection of vessels in an image
US8620410B2 (en) * 2002-03-12 2013-12-31 Beth Israel Deaconess Medical Center Multi-channel medical imaging system
DE60316123T2 (de) 2002-03-20 2008-05-29 Novadaq Technologies Inc., Mississauga System und verfahren zur visualisierung des flüssigkeitsflusses durch gefässe
JP5523718B2 (ja) * 2008-04-02 2014-06-18 株式会社東芝 医用撮像装置
KR100971458B1 (ko) 2008-04-18 2010-07-22 한국과학기술원 약물동역학을 이용한 혈관의 기능적 영상화 장치 및 방법
JP2010154982A (ja) 2008-12-27 2010-07-15 Toshiba Corp X線コンピュータ断層撮影装置および画像処理装置
EP2503933A1 (en) * 2009-11-25 2012-10-03 Hanoch Kislev Probing system for measuring the direction and speed of mucus flow in vivo
EP3495022B1 (en) * 2011-04-14 2023-06-07 Regents of the University of Minnesota Vascular characterization using ultrasound imaging
US9216008B2 (en) * 2012-01-30 2015-12-22 Technion Research & Development Foundation Limited Quantitative assessment of neovascularization
US20140236011A1 (en) * 2012-08-31 2014-08-21 General Electric Company Methods and systems for simultaneous interventional imaging and functional measurements
JP6222807B2 (ja) 2013-04-01 2017-11-01 東芝メディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置、x線診断装置及び医用画像処理プログラム
JP5953437B2 (ja) * 2013-09-20 2016-07-20 国立大学法人旭川医科大学 血管内血流動態の画像処理方法及びシステム
US9844320B2 (en) 2014-01-29 2017-12-19 University Of Rochester System and method for observing an object in a blood vessel
WO2016061052A1 (en) * 2014-10-14 2016-04-21 East Carolina University Methods, systems and computer program products for visualizing anatomical structures and blood flow and perfusion physiology using imaging techniques
JP6432770B2 (ja) * 2014-11-12 2018-12-05 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法、並びにプログラム
JP6550745B2 (ja) * 2014-12-19 2019-07-31 国立大学法人旭川医科大学 血流計測装置
DE102015205959A1 (de) * 2015-02-27 2016-09-01 Siemens Healthcare Gmbh Ermitteln der Geschwindigkeit eines Fluids mit Hilfe eines bildgebenden Verfahrens
CN106102589B (zh) * 2015-06-05 2019-10-25 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 超声流体成像方法及超声流体成像系统
US10492682B2 (en) 2015-10-21 2019-12-03 Nidek Co., Ltd. Ophthalmic analysis device and ophthalmic analysis program
JP6922151B2 (ja) 2015-10-21 2021-08-18 株式会社ニデック 眼科解析装置、眼科解析プログラム
CN105286779B (zh) * 2015-10-30 2017-06-30 温州医科大学 一种在体视网膜血流动力学的成像与绝对流速测量方法
US20170181672A1 (en) * 2015-12-28 2017-06-29 Medtronic Minimed, Inc. Sensor systems, devices, and methods for continuous glucose monitoring
EP3205254B1 (en) * 2016-02-15 2020-11-18 Leica Instruments (Singapore) Pte. Ltd. Medical inspection apparatus, such as a microscope or endoscope, using pseudocolors
CN106419890B (zh) * 2016-11-14 2024-04-30 佛山科学技术学院 一种基于时空调制的血流速度测量装置及方法
EP3619716B1 (en) * 2017-05-04 2023-09-13 Koninklijke Philips N.V. System and method for concurrent visualization and quantification of wall shear stress in blood vessels

Also Published As

Publication number Publication date
US20190200869A1 (en) 2019-07-04
EP3505059A1 (en) 2019-07-03
US11439306B2 (en) 2022-09-13
CN109965865B (zh) 2022-02-18
CN109965865A (zh) 2019-07-05
JP2019118824A (ja) 2019-07-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6695414B2 (ja) 蛍光体を用いて血流方向を測定するための装置および方法
US11475560B2 (en) Method, apparatus, and system to identify branches of a blood vessel
JP6831463B2 (ja) 医療画像処理装置、内視鏡システム、診断支援装置、並びに医療業務支援装置
TWI544898B (zh) 決定皮膚發炎分數之裝置及方法
US9820650B2 (en) Image processing apparatus and image processing method
US7248724B2 (en) Method for monitoring wounds
US20150029464A1 (en) Automated Measurement of Changes in Retinal, Retinal Pigment Epithelial, or Choroidal Disease
EP3527123B1 (en) Image processing method and apparatus using elastic mapping of vascular plexus structures
EP3513381A1 (en) Systems and methods for generating 3d images based on fluorescent illumination
CA2909914A1 (en) Optical coherent imaging medical device
CA3192536A1 (en) Motion-compensated laser speckle contrast imaging
JP7125479B2 (ja) 医療画像処理装置、医療画像処理装置の作動方法及び内視鏡システム
JPH07210655A (ja) 眼科用画像処理装置
US9536314B2 (en) Image reconstruction
EP2827298A1 (en) Method and computer program for filtering and particularly segmenting and/or analyzing anatomic structures in a digital image
Deneux et al. A processing work-flow for measuring erythrocytes velocity in extended vascular networks from wide field high-resolution optical imaging data
CN113038868A (zh) 医疗图像处理系统
US11138728B2 (en) Computer-implemented method, computer program and diagnostic system, in particular for determining at least one geometric feature of a section of a blood vessel
US10264960B2 (en) Information processing apparatus, operation method thereof, and computer program
Chan et al. A computer-assisted thermography system for the extraction, visualization and tracing of subcutaneous peripheral venous patterns
WO2024044625A1 (en) Automated detection and tracking of cortical blood vessel temperature during neurosurgery
JP2024514964A (ja) 管腔中心に対するカルシウムアークの計算
CN111508007A (zh) 图像处理装置和方法、医学观察装置以及执行图像处理方法的计算机程序
JP2001170030A (ja) 生体情報測定方法およびその測定装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20181227

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20191009

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20191023

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200120

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200309

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200311

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200330

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200421

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6695414

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250