JP6714273B2 - 角膜内皮細胞品質評価支援システム - Google Patents
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Description
非特許文献1に記載のシステムにおいては、二値化フィルタと、教師なし学習法を用いたパターン認識アルゴリズムの1つであるGNG(Growing Neural Gas)が用いられる。そして、まず、培養角膜内皮細胞画像が二値化されて細胞境界と細胞領域に分割され、その後、細胞境界がGNGによってベクトル量子化されてユニットが生成され、次いで、ユニットが接続されて細胞境界画像が生成される。
本発明の別の実施例によれば、前記特徴量は、細胞密度および細胞面積の変動係数および六角形細胞出現率の組み合わせ、または、前記細胞密度および前記細胞面積の変動率および正常細胞出現率の組み合わせ、または、前記細胞密度および前記細胞面積の変動率および前記六角形細胞出現率および正常細胞出現率の組み合わせからなっている。
また、教師つき学習法を用いたパターン認識アルゴリズムの1つであるSVMによって機械学習を行いながら、細胞境界画像の生成、細胞境界画像からの特徴量の抽出および特徴量に基づく品質評価を実行するので、システムの繰り返し使用に伴って、より高速かつより高精度で品質評価を行うことができるようになる。
こうして、従来のシステムよりも実用性の高い角膜内皮細胞品質評価支援システムが実現される。
図1は、本発明の1実施例による角膜内皮細胞品質評価支援システムの構成を示すブロック図である。
図1を参照して、本発明によれば、角膜内皮細胞画像の入力を受ける入力部1と、入力部1に入力された角膜内皮細胞画像を、FFT(Fast Fourier Transformation)によって、合焦角膜内皮細胞画像と非合焦角膜内皮細胞画像に分別する処理対象分別部2が備えられる。
細胞境界画像生成部3は、互いに異なる複数の二値化フィルタ処理のうちの1つを選択的に行えるようになっている。
この二値化フィルタ処理においては、まず、ヒストグラム平坦化処理によって、角膜内皮細胞画像の細胞領域と細胞境界のコントラスト差が強調される。次いで、平均化処理が行われ、細胞核が細胞境界として誤検出されることが防止される。
この場合、平均化処理は、平均化フィルタ
そして、このヒストグラム平坦化処理と平均化処理が順次もう一度実行される。それによって、細胞核と細胞境界の輝度変化が滑らかになった平滑化画像が得られる。
この場合、ガウシアンフィルタ処理は、ガウシアンフィルタ
特徴量は、細胞密度CD、細胞面積の変動係数CVおよび六角形細胞出現率6Aの組み合わせ、または、細胞密度CD、細胞面積の変動係数CVおよび正常細胞出現率NCAの組み合わせ、または、細胞密度CD、細胞面積の変動係数CV、六角形細胞出現率6Aおよび正常細胞出現率NCAの組み合わせからなっている。
また、細胞密度CD、細胞面積の変動係数CV、六角形出現率6Aおよび正常細胞出現率NCAは、それぞれ、次式によって算出される。
面積情報を示すカラーマップは、高画質画像に分別された(合焦)角膜内皮細胞画像とそれに対応する細胞境界画像を重ね合せるとともに、面積情報として、特徴量抽出部4によって取得されたPikの値を使用し、当該(合焦)角膜内皮細胞画像を細胞毎に当該細胞の面積の大小に応じて色分け表示することによって作成される(図3B参照)。
なお、図3Aのカラーマップ中に示したカラーバーの各セグメントは、右端から三角形(一角形、二角形も含む)、四角形、五角形、六角形および七角形を表している。
また、SVMによる機械学習を行いながら、細胞境界画像の生成、特徴量の抽出および品質評価を実行するので、システムの繰り返し使用に伴って、より高速かつより高精度で品質評価を行うことができるようになる。
[実験]
まず、位相差顕微鏡によって撮影した400枚の培養角膜内皮細胞画像を、医師の目視によって、高密度画像グループ、中密度画像グループ、低密度画像グループおよび大小不同画像グループ(高密度、中密度および低密度の領域が混在する画像のグループ)の4つのグループに分類した。
その一方で、グループ毎に、医師の手作業(目視)によって各培養角膜内皮細胞画像の細胞数を計測し、細胞数の計測値のそれぞれを本発明によるシステムから得られる全細胞の面積Sで割り算することによって、細胞密度を算出した。
2 処理対象分別部
3 細胞境界画像生成部
4 特徴量抽出部
5 画像品質評価部
6 品質評価結果表示部
Claims (3)
- 角膜内皮細胞画像の入力を受ける入力部と、
前記入力部に入力された角膜内皮細胞画像を、FFTによって、合焦角膜内皮細胞画像と非合焦角膜内皮細胞画像に分別する処理対象分別部と、
前記合焦角膜内皮細胞画像を二値化フィルタ処理することによって、前記合焦角膜内皮細胞画像から細胞境界を抽出した細胞境界画像を生成する細胞境界画像生成部と、を備え、
前記細胞境界画像生成部は、互いに異なる複数の前記二値化フィルタ処理のうちの1つを選択的に行えるようになっており、さらに、
前記細胞境界画像から対応する前記合焦角膜内皮細胞画像の品質評価のための特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
SVMアルゴリズムによって、前記特徴量に基づき、前記対応する合焦角膜内皮細胞画像を高画質画像と低画質画像に分別し、さらに、前記低画質画像に分別した前記合焦角膜内皮細胞画像を、前記細胞境界画像生成部で前と異なる前記二値化フィルタ処理を用いて再処理すべきか否かを判定する画像品質評価部と、
前記画像品質評価部によって前記高画質画像に分別された前記合焦角膜内皮細胞画像の面積情報および形状情報を示すカラーマップをディスプレイ表示する品質評価結果表示部と、を備えたものであることを特徴とする角膜内皮細胞品質評価支援システム。 - 前記二値化フィルタ処理は、平均化フィルタによる平均化処理およびガウシアンフィルタによる平滑化処理を含み、前記複数の二値化フィルタ処理は、前記平均化フィルタおよび前記ガウシアンフィルタのうちの少なくとも1つのサイズのみが互いに異なっていることを特徴とする請求項1に記載の角膜内皮細胞品質評価支援システム。
- 前記特徴量は、細胞密度および細胞面積の変動係数および六角形細胞出現率の組み合わせ、または、前記細胞密度および前記細胞面積の変動率および正常細胞出現率の組み合わせ、または、前記細胞密度および前記細胞面積の変動率および前記六角形細胞出現率および正常細胞出現率の組み合わせからなっていることを特徴とする請求項2に記載の角膜内皮細胞品質評価支援システム。
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