JP6737712B2 - 眼科撮像システムを使用して網膜裂隙を自動的に検出する方法、及び、網膜裂隙を自動的に検出するように構成される眼科撮像システム - Google Patents

Description

本明細書に開示される実施形態は、眼科撮像システムに関する。より詳細には、本明細書に記載される実施形態は、光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を使用して、網膜裂隙等の網膜の構造的特徴を自動的に検出することに関する。

患者の目の構造的欠陥は、視力喪失に繋がるおそれがある。例えば、網膜裂隙は、網膜神経感覚上皮の全厚欠陥であることができる。網膜裂隙は、破裂性の網膜剥離に関わり得、これは深刻な視力喪失をもたらすおそれがある。さらに、網膜裂隙の検出見逃しは、網膜剥離手術での失敗の最も一般的な理由である。

従来、網膜裂隙は、網膜硝子体手術等の手術処置中、外科医による入念な眼底検査を通して検出されてきた。これは、手術用顕微鏡を使用したエンフェイス視覚化及び検査を含むことができる。従来の手法は、比較的小さな網膜裂隙を検出能力が制限されることがある。したがって、外科医は、網膜裂隙の存在及び／又は位置を認識せずに手術処置を続けるか、又は終えることがある。

網膜裂隙の可視性を増大させる幾つかの試みがなされてきた。例えば、ダイエクストルージョン（ｄｙｅ−ｅｘｔｒｕｓｉｏｎ）技法は、トリパンブルー染料を網膜下空間に注入することを含むことができる。しかし、そのような技法は、手術処置を複雑にするおそれがあり、一般に使用されない。

光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）は、非侵襲的で高分解能の断面撮像モダリティであることができる。ＯＣＴを使用して網膜を視覚化する幾つかの努力がなされてきた。しかし、これらの努力は、網膜裂隙の自動検出を含んでいなかった。

したがって、上述したニーズのうちの１つ又は複数に対処することにより、手術処置中、網膜の構造的特徴を自動的に検出する能力を改善する、改善されたデバイス、システム、及び方法の必要性が残っている。

提示される解決策は、ＯＣＴ画像を使用して、１つ又は複数の網膜特徴を分析することにより、網膜の構造的欠陥の自動検出を提供する独自の解決策を用いて、満たされていない医療ニーズを満たす。手術処置中、網膜裂隙又は他の特徴が検出されると、外科医に警告することができる。

幾つかの実施形態によれば、眼科撮像システムを使用して網膜特徴を自動的に検出する方法は、網膜の光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）画像を取得することと、ＯＣＴ画像をセグメント化することと、セグメント化ＯＣＴ画像に基づいて、尺度を生成することと、尺度に基づいて網膜特徴を検出することと、検出された網膜特徴の指示をユーザに提供することとを含む。

幾つかの実施形態によれば、眼科撮像システムは、網膜の画像を取得するように構成されるＯＣＴシステムと、ＯＣＴシステムに結合される計算デバイスであって、画像をセグメント化すること、セグメント化画像に基づいて尺度を生成すること、尺度に基づいて網膜特徴を検出することを実行するように構成される、計算デバイスと、計算デバイスと通信し、検出された網膜特徴の聴覚的、視覚的、及び触覚的指示のうちの少なくとも１つをユーザに提供するように構成される聴覚的／視覚的／触覚的デバイスとを含む。

本開示の追加の態様、特徴、及び利点は、以下の詳細な説明から明らかになる。

眼科撮像システムを使用して網膜特徴を自動的に検出する方法を示す流れ図である。 網膜の二次元ＯＣＴ画像である。 網膜の三次元ＯＣＴ画像である。 網膜の二次元ＯＣＴ画像である。 網膜の三次元ＯＣＴ画像である。 網膜の厚さプロファイルを示すチャートである。 網膜の二次元ＯＣＴ画像である。 網膜の眼底画像である。 網膜特徴の尤度を示す疑似カラーマップである。 眼科撮像システムを示す図である。

図面中、同じ名称を有する要素は同じ又は同様の機能を有する。

以下の説明では、特定の実施形態を説明する特定の詳細が記載される。しかし、これらの特定の詳細の幾つか又は全てなしで、開示される実施形態を実施し得ることが当業者には明らかである。提示される特定の実施形態は、限定ではなく例示であることが意味される。当業者は、本明細書に特に記述されていないが、本開示の範囲及び趣旨内にある他の材料を認識し得る。

本開示は、網膜ＯＣＴ画像の定量的画像分析を使用して、網膜特徴を自動的に検出するデバイス、システム、及び方法を記載する。内境界膜（ＩＬＭ）及び網膜色素上皮（ＲＰＥ）等の１つ又は複数の網膜層は、ＯＣＴ画像がセグメント化される際、識別することができる。セグメント化ＯＣＴ画像に基づいて、１つ又は複数の網膜層の幾何学的形状を記述する尺度又は網膜層パラメータ（例えば、網膜神経感覚上皮の厚さ、ＩＬＭの凹性／凸性、ＩＬＭの曲率半径等）を生成することができる。網膜特徴は、尺度又は網膜層パラメータを使用して検出することができる。例えば、網膜神経感覚上皮の厚さが閾値未満の場合、ＩＬＭが網膜特徴の部位で凹形である場合、及び／又は網膜特徴の部位でのＩＬＭの曲率半径が閾値を超える場合、網膜裂隙を検出することができる。網膜特徴が検出される場合、手術処置中、聴覚的、視覚的、及び／又は触覚的指示を外科医に提供することができる。

本開示のデバイス、システム、及び方法は、（１）網膜欠陥を探す外科医の負担を軽減すること、（２）検出されない網膜欠陥を最小化することにより、手術処置の失敗を低減すること、（３）網膜欠陥を自動的に検出し、それらの欠陥に対処できるようにすることにより、手術処置の結果を改善すること、及び（４）網膜欠陥の検出を外科医に自動的に警告することにより、手術処置の効率を上げることを含め、多くの利点を提供する。

図１は、眼科撮像システムを使用して、網膜特徴を自動的に検出する方法１００の流れ図を提供する。方法１００は、網膜のＯＣＴ画像を取得すること（ステップ１０２）を含むことができる。方法１００は、ＯＣＴ画像をセグメント化すること（ステップ１０４）を含むことができる。方法１００は、セグメント化ＯＣＴ画像に基づいて尺度を生成すること（ステップ１０６）を含むことができる。方法１００は、尺度に基づいて網膜特徴を検出すること（ステップ１０８）を含むことができる。方法１００は、検出された網膜特徴の指示をユーザに提供すること（ステップ１１０）を含むことができる。方法１００のステップは、眼科撮像システム（例えば、図６の眼科撮像システム６００）の１つ又は複数の構成要素により実行することができる。

方法１００は、ステップ１０２において、網膜のＯＣＴ画像を取得することを含むことができる。ＯＣＴシステム（例えば、図６のＯＣＴシステム６２０）は、ＯＣＴ画像に関連付けられたデータを取得することができる。ＯＣＴシステムは、網膜を含め、患者の目の部分に侵入し、患者の目の内部を撮像するように構成された撮像プローブを含むことができる。外部ＯＣＴシステムは、患者の目の外部に位置決めされている間、網膜を含め、目を撮像するように構成することができる。計算デバイス（例えば、図６の計算デバイス６１０）は、ＯＣＴシステムによって取得されたデータを処理して、ＯＣＴ画像を生成することができる。

ＯＣＴシステムは、光源から受け取った撮像光を標的生物組織に向けられる（例えば、撮像プローブにより）撮像ビームと、参照ミラーに向けることができる参照ビームとに分割するように構成することができる。ＯＣＴシステムは、フーリエ領域システム（例えば、スペクトル領域、掃引源等）又は時間領域システムであることができる。ＯＣＴシステムは、標的生物組織から反射された撮像光（例えば、撮像プローブ、外部ＯＣＴシステム等により捕捉される）を受信するように更に構成することができる。反射撮像光と参照ビームとの間の干渉パターンを利用して、標的生物組織の画像を生成する。したがって、ＯＣＴシステムは、干渉パターンを検出するように構成される検出器を含むことができる。検出器は、電荷結合検出器（ＣＣＤ）、ピクセル、又は検出光に基づいて電気信号を生成する任意の他のタイプのセンサのアレイを含むことができる。さらに、検出器は、二次元センサアレイ及び検出器カメラを含むことができる。

ＯＣＴ画像は、二次元又は三次元であることができる。例えば、図２ａは、網膜の部分の二次元ＯＣＴ画像２００を提供し、図２ｂは、網膜の部分の三次元ＯＣＴ画像２５０を提供する。網膜裂隙２０８が、図２ａ及び図２ｂの右側に見られる。網膜裂隙２０８は、本明細書に記載されるシステム、方法、及びデバイスを使用して自動的に検出することができる。血管２１２が図２ａ及び図２ｂの左側に見られる。

方法１００は、ステップ１０４において、ＯＣＴ画像をセグメント化することができる。計算デバイスは、ＯＣＴ画像に関連付けられたデータを使用して、１つ又は複数の網膜層を識別することができる。ＯＣＴ画像のセグメント化は、内境界膜（ＩＬＭ）、神経線維層、神経節細胞層、内網状層、内顆粒層、外網状層、外顆粒層、外境界膜、桿状体及び錐状体の層、網膜色素上皮（ＲＰＥ）、及び／又は他の網膜層を含むことができる。図３ａは、ＩＬＭ層２０２とＲＰＥ層２０４との境界が識別された二次元ＯＣＴ画像２００を提供する。同様に、図３ｂは、ＩＬＭ層２０２とＲＰＥ層２０４との境界が識別された三次元ＯＣＴ画像２５０を提供する。

方法１００は、ステップ１０６において、セグメント化ＯＣＴ画像に基づいて尺度を生成することを含むことができる。尺度は、例えば、１つ又は複数の数値を使用して１つ又は複数の網膜層の幾何学的形状を客観的に表す網膜層パラメータであることができる。網膜層パラメータは、１つ又は複数の網膜層の厚さ、強度、位相、スペックルサイズ、脈管密度、サイズ、凹性／凸性、及び曲率半径であることができる。例えば、尺度の生成は、ＩＬＭの凹性／凸性を示す数値を特定することを含むことができる。例えば、網膜特徴の部位でのＩＬＭの曲率半径を特定することができる。網膜層パラメータは、任意の１つ、２つ、３つ、４つ、又は５つ以上の網膜層を使用して特定することができる。尺度の生成は、例えば、ＩＬＭ及びＲＰＥを使用して網膜神経感覚上皮の厚さを特定することを含むことができる。網膜神経感覚上皮の厚さは、ＩＬＭとＲＰＥとの間の距離を含むことができる。厚さの数値表現は、尺度として使用することができる。網膜層パラメータは、１つの網膜層及びその１つの網膜層の周囲の予め定義される厚さのストリップを使用して特定することができる。２つ以上の尺度を生成し、網膜の評価に利用することもできる。

方法１００は、ステップ１０８において、生成された尺度に基づいて、１つ又は複数の網膜特徴を検出することを含むことができる。検出される網膜特徴は、欠陥を示す網膜の構造的側面であることができる。例えば、網膜特徴は裂隙、孔、裂け、分離、成長、突出、窪み、網膜下液がある領域等であることができる。複数の網膜特徴及び／又は複数のタイプの網膜特徴を検出することができる。網膜特徴は、尺度のうちの１つ又は複数を使用して検出することができる。例えば、網膜神経感覚上皮の厚さ及びＩＬＭの凹性／凸性を利用することができる。２つ以上の尺度の利用は、有利なことに、網膜特徴検出の確度を増大させることができる。

網膜特徴の検出は、網膜層パラメータを閾値と比較することを含むことができる。例えば、生成された尺度（ステップ１０６）が網膜神経感覚上皮の厚さを含む場合、網膜特徴の検出は、その厚さを閾値厚さと比較することを含むことができる。網膜特徴は、特に網膜神経感覚上皮の厚さ等の網膜層パラメータが、閾値を上回るか、又は下回る場合に検出することができる。例えば、厚さが閾値未満の場合、網膜裂隙又は網膜孔を検出することができる。他方、厚さが閾値を超える場合、網膜の成長又は突出を検出することができる。閾値厚さは、例えば、５０μｍ〜３００μｍ、７５μｍ〜３００μｍ、１００μｍ〜２５０μｍの範囲、又は他の適する範囲であることができる。厚さは、網膜に沿って（例えば、中心窩、周辺部網膜等又はその近傍）変化し、閾値は、網膜特徴がある網膜に沿った位置に基づいて選択することができる。

生成された尺度（ステップ１０６）を使用して網膜特徴を検出することは、特にＩＬＭ等の１つ又は複数の網膜層が凹形を有するか、それとも凸形を有するか、又は凹性／凸性の程度（例えば、曲率半径）を分析することを含むことができる。例えば、凹形である網膜特徴の部位のＩＬＭは、網膜裂隙又は網膜孔を示すことができ、一方、凸形であるＩＬＭは、網膜での成長又は突出を示すことができる。それに関連して、網膜特徴の検出は、網膜特徴の部位でのＩＬＭの曲率半径を網膜特徴の存在を示す閾値曲率半径と比較することを含むことができる。網膜特徴は、曲率半径が閾値を上回るか、又は下回る場合、検出することができる。例えば、ＩＬＭの凹部が閾値未満の曲率半径を有する場合、網膜裂隙又は網膜孔を検出することができる。網膜裂隙を検出する閾値曲率半径は、例えば、１０ｍｍ、９ｍｍ、８ｍｍ、７ｍｍ、６ｍｍ、５ｍｍ、４ｍｍ、３ｍｍ、２ｍｍ、１ｍｍ、又は他の適する値等の値を含め、約０．１ｍｍ〜約１２ｍｍ、約１．０ｍｍ〜約６ｍｍ、又は約２．０ｍｍ〜約４．０ｍｍの範囲であることができる。凹性／凸性と対応する曲率半径との組み合わせを利用して、網膜特徴を検出することもできる。

網膜特徴の検出に使用される閾値は、適応又は患者固有であることができる。例えば、閾値は、隣接部位と比較した網膜神経感覚上皮の厚さのパーセント差であることができる。したがって、網膜特徴は、患者の網膜神経感覚上皮の部位が、例えば、隣接部位の厚さの５０％を超える厚さ又は５０％未満の厚さを有する場合、検出することができる。同様に、網膜特徴は、網膜特徴の部位のＩＬＭの曲率半径が、例えば、隣接部位の曲率半径の５０％を超えるか、又は５０％未満である場合、検出することができる。閾値は、例えば、１％〜１００％、１％〜７５％、１％〜５０％、１％〜２５％等であることができる。１つ又は複数の閾値は、経験データに基づいて選択することができる。例えば、患者の集まり又はデータベースを使用して、同様の特徴を有する患者の網膜神経感覚上皮の一定の正常範囲を特定することができる。したがって、網膜特徴は、患者の網膜神経感覚上皮の部位が、患者に予期される一定の正常範囲外（例えば、正常範囲を超えるか、又は正常範囲未満）である厚さを有する場合、検出することができる。そのような経験データを使用して、デフォルト閾値を特定することができ、デフォルト閾値は患者固有の特徴に基づいて調整し得る。この考察では特に、網膜神経感覚上皮の厚さについて言及するが、凹性／凸性、曲率半径、及び／又は他の尺度も同様に患者固有又はより一般的に適用可能であることができることが理解される。

図４は、網膜神経感覚上皮の厚さプロファイルを示すチャート４００である。チャート４００に関連付けられたデータは、セグメント化ＯＣＴ画像に基づくことができる。チャート４００のｘ軸は、網膜神経感覚上皮に沿った位置をピクセル単位で表すことができる。ｙ軸は、網膜神経感覚上皮の厚さをピクセル単位で表すことができる。曲線２０６は、網膜に沿ったＲＰＥからのＩＬＭの距離を表すことができる。チャート４００に示される網膜神経感覚上皮厚さは、網膜裂隙２０８の検出に使用される尺度であることができる。網膜裂隙２０８は、隣接部位とは著しく異なる（例えば、５０％未満）厚さを有する網膜神経感覚上皮に沿った部位及び／又は一定の正常範囲未満の厚さを有する部位であることができる。この考察では特に網膜神経感覚上皮の厚さについて言及するが、凸性／凹性、曲率半径、及び／又は他の尺度も同様に、網膜裂隙又は他の網膜特徴の検出に使用可能なことが理解される。

方法１００は、ステップ１１０において、検出された網膜特徴の指示をユーザに提供することを含むことができる。例えば、聴覚的、視覚的、及び／又は触覚的指示は、聴覚的／視覚的／触覚的デバイス（例えば、図６の聴覚的／視覚的／触覚的デバイス６３０）を使用して提供することができる。指示は、手術処置中、検出された網膜特徴の存在及び／又は位置について外科医に警告することができる。図５ａに示されるように、検出された網膜裂隙２０８の指示２１０は、網膜裂隙２０８の周囲に位置決めされる幾何学的物体（例えば、正方形、円、多角形、楕円形等）であることができる。指示２１０は、ＯＣＴ画像２００に重ねられ、及び／又は他の方法でＯＣＴ画像２００と結合することができ、結合ＯＣＴ画像は聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに出力することができる。

図５ｂに示されるように、検出された網膜裂隙２０８に基づく形状を有することができる。図５ｂにも示されるように、指示２１０は、目の眼底画像２６０（例えば、二次元ＯＣＴ画像２００の代わりに）に重ねられ、及び／又は他の方法で眼底画像２６０と結合することができ、結合された眼底画像は聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに出力することができる。

図５ｃに示されるように、検出された網膜裂隙２０８に基づいて、疑似カラーマップ２７０を生成することができる。疑似カラーマップ２７０は、網膜の所与の位置における網膜特徴の存在尤度の表現であることができる。指示２１０は、網膜特徴が位置する尤度が高いことを示す疑似カラーマップ２７０の部位であることができる。疑似カラーマップは、聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに出力することができる。

一般に、指示２１０は、テキスト、１つ又は複数の他の形状又は記号、及び／又は他の視覚的アラートを含むことができる。指示２１０は、網膜特徴に対して様々に位置にあることができる。指示２１０は、検出された網膜特徴の存在及び／又は位置に対してユーザ／外科医に警告する可聴信号を含むことができる。指示２１０は、外科医への触覚及び／又はハプティックフィードバックを含むことができる。

図６は、眼科撮像システム６００のブロック図を提供する。撮像システム６００は、網膜の画像を取得するように構成されるＯＣＴシステム６２０を含むことができる。撮像システム６００は、画像をセグメント化し、セグメント化画像に基づいて尺度を生成し、生成された尺度の評価に基づいて網膜特徴を検出するように構成される計算デバイス６１０を含むことができる。計算デバイス６１０及びＯＣＴシステム６２０は、上述した特徴と同様の特徴を実行するように構成することができる。撮像システム６００は、計算デバイス６１０と通信し、検出された網膜特徴の聴覚的指示、視覚的指示、及び触覚的指示のうちの少なくとも１つを提供するように構成される聴覚的／視覚的／触覚的デバイス６３０を含むことができる。聴覚的／視覚的／触覚的デバイス６３０は、スタンドアロンデバイスであってもよく、及び／又は計算デバイス６１０又はＯＣＴシステム６２０の部分である効用であってもよい。例えば、聴覚的／視覚的／触覚的デバイス６３０は、スピーカが統合された表示デバイスであることができる。

本明細書に記載される実施形態は、網膜のＯＣＴ画像を分析することにより、網膜内の構造的欠陥の自動検出を促進するデバイス、システム、及び方法を提供することができる。本明細書に記載されるデバイス、システム、及び方法は、１つ又は複数の網膜層の位置、幾何学的形状、及び／又は輪郭を識別することができる任意の撮像モダリティと併用することができる。上で提供された例は、単なる例示であり、限定を意図しない。当業者は、本開示の範囲内にあることが意図される開示された実施形態による他のシステムを良いに考案強いうる。したがって、本願は、以下の特許請求の範囲によってのみ限定される。
本明細書に開示される発明は以下の態様を含む。
〔態様１〕
眼科撮像システムを使用して網膜特徴を自動的に検出する方法であって、
網膜の光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）画像を取得することと、
前記ＯＣＴ画像をセグメント化することと、
前記セグメント化ＯＣＴ画像に基づいて、尺度を生成することと、
前記尺度に基づいて前記網膜特徴を検出することと、
前記検出された網膜特徴の指示をユーザに提供することと、
を含む、方法。
〔態様２〕
前記ＯＣＴ画像をセグメント化することは、前記ＯＣＴ画像内の網膜層を識別することを含む、態様１に記載の方法。
〔態様３〕
前記網膜層は、内境界膜、神経線維層、神経節細胞層、内網状層、内顆粒層、外網状層、外顆粒層、外境界膜、桿状体及び錐状体の層、並びに網膜色素上皮のうちの少なくとも１つを含む、態様２に記載の方法。
〔態様４〕
前記セグメント化ＯＣＴ画像に基づいて尺度を生成することは、前記網膜層を使用して網膜層パラメータを特定することを含む、態様２に記載の方法。
〔態様５〕
前記網膜層パラメータは、前記網膜層の厚さ、強度、位相、スペックルサイズ、脈管密度、サイズ、凹性／凸性、及び曲率半径のうちの少なくとも１つを含む、態様４に記載の方法。
〔態様６〕
前記尺度に基づいて前記網膜特徴を検出することは、前記網膜層が前記網膜特徴の部位で凹形又は凸形であるときを検出することを含む、態様５に記載の方法。
〔態様７〕
前記尺度に基づいて前記網膜特徴を検出することは、
前記網膜層パラメータを閾値と比較することと、
前記網膜層パラメータが前記閾値を上回るか、又は下回る場合、前記網膜特徴を検出することと、
を含む、態様４に記載の方法。
〔態様８〕
前記網膜層パラメータは、２つ以上の網膜層を使用して特定される、態様７に記載の方法。
〔態様９〕
前記指示は、聴覚的指示、視覚的指示、及び触覚的指示のうちの少なくとも１つを含む、態様１に記載の方法。
〔態様１０〕
前記検出された網膜特徴の指示を提供することは、
前記検出された網膜特徴の前記指示と前記ＯＣＴ画像とを結合することと、
前記結合されたＯＣＴ画像を聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに提供することと、
を含む、態様９に記載の方法。
〔態様１１〕
前記検出された網膜特徴の指示を提供することは、
前記検出された網膜特徴の前記指示と眼底画像とを結合することと、
前記結合された眼底画像を聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに提供することと、
を含む、態様９に記載の方法。
〔態様１２〕
前記検出された網膜特徴の指示を提供することは、
前記検出された網膜特徴の存在尤度を示す疑似カラーマップを生成することと、
前記疑似カラーマップを聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに提供することと、
を含む、態様９に記載の方法。
〔態様１３〕
眼科撮像システムであって、
網膜の画像を取得するように構成される光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）システムと、
前記ＯＣＴシステムに結合される計算デバイスであって、
前記画像をセグメント化すること、
前記セグメント化画像に基づいて尺度を生成すること、
前記尺度に基づいて網膜特徴を検出すること、
を実行するように構成される、計算デバイスと、
前記計算デバイスと通信し、前記検出された網膜特徴の聴覚的、視覚的、及び触覚的指示のうちの少なくとも１つをユーザに提供するように構成される聴覚的／視覚的／触覚的デバイスと、
を備える、眼科撮像システム。
〔態様１４〕
前記ＯＣＴシステムは、
目の部分に侵入し、前記目の内部を撮像するように構成される撮像プローブ、及び、
前記目の外部に位置決めされる間、前記目を撮像するように構成される外部ＯＣＴシステムのうちの少なくとも１つを含む、態様１３に記載の眼科撮像システム。
〔態様１５〕
前記ＯＣＴシステムは、二次元画像及び三次元画像のうちの少なくとも一方を取得するように構成される、態様１３に記載の眼科撮像システム。
〔態様１６〕
前記計算デバイスは、
前記ＯＣＴ画像内の網膜層を識別することにより、前記ＯＣＴ画像をセグメント化するように構成される、態様１３に記載の眼科撮像システム。
〔態様１７〕
前記網膜層は、内境界膜、神経線維層、神経節細胞層、内網状層、内顆粒層、外網状層、外顆粒層、外境界膜、桿状体及び錐状体の層、並びに網膜色素上皮のうちの少なくとも１つを含む、態様１６に記載の眼科撮像システム。
〔態様１８〕
前記計算デバイスは、
前記網膜層を使用して網膜層パラメータを特定することにより、前記セグメント化画像に基づいて尺度を生成するように構成される、態様１６に記載の眼科撮像システム。
〔態様１９〕
前記網膜層パラメータは、前記網膜層の厚さ、強度、位相、スペックルサイズ、脈管密度、サイズ、凹性／凸性、及び曲率半径のうちの少なくとも１つを含む、態様１８に記載の眼科撮像システム。
〔態様２０〕
前記計算デバイスは、
前記網膜層が前記網膜特徴の部位で凹形又は凸形であるときを検出することにより、前記尺度に基づいて前記網膜特徴を検出するように構成される、態様１９に記載の眼科撮像システム。
〔態様２１〕
前記計算デバイスは、
前記網膜層パラメータを閾値と比較すること、及び、
前記網膜層パラメータが前記閾値を上回るか、又は下回る場合、前記網膜特徴を検出することにより、前記尺度に基づいて前記網膜特徴を検出するように構成される、態様１８に記載の眼科撮像システム。
〔態様２２〕
前記網膜層パラメータは、２つ以上の網膜層を使用して特定される、態様２１に記載の眼科撮像システム。
〔態様２３〕
前記計算デバイスは、
前記検出された網膜特徴の視覚的指示と前記ＯＣＴ画像又は眼底画像とを結合することと、
前記結合された画像を聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに提供することと、
を実行するように更に構成される、態様１３に記載の眼科撮像システム。
〔態様２４〕
前記計算デバイスは、
前記検出された網膜特徴の存在尤度を示す疑似カラーマップを生成することと、
前記疑似カラーマップを聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに提供することと、
を実行するように更に構成される、態様１３に記載の眼科撮像システム。

Claims (12)

1. 眼科撮像システムを使用して網膜裂隙を自動的に検出する方法であって、
   前記眼科撮像システムにより、網膜の光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）画像を取得することと、
   前記眼科撮像システムにより、前記ＯＣＴ画像内の網膜層を識別することにより前記ＯＣＴ画像をセグメント化することと、
   前記眼科撮像システムにより、前記セグメント化ＯＣＴ画像に基づいて、網膜神経感覚上皮の厚さと、内境界膜（ＩＬＭ）の凹性の程度を示す曲率半径とを含む複数の尺度を生成すること、
   前記眼科撮像システムにより、前記網膜神経感覚上皮の厚さが閾値厚さ未満であることを特定することと、前記内境界膜（ＩＬＭ）の凹性の程度を示す曲率半径が閾値曲率半径未満であることとを特定することとにより、前記複数の尺度に基づいて前記網膜裂隙を検出することと、
   前記眼科撮像システムにより、前記検出された網膜裂隙の指示を生成することと、
   を含む、方法。
2. 前記網膜層は、神経線維層、神経節細胞層、内網状層、内顆粒層、外網状層、外顆粒層、外境界膜、桿状体及び錐状体の層、並びに網膜色素上皮のうちの少なくとも１つを更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記眼科撮像システムにより生成された前記指示は、聴覚的指示、視覚的指示、及び触覚的指示のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記眼科撮像システムにより、前記検出された網膜裂隙の指示を生成することは、
   前記眼科撮像システムにより、前記検出された網膜裂隙の指示と前記ＯＣＴ画像とを結合することと、
   前記眼科撮像システムにより、前記結合されたＯＣＴ画像を聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに提供することと、
   を含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記眼科撮像システムにより、前記検出された網膜裂隙の指示を生成することは、
   前記眼科撮像システムにより、前記検出された網膜裂隙の指示と眼底画像とを結合することと、
   前記眼科撮像システムにより、前記結合された眼底画像を聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに提供することと、
   を含む、請求項３に記載の方法。
6. 前記眼科撮像システムにより、前記検出された網膜裂隙の指示を生成することは、
   前記眼科撮像システムにより、前記検出された網膜裂隙の存在尤度を示す疑似カラーマップを生成することと、
   前記眼科撮像システムにより、前記疑似カラーマップを聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに提供することと、
   を含む、請求項３に記載の方法。
7. 網膜裂隙を自動的に検出するように構成される眼科撮像システムであって、
   網膜の画像を取得するように構成される光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）システムと、
   前記ＯＣＴシステムに結合される計算デバイスであって、
   ＯＣＴ画像内の網膜層を識別することにより前記画像をセグメント化し、
   前記セグメント化ＯＣＴ画像に基づいて、網膜神経感覚上皮の厚さと、内境界膜（ＩＬＭ）の凹性の程度を示す曲率半径とを含む複数の尺度を生成し、
   前記網膜神経感覚上皮の厚さが閾値厚さ未満であることを特定することと、前記内境界膜（ＩＬＭ）の凹性の程度を示す曲率半径が閾値曲率半径未満であることとを特定することとにより、前記複数の尺度に基づいて網膜裂隙を検出する、
   ように構成される、計算デバイスと、
   前記計算デバイスと通信し、前記検出された網膜裂隙の聴覚的、視覚的、及び触覚的指示のうちの少なくとも１つをユーザに提供するように構成される聴覚的／視覚的／触覚的デバイスと、
   を備える、眼科撮像システム。
8. 前記ＯＣＴシステムは、
   目の部分に侵入し、前記目の内部を撮像するように構成される撮像プローブ、及び、
   前記目の外部に位置決めされる間、前記目を撮像するように構成される外部ＯＣＴシステムのうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載の眼科撮像システム。
9. 前記ＯＣＴシステムは、二次元画像及び三次元画像のうちの少なくとも一方を取得するように構成される、請求項７に記載の眼科撮像システム。
10. 前記網膜層は、神経線維層、神経節細胞層、内網状層、内顆粒層、外網状層、外顆粒層、外境界膜、桿状体及び錐状体の層、並びに網膜色素上皮のうちの少なくとも１つを更に含む、請求項７に記載の眼科撮像システム。
11. 前記計算デバイスは、
    前記検出された網膜裂隙の視覚的指示と前記ＯＣＴ画像又は眼底画像とを結合し、
    前記結合された画像を聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに提供する、
    ように更に構成される、請求項７に記載の眼科撮像システム。
12. 前記計算デバイスは、
    前記検出された網膜裂隙の存在尤度を示す疑似カラーマップを生成し、
    前記疑似カラーマップを聴覚的／視覚的／触覚的デバイスに提供する、
    ように更に構成される、請求項７に記載の眼科撮像システム。

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