JP7178672B2 - 被検体に対する眼底映像の読取を支援する方法及びそれを利用した装置 - Google Patents
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Claims (15)
- コンピューティング装置によって行われる方法であって、
(a)被検体の眼底映像を獲得することと、
(b)機械学習モデル(machine learning model)に基づいて前記眼底映像から区画区分情報を含む属性情報を生成することと、
(c)前記属性情報を外部エンティティ(entity)に提供することと、を含み、
前記区画区分情報は、前記眼底映像内の眼底の構造的特性に応じた個別区画を示すために用いられ、
前記属性情報は、黄斑の中心位置及び視神経乳頭の中心位置における位置情報をさらに含み、
前記個別区画は、前記眼底映像に関する黄斑領域及び視神経乳頭領域を含み、
前記黄斑領域及び前記視神経領域は、前記黄斑の中心位置と前記視神経乳頭の中心位置との間の第1距離に基づいて特定される、方法。 - 前記区画区分情報は、前記眼底映像内の眼底の構造的特性に応じた少なくとも3つの個別区画を示すために用いられる、請求項1に記載の方法。
- 前記眼底の前記個別区画は、少なくとも黄斑領域、視神経乳頭上側領域、視神経乳頭下側領域、外側(temporal)領域、上外側(superotemporal)領域、下外側(inferotemporal)領域、上鼻側(superonasal)領域、及び下鼻側(inferonasal)領域を含み、
前記視神経乳頭領域は、前記視神経乳頭上側領域と前記視神経乳頭下側領域に分割される、請求項1又は2に記載の方法。 - 前記区画区分情報は、前記機械学習モデルを用いて前記眼底映像から特定された(i)黄斑の中心位置、及び(ii)視神経乳頭の中心位置に基づいて、前記眼底映像から生成される、請求項1~3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記区画区分情報は、
前記第1距離の長さ以下の半径を有する黄斑の中心円、
前記第1距離の長さ以下の半径を有する視神経乳頭の中心円、
前記黄斑の中心位置と前記視神経乳頭の中心位置とを通る第1直線の少なくとも一部、
前記第1直線に垂直に視神経乳頭の中心位置を通る第2直線の少なくとも一部、及び、
前記第1直線に平行で且つ前記黄斑の中心円に接する第3直線の少なくとも一部
のいずれかの組み合わせに基づいて、前記眼底映像から生成される、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法。 - 前記属性情報はさらに、
前記眼底映像が左眼の映像であるのか右眼の映像であるのかを示す両眼区分情報、
前記眼底映像に含まれた視神経血管の映像を分離して示す血管情報、及び、
前記眼底映像によるC/D比(cup-to-disk ratio)の情報
のうちの少なくとも一つを含む、請求項1~5のいずれか1項に記載の方法。 - 前記生成された情報に基づいて前記外部エンティティに前記属性情報を提供することをさらに含む、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。
- 請求項1~7のいずれか1項に記載の方法をコンピューティング装置に行わせるように構成された命令語(instructions)を含む、機械読取可能な記録媒体に記録された、コンピュータプログラム。
- 機械学習モデルに基づいた処理に使用するためのコンピューティング装置であって、
通信部と、
前記通信部を制御するように構成されたプロセッサと、を含み、
前記プロセッサは、
(a)被検体の眼底映像を得る、
(b)機械学習モデルに基づいて前記眼底映像から区画区分情報を含む属性情報を生成する、及び、
(c)前記属性情報を外部エンティティに提供する、ようにさらに構成され、
前記区画区分情報は、前記眼底映像内の眼底の構造的特性に応じた個別区画を示すために用いられ、
前記属性情報は、黄斑の中心位置及び視神経乳頭の中心位置における位置情報をさらに含み、
前記個別区画は、前記眼底映像に関する黄斑領域及び視神経乳頭領域を含み、
前記黄斑領域及び前記視神経領域は、前記黄斑の中心位置と前記視神経乳頭の中心位置との間の第1距離に基づいて特定される、コンピューティング装置。 - 前記区画区分情報は、前記眼底映像内の眼底の構造的特性に応じた少なくとも3つの個別区画を示すために用いられる、請求項9に記載のコンピューティング装置。
- 前記眼底の前記個別区画は、少なくとも黄斑領域、視神経乳頭上側領域、視神経乳頭下側領域、外側(temporal)領域、上外側(superotemporal)領域、下外側(inferotemporal)領域、上鼻側(superonasal)領域、及び下鼻側(inferonasal)領域を含み、
前記視神経乳頭領域は、前記視神経乳頭上側領域と前記視神経乳頭下側領域に分割される、請求項9又は10に記載のコンピューティング装置。 - 前記区画区分情報は、前記機械学習モデルを用いて前記眼底映像から特定された(i)黄斑の中心位置、及び(ii)視神経乳頭の中心位置に基づいて、前記眼底映像から生成される、請求項9~11のいずれか1項に記載のコンピューティング装置。
- 前記区画区分情報は、
前記第1距離の長さ以下の半径を有する黄斑の中心円、
前記第1距離以下の半径を有する視神経乳頭の中心円、
前記黄斑の中心位置と前記視神経乳頭の中心位置とを通る第1直線の少なくとも一部、
前記第1直線に垂直に視神経乳頭の中心位置を通る第2直線の少なくとも一部、及び、
前記第1直線に平行で且つ前記黄斑の中心円に接する第3直線の少なくとも一部
のいずれかの組み合わせに基づいて、前記眼底映像から生成される、請求項9~12のいずれか1項に記載のコンピューティング装置。 - 前記属性情報はさらに、
前記眼底映像が左眼の映像であるのか右眼の映像であるのかを示す両眼区分情報、
前記眼底映像に含まれた視神経血管の映像を分離して示す血管情報、及び、
前記眼底映像によるC/D比(cup-to-disk ratio)の情報
のうちの少なくとも一つを含む、請求項9~13のいずれか1項に記載のコンピューティング装置。 - 前記プロセッサは、前記生成された情報に基づいて前記外部エンティティに前記属性情報を提供するようにさらに構成されている、請求項9~14のいずれか1項に記載のコンピューティング装置。
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