JPWO2019181981A1 - 画像処理方法、プログラム、眼科装置、及び脈絡膜血管画像生成方法 - Google Patents
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Abstract
Description
なお、他の眼科機器(視野測定、眼圧測定などの検査機器)や人工知能を用いた画像解析を行う診断支援装置がネットワーク130を介して、眼科装置110、眼軸長測定装置120、管理サーバ140、及び画像ビューワ150に接続されていてもよい。
第1眼底画像(R色眼底画像)の画像データ、第2眼底画像(G色眼底画像)の画像データ、IR眼底画像の画像データは、通信IF26を介して眼科装置110から管理サーバ140へ送付される。
眼軸長は患者のデータの一つとして管理サーバ140に患者情報として保存されるとともに、眼底画像解析にも利用される。
<第1の変形例>
上記実施の形態では、図5のステップ212の後に、表示制御部184が、ステップ214の処理を実行する。本開示の技術はこれに限定されない。例えば、まず、ステップ212の処理が終了すると、画像処理プログラムが終了し、脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータを送信する指示を管理サーバ140が受信した時に、表示制御部184が、ステップ214の処理を実行してもよい。
上記実施の形態では、眼科装置110により眼球中心からの角度である内部光照射角が200度程度の眼底画像を取得する例を説明した。本開示の技術はこれに限定されず、眼底カメラによる眼底画像でもよいし、例えば、内部照射角で100°以下の眼科装置あるいは眼底カメラなど、さまざまな眼科装置で撮影された眼底画像でも本開示の技術を適用してもよい。
上記実施の形態では、管理サーバ140が画像処理プログラムを実行する。本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼科装置110又は画像ビューワ150が画像処理プログラムを実行するようにしてもよい。眼科装置110が画像処理プログラムを実行する場合には、画像処理プログラムはメモリ24に記憶されており、ステップ214における脈絡膜血管画像、脈絡膜解析データは、メモリ24に保存される。また、画像ビューワ150が画像処理プログラムを実行する場合には、画像処理プログラムは、画像ビューワ150のメモリに記憶されており、ステップ214における脈絡膜血管画像、脈絡膜解析データは、画像ビューワ150のメモリに保存される。
上記実施の形態では、眼科装置110、眼軸長測定装置120、管理サーバ140、及び画像ビューワ150を備えた眼科システム100を例として説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、第1の例として、眼軸長測定装置120を省略し、眼科装置110が、眼軸長測定装置120の機能を更に有してもよい。また、第2の例として、眼科装置110が、管理サーバ140及び画像ビューワ150の少なくとも一方の機能を更に有してもよい。例えば、眼科装置110が管理サーバ140の機能を有する場合、管理サーバ140を省略することができる。この場合、画像処理プログラムは、眼科装置110又は画像ビューワ150が実行する。また、眼科装置110が画像ビューワ150の機能を有する場合、画像ビューワ150を省略することができる。第3の例として、管理サーバ140を省略し、画像ビューワ150が管理サーバ140の機能を実行するようにしてもよい。
上記実施の形態では、第1眼底画像としてR光で撮影されたR色眼底画像を用いているが、IR光で撮影されたIR眼底画像を用いてもよい。つまり、波長630nm〜780nmのR光や波長780nm以上のIR光を用いるので、網膜だけでなく脈絡膜まで光が届く。特にIR光では脈絡膜の深い領域までの撮影できる。つまり、眼球の強膜側の脈絡膜の領域を撮影できる光を用いるので眼球の硝子体を覆い且つ硝子体側の最も内側から外側に位置する構造が異なる網膜及び脈絡膜を含む複数の層の内の当該脈絡膜まで光が届き、光が届く領域を撮影することができる。
上記実施の形態では、眼底画像を、G光及びR光で同時に被検眼12の眼底を撮影することにより、得ている。本開示の技術はこれに限定されない。例えば、G光とR光とで時間的にずらして被検眼12の眼底を撮影してもよい。この場合、ステップ208は、第1眼底画像(R色眼底画像)と第2眼底画像(G色眼底画像)との位置合わせを行った後に、実行する。
上記実施の形態では、第1眼底画像(R色眼底画像)と第2眼底画像(G色眼底画像)とに基づいて、脈絡膜血管画像を生成するが、本開示の技術はこれに限定されず、眼底画像(R色眼底画像)に基づいて、脈絡膜血管画像を生成するようにしてもよい。眼底画像(R色眼底画像)に基づいて脈絡膜血管画像を生成する画像処理が図9に示されている。
なお、上記のように眼底画像(R色眼底画像)には、網膜に存在する血管(網膜血管)の情報と脈絡膜に存在する血管(脈絡膜血管)の情報とが含まれる。しかし、ブラックハットフィルタ処理を眼底画像(R色眼底画像)に施すと、網膜血管の情報だけが抽出される。網膜血管はG光だけでなく、R光を吸収するため眼底画像では血管の周囲に比べて黒く撮影される。そのため、ブラックハットフィルタ処理を眼底画像に施すことにより、網膜血管を抽出することができる。
ステップ205の後は、ステップ208〜214が実行される。
なお、第5の変形例のように、R光で撮影することに限定されず、IR光で撮影されたIR眼底画像を用いてもよい。
上記実施の形態で説明したデータ処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。
また、上記実施の形態では、コンピュータを利用したソフトウェア構成によりデータ処理が実現される場合を例示したが、本開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、コンピュータを利用したソフトウェア構成に代えて、FPGA又はASIC等のハードウェア構成のみによって、データ処理が実行されるようにしてもよい。データ処理のうちの一部の処理がソフトウェア構成により実行され、残りの処理がハードウェア構成によって実行されるようにしてもよい。
Claims (11)
- 第1波長の第1の光で眼底を撮影して得た第1眼底画像と、前記第1波長より波長が短い第2波長の第2の光で前記眼底を撮影して得た第2眼底画像とに基づいて、脈絡膜血管画像を生成することを含む画像処理方法。
- 前記脈絡膜血管画像に対して、脈絡膜血管を強調処理することをさらに有する請求項1に記載の画像処理方法。
- 眼球の硝子体は、硝子体側の最も内側から外側に、構造が異なる第1の層及び第2の層を含む複数の層で覆われており、
前記第1の光は、前記第2の層まで届く光であり、
前記第2の光は、前記第1の層に届くが前記第2の層までは届かない光である、
請求項1または請求項2に記載の画像処理方法。 - 前記脈絡膜血管画像を生成することは、
前記第2眼底画像から網膜血管を抽出することと、
前記第1眼底画像から前記網膜血管を除去すること、
を含む、請求項1〜請求項3の何れか1項に記載の画像処理方法。 - 前記脈絡膜血管画像の画像データを出力することを更に含む、
請求項1〜請求項4の何れか1項に記載の画像処理方法。 - コンピュータに請求項1〜請求項5の何れか1項に記載の画像処理方法を実行させるプログラム。
- プロセッサに画像処理方法を実行させるためのプログラムを記憶する記憶装置と、
前記記憶装置に記憶されているプログラムを実行することにより前記画像処理方法を実行する処理装置と、
を備える眼科装置であって、
前記画像処理方法は、請求項1〜請求項5の何れか1項に記載の画像処理方法である、
眼科装置。 - 波長が630nm以上の光で眼底を撮影することにより、眼底画像を取得するステップと、
前記眼底画像から、網膜血管を抽出するステップと、
前記眼底画像から、前記網膜血管を消去することにより、脈絡膜血管画像を生成するステップと、
を含む脈絡膜血管画像生成方法。 - 前記脈絡膜血管画像に対して、脈絡膜血管を強調処理することをさらに有する請求項8に記載の脈絡膜血管画像生成方法。
- 第1波長の第1の光で眼底を撮影して得た第1眼底画像を取得するステップと
前記第1波長より波長が短い第2波長の第2の光で前記眼底を撮影して得た第2眼底画像を取得するステップと、
前記第1眼底画像および前記第2眼底画像に基づいて脈絡膜血管画像を生成するステップと、
を含む画像処理方法。 - 第1波長の第1の光で眼底を撮影して得た第1眼底画像と、前記第1波長より波長が短い第2波長の第2の光で前記眼底を撮影して得た第2眼底画像を取得する撮像部と、
前記第1眼底画像および前記第2眼底画像に基づいて脈絡膜血管画像を生成する画像処理部と、
を含む眼科装置。
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