KR102046309B1 - 화상생성장치, 화상생성방법, 및 기억매체 - Google Patents
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Abstract
화상생성장치는 피검체의 실질적으로 같은 위치의 단면을 각각 나타내는 복수의 단층 화상 데이터를 취득하도록 구성된 취득 유닛과, 상기 복수의 단층 화상 데이터 및 신호 강도를 나타내는 상기 복수의 단층 화상 데이터의 대표값과 임계값의 비교 결과에 의거하여 모션 콘트라스트 값을 산출하도록 구성된 산출 유닛과, 상기 모션 콘트라스트 값에 의거하여 상기 피검체의 모션 콘트라스트 화상을 생성하도록 구성된 생성 유닛과, 상기 임계값을 변경하도록 구성된 변경 유닛을 구비한다.
Description
개시에 따른 기술은, 화상생성장치, 화상생성방법, 및 기억매체에 관한 것이다.
단층 화상은 단단한 물체(인체 또는 지구 등)의 내부 구조에 영향을 주는 에너지파의 운송 중의 효과의 차이의 관찰 및 기록에 의한 이들 내부 구조의 화상이다. OCT(Optical Coherence Tomography)는 광파를 이용해서 예를 들면, 눈 뒤에 줄지어 있는 감광 조작인 망막의 단면 사진을 촬영하는 비침습 이미징 테스트(non-invasive imaging test)이다. 생체 등의 측정 대상의 단층 화상(tomographic image)을, 비파괴 및 비침습 방식으로 취득하는 방법으로서, 광간섭 단층 촬영법(Optical Coherence Tomography, 이하 OCT라고 한다)이 실용화되고 있다. OCT는, 특히 눈과 그것의 진단에 관한 안과 진단에 있어서 널리 이용되고 있다.
OCT에 의하면, 측정 대상으로부터 반사된 빛과 참조 경로부터 반사된 빛을 간섭시켜, 그 간섭 광의 강도를 해석함으로써 측정 대상의 단층 화상을 얻는다. 이러한 광간섭 단층 화상을 취득하는 장치로서, 참조경(reference mirror)의 위치를 바꾸는 것으로 측정 대상의 깊이 정보를 얻도록 구성된 타임 도메인 OCT 장치와, 간섭광을 분광하고, 깊이 정보를 주파수 정보로 교체해서 취득하도록 구성된 스펙트럼 도메인 OCT(SD-OCT:Spectral Domain Optical Coherence Tomography) 장치와, 먼저 파장을 분광해서 출력하도록 구성된 파장 스위프광(wavelength-sweeping light) 코히렌스 토모그래피(SS-OCT:Swept Source Optical Coherence Tomography) 장치가 제안되어 있다. 또한, SD-OCT와 SS-OCT는 총칭해서 FD-OCT(Fourier Domain Optical Coherence Tomography)라고도 불린다는 점에 유념해야 한다.
혈관 촬영법 또는 동맥 촬영법은, 동맥, 정맥, 및 심실에 대한 특정 관심으로, 신체의 혈관 및 장기의 내부, 또는 루멘(lumen)을 가시화하기 위해 사용되는 의료 영상 기술(medical imaging technique)이다. 최근, 이 FD-OCT를 이용한 혈관 조영법이 제안되어 있고, 이 혈관 조영법은 OCT 앤지오그래피(angiography)라고 부르고 있다. 미국 특허출원 공개 제2014/221827호에는, 간섭 신호의 대수 강도의 차이(variation)를 모션 콘트라스트 특징량으로서 설정하고, 모션 콘트라스트 특징량을 영상화하는 OCT 앤지오그래피가 개시되어 있다.
미국 특허출원 공개 제2014/221827호에 기재된 방법에 의하면, 노이즈 플로어(noise floor)의 평균값으로부터 10dB을 넘는 값을 임계값으로서 설정하고, 이 임계값과 간섭 신호의 강도를 비교하며, 임계값을 밑도는 간섭 신호의 강도에 대응하는 모션 콘트라스트 특징량을 0으로 설정하고 있다.
그렇지만, 실제의 OCT에 의해 취득된 단층 화상에 있어서는, 망막의 깊이 방향에 있어서의 위치 또는 층에 따라 노이즈의 신호 강도 또는 혈관의 신호 강도는 다르다. 이 때문에, 미국 특허출원 공개 제2014/221827호와 같이 임계값을 고정값으로서 설정했을 경우에는, 망막의 깊이 방향의 위치 또는 층에 따라, 노이즈를 혈관으로 간주해버릴 우려 및 혈관을 노이즈로 간주해버릴 우려가 있다. 즉, 종래기술에 의하면 혈관을 고정밀하게 영상화할 수 없는 우려가 있다.
개시에 따른 기술은 상기의 과제를 감안하여 이루어진 것으로서, 혈관을 고정밀하게 영상화하는 것을 목적으로 한다.
또한, 상기 목적에 한정하지 않고, 후술하는 화상생성장치를 실행하기 위한 예시적인 실시예에서 나타낸 각 구성으로부터 파생된 종래의 기술에 의해 취득되지 않는 효과 및 이점을 제공하는 것도 본 개시의 다른 목적의 하나라고 간주할 수 있다는 점에 유념해야 한다.
본 개시의 일 국면에 따른 화상생성장치는, 피검체의 실질적으로 같은 위치의 단면을 각각 나타내는 복수의 단층 화상 데이터를 취득하도록 구성된 취득 유닛과, 상기 복수의 단층 화상 데이터 및 신호 강도를 나타내는 상기 복수의 단층 화상 데이터의 대표값과 임계값의 비교 결과에 의거하여 모션 콘트라스트 값을 산출하도록 구성된 산출 유닛과, 상기 모션 콘트라스트 값에 의거하여 상기 피검체의 모션 콘트라스트 화상을 생성하도록 구성된 생성 유닛과, 상기 임계값을 변경하도록 구성된 변경 유닛을 구비한다.
본 발명의 추가 특징들은 첨부도면을 참조하여 이하의 예시적인 실시예의 설명으로부터 밝혀질 것이다.
도 1은 제1 예시적인 실시예에 있어서의 촬상장치의 전체 구성의 일례를 도시한 도면이다.
도 2는 제1 예시적인 실시예에 있어서의 스캔 패턴의 일례를 도시한 도면이다.
도 3은 제1 예시적인 실시예에 있어서의 간섭 신호의 취득 순서의 일례를 나타내는 플로차트이다.
도 4는 제1 예시적인 실시예에 있어서의 신호 처리 순서의 일례를 나타내는 플로차트이다.
도 5는 제1 예시적인 실시예에 따른 OCT 앤지오그래피 화상생성 순서의 일례의 상세를 나타내는 플로차트이다.
도 6은 분할 결과의 일례를 도시한 도면이다.
도 7은 제1 예시적인 실시예에 있어서의 OCT 앤지오그래피 화상의 일례를 도시한 도면이다.
도 8은 제1 예시적인 실시예에 있어서의 표시부의 표시 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도 9는 제2 예시적인 실시예에 따른 OCT 앤지오그래피 화상 생성 순서의 일례의 상세를 나타내는 플로차트이다.
도 10은 제2 예시적인 실시예에 있어서의 표시부의 표시 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도 11은 제3 예시적인 실시예에 있어서의 OCT 장치의 노이즈 특성의 Z방향 의존성의 일례를 도시한 도면이다.
도 12는 제4 예시적인 실시예의 있어서의 OCT 장치의 롤 오프(roll-off) 특성의 일례를 도시한 도면이다.
도 13은 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터의 일례를 도시한 도면이다.
도 2는 제1 예시적인 실시예에 있어서의 스캔 패턴의 일례를 도시한 도면이다.
도 3은 제1 예시적인 실시예에 있어서의 간섭 신호의 취득 순서의 일례를 나타내는 플로차트이다.
도 4는 제1 예시적인 실시예에 있어서의 신호 처리 순서의 일례를 나타내는 플로차트이다.
도 5는 제1 예시적인 실시예에 따른 OCT 앤지오그래피 화상생성 순서의 일례의 상세를 나타내는 플로차트이다.
도 6은 분할 결과의 일례를 도시한 도면이다.
도 7은 제1 예시적인 실시예에 있어서의 OCT 앤지오그래피 화상의 일례를 도시한 도면이다.
도 8은 제1 예시적인 실시예에 있어서의 표시부의 표시 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도 9는 제2 예시적인 실시예에 따른 OCT 앤지오그래피 화상 생성 순서의 일례의 상세를 나타내는 플로차트이다.
도 10은 제2 예시적인 실시예에 있어서의 표시부의 표시 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도 11은 제3 예시적인 실시예에 있어서의 OCT 장치의 노이즈 특성의 Z방향 의존성의 일례를 도시한 도면이다.
도 12는 제4 예시적인 실시예의 있어서의 OCT 장치의 롤 오프(roll-off) 특성의 일례를 도시한 도면이다.
도 13은 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터의 일례를 도시한 도면이다.
이하, 첨부의 도면을 참조하여, 본 예시적인 실시예에 따른 화상생성장치를 설명한다. 또한, 이하의 예시적인 실시예에 있어서 나타내는 구성은 일례에 지나지 않고, 본 발명은 이하의 실시예에 한정되는 것은 아니다.
(제1 예시적인 실시예)
[촬상장치 전체의 구성]
이하, 도면을 참조하여, 본 예시적인 실시예의 일례에 관하여 설명한다.
도 1은, 본 예시적인 실시예에 있어서의 광간섭 단층법을 이용한 촬상장치(OCT 장치)의 구성 예를 도시한 도면이다. 도 1은 촬상장치가 SS-OCT 장치인 경우의 구성을 나타내지만, 다른 방식을 이용한 다른 OCT 장치에 의해서도 동일한 효과를 실현할 수 있다.
본 OCT 장치는, 파장 스위프 광원(10), 광신호 분기/멀티플렉싱부(20), 간섭광의 검출부(30), 사람의 눈(100)의 망막 정보를 취득하도록 구성된 컴퓨터(40)(화상생성장치), 측정 암(measurement arm)(50), 및 참조 암(reference arm)(60)을 포함하고 있다. 컴퓨터(40)는 중앙 연산처리장치(CPU)와, 기억장치를 구비한다. 기억장치는 예를 들면 메모리(RAM 및 ROM)와 대용량기억장치(HDD)로 구성된다. 기억장치의 일부 또는 모두는 컴퓨터(40)의 외부에 설치되어도 된다. 파장 스위프 광원(10)은, 예를 들면 파장 980nm 내지 1100nm의 빛을 100kHz의 주파수(스캔 레이트)로 방출한다. 여기에서, 파장과 주파수에 관해서는 예시이며, 본 개시는 상기의 값에 한정되는 것은 아니다. 이하의 예시적인 실시예에 관해서도 마찬가지로, 기재된 수치는 예시이며, 본 개시는 기재된 수치에 한정되는 것은 아니다.
안저는 망막(감광(light-sensitive) 화면), 광디스크(눈-신경의 머리), 및 황반(시력이 가장 예리한 망막의 작은 스폿)을 포함하는, 안구의 내부 라이닝(interior lining)이다. 또한, 본 예시적인 실시예에 의하면 피검체를 사람의 눈(안저)(100)이라고 하고 있지만 이것에 한정하는 것이 아니라는 점에 유념해야 한다. 예를 들면, 본 예시적인 실시예는 피부 등에 사용되어도 된다. 또한, 본 예시적인 실시예에 있어서 촬상 대상은 눈의 안저라고 하고 있지만, 유리체, 즉 각막, 홍채, 모양체, 및 렌즈의 앞쪽에 있는 구조를 포함하는 눈의 전방 세 번째를 촬상 대상으로 설정해도 된다.
광신호 분기/멀티플렉싱부(20)는, 커플러 21, 22를 포함하고 있다. 우선, 커플러 21은, 파장 스위프 광원(10)으로부터 방출된 빛을 사람의 눈(100)의 안저에 조사하는 조사광과 참조광으로 분기한다. 조사광은, 측정 암(50)을 통해서 사람의 눈(100)에 조사된다. 좀 더 구체적으로는, 측정 암(50)에 입사한 조사광의 편광 상태는, 편광 콘트롤러(51)에 의해 정류된 후, 조사광은 콜리메이터(collimator)(52)로부터 공간광으로서 방출된다. 그 후에, 조사광은, X축 스캐너(53), Y축 스캐너(54), 및 포커스 렌즈(55)를 통해서 사람의 눈(100)의 안저에 조사된다. 또한, X축 스캐너(53) 및 Y축 스캐너(54)는 안저를 조사광으로 주사하는 기능을 갖는 주사부이다. 주사부 53/54에 의해, 조사광의 안저에의 조사 위치를 변경할 수 있다. 여기에서, 사람의 눈(100)의 1점의 원근 방향(깊이 방향)의 정보를 취득하는 것을 A 스캔이라고 부른다. 또한, A 스캔과 직교하는 방향을 따라 2차원 단층 화상을 취득하는 것을 B 스캔이라고 부른다. B 스캔의 2차원 단층 화상에 수직한 방향을 따라 2차원 단층 화상을 취득하는 것을 C 스캔이라고 부른다.
또한, X축 스캐너(53) 및 Y축 스캐너(54)는, 각각 회전축이 서로 직교하도록 배치된 미러로 구성되어 있다는 점에 유념해야 한다. X축 스캐너(53)는, X축 방향의 주사를 행하고, Y축 스캐너(54)는, Y축 방향의 주사를 행한다. X축 방향 및 Y축 방향의 각 방향은, 안구(100)의 눈 축에 수직한 방향이며, 서로 수직한 방향이다. 또한, B 스캔 및 C 스캔과 같은 라인 주사 방향과, X축 방향 또는 Y축 방향은, 일치해도 되고, 일치하지 않아도 된다. 이 때문에, B 스캔 및 C 스캔의 라인 주사 방향은, 촬상하고 싶은 2차원의 단층 화상 혹은 3차원의 단층 화상에 따라 적당하게 결정될 수 있다.
안저로부터의 반사광은, 다시 포커스 렌즈(55) 등 같은 경로를 통해서 커플러 21을 통과하여 커플러 22에 입사된다. 또한, 셔터(85)를 닫고 계측하면, 사람의 눈(100)으로부터의 반사광을 잘라서 백그라운드(노이즈 플로어(noise floor))의 계측이 가능하다는 점에 유념해야 한다.
한편, 참조광은 참조 암(60)을 통해서 커플러 22에 입사한다. 좀 더 구체적으로는, 참조 암(60)에 입사한 참조광의 편광 상태는, 편광 콘트롤러(61)에 의해 정류된 후, 참조광은 콜리메이터(62)로부터 공간광으로서 방출된다. 그 후에, 참조광은 분산 보상 글래스(63), 광로 길이 조정 광학계(64), 및 분산 조정 프리즘 페어(65)를 통과하여, 콜리메이터 렌즈(66)를 통해 광파이버에 입사되어, 참조 암(60)으로부터 방출되어 커플러 22에 입사한다.
커플러 22에서는, 측정 암(50)을 통과한 사람의 눈(100)의 반사광과 참조 암(60)을 통과한 참조광이 간섭한다. 그리고, 그 간섭광을 검출부(30)로 검출한다. 검출부(30)는, 차동 검출기(31)와 A/D 변환기(32)를 가지고 있다. 우선, 검출부(30)에서는, 커플러 22로 분파된 간섭광을 차동 검출기(31)에 의해 검출된다. 그리고, 차동 검출기(31)에 의해 전기신호로 변환된 OCT 간섭 신호(이하, 간단히 간섭 신호라고 부르는 경우가 있다)를, A/D 변환기(32)에 의해 디지털 신호로 변환한다. 여기에서, 차동 검출기(31)에 의한 간섭광의 샘플링은, 파장 스위프 광원(10) 내에 내장된 클록 발생기가 발생하는 k 클록 신호에 의거한 등간격 파장 방법(weighted ordinate method)에 의해 행해진다. A/D 변환기(32)가 출력한 디지털 신호는 컴퓨터(40)에 전해진다. 다음에, 컴퓨터(40)는 디지털 신호로 변환된 간섭 신호를 신호 처리하여, OCT 앤지오그래피 화상을 계산한다. 도 7에 나타낸 화상은 OCT 앤지오그래피 화상의 일례다.
컴퓨터(40)에 설치된 CPU는, 각종의 처리를 실행한다. 구체적으로는, CPU는, 도면에 나타내지 않은 기억장치에 기억된 프로그램을 실행함으로써 취득 유닛(41), 위치맞춤 유닛(42), 산출 유닛(43), 생성 유닛(44), 변경 유닛(45) 및 표시 제어 유닛(46)으로서 기능한다. 또한, 컴퓨터(40)에 설치된 CPU 및 기억장치의 각각의 수는 1개 이상이어도 된다는 점에 유념해야 한다. 즉, 적어도 1이상의 처리장치(CPU)는 적어도 1개의 기억장치(ROM, RAM 등)와 접속되어 있고, 적어도 한 개의 처리장치가 적어도 1개의 기억장치에 기억된 프로그램을 실행했을 경우에 컴퓨터(40)는 상기의 각 유닛으로서 기능한다. 또한, 처리장치는 CPU에 한정되는 것이 아니고, FPGA(Field-Programmable Gate Array) 등이어도 된다는 점에 유념해야 한다.
취득 유닛(41)은, A/D 변환기(32)의 출력을 취득한다. 구체적으로는, 피검안에 대하여 주사된 측정광의 피검안의 귀환광과 참조광에 의거한 간섭광의 디지털 신호를 취득한다. 또한, 취득 유닛(41)은 간섭광의 디지털 신호(간섭 신호)를 푸리에 변환함으로써 단층 화상을 취득한다. 구체적으로는, 취득 유닛(41)은, 간섭 신호에 고속 푸리에 변환(FFT:Fast Fourier Transform)을 적용함으로써 위상과 진폭으로 이루어지는 OCT 복소 신호를 취득한다. 또한, 주파수 해석으로서 최대 엔트로피법을 사용해도 된다는 점에 유념해야 한다. 또한, 취득 유닛(41)은 OCT 복소 신호의 절대값을 2승하고, 신호 강도(Intensity)를 계산함으로써 강도를 나타내는 단층 화상(이하, 간단히 단층 화상이라고 부르는 경우가 있다)을 취득한다. 이 단층 화상은 피검안의 안저의 단면을 나타내는 단층 화상 데이터의 일례에 해당한다. 즉, 측정광을 피검안의 안저의 대략 같은 위치에서 여러 번 주사했을 경우, 취득 유닛(41)은 각각 피검체의 대략 같은 위치의 단면을 나타내는 복수의 단층 화상 데이터를 취득한다. 또한, 복수의 단층 화상 데이터는 다른 타이밍에서 주사된 측정광에 의해 취득되는 데이터라는 점에 유념해야 한다. "대략 같은 위치"는 실제로 같은 위치와 거의 같은 위치를 포함한다. 이상적인 주사는 실제로 같은 위치에서 여러 번 행해진다. 그렇지만 실제로는, 자기로 모르게 하는 안구 운동으로 인해 거의 같은 위치에서 여러 번 주사가 행해져도 된다. 추적 기술이 안구 운동을 추적하기 위해서 사용되면, 이 추적 기술의 불완전함으로 인해 거의 같은 위치에서 여러 번 주사가 행해져도 된다.
또한, 취득 유닛(41)은 X축 스캐너(53)와 Y축 스캐너(54)를 제어하도록 구성된 유닛으로서도 기능한다는 점에 유념해야 한다.
위치맞춤 유닛(42)은, 복수의 단층 화상의 위치맞춤을 행한다. 본 예시적인 실시예에서는, 위치맞춤 유닛(42)은, 피검안의 안저의 대략 같은 위치를 측정광으로 여러 번 주사하는 것으로 취득된 복수의 단층 화상의 위치맞춤을 행한다. 더 구체적으로는, 위치맞춤 유닛(42)은, 산출 유닛(43)이 모션 콘트라스트 값을 산출하기 전에 복수의 단층 화상 데이터끼지를 위치맞춤한다.
단층 화상의 위치맞춤은 종래기술의 다양한 기술에 의해 실현될 수 있다. 위치맞춤 유닛(42)은, 예를 들면 단층 화상끼리의 상관이 최대가 되도록 복수의 단층 화상의 위치맞춤을 행한다. 또한, 피검체가 눈과 같이 움직이는 검체가 아니면 위치맞춤은 불필요하다는 점에 유념해야 한다. 또한, 피검체가 눈이어도 추미의 성능이 높으면 위치맞춤은 불필요하다. 즉, 위치맞춤 유닛(42)에 의한 단층 화상끼리의 위치맞춤은 필수적이지 않다.
산출 유닛(43)은, 모션 콘트라스트 특징량(이하, 모션 콘트라스트 값이라고 부르는 경우가 있다)을 산출한다. 여기에서, 모션 콘트라스트는 피검체 조직 중 흐름이 있는 조직(예를 들면, 혈액)과 흐름이 없는 조직의 사이의 콘트라스트이며, 이 모션 콘트라스트를 표현하는 특징량을 모션 콘트라스트 특징량이라고 정의한다.
모션 콘트라스트 특징량은, 대략 같은 위치를 측정광으로 여러 번 주사하는 것으로 취득된 복수의 단층 화상 사이에 있어서의 데이터의 변화에 의거하여 산출된다. 예를 들면, 산출 유닛(43)은 위치 맞춤된 복수의 단층 화상의 신호 강도(휘도)의 분산을 모션 콘트라스트 특징량으로서 산출한다. 더 구체적으로는, 위치 맞춤된 복수의 단층 화상이 대응하는 각 위치에 있어서의 신호 강도의 분산을 모션 콘트라스트 특징량으로서 산출한다. 예를 들면, 소정 시간의 혈관에 해당하는 화상의 신호 강도는, 소정 시간과는 다른 시간의 혈관에 해당하는 화상의 신호 강도와는 다르게 혈류에 의해 변화되기 때문에, 혈관에 해당하는 부분의 분산 값은 혈류 등의 흐름이 없는 부분의 분산 값보다 크다. 즉, 모션 콘트라스트 값은, 복수의 단층 화상 데이터 사이에서의 피검체에 있어서의 변화가 클수록 커지는 값이다. 따라서, 이 분산 값에 의거하여 화상을 생성함으로써 모션 콘트라스트를 표현하는 것이 가능하다. 또한, 모션 콘트라스트 특징량은 분산 값에 한정되는 것이 아니고, 표준 편차, 차분 값, 비상관 값, 및 상관 값 중의 어느 하나라도 된다는 점에 유념해야 한다. 또한, 산출 유닛(43)은, 신호 강도의 분산 등을 사용하지만, 위상의 분산 등을 사용해서 모션 콘트라스트 특징량을 산출해도 된다는 점에 유념해야 한다.
또한, 산출 유닛(43)은, 위치 맞춤된 복수의 단층 화상의 평균값을 산출함으로써 평균화 화상을 생성한다. 평균화 화상은 복수의 단층 화상의 신호 강도가 평균화된 단층 화상이다. 이 평균화 화상을 강도 평균화 화상이라고 하는 경우가 있다. 산출 유닛(43)은, 평균화 화상의 신호 강도와 임계값을 비교한다. 산출 유닛(43)은 평균화 화상의 소정 위치의 신호 강도가 임계값보다도 낮은 경우에는, 평균화 화상의 소정위치에 대응하는, 분산 등에 근거해서 취득되는, 모션 콘트라스트 특징량을, 혈관을 나타내는 특징량과는 다른 값으로 설정한다. 예를 들면, 산출 유닛(43)은 평균화 화상의 신호 강도가 임계값보다도 낮은 경우에는, 분산 등에 근거해서 취득된 모션 콘트라스트 특징량을 0으로 설정한다. 즉, 산출 유닛(43)은, 신호 강도를 나타내는 대표값이 임계값보다도 낮은 경우의 모션 콘트라스트 값을, 신호 강도를 나타내는 대표값이 임계값보다도 높은 경우의 모션 콘트라스트 값보다도 낮은 값으로 설정한다. 또한, 산출 유닛(43)은 복수의 단층 화상의 신호 강도의 분산을 모션 콘트라스트 특징량으로서 산출하기 전에, 평균화 화상의 신호 강도와 임계값을 비교해도 된다. 예를 들면, 산출 유닛(43)은, 평균화 화상의 신호 강도가 임계값보다 낮은 경우에는, 모션 콘트라스트 특징량을 0으로서 산출하고, 평균화 화상의 신호 강도가 임계값보다 높은 경우에는, 산출 유닛(43)은 복수의 단층 화상의 신호 강도의 분산을 모션 콘트라스트 특징량으로서 산출한다.
여기에서, 특징량이 0인 상태는 도 7 등에 나타낸 화상의 검은 부분을 나타낸다. 또한, 모션 콘트라스트 특징량을 완전하게 0으로 하는 것이 아니라 0 근방의 값으로 설정해도 된다는 점에 유념해야 한다. 한편, 산출 유닛(43)은 평균화 화상의 신호 강도가 임계값보다도 높은 경우에는, 분산 등에 근거해서 취득된 모션 콘트라스트 특징량을 유지한다. 즉, 산출 유닛(43)은, 복수의 단층 화상 데이터에 의거하여 상기 모션 콘트라스트 값을 산출하고, 신호 강도를 나타내는 대표값과 임계값과의 비교 결과에 의거하여 모션 콘트라스트 값을 다시 산출한다.
또한, 임계값과의 비교 대상으로서 평균화 화상의 신호 강도(신호 강도의 평균값)를 사용했지만, 복수의 단층 화상에 대응하는 위치에 있어서의 신호 강도의 최대값, 최소값, 혹은 중앙값 등의 대표값을 사용해도 된다는 점에 유념해야 한다. 또한, 산출 유닛(43)은 복수의 단층 화상으로부터 취득된 신호 강도를 임계값과 비교하는 것이 아니라, 1개의 단층 화상의 신호 강도와 임계값을 비교하여 모션 콘트라스트 특징량을 제어해도 된다.
상술한 바와 같이, 산출 유닛(43)은, 복수의 단층 화상 데이터 및 신호 강도를 나타내는 복수의 단층 화상 데이터의 대표값과 임계값과의 비교 결과에 의거하여 모션 콘트라스트 값을 산출한다.
생성 유닛(44)은, 모션 콘트라스트 특징량에 의거하여 OCT 앤지오그래피 화상을 생성한다. OCT 앤지오그래피 화상은 산출 유닛(43)에 의해 산출된 모션 특징량을 영상화함으로써 취득된다. 도 7에 나타나 있는 바와 같이, 예를 들면, OCT 앤지오그래피 화상은 모션 콘트라스트 특징량이 클수록 휘도를 높게, 모션 콘트라스트 특징량이 낮을수록 휘도를 낮게 해도 되는 화상이다. 도 7의 예에 있어서, 휘도가 높은 부분은 혈관에 해당하는 부분이다. 또한, 모션 콘트라스트 특징량이 클수록 휘도를 낮게, 모션 콘트라스트 특징량이 낮을수록 휘도를 높게 해도 된다. OCT 앤지오그래피 화상을 모션 콘트라스트 화상 또는 혈관 화상이라고 하는 경우가 있다. 즉, 생성 유닛(44)은, 모션 콘트라스트 값에 의거하여 피검체의 모션 콘트라스트 화상을 생성한다.
생성 유닛(44)은, 산출 유닛(43)이 3차원의 단층 화상 데이터로부터 3차원의 모션 콘트라스트 특징량(3차원의 데이터)을 산출하는 경우에는, 3차원의 OCT 앤지오그래피 화상을 생성할 수 있다. 또한, 생성 유닛(44)은, 3차원의 OCT 앤지오그래피 화상의 임의의 망막 방향의 깊이 범위에 있어서 투영 또는 적산한 2차원의 OCT 앤지오그래피 화상을 생성할 수도 있다. 즉, 생성 유닛(44)은, 피검체의 깊이 방향에 있어서의 소정범위의 모션 콘트라스트 값을 상기 깊이 방향으로 투영 또는 적산해서 2차원의 상기 모션 콘트라스트 화상을 생성한다. 도 7은 2차원의 OCT 앤지오그래피 화상의 일례를 나타낸다.
또한, 생성 유닛(44)은 3차원의 OCT 앤지오그래피 화상으로부터 임의의 망막방향의 깊이 범위를 잘라내서 부분적인 3차원의 OCT 앤지오그래피 화상을 생성할 수도 있다. 즉, 생성 유닛(44)은 피검체의 깊이 방향에 있어서의 소정범위의 모션 콘트라스트 값에 의거하여 3차원의 모션 콘트라스트 화상을 생성한다.
또한, 임의의 망막 방향의 깊이 범위는 검사자 (조작자 혹은 기술자)에 의해 설정 가능하다는 점에 유념해야 한다. 예를 들면, IS/OS(inner segment/outer segment)로부터 RPE(retinal pigment epithelium)까지의 층, RPE로부터 BM(Bruch's membrance)까지의 층 등 선택 가능한 층의 후보가 표시부(70)에 표시된다. 표시된 층의 후보에게서, 검사자는 소정의 층을 선택한다. 그리고, 검사자에 의해 선택된 층에 있어서 생성 유닛(44)은 망막의 깊이 방향으로 적산을 행해서 2차원의 OCT 앤지오그래피 화상(en-face 혈관 화상) 또는 부분적인 3차원의 OCT 앤지오그래피 화상을 생성해도 된다.
또한, 생성 유닛(44)은 모션 콘트라스트 특징량으로부터 단층 화상에 해당하는 OCT 앤지오그래피 화상을 생성해도 된다.
변경 유닛(45)은, 평균화 화상의 신호 강도와 비교되는 임계값을 변경한다. 변경 유닛(45)은 예를 들면 임의의 GUI(graphical user interface)를 통해서 임계값의 변경을 접수하여 임계값의 변경을 행한다. 도 8에 나타낸 슬라이드 바(73)는 임계값의 변경을 접수하는 표시(GUI)의 일례다. 즉, 변경 유닛(45)은, 표시 유닛에 표시된 임계값의 변경을 접수하는 표시를 통해서 임계값의 변경을 접수하고, 임계값을 변경한다.
여기에서, 도 8에 나타낸 예와 같이 임계값을 일괄해서 변경해도 되고, 또는 도 10에 나타낸 슬라이드 바(73)와 같이 층마다 임계값의 변경을 접수하는 GUI를 설치하여 층마다 임계값의 변경을 행해도 된다. 또한, 임계값을, 층마다 이산적인 값으로서 설정해도 되고, 또는 검사자에 의해 입력된 임계값을 보완 등에 의해 깊이 방향을 따라 연속적인 값으로서 설정해도 된다는 점에 유념해야 한다.
또한, 변경 유닛(45)은 자동으로 임계값을 변경해도 된다. 예를 들면, 변경 유닛(45)은 층마다 임계값을 다른 값으로 변경해도 된다. 구체적으로는, 층이 깊을수록 임계값을 낮게 설정하는 것으로, 혈관이지만 신호 강도가 낮은 부분을 혈관으로서 영상화하는 것이 가능해진다. 또한, 임계값을, 층마다 이산적인 값으로서 설정해도 되고, 혹은 보완 등에 의해 깊이 방향을 따라 연속적인 값으로서 설정해도 된다는 점에 유념해야 한다. 또한, 자동으로 임계값을 결정하는 기법은 층의 깊이를 이용하는 방법에 한정되는 것이 아니고, 후술하는 노이즈 플로어의 값 또는 롤 오프 특성 등을 이용해서 임계값을 자동으로 결정하는 것도 가능하다는 점에 유념해야 한다. 또한, 층마다 임계값을 설정하는 방법 등에 관해서는 제2 예시적인 실시예 이후에 상세하게 설명한다는 점에 유념한다.
표시 제어 유닛(46)은, 각종의 정보를 표시부(70)에 표시시킨다. 구체적으로는, 표시 제어 유닛(46)은 생성 유닛에 의해 생성된 OCT 앤지오그래피 화상을 표시부(70)에 표시시킨다. 또한, 표시 제어 유닛(46)은 임계값의 변경을 접수하는 표시(GUI)를 표시부(70)에 표시시킨다. 예를 들면, 표시 제어 유닛(46)은 임계값의 변경을 접수하는 GUI의 일례인 슬라이드 바(73)를 표시부(70)에 표시시킨다. 즉, 표시 제어 유닛(46)은, 생성 유닛에 의해 생성된 모션 콘트라스트 화상 및 임계값의 변경을 접수하는 표시를 표시 유닛에 표시시킨다.
또한, 표시 제어 유닛(46)은, 강도를 나타내는 단층 화상을 표시부(70)에 표시시켜도 된다.
컴퓨터(40)로 행해지는 구체적인 신호 처리 순서의 상세내용은, 후술의 신호 처리 순서로 나타낸다.
표시부(70)는, 표시 제어 유닛(46)의 제어에 의거하여 각종의 정보를 표시한다. 표시부(70)는, 예를 들면 액정 등의 디스플레이다. 또한, 상기의 신호 처리의 결과로서 취득되는 OCT 앤지오그래피 화상이 표시부(70)에 의해 표시된다.
[스캔 패턴]
다음에, 도 2를 참조하여 본 예시적인 실시예에 따른 스캔 패턴의 일례를 설명한다.
OCT 앤지오그래피에서는 혈류에 의한 간섭 신호의 시간 변화를 계측하기 때문에, 거의 같은 위치에서 적어도 2회 이상 반복해서 계측해서 얻은 복수의 간섭 신호가 필요하게 된다. 도 2에 있어서, 사람의 눈(100)에의 조사광의 축 방향을, Z축(깊이 방향)으로서 설정하고, Z축과 직교하는 평면, 즉 안저 평면 방향을 X축 및 Y축으로서 설정한다.
도 2에 있어서, 위치 y1 내지 yn은 각각 다른 Y 포지션에서의 B 스캔을 나타내고, n은 y 스캔 방향의 샘플 수를 나타낸다. 위치 x1 내지 xp는 X 스캔 방향의 샘플 위치를 나타내고, p는 B 스캔을 구성하는 X 스캔 방향의 샘플 수를 나타낸다. 간격 위치 Δx(Δ는 대문자의 그리스 문자 델타이다)는 인접하는 X 포지션 사이의 간격(x 피치)을 나타내고, Δy는 인접하는 Y 포지션 사이의 간격(y 피치)을 나타낸다. 수량 m은 거의 같은 위치에서의 B 스캔의 반복 계측 회수를 나타낸다. 여기에서, 초기 위치(x1, y1)는 컴퓨터(40)에 의해 임의로 설정될 수 있다.
본 예시적인 실시예에서는, OCT 장치는 거의 같은 위치에서의 B 스캔을 m회 반복하고, n개의 y 포지션으로 이동하는 스캔 방법을 행한다. 또한, 반복 스캔 방법은, 거의 같은 위치에서의 A 스캔을 반복하고 나서 다음 위치로 이동해서 B 스캔을 실현하는 스캔 방법이어도 된다는 점에 유념해야 한다.
여기에서, 반복 계측 회수 m이 큰 경우에는, 같은 위치에서의 계측 회수가 증가하기 때문에, 혈류의 검출 정밀도가 향상한다. 한편, 스캔 시간이 길어져, 스캔 중의 눈의 움직임(무의식적인 안구 운동)에 의해 화상에서 모션 아티팩트(motion artifact)가 발생하는 문제가 생긴다. 또한, 피검자의 부담이 증가하는 문제가 생긴다. 본 예시적인 실시예에서는, 검출 정밀도의 향상과 모션 아티팩트의 생성 양자의 밸런스를 고려해 m=4로서 설정해서 스캔을 행한다. 또한, OCT 장치의 A 스캔 속도와 사람의 눈(100)의 움직임량에 따라, m을 자유롭게 변경해도 된다는 점에 유념해야 한다. 즉, 반복 주사의 회수는 상기의 값에 한정되는 것은 아니다.
또한, x, y 방향의 화상 사이즈는 p×n에 의해 결정된다. x, y 방향의 화상 사이즈가 크면, 같은 계측 피치의 경우에 광범위를 스캔할 수 있지만, 스캔 시간이 길어져, 상기의 모션 아티팩트 및 환자 부담의 문제가 생긴다. 본 예시적인 실시예에서는, 광범위의 스캔과 상기 문제 양자의 밸런스를 고려해서 n=p=300으로서 설정해서 스캔을 행한다. 또한, 상기 n, p는 적당히 자유롭게 변경 가능하다는 점에 유념해야 한다. 즉, 화상 사이즈는 상기의 값에 한정되는 것은 아니다.
또한, 본 예시적인 실시예에서는, x 피치 및 y 피치는 안저에 있어서의 조사광의 빔 스폿 지름의 1/2로서 결정되고, 10㎛으로서 설정된다. x 피치 및 y 피치를 안저 위의 빔 스폿 지름의 1/2로서 설정되면, 생성된 화상을 고선명하게 형성할 수 있다. x 피치 및 y 피치를 안저에 있어서의 빔 스폿 지름의 1/2보다 작게 설정하면, 생성된 화상의 해상도를 훨씬 높게 설정하는 효과는 작다.
반대로, x 피치 및 y 피치를 안저 위의 빔 스폿 지름의 1/2보다 크게 설정하면, 해상도는 악화하지만, 보다 넓은 범위의 화상을 취득할 수 있다. 임상의 요구에 따라 x 피치 및 y 피치를 자유롭게 변경해도 된다.
본 예시적인 실시예에 따른 스캔 범위로서, x 방향을 p×Δx=3mm으로서 설정하고, y 방향을 n×Δy=3mm으로서 설정한다.
[간섭 신호의 취득 순서]
다음에, 도 3을 참조해서 본 예시적인 실시예의 간섭 신호의 취득 순서의 일례를 설명한다.
우선, 스텝 S109에 있어서, 취득 유닛(41)은 도 2의 포지션 yi에서의 인덱스 i를 1로 설정한다. 다음에, 스텝 S110에서, 취득 유닛(41)은 도면에 나타내지 않은 구동기구를 제어함으로써 X축 스캐너(53) 및 Y축 스캐너(54)의 스캔 위치를 도 2의 (xl, yi)로 이동시킨다. 스텝 S119에 있어서, 취득 유닛(41)은 B 스캔의 반복 계측회수의 인덱스 j를 1로 초기화한다.
다음에, 스텝 S120에 있어서, X축 스캐너(53) 및 Y축 스캐너(54)는 반복 계측 회수 중에서 j번째의 B 스캔을 실행한다. 또한, B 스캔 범위는 (xl, yi)∼(xp, yi)라는 점에 유념해야 한다. 여기에서, 파장 스위프 광원(10)은 100kHz의 A 스캔 레이트로 빛을 방출하고, B 스캔을 구성하는 x 스캔 방향의 샘플수 p는 예를 들면 p=300이다. 따라서, 네트(net) B 스캔 시간(Δtb)은 식 1과 같이 나타낸다.
Δtb = (1/100 kHz)× 300 = 3ms ···(1)
또한, 반복 계측의 시간 간격 Δt는 식 2로 나타낸 것처럼 네트 B 스캔 시간 Δtb과 X축 스캐너(53)의 준비 시간 Δtp의 합이다. 준비 시간 Δtp는 예를 들면 X축 스캐너(53) 및 Y축 스캐너(54)의 스캔 위치를 조정하는 시간이다. Δtp = 1ms라고 설정하면, 아래의 식이 성립된다.
Δt =Δtb + Δtp = 4ms ···(2)
또한, 전체의 계측시간 tm은 반복 계측 회수 m과 y 스캔 방향의 샘플수 n을 사용하여 식 3으로 나타낸다.
tm = Δt·m·n = (Δtb + Δtp)·m·n ···(3)
본 예시적인 실시예에서는, m=4, y=300이라고 설정하므로, 전체의 계측 시간tm = 3.6s이 취득된다.
여기에서, B 스캔 시간 Δtb와 반복 계측의 시간 간격 Δt가 짧을수록, 사람의 눈(100)의 움직임의 영향을 받기 어려워, 벌크 모션 노이즈가 작아진다. 반대로, Δt가 너무 길면, 사람의 눈(100)의 움직임에 의해 위치 재현성이 저하해 벌크 모션 노이즈가 증가한다. 또한, 계측에 걸리는 시간이 길어져, 환자 부담이 증가하게 된다. 여기에서, 벌크 모션은 피검안의 움직임을 의미하고, 벌크 모션 노이즈는 피검안의 움직임에 의해 발생하는 노이즈를 의미한다.
또한, 반복 계측의 시간 간격 Δt가 너무 작으면, 혈류 검출에 걸리는 시간이 짧아져 혈류 검출 감도가 저하한다.
이와 같이, 이것들을 고려해서 tm, Δt, n, p, Δtb, Δtp을 선택하는 것이 바람직하다. 또한, 반복 계측의 위치 재현성을 높이기 위해서, X축 스캐너(53) 및 Y축 스캐너(54)는 사람의 눈(100)을 추미하면서, B 스캔을 행해도 된다.
스텝 S130에 있어서, 차동 검출기(31)는 A 스캔마다 간섭광을 검출하여, A/D변환기(32)를 통해 디지털 신호(간섭 신호)로 변환된다. 취득 유닛(41)은 A/D 변환기(32)로부터 간섭 신호를 취득하여 도면에 나타내지 않은 기억부에 기억한다. 취득 유닛(41)은 한 번의 B 스캔으로 p개의 A 스캔 신호를 취득한다. p개의 A 스캔 신호는 한 개의 B 스캔 신호를 구성하고 있다.
스텝 S139에 있어서, 취득 유닛(41)은 B 스캔의 반복 계측 회수의 인덱스 j를 증분한다.
다음에, 스텝 S140에 있어서, 취득 유닛(41)은 반복 계측 회수의 인덱스 j가 소정의 반복 계측 회수 m보다 큰지 아닌지를 판단한다. 즉, 취득 유닛(41)은 포지션 yi에서의 B 스캔이 m회 반복되었는지 아닌지를 판단한다. B 스캔이 m회 반복되지 않는 경우에는, 플로우가 S120로 돌아가고, 같은 위치에서의 B 스캔 계측을 반복한다. B 스캔이 m회 반복되는 경우에는, 플로우가 S149로 진행된다.
스텝 S149에 있어서, 취득 유닛(41)은 포지션 yi에서의 인덱스 i를 증분한다.
다음에, 스텝 S150에 있어서, 취득 유닛(41)은 포지션 yi에서의 인덱스 i가 소정의 계측 위치의 수 n보다 큰지 아닌지, 즉 n개의 모든 Y 포지션에서 B 스캔이 실행되는지 아닌지를 판단한다. n개의 모든 Y 포지션에서 B 스캔이 실행되지 않는 경우에는, 플로우가 스텝 S110로 돌아가고, 다음 계측 포지션에서 계측하는 것을 반복한다. n개의 모든 Y 포지션에서 B 스캔이 실행된 경우에는, 플로우가 다음 스텝 S160로 진행된다.
스텝 S160에 있어서, 취득 유닛(41)은 백그라운드 데이터를 취득한다. 취득 유닛(41)은 도면에 나타내지 않은 구동유닛을 제어함으로써 셔터(85)를 닫은 상태(광로에 삽입한 상태)로 100회 A 스캔을 행하고, 취득 유닛(41)은 100개의 A 스캔 신호를 평균화해서 기억부에 기억한다. 또한, 백그라운드 데이터를 얻기 위한 A 스캔 회수는 100회에 한정하는 것은 아니라는 점에 유념해야 한다.
이상의 스텝을 실행하고, 취득 유닛(41)은, 거의 같은 위치에서 적어도 2회 반복 계측한 복수의 간섭 신호, 및 백그라운드 데이터를 취득한다.
[신호 처리 순서]
다음에, 도 4를 참조해서 본 예시적인 실시예에 따른 신호 처리 순서의 일례를 설명한다.
도 4는, 간섭 신호가 입력되어 있는 취득 유닛(41)이, 신호 처리를 행한 결과로서 OCT 앤지오그래피 화상을 출력할 때까지의 플로우의 일례를 나타낸다.
본 예시적인 실시예에서는, OCT 앤지오그래피의 화상을 생성하기 위해서, 모션 콘트라스트 특징량을 계산할 필요가 있다.
도 4에 있어서, 우선, 스텝 S201에서, 변경 유닛(45)은 후술의 모션 콘트라스트 특징량을 계산하기 위한 임계값의 설정을 행한다. 임계값의 설정 값에 대해서는, 변경 유닛(45)이 미리 단층 화상의 노이즈 플로어에서 랜덤 노이즈(random noise)만이 표시되어 있는 에어리어를 추출하여 표준 편차 σ(그리스 문자 시그마)을 계산하고, 노이즈 플로어의 평균 강도를 +2σ로 설정한다. 또한, 이 임계값은 검사자가 적당히 변경하는 것이 가능하다는 점에 유념해야 한다.
다음에, 스텝 S210에서, 취득 유닛(41)은 y 방향의 포지션 yi의 인덱스 i를 1로 설정한다. 스텝 S220에 있어서, 취득 유닛(41)은 포지션 yi에 있어서의 반복 B 스캔에 의해 취득되는 B 스캔 간섭 신호(m회분)를, 기억 유닛으로부터 도 3에 나타낸 처리로 취득된 간섭 신호로부터 추출한다. 구체적으로는, 포지션 yi에 있어서의 반복 B 스캔에 의해 취득된 복수의 B 스캔 간섭 신호를 기억 유닛으로부터 판독한다.
다음에, 스텝 S230에 있어서, 취득 유닛(41)은 반복 B 스캔의 인덱스 j를 1로 설정한다.
스텝 S240에 있어서, 취득 유닛(41)은 m회분의 B 스캔 간섭 신호로부터 j번째의 B 스캔 간섭 신호를 추출한다.
다음에, 스텝 S250에서는, 컴퓨터(40)는 도 3의 스텝 S160에서 취득한 백그라운드 데이터를 스텝 S240에서 취득한 B 스캔 간섭 신호로부터 감산한다.
스텝 S260에 있어서, 취득 유닛(41)은 백그라운드 데이터를 감산한 B 스캔 간섭 신호를 푸리에 변환한다. 본 예시적인 실시예에서는, 고속 푸리에 변환(FFT:Fast Fourier Transform)을 적용한다.
스텝 S270에 있어서, 취득 유닛(41)은, 스텝 S260에 있어서 푸리에 변환된 B 스캔 간섭 신호의 진폭의 절대값을 2승한다. 이 값이 해당 B 스캔의 단층 화상의 강도가 된다. 즉, 스텝 S270에 있어서, 취득 유닛(41)은 강도를 나타내는 단층 화상을 취득한다.
스텝 S280에 있어서, 취득 유닛(41)은 B 스캔의 반복 회수를 나타내는 반복 계측 회수 j를 증분한다. 그리고, 스텝 S290에서, 취득 유닛(41)은 반복 계측 회수 j가 반복 계측 회수 m보다 큰지 아닌지를 판단한다. 즉, 취득 유닛(41)은 어떤 포지션 yi에서의 B 스캔의 강도 계산이 m회 반복되었는지 아닌지를 판단한다. 반복 계측 회수 j가 반복 계측 회수 m보다 작은 경우에는, 플로우가 스텝 S240로 돌아가고, 취득 유닛(41)은 동일 Y 포지션에서의 반복 B 스캔의 강도 계산을 반복한다. 반복 계측 회수 j가 반복 계측 회수 m보다 큰 경우에는, 플로우가 스텝 S300로 진행된다.
스텝 S300에서는, 위치맞춤 유닛(42)은, 어떤 Y 포지션 yi에 있어서의 반복 B 스캔의 m 프레임분의 단층 화상을 위치 맞춤한다. 구체적으로는, 위치맞춤 유닛(42)은, 우선 m 프레임분의 단층 화상 중, 임의의 1매의 단층 화상을 템플릿(template)으로서 선택한다. 위치맞춤 유닛(42)은, m 프레임분의 단층 화상에 있어서의 모든 조합에서 상관을 계산하여, 프레임별로 상관계수의 합을 취득하고, 그 합이 최대가 되는 프레임의 단층 화상을 템플릿으로서 선택해도 된다.
다음에, 위치맞춤 유닛(42)은, 템플릿으로서 선택된 단층 화상과 다른 프레임의 단층 화상을 대조해 위치 어긋남량(δX, δY, δθ)(δ은 소문자 그리스 문자 델타이고, θ는 소문자의 그리스 문자 세타이다)을 취득한다. 구체적으로는, 위치맞춤 유닛(42)은, 템플릿 화상의 위치와 각도를 바꾸면서, 다른 프레임의 단층 화상과의 유사도를 나타내는 지표인 NCC(Normalized Cross-Correlation)을 계산한다. 다음에, 위치맞춤 유닛(42)은, 이 값이 최대가 될 때의 화상 위치의 차를 위치 어긋남량으로서 취득한다. 또한, 본 개시에서는, 유사도를 나타내는 지표는, 템플릿으로서 선택된 단층 화상과 다른 프레임의 단층 화상과의 특징의 유사성을 나타내는 척도이면 다양한 변경이 가능하다는 점에 유념해야 한다. 예를 들면, SAD(Sum of Absolute Difference), SSD(Sum of Squared Difference), ZNCC(Zero-means Normalized Cross-Correlation), POC(Phase Only Correlation), RIPOC(Rotation Invariant Phase Only Correlation) 등을 유사도를 나타내는 지표로서 사용해도 된다.
다음에, 위치맞춤 유닛(42)은, 위치 어긋남량(δX, δY, δθ)에 의거하여 강도를 나타내는 단층 화상의 위치 보정을 템플릿 이외의 (m-1) 프레임의 단층 화상에 적용하고, m 프레임분의 단층 화상의 위치맞춤을 행한다. 위치맞춤 완료 후, 스텝 S310과 스텝 S311의 처리가 행해진다.
스텝 S310에서는, 산출 유닛(43)이 모션 콘트라스트 특징량을 계산한다. 본 예시적인 실시예에서는, 산출 유닛(43)은 스텝 S300에서 위치 맞춤된 m 프레임의 단층 화상으로부터 같은 위치의 픽셀마다 분산 값을 계산하고, 그 분산 값을 모션 콘트라스트 특징량으로서 설정한다. 또한, 모션 콘트라스트 특징량을 취득하기 위한 다양한 방법이 이용될 수 있고, 같은 Y 포지션에 있어서의 복수의 단층 화상에 대응하는 각 픽셀의 휘도값의 변화를 나타내는 지표이면 이 방법은 본 발명에 적용 가능하다.
한편, 스텝 S311에서는, 산출 유닛(43)은 스텝 S300에서 취득된 m개의 위치 맞춤된 단층 화상(강도 화상)의 평균을 산출하고, 강도 평균화 화상을 생성한다.
스텝 S330에 있어서, 취득 유닛(41)은 포지션 yi에서의 인덱스 i를 증분한다. 다음에, 스텝 S340에 있어서, 취득 유닛(41)은 인덱스 i가 계측 위치의 수 n보다 큰지 아닌지를 판정한다. 즉, 취득 유닛(41)은 n개의 모든 Y 포지션에서 위치맞춤, 강도 평균화 화상의 계산, 및 모션 콘트라스트 특징량의 계산을 했는지 아닌지를 판단한다. 인덱스 i가 계측 위치의 수 n보다 작은 경우에는, 플로우가 S220로 돌아간다. 인덱스 i가 계측위치의 수 n보다 큰 경우에는, 플로우가 스텝 S400로 진행된다.
스텝 S340을 종료한 시점에서, 모든 Y 포지션에서의 단층 화상(Z-X 평면)의 각 픽셀의 강도 평균화 화상과 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터가 취득된다.
스텝 S400에서는, 생성 유닛(44)이 OCT 앤지오그래피 화상을 생성한다.
도 5를 참조해서 스텝 S400의 상세를 설명한다. 우선, 스텝 S401에서 망막층의 세그멘테이션(segmentation) 처리가 행해지고, 스텝 S402에서 모션 콘트라스트 특징량의 임계값 처리가 행해지도록 분리방식으로 처리가 행해진다.
스텝 S401의 망막층의 세그멘테이션 처리로서, 스텝 S311에서 생성한 강도 평균화 화상을 사용한 세그멘테이션 처리를 구체적으로 설명한다.
생성 유닛(44)은, 복수의 Y 포지션에 있어서의 강도 평균화 화상으로부터 처리 대상으로 설정한 강도 평균화 화상을 추출한다. 다음에, 생성 유닛(44)은 메디안 필터(median filter)와 소벨 필터(Sobel filter)를 추출한 강도 평균화 화상에 각각 적용해서 화상을 작성한다(이하, 각각 메디안 화상, 소벨 화상이라고도 칭한다).
다음에, 생성 유닛(44)은, 작성된 메디안 화상과 소벨 화상으로부터, A 스캔마다 프로파일을 작성한다. 작성된 프로파일은, 메디안 화상에서는 휘도값의 프로파일이고, 소벨 화상에서는 경사도의 프로파일이다. 그 후에, 생성 유닛(44)은 소벨 화상으로부터 작성한 프로파일 내의 피크를 검출한다. 생성 유닛(44)은 소벨 화상으로부터 검출한 피크 부근의 부분이나 피크 사이의 부분에 대응하는 메디안 화상의 프로파일을 참조함으로써 망막층의 각 영역의 경계(인터페이스)를 추출한다. 즉, 생성 유닛(44)은, 단층 화상 데이터로부터 피검체에 포함되는 단면의 경계를 검출하도록 구성된 검출유닛의 일례에 해당한다.
세그멘테이션 결과의 일례를 도 6에 나타낸다. 도 6은 어떤 Y 포지션에서의 강도 평균화 화상을 나타내고, 세그멘테이션 라인은 파선으로서 강도 평균화 화상에 오버레이되어 있다. 본 예시적인 실시예에 있어서의 세그멘테이션 처리에서는, 6층을 검출하고 있다. 6층의 구성요소는, (1) 신경 섬유층(NFL:nerve fiber layer), (2) 신경절 세포층(GCL:ganglionic cell layer) + 내망상층(IPL:inner plexiform layer)으로 구성된 층, (3) 내과립층(INL:inner granular layer) + 외망상층(OPL:outer plexiform layer)으로 구성된 층, (4) 외과립층(ONL:outer granular layer) + 외경계막(ELM:external limiting membrance)으로 구성된 층, (5) EZ(Ellipsoid Zone) + IZ(Interdigitation Zone) + 망막색소상피(RPE:retina pigment epithelium)으로 구성된 층, (6)맥락막(choroid)을 포함한다. 또한, 본 예시적인 실시예에서 설명한 세그멘테이션 처리는 일례이며, 데이크스트라(Dijkstras)법을 이용한 세그멘테이션 처리 등, 다른 방법을 이용해도 된다. 또한, 검출된 층의 수는 임의로 설정 가능하다.
다음에, 스텝 S402의 모션 콘트라스트 특징량의 임계값 처리에 관한 상세를 설명한다. 산출 유닛(43)은, 스텝 S205에서 설정된 임계값에 의거하여 모션 콘트라스트 특징량의 임계값 처리를 행한다. 구체적으로는, 산출 유닛(43)은 스텝 S340에서 취득된 강도 평균화 화상과 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터로부터, 어떤 Y 포지션에서의 B 스캔에 해당하는 강도 평균화 화상과 모션 콘트라스트 특징량을 추출한다. 다음에, 산출 유닛(43)은, 해당 B 스캔에 있어서의 각 픽셀에서의 평균 강도와 임계값을 비교한다. 평균 강도가 임계값 이하인 경우에는, 산출 유닛(43)은, 그 관련 픽셀에 대응하는 모션 콘트라스트 특징량의 값을 0으로 설정한다. 평균 강도가 임계값보다 큰 경우에는, 산출 유닛(43)은, 그 관련 픽셀에 대응하는 모션 콘트라스트 특징량의 값을 유지한다. 이 임계값 처리를 모든 Y 포지션에서 반복함으로써, 노이즈 플로어 근방의 위치 등 혈관이 없는 위치에서의 랜덤 노이즈에 의한 강도 변화의 영향을 저감한 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터를 취득할 수 있다.
또한, 임계값의 값이 작을수록, 모션 콘트라스트 특징량의 검출 감도가 증가하지만, 노이즈 성분도 증가한다는 점에 유념해야 한다. 한편, 임계값이 클수록, 노이즈가 줄어들지만, 모션 콘트라스트 검출의 감도도 감소한다. 본 예시적인 실시예에서는, 임계값을 노이즈 플로어의 평균 강도 +2σ(+2 표준 편차)로서 설정했지만, 임계값은 이것에 한정하는 것은 아니다.
스텝 S403에서, 생성 유닛(44)은 망막의 세그멘테이션 결과와 임계값 처리된 모션 콘트라스트 특징량에 의거하여 OCT 앤지오그래피 화상을 생성한다. 다음에, 표시 제어 유닛(46)은 생성된 OCT 앤지오그래피 화상을 표시부(70)에 표시시킨다.
여기에서, OCT 앤지오그래피 화상의 생성 방법의 일례에 대해서 구체적으로 설명한다. 생성 유닛(44)은, 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터로부터, 임의의 층, 예를 들면 신경절 세포층(GCL) + 내망상층(IPL)으로 구성된 층에 대응하는 영역을 잘라낸다. 다음에, 생성 유닛(44)은, 각 A 스캔의 Z 방향에 관해서 모션 콘트라스트 특징량의 대표값을 결정한다. A 스캔 대표값은, 평균값, 최대값, 및 중앙값 중의 어느 것이든 괜찮다. 이 A 스캔 대표값을 2차원적(x방향, y방향)으로 플롯(plot)(투영)하면, 신경절 세포층(GCL) + 내망상층(IPL)으로 구성된 층에 대응하는 OCT 앤지오그래피 화상이 생성된다. 또한, 모션 콘트라스트 특징량과 세그멘테이션 결과는 동일한 단층 화상으로부터 취득되기 때문에, 모션 콘트라스트 특징량과 세그멘테이션 결과를 대응시킬 수 있다는 점에 유념해야 한다. 따라서, 생성 유닛(44)은 모션 콘트라스트 특징량과 세그멘테이션 결과와의 대응시킴을 이용해서 임의의 층의 모션 콘트라스트 특징량을 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터로부터 잘라낼 수 있다.
도 7은, 본 예시적인 실시예에서 생성된 OCT 앤지오그래피 화상의 일례를 나타낸다. 도 7은 OCT 장치에 의해 황반부를 계측한 경우를 나타낸다. 본 실시예에서는, 생성 유닛(44)은, 세그멘테이션 결과에 의거하여 신경절 세포층(GCL) + 내망상층(IPL)으로 구성된 층의 모션 콘트라스트 특징량을 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터로부터 잘라낸다. 다음에, 생성 유닛(44)은, 잘라낸 모션 콘트라스트 특징량을 안저의 깊이 방향으로 투영 또는 적산해서 OCT 앤지오그래피 화상을 생성한다. 즉, 생성 유닛(44)은, 검출유닛에 의해 검출된 경계에 의거하여 모션 콘트라스트 값을 피검체의 깊이 방향으로 투영 또는 적산해서 2차원의 모션 콘트라스트 화상을 생성한다. 도 7에 나타나 있는 바와 같이, 모션 콘트라스트 특징량이 높은 부분(화상 중의 흰색 부분)은 안저 혈관을 추출하고 있다.
도 8은 본 예시적인 실시예에 있어서의 표시부(70)의 표시 화면의 일례를 나타낸다. 도 8은 스텝 S401에 있어서의 세그멘테이션 처리의 결과에 근거한 특정한 층의 OCT 앤지오그래피 화상(71), 도 8 중의 라인 A-A'에 대응한 단층 화상(72), 및 임계값을 설정하는 슬라이드 바(73)를 나타낸다. 또, 슬라이드 바(73)의 선택 범위는 R1로부터 R2까지이다. 본 예시적인 실시예에서는, 예를 들면, OCT 장치의 노이즈 플로어의 평균 강도를 m으로 설정하고, 표준 편차를 σ으로 설정하면, R1 = m, R2 = m+3σ으로 설정해도 되지만, 이 값은 이들에 한정되지 않는다.
또한, OCT 앤지오그래피 화상(71)을 구성하는 층을 도면에 나타내지 않은 조작 유닛에 의해 전술한 6층으로부터 선택 가능하다는 점에 유념해야 한다. 즉, 검사자가 모션 콘트라스트 특징량을 잘라내는 층을 세그멘테이션 처리의 결과로부터 선택하고, 선택된 층에 의거하여 생성 유닛(44)은 임의의 층의 OCT 앤지오그래피 화상을 생성한다. 예를 들면, 검사자가 마우스 등의 조작 유닛을 사용해서 단층 화상(72) 위의 소정의 층을 클릭하면, 생성 유닛(44)은 클릭된 층을 검출하고, 클릭된 층의 OCT 앤지오그래피 화상(71)을 생성한다. 다음에, 표시 제어 유닛(46)은 OCT 앤지오그래피 화상(71)을 표시부(70)에 표시시킨다.
또한, 검사자가 조작 유닛을 사용해서 표시부(70)에 표시된 경계를 복수 클릭함으로써 OCT 앤지오그래피 화상(71)을 생성하기 위한 층을 규정해도 된다. 생성 유닛(44)은, OCT 앤지오그래피 화상(71)을 생성하는 층이 검사자에 의해 변경될 때마다, OCT 앤지오그래피 화상(71)을 생성하고, 표시 제어 유닛(46)은, OCT 앤지오그래피 화상(71)이 생성될 때마다, 표시부(70)의 표시를 갱신한다. 또한, 단층 화상 또는 경계를 클릭하는 것이 아니라, 층의 명칭 및 체크 박스(또는 라디오 버튼)를 단층 화상(72)과는 다른 영역에 표시시킨다는 점에 유념해야 한다. 이 구성에 의하면, 검사자는 체크 박스를 클릭하는 것으로 OCT 앤지오그래피 화상(71)을 생성하는 층을 선택하도록 허용되어도 된다. 이 경우, 표시 제어 유닛(46)은 복수의 층의 명칭과 층의 명칭에 대응한 복수의 체크 박스를 표시부(70)에 표시시킨다. 다음에, 검사자에 의해 체크 박스가 클릭되면, 생성 유닛(44)은 클릭된 체크 박스에 대응하는 층을 취득하고, OCT 앤지오그래피 화상(71)을 생성한다. 또한, OCT 앤지오그래피 화상(71)에 대해 선택된 특정 층은 한 층이어도 되고, 혹은 복수층을 선택해도 된다.
또한, 표시 제어 유닛(46)은 OCT 앤지오그래피 화상(71)을 구성하는 층 또는 층을 규정하는 복수의 경계를 단층 화상(72) 위에 강조해서 표시해도 된다. 예를 들면, 표시 제어 유닛(46)은 OCT 앤지오그래피 화상(71)을 구성하는 층을 규정하는 복수의 경계를 다른 경계보다도 더 밝게 표시시킨다. 이렇게 하면, 안저의 정면 화상에 대응하는 OCT 앤지오그래피 화상(71)을 구성하는 층을 용이하게 파악하는 것이 가능해진다.
또한, 표시 제어 유닛(46)은 OCT 앤지오그래피 화상(71)으로서 2차원의 OCT 앤지오그래피 화상을 표시부(70)에 표시시키지만, 3차원의 OCT 앤지오그래피 화상을 표시부(70)에 표시시켜도 된다. 예를 들면, 생성 유닛(44)은, 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터를 사용하여, 검사자가 지정한 층의 3차원의 OCT 앤지오그래피 화상을 생성한다. 다음에, 표시 제어 유닛(46)은 표시부(70)에 3차원의 OCT 앤지오그래피 화상을 표시시킨다. 또한, 표시 제어 유닛(46)은, 2차원의 OCT 앤지오그래피 화상 대신에 3차원의 OCT 앤지오그래피 화상을 표시시켜도 되고, 또는 양쪽의 OCT 앤지오그래피 화상을 나란히 표시시켜도 된다. 2차원 및 3차원의 OCT 앤지오그래피 화상이 표시부(70)에 표시되어 있는 경우에, 검사자에 의해 소정의 층이 선택되면, 양쪽의 OCT 앤지오그래피 화상이 생성 유닛(44) 및 표시 제어 유닛(46)에 의해 동기해서 갱신된다.
또한, OCT 앤지오그래피 화상(71)의 라인 A-A'은 Y 방향의 임의의 위치에서 설정 가능하다. 예를 들면, 검사자가 조작 유닛을 사용해서 라인 A-A'을 이동시키면, 라인 A-A'에 대응하는 단층 화상(72)이 표시된다.
도 5를 다시 참조해서, 스텝 S404에서, 표시부(70)에 표시된 OCT 앤지오그래피 화상을 관찰해서 임계값이 적절한지 아닌지를 검사자가 판단한다. 검사자가 NG라고 판단하면(불가 - 검사자는 임계값이 OK가 아니라고 판정한다), 다음 스텝 S405에서 검사자가 조작 유닛을 사용해서 임계값을 변경한다. 다음에, 산출 유닛(43)은, 스텝 S402의 모션 콘트라스트 특징량의 임계값 처리를 다시 실행하고, 생성 유닛(44)은 OCT 앤지오그래피 화상을 다시 생성한다. 임계값이 변경될 때마다, 스텝 S402 및 스텝 S403이 반복해 실행된다. 즉, 산출 유닛(43)은, 변경 유닛에 의해 임계값이 변경될 때마다, 모션 콘트라스트 값을 산출하고, 생성 유닛(44)은, 변경 유닛에 의해 임계값이 변경될 때마다 모션 콘트라스트 화상을 생성한다. 또한, 표시 제어 유닛(46)은, 변경 유닛에 의해 임계값이 변경될 때마다, 표시 유닛에 표시된 모션 콘트라스트 화상을 갱신한다. 검사자는 임계값을 변경할 때마다 OCT 앤지오그래피 화상이 갱신되기 때문에, 적절한 임계값을 용이하게 파악하는 것이 가능해진다.
스텝 S404에서 검사자에 의해 임계값이 OK라고 판단되면, 도 5의 스텝 S400의 OCT 앤지오그래피 화상의 생성 과정이 종료한다.
상기의 예시적인 실시예에 의하면, 단층 화상의 강도와 비교하는 임계값을 변경할 수 있으므로, 혈관을 충분히 정밀하게 영상화하는 것이 가능하다.
또한, 상기의 예시적인 실시예에서는 임계값을 가변이라고 설정하기 위해서 슬라이드 바(73)를 사용했지만, 이 구성은 이에 한정하지 않고, 텍스트 박스(text box)를 이용해서 임계값의 수치를 설정할 수 있게 장치를 구성해도 되고, 혹은 드롭 다운(drop-down) 리스트를 이용해서 미리 설정된 임계값을 선택하는 구성으로 해도 된다는 점에 유념해야 한다.
(변형 예 1)
또한, 상기 예시적인 실시예에서는, 스텝 S401의 층 구조의 검출 결과에 의거하여 2차원의 OCT 앤지오그래피 화상을 생성하는 설명을 했지만, 이에 한정하지 않고, 층 구조를 검출하지 않아도 된다는 점에 유념해야 한다. 즉, 스텝 S403에서, 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터의 검사자에 의해 지정된 임의의 범위의 데이터로부터 OCT 앤지오그래피 화상을 생성해도 된다. 즉, 스텝 S401은 필수적인 처리는 아니다.
도 13은, 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터를 도시한 도면이다. 또한, 영역 A는 표시부(70)에 표시시키고 싶은 범위(Xd, Yd, Zd)를 나타낸다. 이 범위는, 예를 들면 GUI을 통해서 검사자에 의해 입력된다. 예를 들면, 검사자는 표시부(70)에 표시시키고 싶은 범위의 좌표를 입력한다. 생성 유닛(44)은 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터로부터 검사자에 의해 입력된 범위(Xd, Yd, Zd)의 모션 콘트라스트 특징량을 추출해서 OCT 앤지오그래피 화상을 생성한다. 생성 유닛(44)이 생성하는 OCT 앤지오그래피 화상은 깊이 방향 Z으로 투영 또는 적산한 2차원의 OCT 앤지오그래피 화상이어도 되고, 혹은 3차원의 OCT 앤지오그래피 화상이어도 된다.
(제2 예시적인 실시예)
제2 예시적인 실시예에서는, 임계값의 설정에 관해서 제1 예시적인 실시예와는 다른 모드를 설명한다.
제2 예시적인 실시예는, 도 4의 스텝 S400에 있어서, 망막층의 세그멘테이션 결과를 사용해서 층마다 임계값을 변경하는 것을 특징으로 한다. 사람의 눈의 망막의 구조로 인해, 깊이 방향의 망막층마다 혈관 밀도가 다른 상태를 고려하면, 층마다 혈관 검출을 위한 임계값을 가변하게 설정하는 것이 바람직하다.
도 9는 본 예시적인 실시예에 따른 OCT 앤지오그래피 화상 생성의 처리 순서의 플로우를 나타낸다. 도 5의 제1 예시적인 실시예와의 차이점은, 스텝 S402의 모션 콘트라스트 특징량의 임계값 처리가, 세그멘테이션 데이터가 생성된 후, 즉 스텝 S401 후에 실행되는 점이다.
스텝 S402에서는, 스텝 S340에서 취득된 강도 평균화 화상과 모션 콘트라스트 특징량의 3차원 볼륨 데이터에 대하여, 세그멘테이션에서 검출된 각 층마다 산출 유닛(43)이 임계값 처리를 행한다. 구체적으로는, 산출 유닛(43)이, 어떤 Y 포지션에서의 B 스캔에 해당하는 강도 평균화 화상과 모션 콘트라스트 특징량을 메모리로부터 취득한다. 다음에, 각 층마다 설정된 임계값에 대하여, 해당 B 스캔에 있어서의 각 픽셀(위치)에서의 평균 강도가 임계값 이하인 경우에는, 산출 유닛(43)은, 그 관련 픽셀에 대응하는 모션 콘트라스트 특징량의 값을 0으로 설정한다. 또한, 모션 콘트라스트 특징량을 완전하게 0으로 설정하는 것이 아니라 0 근방의 값으로 설정해도 된다는 점에 유념해야 한다. 평균 강도가 임계값보다 큰 경우에는, 산출 유닛(43)은, 그 관련 픽셀에 대응하는 모션 콘트라스트 특징량의 값을 유지한다.
여기에서, 임계값의 설정에 대해서는, 표시부(70)에 표시된 단층 화상(72)에 대하여 복수의 층마다 슬라이드 바(73)에 의해 임계값을 가변하게 설정해도 된다. 도 10은 제2 예시적인 실시예에 있어서의 표시부(70)의 일례를 나타낸다. 도 10에 나타낸 슬라이드 바(73)와 같이 층마다 임계값의 변경을 접수하는 GUI을 설치하면, 예를 들면 Layer1로부터 Layer6까지의 6층의 임계값을 설정하는 것이 가능하다. 여기에서, 6층의 구성요소는, 다음과 같은 상기 설술한 층에 해당한다.
Layer1:(1) 신경 섬유층(NFL)
Layer2:(2) 신경절 세포층(GCL) + 내망상층(IPL)
Layer3:(3) 내과립층(INL) + 외망상층(OPL)
Layer4:(4) 외과립층(ONL) + 외경계막(ELM)
Layer5:(5) EZ(Ellipsoid Zone) + IZ(Interdigitation Zone) + 망막 색소 상피(RPE)
Layer6:(6) 맥락막(Choroid)
또한, 변경 유닛(45)이, 슬라이드 바(73)를 통해 임계값의 변경을 접수하고, 임계값의 변경을 행한다는 점에 유념한다. 즉, 변경 유닛(45)은, 피검체에 포함되는 층마다 임계값을 변경한다. 여기에서, 도 10에 나타내는 슬라이드 바(73)는 임계값의 변경을 접수하는 GUI의 일례다. 또한, 층의 분류는 상기의 6종류에 한정되는 것은 아니다는 점에 유념해야 한다.
상기의 실시예에 의하면, 단층 화상의 강도와 비교하는 임계값을 변경할 수 있으므로, 혈관을 충분히 정밀하게 영상화하는 것이 가능하다. 예를 들면, 눈의 구조상, 깊이 방향에 의해 혈관 밀도가 엉성한 영역(층)과 혈관 밀도가 밀집한 영역이 있다. 특히, 혈관 밀도가 엉성한 영역에서는 노이즈의 영향에 의한 혈관의 가짜추출을 억제할 필요가 있다. 이러한 상황에 있어서도, 상기의 예시적인 실시예에 의하면, 층마다 임계값을 설정할 수 있기 때문에, 층의 특성에 따라 충분히 정밀하게 혈관을 영상화하는 것이 가능해진다.
상기의 예시적인 실시예에 있어서는 검사자가 GUI을 통해서 임계값을 변경하지만, 자동으로 층마다 임계값을 다른 값으로 해도 된다. 예를 들면, 층마다 혈관 밀도를 미리 파악할 수 있는 경우에는, 자동으로 층마다 임계값을 다른 값으로 해도 된다. 즉, 변경 유닛(45)은, 층마다의 혈관 밀도의 정보에 의거하여 층마다의 임계값의 초기값을 자동으로 설정할 수 있다. 즉, 임계값으로서, 피검체에 포함되는 층에 따라 복수의 값이 설정된다. 또한, 층의 위치 또는 명칭과 임계값을 관련지은 정보를 미리 메모리에 기억시켜 두고, 변경 유닛(45)은, 메모리에 기억된 관련 정보에 의거하여 층마다의 임계값의 초기값을 자동으로 설정해도 된다는 점에 유념해야 한다.
또한, 임계값은 층마다 이산적인 값으로서 설정되어도 되고, 또는 보완 등에 의해 깊이 방향을 따라 연속적인 값으로서 설정되어 된다.
(변형 예 2)
상기 제2 예시적인 실시예에 의하면, 깊이 방향의 혈관 밀도를 고려해서 층마다 임계값을 변경하는 모드를 설명했지만, Z방향뿐만 아니라, X, Y방향에서도 혈관 밀도에 따라 임계값을 변경해도 된다.
예를 들면, 도 10의 OCT 앤지오그래피 화상(71)에 나타낸 황반부에 있어서 무혈관 영역(FAZ-Foveal Avascular Zone)으로 대표되도록 XY 평면 위에도 혈관 밀도가 낮은 영역이 있다. 표시 제어 유닛(46)은, 예를 들면, XY 평면을 격자패턴으로 분할하고, 영역마다 임계값을 설정 가능한 GUI를 표시부(70)에 표시시켜도 된다. 다음에, 변경 유닛(45)은, GUI을 통해서 검사자에 의한 임계값의 변경을 접수하고, XY 평면의 각 영역의 임계값의 변경을 행한다. 이 구성에 의해, 좀 더 섬세하게 임계값이 설정 가능해지기 때문에, 여전히 높은 정밀도로 혈관을 영상화하는 것이 가능해진다.
또한, 도 13에 있어서의 영역 B(ΔX, ΔY, ΔZ)이 혈관 밀도가 낮은 영역이라고 하면, 검사자가 GUI을 통해서 영역(ΔX, ΔY, ΔZ)을 설정하고, 다른 영역보다도 많이 그 영역에 있어서의 임계값을 상승시켜서 노이즈에 의한 혈관의 가짜 추출을 억제해도 된다. 또한, 2차원의 영역에 있어서 혈관 밀도가 낮은 영역을 ΔX, ΔY를 이용해서 설정하고, 다른 영역보다도 많이 그 영역에 있어서의 임계값을 상승시켜서 혈관의 가짜 추출을 억제해도 된다는 점에 유념해야 한다. 검사자가 선택한 영역 B에 있어서의 임계값은 슬라이드 바(73) 등에 의해 변경 가능하다.
상기의 예시적인 실시예에 의하면, 경계에 의한 제한 없이 임계값을 변경하는 범위를 선택할 수 있기 때문에, 검사자의 조작성을 향상시키는 것이 가능해진다.
또한, 상기의 예시적인 실시예에 의하면, 더 섬세하게 임계값이 설정 가능해지기 때문에, 여전히 높은 정밀도로 혈관을 영상화하는 것이 가능해진다.
(제3 예시적인 실시예)
지금까지 설명한 예시적인 실시예에 의하면, 노이즈 플로어의 강도가 OCT 단층 화상의 깊이 방향으로는 변하지 않는 것을 전제로 하고 있다. 그렇지만, 실제의 간섭 신호를 계측했을 경우에 고주파 성분과 저주파 성분의 노이즈 특성이 서로 다를 가능성이 있다. 이것은, 간섭 신호를 푸리에 변환해서 신호 강도를 취득했을 때에, 깊이 방향으로 노이즈 플로어의 강도 분포가 다른 것을 의미한다. 도 11은 노이즈 플로어의 신호 강도의 일례를 나타낸다. 깊이가 얕은 위치(Z1)와 깊은 위치(Z2)에는 노이즈 플로어의 신호 강도의 차이가 있어서, 단층 화상 데이터의 신호 강도와 비교하는 임계값을 고정 값으로서 설정하면 무시를 할 수 없는 경우가 있다.
제3 예시적인 실시예는, 이렇게 노이즈 플로어의 강도가 깊이 방향으로 의존성이 있는 경우에, 깊이마다 노이즈 플로어의 특성으로부터 임계값을 자동으로 결정하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로는, 변경 유닛(45)은, 도 11에 나타나 있는 바와 같이 여러 번 계측된 노이즈 플로어(노이즈 분포)의 신호 강도로부터 취득된 신호 강도의 분포에 의거하여 임계값을 결정해도 된다. 예를 들면, 변경 유닛(45)은 복수의 노이즈 플로어의 신호 강도를 깊이마다 평균하여 평균값 m(Z)을 산출한다. 다음에, 변경 유닛(45)은 평균값 m(Z)을 소정의 값(ΔTh)만큼 상회하는 값을 임계값 Th로 결정한다. 즉, 변경 유닛(45)은 피검체에 포함되는 층의 깊이에 따라 임계값을 변경한다. 더 구체적으로는, 변경 유닛(45)은 피검체의 깊이 방향에 있어서의 노이즈 분포에 의거하여 임계값을 변경한다. 다른 관점에서 보면, 임계값은 피검체의 깊이 위치 에 따라 변화된다.
또한, 여러 번 계측된 노이즈 플로어의 신호 강도의 평균값을 이용해서 임계값 Th를 결정하지만, 이것에 한정되는 것이 아니라는 점에 유념해야 한다. 여러 번 계측된 노이즈 플로어의 신호 강도의 중앙값, 최대값, 혹은 최소값을 사용해도 된다. 또한, 노이즈 플로어의 신호 강도의 계측은 여러 번이 아니라 한 번 행해져도 된다. 또한, 취득 유닛(41)은 셔터(85)를 닫은 상태에서 생성된 간섭 신호를 노이즈 플로어의 강도 신호로서 취득한다.
상기의 예시적인 실시예에 의하면, 노이즈 플로어의 깊이 방향의 변화를 고려해서 임계값을 자동으로 설정할 수 있기 때문에, 충분히 정밀하게 혈관을 영상화하는 것이 가능해진다. 더 구체적으로는, OCT 장치상의 노이즈 특성이 반드시 Z 방향으로 일정하다고는 할 수 없다. 이때, 같은 임계값의 설정에서는, 노이즈 특성이 더 악화하는 깊이 위치에서 혈관의 추출 정밀도가 더 열화해 버린다. 이렇게, OCT 단층 화상의 깊이 방향의 장치상의 문제에 의해 혈관의 묘출 정밀도가 저하하는 경우가 있다. 이러한 상황에 있어서도, 상기의 예시적인 실시예에 의하면, 노이즈 플로어의 깊이 방향의 변화를 고려해서 임계값을 결정하기 때문에, 충분히 정밀하게 혈관을 영상화하는 것이 가능해진다.
또한, 노이즈 특성에 의거하여 자동으로 결정된 임계값을 도 10 등에 나타낸 슬라이드 바(73)에 의해 변경하는 것도 가능하다.
(제4 예시적인 실시예)
제4 예시적인 실시예는, OCT 장치측에서 유래하는 롤 오프 특성에 의거하여 임계값을 결정하는 모드에 관한 것이다.
OCT 장치 시스템에 있어서의 롤 오프 특성은, 망막의 깊이 방향을 따라 위치가 깊어질수록 신호 강도가 더 저하한다고 하는 특성이다. 예를 들면, 깊이가 1mm일 때 신호 강도가 5dB 저하한다.
도 12는 OCT 장치의 롤 오프 특성의 일례를 나타내는 도면이다. 취득 유닛(41)은 간섭 신호로부터 롤 오프 특성을 취득할 수 있다. 도 12에 있어서, 롤 오프 특성을 함수 f(z)로서 나타낸다. Z=0에 있어서의 신호 강도를 I0로서 설정하면, 롤 오프 특성 f(z)을 고려하여, 변경 유닛(45)은 깊이 Z에 있어서의 임계값 Th를 식 4와 같이 자동으로 설정할 수 있다. 즉, 상기 변경 유닛(45)은, 피검체의 깊이 방향에 있어서의 단층 화상 데이터의 신호 강도의 변화에 의거하여 임계값을 변경한다.
Th(z) = Th0 - k(I0 - f(Z)) ····(4)
여기에서, 계수 k은 예를 들면 0으로부터 1까지의 실수로서 임의로 설정 가능한 계수다. 식 3에 있어서, 계수 k의 값을 상승시키면, 임계값이 감소하고, 모션 콘트라스트 특징량의 검출 감도를 더 상승시키는 효과가 예상되지만, 노이즈의 영향도 고려해서 계수 k의 값을 설정해도 된다. 또한, 이 계수 k을 슬라이드 바(73) 등의 GUI에 의해 변경 가능하게 해도 된다는 점에 유념해야 한다. 또한, 변경 유닛(45)은 계수 k을 제2 예시적인 실시예에 따른 혈관 밀도에 따라 자동으로 결정해도 된다. 예를 들면, 변경 유닛(45)은 혈관 밀도가 높을수록 계수 k을 작게 설정한다. 또한, 변경 유닛(45)은 계수 k을 제3 예시적인 실시예에 따른 노이즈 특성에 따라 자동으로 결정해도 된다. 즉, 망막의 깊이 방향을 따라 깊은 위치가 깊을수록 계수 k을 크게 한다.
상기의 예시적인 실시예에 의하면, 롤 오프 특성을 고려해서 임계값을 자동으로 설정할 수 있기 때문에, 충분히 정밀하게 혈관을 영상화하는 것이 가능해진다. 더 구체적으로는, 롤 오프 특성이 존재하는 것에 관계없이 임계값을 하나의 고정 값으로서 설정하면, 신호 강도가 감소하는 위치가 깊을수록 혈관의 추출 정밀도가 더 열화해 버린다. 이러한 상황에 있어서도, 상기의 예시적인 실시예에 의하면, 롤 오프 특성을 고려해서 임계값을 결정하기 때문에, 충분히 정밀하게 혈관을 영상화하는 것이 가능해진다.
또한, 롤 오프 특성에 의거하여 자동으로 결정된 임계값을 도 10 등에 나타낸 슬라이드 바(73)에 의해 변경하는 것도 가능하다는 점에 유념해야 한다.
또한, 상기 예시적인 실시예에 있어서는, Z=0에 있어서의 신호 강도 I0을 기준으로 사용하고 있지만, 반드시 Z=0의 위치에서의 신호 강도를 채용하지 않아도 된다.
예를 들면, Z=0의 신호 강도는 간섭 신호의 DC 성분이며, 상기 DC 성분이 노이즈로서 남아 있기 때문에, 신호 강도가 안정적으로 취득되지 않는 경우가 있다. 따라서, Z=0 근방의 강도 데이터를 취득해 외삽(extrapolate)해서 Z= 0에서의 강도 IO을 결정해도 된다.
또한, OCT 장치의 롤 오프 특성은, 피검체 대신에 반사 미러를 설치해서 코히렌스(coherence) 게이트 위치부터 Z 방향으로 시프트시켜 놓으면서 간섭 신호를 계측함으로써 취득된다. 이때에, Z= 0의 위치(코히렌스 게이트 위치)에서는, 자기상관(auto-correlation) 성분이 노이즈로서 남아 있기 때문에, Z=0보다 약간 깊은 위치(예를 들면, 대략 150㎛ 정도)로부터의 간섭 신호 데이터를 취득하는 것이 일반적으로 행해지고 있다는 점에 유념해야 한다. 따라서, Z=0에서의 강도 I0은 Z=0보다 약간 깊은 위치에서의 몇 개의 강도 데이터를 취득해 외삽해서 결정하는 것이 바람직하다.
기타 실시예
본 발명의 추가 실시예(들)는, 상술한 실시 예(들) 중의 하나 또는 그 이상의 기능을 행하도록 기억매체(예를 들면, '비일시 컴퓨터 판독 가능한 기억매체') 상에 기록된 컴퓨터 실행 가능한 명령들(예를 들면, 1개 이상의 프로그램)을 판독 및 실행하고, 상술한 실시 예(들) 중의 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 1개 이상의 회로(예를 들면, ASIC(Application Specific Integrated Circuit))를 포함하는 시스템 또는 장치의 컴퓨터에 의해서 실현될 수 있고, 또 예를 들면, 상술한 실시예(들) 중의 하나 또는 그 이상의 기능을 행하도록 기억매체로부터 컴퓨터 실행 가능한 명령들을 판독 및 실행함으로써 및/또는 상술한 실시 예(들) 중의 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 1개 이상의 회로를 제어함으로써 시스템 또는 장치의 컴퓨터에 의해 행해진 방법에 의해서도 실현될 수 있다. 이 컴퓨터는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processing Unit), 또는 다른 회로 중 하나 또는 그 이상을 구비할 수도 있고, 독립된 컴퓨터 또는 독립된 컴퓨터 프로세서의 네트워크를 포함할 수도 있다. 이 컴퓨터 실행 가능한 명령들은 예를 들면, 네트워크 또는 기억매체로부터 컴퓨터에 제공될 수도 있다. 이 기억매체는 예를 들면, 하드 디스크, RAM(random-access memory), ROM(read only memory), 분산 컴퓨팅 시스템의 스토리지, 광디스크(컴팩트 디스크(CD), DVD(digital versatile disc), Blue-ray Disc(BD)TM 등), 플래시 메모리 디바이스, 메모리 카드 중 어느 하나 또는 그 이상을 포함할 수도 있다.
본 발명은 예시적인 실시 예를 참조하면서 설명되었지만, 본 발명은 이 개시된 예시적인 실시 예에 한정되는 것이 아니라는 것이 이해될 것이다. 이하의 특허청구범위의 범주는 모든 변형 및 균등구조 및 기능을 포함하도록 가장 넓게 해석되어야 할 것이다.
Claims (26)
- 피검체의 실질적으로 같은 위치의 단면을 각각 나타내는 복수의 단층 화상 데이터를 취득하도록 구성된 취득 유닛과,
상기 복수의 단층 화상 데이터 및 신호 강도를 나타내는 상기 복수의 단층 화상 데이터의 대표값과 임계값의 비교 결과에 의거하여 모션 콘트라스트 값을 산출하도록 구성된 산출 유닛과,
상기 모션 콘트라스트 값에 의거하여 상기 피검체의 모션 콘트라스트 화상을 생성하도록 구성된 생성 유닛과,
상기 피검체의 층 구조의 검출 결과에 의거하여 제1 깊이 위치에서의 모션 콘트라스트 값을 산출하는데 사용하는 제1 임계값으로부터 상기 제1 깊이 위치와는 다른 제2 깊이 위치에서의 모션 콘트라스트 값을 산출하는데 사용하는 제2 임계값으로 상기 임계값을 변경하도록 구성된 변경 유닛을 구비하는, 화상생성장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 생성 유닛에 의해 생성된 상기 모션 콘트라스트 화상 및 상기 임계값의 변경을 접수하는 표시 화상을 표시 유닛에 표시시키도록 구성된 표시 제어 유닛을 더 구비하고,
상기 변경 유닛은, 상기 표시 유닛에 표시되는 상기 임계값의 변경을 접수하는 상기 표시 화상을 통해서 상기 임계값의 변경을 접수하고, 상기 임계값을 변경하며,
상기 산출 유닛은, 상기 변경 유닛에 의해 상기 임계값이 변경될 때마다 상기 모션 콘트라스트 값을 산출하고,
상기 생성 유닛은, 상기 변경 유닛에 의해 상기 임계값이 변경될 때마다 상기 모션 콘트라스트 화상을 생성하며,
상기 표시 제어 유닛은, 상기 변경 유닛에 의해 상기 임계값이 변경될 때마다 상기 표시 유닛에 표시된 상기 모션 콘트라스트 화상을 갱신하는, 화상생성장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 산출 유닛은, 상기 복수의 단층 화상 데이터에 의거하여 상기 모션 콘트라스트 값을 산출하고, 상기 신호 강도를 나타내는 대표값과 임계값과의 비교 결과에 의거하여 상기 모션 콘트라스트 값을 다시 산출하는, 화상생성장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 모션 콘트라스트 값은, 상기 복수의 단층 화상 데이터 사이에서의 상기 피검체에 있어서의 변화가 클수록 커지는 값이며,
상기 산출 유닛은, 상기 신호 강도를 나타내는 대표값이 상기 임계값보다도 낮은 경우의 상기 모션 콘트라스트 값을, 상기 신호 강도를 나타내는 대표값이 상기 임계값보다도 높은 경우의 상기 모션 콘트라스트 값보다도 낮게 설정하는, 화상생성장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 변경 유닛은, 상기 피검체에 포함된 층마다 상기 임계값을 변경하는, 화상생성장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 변경 유닛은 상기 피검체에 포함된 층의 깊이에 따라 상기 임계값을 변경하는, 화상생성장치.
- 제 4 항에 있어서,
상기 변경 유닛은, 상기 피검체에 포함된 층이 깊을수록 상기 임계값을 낮게 설정하는, 화상생성장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 변경 유닛은, 상기 피검체의 깊이 방향에 있어서의 노이즈 분포에 의거하여 상기 임계값을 변경하는, 화상생성장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 변경 유닛은, 상기 피검체의 깊이 방향에 있어서의 단층 화상 데이터의 신호 강도의 변화에 의거하여 상기 임계값을 변경하는, 화상생성장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 모션 콘트라스트 값은 3차원의 데이터이며,
상기 생성 유닛은, 상기 피검체의 깊이 방향에 있어서의 미리 정해진 범위 내의 상기 모션 콘트라스트 값을 상기 깊이 방향으로 투영 또는 적산해서 2차원으로 상기 모션 콘트라스트 화상을 생성하는, 화상생성장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 모션 콘트라스트 값은 3차원의 데이터이며,
상기 생성 유닛은, 상기 피검체의 깊이 방향에 있어서의 미리 정해진 범위 내의 상기 모션 콘트라스트 값에 의거하여 3차원으로 상기 모션 콘트라스트 화상을 생성하는, 화상생성장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 모션 콘트라스트 값은 3차원의 데이터이며, 상기 화상생성장치는 단층 화상 데이터로부터 상기 피검체에 포함된 층들의 경계를 검출하도록 구성된 검출 유닛을 더 구비하고,
상기 생성 유닛은, 상기 검출유닛에 의해 검출된 경계에 의거하여 상기 모션 콘트라스트 값을 상기 피검체의 깊이 방향으로 투영 또는 적산해서 2차원으로 상기 모션 콘트라스트 화상을 생성하는, 화상생성장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 대표값은 상기 복수의 단층 화상 데이터의 신호 강도의 평균값인, 화상생성장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 모션 콘트라스트 값은, 상기 복수의 단층 화상 데이터 간의 분산 값, 비상관 값, 및 차분 값 중의 하나인, 화상생성장치.
- 제 13 항에 있어서,
상기 모션 콘트라스트 값을 산출하기 전에 상기 복수의 단층 화상 데이터끼리를 위치 맞춤하도록 구성된 위치맞춤 유닛을 더 구비하는, 화상생성장치.
- 제 1 항 내지 제 15 중 어느 한 항에 있어서,
상기 피검체는 안저인, 화상생성장치.
- 화상생성장치의 화상생성방법으로서,
취득 유닛이, 피검체의 실질적으로 같은 위치의 단면을 각각 나타내는 복수의 단층 화상 데이터를 취득하는 단계와,
산출 유닛이, 상기 복수의 단층 화상 데이터 및 신호 강도를 나타내는 상기 복수의 단층 화상 데이터의 대표값과 임계값의 비교 결과에 의거하여 모션 콘트라스트 값을 산출하는 단계와,
생성 유닛이, 상기 모션 콘트라스트 값에 의거하여 상기 피검체의 모션 콘트라스트 화상을 생성하는 단계와,
변경 유닛이, 상기 피검체의 층 구조의 검출 결과에 의거하여 제1 깊이 위치에서의 모션 콘트라스트 값을 산출하는데 사용하는 제1 임계값으로부터 상기 제1 깊이 위치와는 다른 제2 깊이 위치에서의 모션 콘트라스트 값을 산출하는데 사용하는 제2 임계값으로 상기 임계값을 변경하는 단계를 포함하는, 화상생성방법.
- 피검체의 실질적으로 같은 위치의 단면을 각각 나타내는 복수의 단층 화상 데이터를 취득하도록 구성된 취득 유닛과,
상기 복수의 단층 화상 데이터 및 신호 강도를 나타내는 상기 복수의 단층 화상 데이터의 대표값과 임계값의 비교 결과에 의거하여 모션 콘트라스트 값을 산출하도록 구성된 산출 유닛과,
상기 모션 콘트라스트 값에 의거하여 상기 피검체의 모션 콘트라스트 화상을 생성하도록 구성된 생성 유닛을 구비하고,
상기 임계값은, 상기 피검체의 깊이 위치에 따라 변경되는, 화상생성장치.
- 피검체의 실질적으로 같은 위치의 단면을 각각 나타내는 복수의 단층 화상 데이터를 취득하도록 구성된 취득 유닛과,
상기 복수의 단층 화상 데이터 및 신호 강도를 나타내는 상기 복수의 단층 화상 데이터의 대표값과 임계값의 비교 결과에 의거하여 모션 콘트라스트 값을 산출하도록 구성된 산출 유닛과,
상기 모션 콘트라스트 값에 의거하여 상기 피검체의 모션 콘트라스트 화상을 생성하도록 구성된 생성 유닛을 구비하고,
상기 임계값으로서, 상기 피검체에 포함된 층들에 따라 복수의 값이 제공되는, 화상생성장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 제1 임계값 및 상기 제2 임계값 각각은 설정된 선택 범위를 갖는, 화상생성장치.
- 제 18 항에 있어서,
상기 임계값은, 노이즈 플로어의 신호 강도로부터 취득된 신호 강도의 분포에 의거하여 상기 피검체의 깊이 위치에 따라 변경되는, 화상생성장치.
- 제 19 항에 있어서,
상기 임계값으로서, 상기 피검체의 깊이 방향의 혈관 밀도에 따라 상기 피검체에 포함된 층들에 따라 복수의 값이 제공되는, 화상생성장치.
- 화상생성장치의 화상생성방법으로서,
취득 유닛이, 피검체의 실질적으로 같은 위치의 단면을 각각 나타내는 복수의 단층 화상 데이터를 취득하는 단계와,
산출 유닛이, 상기 복수의 단층 화상 데이터 및 신호 강도를 나타내는 상기 복수의 단층 화상 데이터의 대표값과 임계값의 비교 결과에 의거하여 모션 콘트라스트 값을 산출하는 단계와,
생성 유닛이, 상기 모션 콘트라스트 값에 의거하여 상기 피검체의 모션 콘트라스트 화상을 생성하는 단계를 포함하고,
상기 임계값은, 상기 피검체의 깊이 위치마다 변경되는, 화상생성방법.
- 컴퓨터에, 청구항 23에 기재된 화상생성방법의 각 단계들을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
- 화상생성장치의 화상생성방법으로서,
취득 유닛이, 피검체의 실질적으로 같은 위치의 단면을 각각 나타내는 복수의 단층 화상 데이터를 취득하는 단계와,
산출 유닛이, 상기 복수의 단층 화상 데이터 및 신호 강도를 나타내는 상기 복수의 단층 화상 데이터의 대표값과 임계값의 비교 결과에 의거하여 모션 콘트라스트 값을 산출하는 단계와,
생성 유닛, 상기 모션 콘트라스트 값에 의거하여 상기 피검체의 모션 콘트라스트 화상을 생성하는 단계를 포함하고,
상기 임계값으로서, 상기 피검체에 포함된 층들에 따라 복수의 값이 제공되는, 화상생성방법.
- 컴퓨터에, 청구항 25에 기재된 화상생성방법의 각 단계들을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
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Families Citing this family (20)
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US10888220B2 (en) * | 2017-03-17 | 2021-01-12 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus, image generation method, and computer-readable medium, with acquisition of correction coefficient by performing arithmetic operation on first and second parameters |
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JP2019208857A (ja) * | 2018-06-04 | 2019-12-12 | 株式会社ニデック | Oct装置 |
JP2020049147A (ja) * | 2018-09-28 | 2020-04-02 | 株式会社トプコン | 眼科撮影装置、その制御方法、プログラム、及び記録媒体 |
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CN111543971B (zh) * | 2020-04-14 | 2021-08-06 | 浙江大学 | 时空自适应样本系综去相关运算的血流量化方法与系统 |
EP4159109A4 (en) * | 2020-05-29 | 2024-06-12 | University of Tsukuba | IMAGE GENERATION DEVICE, IMAGE GENERATION PROGRAM AND METHOD |
CN111896233B (zh) * | 2020-08-13 | 2023-04-25 | 歌尔光学科技有限公司 | 对比度测试方法、对比度测试设备及存储介质 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140221827A1 (en) * | 2011-06-07 | 2014-08-07 | California Institute Of Technology | Enhanced optical angiography using intensity contrast and phase contrast imaging methods |
US20140293222A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-10-02 | Carl Zeiss Meditec, Inc. | User interface for acquisition, display and analysis of ophthalmic diagnostic data |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4786150B2 (ja) * | 2004-07-07 | 2011-10-05 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置および画像処理装置 |
JP5490477B2 (ja) * | 2009-09-30 | 2014-05-14 | 株式会社ニデック | 充血度算出プログラム及び充血度算出装置 |
JP2012021794A (ja) * | 2010-07-12 | 2012-02-02 | Canon Inc | 光干渉計測データ読出方法、光干渉断層診断装置および光干渉断層診断システム |
CA2863667C (en) * | 2012-02-03 | 2020-04-07 | Oregon Health & Science University | In vivo optical flow imaging |
US9357916B2 (en) * | 2012-05-10 | 2016-06-07 | Carl Zeiss Meditec, Inc. | Analysis and visualization of OCT angiography data |
US9025159B2 (en) * | 2012-12-10 | 2015-05-05 | The Johns Hopkins University | Real-time 3D and 4D fourier domain doppler optical coherence tomography system |
JP6217185B2 (ja) * | 2013-07-02 | 2017-10-25 | 株式会社ニデック | 眼科撮影装置及び眼科画像処理プログラム |
JP6354979B2 (ja) * | 2014-03-31 | 2018-07-11 | 株式会社ニデック | 眼底撮影装置 |
-
2015
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Patent Citations (2)
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---|---|---|---|---|
US20140221827A1 (en) * | 2011-06-07 | 2014-08-07 | California Institute Of Technology | Enhanced optical angiography using intensity contrast and phase contrast imaging methods |
US20140293222A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-10-02 | Carl Zeiss Meditec, Inc. | User interface for acquisition, display and analysis of ophthalmic diagnostic data |
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