KR20200066593A - 피부의 혈관망을 가시화하는 장치, 방법 및 프로그램 - Google Patents

피부의 혈관망을 가시화하는 장치, 방법 및 프로그램 Download PDF

Info

Publication number
KR20200066593A
KR20200066593A KR1020197038367A KR20197038367A KR20200066593A KR 20200066593 A KR20200066593 A KR 20200066593A KR 1020197038367 A KR1020197038367 A KR 1020197038367A KR 20197038367 A KR20197038367 A KR 20197038367A KR 20200066593 A KR20200066593 A KR 20200066593A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vascular
blood vessel
autocorrelation
vascular network
skin
Prior art date
Application number
KR1020197038367A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102558159B1 (ko
Inventor
유스케 하라
토요노부 야마시타
마사토 니노미야
소우이치 사에키
Original Assignee
가부시키가이샤 시세이도
코우리츠 다이가꾸 호우진 오사카
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 가부시키가이샤 시세이도, 코우리츠 다이가꾸 호우진 오사카 filed Critical 가부시키가이샤 시세이도
Publication of KR20200066593A publication Critical patent/KR20200066593A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102558159B1 publication Critical patent/KR102558159B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0062—Arrangements for scanning
    • A61B5/0066—Optical coherence imaging
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B10/00—Other methods or instruments for diagnosis, e.g. instruments for taking a cell sample, for biopsy, for vaccination diagnosis; Sex determination; Ovulation-period determination; Throat striking implements
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0073—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by tomography, i.e. reconstruction of 3D images from 2D projections
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026—Measuring blood flow
    • A61B5/0261—Measuring blood flow using optical means, e.g. infrared light
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1072—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof measuring distances on the body, e.g. measuring length, height or thickness
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/44—Detecting, measuring or recording for evaluating the integumentary system, e.g. skin, hair or nails
    • A61B5/441—Skin evaluation, e.g. for skin disorder diagnosis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4836—Diagnosis combined with treatment in closed-loop systems or methods
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4887—Locating particular structures in or on the body
    • A61B5/489—Blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
    • A61B5/7214—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts using signal cancellation, e.g. based on input of two identical physiological sensors spaced apart, or based on two signals derived from the same sensor, for different optical wavelengths
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7225—Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A61B5/743—Displaying an image simultaneously with additional graphical information, e.g. symbols, charts, function plots
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A61B5/7445—Display arrangements, e.g. multiple display units
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/008—Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/66—Analysis of geometric attributes of image moments or centre of gravity
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2576/00—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7246—Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10101—Optical tomography; Optical coherence tomography [OCT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30088—Skin; Dermal
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • G06T2207/30104—Vascular flow; Blood flow; Perfusion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/41—Medical

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Dermatology (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

소정 형태의 장치(1)는 광원(2)으로부터의 광을 피부(S)의 조직에 안내하여 주사시키기 위한 광학기구(8, 10)와, 광학기구(8, 10)의 구동을 제어하여 광학계에 의한 광간섭 신호를 처리함으로써 피부(S)의 단층상을 취득하고, 그 단층상에 의거하여 혈관망을 산출하는 제어 연산부(14)와, 혈관망의 화상을 표시하는 표시 장치(16)를 구비한다. 제어 연산부(14)는 복수회 취득된 단층상에 대해서 표피 대응영역의 좌표에 있어서의 자기상관값을 연산하고, 연산된 자기상관 중 미리 정하는 저자기상관에 대응하는 단층상의 조합을 제외해서 진피 대응영역의 좌표에 있어서의 자기상관값을 연산하고, 진피 대응영역에 있어서의 자기상관값이 미리 정하는 저상관 범위에 있는 좌표를 혈관 또는 혈관후보로서 특정하고, 혈관망을 산출한다.

Description

피부의 혈관망을 가시화하는 장치, 방법 및 프로그램
본 발명은, 광 코히어런스 토모그래피(Optical Coherence Tomography: 이하 「OCT」라고 한다)를 이용하여 피부의 혈관망을 가시화하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
피부는 수분의 상실을 막고, 외계와의 열교환에 의해 체온의 조절을 행하며, 물리적인 자극으로부터 생체를 보호하고, 촉각 등의 감각을 수용한다고 하는 중요한 역할을 담당한다. 피부의 조직은 표피, 진피, 피하조직의 주로 3층으로 구성되어 있다. 진피 이하에는 모세혈관이 둘러쳐져 있고, 이것들이 피부세포에 산소나 영양소를 공급함으로써 피부에 탄력이나 촉촉함을 부여하고 있다. 나이가 드는 것이나 자외선 등의 환경변화에 의해 모세혈관의 탄성력이 소실되면, 주름이나 처짐 등의 피부의 노화현상을 야기한다고도 여겨지고 있다. 이 때문에, 효과적인 스킨케어의 평가를 위해서 피부의 혈관망을 가시화하는 기술이 주목받고 있다.
이러한 혈관망 가시화 기술로서, OCT를 사용하는 방법이 제안되어 있다(예를 들면, 비특허문헌 1 참조). OCT는 저코히어런스 광간섭을 이용한 단층 화상법이며, 마이크로 스케일의 고공간 분해능으로 생체조직의 형태 분포를 가시화할 수 있다. 또한, 화상 취득 속도가 비디오 속도 이상이며, 고시간 분해능을 갖고 있는 점에서도 바람직하다.
J. Enfield, E. Jonathan, M. Leahy, In vivo imaging of the microcirculation of the volar forearm using correlation mapping optical coherence tomography(cmOCT), Biomed. Opt. Express 2(2011) 1184-1193. D Wei et al, "Automatic motion correction for in vivo human skin OCT angiography through combined rigid and nonrigid registration," J Biomed Opt, 22(6), 066013(2017)
그러나, 이러한 OCT 계측을 행할 경우, 혈류의 미소한 움직임에 체동에 의한 노이즈가 혼입하기 쉬워, 혈관망의 선명한 화상을 얻는 것은 용이하지 않다. 이러한 노이즈를 제거하기 위해서 다양한 필터가 제안되어는 있지만(예를 들면, 비특허문헌 2 참조), 연산 처리가 복잡하기 때문에 비용이 비싸진다고 하는 문제가 있었다.
본 발명은 이러한 과제를 감안하여 이루어진 것으로서, 그 목적의 하나는, OCT에 의한 피부 혈관망의 가시화를 간이한 방법으로 고정밀도로 실현하는 것에 있다.
본 발명의 소정 형태는, OCT를 사용하는 광학계를 포함하고, 피부의 혈관망을 가시화하는 혈관 가시화 장치이다. 이 장치는, 광원으로부터의 광을 피부의 조직에 안내하여 주사시키기 위한 광학기구와, 광학기구의 구동을 제어하여 광학계에 의한 광간섭 신호를 처리함으로써 피부의 단층상을 취득하고, 그 단층상에 의거하여 혈관망을 산출하는 제어 연산부와, 혈관망의 화상을 표시하는 표시부를 구비한다. 제어 연산부는, 복수회 취득된 단층상에 대해서 표피 대응영역의 좌표에 있어서의 자기상관값을 연산하고, 연산된 자기상관 중 미리 정하는 저자기상관에 대응하는 단층상의 조합을 제외해서 진피 대응영역의 좌표에 있어서의 자기상관값을 연산하고, 진피 대응영역에 있어서의 자기상관값이 미리 정하는 저상관 범위에 있는 좌표를 혈관 또는 혈관후보로서 특정하여 혈관망을 산출한다.
본 발명의 다른 형태는, 피부의 혈관망을 가시화하는 혈관 가시화 방법이다. 이 방법은, OCT를 이용하여 피부의 단층상을 취득하는 단층상 취득 공정과, 취득된 복수의 단층상에 대해서 체동에 의한 노이즈의 영향이 기준값을 초과하는 단층상을 특정하여, 연산 대상으로부터 제외하는 연산 대상 특정 공정과, 연산 대상의 단층상 에 의거하여 혈관망을 산출하는 연산 공정과, 산출된 혈관망을 나타내는 화상을 표시하는 표시 공정을 구비한다.
본 발명에 의하면, 피부의 혈관망의 가시화를 간이한 방법으로 고정밀도로 실현할 수 있다.
도 1은 실시예에 따른 혈관 가시화 장치의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 혈관망의 기본적인 검출 방법을 나타내는 설명도이다.
도 3은 OCT에 의해 혈관망을 검출할 경우의 노이즈의 영향을 나타내는 설명도이다.
도 4는 혈관 추출 방법을 모식적으로 나타내는 설명도이다.
도 5는 혈관 추출 방법을 모식적으로 나타내는 설명도이다.
도 6은 혈관망의 산출 결과를 나타내는 도면이다.
도 7은 혈관망의 산출 결과를 나타내는 도면이다.
도 8은 혈관 굵기 표시 처리를 나타내는 도면이다.
도 9는 혈관 굵기의 비주얼화를 실행한 결과를 나타내는 도면이다.
도 10은 표피에 열부하를 가했을 때의 모양을 나타내는 도면이다.
도 11은 혈관망 가시화 처리의 흐름을 나타내는 플로우차트이다.
도 12는 체동 노이즈 제거 처리를 상세하게 나타내는 플로우차트이다.
도 13은 혈관 추출 처리를 상세하게 나타내는 플로우차트이다.
도 14는 혈관 파라미터 표시 처리를 상세하게 나타내는 플로우차트이다.
본 발명의 일실시형태는 혈관 가시화 장치이다. 이 장치는 광학기구 및 제어 연산부를 포함한다. 제어 연산부는 광학기구의 구동을 제어하면서 OCT에 의해 피부의 단층상을 취득한다. 제어 연산부는 그 단층상에 의거하여 혈관망의 형상(2차원 형상 또는 3차원 형상)을 산출하고, 그 화상을 표시부에 표시시킨다. 이 장치는 혈관망의 표시 처리시에 체동 노이즈의 억제, 혈관 부분의 고정밀도의 추출, 및 혈관 굵기의 비주얼화를 실현할 수 있다.
(1) 체동 노이즈의 억제
본 실시형태에서는 표피로부터 진피에 걸치는 피부의 OCT 단층상이 복수회(동일 단면에 대해서 복수회) 취득된다. 제어 연산부는 취득된 복수의 단층상 중 체동 노이즈의 영향이 기준값을 초과하는 단층상을 특정해서 연산 대상으로부터 제외하고, 잔여의 단층상에 의거하여 혈관망을 산출한다. 그것에 의해, 체동 노이즈가 억제된 혈관망의 화상을 표시할 수 있다.
구체적으로는, 복수의 단층상의 자기상관에 의거하여 혈관망을 산출하는 종래 방법에 앞서, 그 자기상관에 사용하는 단층상의 조합을 미리 선별하는 처리를 실행한다. 혈류와 체동에 대한 표피의 감도의 차이를 이용하여 체동 노이즈가 적은 단층상의 조합을 연산 대상으로서 좁히는 것이다. 즉, 표피에는 혈관이 없고, 진피에는 혈관이 존재한다. 이 때문에, 진피는 혈관의 움직임(즉 혈류)에 대한 감도가 크고, 혈류에 따라 변위 또는 변형하기 쉽다. 한편, 표피는 혈관으로부터 이격되어 있기 때문에 혈류에 대한 감도는 작지만, 체동에 대한 감도는 크다. 따라서, 표피의 변위가 클 경우, 그것은 체동에 의한 것으로 가정할 수 있다. 이러한 발상에 근거하여, 표피의 변위가 판정기준보다 큰 단층상의 조합을 자기상관의 연산 대상으로부터 제외한다.
제어 연산부는 피부의 단층영역에 대해서 표피 대응영역과 진피 대응영역을 설정한다. 여기에서, 「표피 대응영역」은 표피영역의 일부라도 되고, 혈류에 의한 변위가 상대적으로 작고, 체동에 의한 변위가 상대적으로 큰 영역이면 된다. 「진피 대응영역」은 진피영역의 일부라도 되고, 혈류에 의한 변위가 상대적으로 큰 영역이면 된다. 보다 상세하게는, 진피의 망상층은 혈관 지름이 비교적 크고 혈류에 의한 변위가 크기 때문에, 진피 대응영역에 속한다. 진피의 유두층은 혈관 지름이 비교적 작고 혈류에 의한 변위가 작기 때문에, 진피 대응영역에 포함시키지 않아도 좋다. 「좌표」는 OCT로 설정되는 공간좌표이면 되고, 단층상을 구성하는 화소의 위치(단층 위치)를 특정한다.
제어 연산부는 취득한 단층상에 있어서의 깊이 방향의 휘도 프로파일에 의거하여 표피 대응영역 및 진피 대응영역을 특정해도 좋다. 「휘도 프로파일」은 OCT 강도(광 강도)를 나타내는 것이면 좋다.
제어 연산부는 복수회 취득된 단층상에 대해서 표피 대응영역의 좌표에 있어서의 자기상관값을 연산한다(제1상관 취득 공정). 계속해서, 이 때 연산된 자기상관 중 미리 정하는 저자기상관에 대응하는 단층상의 조합을 연산 대상으로부터 제외한다(연산 대상 특정 공정). 이 연산 대상 특정 공정(표피 대응영역에 관해서 자기상관이 낮은 단층상의 조합을 제외하는 공정)에 의해 체동 노이즈의 혼입을 억제할 수 있다.
제어 연산부는 제외 공정을 거친 후의 잔여의 단층상의 조합에 대해서, 진피 대응영역의 좌표에 있어서의 자기상관값을 연산한다(제2상관 취득 공정). 그리고, 그 진피 대응영역에 있어서의 자기상관값이 미리 정하는 저상관 범위에 있는 좌표를 혈관 또는 혈관후보로서 특정하고, 혈관망을 산출한다. 즉, 이와 같이 산출된 좌표(좌표에 대응하는 화소)를 혈관으로 특정하고, 그 좌표의 관계에 의해 혈관망을 산출해도 좋다. 또는, 이렇게 산출된 좌표를 혈관후보로서 특정하는 것에 멈추고, 추가 조건을 구비함으로써 혈관으로서 특정해도 좋다. 「저상관 범위」에 대해서는 실험이나 해석 등에 의해 적정한 범위를 설정할 수 있다.
본 실시형태에 의하면, 복수회 취득된 단층상 중에서 체동 노이즈가 큰 것을 미리 연산 대상으로부터 제거한다고 하는 간이한 방법으로, 혈관망의 가시화를 고정밀도로 실현할 수 있다.
또한, 상기 기술을 이용한 혈관 가시화 프로그램을 구축해도 좋다. 이 프로그램은 OCT에 의해 복수회 취득된 복수의 단층상에 대해서, 표피 대응영역에 있어서의 자기상관값인 제1자기상관값을 연산하는 기능과, 제1자기상관값 중 미리 정하는 저자기상관에 대응하는 단층상의 조합을 제외한 다음, 진피 대응영역에 있어서의 자기상관값인 제2자기상관값을 연산하는 기능과, 제2자기상관값에 의거하여 혈관망을 산출하는 기능과, 산출된 혈관망을 표시시키기 위한 신호를 출력하는 기능을 컴퓨터에 실현시킬 수 있다. 이 프로그램을, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록해도 좋다.
(2) 혈관 부분의 고정밀도의 추출
OCT에 의해 피부의 혈관망을 산출할 경우, 그 OCT 강도(광 강도, 휘도)에 의거하여 혈관을 판정하는 것이 고려된다. 혈관은 주위의 조직과 비교해서 OCT 강도가 낮아지는 것을 이용하는 것이다. 그러나, OCT 강도가 낮은 개소에는 림프관도 포함된다고 생각된다. 본 실시형태에서는 혈관과 림프관을 OCT 강도에 관해서 미리 설정하는 역치에 의거하여 식별 가능하게 하고, 혈관 부분을 고정밀도로 추출한다.
제어 연산부는 취득한 단층상에 있어서의 깊이 방향의 휘도 프로파일을 함수근사한 기준 프로파일을 설정한다. 「휘도 프로파일」은 OCT 강도를 나타내는 것이면 좋다. 단층상은 1회 취득하는 것으로 해도 좋고, 상술한 바와 같이 복수회 취득해도 좋다. 후자의 경우, OCT 강도는 복수회분의 화상에 대한 평균값으로 해도 좋다. 「함수 근사」에는 최소제곱법 등의 직선 피팅을 채용해도 좋다. 진피 대응영역을 중심으로 혈관망의 연산을 행할 경우에는, 기준 프로파일의 설정을 진피 대응영역에 한정해도 좋다.
제어 연산부는 단층상에 있어서의 깊이 방향의 휘도값에 관하여, 기준 프로파일 상의 휘도값과 실제의 휘도값의 차를 이상값(outlier)으로서 산출한다. 「기준 프로파일 상의 휘도값」은 혈관이나 림프관이 아닌 주변조직의 휘도(「기준 휘도」라고도 한다)를 나타낸다. 혈관이나 림프관의 휘도는 이 기준 휘도보다 상당히 낮다. 이 때문에, 실제로 검출된 휘도와 기준 휘도의 차인 「이상값」의 크기를 산출함으로써 주변조직이 아닌 것, 즉 혈관이나 림프관인 것을 판정할 수 있다.
제어 연산부는 미리 정하는 혈관 판정범위(제1역치로부터 제2역치까지의 범위)에 이상값을 갖는 좌표를 혈관 또는 혈관후보로서 특정하고, 혈관망을 산출한다. 즉, 이와 같이 산출된 좌표(좌표에 대응하는 화소)를 혈관으로 특정하고, 그 좌표의 연결에 의해 혈관망을 산출해도 좋다. 또는, 이와 같이 산출된 좌표를 혈관후보로서 특정하는 것에 멈추고, 추가 조건을 구비함으로써 혈관으로서 특정해도 좋다. 「혈관 판정범위」에 대해서는, 혈관 주위의 조직이나 림프관을 실질적으로 제외하는 범위로 해서, 실험이나 해석 등에 의해 적정한 범위를 설정할 수 있다.
제어 연산부는 혈관 판정범위보다 저휘도 영역에 설정된 림프관 판정범위 (제2역치를 초과하는 범위)에 이상값을 갖는 좌표를, 림프관 또는 림프관 후보로서 특정해도 좋다. 즉, 이와 같이 산출된 좌표(좌표에 대응하는 화소)를 림프관으로 특정해도 좋다. 또는, 이와 같이 산출된 좌표를 림프관 후보로서 특정하는 것에 멈추고, 추가 조건을 구비함으로써 림프관으로서 특정해도 좋다. 「림프관 판정범위」에 대해서는, 림프관 주위의 조직이나 혈관을 실질적으로 제외하는 범위로 해서, 실험이나 해석 등에 의해 적정한 범위를 설정할 수 있다. 산출된 림프관과 혈관을 예를 들면 다른 색이나 모양으로 표현하는 등, 양자를 구별하는 형태로 표시부에 표시시켜도 좋다. 림프관과 혈관의 쌍방을 표시 가능하게 하고, 어느 한쪽의 표시로 적당하게 스위칭할 수 있도록 하여도 좋다. 또는, 혈관을 표시시키지 않고, 림프관을 표시시켜도 되고, 본 실시형태의 장치를 「림프관 가시화 장치」로서 기능시켜도 좋다.
이러한 혈관 추출 방법을, 상술한 체동 노이즈 제거 방법과 더불어 혈관망 연산 처리에 적용해도 좋다. 즉, 상술한 체동 노이즈 제거 후에 산출된 혈관후보에 대해서 OCT 휘도를 「실제의 휘도값」으로서 산출해 둔다. 잔여의 복수의 단층상에 대해서 휘도값의 평균값을 취함으로써 「실제의 휘도값」으로 해도 된다. 혈관후보 중, 그 휘도값이 혈관 판정범위에 있는 것을 혈관으로 특정해도 좋다. 이러한 혈관 추출 방향에 의한 추가 처리를, 진피 대응영역에 한정해서 행해도 된다.
또한, 상기 기술을 이용한 혈관 가시화 프로그램을 구축해도 좋다. 이 프로그램은 OCT에 의해 취득된 단층상에 대해서, 깊이 방향의 휘도 프로파일을 함수 근사한 기준 프로파일을 설정하는 기능과, 단층상에 있어서의 깊이 방향의 휘도값에 관하여, 기준 프로파일 상의 휘도값과 실제의 휘도값의 차를 이상값으로서 산출하고, 미리 정하는 혈관 판정범위에 이상값을 갖는 좌표를 혈관 또는 혈관후보로서 특정하여 혈관망을 산출하는 기능과, 산출된 혈관망을 표시시키기 위한 신호를 출력하는 기능을 컴퓨터에 실현시킬 수 있다. 이 프로그램을, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록해도 좋다.
(3) 혈관 굵기의 비주얼화
일반적으로, 피부의 모세혈관이 굵을수록 영양소의 공급이나 노폐물의 배출이 스무스하게 되어 피부가 건강해진다고 생각된다. 이 때문에, 상술한 혈관망의 가시 표시에 추가해, 혈관의 굵기를 양호하게 가시화할 수 있으면, 피부평가를 보다 적절하게 행할 수 있다고 생각된다. 그래서, 본 실시형태에서는 혈관망의 파라미터의 하나로서 혈관의 굵기를 가시 표시한다.
제어 연산부는 상술한 바와 같이, 복수회 취득된 단층상의 자기상관값이 미리 정하는 저상관 범위에 있는 좌표를 혈관으로서 특정함으로써 혈관망을 산출한다. 또는, OCT 강도(휘도)가 혈관 판정 기준값 이하의 좌표(바람직하게는 혈관 판정범위에 있는 좌표)를 혈관으로서 특정하고, 혈관망을 산출해도 좋다. 본 실시형태에서는 혈관으로서 특정된 혈관 대응 좌표를 중심으로 다른 혈관 대응 좌표를 주위에 충전시키는 반경을 혈관 반경이라 정의한다. 「혈관 반경」은 혈관 대응 좌표를 중심으로 하는 가상원의 설정을 전제로 해도 좋다. 또는, 원에 가까운 다각형, 기타의 형상에 대해서 중심을 설정하고, 그 지름(반경으로서 근사)에 의해 혈관 반경을 특정해도 좋다. 제어 연산부는 각 혈관 대응 좌표의 혈관 반경의 크기에 의거한 식별 표시를 혈관망의 화상에 겹침으로써 혈관망의 굵기를 표현한다.
제어 연산부는 혈관 대응 좌표를 중심으로 하는 반경을 크게 해 가고, 주위의 혈관 좌표의 충전율이 미리 정하는 충전 판정 기준값을 밑돌았을 경우에, 그 밑돌았을 때의 반경 또는 밑돌기 직전의 반경을 혈관 반경으로 해도 된다. 또는, 오차범위를 고려하여, 그 밑도는 소정 횟수 전후의 반경을 혈관 반경으로 해도 된다. 「충전 판정 기준값」에 대해서는, 화상의 해상도에 따라 적당하게 설정하면 되고, 예를 들면 98% 이상, 바람직하게는 99% 이상으로 하는 등, 실질적으로 100%(오차범위를 포함한다)로 해도 된다. 충전율이 100%에서 99%로 떨어지는 등, 충전율이 감소하기 시작했을 때의 반경 또는 그 직전의 반경을 「혈관 반경」으로 해도 된다.
구체적으로는, 제어 연산부는 각 혈관 대응 좌표를 혈관 반경의 크기에 대응시켜서 색구분함으로써 혈관망의 굵기를 표현해도 좋다. 이와 같이 혈관 반경의 크기에 의거한 식별 표시를 중첩적으로 실행함으로써, 후술하는 실시예에도 나타내는 바와 같이, 혈관의 굵기가 일목요연하게 된다. 특히, 혈관의 분기부나 합류부 등 복잡한 형상 부분에 있어서 혈관 형상의 시인성을 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 기술을 이용한 혈관 가시화 프로그램을 구축해도 좋다. 이 프로그램은 OCT에 의해 취득된 단층상에 의거하여 피부의 혈관망을 연산하는 기능과, 혈관망의 산출시에 혈관으로서 특정된 혈관 대응 좌표를 중심으로 다른 혈관 대응 좌표를 주위에 충전시키는 반경을 혈관 반경으로 하고, 각 혈관 대응 좌표의 혈관 반경의 크기에 근거하는 식별 표시를 혈관망의 표시와 중첩적으로 실행시키기 위한 신호를 출력하는 기능을 컴퓨터에 실현시킬 수 있다. 이 프로그램을 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록해도 좋다.
이하, 도면을 참조하면서 본 실시형태를 구체화한 실시예에 대해서 상세하게 설명한다.
[실시예]
도 1은 실시예에 따른 혈관 가시화 장치의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다. 본 실시예의 혈관 가시화 장치는 피부조직을 마이크로 스케일로 단층 계측하고, 피부의 모세혈관을 가시화하는 것이다. 이 단층 계측에 OCT를 이용한다.
도 1에 나타나 있는 바와 같이, OCT 장치(1)는 광원(2), 물체 암(4), 참조 암(6), 광학기구(8, 10), 광검출 장치(12), 제어 연산부(14) 및 표시 장치(16)를 구비한다. 각 광학요소는 광파이버로 서로 접속되어 있다. 또, 도시의 예에서는, 마하젠더 간섭계를 베이스로 한 광학계가 나타내어져 있지만, 마이컬슨 간섭계 및 기타의 광학계를 채용할 수도 있다.
본 실시예에서는, SS-OCT(Swept Source OCT)를 사용하지만, TD-OCT(Time Domain OCT), SD-OCT(Spectral Domain OCT) 및 기타의 OCT를 사용해도 된다. SS-OCT는 시간적으로 발진 파장을 주사한 광원을 사용함으로써, 참조 광로의 기계적인 스윕을 행하지 않고 계측 감도가 높은 데이터를 취득할 수 있기 때문에, 높은 시간분해능과 높은 위치 검출 정밀도가 얻어지는 점에서 바람직하다.
광원(2)으로로부터 출사된 광은 커플러(18)(빔 스플리터)로 나뉘어지고, 그 한쪽이 물체 암(4)에 안내되어서 물체광으로 되고, 다른쪽이 참조 암(6)에 안내되어서 참조광으로 된다. 물체 암(4)의 물체광은 써큘레이터(20)를 통해서 광학기구(8)에 안내되어, 측정 대상(이하, 「대상 S」라고 한다)에 조사된다. 대상 S는 본 실시예에서는 피부이다. 이 물체광은 대상 S의 표면 및 단면에서 후방 산란광으로서 반사되어서 써큘레이터(20)로 돌아가고, 커플러(22)에 안내된다.
한편, 참조 암(6)의 참조광은 써큘레이터(24)를 통해서 광학기구(10)에 안내된다. 이 참조광은 광학기구(10)의 참조 거울(26)에서 반사되어서 써큘레이터(24)로 돌아가고, 커플러(22)에 안내된다. 즉, 물체광과 참조광이 커플러(22)에서 합파(중첩)되고, 그 간섭광이 광검출 장치(12)에 의해 검출된다. 광검출 장치(12)는 이것을 광간섭 신호(간섭광 강도를 나타내는 신호)로서 검출한다. 이 광간섭 신호는 A/D 변환기(28)를 통해서 제어 연산부(14)에 입력된다.
제어 연산부(14)는 광학계 전체의 제어와, OCT에 의한 화상출력을 위한 연산 처리를 행한다. 제어 연산부(14)의 지령 신호는 도시 생략의 D/A 변환기를 통해서 광원(2), 광학기구(8, 10) 등에 입력된다. 제어 연산부(14)는 광검출 장치(12)에 입력된 광간섭 신호를 처리하고, OCT에 의한 대상 S의 단층상을 취득한다. 그리고, 그 단층상 데이터에 의거하여, 후술의 방법에 의해 대상 S에 있어서의 혈관망의 단층 분포를 연산한다.
보다 상세하게는 이하와 같다.
광원(2)은 파장스윕 광원이며, 시간적으로 발진파장을 주사한 광을 출사한다. 광원(2)으로부터 출사된 광은 커플러(18)에서 물체광과 참조광으로 나뉘어지고, 각각 물체 암(4), 참조 암(6)에 안내된다.
광학기구(8)는 물체 암(4)을 구성하고, 광원(2)으로부터의 광을 대상 S에 안내하여 주사시키는 기구와, 그 기구를 구동하기 위한 구동부를 구비한다. 광학기구(8)는 콜리메이터 렌즈(30), 2축의 갈바노 미러(32), 및 대물렌즈(34)를 포함한다. 대물렌즈(34)는 대상 S에 대향 배치된다. 써큘레이터(20)를 거친 광은 콜리메이터 렌즈(30)를 통해서 갈바노 미러(32)에 안내되어, x축 방향이나 y축 방향으로 주사되어서 대상 S에 조사된다. 대상 S로부터의 반사광은 물체광으로서 써큘레이터(20)로 돌아가고, 커플러(22)에 안내된다.
광학기구(10)는 참조 암(6)을 구성하고, 콜리메이터 렌즈(40), 집광렌즈(27)및 참조 거울(26)을 포함한다. 써큘레이터(24)를 거친 광은 콜리메이터 렌즈(40)를 지나서 집광렌즈(27)에서 참조 거울(26)에 집광된다. 이 참조광은 참조 거울(26)에서 반사되어서 써큘레이터(24)로 돌아가고, 커플러(22)에 안내된다. 그리고, 물체광과 중첩되어서 간섭광으로서 광검출 장치(12)에 보내진다.
광검출 장치(12)는 광검출기(42) 및 앰프(44)를 포함한다. 커플러(22)를 거침으로써 얻어진 간섭광은 광검출기(42)에서 광간섭 신호로서 검출된다. 이 광간섭 신호는 앰프(44) 및 A/D 변환기(28)를 거쳐서 제어 연산부(14)에 입력된다.
제어 연산부(14)는 CPU, ROM, RAM, 하드디스크 등을 갖는다. 제어 연산부(14)는 이들 하드웨어 및 소프트웨어에 의해 광학계 전체의 제어와, OCT에 의한 화상 출력을 위한 연산 처리를 행한다. 제어 연산부(14)는 광학기구(8, 10)의 구동을 제어하고, 그것들의 구동에 의거하여 광검출 장치(12)로부터 출력된 광간섭 신호를 처리하고, OCT에 의한 대상 S의 단층상을 취득한다. 그리고, 그 단층상 데이터에 의거하여, 후술의 방법에 의해 대상 S에 있어서의 혈관망을 연산한다.
표시 장치(16)는, 예를 들면 액정 디스플레이로 이루어지고, 「표시부」로서 기능한다. 표시 장치(16)는 제어 연산부(14)에서 연산된 대상 S의 내부의 혈관망을 2차원 또는 3차원적으로 가시화하는 형태로 화면에 표시한다.
이하, 피부의 혈관망을 산출하기 위한 연산 처리 방법에 대하여 설명한다.
상술한 바와 같이, OCT에 있어서 물체 암(4)을 거친 물체광(대상 S로부터의 반사광)과, 참조 암(6)을 거친 참조광이 합파되어, 광검출 장치(12)에 의해 광간섭 신호로서 검출된다. 제어 연산부(14)는 이 광간섭 신호를 간섭광 강도(OCT 강도)에 근거하는 대상 S의 단층상으로서 취득할 수 있다.
OCT의 광축 방향(깊이 방향)의 분해능인 코히어런스 길이(lc)는, 광원의 자기상관 함수에 의해 결정된다. 여기에서는, 코히어런스 길이(lc)를 자기상관 함수의 포괄선의 반값 반폭으로 하고, 하기 식 (1)로 나타낼 수 있다.
Figure pct00001
여기에서, λc는 빔의 중심파장이며, Δλ는 빔의 반값 전폭이다.
한편, 광축 수직 방향(빔 주사 방향)의 분해능은 집광렌즈에 의한 집광 성능에 의거하여, 빔 스폿 지름 D의 1/2로 한다. 그 빔 스폿 지름 ΔΩ은, 하기 식 (2)로 나타낼 수 있다.
Figure pct00002
여기에서, d는 집광렌즈에 입사하는 빔 지름, f는 집광렌즈의 초점이다.
OCT에 의해 복수회 촬영되는 단층상의 자기상관을 연산함으로써 혈관망(혈관형상이나 그 변화)을 산출할 수 있다. 도 2는 혈관망의 기본적인 검출 방법을 나타내는 설명도이다. 도 2(A)는 피부(대상 S)를 OCT에 의해 계측하는 방법을 나타낸다. 도 2(B)는 2차원 단층상을 나타내고, 도 2(C)는 3차원 단층상을 나타낸다.
도 2(A)에 나타내는 바와 같이, 피부의 진피 이하에는 모세혈관이 둘러쳐져 있다. 동 도면에 있어서는 동맥이 실선으로 나타내어지고, 정맥이 1점쇄선으로 나타내어져 있다. 표피에 혈관은 존재하지 않는다. 진피의 상부에 있어서 표피를 향해서 돌출되어 있는 부분은 유두층이며, 매우 가는 혈관을 갖고 있다. 유두층의 하방에 망상층이 있고, 비교적 굵은 혈관이 존재하고 있다.
OCT 계측에서는 물체광의 광축 방향을 피부의 깊이 방향으로 설정하고, Z방향으로 한다. Z방향에 수직인 방향으로 X방향, Y방향을 취한다. 우선, Z-X 평면에 2차원 측정영역이 설정되고(파선 프레임 참조), SS-OCT의 파장 주사에 의한 Z방향 스캔이 실행된다. 그 Z방향 스캔을 X방향으로 주사하면서 반복한다. 그것에 의해, 도 2(B)에 나타내는 바와 같은 2차원 단층상을 얻을 수 있다. 또한 Y방향 주사를 행함으로써, 도 2(C)에 나타내는 바와 같은 3차원 단층상을 얻을 수 있다. 이러한 OCT 계측은 마이크로 스케일의 고해상도를 갖기 때문에, 피험자의 체동에 기인하는 노이즈(체동 노이즈)조차 무시할 수 없는 경우가 있다.
도 3은 OCT에 의해 혈관망을 검출할 경우의 노이즈의 영향을 나타내는 설명도이다. 도 3(A)는 체동 노이즈의 영향을 나타낸다. 도 3(B)∼(D)는 혈류에 의한 노이즈의 영향을 나타낸다. 도 3(A)에 있어서, 고휘도의 부분(흰 부분)이 소정 단면(X-Y 단면)의 혈관망을 나타낸다. 혈관망에 체동 노이즈가 중첩된 결과, 전체적으로 희게 희미해져 보이는 것을 알 수 있다.
또한, 도 3(B)에 나타내는 바와 같이, 3차원 표시했을 경우, Z-X 단면의 하부가 희게 희미해져 있는 것을 알 수 있다. 이것은 진피의 망상층에 있어서의 혈류가 커진 결과, 검출되는 화상이 Z방향으로 흔들리고, 도 3(C)에 나타내는 소위 「움직임의 고스트(G)」를 발생시킨 것이 원인이라 생각된다. 이 움직임의 고스트(G)가 생기면, 산출되는 혈관 우도(尤度) 데이터는, 도 3(D)에 나타낸 바와 같이 Z방향으로 연장된 것으로 되고, 실태에 따르지 않는 것으로 된다. 이 움직임의 고스트에 의한 노이즈를 「혈류 노이즈」라고도 한다. 본 실시예에서는, 이러한 문제를 해결하기 위해서 체동 노이즈 제거 처리와 혈관 추출 처리를 실행한다.
(체동 노이즈 제거 처리)
혈관망의 산출시에는, 연속적으로 복수회 취득된 단층상에 검사영역(예를 들면 3×3 픽셀의 영역씩)을 설정하고, 그 검사영역 내에서의 자기상관을 연산한다. 즉, 검사영역 내의 같은 좌표에 있어서의 화상의 동일성(유사도)을 자기상관값으로서 산출한다. 자기상관이 높으면 그 화상은 변위(변형)이 작다고, 즉 그 좌표에 위치하는 피부조직의 움직임이 작다고 판정할 수 있다. 반대로, 자기상관이 낮으면, 그 좌표에 위치하는 피부조직의 움직임이 크다고 판정할 수 있다. 혈관은 혈류에 의한 변동이 있기 때문에 주위의 조직과 비교해서 자기상관은 낮아진다. 이 점을 이용하여, 자기상관이 낮은 좌표(화소)를 혈관 우도가 높은, 즉 혈관 또는 혈관후보로서 특정할 수 있다.
한편, 체동 노이즈가 실릴 경우도 조직의 변위(변형)를 수반하기 때문에 자기상관이 낮아진다. 이 때문에, 저자기상관으로 되었을 때에, 그것이 혈류 또는 체동 노이즈 중 어느 것에 의한 것인지를 구별하고, 후자를 제외할 수 있는 것이 바람직하다. 그래서, 표피에 혈관이 없고, 진피에 혈관이 있다고 말하는 양자의 구조상의 상이에 착안한다. 표피는 혈관이 없기 때문에 본래라면 자기상관이 높아질 것이다. 그럼에도 불구하고, 표피에서의 자기상관이 상당히 낮아질 경우, 체동 노이즈의 영향일 가능성이 높은 것으로 추정할 수 있다.
혈관망의 산출을 위해서 복수회 취득된 단층상에 대해서 자기상관을 취할 경우, 일반적으로는, 그 단층상의 조합의 수만큼 자기상관값을 산출하고, 그것들의 평균값에 의거하여 자기상관을 평가한다. 본 실시예에서는, 표피 부분의 자기상관이 낮은 단층상의 조합을 미리 제외함으로써 체동 노이즈의 혼입을 방지 또는 억제한다. 그리고, 잔여의 단층상의 조합에 대해서 자기상관을 취함으로써 체동 노이즈가 억제된 혈관망을 산출한다.
구체적으로는, 이하의 연산 처리를 행한다.
OCT에 의해 동일 단면의 단층상을 T회 취득했을 때, 임의의 t회째의 좌표(p, q)에 있어서의 OCT 강도(광 강도)를 It(p,q)로 하고, 좌표(p,q)를 중심으로 한 검사영역 내에서의 OCT 강도를 평균한 값을 ￣It(p,q)라고 한다. 이 때, 임의의 t1, t2회째(t1≠t2)의 단층상에 대해서, 표피 대응영역에 있어서의 좌표(p,q)에서의 정규화한 자기상관값 Pepi t1,t2(p,q)는 하기 식 (3)으로 나타낼 수 있다.
Figure pct00003
제어 연산부(14)는 이 자기상관값 Pepi t1,t2(p,q)의 집합 Pepi(자기상관 데이터의 집합)를, 큰 순서로 다시 배열한 집합 PSepi를 하기 식 (4)에 의해 얻는다.
Figure pct00004
그리고, 집합 PSepi에 있어서 미리 규정하는 M+1번째 이후의 데이터를 삭제한다. 즉, 표피 대응영역에 있어서 미리 정하는 저자기상관이 되는 데이터에 대해서, 체동 노이즈의 영향이 있는 것으로 해서 제외한다. 바꿔 말하면, 표피 대응영역에 있어서 저자기상관이 되는 단층상의 조합을 제외한다. 그리고, 잔여의 데이터, 즉 표피 대응영역에 있어서 자기상관이 높은 1∼M번째의 데이터를 이용하여 혈관망을 특정한다.
즉, 잔여의 단층상의 조합에 대해서, 진피 대응영역에 있어서의 정규화한 자기상관값 Pderm t1,t2(p,q)를, 하기 식 (5)에 의해 산출한다.
Figure pct00005
t1, t2의 조합은, 상기 식 (4)에 있어서 삭제되지 않은 것이다.
그리고, 그 자기상관값 Pderm t1,t2(p,q)가 미리 정하는 저상관 범위에 있는 좌표를 혈관후보로서 특정한다.
(혈관 추출 처리)
상술한 바와 같이 해서 산출된 혈관후보의 일부에는 림프관이 포함될 가능성이 있다. 또한, 혈류가 큰 개소에 대해서는, 움직임의 고스트가 발생하고 있을 가능성이 있다. 이들 문제를 해결하기 위해서, 혈관후보 중에서 혈관을 선별하기 위한 처리를 실행한다.
도 4 및 도 5는 혈관 추출 방법을 모식적으로 나타내는 설명도이다.
본 실시예에서는 도 4 우단에 나타내는 바와 같이, 취득한 단층상에 의거하여 피부 표면으로부터의 깊이와 OCT 강도의 관계를 나타내는 휘도 프로파일을 취득한다. 여기에서는, 깊이를 Z방향의 픽셀값으로 나타내고 있다. OCT 강도는 복수회 취득한 단층상 데이터의 평균값으로 해도 좋다. OCT 강도가 가장 큰 곳(깊이=0)이 피부 표면이다. 이 휘도 프로파일은, 도시와 같은 극소값과 극대값을 포함하는 곡선을 그린다. 극소값 부근까지가 표피에 대응한다고 생각된다. 또한, 논문(Neerken, S., Characterization of age-related effects in human skin, J Biomed Opt, 9(2004) 274-281.)에 의하면, 극소값과 극대값 사이에 진피에 있어서의 유두층 대응부와 망상층 대응부의 경계가 있다고 생각된다.
여기에서, 움직임의 고스트를 발생시키는 혈류가 큰 개소는, 상대적으로 혈관이 굵은 망상층 대응부라고 생각된다. 이 때문에, 망상층 대응부의 혈관후보에 대해서, 보다 혈관 우도가 높은 것을 추출한다.
도 5(A)는 기준 프로파일을 나타내고, 도 5(B)는 혈관 판정범위를 나타내고 있다.
제어 연산부(14)는, 도 4 우단에 나타낸 휘도 프로파일을 함수 근사한 기준 프로파일을 유지한다(도 5(A)). 보다 상세하게는, 망상층 대응부에 있어서 OCT 강도가 극대로 되는 개소보다 심부(일점쇄선 프레임 참조)에 대해서, 휘도 프로파일을 직선 피팅한 것을 기준 프로파일로 하고 있다. 이러한 함수 근사에 의해, 기준 프로파일 상의 OCT 강도는 혈관이나 림프관 주위의 피부조직에서의 강도에 가까운 것으로 된다. 바꿔 말하면, OCT 강도가 기준 프로파일로부터 크게 벗어날 경우, 혈관이나 림프관에 대응한다고 생각할 수 있다.
그래서, 본 실시예에서는 도 5(B)에 나타내는 바와 같이, 동일 깊이에 대해서 기준 프로파일 상의 휘도값과 실제의 휘도값의 차를 이상값으로 정의한다. 도시의 예에서는, 실제의 휘도값으로부터 기준 프로파일 상의 휘도값을 감산한 값을 「이상값(V)」으로 하고 있기 때문에, 이상값(V)은 마이너스의 값을 취하지만, 감산 방법을 역전시켜서 이상값(V)을 정의해도 좋다. 이상값(V)이 V1∼V2로 되는 범위가 「혈관 판정범위」로 되고, 이상값이 V2∼의 범위가 「림프관 판정범위」로 되고 있다.
OCT 단층상에 대해서 혈관 판정범위에 이상값을 갖는 좌표(화소)를 혈관 또는 혈관후보로서 특정할 수 있다. 제어 연산부(14)는 체동 노이즈 제거 처리를 거쳐서 산출된 망상층 대응부의 혈관후보에 대해서, 그 이상값이 혈관 판정범위에 있는 것을 혈관으로서 특정한다.
도 6 및 도 7은 혈관망의 산출결과를 나타내는 도면이다. 도 6(A)는 체동 노이즈 제거 처리를 행하지 않았을 경우를 나타내고, 도 6(B)는 체동 노이즈 제거 처리를 행했을 경우를 나타낸다. 도 7(A)∼(D)는 피부 표면으로부터의 깊이가 다른 복수의 화상(X-Y 단면의 화상)을 나타낸다. 깊이에 대해서는 각각 63㎛, 108㎛, 323㎛, 431㎛이다. 각 도면의 상단은 OCT 단층상을 나타내고, 하단은 혈관망 산출결과를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 본 실시예와 마찬가지로 체동 노이즈 제거 처리를 거침으로써 분명하게 노이즈가 감소하고, 시인성을 높일 수 있는 것을 확인할 수 있다. 또한, 도 7을 참조하면, 피부의 심부를 향할수록 혈관망이 굵어지고, 실태에 따른 화상이 얻어지고 있는 것을 알 수 있다.
(혈관 파라미터 표시 처리)
본 실시예에서는, 상술한 바와 같이 해서 얻어지는 혈관망에 대하여 혈관의 굵기 정보를 중첩적으로 가시 표시한다. 도 8은 혈관 굵기 표시 처리를 나타내는 도면이다. 도 8(A)∼(C)는 그 처리 과정을 나타낸다.
제어 연산부(14)는, 상술한 바와 같이 해서 혈관으로서 특정된 좌표(혈관 대응 좌표)에 대해서 혈관 반경을 산출한다. 도 8(A)에 모식적으로 나타내는 바와 같이, 혈관망(50)을 구성하는 각 혈관 대응 좌표를 중심으로 다른 혈관 대응 좌표를 주위에 충전시키는 반경을 혈관 반경(r)으로 정의한다. 구체적으로는, 혈관 대응 좌표를 중심으로 원의 반경을 서서히 크게 하고, 그 원의 면적에 차지하는 혈관 대응 좌표의 면적이 내려갈 때의 반경을 혈관 반경(r)으로 하고 있다. 개념적으로는, 혈관 대응 좌표를 중심으로 하는 원이 혈관벽에 도달했을 때의 지름이 혈관 반경(r)에 상당한다. 도시의 예에서는, 좌표 p1의 혈관 반경으로서 r1, 좌표 p2의 혈관 반경으로서 r2, 좌표 p3의 혈관 반경으로서 r3이 산출되어 있다.
그리고 도 8(B)에 나타내는 바와 같이, 제어 연산부(14)는 각 혈관 대응 좌표를 혈관 반경의 크기에 대응시켜서 색구분한다. 계속해서 도 8(C)에 나타내는 바와 같이, 혈관벽측에 혈관 반경이 낮아지는 것을 보정하기 위해서, 원형상의 검사영역에 있어서 최대가 되는 값에서 원의 중심이 가지는 값을 메우는 필터를 적용하고, 혈관 반경마다 착색한다. 도시의 예에서는, 혈관지름이 일정하기 때문에 동색으로 빈틈없이 착색되어 있지만, 혈관지름이 변화되는 곳에서는 색 변화가 표시되게 된다.
도 9는 혈관 굵기의 비주얼화를 실행한 결과를 나타내는 도면이다. 도 9(A)∼(C)는 혈관 굵기의 표시 과정을 나타낸다. 도 10은 표피에 열부하를 가했을 때의 모양을 나타내는 도면이다. 도 10(A)는 열부하 전의 상태를 나타내고, 도 10(B)는 열부하 후의 상태를 나타낸다.
제어 연산부(14)는, 도 9(A)에 나타내는 혈관망 화상을 표시시키는 한편으로, 도 9(B)에 나타내는 굵기 식별화상을 연산한다. 그리고, 도 9(C)에 나타내는 바와 같이, 혈관망 화상에 굵기 식별화상을 겹침으로써 혈관망의 굵기를 표현한다.
도 10(A) 및 도 10(B)에 나타내는 바와 같이, 열부하의 전후로 굵기 식별화상이 변화된다. 열부하 후에 굵기가 커지고 있는 것을 알 수 있다. 즉, 열부하에 의해 혈관이 팽창한다고 하는 실태에 따른 결과가 얻어지고 있다.
다음에, 제어 연산부(14)가 실행하는 구체적 처리의 흐름에 대하여 설명한다.
도 11은 제어 연산부(14)에 의해 실행되는 혈관망 가시화 처리의 흐름을 나타내는 플로우차트이다. 본 처리는 소정의 연산 주기로 반복하여 실행된다. 제어 연산부(14)는 광원(2) 및 광학기구(8, 10)를 구동 제어하면서, OCT에 의한 광간섭 신호를 복수회 취득한다(S10). 제어 연산부(14)는 취득한 OCT의 단층상에 대하여, 상술한 체동 노이즈 제거 처리(S12), 혈관 추출 처리(S14) 및 혈관 파라미터 표시 처리(S16)를 순차적으로 실행한다.
도 12는 도 11에 있어서의 S12의 체동 노이즈 제거 처리를 상세하게 나타내는 플로우차트이다. 제어 연산부(14)는 취득한 OCT의 단층상에 의거하여, 상술한 휘도 프로파일을 산출하고(S20), 표피 대응영역을 검출한다(S22). 그리고, 그 표시 대응영역에 대해서 자기상관 처리를 실행하고(S24), 저상관 화상을 삭제함으로써 체동 노이즈를 제거한다(S26).
도 13은 도 11에 있어서의 S14의 혈관 추출 처리를 상세하게 나타내는 플로우차트이다.
제어 연산부(14)는 S26에 있어서 제거되지 않은 잔여의 단층상에 대해서 자기상관값을 취득하고(S30), 저상관 범위에 있는 좌표를 혈관후보로서 특정한다(S32).
한편, 제어 연산부(14)는 휘도 프로파일에 직선 피팅을 실행하고, 망상층 대응영역에 대해서 기준 프로파일을 설정한다(S34). 그리고, S32에서 혈관후보로 된 각 좌표에 대해서 휘도값(OCT 강도)의 이상값을 산출하고(S36), 각 이상값을 혈관 판정범위와 대조한다(S38). 계속해서, 이상값이 혈관 판정범위에 속하는 혈관후보를 혈관으로서 특정하고, 그 혈관의 집합인 혈관망을 산출한다(S40). 그리고, 이와 같이 하여 얻어진 혈관망을 표시 장치(16)에 표시시킨다(S42).
도 14는 도 11에 있어서의 S16의 혈관 파라미터 표시 처리를 상세하게 나타내는 플로우차트이다. 제어 연산부(14)는 S40에서 얻어진 혈관의 혈관 대응 좌표에 대해서 혈관 반경을 산출하고(S50), 그 혈관 반경에 의거하여 굵기 식별화상을 연산한다(S52). 그리고, S42의 혈관망 화상에 굵기 식별화상을 중첩 표시한다(S54).
이상, 본 발명의 적합한 실시예에 대하여 설명했지만, 본 발명은 그 특정의 실시예에 한정되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상의 범위 내에서 여러 가지 변형이 가능한 것은 말할 필요도 없다.
상기 실시예에서는, OCT에 의해 2차원 단층상을 복수회 취득하고(소위 B스캔), 그 복수의 2차원 단층상의 자기상관에 의거하여 B스캔 단위로 체동 노이즈를 제거하는 예를 나타냈다. 변형예에 있어서는 Z방향 스캔(소위 A스캔)마다 자기상관을 행하고, A스캔 단위로 체동 노이즈를 제거해도 좋다.
상기 실시예에서는, 단층상의 자기상관을 2차원 좌표로 연산하는 예를 나타냈지만, 3차원 좌표로 연산해도 좋다.
상기 실시예에서는 체동 노이즈의 제거시에 표피 대응영역에 대해서 저자기상관이라고 하는 단층상의 조합을 제외하는 예를 나타냈다. 변형예에 있어서는, 그 저자기상관을 형성한 단층상 조합을 구성하는 한쪽의 단층상(일부의 단층상)을 삭제해도 좋다. 이 삭제하는 한쪽의 단층상은 저자기상관을 형성하기 쉬운 단층상으로 한다. 예를 들면, 저자기상관을 형성하는 복수의 단층상 조합에 공통의 단층상을 삭제 대상으로 해도 된다. 또한, 다른 변형예에 있어서는 표피 대응영역도 포함하는 해석영역 전층에 있어서의 저자기상관으로 하는 단층상의 조합을 제외해도 좋다.
상기 실시예에서는 혈관 굵기의 비주얼화에 있어서, 도 8(B)의 처리의 뒤에 도 8(C)의 처리를 행하는 것으로 했지만, 도 8(C)의 처리를 생략해도 좋다. 단, 도 8(C)의 처리를 거친 쪽이 혈관 굵기를 보다 명료하게 식별할 수 있다.
상기 실시예에서는 서술하지 않았지만, 체동 노이즈 제거 처리나 혈관 추출 처리의 뒤, 공간 주파수 필터나 메디안 필터 등의 노이즈 저감 처리를 실시함으로써, 소위 라인 노이즈나 점잡음을 제거해도 좋다.
또, 본 발명은 상기 실시예나 변형예에 한정되는 것은 아니고, 요지를 일탈하지 않는 범위에서 구성요소를 변형해서 구체화할 수 있다. 상기 실시예나 변형예에 개시되어 있는 복수의 구성요소를 적당하게 조합함으로써 여러가지의 발명을 형성해도 좋다. 또한, 상기 실시예나 변형예에 나타내어지는 전체 구성요소로부터 몇개의 구성요소를 삭제해도 좋다.

Claims (7)

  1. 광 코히어런스 토모그래피를 사용하는 광학계를 포함하고, 피부의 혈관망을 가시화하는 혈관 가시화 장치로서,
    광원으로부터의 광을 피부의 조직에 안내하여 주사시키기 위한 광학기구와,
    상기 광학기구의 구동을 제어하여, 상기 광학계에 의한 광간섭 신호를 처리 함으로써 상기 피부의 단층상을 취득하고, 그 단층상에 의거하여 혈관망을 산출하는 제어 연산부와,
    상기 혈관망의 화상을 표시하는 표시부를 구비하고,
    상기 제어 연산부는,
    복수회 취득된 단층상에 대해서 표피 대응영역의 좌표에 있어서의 자기상관값을 연산하고,
    연산된 자기상관 중 미리 정하는 저자기상관에 대응하는 단층상의 조합을 제외해서 진피 대응영역의 좌표에 있어서의 자기상관값을 연산하고,
    상기 진피 대응영역에 있어서의 자기상관값이 미리 정하는 저상관 범위에 있는 좌표를 혈관 또는 혈관후보로서 특정하여, 상기 혈관망을 산출하는 것을 특징으로 하는 혈관 가시화 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어 연산부는 취득한 단층상에 있어서의 깊이 방향의 휘도 프로파일 에 의거하여 상기 표피 대응영역 및 상기 진피 대응영역을 특정하는 것을 특징으로 하는 혈관 가시화 장치.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 제어 연산부는,
    상기 저상관 범위에 있는 좌표를 혈관후보로서 특정하고,
    취득한 단층상에 있어서의 깊이 방향의 휘도 프로파일을 함수 근사한 기준 프로파일을 유지하고,
    상기 단층상에 있어서의 깊이 방향의 휘도값에 관하여, 상기 기준 프로파일 상의 휘도값과 실제의 휘도값의 차를 이상값으로서 산출하여, 미리 정하는 혈관 판정범위에 상기 이상값을 갖는 좌표영역을 혈관후보 영역으로서 특정하고,
    상기 혈관후보 중 상기 혈관후보 영역에 있는 것을 혈관으로서 특정하는 것을 특징으로 하는 혈관 가시화 장치.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제어 연산부는,
    혈관으로서 특정된 혈관 대응 좌표를 중심으로 다른 혈관 대응 좌표를 주위에 충전시키는 반경을 혈관 반경으로 하고,
    각 혈관 대응 좌표의 혈관 반경의 크기에 의거하는 식별 표시를 상기 혈관망의 화상에 겹침으로써 상기 혈관망의 굵기를 표현하는 것을 특징으로 하는 혈관 가시화 장치.
  5. 피부의 혈관망을 가시화하는 혈관 가시화 방법으로서,
    광 코히어런스 토모그래피를 사용함으로써 피부의 단층상을 복수회 취득하는 단층상 취득 공정과,
    취득된 복수의 단층상에 대해서 표피 대응영역에 있어서의 자기상관을 취득하는 제1상관 취득 공정과,
    취득된 자기상관 중 미리 정하는 저자기상관에 대응하는 단층상의 조합을 제외해서 진피 대응영역에 있어서의 자기상관을 취득하는 제2상관 취득 공정과,
    상기 진피 대응영역에 있어서의 자기상관에 의거하여 혈관망을 산출하는 연산 공정과,
    산출된 혈관망을 나타내는 화상을 표시하는 표시 공정을 구비하는 것을 특징으로 하는 혈관 가시화 방법.
  6. 피부의 혈관망을 가시화하는 혈관 가시화 방법으로서,
    광 코히어런스 토모그래피를 이용하여 피부의 단층상을 취득하는 단층상 취득 공정과,
    취득된 복수의 단층상에 대해서 체동에 의한 노이즈의 영향이 기준값을 초과하는 단층상을 특정하여, 연산 대상으로부터 제외하는 연산 대상 특정 공정과,
    연산 대상의 단층상에 의거하여 혈관망을 산출하는 연산 공정과,
    산출된 혈관망을 나타내는 화상을 표시하는 표시 공정을 구비하는 것을 특징으로 하는 혈관 가시화 방법.
  7. 광 코히어런스 토모그래피에 의해 복수회 취득된 복수의 단층상에 대해서, 표피 대응영역에 있어서의 자기상관값인 제1자기상관값을 연산하는 기능과,
    상기 제1자기상관값 중 미리 정하는 저자기상관에 대응하는 단층상의 조합을 제외한 후에, 진피 대응영역에 있어서의 자기상관값인 제2자기상관값을 연산하는 기능과,
    상기 제2자기상관값에 의거하여 혈관망을 산출하는 기능과,
    산출된 혈관망을 표시시키기 위한 신호를 출력하는 기능을 컴퓨터에 실현시키기 위한 프로그램.
KR1020197038367A 2017-09-29 2018-06-28 피부의 혈관망을 가시화하는 장치, 방법 및 프로그램 KR102558159B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017189269A JP6968324B2 (ja) 2017-09-29 2017-09-29 皮膚の血管網を可視化する装置、方法およびプログラム
JPJP-P-2017-189269 2017-09-29
PCT/JP2018/024516 WO2019064762A1 (ja) 2017-09-29 2018-06-28 皮膚の血管網を可視化する装置、方法およびプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200066593A true KR20200066593A (ko) 2020-06-10
KR102558159B1 KR102558159B1 (ko) 2023-07-21

Family

ID=65902859

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020197038367A KR102558159B1 (ko) 2017-09-29 2018-06-28 피부의 혈관망을 가시화하는 장치, 방법 및 프로그램

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11238584B2 (ko)
JP (1) JP6968324B2 (ko)
KR (1) KR102558159B1 (ko)
TW (1) TW201914534A (ko)
WO (1) WO2019064762A1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7072158B2 (ja) * 2017-09-29 2022-05-20 株式会社 資生堂 皮膚の血管網を可視化する装置、方法およびプログラム
CN110292359B (zh) * 2019-07-09 2021-01-08 浙江大学 一种无标记全光学神经调控与成像的方法与装置

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7822452B2 (en) 2004-08-11 2010-10-26 Glt Acquisition Corp. Method for data reduction and calibration of an OCT-based blood glucose monitor
JP6535985B2 (ja) * 2014-06-30 2019-07-03 株式会社ニデック 光コヒーレンストモグラフィ装置、光コヒーレンストモグラフィ演算方法及び光コヒーレンストモグラフィ演算プログラム
US11071452B2 (en) 2014-06-30 2021-07-27 Nidek Co., Ltd. Optical coherence tomography device, optical coherence tomography calculation method, and optical coherence tomography calculation program
US10405793B2 (en) * 2014-07-01 2019-09-10 University Of Washington Systems and methods for in vivo visualization of lymphatic vessels with optical coherence tomography
JP6550745B2 (ja) 2014-12-19 2019-07-31 国立大学法人旭川医科大学 血流計測装置
GB201503196D0 (en) * 2015-02-26 2015-04-15 Michelson Diagnostics Ltd Processing optical coherence tomography scans
JP6584126B2 (ja) * 2015-05-01 2019-10-02 キヤノン株式会社 画像生成装置、画像生成方法およびプログラム
JP6245590B1 (ja) * 2016-06-20 2017-12-13 公立大学法人大阪市立大学 皮膚診断装置、皮膚状態出力方法、プログラムおよび記録媒体

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
D Wei et al, "Automatic motion correction for in vivo human skin OCT angiography through combined rigid and nonrigid registration," J Biomed Opt, 22(6), 066013(2017)
David Wei We et. al., Automatic motion correction for in vivo human skin optical coherence tomography angiography through combined rigid and nonrigid registration, J Biomed Opt. 22(6) (2017.06.01.) *
J. Enfield, E. Jonathan, M. Leahy, In vivo imaging of the microcirculation of the volar forearm using correlation mapping optical coherence tomography(cmOCT), Biomed. Opt. Express 2(2011) 1184-1193.
Joey Enfield et. al., In vivo imaging of the microcirculation of the volar forearm using correlation mapping optical coherence tomography(cmOCT), Biomed. Opt. Express, 2(5), pp.1184~1193 (2011.05.01.) *

Also Published As

Publication number Publication date
JP6968324B2 (ja) 2021-11-17
KR102558159B1 (ko) 2023-07-21
JP2019063047A (ja) 2019-04-25
WO2019064762A1 (ja) 2019-04-04
US20200226756A1 (en) 2020-07-16
US11238584B2 (en) 2022-02-01
TW201914534A (zh) 2019-04-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10660515B2 (en) Image display method of providing diagnosis information using three-dimensional tomographic data
JP6627342B2 (ja) Ｏｃｔモーションコントラストデータ解析装置、ｏｃｔモーションコントラストデータ解析プログラム。
JP6702764B2 (ja) 光干渉断層データの処理方法、該方法を実行するためのプログラム、及び処理装置
JP2017077414A (ja) 眼科解析装置、眼科解析プログラム
JP5924955B2 (ja) 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、眼科装置およびプログラム
JP2017077413A (ja) 眼科解析装置、眼科解析プログラム
US11238584B2 (en) Device, method, and program for visualizing network of blood vessels of skin
US10916012B2 (en) Image processing apparatus and image processing method
KR102597192B1 (ko) 피부의 혈관망을 가시화하는 장치, 방법 및 프로그램
JP2016152962A (ja) 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、眼科装置、眼科装置の制御方法、画像処理プログラムおよび撮影制御プログラム
KR102550386B1 (ko) 피부의 혈관망을 가시화하는 장치, 방법 및 프로그램
JP6870723B2 (ja) Ｏｃｔモーションコントラストデータ解析装置、ｏｃｔモーションコントラストデータ解析プログラム。
JP2018191761A (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP7386950B2 (ja) 眼科情報処理装置
JP7297133B2 (ja) 眼科情報処理装置及び眼科撮影装置
JP2019024617A (ja) 眼科情報処理装置及び眼科撮影装置
JP2019217388A (ja) 画像生成装置、画像生成方法およびプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
N231 Notification of change of applicant
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant