JP6995485B2 - Ophthalmic appliances, device control methods and programs - Google Patents
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Description
本発明は、被検眼の血管を含む血管含有画像を生成する眼科装置、被検眼を含む被検体の血管含有画像を生成する装置の制御方法、並びに、当該制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。 The present invention relates to an ophthalmic apparatus that generates a blood vessel-containing image including blood vessels of an eye to be inspected, a control method of an apparatus that generates a blood vessel-containing image of a subject including an eye to be inspected, and a program for causing a computer to execute the control method. It is about.
近年、低コヒーレンス光による干渉を利用した光干渉断層計(Optical Coherence Tomography:以下、「OCT」と記載)装置が、眼科検査用の眼科装置として実用化されている。このOCT装置は、例えば、被検眼の網膜の3次元構造を描出することが可能である。さらに近年では、OCT装置は、単に網膜構造のみならず、連続して取得された断層画像間の信号変化を利用して網膜血管を非浸襲に描出するOCTアンギオグラフィー(OCT Angiograpy)の技術が開発されている(例えば特許文献1参照)。 In recent years, an optical coherence tomography (hereinafter referred to as "OCT") device using interference due to low coherence light has been put into practical use as an ophthalmic device for ophthalmic examination. This OCT device can, for example, depict the three-dimensional structure of the retina of the eye to be inspected. Furthermore, in recent years, OCT devices have been equipped with OCT angiography technology that non-invasively visualizes retinal blood vessels by utilizing not only the retinal structure but also signal changes between continuously acquired tomographic images. It has been developed (see, for example, Patent Document 1).
近年の研究結果において、OCTアンギオグラフィーの有用性が論じられている。特に、加齢黄斑変性や糖尿病網膜症などの失明の可能性がある被検眼の疾患の診断に血管状態が可視化されたOCTアンギオグラフィーが有効である。この点、特許文献1の技術は、血管を精度良く画像化するための技術であり、OCTアンギオグラフィー画像を用いて被検眼の疾患診断に使用可能な情報を提供することまでは考慮されていなかった。 Recent research results discuss the usefulness of OCT angiography. In particular, OCT angiography in which the vascular condition is visualized is effective for diagnosing a disease of the eye to be inspected, such as age-related macular degeneration and diabetic retinopathy. In this respect, the technique of Patent Document 1 is a technique for accurately imaging a blood vessel, and does not consider providing information that can be used for diagnosing a disease of an eye to be inspected by using an OCT angiography image. rice field.
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、被検眼の疾患診断に使用可能な情報を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such problems, and an object of the present invention is to provide information that can be used for diagnosing a disease of an eye to be inspected.
本発明の眼科装置は、被検眼の血管を含む血管含有画像であるOCTA画像を生成する生成手段と、前記OCTA画像の中から、少なくとも2つの血管が合流して1つの血管となる血管合流部を含む画像領域を抽出する抽出手段と、前記血管合流部を含む前記画像領域から、前記1つの血管の血流方向に交差する方向の複数の輝度プロフィルを取得する取得手段と、前記複数の輝度プロファイルを解析して、前記1つの血管において前記2つの血管のそれぞれから流入する血液の層流に係る層流情報を取得する解析手段と、前記層流情報を表示部に表示する制御を行う表示制御手段とを有し、前記解析手段は、前記層流情報として、前記1つの血管の血流方向における前記層流の長さの情報を含む情報を取得する。
本発明の眼科装置における他の態様は、被検眼の血管を含む血管含有画像であるOCTA画像を生成する生成手段と、前記OCTA画像の中から、少なくとも2つの血管が合流して1つの血管となる血管合流部を含む画像領域を抽出する抽出手段と、前記血管合流部を含む前記画像領域から、前記1つの血管の血流方向に交差する方向の複数の輝度プロフィルを取得する取得手段と、前記複数の輝度プロファイルを解析して、前記1つの血管において前記2つの血管のそれぞれから流入する血液の層流に係る層流情報を取得する解析手段と、前記層流情報を表示部に表示する制御を行う表示制御手段とを有し、前記解析手段は、前記層流情報として、前記1つの血管における、前記2つの血管のうちの一方の血管から流入した血液の層流と前記2つの血管のうちの他方の血管から流入した血液の層流との比率である層流比率の情報を含む情報を取得する。
また、本発明は、上述した眼科装置を含む装置の制御方法、及び、当該制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを含む。
The ophthalmic apparatus of the present invention is a generation means for generating an OCTA image which is a blood vessel-containing image including a blood vessel of a test eye, and a blood vessel confluence portion in which at least two blood vessels are merged into one blood vessel from the OCTA image. An extraction means for extracting an image region containing the blood vessel, an acquisition means for acquiring a plurality of brightness profiles in a direction intersecting the blood flow direction of the one blood vessel from the image region including the blood vessel confluence portion, and the plurality of brightness. An analysis means for analyzing a profile to acquire laminar flow information related to laminar flow of blood flowing from each of the two blood vessels in the one blood vessel, and a display for controlling display of the laminar flow information on a display unit. It has a control means, and the analysis means acquires information including information on the length of the laminar flow in the blood flow direction of the one blood vessel as the laminar flow information .
Another aspect of the ophthalmic apparatus of the present invention is a generation means for generating an OCTA image which is a blood vessel-containing image including a blood vessel of a test eye, and at least two blood vessels from the OCTA image are merged into one blood vessel. An extraction means for extracting an image region including a blood vessel confluence portion, and an acquisition means for acquiring a plurality of brightness profiles in a direction intersecting the blood flow direction of the one blood vessel from the image region including the blood vessel confluence portion. An analysis means for analyzing the plurality of brightness profiles and acquiring laminar flow information related to the laminar flow of blood flowing from each of the two blood vessels in the one blood vessel, and displaying the laminar flow information on the display unit. The analysis means has a display control means for controlling, and the analysis means has, as the laminar flow information, a laminar flow of blood flowing from one of the two blood vessels in the one blood vessel and the two blood vessels. Information including information on the laminar flow ratio, which is the ratio of the blood flowing from the other blood vessel to the laminar flow, is acquired.
The present invention also includes a method for controlling an apparatus including the above-mentioned ophthalmic apparatus, and a program for causing a computer to execute the control method.
本発明によれば、被検眼の疾患診断に使用可能な情報を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide information that can be used for diagnosing a disease of an eye to be inspected.
以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態(実施形態)について説明する。 Hereinafter, embodiments (embodiments) for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明の実施形態に係る眼科装置100の概略構成の一例を示す図である。なお、本実施形態に係る眼科装置100としては、SS(Swept source)-OCT装置を適用した例について説明を行うが、本発明においてはこれに限定されるものではない。例えば、本実施形態に係る眼科装置100として、他の方式のOCT装置を適用することも、更にはOCT装置以外の他の眼科装置を適用することも、本発明に含まれる。
FIG. 1 is a diagram showing an example of a schematic configuration of an
眼科装置100は、図1に示すように、波長掃引光源110、光信号分岐/合波部120、干渉光検出部130、コンピュータ140、測定アーム150、参照アーム160、及び、表示部170を有して構成されている。ここで、コンピュータ140は、例えば、中央演算処理装置(CPU)と記憶装置とを含むハードウェア構成を備える。この際、記憶装置としては、例えば、メモリ(RAM及びROM)と大容量記憶装置(HDD)とを含み構成されている。また、記憶装置の一部または全ては、コンピュータ140の外部に備えられることとしてもよい。
As shown in FIG. 1, the
波長掃引光源110は、コンピュータ140の制御に基づいて、例えば波長980nm~1100nmの光を100kHzの周波数(Aスキャンレート)で出射する。ここで、波長や周波数については例示であり、本実施形態においては上述した値に限定されるものではない。また、以下の記載についても同様に、記載された数値は例示であり、本実施形態においては、記載された数値に限定されるものではない。また、本実施形態においては、撮影対象として被検眼Eの眼底Efを適用した例について説明を行うが、本発明においてはこれに限定されるものではなく、例えば被検眼の他の部位(例えば前眼部)を撮影対象とすることも、本発明に含まれる。
The wavelength
光信号分岐/合波部120は、図1に示すように、カプラ121及びカプラ122を有して構成されている。まず、カプラ121は、波長掃引光源110から射出された光を被検眼Eの眼底Efへ照射する照射光と、参照光とに分岐する分岐部材である。照射光は、測定アーム150を経由して被検眼Eに照射される。より具体的には、測定アーム150に入射した照射光は、偏光コントローラ151で偏光状態を整えられた後、コリメータ152から空間光として射出される。その後、照射光は、X軸スキャナー153、Y軸スキャナー154、フォーカスレンズ155を介して、被検眼Eの眼底Efに照射される。なお、X軸スキャナー153及びY軸スキャナー154は、眼底Efを照射光で走査する機能を有する走査部材である。この走査部材によって、照射光の眼底Efへの照射位置が変えられる。ここで、被検眼Eの1点の奥行き方向(深さ方向)の情報を取得することをAスキャンと呼ぶ。また、Aスキャンと直交する方向に沿って、2次元断層画像を取得することをBスキャン、更にBスキャンの2次元断層画像に垂直な方向に沿って、2次元断層画像を取得することをCスキャンと呼ぶ。
As shown in FIG. 1, the optical signal branch /
なお、X軸スキャナー153及びY軸スキャナー154は、それぞれ、回転軸が互いに直交するよう配置されたミラーで構成されている。X軸スキャナー153は、X軸方向の走査を行い、Y軸スキャナー154は、Y軸方向の走査を行う。X軸方向及びY軸方向の各方向は、眼球の眼軸方向に対して垂直な方向で、互いに垂直な方向である。また、Bスキャン、Cスキャンのようなライン走査方向と、X軸方向またはY軸方向とは、一致していなくてもよい。このため、Bスキャン、Cスキャンのライン走査方向は、撮影したい2次元の断層画像或いは3次元の断層画像に応じて、適宜決めることができる。
The
眼底Efからの反射光は、再びフォーカスレンズ155などの同一経路を経由して、カプラ121を通りカプラ122に入射する。なお、シャッター156を閉じて計測することで、被検眼Eからの反射光をカットしてバックグランド(ノイズフロア)の計測が可能である。
The reflected light from the fundus Ef passes through the
一方、参照光は、参照アーム160を経由し、カプラ122に入射する。より具体的には、参照アーム160に入射した参照光は、偏光コントローラ161で偏光状態を整えられた後、コリメータ162から空間光として射出される。その後、参照光は、分散補償ガラス163、光路長調整光学系164、分散調整プリズムペア165を通り、コリメータ166を介して光ファイバーに入射され、参照アーム160から射出されてカプラ122に入射する。
On the other hand, the reference light enters the
カプラ122では、測定アーム150を経由した被検眼Eからの測定光の戻り光と、参照アーム160を通った参照光とが干渉する。そして、その干渉光を干渉光検出部130で検出する。この干渉光検出部130は、差動検出器131と、A/D変換器132とを有して構成されている。干渉光検出部130では、まず、カプラ122で分波された干渉光を差動検出器131で検出する。そして、差動検出器131で電気信号に変換されたOCT干渉信号(以下、単に「干渉信号」という場合がある)をA/D変換器132でデジタル信号に変換している。ここで、差動検出器131の干渉光のサンプリングは、波長掃引光源110の中に組み込まれたクロック発生器が発信するkクロック信号に基づいて等波数間隔に行われる。そして、A/D変換器132が出力したデジタル信号は、コンピュータ140に送られる。その後、コンピュータ140は、デジタル信号に変換した干渉信号を信号処理し、OCTアンギオグラフィー画像(以下、「OCTA画像」と記載する)を計算により生成する。
In the
コンピュータ140が備えるCPUは、各種の処理を実行する。具体的に、コンピュータ140のCPUは、コンピュータ140の記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、生成手段141、抽出手段142、解析手段143、記憶手段144及び表示制御手段145として機能する。なお、コンピュータ140が備えるCPU及び記憶装置は、1つであってもよいし、複数であってもよい。即ち、少なくとも1以上の処理装置(CPU)と少なくとも1つの記憶装置(ROMまたはRAM等)とが接続されており、少なくとも1以上の処理装置が少なくとも1以上の記憶装置に記憶されたプログラムを実行した場合に、コンピュータ140は、上述した各手段141~145として機能する。
The CPU included in the
以下、コンピュータ140の機能構成である生成手段141、抽出手段142、解析手段143、記憶手段144及び表示制御手段145について説明する。
Hereinafter, the generation means 141, the extraction means 142, the analysis means 143, the storage means 144, and the display control means 145, which are functional configurations of the
生成手段141は、A/D変換器132から出力されたデジタル信号(被検眼Eに対して走査された測定光の被検眼Eからの戻り光と参照光との干渉光に基づくデジタルの干渉信号)を用いて、OCTA画像を生成する。ここで、OCTA画像は、被検眼E(具体的に本実施形態では、眼底Ef)の血管を含む血管含有画像に相当するものである。以下、この生成手段141によるOCTA画像の生成方法の一例について説明する。 The generation means 141 is a digital interference signal based on a digital signal output from the A / D converter 132 (a digital interference signal based on the interference light between the return light from the test eye E and the reference light of the measurement light scanned with respect to the test eye E). ) Is used to generate an OCTA image. Here, the OCTA image corresponds to a blood vessel-containing image including a blood vessel of the eye E (specifically, the fundus Ef in this embodiment). Hereinafter, an example of a method for generating an OCTA image by the generation means 141 will be described.
まず、生成手段141は、A/D変換器132から取得した干渉信号をフーリエ変換することにより断層画像を取得する。具体的に、生成手段141は、干渉信号に高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourier Transform)を適用することにより位相と振幅とからなるOCT複素信号を取得する。なお、周波数解析として最大エントロピー法を用いてもよい。さらに、生成手段141は、OCT複素信号の絶対値を2乗し、信号強度(Intensity)を計算することにより、Intensityを示す断層画像(以下、単に「断層画像」という場合がある)を取得する。この断層画像は、被検眼Eの眼底Efの断層を示す断層画像データの一例に相当する。即ち、測定光を被検眼Eの眼底Efの略同一位置で複数回走査した場合、生成手段141は、それぞれ被検体の略同一位置の断層を示す複数の断層画像データを取得することとなる。なお、複数の断層画像データは、異なるタイミングで走査された測定光により取得されるデータである。
First, the generation means 141 acquires a tomographic image by Fourier transforming the interference signal acquired from the A /
なお、生成手段141は、X軸スキャナー153、Y軸スキャナー154を制御する手段としても機能する。
The generation means 141 also functions as a means for controlling the
続いて、生成手段141は、複数の断層画像の位置合わせを行う。本実施形態では、生成手段141は、被検眼Eの眼底Efの略同一位置を測定光で複数回走査することで得られた複数の断層画像の位置合わせを行う。より具体的には、生成手段141は、モーションコントラスト値を算出する前に複数の断層画像データ同士を位置合わせする。 Subsequently, the generation means 141 aligns a plurality of tomographic images. In the present embodiment, the generation means 141 aligns a plurality of tomographic images obtained by scanning substantially the same position of the fundus Ef of the eye E to be inspected with the measurement light a plurality of times. More specifically, the generation means 141 aligns a plurality of tomographic image data with each other before calculating the motion contrast value.
断層画像の位置合わせは、既知の種々の手法により実現可能である。生成手段141は、例えば断層画像同士の相関が最大となるように複数の断層画像の位置合わせを行う。なお、被検体が眼のように動く検体でなければ、この位置合わせ処理は不要である。また、被検体が眼であっても追尾の性能が高ければ、この位置合わせ処理は不要である。即ち、生成手段141による断層画像同士の位置合わせは必須ではない。 Alignment of tomographic images can be achieved by various known methods. The generation means 141 aligns a plurality of tomographic images so that the correlation between the tomographic images is maximized, for example. If the subject is not a specimen that moves like an eye, this alignment process is not necessary. Further, even if the subject is an eye, if the tracking performance is high, this alignment process is unnecessary. That is, the alignment of the tomographic images by the generation means 141 is not essential.
続いて、生成手段141は、モーションコントラスト特徴量(以下、「モーションコントラスト値」という場合がある)を算出する。ここで、モーションコントラストとは、被検体組織のうち流れのある組織(例えば血液)と流れのない組織の間のコントラストであり、このモーションコントラストを表現する特徴量をモーションコントラスト特徴量と定義する。 Subsequently, the generation means 141 calculates the motion contrast feature amount (hereinafter, may be referred to as “motion contrast value”). Here, the motion contrast is a contrast between a tissue having a flow (for example, blood) and a tissue having no flow among the tissue of the subject, and the feature amount expressing this motion contrast is defined as the motion contrast feature amount.
モーションコントラスト特徴量は、略同一位置を測定光で複数回走査することで得られた複数の断層画像間におけるデータの変化に基づいて算出される。例えば、生成手段141は、位置合わせされた複数の断層画像の信号強度(輝度)の分散をモーションコントラスト特徴量として算出する。より具体的には、生成手段141は、位置合わせされた複数の断層画像の対応する各位置における信号強度の分散をモーションコントラスト特徴量として算出する。例えば、所定時刻の血管に相当する像の信号強度と所定時刻とは異なる時刻の血管に相当する像の信号強度とは血流により変化するため、血管に相当する部分の分散値は血流等の流れがない部分の分散値に比べて大きな値となる。即ち、モーションコントラスト値は、複数の断層画像データ間での被検体における変化が大きいほど大きくなる値である。従って、この分散値に基づいて画像を生成することでモーションコントラストを表現することが可能である。なお、モーションコントラスト特徴量は、分散値に限定されるものではなく、例えば、標準偏差、差分値、非相関値及び相関値のいずれであってもよい。なお、生成手段141は、信号強度の分散等を用いることとしたが、位相の分散等を用いてモーションコントラスト特徴量を算出することとしてもよい。 The motion contrast feature amount is calculated based on the change in data between a plurality of tomographic images obtained by scanning substantially the same position a plurality of times with the measurement light. For example, the generation means 141 calculates the variance of the signal strength (luminance) of a plurality of aligned tomographic images as a motion contrast feature amount. More specifically, the generation means 141 calculates the variance of the signal intensity at each corresponding position of the plurality of aligned tomographic images as a motion contrast feature amount. For example, since the signal intensity of the image corresponding to the blood vessel at a predetermined time and the signal intensity of the image corresponding to the blood vessel at a time different from the predetermined time change depending on the blood flow, the dispersion value of the portion corresponding to the blood vessel is the blood flow, etc. It is a large value compared to the dispersion value of the part where there is no flow of. That is, the motion contrast value is a value that increases as the change in the subject between the plurality of tomographic image data increases. Therefore, it is possible to express the motion contrast by generating an image based on this dispersion value. The motion contrast feature amount is not limited to the dispersion value, and may be, for example, any of a standard deviation, a difference value, a non-correlation value, and a correlation value. Although the generation means 141 uses the dispersion of the signal strength or the like, the motion contrast feature amount may be calculated by using the dispersion of the phase or the like.
続いて、生成手段141は、位置合わせした複数の断層画像の平均値を算出することで、平均化画像を生成する。この平均化画像は、複数の断層画像の信号強度が平均化された断層画像である。この平均化画像をIntensity平均化画像という場合がある。生成手段141は、平均化画像の信号強度と閾値との比較を行う。生成手段141は、平均化画像の所定位置の信号強度が閾値よりも低い場合には、平均化画像の所定位置に対応する分散等に基づいて得られたモーションコントラスト特徴量を血管を示す特徴量とは異なる値にする。例えば、生成手段141は、平均化画像の信号強度が閾値よりも低い場合には、分散等に基づいて得られたモーションコントラスト特徴量を0にする。即ち、生成手段141は、信号強度を示す代表値が閾値よりも低い場合のモーションコントラスト値を、信号強度を示す代表値が閾値よりも高い場合のモーションコントラスト値よりも低い値とする。なお、生成手段141は、複数の断層画像の信号強度の分散をモーションコントラスト特徴量として算出する前に、平均化画像の信号強度と閾値との比較を行うこととしてもよい。例えば、生成手段141は、平均化画像の信号強度が閾値より低い場合にはモーションコントラスト特徴量を0と算出し、平均化画像の信号強度が閾値より高い場合には複数の断層画像の信号強度の分散をモーションコントラスト特徴量として算出する。 Subsequently, the generation means 141 generates an averaged image by calculating the average value of the plurality of aligned tomographic images. This averaged image is a tomographic image in which the signal intensities of a plurality of tomographic images are averaged. This averaged image may be referred to as an Integrity averaged image. The generation means 141 compares the signal strength of the averaged image with the threshold value. When the signal intensity at a predetermined position of the averaged image is lower than the threshold value, the generation means 141 uses the motion contrast feature amount obtained based on the variance corresponding to the predetermined position of the averaged image as the feature amount indicating the blood vessel. Set to a different value from. For example, when the signal intensity of the averaged image is lower than the threshold value, the generation means 141 sets the motion contrast feature amount obtained based on the dispersion or the like to 0. That is, the generation means 141 sets the motion contrast value when the representative value indicating the signal strength is lower than the threshold value to be lower than the motion contrast value when the representative value indicating the signal strength is higher than the threshold value. The generation means 141 may compare the signal strength of the averaged image with the threshold value before calculating the variance of the signal strength of the plurality of tomographic images as the motion contrast feature amount. For example, the generation means 141 calculates the motion contrast feature amount as 0 when the signal strength of the averaged image is lower than the threshold value, and the signal strength of a plurality of tomographic images when the signal strength of the averaged image is higher than the threshold value. Is calculated as the motion contrast feature amount.
なお、モーションコントラスト特徴量を完全に0にするのではなく、0近傍の値とすることとしてもよい。一方、生成手段141は、平均化画像の信号強度が閾値よりも高い場合は、分散等に基づいて得られたモーションコントラスト特徴量を維持する。即ち、生成手段141は、複数の断層画像データに基づいてモーションコントラスト値を算出し、信号強度を示す代表値と閾値との比較結果に基づいてモーションコントラスト値を再度算出する。 It should be noted that the motion contrast feature amount may not be completely set to 0, but may be set to a value in the vicinity of 0. On the other hand, when the signal intensity of the averaged image is higher than the threshold value, the generation means 141 maintains the motion contrast feature amount obtained based on the dispersion or the like. That is, the generation means 141 calculates the motion contrast value based on the plurality of tomographic image data, and recalculates the motion contrast value based on the comparison result between the representative value indicating the signal strength and the threshold value.
なお、閾値との比較対象として平均化画像の信号強度(信号強度の平均値)を用いたが、複数の断層画像の対応する位置における信号強度の最大値、最小値、中央値等の代表値を用いることとしてもよい。また、複数の断層画像から得られた信号強度を閾値と比較するのではなく、生成手段141は、1つの断層画像の信号強度と閾値とを比較し、モーションコントラスト特徴量を制御することとしてもよい。 Although the signal strength of the averaged image (average value of the signal strength) was used as a comparison target with the threshold value, representative values such as the maximum value, the minimum value, the median value, etc. of the signal strength at the corresponding positions of the plurality of tomographic images. May be used. Further, instead of comparing the signal strength obtained from a plurality of tomographic images with the threshold value, the generation means 141 also compares the signal strength of one tomographic image with the threshold value and controls the motion contrast feature amount. good.
上述したように、生成手段141は、複数の断層画像データ及び信号強度を示す複数の断層画像データの代表値と閾値との比較結果に基づいて、モーションコントラスト値を算出する。 As described above, the generation means 141 calculates the motion contrast value based on the comparison result between the representative value and the threshold value of the plurality of tomographic image data and the plurality of tomographic image data indicating the signal strength.
続いて、生成手段141は、モーションコントラスト特徴量に基づいてOCTA画像を生成する。OCTA画像は、生成手段141によって算出したモーション特徴量を画像化したものであり、例えばモーションコントラスト特徴量が大きいほど輝度を高く、モーションコントラスト特徴量が低いほど輝度を低くした画像である。ここで、本実施形態では、輝度が高い部分は、血管に相当する部分となる。なお、モーションコントラスト特徴量が大きいほど輝度を低く、モーションコントラスト特徴量が低いほど輝度を高くすることとしてもよい。このOCTA画像をモーションコントラスト画像という場合がある。即ち、生成手段141は、OCTA画像として、モーションコントラスト値に基づく被検体のモーションコントラスト画像を生成する。 Subsequently, the generation means 141 generates an OCTA image based on the motion contrast feature amount. The OCTA image is an image of the motion feature amount calculated by the generation means 141. For example, the larger the motion contrast feature amount is, the higher the brightness is, and the lower the motion contrast feature amount is, the lower the brightness is. Here, in the present embodiment, the portion having high brightness is a portion corresponding to a blood vessel. It should be noted that the larger the motion contrast feature amount, the lower the brightness, and the lower the motion contrast feature amount, the higher the brightness. This OCTA image may be referred to as a motion contrast image. That is, the generation means 141 generates a motion contrast image of the subject based on the motion contrast value as the OCTA image.
生成手段141は、3次元の断層画像データから3次元のモーションコントラスト特徴量(3次元のデータ)を算出している場合には、3次元のOCTA画像を生成することができる。また、生成手段141は、3次元のOCTA画像の任意の網膜方向の深さ範囲において投影または積算した2次元のOCTA画像を生成することもできる。即ち、生成手段141は、OCTA画像として、被検体の深さ方向における所定範囲のモーションコントラスト値を前記深さ方向に投影または積算して2次元のモーションコントラスト画像を生成することもできる。 When the generation means 141 calculates the three-dimensional motion contrast feature amount (three-dimensional data) from the three-dimensional tomographic image data, the generation means 141 can generate a three-dimensional OCTA image. In addition, the generation means 141 can also generate a two-dimensional OCTA image projected or integrated in an arbitrary depth range in the retinal direction of the three-dimensional OCTA image. That is, the generation means 141 can also generate a two-dimensional motion contrast image as an OCTA image by projecting or integrating motion contrast values in a predetermined range in the depth direction of the subject in the depth direction.
さらに、生成手段141は、3次元のOCTA画像から任意の網膜方向の深さ範囲を切り出して、部分的な3次元のOCTA画像を生成することもできる。即ち、生成手段141は、OCTA画像として、被検体の深さ方向における所定範囲のモーションコントラスト値に基づく3次元のモーションコントラスト画像を生成することもできる。 Further, the generation means 141 can also cut out an arbitrary depth range in the retinal direction from the three-dimensional OCTA image to generate a partial three-dimensional OCTA image. That is, the generation means 141 can also generate a three-dimensional motion contrast image based on the motion contrast value in a predetermined range in the depth direction of the subject as the OCTA image.
なお、任意の網膜方向の深さ範囲は検査者(操作者)により設定可能である。例えば、コンピュータ140は、IS/OSからRPEまでの層、RPEからBMまでの層などの選択可能な層の候補を表示部170に表示する。表示された層の候補から、検査者は、所定の層を選択する。そして、生成手段141は、検査者により選択された層において網膜の深さ方向に積算を行って2次元のOCTA画像(en-face血管画像)または部分的な3次元のOCTA画像を生成することとしてもよい。
The depth range in the direction of the retina can be set by the inspector (operator). For example, the
また、生成手段141は、モーションコントラスト特徴量から断層画像に相当するOCTA画像を生成することとしてもよい。 Further, the generation means 141 may generate an OCTA image corresponding to a tomographic image from the motion contrast feature amount.
抽出手段142は、生成手段141で生成されたOCTA画像の中から、少なくとも2つの血管が合流して1つの血管となる血管合流部を含む画像領域である血管合流部含有画像領域を抽出する処理を行う。この抽出手段142の処理について、図2を用いて説明する。 The extraction means 142 extracts from the OCTA image generated by the generation means 141 an image region containing a blood vessel confluence, which is an image region including a blood vessel confluence in which at least two blood vessels merge to form one blood vessel. I do. The processing of the extraction means 142 will be described with reference to FIG.
図2は、図1の抽出手段142による画像領域抽出処理の一例を示す図である。具体的に、図2には、抽出手段142が、生成手段141で生成されたOCTA画像200の中から、少なくとも2つの血管が合流して1つの血管となる血管合流部を含む血管合流部含有画像領域210,220,230を抽出した例を示している。
FIG. 2 is a diagram showing an example of an image area extraction process by the extraction means 142 of FIG. Specifically, in FIG. 2, the extraction means 142 contains a blood vessel confluence portion including a blood vessel confluence portion in which at least two blood vessels merge into one blood vessel from the
その後、本実施形態においては、生成手段141は、抽出手段142で抽出された血管合流部含有画像領域に対応する被検眼Eの眼底Erの領域を再スキャンして、血管合流部含有画像領域に係るOCTA画像を生成する。 Then, in the present embodiment, the generation means 141 rescans the region of the fundus Er of the eye E to be inspected corresponding to the blood vessel confluence-containing image region extracted by the extraction means 142, and creates the blood vessel confluence-containing image region. Generate such an OCTA image.
図3は、図1の生成手段141により生成された血管合流部含有画像領域に係るOCTA画像300の一例を示す図である。この図3に示すOCTA画像300は、図2に示す血管合流部含有画像領域210に対応するOCTA画像である。また、図3に示すOCTA画像300は、2つの血管310及び320が合流して1つの血管330となる血管合流部(血管合流点)301を含む画像領域に係る画像となっている。ここで、血管合流部(血管合流点)301は、例えば、上述した2つの血管のうちの一方の血管310の中心線と他方の血管320の中心線との交点で定められるものである。
FIG. 3 is a diagram showing an example of an
解析手段143は、抽出手段142によって抽出された血管合流部含有画像領域に係る画像(本実施形態では、生成手段141により生成された血管合流部含有画像領域に係るOCTA画像)を解析して、図3に示す1つの血管330において図3に示す2つの血管310及び320のそれぞれから流入する血液の層流に係る層流情報を取得する。ここで、解析手段143は、この層流情報として、例えば、図3に示す血管330の血流方向における層流の長さの情報を含む情報を取得する。また、解析手段143は、層流情報として、例えば、図3に示す血管330における、図3に示す血管310から流入した血液の層流と血管320から流入した血液の層流との比率である層流比率の情報を含む情報を取得する。さらに、解析手段143は、層流情報として、例えば、図3に示す血管310の血管径と血管320の血管径との比率である血管径比率と、上述した層流比率とを比較した比較情報を含む情報を取得する。ここで、解析手段143は、層流情報を取得する際に、OCTA画像から輝度プロファイルを取得し、当該輝度プロファイルを用いて層流情報を取得する。以下、解析手段143が層流情報を取得する際に用いる輝度プロファイルについて説明する。
The analysis means 143 analyzes an image relating to the blood vessel confluence-containing image region extracted by the extraction means 142 (in this embodiment, an OCTA image relating to the blood vessel confluence-containing image region generated by the generation means 141). In one
図4は、図1の解析手段143で取得する輝度プロファイルの一例を示す図である。以下、図3を用いながら、図4を説明する。 FIG. 4 is a diagram showing an example of a luminance profile acquired by the analysis means 143 of FIG. Hereinafter, FIG. 4 will be described with reference to FIG.
図4(a)は、図3に示す血管合流部(血管合流点)301を基準とし、血管330の血流方向と交差(例えば直交)する方向であって測定点302と測定点303を両端とする線分の輝度プロファイルの一例を示している。この図4(a)において、横軸は測定点302から測定点303までの距離(ピクセル数)を示し、縦軸は輝度値(濃淡値)を示している。図4(a)には、図3に示す測定点302と測定点303を両端とする線分で横切る、血管310から流入した血液の血流(層流)と血管320から流入した血液の血流(層流)を示す2つの輝度極大値a1及びb1が示されている。具体的に、図4(a)には、横軸の20~30の間に血管310から流入した血液の血流(層流)に関する第1の輝度極大値a1が示され、横軸の55~65の間に血管320から流入した血液の血流(層流)に関する第2の輝度極大値b1が示されている。この点、血管合流部(血管合流点)301では、血管内の赤血球の形状と層流を維持しているため、図4(a)は、単一の血管330内に2つの血管310及び320のそれぞれから流入する血液の層流を示す2つの輝度極大値a1及びb1が観測されることを意味している。また、図4(a)には、第1の輝度極大値a1と第2の輝度極大値b1との間に輝度極小値c1が示されており、この輝度極小値c1の部分は図3に示すOCTA画像300では黒色となっており、変化がない部分(即ち、血流が無い部分)であることが分かる。
FIG. 4A is a direction that intersects (for example, orthogonally) with the blood flow direction of the
図4(b)は、図3に示す血管合流部(血管合流点)301から血管330の血流方向の下流側に10ピクセル移動させた位置で血管330の血流方向と交差(例えば直交)する方向であって測定点304と測定点305を両端とする線分の輝度プロファイルの一例を示している。この図4(b)においても、血管310から流入した血液の血流(層流)に関する第1の輝度極大値a2、血管320から流入した血液の血流(層流)に関する第2の輝度極大値b2、これらの輝度極大値間の輝度極小値c2が示されている。
FIG. 4B crosses (for example, orthogonally) the blood flow direction of the
図4(c)は、図3に示す測定点304と測定点305を両端とする線分から血管330の血流方向の下流側に更に移動させた位置で血管330の血流方向と交差(例えば直交)する方向であって測定点306と測定点307を両端とする線分の輝度プロファイルの一例を示している。この図4(c)においても、血管310から流入した血液の血流(層流)に関する第1の輝度極大値a3、血管320から流入した血液の血流(層流)に関する第2の輝度極大値b3、これらの輝度極大値間の輝度極小値c3が示されている。
FIG. 4C crosses the blood flow direction of the
図4(d)は、図3に示す測定点306と測定点307を両端とする線分から血管330の血流方向の下流側に更に移動させた位置で血管330の血流方向と交差(例えば直交)する方向であって測定点308と測定点309を両端とする線分の輝度プロファイルの一例を示している。この図4(d)においても、血管310から流入した血液の血流に関する第1の輝度極大値a4、血管320から流入した血液の血流に関する第2の輝度極大値b4、これらの輝度極大値間の輝度極小値c4がわずかに観測されるが、その差はほとんどない。そこで、本実施形態においては、血管330において血管310及び血管320のそれぞれから流入した血液の層流が無いと判断する基準として、輝度値が最小の輝度極大値(図4(d)では、輝度極大値a4)をIpとし、輝度極小値(図4(d)では、輝度極小値c4)をIbとした際に、Ib/Ip≧0.95となる場合を採用することにする。通常、単一の血管では、単一の輝度ピークが観察されるため、輝度極大値Ipと輝度極小値Ibとが略同じと考えられる上述した判断基準を採用した。なお、本実施形態では、血管330において血管310及び血管320のそれぞれから流入した血液の層流が無いと判断する基準として、Ib/Ip≧0.95を採用したが、これは飽くまでも一例であり、例えばIb/Ip≧0.90を採用することも、その他の基準を採用することも、本発明に適用可能である。即ち、Ib/Ipが所定値以上となる場合の「所定値」は、適宜変更可能である。
FIG. 4D crosses the blood flow direction of the
このように、解析手段143は、図4を用いて説明した輝度プロファイルを解析することによって、層流情報を取得する。 As described above, the analysis means 143 acquires the laminar flow information by analyzing the luminance profile described with reference to FIG.
ここで、再び、図1の説明に戻る。
記憶手段144は、コンピュータ140が各種の制御や処理を行う際に必要な各種の情報、データ、プログラム等を記憶している。また、記憶手段144は、コンピュータ140が各種の制御や処理を行うことによって得られた各種の情報やデータ等を記憶する。例えば、記憶手段144は、被検眼Eごとに過去に測定された層流情報を記憶している。また、例えば、記憶手段144は、各人種の正常眼のデータベースであるノーマティブデータベース(NDB)を格納しているものとし、そのうちの1つの情報として正常眼の層流情報が記憶されているものとする。
Here, the description of FIG. 1 is returned to again.
The storage means 144 stores various information, data, programs, and the like necessary for the
表示制御手段145は、解析手段143で得られた層流情報を表示部170に表示する制御を行う。さらに、表示制御手段145は、生成手段141で生成されたOCTA画像や、抽出手段142や解析手段143で得られた各種の情報、記憶手段144に記憶されている各種の情報等を表示部170に表示する制御も行う。 The display control means 145 controls to display the laminar flow information obtained by the analysis means 143 on the display unit 170. Further, the display control means 145 displays the OCTA image generated by the generation means 141, various information obtained by the extraction means 142 and the analysis means 143, various information stored in the storage means 144, and the like. It also controls the display on.
表示部170は、表示制御手段145の制御に基づいて、各種の画像や各種の情報等を表示する。表示部170は、例えば、液晶等のディスプレイである。この表示部170には、表示制御手段145の制御によって、解析手段143で得られた層流情報や、生成手段141で生成されたOCTA画像、抽出手段142や解析手段143で得られた各種の情報、記憶手段144に記憶されている各種の情報等が表示される。 The display unit 170 displays various images, various information, and the like based on the control of the display control means 145. The display unit 170 is, for example, a display such as a liquid crystal display. The display unit 170 has laminar flow information obtained by the analysis means 143, OCTA images generated by the generation means 141, and various types obtained by the extraction means 142 and the analysis means 143 under the control of the display control means 145. Information, various information stored in the storage means 144, and the like are displayed.
次に、眼科装置100の制御方法における処理手順について説明する。
図5は、本発明の実施形態に係る眼科装置100の制御方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。
Next, the processing procedure in the control method of the
FIG. 5 is a flowchart showing an example of a processing procedure in the control method of the
例えば、ユーザーインターフェース(不図示)から被検眼Eの撮影指示がなされると、ステップS101において、コンピュータ140(例えば、生成手段141)は、干渉光検出部130から撮像信号である干渉信号の読み出し処理を行う。この際、本ステップでは、予め干渉光検出部130から読み出され、記憶手段144に保存データとして記憶されている干渉信号に係るデータを読み出すようにしてもよい。
For example, when an instruction to take an image of the eye E to be inspected is given from a user interface (not shown), in step S101, the computer 140 (for example, the generation means 141) reads out an interference signal which is an image pickup signal from the interference
続いて、ステップS102において、生成手段141は、ステップS101で読み出した撮像信号である干渉信号に基づいて、上述したOCTA画像(例えば図2の200)を生成する処理を行う。 Subsequently, in step S102, the generation means 141 performs a process of generating the above-mentioned OCTA image (for example, 200 in FIG. 2) based on the interference signal which is the image pickup signal read in step S101.
続いて、ステップS103において、抽出手段142は、ステップS102で生成されたOCTA画像に、血管の有無とともに、少なくとも2つの血管が合流して1つの血管となる血管合流部があるか否かを判断する。 Subsequently, in step S103, the extraction means 142 determines whether or not the OCTA image generated in step S102 has a blood vessel and whether or not there is a blood vessel confluence portion where at least two blood vessels merge to form one blood vessel. do.
ステップS103の判断の結果、ステップS102で生成されたOCTA画像に血管があり且つ血管合流部がある場合には(S103/YES)、抽出手段142は、OCTA画像の中から当該血管合流部を含む血管合流部含有画像領域を抽出する。この抽出手段142で抽出される血管合流部含有画像領域としては、例えば、図2に示す血管合流部含有画像領域210,220,230が挙げられる。その後、ステップS104に進む。
ステップS104に進むと、生成手段141は、生成手段141は、抽出手段142で抽出された血管合流部含有画像領域に対応する被検眼Eの眼底Erの領域を再スキャンして、血管合流部含有画像領域に係るOCTA画像を生成する。本ステップで生成されるOCTA画像としては、例えば、図3に示すOCTA画像300が挙げられる。ここで、本ステップでは、解析精度の向上のために、ステップS102で生成したOCTA画像よりも高解像度のOCTA画像を生成すべく、血管合流部含有画像領域に対応する被検眼Eの眼底Erの領域を指定の間隔(例えば5μm)で再スキャンする。
As a result of the determination in step S103, if the OCTA image generated in step S102 has blood vessels and has a blood vessel confluence (S103 / YES), the extraction means 142 includes the blood vessel confluence from the OCTA image. The image region containing the blood vessel confluence is extracted. Examples of the blood vessel confluence-containing image region extracted by the extraction means 142 include the blood vessel confluence-containing
Proceeding to step S104, the generation means 141 rescans the region of the fundus Er of the eye E to be inspected corresponding to the blood vessel confluence-containing image region extracted by the extraction means 142, and the generation means 141 contains the blood vessel confluence. Generate an OCTA image for the image area. Examples of the OCTA image generated in this step include the
続いて、ステップS105において、解析手段143は、ステップS104で生成されたOCTA画像の中から、少なくとも2つの血管が合流して1つの血管となる血管合流部(血管合流点)の位置座標と取得する処理を行う。例えば、図3に示す血管合流部(血管合流点)301の位置座標を取得する。なお、本実施形態では、OCTA画像300を画像処理し、例えば血管310の中心線と血管320の中心線との交点を血管合流部(血管合流点)301として取得するものとするが、例えばユーザーインターフェースで指示された位置に基づき取得してもよい。
Subsequently, in step S105, the analysis means 143 obtains the position coordinates of the blood vessel confluence portion (blood vessel confluence point) from which at least two blood vessels merge to form one blood vessel from the OCTA image generated in step S104. Perform the processing. For example, the position coordinates of the blood vessel confluence portion (blood vessel confluence point) 301 shown in FIG. 3 are acquired. In the present embodiment, the
続いて、ステップS106において、解析手段143は、ステップS104で生成されたOCTA画像から、ステップS106で位置座標を取得した血管合流部(血管合流点)における輝度プロファイルを取得する処理を行う。ここでは、例えば、図3に示す血管合流部(血管合流点)301を基準とし、血管330の血流方向と交差する方向であって測定点302と測定点303を両端とする線分の輝度プロファイル(図4(a)に示す輝度プロファイル)を取得する。
Subsequently, in step S106, the analysis means 143 performs a process of acquiring the luminance profile at the blood vessel confluence portion (blood vessel confluence point) for which the position coordinates were acquired in step S106 from the OCTA image generated in step S104. Here, for example, with reference to the blood vessel confluence portion (blood vessel confluence point) 301 shown in FIG. 3, the brightness of the line segment in the direction intersecting the blood flow direction of the
続いて、ステップS107において、解析手段143は、ステップS106で取得した輝度プロファイル内にピーク(輝度極大値)が2つ以上あるか否かを判断する。例えば、図4(a)に示す輝度プロファイルの場合には、輝度極大値a1及びb1を含む2つ以上の輝度極大値があるため、本ステップでは肯定判断(S107/YES)されることになる。 Subsequently, in step S107, the analysis means 143 determines whether or not there are two or more peaks (maximum luminance values) in the luminance profile acquired in step S106. For example, in the case of the luminance profile shown in FIG. 4A, since there are two or more luminance maximum values including the luminance maximum values a1 and b1, a positive judgment (S107 / YES) is made in this step. ..
ステップS107の判断の結果、ステップS106で取得した輝度プロファイル内にピーク(輝度極大値)が2つ以上ある場合には、ステップS108に進む。
ステップS108に進むと、解析手段143は、ステップS104で生成されたOCTA画像を解析して、合流後の血管において合流前の複数の血管のそれぞれから流入する血液の層流に係る層流情報を取得する処理を行う。
As a result of the determination in step S107, if there are two or more peaks (maximum luminance values) in the luminance profile acquired in step S106, the process proceeds to step S108.
Proceeding to step S108, the analysis means 143 analyzes the OCTA image generated in step S104 and obtains laminar flow information relating to the laminar flow of blood flowing from each of the plurality of blood vessels before merging in the blood vessel after merging. Perform the process of acquisition.
図6は、図5のステップS108の解析処理で得られる層流情報を説明するための図である。図6に示すOCTA画像600は、図3に示すOCTA画像300を拡大した画像であり、図6において、図3に示す構成と同様の構成については同じ符号を付している。図5のステップS108において、解析手段143は、例えば、図6に示す血管330の血流方向における層流の長さ610の情報や、図6に示す血管330において血管310から流入した血液の層流の幅621と血管320から流入した血液の層流の幅622との比率である層流比率の情報を、層流情報として取得する。さらに、解析手段143は、例えば、図6に示す血管310の血管径623と血管320の血管径624との比率である血管径比率を算出し、上述した層流比率と当該血管径比率とを比較した比較情報を層流情報として取得する。この図5のステップS108の詳細については、図7、図8を用いて後述する。
FIG. 6 is a diagram for explaining the laminar flow information obtained in the analysis process of step S108 of FIG. The
ステップS108の処理が終了した場合、ステップS107で否定判断された場合(S107/NO)、或いは、ステップS103で否定判断された場合(S103/NO)には、ステップS109に進む。
ステップS109に進むと、表示制御手段145は、ステップS108の解析処理で得られた層流情報等を、必要に応じて、生成手段141で生成されたOCTA画像とともに表示部170に表示する制御を行う。さらに、表示制御手段145は、ステップS103における血管の有無及び血管合流部の有無を含む血管合流部情報や、ステップS106で取得された輝度プロファイル、ステップS107の判定結果情報等も、表示部170に表示する制御を行う。そして、このステップS109の処理が終了すると、図5に示すフローチャートの処理が終了する。
When the process of step S108 is completed, when a negative determination is made in step S107 (S107 / NO), or when a negative determination is made in step S103 (S103 / NO), the process proceeds to step S109.
Proceeding to step S109, the display control means 145 controls to display the laminar flow information and the like obtained in the analysis process of step S108 on the display unit 170 together with the OCTA image generated by the generation means 141, if necessary. conduct. Further, the display control means 145 also displays the blood vessel merging portion information including the presence / absence of the blood vessel and the presence / absence of the blood vessel merging portion in step S103, the luminance profile acquired in step S106, the determination result information of step S107, and the like on the display unit 170. Control the display. Then, when the processing of step S109 is completed, the processing of the flowchart shown in FIG. 5 is completed.
次に、図5のステップS108の解析処理における詳細な処理手順について、図7及び図8に示す2つの態様を説明する。 Next, two embodiments shown in FIGS. 7 and 8 will be described with respect to the detailed processing procedure in the analysis process of step S108 of FIG.
まず、図7の説明を行う。
図7は、図5のステップS108の解析処理における態様1に係る詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。図7では、ステップS108の解析処理における態様1をステップS108-1として図示している。具体的に、ステップS108の解析処理における態様1は、層流情報として、図6に示す血管330の血流方向における層流の長さ610の情報を取得するものである。
First, FIG. 7 will be described.
FIG. 7 is a flowchart showing an example of a detailed processing procedure according to the first aspect in the analysis processing of step S108 of FIG. In FIG. 7, the aspect 1 in the analysis process of step S108 is illustrated as step S108-1. Specifically, the first aspect of the analysis process of step S108 is to acquire information on the length of the
図7に示すステップS108-1が開始されると、まず、ステップS201において、解析手段143は、ステップS105で取得した血管合流部(血管合流点)の位置座標を読み出す。 When step S108-1 shown in FIG. 7 is started, first, in step S201, the analysis means 143 reads out the position coordinates of the blood vessel confluence portion (blood vessel confluence point) acquired in step S105.
続いて、ステップS202において、解析手段143は、ステップS201で読み出した血管合流部(血管合流点)の位置座標を記憶手段144に記憶して保存する。 Subsequently, in step S202, the analysis means 143 stores and stores the position coordinates of the blood vessel confluence portion (blood vessel confluence point) read out in step S201 in the storage means 144.
続いて、ステップS203において、解析手段143は、前回測定した位置座標(初期は血管合流点の位置座標)から図3に示す血管330の血流方向の下流側に10ピクセル移動し、移動した位置座標において輝度プロファイルを取得する。ここでは、例えば図4(b)~図4(d)等に示すような輝度プロファイルを取得する。
Subsequently, in step S203, the analysis means 143 moves 10 pixels downstream from the previously measured position coordinates (initially the position coordinates of the blood vessel confluence) to the downstream side of the
続いて、ステップS204において、解析手段143は、ステップS203で取得した輝度プロファイルから、輝度値が最小の輝度極大値(例えば、図4(d)では輝度極大値a4)をIpとし、輝度極大値間の輝度極小値(例えば図4(d)では輝度極小値c4)をIbとして取得する。 Subsequently, in step S204, the analysis means 143 sets the luminance maximum value having the minimum luminance value (for example, the luminance maximum value a4 in FIG. 4D) as Ip from the luminance profile acquired in step S203, and sets the luminance maximum value. The minimum luminance value between them (for example, the minimum luminance value c4 in FIG. 4D) is acquired as Ib.
続いて、ステップS205において、解析手段143は、Ib/Ip≧0.95であるか否かを判断する。この判断の結果、Ib/Ip≧0.95ではない(即ち、Ib/Ip<0.95である)場合には(S205/NO)、ステップS203で輝度プロファイルを取得した位置座標では、血管310及び血管320のそれぞれから流入する血液の層流がまだ観測されると判断し、ステップS203に戻り、ステップS203以降の処理を行う。
Subsequently, in step S205, the analysis means 143 determines whether or not Ib / Ip ≧ 0.95. As a result of this determination, if Ib / Ip ≧ 0.95 (that is, Ib / Ip <0.95) (S205 / NO), the
一方、ステップS205の判断の結果、Ib/Ip≧0.95である場合には(S205/YES)、ステップS206に進む。
ステップS206に進むと、解析手段143は、Ib/Ip≧0.95と判定した位置座標を記憶手段144に記憶する。ここで、Ib/Ip≧0.95と判定した位置座標は、図6に示す層流限界点601の位置座標とする。
On the other hand, if Ib / Ip ≧ 0.95 as a result of the determination in step S205 (S205 / YES), the process proceeds to step S206.
Proceeding to step S206, the analysis means 143 stores the position coordinates determined that Ib / Ip ≧ 0.95 in the storage means 144. Here, the position coordinates determined that Ib / Ip ≧ 0.95 are the position coordinates of the laminar
続いて、ステップS207において、解析手段143は、ステップS206で保存した図6に示す層流限界点601の位置座標と、ステップS202で保存した図6に示す血管合流部(血管合流点)の位置座標とから、図6に示す層流の長さ610(層流長lともいう)を算出する。ここで、図6に示す例では、層流の長さ610(層流長l)は、15μm程度で計測された。ステップS207の処理が終了すると、図7に示すフローチャートの処理を終了する。
Subsequently, in step S207, the analysis means 143 has the position coordinates of the laminar
なお、図7に示すフローチャートの処理では、ステップS203において10ピクセル移動させて輝度プロファイルを取得する例を示したが、例えば、画像サイズやスキャンエリアを考慮して、適宜、変更しても同様に計測を行うことができる。また、ステップS205の判断において閾値を0.95(95%)としたが、画像ノイズ等の関係から任意の値にしても同様に計測を行うことができる。 In the processing of the flowchart shown in FIG. 7, an example in which the luminance profile is acquired by moving 10 pixels in step S203 is shown. Can make measurements. Further, although the threshold value is set to 0.95 (95%) in the determination in step S205, the measurement can be performed in the same manner even if any value is used due to the relationship with image noise and the like.
次いで、図8の説明を行う。
図8は、図5のステップS108の解析処理における態様2に係る詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。図8では、ステップS108の解析処理における態様2をステップS108-2として図示している。具体的に、ステップS108の解析処理における態様2は、層流情報として、図6に示す血管310から流入した血液の層流の幅621と血管320から流入した血液の層流の幅622との比率である層流比率の情報を取得するものである。さらに、ステップS108の解析処理における態様2の変形例としては、層流情報として、図6に示す血管310の血管径623と血管320の血管径624との比率である血管径比率と上述した層流比率とを比較した比較情報を取得するものである。
Next, FIG. 8 will be described.
FIG. 8 is a flowchart showing an example of a detailed processing procedure according to the second aspect in the analysis processing of step S108 of FIG. In FIG. 8, the second aspect of the analysis process of step S108 is shown as step S108-2. Specifically, in the second aspect of the analysis process of step S108, as laminar flow information, the
図8に示すステップS108-1が開始されると、まず、ステップS301において、解析手段143は、ステップS105で取得した血管合流部(血管合流点)の位置座標を読み出す。 When step S108-1 shown in FIG. 8 is started, first, in step S301, the analysis means 143 reads out the position coordinates of the blood vessel confluence portion (blood vessel confluence point) acquired in step S105.
続いて、ステップS302において、解析手段143は、血管合流部(血管合流点)の位置座標から図3に示す血管330の血流方向の下流側に10ピクセル移動し、移動した位置座標において輝度プロファイルを取得する。ここでは、例えば図4(b)に示す輝度プロファイルを取得する。
Subsequently, in step S302, the analysis means 143 moves 10 pixels from the position coordinates of the blood vessel confluence portion (blood vessel confluence point) to the downstream side in the blood flow direction of the
続いて、ステップS303において、解析手段143は、ステップS302で取得した輝度プロファイルから、一方の血管310から流入した血液の層流に対応する山状の第1の輝度分布の幅(図4(b)に示すFa)と、他方の血管320から流入した血液の層流に対応する山状の第2の輝度分布の幅(図4(b)に示すFb)とを取得する。ここで、第1の輝度分布の幅Faは血管310から流入した血液の層流の幅621と見なせるものとし、また、第2の輝度分布の幅Fbは血管320から流入した血液の層流の幅622と見なせるものとする。また、例えば、図4(b)において、それぞれの輝度分布の幅Fa及びFbは半値全幅(Full Width at Half Maximum:FWHM)であることが望ましい。しかしながら、図4(b)において輝度極小値c2の位置と強度がFWHM計測困難な値であることから、それぞれの輝度分布の幅Fa及びFbは、輝度極小値c2の位置を基準として計測している。
Subsequently, in step S303, the analysis means 143 has a mountain-shaped first luminance distribution width corresponding to the laminar flow of blood flowing in from one of the
続いて、ステップS304において、解析手段143は、ステップS303で取得した第1の輝度分布の幅Faと第2の輝度分布の幅Fbとの比率で表される層流比率(Fa/Fb)を算出する。その後、解析手段143は、算出した層流比率(Fa/Fb)を記憶手段144に記憶して保存する。ステップS304の処理が終了すると、図8に示すフローチャートの処理を終了する。 Subsequently, in step S304, the analysis means 143 obtains a laminar flow ratio (Fa / Fb) represented by the ratio of the width Fa of the first luminance distribution and the width Fb of the second luminance distribution acquired in step S303. calculate. After that, the analysis means 143 stores and stores the calculated laminar flow ratio (Fa / Fb) in the storage means 144. When the processing of step S304 is completed, the processing of the flowchart shown in FIG. 8 is completed.
なお、ステップS108の解析処理における態様2の変形例として、まず、解析手段143は、合流前の血管310の血管径Da(図6に示す623)と合流前の血管320の血管径Db(図6に示す624)との比率である血管径比率(Da/Db)を算出する。そして、解析手段143は、上述した層流比率(Fa/Fb)と血管径比率(Da/Db)とを比較した比較情報を取得する。この比較情報を表示することにより、被検眼Eの疾患診断に使用可能な情報を提供することができる。
As a modification of the second aspect in the analysis process of step S108, first, the analysis means 143 has a blood vessel diameter Da of the
また、本実施形態において、表示制御手段145は、解析手段143で取得された被検眼Eの層流情報とともに、記憶手段144に記憶されている過去の当該被検眼Eの層流情報を表示部170に表示する制御も行う。この表示制御を行うことにより、被検眼Eの経過観察(機能低下など)を行うことが可能になる。なお、この経過観察を行う際には、同一の条件、方法及び同一箇所について観察を行うことが望ましい。 Further, in the present embodiment, the display control means 145 displays the laminar flow information of the eye to be inspected E stored in the storage means 144 in the past together with the laminar flow information of the eye to be inspected E acquired by the analysis means 143. It also controls the display on 170. By performing this display control, it becomes possible to perform follow-up observation (functional deterioration, etc.) of the eye E to be inspected. When performing this follow-up, it is desirable to observe the same conditions, methods, and the same locations.
また、本実施形態において、表示制御手段145は、解析手段143で取得された被検眼Eの層流情報とともに、記憶手段144に記憶されている正常眼の層流情報を表示部170に表示する制御も行う。この表示制御を行うことにより、正常眼と比較しながら被検眼Eの疾患診断(生活習慣病など)を行うことが可能になる。なお、この正常眼との比較観察を行う際には、同一の条件、方法及び同一箇所について観察を行うことが望ましい。 Further, in the present embodiment, the display control means 145 displays the laminar flow information of the normal eye stored in the storage means 144 together with the laminar flow information of the eye to be inspected E acquired by the analysis means 143 on the display unit 170. It also controls. By performing this display control, it becomes possible to diagnose a disease (lifestyle-related disease, etc.) of the eye E to be inspected while comparing it with a normal eye. When performing comparative observation with this normal eye, it is desirable to observe the same conditions, methods, and the same location.
以上説明したように、本実施形態に係る眼科装置100では、被検眼Eの血管を含むOCTA画像を生成し(図5のS102)、当該OCTA画像の中から、少なくとも2つの血管310及び320が合流して1つの血管330となる血管合流部を含む血管合流部含有画像領域を抽出し(図5のS103)、当該血管合流部含有画像領域に係る画像を解析して、血管330において血管310及び320のそれぞれから流入する血液の層流に係る層流情報を取得し(図5のS108)、当該層流情報を表示部170に表示する制御を行うようにしている(図5のS109)。
かかる構成によれば、被検眼Eの血管内を流れる血液の層流情報を取得し表示するようにしたので、被検眼Eの血流状態を把握することができ、その結果、被検者の負担を最小限に抑えつつ、ユーザに被検眼Eの疾患診断に使用可能な情報を提供することができる。
As described above, in the
According to this configuration, since the laminar flow information of the blood flowing in the blood vessel of the subject E is acquired and displayed, the blood flow state of the subject E can be grasped, and as a result, the subject's blood flow state can be grasped. It is possible to provide the user with information that can be used for disease diagnosis of the eye E to be inspected while minimizing the burden.
(その他の実施形態)
上述した本発明の実施形態は、解析精度の向上のために、図5のステップS104において、ステップS102で生成されたOCTA画像よりも高解像度のOCTA画像を生成すべく再スキャンを行い、当該再スキャンにより得られたOCTA画像に対して解析処理を行う形態であったが、本発明はこの形態に限定されるものではない。例えば、図5のステップS102で生成されたOCTA画像の画質で十分と考えられる場合には、ステップS104の処理を行わずに、ステップS103において抽出手段142がステップS102で生成されたOCTA画像から抽出した血管合流部含有画像領域の画像に対して、解析処理を行う形態も、本発明に適用可能である。なお、図5のステップS104において、より高解像度のOCTA画像を生成するために、再スキャンの際の波長掃引光源110による光ビームのスポット径を変更してもよい。また、再スキャン時には、合流後の血管330に対して、血流方向に対して、垂直にスキャンすることが望ましい。
(Other embodiments)
In the above-described embodiment of the present invention, in order to improve the analysis accuracy, rescanning is performed in step S104 of FIG. 5 to generate an OCTA image having a higher resolution than the OCTA image generated in step S102, and the rescanning is performed. Although it was a form in which an analysis process was performed on an OCTA image obtained by scanning, the present invention is not limited to this form. For example, if the image quality of the OCTA image generated in step S102 of FIG. 5 is considered to be sufficient, the extraction means 142 extracts from the OCTA image generated in step S102 in step S103 without performing the processing of step S104. A form in which an analysis process is performed on an image in an image region containing a blood vessel confluence is also applicable to the present invention. In step S104 of FIG. 5, in order to generate a higher resolution OCTA image, the spot diameter of the light beam by the wavelength sweep
上述した本発明の実施形態は、眼底平面に係るOCTA画像を用いて被検眼Eの血管内を流れる血液の層流情報を取得する形態を示したが、本発明はこの形態に限定されるものではない。例えば、OCTA断層画像(OCTA-Bスキャン画像)を用いて被検眼Eの血管内を流れる血液の層流情報を取得する形態も、本発明に適用可能である。また、OCTA断層画像の元データ(信号処理前後)を用いて画像ではなく数値(グラフ等)から被検眼Eの血管内を流れる血液の層流情報を取得するようにしてもよい。 The above-described embodiment of the present invention has shown a mode in which laminar flow information of blood flowing in a blood vessel of an eye E to be inspected is acquired using an OCTA image relating to a plane of the fundus of the eye, but the present invention is limited to this mode. is not it. For example, a form of acquiring laminar flow information of blood flowing in the blood vessel of the eye E to be examined by using an OCTA tomographic image (OCTA-B scan image) is also applicable to the present invention. Further, the laminar flow information of the blood flowing in the blood vessel of the eye E to be inspected may be acquired from the numerical value (graph or the like) instead of the image by using the original data (before and after signal processing) of the OCTA tomographic image.
また、上述した本発明の実施形態では、血管合流部(血管合流点)301は、血管310の中心線と血管320の中心線との交点で定めるものとしたが、本発明はこの形態に限定されるものではなく、例えば血管壁の交点等の他の形態も適用可能である。更にまた、本発明の実施形態に係る装置や制御方法やプログラムは、必ずしも眼科に関する装置やその制御方法やプログラムに限定されるものではない。血管含有画像としては、被検眼に関する画像の他にも、被検体の乳房や心臓等に含まれる血管画像を対象とすることができる。被検体の様々な部位の血管画像は、例えば、超音波や光音響波を利用することで撮像することができる。
Further, in the above-described embodiment of the present invention, the blood vessel confluence portion (blood vessel confluence point) 301 is defined by the intersection of the center line of the
また、上述した本発明の実施形態では、被検眼Eの血管を含む血管含有画像として、OCTA画像を適用する例について説明を行ったが、本発明はこの形態に限定されるものではない。例えば、被検眼Eの血管を含む血管含有画像として、蛍光眼底造影法により得られた眼底画像や、SLO画像(Scanning Laser Ophthalmoscope)を適用する形態も、本発明に適用可能である。
図9は、本発明の実施形態を示し、被検眼Eの血管を含む血管含有画像として蛍光眼底造影法により得られた眼底画像を適用した例を示す図である。この図9に示す例の場合、蛍光眼底造影法により得られた眼底画像900の中から、血管合流部含有画像領域910を抽出して、上述した解析処理を行う形態を採る。
Further, in the above-described embodiment of the present invention, an example in which an OCTA image is applied as a blood vessel-containing image containing a blood vessel of the eye E to be inspected has been described, but the present invention is not limited to this embodiment. For example, as a blood vessel-containing image containing a blood vessel of the eye E to be inspected, a form in which a fundus image obtained by a fluorescent fundus angiography or an SLO image (Scanning Laser Ophthalmoscope) is applied is also applicable to the present invention.
FIG. 9 is a diagram showing an embodiment of the present invention and showing an example in which a fundus image obtained by a fluorescence fundus angiography method is applied as a blood vessel-containing image including a blood vessel of the eye E to be inspected. In the case of the example shown in FIG. 9, the
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明に含まれる。
The present invention supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiment to a system or device via a network or storage medium, and one or more processors in the computer of the system or device reads and executes the program. It can also be realized by the processing to be performed. It can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.
This program and a computer-readable storage medium that stores the program are included in the present invention.
なお、上述した本発明の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。 It should be noted that the above-described embodiments of the present invention are merely examples of embodiment of the present invention, and the technical scope of the present invention should not be construed in a limited manner by these. Is. That is, the present invention can be implemented in various forms without departing from the technical idea or its main features.
100:眼科装置、110:波長掃引光源、120:光信号分岐/合波部、130 干渉光検出部、140:コンピュータ、141:生成手段、142:抽出手段、143:解析手段、144:記憶手段、145:表示制御手段、150:測定アーム、160:参照アーム、170:表示部、E:被検眼、Ef:眼底 100: Ophthalmic apparatus, 110: Wavelength sweep light source, 120: Optical signal branch / combine unit, 130 Interference light detection unit, 140: Computer, 141: Generation means, 142: Extraction means, 143: Analysis means, 144: Storage means 145: Display control means, 150: Measurement arm, 160: Reference arm, 170: Display unit, E: Eye to be inspected, Ef: Bottom of the eye
Claims (15)
前記OCTA画像の中から、少なくとも2つの血管が合流して1つの血管となる血管合流部を含む画像領域を抽出する抽出手段と、
前記血管合流部を含む前記画像領域から、前記1つの血管の血流方向に交差する方向の複数の輝度プロフィルを取得する取得手段と、
前記複数の輝度プロファイルを解析して、前記1つの血管において前記2つの血管のそれぞれから流入する血液の層流に係る層流情報を取得する解析手段と、
前記層流情報を表示部に表示する制御を行う表示制御手段と
を有し、
前記解析手段は、前記層流情報として、前記1つの血管の血流方向における前記層流の長さの情報を含む情報を取得することを特徴とする眼科装置。 A generation means for generating an OCTA image, which is a blood vessel-containing image including a blood vessel of an eye to be inspected,
An extraction means for extracting an image region including a blood vessel confluence portion in which at least two blood vessels merge to form one blood vessel from the OCTA image.
An acquisition means for acquiring a plurality of luminance profiles in a direction intersecting the blood flow direction of the one blood vessel from the image region including the blood vessel confluence portion.
An analysis means for analyzing the plurality of luminance profiles and acquiring laminar flow information related to the laminar flow of blood flowing from each of the two blood vessels in the one blood vessel.
It has a display control means for controlling the display of the laminar flow information on the display unit.
The analysis means is an ophthalmic apparatus, characterized in that, as the laminar flow information, information including information on the length of the laminar flow in the blood flow direction of the one blood vessel is acquired .
前記OCTA画像の中から、少なくとも2つの血管が合流して1つの血管となる血管合流部を含む画像領域を抽出する抽出手段と、An extraction means for extracting an image region including a blood vessel confluence portion in which at least two blood vessels merge to form one blood vessel from the OCTA image.
前記血管合流部を含む前記画像領域から、前記1つの血管の血流方向に交差する方向の複数の輝度プロフィルを取得する取得手段と、An acquisition means for acquiring a plurality of luminance profiles in a direction intersecting the blood flow direction of the one blood vessel from the image region including the blood vessel confluence portion.
前記複数の輝度プロファイルを解析して、前記1つの血管において前記2つの血管のそれぞれから流入する血液の層流に係る層流情報を取得する解析手段と、An analysis means for analyzing the plurality of luminance profiles and acquiring laminar flow information related to the laminar flow of blood flowing from each of the two blood vessels in the one blood vessel.
前記層流情報を表示部に表示する制御を行う表示制御手段とA display control means for controlling the display of the laminar flow information on the display unit.
を有し、Have,
前記解析手段は、前記層流情報として、前記1つの血管における、前記2つの血管のうちの一方の血管から流入した血液の層流と前記2つの血管のうちの他方の血管から流入した血液の層流との比率である層流比率の情報を含む情報を取得することを特徴とする眼科装置。The analysis means uses the laminar flow information as laminar flow of blood flowing from one of the two blood vessels and blood flowing from the other of the two blood vessels in the one blood vessel. An ophthalmic apparatus characterized by acquiring information including information on a laminar flow ratio, which is a ratio to a laminar flow.
前記2つの血管のそれぞれの血管径を取得するとともに当該それぞれの血管径の比率である血管径比率を算出し、
前記層流情報として、前記層流比率と前記血管径比率とを比較した比較情報を含む情報を取得することを特徴とする請求項2または6に記載の眼科装置。 The analysis means is
The blood vessel diameter of each of the two blood vessels is obtained, and the blood vessel diameter ratio, which is the ratio of the respective blood vessel diameters, is calculated.
The ophthalmologic apparatus according to claim 2 or 6 , wherein as the laminar flow information, information including comparative information comparing the laminar flow ratio and the blood vessel diameter ratio is acquired.
前記解析手段は、前記生成手段で生成された前記血管合流部を含むOCTA画像を解析して、前記層流情報を取得することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の眼科装置。 The generation means further generates an OCTA image including the blood vessel confluence portion of the eye to be inspected corresponding to the image region as an image relating to the image region.
The method according to any one of claims 1 to 7 , wherein the analysis means analyzes an OCTA image including the blood vessel confluence portion generated by the generation means to acquire the laminar flow information. Ophthalmic device.
前記表示制御手段は、前記解析手段で取得された層流情報とともに前記記憶手段に記憶されている過去の層流情報を前記表示部に表示する制御を行うことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の眼科装置。 Further having a storage means for storing the past laminar flow information of the eye to be inspected,
Claims 1 to 8 are characterized in that the display control means controls to display the past laminar flow information stored in the storage means on the display unit together with the laminar flow information acquired by the analysis means. The ophthalmic apparatus according to any one of the above.
前記表示制御手段は、前記解析手段で取得された層流情報とともに前記記憶手段に記憶されている正常眼の層流情報を前記表示部に表示する制御を行うことを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1項に記載の眼科装置。 Further having a storage means for storing the laminar flow information of a normal eye,
The display control means is characterized in that it controls to display the laminar flow information of a normal eye stored in the storage means on the display unit together with the laminar flow information acquired by the analysis means. 9. The ophthalmic apparatus according to any one of 9.
前記OCTA画像の中から、少なくとも2つの血管が合流して1つの血管となる血管合流部を含む画像領域を抽出する抽出ステップと、
前記血管合流部を含む前記画像領域から、前記1つの血管の血流方向に交差する方向の複数の輝度プロフィルを取得する取得ステップと、
前記複数の輝度プロファイルを解析して、前記1つの血管において前記2つの血管のそれぞれから流入する血液の層流に係る層流情報を取得する解析ステップと、
前記層流情報を表示部に表示する制御を行う表示制御ステップと
を有し、
前記解析ステップにおいて、前記層流情報として、前記1つの血管の血流方向における前記層流の長さの情報を含む情報を取得することを特徴とする装置の制御方法。 A generation step to generate an OCTA image, which is a blood vessel-containing image containing blood vessels,
An extraction step of extracting an image region including a blood vessel confluence portion in which at least two blood vessels merge to form one blood vessel from the OCTA image.
An acquisition step of acquiring a plurality of luminance profiles in a direction intersecting the blood flow direction of the one blood vessel from the image region including the blood vessel confluence portion.
An analysis step of analyzing the plurality of luminance profiles to acquire laminar flow information relating to the laminar flow of blood flowing from each of the two blood vessels in the one blood vessel.
It has a display control step that controls the display of the laminar flow information on the display unit.
A method for controlling an apparatus, which comprises acquiring information including information on the length of the laminar flow in the blood flow direction of the one blood vessel as the laminar flow information in the analysis step .
前記OCTA画像の中から、少なくとも2つの血管が合流して1つの血管となる血管合流部を含む画像領域を抽出する抽出ステップと、An extraction step of extracting an image region including a blood vessel confluence portion in which at least two blood vessels merge to form one blood vessel from the OCTA image.
前記血管合流部を含む前記画像領域から、前記1つの血管の血流方向に交差する方向の複数の輝度プロフィルを取得する取得ステップと、An acquisition step of acquiring a plurality of luminance profiles in a direction intersecting the blood flow direction of the one blood vessel from the image region including the blood vessel confluence portion.
前記複数の輝度プロファイルを解析して、前記1つの血管において前記2つの血管のそれぞれから流入する血液の層流に係る層流情報を取得する解析ステップと、An analysis step of analyzing the plurality of luminance profiles to acquire laminar flow information related to the laminar flow of blood flowing from each of the two blood vessels in the one blood vessel.
前記層流情報を表示部に表示する制御を行う表示制御ステップとA display control step that controls the display of the laminar flow information on the display unit.
を有し、Have,
前記解析ステップにおいて、前記層流情報として、前記1つの血管における、前記2つの血管のうちの一方の血管から流入した血液の層流と前記2つの血管のうちの他方の血管から流入した血液の層流との比率である層流比率の情報を含む情報を取得することを特徴とする装置の制御方法。In the analysis step, as the laminar flow information, the laminar flow of blood flowing from one of the two blood vessels and the blood flowing from the other of the two blood vessels in the one blood vessel. A method for controlling a device, which comprises acquiring information including information on a laminar flow ratio, which is a ratio to a laminar flow.
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