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公開番号2025122054
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-20
出願番号2025082129,2022515242
出願日2025-05-15,2021-03-08
発明の名称画像処理方法、画像処理装置、及びプログラム
出願人株式会社ニコン
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類A61B 3/10 20060101AFI20250813BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】渦静脈周辺の脈絡膜血管を解析することが望まれている。
【解決手段】前記第一渦静脈及び前記第二渦静脈の位置情報に基づいて、前記脈絡膜血管画像上の脈絡膜血管から、前記第一渦静脈に関連する第一脈絡膜血管または前記第二渦静脈に関連する第二脈絡膜血管を特定するステップと、前記第一脈絡膜血管のうち、前記第一渦静脈の位置を含む一定範囲内に位置する脈絡膜血管上の画素に基づいて前記第一渦静脈に関連する脈絡膜血管の面積または体積を求めるステップ、を含む。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
プロセッサが行う画像処理であって、
脈絡膜血管画像を取得するステップと、
前記脈絡膜血管画像から第一渦静脈と第二渦静脈を検出するステップと、
前記第一渦静脈及び前記第二渦静脈の位置情報に基づいて、前記脈絡膜血管画像上の脈絡膜血管から、前記第一渦静脈に関連する第一脈絡膜血管または前記第二渦静脈に関連する第二脈絡膜血管を特定するステップと、
を含む画像処理方法。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記特定するステップは、前記第一渦静脈、及び前記第二渦静脈の位置情報に基づいて、前記第一渦静脈および前記第二渦静脈の両方に接続された脈絡膜血管から、前記第一渦静脈に関連する前記第一脈絡膜血管または前記第二渦静脈に関連する前記第二脈絡膜血管を特定することを含む、
請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記特定するステップは、前記第一渦静脈と前記第二渦静脈に対する位置情報に基づいて、前記第一渦静脈と前記第二渦静脈の両方に接続した脈絡膜血管を分割することにより、前記第一渦静脈に関連する前記第一脈絡膜血管または前記第二渦静脈に関連する前記第二脈絡膜血管を特定することを含む、
請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記特定するステップは、前記脈絡膜血管上の画素を前記第一脈絡膜血管または前記第二脈絡膜血管の画素として特定することにより、前記脈絡膜血管画像における前記脈絡膜血管から前記第一脈絡膜血管または前記第二脈絡膜血管を特定する、
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記特定するステップは、前記脈絡膜血管画像における前記脈絡膜血管上の各画素と、前記第一渦静脈、及び前記第二渦静脈との直線距離に基づいて、前記脈絡膜血管から前記第一脈絡膜血管または前記第二脈絡膜血管を特定する、
請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記特定するステップは、前記脈絡膜血管上の各画素と、前記第一渦静脈、及び前記第二渦静脈との直線距離に基づいて境界線を設定し、前記境界線に基づいて、前記脈絡膜血管を前記第一脈絡膜血管または前記第二脈絡膜血管に特定する、
請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記特定するステップは、前記脈絡膜血管の走行方向に基づいて、前記第一渦静脈と前記第二渦静脈との間に境界線を設定し、前記境界線に基づいて、前記脈絡膜血管画像における前記脈絡膜血管を、前記第一脈絡膜血管または前記第二脈絡膜血管に特定する、
請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記特定するステップは、前記脈絡膜血管上の各画素について、前記脈絡膜血管に沿って前記第一渦静脈、及び前記第二渦静脈までの画素数を計測し、前記計測した画素数に基づいて、前記脈絡膜血管を前記第一脈絡膜血管または前記第二脈絡膜血管に特定する、
請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記特定するステップは、前記脈絡膜血管上の画素のうち、前記第一渦静脈までの計測結果が前記第二渦静脈までの計測結果より少なくなる画素を前記第一脈絡膜血管として特定する、
請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記特定するステップは、前記第一脈絡膜血管から前記第一渦静脈に接続している脈絡膜血管上の画素を抽出し、前記第二脈絡膜血管から前記第二渦静脈に接続している脈絡膜血管上の画素を抽出する、
請求項１から請求項９の何れか１項に記載の画像処理方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示の技術は、画像処理方法、画像処理装置、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、脈絡膜の血管を解析する技術が提案されている（米国特許第１０１３６８１２号明細書）。
渦静脈周辺の脈絡膜血管を解析することが望まれている。
【発明の概要】
【０００３】
本開示の技術の第１の態様は、プロセッサが行う画像処理であって、脈絡膜血管画像を取得するステップと、前記脈絡膜血管画像から渦静脈位置を検出するステップと、前記渦静脈位置に関連する脈絡膜血管を特定するステップと、前記脈絡膜血管の大きさを求めるステップと、を含む。
【０００４】
本開示の技術の第２の態様の画像処理装置は、メモリと、前記メモリに接続するプロセッサとを備え、前記プロセッサは、脈絡膜血管画像を取得するステップと、前記脈絡膜血管画像から渦静脈位置を検出するステップと、前記渦静脈位置に関連する脈絡膜血管を特定するステップと、前記脈絡膜血管の大きさを求めるステップと、を実行する。
【０００５】
本開示の技術の第３の態様のプログラムは、コンピュータに、脈絡膜血管画像を取得するステップと、前記脈絡膜血管画像から渦静脈位置を検出するステップと、前記渦静脈位置に関連する脈絡膜血管を特定するステップと、前記脈絡膜血管の大きさを求めるステップと、を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
本実施形態の眼科システムの概略構成図である。
本実施形態の眼科装置の概略構成図である。
サーバの概略構成図である。
サーバのＣＰＵにおいて、画像処理プログラムによって実現される機能の説明図である。
眼球の赤道部の説明図である。
眼底を広範囲に撮影したＵＷＦ－ＳＬＯ画像を示す概略図である。
眼球における脈絡膜と渦静脈との位置関係を示す概略図である。
サーバによる画像処理を示したフローチャートである。
図６のステップ６０６の血管面積算出処理を示したフローチャートである。
隣り合うＶＶ１とＶＶ２とが存在する部分の脈絡膜血管画像を示す図である。
隣り合うＶＶ１とＶＶ２とが存在する部分の脈絡膜血管画像を示す図である。
隣り合うＶＶ１とＶＶ２とが存在する部分の脈絡膜血管画像を示す図である。
隣り合うＶＶ１とＶＶ２とが存在する部分の脈絡膜血管画像を示す図である。
隣り合うＶＶ１とＶＶ２とが存在する部分の脈絡膜血管画像を示す図である。
隣り合うＶＶ１とＶＶ２とが存在する部分の脈絡膜血管画像を示す図である。
ＶＶ３が存在する部分の脈絡膜血管画像を示す図である。
ＶＶ３が存在する部分の脈絡膜血管画像を示す図である。
ＶＶ４が存在する部分の脈絡膜血管画像を示す図である。
ビューワのディスプレイに表示される第１のディスプレイ・スクリーンを示した概略図である。
ビューワのディスプレイに表示される第２のディスプレイ・スクリーンを示した概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本発明の実施形態に係る眼科システム１００について図面を参照して説明する。図１には、眼科システム１００の概略構成が示されている。図１に示すように、眼科システム１００は、眼科装置１１０と、サーバ装置（以下、「サーバ」という）１４０と、表示装置（以下、「ビューワ」という）１５０と、を備えている。眼科装置１１０は、眼底画像を取得する。サーバ１４０は、眼科装置１１０によって複数の患者の眼底が撮影されることにより得られた複数の眼底画像と、図示しない眼軸長測定装置により測定された眼軸長とを、患者ＩＤに対応して記憶する。ビューワ１５０は、サーバ１４０により取得した眼底画像や解析結果を表示する。
サーバ１４０は、本開示の技術の「画像処理装置」の一例である。
【０００８】
眼科装置１１０、サーバ１４０、及びビューワ１５０は、ネットワーク１３０を介して、相互に接続されている。ビューワ１５０は、クライアントサーバシステムにおけるクライアントであり、ネットワークを介して複数台が接続される。また、サーバ１４０も、システムの冗長性を担保するために、ネットワークを介して複数台が接続されていてもよい。又は、眼科装置１１０が画像処理機能及びビューワ１５０の画像閲覧機能を備えるのであれば、眼科装置１１０がスタンドアロン状態で、眼底画像の取得、画像処理及び画像閲覧が可能となる。また、サーバ１４０がビューワ１５０の画像閲覧機能を備えるのであれば、眼科装置１１０とサーバ１４０との構成で、眼底画像の取得、画像処理及び画像閲覧が可能となる。
【０００９】
なお、他の眼科機器（視野測定、眼圧測定などの検査機器）やＡＩ（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を用いた画像解析を行う診断支援装置がネットワーク１３０を介して、眼科装置１１０、サーバ１４０、及びビューワ１５０に接続されていてもよい。
【００１０】
次に、図２を参照して、眼科装置１１０の構成を説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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