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公開番号2024158728
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-08
出願番号2023074204
出願日2023-04-28
発明の名称眼科画像処理装置、画像処理プログラム、学習装置
出願人キヤノン株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類A61B 3/10 20060101AFI20241031BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】SN比が高い、異なる時間間隔のOCTモーションコントラスト合成画像を容易に取得する。
【解決手段】第1の時間間隔のM1組のOCTデータセットに基づく第3のOCTモーションコントラスト画像と、第2の時間間隔のM2組のOCTデータセットに基づく第4のOCTモーションコントラスト画像と、に基づく画像である入力データと、前記第1の時間間隔のN1組のOCTデータセットに基づく第5のOCTモーションコントラスト画像と、前記第2の時間間隔のN2組のOCTデータセットに基づく第6のOCTモーションコントラスト画像と、を合成したOCTモーションコントラスト合成画像である出力データと、を含みかつ下記式(1)～(3)を満たす学習データで学習させた学習装置。
(1)M1≦N1
(2)M2≦N2
(3)M1<N1もしくは/およびM2<N2
(ただし、M1、M2、N1、N2は全て自然数)
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
第１の時間間隔のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第１の時間間隔とは異なる第２の時間間隔のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第２のＯＣＴモーションコントラスト画像と、を取得するＯＣＴモーションコントラスト画像の取得部と、
学習済みモデルに、前記第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と前記第２のＯＣＴモーションコントラスト画像とに基づく画像を入力することにより、高画質化されたＯＣＴモーションコントラスト合成画像を出力するＯＣＴモーションコントラスト合成画像の出力部と、を有する画像処理装置であって、
前記学習済みモデルが、
前記第１の時間間隔のＭ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第３のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第２の時間間隔のＭ２組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第４のＯＣＴモーションコントラスト画像と、に基づく画像である入力データと、前記第１の時間間隔のＮ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第５のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第２の時間間隔のＮ２組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第６のＯＣＴモーションコントラスト画像と、を合成したＯＣＴモーションコントラスト合成画像である出力データと、を含み、かつ下記式（１）～（３）を満たす学習データを用いて学習させた学習済みモデルであることを特徴とする画像処理装置。
（１）Ｍ１≦Ｎ１
（２）Ｍ２≦Ｎ２
（３）Ｍ１＜Ｎ１もしくは／およびＭ２＜Ｎ２
（ただし、Ｍ１、Ｍ２、Ｎ１、Ｎ２は全て自然数である）
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と前記第２のＯＣＴモーションコントラスト画像とに基づく画像が、前記第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第２のＯＣＴモーションコントラスト画像とを合成した第１のＯＣＴモーションコントラスト合成画像であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と前記第２のＯＣＴモーションコントラスト画像とに基づく画像が、前記第１のＯＣＴモーションコントラスト画像および前記第２のＯＣＴモーションコントラスト画像であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２の時間間隔は前記第１の時間間隔より時間間隔が長く、前記学習データがさらに下記式（４）もしくは／および（５）を満たすことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
（４）Ｎ１／Ｍ１＜Ｎ２／Ｍ２
（５）Ｎ１－Ｍ１＜Ｎ２－Ｍ２
（ただし、Ｍ１、Ｍ２、Ｎ１、Ｎ２は、式（１）～（３）のＭ１、Ｍ２、Ｎ１、Ｎ２の各々と同じものを示す。）
【請求項５】
表示部と、前記表示部に表示する制御を行う表示制御部と、をさらに有し、
前記表示制御部が、前記表示部に、前記高画質化されたＯＣＴモーションコントラスト合成画像を表示することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
表示部と、前記表示部に表示する制御を行う表示制御部と、をさらに有し、
前記表示制御部が、前記表示部に、前記第１のＯＣＴモーションコントラスト合成画像と、前記高画質化されたＯＣＴモーションコントラスト合成画像と、を表示することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記表示制御部が、前記表示部に、前記第１のＯＣＴモーションコントラスト合成画像と、前記高画質化されたＯＣＴモーションコントラスト合成画像と、を切り替えて表示することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
操作者の操作を受け付ける操作受付部をさらに有し、
前記操作受付部が、前記切り替えに関する操作を受け付けることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記表示制御部が、前記表示部に、前記第１のＯＣＴモーションコントラスト合成画像と、前記高画質化されたＯＣＴモーションコントラスト合成画像と、を並列表示することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記表示制御部が、前記第１のＯＣＴモーションコントラスト合成画像と、前記高画質化されたＯＣＴモーションコントラスト合成画像の各々に解析領域を示す２次元指標とを重畳表示し、かつ前記解析領域の各々に関する解析結果を表示することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
（【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】
本発明は、眼科画像処理装置、画像処理プログラム、および学習装置に関する。
続きを表示（約 4,200 文字）【背景技術】
【０００２】
眼科画像処理装置として、被検眼の眼底２次元画像を取得するための装置（以下、これを眼底カメラ装置と記す。）や、低コヒーレンス光による光干渉断層法（ＯＣＴ：ＯｐｔｉｃａｌＣｏｈｅｒｅｎｃｅＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ）を利用して、被検眼の断層画像を取得するための装置（以下、これをＯＣＴ装置と記す。）が実用化されている。これらの装置において、同一被検眼の同一位置を複数回撮影したＯＣＴデータに基づいてモーションコントラストデータを生成することで、被検眼の血管情報を得ることができるものがある。
【０００３】
特許文献１には、時間間隔の異なるＯＣＴデータの組を複数選択し、それぞれの組ごとに算出された複数のＯＣＴモーションコントラストからＳＮ比が低いＯＣＴモーションコントラストを除去して統計処理することでＳＮ比の高い合成モーションコントラストを取得するＯＣＴ信号処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
ＷＯ１７／１１９４３７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の方法でＳＮ比が高い異なる時間間隔のＯＣＴモーションコントラスト合成画像を取得するには、多くのＯＣＴデータの組を取得しなければならず、容易に取得できないという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一実施態様では、第１の時間間隔のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第１の時間間隔とは異なる第２の時間間隔のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第２のＯＣＴモーションコントラスト画像と、を取得するＯＣＴモーションコントラスト画像の取得部と、
学習済みモデルに、前記第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と前記第２のＯＣＴモーションコントラスト画像とに基づく画像を入力することにより、高画質化されたＯＣＴモーションコントラスト合成画像を出力するＯＣＴモーションコントラスト合成画像の出力部と、を有する画像処理装置であって、
前記学習済みモデルが、
前記第１の時間間隔のＭ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第３のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第２の時間間隔のＭ２組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第４のＯＣＴモーションコントラスト画像と、に基づく画像である入力データと、前記第１の時間間隔のＮ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第５のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第２の時間間隔のＮ２組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第６のＯＣＴモーションコントラスト画像と、を合成したＯＣＴモーションコントラスト合成画像である出力データと、を含み、かつ下記式（１）～（３）を満たす学習データを用いて学習させた学習済みモデルである画像処理装置である。
（１）Ｍ１≦Ｎ１
（２）Ｍ２≦Ｎ２
（３）Ｍ１＜Ｎ１もしくは／およびＭ２＜Ｎ２
（ただし、Ｍ１、Ｍ２、Ｎ１、Ｎ２は全て自然数である）
【０００７】
本開示の一実施態様では、第１の時間間隔のＭ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第１の時間間隔とは異なる第２の時間間隔のＭ２組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第２のＯＣＴモーションコントラスト画像と、を取得するＯＣＴモーションコントラスト画像の取得部と、
前記第１のＯＣＴモーションコントラスト画像を第１の学習済みモデルに入力することにより、高画質化された第１のＯＣＴモーションコントラスト画像を出力し、前記第２のＯＣＴモーションコントラスト画像を第２の学習済みモデルに入力することにより、高画質化された第２のＯＣＴモーションコントラスト画像を出力する出力部と、
高画質化された第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と、高画質化された第２のＯＣＴモーションコントラスト画像との合成画像を生成する合成画像の生成部と、
を有する画像処理装置であって、
前記第１の学習済みモデルが、前記第１の時間間隔のＭ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第３のＯＣＴモーションコントラスト画像である入力データと、前記第１の時間間隔のＮ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第５のＯＣＴモーションコントラスト画像である出力データとを含む学習データで学習させた学習済みモデルであり、
前記第２の学習済みモデルが、前記第２の時間間隔のＭ２組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第４のＯＣＴモーションコントラスト画像である入力データと、前記第１の時間間隔のＮ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第６のＯＣＴモーションコントラスト画像である出力データとを含む学習データを用いて学習させた学習済みモデルである画像処理装置である。
（ただし、Ｍ１、Ｍ２、Ｎ１、Ｎ２は全て自然数であり、Ｍ１＜Ｎ１かつＭ２＜Ｎ２）
【０００８】
本開示の一実施態様では、第１の時間間隔のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第１の時間間隔とは異なる第２の時間間隔のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第２のＯＣＴモーションコントラスト画像と、を取得するＯＣＴモーションコントラスト画像の取得ステップと、
学習済みモデルに、前記第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と前記第２のＯＣＴモーションコントラスト画像とに基づく画像を入力することにより、高画質化されＯＣＴモーションコントラスト合成画像を出力するＯＣＴモーションコントラスト合成画像の出力ステップと、を有する画像処理プログラムであって、
前記学習済みモデルが、
前記第１の時間間隔のＭ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第３のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第２の時間間隔のＭ２組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第４のＯＣＴモーションコントラスト画像と、に基づく画像である入力データと、前記第１の時間間隔のＮ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第５のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第２の時間間隔のＮ２組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第６のＯＣＴモーションコントラスト画像と、を合成したＯＣＴモーションコントラスト合成画像である出力データと、を含み、かつ下記式（１）～（３）を満たす学習データを用いて学習させた学習済みモデルである画像処理プログラムである。
（１）Ｍ１≦Ｎ１
（２）Ｍ２≦Ｎ２
（３）Ｍ１＜Ｎ１もしくは／およびＭ２＜Ｎ２
（ただし、Ｍ１、Ｍ２、Ｎ１、Ｎ２は全て自然数である）
【０００９】
本開示の一実施態様では、第１の時間間隔のＭ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第１の時間間隔とは異なる第２の時間間隔のＭ２組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第２のＯＣＴモーションコントラスト画像と、を取得するＯＣＴモーションコントラスト画像の取得ステップと、
前記第１のＯＣＴモーションコントラスト画像を第１の学習済みモデルに入力することにより、高画質化された第１のＯＣＴモーションコントラスト画像を出力し、前記第２のＯＣＴモーションコントラスト画像を第２の学習済みモデルに入力することにより、高画質化された第２のＯＣＴモーションコントラスト画像を出力する出力ステップと、
高画質化された第１のＯＣＴモーションコントラスト画像と、高画質化された第２のＯＣＴモーションコントラスト画像との合成画像を生成する合成画像の生成ステップと、
を有する画像処理プログラムであって、
前記第１の学習済みモデルが、前記第１の時間間隔のＭ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第３のＯＣＴモーションコントラスト画像である入力データと、前記第１の時間間隔のＮ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第５のＯＣＴモーションコントラスト画像である出力データとを含む学習データを用いて学習させた学習済みモデルであり、
前記第２の学習済みモデルが、前記第２の時間間隔のＭ２組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第４のＯＣＴモーションコントラスト画像である入力データと、前記第１の時間間隔のＮ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第６のＯＣＴモーションコントラスト画像である出力データとを含む学習データを用いて学習させた学習済みモデルである画像処理プログラムである。
（ただし、Ｍ１、Ｍ２、Ｎ１、Ｎ２は全て自然数であり、Ｍ１＜Ｎ１かつＭ２＜Ｎ２）
【００１０】
本開示の一実施態様では、第１の時間間隔のＭ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第３のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第１の時間間隔とは異なる第２の時間間隔のＭ２組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第４のＯＣＴモーションコントラスト画像と、に基づく画像である入力データと、前記第１の時間間隔のＮ１組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第５のＯＣＴモーションコントラスト画像と、前記第２の時間間隔のＮ２組のＯＣＴデータのセットを用いて生成された第６のＯＣＴモーションコントラスト画像と、を合成したＯＣＴモーションコントラスト合成画像である出力データと、を含み、かつ下記式（１）～（３）を満たす学習データを用いて学習する学習装置である。
（１）Ｍ１≦Ｎ１
（２）Ｍ２≦Ｎ２
（３）Ｍ１＜Ｎ１もしくは／およびＭ２＜Ｎ２
（ただし、Ｍ１、Ｍ２、Ｎ１、Ｎ２は全て自然数である）
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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