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公開番号2025038152
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-18
出願番号2024221952,2023078175
出願日2024-12-18,2019-04-18
発明の名称画像処理方法、プログラム、及び画像処理装置
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 20060101AFI20250311BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】脈絡膜血管の太さを可視化する。
【解決手段】脈略膜血管が可視化された脈略膜血管画像から、渦静脈位置を検出する。脈略膜血管画像を画像処理することにより、脈略膜血管画像から、第1太さの第1太さ脈絡膜血管と、前記第1太さと異なる第2太さの第2太さ脈絡膜血管とを抽出する。脈略膜血管画像に渦静脈位置を示す矩形枠を重畳表示させるとともに、第1太さ脈絡膜血管を赤色で、第2太さ脈絡膜血管を青色で表示する太さ解析眼底画像を生成する。
【選択図】図12
特許請求の範囲【請求項１】
ＯＣＴデータから構築された脈絡膜血管が可視化された眼底画像から渦静脈位置を検出するステップと、
前記渦静脈位置を中心とした円を設定し、前記円と前記脈絡膜血管との交点を検出するステップと、
前記交点における前記脈絡膜血管の太さを解析するステップと、
を含む画像処理方法。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記脈絡膜血管の太さを解析するステップは、前記円における前記交点の位置を検出し、前記交点の位置と前記交点における前記脈絡膜血管の太さとの関係を解析することを含む、
請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記脈絡膜血管の太さを解析するステップは、前記円における前記脈絡膜血管の本数と前記脈絡膜血管の太さとの関係を解析することを含む、
請求項１または請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
ＯＣＴデータから構築された、脈絡膜血管が可視化された眼底画像から渦静脈位置を検出するステップと、
前記渦静脈位置から所定距離離れた位置における前記脈絡膜血管の太さを解析するステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項５】
ＯＣＴデータから構築された、脈絡膜血管が可視化された眼底画像から渦静脈位置を検出するステップと、
前記渦静脈位置を中心とした円を設定し、
前記円内における前記脈絡膜血管の太さを解析するステップと、
前記円内における前記脈絡膜血管の太さ分布を解析するステップと、
前記円と前記脈絡膜血管との交点を検出するステップと、
前記交点における前記脈絡膜血管の太さを解析するステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項６】
前記脈絡膜血管の太さを解析するステップは、前記交点の輝度値に基づいて太さを特定する、
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７】
前記円を設定することは、前記渦静脈位置の周辺の血管走行パターンに基づいて前記円の半径を決定する、
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８】
前記渦静脈位置を検出するステップは、前記脈絡膜血管の血管走行方向を検出し、前記血管走行方向が１点に集まる点を前記渦静脈位置として検出する、
請求項１から請求項７の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記渦静脈位置を検出するステップは、前記渦静脈位置を複数検出する、
請求項１から請求項８の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記眼底画像は、ＯＣＴアンジオグラフィーにより得られる画像またはＯＣＴ－ＥｎＦａｃｅ画像である、
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、プログラム、及び画像処理装置に関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
特開２０１５－１３１号公報には、ＯＣＴ（ＯｐｔｉｃａｌＣｏｈｅｒｅｎｃｅＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下、ＯＣＴと称する。）の計測データから脈絡膜血管網を定量化する技術が開示されている。
【発明の概要】
【０００３】
本開示の技術の第１の態様の画像処理方法は、脈略膜血管が可視化された眼底画像から、渦静脈位置を検出するステップと、前記眼底画像を画像処理することにより、第１太さの第１太さ脈絡膜血管と、前記第１太さと異なる第２太さの第２太さ脈絡膜血管とを抽出するステップと、前記眼底画像に前記渦静脈位置を示す位置表示画像を重畳表示させるとともに、前記第１太さ脈絡膜血管を第１表示方法で、前記第２太さ脈絡膜血管を前記第１表示方法とは異なる第２表示方法で表示する太さ解析眼底画像を生成するステップと、を含む。
【０００４】
本開示の技術の第２の態様の画像処理方法は、脈略膜血管が可視化された眼底画像から、渦静脈位置を検出するステップと、前記渦静脈位置を中心とした円と脈絡膜血管との交点を検出するステップと、前記交点における前記脈絡膜血管の太さを特定するステップと、前記交点での脈絡膜血管の太さとの関係を示すグラフを作成するステップと、を含む。
【０００５】
本開示の技術の第３の態様の画像処理方法は、脈略膜血管が可視化された眼底画像から、渦静脈位置を検出するステップと、前記渦静脈位置を中心とした円と脈絡膜血管との交点を検出するステップと、前記交点における前記脈絡膜血管の血管径を特定するステップと、前記血管径と前記脈絡膜血管の本数とのヒストグラムを作成するステップと、を含む。
【０００６】
本開示の技術の第４の態様のプログラムは、コンピュータに第１の態様から第３の態様の何れかの画像処理方法を実行させる。
【０００７】
本開示の技術の第５の態様の画像処理装置は、処理装置に画像処理方法を実行させるためのプログラムを記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記憶されているプログラムを実行することにより前記画像処理方法を実行する処理装置と、を備える画像処理装置であって、前記画像処理方法は、第１の態様から第３の態様の何れかの画像処理方法である。
【０００８】
本開示の技術の第６の態様の画像処理方法は、脈絡膜血管が可視化された眼底画像から、渦静脈位置を検出するステップと、前記眼底画像における前記脈絡膜血管の太さを解析するステップと、前記渦静脈位置と前記脈絡膜血管の太さとの関係を示す表示画面を作成するステップと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
眼科システム１００のブロック図である。
眼科装置１１０の全体構成を示す概略構成図である。
管理サーバ１４０の電気系の構成のブロック図である。
管理サーバ１４０のＣＰＵ１６２の機能のブロック図である。
第１の実施の形態の画像処理プログラムのフローチャートである。
脈絡膜血管画像を示す図である。
脈絡膜血管画像の２値化画像を示す図である。
図５のステップ２０４の脈絡膜血管の太さ解析処理プログラムのフローチャートである。
脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。
脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。
脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。
脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。
脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。
脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。
脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。
脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。
脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。
脈絡膜血管の太さ解析処理を説明する説明図である。
脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を示す図である。
血管径を表示する表示画面を含む表示画面３００を示す図である。
血管径を表示する表示画面においてＶＶ位置が重畳されて表示される表示画面３００を示す図である。
太さ１アイコン３６２がクリックされると表示される表示画面３００を示す図である。
太さ２アイコン３６４がクリックされると表示される表示画面３００を示す図である。
太さ３アイコン３６６がクリックされると表示される表示画面３００を示す図である。
第４の実施の形態の画像処理プログラムのフローチャートである。
脈絡膜血管画像から生成した２値化画像において、ＶＶ位置４０２を中心とし、所定半径のサークル４０４を設定した図である。
サークル４０４と細線との交点４０６を検出した図である。
脈絡膜血管画像の２値化画像から生成した距離画像を示す図である。
サークルの最も上端からの角度と血管径とのグラフである。
脈絡膜血管の本数と血管径のヒストグラムである。
血管径の各データを表示する表示画面を示す図である。
血管径解析結果とＶＶ位置解析結果を組み合わせた表示画面を示す図である。
画像処理プログラムのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、以下では、説明の便宜上、走査型レーザ検眼鏡（ＳｃａｎｎｉｎｇＬａｓｅｒＯｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を「ＳＬＯ」と称する。
（【００１１】以降は省略されています）

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