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公開番号2025088554
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-11
出願番号2023203331
出願日2023-11-30
発明の名称情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類A61B 3/10 20060101AFI20250604BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】網膜層の厚さの異常を効率よく解析することが可能な情報処理装置を提供する。
【解決手段】解析対象である眼球の伸展状態に関する情報を取得する伸展情報取得部と、前記眼球の網膜層の厚さに関する情報を含むデータを取得するデータ取得部と、前記伸展状態に関する情報と前記網膜層の厚さに関する情報を含むデータとに基づいて前記網膜層の厚さの異常について解析する解析部と、を備え、前記解析部は、入力として少なくとも前記網膜層の厚さに関する情報を含むデータを用いて前記網膜層の厚さの異常に関する情報を出力する学習済みモデルを備える、ことを特徴とする情報処理装置。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
解析対象である眼球の伸展状態に関する情報を取得する伸展情報取得部と、
前記眼球の網膜層の厚さに関する情報を含むデータを取得するデータ取得部と、
前記伸展状態に関する情報と前記網膜層の厚さに関する情報を含むデータとに基づいて前記網膜層の厚さの異常について解析する解析部と、
を備え、
前記解析部は、入力として少なくとも前記網膜層の厚さに関する情報を含むデータを用いて前記網膜層の厚さの異常に関する情報を出力する学習済みモデルを備える、ことを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記学習済みモデルは、さらに前記伸展状態に関する情報を入力として用いる、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記伸展状態に関する情報は、眼軸長、視力、眼球屈折データ、および眼球の形状のいずれかを表すスカラー値の１つまたは２つ以上の組み合わせを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記網膜層の厚さに関する情報を含むデータは、光干渉断層撮影画像、網膜層の厚さを示す情報を眼底に沿った面に投影したマップ画像、網膜層セグメンテーションデータ、ＭＲＩ（ＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅＩｍａｇｉｎｇ）装置によって撮影された眼球の画像、およびＣＴ（ＣｏｍｐｕｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置によって撮影された眼球の画像からなる群から選ばれる少なくともいずれか１つを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記解析部が解析して得る結果は、網膜層の厚さの異常の程度を示すマップ画像、疾病の有無を示す真偽値、疾病を有する可能性を示すスカラー値、および網膜層の厚さが正常な場合に期待される網膜層の厚さデータからなる群から選ばれる少なくともいずれか１つを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記疾病は、緑内障、後部ぶどう腫、網膜剥離、糖尿病網膜症、網膜脈絡膜萎縮、黄斑部出血、近視性牽引黄斑症、および近視性脈絡膜新生血管からなる群から選ばれる少なくともいずれか１つを含む、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記解析部が解析した結果を表示するための制御を行う表示制御部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記表示制御部は、前記解析部が解析した結果と前記網膜層の厚さに関する情報とを同時に表示する制御を行うことが可能なように構成されている、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記表示制御部は、前記伸展状態に関する情報に基づいて、前記網膜層の厚さに関する情報の表示方法を切り替えることが可能なように構成されている、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記解析部は、前記学習済みモデルを複数備えており、前記伸展状態に基づいて複数の前記学習済みモデルから少なくとも１つの前記学習済みモデルを選択して用いることが可能なように構成されている、請求項１～９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（【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、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関するものである。
続きを表示（約 2,700 文字）【背景技術】
【０００２】
光干渉断層撮影法（ＯＣＴ：ＯｐｔｉｃａｌＣｏｈｅｒｅｎｃｅＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ）を用いる断層画像撮影装置が知られている。このような断層画像撮影装置により眼底を撮影して断層画像群を取得し、網膜層内部の状態を三次元的に観察することが可能である。
取得された断層画像中の特定の網膜層の厚さを計測し、計測した厚さを示す情報を、眼底に沿った面に投影したマップ画像（以下、網膜層厚マップという。）を作成する技術が知られている。網膜層厚マップは、緑内障などの疾病の進行度や治療後の回復具合を定量的に診断することができる画像として、近年注目を集めている。
また、網膜層内部の状態の観察において重要な情報である、視力や眼軸長などの、眼球の伸展状態に関する情報の活用も進んでいる。例えば、特許文献１には、眼軸長に応じて統計データベースを切り替えて、網膜層の厚さの異常の程度を算出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１８－０２０１９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の技術では、眼軸長に応じて統計データベースを切り替えるステップを設けることが必要であり、さらに、予め統計データベースについて眼軸長に応じた区分を設ける必要があった。そのため、網膜層の厚さの異常を効率よく解析することが可能となることが望まれる。本発明は、上記課題を解決するために成されたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
すなわち、本発明の一態様による情報処理装置は、解析対象である眼球の伸展状態に関する情報を取得する伸展情報取得部と、前記眼球の網膜層の厚さに関する情報を含むデータを取得するデータ取得部と、前記伸展状態に関する情報と前記網膜層の厚さに関する情報を含むデータとに基づいて前記網膜層の厚さの異常について解析する解析部と、を備え、前記解析部は、入力として少なくとも前記網膜層の厚さに関する情報を含むデータを用いて前記網膜層の厚さの異常に関する情報を出力する学習済みモデルを備える、ことを特徴とする。
また、本発明の別の態様に係る情報処理方法は、解析対象である眼球の伸展状態に関する情報を取得する伸展情報取得工程と、前記眼球の網膜層の厚さに関する情報を含むデータを取得するデータ取得工程と、前記伸展状態に関する情報と前記網膜層の厚さに関する情報を含むデータとに基づいて前記網膜層の厚さの異常について解析する解析工程と、を備え、前記解析工程は、入力として少なくとも前記網膜層の厚さに関する情報を含むデータを用いて前記網膜層の厚さの異常に関する情報を出力する学習済みモデルを用いることを含む、ことを特徴とする。
また、本発明の別の態様に係るプログラムは、上記情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、網膜層の厚さの異常を効率よく解析することが可能な情報処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
第１実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの機能ブロック図である。
第１実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
第１実施形態に係る処理手順の一例を示すフロー図である。
第１実施形態に係る異常度マップの表示の一例を示す模式図である。
第１実施形態の変形例３に係る異常度マップの表示の一例を示す模式図である。
第２実施形態に係る処理手順の一例を示すフロー図である。
第２実施形態に係る学習済みモデルが有する眼軸長の分布の一例を示す模式図である。
第３実施形態に係る処理手順の一例を示すフロー図である。
異常検知モデルの学習の一例を示す概念図である。
クラス分類モデルにおいて特徴抽出器を生成する例を示す概念図である。
画像生成モデルにおいて特徴抽出器を生成する例を示す概念図である。
第１実施形態に係る異常検知モデルの学習の一例を示す概念図である。
第１実施形態に係る異常検知モデルの特徴抽出器を生成する例を示す概念図である。
第１実施形態に係る異常検知モデルにおける異常度マップの算出方法を示す概念図である。
第１実施形態に係るセグメンテーションモデルの学習の一例を示す概念図である。
第１実施形態の変形例１に係る異常検知モデルの学習の一例を示す概念図である。
第１実施形態の変形例３に係るクラス分類モデルの学習の一例を示す概念図である。
第２実施形態の変形例１に係る学習済みモデルが有する眼軸長の分布と視力の分布の一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一もしくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する場合がある。
【０００９】
＜第１実施形態＞
本実施形態に係る情報処理装置は、解析対象である眼球の伸展状態に関する情報と該眼球の網膜層の厚さに関する情報を含むデータとを取得する。そして、上記伸展状態に関する情報と上記網膜層の厚さに関する情報を含むデータとに基づいて、学習済みモデルを用いて網膜層の厚さの異常について解析する。これにより、網膜層の厚さの異常を効率的に解析することができる。
【００１０】
図１は、第１の実施形態に係る情報処理装置１００を含む情報処理システム１０の機能ブロック図である。情報処理装置１００は、その機能的な構成として、伸展情報取得部１１０、データ取得部１２０、解析部１３０、表示制御部１４０、および記憶部１５０を備える。また、情報処理システム１０は、情報処理装置１００、ならびに情報処理装置１００とそれぞれ接続する入力装置１６０、表示装置１７０、および外部記憶装置１８０を備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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