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公開番号2025128373
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-02
出願番号2025102503,2024111799
出願日2025-06-18,2019-04-18
発明の名称画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び眼科システム
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 20060101AFI20250826BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】眼底画像から渦静脈位置を検出する画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び眼科システムを提供する。
【解決手段】画像処理方法は、眼底画像から脈絡膜血管構造を解析するステップと、脈絡膜血管構造に基づいて、渦静脈位置を検出するステップとを有する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
眼底画像における脈絡膜血管構造を解析する解析部と、
前記脈絡膜血管構造に基づいて、渦静脈位置を検出する検出部と、
を含む、画像処理装置。
続きを表示（約 900 文字）【請求項２】
前記解析部は、
前記眼底画像の輝度勾配に基づいて脈絡膜血管の走行方向を特定する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記解析部は、
前記眼底画像における各画素の輝度の勾配方向を算出することにより前記走行方向を特定する、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記検出部は、
前記渦静脈位置として検出された位置を中心とした所定領域の画像を抽出し、前記所定領域の画像における前記脈絡膜血管の走行方向に基づいて、前記渦静脈位置が渦静脈であるか否かを示す識別確率を算出する、
請求項２または請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記検出部は、
前記渦静脈位置として検出された位置を中心とした所定領域の画像を抽出し、前記所定領域の画像における脈絡膜血管が、前記位置を中心として放射状に走行しているか否かを解析することにより、前記識別確率を算出する、
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記検出部は、
前記眼底画像上に、前記渦静脈位置を示すマークを重畳した渦静脈位置重畳眼底画像を作成することを含む、
請求項１から請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記渦静脈位置重畳眼底画像に基づく画像信号を出力する出力部をさらに有する、
請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記解析部は、前記脈絡膜血管が強調された脈絡膜血管画像において前記脈絡膜血管の走行方向を解析する、
請求項１から請求項７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記検出部は、検出された渦静脈の個数を特定する、
請求項１から請求項８の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記眼底画像から脈絡膜血管画像を生成する脈絡膜血管画像生成部を更に含む、
請求項１から請求項９の何れか１項に記載の画像処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示の技術は、画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び眼科システムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
特開平８－７１０４５号公報には、脈絡膜血管の動脈と静脈を異なる色で表示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、眼底画像から脈絡膜血管構造を解析するステップと、前記血管構造に基づいて、渦静脈位置を検出するステップと、を含む。
【０００４】
本開示の技術の第２の態様の画像処理装置は、眼底画像から脈絡膜血管構造を解析し、前記血管構造に基づいて、渦静脈位置を検出する画像処理部を有する。
【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、第１の態様の画像処理方法を実行させる。
【０００６】
本開示の技術の第４の態様の眼科システムは、眼底画像から脈絡膜血管構造を解析し、前記血管構造に基づいて、渦静脈位置を検出する画像処理部を含むサーバと、前記眼底画像上に、前記渦静脈位置を示すマークを重畳表示した渦静脈位置重畳眼底画像を表示するビューワと、を備えている。
【０００７】
本開示の技術の第５の態様の画像処理方法は、脈絡膜血管画像を生成するステップと、前記脈絡膜血管画像を解析し、渦静脈の位置を検出するステップと、を含む。
【０００８】
本開示の技術の第６の態様の画像処理装置は、脈絡膜血管画像を生成し、前記脈絡膜血管画像を解析し渦静脈の位置を検出する画像処理部と、前記渦静脈の位置を示すマークを前記脈絡膜血管画像に重畳した渦静脈位置重畳眼底画像を生成する表示制御部と、渦静脈位置重畳眼底画像を出力する出力部と、を備える。
【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。
画像処理プログラムのフローチャートである。
第１のＶＶ候補検出処理プログラムのフローチャートである。
第２のＶＶ候補検出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。
ＶＶとして検証されたＶＶの位置を眼底画像に重畳表示した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。
２値化画像の線画像を示す図である。
脈絡膜血管の分岐点を示す図である。
ＶＶ識別処理プログラムのフローチャートである。
ＶＶの様子を示す図である。
ＶＶの場合のＬｏｇ－Ｐｏｌａｒ処理結果を示す図である。
ＶＶでない様子を示す図である。
ＶＶでない場合のＬｏｇ－Ｐｏｌａｒ処理結果を示す図である。
図１４Ａあるいは図１５Ａのθ方向毎にＲ方向の画素値を積算する処理を行い、横軸をθ、縦軸を積算画素値として作成した第１のグラフである。
図１４Ａあるいは図１５Ａのθ方向毎にＲ方向の画素値を積算する処理を行い、横軸をθ、縦軸を積算画素値として作成した第２のグラフである。
図１４Ａあるいは図１５Ａのθ方向毎にＲ方向の画素値を積算する処理を行い、横軸をθ、縦軸を積算画素値として作成した第３のグラフである。
脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を示す図である。
図１７の表示画面で、渦静脈位置アイコン３３２をクリックされた場合に表示される表示画面である。
図１８の表示画面で、識別確率表示アイコン３４６がクリックされた場合に表示される表示画面である。
図１８の表示画面で、拡大アイコン３４８がクリックされた場合に表示される表示画面である。
【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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