专利名称：图像处理设备、图像处理方法和图像处理系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及特别是用于对被检者的眼睛(即，被检眼)的断层图像进行处理的图像处理设备、图像处理方法和程序。
背景技术：
诸如0CT(光学相干断层成像仪)设备等的断层图像摄像设备可以三维地观察眼睛的视网膜层内部的状态。近年来，该断层图像摄像设备由于对更精确地进行疾病诊断有用而受到瞩目。作为OCT的形式，存在使用迈克尔逊(Michelson)干涉仪和宽带宽的光源的TD-OCT (时域0CT)。该TD-OCT被构造成如下:通过扫描参考臂的延迟，测量与信号臂的背向散射光的干涉光，并且获得深度分解的信息。然而，难以使用TD-OCT来获得高速图像，这是因为必须合成多个A扫描以产生B扫描，必须合成多个B扫描以产生3D断层图像，并且连续的扫描处理花费时间。因此，作为以更高速度来获得图像的方法，已知有SD-OCT(谱域0CT)作为用于通过使用宽带宽的光源利用分光器获得干涉图的0CT。在该方法中，使用傅立叶变换来解读可以一次全部拍摄而不是作为各扫描所拍摄到的图像，由此与TD-OCT相比节省了时间。SS-OCT(扫频源0CT)是使用一个光通道的光检测器来测量光谱干涉、并且使用高速波长扫频光源作为光源的方法。在这种情况下，在能够测量断层图像中的视网膜的形态变化的情况下，可以定量地诊断诸如青光眼等的疾病的进展程度以及治疗之后的恢复程度。为了定量地测量视网膜的这些形态变化，日本特开2008-073099A已公开了如下技术:通过使用计算机从断层图像检测视网膜的各层之间的边界，并且测量层的厚度。出于诊断早期青光眼的目的，日本特开2011-072716还公开了用于测量脉络膜(包覆膜)的厚度的技术。
发明内容
在青光眼的情 况下，已知被称为“筛状板”的区域发生变形。假定以下:由于筛状板内的视神经纤维受到压迫，因此通过行性轴突输送所进行的神经营养因子的输送被阻塞，并且神经节细胞死亡。相关技术中的方法试图测量视网膜层或脉络膜的厚度，但不检测筛状板的变形。为了诊断青光眼，对筛状板进行测量并在诊断中利用测量结果是有效的。本发明是考虑到上述问题而作出的，并且本发明的目的是以高可视性来呈现筛状板的形状的分析结果。为了解决上述问题，本发明提供一种图像处理设备，包括:图像获得部件，用于获得眼的断层图像；检测部件，用于从所述断层图像检测筛状板；以及显示控制部件，用于对显示部件进行控制以显示表示检测到的筛状板的形状的显示形式。本发明还提供一种图像处理方法，包括以下步骤:获得眼的断层图像；从所述断层图像检测筛状板；以及显示表示所检测到的筛状板的形状的显示形式。本发明还提供一种图像处理系统，包括:拍摄设备，用于拍摄眼的断层图像；以及图像处理设备，其中，所述图像处理设备包括:检测部件，用于从所述拍摄设备拍摄到的断层图像中检测筛状板；以及显示控制部件，用于对显示部件进行控制以显示表示所检测到的筛状板的形状的显示形式。根据本发明，可以以高可视性来呈现筛状板的形状的分析结果。通过以下参考附图对典型实施例的说明，本发明的其它特征将变得明显。
图1是示出图像处理系统的结构的图。图2是示出图像处理设备中的处理的流程的流程图。图3A、3B、3C和3D是用于说明形状分析的图。图4A和4B是示出拍摄模式和拍摄位置的示例的图。图5A、5B、5C和是用于说明分析结果的呈现的示例的图。图6A和6B是示出图像处理设备的显示的示例的图。图7A和7B是示出图像处理设备的显示的示例的图。图8是视网膜的视神经乳头部的断层图像的示意图。图9A和9B是用于说明分析结果的呈现的示例的图。图10是示出图像处理设备的显示的示例的图。
具体实施例方式以下将参考附图来说明本发明的实施例。根据本实施例的具有图像处理设备的图像处理系统的特征包括:对筛状板的形状进行分析并转换成数值，并且显示其分析结果。实施例1:利用映射来显示通过分析筛状板的形状所获得的结果图1是示出根据实施例1的具有图像处理设备110的图像处理系统100的结构的图。如图1所示，图像处理系统100是通过使图像处理设备110经由接口连接至断层图像摄像设备200和显示单元300来构成。断层图像摄像设备200是用于拍摄眼部(被检者的眼睛、即被检眼)的断层图像的设备。断层图像摄像设备所使用的设备例如由SD-OCT或SS-OCT构成。由于断层图像摄像设备200是众所周知的设备，因此这里省略了针对该设备的详细说明。然而，作为光源，期望使用用于发出波长为IOOOnm附近的光的光源。在光源的波长长的情况下，与使用接近SOOnm的波长的光源的情况相比，更难受到组织的散射的影响。因此，较长波长的光更适合拍摄相比于视网膜层的深部(图8的z方向上)的组织的图像。作为拍摄方法，期望使用利用增强深度成像法(以下还称为EDI法)的拍摄方法。该方法是在用户想要详细观看脉络膜以确定脉络膜和疾病之间的关系时主要使用的方法。EDI方法是在相干门的位置位于脉络膜的后侧的状态下利用倒像来获得断层图像的方法。“相干门”表示OCT中的测量光的光学距离和参考光的光学距离相等的位置。该拍摄方法也更适合拍摄相比于视网膜层的深部的组织的图像。如上所述，本实施例中的断层图像摄像设备200是可以使用适合拍摄深部组织的OCT或拍摄方法来进行拍摄的设备。图像处理设备110具有图像获得单元111、存储单元112、运算单元113和显示控制单元115。运算单元113包括图像处理单元131、分析单元132和分析结果形成单元133。图像获得单元111获 得断层图像摄像设备200所拍摄到的断层图像并且存储到存储单元112中。图像处理单元131从存储在存储单元112中的断层图像检测(眼睛内的)层。分析单元132对用作分析对象的区域进行分析。分析结果形成单元133形成呈现分析结果所用的各种数据。将参考图2来说明图像处理设备110的处理过程。步骤S201:断层图像的获得在步骤S201中，图像获得单元111从断层图像摄像设备200获得断层图像。该断层图像是作为以下参考图4A和4B所述的通过放射状扫描拍摄到的一组(在本实施例中为6个)断层图像所获得的。将所获得的断层图像存储到存储单元112中。步骤S202:视网膜层的检测在步骤S202中，用作视网膜检测单元的示例的图像处理单元131检测步骤S201中所获得的断层图像的视神经乳头部的各区域。将参考图8来说明针对视神经乳头部的各区域的检测。图8是视神经乳头部的断层图像801的示意图。该断层图像由位于同一平面上的多个“A扫描”(与z轴方向平行的一列像素列A)构成，以在所述平面(这里为x-z平面)中产生“B扫描”。在由多个断层图像构成的三维数据中，将(与B扫描以及拍摄并构建多个B扫描的方向相垂直的)x-y平面称为“C扫描”。LI表示内界膜(ILM或内界膜)；L2表示神经纤维层(NFL) ;L3表示神经节细胞层(GCL) ;L4表示布鲁赫(Bruch)膜开口(BMO)；L5表示视网膜色素上皮层(RPE) ;L6表示筛状板(LC);以及L7表示脉络膜(包覆膜)。图像处理单元131检测区域Lf L7之间的边界。现在将说明针对视网膜层的各区域之间的边界的检测。首先，通过对断层图像应用中值滤波器和索贝尔(Sobel)滤波器来形成图像(以下分别称为“中值图像”和“Sobel图像”)。根据所形成的中值图像和Sobel图像来针对每个“A扫描”形成分布。在中值图像中，形成亮度值的 分布。在Sobel图像中，形成梯度的分布。检测根据Sobel图像形成的分布中的峰。通过参考与检测到的峰前后或检测到的各峰之间的部分相对应的中值图像的分布，来检测视网膜层的各区域之间的边界。步骤S203:筛状板的检测在步骤S203中，用作筛状板检测单元(在从断层图像提取筛状板的图像或形状或位置的情况下还被视为提取单元)的示例的图像处理单元131从图像获得单元111所获得的断层图像检测筛状板区域。在这种情况下，首先，检测图8的断层图像中作为与筛状板有关的特征部位的示例的BM0(L4)。在检测BM0(L4)时，例如，通过使用步骤S202中检测到的ILM(Ll)和RPE(L5)的结果来指定视神经乳头。在这种情况下，特别地，期望指定视神经乳头的凹陷部(inverted depression portion)。在本实施例中，指定视神经乳头的凹陷部的中心附近的部位。作为视神经乳头的凹陷部的特征，可以提及RPE(L5)不存在以及ILM(Ll)的形状在深部方向(图8的z方向)上具有大的梯度的情形。实际上，这些特征(无RPE、ILM的大梯度等)表示筛状板的可能位置。因此，设置包括各A扫描及其周边A扫描的局部区域。计算该局部区域内的RPE(L5)的存在检测以及ILM(Ll)的深部方向上的梯度，并且指定视神经乳头的凹陷部的中心附近的点。随后，通过针对所有断层图像连接各断层图像中视神经乳头的凹陷部的中心附近的RPE(L5)的点，设置了在C扫描方向上观看的情况下视为椭圆形的RPE区域。通过将RPE区域设置为初始位置并且应用适当的动态轮廓模型(例如，思内克斯(Snakes)或水平集(IevelSet))，在各断层图像中可识别BM0(L4)。随后，从以上指定的端部即从BMO端起向着视神经乳头的凹陷部的中心追踪边缘成分，由此指定BMO端的精确位置。在本实施例中，首先，针对各BMO端检查坐标值和边缘成分。随后，将各BMO端的位置设置为开始点并且向着视神经乳头的凹陷部的中心追踪边缘。在追踪时，参考各BMO端的位置处的边缘成分，将搜索点更新为最接近存在于内侧附近的边缘成分的位置，并且还更新所参考的边缘成分。通过重复这些处理，指定了正确的BMO端。还可以采用如下方式进行构造:对断层图像的BMO端上色从而进行强调显示(或突出显示)；将连接两个BMO端的线叠加至断层图像并进行显示；或者对由这种线和筛状板的轮廓所包围的区域上色从而进行强调显示。通过显示这些显示状态作为筛状板的检测结果，使得用户能容易地观察这些显示状态。随后，在一个断层图像(B扫描)中，在检测到两个点的BMO(L4)的位置处，使用BMO被设置为固定端的筛状板边界作为初始值,执行上述诸如Snakes或LevelSet等的动态轮廓模型，并且检测筛状板区域(图8的L6)。在该动态轮廓模型中，通过进一步使用概率图谱，可以通过使用筛状板的空间存在概率来进行区域检测。尽管这里已经说明了检测 单元从自动获得的断层图像检测筛状板区域的情况的示例，但操作者可以通过使用操作单元(未示出)来修正自动检测结果，或者可以手动设置筛状板区域。在操作者已手动选择了所获得的断层图像的一部分作为要检测筛状板的范围之后，检测单元可以从所选择的范围自动检测筛状板。例如，用户可以将光标设置到诸如显示单元300等的显示器所显示的断层图像上、并且点击描画或定义筛状板的形状和位置的多个位置，并且可以基于这些位置来检测筛状板区域。在步骤S203之前，判别单元(未示出)可以自动判别是否可以从断层图像检测到筛状板区域或视神经乳头。该判别单元可以自动判别断层图像是否作为包括视神经乳头的图像被拍摄。在断层图像中不包括视神经乳头的情况下，该处理例程不进入步骤S203，而是期望显示控制单元115允许将错误消息作为表示在所获得的断层图像中无法进行与筛状板有关的分析的显示形式显示到显示器。即使当断层图像中包括视神经乳头时，在不是利用EDI法或SS-OCT所拍摄到的断层图像的情况下，存在分辨率不足以对筛状板进行自动分析、或者深度方向上的拍摄范围不足以对筛状板进行拍摄的情况。此外，在这种情况下，期望显示控制单元115允许将该错误消息显示在显示器上。步骤S204:筛状板的形状的分析在步骤S204中，分析单元132基于在视神经乳头部中检测到的区域的结果来进行各种分析。作为对筛状板区域进行分析的情况，将说明对形状的曲率进行分析的情况、利用Bowing Angle来进行分析的情况、以及对筛状板区域和BMO之间的大小比进行分析的情况。筛状板的曲率的计算首先，将通过使用图3A的断层图像301来说明计算曲率的情况。在图3A中，横轴表示X坐标并且纵轴表示z坐标。L4表示BMO并且L6表示筛状板。在2D断层图像中两个点的BM0(L4)位于筛状板L6的侧面,并且计算X坐标最小的位置minX和x坐标最大的位置maxX之间的边界线的曲率。可以通过在该边界线的各点处计算以下等式(I)来获得曲率K。通过曲率K的符号可以得知该形状是向上凸还是向下凸，并且通过数值的大小可以得知该形状的弯曲程度。因此，现在假定利用“ + ”表示形状为向上凸的状态并且利用表示形状为向下凸(或凹)的状态，则在各断层图像的筛状板L6中，在曲率的符号如下按_(凹)区域、+ (凸)区域、_(凹)区域改变的情况下，筛状板的形状类似W形状。也就是说，通过计算各点处的曲率，可以掌握筛状板的形状是下凸形状还是W形状(或其它形状)。
权利要求
1.一种图像处理设备，包括 图像获得部件，用于获得眼的断层图像； 检测部件，用于从所述断层图像检测筛状板；以及 显示控制部件，用于对显示部件进行控制以显示表示检测到的筛状板的形状的显示形式。
2.根据权利要求I所述的图像处理设备，其中，所述显示控制部件对所述显示部件进行控制以并排显示所述断层图像和所述显示形式，并且将所述断层图像的相应位置显示在所述显示形式上。
3.根据权利要求I所述的图像处理设备，其中，所述图像获得部件获得所述眼的多个断层图像，所述检测部件从所述多个断层图像各自中检测所述筛状板，并且所述显示控制部件对所述显示部件进行控制以将表示检测到的筛状板的形状的二维映射显示作为所述显示形式、并将与所述多个断层图像中的至少之一相对应的位置以叠加在所述二维映射上的方式进行显示。
4.根据权利要求I所述的图像处理设备，其中，所述显示控制部件对所述显示部件进行控制，以使表示所述检测部件的检测结果的显示形式以叠加在所述断层图像上的方式进行显示。
5.根据权利要求4所述的图像处理设备，其中，所述检测部件从所述断层图像所示出的所述眼的预定层中检测多个端部，并且所述显示控制部件对所述显示部件进行控制，以使连接所述多个端部的线作为表示所述检测结果的显示形式以叠加在所述断层图像上的方式进行显示。
6.根据权利要求5所述的图像处理设备，其中，所述显示控制部件对所述显示部件进行控制，以使表示由所述线和所述筛状板的轮廓所包围的区域的显示形式以叠加在所述断层图像上的方式进行显示。
7.根据权利要求I所述的图像处理设备，其中，所述显示控制部件对所述显示部件进行控制以选择性地显示所述眼的多个断层图像中的至少之一，其中该选择是基于各断层图像中示出的所述筛状板的形状或者所述眼中的获得该断层图像的位置来进行的。
8.根据权利要求I所述的图像处理设备，其中，所述显示控制部件对所述显示部件进行控制以并排显示所述眼的眼底图像、所述断层图像和所述显示形式，并且将所述断层图像的位置显示在所述眼底图像和所述显示形式中，以及根据所述眼底图像和所述显示形式中的一个中的所述断层图像的位置的变化，所述眼底图像和所述显示形式中的另一个中的所述断层图像的位置的显示也相应地改变。
9.根据权利要求I所述的图像处理设备，其中，所述检测部件基于如下至少之一来检测所述筛状板所述筛状板的曲率、厚度、面积以及体积、所述筛状板和所述断层图像的其它点之间的距离、以及所述筛状板的区域和所述断层图像的其它区域之间的大小比。
10.根据权利要求I所述的图像处理设备，其中，还包括图像处理部件，所述图像处理部件用于基于所述检测部件的检测结果来生成所述显示形式。
11.根据权利要求10所述的图像处理设备，其中，所述图像处理部件基于以大致垂直于所述眼内的至少一层的方式拍摄到的多个放射状断层图像来生成所述至少一层的二维映射。
12.根据权利要求10所述的图像处理设备，其中，所述图像处理部件生成图表，其中所述图表将所述眼内的至少一层的位置信息与标准眼内的相应层的位置信息进行比较。
13.一种图像处理方法，包括以下步骤 获得眼的断层图像； 从所述断层图像检测筛状板；以及 显示表示所检测到的筛状板的形状的显示形式。
14.根据权利要求13所述的图像处理方法，其中，还包括 并排显示所述断层图像和所述显示形式，以及将所述断层图像的相应位置显示在所述显示形式中。
15.根据权利要求13所述的图像处理方法，其中，还包括 获得所述眼的多个断层图像； 从所述多个断层图像各自中检测所述筛状板；以及 将表示检测到的筛状板的形状的二维映射显示作为所述显示形式，并且将与所述多个断层图像中至少之一相对应的位置以叠加在所述二维映射上的方式进行显示。
16.根据权利要求13所述的图像处理方法，其中，还包括 从所述断层图像的预定层中检测多个端部；以及 将连接所述多个端部的线作为表示检测结果的显示形式以叠加在所述断层图像上的方式进行显示。
17.一种图像处理系统，包括拍摄设备，用于拍摄眼的断层图像；以及图像处理设备， 其中，所述图像处理设备包括 检测部件，用于从所述拍摄设备拍摄到的断层图像中检测筛状板；以及显示控制部件，用于对显示部件进行控制以显示表示所检测到的筛状板的形状的显示形式。
全文摘要
本发明涉及一种图像处理设备、图像处理方法和图像处理系统。尽管在青光眼的情况下筛状板发生变形，但在相关技术的方法中，测量视网膜层或脉络膜的厚度但无法检测筛状板的变形。当诊断青光眼时，期望对筛状板的形状进行分析并且以良好可视性呈现其分析结果。提供了一种图像处理设备，包括图像获得部件，用于获得被检眼的断层图像；提取部件，用于从所述断层图像提取筛状板；以及显示控制部件，用于对显示部件进行控制以显示表示提取出的筛状板的形状的显示形式。
文档编号A61B3/12GK103251379SQ20131003109
公开日2013年8月21日 申请日期2013年1月25日 优先权日2012年1月27日
发明者岩濑好彦 申请人:佳能株式会社