特開2025-156419IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

概して、ＯＣＴデータにおける自動網膜層セグメンテーションに関する。より詳細には、本発明は、ブルッフ膜および脈絡膜－強膜接合部分など、従来の自動セグメンテーション方法のためのＯＣＴデータにおいて鮮明度に欠ける網膜層をセグメント化すること、ならびに網膜層セグメンテーションにおけるエラーを自動的に識別および補正する方法

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】光干渉断層撮影（ＯＣＴ）データにおける網膜層セグメンテーションを向上させる。
【解決手段】ＯＣＴデータは、ＯＣＴデータとＯＣＴ血管造影（ＯＣＴＡ）データとの混合に基づいて増強され、ＯＣＴデータにおけるコントラストは、ＯＣＴデータとＯＣＴＡデータとが類似していない領域では増強され、ＯＣＴデータとＯＣＴＡデータとが類似している領域では低減される。ＯＣＴデータにおける標的網膜層は、増強されたデータに基づいてセグメント化される。標的網膜層を含むＯＣＴＡデータの２つのｅｎ ｆａｃｅ画像を使用して、ＯＣＴデータにおける標的網膜層のセグメンテーションにおけるエラーがチェックされる。識別されたエラーは、ｅｎ ｆａｃｅ画像のうちの１つの最上位網膜層および最下位網膜層の位置に基づく近似値に置き換えられる。
【選択図】 図１６

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

特許ファイルまたは出願ファイルは、カラーで作成された少なくとも１つの図面を含む。本特許または特許出願公開のカラー図面の写しは、申請および必要な手数料の支払いに応じて官庁によって提供される。 図面では、同様の参照記号／文字が同様の構成要素を指す。
【図1】 最新技術の自動多層セグメンテーションツールによって典型的にセグメント化され得る７つの網膜層の例を提供する図である。
【図2】 地図状萎縮（ＧＡ）を有する眼の構造ＯＣＴ Ｂスキャンと、対応するＯＣＴＡ Ｂスキャンとを示す図である。
【図3】 加齢黄斑変性（ＡＭＤ）を有する眼の構造ＯＣＴ Ｂスキャンと、対応するＯＣＴＡ Ｂスキャンとを示す図である。
【図4】 本発明に従ってデータを増強するための２段階セグメンテーションプロセスの適用を示す図である。
【図5A】 構造データ及びフローデータを使用したＢＭ視覚化のための増強されたＯＣＴデータの２つの例を示す図である。
【図5B】 対応する脈絡毛細管板血管系マップを用いたＢＭセグメンテーションの３つの実施例を示す図である。
【図6】 ２人の読取者（ｒｅａｄｅｒｓ）間および読取者とＢＭセグメンテーションとの間の平均絶対差（ｍｅａｎ ａｂｓｏｌｕｔｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）（９５％信頼区間を含む）およびＲ２を示す図である。
【図7】 手動セグメンテーション（左）および自動セグメンテーション（中央）を使用して作成された、中心窩を中心としたオーバーレイＥＴＤＲＳグリッドを有する右眼の脈絡膜厚さマップ（ミクロン単位）と、構造脈絡膜血管系マップ（右）とを示す図である。
【図8】 ＥＴＤＲＳグリッドの各セクタについて回帰分析およびブランド・アルトマン（Ｂｌａｎｄ Ａｌｔｍａｎ）分析から抽出された情報を示す表を提供する図である。
【図9】 自動セグメンテーションツールからのセグメンテーションアルゴリズム出力を使用して定義された例示的なＩＬＭ－ＩＰＬ ｅｎ ｆａｃｅ血管造影スラブ画像および例示的なＩＬＭ－ＯＰＬ ｅｎ ｆａｃｅ血管造影スラブ画像を示す図である。
【図10】 図９のｅｎ ｆａｃｅ画像において比較された全ての行（Ｂスキャン）の正規化相互相関（ＮＣＣ）を示すプロットを提供する図である。
【図11】 Ｂスキャン及びＩＬＭ－ＩＰＬ ｅｎ ｆａｃｅスラブ画像を示しており、ボリュームデータのＩＰＬセグメンテーションがＩＰＬセグメンテーション近似値によって置き換えられている図である。
【図12】 ＭＬＳ ＩＰＬセグメンテーション７３ａと、ＭＬＳ ＩＰＬセグメンテーションが正しくない２つのＢスキャン上に重ねられたＩＰＬ近似７３ｂとを使用したＳＲＬスラブの２つの実施例を示す図である。
【図13】 ＩＳ／ＯＳ接合部における自動セグメンテーションの不成功を伴う画像（ＦＯＶ＝８ｍｍ）を示す図である。
【図14】 中心窩領域における自動セグメンテーションの不成功を伴う画像（ＦＯＶ＝１６ｍｍ）を示す図である。
【図15】 図１９に示されたものと同様の、様々な網膜層の境界を表す（上から下への）重なり合うセグメンテーションを有するＯＣＴ Ｂスキャン（ＦＯＶ＝１２ｍｍ）の実施例を示す図である。
【図16】 本発明によるセグメンテーション反映（ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）に基づく自動化方法の概略的なプロセスを示す図である。
【図17】 セグメンテーション反映に基づく半自動化方法を示す図である。
【図18】 本発明で使用するのに適した眼の３Ｄ画像データを収集するために使用される一般型周波数領域光干渉断層撮影システムを示す図である。
【図19】 ヒトの眼の正常な網膜の例示的なＯＣＴ Ｂスキャン画像を示し、例示的に、種々の正規の網膜層および境界を識別する図である。
【図20】 ｅｎ ｆａｃｅ脈管画像の例を示す図である。
【図21】 脈管構造（ＯＣＴＡ）画像の例示的なＢスキャンを示す図である。
【図22】 例示的なコンピュータシステム（またはコンピューティングデバイス又はコンピュータ）を示す図である。

選択図 図16出願人が指定した本件の代表的な図

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