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特表2023-549663光干渉断層撮影画像における眼の前眼部の自動セグメント化
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-11-29
(54)【発明の名称】光干渉断層撮影画像における眼の前眼部の自動セグメント化
(51)【国際特許分類】
A61B 3/10 20060101AFI20231121BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20231121BHJP
G06T 7/11 20170101ALI20231121BHJP
【ＦＩ】
A61B3/10 100
G06T7/00 612
G06T7/11
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023524910
(86)(22)【出願日】2021-11-04
(85)【翻訳文提出日】2023-04-24
(86)【国際出願番号】 IB2021060230
(87)【国際公開番号】W WO2022101748
(87)【国際公開日】2022-05-19
(31)【優先権主張番号】63/112,805
(32)【優先日】2020-11-12
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＨＤＭＩ
２．ＵＮＩＸ
(71)【出願人】
【識別番号】319008904
【氏名又は名称】アルコン インコーポレイティド
(74)【代理人】
【識別番号】100099759
【弁理士】
【氏名又は名称】青木 篤
(74)【代理人】
【識別番号】100123582
【弁理士】
【氏名又は名称】三橋 真二
(74)【代理人】
【識別番号】100160705
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 健太郎
(74)【代理人】
【識別番号】100165995
【弁理士】
【氏名又は名称】加藤 寿人
(72)【発明者】
【氏名】ムハンマド ケー．アル－カイーシ
(72)【発明者】
【氏名】コンフォン バーガー
(72)【発明者】
【氏名】パリサ ラッバーニ
【テーマコード（参考）】
4C316
5L096
【Ｆターム（参考）】
4C316AA01
4C316AA03
4C316AA07
4C316AA08
4C316AA09
4C316AB02
4C316AB03
4C316AB04
4C316FB05
4C316FB13
4C316FB26
5L096AA06
5L096AA09
5L096BA06
5L096BA13
5L096CA08
5L096DA01
5L096EA02
5L096EA35
5L096EA43
5L096FA06
5L096FA64
5L096FA69
5L096GA51
(57)【要約】
本明細書では、光干渉断層撮影（ＯＣＴ）画像において眼の前眼部を自動的にセグメント化するための技法が提供される。方法が、眼のＯＣＴ画像を受信することと、ＯＣＴ画像における眼の１つ又は複数の構造に基づいて、眼のＯＣＴ画像を、１つ又は複数の構造に対応する１つ又は複数の部分画像にクロップすることと、眼のＯＣＴ画像の１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、部分画像のバックグラウンドシード及びフォアグラウンドシードを生成することと、バックグラウンドシード及びフォアグラウンドシード並びに画像セグメント化モデルに基づいて、眼の１つ又は複数の構造のうち、部分画像に含まれる構造に対するマスクを生成することと、構造に対するマスクに基づいて、部分画像に含まれる構造の１つ又は複数の輪郭を生成することと、部分画像に１つ又は複数の輪郭を表示することとを含む。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
眼の光干渉断層撮影（ＯＣＴ）画像の画像セグメント化のための方法であって、前記方法が、前記眼の前記ＯＣＴ画像を受信することと、
前記ＯＣＴ画像における前記眼の１つ又は複数の構造に基づいて、前記眼の前記ＯＣＴ画像を、前記１つ又は複数の構造に対応する１つ又は複数の部分画像にクロップすることと、
前記眼の前記ＯＣＴ画像の前記１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、
前記部分画像のバックグラウンドシード及びフォアグラウンドシードを生成することと、
前記バックグラウンドシード及び前記フォアグラウンドシード並びに画像セグメント化モデルに基づいて、前記眼の前記１つ又は複数の構造のうち、前記部分画像に含まれる構造に対するマスクを生成することと、
前記構造に対する前記マスクに基づいて、前記部分画像に含まれる前記構造の１つ又は複数の輪郭を生成することと、
前記部分画像に前記１つ又は複数の輪郭を表示することと
を含む、方法。
【請求項2】
前記眼の前記ＯＣＴ画像を前記１つ又は複数の部分画像にクロップすることが、前記ＯＣＴ画像において前記眼の前記１つ又は複数の構造を識別することと、
前記眼の前記１つ又は複数の構造に基づいて、１セットのクロップアルゴリズムを選択することと、
前記１セットのクロップアルゴリズムを適用して、前記眼の前記ＯＣＴ画像を前記１つ又は複数の部分画像にクロップすることと
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記１セットのクロップアルゴリズムの各クロップアルゴリズムが、前記眼の少なくとも１つの構造に関連付けられる、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記眼の前記１つ又は複数の構造が、前記ＯＣＴ画像内の１セットの所定の深さに基づいて識別され、前記１セットの所定の深さの各所定の深さが、前記眼の前記１つ又は複数の構造の少なくとも一部に関連付けられる、請求項２に記載の方法。
【請求項5】
前記部分画像の前記バックグラウンドシード及び前記フォアグラウンドシードを生成することが、前記部分画像の１つ又は複数の二値画像を生成することと、
前記１つ又は複数の二値画像に基づいて、前記部分画像の前記バックグラウンドシード及び前記フォアグラウンドシードを生成することと
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記部分画像の前記１つ又は複数の二値画像を生成することが、前記部分画像に対する所定の閾値処理又は所定のモルフォロジ処理のうちの少なくとも１つを適用すること
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記眼の前記１つ又は複数の構造が、角膜、虹彩、又は水晶体のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項8】
画像化システムであって、コンピュータ実行可能命令を含むメモリと、
前記コンピュータ実行可能命令を実行するように、且つ前記画像化システムに、
眼のスキャンデータに基づいて、前記眼の光干渉断層撮影（ＯＣＴ）画像を生成させ、
前記ＯＣＴ画像における前記眼の１つ又は複数の構造に基づいて、前記眼の前記ＯＣＴ画像を、前記１つ又は複数の構造に対応する１つ又は複数の部分画像にクロップさせ、
前記眼の前記ＯＣＴ画像の前記１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、
前記部分画像のバックグラウンドシード及びフォアグラウンドシードを生成させ、
前記バックグラウンドシード及び前記フォアグラウンドシード並びに画像セグメント化モデルに基づいて、前記眼の前記１つ又は複数の構造のうち、前記部分画像に含まれる構造に対するマスクを生成させ、
前記構造に対する前記マスクに基づいて、前記部分画像に含まれる前記構造の１つ又は複数の輪郭を生成させ、
前記部分画像に前記１つ又は複数の輪郭を表示させる
ように構成されたプロセッサと
を備える、画像化システム。
【請求項9】
前記プロセッサが、前記ＯＣＴ画像において前記眼の前記１つ又は複数の構造を識別することと、
前記眼の前記１つ又は複数の構造に基づいて、１セットのクロップアルゴリズムを選択することと、
前記１セットのクロップアルゴリズムを適用して、前記眼の前記ＯＣＴ画像を前記１つ又は複数の部分画像にクロップすることと
によって、前記眼の前記ＯＣＴ画像を前記１つ又は複数の部分画像にクロップするように構成される、請求項８に記載の画像化システム。
【請求項10】
前記１セットのクロップアルゴリズムの各クロップアルゴリズムが、前記眼の少なくとも１つの構造に関連付けられる、請求項９に記載の画像化システム。
【請求項11】
前記眼の前記１つ又は複数の構造が、前記ＯＣＴ画像内の１セットの所定の深さに基づいて識別され、前記１セットの所定の深さの各所定の深さが、前記眼の前記１つ又は複数の構造の少なくとも一部に関連付けられる、請求項９に記載の画像化システム。
【請求項12】
前記プロセッサが、前記部分画像の１つ又は複数の二値画像を生成することと、
前記１つ又は複数の二値画像に基づいて、前記部分画像の前記バックグラウンドシード及び前記フォアグラウンドシードを生成することと
によって、前記部分画像の前記バックグラウンドシード及び前記フォアグラウンドシードを生成するように構成される、請求項８に記載の画像化システム。
【請求項13】
前記プロセッサが、前記部分画像に対する所定の閾値処理又は所定のモルフォロジ処理のうちの少なくとも１つを適用することによって、前記部分画像の前記１つ又は複数の二値画像を生成するように構成される、請求項８に記載の画像化システム。
【請求項14】
前記眼の前記１つ又は複数の構造が、角膜、虹彩、又は水晶体のうちの少なくとも１つを含む、請求項８に記載の画像化システム。
【請求項15】
システムであって、コンピュータ実行可能命令を含むメモリと、
前記コンピュータ実行可能命令を実行するように、且つ前記システムに、
ＯＣＴ画像化システムからの眼のスキャンデータを受信させ、
前記スキャンデータに基づいて、前記眼のＯＣＴ画像を生成させ、
前記ＯＣＴ画像における前記眼の１つ又は複数の構造に基づいて、前記眼の前記ＯＣＴ画像を、前記１つ又は複数の構造に対応する１つ又は複数の部分画像にクロップさせ、
前記眼の前記ＯＣＴ画像の前記１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、
前記部分画像のバックグラウンドシード及びフォアグラウンドシードを生成させ、
前記バックグラウンドシード及び前記フォアグラウンドシード並びに画像セグメント化モデルに基づいて、前記眼の前記１つ又は複数の構造のうち、前記部分画像に含まれる構造に対するマスクを生成させ、
前記構造に対する前記マスクに基づいて、前記部分画像に含まれる前記構造の１つ又は複数の輪郭を生成させ、
前記部分画像に１つ又は複数の仮想マーカを表示することによって強調部分画像を生成させ、前記仮想マーカが、前記構造の前記１つ又は複数の輪郭に対応し、
前記強調部分画像を前記ＯＣＴ画像化システムに送信させる
ように構成されたプロセッサと
を備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示の実施形態は、一般に、眼科画像セグメント化のための方法及び装置に関し、より詳細には、眼科スキャンデバイスからのスキャンデータに基づいて生成された光干渉断層撮影（ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、ＯＣＴ）画像における眼の前眼部の自動セグメント化のための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【0002】
眼の前眼部を含むＯＣＴ画像は、臨床医に重要な診断情報を提供し得る。このような診断情報を前眼部の構造から抽出するためには、これらの構造をＯＣＴ画像からセグメント化する必要があり得る。しかしながら、ＯＣＴ画像において眼の前眼部の構造をセグメント化することは、ＯＣＴ画像におけるこれらの構造（例えば、角膜後面、水晶体後面など）の信号対雑音比が低くなり得るために既存のシステム及び技法では満足に実行できないため、困難である。
【0003】
更に、ＯＣＴ画像において眼の前眼部の構造をセグメント化するための既存のシステム及び技法は、ユーザによる頻繁な介入を必要とするため、これらのシステム及び技法は、臨床医が利用するように設計された現実世界のアプリケーションに適用することができない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0004】
本開示は、一般に、ＯＣＴ画像において眼の前眼部を自動的にセグメント化するための方法及び装置に関する。
【0005】
特定の実施形態では、眼の光干渉断層撮影（ＯＣＴ）画像の画像セグメント化のための方法が、眼のＯＣＴ画像を受信することを含む。本方法は、ＯＣＴ画像における眼の１つ又は複数の構造に基づいて、眼のＯＣＴ画像を、１つ又は複数の構造に対応する１つ又は複数の部分画像にクロップすることを更に含む。本方法はまた、眼のＯＣＴ画像の１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、部分画像のバックグラウンドシード及びフォアグラウンドシードを生成することを含む。本方法は、眼のＯＣＴ画像の１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、バックグラウンドシード及びフォアグラウンドシード並びに画像セグメント化モデルに基づいて、眼の１つ又は複数の構造のうち、部分画像に含まれる構造に対するマスクを生成することを更に含む。本方法はまた、眼のＯＣＴ画像の１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、構造に対するマスクに基づいて、部分画像に含まれる構造の１つ又は複数の輪郭を生成することを含む。本方法は、眼のＯＣＴ画像の１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、部分画像に１つ又は複数の輪郭を表示することを更に含む。
【0006】
特定の実施形態では、光干渉断層撮影（ＯＣＴ）システムが、一般に、コンピュータ実行可能命令を含むメモリを備える。ＯＣＴシステムは、コンピュータ実行可能命令を実行するように、且つＯＣＴシステムに眼のＯＣＴ画像を生成させるように構成されたプロセッサを更に備える。プロセッサは、ＯＣＴシステムに、眼のＯＣＴ画像の１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、部分画像のバックグラウンドシード及びフォアグラウンドシードを生成させるように更に構成される。プロセッサは、ＯＣＴシステムに、眼のＯＣＴ画像の１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、バックグラウンドシード及びフォアグラウンドシード並びに画像セグメント化モデルに基づいて、眼の１つ又は複数の構造のうち、部分画像に含まれる構造に対するマスクを生成させるように更に構成される。プロセッサは、ＯＣＴシステムに、眼のＯＣＴ画像の１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、構造に対するマスクに基づいて、部分画像に含まれる構造の１つ又は複数の輪郭を生成させるように更に構成される。プロセッサは、ＯＣＴシステムに、眼のＯＣＴ画像の１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、部分画像に１つ又は複数の輪郭を表示させるように更に構成される。
【0007】
本開示の態様は、本明細書で説明される方法を実行するための、装置、プロセッサ、及びコンピュータ可読媒体のための手段を提供する。
【0008】
上記の本開示の特徴を詳細に理解できるように、上で簡潔に要約してきた本開示を実施形態を参照しながらより詳細に説明する。また、実施形態のいくつかを添付の図面に示す。ただし、添付の図面は、例示的な実施形態を示すに過ぎず、したがって実施形態の範囲を限定するものと見なされるべきではなく、他の均等に効果的な実施形態を認め得ることに留意されたい。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
理解を助けるために、可能な場合には、複数の図面で共通の同一の要素を示すために、同一の参照符号が使用されている。１つの実施形態の要素及び特徴は、更に記述することなく他の実施形態に有益に組み込まれ得ることが企図されている。
【0011】
本開示は、一般に、ＯＣＴ画像においてスキャンされた眼の前眼部を自動的にセグメント化するための方法及び装置に関する。
【0012】
図１は、例示的な画像化システム１００の選択された構成要素のブロック図を示している。画像化システム１００は、光干渉断層撮影（ＯＣＴ）スキャナ１０２と、ＯＣＴコントローラ１０４と、ディスプレイ１０６とを備える。
【0013】
ＯＣＴスキャナ１０２は、複数のＯＣＴ構成要素及び／又は機器（別個には図示せず）を含み得る。ＯＣＴ構成要素及び／又は機器は様々なタイプのものであり得、ＯＣＴスキャナ１０２はＯＣＴ構成要素及び／又は機器のタイプに基づいて異なって構成され得る。いくつかの実装では、ＯＣＴスキャナ１０２は、時間領域ＯＣＴ（ＴＤ－ＯＣＴ）として構成され得る。いくつかの実装では、ＯＣＴスキャナ１０２は、周波数領域ＯＣＴ（ＦＤ－ＯＣＴ）として構成され得る。いくつかの実装では、ＯＣＴスキャナ１０２は、波長掃引型ＯＣＴ（ＳＳ－ＯＣＴ）として構成され得る。
【0014】
ＯＣＴスキャナ１０２は、患者の眼１１０のＯＣＴスキャンを実行する。ＯＣＴスキャナ１０２は、眼１１０上への１つ又は複数のサンプルビーム（図示せず）の出力を制御し、且つ眼１１０から反射して戻される１つ又は複数の測定ビーム（図示せず）を受け取ることによって、ＯＣＴスキャンを実行することができる。１つ又は複数の測定ビームは、サンプルビームの光子が眼１１０の組織と相互作用したことに応じて、眼１１０から反射して戻され得る。ＯＣＴスキャナ１０２は、ＯＣＴコントローラ１０４からのコマンド及び／又は場所情報を受信したことに応じて、サンプルビームを眼の特定の場所まで移動させるように構成され得る。
【0015】
ＯＣＴスキャナ１０２は、眼１１０の様々な深さにおいて、眼１１０をスキャンするように構成され得る。例えば、ＯＣＴスキャナ１０２は、眼１１０の全眼スキャンのために、眼１１０の深さ全体をスキャンするように構成され得る。同様に、ＯＣＴスキャナ１０２は、眼１１０の前眼部など、眼１１０の任意の部分をスキャンするように構成され得る。いくつかの実装では、眼の前眼部は、眼の前側３分の１にある構造を含み得る。いくつかの実装では、眼の前眼部は、限定されるものではないが、角膜、虹彩、水晶体（例えば、水晶体前面、水晶体後面）などを含む、眼の硝子体の前側にある構造を含み得る。ＯＣＴスキャナ１０２は、限定されるものではないが、眼１１０の網膜など、眼１１０の前眼部内にない構造を含む、眼１１０の他の部分をスキャンするように構成され得る。いくつかの実装では、ＯＣＴスキャナ１０２は、異なる分解能で眼１１０の異なる深さをスキャンすることができる。例えば、ＯＣＴスキャナ１０２は、より低い分解能で眼１１０の深さ全体をスキャンすることができ、より高い分解能で前眼部の構造などの眼１１０の一部をスキャンすることができる。
【0016】
ＯＣＴスキャナ１０２は、眼から反射して戻る１つ又は複数の測定ビームに基づいてスキャンデータを生成するように構成され得る。スキャンデータは、スキャンされた組織の深さプロファイルを表すことができる。いくつかの実装では、ＯＣＴスキャナ１０２によって生成されたスキャンデータは、ラインスキャン（Ｂスキャン）の２次元（２Ｄ）スキャンデータを含み得る。いくつかの実装では、ＯＣＴスキャナ１０２によって生成されたスキャンデータは、エリアスキャン（Ｃスキャン、正視）の３次元（３Ｄ）スキャンデータを含み得る。ＯＣＴスキャナ１０２は、生成されたスキャンデータをＯＣＴコントローラ１０４に送信するように構成され得る。いくつかの実装では、ＯＣＴスキャナ１０２は、生成されたスキャンデータをリアルタイム又は準リアルタイムで送信するように構成され得る。いくつかの実装では、ＯＣＴスキャナ１０２は、スキャン動作全体がＯＣＴスキャナ１０２によって完了した後に、生成されたスキャンデータを送信するように構成され得る。
【0017】
ＯＣＴスキャナ１０２は、ＯＣＴコントローラ１０４からのコマンド及び／又は命令を受信したことに応じて、眼１１０のスキャンを開始するように構成され得る。ＯＣＴコントローラ１０４は、外科医、臨床医、医療関係者などのユーザから眼のスキャンを開始するための指示を受信したことに応じて、スキャン開始コマンドをＯＣＴスキャナ１０２に送信するように構成され得る。いくつかの実装では、ユーザからの指示は、スキャンのための眼の深さ及び／又は場所に関連する情報を提供することができ、ＯＣＴコントローラ１０４は、受信した眼の深さ及び／又は場所関連情報をＯＣＴスキャナ１０２に提供するように構成され得る。例えば、ＯＣＴコントローラ１０４によって受信された指示は、全眼ＯＣＴスキャンを示すことができ、ＯＣＴコントローラ１０４は、全眼ＯＣＴスキャンを示す命令をＯＣＴスキャナ１０２に送信することができる。同様に、ＯＣＴコントローラ１０４によって受信された指示は、眼の前眼部のＯＣＴスキャンを示すことができ、ＯＣＴコントローラ１０４は、眼の前眼部のＯＣＴスキャンを示す命令をＯＣＴスキャナ１０２に送信することができる。同様に、ＯＣＴコントローラ１０４によって受信された指示は、眼の他の構造のＯＣＴスキャンを示すことができ、ＯＣＴコントローラ１０４は、眼の対応する構造のＯＣＴスキャンを示す命令をＯＣＴスキャナ１０２に送信することができる。
【0018】
ＯＣＴコントローラ１０４は、ユーザインターフェース（例えば、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ））及び／又は入力デバイス（図示せず）を介して眼のスキャンを開始するための指示を受信するように構成され得る。入力デバイスは、画像化システム１００に通信可能に結合され、及び／又は組み込まれてもよい。入力デバイスの例としては、限定されるものではないが、キーパッド、キーボード、タッチ入力を受け取るように構成されたタッチスクリーンデバイスなどが挙げられる。
【0019】
ＯＣＴコントローラ１０４は、１つ又は複数の電気及び／又は通信インターフェースを介して、ＯＣＴスキャナ１０２に通信可能に結合され得る。いくつかの実装では、１つ又は複数の電気及び／又は通信インターフェースは、ＯＣＴコントローラ１０４がＯＣＴスキャナ１０２からリアルタイム又は準リアルタイムでデータを受信し得るように、ＯＣＴスキャナ１０２から高い送信レートでデータ（例えば、ＯＣＴスキャナ１０２によって生成されたスキャンデータ）を送信するように構成され得る。
【0020】
ＯＣＴコントローラ１０４は、ＯＣＴスキャナ１０２から受信した、生成されたスキャンデータに基づいて、１つ又は複数のＯＣＴ画像を生成するように構成され得る。例えば、ＯＣＴコントローラ１０４は、ラインスキャンの生成された２Ｄスキャンデータに基づいて、２Ｄ画像又はＢスキャン画像を生成するように構成され得る。同様に、ＯＣＴコントローラ１０４は、エリアスキャンの生成された３Ｄスキャンデータに基づいて、３Ｄ画像又はＣスキャンを生成するように構成され得る。ＯＣＴコントローラ１０４によって生成されたＯＣＴ画像は、ＯＣＴスキャナ１０２によってスキャンされた眼の構造、組織、及び／又は部分を含み得る。例えば、ＯＣＴスキャナ１０２が眼の前眼部をスキャンした場合、ＯＣＴスキャナ１０２からの生成されたスキャンデータは、角膜、虹彩、水晶体前面、及び／又は水晶体後面などに関連するデータを含み得、ＯＣＴコントローラ１０４によって生成されたＯＣＴ画像は、前眼部の１つ又は複数の構造（例えば、角膜、虹彩、水晶体前面、及び／又は水晶体後面）含み得る。ＯＣＴコントローラ１０４は、画像生成及び／又は画像処理をリアルタイム及び／又は準リアルタイムで実行するように構成され得る。
【0021】
いくつかの実装では、画像化システム１００は、ＯＣＴスキャナ１０２及びＯＣＴコントローラ１０４に通信可能に結合された画像生成器（別個に図示せず）を備え得る。画像生成器は、ＯＣＴスキャナ１０２からのスキャンデータを受信するように構成され得、画像生成器は、ＯＣＴスキャナ１０２からのスキャンデータに基づいてＯＣＴ画像を生成するように構成され得る。画像生成器は、生成されたＯＣＴ画像をＯＣＴコントローラ１０４に送信し得る。いくつかの実装では、画像生成器は、画像化システム１００から遠隔にある、画像化システム１００の１つ又は複数の構成要素（例えば、ＯＣＴスキャナ１０２、ＯＣＴコントローラ１０４など）に通信可能に結合されたコンピューティングデバイスに含まれ得る。例えば、画像生成器は、１つ又は複数の通信インターフェースを介して画像化システム１００に通信可能に結合されたサーバコンピューティングデバイスに含まれてもよく、且つ／又はホストされてもよく、画像生成器は、サーバコンピューティングデバイスと画像化システム１００とを通信可能に結合する１つ又は複数の通信インターフェースを介してＯＣＴスキャナ１０２のスキャンデータを受信し、その後、サーバコンピューティングデバイスと画像化システム１００とを通信可能に結合する１つ又は複数の通信インターフェースを介してＯＣＴコントローラ１０４に生成されたＯＣＴ画像を送信するように構成されてもよい。
【0022】
ＯＣＴコントローラ１０４は、ＯＣＴ画像における眼の１つ又は複数の構造を検出するように構成された１つ又は複数の検出アルゴリズムで構成され得る。例えば、ＯＣＴコントローラ１０４は、ＯＣＴ画像における眼１１０の前眼部の１つ又は複数の構造（例えば、角膜、虹彩、水晶体前面、水晶体後面など）を検出する１つ又は複数の検出アルゴリズムで構成され得る。ＯＣＴコントローラ１０４は、ＯＣＴ画像を１つ又は複数の部分画像にクロップする１つ又は複数のクロップアルゴリズムで構成され得る。
【0023】
いくつかの実装では、各クロップアルゴリズムは、眼の特定の構造に関連付けられ得る、又は眼の特定の構造をクロップするように構成され得る。例えば、ＯＣＴコントローラ１０４は、眼の角膜に関連付けられたクロップアルゴリズム、眼の虹彩に関連付けられた別のクロップアルゴリズム、及び眼の水晶体に関連付けられた更に別のクロップアルゴリズムで構成され得る。いくつかの実装では、ＯＣＴコントローラ１０４は、眼の構造の一部に関連付けられた１つ又は複数のクロップアルゴリズムで構成され得る。例えば、ＯＣＴコントローラ１０４は、水晶体前面に関連付けられたクロップアルゴリズムと、水晶体後面に関連付けられた別のクロップアルゴリズムとで構成され得る。
【0024】
ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像における各構造についてバックグラウンドシード及び／又はフォアグラウンドシード（例えば、テンプレート）を生成するように構成され得る。ＯＣＴコントローラ１０４は、ＧｒａｂＣｕｔアルゴリズムなどの１つ又は複数の画像セグメント化アルゴリズムで構成され得、ＯＣＴコントローラ１０４は、１つ又は複数の画像セグメント化アルゴリズム（例えば、ＧｒａｂＣｕｔ）並びに対応するバックグラウンドシード及びフォアグラウンドシードを使用して部分画像における構造に対するマスクを生成するように構成され得る。ＯＣＴコントローラ１０４は、１つ又は複数の部分画像における各構造の輪郭を抽出するように構成され得る。ＯＣＴ画像を部分画像にクロップすること、部分画像における構造に対するバックグラウンドシード及びフォアグラウンドシードを生成すること、部分画像における構造に対するマスクを生成すること、及び輪郭を抽出することの更なる詳細については、本明細書において図３Ａ、図３Ｂ、図４Ａ～図４Ｇ、及び図５に関連して説明する。
【0025】
ＯＣＴコントローラ１０４は、１つ又は複数のＯＣＴ画像（例えば、生成されたＯＣＴ画像、受信されたＯＣＴ画像など）及び／又は部分画像に１つ又は複数の仮想マーカを生成及び／又は表示することによって強調ＯＣＴ画像及び／又は部分画像を生成して、眼の検出及び／又は自動セグメント化された構造の１つ又は複数の輪郭を視覚的に識別するように構成され得る。例えば、ＯＣＴコントローラ１０４は、眼の水晶体を含む部分画像に仮想マーカを生成するように構成され得、仮想マーカは、部分画像及び／又はＯＣＴ画像において眼の検出及び／又は自動セグメント化された水晶体の水晶体前面輪郭及び水晶体後面輪郭を視覚的に識別する。
【0026】
ＯＣＴコントローラ１０４は、様々な形状及び／又はサイズで仮想マーカを生成及び／又は表示するように構成され得る。例えば、ＯＣＴコントローラ１０４は、曲線などの湾曲した仮想マーカを生成及び／又は表示するように構成され得る。ＯＣＴコントローラ１０４は、ＯＣＴ画像又は部分画像に仮想マーカを生成及び／又は表示することによって、強調ＯＣＴ画像又は強調部分画像を生成するように構成され得る。
【0027】
ＯＣＴコントローラ１０４は、ユーザに対して表示する画像をディスプレイ１０６に提供することによって、ＯＣＴ画像／部分画像及び／又は強調ＯＣＴ画像／部分画像をユーザに対して表示させるように構成され得る。ＯＣＴコントローラ１０４は、ディスプレイ１０６に通信可能に結合及び／又は電気的に接続され得る。ディスプレイ１０６は、１つ又は複数のディスプレイ規格に準拠して構成されてもよく、ビデオグラフィックスアレイ（ＶＧＡ）、拡張グラフィックスアレイ（ＸＧＡ）、デジタルビジュアルインターフェース（ＤＶＩ）、高解像度マルチメディアインターフェース（ＨＤＭＩ）など、任意の様々なタイプのディスプレイであってもよい。
【0028】
図２は、図１を参照して上述したＯＣＴコントローラ１０４などの、ＯＣＴコントローラの一実装の選択された構成要素のブロック図を示している。図２に示すように、ＯＣＴコントローラ１０４は、プロセッサ２０１と、バス２０２と、ディスプレイインターフェース２０４と、メモリ２１０と、通信インターフェース２２０とを備える。
【0029】
プロセッサ２０１は、バス２０２を介して、メモリ２１０、ディスプレイインターフェース２０４、及び通信インターフェース２２０に通信可能に結合される。ＯＣＴコントローラ１０４は、プロセッサ２０１及び通信インターフェース２２０を介して、画像化システム（例えば、画像化システム１００）の様々な外部構成要素（例えば、ＯＣＴスキャナ１０２、ディスプレイ１０６）とインターフェースするように構成され得る。いくつかの実装では、通信インターフェース２２０は、ＯＣＴコントローラ１０４がネットワーク（図示せず）に接続することを可能にするように構成され得る。いくつかの実装では、ＯＣＴコントローラ１０４は、ディスプレイインターフェース２０４を介して、ディスプレイ１０６などの１つ又は複数のディスプレイに接続され得る。
【0030】
メモリ２１０は、永続的、揮発性、固定、取り外し可能、磁気、及び／又は半導体の媒体を含み得る。メモリ２１０は、１つ又は複数の機械可読コマンド、命令、データ、及び／又は同様のものを記憶するように構成され得る。いくつかの実装では、図２に示すように、メモリ２１０は、オペレーティングシステム２１２、スキャン制御アプリケーション２１４などの、命令の１つ又は複数のセット及び／又はシーケンスを含み得る。オペレーティングシステム２１２の例としては、限定されるものではないが、ＵＮＩＸ若しくはＵＮＩＸ様のオペレーティングシステム、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ファミリオペレーティングシステム、又は別の適切なオペレーティングシステムが挙げられる。スキャン制御アプリケーション２１４は、限定されるものではないが、眼のスキャンの開始、ＯＣＴ画像の生成、ＯＣＴ画像の処理、ＯＣＴ画像上の仮想マーカの生成及び／又は表示、強調ＯＣＴ画像の生成などに関連する動作を含む、本明細書で説明されるＯＣＴコントローラ動作を実行するように構成され得る。
【0031】
図３Ａは、本開示の特定の実施形態による、眼の前眼部を含む例示的なＯＣＴ画像３００を示している。図３Ａに示すＯＣＴ画像３００は、水晶体３０１、虹彩３０２、及び角膜３０３など、眼の前眼部の構造を含む。図３Ａに示すＯＣＴ画像３００は、ＯＣＴスキャナ１０２からの前眼部のスキャンデータに基づいて生成され得る。上述のように、いくつかの実装では、ＯＣＴコントローラ１０４は、スキャナ１０２から受信したスキャンデータに基づいて図３Ａに示すＯＣＴ画像などのＯＣＴ画像を生成するように構成され得る。いくつかの実装では、画像化システム１００の別の構成要素（例えば、画像生成器）、又は画像化システム１００に通信可能に結合されたリモートコンピューティングデバイス（例えば、サーバコンピューティングデバイス）に含まれる画像生成器は、ＯＣＴスキャナ１０２からのスキャンデータに基づいて、図３Ａに示すＯＣＴ画像などのＯＣＴ画像を生成するように構成され得る。
【0032】
ＯＣＴコントローラ１０４は、１つ又は複数の構造検出アルゴリズムに基づいて、図３Ａに示すＯＣＴ画像３００に含まれる前眼部の１つ又は複数の構造を検出するように構成され得る。例えば、１つ又は複数の構造検出アルゴリズムに基づいて、ＯＣＴコントローラ１０４は、ＯＣＴ画像３００において水晶体３０１を検出するように構成され得る。同様に、１つ又は複数の構造検出アルゴリズムに基づいて、ＯＣＴコントローラ１０４は、虹彩３０２及び角膜３０３を検出するように構成され得る。
【0033】
ＯＣＴ画像３００における検出された構造のそれぞれについて、ＯＣＴコントローラ１０４は、ＯＣＴ画像３００を、検出された構造を含む対応する部分画像にクロップするように構成され得る。例えば、ＯＣＴ画像３００において水晶体３０１を検出したことに応じて、ＯＣＴコントローラ１０４は、ＯＣＴ画像３００を、水晶体３０１を含み水晶体３０１以外を含まない部分画像にクロップするように構成され得る。このような部分画像の一例を図３Ｂに示す。図３Ｂでは、部分画像３５０は水晶体３０１しか含まない。
【0034】
ＯＣＴコントローラ１０４は、眼の前眼部の構造と、１つ又は複数のクロップアルゴリズムとのマッピングで構成され得る。いくつかの実装では、データ構造（例えば、データテーブル）が、眼の前眼部の各構造について、その構造をＯＣＴ画像からクロップするように構成された１つ又は複数のクロップアルゴリズムを示し得る。例えば、水晶体をクロップするために、データテーブルが、ＯＣＴコントローラ１０４に、ＯＣＴ画像から水晶体をクロップするように構成された１つ又は複数のクロップアルゴリズムを使用するように示し得る。同様に、データテーブルは、眼の虹彩について、ＯＣＴ画像から眼の虹彩をクロップするように構成された１つ又は複数のクロップアルゴリズムを示し得、データテーブルは、眼の角膜について、ＯＣＴ画像から眼の角膜をクロップするように構成された１つ又は複数のクロップアルゴリズムを示し得る。いくつかの実装では、眼の前眼部の構造と１つ又は複数のクロップアルゴリズムとの間のマッピングを示すデータ構造は、ＯＣＴコントローラ１０４に通信可能に結合されたデータストレージユニットに格納され得、ＯＣＴコントローラ１０４は、データ構造にアクセスして、ＯＣＴ画像において検出された眼の構造のそれぞれについてマッピングされたクロップアルゴリズムを取得するように構成され得る。
【0035】
上述のように、部分画像のそれぞれについて、ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像に含まれる構造に対するマスクを生成するように構成され得、ＯＣＴ画像において構造をセグメント化するために、構造の輪郭を抽出するように更に構成され得る。部分画像に含まれる構造に対するマスクを生成すること、及び構造の輪郭を抽出して構造をセグメント化することの更なる詳細については、本明細書において図４Ａ～図４Ｇに関連して説明する。
【0036】
明確な例を例示する目的で、図４Ａ～図４Ｇは、ＯＣＴ画像において検出及び／又は識別された前眼部の構造、すなわち水晶体をセグメント化するプロセスを説明する。ただし、当業者には理解されるはずであるが、図４Ａ～図４Ｇで説明される前眼部の構造をセグメント化するプロセスはまた、角膜、虹彩など、眼の前眼部の他の構造にも適用され得る。
【0037】
図４Ａは、ＯＣＴ画像において検出された前眼部における構造、すなわち水晶体４０１を含むＯＣＴ画像（例えば、図３Ａに示すＯＣＴ画像３００）の例示的な部分画像４００ａを示している。ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像４００ａに含まれる構造の１つ又は複数の部分の深さを判定するように構成され得る。例えば、ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像４００ａにおける水晶体前面４０２ａ及び水晶体後面４０２ｂの深さなど、水晶体４０１の１つ又は複数の部分の深さを判定する１つ又は複数の画像処理技法を適用するように構成され得る。
【0038】
水晶体４０１の１つ又は複数の部分の判定された深さに基づいて、ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像４００ａにおける水晶体４０１に対するバックグラウンドシードを生成するように構成され得る。部分画像４００ａにおける水晶体４０１に対するバックグラウンドシードの一例を図４Ｂに示す。いくつかの実装では、図４Ｂに示すように、バックグラウンドシード４００ｂは、部分画像４００ａの水晶体４０１に関連する画像データを含む部分をマスクで覆う。ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像４００ａの画像データに対して、１つ又は複数の閾値処理及び／又は１つ又は複数のモルフォロジ画像処理動作などの１つ又は複数の画像処理動作を行うことに基づいて、バックグラウンドシード４００ｂを生成するように構成され得る。
【0039】
ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像４００ａにおける水晶体前面４０２ａ及び水晶体後面４０２ｂなど、水晶体４０１の１つ又は複数の部分の判定された深さに基づいて、水晶体４０１に対するフォアグラウンドシードを生成するように更に構成され得る。水晶体４０１に対するフォアグラウンドシード４００ｃの一例を図４Ｃに示す。いくつかの実装では、図４Ｃに示すように、フォアグラウンドシード４００ｃは、部分画像４００ａの水晶体４０１に関連する画像データを含まない部分をマスクで覆う。バックグラウンドシード４００ｂの生成と同様に、ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像４００ｂの画像データに対して、１つ又は複数の閾値処理及び／又は１つ又は複数のモルフォロジ画像処理動作などの１つ又は複数の画像処理動作を行うことに基づいて、フォアグラウンドシード４００ｃを生成するように構成され得る。部分画像４００ａに重ねた、水晶体４０１の生成されたバックグラウンドシード４００ｂ及びフォアグラウンドシード４００ｃを図４Ｄに示す。
【0040】
ＯＣＴコントローラ１０４は、１つ又は複数の画像セグメント化モデル並びにバックグラウンドシード４００ｂ及びフォアグラウンドシード４００ｃに基づいて、部分画像４００ａにおける構造、すなわち水晶体４０１に対するマスクを生成するように構成され得る。１つ又は複数の画像セグメント化モデルの例としては、限定されるものではないが、ＧｒａｂＣｕｔなどが挙げられる。ＯＣＴコントローラ１０４は、バックグラウンドシード４００ｂ及びフォアグラウンドシード４００ｃに画像セグメント化モデルを適用して、水晶体４０１に対するマスクを生成するように構成され得る。ＯＣＴコントローラ１０４は、画像セグメント化モデルのコスト関数の収束まで、バックグラウンドシード４００ｂ及びフォアグラウンドシード４００ｃに画像セグメント化モデルを適用するように構成され得る。例えば、ＯＣＴコントローラ１０４は、ＧｒａｂＣｕｔモデルのコスト関数が収束するまで、ＧｒａｂＣｕｔ画像セグメント化モデルを適用するように構成され得る。
【0041】
画像セグメント化モデルのコスト関数が収束すると、ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像４００ａにおける水晶体４０１に対する最終マスクを生成する。部分画像４００ａにおける水晶体４０１に対するマスク４００ｄの一例を図４Ｅに示す。ＯＣＴコントローラ１０４は、水晶体４０１に対する生成されたマスク４００ｄを部分画像４００ａに重ねるように構成され得る。部分画像４００ａに重ねた、生成されたマスク４００ｄの一例を図４Ｆに示す。
【0042】
ＯＣＴコントローラ１０４は、生成されたマスク４００ｄに基づいて、水晶体４０１の１つ又は複数の輪郭を抽出するように構成され得る。いくつかの実装では、ＯＣＴコントローラ１０４は、生成されたマスクの１つ又は複数の外側境界を、部分画像４００ａにおける眼の構造の１つ又は複数の輪郭として検出するように構成され得る。例えば、ＯＣＴコントローラ１０４は、生成されたマスクの上方境界及び下方境界を、部分画像４００ａにおける水晶体４０１の輪郭として検出するように構成され得る。いくつかの実装では、ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像４００ａにおいて水晶体４０１の抽出された輪郭の位置データを判定するように構成され得る。
【0043】
いくつかの実装では、ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像４００ａに含まれる水晶体４０１などの部分画像に含まれる構造の抽出された輪郭に対応する部分画像４００ａなどの部分画像上に仮想マーカを生成及び／又は表示することによって、強調部分画像を生成するように構成され得る。表示された１つ又は複数の仮想マーカは、構造を含む部分画像において、前眼部の構造の抽出された１つ又は複数の輪郭を視覚的に識別し得る。水晶体４０１の輪郭を識別する仮想マーカ４１０ａ、４１０ｂを表示する強調部分画像４００ｅの一例を図４Ｇに示す。
【0044】
図５は、本開示の特定の実施形態による、眼の光干渉断層撮影（ＯＣＴ）画像の画像セグメント化のための例示的な方法のフローチャートを示している。動作５００は、例えば、ＯＣＴコントローラ（例えば、画像化システム１００のＯＣＴコントローラ１０４）によって実行され得る。動作５００は、１つ又は複数のプロセッサ（例えば、プロセッサ２０１）上で実行されるソフトウェア構成要素として実装され得る。動作５００は、画像化システム１００のＯＣＴコントローラ１０４によって実行されるものとして本明細書で説明されているが、特定の実装では、動作５００は、画像化システム１００とは別個であり、且つ画像化システム１００と通信する計算システム又はサーバによって実行され得ることに留意されたい。
【0045】
動作５００は、ＯＣＴコントローラ１０４が眼のＯＣＴ画像を受信する５０２において開始し得る。上述のように、いくつかの実装では、ＯＣＴコントローラ１０４は、ＯＣＴスキャナ１０２のスキャンデータに基づいて眼のＯＣＴ画像を生成し得、いくつかの実装では、ＯＣＴコントローラ１０４は、画像化システム（例えば、画像化システム１００）の画像生成構成要素からＯＣＴ画像を受信し得る。５０４において、ＯＣＴコントローラ１０４は、ＯＣＴ画像における眼の１つ又は複数の構造に基づいて、眼のＯＣＴ画像を、１つ又は複数の構造に対応する１つ又は複数の部分画像にクロップする。
【0046】
５０６において、ＯＣＴ画像の１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像のバックグラウンドシード及びフォアグラウンドシードを生成する。５０８において、１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、ＯＣＴコントローラ１０４は、バックグラウンドシード及びフォアグラウンドシード並びに画像セグメント化モデルに基づいて、眼の１つ又は複数の構造のうち、部分画像に含まれる構造に対するマスクを生成する。５１０において、１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、ＯＣＴコントローラ１０４は、構造に対するマスクに基づいて、部分画像に含まれる構造の１つ又は複数の輪郭を生成する。５１２において、１つ又は複数の部分画像のそれぞれについて、ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像に１つ又は複数の輪郭を表示する。例えば、ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像に１つ又は複数の輪郭に対応する１つ又は複数の仮想マーカを表示してもよく、１つ又は複数の仮想マーカは、１つ又は複数の輪郭を視覚的に識別し、部分画像において１つ又は複数の輪郭の場所に重ねられる。
【0047】
いくつかの実装では、ＯＣＴコントローラ１０４は、ＯＣＴ画像における眼の１つ又は複数の構造を識別し、眼の１つ又は複数の構造に基づいて、１セットのクロップアルゴリズムを選択し、１セットのクロップアルゴリズムを適用して眼のＯＣＴ画像を１つ又は複数の部分画像にクロップすることによって、眼のＯＣＴ画像を１つ又は複数の部分画像にクロップする。いくつかの実装では、１セットのクロップアルゴリズムの各クロップアルゴリズムが、眼の少なくとも１つの構造に関連付けられる。
【0048】
いくつかの実装では、眼の１つ又は複数の構造が、ＯＣＴ画像内の１セットの所定の深さに基づいて識別され、１セットの所定の深さの各所定の深さが、眼の１つ又は複数の構造の少なくとも一部に関連付けられる。いくつかの実装では、ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像の１つ又は複数の二値画像を生成することと、１つ又は複数の二値画像に基づいて、部分画像のバックグラウンドシード及びフォアグラウンドシードを生成することとによって、部分画像のバックグラウンドシード及びフォアグラウンドシードを生成する。
【0049】
いくつかの実装では、ＯＣＴコントローラ１０４は、部分画像に対して所定の閾値処理又は所定のモルフォロジ処理のうちの少なくとも１つを適用することによって、部分画像の１つ又は複数の二値画像を生成する。いくつかの実装では、眼の１つ又は複数の構造が、角膜、虹彩、又は水晶体のうちの少なくとも１つを含む。
【0050】
上記は本開示の実施形態に関するが、その基本的な範囲から逸脱せずに本開示の他の実施形態及び更なる実施形態が考案され得、その範囲は以下の特許請求の範囲によって決定される。
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図4A】
【図4B】
【図4C】
【図4D】
【図4E】
【図4F】
【図4G】
【図5】
【国際調査報告】