JP2017189530A - 画像処理装置及び画像処理方法、プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 画像処理装置は、被検眼の視神経乳頭部及び黄斑部を含むカラーの眼底画像の一部の領域として、眼底画像の黄斑部を含む領域と視神経乳頭部を含む領域とのいずれかの領域を決定する決定手段と、一部の領域に対して無相関ストレッチ法に基づく画像処理を適用することにより、一部の領域の色の差が強調された画像を生成する生成手段と、を有する。
【選択図】 図4
Description
前記眼底画像の一部の領域として、前記眼底画像の前記黄斑部を含む領域と前記視神経乳頭部を含む領域とのいずれかの領域を決定する決定手段と、
前記一部の領域に対して無相関ストレッチ法に基づく画像処理を適用することにより、前記一部の領域の色の差が強調された画像を生成する生成手段と、
を有する。
被検眼の視神経乳頭部及び黄斑部を含むカラーの眼底画像の一部の領域として、前記眼底画像の前記黄斑部を含む領域と前記視神経乳頭部を含む領域とのいずれかの領域を決定する決定工程と、
前記一部の領域に対して無相関ストレッチ法に基づく画像処理を適用することにより、前記一部の領域の色の差が強調された画像を生成する生成工程と、
を有する。
本実施形態に係る画像処理装置は、加齢黄斑変性眼のカラー眼底カメラ画像に対して黄斑部を含む関心領域を設定し、該関心領域に対して無相関ストレッチを用いた色差強調処理を行うことで、地図状萎縮病変を強調する場合について説明する。下、図面を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置を備える画像処理システムについて説明する。
画像処理装置300の被検眼情報取得部(不図示)は、被検眼を同定する情報として被検者識別番号を外部から取得する。被検眼情報取得部は入力部600を用いて構成されてもよい。そして、被検眼情報取得部は、被検者識別番号に基づいて、外部記憶部400が保持している当該被検眼に関する情報を取得して記憶部302に記憶する。画像取得部301は、眼底画像撮影装置200に対して被験者識別番号に関連付けられた眼底画像の転送を要求し、該眼底画像撮影装置200から該当する眼底画像を取得する。ここで得られた眼底画像は、記憶部302(もしくは外部記憶部400)に記憶されるとともに、後述のS350において、表示部500に表示される。なお、画像取得部301による眼底画像の取得は眼底画像撮影装置200から転送する場合に限定されるものではなく、例えば、外部記憶装置400に記憶された眼底画像を画像取得部301が読み出すことにより実現してもよい。
画像処理装置300の鮮鋭化部331は、中間透光体(水晶体もしくは硝子体)の混濁等の理由によりぼけが生じた眼底画像の鮮鋭化処理を行う。任意の公知な鮮鋭化処理を適用できるが、本実施形態においては、i)中間透光体の混濁度合いに関する検出処理、及びii)検出された該混濁度合いに応じた色補正及びエッジ強調処理を行うことにより実現する。
部分領域決定部3321は、S320で鮮鋭化した眼底画像に対して無相関ストレッチ法に基づく色差強調処理を適用する際の関心領域を設定する。眼底画像(図4の(a))における白線L上で生成した輝度プロファイル(同図(e))に例示されている通り、眼底画像の視神経乳頭部Dは高輝度で輝度レンジが広く、黄斑部の中心窩Fでは低輝度になる。また、照射野絞りによってマスクされた領域Mにおける画素値は0を示す。従って、カラー眼底画像全体に無相関ストレッチ法を適用すると(視神経乳頭部に対して多くの色が割り当てられるために)黄斑部の低コントラストである病変部に対して色差が明確に強調されるように異なる色が割り当てられない場合が生じ得る。また、視神経乳頭部や中心窩等において無相関ストレッチ処理後の画像の画素値が飽和したりする場合が起きる。そこで、観察対象領域に応じて関心領域を設定した上で色差強調することにより、観察対象領域内の微小な画素値の変化に対してより多くの色調が割り当てられるようにしたり、観察対象領域内の画素値が飽和したりするのを抑制できる。
色差強調処理部3331は、S330で設定された眼底画像上の関心領域に対して無相関ストレッチ法に基づく色差強調処理を行う。無相関ストレッチ処理の手順としては、色空間の変換後、主成分分析によって主成分軸方向を求め、相関の低い表現に変換する。次に該主成分軸方向におけるデータのばらつき量を算出し、該ばらつき量を均一化することでデータを無相関化する。次に該主成分軸方向におけるデータのばらつき量を目標量まで拡大(ストレッチ)させることで色空間内全体に(偏りなく)データが分布することになり、結果として色調がより豊かなデータになる。最後に逆変換することで元の色空間(RGB空間)に戻す。具体的な無相関ストレッチ法に基づく色差強調処理についてはS610〜S650で詳述する。
表示制御部304は、S310で取得したカラー眼底画像と、S340で無相関ストレッチ処理により色差強調した画像を表示部500に表示させる。このとき、無相関ストレッチ法により色差強調した画像は、眼底画像と並べて表示部500に表示されてもよいし、眼底画像上に重畳表示(重ねた状態で表示)してもよい。なお、表示部500に表示させる色差強調画像はこれに限定されるものではなく、例えば、色差強調処理部3331がカラー眼底画像のRed成分値を減弱させ各チャンネルデータを合成することで生成したレッドフリー画像も表示部500に表示されてもよい。すなわち、表示制御部304は、色差強調画像と、無相関ストレッチ法に基づく画像処理とは異なる画像処理を適用して得た画像(色差強調画像とは異なる画像)とを並べて表示部500に表示させても良い。これにより、カラー眼底画像だけでなく無相関ストレッチによる色差強調画像、観察上不要なチャンネル成分を減弱させ視認性を向上させたレッドフリー画像を合わせて表示することで、見落とし易い低コントラストである病変部の存在をより早くユーザに気付かせることができる。なお、これに限らず、例えば、S340で用いられる無相関ストレッチ法に用いられるパラメータの異なる値を用いて無相関ストレッチを適用することにより生成した複数の色差強調画像を表示部500に表示する場合も、本発明には含まれる。すなわち、表示制御部304は、無相関ストレッチ法に用いられるパラメータの第1の値に基づく第1の画像と、第2の値に基づく第2の画像とを表示部500に並べて表示させても良い。このとき、パラメータとしては、例えば、各画素値を所定の色空間に分布させた場合の複数の主成分軸の向きに関するパラメータがある。また、パラメータとしては、例えば、略一致されたばらつき量を強調する際の目標量に関するパラメータがある。あるいは、色空間の種類もパラメータとして挙げられる。また、本実施形態に係る画像処理装置300は、色差強調画像に対して解析することにより色差強調画像の病変部等の所定の領域を抽出する解析部(不図示)を有することが好ましい。このとき、表示制御部304は、抽出された所定の領域を眼底画像の所定の領域に対応する位置に重ねた状態で表示部500に表示させることが好ましい。
画像処理装置300は、S310で取得したカラー眼底画像やS340で無相関ストレッチ処理を適用した色差強調画像、S350で表示したレッドフリー画像等の他種類の色差強調画像データを外部記憶部400へ保存するか否かの指示を外部から取得する。この指示は例えば入力部600を介して操作者により入力される。保存が指示された場合はS370へ、保存が指示されなかった場合はS380へと処理を進める。
画像処理部303は検査日時、披検眼を同定する情報と、S360で決定した保存対象のデータとを関連付けて外部記憶部400へ送信する。
画像処理装置300はS310からS370に至る一連の処理を終了するか否かの指示を外部から取得する。この指示は入力部600を介して操作者により入力される。処理終了の指示を取得した場合は処理を終了する。一方、処理継続の指示を取得した場合にはS310に処理を戻し、次の披検眼に対する処理(または同一披検眼に対する再処理を)行う。
色差強調処理部3331は、カラー眼底画像データを異なる色空間における表現に変換する。任意の色空間に変換してよいが、本実施形態ではRGBの色空間からL*a*b*空間で表現したデータに変換するものとする。
色差強調処理部3331は、S610で異なる色空間の表現に変換したカラー眼底画像データの部分領域に対して主成分分析を実行する。分散共分散行列の固有ベクトル及び固有値を算出することにより、図5(b)に示すような各主成分軸方向(灰色矢印の方向)及び該主成分軸方向における画像データのばらつき量(灰色矢印の長さ)を算出する。実際には部分領域に対して算出するため、例えば黄斑部を含む部分領域として図4(b)のRbとRdで囲む領域を設定する場合には色空間上のデータ分布は図4(f)となり、第1主成分軸方向のばらつき量は眼底画像全体に対して算出する場合に比べ小さくなる。なお、Rdで囲まれる視神経乳頭領域に対応する画素は図4(g)のようにR値及びG値が高い傾向を持つ。なお、本実施形態では主成分分析に分散共分散行列を用いたが、これに限らず相関行列を用いて固有ベクトル及び固有値を算出してもよい。
色差強調処理部3331は、図5(c)に示すように眼底画像の各データに対するオフセット値を減算した上で、S620で算出した各主成分軸方向における画像データのばらつき量を均一化する(図5(d))。すなわち、画素値を所定の色空間に分布させた場合に、複数の主成分軸における色のばらつき量を略一致させる。本実施形態では、各主成分軸方向における該画像データのばらつき量として標準偏差値を算出するが、これに限らず、例えば、分散値を算出する場合も本発明に含まれる。
色差強調処理部3331は、図5(e)に示すようにS630で均一化した眼底画像データの所定の色空間におけるばらつき量を目標量まで拡大(ストレッチ)させることでより色差を強調したカラー画像に変換する。
色差強調処理部3331は、図5(f)に示すようにS640で色差強調された画像データを元の色空間(本実施形態ではRGB色空間)に逆変換し、オフセット値(平均値)を追加することで眼底画像を元の色空間におけるデータ表現に戻す。無相関ストレッチ処理前の画像データ(図5(a))に比べてチャンネル間の相関が低下するとともに、色空間内で画素値を飽和させることなくコントラストが強調されていることがわかる。
本実施形態に係る画像処理装置は、網膜血管からの出血Leが認められる眼に対して異なる検査日時にカラー眼底カメラ画像Ex1〜Ex3(図8(a)〜図8(c))を撮像し、出血が収まった最新の検査画像Ex3(図8(c))を基準画像として決定する。各検査画像の照射野Rbに対して関心領域を設定し、該基準画像Ex3の照射野Rbに対する無相関ストレッチ処理のパラメータ値を他検査画像の照射野にも適用することで、経時変化のない領域に対しては略同色を割り当てる色差強調を行う場合について説明する。
画像処理装置300の被検眼情報取得部(不図示)は、被検眼を同定する情報として被検者識別番号及び検査日時を外部から取得する。被検眼情報取得部は入力部600を用いて構成されてもよい。そして、被検眼情報取得部は、被検者識別番号に基づいて、外部記憶部400が保持している当該被検眼に関する情報を取得して記憶部302に記憶する。画像取得部301は、眼底画像撮影装置200に対して被験者識別番号及び検査日時に関連付けられた眼底画像の転送を要求し、該眼底画像撮影装置200から該当する眼底画像Ex1〜Ex3(図8(a)〜(c))を取得する。ここで得られた眼底画像は、記憶部302(もしくは外部記憶部400)に記憶されるとともに、S970において表示部500に表示される。なお、画像取得部301による眼底画像の取得は眼底画像撮影装置200から転送する場合に限定されるものではなく、例えば外部記憶装置400に記憶された眼底画像を画像取得部301が読み出すことにより実現してもよい。
基準領域決定部3322は、S910で取得した同一眼に対応する異なる検査日時のカラー眼底画像Ex1〜Ex3の中から、画像位置合わせ及び色差強調処理において基準とする画像及び該基準画像に対応する部分領域を決定する。本実施形態では、網膜血管からの出血が収まった最新検査Ex3(図8(c))に対応する眼底画像を基準画像とし、該基準画像の照射野Rbを部分領域として決定する。基準画像及び領域の決定法はこれに限らず、任意の手法を用いてよい。また位置合わせ手法としては任意の公知の手法を用いることができるが、本実施形態ではアフィン変換による位置合わせを行う。
画像位置合わせ部334はS930で決定した画像Ex3を基準として、S910で取得した同一眼に対応する異なる検査日時のカラー眼底画像間での位置合わせ処理を行う。位置合わせ手法としては任意の公知の手法を用いることができるが、本実施形態ではアフィン変換による位置合わせを行う。
部分領域決定部3321は、S940で位置合わせした各検査画像に対して関心領域を設定する。本実施形態では、照射野Rbに対して関心領域を設定する。なお部分領域は照射野Rbに限定されるものではなく、例えば視神経乳頭部や中心窩を中心とする領域、あるいはタイル状に分割した領域を関心領域としてもよい。また、部分領域は、眼底画像内おいて1つだけに限定されるものではなく、複数の部分領域を決定してもよい。
色差強調処理部3331は、S930で決定した基準画像に対して色空間変換処理を行った後、該基準画像の部分領域に対して主成分分析を行い、分散共分散行列の固有ベクトル及び固有値を算出する。基準画像の部分領域に対して算出した固有ベクトル及び固有値を他検査画像の部分領域に対しても適用することにより、経時変化のない領域に対して割り当てられる色が略同一になるようにし、対応する病変領域の視認性を向上させる。
色差強調処理部3331は、S610で異なる色空間の表現に変換した基準画像の部分領域に対して主成分分析を実行する。分散共分散行列の固有ベクトル及び固有値を算出することにより、図8(f)に示すような各主成分軸方向(灰色矢印の方向)及び該主成分軸方向における画像データのばらつき量(灰色矢印の長さ)を算出する。他検査の画像に対しては主成分分析は実行せず、基準画像の部分領域に対して算出した(分散共分散行列もしくは相関行列の)固有ベクトル及び固有値を適用する。
色差強調処理部3331は、各検査画像の部分領域におけるデータに対してオフセット値を減算した上で、S620で算出した基準画像の部分領域に対して算出した固有ベクトル及び固有値を用いて各主成分軸方向における画像データのばらつき量を略均一化する。
色差強調処理部3331は、S630で略均一化した各検査画像データの所定の色空間におけるばらつき量を目標量まで拡大(ストレッチ)させることで色差を強調したカラー画像に変換する。
上記の各実施形態は、本発明を画像処理装置として実現したものである。しかしながら、本発明の実施形態は画像処理装置のみに限定されるものではない。例えば、本発明はシステム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
Claims (25)
- 被検眼の視神経乳頭部及び黄斑部を含むカラーの眼底画像を取得する取得手段と、
前記眼底画像の一部の領域として、前記眼底画像の前記黄斑部を含む領域と前記視神経乳頭部を含む領域とのいずれかの領域を決定する決定手段と、
前記一部の領域に対して無相関ストレッチ法に基づく画像処理を適用することにより、前記一部の領域の色の差が強調された画像を生成する生成手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記決定手段は、ユーザの操作に応じて前記眼底画像上の少なくとも一点が指定されることにより、前記一部の領域を決定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、ユーザが選択した診断目的に関するモードに応じて前記一部の領域を決定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、緑内障に関するモードが選択された場合には前記一部の領域として前記視神経乳頭部を含む領域を決定し、加齢黄斑変性に関するモードが選択された場合には前記一部の領域として前記黄斑部を含む領域を決定することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、ユーザが選択した部位に応じて前記一部の領域を決定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、固視灯の点灯位置に応じて前記一部の領域を決定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記生成された画像を表示手段に表示させる表示制御手段を更に有することを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記生成された画像を前記眼底画像の前記一部の領域の上に重ねた状態で表示手段に表示させる表示制御手段を更に有することを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記生成された画像に対して解析することにより前記生成された画像の所定の領域を抽出する解析手段と、
前記抽出された所定の領域を前記眼底画像の前記抽出された所定の領域に対応する位置に重ねた状態で表示手段に表示させる表示制御手段と、
を更に有することを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の画像処理装置。 - 前記生成手段は、前記一部の領域に対して前記無相関ストレッチ法に基づく画像処理とは異なる画像処理を適用することにより、前記強調された画像とは異なる画像として、前記一部の領域の色の差が強調された画像を生成し、
前記表示制御手段は、前記強調された画像と前記異なる画像とを前記表示手段に並べて表示させることを特徴とする請求項7乃至9の何れか1項に記載の画像処理装置。 - 前記生成手段は、前記一部の領域に対して前記無相関ストレッチ法に用いられるパラメータの第1の値及び前記第1の値とは異なる第2の値に基づく画像処理をそれぞれ適用することにより、前記強調された画像として第1の画像及び第2の画像を生成し、
前記表示制御手段は、前記第1の画像と前記第2の画像とを前記表示手段に並べて表示させることを特徴とする請求項7乃至9のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記取得手段は、異なる日時で前記被検眼を撮影して得た複数の眼底画像を取得し、
前記決定手段は、前記複数の眼底画像のうち基準となる眼底画像を決定し、
前記生成手段は、前記基準となる眼底画像の前記一部の領域に対して適用された前記無相関ストレッチ法に用いられるパラメータの値を用いて、前記複数の眼底画像のうち前記基準となる眼底画像とは異なる眼底画像に対して前記無相関ストレッチ法に基づく画像処理を適用することを特徴とする請求項1乃至11の何れか1項に記載の画像処理装置。 - 前記パラメータとして、前記一部の領域の各画素値を所定の色空間に分布させた場合の複数の主成分軸の向きに関するパラメータを少なくとも含むことを特徴とする請求項11または12に記載の画像処理装置。
- 前記生成手段は、前記一部の領域の各画素値を所定の色空間に分布させた場合に、複数の主成分軸における色のばらつき量を略一致させ、
前記パラメータは、前記略一致されたばらつき量を強調する際の目標量に関するパラメータであることを特徴とする請求項11または12に記載の画像処理装置。 - 前記一部の領域に対する前記無相関ストレッチ法に基づく画像処理とは、前記一部の領域の各色を所定の色空間に分布させた場合に、複数の主成分軸における色のばらつき量を略一致させ、前記略一致されたばらつき量を強調する処理であることを特徴とする請求項1乃至14の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 白内障モードを含む複数のモードのいずれかを選択する選択手段と、
前記白内障モードが選択された場合に前記眼底画像または前記一部の領域を鮮鋭化する鮮鋭化手段を更に有することを特徴とする請求項1乃至15の何れか1項に記載の画像処理装置。 - 前記決定手段は、前記眼底画像の一部の領域として、前記眼底画像の前記黄斑部を含み且つ前記視神経乳頭部を含まない領域と前記視神経乳頭部を含み且つ前記黄斑部を含まない領域とのいずれかの領域を決定することを特徴とする請求項1乃至16の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、前記眼底画像の前記視神経乳頭部と前記黄斑部とを結ぶ線分に対して交差する線によって規定される2つの領域のうち、前記黄斑部を含む領域と前記視神経乳頭部を含む領域とのいずれかの領域を決定することを特徴とする請求項1乃至16の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 被検眼の視神経乳頭部及び黄斑部を含むカラーの眼底画像を取得する取得手段と、
前記眼底画像の一部の領域として、前記眼底画像の前記黄斑部を含む第1の領域と前記視神経乳頭部を含む第2の領域とを決定する決定手段と、
前記第1の領域及び前記第2の領域それぞれに対して無相関ストレッチ法に基づく異なる画像処理を適用することにより、前記第1の領域及び前記第2の領域それぞれの色の差が強調された画像を生成する生成手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 異なる日時で被検眼を撮影して得たカラーの複数の眼底画像を取得する取得手段と、
前記複数の眼底画像のうち基準となる眼底画像を決定する決定手段と、
前記基準となる眼底画像に対して無相関ストレッチ法に基づく画像処理を適用し、且つ前記無相関ストレッチ法に基づく画像処理に用いられるパラメータの値を用いて前記複数の眼底画像のうち前記基準となる眼底画像とは異なる眼底画像に対して前記無相関ストレッチ法に基づく画像処理を適用することにより、前記基準となる眼底画像の色の差が強調された画像及び前記異なる眼底画像の色の差が強調された画像を生成する生成手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 可視光を発生させる撮影光源を有する眼科撮影装置と通信可能に接続され、
前記取得手段は、前記可視光を用いて前記被検眼を撮影して得たカラーの眼底画像を取得することを特徴とする請求項1乃至20のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 被検眼の視神経乳頭部及び黄斑部を含むカラーの眼底画像の一部の領域として、前記眼底画像の前記黄斑部を含む領域と前記視神経乳頭部を含む領域とのいずれかの領域を決定する決定工程と、
前記一部の領域に対して無相関ストレッチ法に基づく画像処理を適用することにより、前記一部の領域の色の差が強調された画像を生成する生成工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 被検眼の視神経乳頭部及び黄斑部を含むカラーの眼底画像の一部の領域として、前記眼底画像の前記黄斑部を含む第1の領域と前記視神経乳頭部を含む第2の領域とを決定する決定工程と、
前記第1の領域及び前記第2の領域それぞれに対して無相関ストレッチ法に基づく異なる画像処理を適用することにより、前記第1の領域及び前記第2の領域それぞれの色の差が強調された画像を生成する生成工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 異なる日時で被検眼を撮影して得たカラーの複数の眼底画像のうち基準となる眼底画像を決定する決定工程と、
前記基準となる眼底画像に対して無相関ストレッチ法に基づく画像処理を適用し、且つ前記無相関ストレッチ法に用いられるパラメータの値を用いて前記複数の眼底画像のうち前記基準となる眼底画像とは異なる眼底画像に対して前記無相関ストレッチ法に基づく画像処理を適用することにより、前記基準となる眼底画像の色の差が強調された画像及び前記異なる眼底画像の色の差が強調された画像を生成する生成工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 請求項22乃至24のいずれか1項に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109447964A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-08 | 上海鹰瞳医疗科技有限公司 | 眼底图像处理方法及设备 |
| KR20190112493A (ko) * | 2018-03-26 | 2019-10-07 | 주식회사 뷰노 | 안저 촬영기를 제어하는 방법 및 이를 이용한 장치 |
| CN111080577A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-04-28 | 北京至真互联网技术有限公司 | 眼底影像质量评估方法和系统、设备及存储介质 |
| JPWO2021038847A1 (ja) * | 2019-08-30 | 2021-03-04 | ||
| JP2025063333A (ja) * | 2021-01-29 | 2025-04-15 | 富士フイルム株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018201253A1 (en) * | 2017-05-03 | 2018-11-08 | Uti Limited Partnership | System and method for measuring cardiorespiratory response |
| CN111507932B (zh) * | 2019-01-31 | 2023-05-09 | 福州依影健康科技有限公司 | 高特异性的糖尿病性视网膜病变特征检测方法及存储设备 |
| US12380557B2 (en) * | 2019-10-15 | 2025-08-05 | Nikon Corporation | Image processing method, image processing device, and program |
| CN112017187B (zh) * | 2020-11-02 | 2021-02-05 | 平安科技(深圳)有限公司 | 眼底图像黄斑中心定位方法及装置、服务器、存储介质 |
| CN112991343B (zh) | 2021-04-30 | 2021-08-13 | 北京至真互联网技术有限公司 | 眼底图像黄斑区域的识别检测方法和装置及设备 |
| CN113576399B (zh) * | 2021-08-02 | 2024-03-08 | 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 | 一种糖网分析方法、系统以及电子设备 |
| EP4238486A1 (en) * | 2022-01-21 | 2023-09-06 | Welch Allyn, Inc. | Vision screening device including color imaging |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09299331A (ja) * | 1996-05-10 | 1997-11-25 | Canon Inc | 眼科用画像入力装置 |
| JPH09313438A (ja) * | 1996-06-03 | 1997-12-09 | Topcon Corp | 眼科解析装置及び座標形成方法 |
| JPH11238129A (ja) * | 1998-02-20 | 1999-08-31 | Canon Inc | 眼科用画像処理装置 |
| JP2008029732A (ja) * | 2006-07-31 | 2008-02-14 | Nidek Co Ltd | 眼科装置 |
| JP2008110202A (ja) * | 2006-10-04 | 2008-05-15 | Yukinori Takibatake | 赤外光眼底撮影方法および装置 |
| JP2011125463A (ja) * | 2009-12-16 | 2011-06-30 | Canon Inc | 眼底カメラ |
| JP2013255857A (ja) * | 2009-07-09 | 2013-12-26 | Canon Inc | 眼科撮像装置及び眼科撮像方法 |
| WO2014129339A1 (ja) * | 2013-02-22 | 2014-08-28 | ソニー株式会社 | 眼底画像出力装置および方法、並びにプログラム |
| WO2014207904A1 (ja) * | 2013-06-28 | 2014-12-31 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP2015029558A (ja) * | 2013-07-31 | 2015-02-16 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| US20150265144A1 (en) * | 2012-11-08 | 2015-09-24 | The Johns Hopkins University | System and method for detecting and classifying severity of retinal disease |
| JP2016047100A (ja) * | 2014-08-27 | 2016-04-07 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5702991B2 (ja) * | 2010-11-19 | 2015-04-15 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP6061554B2 (ja) * | 2012-01-20 | 2017-01-18 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
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-
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Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09299331A (ja) * | 1996-05-10 | 1997-11-25 | Canon Inc | 眼科用画像入力装置 |
| JPH09313438A (ja) * | 1996-06-03 | 1997-12-09 | Topcon Corp | 眼科解析装置及び座標形成方法 |
| JPH11238129A (ja) * | 1998-02-20 | 1999-08-31 | Canon Inc | 眼科用画像処理装置 |
| JP2008029732A (ja) * | 2006-07-31 | 2008-02-14 | Nidek Co Ltd | 眼科装置 |
| JP2008110202A (ja) * | 2006-10-04 | 2008-05-15 | Yukinori Takibatake | 赤外光眼底撮影方法および装置 |
| JP2013255857A (ja) * | 2009-07-09 | 2013-12-26 | Canon Inc | 眼科撮像装置及び眼科撮像方法 |
| JP2011125463A (ja) * | 2009-12-16 | 2011-06-30 | Canon Inc | 眼底カメラ |
| US20150265144A1 (en) * | 2012-11-08 | 2015-09-24 | The Johns Hopkins University | System and method for detecting and classifying severity of retinal disease |
| WO2014129339A1 (ja) * | 2013-02-22 | 2014-08-28 | ソニー株式会社 | 眼底画像出力装置および方法、並びにプログラム |
| WO2014207904A1 (ja) * | 2013-06-28 | 2014-12-31 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP2015029558A (ja) * | 2013-07-31 | 2015-02-16 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP2016047100A (ja) * | 2014-08-27 | 2016-04-07 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| JACK LEE, BENNY CHUNG YING ZEE, QING LI: "Detection of Neovascularization Based on Fractal and Texture Analysis with Interaction Effects in Di", PLOS ONE, vol. Volume 8, Issue12, JPN6019033771, 16 December 2013 (2013-12-16), ISSN: 0004105542 * |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190112493A (ko) * | 2018-03-26 | 2019-10-07 | 주식회사 뷰노 | 안저 촬영기를 제어하는 방법 및 이를 이용한 장치 |
| KR102122302B1 (ko) * | 2018-03-26 | 2020-06-12 | 주식회사 뷰노 | 안저 촬영기를 제어하는 방법 및 이를 이용한 장치 |
| CN109447964A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-08 | 上海鹰瞳医疗科技有限公司 | 眼底图像处理方法及设备 |
| JPWO2021038847A1 (ja) * | 2019-08-30 | 2021-03-04 | ||
| WO2021038847A1 (ja) * | 2019-08-30 | 2021-03-04 | 株式会社ニコン | 画像処理方法、画像処理装置、およびプログラム |
| JP7264254B2 (ja) | 2019-08-30 | 2023-04-25 | 株式会社ニコン | 画像処理方法、画像処理装置、およびプログラム |
| EP4023140A4 (en) * | 2019-08-30 | 2023-05-24 | Nikon Corporation | IMAGE PROCESSING METHOD, IMAGE PROCESSING DEVICE AND PROGRAM |
| US12307639B2 (en) | 2019-08-30 | 2025-05-20 | Nikon Corporation | Image processing method, image processing device, and program |
| CN111080577A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-04-28 | 北京至真互联网技术有限公司 | 眼底影像质量评估方法和系统、设备及存储介质 |
| CN111080577B (zh) * | 2019-11-27 | 2023-05-26 | 北京至真互联网技术有限公司 | 眼底影像质量评估方法和系统、设备及存储介质 |
| JP2025063333A (ja) * | 2021-01-29 | 2025-04-15 | 富士フイルム株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
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