[发明专利]图像处理设备和图像处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及用于支持对眼部的摄像的图像处理设备和图像处理方法，尤其涉及适合对眼部的断层图像进行处理的图像处理设备和方法。

背景技术

为了对生活方式病或者排名高的导致失明的疾病进行早期诊断，普遍进行眼部检查。由于诸如OCT(光学相干断层成像)设备等的眼部断层图像摄像设备允许三维观察视网膜层的内部状态，因此眼部断层图像摄像设备对于疾病的诊断是有用的。

图14是示出OCT设备所拍摄到的视网膜的黄斑部的断层图像的示意图。如图14所示，该OCT设备获得由多个断层图像形成的三维图像数据。参考图14，T1～Tn是黄斑部的二维断层图像。在断层图像Tn中，L1是内界膜和上部组织之间的边界(以下称为ILM边界)。L2是神经纤维层和下部层之间的边界(以下称为NFL边界)。L2′是神经纤维层(以下称为NFL)。L3是内丛状层和下部层之间的边界(以下称为IPL边界)。L4是外丛状层和下部层之间的边界(以下称为OPL边界)。L5是感光细胞的内外节之间的接合部与上部层之间的边界(以下称为IS/OS边界)。L6是视网膜色素上皮和下部层之间的边界(以下称为RPE边界)。

使用OCT设备进行图像诊断需要用于通过图像分析指定各视网膜层的边界的技术。例如，如果可以指定图14中的ILM边界L1和NFL边界L2以测量NFL的厚度，则可以使用该厚度作为青光眼诊断的一个指标。

迄今为止已提出了各种视网膜层边界指定算法。作为这些算法共同的问题，难以在由于伪影或病变引起层结构改变时指定视网膜层边界。例如，如果在视网膜层内存在血管或病变，则在比该血管或病变深的位置处亮度下降或者该视网膜层局部肿大。仅一种算法很难指定视网膜层边界。图15A示出存在血管V1的断层图像。图15B示出存在出血B1的断层图像。图15C示出存在玻璃体皮层H1的“脱离”和“囊肿C1”的断层图像。当如图15A或15B所示、存在血管V1或出血B1时，血管V1或出血B1下方的亮度下降，使得难以看见边界。在一些情况下，如图15C所示，在视网膜层的内部和外部都出现病变。在这种情况下，亮度并未下降，但视网膜层整体肿大或者原来存在的视网膜层边界中断。当对这种断层图像进行分析时，需要指定层结构已改变的区域以将处理切换为对于该层结构改变而言最佳的处理。

在日本特开2009-066015(以下称为文献1)中，在各A扫描中计算关注像素上方和下方的统计特征量，并且判断为在特征量等于或小于阈值的A扫描中存在伪影。在日本特开2007-325831(以下称为文献2)中，使眼底图像和断层图像对准，将从眼底图像中提取出的血管区域投影至断层图像上以指定血管位置，并且断层图像内的血管区域经过不同的处理。

然而，传统技术存在以下问题。文献1中的伪影指定方法认为所有伪影都是由血管所引起的。该方法无法将由如图15A中的血管V1所引起的伪影与由如图15B中的出血B1所引起的伪影区分开。考虑在伪影区域内对边界进行插值的处理，由于在由血管所引起的伪影和由出血所引起的伪影之间伪影区域的范围和层结构的变化程度均不同，因此无法对这两个伪影应用相同的处理。文献2中的方法通过将从眼底图像中提取出的血管区域投影至断层图像上，对处理进行切换。无需说明，除非使用与断层图像的患者相同的患者的眼底图像，否则无法实现该操作。此外，该方法无法处理不可能从眼底图像检测到的病变。存在如图15C所示的玻璃体皮层H1的脱离和囊肿C1等的、在眼底图像中几乎不出现的病变。因而，该方法无法应对仅从断层图像才能检测到的病变等。

发明内容

本发明的一个方面提供能够根据视网膜的断层图像指定视网膜层结构的变化的原因的一种图像处理设备和方法。

根据本发明的一个方面，提供一种图像处理设备，用于对多个断层图像进行处理，其中，所述多个断层图像是通过沿着与沿着视网膜的厚度方向的截面成直角相交的方向获取各自包括所述截面的多个断层图像所获得的，所述图像处理设备包括：检测部件，用于根据断层图像的沿着所述厚度方向的各个线的图像信息检测视网膜内的层结构；附加部件，用于基于针对各个线检测到的层结构向各个线附加结构信息；以及映射部件，用于将所述多个断层图像的各个线的结构信息映射到与所述厚度方向成直角相交的平面上，由此生成基于所述结构信息的二维图像。