(57)【要約】  眼球の網膜眼底の二次元網膜眼底画像は、視神経乳頭セグメンテーション(2)とその後の陥凹セグメンテーション4とによって処理される。視神経乳頭セグメンテーションから導出されるデータ(つまり、視神経乳頭セグメンテーション(2)の出力および/または例えばスムージング演算3により視神経乳頭セグメンテーションステップの出力から導出されるデータ)および眼杯セグメンテーションの出力から導出されるデータ(つまり、陥凹セグメンテーション(4)の出力および/または例えばスムージング演算5により視神経乳頭セグメンテーションの出力から導出されるデータ)は、そのような入力から眼の陥凹乳頭比(CDR)を示す値を生成するように学習されている適応モデルに供給される(6)。CDRは、緑内障の指標となる。したがって、この方法は、患者の緑内障検診に使用することができる。
2011520503.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
2D網膜眼底画像からCDR値を取得する方法であって、
(i)視神経乳頭セグメンテーションを実行するステップと、
(ii)眼杯セグメンテーションを実行するステップと、
(iii)前記視神経乳頭セグメンテーションから得られたデータ及び前記眼杯セグメンテーションから導出されたデータを、CDR値を生成するように動作する適応モデルに入力するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記ステップ(i)の後、前記視神経乳頭セグメンテーションの結果がスムージングステップの対象となり、前記ステップ(ii)において使用され、かつ前記適応モデルへのデータ入力として使用されるスムージングされた乳頭セグメンテーションデータを生成する請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ(ii)の後、1つまたは複数のスムージングアルゴリズムが、前記眼杯セグメンテーションステップ(ii)からのデータ出力に適用されて、スムージングされた眼杯データの各セットを生成し、
スムージングされた眼杯データの前記1つまたは複数のセットは、ステップ(iii)において前記適応モデルに入力される請求項1または請求項2に記載の方法。
【請求項４】
ステップ(iii)で前記適応モデルに入力されるスムージングされた眼杯データの複数の各セットを生成する複数の前記スムージングアルゴリズムが存在する請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記スムージングされた眼杯データと前記眼杯セグメンテーションステップ(ii)からの前記データ出力とは両方とも、前記適応モデルに入力される請求項3または請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記視神経乳頭セグメンテーションのステップ(i)は、前記画像内の点の強度に基づいて前記眼底画像内の関心領域を識別する予備的ステップを含む請求項1から5のいずれか1項に記載の方法。
【請求項７】
前記視神経乳頭セグメンテーションのステップ(i)は、変分レベルセットアルゴリズムを使用する請求項1から6のいずれか1項に記載の方法。
【請求項８】
前記眼杯セグメンテーションのステップ(ii)は、閾値法を使用して陥凹境界を推定する第1のサブステップと、その後の、レベルセット法を使用する第2のサブステップとを含む請求項1から7のいずれか1項に記載の方法。
【請求項９】
前記眼杯セグメンテーションのステップ(ii)は、複数の方法によって実行され、
各方法は、各眼杯セグメンテーションを生成し、
ステップ(iii)は、これらの眼杯セグメンテーションから得られたデータを前記適応モデルに入力するステップを含む請求項1から8のいずれか1項に記載の方法。
【請求項１０】
前記眼底画像は、複数の色成分を含むとともに、
前記セグメンテーションステップ(i)および(ii)のうちの少なくとも1つは、前記カラー画像の単一成分のみを使用して実行される請求項1から9のいずれか1項に記載の方法。
【請求項１１】
前記適応モデルが、多層ニューラルネットワークである請求項1から10のいずれか1項に記載の方法。
【請求項１２】
臨床医によって生成されたターゲットCDR値を含む学習セットを使用して前記適応モデルを学習させる予備的段階を含む請求項1から11のいずれか1項に記載の方法。
【請求項１３】
2D網膜眼底画像からCDR値を取得する装置であって、
(i)視神経乳頭セグメンテーションを実行するステップと、
(ii)眼杯セグメンテーションを実行するステップと、
(iii)前記視神経乳頭セグメンテーションから得られたデータ及び前記眼杯セグメンテーションから得られたデータを、CDR値を生成するように動作可能な適応モデルに入力するステップとを実行するように構成されたプロセッサを備える装置。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記ステップ(i)の後に、前記視神経乳頭セグメンテーションの結果をスムージングして、前記適応モデルへのデータ入力として使用されるスムージングされた乳頭セグメンテーションデータを生成するように構成される請求項13に記載の装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、前記ステップ(ii)の後に、前記眼杯セグメンテーションステップ(ii)から得られたデータ出力に対して1つまたは複数のスムージングアルゴリズムを実行して、スムージングされた眼杯データの各セットを生成するとともに、スムージングされた眼杯データの前記1つまたは複数セットをステップ(iii)で前記適応モデルに入力するように構成される請求項13または請求項14に記載の装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、複数の前記スムージングアルゴリズムを実行して、ステップ(iii)で前記適応モデルに入力されるスムージングされた眼杯データの複数の各セットを生成するように構成される請求項15に記載の装置。
【請求項１７】
前記スムージングされた眼杯データと前記眼杯セグメンテーションステップ(ii)からの前記データ出力とは両方とも、前記適応モデルに入力される請求項15または請求項16に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記視神経乳頭セグメンテーションのステップ(i)の一部として、前記画像内の点の強度に基づいて前記眼底画像内の関心領域を識別する予備的ステップを実行するように構成される請求項13から17のいずれか1項に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサは、視神経乳頭セグメンテーションのステップ(i)において変分レベルセットアルゴリズムを使用するように構成される請求項13から18のいずれか1項に記載の装置。
【請求項２０】
前記プロセッサは、ステップ(ii)において、閾値法を使用して陥凹境界を推定する第1のサブステップと、その後の、レベルセット法を使用する第2のサブステップとを実行するように構成される請求項13から19のいずれか1項に記載の装置。
【請求項２１】
前記プロセッサは、複数の方法によって眼杯セグメンテーションの前記ステップ(ii)を実行するように構成され、
各方法は、各眼杯セグメンテーションを生成し、
ステップ(iii)は、これらの眼杯セグメンテーションから得られたデータを前記適応モデルに入力するステップを含む請求項13から20のいずれか1項に記載の装置。
【請求項２２】
前記プロセッサは、前記眼底画像を複数の色成分として受け取るとともに、前記カラー画像の単一成分のみを使用して前記セグメンテーションステップ(i)および(ii)のうちの少なくとも1つを実行するように構成される請求項13から21のいずれか1項に記載の装置。
【請求項２３】
前記適応モデルは、多層ニューラルネットワークである請求項13から22のいずれか1項に記載の装置。
【請求項２４】
請求項1から11のいずれか1項に記載の方法をコンピュータに実行させる、前記コンピュータによって読み取り可能なプログラム命令が格納されたコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視神経乳頭陥凹(optical disc cup)(ここでは「眼杯(optic cup)」ともいう)と目の視神経乳頭のそれぞれの直径の比を自動的に測定するための方法および装置態様を有するシステムに関する。つまり、目の「陥凹乳頭比」(CDR)である。この測定結果は、緑内障検知または分析に使用することができる。
【背景技術】
【０００２】
緑内障は、主な失明原因であり、視神経内の軸索の進行性消失を特徴とする。世界保健機関のGlobal Data Bank on Blindnessによれば、緑内障は、全世界で推定3800万人の視覚障害者のうち510万人、つまり、約13.4%を占める。世界の人口が急速に老齢化するにつれ、緑内障疾病率は上昇し、その結果、介護コストが増大し、経済的負担が生じる。軸索への損傷は永久的であるため、しかも回復できないので、緑内障に対する治療法はない。しかし、早期発見により、緑内障による視神経障害の進行を著しく遅らせることができるか、停止することすらできる。したがって、集団検診は、緑内障のさらなる進行を防ぐうえできわめて重要である。しかし、理想的な地域社会密着型の集団検診は見つかっていない。このような検診は、診断にも治療目的にも有益であろう。緑内障視神経障害は、臨床的識別可能視力喪失に先行するもので、医用撮像技術を用いた緑内障視神経障害の早期発見は、眼科医が、患者を管理し、症状の進行を遅らせるための新しい方途を識別し、監視し、発見するのに役立つ。この検診は、臨床医に依存せず、迅速で、非侵襲的なものであること、また非常に高い特異性を有することが理想的である。
【０００３】
緑内障の基本的な特徴は、視神経頭の特異的な異常外観、つまり、典型的には視神経乳頭陥凹乳頭比(CDR)の増大として見られる、視神経乳頭辺縁部の喪失を伴う、視神経乳頭のカッピングつまり陥凹である。図1は、10年間にわたる眼杯の拡大とCDRの増大を示している。図1(a)は、正常眼を示し、図1(b)は、10年後のその同じ眼を示している。図1(a)の中央の明るい領域が眼杯であるが、境界が明瞭な楕円が乳頭である。図1(b)に示されているように、眼杯は、徐々に拡大していって乳頭の大半を占めるようになる。CDRは、患者の緑内障の存在、さらには緑内障視神経障害の程度を検出するための重要な指標としてみなされる。現在の臨床診療では、CDRは、眼科医によって手作業で測定されており、観察者内の経験と訓練の違いにより主観的なものである。手作業への依存は、集団検診の展開のためのCDRの使用を制約する。
【０００４】
緑内障診断については、今のところ、網膜眼底撮影法、光干渉断層撮影法(OCT)、およびハイデルベルク網膜断層撮影法(HRT)の3つの主要な医用イメージングモダリティがある。
【０００５】
網膜眼底撮影法では、眼底カメラを利用して、視神経乳頭を含む、網膜眼底の画像を取り込み、現在は、眼疾患を観察し、診断するための標準として使用されるアプローチである。カメラは、単眼倒像眼底検査法の原理に基づく。
【０００６】
OCTは、その断面撮像能力によりマイクロメーター以下の分解能を達成することが可能な干渉計測法による非侵襲性光学的断層撮影法である。HRTは、後区の3D画像の取り込みおよび分析を行うように設計されている共焦点レーザ走査システムである。HRTは、眼球構造の凹凸形状の定量的評価を行い、凹凸形状の変化の正確なフォローアップを行うことを可能にする。しかし、OCTおよびHRTシステムには、多数の欠点がある。まず第一に、高価であり、網膜写真ベースシステムと比較したときに操作により高い専門知識技術を要する点である。緑内障診断に対するOCTの有効性は、この技術の限られた貫通深度とトゥルーカラーデータの欠如との制約を受ける。OCTで得られる画質もまた、オペレータの技術に依存し、媒体が不透明度である場合に低下する可能性がある。OCTで得られるいくつかのパラメータは、視神経乳頭の周りの構造の変化の影響を受ける可能性がある。緑内障への応用のための変化解析ソフトウェアは、十分に開発されているとはいえず、眼を網膜疾病および緑内障と比較するための年齢、性別、および人種固有の基準データが不足している。HRTの場合、検診は実施するのに数秒程度しか要しないけれども、結果は、眼と頭の動き、瞬きを含む、レーザの経路を遮り、得られる画像の品質を損なう、患者の動きに極端に左右される。
【０００７】
網膜眼底画像を使用することを試みる場合、研究者はこれまでその労力を視神経乳頭の自動セグメンテーション(セグメント化)に集中させてきた。しかし、陥凹が血管および周辺組織と織り混ざるため眼杯の検出に対する研究活動があまりにも少なかった。
【０００８】
第1の従来技術の参考文献[1](非特許文献1)では、視神経乳頭形状検出は、「修正」アクティブ形状モデル(ASM)を使用して行われている。これは、著者らによって集められた100個のデータセットにおいて94%の乳頭境界検出に達する。この論文では、陥凹またはCDR計算が行われなかった。ASMは、「形状モデル」(複数のパラメータによって定義されている像空間内の滑らかな形状)がデータに対してフィッティングされ、これにより、点分布モデル(PDM)と呼ばれるモデルが構成される、研究手法である。修正ASM(後述のような)は、セルフアジャスティング式の重みを加え、外れ点を画像から除外することによって従来のアクティブ形状モデルを改善する。特に、n個の「ランドマーク点」が一組として、画像上に画定される。これらの点は、モデルの数値パラメータに基づく変換によって「形状空間」に変換される。各ランドマーク点について、対応する「マッチング点」を、画像強度の一次導関数を使用して(または、画像内に血管があるため明瞭でない乳頭境界の一部の場合には、近くにあるマッチング点またはランドマーク点に基づいて)見つけ、次いで、エネルギー関数を使用して、そのランドマーク点をアップデートする。このプロセスは、繰り返される。与えられた繰り返しでこの一組の「マッチング点」をY={Yi}(i=1,...,n)として書き込むと、対応する一組のアップデートされたランドスケープ点{Xi}は、エネルギー関数
【０００９】
【数１】
2011520503.tif 000003
【００１０】
を最小にすることによって生成される。
これは、標準ASMの修正を引き起こす一組のパラメータWiである。関数(1.2.1)は、各繰り返しで、一組の値Xiに関して2度最小にされる。最初に、一組のパラメータWiを
【００１１】
【数２】
2011520503.tif 000004
【００１２】
に初期化する。
iのいくつかの値についてWiを0に設定すると、Yiも近くのマッチング点も検出できない点の効果が排除される。二度目に、Wiを
【００１３】
【数３】
2011520503.tif 000005
【００１４】
となるように調節するが、ただし、EiはXiとYiとの間のユークリッド距離であり、関数1.2.1は、再び最小にされる。
【００１５】
第2の従来技術の参考文献[2](非特許文献2)は、Tony ChanおよびLuminita Veseによって導入されたセグメンテーションのためのChan-Vese (C-V)モデルに基づいている。これにより、20個の低コントラストの画像を含む、50個のカラー眼底画像を格納するデータベースを使用して、94%の視神経乳頭検出を行った。このアプローチは、「フィッティングエネルギー」関数Eを像空間内の座標(x,y)のリプシッツ関数φ(x,y)の像空間上の積分として定義し、楕円形状制約を受けるφ(x,y)に関してフィッティングエネルギーを最小にすることによって定式化される。この論文では、陥凹もCDR計算も行われなかった。
【００１６】
第3の従来技術の参考文献[3](非特許文献3)では、判別分析を使用して閾値を決定する方法について説明し、その後、これを利用して陥凹および乳頭をセグメンテーションする。
【００１７】
陥凹乳頭比(CDR)がこの論文において測定されたけれども、明確な結果は得られておらず、検診のために使用される画像セットは、明確に説明されていない。
【００１８】
第4の従来技術の参考文献[4](非特許文献4)では、乳頭と陥凹のセグメンテーションおよびCDR計算について説明している。円ハフ変換を適用して視神経乳頭中心を発見し、その後、最初に乳頭の周りの72個の点を画定することによってアクティブ形状モデル(ASM)を通じて乳頭境界検出を行う。最後に、第1のエネルギー関数を使用して、最良形状に合わせて輪郭を変形させる。エネルギー関数は、それぞれのパラメータによって重み付けされた5つのエネルギー項に依存する。陥凹検出では、以前に検出された乳頭輪郭に基づく初期推定を使用し、次いで、第2のエネルギー関数を使用してこれを変形する。この方法は、T表1に示されているように、パーセント誤差率の以下の平均および標準偏差を達成する。
【００１９】
【表１】
2011520503.tif 000006
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００２０】
【非特許文献１】H. Li, O. Chutatape. A model-based approach for automated feature extraction in fundus images. In Proc. of the 9th IEEE International Conference on Computer Vision, 2003.
【非特許文献２】Y. Tang, X. Li, A. Freyberg, G. Goch. Automatic segmentation of the papilla in a fundus image based on the C-V model and a shape restraint. In Proc. of the 18th International Conference on Pattern Recognition, 2006.
【非特許文献３】N. Inoue, K. Yanashima, K. Magatani, T. Kurihara. Development of a simple diagnostic method for the glaucoma using ocular fundus pictures. In Proc. of the 27th IEEE engineering in medicine and biology annual conference, 2005.
【非特許文献４】J. Xu, O. Chutatape, E. Sung, C. Zheng, P. C. T. Kuan. Optic disc feature extraction via modified deformable model technique for glaucoma analysis. Pattern Recognition 40 (2007) 2063-2076, 2006.
【非特許文献５】C. Li, C. Xu, C. Gui, M. D. Fox. Level set evolution without re-initialization: a new variational formulation. In Proc. of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2005.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
本発明は、眼底画像からCDR値を取得する新しい、有用な方法を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
概して、本発明は、2D網膜眼底画像を視神経乳頭セグメンテーションのステップとその後に続く陥凹セグメンテーションのステップとによって処理することを提案する。視神経乳頭セグメンテーションステップから導出されるデータ(つまり、視神経乳頭セグメンテーションステップの出力および/または例えばスムージング演算により視神経乳頭セグメンテーションステップの出力から導出されるデータ)および眼杯セグメンテーションステップの出力から導出されるデータ(つまり、陥凹セグメンテーションステップの出力および/または例えばスムージング演算により視神経乳頭セグメンテーションステップの出力から導出されるデータ)は、そのような入力からCDRを示す値を生成するように学習されている適応モデルに供給される。
【００２３】
したがって、本発明のいくつかの実施形態は、自動的に、網膜写真からCDR値を計算して、母集団の集団検診の潜在性のある高速で客観的な一貫した測定を行うことができる。
【００２４】
典型的には、陥凹セグメンテーションは、前記視神経乳頭セグメンテーションの結果から導出されるデータを使用して実行されるが、原則として、陥凹セグメンテーションを独立して実行することが可能である。
【００２５】
適応モデルの学習では、臨床医によって得られるターゲットCDR値を含む学習データを使用する。したがって、本発明では、システムの構造内に直接的に臨床的知識を組み込むことができる。
【００２６】
実験を行ったところ、方法の一実施形態(以下では「緑内障検出および分析のための自動陥凹乳頭比測定」、または「ARGALI」と称される)は、CDRの高速で正確な値を供給することができ、またこれにより、緑内障検診のための診断システムにおけるツールとして使用することができることが分かった。2D網膜眼底画像は、既存の市販されている安価な機器を使用することによって得られるので、ARGALIシステムは、緑内障検診、診断、および分析のために臨床的有意性を有する費用効果の高い診断システムとして機能しうる。
【００２７】
本発明は、方法として、または方法を実行するための装置として、またはコンピュータに方法を実行させるためにコンピュータによって読み取ることができるプログラム命令を実行するコンピュータプログラム製品(有形な記録媒体など)として表すことができる。
【００２８】
次に、本発明の一実施形態について、付属の図面を参照しつつ、例のみに関して説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】10年間にわたる(a)正常な視神経CDR対(b)大きな(緑内障)視神経CDRの進行状況を示す網膜写真である。
【図２】本発明の一実施形態である方法のステップを示すフローチャートである。
【図３】図2の方法の概略フローチャートである。
【図４】図2の方法のステップにおける血管抽出後に生成される3つの陥凹境界、(a)閾値レベル設定セグメンテーション境界、(b)MICフィッティングを使用して生成されるスムージング境界、および(c)楕円フィッティングを使用して生成されるスムージング境界を示す図である。
【図５】(a)23人の患者のそれぞれに対する図2の実施形態によって生成されるCDR値の絶対誤差、および(b)23人の患者に対するパーセント誤差の分布を示すデータからなる実験結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
1. 方法の説明
次に、方法のステップ全体を示す図2を参照しつつ、本発明の一実施形態である方法を説明する。図3は、対応するステップに同じ参照番号が振られている、同じプロセスを示す略図である。この実施形態はここでは「ARGALI」と呼ばれる。
【００３１】
この方法への入力は、眼底画像である。この方法の段階1は、乳頭を3つのステップで識別する。最初に、画像に対して、関心領域の形態で乳頭の近似的配置を見つける任意選択のステップ(ステップ1)を適用する。次いで、大域的最適化概念に基づく、変分レベルセット法によって、セグメンテーションステップ(ステップ2)を実行し、乳頭境界をセグメンテーションし、網膜画像から視神経乳頭領域を抽出する。次いで、境界をスムージングするステップ(ステップ3)を実行する。
【００３２】
この方法の段階2では、眼杯を2つのステップで識別する。眼杯のセグメンテーションは、眼杯と血管および周辺組織との絡み合いにより視神経乳頭に比べて難しい。この方法のステップ4は、マルチモード法を使用してこれを実行する。最初に、画像の色ヒストグラム分析を実行し、2つのレベルセットアルゴリズムを適用し、陥凹境界をそれぞれの仕方でセグメンテーションする。ステップ5で、2つのセグメンテーションされた陥凹をそれぞれ2つの別々の仕方でスムージングする、つまり、一方は楕円フィッティングを使用する方法であり、他方は最大のフィッティング内接円を使用する方法である。
【００３３】
最後に、方法の第3の段階である、ステップ6で、適応モデル(ニューラルネットワークなど)がステップ2および4のレベルセットアルゴリズムから得られる陥凹乳頭比計算結果とステップ3および5の異なるスムージングプロセスの後の結果を融合する。このニューラルネットワークは、臨床診療に組み込まれる知識を統合し、緑内障検診、診断、および分析のための最適なCDRをもたらす学習メカニズムを構成されている。
【００３４】
次にステップ1から6についてさらに詳しく説明する。
【００３５】
(i)段階1:乳頭セグメンテーションおよび境界スムージング(ステップ1から3)
ステップ1で、最初に、視神経乳頭を含む関心領域を線引きする。このステップは任意選択であるが、それは、乳頭および陥凹抽出を画像全体において交互に実行できるからである。しかし、視神経乳頭は一般に典型的な網膜眼底画像内のピクセルの5%未満を占めるので、ROI(関心領域)を見つけ出すことは、計算コストを低減するだけでなく、セグメンテーション精度をも改善するのに役立つ。視神経乳頭領域は、通常、周辺網膜領域に比べて青白さが明るいか、または色の強度が高い。この特徴は、最も高い強度を持つ画像内のピクセルの0.5%を自動的に選択することで利用される。次に、網膜画像を64個の領域に細分し、近似的なROI中心を、事前選択された最大数のピクセルを含む領域に基づいて選択する。これに続いて、ROIを典型的な視神経乳頭直径の2倍の寸法を持つROI中心の周りの矩形として定義する。これは、視神経乳頭セグメンテーションのための初期境界として使用される。
【００３６】
ステップ2で、この方法は、ROIに対して変分レベルセットアルゴリズム(参考文献[5]を参照)を使用して、視神経乳頭をセグメンテーションする。変分レベルセットを使用する利点は、レベルセット関数を符号付き距離関数の近くに保持する内項、さらには画像内の対象の方へ輪郭を移動する外項からなるエネルギー関数を導入することによって再初期設定を線引きするという点である。視神経乳頭と非乳頭領域との間に存在するコントラストが他のチャネルに比べてよいということが観察されたので、赤チャネルが使用された。
【００３７】
しかし、セグメンテーションの際に、検出された輪郭は、多くの場合、乳頭の境界を横切る血管の影響のせいででこぼこしており、乳頭の検出が不正確であることの原因であり、これは漏れと呼ばれる。
【００３８】
大域的最適化技術を使用するにも関わらず、このステップでレベルセットによって検出される乳頭境界は、乳頭の実際の形状を表しえないが、それは、乳頭境界が乳頭に入る血管の顕著な数の影響を受けるからである。これは、結果として、曲率の急激な変化を引き起こすことが多い。これを回避するために、ステップ3では、楕円フィッティングを適用して、得られる乳頭境界の形状を作り直す。楕円フィッティングは、血管によって引き起こされる境界内の曲率の急激な変化を滑らかにするのに役立ち、また乳頭境界をフィッティングするために誤差が最小となる楕円を見つけるのにも役立つ。
【００３９】
(ii)段階2:陥凹セグメンテーションおよび境界スムージング(ステップ4および5)
陥凹境界を取得するのは、陥凹と血管および周辺組織との強い絡み合いにより乳頭セグメンテーションに比べて難しい。さらに、陥凹と辺縁部との間の遷移は、多くの場合、乳頭境界のところの遷移に比べてそれほど顕著ではない。
【００４０】
ステップ4で、変分レベルセットアルゴリズム[5]と閾値レベルセットアルゴリズムの両方を適用し、陥凹境界のそれぞれの推定を導出する。閾値レベルセット法では、陥凹境界は、閾値法を用いて陥凹境界の推定を最初に行い、次いで、レベルセット法(付録を参照のこと)を適用して検出された陥凹輪郭を最適化することによって決定される。特に、抽出される視神経乳頭の緑チャネルは、このチャネルにおける陥凹と乳頭境界との間に最適なコントラストが観察されることから、さらにセグメンテーションを行うように選択される。このチャネルにおけるピクセル強度情報から、グレースケール強度の上位1/3に対応するピクセルをセグメンテーションする閾値を使用して初期輪郭を画定した。これは、初期推定に対する許容可能な結果をもたらすことが判明した。次に、すでに説明されているレベルセットの公式を初期輪郭に使用して、眼杯をセグメンテーションした。
【００４１】
ステップ5では、最初に楕円フィッティングを使用し、また別に最大内接円(MIC)マッチングを使用して得られた陥凹境界の曲率の急激な変化の一部を排除することで、ステップ4の出力のそれぞれをさらに別々にスムージングする。最大内接円マッチングは、陥凹の外側の視神経網膜辺縁部内の血管の一部が検出された境界内に含まれる場合に特に有用である。
【００４２】
眼杯のいくつかの異なるセグメンテーションされた境界が図4に示されている。図4(a)は、ステップ4の閾値レベルセット法によるセグメンテーションの直接的な結果であり、図4(b)および(c)は、このセグメンテーションに適用される楕円フィッティングおよびMICマッチングの結果をそれぞれ示している。
【００４３】
段階3:ニューラルネットワークのインテリジェント型融合(Intelligent Fusion)(ステップ6)
多層ニューラルネットワークは、ステップ2、3、4、および5で乳頭および陥凹境界出力を取得した後にCDR計算結果を融合するためにステップ6で使用される。ニューラルネットワークの出力は、システムの最適なCDR値である。ネットワークは、網膜眼底画像の大規模なコレクションを使用する学習アルゴリズムによって生成される。CDRは、「垂直CDR」(垂直方向の直径に基づく)または「水平CDR」とすることができる。本発明は、両方に適用可能であるけれども、臨床的垂直CDRは、なおいっそう一般的であり、網膜眼底画像のコレクションに対しては垂直CDRのみが利用可能であったため垂直CDRを使用して本実施形態を試験した。
【００４４】
2. 実験結果
シンガポール眼科研究所の2000人の患者に対する網膜眼底画像セットを集めた。これらのうち、149人が緑内障患者である。現在では、すでに説明されている実施形態を介して、23人の無作為に選択された緑内障患者の画像を処理した。
【００４５】
この実施形態のニューラルネットワークは、シンガポール眼科研究所から集められた2000人分の患者の網膜眼底画像の大規模コレクション、および「グランドトゥルース」とみなされた臨床医によって生成された対応するターゲットCDR値を使用して、学習アルゴリズムによって生成された。このようにして、このニューラルネットワークの学習メカニズムは、臨床診療に組み込まれている知識を統合し、緑内障検診、診断、および分析のための最適なCDRを与える。この実験では、誤差逆伝搬学習アーキテクチャとともに多層パーセプトロンを使用するフィードフォワードニューラルネットワーク(入力ノード8個、隠しノード15個、および出力モード1個)を利用して、入力-出力対を用いた学習により出力する入力の最適な組合せを学習した。このネットワークは、15個の隠しニューロンと8個の入力ノードで定義された。隠しニューロンの出力は、出力ニューロンの入力であった。対応する入力データが入力ノードに印加されたときに出力ノードがターゲットCDRを与えるようにこのネットワーク内の接続の重みを学習した。局所的最小効果を低減するために、ネットワーク学習はアルゴリズムに慣性項も含めた。
【００４６】
処理された画像から、この実施形態を使用する垂直CDR、「CDRARGALI」を計算する。シンガポール眼科研究所からのCDRの臨床医評価は、グランドトゥルース「CDRGT」として、またARGALIシステムの性能を測定する際に使用する参照標準として処理される。誤差分布からなる性能測定基準は、図5に、絶対値(図5(a))およびパーセント(図5(b))として示されている。統計量(Eabs=CDRARGALI-CDRGTおよびE%=E/CDRGT×100%の平均および標準偏差)を表2にまとめた。
【００４７】
【表２】
2011520503.tif 000007
【００４８】
ARGALIを通じて得られたCDR、CDRARGALIと臨床グランドトゥルースCDRGTとの一致率は平均98.6%であることがわかる。絶対誤差率の平均および標準偏差は、-0.014および0.049である。パーセント誤差率の平均および標準偏差は、-1.214%および5.903%である。0.6の臨床的に導出されたCDR値を閾値として使用して患者が緑内障かどうかを判定する場合、結果から、ARGALIが23人の患者に対する診断について100%の精度を達成することがわかる。
【００４９】
実施形態の他の機能向上において、画像の残り部分も処理されることが意図される。SERIからのさらに多くの網膜画像が利用可能になるにつれ、または利用可能になったときに、それらも処理され、結果が含められる。このようにして、知識データベースは増大し続け、得られる結果の質が改善されてゆく。すでに、本発明者らは、2000ではなく、3288個の画像を使用してシステムを試験済みである。
【００５０】
3. この方法と従来技術の方法[1]〜[4]との比較
以下の表はARGALIと従来技術の方法[1]〜[4]とを比較したものである。表3は、さまざまな方法の特徴を比較したものである。表4はARGALIの性能を従来技術[1]〜[4]と比較したものである。表5はARGALIの方法を従来技術[1]〜[4]と比較したものである。
【００５１】
【表３】
2011520503.tif 000008
【表４】
2011520503.tif 000009
【表５】
2011520503.tif 000010
【００５２】
ARGALIと従来技術の方法[1]〜[4]との間の比較から、完全自動ARGALIはハイブリッド方式のインテリジェント型適応融合を用い、実験結果の精度を高めることがわかっている。
【００５３】
付録
この実施形態では上述のセグメンテーション法を使用しているけれども、またニューラルネットワークを適応モデルとして使用しているけれども、本発明は、この点に関して制限されておらず、この付録は、本発明の他の実施形態で使用されうる代替え技術の網羅的ではないリストである。
【００５４】
(i)ステップ2および4に対する画像セグメンテーション方法
a)クラスタ法
K平均アルゴリズムは、画像をK個のクラスタにセグメンテーションするために使用される反復法である。この基本的なアルゴリズムは以下の通りである。
1. 無作為に、または何らかの発見的手法に基づいてK個のクラスタ中心を選ぶ。
2. 画像内の各ピクセルを、ピクセルとクラスタ中心との間の分散を最小にするクラスタに割り当てる。
3. クラスタ内のピクセルのすべての平均をとってクラスタ中心を再計算する。
4. 収束が得られるまでステップ2および3を繰り返す(例えば、どのピクセルもクラスタを変えない)。
【００５５】
この場合、分散はピクセルとクラスタ中心との間の平方または絶対差である。差は、典型的には、ピクセルの色、強度、テクスチャ、および配置、またはこれらの因子の重み付き結合に基づく。Kは、手作業で、無作為に、または発見的手法により選択することができる。
【００５６】
このアルゴリズムは、収束するように保証されているが、最適な解を返すことができない。解の質は、クラスタの初期セットとKの値に依存する。
【００５７】
b)ヒストグラムベースの方法
ヒストグラムベースの方法は、典型的にはピクセルを1回通るだけでよいので、他の画像セグメンテーション法に比べて非常に効率的である。この方法では、画像内のすべてのピクセルからヒストグラムを計算し、ヒストグラム中の最高点と最低点を使用して、画像内のクラスタを特定する。色または強度は、尺度として使用することができる。
【００５８】
この技術を精密化したものは、ヒストグラム探索法を画像内のクラスタに反復的に適用して、それらをより小さなクラスタにセグメンテーションする。これを繰り返して、形成されるクラスタがなくなるまでクラスタをどんどん小さくしてゆく。
【００５９】
ヒストグラム探索法の欠点の1つは、画像内の有意な最高点と最低点とを識別することが困難な場合があるという点である。
【００６０】
c)エッジ検出法
エッジ検出は、画像処理の分野においてそれ自体十分に開発されている分野である。領域の境界とエッジは、領域の境界において強度の著しい調節があることが多いため、密接に関連している。したがって、エッジ検出法は、他のセグメンテーション法のベースとして使用されてきた。
【００６１】
エッジ検出によって識別されたエッジは、非連結であることが多い。しかし、画像から対象をセグメンテーションするためには、閉じた領域境界を必要とする。2つのエッジの間の距離がある所定の閾値の範囲内にあれば、切れ目に橋を架ける。
【００６２】
d)領域拡張法
第1の領域拡張法は、シード領域拡張法であった。この方法は、画像とともに入力として一組のシードを取る。これらのシードは、セグメンテーションすべき対象のそれぞれをマークする。領域は、割り当てられていないすべての隣接ピクセルをそれらの領域と比較することによって反復的に拡張される。ピクセルの強度値と領域の平均値との間の差、δを類似性の尺度として使用する。この仕方で測定された最小の差を持つピクセルが、それぞれの領域に割り当てられる。このプロセスは、すべてのピクセルが1つの領域に割り当てられるまで続けられる。
【００６３】
シード領域拡張は、追加入力としてシードを必要とする。セグメンテーション結果は、シードの選択に依存する。画像内にノイズがあると、シードの配置具合がまずくなる可能性がある。シードのない領域拡張は、明示的なシードを必要としない修正アルゴリズムである。これは、単一の領域A1から始まり、ここで選択されたピクセルは、最終的なセグメンテーションに著しく影響を及ぼすことがない。反復する毎に、シード領域拡張と同じように隣接するピクセルを考慮する。これは、最小δが定義済みの閾値Tより小さい場合に、それぞれの領域Ajに加えられるという点でシード領域拡張と異なる。もしそうでなければ、ピクセルは、すべての現在の領域Aiと著しく異なると考えられ、新しい領域An+1がこのピクセルで生成される。
【００６４】
HaralickおよびShapiro(1985年)によって提案されている、この技術の一変更形態は、ピクセル強度に基づいている。候補ピクセルの領域および強度の平均および散らばりを使用して、検定統計量を計算する。検定統計量が、十分に小さい場合、ピクセルは、領域に追加され、領域の平均および散らばりが再計算される。そうでない場合、ピクセルは棄却され、新しい領域を形成するために使用される。
【００６５】
e)レベルセット法
曲線伝搬は、対象抽出、対象追跡、ステレオ再構成などのための画像分析で一般的な技術である。このようなアプローチの背後にある中心的な考え方は、曲線を費用関数の最低ポテンシャルに向けて展開するというものであり、この場合、その定義は、取り扱われるべきタスクを反映し、いくつかの滑らかさの制約条件を課す。ラグランジュ法は、ある種のサンプリング戦略に従って輪郭をパラメータ化することに基づいており、次いで、画像および内項に従って各要素を展開する。このような技術は、非常に効率がよい場合があるが、サンプリング戦略を決定すること、曲線の内部幾何学的特性を推定すること、そのトポロジーを変更すること、より高い次元の問題を解消することなどのさまざまな制限を有する。
【００６６】
1988年にOsherおよびSethianによって、移動界面を追跡するレベルセット法が初めて提案され、これは、90年代後半にはさまざまな画像処理分野において広く使用されるようになった。これを使用することで、曲線/曲面/などの伝搬の問題を陰関数法で効率よく取り扱うことができる。中心となる考え方は、符号付き関数を使用して展開輪郭を表すものであり、そのゼロレベルは実際の輪郭に対応する。次いで、輪郭の運動方程式により、ゼロレベルに適用されたときに輪郭の伝搬を反映する陰関数曲面に対する類似のフローを容易に導出することができる。レベルセット法は、多数の利点を符号化するものであり、この方法は暗黙的であり、パラメータを使用せず、展開構造の幾何学的特性を推定する直接的な方法を提供し、トポロジーを変更することができ、固有のものである。さらに、これらは、1996年にZhao、Merriman、およびOsherによって提案されているような最適化フレームワークを定義するために使用することができる。したがって、これは、コンピュータビジョンおよび医療用画像分析の数多くの応用に対応できる非常に都合のよいフレームワークであると結論することができる。
【００６７】
f)グラフセグメンテーション法
「正規化カット」法は、1997年にShiおよびMalikによって初めて提案された。この方法では、セグメンテーションされる画像が、重み付き無向グラフとしてモデル化される。各ピクセルは、グラフ内の1つのノードであり、エッジがピクセルのすべての対の間に形成される。エッジの重みは、ピクセルの間の類似性の尺度である。セグメント同士を連結するエッジを取り除くことによって画像を互いに素な集合(セグメント)にセグメンテーションする。グラフの最適なセグメンテーションは、取り除かれたエッジの重みを最小にするセグメンテーション(「カット」)である。Shiのアルゴリズムでは、その集合内のエッジのすべてに対する「カット」の比である、「正規化カット」を最小にしようとする。
【００６８】
g)ウォーターシェッド変換
ウォーターシェッド変換では、画像の勾配の大きさをトポグラフィ表面とみなす。最高の勾配の大きさの強度(GMI: Gradient Magnitude Intensity)を有するピクセルは、領域境界を表す、ウォーターシェッド直線(watershed line)に対応する。共通ウォーターシェッド直線によって囲まれているピクセル上に置かれた水は下り坂を流れ、共通の局所強度最小値(LMI)に流れ着く。共通最小値へ流出するピクセルは、領域を表す、集水域を形成する。
【００６９】
h)モデルベースのセグメンテーション
このようなアプローチの中心となる仮定は、注目する構造/臓器の構造が幾何学的形状の反復形態を有するというものである。したがって、臓器の形状の変化を説明することを目的とする確率論的モデルを探し求め、次いで、画像をセグメンテーションするときに、このモデルを以前のように使用して制約条件を課すことができる。このようなタスクは、(i)共通の姿勢への学習事例の登録、(ii)登録されたサンプルの変化の確率論的表現、および(iii)モデルと画像との間の統計的推論を伴う。知識ベースセグメンテーションに関する文献に載っている最新の方法は、アクティブ形状および外観モデル、アクティブ輪郭、および変形可能テンプレートおよびレベルセットベースの方法を伴う。
【００７０】
i)多重スケールセグメンテーション
画像セグメンテーションは、スケール空間内において複数のスケールで計算され、ときには粗いスケールから細かいスケールへ伝搬されるが、これについては、スケール空間セグメンテーションを参照のこと。
【００７１】
セグメンテーション基準は、任意の複雑なものであってよく、大域的基準だけでなく局所的基準をも考慮することができる。共通の要求条件は、各領域が何らかの形で連結されていなければならないという条件である。
【００７２】
2. 融合ステップ6を実行するための適応モデル
a)SVM(サポートベクタマシン)
サポートベクタマシン(SVM)は、クラス分類および回帰を行うために使用される一組の関連する教師あり学習方法である。これらは、一般化された線形クラス分類器のファミリに属する。これらは、チホノフ正則化法の特別な場合とみなすこともできる。SVMの特別な特性として、これらは、経験的クラス分類誤差を最小にすることと幾何学的マージンを最大にすることとを同時に行い、したがって、これらは、最大マージンクラス分類器とも呼ばれる。
【００７３】
サポートベクタマシンは、入力ベクタを最大分離超平面が構成されるより高い次元の空間にマッピングする。2つの平行な超平面は、データを分離する超平面のいずれかの側に構成される。分離超平面は、2つの平行な超平面の間の距離を最大にする超平面である。これらの平行な超平面の間のマージンまたは距離が大きければ大きいほど、クラス分類器の一般化誤差が改善されるという仮定を置く。
【００７４】
b)ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、計算に対するコネクショニスティックアプローチに基づいて情報処理に数学または計算モデルを使用する人工ニューロンの相互接続されたグループである。ほとんどの場合、ANNは、ネットワーク内を流れる外部または内部情報に基づいて構造を変更する適応システムである。
【００７５】
より実用的な言い方をすれば、ニューラルネットワークは、非線形統計データモデリングまたは意思決定ツールである。これらを使用して、入力と出力との間の複雑な関係をモデル化するか、またはデータの中にパターンを見つけ出すことができる。
【００７６】
c)ブースティング
ブースティングは、粗い、また適度に不正確な「経験則」を組み合わせることによって非常に正確な予測尺度を生み出す一般的手法である。弱学習器は、真のクラス分類とごくわずかしか相関していないクラス分類器として定義される。対照的に、強学習器は、真のクラス分類と任意に十分に相関しているクラス分類器として定義される。
【００７７】
ブースティングは、アルゴリズムの制約を受けないが、ほとんどのブースティングアルゴリズムはテンプレートに従う。典型的には、ブースティングは、弱学習器を最終的な強学習器に徐々に加えてゆく形で、繰り返し行われる。反復毎に、弱学習器は分布に関して学習データを学習する。次いで、弱学習器を最終的な強学習器に追加する。これは、典型的には、弱学習器を典型的には弱学習器の精度に関係する何らかの形で重み付けすることによって行われる。弱学習器を最終的な強学習器に追加した後、データの重み付けを変更するが、クラス分類を誤った事例は重みを得、正しくクラス分類された事例は重みを失う(ある種のブースティングアルゴリズムは、繰り返しクラス分類を誤った事例の重みを実際に減らす、例えば、過半数のブーストおよびBrownBoost)。したがって、将来の弱学習器は、前の弱学習器がクラス分類を誤った事例により集中する。
【００７８】
多くのブースティングアルゴリズムの主な違いは、学習データ点の重み付けの方法と仮説である。AdaBoostは、非常に一般的なものであり、弱学習器に適応することが可能な最初のアルゴリズムであったことからおそらく歴史的に最も重要なものである。しかし、LPBoost、TotalBoost、BrownBoost、MadaBoost、LogitBoost、およびその他などのさらに多くの最近のアルゴリズムがある。多くのブースティングアルゴリズムは、AnyBoostフレームワークに適合し、これは凸費用関数を使用して関数空間内で勾配降下をブースティングが実行することを示している。
【００７９】
d)ブートストラップ集約法
ブートストラップ集約法(バッギング)は、安定性とクラス分類精度に関してクラス分類および回帰モデルを改善するためのメタアルゴリズムである。バッギングは、分散を小さくし、オーバーフィッティングを回避するのに役立つ。この方法は、通常は、意思決定木モデルに適用されるけれども、どのようなタイプのモデルとも使用することができる。バッギングは、モデル平均化アプローチの特別な場合である。
【００８０】
サイズNの標準学習データセットDが与えられた場合、Dから実例を一様にサンプリングし、置換を行うことで、さらにサイズN'(N'<N)のL個の新しい学習データセットDiを生成する。置換とともにサンプリングすることによって、いくつかの事例が各Diにおいて繰り返される可能性が高い。N'=Nの場合、大きなNについて、学習データセットDiはDの実例のうちの63.2%を有すると予想され、残りは重複である。この種のサンプルは、ブートストラップサンプルと呼ばれる。上記のL個のブートストラップサンプルを使用してL個のモデルをフィッティングし、(回帰の場合)出力を平均化するか、または(クラス分類の場合)投票を平均化することによって結合する。バッギングに関する特に興味深い一点は、この方法では複数の予測器を平均化するので、線形モデルを改善するのには役立たないという点である。
【符号の説明】
【００８１】
1  乳頭配置検出ステップ
2  乳頭セグメント化ステップ
3  乳頭境界スムージングステップ
4  陥凹セグメント化ステップ
5  陥凹境界スムージングステップ
6  適応アルゴリズム融合ステップ
【図１】
2011520503.tif 000011
【図２】
2011520503.tif 000012
【図４（ａ）】
2011520503.tif 000013
【図４（ｂ）】
2011520503.tif 000014
【図４（ｃ）】
2011520503.tif 000015
【図３】
2011520503.tif 000016
【図５】
2011520503.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】平成20年9月30日(2008.9.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単一の2D網膜眼底画像からCDR値を取得する方法であって、
(i)視神経乳頭セグメンテーションを実行するステップと、
(ii)眼杯セグメンテーションを実行するステップと、
(iii)前記視神経乳頭セグメンテーションから得られたデータ及び前記眼杯セグメンテーションから導出されたデータを、CDR値を生成するように動作する適応モデルに入力するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記ステップ(i)の後、前記視神経乳頭セグメンテーションの結果はスムージングステップの対象となり、前記ステップ(ii)において使用され、かつ前記適応モデルへのデータ入力として使用されるスムージングされた乳頭セグメンテーションデータを生成する請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ(ii)の後、1つまたは複数のスムージングアルゴリズムが、前記眼杯セグメンテーションステップ(ii)からのデータ出力に適用されて、スムージングされた眼杯データの各セットを生成し、
スムージングされた眼杯データの前記1つまたは複数のセットは、ステップ(iii)において前記適応モデルに入力される請求項1または請求項2に記載の方法。
【請求項４】
ステップ(iii)で前記適応モデルに入力されるスムージングされた眼杯データの複数の各セットを生成する複数の前記スムージングアルゴリズムが存在する請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記スムージングされた眼杯データと前記眼杯セグメンテーションステップ(ii)からの前記データ出力とは両方とも、前記適応モデルに入力される請求項3または請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記視神経乳頭セグメンテーションのステップ(i)が、前記画像内の点の強度に基づいて前記眼底画像内の関心領域を識別する予備的ステップを含む請求項1から5のいずれか1項に記載の方法。
【請求項７】
前記視神経乳頭セグメンテーションのステップ(i)は、変分レベルセットアルゴリズムを使用する請求項1から6のいずれか1項に記載の方法。
【請求項８】
前記眼杯セグメンテーションのステップ(ii)は、閾値法を使用して陥凹境界を推定する第1のサブステップと、その後の、レベルセット法を使用する第2のサブステップとを含む請求項1から7のいずれか1項に記載の方法。
【請求項９】
前記眼杯セグメンテーションのステップ(ii)は、複数の方法によって実行され、
各方法は、各眼杯セグメンテーションを生成し、
ステップ(iii)は、これらの眼杯セグメンテーションから得られたデータを前記適応モデルに入力するステップを含む請求項1から8のいずれか1項に記載の方法。
【請求項１０】
前記眼底画像は、複数の色成分を含むとともに、
前記セグメンテーションステップ(i)および(ii)のうちの少なくとも1つは、前記カラー画像の単一成分のみを使用して実行される請求項1から9のいずれか1項に記載の方法。
【請求項１１】
前記適応モデルが、多層ニューラルネットワークである請求項1から10のいずれか1項に記載の方法。
【請求項１２】
臨床医によって生成されたターゲットCDR値を含む学習セットを使用して前記適応モデルを学習させる予備的段階を含む請求項1から11のいずれか1項に記載の方法。
【請求項１３】
単一の2D網膜眼底画像からCDR値を取得する装置であって、
(i)視神経乳頭セグメンテーションを実行するステップと、
(ii)眼杯セグメンテーションを実行するステップと、
(iii)前記視神経乳頭セグメンテーションから得られたデータ及び前記眼杯セグメンテーションから得られたデータを、CDR値を生成するように動作可能な適応モデルに入力するステップとを実行するように構成されたプロセッサを備える装置。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記ステップ(i)の後に、前記視神経乳頭セグメンテーションの結果をスムージングして、前記適応モデルへのデータ入力として使用されるスムージングされた乳頭セグメンテーションデータを生成するように構成される請求項13に記載の装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、前記ステップ(ii)の後に、前記眼杯セグメンテーションステップ(ii)から得られたデータ出力に対して1つまたは複数のスムージングアルゴリズムを実行して、スムージングされた眼杯データの各セットを生成するとともに、スムージングされた眼杯データの前記1つまたは複数セットをステップ(iii)で前記適応モデルに入力するように構成される請求項13または請求項14に記載の装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、複数の前記スムージングアルゴリズムを実行して、ステップ(iii)で前記適応モデルに入力されるスムージングされた眼杯データの複数の各セットを生成するように構成される請求項15に記載の装置。
【請求項１７】
前記スムージングされた眼杯データと前記眼杯セグメンテーションステップ(ii)からの前記データ出力とは両方とも、前記適応モデルに入力される請求項15または請求項16に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記視神経乳頭セグメンテーションのステップ(i)の一部として、前記画像内の点の強度に基づいて前記眼底画像内の関心領域を識別する予備的ステップを実行するように構成される請求項13から17のいずれか1項に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサは、視神経乳頭セグメンテーションのステップ(i)において変分レベルセットアルゴリズムを使用するように構成される請求項13から18のいずれか1項に記載の装置。
【請求項２０】
前記プロセッサは、ステップ(ii)において、閾値法を使用して陥凹境界を推定する第1のサブステップと、その後の、レベルセット法を使用する第2のサブステップとを実行するように構成される請求項13から19のいずれか1項に記載の装置。
【請求項２１】
前記プロセッサは、複数の方法によって眼杯セグメンテーションの前記ステップ(ii)を実行するように構成され、
各方法は、各眼杯セグメンテーションを生成し、
ステップ(iii)は、これらの眼杯セグメンテーションから得られたデータを前記適応モデルに入力するステップを含む請求項13から20のいずれか1項に記載の装置。
【請求項２２】
前記プロセッサは、前記眼底画像を複数の色成分として受け取るとともに、前記カラー画像の単一成分のみを使用して前記セグメンテーションステップ(i)および(ii)のうちの少なくとも1つを実行するように構成される請求項13から21のいずれか1項に記載の装置。
【請求項２３】
前記適応モデルは、多層ニューラルネットワークである請求項13から22のいずれか1項に記載の装置。
【請求項２４】
請求項1から11のいずれか1項に記載の方法をコンピュータに実行させる、前記コンピュータによって読み取り可能なプログラム命令が格納されたコンピュータプログラム製品。
【国際調査報告】
2011520503.tif 000018
2011520503.tif 000019
2011520503.tif 000020