(57)【要約】本開示では、中心窩を含む光干渉断層撮影（OCT）画像を選択するシステムおよび方法を記載する。本明細書に記載するシステムおよび方法は、複数のOCT画像を受け取る。さらなる処理のためにOCT画像の一部分を選択し、網膜組織と非網膜組織との間の境界を描く線を生成する。線の差分を生成する。次いで、生成された差分線に応じて、候補OCT画像を生成する。各OCT画像について生成された各差分線の中で最低である点を特定し、該最低である点が対応するOCT画像を、中心窩を含むOCT画像として特定する。2018530414.tif 000004
2018530414.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の工程を含む、光干渉断層撮影（OCT）画像を選択するための方法:
複数の光干渉断層撮影（OCT）画像を受け取る工程;
前記複数のOCT画像の各々について、
前記それぞれのOCT画像における網膜組織表面の外形線を特定する工程;
前記それぞれのOCT画像における前記網膜組織表面の前記外形線の微分を計算する工程;および
前記それぞれのOCT画像における前記網膜組織表面の前記外形線の最大の微分を有するOCT画像を特定することによって、中心窩を含有する前記複数のOCT画像のうちの1つを特定する工程。
【請求項２】
前記網膜組織表面の前記外形線を特定する工程の前に前記複数のOCT画像の一部分を破棄する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項３】
前記外形線の前記微分は、前記外形線の2次微分である、請求項1記載の方法。
【請求項４】
前記外形線の前記微分が所定の閾値を超えるかどうか判定する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項５】
前記それぞれのOCT画像における前記網膜組織表面の前記外形線の事前確率分布を受け取る工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項６】
前記網膜組織表面の前記外形線の各点が中心窩に対応する確率を計算する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項７】
前記確率は、ベイズの定理を使用して計算される、請求項6記載の方法。
【請求項８】
前記それぞれのOCT画像の各画素を網膜画素または非網膜画素として分類するベイジアン・レベル・セット・アルゴリズムを使用して前記それぞれのOCT画像における前記網膜組織表面の外形線を特定する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項９】
前記網膜組織表面の前記外形線は、前記網膜画素と前記非網膜画素との間の実質的な最短経路である、請求項8記載の方法。
【請求項１０】
前記網膜組織表面の前記外形線の前記微分に平滑フィルタを適用する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項１１】
1つのメモリと、前記メモリに格納された命令を実行するように構成される1つまたは複数のプロセッサとを含み、前記命令の実行が、前記1つまたは複数のプロセッサに、
複数の光干渉断層撮影（OCT）画像を受け取らせ;
前記複数のOCT画像の各々について、
前記それぞれのOCT画像における網膜組織表面の外形線を特定させ;
前記それぞれのOCT画像における前記網膜組織表面の前記外形線の微分を計算させ;そして
前記それぞれのOCT画像における前記網膜組織表面の前記外形線の最大の微分を有するOCT画像を特定させることによって、中心窩を含有する前記複数のOCT画像のうちの1つを特定させる、
臨床的に適切な光干渉断層撮影（OCT）画像を選択するためのシステム。
【請求項１２】
前記命令は、前記1つまたは複数のプロセッサに、前記網膜組織表面の前記外形線を特定する前に前記複数のOCT画像の一部分を破棄させる、請求項11記載のシステム。
【請求項１３】
前記外形線の前記微分は、前記外形線の2次微分である、請求項11記載のシステム。
【請求項１４】
前記命令は、前記1つまたは複数のプロセッサに、前記外形線の前記微分が所定の閾値を超えるかどうか判定させる、請求項11記載のシステム。
【請求項１５】
前記命令は、前記1つまたは複数のプロセッサに、前記それぞれのOCT画像における前記網膜組織表面の前記外形線の事前確率分布を受け取らせる、請求項11記載のシステム。
【請求項１６】
前記命令は、前記1つまたは複数のプロセッサに、前記網膜組織表面の前記外形線の各点が中心窩に対応する確率を計算させる、請求項11記載のシステム。
【請求項１７】
前記確率は、ベイズの定理を使用して計算される、請求項16記載のシステム。
【請求項１８】
前記命令は、前記1つまたは複数のプロセッサに、前記それぞれのOCT画像の各画素を網膜画素または非網膜画素として分類するベイジアン・レベル・セット・アルゴリズムを使用して前記それぞれのOCT画像における前記網膜組織表面の前記外形線を特定させる、請求項11記載のシステム。
【請求項１９】
前記網膜組織表面の前記外形線は、前記網膜画素と前記非網膜画素との間の実質的な最短経路である、請求項18記載のシステム。
【請求項２０】
前記命令は、前記1つまたは複数のプロセッサに、前記網膜組織表面の前記外形線の前記微分に平滑フィルタを適用させる、請求項11記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
開示の背景
光干渉断層撮影法（OCT）は、組織構造の非侵襲的でリアルタイムの高分解能断面画像を生成することができる光学イメージング技術である。多くの実施態様では、OCT装置によって取り込まれた画像は、マイクロメートルの分解能を有する。
【０００２】
OCT装置は、患者の網膜の断面画像を生成することができ、異なる網膜層の図を提供する。断面画像（スライスとも呼ばれる）は、網膜疾患の診断に有用であり得る。場合によっては、断面画像に基づいて臨床判断を行う際に、中心窩のような所定の眼構造付近の断面画像が最も重要となり得る。中心窩が重要となり得るのは、中心窩に錐体と桿状体が集中しているためである。
【発明の概要】
【０００３】
開示の概要
本開示の一局面によれば、臨床的に適切な光干渉断層撮影（OCT）画像を選択するための方法は、複数のOCT画像を受け取る工程を含む。本方法は、複数のOCT画像の各々について、それぞれのOCT画像における網膜組織表面の外形線を特定する工程、および次いで外形線の微分を計算する工程を含む。本方法はまた、中心窩を含有する複数のOCT画像のうちの1つを特定する工程も含むことができる。中心窩を含有する画像は、OCT画像において、最大の微分を有するOCT画像として特定することができる。
【０００４】
いくつかの実施態様では、本方法は、網膜組織の外形を描く線を特定する工程の前に複数のOCT画像の一部分を破棄する工程を含む。いくつかの実施態様では、線の微分は線の2次微分である。いくつかの実施態様では、本方法は、線の微分が所定の閾値を超えるかどうか判定する工程を含む。
【０００５】
いくつかの実施態様では、本方法は、それぞれのOCT画像における網膜組織表面の外形を描く線の事前確率分布を受け取る工程を含む。本方法はまた、網膜組織表面の外形を描く線の各点が中心窩に対応する確率を計算する工程も含む。確率は、ベイズの定理を使用して計算される。
【０００６】
いくつかの実施態様では、本方法は、ベイジアン・レベル・セット・アルゴリズムを使用してそれぞれのOCT画像における網膜組織表面の外形線を特定する工程も含む。ベイジアン・レベル・セット・アルゴリズムは、それぞれのOCT画像の各画素を網膜画素または非網膜画素として分類するのに使用することができる。網膜組織表面の外形線は、網膜画素と非網膜画素との間の実質的な最短経路とすることができる。いくつかの実施態様では、網膜組織表面の外形線の微分に平滑フィルタが適用される。
【０００７】
本開示の別の局面によれば、臨床的に適切なOCT画像を選択するためのシステムは、1つのメモリと、メモリに格納された命令を実行するように構成される1つまたは複数のプロセッサとを含む。命令を実行すると、1つまたは複数のプロセッサは、複数のOCT画像を受け取る。1つまたは複数のプロセッサは、複数のOCT画像の各々について、それぞれのOCT画像における網膜組織表面の外形線を特定する。1つまたは複数のプロセッサは次いで、線の微分を計算することができる。1つまたは複数のプロセッサはまた、中心窩を含有する複数のOCT画像のうちの1つを特定する。中心窩を含有する画像は、OCT画像において、最大の微分を有するOCT画像として特定することができる。
【０００８】
いくつかの実施態様では、命令は、1つまたは複数のプロセッサに、網膜組織の外形を描く線を特定する前に複数のOCT画像の一部分を破棄させる。いくつかの実施態様では、線の微分は線の2次微分である。いくつかの実施態様では、命令は、1つまたは複数のプロセッサに、線の微分が所定の閾値を超えるかどうか判定させる。
【０００９】
いくつかの実施態様では、命令は、1つまたは複数のプロセッサに、それぞれのOCT画像における網膜組織表面の外形を描く線の事前確率分布を受け取らせる。命令は、1つまたは複数のプロセッサに、網膜組織表面の外形を描く線の各点が中心窩に対応する確率を計算させる。確率は、ベイズの定理を使用して計算される。
【００１０】
いくつかの実施態様では、命令は、1つまたは複数のプロセッサに、それぞれのOCT画像の各画素を網膜画素または非網膜画素として分類するベイジアン・レベル・セット・アルゴリズムを使用してそれぞれのOCT画像における網膜組織表面の外形線を特定させる。網膜組織表面の外形線は、網膜画素と非網膜画素との間の実質的な最短経路とすることができる。命令はまた、1つまたは複数のプロセッサに、網膜組織表面の外形線の微分に平滑フィルタを適用させる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
当業者であれば、本明細書に記載されている各図は、説明のためのものにすぎないことを理解するであろう。いくつかの例では、記載の実施態様の理解を容易にするために、記載の実施態様の様々な局面を誇張または拡大して示す場合もあることを理解されたい。図面において、類似した参照符号は、一般に、様々な図面を通して類似した特徴、機能的に類似した、かつ/または構造的に類似した要素を指す。図面は必ずしも縮尺どおりではなく、むしろ教示の原理を説明することに重点が置かれている。図面は、いかなる点においても本教示の範囲を限定するためのものではない。本システムおよび方法は、以下の図面を参照して以下の例示的な説明を読めばよりよく理解されよう。
【００１２】
【図１】中心窩付近のOCT画像および中心窩を含むOCT画像を選択するための例示的なシステムを示す図である。
【図２】図1に示すシステムを使用して、中心窩付近のOCT画像および中心窩を通るOCT画像を選択するための例示的な方法を示す流れ図である。
【図３】図3Aは、図1に示すシステムを使用して取り込まれた網膜の正面画像を示す図である。図3Bは、図3Aに示す正面画像の中心付近で取り込まれたOCT画像を示す図である。
【図４】図4A〜図4Dは、網膜組織の外形を描く線を見つけ、線の微分を計算する工程を示す図である。
【図５】図1に示すシステムを使用して中心窩を含むOCT画像を特定するための別の例示的な方法を示す図である。
【図６】3D表面を使用し、図1に示すシステムを使用して、中心窩を含むOCT画像を選択するための例示的な方法を示す流れ図である。
【図７】図6に示す方法の間に生成された例示的な3D構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
詳細な説明
以上で紹介した、以下でより詳細に論じる様々な概念は、多くの方法のいずれで実施されてもよく、記載する概念はいかなる特定の実施態様にも限定されない。具体的な実施態様および適用の例は、主に説明を目的として提供するものである。
【００１４】
本明細書に記載するシステムおよび方法は、網膜を横切る複数のOCT画像の中から中心窩付近のOCT画像スライスを自動的に選択する。中心窩付近のOCT画像は、眼疾患の診断および網膜の評価に使用することができる。選択したスライスをセグメント化することができ、次いで選択したスライスから特徴を抽出することができる。特徴およびスライスは、診断、処置および薬効の結果予測、ならびに処置後の効能分析に使用することができる。
【００１５】
図1に、中心窩付近のOCT画像および中心窩を含むOCT画像を選択するための例示的なシステム100を示す。システム100は、自動網膜解析システム（ARAS）104に結合されたOCT装置102を含む。ARAS104は、プロセッサ106と画像データベース108とを含む。ARAS104は選択エージェント110も含み、選択エージェント110は、2D選択モジュール112および/または3D選択モジュール114を含む。
【００１６】
システム100のOCT装置102は、OCT画像を生成する1つまたは複数のOCT装置102を含む。OCT装置102は、網膜の厚さや網膜神経線維層の厚さなどの組織の厚さを測定するように構成された装置である。OCT装置118は、OCT画像を生成する任意のタイプのOCT装置とすることができる。いくつかの実施態様では、OCT装置102は、ARAS104からリモートに位置する。例えば、画像がOCT装置102によって取り込まれ、インターネットなどのネットワーク上でARAS104に転送される。他の実施態様では、ARAS104は、OCT装置102に対してローカルに位置し、またはOCT装置102の構成要素であってもよい。一般に、OCT装置102は、網膜または関心領域を横切る複数のAスキャンを生成する。各Aスキャンは、網膜上の特定の点位置から反射された光の時間遅延を測定する。隣接するAスキャンを横方向に結合して網膜の断面画像が作成される。横方向に結合されたAスキャンを、Bスキャン画像（一般には、OCT画像またはOCTスライス）と呼ぶ。全体としてのOCTスキャンは、関心領域全体にわたってx軸とy軸の両方に沿って複数のAスキャンを生成することを含む。軸のうちの1つに沿ったAスキャンを横方向に結合して複数の断面OCTスライスが形成される。例えば、256×256グリッドのAスキャンを想定すると、位置（1,y）におけるAスキャンを横方向に結合して第1のBスキャンが形成され、位置（2,y）におけるAスキャンを横方向に結合して第2のBスキャンが形成され、以下同様に、位置（256,y）におけるAスキャンを横方向に結合して第256のBスキャンが形成されるまで行われる。Aスキャンは、x軸またはy軸に沿って横方向に結合することができる。
【００１７】
システム100のARAS104は、中心窩付近のOCT画像および中心窩を通るOCT画像（まとめて中心窩付近のOCT画像と呼ぶ）を自動的に選択するように構成されている。中心窩付近のOCT画像は、中心窩付近ではないOCT画像と比較してより高い臨床的妥当性を有し得る。したがって、中心窩付近のOCT画像の選択は、診断または他の臨床判断を行う前に選択される。本明細書に記載する方法は、ARAS104のプロセッサ106によって実行される。いくつかの実施態様では、ARAS104のプロセッサ106は、ソフトウェアを実行する汎用コンピュータのプロセッサである。他の実施態様では、ARAS104によって果たされる機能は、特定用途向け集積回路のフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイなどの専用論理回路によって行われる。
【００１８】
ARAS104は、画像データベース108を含む。画像データベース108は、OCT装置102によって取り込まれたOCT画像を格納するように構成されている。画像データベース108はまた、格納されたOCT画像のうちのどれが中心窩付近のOCT画像であるかのOCT指示も格納する。例えば、配列がOCT画像セットと関連付けて格納されてもよい。中心窩付近のOCT画像および中心窩を通るOCT画像であるとARAS104が判定したOCT画像を除く配列の各ビットは、0に設定され得る。画像データベース108は、ハードドライブ、ソリッド・ステート・ドライブ、または他の形態の揮発性もしくは不揮発性メモリなど、任意のタイプのコンピュータ可読媒体に格納することができる。いくつかの実施態様では、画像データベース108が格納されているメモリは、プロセッサ106によって本明細書に記載する方法を行うために実行されるコンピュータ実行可能命令も格納する。
【００１９】
ARAS104はまた、中心窩付近のOCT画像を選択する選択エージェント110も含む。選択エージェント110については、図2〜図6に関連してより詳細に説明する。簡単にいうと、選択エージェント110は、ARAS104に提供される中心窩付近のOCT画像を特定するためにプロセッサ106または専用論理回路によって実行されるプロセッサ実行可能命令を含む。選択エージェント110は、2D選択モジュール112および3D選択モジュール114を含む。2D選択モジュール112は、1つまたは複数の2Dベースのアルゴリズムを使用してOCT画像を解析して、中心窩付近のOCT画像の位置を突き止める。3D選択モジュール114は、1つまたは複数の3Dベースのアルゴリズムを使用してOCT画像を解析して、中心窩付近のOCT画像および中心窩を通るOCT画像の位置を突き止める。いくつかの実施態様では、2D選択モジュール112のみを使用して中心窩付近または中心窩を通るOCT画像が特定され、他の実施態様では、3D選択モジュール114のみを使用して中心窩付近または中心窩を通るOCT画像が特定され、他の実施態様では、2D選択モジュール112と3D選択モジュール114とがハイブリッド方式で協働して中心窩付近のOCT画像および中心窩を通るOCT画像を特定する。
【００２０】
図2に、中心窩付近のOCT画像および中心窩を通るOCT画像を選択するための例示的な方法200の流れ図を示す。方法200は、複数のOCT画像を受け取る工程を含む（工程202）。さらなる調査のために、受け取ったOCT画像の一部分を選択する（工程204）。選択した各OCT画像について、網膜組織表面の外形を描く線の隣接点間の差分を計算する（工程206）。計算した網膜組織の外形を描く線の隣接点間の差分に応じて、選択したOCT画像の部分から候補OCT画像を選択する（工程208）。次いで、中心窩を含有する1つまたは複数のOCT画像を特定する（工程210）。
【００２１】
上述のように、方法200は、複数のOCT画像を受け取る工程を含む（工程202）。複数のOCT画像は、関心領域全体にわたって分布している。図3Aに、網膜の正面画像300を示す。関心領域は、囲み302によって指定される。位置304（1）〜位置304（n）で関心領域を横切って複数のOCT画像が取り込まれる。各OCT画像は、それぞれの位置304で網膜を通る断面画像である。位置304（1）〜位置304（n）で取り込まれた複数のOCT画像をスタックと呼ぶ。図3Bに、図3Aに示す関心領域の中心付近の位置304で取り込まれたOCT画像306を示す。
【００２２】
図2を参照すると、方法200はまた、さらなる調査のために、受け取ったOCT画像の一部分を選択する工程も含む（工程204）。解析するためにOCT画像の一部分のみを選択することを、OCT画像を下方選択するといってもよい。下方選択プロセスでは、中心窩または他の関心対象となる解剖学的特徴を含む可能性の低いOCT画像が破棄される。例えば、下方選択のプロセスでは、解析されるOCT画像の数をnからn-xに低減させる。OCT画像が下方選択される理由は、いくつかの実施態様では、中心窩は正面画像内で比較的中心に位置していると想定されるためである。正面画像の中心から離れたOCT画像は中心窩を含まない確率が比較的高いため、この想定によりこれらのOCT画像を破棄することが可能になる。例えば、図3Aを再度参照すると、OCT画像が、nをOCT画像の数とするn画像スタックとして提供される場合、中心窩は、スライスn/2-（0.16）nとスライスn/2＋（0.16）nとの間（すなわち、中央の2/3）のスライスのうちの1つに位置している可能性が高い。この例では、スタックが49スライス（n＝49）を含む場合、OCT画像n＝16〜32が、さらなる処理のためのOCT画像の部分として選択され、その他のOCT画像は破棄または無視される。いくつかの実施態様では、中心窩はスタックの中心約10％、15％、20％、25％、30％、35％、または約40％以内にあると想定される。
【００２３】
図2を参照すると、例示的な方法200はまた、選択した各OCT画像について、網膜組織表面の外形を描く線の隣接点の差分を計算する工程（工程206）も含む。網膜組織表面の外形を描く線の隣接点の差分を、一般に、網膜組織表面の外形を描く線の差分または第1の差分と呼ぶことができる。いくつかの実施態様では、計算される差分は、第1の差分線の隣接点間の差分を計算することを含む。得られる線を、第2の差分と呼ぶことができる。多くのOCT画像において、中心窩は、網膜組織の最上層を描く線の窪みに位置する。いくつかの実施態様では、中心窩は、網膜組織の比較的高曲率の領域に位置する。第1（および第2）の差分を取ることにより、中心窩を表す網膜組織境界線の窪みを高曲率の領域において検出することが可能になる。いくつかの実施態様では、第1および第2の差分を移動平均フィルタで平滑化して、網膜組織の最上層を描く線に存在するジッタを低減させる。
【００２４】
図4A〜図4Dに、網膜組織の境界線を見つけ、線の差分を計算する工程206を示す。いくつかの実施態様では、網膜組織の境界線を、網膜組織表面の外形線とも呼ぶ。図4Aに、OCT画像400を示す。網膜組織の最上層の位置が特定され、組織の最上層を形成する画素の位置を取り込んで境界402が形成される。いくつかの実施態様では、境界402は、各画素を網膜画素または非網膜画素として分類するベイジアン・レベル・セット・アルゴリズムを使用して決定される。境界402は、網膜画素と非網膜画素との間の境界における最上部の画素を通る実質的な最短経路とすることができる。図4Bに、図4Aの境界402のプロット406を示す。図4Cに、境界402の隣接点のy値間の第1の差分404のプロット408を示す。すなわち、第1の差分404は境界402の微分である。いくつかの実施態様では、第2の差分も計算される。図4Dに、境界402の第2の差分412のプロット410を示す。第2の差分412は、境界402の2次微分である。
【００２５】
図2を参照すると、方法200はまた、候補OCT画像としてOCT画像の一部分を選択する工程を含む（工程208）。いくつかの実施態様では、候補OCT画像は、網膜組織の外形を描く線の隣接点間の所定の閾値を下回る第2の差分を有するOCT画像を含む。中心窩などの組織内の谷は、0を下回る第2の差分線を有する。中心窩以外の網膜組織の表面の自然な起伏も、0を下回る第2の差分線をもたらし得る。閾値を実質的に0より下に設定することにより、自然の起伏を含むOCT画像と中心窩を含むOCT画像との区別が可能になる。いくつかの実施態様では、閾値はシステムのユーザによって手動で設定され、他の実施態様では、閾値は自動的に設定される。例えば、閾値は、第2の差分線の平均値を1標準偏差上回るように設定することができる。
【００２６】
方法200はまた、中心窩を含む候補OCT画像の中からOCT画像を特定する工程（工程210）も含む。候補スライスが選択されると、それぞれの第2の差分線における全体として最低の点を含有するOCT画像が中心窩の中心を通るものとして特定される。いくつかの実施態様では、残りの候補OCT画像は、中心窩付近のOCT画像として特定される。
【００２７】
いくつかの実施態様では、方法200はまた、選択プロセス中に発生し得る誤りに対処する任意選択の誤り検査工程も含むことができる。例えば、いくつかの実施態様では、光ディスクを中心窩と混同する可能性がある。OCT画像の両極端近くに中心窩が見られる選択を破棄することにより、光ディスクの選択を回避することができる。というのは、中心窩は通常OCT画像の中央に比較的近く、他方、視神経はOCT画像の両端の一方の近くに位置するからである。いくつかの実施態様では、組織の最上層の形状は曖昧であり、第2の差分には相対的に同じ深さの複数の位置が存在する。これらの実施態様のいくつかでは、方法200を、元のOCT画像セットに直交する新しいOCT画像スタックを用いて繰り返すことによって曖昧さを補正することができる。例えば、方法200の第1反復では、関心領域のx軸に沿ったAスキャンの横方向の結合によって生成されたOCT画像を受け取ることができ、方法200の第2反復では、関心領域のy軸に沿ったAスキャンの横方向の結合によって生成されたOCT画像を受け取ることができる。
【００２８】
図5に、中心窩を含むOCT画像を特定するための別の例示的な方法500の流れ図を示す。方法500は、複数のOCT画像を受け取る工程（工程502）と、各OCT画像の事前確率分布を受け取る工程（工程504）とを含む。次いで、複数のOCT画像の各々の特徴を計算する（工程506）。次いで、ベイズの定理を適用して、各OCT画像内の各点が中心窩に対応する尤度を計算する（工程508）。次いで、中心窩である尤度が最も高い点を選択する（工程510）。
【００２９】
上述のように、方法500は、複数のOCT画像を受け取る工程を含む（工程502）。図2および図3Aに関連して上述したように、複数のOCT画像は、関心領域全体にわたって分布している。方法200の場合と同様に、複数のOCT画像は、画像データベースから取得され、または別のソースから受け取られる。次に、方法500は、事前確率分布を受け取る工程（工程504）を含む。図2および図4Aに関連して上述したように、各OCT画像内の網膜組織の最上部を描く線が生成される。事前確率分布は、網膜組織の最上部を描く線に沿った各点が中心窩に対応する確率を提供する。いくつかの実施態様では、中心窩はOCT画像の中心付近にあると想定される。これらの実施態様では、事前確率分布は、OCT画像の幅の10％の標準偏差を有する。例えば、事前確率分布は、中心画素がOCT画像の幅の10％の標準偏差で中心窩である確率が最も高いことと一致する。
【００３０】
次に、方法は、複数のOCT画像の各々の特徴を計算する工程を含む（工程506）。特徴は、各OCT画像内の網膜組織の最上層に沿って描いた線の各点の深さ、第1の差分、第2の差分、ウェーブレット記述子、フーリエ変換係数、および機械学習を使用して学習された特徴を含む。いくつかの実施態様では、特徴は、元のOCT画像セットに直交して関心領域を通る第2のOCT画像セットについても計算される。第2のOCT画像セットについて計算された特徴は、複数の中心窩候補OCT画像の曖昧さを取り除くのに役立つ。
【００３１】
次に、OCT画像内の各点が中心窩に対応する尤度を計算する（工程508）。いくつかの実施態様では、特徴ごとの周辺分布および点が中心窩を含有することを条件とする分布を計算する。特徴分布を計算する工程は、すべての最上層点上の特徴ごとのヒストグラムを計算する工程、中心窩点上の特徴ごとのヒストグラムを計算する工程、およびヒストグラムの各々にガウス分布をフィッティングする工程を含むことができる。いくつかの実施態様では、ベイズの定理を適用して最上層内の各点が中心窩に対応する尤度を計算し、次いで、中心窩に対応するものとして最高尤度をする点を選択する。画素ごとに指標値Fを計算する（F＝1は、画素が中心窩を含有することを表す）。Dは各画素の深さであり、Δは各画素における第1の差分であり、Δ2は各画素における第2の差分であり、Sはスライス番号であるとすると、各最上層画素が中心窩を含有する尤度は、以下の形式のベイズの定理を使用した観測値として与えられる。
2018530414.tif 000003
【００３２】
方法500は、中心窩である最高尤度を有する点を含むOCT画像を選択することによって終了する（工程510）。上記の式を参照すると、最高のP（F｜D,Δ,Δ2,S）を有する画素を含むOCT画像が、中心窩を含有するものとして選択されるOCT画像である。
【００３３】
いくつかの実施態様では、網膜の3D表面を生成することによって中心窩スライスの位置を突き止める。図6に、3D表面を使用して中心窩を含むOCT画像を選択するための例示的な方法600の流れ図を示す。この方法は、複数のOCT画像を受け取る工程（工程602）と、次いで複数のOCT画像から3D表面を構築する工程（工程604）とを含む。次いで、各OCT画像の3D特徴を計算する（工程606）。次いで、計算した各3D特徴に対して費用関数を計算する（工程608）。最適化アルゴリズムを適用して、費用関数を低減させ、費用関数および費用関数に対応するスライスを返す点を見つける（工程610）。
【００３４】
上述のように、方法600は、複数のOCT画像を受け取る工程（工程602）と、次いで3D表面を構築する工程（工程604）とを含む。図1、図2、および図5に関連して上述したように選択エージェントによって複数のOCT画像が受け取られると、3D表面が構築される。いくつかの実施態様では、各OCT画像において内境界膜（ILM）が特定される。各OCT画像内のILMの位置が抽出され、それを使用して3D構造が生成される。例えば、各OCT画像を横方向に結合して網膜組織を含む3D体積が作成される。個々のOCT画像からのILMの位置を使用して網膜組織の最上層を定義する3D体積を通る3Dメッシュが形成される。図7に、例示的な3D構造700を示す。構造700は、20のOCT画像から生成される。各OCT画像内のILMを定義する20の線分を結合して3D構造700が生成される。
【００３５】
図6を参照すると、方法600はまた、3D表面の3D特徴を計算する工程も含む（工程606）。3D特徴は、表面深さ、傾き（勾配）、曲率（ラプラシアン）、ウェーブレット記述子、フーリエ変換係数、および3D構造の表面上の各点について機械学習を使用して学習された特徴のうちの少なくとも1つを計算することを含むことができる。いくつかの実施態様では、特徴は、3D構造の中心付近の点についてのみ計算される。
【００３６】
方法600はまた、各3D特徴の費用関数を計算する工程も含む（工程608）。費用関数を計算する工程は、ベイズ推定を使用して各画素が中心窩である負の対数尤度を最小化する工程を含むことができる。ベイズ推定は、各特徴の周辺尤度、および中心窩が特徴に対応する画素に含有されていることを条件とする各特徴の尤度の経験的推定を使用して計算することができる。
【００３７】
次に、方法600は、費用関数を低減させる点を決定する工程を含む（工程610）。費用関数を低減させる点を見つけるために、最適化アルゴリズムを適用することができる。例えば、各点が中心窩を含む尤度は、負の対数尤度の勾配降下を計算することによって最大尤度ILM点を見つけることによって定義することができる。尤度は次式によって提供することができる。
argmin（p（D｜F）p（Δ｜F）p（Δ2｜F）p（S｜F）P（F））
【００３８】
いくつかの実施態様では、中心窩を含むOCT画像は、上述の（方法200と方法500の）2Dアルゴリズムと（方法600の）3Dアルゴリズムの両方を使用して選択される。これらの方法をハイブリッド法と呼ぶ。例えば、1つのハイブリッドの例では、（図5に関連して説明したように）各OCT画像における網膜組織の最上層を描く線の1つまたは複数の2D特徴を計算し、（図6に関連して説明したように）3D構造の1つまたは複数の3D特徴を計算する。図5に関して説明したように、計算した2D特徴および3D特徴を、ベイズの定理を適用して各点が中心窩に対応する尤度を計算することによって解析することができ、中心窩を含有するOCT画像を選択するための事後推定値を算出することができる。
【００３９】
別の例示的なハイブリッド法では、（図5に関連して説明したように）各OCT画像における網膜組織の最上層を描く線の1つまたは複数の2D特徴を計算し、（図5に関連して説明したように）3D構造の1つまたは複数の3D特徴を計算する。次いで、図6に関して説明したように、計算した特徴を費用関数に供給することができる。
【００４０】
開示のシステムおよび方法は、本開示の趣旨または本質的な特徴から逸脱することなく、他の特定の形態で具体化されてもよい。したがって、前述の実施態様は、あらゆる点において、本発明の限定ではなく例示とみなすべきである。
【００４１】
結論
本明細書で使用する場合、「約」および「実質的に」という用語は、当業者には理解され、この用語が使用される文脈に応じてある程度異なる意味を有するであろう。この用語が使用された文脈で当業者にとって明確ではない用例がある場合、「約」は、特定の用語のプラスまたはマイナス10％までを意味する。
【００４２】
不定冠詞「a」および「an」は、本明細書および特許請求の範囲で使用する場合、そうではないと明示しない限り、「少なくとも1つ」を意味するものと理解されたい。
【００４３】
「および/または」という句は、本明細書および特許請求の範囲で使用する場合、これによって接続された要素の「どちらかまたは両方」を、すなわち、ある場合には接続的に存在し、別の場合には選言的に存在する要素を意味すると理解されたい。「および/または」を用いて列挙された複数の要素も、同様に、すなわち、これによって接続された要素の「1つまたは複数」と解釈されたい。「および/または」節によって具体的に識別された要素以外の他の要素も、具体的に識別された要素に関連するか否かにかかわらず、任意選択で存在し得る。よって、非限定的な例として、「Aおよび/またはB」という表現は、「含む」などの非限定的な言葉と併用される場合、一態様では、Aのみ（任意選択で、B以外の要素を含む）を指すことができ、別の態様では、Bのみ（任意選択で、A以外の要素を含む）を指すことができ、さらに別の態様では、AとBの両方（任意選択で、他の要素を含む）を指すことができる。
【００４４】
本明細書および特許請求の範囲で使用する場合、「または」は、上記の「および/または」と同じ意味を有するものと理解されたい。例えば、リスト中の項目を分離している場合、「または」または「および/または」は、包含的であるものとして、すなわち、少なくとも1つの包含として解釈されるが、また同時に、いくつかの要素または要素のリストのうちの複数も含み、任意選択で、さらに別の列挙されていない項目も含むものとする。「〜のただ1つ」や「〜の厳密に1つ」など、そうではないと明示された用語、または特許請求の範囲で使用される場合の「〜からなる」のみが、いくつかの要素または要素のリストのうちの厳密に1つの要素の包含を指す。一般に、「または」という用語は、本明細書で使用する場合、「どちらか」、「〜の一方」、「〜のただ1つ」、または「〜の厳密に1つ」などの排他性の用語が先行する場合には、排他的な選択肢（すなわち、「一方または他方であるが両方ではない」）を指示するものとしてのみ解釈されるものとする。「本質的に〜からなる」は、特許請求の範囲で使用する場合、特許法の分野で使用されるその通常の意味を有するものとする。
【００４５】
本明細書および特許請求の範囲で使用する場合、1つまたは複数の要素のリストに言及する際の「少なくとも1つ」という句は、要素のリスト中の要素のうちの任意の1つまたは複数の中から選択された少なくとも1つの要素を意味するものと理解すべきであるが、必ずしも要素のリスト内に具体的に記載されたひとつひとつの要素のうちの少なくとも1つを含むとは限らず、要素のリスト中の要素の任意の組み合わせを排除しない。この定義は、「少なくとも1つ」という句が言及する要素のリスト内で具体的に識別された要素以外の要素が、それらの要素への関連または非関連が具体的に識別されているかどうかにかかわらず、任意選択で存在し得ることも可能にする。よって、非限定的な例として、「AおよびBの少なくとも1つ」（または同等に、「AまたはBの少なくとも1つ」、または同等に、「Aおよび/またはBの少なくとも1つ」）は、一態様では、任意選択で複数を含む少なくとも1つのAであり、Bは存在しない（また任意選択でB以外の要素も含む）ことを指すことができ、別の態様では、任意選択で複数を含む少なくとも1つのBであり、Aは存在しない（また任意選択でA以外の要素も含む）ことを指すことができ、さらに別の態様では、任意選択で複数を含む少なくとも1つのAおよび任意選択で複数を含む少なくとも1つのBである（また任意選択で他の要素も含む）ことを指すことができる。
【００４６】
特許請求の範囲において、また上記の明細書においても、「含む」、「包含する」、「担持する」、「有する」、「含有する」、「伴う」、「保持する」、「〜より構成される」などのすべての移行句は、非限定的であり、すなわち、含むがそれだけに限定されないことを意味するものと理解されたい。「〜からなる」および「〜から本質的になる」という移行句のみは、米国特許商標庁特許審査便覧セクション2111.03に記載されているように、それぞれ限定的または準限定的な移行句であるものとする。
【００４７】
本発明の趣旨または範囲から逸脱することなく、本発明の方法において様々な改変および変形がなされ得ることは、当業者には明らかであろう。よって、本発明は、本発明の改変および変形を、それらが添付の特許請求の範囲およびそれらの均等物の範囲内に含まれるという条件で包含することが意図されている。米国特許を含むがそれだけに限定されない本明細書で参照されるすべての公開文献は、参照により明確に組み入れられる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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