(57)【要約】本開示は、光干渉断層撮影（OCT）画像をセグメント化するシステムおよび方法について説明する。本システムは、ベイジアン・レベル・セット（BLS）とグラフに基づくセグメント化アルゴリズムの両方を用いたハイブリッド法を使用する。本システムはまず、BLSアルゴリズムを使用してOCT画像内の網膜組織を識別する。次いで、識別された網膜組織を、グラフに基づくセグメント化アルゴリズムを使用してさらにセグメント化する。2018531773.tif 000007
2018531773.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
1つまたは複数のプロセッサと1つのメモリとを含み、前記メモリに格納された命令の実行が、前記1つまたは複数のプロセッサに、
前記メモリから、光干渉断層撮影（OCT）画像を取得させ、
前記OCT画像の画素を網膜クラスまたは非網膜クラスに分類させ、
前記網膜クラス画素と前記非網膜クラス画素との間の境界を識別させ、
前記OCT画像の各前記画素の重みを計算させ、
前記網膜クラス画素の一部分を探索領域として選択させ、
前記探索領域内の各前記画素の前記重みに応じて前記探索領域を通る最短経路を決定させることによって、前記探索領域を通る網膜組織層の境界を識別させる、
光干渉断層撮影（OCT）画像をセグメント化するシステム。
【請求項２】
前記網膜クラス画素の前記選択された部分を通る前記最短経路は、網膜下高輝度物質（SHRM）層、網膜色素上皮（RPE）層、神経線維層（NFL）、または網膜内層-外層（IR/OR）界面のうちの1つの境界を識別する、請求項1記載のシステム。
【請求項３】
前記メモリに格納された前記命令の実行が、前記1つまたは複数のプロセッサに、各前記画素をベイジアン・レベル・セットに基づくアルゴリズムで分類させる、請求項1記載のシステム。
【請求項４】
前記メモリに格納された前記命令の実行が、前記1つまたは複数のプロセッサに、反復して
前記OCT画像の各前記画素の前記重みを計算させ、
前記網膜クラス画素の前記部分を探索領域として選択させ、そして
前記探索領域内の各前記画素の前記重みに応じて前記探索領域を通る前記最短経路を決定させる、
請求項1記載のシステム。
【請求項５】
各反復の際、前記網膜クラス画素の前記選択された部分は前記網膜クラス画素の異なる部分である、請求項4記載のシステム。
【請求項６】
各反復の前記最短経路は網膜下高輝度物質（SHRM）層、RPE層、NFL、またはIR/OR界面のうちの1つの異なる境界を識別する、請求項4記載のシステム。
【請求項７】
第1の反復では前記SHRM層の境界を識別し、第2の反復では前記RPE層の境界を識別し、第3の反復では前記NFLの境界を識別し、第4の反復では前記IR/OR界面の境界を識別する、請求項6記載のシステム。
【請求項８】
前記メモリに格納された前記命令の実行が、前記1つまたは複数のプロセッサに、前記OCT画像を前処理させる、請求項1記載のシステム。
【請求項９】
前処理は、前記OCT画像のダウンサンプリング、ノイズ除去、または平坦化のうちの少なくとも1つを含む、請求項8記載のシステム。
【請求項１０】
前記最短経路はダイクストラ法を使用して決定される、請求項1記載のシステム。
【請求項１１】
以下の工程を含む、光干渉断層撮影（OCT）画像をセグメント化する方法:
メモリに結合された1つまたは複数のプロセッサによって実行されたセグメント化エージェントが、OCT画像を取得する工程;
前記セグメント化エージェントが、前記OCT画像の画素を網膜クラスまたは非網膜クラスに分類する工程;
前記セグメント化エージェントが、前記網膜クラス画素と前記非網膜クラス画素との間の境界を識別する工程;
前記セグメント化エージェントが、前記セグメント化OCT画像の各前記画素の重みを計算する工程;
前記セグメント化エージェントが、前記網膜クラス画素の一部分を探索領域として選択する工程;および
前記セグメント化エージェントが、前記探索領域内の各前記画素の前記重みに応じて前記探索領域を通る最短経路を決定することによって、前記探索領域を通る網膜組織層の境界を識別する工程。
【請求項１２】
前記網膜クラス画素の前記選択された部分を通る前記最短経路は、網膜下高輝度物質（SHRM）層、網膜色素上皮（RPE）層、神経線維層（NFL）、または網膜内層-外層（IR/OR）界面のうちの1つの境界を識別する、請求項11記載の方法。
【請求項１３】
各前記画素をベイジアン・レベル・セットに基づくアルゴリズムで分類する工程をさらに含む、請求項11記載の方法。
【請求項１４】
前記セグメント化エージェントが、前記OCT画像の各前記画素の前記重みを計算する工程;
前記セグメント化エージェントが、前記網膜クラス画素の前記部分を前記探索領域として選択する工程;および
前記セグメント化エージェントが、前記探索領域内の各前記画素の前記重みに応じて前記探索領域を通る前記最短経路を決定する工程
を反復してさらに含む、請求項11記載の方法。
【請求項１５】
各反復の際、前記網膜クラス画素の前記選択された部分は前記網膜クラス画素の異なる部分である、請求項14記載の方法。
【請求項１６】
各反復の前記最短経路は網膜下高輝度物質（SHRM）層、RPE層、NFL、またはIR/OR界面のうちの1つの異なる境界を識別する、請求項14記載の方法。
【請求項１７】
第1の反復では前記SHRM層の境界を識別し、第2の反復では前記RPE層の境界を識別し、第3の反復では前記NFLの境界を識別し、第4の反復では前記IR/OR界面の境界を識別する、請求項16記載の方法。
【請求項１８】
前記セグメント化エージェントが、前記OCT画像を前処理する工程をさらに含む、請求項11記載の方法。
【請求項１９】
前処理は、前記OCT画像のダウンサンプリング、ノイズ除去、または平坦化のうちの少なくとも1つを含む、請求項18記載の方法。
【請求項２０】
前記最短経路はダイクストラ法を使用して決定される、請求項11記載の方法。
【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、また効能の測定にも有用であり得る。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
いくつかの実施態様では、診断のためにOCTスライスの各層を識別する必要がある。本明細書に記載するシステムおよび方法は、罹患した網膜層と健康な網膜層の両方の選択されたOCT画像を自動的にセグメント化することができる。処置の結果予測、効能および再投与分析、ならびに他の臨床分析を行うために、セグメント化層の特徴を計算することができる。
【０００４】
本開示の一局面によれば、光干渉断層撮影（OCT）画像をセグメント化するシステムは、1つまたは複数のプロセッサと1つのメモリとを含むことができる。メモリに格納された命令の実行が、1つまたは複数のプロセッサに、メモリからOCT画像を取得させる。命令はまた、1つまたは複数のプロセッサに、OCT画像の画素を網膜クラスまたは非網膜クラスに分類させ、網膜クラス画素と非網膜クラス画素との間の境界を識別させることもできる。命令はまた、1つまたは複数のプロセッサに、OCT画像の各画素の重みを計算させ、網膜クラス画素の一部分を探索領域として選択させることもできる。命令はまた、1つまたは複数のプロセッサに、探索領域内の各画素の重みに応じて探索領域を通る最短経路を決定することによって、探索領域を通る網膜組織層の境界を識別させることもできる。
【０００５】
いくつかの実施態様では、網膜クラス画素の選択された部分を通る最短経路は、光学的高密度物質（optical dense matter（ODM））とも呼ばれる網膜下高輝度物質（subretinal hyper reflective material（SHRM））層、網膜色素上皮（retina pigment epithelium（RPE））層、神経線維層（nerve fiber layer（NFL））、および網膜内層-外層（inner-outer retina（IR/OR））界面のうちの1つの境界を識別する。いくつかの実施態様では、ベイジアン・レベル・セットに基づくアルゴリズムを使用してOCT画像の各画素を分類する。
【０００６】
いくつかの実施態様では、セグメント化エージェントが自動解析システムによって実行されて、反復して
OCT画像の各画素のグラフ重みを計算し、
網膜クラス画素の部分を探索領域として選択し、
網膜クラス画素の選択された部分の各画素のグラフ重みに応じて網膜クラス画素の選択された部分を通る最短経路を決定する。各反復の際、網膜クラス画素の選択された部分は、網膜クラス画素の異なる部分である。
【０００７】
いくつかの実施態様では、各反復の最短経路は、SHRM層、RPE層、NFL、およびIR/OR界面のうちの1つの異なる境界を識別する。第1の反復ではSHRM層の境界を識別し、第2の反復ではRPE層の境界を識別し、第3の反復ではNFLの境界を識別し、第4の反復ではIR/OR界面の境界を識別する。いくつかの実施態様では、最短経路はダイクストラ法を使用して決定される。
【０００８】
いくつかの実施態様では、セグメント化エージェントが自動解析システムによって実行されて、OCT画像を前処理する。OCT画像の前処理は、OCT画像のダウンサンプリング、ノイズ除去、または平坦化を含むことができる。
【０００９】
本開示の別の局面によれば、光干渉断層撮影（OCT）画像をセグメント化する方法は、1つまたは複数のプロセッサと1つのメモリとを含む自動解析システムによって実行されたセグメント化エージェントが、OCT画像を取得する工程を含むことができる。本方法または、OCT画像の画素を網膜クラスまたは非網膜クラスに分類する工程も含むことができる。本方法または、セグメント化エージェントが、網膜クラス画素と非網膜クラス画素との間の境界を識別する工程も含むことができる。本方法または、セグメント化エージェントが、セグメント化OCT画像の各画素の重みを計算する工程も含むことができる。本方法は、セグメント化エージェントが、網膜クラス画素の一部分を探索領域として選択する工程を含むことができる。本方法は、セグメント化エージェントが、探索領域内の各画素の重みに応じて探索領域を通る最短経路を決定することによって、探索領域を通る網膜組織層の境界を識別する工程を含むことができる。
【００１０】
いくつかの実施態様では、網膜クラス画素の選択された部分を通る最短経路は、網膜下高輝度物質（SHRM）層、網膜色素上皮（RPE）層の境界、神経線維層（NFL）の境界、および網膜内層-外層（inner-outer retina（IR/OR））界面の境界のうちの1つの境界を識別する。
【００１１】
いくつかの実施態様では、本方法はまた、セグメント化エージェントが、OCT画像の各画素のグラフ重みを計算する工程と、セグメント化エージェントが、網膜クラス画素の部分を探索領域として選択する工程と、セグメント化エージェントが、網膜クラス画素の選択された部分の各画素のグラフ重みに応じて網膜クラス画素の選択された部分を通る最短経路を決定する工程も含む。
【００１２】
いくつかの実施態様では、各反復の際、網膜クラス画素の選択された部分は、網膜クラス画素の異なる部分である。いくつかの実施態様では、各反復の最短経路は、SHRM層、RPE層、NFL、およびIR/OR界面のうちの異なる1つの境界を識別する。いくつかの実施態様では、第1の反復ではSHRM層の境界を識別し、第2の反復ではRPE層の境界を識別し、第3の反復ではNFLの境界を識別し、第4の反復ではIR/OR界面の境界を識別する。
【００１３】
いくつかの実施態様では、本方法はまた、セグメント化エージェントが、OCT画像を前処理する工程も含む。前処理は、OCT画像のダウンサンプリング、ノイズ除去、および平坦化のうちの少なくとも1つを含むことができる。いくつかの実施態様では、最短経路はダイクストラ法を使用して決定される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
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。
【００１５】
【図１】網膜画像を解析するための例示的なシステムを示す図である。
【図２】図1に示す例示的なシステムを使用してOCT画像をセグメント化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、元のOCT画像を示す図である。図3Bは、図3Aに示すOCT画像から生成された平坦化OCT画像を示す図である。
【図４】図2に示す方法で部分的に処理された例示的なOCT画像を示す図である。
【図５】図5Aは、初期OCT画像を示す図である。図5Bは、図5Aに示すOCT画像をフィルタリングすることによって生成されたフィルタリングOCT画像を示す図である。
【図６】図2に示す方法でセグメント化されたOCT画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
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。
【００１７】
本開示は、OCT画像などの画像をセグメント化するためのシステムおよび方法について説明する。本明細書に記載するセグメント化アルゴリズムは、ハイブリッドアルゴリズムを使用してOCT画像内の網膜組織を識別し、次いでグラフに基づくアルゴリズムを使用して網膜組織をセグメント化する。本システムは、ベイジアン・レベル・セット（BLS）のセグメント化アルゴリズムを使用してOCT画像をセグメント化する。BLSアルゴリズムは2つの方法で使用される。第1に、BLSアルゴリズムは、眼の内境界膜（ILM）および光透過層（光が網膜の表面を横切って網膜を透過する深さに対応する）を識別する。ILMと光透過層は合わさってOCT画像内の網膜組織を画定する。本システムはまた、BLSアルゴリズムを用いて、グラフに基づく網膜画像セグメント化のための探索領域を限定する。グラフに基づくアルゴリズムは、網膜組織をさらにセグメント化して、網膜下高輝度物質、網膜色素上皮、神経線維層および網膜内層と網膜外層の界面を含む、網膜内の個々の層を識別することができる。
【００１８】
図1に、網膜画像を解析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はセグメント化エージェント110も含み、セグメント化エージェント110は、ベイジアン・レベル・セット（BLS）・モジュール112およびグラフモジュール114を含む。
【００１９】
システム100のOCT装置102は、OCT画像を生成する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。一般に、OCT装置102は、組織サンプルの複数のAスキャンを生成する。Aスキャンは、Bスキャン画像（一般には、OCT画像）と呼ばれる組織サンプルの断面画像を作成するために結合される。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。
【００２０】
システム100のARAS104は、網膜（および他の）OCT画像を自動的に解析するように構成されている。ARAS104の1つの自動解析機能は、組織サンプルの自動セグメント化である。例えば、ARAS104は、網膜OCT画像をセグメント化して、網膜組織サンプル中の組織の異なる層の間の境界を識別するように構成されている。次いで、異なる層の厚さおよび他の特性を医療検査および診断で使用することができる。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。
【００２１】
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。例えば、OCT画像は、OCT装置102によって取り込まれ、ARAS104に転送され、次いで、後で解析するために画像データベース108に格納される。画像データベース108はまた、ARAS104によってセグメント化された後のOCT画像も記憶する。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を含み、または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。
【００２２】
ARAS104は、セグメント化エージェント110も含む。セグメント化エージェント110については、図2に関連してより詳細に説明する。簡単にいうと、セグメント化エージェント110は、ARAS104に提供される画像をセグメント化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。セグメント化エージェント110は、ハイブリッドセグメント化アルゴリズムを使用する。最初に、セグメント化エージェント110は、画像内の関心領域（例えば、OCT画像内の網膜組織）を見つけるために、画像をBLSモジュール112で処理する。次いで、セグメント化エージェント110は、関心対象の特徴内の境界を見つけるために、見つかった関心領域をグラフモジュール114で処理する。例えば、網膜のOCT画像が提供されると、BLSモジュール112は、まず、眼の内境界膜層および光透過層を識別することができる。これら2つの特徴は合わさってOCT画像内の網膜組織（例えば、2つの特徴間の組織）を画定する境界としての役割を果たす。境界は、グラフモジュール114によって行われるグラフに基づく網膜画像セグメント化のための探索領域を限定するのに使用される。
【００２３】
グラフモジュール114は、例えば、網膜下高輝度物質（SHRM）領域、網膜色素上皮（RPE）層、神経線維層（NFL）、網膜内層-外層（IR/OR）界面、または網膜内の組織層間の別の界面を識別することができる。いくつかの実施態様では、SHRMを光学的高密度物質（ODM）とも呼ぶ。グラフに基づくアルゴリズムは、構造の各画素をグラフとして表現することができる。網膜組織をグラフに基づくアルゴリズムを用いてセグメント化する場合、OCT画像の各画素はノードとして働く。隣接するノードはエッジによって接続される。同様の強度と強い勾配を有するエッジに沿って境界が見つかる。
【００２４】
図2に、OCT画像をセグメント化するための例示的な方法200のブロック図を示す。いくつかの実施態様では、方法200は、OCT画像を前処理する任意選択の工程（工程202）を含む。方法200は、ベイジアン・レベル・セット・アルゴリズムでOCT画像をセグメント化して、セグメント化のための初期境界領域を設定する工程（工程204）を含む。次いで、画像勾配に基づくグラフ重みを計算する（工程206）。次いで、境界の探索を特定の領域に限定し（工程208）、領域を通る最短経路を見つける（工程210）。次いで、工程206〜工程210を所定の回数だけ反復する。各反復の際、探索領域を変更して異なる組織層境界を探索することができ、各新しい領域を通る最短経路を見つけることができる。次いでセグメント化画像を提供する（工程212）。
【００２５】
いくつかの実施態様では、方法200は、OCT画像を前処理する工程（工程202）から開始する。前処理段階では、OCT画像のダウンサンプリング、ノイズ除去、平坦化、またはそれらの任意の組み合わせを行うことができる。いくつかの実施態様では、OCT画像をダウンサンプリングして画像内の総画素数を減らし、それによってOCT画像をセグメント化する際の計算負荷を低減させる。OCT画像は、10％、20％、30％、40％、50％、60％、70％、または80％ダウンサンプリングすることができる。OCT画像をノイズ除去すると、OCT画像内に存在する可能性のあるスペックルが平滑化され、低減される。いくつかの実施態様では、ノイズ除去は、OCT画像にガウスフィルタを適用することによって実施される。いくつかの実施態様では、ガウスフィルタは、約5〜約20画素、約5〜約15画素、または約5画素〜約10画素のウィンドウを使用してOCT画像を平滑化する。他の実施態様では、ノイズ除去は、メディアンフィルタを適用することによって、全変動ノイズ除去法によって、またはショックフィルタを適用することによって実施される。
【００２６】
いくつかの実施態様では、工程202は、OCT画像を平坦化する工程を含む。OCT画像は、眼の後部の断面画像であるので、網膜組織は湾曲しており、OCT画像において凸形状を形成している。組織の湾曲を平坦化することにより、網膜組織のセグメント化を改善することができる。画像を平坦化すると、画像の角度と眼の湾曲した形状が補正される。画像を平坦化すると、画像内の組織が線形化される。いくつかの実施態様では、バイナリマスクを使用してOCT画像の凸包を見つけることによって、OCT画像を平坦化する。凸包の底は眼の湾曲に対応する。凸包の底は、網膜組織の湾曲を平坦化するために平坦化される。図3Aに元のOCT画像300を示し、図3BにOCT画像300から生成された平坦化OCT画像302を示す。
【００２７】
上述のように、例示的な方法200は、BLSアルゴリズムでOCT画像をセグメント化する工程（工程204）を含む。BLSアルゴリズムは、OCT画像をセグメント化して、網膜組織に対応するOCT画像内の画素を識別する。BLSアルゴリズムによって生成された境界により、網膜組織に対応する画素と非網膜組織に対応する画素の、2クラスの画素が生成される。いくつかの実施態様では、BLSアルゴリズムを用いたOCT画像のセグメント化により、網膜組織が内境界膜（ILM）と光透過層との間の組織として識別される。BLSアルゴリズムは、期待値最大化を用いた有限混合モデルに類似した反復2段階アルゴリズムとして実施される。第1段階では、反復kごとに、OCT画像の各画素について初期セグメント化決定が行われる。初期セグメント化決定は、パラメータΘを有する任意の所与の画素におけるY個の観測に基づいて各画素の分類Zを推定するための反復プロセスである。データYに基づく画素（x）がクラスZに属する確率（q）の初期分類は、ベイズの定理に基づくものである。
2018531773.tif 000003
【００２８】
次いで、クラスZを条件とする観測Yの尤度（qY｜Z）が更新される。この尤度は、パラメータΘを有する確率密度関数としてモデル化される。したがって、次の反復k＋1の尤度を更新することは、以下のように最大尤度に基づいてΘを更新することを必要とする。
2018531773.tif 000004
【００２９】
次いで、所与のクラスの前の尤度qZは、過去の反復kからの確率を平滑化関数で平滑化することによって更新される。
2018531773.tif 000005
【００３０】
平滑化は、曲率流関数によって以下のように行われる。
2018531773.tif 000006
上記の式において、βは平滑化のレベルを決定する重みである。パラメータを更新するとき、平滑化関数はクラス間の境界を平滑化して、滑らかで規則的な接続境界を作り出す。2段階のアルゴリズムを所定の回数だけ繰り返して、各画素の分類の精度を高めることができる。
【００３１】
観測値Yは、任意の所与の画素における画像データであり、画像強度、パラメータ、またはパワースペクトル密度、ウェーブレット密度、強度などのOCT画像から導出された統計を含み得る。例えば、Yは画像強度とすることができ、ガウス分布を使用してモデル化される。そのような例では、パラメータΘは、したがって、ガウス密度の平均値および分散である。
【００３２】
図4に、上述のBLSアルゴリズムで処理された例示的なOCT画像400を示す。BLSアルゴリズムは、内境界膜と光透過層とを識別することによって網膜組織を識別する。内境界膜と光透過層との間の画像の部分は、網膜組織に対応している。図示のように、BLSアルゴリズムは、内境界膜に沿って第1の境界402を配置し、光透過層に沿って第2の境界404を配置する。第1の境界402と第2の境界404とに対応する画素の位置は、後で処理するために配列または他の構造として画像データベース108に格納される。
【００３３】
図2に戻って、例示的な方法200は、引き続きOCT画像内の各画素のグラフ重みの計算を行う（工程206）。画素ごとのグラフ重みは、画素の画像勾配に基づいて計算される。いくつかの実施態様では明から暗の勾配を使用し、他の実施態様では暗から明の勾配を使用する。いくつかの実施態様では、比較的大きな勾配が画像内のエッジまたは境界を指示する。勾配は、それだけに限らないが、列方向の前方差分、中心差分、ガウスフィルタの微分、エッジフィルタ、およびスティーラブル・エッジ・フィルタ（SEF）など、いくつかの方法で計算することができる。列方向の中心差分プロセスは、各画素における前方差分および後方差分を平均することができる。いくつかの実施態様では、列方向の中心差分プロセス法は、計算上単純であるという利点を有する。列方向のガウスフィルタの微分は、ガウス平滑フィルタを前方差分で畳み込むことができる。いくつかの実施態様では、この方法は、ノイズを比較的うまく除去するため、ノイズの多いOCT画像に使用される。垂直エッジフィルタは、画像を2つの異なるフィルタ、例えば、x軸に沿ったフィルタとy軸に沿ったフィルタで畳み込むことができる。スティーラブル・エッジ・フィルタは、画像を2つの回転されたフィルタで畳み込むことができる  スティーラブル・エッジ・フィルタは、ノイズ除去と調整に比較的有効である。図5Aに初期OCT画像500を示し、図5Bに、SEFでフィルタリングされたOCT画像500であるフィルタリングOCT画像502を示す。
【００３４】
グラフに基づくセグメント化アルゴリズムでは、OCT画像の各画素がノードとして扱われる。隣接する画素（例えばノード）はエッジによって接続される。各エッジにはグラフ重みが与えられ、グラフ重みは隣接ノード間の類似性の尺度である。いくつかの実施態様では、グラフ重みは以下のように計算される。
wab＝［2-（ga＋gb）］＋λ｜ia-ib｜＋wv＋wmin  式5
式中、gaおよびgbは、ノードaおよびノードbの勾配であり、iaおよびibは、ノードaおよびノードbの強度であり、wvは、垂直運動の重み係数であり、wminは、式5が正になるように付加される最小重みである。wv重み係数は、計算された境界における不要な垂直方向の移動を妨げるために相互に垂直方向を向いた画素間のグラフ重みを増加させる垂直ペナルティとして働く。いくつかの実施態様では、垂直ペナルティは、想定される位置の外側にノードaとノードbがある場合にグラフ重みを増加させる。例えば、境界が基準線から20画素以内であると想定される場合、基準線の上下20画素を超える画素の垂直ペナルティを増加させる。いくつかの実施態様では、垂直ペナルティは、基準線からの距離が増加するにつれて重大度が増加する関数である。
【００３５】
方法200の反復工程はまた、OCT画像の探索領域を限定する工程（工程208）も含む。いくつかの実施態様では、工程210で使用されるグラフに基づくアルゴリズムは、空間ヒューリスティックが与えられた場合、または探索すべき特定の領域が与えられた場合により良好な結果を返す。いくつかの実施態様では、探索領域は眼の生物学に基づいて限定される。例えば、平均層厚さを使用して、境界を含む可能性が最も高い領域を推定することができる。場合によっては、探索領域を限定して、セグメント化方法が定義された順序で特定の層を見つけることを含むようにすることもできる。探索領域を反復して限定し、次いで所定の順序で探索領域を通る最短経路を見つけることにより、前の反復で見つかった境界の位置に関する情報を、現在の探索領域を通る境界を見つけるのに使用することが可能になる。いくつかの実施態様では、所定の順序は、SHRM、RPE、NFL、およびIR/ORの順序で境界を見つけることを含む。所定の順序で境界を見つけ、前の反復で（BLSアルゴリズムを使用してOCT画像内の網膜組織を見つけた後に）見つかった境界を使用して探索領域を限定する例では、ILMと光透過線とを表す区切り線間を探索することによってSHRM境界の探索領域を限定することができる。次に、RPEを見つけるために、セグメント化アルゴリズムは、SHRM境界線と光透過線との間の領域のOCT画像内でRPEを探すことができる。次いで、ILMとSHRM境界との間でNFLを探索することができる。IR/OR界面の探索は、ILMとNFLとの間の領域に限定することができる。
【００３６】
いくつかの実施態様では、探索領域を限定する工程（工程208）は、グラフ重みを計算する工程（工程206）の前に行われる。グラフ重み計算を行う前に探索領域を限定することにより、計算所要量を低減させることができ、OCT画像全体ではなく関心領域のみにわたって勾配を正規化することも可能になる。
【００３７】
各反復の際、探索領域が限定されると、探索領域を通る最短経路（または実質的な最短経路）を見つけること（工程210）によって、層間の境界を見つける。各探索領域を通る最短経路を見つける際に、グラフに基づくセグメント化アルゴリズムが使用される。グラフに基づくセグメント化アルゴリズムは、異なる組織層間の境界に沿った経路を生成する。いくつかの実施態様では、ダイクストラ法を使用して経路を見つける。例えば、グラフ重みは隣接ノード間の距離になぞらえることができる。次いで、ダイクストラ法を使用して、探索領域を通る最短距離を見つけることができる。いくつかの実施態様では、探索アルゴリズムは、相対的に高い勾配の差、相対的に低い強度の差、および相対的に低い垂直移動の量を有するノード間の境界を見つける。
【００３８】
所定の回数の反復の後、方法200は、セグメント化画像を提供する（工程212）。いくつかの実施態様では、セグメント化OCT画像を使用して、網膜を評価し、診断する。例えば、セグメント化OCT画像は、結果予測、効能および再投与分析、ならびに他の臨床分析に使用することができる。図6に、方法200を用いてセグメント化されたOCT画像600を示す。OCT画像600は、ILM604と光透過層606との間に網膜組織602が見つかり、画定されたことを示している。方法200はまた、SHRM境界608、RPE境界610、およびIR/OR界面612も識別した。
【００３９】
上述のように、方法200は、BLSアルゴリズムおよびグラフに基づくアルゴリズムに基づくハイブリッドアルゴリズムである。方法200の工程206〜工程210は、ハイブリッドアルゴリズムのグラフに基づく工程に対応している。方法200の反復工程206〜工程210の一例として、工程204で網膜組織に対応するOCT画像内の画素を識別すると、網膜組織に対応するOCT画像の部分を反復してセグメント化して、網膜組織内の各層を識別する。工程206の第1の反復では、暗から明の勾配をSEF（σ＝1/2）で見つける。いくつかの実施態様では、σは、異なるOCT画像に対して約0.25から約2の間で調整される。工程208の第1の反復では、ILM凸包を除去し、OCT画像の中心4画素および外側20画素（または、網膜組織の訳160μmに対応する画素数）を除去することによって探索領域を限定する。次いで、上述の最短経路アルゴリズムを使用して限定された探索領域内でSHRM境界を見つける。次にRPEを見つけるために、OCT画像をフィルタリングしてSEF（σ＝1/2）で明から暗の勾配を生成することによってグラフ重みを再計算する。探索領域は、RPEを見つけるためにスライスをセグメント化するとき、SHRM境界下の20画素の境界内の領域に限定される。NFLを見つける次の反復では、SEF（σ＝1/2）を使用して明から暗の勾配を再計算する。探索領域は、ILMとSHRM境界との間に限定される。最後の反復では、SEF（σ＝1）で暗から明の勾配を計算する。IR/ORの探索領域は、ILMとNFLの間に限定される。
【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＋/-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公開されている文献は、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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【国際調査報告】
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