三次元映像のフォーラム
第113回研究会
最先端医療技術とその応用

２０１５年１０月３日（土）１４：００～１５：００
東京医科歯科大学 歯学部歯学付属病院
７号館2階 第3講義室

ＯＣＴ（光干渉断層計）による３次元画像解析
OCT: Optical Coherence Tomography
鶴岡信治（つるおか しんじ）
（三重大学 理事・副学長、大学院工学研究科電気電子工学専攻）
光干渉断層計 (OCT)
出所：トプコンのHPより

発表内容
１．眼科用光干渉断層計(OCT； Optical CoherenceTomography)はなぜ必要か
２．網膜の層構造の境界面の抽出[1]３. 疾患部分の境界面の抽出[2]４．まとめ
引用スライド[1] 竹野直樹, 3次元アクティブグリッドを用いた網膜の光干渉断層画像からの自動境界抽出法, 三重大学大学院工学研究科電気電子工学専攻修士論文発表会、2013.2[2] 中原 生就, 眼科用光干渉断層(OCT)画像を対象にした３次元領域拡張法による疾患部の抽出,三重大学大学院工学研究科電気電子工学専攻修士論文発表会、2014.2

１．眼科用光干渉断層計(OCT； OpticalCoherence Tomography)はなぜ必要か？
日本の視覚障害者数の推計 2007年現在(万人)

ロービジョン
失明
合計

男性
75.2
9.8
85.0

女性
69.7
9.0
78.7

ロービジョン：矯正視力0.1以上0.5未満
失明：矯正視力0.1未満

合計
144.9
18.8
163.7

H21.9.17 日本眼科医会

社会の高齢化に伴い年々増加傾向にある．
2030年には，202万人に達するとされている．
→ OCTをはじめとする眼科用診断装置の重要性が高まっている光干渉断層計 (OCT: Optical Coherence Tomography)• 近赤外線を使い網膜の断層画像を位置を変化させながら連続的に得ることのできる装置．
• 非接触かつ非侵襲．
• 高速で3次元画像が撮影できるOCTは7年前に製品化 →診断支援ソフトの開発が急がれている．

硝子体

黄斑部

網膜層黄斑部付近
眼球

人体内部
OCT画像群光干渉断層画像の画素数
近赤外線（820nm）を測定光に使い非接触，非侵襲(傷つけない)で網膜の断層画像が得られる装置
⻩斑部zxxzx
y512[pixel](3[mm])y3[mm]
視神経乳頭

眼球約0.3[mm]
480[pixel]

眼底

OCT画像
5

光干渉断層装置（ＯＣＴ）の歴史（１）
年

日

本

World

1990 ・山形大学工学部の丹野教授が世界初のＯＣＴに関する特許出願

1991

・MITのJ.FujimotoがTD-OCTの世界特許

1996

・カールツァイスメディテックが世界初のOCT2000を発売

2000 ・筑波大学の安野と谷田貝がフーリエ領域OCT(FD-OCT)システムを発表
・(-2004)NEDO「光干渉利用高機能断層画像測定システム」山形大学丹野教授他

2002
応用物理の光工学（レンズや光信号処理）を専門としている先生が研究し、コンピュータ関係者は研究していない。

・MITのWojtkowaskiがFDOCTを発表
・カールツァイスメディテックがOCT３000を発売

光干渉断層装置（ＯＣＴ）の歴史（２）
年
2003

日

本World・ハイデルベルグエンジニア
リング社がスリット光のSLOCTを発売

2004

・JST「生体計測用超高速フーリエ光レーザー顕微鏡」筑波大学谷田貝・（株）ニデックがOCT Ophthalmoscopeを発売
・エムテックマツムラ(株）がEG-Scannerを発売（現在、生産終了）

海外メーカはコンピュータ利用技術により、使いやすさを追求

2006

・（株）トプコンがフーリエ領域（FD-OCT)の３D
OCT-1000を発売

・オプトビュー社がFD-OCT
RTVueを発売

2007

私の研究室では、この年からＯＣＴ画像を使用 ・カールツァイスメディテック
し、画像処理の研究を開始
がシラスHD-OCTを発売
当初から、境界線を自動抽出することを目指し、 ・ハイデルベルグエンジニア
局所的なフィルターから進化した方法を使用
リング社がSD-OCTのSPECTRALISを発売

三重大学における光干渉断層（OCT)画像の解析システムの歴史
年

研究内容

2007‐
2009.3

微分フィルタ、ラベリング、細線化処理などのボトムアップ的画像処理による網膜層の境界追跡（八木利樹、三重大学 ⇒鈴鹿医療科学大学院）
目視と5pixel以下は疾患例で75%の成功率

2008‐
2011.3動的輪郭モデルを使用した網膜の連続した境界線の抽出 （山川）2009‐2011.3層境界数と濃度分布の相関係数を使用した網膜疾
患部の大きさの推定（児玉）2010‐

２次元ＯＣＴ画像の組（3次元ＯＣＴ画像）を使用した
網膜層の追跡と３次元立体表示（竹野,Huyen）

2010‐

疾患部分の領域境界の検出(Fadzil,中原)研究の背景と問題点【医師の要望】 疾患診断に厚みの分布を使用 ⇨網膜の厚みの自動計測【従来法の問題点】 網膜層の境界線が途切れたり、複数本となってしまう場合が散見され、厚みの自動計測できない。
【原因】
網膜内の血流・血管障害により血管壁から血液成分が漏れる。
色素上皮の下から血管が出て視細胞に光が入らなくなる。

正常例の黄斑部ＯＣＴ画像

疾患例の黄斑部ＯＣＴ画像【判断】
色素上皮が弱って波打っている

正常例の黄斑部ＯＣＴ画像

疾患例の黄斑部ＯＣＴ画像

新生血管２．網膜の層構造の境界面の抽出
3次元アクティブグリッドを用いた網膜の光干渉断層
画像からの自動境界抽出法

OCT画像の原画像抽出された境界線網膜疾患の診断
病状の定量評価に網膜厚が用いられている
網膜層

3D‐OCT画像: 128 [枚/⽚眼]→膨⼤な量
網膜厚の測定→医師にとって⾮常に負担

内境界膜

網膜⾊素上⽪OCT画像から自動的に網膜厚を計測できるシステムを求められている

11

従来研究（本研究室で開発）
単方向アクティブネット
One Directional Active Net (ODAN) [2] (2010)
2次元の離散的な動的形状モデルを使ってそれぞれのノードが垂直に移動することで物体を抽出

ODANのノードの位置

参考⽂献:[2] A. Yamakawa, D. Kodama, S. Tsuruoka et al., ”Extraction Method of Retinal BorderLines in Optical Coherence Tomography Image by Using Dynamic Contour Model”, IFMBE
Proc. 6th World Congress of Biomechanics (WCB 2010), WCB‐A00128‐00475, 2010 13

従来研究の問題点• 疾患例においては誤抽出が見られ，精度が不十分• 2次元動的形状モデルであるため隣接画像情報を使用していなかった
失敗

抽出精度を向上させるために隣接画像情報を利用する3次元動的形状モデルを用いる

正解

従来⼿法による境界線の抽出結果

14提案手法の流れ
3D‐OCT画像
2次元ノイズ除去
OCT画像の位置合わせ3次元ノイズ除去
グリッドの初期位置決定
網膜境界線の抽出
網膜の境界線15

提案手法の流れ
3D‐OCT画像
2次元ノイズ除去
OCT画像の位置合わせ
3次元ノイズ除去
グリッドの初期位置決定
網膜境界線の抽出
網膜の境界線

128枚
16提案手法の流れ
3D‐OCT画像
2次元ノイズ除去
OCT画像の位置合わせ
OCT画像の原画像
3次元ノイズ除去
グリッドの初期位置決定
網膜境界線の抽出
網膜の境界線

2次元 メディアンフィルタ
17提案手法の流れ
3D‐OCT画像
2次元ノイズ除去

波状のずれ

OCT画像の位置合わせ
3次元ノイズ除去
グリッドの初期位置決定

yxz

網膜境界線の抽出
3次元再構成（補正前）
網膜の境界線18

提案手法の流れ
3D‐OCT画像
2次元ノイズ除去
OCT画像の位置合わせ
3次元ノイズ除去
グリッドの初期位置決定

yxz

網膜境界線の抽出
網膜の境界線3次元再構成（テンプレートマッチングによる補正後） 19

提案手法の流れ

20

3D‐OCT画像
2次元ノイズ除去
OCT画像の位置合わせ3次元ノイズ除去

2次元メディアンフィルタ

グリッドの初期位置決定
網膜境界線の抽出
網膜の境界線

3次元 メディアンフィルタ

提案手法の流れ
3D‐OCT画像
2次元ノイズ除去
OCT画像の位置合わせ
3次元ノイズ除去

ノイズ除去画像

グリッドの初期位置決定
網膜境界線の抽出
網膜の境界線

グリッドの初期位置21

提案手法の流れ
3D‐OCT画像
2次元ノイズ除去OCT画像の位置合わせ
3次元ノイズ除去
グリッドの初期位置決定
網膜境界線の抽出
網膜の境界線22

3次元アクティブグリッド
網膜層は板状→ x, y方向の伸縮が不必要
グリッドを1方向のみ伸縮するように修正
xyz

グリッドの初期位置

反復処理

網膜層抽出結果

単方向3次元アクティブグリッド
Three Dimensional One Directional Active Grid: 3D‐ODAG
23

エネルギー関数
エネルギーが小さくなるようにノードが移動: 内部歪みエネルギー
⼤･グリッドを滑らかに伸縮，形状を維持する⼒: 画像適合性エネルギー
⼩･グリッドを⽬標へ動かす⼒･各ノード周辺の関⼼領域から特徴量を算出

関⼼領域
グリッドのノード24

画像適合性エネルギー
以下の式から計算される: 平均濃度値
濃度値が⾼い位置（⽩い領域）に移動: 分離度
境界の位置に移動: 差分
境界の位置に移動
上側関⼼領域: 各特徴量の重み
下側関⼼領域⼤⼩25

反復処理 (2D View) 疾患例
エネルギー計算の反復処理によりグリッドが収縮

反復回数: 0回

反復回数: 200回

反復回数: 400回

反復回数: 600回

26

反復処理 (2D View) 健常例
エネルギー計算の反復処理によりグリッドが収縮

反復回数: 0回

反復回数: 200回

反復回数: 400回

反復回数: 600回

27

抽出結果
従来手法では抽出できなかったものを抽出できた．

従来⼿法(2D‐ODAN)(約10 [秒/枚])提案⼿法(3D‐ODAG)(約18 [秒/枚])

28

評価実験
• 実験資料• 健常例5件→10枚• 疾患例7件→10枚
計20枚

内境界膜

網膜厚 網膜⾊素上⽪• 画像サイズ: 512 × 418 [pixel]• 濃度分解能: 16 bits
• 自動抽出法による抽出結果と医師による手入力の抽出結果（正解）を比較
29

平均抽出精度
正解数（以内）
画像の幅

抽出精度
100
9080706050403020100

内境界抽出精度 [%]膜
網膜⾊素上⽪網膜厚2D3D

健常例
10枚2D

3D

疾患例
10枚2D

全体20枚

3D
30

平均抽出精度
提案手法は従来手法よりも高精度に抽出できている
網膜厚: 約62%→約85%
1009080706050403020100８５

内境界抽出精度 [%]

膜
網膜⾊

６２素上⽪
網膜厚

2D

3D

健常例
10枚2D

3D

疾患例
10枚2D

全体20枚

3D
31

平均絶対誤差誤差
画像の幅

平均絶対誤差平均絶対誤差 [pixel]

7内境界

6膜

54

網膜⾊

3

素上⽪

2網膜厚

102D

3D

健常例
10枚2D

3D

疾患例
10枚2D

全体20枚

3D
32

平均絶対誤差
提案手法は従来手法よりも誤差を削減

平均絶対誤差 [pixel]

7

内境界

6膜

54

網膜⾊

3素上⽪

2網膜厚

102D

3D健常例
10枚2D

3D

疾患例
10枚2D

全体
20枚

3D
33

考察
• 不明瞭な境界による抽出失敗→関心領域の動的決定が必要→大局的な情報が必要

失敗例

34

考察
• 不明瞭な境界による抽出失敗→関心領域の動的決定が必要→大局的な情報が必要

失敗例

35

２.まとめまとめ• 単方向3次元アクティグリッドを用いた網膜境界線の抽出法を提案した• 提案手法により網膜厚を約85%の精度で抽出できた(従来法：約62 %)今後の課題• 関心領域サイズの動的決定に関する検討• 大局情報を使った手法の検討36

480[pixels] (1[mm])３．疾患部分の境界面の抽出

約 0.3[mm]512[pixels](3[mm])２次元OCT画像の集合

３次元OCT画像から疾患部の境界面を作成

現在の診断支援システムの問題点• 疾患の体積や形状などの情報が定量的に得られない．
→どの程度良くなったのか，または進行しているのか分からない．

治療

治療前治療後医師・患者→従来研究では，領域拡張のアプローチを用いて疾患部の抽出を行った．
[1] M.Fadzil et.al: “Border Tracking for Macular Disease Area Using Regional Statistics for
Human Retinal Optical Coherence Tomography (OCT) Image”, AWERProcedia Information
Technology and Computer Science, Vol 1 (2012)

従来手法の問題点• ノイズに弱く，抽出精度が低い．
• ボリュームデータを有効に活用しておらず，疾患の立体的な形状が分かりにくい．

原画像

従来手法

目的

3D‐OCT画像から疾患部を自動抽出する．

提案手法の処理手順
3D-OCT画像(128枚の2次元OCT画像)

・512×480[pixels] × 128[枚]

OCT画像の位置補正
3次元領域拡張法

480[pixels] (1[mm])

ノイズ低減処理約 0.3[mm]128[枚]疾患部の3次元表示
512[pixels](3[mm])ノイズ低減処理3D‐OCT画像(128枚の2次元OCT画像)

ノイズ低減処理・OCT画像特有のごま塩雑音(スペックルノイズ)
5×5[pixels]のメディアンフィルタで低減

OCT画像の位置補正

3次元領域拡張法

疾患部の3次元表示

原画像

フィルタ適用後
画像

OCT画像の位置補正
3D‐OCT画像(128枚の2次元OCT画像)

ノイズ低減処理
OCT画像の位置補正
3次元領域拡張法
疾患部の3次元表示

・撮影の間，眼球は意思に反して絶えず揺れ動いている(固視微動)．
→3次元処理の障害になる．
約 0.3[mm]OCT画像の位置補正 ‐類似位置探索‐• n枚目テンプレートと最大の相関値を持つ位置を探索する.
• n枚目テンプレートと最大相関値を持つ位置が同じになるよう，n+1枚目の画像を移動する.
z

N枚目

z

N+1枚目最大相関値を持つ位置テンプレート

相関値計算
xx

位置補正の前後比較

xx
zzy

原画像

y

位置補正後の画像

3次元領域拡張法
3D‐OCT画像(128枚の2次元OCT画像)

ノイズ低減処理約 0.3[mm]
OCT画像の位置補正
3次元領域拡張法
疾患部の3次元表示

３次元領域拡張 1/2[Step.1] ディスプレイに表示されたOCT画像上の疾患部の1点を手動で選択する．
[Step.2] 三次元関心領域内の画素の平均値μinitと標準偏差σinitを求める．
5 [pixels]

5 [pixels]

5 [pixels]

シードポイント

3次元関心領域

３次元領域拡張 2/2[Step.3] 三次元関心領域を移動させ，移動後の三次元関心領域内の画素値の平均値 μ を求める．
[Step.4] 移動後の平均値 μ が以下の条件を満たしていれば，関心領域内を疾患部とみなす．

μinit ‐ aσinit

μμinita σinitaは定数

評価実験• 加齢黄斑変性とその前駆病変であるドルーゼン
合計5症例を対象に評価実験を行った．
• ドルーゼン：3症例• 加齢黄斑変性：2症例

ドルーゼン加齢黄斑変性

評価指標
未抽出率

誤抽出率

∩∩

抽出精度
2

∩

Vtrue

: 手動により抽出された領域(正解)

V: 自動抽出された領域

評価実験結果
抽出結果の比較 (%)
未抽出率

誤抽出率

抽出精度
14%

提案手法
(3次元領域拡張)

21.0

19.5

79.3

従来手法
(2次元領域拡張)

26.8

54.2

65.3

• 提案手法を用いることにより，抽出精度を14.0%向上させることができた．

抽出結果例 1• 加齢黄斑変性

原画像

従来手法

提案手法

抽出結果例 2• 加齢黄斑変性

原画像

従来手法

提案手法

疾患部の3次元表示
xxyz

xyz

• 3次元表示により疾患部の複雑な形状を容易に把握できるようになった．

考察
提案手法を用いた場合疾患別の評価結果(%)
未抽出率

誤抽出率

抽出精度

ドルーゼン #1

23.8

28.1

74.6

ドルーゼン #2

41.6

30.8

61.7ドルーゼン #323.7

11.5

81.6

加齢黄斑変性 #18.1

11.4

90.4

加齢黄斑変性 #27.7

15.5

88.8

平均21.019.5

79.3

３ 疾患部分の境界面の抽出のまとめ• 提案手法• 3次元領域拡張法による網膜OCT画像からの疾患部の自動抽出• 結果• 評価実験の結果，79.3 %の精度で抽出することができた．
• 3次元表示により 複雑な疾患形状を立体的に観察することを可能にした．
• 今後• 抽出精度の向上．
• 本手法の有用性をより明らかにするため，今回用いた以外の疾病を含む，さらに多くのOCT画像に対して評価実験を行う.

４．まとめ
3次元画像を使用した2種類の境界面の抽出アルゴリズムを試作し、評価実験を行った。
< 網膜を構成する層構造の境界面の抽出 >< 疾患部分の境界面の抽出し、形状と容積を計測 >○今後の課題（１）層構造の境界面の抽出精度を向上させるために、網膜の各階層における3次元光反射・透過特性を取り入れた境界面の抽出方法の構築。
（２）疾患部分の境界面の抽出精度を向上させるために、疾患組織の変化特性を取り入れた境界面の抽出方法の構築。