Sistema y método de análisis de imagen.

Método de análisis imágenes que comprende las etapas de:

tratamiento de una imagen con al menos un filtro para producir al menos una estructura de datos intermedia;

tratamiento de la imagen para generar información de orientación desde al menos una estructura de datos intermedia;

medición de la fase local de al menos una estructura de datos intermedia;

análisis de una pluralidad de mediciones de la fase local para identificar un componente de imagen de interés, caracterizado por el hecho de que

la pluralidad de mediciones de la fase local se hacen para diferentes píxeles a lo largo de una trayectoria que es sustancialmente perpendicular a la orientación del componente de imagen candidato de interés, y en el que una propiedad del componente de imagen de interés se identifica mediante la determinación de al menos una característica de la fase local a lo largo de la trayectoria que es sustancialmente perpendicular a la orientación del componente de imagen candidato.

Sistema y método de análisis de imagen Campo de la invención

[1] Esta invención se refiere, en general, a sistemas y métodos para el análisis automatizado de imagen. En una forma de realización ilustrativa, la presente invención se refiere a sistemas y métodos para el análisis de imágenes, por ejemplo imágenes de fondo ocular, para detectar automáticamente los componentes de la imagen que representan los vasos sanguíneos y la patología retinal en el fondo. La forma de realización preferida también puede proporcionar la cuantificación de cualquier componentes de imagen detectados.

Antecedentes de la invención

[2] Las imágenes oculares del fondo proporcionan a los médicos una oportunidad única para estudiar de manera no invasiva el sistema interno de los vasos sanguíneos que proveen la circulación retinal en el ojo. Convenientemente, el análisis de tales imágenes oculares proporciona a los médicos una buena forma de controlar patologías retínales que amenazan la vista y también estados, como diabetes e hipertensión, que generalmente afectan a la circulación a través de los vasos sanguíneos en el cuerpo.

[3] En términos generales, varias condiciones patológicas tienden a asociarse a cambios en las características geométricas y morfológicas de los vasos sanguíneos, tales como el aumento de anchura (calibre) y tortuosidad durante la congestión en el ojo. Las condiciones patológicas suelen también asociarse a estructuras como manchas tales como hemorragias y exudados. El examen de imágenes retínales es predominantemente realizado de manera cualitativa por médicos, y generalmente, es cierto que el proceso de análisis de imagen retinal lleva extremadamente mucho tiempo. Otro inconveniente es que las técnicas analíticas convencionales son inevitablemente muy subjetivas, es decir, no es inusual que cada médico obtenga diferente información de la misma imagen ocular.

[4] En el contexto de retinopatía de bebés prematuros, se ofrece una oportunidad única de tratamiento que está en la región entre veintidós y setenta y dos horas, en este contexto en particular y de manera más general sería ventajoso si el proceso de análisis de imágenes retínales pudiera ser automatizado para proporcionar un análisis ocular preciso, repetible y rápido, en particular refiriéndose a la medida en la que se encuentran afectados los vasos sanguíneos.

[5] El documento BHARATH A & NG J "A Steerable Complex Wavelet Construction and Its Application to Image Denoising" IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, IEEE SERVICE CENTER, PISCATAWAY, NJ, US, vol. 14, no. 7, 1 julio 25 concierne al uso de filtros orientables para la detección en la esquina y el borde de las imágenes. Las salidas de los filtros se utilizan para generar una medida que puede estar asociada a la probabilidad de una ubicación particular ya sea en la esquina o en el borde de alguna estructura.

Resumen de la invención

[6] Según un aspecto de la invención se proporciona un método de análisis de imágenes tal y como se define en la reivindicación 1.

[7] Otro método puede incluir los pasos de: recepción de datos de imagen que representan una imagen; tratamiento de datos para generar información de orientación; tratamiento de datos que utilizan la información de orientación para medir la cantidad llamada fase local en una dirección perpendicular a la orientación de un supuesto vaso; usar las mediciones de fase de tres ubicaciones de imagen colineal o de dos ubicaciones para detectar el eje de una estructura de imagen simétrica, como un vaso sanguíneo, y para localizar la intersección del eje con la línea creada por las ubicaciones de medición, de aquí en adelante llamado punto central.

[8] De manera más general, el método puede implicar automáticamente el análisis de imágenes para componentes de imagen de interés (por ejemplo, una serie de componentes de imagen representativos de un vaso sanguíneo retinal), el método comprende: tratamiento de datos de imagen para determinar la información de orientación de componentes de imagen; obtención de datos representativos de la fase local en una dirección perpendicular a la orientación de dichos componentes de imagen; y la utilización de mediciones de fase de una pluralidad de ubicaciones de la imagen candidata para identificar un componente de imagen de interés.

[9] En una forma de realización preferida, las características (por ejemplo, las características morfológicas como la anchura) de componentes de imagen de interés, como un vaso sanguíneo, pueden estar determinadas, por ejemplo, ajustando los modelos a las características de fase de un conocido perfil de vaso a las mediciones de fase.

[1] En una implementación, las mediciones de imagen extraídas por los filtros de tratamiento de imagen como orientación, fase y contraste, se miden sobre escalas múltiples, es decir, tamaños de filtro múltiple, en la misma ubicación. En un aspecto de la invención, se puede usar el punto central y las mediciones morfológicas de todas las

escalas. En otro aspecto, los puntos centrales y las mediciones morfológicas en la escala con el mayor contraste ¡sotrópico, el mayor contraste dlrecclonal perpendicular a la orientación del vaso, ya sea no normalizado o normalizado respecto al contraste total de las mediciones direccionales en el banco de filtro.

[11] Los puntos centrales por debajo de un umbral de diferencia en la anchura medida, orientación o contraste están unidos entre sí de modo que se puede trazar la red de vasos de la retina.

[12] Otra forma de realización de la presente invención se refiere al equipo configurado para ¡mplementar automáticamente el método aquí descrito. Otra forma de realización de la invención se refiere a un programa de ordenador que comprende uno o varios elementos del programa del ordenador que están configurados cuando se ejecutan para ¡mplementar unos o más pasos del método aquí descrito.

[13] Analizando la fase local puede ser posible identificar componentes de imagen que no eran detectables usando los métodos previamente conocidos. Esto puede permitir la identificación automática de características como vasos sanguíneos finos en una Imagen del fondo del ojo.

[14] Preferiblemente la etapa de tratamiento incluye la convolución de la imagen con el filtro para producir la estructura de datos intermedia. Así, la estructura de datos intermedia puede ser una imagen convolucionada. Preferiblemente la Imagen se convoluciona con el filtro linealmente.

[15] El filtro puede ser un único filtro complejo. Así, la estructura de datos intermedia puede comprender una parte real y una parte Imaginarla.

[16] La etapa de tratamiento puede implicar el tratamiento de la imagen con una pluralidad de filtros para producir una pluralidad de estructuras intermedias de datos. De esta manera, la imagen se puede procesar separadamente con cada filtro.

[17] La etapa de tratamiento puede incluir la convolución la imagen con dos filtros de modo que cada convolución produce una estructura de datos intermedia. La fase local se puede medir según los datos de cada una de las respectivas estructuras de datos intermedias.

[18] Al menos un filtro puede incluir un componente de filtro de borde y un componente de filtro de cresta. Puede haber un único filtro con un componente de filtro real y un componente de filtro imaginario, que puede ser el filtro de borde y el filtro de cresta respectivamente. Alternativamente la imagen se puede procesar con dos filtros reales, uno de los cuales es un filtro de cresta y uno de los cuales es un filtro de borde.

[19] Un filtro de cresta puede ser un filtro que proporciona una fuerte respuesta cuando convoluciona con una imagen que tiene una estructura con propiedades como de cresta (es decir, una línea fina con un contraste de intensidad a su entorno). El filtro de cresta tiene preferiblemente un aspecto angular, que puede también denominarse ángulo de filtro. Por ejemplo, la estructura del filtro se puede alinear en una dirección particular.

[2] Un filtro de borde puede ser un filtro que proporciona una fuerte respuesta cuando convoluciona con una Imagen que tiene una estructura con un borde (es decir, un área con un contraste de intensidad que define el límite del área). El filtro de borde tiene preferiblemente un aspecto angular, o un ángulo de filtro. Por ejemplo, la estructura del filtro se puede alinear en una dirección particular.

[21] Preferiblemente, la fase local se determina basándose en los valores de b y a, donde b y a son componentes del al menos una estructura de datos Intermedia. Por ejemplo, la fase local se puede determinar basándose en los valores relativos de b y a. Preferiblemente... [Seguir leyendo]

1. Método de análisis imágenes que comprende las etapas de:

tratamiento de una imagen con al menos un filtro para producir al menos una estructura de datos intermedia; tratamiento de la imagen para generar información de orientación desde al menos una estructura de datos intermedia;

medición de la fase local de al menos una estructura de datos intermedia;

análisis de una pluralidad de mediciones de la fase local para identificar un componente de imagen de interés, caracterizado por el hecho de que

la pluralidad de mediciones de la fase local se hacen para diferentes píxeles a lo largo de una trayectoria que es sustancialmente perpendicular a la orientación del componente de imagen candidato de interés, y en el que una propiedad del componente de imagen de interés se identifica mediante la determinación de al menos una característica de la fase local a lo largo de la trayectoria que es sustancialmente perpendicular a la orientación del componente de imagen candidato

2. Método según la reivindicación 1 en el que la etapa de tratamiento incluye la convolución de la imagen con el filtro para producir la estructura de datos intermedia.

3. Método según la reivindicación 1 o reivindicación 2 en el que la etapa de tratamiento incluye el tratamiento de la imagen con una pluralidad de filtros para producir una pluralidad de estructuras de datos intermedias.

4. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores en el que la fase local se determina utilizando la expresión tan'Y (b/a), donde b y a son los componentes de al menos una estructura de datos intermedia.

5. Método según la reivindicación 1 en el que se genera además de la información de orientación mediante el tratamiento de la imagen con una pluralidad de filtros, cada uno con aspectos angulares diferentes.

6. Método según la reivindicación 1 o reivindicación 5 en el que la imagen se procesa con al menos un filtro para producir al menos una estructura de los datos intermedia con propiedades que son representativas del tratamiento con un filtro con un aspecto angular, que es sustancialmente perpendicular a la orientación del componente de imagen candidato.

7. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores donde una propiedad del componente de imagen de interés se puede determinar por ajuste de las mediciones de fase local a lo largo de la trayectoria de mediciones predichas de fase local para estructuras conocidas.

8. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores en el que la etapa de tratamiento incluye el tratamiento de la imagen con una pluralidad de filtros con dimensiones diferentes para producir una pluralidad de estructuras de datos intermedias, de modo que se puede determinar una pluralidad de mediciones de fase local para cada una de las dimensiones del filtro.

9. Método según la reivindicación 8 que comprende además la etapa de hacer coincidir una característica de la pluralidad de mediciones de fase local determinadas para cada una de las escalas de filtro con el fin de identificar una propiedad de un componente de imagen de interés.

1. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores que comprende además la etapa de selección de un punto en la imagen y el tratamiento de la imagen con una pluralidad de filtros, cada filtro con un aspecto angular diferente, para producir una pluralidad de estructuras de datos intermedias, y medir una fase local para el punto seleccionado de las estructuras de datos intermedias para cada ángulo de filtro.

11. Método según la reivindicación 1 que además comprende la etapa de selección de una pluralidad de puntos en la imagen y la medición de la fase local de cada ángulo de filtro de cada uno de los puntos seleccionados.

12. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores donde la imagen es la imagen del fondo de un ojo, y los componentes de imagen de interés son las características en el ojo.

13. Equipo configurado para poner en marcha automáticamente el método según cualquiera de las reivindicaciones precedentes.

14. Programa de ordenador que comprende uno o más elementos de programa de ordenador que se configuran cuando se ejecutan para poner en marcha los pasos del método de cualquiera de las reivindicaciones 1 a 12.