眼科设备及其控制方法.pdf

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1、(10)申请公布号 CN 102670168 A (43)申请公布日 2012.09.19 CN 102670168 A *CN102670168A* (21)申请号 201210063575.9 (22)申请日 2012.03.12 2011-052296 2011.03.10 JP A61B 3/14(2006.01) A61B 3/12(2006.01) A61B 3/113(2006.01) (71)申请人 佳能株式会社 地址 日本东京都大田区下丸子 3 丁目 30 番 2 号 (72)发明人 户松宣博 牧平朋之 末平信人 (74)专利代理机构 北京魏启学律师事务所 11398 代理人。

2、 魏启学 (54) 发明名称 眼科设备及其控制方法 (57) 摘要 本发明涉及一种眼科设备及其控制方法。该 眼科设备具有能够选择受到眼运动的影响较少的 眼底图像以减轻眼底摄像期间操作者 / 患者的 负担的追踪功能， 其中， 该眼科设备拍摄第一眼底 图像 (202)， 从第一眼底图像提取特征点作为模 板 (203)， 对第二眼底图像执行模式匹配 (205) 以判断是否存在眼运动， 并且确定追踪模板图像 (207)。 (30)优先权数据 (51)Int.Cl. 权利要求书 1 页 说明书 10 页 附图 10 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书 1 页 说明。

3、书 10 页 附图 10 页 1/1 页 2 1. 一种眼科设备， 包括 ： 获取单元， 用于获取被检眼的图像 ； 选择单元， 用于从所述获取单元所获取的多个图像中选择受到所述被检眼的运动的影 响较少的图像 ； 以及 检测单元， 用于使用所述选择单元所选择的图像来检测所述被检眼的运动。 2. 根据权利要求 1 所述的眼科设备， 其特征在于， 所述选择单元对所述多个图像进行 比较， 以选择受到所述被检眼的运动的影响较少的图像。 3.根据权利要求1或2所述的眼科设备， 其特征在于， 所述选择单元基于图像的不连续 性、 伸缩以及转动中的至少一个来选择受到所述被检眼的运动的影响较少的图像。 4. 根据。

4、权利要求 1 所述的眼科设备， 其特征在于， 所述选择单元对所获取的图像中的 一部分区域进行比较， 以选择受到所述被检眼的运动的影响较少的图像。 5. 根据权利要求 1 所述的眼科设备， 其特征在于， 所述选择单元基于所述被检眼的图 像中所包括的血管的交叉或分支区域的图像， 来选择受到所述被检眼的运动的影响较少的 图像。 6. 根据权利要求 1 所述的眼科设备， 其特征在于， 还包括提取单元， 所述提取单元从所 述选择单元所选择的图像中提取至少一个特征点， 作为检测所述被检眼的运动所使用的特 征图像。 7. 根据权利要求 6 所述的眼科设备， 其特征在于， 所述特征点是所述被检眼的图像中 所包。

5、括的血管的交叉或分支区域的图像。 8. 根据权利要求 1 所述的眼科设备， 其特征在于， 当所述选择单元无法选择出受到所 述被检眼的运动的影响较少的图像时， 所述获取单元再次获取所述被检眼的图像。 9. 根据权利要求 1 所述的眼科设备， 其特征在于， 所述获取单元是扫描激光检眼镜或 光学相干断层成像仪。 10. 一种眼科设备， 包括 ： 获取单元， 用于获取被检眼的图像 ； 判断单元， 用于判断所述被检眼的运动在所述图像中的影响是否在预定值以上 ； 以及 检测单元， 用于当所述判断单元判断为所述被检眼的运动在所述图像中的影响小于所 述预定值时， 使用所述图像来检测所述被检眼的运动。 11. 。

6、一种眼科设备的控制方法， 包括以下步骤 ： 获取步骤， 用于获取被检眼的图像 ； 选择步骤， 用于从在所述获取步骤中所获取的多个图像中选择受到所述被检眼的运动 的影响较少的图像 ； 以及 使用在所述选择步骤中所选择的图像来检测所述被检眼的运动。 权 利 要 求 书 CN 102670168 A 2 1/10 页 3 眼科设备及其控制方法 技术领域 0001 本发明涉及一种眼科设备及其控制方法， 尤其涉及如下的眼科设备及其控制方 法 ： 在检测生物运动时， 在执行眼底图像的模式匹配的情况下， 对提取模板图像所使用的眼 底图像进行评价。 背景技术 0002 近年来， 作为用于疾病早期检测的医学图像。

7、， 在医学实践中使用以眼底图像为代 表的眼科图像。 然而， 在使用眼科图像的医学实践中， 拍摄期间的眼运动的影响多年来被认 为是一个严重问题。 具体地， 眼运动可能降低眼科图像的清晰度， 从而影响诊断或治疗的精 度的提高。人眼即使在固视一点期间， 也反复无意识地轻微振动。将其称之为无意识眼动。 由于患者无法有意识地停止无意识眼动， 因而在眼部的诊断或治疗中， 需要利用医疗器具 或操作者来消除无意识眼动的影响。 0003 对于高质量的医学实践， 重要的是在不依赖操作者技术的情况下来消除无意识眼 动。 为此， 医疗器具需要具有针对眼运动的对策。 例如， 如文献 “Daniel X.Hammer， 。

8、R.Daniel Ferguson， John C.Magill， and Michael A.White， Image stabilization for scanning laser ophthalmoscopy， OPTIC S EXPRESS 10(26)， 1542-1549(2002)” 中所述， 公开了一 种用于以圆周运动向视盘应用光并根据反射的变化来检测和校正眼运动的追踪技术。 0004 然而， 除检眼镜以外， 该文献所公开的技术还麻烦地需要添加用于检测眼运动的 硬件。因此， 如日本特开平 10-234674 所述那样， 提出了一种可以在无需添加用于检测眼运 动的硬件的情况下实。

9、现的追踪方法。 这是一种用于使用通常包括在对准用的检眼镜中的眼 底观察设备检测眼底在横向 ( 与眼深度方向垂直的方向 ) 上的运动并执行追踪的方法。 0005 另外， 如日本专利 04466968 号所公开那样， 还提出了如下方法， 其中， 在断层图像 摄像设备中， 该方法用于扫描眼底以拍摄随时间移位的位置处的眼底在垂直方向 ( 眼深度 方向 ) 上的断层图像， 并且使用根据断层图像所合成的三维图像来检测眼运动。 0006 通常， 在执行追踪的情况下， 从整个眼底图像提取具有特定特征的小区域， 并且可 以通过检测多个连续眼底图像之间的小区域的运动来检测整个眼底的运动。利用该方法， 与检测整个眼。

10、底的运动相比， 需要的计算量较少， 因而有效地检测眼底的运动。 将此时所使 用的具有特定特征的小区域的图像称为模板图像 (template image)， 并且使用模式匹配的 技术来检测模板图像的运动。 模式匹配是一种用于从要参考的整个图像中搜索与模板图像 最相似的区域的技术。 0007 在以使用模板图像的模式匹配检测眼底的运动时， 在一些情况下， 所选择的模板 图像与要检测的区域不匹配或者与并非要检测的区域相匹配， 因而导致误检测。 因此， 必须 适当地选择模板图像。 另外， 为了适当地选择模板图像， 重要的是提取模板图像的眼底图像 是不包括眼运动的适当图像。 0008 如上所述， 对于利用。

11、模式匹配的追踪技术， 提取模板图像用的眼底图像的选择非 常重要。然而， 在传统方法中， 在模板图像的提取时， 不对眼底图像是否是适当图像进行判 说 明 书 CN 102670168 A 3 2/10 页 4 断。因此， 如果没有完成模式匹配， 则在摄像期间需要再次提取模板图像， 这增加了提取模 板图像所需的时间和作业， 并且不可避免地增加了操作者和患者的负担。 0009 根据上述日本特开平 10-234674， 公开了如下方法， 其中， 该方法用于从眼底图像 选择具有特征的多个小区域， 并且对之后所拍摄的眼底图像执行匹配以检测眼底图像随时 间的变化。然而， 并没有公开如下内容 ： 对选择小区域。

12、的眼底图像是否包括眼运动进行判 断。 因此， 无法判断小区域是否适当， 并且在没有完成匹配时， 需要再次选择小区域， 这增加 了操作者和患者的负担。 0010 根据日本专利 04466968 号， 公开了如下技术， 其中， 该技术用于对随时间在横向 上移位的位置处所拍摄的眼底的多个断层图像进行合成以构成三维图像， 并且从该三维图 像中获取眼底的横向二维图像以检测眼底的运动。然而， 由于需要用于获取和合成多个断 层图像并且进一步将该图像转换成眼底的横向图像的步骤， 因而在摄像期间无法高速检测 运动。另外， 日本专利 04466968 号并没有公开用于提取模板图像以执行追踪的技术。 发明内容 00。

13、11 考虑到上述问题， 本发明的目的是 ： 在提取模板图像时， 选择受到眼运动的影响较 少的眼底图像。 0012 本发明的另一目的是 ： 通过选择受到眼运动的影响较少的眼底图像来缩短摄像时 间。 0013 为了实现上述目的， 本发明提供了如下所述进行配置的眼科设备及其控制方法。 0014 本发明提供一种眼科设备， 其使用从被检眼的眼底图像中所提取的模板图像来检 测所述被检眼的运动， 包括 ： 获取单元， 利用测量光扫描所述被检眼， 以获取所述被检眼的 眼底图像 ； 以及判断单元， 判断所获取的眼底图像是否是受到所述被检眼的运动影响较少 的眼底图像， 其中， 所述模板图像是从通过所述判断单元判断。

14、为不受影响的眼底图像中所 提取的图像。 0015 本发明还提供一种眼科设备的控制方法， 其中， 所述眼科设备用于使用从被检眼 的眼底图像中所提取的模板图像来检测所述被检眼的运动， 所述控制方法包括以下步骤 ： 从所述被检眼获取眼底图像 ； 以及判断步骤， 用于判断所述眼底图像是否受到所述被检眼 的运动的影响， 其中， 所述模板图像是从所述判断步骤中被判断为不受影响的眼底图像中 所提取的图像。 0016 本发明还提供了一种用于记录使计算机执行上述眼科设备的控制方法的各个步 骤的程序的记录介质。 0017 根据本发明， 在提取模板图像时， 可以选择受到眼运动的影响较少的眼底图像。 0018 通过以。

15、下参考附图对典型实施例的说明， 本发明的其它特征将变得明显。 附图说明 0019 图 1 示出根据本发明实施例 1 的眼科摄像设备的结构。 0020 图 2 示出本发明实施例 1 中的用于确定追踪模板的流程。 0021 图 3A、 3B 和 3C 示出本发明实施例 1 中的对眼底图像的评价。 0022 图 4 示出本发明实施例 2 中的用于确定追踪模板的流程。 说 明 书 CN 102670168 A 4 3/10 页 5 0023 图 5A、 5B 和 5C 示出本发明实施例 2 中的对眼底图像的评价。 0024 图 6A、 6B、 6C 和 6D 示出本发明实施例 2 中的对眼底图像的评价。

16、。 0025 图 7 示出本发明实施例 3 中的用于确定追踪模板的流程。 0026 图 8A、 8B 和 8C 示出本发明实施例 3 中的对眼底图像的评价。 0027 图 9 示出本发明实施例 3 中的用于评价图像的模板图像。 0028 图 10 示出本发明实施例 1 中的搜索点。 0029 图 11A、 11B、 11C 和 11D 示出本发明实施例 3 中的对眼底图像的评价。 0030 图 12 示出本发明实施例 4 中的用于确定追踪模板的流程。 0031 图 13 示出本发明实施例 4 中的对眼底图像的评价。 具体实施方式 0032 实施例 1 0033 下面将参考附图详细说明本发明的实。

17、施例。 0034 在本实施例中， 将说明应用了本发明的扫描激光检眼镜 (SLO)。特别地， 这里将说 明这样一种设备， 该设备从所拍摄的第一眼底图像中提取模板图像， 对另外所拍摄的第二 眼底图像执行模式匹配以评价眼底图像， 并且确定被检眼的追踪用的运动检测模板图像。 然而， 本发明不局限于此， 而且包括用于对于所提取的模板图像(还称为特征图像)使用一 个或多个眼底图像来评价图像的方法。 0035 眼底图像摄像设备 ： SLO 0036 首先， 参考图 1， 将说明本实施例中的扫描激光检眼镜 (SLO) 的光学系统的整体示 意性结构。 0037 为了便于绘制， 图 1 示出多个存储 - 控制 -。

18、 信号处理单元 109， 但是这些存储 - 控 制 - 信号处理单元 109 实际上是同一组件。 0038 通过半透半反镜 103 使作为从光源 101 发射的测量光的照明光 111 偏转， 并且利 用 XY 扫描器 104 进行扫描。在本发明中， XY 扫描器 104 对应于扫描单元。在 XY 扫描器 104 和被检眼 108 之间， 配置用于将照明光 111 应用于眼底 107 的透镜 106-1 和 106-2。为了简 化， 将 XY 扫描器 104 示出为一个镜， 但是， 实际上是相互靠近地配置的 X 扫描镜和 Y 扫描镜 这两个镜。因此， XY 扫描器 104 可以与光轴垂直地对眼底。

19、 107 执行光栅化扫描。 0039 入射到被检眼 108 的照明光 111 通过眼底 107 进行反射或散射， 并且作为返回光 112 返回。返回光 112 再次入射到半透半反镜 103， 并且透过半透半反镜 103 的光入射到传 感器 102。传感器 102 将眼底 107 上的各测量区域的返回光 112 的光强度转换成电压， 并 且将表示该电压的信号发送给存储 - 控制 - 信号处理单元 109。存储 - 控制 - 信号处理单 元 109 用作获取单元， 其中， 该获取单元使用所发送的信号生成二维眼底图像， 利用测量光 扫描被检眼， 并且获取被检眼的眼底图像。此外， 存储 - 控制 - 。

20、信号处理单元 109 从该眼底 图像中提取包括血管的交叉 / 分支区域的特征区域作为模板图像。利用所提取的模板图像 对新生成的眼底图像执行模式匹配以检测被检眼的运动(移动量的计算)。 此外， 存储-控 制 - 信号处理单元 109 根据计算出的移动量来控制 XY 扫描器 104 的扫描角度以执行追踪。 0040 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 包括用于外部输入的键盘或鼠标 ( 未示出 )。存 储 - 控制 - 信号处理单元 109 控制眼底摄像的开始和结束。存储 - 控制 - 信号处理单元 说 明 书 CN 102670168 A 5 4/10 页 6 109 包括监视器 ( 未示出。

21、 )， 并且可以显示眼底图像或者用于指定被检眼的指定信息 ( 左眼 或右眼、 被检者的个人数据 )。将由存储 - 控制 - 信号处理单元 109 提取的模板图像与输入 的指定信息一起存储在存储 - 控制 - 信号处理单元 109 中。 0041 眼底图像的获取 1 0042 图 2 示出用于使用本实施例的眼底摄像设备来确定执行追踪用的运动检测模板 图像的流程。图 3A 3C 示出从所拍摄的眼底图像对模板图像的提取和模式匹配。 0043 如果该设备的操作者通过存储 - 控制 - 信号处理单元 109 发出用于开始拍摄眼底 图像的命令， 则光源 101 发射照明光 111。与用于开始拍摄眼底图像的。

22、命令同时， 存储 - 控 制 - 信号处理单元 109 开始利用 XY 扫描器 104 进行扫描。照明光 111 通过 XY 扫描器 104 进行扫描， 并且穿过透镜 106-1 和 106-2， 然后入射到被检眼 108 以与光轴垂直地对眼底 107执行光栅化扫描。 由眼底107反射或散射的返回光112沿着相反方向在光路上行进， 穿 过半透半反镜 103 并入射到传感器 102。将通过传感器 102 被转换成电压的信号发送给存 储 - 控制 - 信号处理单元 109 以生成第一眼底图像 301( 步骤 202)。在本实施例中， 获取 2000 像素 2000 像素大小的眼底图像。 0044 。

23、模板图像的提取 1 0045 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 从所生成的第一眼底图像中提取用于图像评价的 模板图像 ( 步骤 203)。对于模板图像的提取， 可以提取眼底图像中的诸如血管的分支 / 交 叉等的特征点， 但不局限于此。还可以使用视盘等作为特征点。将所提取的模板图像存储 在存储 - 控制 - 信号处理单元 109 中。同时存储用于指定所提取的模板图像在第一眼底图 像上的位置的坐标。 0046 可以提取至少一个模板图像， 但是为了更精确地进行图像评价， 期望提取多个模 板图像。此外， 期望模板图像的提取区域相对地彼此分开。在本实施例中， 将第一眼底图像 围绕作为原点的中心分。

24、割成四个象限， 并且从每一象限提取一个模板图像。从第一眼底图 像中获取到四个模板图像 302、 303、 304 和 305。 0047 此外， 模板图像的大小并没有限制， 而是可以大于血管的交叉 / 分支区域。在本实 施例中， 模板图像的大小为 140 像素 140 像素。对于特征点的提取， 可以使用通常所实现 的技术， 并且省略对其的详细说明。 0048 眼底图像的获取 2 0049 在完成模板图像的提取时， 存储-控制-信号处理单元109向光源101、 传感器102 和XY扫描器104发送用于开始拍摄眼底图像的信号， 以拍摄第二眼底图像311(步骤204)。 0050 模式匹配 1 00。

25、51 当获取到第二眼底图像311时， 搜索眼底图像中的与模板图像302、 303、 304和305 一致的点 ( 以下称为匹配 )( 步骤 205)。搜索点可以是整个第二眼底图像 311， 但是为了更 高速地进行图像评价， 期望限制搜索点。 在这种情况下， 可以将限制在获取到模板图像时存 储在存储 - 控制 - 信号处理单元 109 中的模板图像的坐标周围的点设置为搜索点。在本实 施例中， 将提取出模板图像的坐标周围的 280 像素 280 像素的点设置为搜索点 316、 317、 318 和 319， 并且将这些搜索点与模板图像进行比较和匹配。此时， 在模板图像和与该模板 图像处于相同象限中。

26、的搜索点之间执行匹配。图 10 使用图 3A 3C 中的附图标记示出本 实施例中的模板图像和搜索点之间的关系。对于匹配方法， 可以使用通常所实现的模式匹 说 明 书 CN 102670168 A 6 5/10 页 7 配技术， 并且省略对其的详细说明。 0052 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 执行匹配， 判断搜索点与模板图像的相似程度， 并 且显示结果作为相似度。为了计算相似度， 例如， 可以使用相关函数。通过将相似度与特 定阈值进行比较来判断是否完成匹配。操作者可以任意设置阈值。因此， 对于四个模板图 像执行判断， 以使得在相似度小于阈值时， 判断为没有完成匹配， 并且当相似度在。

27、阈值以上 时， 判断为完成匹配。此外， 判断是否对所有四个模板图像都完成了匹配 ( 步骤 206)。此 时， 与之后的步骤 211 相同， 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 用作用于判断所获取的眼底图 像是否受到被检眼的运动的影响的判断单元。可选地， 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 用 作选择单元， 其中， 该选择单元用于在获取的多个图像中选择受被检眼的运动的影响较少 的图像或者所受影响的程度不大于获取预定相似度所利用的阈值的图像。 0053 如果判断为完成匹配， 则判断为第一眼底图像 301 和第二眼底图像 311 受到眼运 动的影响较少， 并且是相同的眼底图像， 而且确定。

28、追踪模板图像(步骤207)。 可以再次提取 特征点作为追踪用的运动检测模板图像， 但是还可以使用已提取的模板图像。将简要说明 眼运动(被检眼的运动)。 由于包括震颤、 闪烁和漂移的无意识眼动或头部运动而发生眼运 动。 作为被检眼的运动对眼底图像的影响， 眼运动的结果表现为眼底图像的不连续性、 伸缩 以及转动的其中一种。在本实施例中， 将受到眼运动 ( 被检眼的运动 ) 的影响较少 ( 或者 不受影响 ) 称为对所拍摄的眼底图像无法执行判断， 也就是说， 在眼底图像的拍摄期间没 有发生大于眼底图像的分辨率的运动。然而， 这显然不局限于以上所述。 0054 在本实施例中， 当所有模板图像匹配时， 。

29、判断为模板图像在图像获取期间受到眼 运动的影响较少， 并且是相同的眼底图像， 但是不局限于此。 操作者还可以根据被检眼或者 患者的状况来任意设置判断标准。 0055 在本实施例中， 当模板图像302和303与第二眼底图像311上的搜索点316和317 不匹配时(图3B)， 判断为第一眼底图像301或第二眼底图像311在图像获取期间受到眼运 动的影响。 0056 眼底图像的获取 3 0057 当判断为第一眼底图像 301 或第二眼底图像 311 受到眼运动的影响时， 存储 - 控 制 - 信号处理单元 109 再次获取眼底图像作为第三眼底图像 321( 步骤 209)。 0058 模式匹配 2 。

30、0059 在完成第三眼底图像 321 的获取时， 利用模板图像 302、 303、 304 和 305 执行匹配 ( 步骤 210)。 0060 在判断为完成匹配时， 判断为第一眼底图像 301 和第三眼底图像 321 受到眼运动 的影响较少， 并且是相同眼底图像， 而第二眼底图像 311 受到眼运动的影响。另一方面， 当 在这里没有完成匹配时， 判断为第一眼底图像 301 受到眼运动的影响。当判断为完成匹配 时， 确定追踪用的运动检测模板图像(步骤212)。 另外， 可以再次提取特征点作为追踪用的 运动检测模板图像， 但是还可以使用已提取的模板图像。 0061 在本实施例中， 模板图像 30。

31、2 和 303 与第三眼底图像 321 上的搜索点 326 和 327 不匹配 ( 图 3C)。该结果表示提取模板图像的第一眼底图像 301 受到眼运动的影响。因此， 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 判断为第一眼底图像 301 不适于提取追踪用的运动检测模 板图像。 说 明 书 CN 102670168 A 7 6/10 页 8 0062 模板图像的提取 2 0063 由于判断为第一眼底图像 301 不适于提取追踪用的运动检测模板图像， 因而从第 二眼底图像 311 中提取追踪用的运动检测模板图像 ( 步骤 214)。此时， 可以使用第三眼底 图像来提取追踪用的运动检测模板图像。 此。

32、时， 存储-控制-信号处理单元109还用作如下 的提取单元， 其中， 该提取单元用于从被判断为不受被检眼的运动影响的眼底图像中提取 至少一个特征点， 作为校正被检眼的运动的影响所使用的模板图像。 将步骤214由存储-控 制 - 信号处理单元 109 所提取的模板图像确定为追踪模板图像 ( 步骤 215)。可以重复相 同处理以提取最佳模板图像。例如， 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 判断从第二眼底图像 311 所提取的模板图像是否与第三眼底图像 321 上的搜索点 326 329 中的图像匹配。当 图像匹配时， 从第二眼底图像 311 中确定追踪用的运动检测模板图像。另一方面， 当图像。

33、不 匹配时， 如步骤209一样， 获取新的第四图像， 并且如步骤210一样， 在第二图像和第四图像 之间执行匹配。当没有完成匹配时， 如步骤 214 一样， 从第三图像提取模板图像。同样地， 可以获取新的图像以确定模板图像， 直到完成匹配为止。 0064 在本实施例中， 从第一图像提取模板图像 ( 步骤 203)， 然后获取第二图像 ( 步骤 204)， 并且根据匹配的判断 ( 步骤 206) 的结果获取第三图像 ( 步骤 209)， 但是可以在步骤 202 预先获取第二图像和第三图像来执行该处理。还可以预先获取第四图像。 0065 如上所述对眼底图像进行评价， 从而可以选择不受眼运动影响的眼。

34、底图像以提取 追踪用的运动检测模板图像。 具体地， 存储-控制-信号处理单元109判断为眼底图像不受 被检眼的运动的影响， 以提取和选择追踪用的运动检测模板图像。 存储-控制-信号处理单 元 109 用作用于使用所选择的图像检测被检眼的运动的检测单元。存储 - 控制 - 信号处理 单元 109 用作用于参考模板图像来校正被检眼的运动的影响以执行追踪的校正单元。在这 种情况下， 可以基于提取模板图像的眼底图像或者新拍摄的眼底图像来设置基准坐标。这 可以减轻眼底摄像期间操作者和患者的负担以执行高精度的追踪。 0066 在本实施例中， 说明了 SLO， 但是即使将该方法应用于眼底图像获取设备尤其是光。

35、 学相干断层成像仪 (OCT) 等， 也可以获得相同的优点。该方法可以应用于包括作为摄像单 元的二维 CCD 的眼底照相机。在上述实施例中， 说明了眼底图像， 但是并不局限于此。可以 将本实施例应用于前眼部图像。下面所述的实施例同样可应用于前眼部图像。 0067 根据本实施例， 可以提供一种眼科设备及其控制方法， 其中， 该眼科设备在眼底摄 像时降低模板图像提取的误差， 从而提高匹配精度并减轻操作者和患者的负担， 并且可以 选择受到眼运动的影响较少的眼底图像。 0068 实施例 2 0069 在本实施例中， 将说明应用本发明的扫描激光检眼镜 (SLO)。特别地， 这里将说明 这样一种设备， 该。

36、设备从所拍摄的多个眼底图像中提取模板图像， 执行模板图像之间的匹 配以评价眼底图像， 并且确定追踪用的运动检测模板图像。在本实施例中， 将参考图 1、 4 和 5 来特别说明用于使用三个眼底图像来评价眼底图像的方法。 0070 本实施例具有与实施例 1 相同的结构， 因此将省略对结构的说明。 0071 眼底图像的获取 0072 当操作者通过存储 - 控制 - 信号处理单元 109 发出用于获取眼底图像的命令时， 眼科摄像设备 100 获取多个眼底图像 ( 步骤 402)。在本实施例中， 获取第一眼底图像 501、 说 明 书 CN 102670168 A 8 7/10 页 9 第二眼底图像 5。

37、11 和第三眼底图像 521 这三个眼底图像。操作者可以将所拍摄的眼底图像 的数量任意设置成两个以上。 0073 模板图像的提取 0074 当完成摄像时， 从眼底图像中提取模板图像 502、 503、 504、 505、 512、 513、 514、 515、 522、 523、 524 和 525( 步骤 403)。 0075 模式匹配 0076 当完成模板图像的提取时， 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 使用从眼底图像的同 一象限中所提取的模板图像来执行匹配 ( 步骤 404)。 0077 在本实施例的第一象限中， 进行模板图像 502 和 512 之间、 502 和 522 之间。

38、、 以及 512 和 522 之间的匹配。在第二象限、 第三象限和第四象限中也执行匹配。 0078 通过存储 - 控制 - 信号处理单元 109 执行匹配， 以判断从同一象限所提取的模板 图像的相似程度， 并且将结果显示为相似度。通过将相似度与特定阈值进行比较来判断是 否完成匹配。 操作者可以任意设置阈值。 因此， 当相似度小于阈值时， 判断为没有完成匹配， 并且当相似度在阈值以上时， 判断为完成匹配。通过每一象限中模板匹配的程度来判断眼 底图像是否受到眼运动的影响 ( 步骤 405)。在本实施例中， 判断为模板在所有象限中均匹 配的图像大致是同一图像。 然而， 并不局限于本实施例中的设置， 。

39、操作者还可以根据被检眼 和患者的状况来任意设置图像的判断标准。在本实施例中， 如图 6A 6D 所示， 第三眼底图 像 521 上的模板 523 与第一眼底图像 501 上的模板 503 和第二眼底图像 511 上的模板 513 不匹配， 而其它模板匹配。因此， 判断为第一眼底图像 501 和第二眼底图像 511 大致是不受 眼运动影响的同一眼底图像。另一方面， 判断为第三眼底图像 521 是受到眼运动影响的眼 底图像。 0079 当判断为任一图像都不匹配时， 处理可以返回 ( 眼底图像的获取 )( 步骤 402)， 并 且可以再次获取多个图像。 0080 模板图像的确定 0081 当完成匹配。

40、并且判断为图像不受眼运动的影响时， 从眼底图像中提取特征点作为 追踪用的运动检测模板图像。此时， 当可以使用针对眼底图像的评价所提取的模板图像来 进行追踪用的运动检测时， 不必提取新的模板图像， 并且可以使用已提取的模板图像作为 追踪用的运动检测模板图像。 0082 如上所述对眼底图像进行评价， 因而可以选择不受眼运动影响的眼底图像来提取 追踪用的运动检测模板图像。这可以减轻眼底摄像期间操作者和患者的负担， 从而高精度 地执行追踪。 0083 在本实施例中， 说明了 SLO， 但是即使将该方法应用于眼底图像获取设备尤其是 OCT设备等， 也可以获得相同的优点。 该方法可应用于包括作为摄像单元的。

41、二维CCD的眼底 照相机。 0084 实施例 3 0085 在实施例 3 中， 将说明这样一种设备， 该设备并非提取特征点作为模板图像， 而是 从第一眼底图像中获取操作者任意确定的坐标周围的区域作为模板图像， 并且对多个眼底 图像执行匹配以进行评价。在本实施例中， 将参考图 1、 7、 8 和 9 来特别说明使用从第一眼 底图像所选择的模板图像对第二眼底图像和第三眼底图像执行模式匹配的设备。 说 明 书 CN 102670168 A 9 8/10 页 10 0086 本实施例具有与实施例 1 相同的结构， 因此将省略对结构的说明。将省略对与实 施例 1 和 2 重复的部分的说明。 0087 眼。

42、底图像的获取 1 0088 对获取模板图像的第一眼底图像 801 进行获取 ( 步骤 702)。在本实施例中， 获取 2000 像素 2000 像素大小的眼底图像。 0089 模板图像的提取 1 0090 当获取到第一眼底图像 801 时， 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 提取图像评价用 的模板图像 ( 步骤 703)。可以从第一眼底图像中任意选择模板图像的提取区域， 但是期望 将预期包括许多血管的分支或交叉的区域预先设置为眼底图像中的特征点。 可以提取至少 一个模板图像， 但是为了更精确的图像评价， 期望提取多个模板图像。此外， 期望模板图像 的提取区域相对地彼此分开。在本实施例中。

43、， 将第一眼底图像围绕作为原点的中心分割成 四个象限， 并且从每一象限提取一个模板图像。从第一眼底图像获取到四个模板图像 802、 803、 804 和 805( 图 8A)。这些模板图像是围绕作为原点的眼底图像的中心从图 9 所示的坐 标处所获取到的。在本实施例中， 模板图像的大小为 140 像素 140 像素。 0091 眼底图像的获取 2 0092 在提取到模板图像时， 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 再次获取模式匹配用的眼 底图像(步骤704)。 此时， 可以获取至少一个图像， 但是还可以获取多个图像以提高图像评 价的精度。所获取的眼底图像的数量没有限制， 而是可以由操作者任。

44、意确定。在本实施例 中， 新获取第二眼底图像 811 和第三眼底图像 821。在本实施例中， 在提取模板图像之后获 取眼底图像， 但是还可以在获取第一眼底图像 ( 步骤 702) 时获取多个眼底图像， 并且也可 以使用这些眼底图像中的一部分。 0093 模式匹配 0094 当获取到多个眼底图像时， 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 使用从第一眼底图像 801 所提取的模板图像 802、 803、 804 和 805 执行模式匹配 ( 步骤 705)( 图 8B)。对步骤 704 所获取的多个眼底图像执行模式匹配， 并且在本实施例中， 对第二眼底图像 811 和第三眼 底图像 821 执。

45、行模式匹配。匹配中的搜索点可以是整体的第二眼底图像 811 和第三眼底图 像821， 但是为了更高速地进行图像评价， 期望限制搜索点。 在这种情况下， 可以将限制在获 取模板图像时存储在存储 - 控制 - 信号处理单元 109 中的模板图像的坐标周围的点设置为 搜索点。在本实施例中， 将提取图 9 所示的各模板图像的坐标周围的 280 像素 280 像素 的点设置为匹配用的搜索点 816、 817、 818、 819、 826、 827、 828 和 829。存储 - 控制 - 信号处 理单元 109 判断是否完成匹配 ( 步骤 706)。 0095 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 。

46、执行匹配， 判断从同一象限所提取的模板图像的 相似程度， 并且将结果显示为相似度。通过每一象限中模板匹配的程度来判断眼底图像是 否受到眼运动的影响。在本实施例中， 判断为模板在所有象限中均匹配的图像大致是同一 图像。 然而， 并不局限于本实施例的设置， 操作者还可以根据被检眼或患者的状况来任意设 置判断标准。图 11A 11D 示出匹配的结果。 0096 在本实施例中， 根据图 11A 11D 所示的匹配结果， 判断为第一眼底图像 801 和第 三眼底图像 821 大致是同一图像。在本实施例中， 判断为第一眼底图像 801 和第三眼底图 像821大致是同一图像， 但是如果所有图像都不匹配， 则。

47、处理可以返回到步骤702以重新开 说 明 书 CN 102670168 A 10 9/10 页 11 始这些步骤。 0097 模板图像的提取 2 0098 当完成匹配并且判断为图像不受眼运动的影响时， 从眼底图像提取特征点作为追 踪模板图像。在本实施例中， 从第一眼底图像 801 提取特征点。在本实施例中， 特征点可以 从第一眼底图像 801 提取， 但是也可以从第三眼底图像 821 提取。此外， 当对多个眼底图像 完成了匹配时， 可以从匹配的眼底图像所选择出的任意眼底图像中提取特征点。 0099 如上所述对眼底图像进行评价， 因此可以选择不受眼运动影响的眼底图像， 以提 取追踪用的运动检测模。

48、板图像。这可以减轻眼底摄像期间操作者和患者的负担， 从而高精 度地执行追踪。 0100 在本实施例中， 说明了 SLO， 但是即使将该方法应用于眼底图像获取设备尤其是 OCT设备等， 也可以获得相同的优点。 该方法还可应用于包括作为摄像单元的二维CCD的眼 底照相机。 0101 实施例 4 0102 在本实施例中， 将说明这样一种设备， 该设备获取一个眼底图像， 判断该眼底图像 是否受到眼运动的影响， 并且确定追踪用的运动检测模板图像。 在本实施例中， 将参考图1、 12 和 13 来特别说明如下的设备， 其中， 该设备用于检测眼底图像的不连续性以判断是否存 在眼运动， 并且确定追踪用的运动检。

49、测模板图像。 0103 眼底图像的获取 0104 获取进行评价所使用的一个眼底图像 1300( 步骤 1202)。 0105 连续性的判断 0106 存储 - 控制 - 信号处理单元 109 根据所获取的眼底图像 1300 来判断图像的连 续性。通过检测连续性判断用的图像中的特征区域是否连续来判断图像的连续性 ( 步骤 1203)。在本实施例中， 在眼底图像 1300 的拍摄期间发生相对大的眼运动， 并且眼底图像部 分 1302 相对于眼底图像部分 1301 发生移位， 其中， 不连续部分 1303 存在于眼底图像部分 1302 和眼底图像部分 1301 之间的边界。在要检查眼部时， 将血管、 黄斑和视盘视为特征区 域， 但是不局限于此。 在本实施例中， 将血管设置为特征区域， 以判断连续性。 将使用标准化 交叉相关性(no。