(57)【要約】【課題】被検体の血管画像に複数の無血管領域の候補がある場合に、これらの無血管領域を精度良く検出できる仕組みを提供する。【解決手段】被検体の血管画像に対して設定された複数の位置に対応する複数の無血管領域を特定し（Ｓ３５０）、特定した複数の無血管領域における無血管領域同士の重複を判定する（Ｓ３７０）。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の血管画像に対して設定された複数の位置に対応する複数の無血管領域を特定する特定手段と、
前記複数の無血管領域における無血管領域同士の重複を判定する判定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記判定手段による判定結果に係る情報を表示装置に表示させる表示制御手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判定結果に係る情報は、前記重複が生じている旨の情報および前記重複が生じている無血管領域同士を合わせた領域を示す情報のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記表示制御手段は、前記判定手段によって前記無血管領域同士の重複が判定された場合、前記重複が生じている旨の情報を前記表示装置に表示させ、
ユーザーからの指示に応じて、前記無血管領域同士を切り離すか否かを決定する決定手段を更に有することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記表示制御手段は、前記判定手段によって前記無血管領域同士の重複が判定された場合、前記重複が生じている無血管領域同士を合わせた領域を示す情報を前記表示装置に表示させることを特徴とする請求項３または４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記表示制御手段は、前記重複が生じている無血管領域同士を合わせた領域に当該無血管領域の境界線を提示することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記重複が生じている無血管領域同士を合わせた領域を画像処理して、当該無血管領域の境界線を算出する算出手段を更に有することを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記算出手段は、前記重複が生じている無血管領域同士を合わせた領域に対してぼかし処理を行った後、当該ぼかし処理の結果画像に対して画素値に基づく等高線を算出し、当該等高線を用いて前記境界線を算出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記算出手段は、前記画像処理としてＭｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ画像処理を用いて、前記境界線を算出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記表示制御手段は、前記境界線によって画定された前記無血管領域同士のそれぞれの無血管領域を、異なる表示態様で前記表示装置に表示させることを特徴とする請求項６乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記表示制御手段は、前記境界線によって画定された前記無血管領域同士のそれぞれの無血管領域の面積、および、当該それぞれの無血管領域の面積を合計した合計面積のうち、少なくとも１つの面積を前記表示装置に表示させることを特徴とする請求項６乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記特定手段は、第１の時間に前記被検体を撮影して得た第１の血管画像において設定された複数の位置に関する情報を用いて、前記第１の時間とは異なる第２の時間に前記被検体を撮影して得た第２の血管画像における複数の無血管領域を特定し、
前記表示制御手段は、前記第１の血管画像および前記第２の血管画像において前記特定された複数の無血管領域のうち少なくとも１つの無血管領域であって、前記少なくとも１つの無血管領域における計測値の経時変化を時系列に示す情報を前記表示装置に更に表示させることを特徴とする請求項２乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記表示制御手段は、前記時系列に示す情報として、グラフ、表、および、前記無血管領域を含む前記血管画像のうち、少なくともいずれか１つを前記表示装置に表示させることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記表示制御手段は、前記複数の無血管領域のそれぞれの無血管領域における計測値の経時変化を時系列に示す情報を前記表示装置に表示させるものであって、前記それぞれの無血管領域における前記時系列に示す情報を異なる表示態様で表示させることを特徴とする請求項１２または１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記表示制御手段は、前記それぞれの無血管領域における前記時系列に示す情報を前記表示装置に表示させる際に、前記それぞれの無血管領域を含む前記血管画像も前記表示装置に表示させることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記表示制御手段は、前記複数の無血管領域が経過時間とともに合体した場合には、前記時系列に示す情報として、前記合体した無血管領域における計測値の経時変化を時系列に示す情報を表示することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記血管画像に対して、前記複数の位置を設定する設定手段を更に有し、
前記特定手段は、前記設定手段で設定された前記複数の位置に対応する前記複数の無血管領域を特定することを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記設定手段は、ユーザーからの指定に応じて、前記複数の位置を設定することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記設定手段は、前記特定手段によって特定された前記複数の無血管領域に応じて、追加する前記位置である追加位置を更に設定し、
前記特定手段は、前記追加位置を用いて前記無血管領域の特定を更に行うことを特徴とする請求項１７または１８に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記被検体における過去の前記無血管領域に係る過去情報を記憶する記憶手段を更に有し、
前記設定手段は、前記過去情報を用いて前記位置を設定することを特徴とする請求項１７乃至１９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項２１】
前記設定手段は、前記血管画像において前記過去の無血管領域に対応する領域の重心位置に、前記位置を設定することを特徴とする請求項２０に記載の画像処理装置。
【請求項２２】
前記重複が生じている無血管領域同士を合わせた領域を表示装置に表示させる表示制御手段を更に有し、
前記表示制御手段は、前記重複が生じている無血管領域同士を合わせた領域において前記過去の無血管領域に対して変化した部分を識別可能に前記表示装置に表示させることを特徴とする請求項２０または２１に記載の画像処理装置。
【請求項２３】
前記判定手段は、前記複数の無血管領域のマスク画像を用いて当該マスク画像においてオーバーラップする共通領域が存在する場合に、前記重複を判定することを特徴とする請求項１乃至２２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項２４】
第１の時間に被検体を撮影して得た第１の血管画像において設定された位置に対応する無血管領域を特定し、前記第１の時間とは異なる第２の時間に前記被検体を撮影して得た第２の血管画像における無血管領域を、前記設定された位置に関する情報を用いて特定する特定手段と、
前記第１の血管画像および前記第２の血管画像において前記特定された無血管領域における計測値の経時変化を時系列に示す情報を表示装置に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２５】
測定光が前記被検体の同一位置を走査するように制御して得た複数の断層画像を用いてモーションコントラストを前記血管画像として生成する生成手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至２４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項２６】
当該画像処理装置は、
前記被検体に対して前記測定光を走査する走査手段と、前記測定光を照射した前記被検体からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た合波光を検出する検出手段と、を有する撮影装置と通信可能に接続する
ことを特徴とする請求項２５に記載の画像処理装置。
【請求項２７】
前記被検体は、被検眼の眼底であることを特徴とする請求項１乃至２６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項２８】
被検体の血管画像に対して設定された複数の位置に対応する複数の無血管領域を特定する特定ステップと、
前記複数の無血管領域における無血管領域同士の重複を判定する判定ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２９】
第１の時間に被検体を撮影して得た第１の血管画像において設定された位置に対応する無血管領域を特定し、前記第１の時間とは異なる第２の時間に前記被検体を撮影して得た第２の血管画像における無血管領域を、前記設定された位置に関する情報を用いて特定する特定ステップと、
前記第１の血管画像および前記第２の血管画像において前記特定された無血管領域における計測値の経時変化を時系列に示す情報を表示装置に表示させる表示制御ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３０】
コンピュータを、請求項１乃至２７のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、光干渉断層計（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）など断層画像撮影装置を用いて、例えば被検体として被検眼の眼底を撮影すると、網膜層内部の状態を３次元的に観察することができる。この断層画像撮影装置は、疾病の診断をより的確に行うのに有用であることから、特に眼科診療の分野で広く用いられている。このＯＣＴの形態として、例えば広帯域な光源とマイケルソン干渉計とを組み合わせたＴＤ−ＯＣＴ（Ｔｉｍｅ  Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）がある。このＴＤ−ＯＣＴでは、測定光から分岐させた参照光を反射させる参照ミラーの位置を一定速度で移動させて、測定光と参照光との干渉光を取得し、被検体の深さ方向の光強度分布を得るように構成されている。しかしながら、このＴＤ−ＯＣＴでは、機械的な駆動が必要となるため、高速に断層画像を取得することは難しい。そこで、より高速な断層画像の取得法として、広帯域光源を用いて分光器で干渉光に基づく干渉信号を取得するＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）や、高速波長掃引光源を用いて時間的に分光するＳＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ  Ｓｏｕｒｃｅ  ＯＣＴ）が開発されている。
【０００３】
また、近年では、被検体の血管画像（例えば、被検眼の眼底血管画像）の生成のためにＯＣＴを用いて非侵襲に血管を３次元で描出するＯＣＴ  Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ（以下、「ＯＣＴＡ」と記載する）技術が用いられるようになってきている。このＯＣＴＡでは、測定光で被検体の同一位置を複数回走査し、赤血球の変位と測定光との相互作用により得られるモーションコントラストを画像化する。
【０００４】
また、例えば糖尿病網膜症の疾病診断のため、２次元の正面ＯＣＴＡ画像から、中心窩無血管性域や無灌流領域のような無血管領域の特定等が行われている。例えば、特許文献１では、血管画像であるＯＣＴＡ画像上での無血管領域の特定のため、ユーザーからの指示によって設定されたシード点の位置情報に基づいて無血管領域を特定する処理を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−４７１２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した特許文献１に記載の技術は、被検体の血管画像に１つの無血管領域の候補がある場合に、１つのシード点を設定して当該１つの無血管領域を特定するものである。このため、特許文献１に記載の技術では、被検体の血管画像に複数の無血管領域の候補がある場合には、これらの無血管領域を精度良く検出することは困難であるという問題があった。
【０００７】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、被検体の血管画像に複数の無血管領域の候補がある場合に、これらの無血管領域を精度良く検出できる仕組みを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の画像処理装置の一つは、被検体の血管画像に対して設定された複数の位置に対応する複数の無血管領域を特定する特定手段と、前記複数の無血管領域における無血管領域同士の重複を判定する判定手段と、を有する。
また、本発明は、上述した画像処理装置による画像処理方法、及び、上述した画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一つによれば、被検体の血管画像に複数の無血管領域の候補がある場合に、これらの無血管領域を精度良く検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置を含む画像処理システムの概略構成の一例を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る画像処理装置の内部の概略構成の一例を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態を示し、ＯＣＴＡ撮影を説明するための図である。
【図５】第１の実施形態を示し、図３に示すフローチャートの処理によって得られる画像を含む情報の一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態を示し、図３に示すフローチャートの処理によって得られる画像を含む情報の一例を示す図である。
【図７】第１の実施形態を示し、図３（ａ）のステップＳ３５０の処理を説明するための図である。
【図８】第１の実施形態を示し、図３（ｃ）のステップＳ３５５の処理で得られたＮＰＡ（無血管領域）のマスク画像の一例を示す図である。
【図９】第１の実施形態を示し、図３（ａ）のステップＳ３８０の処理を説明するための図である。
【図１０】第１の実施形態を示し、図３（ｄ）のステップＳ３８６の処理を説明するための図である。
【図１１】変形例１を説明するための図である。
【図１２】変形例２を説明するための図である。
【図１３】第２の実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】第２の実施形態を示し、図１３に示すフローチャートの処理を説明するための図である。
【図１５】第３の実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１６】第３の実施形態を示し、図１５に示すフローチャートの処理を説明するための図である。
【図１７】第４の実施形態を示し、図１の表示装置に表示されるＮＰＡ情報の経時変化を時系列に示す情報の一例を示す図である。
【図１８】変形例６を説明するための図である。
【図１９】変形例７及び変形例８を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（実施形態）について説明する。
【００１２】
［第１の実施形態］
まず、第１の実施形態について説明する。
【００１３】
第１の実施形態では、入力された（具体的に本実施形態では、被検眼の眼底）の血管画像（具体的に本実施形態では、眼底血管画像）に関して、中心窩無血管性域や、無灌流領域等の注目領域にあるＮＰＡ（無血管領域）の特定方法として、複数のＮＰＡ候補のそれぞれの中にシード点を設定し、その情報に基づいてそれぞれのＮＰＡを特定する方法例を説明する。この際、シード点は、ＮＰＡ（無血管領域）の検出の開始点に相当する。
【００１４】
具体的に、本実施形態に係る画像処理装置では、眼底血管画像に複数のＮＰＡ候補があって、その眼底血管画像をユーザー（操作者）に提示し、ユーザーの操作入力からそれぞれのＮＰＡ候補にシード点を設定し、設定されたシード点に基づいてＮＰＡを特定する。そして、本実施形態に係る画像処理装置では、特定されたＮＰＡのオーバーラップ（特定されたＮＰＡ同士の重複）が発生した場合に、ユーザーに警告を提示し、ユーザーの操作入力からオーバーラップされたＮＰＡの編集処理を行い、それぞれのＮＰＡを特定する、例を説明する。
【００１５】
図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置１００を含む画像処理システム１０の概略構成の一例を示す図である。画像処理システム１０は、図１（ａ）に示すように、画像処理装置１００、断層画像撮影装置２００、入力装置３００、及び、表示装置４００を有して構成されている。画像処理装置１００は、例えばインタフェースを介して、断層画像撮影装置２００、入力装置３００及び表示装置４００と接続されている。
【００１６】
断層画像撮影装置２００は、眼部（図１（ｂ）の被検眼Ｅ）の断層画像を含む各種の画僧を撮影する装置である。本実施形態においては、断層画像撮影装置２００として、ＳＤ−ＯＣＴを用いるものとする。しかしながら、本発明においては、断層画像撮影装置２００は、このＳＤ−ＯＣＴに限定されるものではなく、例えばＳＳ−ＯＣＴを用いてもよく、更には、断層画像を撮影できる装置であれば他の装置も適用可能である。この断層画像撮影装置２００は、図１（ａ）に示すように、測定光学系２００−１、ステージ部２００−２、及び、ベース部２００−３を含み構成されている。測定光学系２００−１は、図１（ｂ）に示す被検眼Ｅの前眼部画像、被検眼ＥのＳＬＯ眼底画像、被検眼Ｅの断層画像を撮影するための光学系である。ステージ部２００−２は、測定光学系２００−１を前後左右方向（図１（ｂ）のｘｙｚ方向）に移動可能に構成された構成部である。ベース部２００−３は、後述の分光器を内蔵している構成部である。
【００１７】
画像処理装置１００は、例えば入力装置３００から入力された情報に基づいて、断層画像撮影装置２００で撮影された断層画像を含む各種の画像を処理する装置である。また、画像処理装置１００は、ステージ部２００−２の制御や、アラインメント動作の制御、断層画像の再構成等を実行するコンピュータである。また、画像処理装置１００は、記憶部１２０を含み構成されており、記憶部１２０は、例えば、断層画像撮影用のプログラム、患者情報、撮影データ、眼底血管画像、過去検査の画像データ、無血管領域（ＮＰＡ）情報等の計測データなどを記憶する。
【００１８】
入力装置３００は、画像処理装置１００に対して各種の情報を入力する装置である。この入力装置３００は、例えば、キーボードやマウス、タッチ操作画面などを含み構成されており、ユーザーは、この入力装置３００を介して、画像処理装置１００や断層画像撮影装置２００に対して指示を行う。
【００１９】
表示装置４００は、例えば画像処理装置１００の制御に基づいて、画像処理装置１００で処理された各種の画像や各種の情報を表示する装置である。この表示装置４００は、例えば、モニタを含み構成されている。
【００２０】
（断層画像撮影装置２００の概略構成）
次に、図１（ｂ）を用いて、断層画像撮影装置２００の概略構成について説明する。この図１（ｂ）には、図１（ａ）に示す測定光学系２００−１の内部の概略構成と、図１（ａ）に示すベース部２００−３の内部の概略構成が示されている。
【００２１】
まず、測定光学系２００−１の内部の概略構成について説明する。
測定光学系２００−１では、被検眼Ｅに対向して対物レンズ２０１が設置され、その光軸上に第１ダイクロイックミラー２０２及び第２ダイクロイックミラー２０３が配置されている。これらのダイクロイックミラー２０２及び２０３によって、ＯＣＴ光学系の光路２３１と、ＳＬＯ光学系及び固視灯用の光路２３２と、前眼観察用の光路２３３とに、光が波長帯域ごとに分岐される。ここで、ＳＬＯ光学系は、共焦点レーザー走査検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：ＳＬＯ）の光学系である。
【００２２】
ＳＬＯ光学系及び固視灯用の光路２３２には、ＳＬＯ走査手段２０４、レンズ２０５及び２０６、ミラー２０７、第３ダイクロイックミラー２０８、ＳＬＯ光源２０９、固視灯２１０、ＡＰＤ（Ａｖａｌａｎｃｈｅ  Ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ）２１１が配置されている。ミラー２０７は、例えば穴あきミラーや中空のミラーが蒸着されたプリズムであり、ＳＬＯ光源２０９による照明光と被検眼Ｅからの戻り光とを分離する。第３ダイクロイックミラー２０８は、ＳＬＯ光源２０９の光路と固視灯２１０の光路とに波長帯域ごとに分離する。ＳＬＯ走査手段２０４は、ＳＬＯ光源２０９から発せられた光を被検眼Ｅ上で走査するものであり、Ｘ方向に走査するＸスキャナ及びＹ方向に走査するＹスキャナから構成されている。本実施形態では、例えば、ＳＬＯ走査手段２０４のＸスキャナは高速走査を行う必要があるためポリゴンミラーで構成され、ＳＬＯ走査手段２０４のＹスキャナはガルバノミラーで構成されている。レンズ２０５は、ＳＬＯ光学系及び固視灯２１０の焦点合わせのため、不図示のモータによって駆動される。ＳＬＯ光源２０９は、７８０ｎｍ付近の波長の光を発生する。固視灯２１０は、可視光を発生して被検眼Ｅの固視を促すものである。ＡＰＤ２１１は、被検眼Ｅからの戻り光を検出する。
【００２３】
ＳＬＯ光源２０９から発せられた光は、第３ダイクロイックミラー２０８で反射され、ミラー２０７を通過し、レンズ２０６及び２０５を通ってＳＬＯ走査手段２０４によって被検眼Ｅ（具体的に本実施形態では、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ）上で走査される。被検眼Ｅからの戻り光は、照明光と同じ経路を戻った後、ミラー２０７によって反射され、ＡＰＤ２１１へと導かれて、ＳＬＯ眼底画像が得られる。また、固視灯２１０から発せられた光は、第３ダイクロイックミラー２０８、ミラー２０７を透過し、レンズ２０６及び２０５を通り、ＳＬＯ走査手段２０４によって被検眼Ｅ上の任意の位置に所定の形状を作り、被検眼Ｅの固視を促す。
【００２４】
前眼観察用の光路２３３には、レンズ２１２、スプリットプリズム２１３、レンズ２１４、赤外光を検知する前眼部観察用のＣＣＤ２１５が配置されている。ＣＣＤ２１５は、不図示の前眼部観察用照射光の波長、具体的には９７０ｎｍ付近に感度を持つものである。スプリットプリズム２１３は、被検眼Ｅの瞳孔と共役な位置に配置されており、被検眼Ｅに対する測定光学系２００−１のＺ軸方向（光軸方向）の距離を、前眼部のスプリット像として検出できる。
【００２５】
ＯＣＴ光学系の光路２３１には、ＯＣＴ光学系が配置されており、このＯＣＴ光学系は被検眼Ｅ（具体的に本実施形態では、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ）の断層画像を撮影するためのものである。より具体的に、ＯＣＴ光学系は、断層画像を形成するための干渉信号を得るものである。ＸＹスキャナ２１６は、測定光を被検眼Ｅ（具体的に本実施形態では、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ）に対して走査するＯＣＴ走査手段である。このＸＹスキャナ２１６は、図１（ｂ）では１枚のミラーとして図示されているが、実際には図１（ｂ）に示すｘ方向及びｙ方向の２軸方向の走査を行うガルバノミラーである。レンズ２１７及び２１８のうちのレンズ２１７は、光カプラー２１９に接続されている光ファイバー２２５から出射するＯＣＴ光源２２０からの光を、被検眼Ｅに焦点合わせするために不図示のモータによって駆動される。この焦点合わせによって、被検眼Ｅからの戻り光は、同時に光ファイバー２２５の先端にスポット状に結像されて入射されることとなる。次に、ＯＣＴ光学系の光路２３１を構成する、ＯＣＴ光源２２０から被検眼Ｅへの光路と参照光学系と分光器２４０について説明する。ＯＣＴ光源２２０から被検眼Ｅへの光路には、ＯＣＴ光源２２０、光ファイバー２２４、光カプラー２１９、光ファイバー２２５、光ファイバー２２５に設けられた偏光調整部２２８、レンズ２１８、レンズ２１７、ＸＹスキャナ２１６が配置されている。参照光学系としては、光カプラー２１９に接続された光ファイバー２２６、光ファイバー２２６に設けられた偏光調整部２２９、レンズ２２３、分散補償ガラス２２２、参照ミラー２２１が設けられている。分光器２４０は、ベース部２００−３の内部に設けられており、光カプラー２１９に接続された光ファイバー２２７からの光を受光する。光ファイバー２２４〜２２７は、例えば、光カプラー２１９に接続されて一体化しているシングルモードの光ファイバーである。本実施形態では、これらの構成によってマイケルソン干渉計を構成している。
【００２６】
ＯＣＴ光源２２０から出射された光は、光ファイバー２２４を通じ、光カプラー２１９を介して光ファイバー２２５側に進む測定光と、光ファイバー２２６側に進む参照光とに分割される。光カプラー２１９で分岐した測定光は、上述したＯＣＴ光源２２０から被検眼Ｅへの光路を介してダイクロイックミラー２０３及び２０２，対物レンズ２０１を通じて、観察対象である被検眼Ｅ（具体的に本実施形態では、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ）に照射される。そして、被検眼Ｅに照射された測定光は、被検眼Ｅによる反射や散乱により同じ光路を通じて光カプラー２１９に到達する。
【００２７】
一方、光カプラー２１９で分岐した参照光は、光ファイバー２２６、レンズ２２３、測定光と参照光との波長分散を合わせるために挿入された分散補償ガラス２２２を介して参照ミラー２２１に到達し反射される。そして、参照ミラー２２１で反射した参照光は、同じ光路を戻り、光カプラー２１９に到達する。
【００２８】
光カプラー２１９によって、被検眼Ｅを経由して戻った測定光と参照ミラー２２１を経由して戻った参照光とは、合波されて干渉光となる。ここで、測定光の光路長と参照光の光路長とが、ほぼ同一となったときに干渉を生じる。参照ミラー２２１は、不図示のモータ及び駆動機構によって、光軸方向に調整可能に保持されており、測定光の光路長に参照光の光路長を合わせることが可能に構成されている。また、偏光調整部２２８及び２２９は、それぞれ、光ファイバー２２５及び２２６に設けられており、偏光調整を行う。これらの偏光調整部２２８及び２２９は、対応する光ファイバーをループ状に引きまわした部分を幾つか持っている。このループ状の部分を光ファイバーの長手方向を中心として回転させることで光ファイバーに捩じりを加え、測定光と参照光の偏光状態を各々調整して合わせることができる。そして、光カプラー２１９で発生した干渉光は、光ファイバー２２７を介して分光器２４０に導かれる。
【００２９】
分光器２４０は、レンズ２４１、回折格子２４２、レンズ２４３、及び、ラインセンサ２４４を含み構成されている。この分光器２４０は、測定光を照射した被検眼Ｅ（具体的に本実施形態では、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ）からの戻り光と測定光に対応する参照光とを合波して得た干渉光（合波光）を検出する検出手段である。光ファイバー２２７から出射された干渉光は、レンズ２４１を介して平行光となった後、回折格子２４２で分光され、レンズ２４３によってラインセンサ２４４に結像される。そして、ラインセンサ２４４は、結像された干渉光に基づく干渉信号を生成する。
【００３０】
次いで、ＯＣＴ光源２２０の周辺について説明する。
ＯＣＴ光源２２０は、例えば、代表的な低コヒーレント光源であるＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ  Ｄｉｏｄｅ）である。この場合、ＯＣＴ光源２２０から出射される光の中心波長は８５５ｎｍ程度、その波長バンド幅は約１００ｎｍ程度である。ここで、バンド幅は、得られる断層画像の光軸方向の分解能に影響するため、重要なパラメーターである。ＯＣＴ光源２２０としては、ここではＳＬＤを用いたがこれに限定されるものではなく、低コヒーレント光が出射できる光源であれば適用可能であり、例えばＡＳＥ（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ  Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）等を用いることができる。ＯＣＴ光源２２０から出射される光の中心波長は、被検眼Ｅを測定することを鑑みると、近赤外光が適する。また、ＯＣＴ光源２２０から出射される光の中心波長は、得られる断層画像の横方向の分解能に影響するため、なるべく短波長であることが望ましい。双方の理由から、本実施形態では、ＯＣＴ光源２２０から出射される光の中心波長を８５５ｎｍ程度とした。また、本実施形態では、干渉計としてマイケルソン干渉計を用いたが、例えばマッハツェンダー干渉計を用いてもよい。例えば、測定光と参照光との光量差に応じて、光量差が大きい場合にはマッハツェンダー干渉計を用い、光量差が比較的小さい場合にはマイケルソン干渉計を用いることが望ましい。
【００３１】
（画像処理装置１００の概略構成）
次に、図１（ａ）に示す画像処理装置１００の内部の概略構成について説明する。
図２は、第１の実施形態に係る画像処理装置１００の内部の概略構成の一例を示す図である。この図２では、画像処理装置１００に加えて、図１（ａ）に示す断層画像撮影装置２００、入力装置３００及び表示装置４００も図示している。
【００３２】
画像処理装置１００は、例えば断層画像撮影装置２００に通信可能に接続されたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であり、図２に示すように、画像取得部１１０、記憶部１２０、撮影制御部１３０、画像処理部１４０、及び、表示制御部１５０を含み構成されている。
【００３３】
画像処理装置１００は、例えば、演算処理装置であるＣＰＵが、ソフトウェアモジュールのプログラムを実行することによって、画像取得部１１０、撮影制御部１３０、画像処理部１４０及び表示制御部１５０の機能を実現する形態を採りうる。なお、本発明は、この形態に限定されるものではなく、例えば、画像処理部１４０をＡＳＩＣ等の専用のハードウェアで実現してもよいし、表示制御部１５０をＣＰＵとは異なるＧＰＵ等の専用プロセッサーを用いて実現してもよい。また、断層画像撮影装置２００と画像処理装置１００との通信接続は、ネットワークを介した構成であってもよい。
【００３４】
画像取得部１１０は、断層画像撮影装置２００によって撮影されたＳＬＯ眼底画像や断層画像の信号データを取得する。この画像取得部１１０は、断層画像生成部１１１、及び、モーションコントラストデータ生成部１１２を含み構成されている。断層画像生成部１１１は、断層画像撮影装置２００によって撮影された断層画像の信号データ（干渉信号）を取得し、これに信号処理を行うことによって被検体（本実施形態では、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ）の断層画像を生成する。そして、断層画像生成部１１１は、生成した断層画像のデータを記憶部１２０に格納する。モーションコントラストデータ生成部１１２は、被検体の同一位置を繰り返し撮影し、その撮影間における被検体の時間的な変化を検出したデータであるモーションコントラストデータを生成する。
【００３５】
記憶部１２０は、被検眼Ｅの情報（患者の氏名、年齢、性別など）、撮影により得られた画像（断層画像、ＳＬＯ画像、ＯＣＴＡ画像など）や合成画像、撮影パラメーター、ＮＰＡ（無血管領域）情報、計測値、ユーザーが設定したパラメーター等を関連付けて保持している。
【００３６】
撮影制御部１３０は、断層画像撮影装置２００に対して撮影制御を行う。撮影制御には、断層画像撮影装置２００に対して撮影パラメーターの設定に関して指示することや、撮影の開始もしくは終了に関して指示することも含まれる。この際、撮影制御部１３０は、例えば、記憶部１２０に記憶されている撮影パラメーターを用いて断層画像撮影装置２００に対する撮影制御を行う形態を採りうる。
【００３７】
画像処理部１４０は、各種の画像（断層画像、ＳＬＯ画像、ＯＣＴＡ画像など）に対して画像処理を行う。この画像処理部１４０は、図２に示すように、位置合わせ部１４１、合成部１４２、補正部１４３、画像特徴取得部１４４、投影部１４５、及び、解析部１４６を有して構成されている。
【００３８】
位置合わせ部１４１は、合成部１４２が合成処理を行う際に用いる位置合わせパラメーターを生成する等を行う。
【００３９】
合成部１４２は、位置合わせ部１４１により得られた位置合わせパラメーターに基づいて、モーションコントラストデータ生成部１１２で生成された複数のモーションコントラストデータを合成し、モーションコントラスト画像を生成する等を行う。
【００４０】
補正部１４３は、モーションコントラスト画像内に生じるプロジェクションアーチファクトを２次元もしくは３次元的に抑制する等の補正処理を行う（プロジェクションアーチファクトについては、図３（ｂ）のＳ３１４で説明する）。
【００４１】
画像特徴取得部１４４は、断層画像生成部１１１で生成された断層画像から、被検眼Ｅの眼底Ｅｒにおける網膜や脈絡膜の層境界、中心窩や視神経乳頭中心の位置等の画像特徴を取得する。
【００４２】
投影部１４５は、画像特徴取得部１４４で取得された層境界の位置に基づく深度範囲でモーションコントラスト画像を投影し、正面モーションコントラスト画像を生成する等を行う。
【００４３】
解析部１４６は、各種の画像に対して解析処理を行う。例えば、解析部１４６は、投影部１４５で得られた正面モーションコントラスト画像からＮＰＡ（無血管領域）の特定や計測処理を行う。この解析部１４６は、図２に示すように、強調部１４６１、抽出部１４６２、計測部１４６３、及び、座標変換部１４６４を含み構成されている。
【００４４】
強調部１４６１は、被検体（本実施形態では、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ）の血管強調処理を実行する。抽出部１４６２は、血管強調画像に基づいてＮＰＡの境界線を抽出して、ＮＰＡの抽出を行う。計測部１４６３は、抽出部１４６２で抽出されたＮＰＡのマスク画像を生成したり、ＮＰＡの面積や体積などの計測値を算出したりする。座標変換部１４６４は、正面モーションコントラスト画像の座標変換を行う。座標変換部１４６４による座標変換の例としては、直交座標から極座標への座標変換や、極座標から直交座標への座標変換が挙げられる。
【００４５】
（画像処理装置１００による画像処理方法）
次に、図１及び図２に示す画像処理装置１００による画像処理方法について説明する。
図３は、第１の実施形態に係る画像処理装置１００による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。具体的に、図３（ａ）は、第１の実施形態に係る画像処理方法の全体的な処理手順を示すフローチャートであり、また、図３（ｂ）〜図３（ｄ）は、それぞれ、図３（ａ）に示すステップＳ３１０，Ｓ３５０，Ｓ３８０の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【００４６】
ここで、図３の説明を行う前に、図４を用いてＯＣＴＡ撮影について説明する。
図４は、第１の実施形態を示し、ＯＣＴＡ撮影を説明するための図である。具体的に、図４は、主走査方向が水平方向（図１（ｂ）のｘ方向）であり、その垂直方向の副走査方向（図１（ｂ）のｙ方向）の各位置（ｙｉ；１≦ｉ≦ｎ）において、ｒ回連続でＢスキャンを行うＯＣＴＡ撮影の例を示している。なお、ＯＣＴＡ撮影において、同一位置で複数回走査することをクラスタ走査、同一位置で得られた複数枚の断層画像のことをクラスタと呼ぶ。そして、クラスタ単位でモーションコントラストデータを生成し、１クラスタあたりの断層画像数（略同一位置での走査回数）を増やすと、モーションコントラスト画像の一種であるＯＣＴＡ画像のコントラストが向上することが知られている。
【００４７】
以下に、図３（ａ）に示す、第１の実施形態に係る画像処理方法の全体的な処理手順について説明する。
【００４８】
＜ステップＳ３１０＞
まず、図３（ａ）のステップＳ３１０において、画像取得部１１０及び画像処理部１４０は、眼底血管画像としてモーションコントラスト画像であるＯＣＴＡ画像を取得する。この際、画像処理装置１００は、記憶部１２０にすでに記憶されている眼底血管画像を取得してもよいが、本実施形態においては、画像処理装置１００が測定光学系２００−１を制御して、取得された断層画像からモーションコントラスト画像を生成して取得する例を示す。即ち、本実施形態では、画像取得部１１０及び画像処理部１４０は、測定光が被検体である眼底Ｅｒの同一位置を走査するように制御して得た複数の断層画像を用いてモーションコントラストを眼底血管画像として生成して取得する形態を採る。なお、本発明においては、この取得方法に限定されるものではなく、眼底血管画像の取得であれば、その他の方法でもよい。
【００４９】
図５は、第１の実施形態を示し、図３に示すフローチャートの処理によって得られる画像を含む情報の一例を示す図である。
具体的に、例えば、ステップＳ３１０の処理では、眼底血管画像として、図５（ａ）に示すようなモーションコントラスト画像が取得される。なお、本発明においては、これに限定されるものではなく、その他の眼底血管画像、例えば、フルオレセイン血管造影画像やインドシアニングリーン（ｉｎｄｏｃｙａｎｉｎｅ  ｇｒｅｅｎ：ＩＣＧ）血管造影画像、ＯＣＴ血管造影画像などを取得するようにしてもよい。
【００５０】
＜ステップＳ３２０＞
続いて、ステップＳ３２０において、解析部１４６の強調部１４６１は、ノイズの影響を最小にして、ステップＳ３１０で取得された眼底血管画像の画像強調処理を行う。この処理の具体例を以下に記載する。
・Ｓ３２０−１）  ステップＳ３１０で取得された眼底血管画像に、「ｎａｒｒｏｗ  ｗｉｎｄｏｗ  ｓｉｚｅ」の「Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｌｏｗ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ（ＬＰＦ）」をかけて、Ｌｉｇｈｔ−Ｆｉｌｔｅｒｅｄ  ＯＣＴＡ  ｉｍａｇｅ（ＬＦ−ＯＣＴＡ画像）を生成する。ここでは、「ｎａｒｒｏｗ  ｗｉｎｄｏｗのｓｉｚｅ」は、３ピクセルとする。
・Ｓ３２０−２）  ステップＳ３１０で取得された眼底血管画像に、「ｗｉｄｅ  ｗｉｎｄｏｗ  ｓｉｚｅ」の「Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｌｏｗ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ（ＬＰＦ）」をかけて、Ｓｔｒｏｎｇ−Ｆｉｌｔｅｒｅｄ  ＯＣＴＡ  ｉｍａｇｅ（ＳＦ−ＯＣＴＡ画像）を生成する。ここでは、「ｗｉｄｅ  ｗｉｎｄｏｗのｓｉｚｅ」は、８５ピクセルとする。
・Ｓ３２０−３）  ＬＦ−ＯＣＴＡ画像をＳＦ−ＯＣＴＡ画像で割り算を行い、Ｒｅｌａｔｉｖｅ  Ｖａｒｉａｔｉｏｎ  ＯＣＴＡ（ＲＶ−ＯＣＴＡ）画像を生成する。
・Ｓ３２０−４）  特定の閾値ＲＬ（Ｒａｔｉｏ  Ｌｉｍｉｔ）を用いて、ＲＶ−ＯＣＴＡ画像の二値化を行う。ここでは、閾値ＲＬを１とする。そして、ＲＶ−ＯＣＴＡ画像の各ピクセル値がＲＬ以下であれば、そのピクセルをゼロにする。さもなければ、そのピクセルを１にする。
・Ｓ３２０−５）  二値化された画像に、ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  ｆｉｌｔｅｒをかける。ここでは、ｋｅｒｎｅｌ  ｓｉｚｅ＝３のｏｐｅｎ−ｃｌｏｓｅ処理を行う。この処理によって画像上の塩ノイズを減らし、血管構造の連続性を改善する。
以上のステップＳ３２０の処理を行うことにより、例えば図５（ｂ）に示す眼底血管画像が得られる。
【００５１】
＜ステップＳ３３０＞
続いて、ステップＳ３３０において、解析部１４６は、ステップＳ３２０で得られた眼底血管画像内の複数のＮＰＡ候補のそれぞれに対してシード点を設定する。即ち、ここでは、眼底血管画像に複数のＮＰＡ候補があり、当該複数のＮＰＡ候補に対応する複数のシード点を設定する。
【００５２】
ここでは、ステップＳ３３０におけるシード点の設定方法として、ユーザーが入力装置３００を介して入力した情報に基づいて、解析部１４６が複数のシード点を設定するものとする。この場合、具体的に、まず、画像処理装置１００が表示装置４００に眼底血管画像であるＯＣＴＡ画像を表示させ、ユーザーが、入力装置３００を介して、ＯＣＴＡ画像内の複数のＮＰＡ候補のそれぞれの１点を選択して指定する。そして、解析部１４６は、入力装置３００を介して、ユーザーの入力情報を取得し、眼底血管画像であるＯＣＴＡ画像に対して、指定された１点ごとにシード点を設定する。なお、本発明においては、この形態に限定されるものではなく、解析部１４６が、自動的にシード点を設定する形態も、本発明に適用可能である。
【００５３】
解析部１４６が、自動的にシード点を設定する形態の一例を以下に記載する。
・ＯＣＴＡ画像の構造解析を行い、被検眼Ｅの眼底の中心窩を検出する。
・ＯＣＴＡ画像に、Ｓｔｒｏｎｇ  ｌｏｗ  ｐａｓｓ  ｆｉｌｔｅｒをかけ、ｍｉｎｉｍｕｍ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙの領域を検出する。
・その他のｍｏｄａｌｉｔｙの眼底画像（例えば、ＳＬＯ眼底画像や眼底カメラ画像）の解析結果を用いて検出する。
以上の処理によって、検出された複数の領域内のそれぞれの１点をシード点として自動的に設定する。
【００５４】
図６は、第１の実施形態を示し、図３に示すフローチャートの処理によって得られる画像を含む情報の一例を示す図である。
図６（ａ）は、ステップＳ３３０の処理結果の一例を示す図である。図６（ａ）において、眼底血管画像６０１は、ステップＳ３２０の処理後の画像であり、この眼底血管画像６０１には、ＮＰＡ（無血管領域）６０２が示されている。また、この眼底血管画像６０１には、ステップＳ３３０において設定されたシード点６０３及びシード点６０４が示されている。
【００５５】
以降の処理では、本ステップＳ３３０で設定された複数のシード点のそれぞれに対応するＮＰＡの特定が行われる。そのため、最初は、対象とする領域Ｊ＝０とする。
【００５６】
＜ステップＳ３４０＞
続いて、ステップＳ３４０において、解析部１４６は、ステップＳ３３０で設定された複数のシード点から領域Ｊのシード点を選択する。
【００５７】
＜ステップＳ３５０＞
続いて、ステップＳ３５０において、解析部１４６は、ステップＳ３４０で選択された領域Ｊのシード点を用いて、そのシード点を含むＮＰＡの特定処理を行う。
図６（ｂ）及び図６（ｃ）は、ステップＳ３５０の処理結果の一例を示す図である。具体的に、図６（ｂ）には、シード点６０３に基づき特定されたＮＰＡ（無血管領域）６０５が示されており、また、図６（ｃ）には、シード点６０４に基づき特定されたＮＰＡ（無血管領域）６０６が示されている。
【００５８】
＜ステップＳ３６０＞
続いて、ステップＳ３６０において、解析部１４６は、ステップＳ３３０で設定された複数のシード点の全てのシード点からＮＰＡ（無血管領域）の特定が終了したか否かの判定を行う。具体的に、未だＮＰＡの特定が行われていないシード点があり、次のＮＰＡがある場合には（Ｓ３６０／ＹＥＳ）、領域Ｊ＝Ｊ＋１とした上で、ステップＳ３４０に戻り、ステップＳ３４０以降の処理を行う。一方、全てのシード点からＮＰＡの特定が終了した場合（次のＮＰＡが無い場合）には（Ｓ３６０／ＮＯ）、ステップＳ３７０に進む。
【００５９】
＜ステップＳ３７０＞
ステップＳ３７０に進むと、解析部１４６は、ステップＳ３５０で特定されたＮＰＡ（無血管領域）のオーバーラップが発生したか否かを判定する。即ち、ステップＳ３７０では、異なるシード点から特定された複数のＮＰＡ（無血管領域）において、重複する共通の領域があるか否かを判定する。なお、ここでは、ステップＳ３７０の処理を、解析部１４６が行うものとして説明を行ったが、例えば合成部１４２が行う形態であってもよい。
【００６０】
図６（ｄ）は、ステップＳ３７０の処理結果の一例を示す図である。具体的に、図６（ｄ）には、ステップＳ３５０において特定されたＮＰＡ（無血管領域）６０５とＮＰＡ（無血管領域）６０６とがオーバーラップする重複領域（共通領域）６０７が示されている。ここで、本実施形態では、解析部１４６は、重複領域（共通領域）６０７を検出するのに際して、例えば、図６（ｂ）に示すＮＰＡ（無血管領域）６０５の境界線内のピクセルを白ピクセルにし、それ以外のピクセルを黒ピクセルにして、ＮＰＡ６０５のマスク画像を生成するとともに（このＮＰＡ６０５のマスク画像は、後述するステップＳ３５５で生成したマスク画像を用いてもよい）、図６（ｃ）に示すＮＰＡ（無血管領域）６０６の境界線内のピクセルを白ピクセルにし、それ以外のピクセルを黒ピクセルにして、ＮＰＡ６０６のマスク画像を生成し（このＮＰＡ６０６のマスク画像は、後述するステップＳ３５５で生成したマスク画像を用いてもよい）、ＮＰＡ６０５のマスク画像とＮＰＡ６０６のマスク画像との重複領域（共通領域）を、重複領域（共通領域）６０７として検出する形態を採りうる。そして、ステップＳ３７０の判定の結果、図６（ｄ）に示す重複領域（共通領域）６０７が存在する場合にはオーバーラップが発生したと判断し（Ｓ３７０／ＹＥＳ）、ステップＳ３８０に進む。一方、図６（ｄ）に示す重複領域（共通領域）６０７が存在せずに異なるシード点から独立したＮＰＡ（無血管領域）が特定された場合にはオーバーラップが発生していないと判断し（Ｓ３７０／ＮＯ）、ステップＳ３９０に進む。
【００６１】
＜ステップＳ３８０＞
ステップＳ３８０に進むと、画像処理装置１００は、オーバーラップが発生したＮＰＡ（無血管領域）の対処処理を行う。本実施形態では、例えば、ユーザーに対して、警告表示を提示し、ユーザーの操作入力に基づいて当該ＮＰＡ（無血管領域）の編集を行う等、の対処処理を行う。その後、ステップＳ３９０に進む。
【００６２】
＜ステップＳ３９０＞
ステップＳ３９０に進むと、画像処理部１４０は、以上の処理によって特定されたＮＰＡ情報を記憶部１２０に送信し、記憶部１２０は、当該ＮＰＡ情報を記憶して保存する。さらに、本ステップにおいて、表示制御部１５０は、ステップＳ３７０の判定結果に係る情報を表示装置４００に表示させる処理を行う。具体的に、表示制御部１５０は、例えば、記憶部１２０に記憶されたＮＰＡ情報と画像処理部１４０によって取得された眼底血管画像を表示装置４００に送信し、表示装置４００に、眼底血管画像にＮＰＡ情報を重ねて表示させる。ここでは、表示方法として、それぞれのシード点に対するＮＰＡ（無血管領域）は、異なる色にして表示する表示態様及び異なる模様にして表示する表示態様のうちの少なくとも１つの表示態様によって、それぞれのＮＰＡを識別可能とする形態を採りうる。なお、本発明においてはこの形態に限定されるものではなく、例えば、全てのＮＰＡを同じ色で表示する形態も、本発明に適用可能である。さらに、表示制御部１５０は、表示装置４００に対して、画像処理部１４０が特定した複数のＮＰＡ（無血管領域）のそれぞれ面積を表示させる表示態様や複数のＮＰＡの面積を合計した合計面積を表示装置４００に表示させる表示態様を採りうる。なお、本実施形態においては、複数のＮＰＡ（無血管領域）のそれぞれの面積、及び、当該それぞれの面積を合計した合計面積のうち、少なくとも１つの面積を表示する表示態様であればよい。この場合、これらの面積は、例えば計測部１４６３で算出される。
そして、ステップＳ３９０の処理が終了すると、図３（ａ）に示すフローチャートの処理が終了する。
【００６３】
次に、図３（ｂ）を用いて、図３（ａ）のステップＳ３１０に示す眼底血管画像（ＯＣＴＡ画像）の取得処理における詳細な処理手順の一例について説明する。
【００６４】
≪ステップＳ３１１≫
まず、図３（ｂ）のステップＳ３１１において、画像処理装置１００は、ユーザーが入力装置３００を介して入力した情報に基づいて、断層画像撮影装置２００に対して指示する、眼底血管画像として取得するＯＣＴＡ画像の撮影条件を設定する。
具体的には、
・Ｓ３１１−１）  検査セットの選択もしくは登録
・Ｓ３１１−２）  選択した検査セットにおけるスキャンモードの選択もしくは追加
・Ｓ３１１−３）  スキャンモードに対応する撮影パラメーター設定
の手順を行う。
本実施形態では、以下のように設定して、適宜休憩を挟みながら（同一撮像条件の）ＯＣＴＡ撮影を所定の回数だけ繰り返し実行する。
・Ｓ３１１−１）  Ｍａｃｕｌａｒ  Ｄｉｓｅａｓｅ検査セットを登録
・Ｓ３１１−２）  ＯＣＴＡスキャンモードを選択
・Ｓ３１１−３）  以下の（Ａ）〜（Ｈ）に示す撮影パラメーターを設定
（Ａ）走査パターン：Ｓｍａｌｌ  Ｓｑｕａｒｅ
（Ｂ）走査領域サイズ：３ｍｍ×３ｍｍ
（Ｃ）主走査方向：水平方向（Ｘ方向）
（Ｄ）走査間隔：０．０１ｍｍ
（Ｅ）固視灯位置：中心窩
（Ｆ）１クラスタあたりのＢスキャン数：４
（Ｇ）コヒーレンスゲート位置：硝子体側
（Ｈ）既定表示レポート種別：単検査用レポート
なお、検査セットとは、検査目的別に設定した（スキャンモードを含む）撮像手順や、各スキャンモードで取得したＯＣＴ画像やＯＣＴＡ画像の既定の表示法を指す。これにより、黄斑疾患眼向けの設定がなされたＯＣＴＡスキャンモードを含む検査セットが、例えば「Ｍａｃｕｌａｒ  Ｄｉｓｅａｓｅ」という名前で登録される。登録された検査セットは記憶部１２０に記憶される。
【００６５】
≪ステップＳ３１２≫
続いて、ステップＳ３１２において、ユーザーから入力装置３００を介して撮影開始の指示が入力されると、画像処理装置１００は、ステップＳ３１１で設定された撮影条件に従って繰り返しＯＣＴＡ撮影を開始する。
【００６６】
具体的に、撮影制御部１３０は、断層画像撮影装置２００に対して、ステップＳ３１１で設定された撮影条件に基づいて繰り返しＯＣＴＡ撮影を実施する制御を行う。これによって、断層画像撮影装置２００は、対応するＯＣＴ断層画像を取得する。なお、本実施形態では、ステップＳ３１２におけるＯＣＴＡ撮影における繰り返し撮影回数を３回とするが、これに限らず、繰り返し撮影回数を任意の回数に設定することができる。また、本実施形態においては、繰り返し撮影間の撮影時間間隔が各繰り返し撮影内の断層画像の撮影時間間隔よりも長い場合に限定されるものではなく、両者が略同一である場合も、本実施形態に含まれる。
【００６７】
また、このステップＳ３１２において、断層画像撮影装置２００は、ＳＬＯ画像の取得も行い、ＳＬＯ動画像に基づく追尾処理を実行する。そして、本実施形態において、繰り返しＯＣＴＡ撮影における追尾処理に用いる基準ＳＬＯ画像は、１回目の繰り返しＯＣＴＡ撮影において設定した基準ＳＬＯ画像とし、全ての繰り返しＯＣＴＡ撮影において共通の基準ＳＬＯ画像を用いる。また、繰り返しＯＣＴＡ撮影中は、ステップＳ３１１で設定した撮影条件に加えて、左右眼の選択、及び、追尾処理の実行有無についても、同じ設定値を用いる（変更しない）ものとする。
【００６８】
≪ステップＳ３１３≫
続いて、ステップＳ３１３において、画像取得部１１０及び画像処理部１４０は、ステップＳ３１２において断層画像撮影装置２００で取得された情報に基づいて、ＯＣＴ断層画像とモーションコントラスト画像を生成する。
【００６９】
具体的に、まず、断層画像生成部１１１は、断層画像撮影装置２００から取得した干渉信号に対して、波数変換及び高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、絶対値変換（振幅の取得）を行って、１クラスタ分の断層画像を生成する。
【００７０】
次いで、位置合わせ部１４１は、断層画像生成部１１１で生成された同一クラスタに属する断層画像同士を位置合わせし、重ねあわせ処理を行う。次いで、画像特徴取得部１４４は、位置合わせ部１４１によって重ね合わされた断層画像から層境界データを取得する。ここで、本実施形態では、層境界の取得法として可変形状モデルを用いるが、任意の公知の層境界取得手法を用いてもよい。なお、本実施形態においては、層境界の取得処理は必須ではなく、例えば、モーションコントラスト画像の生成を３次元のみで行い、深度方向に投影した２次元のモーションコントラスト画像を生成しない場合には、層境界の取得処理は省略できる。
【００７１】
次いで、モーションコントラストデータ生成部１１２は、同一クラスタ内の隣接する断層画像間でモーションコントラストを算出する。本実施形態では、モーションコントラストとして、脱相関値Ｍｘｙを以下の式（１）に基づき求める。
【数１】
2020054812.tif 000003
この（１）式において、Ａｘｙは、断層画像データＡの位置（ｘ，ｙ）における（ＦＦＴ処理後の複素数データの）振幅を示し、Ｂｘｙは、断層データＢの同一位置（ｘ，ｙ）における振幅を示している。また、（１）式において、０≦Ｍｘｙ≦１であり、両振幅値の差異が大きいほど１に近い値をとる。（１）式に示す脱相関演算処理を（同一クラスタに属する）任意の隣接する断層画像間で行い、得られた（１クラスタあたりの断層画像数−１）個のモーションコントラスト値の平均を画素値として持つ画像を、最終的なモーションコントラスト画像として生成する。
なお、ここでは、ＦＦＴ処理後の複素数データの振幅に基づいてモーションコントラストを計算したが、モーションコントラストの計算法はこれに限定されるものではない。例えば、複素数データの位相情報に基づいてモーションコントラストを計算してもよいし、振幅と位相の両方の情報に基づいてモーションコントラストを計算してもよい。また、例えば、複素数データの実部や虚部に基づいてモーションコントラストを計算してもよい。また、本実施形態では、モーションコントラストとして脱相関値を計算したが、モーションコントラストの計算法はこれに限定されるものではない。例えば、２つの値の差分に基づいてモーションコントラストを計算してもよいし、２つの値の比に基づいてモーションコントラストを計算してもよい。さらに、本実施形態では、取得された複数の脱相関値の平均値を求めることで最終的なモーションコントラスト画像を得ているが、本発明はこの形態に限定されるものではない。例えば、取得された複数の脱相関値の中央値、あるいは最大値を画素値として持つ画像を最終的なモーションコントラスト画像として生成してもよい。
【００７２】
≪ステップＳ３１４≫
続いて、ステップＳ３１４において、画像処理部１４０は、繰り返しＯＣＴＡ撮影を通して得られたモーションコントラスト画像群を３次元的に位置合わせし、加算平均することで合成した高コントラストなモーションコントラスト画像を生成する。具体的に、モーションコントラスト画像の生成は、合成部１４２による合成処理によって行われる。この際、合成部１４２による合成処理は、単純加算平均に限定されるものではない。例えば、合成処理は、各モーションコントラスト画像の輝度値に対して任意の重みづけをした上で平均した値としてもよいし、中央値をはじめとする任意の統計値としてもよい。また、位置合わせ部１４１による上述した位置合わせ処理を２次元的に行う場合も、本発明に含まれる。なお、合成部１４２が合成処理に不適なモーションコントラスト画像が含まれているか否かを判定した上で、不適と判定したモーションコントラスト画像を除いて合成処理を行うように構成してもよい。例えば、各モーションコントラスト画像に対して評価値（例えば脱相関値の平均値や、ｆＳＮＲ）が所定の範囲外である場合に、合成処理に不適と判定すればよい。
【００７３】
本実施形態では、合成部１４２がモーションコントラスト画像を３次元的に合成した後、補正部１４３が当該モーションコントラスト画像内に生じるプロジェクションアーチファクトを３次元的に抑制する処理を行う。ここで、プロジェクションアーチファクトは、網膜表層血管内のモーションコントラストが深層側（網膜深層や網膜外層・脈絡膜）に映り込み、実際には血管の存在しない深層側の領域に高い脱相関値が生じる現象を指す。補正部１４３は、３次元のモーションコントラスト画像上に生じたプロジェクションアーチファクトを抑制する処理を実行する。ここでは、任意の公知のプロジェクションアーチファクト抑制手法を用いてもよいが、本実施形態では、「Ｓｔｅｐ−ｄｏｗｎ  Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ」を用いる。この「Ｓｔｅｐ−ｄｏｗｎ  Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ」では、３次元モーションコントラスト画像上の各Ａスキャンデータに対して、以下の（２）式で表される処理を実行することにより、プロジェクションアーチファクトを抑制する。
【数２】
2020054812.tif 000004
この（２）式において、γは、負の値を持つ減衰係数を示し、Ｄ（ｘ，ｙ，ｚ）は、プロジェクションアーチファクト抑制処理前の脱相関値を示し、ＤE（ｘ，ｙ，ｚ）は、当該抑制処理後の脱相関値を示す。
【００７４】
次いで、投影部１４５は、ステップＳ３１３において画像特徴取得部１４４が取得した層境界の位置に基づく深度範囲でモーションコントラスト画像を投影し、正面モーションコントラスト画像を生成する。ここでは、任意の深度範囲で投影してもよいが、本実施形態では、網膜表層及び網膜深層の深度範囲で２種類の正面モーションコントラスト画像を生成する。また、投影法としては、最大値投影（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：ＭＩＰ）、平均値投影（Ａｖｅｒａｇｅ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：ＡＩＰ）のいずれかを選択でき、本実施形態では、最大値投影で投影するものとする。
【００７５】
≪ステップＳ３１５≫
続いて、ステップＳ３１５において、画像処理装置１００は、取得した画像群（ＳＬＯ画像や断層画像）と当該画像群の撮影条件データ、及び、生成した３次元及び正面モーションコントラスト画像と付随する生成条件データを、検査日時や披検眼Ｅを同定する情報と関連付けて記憶部１２０に保存する。
【００７６】
本実施形態では、以上のステップＳ３１１〜Ｓ３１５の処理を実施することによって、図３（ａ）に示すステップＳ３１０の処理が実行される。
【００７７】
次に、図３（ｃ）を用いて、図３（ａ）のステップＳ３５０に示すＮＰＡ（無血管領域）の特定処理における詳細な処理手順の一例について説明する。
【００７８】
本実施形態では、直交座標の眼底血管画像から極座標の眼底血管画像への変換に基づき、極座標で表現されている眼底血管画像でＮＰＡ内のシード点を起点として最初のエッジ（端）を見つけることによってＮＰＡの境界線や領域を特定する方法例を示す。
【００７９】
≪ステップＳ３５１≫
まず、図３（ｃ）のステップＳ３５１において、解析部１４６の座標変換部１４６４は、ステップＳ３４０で選択された領域Ｊのシード点を極にして、その極に基づいて、直交座標の眼底血管画像であるＯＣＴＡ画像から極座標のＯＣＴＡ画像への変換を行う。極座標で「ｌｏｓｓ−ｌｅｓｓ  ｉｍａｇｅ」を生成する角度ステップは、以下の（３）式のように、コサイン法によって算出することができる。
【数３】
2020054812.tif 000005
この（３）式に示す角度ステップδθの値は、ＯＣＴＡ画像のサイズＳとピクセル寸法ｐに依存する。また、（３）式において、ａｃｏｓは、ａｒｃｃｏｓｉｎｅ関数であり、サイズＳは、ＯＣＴＡ画像の中心からその最も遠い点へのｍｍ単位の距離である。例えば、３ｍｍ×３ｍｍのＯＣＴＡ画像の解像度が２３２ピクセル×２３２ピクセルの場合には、Ｓ＝０．５・√２・３ｍｍ ≒ ２．１ｍｍとｐ＝１３μｍであり、角度ステップδθは、約０．３５度になる。そして、サンプル角度θ（ｉ）は、θ（ｉ）＝δθ×ｉにする。ここでは、ｉは、サンプルのインデックスである。最初のサンプル角度、θ（０）＝０度である。図５（ｃ）は、このステップＳ３５１の処理結果を示す図である。ここでは、座標変換として直交座標から極座標変換を例として説明したが、本実施形態では、この変換方法に限定されるわけではなく、その他方法、例えば非直交座標（例えば球状であるか円筒形のコーディネート）への転換であってもよい。さらに、本実施形態では、座標変換を行って複数のＮＰＡ（無血管領域）を特定する例を説明するが、本発明においてはこの形態に限定されるものではなく、複数のＮＰＡ（無血管領域）が特定できれば当該座標変換を行うことは必須ではない。
【００８０】
≪ステップＳ３５２≫
続いて、ステップＳ３５２において、解析部１４６の抽出部１４６２は、ステップＳ３５１で生成された極座標のＯＣＴＡ画像から、ＮＰＡ（無血管領域）の境界線の抽出を行う。ここでは、極（極座標のＯＣＴＡ画像の１番下の端）を起点として、最初に見つかったエッジをＮＰＡの境界線候補とする。
図７は、第１の実施形態を示し、図３（ａ）のステップＳ３５０の処理を説明するための図である。具体的に、図３（ｃ）のステップＳ３５２において、最初に見つかったエッジは、図７で点線によって表されている。
【００８１】
≪ステップＳ３５３≫
続いて、ステップＳ３５３において、解析部１４６の抽出部１４６２は、ステップＳ３５２で抽出されたＮＰＡ境界線候補の平滑化処理を行う。ここでの平滑化処理では、１０度の「ｗｉｎｄｏｗ  ｓｉｚｅ」の「ｍｏｖｉｎｇ  ｍｅｄｉａｎ  ｆｉｌｔｅｒ（移動メディアンフィルタ）」を用いる。この平滑化処理の目的は、ステップＳ３５２で抽出された境界線候補のｓｐｉｋｅ（スパイク，特異点）を削除することである。これらのスパイクは、血管構造の不連続性から発生され、ＮＰＡ境界線としてふさわしくないとされる。図７の実線は、ステップＳ３５３による平滑化処理後のＮＰＡ境界線を示す。なお、ここでは、平滑化処理として「ｍｏｖｉｎｇ  ｍｅｄｉａｎ  ｆｉｌｔｅｒ」を用いる例を説明したが、この方法に限らず、例えば、移動平均法、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙフィルタ、フーリエ変換法に基づくフィルタ等を用いた平滑化処理でもよい。
【００８２】
≪ステップＳ３５４≫
続いて、ステップＳ３５４において、解析部１４６の座標変換部１４６４は、ステップＳ３５３で抽出された極座標のＮＰＡ境界線の画像を、直交座標へ変換する。
【００８３】
≪ステップＳ３５５≫
続いて、ステップＳ３５５において、解析部１４６の計測部１４６３は、ＮＰＡ（無血管領域）のマスク画像を生成する。具体的に、計測部１４６３は、ステップＳ３５４で生成された直交座標のＮＰＡ境界線の画像を用いて、ＮＰＡ境界線内のピクセルを白ピクセルにし、それ以外のピクセルを黒ピクセルにして、ＮＰＡのマスク画像を生成する。
図８は、第１の実施形態を示し、図３（ｃ）のステップＳ３５５の処理で得られたＮＰＡ（無血管領域）のマスク画像の一例を示す図である。この図８において、白い領域がＮＰＡのマスク画像の領域である。
【００８４】
本実施形態では、以上のステップＳ３５１〜Ｓ３５５の処理を実施することによって、図３（ａ）に示すステップＳ３５０の処理が実行される。
【００８５】
次に、図３（ｄ）を用いて、図３（ａ）のステップＳ３８０に示すオーバーラップ対処処理における詳細な処理手順の一例について説明する。
【００８６】
図９は、第１の実施形態を示し、図３（ａ）のステップＳ３８０の処理を説明するための図である。以下、この図９を参照しながら、図３（ｄ）に示すフローチャートの説明を行う。
【００８７】
≪ステップＳ３８１≫
まず、図３（ｄ）のステップＳ３８１において、表示制御部１５０は、眼底血管画像とオーバーラップ（領域の重複）が発生しているＮＰＡ（無血管領域）を表示装置４００に表示させる。この際、ユーザーに注目させるために、表示制御部１５０は、例えば、オーバーラップが発生しているＮＰＡの表示色を、周辺領域の色と異なる色にして、識別が容易に表示する制御を行う。ただし、本実施形態においては、この態様に限定されるものではなく、ユーザーに注目させるために他の表示方法、例えば、オーバーラップが発生しているＮＰＡの領域全体を点滅表示させる表示態様や、そのＮＰＡの輪郭を点滅表示させる表示態様も、適用可能である。
【００８８】
≪ステップＳ３８２≫
続いて、ステップＳ３８２において、表示制御部１５０は、ＮＰＡ（無血管領域）同士のオーバーラップ（重複）が発生したことをユーザーに報知するための警告表示を、表示装置４００に表示させる。
【００８９】
図９（ａ）は、ステップＳ３８２の処理によって表示装置４００に表示される警告表示画面９０１の一例を示す図である。図９（ａ）に示す警告表示画面９０１には、警告表示を非表示にするクローズボタン９０２と、手動編集ボタン９０３と、自動対処ボタン９０４と、無視ボタン９０５とが設けられている。そして、入力装置３００は、ユーザーが選択したボタン（９０２〜９０５）の情報を画像処理装置１００に入力する。そして、本実施形態では、画像処理装置１００は、入力装置３００を介して入力された、ユーザーが選択したボタン（９０２〜９０５）の情報に基づいて、警告表示の終了や、ステップＳ３８３以降の処理を行う。ただし、本実施形態では、この方法に限定されるものではなく、例えば、それぞれのボタンにキーボードのキーが対応していて、キーが押されたと検知されたときに選択されたボタンが特定される等の方法を用いてもよい。また、ステップＳ３８２における警告表示は、図９（ａ）に示す警告表示画面９０１による警告表示に限定されるものではなく、例えば、その他レイアウトや追加ボタンがあってもよい。
【００９０】
≪ステップＳ３８３≫
続いて、ステップＳ３８３において、表示制御部１５０は、ステップＳ３８２で表示させた警告表示画面９０１に対してユーザーが手動編集ボタン９０３を選択したか否かを判定する。この判定の結果、ユーザーが手動編集ボタン９０３を選択した場合には（Ｓ３８３／ＹＥＳ）、ステップＳ３８４に進む。一方、ステップＳ３８３の判定の結果、ユーザーが手動編集ボタン９０３を選択していない場合には（Ｓ３８３／ＮＯ）、ステップＳ３８５に進む。
【００９１】
≪ステップＳ３８４≫
ステップＳ３８４に進むと、表示制御部１５０は、入力装置３００を介してユーザーが入力した情報に基づいて、ＮＰＡ（無血管領域）の編集処理を行う。
【００９２】
図９（ｂ）〜図９（ｄ）を用いて、ステップＳ３８４の処理例を説明する。
ステップＳ３８４に進むと、表示制御部１５０は、図９（ｂ）に示すように、オーバーラップ（重複）が発生したＮＰＡ同士の領域９０６と編集ツール９０７を、表示装置４００に表示させる。編集ツール９０７は、ユーザーが入力装置３００を介して移動等の操作が可能となっている。ここでは、ユーザーが入力装置３００のマウスを用いて編集ツール９０７の操作入力を行うものとするが、本実施形態においてはこの方法に限定されるものではない。表示制御部１５０は、ユーザーが入力装置３００のマウスを用いて行った操作入力に基づいて、編集ツール９０７を領域９０６上で移動させる。また、表示制御部１５０は、例えば、ユーザーが入力装置３００のマウスを用いて行ったクリック操作やドラッグ操作に基づいて、図９（ｃ）に示すように、ＮＰＡの境界線９０８を提示する。また、表示制御部１５０は、例えば、この境界線９０８以外に、ユーザーが入力装置３００を介して行った操作入力に基づいて、編集ツール９０７によってＮＰＡの輪郭の提示や修正を行う。図９（ｄ）は、ステップＳ３８４による手動編集の処理結果を示す図である。図９（ｄ）に示すように、オーバーラップ（重複）が発生したＮＰＡ同士の領域９０６は、境界線９０８の設定によって、２つのＮＰＡ９０９及びＮＰＡ９１０に分割されている。この図９（ｄ）に示す例では、２つのＮＰＡ９０９及びＮＰＡ９１０を、斜め線の向きを変えるハッチング表示で識別しているが、本実施形態においては、この例に限定されるものではなく、例えば、異なる色や異なる模様で識別するようにしてもよい。そして、この図９（ｂ）〜図９（ｄ）を用いて説明したステップＳ３８４の処理例では、表示制御部１５０は、ユーザーからの指示に応じて、オーバーラップ（重複）が生じている無血管領域同士を切り離すか否かを決定している。
ステップＳ３８４の処理が終了すると、ステップＳ３８７に進む。
【００９３】
≪ステップＳ３８５≫
ステップＳ３８５に進むと、表示制御部１５０は、ステップＳ３８２で表示させた警告表示画面９０１に対してユーザーが自動対処ボタン９０４を選択したか否かを判定する。この判定の結果、ユーザーが自動対処ボタン９０４を選択した場合には（Ｓ３８５／ＹＥＳ）、ステップＳ３８６に進む。一方、ステップＳ３８５の判定の結果、ユーザーが自動対処ボタン９０４を選択していない場合（Ｓ３８５／ＮＯ）、例えば無視ボタン９０５やクローズボタン９０２が選択された場合には、ステップＳ３８７に進む。
【００９４】
≪ステップＳ３８６≫
ステップＳ３８６において、解析部１４６は、オーバーラップ（重複）が発生したＮＰＡ同士の領域に対して自動対処処理を行う。
【００９５】
図１０を用いて、ステップＳ３８６の処理例を説明する。
図１０は、第１の実施形態を示し、図３（ｄ）のステップＳ３８６の処理を説明するための図である。ここで、図１０（ａ）は、オーバーラップ（重複）が発生したＮＰＡ同士の領域を黒色領域として示している。
ステップＳ３８６−Ａにおいて、解析部１４６は、図１０（ａ）に示すオーバーラップ（重複）が発生したＮＰＡ同士の領域に対して、ガウシアンフィルターなどのローパスフィルターを用いて、ぼかし処理を行う。図１０（ｂ）は、このステップＳ３８６−Ａの処理結果の一例を示す。ここでは、標準偏差５ピクセルを用いるが、例えば、ＮＰＡ画像の２５分の１サイズの標準偏差を用いてもよい。
次いで、ステップＳ３８６−Ｂにおいて、解析部１４６は、例えばステップＳ３８６−Ａにおけるガウシアンフィルターの結果画像の画素値に対して、等高線を算出する処理を行う。図１０（ｃ）は、このステップＳ３８６−Ｂの処理結果の一例を示す。
次いで、ステップＳ３８６−Ｃにおいて、解析部１４６は、シード点の数に基づいて、分割する領域の数を決定する。そして、解析部１４６は、ステップＳ３８６−Ｂで得られた高等線のピークを結ぶ尾根線に沿って、画素値が最低値になった位置を領域の分割点にして、その分割点を通る谷線をＮＰＡ領域の境界線に設定する。図１０（ｄ）は、ステップＳ３８６−Ｃの処理結果の一例を示す。具体的に、図１０（ｄ）では、表示制御部１５０によって、設定した境界線を提示するとともに、当該境界線によって画定された異なる２つのＮＰＡを、斜め線の向きを変えるハッチング表示（異なる傾きの縞模様の表示）で識別表示している。なお、ステップＳ３８６Ｃにおいて、解析部１４６は、分割する領域の数をシード点に基づき決定したが、この方法に限定されるものではなく、例えば、ステップＳ３８６−Ｂで得られた高等線のピーク箇所に対して、分割する領域の数を決定する方法や、その他の方法を用いてもよい。
ステップＳ３８６の処理が終わると、ステップＳ３８７に進む。
【００９６】
≪ステップＳ３８７≫
ステップＳ３８７において、画像処理装置１００は、オーバーラップ（重複）が発生している全てのＮＰＡ同士の領域に対する対処処理が終了したか否かの判定を行う。この判定の結果、オーバーラップ（重複）が発生している全てのＮＰＡ同士の領域については未だ対処処理が終了しておらず、次の領域がある場合には（Ｓ３８７／ＹＥＳ）、ステップＳ３８１に戻り、ステップＳ３８１以降の処理を行う。一方、ステップＳ３８７の判定の結果、オーバーラップ（重複）が発生している全てのＮＰＡ同士の領域に対する対処処理が終了した場合には（Ｓ３８７／ＮＯ）、図３（ｄ）のフローチャートの処理が終了する。
【００９７】
本実施形態では、以上のステップＳ３８１〜Ｓ３８７の処理を実施することによって、図３（ａ）に示すステップＳ３８０の処理が実行される。
【００９８】
次に、様々な変形例について説明する。
【００９９】
（変形例１）
上述した実施形態では、図３（ｃ）のステップＳ３５２において、ＮＰＡ（無血管領域）の境界線の抽出処理を行う例を説明したが、本発明においては、これに限定されるものではない。
【０１００】
図１１は、変形例１を説明するための図である。
具体的に、図１１（ａ）は、眼底血管画像（ＯＣＴＡ画像）にノイズがある場合の例を示している。この図１１（ａ）に示す例のように、極１０がノイズ２０（２ピクセルノイズ）に割り当てられた場合、極座標に変換した後に、ノイズ２０は、図１１（ｂ）に示すように、極座標の眼底血管画像（ＯＣＴＡ画像）のＲａｄｉｕｓ＝０に相当する。そして、最初のエッジはＲ＝０になるので、この場合、正しいＮＰＡの境界線を抽出することができない。この問題を避けるため、変形例１では、ステップＳ３５２での処理として、ピクセルが非信号ピクセル（ピクセル値がゼロに等しい）か否を確認し、次の処理を行う。具体的に、最初のエッジを探索する際に、Ｒａｄｉｕｓ＝０は、信号ピクセル（ピクセルに信号がある）である場合に、非信号ピクセルを見つかるまで順次にＲａｄｉｕｓ値をインクリメントする。そして、非信号ピクセルが見つかった後に、さらに信号ピクセルが見つかるまで順次にＲａｄｉｕｓ値をインクリメントし、最初の信号ピクセルが見つかったらそれをＮＰＡの境界線に設定する。また、その他の処理方法として、例えば、極を設定する際に、そのピクセルに信号がある場合、周辺の非信号ピクセルを探索し、非信号ピクセルを極として利用する等の方法を用いてもよい。
【０１０１】
（変形例２）
上述した実施形態では、図３（ｃ）のステップＳ３５３における境界線平滑化処理の際に、固定の「ｗｉｎｄｏｗ  ｓｉｚｅのｍｏｖｉｎｇ  ｍｅｄｉａｎ  ｆｉｌｔｅｒ」を用いた例を説明したが、本発明においては、これに限定されるものではない。
【０１０２】
図１２は、変形例２を説明するための図である。具体的に、変形例２では、この図１２を参照して、極からＮＰＡ境界線までの距離に基づいて「ｗｉｎｄｏｗ  ｓｉｚｅ」を決定する例について説明する。
【０１０３】
図１２（ａ）は、直交座標系の眼底血管画像（ＯＣＴＡ画像）のＮＰＡ（無血管領域）を示す。この図１２（ａ）では、実線１００と実線１２０は、ＮＰＡ境界線である。また、図１２（ｂ）は、同じ画像の極座標画像を示す。図１２（ａ）に示す直交座標では、ギャップ１１０とギャップ１３０は同じ大きさである。これに対して、極１４０からの距離により、図１２（ｂ）に示す極座標画像では、ギャップ１１０とギャップ１３０の大きさは大きく異なっている（即ち、ギャップ１１０はギャップ１３０より大きくなる）。ここで、「ｍｏｖｉｎｇ  ｍｅｄｉａｎ  ｆｉｌｔｅｒ」の「ｗｉｎｄｏｗ  ｓｉｚｅ」を、以下の（４）式のようにする。
【数４】
2020054812.tif 000006
この（４）式において、Ｒは、極からの距離である。変形例２では、μ＝０．０５ｍｍを例として説明するが、この値に限定されるものではない。また、例えば、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙフィルタや、その他の式によって「ｗｉｎｄｏｗ  ｓｉｚｅ」を決定してもよい。
【０１０４】
（変形例３）
上述した実施形態では、眼底血管画像としてＯＣＴＡ画像を用いて説明を行ったが、本発明においてはこれに限定されるものではない。本発明においては、ＯＣＴＡ画像以外の他の眼底血管画像、例えば、フルオレセイン血管造影画像や、ＩＣＧＡ血管造影画像、その他の造影眼底画像を用いることも可能である。
【０１０５】
（変形例４）
上述した実施形態では、図３（ｄ）のステップＳ３８６の自動対処処理においてローパスフィルターを用いた処理例を説明したが、本発明においてはこれに限定されるものではない。例えば、Ｖｏｒｏｎｏｉ  ｄｉａｇｒａｍ（ボロノイ図）或いはＷａｔｅｒｓｈｅｄアルゴリズムを用いて、オーバーラップ（重複）が発生したＮＰＡ同士の領域の、それぞれの境界線を設定してもよい。また、Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ画像処理を用いて、オーバーラップ（重複）が発生したＮＰＡ同士の領域の、それぞれの境界線を設定してもよい。さらに、Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ画像処理を用いて、オーバーラップ（重複）が発生したＮＰＡ同士の領域が独立になるまでｅｒｏｓｉｏｎや、ｏｐｅｎｉｎｇを繰り返し行い、それぞれの境界線を設定してもよい。
【０１０６】
（変形例５）
上述した実施形態では、図３（ａ）のステップＳ３２０おいて、強調部１４６１は、ＮＰＡ候補ごとに画像を強調するパラメーターを決定する例を説明したが、本発明においてはこれに限定されるものではない。例えば、複数のＮＰＡ候補ごとまたは全てのＮＰＡ候補ごとにノイズ特性を解析した後に、統一したパラメーターで画像を強調する処理を行ってもよい。
【０１０７】
以上説明したように、上述した実施形態あるいは各変形例に係る画像処理装置１００では、被検体である被検眼Ｅの眼底における眼底血管画像を取得し（図３のＳ３１０）、取得した眼底血管画像に対して設定された複数のシード点に対応する複数の無血管領域を特定し（図３のＳ３５０）、特定した複数の無血管領域における無血管領域同士の重複を判定するようにしている（図３のＳ３７０）。ここで、図３のステップＳ３１０の取得処理を行う画像取得部１１０及び画像処理部１４０は、本発明に係る取得手段の一例である。また、図３のＳ３５０の特定処理を行う解析部１４６は、本発明に係る特定手段の一例である。また、図３のＳ３７０の判定処理を行う解析部１４６は、本発明に係る判定手段の一例である。
かかる構成によれば、重複が生じていると判定された無血管領域同士の領域（詳細には、無血管領域同士を合わせた領域）について対処を行うことにより、眼底血管画像に複数の無血管領域の候補がある場合に、これらの無血管領域を精度良く検出することができる。
【０１０８】
［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態について説明する。なお、以下に記載する第２の実施形態の説明では、上述した第１の実施形態と共通する事項については説明を省略し、上述した第１の実施形態と異なる事項について説明を行う。
【０１０９】
上述した第１の実施形態では、複数のシード点に対して、それぞれのシード点から極座標の眼底血管画像（ＯＣＴＡ画像）を生成し、それぞれのＮＰＡ境界線を抽出して、ＮＰＡ（無血管領域）の特定処理を行う例について説明した。ただし、この場合、特定されるＮＰＡは、１つの極に基づいて算出されるものであるため、画像ノイズの影響を受けやすくなっている。そこで、第２の実施形態では、ＮＰＡの特定処理をよりロバストに行うために、追加シード点（追加位置）として追加極を設定し複数の極（複数のシード点）に基づいて、それぞれからＮＰＡを特定し、各々のＮＰＡ特定結果を用いて、重みＮＰＡを生成する例について説明する。そして、第２の実施形態では、生成した重みＮＰＡに基づいてそれぞれのＮＰＡを特定し、重みＮＰＡに基づいたオーバーラップ対処を行う。
【０１１０】
第２の実施形態に係る画像処理システムの概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る画像処理システム１０の概略構成と同様である。また、第２の実施形態に係る画像処理装置の内部の概略構成は、図２に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１００の内部の概略構成と同様である。
【０１１１】
また、第２の実施形態に係る画像処理装置１００による画像処理方法の全体的な処理手順を示すフローチャートは、図３（ａ）に示す第１の実施形態に係る画像処理方法の全体的な処理手順を示すフローチャートと基本的には同じである。しなしながら、第２の実施形態では、図３（ａ）に示すステップＳ３５０（ＮＰＡ特定処理）が第１の実施形態とは異なる。また、これに伴い、第２の実施形態では、図３（ｄ）に示すステップＳ３８６（自動対処処理）が第１の実施形態とは異なる。
【０１１２】
まず、第２の実施形態に係る画像処理方法の全体的な処理では、図３（ａ）のステップＳ３１０〜Ｓ３４０の処理を行う。そして、解析部１４６は、ステップＳ３４０で選択された領域Ｊのシード点を用いて、そのシード点を含むＮＰＡ（無血管領域）の特定を行う。この際、第２の実施形態では、初期のＮＰＡを特定し、その後、追加の極を取得して、重みＮＰＡを特定する。この第２の実施形態に係る画像処理方法について、図１３を用いて説明する。
【０１１３】
図１３は、第２の実施形態に係る画像処理装置１００による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。この図１３のフローチャートの処理は、第２の実施形態において、図３（ａ）のステップＳ３５０に換えて行われる処理である。
また、図１４は、第２の実施形態を示し、図１３に示すフローチャートの処理を説明するための図である。以下、この図１４を参照しながら、図１３に示すフローチャートの説明を行う。
【０１１４】
≪ステップＳ１３１１≫
まず、図１３のステップＳ１３１１において、解析部１４６の座標変換部１４６４は、ステップＳ３４０で選択された領域Ｊのシード点を初期極として設定する。
【０１１５】
≪ステップＳ１３１２≫
続いて、ステップＳ１３１２において、解析部１４６の座標変換部１４６４は、ステップＳ１３１１で設定された初期極に基づいて、ＮＰＡ（無血管領域）の特定処理を行う。具体的に、このステップＳ１３１２の処理は、第１の実施形態におけるステップＳ３５０の処理と同じであるため、その説明は省略する。図１４（ａ）は、ステップＳ１３１２のオーバーラップされたＮＰＡの一例を示す。
【０１１６】
≪ステップＳ１３１３≫
続いて、ステップＳ１３１３において、解析部１４６は、ステップＳ１３１２で特定されたＮＰＡから、追加シード点としての極候補を取得する。ここでは、縮小されたＮＰＡを用いる例を説明する。本実施形態では、図１４（ｂ）に示すように、解析部１４６は、まず、縮小率を０．７とし、縮小中心を領域の重心とする。ただし、本実施形態では、縮小率と中心の決定はこれらの方法に限定されるものではなく、例えば、縮小率を０．９とし、縮小中心を領域内にランダムにしてもよい。次いで、解析部１４６は、縮小された領域の輪郭から複数の点を選定する。ここでは、例えば、輪郭線上に、等間隔に置かれた３０点を極（中心点）候補とする。ここでは、固定の極点数を例として説明をするが、これらに限定されるものではなく、例えば、輪郭線の大きさに応じて点数を設定してもよい。また、本実施形態では、複数の極候補を設定する方法は、上述した方法に限定されるものではなく、例えば、ＮＰＡ内に２次元的に等間隔に極候補を設定してもよく、また、その他の方法で設定してもよい。
【０１１７】
≪ステップＳ１３１４≫
続いて、ステップＳ１３１４において、解析部１４６は、ステップＳ１３１３で取得された複数の極候補の中から１つの極候補を選択する。ここでは、その極候補を、極（Ｊ）、またはＪ番目の候補と言う。最初の候補は、Ｊ＝１とする。
【０１１８】
≪ステップＳ１３１５≫
続いて、ステップＳ１３１５において、解析部１４６は、ステップＳ１３１４で選択された極（Ｊ）を用いて、ＮＰＡ（Ｊ）の特定処理を行う。このステップＳ１３１５の処理は、第１の実施形態におけるステップＳ３５０の処理と同じであるため、その説明は省略する。また、極（Ｊ）を用いて特定されたＮＰＡは、ＮＰＡ（Ｊ）、または中間ＮＰＡと言う。図１４（ｃ）及び図１４（ｄ）は、このステップＳ１３１５の処理結果例を示す。具体的に、図１４（ｃ）は、追加極１４０１に基づき特定された中間ＮＰＡ１４０２を示しており、図１４（ｄ）は、追加極１４０３に基づき特定された中間ＮＰＡ１４０４を示している。
【０１１９】
≪ステップＳ１３１６≫
続いて、ステップＳ１３１６において、画像処理部１４０は、ステップＳ１３１５で極（Ｊ）を用いて特定された中間ＮＰＡ（Ｊ）を記憶部１２０に記憶して保存する。
【０１２０】
≪ステップＳ１３１７≫
続いて、ステップＳ１３１７において、解析部１４６は、ステップＳ１３１３で取得された複数の極のうち、未だ処理を行っていない次の極があるか否かを判定する。未だ処理を行っていない次の極がある場合には（Ｓ１３１７／ＹＥＳ）、それを極（Ｊ＋１）とした上で、ステップＳ１３１４に戻り、ステップＳ１３１４以降の処理を行う。一方、ステップＳ１３１３で取得された全ての極から中間ＮＰＡの特定が終了した場合（次の極が無い場合）には（Ｓ１３１７／ＮＯ）、ステップＳ１３１８に進む。
【０１２１】
≪ステップＳ１３１８≫
ステップＳ１３１８に進むと、画像処理部１４０は、ステップＳ１３１６で保存された全ての中間ＮＰＡを用いて、重みＮＰＡの合成処理を行う。本実施形態では、合成方法として、各中間ＮＰＡの合算を行い、さらに各ピクセル（ＮＰＡ内の位置）に共通になったＮＰＡの枚数を重みとする。合成された情報は、重みＮＰＡ情報とも言う。図１４（ｅ）は、ステップＳ１３１８の処理結果例を示す。
【０１２２】
≪ステップＳ１３１９≫
続いて、ステップＳ１３１９において、画像処理部１４０は、以上の処理によって特定された重みＮＰＡ情報を記憶部１２０に送信し、記憶部１２０は、当該重みＮＰＡ情報を記憶して保存する。
そして、ステップＳ１３１９の処理が終了すると、図１３に示すフローチャートの処理が終了する。
【０１２３】
次に、第２の実施形態においてオーバーラップが発生した場合の自動対処処理について説明する。これは、図３（ｄ）に示すステップＳ３８６（自動対処処理）に該当するが、具体的な処理内容が第１の実施形態とは異なるため、以下に説明する。
【０１２４】
第２の実施形態では、解析部１４６は、図１３のフローチャートで特定した重みＮＰＡのオーバーラップの対処処理を行う。具体的に、本実施形態では、重みＮＰＡ情報を用いて、それぞれのＮＰＡを特定する。以下に、その詳細な処理を説明する。
【０１２５】
第２の実施形態では、図３（ｄ）に示すステップＳ３８６において、解析部１４６は、オーバーラップされた重みＮＰＡの自動対処処理を行う。
（Ａ）具体的に、まず、解析部１４６は、オーバーラップされた重みＮＰＡ画像に対する結果画像の画素値に対して、等高線を算出する。図１４（ｅ）は、この（Ａ）処理の結果例を示す。
（Ｂ）次いで、解析部１４６は、シード点の数に基づいて、分割する領域の数を特定する。そして、上述した等高線のピークを結ぶ尾根線に沿って、画素値が最低値になった位置を領域の分割点にして、その分割点を通る谷線をＮＰＡ領域の境界線に設定する。図１４（ｆ）は、この（Ｂ）処理の結果例を示す。具体的に、図１４（ｆ）では、この（Ｂ）処理で得られた異なる２つのＮＰＡを、斜め線の向きを変えるハッチング表示（異なる傾きの縞模様の表示）で識別している。なお、この（Ｂ）処理では、解析部１４６は、分割する領域の数をシード点に基づいて決定したが、この方法に限定されるものではなく、例えば、（Ａ）で得られた高等線のピーク箇所に対して、分割する領域の数を特定する方法や、その他の方法を用いてもよい。
以上の処理によって、第２の実施形態においてオーバーラップが発生した場合の自動対処処理が終了する。
【０１２６】
以上説明したように、第２の実施形態に係る画像処理装置１００では、第１の実施形態の処理に加えて、図１３のステップＳ１３１２で特定された複数の無血管領域に応じて追加シード点を更に設定し（図１３のＳ１３１３）、当該追加シード点を用いて無血管領域の特定をし（図１３のＳ１３１５）、当該特定に応じて無血管領域同士の重複を判定するようにしている。
かかる構成によれば、眼底血管画像に複数の無血管領域の候補がある場合に、これらの無血管領域をより精度良く検出することができる。
【０１２７】
［第３の実施形態］
次に、第３の実施形態について説明する。なお、以下に記載する第３の実施形態の説明では、上述した第１及び第２の実施形態と共通する事項については説明を省略し、上述した第１及び第２の実施形態と異なる事項について説明を行う。
【０１２８】
上述した第１及び第２の実施形態では、断層画像撮影装置２００から入力された情報に基づき眼底血管画像（ＯＣＴＡ画像）を生成し、この眼底血管画像を用いてＮＰＡ（無血管領域）の特定処理を行う例について説明した。これに対して、第３の実施形態では、被検者における過去のＮＰＡ特定処理の結果を用いて、断層画像撮影装置２００から入力された情報に基づき生成された眼底血管画像に対するＮＰＡの特定処理を行う例について説明する。
【０１２９】
第３の実施形態に係る画像処理システムの概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る画像処理システム１０の概略構成と同様である。また、第３の実施形態に係る画像処理装置の内部の概略構成は、図２に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１００の内部の概略構成と同様である。
【０１３０】
図１５は、第３の実施形態に係る画像処理装置１００による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。具体的に、図１５は、第３の実施形態に係る画像処理方法の全体的な処理手順を示すフローチャートである。
また、図１６は、第３の実施形態を示し、図１５に示すフローチャートの処理を説明するための図である。以下、この図１６を参照しながら、図１５に示すフローチャートの説明を行う。
【０１３１】
＜ステップＳ１５１０＞
まず、図１５のステップＳ１５１０において、解析部１４６は、記憶部１２０から、対象となる被検者の過去情報を取得する。具体的に、本実施形態の過去情報は、被検者の過去の眼底血管画像、当該過去の撮影パラメーター（撮影領域、撮影パターン等）や処理パラメーター、当該過去のＮＰＡ情報等を含む。図１６（ａ）は、過去の眼底血管画像（ＯＣＴＡ画像）１６０１と、当該過去のＮＰＡ１６０２及びＮＰＡ１６０３の一例を示す。
【０１３２】
＜ステップＳ１５２０＞
続いて、ステップＳ１５２０において、解析部１４６は、現在の眼底血管画像としてモーションコントラスト画像であるＯＣＴＡ画像を取得する。このステップＳ１５２０の処理は、第１の実施形態における図３（ａ）のステップＳ３１０の処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。ただし、撮影パラメーターは、ステップＳ１５１０で取得された過去情報からの、過去の撮影に使われたパラメーターを利用する。なお、ユーザーが入力装置３００を介して入力した撮影パラメーターを利用してもよい。
【０１３３】
＜ステップＳ１５３０＞
続いて、ステップＳ１５３０において、解析部１４６の強調部１４６１は、ノイズの影響を最小にして、例えばステップＳ１５２０で取得された眼底血管画像の画像強調処理を行う。このステップＳ１５３０の処理は、第１の実施形態における図３（ａ）のステップＳ３２０の処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。ただし、画像強調処理に用いられるパラメーターは、ステップＳ１５１０で取得された過去情報から過去に使われた処理パラメーターを利用してもよい。図１６（ａ）は、ステップＳ１５３０において画像強調処理された眼底血管画像（ＯＣＴＡ画像）１６０４の一例を示す。また、眼底血管画像１６０４には、ＮＰＡに相当する領域１６０５が示されている。さらに、次のステップＳ１５４０の位置合わせ処理のため、ステップＳ１５３０では、エッジ強調処理や、コントラスト強調処理を行ってもよい。
【０１３４】
＜ステップＳ１５４０＞
続いて、ステップＳ１５４０において、位置合わせ部１４１は、ステップＳ１５１０で取得された被検者の過去の眼底血管画像と、ステップＳ１５３０で取得された現在の眼底血管画像との位置合わせを行う。本実施形態では、過去情報のＮＰＡ情報を利用して、過去のＮＰＡを除いて、眼底血管画像の位置合わせを行う。ここでの位置合わせ処理としては、パターンマッチングを用いるが、その他、類似度を用いたレジストレーションやコントロールポイントレジストレーション等でもよい。
【０１３５】
＜ステップＳ１５５０＞
続いて、ステップＳ１５５０において、解析部１４６は、現在の眼底血管画像内の複数のＮＰＡ候補のそれぞれに対してシード点を設定する。このステップ１５５の処理は、第１の実施形態における図３（ａ）のステップＳ３３０の処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。ただし、本実施形態でのシード点の設定は、次の通りである。まず、解析部１４６は、ステップＳ１５４０で得られた過去情報との位置合わせに基づいて、現在の眼底血管画像上での過去のＮＰＡの位置を特定する。図１６（ｃ）は、現在の眼底血管画像１６０４に対して、図１６（ａ）に示す過去のＮＰＡ１６０２及びＮＰＡ１６０３に基づくマスク画像１６０６及びマスク画像１６０７の位置を示す。次に、解析部１４６は、過去のＮＰＡの重心位置を特定し、それらの重心位置をシード点の位置として設定する。図１６（ｄ）は、その処理結果例を示し、過去のＮＰＡ１６０２及びＮＰＡ１６０３における重心位置がそれぞれシード点１６０８及びシード点１６０９として設定されたことを示している。
【０１３６】
＜ステップＳ１５６０＞
続いて、ステップＳ１５６０において、解析部１４６は、ステップＳ１５５０で設定された複数のシード点から領域Ｊのシード点を選択する。このステップＳ１５６０の処理は、第１の実施形態における図３（ａ）のステップＳ３４０の処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。
【０１３７】
＜ステップＳ１５７０＞
続いて、ステップＳ１５７０において、解析部１４６は、ステップＳ１５６０で選択された領域Ｊのシード点を用いて、そのシード点を含むＮＰＡの特定処理を行う。このステップＳ１５７０の処理は、第１の実施形態における図３（ａ）のステップＳ３５０の処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。
【０１３８】
＜ステップＳ１５８０＞
続いて、ステップＳ１５８０において、解析部１４６は、ステップＳ１５５０で設定された複数のシード点の全てのシード点からＮＰＡ（無血管領域）の特定が終了したか否かの判定を行う。具体的に、未だＮＰＡの特定が行われていないシード点があり、次のＮＰＡがある場合には（Ｓ１５８０／ＹＥＳ）、領域Ｊ＝Ｊ＋１とした上で、ステップＳ１５６０に戻り、ステップＳ１５６０以降の処理を行う。一方、全てのシード点からＮＰＡの特定が終了した場合（次のＮＰＡが無い場合）には（Ｓ１５８０／ＮＯ）、ステップＳ１５０に進む。
【０１３９】
＜ステップＳ１５９０＞
ステップＳ１５９０に進むと、解析部１４６は、ステップＳ１５７０で特定されたＮＰＡ（無血管領域）のオーバーラップが発生したか否かを判定する。即ち、ステップＳ１５９０では、異なるシード点から特定された複数のＮＰＡ（無血管領域）において、重複する共通の領域があるか否かを判定する。このステップＳ１５９０の処理は、第１の実施形態における図３（ａ）のステップＳ３７０の処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。ステップＳ１５９０の判定の結果、オーバーラップが発生した場合には（Ｓ１５９０／ＹＥＳ）、ステップＳ１５９１に進み、また、オーバーラップが発生していない場合には（Ｓ１５９０／ＮＯ）、ステップＳ１５９２に進む。
【０１４０】
＜ステップＳ１５９１＞
ステップＳ１５９１に進むと、画像処理装置１００は、オーバーラップが発生したＮＰＡ（無血管領域）の対処処理を行う。このステップＳ１５９１の処理は、第１の実施形態における図３（ａ）のステップＳ３８０の処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。その後、ステップＳ１５９２に進む。
【０１４１】
＜ステップＳ１５９２＞
ステップＳ１５９２に進むと、画像処理部１４０は、以上の処理によって特定されたＮＰＡ情報を記憶部１２０に送信し、記憶部１２０は、ＮＰＡ情報を記憶して保存する。このステップＳ１５９２は、第１の実施形態における図３（ａ）のステップＳ３９０の処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。
そして、ステップＳ１５９２の処理が終了すると、図１５に示すフローチャートの処理が終了する。
【０１４２】
なお、図１５のステップＳ１５９１の処理では、オーバーラップが発生した場合のＮＰＡの対処処理を第１の実施形態における図３（ａ）のステップＳ３８０の処理と同じにしたが、本実施形態においてはこれに限定されるものではない。例えば、ステップＳ１５１０で取得した過去情報を用いた対処処理を行ってもよい。以下に詳細を説明する。
【０１４３】
まず、ステップＳ１５９１−Ａにおいて、画像処理装置１００は、ステップＳ１５４０の位置合わせ結果に基づいて、過去情報のＮＰＡと、現在のＮＰＡ候補との位置合わせを行う。図１６（ｃ）は、その処理例を示す。
次いで、ステップＳ１５９１−Ｂにおいて、画像処理部１４０は、過去のＮＰＡ同士が接するまで、かつ、現在のＮＰＡ候補を満たすまで、過去のＮＰＡに膨張処理（拡大処理）を行う。そして、膨張された過去のＮＰＡが接するところで膨張処理を停止する。この膨張処理における膨張率は、それぞれのＮＰＡの面積に比例させる例が考えられるが、この限定されるものではなく、同等な膨張率にしてもよい。
なお、ここでは、過去のＮＰＡの膨張処理に基づいて現在のＮＰＡ候補の特定処理を説明したが、本実施形態ではこれに限定されるものではない。例えば、Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ画像処理や、Ｖｏｒｏｎｏｉ  ｄｉａｇｒａｍ（ボロノイ図）法を用いて、現在のＮＰＡの特定をしてもよく、また、その他の方法を用いてもよい。
【０１４４】
また、本実施形態においては、表示制御部１５０は、オーバーラップ（重複）が生じている無血管領域同士の領域（詳細には、無血管領域同士を合わせた領域）において過去の無血管領域に対して変化した部分を識別可能に表示装置４００に表示させる形態を採りうる。例えば、図１６（ｃ）に白色で示されている、オーバーラップ（重複）が生じている無血管領域同士の領域（詳細には、無血管領域同士を合わせた領域）に相当する領域１０６５において、過去の無血管領域に相当するマスク画像１６０６及び１６０７に対して変化した部分を識別可能に表示する形態である。
なお、本実施形態では、被検者の過去情報に含まれる過去のＮＰＡ情報に複数のＮＰＡが存在した場合の例を示したが、この場合に限らず、過去のＮＰＡ情報に１つだけのＮＰＡが存在する場合でも適用できる。
【０１４５】
以上説明したように、第３の実施形態に係る画像処理装置１００では、被検体である被検眼Ｅの眼底Ｅｒにおける過去の無血管領域に係る過去情報を用いてシード点を設定するようにしている（図１５のＳ１５５０）。
かかる構成によれば、眼底血管画像に複数の無血管領域の候補がある場合に、これらの無血管領域を精度良く検出することができる。
【０１４６】
［第４の実施形態］
次に、第４の実施形態について説明する。なお、以下に記載する第４の実施形態の説明では、上述した第１〜第３の実施形態と共通する事項については説明を省略し、上述した第１〜第３の実施形態と異なる事項について説明を行う。
【０１４７】
上述した第３の実施形態では、過去のＮＰＡ（無血管領域）に対して変化した部分を識別可能に表示装置４００に表示する例について説明した（例えば、図１６（ｃ））。これに対して、第４の実施形態では、過去のＮＰＡ情報と、特定されたＮＰＡ情報とを用いて、経時変化のグラフを表示装置４００に表示して、その変化をわかりやすく明示する例について説明する。
【０１４８】
第４の実施形態に係る画像処理システムの概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る画像処理システム１０の概略構成と同様である。また、第４の実施形態に係る画像処理装置の内部の概略構成は、図２に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１００の内部の概略構成と同様である。
【０１４９】
図１７は、第４の実施形態を示し、図１の表示装置４００に表示されるＮＰＡ情報の経時変化を時系列に示す情報の一例を示す図である。
【０１５０】
まず、図１７（ａ）には、横軸を経過時間とし、縦軸をＮＰＡの面積とした際の、１つのＮＰＡの面積の経時変化を時系列に示す情報をグラフ１７１０として図示したものを記載している。ここで、図１７（ａ）の縦軸に係るＮＰＡの面積の単位は、ｍｍ2であるものとするが、本実施形態においてはこれに限定されるものではなく、例えば、画像のピクセルを単位とすることや、仮想の単位を用いること、或いは、その他の単位を用いてもよい。なお、ここで説明したＮＰＡ（無血管領域）の面積は、ＮＰＡにおける計測値の一例である。ＮＰＡにおける計測値は、面積以外にも、例えば、円形度、直径、半径等であってもよい。また、ボリュームデータを用いて３次元のＮＰＡが特定された場合には、ＮＰＡにおける計測値は、例えば、体積等であってもよい。また、図１７（ａ）の横軸に係る経過時間は、日付を示すものとなっているが、本実施形態においてはこれに限定されるものではなく、例えば、時間や四半期など、その他の時間であってもよい。さらに、図１７（ａ）の横軸に係る経過時間は、一定の時間間隔で日付を示しているが、本実施形態においてはこれに限定されるものではなく、例えばＮＰＡの特定回数を一定の間隔にして、日付を不均等に示したものであってもよい。図１７（ａ）に示すグラフ１７１０において、それぞれの指標１７１１は、対応する或る日付（経過時間）におけるＮＰＡの面積を示す。
【０１５１】
次いで、図１７（ｂ）には、図１７（ａ）に示すグラフ１７１０のそれぞれの指標１７１１に係る値（日付とそれに対応するＮＰＡの面積）を時系列に示す情報を表として図示したものを記載している。この図１７（ｂ）に示す表において、日付及び面積の１組の数値は、図１７（ａ）に示すグラフ１７１０の１つの指標１７１１に対応する。
【０１５２】
次いで、図１７（ｃ）には、図１７（ｂ）に示す表の各組（日付及び面積を１組とする各組）のそれぞれに対応するＮＰＡ（無血管領域）１７２０を含む眼底血管画像を時系列に図示している。なお、図１７（ｃ）の例では、それぞれの日付に対応するＮＰＡ１７２０の面積が、図１７（ｂ）の表に示す面積ほど変動していないが、本実施形態では、実際には、図１７（ｂ）の表に示す面積に応じたＮＰＡ１７２０を含む眼底血管画像が表示される形態を採る。ここで、図１７（ｃ）に示す複数の眼底血管画像は、第１の時間に被検体を撮影して得た第１の血管画像と、第１の時間（第１の検査日時）とは異なる第２の時間（第２の検査日時）に被検体を撮影して得た第２の血管画像とを含む複数の血管画像の一例である。なお、図１７（ｃ）に示す複数の眼底血管画像は、第１の血管画像及び第２の血管画像において特定された１つのＮＰＡが時系列に図示されているが、２つ以上のＮＰＡであってもよい。即ち、各画像において複数のＮＰＡのうち少なくとも１つのＮＰＡが特定されるように構成されてもよい。このとき、特定手段の一例である解析部１４６は、第１の血管画像において設定された位置に関する情報（例えば、画像における特徴箇所に対するシード点の相対位置座標）を用いて、第２の血管画像におけるＮＰＡを特定してもよい。そして、表示制御部１５０は、第１の血管画像及び第２の血管画像において特定されたＮＰＡにおける計測値の経時変化を時系列に示す情報を表示装置４００に表示させてもよい。これにより、例えば、ユーザーはＮＰＡの経過変化を容易に把握することができるため、診断効率を向上することができる。
【０１５３】
また、例えば、過去のＮＰＡ情報は、予め記憶部１２０に格納されており、図１７（ａ）のグラフ１７１０や、図１７（ｂ）の表、図１７（ｃ）の眼底血管画像群を作成する際に、表示制御部１５０が記憶部１２０から取得するものとする。ただし、本実施形態では、過去のＮＰＡ情報の取得は、記憶部１２０からの取得に限らず、例えば、不図示のネットワークサーバーに格納されている過去のＮＰＡ情報を取得してもよく、また、その他の記憶装置に格納されている過去のＮＰＡ情報を取得してもよい。なお、本実施形態では、表示制御部１５０は、図１７（ａ）のグラフ１７１０、図１７（ｂ）の表、及び、図１７（ｃ）の眼底血管画像群を、表示装置４００の一画面（同一画面）に表示する形態を採りうるが、本発明においてはこの形態に限定されるものではない。例えば、表示制御部１５０は、図１７（ａ）のグラフ１７１０、図１７（ｂ）の表、及び、図１７（ｃ）の眼底血管画像群のうちの少なくとも１つを、表示装置４００の画面に表示する形態であれば、本発明に適用可能である。
【０１５４】
また、本実施形態においては、図１７に示す表示方法に限定されるものではなく、その他の配置や、更なる情報（例えばＮＰＡの数）を表示するようにしてもよい。また、図１７に示す例では、１つのＮＰＡ情報の経時変化を時系列に示すものであったが、本実施形態においてはこれに限定されるものではなく、例えば、複数のＮＰＡの総面積の経時変化を時系列に示すグラフや表、眼底血管画像群を表示してもよい。
【０１５５】
（変形例６）
上述した実施形態では、１つのＮＰＡ情報の経時変化を時系列に示す情報を表示する例を説明したが、本発明においては、これに限定されるものではない。変形例６では、複数のＮＰＡ情報におけるそれぞれの経時変化を時系列に示す情報を表示する方法を説明する。
【０１５６】
図１８は、変形例６を説明するための図である。
具体的に、図１８（ａ）には、横軸を経過時間とし、縦軸をＮＰＡの面積とした際の、２つ（複数）のＮＰＡの面積の経時変化を時系列に示す情報をグラフ１８１０及びグラフ１８２０として図示したものを記載している。変形例６では、ＮＰＡごとにその面積の経時変化を時系列に示す情報を識別可能とするべく、図１８（ａ）に示すように、ＮＰＡごとにグラフ１８１０及びグラフ１８２０の線種を変更して、異なる表示態様で表示するようにしている。具体的に、２つのＮＰＡのうちの第１のＮＰＡにおける面積を時系列で示した経時変化については、グラフ１８１０として図示するように、実線の線グラフとして図示している。また、２つのＮＰＡのうちの第２のＮＰＡにおける面積を時系列で示した経時変化については、グラフ１８２０として図示するように、点線の線グラフとして図示している。
【０１５７】
次いで、図１８（ｂ）には、図１８（ａ）に示すグラフ１８１０及びグラフ１８２０のそれぞれに対応するＮＰＡ１８３１及びＮＰＡ１８３２を含む眼底血管画像１８３０を図示している。具体的に、図１８（ａ）に示すグラフ１８１０によって面積の経時変化を時系列に表しているＮＰＡは、図１８（ｂ）に示す眼底血管画像１８３０において矢印１８４１が指す第１のＮＰＡ１８３１である。また、図１８（ａ）に示すグラフ１８２０によって面積の経時変化を時系列に表しているＮＰＡは、図１８（ｂ）に示す眼底血管画像１８３０において矢印１８４２が指す第２のＮＰＡ１８３２である。
【０１５８】
変形例６では、表示制御部１５０は、図１８（ａ）のグラフ１８１０及びグラフ１８２０と、図１８（ｂ）の眼底血管画像１８３０とを、表示装置４００の一画面（同一画面）に表示する形態を採りうる。この際、表示制御部１５０は、図１８（ａ）に示すグラフ１８１０及びグラフ１８２０と図１８（ｂ）に示すＮＰＡ１８３１及びＮＰＡ１８３２とを対応付けるための識別表示を行いうる。例えば、表示制御部１５０は、図１８（ｂ）の第１のＮＰＡ１８３１を指す矢印１８４１に、第１のＮＰＡ１８３１における面積の経時変化を時系列に示す図１８（ａ）のグラフ１８１０の線種である実線に応じたハッチングを付し、また、図１８（ｂ）の第２のＮＰＡ１８３２を指す矢印１８４２に、第２のＮＰＡ１８３２における面積の経時変化を時系列に示す図１８（ａ）のグラフ１８２０の線種である点線に応じたハッチングを付して、図１８（ａ）に示すグラフ１８１０及びグラフ１８２０と図１８（ｂ）に示すＮＰＡ１８３１及びＮＰＡ１８３２とを対応付ける表示を行ってもよい。なお、識別表示の方法は、ここで説明した態様に限定されるものではなく、図１８（ａ）に示すＮＰＡ１８３１及びＮＰＡ１８３２の色と、対応する図１８（ａ）に示すグラフ１８１０及びグラフ１８２０の色を同じにすることで、識別表示を行ってもよい。また、例えば、グラフ１８１０及びグラフ１８２０において、対応するＮＰＡを識別するために用いられる矢印や円を付するなどして、識別表示を行ってもよく、或いは、その他の識別表示方法を用いてもよい。
【０１５９】
なお、図１８に示す変形例６では、２つのＮＰＡに係る面積の経時変化を時系列に示すグラフを表示する例を説明したが、ＮＰＡの数は、２つに限らず、３つ以上であってもよい。
【０１６０】
（変形例７）
上述した変形例では、独立した複数のＮＰＡに係る経時変化を時系列に示すグラフを識別表示する例を説明したが、本発明においては、これに限定されるものではない。変形例７では、独立した複数のＮＰＡが経過時間とともに合体してオーバーラップが発生した場合のＮＰＡに係る経時変化を時系列に示すグラフを表示する方法を説明する。
【０１６１】
図１９は、変形例７及び変形例８を説明するための図である。具体的に、図１９（ａ）は、第４の実施形態における変形例７を説明するための図であって、独立した複数のＮＰＡが経過時間とともに合体した場合のＮＰＡの面積の経時変化を時系列に示す情報をグラフとして図示した図である。
【０１６２】
変形例７では、表示制御部１５０は、図１９（ａ）のグラフを、表示装置４００の画面に表示する形態を採りうる。具体的に、図１９（ａ）には、横軸を経過時間とし、縦軸をＮＰＡの面積とした際の、２つ（複数）のＮＰＡの面積の経時変化を時系列に示す情報をグラフ１９１０及びグラフ１９２０として図示したものを記載している。また、指標１９３１から指標１９３２までの２重線で示したグラフ１９３０は、上述した２つのＮＰＡが合体した際の合体ＮＰＡの面積（総面積）の経時変化を時系列に示す情報を表している。図１９（ａ）の例では、指標１９３１よりも前の時点では２つのＮＰＡは独立しており、また、指標１９３２の時点では合体ＮＰＡの面積が縮小し、この指標１９３２よりも後の時点では再度それぞれのＮＰＡが独立してその面積が更に減少する様子を示している。
【０１６３】
なお、図１９（ａ）に示す変形例７では、２つのＮＰＡに係る面積の経時変化を時系列に示すグラフを表示する例を説明したが、ＮＰＡの数は、２つに限らず、３つ以上であってもよい。
【０１６４】
（変形例８）
続いて、変形例８では、定期的な測定の時に、経過時間とともにＮＰＡがいったん消滅した場合（面積がゼロになった場合）のＮＰＡに係る経時変化を時系列に示すグラフを表示する方法を説明する。
【０１６５】
図１９（ｂ）は、第４の実施形態における変形例８を説明するための図であって、経過時間とともにＮＰＡがいったん消滅した場合（面積がゼロになった場合）のＮＰＡの面積の経時変化を時系列に示す情報をグラフとして図示した図である。
【０１６６】
変形例８では、表示制御部１５０は、図１９（ｂ）のグラフを、表示装置４００の画面に表示する形態を採りうる。具体的に、図１９（ｂ）には、横軸を経過時間とし、縦軸をＮＰＡの面積とした際の、ＮＰＡの面積の経時変化を時系列に示す情報をグラフとして図示したものを記載している。この図１９（ｂ）において、グラフ１９４０は、或る１つのＮＰＡの面積の経時変化を時系列に示す情報を表している。また、図１９（ｂ）において、指標１９４１は、当該或る１つのＮＰＡの面積が０になった時点（当該或る１つのＮＰＡが消滅した時点）を示している。そして、図１９（ｂ）において、指標１９５１の時点で再度、新たな１つのＮＰＡが発生し、グラフ１９５０は、当該新たな１つのＮＰＡの面積の経時変化を時系列に示す情報を表している。
【０１６７】
なお、図１９（ｂ）に示す変形例８では、１つのＮＰＡに係る面積の経時変化を時系列に示すグラフを表示する例を説明したが、これに限らず、例えば、複数のＮＰＡに係る総面積の経時変化を時系列に示すグラフや表、眼底血管画像群を表示してもよい。
【０１６８】
以上説明したように、第４の実施形態に係る画像処理装置１００によれば、測定された経過時間ごとのＮＰＡ情報を保存し、そのＮＰＡ情報の経時変化を時系列に表示することで、そのＮＰＡ情報の経時変化をわかりやすく提示することができる。
【０１６９】
［その他の実施形態］
上述した本発明の各実施形態では、被検体として被検眼Ｅの眼底Ｅｒを適用した例を説明したが、本発明においてはこれに限定されるものではない。本発明においては、血管画像を取得できる対象であれば、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ以外の対象も、被検体として適用可能である。また、上述した各実施形態では、被検体の血管画像に対して設定された複数の「位置」として、複数の「シード点」を適用する例について説明を行ったが、本発明においてはこの形態に限定されるものではない。例えば、被検体の血管画像に対して設定された複数の「位置」として、点を含む概念である領域を適用して複数の「シード領域」を適用する形態も、本発明に含まれるものである。即ち、本発明においては、複数の「位置」は、複数の無血管領域が特定できれば、血管画像に対してどのように設定されてもよい。
【０１７０】
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明に含まれる。
【０１７１】
なお、上述した実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【０１７２】
１００：画像処理装置、１１０：画像取得部、１１１：断層画像生成部、１１２：モーションコントラストデータ生成部、１２０：記憶部、１３０：撮影制御部、１４０：画像処理部、１４１：位置合わせ部、１４２：合成部、１４３：補正部、１４４：画像特徴取得部、１４５：投影部、１４６：解析部、１４６１：強調部、１４６２：抽出部、１３６３：計測部、１４６４：座標変換部、１５０：表示制御部、２００：断層画像撮影装置、３００：入力装置、４００：表示装置
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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