(57)【要約】【課題】ＯＣＴＡで得られるモーションコントラスト画像とＯＣＴ等で得られる構造情報との対応を容易にする。【解決手段】被検体の第一の所定範囲における被検体画像を取得する被検体画像取得工程と、第一の所定範囲に含まれる第二の所定の範囲において同一断面を意図して取得される複数フレーム分の干渉信号セットを、３次元断層像を形成するために異なる複数の断面について取得する信号取得工程と、取得された同一断面を構成する複数フレーム分の干渉信号セットにおいて各フレームの間で対応する画素データを用いてＯＣＴＡ画像を生成するＯＣＴＡ画像生成工程と、を有する画像処理方法において、被検体画像と生成されたＯＣＴＡ画像とを並べて表示する表示工程と被検体画像及びＯＣＴＡ画像の一方の画像の情報を選択すると、他方の画像において情報が表示される領域に選択された情報を重ねて表示する重畳表示工程と、を配する。【選択図】図８
2020049231.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の第一の所定範囲における被検体画像を取得する被検体画像取得工程と、
前記第一の所定範囲に含まれる第二の所定の範囲において同一断面を意図して取得される複数フレーム分の干渉信号セットを、３次元断層像を形成するために異なる複数の断面について取得する信号取得工程と、
前記同一断面を意図して取得された複数フレーム分の干渉信号セットにおいて各フレームの間で対応する画素データを用いてモーションコントラスト画像を生成するモーションコントラスト画像生成工程と、
前記被検体画像と前記生成されたモーションコントラスト画像とを並べて表示する表示工程と
前記被検体画像及び前記モーションコントラスト画像の一方の画像の情報を選択すると、他方の画像において前記情報が表示される領域に前記選択された情報を重ねて表示する重畳表示工程と、
を有する画像形成方法。
【請求項２】
前記被検体画像取得工程において、３次元断層像を形成するために前記第一の所定範囲より取得された干渉信号セットに基づいて前記被検体画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の画像形成方法。
【請求項３】
前記被検体画像取得工程で取得する干渉信号セットは前記信号取得工程にて取得される前記複数フレーム分の干渉信号セットに含まれることを特徴とする請求項２に記載の画像形成方法。
【請求項４】
前記被検体画像は、前記干渉信号セットより得られる前記３次元断層像のデータを少なくとも２つのフレーム分を重ね合わせて生成した画像であることを特徴とする請求項２又は３に記載の画像形成方法。
【請求項５】
前記被検体画像取得工程で取得された干渉信号セットに基づいて算出された前記被検体の３次元断層像のデータと、
前記信号取得工程で取得された干渉信号セットに基づいて算出された前記被検体の３次元断層像のデータと、の位置あわせを行う工程をさらに有することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一項に記載の画像形成方法。
【請求項６】
前記表示工程は、
前記３次元断層像における深さ方向の表示範囲の変更を指示する工程をさらに有し、前記表示範囲の変更に際して前記表示するモーションコントラスト画像を更新することを特徴とする請求項５に記載の画像形成方法。
【請求項７】
前記信号取得工程にて取得された前記３次元断層像のデータから前記被検体の断層像の層構造を検出する工程をさらに有し、
前記表示範囲を変更する工程では前記検出された層構造に基づいて前記表示範囲を選択的に指示することを特徴とする請求項６に記載の画像形成方法。
【請求項８】
前記被検体画像は前記表示範囲における前記被検体の前記３次元断層像のデータを投影及び積算して生成して得ており、
前記表示工程において、前記モーションコントラスト画像のボリュームデータを前記表示範囲で深さ方向に投影及び積算して生成した２次元モーションコントラスト画像と、前記被検体画像とを表示することを特徴とする請求項６又は７に記載の画像形成方法。
【請求項９】
前記表示手段は前記被検体画像と前記２次元モーションコントラスト画像のいずれか一方で指定した位置に対応する位置の断層像を前記３次元断層像のデータ及び前記モーションコントラスト画像のボリュームデータの少なくともいずれか一方から生成して表示することを特徴とする請求項８に記載の画像形成方法。
【請求項１０】
前記被検体画像取得工程は、前記信号取得工程と異なる時間において前記モーションコントラスト画像を前記被検体画像として取得する工程であることを特徴とする請求項２に記載の画像形成方法。
【請求項１１】
前記表示工程は、前記被検体画像と前記モーションコントラスト画像との対応する位置を同時に指し示すカーソルを表示する工程を含むことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の画像形成方法。
【請求項１２】
前記表示工程は、前記被検体画像と前記モーションコントラスト画像との倍率、表示する位置及び視点位置の少なくともいずれかを同時に変更する工程を含むことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の画像形成方法。
【請求項１３】
前記モーションコントラスト画像生成工程は、前記モーションコントラスト画像のボリュームデータに対して平滑化処理を加える工程と、前記平滑化処理が加えられたボリュームデータに対して領域分割処理を加える工程を含むことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の画像形成方法。
【請求項１４】
前記被検体は血管を含み、
前記領域分割処理は、前記ボリュームデータを表す画素値が所定閾値以上のものを血管候補の画素とする工程と、
前記血管候補とされた画素に対して血管連結関係を有する画素を推定する血管連結推定工程と、
所定数以上の画素と血管連結関係を有すると推定された前記血管候補とされた画素を血管として認識する工程と、を有することを特徴とする請求項１３に記載の画像形成方法。
【請求項１５】
前記被検体画像から第二の血管連結関係を推定する第二の血管連結推定工程と、
前記第二の血管連結関係と前記血管連結関係とにおいて前記血管の連結状態を比較する工程とを有し、
前記表示工程は前記血管の連結状態を比較した結果の少なくとも一部を前記被検体画像及び前記モーションコントラスト画像の少なくともいずれかに重ねて表示することを特徴とする請求項１４に記載の画像形成方法。
【請求項１６】
前記表示工程は前記血管と認識された画素の近傍の画素を選択する工程を有し、
前記選択された近傍の画素と前記血管連結関係があると推定された画素の表示を、前記選択された画素及び近傍の画素とは異なる様式にて行うことを特徴とする請求項１３乃至１５のいずれか一項に記載の画像形成方法。
【請求項１７】
前記血管と認識された画素に基づいて算出された血管径と所定の径とを比較して前記所定の径より細い血管を抽出する工程と、
前記モーションコントラスト画像の所定の領域において前記抽出された細い血管として認識された画素とその他の画素の存在比率をマップ化して表示する工程と、を有することを特徴とする請求項１４乃至１６のいずれか一項に記載の画像形成方法。
【請求項１８】
請求項１乃至１７のいずれか一項に記載の画像形成方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１９】
被検体の第一の所定範囲における被検体画像を取得する被検体画像取得手段と、
前記第一の所定範囲に含まれる第二の所定の範囲において同一断面を意図して取得される複数フレーム分の干渉信号セットを、３次元断層像を形成するために異なる断面について取得する信号取得手段と、
前記同一断面を意図して取得された複数フレーム分の干渉信号セットにおいて各フレームの間で対応する画素データを用いてモーションコントラスト画像を生成するモーションコントラスト画像生成手段と、
前記被検体画像と前記生成されたモーションコントラスト画像とを並べて表示手段に表示させる表示制御手段と、
前記被検体画像及び前記モーションコントラスト画像の一方の画像の情報を選択すると、他方の画像において前記情報が表示される領域に前記選択された情報を重ねて表示する重畳表示手段と
を有する画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光干渉断層法を用いた画像形成方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体などの測定対象の断層像を非破壊、非侵襲で取得する方法として、光干渉断層撮像法（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、以下ＯＣＴという）が実用化されている。ＯＣＴは、特に眼科領域で被検眼の眼底における網膜の断層像が取得され、網膜の眼科診断等において広く利用されている。
【０００３】
ＯＣＴは、測定対象から反射した光と参照鏡から反射した光を干渉させ、その干渉した光強度の時間依存性又は波数依存性を解析することにより断層像を得ている。このような光干渉断層像取得装置として、タイムドメインＯＣＴ、スペクトラルドメインＯＣＴ、或いは波長掃引ＯＣＴが知られている。タイムドメインＯＣＴでは、参照鏡の位置を変えることで測定対象の深さ情報を得る。広帯域光源を使用したスペクトラルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ：Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）では分光器により波長毎に干渉光を分光し、測定対象の深さ情報を得る。波長掃引光コヒーレンストモグラフィー（ＳＳ−ＯＣＴ：Ｓｗｅｐｔ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置では発振波長を変えることができる波長可変光源装置を用いている。なお、ＳＤ−ＯＣＴとＳＳ−ＯＣＴは総称して（ＦＤ−ＯＣＴ：Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）と呼ばれる。
【０００４】
近年、このＦＤ−ＯＣＴを用いた擬似血管造影法が提案されており、ＯＣＴアンギオグラフィー（ＯＣＴＡ）と呼ばれている（非特許文献１）。現代の臨床医療で一般的な血管造影法である蛍光造影は、体内に蛍光色素（例えばフルオレセイン又はインドシアニングリーン）の注入を必要とし、蛍光色素の通り道となる血管を２次元的に表示する。一方、ＯＣＴＡは非侵襲で擬似的な血管造影を可能にし、血流部位のネットワークを３次元的に表示することを可能とする。さらに、ＯＣＴＡは蛍光造影法に比べて高分解能であり、眼底の微小血管又は血流を描出することができるため注目を集めている。
【０００５】
ＯＣＴＡは血流検出方法の違いにより複数の方法が提案されている。例えば、被特許文献２には、ＯＣＴ信号から時間変調が起こっている信号のみを抽出することで血流からのＯＣＴ信号を分離する方法が提案されている。非特許文献３には、血流による位相のバラツキを利用した方法が、非特許文献４及び特許文献１には血流による強度のバラツキを利用した方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】USP Pub. No. 2014/221827 A1
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Makita et al., “Optical Coherence Angiography,” Optics Express, 14(17), 7821-7840 (2006)
【非特許文献２】An et al. “Optical microangiography provides correlation between microstructure and microvasculature of optic nerve head in human subjects,” J. Biomed. Opt. 17, 116018 (2012)
【非特許文献３】Fingler et al. “Mobility and transverse flow visualization using phase variance contrast with spectral domain optical coherence tomography” Optics Express. Vol. 15, No. 20. pp 12637-12653 (2007)
【非特許文献４】Mariampillai et al., “Optimized speckle variance OCT imaging of microvasculature,” Optics Letters 35, 1257-1259 (2010)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、上述したＯＣＴＡでは詳細な血流部位まで得られるがために、特定の血管の繋がりや走行が検者にとって分かりにくい場合がある。また、上述したＯＣＴＡで得られる血流部位に関する画像とＯＣＴで得られる構造情報に関する画像とは、各々独立した別個の画像として得られる。このため、実際の診断に際しては、検者がこれら両画像を交互に見比べる必要がある。しかしＯＣＴＡにより得た詳細な血流部位は詳細であるが故、ＯＣＴの強度画像や眼底写真等から得られる被検眼の構造情報との対応が分かりにくかった。
【０００９】
本発明は、このような状況に鑑みて為されたものであって、ＯＣＴＡで得られる血流部位に関する画像とＯＣＴ等で得られる構造情報との対応を容易にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決するために、本発明に係る画像処理方法は、
被検体の第一の所定範囲における被検体画像を取得する被検体画像取得工程と、
前記第一の所定範囲に含まれる第二の所定の範囲において同一断面を意図して取得される複数フレーム分の干渉信号セットを、３次元断層像を形成するための異なる複数の断面について取得する信号取得工程と、
前記同一断面を意図して取得された複数フレーム分の干渉信号セットにおいて各フレームの間で対応する画素データを用いてモーションコントラスト画像を生成するモーションコントラスト画像生成工程と、
前記被検体画像と前記生成されたモーションコントラスト画像とを並べて表示する表示工程と、
前記被検体画像及び前記モーションコントラスト画像の一方の画像の情報を選択すると、他方の画像において前記情報が表示される領域に前記選択された情報を重ねて表示する重畳表示工程と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ＯＣＴＡで得られる血流部位に関する画像とＯＣＴ等で得られる構造情報との対応を容易に得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第一の実施形態における装置の全体構成の概略を示す図である。
【図２】第一の実施形態におけるスキャンパターンの一例を表す図である。
【図３】第一の実施形態における画像生成の全体処理手順を示すフローチャートである。
【図４】第一の実施形態における干渉信号取得手順を示すフローチャートである。
【図５】第一の実施形態における信号処理手順を示すフローチャートである。
【図６】第一の実施形態における３次元血流部位情報取得及び表示手順を示すフローチャートである。
【図７】第一の実施形態におけるセグメンテーション結果の説明図である。
【図８】第一の実施形態における表示画面の一例を表す図である。
【図９】第一の実施形態における表示方法の一例を表す図である。
【図１０】第二の実施形態における深さ選択方法の一例を表す図。
【図１１】第二の実施形態における２次元強度画像を生成方法の一例を表す図。
【図１２】第二の実施形態における選択部位の表示方法の一例を表す図。
【図１３】領域分割処理手順の一例を表すフローチャートである。
【図１４】２つの画像を表示する表示方法の一例を表す図である。
【図１５】血管を推定する際に行われる比較手順の一例を表すフローチャートである。
【図１６】血管推定の解析結果の表示方法の一例を表す図である。
【図１７】第三の実施形態における表示画面の一例を表す図である。
【図１８】第四の実施形態における表示画面の一例を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に関わる本発明を限定するものではなく、また、以下の実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。
【００１４】
また、本明細書中では、ＯＣＴ信号を画像として表示したものを強度画像と呼ぶ。さらに、ＯＣＴ信号から時間変調が起こっている信号を画像として表示したものをモーションコントラスト画像、またその画素値をモーションコントラスト、そのデータセットをモーションコントラストデータと呼ぶ。
【００１５】
（第一の実施形態）
本実施形態では、撮影された３次元光干渉信号から断層画像を生成し、モーションコントラストを算出して、３次元血流部位情報を取得する例を示す。
【００１６】
［画像形成装置全体の構成］
図１は、本発明の実施形態における光干渉断層法を用いた画像形成方法及び装置の構成例を示す図である。画像形成方法及び装置は、光干渉断層信号を取得する光干渉断層取得部であるＯＣＴ装置１００と制御部１４３とから構成される。なお、ＯＣＴ装置としては、例えば上述したＳＤ−ＯＣＴやＳＳ−ＯＣＴが本発明に適用可能である。以下に述べる実施形態では、ＯＣＴ装置がＳＳ−ＯＣＴである場合の構成を示す。
【００１７】
＜ＯＣＴ装置１００の構成＞
ＯＣＴ装置１００の構成について以下に図１を参照して説明する。
光源１０１は波長掃引型（Ｓｗｅｐｔ  Ｓｏｕｒｃｅ：以下ＳＳ）光源であり、例えば、掃引中心波長１０５０ｎｍ、掃引幅１００ｎｍで掃引しながら光を出射する。
【００１８】
光源１０１から出射された光は光ファイバ１０２を介して、ビームスプリッタ１１０に導かれ、測定光（ＯＣＴ測定光とも言う）と参照光（ＯＣＴ測定光に対応する参照光とも言う）に分岐される。ビームスプリッタ１１０の分岐比は、９０（参照光）：１０（測定光）である。分岐された測定光は、光ファイバ１１１を介して測定光路に出射される該測定光路には、光ファイバ１１１から被検眼１１８まで順に、コリメータレンズ１１２、ガルバノスキャナ１１４、スキャンレンズ１１５、及びフォーカスレンズ１１６が配置される。
【００１９】
測定光路に射出された測定光は、コリメータレンズ１１２によって平行光とされる。平行光となった測定光は、被検眼１１８の眼底Ｅｒにおいて測定光を走査するガルバノスキャナ１１４、スキャンレンズ１１５、及びフォーカスレンズ１１６を介して被検眼１１８に入射する。ここで、ガルバノスキャナ１１４は単一のミラーとして記載したが、実際は被検眼１１８の眼底Ｅｒをラスタースキャンするように不図示の２枚のガルバノスキャナ、例えばＸ軸スキャナーとＹ軸スキャナーとによって構成されている。
【００２０】
フォーカスレンズ１１６はステージ１１７上に固定されており、該ステージ１１７が光軸方向に動くことで、フォーカスレンズ１１６によるフォーカス調整をすることができる。ガルバノスキャナ１１４とステージ１１７は後述する信号取得制御部１４５によって制御され、被検眼１１８の眼底Ｅｒの所望の範囲（断層画像の取得範囲、断層画像の取得位置、測定光の照射位置とも言う）で測定光を走査することができる。
【００２１】
なお、本実施形態では詳細な説明はしていないが、眼底Ｅｒの動きを検出し、ガルバノスキャナ１１４のミラーを眼底Ｅｒの動きに追従させて走査させるトラッキング機能が付与されていることが望ましい。トラッキング方法については一般的な技術を用いて行うことが可能であり、リアルタイムで行うことも、ポストプロセッシングで行うことも可能である。
【００２２】
眼底Ｅｒの動き検出のために眼底画像を得る方法として、例えば、走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：ＳＬＯ）を用いる方法がある。この方法では、眼底Ｅｒの画像について、ＳＬＯを用いて光軸に対して垂直な面内の画像（眼底表面画像）を経時的に取得し、画像中の血管分岐などの特徴箇所を抽出する。取得する２次元画像中の特徴箇所がどのように動いたかを眼底Ｅｒの移動量として算出し、算出した移動量をガルバノスキャナ１１４にフィードバックすることでリアルタイムトラッキングを行うことができる。
【００２３】
上述したように、測定光はステージ１１７上に乗ったフォーカスレンズ１１６を介して被検眼１１８に入射し、該フォーカスレンズ１１６により眼底Ｅｒにフォーカスされる。眼底Ｅｒを照射した測定光は各網膜層で反射・散乱し、上述の測定光路を経てビームスプリッタ１１０に戻る。ビームスプリッタ１１０に入射した測定光の戻り光は光ファイバ１２６を経由し、ビームスプリッタ１２８に入射する。
【００２４】
一方、ビームスプリッタ１１０で分岐された参照光は、光ファイバ１１９ａ、偏光制御器１５０、及び光ファイバ１１９ｂ、を介して参照光路に出射される該参照光路には、光ファイバ１１９ｂより順に、コリメータレンズ１２０、分散補償ガラス１２２、ＮＤフィルタ１２３、コリメータレンズ１２４が配置される。
【００２５】
光ファイバ１１９ｂより射出された参照光は、コリメータレンズ１２０によって平行光とされる。偏光制御器１５０は参照光の偏光を所望の偏光状態へ変化させることができる。参照光は分散補償ガラス１２２、ＮＤフィルタ１２３、及びコリメータレンズ１２４を介し、光ファイバ１２７に入射する。コリメータレンズ１２４と光ファイバ１２７の一端はコヒーレンスゲートステージ１２５の上に固定されており、被検者の眼軸長の相違等に対応してこれらコリメータレンズ１２４等を光軸方向に駆動するように、後述する信号取得制御部１４５で制御される。なお本実施形態では参照光の光路長を変更しているが、測定光の光路と参照光の光路との光路長差を変更できればよい。
【００２６】
光ファイバ１２７を通過した参照光はビームスプリッタ１２８に入射する。ビームスプリッタ１２８では上述した測定光の戻り光と参照光とが合波されて干渉光とされた上で二つに分割される。分割される干渉光は、互いに反転した位相の干渉光（以下、正の成分及び負の成分と表現する）となっている。分割された干渉光の正の成分は光ファイバ１２９を経由してディテクタ１４１の一方の入力ポートに入射する。一方、干渉光の負の成分は光ファイバ１３０を経由してディテクタ１４１の他方の入力ポートに入射する。ディテクタ１４１は差動検出器となっており、位相が１８０°反転した二つの干渉信号が入力されると、直流成分を除去し、干渉成分のみを出力する。
【００２７】
ディテクタ１４１で検出された干渉信号は光の強度に応じた電気信号として出力され、断層画像生成部の一例である信号処理部１４４に入力する。
【００２８】
＜制御部１４３の構成＞
本装置全体を制御するための制御部１４３について説明する。
制御部１４３は信号処理部１４４、信号取得制御部１４５、表示部１４６、及び表示制御部１４９によって構成される。また、信号処理部１４４はさらに、画像生成部１４７とマップ生成部１４８を持つ構成となっている。画像生成部１４７は送られる電気信号から輝度画像及びモーションコントラスト画像を生成する機能を有し、マップ生成部１４８は輝度画像から層情報（網膜のセグメンテーション）を生成する機能を有する。
【００２９】
信号取得制御部１４５は、上述の通りにステージ１１７、コヒーレンスゲートステージ１２５等の各部を制御する。信号処理部１４４はディテクタ１４１から出力される信号に基づき、画像の生成、生成された画像の解析、及び解析結果の可視情報の生成を行う。
【００３０】
信号処理部１４４で生成される画像や解析結果は表示制御部１４９に送られ、表示制御部１４９は表示部１４６の表示画面に表示させる。ここで、表示部１４６は、例えば液晶等のディスプレイである。なお、信号処理部１４４で生成された画像データは表示制御部１４９に送られた後、表示部１４６に有線で送信されてもよいし、無線で送信されてもよい。また、本実施形態において表示部１４６等は制御部１４３に含まれているが、本発明はこれに限らず、制御部１４３とは別に設けられても良く、例えばユーザが持ち運び可能な装置の一例であるタブレットでもよい。この場合、表示部にタッチパネル機能を搭載させ、タッチパネル上で画像の表示位置の移動、拡大縮小、表示される画像の変更等を操作可能に構成することが好ましい。
【００３１】
［スキャンパターン］
＜ＯＣＴ装置における測定光の走査様式＞
ここで、ＯＣＴ装置において測定光を走査する様式について説明する。上述したように被検眼１１８の眼底上の任意の点に照射した測定光の戻り光と、対応する参照光とから干渉光を得ている。信号処理部１４４では、ディテクタ１４１で検出された干渉光の強度に応じた電気信号を処理して当該任意の点における深さ方向の画像データを得る。以上が、被検眼１１８のある１点における断層に関する情報の取得のプロセスの説明である。このように被検眼１１８の奥行き方向の断層に関する情報を取得することをＡ−ｓｃａｎと呼ぶ。
【００３２】
また、Ａ−ｓｃａｎと直交する方向で被検眼１１８の断層に関する情報、すなわち２次元画像を取得するための走査方向において前述した奥行き方向についての複数の断層に関する情報を取得することをＢ−ｓｃａｎと呼ぶ。さらに、Ａ−ｓｃａｎ及びＢ−ｓｃａｎのいずれの走査方向とも直交する走査方向において奥行き方向についての複数の断層に関する情報を取得することをＣ−ｓｃａｎと呼ぶ。３次元断層像を取得する際に眼底面内に２次元ラスター走査する場合、高速な走査方向がＢ−ｓｃａｎ方向、Ｂ−ｓｃａｎをその直交方向に並べて走査する低速な走査方向をＣ−ｓｃａｎ方向と呼ぶ。Ａ−ｓｃａｎ及びＢ−ｓｃａｎを行うことで２次元の断層像が得られ、Ａ−ｓｃａｎ、Ｂ−ｓｃａｎ及びＣ−ｓｃａｎを行うことで、３次元の断層像を得ることができる。これらＢ−ｓｃａｎ並びにＣ−ｓｃａｎは、上述したガルバノスキャナ１１４により行われる。
【００３３】
上述したように、ガルバノスキャナ１１４は不図示のＸ軸スキャナー及びＹ軸スキャナーより構成され、その各々はそれぞれ回転軸が互いに直交するよう配置された偏向ミラーで構成されている。Ｘ軸スキャナーは例えば眼底Ｅｒ上で測定光のＸ軸方向の走査を行い、Ｙ軸スキャナーはＹ軸方向の走査を行う。Ｘ軸方向、Ｙ軸方向の各方向は、眼球の眼軸方向に対して垂直な方向で、互いに垂直な方向である。
【００３４】
また、Ｂ−ｓｃａｎ及びＣ−ｓｃａｎのようなライン走査方向と、Ｘ軸方向又はＹ軸方向とは、一致していなくてもよい。このため、Ｂ−ｓｃａｎ、Ｃ−ｓｃａｎのライン走査方向は、撮像したい２次元の断層像あるいは３次元の断層像に応じて、適宜決めることができる。
【００３５】
＜本実施形態における測定光の走査様式＞
ＯＣＴＡでは血流によるＯＣＴ干渉信号の時間変化を計測するため、同じ場所で複数回の計測が必要となる。本実施形態ではＯＣＴ装置は同じ場所でのＢスキャン（Ｘ軸方向のスキャン）をｍ回繰り返しつつ、ｎ箇所のｙポジション（Ｙ軸方向に測定光の照射位置を移動させた位置）に走査位置を移動するスキャンを行う。具体的なスキャンパターンを図２に示す。同図に示すように、本実施形態では、眼底平面上でｙ１〜ｙｎのｎ箇所のｙポジションについて、それぞれＢスキャンを繰り返しｍ回ずつ実施する。
【００３６】
ここで、ｍの値が大きいと同じ場所での計測回数が増えるため、血流の検出精度が向上する。その一方でスキャン時間が長くなり、スキャン中の眼の動き（固視微動）により画像にモーションアーチファクトが発生する問題と被検者の負担が増える問題とが生じる。本実施形態では両者のバランスを考慮してｍ＝４として実施した。なお、ＯＣＴ装置のＡスキャン速度、及び被検眼１１８の眼底表面画像の運動解析に応じて、制御部１４３はｍを自動的に変更することとしてもよい。
【００３７】
また図２においてｐは１つのＢスキャンにおけるＡスキャンのサンプリング数を示している。すなわち、１つのＢスキャンにおいてｘ１〜ｘｐの位置各々でＡスキャンを行っており、ｐ×ｎにより平面画像サイズが決定される。ｐ×ｎの値が大きいと、同じ計測ピッチであれば広範囲がスキャンできるが、スキャン時間が長くなり、上述のモーションアーチファクト及び患者負担の問題が生じる。本実施形態では両者のバランスを考慮してｎ＝ｐ＝３００として実施した。なお、上述したｎ、ｐは適宜自由にその値の変更が可能である。
【００３８】
また、図２におけるΔｘは隣り合うｘポジションの間隔(ｘピッチ)であり、Δｙは隣り合うｙポジションの間隔（ｙピッチ）である。本実施形態ではｘピッチ、ｙピッチは眼底における照射光のビームスポット径の１/２として決定し、１０μｍとする。ｘピッチ、ｙピッチを眼底上ビームスポット径の１/２とすることで 生成する画像を高精細に形成することができる。なお、ｘピッチ及びｙピッチを眼底ビームスポット径の１/２より小さくしても生成する画像の精細度をそれ以上高くする効果は小さい。
【００３９】
逆にｘピッチ及びｙピッチを眼底ビームスポット径の１/２より大きくすると精細度は悪化するが、小さなデータ容量で広い範囲の画像を取得することができる。しかし、臨床上の要求に応じてｘピッチ及びｙピッチを各々自由に変更してもよい。
本実施形態のスキャン範囲は、ｘ方向がｐ×Δｘ＝３ｍｍ、ｙ方向がｎ×Δｙ＝３ｍｍである。
【００４０】
＜ＯＣＴ干渉信号とＯＣＴＡ信号の取得様式＞
ＯＣＴ干渉信号の取得と、ＯＣＴＡの信号の取得とは、同一の工程であっても別々の工程であってもよい。ここでは、ＯＣＴ干渉信号の取得とＯＣＴＡの信号の取得を同一の工程で取得する場合について説明する。同一の工程で取得する場合、信号取得制御部１４５は、測定光でのスキャンにおいて同一位置を複数回測定することで、３次元断層画像を形成する際に用いる複数フレーム分の干渉信号セットを取得する。ここで、該信号取得制御部１４５は、信号取得手段として機能する。なお、干渉信号セットとは、上述した一Ｂスキャンにより得られる干渉信号のセットであって、Ｂスキャンによる断層画像を一フレーム分生成可能な干渉信号のセットを意味する。また、被検眼は常に固視微動を行うため、被検眼における同一位置を複数回走査して複数フレーム分の干渉信号セット得て被検眼の同一断面の画像を構成しようとしても、実際には同一断面を正確に得ることは困難である。よって、ここで述べる複数フレーム分の干渉信号セットは、同一断面を意図して取得される複数フレーム分の干渉信号セットとして把握される。
【００４１】
信号処理部１４４は、これら干渉信号セットを処理することでＯＣＴ干渉信号とＯＣＴＡの信号を算出する。同一工程で取得した干渉信号セットを利用することで、ＯＣＴによる強度画像とＯＣＴＡによるモーションコントラスト画像との各画素は同一の位置とする事ができる。即ち、本実施形態において、ＯＣＴ強度画像の生成に用いる干渉信号セットは、ＯＣＴＡによるモーションコントラスト画像を生成するために取得される複数フレーム分の干渉信号セットに含まれる。さらに２次元画像として表示されるＯＣＴ強度画像は、上述した複数フレーム分の取得した干渉信号セットの少なくとも２つ以上の干渉信号セット、即ち２つ分のフレームを使って平均化（重ね合わせ）して得ることとしてもよい。このような構成とすることで、干渉信号セットに含まれるランダムノイズが平均化され、強度画像のノイズを低減することができる。ここで、該信号処理部１４４は、同一断面を構成する複数フレーム分の干渉信号セットにおいて各フレーム間で対応する画素データを用いてモーションコントラスト画像を生成するモーションコントラスト画像生成手段として機能する。
【００４２】
次に、ＯＣＴ干渉信号の取得とＯＣＴＡの信号取得を別々の工程で取得する場合について説明する。別々の工程の場合、信号取得制御部１４５は、例えばＯＣＴ干渉信号の取得の後に、ＯＣＴＡの信号取得を実行させる。ＯＣＴ干渉信号の取得時のスキャンパターンにおいては、該スキャンパターンに対応した繰り返し回数、ピッチ等の値になる。例えば、ＯＣＴ干渉信号の取得は、必ずしもＢスキャンをｍ回ずつ繰り返す必要はない。また、スキャン範囲がＯＣＴ干渉信号の取得とＯＣＴＡの信号取得とで同一である必要もない。従って、同一のスキャン時間であれば、ＯＣＴ干渉信号の取得の方が第一の所定範囲として広範囲で取得することができる。また別々の工程とした場合、ＯＣＴによる３次元断層像で広い範囲を観察しつつ、第一の所定範囲に含まれる第二の所定範囲として所定の関心領域のみ詳細にＯＣＴＡの信号取得をするといった使い方ができる。
【００４３】
次に、図３に示すフローチャートを用いて、本実施形態の画像形成方法の具体的な処理の手順を説明する。なお、当該フローに示される各処理の詳細説明は後述する。図３では、ＯＣＴ干渉信号の取得とＯＣＴＡの信号取得を別々の工程で取得する例で説明する。
【００４４】
第一の信号取得工程即ち２次元画像として表示される被検体画像取得工程であるステップＳ１０１において、信号取得制御部１４５はＯＣＴ装置１００を制御し、光干渉断層信号を取得する。
【００４５】
第二の信号取得工程即ち信号取得工程であるステップＳ１０２において、信号取得制御部１４５はＯＣＴ装置１００を制御し、光干渉断層信号を複数フレーム分取得する。より詳細には、副走査方向における同一位置を複数回走査するように制御された測定光に基づく干渉信号セットを複数フレーム分取得する。更に、この操作を副走査方向に走査位置をずらせながら異なる複数の断面からの干渉信号セットを得るために複数回実行して、３次元断層像を形成できるだけの干渉信号セットの取得を行う。
【００４６】
強度画像生成工程であるステップＳ１０３において、制御部１４３は第一の信号取得工程で取得された光干渉断層信号に基づいて、被検眼１１８の３次元断層像データを算出し、強度画像を生成する。さらに、制御部１４３は第二の信号取得工程により取得された複数フレームの光干渉断層信号から３次元モーションコントラストデータを算出し、３次元モーションコントラスト画像を生成する。
【００４７】
表示工程であるステップＳ１０４において、制御部１４３は強度画像及び３次元モーションコントラスト画像から表示情報を生成し表示する。制御部１４３は検者の操作に応じて、表示情報を再構成し再表示する。再構成の処理の詳細説明については、後述する。
以上のステップを実施して、本実施形態の画像形成方法の処理の手順を終了する。
【００４８】
［干渉信号取得手順］
次に、図４を用いて、上述した本実施形態の第一及び第二の信号取得ステップＳ１０１及びＳ１０２の具体的な処理の手順を説明する。
【００４９】
ステップＳ１０９において、信号取得制御部１４５は図２のポジションｙｉのインデックスｉを１に設定する。ステップＳ１１０において、ＯＣＴ装置１００はスキャン位置をｙｉに移動する。ステップＳ１１９において、信号取得制御部１４５は繰り返しＢスキャンのインデックスｊを１に設定する。ステップＳ１２０において、ＯＣＴ装置１００はＢスキャンを実施する。
【００５０】
ステップＳ１３０においてディテクタ１４１はＡスキャン毎に干渉信号を検出し、不図示のＡ／Ｄ変換器を介して上述した干渉信号が信号処理部１４４に記憶される。信号処理部１４４はＡスキャンの干渉信号をｐサンプル取得することで、１Ｂスキャン分の干渉信号とする。
【００５１】
ステップＳ１３９において、信号取得制御部１４５は繰り返しＢスキャンのインデックスｊをインクリメントする。
【００５２】
ステップＳ１４０において信号取得制御部１４５はｊが所定回数（ｍ）より大きいか判断する。すなわち、ポジションｙｉでのＢスキャンがｍ回繰り返されたかを判断する。繰り返されてない場合はＳ１２０に戻り、同一位置のＢスキャン計測を繰り返す。所定回数繰り返された場合は、Ｓ１４９に進む。ステップＳ１４９において、信号取得制御部１４５はポジションｙｉのインデックスｉをインクリメントする。ステップＳ１５０において信号取得制御部１４５はｉが所定のＹ位置の計測回数（ｎ）より大きいか、すなわちｎ箇所の全てのｙポジションでＢスキャンを実施したかを判断する。所定のＹ位置の計測回数に満たない（ｎｏ）の場合はＳ１１０に戻り、次の計測ポジションで計測することを繰り返す。所定のＹ位置の計測回数を終了した（ｙｅｓ）場合は、次のステップＳ１６０へ進む。なお、ここで述べた第一の及び第二の信号取得ステップＳ１０１及びＳ１０２では、それぞれｉ＝１、ｍ＝４とした。
【００５３】
ステップＳ１６０においてＯＣＴ装置１００はバックグラウンドデータを取得する。ＯＣＴ装置１００は不図示のシャッターを閉じた状態で１００回のＡスキャンを実行し、信号取得制御部１４５はこの１００回のＡスキャンで得られた信号を平均化して記憶する。なお、バックグラウンドの測定回数はここで例示した１００回に限るものではない。
【００５４】
以上の各処理を実施して、本発明の干渉信号取得手順を終了することになる。
【００５５】
なお、ＯＣＴＡ干渉信号の取得では、測定回数やポジションをＯＣＴＡ干渉信号の取得に対応した値にすることで、ＯＣＴの信号取得と同様の手順でＯＣＴＡ干渉信号を取得することができる。
【００５６】
なお、本実施形態では、ＯＣＴ信号を取得し、且つ３次元断層像を形成するために該ＯＣＴ信号による干渉信号セットから得たデータに基づいて２次元として表示される被検体画像を生成している。前述したようにＯＣＴ信号を取得する範囲はＯＣＴＡ信号を取得する範囲と同一である必要はなく、従って前述したようにこの被検体画像は被検眼１１８においてＯＣＴＡ信号を取得する第二の範囲を含む第一の範囲の画像として生成される。
【００５７】
［信号処理手順］
次に、図５を用いて、本実施形態として図３に示したステップＳ１０３のＯＣＴの３次元画像情報及びＯＣＴＡの３次元血流部位情報からなる表示情報生成の具体的な処理を説明する。本発明では、ＯＣＴＡ情報から３次元血流部位情報を生成するために、ＯＣＴＡのモーションコントラストを計算する。
【００５８】
ステップＳ２１０において、信号処理部１４４は、ポジションｙｉのインデックスｉを１に設定する。ステップＳ２２０において、信号処理部１４４は、ポジションｙｉ（ここではｉ＝１）における繰り返しＢスキャン干渉信号（ｍ回分）を抜き出す。ステップＳ２３０において、信号処理部１４４は、繰り返しＢスキャンのインデックスｊを１に設定する。ステップＳ２４０において、信号処理部１４４はｊ番目（ここではｊ＝１）のＢスキャンデータを抜き出す。
【００５９】
ステップＳ２５０において、信号処理部１４４は、ステップＳ２４０のＢスキャンデータの干渉信号に対して、再構成処理を行うことで断層像の輝度画像を生成する。まず画像生成部１４７は、干渉信号からバックグラウンドデータからなる固定パターンノイズ除去を行う。固定パターンノイズ除去は、検出した複数のバックグラウンドデータのＡスキャン信号を平均することで固定パターンノイズを抽出し、これを入力した干渉信号から減算することで行われる。次に、画像生成部１４７は、有限区間でフーリエ変換した場合にトレードオフの関係となる、深さ分解能とダイナミックレンジを最適化するために、所望の窓関数処理を行う。その後、ＦＦＴ処理を行う事によって断層像の輝度画像を生成する。
【００６０】
ステップＳ２６０において、信号処理部１４４は、繰り返しＢスキャンのインデックスｊをインクリメントする。ステップＳ２７０において、信号処理部１４４は、インクリメントされたｊがｍより大きいか否かを判断する。すなわち、ポジションｙｉでのＢスキャンの輝度計算がｍ回繰り返されたかを判断する。ｎｏの場合はＳ２４０に戻り、同一Ｙ位置での繰り返しＢスキャンの輝度計算を繰り返す。ｙｅｓの場合は、フローは次のステップへ進む。
【００６１】
ステップＳ２８０において、信号処理部１４４は、あるｙｉポジションにおける繰り返しＢスキャンのｍフレームを位置合わせする。具体的には、まず信号処理部１４４は、ｍフレームのうち、任意の１枚をテンプレートとして選択する。テンプレートとして選択するフレームは、互いに全ての組み合わせで相関を計算し、フレーム別に相関係数の和を求め、その和が最大となるフレームを選択してもよい。次に、テンプレートでフレーム毎に照合し、各々についての位置ずれ量（δＸ、δＹ、δθ）を求める。具体的には、テンプレート画像の位置と角度を変えながら類似度を表す指標であるNormalized Cross-Correlation(NCC)を計算し、この値が最大となるときの画像位置の差を位置ずれ量として求める。
【００６２】
なお、本発明では、類似度を表す指標は、テンプレートとフレーム内の画像の特徴の類似性を表す尺度であれば種々変更が可能である。例えばSum of Abusolute Difference(SAD)、Sum of Squared Difference(SSD)、Zero-means Normalized Cross-Correlation(ZNCC)、Phase Only Correlation（POC）、Rotation Invariant Phase Only Correlation（RIPOC）等を用いてもよい。
【００６３】
次に、信号処理部１４４は、位置ずれ量（δＸ、δＹ、δθ）に応じて位置補正をテンプレート以外のｍ−１フレームに適用し、ｍフレームの位置合わせを行う。さらに、本実施形態のように、ＯＣＴの３次元画像情報、及びＯＣＴＡの３次元血流部位情報の取得を別々のステップで行う場合、３次元画像情報及と３次元血流部位情報の間でも位置合わせを行う。即ち、ＯＣＴ強度画像を生成する目的で取得された干渉信号セットに基づいて算出された３次元断層像のデータと、モーションコントラスト画像を生成する目的で取得された干渉信号セットに基づいて算出された３次元断層像のデータと、の位置あわせが行われる。これらの位置合わせを行う事で、３次元画像情報と３次元血流部位情報の対応を取り易くなる。位置合わせは、フレーム間での位置合わせと同様の手法をとる事ができる。
【００６４】
ステップＳ２９０において、信号処理部１４４は、ステップＳ２８０で計算した位置合わせされた輝度画像を平均化し、輝度平均化画像を生成する。
【００６５】
ステップＳ３００において、マップ生成部１４８は、信号処理部１４４がステップＳ２９０で生成した輝度平均化画像から、網膜のセグメンテーション（部位情報取得）を実行する。なお、ここで述べる第一の実施形態ではこの工程は使用しないため本工程はスキップされる。説明は第二の実施形態で行う。
【００６６】
ステップＳ３１０において、画像生成部１４７は、モーションコントラストを計算する。本実施形態では、ステップＳ２５０にて信号処理部１４４が出力したｍフレームの各断層像の輝度画像から、同じ位置のピクセルごとに分散値を計算し、その分散値をモーションコントラストとする。
【００６７】
なお、モーションコントラストの求め方は種々ある。例えば、本発明においてモーションコントラストとして用いる特徴量の種類は、同一Ｙ位置での複数Ｂスキャン像の各ピクセルの輝度値の変化である。従ってこの輝度値の変化を表す指標であれば、モーションコントラストを求めるために適用が可能である。また、モーションコントラストはｍフレームの断層像の輝度画像から同じ位置のピクセルごとに分散値の変わりに、他の手法を用いてもよい。例えば、各フレームの同ピクセルごとの平均値で正規化した変動係数を用いることも可能である。
【００６８】
ステップＳ３２０において、信号処理部１４４は、信号処理部１４４で出力したモーションコントラストの第一の閾値処理を実行する。第一閾値の値は、信号処理部１４４がステップＳ２９０で出力した輝度平均化画像から求める。具体的には、この輝度平均化画像からノイズフロアでランダムノイズのみが表示されているエリアを抽出し、標準偏差σを計算し、ノイズフロアの平均輝度＋２σを第一の閾値として設定する。信号処理部１４４は、各輝度が、該第一の閾値以下の領域に対応したモーションコントラストの値を０に設定する。
【００６９】
Ｓ３２０の第一閾値処理により、ランダムノイズによる輝度変化に由来するモーションコントラストを除去することでノイズを軽減することができる。
【００７０】
なお、第一閾値の値は、小さいほどモーションコントラストの検出感度は上がる一方、ノイズ成分も増す。また、大きいほどノイズは減るがモーションコントラスト検出の感度は下がる。本実施形態では閾値をノイズフロアの平均輝度＋２σとして設定したが、閾値はこれに限るものではない。
【００７１】
ステップＳ３３０において、信号処理部１４４は、ポジションｙｉのインデックスｉをインクリメントする。
【００７２】
ステップＳ３４０において、信号処理部１４４は、ｉがｎより大きいか判断する。すなわち、ｎ箇所の全てのｙポジションで位置合わせ、輝度画像平均化計算、モーションコントラストの計算、及び閾値処理をしたかを判断する。
【００７３】
ｎｏの場合はＳ２２０に戻る。ｙｅｓの場合は、フローは次のステップＳ３５０へ進む。
【００７４】
Ｓ３４０を終了した時点で、すべてのＹ位置でのＢスキャン像（Ｚ深さ対Ｘ方向データ）の各ピクセルのモーションコントラストの３次元データ（３次元データ）が取得されたこととなる。ステップＳ３５０において、信号処理部１４４は、これら３次元画像情報から、表示情報生成処理を行う。
【００７５】
以下に、本実施形態の表示情報生成処理について説明する。図６は、ステップＳ３５０にて実行される処理の詳細をフローチャートとして示したものである。
【００７６】
表示情報の生成に際し、ステップＳ３５１において、信号処理部１４４は、先にもとめたモーションコントラストの３次元データを取得する。
【００７７】
ステップＳ３５２において、信号処理部１４４は、血流部位情報は残しつつノイズを除去するために、モーションコントラスト３次元データに対して平滑化処理を施す。モーションコントラストの性質によって最適な平滑化処理は異なるが、例えば以下のようなものが考えられる。
【００７８】
注目画素の近傍ｎｘ×ｎｙ×ｎｚ個のボクセルからモーションコントラストの最大値を出力する平滑化方法。
【００７９】
あるいは、注目画素の近傍ｎｘ×ｎｙ×ｎｚ個のボクセルのモーションコントラストの平均値を出力する平滑化方法。
【００８０】
あるいは、注目画素の近傍ｎｘ×ｎｙ×ｎｚ個のボクセルのモーションコントラストの中央値を出力する平滑化方法。
【００８１】
あるいは、注目画素の近傍ｎｘ×ｎｙ×ｎｚ個のボクセルのモーションコントラストに対して、距離による重みをつける平滑化方法。
【００８２】
あるいは、注目画素の近傍ｎｘ×ｎｙ×ｎｚ個のボクセルのモーションコントラストに対して、距離による重みと注目画素との画素値の差に応じて重みをつける平滑化方法。
【００８３】
あるいは、注目画素のまわりの小領域のモーションコントラストパターンと、周辺画素のまわりの小領域のモーションコントラストのパターンの類似度に応じた重みを用いた値を出力する平滑化方法。
【００８４】
なお、その他の血流部位情報を残しつつ平滑化をおこなう手法を用いてもよい。
【００８５】
以上の平滑化処理後、ステップＳ３５３において、信号処理部１４４は、表示制御部１４９より、ステップＳ３５４にて表示する画素を決定する際に用いる閾値及び表示する深さ方向の範囲の初期値を得る。表示範囲の初期値としては通例深さ方向の１／４程度とし、ほぼ網膜表層の範囲が含まれる位置とする。ここで表示範囲の初期値として深さ方向全範囲としないのは、表層部における主要血管・毛細血管網をまずは見やすく表示したいからである。すなわち、主要血管・毛細血管網を含む表層部と血管を有さずノイズの大きいＲＰＥ層とを同時に表示すると、表層部における主要血管・毛細血管網の判別に支障をきたす。なお、表示閾値の初期値は、健常眼等で代表的な値を事前に得ておき、設定しておけばよい。あるいは、繰返し撮影を行う場合、前回の撮影データを利用してもよい。また、後述するステップで表示閾値を調整してもよい。
【００８６】
次にステップ３５４にて、表示閾値の初期値を用い平滑化処理された３次元データに対してこれを超える画素を表示する表示閾値処理を施す。本処理によるモーションコントラストから表示用画素値への変換例を図７に示す。図７（ａ）では表示閾値以下の画素値をゼロ、閾値上の画素値から最大強度までの画素に比例する表示画素値を割り振る例であり、図７（ｂ）では表示閾値以下の画素値に対しゼロをかけ、それ以上の画素値には１をかけた表示値を割り振った例となる。いずれにしろモーションコントラストが表示閾値以下のものはモーションコントラストが無効化され、表示される連結を持つモーションコントラストを持つ領域が分離した形で表示されることになる。
【００８７】
図６に示す表示制御部１４９において実行されるステップ３５５は、図７に示した表示閾値処理が施されたモーションコントラスト画像を表示する工程である。
【００８８】
次に、ステップ３５６は、表示条件の変更を行う工程である。変更しうる表示条件については、後述する。表示条件の変更が行われた場合、ステップ３５４に戻り、表示条件を変えて更新された画像を表示する。表示条件の変更が行われない場合、表示情報生成処理を終了する。
【００８９】
次に、本実施形態の表示情報生成処理により生成する画像の表示例を図８に示す。表示画面では、ＯＣＴ信号を画像として表示した強度画像４００及びモーションコントラスト画像４０１を並べて表示する。この表示例では、モーションコントラスト画像４０１のわきにはモーションコントラストの表示閾値を操作するスライダ４０２が設けられている。
【００９０】
また、強度画像４００の脇には、強度画像４００の一部における断層像４０３を表示する。断層像はｘｚ断面４０３ａ、ｙｚ断面４０３ｂで表示する。また、断層像の表示位置を示す線４０４を強度画像４００やモーションコントラスト画像４０１に表示してもよい。表示位置を示す線４０４は、画像情報から特定の条件で自動的に決定してもよいし、検者が指定してもよい。例えば、特定の条件の例としては、黄斑部を中心となるような断層像４０３を指定すればよい。あるいは、検者が強度画像４００あるいはモーションコントラスト画像４０１から任意の位置と長さを指定し、対応するように断層像を表示してもよい。
【００９１】
さらに、断層像から強度画像４００及び、モーションコントラスト画像４０１の深さ方向での表示範囲を指示するために操作されるスライダ４０５を設けてもよい。当該スライダ４０５では、深さ方向での調整可能範囲を示すバー４０５ｂにおいて強度画像４００及びモーションコントラスト画像４０１を表示する深さ或いは深さ方向の表示範囲をスライド部４０５ａにより指定する。また、表示位置を操作するＧＵＩ操作部４０６を有してもよい。なお、ＧＵＩ操作部４０６の詳細については後述する。また、選択位置を示すカーソル４０７を表示してもよい。この場合、該カーソル４０７は、強度画像４００とモーションコントラスト画像４０１との対応する位置を同時に指し示すように表示されることが好ましい。当該表示は表示制御部１４９により指示される。なお、図８の例では、２次元平面像として表示される例で示したが、３次元像や任意の断層像やその組合せであってもよい。
【００９２】
また、本実施形態において、図８に示す２次元平面で表示される画像は、眼底カメラ或いはレーザ走査検眼鏡を用いず、ＯＣＴ強度信号より生成している。このような画像はＥｎｆａｃｅ画像と呼ばれている。ここで、Ｅｎｆａｃｅ画像の生成方法について簡単に述べる。
【００９３】
Ａ−ｓｃａｎにより得られた情報を光軸方向手前側から配列し、全く信号のない位置から、最初に強い信号を得ることができる位置が眼底表層（網膜表面）の情報となる。従って、測定光を２軸で走査した際の眼底上の各測定位置（撮影位置）でのＡスキャン信号についてそれぞれ最初に強い信号の反射強度をつなぎ合わせていくことにより、眼底表層を２次元的に表現する眼底表層についてのＥｎｆａｃｅ画像を取得することができる。また、当該信号から特定の順位にある強度の信号の反応強度をつなぎ合わせることで、網膜における特定の層或いは深さでのＥｎｆａｃｅ画像が得られる。
【００９４】
また、Ｂスキャンによって取得された断層画像は、Ａ−ｓｃａｎによる情報を１軸方向に連続的に取得することによって構築されるものである。よって、Ｅｎｆａｃｅ画像の一部の画像信号と、取得された断層画像の眼底表層部分の画像信号とが照合する位置を求めることにより、該Ａ−ｓｃａｎがＥｎｆａｃｅ画像上のどの位置の断層画像であるかを正確に検出することができる。
【００９５】
次に表示操作について説明する。表示操作について図９に示す。図９は図８の強度画像４００とモーションコントラスト画像４０１を示す。なお、前述したように、本実施形態ではＯＣＴ干渉信号の取得とＯＣＴＡの信号の取得とを同一の工程で行っており、表示画像の生成に際しては同一走査線におけるこれら信号の位置合わせは終了している。従って、強度画像４００とモーションコントラスト画像４０１とにおける各画素間における対応関係は予め把握されている。
【００９６】
本実施形態の表示操作では、一方の画像の一部（例えば強度画像の血管部分）を選択すると、他方の画像の対応する領域（モーションコントラスト画像の対応する血管部分）を元の画像（強度画像）に重ねて表示する。図９の例では、強度画像４００の血管部分４５０を選択すると、モーションコントラスト画像４０１において対応する血管及び連結する血管４５０ａを、強度画像４００の対応する位置に重ねて重畳表示する。より詳細には、まず一方の画像において血管の選択を行う。ここで、対応する他方の画像とは位置合わせによって各々の画素、或いは血管の位置情報の対応付が既になされている。この状態で、一方の画像において選択された血管の位置情報が取得される。続いて、この取得された位置情報に基づいて、他方の画像における対応する位置情報が選択される。選択された位置情報に基づいて他方の画像における血管が対応する血管として指定される。以上の手順を経て、各々の画像における対応する血管の位置情報に基づいて他方の血管画像に対して一方の画像の血管が重畳表示される。
なお、後述する領域分割処理により、各々の画像において血管の連結状態（太い血管及び該太い血管から分岐した細い血管の一群）はあらかじめ把握されていることとする。従って、血管の選択及び重畳はこの連結状態を勘案して（血管群同士を対応付ける様式で）実行される。この重畳表示は、後述するようにカーソル４０７からの入力等によって選択された強度画像とモーションコントラスト画像との一方の画像の情報（血管に関する情報）を他方の画像において当該情報が表示される領域に重ねるように実行される。この重畳表示は、このように重畳された画像を表示手段である表示部１４６に表示させる表示制御手段たる表示制御部１４９により実行される。
【００９７】
なお、具体的な選択の仕方は、図９に示したように特定の血管を選択してもよいし、あるいは、領域を指定してもよい。指定する領域は、矩形でもよいし、カーソル４０７の中心から一定距離の円でもよい。また、ＯＣＴＡの測定領域がＯＣＴの測定領域よりも狭い場合、モーションコントラスト画像全体を重ねてもよい。さらに、他方の画像（モーションコントラスト画像）で重畳する元となった血管の表示色を変えて、どの血管を元の画像（強度画像）に重畳表示しているかを分かるようにしてもよい。
【００９８】
強度画像にモーションコントラスト画像を重ねる例を説明したが、逆であってもよい。モーションコントラスト画像に強度画像を重ねる場合、モーションコントラスト画像４０１の特定の血管部分を選択すると、強度画像４００においてこれに対応する血管及び連結する血管が、モーションコントラスト画像４０１の対応する位置に重ねて表示される。この場合、視認性を高めるために重畳して表示される血管部分に相当する部分を太線及び点線を重ねた線にて表現することが好ましい。或いは、重畳する血管の表示色を変えてもよい。一般に強度画像で判別できる血管は相対的に太い血管であり、強度画像の構造的な情報との位置的な対応が取りやすい。従って、このようにモーションコントラスト画像に強度画像を重ねることで、太い血管を目印とすることができ、血管以外の構造的な情報との比較がしやすくなる。また、強度画像４００をベースとすることにより、血管に限らず、黄斑等或いは病変等、構造的な情報を合せて表示することが可能となる。
【００９９】
以上述べたように、ＯＣＴ強度画像とＯＣＴＡモーションコントラスト画像との一方の画像情報を他方に重ねて表示できる構成とすることで、強度画像とモーションコントラスト画像の対応がとり易くなる。従って、直感的に理解しやすい画像を提供することができる。
【０１００】
本実施形態の表示の例として、カーソル表示について説明する。図８及び９に示すように、強度画像４００とモーションコントラスト画像４０１の両方に、カーソル４０７を表示してもよい。カーソル４０７の形状は、例えば、図のように矢印であってもよいし、丸印や四角でもよい。また、両画像で異なる形でもよい。あるいは、Ｘ方向Ｙ方向に交差する十字線であってもよい。カーソルは両画像の対応する位置を同時に指し示す。カーソルは、画像形成装置に付随するマウス（不図示）等の操作により自由に移動できる事が望ましい。また、カーソルの移動に伴い、断層像の切断位置を変えてもよい。対応する位置を同時に表示することで、両画像を比較しやすくできる。
【０１０１】
次に、本実施形態の表示条件の変更の例として、表示範囲や視点の変更について説明する。両画像の表示倍率や表示位置、又は視点位置の変更を同時に行ってもよい。例えば、図８の表示画面のＧＵＩ操作部４０６において、表示条件の変更を行う。拡大・縮小ボタン４０６ａにより、両画像の拡大（＋）、縮小（−）を同時に行う。また、画像を拡大している際には、並進移動ボタン４０６ｂにより、両画像の表示範囲の並進移動を同時に行う。同様に、回転ボタン４０６ｃにより、両画像の表示視点の回転移動を同時に行う。回転移動は、両画像が３次元的に表示されている場合に、適用できる。即ち、これら構成により、強度画像及びモーションコントラスト画像に関して、倍率、表示する位置、及び視点位置の少なくともいずれかを、両画像において同時に変更することが可能となる。
【０１０２】
なお、ここではＧＵＩ操作部４０６が３種類のボタンの例で説明したが、ボタンの数、形状や種類は異なってもよい。あるいは他の方法であってもよい。例えば、画像形成装置に付随するマウス操作で行ってもよい。マウスのカーソルを両画像のどちらかに重ねて、マウスに付随するホイールの操作で拡大・縮小を行ったり、マウスのボタンを押しながらマウスを動かすことで、画像の移動（並進や回転）を行ったりしてもよい。マウス以外の例では、タッチパネルであれば、パネルに表示された画像を指で操作してもよい。いずれにしても、並べて表示した強度画像とモーションコントラスト画像の表示範囲や視点の変更を同時に行えるようにすればよい。本構成によれば、画像の変更が強度画像とモーションコントラスト画像の両方同時になされるので、画像の表示の仕方を変更しても、どの位置を見ているのか理解しやすくできる。
【０１０３】
モーションコントラスト画素値の表示閾値について説明する。図８には、表示する画素の閾値を調整するスライダ４０２が設けられている。表示閾値の初期位置は予め、設定した代表的な値でよい。検者がこのスライダをマウスでドラッグすると、信号処理部１４４は図６のステップ３５６において、表示条件が変更された（ＹＥＳ）と判断する。信号処理部１４４は表示閾値を変更し、ステップＳ３５４へ処理を戻し表示する３次元モーションコントラスト画像を更新することになる。この時、閾値の調整は初期値に対する相対値で変更できるよう設定しておくと、異なる被検眼・部位等対象の異なるデータに対しても等価な効果が得られる。
【０１０４】
次に、血管情報の表示方法の変形例について説明する。ここでは、２次元モーションコントラスト画像に対して、血管情報を取得する工程を行う。血管情報を取得する工程は、図６で説明した平滑化処理工程であるステップＳ３５２と同一タイミングで行われてもよいし、後工程として行われてもよい。具体的には、モーションコントラストデータに対して、平滑化処理を加える工程、血管に相当する領域を分割処理する工程を行う。これらの処理を行う事で、滑らかな血管領域を抽出することができる。
【０１０５】
次に、領域分割処理について説明する。領域分割処理のフローの例を図１３に示す。
まず、血管候補抽出工程であるステップＳ６０１において、信号処理部１４４は、注目画素のモーションコントラストに対応するボリュームデータを表す画素値に対し、所定閾値以上のものを血管候補の画素として抽出する処理を実行する。
【０１０６】
次に、血管連結推定工程であるステップＳ６０２において、信号処理部１４４は、抽出した血管候補の画素の各々に対し、これら血管間での連結関係である血管連結関係の有無を推定する処理を実行する。血管連結推定工程では、血管候補の各画素に対して、隣接する画素が所定の閾値以上の画素値を有する場合、あるいは予め隣接画素も血管候補とされている場合であれば、これら画素は連結する血管候補と判定する。このように特定の画素が連結する血管候補とされた場合、さらに隣接する画素に評価する範囲を広げる。隣接する画素が閾値より小さい場合（あるいは血管候補でない場合）は、当該の隣接画素は血管候補から外し、他の隣接画素の評価を行う。血管連結推定の操作は、全てあるいは指定した範囲の血管候補に対して行えばよい。
【０１０７】
血管候補の全ての隣接画素又は全画素の評価が完了したのち、信号処理部１４４は、連結される血管候補の大きさを元に血管認識処理工程であるステップＳ６０３の処理を行う。血管認識処理では、所定数以上の数の画素の連結を有する血管候補を同一の比較的太いあるいは主要な血管として、識別する。
【０１０８】
最後に、血管連結関係データ生成工程であるステップＳ６０４において、信号処理部１４４は、第一の血管連結関係データを生成する処理を実行する。第一の血管連結関係データは、少なくとも連結する血管の３次元的な分布情報と、血管の連結情報とを有する。例えば、画素毎に血管の有無及び、各血管を区別する情報を有するボリュームデータであれば第一の血管連結関係データとしてもよい。
【０１０９】
前述の血管候補を抽出する閾値は、予め決めた値であってもよいし、変更してもよい。例えば、被検眼についてのＯＣＴＡ信号を測定して、血管として領域分割する具合をみて検者が閾値を調整してもよい。また、代表的な値を閾値の初期値としてもよい。領域分割工程で、モーションコントラストデータに対し、血管領域とそれ以外に２値化処理がなされている場合は、２値化処理の結果を利用して血管候補を抽出してもよい。同様に、血管と判断する所定の連結数の閾値も予め決めた値で有ってもよいし、変更してもよい。例えば、複数の画素が連結する場合は血管、単独の画素の場合は候補から外すとしてもよい。このような処理を施すことで、モーションコントラスト画像から孤立した領域を除くことができ、連結している血管を抽出することができる。孤立した領域の例としては、スペックルノイズ等の局所的かつランダムな反射強度の変動が挙げられる。
【０１１０】
また、強度画像とモーションコントラスト画像の大きさが同一の例で説明したが、前述したように、モーションコントラスト画像を取得する範囲が狭い領域であっても同様に表示できる。強度画像とモーションコントラスト画像の大きさが異なる例を、図１４に示す。図１４（ａ）は、同一縮尺に揃えてモーションコントラスト画像の大きさを変えた例を示す。図１４（ｂ）は、画像の大きさを揃えて縮尺を変えた例を示す。画角が広い方に他方の表示領域を示す枠線４１６を設けるとよい。また、図８に示した拡大・縮小ボタン４０６ａ等を用いて、強度画像とモーションコントラスト画像の拡大・縮小、視点の移動を行ったり、一方に他方の状態を重畳したりしてもよい。
【０１１１】
次に、強度画像で得られる血管とモーションコントラスト画像で得られる血管とを比較する例について説明する。この場合に行われる操作について図１５で示すフローチャートを用いて説明する。
【０１１２】
まず、第一血管連結推定工程であるステップＳ６５１において、信号処理部１４４は、２次元モーションコントラスト画像から第一の血管連結関係を推定する処理を実行する。なお、このステップＳ６５１では、前述したステップＳ６０２で行った血管の連結関係を推定した際の方法と同様の手法でこの第一の血管連結関係を推定することができる。
【０１１３】
次に、第二血管連結推定工程であるステップＳ６５２において、信号処理部１４４は、３次元断層像のデータから第二の血管連結関係を推定する処理を実行する。第二の血管連結関係の推定は特定の層に対して行えばよい。例えば、３次元断層像のデータの内、網膜層に相当する深さの３次元断層像データから２次元強度画像（例えば強度画像４００）を生成し、さらに第二の血管連結関係を推定すればよい。強度画像において、血管より得られる信号の強度は、血液による吸収等により周囲よりも相対的に弱くなる。この場合、網膜層を選択することで、網膜動静脈血管に相当する画素を血管として抽出することが容易になる。
【０１１４】
血管に相当する領域の分割は、モーションコントラストデータと同様の手法で行えばよい。また、血管として画素を抽出する際の画素の閾値は、強度画像に対応した値を設定すればよい。第二の血管連結関係の推定により得られる血管は、モーションコントラストデータから得られる血管の連結関係（第一の血管連結関係）よりも抽出できる血管の分解能は劣るが、血管構造に由来する情報である。
【０１１５】
次に、血管連結状態比較工程であるステップＳ６５３において、信号処理部１４４は、第二の血管連結関係と第一の血管連結関係の血管の連結状態を比較する処理を実行する。血管の連結状態の比較は対応する位置での第一と第二の血管連結関係に対し、血管の有無を比較すればよい。
【０１１６】
次に、比較結果表示工程（表示工程）であるステップＳ６５４において、制御部１４３は、表示部１４６に対して、血管の連結状態を比較した結果の少なくとも一部を強度画像及び/又はモーションコントラスト画像に重ねて表示させる。例えば、他方では血管と推定されていない部分を表示する。反対に、両方で血管と推定されている部分を表示してもよい。比較は画像全体であってもよいし、特定の領域のみであってもよい。
【０１１７】
強度画像にモーションコントラスト画像の血管像を重ねる場合は、強度画像では得られない毛細血管の情報を、強度画像に重畳表示することに相当する。反対に、モーションコントラスト画像に強度画像の血管像を重ねる場合は、血流が滞っている領域を表示することに相当する。血流が滞っている領域は、血流がある領域に対しモーションコントラストの画素値が小さくなる。画素値が閾値以下になると、血管が無いと判定される。血流が滞っている領域とは、例えば、血管瘤により淀みが生じている部分や、途中経路に内径が狭い部位がある部位、閉塞している領域が挙げられる。
【０１１８】
以上のように一方の血管の連結状態の情報を他方に重ねることで、両画像をより比較しやすくできる。
【０１１９】
さらに、血管の表示においては、特定の血管を選択し強調してもよい。この場合、比較結果表示工程であるステップＳ６５４の後に、特定の血管の近傍の画素を選択する工程をさらに設けることとなる。具体的には、例えば表示画像から、任意の画素をマウス等で選択する。この選択の操作に対し、信号処理部１４４は選択した画素の直近の血管を選択する。ここで、選択される血管は、前述した第一及び第二の血管連結関係の情報を有している。選択した血管に対し、強度画像とモーションコントラスト画像で得られる血管とを比較した結果を表示する。比較結果の表示の仕方は、例えば表示色を変えた半透明の血管の画像を重畳表示すればよい。特定の血管を選択し、強度画像にモーションコントラストの血管画像を重畳した例は図９に示される。
【０１２０】
なお、重畳する際の血管の選択様式として、複数のモードを有する態様とすることも考えられる。この場合のモードとして、例えばカーソル４０７によって指定した血管について当該血管の乳頭から端部までを強度画像４００に重畳する様式が考えられる。また、カーソル４０７によって指定した血管について、指定位置から端部までを強度画像に重畳する様式を含めてもよい。また、カーソル４０７によって領域指定を行い、当該領域に含まれる血管を強度画像４００に重畳する様式を含めてもよい。さらに、後述する血管径の推定を実行し、重畳時に所定の血管径以下と推定される血管を重畳しない様式を含めてもよい。さらにこれら様式を組み合わせてもよい。
【０１２１】
このような構成とする事で、特定の血管に着目した比較結果を得られる。例えば、網膜動静脈血管の一つを選択し、当該血管に連なる血管の状態を抽出し、表示することができる。あるいは特定の血管を選択する代わりに、視神経乳頭からの走行毎に、予め色分けしてもよい。例えば、視神経乳頭の中心から広がる方向を基準として色分けしてもよい。
【０１２２】
また、モーションコントラスト画像から抽出した血管に対し、血管情報を取得する工程をさらに設けてもよい。例えば、血管領域に対し、少なくとも血管径を検出してもよい。血管径は、抽出した血管に対し、円筒と近似した時の軸方向と径方向を推定し、血管径を得る。血管径のデータは、例えば第一の血管連結関係データ（血管の３次元的な分布情報と、血管の連結情報）のボリュームデータにさらに付加してもよい。このような構成とする事で、モーションコントラスト画像から血管の形態の情報を得られる。
【０１２３】
さらに、算出された血管径に基づいて、血管を分類してもよい。はじめに所定の径よりも細い血管を抽出する。所定の径は例えば、毛細血管に相当する径とすればよい。さらにモーションコントラスト画像の所定の領域において、当該血管（例えば毛細血管）として抽出された画素と、その他の画素の存在比率を計算する。さらに存在比率を２次元のマップ化して表示する。このようなマップ化する構成とすることで、血管の粗密を定量的に可視化することができる。所定の領域は、例えば黄斑（あるいは視神経乳頭）を基準に領域を分割すればよい。図１６にマップ化する例を示す。図１６の例では、黄斑部を中心に複数の領域に分割したマップ４０８を２次元モーションコントラスト画像に重ねている。複数領域に分けることで、毛細血管の粗密の定性的な評価がしやすくなる。また、マップ化した情報は、モーションコントラスト画像だけでなく、２次元強度画像に重畳表示してもよいし、別の画面で表示してもよい。
【０１２４】
このような構成とすることで、モーションコントラスト画像から血管の形態の情報を強度画像と対応づけて可視化することができる。
【０１２５】
(第二の実施形態)
次に、本発明の第二の実施形態として、深さ方向の表示範囲の変更について説明する。
図８のスライダ４０５を操作することで、強度画像とモーションコントラスト画像の表示する深さ方向の表示範囲を変更する。スライダ４０５は、前述したように表示する深さ範囲を表すスライド部４０５ａと網膜の深さ方向における調整可能範囲を示すバー４０５ｂからなる。スライド部４０５ａは画像として表示する深さ方向での幅及び位置を変更可能とし、深さ方向の表示範囲を選択するために用いられる。このスライド部４０５ａの操作による表示範囲の変更に応じて、表示する強度画像４００とモーションコントラスト画像４０１とを同時に更新する。本実施形態とすることにより、深さ方向の変更が同時になされるので、画像の表示深さの範囲を変更しても、どの位置を見ているのか理解しやすくできる。
【０１２６】
なお、ここでは深さ範囲の変更の仕方として、スライダを用いた例について説明したが、他の方法であってもよい。例えば、被検眼の層構造毎に表示することで実質的に表示する深さを変更する様式としてもよい。本実施形態では、３次元断層像のデータから被検眼の断層像の層構造を検出する工程（図５のステップ３００に相当）を有する。表示深さを設定する工程は、スライダの代わりに、被検眼の層構造情報を元に選択可能とする。ヒトの眼の層構成は既知であり、例えば次の６層が挙げられる。６層の内訳は、（１）神経線維層（NFL）、（２）神経節細胞層（GCL）＋内網状層（IPL）を合わせた層、（３）内顆粒層（INL）＋外網状層（OPL）を合わせた層、（４）外顆粒層（ONL）＋外境界膜（ELM）を合わせた層、（５）Ellipsoid Zone（EZ）＋Interdigitation Zone（IZ）＋網膜色素上皮（RPE）を合わせた層、及び（６）脈絡膜(Choroid)である。
【０１２７】
網膜におけるこれら各層のセグメンテーションについて説明する。マップ生成部１４８は、強度画像から抜き出した処理の対象とする断層像に対して、メディアンフィルタとＳｏｂｅｌフィルタをそれぞれ適用して画像を作成する（以下、それぞれメディアン画像、Ｓｏｂｅｌ画像ともいう）。次に、作成したメディアン画像とＳｏｂｅｌ画像から、Ａスキャン毎にプロファイルを作成する。メディアン画像では輝度値のプロファイル、Ｓｏｂｅｌ画像では輝度勾配のプロファイルとなる。そして、Ｓｏｂｅｌ画像から作成したプロファイル内のピークを検出する。検出したピークの前後やピーク間に対応するメディアン画像のプロファイルを参照することで、網膜層の各領域の境界を抽出する。抽出した境界情報を元に画素と層の対応を行う。
【０１２８】
図１０にセグメンテーション後に表示する層の選択方法の例を示す。本例では、該断層像中における各層に対応させた選択ボタン４１０を設ける。選択ボタン４１０を選択することで、画像の表示範囲あるいは表示させる層を選択的に指示させる。選択ボタン４１０は同図に例示するように一層毎であってもよいし、複数層をまとめたものでもよい。例えば、網膜上部層や、網膜下部層に分けた選択ボタンであってもよい。あるいは、境界単位で選択できるようにボタンを設ける様にしてもよい。さらにはこれらを組み合わせ、図１０に示すように層単位で選択するか境界単位で選択するかを切り替えるラジオボタン４１１を設けてもよい。また、相当の対応を分かり易くするため、断層像４１２をこれら選択ボタン４１０等と並べて表示してもよい。
【０１２９】
表示する層の選択処理に応じて、強度画像とモーションコントラスト画像を更新する。なお、層毎にモーションコントラスト画像の表示閾値を調整するスライダ４１３を設けて、画像更新時に表示閾値を再調整することとしてもよい。以上の構成とすることで、強度画像とモーションコントラスト画像とで、表示する層の変更が同時になされるので、表示する層を変更しても、どの層を見ているのか理解しやすくできる。また、層構造を元に深さ範囲を変えることで、特定の層に注目した情報を表示することができる。
【０１３０】
なお、被検眼の層構造に基づいて画像を表示する場合、強度画像とモーションコントラスト画像は２次元画像であってもよい。ここで、２次元画像の生成工程について説明する。２次元画像の生成工程では、指定した深さあるいは選択した層にもとづいて、３次元断層像データを対応する範囲で深さ方向に投影・積算して２次元強度画像を生成する。投影方法の例を図１１により説明する。
【０１３１】
図１１（ａ）は断層像を表し、それぞれ深さ方向のＺ１、Ｚ２の間が選択された範囲に対応する。図１１（ｂ）は、３次元のボリュームデータ５００と深さ表示バー５０１を表す。深さ表示バー５０１において深さＺ１とＺ２の間として指示されるボリューム領域５０２が選択した範囲である。当該ボリューム領域５０２内のボクセル（３次元断層画像のボリュームデータ）を各々深さ方向に投影・積算することにより２次元強度画像を生成することができる。３次元モーションコントラストについても同様に、同じ領域内の各ボクセルを深さ方向に投影及び積算、或いは投影又は積算して２次元モーションコントラスト画像を生成する。
【０１３２】
２次元画像を生成するには対応する画素の画素値を積算する他、最大値等の代表値を抽出し投影することでも可能である。生成した２次元画像を、強度画像とモーションコントラスト画像として、表示する。また、これら表示の処理は同時ではなく、２次元画像化して表示状態を確認してからモーションコントラスト画像の表示閾値を変更するように順次行うこととしてもよい。２次元画像化して、並列表示することで、特定の層に着目した情報の全体を一度に把握しやすくできる。
【０１３３】
なお、図１１に示した例では、指定した一定の深さ範囲でボクセルの投影・積算を実行したが、層構造に対応した深さ範囲でこれを行ってもよい。つまり、場所ごとに選択した層に対応した深さ範囲を選択し、この範囲でのボクセルの投影・積算を行ってもよい。このようにする事で、より層構造を反映した２次元画像を生成することができる。
【０１３４】
さらに上述した２次元画像を表示する際に、図８と同様に断層像も並列して表示してもよい。この場合、断層像の切断面の位置は、２次元強度画像と２次元モーションコントラスト画像のいずれか一方で指定する。また、表示される断層像は、３次元断層像データ及び/又は３次元モーションコントラストから指定した位置又は対応した位置での断層像が選択（又は生成）される。表示する断層像の位置を指定する元画像及び表示する断層像は、適宜組合せ可能である。また、強度画像の断層像に対して、モーションコントラスト画像の断層像を重ねて表示してもよい。また、図８に示すように断層像の断面を示す表示線４０４を両画像に設けてもよい。強度画像とモーションコントラスト画像のいずれかの２次元画像から、断層像の位置を指定し、表示できることで、見たい位置の断層像を容易に表示することができる。
【０１３５】
また、上述した断層像は、さらに層構造の情報を表示してもよい。この場合、３次元断層像のデータから被検眼の断層像の層構造を検出した情報を元に、層構造を断層像に重ねて表示する。表示の仕方は、層構造を識別できるようにすればよい。例えば、層境界毎に線を表示してもよいし、層毎に着色してもよい。層毎に分けて断層像を表示する例を図１２に示す。図１２の例では、断層像に対して検出された層に基づいた境界線４２２（点線）を重ねて表示している。選択した層の境界線４２２ａは太い点線とし、さらに選択した層領域４２３を灰色としている。検出した層構造の情報を重ねることで、より分かりやすい表示とすることができる。
【０１３６】
（第三の実施形態）
次に、本発明の第三の実施形態について説明する。本実施形態では、ＯＣＴによるモーションコントラスト画像の取得とは、別に眼底像の取得を行う。眼底像の取得手段としては、眼底カメラ、走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）、あるいは蛍光造影による血管像が挙げられる。これら構成は、第一の実施形態におけるＯＣＴからなる強度画像を生成する構成と同様に、被検眼１１８の第一の所定範囲における被検体画像を取得する被検体画像取得手段を構成する。ＯＣＴによる強度画像と同様に、これらにより得られた眼底像からも第三の血管連結関係を算出する。算出した血管連結関係と、モーションコントラスト画像による第一の血管連結関係に対し、血管の特徴量を元に位置合わせを行う。位置合わせには既知の位置合わせアルゴリズムを用いることができる。
【０１３７】
位置合わせを行ったのち、両画像を並べて表示する。図１７に表示例を示す。図１７の例では、モーションコントラスト画像（ＯＣＴＡ像）４０１と眼底像４２０を並べて表示する。ラジオスイッチ部４２１により、表示する眼底像の切り替えを行う。例えば、切り替え操作により、例えばＯＣＴの積算による２次元強度画像、眼底カメラによる眼底像、或いはＳＬＯによる眼底像の切り替えを行う。第一の実施形態と同様に、両画像には、対応する位置にカーソル４０７を設ける。
【０１３８】
また、第一の実施形態（図８に示した表示例）と同様に、両画像の拡大や移動を同時に行えるようにすればよい。このような構成とする事で、他の観察装置で得た像に対しても、モーションコントラスト画像との対比が容易に行う事ができる。例えば、カラーの眼底カメラから得られる像と並べて表示することで、カラーで見た血管写真とモーションコントラスト画像を容易に対比できる。
【０１３９】
（第四の実施形態）
次に、本発明の第四の実施形態について説明する。本実施形態では、測定されたモーションコントラスト画像による血管の連結関係と他のモーションコントラスト画像による血管の連結関係とを並べて表示する。他のモーションコントラスト画像は、以前に撮影した像とすればよい。第四の実施形態の表示例を図１８に示す。図１８の例では、過去に撮影した右側のモーションコントラスト画像４３０に対し、左側のモーションコントラスト画像４０１の比較を行っている。これら画像間では第三の実施形態同様にそれぞれの血管の連結関係に基づき、位置合わせを行う。また、両画像の拡大や移動を同時に行えるようにすればよい。なお、この場合、上述した実施形態において被検体画像を取得する工程において実行された操作は、測定時である信号取得工程時のモーションコントラスト画像とは異なる時間において他のモーションコントラスト画像を取得する工程に置き換えられる。
【０１４０】
図１８（ａ）の例では、モーションコントラスト画像４０１の破線で囲った領域４３１の血管の信号が無くなった場合に得られる画像を模式図として示す。表示された両画像の連結状態は比較され、比較結果の少なくとも一部がいずれかの画像に重ねて表示される。図１８（ｂ）に、領域４３１の比較結果（血管）を点線で重畳表示する例を示す。このような構成とする事で、血管の連結関係の経時的な変化を容易に把握することができる。
【０１４１】
なお、ここで実行した比較の処理は、一対の画像との比較であってもよいし、複数枚の画像間での比較であってもよい。複数枚の画像に対し比較する場合、表示色を分けてもよい。あるいは、比較対象を逐次切り替えてもよい。
【０１４２】
以上、上述した各実施形態によれば、ＯＣＴＡで得られるモーションコントラスト画像とＯＣＴで得られる強度画像に対し、一方の画像から得られる情報を他方の画像に表示する事で、より直感的に理解しやすい画像を提供することができる。すなわち、ＯＣＴＡで得られるモーションコントラスト画像とＯＣＴで得られる強度画像との対応を容易にすることができる。また、両画像を並べて表示する際に、対応する画素を示すカーソルを表示することで、より比較しやすい画像を提供することができる。
【０１４３】
さらに、両画像の倍率や表示位置、視点位置を同時に変更できる工程を設けることで、画像の表示の仕方を変更しても、どの位置を見ているのか理解しやすい画像を提供することができる。
【０１４４】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。例えば、画像の表示の位置関係やＧＵＩの形状は変更可能である。また、３Ｄディスプレイによる立体視による表示でもよい。
【０１４５】
（その他の実施形態）
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変形、変更して実施することができる。例えば、実施形態として、被検体が眼の場合について述べているが、眼以外の皮膚や臓器等の被検体に本発明を適用することも可能である。この場合、本発明は眼科装置以外の、例えば内視鏡等の医療機器より得られるデータに基づいて画像を形成する画像形成方法あるいは装置としての態様を有する。また、上述したＯＣＴ装置は眼科装置に例示される検査装置として把握され、被検眼は被検査物の一態様として把握されることが望ましい。
【０１４６】
さらに、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。
【符号の説明】
【０１４７】
１００  光干渉断層取得部
１４３  制御部
１４４  信号処理部
１４５  信号取得制御部
１４６  表示部
１４７  画像生成部
１４８  マップ生成部
１４９  表示制御部
【図１】
2020049231.tif 000003
【図２】
2020049231.tif 000004
【図３】
2020049231.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2020049231.tif 000009
【図８】
2020049231.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2020049231.tif 000012
【図１１】
2020049231.tif 000013
【図１２】
2020049231.tif 000014
【図１３】
2020049231.tif 000015
【図１４】
2020049231.tif 000016
【図１５】
2020049231.tif 000017
【図１６】
2020049231.tif 000018
【図１７】
2020049231.tif 000019
【図１８】
2020049231.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】令和1年12月20日(2019.12.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼の３次元モーションコントラストデータを取得するデータ取得手段と、
前記取得された３次元モーションコントラストデータを用いて得た少なくとも１つの血管に関する計測情報を取得する情報取得手段と、
前記取得された計測情報を用いて前記少なくとも１つの血管を分類する分類手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記分類手段は、前記取得された計測情報を用いて、所定の径よりも小さい径を有する血管を毛細血管として分類し、
前記情報取得手段は、更に、前記取得された３次元モーションコントラストデータを用いて、前記分類された毛細血管の粗密を示す情報を取得する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記被検眼の眼底の正面画像を取得する画像取得手段と、
前記毛細血管の粗密を示す情報を前記取得された正面画像に重ねて表示手段に表示させる表示制御手段と、
を更に備える請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記表示制御手段は、前記毛細血管の粗密を示す情報を、前記取得された正面画像における前記被検眼の所定の領域を略中心とする複数の領域に対して識別可能に前記表示手段に表示させる請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報取得手段は、前記少なくとも１つの血管の分布に関する情報と、前記少なくとも１つの血管の前記被検眼の眼底の各部位における血管径に関する情報とを取得する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得された３次元モーションコントラストデータに基づく血管に関する計測情報と、前記被検眼の３次元断層情報を用いて抽出された血管の分布に関する情報と、を比較する比較手段を更に備える請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記被検眼の深さ方向における前記取得された３次元モーションコントラストデータの少なくとも１部の範囲を用いて、前記被検眼のモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を生成する生成手段と、
前記生成されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を表示手段に表示させる表示制御手段と、を更に備え、
検者からの指示に応じて前記少なくとも１部の範囲が変更可能に構成され、前記少なくとも１部の範囲の変更に応じて表示されるモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像が更新される請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
検者からの指示に応じて前記モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像の表示閾値が変更可能に構成され、前記表示閾値の変更に応じて表示されるモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像が更新される請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記取得された３次元モーションコントラストデータの平滑処理を行う平滑手段と、
前記平滑処理された３次元モーションコントラストデータのフレームから所定の閾値以上の画素値を有する画素を血管候補の画素として抽出する画素抽出手段と、
前記抽出された血管候補の画素の連結状態を推定し、所定の閾値以上の数が繋がる画素を、血管を示す画素として推定する推定手段と、
を更に備える請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記情報取得手段は、前記取得された３次元モーションコントラストデータを用いて抽出された前記少なくとも１つの血管の径を前記計測情報として取得する請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
被検体の第一の所定範囲に含まれる第二の所定範囲において同一断面を意図して取得される複数フレーム分の干渉信号セットを、３次元断層像を形成するために異なる複数の断面について取得する信号取得手段と、
前記同一断面を意図して取得された複数フレーム分の干渉信号セットにおいて各フレームの間で対応する画素データを用いてモーションコントラスト画像を生成するモーションコントラスト画像生成手段と、
前記第一の所定範囲における被検体画像及び前記モーションコントラスト画像の一方の画像における選択された一部の領域に関する情報を、他方の画像における前記選択された一部の領域に対応する領域に重ねて表示手段に表示させる表示制御手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項１２】
前記表示制御手段は、検者からの指示に応じて前記一方の画像において選択された一部の領域であって、前記選択された一部の領域に関する情報を前記他方の画像における前記選択された一部の領域に対応する領域に重ねて前記表示手段に表示させる請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記表示制御手段は、検者からの指示に応じて前記一方の画像において選択された一部の領域であって、前記選択された一部の領域から得られる前記被検体の血管に関する情報を前記表示手段に表示させる請求項１１又は１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
被検眼の３次元モーションコントラストデータを取得する工程と、
前記取得された３次元モーションコントラストデータを用いて得た少なくとも１つの血管に関する計測情報を取得する工程と、
前記取得された計測情報を用いて前記少なくとも１つの血管を分類する工程と、
を含む情報処理方法。
【請求項１５】
被検体の第一の所定範囲に含まれる第二の所定範囲において同一断面を意図して取得される複数フレーム分の干渉信号セットを、３次元断層像を形成するために異なる複数の断面について取得する工程と、
前記同一断面を意図して取得された複数フレーム分の干渉信号セットにおいて各フレームの間で対応する画素データを用いてモーションコントラスト画像を生成する工程と、
前記第一の所定範囲における被検体画像及び前記モーションコントラスト画像の一方の画像における選択された一部の領域に関する情報を、他方の画像における前記選択された一部の領域に対応する領域に重ねて表示手段に表示させる工程と、
を含む情報処理方法。
【請求項１６】
請求項１４又は１５に記載の情報処理方法の各工程をコンピュータに実行させるプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
上述した課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、
被検眼の３次元モーションコントラストデータを取得するデータ取得手段と、
前記取得された３次元モーションコントラストデータを用いて得た少なくとも１つの血管に関する計測情報を取得する情報取得手段と、
前記取得された計測情報を用いて前記少なくとも１つの血管を分類する分類手段と、
を備える。