(57)【要約】【課題】被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定するための新たな技術を提供する。【解決手段】眼科情報処理装置は、取得部と、生成部とを含む。取得部は、被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィを用いて少なくとも１つのスキャン位置が異なる複数のＢスキャンを実行することにより得られた被検眼における組織の形状に対応した複数の形状データを取得する。生成部は、複数の形状データを補間することにより１以上の補間形状データを生成する。【選択図】図１
2020151089.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィを用いて少なくとも１つのスキャン位置が異なる複数のＢスキャンを実行することにより得られた前記被検眼における組織の形状に対応した複数の形状データを取得する取得部と、
前記複数の形状データを補間することにより１以上の補間形状データを生成する生成部と、
を含む眼科情報処理装置。
【請求項２】
前記スキャンにより得られたスキャンデータに基づいて前記組織を含む部位の断層像を形成する画像形成部と、
前記断層像における所定の層領域を特定する層領域特定部と、
を含み、
前記取得部は、前記所定の層領域の形状データを取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の眼科情報処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、光コヒーレンストモグラフィを実行するための測定光の入射方向に交差する複数の平面のそれぞれにおける前記複数の形状データの位置を２次曲線近似することにより得られた複数の楕円面の輪郭又はその近傍の位置を結ぶように前記１以上の補間形状データを生成する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の眼科情報処理装置。
【請求項４】
前記複数の形状データと前記１以上の補間形状データとに基づいて前記組織の形状を特定する特定部を含む
ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置。
【請求項５】
前記形状データは、眼底における所定の層領域の形状に対応した形状データであり、
前記被検眼を他覚的に測定することにより得られた屈折度数と、前記特定部により特定された前記組織の形状とに基づいて、前記被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する算出部を含む
ことを特徴とする請求項４に記載の眼科情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記被検眼の基準位置を中心とするラジアルスキャンを実行することにより得られた複数の形状データを取得する
ことを特徴とする請求項５に記載の眼科情報処理装置。
【請求項７】
前記基準位置は、中心窩又はその近傍である
ことを特徴とする請求項６に記載の眼科情報処理装置。
【請求項８】
光スキャナーを含み、前記被検眼に対して前記光スキャナーにより偏向された測定光を用いた光コヒーレンストモグラフィを実行することによりスキャンデータ又は前記形状データを取得するＯＣＴ部と、
請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置と、
を含む眼科装置。
【請求項９】
光スキャナーを含み、前記被検眼に対して前記光スキャナーにより偏向された測定光を用いた光コヒーレンストモグラフィを実行することによりスキャンデータ又は前記形状データを取得するＯＣＴ部と、
前記被検眼に光を投射し、その戻り光を検出する屈折測定部と、
前記屈折測定部により検出された前記戻り光の検出結果に基づいて、前記被検眼の屈折度数を算出する屈折度数算出部と、
請求項５〜請求項７のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置と、
を含む眼科装置。
【請求項１０】
被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィを用いて少なくとも１つのスキャン位置が異なる複数のＢスキャンを実行することにより得られた前記被検眼における組織の形状に対応した複数の形状データを取得する取得ステップと、
前記複数の形状データを補間することにより１以上の補間形状データを生成する生成ステップと、
を含む眼科情報処理方法。
【請求項１１】
前記スキャンにより得られたスキャンデータに基づいて前記組織を含む部位の断層像を形成する画像形成ステップと、
前記断層像における所定の層領域を特定する層領域特定ステップと、
を含み、
前記取得ステップは、前記所定の層領域の形状データを取得する
ことを特徴とする請求項１０に記載の眼科情報処理方法。
【請求項１２】
前記複数の形状データと前記１以上の補間形状データとに基づいて前記組織の形状を特定する特定ステップを含む
ことを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載の眼科情報処理方法。
【請求項１３】
前記形状データは、眼底における所定の層領域の形状に対応した形状データであり、
前記被検眼を他覚的に測定することにより得られた屈折度数と、前記特定ステップにおいて特定された前記組織の形状とに基づいて、前記被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する算出ステップを含む
ことを特徴とする請求項１２に記載の眼科情報処理方法。
【請求項１４】
コンピュータに、請求項１０〜請求項１３のいずれか一項に記載の眼科情報処理方法の各ステップを実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、眼科情報処理装置、眼科装置、眼科情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、近視が進行する原因の１つとして、周辺視野の焦点が網膜面よりも奥側（強膜側）に存在することに起因して網膜が奥側に伸びようとして近視が進行する可能性が報告されている（例えば、非特許文献１）。
【０００３】
このような近視の進行を抑制するために、周辺視野の屈折力を高くすることで、中心視野の焦点位置を手前側（角膜側）に移動させる眼鏡やコンタクトレンズが開発されている。更に、事前に測定された波面収差に基づいて行われるｗａｖｅｆｒｏｎｔ−ｇｕｉｄｅｄ  ＬＡＳＩＫのような屈折矯正手術も行われている。従って、このような高機能な屈折矯正において、周辺視野の屈折力を正確に測定することが求められる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｅａｒｌ  Ｌ．  Ｓｍｉｔｈ  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  ｈｙｐｅｒｏｐｔｉｃ  ｄｅｆｏｃｕｓ  ａｌｔｅｒｓ  ｃｅｎｔｒａｌ  ｒｅｆｒａｃｔｉｖｅ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｉｎ  ｉｎｆａｎｔ  ｍｏｎｋｅｙｓ”，  Ｖｉｓｉｏｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，  Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  ２００９，  ４９（１９），  ｐｐ．２３８６−２３９２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一般的な眼科装置では、測定光軸上に固視標が投影されるため、網膜の中心窩の近傍の屈折度数が測定される。この場合、眼底等における組織の形状（眼球の形状）を考慮して、中心窩の近傍の屈折度数から周辺視野の屈折度数を求めることが考えられる。
【０００６】
しかしながら、眼底等における組織の形状を測定することを目的として光コヒーレンストモグラフィを用いて被検眼の断層像を取得する場合、眼のモーションによるアライメントのずれ量に起因して断層像を高い再現性で取得することが困難である。
【０００７】
本発明は、このような事情を鑑みてなされたものであり、その目的は、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定するための新たな技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
いくつかの実施形態の第１態様は、被検眼に対して             光コヒーレンストモグラフィを用いて少なくとも１つのスキャン位置が異なる複数のＢスキャンを実行することにより得られた前記被検眼における組織の形状に対応した複数の形状データを取得する取得部と、前記複数の形状データを補間することにより１以上の補間形状データを生成する生成部と、を含む眼科情報処理装置である。
【０００９】
いくつかの実施形態の第２態様は、第１態様において、前記スキャンにより得られたスキャンデータに基づいて前記組織を含む部位の断層像を形成する画像形成部と、前記断層像における所定の層領域を特定する層領域特定部と、を含み、前記取得部は、前記所定の層領域の形状データを取得する。
【００１０】
いくつかの実施形態の第３態様では、第１態様又は第２態様において、前記生成部は、光コヒーレンストモグラフィを実行するための測定光の入射方向に交差する複数の平面のそれぞれにおける前記複数の形状データの位置を２次曲線近似することにより得られた複数の楕円面の輪郭又はその近傍の位置を結ぶように前記１以上の補間形状データを生成する。
【００１１】
いくつかの実施形態の第４態様は、第１態様〜第３態様のいずれかにおいて、前記複数の形状データと前記１以上の補間形状データとに基づいて前記組織の形状を特定する特定部を含む。
【００１２】
いくつかの実施形態の第５態様では、第４態様において、前記形状データは、眼底における所定の層領域の形状に対応した形状データであり、前記被検眼を他覚的に測定することにより得られた屈折度数と、前記特定部により特定された前記組織の形状とに基づいて、前記被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する算出部を含む。
【００１３】
いくつかの実施形態の第６態様では、第５態様において、前記取得部は、前記被検眼の基準位置を中心とするラジアルスキャンを実行することにより得られた複数の形状データを取得する。
【００１４】
いくつかの実施形態の第７態様では、第６態様において、前記基準位置は、中心窩又はその近傍である。
【００１５】
いくつかの実施形態の第８態様は、光スキャナーを含み、前記被検眼に対して前記光スキャナーにより偏向された測定光を用いた光コヒーレンストモグラフィを実行することによりスキャンデータ又は前記形状データを取得するＯＣＴ部と、第１態様〜第４態様のいずれかに記載の眼科情報処理装置と、を含む眼科装置である。
【００１６】
いくつかの実施形態の第９態様は、光スキャナーを含み、前記被検眼に対して前記光スキャナーにより偏向された測定光を用いた光コヒーレンストモグラフィを実行することによりスキャンデータ又は前記形状データを取得するＯＣＴ部と、前記被検眼に光を投射し、その戻り光を検出する屈折測定部と、前記屈折測定部により検出された前記戻り光の検出結果に基づいて、前記被検眼の屈折度数を算出する屈折度数算出部と、第５態様〜第７態様のいずれかに記載の眼科情報処理装置と、を含む眼科装置である。
【００１７】
いくつかの実施形態の第１０態様は、被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィを用いて少なくとも１つのスキャン位置が異なる複数のＢスキャンを実行することにより得られた前記被検眼における組織の形状に対応した複数の形状データを取得する取得ステップと、前記複数の形状データを補間することにより１以上の補間形状データを生成する生成ステップと、を含む眼科情報処理方法である。
【００１８】
いくつかの実施形態の第１１態様は、第１０態様において、前記スキャンにより得られたスキャンデータに基づいて前記組織を含む部位の断層像を形成する画像形成ステップと、前記断層像における所定の層領域を特定する層領域特定ステップと、を含み、前記取得ステップは、前記所定の層領域の形状データを取得する。
【００１９】
いくつかの実施形態の第１２態様は、第１０態様又は第１１態様において、前記複数の形状データと前記１以上の補間形状データとに基づいて前記組織の形状を特定する特定ステップを含む。
【００２０】
いくつかの実施形態の第１３態様では、第１２態様において、前記形状データは、眼底における所定の層領域の形状に対応した形状データであり、前記被検眼を他覚的に測定することにより得られた屈折度数と、前記特定ステップにおいて特定された前記組織の形状とに基づいて、前記被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する算出ステップを含む。
【００２１】
いくつかの実施形態の第１４態様は、コンピュータに、第１０態様〜第１３態様のいずれかに記載の眼科情報処理方法の各ステップを実行させるプログラムである。
【００２２】
なお、上記した複数の態様に係る構成を任意に組み合わせることが可能である。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定するための新たな技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】実施形態に係る眼科装置の構成の一例を示す概略図である。
【図２】実施形態に係る眼科装置の構成の一例を示す概略図である。
【図３】実施形態に係る眼科装置の構成の一例を示す概略図である。
【図４】実施形態に係る眼科装置の構成の一例を示す概略図である。
【図５】実施形態に係る眼科装置の動作を説明するための概略図である。
【図６】実施形態に係る眼科装置の動作を説明するための概略図である。
【図７】実施形態に係る眼科装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】実施形態に係る眼科装置の動作を説明するための概略図である。
【図９】実施形態に係る眼科装置の動作を説明するための概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
この発明に係る眼科情報処理装置、眼科装置、眼科情報処理方法、及びプログラムの実施形態の例について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、この明細書において引用された文献の記載内容や任意の公知技術を、以下の実施形態に援用することが可能である。
【００２６】
実施形態に係る眼科情報処理装置は、被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）を実行することにより複数の断層像を取得し、取得された複数の断層像から被検眼の組織の形状（眼球形状）を求める（推定する）ことが可能である。いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置は、アライメント完了後に実行されたＯＣＴ計測によって取得された２以上の断層像を用いて補間処理（又はフィッティング処理）を行うことにより、断層像間の領域の形状（形態）を推定（予測）する。それにより、計測時間を短縮した場合であっても、ＯＣＴを実行するための光学系に対する被検眼のアライメントのずれ量（アライメントエラー量）の影響を低減し、被検眼の眼底等における組織の形状（眼球形状、眼底形状等）を高い再現性で高精度に特定することが可能になる。
【００２７】
以下、被検眼における組織の形状として、眼底の形状を例に説明する。しかしながら、眼底以外の眼球の任意の部位の形状について、以下の実施形態を適用することが可能である。
【００２８】
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置は、上記のように特定された眼底の形状を用いて、眼底における中心窩を含む領域の外側の周辺領域の屈折度数を算出（推定）する。例えば、眼科情報処理装置は、被検眼の中心窩を含む領域の屈折度数と特定された眼底の形状とに基づいて、中心窩を含む領域の外側の周辺領域の屈折度数を算出する。
【００２９】
実施形態に係る眼科情報処理装置は、公知の模型眼等の眼球モデルのパラメータ（眼球の光学特性を表すパラメータ）を用いて上記の領域の屈折度数を算出することが可能である。パラメータには、眼軸長データ、前房深度データ、水晶体の形状を表す水晶体形状データ（水晶体曲率、水晶体厚など）、角膜の形状を表す角膜形状データ（角膜曲率半径、角膜厚など）などがある。眼科情報処理装置は、眼球モデルのパラメータの一部を被検眼の実測値に置き換えて新たな眼球モデルを構築し、構築された新たな眼球モデルを用いて上記の領域の屈折度数を算出することが可能である。いくつかの実施形態では、上記のパラメータは、電子カルテシステム、医用画像アーカイビングシステム、又は外部装置等から取得される。
【００３０】
実施形態に係る眼科情報処理方法は、実施形態に係る眼科情報処理装置においてプロセッサ（コンピュータ）により実行される処理を実現するための１以上のステップを含む。実施形態に係るプログラムは、プロセッサに実施形態に係る眼科情報処理方法の各ステップを実行させる。
【００３１】
本明細書において「プロセッサ」は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、ＳＰＬＤ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）、ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ））等の回路を意味する。プロセッサは、例えば、記憶回路や記憶装置に格納されているプログラムを読み出し実行することで、実施形態に係る機能を実現する。
【００３２】
この明細書では、ＯＣＴによって取得される画像をＯＣＴ画像と総称することがある。また、ＯＣＴ画像を形成するための計測動作をＯＣＴ計測と呼び、ＯＣＴ計測を行うためのスキャンをＯＣＴスキャンと呼び、ＯＣＴスキャンにより得られたデータをスキャンデータと呼ぶことがある。
【００３３】
以下では、実施形態に係る眼科装置が、実施形態に係る眼科情報処理装置の機能を有する場合について説明する。しかしながら、実施形態に係る眼科情報処理装置が、外部の眼科装置からスキャンデータ（ＯＣＴデータ）、断層像、後述の形状データ（形状プロファイル）、被検眼の光学特性を表す各種のパラメータ等を取得するように構成されていてもよい。以下では、形状データとして、形状プロファイルと表記する場合がある。いくつかの実施形態では、形状プロファイルは、所定の１次元、２次元、又は３次元の方向における形状の変化を表すデータである。例えば、屈折度数は、他覚屈折測定装置による他覚屈折測定により取得される。いくつかの実施形態では、屈折度数は、電子カルテシステム等からの屈折度数データを受信することにより取得される。同様に、例えば、ＯＣＴデータは、ＯＣＴ装置による計測（ＯＣＴスキャン及び画像データ構築）により取得される。いくつかの実施形態では、ＯＣＴデータは、電子カルテシステム、医用画像アーカイビングシステム、又は外部装置等から取得される。
【００３４】
いくつかの実施形態に係る眼科装置は、ＯＣＴ装置を含む。いくつかの実施形態に係る眼科装置は、更に、他覚屈折測定装置を含む。いくつかの実施形態に係る眼科装置は、外部装置や記録媒体からデータを受信するデバイス（通信インターフェイス、入出力インターフェイス等）を含む。
【００３５】
すなわち、実施形態に係る眼科装置は、例えば、次のいずれかであってよい：（Ａ）他覚屈折測定装置（屈折測定部）とＯＣＴ装置（ＯＣＴ部）とを含む検査装置：（Ｂ）他覚屈折測定装置（屈折測定部）を含まず、ＯＣＴ装置（ＯＣＴ部）を含む検査装置；（Ｃ）他覚屈折測定装置（屈折測定部）及びＯＣＴ装置（ＯＣＴ部）のいずれも含まない情報処理装置。
【００３６】
＜構成＞
図１〜図４に、実施形態に係る眼科装置の構成例を示す。図１は、実施形態に係る眼科装置１の構成例を表す機能ブロック図である。図２は、図１のデータ処理部７０の構成例を表す機能ブロック図である。図３は、図２の形状プロファイル生成部７１の構成例を表す機能ブロック図である。図４は、図２の算出部７３の構成例を表す機能ブロック図である。
【００３７】
眼科装置１は、他覚屈折測定装置（屈折測定部）とＯＣＴ装置（ＯＣＴ部）とを含む検査装置である。眼科装置１は、測定部１０と、制御処理部５０と、移動機構９０とを含む。測定部１０は、屈折測定部２０と、ＯＣＴ部３０と、アライメント光投射部４０と、ビームスプリッタＢＳ１、ＢＳ２とを含む。制御処理部５０は、画像形成部６０と、データ処理部７０と、制御部８０とを含む。
【００３８】
（屈折測定部２０）
屈折測定部２０は、制御部８０からの制御を受け、被検眼Ｅの屈折度数を他覚的に測定する。屈折測定部２０は、他覚屈折測定を行うための１以上の光学部材が設けられた光学系を含む。屈折測定部２０は、例えば、公知のレフラクトメータと同様の構成を有する。図示は省略するが、典型的なレフラクトメータは、特開２０１６−０７７７７４号公報に開示されているように、投影系と、受光系とを含む。
【００３９】
屈折測定部２０の投影系は、光源から出射した光を被検眼Ｅの眼底Ｅｆに投影する。投影系は、例えば、光源からの光を、コリメートレンズ、合焦レンズ、リレーレンズ、瞳レンズ、穴開きプリズム、偏心プリズム、対物レンズ等を通じて眼底Ｅｆに投影する。
【００４０】
屈折測定部２０の受光系は、眼底Ｅｆからの反射光を、対物レンズ、偏心プリズム、穴開きプリズム、他の瞳レンズ、他のリレーレンズ、他の合焦レンズ、円錐プリズム、結像レンズ等を通じて、撮像素子に投影する。これにより、撮像素子の撮像面に結像したリングパターン像が検出される。
【００４１】
いくつかの実施形態では、屈折測定部２０は、リング状の光を眼底Ｅｆに投影し、眼底Ｅｆからの反射光により形成されるリングパターン像を検出するように構成される。いくつかの実施形態では、屈折測定部２０は、輝点を眼底Ｅｆに投影し、眼底Ｅｆからの反射光をリング状の光に変換し、変換されたリング状の光により形成されるリングパターン像を検出するように構成される。
【００４２】
（ＯＣＴ部３０）
ＯＣＴ部３０は、制御部８０からの制御を受け、被検眼ＥにＯＣＴスキャンを適用してＯＣＴデータ（スキャンデータ）を取得する。ＯＣＴデータは、干渉信号データでもよいし、干渉信号データにフーリエ変換を適用して得られた反射強度プロファイルデータでもよいし、反射強度プロファイルデータを画像化して得られた画像データでもよい。
【００４３】
ＯＣＴ部３０が実施可能なＯＣＴ手法は、典型的にはフーリエドメインＯＣＴであり、スペクトラルドメインＯＣＴ及びスウェプトソースＯＣＴのいずれでもよい。スウェプトソースＯＣＴは、波長可変光源からの光を測定光と参照光とに分割し、被検眼に投射された測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光を光検出器で検出し、波長の掃引及び測定光のスキャンに応じて収集された検出データ（干渉信号データ）にフーリエ変換等を施して反射強度プロファイルデータを形成する手法である。一方、スペクトラルドメインＯＣＴは、低コヒーレンス光源（広帯域光源）からの光を測定光と参照光とに分割し、被検眼に投射された測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光のスペクトル分布を分光器で検出し、分光器による検出データ（干渉信号データ）にフーリエ変換等を施して反射強度プロファイルデータを形成する手法である。すなわち、スウェプトソースＯＣＴはスペクトル分布を時分割で取得するＯＣＴ手法であり、スペクトラルドメインＯＣＴはスペクトル分布を空間分割で取得するＯＣＴ手法である。
【００４４】
ＯＣＴ部３０は、ＯＣＴ計測を行うための１以上の光学部材が設けられた光学系を含む。ＯＣＴ部３０は、例えば、公知のＯＣＴ装置と同様の構成を有する。図示は省略するが、典型的なＯＣＴ装置は、特開２０１６−０７７７７４号公報に開示されているように、光源と、干渉光学系と、スキャン系と、検出系とを含む。
【００４５】
光源から出力された光は、干渉光学系によって測定光と参照光とに分割される。参照光は、参照アームにより導かれる。測定光は、測定アームを通じて被検眼Ｅ（例えば、眼底Ｅｆ）に投射される。測定アームにはスキャン系が設けられている。スキャン系は、例えば光スキャナーを含み、測定光を１次元的又は２次元的に偏向可能である。光スキャナーは、１以上のガルバノスキャナを含む。スキャン系は、所定のスキャンモードにしたがって測定光を偏向する。
【００４６】
後述の制御部８０は、スキャンモードにしたがってスキャン系を制御することが可能である。スキャンモードには、ラインスキャン、ラスタースキャン（３次元スキャン）、サークルスキャン、同心円スキャン、ラジアルスキャン、クロススキャン、マルチクロススキャン、スパイラルスキャンなどがある。ラインスキャンは、直線状の軌跡に沿ったスキャンパターンである。ラスタースキャンは、互いに平行に配列された複数のラインスキャンからなるスキャンパターンである。サークルスキャンは、円形状の軌跡に沿ったスキャンパターンである。同心円スキャンは、同心状に配列された複数のサークルスキャンからなるスキャンパターンである。ラジアルスキャンは、放射状に配列された複数のラインスキャンからなるスキャンパターンである。クロススキャンは、互いに直交に配列された２つのラインスキャンからなるスキャンパターンである。マルチクロススキャンは、互いに直交する２つのラインスキャン群（例えば、各群は、互いに平行な５本のラインを含む）からなるスキャンパターンである。スパイラルスキャンは、中心から渦巻状に伸びるスキャンパターンである。
【００４７】
眼底Ｅｆに投射された測定光は、眼底Ｅｆの様々な深さ位置（層境界等）において反射・散乱される。被検眼Ｅからの測定光の戻り光は、干渉光学系によって参照光に合成される。測定光の戻り光と参照光とは重ね合わせの原理にしたがって干渉光を生成する。この干渉光は検出系によって検出される。検出系は、典型的には、スペクトラルドメインＯＣＴでは分光器を含み、スウェプトソースＯＣＴではバランスドフォトダイオード及びデータ収集システム（ＤＡＱ）を含む。
【００４８】
（アライメント光投射部４０）
アライメント光投射部４０は、被検眼Ｅと測定部１０（光学系）との位置合わせを行うためのアライメント光を被検眼Ｅに投射する。アライメント光投射部４０は、アライメント光源と、コリメータレンズとを含む。アライメント光投射部４０の光路は、ビームスプリッタＢＳ２により屈折測定部２０の光路に結合される。アライメント光源から出力された光は、コリメータレンズを経由し、ビームスプリッタＢＳ２により反射され、屈折測定部２０の光路を通じて被検眼Ｅに投射される。被検眼Ｅの角膜Ｅｃ（前眼部）による反射光は、屈折測定部２０の光路を通じて、屈折測定部２０の受光系に導かれる。
【００４９】
この反射光に基づく像（輝点像）は前眼部像に含まれる。制御処理部５０は、輝点像を含む前眼部像とアライメントマークとを表示部（不図示）の表示画面に表示させる。手動でＸＹアライメント（上下左右方向のアライメント）を行う場合、ユーザは、アライメントマーク内に輝点像を誘導するように光学系の移動操作を行うことができる。手動でＺアライメント（前後方向のアライメント）を行う場合、ユーザは、表示部の表示画面に表示された前眼部像を参照しながら光学系の移動操作を行うことができる。自動でアライメントを行う場合、制御部８０は、被検眼Ｅの所定部位（例えば、瞳孔中心位置）の位置と輝点像の位置とに基づいて、所定のアライメント完了条件を満たすように移動機構９０を制御することにより、被検眼Ｅに対して測定部１０（光学系）を相対移動させる。
【００５０】
（ビームスプリッタＢＳ１）
ビームスプリッタＢＳ１は、屈折測定部２０の光学系（投影系及び受光系）の光路に、ＯＣＴ部３０の光学系（干渉光学系など）の光路を同軸に結合する。例えば、ビームスプリッタＢＳ１としてダイクロイックミラーが用いられる。
【００５１】
（ビームスプリッタＢＳ２）
ビームスプリッタＢＳ２は、屈折測定部２０の光学系（投影系及び受光系）の光路に、アライメント光投射部４０の光学系の光路を同軸に結合する。例えば、ビームスプリッタＢＳ２としてハーフミラーが用いられる。
【００５２】
いくつかの実施形態では、眼科装置１は、制御部８０からの制御を受け、被検眼Ｅの視線を誘導するための固視標を被検眼Ｅに提示する機能（固視投影系）を有する。固視標は、被検眼Ｅに提示される内部固視標でもよいし、僚眼に提示される外部固視標でもよい。いくつかの実施形態では、ＯＣＴ部３０とビームスプリッタＢＳ１との間に配置された光路結合部材（例えば、ビームスプリッタ）により、固視投影系の光路がＯＣＴ部３０の干渉光学系の光路に同軸に結合されるように構成される。
【００５３】
制御部８０からの制御を受け、固視投影系による眼底Ｅｆにおける固視標の投影位置は変更可能である。いくつかの実施形態では、固視標は、同軸に結合された屈折測定部２０の光学系、及びＯＣＴ部３０の光学系の測定光軸上に投影される。いくつかの実施形態では、固視標は、眼底Ｅｆにおいて測定光軸から外れた位置に投影される。
【００５４】
（制御処理部５０）
制御処理部５０は、眼科装置１を動作させるための各種演算や各種制御を実行する。制御処理部５０は、１以上のプロセッサと、１以上の記憶装置とを含む。記憶装置としては、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などがある。記憶装置には各種のコンピュータプログラムが格納されており、それに基づきプロセッサが動作することによって本例に係る演算や制御が実現される。
【００５５】
（画像形成部６０）
画像形成部６０は、被検眼Ｅに対してＯＣＴを実行することにより得られたスキャンデータに基づいて、被検眼Ｅの画像（断層像等）を形成する。画像形成部６０は、ＯＣＴ部３０の検出系による検出データに基づいてＯＣＴデータ（典型的には画像データ）を構築する。画像形成部６０は、従来のＯＣＴデータ処理と同様に、フィルター処理、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などを検出データに適用することにより、各Ａライン（被検眼Ｅ内における測定光の経路）における反射強度プロファイルデータを構築する。更に、画像形成部６０は、この反射強度プロファイルデータに画像化処理（画像表現）を適用することにより、各Ａラインの画像データ（Ａスキャンデータ）を構築する。いくつかの実施形態では、画像形成部６０の機能はプロセッサにより実現される。
【００５６】
いくつかの実施形態では、画像形成部６０の機能の少なくとも一部がＯＣＴ部３０に設けられる。
【００５７】
（データ処理部７０）
データ処理部７０は、各種のデータ処理を実行する。データ処理部７０は、スキャン系によるスキャンモードにしたがって複数のＡスキャンデータを配列することによりＢスキャンデータを構築することができる。データ処理部７０は、スキャン系によるスキャンモードにしたがって複数のＢスキャンデータを配列することによりスタックデータを構築することができる。データ処理部７０は、スタックデータからボリュームデータ（ボクセルデータ）を構築することができる。データ処理部７０は、スタックデータ又はボリュームデータをレンダリングすることができる。レンダリング手法としては、ボリュームレンダリング、多断面再構成（ＭＰＲ）、サーフェスレンダリング、プロジェクションなどがある。
【００５８】
また、データ処理部７０は、形状プロファイル生成部７１と、特定部７２と、算出部７３とを含む。
【００５９】
（形状プロファイル生成部７１）
形状プロファイル生成部７１は、画像形成部６０により形成された断層像（又はＯＣＴ部３０により得られたスキャンデータ）から眼底Ｅｆの形状を表す形状プロファイルを求める。形状プロファイル生成部７１は、求められた複数の形状プロファイルを補間して１以上の補間形状プロファイルを生成する。補間形状プロファイルは、２以上の断層像間の領域の形状を表す。形状プロファイル及び補間形状プロファイルのそれぞれは、Ｘ方向、Ｙ方向、及びＺ方向の少なくとも１つの方向の眼底Ｅｆの形状の変化を表す１次元、２次元、又は３次元の形状データである。
【００６０】
形状プロファイル生成部７１は、図３に示すように、層領域特定部７１Ａと、補間形状プロファイル生成部７１Ｂとを含む。
【００６１】
（層領域特定部７１Ａ）
層領域特定部７１Ａは、画像形成部６０により形成された断層像を解析することによって眼底Ｅｆの所定の層領域を特定する。眼底Ｅｆの層領域としては、内境界膜、神経繊維層、神経節細胞層、内網状層、内顆粒層、外網状層、外顆粒層、外境界膜、視細胞層、網膜色素上皮層、脈絡膜、強膜、各層領域の界面などがある。
【００６２】
断層像から所定の層領域を特定する処理は、典型的には、セグメンテーション処理を含む。セグメンテーション処理は、断層像中の部分領域を特定するための公知の処理である。層領域特定部７１Ａは、例えば、断層像における各画素の輝度値に基づきセグメンテーション処理を行う。すなわち、眼底Ｅｆのそれぞれの層領域は特徴的な反射率を有し、これら層領域に相当する画像領域もそれぞれ特徴的な輝度値を有する。層領域特定部７１Ａは、これら特徴的な輝度値に基づきセグメンテーション処理を実行することにより、目的の画像領域（層領域）を特定することができる。
【００６３】
層領域特定部７１Ａは、特定された所定の層領域の形状を表すデータを当該層領域の形状プロファイルとして出力する。いくつかの実施形態では、形状プロファイルは、ＯＣＴ部３０の測定光軸を基準とした測定光の入射方向に交差する方向（ＸＹ方向）の変位（スキャン位置の変位）に対する層領域の深さ方向（Ｚ方向）の位置を表すプロファイル（データ）である。
【００６４】
例えば、層領域特定部７１Ａは、網膜色素上皮層（又は、ＯＳ−ＲＰＥ界面）を特定することができる。
【００６５】
（補間形状プロファイル生成部７１Ｂ）
補間形状プロファイル生成部７１Ｂは、層領域特定部７１Ａにより得られた複数の形状プロファイルから１以上の補間形状プロファイルを生成する。
【００６６】
図５及び図６に、実施形態に係る補間形状プロファイル生成部７１Ｂの動作説明図を示す。図５は、層領域特定部７１Ａによるセグメンテーション処理が施される複数の断層像の取得例を表す。図６は、補間形状プロファイル生成部７１Ｂによる補間処理の説明図を表す。
【００６７】
制御部８０は、スキャン系の光スキャナーを制御することにより、例えば、被検眼Ｅの中心窩又はその近傍を中心とするラジアルスキャンを実行させる。それにより、眼底Ｅｆに対して中心窩又はその近傍を基準にラインスキャンＳＣ１〜ＳＣ３を含む複数のラインスキャンが順次に実行される。画像形成部６０は、例えば、ラインスキャンＳＣ１〜ＳＣ３により取得されたスキャンデータのそれぞれに基づいて断層像ＩＭＧ１１〜ＩＭＧ１３（図示せず）を形成する。
【００６８】
層領域特定部７１Ａは、断層像ＩＭＧ１１〜ＩＭＧ１３のそれぞれに対してセグメンテーション処理を施すことにより網膜色素上皮層の形状プロファイルＦＰ１〜ＦＰ３を求める（図６）。
【００６９】
補間形状プロファイル生成部７１Ｂは、複数の形状プロファイルがなめらかに繋がるように補間形状プロファイルを生成する。いくつかの実施形態では、補間形状プロファイル生成部７１Ｂは、測定光の入射方向に交差する複数の平面のそれぞれに交差する形状プロファイルＦＰ１〜ＦＰ３の位置を２次曲線近似することにより複数の楕円面を特定し、特定された複数の楕円面の輪郭又はその近傍の位置を結ぶように１以上の補間形状プロファイルを生成する。いくつかの実施形態では、補間形状プロファイル生成部７１Ｂは、ラジアルスキャンの中心位置（例えば、中心窩）から同一距離の位置を楕円近似する（又はフィッティングする）ことにより複数の楕円面を特定し、特定された複数の楕円面の輪郭又はその近傍の位置を結ぶように１以上の補間形状プロファイルを生成する。いくつかの実施形態では、補間形状プロファイル生成部７１Ｂは、ラジアルスキャンに直交する同心円スキャンの中心位置（例えば、中心窩）を基準とした双曲線近似する（又はフィッティングする）ことにより複数の曲面を特定し、特定された複数の曲面の輪郭又はその近傍の位置を結ぶように１以上の補間形状プロファイルを生成する。
【００７０】
また、補間形状プロファイル生成部７１Ｂは、複数の形状プロファイルに対して公知の補間処理を施すことにより、１以上の補間形状プロファイルを生成することが可能である。公知の補間処理には、ニアレストネイバー法、バイリニア法、トライリニア法、スプライン補間法などがある。例えば、補間形状プロファイル生成部７１Ｂは、２つの形状プロファイルに対して公知の補間処理を行うことにより当該２つの形状プロファイルの間の補間形状プロファイルを生成する。また、例えば、補間形状プロファイル生成部７１Ｂは、３以上の形状プロファイルに対して公知の補間処理を行うことにより当該３以上の形状プロファイルのいずれか２つの間の補間形状プロファイルを生成する。いくつかの実施形態では、補間形状プロファイル生成部７１Ｂは、複数の形状プロファイルに対して直線フィッティング処理、曲線フィッティング処理又は曲面フィッティング処理を行い、得られた直線、曲線、又は曲面との相関値が最大（又は誤差が最小）になるように複数の形状プロファイルの間の補間形状プロファイルを生成する。
【００７１】
（特定部７２）
特定部７２は、層領域特定部７１Ａにより得られた複数の形状プロファイルと、補間形状プロファイル生成部７１Ｂにより生成された１以上の補間形状プロファイルとから眼底Ｅｆの形状を特定する。
【００７２】
特定部７２は、複数の形状プロファイルとその間の補間形状プロファイルとがなめらかに繋がるように眼底Ｅｆの形状を特定する。いくつかの実施形態では、特定部７２は、複数の形状プロファイルとその間の補間形状プロファイルについて、同一の深さ位置（Ｚ位置）同士を公知の直線近似、曲線近似、又は曲面近似することにより眼底Ｅｆの形状を特定する。いくつかの実施形態では、特定部７２は、複数の形状プロファイルとその間の補間形状プロファイルとから、２次元又は３次元で眼底の形状を表す形状データを生成する。いくつかの実施形態では、特定部７２は、複数の形状プロファイルとその間の補間形状プロファイルとから、２次元又は３次元で眼底の形状を表す新たな形状プロファイルを生成する。新たな形状プロファイルは、例えば、眼底の曲率や傾き等の新たなパラメータにより眼底の形状を特定することが可能な形状データである。
【００７３】
（算出部７３）
算出部７３は、被検眼Ｅを他覚的に測定することにより得られた屈折度数を求め、求められた屈折度数と特定部７２により特定された眼底Ｅｆの形状とに基づいて、被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する。いくつかの実施形態では、算出部７３は、求められた屈折度数と、特定部７２により特定された眼底Ｅｆの形状に対応した被検眼の光学特性を表すパラメータとに基づいて、被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する。算出部７３は、特定部７２により特定された眼底Ｅｆの形状に対応した被検眼の光学特性を表すパラメータに基づいて眼球モデルを構築し、構築された眼球モデルと求められた屈折度数とから、上記の周辺領域の屈折度数を算出することが可能である。
【００７４】
算出部７３は、図４に示すように、屈折度数算出部７３Ａと、眼球モデル構築部７３Ｂと、周辺屈折度数算出部７３Ｃとを含む。
【００７５】
（屈折度数算出部７３Ａ）
屈折度数算出部７３Ａは、屈折測定部２０の受光系の撮像素子からの出力を処理して屈折度数を算出する。
【００７６】
いくつかの実施形態では、屈折度数算出部７３Ａは、撮像素子によって取得されたリングパターン像を楕円近似することにより楕円形状を特定する処理と、特定された楕円形状と合焦レンズ等に対するフォーカス調整分のディオプタとに基づいて屈折度数（測定データ）を求める処理とを実行する。
【００７７】
いくつかの実施形態では、屈折度数算出部７３Ａは、撮像素子によって取得されたリングパターン像が描出された画像における輝度分布を求める処理と、求められた輝度分布からリングパターン像の重心位置を求める処理と、求められた重心位置から放射状に延びる複数の走査方向に沿った輝度分布を求める処理と、求められた複数の走査方向に沿った輝度分布からリングパターン像を特定する処理と、特定されたリングパターン像の近似楕円を求める処理と、求められた近似楕円の長径及び短径を公知の式に代入することによって屈折度数を算出する処理とを実行する。
【００７８】
いくつかの実施形態では、屈折度数算出部７３Ａは、撮像素子によって取得されたリングパターン像の基準パターンからの偏位（位置ずれ、変形等）を求める処理と、この偏位から屈折度数を求める処理とを実行する。
【００７９】
いくつかの実施形態では、屈折度数として球面度数Ｓ、乱視度数Ｃ及び乱視軸角度Ａが算出される。いくつかの実施形態では、屈折度数として等価球面度数ＳＥ（＝Ｓ＋Ｃ／２）が算出される。
【００８０】
（眼球モデル構築部７３Ｂ）
眼球モデル構築部７３Ｂは、眼球モデルを構築する。眼球モデル構築部７３Ｂは、公知の模型眼等の眼球モデルに対して、別途に取得されたパラメータを適用することにより新たな眼球モデルを構築することが可能である。
【００８１】
眼球モデル構築部７３Ｂは、公知の模型眼等の眼球モデルに対して、ＯＣＴ計測等により得られた被検眼Ｅの眼内距離を実測パラメータとして適用することにより新たな眼球モデルを構築することが可能である。この場合、データ処理部７０は、組織のサイズ（層厚、体積等）や所定の部位間の距離を求めるための算出処理などを実行することが可能である。例えば、データ処理部７０は、スキャンデータ又は断層像を解析することにより眼内の所定部位に相当する干渉光の検出結果（干渉信号）のピーク位置を特定し、特定されたピーク位置間の距離に基づいて眼内距離を求める。いくつかの実施形態では、データ処理部７０は、セグメンテーション処理によって得られた２つの層領域の間に存在するピクセルの個数と、所定のピクセルスペーシング補正値とに基づいて眼内距離（層間距離）求める。眼内距離の計測は、所定の方向に沿って行われる。眼内距離の計測方向は、例えば、ＯＣＴスキャンによって決定される方向（例えば、測定光の進行方向）でもよいし、スキャンデータに基づき決定される方向（例えば、層に直交する方向）でもよい。また、距離データは、２つの層領域間の距離分布データでもよいし、この距離分布データから算出された統計値（例えば、平均、最大値、最小値、中央値、最頻値、分散、標準偏差）でもよいし、各層領域の代表点の間の距離データでもよい。データ処理部７０により算出可能な眼内距離には、眼軸長、角膜厚、前房深度、水晶体厚、硝子体腔長、網膜厚、脈絡膜厚などがある。更に、データ処理部７０は、求められた眼内距離を用いて、眼球の光学特性を表す各種のパラメータを算出することが可能である。
【００８２】
特定部７２（又は眼球モデル構築部７３Ｂ）は、構築された眼球モデルを用いて眼底Ｅｆの形状を特定することが可能である。例えば、特定部７２は、眼底Ｅｆにおける中心領域と周辺領域との深さ位置の差分を求めることにより、眼底Ｅｆの形状を特定する。
【００８３】
（周辺屈折度数算出部７３Ｃ）
周辺屈折度数算出部７３Ｃは、眼底Ｅｆにおける中心窩を含む中心領域の外側の周辺領域の屈折度数を算出する。このとき、周辺屈折度数算出部７３Ｃは、屈折測定部２０により得られた中心領域の屈折度数と、特定された眼底Ｅｆの形状とに基づいて、周辺領域の屈折度数を算出する。周辺屈折度数算出部７３Ｃは、眼球モデル構築部７３Ｂにより構築された眼球モデルのパラメータを用いて周辺領域の屈折度数を算出することが可能である。
【００８４】
いくつかの実施形態では、データ処理部７０の機能は１以上のプロセッサにより実現される。いくつかの実施形態では、形状プロファイル生成部７１、特定部７２、及び算出部７３のそれぞれの機能は単独のプロセッサにより実現される。いくつかの実施形態では、形状プロファイル生成部７１の各部の機能は単独のプロセッサにより実現される。いくつかの実施形態では、算出部７３の各部の機能は単独のプロセッサにより実現される。いくつかの実施形態では、データ処理部７０の少なくとも一部が屈折測定部２０又はＯＣＴ部３０に設けられる。
【００８５】
（制御部８０）
制御部８０は、眼科装置１の各部を制御する。制御部８０は、記憶部（不図示）を含み、各種の情報を保存することが可能である。記憶部に保存される情報には、眼科装置１の各部を制御するためのプログラム、被検者の情報、被検眼の情報、測定部１０により得られた測定データ、データ処理部７０による処理結果などがある。制御部８０の機能は、プロセッサにより実現される。
【００８６】
制御部８０は、図示しない表示デバイスを制御可能である。表示デバイスは、ユーザインターフェイスの一部として機能し、制御部８０による制御を受けて情報を表示する。表示デバイスは、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又は有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイであってよい。
【００８７】
制御部８０は、図示しない操作デバイスからの信号にしたがって眼科装置１を制御可能である。操作デバイスは、ユーザインターフェイス部の一部として機能する。操作デバイスは、眼科装置１に設けられた各種のハードウェアキー（ジョイスティック、ボタン、スイッチなど）を含んでいてよい。また、操作デバイスは、眼科装置１に接続された各種の周辺機器（キーボード、マウス、ジョイスティック、操作パネルなど）を含んでいてよい。また、操作デバイスは、タッチパネルに表示される各種のソフトウェアキー（ボタン、アイコン、メニューなど）を含んでよい。
【００８８】
（移動機構９０）
移動機構９０は、屈折測定部２０、ＯＣＴ部３０、アライメント光投射部４０、ビームスプリッタＢＳ１、ＢＳ２等の光学系（装置光学系）が収納されたヘッド部を上左右方向及び前後方向に移動させるための機構である。移動機構９０は、制御部８０からの制御を受け、被検眼Ｅに対して測定部１０を相対移動させることが可能である。例えば、移動機構９０には、ヘッド部を移動するための駆動力を発生するアクチュエータと、この駆動力を伝達する伝達機構とが設けられる。アクチュエータは、例えばパルスモータにより構成される。伝達機構は、例えば歯車の組み合わせやラック・アンド・ピニオンなどによって構成される。制御部８０は、アクチュエータに対して制御信号を送ることにより移動機構９０に対する制御を行う。
【００８９】
移動機構９０に対する制御は、アライメントやトラッキングにおいて用いられる。トラッキングとは、被検眼Ｅの眼球運動に合わせて装置光学系を移動させるものである。トラッキングを行う場合には、事前にアライメントとフォーカス調整が実行される。トラッキングは、装置光学系の位置を眼球運動に追従させることにより、アライメントとピントが合った好適な位置関係を維持する機能である。
【００９０】
データ処理部７０は、実施形態に係る「眼科情報処理装置」の一例である。上記のユーザインターフェイス、外部装置等からデータを受信するデバイス、又は測定部１０は、実施形態に係る「取得部」の一例である。形状プロファイル生成部７１は、実施形態に係る「生成部」の一例である。
【００９１】
＜動作例＞
実施形態に係る眼科装置１の動作について説明する。
【００９２】
図７に、眼科装置１の動作の一例を示す。図７は、眼科装置１の動作例のフロー図を表す。制御部８０の記憶部には、図７に示す処理を実現するためのコンピュータプログラムが記憶されている。制御部８０は、このコンピュータプログラムに従って動作することにより、図７に示す処理を実行する。
【００９３】
（Ｓ１：アライメント）
まず、制御部８０は、アライメントを実行する。
【００９４】
例えば、制御部８０は、アライメント光投射部４０を制御して、被検眼Ｅにアライメント光を投射させる。このとき、被検眼Ｅには、図示しない固視投影系により所定の投射位置（例えば、測定光軸上の投射位置）に固視光束が投射される。制御部８０は、屈折測定部２０の受光系により取得された受光像に基づきアライメントマークに対する輝点像の変位から測定部１０の移動量及び移動方向を特定し、特定された移動量及び移動方向に基づいて移動機構９０を制御し、被検眼Ｅに対する測定部１０の位置合わせを行う。制御部８０は、所定のアライメント完了条件を満足するまでこの処理を繰り返し実行する。
【００９５】
（Ｓ２：他覚屈折測定）
次に、制御部８０は、図示しない固視投影系を制御して、眼底Ｅｆにおける屈折測定部２０の光学系の測定光軸上に固視標を投影させる（中心固視）。その後、制御部８０は、屈折測定部２０の光学系の測定光軸上に固視標が投影された状態で、屈折測定部２０を制御することにより他覚屈折測定を実行する。
【００９６】
屈折度数算出部７３Ａは、被検眼Ｅの眼底Ｅｆに投射された光の反射光により形成されたリングパターン像を解析することにより被検眼Ｅの中心窩を含む中心領域の屈折度数を算出する。
【００９７】
（Ｓ３：ＯＣＴ計測）
続いて、制御部８０は、屈折測定部２０（ＯＣＴ部３０）の光学系の測定光軸上に固視標が投影された状態で、ＯＣＴ部３０を制御することによりＯＣＴ計測（ＯＣＴスキャン）を実行する。ステップＳ３では、例えば、図５に示すように、中心窩又はその近傍を中心とするラジアルスキャンが実行される。これにより、眼底Ｅｆの中心窩を含む中心領域の断層像が取得される。
【００９８】
（Ｓ４：セグメンテーション処理）
次に、制御部８０は、ステップＳ３において取得された断層像に対してセグメンテーション処理を施すことにより所定の層領域（例えば、網膜色素上皮層）を層領域特定部７１Ａに特定させる。それにより、所定の層領域の形状プロファイルが取得される。
【００９９】
（Ｓ５：補間形状プロファイルを生成）
続いて、制御部８０は、ステップＳ４において取得された複数の形状プロファイルから１以上の補間形状プロファイルを補間形状プロファイル生成部７１Ｂに生成させる。
【０１００】
（Ｓ６：眼底の形状を特定）
制御部８０は、ステップＳ４において得られた複数の形状プロファイルとステップＳ５において得られた１以上の補間形状プロファイルとから被検眼Ｅの眼底Ｅｆの形状を特定部７２に特定させる。
【０１０１】
（Ｓ７：周辺屈折度数を算出）
続いて、制御部８０は、ステップＳ２において得られた中心窩を含む中心領域の外側の周辺領域の屈折度数を周辺屈折度数算出部７３Ｃに算出させる。そのため、制御部８０は、眼球モデルを眼球モデル構築部７３Ｂに構築させる。
【０１０２】
具体的には、眼球モデル構築部７３Ｂは、ステップＳ４において得られた形状プロファイルから所定の層領域のＨｅｉｇｈｔデータ［ｐｉｘｅｌ］を取得する。Ｈｅｉｇｈｔデータは、断層像において所定の基準位置からの深さ方向の距離に対応する。眼球モデル構築部７３Ｂは、光学系で規定される装置固有のピクセルスペーシング補正値［ｍｍ／ｐｉｘｅｌ］を用いて、Ｈｅｉｇｈｔデータの距離［ｍｍ］を取得する。更に、眼球モデル構築部７３Ｂは、取得されたＨｅｉｇｈｔデータを眼底形状データとして眼球モデルを構築する。
【０１０３】
図８に、実施形態に係る眼球モデル構築部７３Ｂの動作説明図を示す。図８は、眼球モデルのパラメータの一部を模式的に表す。
【０１０４】
眼球モデル構築部７３Ｂは、Ｇｕｌｌｓｔｒａｎｄ模型眼等の眼球モデルのパラメータを用いて、所定の角膜曲率半径（例えば、７．７ｍｍ）、所定の眼軸長（例えば、２４．２ｍｍ）で構成される眼球モデルを構築する。
【０１０５】
眼球モデル構築部７３Ｂは、図８に示すように、眼球モデルにおいて角膜Ｅｃと眼底Ｅｆとの間に装置固有のピボット点Ｐｖを設定する。典型的には、スキャン系を構成する光スキャナーと光学的に共役な位置に配置される瞳孔位置に相当する位置（例えば角膜Ｅｃに対して後方側に３ｍｍの位置）がピボット点Ｐｖとして設定される。ピボット点Ｐｖを中心として、等距離（等光路長）の位置（ＥＬＳ）が、ＯＣＴ計測により得られる断層像中の平坦な位置に相当する。
【０１０６】
眼球モデルにおいて、眼軸長ＡＬと、角膜前面（後面）からピボット点Ｐｖまでの距離Ｌｐとが既知であるため、ピボット点Ｐｖから眼底Ｅｆまでの距離（ＡＬ−Ｌｐ）が既知となる。眼底Ｅｆの曲率半径が距離（ＡＬ−Ｌｐ）と等しいときに上記のように断層像中の平坦な位置に相当するため、眼球モデル構築部７３Ｂは、得られたＨｅｉｇｈｔデータの距離［ｍｍ］から眼底Ｅｆの形状（例えば、曲率半径）を特定することが可能である。
【０１０７】
そこで、眼球モデル構築部７３Ｂは、中心領域（中心窩）に対する周辺領域の高さの差分（眼底形状差分データ）Δｈ［ｍｍ］を求める。差分Δｈは、断層像におけるＡライン毎に求めてもよいし、多項式や非球面式（コーニック定数を含む多項式）等の任意の関数でフィッティングしてもよい。
【０１０８】
次に、周辺屈折度数算出部７３Ｃは、眼底形状と屈折度数とを関係付けるため、全眼系の眼球屈折力を定義する。典型的な眼球モデル（Ｇｕｌｌｓｔｒａｎｄ模型眼（精密模型眼、調節休止状態））では、全眼系の眼球屈折力は５８．６４［ディオプタ］である。空気換算長では、全眼系の焦点距離は「１０００／５８．６４＝１７．０５」［ｍｍ］となる。ピクセルスペーシング補正値を用いて得られる単位［ｍｍ］の情報は、通常は生体組織内(ｉｎ  ｔｉｓｓｕｅ)における距離を表すため、屈折率を乗算して生体組織内における全眼系の焦点距離が算出される。全眼系の等価屈折率をｎ＝１．３８とすると、生体組織内における全眼系の焦点距離ｆｔは、「１０００／５８．６４×１．３８＝２３．５３」［ｍｍ］となる。
【０１０９】
周辺屈折度数算出部７３Ｃは、中心領域（中心窩）に対する周辺領域の高さの差分Δｈの位置における眼球屈折力の差分ΔＤを式（１）に従って算出する。差分ΔＤは、中心窩を含む中心領域に対する相対的な眼球屈折力の差分に相当する。
【０１１０】
【数１】
2020151089.tif 000003
【０１１１】
例えば、Δｈ＝０．１［ｍｍ］（ｉｎ  ｔｉｓｓｕｅ）としたとき、ΔＤ＝０．１８［ディオプタ］となる。
【０１１２】
周辺屈折度数算出部７３Ｃは、式（２）に示すように、中心領域の等価球面度数ＳＥに対して式（１）の差分ΔＤを適用することにより、周辺領域の屈折度数ＳＥｐを求める。
【０１１３】
【数２】
2020151089.tif 000004
【０１１４】
周辺屈折度数算出部７３Ｃは、断層像における周辺領域の屈折度数をＡライン毎に求めてもよいし、任意の関数でフィッティングしてもよい。
【０１１５】
以上で、眼科装置１の動作は終了である（エンド）。
【０１１６】
＜変形例＞
実施形態に係る眼科装置の構成及び動作は、上記したものに限定されるものではない。
【０１１７】
［第１変形例］
ステップＳ７において、眼球モデル構築部７３Ｂは、Ｇｕｌｌｓｔｒａｎｄ模型眼等の眼球モデルのパラメータのうち、被検眼Ｅの実測データ（例えば、眼軸長、角膜形状、前房深度、水晶体曲率、水晶体厚の測定値）の少なくとも１つを置き換えて新たな眼球モデルを構築してもよい。いくつかの実施形態では、実測データは、外部の測定装置又は電子カルテシステムから取得される。いくつかの実施形態では、眼軸長、前房深度、水晶体曲率、及び水晶体厚は、ＯＣＴ部３０により得られたスキャンデータから求められる。
【０１１８】
例えば、周辺屈折度数算出部７３Ｃ（又はデータ処理部７０）は、構築された新たな眼球モデルを用いて、角膜Ｅｃから入射して瞳孔を通過して眼底Ｅｆに到達する光線について光線追跡処理を行う（例えば、瞳孔径＝φ４）。光線追跡処理では、物点の位置を、ステップＳ２で取得された中心領域における屈折度数（等価球面度数ＳＥ）から求まる遠点に相当する位置とする。角膜Ｅｃから遠点に相当する位置までの遠点距離Ｌは、「−１０００／ＳＥ」［ｍｍ］である。
【０１１９】
まず、周辺屈折度数算出部７３Ｃは、中心領域について光線追跡処理を行う。上記のように眼球モデルに実測データを適用するため、中心領域においても眼底Ｅｆで光線が収束しない可能性がある。この場合、周辺屈折度数算出部７３Ｃは、中心領域において光線が収束するように（眼底Ｅｆの面が最良像面）となるように眼球モデルのパラメータを微調整する。
【０１２０】
次に、周辺屈折度数算出部７３Ｃは、パラメータが微調整された眼球モデルを用いて、周辺領域について光線追跡処理を行う（すなわち、眼の回旋点を通る測定光軸に対して入射角を設けた光線を追跡する）。周辺屈折度数算出部７３Ｃは、物点までの距離を変更しつつ光線追跡処理を行うことで、周辺領域において眼底Ｅｆで光線が収束するような物点までの距離を求める。求められた物点までの距離が、周辺領域における遠点距離Ｌｐに対応する。周辺屈折度数算出部７３Ｃは、式（３）を用いて周辺領域の屈折度数ＳＥｐ［ディオプタ］を求めることができる。
【０１２１】
【数３】
2020151089.tif 000005
【０１２２】
周辺屈折度数算出部７３Ｃは、所定の入射角範囲で入射角を変更しつつ光線追跡処理を行い、入射角（画角）ごとの周辺領域の屈折度数ＳＥｐを求める。周辺領域の屈折度数は、入射角ごとの離散値であってもよいし、入射角範囲で任意の関数でフィッティングしてもよい。
【０１２３】
本変形例では、中心領域において眼底Ｅｆ状で光線が収束するように眼球モデルを微調整するため、求められた周辺領域の屈折度数は、中心領域に対する相対屈折度数を求めることに相当する。
【０１２４】
［第２変形例］
上記の実施形態において、眼底Ｅｆの中心領域の形状として、上記の形状プロファイル及び補間形状プロファイルから、水平方向（所定の基準方向）に対する眼底の所定の層領域（例えば、網膜色素上皮層、ＯＳ−ＲＰＥ界面）のチルト角度が特定されてもよい。
【０１２５】
第２変形例に係る眼科装置の構成は眼球モデル構築部７３Ｂが省略された点を除いて実施形態に係る眼科装置１の構成と同様であるため、説明を省略する。
【０１２６】
本変形例では、ステップＳ６において、特定部７２（又は周辺屈折度数算出部７３Ｃ）は、ステップＳ４において取得された断層像から求められたＨｅｉｇｈｔデータを用いて、水平方向の断層像（Ｂスキャン画像）について眼底面のチルト角度θｈと、垂直方向のＢスキャン画像について眼底面のチルト角度θｖを算出する。
【０１２７】
チルト角度θｈ、θｖは、以下のように、チルト角度ｇ１と同様の手法で算出可能である。
【０１２８】
図９に、水平方向の断層像を模式的に示す。
【０１２９】
図９において、断層像ＩＭＧのフレーム左端ＬＴにおいて、フレーム上端ＵＴから眼底Ｅｆにおける所定の層領域（層領域特定部７１Ａにより特定された層領域。例えば、網膜色素上皮層、ＯＳ−ＲＰＥ界面、又は神経線維層）に相当する部位の画像領域との垂直方向の距離をＬ１とする。同様に、断層像ＩＭＧのフレーム右端ＲＴにおいて、フレーム上端ＵＴから当該層領域に相当する部位の画像領域との垂直方向の距離をＲ１とする。距離Ｌ１は、フレーム左端ＬＴにおけるＨｅｉｇｈｔデータより求められる。距離Ｒ１は、フレーム右端ＲＴにおけるＨｅｉｇｈｔデータより求められる。特定部７２は、断層像ＩＭＧにおけるフレーム左端ＬＴとフレーム右端ＲＴにおける当該部位の画像領域の垂直方向の差分（｜Ｒ１−Ｌ１｜）について実寸法に相当する値｜ｄ｜を求める。
【０１３０】
次に、特定部７２は、ＯＣＴ計測範囲に相当する断層像ＩＭＧのフレームの水平方向の距離Ｈ１について実寸法に相当する値ｃを求める。例えば、水平方向のスキャン範囲の長さをピクセルスペーシング補正値［ｍｍ／ｐｉｘｅｌ］を用いて値ｃが特定される。
【０１３１】
特定部７２は、傾斜角度ｇ０［ｄｅｇｒｅｅ］を式（４）に従って求める。
【０１３２】
【数４】
2020151089.tif 000006
【０１３３】
いくつかの実施形態では、特定部７２は、測定光軸と眼球光軸とのずれ量に応じて傾斜角度ｇ０を補正することにより眼底面のチルト角度を求める。
【０１３４】
（測定光軸と眼球光軸とが略一致しているとき）
測定光軸と眼球光軸（視軸）とが略一致しているとき、特定部７２は、式（５）に示すように、断層像の傾斜角度ｇ０を補正することなく眼底面のチルト角度ｇ１として出力する。
【０１３５】
【数５】
2020151089.tif 000007
【０１３６】
（測定光軸に対して眼球光軸がシフトしているとき）
測定光軸に対して眼球光軸がシフトしているとき、特定部７２は、シフト量に基づいて断層像の傾斜角度ｇ０を補正することにより眼底面のチルト角度ｇ１を求める。
【０１３７】
例えば、特定部７２は、式（６）に示すシフト量ｄｓを変数とする一次式に従って補正角度φ１を求め、式（７）に示すように、求められた補正角度φ１を用いて傾斜角度ｇ０を補正することで眼底面のチルト角度ｇ１を求める。式（６）において、α１及びｃ１は定数である。例えば、模型眼データを用いてα１及びｃ１を求めることができる。
【０１３８】
【数６】
2020151089.tif 000008
【０１３９】
【数７】
2020151089.tif 000009
【０１４０】
（測定光軸に対して眼球光軸がチルトしているとき）
測定光軸に対して眼球光軸がチルトしているとき、特定部７２は、チルト量に基づいて断層像の傾斜角度ｇ０を補正することにより眼底面のチルト角度ｇ１を求める。
【０１４１】
例えば、特定部７２は、式（８）に示すようなチルト量ｄｔを変数とする一次式に従って補正角度φ２を求め、式（９）に示すように、求められた補正角度φ２を用いて傾斜角度ｇ０を補正することで眼底面のチルト角度ｇ１を求める。式（８）において、α２及びｃ２は定数である。例えば、模型眼データを用いてα２及びｃ２を求めることができる。
【０１４２】
【数８】
2020151089.tif 000010
【０１４３】
【数９】
2020151089.tif 000011
【０１４４】
（測定光軸に対して眼球光軸がシフトし、且つチルトしているとき）
測定光軸に対して眼球光軸がシフトし、且つチルトしているとき、特定部７２は、シフト量及びチルト量に基づいてＢスキャン画像の傾斜角度ｇ０を補正することにより眼底面のチルト角度ｇ１を求める。
【０１４５】
例えば、シフト量ｄｓ及びチルト量ｄｔが小さい範囲において、特定部７２は、式（１０）に示すようなシフト量ｄｓ及びチルト量ｄｔを変数とする式に従って補正角度φ３を求め、式（１１）に示すように、求められた補正角度φ３を用いて傾斜角度ｇ０を補正することで眼底面のチルト角度ｇ１を求める。いくつかの実施形態では、式（１０）は、シフト量の補正角度を求める式と、チルト量の補正角度を求める式とを線形結合することにより得られる結合式である。式（１０）において、α３、α４及びｃ３は定数である。例えば、模型眼データを用いてα３、α４及びｃ３を求めることができる。
【０１４６】
【数１０】
2020151089.tif 000012
【０１４７】
【数１１】
2020151089.tif 000013
【０１４８】
本変形例では、屈折度数算出部７３Ａは、水平方向及び垂直方向それぞれについて、上記のように特定された眼底面のチルト角度θｈ、θｖに応じて、ステップＳ２において取得されたリングパターン像を補正する。屈折度数算出部７３Ａは、補正されたリングパターン像に対して楕円近似を行い、得られた楕円形状を用いて公知の手法で屈折度数を求める。求められた屈折度数が、中心領域の屈折度数として算出される。
【０１４９】
例えば、眼底面のチルト角度が０度のときに取得されたリングパターン像の長径をＬＡとし、短径をＬＢとする。長径方向に眼底面が傾斜してチルト角度がθ度であるとき、取得されたリングパターン像から近似される楕円の長径はＬＡ／ｃｏｓθとなり、短径はＬＢとなる。従って、屈折度数算出部７３Ａは、ステップＳ２において取得されたリングパターン像を楕円近似して得られた楕円の長径方向にｃｏｓθを乗算することで、リングパターン像を補正することができる。短径方向にチルトしている場合も同様である。例えば、屈折度数算出部７３Ａは、水平方向及び垂直方向それぞれのチルト角度から、楕円の長径方向のチルト角度及び短径方向のチルト角度を求めることで、リングパターン像を補正することができる。
【０１５０】
周辺屈折度数算出部７３Ｃは、上記の実施形態と同様に、式（２）に示すように、中心領域の等価球面度数ＳＥに対して式（１）の差分ΔＤを適用することにより、周辺領域の屈折度数ＳＥｐを求めることが可能である。
【０１５１】
［効果］
実施形態に係る眼科情報処理装置、眼科装置、眼科情報処理方法、及びプログラムについて説明する。
【０１５２】
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置（データ処理部７０）は、取得部（上記のユーザインターフェイス、外部装置等からデータを受信するデバイス、又は測定部１０）と、生成部（形状プロファイル生成部７１）とを含む。取得部は、被検眼（Ｅ）に対して光コヒーレンストモグラフィを用いて少なくとも１つのスキャン位置が異なる複数のＢスキャンを実行することにより得られた被検眼における組織の形状に対応した複数の形状データ（形状プロファイル）を取得する。生成部は、複数の形状データを補間することにより１以上の補間形状データ（補間形状プロファイル）を生成する。
【０１５３】
このような構成によれば、被検眼の組織の形状に対応した複数の形状データから１以上の補間形状データを生成するようにしたので、形状データ間の領域の形状を特定することが可能になる。それにより、ＯＣＴを実行するための光学系に対する被検眼のアライメントのずれ量（アライメントエラー量）の影響を低減しつつ、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定するための形状データを取得することができるようになる。
【０１５４】
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置は、スキャンにより得られたスキャンデータに基づいて組織を含む部位の断層像を形成する画像形成部（６０）と、断層像における所定の層領域を特定する層領域特定部（７１Ａ）と、を含み、取得部は、所定の層領域の形状データを取得する。
【０１５５】
このような構成によれば、断層像を解析して所定の層領域を特定することにより形状データを取得することが可能になるため、簡素な処理で、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定することができるようになる。
【０１５６】
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置では、生成部は、光コヒーレンストモグラフィを実行するための測定光の入射方向に交差する複数の平面のそれぞれにおける複数の形状データの位置を２次曲線近似することにより得られた複数の楕円面の輪郭又はその近傍の位置を結ぶように１以上の補間形状データを生成する。
【０１５７】
このような構成によれば、２次曲線近似処理を施すことにより補間形状データを生成するようにしたので、簡素な処理で高精度な被検眼の組織の形状を特定することが可能になる。
【０１５８】
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置は、複数の形状データと１以上の補間形状データとに基づいて組織の形状を特定する特定部（７２）を含む。
【０１５９】
このような構成によれば、複数の形状データとこれらを補間することにより得られた補間形状データとに基づいて被検眼の組織の形状を特定するようにしたので、光学系に対する被検眼のアライメントのずれ量の影響を低減し、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定することができるようになる。
【０１６０】
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置では、形状データは、眼底における所定の層領域の形状に対応した形状データであり、被検眼を他覚的に測定することにより得られた屈折度数と、特定部により特定された組織の形状とに基づいて、被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する算出部（７３）を含む。
【０１６１】
このような構成によれば、被検眼の眼底の形状に対応して中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を高精度に取得することが可能になる。
【０１６２】
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置では、取得部は、被検眼の基準位置を中心とするラジアルスキャンを実行することにより得られた複数の形状データを取得する。
【０１６３】
このような構成によれば、光学系に対する被検眼のアライメントのずれ量の影響を低減し、被検眼の基準位置の近傍の組織の形状を高い再現性で高精度に特定することができるようになる。
【０１６４】
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置では、基準位置は、中心窩又はその近傍である。
【０１６５】
このような構成によれば、光学系に対する被検眼のアライメントのずれ量の影響を低減し、被検眼の中心窩の近傍の組織の形状を高い再現性で高精度に特定することができるようになる。
【０１６６】
いくつかの実施形態に係る眼科装置（１）は、光スキャナーを含み、被検眼に対して光スキャナーにより偏向された測定光を用いた光コヒーレンストモグラフィを実行することによりスキャンデータ又は形状データを取得するＯＣＴ部（３０）と、上記のいずれかに記載の眼科情報処理装置と、を含む。
【０１６７】
このような構成によれば、光学系に対する被検眼のアライメントのずれ量の影響を低減し、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定することが可能な眼科装置を提供することができるようになる。
【０１６８】
いくつかの実施形態に係る眼科装置（１）は、光スキャナーを含み、被検眼に対して光スキャナーにより偏向された測定光を用いた光コヒーレンストモグラフィを実行することによりスキャンデータ又は形状データを取得するＯＣＴ部（３０）と、被検眼に光を投射し、その戻り光を検出する屈折測定部（２０）と、屈折測定部により検出された戻り光の検出結果に基づいて、被検眼の屈折度数を算出する屈折度数算出部（７３Ａ）と、上記のいずれかに記載の眼科情報処理装置と、を含む。
【０１６９】
このような構成によれば、光学系に対する被検眼のアライメントのずれ量の影響を低減しつつ、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定し、特定された組織の形状に対応して中心窩等を含む領域の周辺領域の屈折度数を取得することが可能な眼科装置を提供することができるようになる。
【０１７０】
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理方法は、被検眼（Ｅ）に対して光コヒーレンストモグラフィを用いて少なくとも１つのスキャン位置が異なる複数のＢスキャンを実行することにより得られた被検眼における組織の形状に対応した複数の形状データ（形状プロファイル）を取得する取得ステップと、複数の形状データを補間することにより１以上の補間形状データ（補間形状プロファイル）を生成する生成ステップと、を含む。
【０１７１】
このような方法によれば、被検眼の組織の形状に対応した複数の形状データから１以上の補間形状データを生成するようにしたので、形状データ間の領域の形状を特定することが可能になる。それにより、ＯＣＴを実行するための光学系に対する被検眼のアライメントのずれ量（アライメントエラー量）の影響を低減しつつ、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定するための形状データを取得することができるようになる。
【０１７２】
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置は、スキャンにより得られたスキャンデータに基づいて組織を含む部位の断層像を形成する画像形成ステップと、断層像における所定の層領域を特定する層領域特定ステップと、を含み、取得ステップは、所定の層領域の形状データを取得する。
【０１７３】
このような方法によれば、断層像を解析して所定の層領域を特定することにより形状データを取得することが可能になるため、簡素な処理で、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定することができるようになる。
【０１７４】
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理装置は、複数の形状データと１以上の補間形状データとに基づいて組織の形状を特定する特定ステップを含む。
【０１７５】
このような方法によれば、複数の形状データとこれらを補間することにより得られた補間形状データとに基づいて被検眼の組織の形状を特定するようにしたので、
光学系に対する被検眼のアライメントのずれ量の影響を低減し、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定することができるようになる。
【０１７６】
いくつかの実施形態に係る眼科情報処理方法では、形状データは、眼底における所定の層領域の形状に対応した形状データであり、被検眼を他覚的に測定することにより得られた屈折度数と、特定ステップにおいて特定された組織の形状とに基づいて、被検眼の中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を算出する算出ステップを含む。
【０１７７】
このような方法によれば、被検眼の眼底の形状に対応して中心窩を含む領域の周辺領域の屈折度数を高精度に取得することが可能になる。
【０１７８】
いくつかの実施形態に係るプログラムは、コンピュータに、上記のいずれかに記載の眼科情報処理方法の各ステップを実行させる。
【０１７９】
このようなプログラムによれば、被検眼の組織の形状に対応した複数の形状データから１以上の補間形状データを生成するようにしたので、形状データ間の領域の形状を特定することが可能になる。それにより、ＯＣＴを実行するための光学系に対する被検眼のアライメントのずれ量（アライメントエラー量）の影響を低減しつつ、被検眼の組織の形状を高い再現性で高精度に特定するための形状データを取得することができるようになる。
【０１８０】
＜その他＞
以上に示された実施形態は、この発明を実施するための一例に過ぎない。この発明を実施しようとする者は、この発明の要旨の範囲内において任意の変形、省略、追加等を施すことが可能である。
【０１８１】
いくつかの実施形態では、上記の眼科装置を制御する制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。このようなプログラムを、コンピュータによって読み取り可能な任意の記録媒体に記憶させることができる。この記録媒体としては、たとえば、半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ／ＤＶＤ−ＲＡＭ／ＤＶＤ−ＲＯＭ／ＭＯ等）、磁気記憶媒体（ハードディスク／フロッピー（登録商標）ディスク／ＺＩＰ等）などを用いることが可能である。また、インターネットやＬＡＮ等のネットワークを通じてこのプログラムを送受信することも可能である。
【符号の説明】
【０１８２】
１  眼科装置
１０  測定部
２０  屈折測定部
３０  ＯＣＴ部
４０  アライメント光投射部
５０  制御処理部
６０  画像形成部
７０  データ処理部
７１  形状プロファイル生成部
７２  特定部
７３  算出部
８０  制御部
９０  移動機構
ＢＳ１、ＢＳ２  ビームスプリッタ
Ｅ  被検眼
Ｅｃ  角膜
Ｅｆ  眼底
【図１】
2020151089.tif 000014
【図２】
2020151089.tif 000015
【図３】
2020151089.tif 000016
【図４】
2020151089.tif 000017
【図５】
2020151089.tif 000018
【図６】
2020151089.tif 000019
【図７】
2020151089.tif 000020
【図８】
2020151089.tif 000021
【図９】
2020151089.tif 000022