(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影対象の断層画像を取得する取得手段と、
前記取得された断層画像の深さ方向に積層された各層の層境界を検出する検出手段と、
前記断層画像の所定の位置において前記検出された層境界の数を算出する算出手段と、
前記層境界の数に応じて前記検出された層の種類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】
前記判定手段は、前記断層画像における水平方向の所定位置において前記検出された層境界の数に応じて、前記所定位置における該層境界の種類を決定する決定手段を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】
前記決定手段は、前記所定位置において前記検出された層境界の数に応じて、前記撮影対象の複数の位置の夫々において深さ方向に存在する層境界の種類を示す複数のテンプレート情報から少なくとも一つの前記テンプレート情報を選択する選択手段を有し、
前記選択されたテンプレート情報と前記検出された層境界とに基づいて前記所定位置における層境界の種類を特定する特定手段を有する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】
前記選択手段は、前記撮影対象の層境界の数と関連付けられて記憶部に記憶された複数のテンプレート情報から選択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】
前記判定手段は、前記検出された層境界の数と、前記層境界の間の層領域の輝度値とに応じて前記撮影対象の構造を判定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６】
前記判定手段は、前記断層画像における水平方向の所定位置において前記検出された層境界の数と、前記層境界の間の層領域の輝度値とに応じて該層境界の種類を決定する決定手段を有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】
前記決定手段は、前記所定位置において前記検出された層境界の数に応じて、前記撮対象の複数の位置の夫々において深さ方向に存在する層境界の種類を示す複数のテンプレート情報から少なくとも一つの前記テンプレート情報を選択する選択手段を有し、
前記選択手段が選択するテンプレート情報は、前記断層画像の深さ方向に存在する層境界の位置及び種類と、層領域の輝度値の情報を有しており、層境界の数と関連付けられて記憶部に記憶されることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記選択手段は、前記検出された層境界の数に応じてテンプレート情報を選択し、前記選択されたテンプレート情報が有する層領域の輝度値の情報と、前記所定位置において深さ方向に並ぶ画素列の情報とに基づいて前記選択されたテンプレート情報が前記所定位置に適合するか否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて前記選択されたテンプレート情報と前記検出された層境界とに基づいて前記所定位置における層境界の種類を特定する特定手段を有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】
前記選択手段は、前記判定により適合しないと判定された場合には前記特定を行わないことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記選択手段は、前記取得された断層画像の水平方向の所定位置において深さ方向に並ぶ画素列の輝度情報と、前記テンプレート情報が有する層領域の輝度値の情報との類似度に基づいて、前記複数のテンプレート情報から少なくとも１つのテンプレート情報を選択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１１】
前記テンプレート情報は、前記所定位置における深さ方向に対するエッジの位置から見て浅い位置及び深い位置における輝度値の大小関係の情報と、前記エッジの位置に対応する層境界の種類の情報と有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１２】
前記テンプレート情報の少なくとも一つは、前記撮影対象である網膜の黄斑部、視神経乳頭部、血管が存在する網膜の領域、または血管が存在しない網膜の領域のいずれかにおける層境界の種類の情報を有することを特徴とする請求項３または７に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記断層画像の水平方向の所定位置における深さ方向の位置と輝度との関係を示すプロファイルを前記断層画像から生成する生成手段を有し、
前記検出手段は、前記生成されたプロファイルに基づいて前記断層画像の深さ方向における所定の閾値より大きいエッジを取得し、該エッジの位置を前記層境界の位置として検出することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記判定手段は、前記断層画像の水平方向の所定位置における層境界の種類若しくは位置、層の種類、前記所定位置における偽像の有無、または前記所定位置が網膜の黄斑部であるか否か、網膜の視神経乳頭部であるか否か、若しくは前記黄斑部及び前記視神経乳頭部以外の領域であるか否かを前記撮影対象である眼部の構造として判定する
ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記取得手段は、光干渉断層撮像装置により形成された前記撮影対象の断層画像を取得することを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
眼部の断層画像を取得する取得手段と、
前記眼部の断層画像の水平方向の複数の位置における深さ方向へのエッジの数と、該エッジに対応する層境界の種類と関連付けて記憶する記憶手段と、
前記取得された断層画像の水平方向の所定位置において深さ方向に並ぶ画素列からエッジを検出する検出手段と、
前記検出されたエッジの数と前記記憶された情報とから前記エッジに対応する層境界の種類を決定する決定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１７】
眼部の断層画像から水平方向の所定位置における深さ方向の位置と輝度との関係を示すプロファイルを生成する生成手段と、
前記生成されたプロファイルに基づいて、前記断層画像の水平方向の複数の位置における深さ方向の位置と輝度との関係を示す情報と層境界の種類及び位置を示す情報とを有するテンプレート情報から、前記所定位置に適合するテンプレート情報を選択する選択手段と、
前記選択されたテンプレート情報に基づいて、前記生成されたプロファイルから前記所定位置の層境界を特定する特定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１８】
眼部の断層画像の水平方向の所定位置における深さ方向のエッジを取得する取得手段と、
前記取得されたエッジの数に応じて、前記所定位置の深さ方向に存在する層の種類を決定する決定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１９】
光干渉断層撮像装置と、
前記光干渉断層撮像装置により形成された眼部の断層画像を取得する取得手段と、
前記取得された断層画像の深さ方向に積層された各層の層境界を検出する検出手段と、
前記断層画像の所定の位置において前記検出された層境界の数を算出する算出手段と、
前記層境界の数に応じて前記検出された層の種類を判定する判定手段と、
前記断層画像と該断層画像において前記判定された構造を表示する表示手段と、
を有することを特徴とする画像処理システム。
【請求項２０】
眼部の断層画像を取得する処理と、
前記取得された断層画像の深さ方向に積層された各層の層境界を検出する処理と、
前記断層画像の所定の位置において前記検出された層境界の数を算出する処理と、
前記層境界の数に応じて前記検出された層の種類を判定する処理と、
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２１】
眼部の断層画像を取得するステップと、
前記取得された断層画像の深さ方向に積層された各層の層境界を検出するステップと、
前記断層画像の所定の位置において前記検出された層境界の数を算出するステップと、
前記層境界の数に応じて前記検出された層の種類を判定するステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２２】
眼部の断層画像から深さ方向の位置と輝度との関係を示す第１プロファイルを取得し、眼部の断層画像の深さ方向の位置と輝度との関係を示す参照用プロファイルとを取得する取得手段と、
前記第１プロファイルと前記参照用プロファイルとに基づいて眼部の断層画像の層境界を特定する特定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２３】
前記特定手段は、前記第１プロファイルと前記参照用プロファイルとの比較に基づいて眼部の断層画像の層境界を特定することを特徴とする請求項２２記載の画像処理装置。
【請求項２４】
前記特定手段は、眼部の断層画像の層境界の種類を特定することを特徴とする請求項２２または請求項２３に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は断層画像における層構造を特定する画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生活習慣病や失明原因の上位を占める疾病の早期診断を目的として、眼部の検査が広く行われている。光干渉断層計（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などの断層像撮像装置は、網膜層内部の状態を三次元的に観察することが可能であるため疾病の診断に有用である。
【０００３】
例えば網膜は複数の層からなる層構造を有しており、各層の厚み等の情報は疾病の進行度を測る客観的な指標として利用されている。このような指標を利用するため、網膜の断層画像を解析して層構造を特定する技術が重要である。このような技術として、特許文献１には、断層画像に階調変換などの前処理を施した後、深さ方向のエッジを検出し、エッジの位置を層境界の位置として特定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−７３０９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
網膜層は視神経乳頭部や黄斑など特徴的な構造を有する部位などで層構造が異なる。また血管や白斑等の構造がある場合に、これらより深い部位にある組織は信号光が到達せず、特定対象となる層境界が画像上に存在しない場合がある。しかしながら特許文献１に記載の技術は部位ごとの層構造の変化を考慮しておらず層構造の特定を誤ってしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は係る課題を解決するためになされたものであり、撮影対象の断層画像を取得する取得手段と、前記取得された断層画像の深さ方向に積層された各層の層境界を検出する検出手段と、前記検出された層境界の数に応じて前記撮影対象の構造を判定する判定手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
かかる構成を有する本発明によれば、層境界の数に応じて構造を判定することができるため、層構造の違いに対応し、構造を判定する際の誤りを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】画像処理システム１００の構成を示す図である。
【図２】断層画像取得装置１０２の構成を示す図である。
【図３】断層画像取得装置１０２が取得する断層画像の例を示す図である。
【図４】画像処理装置１０１による処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】画像変換部１０４が作成する変換画像の例を示す図である。
【図６】輝度情報生成部１０５が生成するプロファイルの例を示す図である。
【図７】テンプレート選択部１０７及び層境界特定部１０８が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】テンプレート選択部１０７による処理の概要を示す図である。
【図９】層境界特定部１０８による処理の概要を示す図である。
【図１０】層境界特定部１０８による処理の概要を示す図である。
【図１１】層境界補間部１０９による処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】層境界補間部１０９による処理の概要を示す図である。
【図１３】第二の実施例における画像処理装置１０１による処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】テンプレート選択部１０７および層境界特定部１０８が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】テンプレート選択部１０７による処理の概要を示す図である。
【図１６】判定部の処理の概要を示す図である。
【図１７】判定部の処理の概要を示す図である。
【図１８】第三の実施例における画像処理装置１０１による処理の流れを示すフローチャートである。
【図１９】テンプレート選択部１０７によるパターンマッチング処理の概要を示す図である。
【図２０】テンプレート選択部１０７によるパターンマッチング処理の概要を示す図である。
【図２１】第四の実施例における層境界補間部１０９による処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】層境界補間部１０９による設定される探索範囲を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、適宜図面を参照しながら本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１０】
本実施例に係る画像処理システム１００では、画像処理装置１０１が、断層画像取得装置１０２から受け取った網膜の断層画像から、層構造の位置及び種類を特定する。その際に、断層画像において異なる構造である各部位に対して、層境界を特定するための異なるテンプレート情報を用いる。
【００１１】
また、テンプレートを用いて特定された層境界の位置から、テンプレートにより特定されなかった層境界を補間する。その際には、特定された層境界の位置から未だ特定されていない層境界が存在すると考えられる範囲を設定し、その範囲内における輝度値の変化に基づいて層境界を特定する。以下、画像処理システム１００の構成および処理を説明する。
【００１２】
図１に基づいて画像処理システム１００の構成を説明する。画像処理装置１０１は例えば電子計算機であり、画像取得部１０３、画像変換部１０４、輝度情報生成部１０５、検出部１０６、構造判定部１０７１、表示制御部１１０、記憶部１１１を備える。これらの各部は回路により実装されていても、画像処理装置１０１のハードウェアとソフトウェアの協働によりこれら各部の機能ブロックが実現されていてもよい。ソフトウェアを利用する場合には、画像処理装置１０１の不図示のＣＰＵが、同じく不図示のＲＯＭ内に保持された図４、図７及び図１１に記載の機能を実現するためのプログラムを格納され、これを不図示のＲＡＭに展開し逐次実行する。これにより、電子計算機のハードウェアとソフトウェアが協働して本発明が実現されることとなる。
【００１３】
断層画像取得装置１０２は例えば光干渉断層計（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）の原理を利用した光干渉断層撮像装置である。この装置の詳細は後述する。
【００１４】
画像処理装置１０１の画像取得部１０３は断層画像取得装置１０２から断層画像を取得する。この断層画像は、網膜の表面における所定の二次元領域を走査して得られた網膜の三次元領域の断層画像であり、網膜内部の層構造を画像化したものである。この画像は、複数の二次元の断層画像（Ｂスキャン画像）として取得しても、網膜の表面において信号光が照射された複数の位置の一次元画像（Ａスキャン画像）として取得しても、Ａスキャン画像から生成される三次元ボリュームデータとして取得してもよい。
【００１５】
画像変換部１０４は、取得した断層画像のエッジを強調するＳｏｂｅｌフィルタを適用したＳｏｂｅｌ画像と、平滑化画像を生成するメディアンフィルタを適用したメディアン画像とを、変換画像として得る。
【００１６】
輝度情報生成部１０５は、Ｓｏｂｅｌ画像及びメディアン画像から水平方向の所定位置における深さ方向の位置と輝度値の関係を示す情報を生成する。この情報として、所定の水平方向の位置における深さ方向のプロファイルを生成する。プロファイルは、深さ方向の位置と値の関係を示す情報であり、水平方向に１画素の幅を持つ。このプロファイルは、深さ方向に並ぶ画素列を元データとして生成される。Ｓｏｂｅｌ画像は画像のエッジを強調する画像であるため、Ｓｏｂｅｌ画像における輝度値は原画像における輝度変化の値を示す。
【００１７】
なお、一つのプロファイルの生成する際の所定位置として、上記のように一次元の画像領域を用いなくても、水平方向の数画素の幅を持ち、深さ方向に画素が並んだ二次元の画像領域をこの所定位置として用いてもよい。あるいは三次元の画像領域を所定位置として用いてもよい。このプロファイルが作成された水平方向の位置における深さ方向に存在する層境界が特定される。ここで水平方向とは、信号光を照射する方向（Ａスキャン方向）と垂直な方向であり、好ましくは画像における水平方向と一致する。黄斑や視神経乳頭部を除いたほとんどの正常眼では、層の広がる方向または層に沿う方向が水平方向である。また深さ方向とは信号光を照射する方向（Ａスキャン方向）であり、好ましくは画像における垂直方向と一致する。網膜層は深さ方向に各層が積層された構造を有しているため、黄斑や視神経乳頭部を除いたほとんどの正常眼では、層が積層され重なる方向が深さ方向である。輝度情報生成部１０５が生成するプロファイルの水平方向の位置は、所定の間隔、例えば５画素間隔とする。このプロファイルが作成される位置以外では本発明による層境界の特定が行われないが、プロファイルに基づき特定された層境界の位置に基づいて周知の方法により補間すればよい。
【００１８】
検出部１０６は各位置のＳｏｂｅｌ画像のプロファイルから深さ方向に積層された各層の層境界の位置を示す特徴点を取得する。本実施例においては、特徴点はプロファイルにより示される深さ方向へのエッジのうち所定の閾値よりも大きいものとする。なお、ここでエッジとは、画像における輝度値の勾配を指す。所定の閾値は実験的に定められる値であり、本発明における本発明に第一の閾値に相当する。なおここで層境界とは、断層画像において所定の厚さを有する層と層の界面を指すこととする。画像の解像度によっては、１画素よりも小さい厚みを有する層は境界として検出されることもあるが、これについても境界として扱う。第一の閾値は、プロファイルから算出される統計量などに基づいてプロファイル毎に変更して定めてもよい。
【００１９】
構造判定部１０７１は、検出部１０６により検出された層境界の数に応じて層構造を判定する。ここでいう層構造とは、層または層境界の数、位置及び種類、血管や白斑による偽像の有無並びに視神経乳頭部や黄斑部や黄斑部及び視神経乳頭部以外の領域であるか否かを指す。本実施例においては、構造判定部１０７１は層境界の位置及び種類を決定する決定手段に相当する。構造判定部１０７１は、テンプレート選択部１０７、層境界特定部１０８、層境界補間部１０９を有している。
【００２０】
テンプレート選択部１０７は、プロファイルから取得された特徴点の数に応じてプロファイルに対してテンプレート情報を割り当てる。このテンプレート情報は、層境界の種類及び位置、層境界間つまり層領域の輝度値の大小関係を示す情報である。記憶部１１１には、このテンプレートが網膜層の構造や血管の有無などの状況に対応させて複数保持されており、このテンプレート情報によりプロファイルから層境界の位置及び種類を特定する。テンプレート情報には特徴点の数の情報が対応付けられて格納されており、これにより特徴点に応じてテンプレートを決定することができる。テンプレートは、予め層境界の位置及び種類が特定された同一部位の複数の断層画像から平均値や中央値を取ることにより作成される参照用のプロファイルから、層境界の位置及び種類の情報と、層境界間の輝度値の大小関係の情報とを抽出して作成される。各層の輝度値の情報を有していてもよい。
【００２１】
例えば、黄斑部や視神経乳頭部における網膜層の構造はこれら以外の網膜層の構造と異なっており、これら部位に対応したテンプレートが用意されている。また、網膜層の所定の位置に血管がある場合には、信号光が血管により吸収され血管下の領域の信号強度が著しく弱くなるため、血管がない場合と比べてプロファイルが異なる。そのような状況に対応させて、例えば同じ黄斑部であっても血管の有無により異なるテンプレートが用意されている。その他、病変の有無等、想定し得るあらゆるプロファイルの変化に対応させてプロファイルを用意する。テンプレート情報の作成は、複数の被検眼の断層画像から実験的に行われるものである。なお、処理時間を考慮して、そのうち一部のプロファイルのみを選択可能としておいてもよい。テンプレートの具体例については後述する。
【００２２】
層境界特定部１０８は、テンプレートを各プロファイルに適用して断層画像から層構造を特定する特定手段または第一の特定手段を構成する。ここでいう層構造の特定とは、層構造の位置またはその種類を特定することを指す。特定された層境界の情報はプロファイルまたは断層画像と関連付けられて記憶部１１１またはデータサーバ１１３に保持される。この特定処理の詳細については後述する。
【００２３】
層境界補間部１０９は、テンプレートの適用により特定されなかった層境界の位置を特定することにより補間する特定手段または第二の特定手段を構成する。ここで補間された層境界位置情報は、層境界補間部１０９により補間された旨の情報を関連付けられ、更にプロファイルまたは断層画像と関連付けられて記憶部１１１またはデータサーバ１１３に保持される。この補間処理の詳細については後述する。
【００２４】
表示制御部１１０は、断層画像と層境界の種類及び位置の情報とを表示部１１２に表示させる制御を行う。この制御は、表示部１１２に対して、断層画像を表示させるとともに、断層画像上に層境界の位置が層の種類毎に色分けして表示させる制御を行う。また、テンプレートにより特定された層境界の位置と補間処理により特定された層境界の位置を異なる表示形態で表示することとしてもよい。
【００２５】
記憶部１１１は、画像処理装置１０１の各部が必要とする情報や、各部により出力された情報を記憶する。例えば、検出部１０６に利用される第一の閾値またはその算出方法、テンプレート選択部１０７等が利用するテンプレート情報や、層境界補間部１０９が利用する探索範囲の設定値や、第二の閾値などが保持される。
【００２６】
表示部１１２は、例えば液晶ディスプレイであり、画像処理装置１０１により出力される断層画像や層境界の位置及び種類を表示する。データサーバ１１３は、断層画像取得装置１０２により取得された断層画像を書誌情報とともに記憶する記憶部である。
【００２７】
図２に従い断層画像取得装置１０２の構成の詳細を説明する。断層画像取得装置１０２は、いわゆるフーリエドメイン型の光干渉断層撮像装置である。断層画像取得装置１０２は不図示の操作者による操作に応じて、不図示の被検眼の撮影を行い、得られた画像を画像処理装置１０１やデータサーバ１１３へと送信する。
【００２８】
光源１１４は光を射出し、ビームスプリッタ１１５はその光を測定光１２４と参照光１２５とに分割する。測定光１２４は、観察対象である眼１１８を経由した戻り光１２６となって戻される。ここで戻り光１２６は、眼１１８における測定光の反射光及び散乱光を含む概念である。
【００２９】
ビームスプリッタ１１５はまた、戻り光１２６と参照光１２５を合波し干渉光１２７を生成する干渉光生成手段として機能する。回折格子１２０はこの干渉光を分光し、レンズ１２１により一次元センサ１２２上に結像される。一次元センサ１２２の各画素回路は受光した光量に応じた電気信号を出力する。画像形成部１２３は一次元センサ内の位置つまり干渉光の波数でフーリエ変換し、眼１１８の断層画像を得る。
【００３０】
次に、光源１１４の周辺について説明する。光源１１４は代表的な低コヒーレント光源であるＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ  Ｄｉｏｄｅ）である。波長は８３０ｎｍ、バンド幅５０ｎｍである。このバンド幅は、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。また、光源の種類は、ここではＳＬＤを選択したが、低コヒーレント光が射出できればよく、ＡＳＥ（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ  Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）等も用いることができる。また、波長は眼を測定することを鑑みると、近赤外光が適する。さらに波長は、得られる断層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く、ここでは８３０ｎｍとする。観察対象の測定部位によっては他の波長を選んでもよい。
【００３１】
参照光１２５の光路について説明する。ビームスプリッタ１１５によって分割された参照光１２５は、参照物体であるミラー１１９により反射され、ビームスプリッタ１１５に戻る。この光路長は測定光１２４と同じ長さにすることにより、参照光と測定光を干渉させることができる。
【００３２】
次に、測定光１２４の光路について説明する。ビームスプリッタ１１５によって分割された測定光１２４は、ＸＹスキャナ１１６のミラーに入射する。ＸＹスキャナ１１６は入射した測定光１２４を眼１１８へと向けるとともに、その方向を逐次変更することで眼１１８の網膜上を光軸に垂直な方向に二次元的にラスタースキャンする走査光学系として機能する。ＸＹスキャナ１１６は簡単のため一つのミラーとして記したが、実際にはＸスキャン用ミラーとＹスキャン用ミラーとの２枚のミラーが近接して配置されている。また、測定光１２４の中心はＸＹスキャナ１１６のミラーの回転中心と一致するように調整されている。レンズ１１７は網膜上に測定光１２４を集光する。これらの光学系により、測定光１２４は眼１１８に入射すると、眼１１８の網膜からの反射や散乱により戻り光１２６となる。なお、網膜のある点に測定光を入射させて一次元の画像を生成することをＡスキャンと呼び、この一次元の画像をＡスキャン画像という。また、このＡスキャンを網膜表面における所定の線上に沿って所定の間隔で行い二次元の画像を生成する操作をＢスキャンと呼び、この二次元画像をＢスキャン画像と呼ぶ。Ｂスキャンにより、測定光の入射位置が所定の間隔で順次変更される各位置の複数のＡスキャン画像が得られ、この複数のＡスキャン画像に補間処理等を施して二次元のＢスキャン画像が得られることとなる。
【００３３】
また、通常ＯＣＴ装置では撮像位置をモニタするために、不図示の走査型レーザー検眼鏡または、眼底像を二次元で撮像する光学系を持っている。
【００３４】
次に分光系について説明する。前記の様に干渉光１２７は回折格子１２０により分光されるが、この分光は光源の中心波長、バンド幅と同じ波長条件で分光を行う。また、干渉光を測定する一次元センサは一般的にＣＣＤ型やＣＭＯＳ型があるが、どちらを用いてもよい。
【００３５】
以上のような断層画像取得装置１０２としての光干渉断層撮像装置にて撮像された断層画像を画像処理装置１０１が解析する。なお、断層画像取得装置１０２は必ずしも光干渉断層撮像装置自体でなくてもよく、光干渉断層撮像装置により撮影されデータサーバ１１３から断層画像を取得する装置であってもよい。
【００３６】
次に図３に基づいて、上述の断層画像取得装置１０２により取得され画像処理装置１０１により層構造が特定される網膜の断層画像の例を説明する。
【００３７】
次に、本実施例に係る層構造を同定する処理の適用対象である網膜層の構造について図３を用いて説明する。図３（ａ）は網膜の黄斑部の断層像を模式図として示したものであり実線で層境界の位置が示されている。黄斑部の二次元断層像（Ｂ−Ｓｃａｎ画像、以下、断層像と呼ぶ）Ｔ１〜Ｔｎの夫々はＡ−Ｓｃａｎを網膜表面の１ラインで行い二次元画像として構成したものである。Ａ−Ｓｃａｎは連続して行うわけではなく、１ライン上にて所定の間隔で行われるため、隣り合うＡ−Ｓｃａｎの間は所定の補間方法により補間して二次元画像が構成される。
【００３８】
断層像Ｔｎにおいて、内境界膜（ＩＬＭ：Ｉｎｎｅｒ  Ｌｉｍｉｔｉｎｇ  Ｍｅｍｂｒａｎｅ）の界面Ｌ１、神経線維層（ＮＦＬ：Ｎｅｒｖｅ  Ｆｉｂｅｒ  Ｌａｙｅｒ）とその下部層との境界Ｌ２、神経線維層Ｌ２’が示されている。また内網状層とその下部の層との境界Ｌ３、外網状層をその下部の層との境界Ｌ４が示される。また、視細胞内節外節接合部（ＩＳ／ＯＳ：Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｉｎｎｅｒ  ａｎｄ  ｏｕｔｅｒ  ｓｅｇｍｅｎｔｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐｈｏｔｏｒｅｃｅｐｔｏｒｓ）の境界Ｌ５、網膜色素上皮（ＲＰＥ）の下側の境界Ｌ６が示されている。このように、網膜は深さ方向に複数の層が積層された層構造を有している。
【００３９】
なお、ＯＣＴ撮像装置の性能によっては、ＩＳ／ＯＳとＲＰＥの境界が区別不可となる場合があるが、本発明においてはその精度は問題にしないこととする。また、内境界膜（ＩＬＭ）や視細胞内節／外節接合部（ＩＳ／ＯＳ）は実際には所定の厚みを持つ層であるが、ごく薄い層であるため画像上では線で表示されている。そのため、画像の解像度がある程度低い状態では、例えば内境界膜の界面と内境界膜自体が画像上区別不可能となる。そのため、内境界膜の界面を特定することは内境界膜自体を特定することと実質的に同義となる。また、層境界と界面とは実質的に同義として用いる。
【００４０】
一般に網膜はこのように複数の層が積層された層構造を有しているが、部位や病変によってはこれと異なる構造を取り得る。図３（ｂ）も同じく網膜の黄斑部の断層画像である。ここでは、血管Ｖ１が存在しており、血管内の赤血球により信号光が減衰するため、血管Ｖ１のある水平方向の領域Ｓ２において、血管下の領域が画像化されず、偽像が発生してしまう。そのため、血管の存在しない領域Ｓ１と比較して、断層画像により特定される見かけ上の構造が異なっている。なお血管に限らず、白斑によっても白斑下の領域に偽像が発生することがある。
【００４１】
これら病変等の異常や構造の変化が大きいのは現れるのは内境界膜Ｌ１から網膜色素上皮の境界Ｌ６までの間の層であるため、これらの層を特定した後、その内部の層を特定することとなる。
【００４２】
図４に示したフローチャートに従い上述の構成を有する画像処理装置１０１の処理の流れを説明する。本実施例における処理では、内境界膜の界面及び視細胞内節外節接合部の界面を特定する。なお、内境界膜または視細胞内節外節接合部についての界面とは、これら層と他の層との境界を指す。本実施例では下側から上側へのエッジを見ているため、深さ方向から見て上側の界面の位置を特定する処理である。画像の解像度によってはこれら層の幅が画像の１画素よりも狭い場合もありうる。この場合には、層境界として特定される位置が上側の界面、下側の界面、または層そのものの位置とが画像上では区別がつかなくなる場合があり、そのような場合には層の界面を特定することと層自体を特定することは同義である。
【００４３】
（ステップＳ４０１）
ステップＳ４０１において、画像取得部１０３は断層画像取得装置１０２で撮像したＯＣＴ断層画像を取得する。
【００４４】
（ステップＳ４０２）
ステップＳ４０２において、画像変換部１０４は画像取得部１０３で取得したＯＣＴ断層像に対して画像変換を行う。
【００４５】
本実施形態では断層像に対して、メディアンフィルタ（以後、メディアンフィルタで変換した画像をメディアン画像とする）と、２種類のＳｏｂｅｌフィルタを適用した。この２種類のＳｏｂｅｌフィルタとは、Ａ−ｓｃａｎラインの深度方向に対して、輝度値の低い画素から高い画素へのエッジを強調するＳｏｂｅｌフィルタと、輝度値の高い画素から低い画素へのエッジを強調するＳｏｂｅｌフィルタである。以後これらのフィルタで変換した画像を順にＳｏｂｅｌ画像Ａ、Ｓｏｂｅｌ画像Ｂとする。
【００４６】
図５にＯＣＴ断層像に対して２種類のＳｏｂｅｌフィルタを適用した例を示す。図５（ａ）はＳｏｂｅｌ画像Ａの例であり、特に、内境界膜と視細胞内節外節接合部のエッジが強調された画像になる。また、図５（ｂ）はＳｏｂｅｌ画像Ｂの例であり、特に、神経線維層境界、内網状層、外網状層、網膜色素上皮が強調された画像になる。本ステップでは画像変換により、メディアン画像、Ｓｏｂｅｌ画像Ａ、Ｓｏｂｅｌ画像Ｂを作成し、データサーバ１１３に保存する。
【００４７】
但し、画像変換の方法はこれに限定されるものではなく、例えばメディアンフィルタの代わりに平均値フィルタのような平滑化フィルタを用いてもよい。さらに、本実施形態のような、平滑化フィルタやエッジ強調フィルタの他に、ガンマ補正のような階調変換フィルタやモルフォロジーフィルタなどを用いて画像変換を行ってもよい。また、画像変換を行わず、原画像輝度値のまま、次ステップの入力としてもよい。
【００４８】
（ステップＳ４０３）
ステップＳ４０３において、輝度情報生成部１０５はステップＳ４０２で変換した画像から輝度情報を生成する。
【００４９】
本実施形態では、所定位置の画像領域で深度方向に、１画素単位で輝度値を調べ、輝度情報としてプロファイルを作成する。所定位置はＡスキャンラインすなわち深さ方向に並んだ一次元の画像領域とする。Ａ−Ｓｃａｎラインとは画像における深さ方向の画素の列を指す。プロファイル画像の深さ方向はＯＣＴにおける軸方向のスキャン（Ａスキャン）の方向と一致する。必ずしもＡスキャンが行われた位置に対応する画素列でなくてもよい。本実施形態では幅２５６ｐｉｘｅｌ、高さ２５０ｐｉｘｅｌの断層像に対して、幅５ｐｉｘｅｌ間隔でＡ−ｓｃａｎラインを走査するため、一枚のＢスキャン画像に対して５０本のＡ−ｓｃａｎラインを網膜層境界の特定対象とする。これらの各Ａ−ｓｃａｎラインでプロファイルが生成される。これを、前ステップから入力された変換画像についてそれぞれ行い、データサーバ１１３に保存する。記憶部１１１に保存してもよい。
【００５０】
但し、輝度情報の作成方法はこれに限定されるものではなく、例えば１画素単位ではなく、複数の画素からなるブロック領域を用いて作成してもよい。  さらに、Ａ−Ｓｃａｎラインを走査する間隔もこれに限定されるものではない。
【００５１】
（ステップＳ４０４）
ステップＳ４０４において、検出部１０６はステップＳ４０３で作成した輝度情報から特徴領域を取得する。
【００５２】
本実施例では、Ｓｏｂｅｌ画像Ａから作成されたプロファイルを調べ、そのうち所定の閾値以上である領域を特徴領域として取得する。Ｓｏｂｅｌ画像は画像のエッジを強調する画像であり、深さ方向の輝度変化が所定の閾値以上となっている領域を意味する。以下、この領域をピーク領域またはピークと称する。
【００５３】
ある断層像からピークを検出する例を、図６を用いて説明する。図６のＯＣＴ断層画像で、Ａ６は断層画像中の一つのＡ−ｓｃａｎライン（画素列）を表す。
【００５４】
ＰＳＡ６はＡ−ｓｃａｎラインＡ６のＳｏｂｅｌ画像Ａのプロファイル、ＰＳＢ６はＡ−ｓｃａｎラインＡ６のＳｏｂｅｌ画像Ｂのプロファイルを表す。ステップＳ３０２で説明したとおり、Ｓｏｂｅｌ画像Ａ、Ｂのプロファイルは特定の網膜層境界が強調され、輝度変化のグラフにおいてピークとして現れる。本実施形態では、閾値Ｔｈを設定し、この閾値以上の領域の領域だけをピークとみなす。この閾値が本発明における所定の閾値または第一の閾値に相当する。このようにピークをＡ−Ｓｃａｎライン毎に検出し、それぞれのピークの位置、大きさをデータサーバ１１３に保存する。ここでピークの位置及び大きさとは、ピーク領域における極大点の位置及び大きさとする。このピークの極大となる点を特徴点とする。本実施例では、検出部１０６がこのピークの位置を層境界の位置として取得する。この段階では、位置が特定された層境界がどの種類であるかは特定されていない。
【００５５】
なお、特徴領域の検出方法はこれに限定されるものではない。また、特徴点も極大値のみでなく、例えばプロファイルの最大点や最小点など、特徴領域内の点を採用してよい。
【００５６】
以下、ステップＳ４０５及びＳ４０６において、検出部１０６の検出した層境界またはエッジに基づいて構造判定部１０７１が構造を判定する処理を行う。本実施例では、各Ａスキャンラインにおいて存在する層境界の種類を決定する。
【００５７】
（ステップＳ４０５）
ステップＳ４０５において、テンプレート選択部１０７では、ステップＳ４０４で検出した特徴点からおおよその網膜層構造を把握する。そして、その層構造に応じてテンプレートを選択する。これにより、検出部１０６が取得した位置の層境界のいずれかが対応する層境界の種類が決定することとなる。そして、層境界特定部１０８はステップＳ４０４にて取得した位置とテンプレート情報とを用いて、層境界の種類との対応関係を特定する。
【００５８】
本ステップの詳しい処理は図７のフローチャートを用いて説明する。図７のフローチャートではＡ−ｓｃａｎライン単位で処理する。全てのＡ−ｓｃａｎラインで、図７のフローチャートの処理を終えたら、ステップＳ４０６へ進む。
【００５９】
（ステップＳ４０６）
ステップＳ４０６において、層境界補間部１０９では、網膜層境界が特定されていないＡ−ｓｃａｎラインにおいて、網膜層境界を補間する。
【００６０】
本ステップの詳しい処理は図８のフローチャートを用いて説明する。図８のフローチャートではＡ−ｓｃａｎライン単位で分岐しながら処理されていく。全てのＡ−ｓｃａｎラインで、図８のフローチャートの処理を終えたら、ステップＳ４０７へ進む。
【００６１】
（ステップＳ４０７）
ステップＳ４０７において、所定間隔のＡ−ｓｃａｎライン毎に特定した内境界膜または視細胞内節外節接合部の境界点をつなぎ合わせ、表示制御部１１０が表示部１１２に表示させる。
【００６２】
このように、画像上の特徴から特定すべき層境界の種類を決定することにより、層境界の種類を特定する誤りを減らすことができる。また、テンプレートを選択して適用し、層境界を特定することにより、画像上の特徴に合わせて層境界の位置を特定することができるため、層境界の位置の精度または信頼性を向上させることができる。
次に図８に従い、上述のステップＳ４０５においてテンプレート選択部１０７及び層境界特定部１０８が実行する処理の流れを説明する。
【００６３】
（ステップＳ７０１）
ステップＳ７０１において、テンプレート選択部１０７は解析の対象とする画素列（Ａスキャンライン）を選択する。この画素列は、水平方向に対して５画素間隔で深さ方向に並ぶ画素列を順に選択していく。なおこれに限らず間隔は任意に設定してよい。
【００６４】
（ステップＳ７０２）
ステップＳ７０２において、テンプレート選択部１０７では、Ａ−ｓｃａｎライン毎に特徴点を数え、特定対象とする層境界の種類を決定する。特徴点の数が二つである場合には、内境界膜の界面と視細胞内接外節接合部の界面を特定すべき層境界として決定し、ステップＳ７０３に進む。特徴点の数が二つでない場合にはステップＳ７０５へと進む。
【００６５】
具体的な処理は図８を用いて説明する。図８は網膜の断層画像であり、Ａ８１とＡ８２は断層像中のＡ−ｓｃａｎラインを表す。ＰＳＡ８１とＰＳＡ８２はＳｏｂｅｌ画像Ａから求めたプロファイルを表す。網膜層を把握するために、プロファイル中のピークを数える。図８に示された断層画像では、血管Ｖ１による偽像が発生し視細胞内節外節接合部が画像中に現れないＡ−ｓｃａｎラインが存在している。そのため、Ａ−ｓｃａｎ  ライン毎にＳｏｂｅｌ画像Ａのプロファイル中のピークを数え、ピークが二つ存在するとき、そのＡ−ｓｃａｎラインには内境界膜及び視細胞内節外節接合部が画像中に存在する可能性が高いと判定する。特定対象の層境界の種類は内境界膜及び視細胞内節外節接合部と決定する。その後、ステップＳ７０２へ進む。ピークが一つ存在するとき、そのＡ−ｓｃａｎラインには内境界膜だけが画像中に存在する可能性が高いと判定し、特定対象の層境界の種類は内境界膜と決定する。ステップＳ３０３へ進む。ピークが二つでも一つでもないとき、ノイズが存在する可能性が高い判定し、特定対象の層境界の種類はなしと決定する。そのＡ−ｓｃａｎラインでは網膜層境界を特定しない。
【００６６】
（ステップＳ７０３）
ステップＳ７０３において、テンプレート選択部１０７は特徴点すなわちエッジとして検出される層境界の数に応じたテンプレートを記憶部１１１から選択する。
【００６７】
（ステップＳ７０４）
層境界特定部１０８では、ステップＳ７０２において、内境界膜・視細胞内節外節接合部が存在する可能性が高いと判定されたＡ−ｓｃａｎラインに対して各層境界の特定を行う。ここで、テンプレート情報を用いて二つの特徴点の位置を浅い方から順に内境界膜の界面、視細胞内節外節接合部の界面として特定する。
【００６８】
なお以下のような処理をすることも可能である。具体的な処理は図９を用いて説明する。図９は網膜の断層像であり、Ａ９は断層像中の一つのＡ−ｓｃａｎラインを表す。ＰＳＡ９はＳｏｂｅｌ画像Ａから求めたプロファイル（以後、プロファイルＰＳＡ９とする）、ＰＭＤ９はメディアン画像から求めたプロファイル（以後、プロファイルＰＭＤ９）である。また、本ステップでは内境界膜・視細胞内節外節接合部の二層の境界を特定するため、メディアン画像から求めたプロファイルの参照用プロファイルＰＲＥ９（以後、プロファイルＰＲＥ９）を用意する。プロファイルＰＲＥ９は内境界膜・視細胞内節外節接合部の二層が存在するＡ−ｓｃａｎラインのプロファイルの典型例である。ここで典型例とは、ノイズが存在せず、且つ、内境界膜・視細胞内節外節接合部の二層が存在するＡ−ｓｃａｎラインにおける、各層の輝度の傾向を示したものである。例えば、内境界膜と視細胞内節外節接合部の間の輝度値を見たとき、神経線維層や内網状層が存在するために、内境界膜寄りの方が輝度値が高い傾向にある。そのような輝度の特徴を示すプロファイルＰＲＥ９を作成しておく。なお、このプロファイルＰＲＥ９は各網膜層の輝度の傾向と位置関係が参照できればよく、部位によって変化する各網膜層の厚さには対応させないため、内境界膜・視細胞内節外節接合部の二層が存在するＡ−ｓｃａｎラインであればどこでも使用することができる。これを用いて、二つのピークが内境界膜・視細胞内節外節接合部に当てはまるか否かを判定する。
【００６９】
まず、プロファイルＰＳＡ９における各ピーク間の平均輝度値を算出する。輝度値はプロファイルＰＳＡ９の位置に対応したプロファイルＰＭＤ９の値を用いる。プロファイルＰＳＡ１０における２つのピークを、浅い位置から第一ピーク、第二ピークとする。平均輝度値を算出する範囲は、第一ピークと第二ピーク間（以後、ピーク間Ａ１とする）、第一ピークと第二ピークの間を二等分し、第一ピークに近い方の範囲（以後、ピーク間Ａ１１とする）と第二ピークに近い方の範囲（以後、ピーク間Ａ１２とする）である。また、背景（画像中の網膜層以外の領域）の平均輝度値も算出する。本実施形態ではメディアン画像に対して経験的に決定した閾値を用いて二値化し、閾値以下の領域だけを対象にして平均輝度値を算出する。但し、背景の平均輝度値の算出方法はこれに限定されるものではなく、二値化における閾値の決定を判別分析法やＰ−ｔｉｌｅ法などを用いて決定してもよい。また、網膜層の存在しない画像の上端や下端の輝度値を用いて平均輝度値を算出してもよい。
【００７０】
次にプロファイルＰＲＥ９に習って、算出した平均輝度値の大小関係を比較する。プロファイルＰＲＥ９から、平均輝度値において、ピーク間Ａ１＞背景の平均輝度値、ピーク間Ａ１１＞ピーク間Ａ１２という条件が導かれる。これらに算出した平均輝度値を当てはめて、内境界膜・視細胞内節外節接合部の二層の妥当性を確かめる。条件を全て満たしたとき、第一ピーク、第二ピークはそれぞれ内境界膜・視細胞内節外節接合部の境界として特定され、データサーバ１１３に保存される。条件を一つでも満たさないものがあったとき、そのＡ−ｓｃａｎラインでは網膜層境界を特定しない。
【００７１】
（ステップＳ７０５）
ステップＳ７０５において、テンプレート選択部１０７は、Ａスキャンライン上のエッジの数が一つであるか否かを判定する。一つと判定された場合には、内境界膜の界面を特定すべき層境界として特定する。ステップＳ７０６に進む。０または３以上と判定された場合には、適切なテンプレートが存在しないとして、ステップＳ７０８に進む。このように、層境界が存在するとしても、適切なテンプレートが存在しないと判定される場合には、層境界の検出の誤りがある可能性が高いとして特定を行わない。これにより、Ａスキャンライン全体の情報を用いて、当該Ａスキャンラインにおける層構造の判定を行うため、ノイズや構造の変化に強い層構造の判定が実現されることとなる。
【００７２】
（ステップＳ７０６）
ステップＳ７０６において、テンプレート選択部１０７は、特徴点が一つの場合のテンプレートを選択して、記憶部１１１から取得する。
【００７３】
（ステップＳ７０７）
層境界特定部１０８は内境界膜だけが画像中に存在する可能性が高いと判定されたＡ−ｓｃａｎラインに対して各層境界の特定を行う。ここで、テンプレート情報を用いて一つの特徴点の位置を内境界膜の界面として特定する。
【００７４】
なお以下のような処理をすることも可能である。具体的な処理は図１０を用いて説明する。図１０は網膜の断層像であり、Ａ１０は断層像中の一つのＡ−ｓｃａｎラインを表す。ＰＳＡ１０はＳｏｂｅｌ画像Ａから求めたプロファイル（以後、プロファイルＰＳＡ１０とする）、ＰＭＤ１０はメディアン画像から求めたプロファイル（以後、プロファイルＰＭＤ１０）である。また、本ステップでは内境界膜の境界を特定するため、メディアン画像から求めたプロファイルの参照用プロファイルＰＲＥ１０（以後、プロファイルＰＲＥ１０）を用意する。この参照用プロファイルは内境界膜と、その下に偽像が存在するＡ−ｓｃａｎラインのプロファイルの典型例である。これを用いて、ピークが内境界膜に当てはまるか否かを判定する。
【００７５】
本ステップでは、プロファイルＰＳＡ１０とプロファイルＰＭＤ１０を用いて、ピーク前後の所定の範囲内における平均輝度値を算出する。具体的には、Ａ−ｓｃａｎライン上で、ピークの前後１０画素（以後、ピーク上Ｂ１、ピーク下Ｂ２とする）をそれぞれ算出範囲とする。
【００７６】
次にプロファイルの典型例に習って、算出した平均輝度値の大小関係を比較する。ＰＲＥ１０から、平均輝度値において、ピーク上Ｂ１＜ピーク下Ｂ２という条件が導かれる。これらを算出した平均輝度値を当てはめて、内境界膜の妥当性を確かめる。条件を満たしたとき、ピークは内境界膜の境界として特定され、データサーバ１１３に保存される。条件を満たさなかったとき、そのＡ−ｓｃａｎラインでは網膜層境界を特定しない。
【００７７】
（ステップＳ７０８）
ステップＳ７０８にて、層境界特定部１０８が特定対象とする全てのＡスキャンラインが選択されたか否かを判定する。テンプレートが存在するとしないとに関わらずステップＳ７０１にて選択されたか否かが判定の基準とする。網膜層境界の特定対象となっている全てのＡ−ｓｃａｎラインが図７のフローチャートの処理を終了したらステップＳ４０６へ進む。ステップＳ７０８にて未だ選択されていないＡスキャンラインがあると判定された場合には、ステップＳ７０１の処理に進む。
【００７８】
このように、水平方向に対する所定の間隔でＡスキャンラインに対して特徴点であるエッジの数に応じて特定すべき層境界の種類を決定するため、画像における構造や特徴の変化に対応して層境界の種類を特定することができる。また、特徴点の数に応じたテンプレート情報に基づいて層境界の位置及び種類を特定するため、画像における構造や特徴の変化に対応して層境界の種類及び位置を特定することができる。
【００７９】
次に層境界補間部１０９がステップＳ４０６にて行う処理の詳細について図１１のフローチャートに従い説明する。この補間処理は層境界の種類毎に行われるものであり、例えば内境界膜の界面の補間処理として行われる。
【００８０】
（ステップＳ１１０１）
ステップＳ１１０１において、層境界補間部１０９では、層境界の位置の特定対象とするＡスキャンラインを選択する。ここでは、先述のステップＳ４０５の処理において層境界の位置が特定されていないＡスキャンラインが選択される。ここで、層境界の位置が特定されていないＡスキャンラインとは、テンプレートが存在しなかったＡスキャンラインである。
【００８１】
（ステップＳ１１０２）
層境界補間部１０９は、層境界を特定できていないＡ−ｓｃａｎラインを中心とした局所領域（以後、近傍領域とする）を考え、その領域内の特定されている網膜層境界の座標を基に補間する。具体的な説明は図１２を用いて行う。図中のＡ１２は網膜層境界が特定されていないＡ−ｓｃａｎラインであり、ＲはそのＡ−ｓｃａｎラインを中心とした近傍領域であり、近傍領域内に所定の本数のＡ−ｓｃａｎラインが含まれるように範囲を設定する。この近傍領域は、網膜層境界の特定対象となっているＡ−ｓｃａｎラインを中心に、周囲９×９本のＡ−ｓｃａｎラインが存在する範囲とする。ここで層境界補間部１０９が、特定対象とするＡスキャンラインの近傍領域内に網膜層境界が特定されているＡ−ｓｃａｎラインが所定の数より下回ると判定した場合、補間処理を行ったとしてもその信頼性は低い。この場合ステップＳ１１０７へ進み、補間処理は行わない。所定の数を上回るＡ−ｓｃａｎラインが近傍領域内に存在する場合にのみ、ステップＳ１１０３へと進み、補間処理を行う。所定の数を下回ったＡ−Ｓｃａｎラインについては、ステップＳ１１０１乃至Ｓ１１０７を繰り返すことで、徐々に近傍領域内の網膜層境界が特定されてゆき、所定の数を上回った時点で補間処理が行われることとなる。本実施形態では、所定の数を近傍領域内に存在する、網膜層境界の特定対象となっているＡ−ｓｃａｎラインの半数、つまり４０とする。
【００８２】
（ステップＳ１１０３）
ステップＳ１１０３において、層境界補間部１０９では、本ステップまでに網膜層境界を特定できていないＡ−ｓｃａｎラインについて、網膜層境界を特定するための特徴量を算出する。特徴量は本ステップまでに網膜層境界が特定されているＡ−ｓｃａｎラインの情報から算出される。
【００８３】
本実施例では、網膜層境界を特定できていないＡ−ｓｃａｎラインを中心とした局所領域（以後、近傍領域とする）を考え、その領域内の特定されている網膜層境界を基に基準位置を算出する。図１２のような網膜層境界が特定されていないＡ−ｓｃａｎラインを中心とした近傍領域を考える。近傍領域内で特定されている各網膜層境界のｚ座標平均値を求めて基準位置とする。基準位置を算出するか否かの判定条件もステップＳ４０２と同様に、近傍領域内に網膜層境界が特定されているＡ−ｓｃａｎラインが所定の数より大きいか小さいかで行う。基準位置を算出したら、層境界補間部１０９では、で算出した各層の基準位置を用いて層境界が存在すると考えられる画像領域を探索範囲として決定する。この探索範囲内においてＡ−ｓｃａｎラインの網膜層境界を特定する。基準位置として算出した各網膜層のｚ座標平均値を用いて、その座標値の前後、所定の深さ方向の範囲内を網膜層境界の探索範囲とする。本実施形態では、所定の範囲はｚ座標平均値の上下５画素とする。
【００８４】
なお、これに限らず探索範囲の設定は種々の形態を取ることができる。例えば、画像のノイズが少ない場合には探索範囲を大きく取ることでより正確に層境界の特定を行うことができる。また、層構造が比較的単調で平坦な場合には、探索範囲をそれほど大きく取る必要がないため、周囲の層構造の情報を用いて探索範囲を変えてもよい。
【００８５】
更には、ノイズの等方性などを利用して画像全体または処理対象のＡスキャンラインからノイズ成分を抽出し、局所的にノイズと信号成分を分離してもよい。
【００８６】
（ステップＳ１１０４）
Ｓ１１０４にて、層境界補間部１０９は探索範囲内でＳｏｂｅｌ画像Ａのプロファイルにおけるピーク領域を探索する。ピーク領域とは、Ｓｏｂｅｌ画像Ａのプロファイルにおける所定以上大きい極大値の付近の領域である。これは断層画像において輝度変化が所定の閾値を超える領域に対応する。この所定の閾値が本発明における第二の閾値に相当する。
【００８７】
探索範囲を限り、その中でピークを探すこととなるため、ステップＳ４０４にて検出部１０６が設定した第一の閾値よりも小さな閾値で小さなピーク領域を見つけることができる。また、近傍領域において特定済みの層境界の深さ方向の位置の平均値に基づいて探索範囲を設定するため、層境界が存在する確率の高い領域を設定することができる。
【００８８】
（ステップＳ１１０５）
層境界補間部１０９は、ピーク領域が存在するか否かを判定する。存在すると判定した場合には、補間対象となる層境界の存在位置が特定できると考えられるためステップＳ１１０６に進み補間処理を続行する。存在しないと判定した場合には、補間処理の信頼性が低くなると考えられるため、補間処理を行わずステップＳ１１０７へと進む。
【００８９】
なお、ステップＳ１１０５においてピーク領域が存在しないとき、その探索範囲内のＳｏｂｅｌ画像Ａのエッジ成分が一番大きな位置を網膜層境界と特定してもよい。
【００９０】
（ステップＳ１１０６）
層境界補間部１０９は、ピーク領域のうち、最も輝度変化が大きい位置を境界の位置として特定する。
【００９１】
（ステップＳ１１０７）
層境界補間部１０９は、特定対象となる全Ａスキャンラインにおいて層境界が特定されたか否かを判定し、未特定のＡスキャンラインがある場合にはステップＳ１１０１に進み、補間処理が行われる。全Ａスキャンラインにおいて層境界が特定された場合には、処理を終了する。なお、処理時間やループの回数によって処理を打ち切ってもよい。また、Ｓ１１０１からＳ１１０７のループを所定回数繰り返しても特定済みのＡスキャンラインの数が変わらない場合には処理を打ち切るとしてもよい。
【００９２】
このように、特定済みの層境界の深さ方向の位置に基づいて探索範囲を定め、この探索範囲内の輝度変化に基づいて層境界の位置を特定する。これによりＡスキャンライン全体における輝度変化に基づいて層境界を特定する場合に比べて精度を向上させることができる。また、探索範囲内を限ることにより、ピークを探索する際の閾値をより小さくすることができるため、より小さな輝度変化から層境界の位置を特定することができる。
【００９３】
以上、本実施例では、被検眼の断層像中の網膜層境界を特定する処理において、近傍領域における各網膜層の輝度値や境界の位置を算出し、その情報に基づいた網膜層境界の特定条件を設定する。これにより、網膜層の輝度値や層構造が変化しても間違えることなく網膜層境界を特定することができる。例えば、ＯＣＴでは同一の網膜層であっても、部位によってプロファイルが大きく変化する。そのような輝度値の変化が起きても、近傍領域から各網膜層の情報を使うことで、特定対象となっている部位に適した網膜層境界の特定条件を設定することができ、精度よく網膜層境界を特定することができる。また、個人差や機種による輝度値の傾向の違いについても、手作業による閾値の調整を行わずに、入力された画像から、適切な網膜層境界の特定条件を設定することができる。よって、眼部を撮影した光干渉断層画像において、異なる複数の構造が現れる場合であっても、層境界の種類を特定する際の誤りを減らすことができる。
【実施例２】
【００９４】
実施例２では、本発明を神経線維層の界面、内網状層の界面、外網状層の界面の特定に適用した例である。また、本実施例ではテンプレート情報の選択後に、画像のプロファイルとテンプレート情報とが適合するか否かを判定する。この判定部はテンプレート選択部が兼ねるが、判定部として機能する回路を別途設けてもよい。
【００９５】
ここで、内境界膜の界面と視細胞内節外節接合部の界面は予め特定されているものとする。神経線維層・内網状層・外網状層の構造に応じた参照用プロファイルをそれぞれ用意し、Ｓｏｂｅｌ画像Ｂのプロファイルから求めた特徴点の数によって、参照用プロファイルを切り換えることで各網膜層境界を特定する。
【００９６】
本実施例では、選択されたテンプレートが適切か否かを判定する際に、輝度変化のピーク位置の上下の領域の輝度値を用いる。網膜の各層毎の反射率が違うため、この層領域の輝度値を用いることにより、より層境界及び層の種類の特定を正確に行うことが可能である。
【００９７】
画像処理システムの構成については実施例１と同様であるため説明を省略する。
【００９８】
図１３に記載のフローチャートに従い、画像処理装置１０１が実行する処理の流れを説明する。なお、実施例１における処理と同様の部分については説明を省略する。
【００９９】
（ステップＳ１３０４）
ステップＳ１３０４では、内境界膜の界面と、視細胞内節外節接合部の界面とを特定する。この処理は、実施例１のように特定しても、その他の方法で特定してもよい。例えば、これら層境界の位置が予め特定されている断層画像を取得して、その特定された位置データを用いてもよい。この内境界膜の界面と視細胞内節外節接合部の界面の位置を利用して、神経線維層の界面、内網状層の界面、及び外網状層の界面を特定する。
【０１００】
（ステップＳ１３０６）
ステップＳ１３０６では、テンプレート選択部１０７がテンプレート情報を選択し、層境界特定部１０８が層境界を特定する処理を行う。詳細は後述するが、テンプレートの選択処理の後に、選択されたテンプレート情報と断層画像のプロファイルとが適合するか否かを判定する処理を行う点が実施例１と異なっている。
【０１０１】
（ステップＳ１３０７）
ステップＳ１３０７では、ステップＳ１３０６で特定できなかった層境界の位置を補間する処理を行う。詳細は後述するが、探索範囲内で発見されたピーク領域のうち、算出された平均Ｚ座標に最も近いピーク領域のピーク位置を層境界の位置として特定する点が実施例１と異なっている。
【０１０２】
上述のステップＳ１３０６にてテンプレート選択部１０７及び層境界特定部１０８が行う処理の流れを図１４のフローチャートに従い説明する。なお、実施例１の処理と共通する部分については説明を省略する。
【０１０３】
（ステップＳ１４０２）
ステップＳ１４０２の処理は、実施例１のステップＳ７０２、Ｓ７０３、Ｓ７０５、Ｓ７０６の処理をまとめて表現したものである。具体的な処理は図１５を用いて説明する。図１５は網膜の断層像であり、Ａ１５１とＡ１５２は断層像中のＡ−ｓｃａｎラインを表す。ＰＳＢ１５１とＰＳＢ１５２はＳｏｂｅｌ画像Ｂから求めたプロファイルを表す。なお、層構造判定処理に用いるプロファイルの深度方向の範囲は、予め特定された内境界膜の界面及び視細胞内節外節接合部の界面を上端・下端としているため、図１５のＰＳＢ１５１、ＰＳＢ１５２において、実線で描かれている範囲だけが処理に用いられる。
【０１０４】
網膜層を把握するために、テンプレート選択部１０７は内境界膜から視細胞内節外節接合部までの範囲で、プロファイル中のピークを数える。図１５にて示されるように、神経線維層が画像中に現れないＡ−ｓｃａｎラインも存在する。このような状況にも対応するため，Ａ−ｓｃａｎ  ライン毎にＳｏｂｅｌ画像Ｂのプロファイル中のピークを数え、ピークが三つ存在するとき、そのＡ−ｓｃａｎラインには神経線維層・内網状層・外網状層が存在する可能性が高いと判定する。これら各層が処理対象となっているＡ−ｓｃａｎラインにおいて存在する層境界または層の候補であり、ピークの位置がこれら各層の位置の候補となる。そして、ピークの数が三つの場合に対応する参照プロファイルを選択する。ピークが二つ存在するとき、そのＡ−ｓｃａｎラインには内網状層・外網状層が存在する可能性が高いと判定する。これら各層が、処理対象となっているＡ−ｓｃａｎにおいて存在する層の候補であり、ピークの位置がこれら各層の位置の候補とある。そしてこの場合、テンプレート選択部１０７は、ピークの数が二つの場合に対応する参照プロファイルを選択する。
【０１０５】
なお、本実施例において各層境界を特定する際にはＳｏｂｅｌ画像Ｂを用いている。このＳｏｂｅｌ画像Ｂは深さ方向に対して輝度値が大きい側から小さい側へと変わるいわゆる下側へのエッジを抽出した画像である。
【０１０６】
（ステップＳ１４０３）
ステップＳ１４０３において、テンプレート選択部１０７は処理対象のＡスキャンラインに対して参照プロファイルが選択されたか否かを判定する。選択されている場合には層境界の特定処理に入ることができるためステップＳ１４０４に進む。選択されていないと判定された場合には、ノイズが多く層境界の特定ができないとして次のＡスキャンラインに対してテンプレートの選択をする処理に移るためにステップＳ１４０８へと進む。
【０１０７】
（ステップＳ１４０４）
ステップＳ１４０４において、判定部では、ステップＳ１４０３において選択されたテンプレートが処理対象のＡスキャンラインに適合するか否かを判定するために、各特徴点間の輝度の平均値を算出する。
【０１０８】
（ステップＳ１４０５）
ステップＳ１４０５において、判定部では、算出した各特徴点間の輝度値の大小関係と、テンプレート情報である参照プロファイルの輝度情報と比較する。
【０１０９】
（ステップＳ１４０６）
ステップＳ１４０６にて、判定部は比較の結果からテンプレート情報が処理対象のＡスキャンラインに適合するか否かを判定する。適合すると判定した場合は層境界の特定処理が可能としてステップＳ１４０７に進み、適合しないと判定した場合にはテンプレートが決まらないため、特定を行わず、ステップＳ１４０８に進む。
【０１１０】
ステップＳ１４０７及びステップＳ１４０８の処理については実施例１と動揺であるため説明を省略する。
【０１１１】
ステップＳ１４０４からＳ１４０６までの具体的な処理を説明する。
【０１１２】
特徴点が３つである場合の具体的な処理を図１６を用いて説明する。図１６は網膜の断層像であり、Ａ１６は断層像中の一つのＡ−ｓｃａｎラインを表す。ＰＳＢ１６はＳｏｂｅｌ画像Ｂから求めたプロファイル（以後、プロファイルＰＳＢ１６とする）、ＰＭＤ１６はメディアン画像から求めたプロファイル（以後、プロファイルＰＭＤ１６）である。また、本ステップでは神経線維層・内網状層・外網状層の三層の境界を特定するため、メディアン画像から求めたプロファイルの参照用プロファイルＰＲＥ１６（以後、プロファイルＰＲＥ１６）を用意する。プロファイルＰＲＥ１６は神経線維層・内網状層・外網状層の三層が存在するＡ−ｓｃａｎラインのプロファイルの典型例である。ここで典型例とは、ノイズが存在せず、且つ、神経線維層・内網状層・外網状層の三層が存在するＡ−ｓｃａｎラインにおける、各層の輝度の傾向を示したものである。例えば、神経線維層の輝度値は内網状層・外網状層の輝度値よりも高い傾向が経験的にわかっており、そのような輝度の特徴を示すプロファイルＰＲＥ１６を作成しておく。なお、このプロファイルＰＲＥ１６は各網膜層の輝度の傾向と位置関係が参照できればよく、部位によって変化する各網膜層の厚さには対応させないため、神経線維層・内網状層・外網状層の三層が存在するＡ−ｓｃａｎラインであればどこでも使用することができる。これを用いて、三つのピークが神経線維層・内網状層・外網状層に当てはまるか否かを判定する。
【０１１３】
まず、プロファイルＰＳＢ１６における各ピーク間の平均輝度値を算出する。輝度値はプロファイルＰＳＢ１６の位置に対応したプロファイルＰＭＤ１６の値を用いる。プロファイルＰＳＢ１７における三つのピークを、浅い位置から第一ピーク、第二ピーク、第三ピークとする。平均値を算出する範囲は、内境界膜と第一ピーク間、第一ピークと第二ピーク間、第二ピークと第三ピーク間、第三ピークと視細胞内節外節接合部間とする。これらを順にピーク間Ａ１、ピーク間Ａ２、ピーク間Ａ３，ピーク間Ａ４とする。さらに第二ピークと第三ピークの間を二等分し、第二ピークに近い方の範囲（以後、ピーク間Ａ３１とする）と第三ピークに近い方の範囲（以後、ピーク間Ａ３２とする）についても、プロファイルＰＭＤ１６から平均輝度値を算出する。
【０１１４】
次にプロファイルＰＲＥ１６に習って、算出した平均輝度値の大小関係を比較する。プロファイルＰＲＥ１６から、平均輝度値において、ピーク間Ａ１＞ピーク間Ａ２、ピーク間Ａ１＞ピーク間Ａ３、ピーク間Ａ３＞ピーク間Ａ４、ピーク間Ａ３１＜ピーク間Ａ３２という条件が導かれる。これらに算出した平均輝度値を当てはめて、神経線維層・内網状層・外網状層の三層の妥当性を確かめる。条件を全て満たしたとき、第一ピーク、第二ピーク、第三ピークはそれぞれ神経線維層・内網状層・外網状層の境界として特定され、データサーバ１１３に保存される。条件を一つでも満たさないものがあったとき、そのＡ−ｓｃａｎラインでは網膜層境界を特定しない。
【０１１５】
特徴点が３つである場合の具体的な処理を図１７を用いて説明する。図１７は網膜の断層像であり、Ａ１７は断層像中の一つのＡ−ｓｃａｎラインを表す。ＰＳＢ１７はＳｏｂｅｌ画像Ｂから求めたプロファイル（以後、プロファイルＰＳＢ１７とする）、ＰＭＤ１７はメディアン画像から求めたプロファイル（以後、プロファイルＰＭＤ１７）である。また、本ステップでは内網状層・外網状層の二層の境界を特定するため、メディアン画像から求めたプロファイルの参照用プロファイルＰＲＥ１７（以後、プロファイルＰＲＥ１７）を用意する。この参照用プロファイルは内網状層・外網状層の二層が存在するＡ−ｓｃａｎラインのプロファイルの典型例である。典型例はステップＳ１４０２の考え方と同様に、ノイズが存在せず、且つ、内網状層・外網状層の二層が存在するＡ−ｓｃａｎラインにおける、各層の輝度の傾向を示したものであり、対象の二層が存在するＡ−ｓｃａｎラインであればどこでも使用することができる。これを用いて、二つのピークが内網状層・外網状層に当てはまるか否かを判定する。
【０１１６】
本ステップでも、まず、プロファイルＰＳＢ１７とプロファイルＰＭＤ１７を用いて、各ピーク間の平均輝度値を算出する。プロファイルＰＳＢ１７における２つのピークを、浅い位置から第一ピーク、第二ピークとする。平均輝度値を算出する範囲は、内境界膜と第一ピーク間、第一ピークと第二ピーク間、第二ピークと視細胞内節外節接合部間とする。これらピーク間を順にピーク間Ｂ１、ピーク間Ｂ２、ピーク間Ｂ３とする。さらに第一ピークと第二ピークの間を二等分し、第一ピークに近い方の範囲（以後、ピーク間Ｂ２１とする）と第二ピークに近い方の範囲（以後、ピーク間Ｂ２２とする）についても、プロファイルＰＭＤ１７から平均輝度値を算出する。
【０１１７】
次にプロファイルの典型例に習って、算出した平均輝度値の大小関係を比較する。ＰＲＥ１７から、平均輝度値において、ピーク間Ｂ１＞ピーク間Ｂ２、ピーク間Ｂ２＞ピーク間Ｂ３、ピーク間Ｂ２１＜ピーク間Ｂ２２という条件が導かれる。これらを算出した平均輝度値を当てはめて、内網状層・外網状層の二層の妥当性を確かめる。条件を全て満たしたとき、第一ピーク、第二ピークはそれぞれ内網状層・外網状層の境界として特定され、データサーバ１１３に保存される。条件を一つでも満たさないものがあったとき、そのＡ−ｓｃａｎラインでは網膜層境界を特定しない。
【０１１８】
このように、特徴点の数に応じて選択されたテンプレートが処理対象となるＡスキャンラインに適合するか否かを判定することにより、テンプレート選択の誤りに起因する層境界の特定の誤りを軽減することができる。また、テンプレート情報の適合を判断する際に、境界間の領域の輝度値を用いることで、層境界の同定の誤りを減らすことができる。
【実施例３】
【０１１９】
本実施例は、アルゴリズム切り換え部において、Ｓｏｂｅｌ画像のプロファイルにおけるピークの数ではなく、プロファイル同士のパターンマッチングによってアルゴリズムを切り換える実施例である。具体的には、処理対象となるメディアン画像のプロファイルと各参照用プロファイルを位置合わせし、対応する信号間の距離を算出する。そして、その距離の累積値が最も小さい参照プロファイルの層構造に従って、網膜層境界特定のアルゴリズムを切り換える。本実施形態では、神経線維層・内網状層・外網状層を特定する際のアルゴリズム切り換えを例に説明する。
【０１２０】
本実施例におけるテンプレート選択部１０７及び層境界特定部１０８が実行する処理の流れを示すフローチャートを図１８に示す。なお、実施例２において図１４のフローチャートに示される処理と同様の処理については説明を省略する。
【０１２１】
（ステップＳ１８０２）
ステップＳ１８０２において、テンプレート選択部１０７では、Ａ−ｓｃａｎライン毎に全ての参照用プロファイルとの類似度を算出し、その類似度を基にアルゴリズムを切り換える。ここで、類似度とは、パターンマッチング手法によるプロファイル同士の比較によって算出されるものであり、その算出方法は下記に示す。
【０１２２】
具体的な処理は図１９を用いて説明する。図１９のＡ１９は断層像中の一つのＡ−ｓｃａｎラインを表す。ＰＭＤ１９０はメディアン画像から求めたプロファイル（以後、プロファイルＰＭＤ１９０）である。ＰＲＥ１９１は神経線維層・内網状層・外網状層の三層が存在する場合の参照用プロファイル（以後、プロファイルＰＲＥ１９１）であり、ＲＰＥ１９２は内網状層・外網状層の二層が存在する場合の参照用プロファイル（以後、プロファイルＰＲＥ１９２）である。
【０１２３】
まず、処理対象となるＡ−ｓｃａｎラインのメディアン画像プロファイルと各参照用プロファイルの位置合わせを行う。位置合わせはステップＳ１４０６までに特定した内境界膜・視細胞内節外節接合部の位置を基に行う。プロファイルＰＭＤ１９０の内境界膜・視細胞内節外節接合部の位置を端として合わせて、プロファイルＰＲＥ１９１、プロファイルＰＲＥ１９２を伸縮させる。そして、図２０にて示されるＰＭＴ２０１・ＰＭＴ２０２のように、プロファイルＰＭＤ１９０に、プロファイルＰＲＥ１９１・プロファイルＰＲＥ１９２をそれぞれ重ね合わせて、対応する点同士の距離を算出していく。ここでの距離は位置合わせ後のプロファイルにおいて、同じｚ座標でのｘ座標の差とする。この距離の累積値を各参照用プロファイルについて算出する。
【０１２４】
（ステップＳ１８０３）
ステップＳ１８０３では、テンプレート選択部１０７は算出した類似度に応じて最も適するテンプレートを選択する。ここではテンプレート選択部１０７累積値の最も低い（つまり、類似度が最も高い）参照用プロファイルの構造に沿ったテンプレートを選択する。選択されたテンプレート情報には、層境界の位置及び種類の情報が対応付けられているため、テンプレート選択部１０７により処理対象となるＡスキャンラインにおいて特定されるべき層境界の種類が決定されることとなる。本実施形態では、プロファイルＰＲＥ１９１との類似度が高い場合、そのＡ−ｓｃａｎラインには神経線維層・内網状層・外網状層が存在する可能性が高いと判定し、ステップＳ１８０４へ進む。
【０１２５】
このように、パターンマッチング処理を行ってテンプレートを選択し、テンプレート情報に基づいて層境界の位置及び種類を特定するため、画像における構造や特徴の変化に対応して層境界の種類及び位置を特定することができる。
【０１２６】
なお、本実施例のようにパターンマッチングによるテンプレート選択を行う場合には、算出された類似度が高い場合には実施例２のような適合性の判定処理を行わなくてもよい。類似度が高ければ、適合していると考えられるからである。この場合、特徴点の数に応じた選択処理とその後の判定処理とを行う場合に比べて処理を簡略化することができる。また逆に、実施例２において、判定部が行う適合性の判定処理として本実施例に特徴的なパターンマッチング処理を行い、算出された類似度が所定の閾値を超えるか否かに応じて判定を行ってもよい。
【０１２７】
また、本実施例におけるテンプレートは、予め層境界が特定された断層画像のプロファイルの平均またはメディアンを取って作成される参照用のプロファイルそのものであってもよい。
【実施例４】
【０１２８】
本実施例は、層境界補間部１０９が実行する補間処理において、探索範囲内における輝度変化のピークのうち、特定済みの層境界の深さの平均値に最も近い位置を層境界の位置として特定する。本実施例では、神経線維層の界面、内網状層の界面、外網状層の界面についての補間処理を説明する。
【０１２９】
本実施形態における網膜層境界補間処理のフローチャートを図２１に示す。なお、実施例１の図１１に示される処理と重複する部分については説明を一部省略する。
【０１３０】
（ステップＳ２１０３）
ステップＳ２１０３において、層境界補間部１０９では、本ステップまでに網膜層境界を特定できていないＡ−ｓｃａｎラインについて、網膜層境界を特定するための特徴量を算出する。特徴量は本ステップまでに網膜層境界が特定されているＡ−ｓｃａｎラインの情報から算出される。本実施形態では、網膜層境界を特定できていないＡ−ｓｃａｎラインを中心とした局所領域（以後、近傍領域とする）を考え、その領域内の特定されている網膜層境界を基に特徴量を算出する。特徴量の算出はステップＳ１１０３と同様に、図１２のような網膜層境界が特定されていないＡ−ｓｃａｎラインを中心とした近傍領域を考える。近傍領域内で特定されている各網膜層境界のｚ座標平均値を求めて特徴量とする。特徴量を算出するか否かの判定条件もステップＳ１１０２と同様に、近傍領域内に網膜層境界が特定されているＡ−ｓｃａｎラインが所定の数より大きいか小さいかで行う。この特徴量として算出した各網膜層のｚ座標平均値を用いて、層境界補間部１０９はその座標値の前後、所定の範囲内を網膜層境界の探索範囲として設定する。本実施形態では、所定の範囲はｚ座標平均値の前後５画素とする。
【０１３１】
（ステップＳ２１０６）
探索範囲内でＳｏｂｅｌ画像Ｂのプロファイルにおけるピークが探索され、ピークが存在したとき、層境界補間部１０９はその中で所定の閾値以上一番大きなピークを網膜層境界として特定する。そのようなピークが二つ以上ある場合には、算出されたＺ座標の平均値に最も近い位置のピークを層境界の位置として特定する。これは、複数の層境界が近接して存在する場合に、一つの層境界を特定するための探索範囲内に２以上の層境界が含まれる場合に対応して、近傍領域において特定済みの層境界の深さの平均値に最も近いピークを選択することとしたものである。これにより、層境界を精度よく特定することができる。
【０１３２】
図２２は神経線維層・内網状層・外網状層の三層が存在するＡ−ｓｃａｎラインにおけるＳｏｂｅｌ画像Ｂのプロファイルの例である。図２２のプロファイルＰＳＢ２２０はノイズ等の影響によりによって４つのピークが存在し、且つ、大きさからもどこが各網膜層境界であるか、判断が難しい。しかし、近傍領域から算出したｚ座標平均値を基に本ステップＳ２１０４により設定される神経線維層境界の探索範囲ＣＮ、内網状層の境界の探索範囲ＣＩ、外網状層の境界の探索範囲ＣＯを用いることで、各網膜層境界を精度よく特定することができる。
【０１３３】
このように、ピークの位置が複数発見されても、既に特定済みのＺ座標平均値に最も近いピークの位置を層境界の位置として特定することにより、網膜層境界を精度よく特定することができる。
【０１３４】
（その他の実施例）
なお、上述した本実施形態における記述は本発明に係る好ましい画像処理装置の一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。また、前記実施例１乃至４の画像処理装置１０１を、ソフトウェアを用いて実現することも可能である。その場合には、先述の各実施例における画像処理装置１０１の処理を実行するためのプログラムを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給する。そしてそのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されるものである。  この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施例記載の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１３５】
上述の実施例では、取得する複数の断層像群からなる三次元画像データに対して解析処理を行う場合について説明する。しかし、三次元画像データから注目すべき二次元の断層像を選択して、選択した断層像に対して処理を行う構成であってもよい。例えば、予め定めた眼底の特定部位（例えば中心窩）を含む断層像に対して処理を行ってもよい。この場合、検出される層の境界等は、いずれも当該断面上における二次元のデータとなる。
【０１３６】
上述の実施例においては層境界を特定していたが、これに限らず、テンプレート情報を用いて層の種類及び位置を特定してもよい。この際には、層境界の位置に対応するエッジの輝度変化の大きさまたは輝度値、層領域の輝度値またはその大小関係等の情報がテンプレート情報として必要となる。テンプレート情報としては、黄斑部、視神経乳頭部、血管が存在する網膜の領域、または血管が存在しない網膜の領域などが考えられる。
【０１３７】
さらには、層境界の数や層領域の輝度値に基づいて黄斑部であるか否か、視神経乳頭部であるか否かなどの構造を判定することもできる。例えば、黄斑部であるか否か、視神経乳頭部であるか否か、その他の領域であるか否か、血管が存在する領域であるか否か、白斑が存在する領域であるか否か網膜はく離が存在する領域であるか否か、その他の網膜層の構造を判定することができる。または、断層画像に現れる特徴として、血管や白斑による偽像があるか否かを構造として判定することも可能である。
【０１３８】
上述の実施例における層境界の補間処理は、上述のテンプレートにより層境界を特定する処理とともに用いずともよい。例えば、その他の方法により層境界の一部分が特定されている場合に適用してもよい。
【０１３９】
なお、網膜に限らず、前眼部の断層画像であってもよい。前眼部も角膜、水晶体、硝子体等からなる層構造が形成されており、信号光の入射する方向つまり深さ方向に対して積層された層構造を有している。そのため前眼部の断層画像に対しても本発明を適用可能である。その場合には、前眼部の断層画像のプロファイルにおける複数の構造に対応した複数のテンプレートを記憶部１１１に保持しておく。
【０１４０】
上述の実施例では画像処理システム１００により本発明を実施する例を示したが、これに限らず、画像処理装置１０１の機能を光干渉断層撮像装置内に実装してもよい。
【０１４１】
また上述の実施例では光干渉断層撮像装置により得られる断層画像を例に説明したが、これに限らず、超音波断層撮像装置その他の撮影対象の内部構造を画像化する装置により得られた断層画像に対して本発明を適用してもよい。
【符号の説明】
【０１４２】
１００  画像処理システム
１０１  画像処理装置
１０２  断層像取得装置
１０５  輝度情報生成部
１０６  検出部
１０７  テンプレート選択部
１０８  層境界特定部
１０９  層境界補間部
１０７１  構造判定部
【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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