(57)【要約】【課題】血球列の数に基づいて非侵襲に血液の流動性を計測できる。【解決手段】画像処理装置は、眼部に関する動画像を取得し、取得された動画像から血球に関する領域を決定し、決定された血球に関する領域の数を計測する。 【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼部に関する動画像を取得する画像取得手段と、
前記取得された動画像から血球に関する領域を決定する決定手段と、
前記決定された血球に関する領域の数を計測する計測手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記取得された動画像から血管領域を特定する血管領域特定手段を更に有し、
前記決定手段が、前記特定された血管領域における閾値未満の輝度値に基づいて、前記血球に関する領域を決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３】
前記決定手段が、前記特定された血管領域における前記閾値とは異なる閾値を超える輝度値を有する領域に隣接する前記閾値未満の輝度値の箇所を、前記血球に関する領域として決定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】
前記決定手段が、血球、血球列、血漿領域のうち少なくとも一つを、前記血球に関する領域として決定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】
前記取得された動画像における複数の血管分岐を含む複数の血管枝の血管径を取得する情報取得手段と、
前記決定手段は、前記複数の血管枝のうち、血管径が所定の範囲である血管枝において前記血球に関する領域を決定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記複数の血管分岐から、隣り合う２つの血管分岐と該２つの血管分岐の間の血管とを含む領域を１つの血管枝として前記複数の血管枝を特定する血管枝特定手段を更に有し、
前記情報取得手段が、前記特定された複数の血管枝の血管径を取得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】
前記計測手段により計測された前記血球に関する領域の数に基づく計測値、該計測値と統計値との差異、の少なくとも一つに関する分布を表示手段に表示させる表示制御手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記表示制御手段は、前記血球に関する領域の数に関する計測値を正常値範囲とともに前記表示手段に表示させ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】
前記表示制御手段は、前記血球に関する領域を含む血管と、前記血球に関する領域を含まない血管を区別して表示することを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
異なる検査日時に取得された前記血球に関する領域の数に関する計測値の経時変化を表示する表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記計測手段は心拍もしくは脈波データの位相が類似する時刻で計測された複数の計測値に基づいて前記血球に関する領域の数を算出することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記複数の計測値の統計値に基づいて前記算出された血球に関する領域の数の信頼度を算出することを特徴とすることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記計測手段は、血球に関する領域を含む血管の長さの和、血球に関する領域を含まない血管の長さの和の少なくとも一方に基づく指標を算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】
前記計測手段は、計測対象の血管の長さの総和に対する、血球に関する領域を含む血管もしくは血球に関する領域を含まない血管の長さの総和との割合、血球に関する領域を含む血管もしくは血球に関する領域を含まない血管の長さの総和を関心領域の面積で除した値、の少なくとも一つを算出することを特徴と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】
前記計測手段は検出された血球間の距離に基づき血球列を判定し、血球列の数を計測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】
眼部に関する動画像を取得する画像取得工程と、
前記取得された動画像から血球に関する領域を決定する決定工程と、
前記決定された血球に関する領域の数を計測する計測工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。 
【請求項１７】
前記取得された動画像から血管領域を特定する血管領域特定工程を更に有し、
前記決定工程では、前記特定された血管領域における閾値未満の輝度値に基づいて、前記血球に関する領域を決定することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記決定工程では、前記特定された血管領域における前記閾値とは異なる閾値を超える輝度値のうち前記閾値未満の輝度値の箇所を、前記血球に関する領域として決定することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理方法。
【請求項１９】
請求項１６乃至１８のいずれか１項に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は眼科診療に用いられる画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【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療を目的として、眼部の検査が広く行われている。共焦点レーザー顕微鏡の原理を利用した画像処理装置である走査型レーザー検眼鏡（ＳＬＯ；Scanning Laser Ophthalmoscope）は、測定光であるレーザーを眼底に対してラスター走査し、その戻り光の強度から平面画像を高分解能かつ高速に得る装置である。以下、このような平面画像を撮像する装置をＳＬＯ装置、該平面画像をＳＬＯ画像と記す。
【０００３】
近年、ＳＬＯ装置において測定光のビーム径を大きくすることにより、横分解能を向上させた網膜のＳＬＯ画像を取得することが可能になってきた。しかし、測定光のビーム径の大径化に伴い、網膜のＳＬＯ画像の取得において、被検眼の収差によるＳＬＯ画像のＳ／Ｎ比及び分解能の低下が問題になってきた。
【０００４】
上記問題を解決するために、被検眼の収差を波面センサでリアルタイムに測定し、被検眼にて発生する測定光やその戻り光の収差を波面補正デバイスで補正する補償光学系を有する補償光学ＳＬＯ装置が開発され、高横分解能なＳＬＯ画像の取得を可能にしている。
【０００５】
このような高横分解能なＳＬＯ画像は動画像として取得することができ、たとえば血流動態を非侵襲に観察するために、各フレームから網膜血管を抽出した上で毛細血管における血球の移動速度などが計測される。また、ＳＬＯ画像を用いて視機能との関連を評価するために視細胞Ｐを検出した上で視細胞Ｐの密度分布や配列の計測が行われている。図６（ｂ）に高横分解能なＳＬＯ画像の例を示す。視細胞Ｐや毛細血管の位置に対応した低輝度領域Ｑ、白血球の位置に対応した高輝度領域Ｗが観察できる。
【０００６】
前記ＳＬＯ画像において、視細胞Ｐを観察したり視細胞Ｐの分布を計測したりする場合にはフォーカス位置を網膜外層（図６（ａ）のＢ５）付近に設定して図６（ｂ）のようなＳＬＯ画像を撮影する。一方、網膜内層（図６（ａ）のＢ２からＢ４）には網膜血管や分岐した毛細血管が走行している。血管内に存在する血液の４５％が血球成分であり、そのうち約９６％を赤血球、約３％を白血球が占める。赤血球は直径約８μｍ、白血球のうち最も多く含まれる好中球の大きさが１２〜１５μｍである。
【０００７】
糖尿病等の生活習慣病や全身性疾患においては、血液の流動性（血液がサラサラしている度合い）の低下を示す兆候が発生することが知られている。具体的には、血球の変形能力が低下したり、赤血球や血小板が凝集しやすくなったりすることが挙げられる。血管内では図６（ｃ）に示すように赤血球同士が至る所で恒常的に凝集し、赤血球列ＤＴｉを形成する。視細胞にフォーカス位置を設定して高横分解能なＳＬＯ画像を取得した場合には、各赤血球が入射光を透過しないため視細胞付近で影を形成し、赤血球列ＤＴｉは低輝度領域（dark tail）ＤＴｉとして描出される。一方で、治療によって血液が正常の状態に戻っていくと図６（ｄ）に示すように恒常的に凝集した赤血球列の数は次第に減少すると考えられる。これまで、血管内を走行する赤血球列の数及びその経時変化を非侵襲に計測することはできなかった。
【０００８】
血液の流動性を非侵襲に計測する技術として、補償光学ＳＬＯ動画像の毛細血管枝領域において時空間画像を生成し、該時空間画像上での赤血球列の長さの変化に基づいて生理的な赤血球凝集の程度を計測する技術が、非特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】宇治彰人 他：“補償光学適用走査レーザー検眼鏡を用いた糖尿病網膜症におけるｄａｒｋ  ｔａｉｌの観察”，第６６回日本臨床眼科学会抄録集，ｐ．２７（２０１２）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上記技術では、赤血球列の長さの変化に基づいて生理的に（一時的に）生じた赤血球凝集の程度を計測しており、血管内の至る所で生じた病的な赤血球凝集による（恒常的な）赤血球列の分布（部位ごとの数）を計測する技術の開示はない。
【００１１】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、血球列の数に基づいて非侵襲に血液の流動性を計測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の目的を達成するために、例えば本発明の画像処理装置は以下の構成を有する。すなわち、
眼部に関する動画像を取得する画像取得手段と、
前記取得された動画像から血球に関する領域を決定する決定手段と、
前記決定された血球に関する領域の数を計測する計測手段と、を有する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、血球列の数に基づいて非侵襲に血液の流動性を計測できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成例を示すブロック図。
【図２】実施形態に係る画像処理装置を含むシステムの構成例を示すブロック図。
【図３】実施形態に係るＳＬＯ像撮像装置の構成を示す図。
【図４】実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図。
【図５】第１の実施形態に係る画像処理装置が実行する処理のフローチャート。
【図６】実施形態で取得される画像及び血球動態を説明する図。
【図７】実施形態による画像処理内容を説明する図。
【図８】実施形態に係る計測処理を示すフローチャート。
【図９】第２〜第４の実施形態に係る画像処理装置の機能構成例を示すブロック図。
【図１０】第２〜第４の実施形態に係る画像処理装置が実行する処理のフローチャート。
【図１１】第２〜第４の実施形態に係る計測位置決定処理を示すフローチャート。
【図１２】実施形態で計測された値に関する表示内容を説明する図。
【図１３】第４の実施形態に係る画像処理装置が実行する画像処理の内容を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、添付図面に従って本発明に係る画像処理装置及び方法の好ましい実施形態について詳説する。ただし本発明はこれに限定されるものではない。
【００１６】
［第１の実施形態］
本実施形態に係る画像処理装置は、ユーザが指定した単一のＳＬＯ画像上の毛細血管枝において血球列の数を計測し、該計測値を表示するように構成したものである。具体的には、画像処理装置は、動画像として取得されたＳＬＯ画像Ｄｉから血管抽出を行い、手動で計測対象の毛細血管枝を特定する。そして、この特定された毛細血管枝に沿って生成した時空間画像上の血球列の軌跡の数に基づいて血球列数を計測し、正常値範囲とともに該計測値を表示する。
【００１７】
（全体構成）
図２は本実施形態に係る画像処理装置１０を含むシステムの構成図である。画像処理装置１０は、ＳＬＯ像撮像装置２０やデータサーバ４０、時相データ取得装置５０と、光ファイバ、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等で構成されるローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）３０を介して接続されている。なおこれらの機器との接続は、インターネット等の外部ネットワークを介して接続される構成であってもよいし、あるいは画像処理装置１０がＳＬＯ像撮像装置２０やデータサーバ４０、時相データ取得装置５０に直接接続されている構成であってもよい。
【００１８】
ＳＬＯ像撮像装置２０はＳＬＯ画像Ｄｉを撮像する装置であり、得られたＳＬＯ画像Ｄｉや撮影時に用いた固視標位置Ｆｉの情報を画像処理装置１０及びデータサーバ４０へ送信する。
【００１９】
なお、本明細書において、ＳＬＯ画像Ｄｉを異なる倍率で取得する場合にはＤｓｉのように表す。すなわちｓは倍率、ｉは撮影位置番号を示す変数であり、ｓ＝１，２，．．．，ｓｍａｘ、ｉ＝１，２，．．．，ｉｍａｘと表記する。ｓが大きいほど撮影倍率は大きくなる（画角が狭くなる）ものとする。ただし、本実施形態では、ｓ＝１の低解像度のＳＬＯ画像や固視標位置は撮影位置を一つとしているので、本明細書においてそれぞれＤ１、Ｆ１のように記載される場合もある。
【００２０】
時相データ取得装置５０は、自律的に変化する生体信号データを取得する装置であり、例えば脈波計もしくは心電計からなる。時相データ取得装置５０は不図示の操作者による操作に応じ、ＳＬＯ画像Ｄｓｉの取得と同時に時相データを取得する。ここで時相データは一方の軸に取得時刻ｔ、他方の軸に時相データ取得装置５０が計測した信号値を持つ点列として表現される。得られた時相データは、画像処理装置１０、データサーバ４０へ送信される。
【００２１】
データサーバ４０は被検眼のＳＬＯ画像Ｄｓｉ及び撮影時に用いた固視標位置Ｆｓｉ、時相データのような撮像条件データ、眼部の画像特徴、ＳＬＯ画像Ｄｓｉ間の位置合わせパラメータ値、血球列数に関する計測値及び該計測値の正常値範囲データなどを保持する。ここで、眼部の画像特徴として、本実施形態では毛細血管Ｑ、血球Ｗ、網膜血管に関する画像特徴を扱う。なお、ＳＬＯ画像Ｄｓｉ、撮影時に用いた固視標位置ＦｓｉはＳＬＯ像撮像装置２０により出力される。時相データは時相データ取得装置５０から出力される。また、眼部の画像特徴やＳＬＯ画像Ｄｓｉ間の位置合わせパラメータ値、血球列の大きさに関する計測値は画像処理装置１０から出力される。また、データサーバ４０は、画像処理装置１０からの要求に応じ、ＳＬＯ画像Ｄｓｉ、固視標位置Ｆｓｉ、時相データ、眼部の画像特徴、位置合わせパラメータ値、計測値及び該計測値の正常値範囲データを画像処理装置１０に送信する。
【００２２】
次に、図１を用いて本実施形態に係る画像処理装置１０の機能構成を説明する。図１は画像処理装置１０の機能構成を示すブロック図であり、画像処理装置１０は画像取得部１１０、時相データ取得部１２０、記憶部１３０、画像処理部１４０、指示取得部１５０を有する。また、画像処理部１４０は特定部１４１、計測部１４２、表示制御部１４３を備える。
【００２３】
図３を用いて補償光学ＳＬＯ２０（補償光学走査型レーザー検眼鏡（ＡＯ−ＳＬＯ））の構成を説明する。補償光学ＳＬＯ２０はＳＬＤ（Super Luminescent Diode）２０１、シャックハルトマン波面センサ２０６、補償光学系２０４、ビームスプリッタ（２０２、２０３）、Ｘ−Ｙ走査ミラー２０５、フォーカスレンズ２０９、絞り２１０、光センサ２１１、画像形成部２１２、出力部２１３を有する。
【００２４】
光源であるＳＬＤ２０１から照射された光は眼底で反射され、一部が第二のビームスプリッタ２０３経由でシャックハルトマン波面センサ２０６へ、それ以外は第一のビームスプリッタ２０２経由で光センサ２１１へ入力される。シャックハルトマン波面センサ２０６は眼の収差を測定するためのデバイスであり、レンズアレイ２０７にＣＣＤ２０８を有する。入射光がレンズアレイ２０７を透過するとＣＣＤ２０８に輝点群が現れ、該投影された輝点の位置ずれに基づき波面収差が測定される。補償光学系２０４はシャックハルトマン波面センサ２０６で測定された波面収差に基づき、収差補正デバイス（可変形状ミラーもしくは空間光位相変調器）を駆動して収差を補正する。該収差補正された光はフォーカスレンズ２０９、絞り２１０を経由し光センサ２１１にて受光される。Ｘ−Ｙ走査ミラー２０５を動かすことで眼底上の走査位置を制御でき、操作者が予め指定した撮影対象領域、時間（フレーム数／フレームレート）に応じたデータが取得される。該データを画像形成部２１２へ伝送し、走査速度のばらつきに起因する画像歪みの補正や、輝度値の補正を行って画像データ（動画像もしくは静止画像）を形成する。出力部２１３は画像形成部２１２が形成した画像データを出力する。眼底上の特定の深さ位置にフォーカスを合わせるためには、補償光学系２０４内の収差補正デバイスを用いた調整か、光学系内に不図示のフォーカス調整用レンズを設置し、該レンズを移動することによる調整かの少なくともいずれかを用いることができる。
【００２５】
次に、図４を用いて画像処理装置１０のハードウェア構成について説明する。図４において、３０１は中央演算処理装置（ＣＰＵ）、３０２はメモリ（ＲＡＭ）、３０３は制御メモリ（ＲＯＭ）、３０４は外部記憶装置、３０５はモニタ、３０６はキーボード、３０７はマウス、３０８はインターフェースである。本実施形態に係る画像処理機能を実現するための制御プログラムや、この制御プログラムが実行される際に用いられるデータは、外部記憶装置３０４に記憶されている。これらの制御プログラムやデータは、ＣＰＵ３０１による制御のもと、バス３０９を通じて適宜ＲＡＭ３０２に取り込まれ、ＣＰＵ３０１によって実行され、図１に示した機能構成の各部として機能する。
【００２６】
以下、図１に示した画像処理装置１０を構成する各ブロックの機能について、図５のフローチャートに示す画像処理装置１０の具体的な実行手順と関連付けて説明する。
【００２７】
＜ステップＳ５１０＞
眼部に関する動画像を取得する画像取得手段としての画像取得部１１０は、ＳＬＯ像撮像装置２０に対して、ＳＬＯ画像Ｄｓｉおよび固視標位置Ｆｓｉの取得を要求する。本実施形態では、黄斑部の中心窩に固視標位置Ｆ１を設定して低倍率なＳＬＯ画像Ｄ１を取得し、中心窩及び傍中心窩領域に固視標位置Ｆ２ｉを設定して高倍率なＳＬＯ画像Ｄ２ｉを取得する。なお、撮影位置の設定方法はこれに限定されず、任意の位置に設定してよい。
【００２８】
また、時相データ取得部１２０は時相データ取得装置５０に対し生体信号に関する時相データの取得を要求する。本実施形態では時相データ取得装置として脈波計を用い、被験者の耳垂（耳たぶ）から脈波データを取得する。時相データ取得装置５０は該取得要求に応じて対応する時相データを取得し送信するので、時相データ取得部１２０は時相データ取得装置５０からＬＡＮ３０を介して当該脈波データを受信し、記憶部１３０に格納する。
【００２９】
ここで時相データ取得装置５０が取得する時相データのある位相に合わせて画像取得部１１０がＳＬＯ画像Ｄｓｉを取得開始する場合と、ＳＬＯ画像Ｄｓｉの取得要求後直ちに時相データとＳＬＯ画像Ｄｓｉの取得を同時に開始する場合とが考えられる。本実施形態ではＳＬＯ画像Ｄｓｉの取得要求後直ちに時相データとＳＬＯ画像Ｄｓｉの取得を開始する方式を用いるものとする。
【００３０】
ＳＬＯ像撮像装置２０は該取得要求に応じてＳＬＯ画像Ｄ１、Ｄ２ｉ、固視標位置Ｆ１、Ｆ２ｉを取得して送信する。画像取得部１１０は、ＳＬＯ像撮像装置２０からＬＡＮ３０を介して当該ＳＬＯ画像Ｄ１、Ｄ２ｉ及び固視標位置Ｆ１、Ｆ２ｉを受信する。画像取得部１１０は受信したＳＬＯ画像Ｄ１、Ｄ２ｉ及び固視標位置Ｆ１、Ｆ２ｉを記憶部１３０に格納する。なお、本実施形態ではＳＬＯ画像Ｄ１、Ｄ２ｉはフォーカス位置を視細胞付近に設定して撮影された、フレーム間位置合わせ済みの動画像とする。
【００３１】
＜ステップＳ５２０＞
特定部１４１は、ＳＬＯ画像Ｄ２ｉから、網膜における血管領域の特定（血管領域特定処理）を行う。本実施形態では、ＳＬＯ画像Ｄ２ｉから血管領域を以下の手順で血球成分の移動範囲として特定する。
（ａ）  フレーム間位置合わせ済み中間倍率画像Ｄ２ｉの隣接フレーム間で差分処理を行う（差分動画像を生成する）。
（ｂ）  （ａ）で生成した差分動画像の各ｘ−ｙ位置においてフレーム方向に関する輝度統計量（分散）を算出する。
（ｃ）  差分動画像の各ｘ−ｙ位置において輝度分散が閾値Ｔｖ以上の領域を血球が移動した領域、すなわち血管領域として特定する。
【００３２】
なお血管検出処理は上記の方法に限定されるものではなく、任意の公知の方法を用いて良い。例えば、上記（ａ）において、差分ではなく隣接フレーム間の輝度値の除算処理を行ってもよい（除算動画像を生成する）。あるいは、ＳＬＯ画像Ｄ１もしくはＳＬＯ画像Ｄ２ｉの特定のフレームに対し線状構造を強調するフィルタを適用して血管を検出してもよい。なお、以下ではＳＬＯ画像Ｄ２ｉから血管領域を特定して得られる画像を血管画像Ｖ２ｉと表記する。
【００３３】
＜ステップＳ５３０＞
計測部１４２は、取得された動画像から血球に関する領域を決定する決定手段と、決定された血球に関する領域の数を計測する計測手段の一例である。血球に関する領域としては、血球、血球列、血漿領域の少なくとも一つを用いることができるが、本実施形態では、血球列が用いられる。なお、血漿領域とは、血管において血球をほとんど含まない領域であり、血球列により識別され、計測対象の領域となり得る。本実施形態では、計測部１４２は、ＳＬＯ画像Ｄ２ｉ内の毛細血管枝において、血球に関する領域の数として血球列数を計測する。なお、本実施形態では計測対象の毛細血管枝はＳ５２０で特定された血管領域からユーザがマウス等のユーザインターフェースを用いて指定するものとする。但し、毛細血管枝の指定法はこれに限定されるものではなく、任意の公知のユーザインターフェースを用いてよい。本ステップの処理（血球列数の計測）については、図８に示すフローチャートを用いて後に詳しく説明する。
【００３４】
＜ステップＳ５４０＞
表示制御手段の一例である表示制御部１４３は、Ｓ５３０において得られた血球列数に関する計測値、及び該計測値に基づいて生成された図をモニタ３０５上に表示する。
【００３５】
本実施形態では、表示制御部１４３がＳＬＯ画像Ｄ２ｉ内で選択された毛細血管枝に関して、血球列数を示すグラフとして横軸に毛細血管枝番号、縦軸に血球列数を正常値範囲とともにプロットしたグラフ（図１２（ｂ））を表示する。図１２（ｂ）では、横軸に血管枝（Ｖｎ）、縦軸に計測された血球列数（Ｎｄ）を取り、上記計測結果をプロットした表示形態を示している。なお、図１２（ｂ）において、Ｒａは異常値範囲、Ｒｂは異常値範囲と正常値範囲の境界、Ｒｎは正常値範囲、Ｍｖは血管枝において計測された血球列数である。このように、計測値の分布が表示されることにより、血球列数が正常値範囲と比較して問題ないかどうかを容易に確認できる。なお該血球列数に関する計測値としては、計測対象の毛細血管枝上の特定の位置（本実施形態では血管枝の中点）における、時相データ１周期（もしくは１秒）あたりの血球列数を表示する。
【００３６】
なお、表示制御はこれに限定されるものではなく、血球列数の計測値に基づく表示であれば任意の表示を行ってよい。たとえば血球列数の分布や、血球列数の計測値と統計値（計測値の平均値など）との差異に関する分布を表示するようにしてもよい。
【００３７】
＜ステップＳ５５０＞
指示取得部１５０は、ＳＬＯ画像Ｄ１、Ｄ２i、固視標位置Ｆ１、Ｆ２ｉ、脈波の解析データ、血管画像Ｖ２ｉ、計測対象位置、血球列数に関する計測値をデータサーバ４０へ保存するか否かの指示を外部から取得する。この指示は例えばキーボード３０６やマウス３０７を介して操作者により入力される。保存が指示された場合はＳ５６０へ、保存が指示されなかった場合はＳ５７０へと処理を進める。
【００３８】
＜ステップＳ５６０＞
画像処理部１４０は、検査日時、披検眼を同定する情報、ＳＬＯ画像Ｄ１、Ｄ２ｉと固視標位置Ｆ１、Ｆ２ｉ、脈波の解析データ、血管画像Ｖ２ｉ、計測対象位置、血球列数に関する計測値を関連付けてデータサーバ４０へ送信する。
【００３９】
＜ステップＳ５７０＞
指示取得部１５０は画像処理装置１０によるＳＬＯ画像Ｄ２ｉに関する処理を終了するか否かの指示を外部から取得する。この指示はキーボード３０６やマウス３０７を介して操作者により入力される。処理終了の指示を取得した場合は処理を終了する。一方、処理継続の指示を取得した場合にはＳ５１０に処理を戻し、次の披検眼に対する処理（または同一披検眼に対する再処理を）行う。
【００４０】
次に図８に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ５３０で実行される計測処理の詳細について説明する。
【００４１】
＜ステップＳ８１０＞
計測部１４２は、計測対象として決定された血管枝において図７（ｅ）や図７（ｆ）に示されるような時空間画像を生成する。この時空間画像は横軸に血管枝上の位置（Ｐｔ）、縦軸に走査時刻（Ｔ）を持ち、指定された血管枝に沿って（フレーム間位置合わせ済の）ＳＬＯ動画像の曲断面画像（図７（ｄ））を生成することに相当する。なお、時空間画像の横軸は原点に近い方が上流側となるように設定する。
【００４２】
時空間画像には赤血球列の移動を示す低輝度な線状線分と、白血球もしくは血漿領域（赤血球をほとんど含まない血漿領域で、ｐｌａｓｍａ−ｇａｐと呼ばれる）の移動を示す高輝度な線状成分（図６のＰＧｉ）とが含まれる。
【００４３】
＜ステップＳ８２０＞
計測部１４２は、特定された血管領域（本例では、指定された血管枝）において、血球に関する領域（本例では血球列）を決定する。本実施形態の計測部１４２は、Ｓ８１０で生成された時空間画像から、計測対象の血球列（図６のＤＴｉ）を検出する。本実施形態では赤血球列は血漿領域（ｐｌａｓｍａ−ｇａｐ）に隣接して（もしくは白血球の後方に）存在するので、まず時空間画像から高輝度な移動軌跡を検出し該高輝度軌跡に隣接する低輝度領域を検出して赤血球列とする。
【００４４】
すなわち、特定された血管領域における第１の閾値を超える輝度値を有する領域に隣接する第２の閾値未満の輝度値の箇所を、血球に関する領域として決定する。より具体的には、任意の公知な線強調フィルタを用いて線強調した上で、閾値Ｔｔ１で二値化することにより高輝度な軌跡を検出する。さらに、検出された高輝度な軌跡に隣接する低輝度領域を閾値Ｔｔ２で二値化することにより低輝度な血球列の軌跡を検出する。なお、血球列の検出法は上記の方法に限定されるものではなく、任意の公知な画像処理手法を用いてよい。また、閾値処理等により直接低輝度領域を検出して赤血球列の移動軌跡を特定しても良い。
【００４５】
＜ステップＳ８３０＞
計測部１４２は、Ｓ８２０で検出・選択された赤血球列の軌跡の数を計測する。ここで心拍動の影響を考慮するため、検出された赤血球列軌跡のうち時相データの周期の整数倍の位相区間内に存在する赤血球列の軌跡を計測対象として選択する。本実施形態では、図７（ｅ）（ｆ）に示すように、血管枝の中点（時空間画像上の縦方向点線部）において時相データ２周期分の位相区間に含まれる赤血球列の軌跡を計測対象として選択する。図７（ｅ）では１周期あたり１．５、図７（ｆ）では、１周期あたり２．５と計測される。
【００４６】
なお、計測部１４２はあらかじめ記憶部１３０より各ＳＬＯ画像Ｄ２ｉに対応する時相データを取得し、各々の時相データの極値を検出しておくものとする。また、血球列数に関する計測値は、時空間画像を生成せずに血球列の大きさをＳＬＯ画像Ｄ２ｉが構成する動画のフレーム上で直接計測した値に基づいて算出してもよい。あるいは、計測開始時刻から規定周期数分ではなく規定秒数分の区間内にある赤血球列数を計測し、１秒あたりの血球列数を計測してもよい。
【００４７】
以上述べた構成によれば、画像処理装置１０は手動で決定された毛細血管枝において血球列の数（血球に関する領域の数）を計測し、該計測値を表示する。これにより、血球列数に基づいて非侵襲に血液の流動性を計測できる。
【００４８】
［第２の実施形態］
第１の実施形態では計測対象の毛細血管枝をマニュアルで選択する構成を説明した。第２の実施形態では、血球列数の計測に適した毛細血管枝を自動決定した上で、該毛細血管枝における血球列数を計測して該計測値の分布を表示する画像処理装置を説明する。
【００４９】
具体的には、ＳＬＯ画像Ｄｓｉから血管抽出を行って得られた血管画像を貼り合わせることにより貼り合わせ画像を生成する。画像処理装置１０は、この貼り合わせ血管画像から検出された無血管領域の形状に基づいて傍中心窩領域を特定し、傍中心窩領域内で血管分岐位置の判定を行って血管枝候補を抽出する。そして、抽出した血管枝候補の形状に基づいて計測対象の血管枝を特定し、特定された血管枝で生成した時空間画像上の血球列の軌跡の数に基づいて血球列数を計測して該計測値をマップ表示する。
【００５０】
第２の実施形態に係る画像処理装置１０と接続される機器の構成は第１の実施形態の場合と同様であるので省略する。図９に、画像処理装置１０の機能ブロックを示す。画像処理部１４０が位置合わせ部１４４と計測位置決定部１４５を備える点が第１の実施形態（図１）と異なっている。
【００５１】
第２の実施形態に係る画像処理装置１０が実行する画像処理について、図１０のフローチャートを参照して説明する。なお、図１０におけるＳ１０１０とＳ１０９０の処理は、第１の実施形態（図５）におけるＳ５１０とＳ５７０の処理と同様であり、説明を省略する。
【００５２】
＜ステップＳ１０２０＞
位置合わせ部１４４は、ＳＬＯ画像Ｄ１とＳＬＯ画像Ｄ２ｉとの位置合わせを行い、ＳＬＯ画像Ｄ１上のＳＬＯ画像Ｄ２ｉの相対位置を求める。なお、ＳＬＯ画像Ｄ２ｉ間で重なり領域がある場合には、まず該重なり領域に関して画像間類似度を算出し、画像間類似度が最大となる位置にＳＬＯ画像Ｄ２ｉ同士の位置を合わせる。
【００５３】
また、Ｓ１０１０において３種類以上の異なる倍率のＳＬＯ画像が取得されている場合には、より低倍率なＳＬＯ画像から順に位置合わせを行う。例えばＳＬＯ画像Ｄ１とＳＬＯ画像Ｄ２ｉ、ＳＬＯ画像Ｄ３ｉが取得されている場合にはまずＳＬＯ画像Ｄ１とＳＬＯ画像Ｄ２ｉとの間で位置合わせを行い、次いでＳＬＯ画像Ｄ２ｉとＳＬＯ画像Ｄ３ｉとの間で位置合わせを行う。
【００５４】
なお、位置合わせ部１４４は記憶部１３０からＳＬＯ画像Ｄ２ｉの撮影時に用いた固視標位置Ｆ２ｉを取得し、ＳＬＯ画像Ｄ１とＳＬＯ画像Ｄ２ｉとの位置合わせにおける位置合わせパラメータの探索初期点とする。また、画像間類似度や座標変換手法としては任意の公知の手法を用いることができ、本実施形態では画像間類似度として相関係数、座標変換手法としてＡｆｆｉｎｅ変換を用いて位置合わせを行う。
【００５５】
本ステップにより得られたＳＬＯ画像Ｄ１上のＳＬＯ画像Ｄ２ｉの相対位置の情報を用いて、ＳＬＯ画像Ｄ２ｉの貼り合わせ画像が生成される。
【００５６】
＜ステップＳ１０３０＞
基本的には第１の実施形態のＳ５２０と同様の処理を行う。すなわち、特定部１４１は、ＳＬＯ画像Ｄ２ｉから、網膜における血管領域の特定を行う。また、特定部１４１は、Ｓ１０２０で得られた位置合わせパラメータ値を用いて血管画像Ｖ２ｉの貼り合わせ画像を生成する。
【００５７】
＜ステップＳ１０４０＞
計測位置決定部１４５は、血球列数を計測する対象となる毛細血管枝を自動決定する。この自動決定は、取得された動画像における複数の血管分岐を含む複数の血管枝の血管径を取得する情報取得処理と、複数の血管枝のうち血管径が所定の範囲である血管枝を計測対象として決定する決定処理を含む。本ステップの処理については、図１１に示すフローチャートを用いて後に詳しく説明する。
【００５８】
＜ステップＳ１０５０＞
計測部１４２は、第１の実施形態におけるＳ８１０〜Ｓ８３０と同様の処理を行うことにより、血球列数を計測する。また第２の実施形態では計測対象の血管枝で計測された血球列数の値に基づき、血液の流動性低下を示唆する簡便な指標を算出する。たとえば、そのような指標として「計測対象の血管の長さの総和に対する、血球に関する領域を含む血管もしくは血球に関する領域を含まない血管の長さの総和との割合」を用いる。すなわち、
（赤血球列が通過する計測対象血管枝の長さの和）／（計測対象の血管枝の長さの和）・・・（１）
もしくは
（赤血球列が通過しない計測対象血管枝の長さの和）／（計測対象の血管枝の長さの和）・・・（２）
を算出する。これは、健常眼では赤血球列が通過する（存在する）血管枝は少なく、血液の流動性が低下するに従って赤血球列が通過する（存在する）血管枝が増えることを利用した指標である。（１）では血液の流動性が低下するに従って大きくなり、（２）では小さくなる。
【００５９】
あるいは、上記指標として、「血球に関する領域を含まない血管の長さの総和を関心領域の面積で除した値」を用いてもよい。すなわち、
（赤血球列が通過しない計測対象血管枝の長さの和）／（計測対象領域（ＲＯＩ）の面積）・・・（３）
を算出してもよい。
（３）では、血液の流動性低下だけでなく、血管閉塞の進行も反映した指標となる。値が小さいほど血液の流動性低下や血管閉塞が進んでいることを表す。
【００６０】
なお、Ｓ８３０における血球列数の計測法は以下の方法を用いてもよい。すなわち、時相データが特定の位相区間内にある場合に対応する血球列の軌跡を計測対象とし、計測値の統計値を算出する。例えば、図７（ｅ）や図７（ｆ）の横点線で示すような拡張末期に対応する複数の走査時刻において血管枝上に存在する血球列数を計測し、平均値と分散を求める。該平均値を用いることで単独の計測値を用いる場合に比べて計測精度を向上させることができ、また計測値の信頼度として例えば該分散値の逆数を用いることができる。ただし、分散値が閾値Ｔｃ未満（０を含む）である場合はあらかじめ設定された信頼度に関する最大値を割り当てるものとする。図７（ｅ）においては血球列数の平均値が１、分散が０であり、図７（ｆ）においては平均値が（２＋２＋１）／３≒１．６７、分散が約０．２２となる。
【００６１】
また、計測値は計測対象の各血管枝における血球列数に限定されるものではなく、例えば血球列数の正常値範囲の値に基づいて正常値との偏差（Deviation）を算出してもよい。
【００６２】
＜ステップＳ１０６０＞
表示制御部１４３は、Ｓ１０５０において得られた血球列数に関する計測値、及び該計測値に基づいて生成された表示形態をモニタ３０５上に表示する。
【００６３】
第２の実施形態では、表示制御部１４３がＳ１０４０で決定された計測対象の各血管枝における血球列数に関する計測値を、図１２（ａ）に示すように色づけしてマップ表示する。これにより、血球列数に基づく計測値の分布を一覧して把握できる。なお、計測値の分布を表示する方法としてはカラー表示に限定されるものではなく、例えば濃度値として表示してもよいし、計測値を併記してもよい。また、表示制御部１４３は、Ｓ１０５０において算出した指標（（１）（２）（３）の少なくとも一つ）を表示する。
【００６４】
なお、計測値は計測対象の各血管枝における血球列数に限定されるものではなく、例えば血球列数に関する正常値範囲の値に基づいて算出された正常値との偏差（Deviation）をマップ表示してもよい。
【００６５】
また、第１の実施形態の場合と同様に、ユーザから指定された血管枝に関して、血球列数を示すグラフ（Ｍｖ）として横軸に血管枝番号（Ｖｎ）、縦軸に血球列数（もしくは血球列数の平均値と分散値）（Ｎｄ）を正常値範囲とともにプロットしたグラフ（図１２（ｂ））を表示する。これにより、計測された血球列数が正常値範囲と比較して問題ないかどうかを容易に確認できる。該血球列数に関する計測値としては、指定された周期数分の時相データに対応する区間に通過した血球列数を１周期あたり（もしくは１秒当たり）の計測値に換算して表示する。
【００６６】
さらに、表示制御部１４３は、Ｓ１０２０において得られた位置合わせパラメータ値に基づき、図７（ａ）に示すようなＳＬＯ画像Ｄ１１へのＳＬＯ画像Ｄ２ｉの重畳画像を生成する。ここで、時相データ（脈波のような生体信号に基づく周期データ）に基づいて各ＳＬＯ画像Ｄ１１及びＤ２ｉの再生タイミングを同期させて表示する。具体的には、表示制御部１４３が時相データ取得部１２０より各ＳＬＯ画像Ｄ１１、Ｄ２ｉに対応する時相データを取得し、各々の時相データの極値を検出して拍動周期を算出する。次に、拍動周期が各ＳＬＯ画像間で異なることに対応するために、該画像間における表示フレーム間隔の調整処理（フレーム補間処理）を行う。さらに、拍動周期の整数回分のフレームを再生することで貼り合わせ動画表示を行う。なお、フレーム間位置合わせ後の画像には画像端部に画素値が０の領域が生じて見にくくなる場合があるので、貼り合わせ表示時には全てのフレームを通して画素値が０より大きい画素のみ表示する。もし時相データが取得されていない場合には本ステップは省略し、再生時刻を調整せずに動画像として貼り合わせ表示してもよい。該重畳画像によって血球列の動態を直観的に把握しながら、血球列数の分布に関するマップによって血球列数の分布を定量的に把握できる。
【００６７】
但し、表示制御は上記に限定されるものではなく、血球列数の計測値に基づく表示であれば任意の表示を行ってよい。
【００６８】
＜ステップＳ１０７０＞
本ステップにおける指示取得部１５０の処理は基本的に第１の実施形態（Ｓ５５０）と同様であるが、位置合わせパラメータ値に関してデータサーバ４０へ保存するか否かの指示を外部から取得する点が第１の実施形態と異なっている。保存が指示された場合はＳ１０８０へ、保存が指示されなかった場合はＳ１０９０へと処理を進める。
【００６９】
＜ステップＳ１０８０＞
本ステップにおける画像処理部１４０による処理は基本的には第１の実施形態（Ｓ５６０）と同様であるが、位置合わせパラメータ値もデータサーバ４０へ送信する点が第１の実施形態と異なる。
【００７０】
次に図１１に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ１０４０で実行される、計測位置決定処理の詳細について説明する。本実施形態では、複数の血管分岐から、隣り合う２つの血管分岐と該２つの血管分岐の間の血管とを含む領域を１つの血管枝とすることにより複数の血管枝を特定する血管枝特定処理を実行し、上記情報取得処理が血管径を取得する血管枝が自動的に特定される。
【００７１】
＜ステップＳ１１１０＞
計測位置決定部１４５はＳ１０３０で得られた血管領域に基づいて関心領域（ＲＯＩ；Region Of Interest）を決定する。本実施形態では、傍中心窩に関するＲＯＩを設定する。具体的には、Ｓ１０３０で得られた血管領域から無血管領域の境界を検出する。
【００７２】
網膜の中心窩付近には網膜血管の存在しない領域（無血管領域）が存在する（図７（ｂ）に示す貼り合わせ血管画像中心部の凹凸した実線閉領域）。無血管領域の境界の形状は個人差が大きく、網膜血管の初期病変は無血管領域の境界周囲に生じやすい。特に無血管領域境界に属する毛細血管は最も早期に血管病変が生じる場所であり、中心窩の位置を決定する際にも該無血管領域の境界が用いられる場合がある。従って無血管領域の境界は観察及び解析の対象として重要である。
【００７３】
本実施形態では、計測位置決定部１４５は、図７（ｂ）で最も中心に位置する血管画像Ｖ２ｃにおいて該血管画像Ｖ２ｃの内接円に相当する可変形状モデル（同図点線部）を血管画像Ｖ２ｉの貼り合わせ画像上に配置する。変形が完了した可変形状モデルの位置（図７（ｃ）の点線部）を無血管領域の境界とする。さらに無血管領域の境界に対してユークリッド距離変換を行うことで得られる距離画像（境界からの距離値を画素値に持つ画像）を用いて無血管領域の境界から外側に閾値Ｔｏの距離にある位置を決定する。閾値Ｔｏとしては任意の値が設定できるが、一般的に健常者で１５０［μｍ］ 程度に設定されることが多いため、本実施形態でもこの値を用いる。図７（ｃ）に示すように、特定された内側境界及び外側境界の２つを用いて環状（ドーナツ型）の関心領域が決定される。
【００７４】
なお、第２の実施形態では無血管領域の境界から閾値Ｔｏの距離にある環状領域を関心領域に設定したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、無血管領域の境界に属する毛細血管（図７（ｃ）の点線部）のみを関心領域に設定してもよい。無血管領域の境界に属する毛細血管は最も早期に血管病変が生じる場所であり、最も簡便に血球列数を計測できる関心領域であるからである。
【００７５】
また、上記実施形態では関心領域である環状領域の太さを閾値Ｔｏで固定したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、糖尿病網膜症のような傍中心窩の網膜毛細血管に病変が生じる疾患では、疾患が進行するに従って毛細血管が閉塞し、無血管領域が大きくなる。また、無血管領域が大きくなると、無血管領域周辺のより広範囲に血管病変が生じている可能性がある。そこで、閾値Ｔｏに対して無血管領域の面積に比例する値を乗じた値を無血管領域の境界からの距離として設定し、環状の関心領域を決定するようにしてもよい。
【００７６】
＜ステップＳ１１２０＞
計測位置決定部１４５は、Ｓ１１１０で設定された関心領域内の血管領域から分岐位置を検出する。本実施形態では、図１２（ａ）や図１２（ｂ）に示すように血管枝ごとの血球列数を表示するため、血管分岐の位置を特定する必要がある。しかし実際には分岐に似ているものの血管同士が交差しているだけの場合もあることから、交差と区別した上で分岐部を特定する必要がある。
【００７７】
具体的には、計測位置決定部１４５は、まず関心領域内の血管領域に対して細線化処理を行い、得られた２値画像の白画素（画素値が非０の画素）の連結性に基づいて分岐を判定する。本実施形態では、判定対象の白画素に隣接する画素のうち、３画素が白画素であれば分岐、４画素が白画素であれば交差と判定することによって図７（ｃ）の丸印で示すような分岐位置が特定される。
【００７８】
＜ステップＳ１１３０＞
計測位置決定部１４５は各血管画像Ｖ２ｉに対して、関心領域内にある血管のうち、Ｓ１１２０で決定した分岐位置を両端に持つ領域を血管枝候補とする。次に該血管枝候補のうち、
・血管枝候補の径（太さ）が閾値Ｔｍａｘ未満
の条件を満たす血管枝候補を計測対象の血管枝として決定する。
【００７９】
ここで、本条件は血管径が毛細血管径よりも大きくなると、多くの赤血球もしくは血球列が入射光をブロックするため（血球列の有無に関わらず）常に低輝度となり血球列数の計測が難しくなるという制約に基づいている。例えば、赤血球の直径が約８μｍであり、白血球のうち最も多く含まれる好中球の大きさが１２〜１５μｍであることから、血管枝の血管径は約１０μｍ〜約２０μｍであることが好ましい。
【００８０】
なお、計測対象の血管枝の決定法はこれに限らない。例えば、「Ｓ５３０で算出した全フレームを通じた同一箇所における最小輝度値が閾値Ｔｓ未満となる血管枝」という条件を、計測対象血管枝を決定するための追加の条件としてもよい。これは赤血球列が通過する毛細血管を絞込むために設定する条件であり、赤血球列の通過時に最も低輝度となることに対応している。
【００８１】
以上述べた構成によれば、画像処理装置１０は血球列数の計測に適した血管枝を自動決定した上で、該血管枝内における血球列数を計測して該計測値の分布を表示する。これにより、簡便に計測対象の血管枝を特定した上で、非侵襲に血液の流動性を計測できる。
【００８２】
［第３の実施形態］
第３の実施形態に係る画像処理装置は、血管枝内を通過する血球列の数を、異なる日時に撮影されたＳＬＯ画像から各々計測した上で、異なる検査日時間における該計測値の経時変化を表示するように構成したものである。
【００８３】
具体的には、第３の実施形態による画像処理装置１０は、過去の検査日時におけるＳＬＯ画像Ｄｓｉｆ（ｆ＝１，２，．．．，ｎ−１）及び血管画像Ｖｓｉｆ・計測対象血管枝・血球列数に関する計測値のデータを取得する。そして、画像処理装置１０は、今回取得されたＳＬＯ画像Ｄｓｉｎと、過去の検査日時のＳＬＯ画像Ｄｓｉｆとの位置合わせを行う。次に、画像処理装置１０は、過去のＳＬＯ画像Ｄｓｉｆにおいて計測対象であった血管枝と同じ血管枝においてＳＬＯ画像Ｄｓｉｎ上で、第１の実施形態と同様な方法で血球列数計測を行う。そして、画像処理装置１０は、該計測値を時系列に並べて正常値範囲付きでグラフ表示する。
【００８４】
第３の実施形態に係る画像処理装置１０と接続される機器の構成及び画像処理装置１０の機能ブロックは第２の実施形態と同様である。以下、第３の実施形態による画像処理動作について、図１０を流用して説明する。なお、Ｓ１０３０、Ｓ１０７０、Ｓ１０８０、Ｓ１０９０は第２の実施形態と同様であるため説明を省略する。また、第３の実施形態においてＳ１０３０は参考情報として補助的に用いられる画像を生成するための処理であり、計測のために必須な処理ではないのでＳ１０３０の処理自体を省略してもよい。
【００８５】
なお、ＳＬＯ画像や固視標を異なる倍率、異なる撮影位置、異なる検査日時で取得する場合には各々Ｄｓｉｆ、Ｆｓｉｆのように表す。すなわちｓは倍率、ｉは撮影位置番号、ｆは検査日時を示す変数であり、ｓ＝１，２，．．．，ｓｍａｘ、ｉ＝１，２，．．．，ｉｍａｘ、ｆ＝１，２，．．．，ｆｍａｘと表記する。ここで、ｓが大きいほど撮影倍率は大きくなる（画角が狭くなる）。また、ｆが小さいほど検査日時が古いことを表す。
【００８６】
＜ステップＳ１０１０＞
画像取得部１１０は、データサーバ４０に対し過去のＳＬＯ画像Ｄｓｉｆ（ｆ＝１，２，．．．，ｎ−１）、固視標位置Ｆｓｉｆ、ＳＬＯ画像Ｄｓｉｆに対応する時相データ、血管画像Ｖｓｉｆ、位置合わせパラメータ値、計測対象の血管枝位置、該計測対象の血管枝における血球列位置、該血球列数に関する計測値のデータの転送を要求する。画像処理装置１０は、データサーバ４０より該要求に応じて転送されてきたデータを記憶部１３０に保存する。本実施形態では、ｎ＝６（すなわち過去のＳＬＯ画像としてＳＬＯ画像Ｄｓｉ１〜Ｄｓｉ５が取得される）とする。
【００８７】
次に、画像取得部１１０はＳＬＯ像撮像装置２０に対してＳＬＯ画像Ｄｓｉｎおよび固視標位置Ｆｓｉｎの取得を要求する。本実施形態では、黄斑部の中心窩に固視標位置Ｆ１１ｎを設定し、中心窩及び傍中心窩領域に固視標位置Ｆ２ｉｎを設定してＳＬＯ像撮像装置２０から低倍率なＳＬＯ画像Ｄ１１ｎ及び高倍率なＳＬＯ画像Ｄ２ｉｎを取得する。また、時相データ取得部１２０は時相データ取得装置５０に対してＳＬＯ画像Ｄｓｉｎに対応する時相データの取得を要求し、時相データ取得装置５０から該時相データを取得する。
【００８８】
＜ステップＳ１０２０＞
位置合わせ部１４４は、実施形態２と同様の手順によりＳＬＯ画像Ｄ１１ｆ（ｆ＝１，２，．．．，ｎ）とＳＬＯ画像Ｄ２ｉｆとの位置合わせを行ってＳＬＯ画像Ｄ１１ｆ上のＳＬＯ画像Ｄ２ｉｆの相対位置を求める。ＳＬＯ画像Ｄ１１ｆ上のＳＬＯ画像Ｄ２ｉｆの相対位置の情報を用いて、ＳＬＯ画像Ｄ２ｉｆの貼り合わせ画像が生成される。
【００８９】
次に、ＳＬＯ画像Ｄ１１ｎと過去の検査におけるＳＬＯ画像Ｄ１１ｆ（ｆ＝１，２，．．．ｎ−１）との位置合わせを行う。さらに、ＳＬＯ画像Ｄ２ｉｎに対するＳＬＯ画像Ｄ１１ｎの相対位置、ＳＬＯ画像Ｄ１１ｎに対するＳＬＯ画像Ｄ１１ｆの相対位置、ＳＬＯ画像Ｄ１１ｆに対するＳＬＯ画像Ｄ２ｉｆの相対位置を用いて、ＳＬＯ画像Ｄ２ｉｎに対するＳＬＯ画像Ｄ２ｉｆの相対位置を求める。なお、ＳＬＯ画像Ｄ２ｉｎとＳＬＯ画像Ｄ２ｉｆとの位置合わせを直接行ってもよい。ここで、位置合わせ部１４４は記憶部１３０から各ＳＬＯ画像の固視標位置座標を取得し、これらの固視標位置座標を用いてＳＬＯ画像Ｄ２ｉｎとＳＬＯ画像Ｄ１１ｎ、ＳＬＯ画像Ｄ１１ｎと基準画像Ｄ１１ｆ、Ｄ１１ｆとＤ２ｉｆとの位置合わせにおける探索初期点を設定する。
【００９０】
位置合わせ手法としては任意の公知の手法を用いることができ、本実施形態ではまず概略の位置合わせとして、Ａｆｆｉｎｅ変換を用いて位置合わせを行う。次に、詳細な位置合わせとして非剛体位置合わせ手法の一つであるＦＦＤ（Free Form Deformation）法を行いて位置合わせを行う。いずれの位置合わせにおいても、画像間類似度としては相関係数を用いるものとするが、もちろんこれに限らず、任意の公知の画像間類似度を用いてよい。以上より、最新の検査におけるＳＬＯ画像Ｄ１１ｎもしくはＤ２ｉｎの画素と、過去の検査におけるＳＬＯ画像Ｄ１１ｆもしくはＤ２ｉｆとの画素が対応づけられる。なお、上記位置合わせ部１４４による位置合わせは、上述した画素値の類似度に基づく位置合わせに限定されるものではなく、特定部１４１が血管領域を特定した上で、該特定された血管領域を用いて特徴ベースの位置合わせを行ってよい。また、本実施形態では最新の検査におけるＳＬＯ画像Ｄ１１ｎもしくはＤ２ｉｎに対して過去の検査画像の位置を合わせる場合について説明したが、任意の検査日時におけるＳＬＯ画像Ｄ１１ｆもしくはＤ２ｉｆに対して他の検査日時におけるＳＬＯ画像を位置合わせしてよい。例えば、Ｓ１０５０で説明するような基準画像が設定されている場合に、該基準画像に対して他の検査日時のＳＬＯ画像を位置合わせしてもよい。
【００９１】
＜ステップＳ１０４０＞
計測位置決定部１４５は、血球列数を計測する対象となる血管枝を決定する。本実施形態では、Ｓ１０１０で取得された過去の検査画像Ｄ２ｉｆにおける計測位置のデータと、Ｓ１０２０で取得されたＳＬＯ画像Ｄ２ｉｆとＳＬＯ画像Ｄ２ｉｎとの相対位置のデータを用いてＳＬＯ画像Ｄ２ｉｎ上の計測位置を決定する。すなわち、ＳＬＯ画像Ｄ２ｉｆで計測された血管枝の画素に対応するＳＬＯ画像Ｄ２ｉｎ上の画素を計測対象の血管枝領域として特定する。
【００９２】
＜ステップＳ１０５０＞
計測部１４２は、Ｓ１０４０で決定された血管枝における血球列の数を計測する。この計測処理は、第２の実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【００９３】
また計測部１４２は、「基準となる検査画像（ＳＬＯ画像）における計測値」に対する「各検査画像における計測値」との差分を算出する。任意の検査日時の画像を基準画像として設定可能であるが、本実施形態ではＳＬＯ画像Ｄ２ｉ１の貼り合わせ画像を基準画像として設定する。この基準画像に対応する計測値マップの値をベースラインとして、ベースラインとの差分を算出する。このような指標は、正常値範囲の部位によるばらつきや個人差によるばらつきの影響を受けにくいため、より鋭敏に計測値の経時変化を把握できる。
【００９４】
＜ステップＳ１０６０＞
表示制御部１４３は、Ｓ１０５０において得られた血球列数に関する計測値、及び該計測値に基づいて生成された図をモニタ３０５上に表示する。
【００９５】
本実施形態では、表示制御部１４３がユーザから指定された血管枝に関して、血球列数の経時変化を示すグラフとして横軸に検査日時（Ｔ）、縦軸に血球列数（Ｎｄ）を正常値範囲とともにプロットしたグラフ（図１２（ｃ））を表示する。図１２（ｃ）において、Ｍｖは計測値、Ｒａは異常値範囲、Ｒｂは異常値範囲と正常値範囲の境界、Ｒｎは正常値範囲は示す。なお、横軸は被験者の年齢であってもよい。これにより、例えば治療（投薬）後の複数日時にわたって計測された血球列数を正常値範囲とともにグラフ表示することで、治療（投薬）効果を確認することができる。なお、この経時変化グラフは計測対象の複数の血管枝に対する血球列数の平均値に関する経時変化を表示したグラフとする。もちろん、単独の血管枝に対して計測された血球列数の経時変化をグラフ表示してもよい。
【００９６】
また、図１２（ｄ）に示すように各検査日時における貼り合わせＳＬＯ画像Ｄ２ｉｆ（ｆ＝１，２，．．．，ｎ）上の（計測対象血管枝における）血球列数のマップを検査日時順に並べて表示するようにしてもよい。これにより、血球列数の分布に関する経時変化を一覧して把握することができる。
【００９７】
図１２（ｄ）において、上段が血球列数に関する計測値マップを検査日時順に並べたものであり、中段がベースラインの計測値に対する差分（difference）マップである。下段は第２の実施形態のＳ１０６０で説明したようなＳＬＯ画像Ｄ２ｉｆを貼り合わせることにより得られる、貼り合わせマップである。なお、動画像の貼り合わせマップを検査日時順に並べて表示する場合には、動画像再生開始時の時相データの位相と、周期の値を基準画像と同一にする処理を行った上で表示処理を行うことが望ましい。
【００９８】
なお、図１２（ｄ）上段の計測値マップの上には検査日時を表示し、基準となる検査日時には印（本例では＊マーク）をつけてどの計測値マップがベースラインであるかを把握しやすいようにしておく。
【００９９】
なお、本実施形態での血球列数の計測値に関する表示はこれに限定されるものではなく、血球列数の計測値に基づく表示であれば任意の表示を行ってよい。例えば、第２の実施形態において算出した偏差（Deviation）マップを検査日時順に並べて表示してもよい。
【０１００】
以上述べた構成によれば、画像処理装置１０は、血管枝内を通過する血球列数を、異なる日時に撮影されたＳＬＯ画像から各々計測した上で、異なる検査日時間の該計測値の経時変化を表示する。これにより、血液の流動性に関する異なる検査日時間の経時変化を非侵襲に計測・表示できる。
【０１０１】
［第４の実施形態］
第４の実施形態に係る画像処理装置１０は、網膜内層にフォーカス位置を設定して撮影したＳＬＯ画像Ｄｓｉから赤血球を直接検出した上で、該赤血球間の距離に基づいて血球列を判定して血管分岐間における血球列数を計測するように構成したものである。
【０１０２】
第１〜第３の実施形態では視細胞付近（図６（ａ）のＢ５）にフォーカス位置を設定してＳＬＯ画像を撮影していたため赤血球列ＤＴｉは図６（ｃ）に示すように低輝度領域であったが、本実施形態では網膜内層（図６（ａ）のＢ２〜Ｂ４）にフォーカス位置を設定してＳＬＯ画像を撮影するため、赤血球Ｒ及び赤血球列ＤＴｉは図１３（ａ）に示すように高輝度領域となる。そこで、画像処理装置１０は、網膜内層にフォーカス位置を設定して撮影されたＳＬＯ画像Ｄｓｉに対して血管領域を特定した後、該血管領域において時空間画像を生成し、赤血球の移動軌跡を示す高輝度軌跡を検出する。次に、画像処理装置１０は、該高輝度軌跡間の距離に基づいて血球列を検出し、検出された血球列の数（血球列数）の計測を行う。
【０１０３】
第４実施形態に係る画像処理装置１０と接続される機器の構成及び画像処理装置１０の機能ブロックは第１の実施形態（図１、図２）と同様である。以下、第４の実施形態による画像処理フローについて図１０のフローチャートを流用して説明する。但し、Ｓ１０２０、Ｓ１０４０、Ｓ１０６０、Ｓ１０７０、Ｓ１０８０、Ｓ１０９０は、第２の実施形態と同様であるので説明を省略する。
【０１０４】
＜ステップＳ１０１０＞
画像取得部１１０はＳＬＯ像撮像装置２０に対して、ＳＬＯ画像Ｄｓｉおよび固視標位置Ｆｓｉの取得を要求する。第４の実施形態では、フォーカス位置を網膜内層（網膜血管付近）に設定した上で、黄斑部の中心窩に固視標位置Ｆ１を設定して低倍率なＳＬＯ画像Ｄ１を取得し、中心窩及び傍中心窩領域に固視標位置Ｆ２ｉを設定して高倍率なＳＬＯ画像Ｄ２ｉを取得する。なお、撮影位置の設定方法はこれに限定されず、任意の位置に設定してよい。
【０１０５】
ＳＬＯ像撮像装置２０は該取得要求に応じてフォーカス位置が網膜内層に設定されたＳＬＯ画像Ｄ１、Ｄ２ｉ、固視標位置Ｆ１、Ｆ２ｉを取得して送信する。画像取得部１１０は、ＳＬＯ像撮像装置２０からＬＡＮ３０を介してこれらＳＬＯ画像Ｄ１、Ｄ２ｉ及び固視標位置Ｆ１、Ｆ２ｉを受信し、記憶部１３０に格納する。なお、本実施形態ではＳＬＯ画像Ｄ１、Ｄ２ｉはフレーム間位置合わせ済みの動画像とする。また、時相データの取得に関しては実施形態１及び２の場合と同様であるので説明は省略する。
【０１０６】
＜ステップＳ１０３０＞
第１の実施形態及び第２の実施形態と同様に、特定部１４１は血管領域をＳＬＯ画像Ｄ２ｉから血球成分の移動範囲として特定する。ただし、２値化を行う際に閾値Ｔｖとは異なる閾値Ｔｖ２で２値化する。
【０１０７】
＜ステップＳ１０５０＞
まず、特定部１４１は血管領域から赤血球Ｒを特定する。本実施形態では、Ｓ１０４０で決定された血管枝において時空間画像を生成し、該時空間画像（図１３（ｂ））上で線状構造を強調するフィルタを適用後に２値化することで高輝度軌跡領域、すなわち赤血球領域Ｒを検出する。
【０１０８】
なお赤血球の特定方法は上記手法に限定されるものではなく、任意の公知の領域分割（セグメンテーション）法を用いて特定してよい。例えば、フォーカス位置を網膜内層に設定して撮影されたＳＬＯ画像上では、赤血球Ｒは、図１３（ａ）に示すように小円形の高輝度領域Ｒとして描出される。そこで時空間画像を生成せずに直接ＳＬＯ画像の血管領域に対してフーリエ変換を行い、高周波成分を除去した上で逆変換し、閾値Ｔｅで２値化し、収縮・膨張処理によって２値画像を整形処理することによって赤血球Ｒを特定してよい。
【０１０９】
次に、特定部１４１は、特定された赤血球Ｒに基づき赤血球列を特定する。本実施形態では、赤血球Ｒの特定時に用いた時空間画像（図１３（ｂ））上で検出された各赤血球Ｒをラべリングする。次に、赤血球（高輝度軌跡）間の距離（横方向の血球間距離Ｄｉｈもしくは縦方向の血球間距離Ｄｉｖ）が閾値ＴｉｈもしくはＴｉｖ未満の場合に赤血球同士が凝集していると判定し、同じラベルを割りあてる。さらに、同じラベルが割り当てられた赤血球の数（Ｎｅ）が閾値Ｔｎ以上あるような赤血球の集合を赤血球列ＤＴｉとして特定する。なお、同じラベルが割当てられた赤血球の大きさの和（例えば、時空間画像上で同じラベルが付けられた高輝度軌跡の縦方向もしくは横方向の長さの総和）が閾値Ｔｎ２以上ある場合に赤血球列ＤＴｉとして特定してもよい。
【０１１０】
さらに、計測部１４２がＳ１０４０で決定された（ＳＬＯ画像Ｄ２ｉｎ上の）血管枝における赤血球列の数を計測する。なお、この計測処理は、第１の実施形態１及び第２の実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【０１１１】
以上述べた構成によれば、画像処理装置１０は、網膜内層にフォーカス位置を設定して撮影したＳＬＯ画像Ｄｓｉから赤血球を直接検出した上で、該赤血球間の距離に基づいて血球列を判定して血球列数を計測する。これにより、血球列数に基づいて血液の流動性を非侵襲に計測できる。
【０１１２】
［その他の実施形態］
上述の実施形態では本発明を画像処理装置として実現したが、本発明の実施形態は画像処理装置のみに限定されない。例えばコンピュータのＣＰＵにより実行されるソフトウェアとして実現しても良い。本ソフトウェアを記憶した記憶媒体も本発明を構成することは言うまでもない。
【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８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図６】
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【図７】
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【図１２】
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【図１３】
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