(57)【要約】【課題】  補償光学ＳＬＯにより取得される画像の撮影位置の特定が容易となる画像処理装置を提供する。【解決手段】  補償光学ＳＬＯにより被検眼を撮影した画像を解析する画像処理装置であって、 画像を周波数変換して周波数空間画像を取得する周波数変換部と、画像に対する周波数空間画像から視細胞の配置を反映したリング構造に基づく特徴量を抽出する特徴抽出部と、該特徴量から画像の撮影位置を推定する撮影位置推定部と、を備える。【選択図】  図１
2014128448.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼の眼底の視細胞画像を処理する画像処理装置であって、
前記視細胞画像を前記眼底の視細胞の周期性を示す画像に変換する変換手段と、
前記周期性を示す画像に基づいて、前記視細胞に関する特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記特徴量に基づいて、前記眼底における前記視細胞画像を取得した位置を推定する推定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記眼底の異なる位置における複数の視細胞画像を取得する画像取得手段を更に備え、
前記変換手段が、前記複数の視細胞画像を前記視細胞の周期性を示す複数の画像に変換し、
前記特徴量取得手段が、前記周期性を示す複数の画像それぞれに基づいて、前記視細胞に関する複数の特徴量を取得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】
前記推定手段が、前記複数の特徴量の大小関係に基づいて、前記複数の視細胞画像それぞれを取得した位置を推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】
前記推定手段が、前記複数の特徴量のうち最大値となる特徴量に対応する視細胞画像を取得した位置を前記眼底における中心禍として推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】
前記推定手段が、前記複数の特徴量のうち最大値以外の特徴量と前記最大値との比較により、前記最大値以外の特徴量に対応する視細胞画像を取得した位置と前記中心禍との距離を推定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記変換手段が、前記視細胞画像を周波数変換して、前記周期性を示す画像を取得することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記特徴量取得手段が、前記変換手段が前記周期性を示す画像として得たリング状の構造を示す画像におけるリングの大きさに基づく前記特徴量を取得し、
前記推定手段が、前記リングの大きさが小さくなると前記特徴量を得た画像の位置の前記中心禍からの距離が離れたと推定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】
前記特徴量取得手段が、前記眼底の視細胞の配置に基づいて、前記特徴量を取得することを特徴とする請求項１乃至７の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記推定された位置を示す表示形態を表示手段に表示させ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８の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記被検眼の固視のために任意の固視灯提示位置に点灯される固視灯と、
前記推定された位置と、前記視細胞画像の取得時の前記固視位置とを比較する比較手段と、
前記比較手段の比較結果に基づき、前記推定された位置が正しいか否かを判定する判定手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項１乃至９の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記判定手段が、前記推定された位置と前記固視灯提示位置との差が所定の範囲内にあるか否かを判定することにより、前記推定された位置が正しいか否かを判定することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記比較手段が、前記被検眼の眼軸長に基づき前記推定された撮影位置の補正を行うか否かに応じて前記所定の範囲を変更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】
前記視細胞画像を複数の領域に分割する画像分割手段を更に備え、
前記周波数変換手段が、前記複数の領域の各々に対して前記周波数変換を行い、
前記特徴量取得手段が、前記複数の領域の各々から前記特徴量を取得し、
前記推定手段が、前記複数の領域の各々に対して前記特徴量から前記視細胞画像の各々を取得した位置を推定することを特徴とする請求項１乃至１２の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
被検眼の眼底の視細胞画像を処理する画像処理方法であって、
前記視細胞画像を前記眼底の視細胞の周期性を示す画像に変換する工程と、
前記周期性を示す画像に基づいて、前記視細胞に関する特徴量を取得する工程と、
前記特徴量に基づいて、前記眼底における前記視細胞画像を取得した位置を推定する工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
前記眼底の異なる位置における複数の視細胞画像を取得する工程を更に有し、
前記変換する工程において、前記複数の視細胞画像を前記視細胞の周期性を示す複数の画像に変換し、
前記取得する工程において、前記周期性を示す複数の画像それぞれに基づいて、前記視細胞に関する複数の特徴量を取得することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記推定する工程において、前記複数の特徴量の大小関係に基づいて、前記複数の視細胞画像それぞれを取得した位置を推定することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記変換する工程において、前記視細胞画像を周波数変換して、前記周期性を示す画像を取得することを特徴とする請求項１４乃至１６のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記取得する工程において、前記眼底の視細胞の配置に基づいて、前記特徴量を取得することを特徴とする請求項１乃至７の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項１９】
前記推定された位置を示す表示形態を表示手段に表示させる工程を更に有することを特徴とする請求項１４乃至１８の何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２０】
請求項１４乃至１９の何れか一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、画像処理装置及び画像処理方法に関し、特に眼科診療等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断を目的として、眼底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眼科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スキャンを行い、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。近年、被検眼の収差を波面センサー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が開発され、高横分解能な平面画像の取得を可能にしている。さらに、取得した網膜の平面画像を用いて網膜における視細胞を抽出し、その密度や分布の解析から疾病の診断や薬剤応答の評価が試みられている。
【０００３】
補償光学ＳＬＯを用いて取得した網膜の平面画像から視細胞を自動抽出する眼科撮影装置が、非特許文献１に開示されている。この眼科撮影装置では、高横分解能の網膜の平面画像を撮像し、画像に描出される視細胞の配置の周期性を利用して高周波成分を除去することで画像の前処理を行い、視細胞の自動検出を行っている。また、視細胞の検出結果を用いて，視細胞の密度や視細胞間の距離を計測し、空間内分布のボロノイ解析による分析を行っている。 
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Kaccie Y. Li and Austin Roorda, “Automated identification of cone photoreceptors in adaptive optics retinal images”J. Opt. Soc. Am. A, May 2007, Vol. 24, No. 5, 1358
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
取得された画像を用いて疾病の診断や評価を行う際には、眼底内の所望の位置を撮影することが重要になる。眼科機器においては、一般的に、提示した固視灯を被験者に注視してもらうことにより網膜内のおおよその撮影位置を決める。このとき、固視微動により眼が動くため、ユーザーは、実際に撮影された位置が、固視灯によって提示した位置となっているかを確認することが重要になる。しかし、補償光学ＳＬＯ装置の撮影範囲は一般的なＳＬＯ装置の撮影範囲よりも狭いため、実際に撮影された位置がユーザーの意図した通りの位置であるかを確認することが難しい。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みて為されたものであって、補償光学ＳＬＯにより取得される画像の位置を確認することを可能とする画像処理装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明に係る画像処理装置は、被検眼の眼底の視細胞画像を処理する画像処理装置であって、 前記視細胞画像を前記視細胞の周期性を示す画像に変換する変換手段と、前記周期性を示す画像に基づいて、前記視細胞に関する特徴量を取得する特徴量取得手段と、前記特徴量に基づいて、前記眼底における前記視細胞の画像を取得した位置を推定する推定手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、視細胞に関する特徴量（例えば、視細胞の密度に対応する物理量）に基づいて、眼底における視細胞画像を取得した位置を推定することができる。これにより、ユーザーは、補償光学ＳＬＯによって実際に取得された視細胞画像の位置を確認することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施例１に係る画像処理装置１０の機能構成を示す図である。
【図２】実施例１に係る画像処理装置１０の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】補償光学ＳＬＯ装置により視細胞を撮影した高精細な平面画像の模式図である。
【図４】平面画像を周波数変換して得られるフーリエ画像の例である。
【図５】視細胞の配置を反映した構造をフーリエ画像から算出する方法を示す図である。
【図６】フーリエ画像と中心禍からの撮影位置の関係を示す図である。
【図７】フーリエ画像より取得する特徴量を示す図である。
【図８】フーリエ画像のリング構造と撮影位置の中心禍からの距離の関係を示す図である。
【図９】図２の撮影位置推定を詳細に説明するフローチャートである。
【図１０】実施例２に係る画像処理装置１０の機能構成を示す図である。
【図１１】実施例２に係る画像処理装置１０の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】平面画像を複数の局所平面画像に分割する一例を示す図である。
【図１３】図１１中の撮影位置推定を詳細に説明するフローチャートである。
【図１４】局所画像の特徴量と撮影位置の関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本実施形態に係る画像処理装置は、被検眼の眼底の視細胞画像を該視細胞の周期性を示す画像に変換する変換手段を有する。該変換手段は、例えば、被検眼の眼底の視細胞画像を周波数変換した周波数画像を取得する周波数変換部である。なお、周波数画像は、視細胞の周期性を示す画像の一例である。本実施形態は、視細胞の周期的なパターンを取得する手法であれば何でも適用できる。例えば、テクスチャの統計的特徴を用いて、視細胞の周期性を示す画像を取得しても良い。ここで、テクスチャの統計的特徴は、画素集合の持つ濃度分布に関する統計的性質のことであり。例えば、フラクタル解析、ランレングス行列の計算、同時生起行列の計算等により求められる。
【００１１】
また、本実施形態に係る画像処理装置は、上記周期性を示す画像から、視細胞に関する特徴量を取得する特徴量取得手段を有する。ここで、視細胞に関する特徴量とは、中心禍で高く該中心禍から離れるに従って低くなる視細胞の密度に対応する物理量、該視細胞の周期構造の強さに関連する物理量、或いは視細胞間の間隔に関連する物理量が例示される。本実施例では、該特徴量は、例えば視細胞の平面画像の周波数空間成分を離散フーリエ変換して得られる画像中に示されるリング構造の大きさとして得られる値に応ずる。さらに、本実施形態に係る画像処理装置は、上記特徴量に基づいて、眼底における視細胞の画像を取得した位置を推定する推定手段を有する。ここで、特徴量に基づいてとは、例えば、得られた特徴量の大小関係を比較して得られた結果に基づく等が考えられる。
これにより、撮影画像内に特徴的な病変や血管構造が含まれない場合であっても、実際に撮影された位置が狙った位置であるかを確認することが可能となる。
【００１２】
ここで、補償光学ＳＬＯ装置によって網膜を撮影すると、視細胞が描出されるため、視細胞の配列の特徴的な周期構造が見られる。さらに視細胞の密度は網膜中心禍からの距離によって異なり、中心禍に近いほど密に分布し、遠ざかるほど粗く分布することが知られている。このような医学的知識に基づき、撮影された視細胞の配列から、撮影位置を把握することが可能である。
【００１３】
（実施例１）
本実施例では、補償光学ＳＬＯにより網膜の視細胞を撮影した画像を取得した際に、該取得された画像中の視細胞の周期構造に基づき撮影位置の中心禍からの距離を概算し、固視灯位置との関係を提示する処理について説明する。補償光学ＳＬＯは、本発明において眼底の異なる位置における複数の視細胞画像を取得する画像取得手段に対応する。具体的には、補償光学ＳＬＯにより取得された眼底平面画像（以下、平面画像）の周波数空間画像を離散フーリエ変換により取得する（取得された画像を以下、フーリエ画像とする）。該取得されたフーリエ画像から、視細胞が規則正しく配置されていることを反映した周期構造の特徴量を抽出即ち取得し、取得された特徴量から撮影位置の中心禍からの距離を概算する。概算された距離と、固視灯により指定された撮影位置を比較し、指定された位置が撮影されているかを評価して提示する。
【００１４】
このような情報提示を行うことにより、ユーザーは、被験者が提示された固視灯を見ていない等の原因により意図した箇所の撮影が行われていない場合に、撮影中にそのことに気づくことが可能になる。このため、撮影をやり直す等の判断をすることが可能になる。
【００１５】
＜平面画像＞
図３に、補償光学ＳＬＯで撮影された平面画像を模式的に示す。図３に示すように、輝度が比較的大きい小領域として、各視細胞ＰＲが描出される。また、視細胞の輝度に比較して輝度の低い血管領域Ｖが描出されることもある。この血管領域は視細胞より上層にある血管の影によるものである。図３に示すような血管領域が含まれない場合には、画像全面に一様に視細胞ＰＲが分布する画像となり、画像のみから撮影領域を判断することが困難になる。
【００１６】
＜フーリエ画像＞
図４に、上記平面画像の周波数空間成分を離散フーリエ変換により取得したフーリエ画像の模式図を示す。図４に示すように、視細胞が周期的に配置していることを反映して、視細胞の周期に相当するリング構造が見られる。
【００１７】
＜画像処理装置の構成＞
図１は、本実施例に係る画像処理装置１０の機能構成を示したものである。
図１において、１００は画像取得部であり、補償光学ＳＬＯ装置から網膜の平面画像を取得する。１１０は入力情報取得部であり、補償光学ＳＬＯによる平面画像撮影の際の、被検眼情報を取得する。取得した画像は制御部１２０を通じて記憶部１３０に記憶される。１４０は画像処理部であり、周波数変換部１４１、特徴取得部１４２、撮影位置推定部１４３、比較部１４４を含む。画像処理部１４０は、取得した平面画像よりフーリエ画像を生成し、フーリエ画像より取得した特徴量から、撮影位置の中心禍からの距離を推定する。画像処理部１４０は、さらに、記憶部１３０に記憶されている固視灯提示位置と推定された撮影位置を比較し、固視灯によって意図された撮影位置が撮影されているかを評価する。１５０は出力部であり、推定された撮影位置と固視灯提示位置との比較結果をモニタ等に出力してユーザーに提示する。
【００１８】
＜画像処理装置の処理手順＞
次に、図２のフローチャートを参照して、本実施例の画像処理装置１０の処理手順を説明する。
【００１９】
＜ステップＳ２１０＞
ステップＳ２１０において、画像取得部１００は、画像処理装置１０に接続される補償光学ＳＬＯから、撮影された平面画像を取得する。取得された平面画像は、制御部１２０を通じて記憶部１３０に保存される。
またこのとき、取得された平面画像が撮影された際の撮影パラメタ情報を入力情報取得部１１０が取得し、制御部１２０を通じて記憶部１３０に記憶する。ここで撮影パラメタ情報とは、撮影の際の固視灯の位置などのことである。任意の固視灯提示位置に点灯される固視灯の位置などの撮影パラメタ情報は、平面画像に付加している画像撮影情報ファイルに記載されている場合もあれば、画像のタグ情報として含まれている場合もある。
【００２０】
＜ステップＳ２２０＞
ステップＳ２２０において、入力情報取得部１１０は、データベースもしくは操作者の入力部（不図示）による入力により被検眼の情報を取得する。ここで被検眼の情報とは、被検眼の患者ＩＤ、氏名、年齢、性別、検査対象が右目であるか左目であるか、撮影日時等のことであり、これら取得した情報は、制御部１２０を通じて記憶部１３０に保存される。
【００２１】
＜ステップＳ２３０＞
ステップＳ２３０において、周波数変換部１４１は、記憶部１３０に保存されている補償光学ＳＬＯにより取得された平面画像の周波数空間画像を、周波数変換である離散フーリエ変換により取得する。図３に示したように、平面画像の多くの領域は、輝度の高い小領域として観察される規則的な配置をもつ視細胞で構成される。よって血管や病変などの領域が部分的に画像内に含まれる場合であっても、該平面画像を空間周波数変換して得られるフーリエ画像は、図４に示したようなリング状の構造をもつ。
【００２２】
＜ステップＳ２４０＞
ステップＳ２４０において、特徴取得部或いは特徴量取得部１４２は、ステップＳ２３０で得られたフーリエ画像から、視細胞の配置の周期性を示す特徴量を、視細胞の配列に基づいた前記被検眼の特徴量として取得する。そうして取得した特徴量を、制御部１２０を通じて記憶部１３０に保存する。
【００２３】
具体的には、図５（ａ）に示したように、フーリエ画像のサイズを縦と横のピクセル数がNとなるN×Nの正方形であるとした時、（N/2, N/2）となるフーリエ画像の中心を原点とした極座標表示（ｒ，θ）を考える。そしてフーリエ画像の各ピクセルの値をθ方向に積算した関数I（ｒ）を算出する。但し、ｒ＝0, 1, 2・・・N/2とする。フーリエ画像は連続画像ではなく、ピクセルごとに値をもつため、I（ｒ）の計算の際には各ピクセルのｒが例えば４．５以上、５．５未満の場合にはI（５）の値に積算する。その後隣接点間で平均値をとるなどしてI（ｒ）を平滑化する。図５（ｂ）に図５（ａ）に対して取得された関数I（ｒ）を示す。
【００２４】
図５（ｂ）のI（ｒ）は視細胞の配列に関する多くの情報を含んでいる。特に視細胞の密度は中心禍からの距離を反映し、中心禍に近いほど高く、離れていくに従い低くなっていくことが知られている。フーリエ画像に見られるリング状の構造は視細胞の密度を反映し、密度が低くなるほどリングの半径が小さくなる。これよりフーリエ画像のリングの大きさを調べることにより視細胞の密度を知ることが可能となり、視細胞の密度により中心禍からの距離を概算することができる。
【００２５】
図６に、中心禍、中心禍より０．５ｍｍの距離の上下左右、中心禍より１．０ｍｍの距離の上下左右を撮影した画像の、フーリエ画像を示す。図６に示されているように、中心禍からの距離が大きくなるほど、フーリエ画像のリングが小さくなる。これは視細胞の密度が中心禍で高く、中心禍から離れるにしたがって低くなっていく臨床的な知見を反映している。即ち、本実施例では、リング状の構造を示す画像におけるリングの大きさに基づく特徴量を取得し、該リングの大きさが小さくなると特徴量を得た画像の位置の中心禍からの距離が離れたと推定する。
【００２６】
このようなフーリエ画像のリング構造を取得するために、視細胞の周期構造の強さを示す特徴量として、図７に示すような特徴量を取得する。具体的には、I（ｒ）の最大値ImaxやI（ｒ）の積算値Isumを用いることができる。
【数１】
2014128448.tif 000003
【００２７】
さらに、Imaxを与えるｒであるrmaxはリング構造の大きさを示す特徴量であり、視細胞の密度の大きさに対応する特徴量である。
【数２】
2014128448.tif 000004
【００２８】
＜ステップＳ２５０＞
ステップＳ２５０において、撮影位置推定部１４３は、ステップＳ２４０で取得された特徴量から、撮影された画像の中心禍からの距離を算出する。そうして算出した距離を、制御部１２０を通じて記憶部１３０に保存する。以下にステップＳ２４０によって取得された特徴量から距離を算出する方法の一例を示すが、算出方法は以下の例に限定されるものではない。
図９に撮影位置推定の詳細を説明するためのフローチャートを示す。
【００２９】
＜ステップＳ９１０＞
ステップＳ９１０において、撮影位置推定部１４３は、ステップＳ２４０で取得された特徴量であるImaxやIsumから、撮影された画像の撮影位置推定が行えるか否かを判断する。ステップＳ２４０で取得した複数の特徴量のうち、ImaxやIsumは視細胞の周期構造の強さに関連し、rmaxは視細胞密度もしくは視細胞の間隔に関連した特徴量である。
【００３０】
このとき、そもそもrmaxが算出されるためには、視細胞によるリング構造が平面画像に描出されている必要があり、平面画像取得時の条件等により画質が悪く視細胞が描出されていないような場合には、上記のような距離の概算値の信頼性に問題が生じる。ここでは、ある閾値を設定してImax、Isumの値が設定された閾値以上の場合にのみ、距離の概算を行うためにステップＳ９２０に進む。Imax、Isumの値が閾値以下の場合には、距離の概算値は取得できない（Not Defined）とする（ステップＳ９３０）。ここでは閾値の値として、Imaxは１０００、Isumは１００，０００とする。
【００３１】
＜ステップＳ９２０＞
ステップＳ９２０において、撮影位置推定部１４３は、ステップＳ２４０で取得された特徴量であるrmaxから、撮影された画像の撮影位置として、中心禍からの距離を推定する。
【００３２】
図８は、図６で示された画像の、中心禍からの距離とrmaxの関係を示したグラフである。図６においてフーリエ画像で示されているように、rmaxという特徴量を用いることで、中心禍から離れるほどリングが小さくなることが示されている。また、図８のグラフより以下の一次近似が求められる。
【数３】
2014128448.tif 000005
【００３３】
ここでｘは中心禍からの距離である。この値により中心禍から０．５ｍｍ、１．０ｍｍの視細胞の空間周波数は５４．８、４４．２となるが、画像のピクセルサイズが４００ｘ４００、実サイズが３４０μｍｘ３４０μｍとして求められる視細胞の間隔はそれぞれ６．２μｍ、７．７μｍとなる。これは、以前の研究(非特許文献２)により得られている視細胞密度の概算値、中心禍より０．５ｍｍで３０，０００視細胞/ｍｍ2、１．０ｍｍで１５，０００視細胞/ｍｍ2と矛盾しない結果である。
【００３４】
よって上記一次近似を用いて、フーリエ画像より取得される特徴量であるrmaxから、中心禍からの距離ｘを以下のように推定する。
【数４】
2014128448.tif 000006
【００３５】
さらに、図８では中心禍でのrmaxの値が提示されていないが、これは図６で示した平面画像群を撮影した補償光学SLOでは、中心禍付近の視細胞の解像ができていないためである。このように解像ができない場合には、Imax, Isumが閾値の値に届かないため、上記図９のフローチャートでNot Definedとなる。
こうして取得した距離の推定値は制御部１２０を通じて記憶部１３０に保存される。
【００３６】
＜ステップＳ２６０＞
ステップＳ２６０において、比較部１４４は、記憶部１３０に保存された固視位置を取得する。そして、ステップＳ２５０において取得された中心禍からの距離の推定値、即ち推定された撮影位置と、取得された固視位置である画像撮影時の固視灯定時位置とを比較する。
【００３７】
例えば固視位置を示す固視マップ上での座標が、中心禍は（４５,４３）で撮影した平面画像が（４５,３４）とする。固視マップ上の座標の1ステップが約０．０５６ｍｍとすると平面画像の中心禍からの距離は９ｘ０．０５６＝０．５０４ｍｍとなる。さらに、この平面画像のrmax が５４．５であったとすると、ステップＳ２５０で推定される距離ｘは０．５０９ｍｍとなる。このようにステップＳ２４０で取得された距離の推定値と、平面画像の固視位置から求められる中心禍からの距離が同レベルである場合、両者の比較結果はReasonableであるとする。逆に、２つの距離が異なる値となる場合、比較結果はUnreasonableとなる。また、ステップＳ２５０において距離の概算値がNot Definedであった場合には、比較結果もNot Definedとする。以上の操作は、比較手段である比較部１４４に付随して撮影位置と固視灯提示位置との差の比較によって推定された撮影位置が正しいか否かを判定する判定手段たる判定部として機能する構成により実行される。
【００３８】
ここで、２つの距離が同レベルであるか否かの判断基準としては、ステップＳ２５０で推定された距離が、平面画像の固視位置から求められる距離の±１０％以内に入っている場合とする。但しこの範囲の設定は様々な設定が可能であり、ここで用いた方法に限定されるものではない。なお、この判断基準は、推定された撮影位置と固視灯定時位置との差が所定の範囲内であるか否かであって、この所定の範囲（例示する±１０％）は、予め記憶部１３０に保存されており、必要に応じて該比較部１４４によって比較基準として適宜変更し、用いられる。
【００３９】
例えば眼軸長に応じた補正を行うか否かで範囲を変更することが考えられる。一般的には眼軸長は２４ｍｍとされているが、この値には例えば±２ｍｍ程度の個人差が存在する。この眼軸長に応じて測定光の走査範囲は変化し、従って、上述した推定値等はこの眼軸長に応じた補正を施すことが好ましい。測定眼の眼軸長による補正を行う場合には、検査眼の眼軸長に応じた値が推定されていると考えられることから、判断基準は上記と同様±１０％以内の範囲とすることが可能である。しかし、眼軸長の値が撮影時に得られないなどの理由から補正を行わない場合には、眼軸長の個人差の影響を含んだ推定値の提示となることから±２０％以内であればReasonableであるとすることにより、比較結果の有効性を提示可能とする等が考えられる。
こうして取得した比較結果は制御部１２０を通じて記憶部１３０に保存される。
【００４０】
＜ステップＳ２７０＞
ステップＳ２７０において、出力部１５０は、ステップＳ２５０において記憶部に保存された撮影位置の中心禍からの距離の推定値、ステップＳ２６０において記憶部に保存された比較結果を取得し、モニタ等に表示することによりユーザーに提示する。ここでは特に、実際に撮影された平面画像の撮影位置の推定値が、固視位置で指定される撮影位置とずれている場合に、その旨をユーザーに警告する。
【００４１】
具体的には、比較結果がUnreasonableであった場合には、撮影時に用いる固視マップ上に、撮影された画像の撮影位置の推定位置を提示した上で、警告メッセージを提示する。
なお、本実施例では推定された撮像位置をモニタ等の表示部に表示させる態様としている。しかし、これをデータ等として他の記憶手段、表示手段等に出力する構成となる表示制御手段を介して当該表示操作を行わせることとしても良い。即ち、該表示制御手段が推定されて位置を好適に示す表示形態を記憶手段等より選択し、これを表示手段に表示或いは実行させる態様とすることが好ましい。
【００４２】
以上の構成により、補償光学ＳＬＯ装置により網膜の視細胞を撮影する際に、撮影された平面画像が、固視位置によって指定された撮影位置と異なる場所を撮影したことが予測される場合に、推定される撮影位置と共に警告メッセージを提示することができる。これによりユーザーは、撮影時に撮影箇所の間違いに気づくことができ、再撮影をするなどの対応が可能になる。
さらに推定された撮影位置が、固視灯で提示された位置と合致しているかを評価して操作者に提示することで、操作者に対する撮影支援を行うことが可能になる。
【００４３】
（実施例２）
実施例１では、補償光学ＳＬＯにより取得された平面画像全体を周波数変換してフーリエ画像を求め、そこから視細胞の周期構造を反映したリング構造に関わる特徴量を取得することで、撮影された平面画像の中心禍からの距離を概算した。この距離が固視灯で指定した中心禍からの距離と一致するか否かを評価することで、ユーザーに撮影位置の間違いがあれば提示することが可能となった。
【００４４】
しかし、実施例１の方法で評価できるのは中心禍からの距離のみであり、その方向を評価することはできなかった。具体的には、中心禍から１．０ｍｍ上部を撮影しようとしているのだが、１．０ｍｍ下部を撮影した場合には、方向は異なっているが距離は等しいために、距離の推定値のみからでは撮影位置の間違いを提示することができなかった。
本実施例では、中心禍からの距離だけでなく、その方向も評価する目的で、平面画像を複数の局所領域に分割し、分割したそれぞれの平面画像に対してフーリエ画像を求め、そこから取得した特徴量を用いて画像を解析する場合について説明する。
【００４５】
本実施例に関わる画像処理装置１０の機能構成を、図１０に示す。但し１００〜１５０の機能構成に関しては図１と同様なので説明は省略する。本実施例では画像処理部１４０が、周波数変換部１４１、特徴取得部１４２、撮影位置推定部１４３、比較部１４４に加えて画像分割部１０４０を含み、平面画像を複数の領域に分割してそれぞれの領域で特徴量を取得した後、それらを組み合わせることによって中心禍からの距離及び方向の評価を行う。画像分割部１０４０は、本発明において視細胞画像を複数の領域に分割する画像分割手段に対応する。
【００４６】
図１１のフローチャートを参照して、本実施例の画像処理装置１０の処理手順を説明する。ここでステップＳ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０、Ｓ２４０、Ｓ２７０に関しては実施例１で説明した処理手順と変わらないために、説明は省略する。
実施例１においては、補償光学ＳＬＯにより取得される平面画像の全体について中心禍からの距離の推定を行っていたが、本実施例においては、平面画像を複数の局所平面画像に分割してそれぞれの領域で特徴量を算出し、それらを組み合わせて画像全体の撮影位置の評価を行う点が異なっている。よってステップＳ２３０、Ｓ２４０で扱う画像は平面画像を分割した局所平面画像となる。
以下に各ステップについてより詳細に説明する。
【００４７】
＜ステップＳ１１３０＞
ステップＳ１１３０において、画像分割部１０４０は、記憶部１３０に保存されている補償光学ＳＬＯにより取得された平面画像を取得し、複数の局所平面画像に分割する。ここで分割の方法は様々な方法が可能であり、多数の画像に分割するほど局所的な差を明確化することが可能だが、それぞれの局所平面画像から得られる情報の精度が低くなる。また、複数の局所平面画像の周波数変換を行うには処理時間のコストがかかるため、高速フーリエ変換に適した画像サイズである２のn乗のサイズを用いることも重要である。ここでは例えば、オリジナルの平面画像のピクセルサイズ４００ｘ４００に対して２５６ｘ２５６の局所平面画像を、図１２に示すように重なりを許容して取得する。具体的には、左上の頂点を平面画像と共有する画像を局所平面画像１とし、そこから下方に平行移動して局所平面画像２、３とする。さらに局所平面画像１を左に平行移動した画像を局所平面画像４として、その画像を下方に平行移動した局所平面画像５，６とする。同様にして局所平面画像７，８，９を定義し、1枚４００ｘ４００の平面画像を９枚の２５６ｘ２５６局所平面画像に分割する。しかし分割手法はこの例に限定されるものではない。
【００４８】
こうして作成された９枚の局所平面画像を、制御部１２０を通じて記憶部１３０に保存する。続くステップＳ２３０，Ｓ２４０の処理は実施例１と同様であるが、ステップ１１３０で作成された９枚の局所平面画像それぞれについて処理が行われ、それぞれの特徴量が取得される。そして取得される特徴量は、それぞれの局所平面画像と対応づけて記憶部１３０に保存される。
【００４９】
＜ステップＳ１１５０＞
ステップＳ１１５０において、撮影位置推定部１０４３は、各局所平面画像より取得された特徴量に基づき、各局所平面画像の中心禍からの距離を推定する。さらに、各局所平面画像の中心禍からの距離の推定値に基づき、平面画像の撮影位置を推定する。
図１３にステップＳ１１３０で分割された９つの局所平面画像から得られる特徴量を用いて平面画像の撮影位置推定するフローチャートを示す。
【００５０】
＜ステップＳ１３０１＞
ステップＳ１３０１において、撮影位置推定部１０４３は、９か所の局所平面画像より取得された特徴量から、各局所平面画像の中心禍からの距離を推定する。ここで距離の推定はステップＳ２５０で説明した方法と同じであるため、説明は省略する。
さらに、求められた９か所の局所平面画像に対応する距離の推定値の平均値Ｌaveを求める。
【００５１】
＜ステップＳ１３０２＞
ステップＳ１３０２において、撮影位置推定部１０４３は、９か所の局所平面画像より取得された中心禍からの距離の推定値を用いて、左側平均値Ｌleft、中央側平均Ｌcenter、右側平均値Ｌrightを求める。但し、左側平均値は、図１２の局所画像１，２，３からの距離の推定値の平均値、中央側平均値は同様に局所画像４，５，６，右側平均値は局所画像７，８，９の平均値とする。さらに、局所画像の距離の推定値にNotDefinedが含まれている場合には、その局所画像を除いて平均値を算出する。３つの画像から得られる距離の推定値がすべてNotDefinedの場合、距離の平均値はNotDefinedとする。
【００５２】
＜ステップＳ１３０３＞
ステップＳ１３０３において、撮影位置推定部１０４３は、９か所の局所平面画像より取得された中心禍からの距離の推定値を用いて、上部平均値Ｌup、中央部平均Ｌmiddle、下部平均値Ｌdownを求める。但し、上部平均値は、図１２の局所画像１，４，７からの距離の推定値の平均値、中央部平均は同様に局所画像２，５，８，下部平均値は局所画像３，６，９の平均値とする。さらに、局所画像の距離の推定値にNotDefinedが含まれている場合には、その局所画像を除いて平均値を算出する。３つの画像から得られる距離の推定値がすべてNotDefinedの場合、距離の平均値はNotDefinedとする。
【００５３】
＜ステップＳ１３０４＞
ステップＳ１３０４において、撮影位置推定部１０４３は、ステップＳ１３０１〜Ｓ１３０３で求めた距離推定値の平均値にNotDefinedが含まれているか否かを判定する。もしも７つの平均値に一つでもNotDefinedが含まれている場合には、平面画像の撮影位置の推定値もNotDefinedとする。
【００５４】
＜ステップＳ１３０５＞
ステップＳ１３０５において、撮影位置推定部１０４３は、ステップＳ１３０１〜Ｓ１３０３で求めた距離推定値の平均値間の大小関係を算出する。具体的には、Ｌleft、Ｌcenter、Ｌright間の大小関係と、Ｌup、Ｌmiddle、Ｌdown間の大小関係を求める。
【００５５】
＜ステップＳ１３０６＞
ステップＳ１３０６において、撮影位置推定部１０４３は、ステップＳ１３０５で求めた大小関係に基づき、撮影画像の中心禍からのずれの方向を求める。具体的には、図１４に示したように、Ｌleft＞ＬcenterかつＬcenter＞Ｌrightの場合には中心禍の左側、Ｌleft＜ＬcenterかつＬcenter＜Ｌrightの場合には中心禍の右側とする。同様に、Ｌup＞ＬmiddleかつＬmiddle＞Ｌdownの場合には中心禍の上側、Ｌup＜ＬmiddleかつＬmiddle＜Ｌdownの場合には中心禍の下側とする。Ｌleft＜ＬcenterかつＬright＜Ｌcenterの場合、及びＬup＜ＬmiddleかつＬdown＜Ｌmiddleの場合には、ずれの方向を決めることができないため、撮影位置の推定値はNotDefinedとする。
【００５６】
＜ステップＳ１３０７＞
ステップＳ１３０７において、撮影位置推定部１０４３は、ステップＳ１３０１で求めた９か所の局所平面画像の距離の推定値の平均値Ｌave、ステップＳ１３０６で求めた中心禍からのずれの方向に基づき、撮影位置の推定を行う。ここで距離の推定値としてはＬaveの値を、撮影位置については図１４で示した９分割のうちのどこかで示す。
【００５７】
＜ステップＳ１１６０＞
ステップＳ１１６０において、比較部１４４は、記憶部１３０に保存された固視位置を取得する。そして、ステップＳ１１５０で取得された撮影位置の推定値と、取得された固視位置を比較する。
距離の比較に関しては、ステップＳ２６０で説明した方法と同じとする。さらに、方向については図１４で示した９分割を考え、ステップＳ１３０６で求めた方向と、固視位置に対応した方向が一致するか否かを判断する。一致しない場合には、比較結果はUnreasonableとする。
【００５８】
以上述べたように、本実施例では、画像処理装置に対して、更に画像を複数の領域に分割する画像分割部を配することとし、更に周波数変換部はこれら分割した画像各々に対して周波数変換を行い、且つ特徴量取得部は分割した画像の各々から特徴量を取得することとし、撮影位置推定部或いは推定部はこれら分割した画像各々に対して特徴量から画像各々の撮影位置を推定することとしている。
【００５９】
以上の構成により、補償光学ＳＬＯ装置により取得される平面画像を複数の局所領域に分割して、それぞれの局所平面画像からの距離の推定値を組み合わせることで、平面画像の撮影位置を推定することができる。さらに、推定された撮影位置が、固視灯で提示された位置と合致しているかを撮影時に評価し操作者に提示することで、被験者が固視灯を注視できないなどの理由で操作者が意図した箇所と異なる位置が撮影されている場合に、その旨を操作者が把握することができる。そして推定された撮影位置を提示するとともに、該推定された撮影位置が撮影時の固視位置に対応した撮影位置と一致しない場合には、警告メッセージを提示する。これによりユーザーは、再撮影を行うなどの対応をすることが可能となる。
【００６０】
（その他の実施例）
本発明の目的は、前述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、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、達成されることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００６１】
１０      画像処理装置
１００    画像取得部
１１０    入力情報取得部
１２０    制御部
１３０    記憶部
１４０    画像処理部
１４１    周波数変換部
１４２    特徴取得部
１４３    撮影位置推定部
１４４    比較部
１５０    出力部
１１４０  画像分割部
【図１】
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【図２】
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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３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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