(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼の眼底画像における前記被検眼の視神経乳頭部及び黄斑部の位置を検出する検出手段と、
前記検出された位置に基づいて、前記検出された位置を通る線に交差し且つ前記視神経乳頭部を通る少なくとも一つの位置を、前記視神経乳頭部の断層画像の撮影位置として決定する撮影位置決定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記決定された撮影位置で撮影して得た断層画像において篩状板領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出された篩状板領域の形状を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果を示す表示形態を、前記撮影して得た断層画像と共に表示手段に表示させる表示制御手段と、
をさらに備え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】
前記解析手段は、前記抽出された篩状板領域の形状を解析することにより、前記抽出された篩状板領域のブルッフ膜オープニングを用いて得た値を求め、
前記表示制御手段は、前記求められた値を示す２次元マップ及びグラフの少なくとも一つを前記表示形態として、前記撮影して得た断層画像と共に前記表示手段に表示させ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】
前記視神経乳頭部を原点とし、前記視神経乳頭部と前記黄斑部とを通る軸を第１の軸とし、前記第１の軸に直交する軸を第２の軸とする基準座標系を決定する座標系決定手段と、
前記基準座標系を示す表示形態を前記眼底画像に重ねて表示手段に表示させる表示制御手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記検出された位置を通る第１の軸と、前記検出された前記視神経乳頭部の位置を原点とする前記第１の軸に直交する第２の軸とから成る基準座標系を決定する座標系決定手段をさらに備え、
前記撮影位置決定手段は、前記検出された基準座標系に基づいて、前記撮影位置を決定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
被検眼の眼底画像における前記被検眼の視神経乳頭部及び黄斑部の位置を検出する検出手段と、
前記検出された位置を通る第１の軸と、前記検出された前記視神経乳頭部の位置を原点とする前記第１の軸に直交する第２の軸とから成る基準座標系を決定する座標系決定手段と、
前記検出された基準座標系に基づいて、前記被検眼の視神経乳頭部の断層画像の撮影位置を決定する撮影位置決定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
予め設定された装置座標系と、前記基準座標系との何れか一方の選択を受け付ける選択受付手段をさらに備え、
前記撮影位置決定手段は、前記選択受付手段により前記装置座標系が選択された場合、当該装置座標系に基づいて前記撮影位置を決定することを特徴とする請求項４乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記被検眼の過去の断層撮影に関する情報を取得する被検眼情報取得手段と、
前記情報に基づいて、予め設定された装置座標系と、前記基準座標系との何れか一方を選択する選択手段と、をさらに備え、
前記撮影位置決定手段は、前記選択手段により前記装置座標系が選択された場合、当該装置座標系に基づいて前記撮影位置を決定することを特徴とする請求項４乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
被検眼の眼底画像における第１の位置及び第２の位置を検出する検出手段と、
前記検出された位置に基づいて、前記検出された位置を通る線に交差する少なくとも一つの位置を、前記被検眼の断層画像の撮影位置として決定する撮影位置決定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
眼底画像撮影装置と通信可能に接続され、前記眼底画像撮影装置により撮影して得た前記眼底画像を読み出す眼底画像取得部をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
撮影モードの選択を受け付ける受付手段をさらに備え、
前記眼底画像撮影装置は、前記受付手段が前記被検眼の篩状板領域を含む断層画像を撮影する撮影モードを受け付けた場合に、前記視神経乳頭部及び黄斑部を含む眼底画像を撮影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】
請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
前記被検眼の眼底において測定光を走査する走査手段と、
前記決定された撮影位置で断層画像を撮影するように、前記走査手段を駆動制御する駆動制御部と、を備えることを特徴とする眼科装置。
【請求項１３】
検出手段と、撮影位置決定手段とを備える画像処理装置の制御方法であって、
前記検出手段が、被検眼の眼底画像における前記被検眼の視神経乳頭部及び黄斑の位置を検出する検出工程と、
前記撮影位置決定手段が、前記検出された位置に基づいて、前記検出された位置を通る線に交差し且つ前記視神経乳頭部を通る少なくとも一つの位置を、前記視神経乳頭部の断層画像の撮影位置として決定する撮影位置決定工程と、
を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項１４】
検出手段と、座標系決定手段と、撮影位置決定手段とを備える画像処理装置の制御方法であって、
前記検出手段が、被検眼の眼底画像における前記被検眼の視神経乳頭部及び黄斑部の位置を検出する検出工程と、
前記座標系決定手段が、前記検出された位置を通る第１の軸と、前記検出された前記視神経乳頭部の位置を原点とする前記第１の軸に直交する第２の軸とから成る基準座標系を決定する座標系決定工程と、
前記撮影位置決定手段が、前記検出された基準座標系に基づいて、前記被検眼の視神経乳頭部の断層画像の撮影位置を決定する撮影位置決定工程と、
を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項１５】
検出手段と、撮影位置決定手段とを備える画像処理装置の制御方法であって、
前記検出手段が、被検眼の眼底画像における第１の位置及び第２の位置を検出する検出工程と、
前記撮影位置決定手段が、前記検出された位置に基づいて、前記検出された位置を通る線に交差する少なくとも一つの位置を、前記被検眼の断層画像の撮影位置として決定する撮影位置決定工程と、
を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項１６】
請求項１３乃至１５のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御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、画像処理装置の制御方法、眼科装置、眼科装置の制御方法、眼科システムおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
光干渉断層計（ＯＣＴ；Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などの被検眼の眼部の断層画像撮影装置は、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。この断層画像撮影装置は、疾病の診断をより的確に行うのに有用であることから近年注目を集めている。ＯＣＴの一つの形態として、例えば、広帯域な光源とマイケルソン干渉計とを組み合わせたＴＤ−ＯＣＴ（Ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）が知られている。これは、参照アームの遅延を走査することで、信号アームの後方散乱光との干渉光を計測し、深さ分解の情報を得るように構成されている。しかし、このようなＴＤ−ＯＣＴでは高速な画像取得は難しい。そのため、より高速に画像を取得するため、広帯域光源を用い、分光器でインターフェログラムを取得するＯＣＴとして、ＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）が知られている。また、光源として、高速波長掃引光源を用いることで、単一チャネル光検出器でスペクトル干渉を計測する手法によるＳＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ ＯＣＴ）が知られている。
【０００３】
これらのＯＣＴにより撮影された断層画像において、網膜の形態変化を計測できれば、緑内障などの疾病の進行度や治療後の回復具合を定量的に診断することが可能となる。従来、ＯＣＴにより撮影を行う場合、装置固有の座標系で撮影されるものであった。しかし、眼部においては、神経線維の走行を考慮した画像を得られることが望ましい。ここで図９は神経線維の走行を示した模式図である。図９において、細い曲線Ｎは神経線維、中心付近のＭは黄斑部、楕円のＤは視神経乳頭部、太い曲線Ｖは血管を示している。
【０００４】
特許文献１では、神経線維の走行に沿った断層画像を作成する技術が開示されている。特許文献１では、装置固有の座標系で撮影した３次元のＯＣＴデータから操作者が指定した神経線維の走行に合わせた断面を断層画像として作成したり、撮影時に神経線維層の走行に沿って撮影を行ったりしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１２５２９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
病気の診断を行うためには、診断の対象となる神経線維の上下側や耳鼻側が一つの断面に写っていることが望ましい。しかしながら、特許文献１は、神経線維走行に対して垂直、水平となるような断層画像の撮影を保障するものではない。例えば、篩状板では、上下方向で孔が大きくなっているため、上下方向に形状の変化が現れやすい。そのため、個人毎の眼部の座標系に合わせて撮影を行わないと、診断や解析を行う際に有効な画像を取得し難いという課題がある。
【０００７】
上記の課題に鑑み、本発明は、眼部の形状を解析するのに適した撮影位置での断層画像の撮影を可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成する本発明に係る画像処理装置は、
被検眼の眼底画像における前記被検眼の視神経乳頭部及び黄斑部の位置を検出する検出手段と、
前記検出された位置に基づいて、前記検出された位置を通る線に交差し且つ前記視神経乳頭部を通る少なくとも一つの位置を、前記視神経乳頭部の断層画像の撮影位置として決定する撮影位置決定手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、眼部の形状を解析するのに適した撮影位置での断層画像の撮影が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態に係る眼科システムの構成を示す図。
【図２】第１実施形態に係る画像処理装置における処理の流れを示すフローチャート。
【図３】第１実施形態に係る撮影表示画面の一例を示す図。
【図４】第１実施形態に係る観察表示画面の一例を示す図。
【図５】第１実施形態に係る網膜の視神経乳頭部の断層画像の模式図。
【図６】第２実施形態に係る眼科システムの構成を示す図。
【図７】第２実施形態に係る画像処理装置における処理の流れを示すフローチャート。
【図８】第２実施形態に係る撮影表示画面の一例を示す図。
【図９】神経線維の走行を示す眼底画像の模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（第１実施形態）
第１実施形態に係る画像処理装置を備える眼科システムは、視神経乳頭部と黄斑部とを検出し、これらの部位の位置に基づいて撮影座標系決定を行って断層画像を得ることを特徴としている。
【００１２】
以下、本実施形態に係る画像処理装置を備える眼科システムについて、詳細を説明する。図１は、本実施形態に係る画像処理装置１１０を備える眼科システム１００の構成を示す。図１に示すように、眼科システム１００は、画像処理装置１１０と、断層画像撮影装置２００と、表示部３００と、眼底画像撮影装置４００と、データベース５００とを備えており、画像処理装置１１０は、インタフェースを介して断層画像撮影装置２００、表示部３００、眼底画像撮影装置４００およびデータベース５００と接続されている。なお、断層画像撮影装置２００と、眼底画像撮影装置４００とは１つの眼科装置として構成されてもよく、単独で眼科装置として構成されてもよい。また、断層画像撮影装置２００と、画像処理装置１１０とが、１つの眼科装置として構成されてもよい。
【００１３】
断層画像撮影装置２００は、眼部の断層画像を撮影する。断層画像撮影装置２００は、例えばＳＤ−ＯＣＴやＳＳ−ＯＣＴである。断層画像撮影装置２００は、ガルバノミラー２０１と、駆動制御部２０２と、パラメータ設定部２０３とを備える。なお、断層画像撮影装置２００は既知の装置であるため、詳細な説明は省略し、ここでは、画像処理装置１１０からの指示により設定される、走査線のパラメータの設定機能について主に説明を行う。
【００１４】
ガルバノミラー２０１は、測定光の眼底における走査を行い、ＯＣＴによる眼底の撮影範囲を規定する。駆動制御部２０２は、ガルバノミラー２０１の駆動範囲および速度を制御し、眼底における平面方向の撮影範囲及び走査線数（平面方向の走査速度）を規定する。ここでは、簡単のためガルバノミラーは一つのミラーとして示したが、実際にはＸスキャン用のミラーとＹスキャン用の２枚のミラーとにより構成され、眼底上の所望の範囲を測定光で走査できる。
【００１５】
パラメータ設定部２０３は、駆動制御部２０２によるガルバノミラー２０１の動作制御に用いられる各種パラメータを設定する。パラメータ設定部２０３により設定されるパラメータにより、断層画像撮影装置２００による断層画像の撮影における撮影条件が決定される。具体的には、画像処理装置１１０からの指示により設定される走査線の走査位置、走査線数、撮影枚数などが決定される。
【００１６】
表示部３００は、撮影された断層画像や、眼底画像を表示する。眼底画像撮影装置４００は、眼部の眼底画像を撮影する装置であり、当該装置としては、例えば、眼底カメラやＳＬＯ等が挙げられる。
【００１７】
画像処理装置１１０は、画像取得部１１１と、記憶部１１２と、第一の画像処理部１１３と、決定部１１４と、表示制御部１１５と、第二の画像処理部１１６とを備える。
【００１８】
画像取得部１１１は、断層画像撮影装置２００により撮影された断層画像を取得する断層画像取得部として機能し、また眼底画像撮影装置４００により撮影された眼底画像を取得する眼底画像取得部として機能する。そして取得した画像を記憶部１１２に格納する。第一の画像処理部１１３は、記憶部１１２で記憶している眼底画像から視神経乳頭部と黄斑部とを検出する。また決定部１１４は、第一の画像処理部１１３で検出した結果に基づいて基準座標系を決定し（座標系決定）、当該基準座標系に基づいて断層画像の取得位置決定を行い、撮影パラメータとして断層画像撮影装置２００のパラメータ設定部２０３へ出力する。表示制御部１１５は、表示部３００を制御し、各種画像を表示させる。第二の画像処理部１１６は、記憶部１１２で記憶している断層画像から網膜層の各領域の形状の抽出を行い、網膜層の厚みや、篩状板形状の解析を行う。
【００１９】
次に、図２、図３を参照して、本実施形態の画像処理装置１１０の処理手順を示す。図２は、第１実施形態における処理の流れを示すフローチャートである。図３は、第１実施形態における表示部３００が表示する撮影時の表示画面の一例を示している。図３において、断層画像撮影画面３１０は、断層画像３０１、眼底画像３０２、撮影座標系設定のコンボボックス３０３、撮影指示ボタン３０４を有する。撮影領域３０５は、眼底画像３０２上に重畳表示した領域である。座標軸３０６は、個人差に関係なく一律に設定する座標軸である。そして、Ｍは黄斑部、Ｄは視神経乳頭部、Ｖは血管である。
【００２０】
なお、撮影モードが複数存在し、目的に合った撮影を行うためのモードを選択することにより所望の撮影が開始される。例えば本実施形態では、ユーザ操作等により、被検眼の篩状板領域を含む断層画像を取得する撮影モードの選択を受け付ける。被検眼の篩状板領域を含む断層画像を取得する撮影モードを受け付けた場合に、本実施形態の処理が開始する。
【００２１】
＜ステップＳ２０１＞
ステップＳ２０１において、不図示の被検眼情報取得部は、被験眼を同定する情報として被験者識別番号を外部から取得する。そして、被験者識別番号に基づいて、データベース５００が保持している当該被検眼に関する情報（患者の氏名、年齢、性別など）を取得して記憶部１１２に記憶する。
【００２２】
＜ステップＳ２０２＞
ステップＳ２０２において、画像取得部１１１は、図３の断層画像撮影画面３１０に表示するためのプレビュー用の画像、ならびにステップＳ２０５での部位検出に用いる画像取得用の処理を行う。具体的には、画像取得部１１１は、眼底画像撮影装置４００から眼底画像を取得し、断層画像撮影装置２００から断層画像を取得する。眼底画像には黄斑部Ｍと視神経乳頭部Ｄとが含まれる。
【００２３】
＜ステップＳ２０３＞
ステップＳ２０３において、表示制御部１１５は、撮影座標系設定用のコンボボックス３０３に対するユーザ操作を受け付けることにより、撮影座標系の選択受付を行う。撮影座標系設定用のコンボボックス３０３により、網膜基準座標系または装置座標系を撮影座標系として選択して設定することができる。ここで、網膜基準座標系とは黄斑Ｍと視神経乳頭部Ｄとを結ぶ線を基準として構成する座標系とする。そして、装置座標系が設定された場合（Ｓ２０３；ＹＥＳ）、ステップＳ２０４へ進む。一方、網膜基準座標系が設定された場合（Ｓ２０３；ＮＯ）、ステップＳ２０５へ進む。
【００２４】
＜ステップＳ２０４＞
ステップＳ２０４において、決定部１１４は、予め定められた装置座標系を設定する。具体的には、決定部１１４は、装置座標系が選択されたことを示す情報と、装置座標系を基準として決定された取得位置を示す情報とを、断層画像撮影装置２００のパラメータ設定部２０３に設定する。取得位置を示す情報は、撮影範囲および撮影方向を含む。装置座標系は被検眼に対して撮影を行う場合、水平方向を軸Ｘ、垂直方向を軸Ｙとしたものであり、図３の座標軸３０６に示されるように、個人差に関係なく一律に設定する座標軸である。それに対して、網膜基準座標系は、眼部の解剖学的特徴に基づいて設定する座標系であり、個人差や撮影時の状況に応じて設定する座標軸である。次に、ステップＳ２０５とステップＳ２０６とを参照して、網膜基準座標系を設定する場合について説明を行う。
【００２５】
＜ステップＳ２０５＞
ステップＳ２０５において、第一の画像処理部１１３は、眼底画像から黄斑部Ｍの位置と視神経乳頭部Ｄの位置とを検出する。まず、視神経乳頭部Ｄを検出する例を示す。眼底画像中では、視神経乳頭部Ｄの画素値は高い（明るい）ことが知られている。色分布を調べ、画像中の明るい領域（視神経乳頭部）の中心を視神経乳頭部の中心とする。あるいは、視神経乳頭部には血管が集中しているので、眼底画像中から血管を検出し、その情報を用いて視神経乳頭部を検出してもよい。血管の検出方法として、例えば、血管は細い線状構造を有しているため、線状構造を強調するフィルタを用いて血管を抽出する。線状構造を強調するフィルタとしては、線分を構造要素としたときに構造要素内での画像濃度値の平均値と構造要素を囲む局所領域内での平均値との差を計算するフィルタを利用する。ただし、これに限らずＳｏｂｅｌフィルタのような差分フィルタを用いてもよい。また、濃度値画像の画素ごとにヘッセ行列の固有値を計算し、結果として得られる２つの固有値の組み合わせから線分状の領域を抽出してもよい。さらには、単純に線分を構造要素とするトップハット演算でもよい。これらの方法で検出した血管位置と、視神経乳頭部の明るい領域とを組み合わせて、視神経乳頭部の中心を検出する。
【００２６】
次に、黄斑部Ｍ中心の中心窩を検出する例を示す。眼底画像中では、黄斑部Ｍの画素値は低い（暗い）ことが知られている。そのため、眼底画像の色分布を調べ、画像中の暗い領域（黄斑部）の中心は黄斑部Ｍ中心の中心窩とする。ただし、血管も黄斑部と同じ色分布になる場合があるが、上述したように、血管は細い線状構造を有しているため、線状構造と円形構造とは区別できる。また、視神経乳頭部Ｄの位置と、血管の枝状構造の解剖学的特徴とを用いることで、黄斑部のおおよその領域を推定することができる。従って、これらの情報を用いることで、黄斑部検出の誤検出を減らすことができる。
【００２７】
＜ステップＳ２０６＞
ステップＳ２０６において、決定部１１４は、第一の画像処理部１１３が検出した黄斑部Ｍ中心の中心窩と視神経乳頭部Ｄとを結んだ直線に基づいて、眼底画像中の網膜基準座標系を決定する。図３に示されるように、網膜基準座標系の原点を視神経乳頭部Ｄの中心として、第１の軸は、視神経乳頭部Ｄの中心と黄斑部Ｍの中心とを結んだ破線（ＡｘｉｓＸ’）として求められる。網膜基準座標系の第２の軸は、原点でＡｘｉｓＸ’と交差または直交する破線（ＡｘｉｓＹ’）とする。すなわち、網膜基準座標系は、多くの場合において装置座標系に対して角度θ回転した座標系となる。断層画像の取得位置を示す撮影領域３０５は、この座標軸に基づいた軸を基準に決定部１１４により決定される。例えば、所定の幅で軸上を一定距離だけ走査した領域を撮影領域３０５としてもよい。なお、網膜基準座標系の座標軸を基準として、ユーザ操作により撮影領域３０５の位置が決定されてもよい。そして、決定部１１４は、網膜基準座標系の回転角度θを示す情報と、取得位置を示す情報とを、撮影パラメータとして、断層画像撮影装置２００のパラメータ設定部２０３へ出力して設定する。なお、本実施形態においては視神経乳頭部Ｄの中心を原点とした座標系の説明を行ったが、原点はこれに限るものではない。例えば、黄斑部Ｍの中心を原点とした座標系としてもよい。この場合においても、原点の位置が異なるだけであり、座標系の回転角度θは同一であるため、本発明を適用可能である。
【００２８】
＜ステップＳ２０７＞
ステップＳ２０７において、断層画像撮影装置２００は、パラメータ設定部２０３に設定されている撮影パラメータに基づき、駆動制御部２０２を制御することで、ガルバノミラー２０１の撮影領域を設定し、断層画像の撮影を行う。ガルバノミラー２０１は、水平方向用のＸスキャナと垂直方向用のＹスキャナとにより構成される。そのため、これらのスキャナの向きをそれぞれ変更すると、装置座標系における水平方向（Ｘ）、垂直方向（Ｙ）それぞれの方向に走査することができる。そして、これらのスキャナの向きを同時に変更させることで、水平方向と垂直方向とを合成した方向に走査することができるため、眼底平面上の任意の方向に走査することが可能となる。したがって、網膜基準座標系が選択されており、装置座標系に対して回転角度θが設定されている場合、駆動制御部２０２は、その角度θに合わせてＸスキャナとＹスキャナを制御する。
【００２９】
＜ステップＳ２０８＞
ステップＳ２０８において、第二の画像処理部１１６は、記憶部１１２に記憶している断層画像から網膜層の抽出と解析を行う。まず、図５（ａ）を参照して、視神経乳頭部の場合の網膜層の各領域の境界の抽出について説明する。図５（ａ）は、網膜基準座標系で撮影した場合の垂直方向の断層画像５０１を示している。図５（ａ）は、視神経乳頭部の断層画像を示している。Ｌ１は内境界膜（ＩＬＭ）、Ｌ２は神経線維層（ＮＦＬ）、Ｌ３は神経節細胞層（ＧＣＬ）、Ｌ４はブルッフ膜オープニング（ＢＭＯ）、Ｌ５は網膜色素上皮層（ＲＰＥ）、Ｌ６は篩状板（ＬＣ）、Ｌ７は脈絡膜（Ｃｈｏｒｏｉｄ）を表す。第二の画像処理部１１６は、Ｌ１〜Ｌ７の各領域の境界を抽出する。
【００３０】
まず、第二の画像処理部１１６は、断層画像５０１に対して、メディアンフィルタとＳｏｂｅｌフィルタをそれぞれ適用して画像を生成する（生成された画像をそれぞれ、メディアン画像、Ｓｏｂｅｌ画像と称する）。次に、生成したメディアン画像とＳｏｂｅｌ画像とから、Ａ−ｓｃａｎ毎にプロファイルを生成する。メディアン画像では輝度値のプロファイル、Ｓｏｂｅｌ画像では勾配のプロファイルが生成される。そして、Ｓｏｂｅｌ画像から生成したプロファイル内のピークを抽出する。抽出したピークの前後やピーク間に対応するメディアン画像のプロファイルを参照することにより、網膜層の各領域の境界を抽出する。そして、抽出した層境界から厚みの解析を行う。例えば、ＩＬＭ・Ｌ１と、ＮＦＬ・Ｌ２／ＧＣＬ・Ｌ３との境界を抽出したとする。この場合、ＮＦＬ・Ｌ２の厚みを計算することとなる。層の厚みは、ＡｘｉｓＹ’Ｚ平面上の各ＡｘｉｓＹ’座標において、内境界膜Ｌ１のＺ座標と、ＮＦＬ・Ｌ２／ＧＣＬ・Ｌ３境界のＺ座標との差を求めることで計算できる。さらに、厚みだけではなく、層の面積や体積を求めても良い。ＮＦＬ・Ｌ２の面積は、１枚の断層画像においてＸ軸の各座標点での層厚を加算することによって計算できる。また、ＮＦＬ・Ｌ２の体積は、求めた面積をＹ軸方向に加算することで計算できる。ここでは、ＮＦＬ・Ｌ２の計算を例に説明したが、他の層や網膜層全体の厚み、面積、体積も同様にして求めることができる。
【００３１】
次に、図５（ｂ）を参照して、篩状板形状の抽出と解析について説明を行う。第二の画像処理部１１６は、篩状板領域を抽出するために、図５（ｂ）の断層画像５０１からＢＭＯ・Ｌ４の抽出を行う。ＢＭＯ・Ｌ４の抽出は、例えば、ステップＳ２０８で抽出されたＩＬＭ・Ｌ１とＲＰＥ・Ｌ５とを用いて、視神経乳頭の陥凹部を特定することにより行う。本実施形態では、まず、視神経乳頭陥凹部の中心付近を特定する。ここで、視神経乳頭陥凹部の特徴として、ＲＰＥ・Ｌ５が存在しないこと、ＩＬＭ・Ｌ１の形状が深部方向（図５のＺ方向）に大きな勾配をもつことが挙げられる。そこで、各Ａ−ｓｃａｎとその周辺Ａ−ｓｃａｎを含めた局所領域を設定し、その局所領域内のＲＰＥ・Ｌ５の存在状況と、ＩＬＭ・Ｌ１の深部方向への勾配を算出し、視神経乳頭陥凹部の中心付近の点を特定する。次に、各断層画像において視神経乳頭陥凹部中心付近に近いＲＰＥ・Ｌ５の点を、全ての断層画像において繋ぐことで、Ｃ−ｓｃａｎ方向で見た場合に楕円形状となるＲＰＥ領域を設定する。それを初期位置としてＳｎａｋｅｓやＬｅｖｅｌＳｅｔのような動的輪郭モデルを適用することで、各断層画像においてＢＭＯ・Ｌ４を特定する。次に、先ほど特定したＢＭＯ端からエッジ成分を視神経乳頭陥凹部の中心に向かってトレースすることで、ＢＭＯ端の正確な位置を特定する。本実施形態では、まず各ＢＭＯ端について、座標値とエッジ成分を調べる。次に、各ＢＭＯ端の位置を開始点として、視神経乳頭陥凹部の中心に向かってエッジをトレースしていく。トレースは各ＢＭＯ端の位置におけるエッジ成分を参照して、内側の近傍に存在するエッジ成分が一番近い位置に探索点を更新し、参照するエッジ成分も更新する。これを繰り返すことで、正確なＢＭＯ端を特定する。次に、１枚の断層画像（Ｂ−ｓｃａｎ）において、２点のＢＭＯ・Ｌ４を抽出した個所において、ＢＭＯ・Ｌ４を固定端とした篩状板境界を初期値として、ＳｎａｋｅｓやＬｅｖｅｌＳｅｔのような動的輪郭モデルを実行することで、篩状板領域（図５のＬ６）を抽出する。動的輪郭モデルでは、さらに確率アトラスを用い、篩状板の空間的な存在確率を利用する事によって領域検出を行ってもよい。なお、ここでは自動で篩状板領域を抽出する場合の例を説明したが、不図示の操作部を用いて、操作者が自動抽出結果を修正しても良いし、マニュアルで篩状板領域を設定するようにしても良い。
【００３２】
そして、篩状板の形状解析として、ＢｏｗｉｎｇＡｎｇｌｅで解析する場合について説明を行う。ここで、ＢｏｗｉｎｇＡｎｇｌｅの解析方法について説明をする。まず２点のＢＭＯ・Ｌ４を直線で結び、その直線を４分割する。そして、その分割点から篩状板に対して垂線ＢＡ１、ＢＡ２、ＢＡ３を引く。ＢｏｗｉｎｇＡｎｇｌｅとは、それら垂線の長さを用いて式（１）を計算することで求めることができるものである。式（１）において、ＢＡ１、ＢＡ２、ＢＡ３は、各垂線の長さ（距離）の数値が入る。そして、式（１）において、数値が大きい（プラス）ほど下に凸形状となり、数値が小さい（マイナス）ほどＷ形状となる。すなわち、ＢｏｗｉｎｇＡｎｇｌｅとは、符号と数値から篩状板の形状を把握できる指標である。
【００３３】
【数１】
0005924955.tif 000002
【００３４】
また、ＢｏｗｉｎｇＡｎｇｌｅを数値ではなく、比で計算しても良い。その場合の計算式を式（２）に示す。式（２）において、ＢｏｗｉｎｇＡｎｇｌｅ比が１以上の場合下に凸形状となり、１より小さい場合Ｗ形状となる。
【００３５】
【数２】
0005924955.tif 000003
【００３６】
＜ステップＳ２０９＞
ステップＳ２０９において、表示制御部１１５は、表示部３００に断層画像を表示する。ここで図４は、表示部３００に表示する表示画面の一例を示している。断層画像観察画面４１０は、断層画像４０１と、眼底画像４０２と、解析マップ４０４と、解析グラフ４０５とを備える。このように、解析結果を示す表示形態を、断層画像と共に表示させる。
【００３７】
断層画像４０１は、撮影した断層画像上に網膜層の各層を抽出したセグメンテーション結果（Ｌ１〜Ｌ６）を重畳表示した画像である。領域４０３は、断層画像の取得位置とその座標系を示す。解析マップ４０４は、第二の画像処理部１１６で断層画像を解析して得られたマップである。解析グラフ４０５は、第二の画像処理部１１６で断層画像を解析して得られたグラフである。そして、コンボボックス４２０は、眼底画像の種類を選択するためのボックスであり、コンボボックス４３０は、解析結果のマップの種類を選択するためのボックスである。
【００３８】
チェックボックス４２１〜４２３はそれぞれ、第一の画像処理部１１３で検出した視神経乳頭（Ｆｏｖｅａ）、黄斑部（Ｍａｃｕｌａ）、血管（Ｖｅｓｓｅｌ）を表示する場合に用いるチェックボックスを示している。例えば、チェックボックス４２１〜４２３にチェックを入れると、視神経乳頭（Ｆｏｖｅａ）、黄斑部（Ｍａｃｕｌａ）、血管（Ｖｅｓｓｅｌ）の位置を、眼底画像４０２に重畳表示することができる。なお、図４ではそれぞれの部位にチェックボックスが１つある場合を示しているが、チェックボックスは全体として１つとし、１つのチェックボックスを選択することで、チェックボックス４２１〜４２３に対する情報の表示、非表示を切り替えられるようにしてもよい。
【００３９】
＜ステップＳ２１０＞
ステップＳ２１０において、不図示の指示取得部は、眼科システム１００による断層画像の撮影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、不図示の操作部を用いて、操作者によって入力される。処理を終了する指示を取得した場合には（Ｓ２１０；ＹＥＳ）、眼科システム１００はその処理を終了する。一方、処理を終了せずに、撮影を続ける場合には（Ｓ２１０：ＮＯ）、ステップＳ２０２に処理を戻して撮影を続行する。以上のようにして眼科システム１００の処理が実行される。
【００４０】
以上説明したように、視神経乳頭部（第１の位置）と黄斑部（第２の位置）とに基づいた撮影座標系を決定して撮影することにより、眼部の形状を解析するのに適した座標系で撮影を行う画像処理装置を提供することができ、個人差に対応させた状態で神経線維走行に対して垂直や水平方向の撮影を行うことができる。また、眼部の特徴から、神経線維走行基準で撮影を行うことで、解析、あるいは診断を行う際に好適な位置で撮影した断層画像を得ることができる。
【００４１】
なお、本実施形態では視神経乳頭部、黄斑部を用いたが、必ずしもこれらに限定されず、位置が特定できるような特徴的な部位であれば他の部位を用いてもよい。また、上述のユーザ操作は、不図示のマウス等を操作してカーソルを移動して選択を行うことにより所望の処理を受け付けてもよいし、タッチパネルを介して処理を受け付けてもよい。
【００４２】
（第２実施形態）
第１実施形態では、装置座標系または網膜基準座標系を操作者が選択する場合を例として説明をした。これに対して第２実施形態では、経過観察時に以前の解析状況の結果に基づいて、画像処理装置が撮影座標系を決定する例について説明する。
【００４３】
図６は、第２実施形態に係る画像処理装置６１０を備える眼科システム６００の構成を示す。図６に示すように、画像処理装置６１０は、画像取得部１１１と、記憶部６１２と、第一の画像処理部１１３と、決定部１１４と、表示制御部６１５と、第二の画像処理部１１６と、選択部６１７とを備える。選択部６１７は、前回の解析結果に基づいて撮影座標系の選択を行う。なお、第１実施形態と同様の機能を有する処理部に関しては、ここでは説明を省略する。
【００４４】
以下、図７、図８を参照して、第２実施形態の画像処理装置６１０の処理手順を示す。なお、ステップＳ７０１、ステップＳ７０３以外の各ステップは、第１実施形態と同様なので説明は省略する。
【００４５】
＜ステップＳ７０１＞
ステップＳ７０１において、不図示の被検眼情報取得部は、被験眼を同定する情報として被験者識別番号を外部から取得する。そして、被験者識別番号に基づいて、データベース５００が保持している当該被検眼に関する情報（患者の氏名、年齢、性別など）を取得するとともに、過去に撮影記録がある場合は、被検眼の過去の断層撮影に関する情報（過去の解析結果等）を取得し、記憶部６１２に記憶する。
【００４６】
＜ステップＳ７０３＞
ステップＳ７０３において、選択部６１７は、過去の撮影記録と解析結果とに基づいて、撮影座標系を選択する。例えば、過去の解析結果から神経線維層の上下の対称性が失われている場合、表示制御部６１５は、図８の撮影座標系設定用のコンボボックス８０３に、網膜基準座標系を初期状態として設定する。あるいは、メッセージ表示ボックス８０７に、網膜基準座標系での撮影を促すメッセージを表示する。ここで、神経線維層の上下対称性の判定は、図８の眼底画像のＹ軸方向において、以前の撮影領域の中心を基準として、上下の神経線維層の厚みの比較を行い、その厚みの差異が閾値以上の場合、上下の対称性に異常があると判定することにより行う。
【００４７】
他の例として、選択部６１７は、篩状板形状解析結果として、水平方向と垂直方向においてのＢｏｗｉｎｇＡｎｇｌｅの計測結果を比較してその差異によって上下対称性の判定を行う。もしくは、垂直方向のＢｏｗｉｎｇＡｎｇｌｅの計測値と、複数の正常眼から作成したＢｏｗｉｎｇＡｎｇｌｅの正常データベースとを比較して、計測結果が閾値以上に正常データベースから外れている場合、図８の撮影座標系設定用のコンボボックス８０３に、網膜基準座標系を初期状態として設定する。あるいは、メッセージ表示ボックス８０７に、網膜基準座標系での撮影を促すメッセージを表示する。
【００４８】
さらに他の例として、被検眼情報取得部で取得した被検眼情報から、被検眼の診断結果として緑内障、あるいは緑内障疑いがある場合には、選択部６１７は、図８の撮影座標系設定のコンボボックス８０３に、網膜基準座標系を初期状態として設定する。あるいは、メッセージ表示ボックス８０７に、網膜基準座標系での撮影を促すメッセージを表示する。  以上説明したように、視神経乳頭部と黄斑部とに基づいた撮影座標系で撮影することを経過観察時に操作者に促すことにより、網膜基準の座標を設定して撮影する。それにより、神経線維走行に対して垂直や水平方向の撮影を行うことができるため、解析、あるいは診断を行う際に好適な位置で撮影した断層画像を得ることができる。
【００４９】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【図１】
0005924955.tif 000004
【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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