(57)【要約】【課題】正面画像を生成する被検査物の所定の深度範囲に複数の層が含まれる場合においても、各層の画像情報が反映された良好な正面画像を取得できる仕組みを提供する。【解決手段】層構造を有する被検査物の断層画像から、被検査物の深さ方向における所定の深度範囲に含まれる複数の層の各層ごとに層画像を抽出する層画像抽出部４３３と、層画像抽出部４３３で抽出された各層の層画像に基づいて当該各層ごとに深さ方向の代表値である第１の代表値を算出する第１の代表値算出部４３４と、第１の代表値算出部４３４で算出された各層の第１の代表値を用いて所定の深度範囲における代表値である第２の代表値を算出する第２の代表値算出部４３５と、第２の代表値算出部４３５で算出された第２の代表値を用いて被検査物の正面画像を生成する正面生成部４３６を備える。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
層構造を有する被検査物の断層画像から、前記被検査物の深さ方向における所定の深度範囲に含まれる複数の層の各層ごとに層画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出された前記各層の前記層画像に基づいて、前記各層ごとに前記深さ方向の代表値である第１の代表値を算出する第１の代表値算出手段と、
前記第１の代表値算出手段で算出された前記各層の前記第１の代表値を用いて、前記所定の深度範囲における代表値である第２の代表値を算出する第２の代表値算出手段と、
前記第２の代表値を用いて、前記被検査物の正面画像を生成する生成手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記所定の深度範囲は、前記断層画像の前記深さ方向における一部の深度範囲であり、
前記生成手段は、前記正面画像としてＥｎＦａｃｅ画像を生成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】
前記所定の深度範囲は、前記断層画像の前記深さ方向における全部の深度範囲であり、
前記生成手段は、前記正面画像としてＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ画像を生成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４】
前記断層画像の前記深さ方向における範囲から、前記所定の深度範囲を設定する設定手段を更に有し、
前記抽出手段は、前記断層画像から、前記設定手段で設定された前記所定の深度範囲に含まれる前記各層の前記層画像を抽出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５】
前記断層画像から、前記被検査物の深さ方向における層を認識する層認識手段を更に有し、
前記抽出手段は、前記層認識手段による層認識の結果に基づいて、前記所定の深度範囲に含まれる前記各層の前記層画像を抽出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】
前記第１の代表値算出手段は、前記各層の前記第１の代表値として、前記各層の前記深さ方向の画素値における中央値または平均値を算出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】
前記第２の代表値算出手段は、前記第２の代表値として、前記各層の前記第１の代表値における平均値を算出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】
前記第２の代表値算出手段は、前記第２の代表値を算出する際に、前記各層の前記深さ方向における厚みに応じて前記各層の前記第１の代表値に重み付けを行う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９】
前記各層の前記深さ方向における厚みは、前記各層のそれぞれの位置での前記深さ方向における厚みである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】
前記各層の前記深さ方向における厚みは、前記各層の前記深さ方向における平均厚みである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１１】
前記各層の前記深さ方向における厚みは、前記各層の局所的な位置での前記深さ方向における厚みである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１２】
前記第２の代表値算出手段は、前記第２の代表値を算出する際に、前記各層の前記深さ方向における厚みに加えて更に前記各層に対して調整された表示強度に応じて前記各層の前記第１の代表値に重み付けを行うことを特徴とする請求項８乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記第２の代表値算出手段は、前記第２の代表値を算出する際に、前記各層の前記深さ方向における画素値に応じて前記各層の前記第１の代表値に重み付けを行う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１４】
前記第２の代表値算出手段は、前記画素値の標準偏差を当該画素値の平均値で除算した結果に応じて前記各層の前記第１の代表値に重み付けを行うことを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
層構造を有する被検査物の断層画像から、前記被検査物の深さ方向における所定の深度範囲に含まれる複数の層の各層ごとに層画像を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された前記各層の前記層画像に基づいて、前記各層ごとに前記深さ方向の代表値である第１の代表値を算出する第１の代表値算出ステップと、
前記第１の代表値算出ステップで算出された前記各層の前記第１の代表値を用いて、前記所定の深度範囲における代表値である第２の代表値を算出する第２の代表値算出ステップと、
前記第２の代表値を用いて、前記被検査物の正面画像を生成する生成ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能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、層構造を有する被検査物の断層画像の処理を行う画像処理装置及び画像処理方法、並びに、当該画像処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、多波長光波干渉を利用した光コヒーレンストモグラフィ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）による撮影装置が、例えば内視鏡での内臓情報や眼科装置での網膜の情報を得るために人体に対する適用分野を広げつつある。眼を検査対象とした撮影装置は、眼科用機器として網膜の専門外来では必要不可欠な装置になりつつある。
【０００３】
このような撮影装置は、被検査物に対して低コヒーレント光である測定光を照射し、その被検査物からの後方散乱光を、干渉系を用いて測定することを可能に構成されている。また、眼を検査対象とした撮影装置は、被検眼に対して測定光を走査することにより被検眼の断層画像を高解像度に撮像することが可能であることから、例えば網膜の眼科診断等において広く利用されている。
【０００４】
特許文献１には、断層画像の撮影範囲を確認するために、撮影対象の被検査物である眼底の表面等の画像を取得可能に構成された撮影装置が記載されている。その一方で、撮影対象の被検査物である眼底の表面上のどの位置の断層であるかをより正確に確認したいという要求がある。
【０００５】
そのため、特許文献２に記載されているように、複数の断層画像から疑似的に撮影対象の被検査物である眼底を正面から見た二次元画像（以下、「正面画像」と称する）を生成する技術が知られている。この技術では、１回のＡスキャンによって得られた被検査物（眼底）の深さ方向の画素値列の中から画素値の大きさの順に基づき画素値を選択する。そして、選択した画素値を全てのＡスキャンに対して得ることにより、断層画像のみから網膜の平面画像と類似した正面画像（Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ画像）を生成することが可能である。また、特許文献２には、網膜の所定層を選択し、その所定層内における画素値列から画素値の大きさの順に基づき画素値を選択し、正面画像を生成する方法も記載されている。この方法では、正面画像として、所定の深度範囲内の情報に基づくＥｎＦａｃｅ画像を生成することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−３６４３１号公報
【特許文献２】特開２０１４−４５８６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
被検眼の網膜は、複数の層により構成されていることが知られている。上述した特許文献２に記載の技術において、正面画像を生成する被検査物の所定の深度範囲に複数の層が含まれる場合に、その被検査物の断層画像における深さ方向の画素値の大きさの順に基づき画素値を選択すると、断層画像の分布によっては、正面画像に特定の層の画像情報のみが反映され、他の層の画像情報が反映されないことがあった。この現象は、特に、所定の深度範囲に含まれる各層の画素値が分散している場合に多く発生する。
【０００８】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、正面画像を生成する被検査物の所定の深度範囲に複数の層が含まれる場合においても、各層の画像情報が反映された良好な正面画像を取得できる仕組みを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の画像処理装置は、層構造を有する被検査物の断層画像から、前記被検査物の深さ方向における所定の深度範囲に含まれる複数の層の各層ごとに層画像を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された前記各層の前記層画像に基づいて、前記各層ごとに前記深さ方向の代表値である第１の代表値を算出する第１の代表値算出手段と、前記第１の代表値算出手段で算出された前記各層の前記第１の代表値を用いて、前記所定の深度範囲における代表値である第２の代表値を算出する第２の代表値算出手段と、前記第２の代表値を用いて、前記被検査物の正面画像を生成する生成手段とを有する。
また、本発明は、上述した画像処理装置による画像処理方法、及び、上述した画像処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを含む。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、正面画像を生成する被検査物の所定の深度範囲に複数の層が含まれる場合においても、各層の画像情報が反映された良好な正面画像を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置を含む撮影システムの概略構成の一例を示す図である。
【図２】図１に示す画像処理装置及び撮影装置の外観の一例を示す図である。
【図３】図２に示す光学ヘッド及びベース部の内部構成の一例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】図５のステップＳ５０２における所定の深度範囲の設定例を示す図である。
【図７】図６に示す断層画像のＡ（ｘ，ｙ）における深さ方向（Ａスキャン方向）の輝度値（画素値）の変化をグラフ化した図である。
【図８】図５のステップＳ５０３における各層の層画像の抽出例を示す図である。
【図９】図５に示すフローチャートの処理によって生成されるＥｎＦａｃｅ画像を説明するための図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置のモニタにおける画像表示例を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置のモニタにおける画像表示例を示す図である。
【図１２】本発明の第４の実施形態を示し、各層の第１の代表値に重み付けするための、各層の表示強度における調整画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（実施形態）について説明する。なお、以下に説明する本発明の各実施形態においては、被検査物として被検眼の眼底を適用した例について説明を行うが、本発明においてはこれに限定されるものではなく、層構造を有する被検査物であれば他の物でも本発明に適用可能である。
【００１３】
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
【００１４】
図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１１０を含む撮影システム１００の概略構成の一例を示す図である。
撮影システム１００は、図１に示すように、画像処理装置１１０、撮影装置１２０、及び、外部装置１３０を有して構成されている。
【００１５】
画像処理装置１１０は、図１に示すように、コンピュータ１１６、モニタ１１７、及び、操作入力部１１８を有して構成されている。また、コンピュータ１１６は、図１に示すように、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１１１、主メモリ１１２、磁気ディスク１１３、表示メモリ１１４、及び、共通バス１１５を有して構成されている。
【００１６】
具体的に、ＣＰＵ１１１は、主として、画像処理装置１１０の各構成要素の動作を制御することや、各種の処理を行う。主メモリ１１２は、ＣＰＵ１１１が処理を実行する際に用いるプログラムや各種の情報を格納しており、また、ＣＰＵ１１１によるプログラム実行時の作業領域を提供する。磁気ディスク１１３は、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ）や周辺機器のデバイスドライバ等を格納しており、また、各種の情報が格納できるように構成されている。表示メモリ１１４は、モニタ１１７に表示するための表示用データを一時記憶する。共通バス１１５は、ＣＰＵ１１１、主メモリ１１２、磁気ディスク１１３、表示メモリ１１４、操作入力部１１８、撮影装置１２０及び外部装置１３０を相互に通信可能に接続する。
【００１７】
モニタ１１７は、例えば、ＣＲＴモニタや液晶モニタ等であり、表示メモリ１１４からの表示用データに基づいて各種の画像や各種の情報を表示する。
【００１８】
操作入力部１１８は、ユーザによりポインティング入力を行うためのマウス１１８−１と、ユーザにより文字入力等を行うためのキーボード１１８−２を有して構成されている。
【００１９】
画像処理装置１１０は、例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を介して撮影装置１２０と接続されており、撮影装置１２０から断層画像等の画像データを取得できるようになっている。なお、本実施形態においては、この接続形式に限定されるものではなく、例えばＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等の他の接続形式で接続されていてもよい。また、画像処理装置１１０は、例えば各種のデータを管理するデータサーバ等の外部装置１３０から、ＬＡＮ等を介して必要なデータ（例えば上述した断層画像等の画像データ）を読み込む構成であってもよい。また、画像処理装置１１０に記憶装置として、例えば、ＦＤＤ、ＣＤ−ＲＷドライブ、ＭＯドライブ、ＺＩＰドライブ等を接続し、それらのドライブから必要なデータを読み込むようにしてもよい。
【００２０】
図２は、図１に示す画像処理装置１１０及び撮影装置１２０の外観の一例を示す図である。この図２において、図１に示す構成と同様の構成については同じ符号を付している。
【００２１】
図１には、図１に示すコンピュータ１１６、モニタ１１７及び操作入力部１１８を有する画像処理装置１１０が示されている。
【００２２】
撮影装置１２０は、例えば光干渉断層撮影装置である。この撮影装置１２０は、図２に示すように、光学ヘッド１２１、ステージ部１２２、ベース部１２３、顎台１２４、及び、外部固視灯１２５を有して構成されている。光学ヘッド１２１は、前眼部画像や眼底の表面画像及び断層画像を撮影するための測定光学系である。ステージ部１２２は、不図示のモータを用いて、図２に示すｘ方向、ｙ方向及びｚ方向に光学ヘッド１２１を移動可能とする移動機構である。ベース部１２３は、光学ヘッド１２１や、ステージ部１２２、顎台１２４、外部固視灯１２５を支持するためのものである。顎台１２４は、被検者の顎と額とを固定できるように構成されており、被検者の眼（被検眼）の固定を促すためのものである。外部固視灯１２５は、被検眼を固視させるためのものである。また、本実施形態においては、画像処理装置１１０を光学ヘッド１２１或いはステージ部１２２に組み込むようにしてもよい。この場合には、撮影装置１２０と画像処理装置１１０とが撮影装置として一体的に構成されることになる。
【００２３】
図３は、図２に示す光学ヘッド１２１及びベース部１２３の内部構成の一例を示す図である。また、図３には、被検査物である被検眼Ｅの眼底Ｅｒが示されている。
【００２４】
まず、光学ヘッド１２１の内部構成について説明する。
被検眼Ｅに対向して、対物レンズ３３５−１が設置されている。その光軸上で第１ダイクロイックミラー３３２−１及び第２ダイクロイックミラー３３２−２によって、ＯＣＴ光学系の光路Ｌ１、眼底観察と固視灯用の光路Ｌ２、及び、前眼部観察用の光路Ｌ３とに波長帯域ごとに分岐される。
【００２５】
光路Ｌ２には、レンズ３３５−３及び３３５−４が配置されている。レンズ３３５−３は、固視灯３２１及び眼底観察用のＣＣＤ３２３の合焦調整のために不図示のモータによって駆動される。また、レンズ３３５−４と第３ダイクロイックミラー３３２−３との間には、穴あきミラー３２２が配置されており、この穴あきミラー３２２によって光路Ｌ２は光路Ｌ２と光路Ｌ４とに分岐される。
【００２６】
光路Ｌ４は、被検眼Ｅの眼底Ｅｒを照明する照明光学系を構成している。この光路Ｌ４には、ＬＥＤ光源３４１、コンデンサレンズ３４２、ストロボ管３４３、コンデンサレンズ３４４、ミラー３４５、リングスリット３４６、レンズ３４７及び３４８が設置されている。ＬＥＤ光源３４１は、被検眼Ｅの位置合わせに用いられる眼底観察用照明光源であり、例えば７８０ｎｍ付近を中心波長とする光を出力する。ストロボ管３４３は、被検眼Ｅの眼底Ｅｒの撮影に用いるものである。このＬＥＤ光源３４１とストロボ管３４３とからの照明光は、リングスリット３４６によってリング状の光束となり、孔あきミラー３２２によって反射され、被検眼Ｅの眼底Ｅｒを照明する。
【００２７】
光路Ｌ２の穴あきミラー３２２以降には、第３ダイクロイックミラー３３２−３によって眼底観察用のＣＣＤ３２３及び固視灯３２１への光路へと上記と同じく波長帯域ごとに分岐される。ＣＣＤ３２３は、眼底観察用照明光であるＬＥＤ光源３４１の中心波長、具体的には７８０ｎｍ付近に感度を持つものであり、ＣＣＤ制御部３６２に接続されている。一方、固視灯３２１は、可視光を発生して被検眼Ｅの固視を促すものであり、固視灯制御部３６１に接続されている。また、固視灯制御部３６１及びＣＣＤ制御部３６２は、ベース部１２３に設けられた演算部３６０に接続されており、演算部３６０を通じて、各種のデータがコンピュータ１１６に入出力される。
【００２８】
光路Ｌ３には、レンズ３３５−２、及び、前眼観察用の赤外線ＣＣＤ３３１が設けられている。赤外線ＣＣＤ３３１は、不図示の前眼観察用照明光の波長、具体的には９７０ｎｍ付近に感度を持つものである。また、光路Ｌ３には、不図示のイメージスプリットプリズムが配置されており、被検眼Ｅに対する光学ヘッド１２１のｚ方向の距離を、前眼部観察画像中のスプリット像として検出することができる。
【００２９】
光路Ｌ１は、上述したように、ＯＣＴ光学系を構成しており、被検眼Ｅの眼底Ｅｒにおける網膜の断層画像を撮影するためのものである。より具体的には、断層画像を形成するための干渉信号を得るものである。この光路Ｌ１には、光源３１１、光カプラー３１２、光ファイバー３１３−１〜３１３−４、偏光調整部３１４−１〜３１４−２、レンズ３３５−５〜３３５−７、ＸＹスキャナ３１５、分散補償用ガラス３１６、参照ミラー３３２−４が設けられている。また、光ファイバー３１３−２には、ベース部１２３に内蔵された分光器３５０が接続されている。本実施形態においては、これらの構成によってマイケルソン干渉計を構成している。
【００３０】
光源３１１は、例えば、代表的な低コヒーレント光源であるＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ  Ｄｉｏｄｅ）である。また、光源３１１から出射される光は、その中心波長が約８５５ｎｍ、その波長バンド幅が約１００ｎｍである。ここで、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、重要なパラメータである。ここでは、光源３１１としてＳＬＤを用いた例を示したが、光源３１１としては、低コヒーレント光が出射できればよく、例えばＡＳＥ（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ  Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）等であってもよい。また、光源３１１から出射される光は、中心波長が被検眼Ｅｒを測定することを鑑みると、近赤外光が適する。また、その中心波長は、得られる断層画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い。このため、本実施形態では、双方の理由から中心波長を約８５５ｎｍとした。
【００３１】
光源３１１から出射された光は、光ファイバー３１３−１を通り、光カプラー３１２によって、光ファイバー３１３−２側の測定光と光ファイバー３１３−３側の参照光とに分割される。測定光は、ＸＹスキャナ３１５及び第２ダイクロイックミラー３３２−２等を介して被検眼Ｅの眼底Ｅｒに照射され、眼底Ｅｒの網膜による反射や散乱により同じ光路を通じて光カプラー３１２に到達する。一方、参照光は、光ファイバー３１３−３、レンズ３３５−７、測定光と参照光の分散を合わせるために挿入された分散補償用ガラス３１６を介して、参照ミラー３３２−４に到達して反射し、同じ光路を通じて光カプラー３１２に到達する。そして、光カプラー３１２に到達した測定光と参照光は、合波されて干渉光となる。ここで、測定光の光路長と参照光の光路長とがほぼ同一となったときに干渉を生じる。また、参照ミラー３３２−４は、不図示のモータ及び駆動機構によって光軸方向に調整可能に保持されており、被検眼Ｅによって変わる測定光の光路長に参照光の光路長を合わせることが可能となっている。そして、光カプラー３１２で得られた干渉光は、光ファイバー３１３−４を介して分光器３５０に導かれる。
【００３２】
また、偏光調整部３１４−１は、光ファイバー３１３−２中に設けられた測定光側の偏光調整部であり、偏光調整部３１４−２は、光ファイバー３１３−３中に設けられた参照光側の偏光調整部である。これらの偏光調整部３１４−１及び３１４−２は、光ファイバー３１３をループ状に引き回した部分を幾つか持っている。そして、偏光調整部３１４−１及び３１４−２は、このループ状の部分を光ファイバー３１３の長手方向を中心として回動させ、光ファイバー３１３に捩じりを加えることにより、測定光と参照光の偏光状態を各々調整して合わせることが可能となっている。本実施形態では、予め測定光と参照光の偏光状態が調整されて固定されているものとする。
【００３３】
また、レンズ３３５−５は、光カプラー３１２に接続されている光ファイバー３１３−２から出射する光源３１１からの光を眼底Ｅｒ上に合焦調整をするために不図示のモータによって駆動される。この合焦調整によって眼底Ｅｒからの光は、同時に光ファイバー３１３−２の先端にスポット状に結像されて入射されることとなる。
【００３４】
また、ＸＹスキャナ３１５は、測定光を眼底Ｅｒ上で走査するためのスキャナである。図３では、ＸＹスキャナ３１５を１枚のミラーとして図示しているが、ｘ方向及びｙ方向の２方向の走査を行うものである。
【００３５】
また、本実施形態では、干渉計としてマイケルソン干渉計を用いるが、例えばマッハツェンダー干渉計を用いるようにしてもよい。この際、測定光と参照光との光量差に応じて、これらの干渉計を使い分けるようにしてもよい。例えば、測定光と参照光との光量差が大きい場合にはマッハツェンダー干渉計を用いることが望ましく、測定光と参照光との光量差が比較的小さい場合にはマイケルソン干渉計を用いることが望ましい。
【００３６】
次に、ベース部１２３の内部構成について説明する。
ベース部１２３には、図３に示すように、レンズ３３５−８及び３３５−９、回折格子３５１、ラインセンサ３５２を含み構成された分光器３５０が構成されている。光ファイバー３１３−４から出射された干渉光は、レンズ３３５−８を介して略平行光となった後、回折格子３５１で分光され、結像レンズ３３５−９によってラインセンサ３５２に結像される。ラインセンサ３５２は、入射した干渉光を画像信号として検出する複数のセンサを有して構成されており、検出した画像信号を画像処理装置１１０（コンピュータ１１６）に出力する。
【００３７】
次に、図３を用いて、撮影装置１２０による被検眼Ｅの眼底Ｅｒの撮像方法について説明する。
【００３８】
まず、検者は、撮影装置１２０の前に患者である被検者を着座させ、被検眼Ｅの眼底Ｅｒにおける表面画像の撮影を開始する。
【００３９】
具体的に、ＬＥＤ光源３４１から光を出射して、リングスリット３４６でリング状の光束にし、その後、孔あきミラー３２２によって光を反射して、被検眼Ｅの眼底Ｅｒを照明する。そして、眼底Ｅｒからの反射光は、孔あきミラー３２２を通過し、ＣＣＤ３２３に結像される。ＣＣＤ３２３に結像された眼底Ｅｒの反射光は、ＣＣＤ制御部３６２において眼底Ｅｒの表面画像として画像化され、演算部３６０を介して画像処理装置１１０（コンピュータ１１６）に送信される。なお、ここでは、ＣＣＤ制御部３６２において表面画像の画像化を行うようにしているが、ＣＣＤ３２３で検出された表面画像に係る画像信号をＣＣＤ制御部３６２及び演算部３６０を介して画像処理装置１１０に送信し、画像処理装置１１０において表面画像の画像化を行うようにしてもよい。
【００４０】
次いで、撮影装置１２０は、ＸＹスキャナ３１５を制御することにより、被検眼Ｅの眼底における所望部位の断層画像を撮影する。
【００４１】
具体的に、光源３１１から光を出射して、光ファイバー３１３−１を介して光カプラー３１２で被検眼Ｅに向かう測定光と参照ミラー３３２−４に向かう参照光とに分ける。被検眼Ｅに向かう測定光は、光ファイバー３１３−２を通過してそのファイバー端から出射し、ＸＹスキャナ３１５へ入射する。このＸＹスキャナ３１５により偏向された測定光は、対物レンズ３３５−１を経由して被検眼Ｅの眼底Ｅｒを照射する。そして、被検眼Ｅの眼底Ｅｒで反射した反射光は、逆の経路を辿って光カプラー３１２へと戻される。一方、参照ミラー３３２−４に向かう参照光は、光ファイバー３１３−３を通過してそのファイバー端から出射し、レンズ３３５−７及び分散補償用ガラス３１６を介して参照ミラー３３２−４に到達する。そして、参照ミラー３３２−４で反射された参照光は、逆の経路を辿って光カプラー３１２へと戻される。
【００４２】
光カプラー３１２に戻ってきた測定光と参照光とは、相互に干渉して干渉光となって光ファイバー３１３−４に入射し、レンズ３３５−８により略平行化されて回折格子３５１に入射する。そして、回折格子３５１に入力した干渉光は、結像レンズ３３５−９によってラインセンサ３５２に結像され、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ上の一点における干渉信号を得ることができる。ラインセンサ３５２は、複数のセンサで検出した画像信号を画像処理装置１１０（コンピュータ１１６）に出力する。なお、図３では、ストロボ管３４３の発光で一度に眼底Ｅｒの表面画像を取得する例を説明したが、ＳＬＤ光源で発光した光を走査するＳＬＯタイプで眼底Ｅｒの表面画像を得る構成としてもよい。
【００４３】
次に、画像処理装置１１０の機能構成について説明する。
図４は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１１０の機能構成の一例を示す図である。より具体的には、図４は、画像処理装置１１０に含まれるコンピュータ１１６の機能構成の一例を示している。また、図４には、画像処理装置１１０が備える機能のうち、被検眼Ｅの眼底Ｅｒの断層画像から、被検眼Ｅの眼底Ｅｒを正面から見た二次元画像である正面画像を生成する機能に係る構成のみを記載している。
【００４４】
画像処理装置１１０（コンピュータ１１６）は、図４に示すように、再構成部４１０、層認識部４２０、及び、画像生成処理部４３０を有して構成されている。
【００４５】
再構成部４１０は、ラインセンサ３５２から出力された画像信号に基づいて、被検眼Ｅの眼底Ｅｒの断層画像を構成する。この再構成部４１０の詳細な処理について以下に説明する。
【００４６】
具体的に、再構成部４１０は、ラインセンサ３５２から出力された画像信号に対して波数変換処理と高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を行い、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ上の一点における深さ方向の断層画像（Ａスキャン画像）を構成（形成）する。
その後、撮影装置１２０において、ＸＹスキャナ３１５をｘ方向に駆動して被検眼Ｅの眼底Ｅｒ上の別の一点の干渉光を発生させ、ラインセンサ３５２でこれを検出すると、再構成部４１０は、ラインセンサ３５２から当該検出に基づく画像信号を取得する。そして、再構成部４１０は、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ上の別の一点における深さ方向の断層画像（Ａスキャン画像）を構成（形成）する。なお、各Ａスキャン画像を撮影したＸＹスキャナ３１５の位置と当該各Ａスキャン画像の座標は、関連付けて記憶されているものとする。
そして、このＸＹスキャナ３１５のｘ方向の駆動を連続して行うことにより、再構成部４１０は、被検眼Ｅの眼底Ｅｒの水平方向の１枚の断層画像（Ｂスキャン画像）を再構成（形成）する。
その後、撮影装置１２０において、ＸＹスキャナ３１５をｙ方向に一定量駆動した後に上述したｘ方向の走査を再び行うことにより、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ上の別のｙ方向位置における断層画像（Ｂスキャン画像）を再構成（形成）する。
そして、このＸＹスキャナ３１５のｙ方向の駆動を繰り返し行うことにより、再構成部４１０は、眼底Ｅｒの所定範囲をカバーする複数枚の断層画像（Ｂスキャン画像）を再構成（形成）する。具体的に、本実施形態では、ｙ方向に１２８回の一定量の微小駆動を行いながらＢスキャンを繰り返し行うことにより、再構成部４１０は、１２８枚の断層画像（Ｂスキャン画像）を再構成（形成）する。
さらに、再構成部４１０は、この１２８枚の断層画像（Ｂスキャン画像）から三次元の断層画像を再構成（形成）する。
【００４７】
層認識部４２０は、再構成部４１０で形成された眼底Ｅｒの断層画像から、眼底Ｅｒの深さ方向における層構造（ここでは網膜の層構造）の認識処理を行って、それぞれの層境界の形状を特定する。
【００４８】
画像生成処理部４３０は、再構成部４１０で形成された眼底Ｅｒの断層画像から、被検眼Ｅの眼底Ｅｒを正面から見た二次元画像である正面画像を生成する処理を行う。例えば、画像生成処理部４３０は、眼底Ｅｒの断層画像の深さ方向のそれぞれの画素値列から所定の画素をそれぞれの画素値列毎に選択して正面画像を生成する。この画像生成処理部４３０は、図４に示すように、断層画像入力部４３１、深度範囲設定部４３２、層画像抽出部４３３、第１の代表値算出部４３４、第２の代表値算出部４３５、及び、正面画像生成部４３６を有して構成されている。
【００４９】
断層画像入力部４３１は、再構成部４１０で形成された眼底Ｅｒの断層画像を画像生成処理部４３０に入力する処理を行う。
【００５０】
深度範囲設定部４３２は、例えば操作入力部１１８から入力された情報に基づいて、再構成部４１０で形成された眼底Ｅｒの断層画像の深さ方向における範囲から、正面画像を生成する対象となる範囲である所定の深度範囲を設定する処理を行う。
【００５１】
層画像抽出部４３３は、層認識部４２０による層認識の結果に基づいて、再構成部４１０で形成された眼底Ｅｒの断層画像から、眼底Ｅｒの深さ方向における所定の深度範囲に含まれる複数の層の各層ごとに層画像を抽出する処理を行う。具体的に、層画像抽出部４３３は、再構成部４１０で形成された眼底Ｅｒの断層画像から、深度範囲設定部４３２で設定された所定の深度範囲に含まれる各層の層画像を抽出する処理を行う。
【００５２】
第１の代表値算出部４３４は、層画像抽出部４３３で抽出された各層の層画像に基づいて、当該各層ごとに深さ方向の代表値である第１の代表値を算出する処理を行う。
【００５３】
第２の代表値算出部４３５は、第１の代表値算出部４３４で算出された各層の第１の代表値を用いて、深度範囲設定部４３２で設定された所定の深度範囲における代表値である第２の代表値を算出する処理を行う。
【００５４】
正面画像生成部４３６は、第２の代表値算出部４３５で算出された第２の代表値を用いて、被検眼Ｅの眼底Ｅｒを正面から見た二次元画像である正面画像を生成する処理を行う。
【００５５】
次に、画像処理装置１１０による画像処理方法における処理手順について説明する。
図５は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１１０による画像処理方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００５６】
この図５に示すフローチャートは、具体的に、図４に示す画像生成処理部４３０における処理の処理手順を示している。また、本実施形態においては、画像生成処理部４３０の動作モードとして、再構成部４１０で形成された眼底Ｅｒの断層画像の深さ方向（Ａスキャン方向）における全部の深度範囲から正面画像を生成する第１のモードと、再構成部４１０で形成された眼底Ｅｒの断層画像の深さ方向（Ａスキャン方向）における一部の深度範囲から正面画像を生成する第２のモードがあるものとする。第１のモードでは、正面画像としてＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ画像が生成され、これは強度画像とも呼ばれ、眼底Ｅｒの表面画像と類似したものである。また、第２のモードでは、正面画像としてＥｎＦａｃｅ画像が生成され、これは眼疾患による網膜の層構造の変化を可視化するために用いられる。以下の図５の説明では、画像生成処理部４３０を第２のモードで駆動させ、正面画像としてＥｎＦａｃｅ画像を生成する場合について説明する。
【００５７】
まず、ステップＳ５０１において、断層画像入力部４３１は、再構成部４１０で形成された眼底Ｅｒの断層画像を画像生成処理部４３０に入力する処理を行う。
【００５８】
続いて、ステップＳ５０２において、深度範囲設定部４３２は、例えば操作入力部１１８から入力された情報に基づいて、ステップＳ５０１で入力された断層画像の深さ方向における範囲から、ＥｎＦａｃｅ画像を生成する対象となる範囲である所定の深度範囲を設定する処理を行う。
【００５９】
図６は、図５のステップＳ５０２における所定の深度範囲の設定例を示す図である。この図６には、再構成部４１０で形成された眼底Ｅｒの断層画像（Ｂスキャン画像）６００を示している。そして、この図６では、深度範囲設定部４３２により、断層画像の深さ方向（ｚ方向）における範囲から、境界線Ｚ１と境界線Ｚ２との間の矢印で示す範囲を、ＥｎＦａｃｅ画像を生成する対象となる所定の深度範囲として設定する例を示している。この所定の深度範囲には、２つの網膜の層Ｌ１及びＬ２が含まれている。
【００６０】
なお、図６に示す例では、所定の深度範囲に２つの層（Ｌ１及びＬ２）が含まれる場合を示しているが、所定の深度範囲にさらに多くの複数の層が含まれていてもよい。また、境界線Ｚ１及びＺ２の位置は、図６に示す例では、各層の境界と一致しているが、本実施形態においてはこれに限定されるものではなく、例えば任意の層境界から一定距離シフトした位置等であってもよい。この場合、境界線Ｚ１及びＺ２は、マウス１１８−１等で上下に移動可能にすると便利である。さらに、境界線としては、層境界の形状を用いなくてもよい。例えば、断層画像の任意の深度位置に２本の直線を設定し、その２本の直線の間を所定の深度範囲とすることもできる。
【００６１】
図７は、図６に示す断層画像６００のＡ（ｘ，ｙ）における深さ方向（Ａスキャン方向）の輝度値（画素値）の変化をグラフ化した図である。この図７において、図６に示す構成に相当する部分には同じ符号を付している。また、図７において、横軸は深さ方向（Ａスキャン方向）の位置を示し、縦軸は輝度値（画素値）を示している。
【００６２】
図６に示す断層画像６００は、図７に示すように、各層Ｌ１及びＬ２に応じて輝度値（画素値）が大きく変化した値を取る。この図７に示す例では、層Ｌ１は、高反射な輝度値を示しており、層Ｌ２は、層Ｌ１に比べ低反射な輝度値を示している。
【００６３】
ここで、再び、図５の説明に戻る。
ステップＳ５０２の処理が終了すると、ステップＳ５０３に進む。ステップＳ５０３に進むと、層画像抽出部４３３は、層認識部４２０による層認識の結果に基づいて、再構成部４１０で形成された眼底Ｅｒの断層画像から、ステップＳ５０２で設定された所定の深度範囲に含まれる複数の層の各層ごとに層画像を抽出する処理を行う。
【００６４】
図８は、図５のステップＳ５０３における各層の層画像の抽出例を示す図である。具体的に、図８（ａ）には、図６に示す断層画像６００から、層Ｌ１の層画像８１０を抽出した例を示しており、具体的に斜線部分が抽出された範囲である。また、図８（ｂ）には、図６に示す断層画像６００から、層Ｌ２の層画像８２０を抽出した例を示しており、具体的に斜線部分が抽出された範囲である。さらに、図８（ａ）には層Ｌ１の厚みｄ１が示されており、図８（ｂ）には層Ｌ２の厚みｄ２が示されている。
【００６５】
ここで、再び、図５の説明に戻る。
ステップＳ５０３の処理が終了すると、ステップＳ５０４に進む。ステップＳ５０４に進むと、第１の代表値算出部４３４は、ステップＳ５０３で抽出された各層の層画像に基づいて、当該各層ごとに深さ方向の代表値である第１の代表値を算出する処理を行う。
【００６６】
このステップＳ５０４の具体的な処理例について以下に説明する。
ステップＳ５０３において各層の層画像が抽出されると、第１の代表値算出部４３４は、各（ｘ，ｙ）座標ごとに、各層ごとに深さ方向の代表値である第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）を算出する。ここで、ｉは、所定の深度範囲内に含まれる層を識別する番号を示しており、図６に示す例ではｉ＝１または２となる。また、ここでは、各層の深さ方向の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）は、各（ｘ，ｙ）座標における各層の深さ方向（ｚ方向）の輝度値（画素値）における中央値（例えば輝度値（画素値）のヒストグラム分布における中央値）を採用するものとする。なお、ここでは、各層の深さ方向の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）として、各層の深さ方向の輝度値（画素値）における中央値を採用したが、本実施形態においてはこれに限定されるものではなく、例えば、各層の深さ方向の輝度値（画素値）における平均値を用いてもよい。
【００６７】
続いて、ステップＳ５０５において、第２の代表値算出部４３５は、ステップＳ５０４で算出された各層の第１の代表値を用いて、ステップＳ５０２で設定された所定の深度範囲における代表値である第２の代表値を算出する処理を行う。
【００６８】
このステップＳ５０５の具体的な処理例について以下に説明する。
ステップＳ５０４において各層の深さ方向の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）が算出されると、第２の代表値算出部４３５は、例えば以下の（１）式を用いて、所定の深度範囲を代表する第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出する。
【００６９】
【数１】
2018000687.tif 000003
【００７０】
この（１）式において、ｄ１（ｘ，ｙ）は座標（ｘ，ｙ）における層Ｌ１の厚みであり、ｄ２（ｘ，ｙ）は座標（ｘ，ｙ）における層Ｌ２の厚みである。なお、本計算では、所定の深度範囲の設定の仕方によっては、分母がゼロになる場合があるが、この場合には、第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）としてゼロを用いるとよい。
【００７１】
例えば、中心窩では、内境界膜層、神経線維層、神経節細胞層等の層は、厚みがゼロになるのが普通である。そして、所定の深度範囲として、これらの層を選択した場合には、中心窩では分母がゼロになることがある。そのような場合には、第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）としてはゼロを用いるとよい。また、中心窩以外でも、例えば視神経乳頭部では、これらの層自体がなくなるため、層厚としてはゼロになることがあり、その場合には、第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）としてはゼロを用いるとよい。
【００７２】
上述した（１）式は、所定の深度範囲に２つの層が含まれる場合の計算例を示したものであるが、例えば所定の深度範囲にｎ層（ｎは３以上の整数）含まれる場合には、以下の（２）式を用いて、所定の深度範囲を代表する第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出する。
【００７３】
【数２】
2018000687.tif 000004
【００７４】
本実施形態では、上述した（１）式及び（２）式に示すように、第２の代表値算出部４３５は、各層の深さ方向における厚みｄｉ（ｘ，ｙ）に応じて各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けを行って、第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出するようにしている。このように計算した結果、各層の画像情報が反映された良好なＥｎＦａｃｅ画像を取得することが可能となる。また、本実施形態では、各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けする各層の深さ方向における厚みとして、（１）式及び（２）式に示すように、各層のそれぞれの位置（（ｘ，ｙ）座標）での深さ方向における厚みｄｉ（ｘ，ｙ）を用いている。
【００７５】
続いて、ステップＳ５０６において、正面画像生成部４３６は、ステップＳ５０６で算出された第２の代表値を用いて、正面画像としてＥｎＦａｃｅ画像を生成する処理を行う。例えば、本実施形態では、再構成部４１０の説明の際に上述したように、図６の断層画像（Ｂスキャン画像）６００が１２８枚存在するため、画像生成処理部４３０は、各断層画像についてステップＳ５０１〜Ｓ５０５の処理を行って、ＥｎＦａｃｅ画像を生成する。ここでは、代表値から正面画像であるＥｎＦａｃｅ画像を生成することは公知の技術でるため、その説明は省略する。
【００７６】
ステップＳ５０６の処理が終了すると、図５に示すフローチャートの処理が終了する。
【００７７】
図９は、図５に示すフローチャートの処理によって生成されるＥｎＦａｃｅ画像を説明するための図である。
具体的に、図９（ａ）は、層Ｌ１の深さ方向の第１の代表値Ｍ１（ｘ，ｙ）における分布の一例を示す図である。図９（ｂ）は、層Ｌ２の深さ方向の第１の代表値Ｍ２（ｘ，ｙ）における分布の一例を示す図である。そして、図９（ｃ）は、上述した（１）式で求めた第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を用いて生成したＥｎＦａｃｅ画像の一例を示す図である。
【００７８】
なお、上述した図５に示すフローチャートの処理では、ステップＳ５０２において断層画像の深さ方向における一部の深度範囲を所定の深度範囲として設定し、ステップＳ５０６において正面画像としてＥｎＦａｃｅ画像を生成するものであった。ここで、本実施形態においては、正面画像としてＥｎＦａｃｅ画像を生成する態様に限定されるものではなく、例えば正面画像としＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ画像を生成する態様も適用可能である。この態様の場合、画像生成処理部４３０を第１のモードで駆動させ、ステップＳ５０２において断層画像の深さ方向における全部の深度範囲を所定の深度範囲として設定し、ステップＳ５０６において正面画像としてＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ画像を生成することになる。
【００７９】
また、上述した図５に示すフローチャートの処理では、ステップＳ５０５の第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）の算出において、（１）式及び（２）式に示すように、各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に対して各層の深さ方向における厚みを重み付けするものであった。本実施形態においては、この態様に限定されるものではなく、例えば、ステップＳ５０５において、単に、各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）における平均値を算出し、当該平均値を第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）とする態様も適用可能である。また、例えば図５のステップＳ５０４等において、例えば層画像等を大きさ順にソートし、その中から決まった順位の層画像等を選択して処理を行うようにしてもよい。
【００８０】
次に、本実施形態に係る画像処理装置１１０の画像表示例について説明する。
図１０及び図１１は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１１０のモニタ１１７における画像表示例を示す図である。
【００８１】
図１０には、モニタ１１７に、撮影システム１００において生成された眼底の表面画像Ｓ、断層画像（Ｂスキャン画像）Ｔｉ、及び、Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ画像Ｐが並べて表示されている様子を示している。この図１０では、Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ画像Ｐ及び表面画像Ｓ上には、断層画像Ｔｉの取得位置Ｌｉが重ねて表示されている。また、Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ画像Ｐは、不図示の切り替え手段により、ＥｎＦａｃｅ画像Ｅに切り替えて表示することもできるようになっている。
【００８２】
また、図１１に示すように、モニタ１１７に、撮影システム１００において生成された断層画像（Ｂスキャン画像）Ｔｉ、Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ画像Ｐ、及び、ＥｎＦａｃｅ画像Ｅを並べて表示することもできる。
【００８３】
本実施形態では、再構成部４１０の説明の際に上述したように、１２８枚の断層画像（Ｂスキャン画像）を生成する。この場合、例えば、図１０及び図１１に示すモニタ１１７には、選択された１枚の断面としての断層画像Ｔｉ（ｉ＝０〜１２８）、または、三次元で再構成された断層画像の断面画像Ｔｉ（この場合には任意の番号ｉが振られる）を表示する。この際、検者は、操作入力部１１８を操作して、表示する断層画像Ｔｉを切り替えることができるものとする。
【００８４】
断層画像Ｔｉが切り替わると、Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ画像Ｐ、ＥｎＦａｃｅ画像Ｅ及び表面画像Ｓ上に表示される断層画像Ｔｉの取得位置Ｌｉの表示位置も更新される。これにより、検者は、表示された断層画像Ｔｉが被検眼Ｅの眼底Ｅｒ上のどの位置の断層画像であるのかを容易に把握することができる。そして、取得位置ＬｉがＥｎＦａｃｅ画像Ｅ上に置かれた場合、所定の深度範囲における被検査物の構造変化と断層画像Ｔｉとを対比しながら観察することも可能である。
【００８５】
なお、本実施形態においては、被検査物として被検眼Ｅの眼底Ｅｒを適用し、この眼底Ｅｒの断層画像を用いてＥｎＦａｃｅ画像及びＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ画像を生成するようにしているが、本発明においてはこの形態に限定されるものではない。例えば、被検査物として被検眼Ｅの前眼部を適用し、この前眼部の断層画像を用いてＥｎＦａｃｅ画像及びＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ画像を生成する形態も、本発明に適用可能である。
【００８６】
第１の実施形態では、眼底Ｅｒの断層画像の所定の深度範囲に含まれる各層ごとに深さ方向の代表値である第１の代表値を算出し、算出した各層の第１の代表値に基づいて眼底Ｅｒの正面画像を生成するようにしている。
かかる構成によれば、正面画像を生成する眼底Ｅｒの所定の深度範囲に複数の層が含まれる場合においても、各層の画像情報が反映された良好な正面画像を取得することができる。
【００８７】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
【００８８】
上述した第１の実施形態は、（１）式及び（２）式に示すように、各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けする各層の深さ方向における厚みとして、各層のそれぞれの位置（（ｘ，ｙ）座標）での深さ方向における厚みｄｉ（ｘ，ｙ）を用いる形態であった。本発明においては、この形態に限らず、以下に示す第２の実施形態も適用可能である。
【００８９】
第２の実施形態に係る撮影システムの概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る撮影システム１００の概略構成と同様である。また、第２の実施形態に係る図１に示す画像処理装置１１０及び撮影装置１２０の外観構成、並びに、撮影装置１２０の内部構成は、それぞれ、図２に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１１０及び撮影装置１２０の外観構成、並びに、図３に示す第１の実施形態に係る撮影装置１２０の内部構成と同様である。また、第２の実施形態に係る画像処理装置１１０の機能構成は、図４に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１１０の機能構成と同様である。また、第２の実施形態に係る画像処理装置１１０による画像処理方法における処理手順は、図５に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１１０による画像処理方法における処理手順を示すフローチャートと同様である。
【００９０】
第２の実施形態では、図５のステップＳ５０５における第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出する際の詳細な処理内容が、第１の実施形態と異なるため、以下の第２の実施形態の説明では、この第１の実施形態と異なる部分のみを説明する。
【００９１】
第２の実施形態においては、図５のステップＳ５０５において、第２の代表値算出部４３５は、第１の実施形態のように各層のそれぞれの位置（（ｘ，ｙ）座標）での深さ方向における厚みｄｉ（ｘ，ｙ）を用いずに、まず、各層の深さ方向における平均的な厚みである平均厚みを求める。そして、第２の代表値算出部４３５は、各層の深さ方向における平均厚みに応じて各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けを行って、第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出する。具体的に、第２の実施形態における第２の代表値算出部４３５は、例えば以下の（３）式を用いて、所定の深度範囲を代表する第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出する。
【００９２】
【数３】
2018000687.tif 000005
【００９３】
この（３）式において、ｄａｖｇ１，ｄａｖｇ２，…，ｄａｖｇｎは、所定の深度範囲に含まれる各層（Ｌ１，Ｌ２，…，Ｌｎ）の深さ方向における平均厚みである。なお、本計算では、所定の深度範囲の設定の仕方によっては、分母がゼロになる場合があるが、この場合には、第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）としてゼロを用いるとよい。また、各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に各層の深さ方向における平均厚みに応じた重み付けを行うことは、各層ごとの正面画像（ＥｎＦａｃｅ画像等）を生成することに相当すると言い換えることもできる。
【００９４】
第２の実施形態では、眼底Ｅｒの断層画像の所定の深度範囲に含まれる各層ごとに算出した第１の代表値に各層の深さ方向における平均厚みに応じた重み付けを行って、眼底Ｅｒの正面画像を生成するようにしている。
かかる構成によれば、正面画像を生成する眼底Ｅｒの所定の深度範囲に複数の層が含まれる場合においても、各層の画像情報が反映された良好な正面画像を取得することができる。
【００９５】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
【００９６】
上述した第１の実施形態は、（１）式及び（２）式に示すように、各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けする各層の深さ方向における厚みとして、各層のそれぞれの位置（（ｘ，ｙ）座標）での深さ方向における厚みｄｉ（ｘ，ｙ）を用いる形態であった。本発明においては、この形態に限らず、以下に示す第３の実施形態も適用可能である。
【００９７】
第３の実施形態に係る撮影システムの概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る撮影システム１００の概略構成と同様である。また、第３の実施形態に係る図１に示す画像処理装置１１０及び撮影装置１２０の外観構成、並びに、撮影装置１２０の内部構成は、それぞれ、図２に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１１０及び撮影装置１２０の外観構成、並びに、図３に示す第１の実施形態に係る撮影装置１２０の内部構成と同様である。また、第３の実施形態に係る画像処理装置１１０の機能構成は、図４に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１１０の機能構成と同様である。また、第３の実施形態に係る画像処理装置１１０による画像処理方法における処理手順は、図５に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１１０による画像処理方法における処理手順を示すフローチャートと同様である。
【００９８】
第３の実施形態では、図５のステップＳ５０５における第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出する際の詳細な処理内容が、第１の実施形態と異なるため、以下の第３の実施形態の説明では、この第１の実施形態と異なる部分のみを説明する。
【００９９】
第３の実施形態においては、図５のステップＳ５０５において、第２の代表値算出部４３５は、第１の実施形態のように各層のそれぞれの位置（（ｘ，ｙ）座標）での深さ方向における厚みｄｉ（ｘ，ｙ）を用いずに、まず、各層（各層画像）の深さ方向における輝度値（画素値）の標準偏差及その平均値を求める。そして、第２の代表値算出部４３５は、各層（各層画像）の深さ方向における画素値の標準偏差を当該画素値の平均値で除算した結果に応じて各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けを行って、第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出する。具体的に、第３の実施形態における第２の代表値算出部４３５は、例えば以下の（４）式を用いて、所定の深度範囲を代表する第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出する。
【０１００】
【数４】
2018000687.tif 000006
【０１０１】
この（４）式において、σｉは、所定の深度範囲に含まれるｉ番目の層（層画像）の深さ方向における画素値の標準偏差であり、Ａｖｇｉは、所定の深度範囲に含まれるｉ番目の層（層画像）の深さ方向における画素値の平均値である。また、（４）式において、ｓｉは、（５）式に記載するように、ｉ番目の層（層画像）の深さ方向における画素値の標準偏差σｉを、ｉ番目の層（層画像）の深さ方向における画素値の平均値Ａｖｇｉで除算した値である。
【０１０２】
第３の実施形態では、第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出する際に、各層の深さ方向における画素値に応じて各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けを行うようにしている。具体的に、各層の深さ方向における画素値の標準偏差を当該画素値の平均値で除算した結果に応じて各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けを行って、第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出するようにしている。
かかる構成によれば、第１及び第２の実施形態における効果に加えて、相対的に比較して画素値の標準偏差が大きい層の重みを増やす処理を行うことにより、画像情報の多い層の画像情報を強調した正面画像を生成することができる。
【０１０３】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
【０１０４】
上述した第１の実施形態は、（１）式及び（２）式に示すように、各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けする各層の深さ方向における厚みとして、各層のそれぞれの位置（（ｘ，ｙ）座標）での深さ方向における厚みｄｉ（ｘ，ｙ）を用いる形態であった。本発明においては、この形態に限らず、以下に示す第４の実施形態も適用可能である。具体的に、第４の実施形態は、検者が所望の層の情報を選択的に調整可能とし、この調整内容も考慮して各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けを行うものである。
【０１０５】
第４の実施形態に係る撮影システムの概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る撮影システム１００の概略構成と同様である。また、第４の実施形態に係る図１に示す画像処理装置１１０及び撮影装置１２０の外観構成、並びに、撮影装置１２０の内部構成は、それぞれ、図２に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１１０及び撮影装置１２０の外観構成、並びに、図３に示す第１の実施形態に係る撮影装置１２０の内部構成と同様である。また、第４の実施形態に係る画像処理装置１１０の機能構成は、図４に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１１０の機能構成と同様である。また、第４の実施形態に係る画像処理装置１１０による画像処理方法における処理手順は、図５に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１１０による画像処理方法における処理手順を示すフローチャートと同様である。
【０１０６】
第４の実施形態では、図５のステップＳ５０５における第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出する際の詳細な処理内容が、第１の実施形態と異なるため、以下の第４の実施形態の説明では、この第１の実施形態と異なる部分のみを説明する。
【０１０７】
具体的に、本実施形態では、図５のステップＳ５０５において、第２の代表値算出部４３５は、ステップＳ５０２で設定された所定の深度範囲における代表値である第２の代表値を算出する際に、各層の深さ方向における厚みに加えて更に当該各層に対して調整された表示強度に応じて当該各層の第１の代表値に重み付けを行う。
【０１０８】
図１２は、本発明の第４の実施形態を示し、各層の第１の代表値に重み付けするための、各層の表示強度における調整画面１２００の一例を示す図である。この調整画面１２００は、モニタ１１７に表示される。
【０１０９】
図１２の調整画面１２００には、層名称表示領域１２１０に被検眼Ｅの網膜における各層の名称が示されている。また、層名称表示領域１２１０に表示された各層の名称に横には、現在設定されている所定の深度範囲における上限１２２１及び下限１２２２を表すスライダー１２２０、及び、各層の表示強度を表すスライダー１２３０が設けられている。
【０１１０】
この図１２に示す例では、スライダー１２２０で定められる所定の深度範囲の上限１２２１は内境界膜と神経線維層との間に位置しており、その下限１２２２は内網状層と内顆粒層との間に位置している。これに対応して、スライダー１２２０で定められる所定の深度範囲の範囲外に位置するスライダー１２３０は、検者が操作できないようになっている（図１２では灰色で表示）。図１２に示す例では、神経線維層、神経節細胞層及び内網状層のスライダー１２３０のみを検者が操作可能であることを示している（図１２では黒色で表示）。また、スライダー１２３０は、中央が０％（表示強度を変更しないことを意味する）であり、±３０％の範囲内で表示強度を変更して調整できるようになっている。なお、この図１２に示すような設定は、全ての被検者の検査に共有する設定として、初期設定画面で設定できるようにしてもよいし、各被検者の検査を表示する表示画面から設定できるようにしてもよい。
【０１１１】
本実施形態では、具体的に、図５のステップＳ５０５において、第２の代表値算出部４３５は、ステップＳ５０４で算出された各層の深さ方向の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に対して、以下の（６）式に示す重み値ｅｉ（ｘ，ｙ）を重み付けして、以下の（７）式に示す所定の深度範囲を代表する第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出する。
【０１１２】
【数５】
2018000687.tif 000007
【０１１３】
ここで、（６）式において、ａｉは、層ｉに対して調整された表示強度（例えば図１２において＋３０％とされた場合には０．３）を示す。
【０１１４】
第４の実施形態では、第２の代表値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出する際に、各層の深さ方向における厚みｄｉ（ｘ，ｙ）に加えて更に当該各層に対して調整された表示強度ａｉに応じて当該各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けを行うようにしている。
かかる構成によれば、第１の実施形態における効果に加えて、さらに検者が特定の層の情報を選択的に増やしたり減らしたりすることができるため、検者が所望する正面画像を生成することができる。
【０１１５】
（その他の実施形態）
上述した第１の実施形態は、（１）式及び（２）式に示すように、各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けする各層の深さ方向における厚みとして、各層のそれぞれの位置（（ｘ，ｙ）座標）での深さ方向における厚みｄｉ（ｘ，ｙ）を用いる形態であった。本発明においては、この形態に限らず、例えば、各層の第１の代表値Ｍｉ（ｘ，ｙ）に重み付けする各層の深さ方向における厚みとして、各層の局所的な位置での深さ方向における厚みを用いる形態も、本発明に適用可能である。この際、各層の局所的な位置は、例えば任意の方法で選択可能である。
【０１１６】
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明に含まれる。
【０１１７】
なお、上述した本発明の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、または、その主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【０１１８】
４３０  画像生成処理部、４３１  断層画像入力部、４３２  深度範囲設定部、４３３  層画像抽出部、４３４  第１の代表値算出部、４３５  第２の代表値算出部、４３６  正面画像生成部
【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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