(57)【要約】      （修正有）【課題】涙液検査の精度及び確度の向上を図る。【解決手段】眼科検査装置１は、ＯＣＴ収集部３０と、セグメンテーション処理部４１と、分布情報取得部４２とを含む。ＯＣＴ収集部は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いて被検眼の前眼部をスキャンすることにより、角膜上の涙液を表す３次元画像を収集する。セグメンテーション処理部は、この３次元画像に対してセグメンテーション処理を適用することにより、涙液の油層に相当する油層領域及び液層に相当する液層領域の少なくとも一方を特定する。分布情報取得部は、セグメンテーション処理部による処理の結果に基づいて、涙液の厚みの分布情報を取得する。【選択図】図１
2018047084.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いて被検眼の前眼部をスキャンすることにより、角膜上の涙液を表す３次元画像を収集するＯＣＴ収集部と、
前記３次元画像に対してセグメンテーション処理を適用することにより、前記涙液の油層に相当する油層領域及び液層に相当する液層領域の少なくとも一方を特定するセグメンテーション処理部と、
前記セグメンテーション処理部による処理の結果に基づいて、前記涙液の厚みの分布情報を取得する分布情報取得部と
を備える眼科検査装置。
【請求項２】
前記角膜の正面画像を取得する正面画像取得部と、
前記分布情報取得部により取得された前記分布情報に基づく涙液厚分布画像と前記正面画像との合成画像を表示手段に表示させる表示制御部と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の眼科検査装置。
【請求項３】
前記分布情報取得部により取得された前記分布情報に基づいて、前記涙液の破壊領域を特定する破壊領域特定部を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の眼科検査装置。
【請求項４】
前記角膜の正面画像を取得する正面画像取得部と、
前記破壊領域特定部により特定された前記破壊領域の位置を表す破壊領域分布画像と前記正面画像との合成画像を表示手段に表示させる表示制御部と
を備えることを特徴とする請求項３に記載の眼科検査装置。
【請求項５】
前記ＯＣＴ収集部は、ＯＣＴを用いて前眼部を繰り返しスキャンすることにより、前記涙液の動態を表す３次元画像群を収集し、
前記セグメンテーション処理部は、前記３次元画像群に含まれる複数の３次元画像のそれぞれについて、前記油層領域及び前記液層領域の少なくとも一方の特定を実行し、
前記分布情報取得部は、前記複数の３次元画像に対応する複数の前記分布情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の眼科検査装置。
【請求項６】
前記ＯＣＴ収集部は、ＯＣＴを用いて前眼部を繰り返しスキャンすることにより、前記涙液の動態を表す３次元画像群を収集し、
前記セグメンテーション処理部は、前記３次元画像群に含まれる複数の３次元画像のそれぞれについて、前記油層領域及び前記液層領域の少なくとも一方の特定を実行し、
前記分布情報取得部は、前記複数の３次元画像に対応する複数の前記分布情報を取得し、
前記破壊領域特定部は、前記複数の分布情報のそれぞれについて、前記破壊領域の特定を実行する
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の眼科検査装置。
【請求項７】
光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いて被検眼の前眼部をスキャンすることにより収集された、角膜上の涙液を表す３次元画像を受け付ける受付部と、
前記３次元画像に対してセグメンテーション処理を適用することにより、前記涙液の油層に相当する油層領域及び液層に相当する液層領域の少なくとも一方を特定するセグメンテーション処理部と、
前記セグメンテーション処理部による処理の結果に基づいて、前記涙液の厚みの分布情報を取得する分布情報取得部と
を備える眼科検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、眼科検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータ作業（ＶＤＴ作業）による眼の酷使、冷暖房による空気の乾燥、コンタクトレンズの装着などにより、ドライアイ患者が増加している。ドライアイには様々なタイプがあり、それを評価（特定、推定、分類等）するための技術が各種提案されている（例えば、特許文献１〜８を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１５６０３０号公報
【特許文献２】特開平１１−２６７１０２号公報
【特許文献３】特開２００６−３１４６５１号公報
【特許文献４】特開２００７−２０９３７０号公報
【特許文献５】特開２０１５−９１３２２号公報
【特許文献６】特表２０１０−５３０２８２号公報
【特許文献７】特開２０１５−４３９２９号公報
【特許文献８】特開２０１３−２１２３６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ドライアイのタイプを評価するための従来の典型的な技術では、油層と液層（分泌型ムチン及び膜型ムチンを含む）からなる涙液の状態（破壊、移動等）を把握するために、蛍光造影撮影で得られた前眼部像や、涙液層の表面反射と裏面反射とによる干渉模様を利用している。このような現象を利用した「間接的な」手法では、涙液の複雑な構造や動態を高精度、高確度で検査することは困難である。
【０００５】
この発明の目的は、涙液検査の精度及び確度の向上を図ることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
例示的な実施形態において、眼科検査装置は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いて被検眼の前眼部をスキャンすることにより、角膜上の涙液を表す３次元画像を収集するＯＣＴ収集部と、前記３次元画像に対してセグメンテーション処理を適用することにより、前記涙液の油層に相当する油層領域及び液層に相当する液層領域の少なくとも一方を特定するセグメンテーション処理部と、前記セグメンテーション処理部による処理の結果に基づいて、前記涙液の厚みの分布情報を取得する分布情報取得部とを備える。
他の例示的な実施形態において、眼科検査装置は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いて被検眼の前眼部をスキャンすることにより収集された、角膜上の涙液を表す３次元画像を受け付ける受付部と、前記３次元画像に対してセグメンテーション処理を適用することにより、前記涙液の油層に相当する油層領域及び液層に相当する液層領域の少なくとも一方を特定するセグメンテーション処理部と、前記セグメンテーション処理部による処理の結果に基づいて、前記涙液の厚みの分布情報を取得する分布情報取得部とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の眼科検査装置によれば、涙液検査の精度及び確度の向上を図ることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】例示的な眼科検査装置の構成を表す概略図。
【図２Ａ】例示的な眼科検査装置の構成を説明するための概略図。
【図２Ｂ】例示的な眼科検査装置の構成を説明するための概略図。
【図３】例示的な眼科検査装置の動作を表すフローチャート。
【図４】例示的な眼科検査装置の動作を説明するための概略図。
【図５Ａ】例示的な眼科検査装置の動作を説明するための概略図。
【図５Ｂ】例示的な眼科検査装置の動作を説明するための概略図。
【図５Ｃ】例示的な眼科検査装置の動作を説明するための概略図。
【図６】例示的な眼科検査装置の動作を説明するための概略図。
【図７】例示的な眼科検査装置の構成を表す概略図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
この発明の例示的な実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、この明細書で引用する文献の記載内容や他の公知技術を実施形態に援用することができる。
【００１０】
実施形態の眼科検査装置は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いて被検眼の前眼部をスキャンすることにより収集された、角膜上の涙液を表す３次元画像に基づいて、涙液の厚みの分布情報（涙液厚分布情報）を作成することができる。実施形態の眼科検査装置は、更に、この涙液厚分布情報に基づいて、涙液の破壊領域を特定することができる（破壊領域分布情報）。なお、涙液厚分布情報として、涙液の厚みが所定閾値以下である箇所の分布が作成された場合、この涙液厚分布情報は破壊領域の分布情報と（実質的に）同じである。
【００１１】
１つの典型的な例において、実施形態の眼科検査装置は、涙液の動態を表す時系列画像（一連の３次元画像、３次元画像群）に基づいて、涙液の厚み分布の経時変化を取得することができる。更に、この涙液厚分布の経時変化から破壊領域の分布の経時変化を求めることもできる。
【００１２】
涙液の動態を表す時系列画像は、異なる時刻に取得された一連の３次元画像を含み、典型的には、前眼部のＯＣＴスキャンを所定の反復間隔（所定の反復周波数）で繰り返すことによって収集される。このときのスキャンパターンは、例えば、互いに並行な複数のラインスキャンからなるラスタースキャンである。
【００１３】
実施形態の眼科検査装置は、ＯＣＴを実行するための光学系や駆動系や制御系やデータ処理系を含み、例えばフーリエドメインＯＣＴを実行可能に構成される。
【００１４】
フーリエドメインＯＣＴには、スペクトラルドメインＯＣＴと、スウェプトソースＯＣＴとが含まれる。スペクトラルドメインＯＣＴは、広帯域の低コヒーレンス光源と分光器とを用いて、干渉光のスペクトルを空間分割で取得し、それをフーリエ変換することによって被検眼を画像化する手法である。スウェプトソースＯＣＴは、波長掃引光源（波長可変光源）と光検出器（バランスドフォトダイオード等）とを用いて、干渉光のスペクトルを時分割で取得し、それをフーリエ変換することによって被検眼を画像化する手法である。ＯＣＴの手法はフーリエドメインＯＣＴには限定されず、タイムドメインＯＣＴやアンファスＯＣＴでもよい。
【００１５】
実施形態の眼科検査装置は、眼及び／又は他の部位を画像化するためのモダリティ（例えば、ＯＣＴ以外のモダリティ）を含んでいてもよい。その典型例として、眼底カメラ、ＳＬＯ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）、スリットランプ顕微鏡、眼科手術用顕微鏡などがある。また、実施形態の眼科検査装置は、眼及び／又は他の部位の特性を測定するための構成や、検査を行うための構成を含んでいてもよい。
【００１６】
典型的な実施形態において、眼科検査装置は、前眼部（角膜等）の正面画像を取得可能である。正面画像の例として、スリットランプ顕微鏡等で得られた前眼部像がある。正面画像は、例えば、フルオレセイン、ローズベンガル、リサミングリーン等の色素を利用して得られた画像や、涙液の層（例えば油層）の表面反射と裏面反射とによる干渉模様を表す画像であってよい。
【００１７】
他の例示的な実施形態において、眼科検査装置は、ＯＣＴを行うための機能を有していなくてよい。この眼科検査装置は、他の装置（ＯＣＴ装置）によって取得されたＯＣＴ画像や、他の装置（電子カルテシステム、画像アーカイビングシステム等）に格納されたＯＣＴ画像を受け付ける機能と、このＯＣＴ画像を処理する機能とを有する。つまり、本例の眼科検査装置は、被検眼のＯＣＴ画像を処理する眼科画像処理装置として機能する。逆に、ＯＣＴ機能を含む眼科検査装置は、このような眼科画像処理装置にＯＣＴ機能を付加したものと言える。
【００１８】
ＯＣＴ画像を受け付ける機能は、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット、専用線等の通信回線を介して他の装置（画像アーカイビングシステム、スリットランプ顕微鏡、ＯＣＴ装置等）からＯＣＴ画像を受信するための通信デバイスや、記録媒体からデータを読み取るためのデータリーダなどによって実現される（画像受付部）。
【００１９】
実施形態の眼科検査装置におけるデータ処理機能（演算機能、画像処理機能、制御機能等）は、例えば、プロセッサ、記憶装置等のハードウェアと、演算プログラム、画像処理プログラム、制御プログラム等のソフトウェアとが協働することによって実現される。なお、ハードウェアの一部は、眼科検査装置と通信可能な外部装置に設けられていてよい。また、ソフトウェアの少なくとも一部は、眼科検査装置に予め格納されてよく、及び／又は、外部装置に予め格納されてよい。
【００２０】
実施形態の眼科検査装置は、涙液厚分布情報又はその経時変化に基づいてドライアイのタイプを評価するように構成されてもよい。また、実施形態の眼科検査装置は、破壊領域分布情報又はその経時変化に基づいてドライアイのタイプを評価するように構成されてもよい。
【００２１】
そのために、実施形態の眼科検査装置は、このような分布情報やその経時変化に基づいて所定の情報を求めることができる。所定の情報は、例えば、次の４つの情報のうちの少なくとも１つを含んでよい：破壊領域のサイズを表す情報（サイズ情報）；破壊領域の形状を表す情報（形状情報）；破壊領域の位置を表す情報（位置情報）；開瞼から破壊発現までの経過時間を表す情報（時間情報）。ここで、「破壊発現」は、涙液の破壊の発生に限定されず、所定の態様の破壊の発生などでもよい。また、「破壊発現」は、単一の時刻に限定されず、期間であってもよい。
【００２２】
更に、実施形態の眼科検査装置は、求められた所定の情報に基づいて、被検眼のドライアイのタイプを評価することができる。つまり、実施形態は、破壊領域の特性から涙液の状態を推定し、それによってドライアイのタイプを評価することができる。実施形態により評価されるドライアイのタイプ（つまり涙液の破壊領域のパターン）は任意であり、典型的には、スポット（Ｓｐｏｔ）タイプ、ライン（Ｌｉｎｅ）タイプ、エリア（Ａｒｅａ）タイプ、ランダム（Ｒａｎｄｏｍ）タイプ、ディンプル（Ｄｉｍｐｌｅ）タイプなどがある。これらタイプの詳細については後述する。
【００２３】
〈第１実施形態〉
〈構成〉
眼科検査装置の例示的な実施形態を説明する。本実施形態では、ＯＣＴ画像を取得する機能（ＯＣＴ収集部）を備えた眼科検査装置について説明する。なお、図示は省略するが、本実施形態の眼科検査装置は、外部装置からＯＣＴ画像を受け付ける機能（画像受付部）を備えていてもよい。
【００２４】
本実施形態の眼科検査装置の構成の例を図１、図２Ａ及び図２Ｂに示す。眼科検査装置１は、ＯＣＴスキャンにより角膜上の涙液を表す１以上の３次元画像を収集し、この３次元画像をセグメンテーションすることにより油層領域及び／又は液層領域を特定し、この油層領域及び／又は液層領域に基づいて涙液厚分布情報を取得する。また、涙液破壊領域の特定やドライアイの評価を行うこともできる。
【００２５】
眼科検査装置１は、３次元画像やそれから得られる情報を表示デバイス２に表示することができる。３次元画像から得られる情報の例として、涙液厚の分布を表すマップ、破壊領域の分布を表すマップ、ドライアイのタイプの評価結果などがある。表示デバイス２は眼科検査装置１の一部であってもよいし、眼科検査装置１に接続された外部装置であってもよい。
【００２６】
眼科検査装置１は、制御部１０と、記憶部２０と、ＯＣＴ収集部３０と、データ処理部４０と、操作部５０と、正面画像取得部６０とを含む。
【００２７】
〈制御部１０〉
制御部１０は、眼科検査装置１の各部を制御する。制御部１０はプロセッサを含む。「プロセッサ」は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、ＳＰＬＤ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）、ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ））等の回路を意味する。制御部１０は、例えば、記憶回路や記憶装置（記憶部２０、外部装置等）に格納されているプログラムを読み出し実行することで、実施形態に係る機能を実現することができる。
【００２８】
また、制御部１０は、ＬＡＮ、インターネット、専用線等の通信回線を介してデータの送受信を行うための通信デバイスを含んでよい。
【００２９】
〈表示制御部１１〉
制御部１０は表示制御部１１を含む。表示制御部１１は、表示デバイス２に情報を表示するための制御を実行する。表示制御部１１は、表示デバイス２に表示される情報に関する処理（生成、加工、合成等）を行うことができる。表示制御部１１と他の要素（制御部１０の他の要素、データ処理部４０等）との連係によって当該処理を実行するように構成してもよい。
【００３０】
〈記憶部２０〉
記憶部２０には各種情報が記憶される。本例においては、評価基準情報２１が予め記憶される。なお、評価基準情報２１は、外部装置に格納されてもよい。
【００３１】
〈評価基準情報２１〉
評価基準情報２１は、ドライアイのタイプを評価するために参照される情報であり、ドライアイの１以上のタイプのそれぞれに関する評価基準を含む。なお、ドライアイのタイプの評価は、評価基準情報２１を参照して行われる必要はなく、例えば、評価基準情報２１を参照せずに評価の一部又は全部を行うことや、評価基準情報２１を参照して評価の一部又は全部を行うことが可能である。
【００３２】
評価基準情報２１の例を図２Ａに示す。本例の評価基準情報２１は、ドライアイのタイプとして、涙液の破壊領域のパターンを含む。この破壊領域パターンには、「Ａｒｅａ」、「Ｓｐｏｔ」、「Ｌｉｎｅ」、「Ｄｉｍｐｌｅ」及び「Ｒａｎｄｏｍ」の５つの典型的タイプが設けられている。なお、破壊領域パターンはこれらに限定されるものではなく、また、ドライアイのタイプは破壊領域パターンに限定されるものではない。
【００３３】
更に、本例の評価基準情報２１には、これら破壊領域パターンの評価項目として、「開瞼からの経過時間」項目、「サイズ・形状」項目、及び、破壊領域の位置を表す「位置」項目が設けられている。「開瞼からの経過時間」項目は、開瞼から涙液破壊の発現までの経過時間を表し、例えば、経過時間に関する閾値、範囲等の評価基準を含む。「サイズ・形状」項目は、破壊領域のサイズ及び形状を表し、例えば、サイズに関する閾値、範囲等の評価基準や、形状に関する閾値、範囲等の評価基準を含む。「位置」項目は、角膜上における破壊領域の位置を表し、例えば、位置に関する閾値、範囲等の評価基準を含む。なお、評価項目はこれらに限定されず、例えば破壊領域の伸展速度など、公知の評価項目及び／又は新たに得られた評価項目が評価基準情報２１に含まれていてもよい。
【００３４】
図２Ａに例示した５つの破壊領域パターンについて説明する。まず、「Ａｒｅａ」タイプは、涙液が極端に少ない被検眼に見られる破壊領域パターンであり、高度の角膜上皮障害を伴うおそれがある。このタイプでは、水が極端に不足しているため、油層の伸展も水の移動も発生せず、開瞼（瞬目の終了）の直後から破壊領域が広い範囲に涙液の破壊が見られる。換言すると、このタイプでは、開瞼の直後においても涙液層が形成されない。このタイプの被検眼には、涙点プラグ等を用いた治療が行われる。
【００３５】
このような「Ａｒｅａ」タイプに対し、例えば次のような評価基準が設けられる。まず、「開瞼からの経過時間」項目には、「開瞼直後でも涙液層が形成されない」ことが評価基準として設けられる。図２Ｂに示すように、開瞼時をＴ＝０（秒）とすると、「Ａｒｅａ」タイプに関する評価は、「開瞼直後」のタイミングとして予め設定された時刻Ｔ＝ＴＡ又はその近傍時刻（Ｔ≒ＴＡ）に涙液層が形成されているか否か判断することによって行われる。また、「サイズ・形状」項目には、破壊領域の形状が「点状」であることが評価基準として設けられ、例えば、サイズに関する閾値（上限値等）や、形状に関する閾値（円形度の下限値等）が含まれている。更に、「位置」項目には、角膜上の「広範囲」に破壊領域が生じることが評価基準として設けられ、例えば、範囲に関する閾値（下限値等）が含まれている。まとめると、「Ａｒｅａ」タイプでは、開瞼直後において、角膜上の広範囲に点状の破壊領域が発生する。
【００３６】
「Ｓｐｏｔ」タイプは、開瞼直後に見られる特徴的な類円形の涙液破壊であり、典型的には、膜型ムチンの障害による角膜上皮の水濡れ性の低下に起因する。このタイプは、涙液層の形成過程における水分塗りつけ過程で破壊領域が発現するものであり、開瞼直後の円形の涙液破壊として検出される。このタイプは、水濡れ性低下型ドライアイ、ＢＵＴ短縮形ドライアイなどと呼ばれる。ここで、「ＢＵＴ」は、Ｂｒｅａｋｕｐ  Ｔｉｍｅ（涙液破壊時間）を意味する。このタイプでは、点眼薬の継続的投与によって改善を図るのが一般的である。
【００３７】
このような「Ｓｐｏｔ」タイプに対し、例えば次のような評価基準が設けられる。まず、「開瞼からの経過時間」項目には、「開瞼の直後」が評価基準として設けられる。図２Ｂに示すように、開瞼時をＴ＝０（秒）とすると、「Ｓｐｏｔ」タイプに関する評価は、「開瞼直後」のタイミングとして予め設定された時刻Ｔ＝ＴＳ又はその近傍時刻（Ｔ≒ＴＳ）に行われる。ここで、図２Ａに示すように、「Ｓｐｏｔ」タイプに関する評価時刻ＴＳは、「Ａｒｅａ」タイプに関する評価時刻ＴＡよりも後であってよい。逆に、「Ｓｐｏｔ」タイプに関する評価時刻ＴＳは、「Ａｒｅａ」タイプに関する評価時刻ＴＡよりも前であってもよい。或いは、これら評価時刻ＴＡ及びＴＳは等しくてもよい。また、「サイズ・形状」項目には、破壊領域のサイズ・形状が「大きな円形」であることが評価基準として設けられ、例えば、サイズに関する閾値（下限値等）や、形状に関する閾値（円形度の下限値等）が含まれている。更に、「位置」項目には、角膜上の「広範囲」に破壊領域が生じることが評価基準として設けられ、例えば、範囲に関する閾値（下限値等）が含まれている。まとめると、「Ｓｐｏｔ」タイプでは、開瞼直後において、角膜上の広範囲に大きな円形状の破壊領域が発生する。また、このタイプでは、破壊領域が急速に拡大することが知られている。
【００３８】
「Ｌｉｎｅ」タイプは、油層の伸展に伴って水が移動する途中で発現する涙液破壊であり、典型的には、軽度〜中等度の涙液（水分）の減少に起因する。中等度の涙液減少が生じている場合には、水が上方に移動している途中の段階で、下部に涙液破壊が発現することが多い。このタイプでは、点眼薬の効果が期待される。
【００３９】
このような「Ｌｉｎｅ」タイプに対し、例えば次のような評価基準が設けられる。まず、「開瞼からの経過時間」項目には、「油層の上方伸展に伴う水分の上方移動の途中」が評価基準として設けられる。図２Ｂに示すように、開瞼時をＴ＝０（秒）とすると、「Ｌｉｎｅ」タイプに関する評価は、油層の上方伸展に伴う水分の上方移動が開始されるタイミングとして予め設定された時刻ＴＬ以降（Ｔ≧ＴＬ）に行われる。また、「サイズ・形状」項目には、破壊領域の形状が「上下に延びる平行線状」であることが評価基準として設けられ、例えば、形状に関する閾値（直線度の下限値等）や、上下方向に対する破壊領域の向きの範囲や、複数の破壊領域の平行度の閾値（下限値）が含まれている。更に、「位置」項目には、角膜上の「下部」（下瞼に近い領域）に破壊領域が生じることが評価基準として設けられ、例えば、画像フレーム中の範囲（下部に相当する範囲）や、所定部位に対する相対位置の範囲が含まれている。まとめると、「Ｌｉｎｅ」タイプでは、油層の上方伸展に伴う水分の上方移動の途中において、上下に延びる平行線状の破壊領域が下部に発生する。
【００４０】
「Ｄｉｍｐｌｅ」タイプは、被検眼に投与されたフルオレセイン等の色素が上方に移動している途中で様々な位置に発現する涙液破壊であり、円形、線状、面状等の不定的な破壊形状を呈する。
【００４１】
このような「Ｄｉｍｐｌｅ」タイプに対し、例えば次のような評価基準が設けられる。まず、「開瞼からの経過時間」項目には、「色素の上方移動の途中」が評価基準として設けられる。図２Ｂに示すように、開瞼時をＴ＝０（秒）とすると、「Ｄｉｍｐｌｅ」タイプに関する評価は、色素の上方移動が開始されるタイミングとして予め設定された時刻ＴＤ以降（Ｔ≧ＴＤ）に行われる。また、「サイズ・形状」項目には、破壊領域の形状が「多様（円形、線状、面状）」であることが評価基準として設けられ、例えば、円形度の閾値（下限値等）や、直線度の閾値（下限値等）が含まれている。更に、「位置」項目には、角膜上の「上部」（上瞼に近い領域）に破壊領域が生じることが評価基準として設けられ、例えば、画像フレーム中の範囲（上部に相当する範囲）や、所定部位に対する相対位置の範囲が含まれている。まとめると、「Ｄｉｍｐｌｅ」タイプでは、色素の上方移動の途中において、不定的な形状の破壊領域が上部に発生する。また、このタイプでは、破壊領域が急速に拡大することが知られている。
【００４２】
「Ｒａｎｄｏｍ」タイプは、油層（又は色素）が上方に伸展した後に様々な位置に発現する涙液破壊であり、円形、線状、面状等の不定的な破壊形状を呈する。このタイプは最も軽症なドライアイであり、点眼薬が有効である。また、このタイプは、瞬目ごとに変化する蒸発亢進型ドライアイに多いことが知られている。
【００４３】
このような「Ｒａｎｄｏｍ」タイプに対し、例えば次のような評価基準が設けられる。まず、「開瞼からの経過時間」項目には、「油層の上方伸展の完了後」が評価基準として設けられる。図２Ｂに示すように、開瞼時をＴ＝０（秒）とすると、「Ｒａｎｄｏｍ」タイプに関する評価は、油層の上方伸展が完了したタイミングとして予め設定された時刻ＴＲ以降（Ｔ≧ＴＲ）に行われる。また、「サイズ・形状」項目には、破壊領域の形状が「多様（円形、線状、面状）」であることが評価基準として設けられ、例えば、円形度の閾値（下限値等）や、直線度の閾値（下限値等）が含まれている。更に、「位置」項目には、角膜上の「広範囲」に破壊領域が生じることが評価基準として設けられ、例えば、範囲に関する閾値（下限値等）が含まれている。まとめると、「Ｒａｎｄｏｍ」タイプでは、油層の上方伸展が完了した後に、不定的な形状の破壊領域が広範囲に発生する。
【００４４】
なお、図２Ｂに示すように、新たな瞬目が発生したとき、その後の開瞼と同時に時刻Ｔをゼロにリセットすることができる。瞬目については、例えば、メトロノーム等を用いて被検者に指示を出すことにより所定間隔でこれを行わせるようにしてもよいし、リアルタイムで取得される前眼部の観察画像等を解析してこれを検知してもよい。或いは、収集された時系列画像を解析して瞬目中の画像を特定することができる。また、時刻のリセットを行う代わりに、開瞼に対応する時刻と任意の画像の取得時刻との差分を算出するによって経過時間を算出してもよい。
【００４５】
〈ＯＣＴ収集部３０〉
ＯＣＴ収集部３０は、ＯＣＴを用いて被検眼の前眼部をスキャンすることにより、角膜上の涙液を表す３次元画像を収集する。典型的な例において、ＯＣＴ収集部３０は、ＯＣＴを用いて前眼部を繰り返しスキャンすることにより、涙液の動態を表す３次元画像群（一連の３次元画像、時系列画像）を収集することができる。
【００４６】
他の典型的な例において、ＯＣＴ収集部３０は、１枚の３次元画像を形成することができる。このとき、ＯＣＴ収集部３０は、３次元スキャンを１回行うことができる。或いは、３次元スキャンを所定回数反復して得られた複数の３次元画像を加算平均するなどして１枚の３次元画像を形成することができる。なお、加算平均等の処理は、３次元画像群を収集する場合にも適用可能である。
【００４７】
ＯＣＴ収集部３０は、例えばスペクトラルドメインＯＣＴ又はスウェプトソースＯＣＴを利用した計測を実行するための構成を含む。この構成には、従来と同様に、光学系、駆動系、データ収集システム（ＤＡＱ）、制御系、画像形成部（プロセッサ）などが含まれる。この光学系は、例えば、干渉光学系と光スキャナと光検出器とを含む。干渉光学系は、光源から出力された光を測定光と参照光とに分割し、この測定光を被検眼に投射し、被検眼からの測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成する。光スキャナは、ガルバノスキャナ等を含み、測定光を偏向する。光検出器は、干渉光学系により生成された干渉光（のスペクトル）を検出する。ＯＣＴ収集部３０は、前眼部の３次元領域（角膜を含む）をスキャンする（３次元スキャン）。
【００４８】
画像形成部は、３次元スキャンによって収集された３次元データセットに基づいて３次元画像を形成する。この処理は、例えば従来のＯＣＴ技術と同様に、ノイズ除去（ノイズ低減）、フィルタ処理、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）などを含む。各３次元画像は、例えば、スタックデータ又はボリュームデータとして構築される。前眼部の３次元領域が繰り返しスキャンされた場合、画像形成部は、この反復スキャンにより収集された一連の３次元データセットのそれぞれに同様の処理を適用することで一連の３次元画像（３次元画像群、時系列画像）を形成する。
【００４９】
画像形成部は、３次元画像にレンダリングを施すことで、Ｂモード画像（縦断面像、軸方向断面像）、Ｃモード画像（横断面像、水平断面像）、プロジェクション画像、シャドウグラムなどを形成することができる。Ｂモード画像やＣモード画像のような任意断面の画像は、指定された断面上の画素（ピクセル、ボクセル）を３次元画像から選択することにより形成される。プロジェクション画像は、３次元画像を所定方向（Ｚ方向、深さ方向、Ａスキャン方向）に投影することによって形成される。シャドウグラムは、３次元画像の一部（例えば特定層に相当する部分データ）を所定方向に投影することによって形成される。
【００５０】
〈データ処理部４０〉
データ処理部４０は、各種のデータ処理を行う。例えば、データ処理部４０は、画像処理や画像解析を行う。データ処理部４０は、セグメンテーション処理部４１と、分布情報取得部４２と、破壊領域特定部４３と、評価処理部４４とを含む。
【００５１】
〈セグメンテーション処理部４１〉
セグメンテーション処理部４１は、ＯＣＴ収集部３０により収集された３次元画像にセグメンテーションを適用する。セグメンテーションは、特定の組織や組織境界を求めるために用いられる。これにより、角膜組織や涙液層が特定される。
【００５２】
時系列画像が得られた場合、セグメンテーション処理部４１は、この時系列画像に含まれる複数の３次元画像のそれぞれに対してセグメンテーションが適用される。ここで、セグメンテーションされる複数の画像は、時系列画像を構成する一連の３次元画像の一部でもよいし全てでもよい。画像群の一部のみを解析する場合の例として、瞬目中に取得された画像が予め特定されており、それ（それら）以外の画像のみをセグメンテーションする場合がある。
【００５３】
典型的な例において、セグメンテーション処理部４１は、涙液の油層に相当する油層領域と、液層に相当する液層領域とを特定することができる。換言すると、角膜と涙液（液層）との境界と、液層と油層との境界と、油層と空気との境界とを特定することができる。なお、油層領域のみを特定することや、液層領域のみを特定することも可能である。
【００５４】
セグメンテーションは眼科用ＯＣＴにおいて広く用いられているが、涙液層のいずれか（油層、液層、ムチン層）の特定にこれを適用することは新規である。また、涙液層のいずれかと角膜層（角膜上皮、ボーマン膜、固有層、デュア層、デスメ膜、角膜内皮）のいずれかとの特定にセグメンテーションを適用することも新規である。
【００５５】
なお、ムチン層は、液層の内部層として分類されることも、液層の外部層として分類されることもある。実施形態において、「液層領域の特定」は、ムチン層を含む液層に相当する領域を特定すること、及び／又は、ムチン層を含まない液層に相当する領域とムチン層に相当する領域との一方又は双方を特定することを意味してよい。
【００５６】
涙液全体の厚みは７μｍ程度であることが知られている。このような厚みの涙液のセグメンテーションを行うために十分な分解能（特に軸分解能）を実現するための構成を用いることができる。例えば、好適な特性（中心波長、波長幅等）を有する光源を使用することができる。また、高分解能化を図るための任意の技術（補償光学、画像処理等）を適用することが可能である。
【００５７】
〈分布情報取得部４２〉
分布情報取得部４２は、セグメンテーション処理部４１による処理の結果に基づいて涙液厚分布情報を取得する。時系列画像が得られ、それに含まれる複数の３次元画像のそれぞれに対してセグメンテーションが適用された場合には、各３次元画像に対応する涙液厚分布情報が取得される。
【００５８】
分布情報取得部４２は、セグメンテーションにより特定された油層領域及び液層領域（の少なくとも一方）に基づいて、スキャン範囲内の各測定点における涙液層の厚みを求める。涙液層の厚みは、例えば、油層領域の厚み、液層領域の厚み、及び、涙液全体の厚みのうちのいずれかであってよい。ここで、液層領域の厚みは、ムチン層を含む液層の厚みであってもよいし、ムチン層を含まない液層の厚みでもよい。後者の場合、ムチン層の厚みを求めることもできる。
【００５９】
このような処理により、例えば、油層の表面（油層と空気との境界）と裏面（油層の液層との境界）との間の距離や、液層の前面（油層の液層との境界）と裏面（液層と角膜との境界）との間の距離や、油層の表面と液層の裏面との間の距離などが算出される。
【００６０】
各測定点における厚みの算出は、例えば、涙液層に相当する画素の数を所定の測定方向に沿ってカウントする処理と、それにより得られた画素の数と画素ピッチに対応する距離（単位距離）とを乗算する処理とを含む。
【００６１】
ここで、画素数をカウントする方向（上記測定方向）は任意であり、例えば、ＯＣＴスキャンにおけるＡライン方向、又は、角膜表面の各位置における法線方向を測定方向として適用することができる。角膜表面の各位置における法線方向を特定する処理は、例えば、角膜表面の曲面近似と、各位置における接平面の特定と、各接平面の法線の特定とを含む。
【００６２】
分布情報取得部４２は、セグメンテーションにより特定された所定領域（例えば角膜表面）を平面化する処理（フラットニング）を３次元画像に適用することも可能である。フラットニングを行うことで、厚みの算出が容易になる。また、フラットニングされた画像を表示することで、厚みの分布を容易に把握することができる。
【００６３】
〈破壊領域特定部４３〉
破壊領域特定部４３は、分布情報取得部４２により取得された涙液厚分布情報に基づいて、涙液の破壊領域を特定する。破壊領域は、例えば、油層が破壊された領域（油層領域が検出されない領域）、及び、液層が破壊された領域（液層領域が検出されない領域）の一方、又は、これら領域の組み合わせである。涙液全体が破壊された領域では油層領域も液層領域も検出されない。
【００６４】
典型的な例において、破壊領域特定部４３は、油層領域の厚みが所定閾値以下である部分を油層が破壊された領域として特定することができる。また、破壊領域特定部４３は、液層領域の厚みが所定閾値以下である部分を液層が破壊された領域として特定することができる。また、破壊領域特定部４３は、涙液領域（油層領域と液層領域との合成領域）の厚みが所定閾値以下である部分を涙液層全体が破壊された領域として特定することができる。
【００６５】
破壊領域特定部４３は、特定された破壊領域に対してラベリング処理を行うことができる。それにより、特定された破壊領域の全体に含まれる１以上の連結領域が特定される。１以上の連結領域も同じく破壊領域と呼ぶことにする。このようなラベリング処理によって、この３次元画像に描出された１以上の破壊領域が、互いに識別可能に特定される。
【００６６】
時系列画像が取得された場合、破壊領域特定部４３は、以上のような処理を、それに含まれる複数の３次元画像のそれぞれについて実行する。それにより、この複数の３次元画像のそれぞれに描出された１以上の破壊領域が特定される。また、ラベリング処理により、異なる３次元画像に描出された破壊領域を対応付けることができ、その破壊領域の経時変化を把握することが可能になる。
【００６７】
なお、ＯＣＴ画像と異なる画像に基づいて涙液の厚みを求めることもできる。例えば、フルオレセイン等の蛍光色素を用いた蛍光造影画像が得られた場合、蛍光強度（画素値）に基づいて涙液の厚みを推定することができる。また、涙液層（例えば油層）の表面反射と裏面反射とによる干渉模様に基づいて涙液の厚みを推定することができる。
【００６８】
ＯＣＴ画像と異なる画像に基づいて破壊領域を特定することができる。例えば、前眼部の正面画像が得られた場合、破壊領域特定部４３は、この正面画像に対して例えば次のような処理を施す。まず、正面画像がグレースケール画像（白黒画像）でない場合（例えば、正面画像がフルオレセイン蛍光造影画像の場合）、破壊領域特定部４３は、この正面画像をグレースケール画像に変換する。この変換処理は、例えば、公知の画像処理ソフトウェアや、既定のルックアップテーブルを用いて行われる。
【００６９】
次に、破壊領域特定部４３は、このグレースケール画像の画素値（輝度値）に基づいて、破壊領域を特定するための解析の対象となる範囲を特定する。この処理は、例えば、画素値の閾値処理を含む。この閾値処理では、１以上の閾値が用いられる。
【００７０】
なお、一般に、輝度の減少（又は増加）が涙液の破壊によるものか、或いは照明のムラによるものかを自動で判別することは容易ではない。そこで、この自動判別のための工夫を施すことができる。例えば、閾値に関する工夫を行うことができる。また、角膜に投射された照明光の向きに基づいて画像フレームの部分ごとに重み付けや輝度補正を施すことができる。その例として、角膜に対して正面から照明光が投射された場合、画像フレームの周辺部分の輝度を高めるように重み付けや補正を施すことができる。或いは、グレースケール画像（又はグレースケール変換の前の画像）を表示し、範囲指定や重み付けや補正を手動で行ってもよい。或いは、角膜表面形状に応じた形状の光源（面光源、拡散板等）や、角膜表面形状に応じて立体的に配置された複数の光源を、照明光源として用いることにより、照明のムラを低減することも可能である。
【００７１】
解析対象範囲を特定した後、破壊領域特定部４３は、所定の閾値を用いて解析対象範囲を二値化することにより破壊領域を特定する。破壊領域特定部４３は、特定された破壊領域に対してラベリング処理を行う。それにより、特定された破壊領域の全体に含まれる１以上の連結領域が特定される。１以上の連結領域も同じく破壊領域と呼ぶことにする。このようなラベリング処理によって、この正面画像に描出された１以上の破壊領域が、互いに識別可能に特定される。
【００７２】
一連の正面画像からなる時系列画像が得られた場合、破壊領域特定部４３は、一連の正面画像に含まれる複数の正面画像のそれぞれについて上記処理を適用することができる。それにより、この複数の正面画像のそれぞれに描出された１以上の破壊領域が特定される。また、ラベリング処理により、異なる正面画像に描出された破壊領域を対応付けることができ、その破壊領域の経時変化を把握することが可能になる。
【００７３】
他の処理例において、破壊領域特定部４３は、正面画像の画素値又はグレースケール画像の輝度値（蛍光強度等）に応じた擬似カラーマップを作成することができる。更に、破壊領域特定部４３は、（涙液層の厚みを反映した）色相値に基づき疑似カラーマップを二値化することにより、破壊領域を特定することができる。
【００７４】
同一被検眼に関する２以上の種類の画像（画像群）から２以上の分布情報（涙液厚分布情報、破壊領域分布情報等）が得られた場合、これら分布情報を比較したり合成したりすることが可能である。例えば、ＯＣＴ画像から作成された第１分布情報の少なくとも一部と、正面画像から得られた第２分布情報の少なくとも一部との間の差分を求めることができる。また、第１分布情報の少なくとも一部と第２分布情報の少なくとも一部とを合成することができる。また、１つの分布情報の補間や精密化を行うために他の分布情報を利用することができる。
【００７５】
〈評価処理部４４〉
評価処理部４４は、分布情報取得部４２により取得された涙液厚分布情報、及び／又は、破壊領域特定部４３により取得された破壊領域分布情報に基づいて、被検眼のドライアイのタイプを評価する。
【００７６】
図示は省略するが、評価処理部４４は、評価情報取得部を含む。評価情報取得部は、破壊領域特定部４３により取得された破壊領域分布情報に基づいて、ドライアイのタイプの評価に用いられる情報（評価情報）を取得する。なお、分布情報取得部４２により取得された涙液厚分布情報から評価情報を取得する場合についても、同様の処理を適用することができる。
【００７７】
評価情報取得部は、３次元画像（又は、時系列画像に含まれる複数の３次元画像のそれぞれ）について、破壊領域特定部４３による特定の結果に基づき、当該３次元画像から特定された各破壊領域に関する評価情報を取得する。
【００７８】
評価情報は、例えば、サイズ情報、形状情報、位置情報、及び、時間情報のうちの少なくとも１つを含む。本例では、これら４種類の情報の全てを求めることが可能な構成例を説明する。図示は省略するが、本例の評価処理部４４は、サイズ情報取得部、形状情報取得部、位置情報取得部、及び、時間情報取得部を含む。
【００７９】
サイズ情報取得部は、破壊領域のサイズ情報を取得する。サイズ情報は、破壊領域のサイズを表す任意の情報であってよく、その例として、破壊領域の面積や最長径などがある。
【００８０】
面積を算出する処理は、例えば、その破壊領域に含まれる画素の数をカウントする処理と、それにより得られた画素の数と１画素に対応する面積（単位面積）とを乗算する処理とを含む。
【００８１】
最長径（Ｇｒｅａｔｅｓｔ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ、ＧＬＤ）を算出する処理は、例えば、破壊領域の外縁（輪郭）上の２点の組み合わせのうち距離が最大となる２点の組み合わせを特定する処理を含む。この処理は、例えば、破壊領域の外縁上の１点を固定する工程と、この固定点と外縁上の他の点のそれぞれとの間の距離を算出する工程とを、固定点を変更しながら繰り返すことにより、外縁上の２点の全ての組み合わせに対応する距離を求め、求められた全ての距離のうちの最大値を特定する処理とを含む。
【００８２】
形状情報取得部は、破壊領域の形状情報を取得する。形状情報は、破壊領域の形状を表す任意の情報であってよく、その例として、破壊領域の円形度や直線度などがある。
【００８３】
円形度は、例えば、数式“［４π×面積］／（周囲長）＾２”により算出される。面積を算出する処理は、サイズ情報の場合と同様であってよい。周囲長を算出する処理は、例えば、破壊領域の外縁に含まれる画素の数をカウントする処理と、それにより得られた画素の数と画素ピッチに対応する距離（単位距離）とを乗算する処理とを含む。このようにして得られた面積及び周囲長を上記数式に代入することにより円形度が算出される。
【００８４】
円形度の他の例として楕円率がある。楕円率の算出は、例えば、破壊領域の近似楕円を求める処理と、この近似楕円の楕円率を求める処理とを含む。
【００８５】
直線度の算出は、例えば、破壊領域の形状を表す線状画像を求める処理（細線化処理、外縁の一部を特定する処理など）と、それにより得られた線状画像の累積相関係数を求める処理とを含む。或いは、線状画像の曲率等に基づいて直線度を求めることも可能である。
【００８６】
位置情報取得部は、破壊領域の位置情報を取得する。位置情報は、破壊領域の位置を表す任意の情報であってよく、その例として、前眼部の撮像範囲（画像化された前眼部の範囲）における破壊領域の位置を表す情報（つまり、画素の座標値）や、前眼部等の所定部位（角膜頂点、瞳孔、瞳孔中心、瞳孔重心、虹彩、虹彩中心、虹彩重心、瞼等）に対する破壊領域の相対位置などがある。
【００８７】
画素の座標値を求める処理は、例えば、破壊領域の特徴点（中心、重心、上端、下端、左端、右端等）を特定する処理と、この特徴点に位置する画素の座標値を取得する処理とを含む。或いは、破壊領域に含まれる複数の画素の座標の統計値（平均値、中央値等）を算出する処理によって、画素の座標値を求めることもできる。
【００８８】
所定部位に対する相対位置を求める処理は、例えば、画像を解析することにより前眼部等の所定部位の座標値（基準座標値）を求める処理と、破壊領域に含まれる所定画素の座標値を求める処理と、基準座標値に対する所定画素の座標値の差分を求める処理とを含む。ここで、所定画素の座標値を求める処理は、例えば、画素の座標値を求める上記処理と同様であってよい。
【００８９】
時間情報取得部は、破壊領域の時間情報を取得する。時間情報は、開瞼から破壊発現までの経過時間を表す任意の情報であってよい。
【００９０】
一例において、時間情報取得部は、まず、時系列画像のうち瞬目中の画像（例えば、瞳孔、虹彩等が描出されていない画像）を特定する。次に、時間情報取得部は、特定された一連の瞬目画像のうち、時系列的に最後の瞬目画像又はその次の画像を、基準画像に設定する。
【００９１】
続いて、時間情報取得部は、この基準画像よりも後（且つ、次の一連の瞬目画像よりも前）の各画像について、破壊領域特定部４３により破壊領域が特定されたか判定する。或いは、時間情報取得部は、この基準画像よりも後（且つ、次の一連の瞬目画像よりも前）の各画像について、破壊領域特定部４３により所定の態様の破壊領域が特定されたか判定する。
【００９２】
次に、時間情報取得部は、基準画像に対応する時刻（開瞼に対応する時刻）から、前段の工程において（所定の態様の）破壊領域が特定された画像に対応する時刻（破壊発現に対応する時刻）までの時間を算出する。この算出処理は、例えば、基準画像から特定画像までの画像枚数と、所定の画像収集間隔（スキャン反復間隔、フレームレートの逆数など）とを乗算する処理を含む。
【００９３】
評価処理部４４は、以上のようにして取得された評価情報に基づいて、被検眼のドライアイのタイプを評価する。この評価の方法は任意であってよい。図示は省略するが、本例の評価処理部４４は、点数取得部と点数合成部とを更に含む。
【００９４】
点数取得部は、評価情報のそれぞれに応じた点数を求める。点数取得部は、例えば、図２Ａに示す評価基準情報２１に含まれる評価基準に評価情報が該当するか否か判断する。この判断処理は、評価基準としての閾値と評価情報（サイズ情報、形状情報、位置情報、時間情報）との比較を含んでよい。この比較処理に加え、又は、この比較処理に代えて、評価基準としての範囲に評価情報が含まれるか否か判定する処理を実行してもよい。
【００９５】
評価情報がサイズ情報を含む場合、点数取得部は、例えば、このサイズ情報を、評価基準情報２１の「サイズ・形状」項目に設けられた各破壊領域パターンのサイズの閾値等と比較することによって、このサイズ情報が該当する１以上の破壊領域パターンを特定する。更に、点数取得部は、このサイズ情報が該当すると判断された１以上の破壊領域パターン（ドライアイのタイプ）のそれぞれに対して所定の点数（スコア）を付与する。
【００９６】
評価情報が形状情報を含む場合、点数取得部は、例えば、この形状情報を、評価基準情報２１の「サイズ・形状」項目に設けられた各破壊領域パターンの形状の閾値等と比較することにより、この形状情報が該当する１以上の破壊領域パターンを特定する。更に、点数取得部は、この形状情報が該当すると判断された１以上の破壊領域パターンのそれぞれに対して所定の点数を付与する。
【００９７】
評価情報が位置情報を含む場合、点数取得部は、例えば、この位置情報を、評価基準情報２１の「位置」項目に設けられた各破壊領域パターンの範囲等と比較することにより、この位置情報が該当する１以上の破壊領域パターンを特定する。更に、点数取得部は、この位置情報が該当すると判断された１以上の破壊領域パターンのそれぞれに対して所定の点数を付与する。
【００９８】
評価情報が時間情報を含む場合、点数取得部は、例えば、この時間情報を、評価基準情報２１の「開瞼からの経過時間」項目に設けられた各破壊領域パターンの範囲等と比較することにより、この時間情報が該当する１以上の破壊領域パターンを特定する。更に、点数取得部は、この時間情報が該当すると判断された１以上の破壊領域パターンのそれぞれに対して所定の点数を付与する。
【００９９】
各種の評価情報に基づき付与される点数は、等しくてもよいし、異なってもよい。後者の場合の例として、評価項目ごとに重み付けをすることができる。また、評価基準への該当の度合（高度、中度、低度等）に応じて異なる点数を付与するようにしてもよい。
【０１００】
点数取得部により２以上の点数が取得された場合、点数合成部は、これら点数を合成する。合成は任意の処理であってよく、例えば、加算、重み付け加算、及び統計演算（平均演算等）のいずれかが適用される。
【０１０１】
評価処理部４４は、点数合成部による合成の結果に基づいて、被検眼のドライアイのタイプ（破壊領域パターン）を評価する。例えば、評価処理部４４は、点数合成部により得られた合成点数の大きさに基づいて１以上のタイプを選択することができる。典型的には、合成点数が最大であるタイプが選択される。更に、合成点数が２番目であるタイプ等を選択することもできる。或いは、合成点数が所定閾値以上であるタイプを選択するようにしてもよい。
【０１０２】
〈操作部５０〉
操作部５０は、眼科検査装置１に対してユーザが指示を入力するために使用される。操作部５０は、眼科装置やコンピュータに用いられる公知の操作デバイスを含んでよい。例えば、操作部５０は、マウス、タッチパッド、トラックボール、キーボード、ペンタブレット、操作パネル、ジョイスティック、ボタン、スイッチ等を含んでよい。また、操作部５０は、タッチパネルを含んでよい。この場合、制御部１０は、眼科検査装置１を操作するためのＧＵＩをタッチパネルに表示することができる。
【０１０３】
〈正面画像取得部６０〉
正面画像取得部６０は、前眼部（角膜等）の正面画像を取得する。正面画像を取得するための処理は任意である。第１の例において、正面画像取得部６０は、前眼部を撮影するための構成を含んでよい。例えば、正面画像取得部６０は、スリットランプ顕微鏡の光学系、眼底カメラの光学系などを含んでよい。
【０１０４】
第２の例において、正面画像取得部６０は、当該被検眼の前眼部の正面画像を外部装置から取得するための構成を含んでよい。例えば、正面画像取得部６０は、ＬＡＮ、インターネット、専用線等の通信回線を介してデータの送受信を行うための通信デバイスを含んでよい。この場合、正面画像取得部６０は、例えば電子カルテシステムや画像アーカイビングシステムに格納されている当該被検眼の前眼部の正面画像を、患者ＩＤやＤＩＣＯＭタグ等を検索クエリとして取得することができる。
【０１０５】
第３の例において、正面画像取得部６０は、ＯＣＴ収集部３０により収集された３次元画像から正面画像を形成することができる。このような正面画像としては、Ｃモード画像、プロジェクション画像、シャドウグラムなどがある。
【０１０６】
ＯＣＴ収集部３０により収集されたＯＣＴ画像と、正面画像取得部６０により取得された正面画像とのレジストレーションを行うことができる。レジストレーションは、例えば、双方の画像から特徴部位（角膜頂点、瞳孔、瞳孔中心、瞳孔重心、虹彩、虹彩中心、虹彩重心等）を検出する処理と、双方の特徴部位を基準として双方の画像を位置合わせする処理とを通じて行うことができる。
【０１０７】
同様に、涙液厚の分布マップ、破壊領域の分布マップ、評価結果の分布マップ等の各種のマップと、正面画像取得部６０により取得された正面画像とのレジストレーションを行うこともできる。このレジストレーションは、例えば、マップの基になった３次元画像と正面画像とのレジストレーションの結果を利用して行われる。
【０１０８】
〈動作〉
例示的な眼科検査装置が実行可能な動作の幾つかの例を説明する。本例において実行される処理の流れを図３に示す。なお、患者ＩＤ等の入力や、被検眼に対する光学系のアライメントや、光学系のフォーカス調整や、ＯＣＴ光路長調整、ＯＣＴスキャン範囲の設定などの準備的処理は、既になされているものとする。
【０１０９】
（Ｓ１：前眼部の３次元ＯＣＴスキャンを行う）
まず、ＯＣＴ収集部３０が、被検眼の前眼部の３次元ＯＣＴスキャンを行うことにより、角膜上の涙液を表す３次元画像を収集する。このとき、ＯＣＴ収集部３０は、３次元ＯＣＴスキャンを繰り返し行うことにより、角膜上の涙液の動態を表す３次元画像群（時系列画像）を収集してもよい。
【０１１０】
表示制御部１１は、収集された３次元画像に基づく画像を表示デバイス２に表示することができる。表示される画像は、所望のレンダリングを３次元画像に適用して得られた画像であり、例えば、プロジェクション画像やシャドウグラム等の正面画像でもよいし、Ｂスキャン像等の断層像でもよいし、ボリュームレンダリング画像等の擬似的３次元画像でもよい。
【０１１１】
時系列画像が収集された場合、これに含まれる１以上の３次元画像をそれぞれレンダリングし、それにより得られた１以上のレンダリング画像を表示デバイス２に表示することができる。複数のレンダリング画像を表示する場合、これらを時系列に応じて配列することが可能である。また、複数のレンダリング画像を時系列の順に切り替えて表示することも可能である。
【０１１２】
また、時系列画像が収集された場合、時系列画像を構成する一連の３次元画像のうちから瞬目画像を特定することができる。更に、一連の瞬目画像のうちの最後の瞬目画像又はその次の画像を、開瞼開始時の画像（前述の基準画像）に設定することができる。
【０１１３】
（Ｓ２：３次元画像のセグメンテーションを行う）
次に、セグメンテーション処理部４１が、ステップＳ１で収集された３次元画像中の油層領域及び／又は液層領域を特定するために、この３次元画像にセグメンテーション処理を適用する。
【０１１４】
なお、ステップＳ１で収集された３次元画像に基づくレンダリング画像に対してセグメンテーションを適用してもよい。この場合、レンダリング画像に対するセグメンテーションの結果を３次元画像のセグメンテーションに利用することができる。
【０１１５】
時系列画像が収集された場合、セグメンテーション処理部４１は、この時系列画像に含まれる複数の３次元画像のそれぞれについて、油層領域及び／又は液層領域を特定するためのセグメンテーションを行うことができる。
【０１１６】
（Ｓ３：涙液厚分布情報を作成する）
続いて、分布情報取得部４２が、ステップＳ２のセグメンテーションで得られた結果に基づいて、涙液厚分布情報を作成する。
【０１１７】
時系列画像が収集された場合、分布情報取得部４２は、この時系列画像に含まれる複数の３次元画像のそれぞれについて、そのセグメンテーション結果から涙液厚分布情報を作成する。それにより、時系列画像に含まれる複数の３次元画像に対応する複数の涙液厚分布情報が得られる。複数の涙液厚分布情報は、涙液の厚み分布の経時変化、つまり涙液の動態を表す。
【０１１８】
（Ｓ４：前眼部の正面画像を取得する）
次に、正面画像取得部６０が、例えば、前眼部を撮影することにより、電子カルテシステム等にアクセスすることにより、又は、ステップＳ１で収集された３次元画像をレンダリングすることにより、前眼部の正面画像を取得する。
【０１１９】
正面画像を取得するタイミングは任意であってよい。例えば、ステップＳ１よりも前又は後に、電子カルテシステム等にアクセスすることにより、又は、前眼部を撮影することにより、前眼部の正面画像を取得することができる。或いは、ステップＳ１よりも後の任意のタイミングにおいて、ステップＳ１で収集された３次元画像をレンダリングすることにより、前眼部の正面画像を取得することができる。
【０１２０】
（Ｓ５：涙液厚分布画像と正面画像との合成画像を表示する）
続いて、表示制御部１１（及びデータ処理部４０）が、ステップＳ３で作成された涙液厚分布情報に基づいて画像（涙液厚分布画像）を形成し、この涙液厚分布画像とステップ４で取得された正面画像とを合成して表示デバイス２に表示する。涙液厚分布画像は、例えば、涙液厚分布情報が表す各点の厚み値を疑似カラーで表現した疑似カラーマップである。
【０１２１】
一例において、涙液厚分布画像と正面画像との合成表示は、涙液厚分布画像と正面画像とを合成する画像処理と、それにより形成された合成画像を表示する制御とを含む。他の例にいて、合成表示は、レイヤー表示機能等を利用することにより涙液厚分布画像と正面画像とを重ねて表示する制御を含む。このように２つ（以上）の画像を表示制御で重ねて得られた表示画像も合成画像の例である。合成表示において、涙液厚分布画像と正面画像とのレジストレーションを行うことができる。このレジストレーションは、例えば、涙液厚分布画像の基になった３次元画像と正面画像とのレジストレーションを介して実行される。
【０１２２】
時系列画像が収集された場合、これに含まれる１以上の３次元画像に基づく涙液厚分布画像と正面画像との合成画像を表示デバイス２に表示することができる。複数の合成画像を表示する場合、これらを時系列に応じて配列することが可能である。また、複数の合成画像を時系列の順に切り替えて表示することも可能である。
【０１２３】
（Ｓ６：涙液の破壊領域を特定する）
次に、破壊領域特定部４３が、ステップＳ３で作成された涙液厚分布情報に基づいて、涙液の破壊領域を特定する。それにより、涙液厚分布情報が得られる。
【０１２４】
時系列画像が収集された場合、破壊領域特定部４３は、複数の涙液厚分布情報に対応する複数の破壊領域分布情報が得られる。複数の破壊領域分布情報は、破壊領域の分布の経時変化、つまり涙液の動態を表す。
【０１２５】
（Ｓ７：破壊領域分布画像と正面画像との合成画像を表示する）
続いて、表示制御部１１（及びデータ処理部４０）が、ステップＳ６で作成された破壊領域分布情報に基づいて画像（破壊領域分布画像）を形成し、この破壊領域分布画像とステップ４で取得された正面画像とを合成して表示デバイス２に表示する。破壊領域分布画像は、例えば、破壊領域とそれ以外の領域とを互いに異なる態様（例えば、異なる疑似カラー）で表現した画像である。
【０１２６】
一例において、破壊領域分布画像と正面画像との合成表示は、破壊領域分布画像と正面画像とを合成する画像処理と、それにより形成された合成画像を表示する制御とを含む。他の例にいて、合成表示は、レイヤー表示機能等を利用することにより破壊領域分布画像と正面画像とを重ねて表示する制御を含む。このように２つ（以上）の画像を表示制御で重ねて得られた表示画像も合成画像の例である。合成表示において、破壊領域分布画像と正面画像とのレジストレーションを行うことができる。このレジストレーションは、例えば、破壊領域分布画像の基になった３次元画像と正面画像とのレジストレーションを介して実行される。
【０１２７】
時系列画像が収集された場合、これに含まれる１以上の３次元画像に基づく破壊領域分布画像と正面画像との合成画像を表示デバイス２に表示することができる。複数の合成画像を表示する場合、これらを時系列に応じて配列することが可能である。また、複数の合成画像を時系列の順に切り替えて表示することも可能である。
【０１２８】
（Ｓ８：ドライアイのタイプを評価する）
次に、評価処理部４４が、ステップＳ６で特定された破壊領域に基づいて評価情報を取得する。本例では、サイズ情報、形状情報、位置情報、及び、時間情報が取得される。例示的な破壊領域分布画像を図４に示す。この破壊領域分布画像Ｄは、プロジェクション画像等の正面画像として表現されている。
【０１２９】
なお、時間情報については、例えば、時系列画像が収集された場合、又は、ステップＳ１の３次元ＯＣＴスキャンにおいて開瞼タイミング及び収集タイミングが記録された場合に取得される。前者の場合、例えば、時系列画像に含まれる瞬目画像を利用して時間情報が取得される。後者の場合、例えば、記録された開瞼タイミングから３次元画像の取得タイミングまでの経過時間を算出することによって時間情報が取得される。
【０１３０】
更に、評価処理部４４は、評価基準情報２１を参照することにより、前工程で取得された評価情報に基づいて点数を求める。本例では、評価処理部４４は、サイズ情報及び形状情報に応じた点数と、位置情報に応じた点数と、時間情報に応じた点数とを求める。
【０１３１】
図５Ａ〜図５Ｃは、評価情報に応じた点数の設定値を表すテーブルを示す。図５Ａに示すテーブルは、位置情報に応じた点数の設定値を表す。図５Ｂに示すテーブルは、サイズ情報及び形状情報に応じた点数の設定値を表す。図５Ｃに示すテーブルは、時間情報に応じた点数の設定値を表す。
【０１３２】
図４の破壊領域分布画像Ｄに示す破壊領域が得られた場合、例えば、位置情報に基づき「広範囲」が選択され、サイズ情報及び形状情報に基づき「上下に延びる平行線状」が選択され、時間情報に基づき「上方移動中」が選択される。
【０１３３】
本例のように２以上の点数が取得された場合、評価処理部４４は、取得された２以上の点数を合成する。評価処理部４４は、例えば、取得された２以上の点数を破壊領域パターンごとに加算する。
【０１３４】
図４の破壊領域分布画像Ｄに示す破壊領域が得られた場合において「広範囲」、「上下に延びる平行線状」及び「上方移動中」が選択された場合、これら３つのテーブルに定義された点数を破壊領域パターンごとに加算することで、図６に示す合成結果が得られる。具体的には、「Ａｒｅａ」タイプの合成点数「１」と、「Ｓｐｏｔ」タイプの合成点数「１」と、「Ｌｉｎｅ」タイプの合成点数「３」と、「Ｄｉｍｐｌｅ」タイプの合成点数「２」と、「Ｒａｎｄｏｍ」タイプの合成点数「１」とが得られる。
【０１３５】
評価処理部４４は、このようにして得られた破壊領域パターンごとの合成点数に基づいて、３次元画像（時系列画像）が表す破壊領域パターン（つまり被検眼のドライアイのタイプ）を選択する。図６に示す合成点数が得られた場合、例えば、合成点数が最大の「Ｌｉｎｅ」タイプが選択される。或いは、合成点数が３点の「Ｌｉｎｅ」タイプと、合成点数が２点の「Ｄｉｍｐｌｅ」タイプとが選択される。
【０１３６】
（Ｓ９：評価結果を表示する）
表示制御部１１は、ステップＳ８で行われた評価の結果（破壊領域パターン、ドライアイのタイプ等）を表示デバイス２に表示する。
【０１３７】
また、制御部１０は、評価結果を外部装置に送信することや、被検者の電子カルテに記録することができる。更に、制御部１０は、３次元画像を画像アーカイビングシステムに保存することや、評価結果を保存画像に付帯させることや、評価結果を保存画像に埋め込むこともできる。
【０１３８】
〈作用・効果〉
例示的な眼科検査装置の作用及び効果について説明する。
【０１３９】
実施形態の眼科検査装置（１）は、ＯＣＴ収集部（３０）と、セグメンテーション処理部（４１）と、分布情報取得部（４２）とを含む。ＯＣＴ収集部は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いて被検眼の前眼部をスキャンすることにより、角膜上の涙液を表す３次元画像を収集する。セグメンテーション処理部は、この３次元画像に対してセグメンテーション処理を適用することにより、涙液の油層に相当する油層領域及び液層に相当する液層領域の少なくとも一方を特定する。分布情報取得部は、セグメンテーション処理部による処理の結果に基づいて、涙液の厚みの分布情報（涙液厚分布情報）を取得する。
【０１４０】
このような実施形態によれば、ＯＣＴという高分解能なモダリティを用いて涙液層の構造や動態を把握することができる。よって、蛍光造影画像や干渉模様を利用した従来の検査よりも高精度、高確度で検査を行うことが可能である。
【０１４１】
実施形態において、眼科検査装置は、正面画像取得部（６０）と、表示制御部（１１）とを更に備えていてよい。正面画像取得部は、角膜の正面画像を取得することができる。表示制御部は、分布情報取得部により取得された分布情報に基づく涙液厚分布画像と正面画像との合成画像を表示手段（表示デバイス２）に表示させることができる。
【０１４２】
このような実施形態によれば、角膜上において涙液がどのように分布しているかを容易に把握することができる。
【０１４３】
実施形態において、眼科検査装置は、破壊領域特定部（４３）を更に備えていてよい。破壊領域特定部は、分布情報取得部により取得された分布情報に基づいて、涙液の破壊領域を特定することができる。
【０１４４】
このような実施形態によれば、ＯＣＴという高分解能なモダリティを用いて涙液層の破壊領域を特定することができる。よって、従来よりも高精度、高確度で検査を行うことが可能である。
【０１４５】
更に、実施形態の眼科検査装置は、正面画像取得部（６０）と、表示制御部（１１）とを更に備えていてよい。正面画像取得部は、角膜の正面画像を取得することができる。表示制御部は、破壊領域特定部により特定された破壊領域の位置を表す破壊領域分布画像と正面画像との合成画像を表示手段（表示デバイス２）に表示させることができる。
【０１４６】
このような実施形態によれば、角膜上において涙液の破壊領域がどのように分布しているかを容易に把握することができる。
【０１４７】
実施形態の眼科検査装置において、ＯＣＴ収集部は、ＯＣＴを用いて前眼部を繰り返しスキャンすることにより、涙液の動態を表す３次元画像群を収集することができる。セグメンテーション処理部は、この３次元画像群に含まれる複数の３次元画像のそれぞれについて、油層領域及び液層領域の少なくとも一方を特定することができる。分布情報取得部は、複数の３次元画像に対応する複数の分布情報を取得することができる。
【０１４８】
このような実施形態によれば、涙液の分布の経時変化を把握することができる。
【０１４９】
実施形態の眼科検査装置において、ＯＣＴ収集部は、ＯＣＴを用いて前眼部を繰り返しスキャンすることにより、涙液の動態を表す３次元画像群を収集することができる。セグメンテーション処理部は、この３次元画像群に含まれる複数の３次元画像のそれぞれについて、油層領域及び液層領域の少なくとも一方を特定することができる。分布情報取得部は、複数の３次元画像に対応する複数の分布情報を取得することができる。更に、破壊領域特定部は、複数の分布情報のそれぞれについて、破壊領域を特定することができる。
【０１５０】
このような実施形態によれば、涙液の破壊領域の分布の経時変化を把握することができる。
【０１５１】
実施形態の眼科検査装置は、評価処理部（４４）を更に備えていてよい。評価処理部は、破壊領域特定部により特定された破壊領域（破壊領域分布情報、その経時変化など）に基づいて、被検眼のドライアイのタイプを評価することができる。また、評価処理部は、分布情報取得部により取得された分布情報（涙液厚分布情報、その経時変化など）に基づいて、被検眼のドライアイのタイプを評価することができる。
【０１５２】
このような実施形態によれば、ＯＣＴという高分解能なモダリティを用いてドライアイのタイプを評価することができる。よって、従来よりも高精度、高確度で検査を行うことが可能である。
【０１５３】
また、破壊領域のサイズ、形状、位置、及び発現時間等の複数の評価情報のうちの２つ以上を参照して評価を行うことで、検査の信頼性の向上を図ることができる。
【０１５４】
実施形態の作用及び効果はこれらに限定されず、実施形態として説明されたそれぞれの事項が提供する作用及び効果や、複数の事項の組み合わせが提供する作用及び効果も考慮されるべきである。
【０１５５】
〈第２実施形態〉
眼科検査装置の他の例示的な実施形態を説明する。本実施形態では、ＯＣＴを用いて収集された前眼部の３次元画像を受け付ける機能（画像受付部）を備えた眼科検査装置について説明する。なお、図示は省略するが、本実施形態の眼科検査装置は、３次元画像を収集する機能（ＯＣＴ収集部）を備えていてもよい。
【０１５６】
本実施形態の眼科検査装置は、例えば第１実施形態の眼科検査装置の一部又は全部を含んでよい。例示的な眼科検査装置の構成を図１１に示す。なお、上記実施形態の眼科検査装置１（図１）と同様の要素には同じ符号を付し、特に言及しない限りその説明は省略する。
【０１５７】
眼科検査装置１００は、眼科検査装置１と同様の制御部１０、記憶部２０、データ処理部４０、及び操作部５０を含む。これら要素のそれぞれは、上記実施形態で説明した機能の少なくとも一部を備える。更に、眼科検査装置１００は、画像受付部７０を含む。眼科検査装置１００は、ＯＣＴ収集部３０を備えていなくてよい。また、眼科検査装置１００は、正面画像取得部６０を備えていてもよい。
【０１５８】
画像受付部７０は、ＯＣＴを用いて被検眼の前眼部をスキャンすることにより収集された、角膜上の涙液を表す３次元画像（時系列画像でもよい）を受け付ける。画像受付部７０は、例えば、ＬＡＮ、インターネット、専用線等の通信回線を介してデータの送受信を行うための通信デバイスを含んでよい。また、画像受付部７０は、記録媒体からデータを読み取るためのデータリーダを含んでよい。
【０１５９】
画像受付部７０又は制御部１０は、例えば電子カルテシステムや画像アーカイビングシステムに格納されている３次元画像を、患者ＩＤやＤＩＣＯＭタグ等を検索クエリとして取得するための処理を実行することができる。
【０１６０】
セグメンテーション処理部４１は、画像受付部７０により受け付けられた３次元画像に対してセグメンテーション処理を適用することにより、涙液の油層に相当する油層領域及び液層に相当する液層領域の少なくとも一方を特定することができる。
【０１６１】
分布情報取得部４２は、セグメンテーション処理部による処理の結果に基づいて、涙液の厚みの分布情報を取得することができる。
【０１６２】
破壊領域特定部４３は、分布情報取得部４２により取得された分布情報に基づいて、涙液の破壊領域を特定することができる。
【０１６３】
評価処理部４４は、破壊領域特定部４３により特定された破壊領域に基づいて、被検眼のドライアイのタイプを評価することができる。また、評価処理部４４は、分布情報取得部４２により取得された分布情報に基づいて、被検眼のドライアイのタイプを評価することができる。
【０１６４】
表示制御部１１は、分布情報取得部４２により取得された分布情報に基づく涙液厚分布画像と、被検眼の前眼部の正面画像との合成画像を、表示デバイス２に表示させることができる。ここで、正面画像は、眼科検査装置１００又は外部装置によって撮影された画像である。
【０１６５】
また、表示制御部１１は、破壊領域特定部４３により特定された破壊領域の位置を表す破壊領域分布画像と、被検眼の前眼部の正面画像との合成画像を、表示デバイス２に表示させることができる。この正面画像についても、眼科検査装置１００又は外部装置によって撮影された画像である。
【０１６６】
ＯＣＴを用いて前眼部を繰り返しスキャンすることにより収集された、涙液の動態を表す３次元画像群を、画像受付部７０が受け付けた場合、眼科検査装置１００は、例えば次の処理を実行することができる。まず、セグメンテーション処理部４１は、この３次元画像群に含まれる複数の３次元画像のそれぞれについて、油層領域及び液層領域の少なくとも一方の特定を実行することができる。分布情報取得部は、複数の３次元画像に対応する複数の分布情報を取得することができる。
【０１６７】
更に、破壊領域特定部４３は、取得された複数の分布情報のそれぞれについて、破壊領域の特定を実行することができる。加えて、評価処理部４４は、複数の３次元画像に対応する複数の破壊領域特定結果（破壊領域分布情報）に基づいて、被検眼のドライアイのタイプを評価することができる。
【０１６８】
眼科検査装置１００は、眼科検査装置１により実行可能な処理の一部又は全部を実行することが可能である（第１実施形態を参照）。
【０１６９】
このような眼科検査装置１００によれば、ＯＣＴという高分解能なモダリティを用いて収集された３次元画像から、涙液層の構造や動態を把握することができる。よって、蛍光造影画像や干渉模様を利用した従来の検査よりも高精度、高確度で検査を行うことが可能である。
【０１７０】
〈変形例〉
以上に説明した構成は、この発明を好適に実施するための一例に過ぎない。よって、この発明の要旨の範囲内における任意の変形（省略、置換、付加等）を適宜に施すことが可能である。
【０１７１】
例えば、眼科検査装置１のようにＯＣＴ機能（ＯＣＴ収集部３０等）を具備する実施形態において、被検眼の開瞼や瞬目に対応して前眼部の３次元ＯＣＴスキャンを開始するように構成することができる。
【０１７２】
開瞼や瞬目の検知は、例えば、正面画像取得部６０等の前眼部撮影部と、これにより取得された前眼部像を解析して瞬目状態／開瞼状態を判定するプロセッサ（データ処理部４０等）とによって実現される。
【０１７３】
或いは、第１方向から角膜に光束を投射する投射部と、この光束の角膜反射光を第２方向にて受光する受光部と、受光部による角膜の受光状態に基づき瞬目状態／開瞼状態を判定するプロセッサ（制御部１０又はデータ処理部４０等）とによって実現される。
【０１７４】
このような手法により得られた瞬目状態／開瞼状態に応じ、制御プロセッサ（制御部１０等）は、ＯＣＴ収集部の制御を行う。第１の例において、瞬目状態から開瞼状態への移行が検知されたときに、制御プロセッサは、３次元ＯＣＴスキャンを開始し、所定時間又は所定反復回数だけ３次元ＯＣＴスキャンを行うことができる。
【０１７５】
第２の例において、開瞼状態から瞬目状態に移行したとき、又は、瞬目状態に移行して所定時間が経過したときに、制御プロセッサは、３次元ＯＣＴスキャンを開始し、所定時間又は所定反復回数だけ３次元ＯＣＴスキャンを行うことができる。
【０１７６】
第３の例において、制御プロセッサは、反復的な３次元ＯＣＴスキャンを開始させた後に、瞬目状態から開瞼状態への移行が検知されたとき、開瞼状態から瞬目状態に移行したとき、又は、瞬目状態に移行して所定時間が経過したとき、ＯＣＴにより繰り返し収集される３次元データセットのキャプチャを開始したりデータ処理を開始したりすることができる。
【０１７７】
眼科検査装置１のようにＯＣＴ機能（ＯＣＴ収集部３０等）及び前眼部撮影機能（正面画像取得部６０等）を具備する実施形態において、次のような構成を適用することができる。
【０１７８】
まず、制御プロセッサ（制御部１０等）は、前眼部像を（繰り返し）取得させる。解析プロセッサ（データ処理部４０等）は、取得された正面画像を（逐次に）解析することで、涙液の状態や動態を評価する。制御プロセッサは、この評価結果に基づいて３次元ＯＣＴスキャンを実行させる。
【０１７９】
例えば、解析プロセッサは、正面画像の解析により、涙液の状態が特徴的である位置（破壊領域の位置、特徴的な破壊領域の位置、破壊が急速に進行している位置、破壊領域が密に存在する部位等）を特定することができる。制御プロセッサは、特定された位置を含むようにスキャン範囲を設定し、このスキャン範囲に対して３次元ＯＣＴスキャンを実行させることができる。
【０１８０】
涙液の状態が特徴的である位置が経時的に変化する場合、制御プロセッサは、当該位置の変化に応じたスキャン範囲の設定と３次元ＯＣＴスキャンとを繰り返し実行することができる。
【０１８１】
実施形態において、眼科検査装置は、被検眼の角膜表面形状を取得することができる。角膜表面形状の取得は、例えば、ケラトメータ、角膜トポグラファ等の検査手法により取得することができる。眼科検査装置は、このような検査機能を備えていてよい。或いは、眼科検査装置は、電子カルテシステム等の外部装置や記録媒体から過去の検査結果を取得する機能を備えていてもよい。
【０１８２】
このように取得された角膜表面形状情報は、所定の位置や方向における曲率（曲率半径）を含み、典型的には、曲率分布（曲率半径分布）を含む。
【０１８３】
プロセッサ（データ処理部４０等）は、このような角膜表面形状情報に基づいて、涙液厚の各測定点における測定方向を設定することができる。このとき、角膜表面の各位置における法線方向を測定方向として設定できる。
【０１８４】
また、プロセッサ（データ処理部４０等）は、角膜表面形状を反映させずに取得された涙液厚分布情報を、角膜表面形状情報を用いて補正することができる。
【０１８５】
また、制御プロセッサ４０は、それぞれ事前に取得された角膜表面形状情報及びスキャン範囲に基づいて、当該スキャン範囲の角膜表面に対してＯＣＴ測定光ができるだけ垂直に投射されるように、ＯＣＴ光学系を制御したり、ＯＣＴ光学系を移動（旋回等）させたりすることができる。
【符号の説明】
【０１８６】
１、１００  眼科検査装置
２  表示デバイス
１０  制御部
１１  表示制御部
２０  記憶部
２１  評価基準情報
３０  ＯＣＴ収集部
４０  データ処理部
４１  セグメンテーション処理部
４２  分布情報取得部
４３  破壊領域特定部
４４  評価処理部
５０  操作部
６０  正面画像取得部
７０  画像受付部
【図１】
2018047084.tif 000003
【図２Ａ】
2018047084.tif 000004
【図２Ｂ】
2018047084.tif 000005
【図３】
2018047084.tif 000006
【図４】
2018047084.tif 000007
【図５Ａ】
2018047084.tif 000008
【図５Ｂ】
2018047084.tif 000009
【図５Ｃ】
2018047084.tif 000010
【図６】
2018047084.tif 000011
【図７】
2018047084.tif 000012