(57)【要約】      （修正有）【課題】モーションコントラスト画像中の陰影によるアーチファクトの存在を検出する情報処理装置、方法、プログラムを提供する。【解決手段】被検体の同一位置を走査するように制御された測定光に基づいて得られた複数の断層データを取得する取得手段と、複数の断層データから被検体のモーションコントラストデータを算出する算出手段と、複数の断層データの少なくとも１つの断層データに基づいて、モーションコントラストデータをマスク処理するマスク手段と、マスク処理後のモーションコントラストデータに基づいて、モーションコントラスト画像を生成する生成手段と、複数の断層データの少なくとも１つの断層データに基づいて、被検体の陰影部を特定する特定手段と、特定手段の特定結果及びマスク手段によってモーションコントラストデータがマスクされた位置に基づいて、モーションコントラスト画像におけるアーチファクトを検出する検出手段とを備える。【選択図】図９
2018191761.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の同一位置を走査するように制御された測定光に基づいて得られた複数の断層データを取得する取得手段と、
前記複数の断層データから前記被検体のモーションコントラストデータを算出する算出手段と、
前記複数の断層データの少なくとも１つの断層データに基づいて、前記モーションコントラストデータをマスク処理するマスク手段と、
前記マスク処理後のモーションコントラストデータに基づいて、モーションコントラスト画像を生成する生成手段と、
前記複数の断層データの少なくとも１つの断層データに基づいて、前記被検体の陰影部を特定する特定手段と、
前記特定手段の特定結果及び前記マスク手段によって前記モーションコントラストデータがマスクされた位置に基づいて、前記モーションコントラスト画像におけるアーチファクトを検出する検出手段と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記特定手段は、前記複数の断層データの少なくとも１つの断層データを閾値と比較し、比較結果に基づいて前記陰影部を特定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特定手段は、前記複数の断層データのうち、前記測定光による前記被検体の深さ方向の走査に対応する断層データを前記閾値と比較し、比較結果に基づいて前記陰影部を特定する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定手段は、前記複数の断層データのうち、前記被検体の層ごとの断層データを前記閾値と比較し、比較結果に基づいて前記陰影部を特定する、請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特定手段は、前記複数の断層データに基づいて算出された前記モーションコントラストデータを前記閾値と比較し、比較結果に基づいて前記陰影部を特定する、請求項２乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特定手段は、前記複数の断層データのうちの少なくとも１つの断層データに基づくＥｎｆａｃｅ画像の画素値を前記閾値と比較し、比較結果に基づいて前記陰影部を特定する、請求項２乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記特定手段は、前記複数の断層データの少なくとも１つの断層データと、前記測定光による主走査方向における周辺の断層データとを比較し、比較結果に基づいて前記陰影部の前記被検体の深さ方向における位置を特定する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記特定手段は、前記複数の断層データの少なくとも１つの断層データと、該断層データが示す前記被検体の層と同じ層を示す、前記測定光による主走査方向における周辺の断層データとを比較し、比較結果に基づいて前記陰影部の前記被検体の深さ方向における位置を特定する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記モーションコントラスト画像を表示手段に表示させる表示制御手段を更に備え、
前記表示制御手段は、前記表示手段に、前記検出手段から出力されるアーチファクトの検出結果を表示させる、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記表示制御手段は、前記表示手段に、前記アーチファクトの検出結果として前記アーチファクトが検出された領域を強調して表示させる、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記マスク手段は、前記複数の断層データのうちの少なくとも１つの断層データと所定の閾値とを比較し、該少なくとも１つの断層データが該所定の閾値以下の場合、該少なくとも１つの断層データに対応するモーションコントラストデータをマスクする、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記被検体は被検眼である、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記アーチファクトは、前記モーションコントラスト画像における陰影によるアーチファクトである請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記アーチファクトは、前記測定光の入射側の層に存在する血管の陰影によるアーチファクトである請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
被検体の同一位置を走査するように制御された測定光に基づいて得られた複数の断層データを取得する工程と、
前記複数の断層データからモーションコントラストデータを算出する工程と、
前記複数の断層データの少なくとも１つの断層データに基づいて、前記モーションコントラストデータをマスク処理する工程と、
前記マスク処理後のモーションコントラストデータに基づいて、モーションコントラスト画像を生成する工程と、
前記複数の断層データの少なくとも１つの断層データに基づいて、前記被検体の陰影部を特定する工程と、
前記陰影部を特定する工程の特定結果及び前記マスク処理する工程において前記モーションコントラストデータがマスクされた位置に基づいて、前記モーションコントラスト画像におけるアーチファクトを検出する工程と、
含む、情報処理方法。
【請求項１６】
コンピュータによって実行されると、該コンピュータに請求項１５に記載の情報処理方法の各工程を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体などの測定対象の断層像を非破壊及び非侵襲で取得する方法として、光干渉断層撮像法（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）を用いた光干渉断層撮像装置（ＯＣＴ装置）が実用化されている。ＯＣＴ装置は、特に眼科診断において広く利用されている。
【０００３】
ＯＣＴでは、測定対象から反射した光と参照鏡から反射した光を干渉させ、その干渉光強度を解析することにより測定対象の断層画像を得ることができる。このようなＯＣＴとして、タイムドメインＯＣＴ（ＴＤ−ＯＣＴ：Ｔｉｍｅ  Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）、及びフーリエドメインＯＣＴ（ＦＤ−ＯＣＴ：Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）が知られている。タイムドメインＯＣＴでは、参照鏡の位置を変えることで測定対象の深さ情報を得る。フーリエドメインＯＣＴでは、被検体の深さ情報を周波数情報に置き換えて取得する。また、フーリエドメインＯＣＴには、スペクトラルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ：Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）、及び波長掃引型ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ：Ｓｗｅｐｔ  Ｓｏｕｒｃｅ  ＯＣＴ）が含まれる。スペクトラルドメインＯＣＴでは、干渉光を分光し、深さ情報を周波数情報に置き換えて取得する。これに対し、波長掃引型ＯＣＴでは、先に波長を分光して出力し、深さ情報を周波数情報に置き換えて取得する。
【０００４】
近年、これらのＯＣＴを用いて造影剤を用いない血管造影法が提案されている。この血管造影方法はＯＣＴアンギオグラフィー（ＯＣＴＡ）と呼ばれ、得られるＯＣＴＡ画像はモーションコントラストデータを画像化したモーションコントラスト画像の一種である。ここでモーションコントラストデータとは被検体の同一断面を繰り返し撮影し、その撮影間における被検体の時間的な変化を検出したデータである。モーションコントラストデータは、例えば複素ＯＣＴ信号の位相差やベクトル差分、或いは強度の時間的な変化を計算することによって得られる（特許文献１参照）。
【０００５】
更にＯＣＴＡ画像のノイズを低減させる方法として閾値処理がある。この閾値処理は複素ＯＣＴ信号の強度と閾値を比較し、複素ＯＣＴ信号の強度が閾値を下回った場合に、当該信号に対応するモーションコントラストデータを０にする（マスクする）ものである。特許文献２は、このような閾値処理を開示しており、特許文献２ではノイズフロアの平均値から１０ｄＢ高い値を閾値としている。
【０００６】
一方、ＯＣＴ装置の被検体として被検眼に着目すると、被検眼には測定光の網膜への入射を遮る遮蔽物（網膜血管や硝子体混濁、網膜出血、硬性白斑など）が存在している場合がある。これらの遮蔽物が存在すると、測定光が遮蔽物に遮られ、遮蔽物から後方へ測定光が届きづらくなる。この場合には、得られるＯＣＴ画像において、測定光の入射方向の遮蔽物から後方において陰影（シャドー）が生じ、陰影が生じている部分（陰影部）ではＯＣＴ画像の画像輝度が低くなる。例えば、網膜血管は神経節細胞層から内顆粒層と外網状層の境界部付近までに存在するので、網膜血管が遮蔽物となる場合には、ＯＣＴ画像において、上記境界部の後方である外網状層から網膜色素上皮、脈絡膜までにおいて陰影が生じる。また、硝子体混濁が遮蔽物となる場合には、ＯＣＴ画像において、内境界膜から網膜色素上皮、脈絡膜までの全ての層で陰影が生じる。
【０００７】
このようなＯＣＴ画像の画像輝度が低くなる陰影部に対し、特許文献２に記載されるノイズ低減処理を施してＯＣＴＡ画像を生成すると、陰影部の多くの部分のモーションコントラストデータは０に（マスク）される。そのため、得られるＯＣＴＡ画像は遮蔽物が存在しない部位は画像化されるものの、遮蔽物が存在する部位は画像化されず、アーチファクトとして表示される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１５−１３１１０７号公報
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１４／２２１８２７号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ＯＣＴＡ画像の画像輝度が低い領域に着目すると、疾病等の影響で被検体の時間的な変化がなくモーションコントラストデータの値が低い場合と、陰影によりモーションコントラストデータがマスクされてアーチファクトとして表示されている場合とが存在する。ＯＣＴＡ画像の画像輝度が低い領域において両者の判別は困難であるため、医師の診断精度の低下を招くおそれがある。
【００１０】
そこで、本発明では、モーションコントラスト画像中の陰影によるアーチファクトの存在を検出することができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一実施態様による情報処理装置は、被検体の同一位置を走査するように制御された測定光に基づいて得られた複数の断層データを取得する取得手段と、前記複数の断層データから前記被検体のモーションコントラストデータを算出する算出手段と、前記複数の断層データの少なくとも１つの断層データに基づいて、前記モーションコントラストデータをマスク処理するマスク手段と、前記マスク処理後のモーションコントラストデータに基づいて、モーションコントラスト画像を生成する生成手段と、前記複数の断層データの少なくとも１つの断層データに基づいて、前記被検体の陰影部を特定する特定手段と、前記特定手段の特定結果及び前記マスク手段によって前記モーションコントラストデータがマスクされた位置に基づいて、前記モーションコントラスト画像におけるアーチファクトを検出する検出手段とを備える。
【００１２】
本発明の他の実施態様による情報処理方法は、被検体の同一位置を走査するように制御された測定光に基づいて得られた複数の断層データを取得する工程と、前記複数の断層データからモーションコントラストデータを算出する工程と、前記複数の断層データの少なくとも１つの断層データに基づいて、前記モーションコントラストデータをマスク処理する工程と、前記マスク処理後のモーションコントラストデータに基づいて、モーションコントラスト画像を生成する工程と、前記複数の断層データの少なくとも１つの断層データに基づいて、前記被検体の陰影部を特定する工程と、前記陰影部を特定する工程の特定結果及び前記マスク処理する工程において前記モーションコントラストデータがマスクされた位置に基づいて、前記モーションコントラスト画像におけるアーチファクトを検出する工程とを含む。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、モーションコントラスト画像中の陰影によるアーチファクトの存在を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施例１によるＯＣＴ装置の概略的な構成を示す。
【図２】撮像光学系の概略的な構成を示す。
【図３】信号処理部及び表示部の概略的な構成を示す。
【図４】観察時に表示部に表示される前眼部画像とＳＬＯ画像の一例を示す。
【図５】或るＹ方向位置における網膜のＢスキャン画像の一例を示す。
【図６】実施例１に係る信号処理部による一連の処理のフローチャートである。
【図７】実施例１に係るモーションコントラストデータの生成処理のフローチャートである。
【図８】実施例１に係るモーションコントラストデータの閾値処理のフローチャートである。
【図９】実施例１に係るアーチファクトの検出と検出結果の表示処理のフローチャートである。
【図１０】実施例１に係るアーチファクト位置の検出処理のフローチャートである。
【図１１】ＯＣＴＡ画像とアーチファクトの検出結果の表示の一例を示す。
【図１２】実施例２に係るアーチファクトの検出と検出結果の表示処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための例示的な実施例を、図面を参照して詳細に説明する。ただし、以下の実施例で説明する寸法、材料、形状、及び構成要素の相対的な位置等は任意であり、本発明が適用される装置の構成又は様々な条件に応じて変更できる。また、図面において、同一であるか又は機能的に類似している要素を示すために図面間で同じ参照符号を用いる。
【００１６】
[実施例１]
以下、図１乃至１１を参照して、本発明の実施例１によるＯＣＴ装置について説明する。図１は本実施例によるＯＣＴ装置５０の概略的な構成を示す。なお、以下において、被検体として人眼（被検眼）を扱うものとして説明する。
【００１７】
ＯＣＴ装置５０には、撮像光学系１００と、信号処理部３００（情報処理装置）と、表示部４００（表示手段）が設けられている。撮像光学系１００は、測定光を被検眼上で走査し、測定光の戻り光と参照光とによる干渉光を検出することにより、断層の情報を取得する。信号処理部３００は、撮像光学系１００で取得された断層の情報から被検眼の断層画像やＯＣＴＡ画像等を生成する。表示部４００は、信号処理部３００で生成された被検眼の断層画像やＯＣＴＡ画像、及び信号処理部３００より受け取った被検者の情報等を表示する。
【００１８】
ここで、信号処理部３００は、汎用のコンピュータを用いて構成してもよいし、ＯＣＴ装置５０に専用のコンピュータによって構成してもよい。また、表示部４００は、任意のモニターを用いて構成されてよい。なお、本実施例では、撮像光学系１００、信号処理部３００及び表示部４００は、それぞれ別個に構成されているが、これらの一部又は全部を一体的に構成してもよい。
【００１９】
次に、図２を参照して撮像光学系１００の構成について説明する。図２は、撮像光学系１００の概略的な構成を示す。
【００２０】
撮像光学系１００では、被検眼Ｅに対向して対物レンズ１が配置され、その光軸上に第１ダイクロイックミラー２及び第２ダイクロイックミラー３が配置されている。第１及び第２ダイクロイックミラー２，３によって、対物レンズ１からの光路は、ＯＣＴ光学系の光路Ｌ１、被検眼Ｅの観察を行うためのＳＬＯ光学系と固視灯用の光路Ｌ２、及び前眼部観察用の光路Ｌ３に、波長帯域ごとに分岐される。
【００２１】
ＳＬＯ光学系と固視灯用の光路Ｌ２には、ＳＬＯ走査手段４、レンズ５，６、ミラー７、第３ダイクロイックミラー８、フォトダイオード９、ＳＬＯ光源１０、及び固視灯１１が設けられている。
【００２２】
ＳＬＯ走査手段４は、ＳＬＯ光源１０と固視灯１１から発せられた光を被検眼Ｅ上で走査するための走査手段であり、これら光をＸ方向に走査するＸスキャナ、及びＹ方向に走査するＹスキャナから構成されている。本実施例では、Ｘスキャナは高速走査を行うポリゴンミラーによって、Ｙスキャナはガルバノミラーによって構成されている。なお、走査手段を構成するスキャナはこれに限られず、所望の構成に応じて任意の偏向手段を用いることができる。
【００２３】
レンズ５は、ＳＬＯ光学系及び固視灯の焦点合わせのために、信号処理部３００によって制御される不図示のモータ等によって、図中矢印で示される光軸方向に駆動されることができる。ミラー７は、穴あきミラーや中空のミラーが蒸着されたプリズムであり、ＳＬＯ光源１０による照明光と、被検眼Ｅからの照明光の戻り光とを分離する。第３ダイクロイックミラー８は、光路Ｌ２をＳＬＯ光源１０への光路と固視灯１１への光路とに波長帯域ごとに分岐する。
【００２４】
フォトダイオード９は、被検眼Ｅからの照明光の戻り光を検出する。ＳＬＯ光源１０は、７８０ｎｍ付近の波長の光を発生する。固視灯１１は、可視光を発し、被検者の固視を促すために用いられる。
【００２５】
ＳＬＯ光源１０から発せられた光は、第３ダイクロイックミラー８で反射され、ミラー７を通過し、レンズ６，５を通り、ＳＬＯ走査手段４によって被検眼Ｅ上で走査される。被検眼Ｅからの照明光の戻り光は、照明光と同じ経路を戻った後、ミラー７によって反射され、フォトダイオード９へと導かれる。フォトダイオード９は、被検眼Ｅからの照明光の戻り光を検出し、検出した戻り光に基づく出力信号を信号処理部３００に送る。信号処理部３００は、受け取った信号に基づいて被検眼Ｅの眼底画像を生成することができる。
【００２６】
固視灯１１は、第３ダイクロイックミラー８及びミラー７を通過し、レンズ６，５を通り、ＳＬＯ走査手段４によって被検眼Ｅ上で走査される。このとき、信号処理部３００により、ＳＬＯ走査手段４の動きに合わせて固視灯１１を点滅するように制御することによって、被検眼Ｅ上の任意の位置に任意の形状をつくり、被検者の固視を促すことができる。
【００２７】
前眼部観察用の光路Ｌ３には、レンズ１２、スプリットプリズム１３、レンズ１４、及び前眼部観察用のＣＣＤ１５が配置されている。スプリットプリズム１３は、被検眼Ｅの瞳孔と共役な位置に配置されており、信号処理部３００は、被検眼Ｅと撮像光学系１００のＺ方向（前後方向）の距離を、前眼部のスプリット像を用いて検出することができる。
【００２８】
ＣＣＤ１５は、不図示の前眼部観察用光源の波長、具体的には９７０ｎｍ付近に感度を持つ。ＣＣＤ１５は、前眼部観察用光源から発せられ、被検眼Ｅで反射・散乱された戻り光を検出し、検出した戻り光に基づいて出力信号を信号処理部３００に送る。信号処理部３００は、受け取ったＣＣＤ１５からの出力信号に基づいて被検眼Ｅの前眼部画像を生成することができる。
【００２９】
次に、ＯＣＴ光学系の光路Ｌ１について説明する。被検眼Ｅの断層像を撮像するためのＯＣＴ光学系の光路Ｌ１には、ＸＹスキャナ１６、及びレンズ１７，１８が配置されている。
【００３０】
ＸＹスキャナ１６は、ＯＣＴ光源２０からの光を被検眼Ｅ上で走査するためのＯＣＴ走査手段である。本実施例において、ＸＹスキャナ１６は、１枚のミラーとして図示してあるが、ＸＹ２軸方向の走査を行うガルバノミラーから構成されている。なお、ＸＹスキャナ１６の構成はこれに限られず、所望の構成に応じて任意の偏向手段を用いることができる。
【００３１】
レンズ１７は、光ファイバー２１から出射する測定光を被検眼Ｅに焦点合わせするために、信号処理部３００によって制御される不図示のモータ等によって、図中矢印で示される光軸方向に駆動されることができる。この焦点合わせによって、被検眼Ｅからの測定光の戻り光は同時に光ファイバー２１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。なお、光ファイバー２１、光路Ｌ１に配置される各光学部材、第１及び第２ダイクロイックミラー２，３、並びに対物レンズ１等は、ＯＣＴ光学系において測定光が伝播するＯＣＴ測定光学系を構成する。
【００３２】
レンズ１８から先には、更に光カプラー１９、ＯＣＴ光源２０、光カプラー１９に接続され一体化している光ファイバー２１〜２４、レンズ２５、分散補償用ガラス２６、参照ミラー２７、及び分光器２８が配置されている。
【００３３】
ＯＣＴ光源２０は、光（低コヒーレンス光）を発生させるための光源である。本実施例では、ＯＣＴ光源２０として、ＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ  Ｄｉｏｄｅ）光源を用いる。なお、ＯＣＴ光源２０はＳＬＤに限られず、所望の構成に応じて任意の光源を用いてよい。
【００３４】
ＯＣＴ光源２０から出射された光は、光ファイバー２２を介して光カプラー１９に導かれる。光カプラー１９は、ＯＣＴ光源２０からの光を測定光と参照光に分割する。測定光は、光ファイバー２１からＯＣＴ光学系の光路Ｌ１上の対物レンズ１までを通じて、被検眼Ｅに向けて出射される。被検眼Ｅに向けて出射された測定光は、被検眼Ｅにて反射・散乱され、同じ光路を通じて光カプラー１９に達する。
【００３５】
一方、参照光は、光ファイバー２３から、レンズ２５及び分散補償用ガラス２６を通じて参照ミラー２７に向けて出射される。参照ミラー２７から反射した参照光は同じ光路を通じて光カプラー１９に達する。分散補償用ガラス２６は、参照光の分散を調整し、測定光と参照光の分散を合わせることができる。ここで、光ファイバー２３、レンズ２５、分散補償用ガラス２６、及び参照ミラー２７はＯＣＴ参照光学系を構成する。
【００３６】
このようにして光カプラー１９に達した測定光と参照光は、光カプラー１９内で合波され干渉光となる。ここで、測定光と参照光は、測定光の光路長と参照光の光路長がほぼ同一となったときに干渉を生じる。参照ミラー２７は、信号処理部３００によって制御される不図示のモータ及び駆動機構等によって、図中矢印で示される光軸方向に調整可能に保持され、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である。干渉光は光ファイバー２４を介して分光器２８に導かれる。
【００３７】
分光器２８には、レンズ２９，３１、回折格子３０、ラインセンサ３２が設けられていれる。光ファイバー２４から出射された干渉光は、レンズ２９を介して平行光となった後、回折格子３０で分光され、レンズ３１によってラインセンサ３２に結像される。ラインセンサ３２は、検出した干渉光に基づいて干渉信号を信号処理部３００に送る。信号処理部３００は、受け取ったラインセンサ３２からの干渉信号に基づいて、被検眼Ｅの断層画像やＯＣＴＡ画像を生成することができる。
【００３８】
次に、図３を参照して信号処理部３００及び表示部４００の構成について説明する。図３は、信号処理部３００及び表示部４００の概略的な構成を示す。信号処理部３００には、取得部３１０（取得手段）、駆動制御部３２０、画像生成部３３０、陰影特定部３４０（特定手段）、アーチファクト検出部３５０（検出手段）、記憶部３６０、及び表示制御部３７０（表示制御手段）が設けられている。
【００３９】
取得部３１０は、撮像光学系１００のフォトダイオード９、ＣＣＤ１５、及びラインセンサ３２から各種信号を取得する。また、取得部３１０は、画像生成部３３０から、干渉信号に基づいて生成されたフーリエ変換後の信号やこれに何らかの信号処理を施した信号等を取得することもできる。駆動制御部３２０は、ＯＣＴ光源２０及びＸＹスキャナ１６等の、撮像光学系１００の各構成要素の駆動を制御する。
【００４０】
画像生成部３３０は、取得部３１０で取得した、ＳＬＯ走査手段４を用いて被検眼ＥをＸ方向及びＹ方向に走査した際のフォトダイオード９からの出力信号に基づく複数のデータから、被検眼Ｅの眼底画像であるＳＬＯ画像を生成する。また、画像生成部３３０は、取得部３１０で取得したＣＣＤ１５からの出力信号に基づいて被検眼Ｅの前眼部画像を生成する。
【００４１】
さらに、画像生成部３３０は、取得部３１０によって取得されたラインセンサ３２からの干渉信号に基づいて、断層画像を生成する。より具体的には、画像生成部３３０は、上述の一連の処理によりラインセンサ３２から得られる干渉信号をフーリエ変換し、フーリエ変換後の信号を輝度或いは濃度情報に変換する。これにより、画像生成部３３０は被検眼Ｅの眼底のある一点における深さ方向（Ｚ方向）の断層画像を取得する。このようなスキャン方式をＡスキャンと呼び、得られる断層画像をＡスキャン画像と呼ぶ。
【００４２】
ＸＹスキャナ１６によって測定光を眼底の所定の横断方向に走査しながら、このようなＡスキャンを繰り返し行うことにより、複数のＡスキャン画像を取得することができる。例えば、測定光をＸ方向に走査すればＸＺ面における断層画像が得られ、Ｙ方向に走査すればＹＺ面における断層画像が得られる。このように被検眼Ｅの眼底を所定の横断方向に走査する方式をＢスキャンと呼び、得られる断層画像をＢスキャン画像と呼ぶ。更にＢスキャンのＸＺ面又はＹＺ面に対し、それに直行する方向に走査する方式をＣスキャンと呼び、得られるＸＹＺの３次元断層画像をＣスキャン画像と呼ぶ。
【００４３】
また、画像生成部３３０には、ＯＣＴＡ画像生成部３３１（生成手段）が設けられている。ＯＣＴＡ画像生成部３３１は、干渉信号に基づく断層データを用いてモーションコントラストデータを算出し、ＯＣＴＡ画像を生成する。ここで、断層データは、被検眼Ｅの干渉信号、干渉信号をフーリエ変換した後の信号、当該フーリエ変換後の信号に画像生成のための任意の信号処理を施した信号、及びこれらに基づく輝度値等の信号を含む。なお、画像生成部３３０は、１回のＢスキャンで取得した１組の断層データから１枚のＢスキャン画像を生成する。
【００４４】
ＯＣＴＡ画像生成部３３１には、演算部３３２（算出手段）及びマスク処理部３３３（マスク手段）が設けられている。演算部３３２は、断層データに基づいてモーションコントラストデータを生成する。より具体的には、演算部３３２は、ｍ枚のＢスキャン画像に対応するｍ回のＢスキャンで取得したｍ組の断層データからモーションコントラストデータを生成する。また、演算部３３２は、断層データに関して任意のセグメンテーション処理を行うことで、断層データにおける各層の境界位置の特定を行うこともできる。マスク処理部３３３は、断層データの値と閾値を比較し、断層データの値が閾値以下の場合、断層データが対応する画素位置のモーションコントラストデータをマスクする。
【００４５】
陰影特定部３４０は、断層データ又はモーションコントラストデータに基づいて、断層画像において陰影が生じている部分（陰影部）を特定する。アーチファクト検出部３５０は、マスク処理部３３３によってモーションコントラストデータがマスクされた画素の位置、及び陰影特定部３４０による特定結果に基づいて、陰影の発生に起因するアーチファクトを検出する。
【００４６】
記憶部３６０は、画像生成部３３０によって生成された、ＳＬＯ画像、断層データ、ＯＣＴＡ画像、検出されたアーチファクトの位置等の各種データや入力された被検者の情報、信号処理部３００を構成するプログラム等を記憶する。表示制御部３７０は、表示部４００を制御し、記憶部３６０に記憶された各種画像や被検者の情報等を表示部４００に表示させる。また、表示制御部３７０は、アーチファクト検出部３５０で検出されたアーチファクトの領域を、表示部４００に強調して表示させることもできる。
【００４７】
なお、信号処理部３００の各構成要素は、信号処理部３００のＣＰＵやＭＰＵで実行されるモジュールにて構成することができる。また、信号処理部３００の各構成要素は、ＡＳＩＣなどの特定の機能を実現する回路等により構成されてもよい。記憶部３６０は、メモリや光学ディスク等の任意の記憶装置・記憶媒体を用いて構成することができる。
【００４８】
次に、撮像光学系１００、信号処理部３００、及び表示部４００を含むＯＣＴ装置５０における、被検眼Ｅの観察から撮影までを説明する。まず、観察について図４を参照して説明する。図４は、被検眼Ｅの観察時に表示部４００に表示される前眼部画像４１０とＳＬＯ画像４２０を示す。
【００４９】
まず、対物レンズ１の正面に被検眼Ｅを位置させた後、検者は、撮像光学系１００を移動させるためのジョイスティック等の入力手段（不図示）を用いて、前眼部画像４１０を見ながら被検眼Ｅと撮像光学系１００とのＸＹＺ方向の位置合わせを行う。検者は、前眼部画像４１０の瞳孔中心が前眼部画像４１０の表示画面の中心に位置するように撮像光学系１００のＸＹ方向の位置合わせを行う。また、撮像光学系１００のＺ方向の位置合わせが適切でない場合には破線４１１に沿って前眼部画像４１０がスプリットされるので、検者は、前眼部画像４１０がスプリットされないようにＺ方向の位置合わせを行う。
【００５０】
被検眼Ｅと撮像光学系１００とのＸＹＺ方向の位置合わせが完了すると、ＳＬＯ走査手段４による照明光のＸＹ方向の走査に基づいて生成されるＳＬＯ画像４２０が表示される。前眼部画像４１０とＳＬＯ画像４２０は随時更新され、検者は被検眼Ｅをディレイなく観察できる。
【００５１】
ＳＬＯ画像４２０中のスキャンエリア４２１は、ＯＣＴＡ画像の生成に用いられる断層データの取得時に走査されるエリアを示したものであり、ＳＬＯ画像４２０に重畳されている。検者はこのスキャンエリア４２１をマウスやタッチパネル等の不図示の走査位置変更手段を操作し、所望の走査位置を設定する。これらの操作にて観察が終了する。
【００５２】
なお、本実施例では、検者が被検眼Ｅと撮像光学系１００のＸＹＺ方向の位置合わせ及びスキャンエリアの設定を行う構成とした。しかしながら、例えば、信号処理部３００が前眼部画像４１０、ＳＬＯ画像４２０、及び撮像部位の情報等に基づいてこれらの処理を自動的に行う構成としてもよい。
【００５３】
次に被検眼Ｅの撮影（ＯＣＴＡ撮影）について説明する。検者が不図示の撮影開始ボタンを操作すると、撮像光学系１００は、ＸＹスキャナ１６を用いて測定光によりスキャンエリア４２１を走査する。ＯＣＴＡ撮影では、同一断面つまり同一位置のＢスキャンを繰り返し行い、その走査間における被検体の時間的な変化を検出する。このため、本実施例では、被検眼Ｅの同一位置のＢスキャンをｍ回繰り返す。なお、Ｂスキャンの繰り返し数ｍは、所望の構成に応じて２以上の任意の数に設定されてよい。本実施例では、スキャンエリア４２１を走査する際に、Ｙ方向位置Ｙ１からＹｎまでのＹ方向の各スキャン位置においてＢスキャンを繰り返しｍ回ずつ行う。
【００５４】
なお、本実施例において、各ＢスキャンはＸ方向にｐ個のサンプル位置のＡスキャンのデータから構成され、１つのＡスキャンはＺ方向にｑ個のデータから構成されるものとする。このため、スキャンエリア４２１を走査することにより、ＸＹＺ平面でｎ×ｍのＢスキャンのデータ（Ａスキャンのデータ数としてはｎ×ｍ×ｐ、総データ数としてはｎ×ｍ×ｐ×ｑ）が得られる。なお、ｎ、ｐ及びｑは所望の構成に応じて任意の数に設定されてよい。
【００５５】
撮像光学系１００によってスキャンエリア４２１内のデータ取得が完了すると、画像生成部３３０は、取得部３１０によって撮像光学系１００から取得されたデータに基づいて、被検眼Ｅの断層画像であるＢスキャン画像を生成する。具体的には、画像生成部３３０は、各Ｂスキャンで得られた干渉信号に対してノイズ低減のためのバックグランド減算及びフーリエ変換を行う。フーリエ変換により実部及び虚部からなる複素ＯＣＴ信号が得られるので、画像生成部３３０は、複素ＯＣＴ信号の絶対値を計算することによってＢスキャン画像を生成することができる。なお、断層画像の生成方法はこれに限られず、断層画像は、既知の任意の方法によって干渉信号に基づいて生成されてよい。
【００５６】
画像生成部３３０がＢスキャン画像を生成すると、記憶部３６０が生成されたＢスキャン画像を記憶すると共に、ＯＣＴＡ画像生成部３３１が生成されたＢスキャン画像を用いてＯＣＴＡ画像を生成する。ＯＣＴＡ画像の具体的な生成処理については後述する。ＯＣＴＡ画像生成部３３１がＯＣＴＡ画像を生成すると、記憶部３６０が生成されたＯＣＴＡ画像を記憶すると共に、表示制御部３７０が表示部４００にＯＣＴＡ画像を表示させる。
【００５７】
また、アーチファクト検出部３５０が、ＯＣＴＡ画像における陰影に起因するアーチファクトの検出を行う。その後、表示制御部３７０が、アーチファクト検出部３５０による検出結果に基づいて、表示部４００に、陰影に起因するアーチファクトを強調して表示させる。
【００５８】
次に、図５を参照して、被検眼Ｅ内に存在し、且つＯＣＴ光源２０からの測定光の網膜への入射を遮る遮蔽物によって起こる陰影（シャドー）について説明する。図５はスキャンエリア４２１の或るＹ方向位置の網膜部のＢスキャン画像の一例を示す。図５中で図示上方は硝子体となっており、ＯＣＴ光源２０の測定光は図示上方より入射される。図中には、測定光の入射方向５００が矢印で示されている。
【００５９】
図５中において、Ｘ７０は測定光の入射方向に不図示の硝子体混濁がある場合の断層画像のＸ方向位置を示す。また、Ｘ１５０は測定光の入射方向に網膜血管がある場合の断層画像のＸ方向位置を示す。さらに、Ｘ１７０は測定光の入射方向に硝子体混濁及び網膜血管がない場合の断層画像のＸ方向位置を示す。なお、陰影部に関しては、当該領域から得られる干渉信号の強度が低くなることに起因して、断層画像上において低輝度にて示される。
【００６０】
Ｘ方向位置Ｘ７０の断層画像では、内境界膜から脈絡膜までの断層Ｅ１に陰影が生じていることが分かる。これは、測定光の入射方向において不図示の硝子体混濁が存在し、測定光が硝子体混濁に遮られることに起因する。この場合には、測定光の入射方向に見て硝子体混濁の後方位置に存在する内境界膜から脈絡膜までの断層Ｅ１に測定光が届きづらくなり、硝子体混濁の後方位置における断層Ｅ１に陰影が生じることとなる。
【００６１】
Ｘ方向位置Ｘ１５０の断層画像では、網膜血管Ｅ２を観察することができる。網膜血管Ｅ２は、一般に細長の高反射体として観察され、神経節細胞層から内顆粒層と外網状層の境界部付近にかけて存在する。網膜血管Ｅ２が存在すると、測定光は網膜血管Ｅ２に遮られるため、その結果網膜血管Ｅ２の後方へ測定光が届きづらくなり、陰影が網膜血管Ｅ２の後方の断層Ｅ３に生じることとなる。
【００６２】
Ｘ方向位置Ｘ１７０の断層画像では、内境界膜から脈絡膜までの断層Ｅ４を陰影無しに観察することができる。これは測定光の入射方向において網膜への測定光の入射を遮る遮蔽物がＸ方向位置Ｘ１７０に存在していないためである。
【００６３】
このように、被検眼Ｅ内に遮蔽物が存在する場合には、被検眼Ｅの深さ方向（Ｚ方向）において、測定光の入射方向５００から見て遮蔽物の後方に存在する断層に陰影が生じる。そのため、遮蔽物が被検眼ＥのＺ方向のどの位置に存在するかによって、陰影が生じるＺ方向の位置が変わる。
【００６４】
本実施例では、陰影が生じる例としてＸ方向位置Ｘ７０（硝子体混濁がある場合）及びＸ方向位置Ｘ１５０（網膜血管Ｅ２がある場合）について示したが、この他にも水晶体の混濁や網膜出血、硬性白斑等が存在する場合にも陰影が生じる。水晶体混濁が存在する場合には、Ｘ方向位置Ｘ７０の断層画像に示したように内境界膜から脈絡膜までの断層に陰影が生じる。網膜出血や硬性白斑等が存在する場合には、この網膜出血や硬性白斑が、Ｚ方向において、神経線維層から脈絡膜までの断層におけるどの位置に発生するかによって陰影が生じるＺ方向の位置が変わることとなる。
【００６５】
陰影が生じている場合には、上述のように、ＯＣＴＡ画像において、陰影に起因してモーションコントラストデータがマスクされてアーチファクトとして表示される場合がある。この場合には、陰影に起因するアーチファクトが表れている領域と、疾病等の影響で被検体の時間的な変化がなくモーションコントラストデータが低い領域との判別が困難であるため、医師の診断精度の低下を招くおそれがある。そこで、本実施例では、医師の診断精度の低下を防ぐために、信号処理部３００において陰影に起因するアーチファクトを検出する。
【００６６】
以下、図６乃至１０を参照して、本実施例に係る信号処理部３００による処理について詳細に説明する。図６は、信号処理部３００による一連の処理の流れを示したフローチャートである。
【００６７】
なお、以下の説明は、撮像光学系１００によって、スキャンエリア４２１のデータ取得が完了し、さらに、取得されたデータから画像生成部３３０によってＢスキャン画像が生成された後の処理の説明となる。スキャンエリア４２１のデータ取得に関しては、上述のように、撮像光学系１００がＹ方向位置Ｙ１からＹｎまでのＹ方向の各スキャン位置においてＢスキャンをｍ回繰り返すことで行われるものとする。信号処理部３００では、取得部３１０によって撮像光学系１００から取得した干渉信号に基づいて、画像生成部３３０がＢスキャン画像を生成する。なお、生成されたＢスキャン画像は記憶部３６０によって記憶される。
【００６８】
まず、ステップＳ６０１において、ＯＣＴＡ画像生成部３３１の演算部３３２がモーションコントラストデータを生成する。図７は、モーションコントラストデータの生成処理のフローチャートである。
【００６９】
ステップＳ７０１において、演算部３３２は、Ｙ方向位置Ｙｉにおけるインデックスｉを定義し、インデックスｉが１からｎまでの間、ステップＳ７０２からステップＳ７０７の処理を繰り返す。これにより、Ｙ方向位置Ｙ１からＹｎまでのＹ方向の各位置におけるデータに対し、ステップＳ７０２からステップＳ７０７までの処理が繰り返される。
【００７０】
ステップＳ７０２では、演算部３３２が、Ｙ方向位置Ｙｉに対応するｍ枚分のＢスキャン画像を記憶部３６０から読み出す。ステップＳ７０３では、演算部３３２が、ステップＳ７０２で読み出したｍ枚分のＢスキャン画像の位置ずれを補正する。位置ずれ補正を行う理由は、モーションコントラストデータの生成には、時間が異なる同じ位置のＢスキャン画像を比較する必要があるためである。位置ずれ補正は、演算部３３２により、Ｂスキャン画像同士の位置をずらしながら、例えばＢスキャン画像間の相関が最大になるように行われる。なお、被検体が被検眼Ｅのように動くものではない場合やトラッキング（追尾）の性能が高い場合には、位置ずれ補正を行わなくてもよい。また、位置ずれ補正は、既知の任意方法によって行われてよい。
【００７１】
次にステップＳ７０４では、演算部３３２が位置ずれ補正されたｍ枚のＢスキャン画像について画素毎に加算平均処理を行う。これにより、ｍ枚のＢスキャン画像から加算平均処理された１枚のＢスキャン画像（平均Ｂスキャン画像）が得られる。ステップＳ７０５では、演算部３３２が、平均Ｂスキャン画像を記憶部３６０に記憶する。
【００７２】
ステップＳ７０６では、演算部３３２が、ステップＳ７０３で位置ずれ補正されたｍ枚分のＢスキャン画像を用いてモーションコントラストデータを算出する。モーションコントラストデータは、ステップＳ７０３で位置ずれ補正されたｍ枚分のＢスキャン画像の画素毎の分散値を計算することによって得られる。なお、モーションコントラストデータの算出方法は、本実施例の方法に限られない。モーションコントラストデータを、例えば、画像生成部３３０で行われるフーリエ変換後且つ絶対値の計算前の複素ＯＣＴ信号を用いて、取得時間が時間的に連続する複素ＯＣＴ信号間の強度差や位相差、ベクトル差を計算することによっても得ることができる。この場合、演算部３３２は、最終的なモーションコントラストデータを、各強度差等の平均値や最大値として求めることができる。演算部３３２は、フーリエ変換後の複素ＯＣＴ信号の強度情報（輝度情報）、位相情報、輝度と位相の両方の情報、又は実部や虚部の情報を用いて、モーションコントラストデータを計算する既知の方法を採用してよい。
【００７３】
次にステップＳ７０７では、演算部３３２がステップＳ７０６で算出したモーションコントラストデータを記憶部３６０に記憶する。ステップＳ７０８では、Ｙ方向位置Ｙ１からＹｎまでのＹ方向の各位置においてステップＳ７０２からＳ７０７までの処理が繰り返されたら、演算部３３２が、モーションコントラストデータの生成処理を終了する。
【００７４】
このようなモーションコントラストデータの生成処理（ステップＳ６０１）により、ＯＣＴＡ画像生成部３３１は、Ｙ方向位置Ｙ１からＹｎまでのＹ方向の各位置のモーションコントラストデータを得ることができる。
【００７５】
次に、ＯＣＴＡ画像生成部３３１の演算部３３２は、ステップＳ６０２にて、平均Ｂスキャン画像についてセグメンテーション処理を実行する。
【００７６】
具体的には、まず演算部３３２が記憶部３６０から平均Ｂスキャン画像を読み出す。平均Ｂスキャン画像は、Ｙ方向位置Ｙ１からＹｎまでの各位置に関連付けて各々記憶されており、演算部３３２は、全てのＹ方向位置の平均Ｂスキャン画像を読み出す。次に、演算部３３２は、各平均Ｂスキャン画像に対して、神経線維層、神経節細胞層、及び網膜色素上皮等の断層の境界位置を計算する。断層の境界位置は、平均Ｂスキャン画像に対してＺ方向にエッジ抽出処理を行い、抽出されたエッジプロファイルの解析を行うことにより得られる。なお、セグメンテーション処理の方法はこれに限られず、演算部３３２は既知の任意の方法により断層の境界位置を特定してよい。演算部３３２は、各平均Ｂスキャン画像に対し各断層の境界位置が得られたら、境界位置データを各平均Ｂスキャン画像と関連付けて記憶部３６０に記憶させる。
【００７７】
次に、ステップＳ６０３において、ＯＣＴＡ画像生成部３３１のマスク処理部３３３が、モーションコントラストデータの閾値処理（マスク処理）を行う。図８は、モーションコントラストデータの閾値処理のフローチャートである。
【００７８】
まずステップＳ８０１において、マスク処理部３３３が、Ｙ方向位置Ｙｉにおけるインデックスｉを定義し、インデックスｉが１からｎまでの間、ステップＳ８０２からステップＳ８０６の処理を繰り返す。これにより、Ｙ１からＹｎまでのＹ方向の各位置におけるデータに対し、ステップＳ８０２からステップＳ８０６までの処理が繰り返される。
【００７９】
ステップＳ８０２では、マスク処理部３３３が、閾値処理用の閾値を設定する。設定された閾値は、ステップＳ８０４で行われるモーションコントラストデータの閾値処理で用いられる。本実施例では、閾値の設定値は、例えばＹ方向位置Ｙｉにおける任意のＢスキャン画像又は平均Ｂスキャン画像の中の断層像以外が表示されている部分、つまりランダムノイズのみが表示されている部分の平均値＋２σとする。ここでσは標準偏差を示す。なお、閾値の設定値はノイズ低減のための所望の構成に応じて任意に設定されてよい。また、本実施例では、閾値はＹ方向位置Ｙｉ毎に設定されているが、全Ｙ方向位置又は複数のＹ方向位置をまとめた領域について一つの閾値を設定してもよい。
【００８０】
次にステップＳ８０３において、マスク処理部３３３が、ステップＳ７０７で記憶されたＹ方向位置Ｙｉに対応するモーションコントラストデータとステップＳ７０５で記憶されたＹ方向位置Ｙｉに対応する平均Ｂスキャン画像を記憶部３６０から読み出す。
【００８１】
ステップＳ８０４では、マスク処理部３３３が、モーションコントラストデータに対して閾値処理を行う。具体的には、マスク処理部３３３は、平均Ｂスキャン画像の画素値とステップＳ８０２で設定した閾値とを画素毎に比較し、平均Ｂスキャン画像の画素値が閾値以下であれば、その画素に対応するモーションコントラストデータを０に（マスク）する。一方で、マスク処理部３３３は、平均Ｂスキャン画像の画素値が閾値より大きければ、その画素に対応するモーションコントラストデータの値を維持する。
【００８２】
次にステップＳ８０５において、マスク処理部３３３は閾値処理されたモーションコントラストデータを記憶部３６０に記憶させる。さらに、ステップＳ８０６において、マスク処理部３３３は、ステップＳ８０４の閾値処理でモーションコントラストデータの値がマスクされた画素の位置（具体的にはＸ、Ｙ、Ｚ方向位置）を記憶部３６０に記憶させる。ステップＳ８０７では、Ｙ方向位置Ｙ１からＹｎまでのＹ方向の各位置においてＳ８０２からＳ８０６までの処理が繰り返されたら、マスク処理部３３３がモーションコントラストデータの閾値処理を終了する。
【００８３】
これら処理により、ＯＣＴＡ画像生成部３３１は、ノイズ低減のための閾値処理が行われたモーションコントラストデータを得ることができる。
【００８４】
次にステップＳ６０４において、ＯＣＴＡ画像生成部３３１は、閾値処理が行われたモーションコントラストデータに基づいてＯＣＴＡ画像を生成する。具体的には、ＯＣＴＡ画像生成部３３１が、ステップＳ６０２で得られた各層の境界位置を記憶部３６０から読み出す。次に、ＯＣＴＡ画像生成部３３１は、読み出した各層の境界位置を用いて、ステップＳ６０３で閾値処理されたモーションコントラストデータから、検者が指定する任意の層に対応するモーションコントラストデータを抽出する。
【００８５】
ＯＣＴＡ画像生成部３３１は、抽出された所望の層のモーションコントラストデータに対して各Ａスキャン位置のＺ方向の代表値を決定する。この代表値は、各Ａスキャン位置に対応する所望の層のモーションコントラストデータの平均値、最大値、又は中央値等とすることができる。ＯＣＴＡ画像生成部３３１は、代表値をＸＹ方向の２次元における各Ａスキャン位置について生成することにより２次元のＯＣＴＡ画像を生成する。ＯＣＴＡ画像生成部３３１は、生成したＯＣＴＡ画像を記憶部３６０に記憶させる。表示制御部３７０は、記憶されたＯＣＴＡ画像を表示部４００に表示させる。
【００８６】
なお、本実施例では、層ごとのＯＣＴＡ画像を生成する方法について述べているが、ＯＣＴＡ画像に用いられるモーションコントラストデータの指定方法はこれに限られない。ＯＣＴＡ画像の生成に用いられるモーションコントラストデータは、所望のＺ方向範囲について指定されることができる。例えば、ＯＣＴＡ画像の生成に用いられるモーションコントラストデータの範囲について、複数の層を含む範囲としてもよいし、層の境界から離れた位置を範囲の上限又は下限としてもよい。また、当該範囲は、検査部位などの指定により、信号処理部３００によって自動的に設定されてもよい。
【００８７】
次に、図９及び１０を参照して、陰影に起因するアーチファクトを検出するための処理を含むステップＳ６０５について説明を行う。ステップＳ６０５においては、アーチファクト検出部３５０が、ステップＳ８０４で生成されたＯＣＴＡ画像に陰影に起因するアーチファクトが表示されているか否かを検出し、表示制御部３７０がその検出結果を表示部４００に表示させる。図９は、本実施例に係るアーチファクトの検出と検出結果の表示処理のフローチャートである。
【００８８】
まずステップＳ９０１において、陰影特定部３４０が、Ｙ方向位置Ｙｉにおけるインデックスｉを定義し、インデックスｉが１からｎまでの間、ステップＳ９０２からステップＳ９０５までの処理を繰り返す。これにより、Ｙ１からＹｎまでのＹ方向の各位置においてステップＳ９０２からステップＳ９０５までの処理が繰り返される。
【００８９】
ステップＳ９０２では、陰影特定部３４０がＹ方向位置Ｙｉに対応する平均Ｂスキャン画像を記憶部３６０から読み出す。
【００９０】
ステップＳ９０３では、陰影特定部３４０が、読み出した平均Ｂスキャン画像から陰影（シャドー）部の位置を特定する。前述で説明したように、陰影は測定光の入射方向から見て遮蔽物の後方位置に存在する断層に生じるため、陰影の生じるＺ方向位置は遮蔽物が被検眼ＥのＺ方向においてどの位置に存在するかによって変わる。そのため、ステップＳ９０３では、陰影特定部３４０が、平均Ｂスキャン画像を用いて、陰影がＸ方向のどの位置に生じているか、及び陰影がＺ方向のどの位置から後方で生じているかを特定する。以下、陰影部の特定手法について２つの例を説明する。本実施例では、陰影特定部３４０が２例のうちいずれかの手法により陰影が生じているＸ方向位置及びＺ方向位置を特定する。
【００９１】
１例目は、平均Ｂスキャン画像の輝度値から陰影部を特定する方法である。この方法では、まず陰影特定部３４０が、陰影がＸ方向のどの位置に生じているかを特定する。陰影特定部３４０は、平均Ｂスキャン画像をＡスキャン単位に分割し、分割したＡスキャン単位毎に全画素値（輝度値）の総和を計算する。陰影が生じている部分（陰影部）は、陰影の生じていない部位に比べ低い輝度値を有する。そこで、陰影特定部３４０は、Ａスキャンに対応する画素値の総和が所定の閾値以下であるＸ方向位置を特定することにより、陰影部のＸ方向位置を特定することができる。
【００９２】
次に陰影特定部３４０は、陰影がＺ方向のどの位置から後方で生じているかを特定する。具体的には、陰影特定部３４０は、特定された陰影部のＸ方向位置のＡスキャンに対応する画素値と、その付近に在る陰影部が検出されていないＸ方向位置のＡスキャン対応する画素値とを、測定光の入射方向から同じＺ方向位置の画素毎に比較する。ここで、Ｘ方向は測定光の主走査方向に対応する。また、陰影部が検出されていないＸ方向位置としては、特定された陰影部のＸ方向位置の周辺のＸ方向位置であって、特定された陰影部のＸ方向位置に現れている断層像と同じような断層像が現れている位置であればよい。陰影特定部３４０は、測定光の入射方向から同じＺ方向位置の画素毎に、特定された陰影部のＸ方向位置の画素値と比較対象の画素値を比較し、比較対象の画素値よりも所定の閾値以上小さい値を有する画素のＺ方向位置を特定する。これにより、陰影特定部３４０は、陰影がＺ方向のどの位置から後方で生じているかを検出することができる。
【００９３】
なお、陰影部のＸ方向位置を特定する際の閾値を適切に設定することにより、病変などにより輝度値が低くなっている箇所と、陰影部とを識別することができる。一方で、陰影部のＺ方向位置を特定する際に、画素値の比較により特定されたＺ方向位置よりも後のＺ方向位置の画素値に関しても同様に比較を行うことで、陰影部と病変等による低輝度領域との識別精度を向上させることができる。この場合には、特定されたＺ方向位置よりも後ろの全位置について比較を行ってもよいし、そのうちのいくつかの位置について比較を行ってもよい。
【００９４】
２例目は、平均Ｂスキャン画像とステップＳ６０２で得られたセグメンテーション処理の結果とを用いて陰影部を特定する方法である。この方法では、まず陰影特定部３４０が、セグメンテーション処理の結果を用いて平均Ｂスキャン画像を各層に分割する。次に測定光の入射方向から順番に、言い換えると神経線維層、神経節細胞層、内網状層といった順番に、硝子体側から各層のデータを抽出する。さらに、陰影特定部３４０は、抽出した各層のデータをＡスキャン単位に分割する。陰影特定部３４０は、分割したＡスキャン単位毎に各層における全画素値の総和を計算する。陰影特定部３４０は、１例目と同様に、各層のデータにおけるＡスキャンに対応する画素値の総和の結果が、層ごとに設定された所定の閾値以下であるＸ方向位置を特定する。陰影特定部３４０は、この処理を各層で繰り返すことにより、陰影がＸ方向のどの位置に生じているか、及びＺ方向のどの層から後方で生じているかを特定することができる。
【００９５】
ここで、神経線維層から脈絡膜までの全層において低輝度が検出される場合には、陰影特定部３４０は、硝子体混濁又は水晶体混濁による陰影部を特定・検出することができる。また、測定光の入射方向から神経節細胞層から内顆粒層と外網状層の境界に在るいずれかの層からその後方にかけて低輝度が検出される場合には、陰影特定部３４０は、網膜の測定光の入射側の層に存在する血管による陰影部を特定・検出することができる。このため、測定光の入射方向から見て低輝度が検出された層からその後方にある層にかけて低輝度が検出される場合には陰影部として特定できる。なお、この際、低輝度が検出された層からＺ方向においてその後方にある層についても画素値と閾値の比較を行うことで、陰影部と病変等の領域との識別精度を向上させることができる。
【００９６】
このような処理により、陰影特定部３４０は、Ｙ方向位置Ｙｉの断層画像において、陰影部のＸ方向位置及びＺ方向位置を特定・検出することができる。ステップＳ９０４では、陰影特定部３４０が、陰影部の位置（Ｘ、Ｙ、Ｚ方向位置）を記憶部３６０に記憶させる。
【００９７】
次にステップＳ９０５において、アーチファクト検出部３５０がＯＣＴＡ画像における陰影に起因するアーチファクトの位置の検出を行う。図１０は、アーチファクト位置の検出処理を示すフローチャートである。
【００９８】
まずステップＳ１００１において、アーチファクト検出部３５０が、ステップＳ９０４にて記憶された陰影部の位置（Ｘ、Ｙ、Ｚ方向位置）を記憶部３６０から読み出す。ステップＳ１００２では、アーチファクト検出部３５０が、ステップＳ８０６にて記憶された閾値処理でマスクされた位置（Ｘ、Ｙ、Ｚ方向位置）を記憶部３６０から読み出す。
【００９９】
次にステップＳ１００３において、アーチファクト検出部３５０が、Ｘ方向位置Ｘｋにおけるインデックスｋを定義し、インデックスｋが１からｐまでの間、ステップＳ１００４からステップＳ１００７までの処理を繰り返す。また、ステップＳ１００４において、アーチファクト検出部３５０が、Ｚ方向位置Ｚｒにおけるインデックスｒを定義し、インデックスｒが１からｑまでの間、ステップＳ１００５からステップＳ１００６までの処理を繰り返す。
【０１００】
ステップＳ１００５では、アーチファクト検出部３５０は、ステップＳ１００３及びステップＳ１００４で指定された画素の位置（Ｘｋ、Ｚｒ）が、陰影部に含まれ、且つ閾値処理でマスクされた位置に該当するか否かを判定する。より具体的には、アーチファクト検出部３５０は、指定された位置（Ｘｋ、Ｚｒ）が、記憶部３６０から読み出された陰影部の位置に該当するか否か、及び記憶部３６０から読み出されたマスクされた位置に該当するか否かを判定する。
【０１０１】
ＯＣＴＡ画像における陰影に起因するアーチファクトは、遮蔽物によって起こる陰影の影響でＢスキャン画像の輝度値が低輝度となり、更に閾値処理により当該輝度値に対応するモーションコントラストデータがマスクされることによって発生する。そのため、アーチファクト検出部３５０は、ステップＳ１００５での判定により、陰影部に該当し且つ閾値処理でマスクされた画素の位置を検出する。これにより、アーチファクト検出部３５０は、陰影に起因するアーチファクトが発生しているＯＣＴＡ画像の画素の位置（Ｘｋ、Ｙｉ、Ｚｒ）を検出できる。
【０１０２】
なお、陰影部に該当する画素であっても、当該画素の輝度値によっては、ステップＳ８０４の閾値処理によってモーションコントラストデータがマスクされない場合もある。このため、本実施例では、陰影に起因するアーチファクトを特定する条件として、陰影部に該当し、且つ閾値処理によりモーションコントラストデータがマスクされた位置の画素であることを必要とする。
【０１０３】
ステップＳ１００５において、アーチファクト検出部３５０は、指定された画素が、陰影部に該当し、且つ閾値処理によりモーションコントラストデータがマスクされた位置の画素であると判定したら、処理をステップＳ１００６に進める。ステップＳ１００６では、アーチファクト検出部３５０は、指定された画素の位置を、陰影に起因するアーチファクトの位置（Ｘｋ、Ｙｉ、Ｚｒ）として記憶部３６０に記憶させる。ステップＳ１００５において、アーチファクト検出部３５０が、指定された画素は、陰影部で、且つ閾値処理でマスクされた位置の画素に該当しないと判定したら、処理をステップＳ１００７に進める。
【０１０４】
ステップＳ１００７では、アーチファクト検出部３５０は、Ｚ方向位置Ｚ１からＺｑまでにおいてステップＳ１００５及びＳ１００６の処理が繰り返されたら、当該処理を終了する。また、ステップＳ１００８では、アーチファクト検出部３５０は、Ｘ方向位置Ｘ１からＸｐまでにおいてステップＳ１００４からステップＳ１００６の処理が繰り返されたら、アーチファクト位置の検出処理を終了する。
【０１０５】
上記処理により、アーチファクト検出部３５０は、Ｙ方向位置ＹｉのＢスキャン画像中のアーチファクト位置を検出することができる。次に、ステップＳ９０６にて、アーチファクト検出部３５０は、Ｙ方向位置Ｙ１からＹｎまでのＹ方向の各位置においてＳ９０２からＳ９０５までの処理が繰り返されたら、処理をステップＳ９０７に進める。これら処理の結果として、アーチファクト検出部３５０は、３次元のモーションコントラストデータのＸ、Ｙ、Ｚ方向の全ての画素位置において、陰影に起因するアーチファクトの生じている位置を検出することができる。
【０１０６】
次にステップＳ９０７において、表示制御部３７０は、陰影に起因するアーチファクトの検出結果を表示部４００に表示させる。なお、この時、表示部４００には既にステップＳ６０４により検者が指定した任意の層のＯＣＴＡ画像が表示されている。
【０１０７】
具体的には、まずアーチファクト検出部３５０は、ステップＳ９０５で得られたアーチファクト位置のデータから、ＯＣＴＡ画像の生成のために検者が指定した層に対応するデータを、セグメンテーション処理で特定した各層の境界位置を用いて抽出する。その後、アーチファクト検出部３５０は、抽出したデータを用いて、表示されているＯＣＴＡ画像に、陰影に起因するアーチファクトが含まれているか否かを判定する。そして、表示制御部３７０は、アーチファクト検出部３５０の判定に基づいて、表示部４００に陰影に起因するアーチファクトの検出結果を表示させる。
【０１０８】
検出結果の表示の例としては、陰影に起因するアーチファクトが検出されたのか、検出されていないのかの表示をしてもよい。また、陰影に起因するアーチファクトが検出された場合に、ＯＣＴＡ画像中にアーチファクトが検出された領域を示すなどしてもよい。
【０１０９】
検出結果の具体例として、図１１（ａ）及び（ｂ）を参照して、ＯＣＴＡ画像中にアーチファクトが検出された領域を示す例について説明する。図１１（ａ）及び（ｂ）は、表示部４００に表示されるＯＣＴＡ画像の一例である。図１１（ａ）は、神経節細胞層のＯＣＴＡ画像を示し、画像中において網膜血管の存在を確認することができる。一方、図１１（ｂ）は脈絡毛細管板（Ｃｈｏｒｉｏｃａｐｉｌｌａｒｉｓ）のＯＣＴＡ画像を示す。また、図１１（ｂ）には、陰影に起因するアーチファクトが検出された領域１１０１及び１１０２が示されている。
【０１１０】
脈絡毛細管板のＯＣＴＡ画像である図１１（ｂ）に着目すると、領域１１０１や領域１１０２において、陰影に起因するアーチファクトが生じていることが分かる。このアーチファクトは、図１１（ａ）に示される網膜血管に一致している。これは前述したように網膜血管が遮蔽物となって生じる陰影が脈絡毛細管板の層に存在していることに起因する。
【０１１１】
ステップＳ９０７では、まずアーチファクト検出部３５０が、ステップＳ９０５で得られたアーチファクト位置のデータから検者が指定した脈絡毛細管板の層に該当するデータを抽出する。次にアーチファクト検出部３５０は、抽出したデータ内に陰影に起因するアーチファクトが含まれているか否かを判定する。これにより、アーチファクト検出部３５０は陰影に起因するアーチファクトが検出された領域、図１１（ｂ）に示す例においては領域１１０１と領域１１０２を特定することができる。表示制御部３７０は、アーチファクトの検出されていない領域に対して特定された領域１１０１，１１０２の色を変える、又は領域１１０１，１１０２を点滅表示などして、強調して表示部４００に表示させる。
【０１１２】
以上の処理により、アーチファクト検出部３５０が、ＯＣＴＡ画像にアーチファクトが表示されているか否かを検出し、表示制御部３７０がその検出結果を表示部４００に表示させ、ステップＳ６０５の処理が完了する。これにより、信号処理部３００による一連の処理が終了する。
【０１１３】
このように本実施例によれば、陰影に起因するアーチファクトが、ＯＣＴＡ画像に表示されているか否かを検出することができる。そのため、ＯＣＴＡ画像の輝度の低い領域が疾病等の影響で被検体の時間的な変化がなくモーションコントラストデータの値が低いのか、陰影によりモーションコントラストデータがマスクされてアーチファクトとして表示されているのかを容易に判別できる。これにより、陰影に起因するアーチファクトの存在に基づく医師の診断精度の低下を防ぐことができる。
【０１１４】
上記のように、本実施例による信号処理部３００は、被検眼Ｅの同一位置を走査するように制御された測定光に基づいて得られた複数の断層データを取得する取得部３１０を備える。また、信号処理部３００は、複数の断層データから被検眼Ｅのモーションコントラストデータを算出する演算部３３２と、複数の断層データの少なくとも１つの断層データに基づいて、モーションコントラストデータをマスク処理するマスク処理部３３３を備える。さらに、信号処理部３００は、マスク処理後のモーションコントラストデータに基づいて、ＯＣＴＡ画像を生成するＯＣＴＡ画像生成部３３１を備える。また、信号処理部３００は、複数の断層データの少なくとも１つの断層データに基づいて、被検眼Ｅの陰影部を特定する陰影特定部３４０を備える。さらに、信号処理部３００は、陰影特定部３４０の特定結果及びマスク処理部３３３によってモーションコントラストデータがマスクされた位置に基づいて、ＯＣＴＡ画像におけるアーチファクトを検出するアーチファクト検出部３５０を備える。
【０１１５】
陰影特定部３４０は、具体的には、複数の断層データの少なくとも１つの断層データを閾値と比較し、比較結果に基づいて陰影部を特定する。より具体的には、陰影特定部３４０は、複数の断層データのうち、測定光による被検眼Ｅの深さ方向の走査（Ａスキャン）に対応する断層データを閾値と比較し、比較結果に基づいて陰影部の主走査方向の位置を特定する。さらに陰影特定部３４０は、複数の断層データの少なくとも１つの断層データと、測定光による主走査方向における周辺の断層データとを比較し、比較結果に基づいて陰影部の被検眼Ｅの深さ方向（Ｚ方向）における位置を特定する。また、陰影特定部３４０は、複数の断層データのうち、被検体の層ごとの断層データを閾値と比較し、比較結果に基づいて陰影部を特定してもよい。
【０１１６】
本実施例による信号処理部３００によれば、ＯＣＴＡ画像における陰影に起因するアーチファクトを検出することができる。このため、ＯＣＴＡ画像において、疾病等の影響で輝度値が低い領域と、陰影によりモーションコントラストデータがマスクされてアーチファクトとして表示されている領域とを容易に判別できる。これにより、陰影に起因するアーチファクトの存在に基づく医師の診断精度の低下を防ぐことができる。
【０１１７】
本実施例では、モーションコントラストデータの生成処理やマスク処理、陰影の特定処理についてＢスキャン画像に基づいて行う構成としている。しかしながら、これらの処理は、取得部３１０で取得された被検眼Ｅの断層データを用いて行われればよい。上述のように、断層データには、被検眼Ｅの干渉信号、干渉信号をフーリエ変換した後の信号、当該フーリエ変換後の信号に画像生成のための任意の信号処理を施した信号、及びこれらに基づく輝度値等の信号が含まれる。
【０１１８】
なお、本実施例において、陰影に起因するアーチファクトの検出結果の表示の例をいくつか示したが、表示の例はこれに限られず、検出結果が示されれば別の方法によって実現されてもよい。例えば、陰影に起因するアーチファクトの検出結果は、文字や音声によって検者に通知されてもよいし、グラフィックによる表示と文字や音声による通知などが組み合わされてもよい。また、本実施例では、陰影に起因するアーチファクトの検出結果を表示部４００に表示することとしているが、当該検出結果は表示されなくてもよい。例えば、陰影に起因するアーチファクトの検出結果を他の任意の処理に用いてもよい。
【０１１９】
本実施例では、陰影特定部３４０が、ステップＳ９０１からステップＳ９０３の処理においてＹ方向位置Ｙｉに対応する平均Ｂスキャン画像から陰影部を特定した。しかしながら、陰影特定部３４０は、Ｙ方向位置Ｙ１からＹｎまでの各平均Ｂスキャン画像と、ステップＳ６０２で得られた層の境界位置のデータとを用いてＥｎｆａｃｅ画像を生成し、そのＥｎｆａｃｅ画像から陰影部を特定してもよい。ここで、Ｅｎｆａｃｅ画像は、セグメンテーション処理で抽出された任意の層のデータから各Ａスキャンのデータの代表値を決定し、決定した代表値を各画素の画素値として生成した、ＸＹ方向の２次元の正面画像である。
【０１２０】
この場合には、陰影特定部３４０は、Ｅｎｆａｃｅ画像の画素値が所定の閾値以下の数値を示す位置を陰影部として特定する。さらに陰影特定部３４０は、当該特定された陰影部において、各層について測定光の入射方向から順に陰影部の特定を行っていくことにより、陰影が生じているＺ方向の位置を特定する。これにより、陰影特定部３４０は、陰影がＸＹ方向のどの位置に生じているか、及び測定光の入射方向から見てＺ方向のどの位置から後方で生じているかを特定することができる。なお、Ｅｎｆａｃｅ画像の生成に用いるＢスキャン画像は各Ｙ方向位置におけるｍ枚のうちの任意のＢスキャン画像であってもよい。
【０１２１】
本実施例では、陰影部の特定方法の例を３つ挙げたが、陰影部の特定方法はこれに限られず、陰影部が検出できるような他の方法を用いてもよい。また、陰影部のＺ方向位置を特定する際に、各層ごとの画素の値同士を比較してもよい。この場合、陰影特定部３４０は、複数の断層データの少なくとも１つの断層データと、該断層データが示す被検眼Ｅの層と同じ層を示す、測定光による主走査方向における周辺の断層データとを比較する。そして、陰影特定部３４０は、比較結果に基づいて陰影部の被検眼Ｅの深さ方向における位置を特定する。
【０１２２】
より具体的には、陰影特定部３４０が、特定された陰影部のＸ方向位置での各層における画素値を、測定光の入射方向から見て順番に、当該Ｘ方向位置の付近の陰影部が検出されていないＸ方向位置の対応する層の対応する深さ位置の画素値と比較する。例えば、陰影特定部３４０は、特定された陰影部のＸ方向位置における神経節細胞層のＺ方向における一番上の画素値と、付近の陰影部が検出されていないＸ方向位置における神経節細胞層の一番上の画素値とを比較する。この場合には、比較対象が同じ層の対応する部分を示す画素同士となるため、比較の精度が向上し、陰影部のＺ方向位置の特定精度が向上する。
【０１２３】
なお、この場合、画素値を比較するＺ方向位置は、各層の一番上から測定光の入射方向の順の位置に限られず、例えば、各層の中央の位置の画素値から比較してもよい。この場合には、陰影部のＺ方向における発生位置を特定するために、比較した画素値が、付近の比較対象の画素値よりも閾値以上低ければ測定光の入射方向とは逆順に、閾値以上に低くなければ測定光の入射方向の順に比較を続けることができる。なお、各層の中央の画素位置については、セグメンテーション処理により特定した層の境界位置のＺ方向における位置の中間位置とすることができる。
【０１２４】
また、陰影特定部３４０は、上記１つ目の例にて、陰影部のＸ方向の位置を特定する際に、Ａスキャンに対応する画素値の総和を所定の閾値と比較する構成に限られず、例えば、画素値の平均値、最大値、又は中央値等の任意の統計値を閾値と比較してもよい。同様に陰影特定部３４０は、上記２つ目の例において、各層におけるＺ方向の画素値の総和を所定の閾値と比較する構成に限られず、例えば、画素値の平均値、最大値、又は中央値等の任意の統計値を閾値と比較してもよい。
【０１２５】
なお、本実施例では、ＯＣＴＡ画像における陰影に起因するアーチファクトの検出について述べた。しかしながら、陰影に起因するアーチファクトは、ＯＣＴＡ画像以外のモーションコントラストデータに基づくモーションコントラスト画像にも生じる。ＯＣＴＡ画像以外のモーションコントラスト画像としては、例えば３次元のモーションコントラストデータに基づく３次元のモーションコントラスト画像や断層画像に対応する２次元のモーションコントラスト画像等が含まれる。本実施例に係る陰影に起因するアーチファクトの検出処理は、これらＯＣＴＡ画像以外のモーションコントラスト画像に対しても適用することができる。本実施例に係る陰影に起因するアーチファクトの検出処理によれば、これらの画像における陰影に起因するアーチファクトも適切に検出することができる。
【０１２６】
また、本実施例では、陰影特定部３４０は、平均Ｂスキャン画像から陰影部の位置を特定したが、平均Ｂスキャン画像に代えて、ｍ枚のうちの任意のＢスキャン画像、すなわち平均処理されていないＢスキャン画像を用いてもよい。平均処理されていないＢスキャン画像としては、例えば、既知の手法を用いて画質評価を行い、ｍ枚のＢスキャン画像のうち最も画質の良いＢスキャン画像を選択することができる。平均Ｂスキャン画像は、平均処理されていないＢスキャン画像に比べ画像上のランダムノイズの影響が低減しているので、平均Ｂスキャン画像を用いる場合には、陰影部の位置を特定する際により高精度に特定を行うことができる。
【０１２７】
[実施例２]
実施例１では、陰影特定部３４０が、平均Ｂスキャン画像の輝度値から陰影部の位置を特定した。これに対し、実施例２では、陰影特定部３４０は、ＯＣＴＡ画像生成部３３１の演算部３３２が生成したモーションコントラストデータから陰影部の位置を特定する。
【０１２８】
以下、図１２を参照して本実施例によるアーチファクトの検出と検出結果の表示処理について説明する。なお、本実施例によるＯＣＴ装置の構成は、実施例１によるＯＣＴ装置５０の構成と同様であるため、同じ参照符号を付して説明を省略する。また、実施例２に係る各処理は、アーチファクトの検出と検出結果の表示処理以外は、実施例１と同様であるため、説明を省略する。以下、本実施例によるアーチファクトの検出と検出結果の表示処理について、実施例１との相違点を中心に説明する。
【０１２９】
図１２は、本実施例に係るアーチファクトの検出と検出結果の表示処理のフローチャートである。図１２において、ステップＳ１２０２及びＳ１２０３以外の処理は、実施例１に係る処理と同様であるため説明を省略する。
【０１３０】
ステップＳ９０１において、Ｙ方向位置のインデックスｉを定義したら、処理はステップＳ１２０２に進む。ステップＳ１２０２では、陰影特定部３４０が、ステップＳ７０７で記憶されたＹ方向位置Ｙｉに対応するモーションコントラストデータを記憶部３６０から読み出す。
【０１３１】
次にステップＳ１２０３では、陰影特定部３４０は、ステップＳ１２０２で読み出されたモーションコントラストデータを用いて、陰影がＸ方向のどの位置に生じているか、測定光の入射方向から見て陰影がＺ方向のどの位置から後方で生じているかを特定する。
【０１３２】
以下、本実施例に係る陰影特定部３４０による陰影特定処理について具体的に説明する。実施例１で示したようにステップＳ６０１で得られるモーションコントラストデータは血管部の位置を示している。また、陰影は血管部の後方位置に生じる。このため、陰影特定部３４０は、モーションコントラストデータが所定の閾値以上の数値を有する画素を、測定光の入射方向から見てＺ方向にそれぞれ探索及び特定することにより血管部を特定する。そして、陰影特定部３４０は、特定した血管部の位置より後方に位置する画素を陰影の生じる位置として特定する。陰影特定部３４０は、当該処理をＡスキャン毎に行うことで陰影がＸ方向のどの位置に生じているか、及び測定光の入射方向から見て陰影がＺ方向のどの位置から後方で生じているかを検出することができる。
【０１３３】
なお、陰影特定部３４０は、モーションコントラストデータが所定の閾値以上の数値を有する画素であって、且つそれと同じ位置における平均Ｂスキャン画像の画素の輝度値がステップＳ８０２で設定された閾値以上である箇所を血管部の位置としてもよい。同座標の位置における平均Ｂスキャン画像の画素の輝度値が閾値以上であるという条件を付加することによってノイズ成分を除去でき、精度よく血管部を特定できる。なお、平均Ｂスキャン画像に代えて、ｍ枚のうちの任意のＢスキャン画像を用いてもよい。
【０１３４】
上記のように、本実施例では、陰影特定部３４０が、複数の断層データに基づいて算出されたモーションコントラストデータを閾値と比較し、比較結果に基づいて陰影部を特定する。本実施例に係る陰影部の特定方法を用いても、アーチファクト検出部３５０は、特定された陰影部の位置及び閾値処理によりマスクされた位置に基づいて、陰影に起因するアーチファクトを検出することができる。そのため、モーションコントラストデータを用いて陰影部を特定する本実施例によっても、実施例１と同様の効果を奏することができる。
【０１３５】
上記実施例では、取得部３１０は、撮像光学系１００で取得された干渉信号や画像生成部３３０で生成されたフーリエ変換後のデータ等を取得した。しかしながら、取得部３１０がこれらの信号を取得する構成はこれに限られない。例えば、取得部３１０は、信号処理部３００とＬＡＮ、ＷＡＮ、又はインターネット等を介して接続されるサーバや撮像装置からこれらの信号を取得してもよい。
【０１３６】
上記実施例では、ＯＣＴ装置として、ＳＬＤを光源として用いたスペクトラルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）装置について述べたが、本発明によるＯＣＴ装置の構成はこれに限られない。例えば、タイムドメインＯＣＴ装置や波長掃引型ＯＣＴ装置等の他の任意の種類のＯＣＴ装置にも本発明を適用することができる。また、眼底像を撮像するための光学系として、ＳＬＯ光学系を用いたが、例えば眼底カメラ等の他の光学系を用いて眼底像を撮像してもよい。
【０１３７】
なお、上記実施例では、分割手段として光カプラーを使用したファイバー光学系を用いているが、コリメータとビームスプリッタを使用した空間光学系を用いてもよい。また、撮像光学系１００の構成は、上記の構成に限られず、撮像光学系１００に含まれる構成の一部を撮像光学系１００と別体の構成としてもよい。
【０１３８】
さらに、干渉系としてマイケルソン干渉系を用いたが、マッハツェンダー干渉系を用いてもよい。例えば、測定光と参照光との光量差に応じて、光量差が大きい場合にはマッハツェンダー干渉系を、光量差が比較的小さい場合にはマイケルソン干渉系を用いることができる。
【０１３９】
また、上記実施例では、被検体として被検眼について述べた。しかしながら、被検体は被検眼に限られず、例えば、皮膚や臓器等であってもよい。このとき、本発明は、眼科装置以外に、内視鏡等の医療機器に適用することができる。この場合、セグメンテーション処理は、被検体の構造に応じて行われることができる。
【０１４０】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施例の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。
【０１４１】
以上、実施例を参照して本発明について説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではない。本発明の趣旨に反しない範囲で変更された発明、及び本発明と均等な発明も本発明に含まれる。また、上述の各実施例及び変形例は、本発明の趣旨に反しない範囲で適宜組み合わせることができる。
【符号の説明】
【０１４２】
３００：信号処理部（情報処理装置）、３１０：取得部（取得手段）、３３１：ＯＣＴＡ画像生成部（生成手段）、３３２：演算部（算出手段）、３３３：マスク処理部（マスク手段）、３４０：陰影特定部（特定手段）、３５０：アーチファクト検出部（検出手段）、Ｅ：被検眼（被検体）
【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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