(57)【要約】【課題】統計処理を用いた高コントラストな断層画像の生成に係る問題点を改善することができる、画像処理装置を提供する。【解決手段】被検体の略同一箇所を走査するように制御された測定光を用いて複数回光干渉断層撮像することにより取得された複数組の断層信号を用いて生成した断層画像を処理する画像処理装置であって、複数組の断層信号を取得する取得部と、複数組の断層信号を用いて生成した、断層画像の各画素位置における代表値から断層画像を生成する生成部とを備え、生成部は、複数組の断層信号のうちの少なくとも１組の断層信号を用いて、断層画像においてコントラストが低下する対象領域を特定する領域特定部と、対象領域の各画素位置において、複数組の断層信号に対して統計処理を行うことにより、推定値を推定する推定部とを含み、生成部は、対象領域では推定値を代表値として断層画像を生成する、画像処理装置。【選択図】  図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の略同一箇所を走査するように制御された測定光を用いて複数回光干渉断層撮像することにより取得された複数組の断層信号を用いて生成した断層画像を処理する画像処理装置であって、
前記複数組の断層信号を取得する取得部と、
前記複数組の断層信号を用いて、前記断層画像の各画素位置において代表値を生成し、各画素位置における代表値を画素値として前記断層画像を生成する生成部と、
を備え、
前記生成部は、
前記複数組の断層信号のうちの少なくとも１組の断層信号を用いて、前記断層画像においてコントラストが低下する対象領域を特定する領域特定部と、
前記対象領域の各画素位置において、前記複数組の断層信号のうち該画素位置に対応する複数の断層信号に対して統計処理を行うことにより、推定値を推定する推定部と、
を含み、
前記生成部は、前記対象領域では前記推定値を前記代表値として前記断層画像を生成する、画像処理装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記推定値として、前記対象領域の各画素位置に対応する前記複数の断層信号に対して、所定のモデルの分布を用いて該画素位置における前記断層信号の真値を推定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記対象領域の各画素位置に対応する前記複数の断層信号に対して、ＭＡＰ推定処理を行うことにより、該画素位置における前記推定値を推定する、請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記推定部は、
前記対象領域の各画素位置に対応する前記複数の断層信号に対して、所定の確率密度関数を用いて、該画素位置に対応する前記複数の断層信号の確率密度関数を算出し、
同一画素位置に対応する前記複数の断層信号に関する前記確率密度関数の積を算出し、
前記確率密度関数の積において確率が最大となる前記断層信号の値を決定し、
決定した前記断層信号の値を前記推定値とする、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記生成部は、前記複数組の断層信号のうち、前記断層画像の画素位置に対応する複数の断層信号を用いて、該画素位置における演算値を演算する演算部を更に備え、
前記演算値は、算術平均値、中央値、最頻値及び最大値のうちのいずれか１つであり、
前記生成部は、前記断層画像の前記対象領域以外の領域では前記演算値を前記代表値として前記断層画像を生成する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記被検体は被検眼であり、
前記領域特定部は、前記複数組の断層信号のうちの少なくとも１組の断層信号と眼の構造から前記対象領域を特定する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記領域特定部は、前記複数組の断層信号のうちの少なくとも１組の断層信号を用いて前記断層画像における眼底部の層境界を特定し、該層境界と前記眼の構造から前記対象領域を特定する、請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記領域特定部は、各画素位置について演算した前記演算値を用いて設定した閾値より低い前記演算値を有する画素位置の領域を前記対象領域として特定する、請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記領域特定部は、前記複数組の断層信号のうちの１組の断層信号を用いて設定した閾値より低い断層信号の値を有する領域を前記対象領域として特定する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
８ｂｉｔの情報に階調変換された前記複数組の断層信号を記憶する記憶部を更に備える、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
被検体を光干渉断層撮像することにより取得された断層信号を用いて生成した断層画像を処理する画像処理装置であって、
前記断層信号を取得する取得部と、
前記断層信号を用いて前記断層画像を生成する生成部と、
を備え、
前記生成部は、
前記断層信号を用いて、前記断層画像においてコントラストが低下する対象領域を特定する領域特定部と、
前記断層信号のうちの前記対象領域の断層信号に対して統計処理を行うことにより、推定値を推定する推定部と、
を含み、
前記生成部は、前記対象領域では前記推定値を画素値として前記断層画像を生成する、画像処理装置。
【請求項１２】
被検体を光干渉断層撮像することにより取得された断層信号を用いて生成した断層画像を処理する画像処理装置であって、
前記断層信号を取得する取得部と、
前記断層信号を用いて前記断層画像を生成する生成部と、
を備え、
前記生成部は、
前記断層信号のうち前記断層画像の画素位置に対応する断層信号に対して統計処理を行うことにより、推定値を推定する推定部と、
前記推定値を画素値として用いて生成された断層画像に対してノイズ除去フィルタを適用するフィルタ部と、
を含む、画像処理装置。
【請求項１３】
被検体を光干渉断層撮像することにより取得された断層信号を用いて生成した断層画像を処理する画像処理装置であって、
前記断層信号を取得する取得部と、
前記断層信号を用いて前記断層画像を生成する生成部と、
を備え、
前記生成部は、前記断層信号のうち前記断層画像の画素位置に対応する断層信号に対して統計処理を行うことにより、推定値を推定する推定部を含み、
前記推定部は、前記断層信号のうち前記推定値を推定する画素位置及び該画素位置の周囲の画素位置に対応する断層信号に対して統計処理を行うことにより、前記推定値を推定し、
前記生成部は、前記推定値を画素値として前記断層画像を生成する、画像処理装置。
【請求項１４】
被検体を光干渉断層撮像する撮像光学系と、
請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の画像処理装置と、
を備える、光干渉断層撮像装置。
【請求項１５】
被検体を光干渉断層撮像することにより取得された断層信号を用いて生成した断層画像を処理する画像処理方法であって、
前記断層信号を取得する工程と、
前記断層信号を用いて前記断層画像を生成する工程と、
を含み、
前記断層画像を生成する工程は、
前記断層信号を用いて、前記断層画像においてコントラストが低下する対象領域を特定する工程と、
前記断層信号のうちの前記対象領域の断層信号に対して統計処理を行うことにより、推定値を推定する工程と、
を含み、
前記断層画像を生成する工程においては、前記対象領域では前記推定値を画素値として前記断層画像を生成する、画像処理方法。
【請求項１６】
被検体を光干渉断層撮像することにより取得された断層信号を用いて生成した断層画像を処理する画像処理方法であって、
前記断層信号を取得する工程と、
前記断層信号を用いて前記断層画像を生成する工程と、
を含み、
前記断層画像を生成する工程は、
前記断層信号のうち前記断層画像の画素位置に対応する断層信号に対して統計処理を行うことにより、推定値を推定する工程と、
前記推定値を画素値として用いて生成された断層画像に対してノイズ除去フィルタを適用する工程と、
を含む、画像処理方法。
【請求項１７】
被検体を光干渉断層撮像することにより取得された断層信号を用いて生成した断層画像を処理する画像処理方法であって、
前記断層信号を取得する工程と、
前記断層信号を用いて前記断層画像を生成する工程と、
を含み、
前記断層画像を生成する工程は、前記断層信号のうち前記断層画像の画素位置に対応する断層信号に対して統計処理を行うことにより、推定値を推定する工程を含み、
前記推定値を推定する工程においては、前記断層信号のうち前記推定値を推定する画素位置及び該画素位置の周囲の画素位置に対応する断層信号に対して統計処理を行うことにより、前記推定値を推定し、
前記断層画像を生成する工程においては、前記推定値を画素値として前記断層画像を生成する、画像処理方法。
【請求項１８】
プロセッサーによって実行されると、該プロセッサーに、請求項１５乃至１７のいずれか一項に記載の画像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、画像処理装置、光干渉断層撮像装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、眼科分野において、非侵襲で眼底及び前眼部の断層を観察／計測できる光干渉断層撮像法（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）を用いた装置（以下、ＯＣＴ装置という。）が普及している。ＯＣＴ装置は、低コヒーレント光（測定光）を被検眼に照射し、その被検眼からの戻り光を参照光と合波させた干渉光を用いて、被検眼の断層に関する情報を得る装置である。ＯＣＴ装置では、低コヒーレント光を被検眼の眼底上に走査することで、断層画像の取得を行うことができる。ＯＣＴ装置は、医療において研究から臨床まで広く使われている。
【０００３】
ＯＣＴは、タイムドメインＯＣＴ及びフーリエドメインＯＣＴの２種に大別されている。さらに、フーリエドメインＯＣＴには、スペクトラルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）とスウェプトソースＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）とがある。フーリエドメインＯＣＴは、広い波長帯域を有する光源を利用し、干渉光を分光して信号取得を行い、取得した信号にフーリエ変換等を行うことで、被検体の断層の情報を取得することができる。ＳＤ−ＯＣＴでは、分光器により空間的に光を分光する。これに対し、ＳＳ−ＯＣＴでは、時間的に異なる波長の光を発する光源を用いて時間的に光を分光する。
【０００４】
ＯＣＴで取得される前眼部や眼底の断層画像は、単一の断層画像だけでもそれら組織の状態を観察することが可能である。しかしながら、微弱な信号しか取得できない屈折率差の小さい組織である硝子体や、眼底組織の深部に存在する脈絡膜などを単一の断層画像だけで詳細に観察／計測を行うことは、取得した信号が、装置が有するノイズに埋もれてしまうため困難であった。
【０００５】
この問題に対して、従来から、被検体の同一箇所を複数回撮影して取得した複数枚の断層画像を平均化することで、単一の断層画像が有するノイズを抑制し、より精細な断層画像を生成する手法がとられてきた。
【０００６】
その一方で、この平均化により生成された断層画像は、原理的に信号強度が低い領域ではコントラストが低くなってしまうことが、最近の研究で明らかにされてきている。非特許文献１によると、ＯＣＴの信号強度はライス分布となるため、特に信号強度が低い領域では信号強度の平均化により、信号強度に値が大きくなる方向のバイアスがかかってしまうことが分かっている。そのため、平均化を行った断層画像では、信号強度が低い領域において、実際の信号強度よりも高い信号強度に基づいて画像化されてしまい、信号強度が高い領域と低い領域のコントラストが低くなってしまう。
【０００７】
断層画像の平均化によりコントラストが低くなってしまうことに鑑みて、非特許文献１では、統計処理の一種であるＭＡＰ推定（Ｍａｘｉｍｕｍ  ａ  ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ  ｅｓｔｉｍａｔｅ）処理を用いて、断層画像を生成する手法が提案されている。当該手法では、ＭＡＰ推定により、断層画像の平均化と比較して、信号強度としてより実際の信号に近い値を推定し断層画像を生成することで、高いコントラストの断層画像を得ている。非特許文献１によれば、当該手法により、従来の平均化した断層画像と比較して、眼底深部の脈絡膜のコントラストが高く、詳細な観察／計測に適した断層画像が生成されている。非特許文献１に記載の方法では、断層画像のすべての画素について、同一箇所の複数枚の断層画像における各画素の信号強度に関する尤度を計算し、尤度の積が最大となる信号強度を真の信号強度として推定している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Chan AC, Kurokawa K, Makita S, Miura M, Yasuno Y., Maximum a posteriori estimator for high-contrast image composition of optical coherence tomography, Opt Lett., 2016;41(2):321, doi:10.1364/OL.41.000321.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、非特許文献１に記載の方法では、断層画像のすべての画素について上記推定を行うため、計算量が非常に多くなり、結果を算出するのに時間がかかってしまう。そのため、撮影を適切に行えたか否かの判断に時間がかかるため、例えば、被検者が長時間ＯＣＴ装置に顔を置いたままとなる場合が生じるなど、被検者に身体的な負担を与えてしまう場合がある。また、ＯＣＴ装置を操作する検者にとっても、例えば、撮影を適切に行えたか否かの判断が遅くなるため一人の撮影に要する時間が長くなり、多数の被検者の撮影が困難になるなどの問題が生じてしまう。
【００１０】
また、非特許文献１に記載のＭＡＰ推定処理では、真の信号強度に対して取得されるＯＣＴの信号強度の分布を信号特性及びノイズ特性から仮定し、多数の信号取得結果の分布に基づく信号の出現確率が最大となる真の信号強度を推測する。そのため、例えば、測定中に目が動いて目からの反射信号の強度が変化する、又は外乱によってノイズ量が変化するなどの外的要因に起因して、信号取得結果に正しく測定されていない結果が含まれる場合、推測結果の揺れに繋がってしまう。
【００１１】
ここで、外的要因によって生じる信号強度の変化に対して、測定される信号強度が大きい場合には影響は非常に小さい。しかしながら、測定される信号強度が小さい場合には、外的要因による微小な信号強度の変化は、推定結果の大きな揺れを引き起こすことがある。その結果、例えば眼底の断層画像を撮影した場合、特に信号強度の低い領域である硝子体や強膜、脈絡膜では、画像上でザラツキが目立ってしまうことがあった。
【００１２】
さらに、非特許文献１に記載のＭＡＰ推定処理による断層画像の高コントラスト化は統計的な推定技術であるため、用いる画素数（断層画像枚数）が多ければ多いほど、より信頼性の高い真値を推定することができる。
【００１３】
しかしながら、眼底の断層画像を撮影する間は当然ながら、被検者は眼を開け続けていなければならない。そのため、多数枚の断層画像を撮影する際には、被検者に非常に負担を強いることとなる。また、多数枚の断層画像の撮影には時間が長くかかるため、被検者には時間的負担がかかる。これに加え、撮影時間が長くなると、撮影に失敗する可能性が高くなり再撮影を行う必要が出るなど、被検者へのさらなる負担も生じる。
【００１４】
そこで、本発明は統計処理を用いた高コントラストな断層画像の生成に係る少なくとも１つの上記問題点を改善することができる、画像処理装置、光干渉断層撮像装置、画像処理方法、及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の一実施態様による画像処理装置は、被検体の略同一箇所を走査するように制御された測定光を用いて複数回光干渉断層撮像することにより取得された複数組の断層信号を用いて生成した断層画像を処理する画像処理装置であって、前記複数組の断層信号を取得する取得部と、前記複数組の断層信号を用いて、前記断層画像の各画素位置において代表値を生成し、各画素位置における代表値を画素値として前記断層画像を生成する生成部とを備え、前記生成部は、前記複数組の断層信号のうちの少なくとも１組の断層信号を用いて、前記断層画像においてコントラストが低下する対象領域を特定する領域特定部と、前記対象領域の各画素位置において、前記複数組の断層信号のうち該画素位置に対応する複数の断層信号に対して統計処理を行うことにより、推定値を推定する推定部とを含み、前記生成部は、前記対象領域では前記推定値を前記代表値として前記断層画像を生成する。
【００１６】
本発明の他の実施態様に係る画像処理装置は、被検体を光干渉断層撮像することにより取得された断層信号を用いて生成した断層画像を処理する画像処理装置であって、前記断層信号を取得する取得部と、前記断層信号を用いて前記断層画像を生成する生成部とを備え、前記生成部は、前記断層信号のうち前記断層画像の画素位置に対応する断層信号に対して統計処理を行うことにより、推定値を推定する推定部と、前記推定値を画素値として用いて生成された断層画像に対してノイズ除去フィルタを適用するフィルタ部とを含む。
【００１７】
本発明の更なる他の実施態様に係る画像処理装置は、被検体を光干渉断層撮像することにより取得された断層信号を用いて生成した断層画像を処理する画像処理装置であって、前記断層信号を取得する取得部と、前記断層信号を用いて前記断層画像を生成する生成部とを備え、前記生成部は、前記断層信号のうち前記断層画像の画素位置に対応する断層信号に対して統計処理を行うことにより、推定値を推定する推定部を含み、前記推定部は、前記断層信号のうち前記推定値を推定する画素位置及び該画素位置の周囲の画素位置に対応する断層信号に対して統計処理を行うことにより、前記推定値を推定し、前記生成部は、前記推定値を画素値として前記断層画像を生成する。
【００１８】
本発明の更なる他の実施態様による画像処理方法は、被検体を光干渉断層撮像することにより取得された断層信号を用いて生成した断層画像を処理する画像処理方法であって、前記断層信号を取得する工程と、前記断層信号を用いて前記断層画像を生成する工程とを含み、前記断層画像を生成する工程は、前記断層信号を用いて、前記断層画像においてコントラストが低下する対象領域を特定する工程と、前記断層信号のうちの前記対象領域の断層信号に対して統計処理を行うことにより、推定値を推定する工程とを含み、前記断層画像を生成する工程においては、前記対象領域では前記推定値を画素値として前記断層画像を生成する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、統計処理を用いた高コントラストな断層画像の生成に係る問題点を改善することができる、画像処理装置、光干渉断層撮像装置、画像処理方法、及びプログラムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【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】実施例１による撮像光学系の概略的な構成を示す。
【図３】実施例１による制御部の概略的な構成を示す。
【図４Ａ】実施例１による表示部の表示画面の一例を示す。
【図４Ｂ】実施例１による表示部の表示画面の一例を示す。
【図５】実施例１による断層画像撮影処理のフローチャートを示す。
【図６】実施例１による断層画像撮影処理を説明するための図である。
【図７】実施例１によるＭＡＰ推定処理のフローチャートを示す。
【図８】確率密度マップの一例を示す。
【図９】実施例１による断層画像撮影処理によって得たＡスキャンデータのプロファイルの一例を示す。
【図１０】実施例２による断層画像撮影処理のフローチャートを示す。
【図１１】実施例２による表示部の表示画面の一例を示す。
【図１２】実施例３による断層画像撮影処理のフローチャートを示す。
【図１３】実施例１乃至３の変形例による領域特定処理を説明するための図である。
【図１４】実施例４に係る制御部の概略的な構成を示す。
【図１５】実施例４に係る表示部の表示画面の一例を示す。
【図１６】実施例４に係る断層画像撮影処理のフローチャートを示す。
【図１７】実施例４に係るＭＡＰ推定処理のフローチャートを示す。
【図１８】実施例４に係るノイズ低減を説明するための図である。
【図１９】実施例５に係る制御部の概略的な構成を示す。
【図２０】実施例５に係る断層画像撮影処理のフローチャートを示す。
【図２１】実施例５に係る領域特定処理を説明するための図である。
【図２２】実施例５の変形例に係る断層画像撮影処理のフローチャートを示す。
【図２３】実施例６に係る領域特定処理を説明するための図である。
【図２４】実施例７に係る制御部の概略的な構成を示す。
【図２５】実施例７に係る断層画像撮影処理のフローチャートを示す。
【図２６】実施例７に係る範囲ＭＡＰ推定処理のフローチャートを示す。
【図２７】ノイズ低減を説明するための図である。
【図２８】実施例７の変形例に係る重み付けを説明するための図である。
【図２９】実施例８に係る制御部の概略的な構成を示す。
【図３０】実施例８に係る断層画像撮影処理のフローチャートを示す。
【図３１】実施例８に係る領域特定処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明を実施するための例示的な実施形態及び実施例を、図面を参照して詳細に説明する。ただし、以下の実施形態及び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。
【００２２】
（実施形態１）
上述のように非特許文献１に記載のＭＡＰ推定処理では、断層画像のすべての画素について上記推定を行うため、計算量が非常に多くなり、結果を算出するのに時間がかかってしまう。そのため、被検者に身体的な負担を与えてしまう場合や多数の被検者の撮影が困難になる場合が生じてしまう。そこで、本発明の実施形態１では、平均化画像よりも高いコントラストの断層画像を、より短時間で生成することができる光干渉断層撮像装置を提供する。
【００２３】
以下、本実施形態の実施例を説明する前に、本実施形態について概略的に説明する。本実施形態では、高コントラストな断層画像を短時間で生成するために、ＭＡＰ推定を行う画素を限定することにより、多大な時間を要する計算量を減少させる。本実施形態により、従来の平均化した断層画像よりも高コントラストな断層画像を、非特許文献１に記載された方法と比較してより短時間で生成可能な理由について、以下で説明する。
【００２４】
信号強度が低い場合におけるライス分布では、信号強度の正の方向に対して凸な非対称性に起因して、平均化を行う際に信号強度に値が大きくなる方向のバイアスが生じてしまう。そのため、上述のように、複数の断層画像を平均化して断層画像を生成する場合には、信号強度が低い領域では実際の信号強度よりも高い信号強度に基づいて断層画像が生成されてしまう。そのような領域に対して、非特許文献１に開示された手法では、ＭＡＰ推定によって、より実際の信号強度に近い値を算出することができる。なお、ここでいう信号強度とは、主に画素の画素値である輝度値を指すが、画素に対応する信号の値であればよい。そのため、当該信号強度は、例えば、干渉信号をフーリエ変換した後の信号やこれに対して何らかの信号処理を施した信号の強度を含む。
【００２５】
一方で、従来から、ライス分布では実際の信号の値（信号強度）がノイズに対し十分に大きければ、分布はガウス分布に近づくことが知られている。そのため、信号強度が高い場合にはＯＣＴ断層画像の平均化とＭＡＰ推定の結果に差が出ないことが理解される。
【００２６】
ここで、従来の平均したＯＣＴ断層画像をより高コントラストな画像とするためには、実際の信号強度が低い画素に対してＭＡＰ推定を行うことで、平均化画像の該当画素と比較して、画素値をより実際の信号強度に近い低い値とすることができればよい。これに対し、信号強度の高い画素に関しては、ＭＡＰ推定の結果と平均化した結果に差異はないため、ＭＡＰ推定を行う必要がない。
【００２７】
上述のように、ＭＡＰ推定を行う場合には平均化を行う場合に比べて、計算量が著しく多くなる。そのため、信号強度が高い画素においては平均化処理を行い、信号強度が低い画素のみＭＡＰ推定処理を行うことで、断層画像の全画素に対してＭＡＰ推定を行った場合と同等の高コントラストな断層画像を、より短時間で生成することができる。
【００２８】
本実施形態において、各画素に対する処理内容をＭＡＰ推定と平均化で分ける判断の基準の基礎は、各画素における信号強度である。例えば、平均化した断層画像を用いて信号強度のヒストグラムを計算し、そのヒストグラムの下位１０パーセンタイルを閾値として、該閾値以下の信号強度の場合にＭＡＰ推定を行うなどが考えられる。また、別の方法として、ヒストグラムの形状を利用した閾値の設定方法なども考えられる。
【００２９】
さらに別の方法として、従来のＯＣＴに備わっている眼底組織の層構造を識別するセグメンテーション機能を利用した判断方法も考えられる。例えば、眼の構造から、信号強度が低い領域としては屈折率差が小さいため信号強度が低くなる硝子体や、眼底深部のためＯＣＴの測定用光が届き難い脈絡膜等は、信号強度が低い領域として知られている。そのため、断層画像に対しセグメンテーション処理を行い、硝子体や脈絡膜の領域を抽出し、抽出した領域についてＭＡＰ推定処理を行い、それ以外の領域に関して平均化処理を行う等の方法も考えられる。
【００３０】
このような処理を行うことで、信号強度が低いと考えられる領域を特定できる。本実施形態では、特定した領域のみに対して、多くの計算量を必要とするＭＡＰ推定処理を行うことで、高コントラストな断層画像を短時間で生成することができる。
【００３１】
（実施例１）
以下、図１乃至９を参照して、本実施形態の実施例１による光干渉断層撮像装置（ＯＣＴ装置）について説明する。図１は、本実施例によるＯＣＴ装置１の概略的な構成を示す。ＯＣＴ装置１には、撮像光学系１００、制御部２００（画像処理装置）、及び表示部３００が設けられている。
【００３２】
撮像光学系１００は、被検体である被検眼に測定光を照射し、被検眼からの戻り光と参照光との干渉光を検出して干渉信号を生成する。制御部２００は、撮像光学系１００及び表示部３００に接続されており、これらを制御する。また、制御部２００は、撮像光学系１００によって生成された干渉信号を取得し、被検眼の断層画像を生成することができる。表示部３００は、制御部２００から送られる、各種画像や被検眼の情報などを表示することができる。
【００３３】
ここで、制御部２００は、汎用コンピュータを用いて構成してもよいし、撮像光学系１００の専用のコンピュータとして構成してもよい。表示部３００は、任意のディスプレイを用いて構成することができる。なお、本実施例においては、制御部２００や表示部３００は撮像光学系１００と別個の構成としているが、これらの全部又は一部を一体的に構成してもよい。
【００３４】
（撮像光学系の構成）
次に、図２を参照して、本実施例に係る撮像光学系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。
【００３５】
撮像光学系１００においては、被検眼１４０に対向して対物レンズ１０１が設置されている。対物レンズ１０１の光軸上にはダイクロイックミラー１０２及びダイクロイックミラー１０３が設けられている。対物レンズ１０１からの光路は、ダイクロイックミラー１０２，１０３によって、ＯＣＴ光学系の光路Ｌ１、内部固視灯及び眼底観察系の光路Ｌ２、並びに前眼部観察系の光路Ｌ３に、光路を通過する光の波長帯域ごとに分岐される。本実施例では、ダイクロイックミラー１０２の透過方向にＯＣＴ光学系の光路Ｌ１並びに内部固視灯及び眼底観察系の光路Ｌ２が配置され、反射方向に前眼部観察系の光路Ｌ３が配置される。また、ダイクロイックミラー１０３の透過方向に内部固視灯及び眼底観察系の光路Ｌ２が配置され、反射方向にＯＣＴ光学系の光路Ｌ１が配置される。しかしながら、これらの光路の配置は当該配置に限られず、ダイクロイックミラー１０２，１０３の透過方向及び反射方向にそれぞれ逆の配置となるように各光路が配置されてもよい。
【００３６】
光路Ｌ２には、レンズ１０４，１０５、ダイクロイックミラー１３４、内部固視灯１０６、及び眼底観察用のＣＣＤ１１１が設けられている。なお、眼底観察系の光路に配置される構成要素は眼底観察光学系を構成する。レンズ１０４は合焦レンズであり、光路Ｌ２を通過する光の合焦調整のため、制御部２００によって制御される不図示のモータにより、図中矢印で示される光軸方向に駆動される。光路Ｌ２は、ダイクロイックミラー１３４によって内部固視灯１０６への光路と、ＣＣＤ１１１への光路とに分岐される。本実施例では、ダイクロイックミラー１３４の透過方向に内部固視灯１０６が配置され、反射方向にＣＣＤ１１１が配置される。なお、ダイクロイックミラー１３４の透過方向にＣＣＤ１１１が配置され、反射方向に内部固視灯１０６が設けられてもよい。
【００３７】
ＣＣＤ１１１は不図示の眼底観察用照明光の波長、具体的には７８０ｎｍ付近に感度を有する。内部固視灯１０６は可視光を発生して被検者の固視を促すために用いられる。
【００３８】
眼底観察用光源から発せられ被検眼１４０によって反射された戻り光は、対物レンズ１０１、及びダイクロイックミラー１０２，１０３を透過し、光路Ｌ２に入射する。光路Ｌ２に入射した戻り光は、レンズ１０４，１０５を通った後、ダイクロイックミラー１３４によって反射され、ＣＣＤ１１１へと導かれる。ＣＣＤ１１１は、入射した被検眼１４０からの戻り光を検出し、戻り光に対応する信号を生成する。制御部２００は、ＣＣＤ１１１によって生成された信号に基づいて被検眼１４０の眼底Ｅｒの正面画像を得ることができる。
【００３９】
内部固視灯１０６から発せられた光は、ダイクロイックミラー１３４、レンズ１０５，１０４、ダイクロイックミラー１０３，１０２、及び対物レンズ１０１を通り、被検眼１４０に入射する。内部固視灯１０６は、被検眼１４０上の任意の位置に任意の形状の光を固視標として提供することができ、被検者の固視を促すことができる。
【００４０】
なお、眼底観察光学系の構成は上記構成に限られず、例えば、照明光を被検眼に対して走査するＳＬＯ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｏｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：走査型検眼鏡）の構成を有していてもよい。この場合には、ＳＬＯ光学系の走査手段の動きに合わせて内部固視灯１０６を点滅させることによって、被検眼１４０上の任意の位置に任意の形状の光を固視標として提供することができ、被検者の固視を促すことができる。
【００４１】
次に、前眼部観察系の光路Ｌ３について説明する。前眼部観察系の光路Ｌ３には、レンズ１０７，１０９、スプリットプリズム１０８、及び赤外光を検知する前眼部観察用のＣＣＤ１１０が設けられている。なお、前眼部観察系の光路Ｌ３に配置されるこれらの構成要素は、前眼部観察光学系（撮影手段）を構成する。
【００４２】
光路Ｌ３では、不図示の光源から９７０ｎｍ付近の波長を有する前眼部観察用の光が被検眼１４０の前眼部に対して照射される。被検眼１４０の前眼部からの反射光は対物レンズ１０１、ダイクロイックミラー１０２、及びレンズ１０７を介してスプリットプリズム１０８に入射する。スプリットプリズム１０８は、被検眼１４０の瞳孔と共役な位置に配置されている。スプリットプリズム１０８から出射された光はレンズ１０９を介してＣＣＤ１１０に入射する。
【００４３】
ＣＣＤ１１０は、９７０ｎｍ付近の波長を有する光を検出するものであり、前眼部からの反射光を検出し、前眼部からの反射光に対応する信号を生成する。制御部２００は、ＣＣＤ１１０によって生成された信号に基づいて、被検眼１４０の前眼部の画像を生成することができる。この際、制御部２００は、ＣＣＤ１１０によってスプリットプリズム１０８を通った反射光を検出することで、前眼部のスプリット像から被検眼１４０に対する撮像光学系１００のＺ方向（深さ方向）の距離を検出することができる。
【００４４】
次に光路Ｌ１について説明する。光路Ｌ１は前述の通りＯＣＴ光学系の光路を構成しており、被検眼１４０の断層画像を形成するための干渉信号の取得に用いられる。光路Ｌ１には、Ｘスキャナ１３１、Ｙスキャナ１３２、及びレンズ１１２，１１３が配置されている。
【００４５】
Ｘスキャナ１３１及びＹスキャナ１３２は、測定光を被検眼１４０の眼底Ｅｒ上で走査する走査手段を構成する。Ｘスキャナ１３１及びＹスキャナ１３２は、制御部２００によって制御される不図示のガルバノモータにより駆動される。Ｘスキャナ１３１は測定光をＸ方向に走査するために用いられ、Ｙスキャナ１３２は測定光をＹ方向に走査するために用いられる。なお、Ｘスキャナ１３１及びＹスキャナ１３２は、ガルバノミラー等の任意の偏向ミラーを用いて構成されることができる。本実施例では、Ｘスキャナ１３１及びＹスキャナ１３２によって走査手段を構成しているが、走査手段の構成はこれに限られない。走査手段は、ＭＥＭＳミラー等の１枚で２次元方向に光を偏向させられる偏向ミラーによって構成されてもよい。
【００４６】
レンズ１１２は、被検眼１４０の眼底Ｅｒに対する、ＯＣＴ測定光学系の光ファイバー１１５から出射する測定光の合焦調整のために用いられる合焦レンズである。レンズ１１２は、制御部２００によって制御される不図示のモータにより、図中矢印で示される測定光の光軸方向に駆動される。この合焦調整によって眼底Ｅｒからの戻り光は同時に光ファイバー１１５の先端にスポット状に結像されて入射される。なお、光ファイバー１１５、光路Ｌ１に配置される各光学部材、ダイクロイックミラー１０２，１０３、及び対物レンズ１０１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。
【００４７】
光ファイバー１１５は、光カプラー１１９に接続されている。光カプラー１１９には、ＯＣＴ測定光学系の光ファイバー１１５、光源１１４に接続された光ファイバー１１６、ＯＣＴ参照光学系の光ファイバー１１７、及び分光器１２３に接続された光ファイバー１１８が接続されている。光カプラー１１９は、光源１１４からの光を測定光と参照光に分割する分割器、及び被検眼１４０からの測定光の戻り光と参照光とを干渉させ、干渉光を発生させる干渉部として機能する。
【００４８】
光源１１４は代表的な低コヒーレント光源であるＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ  Ｄｉｏｄｅ）である。本実施例では、光源１１４として、出射する光の中心波長が８５５ｎｍ、波長バンド幅が約１００ｎｍのものを用いている。なお、光源１１４の構成はこれに限られず、所望の構成に応じて任意の光源を用いることができる。
【００４９】
光源１１４から出射された光は光ファイバー１１６を通じ、光カプラー１１９を介して、光ファイバー１１５等のＯＣＴ測定光学系を伝播する測定光と光ファイバー１１７等のＯＣＴ参照光学系を伝播する参照光とに分割される。測定光は前述のＯＣＴ光学系の光路Ｌ１を通じ、観察対象である被検眼１４０の眼底Ｅｒに照射され、網膜による反射や散乱により、戻り光として同じ光路を通じて光カプラー１１９に到達する。
【００５０】
一方、参照光は光ファイバー１１７、レンズ１２０、及び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ガラス１２１を介して参照ミラー１２２に到達し反射される。そして同じ光路を戻り、光カプラー１１９に到達する。ここで、光ファイバー１１７、レンズ１２０、分散補償ガラス１２１、及び参照ミラー１２２はＯＣＴ参照光学系を構成する。
【００５１】
被検眼１４０からの測定光の戻り光と参照光は、光カプラー１１９によって合波され干渉光となる。測定光の光路長と参照光の光路長とがほぼ等しい状態となったときに、測定光の戻り光と参照光は互いに干渉し、干渉光となる。参照ミラー１２２は、制御部２００によって制御される不図示のモータ及び駆動機構により、図中矢印で示される参照光の光軸方向に調整可能に保持され、被検眼１４０の被測定部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１１８を介して分光器１２３に導かれる。
【００５２】
分光器１２３（光検出部）には、レンズ１２４，１２６、回折格子１２５、及びラインセンサ１２７が設けられている。光ファイバー１１８から出射された干渉光は、レンズ１２４を介して略平行光となった後、回折格子１２５で分光され、レンズ１２６によってラインセンサ１２７に結像される。なお、ラインセンサ１２７は、干渉光を受光して、干渉光に応じた出力信号を生成し、出力する受光素子の一例として示される。制御部２００は、ラインセンサ１２７によって生成された信号に基づいて、被検眼１４０の眼底Ｅｒの断層に関する情報を取得し、眼底Ｅｒの断層画像を生成することができる。
【００５３】
（制御部２００の構成）
図３を参照して、制御部２００の構成について説明する。図３は、制御部２００の概略的な構成を示すブロック図である。制御部２００には、画像生成部２１０、取得部２２０、駆動制御部２３０、記憶部２４０、及び表示制御部２５０が設けられている。
【００５４】
取得部２２０は、撮像光学系１００のＣＣＤ１１０，１１１、及びラインセンサ１２７から各種信号を取得する。また、取得部２２０は、断層画像生成部２１３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。
【００５５】
画像生成部２１０には、前眼画像生成部２１１、眼底画像生成部２１２、断層画像生成部２１３、領域特定部２１４、演算部２１５、及び推定部２１６が設けられている。
【００５６】
前眼画像生成部２１１は、取得部２２０によって取得されたＣＣＤ１１０からの信号に基づいて被検眼１４０の前眼画像を生成する。眼底画像生成部２１２は、取得部２２０によって取得されたＣＣＤ１１１からの信号に基づいて被検眼１４０の眼底画像を生成する。
【００５７】
断層画像生成部２１３は、取得部２２０によって取得されたラインセンサ１２７からの干渉信号に基づいて被検眼１４０の断層画像を生成する。より具体的には、断層画像生成部２１３は、上述の一連の処理によりラインセンサ１２７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、断層画像生成部２１３は被検眼１４０の眼底Ｅｒ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。
【００５８】
Ｘスキャナ１３１及びＹスキャナ１３２によって測定光を眼底Ｅｒ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スキャナ１３１によって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１４０の眼底Ｅｒ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。
【００５９】
また、断層画像生成部２１３は、演算部２１５によって演算された演算値を用いてノイズが低減された断層画像を生成する。さらに、断層画像生成部２１３は、演算部２１５によって演算された演算値や推定部２１６によって推定された推定値を用いて高コントラストな断層画像を生成する。
【００６０】
領域特定部２１４は、断層画像生成部２１３によって生成された断層画像に基づいて、信号強度が低い対象領域（コントラストが低下する領域）を特定する。なお、領域特定部２１４は、取得部２２０によって取得されたフーリエ変換後の信号等に基づいて、対象領域を特定してもよい。
【００６１】
演算部２１５は、断層画像生成部２１３によって生成された複数の断層画像に基づいて、各画素位置における演算値を演算する。本実施例においては、演算部２１５は、複数の断層画像の各画素位置における輝度値の加算平均値（算術平均値）を演算値として演算する。なお、演算値は加算平均値に限られず、例えば、中央値、最頻値、又は最大値等であってもよい。なお、演算部２１５は、取得部２２０によって取得されたフーリエ変換後の信号等に基づいて、各画素位置における演算値を演算してもよい。
【００６２】
推定部２１６は、断層画像生成部２１３によって生成された複数の断層画像に対してＭＡＰ推定処理を行い、干渉信号の真値の推定値を推定する。なお、推定部２１６は、取得部２２０によって取得されたフーリエ変換後の信号等に基づいて、各画素位置における推定値を推定してもよい。
【００６３】
駆動制御部２３０は、光源１１４、Ｘスキャナ１３１及びＹスキャナ１３２等の、撮像光学系１００の各構成要素の駆動を制御する。記憶部２４０は、画像生成部２１０によって生成された各種画像や入力された被検者の情報、制御部２００を構成するプログラム等を記憶する。表示制御部２５０は、表示部３００を制御し、記憶部２４０に記憶された各種画像や被検者の情報等を表示部３００に表示させる。
【００６４】
なお、制御部２００の各構成要素は、制御部２００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、制御部２００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２４０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。
【００６５】
（断層画像の撮影処理）
以下、図４Ａ乃至９を参照して、本実施例に係る断層画像の撮影処理について説明する。図４Ａは、表示部３００で表示する制御／画像表示用ＧＵＩのプレビュー画面４００の一例を示す。図４Ｂは、表示部３００で表示する制御／画像表示用ＧＵＩのレポート画面４０６の一例を示す。図４Ａに示すプレビュー画面４００は、撮影開始の指示、撮像光学系１００のアライメント調整、及び撮影する部位の位置の調整等を行うために表示される画面である。一方、図４Ｂに示すレポート画面４０６は、撮影によって生成された高画質な断層画像４０７，４０８を表示する画面である。本実施例では、不図示の入力機器を用いて、図４Ａに示すプレビュー画面４００上で高コントラストモードボタン４０５を押し、高コントラストモードをＯＮにすることで、高コントラストな断層画像を生成する機能を利用することができる。
【００６６】
本実施例では、図４Ａに示すプレビュー画面４００にて撮影準備を整えたのちに、ＯＣＴ装置１を用いて被検者の眼底Ｅｒを撮影する。具体的には、まず、撮像光学系１００の顔受け部に被検者の顔を載せ、測定光が被検眼１４０の瞳に入るように、被検眼１４０に対する撮像光学系１００のアライメントを行う。本実施例では、検者がプレビュー画面４００上の前眼画像４０１や眼底プレビューに表示される眼底画像４０２を見ながら、撮像光学系１００を不図示の駆動ステージを用いてＸＹＺ方向に移動させて、撮像光学系１００のアライメントを行う。なお、制御部２００によって、前眼画像４０１等を解析し、解析結果に基づいて撮像光学系１００の駆動を制御して、被検眼１４０に対する撮像光学系１００のアライメントを行ってもよい。
【００６７】
次に、スキャンモード４０３に表示される略同一箇所を複数回撮影するスキャンモードを選択し、撮影ボタン４０４又は撮像光学系１００に付随する撮影ボタンを押して撮影を開始する。
【００６８】
図５は本実施例に係る断層画像の撮影処理のフローチャートを示す。撮影が開始されると、処理はステップＳ５０１に移行する。ステップＳ５０１では、断層画像生成部２１３が、ＯＣＴ光学系におけるノイズ信号として、バックグラウンドデータを取得する。バックグラウンドデータは、例えば、測定光の戻り光を遮断して参照光のみの光信号を取得することで、取得される。なお、断層画像生成部２１３は、予め装置ごとに測定され、記憶部２４０に記憶されているバックグラウンドデータ等のノイズ情報を取得してもよい。
【００６９】
ステップＳ５０２では、撮像光学系１００によって被検眼１４０の眼底Ｅｒの略同一箇所（走査ライン）をＮ回撮像する。具体的には、駆動制御部２３０が撮像光学系１００の各構成要素を制御して、被検眼１４０の略同一箇所をＮ回光干渉断層撮像する。これにより、取得部２２０は、Ｎ回分のＢスキャンによって得られた、Ｎ組の干渉信号を取得する。なお、本実施例では、Ｎ＝５０とし、５０回光干渉断層撮像することとしているが、撮像回数はこれに限られない。撮像回数であるＮは、断層画像のＭＡＰ推定処理及び加算平均処理を行うための所望の枚数の断層画像が得られるように、２以上の任意の数であってよい。また、以下において、１回のＢスキャンに対応する干渉信号の集合を１組の干渉信号という。なお、略同一箇所とは、完全に同一の箇所だけでなく、同一箇所から僅かにずれた箇所も含むものとする。
【００７０】
ステップＳ５０３において、断層画像生成部２１３は、取得部２２０で取得された１組ごとの干渉信号に基づいて１枚の断層画像を生成し、合計でＮ枚の断層画像を生成する。断層画像生成部２１３は、取得部２２０で取得された１組の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して１枚の断層画像を生成する。断層画像の生成処理は、既知である任意の処理方法によって行われてよい。
【００７１】
次にステップＳ５０４において、断層画像生成部２１３は、取得した略同一箇所のＮ枚の眼底Ｅｒの断層画像同士について、眼底形状等の断層画像中の特徴等を利用して位置合わせを行う。
【００７２】
具体的には、まず断層画像生成部２１３は、Ｎ枚の断層画像のうち任意の１枚をテンプレートとして選択する。例えば、断層画像生成部２１３は、テンプレートとして選択する断層画像として、最初に生成された断層画像を選択することができる。また、断層画像生成部２１３は、Ｎ枚の断層画像において互いにすべての組み合わせで相関を計算し、フレーム別に相関係数の和を求め、その和が最大となる断層画像をテンプレートとして選択してもよい。
【００７３】
次に、断層画像生成部２１３は、断層画像ごとにテンプレートと照合し、断層画像ごとに位置ずれ量（δＸ、δＹ、δθ）を求める。ここで、δＸはＸ方向のずれ量、δＹはＹ方向のずれ量、δθは回転方向のずれ量を示す。具体的には、断層画像生成部２１３は、テンプレートの位置と角度を変えながら各フレームとの類似度を表す指標であるＮｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＮＣＣ）を計算する。断層画像生成部２１３は、計算したＮＣＣの値が最大となるときの、照合される断層画像とテンプレートとの位置の差を位置ずれ量として求める。なお、画像間の類似度を表す指標は、照合されるフレームの画像とテンプレート画像の内の特徴の類似性を表す尺度であればよく、そのような尺度を示す任意の指標に種々変更が可能である。
【００７４】
断層画像生成部２１３は、求めた位置ずれ量（δＸ、δＹ、δθ）に応じて位置補正をテンプレート以外のＮ−１枚の断層画像に適用することで、断層画像の位置合わせを行う。なお、被検者の眼が大きく動いた場合など、眼底形状を利用して画像の位置合わせを行うときに位置が合わない画像を取得している場合がある。そのような場合は、適宜位置が合わない画像の処理を中止し、以降の処理に用いる断層画像の枚数を少なくして処理を進める。代替として、処理を停止した枚数の断層画像を追加で取得し、追加の断層画像について位置合わせを行ってもよい。Ｎ枚の断層画像の位置合わせが実施される結果、各画像における画素の座標が同一の場合、当該画素に表示される眼底Ｅｒの位置も同一位置となる。断層画像の位置合わせが終了すると、処理はステップＳ５０５に移行する。
【００７５】
ステップＳ５０５では、演算部２１５が、位置合わせされたＮ枚の断層画像について、画素ごとにＮ個の画素値の演算値を演算し、断層画像生成部２１３が演算された演算値を各画素の代表値として用いて平均化された断層画像（平均断層画像）を生成する。記憶部２４０は、生成された平均断層画像を記憶する。本実施例では、演算部２１５が、生成される平均断層画像の各画素位置に対応する、Ｎ枚の断層画像中の画素位置の輝度値を加算平均して演算値を演算する。そして、断層画像生成部２１３が、演算された演算値を各画素位置における輝度値（画素値）として用いて、平均断層画像を生成する。なお、上述のように、演算値は加算平均によって求められるもの（算術平均値）に限られず、中央値や最頻値、最大値等であってもよい。
【００７６】
図６（ａ）は、生成された平均断層画像の一例を示す。生成された平均断層画像では、上述のように、信号強度が低い領域はコントラストが低い状態で表される。そのため、図６（ａ）に示す平均断層画像では、硝子体６０１が、コントラストが低い状態で表示される。ステップＳ５０５で、平均断層画像が生成されると、処理はステップＳ５０６に移行する。
【００７７】
ステップＳ５０６では、断層画像生成部２１３が、高コントラストモードがＯＮにされているか否かを判断する。断層画像生成部２１３が、高コントラストモードがＯＮにされていないと判断すると、ステップＳ５１１において表示制御部２５０が、ステップＳ５０５で記憶部２４０に記憶された平均断層画像を表示部３００に表示させて撮像処理を終了する。一方、ステップＳ５０６において、断層画像生成部２１３が、高コントラストモードがＯＮにされていると判断すると、処理はステップＳ５０７に移行する。
【００７８】
ステップＳ５０７では、領域特定部２１４が平均断層画像に対してセグメンテーション処理を行い、信号強度が低い領域である硝子体領域を対象領域として特定する。具体的には、領域特定部２１４は、平均断層画像に対して、メディアンフィルタとＳｏｂｅｌフィルタをそれぞれ適用して画像を生成する（以下、それぞれメディアン画像、Ｓｏｂｅｌ画像ともいう）。次に領域特定部２１４は、生成したメディアン画像とＳｏｂｅｌ画像から、Ａスキャンに対応するデータ毎にプロファイルを生成する。生成されるプロファイルは、メディアン画像では輝度値のプロファイル、Ｓｏｂｅｌ画像では勾配のプロファイルとなる。そして、領域特定部２１４は、Ｓｏｂｅｌ画像から生成したプロファイル内のピークを検出する。領域特定部２１４は、検出したピークの前後やピーク間に対応するメディアン画像のプロファイルを参照することで、網膜層の各領域の境界を抽出する。
【００７９】
本実施例では、領域特定部２１４は、セグメンテーション処理により、内境界膜（ＩＬＭ：Ｉｎｔｅｒｎａｌ  Ｌｉｍｉｔｔｉｎｇ  Ｍｅｍｂｒａｎｅ）を抽出する。領域特定部２１４は、ＩＬＭ境界の網膜と反対側（瞳側）が硝子体であると判断し、ＩＬＭ境界から瞳側の領域（図６（ｂ）に斜線で示す領域６０２）を信号強度が低い領域として知られている硝子体領域として特定する。これにより、領域特定部２１４は、画素値についてＭＡＰ推定を行う対象領域として、硝子体領域を特定する。
【００８０】
なお、領域特定部２１４は、Ｎ枚の断層画像のうちの一枚に対してセグメンテーション処理を行い、信号強度が低い領域を特定し、当該領域を対象領域としてもよい。また、セグメンテーション処理については、上記手法以外の既知の任意の手法を用いて行ってもよい。さらに、本実施例では、硝子体領域を対象領域としたが、信号強度が低い領域として知られている脈絡膜領域等の任意の領域を対象領域として特定してよい。この場合には、領域特定部２１４は、セグメンテーション処理により、脈絡膜等の層を特定し、当該層について対象領域とすることができる。さらに、硝子体領域と脈絡膜領域など複数の領域を対象領域としてもよい。
【００８１】
次にステップＳ５０８において、推定部２１６が、特定された対象領域についてＭＡＰ推定処理を行い、対象領域の各画素位置における推定値を推定する。以下、図７を参照して本実施例によるＭＡＰ推定について説明する。図７は本実施例によるＭＡＰ推定処理のフローチャートを示す。
【００８２】
ＭＡＰ推定処理が開始されると、ステップＳ７０１において、推定部２１６は、ステップＳ５０１で取得されたノイズ信号に基づいてノイズ分散σ２を算出する。
【００８３】
次に、推定部２１６は、ステップＳ７０２において、下記式１と算出したノイズ分散σ２を利用し、真の信号強度νに対する測定される信号強度ａの確率密度を算出し、真の信号強度νに対する測定される信号強度ａの確率密度マップを生成する。
【数１】
2018138159.tif 000003
ここで、式１は、測定される信号強度の確率密度関数であり、ａｎは測定した画素における信号強度、νは真の信号強度、σ２はノイズの分散、Ｉ０は第１種変形ベッセル関数である。なお、本実施例では測定される信号強度として、断層画像における画素の画素値（輝度値）を用いている。ここで、ｎは処理対象の信号強度のインデックスを示し、１つ目の信号強度であればｎ＝１となる。
【００８４】
図８は、真の信号強度νに対する測定される信号強度Ａの確率密度マップの一例を示す。ここで、信号強度Ａは測定される信号強度ａの値を示し、Ａ１やＡ２等は測定対象の信号強度のインデックスに応じた信号強度ではなく、刻み幅ごとの信号強度を示す。すなわち、例えば、Ａ１及びＡ２はａ１及びａ２のように１つ目及び２つ目の測定対象の信号強度を示すものではなく、Ａ２はＡ１に刻み幅分の値を足した値を示す。また、確率密度マップにおけるν及びＡのパラメータの刻み幅（ν１〜ν２等の幅、Ａ１〜Ａ２等の幅）と範囲（ν１〜νｍａｘの範囲、Ａ１〜Ａｍａｘの範囲）は、取得する断層画像に対して十分な階調とダイナミックレンジを有するように予め設定される。
【００８５】
推定部２１６は、設定された刻み幅ごと離れたν及びＡ並びに算出したノイズ分散σ２を式１に代入し、代入したν及びＡに応じた信号強度の確率密度マップを生成する。ここで、信号強度Ａは式１のａｎとして代入される。本実施例では、推定部２１６は、νの値に対してＡの値を逐次変更して確率密度を求め、図８に示す確率密度マップの実線矢印の方向に確率密度を配置して確率密度マップを生成する。なお、推定部２１６は、Ａの値に対してνの値を逐次変更して確率密度を求め、図８に示す確率密度マップの破線矢印の方向に確率密度を配置して確率密度マップを生成してもよい。
【００８６】
次に、ステップＳ７０３において、推定部２１６はＭＡＰ推定を開始する際の、画素位置（座標（ｘ，ｚ））の初期位置を設定する。ここで、座標（ｘ，ｚ）は、生成すべき高コントラストな断層画像（高コントラスト断層画像）における座標を示し、ｘは断層画像におけるＢスキャン方向の位置を示し、ｚは断層画像における深さ方向の位置を示す。なお、生成すべき高コントラスト断層画像における各座標は、平均断層画像及び位置合わせ済みのＮ枚の断層画像における各座標に対応する。上述のように、推定部２１６は、領域特定部２１４で特定された対象領域内の画素についてＭＡＰ推定を行うため、当該初期位置は対象領域内の位置であれば任意の位置でよい。例えば、推定部２１６は対象領域のうち、ｘ及びｚの値が一番小さい座標を初期位置とする。
【００８７】
次に、ステップＳ７０４〜ステップＳ７０６において、推定部２１６は、１〜Ｎ枚目の断層画像の座標（ｘ，ｚ）における各信号強度ａｎに対して真の信号強度νをパラメータとした確率密度を確率密度マップから抽出する。その後、推定部２１６は、抽出した確率密度から、真の信号強度νをパラメータとした確率密度関数を算出する。ここで、真の信号強度νをパラメータとした確率密度関数とは、図８に示す確率密度マップの例における行に対応する。例えば、真の信号強度νをパラメータとした確率密度関数は、図８に示す例では、信号強度ａｎの値がＡ１である場合には、信号強度νの値ν３に対して確率＝０．２が、ν４に対して確率＝０．３が導かれるような関数をいう。なお、図中のｎｍａｘはＮに対応する。
【００８８】
本実施例では、推定部２１６は、処理対象となるｎ枚目の断層画像の座標（ｘ，ｚ）における信号強度ａｎに対して、図８に示す確率密度マップの破線矢印の方向に沿って確率密度を抽出する。なお、位置合わせの際に処理の中止が判断された断層画像がある場合には、推定部２１６は処理の中止が判断された断層画像の枚数を除外した枚数の断層画像について、確率密度を抽出する。推定部２１６がＮ枚分の座標（ｘ，ｚ）における信号強度ａｎに対する真の信号強度νの確率密度を抽出し、真の信号強度νをパラメータとした確率密度関数を算出したら、処理はステップＳ７０７に移行する。
【００８９】
ステップＳ７０７では、推定部２１６が、信号強度ａ１からａＮまでのＮ個の測定された信号強度に関する、真の信号強度νの確率密度関数の積を算出し、算出した積を尤度関数とする。ここで、確率密度関数の積について図８を参照して説明する。例えば、測定された信号強度ａ１が信号強度Ａ１、信号強度ａ２が信号強度Ａ３であった場合、確率密度マップを参照すると、信号強度ａ１及びａ２に対する真の信号強度νがν１である確率はそれぞれ０．１及び０．２である。そのため、この場合において、真の信号強度νがν１である確率はこれら確率の積である０．１×０．２として求められる。同様に、真の信号強度νがν２、ν３、…、及びνｍａｘである確率がそれぞれ求められる。このように、測定された信号強度ａ１からａＮまでの確率密度関数における真の信号強度νについてのそれぞれの確率を乗算したものを確率密度関数の積という。そのため、確率密度関数の積は、測定された信号強度ａ１からａＮに対する真の信号強度νがν１、ν２、…、及びνｍａｘである確率のそれぞれの積を含む。
【００９０】
ステップＳ７０８では、推定部２１６が算出した尤度関数と事前確率の積である事後確率関数（代表的な確率密度関数）において確率が最大となる真の信号強度νを決定する。ここでは、事前確率として常に信号を取得しているという均一の事前確率を考え、事前確率を１とすると、尤度関数がそのまま事後確率関数となる。推定部２１６は、この事後確率関数において確率が最大となるパラメータ（真の信号強度ν）を決定する。
【００９１】
より簡潔には、本実施例においては、推定部２１６は、ステップＳ７０４〜Ｓ７０６において、測定された信号強度ａ１〜ａＮに対して真の信号強度νごとの確率密度を抽出する。その後、ステップＳ７０７において、各信号強度に対して抽出された真の信号強度νごとの確率密度をかけ合わせた、確率密度関数の積を算出する。そして、算出された確率密度関数の積において、確率が最大となる真の信号強度νを決定する。このようにして、決定された真の信号強度νが、推定部２１６によって推定された推定値となる。
【００９２】
ステップＳ７０９では、推定部２１６が、ステップＳ７０８で決定した真の信号強度νを座標（ｘ，ｚ）の推定値として記憶部２４０に記憶させる。
【００９３】
その後、ステップＳ７１０において、推定部２１６は対象領域内のすべての画素位置について推定値を推定したか否かを判断する。推定部２１６が、対象領域内のすべての画素位置について推定値を推定していないと判断したら、処理はステップＳ７１１に移行する。ステップＳ７１１では、推定部２１６が、推定値を推定する画素位置（座標（ｘ，ｚ））を対象領域内で移動させ、その後、処理をステップＳ７０４に戻す。
【００９４】
ステップＳ７１０において、推定部２１６が対象領域内のすべての画素位置について推定値を推定したと判断したら、処理はステップＳ５０９に移行する。
【００９５】
ステップＳ５０９では、断層画像生成部２１３が、平均断層画像における対象領域の各画素位置において、画素値として、推定部２１６によるＭＡＰ推定処理によって推定された推定値を上書きする。これにより、断層画像生成部２１３は、信号強度が低い領域においてＭＡＰ推定による推定値に基づいた画素値を有する高コントラスト断層画像を生成することができる。記憶部２４０は、生成された高コントラスト断層画像を記憶する。
【００９６】
図６（ｃ）は生成された高コントラスト断層画像の一例を示す。図６（ｃ）に示す高コントラスト断層画像では、硝子体６０３が高コントラストな状態で表わされている。
【００９７】
また、図９は、ステップＳ５０５で生成される平均断層画像、及びステップＳ５０９で生成される高コントラスト断層画像におけるＡスキャンに対応する信号強度（輝度値）のプロファイルの一例を示す。図９では、平均断層画像の信号強度に関するプロファイルを実線で示し、ＭＡＰ推定処理を用いた高コントラスト画像の信号強度に関するプロファイルを点線で示している。
【００９８】
図９を参照すると、平均断層画像では、本来信号強度が低い硝子体領域において、信号強度が高くなっており、コントラストが低くなっている。これに対し、ＭＡＰ推定処理を用いた高コントラスト画像では、本来信号強度が低い硝子体領域において真の信号強度として推定された推定値を用いていることから、高いコントラストが保たれていることが分かる。
【００９９】
ステップＳ５１０においては、表示制御部２５０が記憶部２４０に記憶された高コントラスト断層画像を表示部３００に表示させて、撮影処理を終了する。
【０１００】
このように、制御部２００は、信号強度の低い硝子体領域のみに対してＭＡＰ推定処理を行い、信号強度の高い網膜などの他の領域に対しては平均化処理を行う。これにより、制御部２００は、計算量を多く必要とするＭＡＰ推定処理を必要な領域にのみ限定的に実施することができ、短時間で高コントラストな画像を生成することができる。
【０１０１】
以上のように、本実施例による制御部２００は、被検眼１４０の略同一箇所を走査するように制御された測定光を用いて複数回光干渉断層撮像することにより取得された複数の断層画像を用いて生成した断層画像を処理する画像処理装置である。制御部２００は、複数の断層画像の情報を取得する取得部２２０を備える。また、制御部２００は、複数の断層画像の情報を用いて、断層画像の各画素位置において代表値を生成し、各画素位置における代表値を画素値として断層画像を生成する断層画像生成部２１３を含む画像生成部２１０を備える。
【０１０２】
画像生成部２１０は、複数の断層画像の情報を用いて、断層画像においてコントラストが低下する対象領域を特定する領域特定部２１４を備える。また、画像生成部２１０は、複数の断層画像の情報のうち、断層画像の画素位置に対応する複数の断層画像の情報を用いて、該画素位置における演算値を演算する演算部２１５を備える。さらに、画像生成部２１０は、対象領域の各画素位置において、複数の断層画像の情報のうち該画素位置に対応する複数の断層画像の情報に対してＭＡＰ推定処理を行うことにより、推定値を推定する推定部２１６を備える。画像生成部２１０の断層画像生成部２１３は、対象領域では推定値を代表値とし、断層画像の対象領域以外の領域では演算値を代表値として高コントラスト断層画像を生成する。
【０１０３】
対象領域の特定に関して、具体的には、領域特定部２１４は、複数の断層画像の情報のうちの少なくとも１枚の断層画像に基づいて眼底部の層境界を特定する。その後、領域特定部２１４は、特定した層境界と眼の構造から対象領域を特定する。
【０１０４】
ＭＡＰ推定処理に関して、具体的には、推定部２１６は、対象領域の各画素位置に対応する複数の断層画像の情報に対して、所定の確率密度関数を用いて、該画素位置に対応する複数の断層画像の情報の確率密度関数を算出する。その後、推定部２１６は、同一画素位置に対応する複数の断層信号の情報に関する確率密度関数の積を算出する。そして、推定部２１６は、確率密度関数の積において確率が最大となる断層画像の情報を決定し、決定した断層画像の情報の値を推定値とする。
【０１０５】
上記のように、本実施例による制御部２００は、信号強度の低い対象領域のみに対してＭＡＰ推定処理を行い、信号強度の高い網膜などの他の領域に対しては平均化処理を行う。これにより、計算量を多く必要とするＭＡＰ推定処理を効率的に適用し、平均化画像よりも高いコントラストの断層画像を、ＭＡＰ推定処理を全ての画素について行うより短時間で生成することができる。
【０１０６】
なお、本実施例では、加算平均処理、領域特定処理及びＭＡＰ推定処理において信号強度として断層画像の輝度値を用いているが、これら処理に用いられる信号強度は輝度値に限られない。これら処理に用いられる信号は、各画素位置に対応する信号であればよいため、ＯＣＴ光学系で取得した干渉信号をフーリエ変換した後の信号に基づく断層信号であればよい。当該断層信号は、例えば、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、本明細書において、１枚の断層画像に対応する断層信号の集合を１組の断層信号といい、複数の断層画像に対応する断層信号の集合を複数組の断層信号という。
【０１０７】
また、本実施例では、眼底Ｅｒを撮影する例を示したが、撮影対象部は眼底Ｅｒに限るものではなく、前眼部であってもよい。さらに、本実施例では、ＭＡＰ推定を適用する対象領域として、信号強度が低い領域として予め設定された層構造に対応する領域を特定する構成について述べた。しかしながら、対象領域として特定される領域に対応する層構造や組織の設定はこれに限られず、所望の構成に応じて任意に設定されてよい。例えば、検者によって、ＧＵＩを用いて設定されてもよいし、特定の疾病に対応する推奨モードが選択されることで設定されてもよい。
【０１０８】
なお、本実施例では、領域特定部２１４が平均断層画像に基づいて対象領域を特定し、断層画像生成部２１３が対象領域についてＭＡＰ推定による推定値を代表値として、画素値を上書きして高コントラストな断層画像を生成した。しかしながら、高コントラストな断層画像を生成する構成はこれに限られない。例えば、取得したＮ枚の断層画像のうちの少なくとも１枚の断層画像に基づいて対象領域を特定し、対象領域内の画素値については平均化処理を行わずにＭＡＰ推定処理のみを行い、推定値を代表値としてもよい。
【０１０９】
（実施例２）
以下、図１０及び１１を参照して実施例２によるＯＣＴ装置について説明する。本実施例によるＯＣＴ装置は、実施例１によるＯＣＴ装置１と同様の構成を有するため、構成要素に関し同じ参照符号を用いて、説明を省略する。以下、本実施例によるＯＣＴ装置について、実施例１によるＯＣＴ装置１との違いを中心に説明する。
【０１１０】
実施例１によるＯＣＴ装置１においては、セグメンテーション機能を用いてＭＡＰ推定を行う対象領域を特定した。これに対し、本実施例によるＯＣＴ装置では、画素ごとの信号強度を用いてＭＡＰ推定を行う対象領域を特定する。
【０１１１】
また、実施例１によるＯＣＴ装置においては、予め高コントラストモードが選択されている場合に、高コントラスト断層画像を生成した。これに対し、本実施例によるＯＣＴ装置では、断層画像生成部２１３が平均断層画像を生成した後、表示制御部２５０が平均断層画像を表示部３００に表示させ、その後に高コントラスト断層画像を生成するか否かの操作を受け付ける。
【０１１２】
図１０は、本実施例に係る断層画像の撮影処理のフローチャートを示す。本実施例に係る撮影処理はステップＳ１００１〜Ｓ１００４を除いて、実施例１に係る撮影処理と同様であるため、同様の処理に関しては説明を省略する。本実施例に係る撮影処理が開始されると、ステップＳ５０１及びＳ５０２において実施例１に係る撮影処理と同様の処理が行われ、ステップＳ５０２において干渉信号が取得される。
【０１１３】
干渉信号が取得されるとステップＳ１００１において、実施例１に係る撮影処理のステップＳ５０３と同様に、断層画像生成部２１３がＮ枚の断層画像を生成する。ここで、ステップＳ１００１では、さらに記憶部２４０が、高コントラストモードのポスト処理のために、生成されたＮ枚の断層画像を記憶する。その後、実施例１に係る撮影処理のステップＳ５０４及びＳ５０５と同様の処理が行われ、ステップＳ５０５において断層画像生成部２１３が平均断層画像を生成する。
【０１１４】
平均断層画像が生成されると、ステップＳ１００２において、表示制御部２５０が記憶部２４０に記憶された平均断層画像を表示部３００に表示させる。図１１は、この際に表示部３００に表示されるレポート画面１１００の一例を示している。レポート画面１１００には、平均断層画像とともに、高コントラストモードのポスト処理ボタン１１０１が示されている。検者によって、不図示の入力機器を用いて、高コントラストモードのポスト処理ボタン１１０１が押されると、高コントラストモードのポスト処理がＯＮにされる。
【０１１５】
次に、ステップＳ１００３において、断層画像生成部２１３は、高コントラストモードのポスト処理ボタン１１０１が押され、高コントラストモードのポスト処理がＯＮにされたか否かを判断する。断層画像生成部２１３が、高コントラストモードのポスト処理がＯＮにされていないと判断すると、撮影処理が終了される。
【０１１６】
これに対し、断層画像生成部２１３が、高コントラストモードのポスト処理がＯＮにされたと判断すると、処理はステップＳ１００４に移行する。ステップＳ１００４では、領域特定部２１４が、ステップＳ５０５で生成された平均断層画像のヒストグラムを用いて、対象領域を特定する。本実施例では、平均断層画像に含まれる全画素の画素値の１０パーセンタイルの画素値を閾値として、閾値以下の画素値を有する画素を含む領域を対象領域として特定する。これにより、断層画像生成部２１３は、信号強度が低い画素を含む領域を対象領域として特定することができる。
【０１１７】
なお、本実施例では１０パーセンタイルを閾値としているが、閾値の設定はこれに限られない。閾値は、所望の構成に応じて任意に設定されてよい。閾値として、例えば、２０パーセンタイル等の任意のパーセンタイルの画素値が設定されてもよいし、平均断層画像に含まれる全画素の画素値を平均した値の半分の値等が設定されてもよい。
【０１１８】
ステップＳ１００４において対象領域が特定されると、処理はステップＳ５０８に移行する。ステップＳ５０８以降の処理は実施例１に係る撮影処理と同様であるため説明を省略する。
【０１１９】
本実施例によるＯＣＴ装置では、領域特定部２１４は、各画素位置について演算した演算値を用いて設定した閾値より低い演算値を有する画素位置の領域を対象領域として特定する。本実施例によるＯＣＴ装置においても、信号強度が低い領域のみに対してＭＡＰ推定処理が行われることとなり、計算量を多く必要とするＭＡＰ推定処理を効率的に適用し、平均化画像よりも高いコントラストの断層画像を、短時間で生成することができる。
【０１２０】
なお、領域特定部２１４は、複数の断層画像のうちの１枚の断層画像を用いて、本実施例と同様に閾値を設定し、設定した閾値より低い断層信号の値を有する領域を対象領域として特定してもよい。
【０１２１】
また、本実施例によるＯＣＴ装置では、平均断層画像の表示後に、検者が必要に応じてＧＵＩから指示することで、高コントラストモードが選択されることができる。そのため、検者は平均断層画像ではコントラストが低い状態であることを確認した上で、高コントラスト断層画像を生成することができる。従って、画像の利用用途によって平均断層画像で十分な場合において不要な計算時間が発生を回避でき、ＯＣＴ装置の操作性及び利便性を向上させることができる。なお、高コントラストモードのポスト処理に関しては、実施例１等によるＯＣＴ装置１に適用することもできる。
【０１２２】
（実施例３）
以下、図１２を参照して実施例３によるＯＣＴ装置について説明する。本実施例によるＯＣＴ装置は、実施例２によるＯＣＴ装置と同様の構成を有するため、構成要素に関し同じ参照符号を用いて、説明を省略する。以下、本実施例によるＯＣＴ装置について、実施例２によるＯＣＴ装置との違いを中心に説明する。
【０１２３】
実施例２によるＯＣＴ装置では、高コントラストモードのポスト処理のために、ステップＳ１００１において生成されたＮ枚の断層画像のすべてを記憶部２４０が記憶する構成とした。通常、断層画像の生成を行う際には、データは浮動小数点の３２ｂｉｔもしくは６４ｂｉｔで扱い、精度の高い計算を実施する。しかしながら、多くの断層画像を常に保存する場合、このような高いｂｉｔ数を有するデータで保存すると、記憶部２４０として大容量のデータ保存装置が必要となり、高コスト化を引き起こす。
【０１２４】
そのため、本実施例では断層画像の各画素における画素値を階調変換し、低いｂｉｔ数を有するデータとして保存し、ＭＡＰ推定を行う際に、当該データの階調を戻す処理を行う。
【０１２５】
図１２は本実施例に係る撮影処理のフローチャートを示す。本実施例に係る撮影処理はステップＳ１２０１及びＳ１２０２を除いて、実施例２に係る撮影処理と同様であるため、同様の処理に関しては説明を省略する。本実施例に係る撮影処理が開始されると、ステップＳ５０１〜ステップＳ１００２において、実施例２に係る撮像処理の処理が行われる。ステップＳ１００２において、平均断層画像が表示部３００に表示されたら、処理はステップＳ１２０１に移行する。
【０１２６】
ステップＳ１２０１においては、断層画像生成部２１３が、記憶部２４０に記憶されたＮ枚の断層画像について階調変換を行う。具体的には、断層画像生成部２１３は、断層画像が有する画素値を、断層画像内の画素値の最小値と最大値をウィンドウ幅として、ウィンドウイングし、このウィンドウ幅内に含まれる画素値に対してリニアな階調変換を行い８ｂｉｔのデータとする。記憶部２４０は、階調変換される前のＮ枚の断層画像に代えて、画素値が階調変換されたＮ枚の断層画像を記憶する。なお、階調後の断層画像に関しては、ステップＳ５０８においてＭＡＰ推定を行う際に上記式１を用いるため、断層画像の生成時に利用している階調に戻す必要がある。このため、記憶部２４０は、階調後の断層画像とともに画素値を８ｂｉｔのデータへの階調変換した際に用いた条件（ウィンドウ幅及び階調の割合等）も同時に記憶する。ステップＳ１２０１において、記憶部２４０が階調変換後の断層画像を記憶すると、処理はステップＳ１００３に移行する。
【０１２７】
ステップＳ１００３において、断層画像生成部２１３が、高コントラストモードのポスト処理がＯＮにされていると判断すると、処理はステップＳ１００４に移行する。ステップＳ１００４において、実施例２に係る撮影処理と同様に、領域特定部２１４が平均断層画像に基づいて対象領域を特定したら、処理はステップＳ１２０２に移行する。
【０１２８】
ステップＳ１２０２では、推定部２１６が、階調変換されていたＮ枚の断層画像の階調を、記憶されていた階調変換時の条件に従って戻す。その後、ステップＳ５０８において、推定部２１６は、階調を戻したＮ枚の断層画像を用いて、実施例２に係るＭＡＰ推定処理を行う。ステップＳ５０８以降の処理は実施例１に係る撮影処理と同様であるため説明を省略する。
【０１２９】
上記のように、高コントラストモードをポスト処理する場合、ＭＡＰ推定に用いられる複数枚の断層画像を常時記憶しておく必要がある。これに対し、本実施例では、記憶部２４０が８ｂｉｔの情報に階調変換された複数の断層画像を記憶する構成としている。記憶する断層画像のデータを階調変換することで、記憶する画像容量を抑え、高コスト化を抑制することができる。
【０１３０】
なお、本実施例では、平均断層画像の表示後に、Ｎ枚の断層画像の階調変換を行っているが、階調変換のタイミングはこれに限られない。例えば、Ｎ枚の断層画像を生成後、Ｎ枚の断層画像の平均断層画像を平均化する処理と並列に階調変換を行って階調変換後の断層画像を保存することとしてもよい。この場合、平均断層画像を生成した後、記憶部２４０は、平均断層画像の生成に使用した、階調変換がされていないＮ枚の断層画像のデータを消去する。
【０１３１】
また、本実施例では、Ｎ枚の断層画像のすべての画素に関する画素値を階調変換した断層画像を記憶することとしたが、記憶する階調変換後のデータはこれに限られない。階調変換後のデータは、ＭＡＰ推定処理に用いられるために記憶されるものであることから、ＭＡＰ推定処理が行われる対象領域のデータのみが記憶されてもよい。この場合には、ステップＳ１２０１における階調変換処理に先立って、ステップＳ１００４の対象領域設定処理が行われる。その後、階調変換処理によって対象領域の画素値が８ｂｉｔのデータに階調変換され、記憶部２４０に記憶される。
【０１３２】
また、信号強度が低い対象領域の画素値のみに階調変換を行う場合には、対象領域の特定手法に応じて、ウィンドウイングのウィンドウ幅を決定してもよい。例えば、対象領域を特定する際の閾値を最大値とし、該最大値と断層画像内における画素の画素値の最小値をウィンドウ幅としてもよい。また、断層画像の画素値をヒストグラム化し、画素値の下位１０％の最大値及び最小値をウィンドウ幅として決定してもよい。この場合、ウィンドウ幅を定める際の画素値の範囲は、所望の構成に応じて、下位２０％や３０％等の任意の数に設定されてよい。この場合には、階調変換時において、信号強度が低い領域における階調を豊かにすることができるとともに、記憶するデータの領域が限定されるため記憶する画像容量をさらに抑えることができる。また、階調変換時に、リニアな変換ではなく、信号強度が低い領域で階調が豊かになるようなガンマ補正での階調変換を行ってもよい。
【０１３３】
（実施例１乃至３の変形例）
上記実施例１乃至３において、領域特定部２１４は、セグメンテーション処理やヒストグラムから求めた閾値に基づいて、ＭＡＰ推定処理を行う対象領域を特定した。これに対し、領域特定部２１４は、断層画像が有する画素値のヒストグラムの形状に基づいて、対象領域を特定してもよい。図１３は、断層画像が有する画素値のヒストグラムの一例を示す。図１３では、横軸は画素値である輝度値を示し、実線のグラフに関する縦軸は当該輝度値を有する画素の数を示し、点線のグラフに関する縦軸は頻度の積算値を示す。
【０１３４】
領域特定部２１４がヒストグラムの形状に基づいて対象領域を定める場合には、例えば、ヒストグラムにおいて、低い輝度値から見たときに最初のピークが現れる輝度値に対する頻度積算値に対応するパーセンタイルの輝度値を閾値として設定することができる。図１３に示す例では、一点鎖線で示す最初のピークに対応する頻度積算値は約２１％であるため、平均断層画像の画素の輝度値の２１パーセンタイルを閾値として、輝度値が閾値以下の画素の領域を対象領域として特定する。なお、低い信号強度の領域を特定するための、ヒストグラムの形状に基づく他の任意の閾値の設定手法を適用してもよい。
【０１３５】
本変形例でも、信号強度が低い領域を対象領域として特定することができる。そのため、信号強度が低い領域のみに対してＭＡＰ推定処理が行われることとなり、計算量を多く必要とするＭＡＰ推定処理を効率的に適用し、平均化画像よりも高いコントラストの断層画像を、短時間で生成することができる。
【０１３６】
なお、実施例１乃至３においては、信号強度が低い領域では、加算平均後の信号強度が真の信号強度よりも高くなるため、当該領域に対してＭＡＰ推定処理を適用する構成とした。しかしながら、信号強度が低い領域において、信号強度が真の信号強度よりも高くなる処理は加算平均に限られない。例えば、中央値演算処理や最頻値演算処理、最大値演算処理等でも同様の問題が生じうる。そのため、本発明は、複数枚の断層画像に対しこのような処理を行って、ノイズの低減を行う画像処理方法に対しても適用することができる。
【０１３７】
（実施形態２）
上述のように、非特許文献１に記載のＭＡＰ推定処理では、真の信号強度に対して取得されるＯＣＴの信号強度の分布を信号特性及びノイズ特性から仮定し、多数の信号取得結果の分布に基づく信号の出現確率が最大となる真の信号強度を推測する。そのため、例えば、測定中に目が動いて目からの反射信号の強度が変化する、又は外乱によってノイズ量が変化するなどの外的要因に起因して、信号取得結果に正しく測定されていない結果が含まれる場合、推測結果の揺れに繋がってしまう。
【０１３８】
ここで、外的要因によって生じる信号強度の変化に対して、測定される信号強度が大きい場合には影響は非常に小さい。しかしながら、測定される信号強度が小さい場合には、外的要因による微小な信号強度の変化は、推定結果の大きな揺れを引き起こすことがある。その結果、例えば眼底の断層画像を撮影した場合、特に信号強度の低い領域である硝子体や強膜、脈絡膜では、画像上でザラツキが目立ってしまうことがあった。
【０１３９】
そこで、本発明の実施形態２では、従来利用されてきた画像の平均化処理と比較し、より高いコントラストを有し且つ低ノイズな画像を生成することができる光干渉断層撮像装置を提供する。
【０１４０】
本実施形態の実施例を説明する前に、本実施形態について概略的に説明する。本実施形態では、ＭＡＰ推定処理を行うことによって得られる高コントラストな断層画像において初めて生じる上記問題に鑑み、ザラツキを目立たなくさせる処理を行う。より具体的には、ＯＣＴの断層信号に対しＭＡＰ推定処理を行うことにより高コントラスト画像を生成し、その後ザラツキを目立たなくさせる処理を高コントラスト画像に対して施すことで、高コントラストで且つザラツキの少ない断層画像を提供する。
【０１４１】
（実施例４）
以下、図１４乃至１８を参照して、本実施形態の実施例４による光干渉断層撮像装置（ＯＣＴ装置）について説明する。本実施例によるＯＣＴ装置は、制御部１４００を除き、実施例１によるＯＣＴ装置と同様の構成を有するため、構成要素に関し同じ参照符号を用いて、説明を省略する。以下、本実施例によるＯＣＴ装置について、実施例１によるＯＣＴ装置との違いを中心に説明する。
【０１４２】
（制御部１４００の構成）
図１４を参照して、制御部１４００の構成について説明する。図１４は、制御部１４００の概略的な構成を示すブロック図である。
【０１４３】
制御部１４００には、画像生成部１４１０、取得部２２０、駆動制御部２３０、記憶部２４０、及び表示制御部２５０が設けられている。なお、制御部１４００に設けられる取得部２２０、駆動制御部２３０、記憶部２４０、及び表示制御部２５０は実施例１の各構成要素と同様であるため、説明を省略する。
【０１４４】
画像生成部１４１０には、前眼画像生成部２１１、眼底画像生成部２１２、断層画像生成部２１３、演算部２１５、推定部２１６、及びフィルタ部１４１７が設けられている。なお、画像生成部１４１０に設けられる前眼画像生成部２１１、眼底画像生成部２１２、断層画像生成部２１３、演算部２１５、及び推定部２１６は、実施例１の各構成要素と同様であるため、説明を省略する。
【０１４５】
フィルタ部１４１７は、推定部２１６によって推定された推定値に基づく高コントラストな断層画像に対して、ノイズ除去フィルタを適用し、高コントラストな断層画像におけるノイズを低減させる。ここで、ノイズ除去フィルタは、画像におけるノイズを低減するのに用いられるフィルタであればよい。ノイズ除去フィルタとしては、例えば、膨張・収縮フィルタや移動平均フィルタ、ガウシアンフィルタ、重み付けフィルタ、バイラテラルフィルタ、メディアンフィルタなど既知のフィルタを用いることができる。本実施例では移動平均フィルタを用いる。なお、ノイズ除去フィルタのフィルタパラメータである、フィルタサイズや重み付けの方向等は所望の構成に応じて任意に設定することができる。
【０１４６】
なお、フィルタ部１４１７も、制御部１４００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、フィルタ部１４１７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。
【０１４７】
（断層画像の撮影処理）
以下、図１５乃至１８を参照して、本実施例に係る断層画像の撮影処理について説明する。図１５は、表示部３００で表示する本実施例に係る制御／画像表示用ＧＵＩのプレビュー画面１５００の一例を示す。なお、表示部３００で表示する制御／画像表示用ＧＵＩのレポート画面は実施例１に係るレポート画面４０６と同様であるため、説明を省略する。
【０１４８】
図１５に示すプレビュー画面１５００は、撮影開始の指示や、撮像光学系１００のアライメント調整、及び撮影する部位の位置の調整等を行うために表示される画面である。本実施例では、不図示の入力機器を用いて、図１５に示すプレビュー画面１５００上で高コントラストモードボタン４０５を押し、高コントラストモードをＯＮにすることで、高コントラストな断層画像を生成する機能を利用することができる。同様に、ザラツキ抑制モードボタン１５０１を押し、ザラツキ抑制モードをＯＮにすることで、高コントラスト且つ低ノイズな断層画像を生成する機能を利用することができる。
【０１４９】
本実施例では、図１５に示すプレビュー画面１５００にて撮影準備を整えたのちに、ＯＣＴ装置１を用いて被検者の眼底Ｅｒを撮影する。なお、撮影準備及び撮影を開始する手順は実施例１に係るそれら手順と同様であるため、説明を省略する。
【０１５０】
図１６は本実施例による断層画像の撮影処理のフローチャートを示す。なお、本実施例に係るノイズ信号取得〜位置合わせ処理、及び高コントラストモードのＯＮ／ＯＦＦ判断は、実施例１による同処理と同様であるため、同じ参照符号を用いて説明を省略する。
【０１５１】
ステップＳ５０４において、断層画像の位置合わせが終了すると、処理はステップＳ５０６に移行する。ステップＳ５０６では、断層画像生成部２１３が、高コントラストモードがＯＮにされているか否かを判断する。ステップＳ５０６において、断層画像生成部２１３が、高コントラストモードがＯＮにされていないと判断すると、処理はステップＳ１６０５に移行する。
【０１５２】
ステップＳ１６０５では、演算部２１５が、位置合わせされたＮ枚の断層画像について、画素ごとにＮ個の画素値の演算値を演算し、断層画像生成部２１３が演算された演算値を各画素の代表値として用いて平均化された断層画像（平均断層画像）を生成する。記憶部２４０は、生成された平均断層画像を記憶する。本実施例では、演算部２１５が、生成される平均断層画像の各画素位置に対応する、Ｎ枚の断層画像中の画素位置の輝度値を加算平均して演算値を演算する。そして、断層画像生成部２１３が、演算された演算値を各画素位置における輝度値として用いて、平均断層画像を生成する。なお、上述のように、演算値は加算平均によって求められるもの（算術平均値）に限られず、中央値や最頻値、最大値等であってもよい。
【０１５３】
その後、ステップＳ１６０４において、表示制御部２５０が、ステップＳ１６０５で記憶部２４０に記憶された平均断層画像を表示部３００に表示させて撮像処理を終了する。
【０１５４】
一方、ステップＳ５０６において、断層画像生成部２１３が、高コントラストモードがＯＮにされていると判断すると、処理はステップＳ１６０１に移行する。
【０１５５】
ステップＳ１６０１では、推定部２１６が、位置合わせされたＮ枚の断層画像についてＭＡＰ推定処理を行い、各画素位置における推定値を推定し、断層画像生成部２１３が推定された推定値を用いて高コントラストな断層画像を生成する。以下、図１７を参照して本実施例によるＭＡＰ推定処理について説明する。図１７は本実施例によるＭＡＰ推定処理のフローチャートを示す。なお、本実施例によるＭＡＰ推定処理において、ノイズ分散、確率密度マップ、確率密度関数、及び確率密度関数の積の算出、並びに真の信号強度の抽出に係る処理は、実施例１に係るＭＡＰ推定処理と同様であるため、同じ参照符号を用いて説明を省略する。
【０１５６】
ステップＳ７０２において確率密度マップが算出されると、処理はステップＳ１７０１に移行する。ステップＳ１７０１において、推定部２１６はＭＡＰ推定処理を開始する際の、画素位置（座標（ｘ，ｚ））の初期位置を設定する。ここで、座標（ｘ，ｚ）は、生成すべき高コントラストな断層画像（高コントラスト断層画像）における座標を示し、ｘは断層画像におけるＢスキャン方向の位置を示し、ｚは断層画像における深さ方向の位置を示す。なお、生成すべき高コントラスト断層画像における各座標は、平均断層画像及び位置合わせ済みのＮ枚の断層画像における各座標に対応する。本実施例では、画素位置の初期値は座標（１，１）に設定される。なお、初期値はこれに限られず、断層画像内の任意の画素位置の座標でよい。
【０１５７】
次に、ステップＳ７０４〜ステップＳ７０６において、推定部２１６は、実施例１によるＭＡＰ推定処理と同様に、事後確率関数において確率が最大となるパラメータ（真の信号強度ν）を決定する。真の信号強度νが決定されると、処理はステップＳ１７０２に移行する。
【０１５８】
ステップＳ１７０２では、断層画像生成部２１３が、座標（ｘ，ｚ）に対応する画素位置において、推定部２１６によるＭＡＰ推定処理によって推定された推定値（決定された真の信号強度ν）を代表値として決定し、画素値に採用する。
【０１５９】
その後、ステップＳ１７０３において、推定部２１６は全ての画素位置について推定値を推定したか否かを判断する。推定部２１６が、全ての画素位置について推定値を推定していないと判断したら、処理はステップＳ１７０４に移行する。ステップＳ１７０４では、推定部２１６が、推定値を推定する画素位置（座標（ｘ，ｚ））を移動させ、その後、処理をステップＳ７０４に戻す。
【０１６０】
ステップＳ１７０３において、断層画像生成部２１３が全ての画素位置について推定値に基づく画素値を決定したと判断したら、処理はステップＳ１６０２に移行する。断層画像生成部２１３は、全ての画素位置について推定値に基づく画素値を決定することで、ＭＡＰ推定処理による推定値に基づいた画素値を有する高コントラスト断層画像を生成することができる。なお、記憶部２４０は、生成された高コントラスト断層画像を記憶する。
【０１６１】
ステップＳ１６０２では、断層画像生成部２１３が、ザラツキ抑制モードがＯＮにされているか否かを判断する。ステップＳ１６０２において、断層画像生成部２１３が、ザラツキ抑制モードがＯＮにされていないと判断すると、処理はステップＳ１６０４に移行する。ステップＳ１６０４では、表示制御部２５０が記憶部２４０に記憶された高コントラスト断層画像を表示部３００に表示させて、撮影処理を終了する。
【０１６２】
一方、ステップＳ１６０２において、断層画像生成部２１３が、ザラツキ抑制モードがＯＮにされていると判断すると、処理はステップＳ１６０３に移行する。
【０１６３】
ステップＳ１６０３では、フィルタ部１４１７が、記憶部２４０に記憶された高コントラスト断層画像に対し、ノイズ除去フィルタである移動平均フィルタを適用し、高コントラスト断層画像におけるノイズを低減させる。
【０１６４】
図１８（ａ）は、上述のＭＡＰ推定処理によって、生成された高コントラスト断層画像の一例を示す。また、図１８（ｃ）は、図１８（ａ）における一点鎖線に対応する、高コントラスト断層画像の１ラインのプロファイルを示す。図１８（ａ）に示される高コントラスト断層画像においては、硝子体の領域にコントラストが強く出たノイズ１８０１が生じていることが分かる。特に、Ａスキャン画像に対応する高コントラスト断層画像の１ラインのプロファイルを見ると、図１８（ｃ）に示すように、ノイズがコントラスト強く出ていることがわかる。
【０１６５】
このノイズを抑制するために、フィルタ部１４１７は、高コントラスト断層画像に対して、３×３画素の移動平均フィルタを用いてフィルタ処理を行う。具体的には、フィルタ部１４１７は、高コントラスト断層画像と、３×３の移動平均フィルタとをコンボリューションすることでフィルタ処理を実施する。この処理によって高コントラスト断層画像のノイズが低減された断層画像を生成することができる。
【０１６６】
図１８（ｂ）は、生成された高コントラスト且つ低ノイズな断層画像の一例を示す。また、図１８（ｄ）は、図１８（ｂ）における一点鎖線に対応する、高コントラスト断層画像の１ラインのプロファイルを示す。図１８（ｂ）では、図１８（ａ）に示す高コントラスト断層画像において生じていたノイズ１８０１が低減されている。特に、Ａスキャン画像に対応する高コントラスト断層画像の１ラインのプロファイルを見ると、図１８（ｄ）に示すように、ノイズが低減されていることがわかる。
【０１６７】
フィルタ部１４１７が高コントラスト且つ低ノイズの断層画像を生成したら、記憶部２４０が生成された高コントラスト且つ低ノイズな断層画像を記憶し、処理はステップＳ１６０４に移行する。
【０１６８】
ステップＳ１６０４においては、表示制御部２５０が記憶部２４０に記憶された高コントラスト且つ低ノイズな断層画像を表示部３００に表示させて、撮影処理を終了する。
【０１６９】
このように、制御部１４００は、ＭＡＰ推定処理を行って生成した高コントラスト断層画像に対しノイズ除去フィルタを適用する。これにより、制御部１４００は、高コントラスト且つ低ノイズな断層画像を生成することができる。
【０１７０】
以上のように、本実施例による制御部１４００の画像生成部１４１０は、推定された推定値を代表値として用いて生成された高コントラスト断層画像に対してノイズ除去フィルタを適用するフィルタ部１４１７を備える。本実施例による制御部１４００は、ＭＡＰ推定処理により求められた推定値に基づいて生成された高コントラスト断層画像に対してノイズ除去フィルタを適用する。これにより、平均断層画像よりも高いコントラスト且つ低ノイズな断層画像を生成することができる。
【０１７１】
なお、本実施例では、加算平均処理及びＭＡＰ推定処理において信号強度として断層画像の輝度値を用いているが、これら処理に用いられる信号強度は輝度値に限られない。これら処理に用いられる信号は、各画素位置に対応する信号であればよいため、ＯＣＴ光学系で取得した干渉信号をフーリエ変換した後の信号に基づく断層信号であればよい。当該断層信号は、例えば、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。
【０１７２】
また、本実施例では、眼底Ｅｒを撮影する例を示したが、撮影対象部は眼底Ｅｒに限るものではなく、前眼部であってもよい。
【０１７３】
（実施例５）
実施例４では高コントラスト断層画像の全画素に対してフィルタ処理を行ったが、本実施例では特定の領域にのみフィルタ処理を行う。実施例４のフィルタ処理では、網膜に対してもノイズ除去フィルタを適用している。一般的に、移動平均フィルタ等のノイズ除去フィルタは空間解像力を低下させる傾向がある。そのため、詳細に被検体を観察する用途に用いるための高精細な断層画像を生成できない場合がある。
【０１７４】
一方で、眼底観察時において、ザラツキが生じてしまう信号強度が低い領域には、大きく分けて、硝子体、脈絡膜、及び強膜の領域の３種類の領域がある。これらの領域のうち、特に硝子体と強膜の領域では、解剖学的に微小な構造は無いことが分かっているため、上記空間解像力の低下が起きたとしても、詳細な観察を行うことが可能である。そのため、これらの領域に対しては、ノイズ除去フィルタを適用しても詳細な観察を行うことができる。
【０１７５】
そこで、本実施例では、高コントラスト断層画像を生成する際に、ノイズが発生しやすい信号強度が低いこれらの領域にのみフィルタ処理を適用する。より具体的には、断層画像中の眼底断層像を解剖学的な層に分離し、信号強度が低い領域として知られている領域にのみノイズ除去フィルタを適用する。これにより、信号強度が低い領域のザラツキ（ノイズ）を低減した高コントラスト断層画像を得ることできる。
【０１７６】
以下、図１９乃至２１を参照して、実施例５によるＯＣＴ装置について説明する。本実施例によるＯＣＴ装置では、眼底の断層信号を取得した場合に得られる信号強度の低い領域である硝子体のみにノイズ除去フィルタ処理を適用し、高コントラスト断層画像のノイズ低減を行う。本実施例によるＯＣＴ装置の構成要素に関して、実施例４によるＯＣＴ装置と同様のものは、同じ参照符号を用いて説明を省略する。以下、本実施例によるＯＣＴ装置について、実施例４によるＯＣＴ装置との違いを中心に説明する。
【０１７７】
図１９は、本実施例に係る制御部１９００（画像処理装置）の概略的な構成を示す。制御部１９００の画像生成部１９１０には、前眼画像生成部２１１〜フィルタ部１４１７に加え、領域特定部１９１８が設けられている。
【０１７８】
領域特定部１９１８は、断層画像生成部２１３によって生成された断層画像に基づいて、ノイズ除去フィルタが適用されるべき、信号強度が低い対象領域を特定する。なお、領域特定部１９１８は、取得部２２０によって取得されたフーリエ変換後の信号等に基づいて、対象領域を特定してもよい。
【０１７９】
次に、本実施例に係る撮影処理について、図２０を参照して説明する。図２０は、本実施例に係る断層画像の撮像処理のフローチャートを示す。本実施例に係る撮影処理では、フィルタを適用する対象領域を特定し、特定した対象領域にのみフィルタを適用する点以外、実施例４に係る撮影処理と同様であるため、当該点を除き説明を省略する。
【０１８０】
ステップＳ１６０２において、断層画像生成部２１３が、ザラツキ抑制モードがＯＮにされていると判断したら、処理はステップＳ２００１に移行する。
【０１８１】
ステップＳ２００１では、領域特定部１９１８は推定値に基づいて生成された高コントラスト断層画像に対してセグメンテーション処理を行い、信号強度が低い領域である硝子体領域を対象領域として特定する。具体的な処理は、実施例１に係る領域特定部２１４による処理と同様であるため説明を省略する。
【０１８２】
本実施例では、領域特定部１９１８は、セグメンテーション処理により、内境界膜（ＩＬＭ：Ｉｎｔｅｒｎａｌ  Ｌｉｍｉｔｔｉｎｇ  Ｍｅｍｂｒａｎｅ）を抽出する。領域特定部１９１８は、ＩＬＭ境界の網膜と反対側（瞳側）が硝子体であると判断し、ＩＬＭ境界から瞳側の領域（図２１に示す領域２１０１）を信号強度が低い領域として知られている硝子体領域として特定する。これにより、領域特定部１９１８は、ノイズ除去フィルタを適用する対象領域として、硝子体領域を特定する。
【０１８３】
なお、領域特定部１９１８は、位置合わせされたＮ枚の断層画像のうちの少なくとも１枚に対してセグメンテーション処理を行い、信号強度が低い領域を特定し、当該領域を対象領域としてもよい。また、セグメンテーション処理については、上記手法以外の既知の任意の手法を用いて行ってもよい。さらに、本実施例では、硝子体領域を対象領域としたが、例えば、信号強度が低い領域として知られている強膜領域等の任意の領域を対象領域として特定してよい。この場合には、領域特定部１９１８は、セグメンテーション処理により、強膜等の層を特定し、当該層について対象領域とすることができる。また、対象領域は、これらの領域の１つの領域に限られず、例えば、硝子体領域及び強膜領域の両領域であってもよい。
【０１８４】
対象領域を特定したら、ステップＳ２００２において、フィルタ部１４１７が対象領域に対してノイズ除去フィルタを適用する。より具体的には、フィルタ部１４１７が、推定値に基づいて生成された高コントラスト断層画像の対象領域にのみ５×５画素、σ＝０．５のガウシアンフィルタを用いてコンボリューションを行い、フィルタ処理を実施する。これにより、信号強度が低い対象領域にのみノイズ除去フィルタが適用された、高コントラスト且つ低ノイズな断層画像を生成することができる。記憶部２４０は、生成した断層画像を記憶する。その後、ステップＳ１６０４において、表示制御部２５０が、生成された高コントラスト且つ低ノイズな断層画像を表示部３００に表示する。なお、適用するノイズ除去フィルタは、ガウシアンフィルタに限られず、移動平均フィルタや重み付けフィルタ等上述の任意のフィルタであってよい。また、フィルタサイズ等のノイズ除去フィルタのフィルタパラメータも任意に設定されてよい。
【０１８５】
上記のように、本実施例に係る画像生成部１９１０は、複数の断層画像の情報を用いて、断層画像において対象領域を特定する領域特定部１９１８を備える。より具体的には、領域特定部１９１８は、推定値を代表値として用いて生成された高コントラスト断層画像に基づいて眼底の解剖学的な層（層境界）を特定する。その後、領域特定部１９１８は、特定した層と眼の構造から対象領域を特定する。フィルタ部１４１７は、領域特定部１９１８によって特定された対象領域にのみノイズ除去フィルタを適用する。
【０１８６】
これにより、本実施例によるＯＣＴ装置では、網膜の構造の空間解像力の低下を伴わず、高コントラストで対象領域のノイズが抑制された眼底断層画像を得ることができる。また、信号強度が低い硝子体及び強膜の領域は、微小な構造を有さない領域であるため、ノイズ除去フィルタが適用されても、詳細に観察を行うことができる。
【０１８７】
本実施例では、領域特定部１９１８は、推定値を代表値として用いて生成された高コントラスト断層画像に基づいて眼底の解剖学的な層を特定した。しかしながら、領域特定部１９１８は、複数の断層画像の情報のうちの少なくとも１枚の断層画像の情報に基づいて眼底の解剖学的な層を特定してもよい。
【０１８８】
なお、本実施例では、ノイズ除去フィルタを適用する対象領域として、信号強度が低い領域として予め設定された層構造に対応する領域を特定する構成について述べた。しかしながら、対象領域として特定される領域に対応する層構造や組織の設定はこれに限られず、所望の構成に応じて任意に設定されてよい。例えば、検者によって、ＧＵＩを用いて設定されてもよいし、特定の疾病に対応する推奨モードが選択されることで設定されてもよい。
【０１８９】
（実施例５の変形例）
眼底観察時において網膜などの信号強度が十分高い領域では、平均化処理とＭＡＰ推定処理の結果に差が生じない。そのため、網膜領域に対してはＭＡＰ推定処理を行わずに平均化処理を行い、信号強度が低い対象領域にのみＭＡＰ推定処理及びノイズ除去フィルタのフィルタ処理を行ってもよい。これにより、ＭＡＰ推定処理を行う領域を限定し計算量の抑制を行い、計算時間を短縮させ且つ高コントラスト断層画像内のザラツキを低減させることができる。
【０１９０】
ここで、図２２を参照して実施例５の変形例について説明する。実施例５では信号強度が低い領域のみを特定しフィルタ処理を行っているが、ＭＡＰ推定処理に関しては画像全体に対して処理を施している。本変形例では、このＭＡＰ推定処理もフィルタ処理を行う領域と同一領域に対してのみ実施する。
【０１９１】
図２２は、実施例５の変形例に係る断層画像の撮影処理のフローチャートを示す。以下、実施例５に係る断層画像撮影処理と同様の処理については省略し、相違点を中心に説明する。
【０１９２】
本変形例においては、ステップＳ５０４で位置合わせ処理が行われた後、処理はステップＳ２２０１に移行する。ステップＳ２２０１では、実施例５に係る処理のステップＳ１６０５と同様に、演算部２１５が演算値を演算し、断層画像生成部２１３が演算された演算値を用いて平均断層画像を生成する。記憶部２４０は、生成された平均断層画像を記憶する。
【０１９３】
その後、処理はステップＳ５０６に移行する。ステップＳ５０６において、断層画像生成部２１３が、高コントラストモードがＯＮにされていないと判断した場合には、処理はステップＳ１６０４に移行し、表示制御部２５０が表示部３００に平均断層画像を表示させる。一方、断層画像生成部２１３が、高コントラストモードがＯＮにされていると判断した場合には、処理はステップＳ２２０２に移行する。
【０１９４】
ステップＳ２２０２では、領域特定部１９１８が、実施例５のステップＳ２００１と同様に領域特定処理を行う。ここで、本実施例では、領域特定部１９１８は、ステップＳ２２０１で生成された平均断層画像に対して領域特定処理を行い、ＭＡＰ推定処理及びフィルタ処理が適用される対象領域を特定する。
【０１９５】
対象領域が特定されたら、ステップＳ２２０３において、推定部２１６が対象領域内の全ての画素についてＭＡＰ推定処理を行う。ここで、本実施例におけるＭＡＰ推定処理は、図１７に示すＭＡＰ推定処理と同様であるが、処理を施す対象が対象領域内の画素であるため、ステップＳ１７０１において、推定部２１６は初期位置を対象領域内の画素位置に決定する。なお、初期位置は対象領域内の位置であれば任意の位置でよい。例えば、推定部２１６は対象領域のうち、ｘ及びｚの値が一番小さい座標を初期位置とする。また、ステップＳ１７０２においては、断層画像生成部２１３は、座標（ｘ，ｚ）に対応する平均断層画像の画素位置において、ステップＳ７０８で抽出された信号強度を代表値として画素値を上書きする。そして、ステップＳ１７０３で、推定部２１６は、対象領域内の全ての画素位置について処理を行ったか否かを判断し、未処理の画素位置がある場合には、ステップＳ１７０４において、画素位置を未処理の画素位置に移動する。
【０１９６】
上記のように、本変形例では、断層画像生成部２１３は、断層画像の対象領域では推定値を代表値とし、対象領域以外の領域では演算値を代表値として断層画像を生成する。これにより、ＭＡＰ推定処理も対象領域のみに行われるため、ＭＡＰ推定処理を行う画素数が少なくなり、計算時間も短縮することができる。なお、演算値は、上記のように、算術平均値、中央値、最頻値及び最大値のうちのいずれか１つとすることができる。
【０１９７】
また、本変形例では、領域特定部１９１８が平均断層画像に基づいて対象領域を特定し、断層画像生成部２１３が対象領域についてＭＡＰ推定による推定値を代表値として、画素値を上書きして高コントラスト断層画像を生成した。しかしながら、高コントラスト断層画像を生成する構成はこれに限られない。例えば、位置合わせされたＮ枚の断層画像のうちの少なくとも１枚の断層画像に基づいて対象領域を特定してもよい。また、対象領域内の画素値については平均化処理を行わずにＭＡＰ推定処理のみを行い、推定値を代表値としてもよい。なお、領域特定部１９１８は、実施例２と同様に、画素ごとの信号強度を用いてＭＡＰ推定を行う対象領域を特定してもよい。
【０１９８】
（実施例６）
実施例５によるＯＣＴ装置では、領域特定部１９１８は、層境界抽出処理を用いてフィルタ処理を行う領域を特定していた。これに対し、実施例６によるＯＣＴ装置では、ＭＡＰ推定処理後の信号強度が低い領域を対象領域として抽出して、抽出した対象領域にフィルタ処理を行う。
【０１９９】
以下、図２３（ａ）乃至（ｄ）を参照して本実施例によるＯＣＴ装置について説明する。本実施例に係る領域特定処理を説明するための本実施例によるＯＣＴ装置の構成要素に関して、実施例５によるＯＣＴ装置と同様であるため、同じ参照符号を用いて説明を省略する。以下、本実施例によるＯＣＴ装置について、実施例５によるＯＣＴ装置との違いを中心に説明する。
【０２００】
図２３（ａ）は、ＭＡＰ推定処理により生成された高コントラスト断層画像の一例を示す。図２３（ｂ）は、図２３（ａ）に示す高コントラスト断層画像のヒストグラムを示す。図２３（ｃ）及び（ｄ）は領域特定部１９１８で特定する対象領域の一例を示す。図２３（ｂ）において、横軸は輝度値を示し、ヒストグラムの縦軸は輝度値を有する画素の数（頻度）を示し、実線のグラフに関する縦軸は頻度の積算値を示す。
【０２０１】
本実施例に係る領域特定部１９１８は、ステップＳ２００１において、図２３（ａ）に示すような推定値に基づいて生成された高コントラスト断層画像についてヒストグラム（図２３（ｂ））を作成する。その後、図２３（ｃ）に示すように、ヒストグラムにおいて全体の２０パーセンタイルより低い信号強度（輝度値）の領域を対象領域２３０１として特定する。より具体的には、全体の２０パーセンタイルに対応する画素の画素値（輝度値）を閾値として、閾値より低い輝度値を有する画素の領域を対象領域２３０１として特定する。なお、閾値は２０パーセンタイルに限られず、所望の構成に応じて、例えば１０パーセンタイルや３０パーセンタイル等の任意の値に設定することができる。
【０２０２】
この際、図２３（ｃ）に示すように、ごま塩ノイズのような除去したいノイズが生じている微小な領域２３０２が対象領域に含まれない場合もある。そのため、領域特定部１９１８は、特定された対象領域２３０１に対して、バイナリ画像の拡大・収縮処理や領域内の穴埋め処理など、バイナリ画像でマスクを生成する際に用いられる既知の技術を適用することができる。これにより、図２３（ｄ）に示すように、領域特定部１９１８は、ノイズ除去フィルタを適用すべき、信号強度が低い領域を対象領域２３０３として設定することができる。
【０２０３】
その後、フィルタ部１４１７は、ステップＳ２００２において、設定された対象領域に対して、３×３の移動平均フィルタを用いて高コントラスト断層画像のフィルタ処理を行う。なお、ノイズ除去フィルタの種類及びフィルタパラメータは、実施例５と同様に、任意であってよい。
【０２０４】
上記のように、本実施例によるＯＣＴ装置では、領域特定部１９１８が、推定値を用いて設定した閾値より低い画素値を有する画素位置の領域を対象領域として特定する。これにより実施例５と同様に、網膜の構造の空間解像力の低下を伴わず、高コントラストで硝子体のノイズが抑制された眼底断層画像を得ることができる。
【０２０５】
本実施例においては、領域特定部１９１８は、推定値に基づいて生成された高コントラスト断層画像に対してヒストグラムを作成し、閾値を設定した。しかしながら、閾値の設定の仕方はこれに限られない。例えば、位置合わせされたＮ枚の断層画像のうちの少なくとも１枚の断層画像に対してヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムから閾値を設定してもよい。また、本実施例に係る領域特定処理は、実施例５の変形例における領域特定処理に適用してもよい。
【０２０６】
（実施形態３）
上述のように、非特許文献１に記載のＭＡＰ推定処理による断層画像の高コントラスト化は統計的な推定技術であるため、用いる画素数（断層画像枚数）が多ければ多いほど、より信頼性の高い真値を推定することができる。
【０２０７】
しかしながら、眼底の断層画像を撮影する間は当然ながら、被検者は眼を開け続けていなければならない。そのため、多数枚の断層画像を撮影する際には、被検者に非常に負担を強いることとなる。また、多数枚の断層画像の撮影には時間が長くかかるため、被検者には時間的負担がかかる。これに加え、撮影時間が長くなると、撮影に失敗する可能性が高くなり再撮影を行う必要が出るなど、被検者へのさらなる負担も生じる。
【０２０８】
そこで、本発明の実施形態３では、従来に比べてより少ない断層の情報を用いて高コントラストな断層画像を生成する、光干渉断層撮像装置を提供する。
【０２０９】
本実施形態の実施例を説明する前に、本実施形態について概略的に説明する。非特許文献１では、多数枚の断層画像の同一箇所の画素の信号強度を標本とし、それらの確率密度分布から真の値（信号強度）を推定している。これに対し、本実施形態では、複数枚の断層画像における同一箇所の画素に加え、その画素位置の周囲の画素の信号強度も標本として扱い、標本数を増やして真の値を推定する。以下、このようなＭＡＰ推定処理を範囲ＭＡＰ推定処理という。本実施形態に係る範囲ＭＡＰ推定処理では、周囲の画素を含めてＭＡＰ推定処理を行うことにより、標本数が増えるため、高コントラストな断層画像を得るために要する断層画像の枚数（断層情報の数）を少なくすることができる。
【０２１０】
（実施例７）
以下、図２４乃至２７を参照して、本実施形態の実施例７による光干渉断層撮像装置（ＯＣＴ装置）について説明する。本実施例によるＯＣＴ装置は、制御部２４００を除き、実施例１によるＯＣＴ装置と同様の構成を有するため、構成要素に関し同じ参照符号を用いて、説明を省略する。以下、本実施例によるＯＣＴ装置について、実施例１によるＯＣＴ装置との違いを中心に説明する。
【０２１１】
（制御部２４００の構成）
図２４を参照して、制御部２４００（画像処理装置）の構成について説明する。図２４は、制御部２４００の概略的な構成を示すブロック図である。制御部２４００には、画像生成部２４１０、取得部２２０、駆動制御部２３０、記憶部２４０、及び表示制御部２５０が設けられている。なお、制御部２４００に設けられる取得部２２０、駆動制御部２３０、記憶部２４０及び表示制御部２５０は実施例１の各構成要素と同様であるため、説明を省略する。
【０２１２】
画像生成部２４１０には、前眼画像生成部２１１、眼底画像生成部２１２、断層画像生成部２１３、演算部２１５、及び推定部２４１６が設けられている。なお、画像生成部２４１０に設けられる前眼画像生成部２１１、眼底画像生成部２１２、断層画像生成部２１３、及び演算部２１５は、実施例１の各構成要素と同様であるため、説明を省略する。
【０２１３】
推定部２４１６は、断層画像生成部２１３によって生成された複数の断層画像に対して、後述する範囲ＭＡＰ推定処理を行い、干渉信号の真値の推定値を推定する。なお、推定部２４１６は、取得部２２０によって取得されたフーリエ変換後の信号等に基づいて、各画素位置における推定値を推定してもよい。
【０２１４】
なお、推定部２４１６も、制御部２４００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、推定部２４１６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。
【０２１５】
（断層画像の撮影処理）
以下、図２５乃至２７を参照して、本実施例に係る断層画像の撮影処理について説明する。本実施例に係る制御／画像表示用ＧＵＩのプレビュー画面及び制御／画像表示用ＧＵＩのレポート画面は実施例１に係るプレビュー画面４００及びレポート画面４０６と同様であるため、説明を省略する。また、撮影準備及び撮影を開始する手順は実施例１に係るそれら手順と同様であるため、説明を省略する。
【０２１６】
図２５は本実施例に係る断層画像の撮影処理のフローチャートを示す。なお、本実施例に係るノイズ信号取得〜位置合わせ処理、及び高コントラストモードのＯＮ／ＯＦＦ判断は、実施例１による同処理と同様であるため、同じ参照符号を用いて説明を省略する。また、本実施例による平均化処理及び表示の処理は、実施例４による同処理と同様であるため、同じ参照符号を用いて説明を省略する。
【０２１７】
なお、本実施例では、ステップＳ５０２で干渉信号を取得するための撮像回数をＮ＝１０としている。しかしながら、撮像回数はこれに限られない。撮像回数であるＮは、断層画像の範囲ＭＡＰ推定処理及び加算平均処理を行うための所望の枚数の断層画像が得られるように、２以上の任意の数であってよい。ただし、範囲ＭＡＰ推定処理では、従来のＭＡＰ推定処理と比較して推定値の推定に用いる断層情報（断層画像）の数を少なくできるため、Ｎは従来のＭＡＰ推定処理で要される撮影回数より少ない数とすることができる。
【０２１８】
ステップＳ５０６において、断層画像生成部２１３が、高コントラストモードがＯＮにされていない、すなわち、ＯＦＦにされていると判断すると、処理はステップＳ１６０５に移行する。ステップＳ１６０５では、演算部２１５が、実施例４と同様に平均化された断層画像（平均断層画像）を生成し、ステップＳ１６０４において、表示制御部２５０が、平均断層画像を表示部３００に表示させて撮像処理を終了する。
【０２１９】
一方、ステップＳ５０６において、断層画像生成部２１３が、高コントラストモードがＯＮにされていると判断すると、処理はステップＳ２５０１に移行する。
【０２２０】
ステップＳ２５０１では、推定部２４１６が、位置合わせされたＮ枚の断層画像について範囲ＭＡＰ推定処理を行い、各画素位置における推定値を推定し、断層画像生成部２１３が推定された推定値を用いて高コントラストな断層画像を生成する。ここで、範囲ＭＡＰ推定処理におけるＭＡＰ推定処理自体は、非特許文献１に記載のものと同一であるが、対象となる画素の他に周囲の画素の信号強度も推定処理に利用する点で異なる。
【０２２１】
以下、図２６を参照して本実施例による範囲ＭＡＰ推定処理について説明する。図２６は本実施例による範囲ＭＡＰ推定処理のフローチャートを示す。なお、本実施例による範囲ＭＡＰ推定処理において、ノイズ分散、及び確率密度マップの算出に係る処理は、実施例１に係るＭＡＰ推定処理と同様であるため、同じ参照符号を用いて説明を省略する。
【０２２２】
範囲ＭＡＰ推定処理が開始され、ステップＳ７０１及びＳ７０２において、ノイズ分散及び確率密度マップが算出されると、処理はステップＳ２６０１に移行する。ステップＳ２６０１では、推定部２４１６は範囲ＭＡＰ推定処理を開始する際の、画素位置（座標（ｘ，ｚ））の初期位置を設定する。本実施例では、画素位置の初期値は座標（１，１）に設定される。なお、初期値はこれに限られず、断層画像内の任意の画素位置の座標でよい。
【０２２３】
また、以下において、本実施例に係る範囲ＭＡＰ推定処理に用いる、対象画素（ｘ，ｚ）の周囲の画素（周囲画素）を対象画素の上下左右の画素、すなわち、座標（ｘ−１，ｚ）、（ｘ，ｚ−１）、（ｘ，ｚ＋１）、（ｘ＋１，ｚ）の画素として説明する。このとき、断層画像の周縁部では、周囲画素が画像の外にはみ出る場合がある。この場合には、はみ出た画素分だけ範囲ＭＡＰ推定処理に利用する画素数を減らすことで対処することができる。また、断層画像の周縁部の画素は最終的な画像表示に用いないようにし、これらの画素については範囲ＭＡＰ推定処理も行わないなど、種々の境界処理を適宜施してもよい。
【０２２４】
なお、範囲ＭＡＰ推定処理に用いる対象画素の周囲画素は、対象画素の上下左右の画素に限られない。範囲ＭＡＰ推定処理に用いる対象画素の周囲画素は、対象画素の周囲にある画素であればよい。当該周囲画素は、例えば、対象の画素を中心とした３×３画素における対象画素の周囲の８画素であってもよいし、対象画素を中心とした５×５画素における対象画素の周囲の２４画素であってもよい。また、周囲画素は、対象画素の斜め隣の画素であってもよい。なお、本明細書において、範囲ＭＡＰ推定処理に用いる対象画素の周囲画素を単に周囲画素、周囲画素の画素位置を対象画素の周囲の画素位置という。
【０２２５】
次に、ステップＳ２６０２〜ステップＳ２６０４において、推定部２４１６は、１〜Ｎ枚目の断層画像の対象画素の座標（ｘ，ｚ）における各信号強度ａｎに対して真の信号強度νをパラメータとした確率密度を確率密度マップから抽出する。また、推定部２４１６は、同様に、１〜Ｎ枚目の断層画像の周囲画素の座標（ｘ−１，ｚ）、（ｘ，ｚ−１）、（ｘ，ｚ＋１）、（ｘ＋１，ｚ）における各信号強度ａｎに対して当該確率密度を確率密度マップから抽出する。その後、推定部２４１６は、抽出した確率密度それぞれから、真の信号強度νをパラメータとした確率密度関数を算出する。なお、図中のｎｍａｘはＮに対応する。
【０２２６】
本実施例では、推定部２４１６は処理対象となるｎ枚目の断層画像の座標（ｘ，ｚ）、（ｘ−１，ｚ）、（ｘ，ｚ−１）、（ｘ，ｚ＋１）、（ｘ＋１，ｚ）における信号強度ａｎに対して図８に示す確率密度マップの破線矢印の方向に沿って確率密度を抽出する。なお、位置合わせの際に処理の中止が判断された断層画像がある場合には、推定部２４１６は処理の中止が判断された断層画像の枚数を除外した枚数の断層画像について、確率密度を抽出する。推定部２４１６がＮ枚分のこれら座標における信号強度ａｎに対する真の信号強度νの確率密度を抽出し、真の信号強度νをパラメータとした確率密度関数をそれぞれ算出したら、処理はステップＳ２６０５に移行する。
【０２２７】
ステップＳ２６０５では、推定部２４１６が、これら座標における信号強度ａ１からａＮまでのＮ×５個（対象画素及び周囲画素分）の測定された信号強度に関する、真の信号強度νの確率密度関数の積を算出し、算出した積を尤度関数とする。確率密度関数の積については、実施例１等における確率密度関数の積と同様であるため説明を省略する。ただし、範囲ＭＡＰ推定処理では、周囲画素に関する真の信号強度νの確率密度関数も、対象画素に関する真の信号強度νの確率密度関数に同様に乗算されることで、対象画素についての確率密度関数の積が算出される。
【０２２８】
ステップＳ２６０６では、推定部２４１６が算出した尤度関数と事前確率の積である事後確率関数（代表的な確率密度関数）において確率が最大となる真の信号強度νを決定する。ここでは、事前確率として常に信号を取得しているという均一の事前確率を考え、事前確率を１とすると、尤度関数がそのまま事後確率関数となる。推定部２４１６は、この事後確率関数において確率が最大となるパラメータ（真の信号強度ν）を決定する。
【０２２９】
より簡潔には、本実施例においては、推定部２４１６は、ステップＳ２６０２〜Ｓ２６０４において、対象画素及び周囲画素における測定された信号強度ａ１〜ａＮに対して真の信号強度νごとの確率密度を抽出する。その後、ステップＳ２６０５において、各信号強度に対して抽出された真の信号強度νごとの確率密度をかけ合わせた、確率密度関数の積を算出する。そして、算出された確率密度関数の積において、確率が最大となる真の信号強度νを決定する。このようにして、決定された真の信号強度νが、推定部２４１６によって推定された推定値となる。
【０２３０】
ステップＳ２６０７では、断層画像生成部２１３が、座標（ｘ，ｚ）に対応する画素位置において、推定部２４１６による範囲ＭＡＰ推定処理によって推定された推定値（決定された真の信号強度ν）を代表値として決定し、画素値に採用する。
【０２３１】
その後、ステップＳ２６０８において、推定部２４１６は全ての画素位置について推定値を推定したか否かを判断する。推定部２４１６が、全ての画素位置について推定値を推定していないと判断したら、処理はステップＳ２６０９に移行する。ステップＳ２６０９では、推定部２４１６が、推定値を推定する画素位置（座標（ｘ，ｚ））を移動させ、その後、処理をステップＳ２６０２に戻す。
【０２３２】
ステップＳ２６０８において、断層画像生成部２１３が全ての画素位置について推定値に基づく画素値を決定したと判断したら、処理はステップＳ１６０４に移行する。断層画像生成部２１３は、全ての画素位置について推定値に基づく画素値を決定することで、範囲ＭＡＰ推定処理による推定値に基づいた画素値を有する高コントラスト断層画像を生成することができる。なお、記憶部２４０は、生成された高コントラスト断層画像を記憶する。
【０２３３】
ステップＳ１６０４では、表示制御部２５０が記憶部２４０に記憶された高コントラスト断層画像を表示部３００に表示させて、撮影処理を終了する。
【０２３４】
このように、制御部２４００は、範囲ＭＡＰ推定処理を行うことで、撮影する断層画像の枚数を少なくしつつ、高コントラスト断層画像を生成することができる。
【０２３５】
また、範囲ＭＡＰ推定処理を行うことにより、高コントラスト断層画像内のノイズ低減を行うこともできる。ここで、図２７（ａ）乃至（ｄ）を参照して当該ノイズ低減について説明する。
【０２３６】
通常のＭＡＰ推定処理では、真の信号強度に対して取得されるＯＣＴの信号強度の分布を信号特性及びノイズ特性から仮定し、多数の信号取得結果の分布に基づく信号の出現確率が最大となる真の信号強度を推測する。そのため、例えば、測定中に目が動いて目からの反射信号の強度が変化する、又は外乱によってノイズ量が変化するなどの外的要因に起因して、信号取得結果に正しく測定されていない結果が含まれる場合、推測結果の揺れに繋がってしまう。
【０２３７】
ここで、外的要因によって生じる信号強度の変化に対して、測定される信号強度が大きい場合には影響は非常に小さい。しかしながら、測定される信号強度が小さい場合には、外的要因による微小な信号強度の変化は、推定結果の大きな揺れを引き起こすことがある。その結果、例えば眼底の断層画像を撮影した場合、特に信号強度の低い領域である硝子体や強膜では、画像上でザラツキが目立ってしまうことがあった。
【０２３８】
これに対し、範囲ＭＡＰ推定処理では、対象画素の信号強度だけでなく、周囲画素の信号強度も推定処理に用いるため、移動平均フィルタ等のフィルタを適用する場合と同様に、推定値を平滑化することができる。このため、範囲ＭＡＰ推定処理を行うことにより、硝子体領域等のノイズを低減することもできる。
【０２３９】
図２７（ａ）は、Ｎ枚の断層画像を用いた通常のＭＡＰ推定処理によって生成された高コントラスト断層画像の一例を示す。また、図２７（ｃ）は、図２７（ａ）における一点鎖線に対応する、高コントラスト断層画像の１ラインのプロファイルを示す。特に、Ａスキャン画像に対応する高コントラスト断層画像の１ラインのプロファイルを見ると、図２７（ｃ）に示すように、ノイズがコントラスト強く出ていることがわかる。
【０２４０】
これに対し、図２７（ｂ）は、Ｎ枚の断層画像を用いた範囲ＭＡＰ推定処理によって生成された高コントラスト断層画像の一例を示す。また、図２７（ｄ）は、図２７（ｂ）における一点鎖線に対応する、高コントラスト断層画像の１ラインのプロファイルを示す。特に、Ａスキャン画像に対応する高コントラスト断層画像の１ラインのプロファイルを見ると、図２７（ｄ）に示すように、ノイズが低減されていることがわかる。このように、範囲ＭＡＰ推定処理を行うことにより、硝子体領域等のノイズを低減することもできる。
【０２４１】
以上のように、本実施例による制御部２４００は画像生成部２４１０を備える。画像生成部２４１０は、複数の断層画像の情報のうち、断層画像の画素位置に対応する複数の断層画像の情報を用いて範囲ＭＡＰ推定処理を行うことにより、画素位置における推定値を推定する推定部２４１６を備える。推定部２４１６は、複数の断層画像の情報のうち、推定値を推定する画素位置及び該画素位置の周囲の画素位置に対応する複数の断層画像の情報を用いて範囲ＭＡＰ推定処理を行い、推定値を推定する。
【０２４２】
範囲ＭＡＰ推定処理に関して、具体的には、推定部２４１６は、同一画素位置及び該画素位置の周囲の画素位置に対応する複数の断層画像の情報に対して、所定の確率密度関数を用いてこれら画素位置に対応する複数の断層画像の情報の確率密度関数を算出する。その後、推定部２４１６は、算出した前記複数の断層画像の情報の確率密度関数を用いて、該確率密度関数の積を算出する。そして、推定部２４１６は、確率密度関数の積において確率が最大となる断層画像の情報を決定し、決定した断層画像の情報の値を推定値とする。
【０２４３】
上記のように、本実施例による制御部２４００は、範囲ＭＡＰ推定処理により推定値を求め、推定値を代表値として用いて断層画像を生成する。範囲ＭＡＰ推定処理では、推定値の推定に用いる信号強度として、対象画素の信号強度に加えて、対象画素の周囲の画素位置における信号強度を用いる。そのため、従来に比べて、少ない断層の情報を用いてほぼ同等の高コントラストな断層画像を生成することができる。そのため、撮影に要する時間も短縮することができ、被検者への負担も小さくすることができる。また、範囲ＭＡＰ推定処理では、対象画素の信号強度だけでなく、周囲画素の信号強度も推定処理に用いるため、硝子体領域等のノイズを低減することもできる。
【０２４４】
なお、本実施例では、加算平均処理及び範囲ＭＡＰ推定処理において信号強度として断層画像の輝度値を用いているが、これら処理に用いられる信号強度は輝度値に限られない。これら処理に用いられる信号は、各画素位置に対応する信号であればよいため、ＯＣＴ光学系で取得した干渉信号をフーリエ変換した後の信号に基づく断層信号であればよい。当該断層信号は、例えば、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。
【０２４５】
また、本実施例では、眼底Ｅｒを撮影する例を示したが、撮影対象部は眼底Ｅｒに限るものではなく、前眼部であってもよい。
【０２４６】
（実施例７の変形例）
実施例７では、範囲ＭＡＰ推定処理において、対象画素の信号強度も周囲画素のいずれの画素の信号強度も同等の価値を有するものとして、推定値の推定に用いた。これに対し、実施例７の変形例では、対象画素及び周囲画素の信号強度は、当該画素の画素位置（座標）に応じて推定値の算出についての寄与度が異なるものとし、推定値の推定に用いる確率密度関数について座標に応じた重み付けを行う。
【０２４７】
具体的には、ステップＳ２６０５において推定部２４１６は対象画素及び周囲画素に対応する座標の信号強度ａｎを所望の寄与度に応じた重み係数Ｗ分だけ取得したものとして、信号強度ａｎに対応する確率密度関数をＷ個だけ確率密度関数の積の算出に用いる。すなわち、或る座標に対する重み係数Ｗが２であれば、当該座標の信号強度ａｎを２回ずつ取得したものとして、確率密度関数の積の算出時に信号強度ａｎに対応する確率密度関数を２回分ずつ用いる。同様に、或る座標における信号強度ａｎに対応する確率密度関数に含まれる各真の信号強度ν１〜νｍａｘの確率をそれぞれ当該座標に応じた重み係数Ｗ分だけ累乗した確率密度関数を、確率密度関数の積の算出に用いてもよい。なお、重み係数Ｗは、所望の構成に応じて任意に設定することができる。例えば、測定光のスキャン方向に従って対象領域の横方向や斜め方向の周囲画素について重み係数Ｗを高く設定してもよい。なお、本変形例では、対象領域により近い周囲画素について重み係数Ｗを高く設定する。
【０２４８】
図２８（ａ）乃至（ｃ）は、本変形例における重み係数Ｗの例を示す。図２８（ａ）は実施例７と同様に、対象画素の上下左右の画素を周囲画素としたときの重み係数Ｗの例を示している。ここで、例えば、対象画素における信号強度ａｎの確率密度関数をＰｔとし、周辺画素における信号強度ａｎの確率密度関数をＰｐ１〜Ｐｐ４とする。この場合、推定部２４１６は、上述した確率密度関数の積の算出に、対象画素に関する確率密度関数Ｐｔを２回分用い、周囲画素に関する確率密度関数Ｐｐ１〜Ｐｐ４を１回分だけ用いる。また、推定部２４１６は、確率密度関数の積の算出に、確率密度関数Ｐｔに含まれる各真の信号強度ν１〜νｍａｘの確率をそれぞれ２乗した確率密度関数を用い、確率密度関数Ｐｐ１〜Ｐｐ４をそのまま（各確率を１乗した確率密度関数として）を用いてもよい。なお、各画素において確率密度関数はＮ個算出されるので、重み係数Ｗは各画素について算出されたＮ個の確率密度関数のそれぞれに適用される。これにより、確率密度関数の積の算出において周囲画素よりも対象画素の確率密度関数の寄与度を高くすることができ、より正確な対象画素の真の信号強度νを推定することができる。
【０２４９】
図２８（ｂ）は、周囲画素を対象画素の周囲の８画素としたときの重み係数Ｗの例を示している。同様に、図２８（ｃ）は、周囲画素を対象画素の周囲の２４画素としたときの重み係数Ｗの例を示している。これらの例では、対象画素により近い周囲画素ほど確率密度関数の積の算出に対する寄与度を高くすることができ、対象画素及び周囲画素に一律な重み係数を掛けた場合に相当する実施例７に比べ、より正確な対象画素の真の信号強度νを推定することができる。なお、重み係数は上記のように、所望の構成に応じて任意に設定されてよく、例えばガウス分布に従ってもよいし他の分布に従ってもよい。なお、重み付けの方法は上記方法に限られず、事後確率における最大の確率を求めるための、確率密度関数の積における各真の信号強度ν１〜νｍａｘの確率の比較に、画素位置に応じた重みが反映される方法であればよい。
【０２５０】
上記のように、本変形例によるＯＣＴ装置では、推定部２４１６が、推定値を求める画素位置及び該画素位置の周囲の画素位置に対応する複数の断層画像の情報の確率密度関数に重み付けを行い、重み付けが行われた確率密度関数の積を算出する。より具体的には、推定部２４１６は、確率密度関数の積が求められる画素位置により近い画素位置に対応する複数の断層画像の情報の確率密度関数ほど、重みがより重くなるように、重み付けを行う。これにより、より正確な対象画素の真の信号強度νを推定することができる。
【０２５１】
（実施例８）
実施例７によるＯＣＴ装置では、周囲画素を用いることにより、少ない断層情報を用いて高コントラストな断層画像を得た。しかしながら、周囲画素の確率密度分布まで含めた確率密度分布の積から推定値を推定して一つの代表値を決定しているため、対象画素のみの確率密度分布を用いる場合に比べ、生成される断層画像の解像力が低下する。そこで、実施例８によるＯＣＴ装置においては、本質的に高解像力を必要としない細かな（微小な）構造のない領域では周囲画素も利用する範囲ＭＡＰ推定処理を、その他の領域では対象画素のみを利用する従来のＭＡＰ推定処理を用いて断層画像を生成する。
【０２５２】
眼底の断層画像を得る際には、通常、網膜組織の断層構造を観察するが、それと同時に眼球内部に存在する硝子体についても観察することがある。これは、網膜が硝子体によって牽引されることにより、網膜に悪影響が与えられる等の様々なことが考えられるためである。硝子体は、眼へ入ってくる光の情報を通すため透明な物質でできている。そのため、光を利用したＯＣＴで硝子体を観察する際も、物質が透明なため非常に弱い信号強度でしか観察することができないことがよく知られている。また、硝子体には、網膜と比較して細かな構造がないことも知られている。
【０２５３】
また、通常、網膜及び脈絡膜に病変が観測されることが多く、これらの膜は、ＯＣＴでは硝子体と比較し信号強度が高く観測される。そのため、網膜よりも信号強度が低い硝子体等の領域でのみ範囲ＭＡＰ推定処理を行うことで、網膜等に現れる病変の解像力を劣化させることなく、硝子体等のコントラストを高めることができる。
【０２５４】
以下、図２９乃至３１を参照して、実施例８によるＯＣＴ装置について説明する。本実施例によるＯＣＴ装置では、対象領域として硝子体領域を特定する。そのため、本実施例によるＯＣＴ装置は、細かな構造がなく、信号強度が低い硝子体の領域のみに、範囲ＭＡＰ推定処理を適用し、網膜には従来のＭＡＰ推定処理を行う。本実施例によるＯＣＴ装置の構成要素に関して、実施例７によるＯＣＴ装置と同様のものは、同じ参照符号を用いて説明を省略する。以下、本実施例によるＯＣＴ装置について、実施例７によるＯＣＴ装置１との違いを中心に説明する。
【０２５５】
図２９は、本実施例に係る制御部２９００の概略的な構成を示す。制御部２９００の画像生成部２９１０には、前眼画像生成部２１１〜演算部２１５に加え、推定部２９１６及び領域特定部２９１７が設けられている。
【０２５６】
推定部２９１６は、断層画像生成部２１３によって生成された複数の断層画像に対して、通常のＭＡＰ推定処理又は範囲ＭＡＰ推定処理を行い、干渉信号の真値の推定値を推定する。なお、推定部２９１６は、取得部２２０によって取得されたフーリエ変換後の信号等に基づいて、各画素位置における推定値を推定してもよい。
【０２５７】
領域特定部２９１７は、断層画像生成部２１３によって生成された断層画像に基づいて、範囲ＭＡＰ推定処理が適用されるべき、信号強度が低い対象領域を特定する。なお、領域特定部２９１７は、取得部２２０によって取得されたフーリエ変換後の信号等に基づいて、対象領域を特定してもよい。
【０２５８】
なお、推定部２９１６及び領域特定部２９１７も、制御部２９００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、推定部２９１６及び領域特定部２９１７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。
【０２５９】
次に、本実施例に係る撮影処理について、図３０を参照して説明する。図３０は、本実施例に係る断層画像の撮影処理のフローチャートを示す。本実施例に係る撮影処理では、範囲ＭＡＰ推定処理を適用する対象領域を特定し、特定した対象領域には範囲ＭＡＰ推定処理を、それ以外の領域には通常のＭＡＰ推定処理を適用する点以外、実施例７に係る撮影処理と同様である。そのため、当該相違点を除き説明を省略する。
【０２６０】
ステップＳ５０６において、断層画像生成部２１３が、高コントラストモードがＯＮにされていると判断したら、処理はステップＳ３００１に移行する。
【０２６１】
ステップＳ３００１では、領域特定部２９１７は位置合わせされたＮ枚の断層画像のうちの少なくとも１枚に対してセグメンテーション処理を行い、信号強度が低い領域である硝子体領域を対象領域として特定する。具体的な処理は、実施例１に係る領域特定部２１４による処理と同様であるため説明を省略する。
【０２６２】
本実施例では、領域特定部２９１７は、セグメンテーション処理により、内境界膜（ＩＬＭ：Ｉｎｔｅｒｎａｌ  Ｌｉｍｉｔｔｉｎｇ  Ｍｅｍｂｒａｎｅ）を抽出する。図３１は、セグメンテーション処理により硝子体領域を特定する際の各領域を示す。領域特定部２９１７は、ＩＬＭ境界３１０２を境界にＲＰＥ境界線３１０３と反対側（瞳側）が硝子体領域３１０１であると判断し、ＩＬＭ境界３１０２から瞳側の領域を硝子体領域３１０１として特定する。これにより、領域特定部２９１７は、範囲ＭＡＰ推定処理を適用する対象領域として、硝子体領域を特定する。
【０２６３】
なお、セグメンテーション処理については、上記手法以外の既知の任意の手法を用いて行ってもよい。さらに、本実施例では、硝子体領域を対象領域としたが、例えば、信号強度が低い領域として知られている強膜領域等の任意の領域を対象領域として特定してもよい。この場合には、領域特定部２９１７は、セグメンテーション処理により、強膜等の層を特定し、当該層について対象領域とすることができる。また、対象領域は、硝子体領域及び強膜領域等の複数の領域であってもよい。
【０２６４】
対象領域を特定したら、ステップＳ３００２において、推定部２９１６が対象領域に対して範囲ＭＡＰ推定処理を適用する。ここで、本実施例における範囲ＭＡＰ推定処理は、図２６に示す範囲ＭＡＰ推定処理と同様であるが、処理を施す対象が対象領域内の画素であるため、ステップＳ２６０１において、推定部２９１６は初期位置を対象領域内の画素位置に決定する。なお、初期位置は対象領域内の位置であれば任意の位置でよい。例えば、推定部２９１６は対象領域のうち、ｘ及びｚの値が一番小さい座標を初期位置とする。
【０２６５】
また、ステップＳ２６０７においては、断層画像生成部２１３は、座標（ｘ，ｚ）に対応する画素位置において、推定部２９１６による範囲ＭＡＰ推定処理によって推定された推定値を代表値として決定し、画素値に採用する。そして、ステップＳ２６０８で、推定部２９１６は、対象領域内の全ての画素位置について処理を行ったか否かを判断し、未処理の画素位置がある場合には、ステップＳ２６０９において、画素位置を未処理の画素位置に移動する。なお、対象領域の周縁部では、周囲画素が対象領域の外にはみ出る場合がある。この場合には、はみ出した画素が画像内の画素であれば、当該画素の信号強度も推定に用いることができる。一方で、対象領域以外の領域は、信号強度が高い領域であるため、当該領域の画素についての信号強度を信号強度が低い対象領域の範囲ＭＡＰ推定処理に用いると推定値が真の信号強度νから離れた値となる場合がある。そのため、はみ出した画素分だけ範囲ＭＡＰ推定処理に利用する画素数を減らしてもよい。
【０２６６】
次に、ステップＳ３００３において、推定部２９１６が対象領域以外の領域に対して通常のＭＡＰ推定処理を適用する。ここで、通常のＭＡＰ推定処理は、図１７に示す、実施例４に係るＭＡＰ推定処理と同様であるため、説明を省略する。
【０２６７】
なお、推定部２９１６は通常のＭＡＰ推定処理を対象領域以外の領域に対して適用する。そのため、この場合、推定部２９１６は、図１７に示される通常のＭＡＰ推定処理のステップＳ１７０１において、初期位置を対象領域以外の領域内の画素位置に決定する。なお、初期位置は対象領域以外の領域内の位置であれば任意の位置でよい。例えば、推定部２９１６は対象領域以外の領域のうち、ｘ及びｚの値が一番小さい座標を初期位置とする。また、ステップＳ１７０２においては、座標（ｘ，ｚ）に対応する画素位置において、推定部２９１６による通常のＭＡＰ推定処理によって推定された推定値を代表値として決定し、画素値に採用する。そして、ステップＳ１７０３で、推定部２９１６は、対象領域以外の領域内の全ての画素位置について処理を行ったか否かを判断し、未処理の画素位置がある場合には、ステップＳ１７０４において、画素位置を未処理の画素位置に移動する。
【０２６８】
上記のように、本実施例に係る画像生成部２９１０は、推定値の推定に、推定値を推定する画素位置及び該画素位置の周囲の画素位置に対応する複数の断層画像の情報を用いる対象領域を特定する領域特定部２９１７を備える。より具体的には、領域特定部２９１７は、複数の断層画像のうちの少なくとも１枚の断層画像に基づいて眼底の解剖学的な層（層境界）を特定する。その後、領域特定部２９１７は、特定した層と眼の構造から対象領域を特定する。そして、断層画像生成部２１３は、対象領域では範囲ＭＡＰ推定処理を行い、対象領域外の領域では、通常のＭＡＰ推定処理を行う。より具体的には、対象領域では、推定部２９１６は、推定値を推定する画素位置及びその周囲の画素位置に対応する断層画像の情報を用いて範囲ＭＡＰ推定処理を行い、推定値を推定する。一方で、対象領域以外の領域では、推定値を推定する画素位置のみに対応する断層画像の情報を用いて通常のＭＡＰ推定処理を行い、推定値を推定する。
【０２６９】
これにより、対象領域以外の領域である、網膜などの領域では従来のＭＡＰ推定処理により、高解像力を有する画像が生成される。このため、十分な解像力を維持した、高コントラストな断層画像を生成することができる。
【０２７０】
また、領域特定部２９１７は、対象領域として硝子体領域を特定する。信号強度が低い硝子体と比較し、網膜で得られる信号強度は高いためノイズの影響が比較的小さい。そのため、網膜領域では、硝子体領域ほど標本の数を必要としないことから、通常のＭＡＰ推定処理を行うことにより良質な高コントラストの網膜の断層画像が得られる。なお、対象領域として強膜領域を特定することでも同様の効果を奏することができる。
【０２７１】
さらに、通常のＭＡＰ推定処理に用いられる信号も、各画素位置に対応する信号であればよいため、ＯＣＴ光学系で取得した干渉信号をフーリエ変換した後の信号に基づく断層信号であればよい。
【０２７２】
また、実施例１と同様に画像生成部２９１０は、対象領域以外の領域では平均断層画像に係る演算値（加算平均値、中央値、最頻値、又は最大値）を代表値として用いて画素値を決定してもよい。さらに、領域特定部２９１７は、実施例２と同様に、画素ごとの信号強度を用いて対象領域を特定してもよい。
【０２７３】
なお、上記実施形態１乃至３においては、真の信号強度を推定する処理としてＭＡＰ推定処理を行う構成としたが、推定処理はこれに限られない。推定処理で行う処理は、複数の断層信号に対して統計処理を施すことで真の信号強度を推定する処理、特に所定のモデルの分布を用いて画素位置における断層信号の真値を推定する処理であればよい。なお、周囲画素を含めた推定処理を行う場合には、推定値を推定する画素位置及びその周囲の画素位置に対応する複数の断層信号に対して所定のモデルの分布を用いて、推定値を推定する画素位置における断層信号の真値を推定する処理であればよい。
【０２７４】
また、実施形態１乃至３では、取得部２２０は、撮像光学系１００で取得された干渉信号や断層画像生成部２１３で生成された断層信号を取得した。しかしながら、取得部２２０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２２０は、制御部２００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。
【０２７５】
さらに、実施形態１乃至３では、ＯＣＴ装置の干渉光学系としてマイケルソン干渉計の構成を用いているが、干渉光学系の構成はこれに限られない。例えば、ＯＣＴ装置の干渉光学系はマッハツェンダー干渉計の構成を有していてもよい。さらに、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。
【０２７６】
また、撮像光学系１００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。さらに、波長ごとに光を分割する光学部材としてダイクロイックミラーを用いているが、当該光学部材はこれに限られない。例えば、穴あきミラーや中空のミラーが蒸着されたプリズム等から構成されるミラーを用いて、波長ごとに光を分割してもよい。
【０２７７】
なお、実施形態１乃至３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、出射光の波長を掃引することができる波長掃引光源を用いた波長掃引型ＯＣＴ（ＳＳ−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。
【０２７８】
また、実施形態１乃至３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。
【０２７９】
（その他の実施例）
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。
【０２８０】
以上、実施形態及び実施例を参照して本発明について説明したが、本発明は上記実施形態及び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】
【０２８１】
１：ＯＣＴ装置（光干渉断層撮像装置）、１００：撮像光学系、２００：制御部（画像処理装置）、２１３：断層画像生成部（生成部）、２１４：領域特定部、２１５：演算部、２１６：推定部、２２０：取得部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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