(57)【要約】      （修正有）【課題】光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）血管造影で得られたアンジオグラムにおける血管の分類を容易に行うことが可能な、眼科撮影装置、眼科情報処理装置、プログラム、及び記録媒体を提供する。【解決手段】眼科撮影装置は、データ収集部１３０と、画像形成部２３１と、血管判定部２３２とを含む。データ収集部は、眼底の３次元領域に対してＯＣＴを繰り返し適用して時系列データを収集する。画像形成部は、収集された時系列データに基づいて、眼底の３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する。血管判定部は、モーションコントラスト画像の形成に用いられた時系列データに基づいて、このモーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。【選択図】図３
2019054994.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して時系列データを収集するデータ収集部と、
前記時系列データに基づいて、前記３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する画像形成部と、
前記モーションコントラスト画像の形成に用いられた前記時系列データに基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する血管判定部と
を含む眼科撮影装置。
【請求項２】
前記血管判定部は、前記時系列データに含まれる位相情報に基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の眼科撮影装置。
【請求項３】
前記時系列データは、前記３次元領域に対するＯＣＴの繰り返しに対応する複数のデータセットを含み、
前記血管判定部は、
前記複数のデータセットのそれぞれに含まれる前記位相情報に基づいて位相画像を形成し、
前記複数のデータセットから形成された複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定し、
前記複数の位相画像から特定された複数の血管領域における画素値の変化に基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の眼科撮影装置。
【請求項４】
前記血管判定部は、前記時系列データに含まれる輝度情報に基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の眼科撮影装置。
【請求項５】
前記血管判定部は、
前記モーションコントラスト画像における血管領域の連結成分を特定し、
特定された前記連結成分に基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の眼科撮影装置。
【請求項６】
前記血管判定部は、
前記モーションコントラスト画像における血管領域の連結成分の一部についてのみ、前記時系列データに基づく判定を行い、
当該判定の結果を、前記連結領域の全体についての判定の結果として採用する
ことを特徴とする請求項５に記載の眼科撮影装置。
【請求項７】
前記血管判定部は、前記モーションコントラスト画像における血管領域の連結成分と、前記データ収集部により実行されたＯＣＴスキャンの向きとに基づいて、前記時系列データに基づく判定を行う前記連結成分の部分を決定する
ことを特徴とする請求項６に記載の眼科撮影装置。
【請求項８】
前記画像形成部により形成された前記モーションコントラスト画像と前記血管判定部により得られた判定結果とに基づいて、表示手段に情報を表示させる制御部を含む
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の眼科撮影装置。
【請求項９】
前記制御部は、前記血管判定部により動脈であると判定された血管に対応する動脈領域、及び、静脈であると判定された血管に対応する静脈領域の一方を、前記表示手段に表示させる
ことを特徴とする請求項８に記載の眼科撮影装置。
【請求項１０】
眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して収集された時系列データを受け付ける受付部と、
前記時系列データに基づいて、前記３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する画像形成部と、
前記モーションコントラスト画像の形成に用いられた前記時系列データに基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する血管判定部と
を含む眼科情報処理装置。
【請求項１１】
眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して収集された時系列データに基づいて形成された前記３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を受け付ける受付部と、
前記モーションコントラスト画像の形成に用いられた前記時系列データに基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する血管判定部と
を含む眼科情報処理装置。
【請求項１２】
コンピュータを、
眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して収集された時系列データを受け付ける受付部、
前記時系列データに基づいて、前記３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する画像形成部、及び、
前記モーションコントラスト画像の形成に用いられた前記時系列データに基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する血管判定部
として機能させるプログラム。
【請求項１３】
コンピュータを、
眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して収集された時系列データに基づいて形成された前記３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を受け付ける受付部、及び、
前記モーションコントラスト画像の形成に用いられた前記時系列データに基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する血管判定部
として機能させるプログラム。
【請求項１４】
光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を実行可能な眼科撮影装置を、
眼底の３次元領域に対してＯＣＴを繰り返し適用して時系列データを収集するデータ収集部、
前記時系列データに基づいて、前記３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する画像形成部、及び、
前記モーションコントラスト画像の形成に用いられた前記時系列データに基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する血管判定部
として機能させるプログラム。
【請求項１５】
請求項１２〜１４のいずれかに記載のプログラムを記録したコンピュータ可読な非一時的記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、眼科撮影装置、眼科情報処理装置、プログラム、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
眼科分野において画像診断は重要な位置を占める。近年では光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）の活用が進んでいる。ＯＣＴは、被検眼のＢスキャン画像や３次元画像の取得だけでなく、Ｃスキャン画像やシャドウグラムなどの正面画像（ｅｎ−ｆａｃｅ画像）の取得にも利用されるようになってきている。
【０００３】
更に、被検眼の特定部位が強調された画像を取得することや、機能情報を取得することに、ＯＣＴを利用することも可能である。例えば、近年では、ＯＣＴ血管造影（ＯＣＴ−Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）やＯＣＴ血流計測が注目を集めている。
【０００４】
ＯＣＴ血管造影は、典型的には、眼底の３次元領域にＯＣＴを適用して収集された時系列データに基づいて、血管が強調された画像（血管造影画像、アンジオグラム、モーションコントラスト画像）を構築する技術である（例えば、特許文献１を参照）。
【０００５】
ＯＣＴ血流計測は、典型的には、眼底血管に交差する断面にＯＣＴを適用して収集された時系列データに基づいて、血流速度や血流量などの血流情報を取得する技術である（例えば、特許文献２を参照）。ＯＣＴ血流計測は、血管の分類（動脈と静脈との判別）にも用いられる。
【０００６】
ＯＣＴ血管造影によれば血管の分布を表す画像が得られるが、これに表現された各血管が動脈か静脈かを簡便な手法で判別することはできなかった。
【０００７】
例えば、動脈と静脈との判別にＯＣＴ血流計測を利用することは原理的には可能であるが、従来のＯＣＴ血流計測がＢスキャン面ごとに適用されること、更には、１つのＢスキャン面のスキャンに数秒程度の時間が掛かることを勘案すると、典型的なＯＣＴ血管造影が適用される３次元領域の全体にＯＣＴ血流計測を適用して動脈と静脈との判別を行うことは現実的ではない。
【０００８】
また、眼底カメラ等により取得された眼底像を解析して動脈と静脈とを判別する技術も知られているが（例えば、特許文献３を参照）、ＯＣＴ血管造影とは別に撮影を行ったり、撮影画像を解析したりする必要があるため、検査の長時間化や、被検者に掛かる負担の増大といった問題が伴う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特表２０１５−５１５８９４号公報
【特許文献２】特開２０１７−０７９８８６号公報
【特許文献３】特開２００７−３１９４０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明の目的は、ＯＣＴ血管造影で得られたアンジオグラムにおける血管の分類を容易に行うことが可能な技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
実施形態の第１の態様は、眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して時系列データを収集するデータ収集部と、前記時系列データに基づいて、前記３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する画像形成部と、前記モーションコントラスト画像の形成に用いられた前記時系列データに基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する血管判定部とを含む眼科撮影装置である。
【００１２】
実施形態の第２の態様は、第１の態様の眼科撮影装置であって、前記血管判定部は、前記時系列データに含まれる位相情報に基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。
【００１３】
実施形態の第３の態様は、第２の態様の眼科撮影装置であって、前記時系列データは、前記３次元領域に対するＯＣＴの繰り返しに対応する複数のデータセットを含み、前記血管判定部は、前記複数のデータセットのそれぞれに含まれる前記位相情報に基づいて位相画像を形成し、前記複数のデータセットから形成された複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定し、前記複数の位相画像から特定された複数の血管領域における画素値の変化に基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。
【００１４】
実施形態の第４の態様は、第１の態様の眼科撮影装置であって、前記血管判定部は、前記時系列データに含まれる輝度情報に基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。
【００１５】
実施形態の第５の態様は、第１〜第４の態様のいずれかの眼科撮影装置であって、前記血管判定部は、前記モーションコントラスト画像における血管領域の連結成分を特定し、特定された前記連結成分に基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。
【００１６】
実施形態の第６の態様は、第５の態様の眼科撮影装置であって、前記血管判定部は、前記モーションコントラスト画像における血管領域の連結成分の一部についてのみ、前記時系列データに基づく判定を行い、当該判定の結果を、前記連結領域の全体についての判定の結果として採用する。
【００１７】
実施形態の第７の態様は、第６の態様の眼科撮影装置であって、前記血管判定部は、前記モーションコントラスト画像における血管領域の連結成分と、前記データ収集部により実行されたＯＣＴスキャンの向きとに基づいて、前記時系列データに基づく判定を行う前記連結成分の部分を決定する。
【００１８】
実施形態の第８の態様は、第１〜第７の態様のいずれかの眼科撮影装置であって、前記画像形成部により形成された前記モーションコントラスト画像と前記血管判定部により得られた判定結果とに基づいて、表示手段に情報を表示させる制御部を含む。
【００１９】
実施形態の第９の態様は、第８の態様の眼科撮影装置であって、前記制御部は、前記血管判定部により動脈であると判定された血管に対応する動脈領域、及び、静脈であると判定された血管に対応する静脈領域の一方を、前記表示手段に表示させる。
【００２０】
実施形態の第１０の態様は、眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して収集された時系列データを受け付ける受付部と、前記時系列データに基づいて、前記３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する画像形成部と、前記モーションコントラスト画像の形成に用いられた前記時系列データに基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する血管判定部とを含む眼科情報処理装置である。
【００２１】
実施形態の第１１の態様は、眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して収集された時系列データに基づいて形成された前記３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を受け付ける受付部と、前記モーションコントラスト画像の形成に用いられた前記時系列データに基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する血管判定部とを含む眼科情報処理装置である。
【００２２】
実施形態の第１２の態様は、コンピュータを、眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して収集された時系列データを受け付ける受付部、前記時系列データに基づいて、前記３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する画像形成部、及び、前記モーションコントラスト画像の形成に用いられた前記時系列データに基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する血管判定部として機能させるプログラムである。
【００２３】
実施形態の第１３の態様は、コンピュータを、眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して収集された時系列データに基づいて形成された前記３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を受け付ける受付部、及び、前記モーションコントラスト画像の形成に用いられた前記時系列データに基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する血管判定部として機能させるプログラムである。
【００２４】
実施形態の第１４の態様は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を実行可能な眼科撮影装置を、眼底の３次元領域に対してＯＣＴを繰り返し適用して時系列データを収集するデータ収集部、前記時系列データに基づいて、前記３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する画像形成部、及び、前記モーションコントラスト画像の形成に用いられた前記時系列データに基づいて、前記モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する血管判定部として機能させるプログラムである。
【００２５】
実施形態の第１５の態様は、第１２〜第１４のいずれかの態様のプログラムを記録したコンピュータ可読な非一時的記録媒体である。
【発明の効果】
【００２６】
実施形態によれば、ＯＣＴ血管造影で得られたアンジオグラムにおける血管の分類を容易に行うことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】実施形態に係る眼科撮影装置の構成の一例を表す概略図。
【図２】実施形態に係る眼科撮影装置の構成の一例を表す概略図。
【図３】実施形態に係る眼科撮影装置の構成の一例を表す概略図。
【図４Ａ】実施形態に係る眼科撮影装置が実行可能なスキャンパターンの一例を表す概略図。
【図４Ｂ】実施形態に係る眼科撮影装置が実行可能なスキャンパターンの一例を表す概略図。
【図５Ａ】実施形態に係る眼科撮影装置が実行可能な処理の一例を説明するための概略図。
【図５Ｂ】実施形態に係る眼科撮影装置が実行可能な処理の一例を説明するための概略図。
【図６】実施形態に係る眼科撮影装置の動作の一例を表すフローチャート。
【図７】実施形態に係る眼科撮影装置の動作の一例を表すフローチャート。
【図８】実施形態に係る眼科撮影装置の動作の一例を説明するための概略図。
【図９Ａ】実施形態に係る眼科撮影装置の動作の一例を説明するための概略図。
【図９Ｂ】実施形態に係る眼科撮影装置の動作の一例を説明するための概略図。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明の幾つかの実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。実施形態の眼科撮影装置は、少なくとも光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を実行する機能を備えた眼科装置である。特に、実施形態の眼科撮影装置は、眼底のＯＣＴ血管造影に用いられる。
【００２９】
以下、スウェプトソースＯＣＴと眼底カメラとを組み合わせた眼科撮影装置について説明するが、実施形態はこれに限定されない。例えば、ＯＣＴの種別はスウェプトソースＯＣＴには限定されず、スペクトラルドメインＯＣＴ等であってもよい。ここで、スウェプトソースＯＣＴは、波長可変光源（波長掃引光源）からの光を測定光と参照光とに分割し、被検物からの測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光をバランスドフォトダイオード等で検出し、波長の掃引及び測定光のスキャンに応じて収集された検出データにフーリエ変換等を施して画像を形成する手法である。一方、スペクトラルドメインＯＣＴは、低コヒーレンス光源からの光を測定光と参照光とに分割し、被検物からの測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光のスペクトル分布を分光器で検出し、検出されたスペクトル分布にフーリエ変換等を施して画像を形成する手法である。換言すると、スウェプトソースＯＣＴは時分割でスペクトル分布を取得する手法であり、スペクトラルドメインＯＣＴは空間分割でスペクトル分布を取得する手法である。なお、実施形態に適用可能なＯＣＴの手法はこれらに限定されず、他の任意の手法（例えば、タイムドメインＯＣＴ）を適用することが可能である。
【００３０】
実施形態に係る眼科撮影装置は、眼底カメラのような被検眼の写真（デジタル写真）を取得する機能を備えていてもいなくてもよい。また、眼底カメラの代わりに、走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）や、スリットランプ顕微鏡や、前眼部撮影カメラや、手術用顕微鏡など、任意のモダリティが設けられてもよい。なお、眼底写真等の正面画像は、眼底の観察やスキャンエリアの設定やトラッキングなどに利用可能である。
【００３１】
〈構成〉
図１に示すように、眼科撮影装置１は、眼底カメラユニット２、ＯＣＴユニット１００、及び演算制御ユニット２００を含む。眼底カメラユニット２には、従来の眼底カメラとほぼ同様の光学系が設けられている。ＯＣＴユニット１００には、ＯＣＴを実行するための光学系や機構が設けられている。演算制御ユニット２００はプロセッサを含む。被検者の顔を支持するための顎受けや額当てが、眼底カメラユニット２に対向する位置に設けられている。
【００３２】
本明細書において「プロセッサ」は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、ＳＰＬＤ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）、ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ））等の回路を意味する。プロセッサは、例えば、記憶回路や記憶装置に格納されているプログラムを読み出し実行することで、実施形態に係る機能を実現する。
【００３３】
〈眼底カメラユニット２〉
眼底カメラユニット２には、被検眼Ｅの眼底Ｅｆを撮影するための光学系や機構が設けられている。眼底Ｅｆを撮影して得られる画像（眼底像、眼底写真等と呼ばれる）には、観察画像や撮影画像がある。観察画像は、例えば、近赤外光を用いた動画撮影により得られる。撮影画像は、例えば、可視フラッシュ光を用いて得られるカラー画像若しくはモノクロ画像、又は近赤外フラッシュ光を用いて得られるモノクロ画像である。眼底カメラユニット２は、フルオレセイン蛍光画像やインドシアニングリーン蛍光画像や自発蛍光画像などを取得可能であってよい。
【００３４】
眼底カメラユニット２は、照明光学系１０と撮影光学系３０とを含む。照明光学系１０は被検眼Ｅに照明光を照射する。撮影光学系３０は、被検眼Ｅからの照明光の戻り光を検出する。ＯＣＴユニット１００からの測定光は、眼底カメラユニット２内の光路を通じて被検眼Ｅに導かれ、その戻り光は、同じ光路を通じてＯＣＴユニット１００に導かれる。
【００３５】
照明光学系１０の観察光源１１は、例えばハロゲンランプ又は発光ダイオード（ＬＥＤ）である。観察光源１１から出力された光（観察照明光）は、曲面状の反射面を有する反射ミラー１２により反射され、集光レンズ１３を経由し、可視カットフィルタ１４を透過して近赤外光となる。更に、観察照明光は、撮影光源１５の近傍にて一旦集束し、ミラー１６により反射され、リレーレンズ１７、１８、絞り１９及びリレーレンズ２０を経由する。そして、観察照明光は、孔開きミラー２１の周辺部（孔部の周囲の領域）にて反射され、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により屈折されて被検眼Ｅ（特に眼底Ｅｆ）を照明する。
【００３６】
被検眼Ｅからの観察照明光の戻り光は、対物レンズ２２により屈折され、ダイクロイックミラー４６を透過し、孔開きミラー２１の中心領域に形成された孔部を通過し、ダイクロイックミラー５５を透過し、撮影合焦レンズ３１を経由し、ミラー３２により反射される。更に、この戻り光は、ハーフミラー３３Ａを透過し、ダイクロイックミラー３３により反射され、集光レンズ３４によりＣＣＤイメージセンサ３５の受光面に結像される。ＣＣＤイメージセンサ３５は、例えば所定のフレームレートで戻り光を検出する。なお、撮影光学系３０のピントが眼底Ｅｆに合っている場合には眼底Ｅｆの観察画像が得られ、ピントが前眼部に合っている場合には前眼部の観察画像が得られる。
【００３７】
撮影光源１５は、例えば、キセノンランプ又はＬＥＤを含む可視光源である。撮影光源１５から出力された光（撮影照明光）は、観察照明光と同様の経路を通って眼底Ｅｆに照射される。被検眼Ｅからの撮影照明光の戻り光は、観察照明光の戻り光と同じ経路を通ってダイクロイックミラー３３まで導かれ、ダイクロイックミラー３３を透過し、ミラー３６により反射され、集光レンズ３７によりＣＣＤイメージセンサ３８の受光面に結像される。
【００３８】
液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）３９は、被検眼Ｅを固視させるための固視標を表示する。ＬＣＤ３９から出力された光束（固視光束）は、その一部がハーフミラー３３Ａにて反射され、ミラー３２に反射され、撮影合焦レンズ３１及びダイクロイックミラー５５を経由し、孔開きミラー２１の孔部を通過する。孔開きミラー２１の孔部を通過した固視光束は、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により屈折されて眼底Ｅｆに投射される。ＬＣＤ３９の画面における固視標の表示位置を変更することにより被検眼Ｅの固視位置を変更できる。なお、ＬＣＤ３９の代わりに、複数のＬＥＤが２次元的に配列されたマトリクスＬＥＤや、光源と可変絞り（液晶絞り等）との組み合わせなどを、固視光束生成手段として用いることができる。
【００３９】
眼底カメラユニット２にはアライメント光学系５０とフォーカス光学系６０が設けられている。アライメント光学系５０は、被検眼Ｅに対する光学系のアライメントに用いられるアライメント指標を生成する。フォーカス光学系６０は、被検眼Ｅに対するフォーカス調整に用いられるスプリット指標を生成する。
【００４０】
アライメント光学系５０のＬＥＤ５１から出力されたアライメント光は、絞り５２及び５３並びにリレーレンズ５４を経由し、ダイクロイックミラー５５により反射され、孔開きミラー２１の孔部を通過する。孔開きミラー２１の孔部を通過した光は、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により被検眼Ｅに投射される。
【００４１】
アライメント光の角膜反射光は、対物レンズ２２、ダイクロイックミラー４６及び上記孔部を経由し、その一部がダイクロイックミラー５５を透過し、撮影合焦レンズ３１を通過し、ミラー３２により反射され、ハーフミラー３３Ａを透過し、ダイクロイックミラー３３に反射され、集光レンズ３４によりＣＣＤイメージセンサ３５の受光面に投影される。ＣＣＤイメージセンサ３５による受光像（２つの輝点からなるアライメント指標像）に基づき、従来と同様のマニュアルアライメントやオートアライメントを行うことができる。
【００４２】
フォーカス光学系６０は、撮影光学系３０の光路（撮影光路）に沿った撮影合焦レンズ３１の移動に連動して、照明光学系１０の光路（照明光路）に沿って移動される。反射棒６７は、照明光路に対して挿脱可能である。
【００４３】
フォーカス調整を行う際には、反射棒６７の反射面が照明光路に斜設される。ＬＥＤ６１から出力されたフォーカス光は、リレーレンズ６２を通過し、スプリット視標板６３により２つの光束に分離され、二孔絞り６４を通過し、ミラー６５により反射され、集光レンズ６６により反射棒６７の反射面に一旦結像されて反射される。更に、フォーカス光は、リレーレンズ２０を経由し、孔開きミラー２１に反射され、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により屈折されて眼底Ｅｆに投射される。
【００４４】
フォーカス光の眼底反射光は、アライメント光の角膜反射光と同じ経路を通ってＣＣＤイメージセンサ３５により検出される。ＣＣＤイメージセンサ３５による受光像（２つの輝線像からなるスプリット指標像）に基づき、従来と同様のマニュアルアライメントやオートアライメントを行うことができる。
【００４５】
撮影光学系３０は、視度補正レンズ７０及び７１を含む。視度補正レンズ７０及び７１は、孔開きミラー２１とダイクロイックミラー５５との間の撮影光路に選択的に挿入可能である。視度補正レンズ７０は、強度遠視を補正するためのプラス（＋）レンズであり、例えば＋２０Ｄ（ディオプター）の凸レンズである。視度補正レンズ７１は、強度近視を補正するためのマイナス（−）レンズであり、例えば−２０Ｄの凹レンズである。視度補正レンズ７０及び７１は、例えばターレット板に装着されている。ターレット板には、視度補正レンズ７０及び７１のいずれも適用しない場合のための孔部が形成されている。
【００４６】
ダイクロイックミラー４６は、眼底撮影用の光路とＯＣＴ用の光路とを合成する。ダイクロイックミラー４６は、ＯＣＴに用いられる波長帯の光を反射し、眼底撮影用の光を透過させる。ＯＣＴ用の光路には、ＯＣＴユニット１００側から順に、コリメータレンズユニット４０、光路長変更部４１、光スキャナ４２、ＯＣＴ合焦レンズ４３、ミラー４４、及びリレーレンズ４５が設けられている。
【００４７】
光路長変更部４１は、図１に示す矢印の方向に移動可能とされ、ＯＣＴ用の光路の光路長を変更する。この光路長の変更は、被検眼Ｅの眼軸長に応じた光路長の補正や、干渉状態の調整などに利用される。光路長変更部４１は、例えばコーナーキューブと、これを移動する機構とを含む。
【００４８】
光スキャナ４２は、被検眼Ｅの瞳孔と光学的に共役な位置に配置される。光スキャナ４２は、ＯＣＴ用の光路を通過する測定光ＬＳの進行方向を変更する。それにより、被検眼Ｅが測定光ＬＳでスキャンされる。光スキャナ４２は、ｘｙ平面の任意方向に測定光ＬＳを偏向可能であり、例えば、測定光ＬＳをｘ方向に偏向するガルバノミラーと、ｙ方向に偏向するガルバノミラーとを含む。
【００４９】
〈ＯＣＴユニット１００〉
図２に例示するように、ＯＣＴユニット１００には、被検眼ＥのＯＣＴを実行するための光学系が設けられている。この光学系の構成は、従来のスウェプトソースＯＣＴと同様である。すなわち、この光学系は、光源からの光を測定光と参照光とに分割し、被検眼Ｅからの測定光の戻り光と参照光路を経由した参照光とを重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光を検出する干渉光学系を含む。干渉光学系により得られる検出結果（検出信号）は、干渉光のスペクトルを示す信号であり、演算制御ユニット２００に送られる。
【００５０】
光源ユニット１０１は、一般的なスウェプトソースＯＣＴと同様に、出射光の波長を高速で変化させることが可能な波長可変光源を含む。波長可変光源は、例えば、近赤外レーザ光源である。
【００５１】
光源ユニット１０１から出力された光Ｌ０は、光ファイバ１０２により偏波コントローラ１０３に導かれてその偏光状態が調整される。更に、光Ｌ０は、光ファイバ１０４によりファイバカプラ１０５に導かれて測定光ＬＳと参照光ＬＲとに分割される。
【００５２】
参照光ＬＲは、光ファイバ１１０によりコリメータ１１１に導かれて平行光束に変換され、光路長補正部材１１２及び分散補償部材１１３を経由し、コーナーキューブ１１４に導かれる。光路長補正部材１１２は、参照光ＬＲの光路長と測定光ＬＳの光路長とを合わせるよう作用する。分散補償部材１１３は、参照光ＬＲと測定光ＬＳとの間の分散特性を合わせるよう作用する。
【００５３】
コーナーキューブ１１４は、入射した参照光ＬＲの進行方向を逆方向に折り返す。コーナーキューブ１１４に対する参照光ＬＲの入射方向と出射方向は互いに平行である。コーナーキューブ１１４は、参照光ＬＲの入射方向に移動可能であり、それにより参照光ＬＲの光路長が変更される。
【００５４】
図１及び図２に示す構成では、測定光ＬＳの光路（測定光路、測定アーム）の長さを変更するための光路長変更部４１と、参照光ＬＲの光路（参照光路、参照アーム）の長さを変更するためのコーナーキューブ１１４の双方が設けられているが、光路長変更部４１とコーナーキューブ１１４のいずれか一方のみが設けられもよい。また、これら以外の光学部材を用いて、測定光路長と参照光路長との差を変更することも可能である。
【００５５】
コーナーキューブ１１４を経由した参照光ＬＲは、分散補償部材１１３及び光路長補正部材１１２を経由し、コリメータ１１６によって平行光束から集束光束に変換され、光ファイバ１１７に入射する。光ファイバ１１７に入射した参照光ＬＲは、偏波コントローラ１１８に導かれてその偏光状態が調整され、光ファイバ１１９によりアッテネータ１２０に導かれて光量が調整され、光ファイバ１２１によりファイバカプラ１２２に導かれる。
【００５６】
一方、ファイバカプラ１０５により生成された測定光ＬＳは、光ファイバ１２７により導かれてコリメータレンズユニット４０により平行光束に変換され、光路長変更部４１、光スキャナ４２、ＯＣＴ合焦レンズ４３、ミラー４４及びリレーレンズ４５を経由し、ダイクロイックミラー４６により反射され、対物レンズ２２により屈折されて被検眼Ｅに入射する。測定光ＬＳは、被検眼Ｅの様々な深さ位置において散乱・反射される。被検眼Ｅからの測定光ＬＳの戻り光は、往路と同じ経路を逆向きに進行してファイバカプラ１０５に導かれ、光ファイバ１２８を経由してファイバカプラ１２２に到達する。
【００５７】
ファイバカプラ１２２は、光ファイバ１２８を介して入射された測定光ＬＳと、光ファイバ１２１を介して入射された参照光ＬＲとを重ね合わせて干渉光を生成する。ファイバカプラ１２２は、所定の分岐比（例えば１：１）で干渉光を分岐することにより、一対の干渉光ＬＣを生成する。一対の干渉光ＬＣは、それぞれ光ファイバ１２３及び１２４を通じて検出器１２５に導かれる。
【００５８】
検出器１２５は、例えばバランスドフォトダイオード（Ｂａｌａｎｃｅｄ  Ｐｈｏｔｏ  Ｄｉｏｄｅ）である。バランスドフォトダイオードは、一対の干渉光ＬＣをそれぞれ検出する一対のフォトディテクタを有し、これらによる検出結果の差分を出力する。検出器１２５は、その検出結果（検出信号）をデータ収集システム（ＤＡＱ）１３０に送る。
【００５９】
ＤＡＱ１３０には、光源ユニット１０１からクロックＫＣが供給される。クロックＫＣは、光源ユニット１０１において、波長可変光源により所定の波長範囲内で掃引される各波長の出力タイミングに同期して生成される。光源ユニット１０１は、例えば、各出力波長の光Ｌ０を分岐することにより得られた２つの分岐光の一方を光学的に遅延させた後、これらの合成光を検出した結果に基づいてクロックＫＣを生成する。ＤＡＱ１３０は、検出器１２５から入力される検出信号をクロックＫＣに基づきサンプリングする。ＤＡＱ１３０は、検出器１２５からの検出信号のサンプリング結果を演算制御ユニット２００に送る。
【００６０】
〈演算制御ユニット２００〉
演算制御ユニット２００は、眼底カメラユニット２、表示装置３及びＯＣＴユニット１００の各部を制御する。また、演算制御ユニット２００は、各種の演算処理を実行する。例えば、演算制御ユニット２００は、一連の波長走査毎に（Ａライン毎に）、検出器１２５により得られた検出結果に基づくスペクトル分布にフーリエ変換等の信号処理を施すことにより、各Ａラインにおける反射強度プロファイルを形成する。更に、演算制御ユニット２００は、各Ａラインの反射強度プロファイルを画像化することにより画像データを形成する。そのための演算処理は、従来のスウェプトソースＯＣＴと同様である。
【００６１】
演算制御ユニット２００は、例えば、プロセッサ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクドライブ、通信インターフェイスなどを含む。ハードディスクドライブ等の記憶装置には各種のコンピュータプログラムが格納されている。演算制御ユニット２００は、操作デバイス、入力デバイス、表示デバイスなどを含んでいてもよい。
【００６２】
〈制御系〉
眼科撮影装置１の制御系（処理系）の構成例を図３に示す。
【００６３】
〈制御部２１０〉
制御部２１０は、眼科撮影装置１の各部を制御する。制御部２１０は、プロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブなどを含む。制御部２１０の機能は、回路を含むハードウェアと、制御ソフトウェアとの協働により実現される。制御部２１０は、主制御部２１１と記憶部２１２とを含む。
【００６４】
〈主制御部２１１〉
主制御部２１１は各種の制御を行う。例えば、主制御部２１１は、撮影合焦レンズ３１、ＣＣＤイメージセンサ３５、ＣＣＤイメージセンサ３８、ＬＣＤ３９、光路長変更部４１、光スキャナ４２、ＯＣＴ合焦レンズ４３、フォーカス光学系６０、反射棒６７、光源ユニット１０１、参照駆動部１１４Ａ、検出器１２５、ＤＡＱ１３０などを制御する。参照駆動部１１４Ａは、参照光路に設けられたコーナーキューブ１１４を移動させる。それにより、参照光路の長さが変更される。
【００６５】
〈記憶部２１２〉
記憶部２１２は各種のデータを記憶する。記憶部２１２に記憶されるデータとしては、例えば、ＯＣＴ画像の画像データ、眼底像の画像データ、被検眼情報などがある。被検眼情報は、患者ＩＤや氏名などの被検者情報や、左眼／右眼の識別情報や、電子カルテ情報などを含む。
【００６６】
〈データ処理部２３０〉
データ処理部２３０は、各種のデータ処理を実行する。例えば、データ処理部２３０は、ＤＡＱ１３０により収集されたデータに基づいて画像データを形成する。また、データ処理部２３０は、ＤＡＱ１３０により収集されたデータに処理（信号処理）を適用することや、ＤＡＱ１３０により収集されたデータから形成された画像データに画像処理や解析処理を適用することや、ＣＣＤイメージセンサ３５（又は、ＣＣＤイメージセンサ３８）から出力された画像データに画像処理や解析処理を適用することが可能である。データ処理部２３０は、例えば、プロセッサ及び専用回路基板の少なくともいずれかを含む。データ処理部２３０は、画像形成部２３１と血管判定部２３２とを含む。
【００６７】
〈画像形成部２３１〉
画像形成部２３１は、図示しない画像形成プロセッサを含む。画像形成部２３１は、ＤＡＱ１３０からデータ処理部２３０に入力された検出信号のサンプリング結果に基づいて、眼底Ｅｆの断面像データを形成する。この処理には、従来のスウェプトソースＯＣＴと同様に、ノイズ除去（ノイズ低減）、フィルタ処理、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などの信号処理が含まれる。画像形成部２３１により形成される画像データは、スキャンラインに沿って配列された複数のＡライン（ｚ方向に沿うスキャンライン）における反射強度プロファイルを画像化することにより形成された一群の画像データ（一群のＡスキャン像データ）を含むデータセットである。
【００６８】
ＯＣＴ血管造影が実施される場合、画像形成部２３１は、所定回数だけ繰り返し行われたスキャンにより収集された検出データ（例えば、ＤＡＱ１３０からの検出信号群）に基づいて、モーションコントラスト画像を形成することができる。このモーションコントラスト画像は、眼底Ｅｆの血管が強調された血管造影画像（アンジオグラム）である。なお、モーションコントラスト画像とは、同一位置において異なる時間に取得された複数のデータ（画像）に基づき作成された画像であって、当該位置における運動を表現した画像である。
【００６９】
ここで、ＯＣＴ血管造影に適用可能なスキャンパターンの典型的な例を説明する。ＯＣＴ血管造影では３次元スキャン（ラスタースキャン）が適用される。３次元スキャンは、互いに平行に配列された複数のスキャンラインに沿ったスキャンである。複数のスキャンラインは予め順序付けられており、この順序でスキャンが適用される。本実施形態において適用可能な３次元スキャンの例を図４Ａ及び図４Ｂに示す。
【００７０】
図４Ｂに示すように、本例の３次元スキャンは３２０本のスキャンラインＬ１〜Ｌ３２０に対して実行される。１本のスキャンラインＬｉ（ｉ＝１〜３２０）に沿った１回のスキャンはＢスキャンと呼ばれる。１つのＢスキャンは３２０個のＡスキャンからなる（図４Ａを参照）。Ａスキャンは１つのＡラインに対するスキャンである。つまり、Ａスキャンは、測定光ＬＳの入射方向（ｚ方向、深さ方向、軸方向）に沿うＡラインに対するスキャンである。Ｂスキャンは、ｚ方向に直交するｘｙ面上のスキャンラインＬｉに沿って配列された３２０個のＡスキャンからなる。
【００７１】
本例の３次元スキャンでは、スキャンラインＬ１〜Ｌ３２０に対するＢスキャンを任意の順序で４回ずつ実行する。各スキャンラインＬｉに対する４回のＢスキャンはレペティションスキャンと呼ばれる。各スキャンラインＬｉに対する４回の繰り返し（レペティション）の順序は、任意である。例えば、４回のスキャンを連続的に行ってもよいし、４回のスキャンの間に他のスキャンラインに対するＢスキャンを行ってもよい。
【００７２】
スキャンラインＬ１〜Ｌ３２０は、これらの配列順序に応じて５本ずつの組に分類されている。この分類により得られる６４個の組のそれぞれはユニットと呼ばれ、各ユニットに対するスキャンをユニットスキャンと呼ぶ。ユニットスキャンは、５本のスキャンラインのそれぞれに対する４回のＢスキャン（レペティション）からなる。すなわち、ユニットスキャンは、２０回のＢスキャンからなる。
【００７３】
画像形成部２３１は、このようなスキャンパターンの適用によって収集されたデータをスキャンラインＬｉ毎のデータセット（時系列データ）に分類する。ここで、データセットには、４回のレペティションに対応する４つのＢスキャンデータが含まれている。４つのＢスキャンデータのそれぞれは、スキャンラインＬｉに対する１回のＢスキャンで収集されたデータである。
【００７４】
更に、画像形成部２３１は、各スキャンラインＬｉに対応するデータセットに基づいて当該スキャンラインＬｉに対応するモーションコントラスト画像を形成する。各スキャンラインＬｉに対応するモーションコントラスト画像は、このスキャンラインＬｉを含むＢスキャン面（縦断面）を表す２次元血管造影画像である。
【００７５】
モーションコントラスト画像を形成する処理は、従来のＯＣＴ血管造影と同様にして実行される。前述したように、本例では、スキャンラインＬｉに対応するデータセットに４つのＢスキャンデータが含まれている。各Ｂスキャンデータは、スキャンラインＬｉに対する１回のＢスキャンで収集されたデータである。
【００７６】
まず、画像形成部２３１は、各Ｂスキャンデータに基づいて、通常のＯＣＴ画像を形成する。このＯＣＴ画像は、３２０個のＡスキャン像データからなるＢスキャン画像である。それにより、スキャンラインＬｉに対応する４個のＢスキャン画像が得られる。
【００７７】
次に、画像形成部２３１は、４個のＢスキャン画像の間で変化している画像領域を特定する。この処理は、例えば、異なるＢスキャン画像の間の差分を求める処理を含む。各Ｂスキャン画像は、眼底Ｅｆの形態を表す輝度画像データ（強度画像データ）であり、血管以外の部位に相当する画像領域は実質的に不変であると考えられる。一方、干渉信号に寄与する後方散乱が血流によってランダムに変化することを考慮すると、４個のＢスキャン画像の間で変化が生じた画像領域（例えば、差分がゼロでない画素、又は差分が所定閾値以上である画素）は血管領域であると推定することができる。
【００７８】
画像形成部２３１は、特定された血管領域内の画素に所定の画素値を付与する。この画素値は、例えば、比較的高い輝度値（表示時には明るく、白く表現される）や、疑似カラー値であってよい。なお、他の従来技術と同様に、ドップラーＯＣＴや画像処理を用いて血管領域を特定することも可能である。
【００７９】
このような処理により、３２０本のスキャンラインＬ１〜Ｌ３２０に対応する３２０個の２次元血管造影画像が得られる。画像形成部２３１は、３２０本のスキャンラインＬ１〜Ｌ３２０の配列にしたがって３２０個の２次元血管造影画像を配置する。この処理は、例えば、３２０本のスキャンラインＬ１〜Ｌ３２０の配列順序及び配列間隔（スペーシング）に合わせて、３２０個の２次元血管造影画像を単一の３次元座標系に配置する（埋め込む）処理を含む。つまり、３２０本のスキャンラインＬ１〜Ｌ３２０の配列に応じた３２０個の２次元血管造影画像のスタックデータを形成することができる。このスタックデータは、眼底Ｅｆの血管の３次元的な分布を表す画像（３次元血管造影画像）の例である。画像形成部２３１は、このスタックデータに補間処理等を施してボリュームデータ（ボクセルデータ）を形成することも可能である。
【００８０】
収集されたデータから血管造影画像を形成する処理は上記の例には限定されず、任意の公知技術を用いて血管造影画像を形成することが可能である。
【００８１】
画像形成部２３１は、ボリュームデータやスタックデータなどの３次元画像を加工することができる。例えば、画像形成部２３１は、３次元画像にレンダリングを適用することができる。レンダリングの手法としては、ボリュームレンダリング、最大値投影（ＭＩＰ）、最小値投影（ＭｉｎＩＰ）、サーフェスレンダリング、多断面再構成（ＭＰＲ）などがある。また、画像形成部２３１は、３次元画像の少なくとも一部をｚ方向（Ａライン方向、深さ方向）に投影することにより、プロジェクションデータやシャドウグラムを構築することができる。
【００８２】
画像形成部２３１は、任意の解析処理や画像処理を実行することができる。例えば、画像形成部２３１は、２次元断面像又は３次元画像にセグメンテーションを適用することができる。セグメンテーションは、画像中の部分領域を特定する処理である。本例では、眼底Ｅｆの所定組織に相当する画像領域を特定することができる。
【００８３】
ＯＣＴ血管造影において、画像形成部２３１は、３次元血管造影画像から、任意の２次元血管造影画像及び／又は任意の擬似的３次元血管造影画像を構築することが可能である。例えば、データ処理部２３０は、３次元血管造影画像に多断面再構成を適用することにより、眼底Ｅｆの任意の断面を表す２次元血管造影画像を構築することができる。
【００８４】
また、画像形成部２３１は、３次元血管造影画像にセグメンテーションを適用して眼底Ｅｆの所定組織に相当する画像領域を特定し、特定された画像領域をｚ方向に投影してシャドウグラム（正面血管造影画像）を構築することができる。正面血管造影画像の例として、眼底Ｅｆの任意の深さ領域（例えば、網膜浅部、網膜深部、脈絡膜毛細血管板、強膜など）に対応する正面画像や、眼底Ｅｆの所定組織（例えば、内境界膜、神経線維層、神経節細胞層、内網状層、内顆粒層、外網状層、外顆粒層、外境界膜、網膜色素上皮、ブルッフ膜、脈絡膜、脈絡膜強膜境界、強膜、これらのいずれかの一部、これらの少なくとも２以上の組み合わせなど）に対応する正面画像がある。
【００８５】
画像形成部２３１は、例えば、前述した画像形成プロセッサに加え、画像処理プロセッサや画像解析プロセッサを含んでいてよい。画像形成プロセッサは、回路を含むハードウェアと、画像形成ソフトウェアとの協働により実現される。また、画像処理プロセッサは、回路を含むハードウェアと、画像処理ソフトウェアとの協働により実現される。また、画像解析プロセッサは、回路を含むハードウェアと、画像解析ソフトウェアとの協働により実現される。なお、本明細書において、「画像データ」と、それに基づく「画像」とを同一視することがある。また、被検眼Ｅの部位とそれを表す画像とを同一視することがある。
【００８６】
〈血管判定部２３２〉
血管判定部２３２は、画像形成部２３１による３次元血管造影画像の形成に用いられた時系列データに基づいて、この３次元血管造影画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。換言すると、血管判定部２３２は、眼底ＥｆのＯＣＴ血管造影において収集されたデータに基づいて、このデータから形成された３次元血管造影画像に描出された血管が動脈であるか又は静脈であるか判定する。
【００８７】
この血管判定処理は、３次元血管造影画像に描出された１以上の血管のそれぞれに対して適用される。血管判定部２３２は、３次元血管造影画像に描出された血管分布から、それぞれ個別の血管に相当する複数の血管画像（複数の血管領域）を特定することができる。この処理は、例えば、閾値処理、エッジ検出、二値化、細線化、セグメンテーション、領域拡張法（リージョングローイング）など、予め設定された画像処理手法や画像解析手法を含み、３次元血管造影画像に表現された血管分布に含まれる連結成分を特定する。各連結領域が単一の血管に相当していると仮定することができる。連結成分を特定する処理は、所与の画像から索状部分領域を特定するための任意の従来技術を含んでいてよい。
【００８８】
血管判定処理の少なくとも一部をユーザーが行うようにしてもよい。例えば、主制御部２１１は、３次元血管造影画像のレンダリング画像（例えば、正面血管造影画像）を表示部２４１に表示させる。ユーザーは、表示されたレンダリング画像を観察して個別の血管に相当する血管画像を特定し、操作部２４２を用いてこの血管画像を指定することができる。他の例において、ユーザーは、血管に相当する画像領域を視認によって特定し、この血管画像中の位置（画素）をリージョングローイングのためのシードとして設定することができる。
【００８９】
血管判定部２３２は、このようにして特定された１以上の連結成分（血管画像）のそれぞれに対して血管判定処理を適用する。血管判定処理は、血管が動脈であるか静脈であるか判定する処理、血管が動脈であるか否か判定する処理、及び、血管が静脈であるか判定する処理のうちのいずれかであってよい。また、血管判定処理の判定結果の選択肢は、「動脈」及び／又は「静脈」を少なくとも含み、「その他」や「判定不能」を更に含んでもよい。ここで、「その他」は、典型的には毛細血管に相当する。
【００９０】
血管判定処理の例を説明する。以下、眼底ＥｆのＯＣＴ血管造影において収集された時系列データに含まれる位相情報を利用する第１の例と、収集されたデータに含まれる輝度情報を利用する第２の例とを説明する。
【００９１】
第１の例について説明する。本例において、血管判定部２３２は、眼底ＥｆのＯＣＴ血管造影において収集された時系列データに含まれる位相情報に基づいて、この時系列データに基づき形成された３次元血管造影画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。
【００９２】
本例において適用可能な典型的な処理について説明する。眼底ＥｆのＯＣＴ血管造影において収集された時系列データは、ＯＣＴ血管造影のためのスキャンが適用された眼底Ｅｆの３次元領域に対するＯＣＴの繰り返し（レペティション）に対応する複数のデータセットを含む。図４Ｂに示すスキャンパターンではレペティション回数が４回であり、４つのデータセット（４つの３次元画像）が得られる。４つの３次元画像のそれぞれは、例えば、３２０本のスキャンラインＬｉに対応する３２０個のＢスキャン画像を含むスタックデータ、又は、このスタックデータに基づくボリュームデータである。
【００９３】
なお、本例では、ＯＣＴ血管造影により得られたデータがレペティション毎に分類されているが、スキャンライン毎にデータを分類することも可能である。図４Ｂに示すスキャンパターンが適用される場合、スキャンラインが３２０本でありレペティション回数が４回であるＯＣＴ血管造影により１２８０個のＢスキャン画像が得られる。レペティション毎の分類では、１２８０個のＢスキャン画像を、４回のレペティションに対応する４つの３次元画像として管理する。４つの３次元画像は４回のレペティションに対応する時系列データである。各３次元画像は、３２０本のスキャンラインに対応する３２０個のＢスキャン画像に基づく。一方、スキャンライン毎の分類では、１２８０個のＢスキャン画像を、３２０本のスキャンラインに対応する３２０個のＢスキャン画像群として管理する。各Ｂスキャン画像群は、４回のレペティションに対応する４つのＢスキャン画像を含む時系列データである。
【００９４】
このような分類の相異は、１２８０個のＢスキャン画像をグループ化するための手法の相異に過ぎない。したがって、これら分類は実質的に同一である。他の分類が適用される場合も同様である。
【００９５】
眼底ＥｆのＯＣＴ血管造影において収集された時系列データの全てを血管判定処理に用いる必要はなく、収集された時系列データの一部のみを血管判定処理に用いるように構成してもよい。例えば、３２０本のスキャンラインの一部に対応する時系列データのみを血管判定処理に用いるように構成することが可能である。
【００９６】
本例において、血管判定部２３２は、眼底ＥｆのＯＣＴ血管造影において収集された複数のデータセットのそれぞれに含まれる位相情報に基づいて位相画像を形成する。典型的には、位相画像は、Ｂスキャン断面における位相差の時系列変化を表す画像である。
【００９７】
位相画像は、例えば、従来のＯＣＴ血流計測の場合と同様に、隣り合うＡライン複素信号（つまり、隣接するＡラインに対応する信号）の位相差を算出することによって形成される。換言すると、本例の位相画像は、スキャンされた断面の画像の各画素について、その画素の画素値（輝度値）の時系列変化に基づき形成される。任意の画素について、血管判定部２３２は、その輝度値の時系列変化のグラフを考慮する。血管判定部２３２は、このグラフにおいて所定の時間間隔Δｔだけ離れた２つの時点ｔ１及びｔ２（ｔ２＝ｔ１＋Δｔ）の間における位相差Δφを求める。そして、この位相差Δφを時点ｔ１（より一般に２つの時点ｔ１及びｔ２の間の任意の時点）における位相差Δφ（ｔ１）として定義する。あらかじめ設定された多数の時点のそれぞれについてこの処理を実行することで、当該画素における位相差の時系列変化が得られる。
【００９８】
位相画像は、各画素の各時点における位相差の値を画像として表現したものである。この画像化処理は、例えば、位相差の値を表示色や輝度で表現することで実現できる。このとき、時系列に沿って位相が増加したことを表す色（例えば赤）と、減少したことを表す色（例えば青）とを違えることができる。また、位相の変化量の大きさを表示色の濃さで表現することもできる。このような表現方法を採用することで、血流の向きや大きさを色や濃度で提示することが可能となる。以上の処理を各画素について実行することにより位相画像が形成される。
【００９９】
なお、位相差の時系列変化は、上記の時間間隔Δｔを十分に小さくして位相の相関を確保することによって得られる。このとき、測定光ＬＳの走査において断面像の分解能に相当する時間未満の値に時間間隔Δｔを設定したオーバーサンプリングを実行することが可能である。
【０１００】
次に、血管判定部２３２は、複数のデータセットから形成された複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定する。この血管領域特定処理は、例えば、位相画像において位相差の時系列変化が存在する領域を特定する処理、又は、位相差の時系列変化が所定閾値以上である領域を特定する処理を含む。
【０１０１】
他の例において、位相画像と同じ領域における通常のＯＣＴ画像（例えば、位相画像と同じＢスキャン断面における断面像）が形成される場合、血管領域特定処理は、例えば、このＯＣＴ画像における血管領域を特定する処理と、このＯＣＴ画像と位相画像との間のレジストレーションと、ＯＣＴ画像から特定された血管領域に対応する位相画像中の領域をレジストレーション結果に基づき特定する処理とを含む。ここで、ＯＣＴ画像と位相画像とは同じデータから形成されるので、これら画像の間のレジストレーション（位置の対応付け）は容易である。
【０１０２】
更に他の例において、血管領域特定処理は、３次元血管造影画像と位相画像との間のレジストレーションと、この３次元血管造影画像中の血管領域に対応する位相画像中の領域をレジストレーション結果に基づき特定する処理とを含む。３次元血管造影画像と位相画像とは同じデータから形成されるので、これら画像の間のレジストレーションは容易である。
【０１０３】
次に、血管判定部２３２は、複数の位相画像から特定された複数の血管領域における画素値の変化に基づいて、判定対象の血管（注目血管）が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。ここで、複数の位相画像は同じ断面（同じスキャンライン）のレペティションに基づく時系列位相画像である。この時系列位相画像から特定された複数の血管領域は、同じ断面における注目血管の血流情報の時系列変化を表す。
【０１０４】
血管判定部２３２は、動脈の血流動態と静脈の血流動態との相異に基づいて血管判定処理を行うことができる。或いは、血管判定部２３２は、動脈の血流動態の特徴及び／又は静脈の血流動態の特徴に基づいて血管判定処理を行うことができる。
【０１０５】
一般に、眼底静脈と比較して、眼底動脈では、拍動が大きく、血流量（血流速度）の最大値と最小値との差も大きい。図５Ａは眼底動脈における血流速度の時間変化波形の例を示し、図５Ｂは眼底静脈の血流速度の時間変化波形の例を示す。
【０１０６】
これらの波形から明らかなように、眼底動脈と眼底静脈とでは血流速度の態様が異なる。例えば、次のような波形パラメータが眼底動脈と眼底静脈とで異なる：絶対値；最大値；最小値；最大値と最小値との差；平均値；最大値と平均値との差；平均値と最小値との差；周波数；波長；ピークの個数；心電図波形の特定時相に対応する特徴の有無・程度（例：Ｒ波に対応するピークの有無）。また、眼底動脈と眼底静脈では、血流の向きも異なる。血流の向きは、位相画像において輝度値で表現される。
【０１０７】
このような波形データに基づき、標準的な眼底動脈における波形パラメータの値の範囲を表す標準動脈波形情報と標準的な眼底静脈における波形パラメータの値の範囲を表す標準静脈波形情報とのいずれか一方又は双方を含む標準波形情報が、予め作成される。標準波形情報は、例えば、記憶部２１２又は血管判定部２３２に格納される。
【０１０８】
なお、図５Ａ及び図５Ｂに示す血流波形は、ＯＣＴ血流計測によって得られたものであり、２秒程度の計測時間にわたって取得されたデータである。本例は、このような長時間にわたるＯＣＴ血流計測を実施することなく、ＯＣＴ血管造影で得られた時系列データ（例えば、単一のスキャンラインに対する４回のレペティションスキャンから得られた４つの位相画像）から、上記した波形パラメータのいずれかの値を求め、このパラメータ値に基づき血管判定処理（例えば、動脈と静脈との識別）を行うものである。
【０１０９】
具体例を説明する。血管判定部２３２は、単一のスキャンラインに対応する４つの位相画像において注目血管に対応する４つの血管領域を処理する。血管判定部２３２は、４つの血管領域のそれぞれにおける輝度値に基づいて血流速度の値を算出する。それにより、４つの位相画像に対応する４つの血流速度値が得られる。
【０１１０】
ここで、４つの血流速度値のそれぞれが絶対的な値（計測値）であってもよいし、相対的な値であってもよい。計測値を求める場合、例えば、３次元血管造影画像に基づいて、当該Ｂスキャン断面における注目血管の傾きを求め、この傾き値を用いて血流速度を求めることができる。一方、４つの血流速度値が互いに相対的な値である場合には、例えば、４つの血管領域における輝度値の大きさの比較から血流速度の相対値を求めることができる。相対値は、例えば、輝度値の差や比を表す。
【０１１１】
次に、血管判定部２３２は、４つの位相画像から得られた４つの血流速度値を統計処理する。この統計処理は、例えば、平均値の算出、最大値の特定、最小値の特定、最大値と平均値との差の算出、及び、平均値と最小値との差の算出のうちのいずれかの演算を含んでいてよい。この統計処理により得られた統計値と、上記した標準波形情報とを比較することで、注目血管が動脈であるか静脈であるか判定する。例えば、標準動脈波形情報が示す範囲に統計値が属する場合には注目血管は動脈であると判定され、標準静脈波形情報が示す範囲に統計値が属する場合には注目血管は静脈であると判定される。また、統計値がいずれの範囲にも属さない場合には、判定不能又はその他（毛細血管）と判定される。
【０１１２】
このような統計処理に加え、又は、その代わりに、血管判定部２３２は、４つの位相画像から得られた４つの血流速度値から血流速度の時間変化を推定して、注目血管における血流の向きを求めることができる。例えば、同じ位相画像に描出された他の血管の種別（動脈／静脈）が既知である場合、この既知の血管における血流速度の時間変化と注目血管における血流速度の時間変化とを比較することで、注目血管が動脈であるか静脈であるか判定することが可能である。
【０１１３】
血管判定処理の精度や確度の向上を図るために、２以上のパラメータのそれぞれについて上記のような処理を実行し、それにより得られた２以上の結果に基づいて判定を行うようにしてもよい。
【０１１４】
第１の例が適用される場合、単一のスキャンラインに対するレペティションスキャンを連続的に行わないことが望ましいと考えられる。すなわち、一のスキャンラインに対する複数回（例えば４回）のスキャンの間に、他のスキャンラインに対するスキャンを行うように制御を行うことが望ましいと考えられる。典型的な例として、ラスタースキャンを複数回繰り返すように制御することや、各ユニットに対応するラスタースキャンを複数回繰り返すように制御することが可能である。
【０１１５】
第２の例について説明する。本例において、血管判定部２３２は、眼底ＥｆのＯＣＴ血管造影において収集された時系列データに含まれる輝度情報に基づいて、この時系列データに基づき形成された３次元血管造影画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。
【０１１６】
本例においては、例えば、特開２０１７−０８６１８２号公報に開示された画像処理技術が適用される。すなわち、血管判定部２３２は、眼底ＥｆのＯＣＴ血管造影において収集された時系列データに基づく輝度画像（通常のＯＣＴ画像、つまりＢスキャン画像）中の血管領域に基づいて、注目血管が動脈であるか静脈であるか判定することができる。より具体的には、血管判定部２３２は、輝度画像に描出された血管壁領域を抽出し、この血管壁領域の輝度情報に基づいて判定を行うことが可能である。
【０１１７】
第１の例及び第２の例を含む任意の血管判定処理において、血管造影画像（例えば、３次元血管造影画像）に描出されている血管の連結状態を利用することで、演算に掛かるリソースや時間を低減することが可能である。本例に係る処理は、例えば次のようにして実行される。
【０１１８】
まず、血管判定部２３２は、３次元血管造影画像における血管領域の連結成分を特定する。この処理は、前述した要領で実行可能である。各連結成分は１つの血管に相当し、特定された連結成分のいずれかが注目血管に指定される。或いは、血管判定部２３２は、予め指定された注目血管に対応する連結成分を３次元血管造影画像から抽出することができる。
【０１１９】
次に、血管判定部２３２は、特定された連結成分（注目血管に相当する画像領域）に基づいて、注目血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。このとき、注目血管が通過する１又は２以上のＢスキャン断面に対応する画像（例えば、位相画像又は輝度画像）が判定に用いられる。換言すると、血管判定部２３２は、注目血管に対応する連結成分の一部についてのみ判定を行い、この判定の結果を当該連結領域の全体についての判定の結果として採用する。つまり、注目血管の一部のみに対して適用された血管判定処理の結果を、注目血管に関する判定結果として採用する。
【０１２０】
本例において、血管判定処理を適用する箇所（１又は２以上のスキャンライン）を、３次元スキャンの向きに基づいて決定することができる。例えば、ラスタースキャンが適用される場合、ラスタースキャンを構成する互いに平行な複数のスキャンラインの向きに基づいて、血管判定処理を適用するスキャンライン（Ｂスキャン断面）を選択し、このスキャンラインに対応する画像に基づいて血管判定処理を行うことが可能である。
【０１２１】
一例として、血管判定部２３２は、注目血管に対応する連結成分の向き（例えば、各点における血管軸線方向）と、スキャンラインの向きとが成す角度に基づいて、血管判定処理を適用するスキャンラインを選択することができる。典型的には、注目血管とスキャンラインとが成す角度が大きい箇所が選択される。例えば、血管判定部２３２は、連結成分とスキャンラインとが成す角度が所定閾値以上であるようなスキャンラインを選択することができる。或いは、血管判定部２３２は、連結成分とスキャンラインとが成す角度が９０度に等しい箇所、又は、９０度に近い箇所を選択することができる。或いは、血管判定部２３２は、複数のスキャンラインのそれぞれと連結成分とが成す角度を算出し、角度が最大となるスキャンラインを選択することができる。
【０１２２】
このようなスキャンライン選択処理において、連結成分の幅が大きい部分（つまり、血管径が大きい部分）に限定して、目的のスキャンラインの探索を行うようにしてもよい。
【０１２３】
〈ユーザーインターフェイス２４０〉
ユーザーインターフェイス２４０は表示部２４１と操作部２４２とを含む。表示部２４１は表示装置３を含む。操作部２４２は各種の操作デバイスや入力デバイスを含む。ユーザーインターフェイス２４０は、例えばタッチパネルのような表示機能と操作機能とが一体となったデバイスを含んでいてもよい。ユーザーインターフェイス２４０の少なくとも一部を含まない実施形態を構築することも可能である。例えば、表示デバイスは、眼科撮影装置に接続された外部装置であってよい。
【０１２４】
〈動作〉
本実施形態に係る眼科撮影装置１の動作について説明する。
【０１２５】
眼科撮影装置１の動作の第１の例を図６に示す。なお、アライメント、フォーカス調整、干渉感度調整、ｚ位置調整など、一般的な準備処理は既に完了しているとする。
【０１２６】
（Ｓ１：ＯＣＴ血管造影のための３次元スキャンを行う）
まず、主制御部２１１は、ＯＣＴ血管造影のための３次元スキャンを眼底Ｅｆに適用する。本例において実行されるＯＣＴ血管造影では、各々が５本のスキャンラインを含む６４個のユニットに分割された３次元スキャンパターン（ラスタースキャン）が予め設定される。各ユニットに含まれる５本のスキャンラインは、図４Ｂに示すように予め順序付けられている。更に、６４個のユニットについても、図４Ａに示すように予め順序付けられている。また、６４個のユニットに対するスキャンの順序は任意であってよく、各ユニットに含まれる５本のスキャンラインに対するレペティションの順序は任意であってよい。
【０１２７】
（Ｓ２：収集データから正面血管造影画像を形成する）
画像形成部２３１は、各スキャンラインＬｉに対応するＢスキャンデータ群からアンジオグラムを形成する。このアンジオグラムは、このスキャンラインＬｉを通過するＢスキャン面を表すモーションコントラスト画像である。アンジオグラムを形成する処理は、従来と同様に、Ｂスキャンデータ群に関する除算処理、ログスケール変換、加算処理、平均値フィルタ処理などを含む。これにより、３２０本のスキャンラインＬ１〜Ｌ３２０に対応する３２０個のアンジオグラム（３２０個のＢスキャン断面を表す３２０個の２次元アンジオグラム）が取得される。
【０１２８】
次に、画像形成部２３１は、３２０本のスキャンラインＬ１〜Ｌ３２０に対応する３２０個のアンジオグラムのそれぞれに対して積算処理を適用する。この積算処理は、従来と同じ要領で実行されるｚ方向への投影処理である。
【０１２９】
積算処理は、アンジオグラムの少なくとも一部に対して適用される。アンジオグラムの全体に対して積算処理を適用する場合、取得される積算画像はプロジェクション画像である。このプロジェクション画像は、ＯＣＴにより画像化された全ての深さ範囲にわたる血管の分布を表す
【０１３０】
一方、アンジオグラムの一部に対して積算処理を適用する場合、画像形成部２３１は、アンジオグラム（又はＢスキャンデータ）に対してセグメンテーションを適用して眼底Ｅｆの所定の深さ範囲に相当する画像領域を抽出し、抽出された画像領域に対して積算処理を適用する。これにより作成される積算画像は、眼底Ｅｆの所定の深さ範囲におけるシャドウグラムである。このシャドウグラムは、セグメンテーションにより抽出された深さ範囲における血管の分布を表す。
【０１３１】
画像形成部２３１は、このようにして作成された３２０個の積算画像（プロジェクション画像、又はシャドウグラム）を、３２０本のスキャンラインＬ１〜Ｌ３２０の配列にしたがって並べる。それにより、３次元スキャンが適用された眼底Ｅｆの範囲における正面血管造影画像が得られる。
【０１３２】
（Ｓ３：注目血管を指定する）
ユーザー又は眼科撮影装置１は、正面血管造影画像（又は、他の形態のアンジオグラム）に表現されている血管分布から、１以上の注目血管を指定する。指定された注目血管のそれぞれに対して以下の処理が適用される。
【０１３３】
（Ｓ４：血管判定処理のためのスキャンラインを選択する）
ユーザー又は眼科撮影装置１は、ステップＳ３で指定された注目血管に対して血管判定処理を適用するためのスキャンライン（注目スキャンライン）を選択する。例えば、注目血管に対して略９０度の角度で交差するスキャンラインが注目スキャンラインとして選択される。
【０１３４】
（Ｓ５：注目スキャンラインに対応する位相画像群を収集データに基づき形成する）
血管判定部２３２は、ステップＳ１で収集されたデータに基づいて、ステップＳ４で選択された注目スキャンラインに対応する位相画像群を形成する。例えば、血管判定部２３２は、眼底Ｅｆの３次元領域を繰り返しスキャンして得られた時系列データのうちから、注目スキャンラインに対応する時系列データ（注目スキャンラインに対するレペティションスキャンによって得られた複数のデータ）を抽出し、抽出された時系列データに基づいて位相画像群を形成する。
【０１３５】
（Ｓ６：位相画像群のレジストレーションを行う）
血管判定部２３２は、ステップＳ５で形成された位相画像群のレジストレーションを行う。
【０１３６】
（Ｓ７：位相画像群に基づき波形パラメータ値を算出する）
血管判定部２３２は、ステップＳ６でレジストレーションが適用された位相画像群に基づいて、前述したいずれかの波形パラメータの値を求める。
【０１３７】
（Ｓ８：波形パラメータ値に基づいて注目血管が動脈か静脈か判定する）
血管判定部２３２は、ステップＳ７で算出された波形パラメータ値に基づいて、注目血管が動脈であるか静脈であるか判定する。
【０１３８】
（Ｓ９：正面血管造影画像と判定結果を表示する）
主制御部２１１は、ステップＳ２で形成された正面血管造影画像と、ステップＳ８で得られた判定結果とを、表示部２４１に表示させる。
【０１３９】
主制御部２１１は、ステップＳ３で指定された注目血管を示す情報を正面血管造影画像とともに表示させることができる。典型的な例として、主制御部２１１は、正面血管造影画像において注目血管に相当する画像領域を所定の色で表示させる。例えば、動脈であると判定された注目血管を赤色で表示させ、且つ、静脈であると判定された注目血管を青色で表示させることができる。
【０１４０】
２以上の注目血管が指定された場合、これら注目血管に相当する複数の画像領域に、互いに異なる色を割り当てることができる。このとき、動脈であると判定された注目血管を暖色系の色で表示させ、且つ、静脈であると判定された注目血管を寒色系の色で表示させることができる。
【０１４１】
ここでは、前述した第１の例に係る血管判定処理が適用される場合について説明したが、第２の例に係る血管判定処理又は他の処理が適用する場合についても同様の処理を実行することが可能である。
【０１４２】
眼科撮影装置１の動作の第２の例を図７に示す。なお、アライメント、フォーカス調整、干渉感度調整、ｚ位置調整など、一般的な準備処理は既に完了しているとする。
【０１４３】
（Ｓ１１：ＯＣＴ血管造影のための３次元スキャンを行う）
前述したステップＳ１と同じ要領で、主制御部２１１は、ＯＣＴ血管造影のための３次元スキャンを眼底Ｅｆに適用する。
【０１４４】
（Ｓ１２：収集データから正面血管造影画像を形成する）
前述したステップＳ２と同じ要領で、画像形成部２３１は、ステップＳ１１で収集されたデータから正面血管造影画像を形成する。
【０１４５】
（Ｓ１３：各スキャンラインについて血管判定処理を行う）
血管判定部２３２は、３２０本のスキャンラインＬ１〜Ｌ３２０のそれぞれについて、そのスキャンラインＬｉに対応する時系列データに基づいて血管判定処理を実行する。それにより、ステップＳ１２で形成された正面血管造影画像に描出された複数の血管のそれぞれについて、その血管が動脈であるか静脈であるかの判定の結果が得られる。
【０１４６】
（Ｓ１４：動脈と静脈とを異なる態様で提示した血管マップと正面血管造影画像を表示する）
主制御部２１１は、ステップＳ１３で得られた複数の血管に関する判定結果に基づいて、眼底Ｅｆにおける動脈の分布と静脈の分布とを表す血管マップを作成し、ステップＳ１２で形成された正面血管造影画像とともに表示部２４１に表示させる
【０１４７】
血管マップにおいては、動脈領域と静脈領域とが互いに異なる色で提示される。例えば、動脈領域は暖色系の色で表示され、且つ、静脈領域は寒色系の色で表示される。血管マップの例を図８に示す。血管マップＭには、赤色で表現された動脈領域ＡＭと、青色で表現された静脈領域ＶＭとが提示されている。
【０１４８】
血管マップと正面血管造影画像との表示態様について説明する。第１の例において、血管マップと正面血管造影画像とを重ねて表示させることができる。例えば、正面血管造影画像をモノクロ画像として表示しつつ、この正面血管造影画像の上に重ねて血管マップを表示することができる。第２の例において、血管マップと正面血管造影画像とを並べて表示させることが可能である。第３の例において、血管マップの表示／非表示を切り替え可能とし、及び／又は、正面血管造影画像の表示／非表示とを切り替え可能とすることができる。
【０１４９】
（Ｓ１５：ユーザーの指示を受けて動脈又は静脈のみを表示する）
ユーザーは、血管マップの表示態様を切り替えるための操作を行うことが可能である。例えば、ユーザーは、動脈領域のみを表示させるための操作、静脈領域のみを表示させるための操作、動脈領域の表示／非表示を切り替えるための操作、静脈領域の表示／非表示を切り替えるための操作、血管マップの深さ範囲を設定するための操作、正面血管造影画像の深さ範囲を設定するための操作などを行うことができる。
【０１５０】
例えば、図８に示す血管マップＭが表示されているときに、動脈領域のみを表示させるための操作をユーザーが行うと、主制御部２１１は、血管マップＭ中の動脈領域ＡＭのみが提示された動脈マップＭ１を、血管マップＭの代わりに表示させる（図９Ａを参照）。また、図８に示す血管マップＭが表示されているときに、静脈領域のみを表示させるための操作をユーザーが行うと、主制御部２１１は、血管マップＭ中の静脈領域ＶＭのみが提示された静脈マップＭ２を、血管マップＭの代わりに表示させる（図９Ｂを参照）。また、動脈マップＭ１が表示されているときに、静脈領域のみを表示させるための操作をユーザーが行うと、主制御部２１１は、動脈マップＭ１の代わりに静脈マップＭ２を表示させる。逆に、静脈マップＭ２が表示されているときに、動脈領域のみを表示させるための操作をユーザーが行うと、主制御部２１１は、静脈マップＭ２の代わりに動脈マップＭ１を表示させる。
【０１５１】
任意の動作例において、主制御部２１１は、収集データ、任意の画像（正面血管造形画像など）、血管マップなどを、記憶部２１２に保存することが可能である。また、主制御部２１１は、収集データ、任意の画像（正面血管造形画像など）、血管マップなどを、図示しない通信インターフェイスを制御して外部装置に送信することが可能である。また、主制御部２１１は、収集データ、任意の画像（正面血管造形画像など）、血管マップなどを、図示しない記録装置を制御して記録媒体に記録させることが可能である。
【０１５２】
〈作用・効果〉
本実施形態に係る眼科撮影装置の作用及び効果について説明する。
【０１５３】
本実施形態に係る眼科撮影装置（１）は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を眼底に適用することが可能である。眼科撮影装置（１）は、データ収集部と、画像形成部と、血管判定部とを含む。
【０１５４】
データ収集部は、眼底の３次元領域に対してＯＣＴを繰り返し適用して時系列データを収集する。上記の例では、データ収集部は、ＯＣＴを実行するための以下の要素を含む：ＯＣＴユニット１００；光路長変更部４１、光スキャナ４３、ＯＣＴ合焦レンズ４３等、測定アームを形成する要素；スキャン制御を実行する主制御部２１１。
【０１５５】
画像形成部は、データ収集部により収集された時系列データに基づいて、眼底の３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する。このモーションコントラスト画像は、任意の血管造影画像であってよく、上記の例では正面血管造影画像である。上記の例では、画像形成部は、画像形成部２３１を含む。
【０１５６】
血管判定部は、モーションコントラスト画像の形成に用いられた時系列データに基づいて、このモーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。上記の例では、血管判定部は、血管判定部２３２を含む。
【０１５７】
このような実施形態によれば、モーションコントラスト画像の形成と、このモーションコントラスト画像に表現された血管の分類（動脈／静脈の判定）との双方を、同じデータ（つまり、ＯＣＴ血管造影で収集された時系列データ）に基づき実行することができる。したがって、ＯＣＴ血流計測や眼底撮影を別途に実施する必要がある従来の技術と比較して、ＯＣＴ血管造影で得られたモーションコントラスト画像（アンジオグラム）における血管の分類を容易に行うことが可能である。
【０１５８】
本実施形態において、血管判定部は、ＯＣＴ血管造影で収集された時系列データに含まれる位相情報に基づいて、モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定するように構成されていてよい。
【０１５９】
例えば、時系列データは、眼底の３次元領域に対するＯＣＴの繰り返しに対応する複数のデータセットを含む。上記の例において、複数のデータセットは、注目スキャンラインのレペティションスキャンで得られた４つのＢスキャンデータである。
【０１６０】
この場合、血管判定部は、以下に示す一連の処理を実行するように構成されていてよい。まず、血管判定部は、複数のデータセットのそれぞれに含まれる位相情報に基づいて位相画像を形成する。それにより、上記の例における位相画像群が得られる。次に、血管判定部は、複数のデータセットから形成された複数の位相画像（位相画像群）のそれぞれにおける血管領域を特定する。続いて、血管判定部は、複数の位相画像から特定された複数の血管領域（同じＢスキャン断面における注目血管の時系列画像である）における画素値の変化に基づいて、モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。
【０１６１】
このような構成によれば、ＯＣＴ血管造影で収集された時系列データに基づいてモーションコントラスト画像を形成し、且つ、同じ時系列データに含まれる位相情報に基づいて血管の分類を実行することができる。したがって、ＯＣＴ血流計測と同様の技術を適用しつつ、ＯＣＴ血流計測よりも十分に短い時間で血管の分類を行うことが可能である。
【０１６２】
本実施形態において、血管判定部は、時系列データに含まれる輝度情報に基づいて、モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定するように構成されていてよい。
【０１６３】
このような構成によれば、ＯＣＴ血管造影で収集された時系列データに基づいてモーションコントラスト画像を形成し、且つ、同じ時系列データに含まれる輝度情報に基づいて血管の分類を実行することが可能である。
【０１６４】
本実施形態において、血管判定部は、モーションコントラスト画像における血管領域の連結成分を特定し、且つ、特定された連結成分に基づいて、モーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定するように構成されていてよい。
【０１６５】
例えば、血管判定部は、モーションコントラスト画像における血管領域の連結成分の一部についてのみ、時系列データに基づく判定を行い、且つ、この判定の結果を、この連結領域の全体についての判定の結果として採用するように構成されていてよい。
【０１６６】
このような構成によれば、演算に掛かるリソースや時間を低減することが可能である。
【０１６７】
更に、血管判定部は、モーションコントラスト画像における血管領域の連結成分と、データ収集部により実行されたＯＣＴスキャンの向きとに基づいて、時系列データに基づく判定を行う連結成分の部分（判定箇所）を決定するように構成されていてよい。
【０１６８】
上記の例では、スキャンラインに対する角度が大きい部分が判定箇所として選択される。また、血管径（連結領域の幅）が大きい部分を判定箇所として選択してもよい。また、眼底の所定部位に対する位置に基づいて判定箇所を決定することができる。例えば、視神経乳頭からの距離を参照することが可能である。
【０１６９】
本実施形態に係る眼科撮影装置は、画像形成部により形成されたモーションコントラスト画像と血管判定部により得られた判定結果とに基づいて表示手段に情報を表示させる制御部を更に含んでいてもよい。上記の例では、制御部は、主制御部２１１を含む。主制御部２１１は、モーションコントラスト画像としての正面血管造影画像と、血管判定処理の結果に基づく血管マップＭとを表示することが可能である。
【０１７０】
例えば、制御部は、血管判定部により動脈であると判定された血管に対応する動脈領域、及び、静脈であると判定された血管に対応する静脈領域の一方を、表示手段に表示させるように構成されていてよい。上記の例では、主制御部２１１は、動脈マップＭ１と静脈マップＭ２とを表示することが可能である。
【０１７１】
本実施形態に係る眼科撮影装置（１）のプロセッサ（例えば、演算制御ユニット２００）と同様の機能を備えた情報処理装置を構築することが可能である。一実施形態において、このような眼科情報処理装置は、受付部と、画像形成部と、血管判定部とを含む。
【０１７２】
受付部は、眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して収集された時系列データを受け付ける。受付部は、例えば、外部装置から時系列データを受け付ける通信インターフェイス、及び／又は、記録媒体に格納されている時系列データを読み出すデータリーダを含む。
【０１７３】
画像形成部は、受付部により受け付けられた時系列データに基づいて、眼底の３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する。画像形成部は、上記の例における画像形成部２３１と同様の構成を有する。
【０１７４】
血管判定部は、モーションコントラスト画像の形成に用いられた時系列データに基づいて、このモーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。血管判定部は、上記の例における血管判定部２３２と同様の構成を有する。
【０１７５】
このような実施形態によれば、モーションコントラスト画像の形成と、このモーションコントラスト画像に表現された血管の分類との双方を、同じデータに基づき実行することができる。したがって、ＯＣＴ血流計測や眼底撮影を別途に実施する必要がある従来の技術と比較して、ＯＣＴ血管造影で得られたモーションコントラスト画像における血管の分類を容易に行うことが可能である。
【０１７６】
他の実施形態に係る眼科情報処理装置は、受付部と、血管判定部とを含む。
【０１７７】
受付部は、眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して収集された時系列データに基づいて形成された当該３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を受け付ける。受付部は、例えば、外部装置から時系列データを受け付ける通信インターフェイス、及び／又は、記録媒体に格納されている時系列データを読み出すデータリーダを含む。
【０１７８】
血管判定部は、受付部により受け付けられたモーションコントラスト画像の形成に用いられた時系列データに基づいて、このモーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。
【０１７９】
このような実施形態によれば、モーションコントラスト画像に表現された血管の分類を、このモーションコントラスト画像の形成に用いられたものと同じデータに基づき実行することができる。したがって、ＯＣＴ血流計測や眼底撮影を別途に実施する必要がある従来の技術と比較して、ＯＣＴ血管造影で得られたモーションコントラスト画像における血管の分類を容易に行うことが可能である。
【０１８０】
本実施形態に係る処理をコンピュータに実行させるプログラムを作成することが可能である。一実施形態において、このようなプログラムは、コンピュータを、受付部、画像形成部、及び血管判定部として機能させる。受付部としてのコンピュータは、眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して収集された時系列データを受け付ける。画像形成部としてのコンピュータは、受付部により受け付けられた時系列データに基づいて、眼底の３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する。血管判定部としてのコンピュータは、モーションコントラスト画像の形成に用いられた時系列データに基づいて、このモーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。
【０１８１】
他の実施形態において、プログラムは、コンピュータを、受付部及び血管判定部として機能させる。受付部としてのコンピュータは、眼底の３次元領域に対して光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を繰り返し適用して収集された時系列データに基づいて形成された当該３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を受け付ける。血管判定部として機能は、モーションコントラスト画像の形成に用いられた時系列データに基づいて、このモーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。
【０１８２】
ＯＣＴを実行可能な眼科撮影装置に本実施形態に係る処理を実行させるプログラムを作成することが可能である。一実施形態において、このようなプログラムは、データ収集部と、画像形成部と、血管判定部とを含む。データ収集部としての眼科撮影装置は、眼底の３次元領域に対してＯＣＴを繰り返し適用して時系列データを収集する。画像形成部としての眼科撮影装置は、データ収集部により収集された時系列データに基づいて、眼底の３次元領域の少なくとも一部における血管の分布を表すモーションコントラスト画像を形成する。血管判定部としての眼科撮影装置は、モーションコントラスト画像の形成に用いられた時系列データに基づいて、このモーションコントラスト画像に描出された血管が動脈及び静脈のいずれであるか判定する。
【０１８３】
いずれかの実施形態に係るプログラムを記録したコンピュータ可読な非一時的記録媒体を作成することが可能である。この非一時的記録媒体は任意の形態であってよく、その例として、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどがある。
【０１８４】
以上に説明した実施形態は本発明の一例に過ぎない。本発明を実施しようとする者は、本発明の要旨の範囲内における変形（省略、置換、付加等）を任意に施すことが可能である。
【符号の説明】
【０１８５】
１  眼科撮影装置
４２  光スキャナ
１００  ＯＣＴユニット
２１０  制御部
２１１  主制御部
２３０  データ処理部
２３１  画像形成部
２３２  血管判定部
【図１】
2019054994.tif 000003
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
2019054994.tif 000011
【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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