(57)【要約】【課題】  本発明によれば、複数の断層画像から生成される疑似血管造影画像と、平面動画像から生成される疑似血管造影画像のそれぞれから、単独画像からは得られない情報を取得する。【解決手段】  本発明は、被検査物に設定される撮影領域の複数の断層画像と平面動画像を取得する取得手段と、前記複数の断層画像から第一のモーションコントラスト画像を生成する第１の生成手段と、前記平面動画像から第二のモーションコントラスト画像を生成する第２の生成手段と、前記第一のモーションコントラスト画像と前記第二のモーションコントラスト画像の差異を解析する解析手段と、前記解析結果を表示手段に表示する制御手段とを有する。【選択図】  図１０
2019154933.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物に設定される撮影領域の複数の断層画像と平面動画像を取得する取得手段と、
前記複数の断層画像から第一のモーションコントラスト画像を生成する第１の生成手段と、
前記平面動画像から第二のモーションコントラスト画像を生成する第２の生成手段と、
前記第一のモーションコントラスト画像と前記第二のモーションコントラスト画像の差異を解析する解析手段と、
前記解析結果を表示手段に表示する制御手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記制御手段は、前記第一のモーションコントラスト画像と、前記第２のモーションコントラスト画像と、前記平面動画像とを前記表示手段の同一画面に表示することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記制御手段は、前記第一のモーションコントラスト画像に、前記解析結果に基づき前記差異に関する情報を表示することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記制御手段は、前記第二のモーションコントラスト画像に、前記解析結果に基づき前記差異に関する情報を表示することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記制御手段は、前記平面動画像に、前記解析結果に基づき前記差異に関する情報を表示する請求項２乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記制御手段は、前記解析結果に基づき、前記第一のモーションコントラスト画像に前記差異のある領域を拡大表示することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記制御手段は、前記解析結果に基づき、前記第２のモーションコントラスト画像に前記差異のある領域を拡大表示することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記複数の断層画像から、層を抽出する抽出手段を更に有し、
前記第一の生成手段は、前記第一のモーションコントラスト画像は、抽出された層に対応して生成することを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第一の生成手段は、前記平面動画像のフォーカス位置に基づいて前記第一のモーションコントラスト画像を生成することを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
被検査物に設定される撮影領域の複数の断層画像と平面動画像を取得する取得工程と、
前記複数の断層画像から第一のモーションコントラスト画像を生成する第１の生成工程と、
前記平面動画像から第二のモーションコントラスト画像を生成する第２の生成工程と、
前記第一のモーションコントラスト画像と前記第二のモーションコントラスト画像の差異を解析する解析工程と、
前記解析結果を表示手段に表示する制御工程とを有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項１１】
請求項１乃至９の何れか１項に記載の画像処理装置を、コンピュータで実現するためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置およびその制御方法に関し、特に、被検眼の画像を処理する画像処理装置およびその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、眼科用の撮影装置として、眼底に２次元的にレーザ光を照射してその反射光を受光して平面画像を取得するＳＬＯ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：走査レーザ検眼鏡）や、低コヒーレンス光の干渉を利用したイメージング装置が開発されている。低コヒーレンス光の干渉を利用したイメージング装置は、ＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：光干渉断層装置あるいは光干渉断層法）と呼ばれ、特に、眼底あるいはその近傍の断層画像を得る目的で用いられている。ＯＣＴの種類としては、ＴＤ−ＯＣＴ（Ｔｉｍｅ  Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ：タイムドメイン法）や、ＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ：スペクトラルドメイン法）等を含め、種々のものが開発されてきている。
【０００３】
特に、このような眼科用の撮影装置は、近年において、照射レーザの高ＮＡ化等によってさらなる高解像度化が進められている。しかしながら、眼底を撮影する場合には、角膜や水晶体等の眼の光学組織を通して撮影をしなければならない。そのため、高解像度化が進むに連れて、これら角膜や水晶体の収差が撮影画像の画質に大きく影響するようになってきた。
【０００４】
そこで、眼の収差を測定し、その収差を補正する補償光学（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｏｐｔｉｃｓ：ＡＯ）機能を光学系に組み込んだ、ＡＯ−ＳＬＯやＡＯ−ＯＣＴの研究が進められている。例えば、非特許文献１に、ＡＯ−ＯＣＴが開示されている。これらＡＯ−ＳＬＯやＡＯ−ＯＣＴは、一般的にはシャックハルトマン波面センサー方式によって眼の波面を測定する。シャックハルトマン波面センサー方式とは、眼に測定光を入射し、その反射光を、マイクロレンズアレイを通してＣＣＤカメラに受光することによって波面を測定するものである。測定した波面を補正するように可変形状ミラーや、空間位相変調器を駆動し、それらを通して眼底の撮影を行うことにより、ＡＯ−ＳＬＯやＡＯ−ＯＣＴは高分解能な撮影が可能となる。
【０００５】
また最近、造影剤を用いずに網膜の血管等の構造を撮影する方法として、ＯＣＴを用いた血管造影法（ＯＣＴ  Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴＡ）が利用されている。ＯＣＴＡでは、ＯＣＴにより取得した三次元のモーションコントラストデータを二次元平面に投影することで、血管画像（以下、ＯＣＴＡ画像という。）を生成する。ここで、モーションコントラストデータとは、測定対象の同一撮影位置の断面をＯＣＴで繰り返し撮影し、その撮影間における測定対象の血流などの時間的な変化を検出したデータである。モーションコントラストデータは、例えば、複素ＯＣＴ信号の位相やベクトル、強度の時間的な変化を差、比率、又は相関等から計算することによって得られる（特許文献１）。
【０００６】
同様に、ＳＬＯやＡＯＳＬＯにおいても、その平面画像のモーションコントラストデータから血管画像（以下ＳＬＯＡ画像、ＡＯＳＬＯＡ画像）を生成する方法も研究されている。ＳＬＯのモーションコントラストデータもＯＣＴＡのモーションコントラストデータと同じく、測定対象の同一撮影位置における時間的な変化を検出したデータである。なお、ＳＬＯ画像は特定平面の連続画像（動画）であるため、ＯＣＴＡのような特定断層の切り出しや、平面への投影といった処理は必要ない。特にＡＯＳＬＯでは焦点深度が浅いために、撮影される層範囲は数十μｍに限定され、ほぼ網膜の１層のみに相当する範囲が撮影可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１５−１３１１０７
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ｙ．Ｚｈａｎｇ  ｅｔ  ａｌ，Ｏｐｔｉｃｓ  Ｅｘｐｒｅｓｓ，Ｖｏｌ．１４，Ｎｏ．１０，１５Ｍａｙ２００６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ＯＣＴＡにおいては、その元データとなるＯＣＴ画像を撮像したＯＣＴの性能により、描出できる変化が限定される。例えば、一般的なＯＣＴでは２０μｍ程度の水平方向解像度しかないため、その解像度以下の画像上の構造物や変化をとらえることができない。また、ＯＣＴＡは網膜の３次元データを取得する必要があるため、ＯＣＴの撮影速度の性能から同一位置の撮影繰り返し数に実質的な限界があり、一般的には数ミリ〜数十ミリ秒内に３回程度繰り返し撮影する程度となっている。これでは、それほど頻繁に発生しない事象や、非常に低速な事象を捉えることができなかった。
【００１０】
一方で、ＡＯＳＬＯを含むＳＬＯは２次元平面画像の撮影であり、ＯＣＴＡに比べて非常に高速に平面動画像の撮影が可能なため、数秒の撮影で数百の平面画像が取得可能である。そのため、ＡＯＳＬＯＡを生成した場合、発生頻度の少ない事象や低速な事象をも捉えることが可能である。例えば、網膜の血管においては白血球が高頻度で通過するＬｅｕｋｏｃｙｔｅ  Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ  Ｐａｔｈという血管の存在も知られている。このような血管では相対的に他の血球（赤血球など）の通過が少なく短時間における画像上の変化が少ない。そのため、ＯＣＴＡでは画像化することが難しかったが、長時間および高速な撮影が可能なＡＯＳＬＯＡでは当該事象を撮影できる確率が高い。
【００１１】
さらに、ＡＯＳＬＯでは横解像度が非常に高く、細胞レベルの非常に微細な変化も捉えることが可能で、血管であれば内部の血球レベルの変化まで捉える事が可能である。しかし、ＡＯＳＬＯは横解像度が高い反面、一般的な眼底撮影装置に対して相対的に撮影画角が狭くなり、全体像を把握することが困難であった。また、ＡＯＳＬＯを含むＳＬＯは平面撮影のため、特定のフォーカス位置のみの平面画像が撮影可能で、フォーカス深度外の情報がなく、上下方向に存在する構造物との関連性を把握しにくかった。
【００１２】
本発明は、上記課題を鑑み、ＯＣＴＡで撮影可能な網膜上の変化と、ＳＬＯＡ，ＡＯＳＬＯＡで撮影可能な変化とを解析し、単独のモーションコントラスト画像では認識できない変化を提示する画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するために本発明の画像処理装置は、被検査物に設定される撮影領域の複数の断層画像と平面動画像を取得する取得手段と、前記複数の断層画像から第一のモーションコントラスト画像を生成する第１の生成手段と、前記平面動画像から第二のモーションコントラスト画像を生成する第２の生成手段と、前記第一のモーションコントラスト画像と前記第二のモーションコントラスト画像の差異を解析する解析手段と、前記解析結果を表示手段に表示する制御手段とを有する。
【００１４】
また、本発明の画像処理装置の制御方法は、被検査物に設定される撮影領域の複数の断層画像と平面動画像を取得する取得工程と、前記複数の断層画像から第一のモーションコントラスト画像を生成する第１の生成工程と、前記平面動画像から第二のモーションコントラスト画像を生成する第２の生成工程と、前記第一のモーションコントラスト画像と前記第二のモーションコントラスト画像の差異を解析する解析工程と、前記解析結果を表示手段に表示する制御工程とを有する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、単独のモーションコントラスト画像では認識できない変化を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態１におけるＯＣＴ装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態１におけるＡＯＳＬＯ装置の構成を示す図である。
【図３】本発明の実施形態３におけるＡＯＯＣＴ−ＳＬＯ装置の構成を示す図である。
【図４】実施形態１における標準的な制御ステップを示すフローチャートである。
【図５】実施形態１のスキャンパターン例を示す図である。
【図６】ＯＣＴ画像とＯＣＴＡ画像を示す図である。
【図７】ＡＯＳＬＯ画像とＡＯＳＬＯＡ画像を示す図である。
【図８】実施形態１の画像処理ユニットと他の装置との関係を示した構成図である。
【図９】実施形態１の画像処理ユニットの制御ステップを示すフローチャートである。
【図１０】実施形態１の解析結果を表示した表示画面を示す図である。
【図１１】実施形態２の画像処理ユニットの制御ステップを示すフローチャートである。
【図１２】実施形態３の画像処理ユニットの制御ステップを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の一実施形態を、図面を用いて詳細に説明する。以下の説明は本質的に、説明的及び例示的なものにすぎず、いかなる形でも、本開示及びその用途又は使用を限定することを意図していない。実施形態において示されるコンポーネントの相対的構成、並びに、ステップ、数値表現及び数値は、別段の具体的な指示がない限り、本開示の範囲を限定しない。当業者によってよく知られている技法、方法及びデバイスは、以下で論考する実施形態を可能にするために当業者がこれらの詳細を知る必要がないので、詳細に論考されていない場合がある。
【００１８】
［実施形態１］
実施形態１として、本発明を適用した眼底画像を撮影する撮影装置および画像処理ユニットの構成について図１、図２、図８を用いて説明する。
【００１９】
なお、本実施形態においては、測定対象である被検査物を眼とし、ＯＣＴ装置と眼で発生する収差を補償光学系で補正して眼底を撮影するＡＯＳＬＯの装置との組み合わせによる一例について説明する。
【００２０】
図１がＯＣＴの構成を示す図であり、図２がＡＯＳＬＯの構成を示す図であり、図８がこれらの装置で得られたデータを解析する画像処理ユニットと他の構成との関係を示した構成図である。
【００２１】
（ＯＣＴ）
図１において、１１０がＯＣＴユニットである。ＯＣＴユニット１１０の主要なユニットとして、光源１０１、ファイバーカプラー１０２、参照光学系１１１、検出光学系１１２および接眼光学系から構成されている。
【００２２】
１０１は光源であり、波長８４０ｎｍのＳＬＤ光源（Ｓｕｐｅｒ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ  Ｄｉｏｄｅ）を用いた。光源１０１は低干渉性のものであれば良く、波長幅３０ｎｍ以上のＳＬＤが好適に用いられる。また、チタンサファイアレーザなどの超短パルスレーザなどを光源に用いることもできる。
【００２３】
光源１０１から照射された光は、単一モード光ファイバーを通って、ファイバーカプラー１０２まで導光される。ファイバーカプラー１０２によって、測定光経路１０３と参照光経路１１３に分岐される。ファイバーカプラーは１０：９０の分岐比のものを使用し、投入光量の１０％が測定光経路１０３に行くように構成されている。
【００２４】
測定光経路１０３を通った光は、コリメータ１０４により、測定光１０５が平行光線として照射される。照射される光の偏光は、単一モード光ファイバー１０３の経路に具備された不図示の偏光調整器により調整される。別の構成としては、コリメータ１０４から出射された後の光路に偏光を調整する光学部品を配置する構成がある。また、光路中に測定光の分散特性を調整する光学素子や色収差特性を調整する光学素子を具備する場合もある。
【００２５】
測定光１０５は反射ミラー１０６−１〜３や不図示のレンズ等でリレーされ、走査光学系１０７−１によって、１次元もしくは２次元に走査される。本実施形態では走査光学系１０７−１に主走査用（眼底水平方向）と副走査用（眼底垂直方向）として二つのガルバノスキャナーを用いている。走査光学系１０７−１内の各スキャナーを光学的な共役状態にするために、各スキャナーの間にミラーやレンズといったリレー光学素子を用いる装置構成の場合もある。本実施形態では、走査光学系にさらにトラッキングミラー１０７−２を持つ。トラッキングミラー１０７−２は２つのガルバノスキャナーから構成され、眼１０９の眼底に設定される撮影領域をさらに２方向に移動させることが可能である。別の構成では、走査光学系１０７−１がトラッキングミラー１０７−２を兼ねる構成もある。また、１０７−１と１０７−２を光学的に共役関係とするために、不図示のリレー光学系が用いられることが多い。
【００２６】
走査光学系１０７−１および１０７−２で走査された測定光１０５は、接眼レンズ１０８−１および１０８−２を通して眼１０９に照射される。眼１０９に照射された測定光１０５は、眼１０９の眼底の網膜で反射もしくは散乱される。接眼レンズ１０８−１および１０８−２の位置を調整することによって、眼１０９の視度にあわせて最適な照射を行うことが可能となる。ここでは、接眼部にレンズを用いたが、球面ミラー等で構成しても良い。
【００２７】
眼１０９の眼底の網膜から反射もしくは散乱された反射光は、入射した時の経路を逆向きに進行し、コリメータ１０４を通して光ファイバー１０３に入り、ファイバーカプラー１０２に戻る。
【００２８】
一方、参照光経路１１３を通った参照光はコリメータ１１４で出射され、光路長可変部１１６で反射されて再度ファイバーカプラー１０２に戻る。
【００２９】
ファイバーカプラー１０２に到達した反射光と参照光は合波され干渉光となり、光ファイバー１１７を通して検出光学系１１２に導光される。検出光学系１１２に入った干渉光はコリメータ１１８で出射され、グレーティング１１９により波長ごとに分光される。分光された干渉光は、レンズ系１２０を通してラインセンサー１２１に照射される。ラインセンサー１２１はＣＣＤセンサーで構成される場合もあるし、ＣＭＯＳセンサーで構成される場合もある。
【００３０】
検出光学系１１２によって分光された干渉光をもとに、制御部１２２によって眼底の断層画像が構成される。制御部１２２は光路長可変部１１６を制御し、所望の深さ位置の断層画像を取得できる。また、制御部１２２は走査部１０７−１、１０７−２も同時に制御しており、任意の位置の干渉信号が取得可能である。一般的には、走査部１０７−１、１０７−２によって眼底上に設定される撮影領域をラスタースキャンし、その各々の位置での干渉信号が位置情報と同時に記録される。得られた干渉信号から断層画像を作成することにより、３次元ボリュームデータが取得される。
【００３１】
次に、図５を用いて本実施形態のスキャンパターンの一例を説明する。図５（ａ）は任意のスキャンについて、図５（ｂ）は本実施形態で具体的に実行した数値を反映させた図である。ＯＣＴＡでは血流によるＯＣＴ干渉信号の時間変化を計測するため、同じ場所で複数回の計測が必要となる。本実施形態ではＯＣＴ装置は同じ場所でのＢスキャンをｍ回繰り返しつつ、ｎ箇所のｙポジションに移動するスキャンを行う。具体的なスキャンパターンを図５（ａ）に示す。眼底平面上でｙ１〜ｙｎのｎ箇所のｙポジションについて、Ｂスキャンをｍ回繰り返す。ｍが大きいと同じ場所での計測回数が増えるため、血流の検出精度が向上する。その一方でスキャン時間が長くなり、スキャン中の眼の動き（固視微動）によりＯＣＴＡ画像にモーションアーチファクトが発生する問題と被検者の負担が増える。本実施形態では両者のバランスを考慮してｍ＝４（図５（ｂ））として実施した。なお、ＯＣＴ装置のＡスキャン速度、被検体の眼底表面画像の運動解析に応じて、繰り返し数ｍを変更してもよい。図５においてｐは１つのＢスキャンにおけるＡスキャンのサンプリング数を示している。すなわち、ｐ×ｎにより平面画像サイズが決定される。ｐ×ｎが大きいと、同じ計測ピッチであれば広範囲がスキャンできるが、スキャン時間が長くなり、上述のモーションアーチファクトおよび被検者負担の問題が生じる。本実施形態では両者のバランスを考慮してｎ＝ｐ＝３００として実施した。なお、上記ｎ，ｐは適宜自由に変更が可能である。また、図５（ａ）におけるΔｘは隣り合うｘポジションの間隔（ｘピッチ）であり、Δｙは隣り合うｙポジションの間隔（ｙピッチ）である。本実施形態ではｘピッチ、ｙピッチは眼底における照射光のビームスポット径の１／２として決定し、本実施形態では、１０μｍ（図５（ｂ））とする。ｘピッチ、ｙピッチを眼底上ビームスポット径の１／２とすることで生成する画像を高精細に形成することができる。ｘピッチ、ｙピッチを眼底ビームスポット径の１／２より小さくしても生成する画像の精細度をそれ以上高くする効果は小さい。逆にｘピッチ、ｙピッチを眼底ビームスポット径の１／２より大きくすると精細度は悪化するが、小さなデータ容量で広い範囲の画像を取得することができる。臨床上の要求に応じてｘピッチ、ｙピッチを自由に変更してもよい。本実施形態の撮影領域は、ｘ方向がｐ×Δｘ＝３ｍｍ、ｙ方向がｎ×Δｙ＝３ｍｍである（図５（ｂ）参照）。
【００３２】
図６がＯＣＴＡ画像の例である。図６の（ａ）がＯＣＴ断層画像であり、ＯＣＴＡ画像構築のために同じ位置の断層画像が複数枚撮影され、それぞれ６０１〜６０４となっている。各断層画像６０１〜６０４のそれぞれの画像間の差異を計算することにより、モーションコントラスト画像が生成される。それを３次元方向に位置合わせスタックし、任意の層範囲のモーションコントラストデータを抜き出して深さ方向に投影することにより、ＯＣＴＡ画像（ｂ）が生成される。（ｂ）の範囲６０５を拡大表示したものが（ｃ）である。
【００３３】
次に、図６の（ｂ）の様なＯＣＴＡ画像を生成する方法について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００３４】
ステップＳ１０１において、画像処理ユニット８０１（図８参照）はポジションｙｋにおける繰り返しＢスキャン干渉信号（ｍ枚分）を抜き出す。ステップＳ１０２において、画像処理ユニットはｊ番目のＢスキャン干渉信号を抜き出す。
【００３５】
ステップＳ１０３において、画像処理ユニット８０１は取得したバックグラウンドデータを当該干渉信号から減算する。
【００３６】
ステップＳ１０４において、画像処理ユニット８０１は、バックグラウンドを減算した干渉信号に対して波数関数に変換処理を施し、フーリエ変換を行う。本実施形態では高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を適用する。尚、フーリエ変換前にゼロパディング処理を施し、干渉信号を増長させても良い。ゼロパディング処理を施すことでフーリエ変換後の階調性が増し、後述するステップ１０９において位置合わせ精度を向上させることが出来る。
【００３７】
ステップＳ１０５において、画像処理ユニット８０１は、ステップＳ１０４にて実行したフーリエ変換によって得られる複素信号の絶対値を計算する。この値が当該スキャンの断層画像のＩｎｔｅｎｓｉｔｙとなる。
【００３８】
ステップＳ１０６において、画像処理ユニット８０１はインデックスｊが、所定数（ｍ）に到達したかを判断する。すなわち、ポジションｙｋでの断層画像のＩｎｔｅｎｓｉｔｙ計算がｍ回繰り返されたかを判断する。所定数に満たない場合はＳ１０２に戻り、同一Ｙ位置における断層画像のＩｎｔｅｎｓｉｔｙ計算を繰り返す。所定数に達した場合は、次ステップへ進む。
【００３９】
ステップＳ１０７において、画像処理ユニット８０１はあるｙｋポジションにおけるｍフレームの同一撮影位置の断層画像の間で、画像の類似度を計算する。具体的には、画像処理ユニット８０１はｍフレームの断層画像の内、任意の一枚をテンプレートとして選択し、残りのｍ−１フレームの画像との相関値を算出する。
【００４０】
ステップＳ１０８において、画像処理ユニット８０１はステップＳ１０７で算出した相関値の中で、他の画像との相関が一定の閾値以上である相関が最も高い画像を選択する。閾値は任意に設定が可能であり、被検者の瞬きや固視微動によって画像としての相関が低下したフレームを排除することができるように適切に設定する。前述したように、ＯＣＴＡでは、被検体組織のうち流れのある組織（例えば血液）と流れのない組織の間の対比を、画像間の相関値に基づき区別する技術である。即ち、流れの無い組織は画像間で相関が高いという前提の上で流れのある組織を抽出するため、画像として相関が低い場合、モーションコントラストを計算する際に誤検出となり、あたかも画像全体が流れのある組織であるかのように判定してしまう。このステップではそうした誤検出を回避するために、予め画像として相関の低い断層画像を排除し、相関の高い画像のみを選択する。画像選択の結果、同一ポジションｙｋで取得されたｍフレームの画像は適宜取捨選択され、ｑフレームの画像となる。ここで、ｑの取りうる値は、１≦ｑ≦ｍである。
【００４１】
ステップＳ１０９において、画像処理ユニット８０１は、ステップＳ１０８にて選択されたｑフレームの断層画像の位置合わせを行う。テンプレートとして選択するフレームは、互いに全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フレームを選択してもよい。次に、テンプレートでフレーム毎に照合し位置ずれ量（δＸ、δＹ、δθ）を求める。具体的にはテンプレート画像の位置と角度を変えながら類似度を表す指標であるＮｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＮＣＣ）を計算し、この値が最大となるときの画像位置の差を位置ずれ量として求める。
【００４２】
本発明では、類似度を表す指標は、テンプレートとフレーム内の画像の特徴の類似性を表す尺度であれば種々変更が可能である。例えばＳｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（ＳＡＤ）、Ｓｕｍ  ｏｆ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（ＳＳＤ）、Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎｓ  Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＺＮＣＣ）、Ｐｈａｓｅ  Ｏｎｌｙ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＰＯＣ）、Ｒｏｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｐｈａｓｅ  Ｏｎｌｙ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＲＩＰＯＣ）等を用いてもよい。
【００４３】
次に、画像処理ユニット８０１は位置ずれ量（δＸ、δＹ、δθ）に応じて位置補正をテンプレート以外の（ｑ−１）フレームに適用し、フレームの位置合わせを行う。ｑが１である場合はこのステップは実行されない。
【００４４】
ステップＳ１１０において、画像処理ユニット８０１はモーションコントラストを計算する。本実施形態では、ステップＳ１０８で選択し、ステップＳ１０９で位置合わせを行ったｑフレームのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ画像間において、同じ位置のピクセルごとに分散値を計算し、その分散値をモーションコントラストとする。モーションコントラストの求め方は種々あり、本発明においてモーションコントラストは同一Ｙ位置での複数の断層画像の各ピクセルのモーションコントラスト値の変化を表す指標であれば適用が可能である。尚、ｑ＝１の時、即ち、瞬きや固視微動の影響のために画像として相関が低く、同一ポジションｙｋの位置においてモーションコントラストの計算が不可能な場合は異なる処理を行う。例えば、特徴量を０としてステップを終了しても良いし、前後ｙｋ−１、ｙｋ＋１の画像におけるモーションコントラストが得られる場合、前後の分散値から値を補間しても良い。この場合、正しく計算できなかった特徴量は補完値であるとして異常を通知しても良い。また、特徴量の計算が出来なかったＹ位置を記憶しておき、自動で再スキャンを行っても良い。或いは、自動の再スキャンを行うことをせず、再測定を促す警告を通知しても良い。
【００４５】
ステップＳ１１１において、画像処理ユニット８０１はステップＳ１０９にて位置合わせを行ったＩｎｔｅｎｓｉｔｙ画像を平均化し、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像を生成する。
【００４６】
ステップＳ１１２において、画像処理ユニット８０１は、ステップＳ１１０で出力したモーションコントラストの閾値処理をする。閾値の値は画像処理ユニット８０１がステップＳ１１１で出力したＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像から、ノイズフロアでランダムノイズのみが表示されているエリアを抽出し、標準偏差σを計算し、ノイズフロアの平均モーションコントラスト値＋２σと設定する。
【００４７】
画像処理ユニット８０１は、各Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙが、上記閾値以下の領域に対応したモーションコントラストの値を０に設定する。この閾値処理により、ランダムノイズに由来するモーションコントラストを除去することでノイズを軽減することができる。閾値の値は小さいほどモーションコントラストの検出感度は上がる一方、ノイズ成分も増す。また、大きいほどノイズは減るがＭＣモーションコントラスト検出の感度は下がる。本実施形態では閾値をノイズフロアの平均モーションコントラスト値＋２σとして設定したが、閾値はこれに限るものではない。
【００４８】
ステップＳ１１３において、画像処理ユニット８０１はインデックスｋが、所定数（ｎ）に到達したかを判断する。すなわち、ｎ箇所の全てのＹ位置において、画像相関度計算、画像選択、位置合わせ、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像平均化計算、モーションコントラストの計算、及び閾値処理を行ったかを判断する。所定数に満たない場合はＳ１０１に戻り、所定数に到達した場合は、次のステップＳ１１４へ進む。ステップＳ１１３を終了した時点で、すべてのＹ位置での断層画像におけるＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均画像とモーションコントラストの３次元ボリュームデータ（３次元ＯＣＴＡデータ）が生成されたことになる。
【００４９】
ステップＳ１１４では生成された３次元のＯＣＴＡデータに対し、深さ方向に積算したモーションコントラスト正面画像を生成する。この時、モーションコントラスト正面画像の生成にあたり、積算する画像深さ範囲は任意に設定して良い。例えば、ステップＳ１１１にて生成されたＩｎｔｅｎｓｉｔｙの平均化画像を元に眼底網膜の層境界を抽出し、所望の層を含むようにモーションコントラスト正面画像を生成する。モーションコントラスト正面画像を生成した後、画像処理ユニット８０１は信号処理フローを終了する。
【００５０】
以上説明した装置構成、撮影方法、信号処理手順を用いることにより、所望領域においてＯＣＴＡの撮影と、ＯＣＴＡ画像生成を行うことが可能となる。本実施形態では、ｍ＝４の条件下でＯＣＴＡ画像を取得している。
【００５１】
図６の（ａ）のように黄斑部を撮影したＯＣＴ断層画像より作成した３次元のＯＣＴＡデータに対して、積算する深さ範囲を網膜表層側数層（内境界膜からＩＮＬ中心部）に限定すると図６（ｂ）の如くの網膜表層（Ｓｕｐｅｒｆｉｃｉａｌ  Ｃａｐｉｌｌａｒｙ）のモーションコントラスト画像が得られ黄斑中心の眼底血管画像が抽出できる。
【００５２】
（ＡＯＳＬＯ）
次に図２を用いて、本実施形態のＡＯＳＬＯの構成を説明する。本実施形態のＡＯＳＬＯは、照射ビームの焦点位置からの反射光のみを画像化する共焦点撮影機能と、それ以外の多重散乱等による反射光も画像化する暗視野撮影機能の両方を有する構成とした。
【００５３】
図２において、２０１は光源であり、波長７６０ｎｍのＳＬＤ光源を用いた。光源２０１の波長は特に制限されるものではないが、眼底撮影用としては被検者の眩しさの軽減と分解能維持のために、７５０〜１５００ｎｍ程度が好適に用いられる。本実施形態においてはＳＬＤ光源を用いたが、その他にレーザ等も用いられる。本実施形態では眼底撮影と波面測定のための光源を共用しているが、それぞれを別光源とし、光路の途中で合波する構成としても良い。
【００５４】
光源２０１から照射された光は、単一モード光ファイバー２０２を通って、コリメータ２０３により、平行光線（測定光２０５）として照射される。照射される光の偏光は、単一モード光ファイバー２０２の経路に具備された不図示の偏光調整器により調整される。別の構成としては、コリメータ２０３から出射された後の光路に偏光を調整する光学部品を配置する構成がある。
【００５５】
照射された測定光２０５はビームスプリッターからなる光分割部２０４を透過し、補償光学の光学系に導光される。
【００５６】
補償光学系は、光分割部２０６、波面センサー２１５、波面補正デバイス２０８および、それらに導光するための反射ミラー２０７−１〜４から構成される。
【００５７】
ここで、反射ミラー２０７−１〜４は、少なくとも眼２１１の瞳と波面センサー２１５、波面補正デバイス２０８とが光学的に共役関係になるように設置されている。また、光分割部２０６として、本実施形態ではビームスプリッターを用いた。
【００５８】
光分割部２０６を透過した測定光２０５は、反射ミラー２０７−１と２０７−２で反射されて波面補正デバイス２０８に入射する。波面補正デバイス２０８で反射された測定光２０５は、さらに反射ミラー２０７−３と２０７−４で反射され、走査光学系に導光される。
【００５９】
本実施形態では、波面補正デバイス２０８として可変形状ミラーを用いた。可変形状ミラーは反射面が複数領域に分割されており、各領域の角度を変えることにより、反射光の波面を変化させることができるミラーである。波面補正デバイスとしては、可変形状ミラーの代わりに液晶素子を用いた空間位相変調器を用いることも可能である。その場合、被検眼からの光の両偏光を補正するために、２つの空間位相変調器を用いる場合もある。
【００６０】
図２において、反射ミラー２０７−３、４で反射された光は、走査光学系２０９−１によって、１次元もしくは２次元に走査される。本実施形態では走査光学系２０９−１に主走査用（眼底水平方向）と副走査用（眼底垂直方向）として一つの共振スキャナーと一つのガルバノスキャナーを用いた。別の構成では、走査光学系２０９−１に二つのガルバノスキャナーを用いることもある。走査光学系２０９−１内の各スキャナーを光学的な共役状態にするために、各スキャナーの間にミラーやレンズといったリレー光学素子を用いる装置構成の場合もある。
【００６１】
本実施形態では、走査光学系にさらにトラッキングミラー２０９−２を持つ。トラッキングミラー２０９−２は２つのガルバノスキャナーから構成され、撮影領域をさらに２方向に移動させることが可能である。別の構成では、走査光学系２０９−１がトラッキングミラー２０９−２を兼ねる構成、トラッキングミラー２０９−２が走査光学系２０９−１の共振スキャナー方向のみの構成、トラッキングミラー２０９−２が２次元ミラーである構成もある。また、走査光学系２０９−１と２０９−２を光学的に共役関係とするために、不図示のリレー光学系が用いられることが多い。
【００６２】
走査光学系２０９−１および２０９−２で走査された測定光２０５は、接眼レンズ２１０−１および２１０−２を通して眼２１１に照射される。眼２１１に照射された測定光は眼底で反射もしくは散乱される。接眼レンズ２１０−１および２１０−２の位置を調整することによって、眼２１１の視度にあわせて最適な照射を行うことが可能となる。ここでは、接眼部にレンズを用いたが、球面ミラー等で構成しても良い。
【００６３】
眼２１１の眼底の網膜から反射もしくは散乱された反射光は、入射した時の経路を逆向きに進行し、光分割部２０６によって一部は波面センサー２１５に反射され、光線の波面を測定するために用いられる。光分割部２０６で波面センサー２１５に向けて反射された光線は、リレー光学系２１９−１、２１９−２を通り、波面センサー２１５に入射する。リレー光学系２１９−１と２１９−２の間にはアパーチャー２２０が設置されており、レンズ等からの不要な反射散乱光を波面センサーに入射させないようにする。本実施形態では、波面センサー２１５としてシャックハルトマンセンサーを用いた。
【００６４】
波面センサー２１５は補償光学制御部２１７に接続され、受光した波面を補償光学制御部２１７に伝える。波面補正デバイス２０８も補償光学制御部２１７に接続されており、補償光学制御部２１７から指示された変調を行う。補償光学制御部２１７は波面センサー２１５の測定結果により取得された波面情報を基に、収差のない波面へと補正するような波面補正デバイスの画素ごとの変調量（補正量）を計算し、波面補正デバイス２０８にそのように変調するように指令する。波面の測定と波面補正デバイスへの指示は繰り返し処理され、常に最適な波面となるようにフィードバック制御が行われる。
【００６５】
図２において、光分割部２０６を透過した反射光は光分割部２０４によって一部が反射され、集光レンズ２１２によって穴あきミラー２１３の穴付近に集光させる。穴あきミラー２１３の穴は、共焦点効果を得るために、測定光２０５の回折限界付近の径に調整されることが多い。径が大きいと感度は向上するが分解能は低下し、径が小さいと分解能は高いが感度は低下する傾向となる。穴あきミラー２１３の穴を通過した光は光センサー２１４−１に入射し、光強度に応じた電気信号に変換される。
【００６６】
光センサー２１４−１は制御部２１８に接続され、制御部２１８は得られた電気信号と光走査の位置を基に平面画像を構築し、共焦点画像としてディスプレー２１９に表示する。
【００６７】
穴あきミラー２１３の穴以外のミラー部分で反射された光はリレー光学系２１５を通して再度ナイフエッジ２１６のエッジ付近に集光し、ナイフエッジ２１６によって略半分に分割される。分割された光は光センサー２１４−２と２１４−３に入射する。光センサー２１４−２と２１４−３では光強度に応じた電気信号に変換され、制御部２１８に出力されて、暗視野撮影画像として画像化される。ナイフエッジ２１６は、集光光をどのように分割しても良く、紙面と水平方向や垂直方向の分割方向や、分割する比率に関しても半々ではなく４０：６０等の非均等分割も可能である。さらに２分割ではなく、より多くの成分に分割させることも可能である。また、このような分割方法を撮影中に動的に変更することも可能である。
【００６８】
トラッキングミラー２０９−２は不図示のトラッキング制御ユニットによる制御される。トラッキング制御ユニットは、制御部２１８から撮影部の画像信号を取得し、眼２１１の眼底に設定される撮影領域の固視微動によるズレ量を計算し、トラッキングミラー２０９−２を制御することにより、撮影領域を常に所定の位置に保つように制御を行う。
【００６９】
本例のＡＯＳＬＯで撮影した撮影画像例を図７に示す。
【００７０】
図７のａ）が共焦点画像（平面動画像）の例である。血管層にフォーカスしているため、血管内の血球のみ一部高輝度で観察される。ｂ）とｃ）が暗視野撮影の画像（平面動画像）であり、ナイフエッジの右側と左側で検出した信号を基に生成した画像である。これらの画像は眼底からの反射光を異なる方法で同時に取得しているのであり、厳密に同じ撮影領域由来の信号から構築した画像となる。ＡＯＳＬＯでは、ＯＣＴで撮影された撮影領域に含まれる撮影領域の画像を連続で撮影し、それぞれの平面動画像が取得される。
【００７１】
ＯＣＴＡと同様に、画像処理ユニット８０１が、ＡＯＳＬＯの連続で撮影された各画像間での輝度変化を解析することにより、モーションコントラスト画像を作成する。共焦点画像ａ）よりモーションコントラスト画像ａ‘）、ｂ）からははｂ’）、ｃ）からはｃ‘）に示すモーションコントラスト画像が得られる。
【００７２】
（画像処理ユニット）
次に図８を用いて画像処理ユニットに関して説明する。画像処理ユニット８０１は、上述したＯＣＴ装置８０３とＡＯＳＬＯ装置８０４と接続され、それぞれのデータを取得する。解析されたデータはディスプレー８０２に表示される。図８は画像処理ユニット８０１がＯＣＴ装置８０３やＡＯＳＬＯ装置８０４と別個に記載されているが、ＯＣＴ装置内８０３やＡＯＳＬＯ装置８０４の一つの機能として実装してもよい。
【００７３】
次に画像処理ユニット８０１が実行する解析処理を、図９に示すフローチャートを用いて説明する。本例は、操作者がＯＣＴＡ画像を選択することにより、合致するＡＯＳＬＯ画像が選択され、それぞれのモーションコントラストの差異を解析し、解析結果を表示するものである。
【００７４】
ステップＳ２０１において、操作者により解析する層の選択を受ける。ステップＳ２０２において、選択された層に該当するＯＣＴＡ画像を取得する。このステップでは、すでに生成されているＯＣＴＡ画像から取得しても良いし、この時点で当該層のＯＣＴデータを用いてＯＣＴＡ画像を生成しても良い。
【００７５】
次にステップＳ２０３において、解析する平面方向の位置を特定する。平面方向の位置は、ＯＣＴデータに付随するＳＬＯ画像情報を基にしても良いし、ＯＣＴのＥｎｆａｃｅ画像を基にし、ある特徴を持つ基準点からの距離として算出しても良い。一般的にＯＣＴよりもＡＯＳＬＯの画角は小さいので、取得したＯＣＴＡ画像からさらに平面方向の範囲を限定してＯＣＴＡ画像を生成する場合が多い。
【００７６】
ステップＳ２０４において、解析層の深さ情報から、相当するＡＯＳＬＯ装置におけるフォーカス位置を算出する。得られたフォーカス情報、位置情報を基に、ステップＳ２０５で当該ＡＯＳＬＯ動画を取得する。取得するＡＯＳＬＯ動画は、共焦点画像でもよいし、暗視野撮影画像、またそれらを演算した画像でもよい。一般的には、暗視野撮影画像の方が血管や血流の描画性能が良いため、血管・血流解析に有用である。
【００７７】
得られた動画を基に、ステップＳ２０６でモーションコントラストを計算し、ＡＯＳＬＯＡ画像を生成する。ＯＣＴＡ画像と得られたＡＯＳＬＯＡ画像に対して、ステップＳ２０７において画像ベースでさらに詳細に位置合わせを行い、ステップＳ２０８でディスプレーに表示する。
【００７８】
図１０のａ）がディスプレー８０２における表示例である。本例では、同一箇所のＡＯＳＬＯ動画１００１、それを基に作成したＡＯＳＬＯＡ画像１００２、当該位置のＯＣＴＡ画像１００３を同一画面上に並べて表示している。
【００７９】
次にステップＳ２０９において、ＯＣＴＡ画像とＡＯＳＬＯＡ画像の差異を抽出する。差異抽出の方法としては、画像同士の輝度を演算しても良いし、血管・血流検出の有無を比較するために、各画像を２値化したうえで輝度を演算しても良い。また、各画像から血管位置を位置データとして算出し、算出したそれぞれの血管情報の差異を抽出することも可能である。
【００８０】
ステップＳ２１０において差異を表示する方法を選択し、差異表示を行う。ステップＳ２０９で抽出した差異情報を、ステップＳ２１１によるＯＣＴＡ画像上への表示、ステップＳ２１２によるＡＯＳＬＯＡ画像上への表示、ステップＳ２１３によるＡＯＳＬＯ動画上への表示することが可能である。またこれらの組み合わせで表示しても良い。
【００８１】
図１０のｂ）に表示例を示す。抽出した差異情報を、ＡＯＳＬＯ動画上に矢印１００４として表示、ＡＯＳＬＯＡから抽出した血管を、色を変えて血管１００５として表示、ＡＯＳＬＯＡで抽出されるがＯＣＴＡでは抽出されない血管を差異血管１００６として表示している。本実施形態では、ＡＯＳＬＯＡで抽出されるがＯＣＴＡでは抽出されない血管のみを表示しているが、ＡＯＳＬＯＡでは抽出されず、ＯＣＴＡで抽出される血管も含めて表示してもよい。この場合には、各差異を色分けで表示するような方法により区別する。
【００８２】
本実施形態では、ＡＯＳＬＯの静止画像やＯＣＴ断層画像は表示しなかったが、これらを表示して、その上に差異情報を表示しても良い。また、差異表示を強調するために、当該領域の画像や動画を拡大表示・縮小表示することも可能である。
【００８３】
このように、ＯＣＴＡとＡＯＳＬＯＡでの抽出血管情報の差異を解析し、解析結果を表示することにより、操作者は各装置間の特性による検出情報の差を容易に把握することが可能で、各血管・血流の特性を判断することができる。
【００８４】
また、ＡＯＳＬＯ動画像を表示することにより差異が血管であるか否かを確認することができる。
【００８５】
［実施形態２］
図１１のフローチャートを用いて、本発明を適用した実施形態１とは異なる形態の眼底撮影装置の制御方法の例について説明する。
【００８６】
本実施形態において、基本的な装置構成は実施形態１と同様である。また、撮影の基本的なフローも実施形態１と同様であり、画像処理ユニット８０１の処理のみが異なる。
【００８７】
ステップＳ３０１でＡＯＳＬＯ画像を指定する。選択したＡＯＳＬＯ画像に関して、ステップＳ３０２でフォーカス位置、ステップＳ３０３でＸＹ位置を特定する。
【００８８】
ＡＯＳＬＯの画像データには、その時点でのＡＯ状態が付加情報として保存されており、ＡＯ状態から撮影したフォーカス位置が分かるようになっている。一般的にＡＯは最高輝度層である視細胞層がフォーカス原点となる場合が多いため、そこからのどれくらいの光学パワーを与えたかが分かり、フォーカス移動量が分かる。より厳密には被検者の視度や撮影時の瞳位置等のパラメータを利用することで、厳密な移動量が分かる。しかし、ＡＯＳＬＯは一定の被写界深度を有するため、それほどの厳密性は求められない場合が多い。
【００８９】
ステップＳ３０４において、当該フォーカス情報から網膜での層を特定する。ステップＳ３０５において、ＡＯＳＬＯ動画からＡＯＳＬＯＡ画像を作成する。ステップＳ３０６において、当該層のＯＣＴＡ画像を取得する。一般的にＯＣＴＡ画像はＡＯＳＬＯ画像よりも撮影領域が大きいので、ステップＳ３０７においてＡＯＳＬＯ撮影領域に該当する範囲のＯＣＴＡ画像領域を特定する。
【００９０】
ステップＳ３０８においてＯＣＴＡとＡＯＳＬＯＡの位置合わせを行い、ステップＳ３０９において表示する。表示方法は実施形態１と同じである。
【００９１】
ステップＳ３１０において差異解析を行うが、差異解析の手法は実施形態１と同様である。ステップＳ３１１において差異を表示する方法を選択し、差異表示を行う。ステップＳ３１０で抽出した差異情報をステップＳ３１２におけるＯＣＴＡ画像上への表示、ステップＳ３１３におけるＡＯＳＬＯＡ画像上への表示、ステップＳ３１４におけるＡＯＳＬＯ動画上への表示することが可能である。またこれらの組み合わせで表示しても良い。
【００９２】
本実施形態では、更に、ＡＯＳＬＯ画像から解析領域を選択することにより、より詳細な位置指定が可能となり、操作者は各装置間の特性による検出情報の差を容易に詳細に把握することが可能で、各血管・血流の特性を判断することができる。
【００９３】
［実施形態３］
次に、実施形態３として、本発明を適用した眼底撮影装置の構成について図３を用いて説明する。本実施形態においては、測定対象である被検査物を眼とし、同一装置内にＡＯＳＬＯとＡＯＯＣＴの両機能を有する、補償光学ＯＣＴ−ＳＬＯの一例について説明する。
【００９４】
図３において、３１８がＡＯＳＬＯユニットであり、３２４がＡＯＯＣＴユニットである。
【００９５】
まず、ＡＯＳＬＯユニット３１８に関して説明する。図３において、３０１は光源であり、波長７６０ｎｍのＳＬＤ光源を用いた。光源３０１の波長は特に制限されるものではないが、眼底撮影用としては被検者の眩しさの軽減と分解能維持のために、７５０〜１５００ｎｍ程度が好適に用いられる。本実施形態においてはＳＬＤ光源を用いたが、その他にレーザ等も用いられる。本実施形態では眼底撮影と波面測定のための光源を共用しているが、それぞれを別光源とし、光路の途中で合波する構成としても良い。また、本例ではＯＣＴと一部の光学系を共用するため、ＯＣＴとの光路と分岐するために、ＯＣＴ光源の波長とは異なる波長を選択し、ダイクロイックミラーで光路を分岐する構成としている。
【００９６】
光源３０１から照射された光は、単一モード光ファイバー３０２を通って、コリメータ３０３により、平行光線（測定光３０５）として照射される。照射される光の偏光は、単一モード光ファイバー３０２の経路に具備された不図示の偏光調整器により調整される。別の構成としては、コリメータ３０３から出射された後の光路に偏光を調整する光学部品を配置する構成がある。
【００９７】
照射された測定光３０５はビームスプリッターからなる光分割部３０４を通過し、さらにＯＣＴとの光分岐用ビームスプリッター３１９を通過し、補償光学系に導光される。
【００９８】
補償光学系は、光分割部３０６、波面センサー３１４、波面補正デバイス３０８および、それらに導光するための反射ミラー３０７−１〜４から構成される。ここで、反射ミラー３０７−１〜４は、少なくとも眼３１１の瞳と波面センサー３１４、波面補正デバイス３０８とが光学的に共役関係になるように設置されている。また、光分割部３０６として、本実施形態ではビームスプリッターを用いた。
【００９９】
光分割部３０６を透過した測定光３０５は、反射ミラー３０７−１と３０７−２で反射されて波面補正デバイス３０８に入射する。波面補正デバイス３０８で反射された測定光３０５は、さらに反射ミラー３０７−３と３０７−４で反射され、走査光学系に導光される。
【０１００】
本実施形態では、波面補正デバイス３０８として可変形状ミラーを用いた。可変形状ミラーは反射面が複数領域に分割されており、各領域の角度を変えることにより、反射光の波面を変化させることができるミラーである。波面補正デバイスとしては、可変形状ミラーの代わりに液晶素子を用いた空間位相変調器を用いることも可能である。その場合、被検眼からの光の両偏光を補正するために、２つの空間位相変調器を用いる場合もある。
【０１０１】
反射ミラー３０７−３、４で反射された光は、走査光学系３０９−１によって、１次元もしくは２次元に走査される。本実施形態では走査光学系３０９−１に主走査用（眼底水平方向）と副走査用（眼底垂直方向）として一つの共振スキャナーと一つのガルバノスキャナーを用いた。別の構成では、走査光学系３０９−１に二つのガルバノスキャナーを用いることもある。走査光学系３０９−１内の各スキャナーを光学的な共役状態にするために、各スキャナーの間にミラーやレンズといった光学素子を用いる装置構成の場合もある。
【０１０２】
本例では、走査光学系にさらにトラッキングミラー３０９−２を持つ。トラッキングミラー３０９−２は２つのガルバノスキャナーから構成され、撮影領域をさらに２方向に移動させることが可能である。別の構成では、走査光学系３０９−１がトラッキングミラー３０９−２を兼ねる構成、トラッキングミラー３０９−２が走査光学系３０９−１の共振スキャナー方向のみの構成、トラッキングミラー３０９−２が２次元ミラーである構成もある。また、３０９−１と３０９−２を光学的に共役関係とするために、不図示のリレー光学系が用いられることが多い。
【０１０３】
走査光学系３０９−１および３０９−２で走査された測定光３０５は、接眼レンズ３１０−１および３１０−２を通して眼３１１に照射される。眼３１１に照射された測定光は眼底の網膜で反射もしくは散乱される。接眼レンズ３１０−１および３１０−２の位置を調整することによって、眼３１１の視度にあわせて最適な照射を行うことが可能となる。ここでは、接眼部にレンズを用いたが、球面ミラー等で構成しても良い。
【０１０４】
眼３１１の眼底の網膜から反射もしくは散乱された反射光は、入射した時の経路を逆向きに進行し、光分割部３０６によって一部は波面センサー３１４に反射され、光線の波面を測定するために用いられる。光分割部３０６で波面センサー３１４に向けて反射された光線は、リレー光学系３１６−１、３１６−２を通り、波面センサー３１４に入射する。リレー光学系３１６−１と３１６−２の間にはアパーチャー３１７が設置されており、レンズ等からの不要な反射光を波面センサーに入射させないようにする。本実施形態では、波面センサー３１４としてシャックハルトマンセンサーを用いた。
【０１０５】
波面センサー３１４は補償光学制御部３１５に接続され、受光した波面を補償光学制御部３１５に伝える。波面補正デバイス３０８も補償光学制御部３１５に接続されており、補償光学制御部３１５から指示された変調を行う。補償光学制御部３１５は波面センサー３１４の測定結果による取得された波面を基に、収差のない波面へと補正するような波面補正デバイスの画素ごとの変調量（補正量）を計算し、波面補正デバイス３０８にそのように変調するように指令する。波面の測定と波面補正デバイス３０８への指示は繰り返し処理され、常に最適な波面となるようにフィードバック制御が行われる。
【０１０６】
光分割部３０６を透過した反射光は光分割部３０４によって一部が反射され、集光レンズ３１２によってピンホールを有する光センサー３１３に集光され、光強度に応じた電気信号に変換される。
【０１０７】
光センサー３１３は制御部３３４に接続され、制御部３３４は得られた電気信号と光操作の位置を基に平面画像を構築し、ＳＬＯ画像としてディスプレー３３５に表示する。
【０１０８】
ＡＯＳＬＯ動画からモーションコントラスト画像を生成する方法は実施形態１と同様である。
【０１０９】
次にＡＯＯＣＴユニット３２４に関して説明する。
【０１１０】
３２４がＡＯＯＣＴユニットであり、主要なユニットとして、光源３２０、ファイバーカプラー３２１、参照光学系３２５、検出光学系３２６から構成されている。
【０１１１】
３２０は光源であり、波長８４０ｎｍのＳＬＤ光源を用いた。光源１０１は低干渉性のものであれば良く、波長幅３０ｎｍ以上のＳＬＤが好適に用いられる。また、チタンサファイアレーザなどの超短パルスレーザなどを光源に用いることもできる。本実施形態では、ＳＬＯと一部の光学系を共用するため、ＳＬＯの光源と異なる波長とし、ダイクロイックミラー等で分岐する構成が望ましい。
【０１１２】
光源３２０から照射された光は、単一モード光ファイバーを通って、ファイバーカプラー３２１まで導光される。ファイバーカプラー３２１によって、測定光経路３２２と参照光経路に分岐される。ファイバーカプラーは１０：９０の分岐比のものを使用し、投入光量の１０％が測定光経路３２２に行くように構成した。
【０１１３】
測定光経路３２２を通った光は、コリメータ３２３により、測定光が平行光線として照射される。照射される光の偏光は、単一モード光ファイバー３２２の経路に具備された不図示の偏光調整器により調整される。別の構成としては、コリメータ３２３から出射された後の光路に偏光を調整する光学部品を配置する構成がある。また、光路中に測定光の分散特性を調整する光学素子や色収差特性を調整する光学素子を具備する場合もある。
【０１１４】
測定光は光分岐用ビームスプリッター３１９でＳＬＯ測定光と合波され、測定光３０５としてＳＬＯと同様の光路をたどり、被検眼３１１を照射する。被検眼３１１の眼底から散乱反射された光はＳＬＯと同様に往路と同じ経路を逆向きに進んで光分岐用ビームスプリッター３１９で反射され、光ファイバー３２２を通してファイバーカプラー３２１に戻る。
【０１１５】
ＯＣＴの光も波面センサー３１４で波面が測定され、波面補正デバイス３０８で補正される。波面補正の方法はこのような方式に限定されるわけではなく、ＯＣＴ光の波面のみを測定する場合や、ＳＬＯ光の波面のみを測定する場合には、波面センサー３１４の前に光学フィルターを追加する構成とされる。また、光学フィルターを動的に抜差ししたり、変更したりすることで、測定する光を切り替える制御も可能である。
【０１１６】
一方、参照光経路を通った参照光はコリメータ３２７で出射され、光路長可変部３２９で反射して再度ファイバーカプラー３２１に戻る。
【０１１７】
ファイバーカプラー３２１に到達した反射光と参照光は合波され、光ファイバーを通して検出光学系３２６に導光される。検出光学系３２６に入った光はコリメータ３３０で出射され、グレーティング３３１により波長ごとに分光される。分光された光はレンズ系３３２を通してラインセンサー３３３に照射される。ラインセンサー３３３はＣＣＤセンサーで構成される場合もあるし、ＣＭＯＳセンサーで構成される場合もある。検出光学系３２６によって分光された干渉光情報をもとに、制御部３３４によって眼底の断層画像が構成される。制御部３３４は光路長可変部３２９を制御し、所望の深さ位置の画像を取得できる。また、制御部３３４は走査部３０９−１、３０９−２も同時に制御しており、任意の位置の干渉信号が取得可能である。得られた干渉信号から断層画像を作成することにより、３次元ボリュームデータが取得される。
【０１１８】
ＯＣＴのスキャンパターン制御や、ＯＣＴＡ画像の構築方法は実施形態１と同様である。
【０１１９】
次に図１２に示すフローチャートを用いて、本実施形態での画像処理ユニットの制御方法を説明する。
【０１２０】
本例は、ＡＯＯＣＴとＡＯＳＬＯが組み合わされた装置であり、両画像が同時に取得される。両画像の撮影領域も、フォーカス位置も同じであり、ＡＯＯＣＴ撮影では一般的に注目層にフォーカスを指定するので、フォーカス位置と解析対象である層の位置も該同一となる。故に、ＡＯＯＣＴ画像もしくは、ＡＯＳＬＯ画像どちらかを指定することで、解析対象となる位置および層が決定し、対象となるＡＯＯＣＴおよびＡＯＳＬＯデータが決定される。
【０１２１】
ステップＳ４０１において操作者により解析するＡＯＯＣＴ画像の選択を受ける。ステップＳ４０２において、選択された層に該当するＡＯＳＬＯ動画像を取得する。本ステップでは、同じタイミングで記録されたＡＯＳＬＯ動画像を取得すればよい。
【０１２２】
次にステップＳ４０３において、モーションコントラストを計算し、ＡＯＯＣＴＡ画像を作成する。
【０１２３】
同様に選択されたＡＯＳＬＯ動画像から、ステップＳ４０４においてＡＯＳＬＯのモーションコントラストを計算し、ＡＯＳＬＯＡ画像を作成する。
【０１２４】
両画像は、ステップＳ４０５においてディスプレーに表示する。
【０１２５】
次にステップＳ４０６において、ＯＣＴＡ画像とＡＯＳＬＯＡ画像の差異を抽出する。差異抽出の方法としては、画像同士の輝度を演算しても良いし、血管・血流検出の有無を比較するために、各画像を２値化したうえで輝度を演算しても良い。また、各画像から血管位置を位置データとして算出し、算出したそれぞれの血管情報の差異を抽出することも可能である。
【０１２６】
ステップＳ４０７において差異を表示する方法を選択し、差異表示を行う。ステップＳ４０６で抽出した差異情報をステップＳ４０８におけるＡＯＯＣＴＡ画像上への表示、ステップＳ４０９におけるＡＯＳＬＯＡ画像上への表示、ステップＳ４１０におけるＡＯＳＬＯ動画像上への表示することができる。またこれらの組み合わせで表示しても良い。
【０１２７】
このように、更に、操作者が注目するＡＯＯＣＴかＡＯＳＬＯ画像を指定するだけで、両画像間の比較が可能となり、各装置間の特性による検出情報の差を容易に詳細に把握することが可能で、各血管・血流の特性を判断することができる。
【０１２８】
［その他の実施例］
なお、上述した実施形態では、被検査物が眼の場合について述べているが、眼以外の皮膚や臓器等の被検査物に本発明を適用することも可能である。この場合、本発明は眼科撮影装置以外の、例えば内視鏡等の医療機器としての態様を有する。従って、本発明は眼科撮影装置に例示される画像処理装置として把握され、被検眼は被検査物の一態様として把握されることが好ましい。
【０１２９】
また、本発明は、以下のように装置を構成することによっても達成できる。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード（コンピュータプログラム）を記録した記録媒体（又は記憶媒体）をシステム或いは装置に供給することとしてもよい。また、該記録媒体の態様だけでなく、コンピュータの読み取り可能な記録媒体としてもよい。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、該記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。また、該実施形態は、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。
【図１】
2019154933.tif 000003
【図２】
2019154933.tif 000004
【図３】
2019154933.tif 000005
【図４】
2019154933.tif 000006
【図５】
2019154933.tif 000007
【図６】
2019154933.tif 000008
【図７】
2019154933.tif 000009
【図８】
2019154933.tif 000010
【図９】
2019154933.tif 000011
【図１０】
2019154933.tif 000012
【図１１】
2019154933.tif 000013
【図１２】
2019154933.tif 000014