(57)【要約】【課題】  モーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトの低減を効果的に行う。【解決手段】  画像処理装置は、被検眼のモーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトを低減するための画像処理装置であって、被検眼の血管構造の位置に関する情報と、被検眼のＯＣＴ輝度情報とを用いて、被検眼の深さ方向におけるモーションコントラストデータの減衰に関する減衰係数を算出する算出手段と、算出された減衰係数を用いて、モーションコントラストデータの補正処理を実行する補正手段と、を備える。【選択図】  図５
2019187550.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼のモーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトを低減するための画像処理装置であって、
前記被検眼の血管構造の位置に関する情報と、前記被検眼のＯＣＴ輝度情報とを用いて、前記被検眼の深さ方向における前記モーションコントラストデータの減衰に関する減衰係数を算出する算出手段と、
前記算出された減衰係数を用いて、前記モーションコントラストデータの補正処理を実行する補正手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記算出手段は、前記深さ方向における前記血管構造からの距離に関する情報と、前記ＯＣＴ輝度情報とを用いて、前記減衰係数を算出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】
前記算出手段は、前記血管構造よりも深部の位置のＯＣＴ輝度情報を用いて、前記減衰係数を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記血管構造の内側のＯＣＴ輝度情報と前記血管構造の外側のＯＣＴ輝度情報との比較結果に関する情報を用いて、前記血管構造に対して前記補正処理を実行するか否かを判定する判定手段を更に備え、
前記算出手段は、前記補正処理を実行すると判定された場合に、前記減衰係数を算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
被検眼のモーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトを低減するための画像処理装置であって、
前記被検眼の深さ方向における前記モーションコントラストデータの減衰に関する減衰係数を用いて、前記モーションコントラストデータの補正処理を実行する補正手段と、
前記被検眼の血管構造の内側のＯＣＴ輝度情報と前記血管構造の外側のＯＣＴ輝度情報との比較結果に関する情報を用いて、前記血管構造に対して前記補正処理を実行するか否かを判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
前記判定手段は、前記血管構造の外側のＯＣＴ輝度情報が、前記血管構造の内側のＯＣＴ輝度情報よりも低い場合に、前記血管構造に対して前記補正処理を実行すると判定することを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記判定手段は、前記被検眼の複数の血管構造それぞれに対して前記補正処理を実行するか否かを判定することを特徴とする請求項４乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記補正処理を実行するか否かの判定結果を示す情報を表示手段に表示させる表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項４乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記表示手段の表示画面上での検者からの指示に応じて、前記補正処理を実行するか否かの判定結果が変更可能に構成されることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
検者からの指示に応じて、前記算出された減衰係数を変更可能に構成されることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記モーションコントラストデータを用いて前記血管構造を特定する特定手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記被検眼の深さ方向における前記血管構造のサイズが小さくなるように、前記血管構造のサイズを補正するサイズ補正手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
Ｄｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータを用いて前記血管構造を特定する特定手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記ＯＣＴ輝度情報を解析することにより、前記被検眼の層境界に関する情報を取得する解析手段を更に備え、
前記算出手段は、前記位置に関する情報と、前記ＯＣＴ輝度情報と、前記層境界に関する情報とを用いて、前記減衰係数を算出することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記モーションコントラストデータに対して平滑化処理を実行する画像処理手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
被検眼のモーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトを低減するための画像処理方法であって、
前記被検眼の血管構造の位置に関する情報と、前記被検眼のＯＣＴ輝度情報とを用いて、前記被検眼の深さ方向における前記モーションコントラストデータの減衰に関する減衰係数を算出する工程と、
前記算出された減衰係数を用いて、前記モーションコントラストデータの補正処理を実行する工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
被検眼のモーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトを低減するための画像処理方法であって、
前記被検眼の深さ方向における前記モーションコントラストデータの減衰に関する減衰係数を用いて、前記モーションコントラストデータの補正処理を実行する工程と、
前記被検眼の血管構造の内側のＯＣＴ輝度情報と前記血管構造の外側のＯＣＴ輝度情報との比較結果に関する情報を用いて、前記血管構造に対して前記補正処理を実行するか否かを判定する工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】
請求項１６または１７に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
光干渉断層計（ＯＣＴ；Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などの眼部の断層画像撮影装置を用いると、網膜層内部の状態を３次元的に観察できる。この断層画像撮影装置は、疾病の診断をより的確に行うのに有用であることから眼科診療に広く用いられている。ＯＣＴの形態として、例えば広帯域な光源とマイケルソン干渉計を組み合わせたＴＤ−ＯＣＴ（Ｔｉｍｅ  ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）がある。これは、参照ミラーの位置を一定速度で移動させて信号アームで取得した後方散乱光との干渉光を計測し、深さ方向の反射光強度分布を得るように構成されている。しかし、このようなＴＤ−ＯＣＴでは機械的な走査が必要となるため高速な画像取得は難しい。そこで、より高速な画像取得法として広帯域光源を用い、分光器で干渉信号を取得するＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）や高速波長掃引光源を用いることで時間的に分光するＳＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ  Ｓｏｕｒｃｅ  ＯＣＴ）が開発され、より広画角な断層画像を取得できるようになっている。
【０００３】
一方、眼科診療では眼底血管の病態を把握するためにこれまで侵襲的な蛍光眼底造影検査が行われてきた。近年は、ＯＣＴを用いて非侵襲に眼底血管を３次元で描出するＯＣＴ  Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ（以下、ＯＣＴＡと表記）技術が用いられるようになってきている。ＯＣＴＡでは測定光で同一位置を複数回走査し、赤血球の変位と測定光との相互作用により得られるモーションコントラストを画像化する。図４は主走査方向が水平（ｘ軸）方向で、副走査方向（ｙ軸方向）の各位置（ｙｉ；１≦ｉ≦ｎ）においてｒ回連続でＢスキャンを行うＯＣＴＡ撮影の例を示している。なおＯＣＴＡ撮像において同一位置で複数回走査することをクラスタ走査、同一位置で得られた複数枚の断層画像のことをクラスタと呼ぶ。クラスタ単位でモーションコントラストデータを生成し、１クラスタあたりの断層画像数（略同一位置での走査回数）を増やすと、ＯＣＴＡ画像のコントラストが向上することが知られている。
【０００４】
ここで、網膜表層血管内のモーションコントラストが深層側（網膜深層や網膜外層・脈絡膜）に映り込み、実際には血管の存在しない深層側の領域に高い脱相関値が生じる現象であるプロジェクションアーチファクトが知られている。Ｓｔｅｐ−ｄｏｗｎ  Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ法を用いて、モーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトを低減することが、非特許文献１に開示されている。これは、減衰係数を用いてモーションコントラストデータを補正することにより、モーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトを低減する手法である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｍａｈｍｕｄ  ｅｔ  ａｌ．；”Ｒｅｖｉｅｗ  ｏｆ  ｓｐｅｃｋｌｅ  ａｎｄ  ｐｈａｓｅ  ｖａｒｉａｎｃｅ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ｔｏ  ｖｉｓｕａｌｉｚｅ  ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｏｐｔｉｃｓ  １８（５），  ０５０９０１（Ｍａｙ  ２０１３）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、従来のように、固定の減衰係数を用いると、モーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトの低減には限界がある。例えば、所定の深度の層におけるプロジェクションアーチファクトが低減できるように減衰係数を調整したとしても、他の深度の層におけるプロジェクションアーチファクトを十分に低減できないことがある。
【０００７】
開示の技術は、モーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトの低減を効果的に行うことを目的の一つとする。
【０００８】
なお、上記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本件の他の目的の１つとして位置付けることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
開示の画像処理装置の一つは、
被検眼のモーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトを低減するための画像処理装置であって、
前記被検眼の血管構造の位置に関する情報と、前記被検眼のＯＣＴ輝度情報とを用いて、前記被検眼の深さ方向における前記モーションコントラストデータの減衰に関する減衰係数を算出する算出手段と、
前記算出された減衰係数を用いて、前記モーションコントラストデータの補正処理を実行する補正手段と、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
開示の技術の一つによれば、モーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトの低減を効果的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第一実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第一実施形態に係る画像処理システムや、該画像処理システムを構成する断層画像撮影装置に含まれる測定光学系を説明する図である。
【図３】第一実施形態に係る画像処理システムが実行可能な処理のフローチャートである。
【図４】第一実施形態におけるＯＣＴＡ撮影の走査方法を説明する図である。
【図５】第一実施形態のＳ３２０で実行される処理を説明する図である。
【図６】第一実施形態のＳ３３０で実行される処理を説明する図である。
【図７】第一実施形態のＳ３４０で実行される処理を説明する図である。
【図８】第一実施形態の処理結果の例を示す図である。
【図９】第二実施形態に係る画像処理システムが実行可能な処理のフローチャートである。
【図１０】第一実施形態のＳ９２０で実行される処理を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［第一実施形態］
本実施形態に係る画像処理装置の一つは、被検眼の太い血管構造（Ｌａｒｇｅ  Ｖｅｓｓｅｌ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ：ＬＶＳ）等の血管構造の位置に関する情報と、被検眼のＯＣＴ輝度情報とを用いて、被検眼の深さ方向におけるモーションコントラストデータの減衰に関する減衰係数を算出する算出手段を備える。また、本実施形態に係る画像処理装置の一つは、減衰係数を用いてモーションコントラストデータの補正処理を実行する補正手段を備える。例えば、算出手段は、血管構造よりも深部の位置のＯＣＴ輝度情報を用いて、減衰係数を算出する。これにより、血管構造によって生じたプロジェクションアーチファクトによる実際の影響の程度を、減衰係数に反映することができる。このため、例えば、上記補正処理が過度に実行されることや、過小に実行されることを防止することができる。すなわち、モーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトの低減を効果的に行うことができる。ここで、位置に関する情報は、位置が識別可能な情報であれば何でも良く、例えば、被検眼の深さ方向（Ｚ方向）における座標値であっても良いし、３次元の座標値であっても良い。また、位置に関する情報は、例えば、被検眼の深さ方向における血管構造からの距離に関する情報である。このとき、距離に関する情報は、距離が識別可能な情報であれば何でも良く、例えば、単位を有する数値であっても良いし、２点の座標値等によって結果的に距離が導出可能なものであっても良い。
【００１３】
また、本実施形態に係る画像処理装置の一つは、被検眼の血管構造の内側のＯＣＴ輝度情報と血管構造の外側のＯＣＴ輝度情報との比較結果に関する情報を用いて、血管構造に対して上記補正処理を実行するか否かを判定する判定手段を備える。例えば、判定手段は、血管構造の外側のＯＣＴ輝度情報が、血管構造の内側のＯＣＴ輝度情報よりも低い場合に、血管構造に対して上記補正処理を実行すると判定する。血管構造によっては、プロジェクションアーチファクトが生じていない場合がある。このような血管構造に対してもプロジェクションアーチファクトが生じている場合と同様に、従来のような補正処理を行ってしまうと、誤った画像が生成されてしまう可能性がある。そこで、上述した判定手段による判定を行うことにより、プロジェクションアーチファクトが生じているか否かを確認することができる。このため、モーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトの低減を効果的に行うことができる。ここで、比較結果に関する情報は、比較結果が識別可能な情報であれば何でも良い。なお、被検眼の複数の血管構造それぞれに対して上記補正処理を実行するか否かを判定しても良い。これにより、プロジェクションアーチファクトが生じているか否かを、複数の血管構造それぞれに対して確認することができる。以下、図面を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置を備える画像処理システムについて説明する。
【００１４】
図２は、本実施形態に係る画像処理装置１０１を備える画像処理システム１０の構成を示す図である。図２に示すように、画像処理システム１０は、画像処理装置１０１が、インタフェースを介して断層画像撮影装置１００（ＯＣＴとも言う）、外部記憶部１０２、入力部１０３、表示部１０４と接続されることにより構成されている。断層画像撮影装置１００は、眼部の断層画像を撮影する装置である。本実施形態においては、断層画像撮影装置１００としてＳＤ−ＯＣＴを用いるものとする。これに限らず、例えばＳＳ−ＯＣＴを用いて構成しても良い。
【００１５】
図２（ａ）において、測定光学系１００−１は前眼部像、被検眼のＳＬＯ眼底像、断層画像を取得するための光学系である。ステージ部１００−２は、測定光学系１００−１を前後左右に移動可能にする。ベース部１００−３は、後述の分光器を内蔵している。画像処理装置１０１は、ステージ部１００−２の制御、アラインメント動作の制御、断層画像の再構成などを実行するコンピュータである。外部記憶部１０２は、断層撮像用のプログラム、患者情報、撮影データ、過去検査の画像データや計測データなどを記憶する。入力部１０３はコンピュータへの指示を行い、具体的にはキーボードとマウスから構成される。表示部１０４は、例えばモニタからなる。
【００１６】
（断層画像撮影装置の構成）
本実施形態の断層画像撮影装置１００における測定光学系及び分光器の構成について図２（ｂ）を用いて説明する。まず、測定光学系１００−１の内部について説明する。被検眼２００に対向して対物レンズ２０１が設置され、その光軸上に第１ダイクロイックミラー２０２及び第２ダイクロイックミラー２０３が配置されている。これらのダイクロイックミラーによってＯＣＴ光学系の光路２５０、ＳＬＯ光学系と固視灯用の光路２５１、及び前眼観察用の光路２５２とに波長帯域ごとに分岐される。
【００１７】
ＳＬＯ光学系と固視灯用の光路２５１は、ＳＬＯ走査手段２０４、レンズ２０５及び２０６、ミラー２０７、第３ダイクロイックミラー２０８、ＡＰＤ（Ａｖａｌａｎｃｈｅ  Ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ）２０９、ＳＬＯ光源２１０、固視灯２１１を有している。ミラー２０７は、穴あきミラーや中空のミラーが蒸着されたプリズムであり、ＳＬＯ光源２１０による照明光と、被検眼からの戻り光とを分離する。第３ダイクロイックミラー２０８はＳＬＯ光源２１０の光路と固視灯２１１の光路とに波長帯域ごとに分離する。ＳＬＯ走査手段２０４は、ＳＬＯ光源２１０から発せられた光を被検眼２００上で走査するものであり、Ｘ方向に走査するＸスキャナ、Ｙ方向に走査するＹスキャナから構成されている。本実施形態では、Ｘスキャナは高速走査を行う必要があるためポリゴンミラーで、Ｙスキャナはガルバノミラーによって構成されている。レンズ２０５は、ＳＬＯ光学系及び固視灯２１１の焦点合わせのため、不図示のモータによって駆動される。ＳＬＯ光源２１０は７８０ｎｍ付近の波長の光を発生する。ＡＰＤ２０９は、被検眼からの戻り光を検出する。固視灯２１１は可視光を発生して被検者の固視を促すものである。ＳＬＯ光源２１０から発せられた光は、第３ダイクロイックミラー２０８で反射され、ミラー２０７を通過し、レンズ２０６及び２０５を通ってＳＬＯ走査手段２０４によって被検眼２００上で走査される。被検眼２００からの戻り光は、照明光と同じ経路を戻った後、ミラー２０７によって反射され、ＡＰＤ２０９へと導かれ、ＳＬＯ眼底像が得られる。固視灯２１１から発せられた光は、第３ダイクロイックミラー２０８、ミラー２０７を透過し、レンズ２０６及び２０５を通り、ＳＬＯ走査手段２０４によって被検眼２００上の任意の位置に所定の形状を作り、被検者の固視を促す。
【００１８】
前眼観察用の光路２５２には、レンズ２１２及び２１３、スプリットプリズム２１４、赤外光を検知する前眼部観察用のＣＣＤ２１５が配置されている。このＣＣＤ２１５は、不図示の前眼部観察用照射光の波長、具体的には９７０ｎｍ付近に感度を持つものである。スプリットプリズム２１４は、被検眼２００の瞳孔と共役な位置に配置されており、被検眼２００に対する測定光学系１００−１のＺ軸方向（光軸方向）の距離を、前眼部のスプリット像として検出できる。
【００１９】
ＯＣＴ光学系の光路２５０は、前述の通りＯＣＴ光学系を構成しており、被検眼２００の断層画像を撮影するためのものである。より具体的には、断層画像を形成するための干渉信号を得るものである。ＸＹスキャナ２１６は光を被検眼２００上で走査するためのものであり、図２（ｂ）では１枚のミラーとして図示されているが、実際はＸＹ２軸方向の走査を行うガルバノミラーである。レンズ２１７及び２１８のうち、レンズ２１７については光カプラー２１９に接続されているファイバー２２４から出射するＯＣＴ光源２２０からの光を、被検眼２００に焦点合わせするために不図示のモータによって駆動される。この焦点合わせによって、被検眼２００からの戻り光は同時にファイバー２２４の先端に、スポット状に結像されて入射されることとなる。次に、ＯＣＴ光源２２０からの光路と参照光学系、分光器の構成について説明する。２２０はＯＣＴ光源、２２１は参照ミラー、２２２は分散補償硝子、２２３はレンズ、２１９は光カプラー、２２４から２２７は光カプラーに接続されて一体化しているシングルモードの光ファイバー、２３０は分光器である。これらの構成によってマイケルソン干渉計を構成している。ＯＣＴ光源２２０から出射された光は、光ファイバー２２５を通じ、光カプラー２１９を介して光ファイバー２２４側の測定光と、光ファイバー２２６側の参照光とに分割される。測定光は前述のＯＣＴ光学系光路を通じ、観察対象である被検眼２００に照射され、被検眼２００による反射や散乱により同じ光路を通じて光カプラー２１９に到達する。
【００２０】
一方、参照光は、光ファイバー２２６、レンズ２２３、測定光と参照光の波長分散を合わせるために挿入された分散補償ガラス２２２を介して参照ミラー２２１に到達し反射される。そして同じ光路を戻り、光カプラー２１９に到達する。光カプラー２１９によって、測定光と参照光は合波され干渉光となる。ここで、測定光の光路長と参照光の光路長がほぼ同一となったときに干渉を生じる。参照ミラー２２１は、不図示のモータおよび駆動機構によって光軸方向に調整可能に保持され、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２２７を介して分光器２３０に導かれる。また、偏光調整部２２８、２２９は、各々光ファイバー２２４、２２６中に設けられ、偏光調整を行う。これらの偏光調整部は、光ファイバーをループ状に引きまわした部分を幾つか持っている。このループ状の部分をファイバーの長手方向を中心として回転させることでファイバーに捩じりを加え、測定光と参照光の偏光状態を各々調整して合わせることができる。分光器２３０は、レンズ２３２、２３４、回折格子２３３、ラインセンサ２３１から構成される。光ファイバー２２７から出射された干渉光はレンズ２３４を介して平行光となった後、回折格子２３３で分光され、レンズ２３２によってラインセンサ２３１に結像される。
【００２１】
次に、ＯＣＴ光源２２０の周辺について説明する。ＯＣＴ光源２２０は、代表的な低コヒーレント光源であるＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ  Ｄｉｏｄｅ）である。中心波長は８５５ｎｍ、波長バンド幅は約１００ｎｍである。ここで、バンド幅は、得られる断層画像の光軸方向の分解能に影響するため、重要なパラメータである。光源の種類は、ここではＳＬＤを選択したが、低コヒーレント光が出射できればよく、ＡＳＥ（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ  Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）等を用いることができる。中心波長は眼を測定することを鑑みると近赤外光が適する。また、中心波長は得られる断層画像の横方向の分解能に影響するため、なるべく短波長であることが望ましい。双方の理由から中心波長は８５５ｎｍとした。
【００２２】
本実施形態では、干渉計としてマイケルソン干渉計を用いたが、マッハツェンダー干渉計を用いても良い。測定光と参照光との光量差に応じて、光量差が大きい場合にはマッハツェンダー干渉計を、光量差が比較的小さい場合にはマイケルソン干渉計を用いることが望ましい。
【００２３】
（画像処理装置の構成）
本実施形態の画像処理装置１０１の構成について図１を用いて説明する。画像処理装置１０１は、断層画像撮影装置１００に接続されたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であり、画像取得部１０１−０１、記憶部１０１−０２、撮影制御部１０１−０３、画像処理部１０１−０４、表示制御部１０１−０５を備える。また、画像処理装置１０１は演算処理装置ＣＰＵが画像取得部１０１−０１、撮影制御部１０１−０３、画像処理部１０１−０４および表示制御部１０１−０５を実現するソフトウェアモジュールを実行することで機能を実現する。本発明はこれに限定されず、例えば画像処理部１０１−０４をＡＳＩＣ等の専用のハードウェアで実現してもよいし、表示制御部１０１−０５をＣＰＵとは異なるＧＰＵ等の専用プロセッサを用いて実現してもよい。また断層画像撮影装置１００と画像処理装置１０１との接続はネットワークを介した構成であってもよい。
【００２４】
画像取得部１０１−０１は、断層画像撮影装置１００により撮影されたＳＬＯ眼底像や断層画像の信号データを取得する。また画像取得部１０１−０１は断層画像生成部１０１―１１及びモーションコントラストデータ生成部１０１−１２を有する。断層画像生成部１０１―１１は断層画像撮影装置１００により撮影された断層画像の信号データ（干渉信号）を取得して信号処理により断層画像を生成し、生成した断層画像を記憶部１０１−０２に格納する。撮影制御部１０１−０３は、断層画像撮影装置１００に対する撮影制御を行う。撮影制御には、断層画像撮影装置１００に対して撮影パラメータの設定に関して指示することや、撮影の開始もしくは終了に関して指示することも含まれる。
【００２５】
画像処理部１０１−０４は、位置合わせ部１０１−４１、合成部１０１−４２、補正部１０１−４３、画像特徴取得部１０１−４４、投影部１０１−４５、を有する。先に述べた画像取得部１０１−０１及び合成部１０１−４２は、本発明に係る取得手段の一例である。合成部１０１−４２はモーションコントラストデータ生成部１０１−１２により生成された複数のモーションコントラストデータを位置合わせ部１０１−４１により得られた位置合わせパラメータに基づいて合成し、合成モーションコントラスト画像を生成する。補正部１０１−４３はモーションコントラスト画像内に生じるプロジェクションアーチファクトを２次元もしくは３次元的に抑制する処理を行う。画像特徴取得部１０１−４４は断層画像から網膜や脈絡膜の層境界、中心窩や視神経乳頭中心の位置を取得する。投影部１０１−４５は画像特徴取得部１０１−４４が取得した層境界の位置に基づく深度範囲でモーションコントラスト画像を投影し、モーションコントラスト画像正面を生成する。外部記憶部１０２は、被検眼の情報（患者の氏名、年齢、性別など）と、撮影した画像（断層画像及びＳＬＯ画像・ＯＣＴＡ画像）や合成画像、撮影パラメータ、血管領域や血管中心線の位置データ、計測値、操作者が設定したパラメータを関連付けて保持している。入力部１０３は、例えば、マウス、キーボード、タッチ操作画面などであり、操作者は、入力部１０３を介して、画像処理装置１０１や断層画像撮影装置１００へ指示を行う。なお、本発明における画像処理装置１０１の構成としては、上述した全ての構成が必須ではなく、例えば、位置合わせ部１０１−４１、合成部１０１−４２、投影部１０１−４５等については省略しても良い。
【００２６】
次に、図３（ａ）を参照して本実施形態の画像処理装置１０１の処理手順を示す。図３は、本実施形態における本システム全体の動作処理の流れを示すフローチャートである。なお、本発明において、ステップＳ３７０におけるモーションコントラスト正面画像の生成等は必須の工程ではないため、省略しても良い。
【００２７】
＜ステップＳ３１０＞
ステップＳ３１０において、画像処理部１０１−０４は、ＯＣＴ断層像とモーションコントラストデータを取得する。画像処理部１０１−０４は外部記憶部１０２にすでに記憶されているＯＣＴ断層像とモーションコントラストデータを取得してもよいが、本実施形態において、測定光学系１００−１を制御して、ＯＣＴ断層像とモーションコントラストデータを取得する例を示す。これらの処理の詳細説明を、後述する。または、本実施形態において、この取得方法に限定するものではなく、断層像とモーションコントラストデータの取得であれば、その他の方法でもよい。本実施形態では、Ｉ（ｘ，ｚ）は断層画像データＩの位置（ｘ，ｚ）における（ＦＦＴ処理後の複素数データの）振幅を指す。Ｍ（ｘ，ｚ）は、モーションコントラストデータＭの位置（ｘ，ｚ）におけるモーションコントラスト値を指す。
【００２８】
＜ステップＳ３２０＞
ステップＳ３２０において、特定手段の一例である画像特徴取得部１０１−４４は、Ｚ方向でのＬＶＳ（太い血管構造）の位置特定を行う。そのため画像特徴取得部１０１−４４内の不図示のＬＶＳ特定部を用いて、モーションコントラストデータＭ（ｘ、ｚ）のＺ軸に対して、ＬＶＳの存在と位置を特定する。本実施形態では、画像処理部１０１−０４は、取得されたモーションコントラストデータＭに平滑化処理を行う。ここでの平滑化処理として画像全体に２Ｄガウシアンフィルターの処理を行った後に、各Ａスキャンに移動平均処理を行う。平滑化処理はこれらに限定する必要がなく、例えば移動メディアン、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙフィルター、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換に基づくフィルター等、その他のフィルターでもよい。ここでは、
【００２９】
【数１】
2019187550.tif 000003
は、モーションコントラストデータＭ（ｘ，ｚ）に対して平滑化処理して得た値である。図５（Ａ）は、モーションコントラストデータＭ（ｘ，ｚ）に対して平滑化処理して得た値
【００３０】
【数２】
2019187550.tif 000004
の例を示す。網膜１２０のＡスキャン１１０上に、血管構造１００の例である。Ｚ方向での血管構造のサイズは、上位エッジＺＵ１３０と、下位エッジＺＢ１４０との距離で定時する。図５（Ｂ）は、Ａスキャン１１０のプロファイルプロットを示す。閾値Ｔｈに基づいてＺＢとＺＵが決定され、ＺＢ―ＺＵ＞ＬＶＳｓであれば血管構造１００はＬＶＳと判定する。ただし、ＬＶＳｓは、ＬＶＳと判定する血管構造の最小サイズである。ＺＢとＺＵは、プロファイルプロット１５０と、閾値１６０の交差する位置で決定される。以降の説明では、
【００３１】
【数３】
2019187550.tif 000005
は、モーションコントラストデータＭ（ｘ，ｚ）に対して平滑化処理して得た値である。本実施形態では、経験的にＴｈ＝０．１とＬＶＳｓ＝０．０１８ｘＺｍａｘとする。ただし、ＺｍａｘはモーションコントラストデータのＡスキャンサイズとする。ただし、本実施形態では、ＴｈとＬＶＳｓはこれらの値に限定することはなく、断層画像撮影装置の光学特性（光学とデジタル分解能や、スキャンサイズ、密度等）またはモーションコントラストを求める際の信号処理方法等に基づいて決めてもよい。
【００３２】
＜ステップＳ３３０＞
ステップＳ３３０において、画像特徴取得部１０１−４４は、ＯＣＴ輝度情報の一例であるＯＣＴ断層像に基づいて、ＬＶＳの下のＰＡ（プロジェクションアーティファクト）の出現を確認する。すなわち、画像特徴取得部１０１−４４内の不図示ＬＶＳ特定部は、ＬＶＳの下の断層像の輝度値Ｉ（ｘ，ｚ）が減少したかを確認する。例えば、判定手段の一例である画像処理部１０１−０４は、血管構造の内側（例えば、ＺＵ＜Ｚ≦ＺＢ）のＯＣＴ輝度情報と血管構造の外側（例えば、Ｚ＞ＺＢ：血管構造よりも深い位置）のＯＣＴ輝度情報との比較結果に関する情報を用いて、血管構造に対して後述する補正処理を実行するか否かを判定する。このとき、判定手段は、例えば、血管構造の外側のＯＣＴ輝度情報が、血管構造の内側のＯＣＴ輝度情報よりも低い場合に、血管構造に対して後述する補正処理を実行すると判定する。血管構造によっては、プロジェクションアーチファクトが生じていない場合がある。このような血管構造に対してもプロジェクションアーチファクトが生じている場合と同様に、従来のような補正処理を行ってしまうと、誤った画像が生成されてしまう可能性がある。そこで、上述した判定手段による判定を行うことにより、プロジェクションアーチファクトが生じているか否かを確認することができる。このため、モーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトの低減を効果的に行うことができる。ここで、比較結果に関する情報は、比較結果が識別可能な情報であれば何でも良い。なお、被検眼の複数の血管構造それぞれに対して後述する補正処理を実行するか否かを判定しても良い。これにより、プロジェクションアーチファクトが生じているか否かを、複数の血管構造それぞれに対して確認することができる。この確認の処理は、以下の式１を用いて行う。
【００３３】
【数４】
2019187550.tif 000006
【００３４】
図６は、断層像Ｉ（ｘ，ｚ）とモーションコントラストデータＭ（ｘ，ｚ）に対して平滑化処理して得た値
【００３５】
【数５】
2019187550.tif 000007
のそれぞれのプロファイルプロットＩ（ｚ）と
【００３６】
【数６】
2019187550.tif 000008
を示す。図６（Ａ）と（Ｂ）は、それぞれ、Ｓ＝０とＳ＝１の処理結果例を示す。ここで、表示制御部１０１−０５は、この補正処理を実行するか否かの判定結果を示す情報を表示部１０４に表示させても良い。なお、上記判定結果を示す情報は、上記判定結果が識別可能な情報であれば何でも良い。また、表示部１０４の表示画面上での検者からの指示に応じて、血管構造毎に、上記判定結果が変更可能（手動修正可能）に構成されても良い。すなわち、検者からの指示に応じて、血管構造毎に、補正処理前の状態に戻すこともできるし、また、補正処理を実行することもできる。
【００３７】
＜ステップＳ３４０＞
ステップＳ３４０において、サイズ補正手段の一例である補正部１０１−４３は、ＬＶＳのサイズ補正を行う。血管構造の周辺に高反射組織がある場合に、その影響でモーションコントラストデータでの血管は、実際より伸びた大きさになる。図７は、その現象の例を示す。図７（Ａ）は、断層画像Ｉ（ｘ，ｚ）である。図７（Ｂ）は、モーションコントラスト画像Ｍ（ｘ，ｚ）である。図７の点線１８２は、図７（Ａ）が示す血管１８１の上位エッジと、対応する図７（Ｂ）の血管構造１００の上位エッジの位置を示す。図７の点線１８３は、図７（Ａ）が示す血管１８１の下位エッジと、対応する図７（Ｂ）の血管構造１００の位置を示す。位置ＺＢ１５０は血管の下位エッジのずれている位置を示し、式２によって補正され、補正後の血管下位エッジＺＣＢ１８５が得られる。すなわち、サイズ補正手段は、被検眼の深さ方向における血管構造のサイズが小さくなるように、血管構造のサイズを補正する。これにより、血管構造の位置の特定を精度良く行うことができる。なお、本実施形態では、経験的にＫ＝０．５にするが、０以外の値であれば、その他の値でもよい。
ｚＣＢ  ＝  ｚＢ  −  κ（ｚＢ  -  ｚＵ）    ・・・式２
【００３８】
＜ステップＳ３５０＞
ステップＳ３５０において、算出手段の一例である補正部１０１−４３は、モーションコントラストのＰＡ（プロジェクジョンアーティファクト）の減衰係数γ（ｘ、ｚ）を算出する。すなわち、補正部１０１−４３内の不図示の減衰係数算出部を用いて、［１］ＬＶＳ情報と、［２］ＯＣＴ断層像の輝度値情報（ＯＣＴ輝度情報）とに基づいて、減衰係数γ（ｘ、ｚ）を算出する。例えば、算出手段は、血管構造よりも深部の位置のＯＣＴ輝度情報を用いて、減衰係数を算出する。これにより、血管構造によって生じたプロジェクションアーチファクトによる実際の影響の程度を、減衰係数に反映することができる。このため、例えば、上記補正処理が過度に実行されることや、過小に実行されることを防止することができる。すなわち、モーションコントラストデータにおけるプロジェクションアーチファクトの低減を効果的に行うことができる。なお、ＬＶＳ情報は、血管構造の位置に関する情報の一例である。ここで、位置に関する情報は、位置が識別可能な情報であれば何でも良く、例えば、被検眼の深さ方向（Ｚ方向）における座標値であっても良いし、３次元の座標値であっても良い。また、位置に関する情報は、例えば、被検眼の深さ方向における血管構造からの距離に関する情報である。また、血管構造の位置に関する情報は、例えば、被検眼の深さ方向における血管構造からの距離に関する情報である。このとき、距離に関する情報は、距離が識別可能な情報であれば何でも良く、例えば、単位を有する数値であっても良いし、２点の座標値等によって結果的に距離が導出可能なものであっても良い。次に、上述した内容に関する詳細な説明をする。
【００３９】
ステップＳ３５０Ａ：ステップＳ３３０で算出されたＬＶＳの下のＰＡ出現確認Ｓと、ステップＳ３４０で補正されたＬＶＳ情報に基づいて、式３を用いて基礎減衰係数γｐ（ｘ、ｚ）を算出する。
【００４０】
【数７】
2019187550.tif 000009
【００４１】
ただし、γ０は固定値であり、本実施形態では経験的にγ０＝６とする。ΔＣはＬＶＳの下のＰＡの強度の減衰であり、本実施形態では経験的にΔＣ＝０．０８とする。極端は減衰係数値を避けるため、γｐ（ｘ、ｚ）の最大値はγｍａｘとする。本実施形態では、γｍａｘ＝３．５とする。本実施形態では、式３が定義するγｐ（ｘ、ｚ）は位置Ｚにたいして線形関数であるが、位置ｚに対するべき関数や有利関数等の非線形関数でもよい。
【００４２】
ステップＳ３５０Ｂ：本ステップでは、γｐ（ｘ、ｚ）をＯＣＴ断層像の輝度値Ｉ（ｘ、ｚ）に基づいて、式４を用いて補正されたγｃ（ｘ、ｚ）を算出する。
【００４３】
【数８】
2019187550.tif 000010
【００４４】
ただし、ＩＮ（ｘ，ｚ）は、正規化（ｎｏｒｍａｌｉｚｅ）された元ＯＣＴ断層像Ｉ（ｘ，ｚ）である。次の通りに計算される。まず、Ｉ（ｘ，ｚ）は２Ｄガウシアンフィルターにより平滑化される。そして、各ＡスキャンＩ（ｚ）は移動平均により滑化され、平滑化されたＡスキャンが得られる。次に、各ＡスキャンＩ（ｚ）は独立的に正規化される。ただし、この際に、Ｉ（ｚ）の値の９８％に対して正規化される。本実施形態では、実験的に得られた９８％を用いる。ただし、本実施形態では、上記処理で使われた平滑化関数に限定するものではなく、例えば、移動メディアン、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙフィルター、フーリエ変換に基づくフィルター、または、これらの組み合わせを用いても良い。ここで、検者からの指示に応じて、血管構造毎に、算出された減衰係数を変更可能（手動修正可能）に構成されても良い。また、検者からの指示に応じて、深さ方向における位置毎に、算出された減衰係数を変更可能（手動修正可能）に構成されても良い。なお、これらの検者からの指示は、例えば、算出された減衰係数を示す情報が表示された表示部１０４の表示画面上での指示である。また、所定の血管構造の深部に対して行なわれた減衰係数に対する手動修正を、他の血管構造の深部に対して反映するように構成されても良い。例えば、所定の血管構造の深部に対して行われた減衰係数の変更量を、他の血管構造の深部の減衰係数に対して同一の変更量が反映されるように構成されても良い。
【００４５】
＜ステップＳ３６０＞
ステップＳ３６０において、補正部１０１−４３は、モーションコントラストデータの補正処理を実行する。補正部１０１−４３は、式５を用いて、元モーションコントラストデータＭ（ｘ，ｚ）に減衰係数γｃ（ｘ、ｚ）を適応して、補正された情報Ｍｃｏｒ（ｘ、ｚ）を算出する。
【００４６】
【数９】
2019187550.tif 000011
【００４７】
ただし、
【００４８】
【数１０】
2019187550.tif 000012
は、位置０からｚまでのフィルタされたモーションコントラスト値の累積であり、ｚはｚ−ドメインの係数である。なお、モーションコントラストデータの補正は、モーションコントラストデータ全体の補正であっても良いし、Ｂスキャン単位で行っても良いし、モーションコントラスト正面画像を生成するために選択された深度範囲の補正であっても良い。
【００４９】
＜ステップＳ３７０＞
ステップＳ３７０において、投影部１０１−４５は、モーションコントラスト正面画像を生成する。投影部１０１−４５は画像特徴取得部１０１−４４が取得した層境界の位置に基づく深度範囲でモーションコントラスト画像を投影し、モーションコントラスト正面画像を生成する。任意の深度範囲で投影してよいが、本実施形態においては網膜深層、網膜外層、ｃｈｏｒｉｏｃａｐｉｌｌａｒｉｓ層の深度範囲で３種類のモーションコントラスト正面画像を生成する。また、投影法としては最大値投影（ＭＩＰ；  Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）・平均値投影（ＡＩＰ；  Ａｖｅｒａｇｅ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）のいずれかを選択でき、本実施形態では最大値投影で投影するものとする。
【００５０】
＜ステップＳ３８０＞
ステップＳ３８０において、表示制御部１０１−０５は、ステップＳ３７０で生成されたモーションコントラスト正面画像を表示部１０４に表示する。
【００５１】
＜ステップＳ３９０＞
ステップＳ３９０において、画像処理装置１０１は取得した画像群（ＳＬＯ画像や断層画像）と該画像群の撮影条件データや、生成した３次元モーションコントラスト画像及びモーションコントラスト正面画像または補正されたモーションコントラストデータと付随する生成条件データを検査日時、披検眼を同定する情報と関連付けて記憶部１０１−０２及ぶ外部記憶部１０２に保存する。
【００５２】
以上、本実施形態の画像処理装置１０１の処理手順の説明を終了する。図８は、その表示結果の例を示す。なお、表示制御部１０１−０５は、補正処理後の複数のモーションコントラスト正面画像を並べて表示部１０４に表示させても良い。また、表示制御部１０１−０５は、補正処理後の複数のモーションコントラスト正面画像のいずれかを、検者からの選択（例えば、層の選択等といった深度範囲の選択）に応じて切り替えて表示部１０４に表示させても良い。また、表示制御部１０１−０５は、補正処理前の少なくとも１つのモーションコントラスト正面画像と、補正処理後の少なくとも１つのモーションコントラスト正面画像とを、検者からの指示に応じて切り換えて表示部１０４に表示させても良い。また、表示制御部１０１−０５は、補正処理後の３次元モーションコントラスト画像を表示部１０４に表示させても良い。
【００５３】
次に、図３（ｂ）を用いて本実施形態のステップＳ３１０の断層像と眼底血管画像であるモーションコントラストデータ取得の具体的な処理の手順を説明する。なお、本発明において、ステップＳ３１１の撮影条件の設定等は必須の工程ではないため、省略しても良い。
【００５４】
＜ステップ３１１＞
ステップＳ３１１において、画像制御部１０１−０３は、操作者は入力部１０３を操作することにより、断層画像撮影装置１００に対して指示するＯＣＴＡ画像の撮影条件を設定する。具体的には、以下の手順からなる。
１）検査セットの選択もしくは登録
２）選択した検査セットにおけるスキャンモードの選択もしくは追加
３）スキャンモードに対応する撮影パラメータ設定
【００５５】
また、本実施形態では、以下のように設定してＳ３０２において適宜休憩を挟みながら（同一撮像条件の）ＯＣＴＡ撮影を所定の回数だけ繰り返し実行する。
１）Ｍａｃｕｌａｒ  Ｄｉｓｅａｓｅ検査セットを登録
２）ＯＣＴＡスキャンモードを選択
３）以下の撮影パラメータを設定
３−１）走査パターン：Ｓｍａｌｌ  Ｓｑｕａｒｅ
３−２）走査領域サイズ：３ｘ３ｍｍ
３−３）主走査方向：水平方向
３−４）走査間隔：０．０１ｍｍ
３−５）固視灯位置：中心窩
３−７）１クラスタあたりのＢスキャン数：４
３−６）コヒーレンスゲート位置：硝子体側
３−７）既定表示レポート種別：単検査用レポート
【００５６】
なお、検査セットとは検査目的別に設定した（スキャンモードを含む）撮像手順や、各スキャンモードで取得したＯＣＴ画像やＯＣＴＡ画像の既定の表示法を指す。これにより、黄斑疾患眼向けの設定がなされたＯＣＴＡスキャンモードを含む検査セットが「Ｍａｃｕｌａｒ  Ｄｉｓｅａｓｅ」という名前で登録される。登録された検査セットは外部記憶部１０２に記憶される。
【００５７】
＜ステップ３１２＞
ステップＳ３１２において、入力部１０３は、操作者から撮影開始の指示を取得すると、Ｓ３１１で指定した撮影条件による繰り返しＯＣＴＡ撮影を開始する。撮影制御部１０１−０３は、断層画像撮影装置１００に対してＳ３０１で操作者が指示した設定に基づいて繰り返しＯＣＴＡ撮影を実施することを指示し、断層画像撮影装置１００が対応するＯＣＴ干渉スペクトラム信号Ｓ（ｘ，λ）を取得し、ＯＣＴ干渉スペクトラム信号Ｓ（ｘ，λ）に基づいて断層画像を取得する。なお、本実施形態では本ステップにおける繰り返し撮像回数を３回とする。これに限らず、繰り返し撮像回数は任意の回数に設定してよい。また、本発明は繰り返し撮影間の撮影時間間隔が各繰り返し撮影内の断層像の撮影時間間隔よりも長い場合に限定されるものではなく、両者が略同一である場合も本発明に含まれる。また、断層画像撮影装置１００はＳＬＯ画像の取得も行い、ＳＬＯ動画像に基づく追尾処理を実行する。本実施形態において繰り返しＯＣＴＡ撮影における追尾処理に用いる基準ＳＬＯ画像は１回目の繰り返しＯＣＴＡ撮影において設定した基準ＳＬＯ画像とし、全ての繰り返しＯＣＴＡ撮影において共通の基準ＳＬＯ画像を用いる。またＯＣＴＡ繰り返し撮影中は、Ｓ３０１で設定した撮影条件に加えて
・左右眼の選択
・追尾処理の実行有無
についても同じ設定値を用いる（変更しない）ものとする。
【００５８】
＜ステップ３１３＞
ステップＳ３１３において、画像取得部１０１−０１及び画像処理部１０１−０４は、Ｓ３１２で取得されたＯＣＴ断層画像に基づいてモーションコントラストデータを生成する。まず、断層画像生成部１０１−１１は画像取得部１０１−０１が取得した干渉信号に対して波数変換及び高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、絶対値変換（振幅の取得）を行うことで１クラスタ分の断層画像を生成する。次に、位置合わせ部１０１−４１は、同一クラスタに属する断層画像同士を位置合わせし、重ねあわせ処理を行う。画像特徴取得部１０１−４４が該重ね合わせ断層画像から層境界データを取得する。本実施形態では層境界の取得法として可変形状モデルを用いるが、任意の公知の層境界取得手法を用いてよい。なお層境界の取得処理は必須ではなく、例えばモーションコントラスト画像の生成を３次元のみで行い、深度方向に投影した２次元のモーションコントラスト画像を生成しない場合には層境界の取得処理は省略できる。モーションコントラストデータ生成部１０１−１２が同一クラスタ内の隣接する断層画像間でモーションコントラストを算出する。本実施形態では、モーションコントラストとして脱相関値Ｍ（ｘ、ｚ）を以下の式６に基づき求める。
【００５９】
【数１１】
2019187550.tif 000013
【００６０】
ここで、Ａ（ｘ，ｚ）は断層画像データＡの位置（ｘ，ｚ）における（ＦＦＴ処理後の複素数データの）振幅、Ｂ（ｘ、ｚ）は断層データＢの同一位置（ｘ，ｚ）における振幅を示している。０≦Ｍ（ｘ、ｚ）≦１であり、両振幅値の差異が大きいほど１に近い値をとる。式（１）のような脱相関演算処理を（同一クラスタに属する）任意の隣接する断層画像間で行い、得られた（１クラスタあたりの断層画像数−１）個のモーションコントラスト値の平均を画素値として持つ画像を最終的なモーションコントラスト画像として生成する。
【００６１】
なお、ここではＦＦＴ処理後の複素数データの振幅に基づいてモーションコントラストを計算したが、モーションコントラストの計算法は上記に限定されない。例えば複素数データの位相情報に基づいてモーションコントラストを計算してもよいし、振幅と位相の両方の情報に基づいてモーションコントラストを計算してもよい。あるいは、複素数データの実部や虚部に基づいてモーションコントラストを計算してもよい。また、本実施形態ではモーションコントラストとして脱相関値を計算したが、モーションコントラストの計算法はこれに限定されない。例えば二つの値の差分に基づいてモーションコントラストを計算しても良いし、二つの値の比に基づいてモーションコントラストを計算してもよい。さらに、上記では取得された複数の脱相関値の平均値を求めることで最終的なモーションコントラスト画像を得ているが、本発明はこれに限定されない。例えば取得された複数の脱相関値の中央値、あるいは最大値を画素値として持つ画像を最終的なモーションコントラスト画像として生成しても良い。
【００６２】
＜ステップＳ３１４＞
ステップＳ３１４において、画像処理装置１０１は取得した画像群（ＳＬＯ画像や断層画像）と該画像群の撮影条件データや、生成した３次元モーションコントラスト画像及びモーションコントラスト正面画像と付随する生成条件データ、を検査日時、披検眼を同定する情報と関連付けて記憶部１０１−０２へ保存する。
【００６３】
以上のステップを実施して、本実施形態の断層画像とモーションコントラストデータの取得処理の手順説明を終了する。以上の構成によって、ＯＣＴ断層像とモーションコントラストデータから被写体の太い血管構造（ＬＶＳ）の位置情報とＯＣＴ断層像の輝度情報に基づいてモーションコントラストデータを補正することにより、プロジェクションアーチファクトの影響を効果的に低減することが可能である。
【００６４】
［第二実施形態］
第一実施形態においては、太い血管構造（ＬＶＳ）の位置とＯＣＴ断層像輝度情報に基づいてプロジェクションアーチファクトの影響を削減し、モーションコントラストデータを補正する方法の説明を行った。ただし、太くない血管構造や、ｚ方向に走行する細い血管もプロジェクションアーチファクトを起こす場合がある。本実施形態では、太くない血管構造や、ｚ方向に走行する細い血管のプロジェクションアーチファクトの影響を削減する方法の例を説明する。本実施形態に係る画像処理装置の構成は第一実施形態と同じなので、説明を省略する。さらに、本実施形態の画像処理装置による本システム全体の動作処理の流れを示すフローチャートは第一実施形態と同じなので、説明を省略する。ただし、ステップＳ３５０Ａのγｐ（ｘ、ｚ）の式３の代わりに、次の式７が使われる。
【００６５】
【数１２】
2019187550.tif 000014
【００６６】
ただし、ΔＡはＬＶＳ以外（すなわちＳ（ｘ）＝０）の際のプロジェクジョンアーチファクトの減衰に貢献する項である。本実施形態では、ΔＡ＝０．０１、ΔＣ＝０．０７とするが、実験的に決定されたその他の値でもよい。以上の構成によって、ＯＣＴ断層像とモーションコントラストデータからＬＶＳや、細い血管によるプロジェクションアーチファクトの影響を効果的に低減することが可能である。
【００６７】
［第三実施形態］
第一実施形態においては、太い血管構造（ＬＶＳ）の位置を、モーションコントラストデータに基づいて特定する方法の説明を行った。本実施形態では、太い血管構造（ＬＶＳ）の位置特定のその他の方法の説明を行う。本実施形態に係る画像処理装置の構成は、第一実施形態と同じなので、説明を省略する。次に、図９に示すフローチャートを用いて、本実施形態の画像処理装置による本システム全体の動作処理の流れを示すフローチャートである。ただし、ステップＳ３３０〜ステップＳ３９０は図３が示す第一実施形態の処理フローと同じであるので、説明を省略する。
【００６８】
＜ステップＳ９１０＞
ステップＳ９１０において、画像処理部１０１−０４は、ＯＣＴ断層像、モーションコントラストデータとＤｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータを取得する。画像処理部１０１−０４は外部記憶部１０２にすでに記憶されているＯＣＴ断層像、モーションコントラストデータとＤｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータを取得してもよいが、本実施形態において、測定光学系１００−１を制御して、ＯＣＴ断層像、モーションコントラストデータとＤｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータを取得する例を示す。これらの処理の詳細説明を、後述する。または、本実施形態において、この取得方法に限定するものではなく、断層像、モーションコントラストデータとＤｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータの取得であれば、その他の方法でもよい。本実施形態では、Ｉ（ｘ，ｚ）は断層画像データＩの位置（ｘ，ｚ）における（ＦＦＴ処理後の複素数データの）振幅を指す。Ｍ（ｘ，ｚ）はモーションコントラストデータＭの位置（ｘ，ｚ）におけるモーションコントラスト値を指す。Ｄ（ｘ，ｚ）は断層画像データＩに対応するＤｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴ断層像データの位置（ｘ，ｚ）のＤｏｐｐｌｅｒ値を示す。
【００６９】
＜ステップＳ９２０＞
ステップＳ９２０において、画像特徴取得部１０１−４４はＺ方向でのＬＶＳ（太い血管構造）の位置特定を行う。そのため画像特徴取得部１０１−４４内の不図示のＬＶＳ特定部を用いて、Ｄｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータＤ（ｘ，ｚ）のＺ軸に対して、ＬＶＳの存在と位置を特定する。図１０を用いてその処理の詳細説明を行う。本実施形態では、まず取得されたＤｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータＤに平滑化処理を行う。ここでの平滑化処理として画像全体に２Ｄガウシアンフィルターの処理を行った後に、各Ａスキャンに移動平均処理を行う。平滑化処理はこれらに限定する必要がなく、例えば移動メディアン、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙフィルター、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換に基づくフィルター等、その他のフィルターでもよい。図１０（Ａ）は、平滑化されたＤｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータ、
【００７０】
【数１３】
2019187550.tif 000015
の例を示す。図１０（Ａ）は、網膜１９４上のＤｏｐｐｌｅｒ  Ａ−ｓｃａｎ１９２上の血管構造１９０の例を示す。Ｚ方向での血管構造１９４のサイズは、上位エッジＺＵ１９６と、下位エッジＺＢ１９８との距離で定時する。図１０（Ｂ）は、Ｄｏｐｐｌｅｒ  Ａスキャン１９２のプロファイルプロットを示す。閾値Ｔｈｄに基づいてＺＢとＺＵが決定され、ＺＢ―ＺＵ＞ＬＶＳｄｓであれば血管構造１９０はＬＶＳと判定する。ただし、ＬＶＳｄｓは、ＬＶＳと判定するための血管構造の最小サイズである。ＺＢとＺＵは、プロファイルプロット２００と、閾値２０５の交差する位置で決定される。本実施形態では、経験的にＴｈｄ＝０．３πとＬＶＳｄｓ＝０．０１８ｘＺｍａｘとする。ただし、ＺｍａｘはモーションコントラストデータのＡスキャンサイズとする。ただし、本実施形態では、ＴｈとＬＶＳｓはこれらの値に限定することはなく、断層画像撮影装置の光学特性（光学とデジタル分解能や、スキャンサイズ、密度等）またはモーションコントラストを求める際の信号処理方法等に基づいて決めてもよい。本実施形態では、ＺＢの位置補正は必要ないので、以降、ＺＣＢ＝ＺＢとする。
【００７１】
以上、本実施形態の画像処理装置によるモーションコントラストデータのＰＡ補正処理フローの説明を終了する。
【００７２】
次に、図９（ｂ）を用いて本実施形態のステップＳ９１０の断層像、眼底血管画像であるモーションコントラストデータとＤｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータ、取得の具体的な処理の手順を説明する。ただし、ステップＳ３１１〜ステップＳ３１３は図３（ｂ）が示す第一実施形態の処理フローと同じであるので、説明を省略する。
【００７３】
＜ステップＳ９１４＞
ステップＳ９１４において、画像取得部１０１−０１及び画像処理部１０１−０４は、Ｓ３１２で取得されたＯＣＴ干渉スペクトラム信号Ｓ（ｘ，ｊ，λ）に基づいて、式８を用いてＤｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータＡスキャンｘのＤ（ｚ）を生成する。ここでは、ｊ＝１．．ｒである。ただし、ｒはオーバーサンプルスペクトラムであり、本実施形態ではｒ＝２とする。
【００７４】
【数１４】
2019187550.tif 000016
【００７５】
ただし、複素数Ｓ（ｊ，ｚ）は、干渉スペクトラムＳ（ｘ，ｊ，λ）のフーリエ変換結果である。また、Ｓ＊（ｊ＋１，ｚ）は、Ｓ（ｊ＋１，ｚ）の複素共役である。なお、本実施形態では、Ｄｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータＤ（ｚ）の生成方法として、上記式に限定することなく、例えば位相シフトＤｏｐｐｌｅｒや、Ｈｉｌｂｅｒｔ変換された位相シフトＤｏｐｐｌｅｒ、ＳＴｄＯＣＴ法等でもよい。
【００７６】
＜ステップＳ９１５＞
ステップＳ９１５において、画像処理装置１０１は取得した画像群（ＳＬＯ画像や断層画像）と該画像群の撮影条件データや、生成した３次元モーションコントラスト画像及びモーションコントラスト正面画像、Ｄｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータと付随する生成条件データ、を検査日時、披検眼を同定する情報と関連付けて記憶部１０１−０２へ保存する。
【００７７】
以上のステップを実施して、本実施形態の断層画像、モーションコントラストデータとＤｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータの取得処理の手順説明を終了する。
【００７８】
以上の構成によって、ＯＣＴ断層像、モーションコントラストデータ、Ｄｏｐｐｌｅｒ−ＯＣＴデータから被写体の太い血管構造（ＬＶＳ）の位置情報とＯＣＴ断層像の輝度情報に基づいてプロジェクションアーチファクトの影響を効果的に低減することが可能である。
【００７９】
［第四実施形態］
第一実施形態においては、太い血管構造（ＬＶＳ）の位置とＯＣＴ断層像輝度情報に基づいてプロジェクションアーチファクトの影響を削減し、モーションコントラストデータを補正する方法の説明を行った。本実施形態では、さらに被写体である解剖学組織の特性を考慮して、減衰係数を算出する方法を説明する。本実施形態に係る画像処理装置の構成は、第一実施形態と同じなので、説明を省略する。さらに、本実施形態の画像処理装置による本システム全体の動作処理の流れを示すフローチャートは第一実施形態と同じなので、説明を省略する。ただし、ステップＳ３５０Ａのγｐ（ｘ，ｚ）の式３の代わりに、次の式９が使われる。
γｐ（ｘ，ｚ）  ＝  γ（ｘ，ｚ）＊μ（ｘ，ｚ）    …式９
【００８０】
ただし、関数μ（ｘ，ｚ）は、網膜の層境界に関する情報に依存し、次の式１０で定義される。なお、層境界に関する情報は、解析手段の一例である画像処理部１０１−０４を用いて、ＯＣＴ輝度情報を解析することにより取得される。ここで、層境界に関する情報は、層境界の種類や位置等が識別可能な情報であれば何でも良い。
【００８１】
【数１５】
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【００８２】
ここで、ＺＲＰＥ（ｘ）は、ＡスキャンＸでの網膜のＲＰＥの位置Ｚを示す。また、γ（ｘ，ｚ）は、以下の通りである。
【００８３】
【数１６】
2019187550.tif 000018
【００８４】
ただし、本実施形態では、μ（ｘ，ｚ）はＲＰＥに基づいて限定することなく、例えばその他の層でもよい。以上の構成によって、被写体である組織の特性を考慮して、より正確に減衰係数を算出することが可能である。
【００８５】
［その他の実施形態］
上記の各実施形態では、本発明を画像処理装置１０１として実現したが、本発明の実施形態は画像処理装置１０１に限定されるものではない。例えば、本発明はシステム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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