(57)【要約】【課題】異なる時刻に撮影された複数のモーションコントラストデータを用いることで、例えば血流などの循環の評価を可能にする。【解決手段】画像処理装置は、それぞれ異なる時刻における眼底の同一位置に関する複数のモーションコントラスト画像を取得し、取得した複数のモーションコントラスト画像の対応する複数の画素についての輝度のばらつきを示す値を算出し、算出された輝度のばらつきを示す値に基づいて出力画像を生成し、生成された出力画像を出力する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ異なる時刻における眼底の同一位置に関する複数のモーションコントラスト画像を取得する取得手段と、
前記複数のモーションコントラスト画像の対応する複数の画素についての輝度のばらつきを示す値を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記輝度のばらつきを示す値に基づいて出力画像を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された出力画像を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記輝度のばらつきを示す値は、前記複数のモーションコントラスト画像の対応する複数の画素における輝度の標準偏差の値または分散の値であ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】
前記生成手段は、前記輝度のばらつきを示す値を、前記複数のモーションコントラスト画像において対応する複数の画素の輝度の代表値を用いて正規化し、正規化された前記輝度のばらつきを示す値を用いて前記出力画像を生成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】
前記代表値は、前記複数のモーションコントラスト画像の輝度の平均値または中央値であ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５】
前記生成手段は、前記輝度のばらつきを示す値に基づく画像から血管部分を抽出した画像を前記出力画像として生成することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記生成手段は、
前記複数のモーションコントラスト画像の加算平均画像に基づいて血管のマスク画像を生成し、
前記マスク画像と前記輝度のばらつきを示す値に基づく画像との論理積から前記出力画像を生成することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記生成手段は、前記加算平均画像に対して２値化処理を行うことで前記マスク画像を生成することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記生成手段は、前記加算平均画像に対して先鋭化処理または強調処理を行った後の画像に対して２値化処理を行うことで前記マスク画像を生成することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記生成手段は、前記輝度のばらつきを示す値に応じた色が付された画像を生成することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記複数のモーションコントラスト画像と前記出力画像はＥｎｆａｃｅ画像であ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】
前記複数のモーションコントラスト画像に対してアーティファクトを低減する低減処理を行う処理手段を更に備え、
前記算出手段は、前記処理手段により前記低減処理が施された前記複数のモーションコントラスト画像を用いて前記輝度のばらつきを示す値を算出す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】
前記出力手段は、表示部に前記出力画像を表示させ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】
それぞれ異なる時刻における眼底の同一位置に関する複数のモーションコントラスト画像を取得する取得手段と、
前記複数のモーションコントラスト画像の少なくとも１つの画像を処理することにより得られた前記眼底の血管の形態を示す第１の画像を生成する第１の生成手段と、
前記第１の画像に含まれる前記血管を示す領域に、前記複数のモーションコントラスト画像におけるモーションコントラスト値のばらつきを示す情報を対応付けることにより、第２の画像を生成する第２の生成手段と、
前記第２の生成手段により生成された前記第２の画像を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
前記第２の生成手段は、前記第１の画像に含まれる前記血管を示す領域に、前記モーションコントラスト値のばらつきを示す情報に対応した色を付与することにより前記第２の画像を生成することを特徴とする請求項１３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値のばらつきを示す情報は、前記複数のモーションコントラスト画像におけるモーションコントラスト値の標準偏差または分散を示す情報であることを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記モーションコントラスト値のばらつきを示す情報は、前記複数のモーションコントラスト画像におけるモーションコントラスト値の標準偏差または分散を前記複数のモーションコントラスト画像のモーションコントラスト値の代表値で正規化した情報であることを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記代表値は、前記複数のモーションコントラスト画像のモーションコントラスト値の平均値または中央値であることを特徴とする請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記第１の画像は、前記複数のモーションコントラスト画像の加算平均画像であることを特徴とする請求項１３乃至１７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記第１の生成手段は、前記複数のモーションコントラスト画像の加算平均画像に対して先鋭化処理または強調処理を施し、二値化処理を行うことにより血管の形態を示す前記第１の画像を生成することを特徴とする請求項１３乃至１７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記第２の生成手段は、前記第１の画像に含まれる前記血管を示す領域以外の領域に対して前記モーションコントラスト値のばらつきを示す情報を対応付けないことを特徴とする請求項１３乃至１９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項２１】
それぞれ異なる時刻における眼底の同一位置に関する複数のモーションコントラスト画像を取得する取得工程と、
前記複数のモーションコントラスト画像の対応する複数の画素における輝度のばらつきを示す値に基づいて出力画像を生成する生成工程と、
前記生成工程により生成された出力画像を出力する出力工程と、を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２２】
それぞれ異なる時刻における眼底の同一位置に関する複数のモーションコントラスト画像を取得する取得工程と、
前記複数のモーションコントラスト画像の少なくとも１つの画像を処理することにより得られた前記眼底の血管の形態を示す第１の画像を生成する第１の生成工程と、
前記第１の画像に含まれる前記血管を示す領域において、前記複数のモーションコントラスト画像におけるモーションコントラスト値のばらつきを示す情報を対応付けることにより、第２の画像を生成する第２の生成工程と、
前記第２の生成工程により生成された前記第２の画像を出力する出力工程と、を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２３】
請求項２１または２２に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、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は、網膜層内部の状態を三次元的に観察することが可能である。このような断層画像撮影装置は、眼部における疾病の診断をより的確に行うのに有用であることから近年注目を集めている。ＯＣＴの形態として、例えば、高速に画像を取得する方法として、広帯域光源を用い、分光器でインターフェログラムを取得するＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）が知られている。また、高速波長掃引光源を用いることで、単一チャネル光検出器でスペクトル干渉を計測するＳＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ  Ｓｏｕｒｃｅ  ＯＣＴ）が知られている。
【０００３】
近年では、造影剤を用いない血管造影法としてＯＣＴを用いた血管造影法（ＯＣＴＡ：ＯＣＴ  Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）が提案されている。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。モーションコントラストデータとは、測定対象の同一断面を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。モーションコントラストデータを処理して血管の位置情報を取得し、位置情報に基づいて、血管に関する解析情報を取得する技術が、特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−０１０６５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＯＣＴにより取得するモーションコントラストデータは、時間変化がある個所が画像化されるため、血液の流れがある血管部分に関する画像を取得することが可能となる。そのため、ＯＣＴＡ画像を用いることで、血管を解析することが出来、病気の程度を診断するためのサポートが出来る。しかし、従来は血管に関して、寸法、面積、体積などの物理的なサイズを解析するものであり、血管内の血流を評価するものではなかった。
【０００６】
本発明は、異なる時刻に撮影された複数のモーションコントラストデータを用いることで、例えば血流などの循環の評価を可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するための、本発明の一態様による画像処理システムは、以下の構成を備える。
【０００８】
本発明の一態様による画像処理装置は、
それぞれ異なる時刻における眼底の同一位置に関する複数のモーションコントラスト画像を取得する取得手段と、
前記複数のモーションコントラスト画像の対応する複数の画素についての輝度のばらつきを示す値を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記輝度のばらつきを示す値に基づいて出力画像を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された出力画像を出力する出力手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、例えば血流などの循環の評価が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態による画像処理システムの構成例を示す図。
【図２】眼部の構造と断層画像と眼底画像を説明する図。
【図３】画像処理装置による処理を示すフローチャート。
【図４】画像処理装置による処理を示すフローチャート。
【図５】モーションコントラストデータの生成を説明するための図。
【図６】アーティファクトの除去を説明するための図。
【図７】第一の位置合わせを説明するための図。
【図８】第二の位置合わせを説明するための図。
【図９】変動データを説明するための図。
【図１０】画像を表示する画面を説明するための図。
【図１１】画像を表示する画面を説明するための図。
【図１２】データの表示の一例を示す図。
【図１３】データの解析を説明するための図。
【図１４】データの解析を説明するための図。
【図１５】第３実施形態による画像処理システムの構成例を示す図。
【図１６】第３実施形態による処理を示すフローチャート。
【図１７】画像を表示する画面を説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付の図面を参照しながら、本発明のいくつかの実施形態について説明する。以下の各実施形態に係る画像処理装置は、アーティファクトを低減した二次元のモーションコントラストデータを生成するにあたり、複数のモーションコントラストデータの位置合わせをすると共に、モーションコントラストデータの時間的な変動を算出する。各実施形態によれば、固視微動などにより、モーションコントラストデータにアーティファクトが存在する場合においても高画質な二次元のモーションコントラストデータを取得することが可能となる。さらに、時間的な変化を表示することが出来る。なお、高画質とは一度の撮影と比較してＳ／Ｎ比が向上している画像、または、診断に必要な情報量が増えている画像のことをいう。以下、各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、詳細を説明する。
【００１２】
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る画像処理装置３００を備える画像処理システム１００の構成例を示すブロック図である。図１の例では、断層画像撮影装置（ＯＣＴとも言う）２００、眼底画像撮影装置４００、外部記憶部５００、表示部６００、入力部７００が、インタフェースを介して画像処理装置３００に接続されている。
【００１３】
断層画像撮影装置２００は、眼部の断層画像を撮影する装置であり、例えばＳＤ−ＯＣＴやＳＳ−ＯＣＴを備える。なお、断層画像撮影装置２００には既知の装置を用いることができる。断層画像撮影装置２００において、ガルバノミラー２０１は、測定光の眼底における走査を行い、ＯＣＴによる眼底の撮影範囲を規定する。駆動制御部２０２は、ガルバノミラー２０１の駆動範囲および速度を制御することで、眼底における平面方向の撮影範囲及び走査線数（平面方向の走査速度）を規定する。ここでは、簡単のためガルバノミラー２０１を一つのユニットとして示したが、実際にはＸスキャン用のミラー（Ｘスキャナ）とＹスキャン用のミラー（Ｙスキャナ）で構成され、眼底上における所望の範囲で測定光を走査させることができる。フォーカス２０３は、不図示のフォーカスレンズにより、ＯＣＴにおける測定光を被検体である眼の前眼部を介して眼底の網膜層にフォーカスさせる。
【００１４】
内部固視灯２０４は、表示部２４１とレンズ２４２を備える。表示部２４１は、マトリックス状に配置された複数の発光ダイオード（ＬＤ）を有する。発光ダイオードの点灯位置は、駆動制御部２０２の制御により撮影したい部位に合わせて変更される。表示部２４１からの光は、レンズ２４２を介し、被検眼に導かれる。表示部２４１から出射される光は５２０ｎｍで、駆動制御部２０２により所望のパターンが表示される。コヒーレンスゲートステージ２０５は、被検眼の眼軸長の相違等に対応するため、駆動制御部２０２により制御される。コヒーレンスゲートとは、ＯＣＴにおける測定光と参照光の光学距離が等しい位置を表す。コヒーレンスゲートの位置を制御することにより、網膜層の撮影、あるいは網膜層より深部側の撮影、など、断層画像の深部方向の撮影位置が制御される。
【００１５】
眼底画像撮影装置４００は、眼部の眼底画像を撮影する装置であり、例えば、眼底カメラやＳＬＯ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｏｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）等が挙げられる。
【００１６】
ここで、画像処理システム１００が撮影の対象とする眼の構造と、画像処理システム100が取得する画像について図２を用いて説明する。図２（ａ）に眼球の模式図を示す。図２（ａ）において、Ｃは角膜、ＣＬは水晶体、Ｖは硝子体、Ｍは黄斑部（黄斑の中心部は中心窩を表す）、Ｄは視神経乳頭部を表す。以下では、主に、硝子体、黄斑部、視神経乳頭部を含む網膜の後極部を撮影する場合を例示するが、断層画像撮影装置２００が、角膜、水晶体の前眼部を撮影することも可能であることは言うまでもない。
【００１７】
図２（ｂ）に、断層画像撮影装置２００が網膜を撮影した場合に取得される断層画像の例を示す。図２（ｂ）において、ＡＳはＡスキャンというＯＣＴ断層画像における画像取得の単位を表す。このＡスキャンを図中のｘ軸方向に走査することで一つのＢスキャンが構成される。このＢスキャンを断層画像（あるいは断層像）と呼ぶ。図２（ｂ）において、Ｖｅは血管、Ｖは硝子体、Ｍは黄斑部、Ｄは視神経乳頭部、Ｌａは篩状板の後面を表す。また、Ｌ１は内境界膜（ＩＬＭ）と神経線維層（ＮＦＬ）との境界、Ｌ２は神経線維層と神経節細胞層（ＧＣＬ）との境界、Ｌ３は視細胞内節外節接合部（ＩＳＯＳ）、Ｌ４は網膜色素上皮層（ＲＰＥ）、Ｌ５はブルッフ膜（ＢＭ）、Ｌ６は脈絡膜を表す。断層画像において、横軸（ＯＣＴの主走査方向）をｘ軸、縦軸（深さ方向）をｚ軸とする。
【００１８】
図２（ｃ）に眼底画像撮影装置４００が取得する眼底画像の例を示す。図２（ｃ）において、Ｍは黄斑部、Ｄは視神経乳頭部を表し、太い曲線は網膜の血管を表す。眼底画像において、横軸（ＯＣＴの主走査方向）をｘ軸、縦軸（ＯＣＴの副走査方向）をｙ軸とする。なお、断層画像撮影装置２００と眼底画像撮影装置４００の装置構成は、一体型でもよいし別体型でもよい。
【００１９】
図１に戻り、画像処理装置３００は、画像取得部３０１、記憶部３０２、画像処理部３０３、指示部３０４、表示制御部３０５を備える。画像取得部３０１において、断層画像生成部３１１は、断層画像撮影装置２００により撮影された断層画像の信号データを取得し、信号処理を行うことで断層画像を生成する。モーションコントラストデータ生成部３１２は、モーションコントラストデータの生成を行う。また、画像取得部３０１は、眼底画像撮影装置４００により撮影された眼底画像データを取得する。画像取得部３０１が生成した断層画像と取得した眼底画像は記憶部３０２に格納される。
【００２０】
画像処理部３０３において、前処理部３３１は、モーションコントラストデータからアーティファクトを除去する処理を行う。画像生成部３３２は、三次元のモーションコントラストデータから二次元のモーションコントラスト正面画像（ＯＣＴＡ画像とも言う）、三次元の断層画像から二次元の正面画像（Ｅｎｆａｃｅ画像とも言う）を生成する。検出部３３３は、網膜から各層の境界線を検出する。第一の位置合わせ部３３４は、二次元の正面画像の位置合わせを行う。選択部３３５は、第一の位置合わせ部３３４の結果から基準とするデータを選択する。第二の位置合わせ部３３６は、ＯＣＴＡ画像を用いて網膜の横方向（ｘ軸）の位置合わせを行う。算出部３４０は、複数のＯＣＴＡ画像間の統計値（平均値、標準偏差、変動係数、最大値、最小値など）を算出する。変動画像生成部３４１は、算出部３４０が求めた統計値に基づいて画像を生成する。
【００２１】
画像処理部３０３により生成された各画像は記憶部３０２に格納される。指示部３０４は、断層画像撮影装置２００に対して駆動を指示する。表示制御部３０５は、記憶部３０２に格納されている各画像を用いて、図１０、図１１により後述するような表示を含む、各種表示を表示部６００に行う。外部記憶部５００は、被検眼に関する情報（患者の氏名、年齢、性別など）と、撮影した画像データ、撮影パラメータ、画像解析パラメータ、操作者によって設定されたパラメータをそれぞれ関連付けて保持している。表示部６００は、例えば液晶表示器である。入力部７００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７００を介して、画像処理装置３００や断層画像撮影装置２００、眼底画像撮影装置４００へ指示を行う。
【００２２】
次に、図３および図４のフローチャートを参照して、第１実施形態による画像処理装置３００の処理を説明する。図３（ａ）は、第１実施形態による画像処理装置３００の全体の動作処理を示す。図３（ｂ）は、第１実施形態における高画質データ（高品質画像）の生成処理を示す。
【００２３】
ステップＳ３０１において、画像処理装置３００は、被検眼を同定する情報として被検者識別番号を外部から取得する。被験者識別番号は、例えば、入力部７００からユーザにより入力されてもよい。画像処理装置３００は、被検者識別番号に基づいて、外部記憶部５００が保持している当該被検眼に関する情報を取得し、記憶部３０２に記憶する。
【００２４】
ステップＳ３０２において、断層画像撮影装置２００は、被検眼をスキャンして断層画像の撮影を行う。被検眼のスキャンは、操作者からのスキャン開始の指示に応じて開始される。断層画像撮影装置２００は、駆動制御部２０２を制御し、ガルバノミラー２０１を動作させて断層画像のスキャンを行う。上述のように、ガルバノミラー２０１は、水平方向用のＸスキャナと垂直方向用のＹスキャナで構成される。これらのスキャナの向きをそれぞれ変更すると、装置座標系における水平方向（Ｘ）、垂直方向（Ｙ）それぞれの方向に走査することが出来る。これらのスキャナの向きを同時に変更させることで、水平方向と垂直方向とを合成した方向に走査することが出来るため、ガルバノミラー２０１は、眼底平面上を任意の方向に走査することが可能である。
【００２５】
断層画像の撮影を行うにあたり各種撮影パラメータの調整が行われる。例えば、内部固視灯２０４による個視灯の表示位置、ガルバノミラー２０１によるスキャン範囲とスキャンパターン、コヒーレンスゲートステージ２０５によるコヒーレンスゲートの位置、フォーカス２０３のフォーカス位置が、指示部３０４により設定される。駆動制御部２０２は、表示部２４１の発光ダイオードを制御して、黄斑部中心や視神経乳頭に撮影を行うように内部固視灯２０４による個視灯の表示位置を制御する。ガルバノミラー２０１に設定することが可能なスキャンパターンとしては、例えば、三次元ボリュームを撮影するラスタスキャン、放射状スキャン、クロススキャンなどがあげられる。これら撮影パラメータの調整終了後、操作者が撮影開始を選択することで撮影が開始される。
【００２６】
本実施形態においては、スキャンパターンとして、三次元ボリュームを撮影するためのラスタスキャンが用いられ、高画質データ生成のために三次元ボリュームがＮ回（Ｎ≧２）撮影される。Ｎ回の繰り返し撮影において、同じ撮影範囲が同じスキャンパターンで撮影される。例えば、３ｍｍ×３ｍｍの範囲について３００×３００（主走査×副走査）の間隔で繰り返し撮影が行われる。三次元ボリュームにおいては、モーションコントラストを計算するために同一のライン箇所をｍ回（ｍ≧２）繰り返し撮影する。すなわち、ｍが２回だとする場合、実際には３００×６００のデータを撮影し、そこから３００×３００の三次元モーションコントラストデータを生成する。
【００２７】
また、本実施形態においては詳細な説明を省略するが、断層画像撮影装置２００は、加算平均用に同じ場所を撮影するために、被検眼のトラッキングを行うことで、固視微動の影響を少なくして被検眼のスキャンを行う。さらに、まばたきなどの画像を生成するにあたりアーティファクトとなる動きを検出した場合には、アーティファクトが発生した場所で再スキャンを自動的に行う。
【００２８】
なお、本実施形態では異なる時刻に撮影された複数のモーションコントラストデータが用いられる。この際、断層画像撮影装置２００は、撮影の間隔が一定間隔となるように断層撮影を制御するようにしても良い。例えば、一つのモーションコントラストデータを取得するための撮影間隔を３秒、５秒等、スキャン密度に応じて、撮影間隔を自動的に制御して、Ｎ回の繰り返し撮影を自動的に行うようにしても良い。あるいは、操作者に対して、一定の間隔で撮影を行うための指標を提示して撮影を行うようにしても良い。指標は、撮影を開始するタイミングを操作者に通知するものであればよい。例えば、撮影開始のカウントダウンや、前回撮影してから何秒経過したかなど時間経過を操作者が認識できる表示が指標として用いられ得る。
【００２９】
ステップＳ３０３において、断層画像生成部３１１は、それぞれの干渉信号に対して再構成処理を行うことで、断層画像を生成する。まず、断層画像生成部３１１は、干渉信号から固定パターンノイズ除去を行う。固定パターンノイズ除去は、例えば、検出した複数のＡスキャン信号を平均することで固定パターンノイズを抽出し、これを入力した干渉信号から減算することで行われる。次に、断層画像生成部３１１は、有限区間でフーリエ変換した場合にトレードオフの関係となる深さ分解能とダイナミックレンジを最適化するために、所望の窓関数処理を行う。次に、断層画像生成部３１１は、ＦＦＴ処理を行う事によって断層信号を生成する。
【００３０】
ステップＳ３０４において、モーションコントラストデータ生成部３１２は、モーションコントラストデータを生成する。モーションコントラストデータの生成について図５を用いて説明する。図５において、ＭＣは三次元のモーションコントラストデータを示し、ＬＭＣは三次元のモーションコントラストデータを構成する二次元のモーションコントラストデータを示している。さらに、図５では、二次元のモーションコントラストデータＬＭＣがｍ個の二次元断層画像（本例ではｍ＝３）に基づいて生成されることが示されている。以下、二次元のモーションコントラストデータＬＭＣを生成する方法について説明をする。
【００３１】
モーションコントラストデータ生成部３１２は、まず被検眼の同一範囲で撮影された複数の断層像間の位置ずれを補正する。位置ずれの補正方法は任意の方法であってよい。例えば、モーションコントラストデータ生成部３１２は、同一範囲をｍ回撮影して得られた、同一箇所に相当する断層像データ同士について、眼底形状の特徴等を利用して位置合わせを行う。具体的には、ｍ個の断層像データのうちの１つをテンプレートとして選択し、テンプレートの位置と角度を変えながらその他の断層像データとの類似度を求め、テンプレートとの位置ずれ量を求める。その後、モーションコントラストデータ生成部３１２は、求めた位置ずれ量に基づいて、各断層像データを補正する。
【００３２】
次にモーションコントラストデータ生成部３１２は、各断層像データに関する撮影時間が互いに連続する、２つの断層像データ間について、以下の［数１］により脱相関値Ｍ（ｘ，ｚ）を求める。
【数１】
2019195586.tif 000003
［数１］において、Ａ（ｘ，ｚ）は断層像データＡの位置（ｘ，ｚ）における輝度、Ｂ（ｘ，ｚ）は断層像データＢの同一位置（ｘ，ｚ）における輝度を示している。
【００３３】
脱相関値Ｍ（ｘ，ｚ）は０〜１の値となり、２つの輝度の差が大きいほどＭ（ｘ，ｚ）の値は大きくなる。モーションコントラストデータ生成部３１２は、同一位置で繰り返し取得した断層データの数（繰り返し回数ｍ）が３以上の場合には、同一位置（ｘ、ｚ）において複数の脱相関値Ｍ（ｘ，ｚ）を求めることができる。モーションコントラストデータ生成部３１２は、求めた複数の脱相関値Ｍ（ｘ，ｚ）の最大値演算や平均演算などの統計的な処理を行うことで、最終的なモーションコントラストデータを生成することができる。なお、繰り返し回数ｍが２の場合、得られる脱相関値Ｍ（ｘ，ｚ）は１つである。この場合、最大値演算や平均演算などの統計的な処理は行わず、隣接する断層像Ａと断層像Ｂの脱相関値Ｍ（ｘ，ｚ）が、位置（ｘ，ｚ）におけるモーションコントラストの値となる。
【００３４】
なお、［数１］に示したモーションコントラストの計算式はノイズの影響を受けやすい傾向がある。例えば、複数の断層像データの無信号部分にノイズがあり、互いに値が異なる場合には、脱相関値が高くなり、モーションコントラスト画像にもノイズが重畳してしまう。これを避けるために、モーションコントラストデータ生成部３１２は、前処理として、所定の閾値を下回る断層データはノイズとみなして、ゼロに置き換えるようにしてもよい。これにより、画像生成部３３２は、生成されたモーションコントラストデータに基づいて、ノイズの影響を低減したモーションコントラスト画像を生成することができる。そして上述した処理をステップＳ３０２〜Ｓ３０３で得られた断層画像について繰り返すことにより、Ｎ個の三次元モーションコントラストデータが取得される。
【００３５】
ステップＳ３０５において、画像処理部３０３は、これら取得した三次元モーションコントラストデータを用いて高画質データを生成する。画像処理部３０３による高画質データの生成処理について、図３（ｂ）と図４（ａ）のフローチャートを用いて説明する。
【００３６】
図３（ｂ）のステップＳ３５１において、検出部３３３は、断層画像撮影装置２００が撮影した複数の断層画像において網膜層の境界線を検出する。検出部３３３は、例えば、図２（ｂ）の断層画像においてＬ１〜Ｌ６の各境界、あるいは不図示のＧＣＬ／ＩＰＬ、ＩＰＬ／ＩＮＬ、ＩＮＬ／ＯＰＬ、ＯＰＬ／ＯＮＬ境界を検出する。境界の検出処理の一例を次に示す。まず、検出部３３３は、処理対象の断層画像に対して、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作成する（以下、メディアン画像、Ｓｏｂｅｌ画像とする）。次に、検出部３３３は、作成したメディアン画像とＳｏｂｅｌ画像から、Ａスキャン毎にプロファイルを作成する。メディアン画像からは輝度値のプロファイルが、Ｓｏｂｅｌ画像からは勾配のプロファイルが作成される。そして、検出部３３３は、Ｓｏｂｅｌ画像から作成したプロファイル内のピークを検出する。検出部３３３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検出する。なお、網膜層における境界線の検出方法は、上記に限られるものではない。
【００３７】
次にステップＳ３５２において、画像生成部３３２は、三次元のモーションコントラストデータに対して指定された生成範囲上端と生成範囲下端との範囲に対応するモーションコントラストデータを二次元平面上に投影し、ＯＣＴＡ画像を生成する。例えば、画像生成部３３２は、全体のモーションコントラストデータのうち生成範囲上端と生成範囲下端の間のモーションコントラストデータについて平均値投影（ＡＩＰ）、あるいは最大値投影（ＭＩＰ）などの処理を行う。これにより、３次元モーションコントラストデータのＥｎｆａｃｅ画像（正面画像）であるＯＣＴＡ画像が生成される。すなわち、ステップＳ３５２では、それぞれ異なる時刻における眼底の同一位置に関する複数の（Ｎ個の）モーションコントラスト画像（ＯＣＴＡ画像）が取得される。なお、ＯＣＴＡ画像の生成方法は平均値や最大値を用いた投影に限らない。最小値、中央値、分散、標準偏差、総和などの値でＯＣＴＡ画像が生成されても良い。
【００３８】
なお、本実施形態においては、生成範囲上端をＩＬＭ／ＮＦＬ境界線、生成範囲下端をＧＣＬ／ＩＰＬから深度方向に５０μｍ下端の境界線とし、平均値投影法でＯＣＴＡ画像を生成するものとする。また、モーションコントラストデータ生成部３１２が、生成範囲上端と生成範囲下端の間の範囲の断層データを用いてモーションコントラストデータを生成する構成としてもよい。この場合、生成範囲上端と生成範囲下端の間のモーションコントラストデータが得られるので、画像生成部３３２は、生成範囲上端と生成範囲下端の範囲を考慮する必要がなくなる。すなわち、画像生成部３３２は、モーションコントラストデータ生成部３１２によって生成されたモーションコントラストデータの全体を用いて、平均値投影などを実行することにより、指定された深さ範囲の断層データに基づくＯＣＴＡ画像を生成することができる。
【００３９】
次に、ステップＳ３５３において、第一の位置合わせ部３３４は、Ｎ個の三次元ボリュームに基づいて得られたＮ枚のＯＣＴＡ画像において、画像の横方向（ｘ軸）と縦方向（ｙ軸）、ｘｙ面内の回転位置合わせをそれぞれ行う。この位置合わせ処理について図４（ａ）のフローチャートを用いて説明する。
【００４０】
図４（ａ）のステップＳ３５３１において、複数のモーションコントラスト画像（ＯＣＴＡ画像）に対してアーティファクトを低減する低減処理が行われる。例えば、前処理部３３１は、画像生成部３３２が生成したＯＣＴＡ画像から黒帯や白線のようなアーティファクトを検出し、検出したアーティファクトを除去する。これについて図６を用いて説明をする。図６において、ＯＣＴＡ画像の黒い領域は脱相関値が高い場所、すなわち血液の流れが検出された場所（血管に相当する）を表し、白い領域は、脱相関値が低い場所を表す。図６（ａ）のＢＢは黒帯の例で、図６（ｂ）のＷＬは白線の例を示している。黒帯は、撮影中の動きにより、網膜の位置が感度の高い位置から遠ざかることで網膜断層像の輝度値が低下し脱相関の値が低くなったり、まばたき等により画像全体が暗くなることで脱相関の値が低くなったりすることで発生する。白線は、脱相関の計算においてＭ個の断層像を位置合わせして計算をするが、位置合わせがうまくいかなかったり、位置合わせで位置を補正しきれなかったりする場合に、画像全体の脱相関値が高くなることで発生する。これらのアーティファクトは脱相関の計算において発生するため、主走査方向の１ライン単位で発生する。そのため、前処理部３３１は、１ライン単位でアーティファクトを検出する。
【００４１】
例えば、黒帯検出は、１ラインでの脱相関の平均値が閾値ＴＨＡＶＧ＿Ｂ以下の場合、黒帯とする。白線検出は、１ラインでの脱相関値の平均値が閾値ＴＨＡＶＧ＿Ｗ以上で、かつ、標準偏差（あるいは分散値）がＴＨＳＤ＿Ｗ以下である場合、白線とする。大血管などで脱相関値が高く出る場合があるため、平均値だけで白線検出の判定を行うとこれらのような脱相関値の高い血管が含まれる領域を白線と誤検出してしまう事がある。そのため、本実施形態では、標準偏差や分散のような値のばらつきを評価する指標と組み合わせて白線か否かを判断する。脱相関値の高い血管が含まれる１ラインでは、平均値が高く、標準偏差も高くなる。一方、白線では、平均値は高いが値のばらつきは小さいため、標準偏差は低くなる。したがって、脱相関の平均値とばらつきに基づいて白線検出を行うことで、誤検出を低減することができる。
【００４２】
前処理部３３１は、上記で求めたアーティファクト領域を、ＯＣＴＡ画像に対応するＭａｓｋ画像に記憶しておく。図６のＭａｓｋ画像において、白い領域は１、黒い領域は０の値を設定した例を示す。なお、ＯＣＴＡ画像では、健常眼であるか患眼であるかに応じて、また、患眼の病気の種類に応じて、脱相関値の値が変動する。そのため、上述した黒帯検出、白線検出に用いられる閾値は、画像毎に設定されることが望ましい。例えば、Ｐ−ｔｉｌｅや判別分析のような動的閾値法を用いて、ＯＣＴＡ画像の明るさに応じて閾値を設定することが望ましい。なお、動的閾値法を用いる場合、上限閾値と下限閾値を事前に設定しておき、その値を上回るか下回る場合には、それら上限閾値あるいは下限閾値が閾値として設定される。
【００４３】
ステップＳ３５３２において、第一の位置合わせ部３３４は、各ＯＣＴＡ画像をそれぞれ位置合わせした場合の位置合わせパラメータを保存するための二次元行列を初期化する。各行列の要素には、位置合わせ時の変形パラメータや画像類似度などの画像高画質化に必要な情報をまとめて保存する。
【００４４】
ステップＳ３５３３において、第一の位置合わせ部３３４は、位置合わせ対象のＯＣＴＡ画像を選択する。本実施形態においては、Ｎ枚の全てのＯＣＴＡ画像を順次に位置合わせの基準となる画像（以下、対象画像）に設定し、対象画像に設定されたＯＣＴＡ画像と残りのＯＣＴＡ画像と位置合わせが行われる（位置合わせはステップＳ３５３４で実行される）。例えば、ステップＳ３５３３においてＤａｔａ０のＯＣＴＡ画像が対象画像に選択された場合、Ｄａｔａ１〜Ｄａｔａ（Ｎ−１）のそれぞれのＯＣＴＡ画像と位置合わせが行われる。次に、Ｄａｔａ１のＯＣＴＡ画像が対象画像に選択されると、Ｄａｔａ２〜Ｄａｔａ（Ｎ−１）のそれぞれのＯＣＴＡ画像と位置合わせが行われる。次に、Ｄａｔａ２のＯＣＴＡ画像が対象画像に選択されると、Ｄａｔａ３〜Ｄａｔａ（Ｎ−１）のそれぞれのＯＣＴＡ画像と位置合わせが行われる。この例を図７（ａ）に示す。図７（ａ）では簡単のため、Ｄａｔａ０〜Ｄａｔａ２を示しているが、三次元ボリュームをＮ回撮影している場合には、Ｎ個のＯＣＴＡ画像間で位置合わせが行われる。
【００４５】
なお、対象画像となるＯＣＴＡ画像のＤａｔａ番号を１つずつ繰り上げた場合に、位置合わせの対象となるＯＣＴＡ画像のスタートのＤａｔａ番号も１つずつ大きくする。例えば、Ｄａｔａ２のＯＣＴＡ画像を基準とする場合に、Ｄａｔａ０とＤａｔａ１、Ｄａｔａ０とＤａｔａ２、Ｄａｔａ１とＤａｔａ２のＯＣＴＡ画像の位置合わせはすでに終えている。それまでの処理（Ｄａｔａ０とＤａｔａ１のＯＣＴＡ画像を基準とした位置合わせ処理）により、それらのＯＣＴＡ画像の組み合わせについての位置合わせが行われるからである。そのため、Ｄａｔａ２のＯＣＴＡ画像を基準とする場合には、Ｄａｔａ３から位置合わせをすればよい。これにより、全部のＯＣＴＡ画像同士の位置合わせとはいえ、半分の組み合わせを計算すればよいことになる。
【００４６】
ステップＳ３５３４において、第一の位置合わせ部３３４は、ステップＳ３５３３において対象画像として選択したＯＣＴＡ画像と他のＯＣＴＡ画像との間で、画像の横方向（ｘ軸）と縦方向（ｙ軸）、ｘｙ面内の回転位置合わせを行う。ＯＣＴＡ画像間の位置合わせでは、ｘｙ面内においてサブピクセル位置合わせを行うために、ＯＣＴＡ画像のサイズを拡大して位置合わせを行う。サブピクセル位置合わせとすることで、ピクセル位置合わせよりも位置合わせの精度が向上することが期待されるからである。例えば、ＯＣＴＡ画像の撮影サイズを３００×３００とした場合、６００×６００に拡大をする。拡大する際にはＢｉｃｕｂｉｃやＬａｎｃｚｏｓ（ｎ）法のような補間方法を用いる。そして、画像同士の位置合わせ処理としては、例えば、２つのＯＣＴＡ画像の類似度を表す評価関数を事前に定義しておき、ＯＣＴＡ画像位置をずらしたり、回転させたりしながら評価値を計算し、評価値が最もよくなる場所を位置合わせ結果とする。評価関数としては、画素値で評価する方法が挙げられる（例えば、相関係数を用いて評価を行う方法が挙げられる）。類似度Ｓを表す評価関数として相関係数を用いた場合の式を［数２］に示す。
【００４７】
【数２】
2019195586.tif 000004
［数２］において、Ｄａｔａ０のＯＣＴＡ画像の領域をｆ（ｘ，ｙ）、Ｄａｔａ１のＯＣＴＡ画像の領域をｇ（ｘ，ｙ）とする。ｆａｖｅ、ｇａｖｅは、それぞれ領域ｆ（ｘ，ｙ）と領域ｇ（ｘ，ｙ）の平均を表す。なお、ここで領域とは位置合わせに用いるための画像領域であり、通常ＯＣＴＡ画像のサイズ以下の領域が設定され、ＲＯＩのサイズが設定される。
【００４８】
また、評価関数としては、［数２］に限らずＳＳＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）や、ＳＡＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）でもよく、画像の類似度あるいは相違度を評価出来ればよい。あるいは、ＰＯＣ（Ｐｈａｓｅ  Ｏｎｌｙ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）のような方法で、位置合わせを行っても良い。この処理により、ＸＹ面内の大局的な位置合わせが行われる。
【００４９】
なお、ここではＯＣＴＡ画像のサイズを拡大して位置合わせを行う例について示したが、これに限らない。また、入力のＯＣＴＡ画像サイズが９００×９００のような高密度スキャンの場合には、必ずしも拡大をする必要はない。また、位置合わせを高速で行うため、ピラミッド構造データを生成して位置合わせをしてもよい。
【００５０】
次に、ステップＳ３５３５において、第一の位置合わせ部３３４は、対象画像として選択されているＯＣＴＡ画像の画像評価値を計算する。画像評価値は、ステップＳ３５３４で二次元位置合わせ済みとなっているＯＣＴＡ画像において、位置合わせにより発生する無効領域を含まない画像の共通領域を用いて計算される。例えば、画像評価値Ｑは［数３］で求めることが出来る。
【数３】
2019195586.tif 000005
【００５１】
［数３］において、Ｄａｔａ０のＯＣＴＡ画像の領域をｆ（ｘ，ｙ）、Ｄａｔａ１のＯＣＴＡ画像の領域をｇ（ｘ，ｙ）とする。最初の項は相関係数を表し、［数２］で示した式と同様である。そのため、式の中のσｆ、σｇはそれぞれ、［数２］で示したものと対応する。２番目の項は明るさを評価する項であり、ｆａｖｅ、ｇａｖｅは、それぞれ領域ｆ（ｘ，ｙ）と領域ｇ（ｘ，ｙ）の平均を表す。３番目の項はコントラストを評価する項である。それぞれの項は、最小値が０で、最大値は１となる。例えば、Ｄａｔａ０とＤａｔａ１が同じ画像である場合には評価値は１となる。そのため、Ｎ個のＯＣＴＡ画像の中で平均的な画像を基準とした場合に評価値は高くなり、他のＯＣＴＡ画像と異なるようなＯＣＴＡ画像を基準とした場合には評価値は低くなる。ここで、他のＯＣＴＡ画像と異なるということは、撮影位置が異なる、画像がひずんでいる、全体的に暗いあるいは明るすぎる、白線や黒帯などのアーティファクトが含まれているような場合である。１つの対象画像について他のＮ−１個のＯＣＴＡ画像との間で［数３］によるＱが計算されるので、これらＱの合計が評価値として用いられる。なお、画像評価値は必ずしも［数３］を用いる必要はなく、それぞれの項を単独で評価しても良いし、組み合わせを変えても良い。
【００５２】
ステップＳ３５３６において、第一の位置合わせ部３３４は、ステップＳ３５３２で初期化した位置合わせや画像類似度などの画像高画質化に必要なパラメータを保存するための２次元行列に対して値を保存する。例えば、対象画像をＤａｔａ０とし、これをＤａｔａ１の画像と位置合わせする場合、２次元行列の要素（０、１）に横方向の位置合わせパラメータＸ、縦方向の位置合わせパラメータＹ、ＸＹ面内の回転パラメータα、画像評価値、画像類似度を保存する。これらの情報の他に、図６で示したＭａｓｋ画像をＯＣＴＡ画像と関連付けて保存しておく。さらに、本実施形態では説明をしないが、倍率補正を行う場合には、その倍率が保存されても良い。
【００５３】
ステップＳ３５３７において、第一の位置合わせ部３３４は、全てのＯＣＴＡ画像を対象画像として残りのＯＣＴＡ画像と位置合わせを行ったか否かを判定する。全てのＯＣＴＡ画像を基準として処理をしていない場合には、処理はステップＳ３５３３に戻る。全てのＯＣＴＡ画像を基準として処理をした場合には、処理はステップＳ３５３８に進む。
【００５４】
ステップＳ３５３８において、第一の位置合わせ部３３４は、２次元行列の残りの要素を更新する。ステップＳ３５３３〜Ｓ３５３７で説明したように、Ｎ個のＯＣＴＡ画像の半分の組み合わせについてしか計算をしていない。そのため、計算をしていない要素にこれらの値をコピーする。例えば、２次元行列の要素（０、１）のパラメータは（１、０）の要素にコピーされる。すなわち、第一の位置合わせ部３３４は、要素（ｉ、ｊ）を要素（ｊ、ｉ）にコピーする。この際、位置合わせパラメータＸ、Ｙと回転パラメータαは逆になるため、負の値を掛けてコピーをする。なお、画像類似度などは逆にならないため、同じ値をそのままコピーする。これらの処理によりＯＣＴＡ画像位置合わせが行われる。
【００５５】
図３（ｂ）に戻り、ステップＳ３５４において、選択部３３５は、ステップＳ３５３で行った位置合わせの結果に基づいて、Ｎ個のＯＣＴＡ画像から基準画像を選択する。ステップＳ３５３で生成された２次元行列の各要素には高画質化画像の生成に必要な情報が保存されており、選択部３３５は、その情報を用いることで基準画像の選択を行う。選択部３３５は、基準画像の選択において、例えば、画像評価値、位置合わせパラメータ評価値、アーティファクト領域評価値を用いる。画像評価値には、ステップＳ３５３５で求めた値（例えば、［数３］により求められた値Ｑ）が用いられる。位置合わせパラメータ評価値は、ステップＳ３５３４で求めた位置合わせ結果のＸとＹを用いて、例えば、［数４］により取得される。［数４］では、移動量が大きいほど大きな値となる。
【数４】
2019195586.tif 000006
【００５６】
アーティファクト領域評価値は、ステップＳ３５３１で求めたＭａｓｋ画像を用いて、例えば、［数５］により計算される。［数５］では、Ｔ（ｘ，ｙ）はＭａｓｋ画像でのアーティファクトではない領域のピクセルを表し、Ａ（ｘ，ｙ）はＭａｓｋ画像の全ピクセルを表す。そのため、アーティファクトが存在しない場合、アーティファクト領域評価値ＮＡは最大値（ＮＡ＝１）となる。
【数５】
2019195586.tif 000007
【００５７】
画像評価値Ｑとアーティファクト領域評価値ＮＡは数値が大きい方が良く、位置合わせパラメータ評価値ＳＶは数値が小さい方が良い。また、画像評価値と位置合わせパラメータ評価値は、ある画像を基準とした時に、その他の画像との関係で求める値であるため、Ｎ−１個の合計値となる。これらの評価値は評価尺度が異なるため、選択部３３５は、それぞれの値でソートを行い、ソートしたインデックスの合計値により基準画像を選択する。例えば、選択部３３５は、画像評価値とアーティファクト領域評価値は数値が大きいほどソート後のインデックスが小さくなるようにソートを行い、位置合わせパラメータ評価値は数値が小さいほどソート後のインデックスが小さくなるようにソートを行う。そして、選択部３３５は、これらのソート後のインデックス値が最も小さくなるＯＣＴＡ画像を基準画像として選択する。
【００５８】
なお、基準画像を選択する方法について、ソート値を合計することで基準画像を選択する例について述べたがこれに限らない。それぞれの評価値のソート後のインデックスに重みをつけて評価値を計算するようにしても良い。あるいは、ソート値ではなく、それぞれの評価値が１になるように正規化をして計算するようにしても良い。例えば、画像評価値は１に正規化しているが、本実施形態においてはＮ−１個の合計値であるため、平均値を用いるようにすればよい。
【００５９】
また、位置合わせパラメータ評価値は、［数６］のように定義すれば１に正規化でき、この場合、評価値が１に近いほうが良い評価値となる。
【数６】
2019195586.tif 000008
【００６０】
［数６］において、ＳＶｎは［数４］で求めた値のＮ−１個の合計値で、添え字のｎはＤａｔａ番号に対応する。そのため、Ｄａｔａ０の場合は、ＳＶ０である。ＳＶｍａｘは、Ｄａｔａ０〜Ｄａｔａ（Ｎ−１）の間で最大の位置合わせパラメータ評価値である。αは重みであり、ＳＶｎとＳＶｍａｘが同じ数値の時に、ＮＳＶｎの値をいくつに設定するかを調整するパラメータである。なお、最大値ＳＶｍａｘは上述したように実際のデータから決めても良いし、閾値として事前に定義しておいても良い。アーティファクト領域評価値は０〜１に正規化してあるので、そのまま用いればよい。このように、全ての評価値を１に正規化した場合には、評価値の合計値が最も大きくなるものを基準画像として選択する。
【００６１】
ここで説明したように、基準画像は、Ｎ個の画像の中で平均的な画像であり、他の画像を位置合わせする際に移動量が少なく、アーティファクトが少ないという条件を最も満たす画像が選択される。この例により選択される基準画像の例を図７（ｂ）に示す。この例では、基準画像にＤａｔａ１が選択されている。そして、Ｄａｔａ０とＤａｔａ２は、第一の位置合わせ部３３４で求めた位置合わせパラメータに基づき、それぞれ移動している。
【００６２】
次に、ステップＳ３５５において、第二の位置合わせ部３３６は、ステップＳ３５４において基準画像として選択されたＯＣＴＡ画像を用いて網膜の横方向（ｘ軸）の位置合わせを行う。これについて図８を用いて説明をする。図８（ａ）は、基準画像がＤａｔａ１で、位置合わせ対象がＤａｔａ２の場合に、Ｄａｔａ２の横方向位置合わせを行う例を示している。また、Ｍａｓｋは、Ｄａｔａ２に含まれるアーティファクト（図では横方向の黒いライン）と、Ｄａｔａ１との位置合わせの結果Ｄａｔａ２が移動することにより生じる無効領域（図では縦方向の黒いライン）に０を設定してある。第二の位置合わせ部３３６は、基準画像と位置合わせ対象画像について、それぞれのラインで横方向に位置合わせを行い、ライン単位での類似度を計算する。類似度の計算には、例えば［数２］が用いられ得る。そして、第二の位置合わせ部３３６は、類似度が最大となる位置にラインを移動させる。また、ライン単位で基準画像に対しての類似度を計算し、類似度に応じてＭａｓｋに重みを設定する。
【００６３】
第二の位置合わせ部３３６による位置合わせ結果の他の例を図８（ｂ）に示す。図８（ｂ）では、画像上端と画像中心付近では、基準画像と似ていないと判断し、重ね合わせに使用しないラインとしてＭａｓｋ画像に横方向の黒ライン８０１、８０２を設定した例を示している。また、画像中心付近と画像下端では、ライン単位の位置合わせの結果として、中心付近では右側にずらし、画像下端では左側にずらした例を示している。画像をずらす事で無効領域が生じるため、第二の位置合わせ部３３６は、Ｍａｓｋにおいて生じた無効領域８０３、８０４に０を設定する。この処理により、ＸＹ面内の局所的な位置合わせが行われる。
【００６４】
なお、第一の位置合わせで求めた回転パラメータαに関して、第二の位置合わせを行う前にそれぞれの画像に対して適用しても良いし、第二の位置合わせを行った後に適用するようにしても良い。また、上記では、第二の位置合わせ部３３６は、ｘ方向についての位置合わせを説明したが、ｙ方向についても位置合わせを行えるようにしてよい。例えば、Ｄａｔａ１の画像のあるラインとＤａｔａ２の画像の各ラインとの間で［数２］による類似度Ｓを計算し、最も類似度Ｓが大きいラインが対応するように、一方の画像をｙ方向にずらすことが考えられる。
【００６５】
ステップＳ３５６において、算出部３４０は、複数の（Ｎ個の）ＯＣＴＡ画像から統計値（平均値、標準偏差、変動係数、最大値、最小値など）を算出する。ここでは、平均値、標準偏差、変動係数について説明をする。算出部３４０は、最初に平均値を求める。算出部３４０は、複数のＯＣＴＡ画像と複数のＭａｓｋ画像について、対応するＯＣＴＡ画像とＭａｓｋ画像の対応するピクセル値を掛け算した値の合計値ＳＵＭ＿Ａと、複数のＭａｓｋ画像の対応するピクセル値の合計値ＳＵＭ＿Ｂをそれぞれ保持しておく。Ｍａｓｋ画像にはアーティファクトとして除去した無効領域や、位置合わせによりデータが存在しない無効領域が０として保存されているため、Ｍａｓｋ画像の合計値ＳＵＭ＿Ｂにはピクセル位置毎に異なる値が保持される。通常、位置合わせにおいてＸＹ毎、数１０ピクセルの移動が想定されるため、重ね合わせに用いたデータ数がＮ個である場合、画像中心付近のＳＵＭ＿Ｂのピクセル値はＮであり、画像端部のＳＵＭ＿Ｂのピクセル値はＮよりも小さい値になる。そして、ＳＵＭ＿ＡをＳＵＭ＿Ｂで割ることにより各ピクセルの平均値が求まる。これにより、加算平均画像が生成される。眼底のＯＣＴＡ画像を用いる本実施形態の場合、このようにして生成された加算平均画像は、例えば、眼底の血管の形態を示す画像となる。
【００６６】
次に、標準偏差と変動係数について説明する。本実施形態では、複数のモーションコントラスト画像の対応する複数の画素における輝度（モーションコントラスト値）のばらつきを示す値（例えば、標準偏差、分散など）に基づいて出力画像としての変動画像が生成される。なお、本実施形態では、ばらつきを示す値は、対応する複数の画素における輝度の代表値（例えば、上述の平均値、あるいは、中央値など）により正規化して用いられる。以下では、輝度のばらつきを標準偏差により求め、正規化のための代表値として平均値を用いた例を説明する。なお、変動係数を画像化したデータを変動画像として用いることもできるが、本実施形態では、ステップＳ３０６で説明するように、変動画像生成部３４１により血管部分が抽出された変動画像が生成される。
【００６７】
標準偏差と変動係数を計算する際にもＭａｓｋ画像を用いて、無効領域となるピクセルは計算から除外する。なお、Ｍａｓｋ画像を用いて無効領域を計算から除外するが、計算に用いるピクセルの数が閾値以下（例えば、１以下）のピクセルでは、標準偏差や変動係数の計算は行えない。そのため、最終的な画像として表示する際に無効領域であることが分かるように、例えば０としておくことで、無効であることが分かるようにする。標準偏差は、平均値と各ピクセルの値から求めることが出来る。複数のＯＣＴＡ画像から求める標準偏差の式を［数７］に示す。
【数７】
2019195586.tif 000009
【００６８】
［数７］において、ＳＤは標準偏差、ｎは各ピクセルにおいて計算に用いたピクセルの数、ｘａｖｅは各ピクセルの平均値、ｘｉは各ピクセル値を表す。次に、変動係数の式を［数８］に示す。
【数８】
2019195586.tif 000010
【００６９】
［数８］において、ＣＶは変動係数を表す。すなわち、標準偏差を平均値で割った値となる。標準偏差では、平均値の大きいピクセルほど値が大きくなる傾向があるが、変動係数では、各ピクセルで平均値の大きさにばらつきがあるような場合であっても、ばらつきの度合いを比較することが可能となる。
【００７０】
このように、ＯＣＴＡ画像間の変動係数を計算することで、画像同士のばらつきを評価することが出来る。循環障害などで流れが悪い血管に関しては、撮影の度にＯＣＴＡ画像に血管として現れる場合と現れない場合が生じる。すなわち、変動係数（あるいは標準偏差）のような画像間のばらつきを評価する指標を用いることで、循環の良し悪しを把握することが出来る。流れが悪い部分の血管に関するＯＣＴＡ画像の例について図９に示す。図９（ａ）は、異なる時刻に撮影された複数のＯＣＴＡ画像１〜３であり、位置合わせ済みである画像の例を示す。そして、流れが悪い血管の例としてＯＣＴＡ画像１〜３の血管９０１〜９０３を示す。血液が流れている時には、ＯＣＴＡ画像に血管９０１のように写るが、血液の流れが悪くなる時には、モーションコントラストの値が小さくなるため、血管９０２、９０３のように、ほとんど現れないか、写りが悪くなる。これらのＯＣＴＡ画像１〜３を用いて変動係数を計算し、画像化する例を図９（ｂ）に示す。図９（ｂ）では、異なる時刻において変化のある血管９０１〜９０３に対応する箇所として部分９１０の値が高くなるため、この箇所に変化が現れる。
【００７１】
なお、算出部３４０は、上述の様な統計値を計算する前に、各ＯＣＴＡ画像のヒストグラムを同じ基準に変換してから計算をするようにしても良い。ＯＣＴＡ画像のヒストグラムは、基準となる画像の標準偏差と平均値を定義しておき、ＯＣＴＡ画像毎に、定義した標準偏差と平均値になるように変換を行うことで、一定した平均値と標準偏差をもつ画像となる。
【００７２】
次に、ステップＳ３５７において、画像生成部３３２は、算出部３４０が算出した平均値（加算平均画像）を高画質なＯＣＴＡ画像として生成する。以上が図３（ａ）のステップＳ３０５における処理である。
【００７３】
次に、ステップＳ３０６において、変動画像生成部３４１は、ステップＳ３５６で算出部３４０が算出した統計値に基づいて変動画像を生成する。本実施形態では、変動画像生成部３４１は、複数のモーションコントラスト画像の加算平均画像（高画質なＯＣＴＡ画像）に対して先鋭化処理または強調処理を施し、二値化処理を行うことにより血管の形態を示す画像を生成する。そして、変動画像生成部３４１は、血管の形態を示す画像に含まれる血管を示す領域に、複数のモーションコントラスト画像におけるモーションコントラスト値のばらつきを示す情報（ＣＶ）を対応付けることにより、変動画像を生成する。この変動画像の生成処理に関して、図４（ｂ）のフローチャートを用いて説明する。
【００７４】
ステップＳ３６１では、変動画像生成部３４１は、ステップＳ３０５で生成した高画質画像（加算平均画像）に対して、先鋭化処理または強調処理（以下、これらを強調処理と総称する）を行う。強調処理としては、例えば、ＵｎｓｈａｒｐマスクやＨｅｓｓｉａｎフィルタなどを用いることができる。これにより、ＯＣＴＡ画像内の血管に相当する箇所の強調処理が行われる。なお、１つの強調処理が用いられてもよいし、複数の強調処理を行って得られたそれぞれの強調画像のＡＮＤ処理を行っても良い。例えば、ＵｎｓｈａｒｐマスクとＨｅｓｓｉａｎフィルタのいずれか１つの強調処理を用いて強調画像が取得されてもよいし、これら２つの強調処理を行って得られたそれぞれの強調画像のＡＮＤ処理を行って強調画像が取得されてもよい。
【００７５】
ステップＳ３６２において、変動画像生成部３４１は、強調処理されたＯＣＴＡ画像に対して二値化処理を行い、血管のマスク画像を生成する。二値化処理では、固定閾値が用いられてもよいし、動的な閾値が用いられても良い。動的な閾値を求める方法としては、判別分析法、Ｐ−ｔｉｌｅ法、Ｍｅｄｉａｎ、Ｍｅａｎ等で求めることが出来る。また、画像全体で一つの閾値を設定しても良いし、画像サイズよりも小さいサイズのＲＯＩを設定して、ＲＯＩごとに局所的な閾値を設定しても良い。
【００７６】
なお、二値化処理により求めたマスク画像に対して、Ｄｅｓｐｅｃｋｌｅ処理や、Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ演算などを適用して、微小なノイズを除去してもよい。ＯＣＴＡ画像の高画質化処理を行うにあたり位置合わせをしているが、わずかに位置ずれが起こる場合がある。その際には、血管の淵（血管壁）に相当する箇所に変動値が出てしまうことがあるため、Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ演算の収縮処理などで血管マスクの血管に相当する箇所が数ピクセル程度細くなるようにマスクを作成しても良い。
【００７７】
ステップＳ３６３において、変動画像生成部３４１は、算出部３４０で求めた変動係数ＣＶを画像化したデータと、ステップＳ３６２で求めたマスク画像との論理積をとる（ＡＮＤ処理）ことにより、血管に相当する箇所の変動係数を画像化したデータを生成する。以上のように、血管のマスク画像を用いることで、変動係数ＣＶを画像化したデータから血管に相当する箇所の変動係数画像（変動画像、変動データとも言う）を生成することが出来る。その後、処理は図３（ａ）のフローチャートに戻る。
【００７８】
図３（ａ）に戻り、ステップＳ３０７において、表示制御部３０５は、ステップＳ３０５で生成された高画質な二次元モーションコントラストデータ（加算平均画像）と、ステップＳ３０６で生成された変動画像を出力画像として表示部６００に表示する。なお、出力画像の出力の形態は、表示部６００への表示に限られるものではない。例えば、外部記憶部５００への格納を行う出力部が設けられてもよい。
【００７９】
ここで、表示制御部３０５が表示部６００に表示する画面の例を図１０に示す。１１００は画面全体、１１０１は患者タブ、１１０２は撮影タブ、１１０３はレポートタブ、１１０４は設定タブを表す。レポートタブ１１０３における斜線は、レポート画面のアクティブ状態を表している。本実施形態においては、レポート画面を表示する例について説明をする。１１０５は患者情報表示部、１１０６は検査ソートタブ、１１０７は検査リスト、１１０８の黒枠は検査リストの選択を表し、選択されている検査データが画面に表示される。
【００８０】
図１０の検査リスト１１０７には、ＳＬＯと断層画像のサムネイルが表示されるがこれに限られるものではない。ＯＣＴＡ撮影の場合には、図示はしないがＯＣＴＡのサムネイルが表示されても良い。サムネイル表示の例としては、ＳＬＯとＯＣＴＡのサムネイル、ＯＣＴＡのサムネイルだけ、断層画像とＯＣＴＡのサムネイルとしても良い。本実施形態においては、撮影で取得した検査データと高画質化処理により生成した検査データとを検査リスト１１０７に一覧で表示している。高画質化処理により生成した検査データにおいては、サムネイルに表示する画像も高画質化処理済みのデータから生成したものを表示するようにしても良い。
【００８１】
１１３０、１１３１はビューモードのタブを表す。タブ１１３０の選択により、三次元のモーションコントラストデータから生成した二次元のＯＣＴＡ画像が表示される。また、タブ１１３１の選択により、三次元の断層像や三次元のモーションコントラストデータが表示される。図１０では、タブ１１３０が選択されている。
【００８２】
１１２９はモーションコントラストの高画質生成の実行を指示するボタンである。本実施形態においては、ボタン１１２９を押下することで、ステップＳ３０５に示した高画質データ生成処理が実行される。高画質化に用いるデータ候補を表示するためにはこのボタン１１２９を押下する。なお、選択データと同じ撮影条件で繰り返し撮影したデータを自動的に選択する場合には、データ候補を表示せずに高画質データ生成を実行するようにしてもよい。生成した高画質データを検査リスト１１０７に表示することで、ユーザは高画質データをレポート表示として選択することが可能となる。なお、本実施形態においては、既に高画質化処理は完了しており、図１０では、その高画質化処理済みのデータを選択して表示している。そのため、以降の説明では、高画質化処理（加算平均）済みのデータに関して説明を行う。
【００８３】
１１０９はＳＬＯ画像、１１１０は第一のＯＣＴＡ画像、１１１１は第一の断層画像、１１１２は三次元の断層画像から生成した正面画像（Ｅｎｆａｃｅ画像）、１１１３は第二のＯＣＴＡ画像、１１１４は第二の断層画像を表す。１１２０はＥｎｆａｃｅ画像１１１２の画像の種類を切り替えるタブを表す。Ｅｎｆａｃｅ画像１１１２は第一のＯＣＴＡ画像１１１０と同じ深さ範囲から作成したＥｎｆａｃｅを示しているが、タブ１１２０により、第二のＯＣＴＡ画像１１１３と同じ深さ範囲から作成したＥｎｆａｃｅに切り替えることも可能である。１１１５はＳＬＯ画像１１０９に重畳している画像、１１１６は画像１１１５の種類を切り替えるタブを表す。１１１７は第一のＯＣＴＡ画像１１１０として表示するＯＣＴＡ画像の種類を切り替えるタブ、１１２１は第二のＯＣＴＡ画像として表示するＯＣＴＡ画像の種類を切り替えるタブを表す。ＯＣＴＡ画像の種類としては、浅層、深層、脈絡膜等や任意の範囲で作成したＯＣＴＡ画像がある。なお、第一のＯＣＴＡ画像１１１０の作成範囲の上端は、境界線の種類とそのオフセット値を示す表示１１１８と、断層画像に重畳表示された上端の境界線１１２５により示されている。また、第一のＯＣＴＡ画像１１１０の作成範囲の下端は、下端の境界線の種類とそのオフセット値を示す表示１１１９と、第一の断層画像に重畳表示された境界線１１２６により示されている。第二のＯＣＴＡ画像の作成範囲についても同様に、表示１１２３と境界線１１２７により上端が、表示１１２４と境界線１１２８により下端が示されている。
【００８４】
矢印１１４５は第一の断層画像のＸＹ面内における位置を示し、矢印１１４６は第二の断層画像のＸＹ面内における位置を示している。矢印１１４５、１１４６をマウスドラッグなどにより操作することで第一の断層画像１１１１、第二の断層画像１１１４のＸＹ面内における位置を切り替えることが出来る。
【００８５】
本実施形態では、複数のＯＣＴＡ画像を用いて高画質化処理を行うと同時に、複数のＯＣＴＡ画像による変動画像生成を行っている。そのため、高画質化処理を実行済みのデータを選択して画面に表示する際には、変動画像を表示することも可能である。この例に関して、図１１を用いて説明を行う。図１１では、第一のＯＣＴＡ画像１１１０の代わりに変動画像１１５０を表示している例である。なお、図１１において、変動画像１１５０はほぼ黒塗りされた画像で示されているが、実際には、本明細書で説明される変動画像が表示される。表示に用いられる変動画像１１５０は、［数８］により算出された変動係数ＣＶを画像化したデータでもよいし、図４（ｂ）の処理により血管に相当する箇所の変動係数を画像化したデータでもよい。加算平均画像に含まれる血管を示す領域（マスク画像により示される血管の領域）に、モーションコントラスト値のばらつきを示す情報に対応した色を付与することにより変動画像１１５０が生成されている。すなわち、変動画像１１５０は、カラー画像である。そのため、変動画像１１５０のカラースケールを示すバー１１５１を表示する。カラースケールは、変動係数の値が小さい方は寒色系（例えば青）、変動係数の値が大きい方は暖色系（例えば赤）で表現をする。変動画像１１５０を表示する際には、ＯＣＴＡ画像１１１０と切り替えて表示でもよいし、ＯＣＴＡ画像１１１０に重畳表示しても良い。重畳表示の場合は、変動画像１１５０に透明度αを設定して表示することが望ましい。変動画像１１５０の表示のＯｎ／Ｏｆｆは非図示の右クリックメニューで選択できるようにしても良いし、非図示のチェックボックスのＯｎ／Ｏｆｆで表示を切り替えても良い。なお、メニュー選択やチェックボックスにおいて、変動画像を生成していないデータを選択表示している場合には、選択項目を非表示とするか半透明として選択不可とすることが望ましい。
【００８６】
図１１では、変動画像をＯＣＴＡ画像と切り替えて表示するか、ＯＣＴＡ画像に重畳表示する例を示したが、これに限らない。変動画像１１５０のその他の表示例を図１２に示す。図１２（ａ）は、図１０における第一のＯＣＴＡ画像１１１０を表示する箇所のみを示した例である。図１２（ａ）においては、第一のＯＣＴＡ画像１２１０に対して、所定の閾値以上の変動部分をカラー表示する例を示している。図１２（ａ）では、血管１２０１のみ（ステップＳ３６２で生成された血管のマスク画像により示される血管領域のみ）をカラーで表示する例を示している。この場合、加算平均画像（ＯＣＴＡ画像）に含まれる血管を示す領域以外の領域に対してモーションコントラスト値のばらつきを示す情報は対応付けられないことになる。すなわち、図１１の変動画像１１５０では画像全体で変動係数を表示していたが、図１２（ａ）では、画像の一部に対して変動係数をカラーで表示している。
【００８７】
図１２（ｂ）では、図１０における第一のＯＣＴＡ画像１１１０と第一の断層画像１１１１を表示する箇所のみを示した例である。図１２（ｂ）では、断層画像１１１１に変動係数１２４０を重畳表示する場合の例である。断層画像１１１１には、変動画像１１５０に対応する色で重畳表示する。断層画像１１１１に重畳表示する場合には、変動係数の値が所定の閾値以上の箇所を重畳表示する。なお、本実施形態ではＸＹ平面の二次元画像で変動係数を計算しているため、断層画像に表示する場合には、Ｚの値が分からない。そのため、この場合には、ＯＣＴＡ画像の作成範囲である上下（境界線１１２５、１１２６）の間は同じ色で表現をする。あるいは、モーションコントラスト値を求める際に断層画像を用いているため、所定の閾値以上のモーションコントラスト値であり、所定の閾値以上の変動係数値の両方を満たす箇所にのみ表示をするようにしても良い。
【００８８】
本実施形態では、生成範囲上端をＩＬＭ／ＮＦＬ境界線とし、生成範囲下端をＧＣＬ／ＩＰＬから深度方向に５０μｍ下端の境界線の範囲で生成したＯＣＴＡ画像を用いて高画質化処理を行う例について説明を行った。そのため、変動画像１１５０も同じ範囲における画像を示している。しかし、生成する変動画像はこの範囲に限らない。位置合わせに用いるＯＣＴＡ画像の深度範囲を変更して、それに合わせた変動画像を生成しても良い。あるいは、血管特徴を表現しやすい深度範囲で作成したＯＣＴＡ画像で位置合わせを行い、位置合わせパラメータのみ、異なる深度範囲で生成したＯＣＴＡ画像に適用することで、異なる深度範囲の変動画像を生成することも可能である。すなわち、図１１では、変動画像１１５０は第一のＯＣＴＡ画像に表示しているが、第一のＯＣＴＡ画像を生成する際に求めた位置合わせパラメータを第二のＯＣＴＡ画像１１１３に適用することが可能である。そのため、異なる深度範囲におけるＯＣＴＡ画像１１１３においても高画質化と変動画像生成の両方を行う事が出来る。
【００８９】
図３（ａ）に戻り、ステップＳ３０８において、不図示の指示取得部は、画像処理システム１００による断層画像の撮影あるいは解析を終了するか否かの指示を外部から取得する。この指示は、例えば入力部７００を用いて、操作者によって入力される。処理を終了する指示を取得した場合には、画像処理システム１００はその処理を終了する。一方、処理を終了せずに、撮影あるいは解析を続ける場合には、ステップＳ３０２に処理を戻して続行する。以上によって、画像処理システム１００の処理が行われる。
【００９０】
以上で述べた構成によれば、本実施形態では、ＯＣＴＡ画像間の変動係数を計算することで、画像同士のばらつきを評価することが出来る。循環障害などで流れが悪い血管に関して、複数の画像間のばらつきを評価する指標を画像として表示することで、循環の状態を把握することが可能となる。
【００９１】
＜第２実施形態＞
第１実施形態においては、循環の状態を把握するための画像を提示する例を示した。第２実施形態では、循環の状態を解析する例について説明をする。以下では、主として第１実施形態と異なる部分を説明する。
【００９２】
第２実施形態における解析に関して図１３を用いて説明する。図１３の（ａ）〜（ｄ）は、図１０における第一のＯＣＴＡ画像１１１０を表示する箇所のみを示し、変動係数を解析するためのグリッドの異なる形状例を示している。図１３（ａ）は、黄斑を中心として、上下左右を４分割するグリッド１３０１の例である。例えば、内側の円のサイズは１ｍｍ、外側の円のサイズは３ｍｍの範囲とする。図１３（ｂ）は、黄斑を中心として、上下２分割するグリッド１３０２の例である。円のサイズは、図１３（ａ）と同様である。なお、より広い範囲を撮影した場合には、グリッドサイズは、１ｍｍ、３ｍｍ、６ｍｍとしてもよい。
【００９３】
図１３（ｃ）は、画像を９分割するグリッド１３０３の例である。なお、グリッドの分割数は９分割に限られるものではなく、例えば１６分割でもよい。あるいは、１つのグリッドサイズを１ｍｍとして、撮影画像の画角に合わせて、分割数を変更するようにしても良い。その場合、例えば、撮影画角が３×３ｍｍの場合には９分割となる。図１３（ｄ）は、ＦＡＺ（Ｆｏｖｅａｌ  Ａｖａｓｃｕｌａｒ  Ｚｏｎｅ）を検出し、その形に合わせて、ＦＡＺ＋数ｍｍの範囲にグリッド１３０４を適用する例である。ＦＡＺ周囲のグリッドは、全体で一つの数値としても良いし、図１３（ａ）、（ｂ）に示すように上下左右４分割や上下２分割のように領域内部を分割しても良い。また、図１３（ｅ）は、グリッドを放射状に時計のように１２分割する例である。なお、図１３（ａ）〜（ｅ）には、グリッドを重畳表示するための画像として、ＯＣＴＡ画像１１１０を示しているが、これに限らない。例えば、変動画像１１５０や、図１２（ａ）で示したＯＣＴＡ画像１２１０＋カラーの血管１２０１にグリッドを重畳表示しても良い。グリッド表示のＯｎ／Ｏｆｆは、非図示の右クリックメニューで選択できるようにしても良いし、非図示のチェックボックスのＯｎ／Ｏｆｆで表示を切り替えても良い。
【００９４】
次に、図１３により示したようなグリッドの内部の変動係数の統計値（最大値、最小値、平均値、中央値、標準偏差、分散など）を計算して表示する。統計値を計算する際には、第１実施形態で示したような血管マスクを用いて、血管に相当する箇所のみを対象とすることが望ましい。変動係数の統計値の表示方法としては、グリッド内部に数値を表示するか、画像とは別の箇所にグラフや表として数値を表示するようにしても良い。
【００９５】
ここで、グリッド内部の変動係数の統計値をグラフ表示した例を図１４に示す。図１４（ａ）、（ｂ）は、図１３（ｅ）で示したグリッドを放射状に分割した場合のグラフの例である。グリッドは上から時計回りに１〜１２とし、横軸は分割したグリッドの場所、縦軸はグリッド内の統計値である。なお、図１４（ａ）、（ｂ）のグラフにおいて、０は１２と同じ値としている。図１４（ａ）、（ｂ）は、それぞれ異なる眼のデータ例であり、眼が異なれば統計値の現れ方が異なる例を示している。一方、図１４（ｃ）は、各グリッドの統計値の最小値を基準として、図１４（ａ）、（ｂ）のデータを横方向にシフトして表示した例である。図１４（ｃ）のように場所ではなく、統計値を基準としてデータを整理すると、血管に何かしらの特徴がある場所を基準として、その周辺の血管の特徴とを比較しやすくなる。そのため、異なる眼や正常データから作成したデータベース等と比較を行う場合、図１４（ｃ）のように、特徴のある場所を基準として比較を行うようにしても良い。
【００９６】
さらには、図１３で示したようなグリッド単位で数値を表示せずに、血管単位で統計値を計算して表示するようにしても良い。その場合、例えば血管マスクを細線化することで、１本ずつの血管単位に分けることが出来る。血管の端点は、細線化した血管において、ピクセルの８近傍において、連結箇所が１ピクセルの箇所が線の端点となる。直線や曲線の線の内部では、８近傍において連結箇所が２ピクセルある場所である。そのため、これらの情報を用いて、細線化した血管を血管単位に識別可能である。そのため、操作者が任意の血管にマウスカーソルなどを移動させた場合に、選択された血管の統計値を画面内の任意の場所か、ＯＣＴＡ画像上にポップアップで表示するようにしても良い。さらには、血管単位ではなく、ピクセル単位で数値を表示するようにしても良い。その場合、変動係数はピクセル単位で計算をしているため、操作者が任意のピクセルにマウスカーソルなどを移動させた場合に、選択されたピクセルの数値を画面内の任意の場所か、ＯＣＴＡ画像上にポップアップで表示するようにしても良い。
【００９７】
以上のように、第２実施形態によれば、ＯＣＴＡ画像間の変動係数を計算することで、画像同士のばらつきを評価することが出来る。循環障害などで流れが悪い血管に関して、複数の画像間のばらつきを評価する指標を数値として表示することで、循環の状態を把握することが可能となる。なお、第２実施形態では、解析対象として変動係数の統計値の計算について示すがこれに限らない。例えば、血管の面積密度や細線化（スケルトン）密度を後述するグリッド領域を用いて解析するようにしても良い。
【００９８】
＜第３実施形態＞
上述の第１、第２実施形態においては、複数の二次元のモーションコントラストデータを用いて時間的な変動を表示、並びに算出する例について説明した。第３実施形態においては、複数の三次元のモーションコントラストデータを用いて、時間的な変動を表示、並びに算出する例について説明する。以下、主として第１実施形態、第２実施形態と異なる点について説明する。
【００９９】
図１５は、本実施形態に係る画像処理装置１４００を備える画像処理システム１０００の構成を示す図である。画像処理部１４０３は、深さ位置合わせ部１４３７を有する。深さ位置合わせ部１４３７は、三次元の断層画像、並びに三次元のモーションコントラストデータにおいて、網膜の深さ方向（ｚ軸）の位置合わせを行う。
【０１００】
次に、図１６を用いて、本実施形態の画像処理装置１４００の処理手順を示す。なお、図１６において、図３と同様の処理には同一の参照番号が付してある。
【０１０１】
ステップＳ３０１〜Ｓ３０４の処理を終えると、ステップＳ１５０５において、画像処理部３０３は、取得した三次元モーションコントラストデータを用いて、高画質データを生成する。図１６（ｂ）は、第３実施形態による高画質データの生成処理を示すフローチャートである。
【０１０２】
図１６（ｂ）において、ステップＳ３５１〜Ｓ３５５は第１実施形態（図３）で説明したとおりである。ステップＳ１５５６において、深さ位置合わせ部１４３７は、深さ方向の位置合わせを行う。深さ位置合わせ部１４３７は、三次元データ内部（隣接する断層画像）での深さ方向と、三次元データ間（異なるデータの断層画像）での深さ方向の位置合わせを行う。例えば、最初にデータ内部での位置合わせを行う事で、隣接する断層画像間において、網膜の深さ方向と網膜の傾きの位置を合わせる。次に、データ内部の位置合わせが済んでいるデータを用いて異なるデータ間での網膜の深さ方向と網膜の傾きの位置合わせを行う。第一の位置合わせ部３３４、第二の位置合わせ部３３６、深さ位置合わせ部１４３７により、異なる三次元データ間のＸＹＺ位置合わせが行われる。
【０１０３】
ステップＳ１５５７において、算出部１４４０は、複数の三次元モーションコントラストデータから統計値（平均値、標準偏差、変動係数、最大値、最小値など）を算出する。統計値の算出に関しては、ステップＳ３５６と同様であるが、三次元データの場合、ピクセルではなくボクセルとなる。そのため、位置合わせ済みの複数の三次元モーションコントラストデータにおいて、異なるデータ間の統計値を算出する。なお、統計値の算出方法に関して、ボクセル単位ではなく、深さ方向に厚みを持たせたボクセル単位で統計値を算出するようにしても良い。例えば、１ボクセルではなく、Ｚ軸方向において、注目ボクセルの周囲の数ボクセルの平均や中央値を計算し、その値を用いてデータ間の統計値を計算するようにしても良い。
【０１０４】
ステップＳ１５５８において、画像生成部３３２は、算出部１４４０が算出した平均値を高画質な三次元モーションコントラストデータとして生成する。なお、画像生成部３３２は、三次元モーションコントラストデータの高画質データを生成するとともに、三次元断層画像の高画質データを生成する。以上の処理を行った後、処理は図１６（ａ）のフローチャートに戻る。
【０１０５】
ステップＳ１５０６において、変動画像生成部３４１は、算出部１４４０がステップＳ１５５７で算出した統計値に基づいて変動画像を生成する。より具体的には、まず、画像生成部３３２は、加算平均済みの三次元モーションコントラストデータと、三次元モーションコントラストデータから求めた三次元統計値（例えば、三次元変動係数データ）から、それぞれ、二次元の正面画像を生成する。変動画像生成部３４１は、画像生成部３３２が生成した二次元画像を用いて変動画像を生成する。なお、変動画像の生成方法は第１実施形態（図３のステップＳ３０６）と同様であるため、説明を省略する。
【０１０６】
ステップＳ１５０７では、加算平均して作成した高画質な三次元モーションコントラストデータ、高画質な三次元断層画像と、二次元の高画質なモーションコントラストデータ、変動画像を表示する。
【０１０７】
ここで、表示部６００に表示する画面の例を図１７に示す。図１７において、三次元の断層画像や、二次元のモーションコントラストデータ（ＯＣＴＡ）は、高画質なデータを表示している。さらに、高画質な三次元のモーションコントラストデータ１６４０を断層画像に重畳表示している。第３実施形態においては、三次元のモーションコントラストデータ１６４０の代わりに、三次元変動係数データを表示してもよい。三次元変動係数データを重畳表示する場合、三次元のモーションコントラストデータ１６４０と三次元変動係数データのそれぞれが所定の閾値以上となる個所を重畳表示することが望ましい。それにより、三次元的に血管に相当する箇所の三次元変動係数データを表示することが可能となる。三次元変動係数データを重畳表示する場合には、カラーで表示し、二次元の変動画像のバー１１５１と同じ色で表示することとする。
【０１０８】
なお、図１７に図示はしないが、三次元変動係数データから作成する変動画像に対しても、図１３で示したような解析を行い、数値を表示することも可能である。
【０１０９】
以上で述べた構成によれば、第３実施形態では、三次元モーションコントラストデータ間の変動係数を計算することで、データ同士のばらつきを評価することが出来る。循環障害などで流れが悪い血管に関して、複数のデータ間のばらつきを評価する指標を画像、あるいは数値として表示することで、循環の状態を把握することが可能となる。
【０１１０】
（変形例１）
上記各実施形態では、複数のデータにおける変動情報を１つの画像として表示する例を示したがこれに限らない。１つの画像とせずに動画として表示しても良い。例えば、図９（ａ）で示した異なる時刻に撮影され、位置合わせがされたＯＣＴＡ画像１〜３を所定の時間間隔（例えば、１フレーム／秒）で同じ場所（例えば、第一のＯＣＴＡ画像を表示している個所）に表示をする。それにより、操作者はＯＣＴＡ画像の変化を確認することが出来る。
【０１１１】
（変形例２）
また、第３実施形態では、三次元モーションコントラストデータから、三次元変動係数データを求める例について示したがこれに限らない。例えば、三次元の位置合わせでは、高画質な三次元モーションコントラストデータと高画質な断層画像の生成とし、変動画像は、実施形態１と２で示したように二次元のＯＣＴＡ画像から求めるようにしても良い。
【０１１２】
（変形例３）
また、上記各実施形態では、変動係数を用いて循環の状態を評価する例について示したが、これに限らない。例えば、標準偏差、データ間の差分などでもよいし、Ｌｏｇで計算することで、値の大きい箇所のばらつきの影響を抑えるようにしても良い。複数のデータ間でのばらつきが評価できる指標であれば良い。
【０１１３】
（変形例４）
また、上記各実施形態では、高画質化したＯＣＴＡ画像から２値化処理によって血管マスクを作成する例を示したが、これに限らない。例えば、２値化処理の後に細線化処理を行い、細線化処理した画像をマスク画像に用いても良い。細線化処理画像であれば、血管が１ピクセルで表現されるため、血管の淵に現れる場合がある位置合わせ誤差によるアーティファクトの影響を受けない。そのため、細線化した画像をマスク画像として用い、血管の変動を算出するようにしても良い。血管の変動値をカラー画像で表現する際には、細線化前の２値化画像における血管相当領域に、細線化処理で求めた値を拡張することで、表現するようにしても良い。
【０１１４】
（変形例５）
また、上記各実施形態では、モーションコントラストデータからＯＣＴＡ画像を生成する例について説明をしたが、ＯＣＴＡ画像として、プロジェクションアーティファクト除去を行った画像を用いて変動画像を生成するようにしても良い。プロジェクションアーティファクトとは、上の層の血管の影が下層に写りこむことであり、血液の流れによる変化で影が変化することにより、血管ではない場所にアーティファクトが発生してしまう現象である。モーションコントラストデータにはこのようなアーティファクトが存在することもある。そのため、ＵＩを操作してＯＣＴＡ画像を生成する範囲を任意に指定する場合においても、このアーティファクトを除去した画像を用いて変動画像を生成して表示するようにしても良い。
【０１１５】
（変形例６）
また、上記各実施形態において、撮影から表示までを一連の流れで示したがこれに限らない。例えば、既に撮影が済んでいるデータを用いて変動画像生成処理を行ってもよい。その場合、撮影に関する処理のステップＳ３０２からＳ３０４をスキップし、その代わりに撮影済みの複数の三次元のモーションコントラストデータと三次元の断層像を取得する。そして、ステップＳ３０６、あるいはステップＳ１５０６で変動画像生成処理を行う。これにより、複数回撮影を行ったデータに関して、撮影時に処理をしなくても、必要な時に変動画像生成処理を実行することが出来る。そのため、撮影時には撮影だけに集中することが出来る。
【０１１６】
（その他の実施形態）
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。
【０１１７】
例えば、画像処理装置のＣＰＵは、ＲＡＭやＲＯＭに格納されたコンピュータプログラムやデータを用いてコンピュータ全体の制御を行う。また、画像処理装置の各部に対応するソフトウェアの実行を制御して、各部の機能を実現する。また、ボタンなどのユーザーインターフェイスや表示のレイアウトは上記で示したものに限定されるものではない。
【符号の説明】
【０１１８】
１００：画像処理システム、２００：断層画像撮影装置、３００：画像処理装置、３０１：画像取得部、３０３：画像処理部、３０５：表示制御部、３１１：断層画像生成部、３１２：モーションコントラストデータ生成部、３３１：前処理部、３３２：画像生成部、３３３：検出部、３３４：第一の位置合わせ部、３３５：選択部、３３６：第二の位置合わせ部、３４０：算出部、３４１：変動画像生成部、４００：眼底画像撮影装置、５００：外部記憶部、６００：表示部、７００：入力部、１４４０：算出部、１４３７：深さ位置合わせ部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【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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