(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
網膜の３次元画像から深さが異なる複数の血管を特定する第１の特定手段と、
前記網膜の複数の平面画像から血管を特定する第２の特定手段と、
前記網膜の複数の平面画像に基づいて前記第２の特定手段で特定された血管の血流速を計測する計測手段と、
前記第１の特定手段と前記第２の特定手段による特定結果、及び、前記計測手段による計測結果に基づき、前記特定された血管の深さ別に前記計測された血流速を表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
網膜の３次元画像から深さが異なる複数の血管を特定する第１の特定手段と、
前記網膜の複数の平面画像から血管を特定する第２の特定手段と、
前記網膜の複数の平面画像に基づいて前記第２の特定手段で特定された血管の血流速と血管径を計測する計測手段と、
前記計測手段により計測された血流速と血管径及び前記特定された血管とに基づいて該血管の血流量を算出する算出手段と、
前記第１の特定手段と前記第２の特定手段による特定結果、及び、前記算出手段による算出結果に基づき、前記特定された血管の深さ別に前記算出された血流量を表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記計測手段は、前記特定された血管の血管径を計測し、
前記表示制御手段は、前記血管の深さ及び前記計測された血管径の大きさ別に前記計測された血流速を表示させ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４】
前記表示制御手段は、前記特定された深さ及び前記計測された血管径の大きさ別に前記算出された血流量を表示させ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５】
前記複数の平面画像はＳＬＯ撮影部により撮像されたＳＬＯ画像であり、
前記表示制御手段は、前記ＳＬＯ画像を複数の領域に分け、該領域毎に前記血流速を表示させることを特徴とする請求項１または３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記複数の平面画像はＳＬＯ撮影部により撮像されたＳＬＯ画像であり、
前記表示制御手段は、前記ＳＬＯ画像を複数の領域に分け、該領域毎に前記血流量を表示させることを特徴とする請求項２または４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記計測手段は、一定期間に渡って繰り返し撮像された前記複数の平面画像に基づいて血流速を計測することを特徴とする請求項１または３に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記計測手段は、前記複数の平面画像から、画質が所定の閾値未満である画像を除いて前記血流速の計測を行う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】
前記複数の平面画像は収差測定手段と補償光学系とを有するＳＬＯ撮影部により撮像されたＳＬＯ画像であ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】
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
前記表示制御手段による制御に応じて情報を表示する表示部と、
を有することを特徴とする画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は眼部の血流に関する情報を表示させる画像処理装置及び画像処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生活習慣病や失明原因の上位を占める疾病の早期診療を目的として、眼部の検査が広く行われている。共焦点レーザー顕微鏡の原理を利用した眼科装置である走査型レーザー検眼鏡（ＳＬＯ：Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ、以下ＳＬＯ撮影装置）は、測定光であるレーザーを眼底に対してラスター走査し、その戻り光の強度から網膜の画像を高分解能かつ高速に得る装置である。
【０００３】
近年、被検眼の収差を波面センサでリアルタイムに測定し、被検眼にて発生する測定光やその戻り光の収差を波面補正デバイスで補正する補償光学系（ＡＯ：Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｏｐｔｉｃｓ）を有するＡＯ−ＳＬＯ撮影装置が開発されている。かかるＡＯ−ＳＬＯ撮影装置により高横分解能な画像の取得が可能であり、網膜の毛細血管や視細胞を検出することができる。
【０００４】
眼部のＳＬＯ画像から血管に関する計測結果を比較表示する方法としては、中心窩周囲の毛細血管抽出結果に関して、中心窩を中心として上下左右の４領域に分け、各領域内の毛細血管の分布密度（領域内の総血管経路長を面積で割った値）を表示する技術が非特許文献１に開示されている。
【０００５】
また非特許文献２には、健常眼の視細胞付近にフォーカスしたＳＬＯ画像から血球の移動範囲を血管領域として認識し、血球の移動速度をはじめとする血流動態を計測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｊｏｈｎｎｙ  Ｔａｍ，  Ｊｏｙ  Ａ．  Ｍａｒｔｉｎ，  Ａｕｓｔｉｎ  Ｒｏｏｒｄａ，  ’Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｐａｒａｆｏｖｅａｌ  ｃａｐｉｌｌａｒｉｅｓ  ｉｎ  ｈｕｍａｎｓ’，  Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｖｅ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｓｃｉｅｎｃｅ，  Ｖｏｌ．５１  Ｎｏ．３，  ｐｐ．１６９１−１６９８，  Ｍａｒｃｈ  ２０１０．
【非特許文献２】Ｊｏｈｎｎｙ  Ｔａｍ  ａｎｄ  Ａｕｓｔｉｎ  Ｒｏｏｒｄａ，  “Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｃｅｌｌ  Ｐａｔｈｓ  ｉｎ  Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ  Ｐｌｏｔｓ  ｆｏｒ  Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｈｕｍａｎ  Ｒｅｔｉｎａ”，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ２０１０  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ，  ｐｐ．５８４−５８７，  Ａｐｒｉｌ  ２０１０．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、前眼方向から見て同一の位置に存在しているように見える血管でも、深さ方向の位置が異なる場合があり、単純にＳＬＯ画像を部分領域毎に分けて表示するだけでは、血流の状態を正確に把握することができない。
また別の課題として、血管の血管径は場所によって異なるため、単純にＳＬＯ画像を部分領域に分けて血流に関する情報を表示するだけでは血流の状態を正確に把握することができない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
そこで本発明の一態様に係る画像処理装置は、網膜の３次元画像から深さが異なる複数の血管を特定する第１の特定手段と、前記網膜の複数の平面画像から血管を特定する第２の特定手段と、前記網膜の複数の平面画像に基づいて前記第２の特定手段で特定された血管の血流速を計測する計測手段と、前記第１の特定手段と前記第２の特定手段による特定結果、及び、前記計測手段による計測結果に基づき、前記特定された血管の深さ別に前記計測された血流速を表示させる表示制御手段と、を有することを特徴とする。
また、本発明の別の一態様に係る画像処理装置は、網膜の３次元画像から深さが異なる複数の血管を特定する第１の特定手段と、前記網膜の複数の平面画像から血管を特定する第２の特定手段と、前記網膜の複数の平面画像に基づいて前記第２の特定手段で特定された血管の血流速と血管径を計測する計測手段と、前記計測手段により計測された血流速と血管径及び前記特定された血管とに基づいて該血管の血流量を算出する算出手段と、前記第１の特定手段と前記第２の特定手段による特定結果、及び、前記算出手段による算出結果に基づき、前記特定された血管の深さ別に前記算出された血流量を表示させる表示制御手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様に係る画像処理装置によれば、深さ別に血流状態が表示されるため、ユーザは深さ方向の位置で分けて血流の状態を把握することができる。これにより例えば血流に異常がある場合には、ユーザはいずれの深さ位置の血管に異常があるかを見つけることができる。
また本発明の別の一態様に係る画像処理装置によれば、血管径別に血流状態が表示されるため、ユーザは網膜の広範囲に影響がある径の大きい血管での異常が起きているか、局所的に影響がある径の小さい血管での異常が起きているかを見つけることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例に係る画像処理装置１０の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例に係る画像処理装置１０を含む撮影システムシステムの構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例における眼部撮像装置２０の全体の構成について説明する図である。
【図４】本発明の実施例における眼部撮像装置２０の画像の取得方法を説明する図である。
【図５】本発明の実施例に係る画像処理装置１０が実行する処理のフローチャートである。
【図６】本発明の実施例での画像処理内容を説明する図である。
【図７】本発明の実施例での血流の解析処理を説明する図である。
【図８】本発明の実施例に係るＳ５３０で実行される処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施例に係るＳ５４０で実行される処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施例に係る血流の変動を計測する処理を説明する図である。
【図１１】表示制御部１７０によって表示される計測データの表示内容を示す図である。
【図１２】表示制御部１７０によって表示されるその他の計測データの表示内容を示す図である。
【図１３】画像処理装置１０をソフトウェアとハードウェアとの協働で実現するためのハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面に従って本発明に係る画像処理装置及び方法の好ましい実施例について詳説する。ただし本発明はこれに限定されるものではない。
【実施例１】
【００１２】
本実施例に係る画像処理装置は、中心窩周囲の毛細血管を撮像したＳＬＯ動画像から血流動態を計測し、毛細血管の血管径や拍動周期数、深度位置を考慮した上で血流動態に関する統計量を局所領域ごとに比較表示するように構成したものである。
【００１３】
具体的には、血流動態として（ｉ）血流速度を計測し、黄斑周囲の各局所領域間で比較表示する（ｉｉ）血流動態として血流量を計測し、血流量を深度位置の異なる層間で比較表示する場合について説明する。
【００１４】
（全体構成）
次に、図１を用いて本実施例に係る画像処理装置１０の機能構成を説明する。図１は画像処理装置１０の機能構成を示すブロック図であり、画像処理装置１０はＳＬＯ画像取得部１００、ボリューム画像取得部１１０、記憶部１２０、構造特定部１３０、計測データ取得部１４０、決定部１６０、表示制御部１７０、指示取得部１８０を有する。また画像処理装置１０には操作部１５０、表示部１９０が接続している。
【００１５】
また、決定部１６０は血管特徴決定部１６０１、脈波同期設定部１６０２、血管深度位置決定部１６０３、統計量決定部１６０４、比較対象決定部１６０５を有する。
図２は本実施例に係る画像処理装置１０を含む撮影システム１の構成図である。図２に示すように画像処理装置１０は、眼部撮像装置２０やデータサーバ４０と、光ファイバ、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等で構成されるローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）３０を介して接続されている。なおこれらの機器との接続は、インターネット等の外部ネットワークを介して接続される構成であってもよい。
【００１６】
眼部撮像装置２０は、眼底部の平面画像（ＳＬＯ画像）を撮像するＳＬＯ撮像部及びボリューム画像（ＯＣＴ画像）を撮像するＯＣＴ撮像部から構成される装置である。眼部撮像装置２０は、ＳＬＯ画像として静止画像もしくは動画像を撮像し、撮像したＳＬＯ画像を画像処理装置１０、データサーバ４０へ送信する。また、ＯＣＴ撮像部に関しては例えばタイムドメイン方式もしくはフーリエドメイン方式で構成され、不図示の操作者による操作に応じ、被検眼の断層像を３次元的に撮像する。得られたボリューム画像は、画像処理装置１０、データサーバ４０へ送信される。なお、眼部撮像装置２０においてＯＣＴ撮像部は必須ではなく、ＳＬＯ撮像部のみを備える構成でも良い。
【００１７】
画像処理装置１０は、眼部撮像装置２０によって取得されたＳＬＯ画像やＯＣＴ画像から眼部の画像特徴（以下、眼部特徴）を取得したり、該眼部特徴から血流速などの細胞の動態に関する計測処理を行う。得られた眼部特徴や計測データは画像処理装置１０やデータサーバ４０へ送信される。
【００１８】
データサーバ４０は被検眼のＳＬＯ画像やボリューム画像、後述する眼部特徴、脈波やＳＬＯ画像撮像時の固視標位置のデータなどを保持するサーバである。データサーバ４０は眼部撮像装置２０が出力する被検眼のＳＬＯ画像やボリューム画像、画像処理装置１０が出力する眼部特徴を保存する。また画像処理装置１０からの要求に応じ、被検眼に関するデータ（ＳＬＯ画像、ボリューム画像、眼部特徴）や眼部特徴の正常値データ、被検眼の脈波や撮影時の固視標位置の値を画像処理装置１０に送信する。
【００１９】
なお、眼部撮像装置２０がＳＬＯ撮像部のみを備えＯＣＴ撮像部を持たない構成の場合には、画像処理装置１０にボリューム画像取得部１１０を持つ必要はない。本実施例では毛細血管の深度位置を決定する際に必要となる関係でボリューム画像取得部１１０を持つが、もし毛細血管の深度位置を区別しない場合はボリューム画像取得部１１０を持たない。
【００２０】
眼部撮像装置２０は、図３に示すような概略構成であり、以下に概要を説明する。
【００２１】
＜全体＞
光源２０１から出射した光は光カプラー２３１によって参照光２０５と測定光２０６とに分割される。測定光２０６は、シングルモードファイバー２３０−４、空間光変調器２５９、ＸＹスキャナ２１９、Ｘスキャナ２２１、球面ミラー２６０−１〜９等を介して、観察対象である被検眼２０７に導かれる。測定光２０６は、被検眼２０７によって反射あるいは散乱された戻り光２０８となり、ディテクター２３８あるいはラインセンサ２３９に入射される。ディテクター２３８は戻り光２０８の光強度を電圧に変換し、その信号を用いて、被検眼２０７の平面画像が構成される。
【００２２】
また、ラインセンサ２３９には参照光２０５と戻り光２０８とが合波されて入射され、被検眼２０７の断層画像が構成される。ここでは、波面収差を補正できればよく、可変形状ミラー等を用いることもできる。
【００２３】
＜光源＞
光源２０１は代表的な低コヒーレント光源であるＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ  Ｄｉｏｄｅ）である。波長は８３０ｎｍ、バンド幅５０ｎｍである。ここでは、スペックルノイズの少ない平面画像を取得するために、低コヒーレント光源を選択している。また、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）等も用いることができる。
【００２４】
また、波長は眼を測定することを鑑みると、近赤外光が適する。さらに波長は、得られる平面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く、ここでは８３０ｎｍとする。観察対象の測定部位によっては、他の波長を選んでも良い。また、低コヒーレント光源であるＳＬＤは断層画像の撮像にも適する。
【００２５】
＜参照光路＞
つぎに、参照光２０５の光路について説明する。
光カプラー２３１にて分割された参照光２０５はシングルモードファイバー２３０−２を通して、レンズ２３５−１に導かれ、ビーム径４ｍｍの平行光になるよう、調整される。
次に、参照光２０５は、ミラー２５７−１〜４によって、参照ミラーであるミラー２１４に導かれる。参照光２０５の光路長は、測定光２０６の光路長と略同一に調整されているため、参照光２０５と測定光２０６とを干渉させることができる。
【００２６】
次に、ミラー２１４にて反射され、再び光カプラー２３１に導かれる。ここで、参照光２０５が通過した分散補償用ガラス２１５は被検眼２０７に測定光２０６が往復した時の分散を、参照光２０５に対して補償するものである。
ここでは、日本人の平均的な眼球の直径として代表的な値を想定し、Ｌ１＝２３ｍｍとする。
さらに、２１７−１は電動ステージであり、矢印で図示している方向に移動することができ、参照光２０５の光路長を、調整・制御することができる。
【００２７】
また、電動ステージ２１７−１はパソコン２２５からドライバ部２８１内の電動ステージ駆動ドライバ２８３を介して制御される。
【００２８】
＜測定光路＞
つぎに、測定光２０６の光路について説明する。
光カプラー２３１によって分割された測定光２０６はシングルモードファイバー２３０−４を介して、レンズ２３５−４に導かれ、ビーム径４ｍｍの平行光になるよう調整される。また、偏光コントローラ２５３−１又は２は、測定光２０６の偏光状態を調整することができる。ここでは、測定光２０６の偏光状態は紙面に平行な方向の直線偏光に調整されている。
【００２９】
測定光２０６は、ビームスプリッタ２５８、可動式ビームスプリッタ２６１を通過し、球面ミラー２６０−１、２６０−２を介し、空間光変調器２５９にて入射・変調される。ここで、空間光変調器２５９は、液晶の配向性を利用して変調を行う変調器であり、紙面に平行な方向の直線偏光（Ｐ偏光）の位相を変調する向きに配置され、測定光２０６の偏光の向きと合わせている。
【００３０】
さらに、測定光２０６は偏光板２７３を通過し、球面ミラー２６０−３、２６０−４を介し、Ｘスキャナ２２１のミラーに入射される。ここで、偏光板２７３は戻り光２０８のうち紙面に平行な方向の直線偏光のみを空間光変調器２５９に導く役割がある。また、ここで、Ｘスキャナ２２１は測定光２０６を紙面に平行な方向に走査するＸスキャナであり、ここでは共振型スキャナを用いている。駆動周波数は約７．９ｋＨｚである。
【００３１】
さらに、測定光２０６は球面ミラー２６０−５〜６を介し、ＸＹスキャナ２１９のミラーに入射される。ここで、ＸＹスキャナ２１９は一つのミラーとして記したが、実際にはＸスキャン用ミラーとＹスキャン用ミラーとの２枚のミラーが近接して配置されるものである。また、測定光２０６の中心はＸＹスキャナ２１９のミラーの回転中心と一致するように調整されている。ＸＹスキャナ２１９の駆動周波数は〜５００Ｈｚの範囲で可変にできる。
【００３２】
球面ミラー２６０−７〜９は網膜２２７を走査するための光学系であり、測定光２０６を角膜２２６の付近を支点として、網膜２２７をスキャンする役割がある。
ここで、測定光２０６のビーム径は４ｍｍであるが、より高分解能な断層画像を取得するために、ビーム径はより大径化してもよい。
【００３３】
また、２１７−２は電動ステージであり、矢印で図示している方向に移動することができ、付随する球面ミラーである球面ミラー２６０−８の位置を、調整・制御することができる。電動ステージ２１７−２は電動ステージ２１７−１と同様に、電動ステージ駆動ドライバ２８３によって制御される。
【００３４】
球面ミラー２６０−８の位置を調整することで、被検眼２０７の網膜２２７の所定の層に測定光２０６を合焦し、観察することが可能になる。初期状態では、測定光２０６は平行光の状態で、角膜２２６に入射するように、球面ミラー２６０−８の位置が調整されている。
また、被検眼２０７が屈折異常を有している場合にも対応できる。
【００３５】
測定光２０６は被検眼２０７に入射すると、網膜２２７からの反射や散乱により戻り光２０８となり、再び光カプラー２３１に導かれ、ラインセンサ２３９に到達する。
【００３６】
また、戻り光２０８の一部は可動式ビームスプリッタ２６１で反射され、レンズ２３５−５を介して、ディテクター２３８に導かれる。ここで、２７２はピンホールを有する遮光板であり、戻り光２０８のうち、網膜２２７に合焦していない不要な光を遮断する役割がある。また、遮光板２７２はレンズ２３５−５の合焦位置に共役に配置される。また、遮光板２７２のピンホールの直径は例えば５０μｍである。ディテクター２３８は例えば高速・高感度な光センサであるＡＰＤ（Ａｖａｌａｎｃｈｅ  Ｐｈｏｔｏ  Ｄｉｏｄｅ）が用いられる。
【００３７】
また、ビームスプリッタ２５８にて分割される戻り光１０８の一部は、波面センサ２５５に入射される。波面センサ２５５はシャックハルトマン方式の波面センサである。
【００３８】
ここで、ＸＹスキャナ２１９、Ｘスキャナ２２１、角膜２２６、波面センサ２５５、空間光変調器２５９は光学的に共役になるよう、球面ミラー２６０−１〜９が配置されている。そのため、波面センサ２５５は被検眼２０７の収差を測定することが可能になっている。また、空間光変調器２５９は被検眼２０７の収差を補正することが可能になっている。さらに、得られた収差に基づいて、空間光変調器２５９をリアルタイムに制御することで、被検眼２０７で発生する収差を補正し、より高横分解能な断層画像の取得を可能にしている。
【００３９】
＜測定系の構成＞
つぎに、測定系の構成について説明する。
眼部撮像装置２０は、断層画像（ＯＣＴ像）及び平面画像（ＳＬＯ像）を取得することができる。
まず、断層画像の測定系について説明する。
【００４０】
戻り光２０８は光カプラー２３１によって合波される。合波された光２４２は、シングルモードファイバー２３０−３、レンズ２３５−２を介して、透過型グレーティング２４１に導かれ、波長毎に分光され、レンズ２３５−３を介してラインセンサ２３９に入射される。
【００４１】
ラインセンサ２３９は位置（波長）毎に光強度を電圧に変換し、その電圧信号はフレームグラバー２４０にてデジタル値に変換されて、パソコン２２５にて、被検眼２０７の断層画像が構成される。
【００４２】
ここでは、ラインセンサ２３９は１０２４画素を有し、合波された光２４２の波長毎（１０２４分割）の強度を得ることができる。
つぎに、平面画像の測定系について説明する。
【００４３】
戻り光２０８の一部は、可動式ビームスプリッタ２６１で反射される。反射された光は遮光板２７２によって不要な光が遮断された後、ディテクター２３８に到達し、光の強度が電気信号に変換される。
【００４４】
得られた電気信号に対して、パソコン２２５にてＸスキャナ２２１とＸＹスキャナ２１９との走査信号と同期したデータ処理が行われ、平面画像が形成される。
【００４５】
ビームスプリッタ２５８にて分割される戻り光２０８の一部は、波面センサ２５５に入射され、戻り光２０８の収差が測定される。
【００４６】
波面センサ２５５にて得られた画像信号は、パソコン２２５に取り込まれ、収差が算出される。得られた収差はツェルニケ多項式を用いて表現され、これは被検眼２０７の収差を示している。
【００４７】
ツェルニケ多項式は、チルト（傾き）の項、デフォーカス（ｄｅｆｏｃｕｓ）の項、アスティグマ（非点収差）の項、コマの項、トリフォイルの項等からなる。
【００４８】
＜ＯＣＴ像の取得方法＞
つぎに、眼部撮像装置２０を用いた断層画像（ＯＣＴ像）の取得方法について図４（ａ）〜（ｃ）を用いて説明する。
【００４９】
眼部撮像装置２０は、ＸＹスキャナ２１９を制御し、Ｘスキャナ２２１を固定ミラーとして用いて、ラインセンサ２３９で干渉縞を取得することで、網膜２２７の断層画像を取得することができる。戻り光２０８がディテクター２３８に導光されないように可動式ビームスプリッタ２６１を制御する。また、Ｘスキャナ２２１、ＸＹスキャナ２１９は、パソコン２２５からドライバ部２８１内の光スキャナ駆動ドライバ２８２を介して制御される。ここでは、網膜２２７の断層画像（光軸に平行な面）の取得方法について説明する。
【００５０】
図４（ａ）は被検眼２０７の模式図であり、眼部撮像装置２０によって観察されている様子を示している。
図４（ａ）に示すように、測定光２０６は角膜２２６を通して、網膜２２７に入射すると様々な位置における反射や散乱により戻り光２０８となり、それぞれの位置での時間遅延を伴って、ラインセンサ２３９に到達する。
【００５１】
ここでは、光源２０１のバンド幅が広く、コヒーレンス長が短いために、参照光路の光路長と測定光路の光路長とが略等しい場合に、ラインセンサ２３９にて、干渉縞が検出できる。
【００５２】
上述のように、ラインセンサ２３９で取得されるのは波長軸上のスペクトル領域の干渉縞となる。
【００５３】
次に、波長軸上の情報である干渉縞を、ラインセンサ２３９と透過型グレーティング２４１との特性を考慮して、光周波数軸の干渉縞に変換する。
【００５４】
さらに、変換された光周波数軸の干渉縞を逆フーリエ変換することで、深さ方向の情報が得られる。
【００５５】
さらに、図４（ｂ）に示すように、ＸＹスキャナ２１９を駆動しながら、干渉縞を検知すれば、各Ｘ軸の位置毎に干渉縞が得られ、つまり、各Ｘ軸の位置毎の深さ方向の情報を得ることができる。
【００５６】
結果として、ＸＺ面での戻り光２０８の強度の２次元分布が得られ、それはすなわち断層画像２３２である（図４（ｃ））。
【００５７】
本来は、断層画像２３２は上記説明したように、該戻り光２０８の強度をアレイ状に並べたものであり、例えば該強度をグレースケールに当てはめて、表示されるものである。Ｘ方向の長さは７００μｍである。
【００５８】
ここでは得られた断層画像の境界のみ強調して表示している。ここで、２４６は網膜色素上皮層、２４７は神経線維層である。２７８は血管である。
【００５９】
＜ＳＬＯ像の取得方法＞
つぎに、眼部撮像装置２０を用いた平面画像（ＳＬＯ像）の取得方法について説明する。
【００６０】
眼部撮像装置２０は、ＸＹスキャナ２１９のＹ軸方向のみとＸスキャナ２２１とを動作・制御し、ＸＹスキャナ２１９のＸ軸方向を固定し、ディテクター２３８で戻り光２０８の強度を取得することで、網膜２２７の平面画像を取得することができる。Ｘスキャナ２２１とＸＹスキャナ２１９は、パソコン２２５からドライバ部２８１内の光スキャナ駆動ドライバ２８２を介して制御される。また、眼部撮像装置２０は、波面センサ２５５で測定した被検眼２０７の収差を用いて空間光変調器２５９を制御し、被検眼２０７等にて生じる収差を補正しながら平面画像を取得することができる。また、空間光変調器２５９をリアルタイムに制御しながら平面画像を取得することができる。
【００６１】
また上述の通り、補償光学系を用いたＳＬＯは従来型のフーリエドメインＯＣＴや眼底カメラが撮影対象としている血管よりも微小な黄斑または視神経乳頭周辺部の毛細血管や、神経線維、視細胞などの画像を得ることができる。
【００６２】
画像処理装置１０を構成する各ブロックの機能について、図５のフローチャートに示す画像処理装置１０の具体的な実行手順と関連付けて説明する。
【００６３】
＜ステップＳ５１０＞
ＳＬＯ画像取得部１００は、眼部撮像装置２０に対してＳＬＯ画像（静止画像もしくは動画像）の取得を要求する。また、必要に応じてボリューム画像取得部１１０が、眼部撮像装置２０に対して眼部ボリューム画像の取得を要求する。本実施例では、入力画像は図７（ａ）に示すようなＳＬＯ動画像Ｍ１（フレーム番号ｉ＝１，２，．．．，Ｎ）および図６（ａ）に示すような眼部ボリューム画像とする。ＳＬＯ動画像Ｍ１については図６（ａ）に示すように視細胞内節外節境界付近のフォーカス位置Ｆ１を設定する。
【００６４】
ここで、図６について説明する。（ａ）は本実施例で設定するフォーカス位置を説明する図であり、（ｂ）は眼底の網膜血管、毛細血管を構成する表層毛細血管ＳＣ及び深層毛細血管ＤＣを示す。（ｃ）は網膜の断層像における表層毛細血管ＳＣ及び深層毛細血管ＤＣの深度位置を示している。（ｄ）は眼底内における放射状乳頭周囲毛細血管（Ｒａｄｉａｌ  Ｐｅｒｉｐａｐｉｌｌａｒｙ  Ｃａｐｉｌｌａｒｉｅｓ；ＲＰＣ）や表層毛細血管、深層毛細血管の存在範囲を示している。図７（ａ）はフォーカス位置を視細胞内節外節境界付近に設定した場合に得られるＡＯ−ＳＬＯ動画像の例である。図７（ｂ）はＳＬＯ動画像Ｍ１を血管上の経路Ｐで切り出して得られる時空間画像の例であり、図７（ｃ）は血流速度のグラフの例を示している。
【００６５】
眼部撮像装置２０は該取得要求に応じて対応するＳＬＯ動画像及び眼部ボリューム画像を取得して送信するので、ＳＬＯ画像取得部１００は眼部撮像装置２０からＬＡＮ３０を介して当該ＳＬＯ動画像Ｍ１を受信する。ＳＬＯ画像取得部１００は受信したＳＬＯ動画像Ｍ１を記憶部１２０に格納する。
【００６６】
＜ステップＳ５２０＞
構造特定部１３０は、Ｓ５１０で取得された画像から眼部特徴として網膜の血管を特定する。本実施例ではＳＬＯ動画像Ｍ１及び眼部ボリューム画像を取得しており、眼部特徴としては図７（ａ）に示すようにＳＬＯ動画像Ｍ１から取得された網膜血管影ＳＨ、高輝度血球成分Ｗ１のデータを取得する。また眼部ボリューム画像からは眼部特徴として内境界膜Ｂ１、神経線維層境界Ｂ２、内網状層境界Ｂ４、視細胞内節外節境界Ｂ５、網膜色素上皮の外側境界Ｂ６、表層毛細血管ＳＣ及び深層毛細血管ＤＣを抽出する。さらに構造特定部１３０は取得した各々の眼部特徴データを記憶部１２０に格納し、必要に応じてデータサーバ４０へ送信する。
【００６７】
具体的な眼部特徴の取得手順を説明する。
【００６８】
眼部ボリューム画像については、処理対象であるボリューム画像を２次元断層画像（Ｂスキャン像）の集合と考え、各２次元断層画像に対して以下の処理を行う。
【００６９】
まず着目する２次元断層画像に平滑化処理を行い、ノイズ成分を除去する。次に２次元断層画像からエッジ成分を検出し、その連結性に基づいて何本かの線分を層境界の候補として抽出する。そして該候補から一番上の線分を内境界膜Ｂ１、上から二番目の線分を神経線維層境界Ｂ２、上から三番目の線分を内網状層境界Ｂ４とする。また内境界膜Ｂ１よりも外層側（図６（ａ）において、ｚ座標が大きい側）にあるコントラスト最大の線分を視細胞内節外節境界Ｂ５として選択する。さらに、該層境界候補群のうち一番下の線分を網膜色素上皮層境界Ｂ６として選択する。
【００７０】
さらに、これらの線分を初期値としてＳｎａｋｅｓやレベルセット法等の可変形状モデルを適用し、精密抽出を行っても良い。またグラフカット法により層の境界を検出しても良い。なお可変形状モデルやグラフカットを用いた境界検出はボリューム画像に対し３次元的に実行してもよいし、各々の２次元断層画像に対し２次元的に適用しても良い。なお層の境界を検出する方法は、眼部の断層像から層の境界を検出可能な方法であればいずれの方法を用いてもよい。
【００７１】
次に、構造特定部１３０は眼部ボリューム画像から表層毛細血管領域ＳＣ及び深層毛細血管領域ＤＣを検出する。具体的には、神経線維層境界Ｂ２から内網状層境界Ｂ４の範囲に限定して深度方向に投影像を生成し、該投影像上で公知の線検出フィルタにより表層毛細血管領域を検出する。同様に、内網状層境界から視細胞内節外節境界の範囲に限定して深度方向に投影像を生成し、該投影像上で公知の線検出フィルタにより深層毛細血管領域を検出する。
【００７２】
続いて、ＳＬＯ動画像Ｍ１から網膜血管影領域ＳＨを検出する。具体的にはＳＬＯ動画像Ｍ１の隣接各フレーム間で差分処理を行い、各ｘ−ｙ位置においてフレーム方向に画素値を調べ、画素値の標準偏差を求める。該標準偏差の値が閾値Ｔ１以上の領域を血管影ＳＨとして検出する。
【００７３】
さらに、ＳＬＯ動画像Ｍ１から任意の公知の画像処理手法を用いて高輝度血球成分を検出する。本実施例では、
（ｉ）時空間画像の生成
（ｉｉ）時空間画像上での線状領域検出
という手順で高輝度血球成分Ｗ１の移動軌跡を取得する。
【００７４】
（ｉ）網膜血管が存在する領域、すなわち網膜血管影領域ＳＨと同じｘ−ｙ座標を持つ領域を細線化することにより得られる血管中心線Ｐにおいて、図７（ｂ）に示すように位置ｒを横軸、時間ｔを縦軸として持つような時空間画像を生成する。なお、時空間画像はＳＬＯ動画像Ｍ１を経路Ｐで切り出した曲断面画像に相当する。また、時間ｔはＳＬＯ動画像Ｍ１のフレーム番号ｉをフレームレートｋ［１／ｓｅｃ］で割ることにより得られる。時空間画像には血球成分の移動距離を示す高輝度な線状成分ＬＣｉが複数含まれる。
（ｉｉ）時空間画像上で高輝度な線状領域ＬＣｉを検出する。ここでは任意の公知な線強調フィルタを用いて線強調した上で、閾値Ｔｔで２値化することにより検出する。
【００７５】
＜ステップＳ５３０＞
計測データ取得部１４０はＳＬＯ動画像Ｍ１及び眼部ボリューム画像、Ｓ５２０で取得した眼部特徴に基づいて血流動態の計測を行う。なお、計測を行う具体的処理の内容に関しては後に詳しく説明する。
【００７６】
なお、本実施例では画像処理装置１０が直接計測処理を行っているが、これに限らない。例えば、別途画像処理装置を備える構成とし、該画像処理装置が計測したデータを計測データ取得部１４０が受信して利用してもよい。
【００７７】
＜ステップＳ５４０＞
決定部１６０は、ＳＬＯ動画像Ｍ１、眼部ボリューム画像、眼部特徴、及びＳ５３０で得られた計測データに基づき、表示に関する以下のパラメータを決定する。
【００７８】
（ｉ）計測値に関する統計を取る際に、同じグループとして扱う血管径のサイズ
（ｉｉ）計測結果の統計処理や比較時に用いる動画像フレームの範囲（心拍何周期分か、もしくはどの位相からどの位相までか）
（ｉｉｉ）毛細血管の深度位置の区別をするか否か、する場合は深度位置
（ｉｖ）統計量の種類
（ｖ）比較する際に用いる局所領域の区分け
なお、各設定パラメータの具体的な設定に関しては後に詳しく説明する。
【００７９】
＜ステップＳ５５０＞
表示制御部１７０は、決定部１６０が設定した表示に関するパラメータに基づいてＳ５１０で取得された眼部の画像及びＳ５３０で計測データ取得部１４０により取得された計測データを表示するための画像データを作成し、表示部１９０に表示させる。各表示内容については後に詳しく説明する。
【００８０】
＜ステップＳ５６０＞
指示取得部１８０は、Ｓ５５０において表示制御部１７０より出力された計測データの表示内容をデータサーバ４０へ保存するか否かの指示を外部から取得する。この指示は例えば操作部１５０を介して操作者により入力される。保存が指示された場合はＳ５７０へ、保存が指示されなかった場合はＳ５８０へと処理を進める。
【００８１】
＜ステップＳ５７０＞
表示制御部１７０は、検査日時、被検眼を同定する情報、計測結果を関連付けてデータサーバ４０へ送信する。
【００８２】
＜ステップＳ５８０＞
指示取得部１８０は、画像処理装置１０によるＳＬＯ画像計測データの表示処理を終了するか否かの指示を外部から取得する。この指示は操作部１５０を介して操作者により入力される。処理終了の指示を取得した場合は表示処理を終了する。一方、処理継続の指示を取得した場合にはＳ５１０に処理を戻し、次の被検眼に対する処理（または同一被検眼に対する再処理を）行う。
【００８３】
次に図８を参照して、Ｓ５３０で実行される処理の詳細について説明する。
【００８４】
＜ステップ８１０＞
計測データ取得部１４０は、Ｓ５２０で取得された眼部特徴を取得する。具体的には、ＳＬＯ動画像Ｍ１上の網膜血管影領域ＳＨ，高輝度血球成分Ｗ１、眼部ボリューム画像から取得された内境界膜Ｂ１、神経線維層境界Ｂ２、内網状層境界Ｂ４、視細胞内節外節境界Ｂ５、網膜色素上皮層境界Ｂ６、表層毛細血管ＳＣ、深層毛細血管ＤＣを取得する。
【００８５】
＜ステップ８２０＞
計測データ取得部１４０は、撮像関連のデータとして、脈波のデータやＳＬＯ動画像Ｍ１の撮影時に用いた固視標位置のデータをデータサーバ４０より取得する。脈波のデータはＳＬＯ動画像Ｍ１の撮影時に同時に取得されているものとする。また、脈波のデータはＳＬＯ動画像Ｍ１の各フレームと心拍の位相との対応付けを行う際に用いられる。
【００８６】
＜ステップ８３０＞
計測データ取得部１４０は、Ｓ５１０で取得された眼部の画像やＳ５２０で取得された眼部特徴、Ｓ８２０で取得された撮像関連データを用いて血流動態に関する計測データを取得する。本実施例では、血流動態として血流速（血球成分の移動速度）と、血流量（血管断面積と血流速との積）を取得する。
【００８７】
次に、図８（ｂ）を参照して、Ｓ８３０で実行される処理の詳細について説明する。
【００８８】
＜ステップ８３１＞
計測データ取得部１４０は、構造特定部１３０によって取得された網膜血管影領域ＳＨにおける血管径を計測する。具体的には、網膜血管領域ＳＨを細線化することにより得られる血管中心線Ｐの各位置Ｐｉにおいて図７（ａ）に示すように血管中心線Ｐに直交する方向で輝度値を調べ、輝度値が閾値Ｔ３以上となる範囲の距離を血管径Ｄ１とする。
【００８９】
＜ステップ８３２＞
計測データ取得部１４０は、時空間画像上で検出された線状領域ＬＣｉに基づき血流速度ｖを算出する。具体的には、ハフ変換を用いてＬＣｉを直線として検出し、その角度と座標原点からの距離を用いて血流速度ｖを算出する。線検出手法はこれに限らず、任意の公知な手法を用いてよい。
【００９０】
なお、時空間画像の横軸が血管上の位置ｒ［ｍｍ］表し、縦軸が血球成分が位置ｒを通過した時間ｔ［ｓｅｃ］を表すことから、例えばｒ＝０の場合に横軸に時間ｔ、縦軸に血流速度ｖをプロットすると、図７（ｃ）のように血流速度のグラフが得られる。
【００９１】
＜ステップ８３３＞
計測データ取得部１４０は、Ｓ８３１で算出された血管径やＳ８３２で算出された血流速度ｖの値に基づき、血流動態に関する指標を算出する。本実施例では、血流動態指標として血流量（Ｆｌｏｗ：ＦＬ）を以下の式を用いて算出する。
血流量ＦＬ［ｍｌ／ｍｉｎ］
＝  ０．０６×血流速度［ｍｍ／ｓｅｃ］×血管断面積［ｍｍ２］
ここで、血管断面積は血管径の値を基に（血管の断面形状が円形であると仮定して）算出した値を用いる。これにより、測定位置における単位時間当たりの血液供給量を定量的に評価することができる。
【００９２】
なお、血流動態指標はこれに限らない。例えば、拍動係数（Ｐｕｌｓａｔｉｌｉｔｙ  Ｉｎｄｅｘ：ＰＩ）や抵抗係数（Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ  Ｉｎｄｅｘ：ＲＩ）を以下の式により算出してもよい。
拍動係数ＰＩ  ＝  （ＰＳＶ−ＥＤＶ）／Ｖａ
抵抗係数ＲＩ  ＝  （ＰＳＶ−ＥＤＶ）／ＰＳＶ
ここで、ＰＳＶ  ＝  （収縮期における最大血流速度）、
ＥＤＶ  ＝  （拡張末期における血流速度）、
Ｖａ    ＝  （血流速度の平均値）
であり、拍動の周期、収縮期、拡張末期の位置は脈波のデータを下に決定する。
【００９３】
この指標により、測定位置における血液の流れやすさを定量的に評価することができる。
【００９４】
次に図９を参照して、Ｓ５４０で実行される処理の詳細について説明する。
【００９５】
＜ステップ９１０＞
血管特徴決定部１６０１は、計測値に関する統計を取る際に区別する血管特徴の種類及びその値の範囲を決定する。本実施例では、計測値に関する統計を取る際に用いる血管特徴を血管径とし、区別する血管径の値の範囲を５〜１０μｍ、１０〜１５μｍ、１５μｍ〜２０μｍの３種類に分類する。
【００９６】
なお、区別する血管径の値の範囲はこれに限らず、任意の値に設定してよい。
【００９７】
＜ステップ９２０＞
脈波同期設定部１６０２は、一定期間に渡って繰り返し撮像することで得られたＳＬＯ動画像Ｍ１の動態計測データに関する統計処理の際に用いるフレームの範囲（フレーム番号リスト）を決定する。
【００９８】
ＳＬＯ動画像上で視認される白血球が血液中に占める割合は約１％とされており、撮影時間内に検出できる白血球の数は限られている（血液の構成は血漿成分が約５５％、血球成分が４５％であり、血球成分の約３％が白血球とされている）。従って時空間画像上で検出できる白血球の移動軌跡を示す直線ＬＣｉの本数も限られており、血流速度変化を詳細に分析したい場合には図７（ｂ）のような血流速度グラフにおける構成点数が不足してしまう。
【００９９】
そこで、脈波のデータを用いて動画像の各フレームが心拍周期中のどの位相に対応するか求め、該位相の値に応じて複数心拍周期分の血流速度データを図１０に示すような１心拍周期分の血流速波形にまとめて表示することが行われる。なお位相は連続値でもよいし離散値でもよいが、位相を離散値にする場合には量子化レベル（１周期を何区間に分けるか）を指定する必要がある。なお、位相を離散値とした場合には計測値が局所区間内で平均化されるため滑らかな血流速度波形となる。
【０１００】
本実施例では、脈波同期設定部１６０２が
（ｉ）１心拍周期を何区間に分けるか（区間数ＩＮ）
（ｉｉ）表示対象のＳＬＯ動画像から何心拍周期分のフレームを統計処理や該統計値
比較に用いるか（心拍周期数ＰＮ）を決定する。
【０１０１】
（ｉ）についてはあらかじめユーザが望む波形の詳細さに合わせて指示取得部１８０より入力しておく。
（ｉｉ）については、脈波同期設定部１６０２が表示対象のＳＬＯ動画像の各フレームを参照し、
（ｉｉ−ａ）各フレームで画質評価指標（本実施例ではＳ／Ｎ比とする）を算出し、
（ｉｉ−ｂ）各フレーム間で公知の手法で位置合わせを行い、各フレーム間での画像全体の並進移動パラメータを算出する。
【０１０２】
（ｉｉ−ａ）及び（ｉｉ−ｂ）の処理により、瞬目等の理由で画質指標値が閾値Ｔｑ未満のフレームや、固視微動等によりフレーム間の位置ずれが閾値Ｔｓ以上のフレームが検出され、それらを含まない最大のフレーム範囲ＦＲが持つ心拍周期数ＰｆｒをＰＮに設定する。
【０１０３】
ただし比較対象となるＳＬＯ動画像間でＰｆｒの値が異なる場合には、比較対象領域間でのＰｆｒの最小値をＰＮに設定する。
【０１０４】
＜ステップ９３０＞
血管深度位置決定部１６０３は、
（ｉ）深度位置を区別して表示するか否か
（ｉｉ）区別する場合の各深度位置
を指定する。
【０１０５】
なお、図６（ｄ）に示すように、眼底内では放射状乳頭周囲毛細血管（ＲＰＣ）・表層毛細血管・深層毛細血管の３種類が存在する領域（ＲＰで囲まれる領域内）と、表層毛細血管及び深層毛細血管が存在する領域（ＤＣで囲まれる領域内）、表層毛細血管のみが存在する領域（ＳＣ領域からＤＣ領域を引いた範囲）が存在する。
【０１０６】
本実施例では観察部位が黄斑部であり、網膜を構成する層（神経線維層や神経節細胞層、内顆粒層及び外網状層）に供給される血流量を比較表示するため
（ｉ）区別する
（ｉｉ）表層毛細血管ＳＣの位置（神経線維層境界Ｂ２のやや外層側）と深層毛細血管ＤＣの位置（内顆粒層（非図示）のやや外層側）
を指定する。
【０１０７】
なお、本実施例では眼部ボリューム画像とＳＬＯ動画像Ｍ１の位置の対応関係を求める方法として、あらかじめデータサーバ４０から取得されたＳＬＯ動画像Ｍ１撮影時の固視標位置の情報を用いる。
【０１０８】
＜ステップ９４０＞
統計量決定部１６０４は、計測データの統計処理に用いる統計量の種類を決定する。本実施例では局所領域内での計測値の平均や最大値、最小値を求める。なお統計量としてはこれに限らず、任意のものを用いてよい。
【０１０９】
＜ステップ９５０＞
比較対象決定部１６０５は、統計量の比較を行う際の比較対象領域を決定する。
【０１１０】
比較対象としては以下の種類がある。
【０１１１】
（ｉ）同一眼の複数の局所領域
（ｉｉ）左右眼の同一領域
（ｉｉｉ）同一眼・同一領域で異なる撮影日時
（ｉｖ）同一眼・同一領域で異なる被験者
本実施例では、（ｉ）同一眼の複数の局所領域間での比較を行う。
【０１１２】
局所領域の設定方法としては任意の領域設定が可能であるが、例えば図１１（ａ）に示すように、中心窩を中心にしてＳＬＯ画像を上下左右に領域分割しかつぞれぞれの領域をさらに中心に近い領域と遠い領域に分けたチャートを用いる。なお、中心窩の直下の局所領域は無血管野であるため、本実施例では本局所領域に対する計測値は入力されない。
【０１１３】
最後に、次に図１１を参照して、Ｓ５５０で実行される処理の詳細について説明する。
【０１１４】
まず、黄斑周囲の局所領域間での血流速度を比較表示する。図１１（ａ）に示すように、血管径ごとに上述のチャートを用意してチャート上の各局所領域での平均血流速の値を表示する。なお、必ずしも血管径ごとに別のマップに分ける必要はなく、例えば図１１（ｂ）に示すように同一のマップ内に色分けして表示してもよい。
【０１１５】
次に、図１１（ｃ）に示すように、黄斑部の表層毛細血管付近の層（神経線維層及び神経節細胞層）に供給される単位時間当たりの血液量と、深層毛細血管付近の層（内顆粒層及び外網状層）に供給される単位時間当たりの血液量を区別して表示する。さらに、図１１（ｃ）の両マップ間の差分マップを表示してもよい。これにより、両毛細血管により供給される単位時間当たりの血液量を比較表示することができる。
【０１１６】
以上述べた構成によれば、画像処理装置１０は、中心窩周囲の毛細血管を撮像したＳＬＯ動画像から血流動態として血流速度や血流量を計測し、毛細血管の血管径や拍動周期、深度位置を考慮した上で血流動態に関する統計量を局所領域ごとに比較表示する。
【０１１７】
血流速などの血流動態の場合には、血管径によって正常な血流速の範囲が異なるので血管径ごとに統計処理を行う必要がある。また血流速は拍動の影響を受けるため、統計量を算出したり比較する際には拍動周期中の同位相のものを選ぶ必要がある。さらに、毛細血管は図７（ｂ）に示すように表層毛細血管と深層毛細血管とに別れており、毛細血管の血流分布を正確に把握するには、両者を区別して統計をとる必要がある。
【０１１８】
上述の構成により、眼部細胞の移動速度の正常値や拍動周期、血管が存在する深度位置を反映した、より正確な眼部細胞の動態を表示できる。
【実施例２】
【０１１９】
本実施例は、第１実施例のように黄斑周囲の局所領域間における血流動態の計測データを比較表示するのではなく、視神経乳頭周囲における血流動態の計測データを左右眼もしくは経時データ間で比較表示するように構成したものである。
【０１２０】
次に、本実施例に係る画像処理装置１０の機能ブロック図は図１と同様であり、本実施例での画像処理フローは図５に示す通りである。Ｓ５２０、Ｓ５４０、Ｓ５５０以外は第１実施例の場合と同様である。そこで、本実施例ではＳ５１０、Ｓ５３０、Ｓ５６０、Ｓ５７０、Ｓ５８０における処理の説明は省略する。
【０１２１】
＜ステップＳ５２０＞
構造特定部１３０は、Ｓ５１０で取得された画像から眼部特徴を取得する。本実施例ではＳＬＯ動画像Ｍ１及び眼部ボリューム画像を取得しており、眼部特徴としては図７（ａ）に示すようにＳＬＯ動画像Ｍ１から取得された網膜血管影ＳＨ、高輝度血球成分Ｗ１のデータを取得する。また眼部ボリューム画像からは眼部特徴として内境界膜Ｂ１、神経線維層境界Ｂ２、内網状層境界Ｂ４、視細胞内節外節境界Ｂ５、網膜色素上皮の外側境界Ｂ６、放射状乳頭周囲毛細血管ＲＰＣ、表層毛細血管ＳＣ及び深層毛細血管ＤＣを抽出する。さらに構造特定部１３０は取得した各々の眼部特徴データを記憶部１２０に格納し、必要に応じてデータサーバ４０へ送信する。
【０１２２】
具体的な眼部特徴の取得手順を説明する。
【０１２３】
なお、眼部ボリューム画像からの層境界、表層毛細血管領域ＳＣ及び深層毛細血管領域ＤＣの検出、ＳＬＯ動画像Ｍ１からの網膜血管影領域ＳＨの検出方法は第１実施例の場合と同様であるので説明は省略する。
【０１２４】
次に、眼部ボリューム画像から放射状乳頭周囲毛細血管ＲＰＣを検出する。具体的には、内境界膜Ｂ１から神経線維層境界Ｂ２の範囲に限定して深度方向に投影像を生成し、該投影像上で公知の線検出フィルタにより放射状乳頭周囲毛細血管ＲＰＣ領域を検出する。
【０１２５】
なお、眼部特徴の取得方法はこれに限らず、例えば指示取得部１８０から指示された種類の眼部特徴を取得してもよい。
【０１２６】
さらに構造特定部１３０は検出した各々の眼部特徴データを記憶部１２０に格納し、必要に応じてデータサーバ４０へ送信する。
【０１２７】
＜ステップＳ５４０＞
決定部１６０は、ＳＬＯ動画像Ｍ１、眼部ボリューム画像、眼部特徴、及びＳ５３０で得られた計測データに基づき、表示に関する以下のパラメータを決定する。
【０１２８】
（ｉ）計測値に関する統計を取る際に、同じグループとして扱う血管径のサイズ
（ｉｉ）計測結果の統計処理や比較時に用いる動画像フレームの範囲（心拍何周期分か、もしくはどの位相からどの位相までか）
（ｉｉｉ）毛細血管の深度位置の区別をするか否か、する場合は深度位置
（ｉｖ）統計量の種類
（ｖ）比較する際に用いる局所領域の区分け
次に図６及び図９を参照して、Ｓ５４０で実行される処理の詳細について説明する。
【０１２９】
＜ステップ９１０＞
血管特徴決定部１６０１は、計測値に関する統計を取る際に区別する血管特徴の種類及びその値の範囲を決定する。本実施例では、計測値に関する統計を取る際に用いる血管特徴を血管径とし、区別する血管径の値の範囲を５〜１０μｍ、１０〜２０μｍ、５０μｍ〜の３種類に分類する。
【０１３０】
なお、区別する血管径の値の範囲はこれに限らず、任意の値に設定してよい。
【０１３１】
＜ステップ９２０＞
脈波同期設定部１６０２は、ＳＬＯ動画像Ｍ１の動態計測データに関する統計処理の際に用いるフレームの範囲（フレーム番号リスト）を決定する。
【０１３２】
本実施例では、脈波同期設定部１６０２が
（ｉ）１心拍周期を何区間に分けるか（区間数ＩＮ）
（ｉｉ）表示対象のＳＬＯ動画像から何心拍周期分のフレームを統計処理や該統計値の比較に用いるか（心拍周期数ＰＮ）
を決定する。
【０１３３】
これについては、第１実施例の場合と同様であるので、説明を省略する。
【０１３４】
＜ステップ９３０＞
血管深度位置決定部１６０３は、
（ｉ）深度位置を区別して表示するか否か
（ｉｉ）区別する場合の各深度位置
を指定する。
【０１３５】
なお、図６（ｄ）に示すように、眼底内では放射状乳頭周囲毛細血管（ＲＰＣ）・表層毛細血管・深層毛細血管の３種類が存在する領域（ＲＰで囲まれる領域内）と、表層毛細血管及び深層毛細血管が存在する領域（ＤＣで囲まれる領域内）、表層毛細血管のみが存在する領域（ＳＣ領域からＤＣ領域を引いた範囲）が存在する。
【０１３６】
本実施例では観察部位が視神経乳頭部であり、網膜を構成する層（神経線維層や神経節細胞層、内顆粒層及び外網状層）に供給される血流量を比較表示するため
（ｉ）区別する
（ｉｉ）放射状乳頭周囲毛細血管ＲＰＣの位置（内境界膜Ｂ１のやや外層側）、表層毛細血管ＳＣの位置（神経線維層境界Ｂ２のやや外層側）と深層毛細血管ＤＣの位置（内顆粒層（非図示）のやや外層側）
を指定する。
【０１３７】
なお、本実施例では眼部ボリューム画像とＳＬＯ動画像Ｍ１の位置の対応関係を求める方法として、あらかじめデータサーバ４０から取得されたＳＬＯ動画像Ｍ１撮影時の固視標位置の情報を用いる。
【０１３８】
＜ステップ９４０＞
統計量決定部１６０４は、計測データの統計処理に用いる統計量の種類を決定する。本実施例では局所領域毎の計測値の平均、最大値、最小値、正常値との偏差であるＤｅｖｉａｔｉｏｎ及び同一箇所を異なる被験者間で計測した場合の計測値の特異度を示すＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅを選択する。
【０１３９】
＜ステップ９５０＞
比較対象決定部１６０５は、統計量の比較を行う際の比較対象領域を決定する。本実施例では、
（ｉ）同一眼の複数の局所領域
（ｉｉ）左右眼の同一領域
（ｉｉｉ）同一眼・同一領域で異なる撮影日時
の比較を行う。局所領域の設定方法としては、本実施例では（ｉ）同一眼の複数の局所領域、及び（ｉｉ）左右眼の同一局所領域として図１２（ａ）に示すような設定を用いる。また、（ｉｉｉ）同一眼・同一領域で異なる撮影日時の場合の局所領域設定としては、過去に撮影したＳＬＯ動画像中から構造特定部１３０によって血管病変（狭窄、瘤）が検出された領域とする。血管病変の検出は任意の公知の画像処理手法を用いることができるが、本実施例では血管抽出の後、血管の中心線に沿って血管径を計測した場合の血管径が一定値未満の領域を狭窄、一定値以上の領域を瘤として検出するものとする。
【０１４０】
なお、局所領域の設定法はこれに限らない。例えば上半円と下半円の２局所領域に分割して設定してもよい。
【０１４１】
＜ステップＳ５５０＞
表示制御部１７０は、決定部１６０が設定した表示に関するパラメータに基づいてＳ５１０で取得された眼部の画像及びＳ５３０で計測データ取得部１４０により取得された計測データに関する表示内容を制御する。
【０１４２】
具体的には、まず、左右眼の（視神経乳頭周囲の）同一局所領域間での血流速度の差分表示を行う。血管径ごとに図１２（ａ）に示すようなチャートを用意して各局所領域での平均血流速の左右眼間の差分値を表示する。なお、必ずしも血管径ごとに別のマップに分ける必要はなく、同一のマップ内に色分けして表示してもよい。
【０１４３】
次に、図１２（ｂ）に示すように、乳頭部の放射状乳頭周囲毛細血管ＲＰＣ付近の層（神経線維層）に供給される単位時間当たりの血液量と、表層毛細血管付近の層（神経節細胞層）に供給される単位時間当たりの血液量と、深層毛細血管付近の層（内顆粒層及び外網状層）に供給される単位時間当たりの血液量を区別して表示する。さらに、図１２（ｂ）の３種類のマップ間の任意の２マップ間での差分マップを表示してもよい。これにより、乳頭周囲の３種類の毛細血管により供給される単位時間当たりの血液量を比較表示することができる。
【０１４４】
さらに、図１２（ｃ）に示すように、Ｓ９５０で設定された乳頭部の局所領域（もしくは測定点）において血流動態の計測値（血流速度）を異なる撮影日時で取得した経時データを表示する。本実施例では血流速度に関する経時データを図１２（ｃ）に示すようにグラフ表示する。また、被験者の過去の血流速度値の平均値（図１２（ｃ）実線）を正常値とした場合の、該正常値より一定割合（本実施例では５％）低い値（図１２（ｃ）点線）未満の血流速度を持つ経時データＡＮを異常値として警告表示（赤字で表示）する。なお経時データ表示の方法はこれに限らず、任意の表示法を用いて良い。また、警告表示の方法もこれに限らず、任意の公知の表示法を用いてよい。
【０１４５】
以上述べた構成によれば、画像処理装置１０は、視神経乳頭周囲の毛細血管を撮像したＳＬＯ動画像から血流動態として血流速度や血流量を計測する。また毛細血管の血管径や拍動周期、深度位置を考慮した上で血流動態に関する統計量を左右眼もしくは時系列データごとに比較表示する。
【０１４６】
これにより、眼部細胞の移動速度の正常値や拍動周期、血管が存在する深度位置を反映した、より正確な眼部細胞の動態を表示できる。
【実施例３】
【０１４７】
本実施例では、表示制御部１７０が血流マップを表示する際に、特定の血管径または特定の深さの血管において血流に異常があると判定された場合に、当該異常のある血流を示す値を強調して表示させる。ハードウェア構成及び処理の流れは先述の実施例と同様であるため説明を省略する。
【０１４８】
画像処理装置１０とともに用いられるデータサーバ４０には、画像処理装置１０の計測データ取得部１４０により計測された計測値や表示制御部１７０で作成された画像データが画像の撮影条件や患者情報と関連付けて記憶されている。また係る情報については、医師等により深さや血管径毎に異常であるか否かの情報が付されている。決定部１５０は、表示対象とする被検者の血流情報と、データサーバ４０に記憶された血流情報と比較して、正常値から所定の閾値よりも離れた値がある場合に、異常であると判定する。
【０１４９】
表示制御部１７０はかかる値を他の情報よりも強調して表示させる。例えば先述の局所領域毎に、特定の深さの血流速や血流量に異常がある場合、かかる値を他の値よりも文字を大きくする、色を変える、点滅させる、当該領域の色を変えるなど表示形態を変更した画像データを作成する。表示制御部１７０は作成した画像データを表示部１９０に表示させる。また別の例では、表示制御部１７０は異常な値と判定された値を含む血流マップを他の血管マップよりも優先させて表示させる。例えば、血流マップが深さ別に作成される場合、異常値を含む血流マップを他のマップよりも大きく表示させる、異常値を含む血流マップのみを画面に表示させ、他のマップはユーザの選択に応じて表示させる。
【０１５０】
かかる表示により、医師等の検査者は異常をいち早く操作負担を減らして確認することができるため、効率的な診断を行うことができる。
【０１５１】
［その他の実施例］
上述の実施例では本発明を回路により実現したが、例えばコンピュータのＣＰＵにより実行されるソフトウェアとして実現しても良い。また、本ソフトウェアを記憶した記憶媒体も本発明を構成することは言うまでもない。
【０１５２】
図１３に基づき、上述の画像処理装置１０をソフトウェアとハードウェアの協働によって実現する場合のハードウェア構成について説明する。図１３において、画像処理装置１０は中央演算処理装置（ＣＰＵ）１３０１、メモリ（ＲＡＭ）１３０２、制御メモリ（ＲＯＭ）１３０３、外部記憶装置１３０４を有し、それぞれバス１３０９で接続されている。また、画像処理装置１０にはモニタ１３０６、キーボード１３０７、マウス１３０８、インターフェース１３０５が接続されている。上述の本実施例に係る画像処理機能を実現するため、図５、図８または図９のフローチャートに記載の処理を実行するための制御プログラムや、当該制御プログラムが実行される際に用いられるデータは、外部記憶装置１３０４に記憶されている。これらの制御プログラムやデータは、ＣＰＵ１３０１による制御のもと、バス１３０９を通じて適宜ＲＡＭ１３０２に取り込まれ、ＣＰＵ１３０１によって実行され、以下に説明する各部として機能する。例えば、モニタ１３０６、キーボード１３０７やマウス１３０８は操作部１５０として機能する。モニタ１３０６は表示部１９０として、インターフェース１３０５はＳＬＯ画像取得部１００やボリューム画像取得部１１０として機能する。ＣＰＵ１３０１は構造特定部１３０、計測データ取得部１４０、決定部１６０、表示制御部１７０、指示取得部１８０などとして機能する。
【０１５３】
上述の画像処理装置１０はＣＰＵを含む電子計算機（コンピュータ）とソフトウェアとの協働によって実現されるが、画像処理装置１０の各機能ブロックをそれぞれ回路として実装してもよい。回路のまとまりは機能ブロック単位に限定されることはなく、機能の一部のみを回路として実装することとしてもよい。
【０１５４】
また、画像処理装置１０を複数の装置で構成されている画像処理システムとすることも可能である。
【０１５５】
上述の実施例はあくまで実施形態を例示したものであり、本発明はこれら実施例に限定されるものではない。
【符号の説明】
【０１５６】
１  撮影システム
１０  画像処理装置
１００  ＳＬＯ画像取得部
１３０  構造特定部
１４０  計測データ取得部
１６０  決定部
１７０  表示制御部
【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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