(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定光を照射した被検査物からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて前記被検査物の３次元偏光断層情報を取得し、前記互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて前記被検査物の３次元モーションコントラスト情報を取得する情報取得手段と、
前記３次元偏光断層情報を用いて、前記被検査物の特定の領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出された特定の領域を用いて得た範囲であって、前記被検査物の深さ方向における前記３次元モーションコントラスト情報の一部の範囲に対応するモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を生成する画像生成手段と、
前記生成されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を表示手段に表示させ、検者からの指示に応じて前記範囲が変更された場合には、前記表示されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を前記変更された範囲に対応するモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像に変更する表示制御を行う表示制御手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記生成されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像と、前記生成されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像で指定された位置の前記被検査物の２次元輝度断層画像及び前記被検査物の２次元偏光断層画像の少なくとも一つとを、表示手段に並べて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１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像生成手段は、前記３次元偏光断層情報を用いて、前記抽出された特定の領域の偏光正面画像を生成し、
前記表示制御手段は、前記生成されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像と前記生成された偏光正面画像とを選択するための表示形態を前記表示手段に表示させ、前記選択された画像を前記表示手段に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４】
前記表示制御手段は、前記抽出された特定の領域を指定するための表示形態を前記表示手段に表示させ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】
前記情報取得手段は、前記互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて前記被検査物の３次元輝度断層情報を取得し、
前記抽出手段は、前記３次元輝度断層情報を用いて得た領域が前記３次元偏光断層情報を用いて補正されることにより、前記特定の領域を抽出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記抽出手段は、前記３次元偏光断層情報を用いて特定の層を抽出し、前記抽出された特定の層に基づいて前記特定の領域を抽出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記情報取得手段は、前記互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて、前記被検査物の３次元輝度断層情報を取得し、
前記抽出手段は、前記３次元輝度断層情報を用いて前記特定の層を抽出し、前記３次元偏光断層情報を用いて抽出された前記特定の層と前記３次元輝度断層情報を用いて抽出された前記特定の層との位置合わせの結果に基づいて前記特定の領域を抽出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】
前記画像生成手段は、前記抽出された特定の層におけるモーションコントラストデータに基づいて、前記特定の領域におけるモーションコントラストデータに閾値処理を行う閾値を決定することを特徴とする請求項６または７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記被検査物は眼の網膜であって、
前記特定の層は前記異なる偏光の光の偏光を解消する層であることを特徴とする請求項６乃至８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記被検査物は眼の網膜であって。
前記特定の層は前記３次元偏光断層情報が方向性を示す層であることを特徴とする請求項６乃至８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
測定光を照射した被検査物からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて前記被検査物の３次元偏光断層情報を取得し、前記互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて前記被検査物の３次元モーションコントラスト情報を取得する情報取得手段と、
前記３次元偏光断層情報を用いて得た範囲であって、前記被検査物の深さ方向における前記３次元モーションコントラスト情報の一部の範囲に対応するモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を生成する画像生成手段と、
前記生成されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を表示手段に表示させ、検者からの指示に応じて前記範囲が変更された場合には、前記表示されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を前記変更された範囲に対応するモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像に変更する表示制御を行う表示制御手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
前記互いに異なる偏光の光は垂直偏光及び水平偏光の光を含み、
前記３次元偏光断層情報は、前記垂直偏光及び前記水平偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて生成されるリターデーション、複屈折、ＤＯＰＵ、及びオリエンテーションの少なくともいずれかの情報を含むことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記３次元モーションコントラスト情報は、前記被検査物における同一断面の断層信号の取得を意図して走査される測定光の走査により得られた複数の断層信号間において、対応する画素間における時間変調を表す信号に基づいて生成されることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記３次元モーションコントラスト情報は、前記異なる偏光の光に基づき正規化された複数の断層信号に対応する画素間における時間変調を表す信号に基づいて生成されることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記範囲は、前記被検査物の断層における或る層間の境界を含む、前記断層の深度方向における所定の範囲であることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記範囲は、前記断層における、前記或る層間の境界から異なる層間の境界までの領域、並びに前記或る層間の境界から深度方向においてより深い方向に所定の第一の範囲及びより浅い方向に所定の第二の範囲だけ広がった領域のうちの少なくとも一方を含む範囲であることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記戻り光と前記参照光とを合波して得た前記合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を生成する光干渉断層信号生成部と通信可能に接続されることを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記表示制御手段は、前記生成されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を表示するための閾値が検者からの指示に応じて変更された場合には、前記表示されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を前記変更された閾値に対応するモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像に変更する表示制御を行うことを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記画像生成手段は、前記被検査物の深さ方向における前記３次元モーションコントラスト情報の一部の範囲の前記深さ方向の積算値、平均値、中央値のいずれかを用いて、前記深さ方向に交差する平面上の２次元画像を、前記モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像として生成することを特徴とする請求項１乃至１８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
測定光を照射した被検査物からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて前記被検査物の３次元偏光断層情報を取得し、前記互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて前記被検査物の３次元モーションコントラスト情報を取得する工程と、
前記３次元偏光断層情報を用いて、前記被検査物の特定の領域を抽出する工程と、
前記抽出された特定の領域を用いて得た範囲であって、前記被検査物の深さ方向における前記３次元モーションコントラスト情報の一部の範囲に対応するモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を生成する工程と、
前記生成されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を表示手段に表示させ、検者からの指示に応じて前記範囲が変更された場合には、前記表示されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を前記変更された範囲に対応するモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像に変更する表示制御を行う工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２１】
測定光を照射した被検査物からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて前記被検査物の３次元偏光断層情報を取得し、前記互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて前記被検査物の３次元モーションコントラスト情報を取得する工程と、
前記３次元偏光断層情報を用いて得た範囲であって、前記被検査物の深さ方向における前記３次元モーションコントラスト情報の一部の範囲に対応するモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を生成する工程と、
前記生成されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を表示手段に表示させ、検者からの指示に応じて前記範囲が変更された場合には、前記表示されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を前記変更された範囲に対応するモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像に変更する表示制御を行う工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２２】
請求項２０または２１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】
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】
生体などの測定対象の断層像を非破壊、非侵襲で取得する方法として、光干渉断層撮像法（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、以下ＯＣＴという）が実用化されている。ＯＣＴは、特に眼科領域で被検眼の眼底における網膜の断層像が取得されることから、網膜の眼科診断等において広く利用されている。
【０００３】
ＯＣＴでは、測定対象から反射した光と参照鏡から反射した光とを干渉させ、その干渉した光強度の時間依存性または波数依存性を解析することにより断層像を得ている。このようなＯＣＴに適用した光干渉断層像取得装置として、タイムドメインＯＣＴ装置、スペクトラルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）装置、或いは波長掃引光コヒーレンストモグラフィー（ＳＳ−ＯＣＴ）装置が知られている。タイムドメインＯＣＴ装置では、参照鏡の位置を変えることで測定対象の深さ情報を得ている。また、ＳＤ−ＯＣＴ装置では、広帯域光源を使用している。ＳＳ−ＯＣＴ装置では、発振波長を変えることができる波長可変光源装置を光源として使用している。なお、ＳＤ−ＯＣＴ装置とＳＳ−ＯＣＴ装置とは、総称して（ＦＤ−ＯＣＴ：Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）と呼ばれる。
【０００４】
近年、このＦＤ−ＯＣＴを用いた血管抽出法が提案されており、ＯＣＴアンギオグラフィー（ＯＣＴＡ）と呼ばれている。現代の臨床医療で一般的な血管抽出法である蛍光造影は、体内に蛍光色素（例えばフルオレセインまたはインドシアニングリーン）の注入を必要としている。そして、蛍光色素の通り道となっている部位を撮像することで血管を２次元的に表示する。これに対して、ＯＣＴＡは、体内に異物を入れることなく非侵襲な血管抽出を可能にし、血流部位のネットワークを３次元的に表示することが可能である。さらに、蛍光造影に比べて高分解能であり、眼底の微小血管または血流を描出することができるため注目を集めている。
【０００５】
ＯＣＴＡは血流検出方法の違いにより複数の方法が提案されている。例えば、非特許文献１には、ＯＣＴ信号から時間変調が起こっている信号のみを抽出することで血流からのＯＣＴ信号を分離する方法が提案されている。この、ＯＣＴ信号から時間変調が起こっている信号を出力する画素を抽出し、これら画素に基づいて生成した画像等はモーションコントラスト画像と称呼される。また、血流による位相のバラツキを利用した方法（非特許文献２）、血流による強度のバラツキを利用した方法（非特許文献３、特許文献１）、等も提案されている。
【０００６】
一方、機能ＯＣＴ装置の一つとして開発されている偏光ＯＣＴ装置は、神経線維層や網膜層などの構造情報の描出が可能である。非特許文献４では、該偏光ＯＣＴ装置を用いて、網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）において、リターデーションと称呼される偏向パラメータについて、単位厚みあたりの３次元のデータを厚さ方向に積算して得られるＥｎｆａｃｅマップを得る技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１４／２２１８２７号明細書
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ｆｉｎｇｌｅｒ  ｅｔ  ａｌ．  “ＭｏＢｉｌｉｔｙ  ａｎｄ  ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ  ｆｌｏｗ  ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｐｈａｓｅｖａｒｉａｎｃｅ  ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｗｉｔｈ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄｏｍａｉｎｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”  Ｏｐｔｉｃｓ  Ｅｘｐｒｅｓｓ．  Ｖｏｌ．  １５，  Ｎｏ．  ２０．  ｐｐ  １２６３７−１２６５３  （２００７）
【非特許文献２】Ｏｐｔｉｃｓ  Ｌｅｔｔｅｒｓ  Ｖｏｌ．  ３３，  Ｉｓｓ．  １３，  ｐｐ．  １５３０-１５３２  （２００８）  ”Ｓｐｅｃｋｌｅ  ｖａｒｉａｎｃｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆ  ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ  ｕｓｉｎｇ  ｓｗｅｐｔ−ｓｏｕｒｃｅ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ”
【非特許文献３】Ｍａｒｉａｍｐｉｌｌａｉ  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ  ｓｐｅｃｋｌｅ  ｖａｒｉａｎｃｅ  ＯＣＴ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ，”  Ｏｐｔｉｃｓ  Ｌｅｔｔｅｒｓ  ３５，  １２５７−１２５９  （２０１０）
【非特許文献４】Ｉｎｖｅｓｔ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌ  Ｖｉｓ  Ｓｃｉ．  ２０１３  Ｊａｎ  ７，Ｚｏｔｔｅｒ  Ｓ  ｅｔ  ａｌ．“Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  ｒｅｔｉｎａｌ  ｎｅｒｖｅ  ｆｉｂｅｒ  ｌａｙｅｒ  ｂｉｒｅｆｉｒｉｎｇｅｎｃｅ，ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ，ａｎｄ  ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ  ｕｓｉｎｇ  ｗｉｄｅ−ｆｉｅｌｄ，ｈｉｇｈ−ｓｐｅｅｄ  ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ  ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ”
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ここで、ＯＣＴＡにより血管抽出を行う場合、網膜の深さ方向における各層ごとに血管の密度が異なり、ノイズ処理等により正確な血管抽出を行う上ではこの抽出処理を行う網膜層を特定することが好ましい。ここで網膜における層認識は通常のＯＣＴを用い、深さ方向より得られる各層の輝度情報に基づいて行われている。しかし、疾病眼の層認識において層構造の欠損などがあった場合には、層認識の精度が落ちて診断に有益なモーションコントラスト画像が得られない可能性が有る。
【００１０】
本発明は以上の状況に鑑みて為されたものであって、疾病を有する被検眼においても診断に有益なモーションコントラスト画像を生成できる画像処理装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る画像処理装置は、
測定光を照射した被検査物からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて前記被検査物の３次元偏光断層情報を取得し、前記互いに異なる偏光の光に対応する複数の断層信号を用いて前記被検査物の３次元モーションコントラスト情報を取得する情報取得手段と、
前記３次元偏光断層情報を用いて、前記被検査物の特定の領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出された特定の領域を用いて得た範囲であって、前記被検査物の深さ方向における前記３次元モーションコントラスト情報の一部の範囲に対応するモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を生成する画像生成手段と、
前記生成されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を表示手段に表示させ、検者からの指示に応じて前記範囲が変更された場合には、前記表示されたモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を前記変更された範囲に対応するモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像に変更する表示制御を行う表示制御手段と、
を備える、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、疾病を有する被検眼においても診断に有益なモーションコントラスト画像を生成できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態における装置の全体構成の一例の概略を示す図である。
【図２】本実施形態における測定光のスキャンパターンの一例を表す説明図である。
【図３】本実施形態における信号処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態における偏光画像処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態における３次元血流部位情報取得手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態におけるモーションコントラスト画素値を表示用の画素に変換する方法の例を各々示す図である。
【図７】本実施形態におけるセグメンテーション結果の一例を示す図である。
【図８（ａ）】本実施形態におけるＧＵＩの一例を示す図である。
【図８（ｂ）】本実施形態におけるＧＵＩの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付の図面を参照して、本実施形態に係る画像処理装置について説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は以下の実施形態に限定されるものではない。なお、本実施形態で被検査物を人眼（眼底）としているがこれに限るものではなく、例えば人体内部の臓器、皮膚等を被検査物としてもよい。また、本実施形態において撮像対象は眼の眼底としているが、眼底以外の例えば前眼部を撮影対象とすることとしてもよい。
【００１５】
なお、本実施形態で述べる機能ＯＣＴの一つである偏光ＯＣＴは、眼底組織の光学特性の一つである偏光パラメータを用いて眼底の深さ方向の画像の構成を行っている。ここで、偏光パラメータとは、各偏光（Ｐ偏光及びＳ偏光）の光を用いて取得することができる被検査物の光学特性をいう。偏光パラメータは、例えば、被検査物における、各偏光の光のリターデーション（ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ：位相遅延量）、複屈折、ＤＯＰＵ（Ｄｅｇｒｅｅ  Ｏｆ  Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ  Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）、及びオリエンテーションを含む。
【００１６】
〔第１の実施形態〕
本実施形態では、偏光情報画像から得られる層認識結果に基づいて、モーションコントラストを算出して得られる３次元血流部位情報からＥｎｆａｃｅ画像を生成する深さ範囲を決定し、画像生成を行う処理について示す。本実施形態では、偏光情報に基づいて生成される画像の一つであるＤＯＰＵ画像を用いて網膜中の層である網膜色素上皮（ＲＰＥ）を検出する。検出されたＲＰＥはＯＣＴにより得られた網膜断層についての輝度平均化画像に対して位置合わせ後、投影され、輝度平均化像におけるＲＰＥのセグメンテーションが行われる。その後セグメンテーションの結果より特定された網膜中の層における３次元のモーションコントラストデータを設定された範囲だけ深さ方向に積算してモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を生成している。以下、その詳細について説明する。
【００１７】
＜ＯＣＴ装置の構成＞
まず、本実施形態において被検眼から３次元輝度情報、３次元血流部位情報及び偏光情報の取得に用いた偏光ＯＣＴ装置の構成について説明する。図１は、偏光ＯＣＴ装置を先の各情報を生成する構成とし、該偏光ＯＣＴ装置より得た情報に基づいて画像処理を行う画像処理装置の構成例を示す図である。なお、以下に述べる本実施形態では、ＳＳ−ＯＣＴを適用した偏光ＯＣＴ装置について併せて説明する。なお、ＳＤ−ＯＣＴによる偏光ＯＣＴ装置に本発明を適用することも可能である。図１に示すＯＣＴ装置は、光干渉断層信号（干渉信号）を生成する光干渉断層信号生成部８００と、これを制御すると共に該干渉信号を取得して画像処理を行う制御部１４３とから構成される。
【００１８】
＜光干渉断層信号生成部８００の構成＞
光干渉断層信号生成部８００の構成について、図１を参照して説明する。光源８０１には、波長掃引型（Ｓｗｅｐｔ  Ｓｏｕｒｃｅ：以下ＳＳ）の光源を用いる。光源８０１は、例えば、掃引中心波長１０５０ｎｍ、掃引幅１００ｎｍで掃引しながら光を出射する。
【００１９】
出射された光は、シングルモードファイバ（以下ＳＭファイバ）８０２、偏光制御器８０３、コネクタ８０４、ＳＭファイバ８０５、ポラライザ８０６、偏波保持ファイバ（以下ＰＭファイバ）８０７、コネクタ８０８、ＰＭファイバ８０９を介して、ビームスプリッタ８１０に導かれる。ビームスプリッタ８１０に導かれた光は、測定光（ＯＣＴ測定光とも言う）と参照光（ＯＣＴ測定光に対応する参照光とも言う）に分岐される。ビームスプリッタ８１０の分岐比は、９０（参照光）：１０（測定光）である。偏光制御器８０３は、光源８０１から射出する光の偏光を所望の偏光状態へ変化させることができる。
【００２０】
ポラライザ８０６は特定の直線偏光成分のみを通過させる特性を持つ光学素子である。通常光源８０１から射出される光は偏光度が高く、特定の偏光方向を持つ光が支配的であるが、ランダム偏光成分と呼ばれる特定の偏光方向を持たない光が含まれている。このランダム偏光成分は、偏光ＯＣＴ画像の画質を悪化させることが知られており、このためポラライザ８０６によってランダム偏光成分をカットしてやる。なお、ポラライザ８０６を通過できるのは特定の直線偏光状態の光のみであるため、所望の光量が被検眼１１８に入射するように偏光制御器８０３によって偏光状態を調整する。
【００２１】
ビームスプリッタ８１０の分岐により得られた測定光は、ＰＭファイバ８１１を介して測定アームに出射され、コリメータ８１２によって平行光とされる。平行光となった測定光は１／４波長板８１３を透過したのち、ガルバノスキャナ８１４、スキャンレンズ８１５、フォーカスレンズ８１６を介して被検眼１１８に入射する。該ガルバノスキャナ８１４は、被検眼１１８の眼底Ｅｒにおいて測定光を走査する。なお、同図においてガルバノスキャナ８１４は単一のミラーとして記載しているが、実際は被検眼１１８の眼底Ｅｒをラスタースキャンするように２枚のガルバノスキャナによって構成されている。
【００２２】
また、フォーカスレンズ８１６はステージ８１７上に固定されており、光軸方向に動くことで、測定光の眼底Ｅｒに対するフォーカス調整をすることができる。ガルバノスキャナ８１４とステージ８１７とは、後述する信号取得制御部１４５によって制御され、被検眼１１８の眼底Ｅｒの所望の範囲（断層画像の取得範囲、断層画像の取得位置、測定光の照射位置とも言う）で測定光を走査することができる。１／４波長板８１３は、１／４波長板の光学軸と、その光学軸に対して直交する軸との間の位相を１／４波長分だけ遅延させる特性を持つ光学素子である。本実施形態ではＰＭファイバ８１１より射出される測定光の直線偏光の方向に対して１／４波長板の光学軸を４５°だけ光軸を回転軸として回転させ、被検眼１１８に入射する光を円偏光とする。
【００２３】
なお、本実施形態では詳細な説明はしていないが、眼底Ｅｒの動きを検出し、ガルバノスキャナ８１４のミラーを眼底Ｅｒの動きに追従させて走査させるトラッキング機能が、当該ＯＣＴ装置に付与されていることが望ましい。トラッキング機能については一般的な技術を用いて行うことが可能であり、リアルタイムで動作させることも、ポストプロセッシングで動作させることも可能である。トラッキングを行う方法としては、例えば、走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：ＳＬＯ）を用いる方法がある。当該方法では、眼底Ｅｒについて、ＳＬＯを用いて光軸に対して垂直な面内の２次元画像を経時的に取得し、画像中の血管分岐などの特徴箇所を抽出する。そして、２次元画像中で抽出された特徴箇所がどのように動いたかを眼底Ｅｒの移動量として算出し、算出した移動量をガルバノスキャナ８１４にフィードバックすることでリアルタイムトラッキングを行うことができる。
【００２４】
上述したように、測定光は、ステージ８１７上に乗ったフォーカスレンズ８１６により、被検眼１１８の眼底Ｅｒにフォーカスされる。眼底Ｅｒを照射した測定光は網膜の各層で反射或いは散乱し、上述の光学経路を逆に辿ってビームスプリッタ８１０に戻る。ビームスプリッタ８１０に入射した測定光の戻り光はＰＭファイバ８２６を経由し、ビームスプリッタ８２８に入射する。
【００２５】
一方、ビームスプリッタ８１０の分岐により得られた参照光は、ＰＭファイバ８１９を介して参照アームに出射され、コリメータ８２０によって平行光とされる。平行光となった参照光は、１／２波長板８２１、分散補償ガラス８２２、ＮＤフィルタ８２３、及びコリメータ８２４を介し、ＰＭファイバ８２７に入射する。コリメータ８２４とＰＭファイバ８２７の一端はコヒーレンスゲートステージ８２５の上に固定されている。コヒーレンスゲートステージ８２５は、被検者の眼軸長の相違等に対応して図中矢印で示す光軸方向に駆動するように、信号取得制御部１４５で制御される。１／２波長板８２１は、１／２波長板の光学軸と、その光学軸に対して直交する軸との間の位相を１／２波長分だけ遅延させる特性を持つ光学素子である。本実施形態では、ＰＭファイバ８１９より射出する参照光の直線偏光は、ＰＭファイバ８２７において長軸が４５°傾いた偏光状態となるように調整される。なお本実施形態では参照光の光路長を変更して干渉光が生じる条件を得ている。しかし、干渉光を生成する構成としてはこれに限定されず、測定光の光路と参照光の光路との光路長差を変更することができればよい。ＰＭファイバ８２７を通過した参照光は、ビームスプリッタ８２８に入射する。
【００２６】
ビームスプリッタ８２８では、測定光の戻り光と参照光とが合波されて合波光すなわち干渉光とされた上で二つに分割される。分割された後の干渉光は、各々互いに反転した位相を有する干渉光（以下、正の成分及び負の成分と表現する）となっている。分割された干渉光の正の成分は、ＰＭファイバ８２９、コネクタ８３１、及びＰＭファイバ８３３を経由して偏光ビームスプリッタ８３５に入射する。一方、干渉光の負の成分は、ＰＭファイバ８３０、コネクタ８３２、ＰＭファイバ８３４を経由して偏光ビームスプリッタ８３６に入射する。
【００２７】
偏光ビームスプリッタ８３５及び８３６では、直交する二つの偏光軸に合わせて、入射した干渉光が垂直（Ｖｅｒｔｉｃａｌ）偏光成分（以下、Ｖ偏光成分）からなる光と水平（Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ）偏光成分（以下、Ｈ偏光成分）からなる光との二つの光にそれぞれ分割される。すなわち、偏光ビームスプリッタ８３５に入射した正の干渉光は、偏光ビームスプリッタ８３５において正のＶ偏光成分の光と正のＨ偏光成分の光との二つの干渉光に分割される。分割された正のＶ偏光成分からなる光はＰＭファイバ８３７を経由してディテクタ８４１に入射し、正のＨ偏光成分からなる光はＰＭファイバ８３８を経由してディテクタ８４２に入射する。一方、偏光ビームスプリッタ８３６に入射した負の干渉光は、偏光ビームスプリッタ８３６において負のＶ偏光成分の光と負のＨ偏光成分の光とに分割される。負のＶ偏光成分からなる光はＰＭファイバ８３９を経由してディテクタ８４１に入射し、負のＨ偏光成分からなる光はＰＭファイバ８４０を経由してディテクタ８４２に入射する。
【００２８】
ディテクタ８４１及び８４２はいずれも差動検出器となっており、位相が１８０°反転した二つの干渉信号が入力すると、直流成分を除去し、干渉成分のみを出力する。ディテクタ８４１で検出されたＶ偏光（垂直偏光）成分の断層信号ＡVとディテクタ８４２で検出されたＨ偏光（水平偏光）成分の断層信号ＡHとは、それぞれ光の強度に応じた電気信号として出力される。出力された電気信号は、断層画像生成部の一例である後述する信号処理部１４４に入力される。
【００２９】
＜制御部１４３の構成＞
次に、偏光ＯＣＴ装置全体を制御すると共に該偏光ＯＣＴ装置より取得した干渉信号に基づいて画像処理装置としての各種処理を行うための制御部１４３の構成と機能について説明する。該制御部１４３は、信号取得部１４２、信号処理部１４４、信号取得制御部１４５、表示部１４６、及び表示制御部１４９によって構成される。また、信号処理部１４４はさらに、画像生成部１４７とマップ生成部１４８を持つ構成となっている。信号取得部１４２は、ディテクタ８４１及び８４２から送られる電気信号（干渉信号）を取得し、これを信号処理部１４４に出力する。画像生成部１４７は、画像生成手段として、干渉信号を波長から波数に変換し、フーリエ変換を行うことによって被検査物の断層に関する情報を含んだ断層信号（偏光状態を示す断層信号とも言う）を生成する。また、画像生成部１４７は、さらに信号処理部１４４に送られる干渉信号から偏光特性画像を生成する機能を有する。さらには、干渉信号より得た各情報から、後述する輝度画像（輝度断層画像）及びモーションコントラスト画像（モーションコントラスト断層画像）を生成する機能を有する。また、マップ生成部１４８は、後述する輝度平均化画像から層情報（網膜のセグメンテーション）を生成する機能を有する。マップ生成部１４８は、さらに偏光特性画像を生成するデータに基づいて、神経線維束や網膜色素上皮を検出する機能を有する。
【００３０】
信号処理部１４４は、より詳細には、ディテクタ８４１及び８４２から出力される信号に基づき、画像生成部１４７で画像の生成に用いられる各データの生成、生成された画像の解析、及び解析結果の可視化情報の生成を行う。信号処理部１４４で生成されたデータ、解析結果、及び可視化情報は表示制御部１４９に送られ、表示制御部１４９は表示制御手段として表示手段である表示部１４６の表示画面にこれらを適宜表示させる。ここで、表示部１４６は、例えば液晶等のディスプレイである。なお、信号処理部１４４で生成された画像データは表示制御部１４９に送られた後、表示部１４６に有線で送信されても良いし、無線で送信されても良い。また、本実施形態において表示部１４６等は制御部１４３に含まれているが、本発明はこれに限らず、制御部１４３とは別に設けられても良く、例えばユーザが持ち運び可能な装置の一例であるタブレットでも良い。
【００３１】
なお、本実施形態では、信号取得部１４２は光干渉断層信号生成部８００が生成した干渉信号（断層信号）を取得し、制御部１４３では取得した断層信号に基づいて後述する各処理を実行することとしている。しかし、本発明に係る画像処理装置の態様はこれに限定されず、光干渉断層信号生成部８００が事前に取得し、不図示のメモリ、或いは外部記録装置等に記録した断層信号を信号取得部１４２が取得し、この取得した断層信号を用いてこれら処理を行うこととしてもよい。すなわち、制御部１４３の形態にて例示される画像処理装置は、ＯＣＴ装置である光干渉断層信号生成部８００と通信可能に接続されていればよい。
【００３２】
＜スキャンパターン＞
測定光を被検眼１１８に照射し、被検眼１１８の深さ方向の断層に関する情報を取得する測定光の走査のことをＡスキャンと呼び、この深さ方向をＡスキャン方向と呼ぶ。また、Ａスキャン方向と直交する方向で被検眼１１８の走査方向における一方向の断層に関する情報、すなわち該一方向と深さ方向からなる平面についての２次元画像を取得するための測定光の走査をＢスキャンと呼ぶ。また、この場合の測定光を走査する該一方向をＢスキャン方向と呼ぶ。さらにＡスキャン方向及びＢスキャン方向のいずれの走査方向とも直交する（該２次元画像を得る平面に直交する）方向に測定光を走査することをＣスキャンと呼ぶ。Ｃスキャンの際の走査方向はＣスキャン方向と呼ぶ。
【００３３】
ここで、ＯＣＴ装置において、眼底の３次元断層像を取得する際に眼底上に測定光を２次元ラスター走査する場合、高速な走査を行う方向がＢスキャン方向となる。また、Ｂスキャンの走査線がその直交方向に並ぶように測定光を走査する低速な走査を行う方向がＣスキャン方向となる。Ａスキャン及びＢスキャンを行うことで２次元の断層像が得られ、Ａスキャン、Ｂスキャン及びＣスキャンを行うことで、３次元の断層像を得ることができる。Ｂスキャン及びＣスキャンにおける測定光の走査は、上述したガルバノスキャナ８１４により行われる。
【００３４】
次に、図２を用いて本実施形態の測定光のスキャンパターンの一例を説明する。
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（または略同じ場所）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位置に測定光の走査位置を移動させるスキャンを行う。具体的なスキャンパターンを図２に示す。眼底平面上でｙ１〜ｙｎのｎ箇所のｙ位置について、それぞれＢスキャンのｍ回ずつの繰り返しを実施する。
【００３５】
なお、干渉信号の時間変化を正しく計測するためには、このｍ回のＢスキャンは眼底上の同一位置で行われることを要する。しかし、被検眼は常に固視微動していることから、同一走査線でのスキャンを意図したとしても、実際に同一位置での測定光の走査は容易ではない。ここでは、同一位置の走査線で測定光をＢスキャンすることを意図して行われる測定光の走査を、測定光を同一走査線で走査する、或いは同一断面の干渉信号を取得すると述べる。また、意図的に走査線を僅かにずらしながら複数のＢスキャンを実行し、得られた干渉信号について各々対応する画素についての加算平均等を行うことでノイズの低減化を図ることも考えられる。この場合、これら測定光の略同一の走査線は同一走査線と表現し、またこの加算平均等の処理を経て得られる断層像も同一走査線から得られる断層像と表現する。
【００３６】
ここで、繰り返し回数である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）により画像にモーションアーチファクトが発生したり、被検者の負担が増えたりする可能性が生じる。本実施形態では、検出精度と測定時間との両者のバランスを考慮してｍを決定している。なお、ＯＣＴ装置のＡスキャン速度、被検眼１１８の眼底表面画像の運動解析に応じて、制御部１４３はｍを変更してもよい。
【００３７】
図２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及び患者負担を考慮する必要が生じる。従って、これらｎ及びｐはこれら要請に応じて適宜自由に変更が可能である。また、図２における△ｘは隣り合うＡスキャン位置であるｘ位置同士の間隔（ｘピッチ）であり、△ｙは隣り合うＢスキャン位置であるｙ位置同士の間隔（ｙピッチ）である。
【００３８】
＜モーションコントラストデータ取得までの干渉信号処理フロー＞
本実施形態における干渉信号の処理であって、モーションコントラストデータを取得まで実行される画像処理方法のフローについて図３を用いて説明する。図３のステップＳ２１０において、信号処理部１４４はｙｉ位置のインデックスｉを１に設定する。ステップＳ２２０において、信号処理部１４４はｙｉ位置における繰り返しＢスキャンにより得られたｍ回分の干渉信号からなる複数のデータセットを抜き出す。ステップＳ２３０において、信号処理部１４４は繰り返しＢスキャンのインデックスｊを１に設定する。ステップＳ２４０において、信号処理部１４４は繰り返しＢスキャンにより得られている干渉信号のｊ番目のＢスキャンにより得られたデータセットを抜き出す。画像生成部１４７は抜き出されたデータセットとしての干渉信号に対して再構成処理を行い、輝度画像（深さ方向の２次元輝度画像）を生成する。
【００３９】
ここで、画像生成部１４７が行う干渉信号処理について説明する。画像生成部１４７はディテクタ８４１及び８４２から各々出力されたＨ偏光成分とＶ偏光成分の各々の光より得た干渉信号に対して再構成処理を行うことができる。まず画像生成部１４７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。
【００４０】
次に、画像生成部１４７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。その後、画像生成部１４７はＨ偏光成分とＶ偏光成分の光から得た干渉信号各々に対してＦＦＴ処理を行う事によって輝度画像を生成する。偏光ＯＣＴにより得られる各々の偏光成分に基づく輝度画像は、従来のＯＣＴにおける輝度画像と基本的に同じものである。該輝度画像を生成する画素値ｒはディテクタ８４１及び８４２から得られるＨ偏光成分の断層信号（干渉信号）ＡH及びＶ偏光成分の断層信号（干渉信号）ＡVから式１によって計算される。
【数１】
0006682291.tif 000002
【００４１】
次にステップＳ２５０において、画像生成部１４７は繰り返しＢスキャンのインデックスｊをインクリメントする。ステップＳ２６０において、画像生成部１４７はインデックスｊが繰り返し回数ｍより大きいか否かを判断する。すなわち、ｙｉ位置でのＢスキャンデータにおける輝度計算がｍ回繰り返されたか否かを判断する。判断結果がＮｏの場合、フローはステップＳ２４０に戻り、同一ｙ位置での繰り返しＢスキャンのデータセットにおける次のＢスキャンのデータセットの輝度計算を繰り返す。すなわち、画像生成部１４７は、それぞれ被検眼１１８の略同一箇所における断層を示す複数の輝度画像データ（断層像）を取得する。これらデータは、後述する３次元輝度断層情報の一部を構成する。
【００４２】
一方、ステップＳ２６０でＹｅｓと判断された場合は、フローはステップＳ２７０へ進む。ステップＳ２７０において画像生成部１４７はあるｙｉ位置における繰り返しＢスキャンの複数のデータセットであるｍ個のフレームの位置合わせをする。具体的には、まず画像生成部１４７はｍ個のフレームのうち、任意の１フレームをテンプレートとして選択する。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、画像生成部１４７は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、画像生成部１４７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。
【００４３】
次に、画像生成部１４７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ｍ−１個のフレームに適用し、ｍ個のフレームの位置合わせを行う。各々のデータセットにおける位置合わせが終了した後、ステップＳ２８０において、画像生成部１４７は各々のデータセットに基づいたｍ個のフレームの輝度画像を生成する。輝度画像生成後、ステップＳ２９０において画像生成部１４７はステップＳ２７０及び２８０で得られた位置合わせされた複数の輝度画像の平均化を行い、輝度平均化画像を生成する。
【００４４】
（輝度平均化画像でのセグメンテーション）
ステップＳ３００において、マップ生成部１４８は、画像生成部１４７がステップＳ２９０で生成した輝度平均化画像から、網膜のセグメンテーション（部位情報取得）を行う。撮像対象である被検眼１１８の眼底は、図７に示すように層構造を有することが広く知られている。また、深さ方向の網膜層ごとに血管密度が異なることを考慮すると、層ごとに血流部位検出のための閾値を可変にすることが好ましい。ステップＳ３００はこの層構造をセグメンテーションする工程であり、本実施形態では６層を検出することが可能である。すなわち、ステップＳ３００における処理は輝度平均化画像データから層を検出する工程の一例に相当する。なお、検出する層の数は６層に限定されるものではない。ここで、６層の内訳は、（１）神経線維層（ＮＦＬ）、（２）神経節細胞層（ＧＣＬ）+内網状層(ＩＰＬ)を合わせた層、（３）内顆粒層（ＩＮＬ）+外網状層（ＯＰＬ）を合わせた層、（４）外顆粒層（ＯＮＬ）+外境界膜（ＥＬＭ）を合わせた層、（５）Ｅｌｌｉｐｓｏｉｄ  Ｚｏｎｅ（ＥＺ）＋Ｉｎｔｅｒｄｉｇｉｔａｔｉｏｎ  Ｚｏｎｅ（ＩＺ）＋網膜色素上皮（ＲＰＥ）を合わせた層、及び（６）脈絡膜（Ｃｈｏｒｏｉｄ）である。
【００４５】
マップ生成部１４８は、輝度平均化画像から抜き出した処理の対象とする断層像に対して、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、それぞれメディアン画像、Ｓｏｂｅｌ画像ともいう）。次に、作成したメディアン画像とＳｏｂｅｌ画像とから、Ａスキャン毎にプロファイルを作成する。メディアン画像では輝度値のプロファイル、Ｓｏｂｅｌ画像では勾配のプロファイルとなる。そして、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抽出する。
【００４６】
（ＤＯＰＵ画像の生成とそれを用いたセグメンテーション）
一方、偏光ＯＣＴ画像すなわちディテクタ８４１、８４２から得られるＨ偏光成分の断層信号ＡH及びＶ偏光成分の断層信号ＡVからは、被検眼１１８からの偏光情報が得られる。画像生成部１４７は、上述した輝度画像の生成後、或いは輝度画像の生成と平行して、該偏光情報を用いて平均化されたＤＯＰＵ画像を生成する。ＤＯＰＵ（Ｄｅｇｒｅｅ  Ｏｆ  Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ  Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）とは偏光の均一性を表す数値であり、被検眼の偏光特性を画像処理して得られる偏光特性画像の一つである。なお、偏光特性画像には、この偏光解消情報に基づくＤＯＰＵ画像の他に、例えばリターデーション情報に基づく画像、オリエンテーション情報に基づく画像、複屈折情報に基づく画像などがある。これら画像或いは情報は、３次元偏光断層情報を構成する。
【００４７】
ここで、図４を参照して、本実施形態におけるＤＯＰＵ画像の生成手順を説明する。
ステップＳ２５１において、画像生成部１４７はｍ個のフレームの各偏光成分の断層信号ＡH、ＡVとそれらの間の位相差△Φを取得する。ステップＳ２５２において、画像生成部１４７は、画素毎にストークスぺクトルＳを式２により計算する。
【数２】
0006682291.tif 000003
ただし、△Φは２つの断層画像を計算する際に得られる各信号の位相差ΦHとΦVとから△Φ＝ΦV−ΦHとして計算する。
【００４８】
次にステップＳ２５３において、画像生成部１４７は各Ｂスキャン画像に対して、概ね計測光の主走査方向に７０μｍ、深度方向に１８μｍ程度の大きさのウィンドウを設定する。設定後、各ウィンドウ内において式２で画素毎に計算されたストークスぺクトルの各要素を平均し、当該ウィンドウ内の偏光の均一性ＤＯＰＵを式３により計算する。
【数３】
0006682291.tif 000004
ここで、Ｑｍ、Ｕｍ、及びＶｍは各ウィンドウ内のストークスベクトルの要素Ｑ、Ｕ、及びＶを平均した値である。Ｂスキャン画像内の全てのウィンドウに対してＤＯＰＵ計算を行うことで、ＤＯＰＵ画像（偏光の均一度を示す断層画像とも言う）を生成する。
【００４９】
次に、ステップＳ２５４において、画像生成部１４７はＤＯＰＵの値を画像化する処理を行い、偏光情報（３次元データ）からＤＯＰＵ画像を得る。また、画像生成部１４７は、抽出手段の一例であり、得られたＤＯＰＵ画像を用いて、網膜色素上皮（以下ＲＰＥ）を網膜中の各層より特定するセグメンテーションを行う。ＤＯＰＵ画像取得後、図４に示すフローは終了する。なお、ここで述べた処理は、図３における、偏光画像に対するステップＳ３１０の画像生成部１４７による偏光情報平均化処理、ステップＳ３２０のＤＯＰＵ画像生成の処理、及びステップＳ３３０のＲＰＥを求める偏光セグメンテーションに対応する。以上の処理を経て得られた該ＤＯＰＵ画像或いは該画像を生成するデータからは、ＲＰＥの位置を得ることができる。ここで、上述した輝度平均化画像によるセグメンテーションでは、疾病眼などでＲＰＥの境界が不明瞭になる場合があるが、ＤＯＰＵ画像ではＲＰＥを精度よく検出することができる。このことについて、以下に説明する。
【００５０】
ＤＯＰＵは偏光が保たれている個所においては１に近い数値となり、偏光が保たれない箇所においては１よりも小さくなる。網膜内の構造においては、ＲＰＥが偏光状態を解消する性質があるため、ＤＯＰＵにおいてＲＰＥに対応する部分の数値は、他の領域に対してその値が小さくなる。これらＤＯＰＵの値を画像化して得たＤＯＰＵ画像は、ＲＰＥ等の偏光を解消する層を画像化したものとなる。従って、病気などによりＲＰＥが変形している場合においても、輝度の変化よりも確実にＲＰＥもしくは病変により離散したＲＰＥ相当部位を同定できる。このＲＰＥの同定情報はここで一度保持される。
【００５１】
なお、ＤＯＰＵ画像はその生成方法から考察されるように、輝度画像に比して解像度が低下するため、ＲＰＥの境界もしくは形状については輝度画像を用いた方がより精密に決定できることに注意されたい。例えば、ＤＯＰＵ画像からＲＰＥを抽出することにより、ＲＰＥの位置を取得し、取得された位置を用いて輝度画像から高輝度領域をＲＰＥとして抽出してもよい。なお、この手法は、以下で説明するステップＳ３４０（セグメンテーション調整）の代わりに行っても良い。また、本実施形態ではＤＯＰＵ画像を用いたＲＰＥの同定を行う場合を例として説明したが、ＤＯＰＵ画像とＲＰＥに限らず、他の偏光特性画像を用いて他の層を同定することはさらに有用である。例えば、リターデーション情報に基づく画像、オリエンテーション情報に基づく画像、複屈折情報に基づく画像を用いたＲＮＦＬの同定、病変部位の同定などが行われることが好ましい。
【００５２】
（セグメンテーション調整）
次に、輝度平均化画像のセグメンテーションにより得られた結果について、ＤＯＰＵ画像をもとにＲＰＥの領域を補正する方法について述べる。図３のステップＳ３４０において、画像生成部１４７はＤＯＰＵ画像と輝度平均化画像間の位置合わせを行い、ＤＯＰＵ画像から得られたＲＰＥの位置情報をもとに輝度平均化画像のＲＰＥ領域の補正を行う。すなわち、ＤＯＰＵ画像から同定したＲＰＥもしくは病変により離散したＲＰＥ相当部位を輝度平均化画像へ投影し、その領域における高輝度部位を抽出し、この抽出領域を最終的なＲＰＥまたは対応する領域として決定する。さらにマップ生成部１４８は前述した平均化された輝度画像を用いた他の網膜のセグメンテーション結果との合成を行う。
【００５３】
（モーションコントラスト算出）
図３のステップＳ３５０において画像生成部１４７はモーションコントラストを計算する。該モーションコントラストは、同一断面の断層信号の取得を意図して走査される測定光の走査により得られた複数の断層信号間において、対応する画素間における時間変調を表す信号に基づいて生成される。本実施形態では、ステップＳ２８０において、信号処理部１４４が出力したｍ個のフレーム分の輝度画像から同じ位置の画素ごとに信号強度（輝度）の分散値を計算し、その分散値をモーションコントラストとする。すなわち、画像生成部１４７は、算出された複数の輝度画像のデータセット間の対応する画素データを用いてモーションコントラストを算出する。
【００５４】
なお、分散値以外に、標準偏差、差分値、非相関値及び相関値のいずれを用いることとしてもよい。また、信号強度ではなく位相を用いることとしてもよい。また、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の特徴量の種類は同一ｙ位置での複数Ｂスキャンデータセットの各画素の輝度値の変化を表す指標であれば適用が可能である。また、モーションコントラストは、ｍ個のフレーム分の輝度画像における同じ位置の画素ごとの分散値の代わりに、各フレームにおける同じ位置の画素ごとの平均値で正規化した変動係数を用いることも可能である。得られたモーションコントラストデータは、後述する３次元モーションコントラスト情報の一部を構成する。
【００５５】
ステップＳ３６０において、信号処理部１４４は画像生成部１４７で算出したモーションコントラストに対して、第一の閾値処理をする。第一閾値の値には、標準偏差σ及びステップＳ３４０で取得されたセグメンテーション情報を用いる。閾値処理の例として、本実施形態では、ステップＳ３４０で得たＲＰＥセグメンテーション情報（ＲＰＥであるという情報）を用いて、ＲＰＥにおけるモーションコントラストのノイズ閾値を設定する。具体的には、ＲＰＥより上部の領域の閾値よりＲＰＥに係る閾値を高くする、或いはＲＰＥより深い部分の閾値を他の領域に比べて高くすることで深い位置のノイズを低減することが考えられる。このように、セグメンテーション情報に応じて特定された層ごとにノイズの閾値を設定することもできる。
【００５６】
さらに、ＲＰＥが無血管領域であることを利用して、モーションコントラストの値を補正することもできる。例えば、ＲＰＥが分断されていても偏光解消部位は血流が無いため、検出したＲＰＥのモーションコントラスト値を０として補正してもよい。そうすることで、ステップＳ３６０で行う閾値処理は、より正確に行う事ができる。これにより、ｙｉ位置での断層画像中における血流に関する情報の抽出が可能となる。
【００５７】
閾値処理の終了後、ステップＳ３７０において、信号処理部１４４は、ｙｉ位置のインデックスｉをインクリメントする。インクリメント後、ステップＳ３８０において、信号処理部１４４は、ｉがｎより大きいか否かを判断する。すなわち、ｎ箇所の全てのｙ位置で位置合わせ、輝度平均化の計算、モーションコントラストの計算、及び閾値処理をしたか否かを判断する。Ｎｏの場合、フローはステップＳ２１０に戻る。Ｙｅｓの場合、フローは次ステップＳ３９０へ進む。なお、偏光画像の処理（Ｓ３１０、Ｓ３２０、Ｓ３３０）、輝度画像の処理（Ｓ２８０、Ｓ２９０、Ｓ３３０）、血流情報の処理（Ｓ３５０）は、Ｓ３７０、Ｓ３８０の前に行われることに限定されず、Ｓ３７０、Ｓ３８０の後に行っても良い。
【００５８】
ステップＳ３８０を終了した時点で、すべてのｙ位置でのＢスキャン像（深さ方向と測定光走査方向であるｘ方向とを２軸とする平面像）の各画素の輝度平均画像とモーションコントラストの３次元データが取得されたこととなる。なお、複数のｙ位置でのＢスキャン像の取得は、被検眼眼底における３次元の断層像データの取得に相当する。ステップＳ３９０において、以上のフローを経て得られた閾値処理後の３次元モーションコントラストデータに基づいて、３次元血流情報、血管の推定等の処理が行われる。ステップＳ３９０での処理終了後、本フローは終了する。なお、画像生成部１４７は算出したモーションコントラストの３次元データをステップＳ３９０において、一度保持する。
【００５９】
＜表示処理フロー＞
上述した信号処理により得られた３次元モーションコントラストデータは、画像化されて表示部１４６に表示される。次に、図５を用いて、画像化から表示に至る本実施形態における表示処理について説明する。本実施形態においては、モーションコントラスト画像の深さ方向の表示範囲の設定が、上述したステップＳ３４０において行われたセグメンテーション調整の結果に基づいた層の選択により行われることが特徴である。すなわち、検出された層に基づいて表示範囲を選択する。
【００６０】
表示処理に際し、ステップＳ３５１において、信号処理部１４４は、先にもとめたモーションコントラストの３次元データを取得する。ステップＳ３５２において、信号処理部１４４は、血流部位情報は残しつつノイズを除去するために、モーションコントラスト３次元データに対して平滑化処理を施す。
【００６１】
その際、モーションコントラストの性質によって最適な平滑化処理は異なるが、例えば次の平滑化方法が考えられる。例えば、注目画素の近傍ｎｘ×ｎｙ×ｎｚ個のボクセルからモーションコントラストの最大値を出力する、これらボクセルのモーションコントラストの平均値を出力する、或いは、これらボクセルのモーションコントラストの中央値を出力する方法がある。さらには、注目画素の近傍ｎｘ×ｎｙ×ｎｚ個のボクセルのモーションコントラストに対して距離による重みをつける方法、これらボクセルのモーションコントラストに対して距離による重みと注目画素との画素値の差に応じて重みをつける方法も考えられる。あるいは、注目画素のまわりの小領域のモーションコントラストパターンと、周辺画素のまわりの小領域のモーションコントラストのパターンの類似度に応じた重みを用いた値を出力する方法も考えられる。なお、その他の血流部位情報を残しつつ平滑化をおこなう手法を用いてもよい。
【００６２】
次に、ステップＳ３５３において、信号処理部１４４は、表示する画素を決定するための表示閾値及び表示する層の初期値を得る。表示範囲の初期値としては例えば、表層からの４層、すなわち神経線維層（ＮＦＬ）、神経節細胞層（ＧＣＬ）、内網状層(ＩＰＬ)、内顆粒層（ＩＮＬ）が設定される。また、ステップＳ３４０で得たセグメンテーション調整の結果より、ＲＰＥから例えば２０μｍより上方向の範囲で指定してもよく、ＲＰＥから上方向に２０μｍから３０μｍなどとしてもよい。すなわち、ＲＰＥ等特定された層或いは層境界を基準として眼底における所定の範囲を表示範囲として指定することができる。
【００６３】
なお、初期値として表層からの４層から少なくとも３層を選択することとしてもよい。但し、複数の層を初期値として選択する場合には連続する層であることが望ましい。また、その際に網膜層のセグメンテーションにより分離できない層が存在する場合は、その合成層として表記されるものが望ましい。ここで表示範囲の初期値として網膜層全層としないのは、表層部における主要血管及び毛細血管網をまずは見やすく表示したいからである。すなわち、主要血管及び毛細血管網を含む表層部と血管を有さずノイズの大きいＲＰＥ層とを同時に表示すると、表層部における主要血管及び毛細血管網の判別に支障をきたすことによる。
【００６４】
次にステップＳ３５４にて、信号処理部１４４は、表示閾値の初期値を用い平滑化処理された３次元モーションコントラストデータの各画素値に対して表示閾値処理を施す。本処理によるモーションコントラスト画素値から表示用画素値への変換例を、図６に示す。図６（ａ）では、表示閾値以下の画素値をゼロとし、閾値より大きな画素値から最大強度までの画素に比例する表示画素値を割り振る例を示している。図６（ｂ）では、表示閾値以下の画素値に対しては０をかけ、それより大きな画素値に対しては１をかけた表示値を割り振った例を示している。
【００６５】
いずれの場合においても、モーションコントラストが表示閾値以下のものはモーションコントラストが無効化され、血流の存在を示す可能性のない画素として以降扱われる。従って、血管として表示される連結を持つモーションコントラストを持つ領域は、これら無効化された画素とは分離した形で表示されることになる。すなわち、モーションコントラストと閾値との比較結果に応じてモーションコントラストの値が制御される。以上に述べたステップＳ３５４における処理は、モーションコントラストと表示閾値とを比較する工程及び比較の結果に基づいて表示閾値以下のモーションコントラストを無効化する工程の一例に相当する。
【００６６】
ステップＳ３５５では、図８（ａ）に示すような、表示制御部１４９により、表示閾値処理されたモーションコントラスト画像を表示部１４６に表示する表示処理が行われる。該表示処理では、例えば図８（ａ）に示すように、２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像７１、輝度平均化画像（２次元輝度断層画像）７２、及びその他のＧＵＩ７３が表示される。２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像７１は表示画面の右側に表示されている。２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像７１の側方には、２次元モーションコントラスト画像Ｅｎｆａｃｅ７１上に示されたマーカＡ−Ａ‘の位置の輝度平均化画像７２が表示される。該輝度平均化画像は、２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像において指定される切断面において３次元輝度断層情報より生成される。その他のＧＵＩ７３は、表示画面の左側に表示される。また、その際に、例えば図７に示す輝度断層画像、または偏光断層画像に対して、層構造情報の検出結果を示す同図中の点線で示すような表示形態を重ねて表示部１４６に表示させてもよい。
【００６７】
なお、Ｅｎｆａｃｅ画像とは、被検査物における深さ方向ｚの所定の範囲の３次元の画素データを該深さ方向に積算し、これを該深さ方向ｚに垂直なｘ−ｙ平面に投影して得られる２次元画像をいう。各画素における輝度値を積算して得られる画像をＥｎｆａｃｅ輝度画像と、各画素におけるモーションコントラストを積算して得られる画像をモーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像と称する。すなわち、画像生成部１４７は、抽出された領域の画素に対応する輝度断層画像の画素データを各ＸＹ位置でＺ方向に積算して、各ＸＹ位置の画素の輝度値を決定する。ここで、各ＸＹ位置の画素の輝度値は、Ｚ方向の各画素の輝度の積算に限らず、平均値や中央値など、他の処理をして求めた値としてもよい。
【００６８】
その他のＧＵＩ７３の構成は、右から２次元モーションコントラスト画像表示に利用する網膜の各層の名称、それを選択するためのチェックボックス、さらに選択した層に対するそれぞれの表示画素を決定する閾値を調整するためスライダが含まれる。検者がこのスライダをマウスでドラッグすると、信号処理部１４４画素の指示を受付けて図５のステップＳ３５６で表示閾値の変更の処理があったと判定する。表示閾値の変更に伴ってフローはステップＳ３５４へ戻り、表示する２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を更新する。すなわち、ＧＵＩ７３に示すように本実施形態では閾値は検出された層毎に設定されている。
【００６９】
ステップＳ３５６で表示閾値の変更指示がないと判定されると、フローはステップＳ３５７に進み、深さ表示範囲の変更の指示の有無について判定する。本実施形態では、ステップＳ３５７において、検者が層の選択を変更するために輝度平均化画像７２に付随するチェックボックスのチェックを変更（深さ方向の表示範囲の変更に相当する。）したか否かを判定する。偏光された場合、ステップＳ３５７ではモーションコントラスト画像Ｅｎｆａｃｅ画像の表示する範囲（Ｅｎｆａｃｅ画像の生成範囲と同義）を変更し、フローをステップＳ３５４へ戻し、表示する２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を更新する。なお、本実施形態では、表示範囲の設定において、検出された層に基づいて任意の層を選択可能であると共に、選択可能な層の数も制限可能である。
【００７０】
なお、輝度平均化画像にはセグメンテーションの結果として各層の境界が重ねてさらに表示されると共に、選択された層が容易に認識されるようマーキングを行うことが望ましい。また、その他のＧＵＩ７３の最下部におかれたＬａｙｅｒ/Ｂｏｒｄｅｒのラジオボタン７４は、２次元モーションコントラスト画像を生成する方法を選択するためのラジオボタンである。本実施形態において、Ｌａｙｅｒが選択されている場合には、選択され層全域の３次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像の各画素値の情報を基に２次元モーションコントラスト画像を生成する。しかし、Ｂｏｒｄｅｒが選択されている場合、選択できるチェックボックスは隣り合う２つに制限がかかるよう制御されている。その結果、選択された２つの層の境界を挟む所定深さの３次元モーションコントラスト画像の各画素値の情報を基に２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像が生成される。
【００７１】
なお、表示様式はここで示したものに限定されず、本実施形態で得られる画像について用途に応じて任意の組み合わせで表示させることとしてもよい。例えば、本実施形態で得られる画像には、２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像や３次元モーションコントラスト画像、輝度平均化画像、偏光特性画像、３次元輝度画像などがある。図８（ｂ）では、輝度平均化画像７２に換えて、２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像７１におけるマーカＢ−Ｂ‘の位置の偏光特性画像（２次元偏光断層画像）７５を表示した一例を示す。この場合、２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像において指定される切断面において、３次元偏光断層情報より生成される偏光断層画像が表示される。また、これらの画像は重ね合わせて表示することとしてもよい。
【００７２】
また、以上に述べた実施形態では、表示閾値及び深さ表示範囲について、各々の変更について表示画面を参照して検者が行うこととしている。しかし、本実施形態はこれに限定されず、例えば予めいずれの層、いずれの層境界間、等を表示するかを、検査セットにより定めておき、この検査セット選択した時点で、制御部１４３からの変更の指示を受付けることとしてもよい。また、表示閾値に関しても、指定される層或いは深さ範囲に応じて、予め定められた閾値を選択して指示する様式としてもよい。
【００７３】
さらに、指定する深さ表示範囲に関しては、表示対象として抽出する特定に範囲は、例えば輝度平均化画像として表示される断層における或る層間の境界を含む、断層の深度方向における所定の範囲の領域として把握される。また、この場合の特定の領域は、該断層における、或る層間の境界から異なる層間の境界までの領域、並びに或る層間の境界から深度方向においてより深い方向に所定の第一の範囲及びより浅い方向に所定の第二の範囲だけ広がった領域のうちの少なくとも一方として把握可能である。さらに、該特定の範囲は、或る層若しくは異なる層間の境界を基準として、当該基準となる境界に対して深さ方向において、所定距離で隔てた位置より深い方向或いは浅い方向に所定の範囲で広がる所定の領域としても把握可能である。
【００７４】
上述したように、本実施形態によれば、輝度情報や偏光情報を基づいてセグメンテーションを行った結果を利用し、より精度よくモーションコントラスト画像の生成及び表示をすることができる。また、疾病を有して例えばＲＰＥが変形或いは変質したような被検眼においても、各層を適切に認識することが可能となり、診断に有益なモーションコントラスト画像を生成できる。
【００７５】
〔第２の実施形態〕
上述した第１の実施形態では偏光情報の一つであるＤＯＰＵ画像により得たＲＰＥの位置情報を用いてセグメンテーションを行い、ＯＣＴＡによる２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を生成する方法を示した。これに対し、本実施形態では、先に述べた偏光パラメータの一つであるリターデーションを参照したリターデーション画像を用いた例を示す。なお、本実施形態における装置の構成などは第１の実施形態と同様であるためここでの説明は省略する。以下では、第１の実施形態とは異なる偏光画像生成の部分についてのみ説明をする。
【００７６】
＜リターデーション画像生成＞
本実施形態において、画像生成部１４７は、互いに直行する偏光成分の輝度画像からリターデーション画像を生成する。リターデーション画像の各画素の値δは、輝度画像を構成する各画素の位置において、上述したＨ偏光成分とＶ偏光成分の間の位相差を数値化したものであり、各断層信号ＡH及びＡVから式４によって計算される。
【数４】
0006682291.tif 000005
当該式４より得られる値δよりリターデーション画像を生成することにより、網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）のように複屈折性のある層を把握することができる。本実施形態において、信号処理部１４４は、複数のＢスキャン像に対して得たリターデーション（Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ）画像（３次元偏光断層情報）からＲＮＦＬの検出を行う。
【００７７】
＜リターデーションマップ生成＞
信号処理部１４４は、複数のＢスキャン像に対して得たリターデーション（Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ）画像から、偏光正面画像の一例であるリターデーションマップを生成する。リターデーションマップ生成に際し、まず、信号処理部１４４は、各Ｂスキャン画像において、網膜色素上皮（ＲＰＥ）を検出する。ＲＰＥは偏光を解消する性質を持っているため、各Ａスキャンを深度方向に沿って内境界膜（ＩＬＭ）からＲＰＥを含まない範囲でリターデーションの分布を調べ、その最大値を当該Ａスキャンにおけるリターデーションの代表値とする。マップ生成部１４８は、以上の処理を全てのリターデーション画像に対して行うことにより、リターデーションマップを生成する。
【００７８】
＜複屈折マップ生成＞
画像生成部１４７は、先に生成されたリターデーション画像の各Ａスキャン画像において、ＩＬＭから網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）の範囲でリターデーションの値δを線形近似し、その傾きを当該Ａスキャン画像の網膜上の位置における複屈折として決定する。この処理を取得した全てのリターデーション画像に対して行うことで、複屈折を表す複屈折マップを偏光正面画像の一例として生成する。そして、マップ生成部１４８は、複屈折値を用いて、ＲＮＦＬのセグメンテーションを行う。
【００７９】
＜処理動作＞
次に、本実施形態の画像形成方法の具体的な処理の手順を説明する。本実施形態での基本的な処理フローは、第１の実施形態の処理動作と同じであるため、概要説明を省略する。ただし、図４に示した処理フローのステップＳ２５３、及びステップＳ２５４の詳細処理が異なる。従って、ここでは、それぞれに対応する本実施形態における各処理を、各々ステップＳ２５３Ａ、及びステップＳ２５４Ａとして以下に説明する。
【００８０】
本実施形態では、ステップＳ２５３Ａにおいて、画像生成部１４７は、リターデーション画像を生成する。ステップＳ２５４Ａにおいて、画像生成部１４７は、リターデーション画像の生成処理を行い、ＲＮＦＬの位置を得る。リターデーション画像では被検眼の偏光特性からＲＮＦＬを精度よく検出することができる。本実施形態では、検出されたＲＮＦＬの位置情報をもとに図３におけるステップＳ３４０で行われたセグメンテーション調整を行う。ステップＳ３６０における第一の閾値処理は、このＲＮＦＬ位置情報を用いてセグメンテーション処理された輝度平均化画像をもとに行われる。
【００８１】
以上で、偏光ＯＣＴで得られるＲＮＦＬ位置情報からセグメンテーションを行い、モーションコントラスト情報と組み合わせる方法を説明した。しかし、本実施形態において用いる層はＲＮＦＬに限るものではなく、複屈折情報を用いたセグメンテーションが可能であれば、その他の部位にも適用しても良い。例えば、血管壁の偏光特性を用いて、血管を特定し、モーションコントラスト情報と組み合わせれば、図３のステップＳ３９０において実行される血流情報の算出結果の信頼性を高めることができる。また、任意のＡスキャン画像から得られた任意の神経線維に対するリターデーションの値δは、近接したＡスキャン画像から得られる神経線維のリターデーションの値δと連続的に変化する。よって、別の層よりもリターデーションの値の変化が少なくなることから、そのことを用いてセグメンテーションを行ってもよい。この場合、神経線維は、オリエンテーション等の３次元偏光断層情報が方向性を示す層として認識される。なお、また、画像生成部１４７は、オリエンテーションやＤＯＰＵを用いて、偏光正面画像を生成することもできる。
【００８２】
〔第３の実施形態〕
これまでの実施形態においては、部位構造情報として光干渉断層の輝度情報や偏光情報に基づいて算出されたＯＣＴＡを示した。ここでは、Ｈ偏光成分からなる光とＶ偏光成分からなる光との２つの偏光成分の光の干渉信号を用いてモーションコントラストを算出し、ＯＣＴＡ画像を取得する例を説明する。本実施形態によれば、従来の一フレーム分の輝度画像（断層信号）の取得の操作でＨ偏光成分の光とＶ偏光成分の光の信号とから２倍の断層信号が取得できる。このため、繰り返し回数であるｍを少なくすることができる。
【００８３】
＜装置の構成＞
本実施形態に係る光干渉断層信号生成部８００及び制御部１４３の構成は、第１の実施形態に示すものと同様であるため、ここでの詳細な説明は省略する。
【００８４】
＜信号処理＞
上述した第１及び第２の実施形態では、一つの輝度画像を各偏光成分の光から算出したが、本実施形態では、信号処理部１４４は、Ｈ偏光成分の光に対応する輝度画像と、Ｖ偏光成分の光に対応する輝度画像との２つの輝度画像を生成している。
【００８５】
＜処理動作＞
次に、本実施形態の画像形成方法の具体的な処理の手順を説明する。本実施形態での基本的な処理フローは、第１の実施形態の処理フローと同じであるため、概要説明を省略する。ただし、図３に示す処理フローのステップＳ２４０、ステップＳ２６０、ステップＳ２７０、ステップＳ３００、及びステップＳ３５０の詳細処理が異なる。従って、ここでは、それぞれに対応する本実施形態における各処理を、各々ステップＳ２４０Ｂ、ステップＳ２６０Ｂ、ステップＳ３００Ｂ及びステップＳ３５０Ｂとして以下に詳細説明をする。
【００８６】
本実施形態において、ステップＳ２４０Ｂにおいて、画像生成部１４７は各断層信号ＡH及びＡVからＨとＶの各偏光成分の光より２つの個別の干渉信号を抜き出す。第１の実施形態では、式１において偏光ＯＣＴによって一つの強度画像を生成する式を示した。しかし、本実施形態においては、ＨとＶの各偏光成分の光より得られる各々の干渉信号から、２つの強度画像を生成する。具体的にはＨ偏光成分光より得られる断層信号ＡH及びＶ偏光成分の光より得られる断層信号ＡVのそれぞれにＦＦＴ処理をする。これにより、各々の偏光成分より異なる輝度画像を生成することができる。また、画像生成部１４７は、同時に上述した偏光特性画像も生成する。
【００８７】
ステップＳ２６０Ｂでは、画像生成部１４７は繰り返し回数を示すインデックスｊが所定枚数であるｍに達しているか否かを判断する。本実施形態において繰り返し回数は、ＦＦＴ処理をして得られた輝度画像は２つあるため、第１の実施形態と同じｍ個のフレームの断層信号を得ようとした場合、繰り返し回数はｍ／２とすることができる。よって、該ステップＳ２６０Ｂにおいて、繰り返し回数ｍ／２よりｊが小さい場合に、フローはステップＳ２４０Ｂへ戻り以降の処理を実行する。繰り返し回数がｍ／２よりｊより大きい場合には、フローは次のステップＳ２７０等を経てステップＳ３００Ｂへと進む。
【００８８】
ステップＳ３００Ｂにおいて、画像生成部１４７はステップＳ２８０で得られた輝度画像及びステップＳ２９０において得られた輝度平均化画像を用いて、上述した輝度画像のセグメンテーションを行う。その後、ステップＳ３４０において、マップ生成部１４８は、輝度平均化画像と偏光特性画像を用いて、セグメンテーションを行う。セグメンテーションは、ＤＯＰＵ画像を用いたＲＰＥのセグメンテーション、あるいは、リターデーション画像を用いたＲＮＦＬセグメンテーションでも良い。
【００８９】
ステップＳ３５０Ｂにおいて、信号処理部１４４は、ＨとＶの偏光成分各々から得られた輝度画像からモーションコントラストを計算する。以降、ここで得られた３次元モーションコントラストデータとステップＳ３４０のセグメンテーション調整の処理の結果とにより、ステップＳ３６０における第一の閾値処理が実行される。以上、説明した偏光ＯＣＴ装置を用いることで、半分の繰り返し回数ｍ／２で３次元血流画像を得ることができる。
【００９０】
［その他の実施形態］
以上、本発明の実施形態を詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【００９１】
また、本発明は、以下のよう装置を構成することによっても達成できる。即ち、前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（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給することとしてもよい。また、該記憶媒体の態様だけでなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体としてもよい。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（または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、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。
【００９２】
また、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変形、変更して実施することができる。例えば、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、本発明は眼科装置に例示される検査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望ましい。
【符号の説明】
【００９３】
１４３  制御部
１４４  信号処理部
１４５  信号取得制御部
１４６  表示部
１４７  画像生成部
１４８  マップ生成部
１４９  表示制御部
【図１】
0006682291.tif 000006
【図２】
0006682291.tif 000007
【図３】
0006682291.tif 000008
【図４】
0006682291.tif 000009
【図５】
0006682291.tif 000010
【図６】
0006682291.tif 000011
【図７】
0006682291.tif 000012
【図８（ａ）】
0006682291.tif 000013
【図８（ｂ）】
0006682291.tif 000014