(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼の前眼部のシュレム管と集合管との少なくとも一方を含む房水流出路領域を含む断層画像を取得する取得手段と、
前記被検眼の深度方向における前記断層画像の少なくとも一部の範囲の輝度値を用いて得た値に基づいて、前記房水流出路領域が強調または抽出された画像を生成する生成手段と、
前記生成された画像における房水流出路領域の中から、強膜深部側及び角膜中心側に位置する領域を、シュレム管領域として特定する特定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特定手段は、前記生成された画像における房水流出路領域の中から、前記特定されたシュレム管領域に連結する領域を、集合管領域として特定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記断層画像の一部の領域を少なくとも強膜を含む領域として決定する決定手段を更に有し、
前記生成手段は、前記強膜の表面が平坦になるように前記断層画像における前記決定された領域に対して平坦化処理を施し、前記平坦化処理が施された領域の輝度値に基づいて、前記房水流出路領域が強調または抽出された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】
被検眼の前眼部のシュレム管と集合管との少なくとも一方を含む房水流出路領域を含む断層画像を取得する取得手段と、
前記断層画像の一部の領域を少なくとも強膜を含む領域として決定する決定手段と、
前記強膜の表面が平坦になるように前記断層画像における前記決定された領域に対して平坦化処理を施し、前記平坦化処理が施された領域の輝度値に基づいて、前記房水流出路領域が強調または抽出された画像を生成する生成手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
前記生成手段は、前記被検眼の深度方向における前記断層画像の少なくとも一部の範囲の輝度値を用いて得た値が前記深度方向に対して交差する面に投影された２次元画像を、前記房水流出路領域が強調または抽出された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】
被検眼の前眼部のシュレム管と集合管との少なくとも一方を含む房水流出路領域を含む断層画像を取得する取得手段と、
前記被検眼の深度方向における前記断層画像の少なくとも一部の範囲の異なる領域の輝度値を用いて得た値が前記深度方向に対して交差する面に投影された複数の２次元画像を生成する生成手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記生成手段は、前記被検眼の深度方向における前記断層画像の少なくとも一部の範囲の異なる領域の輝度値を用いて得た値が前記深度方向に対して交差する面に投影された複数の２次元画像を、前記房水流出路領域が強調または抽出された画像として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８】
前記生成された複数の２次元画像を前記深度方向に沿って連続的に表示手段に表示させる表示制御手段を更に有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】
前記生成手段は、前記被検眼の深度方向における前記断層画像の少なくとも一部の範囲の異なる領域の輝度値を用いて得た値が前記深度方向に対して交差する面に投影された複数の２次元画像における前記房水流出路領域に異なる表示態様を割り当てた状態で前記複数の２次元画像を合成して得た２次元画像を、前記房水流出路領域が強調または抽出された画像として生成することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記異なる表示態様は、異なる色であることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記生成された２次元画像を表示手段に表示させる表示制御手段と、
前記表示された２次元画像においてユーザが指示した位置を入力する入力手段と、を更に有し、
前記生成手段は、更に、前記入力された位置に沿った曲断面画像を生成することを特徴とする請求項５乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記生成手段は、前記被検眼の深度方向における前記断層画像の少なくとも一部の範囲の輝度値を用いて得た値である前記深度方向の輝度値の変化を示す値に基づいて、前記房水流出路領域が強調または抽出された画像を生成す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】
前記生成手段は、前記被検眼の深度方向における前記断層画像の少なくとも一部の範囲に対して前記深度方向に空間微分処理または２次微分処理を施して得た値に基づいて、前記房水流出路領域が強調または抽出された画像を生成することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記生成された画像に基づいて前記房水流出路領域の形状を計測する計測手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記房水流出路領域の形状に関する計測値に基づいて、前記房水流出路領域に関する病変候補を検出する病変検出手段を更に有することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
被検眼の前眼部のシュレム管と集合管との少なくとも一方を含む房水流出路領域を含む断層画像を取得する取得工程と、
前記被検眼の深度方向における前記断層画像の少なくとも一部の範囲の輝度値を用いて得た値に基づいて、前記房水流出路領域が強調または抽出された画像を生成する生成工程と、
前記生成された画像における房水流出路領域の中から、強膜深部側及び角膜中心側に位置する領域を、シュレム管領域として特定する特定工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
被検眼の前眼部のシュレム管と集合管との少なくとも一方を含む房水流出路領域を含む断層画像を取得する取得工程と、
前記断層画像の一部の領域を少なくとも強膜を含む領域として決定する決定工程と、
前記強膜の表面が平坦になるように前記断層画像における前記決定された領域に対して平坦化処理を施し、前記平坦化処理が施された領域の輝度値に基づいて、前記房水流出路領域が強調または抽出された画像を生成する生成工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】
被検眼の前眼部のシュレム管と集合管との少なくとも一方を含む房水流出路領域を含む断層画像を取得する取得工程と、
前記被検眼の深度方向における前記断層画像の少なくとも一部の範囲の異なる領域の輝度値を用いて得た値が前記深度方向に対して交差する面に投影された複数の２次元画像を生成する生成工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１９】
請求項１６乃至１８のいずれか１項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、被検眼の断層画像を処理する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【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。この断層画像撮影装置は、疾病の診断をより的確に行うのに有用であることから眼科診療に広く用いられている。ＯＣＴの形態として、例えば広帯域な光源とマイケルソン干渉計を組み合わせたＴＤ−ＯＣＴ（Ｔｉｍｅ  ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）がある。これは、参照アームの遅延を走査することで信号アームの後方散乱光との干渉光を計測し、深さ分解の情報を得るように構成されている。しかし、このようなＴＤ−ＯＣＴでは機械的な走査が必要となるため高速な画像取得は難しい。そこで、より高速に画像を取得する方法として広帯域光源を用い、分光器で干渉信号を取得するＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）が用いられてきた。近年は光源の中心波長が１μｍの高速波長掃引光源を用いることにより時間的に分光を行うＳＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ  Ｓｏｕｒｃｅ  ＯＣＴ）が開発され、より広画角な断層画像や、高侵達な断層画像を取得可能になっている。前眼部には強膜のような不透明組織が含まれているものの、中心波長が１μｍの光源を用いることで強膜を含めた前眼部の３次元の断層画像を取得できる。ＳＳ―ＯＣＴで撮影された前眼部の断層画像は、例えば緑内障や角膜疾患の診断及び治療計画・経過観察に利用できる。ここで、非特許文献１には、中心波長が１μｍの光源、Ａスキャンレート１００ｋＨｚのＳＳ−ＯＣＴを用いて角膜―強膜接合部を撮影し、シュレム管を含む断層像を撮影する技術について開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｒ．  Ｐｏｄｄａｒ  ｅｔ  ａｌ．；”  Ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ａｎｔｅｒｉｏｒ  ｓｅｇｍｅｎｔ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｉｎ  ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ｔｙｐｅ  １  Ｂｏｓｔｏｎ  Ｋｅｒａｔｏｐｒｏｓｔｈｅｓｉｓ  ｗｉｔｈ  ｓｗｉｔｃｈａｂｌｅ  ｆｕｌｌ  ｄｅｐｔｈ  ｒａｎｇｅ  ｓｗｅｐｔ  ｓｏｕｒｃｅ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｏｐｔｉｃｓ，１８（８）  Ａｕｇｕｓｔ  ２０１３．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、緑内障眼に対してはシュレム管に隣接する線維柱帯を切開する等によりシュレム管を通過する房水の流量を回復して眼圧を下げる低侵襲治療（房水流出路再建術）が行われている。房水流出路再建術においては、手術部位（線維柱帯）に接続する房水流出路、すなわちシュレム管ＳＣや集合管ＣＣ、深強膜静脈叢ＤＳＰ、中強膜静脈叢ＩＳＰ、上強膜静脈叢ＥＰの開存性（狭窄・閉塞していないこと）を非侵襲に評価する手段が必要とされている。
【０００５】
ここで、図２を用いて前眼部の解剖と、房水ＡＦの流出経路について説明する。図２（ａ）に示すように、前眼部は角膜ＣＮ及び強膜Ｓ、水晶体Ｌ、虹彩Ｉ、毛様体ＣＢ、前房ＡＣ、隅角Ａなどから構成されている。毛様体ＣＢで産生された房水ＡＦは、虹彩Ｉと水晶体Ｌの間を通過して前房ＡＣを経て線維柱帯ＴＭからシュレム管ＳＣに入り、集合管ＣＣを経て強膜Ｓ内の静脈を流れて排出される。強膜Ｓ内の静脈は、強膜Ｓの深層（集合管ＣＣに接続している側）から表層側に向けて深強膜静脈叢ＤＳＰ、中強膜静脈叢ＩＳＰ、上強膜静脈叢ＥＰの順に走行している。
【０００６】
また、図２（ｂ）に示すように正面から見るとシュレム管ＳＣ（灰色）は角膜ＣＮ辺縁の外側を１周するように走行し、該シュレム管ＳＣから複数の集合管ＣＣ（黒色）が分岐し、さらに深強膜静脈叢ＤＳＰへと接続している。
【０００７】
房水流出路再建術では、確実に房水の流量が回復し、眼圧が降下することを見込める手術部位を決定する必要がある。そこで、どの集合管ＣＣ及びそれに繋がる強膜内の静脈が開存しているかを非侵襲に把握した上で、できるだけ該開存している集合管ＣＣに近い線維柱帯ＴＭ（あるいはシュレム管ＳＣ）を治療部位として選択することが望まれている。従って、シュレム管ＳＣ以降の房水流出路の開存性を非侵襲に把握する手段が必要となる。
【０００８】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ユーザが前眼部の断層画像におけるシュレム管と集合管との少なくとも一方を含む房水流出路領域の狭窄や閉塞等の有無を把握可能にすることを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の目的を達成するために、例えば本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。
本発明に係る画像処理装置の一つは、
被検眼の前眼部のシュレム管と集合管との少なくとも一方を含む房水流出路領域を含む断層画像を取得する取得手段と、
前記被検眼の深度方向における前記断層画像の少なくとも一部の範囲の輝度値を用いて得た値に基づいて、前記房水流出路領域が強調または抽出された画像を生成する生成手段と、
前記生成された画像における房水流出路領域の中から、強膜深部側及び角膜中心側に位置する領域を、シュレム管領域として特定する特定手段と、を有する。
【００１０】
また、本発明に係る画像処理方法の一つは、
被検眼の前眼部のシュレム管と集合管との少なくとも一方を含む房水流出路領域を含む断層画像を取得する取得工程と、
前記被検眼の深度方向における前記断層画像の少なくとも一部の範囲の輝度値を用いて得た値に基づいて、前記房水流出路領域が強調または抽出された画像を生成する生成工程と、
前記生成された画像における房水流出路領域の中から、強膜深部側及び角膜中心側に位置する領域を、シュレム管領域として特定する特定工程と、を有する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、前眼部の断層画像を用いてシュレム管と集合管との少なくとも一方を含む房水流出路領域を非侵襲に強調または抽出することができる。これにより、ユーザが房水流出路領域の狭窄や閉塞等の有無を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１及び第２の実施形態に係る画像処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】前眼部の解剖学的構造を説明する図である。
【図３】本発明の実施形態に係る画像処理システムが実行する処理のフローチャートである。
【図４】本発明の第１及び第２の実施形態における画像処理内容を説明する図である。
【図５】本発明の第１及び第２の実施形態における画像処理内容を説明する図である。
【図６】本発明の第１及び第２の実施形態におけるＳ３３０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７】本発明の第３の実施形態に係る画像処理システムの構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第３の実施形態におけるＳ３４１・Ｓ３５１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】本発明の第３の実施形態における画像処理内容を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
［第１の実施形態］
本実施形態に係る画像処理装置は、強膜深部を少なくとも含む前眼部断層画像に対して深度方向に輝度値の微分処理を行う。次に該微分画像の異なる深度範囲に対して深度方向の輝度値のばらつき量に基づいて投影処理することにより、異なる深度範囲でシュレム管ＳＣや集合管ＣＣを含む房水流出路領域を強調した投影画像群を生成する。さらに、該各投影画像を所定の閾値で２値化することにより２次元の房水流出路領域を抽出する場合について説明する。
【００１４】
（画像処理装置の全体構成）
以下、図面を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置を備える画像処理システムについて説明する。図１は、本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の構成を示す図である。画像処理システム１００は、画像処理装置３００が、インタフェースを介して断層画像撮影装置（ＯＣＴとも言う）２００、外部記憶部４００、表示部５００、入力部６００と接続されることにより構成されている。
【００１５】
また、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る。断層画像撮影装置に用いる装置は、例えばＳＳ−ＯＣＴからなる。なお断層画像撮影装置２００は既知の装置であるため、詳細な説明は省略して、ここでは画像処理装置３００からの指示により設定される、断層画像の撮影範囲、ならびに内部固視灯２０４のパラメータの設定について説明を行う。
【００１６】
また、ガルバノミラー２０１は、測定光の被検眼における走査を行うためのものであり、ＯＣＴによる被検眼の撮影範囲を規定する。また、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、被検眼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。ガルバノミラー２０１は、Ｘスキャン用のミラーとＹスキャン用の２枚のミラーで構成され、被検眼の所望の範囲を測定光により走査することができる。
【００１７】
また、内部固視灯２０４は、表示部２４１、レンズ２４２で構成される。表示部２４１として複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）がマトリックス状に配置されたものを用いる。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。
【００１８】
また、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により制御されている。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。
【００１９】
また、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は本発明に係る取得手段の一例である。画像取得部３０１は、断層画像生成部３１１を有し、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て信号処理を行うことで断層画像を生成し、生成した断層画像を記憶部３０２に格納する。画像処理部３０３は、位置合わせ部３３１、房水流出路領域取得部３３２を有する。房水流出路領域取得部３３２は本発明に係る生成手段の一例であり、空間微分処理部３３２１及び投影処理部３３２２を有する。指示部３０４は、断層画像撮影装置２００に対して、撮影パラメータ等の指示を行う。
【００２０】
また、外部記憶部４００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。入力部６００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６００を介して、画像処理装置３００や断層画像撮影装置２００へ指示を行う。
【００２１】
（房水流出路領域が強調または抽出された画像の生成処理のフロー）
次に、図３（ａ）を参照して本実施形態の画像処理装置３００の処理手順を示す。図３（ａ）は、本実施形態における本システム全体の動作処理の流れを示すフローチャートである。
【００２２】
＜ステップ３１０：断層画像取得＞
画像処理装置３００の被検眼情報取得部（不図示）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。被検眼情報取得部は入力部６００を用いて構成されてもよい。そして、被検眼情報取得部は、被検者識別番号に基づいて、外部記憶部４００が保持している当該被検眼に関する情報を取得して記憶部３０２に記憶する。
【００２３】
まず、指示部３０４からの指示により断層画像撮影装置２００による断層画像の取得が行なわれる。指示部３０４が撮影パラメータの設定を行って断層画像撮影装置２００による撮影を行う。具体的には、内部固視灯２０４の表示部２４１における点灯位置、ガルバノミラー２０１による測定光のスキャンパターンなどが設定される。本実施形態では、駆動制御部２０２は、表示部２４１の発光ダイオードを制御して、前眼部の角膜―強膜接合部（例えば、図４（ａ）の点線矩形領域）の撮影を行うように内部固視灯２０４の位置を設定する。スキャンパターンとしては３Ｄスキャンとし、深度方向に関しては強膜Ｓの表面から前房偶角Ａまでを撮影範囲とするように走査位置を設定する。本実施形態では各走査位置において１回ずつ撮影するが、複数回ずつ撮影する場合も本発明に含まれる。これらの撮影パラメータの設定を行った後、被検眼の断層画像の撮影が行われる。断層画像撮影装置２００は、駆動制御部２０２を制御することで、ガルバノミラー２０１を動作させて断層画像の撮影を行う。上述した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。そのため、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。そして、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、任意の方向に走査することが可能となる。
【００２４】
ここで、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。本実施形態では、断層画像撮影装置２００としてＳＳ−ＯＣＴを用いた場合について説明する。ただし、これに限らず中心波長が長い（例えば１μｍ以上の）光源を持つＳＤ−ＯＣＴを用いる場合も本発明に含まれる。まず、断層画像生成部３１１は、信号データから固定ノイズを除去する。次に、断層画像生成部３１１は、スペクトラルシェーピング、分散補償を行い、この信号データに離散フーリエ変換を施すことで、深さに対する強度データを得る。断層画像生成部３１１は、フーリエ変換後の強度データから任意の領域の切り出し処理を行い断層画像の生成を行う。なお、ここで得られた断層画像は、記憶部３０２に記憶されるとともに、後述のＳ３４０において、表示部５００に表示される。
【００２５】
＜ステップ３２０：スライス間の位置合わせ＞
画像処理装置３００の位置合わせ部３３１は、３次元の断層画像におけるスライス（２次元断層画像、Ｂスキャン画像）間の位置合わせを行う。位置合わせ方法としては、例えば、画像の類似度を表す評価関数を事前に定義しておき、この評価関数の値が最も良くなるように画像を変形する。評価関数としては、例えば、相関係数を用いて評価を行う方法が挙げられる。また、画像の変形処理としては、例えば、アフィン変換を用いて並進や回転を行う処理が挙げられる。
【００２６】
＜ステップ３３０：房水流出路領域の取得処理（強調または抽出処理）＞
房水流出路領域取得部３３２は、Ｓ３２０で位置合わせした断層画像に対して、シュレム管ＳＣから集合管領域ＣＣを経て上強膜静脈ＥＰまでを含む房水流出路領域を強調（描出）した画像を生成する。さらに、該強調した画像を２値化することで抽出処理を行う。
【００２７】
まず、画像処理部３０３はＳ３２０で位置合わせした断層画像に対する前処理として、強膜表面に関する平坦化処理（ｆｌａｔｔｅｎｉｎｇ）及び平滑化処理を行う。次に、該前処理した断層画像を複数のスライス区間に分割する。任意の数の区間に分割可能であるが、本実施形態では強膜領域に相当するスライス群を３区間に分割する。さらに、分割した区間のうち少なくとも最深の区間において空間微分処理を行って微分画像を生成する。該微分画像に対して深度方向の輝度値のばらつき量に基づいて投影処理を行うことにより、シュレム管ＳＣ及び集合管領域ＣＣを含む房水流出路領域を強調した画像を生成する。ここで、投影処理とは、空間微分処理により得た輝度値の変化を示す値が深度方向に対して交差する面に投影された２次元画像を生成する処理である。さらに、該強調表示した画像（多値画像）を２値化することでシュレム管ＳＣ及び集合管領域ＣＣを含む房水流出路領域を抽出する。なお、具体的な房水流出路領域の取得処理（強調または抽出処理）についてはＳ６１０〜Ｓ６４０で詳述する。
【００２８】
＜ステップ３４０：表示＞
表示制御部３０５は、Ｓ３２０で位置合わせした断層画像、及びＳ３３０で３分割したスライス区間ごとに生成した房水流出路領域投影画像（図４の（ｉ）・同図（ｊ）・同図（ｋ））を表示部５００に表示する。さらに、Ｓ３３０で３分割したスライス区間ごとに生成した房水流出路領域投影画像（２次元画像）に対して、表示態様の一例である各々Ｒ成分・Ｇ成分・Ｂ成分を割りあてる。そして、各色成分が割り当てられた状態でカラー合成（重畳表示）した画像（図５（ａ））も表示部５００に表示する。該カラー合成画像を観察することで、異なる深度範囲の房水流出路領域の開存状況を把握できる。
【００２９】
また、該カラー合成画像に対して操作者（ユーザ）の指示に応じて入力部６００が、最深のスライス区間に属する房水流出路領域（Ｒｅｄ）から中間層の房水流出路領域（Ｇｒｅｅｎ）、最表層の房水流出路領域（Ｂｌｕｅ）に至る経路ｐ（ｓ）（図５（ａ）の黒実線部）を入力する。表示制御部３０５が該経路に沿って断層画像に対する曲断面画像（図５（ｂ））を生成することにより、表示部５００にシュレム管ＳＣから上強膜静脈ＥＰに至る房水流出路領域を含む該曲断面画像を表示する。本曲断面画像により、シュレム管ＳＣから上強膜静脈ＥＰに至る房水流出路の輝度値や形状を把握しやすくなる。なお、これに限らず例えば該房水流出路領域投影画像の２値画像を表示部５００に表示してもよい。
【００３０】
＜ステップ３５０：結果の保存の要否判定＞
画像処理装置３００は、Ｓ３１０で取得した断層画像やＳ３３０で取得した房水流出路領域の強調画像及び２値画像、Ｓ３４０で表示したデータを外部記憶部４００へ保存するか否かの指示を外部から取得する。この指示は例えば入力部６００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Ｓ３６０へ、保存が指示されなかった場合はＳ３７０へと処理を進める。
【００３１】
＜ステップ３６０：結果の保存＞
画像処理部３０３は検査日時、披検眼を同定する情報と、Ｓ３５０で決定した保存対象のデータとを関連付けて外部記憶部４００へ送信する。
【００３２】
＜ステップ３７０：終了か否かの判定＞
画像処理装置３００はＳ３１０からＳ３６０に至る一連の処理を終了するか否かの指示を外部から取得する。この指示は入力部６００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Ｓ３１０に処理を戻し、次の披検眼に対する処理（または同一披検眼に対する再処理を）行う。
【００３３】
（房水流出路領域の取得処理（強調または抽出処理））
さらに、図６（ａ）に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ３３０で実行される処理の詳細について説明する。
【００３４】
＜ステップ６１０：前処理（平坦化及び平滑化）＞
画像処理部３０３は、断層画像に対する前処理として、強膜表面に関する平坦化処理と平滑化処理を行う。図４（ｂ）に平坦化処理前の前眼部断層画像の例を、同図（ｃ）に平坦化処理後の前眼部断層画像の例を示す。ここで、平坦化処理は、任意の公知の方法を用いてよいが、本実施形態では図４（ｂ）に示す前眼部断層画像の各Ａ走査線上で強膜表面に相当するエッジＥを検出し、該エッジの深度位置が同一になるよう隣接するＡ走査線を深度方向に位置合わせすることにより平坦化する。なお、該平坦化処理は強膜表面に平行な曲面に沿って観察したり画像処理したりすることを容易にするための処理であり、本発明に必須の処理ではない。平坦化処理を省略する場合は、断層画像に対して強膜表面に平行な曲面に属する画素値を参照しながらＳ６２０〜Ｓ６４０の処理を行えばよい。また、ノイズ低減のために該平坦化処理した断層画像に対して平滑化処理を行う。平滑化処理は任意の公知の平滑化手法を用いてよいが、本実施形態ではガウシアンフィルタを用いて平滑化する。
【００３５】
＜ステップ６２０：空間微分処理＞
画像処理部３０３は、Ｓ６１０で平坦化処理した前眼部断層画像を複数のスライス区間に分割する。分割する区間数は任意の数に設定してよいが、本実施形態では強膜領域Ｓに略相当するスライス群を等間隔に３区間に分割するものとする。強膜領域に略相当するスライス群は、各Ａ走査線の端点から連続する低輝度画素（輝度値が閾値Ｔ１未満の画素で、眼球外もしくは偶角領域Ａに相当）を特定した上で、各スライス内に該低輝度画素の占める割合が閾値Ｔ２未満であるスライスとして決定できる。
【００３６】
さらに、空間微分処理部３３２１は、画像処理部３０３が３分割したスライス区間のうち、少なくとも最深のスライス区間に属する断層画像に対して空間微分処理を行う。本実施形態では、３スライス区間とも空間微分処理を行うものとする。具体的には隣接スライス間の画素値を除算することによって空間微分処理を行う。本実施形態では空間微分処理の一例として除算する場合について説明するが、他の空間微分処理、例えば差分処理を行う場合も本発明に含まれる。
【００３７】
強膜領域Ｓにおいては図４（ｄ）に示すように輝度値が一様に高輝度であり、房水流出路に属する領域ＡＦのみ低輝度な特性を示す。ここで、図４（ｄ）は前眼部断層画像の一部（Ａ走査線３本分）、同図（ｅ）は図４（ｄ）の中央のＡ走査線における輝度プロファイルを示す。従って、空間微分することによって図４（ｆ）に示すように強膜領域Ｓは灰色画素、房水流出路領域の境界のうち一方が黒画素、他方が白画素となる。図４（ｆ）では空間微分として下側の（ｚ´座標値が大きい）スライスの輝度値／上側の（ｚ´座標値が小さい）スライスの輝度値を算出した場合の例を示している。これに限らず、上側の（ｚ´座標値が小さい）スライスの輝度値／下側の（ｚ´座標値が大きい）スライスの輝度値を算出する場合も本発明に含まれる。あるいは、隣接スライスの輝度値同士の除算ではなく差分によって空間微分を行ってもよい。図４（ｇ）は図４（ｆ）の中央のＡ走査線における輝度プロファイルを示している。房水流出路がＡ走査線の中に含まれる場合には、輝度値のばらつきが大きくなることがわかる。ただし、微分処理として差分処理を行う場合には図５（ｇ）の輝度プロファイルのオフセットは（略１ではなく）略０になる。
【００３８】
＜ステップ６３０：投影＞
投影処理部３３２２は、Ｓ６２０で生成した空間微分画像のうち少なくとも最深のスライス区間に対応する空間微分画像の（深度方向での）輝度値のばらつき量に基づき投影することで、シュレム管ＳＣや集合管ＣＣを含む深部の房水流出路領域を強調（描出）する。なお、本実施形態では全てのスライス区間、すなわち３つのスライス区間の各々に対応する空間微分画像の各画素位置においてＡ走査線方向での輝度値の標準偏差値を算出し、該標準偏差値を画素値として持つ投影画像を生成する。なお、本実施形態では標準偏差値投影を行っているが、これに限らず輝度値のばらつき度合いを定量化するような値であれば任意の公知の値を算出してよい。例えば標準偏差値のかわりに（最大値―最小値）を算出したり、分散値を算出したりする場合も本発明に含まれる。図４（ｆ）に示すＡ走査線３本分の空間微分画像は、深さ方向に標準偏差値投影を行うことによって房水流出路領域を含む画素（中央の画素）では該標準偏差値が大きくなり、該房水流出路領域を造影した場合と同様に高輝度になる（図４（ｈ））。
【００３９】
本実施形態では、Ｓ６２０で生成した３つの空間微分画像を各々深さ方向に標準偏差値投影することにより、最深部、中間部、最表層部のスライス区間の断層画像に対応する投影画像が各々図４（ｉ）、同図（ｊ）、同図（ｋ）のように生成されるものとする。
【００４０】
＜ステップ６４０：２値化＞
房水流出路領域取得部  ３３２は、Ｓ６３０で生成された各投影画像を所定の閾値で２値化することにより、２次元の房水流出路領域に関する２値画像を生成する（２次元の房水流出路領域抽出処理）。なお、２値化の手法はこれに限らず、任意の公知の２値化法を用いてよい。
【００４１】
以上述べた構成によれば、画像処理装置３００は強膜深部を少なくとも含む前眼部断層画像に対して深度方向に輝度値の微分処理を行う。次に、該微分画像の異なる深度範囲に対して深度方向に標準偏差値投影し、２値化することでシュレム管ＳＣや集合管ＣＣを含む２次元の房水流出路領域を強調もしくは抽出した画像を生成する。これにより、シュレム管ＳＣや集合管ＣＣを含む２次元の房水流出路領域を非侵襲に強調または抽出できる。
【００４２】
［第２の実施形態］
本実施形態に係る画像処理装置は、強膜深部を少なくとも含む前眼部断層画像に対して深度方向に輝度値の２次微分を行い、該２次微分値の絶対値を算出することでシュレム管ＳＣや集合管ＣＣを含む３次元の房水流出路領域を強調（描出）した画像を生成する。さらに、該強調画像を２値化することで抽出処理を行う場合について説明する。
【００４３】
本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の構成は第１実施形態の場合と同様であるため省略する。また、本実施形態での画像処理フローは図３（ａ）に示す通りであり、Ｓ３３０、Ｓ３４０以外は第１実施形態の場合と同様であるので説明は省略する。
【００４４】
＜ステップ３３０：房水流出路領域の取得処理（強調または抽出処理）＞
房水流出路領域取得部３３２は、Ｓ３２０で位置合わせした前眼部断層画像を用いて、シュレム管ＳＣから集合管領域ＣＣを経て上強膜静脈ＥＰまでを含む３次元の房水流出路領域を強調（描出）した画像を生成する。さらに、該強調画像を所定の閾値で２値化することにより３次元の房水流出路領域を抽出する。
【００４５】
まず、画像処理部３０３はＳ３２０でスライス間位置合わせを行った前眼部の３次元の断層画像に対する前処理として、強膜表面に関する平坦化処理（ｆｌａｔｔｅｎｉｎｇ）及び平滑化処理を行う。次に、空間微分処理部３３２１は該前処理した前眼部断層画像に対して深度方向に輝度値の２次微分処理を行い、該２次微分値の絶対値を算出して平滑化することにより、シュレム管ＳＣ及び集合管領域ＣＣを含む３次元の房水流出路領域を強調（描出）した画像（３次元画像）を生成する。本ステップで説明した方法は、強膜の深い位置ほど断層画像の輝度値が低下する影響を受けにくいため、単純に輝度値を反転させて房水流出路領域を高輝度に表示させる場合に比べて強膜深部における房水流出路領域をより高コントラストに強調した画像を生成できる。さらに、該３次元の房水流出路領域を強調した画像（多値画像）を所定の閾値で２値化することにより、３次元の房水流出路領域を抽出する。具体的な房水流出路領域の取得処理（強調または抽出処理）についてはＳ６１１〜Ｓ６４１で詳述する。
【００４６】
＜ステップ３４０：表示＞
表示制御部３０５は、Ｓ３２０でスライス間位置合わせを行った３次元の断層画像、Ｓ３３０で生成した３次元の房水流出路領域を強調（描出）した多値画像を表示部５００に表示する。なお、これに限らず、例えば、該多値画像を所定の閾値で２値化することにより生成した３次元の房水流出路領域に関する２値画像を表示部５００に表示してもよい。このとき、表示制御部３０５は、生成された３次元画像を構成する深度方向に異なる位置の複数の２次元画像を深度方向に沿って連続的に表示部５００に（動画）表示させることができる。これにより、ユーザは、房水流出路領域の経路を３次元的に把握し易くなる。なお、上述したような連続的に動画表示する手法以外にも、房水流出路領域が強調（描出）された３次元画像をボリュームレンダリングにより表示部５００に（３次元的に）表示させるようにしても良い。さらに、図６（ｂ）に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ３３０で実行される処理の詳細について説明する。なおＳ６１１は第１実施形態におけるＳ６１０の処理と同様であるので説明は省略する。
【００４７】
＜ステップ６２１：深度方向への２次微分処理＞
空間微分処理部３３２１は、Ｓ６１１で平坦化処理した３次元の前眼部断層画像に対して深度方向に輝度値の２次微分処理を行う。例えば平坦化処理済の前眼部断層画像における輝度プロファイルが図４（ｅ）である場合、隣接スライス間で輝度値の２次微分処理を行うと図５（ｃ）のようになる。本実施形態では、微分処理として隣接スライス間の輝度値の差分処理（下側の（ｚ´座標値が大きい）スライスの輝度値―上側の（ｚ´座標値が小さい）スライスの輝度値）を行う。これに限らず例えば隣接スライス間の輝度値の除算処理を行ってもよい。ただし、除算処理の場合は図５（ｃ）の輝度プロファイルのオフセットは（略０ではなく）略１になる。また、差分処理における第１項と第２項を入れ替えて計算したり、除算処理における分母と分子を入れ替えて計算したりしてもよい。あるいは、該除算処理後に差分処理を実施したり、差分処理後に除算処理を行ったりする場合も本発明に含まれる。ただし、差分処理後に除算処理を行う場合には、（該差分値が正になるよう）差分値に所定の正の値を加えてから除算処理を行う必要がある。
【００４８】
次に、得られた２次微分画像の各Ａ走査線上の画素にはオフセット値（差分処理を行う場合には略０、除算処理を行う場合は略１）より大きい値と小さい値の両方が含まれる。従って、該２次微分画像に含まれる同一の房水流出路領域についてスライス番号を変えながら観察すると途中で輝度値が反転する（初め黒い領域として観察され、次に白い領域に変化して最後に黒い領域に戻る）。このような輝度値の反転を避けるため、本実施形態では輝度値を２次微分して得られた値に対して絶対値を算出する（図５（ｄ））。輝度値の反転を避ける処理としては（２次微分値の）絶対値を算出する処理に限定されるものではなく、例えば図５（ｃ）で２次微分値が負の値を示す画素では、画素値を０にするような処理を行ってもよい。また、２次微分として除算処理後の画像の隣接スライスにおける輝度値をさらに除算処理する場合には、図５（ｄ）と同様の輝度プロファイルにするため該２次微分値に対して１を減算してから絶対値を算出するものとする。
【００４９】
＜ステップ６３１：平滑化＞
房水流出路領域取得部３３２は、同一の房水流出路領域内の輝度値の連続性を改善したり背景ノイズを低減したりするためにＳ６２１で得られた微分画像（輝度値を２次微分し、絶対値を算出して得られた画像）に対して平滑化処理を行う。任意の平滑化処理を適用可能であるが、本実施形態ではガウシアンフィルタを用いて平滑化する。Ｓ６２１での処理により形成された輝度プロファイル（図５（ｄ））は、本ステップでの処理により図５（ｅ）のような輝度プロファイルになる。また、本ステップでの処理により形成される画像を３次元の房水流出路領域の強調（描出）画像と呼ぶ。
【００５０】
＜ステップ６４１：２値化＞
房水流出路領域取得部３３２は、（Ｓ６３１で生成された）３次元の房水流出路領域を強調した画像を所定の閾値で２値化することにより、３次元の房水流出路領域に関する２値画像を生成する（３次元の房水流出路領域の抽出処理を実行する）。なお、２値化の手法はこれに限らず、任意の公知の２値化手法を用いてよい。例えば、単一の閾値で２値化するのではなく、局所領域ごとに異なる閾値で２値化してもよい。あるいは、以下の手順でより正確に３次元の房水流出路領域を抽出してもよい。例えば、予め（平坦化処理済みの）３次元の前眼部断層画像に対してエッジ保存平滑化処理を行う。次に、Ｓ６３１で取得した強調画像（または２次微分画像）を所定の閾値で２値化して細線化処理を行う。該細線化処理により得られた画素群（連結成分）をシード点（開始点）として、該エッジ保存平滑化処理済みの断層画像に対して３次元の領域拡張処理を行うことにより３次元の房水流出路領域を抽出してもよい。
【００５１】
なお、本実施形態では、平坦化処理した３次元の前眼部断層画像の輝度値を深度方向に２次微分した値に基づいて３次元の房水流出路領域を強調もしくは抽出した画像を生成する場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば３次元の房水流出路領域を強調した画像を生成するだけでなく、投影処理部３３２２が該３次元房水流出路領域の強調画像（またはＳ６２１で生成した２次微分画像）を投影することで２次元の房水流出路領域を強調した画像を生成してよい。さらに、房水流出路領域取得部３３２が該２次元の房水流出路領域を強調した画像を所定の閾値で２値化することにより、２次元の房水流出路領域を抽出してもよい。あるいは、投影処理部３３２２が３次元の房水流出路領域画像の部分画像（またはＳ６２１で生成した２次微分画像の部分画像）を投影することで、投影範囲を限定した２次元の房水流出路領域の強調画像を生成する場合も本発明に含まれる。さらに、房水流出路領域取得部３３２が該投影範囲を限定した２次元の房水流出路領域の強調画像を所定の閾値で２値化することにより、抽出処理を行う場合も本発明に含まれる。なお、投影する場合の投影法としては標準偏差値投影や平均値投影をはじめとして、任意の公知の投影法を用いてよい。３次元の房水流出路領域を強調した画像全体もしくはＳ６２１で生成した２次微分画像全体を投影する場合には投影像のコントラストを高めるために最大値投影を行うか、あるいはＡ走査線ごとに輝度値の（最大値―最小値）を算出することにより投影することが好ましい。なお、投影方向は深度方向に限らず任意の方向に投影してよい。ただし、微分画像を用いる場合は（投影像のコントラストをできるだけ高くするため）微分する方向と投影する方向とを略一致させることが望ましい。
【００５２】
また、表示部５００に表示する画像は３次元の房水流出路領域を強調した画像及び該強調画像の２値画像に限定されない。例えば、３次元の房水流出路領域を強調した画像（またはＳ６２１で生成した２次微分画像）を投影することで生成された２次元房水流出路領域の強調画像も表示してよい。あるいは、投影処理部３３２２が３次元の房水流出路領域画像の部分画像（またはＳ６２１で生成した２次微分画像の部分画像）を投影することで、投影範囲を限定した２次元房水流出路領域の強調画像を生成し、表示部５００に表示する場合も本発明に含まれる。また第１実施形態の場合と同様に、３次元房水流出路領域の強調画像（またはＳ６２１で生成した２次微分画像）に対して異なる深度範囲で投影することにより生成した２次元房水流出路領域の強調画像群に対して異なる表示態様を割りあてて重畳表示してもよい。さらに、各々所定の閾値で２値化することにより生成した、２次元房水流出路領域を強調した画像の２値画像、投影範囲を限定した２次元房水流出路領域を強調した画像の２値画像、該重畳画像を２値化した画像を表示部５００に表示してもよい。
【００５３】
以上述べた構成によれば、画像処理装置３００は以下の処理を行う。すなわち、強膜深部を少なくとも含む前眼部断層画像に対して深度方向に輝度値の２次微分を行い、該２次微分値の絶対値を算出して平滑化し、２値化することでシュレム管ＳＣや集合管ＣＣを含む３次元の房水流出路領域を強調もしくは抽出した画像を生成する。これにより、シュレム管ＳＣや集合管ＣＣを含む３次元の房水流出路領域を非侵襲に強調または抽出できる。
【００５４】
［第３の実施形態］
本実施形態に係る画像処理装置は、第２実施形態と同様の画像処理方法を用いて抽出されたシュレムＳＣや集合管ＣＣを含む房水流出路領域からシュレム管領域ＳＣや集合管領域ＣＣを特定したり、該房水流出路領域の径や断面積を計測したりする。また、該計測値の統計値に基づいて狭窄等の病変候補領域を検出するよう構成したものである。
【００５５】
本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の構成を図７に示す。画像処理部３０３に特定部３３３、計測部３３４及び病変検出部３３５を備える点が第２実施形態と異なる。なお、特定部３３３はシュレム管特定部３３３１、集合管特定部３３３２、及び強膜血管特定部３３３３を有する。また、シュレム管特定部３３３１、集合管特定部３３３２、及び強膜血管特定部３３３３は本発明に係る特定手段の一例である。また、本実施形態での画像処理フローは、図３（ｂ）に示す通りであり、Ｓ３４１、Ｓ３５１、Ｓ３６１以外は、第２実施形態の場合と同様であるので説明は省略する。
【００５６】
＜ステップ３４１：所定の領域の特定＞
特定部３３３は、Ｓ３３１で抽出した３次元の房水流出路領域に対して、房水流出路の解剖学的特徴に基づいてシュレム管領域ＳＣや集合管領域ＣＣ、強膜血管領域を特定する。具体的なシュレム管ＳＣ及び集合管ＣＣ、強膜血管領域の特定処理についてはＳ８１０〜Ｓ８４０で詳述する。
【００５７】
＜ステップ３５１：計測・病変検出＞
計測部３３４は、Ｓ３３１で抽出した房水流出路領域に関する計測値として直径もしくは断面積を計測する。また、病変検出部３３５は該計測値を所定の正常値範囲の値と比較し、該正常値範囲から外れた計測値を持つ房水流出路領域を病変候補領域として検出する。具体的な計測・病変検出処理についてはＳ８５０、Ｓ８５５、Ｓ８６０で詳述する。
【００５８】
＜ステップ３６１：表示＞
表示制御部３０５は、第２実施形態で表示した画像（位置合わせ済断層画像及び３次元房水流出路領域の強調画像、該強調画像の２値画像）を表示部５００に表示する。さらに、表示制御部３０５はＳ３４１で特定したシュレム管領域ＳＣや集合管領域ＣＣに対して所定の（色等の）表示態様を割りあてて表示したり、Ｓ３５１で取得した計測値及び（狭窄等の）病変候補領域に関する分布を表示部５００に表示したりする。
【００５９】
（所定の領域の特定処理のフロー）
さらに、図８（ａ）に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ３４１で実行される処理の詳細について説明する。
【００６０】
＜ステップ８１０：房水流出路領域の細線化＞
特定部３３３は、Ｓ３３１で抽出した房水流出路領域に対して３次元の細線化処理を行う。さらに、細線化処理で得られた画素群（連結成分）を連結数に基づいて
ｉ）端点（または孤立点）
ｉｉ）枝の内部点
ｉｉｉ）分岐点
に分類し、端点または分岐点から隣の分岐点または端点に至る画素群に対して同一ラベル（画素値）を割りあてることで枝単位のラベリングを行う。
【００６１】
＜ステップ８２０：シュレム管の特定＞
シュレム管特定部３３３１は、Ｓ６４１で生成した３次元の房水流出路領域の２値画像に基づいて、シュレム管領域ＳＣを特定する。房水流出路再建術のようなシュレム管ＳＣを通過する房水の流量を回復させる緑内障治療では、シュレム管ＳＣや隣接する集合管ＣＣの開存性（狭窄もしくは閉塞していないこと）を把握することが確実に眼圧降下を期待できる治療位置を決定する上で重要となる。そこで、本実施形態では本ステップでシュレム管ＳＣ領域を特定し、次ステップで集合管ＣＣに相当する領域を特定する。
【００６２】
本実施形態では、シュレム管特定部３３３１が、Ｓ６４１で抽出された３次元の房水流出路領域のうち、以下の条件に合致する画素群をシュレム管領域ＳＣとして特定する。すなわち、Ｓ８１０でラベリングした経路（枝）群の中から所定の深度範囲に属し、かつ最も角膜中心側の経路（枝）が含まれる３次元の房水流出路領域をシュレム管領域ＳＣとして特定する。なお、２値化の方法は閾値処理に限らず、任意の公知の２値化手法を用いてよい。本実施形態では、所定の深度範囲として第１実施形態のＳ６２０と同様の方法で３分割したスライス区間の内で最深のスライス区間と同じ深度範囲とする。また、角膜中心が画像に対してどちら側にあるかという情報は、固視位置に基づいて判定する。
【００６３】
＜ステップ８３０：集合管の特定＞
集合管特定部３３３２は、Ｓ８２０で特定したシュレム管領域ＳＣに基づいて、集合管領域ＣＣを特定する。本実施形態ではＳ６４１で抽出された３次元の房水流出路領域のうち、以下の条件に合致する画素群を集合管領域ＣＣとして特定する。すなわち、（Ｓ８１０でラベリングした枝のうち）Ｓ８２０で特定したシュレム管領域ＳＣに含まれる枝に連結し、かつ遠位側（角膜中心側に対し略反対方向）へ走行する枝を含む３次元の房水流出路領域を集合管領域ＣＣとして特定する。
【００６４】
＜ステップ８４０：強膜血管領域の特定＞
強膜領域特定部３３３３は、Ｓ８２０及びＳ８３０で特定したシュレム管領域ＳＣ及び集合管領域ＣＣを除いた領域として強膜血管領域を特定する。本実施形態では、Ｓ６４１で抽出された３次元の房水流出路領域のうち、以下の条件に合致する画素群を強膜血管領域として特定する。まず、強膜領域特定部３３３３がＳ８１０でラベリングした枝群からＳ８２０及びＳ８３０で特定したシュレム管領域ＳＣ及び集合管領域ＣＣに含まれる枝を除外した枝群を特定する。さらに強膜領域特定部３３３３が、該（シュレム管領域ＳＣ及び集合管領域ＣＣに含まれる枝を除外した）枝群を含む３次元の房水流出路領域を強膜血管領域として特定する。
【００６５】
（計測・病変検出処理のフロー）
さらに、図８（ｂ）に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ３５１で実行される処理の詳細について説明する。
【００６６】
＜ステップ８５０：房水流出路領域の径（断面積）の計測＞
計測部３３４は、Ｓ８１０でラベリングした経路（枝）ごとに、Ｓ８２０で特定したシュレム管領域ＳＣ、Ｓ８３０で特定した集合管領域ＣＣ、Ｓ８４０で特定した強膜血管領域の直径もしくは断面積を計測する。具体的には該枝に沿って所定の間隔で、該枝に垂直な方向での房水流出路領域の径や断面積を計測する。
【００６７】
＜ステップ８５５：計測された径（断面積）は正常値範囲か否かの判定＞
病変検出部３３５は、Ｓ８５０で計測した房水流出路領域に関する計測値（直径や断面積）と、該計測値の正常値範囲の値とを比較し、正常値範囲外であればＳ８６０に進み、正常値範囲内であれば本ステップの処理を終了する。
【００６８】
＜ステップ８６０：病変として検出＞
病変検出部３３５は、Ｓ８５５の比較処理において計測値が正常値範囲外であるような領域を病変候補領域として検出する。本実施形態では、該正常値範囲よりも低い計測値を持つ領域を狭窄部として検出する。すなわち、Ｓ８５０において計測したシュレム管領域ＳＣや集合管領域ＣＣ、強膜血管領域に関する計測値（直径や断面積）が正常値範囲よりも小さく所定の微小値Ｔｓよりも大きい場合に狭窄部と判定し、該所定の微小値Ｔｓよりも小さい場合には閉塞部として検出する。
【００６９】
なお、病変候補領域検出法は正常値範囲の値との比較に基づく方法に限定されるものではなく、任意の公知の病変検出法を用いてよい。例えば房水流出路領域の枝単位で計測値と該計測値の統計値（例えば平均値や中央値）を算出する。次に各計測値の該統計値に対する比率を算出し、該比率に基づいて狭窄部もしくは閉塞部を検出するような場合も本発明に含まれる。
【００７０】
また、本実施形態ではＳ６４１で抽出した３次元の房水流出路領域に対してシュレム管ＳＣや集合管ＣＣ・強膜血管領域を特定したり、３次元形状を計測して該計測値に基づき病変検出を行ったりする場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、第１実施形態や、第２実施形態の末尾で説明した方法に基づいて生成した（投影範囲を限定した）２次元房水流出路領域の２値画像に対してシュレム管ＳＣ・集合管ＣＣ・強膜血管の特定処理、計測処理や病変検出処理を行ってもよい。あるいは、第２実施形態の末尾で説明した方法に基づいて生成した２次元房水流出路領域の２値画像に対してシュレム管ＳＣ・集合管ＣＣ・強膜血管の特定処理、計測処理や病変検出処理を行ってもよい。
【００７１】
また、２次元のシュレム管特定処理は、以下の手順で実行できる。すなわち、画像処理部３０３が第１実施形態のＳ６２０と同様の手順で設定した最深のスライス区間に対応する投影画像（図４（ｉ））の２値画像に対して特定部３３３が細線化処理を行い、ラベリングすることで経路（枝）群を得る。さらに、シュレム管特定部３３３１が該枝群の中から各ｙ座標において最も角膜中心側に属する２本の枝（図４（ｉ）の黒点線部）を含む２次元の房水流出路領域をシュレム管領域ＳＣとして特定する。なお、角膜中心が画像に対してどちら側にあるかという情報は固視位置に基づいて判定するものとする。なお、図４（ｉ）に挙げた例では左側が角膜中心側に相当する。
【００７２】
また、２次元の集合管領域特定処理は、集合管特定部３３３２が該枝群の中からシュレム管領域ＳＣに含まれる（２本の）枝に連結し、かつ遠位側に走行する枝を含む２次元の房水流出路領域を集合管領域ＣＣとして特定する。
【００７３】
また、２次元の強膜血管特定処理は、３次元での強膜血管領域特定処理と同様の方法で行う。すなわち、強膜血管特定部３３３３が（特定部３３３がラベリングした）枝群の中からシュレム管領域ＳＣ及び集合管領域ＣＣに含まれる枝を除外する。該シュレム管領域ＳＣ及び集合管領域ＣＣに含まれる枝を除外した枝群を含む２次元の房水流出路領域を強膜血管領域として特定する。
【００７４】
また、２次元の計測処理は、投影画像の２値画像群に対して特定部３３３が細線化処理及びラベリングすることで取得した経路（枝）において、計測部３３４が所定の間隔で房水流出路領域の直径を計測する。ただし「投影画像の２値画像群」とは、
ｉ）第２実施形態の末尾で説明した方法に基づき生成した２次元房水流出路領域の２値画像群
ｉｉ）第１実施形態や第２実施形態の末尾で説明した方法に基づき生成した（投影範囲を限定した）２次元房水流出路領域の２値画像群
のいずれかを指す。２次元の病変検出処理としては、２次元の計測処理で得られた計測値を正常値範囲の値と比較し、該正常値範囲外であった場合に該計測値をもつ領域を病変候補領域として検出する。病変の検出方法としては３次元の病変検出処理の場合と同様、正常値範囲との比較に限定されるものではない。例えば房水流出路領域の枝単位で計測値と該計測値の統計値（例えば平均値や中央値）を算出しておき、該計測値と該統計値との比率に基づいて狭窄部や閉塞部を検出してもよい。図９（ａ）に、２次元の房水流出路領域を強調した画像上にＳ３５１で検出した病変候補領域（狭窄部ＳＴ；灰色部）を重畳したマップの例を示す。この例では強膜内の静脈領域の形状は正常であるものの、集合管領域ＣＣに狭窄が生じていることを示す。
【００７５】
また、２次元の計測及び病変検出は上記投影画像の２値画像に対する処理に限定されるものではない。例えば図８（ｃ）に示すような処理フローに基づいて該投影画像（もしくは該投影画像の２値画像）上で設定した経路に沿って生成した３次元前眼部断層画像の曲断面画像に対して実行する場合も本発明に含まれる。例えば、該曲断面画像上で所定値未満の領域を房水流出路領域として検出し、該曲断面画像における房水流出路領域の形状（直径等）を計測して該計測値の分布を表示したり、該２次元形状値に基づき病変検出して該病変候補領域の分布を表示したりしてよい。病変検出部３３５は、該曲断面画像上で計測した房水流出路領域の計測値（例えば直径）が所定値未満である領域を病変候補領域として検出する。図９（ｂ）に該曲断面画像上にＳ８９１で検出した病変候補領域を重畳表示した場合の例を示す。この例では強膜内の静脈は正常であるものの、集合管ＣＣに狭窄が生じていることがわかる。
【００７６】
以上述べた構成によれば、画像処理装置３００は第２実施形態と同様の画像処理で抽出したシュレムＳＣや集合管ＣＣを含む房水流出路領域に対してシュレム管ＳＣや集合管ＣＣ・強膜血管領域を特定したり、該房水流出路領域における径や断面積を計測したりする。また、該計測値に基づいて病変候補領域（狭窄等）を検出する。これにより、シュレム管ＳＣや集合管ＣＣを含む房水流出路における狭窄や閉塞の有無を把握できる。
【００７７】
なお、Ｒ．  Ｐｏｄｄａｒ  ｅｔ  ａｌ．；”  Ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ  ｄｅｐｔｈ−ｒｅｓｏｌｖｅｄ  ｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｈｕｍａｎ  ｌｉｍｂｕｓ  ａｎｄ  ｓｃｌｅｒａ  ｗｉｔｈ  １μｍ  ｓｗｅｐｔ  ｓｏｕｒｃｅ  ｐｈａｓｅ−ｖａｒｉａｎｃｅ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ”，  Ｊ  Ｏｐｔ．，  １７（６），  Ｊｕｎｅ  ２０１５．  には、ＳＳ−ＯＣＴで強膜を撮影した場合のＯＣＴ信号の位相シフト量の分散（位相分散）を画像化することによって強膜表層における静脈を描出（強調表示）する技術が開示されている。この非特許文献では、同一位置で３回走査する必要があり、走査開始から終了までに時間をできるだけ短くするために、単一走査の場合に比べて走査速度を早くしている。このため、この非特許文献では、断層画像が低解像度である。また、この非特許文献では、強膜の深層側では、ＯＣＴ信号が減弱するため位相分散法ではシュレム管や集合管、深強膜静脈叢を描出（強調表示）または抽出できていない。
【００７８】
［その他の実施形態］
上述の実施形態では同一の検査において撮影した断層画像や該断層画像に基づいて生成した房水流出路領域の強調画像及び２値画像を外部記憶部４００に保存する場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、異なる検査日時で撮影した各断層画像と、該各断層画像に対する房水流出路領域に関する計測値、該断層画像の取得日時と略同一の日時で取得した眼圧値とを関連付けて外部記憶部４００に保存する場合も本発明に含まれる。さらに、該略同一撮影位置の各断層画像に対して計測した房水流出路領域の計測値と、該断層画像の取得日時と略同一の日時で取得した眼圧値とを関連付けて表示制御部３０５が図９（ｃ）に示すようなグラフとして表示部５００に表示する場合も本発明に含まれる。例えば図９（ｃ）では緑内障手術の前、直後、数か月後といった日程で計測した略同一部位の房水流出路領域に関する計測値Ｍｄと眼圧値Ｍｏとを関連付けた表示を行い、緑内障手術の治療効果を確認しやすくしている。なお、本表示では手術前の計測値Ｂｄ及び眼圧値Ｂｏをベースライン（基準値）としている。
【００７９】
上記の各実施形態は、本発明を画像処理装置として実現したものである。しかしながら、本発明の実施形態は画像処理装置のみに限定されるものではない。例えば、本発明はシステム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器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。
【００８０】
また、本発明は以下の処理を実行することによっても実現される。すなわち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワークまたは各種記憶媒体を介してシステムまたは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ、ＣＰＵ、ＭＰＵ等がプログラムを読み出して実行する処理である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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