(57)【要約】【課題】  欠損した撮影データを補う場合において撮影時間の増加を抑制する。【解決手段】  被検眼の観察画像の取得後に被検眼の静止画像を取得し、静止画像の一部を静止画像の一部に対応する観察画像の一部を用いて補正することで補正画像を生成する。【選択図】  図６
2016077455.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼の観察画像を取得する第１取得手段と、
前記観察画像の取得後に前記被検眼の静止画像を取得する第２取得手段と、
前記静止画像の一部を前記静止画像の一部に対応する前記観察画像の一部を用いて補正することで補正画像を生成する生成手段と、を備えることを特徴とする眼科装置。
【請求項２】
前記観察画像の解像度は前記静止画像の解像度よりも低いことを特徴とする請求項１記載の眼科装置。
【請求項３】
前記静止画像において輝度が閾値より小さい部分を前記一部として特定する特定手段を更に備えることを特徴とする請求項１または請求項２記載の眼科装置。
【請求項４】
前記生成手段は前記観察画像と前記静止画像とを位置合わせすることで前記静止画像の一部に対応する前記観察画像の一部を特定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の眼科装置。
【請求項５】
前記観察画像は順次取得された前記被検眼の複数の画像から選択された１の画像であることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の眼科装置。
【請求項６】
前記補正画像を表示手段に表示させる表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の眼科装置。
【請求項７】
前記表示手段は前記補正画像のうち前記観察画像により構成されている部分を示す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６記載の眼科装置。
【請求項８】
前記表示制御手段は前記補正画像と前記静止画像とを切り替えて前記表示制御手段に表示させることを特徴とする請求項７記載の眼科装置。
【請求項９】
前記観察画像および前記静止画像は前記被検眼の断層画像であって、
前記補正画像から層厚を取得する第３取得手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の眼科装置。
【請求項１０】
前記層厚に基づいて層厚マップを生成するマップ生成手段と、
前記層厚マップを表示手段に表示させる表示制御手段と、を更に備えることを特徴とする請求項９記載の眼科装置。
【請求項１１】
前記層厚マップのうち前記観察画像に基づいて得られた部分を示す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１０記載の眼科装置。
【請求項１２】
前記表示制御手段は前記表示形態を前記層厚マップに重ねて前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項１１記載の眼科装置。
【請求項１３】
前記第３取得手段は、前記静止画像から層厚を取得し、
前記マップ生成手段は、前記補正画像から得られた層厚および前記静止画像から得られた層厚のそれぞれに基づいて層厚マップを生成し、
前記表示制御手段は、前記マップ生成手段により生成された層厚マップを切り替えて前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項１０記載の眼科装置。
【請求項１４】
前記観察画像の撮影範囲は前記静止画像の撮影範囲よりも広いことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の眼科装置。
【請求項１５】
被検眼の観察画像を取得する第１取得工程と、
前記観察画像の取得後に前記被検眼の静止画像を取得する第２取得工程と、
前記静止画像の一部を前記静止画像の一部に対応する前記観察画像の一部を用いて補正することで補正画像を生成する生成工程と、を備えることを特徴とする画像生成方法。
【請求項１６】
請求項１５記載の画像生成方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は、眼科装置、画像生成方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
光干渉断層撮影（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）装置は、低コヒーレント光を被検眼に照射し、その被検眼からの反射光を参照光と合波させる干渉系を用いることで、被検眼の断層像を得る装置である。撮影手順としては被検眼を観察し位置合わせ、フォーカス調整、コヒーレンスゲート調整等の各種調整を行った後に断層像の撮影が行われる。当該ＯＣＴ装置では、低コヒーレント光を被検眼眼底上に走査することで、断層画像の撮影を行うことができる。そのため、ＯＣＴ装置は網膜の診断等において広く利用されている。
【０００３】
しかしながら、ＯＣＴ装置では被検眼の眼底上の走査に時間を要するため、撮影中に被検眼の瞬きが発生し、撮影データの一部が欠損することがあった。また、睫毛によっても撮影データの一部が欠損する場合があった。この課題に対して特許文献１には、撮影中の被検眼の瞬きを検知し再撮影を行う技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１１０５５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、欠損した撮影データを補うために再撮影を行うと、再撮影を行わない場合に比べ撮影時間が増加するという課題がある。
【０００６】
１つの側面では、開示の技術は欠損した撮影データを補う場合において撮影時間の増加を抑制することを目的とする。
【０００７】
なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本件の他の目的の１つとして位置付けることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本眼科装置は、被検眼の観察画像を取得する第１取得手段と、前記観察画像の取得後に前記被検眼の静止画像を取得する第２取得手段と、前記静止画像の一部を前記静止画像の一部に対応する前記観察画像の一部を用いて補正することで補正画像を生成する生成手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
開示の技術によれば、欠損した撮影データを補う場合において撮影時間の増加を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】眼科装置の構成の一例を示す図である。
【図２】データ取得部１００の構成の一例を示す図である。
【図３】画像処理部１０１及び表示部１０２の構成の一例を示す図である。
【図４】観察中の表示部１０２の一例を示す図である。
【図５】Ａスキャン画像の輝度取得の一例を示す図である。
【図６】実施例１の観察と撮影との処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】実施例１の撮影後の表示部１０２の一例を示す図である。
【図８】実施例１の撮影データ補完処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】実施例２の観察処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施例２の観察３次元データの合成方法の一例を示す図である。
【図１１】実施例２の撮影データ補完処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】実施例３の撮影データ補完処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図を参照して本眼科装置に係る実施の形態を説明する。なお、以下の実施例においては眼を撮像対象として説明するが、撮像対象は眼以外の皮膚等にも適用可能である。
【実施例１】
【００１２】
図１は本実施形態による眼科装置の構成の一例を示す図である。
【００１３】
眼科装置（光干渉断層撮影装置）は、データ取得部１００、画像処理部１０１および表示部１０２を備える。なお、図１においてデータ取得部１００、画像処理部１０１および表示部１０２はそれぞれ別体として示しているが構成はこれに限定されるものではない。例えば、画像処理部１０１および表示部１０２の少なくとも一方がデータ取得部１００に含まれる構成であってもよい。
【００１４】
データ取得部１００は、測定光を被検眼上で走査及び撮像することにより画像データを取得する。
【００１５】
画像処理部１０１は、データ取得部１００で取得された画像データから被検眼の断層画像を構成する。
【００１６】
表示部１０２は、画像処理部１０１で構成された被検眼の断層画像を表示する。
【００１７】
［光学配置図］
まずデータ取得部１００の構成について説明する。
【００１８】
図２はデータ取得部１００の構成の一例を示したものである。被検眼Ｅｒに対向して対物レンズ１が設置され、対物レンズ１の光軸上に第１ダイクロックミラー２および第２ダイクロイックミラー３が配置されている。これらのダイクロイックミラーによって波長帯域ごとにＯＣＴ光学系の光路Ｌ１、被検眼Ｅｒの固視を促す為の固視灯用の光路Ｌ２、および前眼部観察用の光路Ｌ３に分岐される。
【００１９】
固視灯用の光路Ｌ２には、レンズ４および５、固視灯６が配置されている。レンズ４は固視灯の焦点合わせのため、不図示のモータによって駆動される。固視灯６は可視光を発生して被検者の固視を促すものである。
【００２０】
前眼部観察用の光路Ｌ３には、レンズ７、スプリットプリズム８、レンズ９、前眼部観察用のＣＣＤ１０が配置されている。このＣＣＤ１０は、不図示の前眼部観察用光源の波長（例えば９７０ｎｍ付近）に感度を持つものである。
【００２１】
スプリットプリズム８は、被検眼Ｅｒの瞳孔と共役な位置に配置されており、前眼部像を分割する。この分割された前眼部像同士のズレ量は被検眼Ｅｒとデータ取得部１００のＺ方向（前後方向）の距離を示す。したがって、分割された前眼部像同士のズレ量を検出することで、被検眼Ｅｒとデータ取得部１００のＺ方向（前後方向）の距離を検出することができる。
【００２２】
被検眼Ｅｒの画像データを撮像する為のＯＣＴ光学系の光路Ｌ１には、ＸＹスキャナ１１、フォーカスレンズ１２、１３が配置されている。ＸＹスキャナ１１はＯＣＴ光源１４からの光を被検眼上Ｅｒで走査するためのものである。ＸＹスキャナ１１は簡単のため１枚のミラーとして図示してあるが、実際はＸＹ２軸それぞれの方向の走査を行う２枚のガルバノミラーを備える。
【００２３】
レンズ１３は、ファイバー１５から出射するＯＣＴ光源１４からの光を、被検眼Ｅｒに焦点合わせするためのものであり、不図示のモータによって駆動される。この焦点合わせによって、被検眼Ｅｒからの戻り光は同時にファイバー１５の先端に、スポット状に結像されて入射されることとなる。
【００２４】
データ取得部１００は、更に光カプラー１９、ＯＣＴ光源１４、光ファイバー１５、１６、１７、１８、レンズ２０、分散補償用ガラス２１、参照ミラー２２、分光器２３を備える。
【００２５】
光ファイバー１６を介してＯＣＴ光源１４から出射された光は、測定光と参照光とに光カプラー１９にて分割される。測定光は光ファイバー１５、ＯＣＴ光学系の光路Ｌ１から対物レンズ１までを通じて被検眼Ｅｒに向けて出射される。この被検眼Ｅｒに向けて出射された測定光は被検眼Ｅｒにて反射散乱し同じ行路を通じて光カプラー１５に達する。
【００２６】
一方参照光は光ファイバー１７を通じてレンズ２０、分散補償用ガラス２１を通じて参照ミラー２２に向けて出射される。参照ミラー２２から反射した参照光は同じ光路を通じて光カプラー１９に達する。
【００２７】
このようにして光カプラー１９に達した測定光と参照光は合波され干渉光となる。ここで、測定光の光路長と参照光の光路長がほぼ同一となったときに干渉を生じる。参照ミラー２２は、不図示のモータおよび駆動機構によって光軸方向に調整可能に保持され、被検眼Ｅｒによって変わる測定光の光路長に参照光の光路長を合わせることが可能である。干渉光は光ファイバー１８を介して分光器２３に導かれる。
【００２８】
分光器２３はレンズ２４、２６、回折格子２５、ラインセンサ２７から構成される。光ファイバー１８から出射された干渉光はレンズ２４を介して平行光となった後、回折格子２５で分光され、レンズ２６によってラインセンサ２７に結像される。ラインセンサ２７は受光データを２０マイクロ秒ごとに画像処理部１０１へ送信する。なお、受光データを画像処理部１０１へ送信する間隔は２０マイクロ秒に限定されるものではなく、他の値であってもよい。
【００２９】
上記のように本実施例において、データ取得部１００は眼底カメラまたはＳＬＯを備えない構成となっている。
【００３０】
本実施形態では干渉系としてマイケルソン干渉系を用いたが、マッハツェンダー干渉系を用いても良い。測定光と参照光との光量差に応じて、光量差が大きい場合にはマッハツェンダー干渉系を、光量差が比較的小さい場合にはマイケルソン干渉系を用いることが望ましい。
【００３１】
［全体構成］
次に画像処理部１０１及び表示部１０２の構成について説明する。
【００３２】
図３は画像処理部１０１及び表示部１０２の構成の一例を示したものである。画像処理部１０１は画像生成部３１、記憶部３２を備える。ここで、画像処理部１０１はＣＰＵ等の処理装置および処理装置と接続されたメモリを備える。なお、処理装置およびメモリは複数備えられていても良い。すなわち、画像処理部１０１は少なくとも１つの処理装置と少なくとも１つのメモリを備え、少なくとも１つの処理装置が少なくとも１つのメモリに記憶されたプログラムを実行することで、少なくとも１つの処理装置は画像生成部３１として機能する。なお、当該プログラムを記憶するメモリは記憶部３２に含まれるものであってもよいし、記憶部３２と別に設けられることとしてもよい。
【００３３】
画像生成部３１はデータ取得部１００のラインセンサ２７、画像処理部１０１内の記憶部３２と接続されている。
【００３４】
また画像生成部３１は被検眼のある１点に光を照射した際にラインセンサ２７から得られるデータをフーリエ変換し、変換されたデータを輝度或いは濃度情報にさらに変換することによって被検眼の深さ方向（Ｚ方向）の画像を取得する。このようにして得られる断層画像をＡスキャン画像と呼ぶ。また、被検眼Ｅｒのある１点に光を照射することをＡスキャンと呼ぶ。
【００３５】
画像生成部３１の画像処理に要する時間は例えば２０マイクロ秒以下である。ラインセンサのデータは２０マイクロ秒ごとに送信されるため、画像生成部３１が画像処理を行っている間にラインセンサで次のデータを取得すれば、Ａスキャンを２０マイクロ秒ごとに行うことができる。
【００３６】
このＡスキャンを被検眼Ｅｒの所定の横断方向にＸＹスキャナ１１にて走査することによって、複数のＡスキャン画像を取得することができる。例えばＸ方向に走査すればＸＺ面における断層画像が得られ、Ｙ方向に走査すればＹＺ面における断層画像が得られる。このように被検眼Ｅｒを所定の横断方向に走査する方式をＢスキャン、得られる断層画像をＢスキャン画像と呼ぶ。すなわち、Ｂスキャン画像は複数のＡスキャン画像を含む。
【００３７】
このＢスキャンを被検眼Ｅｒの所定の方向にＸＹスキャナ１１にて繰り返すことによって、複数のＢスキャン画像を取得することができる。例えば、ＸＺ面のＢスキャンをＹ方向に繰り返すことで、ＸＹＺ空間の３次元情報を得ることができる。このような走査を３次元スキャンと呼び、得られた複数のＢスキャン画像から成るデータを３次元データと呼ぶ。この画像生成部３１は３次元データから後述する方法で被検眼Ｅｒの眼底の正面画像を生成することができる。これをＣスキャン画像と呼ぶ。
【００３８】
また、画像生成部３１はＣＣＤ１０と接続されておりＣＣＤ１０の出力に基づいて前眼部画像を生成する。
【００３９】
記憶部３２は画像生成部３１、表示部１０２と接続されている。記憶部３２は画像生成部３１で生成された画像等の各種情報を記憶する。具体的には、記憶部３２はＢスキャン画像、３次元データ、Ｃスキャン画像、層厚マップに関する情報等を記憶する。
【００４０】
表示部１０２は記憶部３２に記憶されたＢスキャン画像、Ｃスキャン画像、及びＣＣＤ１０により取得された前眼部画像を表示する。具体的には、画像処理部１０１が表示部１０２に上記の画像を表示させる。
【００４１】
被検眼を観察している場合の表示部１０２の表示の例を図４に示す。前眼部画像４１はＣＣＤ１０により取得された前眼部の画像（前眼部のライブ画像）である。被検眼のＺ方向の位置が適切でない場合、前眼部画像はスプリットプリズム８によって点線４１１に沿って分離される。眼底のライブ画像であるＣスキャン画像４２上にはスキャン範囲４２１、Ｂスキャン位置４２２、４２３が表示される。Ｂスキャン画像４３、４４はそれぞれＢスキャン位置４２２、４２３に対応する位置を走査して得られたＢスキャン画像である。
【００４２】
次に３次元データからＣスキャン画像を生成する方法の一例について図５を用いて説明する。
【００４３】
３次元スキャンによって得られる３次元データは複数のＢスキャン画像から構成されており、各Ｂスキャン画像は複数のＡスキャン画像から構成されている。すなわち、３次元データはＸＹ方向の複数のＡスキャン画像から構成されている。各Ａスキャン画像は被検眼眼底上の一点における深さ方向の断層画像であり、図５（ａ）に示すように深さ方向の複数の輝度情報から構成されている。例えば本装置では２０４８の画素を持つラインセンサ２７を用いており、フーリエ変換後のＡスキャン画像Ａｉは１１７６個の輝度情報から構成されている。ここでＰ０は深さ方向の一番浅い部分の輝度情報を示しており、Ｐ１１７５は深さ方向の一番深い部分の輝度情報を示している。本光干渉断層撮影装置は、これら複数の輝度情報の中から一つの輝度情報を選択抽出することにより、被検眼眼底上の一点における代表的な強度信号を得る。以下にその方法を詳述する。
【００４４】
まず本光干渉断層撮影装置は、図５（ｂ）に示すようにＡスキャン画像の輝度情報を輝度の大きい順に並べ替えを行う。ここで、Ｒ０は最も明るい輝度情報を持つ画素であり、Ｒ１１７５は最も暗い輝度情報を持つ画素である。
【００４５】
そして本光干渉断層撮影装置は、所定順位の画素Ｒｘを選択する。ここで所定順位の画素とは、輝度情報の大きい順に並べ替えた後、先頭からｘ番目に位置している画素のことである。網膜の断層像は殆どが暗い画素で構成されているため、ｘは総画素数の半分よりも高順位に位置している画素であることが望ましい。例えば総画素数１１７６のＡスキャン画像を用いる場合、上位１０％の位置に相当する先頭から１１８番目の画素を所定順位の画素Ｒｘとして選択することで、強度画像に好適な輝度情報を得ることができる。
【００４６】
本光干渉断層撮影装置は所定順位の画素Ｒｘの輝度情報を、そのＡスキャンにおける強度情報として決定する。そして、全てのＡスキャン画像に対して強度情報を決定することで、被検眼Ｅｒ上の異なる各点における強度情報を得ることができる。それらの強度情報を二次元画像として再構成することで図４に示すようなＣスキャン画像を得ることができる。
【００４７】
このＣスキャン画像は、他の眼底カメラ、ＳＬＯで得られる眼底画像と類似した画像であり、疑似的に眼底表面を可視化したものである。また、複数の輝度情報の中から１つの輝度情報のみを選択的に取得するため、Ａスキャン画像に含まれるノイズ成分に左右されることなく好適な平面画像を得ることが可能である。
【００４８】
なお、Ｃスキャン画像の生成方法はこれに限定されるものではなく、他の方法を用いることとしてもよい。例えば、各Ａスキャン画像を積算し平均をとることでＣスキャン画像を生成することとしてもよい。
【００４９】
［観察から撮影の流れ］
上記のように構成された眼科装置の動作について説明する。
【００５０】
図６は眼科装置による観察から撮影までの流れの一例を示したフローチャートである。
【００５１】
ステップＳ６０１でＯＣＴ走査手段１１はＸ方向の観察用Ｂスキャンを行う。例えば表示部１０２の点線４２２に沿った位置のＢスキャンを行い、得られたＢスキャン画像４３を表示部１０２に表示する。
【００５２】
同様にステップＳ６０２でＯＣＴ走査手段１１はＹ方向の観察用Ｂスキャンを行う。表示部１０２の点線４２３に沿った位置のＢスキャンを行い、得られたＢスキャン画像４４を表示部１０２に表示する。なお、ステップＳ６０１、Ｓ６０２の順序は図６に示す順序と逆であってもよい。
【００５３】
各Ｂスキャン画像はそれぞれ２５０個のＡスキャン画像から構成されている。Ａスキャンは２０マイクロ秒ごとに行われるため、各Ｂスキャンの所要時間は５ミリ秒である。なお、Ｂスキャン画像を構成するＡスキャン画像の数は上記の値に限定されるものではなく、他の値に変更することが可能である。
【００５４】
次にステップＳ６０３でＯＣＴ走査手段１１は第一の３次元情報取得手段として、ＸＹ方向の３次元スキャンを行う。この３次元スキャンは被検眼Ｅｒの眼底上の縦１０ｍｍ横１０ｍｍの領域で行う。なお、領域の大きさは上記の値に限定されるものではなく、他の値とすることは可能である。
【００５５】
ステップＳ６０３における走査で得られた３次元データはステップＳ６０４で記憶部３２の領域Ａに記憶される。これを観察３次元データ（または観察３次元画像）と呼ぶ。なお、観察３次元データは、ステップＳ６０３における走査の結果ラインセンサ２７から得られるデータに基づいて画像生成部３１が生成する。この観察３次元データは１００個のＢスキャン画像から構成され、さらに各Ｂスキャン画像は２５０個のＡスキャン画像から構成されている。したがって、この３次元スキャンの所要時間は５００ミリ秒である。画像生成部３１はこの観察３次元データからＣスキャン画像４２を生成し、生成されたＣスキャン画像４２は表示部１０２に表示される。ここで、観察３次元データまたはＣスキャン画像４２は観察画像の一例に相当する。すなわち、画像生成部３１は被検眼の観察画像を取得する第１取得手段の一例に相当する。なお、観察３次元データは後述するステップＳ６０６において撮影ボタンの押下が検知されるまで順次取得されることで動画として表示部１０２に表示される。
【００５６】
なお、Ｂスキャン画像の数は上記の値に限定されるものではなく、他の値に変更することが可能である。
【００５７】
ステップＳ６０５では表示部１０２がＣスキャン画像４２とＢスキャン画像４３、４４の表示を更新する。すなわち、Ｃスキャン画像４２が順次更新され観察用の動画として表示部１０２に表示される。
【００５８】
以上の走査と並行して、撮影者は被検眼とデータ取得部１００との位置合わせを行う。対物レンズ１の正面に被検眼Ｅｒを位置させ、撮影者は前眼部画像４１を見ながら被検眼Ｅｒとデータ取得部１００とのＸＹＺ方向の位置合わせを図示なきジョイスティック等の操作手段を用いて行う。ＸＹ方向に関しては、被検眼の瞳孔中心が前眼部画像４１の中心になるよう位置合わせを行う。Ｚ方向に関しては、点線４１１に沿って前眼部画像４１が分離されないように位置合わせを行う。
【００５９】
また、撮影者はＣスキャン画像４２とＢスキャン画像４３、４４を観察しながらマウスなどの図示なき操作手段により参照ミラー２２とフォーカスレンズ１２を駆動させることで、より鮮明なＢスキャン画像とＣスキャン画像を得ることが可能である。
【００６０】
Ｃスキャン画像４２中のスキャン範囲４２１は撮影する３次元データ取得位置を示したものである。撮影者はこのスキャン範囲４２１をマウスやタッチパネル等の図示なき操作手段（走査位置変更手段）で操作し、所望の走査位置を設定する。
【００６１】
以上の処理を繰り返し、撮影の準備ができると撮影者は図示なき撮影ボタンを押下する。ステップＳ６０６で撮影ボタンの押下が検知されると、ＯＣＴ走査手段１１は観察を終了する。撮影ボタンが押下されていなければ、ＯＣＴ走査手段１１はステップＳ６０１に戻って走査を再開する。ステップＳ６０１、Ｓ６０２、Ｓ６０３の所要時間は合計５１０ミリ秒であるため、撮影ボタンが押下されない限り、ステップＳ６０５は１秒間に約２回実施され表示部１０２は表示を更新する。
【００６２】
以上のように被検眼の観察が行われる。各Ｂスキャンの方向や回数、構成するＡスキャン画像の数は上記の説明と異なる値でもよい。また、ステップＳ６０１、Ｓ６０２のＢスキャンとＳ６０３の３次元スキャンの回数はステップＳ６０１〜Ｓ６０６において１回ずつ行われなくてもよい。例えば、ステップＳ６０１、Ｓ６０２のＢスキャンが２回行われるごとにステップＳ６０３の３次元スキャンが１回行われることとしてもよい。また、ステップＳ６０３の３次元スキャンには時間がかかるため、その間にステップＳ６０１やＳ６０２のＢスキャンを複数回実施し、表示を更新してもよい。それにより、Ｂスキャン画像４３、４４の更新頻度を向上させることができる。その場合、途中でＢスキャンを行うために３次元スキャンを領域ごとに分割して順次実施する方法や、インターレースによる分割で複数のパターンを順次実施する方法などが考えられる。
【００６３】
観察が終了すると撮影が開始される。すなわち、眼科装置の動作はステップＳ６０６からステップＳ６１１に移行する。
【００６４】
ステップＳ６１１でＯＣＴ走査手段１１は第二の３次元情報取得手段として、スキャン範囲４２１の領域で３次元スキャンを行う。ステップＳ６１２で３次元スキャンによって得られた３次元データは記憶部３２の領域Ａとは異なる領域Ｂに記憶する。これを撮影３次元データ（または撮影３次元画像）と呼ぶ。なお、撮影３次元データは、ステップＳ６１１における走査の結果ラインセンサ２７から得られるデータに基づいて画像生成部３１が生成する。この撮影３次元データは１００個のＢスキャン画像から構成され、さらに各Ｂスキャン画像は１０００個のＡスキャン画像から構成されている。したがって、この３次元スキャンの所要時間は２秒である。すなわち、観察３次元データを構成するＢスキャン画像は２５０個のＡスキャン画像により構成されており、撮影３次元データを構成するＢスキャン画像に含まれるＡスキャン画像の数よりも少ない（解像度が低い）。ここで、撮影３次元データまたは撮影３次元データに基づいて得られたＣスキャン画像は静止画像の一例に相当する。すなわち、画像生成部３１は被検眼の静止画像を取得する第２取得手段の一例に相当する。また、上述の如く観察画像の解像度は静止画像の解像度よりも低い。
【００６５】
なお、各Ｂスキャンの方向や回数、構成するＡスキャン画像の数は上記の説明と異なる値でもよい。また、観察３次元データと撮影３次元データとではＢスキャン画像の数は同一であるが、これに限定されるものではなく、Ｂスキャン画像の数を異なるようにしてもよい。例えば、観察３次元データを構成するＢスキャン画像の数を撮影３次元データを構成するＢスキャン画像の数よりも少なくしてもよい。この場合、観察３次元データを構成するＢスキャン画像に含まれるＡスキャン画像の数を撮影３次元データを構成するＢスキャン画像に含まれるＡスキャン画像の数よりも少なくしてもよいし、同一であってもよい。すなわち、撮影３次元データは観察３次元データより分解能が高ければよい。
【００６６】
ステップＳ６１３では後述する３次元情報合成手段により画像生成部３１が撮影３次元データの補完を行う。ステップＳ６１４では表示部１０２が補完した撮影３次元データを表示する。以上で撮影は終了する。なお、画像生成部３１は補完した撮影３次元データを表示部１０２に表示させる。すなわち、画像生成部３１は補正画像を表示手段に表示させる表示制御手段の一例に相当する。
【００６７】
［撮影後の表示方法］
図７は撮影後の表示部１０２の表示の例を示した図である。
【００６８】
Ｃスキャン画像７１は記憶部３２の領域Ａに記憶されている例えば最新の観察３次元データから画像生成部３１が生成したＣスキャン画像である。
【００６９】
層厚マップ７１１は記憶部３２の領域Ｂに記憶されている撮影３次元データから後述の方法で画像生成部３１が生成したものである。本実施例においては半透過色でＣスキャン画像に重ねて表示される。なお、観察３次元データにより補完が行われている場合には、補完が行われた撮影３次元データから得られた層厚マップが表示される。なお、観察３次元データにより補完が行われている場合には、画像生成部３１は補完が行われた撮影３次元データに基づく層厚マップに加えて補完前の撮影３次元データに基づいて層厚マップを生成することとしてもよい。すなわち、画像生成部３１はマップ生成手段の一例に相当する。また、これら２つの層厚マップは撮影者の操作に応じて切り替えて表示することが可能である。具体的には画像処理部１０１は撮影者からの操作に応じて表示部１０２に表示する層厚マップを切り替えさせる。
【００７０】
Ｂスキャン画像７２は、点線７１２に対応する位置のＢスキャン画像を撮影３次元データの中から抽出され、表示部１０２に表示されたものである。撮影者は点線７１２の位置を図示なき操作手段によって変更し、表示されるＢスキャン画像を切り替えることができる。なお、Ｂスキャン画像７２の眼底像上の位置を示す点線７１２は水平方向に表示されているがこれに限定されるものではなく、垂直方向であってもよい。
【００７１】
Ｃスキャン画像７１の中に、補完エリア７１３が表示されている。補完された領域は他の領域と比較して分解能が劣るため、他の領域と区別可能なように補完エリア７１３が表示される。撮影者は補完エリア７１３を表示するかどうかをマウスなどの不図示の操作手段で設定することが可能である。また、本実施例における表示部１０２の表示は上記の例に限定されるものではない。例えば、表示部１０２は撮影３次元データから得られたＣスキャン画像を表示することとしてもよい。撮影３次元データから得られたＣスキャン画像を表示する場合、表示部１０２は、補完エリア７１３と同様に観察３次元データにより補完された部分を示す表示形態を表示することとしてもよい。また、層厚マップと同様に、画像生成部３１は補完が行われた撮影３次元データに基づくＣスキャン画像に加えて補完前の撮影３次元データに基づくＣスキャン画像を生成することとしてもよい。これら２つのＣスキャン画像は撮影者の操作に応じて切り替えて表示することが可能である。具体的には画像処理部１０１は撮影者からの操作に応じて表示部１０２に表示するＣスキャン画像を切り替えさせる。なお、この表示切り換えはＣスキャン画像と層厚マップとが連動することとしても良いし、それぞれ独立に切り替えられることとしてもよい。
【００７２】
［層構造解析と層厚マップの生成］
以下では層厚マップの作成について説明する。まず、画像生成部３１が撮影３次元データから被検眼の層構造を解析する。画像生成部３１は、各層の反射率の違いにより信号強度が異なることを利用し、各層を識別する。層構造の解析後、画像生成部３１は各層の層厚を計測する。最後に画像生成部３１は、計測したデータの中から特定の層の結果を特定のカラースケールに対応する色を用いて画像に変換し、層厚マップ７１１を得る。
【００７３】
［撮影データの補完］
図８は前述した３次元情報合成手段、すなわち撮影３次元データの補完方法の例を示したものである。
【００７４】
画像生成部３１はステップＳ８０１で撮影３次元データに含まれる１枚目のＢスキャン画像を選択する。なお、選択するＢスキャン画像は撮影３次元データに含まれる１枚目の画像に限定されるものではなく、他の画像であっても良い。また、画像処理部１０１は撮影中における前眼部画像から瞬きの発生を検知することが可能である。従って、瞬きの発生したタイミングにおける画像処理部１０１は走査位置を把握することも可能であり、瞬きによる欠損が発生したＢスキャンの位置を推定し、ステップＳ８０１においては推定した位置におけるＢスキャンを選択することとしてもよい。
【００７５】
ステップＳ８０２では画像生成部３１は選択したＢスキャン画像の平均輝度を算出する。例えば、画像の各画素の輝度値が０から２５５で表現されている場合は、Ｂスキャン画像の平均輝度も０から２５５の範囲内の値となる。
【００７６】
ステップＳ８０３で画像生成部３１は上記の平均輝度が閾値未満どうかの判定を行う。走査の間に被検眼の瞬きが発生した場合、Ｂスキャン画像に眼底の断層像が含まれず、平均輝度は閾値未満となる。その場合、画像生成部３１は欠損ありと判定する。
【００７７】
一方で、平均輝度が閾値以上の場合、Ｂスキャン画像に眼底の断層像が含まれているものとし、画像生成部３１は欠損なしまたは欠損が任意の基準より少ないと判定する。欠損のないまたは少ないＢスキャン画像においても断層像以外の部分も含めて平均輝度値の算出を行うため、平均輝度値は小さい値になる。そのため、閾値も例えば２５などの比較的小さい値が好ましい。なお、平均輝度を算出することに代えてＢスキャン画像の輝度の合計値を算出し、閾値と比較することでＢスキャン画像に欠損があるか否かを判断することとしてもよい。
【００７８】
画像生成部３１により欠損ありと判定された場合、ステップＳ８０４では画像生成部３１はこのＢスキャン画像に対応する部位のＢスキャン画像を記憶部３２の領域Ａに記憶された観察３次元データの中から抽出する。Ｃスキャン画像４２とスキャン範囲４２１の位置関係から、対応するＢスキャン画像が撮影３次元データの中の何枚目であるかを算出し、そのＢスキャン画像を補完用Ｂスキャン画像とする。
【００７９】
例えば、観察３次元データの撮影範囲と撮影３次元データと撮影範囲が同一の場合、撮影３次元データに含まれる１枚目のＢスキャン画像に対応する画像は観察３次元データに含まれる１枚目のＢスキャン画像である。また、観察３次元データの撮影範囲のＹ方向における半分の領域を撮影３次元データの撮影範囲とした場合、撮影３次元データに含まれる８枚目のＢスキャン画像に対応する画像は観察３次元データに含まれる４枚目のＢスキャン画像となる。なお、この例示においては観察３次元データと撮影３次元データとのＢスキャン間隔は同一であるものとした。観察３次元データと撮影３次元データとＢスキャン間隔が異なる場合には間隔の違いを考慮して観察３次元データに含まれるＢスキャン画像と撮影３次元データに含まれるＢスキャン画像とを対応付けることが可能である。
【００８０】
なお、観察３次元データから得られるＣスキャン画像と撮影３次元データから得られるＣスキャン画像との相関をとることで位置合わせを行い、位置合わせ結果に基づいてそれぞれの３次元データに含まれるＢスキャン画像を対応付けることとしてもよい。
【００８１】
画像生成部３１は欠損ありとされたＢスキャン画像を撮影３次元データから削除し、代わりに抽出した補完用Ｂスキャン画像をその部位の撮影Ｂスキャン画像として用いる。すなわち、画像生成部３１は静止画像の一部を静止画像の一部に対応する観察画像の一部を用いて補正することで補正画像を生成する生成手段の一例に相当する。
【００８２】
ステップＳ８０６では画像生成部３１は撮影３次元データに含まれる全てのＢスキャン画像について上記の処理を行ったかどうかを判定する。未処理のＢスキャン画像がある場合には、画像生成部３１はステップＳ８０７で次のＢスキャン画像に切り替える。全てのＢスキャン画像の処理が完了していれば、撮影３次元データの補完を終了する。このようにしてＢスキャン画像の欠損を補完することができる。観察３次元データに含まれるＢスキャン画像が撮影３次元データに含まれるＢスキャン画像に比べてＡスキャン画像の数が少ない場合、横方向の分解能が低い画像となる。しかし、Ａスキャンの分解能は同等であるため、深さ方向の観察や、層厚マップの作成には充分な撮影結果を得ることができる。
【００８３】
また、上述した眼科装置によれば、撮影中に被検眼の瞬き等により画像の一部または全部に欠損が発生した場合でも撮影前に取得した観察時の画像に基づいて欠損を補うことができる。従って、再撮影を回避することが可能となり、撮影時間の増加を抑制することが可能となる。
【００８４】
なお、上記の補完においてステップＳ６０４で記憶部３２の領域Ａに記憶された１つの観察３次元データを用いているが、これに限定されるものではない。例えば、ステップＳ６０４において時系列に複数の観察３次元データを記憶し、瞬き等が発生していない最も画質のよいデータを補完に用いることとしてもよい。このようにすれば、画質の良い観察３次元データで補完を行うことが可能となる。
【００８５】
また、上記の実施例では撮影スイッチが押し下げられるとステップＳ６１１以降に進み補完が行われるが、これに限定されるものではない。例えば、記憶部３２の領域Ａに記憶された観察３次元データの画質が任意の閾値より大きくなるまでステップＳ６１１が実行されないこととしてもよい。このようにすれば、画質の良い観察３次元データで補完を行うことが可能となる。なお、観察３次元データの画質が任意の閾値より大きくなった場合撮影を促す表示形態を表示部１０２に表示させることとしてもよい。
【００８６】
［変形例］
本発明は、上記の光学配置および装置構成に限定されるものではなく、他の光学配置および装置構成としてもよい。
【００８７】
例えば、本実施形態はフーリエドメイン方式（ＦＤ：Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｄｏｍａｉｎ）のＯＣＴ装置のうち、スペクトラルドメイン方式（ＳＤ：Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｄｏｍａｉｎ）のＯＣＴ装置であるが、本発明を他の方式のＯＣＴ装置にも適用してもよい。特に、本発明は波長掃引光源を用いたスウェプトソース方式（ＳＳ：Ｓｗｅｐｔ  Ｓｏｕｒｃｅ）のＯＣＴ装置にも適用可能である。
【００８８】
また、ＯＣＴではなく眼底カメラやＳＬＯに適用することとしてもよい。
【実施例２】
【００８９】
実施例２は実施例１よりも解像度の高い補完を可能とする実施形態である。装置の構成は実施例１と同様であるため説明を省略する。
【００９０】
［観察の流れ］
図９は実施例２の観察の流れの一例を示すフローチャートである。実施例１の観察の流れとほぼ同様であるが、最終的に得られる観察３次元データの分解能が実施例１よりも高くなる。
【００９１】
ステップＳ９０１は実施例１の図６のステップＳ６０１、Ｓ９０２はＳ６０２、Ｓ９０８はＳ６０５、Ｓ９０９はＳ６０６とそれぞれ同様である。したがって説明は省略する。
【００９２】
ステップＳ９０３ではＯＣＴ走査手段１１はそのステップを実施した回数が奇数か偶数かどうかを判定する。ＯＣＴ走査手段１１はステップＳ９０４、ステップＳ９０６では被検眼Ｅｒの眼底上で、実施例１の３次元スキャンの位置（基準位置）に対して一定距離ずらした位置で３次元スキャンを行う。ＯＣＴ走査手段１１はステップＳ９０４では左側、ステップＳ９０６では右側にそれぞれ１０μｍずらした位置で観察３次元スキャンを行う。なお、基準位置からのずれ量は例示であり上記の値に限定されるものではない。また、基準位置からのずれ量はＡスキャンの間隔に基づいて決定されることとしてもよい。
【００９３】
記憶部３２はステップＳ９０５、Ｓ９０７ではそれぞれの位置で実施した３次元スキャンの観察３次元データを記憶部３２の領域Ａ、領域Ｃにそれぞれ記憶する。画像生成部３１はステップＳ９１０では後述する方法で観察３次元データの合成を行う。以上で観察は終了である。撮影で用いる観察３次元データには、ステップＳ９１０で合成した観察３次元データを用いる。
【００９４】
［補完有効／無効の設定］
また、撮影者は被検眼の観察中にマウスやタッチパネルなどの不図示の操作手段で、撮影３次元データの補完が有効であることを示す指定領域を被検眼の眼底像上に設定する。例えば、撮影者が被検眼の乳頭付近の構造を詳細に見る目的で撮影を行う場合、乳頭付近の構造の撮影に失敗すると撮影３次元データを補完しても分解能が低く観察に充分でない可能性がある。その場合、撮影者は乳頭以外の部分を補完有効の領域として指定する。また、指定領域の設定は自動で行ってもよい。その場合、画像生成部３１がＣスキャン画像４２を解析し、乳頭の形状を検出した上でそれ以外の部分を指定領域として設定する。なお、上記実施例においては乳頭について述べているがこれに限定されるものではなく、黄斑等他の部位についても補完を行わないようにしてもよい。また、上記実施例においては補完が有効であることを示す指定領域を眼底像上に設定することとしているが、補完を行わない領域を眼底像上で設定することとしてもよい。
【００９５】
［観察３次元データの合成］
図１０は観察３次元データの合成方法の一例を示す図である。観察３次元データ１００１は記憶部３２の領域Ａに記憶された観察３次元データである。図９のステップＳ９０４でスキャン範囲を基準位置から左側にずらし３次元スキャンを行って得られた観察３次元データである。観察３次元データ１００２は記憶部３２の領域Ｃに記憶された観察３次元データである。図９のステップＳ９０６でスキャン範囲を基準位置から右側にずらし３次元スキャンを行って得られた観察３次元データである。それぞれの観察３次元データは複数のＢスキャン画像１００４、Ａスキャン画像１００５から構成されている。また、本実施例では、観察３次元データ１００１と観察３次元データ１００２とは同じ数のＢスキャン画像、Ａスキャン画像で構成されている。
【００９６】
画像生成部３１はこれらの観察３次元データから合成３次元データ１００３を生成する。画像生成部３１は観察３次元データ１００１と観察３次元データ１００２からＹ方向の走査位置が等しいＢスキャン画像を１枚ずつ抽出し、合成Ｂスキャン画像を１枚生成する。まず、観察３次元データ１００１の左端のＡスキャン画像を、合成Ｂスキャン画像の左端のＡスキャン画像とする。次に、Ｘ方向の走査位置の関係を維持したまま、観察３次元データ１００１と観察３次元データ１００２のＡスキャン画像が交互に並ぶように合成Ｂスキャン画像を生成する。これを全てのＢスキャン画像について行うと、合成３次元データ１００３が得られる。
【００９７】
本実施例において、観察３次元データ１００１と観察３次元データ１００２とは、Ｘ方向に２０μｍ離れた位置を走査したものである。各３次元データはＢスキャンの長さが１０ｍｍ、Ｂスキャン画像中のＡスキャン数が２５０個であるため、各Ａスキャンの間隔はＸ方向に４０μｍである。したがって、合成３次元データ１００３はＸ方向に２０μｍ間隔のＡスキャンを行って得られるデータと同じものである。このようにして、分解能の高い観察３次元データを得ることができる。なお、上記の数値は例示であり他の数値であってもよい。
【００９８】
本実施形態では２つの観察３次元データを合成しているが、３つ以上の観察３次元データを合成してもよい。その場合、適切に位置をずらして走査を行えば合成３次元データの分解能はより高くなるが、一方で全ての走査に要する時間が長くなるため、被検眼の固視微動の影響を受けやすくなる。従って、観察３次元データを合成する前に被検眼の動きを観察し、動きの程度に応じて合成する観察３次元データの数を決定することとしてもよい。
【００９９】
また、本実施形態ではＸ方向にずらした３次元スキャンを行っているが、Ｙ方向にずらした３次元スキャンを行ってもよい。その場合、合成３次元データのＢスキャン画像の枚数を増やすか、あるいは複数枚のＢスキャン画像の平均画像を生成して合成Ｂスキャン画像とすることで、Ｙ方向に精密な合成３次元データを生成することができる。さらに、Ｘ方向とＹ方向のずれを組み合わせて実施してもよい。
【０１００】
また、同じ位置で３次元スキャンし、記憶部３２の領域ＡとＣに交互に記憶する実施形態でもよい。この場合、走査位置の分解能は実施例１と同様であるが、領域Ａと領域ＣのＢスキャン画像の平均画像を生成することで、ノイズの少ない合成３次元データを生成することができる。
【０１０１】
［撮影データ補完］
図１１は撮影３次元データの補完方法の一例を示すフローチャートである。
【０１０２】
画像生成部３１は欠損した画像の抽出と補完を順に行う。なお、欠損した画像の抽出は観察３次元データのＢスキャン画像との類似度を用いて行う。
【０１０３】
画像生成部３１はステップＳ１１０１で撮影３次元データの１枚目のＢスキャン画像を選択する。なお、実施例１で述べたように、画像生成部３１は１枚目以外のＢスキャン画像を選択することとしてもよい。
【０１０４】
ステップＳ１１０２では、画像生成部３１は選択したＢスキャン画像の走査領域が前述の指定領域内かどうかを判定する。具体的には、画像生成部３１は観察３次元データから得られるＣスキャン画像と撮影３次元データから得られるＣスキャン画像との相関をとることで位置合わせを行う。そして位置合わせ結果に基づいて、画像生成部３１は観察３次元データから得られるＣスキャン画像に設定されている指定領域に選択したＢスキャン画像が含まれているか否かを判定する。なお、ステップＳ１１０２の判定方法は上記の例に限定されるものではなく他の方法であってもよい。
【０１０５】
ステップＳ１１０１で選択されたＢスキャン画像が指定領域外である場合は以降の処理を行わず、ステップＳ１１０８に遷移する。一方、ステップＳ１１０１で選択されたＢスキャン画像が指定領域内である場合、画像生成部３１はステップＳ１１０３で観察３次元データの中から最も走査位置の近いＢスキャン画像を抽出する。ステップＳ１１０２における位置合わせ結果を用いることで対応するＢスキャン画像を抽出することが可能である。また、Ｃスキャン画像４２とスキャン範囲４２１の位置関係から、観察３次元データの何枚目が最も走査位置が近いかを求めることも可能である。
【０１０６】
ステップＳ１１０４では画像生成部３１はステップＳ１１０３で抽出したＢスキャン画像の平均輝度を求め、その値が閾値以上かどうかを判定する。閾値未満であれば以降の処理を行わず、ステップＳ１１０８に遷移する。閾値以上であれば、ステップＳ１１０５で画像生成部３１はそのＢスキャン画像との類似度の算出を後述の算出方法で行う。
【０１０７】
ステップＳ１１０６では画像生成部３１は算出した類似度が閾値未満かどうかの判定を行う。閾値未満の場合、ステップＳ１１０７で画像生成部３１は現在選択しているＢスキャン画像に欠損があると判断し、画像をクリア（削除）する。なお、ステップＳ１１０７において画像をクリアすることなく、欠損があることを示すフラグを立てておくこととしてもよい。
【０１０８】
以上の処理を撮影３次元データ中の全てのＢスキャン画像について行う。以上が欠損画像の抽出方法である。
【０１０９】
次に画像生成部３１は抽出した画像の補完を行う。画像生成部３１は欠損した画像が連続している場合とそうでない場合で補完方法を以下のように切り替える。
【０１１０】
画像生成部３１はステップＳ１１１０では再び１枚目のＢスキャン画像を選択する。ステップＳ１１１１では画像生成部３１はＢスキャン画像がクリアされているかどうか、すなわち欠損ありと判断して抽出した画像かどうかを判定する。クリアされている場合、ステップＳ１１１２で画像生成部３１は、ステップＳ１１１１でクリアされていると判定されたＢスキャン画像の前後のＢスキャン画像についてクリアされているかどうかを判定する。
【０１１１】
前後のＢスキャン画像の少なくとも一方がクリアされている場合、ステップＳ１１１３では画像生成部３１は、実施例１と同様に観察３次元データのＢスキャン画像で置き換える。
【０１１２】
前後のＢスキャン画像がどちらもクリアされていない場合、ステップＳ１１１４で画像生成部３１は前後のＢスキャン画像２枚の平均画像を生成し、それを選択しているＢスキャン画像とする。平均画像は以下のように生成する。各画素について、２枚の画像の同じ画素の輝度値の平均を求めて、その画素の輝度値とする。これを全ての画素について繰り返す。
【０１１３】
以上の補完方法を全てのＢスキャン画像について行うことで、撮影３次元データの補完を行うことができる。この実施例では、欠損したＢスキャン画像が連続している場合のみ観察３次元データで補完し、連続していない場合には前後のＢスキャン画像を用いて補完を行っている。撮影３次元データは観察３次元データと比較してＡスキャン画像が多く分解能が高いため、この方法によってより分解能の高い補完を行うことができる。
【０１１４】
［類似度比較の方法］
ステップＳ１１０５における類似度の算出方法の一例について説明する。２枚のＢスキャン画像の類似度の比較は以下のように行う。比較するＢスキャン画像を画像Ａ、画像Ｂと呼ぶ。まず、画像Ｂの縦の画素数と横の画素数が画像Ａと同じになるように画像Ｂの拡大または縮小を行う。次に、画像Ａの各画素について、画像Ｂの同じ画素との輝度の差を求め、それを２乗する。２乗した値を全ての画素について算出し、合計を求める。次に、以上の処理を画像Ｂの画素を１画素右にずらした状態で行う。同様に画像のＢの画素を上下左右にずらした複数のパターンで上記の処理を行い、それぞれ場合において、２乗値の合計を求める。その中で最も低いものの逆数を画像Ａと画像Ｂの類似度とする。
【０１１５】
［変形例］
撮影３次元データの補完は上記の例に限定されるものではなく他の方法を用いてもよい。例えば、上記では欠損したＢスキャン画像が２枚以上連続した場合に観察Ｂスキャン画像で補完しているが、３枚以上や４枚以上など、基準を変えてもよい。その場合、前後の撮影Ｂスキャン画像で補完する確率が高くなるため、より分解能の高いＢスキャン画像で補完を行うことができるが、前後のＢスキャン画像までの距離が大きくなるため、その部位の再現性が低くなる恐れがある。
【０１１６】
また、実施例１の実施形態と組み合わせてもよい。実施例１と実施例２との組み合わせ方法は任意である。例えば、図１に示したステップＳ６０１〜Ｓ６０６の処理を図９に示す処理に置き換えることとしてもよい。このようにすれば、常に解像度の高い観察３次元データを用いて撮影３次元データの補完を行うことが可能となる。
【０１１７】
また、図１１に示すＳ１１０１〜Ｓ１１０６の処理を図８のＳ８０１〜Ｓ８０３の処理に置き換えることとしてもよい。このようにすれば、欠損が生じているＢスキャン画像を容易に判定するとともに、欠損の生じているＢスキャン画像の連続性に応じた補完を行うことが可能である。
【０１１８】
さらに、図１１に示すＳ１１０２の処理を実施例１に適用することとしてもよい。すなわち、実施例１に置いても撮影３次元データに含まれるＢスキャン画像が指定領域内に含まれているか否かに応じて補完処理を行うか否かを決定することとしてもよい。
【０１１９】
なお、本実施形態は実施例１の実施形態に比べて補完後のデータの分解能が高い一方、処理に時間がかかるというデメリットがある。そこで、検査の制限時間や撮影３次元データの欠損の程度に応じて、実施例１の処理と実施例２の処理を自動または手動で切り替える実施形態でもよい。例えば、３次元データに含まれる欠損の程度が大きい場合には補完に時間がかかるため実施例１の補完処理を行う一方、欠損の程度が小さい場合には実施例２の補完処理を行うこととしてもよい。
【０１２０】
以上で示した実施形態の眼科装置によれば、実施例１と同様の効果を奏することが可能であることに加えて解像度の高い補完を行うことが可能である。
【実施例３】
【０１２１】
実施例３は実施例１よりも精度の高い層厚マップを得ることを可能とする実施形態である。
【０１２２】
本実施形態における層構造データとは、実施例１の３次元データに対して前述の層構造解析を行って得られた情報を指す。また、観察３次元データに対して層構造解析を行って得られた情報を観察層構造データ、撮影３次元データに対して層構造解析を行って得られた情報を撮影層構造データと呼ぶ。すなわち、これらの層構造データはＢスキャン画像から構成されるデータではなく、眼底の各点において解析した各層の厚さの値から構成されるデータである。
【０１２３】
［観察・撮影の流れ］
本実施形態における観察、撮影の流れは実施例１とほぼ同様であるが、図６のステップＳ６１３のみが異なる。ステップＳ６１３では撮影３次元データを観察３次元データによって補完するが、本実施形態では撮影層構造データを観察層構造データによって補完する。
【０１２４】
［撮影層構造データの補完］
図１２は本実施形態における補完の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１２５】
まず、ステップＳ１２０１で画像生成部３１は観察３次元データから前述の方法で層構造の解析を行い、観察層構造データを生成する。次に、ステップＳ１２０２で画像生成部３１は撮影３次元データから前述の方法で層構造の解析を行い、撮影層構造データを生成する。
【０１２６】
ステップＳ１２０３において画像生成部３１は１点目の撮影層構造データを取得する。すなわち、撮影３次元データの中の１つ目のＡスキャンに対応する位置の撮影層構造データを取得する。
【０１２７】
次にステップＳ１２０４で、画像生成部３１は取得した撮影層構造データが異常かどうかを判定する。例えば、全ての層の厚さが０であれば異常、そうでなければ正常という基準で判定を行う。なお、層構造異常の判定の基準は上記の例に限定されるものではなく、所定数の層厚が閾値以下の場合に異常、それ以外を正常と判定することとしてもよい。
【０１２８】
層構造データが異常であれば、ステップＳ１２０５で画像生成部３１は観察層構造データの中から対応する層構造データを抽出する。観察３次元画像から得られたＣスキャン画像と撮影３次元画像から得られたＣスキャン画像との相関をとることで位置合わせを行い、位置合わせ結果に基づいて観察層構造データと撮影層構造データとを対応付けることが可能である。画像生成部３１はこの対応付けに基づいてステップＳ１２０３で取得した撮影層構造データに対応する観察層構造データを取得することができる。また、Ｃスキャン画像４２とスキャン範囲４２１の位置関係から、観察層構造データにおける何番目の層構造データがステップＳ１２０３で取得した撮影層構造データに対応するかを求めることも可能である。
【０１２９】
次にステップＳ１２０６で画像生成部３１は選択している撮影構造データを抽出した観察層構造データに置換する。
【０１３０】
ステップＳ１２０７で画像生成部３１は全ての点について上記の処理を行ったかどうかを判定し、まだ上記の処理が行われていない点があればステップＳ１２０８で次の点へ処理を進める。以上で撮影層構造データの補完は完了である。
【０１３１】
［層厚マップの精度］
本実施形態では上記の通り、観察３次元データと撮影３次元データそれぞれに対して層構造解析を行い、層構造データ同士で補完を行っている。この方法では、実施例１のように３次元データを合成してから層構造解析を行う場合に比べて、各点の層厚を精度よく求めることができる。なぜなら、層構造解析の際には解析対象の点の周囲の点における層構造を参照しながら層構造解析を行う。したがって、解析対象の点の走査と周囲の点の走査の間に被検眼の固視微動などの位置変化があった場合、層構造解析の精度が悪化する恐れがある。よって、解析対象の点と周囲の点のＡスキャンは連続して行われていることが望ましい。
【０１３２】
実施例１では３次元データの合成を行ってから層構造解析を行っているため、解析対象の３次元データには観察時のデータと撮影時のデータが混在している。そのため、観察と撮影の間に被検眼の位置変化があった場合、構造解析の精度が悪化する恐れがある。一方、本実施形態では両者を混在させずにそれぞれ層構造解析を行っているため、精度のよい解析が可能である。
【０１３３】
［撮影結果の表示］
撮影層構造データの補完が完了すると、実施例１と同様に表示部１０２は図７のように撮影結果の表示を行う。
【０１３４】
［変形例］
本実施形態は実施例１または実施例２の実施形態と組み合わせてもよい。すなわち、撮影者が重視する内容や、撮影データの欠損の程度に応じて、実施例１または実施例２の処理と、本実施形態の処理を自動または手動で切り替える実施形態でもよい。さらに、実施例１または実施例２の処理と本実施形態の処理を両方行う実施形態でもよい。その場合、Ｂスキャン画像の表示を行う際には実施例１または実施例２の処理を行い、層厚マップの表示を行う際には本実施形態の処理を行うことで、精度よく欠損のない撮影結果を得ることができる。上述した眼科装置によれば、撮影中に被検眼の瞬き等により画像の一部または全部に欠損が発生した場合でも欠損の影響を軽減した層厚マップを生成することが可能となる。従って、再撮影を回避することが可能となり、撮影時間の増加を抑制することが可能となる。
【実施例４】
【０１３５】
実施例４は実施例３の層構造データの代わりに特定の層の厚さのみから成るデータを用いる実施形態である。特定の層とは、被検眼眼底のある１つの層または、連続した複数の層をまとめて１つの層とみなしたものである。層構造データのうち特定の層の厚さを示すデータを厚さ情報または厚さデータと呼ぶ。本実施形態では３次元データの補完は行わず、厚さデータの補完を行う。撮影データの中の特定の層の厚さデータのみを補完するため、他の層の補完は行わない。補完が部分的であるというデメリットがある一方、処理時間の短縮が可能であるため、特定の層の厚さのみ重視する撮影者に好適な実施形態である。
【０１３６】
［観察・撮影の流れ］
観察と撮影の流れは実施例３とほぼ同様である。ただし、実施例３では図６のステップＳ６１３で撮影層構造データを観察層構造データによって補完するが、本実施形態では撮影層構造データから得られる撮影厚さデータを観察層構造データから得られる観察厚さデータによって補完する。
【０１３７】
また、図１２の層構造データを全て厚さデータに置き換えて実施する。ステップＳ１２０４の厚さ異常の判定は、例えば厚さが０であれば異常、０でなければ正常という基準で判定する。なお、実施例３同様異常か否かの判定基準は他の基準を用いることとしてもよい。判定する値が常に１つであるため、実施例３よりも処理時間を短くすることができる。
【０１３８】
［結果の表示］
撮影結果の表示も実施例３とほぼ同様である。ただし、図７において、図示なき手段により撮影者が層厚マップ７１１の層を切り替えた場合、本実施形態では上記で補完した層以外の層の欠損は補完されない。あるいは、撮影者が層厚マップ７１１の層を切り替えた時点で、画像生成部３１が新しく設定した層に対して再び補完を行う実施形態でもよい。
【０１３９】
［変形例］
本実施形態は実施例１または実施例２または実施例３と組み合わせてもよい。検査時間の制限や撮影データの欠損の程度に応じて、自動または手動で上記の実施例の処理を切り替えてもよい。上述した眼科装置によれば、撮影中に被検眼の瞬き等により画像の一部または全部に欠損が発生した場合でも欠損の影響を軽減した層厚マップを生成することが可能となる。従って、再撮影を回避することが可能となり、撮影時間の増加を抑制することが可能となる。
【０１４０】
〔その他〕
また、本件は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、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、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【０１４１】
Ｅｒ  被検眼
３１  画像生成部
３２  記憶部
１００  データ取得部
１０１  処理部
１０２  表示部
【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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