(57)【要約】【課題】被検眼の視細胞の検出を正確に行える仕組みを提供する。【解決手段】被検眼の視細胞を撮影した画像を取得する画像取得部１１０と、画像取得部１１０で取得された画像を小領域に分割する分割部１４２と、分割部１４２で分割された各小領域を空間周波数変換し、各小領域の特徴量を取得する特徴量取得部１４３と、特徴量取得部１４３で取得された各小領域の特徴量に基づいて、画像取得部１１０で取得された画像において視細胞が未解像の領域である未解像領域を抽出する領域抽出部１４４を備える。【選択図】図１
2017023482.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼の視細胞を撮影した画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を小領域に分割する分割手段と、
前記分割手段で分割された各小領域を空間周波数変換し、前記各小領域の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記各小領域の前記特徴量に基づいて、前記画像において前記視細胞が未解像の領域である未解像領域を抽出する領域抽出手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴量取得手段は、前記各小領域の、出力の絶対値を角度方向に積算した積算関数の形状に基づく前記特徴量を取得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】
前記特徴量は、前記積算関数の形状におけるピークの数とピークの位置とを含む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】
前記領域抽出手段は、前記画像内に設定された各小領域で取得された特徴量であるピーク位置の分布に基づき前記未解像領域を抽出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記領域抽出手段は、前記画像内に設定された各小領域で取得された特徴量であるピークの種類が１つである場合に、当該ピークの種類に応じて、前記画像が解像であるか未解像であるかを判定する判定手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記未解像領域の中から、前記被検眼の中心窩の位置を取得する中心窩取得手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記中心窩取得手段は、前記未解像領域の重心の位置を、前記中心窩の位置として取得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】
前記画像において前記未解像領域をマスクして前記視細胞の検出を行う視細胞検出手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記未解像領域の大きさに基づいて、前記撮影を行う際のフォーカス位置を決定するフォーカス位置決定手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
被検眼の視細胞を撮影した画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像を小領域に分割する分割ステップと、
前記分割ステップで分割された各小領域を空間周波数変換し、前記各小領域の特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
前記各小領域の前記特徴量に基づいて、前記画像において前記視細胞が未解像の領域である未解像領域を抽出する領域抽出ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
被検眼の視細胞を撮影した画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像を小領域に分割する分割ステップと、
前記分割ステップで分割された各小領域を空間周波数変換し、前記各小領域の特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
前記各小領域の前記特徴量に基づいて、前記画像において前記視細胞が未解像の領域である未解像領域を抽出する領域抽出ステップと
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、被検眼の視細胞を撮影した画像を処理する画像処理装置及び画像処理方法、並びに、当該画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人の五感の中でも重要な機能とされる視機能には、眼の網膜の視細胞が重要な役割を果たしている。近年、収差補正技術を応用することで、被検眼の眼底網膜を高精細に描出する技術が構築され、視機能に関する新たな知見の発見や診断価値の構築が期待されている。
【０００３】
補償光学適用眼底走査型レーザー検眼鏡（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｏｐｔｉｃｓ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：以下、「ＡＯ−ＳＬＯ」と称する）は、大気のゆらぎを補償することで鮮明な星の画像を取得する望遠鏡の技術を、眼に応用した検眼鏡である。このＡＯ−ＳＬＯ装置の技術により、被検眼の網膜の視細胞１つ１つを解像することができるようになった。視細胞は、最も高密度である中心窩付近では約２μｍ間隔で存在するといわれている。現在も、この中心窩の視細胞まで描出することを目的として、解像度向上のための開発が続けられている。
【０００４】
ＡＯ−ＳＬＯ装置により取得された画像を臨床価値につなげるためには、当該画像から診断に有効な指標を抽出する必要がある。そのために必要な技術の１つとして、描出される視細胞を正確に検出し、その密度を中心窩からの距離と関連付けて評価する技術がある。この視細胞の密度は、中心窩からの距離に応じて変化することが知られており、中心窩付近が最も高密度となる。密度の大きさは、健常眼であってもばらつきがあり、中心窩付近では、高解像度のＡＯ−ＳＬＯ装置でも個別の視細胞を描出することが難しい場合がある。
【０００５】
従来の技術として、非特許文献１には、視細胞の輝度プロファイルに着目し、視細胞の周期に相当する周波数に対応するローパスフィルタ処理の後、極大値検出を行う技術が記載されている。また、非特許文献２には、視細胞の密度の変化から最も密度の高い位置を求めて、中心窩とする技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１３−６３２１５号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】K. Y. Li and A. Roorda, "Automated identification of cone photoreceptors in adaptive optics retinal images," J. Opt. Soc. Am. A 24(5), 1358-1363 (2007).
【非特許文献２】K. Y. Li, P. Tiruveedhula and A. Roorda, "Intersubject Variability of Foveal Cone Photoreceptor Density in Relation to Eye Length," IOVS 2010; 51: 6858-67
【非特許文献３】Curcio CA, Sloan KR, Kalina RE, Hendrickson AE. Human photoreceptor topography. J Comp Neurol. 1990;292:497-523.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
非特許文献１に記載の技術では、中心窩付近で視細胞の密度が高くなるとＡＯ−ＳＬＯ装置の解像限界に近付き、隣接する視細胞を解像して個別に視細胞を判別することが困難となる。この場合、視細胞の密度や最近接距離等の各種の統計指標、非特許文献２に記載の手法により取得した中心窩位置は、視細胞の検出結果に依存した手法であるため、正確な値とはならない。
【０００９】
また特許文献１には、視細胞を撮影した画像内で画質の低い領域を抽出する技術が記載されている。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、画質が高くても視細胞の密度が高いために視細胞の判別が不十分となる場合に、その状況に適した処理を行うことができず、視細胞の検出を正確に行うことが困難であった。
【００１０】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、被検眼の視細胞の検出を正確に行える仕組みを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の画像処理装置は、被検眼の視細胞を撮影した画像を取得する画像取得手段と、前記画像を小領域に分割する分割手段と、前記分割手段で分割された各小領域を空間周波数変換し、前記各小領域の特徴量を取得する特徴量取得手段と、前記各小領域の前記特徴量に基づいて、前記画像において前記視細胞が未解像の領域である未解像領域を抽出する領域抽出手段とを有する。
また、本発明は、上述した画像処理装置による画像処理方法、及び、当該画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを含む。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、被検眼の視細胞の検出を正確に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る眼科装置の概略構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態を示し、図１のＡＯ−ＳＬＯ装置により生成した複数のＡＯ−ＳＬＯ画像とＷＦ−ＳＬＯ画像を模式的に示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態を示し、図１のＡＯ−ＳＬＯ装置における固視灯の点灯位置を操作するための固視灯マップを示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】図４のステップＳ１６０における特徴量取得処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施形態を示し、図４のステップＳ１５０で得た各小領域の空間周波数画像Ｆｉから積算関数を算出する方法を説明するための図である。
【図７】本発明の第１の実施形態を示し、積算関数の形状の一例を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施形態を示し、ピーク比画像の一例、及び、未解像領域を抽出する際の処理の一例を示す図である。
【図９】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第３の実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第４の実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法の処理手順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】
【００１４】
以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（実施形態）について説明する。
【００１５】
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
【００１６】
第１の実施形態では、ＡＯ−ＳＬＯ装置によって被検眼の網膜（視細胞を含む）を撮影したＡＯ−ＳＬＯ画像から、被検眼の中心窩周辺の視細胞が高密度の領域において隣接視細胞間の解像ができないために個別に視細胞を判別することが困難な領域を抽出する手法を説明する。以下の説明では、この個別に視細胞の判別を行うことが困難な領域（即ち、ＡＯ−ＳＬＯ画像において視細胞が未解像の領域）を「未解像領域」と称する。
【００１７】
具体的に、本実施形態では、被検眼の網膜（視細胞を含む）を撮影したＡＯ−ＳＬＯ画像を小領域に分割し、分割した各小領域に対して空間周波数変換処理を行う。そして、本実施形態では、この空間周波数変換処理で得られた各小領域の空間周波数変換画像の特徴に基づいて各小領域の解像度合いを示す特徴量を取得し、これらの特徴量を画像全体で統合することにより、ＡＯ−ＳＬＯ画像内の未解像領域を抽出する。このように、ＡＯ−ＳＬＯ画像の視細胞の配列を反映した空間周波数変換画像の特徴を用いることにより、視細胞の検出精度に依存しない方法で、未解像領域を抽出することが可能となる。
【００１８】
［眼科装置の概略構成］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る眼科装置１０の概略構成の一例を示すブロック図である。
本実施形態に係る眼科装置１０は、図１に示すように、画像処理装置１００、ＡＯ−ＳＬＯ装置２００、情報入力装置３００、表示装置４００、及び、データベース５００を有して構成されている。
【００１９】
ＡＯ−ＳＬＯ装置２００は、被検眼の網膜（視細胞を含む）を撮影してＡＯ−ＳＬＯ画像や広画角のＷＦ−ＳＬＯ画像等の平面画像を生成する装置である。
【００２０】
情報入力装置３００は、画像処理装置１００に対して各種の情報を入力する装置である。
【００２１】
画像処理装置１００は、ＡＯ−ＳＬＯ装置２００によって被検眼の網膜（視細胞を含む）を撮影したＡＯ−ＳＬＯ画像やＷＦ−ＳＬＯ画像等の平面画像を処理する装置である。この画像処理装置１００は、図１に示すように、画像取得部１１０、情報取得部１２０、制御部１３０、画像処理部１４０、記憶部１５０、及び、出力部１６０を有して構成されている。
【００２２】
画像取得部１１０は、ＡＯ−ＳＬＯ装置２００によって被検眼の網膜（視細胞を含む）を撮影したＡＯ−ＳＬＯ画像やＷＦ−ＳＬＯ画像等の平面画像を取得する処理を行う。
【００２３】
情報取得部１２０は、ＡＯ−ＳＬＯ装置２００や情報入力装置３００から、各種の情報を取得する処理を行う。例えば、情報取得部１２０は、ＡＯ−ＳＬＯ装置２００から被検眼に関する情報を取得したり、情報入力装置３００から検者からの入力情報を取得したりする。
【００２４】
制御部１３０は、画像処理装置１００における動作を統括的に制御したり、画像処理装置１００における各種の処理を行ったりする。
【００２５】
画像処理部１４０は、画像取得部１１０によって取得されたＡＯ−ＳＬＯ画像やＷＦ−ＳＬＯ画像等の平面画像を処理する。この画像処理部１４０は、図１に示すように、位置合わせ部１４１、分割部１４２、特徴量取得部１４３、領域抽出部１４４、及び、視細胞解析部１４５を有して構成されている。
【００２６】
位置合わせ部１４１は、画像取得部１１０で取得されたＡＯ−ＳＬＯ画像とＷＦ−ＳＬＯ画像の位置合わせ処理を行う。
分割部１４２は、位置合わせ部１４１による位置合わせが行われたＡＯ−ＳＬＯ画像を小領域に分割する処理を行う。
特徴量取得部１４３は、分割部１４２で分割された各小領域を空間周波数変換し、当該各小領域の特徴量を取得する処理を行う。具体的に、本実施形態では、特徴量取得部１４３は、小領域ごとに、出力の絶対値を各角度方向に積算した積算関数の形状に基づく特徴量を取得する処理を行う。
領域抽出部１４４は、特徴量取得部１４３で取得された各小領域の特徴量に基づき、ＡＯ−ＳＬＯ画像において視細胞が未解像の領域である未解像領域を抽出する処理を行う。
視細胞解析部１４５は、ＡＯ−ＳＬＯ画像において視細胞の解析処理を行う。
【００２７】
記憶部１５０は、制御部１３０が処理を行う際に必要なプログラムや各種の情報等を記憶している。さらに、記憶部１５０は、制御部１３０の制御に基づいて、画像取得部１１０で取得した平面画像や、情報取得部１２０で取得した各種の情報、更には、画像処理部１４０の処理の結果得られた各種の情報等を記憶する。
【００２８】
出力部１６０は、画像取得部１１０で取得した平面画像や、情報取得部１２０で取得した各種の情報、更には、画像処理部１４０の処理の結果得られた各種の情報等を、表示装置４００に出力して表示させる他、データベース５００に出力して保存させる。
【００２９】
表示装置４００は、出力部１６０から出力された平面画像や各種の情報等を表示する処理を行う。
【００３０】
データベース５００は、出力部１６０から出力された平面画像や各種の情報等を保存する処理を行う。
【００３１】
［平面画像］
図２は、本発明の第１の実施形態を示し、図１のＡＯ−ＳＬＯ装置２００により生成した複数のＡＯ−ＳＬＯ画像とＷＦ−ＳＬＯ画像を模式的に示す図である。
ＡＯ−ＳＬＯ装置２００では、固視灯の点灯位置を変えることで、被検眼が異なる位置を凝視した状態として撮影することにより、被検眼の網膜の異なる位置を撮影することができる。ここで、図２には、ＡＯ−ＳＬＯ装置２００により生成した複数のＡＯ−ＳＬＯ画像２２０と広画角のＷＦ−ＳＬＯ画像２１０が示されている。
【００３２】
図３は、本発明の第１の実施形態を示し、図１のＡＯ−ＳＬＯ装置２００における固視灯の点灯位置を操作するための固視灯マップを示す図である。
最初に、ＡＯ−ＳＬＯ装置２００は、図３に示す固視灯マップで中心の位置を選択した状態で固視灯を点灯する。以下、この位置を基準位置と称する。このとき、提示される固視灯を凝視した被検眼を撮影すると、被検眼の黄斑付近の撮影を行うことができる。
【００３３】
ここで、図２に示すＷＦ−ＳＬＯ画像２１０は、ＡＯ−ＳＬＯ装置２００においてＡＯ−ＳＬＯ画像を取得する場合とは異なる光学系で、補償光学系を用いないで取得された低解像度の画像であり、被検眼の網膜の広い範囲を撮影することで網膜の全体イメージを得るための画像である。図２に示すように、ＷＦ−ＳＬＯ画像２１０と対応付けることにより、画角の狭いＡＯ−ＳＬＯ画像２２０が網膜全体のどの位置にあるかが示される。以下、本実施形態では、ＷＦ−ＳＬＯ画像２１０は、画像サイズが８ｍｍ×６ｍｍ、ピクセルサイズは５３３ピクセル×４００ピクセルであるものとする。また、ＡＯ−ＳＬＯ画像２２０には、撮影領域のサイズが、１．７ｍｍ×１．７ｍｍ、０．８２ｍｍ×０．８２ｍｍ、０．３４ｍｍ×０．３４ｍｍの３種類があり、そのピクセルサイズは全て共通で４００ピクセル×４００ピクセルとなる３種類の解像度が存在する。ここで、撮影領域のサイズが、１．７ｍｍ×１．７ｍｍであるＡＯ−ＳＬＯ画像をＬ画像２２０−Ｌ、０．８２ｍｍ×０．８２ｍｍであるＡＯ−ＳＬＯ画像をＭ画像２２０−Ｍ、０．３４ｍｍ×０．３４ｍｍであるＡＯ−ＳＬＯ画像をＳ画像２２０−Ｓとする。以下に説明する視細胞解析では、主にＳ画像２２０−Ｓを解析対象とするものとする。また、ＡＯ−ＳＬＯ画像２２０とＷＦ−ＳＬＯ画像２１０を平面画像と称する。
【００３４】
［撮影プロトコル］
被検眼の撮影プロトコルは、被検眼の着目したい疾病等によって異なるが、標準プロトコルとしては、最初に黄斑を中心としたＷＦ−ＳＬＯ画像２１０を撮影し、その後、網膜の複数の位置を解像度の異なるＡＯ−ＳＬＯ画像２２０を組み合わせながら撮影を行う。本実施形態では、ＡＯ−ＳＬＯ画像２２０の撮影時間及びフレームレートを変更することが可能であり、ここでは、フレームレートが毎秒３２フレーム、撮影時間が１秒で、３２枚の画像より構成されるものとする。
【００３５】
［画像処理装置１００の処理手順］
図４は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１００による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００３６】
＜ステップＳ１１０＞
まず、ステップＳ１１０において、情報取得部１２０は、情報入力装置３００から、患者情報として被検眼の情報を取得する。そして、情報取得部１２０は、取得した被検眼の情報を、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。ここで、被検眼の情報には、被検者のＩＤや生年月日等の被検者情報や、被検眼の眼軸長等の計測データの情報、更には、過去に撮影された画像等の情報が含まれる。
【００３７】
＜ステップＳ１２０＞
続いて、ステップＳ１２０において、画像取得部１１０は、ＡＯ−ＳＬＯ装置２００での撮影により生成された被検眼の網膜における平面画像（ＷＦ−ＳＬＯ画像２１０及びＡＯ−ＳＬＯ画像２２０）を取得する。ここで、平面画像には、被検眼の網膜における視細胞が含まれているものとする。そして、画像取得部１１０は、取得した平面画像を、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。
【００３８】
＜ステップＳ１３０＞
続いて、ステップＳ１３０において、位置合わせ部１４１は、ステップＳ１２０で取得されたＡＯ−ＳＬＯ画像２２０とＷＦ−ＳＬＯ画像２１０の位置合わせを行う。そして、例えば位置合わせ部１４１は、ＷＦ−ＳＬＯ画像２１０上に指定されたおおよその被検眼の中心窩の位置と、位置合わせしたＡＯ−ＳＬＯ画像２２０との関係から、ＡＯ−ＳＬＯ画像２２０とおおよその中心窩の位置との関係を求める。そして、例えば位置合わせ部１４１は、求めた関係に基づいて、画像中に中心窩を含むＡＯ−ＳＬＯ画像を選択して取得する。
【００３９】
ここで、ＷＦ−ＳＬＯ画像２１０上におけるおおよその中心窩の位置指定の方法は、複数存在する。例えば、ＷＦ−ＳＬＯ画像２１０は、基準位置を固視して取得された画像であるため、ＷＦ−ＳＬＯ画像２１０の中心をおおよその中心窩とする方法がある。また、ＷＦ−ＳＬＯ画像２１０を解析して、被検眼の黄斑付近の血管の走行からおおよその中心窩の位置を定義して指定する方法もある。そして、位置合わせ部１４１は、ＡＯ−ＳＬＯ画像２２０とＷＦ−ＳＬＯ画像２１０との対応付けを行った結果と、それに基づき選択したおおよその中心窩の位置を含むＡＯ−ＳＬＯ画像２２０とを、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。
【００４０】
＜ステップＳ１４０＞
続いて、ステップＳ１４０において、分割部１４２は、ステップＳ１３０で取得された中心窩を含むＡＯ−ＳＬＯ画像を小領域に分割する処理を行う。そして、分割部１４２は、分割した小領域の大きさと位置に係る情報を、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。ここで、各小領域は、空間周波数変換を行う単位とするため、各小領域内に含まれる視細胞の数や中心窩からの距離に応じて最適化する必要がある。具体的には、各小領域が小さく当該小領域内に含まれる視細胞数が少ない場合には正しい空間周波数の値が取得できず、逆に、各小領域が大きく当該小領域内で視細胞の密度が変化する場合には空間周波数変換の結果から視細胞の密度に相当する空間周波数の値を取得できなくなる。
【００４１】
以下に示す例では、小領域の大きさを１００ピクセル×１００ピクセルとしたもの想定した説明を行うが、本実施形態においては、小領域の大きさはこの値に限定されるものではない。さらに、以下に示す例では、分割小領域を５０ピクセルずつ上下左右にずらしてタイル状に解析領域を設定する。なお、本実施形態においては、ここで用いた５０ピクセルという量も自由に変更することが可能である。但し、ずらす量を小さくして多数の少領域を設定する場合には、精度の高い分析が可能となるが、計算負荷は大きくなる。以下に示す例では、画像全体について１００ピクセル×１００ピクセルの小領域を縦横方向に５０ピクセルずつずらし、合計で７×７＝４９個の小領域として解析する。
【００４２】
＜ステップＳ１５０＞
続いて、ステップＳ１５０において、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１４０で分割された各小領域に対して空間周波数変換処理を行う。具体的に、特徴量取得部１４３は、１００ピクセル×１００ピクセルの小領域Ｒｉに対して輝度の平均値を算出して小領域Ｒｉの各ピクセル値より減算し、さらに窓関数によるエッジ処理を行ったものを１２８ピクセル×１２８ピクセルの画像Ｌｉの中央に配置する。ここで用いる窓関数は、様々な種類のものが考えられるが、ここでは、サイズ４のハン窓関数を用いることとする。また、特徴量取得部１４３は、画像Ｌｉの周辺部で小領域Ｒｉの画素値が存在しない領域については、上記で算出した平均値でパディングする。そして、特徴量取得部１４３は、サイズ１２８×１２８ピクセルの画像Ｌｉを高速フーリエ変換（以下、「ＦＦＴ」と称する）により空間周波数画像Ｆｉに変換する。ここで、空間周波数画像Ｆｉは、空間周波数変換処理後の複素数の絶対値のみを各ピクセルに割り当てた画像であり、低周波に相当するピクセルが画像の中央にくるように画像の４象限を移動している。同様の処理を、４９個の全ての小領域に対して適用する。そして、特徴量取得部１４３は、こうして得られた各小領域Ｒｉの空間周波数画像Ｆｉを、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。
【００４３】
＜ステップＳ１６０＞
続いて、ステップＳ１６０において、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１５０で得た各小領域の空間周波数画像Ｆｉを用いて、画像の解像・未解像を判定するための特徴量を取得する。このステップＳ１６０の詳細な処理を、図５を用いて説明する。
【００４４】
図５は、図４のステップＳ１６０における特徴量取得処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００４５】
≪ステップＳ１６１≫
まず、ステップＳ１６１において、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１５０で得た各小領域の空間周波数画像Ｆｉに基づいて、積算関数を算出する。ここで、空間周波数画像Ｆｉには、被検眼の視細胞の配置における周期性に対応するリング状構造が見られることが知られており、積算関数は、この周期性に対応する周波数の大きさを取得する目的で算出される。
【００４６】
図６は、本発明の第１の実施形態を示し、図４のステップＳ１５０で得た各小領域の空間周波数画像Ｆｉから積算関数を算出する方法を説明するための図である。
具体的には、図６（ａ）に示すように、空間周波数画像Ｆｉの中心点（６４，６４）を原点とした極座標表示（ｒ，θ）を考え、空間周波数画像Ｆｉの各ピクセルの値をθ方向に積算した関数である積算関数Ｉ（ｒ）を算出する。但し、ｒ＝０，１，２，…，Ｎ／２とする。図６（ｂ）は、図６（ａ）に示す空間周波数画像Ｆｉに基づき算出された積算関数Ｉ（ｒ）を示している。この積算関数Ｉ（ｒ）の値は、周波数の大きさｒをもつ全方向（各角度方向）の成分を積算した値に相当し、画像中で見られる周期性の大きさを示している。
【００４７】
≪ステップＳ１６２≫
続いて、ステップＳ１６２において、特徴量取得部１４３は、各小領域における被検眼の中心窩からの距離に応じたピークの位置ｒ＿ｎｏｒｍａｔｉｖｅを取得する。さらに、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１６１で算出した積算関数Ｉ（ｒ）から、積算関数Ｉ（ｒ）の形状におけるピークの位置を取得する。ここで、積算関数Ｉ（ｒ）の形状におけるピークの位置は、視細胞の配列の周期性を反映するために、視細胞の密度と関係がある。具体的には、視細胞の密度がＤ［カウント／ｍｍ2］のとき、視細胞が理想的な六角形のｈｏｎｅｙｃｏｍｂ状に配置されていると考えると、視細胞の密度Ｄは、その視細胞間の距離Ｌとは以下の（１）式に示す関係となる。
【００４８】
【数１】
2017023482.tif 000003
【００４９】
さらに、視細胞間の距離がＬである場合に、空間周波数画像Ｆｉ上に示される周波数の大きさｒとは以下の（２）式に示す関係がある。
【００５０】
【数２】
2017023482.tif 000004
【００５１】
ここで、（２）式に示す画像サイズ（ｉｍａｇｅ＿ｓｉｚｅ）とは、ＦＦＴを行う対象となった画像の大きさをμｍ単位で表したものである。この際、小領域Ｒｉのピクセル解像度が０．８５μｍ／ピクセル、小領域Ｒｉの周囲をパディングして生成した画像Ｌｉのピクセルサイズが１２８×１２８である場合を考えると、画像サイズは、０．８５×１２８で１０８．８μｍとなる。
【００５２】
視細胞の密度Ｄは、被検眼の網膜の中心窩からの距離に応じて変化することが知られており、例えば、非特許文献３に解剖学的に取得された視細胞の密度の値と中心窩からの距離との関係が示されている。そこで、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１３０で取得されたおおよその中心窩の位置に基づき各小領域の中心窩からの距離を求め、対応する視細胞の密度を非特許文献３に記載の技術を用いて推定する。そして、特徴量取得部１４３は、（１）式及び（２）式を用いて、各小領域における被検眼の中心窩からの距離に応じたピークの位置ｒ＿ｎｏｒｍａｔｉｖｅを取得する。例えば、鼻側で中心窩からの距離が約２００μｍの位置では、視細胞の密度Ｄが７４０００［カウント／ｍｍ2］であり、その場合の視細胞間の距離Ｌは、（１）式を用いると約３．４μｍとなる。そのときに、空間周波数画像Ｆｉ上での周波数の大きさｒは、（２）式より約３１．８となる。
【００５３】
次いで、各小領域におけるピークの位置の取得方法について説明する。
図７は、本発明の第１の実施形態を示し、積算関数の形状の一例を示す図である。この図７において、横軸は図６（ｂ）と同様に周波数の大きさｒであり、縦軸は図６（ｂ）と同様に積算関数Ｉ（ｒ）である。
【００５４】
具体的に、図７のタイプ１は高周波領域に１つのピークを持つタイプであり、図７のタイプ２は２つのピークを持つタイプであり、図７のタイプ３は低周波領域に１つのピークを持つタイプである。視細胞が１つ１つきれいに解像されている場合には、視細胞の密度Ｄを反映したｒ＿ｎｏｒｍａｔｉｖｅに相当する位置にピークが現れるが、解像が弱くなり近傍に存在する視細胞間の分離が困難な状態となると、複数の視細胞が融合した状態に相当する、低周波領域にピークが現れることになる。よって、ここで、高周波領域とは、ｒ＿ｎｏｒｍａｔｉｖｅ近傍及びそれより高周波側の領域とし、低周波領域とは、ｒ＿ｎｏｒｍａｔｉｖｅの０．７５程度より低周波側の領域とする。
【００５５】
上記のような関係を考慮し、ステップＳ１６２では、特徴量取得部１４３は、各小領域の積算関数からピークの位置ｒｉを取得する。このとき、図７のタイプ２にように２つのピークが存在する場合には２つのピークの位置を取得し、高周波側のピークの位置をｒｉ＿ｈｉｇｈ、低周波側のピークの位置をｒｉ＿ｌｏｗとする。また、図７のタイプ１やタイプ３のように、１つのピークのみが存在する場合には、取得されたピークの位置ｒ＿ｐｅａｋとｒ＿ｎｏｒｍａｔｉｖｅの値を比較し、ｒ＿ｎｏｒｍａｔｉｖｅの０．７５倍よりも高周波であればピークの位置をｒｉ＿ｈｉｇｈ、低周波であればピークの位置をｒｉ＿ｌｏｗとする。例えば、タイプ１では、ｒｉ＿ｈｉｇｈ＝ｒ＿ｐｅａｋ、ｒｉ＿ｌｏｗ＝０であり、タイプ３ではｒｉ＿ｈｉｇｈ＝０、ｒｉ＿ｌｏｗ＝ｒ＿ｐｅａｋとなる。
このように各小領域で取得された積算関数のピークが１つの場合に、当該ピークが各小領域の中心窩からの距離に基づき求められたピーク位置であるｒ＿ｎｏｒｍａｔｉｖｅとの大小関係に基づき、ピークを２種類に分類する。またここでは、ピークの位置ｒｉの取得方法として、積算関数の極大値を取得する方法を用いた例について説明したが、本実施形態においてはこの方法に限定されるものではない。
【００５６】
≪ステップＳ１６３≫
続いて、ステップＳ１６３において、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１６２で取得した各小領域の積算関数におけるピークの位置ｒｉに基づいて、ステップＳ１３０で取得された画像中に、複数種類のピークが混在するか否かを判断する。具体的には、ステップＳ１３０で取得された画像の各領域において、ｒｉ＿ｈｉｇｈである場合とｒｉ＿ｌｏｗである場合の双方が存在する場合には、複数種類のピークが混在すると判断され（Ｓ１６３／Ｙｅｓ）、ステップＳ１６４に進む。ここで、ピークの位置ｒｉにおいてｒｉ＿ｈｉｇｈとｒｉ＿ｌｏｗの双方が存在する場合とは、２つのピークを持つ小領域が存在する場合であってもよいし、ｒｉ＿ｈｉｇｈのみをもつ小領域とｒｉ＿ｌｏｗのみをもつ小領域とが同一画像内に存在する場合であってもよい。また、ステップＳ１３０で取得された画像全体で見た場合に、ピークの位置ｒｉにおいてｒｉ＿ｈｉｇｈとｒｉ＿ｌｏｗのうちのどちらか一方しか存在しない場合には、複数種類のピークが混在しないと判断され（Ｓ１６３／Ｎｏ）、ステップＳ１６７に進む。
【００５７】
≪ステップＳ１６４≫
ステップＳ１６４に進むと、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１６２で取得した積算関数のピークの位置が２つある領域を対象に、その中間の値である第１閾値を算出する。
具体的には、ピークの位置が２つある領域のみを選択し、それらの高周波側のピーク位置の平均値ｒ＿ｈｉｇｈ＿ａｖｅと、低周波側のピーク位置の平均値ｒ＿ｌｏｗ＿ａｖｅとを求め、その中間の値を第１閾値（ｒ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）とする。
【００５８】
≪ステップＳ１６５≫
続いて、ステップＳ１６５において、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１６４で算出した第１閾値を用いて、各小領域のピーク比を算出する。具体的には、特徴量取得部１４３は、小領域が２つのピークをもつ場合には、高周波のピーク位置の積算関数の値を低周波のピーク位置の積算関数の値で割ったものを、当該小領域のピーク比として算出する。また、特徴量取得部１４３は、小領域が１つのピークしか持たず、そのピークの位置が高周波領域であった場合には、検出したピーク位置の積算関数の値をステップＳ１６４で求めたｒ＿ｌｏｗ＿ａｖｅの積算関数の値で割ったものを、当該小領域のピーク比として算出する。また、特徴量取得部１４３は、小領域が１つのピークしか持たず、そのピーク位置が低周波領域であった場合には、ｒ＿ｈｉｇｈ＿ａｖｅの積算関数の値を検出したピーク位置の積算関数の値で割ったものを、当該小領域のピーク比として算出する。
以上をまとめると、ピーク比（ｐｅａｋ＿ｒａｔｉｏ）は、以下の（３）式で示すものとなる。
【００５９】
【数３】
2017023482.tif 000005
【００６０】
≪ステップＳ１６６≫
続いて、ステップＳ１６６において、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１６５で算出した各小領域のピーク比に基づき、ピーク比画像を生成する。具体的には、特徴量取得部１４３は、各小領域から求められたピーク比を、各小領域の画像の中心ピクセルの位置に配置し、画像全体のピクセル値を値が設定されている点から決定する。ここでは、与えられた７×７＝４９点のピーク比の値から、４００×４００のピクセル値を推定することになるが、このような方法は複数知られている。例えば、単純に各点の間を線形補間する方法や、単純な線形補間では粗すぎる場合には多項式補間やスプライン補完等の高次の補間法を用いることが考えられる。
【００６１】
ここでは、近傍領域のピーク比の影響を大きくしたいが、最近傍以外のピーク比の影響も加味するための方法として、ガウシアンによる補間を行う例について説明する。
分散σをもつ２次元のガウシアンを、カーネルサイズが分散σの４倍程度の領域で定義する。ここでは、ガウシアンカーネルは規格化されているものとし、カーネルが定義されている領域での全積算値は１．０となる。そして定義したガウシアンを、各小領域の中心ピクセル上にガウシアンの中心がくるように設定する。画像全体では、４９個のガウシアンが設定されるが、画像内の各ピクセルにおいて、影響のあるガウシアン（中心位置がカーネルサイズの半分よりも近い距離にあるガウシアン）全てに対し、それぞれのピーク比の値と重みを取得する。ここで重みとは、規格化されたガウシアンカーネルの値とする。その後、平滑化フィルタを適用して全体を滑らかにする。こうしてピクセルごとに、周辺のピーク比の重み付き平均値を算出したものを、ピーク比画像とする。図８（ａ）に、ピーク比画像の一例を示す。
【００６２】
≪ステップＳ１６７≫
次いで、ステップＳ１６３において画像内に複数種類のピークが混在しないと判断された場合（Ｓ１６３／Ｎｏ）の処理について説明する。即ち、画像内の小領域のピークが１種類である場合には、ステップＳ１６７に進む。
ステップＳ１６７に進むと、特徴量取得部１４３は、全ての小領域のピークがｒｉ＿ｈｉｇｈもしくはｒｉ＿ｌｏｗのどちら一方しか持たない場合に、ステップＳ１３０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像が解像であるか未解像であるかを判定する。具体的には、特徴量取得部１４３は、全ての小領域のピークの位置がｒｉ＿ｈｉｇｈである場合には、ステップＳ１３０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像は全ての領域で解像されていると判定する。また、全ての小領域のピークの位置がｒｉ＿ｌｏｗである場合には、ステップＳ１３０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像は全ての領域で未解像であると判定する。ここで、ステップＳ１６７の判定処理は、これまでの処理を考慮すると、画像内の各小領域で求められた積算関数のピークの種類が１つである場合に（Ｓ１６３／Ｎｏ）、当該ピークの種類に基づいて、ステップＳ１３０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像が解像であるか未解像であるかを判定する処理に相当する。
【００６３】
≪ステップＳ１６８≫
ステップＳ１６６の処理が終了した場合、或いは、ステップＳ１６７の処理が終了した場合には、ステップＳ１６８に進む。
ステップＳ１６８に進むと、特徴量取得部１４３は、これまで得られた情報等を、ステップＳ１４０で分割された各小領域の特徴量として、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。具体的に、ステップＳ１６１〜Ｓ１６６を経てステップＳ１６８に進んだ場合には、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１６１〜Ｓ１６６を通じて得られた情報等（各小領域の積算関数、積算関数より取得されたピークの数やピークの位置やピーク比、第１閾値及びピーク比画像等）を、各小領域の特徴量として、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。また、ステップＳ１６１〜Ｓ１６３、Ｓ１６７を経てステップＳ１６８に進んだ場合には、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１６１〜Ｓ１６３、Ｓ１６７を通じて得られた情報等（各小領域の積算関数、積算関数より取得されたピークの数やピークの位置、解像／未解像の判定結果等）を、各小領域の特徴量として、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。
【００６４】
そして、ステップＳ１６８の処理が終了すると、図４のステップＳ１６０の処理が終了する。
【００６５】
ここで、再び、図４の説明に戻る。
図４のステップＳ１６０の処理が終了すると、ステップＳ１７０に進む。
【００６６】
＜ステップＳ１７０＞
ステップＳ１７０に進むと、領域抽出部１４４は、ステップＳ１６０で取得された各小領域の特徴量に基づいて、ステップＳ１３０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像において視細胞が未解像の領域である未解像領域を抽出する処理を行う。例えば、領域抽出部１４４は、ＡＯ−ＳＬＯ画像内に設定された各小領域の特徴量であるピーク位置の分布に基づき未解像領域を抽出する処理を行う。
【００６７】
具体的に、本実施形態においては、領域抽出部１４４は、ステップＳ１６０でピーク比画像が生成された場合（Ｓ１６６の処理が行われた場合）に、ステップＳ１３０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像内の未解像領域を抽出する。この場合、領域抽出部１４４は、ピーク比画像に関して第２閾値を設定し、ピーク比画像のピクセル値が第２閾値未満の領域を未解像領域とし、ピーク比画像のピクセル値が第２閾値以上の領域を解像領域とする。
【００６８】
図８（ｂ）に、図８（ａ）に示すピーク比画像に関して第２閾値を０．９として設定し、未解像領域を抽出した場合の当該未解像領域の境界８１０を示す。ここで、図８（ｂ）に示す未解像領域の境界８１０の内部が未解像領域に相当する。第２閾値を０．９とした理由はＩ（ｒｉ＿ｈｉｇｈ）とＩ（ｒｉ＿ｌｏｗ）とが同等（第２閾値が１．０）の大きさとなる場合には、目視により解像が不十分であると感じられることによる。なお、第２閾値は、ここで例示した０．９に限定されるものではなく目視以外の評価指標が存在する場合には、その評価指標に基づく最適値を選択するとよい。さらに、ステップＳ１７０では、領域抽出部１４４は、図８（ｂ）に示す未解像領域の境界８１０に基づき、当該境界８１０の長さや境界８１０に囲まれる未解像領域の面積も取得する。
【００６９】
なお、ステップＳ１６０（具体的にはＳ１６７）において、ステップＳ１３０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像の全領域で解像であると判定された場合には、当該ＡＯ−ＳＬＯ画像内に未解像領域は存在しないため、未解像領域の境界８１０の長さ及び面積は０となる。
また、ステップＳ１６０（具体的にはＳ１６７）において、ステップＳ１３０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像の全領域で未解像であると判定された場合には、未解像領域の境界８１０を特定することができないため、その長さ及び面積は不定となる。
【００７０】
そして、領域抽出部１４４は、ステップＳ１７０の処理で得られた情報等（抽出した未解像領域、並びに、その境界の長さ及びその面積等）を、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。
【００７１】
＜ステップＳ１８０＞
続いて、ステップＳ１８０において、出力部１６０は、ステップＳ１３０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像、並びに、ステップＳ１７０で取得した未解像領域及びその境界長さ及びその面積の情報等を、制御部１３０を介して、記憶部１５０から取得する。そして、出力部１６０は、取得した情報等を表示装置４００に出力し、当該表示装置４００においてＡＯ−ＳＬＯ画像上に未解像領域を重畳して表示する等して検者に示す処理を行う。同時に、出力部１６０は、取得した情報等をデータベース５００に出力し、データベース５００に保存する。
【００７２】
ステップＳ１８０の処理が終了すると、図４に示すフローチャートの処理が終了する。
【００７３】
以上説明したように、第１の実施形態に係る画像処理装置１００では、取得したＡＯ−ＳＬＯ画像を小領域に分割し、各小領域の空間周波数画像から取得される特徴量、より具体的には視細胞の配列周期に相当する積算画像の形状の特徴量を求めるようにしている。そして、第１の実施形態に係る画像処理装置１００では、各小領域の特徴量に基づいて、取得したＡＯ−ＳＬＯ画像において視細胞が未解像の領域である未解像領域を抽出するようにしている。
かかる構成によれば、ＡＯ−ＳＬＯ画像から視細胞が未解像の領域である未解像領域を抽出するようにしたので、当該未解像領域を視細胞検出対象領域から除外することによって、被検眼の視細胞の検出を正確に行うことが可能となる。具体的に、例えば、視細胞解析の結果得られる密度等の指標が、不確かな値となることを防ぐことができる。
【００７４】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
【００７５】
第１の実施形態では、小領域の空間周波数画像から取得される特徴量に基づいて、中心窩付近の未解像領域を抽出する形態であった。この際に、撮影時に取得される固視灯の点灯位置情報から、おおよその中心窩の位置を設定し、各画像や各小領域の中心窩からの距離は、このおおよその中心窩の位置に基づき設定するものであった。
【００７６】
第２の実施形態は、領域抽出部１４４で抽出した未解像領域の中から被検眼の中心窩の位置を取得する形態である。具体的に、第２の実施形態では、領域抽出部１４４で抽出した未解像領域の重心の位置を、被検眼の中心窩の位置として取得する。ここで、中心窩の位置の取得方法としては、毛細血管の走行を参考にする場合等、複数の方法が知られているが、最も一般的な方法としては、視細胞を検出してその密度が最も高い位置を求める方法が挙げられる。しかしながら、この場合、中心窩の位置精度は視細胞検出の精度に依存することになり、正確な位置検出が困難な場合が多かった。
【００７７】
第２の実施形態に係る眼科装置の概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る眼科装置１０の概略構成と同様であるため、その説明は省略する。
【００７８】
［画像処理装置１００の処理手順］
図９は、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置１００による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。ここで、図９において、図４に示す処理ステップと同様の処理ステップについては同じ符号を付しており、その詳細な説明は省略する。
【００７９】
まず、第２の実施形態に係る画像処理装置１００による画像処理方法では、図４のステップＳ１１０〜Ｓ１７０の処理を経る。
【００８０】
＜ステップＳ９１０＞
続いて、ステップＳ９１０において、視細胞解析部１４５は、ステップＳ１７０で抽出された未解像領域の重心の位置を求めて、この未解像領域の重心の位置を被検眼の中心窩の位置として取得する。これにより、第１の実施形態と比べてより精度の高い中心窩の位置を取得することができる。この中心窩の位置を取得する視細胞解析部１４５は、中心窩取得手段を構成する。
【００８１】
但し、ステップＳ１６０（具体的にはＳ１６７）において、ステップＳ１３０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像の全領域で未解像であると判定された場合には、中心窩の位置を取得することはできないため、不定とする。また、ステップＳ１６０（具体的にはＳ１６７）において、ＡＯ−ＳＬＯ画像の全領域で解像であると判定された場合には、本例の手法では中心窩の位置を取得することはできない。このため、この場合、本実施形態では、一般的な手法である視細胞の検出結果に基づき、その視細胞の密度が最も高い位置を中心窩の位置とする方法を用いる。
【００８２】
そして、視細胞解析部１４５は、このようにして取得した中心窩の位置情報、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。
【００８３】
＜ステップＳ９２０＞
続いて、ステップＳ９２０において、出力部１６０は、ステップＳ１３０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像、ステップＳ１７０で取得した未解像領域等の情報、ステップＳ９１０で取得した中心窩の位置情報等を、制御部１３０を介して、記憶部１５０から取得する。そして、出力部１６０は、取得した情報等を表示装置４００に出力し、当該表示装置４００においてＡＯ−ＳＬＯ画像上に未解像領域及び中心窩の位置を重畳して表示する等して検者に示す処理を行う。同時に、出力部１６０は、取得した情報等をデータベース５００に出力し、データベース５００に保存する。
【００８４】
ステップＳ９２０の処理が終了すると、図９に示すフローチャートの処理が終了する。
【００８５】
第２の実施形態によれば、上述した第１の実施形態における効果に加えて以下の効果を奏する。
即ち、中心窩付近で視細胞の密度が高く、視細胞が完全に解像されない領域が残る場合であっても、視細胞が未解像の領域である未解像領域の重心の位置を中心窩の位置として取得することで、より精度の高い中心窩の位置を取得することが可能となる。
【００８６】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
【００８７】
第１の実施形態では、小領域の空間周波数画像から取得される特徴量に基づいて、中心窩付近の未解像領域を抽出する形態であった。さらに、第２の実施形態では、抽出した未解像領域から、より精度の高い中心窩の位置を取得する形態であった。
【００８８】
第３の実施形態は、被検眼の中心窩付近でより正確な視細胞解析を行うために、取得したＡＯ−ＳＬＯ画像において領域抽出部１４４で抽出した未解像領域をマスクして解析対象領域を設定し、当該解析対象領域について視細胞の検出等の解析を行う形態である。さらに、第３の実施形態では、第２の実施形態で取得した、より精度の高い中心窩の位置を用いることにより、距離による密度変化の大きい中心窩付近の解析精度を、より向上させることが可能となる。
【００８９】
第３の実施形態に係る眼科装置の概略構成は、図１に示す第１の実施形態（第２の実施形態も同様）に係る眼科装置１０の概略構成と同様であるため、その説明は省略する。
【００９０】
［画像処理装置１００の処理手順］
図１０は、本発明の第３の実施形態に係る画像処理装置１００による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。ここで、図１０において、図９に示す処理ステップと同様の処理ステップについては同じ符号を付しており、その詳細な説明は省略する。
【００９１】
まず、第３の実施形態に係る画像処理装置１００による画像処理方法では、図９のステップＳ１１０〜Ｓ１７０及びＳ９１０の処理を経る。
【００９２】
＜ステップＳ１０１０＞
続いて、ステップＳ１０１０において、視細胞解析部１４５は、ステップＳ１３０で取得されたＡＯ−ＳＬＯ画像において、ステップＳ１７０で抽出された未解像領域をマスクして解析対象領域を設定し、当該解析対象領域について視細胞の検出を行う。この視細胞の検出を行う視細胞解析部１４５は、視細胞検出手段を構成する。
【００９３】
ここで、視細胞を検出する方法としては複数の方法が知られているが、例えば、非特許文献１では、ＡＯ−ＳＬＯ画像の輝度の勾配に着眼し、その極大値を検出する方法が示されている。しかしながら、視細胞が極大値として画像中で検出されるためには、各視細胞が個別に解像されている必要がある。よって、未解像の領域から得られた検出結果は、正確な検出とはならない可能性が高い。そこで、本実施形態では、この点に鑑みて、このような正確ではない検出結果を生じる未解像領域を解析対象領域から除外するために、ステップＳ１７０で抽出された未解像領域をマスクする。具体的に、例えば、画像全体から取得された視細胞の検出結果に対し、解析対象領域に含まれる検出点のみを検出結果とする。
【００９４】
さらに、上記検出点に基づきボロノイ解析を行う場合にも、解析対象領域に含まれるボロノイ領域のみを対象とする。具体的に、例えば、始めにマスク領域を考慮しない画像全体からの検出点を用いてボロノイ解析を行う。その結果、全検出点に対するボロノイ領域が取得されるが、その中で、ボロノイ領域の母点及びボロノイ点がマスク領域を除外した解析対象領域に含まれるボロノイ領域のみを選択して、解析対象領域に含まれるボロノイ領域とする。
【００９５】
そして、視細胞解析部１４５は、このようにして検出した視細胞の検出結果（例えば、視細胞の検出点及びボロノイ領域等の視細胞解析結果）の情報を、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。
【００９６】
＜ステップＳ１０２０＞
続いて、ステップＳ１０２０において、出力部１６０は、ステップＳ１３０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像、ステップＳ１７０で取得した未解像領域等の情報、ステップＳ９１０で取得した中心窩の位置情報、及び、ステップＳ１０１０で取得した視細胞の検出結果情報等を、制御部１３０を介して、記憶部１５０から取得する。そして、出力部１６０は、取得した情報等を表示装置４００に出力し、当該表示装置４００においてＡＯ−ＳＬＯ画像上に、未解像領域、中心窩の位置及び視細胞の検出結果を重畳して表示する等して検者に示す処理を行う。同時に、出力部１６０は、取得した情報等をデータベース５００に出力し、データベース５００に保存する。
【００９７】
ステップＳ１０２０の処理が終了すると、図１０に示すフローチャートの処理が終了する。
【００９８】
第３の実施形態によれば、上述した第１の実施形態における効果に加えて以下の効果を奏する。
即ち、中心窩付近で視細胞の密度が高く、視細胞が完全に解像されない領域が残る場合であっても、未解像領域をマスクして視細胞検出を行うことで、被検眼の視細胞の検出をより正確に行うことが可能となる。
【００９９】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
【０１００】
第１の実施形態では、小領域の空間周波数画像から取得される特徴量に基づいて、中心窩付近の未解像領域を抽出する形態であった。また、第２の実施形態では、抽出した未解像領域から中心窩の位置を取得する形態であった。さらに、第３の実施形態では、抽出した未解像領域をマスクして視細胞の検出を行う形態であった。
【０１０１】
しかしながら、撮影段階で画質の高い画像が取得できない場合には、精度の高い視細胞の解析結果を取得することが困難となる。この画質の劣化には様々な要因が知られているが、その１つとして撮影時のフォーカスずれが挙げられる。ＡＯ−ＳＬＯ画像は、撮影時に収差補正を行うが、その際に反射光の大きさが最も高くなる面にフォーカスが合うように調整される。原理的には視細胞層にフォーカスが合うと考えられるが、実際には被検眼の動きや網膜上層等からの影響により、正しく視細胞層にフォーカスが合わない場合がある。
【０１０２】
そこで、第４の実施形態では、収差補正により設定されたフォーカス位置から、上下にフォーカス位置をずらして撮影した画像を取得し、それぞれの画像の未解像領域を取得し、その大きさが最も小さくなるフォーカス位置を選択する方法について説明する。
【０１０３】
第４の実施形態に係る眼科装置の概略構成は、図１に示す第１の実施形態（第２及び第３の実施形態も同様）に係る眼科装置１０の概略構成と同様であるため、その説明は省略する。
【０１０４】
［画像処理装置１００の処理手順］
図１１は、本発明の第４の実施形態に係る画像処理装置１００による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。ここで、図１１において、図４に示す処理ステップと同様の処理ステップについては同じ符号を付しており、その詳細な説明は省略する。具体的に、図１１のステップＳ１１０は、図４に示す第１の実施形態におけるステップＳ１１０の処理と同様である。また、図１１のステップＳ１１１０〜Ｓ１１５０は、それぞれ、図４に示す第１の実施形態におけるステップＳ１２０、Ｓ１４０〜Ｓ１７０と概略同じ処理であるが、フォーカス位置の異なる複数の画像に対して処理を行う点のみが異なっている。よって、以下の説明では、この差異の部分のみを説明する。
【０１０５】
まず、第４の実施形態に係る画像処理装置１００による画像処理方法では、図４のステップＳ１１０の処理を経る。
【０１０６】
＜ステップＳ１１１０＞
続いて、ステップＳ１１１０において、画像取得部１１０は、ＡＯ−ＳＬＯ装置２００から、フォーカス位置の異なる複数の平面画像（ＡＯ−ＳＬＯ画像等）を取得する。そして、画像取得部１１０は、取得した複数の平面画像を、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。
【０１０７】
ここで、フォーカス位置の異なる複数の平面画像とは、収差補正により取得された視細胞層への最適フォーカス位置の周辺で、フォーカス位置を上下に移動させて撮影した平面画像群のことである。より具体的には、最適フォーカス位置から脈絡膜側及び硝子体側に±１５０μｍ程度の範囲でフォーカス位置を移動させることが想定される。また、それぞれのフォーカス位置で複数回撮影を行って重ね合わせ画像を取得してもよいし、撮影時のリアルタイム性を重視して、フォーカス位置を移動させながら撮影した画像であってもよい。例えば、フレームレートが３２のＳ画角の画像を、０．５秒間（画像数ｎ＝１６枚）で、最適フォーカス位置から１６０μｍ硝子体側から２０μｍずつ、脈絡側に移動させながら撮影する場合等が考えられる。
【０１０８】
＜ステップＳ１１２０＞
続いて、ステップＳ１１２０において、分割部１４２は、ステップＳ１１１０で取得された複数の平面画像における各平面画像（各ＡＯ−ＳＬＯ画像）を、それぞれ小領域に分割する処理を行う。そして、分割部１４２は、各平面画像（各ＡＯ−ＳＬＯ画像）において分割した小領域の大きさと位置に係る情報を、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。但し、ここで、分割の方法や小領域の大きさは、各ＡＯ−ＳＬＯ画像で同一とする。
【０１０９】
＜ステップＳ１１３０＞
続いて、ステップＳ１１３０において、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１１２０で分割された各ＡＯ−ＳＬＯ画像における各小領域に対して空間周波数変換処理を行う。そして、特徴量取得部１４３は、こうして得られた各ＡＯ−ＳＬＯ画像における各小領域Ｒｎｉの空間周波数画像Ｆｎｉを、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。
【０１１０】
＜ステップＳ１１４０＞
続いて、ステップＳ１１４０において、特徴量取得部１４３は、ステップＳ１１３０で得た各ＡＯ−ＳＬＯ画像における各小領域の空間周波数画像Ｆｎｉを用いて、画像の解像・未解像を判定するための特徴量を取得する。このステップＳ１１４０の詳細な処理手順については、第１の実施形態と同様に、図５に示すフローチャートに示すものとなる。そして、特徴量取得部１４３は、本ステップで得られた特徴量（各小領域の積算関数やその形状に基づくピークの数やピークの位置、ピーク比及びピーク比画像または画像全体で見た場合に複数種類のピークが混在しない場合の解像／未解像の判定結果等）を、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。
【０１１１】
＜ステップＳ１１５０＞
ステップＳ１１５０において、領域抽出部１４４は、ステップＳ１１４０で取得された各ＡＯ−ＳＬＯ画像に対応するピーク比画像に基づいて、各ＡＯ−ＳＬＯ画像内の未解像領域を抽出する。そして、領域抽出部１４４は、抽出した未解像領域の境界の長さや当該未解像領域の面積を取得する。なお、ステップＳ１１４０（具体的にはＳ１６７）において、ステップＳ１１１０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像の全領域で解像であると判定された場合には、当該ＡＯ−ＳＬＯ画像内に未解像領域は存在しないため、未解像領域の境界の長さ及び面積は０となる。また、ステップＳ１６０（具体的にはＳ１６７）において、ステップＳ１１１０で取得したＡＯ−ＳＬＯ画像の全領域で未解像であると判定された場合には、未解像領域の境界の長さは当該ＡＯ−ＳＬＯ画像全体の周囲長さ、その面積は当該画像全体の面積とする。
【０１１２】
そして、領域抽出部１４４は、ステップＳ１１５０の処理で得られた情報等（抽出した未解像領域、並びに、その境界の長さ及びその面積等）を、制御部１３０を介して、記憶部１５０に記憶する。
【０１１３】
＜ステップＳ１１６０＞
続いて、ステップＳ１１６０において、例えば制御部１３０は、ステップＳ１１５０で抽出された各ＡＯ−ＳＬＯ画像の未解像領域の面積（大きさ）に基づいて、ＡＯ−ＳＬＯ装置２００で被検眼の撮影を行う際のフォーカス位置を決定する。このフォーカス位置の決定を行う制御部１３０は、フォーカス位置決定手段を構成する。
【０１１４】
具体的に、例えば制御部１３０は、ステップＳ１１１０で取得された各ＡＯ−ＳＬＯ画像のフォーカス位置と、ステップＳ１１５０で抽出された各ＡＯ−ＳＬＯ画像の未解像領域の面積との関係を求め、未解像領域の面積が最小となるフォーカス位置を決定する。ここで、フォーカス位置の決定方法としては、複数の方法が考えられる。最も単純には、ｎ枚のＡＯ−ＳＬＯ画像から未解像領域の面積が最小となるものを選択し、その時のフォーカス位置を選択して決定する方法がある。或いは、フォーカス位置と未解像領域の面積との関係を示すグラフを作成し、各種の補間法を用いて極小値を算出して決定する方法もある。この際の補間法としては、スプライン補間や２次補間などが考えられる。
【０１１５】
なお、ステップＳ１１５０において、全てのＡＯ−ＳＬＯ画像の未解像領域の面積が単一の値となる場合には、フォーカス位置は、ステップＳ１１１０における、収差補正により取得された視細胞層への最適フォーカス位置として決定される。ステップＳ１１４０において、全てのＡＯ−ＳＬＯ画像の全画像領域が解像している場合もしくは全てのＡＯ−ＳＬＯ画像の全画像領域が未解像である場合に、このようなケースが生じることとなる。
【０１１６】
そして、例えば制御部１３０は、こうして決定したフォーカス位置情報を記憶部１５０に記憶する。
【０１１７】
＜ステップＳ１１７０＞
続いて、ステップＳ１１７０において、制御部１３０は、ステップＳ１１６０で決定したフォーカス位置をＡＯ−ＳＬＯ装置２００にフィードバックし、決定したフォーカス位置で再度ＡＯ−ＳＬＯ画像を取得するための再撮影をさせる撮影制御を行う。
【０１１８】
ステップＳ１１７０の処理が終了すると、図１１に示すフローチャートの処理が終了する。
【０１１９】
第４の実施形態によれば、上述した第１の実施形態における効果に加えて以下の効果を奏する。
即ち、中心窩付近で視細胞の密度が高く、視細胞が完全に解像されない領域が残る場合に、視細胞の未解像領域をなるべく小さくするようなフォーカス位置を決定し設定することで、視細胞の検出がしやすいＡＯ−ＳＬＯ画像を取得することが可能となる。
【０１２０】
なお、図１１に示すフローチャートは、図４に示すステップＳ１１０〜Ｓ１２０、Ｓ１４０〜Ｓ１７０に相当する処理ステップに、ステップＳ１１６０及びＳ１１７０を追加する態様であった。しかしながら、本実施形態はこの態様に限定されるものではない。例えば、本実施形態として、例えば、図１０に示すステップＳ１１０〜Ｓ１２０、Ｓ１４０〜Ｓ１７０及びＳ９１０、Ｓ１０１０に相当する処理ステップに、図１１に示すステップＳ１１６０及びＳ１１７０を追加する態様も適用可能である。即ち、この態様の場合、図１１の処理に加えて、図１０に示すステップＳ９１０における中心窩位置取得処理及びステップＳ１０１０における視細胞検出処理を更に行うものである。
【０１２１】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明に含まれる。
【０１２２】
なお、上述した本発明の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【０１２３】
１０  眼科装置、１００  画像処理装置、１１０  画像取得部、１２０  情報取得部、１３０  制御部、１４０  画像処理部、１４１  位置合わせ部、１４２  分割部、１４３  特徴量取得部、１４４  領域抽出部、１４５  視細胞解析部、１５０  記憶部、１６０  出力部、２００  ＡＯ−ＳＬＯ装置、３００  情報入力装置、４００  表示装置、５００  データベース
【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９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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