(57)【要約】【課題】血管が存在する測定対象の略同一断面における光干渉断層画像を用いて血流情報断面画像を生成する際に、その信頼度を把握することができる仕組みを提供する。【解決手段】血管が存在する測定対象の略同一断面における光干渉断層画像群８０２の各光干渉断層画像の相関度を算出し、光干渉断層画像群８０２の中から相関度が所定の閾値以上である高相関の光干渉断層画像を選択し、当該選択された光干渉断層画像を用いて血流情報断面画像８０５を生成し、当該選択された光干渉断層画像に基づいて血流情報断面画像８０５の信頼度指標を決定する。【選択図】図８
2017144047.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光干渉断層撮影法を用いた撮影を行う撮影装置であって、
血管が存在する測定対象の略同一断面を繰り返し撮影する撮影手段と、
前記撮影手段による繰り返し撮影に基づき、前記略同一断面における複数の断層画像を生成する第１の生成手段と、
前記複数の断層画像における各断層画像の相関度を算出する算出手段と、
前記複数の断層画像の中から、前記相関度が所定の閾値以上である断層画像を選択する選択手段と、
前記選択手段で選択された断層画像を用いて、前記略同一断面における血流情報断面画像を生成する第２の生成手段と、
前記選択手段で選択された断層画像に基づいて、前記血流情報断面画像の信頼度を示す指標である第１の信頼度指標を決定する第１の決定手段と
を有することを特徴とする撮影装置。
【請求項２】
前記撮影手段は、前記測定対象の複数の異なる位置において、前記略同一断面を繰り返し撮影し、
前記第１の生成手段は、前記略同一断面ごとに、前記複数の断層画像を生成し、
前記算出手段は、前記略同一断面ごとに、前記複数の断層画像における各断層画像の相関度を算出し、
前記選択手段は、前記略同一断面ごとに、前記複数の断層画像の中から前記相関度が所定の閾値以上である断層画像を選択し、
前記第２の生成手段は、前記略同一断面ごとに、前記選択手段で選択された断層画像を用いて前記血流情報断面画像を生成し、
前記第１の決定手段は、前記略同一断面ごとに、前記選択手段で選択された断層画像に基づいて前記血流情報断面画像における前記第１の信頼度指標を決定するものであり、
複数の前記略同一断面に対応する複数の前記血流情報断面画像を用いて、前記測定対象における３次元血流情報を生成する第３の生成手段と、
前記複数の血流情報断面画像における各血流情報断面画像の前記第１の信頼度指標を用いて、前記３次元血流情報の信頼度を示す指標である第２の信頼度指標を決定する第２の決定手段と
を更に有することを特徴とする請求項１に記載の撮影装置。
【請求項３】
前記第１の信頼度指標および前記第２の信頼度指標のうちの少なくともいずれか一方を表示する表示手段を更に有することを特徴とする請求項２に記載の撮影装置。
【請求項４】
前記３次元血流情報と、前記第２の信頼度指標と、前記３次元血流情報の部位を指定するためのマーカと、前記マーカで指定された部位に対応する断面に係る前記血流情報断面画像と、当該血流情報断面画像における前記第１の信頼度指標とを並べて表示する表示手段を更に有することを特徴とする請求項２に記載の撮影装置。
【請求項５】
前記第２の信頼度指標が所定の閾値以下の場合に、再測定を促す警告を表示する表示手段を更に有することを特徴とする請求項２に記載の撮影装置。
【請求項６】
前記３次元血流情報と、当該３次元血流情報の各部位に対応する各断面に係る前記血流情報断面画像における前記第１の信頼度指標とを並べて表示する、または、前記３次元血流情報と、当該３次元血流情報の各部位に対応する各断面に係る前記血流情報断面画像における前記第１の信頼度指標とを重ねて表示する表示手段を更に有することを特徴とする請求項２に記載の撮影装置。
【請求項７】
前記第１の決定手段は、前記選択手段で選択された断層画像の枚数を用いて前記第１の信頼度指標を決定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の撮影装置。
【請求項８】
前記第１の決定手段は、前記選択手段で選択された断層画像の前記相関度を用いて前記第１の信頼度指標を決定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の撮影装置。
【請求項９】
前記第１の生成手段で生成された前記各断層画像について層を認識する処理を行う層認識手段を更に有し、
前記算出手段は、前記層認識手段による層の認識結果に基づいて前記相関度を算出することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の撮影装置。
【請求項１０】
前記第２の生成手段は、前記血流情報断面画像を生成する際に、前記選択手段で選択された断層画像の位置合わせを行うことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の撮影装置。
【請求項１１】
前記選択手段で選択された断層画像に基づいて正面画像を生成する第４の生成手段と、
前記正面画像から前記血管を抽出する抽出手段と
を更に有し、
前記第２の決定手段は、前記抽出手段で抽出された前記血管の連続性に基づいて前記第２の信頼度指標を決定することを特徴とする請求項２乃至６のいずれか１項に記載の撮影装置。
【請求項１２】
前記正面画像は、ｅｎ−ｆａｃｅ画像、または、前記選択手段で選択された断層画像を前記測定対象の深さ方向に積算した積算画像であることを特徴とする請求項１１に記載の撮影装置。
【請求項１３】
前記第２の決定手段は、前記選択手段で選択された断層画像の枚数が所定数に満たない部位の数に基づいて前記第２の信頼度指標を決定することを特徴とする請求項２乃至６のいずれか１項に記載の撮影装置。
【請求項１４】
前記第２の生成手段は、前記選択手段で選択された断層画像の枚数が所定数に満たない場合、該当する部位に近接する部位であって前記選択手段で選択された断層画像の枚数が所定数を満たす部位の前記血流情報断面画像に基づいて、当該該当する部位の血流情報断面画像を生成することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の撮影装置。
【請求項１５】
前記３次元血流情報、または、前記３次元血流情報から生成されたｅｎ−ｆａｃｅ画像とともに、前記血管の不連続部分を表示する表示手段を更に有することを特徴とする請求項２に記載の撮影装置。
【請求項１６】
光干渉断層撮影法を用いた撮影を行う撮影装置の駆動方法であって、
血管が存在する測定対象の略同一断面を繰り返し撮影する撮影工程と、
前記撮影工程による繰り返し撮影に基づき、前記略同一断面における複数の断層画像を生成する第１の生成工程と、
前記複数の断層画像における各断層画像の相関度を算出する算出工程と、
前記複数の断層画像の中から、前記相関度が所定の閾値以上である断層画像を選択する選択工程と、
前記選択工程で選択された断層画像を用いて、前記略同一断面における血流情報断面画像を生成する第２の生成工程と、
前記選択工程で選択された断層画像に基づいて、前記血流情報断面画像の信頼度を示す指標である第１の信頼度指標を決定する第１の決定工程と
を有することを特徴とする撮影装置の駆動方法。
【請求項１７】
前記撮影工程は、前記測定対象の複数の異なる位置において、前記略同一断面を繰り返し撮影し、
前記第１の生成工程は、前記略同一断面ごとに、前記複数の断層画像を生成し、
前記算出工程は、前記略同一断面ごとに、前記複数の断層画像における各断層画像の相関度を算出し、
前記選択工程は、前記略同一断面ごとに、前記複数の断層画像の中から前記相関度が所定の閾値以上である断層画像を選択し、
前記第２の生成工程は、前記略同一断面ごとに、前記選択工程で選択された断層画像を用いて前記血流情報断面画像を生成し、
前記第１の決定工程は、前記略同一断面ごとに、前記選択工程で選択された断層画像に基づいて前記血流情報断面画像における前記第１の信頼度指標を決定するものであり、
複数の前記略同一断面に対応する複数の前記血流情報断面画像を用いて、前記測定対象における３次元血流情報を生成する第３の生成工程と、
前記複数の血流情報断面画像における各血流情報断面画像の前記第１の信頼度指標を用いて、前記３次元血流情報の信頼度を示す指標である第２の信頼度指標を決定する第２の決定工程と
を更に有することを特徴とする請求項１６に記載の撮影装置の駆動方法。
【請求項１８】
請求項１６または１７に記載の撮影装置の駆動方法における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、光干渉断層撮影法を用いた撮影を行う撮影装置及びその駆動方法、並びに、当該駆動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ものである。
【背景技術】
【０００２】
生体などの測定対象の断層画像を非破壊かつ非侵襲で取得する方法として、光干渉断層撮影法（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下、「ＯＣＴ」と称する）が実用化されている。このＯＣＴを用いた撮影を行う撮影装置（以下、「ＯＣＴ装置」と称する）は、特に眼科領域において被検眼の眼底における網膜の断層画像を取得して、網膜の眼科診断を行う場合などにおいて広く利用されている。
【０００３】
このＯＣＴ装置では、測定対象から反射した光と参照光とを干渉させて、その干渉した光の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、測定対象の断層画像を得ている。このようなＯＣＴ装置としては、参照鏡の位置を変えることで測定対象の深さ情報を得るタイムドメインＯＣＴ装置や、広帯域光源を使用したスペクトラルドメインＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ：以下、「ＳＤ−ＯＣＴ」と称する）装置、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た波長掃引光コヒーレンストモグラフィー（Ｓｗｅｐｔ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下、「ＳＳ−ＯＣＴ」と称する）装置などが知られている。なお、ＳＤ−ＯＣＴとＳＳ−ＯＣＴは、総称してＦＤ−ＯＣＴ（Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）と呼ばれる。
【０００４】
近年、このＦＤ−ＯＣＴを用いた血管造影法が提案されており、これは、ＯＣＴ  Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ（以下、「ＯＣＴＡ」と称する）と呼ばれている。
【０００５】
現代の臨床医療において一般的な血管造影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、蛍光色素の通り道となる血管を２次元的に表示するものである。しかしながら、造影剤に対する副作用が出ることがあり、吐き気、発疹、咳が出ることや、まれにショック症状を起こす場合もあり、この蛍光造影にはリスクを伴う。一方で、ＯＣＴＡは、非侵襲で血管造影を可能にし、血管ネットワークを３次元的に表示することが可能である。さらに、ＯＣＴＡは、例えば、測定対象を被検眼の眼底とした場合に微小血管を描出することができるため、注目を集めている。
【０００６】
このＯＣＴＡは、血管領域の検出方法の違いにより、従来から複数の方法が提案されている。例えば、特許文献１及び特許文献２には、血流による強度のバラツキを利用した方法が提案されている。また、例えば、特許文献３には、血流による位相と強度の変化を利用した方法が提案されている。
【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２０１４／０２２８６８１号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１４／０２２１８２７号明細書
【特許文献３】米国特許第８４３３３９３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ＯＣＴＡは、測定対象の略同一断面を繰り返し撮影し、各撮影間で取得される信号の差異を抽出することにより、血管領域を特定する技術である。血流情報断面画像の生成には、最低でも２枚以上の複数枚の、略同一断面の光干渉断層画像が必要となるため、撮影ごとの位置精度が重要となる。しかし一方で、３次元血流情報を生成するためには、光干渉断層画像のボリュームデータを複数取得（即ち、複数の断面における複数の血流情報断面画像を取得）しなければならないために撮影時間が長くなり、それに伴って測定対象を被検眼とした場合に固視の安定した画像を得ることが難しい。
【０００９】
例えば、測定対象である被検眼の略同一断面における光干渉断層画像を取得する中で、固視不良や瞬きなどにより相関の悪い（相関度の低い）光干渉断層画像を得た場合、通常はその光干渉断層画像を捨てて、他の光干渉断層画像を用いて血流情報断面画像を生成することになる。そのため、複数枚取得する略同一断面における光干渉断層画像の枚数を、各断面で同数ずつ取得することは難しい。即ち、３次元血流情報を生成するための複数の血流情報断面画像を同じ枚数の光干渉断層画像から生成できるとは限らず、各断面によって使用する光干渉断層画像の枚数が異なる場合がある。一般に、用いる光干渉断層画像の枚数が少ない程、血流情報断面画像における血管抽出の精度は落ちることになる（血流情報断面画像の信頼度は低下することになる）。これまでは、血流情報断面画像が何枚の光干渉断層画像から構成されたものであるかを示す信頼指標が無かった。また、同様に、生成される３次元血流情報の信頼指標を示す指標が無かった。
【００１０】
特許文献１には、測定対象の略同一断面を複数回スキャンし、ＯＣＴ干渉信号をＭ個のスペクトル帯に分割し、分割したスペクトルから光干渉断層画像を生成し、光干渉断層画像間の相関値を求めることで血流情報を得る技術が記載されている。しかしながら、特許文献１では、血流情報の信頼度については考慮されていない。
【００１１】
また、他の特許文献２〜３においても、血流情報の生成方法について記載されているが、特許文献１と同様に血流情報の信頼度については考慮されていない。
【００１２】
即ち、従来の技術においては、血管が存在する測定対象の略同一断面における光干渉断層画像を用いて血流情報断面画像を生成する際に、信頼度の高い血流情報断面画像を生成すること、及び、その信頼度を把握すること、が困難であるという問題があった。
【００１３】
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、血管が存在する測定対象の略同一断面における断層画像を用いて血流情報断面画像を生成する際に、その信頼度を把握することができ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】
【００１４】
本発明の撮影装置は、光干渉断層撮影法を用いた撮影を行う撮影装置であって、血管が存在する測定対象の略同一断面を繰り返し撮影する撮影手段と、前記撮影手段による繰り返し撮影に基づき、前記略同一断面における複数の断層画像を生成する第１の生成手段と、前記複数の断層画像における各断層画像の相関度を算出する算出手段と、前記複数の断層画像の中から、前記相関度が所定の閾値以上である断層画像を選択する選択手段と、前記選択手段で選択された断層画像を用いて、前記略同一断面における血流情報断面画像を生成する第２の生成手段と、前記選択手段で選択された断層画像に基づいて、前記血流情報断面画像の信頼度を示す指標である第１の信頼度指標を決定する第１の決定手段とを有する。
また、本発明は、上述した撮影装置の駆動方法、及び、当該駆動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】
【００１５】
本発明によれば、血管が存在する測定対象の略同一断面における断層画像を用いて血流情報断面画像を生成する際に、その信頼度を把握することができる。さらに、本発明によれば、複数の血流情報断面画像を用いて３次元血流情報を生成する際に、その信頼度を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る撮影装置の概略構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る撮影装置の撮影時に表示部に表示される撮影画面の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る撮影装置の撮影におけるスキャンパターンの一例を説明するための図である。
【図４】本発明の実施形態に係る撮影装置の駆動方法を示し、干渉信号取得処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る撮影装置の駆動方法を示し、干渉信号の具体的な信号処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態を示し、図５のステップＳ２１６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７】本発明の実施形態を示し、図５のステップＳ２１７において生成されたＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像の一例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態を示し、血流情報断面画像における第１の信頼度指標及び３次元血流情報における第２の信頼度指標の表示方法の一例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態を示し、ＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像における表示の一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施形態を示し、表示部に表示されるＯＣＴＡ撮影結果画面の一例を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態を示し、３次元血流情報と、当該３次元血流情報の各部位に対応する各断面に係る血流情報断面画像における第１の信頼度指標との表示の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
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。
【００１８】
［撮影装置の概略構成］
図１は、本発明の実施形態に係る撮影装置１００の概略構成の一例を示す図である。ここで、本実施形態に係る撮影装置１００は、光干渉断層撮影法（ＯＣＴ）を用いた撮影を行う撮影装置（ＯＣＴ装置）である。具体的に、本実施形態に係る撮影装置１００としては、例えば、ＳＤ−ＯＣＴ装置やＳＳ−ＯＣＴ装置などを適用することができるが、以下に説明する撮影装置１００としては、ＳＳ−ＯＣＴ装置を適用した場合の例について説明する。また、以下の説明では、血管が存在する測定対象として被検眼Ｅの眼底Ｅｒを適用した例について説明を行うが、本発明においてはこれに限定されるものではなく、血管が存在する測定対象であれば如何なるものも適用可能である。また、図１には、被検眼Ｅの水晶体Ｅｌも図示されている。
【００１９】
本実施形態に係る撮影装置１００は、図１に示すように、波長掃引光源１１、走査型レーザー検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：以下、「ＳＬＯ」と称する）用のＳＬＯ光源１２、ＯＣＴ干渉部２０、検出部３０、コンピュータ４０、測定アーム５０、参照アーム６０、表示部７０、ＳＬＯ光学系８０、前眼部撮影部９０、ダイクロイックミラー１０５、対物レンズ１０６、照明光源１０７、及び、内部固視灯１１０を有して構成されている。
【００２０】
波長掃引光源１１は、射出される光の周波数が掃引される光源である。ＳＬＯ光源１２は、本実施形態に係る撮影装置１００において必須の光源ではないが、ＳＬＯ画像を取得するために設けられている。
【００２１】
ＯＣＴ干渉部２０は、干渉光を生成する構成である。検出部３０は、ＯＣＴ干渉部２０で生成された干渉光を検出する構成である。コンピュータ４０は、撮影装置１００における駆動を統括的に制御したり、各種の情報処理を行ったりする。例えば、コンピュータ４０は、検出部３０で検出した干渉光に基づいて被検眼Ｅの眼底Ｅｒの情報を取得する。表示部７０は、コンピュータ４０の制御に基づいて。各種の情報や各種の画像などを表示する。
【００２２】
ＳＬＯ光学系８０は、被検眼Ｅの眼底Ｅｒからの反射光を得るための構成である。前眼部撮影部９０は、被検眼Ｅの前眼部を撮影する構成である。
【００２３】
＜ＯＣＴ測定系の構成＞
ＯＣＴ干渉部２０は、カプラ２１及び２２を有して構成されている。
まず、カプラ２１は、波長掃引光源１１から射出された光を被検眼Ｅの眼底Ｅｒへ照射する測定光と参照光とに分岐する。ここで、本例においては、その分岐比を２：８程度とし、測定光：参照光＝２：８である。
【００２４】
カプラ２１で分岐された測定光は、測定アーム５０を経由して被検眼Ｅの眼底Ｅｒに照射される。より具体的には、測定アーム５０に入射した測定光は、偏光コントローラ５１で偏光状態を整えられた後、コリメータ５２から空間光として射出される。その後、測定光は、Ｘ走査スキャナー５３、レンズ５４及び５５、Ｙ走査スキャナー５６、ダイクロイックミラー１０３、レンズ５７、フォーカスステージ５９に固定されたフォーカスレンズ５８、対物レンズ１０６を介して、被検眼Ｅの眼底Ｅｒに照射される。なお、Ｘ走査スキャナー５３及びＹ走査スキャナー５６は、被検眼Ｅの眼底Ｅｒを測定光で走査する機能を有する走査手段である。この走査手段によって、測定光の眼底Ｅｒへの照射位置が変えられる。また、ダイクロイックミラー１０３は、波長１０００ｎｍ〜１１００ｎｍの光を反射し、それ以外の光を透過する特性を有する。そして、被検眼Ｅの眼底Ｅｒからの後方散乱光（反射光）は、再び上述の光学経路を辿り、測定アーム５０から射出される。そして、カプラ２１を経由してカプラ２２に入射する。この際、上述した分岐比に従って眼底Ｅｒからの戻り光の８割がカプラ２２に導かれる。
【００２５】
一方、カプラ２１で分岐された参照光は、参照アーム６０を経由し、カプラ２２に入射する。より具体的には、参照アーム６０に入射した参照光は、偏光コントローラ６１で偏光状態を整えられた後、コリメータ６２から空間光として射出される。その後、参照光は、分散補償ガラス６３、光路長調整光学系６４、分散調整プリズムペア６５を通り、コリメータレンズ６６を介して光ファイバーに入射され、参照アーム６０から射出されてカプラ２２に入射する。
【００２６】
カプラ２２で測定アーム５０を経由した被検眼Ｅの反射光と参照アーム６０を通った参照光とが干渉する。そして、その干渉光を検出部３０で検出する。検出部３０は、差動検出器３１と、Ａ／Ｄ変換器３２を有して構成されている。
【００２７】
まず、検出部３０では、カプラ２２で干渉光を発生させた後すぐに分波された干渉光を差動検出器３１で検出する。そして、差動検出器３１で電気信号に変換されたＯＣＴ干渉信号をＡ／Ｄ変換器３２でデジタル信号に変換する。ここで、図１の撮影装置１００では、干渉光のサンプリングは、波長掃引光源１１の中に組み込まれたｋクロック発生部が発信するｋクロック信号に基づいて等光周波数（等波数）間隔で行われる。そして、Ａ／Ｄ変換器３２が出力したデジタル信号は、コンピュータ４０に送られる。
【００２８】
以上は、被検眼Ｅのある１点における断層に関する情報の取得プロセスであり、このように被検眼Ｅの奥行き方向の断層に関する情報を取得することを「Ａ−ｓｃａｎ」と呼ぶ。また、Ａ−ｓｃａｎと直交する方向で被検眼Ｅの断層に関する情報、即ち２次元画像を取得するための走査方向を「Ｂ−ｓｃａｎ」、さらに、Ａ−ｓｃａｎ及びＢ−ｓｃａｎのいずれの走査方向とも直交する方向に走査することを「Ｃ−ｓｃａｎ」と呼ぶ。これは、３次元断層画像を取得する際に眼底Ｅｒの面内を２次元ラスター走査する場合、高速な走査方向がＢ−ｓｃａｎとなり、Ｂ−ｓｃａｎをその直交方向に並べて走査する低速な走査方向がＣ−ｓｃａｎとなる。Ａ−ｓｃａｎ及びＢ−ｓｃａｎを行うことにより２次元の断層画像が得られ、Ａ−ｓｃａｎ、Ｂ−ｓｃａｎ及びＣ−ｓｃａｎを行うことにより３次元の断層画像が得られる。Ｂ−ｓｃａｎ、Ｃ−ｓｃａｎは、上述したＸ走査スキャナー５３、Ｙ走査スキャナー５６により行われる。
【００２９】
なお、Ｘ走査スキャナー５３及びＹ走査スキャナー５６は、それぞれ、回転軸が互いに直交するように配置された偏向ミラーで構成されている。Ｘ走査スキャナー５３はＸ軸方向の走査を行い、Ｙ走査スキャナー５６はＹ軸方向の走査を行う。Ｘ軸方向及びＹ軸方向の各方向は、被検眼Ｅの眼球の眼軸方向に対して垂直な方向で、互いに垂直な方向である。また、Ｂ−ｓｃａｎ、Ｃ−ｓｃａｎのようなライン走査方向と、Ｘ軸方向またはＹ軸方向とは、一致していなくてもよい。このため、Ｂ−ｓｃａｎ、Ｃ−ｓｃａｎのライン走査方向は、撮影したい２次元の断層画像或いは３次元の断層画像に応じて、適宜決めることができる。
【００３０】
＜ＳＬＯ測定系の構成＞
ＳＬＯ光源１２から出射された光は、ＳＬＯ光学系８０を介して被検眼Ｅの眼底Ｅｒへ照射される。より具体的には、ＳＬＯ光学系８０に入射した光は、コリメータ８１から平行光として空間へ射出される。その後、穴あきミラー１０１の穴あき部を通過し、レンズ８２を介し、Ｘ走査スキャナー８３、レンズ８４及び８５、Ｙ走査スキャナー８６を介し、ダイクロイックミラー１０２に到達する。なお、Ｘ走査スキャナー８３及びＹ走査スキャナー８６は、ＳＬＯ用の走査手段の一例であり、共通のＸＹ走査スキャナーとしてＯＣＴ用のＸ走査スキャナー５３及びＹ走査スキャナー５６の構成としてもよい。ダイクロイックミラー１０２は、７６０ｎｍ〜８００ｎｍの光を反射し、それ以外の光を透過する特性を有する。ダイクロイックミラー１０２において反射された光は、ＯＣＴ測定系と同様の光路を経由し、被検眼Ｅの眼底Ｅｒに到達する。
【００３１】
被検眼Ｅの眼底Ｅｒを照射した測定光は、眼底Ｅｒで反射・散乱され、上述の光学経路を辿って穴あきミラー１０１に達する。穴あきミラー１０１で反射された光は、レンズ８７を介して，アバランシェフォトダイオード（以下、「ＡＰＤ」と称する）８８で受光されて電気信号に変換され、コンピュータ４０に送られる。ここで、穴あきミラー１０１の位置は、被検眼Ｅｒの瞳孔位置と共役となっており、眼底Ｅｒに照射された測定光が反射・散乱された光のうち、被検眼Ｅの瞳孔周辺部を通った光が、穴あきミラー１０１によって反射される。
【００３２】
＜前眼部測定系の構成＞
前眼部測定系は、波長８６０ｎｍ程度の照明光を発するＬＥＤからなる照明光源１０７により被検眼Ｅの前眼部を照射する。被検眼Ｅの前眼部で反射され光は、対物レンズ１０６を介してダイクロイックミラー１０５に達する。ダイクロイックミラー１０５は、８２０ｎｍ〜９２０ｎｍの光を反射し、それ以外の光を透過する特性を有する。ダイクロイックミラー１０５で反射された光は、前眼部撮影部９０のレンズ９１、９２及び９３を介し、前眼部カメラ９４で受光される。前眼部カメラ９４で受光された光は電気信号に変換され、コンピュータ４０に送られる。
【００３３】
＜内部固視灯１１０＞
内部固視灯１１０は、内部固視灯用表示部１１１及びレンズ１１２を有して構成されている。内部固視灯用表示部１１１としては、複数の発光ダイオード（ＬＤ）がマトリックス状に配置されたものを用いる。この発光ダイオードの点灯位置は、撮影したい部位に合わせて変更される。内部固視灯用表示部１１１からの光は、レンズ１１２を介し、被検眼Ｅｒに導かれる。内部固視灯用表示部１１１から出射される光は５２０ｎｍ程度であり、設定した所望のパターンが表示される。
【００３４】
＜コンピュータ４０＞
コンピュータ４０は、デジタル信号に変換した干渉信号を信号処理し、上述した光干渉断層画像や、血流情報断面画像、３次元血流情報、いわゆるｅｎ−ｆａｃｅ画像を含む正面画像を生成する。ここで、光干渉断層画像を生成する処理を行うコンピュータ４０は、第１の生成手段を構成する。また、血流情報断面画像を生成する処理を行うコンピュータ４０は、第２の生成手段を構成する。また、３次元血流情報を生成する処理を行うコンピュータ４０は、第３の生成手段を構成する。また、正面画像を生成する処理を行うコンピュータ４０は、第４の生成手段を構成する。また、コンピュータ４０で行われる具体的な信号処理の内容については後述する。
【００３５】
また、コンピュータ４０は、ＡＰＤ８８から送られてくるデジタル信号に変換されたＳＬＯの眼底信号を処理し、ＳＬＯ画像を生成する。また、コンピュータ４０は、前眼部カメラ９４から送られてくる信号を処理し、前眼部画像を生成する。
【００３６】
そして、コンピュータ４０による信号処理の結果得られた光干渉断層画像や血流情報断面画像、３次元血流情報、正面画像、ＳＬＯ画像及び前眼部画像などの情報は、表示部７０によって表示される。
【００３７】
［ＯＣＴＡスキャンエリアの設定］
図２は、本発明の実施形態に係る撮影装置１００の撮影時に表示部７０に表示される撮影画面２００の一例を示す図である。この撮影画面２００の表示領域２０１には、コンピュータ４０により生成された前眼部画像２０２、ＳＬＯ画像（眼底画像）２０３及び光干渉断層画像２０６が表示される。
【００３８】
まず、前眼部画像２０２に基づいて、被検眼Ｅに対して撮影装置１００を測定光の光軸方向にアライメントする。この際、アライメントは、検者が手動で行ってもよいし、前眼部画像２０２を認識しながら、コンピュータ４０が自動で行ってもよい。
【００３９】
次いで、ＳＬＯ画像２０３が最適になるように、フォーカス調整を行う。この際、フォーカス調整は、フォーカス調整部２０５を用いて検者が手動で行ってもよいし、ＳＬＯ画像２０３に基づきコンピュータ４０が自動で行ってもよい。
【００４０】
また、ＯＣＴＡスキャンエリアは、例えば、眼底画像であるＳＬＯ画像２０３上に表示されるガイド２０４より指定することができる。ガイド２０４は、任意のサイズ・形状・位置が設定可能であり、例えば、６ｍｍ×６ｍｍの四角形や、直径５ｍｍの円に内接する放射状パターン、１６ｍｍのラインパターンなどが選択できるようになっている。そして、例えばコンピュータ４０は、ガイド２０４により指定されたＯＣＴＡスキャンエリアの任意の断層画像を光干渉断層画像２０６として表示する。
【００４１】
その後、光干渉断層画像２０６が最適となるように、ゲート調整を行う。この際、ゲート調整は、ゲート調整部２０７を用いて検者が手動で行ってもよいし、光干渉断層画像２０６に基づきコンピュータ４０が自動で行ってもよい。
【００４２】
［スキャンパターン］
図３は、本発明の実施形態に係る撮影装置１００の撮影におけるスキャンパターンの一例を説明するための図である。
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、血管が存在する測定対象の同じ場所で複数回の計測が必要となる。本実施形態に係る撮影装置１００の撮影では、血管が存在する測定対象の同じ場所でのＢスキャンをｍ回繰り返しつつ、ｎ箇所のＹ位置に移動するスキャンを行う。図３には、この具体的なスキャンパターンが示されている。
【００４３】
図３に示すように、本実施形態に係る撮影装置１００は、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スキャンを繰り返しｍ回ずつ実施する。この際、ｍの値が大きいと、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、スキャン中の被検眼Ｅ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する問題と被検者の負担が増える問題とが生じる。本実施形態では、両者のバランスを考慮してｍ＝５として実施する。なお、撮影装置１００のＡスキャン速度や被検眼Ｅの動き量に応じて、ｍの値を自由に変更して設定してもよい。
【００４４】
図３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。即ち、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に亘りスキャンができるが、その一方でスキャン時間が長くなり、上述したモーションアーチファクトが発生する問題及び被検者の負担が増える問題が生じる。また、図３において、Δｘは隣り合うＸ位置の間隔（ｘピッチ）であり、Δｙは隣り合うＹ位置の間隔（ｙピッチ）である。本実施形態では、図３においてΔｘで示すｘピッチは、眼底Ｅｒにおける照射光のビームスポット径（眼底ビームスポット径）の１／２として設定し、例えば１０μｍとする。この際、ｘピッチを眼底ビームスポット径の１／２より小さくしても、生成する画像の精細度を高くする効果は小さい。また、図３においてΔｙで示すｙピッチは、スキャン時間短縮のために、例えば２０μｍとする。
【００４５】
このｘピッチ及びｙピッチに関しては、眼底ビームスポット径を大きくすると精細度は悪化するが、小さなデータ容量で広い範囲の画像を取得することができる。臨床上の要求に応じて、このｘピッチ及びｙピッチを自由に変更して設定してもよい。
【００４６】
［干渉信号取得手順］
図４は、本発明の実施形態に係る撮影装置１００の駆動方法を示し、干渉信号取得処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００４７】
まず、ステップＳ１０１において、コンピュータ４０は、図３に示すポジションｙｉのインデックスｉを定義（設定）する。
【００４８】
続いて、ステップＳ１０２において、コンピュータ４０は、スキャン位置をポジションｙｉに移動するとともにＸ走査を開始する制御を行う。
【００４９】
続いて、ステップＳ１０３において、コンピュータ４０は、血管が存在する測定対象の略同一断面を繰り返し撮影することに相当する繰り返しＢスキャンのインデックスｊを定義（設定）する。
【００５０】
続いて、ステップＳ１０４において、コンピュータ４０は、繰り返しＢスキャンの回数をｍに設定する。
【００５１】
続いて、ステップＳ１０５において、コンピュータ４０は、Ｂスキャン信号を取得する制御を行う。具体的に、差動検出器３１がＡスキャン毎に干渉信号を検出すると、コンピュータ４０は、Ａ／Ｄ変換器３２を介して干渉信号を取得する。そして、コンピュータ４０は、Ａスキャンの干渉信号をｐサンプル分取得することで、これを１つのＢスキャン分の干渉信号とする。
【００５２】
続いて、ステップＳ１０６において、コンピュータ４０は、インデックスｊが所定数（ｍ）に達したか否かを判断する。即ち、ポジションｙｉでのＢスキャンがｍ回繰り返し行われたか否かを判断する。この判断の結果、インデックスｊが所定数（ｍ）に達しておらず、ポジションｙｉでのＢスキャンが未だｍ回繰り返し行われていない場合には、ステップＳ１０４に戻り、繰り返しＢスキャンのインデックスｊをインクリメントした後、ステップＳ１０５へ進む。
【００５３】
一方、ステップＳ１０６の判断の結果、インデックスｊが所定数（ｍ）に達し、ポジションｙｉでのＢスキャンがｍ回繰り返し行われた場合には、ステップＳ１０７に進む。
ステップＳ１０７に進むと、コンピュータ４０は、インデックスｉが所定の計測ライン数（ｎ）に達したか否かを判断、即ちｎ箇所の全てのｙ位置でＢスキャンを実施したか否かを判断する。この判断の結果、インデックスｉが所定の計測ライン数（ｎ）に達していない場合には、ステップＳ１０２に戻り、ポジションｙｉのインデックスｉをインクリメントした後、ステップＳ１０３へ進む。
【００５４】
一方、ステップＳ１０７の判断の結果、インデックスｉが所定の計測ライン数（ｎ）に達した場合には、ステップＳ１０８に進む。
ステップＳ１０８に進むと、コンピュータ４０は、バックグラウンドデータを取得する制御を行う。具体的に、撮影装置１００は、シャッター１０４を閉じた状態で、例えば１００回のＡスキャンを計測し、コンピュータ４０は、この１００回のＡスキャンで得られたデータを平均化して記憶する。なお、バックグラウンドの測定回数は、この１００回に限定されるものではない。
【００５５】
ステップＳ１０８の処理が終了すると、干渉信号取得処理に係る図４のフローチャートの処理が終了する。
【００５６】
［信号処理手順］
図５は、本発明の実施形態に係る撮影装置１００の駆動方法を示し、干渉信号の具体的な信号処理手順の一例を示すフローチャートである。詳細には、図５は、干渉信号が入力されたコンピュータ４０が、その干渉信号を信号処理した結果として３次元血流情報を得て、血流情報のｅｎ−ｆａｃｅ画像（以下、「ＯＣＴＡ＿ｅｎ−ｆａｃｅ画像」と称する）を出力するまでのフローチャートである。ここでのｅｎ−ｆａｃｅ画像とは、被検眼Ｅの特定の網膜層を２次元的に表現する画像とする。
【００５７】
本実施形態では、ＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像を生成するために、モーションコントラスト特徴量を計算する必要がある。ここで、モーションコントラストとは、被検体組織のうち、流れのある組織（例えば血液）と流れのない組織との間の対比と定義する。そして、モーションコントラストを表現する特徴量をモーションコントラスト特徴量と定義する。このモーションコントラスト特徴量については後述する。
【００５８】
以下、図５の説明を行う。
まず、ステップＳ２０１において、コンピュータ４０は、図３に示すポジションｙｉのインデックスｉを定義（設定）する。
【００５９】
続いて、ステップＳ２０２において、コンピュータ４０は、ポジションｙｉにおける繰り返しＢスキャンによる干渉信号（ｍ枚分）を抜き出す処理を行う。
【００６０】
続いて、ステップＳ２０３において、コンピュータ４０は、繰り返しＢスキャンのインデックスｊを定義（設定）する。
【００６１】
続いて、ステップＳ２０４において、コンピュータ４０は、ｊ番目のＢスキャンデータを抜き出す処理を行う。
【００６２】
続いて、ステップＳ２０５において、コンピュータ４０は、図４のステップＳ１０８で取得したバックグラウンドデータを上述の干渉信号から減算する。
【００６３】
続いて、ステップＳ２０６において、コンピュータ４０は、ステップＳ２０５でバックグラウンドデータが減算された干渉信号をフーリエ変換する。この際、本実施形態では、高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＦＦＴ）を用いる。
【００６４】
続いて、ステップＳ２０７において、コンピュータ４０は、ステップＳ２０６において実行したフーリエ変換によって得られた信号の絶対値の２乗を計算する。この計算で得られた値が当該Ｂスキャンの断層画像のＩｎｔｅｎｓｉｔｙとなる。
【００６５】
続いて、ステップＳ２０８において、コンピュータ４０は、インデックスｊが所定数（ｍ）に達したか否かを判断する。即ち、ポジションｙｉでのＢスキャンのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ計算がｍ回繰り返し行われたか否かを判断する。この判断の結果、インデックスｊが所定数（ｍ）に達しておらず、ポジションｙｉでのＢスキャンのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ計算が未だｍ回繰り返し行われていない場合には、ステップＳ２０４に戻り、同一Ｙ位置での繰り返しＢスキャンのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ計算を繰り返す。
【００６６】
一方、ステップＳ２０８の判断の結果、インデックスｊが所定数（ｍ）に達し、ポジションｙｉでのＢスキャンのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ計算がｍ回繰り返し行われた場合には、ステップＳ２０９に進む。
ステップＳ２０９に進むと、コンピュータ４０は、あるポジションｙｉにおける繰り返しＢスキャンのｍフレームの中で、画像の類似度を計算する。具体的に、例えば、コンピュータ４０は、あるポジションｙｉにおける繰り返しＢスキャンのｍフレームの中から任意の１枚のフレームをテンプレートとして選定し、当該テンプレートと選定されなかった残りのｍ−１枚のフレームとの相関度を算出する。この際、テンプレートとして選定された１枚のフレームにおける相関度は、例えば１００％（１．０）とすることができる。以上の処理は、略同一断面における複数の光干渉断層画像の中から１枚の光干渉断層画像を選定し、当該１枚の光干渉断層画像と選定されなかった残りの光干渉断層画像との相関度を算出することにより、各光干渉断層画像の相関度を算出することに相当する。この際、コンピュータ４０は、各光干渉断層画像について層を認識する層認識処理を行い、この層の認識結果に基づいて相関度を算出するようにしてもよい。
【００６７】
続いて、ステップＳ２１０において、コンピュータ４０は、ステップＳ２０９で算出した相関値に基づいて、あるポジションｙｉにおける繰り返しＢスキャンのｍフレーム（複数の光干渉断層画像）の中から、相関度が所定の閾値以上である相関の高いフレーム（光干渉断層画像）を選択する。この際、所定の閾値は、任意に設定が可能であるが、被検者の瞬きや固視微動によって画像としての相関が低下したフレームを除去することができように設定する。
【００６８】
上述したように、ＯＣＴＡでは、被検体組織のうち、流れのある組織（例えば血液）と流れのない組織との間の対比を、画像間の相関値に基づき区別する技術である。即ち、流れの無い組織は画像間で相関が高いという前提の上で流れのある組織を抽出するため、画像として相関が低い場合、モーションコントラスト特徴量を計算する際に誤検出となり、あたかも画像全体が流れのある組織であるかのように判定されてしまう。このステップ２１０では、こうした誤検出を回避するために、予め相関の低い画像を除去し、相関の高い画像のみを選択するようにしている。この画像選択の結果、同一ポジションｙｉで取得されたｍフレームの画像は適宜取捨選択され、ｑフレームの画像となる。ここで、ｑの取りうる値は、１≦ｑ≦ｍである。
【００６９】
続いて、ステップＳ２１１において、コンピュータ４０は、ステップＳ２１０においてあるポジションｙｉにおける繰り返しＢスキャンのｍフレームの中から選択した相関の高いｑフレームの位置合わせを行う。
【００７０】
具体的に、まず、コンピュータ４０は、選択したｑフレームのうち、任意の１枚のフレームをテンプレートとして選定する。ここでは、選択したｑフレームについて互いに全ての組み合わせについて相関を計算し、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定してもよい。
【００７１】
次いで、コンピュータ４０は、テンプレートでフレーム毎に照合を行って位置ずれ量（δＸ，δＹ，δθ）を求める。より詳細には、コンピュータ４０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。
【００７２】
なお、本実施形態では、類似度を表す指標は、テンプレートとフレーム内の画像の特徴の類似性を表す尺度であれば、種々の変更が可能である。例えば、Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（ＳＡＤ）、Ｓｕｍ  ｏｆ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（ＳＳＤ）、Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎｓ  Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＺＮＣＣ）、Ｐｈａｓｅ  Ｏｎｌｙ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＰＯＣ）、Ｒｏｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｐｈａｓｅ  Ｏｎｌｙ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＲＩＰＯＣ）等を用いてもよい。
【００７３】
次いで、コンピュータ４０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ｑ−１枚のフレームに適用し、ｑフレームの位置合わせを行う。なお、ｑが１である場合には、このステップＳ２１１の処理は実行されない。
【００７４】
ステップＳ２１１の処理が終了すると、ステップＳ２１２及びＳ２１３の処理に進む。
【００７５】
ステップＳ２１２に進むと、コンピュータ４０は、モーションコントラスト特徴量を計算する。本実施形態では、コンピュータ４０は、ステップＳ２１０で選択し、ステップＳ２１１で位置合わせを行ったｑフレームのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ画像間において、同じ位置のピクセル毎に分散値を計算し、その分散値をモーションコントラスト特徴量とする。なお、モーションコントラスト特徴量の求め方は種々あり、本実施形態においては、モーションコントラスト特徴量としては、同一Ｙ位置での複数のＢスキャン画像の各ピクセル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、ｑ＝１の場合、即ち、瞬きや固視微動の影響のために画像として相関が低く、同一ポジションｙｉの位置においてモーションコントラスト特徴量の計算が不可能な場合には、異なる処理を行う。例えば、モーションコントラスト特徴量を０として本ステップを終了してもよいし、ポジションｙｉの前後のｙｉ−１，ｙｉ＋１の画像におけるモーションコントラスト特徴量が得られる場合、その前後の分散値から補間してモーションコントラスト特徴量を求めてもよい。この場合、正しく計算できなかった特徴量は補間値であるとして異常を通知することで、後述する信頼度の評価指標とすることも可能である。また、特徴量の計算ができなかったＹ位置を記憶しておき、自動で再スキャンを行ってもよい。或いは、自動の再スキャンを行うことをせず、再測定を促す警告を出してもよい。
【００７６】
また、ステップＳ２１３に進むと、コンピュータ４０は、ステップＳ２１１で位置合わせされたＩｎｔｅｎｓｉｔｙ画像を平均化し、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像を生成する。
【００７７】
ステップＳ２１２及びＳ２１３の処理が終了すると、ステップＳ２１４に進む。
ステップＳ２１４に進むと、コンピュータ４０は、ステップＳ２１２で算出したモーションコントラスト特徴量について閾値処理を行う。本実施形態では、この閾値処理に用いる閾値は、ステップＳ２１３で生成されたＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像から、ノイズフロアでランダムノイズのみが表示されているエリアを抽出し、標準偏差σを計算して、ノイズフロアの平均輝度＋２σの値を設定する。コンピュータ４０は、各Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙが当該閾値以下の領域に対応したモーションコントラスト特徴量の値を０に設定する。ステップＳ２１４の閾値処理により、ランダムノイズによるＩｎｔｅｎｓｉｔｙ変化に由来するモーションコントラストを除去することにより、ノイズを軽減することができる。なお、ステップＳ２１４の閾値処理で用いる閾値は、その値が小さい程、モーションコントラストの検出感度が上がる一方、ノイズ成分も増す。また、閾値が大きい程、ノイズは減るが、モーションコントラスト検出の感度は下がる。本実施形態では、閾値をノイズフロアの平均輝度＋２σとして設定したが、閾値はこれに限定されるものではない。
【００７８】
続いて、ステップＳ２１５において、コンピュータ４０は、インデックスｉが所定数（ｎ）に達したか否かを判断する。即ち、ｎ箇所の全てのＹ位置において、画像相関度算出処理（Ｓ２０９）、画像選択処理（Ｓ２１０）、位置合わせ処理（Ｓ２１１）、モーションコントラスト特徴量計算処理（Ｓ２１２）、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像生成処理（Ｓ２１３）、及び、閾値処理（Ｓ２１４）を行ったか否かを判断する。この判断の結果、インデックスｉが所定数（ｎ）に達していない場合には、ステップＳ２０２に戻る。
【００７９】
一方、ステップＳ２１５の判断の結果、インデックスｉが所定数（ｎ）に達した場合には、ステップＳ２１６に進む。この時点で、全てのＹ位置でのＢスキャン画像におけるＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像とモーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータ（３次元血流情報）が取得されたことになる。
ステップＳ２１６に進むと、コンピュータ４０は、ステップＳ２１３で生成したＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像から、被検眼Ｅの網膜のセグメンテーションを行って、セグメンテーションデータを生成する。この被検眼Ｅの網膜のセグメンテーションについて具体的に以下に説明する。
【００８０】
コンピュータ４０は、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像から抜き出した、処理の対象とする断層画像に対して、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生成する（以下、それぞれ、「メディアン画像」、「Ｓｏｂｅｌ画像」ともいう）。次いで、コンピュータ４０は、生成したメディアン画像とＳｏｂｅｌ画像から、Ａスキャン毎にプロファイルを作成する。具体的に、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。次いで、コンピュータ４０は、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。次いで、コンピュータ４０は、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により、被検眼Ｅの網膜層の各領域の境界を抽出する。
【００８１】
図６は、本発明の実施形態を示し、図５のステップＳ２１６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。この図６は、あるｙ位置におけるＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像であり、セグメンテーションラインが破線でオーバーレイされている。
【００８２】
図６に示す例では、セグメンテーションの結果、６層を検出している。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、［６］脈絡膜（Ｃｈｏｒｏｉｄ）である。なお、本実施形態で説明したセグメンテーションは一例であり、ダイクストラ法を利用したセグメンテーションなど、その他の方法を用いてもよい。また、検出する層の数は任意に選ぶことができる。
【００８３】
ここで、再び、図５の説明に戻る。
ステップＳ２１６の処理が終了すると、ステップＳ２１７に進む。
ステップＳ２１７に進むと、コンピュータ４０は、ステップＳ２１６で生成したセグメンテーションデータに基づき、ＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像を生成する。具体的に、コンピュータ４０は、モーションコントラスト特徴量のボリュームデータから、例えば、図６に示す［２］神経節細胞層（ＧＣＬ）＋内網状層（ＩＰＬ）を合わせた層、に対応するエリアを切り出し、各Ａスキャンについて、モーションコントラスト特徴量の代表値を決定する。ここで、Ａスキャンについての代表値の決め方は、平均値、最大値、中央値のいずれでもよい。このＡスキャンついての代表値を２次元的（Ｘ方向，Ｙ方向）にプロットすることにより、図６に示す［２］神経節細胞層（ＧＣＬ）＋内網状層（ＩＰＬ）を合わせた層に対応するＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像が生成される。
【００８４】
図７は、本発明の実施形態を示し、図５のステップＳ２１７において生成されたＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像の一例を示す図である。具体的に、図７は、撮影装置１００により、被検眼Ｅの黄斑部を計測したものである。本例では、セグメンテーションデータより、図６に示す［２］神経節細胞層（ＧＣＬ）＋内網状層（ＩＰＬ）を合わせた層を切り出してＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像を生成し、眼底血管を描出している。なお、モーションコントラスト特徴量のボリュームデータを切り出す層をセグメンテーションデータから選択することにより、任意の層のＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像を生成することができる。
【００８５】
ステップＳ２１７の処理が終了すると、干渉信号の具体的な信号処理手順に係る図５のフローチャートの処理が終了する。
【００８６】
［信頼度指標の決定及び表示］
次に、血流情報断面画像の信頼度を示す指標である第１の信頼度指標、並びに、３次元血流情報の信頼度を示す指標である第２の信頼度指標の決定方法及び表示方法について説明する。
【００８７】
本実施形態では、図５のステップＳ２０９において同一ポジション（測定対象である被検眼Ｅの眼底Ｅｒの略同一断面）におけるＢスキャンの画像相関度を計算した結果、瞬きや固視微動などの影響で画像としての相関度が低い画像に関しては、ステップＳ２１０において除外されて後工程に進むことになる。この工程を全スキャン位置で行うため、スキャン位置毎で血流情報断面画像のモーションコントラスト特徴量を計算するための光干渉断層画像の枚数が異なることになる。上述した通り、モーションコントラスト特徴量の求め方は種々あるが、同一Ｙ位置での複数Ｂスキャン像の各ピクセルの輝度値の変化を表す指標であれば適用が可能である。本実施形態においては、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像間において、同じ位置のピクセル毎に分散値を計算し、その分散値をモーションコントラスト特徴量とするが、分散値を計算するために用いる画像の枚数が変わると、得られる分散値の確からしさが変化してしまう。これは一般に、サンプル数が小さい程、求めるデータの平均値や分散値が、真値に対して誤差を多く含んでしまうためである。そこで、本実施形態では、血流情報断面画像を生成するのにあたり、使用した光干渉断層画像の枚数をパラメータとして血流情報断面画像における第１の信頼度指標を決定する。
【００８８】
図８は、本発明の実施形態を示し、血流情報断面画像における第１の信頼度指標及び３次元血流情報における第２の信頼度指標の表示方法の一例を示す図である。この図８に示された内容は、表示部７０に表示される。また、図８に示す第１の信頼度指標及び第２の信頼度指標は、コンピュータ４０で決定される。そして、第１の信頼度指標を決定する処理を行うコンピュータ４０は第１の決定手段を構成し、第２の信頼度指標を決定する処理を行うコンピュータ４０は第２の決定手段を構成する。なお、図８では、第１の信頼度指標及び第２の信頼度指標の両方を表示する例を示しているが、本実施形態においてはこれに限定されるものではなく、例えば、第１の信頼度指標及び第２の信頼度指標のうちの少なくともいずれか一方を表示する形態であればよい。
【００８９】
図８において、Ｂスキャン画像群８０１〜８０３は、それぞれ、同一ポジション（測定対象である被検眼Ｅの眼底Ｅｒにおける略同一断面）においてＢスキャンをｍ回行った結果生成された光干渉断層画像群である。図８に示す例では、ｍ＝５の場合を示しているが、必ずしもｍ＝５である必要はない。また、図８において、高相関とされたＢスキャン画像（光干渉断層画像）は、図５のステップＳ２１０においてその相関度が所定の閾値以上であると判定されて選択された画像を示している。また、図８において、低相関とされたＢスキャン画像（光干渉断層画像）は、図５のステップＳ２１０においてその相関度が所定の閾値以上でないと判定されて選択されなかった画像を示している。
【００９０】
図８において、Ｂスキャン画像群８０１やＢスキャン画像群８０３では、瞬きや固視微動の影響が無く、同一ポジションにおいて、５枚全ての光干渉断層画像が高相関にて取得できている。この場合、モーションコントラスト特徴量の計算には、５枚全ての光干渉断層画像が用いられる。そこで、図８に示す例では、コンピュータ４０は、Ｂスキャン画像群８０１を用いて生成された血流情報断面画像８０４及びＢスキャン画像群８０３を用いて生成された血流情報断面画像８０６の信頼度指標（第１の信頼度指標）を、モーションコントラスト特徴量の計算に使用したＢスキャン画像群の枚数である５と設定している。
【００９１】
一方、Ｂスキャン画像群８０２では、５枚の光干渉断層画像のうち、２枚の光干渉断層画像が低相関により除外されているため、Ｂスキャン画像群８０２から生成された血流情報断面画像８０５の信頼度指標（第１の信頼度指標）を３と設定している。また、例えば、瞬きや固視微動の影響でＢスキャン画像群８０２の中に低相関とされたＢスキャン画像しかなく、血流情報断面画像８０５を生成することが不可能な場合には、近接するＢスキャンの部位におけるモーションコントラスト特徴量から補間して当該血流情報断面画像を生成するようにしてもよい。この場合、正しく生成できなかった血流情報断面像は補間値であるとして異常を通知し、例えばその信頼度指標（第１の信頼度指標）を１と設定する。なお、本発明においてはこの形態に限らず、例えば、或るＢスキャン画像群の中に高相関とされたＢスキャン画像（光干渉断層画像）の枚数が所定数に満たない場合に、該当するＢスキャンの部位に近接するＢスキャンの部位であって高相関とされたＢスキャン画像（光干渉断層画像）の枚数が所定数を満たす部位の血流情報断面画像に基づいて、当該該当するＢスキャンの部位の血流情報断面画像を生成する形態も、本発明に含まれる。
【００９２】
また、図８に示す例では、表示部７０には、各血流情報断面画像の信頼度指標（第１の信頼度指標）とともに当該各血流情報断面画像が表示されている。
【００９３】
なお、図８に示す例では、第１の信頼度指標として、同一ポジションにおける高相関のＢスキャン画像（光干渉断層画像）の枚数をそのまま適用したが、本実施形態においてはこれに限定されるものではない。例えば、第１の信頼度指標として、同一ポジションにおけるＢスキャン画像群の枚数に対する高相関のＢスキャン画像の枚数の比率（Ｂスキャン画像の使用率）を適用してもよい。これらの態様は、いずれにせよ、高相関のＢスキャン画像（光干渉断層画像）の枚数を用いて、血流情報断面画像における第１の信頼度指標を決定することに相当する。
また、本実施形態では、この高相関のＢスキャン画像（光干渉断層画像）の枚数を用いて第１の信頼度指標を決定する以外に、例えば、図５のステップＳ２０９で算出した、高相関のＢスキャン画像（光干渉断層画像）における相関度を用いて第１の信頼度指標を決定する態様も適用可能である。この場合、高相関のＢスキャン画像（光干渉断層画像）における各相関度の平均値や合計値等の各種の計算値を、血流情報断面画像における第１の信頼度指標として決定することができる。
【００９４】
このようにして、全てのＹ位置に対して第１の信頼度指標を求めた後、コンピュータ４０は、求めた各々の第１の信頼度指標から、３次元血流情報８０７における第２の信頼度指標を決定する。ここで、３次元血流情報８０７における第２の信頼度指標は、全てのＹ位置における血流情報断面画像８０４〜８０６における第１の信頼度指標の代表値を用いる。本実施形態では、代表値として、全ての血流情報断面画像８０４〜８０６における第１の信頼度指標の平均値を用いるものとするが、この他に、その中央値や最頻値を用いてもよい。
【００９５】
また、３次元血流情報８０７における第２の信頼度指標が所定の閾値以下の場合には、コンピュータ４０は、測定が失敗したと判定して、再測定を促す警告を表示部７０に表示する態様も、本実施形態に適用可能である。なお、第１の信頼度指標が所定の閾値以下の場合には、コンピュータ４０は、測定が失敗したと判定して、再測定を促す警告を表示部７０に表示する態様も、本実施形態に適用可能である。
【００９６】
また、本実施形態においては、以下のようにして３次元血流情報８０７における第２の信頼度指標を決定するようにしてもよい。
例えば、コンピュータ４０は、選択した光干渉断層画像に基づき生成する正面画像として、固視微動や瞬きの影響によるＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像を生成し、当該ＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像から血管を抽出する。そしてこの場合、コンピュータ４０は、抽出した血管の連続性に基づいて３次元血流情報８０７における第２の信頼度指標を決定する形態も、本実施形態に適用可能である。この形態の具体的な処理方法を以下に説明する。
【００９７】
コンピュータ４０は、ＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像から画像の連続性を判定し、この際の画像の連続性は、ＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像内の特徴箇所である血管が不連続になっていないかどうかを検知することによって行われる。なお、特徴箇所を用いて連続性を判定する方法については、例えば正規化相互相関を用いる方法がある。この方法の場合、コンピュータ４０は、まず、ＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像の１ピクセルあたりの輝度値をそれぞれ算出し、１ラインごとの輝度値のプロファイルを取得する。そして、コンピュータ４０は、取得した輝度値のプロファイルと、隣り合うプロファイルとを比較して、その類似度を算出する。この際、類似度は、０から１の間で表現され、１は完全に一致していることを意味する。また、類似度には閾値を設定し、隣り合うライン同士の類似度が閾値に満たない場合には、そのライン間で連続性が保たれていないことを意味し、眼球運動などによってＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像中に不連続な部分があることがわかる。また、ここでは、正規化相互相関を用いる方法を説明したが、この方法に限定されるものではなく、特徴箇所を用いて連続性を判定するものであればいかなる方法を用いてもよい。そして、コンピュータ４０は、ＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像中に不連続な部分があると判定した場合、例えば、３次元血流情報における第２の信頼指標を１と設定し、再測定を促す警告を表示部７０に表示する。また、コンピュータ４０は、不連続部がある場合には、例えば、図９に示すように、ＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像９０１と並べて不連続部分を示すポインタ９０２を表示することにより、誤診断のリスクを低減するようにしてもよい。
【００９８】
また、本実施形態においては、選択された光干渉断層画像に基づき生成する正面画像として、上述したＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像に限定されるものではなく、選択された光干渉断層画像を測定対象の深さ方向に積算した積算画像を適用することも可能である。
【００９９】
図１０は、本発明の実施形態を示し、表示部７０に表示されるＯＣＴＡ撮影結果画面１０００の一例を示す図である。このＯＣＴＡ撮影結果画面１０００の表示領域１００１には、セグメンテーションエリアを選択するモード選択タブ１００２がある。また、表示領域１００１には、モード選択タブ１００２によって指定した網膜層の３次元血流情報（具体的には、３次元血流情報を眼底上に２次元に投影したＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像）１００３と、血流情報断面画像１００５が表示される。また、表示領域１００１には、３次元血流情報（具体的には、３次元血流情報を眼底上に２次元に投影したＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像）１００３の部位を指定するためのマーカに相当するガイド１００４が配置されており、このガイド１００４を用いて任意のＹポジションを指定し、ガイド１００４で指定された部位に対応する断面に係る血流情報断面画像１００５を表示することができるようになっている。なお、ガイド１００４は、３次元血流情報（具体的には、３次元血流情報を眼底上に２次元に投影したＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像）１００３上にラインとして表示され、例えばマウスによるドラッグ操作でＹ座標を指定することが可能である他、表示領域１００１に配置される数値入力部から直接座標を指定することも可能である。
【０１００】
また、血流情報断面画像１００５には、抽出された血管１００６が表示される。なお、血管１００６は、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像やセグメンテーションラインと重畳表示されてもよい。さらに、表示領域１００１には、３次元血流情報１００３における第２の信頼度指標１００７と、血流情報断面画像１００５における第１の信頼度指標１００８が目盛で表示されている。これらの信頼度指標を参考にしながら、ユーザーは、画像の評価を行うことが可能である。
【０１０１】
また、図１１（ａ）に示すように、３次元血流情報と並べて各血流情報断面像における第１の信頼指標を色指標を用いて表示してもよい。具体的に、図１１（ａ）は、３次元血流情報を眼底上に２次元に投影したＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像１１０１と、信頼指標の色凡例１１０３に従って、各Ｙ位置で算出された血流情報断面像における第１の信頼指標を示す色指標１１０２を表示した例である。
【０１０２】
また、図１１（ｂ）に示すように、３次元血流情報に重ねて各血流情報断面像における第１の信頼指標を色指標を用いて表示してもよい。具体的に、図１１（ｂ）は、ＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像１１０１と、信頼指標の色凡例１１０３に従って、ＯＣＴＡのｅｎ−ｆａｃｅ画像１１０１上に各Ｙ位置で算出された血流情報断面像における第１の信頼指標を色指標１１０４として重畳表示した例である。
【０１０３】
また、本実施形態においては、３次元血流情報１００３における第２の信頼度指標を決定する際に、選択された光干渉断層画像の枚数が所定数に満たない部位の数（例えば、選択された光干渉断層画像の枚数が所定数に満たない血流情報断面像の数）に基づいて第２の信頼度指標を決定するようにしてもよい。
【０１０４】
本発明の実施形態に係る撮影装置１００では、被検眼Ｅの眼底Ｅｒ（測定対象）の略同一断面における複数の光干渉断層画像の各光干渉断層画像の相関度を算出し（図５のＳ２０９）、当該複数の光干渉断層画像の中から相関度が所定の閾値以上である光干渉断層画像を選択し（図５の２１０）、選択された光干渉断層画像に基づいて、当該選択された光干渉断層画像を用いて生成される血流情報断面画像の信頼度指標（第１の信頼度指標）を決定する（図８等）、ようにしている。
かかる構成によれば、血管が存在する測定対象の略同一断面における光干渉断層画像を用いて血流情報断面画像を生成する際に、信頼度の高い血流情報断面画像を生成することができるとともにその信頼度を把握することができる。さらに、かかる構成によれば、複数の血流情報断面画像を用いて３次元血流情報を生成する際に、信頼度の高い３次元血流情報を生成することができるとともにその信頼度を把握することができる。
【０１０５】
（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。
【０１０６】
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】
【０１０７】
８０１〜８０３  Ｂスキャン画像群（光干渉断層画像群）、８０４〜８０６  血流情報断面画像、８０７  ３次元血流情報
【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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