"低コヒーレンス光を出力する光源と、前記低コヒーレンス光を測定光と参照光とに分割し、被検査物に照射された前記測定光による戻り光と参照光路を経由した前記参照光とにより合成された干渉光を生成する手段と、前記干渉光を検出して検出信号を生成する手段と、前記検出信号に基づいて前記被検査物の画像を形成する手段とを有する光断層撮像装置において、前記画像の中で領域を指定する手段と、前記画像の画質を判断する計算指標と判断基準を設定する手段と、前記計算指標に基づいて前記特定の領域の輝度値に対して計算処理を行い、その結果得られた計算値が前記判断基準に含まれるか否かを判断し、判断結果を出力する手段を有することを特徴とする光断層撮像装置。前記領域を指定する手段は、前記画像内の位置座標を用いて領域を指定する手段または、前記被検査物の特定部位の名称を用いて領域を指定する手段であることを特徴とする請求項1に記載の光断層撮像装置。前記指定された領域に応じて、前記判断指標および前記判断基準が自動的に指定されることを特徴とする請求項1または2に記載の光断層撮像装置。前記指定された計算指標に応じて、前記判断基準が自動的に指定されることを特徴とする請求項1または2に記載の光断層撮像装置。前記計算値は、前記特定の領域内の輝度値の最大値、または前記最大値に基づいて算出される値であることを特徴とする請求項1~4に記載の光断層撮像装置。前記計算値は、前記特定の領域のうち第1の領域の輝度値の最大値と第2の領域の輝度値の標準偏差の比、または前記比に基づいて算出される値であることを特徴とする請求項1~4に記載の光断層撮像装置。前記計算値は、前記特定の領域のうち第1の領域の輝度値の平均値A1と標準偏差δ1、第2の領域の輝度値の平均値A2と標準偏差δ2によって、A1/A2または|A1-A2|/A1A2または|A1-A2|/√δ1^2-δ2^2のいずれかの計算式で計算される計算値、または前記計算値に基づいて算出される値であることを特徴とする請求項1~4に記載の光断層撮像装置。前記計算値は、前記特定の領域において、輝度値が所定の閾値を超える画素数、または前記画素数に基づいて算出される値であることを特徴とする請求項1~4に記載の光断層撮像装置。低コヒーレンス光を出力する光源と、前記低コヒーレンス光を測定光と参照光とに分割し、被検査物に照射された前記測定光による戻り光と参照光路を経由した前記参照光とにより合成された干渉光を生成する手段と、前記生成した干渉光を検出して検出信号を生成する手段と、前記生成した検出信号に基づいて前記被検査物の画像を形成する手段とを有する光断層撮像装置における光断層撮像方法において、前記画像の中で特定の領域を指定する工程と、前記画像の画質を判断する計算指標と判断基準を設定する工程と、前記計算指標に基づいて前記特定の領域の輝度値に対して計算処理を行い、その結果得られた計算値が前記判断基準に含まれるか否かを判断し、判断結果を出力する工程を有することを特徴とする光断層撮像方法。請求項9記載の光断層撮像方法をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する媒体。しかしながら、特許文献1の方法では周辺領域を含む画像全体に関する信号を増大させるための制御を行なった結果、画像中で着目する領域の信号強度が逆に低下してしまう場合があった。信号の強度を指標とする場合だけでなく、SNR、コントラスト等を指標として用いる場合でも同様であった。したがって、OCT画像の着目する領域について、良好な画質かどうかを判断することが課題であった。本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、測定者が着目する領域が良好な画質で得られているかどうか簡便に判断できる光断層装置を提供することを目的とする。以上の課題を解決するため、本発明は、低コヒーレンス光を出力する光源と、低コヒーレンス光を測定光と参照光とに分割し、被検査物に照射された測定光による戻り光と参照光路を経由した参照光とにより合成された干渉光を生成する手段と、干渉光を検出して検出信号を生成する手段と、検出信号に基づいて被検査物の画像を形成する手段とを有する光断層撮像装置において、画像の中で特定の領域を指定する手段と、特定の領域の画質を判断する計算指標と判断基準を設定する手段と、計算指標に基づいて特定の領域の輝度値に対して計算処理を行い、その結果得られた計算値が判断基準に含まれるか否かを判断し、判断結果を出力する手段を有する光断層撮像装置を提供する。本発明の光断層撮像装置によれば、OCT画像の特定の着目する領域を指定し、その領域の画質を判断する適切な計算指標を指定し、計算指標に基づいて得られた計算値により良好な画質かどうか判定できるので、測定者が着目する領域が良好な画質で得られているかどうか簡便に判断することができる。本発明の実施形態について、図1~4を用いて説明する。なお、本実施例ではマイケルソン型干渉計を用いたスペクトラルドメイン方式のOCTSpectralDomainOCTを採用しているが、これに限るものではない。図1に本実施形態の光断層撮像装置の全体構成を示す。低コヒーレンス光源101より発せられた光は、光ファイバを通りファイバコリメータ102によって平行光になる。この平行光はビームスプリッタ103によって測定光と参照光に分割される。測定光は、ガルバノミラー2つで構成される走査光学系104、接眼レンズ105を通して被検査物120に照射される。走査光学系104は被検査物120上のビームスポット位置を2次元的に変化させることができる。また、接眼レンズ105は電動ステージ113にて光軸方向に移動させることで、測定光の焦点位置を変化させることができる。被検査物120より反射または散乱された戻り光は、先程の経路を逆に通って、接眼レンズ105、走査光学系104経由でビームスプリッタ103に戻される。一方、参照光は、分散補償ガラス106を通って参照ミラー107より反射され、再び同じ経路を逆に通ってビームスプリッタ103に戻される。参照ミラー107は光軸方向に移動する電動ステージ114上に設置され、参照光路長を調整することができる。分散補償ガラス106は、直角三角形の形状をした分散プリズム2個を、斜辺が向き合うように配置した構成で、その位置をずらすことにより、光路長を調整することができる。通常は、測定光路と参照光路を構成する光学系は異なるため、それぞれの波長分散量が異なり、最適な干渉条件ではない。したがって、波長分散量を調整するために、参照光路に分散補償ガラス106を挿入している。被検査物120より反射または散乱された戻り光と参照ミラー107によって戻された参照光はビームスプリッタ103によって合成され、干渉光となる。生成した干渉光はファイバコリメータ108によって光ファイバに入力され、検出部110に入力される。検出部110は干渉光を分光する回折格子と分光された干渉光を検出するラインセンサカメラを含み、分光された干渉光をデジタル化された検出信号に変換し、信号処理装置111に送る。信号処理装置111は、検出信号に基づいて被検査物120の画像を形成する画像形成処理ソフトウェアを実行する処理部不図示、被検査物120の画像を表示する表示装置112を含む。図2に表示装置112の構成を示す。表示装置112は、画像表示部201、領域設定表示部202a、202b、計算指標設定部203、計算値表示部204、判断基準設定部205、および判断結果表示部206からなる。画像表示部201は信号処理装置111で処理された画像データを表示する。領域設定表示部202a、202bは、表示された画像内で設定された画像評価を行なう領域を表示する。ここでは図示しないが、領域設定は信号処理装置111に付随するマウス,キーボードなどの入力部を用いて行う。計算指標設定部203は、表示された画像の画質を判定する計算指標を設定する。計算値表示部204は、設定した計算指標に基づいて、領域設定表示部202a、202bで設定した領域において計算された計算値を表示する。判断結果表示部206は、計算値が判断基準設定部205にて設定された基準内であるかどうかの判断結果を表示する。また信号処理装置111は、図1に示すように、判断結果を電動ステージ制御装置115に送信するように構成することもできる。これについては後述する。図3に、信号処理装置111内の画像形成処理ソフトウェアの処理工程を示す。画像形成処理ソフトウェアを実行することにより信号処理装置111内の処理部は、まず検出部110より送られた検出信号を受け取り、画像形成工程に送る301。画像形成工程で検出信号を処理し、被検査物120の画像データを形成する302。画像データを画像表示部201に表示し、領域設定表示部202a、202bで表示された領域を受け取る303。次に、計算指標設定部203で設定された計算指標を受け取る304。さらに、判断基準設定部205で設定された判断基準を受け取る305。上記の情報を基に、画像データからそれぞれの領域内の輝度値を抽出し、設定された計算指標に基づいて、輝度値に対して計算処理を行う。その結果得られる計算値を判断基準と比較して、基準内かどうかを判定する306。計算値が判断基準内である場合は○を出力307A、基準外である場合は×を出力する307B。操作を継続する場合は最初に戻り、終了する場合は処理を終える308。図4に、図3の画像形成工程302の詳細を示す。まず検出部110より送られた検出信号は、低コヒーレンス光源101に含まれる波長に対応した検出信号なので、フーリエ変換処理をする前に波数波長の逆数に対応した形に変換する401。このデータをフーリエ変換処理し402、出力された複素振幅の絶対値を計算する403。絶対値データを画像として表示するために、常用対数変換して8ビット256階調の輝度値に変換する404。この輝度値データを画像の位置座標と対応させ405、2次元画像データにして出力する。以上の本実施形態の構成よれば、OCT画像の特定の着目する領域を指定し、その領域の画質を判断する適切な計算指標を指定し、計算指標に基づいて得られた計算値により良好な画質かどうか判定できるので、測定者が着目する領域が良好な画質で得られているかどうか簡便に判断することができる。[実施例1]図1~4に示す実施形態における具体的な実施例を説明する。低コヒーレンス光源101として、中心波長840nm、波長幅45nmのスーパールミネッセントダイオードSuperluminescentdiode:SLD光源を用いる。被検査物120は人眼網膜とする。分散補償ガラス106はBK7ガラスで、長辺20mm、短辺15mmの分散プリズム2個を用いて構成する。長辺を光軸に平行に配置し、斜面に屈折率標準液を塗って貼り合わせる。斜面をずらすように動かすことで、光路となるガラスの厚さを約20±10mmの範囲で変えることができる。検出部110は次のように構成する。ラインセンサカメラは画素の大きさが14μm角、画素ピッチ14μm、画素数2048で、ラインレートが最大27kHzである。光ファイバで入力された干渉光が、1200line/mmの透過型回折格子によって分光されラインセンサカメラ上に集光するように光学系を配置する。ラインセンサカメラでは干渉光が12bitでアナログ-デジタル変換され、検出信号として信号処理装置111に送られる。信号処理装置としてパーソナルコンピュータを用いる。また、表示装置112としてパーソナルコンピュータの液晶ディスプレイを用いる。本実施例では、画像表示部201に表示される画像に対して、網膜色素上皮層のSNRSN比に注目し、良好な画質であるかどうか判定する。領域設定表示部202a、202bで第1の領域と第2の領域を表示させ、計算指標設定部203で計算指標をSNR、判定基準設定部205で判定基準を40~60[dB]と設定したものとする。領域設定部202bで設定した第1の領域が網膜色素上皮層の一部を含む領域であり、領域設定部202aで設定した第2の領域を背景としてSNRを判定する。各領域内の画素の輝度値からSNRは次の式で計算される。SNR=20log{領域202bの輝度値の最大値/領域202a内の輝度値の標準偏差}計算結果は計算値表示部204に表示される。本例では41.4dBであった。この計算値は判断基準内であるため、判断結果表示部206に○が表示される。本実施例では、判定基準として40~60dBのように上限下限を設けたが、40dB以上または60dB以下のように、上限下限を設けなくても良い。なお、上述の例ではSNRの値そのものを表示したが、判定基準40~60dBを鑑みて、40dBの時を0点、60dBの時を100点として、スケーリングした値を表示するようにするとさらに分かりやすくなる。また、判定結果を○、×で示したが、判定基準内か否かが明確に区別できる表現方法であれば、光の明暗、色、記号、音、機械的動作などいずれでも良い。本実施例によれば、得られたOCT画像において着目する領域を指定し、背景とのSNRを計算指標とすることで、着目する領域が明瞭に撮像されているかどうかの判定を簡便に行うことができる。本実施例ではビームスプリッタ103を用いてバルク光学系での例を示したが、ファイバカプラを用いて光ファイバ系で構成しても同様の効果が得られる。また、本実施例ではスペクトラルドメイン方式での信号処理を示したが、スウェプトソース方式SweptSourceOCT、タイムドメイン方式TimeDomainOCTでも同様の効果が得られる。[実施例2]本実施例ではSNR以外の計算指標と領域指定の例について、図5を用いて述べる。図5aでは中心窩直下の視細胞層付近501aの領域を指定する場合を示している。スペクトラルドメイン方式の場合、参照ミラーに位置が近いほど信号強度が強くなる特性があるため、領域を指定しない場合、神経線維層付近502aの信号強度が強くなりがちである。したがって、領域501aを指定し、計算指標を最大値とすることで、領域501aの輝度値が良いかどうか判定できる。すなわち、着目する領域を任意に設定し、輝度が高いかどうか簡便に判定できる。図5bでは内顆粒層付近501bとその隣の層付近502bを指定する場合を示している。この場合計算指標をコントラストとすることで、内顆粒層付近がその周辺部から分離して明瞭に撮像されているか判定することができる。コントラストの計算式は、領域501b内の輝度値の平均値A1と標準偏差δ1、領域502b内の輝度値の平均値A2と標準偏差δ2を用いて、通常は次の式で計算される。|A1-A2|/A1A2なお、その他の定義式|A1-A2|/√δ1^2-δ2^2でも良いし、簡単にA1/A2でも良い。この方法によれば、着目した領域同士が明瞭に区別できるように撮像できているかどうか簡便に判定できる。図5cでは視細胞層付近を縦に横切るように直線状の領域501cを指定する場合を示している。この場合計算指標をSMFSharpnessMetricFunctionとすることで、視細胞層付近の各層が明瞭に解像できているかどうか解像度を判定することができる。この領域501cにおいて、輝度値が所定の閾値例えば200を超える画素数Nは10個、領域501cの全画素数Mは41個であった。したがってSMFは例えば次のように計算できる。SMF=N/M=0.244また、単純にSMFNでも良いし、SMF1/Nでも良い。OCT画像の解像度は、光源のスペクトル形状、測定光参照光の偏光状態、分散補償の度合いなどによって変化する。この方法によれば、着目する領域の解像度が簡便に判定できる。以上、本実施例ではSNR以外の計算指標の計算例を述べたが、実施例1と同様にこれらの計算値をスケーリングして表示しても同様の効果が得られる。[実施例3]本実施例では特定部位の名称を用いて領域指定を行う例を述べる。これまでは領域を画像表示部201内の位置座標によって指定する例を述べたが、特定部位の名称を用いて領域指定を行う方が便利な場合もある。図6では視神経線維層と指定した場合601a、色素上皮層として指定した場合601bを示す。通常OCT画像を用いて病変の診断を行う場合、このように特定の部位の変化に着目することが多いので、位置座標ではなく特定部位の名称を用いて指定できた方が簡便である。あらかじめ画像データから各層の境界を算出する処理セグメンテーションをかけておくことで、各層が分離できる。被検査物120が人眼網膜の場合、神経線維層、外顆粒層、内顆粒層、色素上皮層などの選択肢を選べるようにしておき、セグメンテーション結果と対応させたテーブルをパーソナルコンピュータの記憶領域内に保存する処理を行う。特定部位が選択されたら、このテーブルを参照して、領域を指定することができる。この方法によれば、撮像者が着目した領域を簡便に選択することができる。[実施例4]本実施例では判断結果の出力を用いて装置を制御する場合を述べる。これまでの実施例では判断結果を判断結果表示部206に表示するのみであった。判断結果および計算指標の計算値を用いれば、着目した領域の画質が良好な場合に限り自動的に画像データを取得し保存するように制御することが簡便にできる。図1に示すように、信号処理装置111から電動ステージ制御装置115に判断結果を送信する。電動ステージ制御装置115は、判断結果によって電動ステージ113、114を動作させる。図6のように領域を視神経線維層と指定し601a、計算指標を最大値、判断基準を200~255とする。電動ステージ制御装置115から電動ステージ113を制御し初期位置を0mmとして、-5mmから5mmまで0.2mmステップ動かしながら撮像を行う。このとき各ステップで得られた画像データを、図3の手順に従い判定を行い、判断結果と画像データを対応させて信号処理装置パーソナルコンピュータ111内の記憶領域に保存しておく。すべて撮像が終わった後、判断結果が○の画像データのみ選別すれば、着目する視神経線維層の明瞭な画像が得られる。なお、上述の例では、すべての画像データを保存して後に選別する方法を述べたが、判断結果が○の画像が得られた時点で撮像を終了しても良い。また、先に電動ステージ113の各ステップの判断結果のみを保存し、再度判断結果が○になる位置に電動ステージを再び動かして撮像を行うこともできる。同様に、参照ミラー107の電動ステージ114を制御する方法も可能である。また、ここでは図示しないが、低コヒーレンス光源101として用いるSLD光源の光量、スペクトル形状、偏光状態や、走査光学系104による測定光入射位置を制御対象とすることでも同様の効果が得られる。[実施例5]本実施例では、指定した領域または計算指標に応じて計算指標および判断基準が自動的に選択される場合を述べる。これまでの実施例では領域の指定と計算指標および判断基準の設定を独立した工程として行っていた図3。実施例1において、領域指定表示部202a、202bで2か所の領域が表示された場合、計算指標としてSNRが自動的に選択され、判断基準が40~60dBとなるように、あらかじめ画像処理ソフトウェアで設定されるようにしておく。そうすると他の指標や判断基準を誤って入力することがなくなる。ここでは実施例1の変形を述べたが、実施例2や実施例3において、特定の領域や特定の部位に特定の計算指標および判断基準を関連付けることも可能である。この方法によれば,撮像者の計算指標および判断基準の選択ミスがなくなり,確実な判定を行うことができる。また、計算指標の指定に応じて判断基準が自動的に選択される場合においても同様の効果が得られる。その他の実施例また、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。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。"