"眼部の断層像を処理する画像処理装置であって、前記断層像から所定の層領域を取得する層取得手段と、眼部の診断に用いるための情報である診断情報データを前記断層像から取得する為のアルゴリズムを、前記層領域から抽出した情報データに基づいて変更する変更手段と、前記変更手段により変更されたアルゴリズムに基づいて、前記断層像から前記診断情報データを取得する手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。更に、前記断層像を取得する画像取得手段を備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記変更手段は、前記層取得手段が取得した層領域に基づいて当該層の状態を判定する状態判定手段を備え、前記状態判定手段による判定の結果に応じて前記アルゴリズムを変更することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。前記状態判定手段は、前記所定の層の状態が正常であるか否かを判定することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。更に、前記診断情報データを取得するための情報として第二の層領域を前記断層像から取得する第二層取得手段を備え、前記変更手段は、前記状態判定手段による判定の結果に応じて前記第二層取得手段による前記第二の層領域の取得を行うか否かを決定することを特徴とする請求項3又は4に記載の画像処理装置。更に、前記診断情報データを取得するための情報として、前記断層像上における前記層の正常構造を推定する正常構造推定手段を備え、前記変更手段は、前記状態判定手段によって当該層の状態が正常でないと判定された場合に、前記正常構造推定手段による正常構造の推定の実行を決定することを特徴とする請求項3乃至請求項5の何れか1項に記載の画像処理装置。前記変更手段は、前記状態判定手段によって当該層の状態が正常でないと判定された場合に、当該層の異常部位の位置、面積もしくは体積、形状に基づいて、前記診断情報データを取得するための画像処理の対象領域、処理する方向、順序、処理間隔を変更することを特徴とする請求項3乃至請求項6の何れか1項に記載の画像処理装置。更に、前記層取得手段によって得られた層領域の形状および層厚のいずれかによって当該層の状態を定量化する定量化手段を備えることを特徴とする請求項1乃至請求項7の何れか1項に記載の画像処理装置。更に、前記層取得手段によって得られた層領域と、前記正常構造推定手段が推定した当該層の正常構造との差異が示す厚みの分布、面積、体積、濃度特徴のいずれかによって当該層の状態を定量化する定量化手段を備えることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。更に、前記層取得手段による取得の結果を保存するか否かの指示を外部から取得する指示取得手段と、保存するという指示を前記指示取得手段が取得した場合に、前記層取得手段による取得の結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする請求項1乃至請求項9の何れか1項に記載の画像処理装置。前記所定の層は、内境界膜から内網状層の範囲に存在する層のうちの少なくとも1つの層であって、前記状態判定手段は、前記層取得手段によって検出された層の厚み、陥凹形状を表す指標もしくはそれらの統計量の少なくとも1つの情報を用いて当該層の状態が正常であるか否かを判定することを特徴とする請求項3乃至請求項7の何れか1項に記載の画像処理装置。前記所定の層は、外境界膜から網膜色素上皮層の範囲に存在する層のうちの少なくとも1つの層であって、前記状態判定手段は、前記層取得手段によって検出された層の有無、層厚、検出された層を構成する点列の極値、変曲点の数、曲率もしくは角度に関する統計量の少なくとも1つの情報を用いて当該層の状態が正常であるか否かを判定することを特徴とする請求項3乃至請求項7の何れか1項に記載の画像処理装置。前記所定の層は網膜層全体であって、前記状態判定手段は、前記層取得手段によって検出された層の有無、層厚を用いて当該層の状態が正常であるか否かを判定することを特徴とする請求項3乃至請求項7の何れか1項に記載の画像処理装置。前記所定の層は、内境界膜から内網状層の範囲に存在する層のうちの少なくとも1つの層であることを特徴とする請求項1乃至請求項10の何れか1項に記載の画像処理装置。前記所定の層は、外境界膜から網膜色素上皮層の範囲に存在する層のうちの少なくとも1つの層であることを特徴とする請求項1乃至請求項10の何れか1項に記載の画像処理装置。前記所定の層は、網膜層全体であることを特徴とする請求項1乃至請求項10の何れか1項に記載の画像処理装置。眼部の断層像を処理する画像処理装置が行う画像処理方法であって、前記断層像から所定の層領域を取得する層取得工程と、眼部の診断に用いるための情報である診断情報データを前記断層像から取得する為のアルゴリズムを、前記層領域から抽出した情報データに基づいて変更する変更工程と、前記変更工程で変更されたアルゴリズムに基づいて、前記断層像から前記診断情報データを取得する工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。コンピュータを、請求項1乃至16の何れか1項に記載の画像処理装置が有する各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。請求項18に記載のコンピュータプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。しかしながら、特許文献1に記載の技術では、複数種の疾病検出に対応するための層境界の検出方法については開示されておらず、固定の解析方法で処理するか、操作者が各々の症例に適した解析方法を指定して計測する必要があった。そして、適切な処理結果が得られなかった場合は、解析方法を変更したり、画像処理のパラメータを変更して再度計測しなければならなかった。また、特許文献2に記載の技術では、複数のCADアルゴリズムを並列に実行するため無駄な処理が多く、計算量が必要以上に多くなるという課題があった。本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、ユーザの負担を増やすことなく、複数種の疾病を診断するための眼部の診断情報データを、眼部の断層像から適応的に取得する為の技術を提供することを目的とする。特に、眼部の断層像から複数種の疾病に対応する病変を検出し、さらに、病変の進行度や治療の回復具合を定量的に解析する為の技術を提供することを目的とする。また、別の目的としては、眼部の断層像から効率的に病変の検出や定量解析を行う為の技術を提供する。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。即ち、眼部の断層像を処理する画像処理装置であって、前記断層像から所定の層領域を取得する層取得手段と、眼部の診断に用いるための情報である診断情報データを前記断層像から取得する為のアルゴリズムを、前記層領域から抽出した情報データに基づいて変更する変更手段と、前記変更手段により変更されたアルゴリズムに基づいて、前記断層像から前記診断情報データを取得する手段とを備えることを特徴とする。本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の画像処理方法は以下の構成を備える。即ち、眼部の断層像を処理する画像処理装置が行う画像処理方法であって、前記断層像から所定の層領域を取得する層取得工程と、眼部の診断に用いるための情報である診断情報データを前記断層像から取得する為のアルゴリズムを、前記層領域から抽出した情報データに基づいて変更する変更工程と、前記変更工程で変更されたアルゴリズムに基づいて、前記断層像から前記診断情報データを取得する工程とを備えることを特徴とする。本発明の構成によれば、ユーザの負担を増やすことなく、複数種の疾病を診断するための眼部の診断情報データを、眼部の断層像から適応的に取得することができる。また、眼部の断層像から複数種の疾病に対応する病変を検出し、さらに、病変の進行度や治療後の回復具合を定量的に解析することができる。また、眼部の断層像を用いて効率的に病変の検出や定量的な解析を行うことができる。以下、添付図面を参照し、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下説明する実施形態は、本発明を具体的に実施した場合の一例を示すもので、特許請求の範囲に記載の構成の具体的な実施例の1つである。[第1の実施形態]本実施形態に係る画像処理装置は、披検眼を取得して網膜色素上皮との間の厚みを計測する。もちろん、xz平面内の解像度が高い眼部断層像の場合には、直接外境界膜を計測して良い。また、網膜層厚や視細胞層厚の正常値範囲のデータは予めデータサーバ40から記憶部320にロードされているものとする。画像処理装置900が行う具体的な処理は、基本的には図4に示したフローチャートに従った処理となるが、以下に説明する点のみが異なる。<ステップS430>ステップS430において、層取得部331は、内境界膜3と網膜色素上皮層境界5を断層像から検出する。<ステップS440>ステップS440において、状態判定部333は、ステップS430で検出された内境界膜3と網膜色素上皮層境界5とに基づいて、網膜層の層厚が正常であるか否かの判定を行う。より具体的には先ず、状態判定部333は、記憶部320から網膜層厚の正常値範囲を示すデータを取得する。次に、状態判定部333は、ステップS430にて取得された内境界膜3と網膜色素上皮層境界5との間の距離が正常値範囲に含まれているか調べ、正常値範囲に含まれている場合には正常、正常値範囲から外れている場合には異常と判定する。<ステップS450>ステップS450において、変更部332は、ステップS440における判定の結果に応じて処理の分岐すなわち、アルゴリズムの変更を行う。すなわち、網膜層厚が正常であると判定した場合には、定量化部336に処理の実行を指示する処理はステップS460へと進む。一方、網膜層厚が異常であると判定した場合には、層取得部331に処理の実行を指示する処理はステップS465へと進む。<ステップS460>ステップS460は、網膜層厚が正常時の処理である。以下、本ステップにおける処理の詳細を、図11を用いて説明する。<ステップS1110>ステップS1110において、定量化部336は、層取得部331で取得した層の境界に基づいて、網膜層全体の厚みを計測する。なお、ステップS1110における網膜層厚計測は、ステップS520における網膜層厚計測と同様であるので、本ステップにおける処理の詳細については説明を省略する。<ステップS1120>ステップS1120において、表示部340は、ステップS1110における網膜層厚取得の結果を断層像に重畳して表示する。なお、ステップS1120における処理は、ステップS530における網膜層厚の表示処理と同様であるので、本ステップにおける処理の詳細については説明を省略する。以上説明したステップS1110,S1120の処理を実行することで、上記ステップS460における処理を実現することができる。<ステップS465>ステップS465は、網膜層厚が異常時の処理である。以下、本ステップにおける処理の詳細を、図12を用いて説明する。<ステップS1210>ステップS1210において、層取得部331は、視細胞内節外節境界不図示と網膜色素上皮層の上側境界不図示を断層像から取得する。例えばAスキャン方向y方向の輝度値やエッジ情報等を用いてこれらの境界の取得を行うことができる。<ステップS1220>ステップS1220において、状態判定部333は、視細胞内節外節境界不図示と網膜色素上皮層の上側境界不図示との距離を求め、求めた距離が記憶部320より取得した視細胞層の正常値より小さくなっている場合には異常と判定する。そして、その異常部位の座標と距離を記憶部320に格納する。<ステップS1230>ステップS1230において、変更部332は、ステップS1220における判定の結果に応じて処理の分岐を行う。すなわち、正常と判定した場合には、表示部340に処理を指示する処理はステップS1240へと進む。一方、異常と判定した場合には、定量化部336に処理を指示する処理はステップS1245へと進む。<ステップS1240>ステップS1240において、表示部340は、ステップS1210における取得の結果を断層像に重畳して表示する。<ステップS1245>ステップS1245において、定量化部336は、記憶部320から異常部位の座標と視細胞層厚を取得し、中心窩1001と異常部位間との間のx軸方向の距離を計測する。異常部位と中心窩との間の距離が閾値以下であれば、表示部340に異常部位の位置と層厚を表示する。以上説明した、ステップS1210からステップS1245の処理を実行することで、上記ステップS465における処理を実現することができる。以上説明したように、本実施形態によれば、画像処理装置900は、被検眼の網膜層厚が正常であるか否かを判定し、それぞれの場合に適した診断情報データの取得を行うことができる。すなわち、本実施形態では、当該層が異常な場合には、眼部の診断情報データとして、視細胞層の厚みまたは視細胞内節外節境界から網膜色素上皮層までの厚みを計測する。そして、視細胞層の厚みが正常であるか否かを判定し、異常な場合には、視細胞層が薄くなっている部位の中心窩からの距離を、眼部の診断情報データとして計測する。[第3の実施形態]第1の実施形態に係る画像処理装置10は、状態判定部333が層状態を判定し、その結果に応じて変更部332が画像処理アルゴリズムを決定していた。本実施形態に係る画像処理装置も状態判定部333による層状態の判定結果によって画像処理アルゴリズムを決定する点は第1の実施形態と同じである。ただし、変更部332が状態判定部333による判定結果に応じて、画像処理アルゴリズムとして画像処理パラメータを変更する点が第1の実施形態とは異なっている。また、本実施形態に係る画像処理装置は、第2の実施形態に係る画像処理装置900と同じであり、システムの構成については第1の実施形態と同じである。本実施形態では、視神経乳頭部に対して円形走査を行い、神経線維層厚計測を行う場合を考える。神経線維層厚の正常値範囲はあらかじめデータサーバ40から記憶部320にロードされているものとする。本実施形態に係る画像処理装置画像処理装置900が行う具体的な処理は、基本的には図4に示したフローチャートに従った処理となるが、以下に説明する点のみが異なる。<ステップS430>ステップS430において、層取得部331は、内境界膜3と神経線維層境界4とを断層像から検出する。<ステップS440>ステップS440において、状態判定部333は、ステップS430で検出した結果に基づいて、神経線維層2の層厚が正常であるか否かの判定を行う。より具体的には先ず、状態判定部333は、記憶部320から神経線維層厚の正常値範囲を取得する。次に、ステップS430で検出した内境界膜3と神経線維層境界4とに基づいて、神経線維層厚が正常値範囲に含まれるか否かの判定を行う。ここで、神経線維層厚の解剖学的な対称性を考慮し、図13に示すような異常部位1305の線対称領域1306視神経乳頭1301と黄斑部1302を結ぶ線分1303に関して対称な領域における層厚との比または差の値によって判定しても良い。神経線維層2の状態に関する判定結果と、神経線維層厚異常部位が存在する場合にはその位置と面積層厚と、を記憶部320に格納する。<ステップS450>ステップS450において、変更部332は、ステップS440で得た判定に応じて処理の分岐すなわち、アルゴリズムの変更を行う。すなわち、神経線維層厚が正常であると判定した場合には、変更部332は、定量化部336に処理の実行を指示する信号を送信する処理はステップS460へと進む。一方、神経線維層厚が異常であると判定した場合には、変更部332は、異常部位の位置や面積層厚に応じて画像処理パラメータを変更した上で、層取得部331に処理の実行を指示する信号を送信する処理はステップS465へと進む。<ステップS460>ステップS460は、神経線維層厚が正常時の処理である。本ステップにおける処理の内容はステップS520と同様であるので、本ステップについての説明は省略する。<ステップS465>ステップS465は神経線維層厚が異常時の処理である。本ステップにおける処理の詳細を、図14を用いて説明する。<ステップS1410>ステップS1410において、変更部332は、記憶部320から神経線維層厚異常部位の座標面積層厚を取得する。次に、画像処理パラメータ解析パラメータの変更方法として、例えば画像処理を行う空間的範囲や処理間隔を以下のように再設定する。すなわち、異常部位が画像処理対象領域に十分含まれる異常部位が画像処理対象領域の境界付近に存在しないよう、眼部の断層像の撮像領域を超えない範囲で画像処理対象領域を拡大する。また、異常部位が存在する場合はこの異常部位を含む領域を詳細に解析できるように、処理間隔を細かく設定する。<ステップS1420>ステップS1420において、層取得部331は、ステップS1410にて再設定した画像処理パラメータを用いて神経線維層厚を再計測し、神経線維層厚異常部位が存在する場合はその異常部位の座標面積層厚を記憶部320に格納する。<ステップS1430>ステップS1430において、表示部340は、ステップS1420における神経線維層厚取得の結果を断層像に重畳して表示する。このように、ステップS1410~ステップS1430の処理を実行することで、上記ステップS465における処理を実現する。以上の説明により、本実施形態によれば、画像処理装置は、被検眼の神経線維層厚が正常であるか否かを判定し、それぞれの場合に適した診断情報データの取得を行うことができる。すなわち、当該層が異常な場合には、神経線維層が菲薄化している位置や面積等に応じて画像処理の空間的範囲や処理する間隔、方向、順序、などの画像処理パラメータを変更し、神経線維層厚などの診断情報データを計測する。変形例1変更部332による画像処理パラメータの変更方法は上記の例に限定されるものではない。例えば、眼底カメラによる眼底像を取得する眼底像取得部を更に画像処理装置に加え、眼底像と断層像とを用いて眼部の診断情報データを求める画像処理装置を構成する場合を考える。状態判定部333によって断層像処理対象領域の端に病変部位が存在することが判明した場合、変更部332が眼底像の処理対象領域を当該病変部位が含まれるように眼底像の画像処理パラメータの変更を指示してよい。また変更部332が当該病変部位付近の処理間隔が細かくなるように眼底像の画像処理パラメータの変更を指示して眼底像の処理を行うような構成としてもよい。変形例2変更部332による画像処理アルゴリズムの変更方法として、第1の実施形態から第3の実施形態で説明してきたそれぞれの方法は必ずしも独立して行う必要はなく、組み合わせて実施しても良い。例えば、第2の実施形態のように、層状態の判定を複数回行いながら、その状態判定結果に応じて第3の実施形態のように画像処理パラメータを変更するよう変更部332が指示しても良い。また、第1の実施形態と第2の実施形態とを組み合わせて実施することも可能である。その他、何れの実施形態を組み合わせて実施することも可能であることは、言うまでもない。[その他の実施形態]また、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。即ち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードコンピュータプログラムを記録した記録媒体または記憶媒体を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は言うまでもなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータまたはCPUやMPUが記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステムOSなどが実際の処理の一部または全部を行う。その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれたとする。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。本発明を上記記録媒体に適用する場合、その記録媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。"