眼部の所定の部位に関する画像データを取得する取得手段と、前記画像データに基づいて前記所定の部位の層構造を解析する解析手段と、前記取得手段により取得された前記画像データ及び前記所定の部位の層構造の解析結果に基づいて、前記所定の部位の層構造のうち少なくとも一つの層に関連する複数の解析画像データを生成する生成手段とを有することを特徴とする画像処理装置。前記複数の解析画像データを表示手段に表示させる表示制御手段と、前記所定の部位の層構造から前記少なくとも一つの層を選択する選択手段と、前記選択手段により選択された前記少なくとも一つの層に応じて、前記複数の解析画像データの表示を切り替える切替手段とを有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記選択手段が、前記画像データに対応付けられた疾病データに基づいて、前記所定の部位の層構造から前記少なくとも一つの層を自動的に選択することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記選択手段が、前記眼部の緑内障を診断する場合に前記所定の部位の層構造からGCCを自動的に選択することを特徴とする請求項2又は3に記載の画像処理装置。前記層に関連する複数の解析画像データが、当該層を明示した断層像を示す画像データ、当該層に関する投影像を示す画像データ、当該層のボリュームレンダリングを示す画像データ、当該層に関する層厚グラフを示す画像データ、及び、当該層に関する層厚マップを示す画像データ、のうち何れかであることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。複数の時点に対応する前記複数の解析画像データを比較する比較手段を有し、前記表示制御手段が、前記比較手段の比較結果を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記複数の解析画像データに関する診断結果を入力する入力手段と、前記入力手段により入力された診断結果に基づいて、所定の疾病の疑いについて判定する判定手段と更に有し、前記表示制御手段は、前記判定手段による判定結果を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。眼部の所定の部位に関する画像データを取得する取得ステップと、前記画像データに基づいて前記所定の部位の層構造を解析する解析ステップと、前記取得ステップにより取得された画像データ及び前記解析ステップによる前記所定の部位の層構造の解析結果に基づいて、前記所定の部位の層構造のうち少なくとも一つの層に関連する複数の解析画像データを生成する生成ステップとを含むことを特徴とする画像処理装置の制御方法。眼部の所定の部位に関する画像データを取得する取得ステップと、前記画像データに基づいて前記所定の部位の層構造を解析する解析ステップと、前記取得ステップにより取得された画像データ及び前記解析ステップによる前記所定の部位の層構造の解析結果に基づいて、前記所定の部位の層構造のうち少なくとも一つの層に関連する複数の解析画像データを生成する生成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。眼部の所定の部位に関する画像データを取得する取得手段と、前記画像データに基づいて前記所定の部位の層構造を解析する解析手段と、前記取得手段により取得された画像データ及び前記所定の部位の層構造の解析結果に基づいて、前記所定の部位の層構造のうち少なくとも一つの層に関連する複数の解析画像データを生成する生成手段と、前記複数の解析画像データを表示手段に表示させる表示制御手段と、前記所定の部位の層構造から前記少なくとも一つの層を選択する選択手段と、前記選択手段により選択された前記少なくとも一つの層に応じて、前記複数の解析画像データの表示を切り替える切替手段とを有することを特徴とする眼科システム。ここで、ユーザが、眼部の病変の状態の詳細を容易に把握するためには、網膜の特定の層に着目することが有効である。このとき、ユーザは、網膜の特定の層に関して、層位置情報の表示例えば、網膜の特定の層を断層画像上に異なる表示色で表示を確認するだけでなく、ボリュームレンダリング、層厚グラフ、層厚マップ等をそれぞれ表示する必要がある。しかしながら、それぞれの表示を独立で行うと操作が煩雑である。そこで、本発明の目的は、眼部における選択された層に関連する画像データを生成することにある。本発明の画像処理装置は、眼部の所定の部位に関する画像データを取得する取得手段と、前記画像データに基づいて前記所定の部位の層構造を解析する解析手段と、前記取得手段により取得された画像データ及び前記所定の部位の層構造の解析結果に基づいて、前記所定の部位の層構造のうち少なくとも一つの層に関連する複数の解析画像データを生成する生成手段とを有することを特徴とする。本発明によれば、眼部における選択された層に関連する画像データを生成することが可能となる。以下、本発明を適用した好適な実施形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。但し、以下では、飽くまでも本発明の好適な実施形態の一例を説明するものであり、本発明はこれに限定されるものではない。先ず、本発明の第1の実施形態について説明する。本実施形態では、眼部の所定の部位、ここでは被検眼の網膜のボリューム画像データ3次元の断層画像データと、当該ボリューム画像データの層構造解析によって得られる層構造区分結果セグメンテーションとを利用し、区分を行った層構造から選択された層に関連する解析画像データを表示することができる。解析画像データの例としては、層構造区分を明示した2次元断層画像以下、断層像と称すを示す解析画像データ、選択された層に関する層厚グラフを示す解析画像データ、選択された層に関する層厚マップを示す解析画像データ、選択された層のボリュームレンダリングを示す解析画像データ、選択された層に関する投影像を示す解析画像データ等がある。図1は、本実施形態に係る眼底画像表示装置1を含むシステム構成を示す図である。図1に示すように、眼底画像表示装置1は、断層像撮像装置2及びデータサーバ3と、イーサネット登録商標等によるローカルエリアネットワークLAN4を介して接続される。断層像撮像装置2は、眼部の断層像を撮像する装置であり、本実施形態ではOCTを使用している。OCTは、1回の撮像で複数の断層像を取得するため、これらの断層像を順番に並べることによって、網膜のボリューム画像データを取得することができる。断層像撮像装置2は、ユーザ技師や医師による操作に応じて被検者患者の眼部の断層像を撮像し、断層像から取得したボリューム画像データを眼底画像表示装置1に出力する。他の実施形態として、眼底画像表示装置1が断層像撮像装置2により得られたボリューム画像データを格納するデータサーバ3に接続され、そこから必要なボリューム画像データを取得するように構成してもよい。なお、これらの機器との接続は、USBやIEEE1394等のインタフェースを介して接続される構成でもよいし、LAN4によって、インターネット等の外部ネットワークを介して接続される構成であってもよい。なお、眼底画像表示装置1は、画像処理装置や眼科システムの適用例となる構成である。図2は、本実施形態に係る眼底画像表示装置1の構成を示す図である。眼底画像表示装置1は、画像取得部11、画像解析部12、表示層選択部13、解析画像生成部14、表示部15及び処理部16から構成される。次に、図19は、本実施形態に係る眼底画像表示装置1の表示例を示す図である。図19は、眼底画像表示装置1の表示部15の例示であり、表示内にはユーザによる操作が可能な表示層選択部13を持つ。1901は、選択された表示層に関する層構造区分を明示した断層像の解析画像データの表示例である。1902は、選択された表示層に関する層厚グラフを示す解析画像データの表示例である。1903は、選択された表示層に関する層厚マップを示す解析画像データの表示例である。1904は、選択された表示層のボリュームレンダリングを示す解析画像データの表示例である。1905は、選択された表示層に関する投影像を示す解析画像データの表示例である。次に、図2及び図3を参照しながら、本実施形態に係る眼底画像表示装置1の処理について説明する。図3は、本実施形態に係る眼底画像表示装置1の処理を示すフローチャートである。ステップS301において、画像取得部11は、断層像撮像装置2やデータサーバ3からボリューム画像データを取得し、画像解析部12に出力する。ステップS302において、画像解析部12は、ボリューム画像データのB-scan像からNFL、IPL、OPL、INL、ONL、IS/OS-RPEの層構造の区分情報を抽出する。断層画像の表示図4は、xz方向のB-scan像断層画像を模式的に示す図である。ボリューム画像データは、xz方向のB-scan像に対してy方向にB-scan像を重ね合わせて構成されている。なお、図4におけるNFL、IPL、OPL、INL、ONL、IS/OS-RPEは、医学的に順に、神経線維層、内網状層、外網状層、内顆粒層、外顆粒層、視細胞内節外節接合部-網膜色素上皮と呼ばれている。ステップS302において、画像解析部12は、全てのB-scan像について層構造の区分情報を抽出する。画像解析部12は、ステップS301で取得したボリューム画像データと、ステップS302で抽出した層構造の区分情報とを、解析画像生成部14へ出力する。ユーザは、取得された網膜のボリューム画像データを容易に観察できるようにするために、着目する層以下、表示層と称すを選択する。これを受けて、ステップS303において、表示層選択部13は、ユーザによって選択された表示層を示す情報以下、表示層情報と称すを解析画像生成部14に出力する。ステップS304において、解析画像生成部14は、ボリューム画像データ、層構造の区分情報及び表示層情報を用いて、解析画像データを生成する。即ち、解析画像生成部14は、選択された表示層に関連する解析画像データを生成し、表示部15に出力する。ステップS305において、表示部15は、表示層に関連する解析画像データを表示する。これにより、ユーザは当該解析画像データを閲覧することができ、網膜の病変の観察が容易となる。なお、表示部15が解析画像データを表示する際に実行される表示制御処理は表示制御手段の処理例である。以上により、ユーザが着目する表示層を選択すると、選択された表示層に関連する解析画像データを閲覧することができる。また、複数の解析画像データが生成された場合には、複数の解析画像データ間で表示切り替え又は表示更新を行うことが可能である。すなわち、不図示の切替部により、選択された層に基づいて複数の解析画像データの表示を連動して切り替えることが可能である。次に、緑内障診断を例に挙げて、解析画像データについて具体的に説明する。図5は、ユーザが着目する表示層を選択する際に表示されるインタフェースの例を示す図である。図5において、NFL501は、神経線維層の選択項目であり、GCC502は、医学的には神経節細胞複合層NFLとIPLの選択項目であり、Retina503は網膜層全体の選択項目である。緑内障診断では、GCCの状態に着目することにより診断が容易となる。従って、ユーザは、図5に示すインタフェースを用いてGCC502を表示層に選択する操作を実施したものとする。これにより、ステップS303では、GCCを示す表示層情報が表示層選択部13より出力される。続くステップS304において、解析画像生成部14は、ボリューム画像データ、層構造の区分情報、及び、GCCを示す表示層情報を用いて、層構造区分を明示した断層像を示す解析画像データ、選択された表示層に関する層厚グラフを示す解析画像データ、選択された表示層に関する層厚マップを示す解析画像データ、選択された表示層に関するボリュームレンダリングを示す解析画像データ、選択された表示層に関する投影像を示す解析画像データを同時に生成する。ここで、層構造区分を明示した断層像を示す解析画像データについて、図6及び図7を用いて具体的に説明する。図6は、層構造区分を明示した断層像の解析画像データの表示例を示す図である。図7は、層構造区分を明示した断層像の解析画像データの生成処理を示すフローチャートである。ステップS701において、解析画像生成部14は、ボリューム画像データ、層構造の区分情報、及び、表示層情報を取得する。ステップS702において、解析画像生成部14は、ボリューム画像データより断層像を生成し、層構造の区分情報を可視化した線引き表示601を含む解析画像データを生成する。ステップS703において、解析画像生成部14は、ステップS702で生成した解析画像データに対して表示層情報で示される表示層を強調表示する画像処理を施す。即ち、OCTの断層像は濃淡画像であり、解析画像生成部14は、表示層であるGCCに該当するNFL及びIPLの画像領域に強調のための着色602図6では、ドット表現を行う。層厚グラフ次に、選択された表示層に関する層厚グラフを示す解析画像データについて、図8及び図9を用いて具体的に説明する。図8は、選択された表示層に関する層厚グラフを示す解析画像データの表示例を示す図である。図9は、選択された表示層に関する層厚グラフを示す解析画像データの生成処理を示すフローチャートである。緑内障の診断には、GCCの層厚計測が重要である。通常緑内障の診断は、正常より高い眼圧がある場合に緑内障が頻発するため眼圧の測定を行う。さらに眼底検査で緑内障が疑われる場合には視野検査を行う。それぞれの検査には時間がかかり、検査時間経過に伴い疲労等の要因により、測定値が安定しない。しかしOCTによるGCCの層厚計測は、緑内障に頻発する層厚の変化を初期段階から診断することができ、また安定的に測定が可能であるため、従来の診断を補助するだけでなく、緑内障の初期段階でより高精度な診断が可能となる場合がある。ステップS901において、解析画像生成部14は、ボリューム画像データ、層構造の区分情報、及び、表示層情報を取得する。ステップS902において、解析画像生成部14は、ボリューム画像データを構成する全てのB-scan像においてGCCに該当するNFL及びIPLの領域の厚みを計測する。ここで計測される厚みは、図6の着色領域602のz軸方向の層厚とx軸方向の層厚との変化となる。ステップS903において、解析画像生成部14は、図8に示すように、計測した厚みをグラフで表した層厚グラフを描画した解析画像データを生成する。ここで生成された解析画像データが、選択された表示層に関する層厚グラフの解析画像データである。層厚マップ次に、選択された表示層に関する層厚マップの解析画像データについて、図10及び図11を用いて具体的に説明する。図10は、選択された表示層に関する層厚マップを示す解析画像データの表示例を示す図である。図11は、選択された表示層に関する層厚マップを示す解析画像データの生成処理を示すフローチャートである。緑内障の診断には、GCCの層厚分布が重要である。通常緑内障の診断は、視野検査を行い、視野内に偏る視力の異常を発見することにより、緑内障の診断を行う。しかしながら、視野検査は時間がかかり、検査時間経過に伴い披露等の要因により、測定値が安定しない。また、視野内に偏る視力の異常が軽度である初期の症状では、視野検査による緑内障の診断は難しい。しかしOCTによるGCCの層厚分布計測では、安定的に測定が可能であるため、従来の診断を補助するだけでなく、初期段階での層厚分布異常を見つけることにより、緑内障の初期段階でより高精度な診断が可能となる場合がある。ステップS1101において、解析画像生成部14は、ボリューム画像データ、層構造の区分情報、及び、表示層情報を取得する。ステップ1102では、解析画像生成部14は、ボリューム画像データを構成する全てのB-scan像においてGCCに該当するNFL及びIPLの領域の厚みを計測する。ここで計測する厚みは、図6の着色領域602のz軸方向の層厚とx軸方向の層厚との変化であり、y軸方向のB-scan像全体に亘って分布を計測する。ステップS1103において、解析画像生成部14は、図10に示すように、層厚変化についてxy方向の分布を描画した層厚マップを含む解析画像データを生成する。ここで生成された解析画像データが、選択された表示層に関する層厚マップの解析画像データである。また、図10に示すように、層厚マップ内に表示されている9箇所の数字は、網膜を9領域に分割し、其々の領域におけるGCC層厚の平均値を画像解析によって算出し表示している。ボリュームレンダリング次に、選択された表示層のボリュームレンダリングを示す解析画像データについて、図12及び図13を用いて具体的に説明する。図12は、選択された表示層のボリュームレンダリングを示す解析画像データの表示例を示す図である。図13は、選択された表示層のボリュームレンダリングを示す解析画像データの生成処理を示すフローチャートである。緑内障の診断には、GCCの3D表示を行い、立体的に着目する箇所と周辺状況把握が重要である。GCCを立体的に表示することにより、菲薄化している箇所が、周辺状況との形状比較によって元来の器質的なものなのか、病因による菲薄化なのかを切り分けることが可能である。ステップS1301において、解析画像生成部14は、ボリューム画像データ、層構造の区分情報、及び、表示層情報を取得する。ステップS1302において、解析画像生成部14は、図12に示すように、ボリューム画像データを構成する全てのB-scan像においてGCCに該当するNFL及びIPLの領域の画素データについてボリュームレンダリングを行って解析画像データを生成する。ここで生成された解析画像データが、選択された表示層のボリュームレンダリングの解析画像データである。投影像次に、選択された表示層に関する投影像の解析画像データについて、図14及び図15を用いて具体的に説明する。図14は、選択された表示層に関する投影像を示す解析画像データの表示例を示す図である。図15は、選択された表示層に関する投影像を示す解析画像データの生成処理を示すフローチャートである。緑内障の診断には、GCCの投影像の表示が重要である。投影像はGCC内の血管走行状態を確認できる。血管走行の異常がみられる場合は、緑内障ではなく、他の病因が疑われる。ステップS1501において、解析画像生成部14は、ボリューム画像データ、層構造の区分情報、及び、表示層情報を取得する。ここでは、解析画像生成部14は、投影法として最大値投影法を使用する。即ち、ステップS1502において、解析画像生成部14は、ボリューム画像データを構成する全てのB-scan像においてGCCに該当するNFL及びIPL領域の画素データについてxy面に最大値投影を行って投影像を描写することにより解析画像データを生成する。ここで生成された解析画像データが、選択された表示層に関する投影像の解析画像データである。層の選択に基づいて複数の解析画像データの表示を連動して切り替える緑内障診断では、ユーザが着目する表示層としてGCCを選択し、表示層の選択に基づいて複数の解析画像データの表示を連動して切り替えることにより診断が容易となる事例を、図19および図20を用いて説明を行う。ステップS2001では、ユーザは緑内障診断を行う場合、表示層選択部13つまり、具体的には図5に示すインタフェースを用いてGCC502を表示層に選択する操作を実施する。続いてステップ2002では、GCCを明示した断層像を示す解析画像データ、GCCに関する層厚グラフを示す解析画像データ、GCCに関する層厚マップを示す解析画像データ、GCCのボリュームレンダリングを示す解析画像データ、GCCに関する投影像を示す解析画像データを生成し、それぞれについて表示の更新を行う。GCC選択時のGCCに係る断層像を観察することによって、断層像の形状がなだらかな層の分布を形成していることを確認する。断層像の形状に異常な形状変化があれば、他の病因と区別することが用意となる。GCC選択時のGCCに係る層厚グラフを示す解析画像データを観察することによって、前出の断層像の形状に他の病因を疑う異常が見られないこと、層の変化グラフがなだらかな分布であること、正常より菲薄化が起きていることにより容易に緑内障であることが推測される。GCCに関する層厚マップを示す解析画像データを表示することにより、断層像や断層面では観察できない菲薄化が存在する場合でも、眼底全体を容易に確認することができ、視野の一部に影響があるGCC層一部の菲薄化を容易に見つけることができる。その場合は菲薄化の部分での断層面再度観察することにより、正確な診断を行うことができる。GCC選択時のGCCに係るボリュームレンダリングを示す解析画像データを観察することにより、GCC層の形状を立体的に把握することができる。GCCの菲薄化が、元来の器質的なものか、緑内障の病因によるものなのか、容易に区別することができ、緑内障診断の補助となる。GCC選択時のGCCに係る投影像を示す解析画像データを観察することにより、GCCの層厚マップで見つけられた菲薄化の部分において、血管走行の異常の有無を容易に確認することができ、菲薄化が緑内障の病因によるものなのか容易に区別ができ、緑内障診断の補助となる。以上のように、表示層の選択に基づいて、複数の解析表示データを連動させることにより、緑内障の診断が容易となる。緑内障の診断に関する判断フロー緑内障診断時における処理部16による処理について、図21を用いて説明する。緑内障診断では、先ずユーザ医者は、黄斑中心部を通るGCCを明示した断層像により、GCC層菲薄化を除く器質的異常がないかを確認する。例えば、患者が視力低下や視野狭窄の症状を有する場合で黄斑中心部を通る断層像にGCC層厚以外の異常がなければ緑内障の可能性は高く、診断の助けとなる。そこで、ステップS2101において、処理部16は、黄斑中心部を通る断層像にGCC層厚以外の異常がないか否かをユーザに入力させるためのUI断層像での診断結果入力UIユーザインタフェースを表示部105に表示させる。ステップS2102において、処理部16は、当該UIにおいて、黄斑中心部を通る断層像にGCC層厚以外の異常がないことが入力されたか否かを判定する。GCC層厚以外の異常がないことが入力された場合、処理はステップS2103に移行する。一方、それ以外の場合、処理はステップS2111に移行する。次にユーザは、黄斑中心部を通る断層像におけるGCC層厚グラフを示す解析画像データに着目する。黄斑中心部を通る断層像における層厚のグラフが、標準的な厚みよりも全てまたは部分的に薄い場合、緑内障と診断できる重要な根拠となる。そこで、ステップS2103において、処理部16は、黄斑中心部を通る断層像における層厚のグラフが、標準的な厚みよりも全てまたは部分的に薄いか否かをユーザに入力させるためのUI層厚グラフでの診断結果入力UIを表示部105に表示させる。ステップS2104において、処理部16は、当該UIにおいて、層厚のグラフが標準的な厚みよりも全てまたは部分的に薄いことが入力されたか否かを判定する。層厚のグラフが標準的な厚みよりも全てまたは部分的に薄いことが入力された場合、処理はステップS2105に移行する。一方、それ以外の場合、処理はステップS2111に移行する。次にユーザは、網膜のGCCに関する層厚マップを示す解析画像データに着目する。黄斑中心部周囲のGCCに関する層厚マップでは、正常では左右方向で視神経乳頭側に厚みがあり黄斑側は薄くなっており、上下方向では対象的に同じ層厚での厚みがなだらかに分布する。緑内障では、層厚マップ分布で例えば下側に薄い部分が好発したり、全体的に不均一な層厚マップ分布となる場合は、緑内障の可能性は非常に高い。そこで、ステップS2105において、処理部16は、層厚マップ分布で例えば下側に薄い部分が好発したり、全体的に不均一な層厚マップ分布となっているか否かをユーザに入力させるためのUI層厚マップでの診断結果入力UIを表示部105に表示させる。ステップS2106において、処理部16は、当該UIにおいて、層厚マップ分布が不均一であることが入力されたか否かを判定する。層厚マップ分布が不均一であることが入力された場合、処理はステップS2107に移行する。一方、それ以外の場合、処理はステップS2111に移行する。次にユーザは、GCCのボリュームレンダリングを示す解析画像データを見て、GCC層を立体的に観察し網膜形状の変形つまり器質的な異常がないか等で、緑内障の確定診断を行う。変形等があれば、他の病因を疑うことが可能になる。そこで、ステップS2107において、処理部16は、網膜形状の変形がないか否かをユーザに入力させるためのUIボリュームレンダリング画像での診断結果入力UIを表示部105に表示させる。ステップS2108において、処理部16は、当該UIにおいて、網膜形状の変形がないことが入力されたか否かを判定する。網膜形状の変形がないことが入力された場合、処理はステップS2112に移行する。一方、それ以外の場合、処理はステップS2109に移行する。次にユーザは、GCCに関する投影像を示す解析画像データを見て、GCC層内に多く存在する血管走査の状況を観察する。血管を観察することにより、血管閉塞や血行不良による異常がないか、新生血管の発生がないかを知ることができる。血管走査状況に特段の異常が見られなければ、緑内障の確定診断に役立つ。血管走査状況に異常があれば、他の病因を疑うことが可能になる。そこで、ステップS2109において、処理部16は、血管閉塞や血行不良による異常や新生血管の発生がないか否かをユーザに入力させるためのUI投影像での診断結果入力UIを表示部105に表示させる。ステップS2110において、処理部16は、当該UIにおいて、血管閉塞や血行不良による異常や新生血管の発生がないことが入力されたか否かを判定する。血管閉塞や血行不良による異常や新生血管の発生がないことが入力された場合、処理はステップS2112に移行する。一方、それ以外の場合、処理はステップS2111に移行する。ステップS2111において、処理部16は、他の病因の疑いがあることを表示部105にて表示させる。ステップS2112において、処理部16は、緑内障の確定診断を表示部105にて表示させる。これにより、ユーザは緑内障に関する診断結果を把握することができる。本実施形態に示すように、緑内障診断においては、表示層にGCCを選択して同時に複数の解析画像データを参照することによって、層厚のグラフと層厚マップの解析画像データより緑内障の診断を行うだけでなく、ボリュームレンダリングと投影像の解析画像データを参照することによって、他の病因の可能性を排除することにより、診断の精度を向上させ、かつ複合的な診断から迅速に確定診断を下すことが可能となる。以上により、ユーザが緑内障の診断に際して表示層にGCCを選択した場合、選択された表示層であるGCCに関連する解析画像データ、即ち、GCCを明示した断層像を示す解析画像データ、GCCに関する層厚グラフを示す解析画像データ、GCCに関する層厚マップを示す解析画像データ、GCCのボリュームレンダリングを示す解析画像データ、GCCに関する投影像を示す解析画像データを生成することができる。また、これらのうちの何れか一つの解析画像データを選択し、又は、一部の複数の解析画像データを選択し、生成及び表示するようにしてもよい。さらに、これらの以外の解析画像データを生成し、表示するようにしてもよい。また、本実施形態では、表示層の選択はユーザの手動で設定されるようにしたが、例えば検査時に緑内障が疑われる患者を撮像した場合、ボリューム画像データに緑内障を示す疾病データを格納する。そして、緑内障に関する解析画像データの表示を行う際には、眼底画像表示装置1が自動的に表示層としてGCCを選択し、GCCに関する解析画像データを表示するようにしてもよい。これにより、眼部の病態の詳細を容易に把握することが可能となる。第2の実施形態:経過観察次に、本発明の第2の実施形態について説明する。緑内障の診断では、経過観察が重要である。例えば緑内障の病状が過去に比して進行しているかどうか、視力や視野等の主観的データだけでなく、GCCの層厚データ、層厚マップの経過状況により、的確に診断することができる。図22は、本実施形態に係る経過観察を行う眼底画像表示装置1の表示例を示す図である。ユーザによる操作が可能な表示層選択部13を持つ。本表示装置の形態は過去3回の撮影について解析画像データを比較表示する。2201は、選択された表示層に関する層構造区分を明示した断層像の解析画像データの表示例である。2202は、選択された表示層に関する層厚グラフを示す解析画像データの表示例である。2203は、選択された表示層に関する投影像を示す解析画像データの表示例である。2204は、GCCの層厚マップにおいて、複数の時点ここでは、過去3回に対応するデータを比較し、その比較結果として大きな層厚変化をしている領域の層厚2つをグラフで表示したものである。図23は、図22の2204に相当する、過去3回のデータを比較し大きな層厚変化をしている領域の層厚2つを表示するグラフ例を示す図である。6と7の領域の層厚変化がグラフによって図示されている。緑内障診断のフロー経過観察を図22を用いて説明する。緑内障診断では、先ず2201の黄斑中心部を通る断層像におけるGCC層厚グラフを示す解析画像データに着目する。黄斑中心部を通る断層像における層厚のグラフが、不図示の比較部により、経過に伴い菲薄化しているかどうかを比較することにより、緑内障の経過が視力に影響を及ぼす程度や病状の進行状況を把握できる。次に2202の網膜のGCCに関する層厚マップを示す解析画像データの経過に着目する。9つに分割した領域において全体的な菲薄化よりも、部分的に菲薄化が起きていることが観察される場合、自覚症状に乏しくとも、緑内障の進行とともに視野狭窄が進む可能性を把握できる。次に2203では、GCCに関する投影像を示す解析画像データを見て、GCC層内に多く存在する血管走査の状況変化を観察することができる。高齢の患者では加齢性黄斑変性による血管の異常が観察されないか、糖尿病の患者では血管走査状況に変化がないかによって、視力の異常が緑内障以外に起因しないかを経過観察によって把握することができる。次に2204では、2202に示したGCCの層厚マップにおいて、過去3回のデータを比較し、大きな層厚変化をしている領域の層厚2つをグラフで観察することにより、緑内障の進行度を経過グラフで短時間に把握することが可能である。本実施形態に示すように、緑内障の経過観察では、視力や視野等の主観的データだけでなく、GCCの層厚データ、層厚マップ、投影像、層厚マップの経過グラフを同時に把握することにより、的確な診察を実施することが可能となる。第3の実施形態:血管に関する疾病を診断する場合の層の選択次に、本発明の第3の実施形態について説明する。網膜の疾病には、血管からの出血や血管狭窄、閉塞等がある。血管は、図17の1701に示すようにIPLに血管の走行がよく見られる。このことから、着目する表示層としてIPLを選択することは血管に関する疾病の診断を行う上で有用である。図16は、ユーザが表示層を選択する際に表示されるインタフェースの他の例を示す図である。図16に示すインタフェースにおいては、NFL、IPL、OPL、INL、ONL、IS/OS-RPE各層の表示の有無を層毎に選択することが可能である。図16の1601に示すように、ユーザがIPLのチェックボックス1601をチェックすることにより、表示層としてIPLを選択する。その後、第1の実施形態で説明したように、ステップS304及びS305により、表示層に関連する解析画像データの生成及び表示が行われる。即ち、IPLを明示した断層像を示す解析画像データ、IPLに関する投影像を示す解析画像データ、IPLのボリュームレンダリングを示す解析画像データ等が表示されることにより、IPL上の血管の走行への着目が容易になる。また、IPLに関する層厚グラフを示す解析画像データ、IPLに関する層厚マップを示す解析画像データが表示されることにより、血管に起因する出血等の異常有無がないかを確認することができる。このように、表示層であるIPLに関連する解析画像データの表示を選択的に行うことにより、容易に血管走行に関する診断を行うことができる。第4の実施形態:その他の疾病を診断する場合の層の選択次に、本発明の第4の実施形態について説明する。本実施形態では、表示層の選択方法として、解析画像データを、表示層を選択するためのインタフェースとして利用する。即ち、本実施形態では、例えば図6に示すような層構造区分を明示した断層像を示す解析画像データを、表示層を選択するためのインタフェースとして利用する。本実施形態においては、層構造区分を明示した断層像を示す解析画像データを表示した状態において、各層に対するマウスクリックにより、各層に関連する解析画像データの表示/非表示を切り替えることが可能である。ユーザがクリックする毎に、当該表示層の着色あり/なしを切り替えることができる。図18の1801は、マウス操作によって移動表示されるポインタである。NFL、IPLの着色表示が設定されている状態において、ユーザがIS/OS-RPEの位置にポインタ1801を合わせてマウスクリックすることにより、IS/OS-RPEを着色表示させることができる。これに引き続き、第1の実施形態で説明したステップS304、ステップS305により、選択された表示層に関連する解析画像データの生成及び表示が行われる。これにより、ユーザは着目したい表示層の選択を容易に実施することが可能であり、さらに表示層の選択切り替えにより解析画像データの表示切り替えが行われる。なお、本実施形態は、層構造区分を明示した断層像での表示層の選択を例示したが、他の解析画像データの表示を用いて表示層の選択を行ってもよい。なお、網膜の疾病には白斑がある。白斑の例示を図17の1702に示す。このように白斑はINL、OPLに好発する。従って、白斑の診断の際にはINL及びOPLに着目した表示層が選択される。これにより、INL及びOPLに関する解析画像データの生成及び表示が行われ、白斑の診断が容易となる。また、網膜の疾病には加齢黄斑変性がある。加齢黄斑変性の診断には、RPEにおける脈絡膜新生血管の有無、及び、周辺層での浮腫や出血、のう胞の有無の観察が有用である。のう胞の例を図17の1703に示す。のう胞は、ONL及びOPLに好発する。従って、加齢黄斑変性を診断するためには、RPE、又は、RPE及び周辺層ONL、OPL等に着目した表示層が選択される。これにより、RPE、又は、RPE及び周辺層の解析画像データの生成及び表示が行われ、加齢黄斑変性の診断が容易となる。以上の実施形態は、表示層の選択は手動で設定されるようにしたが、ボリューム画像データの層構造解析による層構造区分結果を用いて、異常が疑われる層を表示層として自動に選択してもよい。また、以上の実施形態は、画像解析部12において、ボリューム画像データから図4に示すようにNFL、IPL、OPL、INL、ONL、IS/OS-RPEの計6層を抽出するものとした。しかしながら、本発明の実施形態は6層の抽出に限定されるものではない。例えば、さらにILM内境界膜、GCL神経節細胞層、OPL外網状層、ELM外境界膜の抽出、IS/OS視細胞内接外接接合部、RPE網膜色素上皮層等、6層以上の抽出がある場合でも、同様の処理を実行することが可能である。その他の実施形態また、上述した各実施形態は、本発明を眼底画像表示装置に適用した場合を例示したものである。しかしながら、本発明の適用例は眼底画像表示装置に限定されるものではない。本発明は、例えば、複数の機器から構成されるシステム、一つの機器からなる装置、コンピュータ上で動作するソフトウェアやプログラム、もしくは光ディスクなどの記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。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。