JP4461259B2 - 光断層画像の処理方法 - Google Patents

Description

光コヒーレンストモグラフィーによって得られる３次元断層像は、被計測物体の３次元的な情報を全て含んでいるが、本発明は、その情報を正確に抽出するための光断層画像の処理方法に関する。

非破壊断層計測技術の１つとして、光断層画像化法「光コヒーレンストモグラフィー」（ＯＣＴ）がある（特許文献１参照）。ＯＣＴは、光を計測プローブとして用いるため、被計測物体の屈折率分布、分光情報、偏光情報（複屈折率分布）等が計測できるという利点がある。

基本的なＯＣＴ４３は、マイケルソン干渉計を基本としており、その原理を図７で説明する。光源４４から射出された光は、コリメートレンズ４５で平行化された後に、ビームスプリッター４６により参照光と物体光に分割される。物体光は、物体アーム内の対物レンズ４７によって被計測物体４８に集光され、そこで散乱・反射された後に再び対物レンズ４７、ビームスプリッター４６に戻る。

一方、参照光は参照アーム内の対物レンズ４９を通過した後に参照鏡５０によって反射され、再び対物レンズ４９を通してビームスプリッター４６に戻る。このようにビームスプリッター４６に戻った物体光と参照光は、物体光とともに集光レンズ５１に入射し光検出器５２（フォトダイオード等）に集光される。

ＯＣＴの光源４４は、時間的に低コヒーレンスな光（異なった時刻に光源から出た光同士は極めて干渉しにくい光）の光源を利用する。時間的低コヒーレンス光を光源としたマイケルソン型の干渉計では、参照アームと物体アームの距離がほぼ等しいときにのみ干渉信号が現れる。この結果、参照アームと物体アームの光路長差（τ）を変化させながら、光検出器５２で干渉信号の強度を計測すると、光路長差に対する干渉信号（インターフェログラム）が得られる。

そのインターフェログラムの形状が、被計測物体４８の奥行き方向の反射率分布を示しており、１次元の軸方向走査により被計測物体４８の奥行き方向の構造を得ることができる。このように、ＯＣＴ４３では、光路長走査により、被計測物体４８の奥行き方向の構造を計測できる。

このような軸方向の走査のほかに、横方向の機械的走査を加え、２次元の走査を行うことで被計測物体の２次元断面画像が得られる。この横方向の走査を行う走査装置としては、被計測物体を直接移動させる構成、物体は固定したままで対物レンズをシフトさせる構成、被計測物体も対物レンズも固定したままで、対物レンズの瞳面付近においたガルバノミラーの角度を回転させる構成等が用いられている。

以上の基本的なＯＣＴが発展したものとして、光源の波長を走査してスペクトル干渉信号を得る波長走査型ＯＣＴ（Swept Source OCT、略して「ＳＳ−ＯＣＴ」という。）と、分光器を用いてスペクトル信号を得るスペクトルドメインＯＣＴがあり、後者としてフーリエドメインＯＣＴ（Fourier Domain OCT、略して「ＦＤ−ＯＣＴ」という。特許文献２参照）、及び偏光感受型ＯＣＴ（Polarization-Sensitive OCT、略して「ＰＳ−ＯＣＴ」という。特許文献３参照）がある。

波長走査型ＯＣＴは、高速波長スキャニングレーザーにより光源の波長を変え、スペクトル信号と同期取得された光源走査信号を用いて干渉信号を最配列し、信号処理を加えることで３次元光断層画像を得るものである。なお、光源の波長を変える手段として、モノクロメーターを利用したものでも、波長走査型ＯＣＴとして利用可能である。

フーリエドメインＯＣＴは、被計測物体からの反射光の波長スペクトルを、スペクトロメーター（スペクトル分光器）で取得し、このスペクトル強度分布に対してフーリエ変換することで、実空間（ＯＣＴ信号空間）上での信号を取り出すことを特徴とするものであり、このフーリエドメインＯＣＴは、奥行き方向の走査を行う必要がなく、ｘ軸方向の走査を行うことで被計測物体の断面構造を計測可能である。

偏光感受型ＯＣＴは、フーリエドメインＯＣＴと同様に、被計測物体からの反射光の波長スペクトルをスペクトル分光器で取得するものであるが、入射光及び参照光をそれぞれ１／２波長板、１／４波長板等を通して水平直線偏光、垂直直線偏光、４５°直線偏光、円偏光として、被計測物体からの反射光と参照光を重ねて１／２波長板、１／４波長板等を通して、例えば水平偏光成分だけをスペクトル分光器に入射させて干渉させ、物体光の特定偏光状態をもつ成分だけを取り出してフーリエ変換するものである。この偏光感受型ＯＣＴも、奥行き方向の走査を行う必要がない。

ドップラーＯＣＴは、スペクトル干渉情報のフーリエ変換によって得られる位相の変化量がドップラー信号として被計測物体の移動速度に対応することを利用し、血流などの速度を求める方法であり、波長走査型ＯＣＴ、フーリエドメインＯＣＴなどに摘要することができる（非特許文献１参照）。
特開２００２−３１０８９７号公報 特開平１１−３２５８４９号公報 特開２００４−０２８９７０号公報 B. R. White他、Optics Express、１１巻２５号（２００３年）３４９０頁

ところで、生体の形状を３次元計測する場合、被計測物体が動き、測定時間内に被計測物体と測定器の相対的な位置関係が移動すると、被計測物体そのものの動きに由来する画像のゆがみが生じていた。

これは、被計測物体の空間情報をゆがめるばかりではなく、流速などの計測においては測定値の誤差をもたらす。

従来、その解決手段として、補償光学系やモーショントラック（移動を逐次測定する手段）等を用いて実時間的に計測位置の補正を行うことが主に行われている。しかしながら、補償光学系やモーショントラックは、きわめて複雑な手段であり、これらの手段を付設することは、高価であり、その取扱も面倒である。

即ち、従来用いられていた補償光学系は、反射像などをモニターし、その形状や位置などが測定中変化しないように形状可変鏡（鏡の表面形状をコンピュータ制御などで変形させる）等を用いて被測定物の動きを補償するように光学系を変化させるものであり、形状可変鏡、液晶光学素子、プリズムなどが用いられる。

被測定物のモニター計測システム、光学系の補償量の計算、光学系変形、変形後の被測定物のモニター、光学系の補償量の計算、光学系変形というフィードバックループで安定化する事が多く、システムも複雑で光学系も高価である。また、安定する保証がない。

モーショントラックは、上記補償光学系の簡易版であり、被測定物の特定の点をモニターし、その動きから被測定物の移動をモニターするものであり、やはり別の光学系と処理システムが必要である。

本発明は上記従来の問題を解決することを目的とするものであり、この解決手段として補償光学やモーショントラックなどの複雑な追加システムを用いず、３次元計測データのみを用いて、被計測物体の動きを補正する手段を実現することを課題とするものであり、具体的には、同時計測した複数の１次元画像によって構成される２次元断層画像間の初期相対的位置や歪みを画像間の移動変位を表すドップラー情報によって補正する手段を実現するものである。

ところで、光断層画像から有用な情報を抽出することは一般に困難である。多くの雑音や細かい構造から、注目する部分の情報を得るためには、かなりの経験と熟練を要する。その分野の専門的な医師が注意深く観察することによってのみ可能である。あるいは、膨大なデータベースを用い、それとのパターンを比較することにより情報の抽出が可能であるが、それを行うためには、スーパーコンピュータと大容量メモリが必要である。

多くのデータを扱う集団健康診断等の、スクリーニングにおいては自動的に得たい情報を抽出する必要がある。このような要請から、本発明は、完全に自動的に深さ方向の３次元構造を分離する方法を実現するものである。

本発明は上記課題を解決するために、光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーによる光断層画像化法において、前記被計測物体の移動ぶれに起因する前記複数の１次元断層画像の位置ずれを、ドップラー信号情報を用いて検出し、該検出結果に基づいて１次元断層画像の位置ずれの補正を行い、前記２次元断層画像を再構成して、光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化法における被計測物体の移動による画像の歪みを補正することを特徴とする光断層画像の処理方法を提供する。

本発明は上記課題を解決するために、光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーによる光断層画像化法において、前記被計測物体の移動ぶれに起因する前記複数取得したそれぞれの２次元断層画像の位置ずれを、ドップラー信号情報を用いて検出し、該検出結果に基づいて２次元断層画像の位置ずれの補正を行い、前記３次元画像を再構成して、光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化法における被計測物体の移動による画像の歪みを補正することを特徴とする光断層画像の処理方法を提供する。

前記光断層画像の処理方法では、前記光コヒーレンストモグラフィーは、ドップラー光コヒーレンストモグラフィーであり、該ドップラー光コヒーレンストモグラフィーにおいて、断層像内での計測対象の流速や移動量を求める場合に生じる移動ぶれによる速度計測誤差を補正するために使用される、光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化法における被計測物体の移動による画像の歪みを補正することが好ましい。

前記光断層画像の処理方法では、前記ドップラー信号は被検物体の移動速度を表し、且つ前記光コヒーレンストモグラフィー画像の位相成分の変化量で表されものであり、Ｂスキャン方向に異なる位置のＡスキャンデータ間のドップラー信号のヒストグラムを求め、該ヒストグラム中、最も頻度が高い成分を移動ぶれとみなして、該成分の値を用いて光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化法における被計測物体の移動による画像の歪みを補正することが好ましい。

前記光断層画像の処理方法では、前記ドップラー信号のメジアン値を移動ぶれとし、該メジアン値を用いて光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化法における被計測物体の移動による画像の歪みを補正することが好ましい。

前記光断層画像の処理方法では、前記光断層画像の処理方法では、歪みを補正された画像について、被計測物体の奥行き方向に異なる構造が存在する場合は、分離することが好ましい。

前記光断層画像の処理方法では、前記光断層画像の処理方法では、分離された層構造内の構造体を他の層構造の構造体から分離して表示することが好ましい。

本発明の方法は、以上のとおりであるから、補償光学やモーショントラックなどの複雑、高価、且つ取扱が面倒な追加システムを用いず、３次元計測データのみを用いて、被計測物体の動きに由来する画像の歪みを補正することができる。

本発明に係る光断層画像の処理方法について、特に、光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化における補正方法を実施するための最良の形態を実施例１〜３に基づき図面を参照して、以下説明する。

図１は、ＦＤ−ＯＣＴ１の全体構成を示す図である。広帯域光源２、低コヒーレンス干渉計３、及び分光器４（スペクトロメーター）とを備えている。このＦＤ−ＯＣＴ１は、低コヒーレンス干渉の原理を用いて奥行き方向の分解能を得ているため、光源として、ＳＬＤ（スーパールミネツセントダイオード）や超短パルスレーザー等の広帯域光源２が用いられる。

広帯域光源２から出た光は、まずビームスプリッター５で物体光と参照光に分割される。このうち物体光は、レンズ６を通してガルバノミラー７で反射され被計測物体８（生体）を照射し、そこで反射、散乱された後に分光器４に導かれる。一方、参照光はレンズ９を通して参照鏡１０（平面鏡）で反射された後に物体光と並行に分光器４に導かれる。これらの二つの光は分光器４の回折格子１１によって同時に分光され、スペクトル領域で干渉し、結果、スペクトル干渉縞がＣＣＤ１２によって計測される。

このスペクトル干渉縞に対して適当な信号処理を行うことで、被計測物体８のある点における深さ方向１次元の屈折率分布の微分、つまり、反射率分布を得ることが可能となる。さらに、被計測物体８上の計測点をガルバノミラー７を駆動し１次元走査することにより２次元断層画像（ＦＤ−ＯＣＴ画像）を得ることができる。

通常のＯＣＴでは、２次元断層画像を得るために、深さ（光軸）方向の走査（この走査を「Ａ−スキャン」と言い、この方向を「Ａ−方向」、「Ａスキャン方向」とも言う。）と、縦方向の操作（この走査を「Ｂ−スキャン」と言い、この方向を「Ｂ−方向」、「Ｂスキャン方向」とも言う。）の２次元の機械的走査が必要なのに対して、ＦＤ−ＯＣＴ１では、Ａ−スキャンは不要で一回の測定で深さ方向の後方散乱データを取得することができるから、Ｂ−スキャンの１次元の機械的走査しか必要とされない。

なお、Ａ−方向とＢ−方向で形成される平面に垂直な方向のスキャンを「Ｃ−スキャン」と言い、この方向を「Ｃ−方向」、「Ｃスキャン方向」とも言う。要するに、ＦＤ−ＯＣＴ１では、面内に２次元走査（Ｂ−スキャンおよびＣ−スキャン）をすることにより高速な断層計測が可能で、被計測物体８内部の２次元および３次元情報を得ることができる。

本発明は、以上のようなＦＤ−ＯＣＴ１において、被計測物体８の２次元データを取得し、被計測物体８そのものの動きに由来する画像のゆがみを補正するために、ドップラー信号を検出し、それを積算することでＢ−方向の動きの補正を行う方法で、計測データそのものの情報を用いて位置関係を補正することを特徴とする方法である。

即ち、この発明は、光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して、被計測物体の奥行き方向とそれに垂直な方向を２辺とする２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、この２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーによる光断層画像化法において、最終的に３次元画像の歪みを補正する方法である。

具体的には、Ｂスキャン中におけるＡスキャン方向の被計測物体の移動ぶれ（これを、本明細書では「バルクモーション」という。）に起因する複数の１次元断層画像の位置ずれを、ドップラー信号情報を用いて検出し、この検出結果に基づいて１次元断層画像の位置ずれの補正を行い、２次元断層画像を再構成し、さらに、Ｃスキャンにおいて、バルクモーションに起因する複数取得したそれぞれの２次元断層画像の位置ずれを、ドップラー信号情報を用いて検出し、この検出結果に基づいて２次元断層画像の位置ずれの補正を行い、最終的に３次元画像を再構成して、最終的に被計測物体の移動による３次元画像の歪みを補正する方法である。

以下、本発明の実施例１については、本発明の基本となっている、Ｂスキャン中におけるＡスキャン方向のバルクモーションに起因する１次元断層画像の位置ずれを補正する方法について詳細に説明するが、Ｃスキャン中におけるＡスキャン方向のバルクモーションに起因する２次元断層画像の位置ずれの補正も同様な方法によりを行うものである。

あるいは、光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像を、該２次元断層画像に垂直方向に位置をずらしながら複数取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーによる光断層画像化法において、前記計測物体の移動ぶれに起因する前記複数取得したそれぞれの２次元断層画像の位置ずれをデジタル相関を用いて検出し、該検出結果に基づいて２次元断層画像の位置ずれの補正を行い、前記３次元画像を再構成することを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化法における被計測物体の移動による３次元画像の歪みを補正してもよい。

ＦＤ−ＯＣＴ１において、図２に示すように、横方向（Ｂスキャン方向）の第１の位置でのＡ−スキャンで得られる１次元断面画像をＢ_iとし、第１の位置から微小距離だけ横方向に移動した第２の位置でのＡ−スキャンで得られる１次元断面画像をＢ_i+1とする。これら２つのデータＢ_i、Ｂ_i+1は、それぞれ別の時間に計測されたため被計測物体８（生体）のＡ方向への運動により本来同じ深さであるべきデータの相対的な位置がずれている可能性がある。

ＦＤ−ＯＣＴではＯＣＴ画像データを得る際、スペクトル干渉データのフーリエ変換を行う。フーリエ変換後は一般に複素数となるため、そのデータは強度成分と位相成分に分離することができる。このＯＣＴ画像データの強度成分は被計測物体からの散乱強度を表しているが、異なる時間において採取されたＢ_ｉとＢ_ｉ＋１の位相成分の差Δφ_ｉ＋１（ｚ）＝φ_ｉ＋１（ｚ）−φ_ｉ（ｚ）はドップラー信号としてＢ_ｉとＢ_ｉ＋１のＡスキャン方向の位置の移動量に比例している。ここでφ_ｉはＢ_ｉの位相成分、φ_ｉ＋１はＢ_ｉ＋１の位相成分であり、ｚはＡ−スキャンに沿った深さ方向の座標である。なお、画像の構造がずれていることは、位相が違うことである。なぜなら、数学的に、フーリエ変換の段階で位置のずれが位相成分として抽出されるからである。

隣同士（ｉとｉ＋１番目のＢスキャン）のＡスキャンデータ（ｚ方向）についてＢ_ｉとＢ_ｉ＋１の位相成分の差Δφ_ｉ＋１を求め、図３に示すようなヒストグラムを作成する。画像は被計測物体の存在する領域（バルク部分）と被計測物体がない領域（バックグラウンド）よりなる。バックグラウンド領域は動きが無いため位相差は−πからπまで一様に分布する。バルク部分は大きな部分を占めているので、バルクモーションに応じた、位相差の成分がヒストグラムのピークとなる。この位相変化（位相差）をΔφ_Ｂとする。

あるいはすべてのzについて位相差Δφ_ｉ＋１を大きさ順に並べそのメジアン値（中央値：データを大きさの順に並べて、その真ん中のデータの値）のΔφ_ｉ＋１をもってバルクモーションによる位相変化としてもよい。この位相変化をΔφ_Ｂとする。

位相変化と被測定物体が測定時間間隔（Ｂ_iとＢ_i+1の計測時間間隔）に移動した移動量（バルクモーション速度）ν_iの関係は、ドップラー効果の理論により、ν_i＝（λ／２ｎ・２πΔＴ）φ_Ｂとなる。ここでλは光源の中心波長、ｎは被計測物体の屈折率、ΔＴはＡスキャンの時間間隔である。

Ｂスキャンの間のバルクモーション量ｄ_ｚは、バルクモーション速度ν_iにＡスキャン時間間隔ΔＴを乗じ、それをＢスキャン方向に積算したものとなる。即ち、次の数式で示されるものある。

（バルクモーション量から補正する手段）
こうしてバルクモーション量が積算されるが、これについて多項式（たとえば、ｄ_ｚ＝ａ_０＋ａ_１ｚ（ａ_０，ａ_１は定数）など）でフィッティングを行う。計測中の生体の動きはそれほど大きくないので、メジアンシフト（ａ_０≠０、ａ_１＝０）、あるいは１次関数（ａ_１≠０）が有効である。この関数の形が平らになるようにＢスキャン方向のデータをＡスキャン方向に移動し、Ｂスキャン方向のバルクモーションを補正し、被計測物体の静止画像を得ることができる。

あるいは、積算と関数フィッティングを用いず、隣同士のバルクモーション量の大きさだけ隣のＢスキャンデータをＡスキャン方向に移動し、Ｂスキャン方向のバルクモーションを補正し、被計測物体の静止画像を得てもよい。

ＦＤ−ＯＣＴにおいてスペクトル干渉信号をフーリエ変換し得られた位相データから被計測物体の速度を計測するドップラーＯＣＴ（ドップラー光コヒーレンストモグラフィー）を用いて２次元画像中の血管の中を流れる血流の速度と方向を決める場合、バルクモーションの補正は被計測物体の動きを止める効果とともに、血流などの速度計測の誤差を取り除くという効果がある。

以上、Ｂスキャン中におけるＡスキャン方向のバルクモーションに起因する１次元断層画像の位置ずれを補正する方法について詳細に説明したが、同様の方法をＣスキャン中のＡスキャン方向のバルクモーションに起因する２次元断層画像の位置ずれの補正に適用することで、最終的には３次元画像におけるバルクモーションに起因する位置ずれを補正することができる。

あるいは、光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像を、該２次元断層画像に垂直方向に位置をずらしながら複数取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーによる光断層画像化法において、前記計測物体の移動ぶれに起因する前記複数取得したそれぞれの２次元断層画像の位置ずれをデジタル相関を用いて検出し、該検出結果に基づいて２次元断層画像の位置ずれの補正を行い、前記３次元画像を再構成することを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化法における被計測物体の移動による３次元画像の歪みを補正してもよい。

具体的には、Ｃスキャン方向の第１の位置でのＡ−スキャンで得られる１次元断面画像をＣ_iとし、第１の位置から微小距離だけ横方向に移動した第２の位置でのＡ−スキャンで得られる１次元断面画像をＣ_i+1とする。これら２つのデータＣ_i、Ｃ_i+1は、それぞれ別の時間に計測されたため被計測物体８（生体）のＡ方向への運動により本来同じ深さであるべきデータの相対的な位置がずれている可能性がある。

異なる時間において採取されたＣ_ｉとＣ_ｉ＋１の位相成分の差Δφ_ｉ＋１（ｚ）＝φ_ｉ＋１（ｚ）−φ_ｉ（ｚ）はドップラー信号としてＣ_ｉとＣ_ｉ＋１のＡスキャン方向の位置の移動量に比例している。ここでφ_ｉはＣ_ｉの位相成分、φ_ｉ＋１はＣ_ｉ＋１の位相成分であり、ｚはＡ−スキャンに沿った深さ方向の座標である。隣同士（ｉとｉ＋１番目のＣスキャン）のＡスキャンデータ（ｚ方向）についてＣ_ｉとＣ_ｉ＋１の位相成分の差Δφ_ｉ＋１を求めヒストグラムを作成する。バックグラウンド領域は動きが無いため位相差は−πからπまで一様に分布する。

バルク部分は大きな部分を占めているので、バルクモーションに応じた、位相差の成分がヒストグラムのピークとなる。この位相変化をΔφ_Ｂとする。あるいはすべてのzについて位相差Δφ_ｉ＋１を大きさ順に並べそのメジアン値（中央値：データを大きさの順に並べて、その真ん中のデータの値）のΔφ_ｉ＋１をもってバルクモーションによる位相変化としてもよい。

この位相変化をΔφ_Ｂとする。位相変化Δφ_Ｂと被測定物体が測定時間間隔（Ｂ_iとＢ_i+1の計測時間間隔）に移動した移動量（バルクモーション速度）ν_iの関係は、ドップラー効果の理論により、ν_i＝（λ／２ｎ・２πΔＴ）φ_Ｂとなる。ここでλは光源の中心波長、ｎは被計測物体の屈折率、ΔＴはＡスキャンの時間間隔である。Ｃスキャンの間のバルクモーション量ｄ_ｚは、バルクモーション速度ν_iにＡスキャン時間間隔ΔＴを乗じ、それをＣスキャン方向に積算したものとなる。即ち、次の数式１で示されるものである。

こうしてバルクモーション量が積算されるが、これについて多項式（たとえば、ｄ_ｚ＝ａ_０＋ａ_１ｚ（ａ_０，ａ_１は定数）など）でフィッティングを行う。計測中の生体の動きはそれほど大きくないので、メジアンシフト（ａ_０≠０，ａ_１＝０）、あるいは１次関数（ａ_１≠０）が有効である。この関数の形が平らになるようにＣスキャン方向のデータをＡスキャン方向に移動し、Ｃスキャン方向のバルクモーションを補正し、被計測物体の静止画像を得ることができる。

あるいは、積算と関数フィッティングを用いず、隣同士のバルクモーション量の大きさだけ隣のＣスキャンデータをＡスキャン方向に移動し、Ｃスキャン方向のバルクモーションを補正し、被計測物体の静止画像を得てもよい。

即ち、３次元画像計測の場合、Ｂスキャンと垂直方向のＣスキャンについても同様の補正が可能であり、３次元像獲得中の生体の動きであるバルクモーションを、Ｂスキャン、Ｃスキャンの２次元方向に補正することで、３次元画像の歪みを補正することができる。

図４は、本発明の光断層画像の処理方法の実施例２のＰＳ−ＦＤ−ＯＣＴ１３（偏光感受型スペクトル干渉トモグラフィー装置）の全体構成を示す図である。実施例１と同様に、広帯域光源２、低コヒーレンス干渉計３（マイケルソン干渉計）、及び分光器４（スペクトロメーター）とを備えている。具体的な構成について、以下、作用とともに説明する。

光源２から出た光は、光ウェッジ１４によりパワーを減少された後、偏光子１５により水平直線偏光（以下「Ｈ」という）となる。そして、入射光の偏光状態を、１／２波長板１６と１／４波長板１７により、水平直線偏光（Ｈ）、垂直直線偏光（以下「Ｖ」という）、４５°直線偏光（以下「Ｐ」という）及び右周り円偏光（以下「Ｒ」という）の４通りのいずれかに選択的に調整し、ビームスプリッター５で参照光と被計測物体８に入射する光とに分ける。

ビームスプリッター５で分けられた参照光は、参照光光学系の参照鏡１０、２枚の１／４波長板１８、１９により、偏光状態がＨ、Ｖ、Ｐ、Ｒとなるように調整されビームスプリッター５に再び入射される。一方、被計測物体８に入射する光はレンズ６により被計測物体８上の１点に集光され、反射され物体光としてビームスプリッター５に向かう。ビームスプリッター５は、上記入射してくる参照光を透過させ物体光を４５°反射させて、両者を重ね合わせる。

このようにして重ね合わせられてビームスプリッター５から出てくる偏光状態がＨ、Ｖ、Ｐ、Ｒとなるように調整された参照光と、被計測物体８から反射してきた物体光は、ミラー２０で反射されてから１／４波長板２１及び１／２波長板２２を通して偏光状態をＨにされ、回折格子１１、レンズ２３及びＣＣＤ１２からなる分光器４に入射する。

このように特定偏光の参照光（Ｈ、Ｖ、Ｐ、Ｒのいずれかの偏光状態の参照光）と物体光を干渉させることにより、物体光の特定偏光成分だけがＣＣＤ１２上にスペクトル干渉縞を作り、その結果、物体光のうち参照光と同じ偏光状態をもつ成分だけを信号として取り出すことができる。そして、このスペクトル干渉縞をコンピュータ（図示せず。）に取り込み、画像のｙ軸のある１点から横１行を抜き取って離散フーリエ変換（ＤＦＴ：Discrete Fourier transform、ＦＦＴ：Fast Fourier transform）により空間的なフーリエ変換を計算する。

これにより、参照光と物体光との一次元相関信号が得られる。さらにこれらの信号強度を組み合わせてミュラー行列（Mueller matrix）を求めることにより、被計測物体８の内部の偏光情報を捉えることができる。

この実施例２は、実施例１と同様に、被計測物体８の２次元データを取得し、被計測物体８そのものの動きに由来する画像のゆがみを補正するために、ドップラー信号を検出し、それを積算することで、ＢスキャンにおけるＡ−方向のバルクモーションに起因する１次元断層画像の位置ずれの補正を行って２次元断層画像を再構成し、同様にＣスキャンについても複数取得したそれぞれの２次元断層画像の位置ずれを、ドップラー信号情報を用いて検出し、該検出結果に基づいて２次元断層画像の位置ずれの補正を行い、最終的に３次元画像を再構成するものである。その詳細は、実施例１と全く同じであるから、その説明は省略する。

図５は、本発明の光断層画像の処理方法の実施例３の補正方法を適用する波長走査型ＯＣＴ２４の全体構成を示す図である。波長走査型光源２５から出射された出力光を、ファイバ２６を通してファイバカップラー２７に送る。この出力光を、ファイバカップラー２７において、ファイバ２８を通して被計測物体２９への照射する物体光と、ファイバ３０を通して固定参照鏡３１に照射する参照光に分割する。

物体光は、ファイバ２８、レンズ３２、角度が可変な走査鏡３３及びレンズ３４を介して、被計測物体２９に照射、反射され、同じルートでファイバカップラー２７に戻る。参照光は、ファイバ３０、レンズ３５及びレンズ３６を介して固定参照鏡３１に照射、反射されて同じルートでファイバカップラー２７に戻る。

そして、これらの物体光と参照光はファイバカップラー２７で重ねられ、ファイバ３７を通して光検知器３８（ＰＤ（フォトダイオード）等のポイントセンサが使用される。）に送られ、スペクトル干渉信号として検出され、コンピュータ３９に取り込まれる。光検知器３８における検知出力に基づいて、被計測物体２９の奥行き方向（Ａ方向）と走査鏡の走査方向（Ｂ方向）の断面画像が形成される。コンピュータ３９にはディスプレー４０が接続されている。

ここで、波長走査型光源２５は、時間的に波長を変化させて走査する光源であり、即ち波長が時間依存性を有する光源である。これにより、固定参照鏡３１を走査（移動。Ａ−スキャン）することなく、 被計測物体２９の奥行き方向の反射率分布を得て奥行き方向の構造を取得することができ、１次方向の走査（Ｂ−スキャン）をするだけで、二次元の断層画像を形成することができる。

この実施例３は、実施例１と同様に、被計測物体２９そのものの動きに由来する画像のゆがみを補正するために、被計測物体２９の２次元データを取得し、被計測物体２９そのものの動きに由来する画像のゆがみを補正するために、ドップラー信号を検出し、それを積算することで、ＢスキャンにおけるＡ−方向のバルクモーションに起因する１次元断層画像の位置ずれの補正を行って２次元断層画像を再構成し、同様にＣスキャンについても複数取得したそれぞれの２次元断層画像の位置ずれを、ドップラー信号情報を用いて検出し、該検出結果に基づいて２次元断層画像の位置ずれの補正を行い、最終的に３次元画像を再構成するものである。その詳細は、実施例１と全く同じであるから、その説明は省略する。

この実施例４は、実施例１〜３のようにして歪みの補正された光断層画像について、被計測物体の奥行き方向に異なる構造が存在する場合は、分離する方法、即ち、Ａスキャン方向（光軸方向）の層構造の検出法である。

本発明は、完全に自動的に深さ方向の３次元構造を分離する方法を実現するものである。

実施例４の方法を説明する。まず、興味のある領域を抽出する。これは、被計測物体に対する予備的な知識に基づく。たとえば、被計測物体について、被計測物体のもっとも手前の境界面からプローブ光が到達しうるもっとも深いところまでである。このもっとも深い点は、信号とノイズレベルの比で決まる。

次に、網膜と脈絡膜（網膜に隣接する奥側の膜）の領域を分離するために、網膜色素上皮（RPE）（網膜のうち最も内側の層）と脈絡膜毛細管枝（CC）の境界の高光反射層が抽出される。

ノイズを除去するために、所定のピクセル（例えば、３×３など）の大きさのガウシアンフィルター（ガウス分布に基づいて平滑化を行うフィルター）をかけ、平均化する。これを用いて画像強度の微分像を得る。微分像の正の符号の部分は画像強度が増加している部分を示し、微分像の負の部分は画像強度が減少していく部分を示す。網膜は光の反射率が高く、光強度が極大となるため、微分像の符号が正の部分は網膜の前側にあたり、負の部分は網膜の後側となる。これにより網膜の前側と後側が検知できる。強度の微分像を閾値処理し、符号の変化する位置をつなぐことにより２値化された境界像（網膜色素上皮）が得られる。

なお、ここで、上記記載を補足するが、Ａスキャン方向に手前から奥へ画像の強度を見ていくと、最初の境界面（硝子体と網膜の境界（網膜色素上皮））が最初の反射面となり、明るく観測される。もっとも明るい場所は強度の微分が正から負へ変化する点として認識することができる。また、微分が正(強度が増加する部分)は手前側で微分が負（強度が減少していく部分）は奥（後側）となる。これにより自動的に１番目の面(境界)とその前後関係が得られる。

２値化像において、ノイズ成分（境界を表していない小さな体積の部分）を除去したあと、３次元像の上方から下方に向かって順番に画素の強度を調べ、あらかじめ決めてあった閾値より高い画素が初めて検出される点を探す。この点は画像強度の増加が始まった点であり、境界層の始まりの位置といえる。その点から下方に進み、例えば１０画素以内で画像の強度変化が最大になった点（最大の画像強度勾配を持つ点）を求める。この点が網膜の前側の境界面（網膜色素上皮）となる。

前側の境界面をなめらかにするために、再帰的平滑化手法を用いる。これは軸方向に２次微分を持つ点を除去したあとで、線型補完によって境界面を決める手法である。その後、例えばランク１５のメジアンフィルター（ある画素の濃度に替えて、その画素を中心とした一定領域の画素の中央値を与えることで、平滑化におけるエッジのぼけを防止しつつ雑音を除去する手段）をかける。

次に、網膜と脈絡膜の境界面となる高反射境界面を検出する。前側の境界から下方に、例えば２５画素より離れた点から始めて最大の勾配を持つ点を検出する。Ａスキャン方向に境界が見つからないときは、そのＡラインは無視する。求めた点の画素強度を光軸方向に、例えば１５画素平均化する。網膜と脈絡膜の境界面は、必要であればフィルターをかけ平滑化する。ここで、前記「２５画素」は、網膜の平均的な厚さより小さくとったものであり、網膜と脈絡膜の境界は網膜と硝子体の境界から２５画素より離れた領域に設定されるべきであるという予備知識に基づいたものである。

画素強度（ＯＣＴ信号）が極端に小さい点は網膜内にある血管領域と考えられる。血液による光吸収の為である。また血管の下側は血液による吸収のため光強度が弱くなるため、ＯＣＴ信号が小さくなり、網膜後側境界（網膜と脈絡膜の境界）の検出ができないことがある。境界面を決めるために、境界の検出ができなかった点を、例えばその周囲１０画素分平均化して、すでに検出されている境界の情報を用いて、検出できなかった点の境界の位置を補完する。

網膜と脈絡膜の境界面を決めるためには、信号とノイズの大きさの境界を決める必要がある。そのためには、ガウスフィルターでぼかした強度像を２値化する。強度のヒストグラムをとるとノイズは鋭いピークを持つので、そのピークの例えば５レベル下を閾値とする。これにより小さなノイズは除去される。網膜の領域は、図６（ｂ）の領域Ｄで示される。

脈絡膜と強膜との境界（脈絡膜の下（奥側）の面）も同様の手法で決められる。脈絡膜の領域は、図６（ｂ）の領域Ｅで示される。

３次元的な血管のネットワーク像は、上記の方法で切り出された網膜体積内に表示される。網膜の領域に存在する血管は、血流が早いため、干渉縞が不鮮明になり（この現象を「fringe washout」という。）、ＯＣＴ信号が弱くなる。したがって網膜内でＯＣＴ信号が弱い部分をつないでいくことにより、血管の３次元的な分布パターン（ネットワーク）を分離表示することができる（図６（ｂ）参照）。

３次元的な血管の像は、上記の方法で切り出された脈絡膜の体積内に表示されるが、ドップラー光コヒーレンストモグラフィーでは運動している物体の速度（早さとその方向）の情報を得ることができる。したがってfringe washoutがおこらない速度範囲（遅い場合）血管中を流れる血流（血球の速度）を測定することができる。

脈絡膜血管のように血流が遅い血管は、ドップラー情報を用いると、血管の分布パターン（ネットワーク）とともに血流の方向を含めた血管のネットワーク像を表示することができる。より鮮明な画像を得るためには、速度の二乗をとって流れの情報をなくしてから表示してもよい。また、画像はゴーストノイズの除去や不連続性の除去のため、３次元ガウシアンフィルターをかけて表示してもよい（図６（ｅ）参照）。

抽出された体積内の画像を光軸の方向に積分することにより、２次元的な血管造影像を作成することができる。造影像を作る場合は、速度の二乗をとって（流れの情報をなくして）から表示した画像を用いた方がよりコントラストのよい造影像を得ることができる（図６（ａ）、（ｄ）参照）。

ここで、図６（ａ）は、測定領域のデータすべてを平面に投影したもので、一般の眼底カメラによって撮影された画像にあたる。また図６（ａ）は、網膜と脈絡膜のみを投影したもので、血管像をより鮮明に観測することができる。

硝子体と網膜の境界、網膜と脈絡膜との境界、脈絡膜と強膜の境界といった反射率の高い層で領域をあらかじめ分離してあるため、網膜内の血管と脈絡膜内の血管を分離した別々の造影像を作成することができる（図６（ｄ）、（ｅ）参照）。

図６（ｆ）は、分離して得られた血管像を再び合成したものであり、網膜内血管を緑色で、脈絡膜血管を黄色で表示するなど、よりわかりやすい表示をすることも可能である。このことは本実施例４の大きな利点であり、こうした像は通常の眼底血管造影では得ることはできない。

以上、本発明を実施するための最良の形態を実施例に基づいて説明したが、本発明はこのような実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された技術的事項の範囲内でいろいろな実施例があることは言うまでもない。

本発明に係る光断層画像の処理方法における光コヒーレンストモグラフィーの補正方法は、補償光学やモーショントラックなどの複雑な追加システムを用いず構成が簡単となり、３次元計測データのみを用いて被計測物体の動きを補正して画像の歪みを少なくすることができるから、特に、被計測物体の動きやぶれで画像が歪むと正確な計測のできないような分野における光断層画像化装置の補正方法として適用すると有効である。

また、本発明に係る光断層画像の処理方法を用いると、歪みを補正された画像について、被計測物体の奥行き方向に異なる構造が存在する場合は、その構造および構造内に含まれる有益な情報を自動的に分離することが可能となる。

さらに、光断層画像から層構造内に含まれる有用な構造情報を抽出することは容易となる。

本発明の実施例１に係るＦＤ−ＯＣＴの全体構成を示す図である。 実施例１の原理、作用を説明するための２次元光断層画像による説明図である。 位相差のヒストグラムを模式的に表した図である。 本発明の実施例２に係るＰＳ−ＦＤ−ＯＣＴの全体構成を示す図である。 本発明の実施例３に係るＳＳ−ＯＣＴの全体構成を示す図である。 本発明の実施例４を被計測物体である網膜及び脈絡膜の画像を示す図である。 従来のＯＣＴを説明する図である。

符号の説明

１ ＦＤ−ＯＣＴ
２ 広帯域光源
３ 低コヒーレンス干渉計
４ 分光器
５ ビームスプリッター
６、９、２３、３２、３４、３５、３６ レンズ
７ ガルバノミラー
８ 被計測物体
１０ 参照鏡
１１ 回折格子
１２ ＣＣＤ
１３ ＰＳ−ＦＤ−ＯＣＴ
１４ 光ウェッジ
１５ 偏光子
１６、２２ １／２波長板
１７、１８、１９、２１ １／４波長板
２０ ミラー
２４ 波長走査型ＯＣＴ
２５ 波長走査型光源
２６、２８、３７ ファイバ
２７ ファイバカップラー
２９、４８ 被計測物体
３０ ファイバ
３１ 固定参照鏡
３３ 走査鏡
３８ 光検知器
３９ コンピュータ
４０ ディスプレー
４３ ＯＣＴ
４４ 光源
４５ コリメートレンズ
４６ ビームスプリッター
４７ 物体アーム内の対物レンズ
４９ 参照アーム内の対物レンズ
５０ 参照鏡
５１ 集光レンズ
５２ （フォトダイオード等）光検出器

Claims (6)

1. 光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーによる光断層画像化法において、
   前記被計測物体の移動ぶれに起因する前記複数の１次元断層画像の位置ずれを、ドップラー信号情報を用いて検出し、該検出結果に基づいて１次元断層画像の位置ずれの補正を行い、前記２次元断層画像を再構成して、光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化法における被計測物体の移動による画像の歪みを補正することを特徴とする光断層画像の処理方法。
2. 光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーによる光断層画像化法において、
   前記被計測物体の移動ぶれに起因する前記複数取得したそれぞれの２次元断層画像の位置ずれを、ドップラー信号情報を用いて検出し、該検出結果に基づいて２次元断層画像の位置ずれの補正を行い、前記３次元画像を再構成して、光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化法における被計測物体の移動による画像の歪みを補正することを特徴とする光断層画像の処理方法。
3. 前記光コヒーレンストモグラフィーは、ドップラー光コヒーレンストモグラフィーであり、該ドップラー光コヒーレンストモグラフィーにおいて、断層像内での計測対象の流速や移動量を求める場合に生じる移動ぶれによる速度計測誤差を補正するために使用される、光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化法における被計測物体の移動による画像の歪みを補正することを特徴とする請求項１又は２に記載の光断層画像の処理方法。
4. 前記ドップラー信号は被検物体の移動速度を表し、且つ前記光コヒーレンストモグラフィー画像の位相成分の変化量で表されものであり、Ｂスキャン方向に異なる位置のＡスキャンデータ間のドップラー信号のヒストグラムを求め、該ヒストグラム中、最も頻度が高い成分を移動ぶれとみなして、該成分の値を用いて光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化法における被計測物体の移動による画像の歪みを補正することを特徴とする請求項１又は２に記載の光断層画像の処理方法。
5. 前記ドップラー信号のメジアン値を移動ぶれとし、該メジアン値を用いて光コヒーレンストモグラフィーの光断層画像化法における被計測物体の移動による画像の歪みを補正することを特徴とする請求項１又は２に記載の光断層画像の処理方法。
6. 歪みを補正された画像について、被計測物体の奥行き方向に異なる構造が存在する場合は、その構造および構造内に含まれる有益な情報を自動的に分離することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の光断層画像の処理方法。