JP5208145B2 - 断層像撮影装置、断層像撮影方法法、プログラム、及びプログラム記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、眼部の画像撮影を支援する断層像撮影システムに関し、特に眼部の断層像を用いた断層像撮影システムに関する。

生活習慣病や失明原因の上位を占める各種疾病の早期診断を目的として，眼部の検査が広く行われている。検診等においては眼部全体における疾病を見つけることが求められるため、眼部の広い範囲にわたる像（以下，広域像と呼ぶ）を用いた検査が必須となる。広域像は例えば、眼底カメラや走査型レーザー検眼鏡（ＳＬＯ；Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を用いて撮像される。一方、光干渉断層計（ＯＣＴ；Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などの眼部断層像撮像装置は、網膜層内部の状態を３次元的に観察することが可能であるため、疾病の診断をより的確に行うのに有用であると期待されている。なお、以下ではＯＣＴで撮像された画像を断層画像、断層像ボリュームデータと呼ぶこととする。

光干渉断層計で眼部の撮影を行う場合、撮影開始から終了までに多少の時間がかかるため、この間に被検眼が不意に動いてしまったり、瞬きをしたりすることで、画像にずれや歪みが生じてしまうことがあるが、撮影中にはこれらに気付かないこともある。また、撮影後の撮影データ確認作業において、画像データ量が膨大であるため、見落とす場合もあった。そして、この確認作業は容易ではないため、医師の診断ワークフローが非効率であった。

これらの問題に対して、撮影時に瞬きを検出する技術（特許文献１参照）や、被検眼が動いたことによる断層像の位置ずれを補正する技術（特許文献２参照）が開示されている。

特開昭６２−２８１９２３号公報 特開２００７−１３０４０３号公報

しかしながら、従来の技術では以下の課題があった。

上述の特許文献１に記載の方法は、瞼開閉検知器で瞬きを検知し、閉瞼レベルから開瞼レベルに切り替わった時に、遅延時間設定器により設定された所定時間後に撮影をするものである。そのため、瞬きの検出は出来るが、被検眼の動きによる画像のずれや歪みを検出することは出来ない。従って、被検眼の動きを含めた撮影状態を取得することは出来ない。

また、特許文献２に記載の方法は、参照画像（２以上の断層像と直交する１枚の断層像、あるいは眼底画像）を用いて２以上の断層像間の位置合わせを行うものである。そのため、目が大きく動いてしまった場合には断層像間を補正するものであって正確な画像を作成することが出来ない。また、撮影の際の被検眼の状態である撮影状態を捉える思想はない。

上記の目的を達成するための、本発明の一態様による断層像撮影装置は、以下の構成を備える。すなわち、被検眼の断層像を構成する断面像間の類似度を評価値として取得する画像処理手段と、
前記画像処理手段で取得した評価値の値に応じて前記断層像を撮影している間の前記被検眼の動きの程度を判定する判定手段と、を備える。

また、本発明の他の態様による被検眼の撮影状態を判定する断層像撮影方法は、
被検眼の断層像を構成する断面像間の類似度を評価値として取得する画像処理工程と、
前記画像処理工程で取得した情報に基づいて前記被検眼の撮影状態を判定する判定工程と、
再度被検眼の撮影を行うか否かの指示を取得する取得工程と、
を備える。

本発明の構成により、断層像の連続性、正確性のいずれかを判断する事が出来る。あるいは、被検眼の撮影状態を判定することができる。

画像処理システム１０と接続される機器の構成を示す図である。 画像処理システム１０の機能構成を示す図である。 画像処理システム１０の処理手順を示すフローチャートである。 断層像と積算像の一例を示す図である。 積算像の一例を示す図である。 画面表示の一例を示す図である。 撮影状態と血管集中度、類似度の関係を示す図である。 画像処理システム１０の基本構成を示す図である。 積算像と勾配画像の一例を示す図である。 積算像とパワースペクトルの一例を示す図である。 処理手順を示すフローチャートである。 断層像の特徴を説明するための図である。 処理手順を示すフローチャートである。 積算像と部分画像の一例を示す図である。 血管モデルと部分モデルの一例を示す図である。 画面表示の一例を示す図である。

以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、発明の範囲は図示例に限定されるものではない。

（第１の実施形態）
本実施形態に係る画像処理装置は、被検眼（検査対象である眼）の断層像取得時に、断層像ボリュームデータから積算像を作成し、積算像から得られる画像特徴の連続性を利用して、撮影画像の正確性を判断する。

図１は、本実施形態に係る画像処理システム１０と接続される機器の構成図である。図１に示すように、画像処理システム１０は、断層像撮像装置２０及びデータサーバ４０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（ＬＡＮ）３０を介して接続されている。なお、これらの機器との接続は、光ファイバ、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等のインターフェースを介して行ってもよい。またと光ファイバ、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等のインターフェースを介して接続される。断層像撮像装置２０は、データサーバ４０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（ＬＡＮ）３０を介して接続されている。なお、これらの機器との接続は、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。

断層像撮像装置２０は、眼部の断層像を撮像する装置であり、例えばタイムドメイン方式のＯＣＴやフーリエドメイン方式のＯＣＴからなる。断層像撮像装置２０は、不図示の操作者による操作に応じて、不図示の被検眼の断層像を３次元的に撮像する。そして、得られた断層像を画像処理システム１０へと送信する。

データサーバ４０は、被検眼の断層像や被検眼から取得した情報などを保持するサーバである。データサーバ４０は、断層像撮像装置２０が出力する被検眼の断層像や、画像処理システム１０が出力する結果を保存する。また、画像処理システム１０からの要求に応じて、被検眼に関する過去のデータを画像処理システム１０へと送信する。

次に、図２を用いて、本実施形態に係る画像処理システム１０の機能構成を説明する。図２は画像処理システム１０の機能ブロック図である。図２に示す通り、画像処理システム１０は、被検眼情報取得部２１０、画像取得部２２０、指示取得部２３０、記憶部２４０、画像処理装置２５０、表示部２６０、及び結果出力部２７０を備えて構成される。

被検眼情報取得部２１０は、被検眼を同定する情報を外部から取得する。ここで、被検眼を同定する情報とは、例えば、夫々の被検眼に割りあてられた被検者識別番号である。なお、これ以外に、被検眼を同定する情報として、被検者の識別番号と、検査対象が右眼であるか左眼であるかを表す識別子を組み合わせて用いてもよい。

被検眼を同定する情報は、操作者によって入力される。なお、データサーバ４０が被検眼を同定する情報を保持している場合には、この情報をデータサーバ４０から取得する構成としてもよい。

画像取得部２２０は、断層像撮像装置２０から送信される断層像を取得する。なお、以下の説明では、画像取得部２２０が取得した断層像は、被検眼情報取得部２１０において同定される被検眼のものであることを前提とする。また、断層像には断層像の撮像に関する各種のパラメータが情報として付帯しているものとする。

指示取得部２３０は、操作者が入力する処理の指示を取得する。例えば、撮影処理の開始、中断、終了、再撮影の指示や、撮影画像を保存するか否かの指示、保存場所の指示等を取得する。指示取得部２３０が取得した指示の内容は、必要に応じて画像処理装置２５０や結果出力部２７０へと送信される。

記憶部２４０は、被検眼情報取得部２１０が取得した被検眼に関する情報を一時的に保持する。また、画像取得部２２０が取得した当該被検眼の断層像を一時的に保持する。さらに、後述する画像処理装置２５０による断層像から取得した情報を一時的に保持する。これらのデータは、必要に応じて、画像処理装置２５０、表示部２６０、及び結果出力部２７０へと送信される。

画像処理装置２５０は、記憶部２４０が保持している断層像を得て、断層像ボリュームデータの連続性を判定するための処理を当該断層像に対して実行する。画像処理装置２５０は、積算像作成部２５１、画像処理部２５２、判定部２５３で構成される。

積算像作成部２５１は、各断層像を深度方向に積算した積算像を作成する。積算像作成部２５１は、断層像撮像装置２０によって撮影されたｎ個の２次元断層像の夫々について深度方向に積算する処理を行う。ここで、２次元断層像を断面像と呼ぶこととする。断面像には例えば、Ｂ−ｓｃａｎ像、Ａ−ｓｃａｎ像が含まれる。積算像作成部２５１が実行する具体的処理の内容は、後に詳しく説明する。

画像処理部２５２は、断層像から３次元での連続性を判定するための情報を抽出する。画像処理部２５２が実行する具体的処理の内容は、後に詳しく説明する。

判定部２５３は、画像処理部２５２が抽出した情報に基づいて、断層像ボリュームデータ（以下断層像と呼ぶ場合もある）の連続性を判定する。判定部２５３が、断層像ボリュームデータが不連続であると判定すると、その結果を表示部２６０で表示する。判定部２５３が実行する具体的処理の内容は、後に詳しく説明する。また、判定部２５３は、画像処理部２５２が抽出した情報に基づいて、被検眼の動きの程度、瞬きの有無を判断する。

表示部２６０は、画像取得部２２０で取得した断層像や、画像処理装置２５０で断層像を処理した結果をモニタに表示する。表示部２６０での具体的な表示内容は、後に詳しく説明する。

結果出力部２７０は、検査日時と、被検眼を同定する情報と、被検眼の断層像と、画像処理部２２０によって得られた解析結果とを関連付けて、保存すべき情報としてデータサーバ４０へと送信する。

図８は、画像処理システム１０の各部の機能をソフトウェアで実現するためのコンピュータの基本構成を示す図である。

ＣＰＵ７０１は、ＲＡＭ７０２やＲＯＭ７０３に格納されたプログラムやデータを用いてコンピュータ全体の制御を行う。また、画像処理システム１０の各部に対応するソフトウェアの実行を制御して、各部の機能を実現する。なお、プログラムはプログラム記憶媒体からＲＡＭ７０２やＲＯＭ７０３に格納することも出来る。

ＲＡＭ７０２は、外部記憶装置７０４からロードされたプログラムやデータを一時的に記憶するエリアを備えると共に、ＣＰＵ７０１が各種の処理を行うために必要とするワークエリアを備える。記憶部２４０の機能はＲＡＭ７０２によって実現される。

ＲＯＭ７０３は、一般にコンピュータのＢＩＯＳや設定データなどが格納されている。外部記憶装置７０４は、ハードディスクドライブなどの大容量情報記憶装置として機能する装置であって、ここにオペレーティングシステムやＣＰＵ７０１が実行するプログラム等を保存する。また本実施形態の説明において既知としている情報はここに保存されており、必要に応じてＲＡＭ７０２にロードされる。

モニタ７０５は、液晶ディスプレイなどにより構成されている。例えば、表示部２６０が出力する内容を表示することができる。

キーボード７０６、マウス７０７は入力デバイスであり、操作者はこれらを用いて、各種の指示を画像処理システム１０に与えることができる。被検眼情報取得部２１０や指示取得部２３０の機能は、これらの入力デバイスを介して実現される。

インターフェイス７０８は、画像処理システム１０と外部の機器との間で各種データのやりとりを行うためのものであり、ＩＥＥＥ１３９４やＵＳＢ、イーサネット（登録商標）ポート等によって構成される。インターフェイス７０８を介して取得したデータは、ＲＡＭ７０２に取り込まれる。画像取得部２２０や結果出力部２７０の機能は、インターフェース７０８を介して実現される。

上述した各構成要素は、バス７０９によって相互に接続される。

次に、図３のフローチャートを参照して、本実施形態の画像処理システム１０の処理手順を説明する。なお、本実施形態における画像処理システム１０の各部の機能は、各部の機能を実現するプログラムをＣＰＵ７０１が実行し、コンピュータ全体を制御することで実現される。なお、以下の処理を行う前段で、同フローチャートに従ったプログラムコードは、例えば外部記憶装置７０４からＲＡＭ７０２に既にロードされているものとする。

＜ステップＳ３０１＞
ステップＳ３０１において、被検眼情報取得部２１０は、被検眼を同定する情報として被験者識別番号を外部から取得する。この情報は、キーボード７０６やマウス７０７、あるいは不図示のカードリーダを介して、操作者によって入力される。そして、被験者識別番号に基づいて、データサーバ４０が保持している当該被検眼に関する情報を取得する。当該被検眼に関する情報とは、例えば、患者の氏名、年齢、性別などを取得する。さらに、他の検査情報として、視力、眼軸長や眼圧などの測定データがある場合は、その測定データを取得してもよい。そして、取得した情報を記憶部２４０へと送信する。

ステップＳ３０１において、同一眼に対する再撮影の場合には、ここの処理をスキップしてもよいし、新たに追加される情報がある場合には、その情報を取得する。

＜ステップＳ３０２＞
ステップＳ３０２において、画像取得部２２０は、断層像撮像装置２０から送信される断層像を取得する。そして、取得した情報を記憶部２４０へと送信する。

＜ステップＳ３０３＞
ステップＳ３０３において、積算像作成部２５１は、断面像（例えばＢ−ｓｃａｎ像）を深度方向に積算した積算像を作成する。

以下、積算像作成部２５１の処理について図４を用いて説明をする。図４は、断面像と積算像の一例を示す図である。図４（ａ）は、黄斑部の断面像Ｔ_１〜Ｔ_ｎであり、図４（ｂ）は断面像Ｔ_１〜Ｔ_ｎから作成した積算像Ｐである。深度方向とは、図４（ａ）のｚ方向であり、深度方向に積算するとは、図４（ａ）のｚ方向の各深度位置における光強度（輝度値）を足し合わせる処理である。積算像Ｐは、各深度位置における輝度値を単純加算した値でもよいし、加算値を加算数で割った平均値でもよい。積算像Ｐは、深度方向に全画素の輝度値を加算する必要はなく、任意の範囲のみ加算するようにしてもよい。例えば、事前に網膜層全体を検出しておいて、網膜層内のみ加算してもよい。さらには、網膜層内の任意の層のみ加算してもよい。積算像作成部２５１は、断層像撮像装置２０によって撮影されたｎ個の断面像Ｔ_１〜Ｔ_ｎの夫々について深度方向に積算する処理を行い、積算像Ｐを作成する。図４（ｂ）の積算像は、積算値が大きいほど輝度値が明るく、積算値が小さいほど輝度値が暗くなるように表している。図４（ｂ）の積算像Ｐ内の曲線Ｖは血管を示しており、画像中心の円Ｍは黄斑部を示している。断層像撮像装置２０は、低コヒーレンス光源から照射した光の反射光を、受光素子で受光することにより眼部の断面像Ｔ_１〜Ｔ_ｎを撮像する。血管がある場所は、血管より深部の位置における光の反射光強度は弱くなりやすく、ｚ方向に積算した値は、血管がない場所に比べて小さくなる。そのため、積算像Ｐを作成することで、血管とそれ以外でのコントラストのある画像を得ることが出来る。

＜ステップＳ３０４＞
ステップＳ３０４において、画像処理部２５２は、積算像から断層像ボリュームデータの連続性を判定するための取得した情報を抽出する。

画像処理部２５２は、積算像から断層像ボリュームデータの連続性を判定するための情報として血管を検出する。血管の検出方法は一般に知られている技術であり詳述しない。血管検出の方法は１手法に限定する必要はなく、複数の手法を組み合わせてもよい。

＜ステップＳ３０５＞
ステップＳ３０５において、判定部２５３は、ステップＳ３０４で取得した血管に対して処理を行い、断層像ボリュームデータの連続性を判定する。

以下、判定部２５３の具体的な処理について、図５を用いて説明する。図５は積算像の一例を示す図である。図５（ａ）は、撮影に成功した場合の黄斑部積算像Ｐ_ａを示し、図５（ｂ）は、撮影に失敗した場合の黄斑部積算像Ｐ_ｂの一例を示している。なお、図５の場合においては、ＯＣＴの撮影時スキャン方向はｘ方向に平行とする。眼部の血管は視神経乳頭に血管が集中し、視神経乳頭から黄斑部に血管が走行しているため、黄斑部付近には血管が集中している。また、血管の端部を以下、血管端と呼ぶこととする。断層像における血管端は、被検者の血管の端部を撮像している場合と、撮影の際の被検者の眼球の動きなど血管が途切れて血管端として撮像される場合がある。

画像処理部２５２は、黄斑部付近に集中する血管から各血管を追跡し、追跡済みの血管には追跡済みのラベルをつける。そして、追跡済みの血管端の位置座標を位置情報として記憶部２４０に記憶しておく。そして、ＯＣＴの撮影時スキャン方向（ｘ方向）に平行な同一直線上に存在する血管端の位置座標をまとめてカウントする。これは断面像上の血管端の数を代表するものである。

例えば、同一のｙ座標に存在する点（ｘ_１、ｙ_ｉ）、（ｘ_２、ｙ_ｉ）、（ｘ_３、ｙ_ｉ）・・・（ｘ_ｎ−１、ｙ_ｉ）、（ｘ_ｎ、ｙ_ｉ）をまとめてカウントする。図５（ａ）のようにＯＣＴの撮影に成功している場合には、ＯＣＴの撮影時スキャン方向に平行な同一直線上に血管端の座標が集中することは少ない。しかし、図５（ｂ）のようにＯＣＴの撮影に失敗している場合には、断面像（Ｂ−ｓｃａｎ像）間で位置ずれがおきるため、位置ずれが起きた境界の同一直線上に血管端が集中する。そのため、ＯＣＴの撮影時スキャン方向（ｘ方向）に平行な同一直線上に血管端座標が複数存在する場合は、撮影失敗の可能性が高い。判定部２５３は、撮影失敗の判定を、血管端の集中度数の閾値Ｔｈで判断する。例えば、以下の式（１）に基づいて判断する。ここで、Ｃ_ｙは血管端の集中度数であり、添え字はｙ座標を表し、Ｙは画像サイズを表している。血管端の集中度数が閾値以上であれば、不連続であると判断する。つまり、断面像上の血管端の数が閾値以上であれば、不連続であると判断する。

そのための閾値Ｔｈは、数による固定の閾値でも良いし、血管端座標数の全合計に対する同一直線上の血管端座標数の割合を閾値としても良い。あるいは、統計データに基づいて閾値を設定してもよいし、患者情報（年齢、性別、人種）に基づいて閾値を設定してもよい。血管端の集中度は、同一直線上に限定する必要はなく、血管検出のばらつきも考慮して、連続した２以上の同一直線上の血管端座標を用いて判断しても良い。さらに、血管端が画像サイズの端に位置する場合は、血管が画像外に連結しているとして、その座標点はカウントから除いてもよい。ここで、血管端が画像サイズの端に位置するとは、画像サイズ（Ｘ、Ｙ）の時、血管端座標が（０、ｙ_ｊ）、（Ｘ−１、ｙ_ｊ）や（ｘ_ｊ、０）、（ｘ_ｊ、Ｙ−１）の場合である。なおこの場合、画像端に限定する必要はなく、画像端から数ピクセル内側に余裕をもたせてもよい。

＜ステップＳ３０６＞
ステップＳ３０６において、表示部２６０は、ステップＳ３０２で取得した断層像，断面像をモニタ７０５に表示する。例えば、図４の（ａ）や（ｂ）で模式的に示すような画像が表示される。ここで、断層像は３次元データであるので、実際にモニタ７０５に表示されるのは、そこから何れかの注目断面を切り出した断面像であり、二次元断層像となる。なお、表示する断面像は、不図示のＧＵＩ（スライダーやボタン）等を介して操作者が任意に選択できる構成であることが望ましい。また、ステップＳ３０１で取得した患者データを並べて表示できる構成であってもよい。

ステップＳ３０６では、ステップＳ３０５で、判定部２５３が断層像ボリュームデータの不連続性を判定した場合、その旨を表示部２６０に表示する。図６は、画面表示の一例を示す図である。図６では、不連続性を検出した境界の前後の断層像Ｔ_ｍ−１とＴ_ｍを表示し、積算像Ｐ_ｂと位置ずれ箇所を示すマーカーＳを表示している。表示例はこれに限定する必要はなく、不連続性を検出した境界のどちらかの断層像を表示するのでもよいし、画像は表示せず不連続性を検出した旨のみを表示するのでも良い。

図７の（Ａ）は眼球移動があった箇所を矢印で示しており、（Ｂ）は瞬きがあった箇所を矢印で示している。（Ｃ）は、血管端の断面画像上での数である血管集中度の値と被検眼の状態の関係を示した図であり、瞬きをした場合には血管が完全に断絶するため血管集中度は高くなる。また、目の動きが高いほど断面像上での血管位置が断面像間で揺動するため、血管集中度は高くなる傾向が見られる。つまり、血管集中度は、被検眼の動き、瞬きなどの撮影状態を示している。また、画像処理部２５２は、断面画像間の類似度を算出することも出来る。類似度は、例えば断面像間の相関値などを用いる。相関値は断面画像の画素毎の値から計算される。類似度が１の場合は、断面画像は同一であることをしめし、類似度が下がるほど眼球の動きがあったことを示している。瞬きがあった場合には、類似度は０に近付く。従って、断面像間の類似性からも被検眼の動きの程度、瞬きの有無などの撮影状態を取得することが出来る。類似度と断面像の位置との関係を図７（Ｄ）に示す。

このように判定部２５３は、断層像の連続性を判定するとともに、被検眼の動き、瞬きなどの撮影状態を判定する。

＜ステップＳ３０７＞
ステップＳ３０７において、指示取得部２３０は、再度被検眼の撮影を行うか否かの指示を外部から取得する。この指示は、例えばキーボード７０６やマウス７０７を介して、操作者によって入力される。そして、撮り直しが指示された場合はステップＳ３０１に処理を戻して、同一被検眼に対する再処理を実行する。撮り直しが指示されなかった場合はステップＳ３０８へと処理を進める。

＜ステップＳ３０８＞
ステップＳ３０８において、指示取得部２３０は、被検眼に関する今回の処理の結果を、データサーバ４０へ保存するか否かの指示を外部から取得する。この指示は、例えばキーボード７０６やマウス７０７を介して、操作者によって入力される。そして、保存が指示された場合はステップＳ３０９へと処理をすすめ、保存が指示されなかった場合はステップ３１０へと処理を進める。

＜ステップＳ３０９＞
ステップＳ３０９において、結果出力部２７０は、検査日時と、被検眼を同定する情報と、被検眼の断層像と、画像処理部２２０によって得られた情報とを関連付けて、保存すべき情報としてデータサーバ４０へと送信する。

＜ステップＳ３１０＞
ステップＳ３１０において、指示取得部２３０は、画像処理システム１０による断層像の処理を終了するか否かの指示を外部から取得する。この指示は、キーボード７０６やマウス７０７を介して、操作者によって入力される。処理を終了する指示を取得した場合には、画像処理システム１０はその処理を終了する。一方、処理を継続する指示を取得した場合には、ステップＳ３０１に処理を戻して、次の被検眼に対する処理（あるいは、同一被検眼に対する再処理）を実行する。

以上によって、画像処理システム１０の処理が行われる。

以上で述べた構成によれば、断層像ボリュームデータから作成した積算像から断層像の連続性を判断し、その結果を医師に提示する。したがって、医師は、眼部における断層像の正確性を容易に判断する事が可能となり、医師の診断ワークフローの効率を向上させることが出来る。さらに、ＯＣＴの撮影の際における被検眼の動き、瞬きなどの撮影状態を取得することが出来る。

（第２の実施形態）
本実施形態では、画像処理部２５２の処理内容が異なり、第一の実施形態と同様の処理は説明を省略する。

画像処理部２５２は積算像からエッジ領域を検出し、断層像の撮影時スキャン方向に平行なエッジ領域を検出することで断層像ボリュームデータを構成する断面像間の類似性を数値化する。

撮影時に眼が動いたことにより、網膜の離れた位置を撮影した断層像ボリュームデータで積算像を作成した場合、位置ずれした場所では、網膜層厚の違いなどにより積算値が異なる。

あるいは、撮影中に瞬きをした場合には、積算値が０か極端に低くなる。そのため、位置ずれや瞬きした境界では輝度差が生じる。図９は、積算像と勾配画像の一例を示す図である。

図９では、断層像の撮影時スキャン方向をｘ方向に平行とする。図９（ａ）は位置ずれした積算像Ｐ_ｂであり、図９（ｂ）は積算像Ｐ_ｂから作成したエッジ画像Ｐ_ｂ’の例を示す。図９（ｂ）において、符号Ｅは断層像の撮影時スキャン方向（ｘ方向）に平行なエッジ領域を表す。エッジ画像Ｐ_ｂ’は、積算像Ｐ_ｂに平滑化フィルタを適用してノイズ成分を除去し、ＳｏｂｅｌフィルタやＣａｎｎｙフィルタなどのエッジ検出フィルタを適用して作成する。ここで適用するフィルタは、方向性をもたないフィルタでも良いし、方向性を考慮したフィルタでもよい。ただし、方向性を考慮する場合は、ＯＣＴの撮影時スキャン方向に平行な成分を強調するフィルタを適用する事が望ましい。

そして、画像処理部２５２は、エッジ画像Ｐ_ｂ’からＯＣＴの撮影時スキャン方向（ｘ方向）に平行で閾値以上のエッジ領域が一定数連続する範囲を検出する。スキャン方向に平行（ｘ方向）に一定数連続するエッジ領域Ｅを検出することで、血管のエッジやノイズと区別することが出来る。

断層像の連続性及び被検眼の撮影状態の判定を、画像処理部２５２は、一定数連続するエッジ領域Ｅの長さを数値化する。

そして、判定部２５３は閾値Ｔｈ’と比較することで断層像の連続性及び被検眼の撮影状態の判定を行う。

例えば、以下の式（２）に基づいて判定する。ここで、Ｅは連続するエッジ領域の長さを表している。閾値Ｔｈ’は固定値でもよいし、統計データに基づいて設定してもよいし、患者情報（年齢、性別、人種）に基づいて設定してもよい。また、閾値Ｔｈ’は画像サイズに応じて動的に変更する事が望ましい。例えば、画像サイズが小さい方が、閾値Ｔｈ’は小さくなる。さらに、一定数連続するエッジ領域の範囲は、同一平行線上に限定する必要はなく、連続した２以上の同一平行線上において、一定数連続するエッジ領域の範囲を用いて判断しても良い。

（第３の実施形態）
本実施形態では、画像処理部２５２はフーリエ変換による周波数解析を行い、周波数特徴を抽出し、判定部２５３は、周波数領域の強度によって断層像ボリュームデータの連続性を判定する。

図１０は、積算像とパワースペクトルの一例を示す図である。図１０（ａ）は位置ずれで撮影に失敗した積算像Ｐ_ｂであり、図１０（ｂ）は積算像Ｐ_ｂのパワースペクトルＰ_ｂ’’である。撮影時に目が動いて位置ずれした場合か、撮影時に瞬きをした場合には、ＯＣＴの撮影時スキャン方向と直交する方向にスペクトルが検出される。

そして、判定部２５３は、これらの結果を用いて断層像の連続性及び被検眼の撮影状態を判定する。

（第４の実施形態）
第１の実施形態に係る画像処理システム１０は、被検眼の断層像を取得し、断層像ボリュームデータから積算像を作成し、積算像から得られる画像特徴の連続性を利用して、撮影画像の正確性を判断していた。本実施形態に係る画像処理装置も、取得した被検眼の断層像に処理を施す点は第１の実施形態と同様である。ただし、積算像を作成せずに、断層像から得られる画像特徴から断層像の連続性及び被検眼の撮影状態を判定する点が第一の実施形態とは異なっている。

次に、図１１のフローチャートを参照して、本実施形態の画像処理システム１０の処理手順を説明する。なお、ステップＳ１００１、Ｓ１００２、Ｓ１００５、Ｓ１００６、Ｓ１００７、Ｓ１００８、Ｓ１００９の処理は、夫々、第１の実施形態におけるステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０６、Ｓ３０７、Ｓ３０８、Ｓ３０９、Ｓ３１０と同様であるので、その説明は省略する。

＜ステップＳ１００３＞
ステップＳ１００３において、画像処理部２５２は、断層像から断層像ボリュームデータの連続性を判定するための取得した情報を抽出する。

画像処理部２５２は、断層像ボリュームデータの連続性を判定するための特徴として断層像から視細胞層を検出して、視細胞層内で輝度値の低い領域を検出する。以下、画像処理部２５２の具体的な処理について図１２を用いて説明する。図１２は、断層像の特徴を説明するための図である。図１２（ａ）の左図は、２次元断層像Ｔ_ｉを示し、右図は左図の血管がない位置におけるＡ−ｓｃａｎに沿った画像のプロファイルを示している。つまり、左図はＡ−ｓｃａｎと示される線上の座標と輝度値の関係を示している。

そして、図１２（ｂ）は、（ａ）と同様の図であり、血管がある場合を図示している。２次元断層像Ｔ_ｉ、Ｔ_ｊにおいて、１は内境界膜、２は神経線維層境界、３は網膜色素上皮層、４は視細胞内節外節接合部、５は視細胞層、６は血管領域、７は血管下の領域を表している。

画像処理部２５２は、断層像から層の境界を検出する。ここでは、処理対象である３次元断層像を断面像（例えばＢ−ｓｃａｎ像）の集合と考え、夫々の断面像に対して以下の２次元画像処理を実行する。まず、注目する断面像に平滑化フィルタ処理を行い、ノイズ成分を除去する。そして、断層像からエッジ成分を検出し、その連結性に基づいて何本かの線分を層境界の候補として抽出する。そして、これらの候補の中から、一番上の線分を内境界膜１として選択する。また、内境界膜１の直下にある線分を、神経線維層境界２として選択し、一番下の線分を、網膜色素上皮層境界３として選択する。そして、網膜色素上皮層境界３の直上にある線分を、視細胞内節外節接合部４として選択する。そして、視細胞内節外節接合部４と網膜色素上皮層境界３で囲まれた領域を視細胞層５とする。輝度値の変化が少なく、Ａ−ｓｃａｎで閾値以上のエッジ成分が検出できない場合、各層の境界は、左右あるいは全体の検出点群の座標点を用いて補間をしてもよい。

さらに、これらの線分を初期値として、Ｓｎａｋｅやレベルセット法等の動的輪郭法を適用することで、検出精度の向上を図ってもよい。また、グラフカットのような手法を用いて層の境界を検出してもよい。なお、動的輪郭法やグラフカットを用いた境界検出は、３次元断層像を対象として３次元的に行ってもよいし、処理対象である３次元断層像を断面像の集合と考え、夫々の断面像に対して２次元的に適用してもよい。なお、層の境界を検出する方法はこれらに限定されるものではなく、眼部の断層像から層の境界を検出可能な方法であれば、いずれの方法を用いてもよい。

図１２（ｂ）に示すように、血管下の領域７は全体的に輝度値が低くなる。そのため、視細胞層５でＡ−ｓｃａｎ方向に全体的に輝度値が低くなる領域を検出することで、血管を検出することが出来る。

なお、上記では、視細胞層５内部の輝度値が低くなる領域を検出したが、血管特徴はこれに限られるものではない。内境界膜１と神経線維層境界２の間（換言すると、神経線維層）の厚みや左右との厚み変化を検出することで、血管を検出してもよい。例えば、図１２（ｂ）に示すように、ｘ方向に層の厚み変化を見た場合、内境界膜１と神経線維層境界２の厚みは、血管部分において急激に厚くなるため、この領域を検出することで、血管を検出することが出来る。さらに、上記夫々の処理を組み合わせて血管を検出してもよい。

＜ステップＳ１００４＞
ステップＳ１００４において、画像処理部２５２は、ステップＳ１００３で取得した血管に対して処理を行い、断層像ボリュームデータの連続性を判定する。

画像処理部２５２は、黄斑部付近の血管端から血管を追跡し、追跡済みの血管には追跡済みのラベルをつける。そして、追跡済みの血管端の座標を記憶部２４０に記憶しておく。そして、ＯＣＴの撮影時スキャン方向に平行な同一平行線上に存在する血管端の座標をまとめてカウントする。図１２の場合においては、例えばＯＣＴの撮影時スキャン方向がｘ方向に平行だとすると、同一のｙ座標に存在する点は断面像（例えばＢ−ｓｃａｎ像）である。したがって、図１２（ｂ）において、（ｘ_１、ｙ_ｊ、ｚ_１）、（ｘ_２、ｙ_ｊ、ｚ_２）・・・（ｘ_ｎ、ｙ_ｊ、ｚ_ｎ）をまとめてカウントする。被検眼の撮影状態に変化がある場合には、断面像（Ｂ−ｓｃａｎ像）間で位置ずれがおきるため、位置ずれが起きた境界の同一直線上に血管端が集中する。以後の処理は実施の形態１と同様であるので詳細な説明は省略する。

以上で述べた構成によれば、断層像ボリュームデータから断層像の連続性を判断し、その結果を医師に提示する。したがって、医師は、眼部断層画像の正確性を容易に判断する事が可能となり、医師の診断ワークフローの効率を向上させることが出来る。

（第５の実施形態）
本実施形態は第一の実施形態の類似度の算出方法を詳細に説明するものである。画像処理部２５２は、不図示の類似度計算部２５４をさらに備え、断面像間の類似度あるいは相違度を計算し、判定部２５３は、類似度あるいは相違度を用いて断層像の連続性及び被検眼の撮影状態を判定する。なお以下では、類似度として説明する。

類似度計算部２５４は、連続する断面画像間の類似度を計算する。画像間の類似度は、輝度差の二乗和（ＳＳＤ；Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）や、輝度差の総和（ＳＡＤ；Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）で計算出来る。あるいは、相互情報量（ＭＩ；Ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）を求めてもよい。なお、断面画像間の類似度を計算する方法はこれらに限定されるものではなく、画像間の類似度を計算可能な方法であれば、いずれの方法を用いてもよい。例えば、画像処理部２５２が、色や濃度特徴として、濃度値の平均、分散等を抽出し、テクスチャ特徴として、フーリエ特徴、濃度共起行列等を抽出し、形状特徴として、層の形状、血管形状等を抽出する。そして、類似度計算部２５４は、画像特徴空間において距離を計算することで、類似度を判定するようにしてもよい。距離の計算には、ユークリッド距離やマハラノビス距離などを用いればよい。

判定部２５３は、類似度計算部２５４が求めた類似度が閾値以上であれば、連続する断面像（Ｂ−ｓｃａｎ像）は正常に撮影されたと判定する。類似度の閾値は、２次元断層像間の距離や、スキャンスピードに応じて変更してもよい。例えば、６×６ｍｍの撮影範囲を１２８スライス（Ｂ−ｓｃａｎ像）で撮影した場合と２５６スライス（Ｂ−ｓｃａｎ像）で撮影した場合には、２５６スライスの方が、断面像間の類似度は高くなる。類似度の閾値の設定は、固定値でもよいし、統計データに基づいて設定してもよいし、患者情報（年齢、性別、人種）に基づいて設定してもよい。類似度が閾値以下である場合、連続する断面像は不連続であるとする。それにより、撮影時の位置ずれや瞬きを検出することが出来る。

（第６の実施形態）
本実施形態に係る画像処理装置は、取得した被検眼の断層像に処理を施す点は第１の実施形態と同様である。ただし、同一患者の過去に撮影された、異なる時点での断層像から得られる画像特徴と、現在撮影した断層像から得られる画像特徴から撮影時の位置ずれや瞬きを検出する点が上記夫々の実施形態とは異なっている。

本実施形態に係る画像処理システム１０の機能ブロックは、画像処理装置２５０が類似度計算部２５４（不図示）を有している点が、第１の実施形態（図２）とは異なっている。

次に、図１３のフローチャートを参照して、本実施形態の画像処理システム１０の処理手順を説明する。なお、本実施形態においてＳ１２０７、Ｓ１２０８、Ｓ１２０９、Ｓ１２１０は、夫々、第１の実施形態におけるステップＳ３０７、Ｓ３０８、Ｓ３０９、Ｓ３１０と同様であるので、その説明は省略する。

＜ステップＳ１２０１＞
ステップＳ１２０１において、被検眼情報取得部２１０は、被検眼を同定する情報として被験者識別番号を外部から取得する。この情報は、キーボード７０６やマウス７０７、あるいは不図示のカードリーダを介して、操作者によって入力される。そして、被検眼識別番号に基づいて、データサーバ４０が保持している当該被検眼に関する情報を取得する。例えば、患者の氏名、年齢、性別などを取得する。さらに、過去に撮像した当該被検眼の断層像を取得する。その他の検査情報として、視力、眼軸長や眼圧などの測定データがある場合は、その測定データを取得してもよい。そして、取得した情報を記憶部２４０へと送信する。

ステップＳ１２０１において、同一眼に対する再撮影の場合には、ここの処理をステップしてもよいし、新たに追加される情報がある場合には、その情報を取得する。

＜ステップＳ１２０２＞
ステップＳ１２０２において、画像取得部２２０は、断層像撮像装置２０から送信される断層像を取得する。そして、取得した情報を記憶部２４０へと送信する。

＜ステップＳ１２０３＞
ステップＳ１２０３において、積算像作成部２５１は、断面像（例えばＢ−ｓｃａｎ像）を深度方向に積算した積算像を作成する。積算像作成部２５１は、ステップＳ１２０１において被検眼情報取得部２１０が取得した過去の断層像と、ステップＳ１２０２において画像取得部２２０が取得した過去の断層像を記憶部２４０から取得する。そして、夫々の断層像の積算像を作成する。なお、積算像作成の具体的方法は第一の実施例と同様であるので、詳細な説明は省略する。

＜ステップＳ１２０４＞
ステップＳ１２０４において、類似度計算部２５４は異なる時刻に撮影された断層像から作成した積算像間の類似度を計算する。

以下、類似度計算部２５４の具体的な処理について図１４を用いて説明する。図１４は、積算像と部分画像の一例を示す図である。図１４（ａ）は過去に撮影された断層像から作成した積算像Ｐ_ａで、図１４（ｂ）は積算像Ｐ_ａから作成した部分積算像Ｐ_ａ１〜Ｐ_ａｎ、図１４（ｃ）は現在撮影された断層像から作成した積算像Ｐ_ｂである。ここで、部分積算像Ｐ_ａ１〜Ｐ_ａｎはＯＣＴの撮影時スキャン方向に平行な同一直線が同じ領域に含まれることが望ましい。また、部分積算像の分割数ｎは任意の数とし、断層像サイズ（Ｘ、Ｙ、Ｚ）に応じて動的に変更してもよい。

画像間の類似度は、輝度差の二乗和、輝度差の総和や、相互情報量を用いて求めることが出来る。なお、積算像間の類似度を計算する方法はこれらに限定されるものではなく、画像間の類似度を計算可能な方法であれば、いずれの方法を用いてもよい。

判定部２５３は、部分積算像Ｐ_ａ１〜Ｐ_ａｎと積算像Ｐ_ｂとの類似度を計算した場合、全ての部分積算像の類似度が閾値以上であれば眼球の動きが少なく撮影に成功したと判断する。

類似度が閾値以下の部分積算像があれば、その部分積算像をさらにｍ個に分割し、類似度が高くなる場所と類似度を計算する。これらの処理を分割が出来なくなるまで繰り返すか、類似度が低い断面像間が特定できるまで繰り返す。眼球が動いたり，瞬きがあった場合の断層像から作成した積算像は、空間的に位置ずれが起きているため、撮影に成功している部分積算像の一部が存在しない。そのため、判定部２５３は、部分積算像の分割を繰り返しても類似度が閾値以下のものや、位置的に矛盾する場所（部分積算像の順番が入れ替わるなど）で類似度が高くなるものにおいては、その部分積算像は存在しないと判断する。

＜ステップＳ１２０５＞
判定部２５３は、類似度計算部２５４が求めた類似度が閾値以上であれば、連続する２次元断層像は正常に撮影されたと判定する。類似度が閾値以下である場合、断層像は不連続であるとする。また、撮影時の位置ずれや瞬きがあったと判定する。

＜ステップＳ１２０６＞
ステップＳ１２０６において、表示部２６０は、ステップＳ１２０２で取得した断層像をモニタ７０５に表示する。モニタ７０５に表示する内容は、第１の実施例ステップＳ３０６に示したものと同様である。しかし、これらのほかに、ステップＳ１２０１で取得した同一被検眼における異なる時刻に撮影された断層像をモニタ７０５に表示するようにしてもよい。

なお、本実施形態では、断層像から積算像を作成し、類似度を計算して連続性を判定したが、断層像から積算像を作成せずに断層像同士で類似度を計算して連続性を判定してもよい。

以上で述べた構成によれば、異なる時刻に撮影された断層像から作成した積算像間の類似度から断層像の連続性を判断し、その結果を医師に提示する。したがって、医師は、眼部断層画像の正確性を容易に判断する事が可能となり、医師の診断ワークフローの効率を向上させることが出来る。

（第７の実施形態）
本実施形態では、類似度計算部２５４が異なる時刻に撮影された断層像から作成した血管モデル間の類似度を計算し、判定部２５３は、類似度を用いて断層像ボリュームデータの連続性を判定する。

画像処理部２５２における血管検出の方法は、第１の実施形態のステップＳ３０４と同様であるため、その説明は省略する。血管モデルは、例えば、血管を１、それ以外の組織を０としたような２値化像、あるいは、血管部のみグレースケールとし、それ以外の組織を０としたような多値化像である。図１５に血管モデルの例を示す。図１５は、血管モデルと部分モデルの一例を示す図である。図１５（ａ）は過去に撮影された断層像から作成した血管モデルＶ_ａで、図１５（ｂ）は血管モデルＶ_ａから作成した部分血管モデルＶ_ａ１〜Ｖ_ａｎ、図１５（ｃ）は現在撮影された断層像から作成した血管モデルＶ_ｂである。ここで、部分血管モデルＶ_ａ１〜Ｖ_ａｎはＯＣＴの撮影時スキャン方向に平行な同一直線が同じ領域に含まれることが望ましい。また、部分血管モデルの分割数ｎは任意の数とし、断層像サイズ（Ｘ、Ｙ、Ｚ）に応じて動的に変更してもよい。

そして、第３の実施形態のステップＳ１２０４、ステップＳ１２０５と同様にして、異なる時刻に撮影された断層像から得た特徴間の類似度から、断層像ボリュームデータの連続性を判定する。

（第８の実施形態）
上記夫々の本実施形態では、判定部２５３が類似度評価と血管端検出を組み合わせて判定する。例えば、部分積算像Ｐ_ａ１〜Ｐ_ａｎあるいは部分血管モデルＶ_ａ１〜Ｖ_ａｎを用いて、異なる時刻に撮影された断層像の類似度を評価する。そして、類似度が閾値以下になった部分積算像Ｐ_ａ１〜Ｐ_ａｎあるいは部分血管モデルＶ_ａ１〜Ｖ_ａｎ内においてのみ、血管追跡と血管端検出を行い、断層像ボリュームデータの連続性を判定してもよい。

（その他の実施形態）
上記夫々の実施形態において、再度被検眼の撮影を行うか否かの判断を自動で行ってもよい。例えば、判定部２５３が不連続性と判断したら自動的に再撮影する。あるいは、不連続性と判断した場所が、画像中心から一定の範囲内であった場合に自動的に再撮影する。あるいは、複数箇所で不連続性を判断したら自動的に再撮影する。あるいは、血管パターンから位置ずれ量を推定して、位置ずれの程度が閾値以上であれば自動的に再撮影する。位置ずれ量の推定は、血管パターンに限らず、過去画像との比較から推定してもよい。あるいは、正常眼か疾病眼かに応じて、疾病眼の場合に不連続性を判断したら自動的に再撮影する。あるいは、過去データと比較して、病変（白斑や出血）が存在した箇所において不連続性を判断したら自動的に再撮影する。あるいは、医師によって操作者に撮影が指示された箇所が位置ずれしていた場合に自動的に再撮影する等のようにしてもよい。なお、これらの処理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よい。

そして、撮り直しと判定された場合は処理を戻して、同一被検眼に対する再処理を実行する。

上記夫々の実施形態において、表示部２６０での表示例は、図６に示したものには限らない。例えば、図１６を用いて他の例を説明する。図１６は、画面表示の一例を示す概略図である。図１６（ａ）は、血管パターンから位置ずれ量を推定して、その位置ずれ量を積算像Ｐ_ｂに明示的に示した例である。Ｓ’領域は、推定した未撮影領域を示している。図１６（ｂ）は、複数箇所で位置ずれやまばたきによる不連続性を検出した例である。その場合には、全ての箇所の境界断層像を同時に表示しても良いし、位置ずれの大きさが大きい所の境界断層像を同時に表示しても良いし、中心付近や病気があった箇所での境界断層像を同時に表示してもよい。断層像も同時に表示する場合には、表示している断層像がどの箇所に対応しているか色や数値などを用いて、操作者に分かるようにしておくことが望ましい。また、表示する境界断層像は不図示のＧＵＩを用いて、操作者が自由に変更できる構成とする。図１６（ｃ）は断層像ボリュームデータＴ_１〜Ｔ_ｎと表示する断層像を操作するスライダーＳ”とつまみＳ’’’を示し、マーカーＳは断層像ボリュームデータから不連続性を検出した場所を示している。さらに、スライダー上に位置ずれ量Ｓ’などを明示的に表示してもよい。上記の画像の他に、過去画像や広域像がある場合には、同時に表示してもよい。

上記夫々の本実施形態では、黄斑部が撮影された画像に対して解析処理を行っていた。しかし、画像処理部が連続性を判定する箇所は、黄斑部が撮影された画像に限定されるものではなく、視神経乳頭が撮影された画像に関して同様の処理をしてもよい。さらには、黄斑部と視神経乳頭が同時に撮影されている画像に対して処理を行ってもよい。

上記夫々の本実施形態では、取得した三次元の断層像全体に対して解析処理を行っていた。しかし、三次元の断層像から注目すべき断面を選択して、選択した二次元断層像に対して処理を行う構成であってもよい。例えば、予め定めた眼底の特定部位（例えば中心窩）を含む断面に対して処理を行ってもよい。この場合、検出される層の境界、正常構造、正常時データ等は、何れも当該断面上における２次元のデータとなる。

上記夫々の実施形態において説明してきた、画像処理システム１０の断層像ボリュームデータの連続性判定は、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よい。例えば、実施例１のように断層像から作成した積算像から求めた血管端の集中度と、実施例２のように連続する断層像間での類似度や画像特徴量をまとめて評価して、断層像ボリュームデータの連続性を判定してもよい。例えば、位置ずれのない断層像と位置ずれのある断層像で夫々の検出結果や画像特徴量を学習しておき、識別器で断層像ボリュームデータの連続性を判定するようにしてもよい。その他、いず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。

上記夫々の実施形態において、断層像撮像装置２０は画像処理システム１０に必ずしも接続されていなくてもよい。例えば、処理対象である断層像が既に撮像された状態でデータサーバ４０に保管されており、これを読み込んで処理する構成であってもよい。この場合、画像取得部２２０は、データサーバ４０に断層像の送信を要求し、データサーバ４０から送信される断層像を取得して、層の境界検出と定量化処理を行う。また、データサーバ４０は画像処理システム１０に必ずしも接続されていなくてもよく、画像処理システム１０の外部記憶装置７０４がその役割を果たす構成であってもよい。

本発明の目的は、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を記憶した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給する。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）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。

この場合、記憶媒体から読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憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。

また、コンピュータが読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ＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行う。そして、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、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットが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。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれる。そして、機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが、そのプログラムコードの指示に基づいて、実際の処理を実行する。

なお、上述した本実施の形態における記述は、本発明に係る好適な画像処理装置の一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。

２５０ 画像処理装置
２５１ 積算像作成部
２５２ 画像処理部
２５３ 判定部
２５４ 類似度判定部
２６０ 表示部

Claims (15)

1. 被検眼からの戻り光と参照光との干渉光から得られた被検眼断層像の画像情報から前記被検眼の情報を得る断層像撮影装置であって、
   前記断層像の断面間の類似度を評価値として取得する画像処理手段と、
   前記画像処理手段で取得した評価値の値に応じて前記断層像を撮影している間の前記被検眼の動きの程度を判定する判定手段と、
   を備えることを特徴とする断層像撮影装置。
2. 前記画像処理手段は、前記断層像を構成する断面像間の類似度を取得し、前記判定手段は、前記断面像間の類似度に基づいて前記被検眼の瞬きの有無を更に判定することを特徴とする請求項１に記載の断層像撮影装置。
3. 前記画像処理手段は、前記断層像から血管端の位置情報に基づいて前記評価値を取得し、前記判定手段は、前記断層像の二次元断層像である断面像上における前記血管端の数に基づいて前記被検眼の動きの程度を判定することを特徴とする請求項１に記載の断層像撮影装置。
4. 前記画像処理手段は、前記被検眼の異なる時点で撮像された断層像間の類似度を取得し、
   前記判定手段は、前記断層像間の類似度に基づいて前記被検眼の動きの程度を判定することを特徴とする請求項１に記載の断層像撮影装置。
5. 被検眼からの戻り光と参照光との干渉光から得られた被検眼断層像の画像情報から前記被検眼の情報を得る断層像撮影装置であって、
   前記断層像の断面像間の類似度を評価値として取得する画像処理手段と、
   前記画像処理手段で取得した評価値の値に基づいて前記被検眼の瞬きの有無を判定する判定手段と、
   を備えることを特徴とする断層像撮影装置。
6. 被検眼の断層像を構成する断面像間の類似度を前記断層像から血管端の位置情報に基づいて評価値として取得する画像処理手段と、
   前記画像処理手段で取得した評価値の値に応じて前記断層像を撮影している間の前記被検眼の瞬きの有無を判定する判定手段と、
   を備えることを特徴とする断層像撮影装置。
7. 前記画像処理手段は、
   断層像を深度方向に積算した積算像を作成する積算像作成手段と、を更に備え、
   前記積算像のエッジ領域の長さを評価値として取得し、
   前記判定手段は、前記画像処理手段で取得した評価値の値に応じて前記断層像を撮影している間の前記被検眼の状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の断層像撮影装置。
8. 被検眼からの戻り光と参照光との干渉光から得られた被検眼断層像の画像情報から前記被検眼の情報を得る断層像撮影装置であって、
   前記断層像の断面像間の類似度を評価値として取得する画像処理手段と、
   前記画像処理手段で取得した前記評価値に基づいて前記断層像を撮影している間の前記被検眼の瞬きの有無を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする断層像撮影装置。
9. 前記判定手段の判定に基づき被検眼に関する今回の処理の結果をデータサーバへ保存するか否かの指示を取得する取得手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の断層像撮影装置。
10. 前記判定手段の判定に基づいて撮影処理を終了するか否かの指示を取得する取得手段と、
    を備えることを特徴と請求項１乃至８のいずれか一項に記載の断層像撮影装置。
11. 被検眼の断層像を構成する断面像間の類似度を評価値として取得する画像処理工程と、
    前記画像処理工程で取得した評価値の値に応じて前記断層像を撮影している間の前記被検眼の動きの程度を判定する判定工程と、
    前記判定工程の判定に基づいて再度被検眼の撮影を行うか否かの指示を取得する取得工程と、
    を備えることを特徴とする断層像撮影方法。
12. 被検眼の断層像を構成する断面間の類似度を評価値として取得する画像処理工程と、
    前記画像処理工程で取得した評価値の値に応じて前記断層像を撮影している間の前記被検眼の動きの程度を判定する判定工程と、
    前記判定工程の判定に基づいて被検眼に関する今回の処理の結果をデータサーバへ保存するか否かの指示を取得する取得工程と、
    を備えることを特徴とする断層像撮影方法。
13. 被検眼の断層像を構成する断面間の類似度を評価値として取得する画像処理工程と、
    前記画像処理工程で取得した評価値の値に応じて前記断層像を撮影している間の前記被検眼の動きの程度を判定する判定工程と、
    前記判定工程の判定に基づいて撮影処理を終了するか否かの指示を取得する取得工程と、
    を備えることを特徴とする断層像撮影方法。
14. 請求項１１乃至１３に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
15. 請求項１４に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶した記憶媒体。

Images