JP2009523563A - 眼を光コヒーレンス断層撮影によって検査する方法 - Google Patents

Abstract

ＯＣＴ画像スキャンを実行する方法が提供される。他の画像を撮影し、そしてテンプレートを形成してＯＣＴ画像を、例えば眼の動き、血管の走行、及び中心のずれに関して補正する。或る実施形態では、ビデオ画像をＯＣＴ画像と同時に撮影し、そして利用してＯＣＴ画像を補正する。或る実施形態では、テンプレート画像をＯＣＴ画像を取得する前に形成し、そしてテンプレートＯＣＴ画像をテンプレートとして利用し、このテンプレートに基づいて、ＯＣＴ画像の全てを補正する。
【選択図】図１０

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２００６年１月１９日出願のＪａｙ Ｗｅｉ，Ｂｅｎ Ｊａｎｇ，及びＤａｖｉｄ Ｈｕａｎｇによる米国仮特許出願第６０／７６０，０４６号、及び２００６年３月１７日出願のＪａｙ Ｗｅｉ，Ｂｅｎ Ｊａｎｇ，Ｄａｖｉｄ Ｈｕａｎｇ，及びＹｏｎｇｈｕａ Ｚｈａｏによる米国仮特許出願第６０／７８２，８８８号の優先権を主張するものであり、上記仮特許出願の各々は、本明細書において参照することにより当該仮特許出願の内容全体が本明細書に組み込まれる。

本発明は、眼の検査を光コヒーレンス断層撮影（ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）を利用して行なう方法に関する。

眼底カメラ撮影及び間接的検眼鏡による撮影のような従来の光学画像測定による網膜撮影は、網膜構造の変化を分析するために臨床上、日常的に利用されている。網膜撮影を日常的に行なうことにより、臨床医が緑内障を含む多数の眼疾患を診断するための貴重な情報が得られる。眼疾患を抱える患者の視神経乳頭組織構造の変化を分析する必要がある場合、立体網膜画像が３次元視神経乳頭構造の体積の変化を検出するために必要になる。しかしながら、今日、経験豊富な臨床医は眼構造の変化についての定性的な解釈を網膜写真に基づいて行なっているに過ぎない。

幾つかの撮影方法を利用して、視神経乳頭の３次元構造が定量的に測定されている。カリフォルニア州サクラメント市に本拠を置くＯｐｈｔｈａｌｍｉｃ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓが製造する画像解析装置Ｇｌａｕｃｏｍａ Ｓｃｏｐｅは、計算によってラスタデータから立体視した画像を生成する技術（ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｒａｓｔｅｒ ｓｔｅｒｅｏｇｒａｐｈｙ）を使用している。画像解析装置Ｇｌａｕｃｏｍａ Ｓｃｏｐｅは、一連の等幅間隔の平行な直線状の光ビームを視神経乳頭に斜めから投影する。視線の変位量を測定することにより、視神経乳頭の構造を求めることができる。視神経乳頭の構造断面図に基づいて、乳頭の面積（ｄｉｓｋ ａｒｅａ）、乳頭陥凹の面積（ｃｕｐ ａｒｅａ），乳頭辺縁部面積（ｄｉｓｋ ｒｉｍ ａｒｅａ），及び乳頭縁の網膜神経線維層（ｒｅｔｉｎａｌ ｎｅｒｖｅ ｆｉｂｅｒ ｌａｙｅｒ：ＲＮＦＬ）の厚みのような多くの臨床学的に重要な体積パラメータを求めることができる。

ドイツに本拠を置くＨｅｉｄｅｌｂｅｒｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇが製造するＨｅｉｄｅｌｂｅｒｇ Ｒｅｔｉｎａｌ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ（ＨＲＴ）装置は、走査レーザ検眼鏡（Ｌａｓｅｒ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）ＳＬＯを利用している。走査レーザ検眼鏡ＳＬＯの走査ビームの集光面を移動させることにより、視神経乳頭の構造を測定することができる。しかしながら、網膜表層の下に位置する脈絡膜層のような組織は、走査レーザ検眼鏡ＳＬＯを用いる方法では観察することができない。その結果、視神経線維層の構造は、人工的な基準面を利用して間接的に測定される。これらの最先端技術を用いても、視神経線維層を十分にマッピングする能力には限界がある。更に、網膜神経線維層の内部にも位置する乳頭縁の形状を、ＳＬＯ（走査レーザ検眼鏡）画像によって正確に求めるのは困難である。視神経乳頭の変化を捉える精度には限界がある。

カリフォルニア州サンディエゴ市に本拠を置くＬａｓｅｒ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙが製造する緑内障診断装置ＧＤｘは、ＲＮＦＬ（網膜神経線維層）の厚みをマッピングする別の方法である。ＧＤｘによる検査では、偏光分析法を利用する。ＲＮＦＬ（網膜神経線維）組織は光学的複屈折性を示し、そして検査光ビームがＲＮＦＬを通過すると光の偏光回転を起こすように作用する。ＲＮＦＬ（網膜神経線維層）の厚みは、光ビームを網膜に照射してスキャンするときの偏光回転の大きさを測定することにより間接的に測定される。ＲＮＦＬ（網膜神経線維層）の厚みマップは、レーザビームを視神経乳頭領域に照射してスキャンすることにより得られる。緑内障診断装置ＧＤｘによる診断には不具合も伴なう。角膜組織も光学的複屈折性を示し、これによって更に偏光回転が大きくなる。角膜によって起こる偏光回転の大きさは、角膜の厚み、及び光ビームの入射角によって変わる。ＲＮＦＬの厚みの正確さは、測定対象の個々の被験者によって大きく変わる。

光コヒーレンス断層撮影（ＯＣＴ）は新規の画像モダリティであり、この画像モダリティは、非侵襲的手法により人間の眼の網膜の視細胞像を撮影するために用いられてきた。ビームを網膜に照射してスキャンしながら網膜断面像を撮影することにより、臨床医は網膜神経線維層及び網膜の厚みを定量的に分析することができる。放射状ラインスキャンパターンを構成することにより、３次元的な視神経乳頭の構造を求めることができる。カリフォルニア州ダブリン市に本拠を置くＣａｒｌ Ｚｅｉｓｓ Ｍｅｄｉｔｅｃが製造するＯＣＴ（光コヒーレンス断層撮影）システムは、例えば６本の放射状ライン光を視神経乳頭に照射してスキャンする。乳頭の面積（ｄｉｓｋ ａｒｅａ）、乳頭陥凹の面積（ｃｕｐ ａｒｅａ）、及び乳頭辺縁部面積（ｄｉｓｋ ｒｉｍ ａｒｅａ）のような体積パラメータは、これらの放射状ライン光による画像から求めることができる。従来、ＲＮＦＬ（網膜神経線維層）の厚みは、乳頭の中心を中心とする３．４５ｍｍの直径の円形スキャンによって測定される。ＯＣＴ（光コヒーレンス断層撮影）は、ＯＣＴが組織の厚みの直接測定を可能にし、かつ他の眼組織の状態によって大きく左右されることがないので、これまでの方法よりも優れている。しかしながら、サンプリング密度が他の撮影方法よりも低く、そして測定結果にアーチファクトが、スキャン速度が遅いことにより混入する。また、乳頭の周りの円形スキャンによって得られるＲＮＦＬ（網膜神経線維層）の厚みは多くの場合、スキャンの中心が、不正確な目視位置合わせ、及び眼の動きによってずれるために、高信頼度に計測されない。網膜視神経乳頭の体積パラメータ、及び視神経乳頭領域の周りのＲＮＦＬ（網膜神経線維層）の厚みの完全なマッピングは普通、スキャン中に眼が動くので得ることができない。

ＯＣＴイメージングによる視神経乳頭の完全なマッピングは、眼が全く動くことがなく固定され、かつＯＣＴスキャンビームの輪郭が不明瞭にならないことにより、重要な視神経乳頭組織を全て、ＯＣＴ画像の中で観察することができる場合にしか可能にならない。しかしながら、これらの前提はいずれも、ヒト被験者においては成り立たない。

スキャンビームを網膜で追いかけて眼の動きによる影響を無くそうとする幾つかの試みが為されている。Ｄａｎ Ｆｅｒｇｕｓｏｎ氏（マサチューセッツ州アンドーバー市に本拠を置くＰｈｙｓｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｉｎｃの）は、アクティブフィードバックを用い、網膜上のスキャンビームを反射率測定の原理を利用してトラッキングしている。この方法は、リアルタイムトラッキング機能を実現し、そして視神経乳頭を完全にスキャンする可能性を実現する。しかしながら、このトラッキング方法を実行するためにＯＣＴ（光コヒーレンス断層撮影）スキャナに追加する必要がある更に別の走査型共焦点レーザのハードウェアは複雑であり、かつ高価である。更に、患者の眼が瞬きしている間に、トラッキング信号が見失なわれ、そしてトラッキング信号を前のスキャンシーケンスから捕捉し直すことができない恐れがある。

眼の動きによる影響を無くす別の方法が、Ｄａｒａ Ｋｏｏｚｅｋａｎａｎｉ氏（オハイオ州コロンバス市のオハイオ州立大学の）によって提案されている。この方法では、スキャンビームの反射信号、及びビデオ画像の組み合わせを使用して網膜の位置を把握する。しかしながら、この方法を使用して臨床的に重要な視神経乳頭パラメータをマッピングする操作に関しては明らかにされていない。ラスタラインＯＣＴスキャンを使用して３次元データセットを取得し、網膜神経線維層の厚みをマッピングする方法がＭｕｊａｔらによってＯｐｔｉｃａｌ Ｅｘｐｒｅｓｓに発表されている。しかしながら、全ての視神経乳頭形態パラメータを導出するための基準として重要となる視神経乳頭の境界の輪郭（ｎｅｒｖｅ ｈｅａｄ ｂｏｕｎｄａｒｙ ｃｏｎｔｏｕｒ）をどのようにマッピングするかについての記載がどこにも無い。

全ての視神経乳頭の体積パラメータを、視神経乳頭の周りのＲＮＦＬ（網膜神経線維層）の厚みを完全にマッピングしながら直接測定する必要がある。更に、視神経乳頭形態に対応し、かつ緑内障のような疾患を診断する臨床医が切実に求めている全ての臨床的に重要な情報を取得し、そして表示する必要がある。

本発明の実施形態によれば、スキャンパターンで撮影されるＯＣＴ（光コヒーレンス断層撮影）画像は一つ以上の画像を利用して補正される。従って、本発明の或る実施形態による眼を検査する方法では、スキャンパターンに対応するＯＣＴ画像を取得し、スキャンパターンは視神経乳頭領域をほぼ覆い；乳頭の境界ポイントをＯＣＴ画像から導出し；乳頭の境界ポイントを、一つ以上のテンプレート画像から導出した乳頭の境界と一致させ；乳頭の境界ポイントを補正し；そして少なくとも一つの視神経乳頭の形態的特徴を求める。

或る実施形態では、スキャンパターンは複数の同心円、及び複数の放射状ラインを含む。或る実施形態では、乳頭の境界ポイントを補正する操作では血管領域の補正を行なう。或る実施形態では、乳頭の境界ポイントを補正する操作では乳頭中心を求める。或る実施形態では、少なくとも一つの視神経乳頭の形態的特徴を求める操作では、網膜神経線維層の厚みを、乳頭中心を中心とする円の中で求める。或る実施形態では、一つ以上のテンプレート画像は、ＯＣＴ画像と同時に撮影されるビデオ画像である。或る実施形態では、乳頭の境界ポイントを補正する操作では、眼の動きに関する補正を行なう。或る実施形態では、一つ以上のテンプレート画像は、ラスタスキャンパターンで撮影されるテンプレートＯＣＴ画像である。或る実施形態では、視神経乳頭の境界をテンプレートＯＣＴ画像の中に求める。

本発明のこれらの実施形態、及び他の実施形態について、次の図を参照しながら以下に更に議論する。これまでの概要説明及び以下の詳細説明はともに一例として捉えられ、かつ例示に過ぎず、請求する本発明を制限するものではないことを理解されたい。更に、特定の説明、または堆積プロセス中の所定の層の堆積または特性に関する理論、またはこれらの層を組み込んだデバイスの特性における理論は、説明のためにのみ提示され、そして本開示または請求項の技術範囲に関して制限的に捉えられるべきではない。

これらの図では、同じ指示記号が付された構成要素は同じ、または同様の機能を有する。

本発明の実施形態は、眼の組織構造を分析して眼疾患を診断するために利用することができる。或る実施形態では、光コヒーレンス断層撮影（ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）画像、眼底画像、及び両方の撮画手段（ｉｍａｇｅ ｍｏｄａｌｉｔｉｅｓ）に関連するアルゴリズムを利用して、眼の組織構造を正確に表現する。本発明の或る実施形態では、眼の動きによって生じるアーチファクトがほとんどない、または網膜血管の光吸収によって生じる画像歪みがほとんどない眼の組織構造の画像が提供される。ここに開示する眼を検査する方法は、視神経乳頭の病変、例えば緑内障の診断に利用することができる。

上に議論したように、網膜病変の診断は、視神経乳頭領域の正確かつ完全な撮影に依存する。視神経乳頭領域の画像を図１Ａ，１Ｂ，２Ａ，２Ｂ，及び３に示す。図１Ａ及び１Ｂは、ＨＲＴ（視神経乳頭形状解析装置）によって取得され、図２Ａ及び２Ｂは、緑内障診断装置ＧＤｘによって取得され、そして図３は、光コヒーレンス断層撮影（ＯＣＴ）法によって取得された。これらの画像の各画像は、視神経乳頭を特徴付ける異なる形態を示している。

図１Ａ及び１Ｂは、乳頭輪郭１１１、及び乳頭陥凹１１２によって特徴付けられる視神経乳頭の画像１１０を示している。図１Ａ及び１Ｂに示す乳頭及び乳頭陥凹の形状は、ＨＲＴ（Ｈｅｉｄｅｒｂｅｒｇ Ｒｅｔｉｎａｌ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ドイツのハイデルベルグエンジニアリング社製の視神経乳頭形状解析装置）と表記される共焦点レーザ走査型断層画像測定装置により得られる。上に議論したように、ＨＲＴ（視神経乳頭形状解析）検査では、走査型レーザ検眼鏡（Ｌａｓｅｒ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｏｐｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：ＳＬＯ）の焦点面を視神経乳頭の上で動かしてスキャンする。

図１Ｂに示す乳頭輪郭１０２は、オペレータによって共焦点網膜画像１０１の上に描かれる。乳頭陥凹１１２の形状は、基準平面、及び当該平面での乳頭輪郭によって生成される。図１Ａの画像１１０に示される辺縁部領域１１３は、乳頭輪郭１１１（網膜画像１０１上の輪郭１０２として描かれる）と、乳頭陥凹１１２との間の領域である。辺縁部領域１１３と乳頭輪郭１１１によって囲まれる領域、すなわち乳頭領域との比は、緑内障を診断するために臨床上、重要なパラメータである。しかしながら、基準平面は、乳頭領域を画定することにより辺縁部対乳頭面積比計算値を導出するために重要なパラメータであり、そして当該基準平面は、乳頭周囲の網膜表面の下方５０μｍに位置するものとして任意に定義される。眼疾患に観察されることが多い網膜表面の高さの変化によって、基準平面の変化が生じるので、計算による乳頭パラメータ及び乳頭陥凹パラメータが変化する。従って、乳頭パラメータ及び乳頭陥凹パラメータの計算は、この方法を利用すると信頼性が低くなる。

視神経病変の診断に利用される別の重要なパラメータは、網膜神経線維層（ｒｅｔｉｎａｌ ｎｅｒｖｅ ｆｉｂｅｒ ｌａｙｅｒ：ＲＮＦＬ）の厚みである。ＲＮＦＬの厚みは通常、基準平面上方の網膜表面の高さによって決まる。乳頭縁に沿った網膜表面の高さの表示（図１Ａ及び１Ｂには示されず）は普通、当該高さを、ＲＮＦＬの厚みプロットの変化としてプロットすることにより行なわれる。従って、ＨＲＴ（視神経乳頭形状解析）検査によって得られるＲＮＦＬの厚みプロットは正確ではない。

図２Ａ及び２Ｂは、早期緑内障患者の症状の進行を表わし、かつカリフォルニア州サンディエゴ市に本拠を置くＬａｓｅｒ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（現在では、カリフォルニア州ダブリン市に本拠を置くＣａｒｌ Ｚｅｉｓｓ Ｍｅｄｉｔｅｃによって買収されている）が製造する走査レーザ偏光計ＧＤｘによって生成されるＲＮＦＬの厚みマップ２００及び２０１を示している。偏光計ＧＤｘによる偏光測定では、光ビームの偏光回転角を、ビームを視神経乳頭に照射してスキャンしながら測定する。ＲＮＦＬ（網膜神経線維）組織は複屈折性を示すので、偏光回転角がＲＮＦＬの厚みの指標となる。

図２Ａに示すＲＮＦＬの厚みマップ２００は早期緑内障を示し、図２Ｂに示すＲＮＦＬの厚みマップ２０１は図２Ａに示す障害が進行した段階での緑内障を示す。網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）の複屈折性によって入射ビームの偏光状態が変化し、当該ビームの偏光方向が、当該ビームが通過するＲＮＦＬの厚みによって変わる形でずれた。反射ビームの偏光の回転角を測定することにより、ＲＮＦＬの相対的な厚みを計算することができる。早期緑内障患者のＲＮＦＬ２００の上下のＲＮＦＬ（網膜神経線維）束２０２は依然として非常にはっきり見えている。しかしながら、末期では、上下のＲＮＦＬ（網膜神経線維）束２０３はＲＮＦＬマップ２０１では非常に細くなっている。画像２００及び画像２０１の下方には、ＲＮＦＬの厚み２０５の変化を、神経陥凹を中心とする従来から選択されてきた３．４５ｍｍの直径の円２０４の外周に沿ってプロットしている。正常なＲＮＦＬの厚み２０６の領域を表示することにより統計的な危険性を、患者に関して測定したＲＮＦＬの厚みに基づいて推定する。しかしながら、体積パラメータ値、例えば乳頭形状及び乳頭陥凹形状はこの画像方法からは得られない。従って、乳頭形状及び乳頭陥凹形状を求めることにより得られる普通の診断パラメータが得られない。

図３は、カリフォルニア州ダブリン市に本拠を置くＣａｒｌ Ｚｅｉｓｓ Ｍｅｄｉｔｅｃが製造するＳｔｒａｔｕｓ（商標）ＯＣＴ（光コヒーレンス断層撮影）装置を使用して得られる視神経乳頭形態の分析結果のグラフィックス表示３００を示している。Ｓｔｒａｔｕｓ（商標）ＯＣＴ装置による撮影では、６回の断面ＯＣＴスキャン３０７を視神経乳頭に対して行なう。１回のスキャン、スキャン３０１の画像をグラフィックス表示３００に示す。乳頭縁３０２の両側が確認される。スキャン３０１に示される乳頭縁３０２（網膜色素上皮（ｒｅｎｔｉｎａｌ ｐｉｇｍｅｎｔ ｅｐｉｔｈｅａｌ：ＲＰＥ）の縁としても知られる）は、乳頭の縁（エッジ）を示す密度の変化によって確認される。また、断面３０１に観察されるのは、乳頭陥凹に入る神経線維である。乳頭陥凹縁３０３は従来から、スキャン３０１に示すように、乳頭縁３０２の両側を結ぶラインの上方１５０μｍに位置し、かつ当該ラインに平行な基準ラインを、視神経乳頭の最も内側の境界と交差させることにより定義される。

次に、乳頭輪郭３０５は、６回の断面スキャン３０７の各スキャンの１２個の乳頭縁ポイントを結ぶことにより得られる。同様に、乳頭陥凹輪郭３０６は、６回の断面スキャン３０７の各スキャンの１２個の乳頭陥凹縁ポイントを結ぶことにより得られる。

本例では、乳頭陥凹縁ポイントの内の一つのポイント、すなわちポイント３０４は明らかに、乳頭輪郭とは連結されない。このポイントは通常、血管の影に隠れてしまう現象によって生じ、この現象については以下に更に議論する。この方法の別の不具合は、目印が少ないために、スキャンの位置を乳頭中心３０８に合わせすることが非常に困難であることである。この様子は、乳頭中心３０８がスキャン３０７の中心に一致しないので画像３００の中に明確に表わされている。

これらの方法の各々から得られるデータを分析して判明することであるが、これらの方法のいずれの方法においても、視神経乳頭に関する完全な、信頼性の高い、または正確な分析結果が得られることがない。これらの方法の各方法では、一つ以上のパラメータを、高い信頼度で導出することができていない。

本発明の或る実施形態による、網膜をスキャンする方法では、眼の動き、及び血管の走行の問題を解決しながら、視神経乳頭を特徴付けるパラメータを導出することができる。図１１は、本発明の或る実施形態による眼検査に利用することができるＯＣＴ（光コヒーレンス断層撮影）装置１１００の一例を示している。ＯＣＴ装置１１００は、光を結合器１００３に供給する光源１１０１を含み、結合器１００３は光をサンプリングアームを介してＸＹスキャン手段１１０４に振り向け、そして基準アームを介して光遅延手段１１０５に振り向ける。ＸＹスキャン手段１１０４は光を眼１１０９に照射してスキャンし、そして反射光を眼１１０９から収集する。眼１１０９から反射された光は、ＸＹスキャン手段１１０４に捕捉され、そして光遅延手段１１０５から反射される光と結合器１１０３において合成されて、干渉信号を生成する。干渉信号は検出器１１０２に結合される。ＯＣＴ装置１１００はタイムドメインＯＣＴ装置とすることができ、この場合、深さ（またはＡ−スキャン）は光遅延１１０５を調査することにより得られる、またはＯＣＴ装置１１００はフーリェドメイン撮影装置とすることができ、この場合、検出器１１０２は、干渉信号を波長の関数として捕捉する分光計である。いずれの場合においても、ＯＣＴ（光コヒーレンス断層撮影）Ａ−スキャンはコンピュータ１１０８によって収集される。ＸＹパターンに沿って行なわれる一連のＡ−スキャンを利用してＯＣＴ画像を生成する。ＯＣＴ装置の一例が、本出願と同時に出願された米国特許出願（弁護士整理番号０９４３３．０００５−００）に記載されており、この出願をここで参照することにより、当該出願の内容全体が本明細書に組み込まれる。

ＯＣＴ装置１１００の他に、本発明による眼検査装置はカメラ１１０６を含み、カメラ１１０６は眼底カメラとすることができる。カメラ１１０６からの光はＯＣＴ装置１１００のサンプルアームに結合器１１０７によって結合される。結合器１１０７は、カメラ１１０６から放出され、そして眼１１０９から反射される光を、カメラ１１０６に戻るように振り向けるとともに、カメラ１１０６からの光が結合器１１０３に入射するのを防止する。コンピュータ１１０８はカメラ１１０６からの画像、及びＯＣＴ装置１１００からの画像の両方を受信し、そして分析する。画像の合成版を利用して、視神経乳頭の正確かつ完全なＯＣＴ画像を取得することができる。

図４はＯＣＴスキャンパターン４００を示し、ＯＣＴスキャンパターンを本発明の実施形態において利用することにより、視神経乳頭形態及び網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）を高精度に撮影することができる。スキャンパターン４００は、複数の同心円状スキャン４０１、及び同心円状スキャン４０１の中心を中心とする複数の放射状ラインスキャン４０２を含む。同心円状スキャン４０１は、ヒトの眼の視神経乳頭（ｄｉｓｋ）の大きさの範囲を、全てではないが、ほとんどをカバーする。乳頭縁４０３の直ぐ外側にあって、従来の３．４５μｍの半径位置における網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）の厚みは、緑内障患者の徐々に薄くなっていくＲＮＦＬの厚みに関する最も望ましい臨床上の情報を含んでいる。

しかしながら、患者の眼の動きによって、スキャン４００を患者の視神経乳頭の中心に位置合わせすることは非常に困難である。しかしながら、スキャンパターン４００は患者の視神経乳頭に対して正確に位置決めする必要はない。スキャンパターン４００は、或る長さの放射状ライン４０２が、円形スキャン４０１の内の少なくとも一つのスキャンによってカバーされる領域と重なるように設計される。スキャンパターン４００が注目領域をカバーするために十分大きくなると直ぐに、取得画像を以下に更に議論するように処理することにより、乳頭の中心の位置を複数の放射状ラインスキャンで求め、そしてデータを複数の円形スキャンから選択して、乳頭から適切な距離の、かつ乳頭を中心とする適切な距離の位置のＲＮＦＬの厚みを求めることができる。

図５は、本発明の或る実施形態による図４のスキャン４００で撮影されるＯＣＴ画像５００を示している。乳頭縁の直ぐ外側に位置する、例えば従来の３．４５ｍｍの直径を持つ円の中でのセグメントＲＮＦＬ（網膜神経線維層）の平均厚みを、ＲＮＦＬマップ５０２の周りの各セグメント５０１の中に示す。辺縁部領域５０３は、乳頭縁の輪郭５０４及び乳頭陥凹境界５０５によって取り囲まれる。この単一のグラフィックプロットには、乳頭領域の神経線維に関する臨床上の全ての重要な情報が同時に表示されて臨床診断を容易にする。

これまで、図５に示す情報を取得するために、少なくとも２つの個別システムが、視神経線維マップ、及び視神経乳頭／乳頭陥凹の輪郭を別々に実行する必要があった。例えば、Ｓｔｒａｔｕｓ（商標）ＯＣＴシステム（カリフォルニア州ダブリン市に本拠を置くＣａｒｌ Ｚｅｉｓｓ Ｍｅｄｉｔｅｃが製造する）、及びＧＤｘシステム（カリフォルニア州サンディエゴ市に本拠を置くＬａｓｅｒ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙが製造する）、またはＨＲＴシステム（ドイツに本拠を置くＨｅｉｄｅｌｂｅｒｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇが製造する）、及びＧＤＸシステムが必要であった。

しかしながら、入射ビームが血管によって吸収されるために、ＯＣＴ信号は血管が邪魔をして非常に微弱になる。従って、ＯＣＴ信号が微弱になることによって脈絡膜組織に陰影が生じる。網膜色素上皮（ｒｅｎｔｉｎａｌ ｐｉｇｍｅｎｔ ｅｐｉｔｈｅａｌ：ＲＰＥ）の先端とも表記される脈絡膜層の先端を使用して乳頭縁の輪郭が描かれるので、図５に示すようなＯＣＴ画像を利用する乳頭形状の信頼度は低い。血管によって光が吸収される（血管シャドウイング効果とも表記される）様子を図６に示す。

図６は、視神経乳頭をＯＣＴスキャン６００して得られる視神経乳頭の断面を示している。乳頭縁６０２は、当該乳頭縁の真上に位置する血管の影に隠れ、当該乳頭縁をＯＣＴ画像自体の中に観察することができない。ＯＣＴスキャン６００からだけでは、脈絡膜６０１の境界は、乳頭縁として間違って認識される恐れがある。この間違って認識されるポイントを利用して乳頭輪郭を求めると、乳頭輪郭がゆがんでしまう。

眼の動きは、乳頭形態を間違って表示してしまう別の要因となる。眼の動きによる影響を図７に示す。図７に示すように、乳頭輪郭７０６は、図７のスキャン７０１，７０２，７０３，及び７０４で確認される少なくとも４つの放射状ＯＣＴラインスキャンにより得られる乳頭縁に基づいて作成される。眼の動きが原因で、スキャン７０２及び７０３がシフトし、そしてこれらのスキャンを使用することにより、乳頭輪郭７０５がゆがんでしまう。

これらの問題を解決するために、図１０に示す画像に示すように、本発明による眼検査では、一連のＯＣＴスキャンによるデータ取得期間中に記録されるビデオ乳頭画像のストリームを使用して、乳頭形態のスキャンパターンの位置を再調整する。このような再調整済みスキャン画像が図５に示される。近赤外線波長領域の光を使用して網膜をＯＣＴスキャン中に照明する。乳頭から反射される光は非常に明るく、そして血管はこれらの波長領域では非常に見え難い。従って、乳頭輪郭はビデオ画像の中に明確に画定され、そして血管が邪魔になって観察し難くなるということがない。次に、ビデオ画像から得られる乳頭形状を使用して、血管が障害物となって観察し難くなった脈絡膜組織の先端（ＲＴＥ（網膜色素上皮）の先端）を補正する。ビデオ画像のストリームから検出される網膜の動きを使用して、パターン４００のようなパターンを互いに対してスキャンしながらＯＣＴ画像を描出することにより、正確な補完ＯＣＴ画像を構築することができる。

図８は、本発明の或る実施形態による画像処理方法のステップを示すブロック図を示している。本発明による画像処理方法の実施形態は次のステップを含む：（１）ＯＣＴ画像取得ステップ８０１；（２）ビデオ画像取得ステップ８０２；（３）網膜色素上皮（ＲＰＥ）の先端を検出するステップ８０３；（４）ＲＰＥの先端を表示するステップ８０４；（５）ビデオ画像サイズ拡大縮小ステップ８０５；（６）乳頭の境界検出ステップ８０６；（７）乳頭の境界及びＲＰＥの先端を一致させるステップ８０７；（８）乳頭中心を求めるステップ８０８；（９）血管補正ステップ８０９；（１０）モーション補正ステップ８１０；（１１）補正済みのＲＰＥの先端を表示するステップ８１１；及び（１２）及び視神経乳頭形態を特徴付けるステップ８１２である。

本発明の画像処理方法の第１ステップでは、ＯＣＴ画像をＯＣＴ画像取得ステップ８０１において取得する。或る実施形態では、ＯＣＴ画像は、図４に示すスキャンパターン４００を利用して取得されるが、同じようにデータの量が豊富な他のスキャンパターンを利用することができる。複数の放射状ラインスキャン画像を使用して、ＲＰＥの先端の位置を検出し、次に視神経乳頭形態を特徴付ける。乳頭の境界の位置、及びこれらの位置の中心を求めた後に、複数の同心円状スキャン画像を使用して、乳頭縁の外側のＲＮＦＬ（網膜神経線維層）の厚みを検出する。ＯＣＴ画像の取得と同時に、画像をビデオカメラ（図１０のカメラ１００６のような）でステップ８０２において取得する。眼底ビデオ画像とすることができるビデオ画像を使用して、ＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端をＯＣＴ画像の中に検出し易いようにする。

ステップ８０３では、ＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端を、ステップ８０１で取得したＯＣＴ画像の中から検出する。ＯＣＴ画像の垂直方向に沿った強度変化のエッジを検出することにより、各ＯＣＴ画像に関して、ＲＰＥの上縁をまず抽出し、次に平滑化処理して、図６の６０３で示す乳頭の陥没によって分離される２つのＲＰＥの上縁曲線を作成する。２つのＲＰＥの上縁曲線の始点は、ＯＣＴ画像の第１ライン及び最終ラインにそれぞれ位置する。２つのＲＰＥの上縁曲線の終点がＲＰＥの先端として検出される。このようにして検出されるＲＰＥの先端は一般的に正確ではない、というのは、血管のねじれ、及び／又は眼の動きが発生するからである。

各ＯＣＴ画像はｘ−θ平面で取得されるので、ＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端は同じｘ−θ平面で検出され、そして表示される。ビデオ画像の中の乳頭輪郭と連続的に最も良く一致するようにするために、ＲＰＥの先端をｘ−ｙ平面表示にステップ８０４で変換して、図３に示す表示と同様の表示にする。ｘ−ｙ平面表示において利用される輪郭ポイントの数は、ステップ８０１で取得される放射状ラインスキャン画像の数の２倍である。

ステップ８０５では、ステップ８０２で取得されるビデオ画像のサイズを、これらの画像のｘ−ｙピクセル分解能が、ステップ８０４におけるＲＰＥの先端に関するｘ−ｙ平面表示のピクセル分解能と同じになるように拡大縮小する。ステップ８０５では、一般的に異なるＯＣＴ画像及びビデオ画像のピクセル分解能を一致させる。

ステップ８０６では、乳頭の境界の検出をビデオ画像に基づいて行なう。適応的閾値アルゴリズムを使用して乳頭領域を当該領域の背景から分割し、そして境界曲線を抽出することができる。

ステップ８０７では、ステップ８０４で求めたＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端を、ステップ８０６で求めた乳頭の境界の曲線に一致させる。別の表現をすると、結果的にＲＰＥの先端をステップ８０４で同定する操作に結び付く各横方向ＯＣＴスキャンを、ステップ８０６で求めた乳頭の境界の曲線のポイントとペアリングする。

乳頭中心は、乳頭の境界の曲線の重心、または幾何学的中心によって計算することができる。しかしながら、スキャンパターン４００の中心である目標中心は乳頭中心と一致しない可能性がある。ビデオ画像の目標中心位置を（ｘａ，ｙａ）、そして所定のスキャン角度をθと仮定すると、該当する境界ポイントから目標中心までの２つの距離指標を求めることができる。これらの指標は、ＯＣＴ画像を利用して計算される距離指標と、血管のねじれ、及び／又は眼の動きが無いと仮定した場合に良好に一致する。血管のねじれによって、距離指標が相対的に大きくなる、というのは、ＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端が、図６に示すように、画像中心から遠く離れたポイントで不正に検出されてしまうからである。しかしながら、距離の伸張が、ＯＣＴ画像におけるＲＰＥの両方の先端ではなく、ＲＰＥの一方の先端のみに関して発生する恐れがあるという意味で、ねじれは局部的であると予測される。更に、距離の伸張は一般的に、連続する画像に亘って滑らかに変化する訳ではない。これとは異なり、眼の動きによって発生するＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端の不正検出位置は、ずっと異なる態様で変化する。第１に、ねじれは、距離変化が必ず、ＯＣＴ画像におけるＲＰＥの両方の先端に関して発生するという意味で、広い範囲の現象であると予測される。眼の動きによって、ＲＰＥの両方の先端が同じ方向に移動するので、ＲＰＥの一方の先端が距離の伸張を起こすと、ＲＰＥの他方の先端は距離の縮小を起こす必要があることを意味するが、これは、一方の先端が画像中心から離れて移動するとともに、他方の先端が画像中心に近付くように移動するからである。第２に、距離の伸張及び縮小は連続する画像に亘って滑らかに変化する。これらの観察情報を利用する好適なマッチング方法を使用して、血管のねじれ、及び／又は眼の動きによって生じるＲＰＥの先端の位置ずれを計算する。

乳頭の中心は普通、補正ステップ８０９及び８１０を行なった後に、ビデオ画像における乳頭の境界の曲線の幾何学的中心によってステップ８０８で導出される。乳頭中心の導出は、図５に関して前に説明したように、好適な臨床情報を表示する際に重要となる。血管のねじれによって生じる局所的なＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端の位置ずれは、前述のマッチングプロセスにおいて導出されており、そしてＲＰＥの先端の位置を決め直して、局所的なずれをステップ８０９で補正することができる。眼の動きによって生じる広い範囲のＲＰＥの先端の位置ずれも前述のマッチングプロセスにおいて導出されており、そしてＲＰＥの先端の位置を決め直して、広い範囲のずれをステップ８１０で補正することができる。これらのステップによって、視神経乳頭撮影システムではこれまで実行されなかった解決策を要する３つの基本的な問題を効率的に解決することができる：すなわち、乳頭中心の導出、血管のねじれ、及び眼の動きの問題を同時に解決することができなかったという課題を効率的に解決することができる。

ステップ８１１では、ｘ−ｙ平面において前に計算された位置ずれに従って補正されたＰＥ（網膜色素上皮）の先端を求める。ＲＰＥの先端の正しい位置に基づいて、図４及び５に関して前に説明した視神経乳頭マップの作成、及び視神経乳頭の形態的な特徴付けをステップ８１２で更に正確に行なうことができる。

図８に示すステップの多くが自動的にコンピュータによって実行されるが、これらのステップの内の幾つかのステップは、オペレータが実行する、または支援することができる。例えば、乳頭の境界を検出するステップ８０６では、オペレータによる入力を使用することができる。更に、ＲＰＥの先端の検出では、オペレータによる入力を使用することができる。或る実施形態では、これらのステップの全てが、コンピュータによって実行される。

図８に示す実施形態は、ビデオ画像を利用して、ステップ８０１において取得される個々のＯＣＴ画像から導出されるＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端を補正する様子を示している。しかしながら、他の画像を本発明の実施形態において利用することもできる。例えば、別のＯＣＴ画像は、ＯＣＴ画像を図４のスキャンパターンでステップ８０１において取得する前に、非常に高密度のスキャンパターン、例えばラスタスキャンパターンで撮影することができる。高密度のＯＣＴ画像を利用して、乳頭輪郭が特定されるテンプレートＯＣＴ画像を生成することができる。このテンプレートＯＣＴ画像は、ステップ８０２において撮影されるビデオ画像の代わりに用いることができ、そしてＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端を、ステップ８０７においてテンプレートＯＣＴ画像の中に特定される境界に一致させる。この方法の一つの利点は、テンプレートＯＣＴ画像を、該当する患者が次に訪問するときに再利用することができることである。

図９はテンプレートＯＣＴスキャンを示し、このスキャンでは、視神経乳頭の境界が導出されている。図９に示す画像では、ラスタスキャンパターンを使用して、視神経乳頭領域の３次元データセットを生成する。例えば、４ｍｍｘ４ｍｍの領域は１００フレームのＯＣＴ画像で調査することができ、そして各ＯＣＴ断面画像は、５１２回の軸方向スキャンで生成することができる。Ｙ方向にスキャンされるフレームの数を増やし、画像分解能を、スキャン時間が長くなることと、眼の動きによるアーチファクトが多くなることとの間のトレードオフ関係を解消することにより高めることができる。

次に、ＯＣＴスキャンデータを３次元再構成法（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｚ_ｉ）で再構成する。図９に示す視神経乳頭９０１の正面視画像は、各ピクセル（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）に対応するＺ方向の信号の合計である、または次式により表わされる。

Ｚ_ｓｕｍ＝Σｚ_ｉ（ｉ＝ｋ，ｊ），
上の式では、ｋ及びｊを調整することにより、視神経乳頭の境界をはっきりと映し出す正面視画像が得られる。調整は、オペレータがマニュアル調整可能なスライド９１０及び９１１を使用して行なうことができる、または調整は、最高のコントラストを境界に付けるアルゴリズムを用いて行なうことができる。

視神経乳頭の境界のコントラストを高めるために、網膜の前面を、画像処理アルゴリズムを用いて種々の方法によりセグメント化することができる。本発明の或る実施形態による一つの方法では、正面視画像をＲＰＥ（網膜色素上皮）層に平行な平面において分析する。層ｋ〜層ｊからの信号の合計を調整して、正面視画像の中に観察される視神経乳頭の境界の輪郭が、Ｘ−Ｚ平面の断面画像の中に観察されるＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端との間に強い関連性を持つようにする。

視神経乳頭は普通、側頭部方向に傾いているので、ＯＣＴ信号強度は普通、網膜の鼻側で弱くなる。正面視画像のコントラスト及び均一性を高めるために、視神経乳頭の境界を見付け出す前に、画像の不均一な輝度をまず均一にすると有利である。輝度を均一にするための種々の方法が知られている。本発明の実施形態において利用することができ、かつ図１０に示されるこのような一つの方法では、次のような処理を行なう：Ｆ１及びＦ２をｘ方向に関して、次式に基づいて計算する。

Ｆ１＝ｆ（ｘ，ｙ）の平均、ｘ＜２／Ｄ
Ｆ２＝ｆ（ｘ，ｙ）の平均、ｘ＞２／Ｄ
上の式では、ｆは、ｘ及びｙを関数とする輝度であり、そしてＤは表示の範囲である。次に、輝度の差を次式に従って計算することができる。

Δｆ＝Ｆ１−Ｆ２
次に、補正係数を次式に従って導出することができる。

Ｋ＝Δｆ／（Ｄ／２）
次に、Ｘ−Ｙ平面におけるｘ方向のＯＣＴ画像全体の信号強度を次式に従って計算することができる。

ｆ´（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）−ｘＫ
視神経乳頭の境界は、上述のアルゴリズムによって自動的にセグメント化することができる、またはオペレータが補助画面９０３を見ながら描画することができる。視神経乳頭の境界は、９０３の断面図におけるＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端として表示される。或るスキャンにおける先端は、先端上方の網膜血管の影に隠れることになる。正面視画像９０１の黒色領域が、ＲＰＥの先端が位置する場所を明確に示している。オペレータは各断面画像を、ライン９０６及び９０８をスライダ９０５及び９０７でスライドさせることにより閲覧することができる。

境界の位置を各断面画像に関して確認した後、２つのＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端の位置が記録され、そして正面視画像９０１に表示される。次に、オペレータはこのプロセスを各断面画像に関して、十分な数のデータポイントを取得して視神経乳頭の境界を正面視画像９０１の上に完全に特定するまで繰り返すことができる。十分に多くの断面画像があるので、オペレータは、ＲＰＥの先端が位置する場所が不明瞭な断面画像を飛ばすことができ、更にはＲＰＥの先端を隣接する領域に見付け出すことができる。従って、視神経乳頭の境界を十分高い精度で求めることができる。オペレータは更に、同じプロセスを、Ｘ−Ｚ平面９０２の断面画像に対して実行することができる。３次元画像９０４は、画面９０１，９０２，９０３における断面画像の内の該当する画像である。

視神経乳頭の境界は普通、緑内障患者に関して変化することがないので、境界輪郭をベースラインとして保存することができる。この方法は、図８に示すビデオベースラインを利用する方法と同様であるが、このベースラインはＯＣＴ画像に基づいて、オペレータ入力によってのみ描画される。

患者が次に訪問する場合、ベースラインの輪郭を持つ正面視画像を基準として使用して、視神経乳頭の境界を新規スキャンで見付け出すことができる。網膜血管は非常に高いコントラストで正面視画像に現われ、そして網膜血管の位置は普通、複数の緑内障患者の中で変わることはない。相互相関アルゴリズムを使用して新規スキャンをベースライン正面視画像で記録することができる。正面視画像をベースライン正面視画像に位置合わせした後、視神経乳頭の境界のベースラインを、新規スキャンにより得られる正面視画像に重ねることができ、そして新規の正面視画像における視神経乳頭の境界をアルゴリズムによって描画することができる。これらのベースラインの境界輪郭に基づき、アルゴリズムを利用してＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端を、Ｘ−Ｙ平面における所定のピクセルに近い狭い範囲内に、図８に一部が既に記述されているプロセスを使用して見付け出すことができる。

図９において求めた視神経乳頭の境界のベースラインを利用して、ステップ８０２で撮影し、かつステップ８０５及び８０６で処理されたビデオ画像を入れ替えることができる。図８のステップ８０１で撮影されたＯＣＴ画像から得られるＲＰＥ（網膜色素上皮）の先端は、眼の動きに関して、この方法を利用して補正することはできないが、血管による影響の補正、及び視神経乳頭中心の導出は行なうことができる。ＯＣＴ画像を図４のスキャンパターン４００を利用して取得する際の速度が速いために、眼の動きは或る場合においては、検査中は無視することができる。

本発明による撮影方法の一の実施形態について上に説明してきたが、本発明は開示した実施形態には制限されず、非常に多くの再調整及び変更を部品及び要素に本発明の技術範囲から逸脱しない限り加えることができることを理解されたい。上に説明した実施形態は例示に過ぎず、決して制限的な意味に解釈されるべきではない。この技術分野の当業者であれば、非常に多くの変更を説明したシステムに加え得ることが理解できるであろう。これらの変更は本開示の範囲に含まれるべきものである。従って、本発明は以下の請求項によってのみ制限される。

図１Ａ及び１Ｂは、ハイデルベルクレチナトモグラフィ（ＨＲＴ）によって撮影される視神経乳頭の画像を示す。 図２Ａ及び２Ｂは、緑内障診断装置ＧＤｘによって得られる早期緑内障及び末期緑内障のそれぞれにおけるＲＮＦＬの厚みのプロットを示す。 ＯＣＴ法によって撮影される視神経乳頭の画像を示す。 乳頭の周りの網膜神経線維層の厚みをマッピングするために本発明の実施形態において利用されるスキャンによる画像パターン、及び視神経乳頭形態を示す。 本発明の一の実施形態によって生成される、緑内障診断に関連する視神経乳頭形態を表示するグラフィックの一例を示す。 視神経乳頭の周りの血管組織による光吸収によって生じる、ＯＣＴスキャンにおける画像歪みの一例を示す。 画像取得中の眼の動きによって生じる乳頭縁の歪みの一例を示す。 本発明の実施形態による自動画像処理方法のステップを示すブロック図を示す。 視神経乳頭の境界をマッピングする本発明の実施形態によるスキャンパターン及びグラフィック表示を示す。 本発明の或る実施形態において利用することができる輝度補正ルーチンを示す。 本発明の或る実施形態による眼の検査を行なうために利用することができるＯＣＴ装置の一の実施形態を示す。

Claims (17)

1. 眼を検査する方法であって：
   スキャンパターンに対応するＯＣＴ画像を取得するステップであって、前記スキャンパターンは視神経乳頭領域をほぼ覆う、ステップと、
   視神経乳頭の境界ポイントを前記ＯＣＴ画像から導出するステップと、
   前記視神経乳頭の境界ポイントを、一つ以上のテンプレート画像から導出した視神経乳頭の境界と一致させるステップと、
   前記視神経乳頭の境界ポイントを補正するステップと、
   少なくとも一つの視神経乳頭の形態的特徴を求めるステップと、を含むことを特徴とする方法。
2. 前記スキャンパターンは複数の同心円、及び複数の放射状ラインを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 前記視神経乳頭の境界ポイントを補正するステップは、血管による影響を補正するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
4. 前記視神経乳頭の境界ポイントを補正するステップは、視神経乳頭の中心を求めるステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
5. 前記少なくとも一つの視神経乳頭の形態的特徴を求めるステップは、網膜神経線維層の厚みを前記視神経乳頭の中心を中心とする円の中で求めるステップを含むことを特徴とする請求項４記載の方法。
6. 前記一つ以上のテンプレート画像は、前記ＯＣＴ画像と同時に撮影されるビデオ画像であることを特徴とする請求項１記載の方法。
7. 前記視神経乳頭の境界ポイントを補正するステップは、眼の動きに関する補正を行なうステップを含むことを特徴とする請求項６記載の方法。
8. 前記一つ以上のテンプレート画像は、ラスタスキャンパターンで撮影されるテンプレートＯＣＴ画像であることを特徴とする請求項１記載の方法。
9. 視神経乳頭の境界を前記テンプレートＯＣＴ画像において決定することを特徴とする請求項８記載の方法。
10. 前記スキャンパターンは、複数の同心円と、同心円の中心で交わり、かつ同心円の内の少なくとも一つの円と交わる複数の放射状ラインとを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
11. 前記スキャンパターンは、前記視神経乳頭領域を包み込む十分に大きい領域を覆うことを特徴とする請求項１０記載の方法。
12. 網膜神経線維層の厚みは、前記視神経乳頭を中心とする特定の直径の円上の位置で計算されることを特徴とする請求項１０記載の方法。
13. 前記ビデオ画像は近赤外光を利用して取得されることを特徴とする請求項６記載の方法。
14. 視神経乳頭の境界を前記ビデオ画像の各々において決定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１３記載の方法。
15. 前記視神経乳頭の境界を決定するステップは自動的に行なわれることを特徴とする請求項１４記載の方法。
16. 前記複数の視神経乳頭の境界の内の少なくとも一つの視神経乳頭の境界を求めるステップはオペレータによって行なわれる、請求項１４記載の方法。
17. 前記視神経乳頭の境界は、
    正面視画像を前記テンプレートＯＣＴ画像に基づいて形成するステップと、
    前記境界を前記正面視画像から求めるステップ、
    とによって決定されることを特徴とする請求項９記載の方法。

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