JP2010172615A - 機能イメージング眼科装置 - Google Patents

Abstract

【課題】異なる時間に撮影された撮影画像から同一部分を効率良く抽出できる機能イメージング眼科装置を提供する。
【解決手段】本機能イメージング眼科装置１は、近赤外域の照明光束で、被検眼Ｅの眼底Ｆを照明する照明光学系１０と、照明光束の眼底Ｆからの反射光束を受光する受光部３０と、受光部３０で第１の時間ｔ１で撮影された撮影画像Ｐ１を基に、第１の時間ｔ１及び第１の時間ｔ１と異なる第２の時間ｔ２で撮影された撮影画像Ｐ２からそれぞれ測定対象領域を抽出するためのマスクＭ１，Ｍ２を形成するマスク形成部７３と、マスク形成部７３により形成されたマスクＭ１，Ｍ２を用いて、第１の時間ｔ１及び第２の時間ｔ２で撮影された撮影画像Ｐ１，Ｐ２からそれぞれ測定対象領域を抽出する画像抽出部７４と、画像抽出部７４で抽出された測定対象領域の画像を表示する表示部９とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、機能イメージング眼科装置に関する。特に、複数の波長域の撮影画像を用いて刺激による眼の分光特性の変化を測定する機能イメージング眼科装置に関する。

眼の診断において眼底観察の重要性は疑うまでもない。現在、眼底カメラのカラー眼底像、蛍光造影像などにより眼底を診断して異常所見が見つけ出されている。機能イメージング眼科装置は、眼底カメラを用いて、刺激をしたときの眼底の画像的な変化を解析して眼底、さらに網膜内の細胞などの活性度を知ることができる装置である。これまで、機能イメージング眼科装置の試みとして、眼底反射の強度変化に基づいて解析が行なわれてきた。例えば、光を用いたフラッシュ刺激や電気を用いた強膜１点刺激で機能イメージングを行った例が報告されている。また、刺激により神経系が活性化されると、血液中の酸化ヘモグロビン及び還元ヘモグロビンの濃度、血流、網膜での光散乱が変化することが見出されている。（非特許文献１〜３参照）

ところで、例えば、撮影時間を２０秒程度継続すると、この間、眼と装置のアライメントが変化するため、各分光画像間には撮像された同一部分に位置ずれが生じるという問題があった。そこで、発明者達は、時間変化による眼と装置のアライメントの変化が生じても、各分光画像間の同一部分の位置ずれを解消できる分光眼底画像データ測定装置及びその測定方法を提案した。また、分光眼底画像から各部分を分光特性に基づいて容易かつ高精度に特定できる分光眼底測定装置及びその測定方法を提案した。さらに、発明者達は、これらの文献において、酸化ヘモグロビン及び還元ヘモグロビンの吸光感度（吸収光量）が波長依存性を有することから網膜の酸素飽和度を解析した。（特許文献１、２参照）

特開２００６−１５８５４７号公報（段落００２９〜００８２、図１〜図２１） 特開２００７−３３０５５７号公報（段落００２４〜００６１、図１〜図１２）

Ｋａｚｕｓｈｉｇｅ Ｔｓｕｎｏｄａ，Ｙｏｓｈｉｈｉｓａ Ｏｇｕｃｈｉ，Ｇｅｎ Ｈａｎａｚｏｎｏ，ａｎｄ Ｍａｎａｂｕ Ｔａｎｉｆｕｊｉ "Ｍａｐｐｉｎｇ Ｃｏｎｅ−ａｎｄ Ｒｏｄ−Ｉｎｄｕｃｅｄ Ｒｅｔｉｎａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅｎｅｓｓ ｉｎ Ｍａｃａｑｕｅ Ｒｅｔｉｎａ ｂｙ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ" Ｉｎｖｅｓｔ．Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌ．Ｖｉｓ．Ｓｃｉ．２００４ ４５：３８２０−３８２６． 角田和繁 「総説：網膜神経活動のイメージング 網膜内因性信号計測法：Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｒｅｔｉｎｏｇｒａｐｈｙ（ＦＲＧ）」 視覚の科学，２００８年 ２９巻１号 Ｙｏｓｈｉｔａｋａ Ｏｋａｗａ，Ｔａｋａｓｈｉ Ｆｕｊｉｋａｄｏ，Ｔｏｍｏｍｉｔｓｕ Ｍｉｙｏｓｈｉ，Ｈａｊｉｍｅ Ｓａｗａｉ，Ｓｈｕｎｊｉ Ｋｕｓａｋａ，Ｔｏｓｈｉｆｕｍｉ Ｍｉｈａｓｈｉ，Ｙｏｋｏ Ｈｉｒｏｈａｒａ，ａｎｄ Ｙａｓｕｏ Ｔａｎｏ "Ｏｐｔｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ｔｏ Ｅｖａｌｕａｔｅ Ｒｅｔｉｎａｌ Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｂｙ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｃｕｒｒｅｎｔｓ Ｕｓｉｎｇ Ｓｕｐｒａｃｈｏｒｏｉｄａｌ−Ｔｒａｎｓｒｅｔｉｎａｌ Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ" Ｉｎｖｅｓｔ．Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌ．Ｖｉｓ．Ｓｃｉ．２００７ ４８：４７７７−４７８４．

しかしながら、従来の眼底反射の強度変化や酸素飽和度の静的な絶対値測定のみでは、眼底での酸素飽和度や、網膜内に分布する物質の成分量の刺激に対する時間的な変化を定量的に測定できておらず、臨床に役立てるには不十分であった。すなわち、これらの時間的な変化を定量的に測定できれば、網膜細部の活性がより詳細に分かる可能性があり、臨床的にも大いに役立つと考えられる。特に、複数の波長域の撮影画像を時系列的に、例えば、光刺激による酸素飽和度の分光分布を時系列的に測定することにより、光刺激による網膜内の物質の反応を分析できるようになり、また、分光分布が分かれば、分光画像から網膜内の成分分析ができ、眼の診断に役立てられる可能性が高い。そこで、酸素飽和度等の比較事象を時系列的に比較することが可能であり、刺激による眼底の各部分の反応を検知できる機能イメージング眼科装置を提供することを本発明の第１の目的とする。

また、眼底画像における血管部分等は周囲との差異があまり明瞭といえず、これら特定部分を明瞭に抽出できる技術が求められている。そこで、より明瞭に血管部分等の特定部分を抽出できるような機能イメージング眼科装置を提供することを本発明の第２の目的とする。

また、時間の変化に伴い眼と装置のアライメントが変化するので、眼底の経時変化を測定する場合、異なる時間に撮影された撮影画像から同一部分を効率良く抽出するのが困難であるという問題があった。そこで、異なる時間に撮影された撮影画像から同一部分を効率良く抽出できる機能イメージング眼科装置を提供することを本発明の第３の目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の第１の態様の機能イメージング眼科装置１は、例えば図１に示すように、近赤外域の照明光束で、被検眼Ｅの眼底Ｆを照明する照明光学系１０と、照明光束の眼底Ｆからの反射光束を受光する受光部３０と、受光部３０で第１の時間ｔ１で撮影された第１の撮影画像Ｐ１を基に、第１の撮影画像Ｐ１及び第１の時間ｔ１と異なる第２の時間ｔ２で撮影された第２の撮影画像Ｐ２からそれぞれ測定対象領域を抽出するためのマスクＭ１，Ｍ２を形成するマスク形成部７３と、マスク形成部７３により形成されたマスクＭ１，Ｍ２を用いて、第１の撮影画像Ｐ１及び第２の撮影画像Ｐ２からそれぞれ測定対象領域を抽出する画像抽出部７４と、画像抽出部７４で抽出された測定対象領域の画像を表示する表示部９とを備える。

ここにおいて、マスクＭ１，Ｍ２は典型的には画像処理により形成されるものであり、ハードマスクに限られない。また、撮影画像Ｐ１，Ｐ２には撮影画像を加工処理した画像を含むものとする。本態様のように構成すると、異なる時間に撮影された撮影画像から同一部分を効率良く抽出するマスクを形成することにより、同一部分を効率良く抽出できる機能イメージング眼科装置を提供できる。

また、本発明の第２の態様は、第１の態様の機能イメージング眼科装置１において、例えば図１に示すように、第１の撮影画像Ｐ１から測定対象領域を抽出するためのマスクを基準マスクＭ１と、第２の撮影画像Ｐ２から測定対象領域を抽出するためのマスクを抽出マスクＭ２と称し、マスク形成部７３は、第１の撮影画像Ｐ１と第２の撮影画像Ｐ２を位置合わせするための変換パラメータを求める変換パラメータ算出部７６と、変換パラメータを用いて基準マスクＭ１を変換処理することにより抽出マスクＭ２を形成する抽出マスク作成部７９とを有する。
このように構成すると、画像を変換処理してマスクを形成することにより、抽出マスクを効率良く形成できる。

また、本発明の第３の態様、第２の態様の機能イメージング眼科装置１において、例えば図９及び図１０に示すように、変換パラメータ算出部７６は、第１の撮影画像Ｐ１のうち測定対象領域を含む基準ウインドウ領域Ａ１を定め、第２の撮影画像Ｐ２のうち基準ウインドウ領域Ａ１に対応する抽出ウインドウ領域Ａ２を定め、基準ウインドウ領域Ａ１と抽出ウインドウ領域Ａ２を位置合わせするための変換パラメータを求める。
このように構成すると、局所的な領域に限定して変換パラメータを求めることにより、変換処理に要する時間を短縮できる。

また、本発明の第４の態様の機能イメージング眼科装置１は、例えば図１に示すように、近赤外域の照明光束で、被検眼Ｅの眼底Ｆを照明する照明光学系１０と、照明光束の眼底Ｆからの反射光束を、近赤外域の複数の波長域の光束に分割する波長分割部２８と、波長分割部２８で分割された複数の波長域の光束を同じタイミングで受光する受光部３０と、前記受光部３０で同じタイミングで撮影された複数の波長域での撮影画像から比較対象画像を作成する比較部７０と、第１の時間ｔ１で撮影された撮影画像から作成された第１の比較対象画像を基に、第１の比較対象画像及び第１の時間ｔ１と異なる第２の時間ｔ２で撮影された撮影画像から作成された第２の比較対象画像から、それぞれ測定対象領域を抽出するためのマスクＭ１，Ｍ２を形成するマスク形成部７３と、マスク形成部７３により形成されたマスクＭ１，Ｍ２を用いて、第１の比較対象画像及び第２の比較対象画像からそれぞれ測定対象領域を抽出する画像抽出部７４と、画像を表示する表示部９とを備え、比較部７０は、第１の比較対象画像及び前記第２の比較対象画像から、画像抽出部７４により抽出された測定対象領域を時系列的に比較し、表示部９は、比較部７０で時系列的に比較された結果を表示する。

ここにおいて、複数の波長域の光束はそれぞれ単一波長に特定した光束でも良く、波長範囲を有する光束でも良い。なお、波長範囲を有する光束の場合の撮影画像から得られる検出結果は波長に対して平均的な値となる。また、比較対象画像とは、例えば酸素飽和度画像のような特定の物性に注目して時間的、空間的又は分光的に比較する価値のある画像をいう。波長の異なる撮影画像間の差画像も、波長により変化する部分を抽出できるので、比較対象画像になりうる。本態様のように構成すると、異なる時間に撮影された撮影画像から同一部分を効率良く抽出するマスクを形成することにより、同一部分を効率良く抽出できる機能イメージング眼科装置を提供できる。

また、本発明の第５の態様は、第４の態様の機能イメージング眼科装置において、例えば図１に示すように、第１の比較対象画像から測定対象領域を抽出するためのマスクを基準マスクＭ１と、第２の比較対象画像から測定対象領域を抽出するためのマスクを抽出マスクＭ２と称し、マスク形成部７３は、第１の比較対象画像と第２の比較対象画像を位置合わせするための変換パラメータを求める変換パラメータ算出部７６と、変換パラメータを用いて基準マスクＭ１を変換処理することにより抽出マスクＭ２を形成する抽出マスク作成部７９とを有する。
このように構成すると、画像を変換処理してマスクを形成することにより、抽出マスクを効率良く形成できる。

また、本発明の第６の態様は、第１の態様ないし第５の態様のいずれかの機能イメージング眼科装置において、例えば図１に示すように、可視域の刺激光束で眼底Ｆの測定対象領域を照射して刺激する刺激光照射光学系４０を備え、第１の時間ｔ１として、刺激光束での刺激の前の時間を選択し、第２の時間ｔ２として、刺激光束での刺激の後の時間を選択する。
ここにおいて、刺激の後には刺激中を含んでも良い（刺激中は開始時の刺激後に該当する）。本態様のように構成すると、光刺激の有無による測定対象領域の変化を検出できる。

また、本発明の第７の態様は、第１の態様ないし第５の態様のいずれかの機能イメージング眼科装置において、例えば図１に示すように、可視域の刺激光束で眼底Ｆの測定対象領域を照射して刺激する刺激光照射光学系４０を備え、第１の時間ｔ１として、刺激光束での刺激の前後の任意の時間を選択し、第２の時間ｔ２として、刺激光束での刺激の前後にわたる複数の時間を選択する。
このように構成すると、光刺激による測定対象領域の変化を時系列的に検出できる。

また、本発明の第８の態様は、第６の態様又は第７の態様の機能イメージング眼科装置において、比較対象画像は、複数の波長域での撮影画像から作成された酸素飽和度画像である。
このように構成すると、被検眼について酸素飽和度を用いた解析が可能になる。これにより、網膜の活動部位や、糖尿病性網膜症による血管の障害を特定できる。

また、本発明の第９の態様は、第６の態様又は第７の態様の機能イメージング眼科装置において、比較対象画像は、複数の波長域のうちの２波長域での撮影画像間の差画像である。
このように構成すると、差画像を作成することにより、波長により吸光感度が変化しない部分を除去した画像が得られるので、波長により吸光感度が変化する部分、例えば血管（動脈、静脈）を低バックグラウンドノイズで抽出できる。

また、本発明の第１０の態様は、第１の態様ないし第８の態様のいずれかの機能イメージング眼科装置において、例えば図１に示すように、測定対象領域の測定データを蓄積する記憶部９を備え、測定対象領域が血管であり、記憶部９は、血管の受光信号強度データを累積する。
このように構成すると、血管の累積データを診断等に利用できる。

また、本発明の第１１の態様のマスク形成方法は、例えば図７に示すように、第１の時間ｔ１で撮影された第１の撮影画像Ｐ１と第１の時間と異なる第２の時間ｔ２で撮影された第２の撮影画像Ｐ２を取得する工程（Ｓ３５１）と、第１の撮影画像Ｐ１から測定対象領域を抽出する工程（Ｓ３５２）と、測定対象領域を抽出する工程（Ｓ３５２）で抽出された測定対象領域を二値化して基準マスクＭ１を形成する工程（Ｓ３５３）と、第１の撮影画像Ｐ１と第２の撮影画像Ｐ２を位置合わせするための変換パラメータを求める工程（Ｓ３５４）と、変換パラメータを用いて基準マスクＭ１を変換処理することにより、第２の撮影画像Ｐ２から測定対象領域を抽出するための抽出マスクを形成する工程（Ｓ３５５）とを備える。
このように構成すると、異なる時間に撮影された撮影画像から同一部分を効率良く抽出するマスクを形成できる。

また、本発明の第１２の態様は、第１２の態様のマスク形成方法において、変換パラメータを求める工程（Ｓ３５４）は、第１の撮影画像Ｐ１のうち測定対象領域を含む基準ウインドウ領域Ａ１を定め、第２の撮影画像Ｐ２のうち基準ウインドウ領域Ａ１に対応する抽出ウインドウ領域Ａ２を定め、基準ウインドウ領域Ａ１と抽出ウインドウ領域Ａ２を位置合わせするための変換パラメータを求める。
このように構成すると、局所的な領域に限定して変換パラメータを求めることにより、変換処理に要する時間を短縮できる。

本発明の１態様によれば、同じタイミングで撮影された複数の波長域での撮影画像から比較対象画像を作成して、時系列的に比較する比較部を備えることにより、比較事象を時系列的に比較することが可能であり、刺激による眼底の各部分の反応を検知できる機能イメージング眼科装置を提供できる。
また、本発明の別の態様によれば、波長域の異なる複数の撮影画像を利用して、明瞭に血管部分等の特定部分を抽出できるような機能イメージング眼科装置を提供できる。
また、本発明のさらに別の態様によれば、異なる時間に撮影された撮影画像から同一部分を効率良く抽出するマスクを形成することにより、同一部分を効率良く抽出できる機能イメージング眼科装置を提供できる。

実施例１における機能イメージング眼科装置の構成例を示す図である。 実施例１における機能イメージング眼科装置を用いた眼機能画像解析方法の処理フロー例を示す図である。 酸化、還元ヘモグロビンの吸収光量の例を示す図である。 画像処理部における画像取得の処理フローを詳細に例示する図である。 眼底画像のヘモグロビン濃度の経時変化の解析フローの例を示す図である。 第１のＣＣＤカメラ及び第２のＣＣＤカメラで撮影した撮影画像から作成した酸素飽和度画像の時間的変化の例を示す図である。 マスク形成の処理フロー例を示す図である。 時間ｔ１で撮影された撮影画像Ｐ１と時間ｔ２で撮影された撮影画像Ｐ２を並べて示す図である。 時間ｔ１で撮影された撮影画像Ｐ１から測定対象領域を抽出するための基準マスクを示す図である。 撮影画像Ｐ２から測定対象領域を抽出するための抽出マスクを示す図である。 抽出された基準マスク領域の例を示す図である。 加工処理の流れの例を示す図である。 変換パラメータ算出及び抽出マスク形成の処理フローの例を示す図である。 実施例４における機能イメージング眼科装置を用いた眼機能画像解析方法の処理フロー例を示す図である。 実施例５における機能イメージング眼科装置を用いた眼機能画像解析方法の処理フロー例を示す図である。 実施例９における画像処理部の構成例を示す図である。

以下、図面に基き本発明の実施の形態について説明する。

実施例１では、眼底に可視光を照射して光刺激を与え、反射光束を２波長域に分割して受光し、第１比較モード及び第２比較モードを実行する例を説明する。また、第１比較モードにおいて、撮影画像から酸素飽和度画像を作成する例を、第２比較モードにおいて、画像処理により、眼底の測定対象領域を抽出するためにマスクを形成し、マスクにより抽出された測定対象領域の酸素飽和度画像を時系列的に比較する例を説明する。

［装置構成］
図１に、本実施例における機能イメージング眼科装置１の構成例を示す。図１において、機能イメージング眼科装置１は、眼底カメラ部２、トップハウジング部３、記憶部６、画像処理部７、制御部８、表示部９に大別される。眼底カメラ部２は、主として被検眼Ｅの眼底Ｆを照明するための照明光学系１０、眼底Ｆからの反射光束を受光して受光部（撮像カメラ）３０の受光面に眼底像を形成する受光光学系２０の前段部、検眼者が眼底Ｆを観察する照射光の眼底Ｆへの照射位置をアライメントするためのアライメント光学系５０の光源５１、検眼者が被検眼Ｅを観察するためのファインダー光学系６０等を備える。トップハウジング部３は、主として被検眼Ｅの眼底Ｆに刺激光を照射するための光刺激光学系４０、眼底Ｆからの反射光束を受光して撮像カメラの受光面に眼底像を形成する受光光学系２０の後段部、アライメント光学系５０の受光部を備える。また、受光光学系２０の後段部は反射光束を近赤外域の複数の波長域の光束に分割する波長分割部２８と波長分割部２８で分割された複数の波長域の光束を同じタイミングで受光する受光部３０を有する。本実施例では、波長分割部２８は２波長域に分割するものとし、受光光学系２０は、第１波長域の光束を受光して撮像する第１の受光光学系２０Ａと第２波長域の光束を受光して撮像する第２の受光光学系２０Ｂを有する。また、受光部３０は第１波長域の光束を撮像する第１受光部としての第１のＣＣＤカメラ３１、第２波長域の光束を撮像する第２受光部としての第２のＣＣＤカメラ３２を有する。また、アライメント光学系５０の受光部は第３のＣＣＤカメラ５４を有する。なお、これらの受光部としてＣＣＤカメラ以外の撮像カメラも使用可能である。また、図１中、ｃ１〜ｃ３は制御信号、ｄ１〜ｄ３は撮影画像信号の接続を示す。

照明光学系１０は、近赤外域の照明光束で、被検眼Ｅの眼底Ｆを照明する。眼底カメラ部２において、照明光源としてのハロゲンランプ１１、コンデンサーレンズ１２、分光特性補正フィルタ１３、絞り板１４、反射鏡１５、リレーレンズ１６、ビームスプリッター１７、対物レンズ１８を照射光軸上に順次配置してなる。ここで、ハロゲンランプ１１はコンデンサーレンズ１２の前側焦点位置付近に配置されている。ハロゲンランプ１１は、照射光が可視光から赤外線領域にわたる波長範囲を連続的にカバーしており、また、撮影を時系列で行うために３０秒程度の連続点灯が可能であり、また、ＣＣＤの進歩によりフラッシュを使用しなくても画像が取得できるようになった。また、分光特性補正フィルタ１３は、照明光束を近赤外域（例えば波長７３０ｎｍ〜１μｍ）の範囲に限定する。なお、光源の輝度や撮像カメラの感度等の波長依存性を考慮してなるべく均質な撮影画像が得られるように光の透過率を補正する特性を持たせても良い。絞り板１４はビームスプリッター１７と共役となるように配置されている。
照明光学系１０は、さらに、ビームスプリッター１７からの反射光束を対物レンズ１８を通して被検眼Ｅの眼底Ｆを照明する。このビームスプリッター１７は近赤外域の光を反射し、可視域の光を透過する。ビームスプリッター１７と被検眼Ｅの間は、照明光学系１０と受光光学系２０との共通光学系をなしている。

受光光学系２０は、照明光束の眼底Ｆからの反射光束を、近赤外域の第１波長域の光束と第２波長域の光束に分割する波長分割部２８と、刺激光束での刺激の前後において、波長分割部２８で分割された第１波長域の光束を受光する第１受光部２０Ａと、第２波長域の光束を受光する第２受光部２０Ｂとを有する。眼底カメラ部２内において、被検眼Ｅを通る反射光軸上に、対物レンズ１８、ビームスプリッター１７、アイリス絞り板２１、合焦レンズ２２、結像レンズ２３、反射鏡２４、切り替えミラー２５を順次配置してなり、トップハウジング部３の受光光学系に接続される。アイリス絞り板２１は被検眼Ｅの瞳と共役な位置に配置されている。切り替えミラー２５は通常は受光光学系２０の光路外に配置されるが、観察者が被検眼Ｅの観察を欲する時には、例えばソレノイドを用いて切り替えミラー２５を受光光学系２０の光路に挿入し、ファインダー系６０に光路を切り替えて目視によるアライメントを可能にする。

受光光学系２０は、トップハウジング部３において、被検眼Ｅからの反射光軸上にフィールドレンズ２６、ダイクロイックミラー２７が配置され、ダイクロイックミラー２７は、光刺激光学系４０の可視域の光（例えば４００ｎｍ〜７２０ｎｍ）と長波長の近赤外域の光（例えば９２０ｎｍ〜１μｍ）を透過し、第１波長域（例えば７３０ｎｍ〜７８０ｎｍ）から第２波長域（例えば８２０ｎｍ〜８８０ｎｍ）にわたる近赤外域の光を反射させる。ダイクロイックミラー２７からの反射光束の光軸上にさらに波長分割部としてのダイクロイックミラー２８が配置され、ダイクロイックミラー２８は第１波長域（例えば７３０ｎｍ〜７８０ｎｍ）の光束を透過させ、第２波長域（例えば８２０ｎｍ〜８８０ｎｍ）の光束を反射させる。第１波長域と第２波長域は、後述するように血液の酸化ヘモグロビンＨｂＯ_２と還元ヘモグロビンＨｂの分光濃度特性の交点を挟んで設定されている（図３参照）。ダイクロイックミラー２８を透過した第１波長域の光束の光軸上にフィルタ３４、結像レンズ３５、第１の撮像部としての第１のＣＣＤカメラ３１が配置されている。ダイクロイックミラー２８から反射した第２波長域の光束の光軸上にフィルタ３６、結像レンズ３７、第２の撮像部としての第２のＣＣＤカメラ３２が配置されている。また、第１のＣＣＤカメラ３１及び第２のＣＣＤカメラ３２の受光面は眼底像が形成されるように、被検眼Ｅの眼底Ｆと共役となるように配置されている。ＣＣＤカメラ３１，３２は可視光から近赤外領域まで幅広い波長に感度があり、例えば１３０万画素（１３４４×１０２４）の高精細画像を得られ、高速（約８フレーム／秒）、低ノイズの読み出しが可能である。フィルタ３４は第１波長域（例えば７３０ｎｍ〜７８０ｎｍ）の光束を選択的に透過させ、フィルタ３６は第２波長域（例えば８２０ｎｍ〜８８０ｎｍ）の光束を選択的に透過させる。結像レンズ３５、３７はそれぞれ、フィルタ３４、３６からの射出光をＣＣＤカメラ３１、３２にリレーするためのレンズである。かかる構成により受光光学系２０は、照明された眼底Ｆからの反射光束を、第１波長域の分割光束及び第２波長域の分割光束に分割して受光し、波長域の異なる分光眼底画像を撮像できる。

光刺激光学系４０は、可視域の光（例えば４００ｎｍ〜７２０ｎｍ）を被検眼Ｅの眼底Ｆの測定対象領域を照射して刺激する。トップハウジング部３において、刺激光光源４１から射出された刺激光束の光軸上に、コンデンサーレンズ４２、反射鏡４３、ダイクロイックミラー４４、ダイクロイックミラー２７が配置されている。刺激光光源４１として、光源の前に絞りを配置したもの、液晶パネル、有機ＥＬ（エレクトロルミネッセンス）等を使用できる。絞りは眼底Ｆの一部の領域に刺激光を限定して照射するための絞りで、任意の寸法、形状を選択できる。液晶パネル、有機ＥＬは液晶や有機ＥＬの各画素を光表示するか否かを選択することにより、パネル上に任意の色彩、形状のカラーパターンを表示できる。例えばスリット状のパターンとすることにより、眼底の上下方向の線状領域に刺激光を照射でき、色彩も赤、緑、青等自由に選択できる。ダイクロイックミラー４４は可視域の刺激光を透過させ、アライメント用の近赤外域の光（例えば９２０ｎｍ〜１μｍ）を反射させる。ダイクロイックミラー２７は、光刺激光学系４０の可視域の光（例えば４００ｎｍ〜７２０ｎｍ）と長波長の近赤外域の光（例えば９２０ｎｍ〜１μｍ）を透過し、第１波長域（例えば７３０ｎｍ〜７８０ｎｍ）から第２波長域（例えば８２０ｎｍ〜８８０ｎｍ）にわたる近赤外域の光を反射させる。かかる構成により刺激光光源４１から射出された刺激光は、ダイクロイックミラー４４及びダイクロイックミラー２７を透過する。ダイクロイックミラー２７を透過後の光刺激光学系４０の光軸は受光光学系２０の光軸と一致し、眼底カメラ部２内において被検眼Ｅの眼底Ｆに至る。

アライメント光学系５０は、照射光の眼底Ｆへの照射位置をアライメントするためのものである。眼底カメラ部２内において、アライメント光源５１からの近赤外域の長波長（例えば９２０ｎｍ〜１μｍ）の照射光はビームスプリッター１７、対物レンズ１８を透過し、被検眼Ｅの角膜で反射される。角膜で反射され、対物レンズ１８、ビームスプリッター１７を透過したアライメント光学系５０の光軸はダイクロイックミラー４４まで光刺激光学系４０の光軸と一致する。ダイクロイックミラー４４は可視域の刺激光を透過させ、アライメント用の近赤外域の光を反射させる。ダイクロイックミラー４４で反射したアライメント光の光軸上に、結像レンズ５３、第３の撮像部としての第３のＣＣＤカメラ５４が配置されている。第３のＣＣＤカメラ５４ではアライメント光源５１からの光を被検眼Ｅの角膜へ投影したときの反射光を撮像する。アライメント光源５１の波長は、近赤外（例えば９４０ｎｍ）とすることで、可視域での分光画像に影響を与えることなく分光画像取得中もアライメントが行える。

ファインダー光学系６０は、検眼者が眼底Ｆを肉眼で観察するためのものである。切り替えミラー２５を受光光学系２０の光路に挿入し、ファインダー系６０に光路を切り替えて観察する。

記憶部６は撮像された撮影画像、比較対象画像等を記憶する。また、マスク形成に係る変換パラメータは比較対象画像又は測定開始からの経過時間を特定して保存する。また、動脈、静脈の光学濃度等のデータを記憶する。

画像処理部７は、撮影画像や撮影画像を基に作成された比較対象画像を比較する比較部７０を備える。比較部７０は、同じタイミングで撮影された複数の波長域での撮影画像を比較し、これらの撮影画像から比較対象画像を作成する第１比較部７０ａと、第１比較部７０ａで作成された比較対象画像を時系列的に比較する第２比較部７０ｂとを有する。比較対象画像とは、受光部３０で同じタイミングで撮影された複数の波長域での撮影画像から作成された画像で、時系列的に比較される画像である。本実施例では第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像から求めた酸素飽和度画像をいうが、その他、第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像との差画像でも良く、第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像を比較して作成されたその他の画像でも良い。また、画像処理部７は、ＣＣＤカメラ３１、３２で撮像された撮影画像を取得する撮影画像取得部７１、同じ測定対象領域に関して異なる条件（撮影時間、波長等）で撮影された撮影画像間の位置合わせを行なう位置合わせ部７２、受光部３０での撮影画像から測定対象領域を抽出するマスクを形成するマスク形成部７３、マスク形成部７３により形成されたマスクを用いて、撮影画像から測定対象領域を抽出する画像抽出部７４、比較部７０での比較結果から刺激光束での刺激による被検眼Ｅの反応を解析する画像解析部７５とを備える。さらに、マスク形成部７３は、撮影時間の異なる撮影画像について各特徴点の位置を合わせる変換パラメータを求める変換パラメータ算出部７６、第１の時間ｔ１で撮影された撮影画像から眼底画像上の血管（動脈、静脈）等の測定対象領域の輝度とその背景の輝度とのコントラストを算出し、測定対象領域を抽出する基準マスク領域抽出部７７、基準マスク領域抽出部７７で抽出した測定対象領域に対し、眼底画像に対してフィルタ処理、ラベリング処理、膨張細線化処理等の加工処理を行い、基準マスクＭ１を形成する加工処理部７８、基準マスクＭ１を基に変換パラメータを用いて第２受光部３２での撮影画像から測定対象領域を抽出する抽出マスクＭ２を形成する抽出マスク作成部７９を有する。画像抽出部７４は抽出マスクＭ１を用いて第１の時間ｔ１で撮影された撮影画像Ｐ１及び抽出マスクＭ２を用いて第２の時間ｔ２で撮影された撮影画像Ｐ２から測定対象領域を抽出する。

表示部９は第１比較部７０ａで比較を行なう被検眼Ｅの撮影画像及び第２比較部７０ｂで比較を行なう比較対象画像を表示する。比較対象画像として、本実施例では、第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像から作成された酸素飽和度画像を表示するが、他の実施例では、第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像の差画像を表示する。比較対象画像は時系列的に表示される。また、抽出された測定対象領域、記憶部６に蓄積された各種データ、解析部７５での解析結果等を表示する。

制御部８は、機能イメージング眼科装置１を機能させるために、眼底カメラ部２、トップハウジング部３、記憶部６、画像処理部７、表示部９の動作、データや信号の流れ等、機能イメージング眼科装置１全体を制御する。また、刺激光束の照射（絞り、光量、時間）、ＣＣＤカメラ３０の撮影（露光、時間）を制御する制御用プログラムを格納する。条件設定部８０は、刺激と撮影の条件、繰り返し回数等の測定条件を設定する。経過時間判定部８１は測定開始からの経過時間を判定し、また、今度の測定が刺激前、刺激中、刺激後のいずれのコースの測定であるかを判定する。繰返回数判定部８２は測定の繰り返し回数が予め設定された回数に到達したか否かを判定する。なお、画像処理部７及び制御部８は通常のパーソナルコンピュータで実現できる。

［処理フロー］
図２に、本実施例における機能イメージング眼科装置１を用いた眼機能画像解析方法の処理フロー例を示す。
まず、測定の準備を行なう（準備・条件設定工程：Ｓ０００）。すなわち、機能イメージング眼科装置１を準備し、被検眼Ｅにセットする。また、測定条件を設定し、制御部８のプログラムにより条件を満たすように制御する。測定条件については後述するが、主として刺激と撮影の条件で、繰り返し回数を含むものである。次に、照明用光源１１からの近赤外域の照明光束で、被検眼Ｅの眼底Ｆを照明する（照明工程：Ｓ１００）。そして、照明光束に対して眼のアライメントを行なう。次に、可視域の刺激光束で眼底Ｆの測定対象領域を照射して刺激し（刺激光照射工程：Ｓ１１０）、被検眼Ｅの刺激に対する反応を測定するのであるが、設定条件に従い、刺激前、刺激中、刺激後について、それぞれ設定された回数分繰り返し撮影を行なう。制御部８は、撮影時間判定部８１で今度の撮影が刺激前、刺激中、刺激後のいずれのコースの撮影であるかを判定し（刺激前中後コース判定工程：Ｓ１０５）、刺激前、刺激中、刺激後の各コースについて設定された撮影回数分繰り返し撮影し、順次、次のコース（刺激前→刺激中、刺激中→刺激後）に移行する。いずれのコースの測定であるかは、条件設定において測定開始時からの経過時間により定められている。各コースにおける撮影回数はそれぞれ刺激前時間、刺激中時間、刺激後時間を撮影間隔で除した値に定められる。刺激中のコースでは刺激光束を照射するが、刺激前及び刺激後のコースでは刺激光束を照射しない。また、刺激前、刺激中、刺激後の全コースにおいて設定された回数分繰り返し撮影がされたら、かかる刺激付与のコースを設定繰返回数分繰り返す。測定において、照明光束の眼底からの反射光束を受光光学系２０に導き、反射光束を波長分割部としてのダイクロイックミラー２８により、近赤外域の第１波長域（７３０ｎｍ〜７８０ｎｍ）の光束と第２波長域の光束（８２０ｎｍ〜８８０ｎｍ）に分割する（波長分割工程：Ｓ１２０）。

刺激光照射工程（Ｓ１１０）での刺激の前中後にわたり、複数の波長域に分割された光束を同じタイミングで受光して撮影する（受光工程：Ｓ１３０）。本実施例では、２波長域に分割するものとし、第１のＣＣＤカメラ３１で分割された第１波長域の光束を受光して撮影し、第２のＣＣＤカメラ３２で分割された第２波長域の光束を受光して撮影する。次に、画像処理部７では、比較部の第１比較部７０ａにおいて、同じタイミングで取得された第１波長域の撮影画像と第２波長域の撮影画像とを比較し（第１比較工程：Ｓ１４０）、これら画像の差異が第１波長域と第２波長域における酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸収光量の差異に基づくことを利用して、第１波長域での撮影画像と第２波長域での撮影画像から比較対象画像としての酸素飽和度画像を作成する（比較対象画像作成工程：Ｓ１５０）。次に比較対象画像を表示部９にて表示する（第１表示工程：Ｓ１５５）。次に、制御部８は、繰返回数判定部８２で各コースにおける撮影回数及び刺激付与の繰り返し回数が予め設定された回数に到達したか否かを判定し（繰り返し回数判定工程：Ｓ１６０）、各コースにおける撮影回数及び刺激付与の繰り返し回数が予め設定された回数に到達するまで測定を繰り返す。各コースにおける撮影回数及び刺激付与の設定繰返回数は予め準備・条件設定工程（Ｓ０００）において定められている。刺激付与の繰り返し回数が予め設定された回数に到達すると、比較対象画像作成工程（Ｓ１５０）で作成された比較対象画像としての酸素飽和度画像を時系列的に比較する（第２比較工程：Ｓ１７０）。光刺激による酸素飽和度画像の経時変化から眼底Ｆ中の各部分の反応の様相を検知できる。次に、第２比較工程（Ｓ１７０）での比較結果を表示部９にて表示する（第２表示工程：Ｓ１７５）。第２比較工程（Ｓ１７０）での比較結果は、例えば酸素飽和度画像等の比較対象画面全体を比較したものでも良く、測定対象領域を抽出して比較したものでも良く、酸素飽和度をグラフ化して示したものでも良く、酸素飽和度を表形式で示したものでも良い。なお、第１比較工程（Ｓ１４０）ないし第１表示工程（Ｓ１５５）は、短時間で実行できない場合もあるので、繰り返し回数判定工程（Ｓ１６０）の後に行なっても良い。また、第１表示工程（Ｓ１５５）は、第２表示工程（Ｓ１７５）で比較対象画像が時系列的に表示される場合には、省略可能である。ここで、説明の便宜のため、第１比較工程（Ｓ１４０）ないし第１表示工程（Ｓ１５５）を第１比較モード、第２比較工程（Ｓ１７０）及び第２表示工程（Ｓ１７５）を第２比較モードと称することとする。

図３に酸化、還元ヘモグロビンの吸収光量（単位：ｃｍ^−１／ｍｏｌｅｓ／ｌｉｔｅｒ）の例を示す。図３（ａ）におよそ可視域、図３（ｂ）におよそ近赤外域の吸収光量を示す。酸化ヘモグロビンをＨｂＯ_２、還元ヘモグロビンをＨｂで示す。網膜の酸素飽和度解析は、刺激光束の波長により、酸化・還元ヘモグロビンの吸収光量に差があることを利用している。この分光特性のパターンが各測定対象領域における分光特性にどのくらい含まれているかを解析することにより、該測定対象領域に酸化・還元ヘモグロビンの含まれている割合を決定でき、さらに、酸化ヘモグロビンの割合から酸素飽和度を知得できる可能性がある。近赤外域において、吸収光量は約８００ｎｍで逆転しており、第１波長域（７３０ｎｍ〜７８０ｎｍ）では酸化ヘモグロビンＨｂＯ_２の方が大きく、第２波長域（８２０ｎｍ〜８８０ｎｍ）では還元ヘモグロビンＨｂの方が大きく、明確に差が生じている。後述するように、これら画像の差異が第１波長域と第２波長域における酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸収光量の差異に基づくことを利用して、第１波長域での撮影画像と第２波長域での撮影画像から比較対象画像としての酸素飽和度画像を作成できる（図５参照）。なお、波長域を多くすると、吸収光量パターンにより合致し、精度の高い酸素飽和度画像を作成でき、好適である。

図４に画像処理部７における画像取得の処理フローを詳細に例示する。比較部７０において、第１比較モード（第１比較部７０ａで処理）では、同じタイミングで取得された第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像とを比較し、これらの撮影画像から比較対象画像としての酸素飽和度画像を作成する。第２比較モード（第２比較部７０ｂで処理）では、第１比較部７０ａで作成した酸素飽和度画像を時系列的に比較する。このため、第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像とを同じタイミングで時系列的に撮影する。これらの撮影画像は撮影画像取得部７１により画像処理部７に取得される。

まず、制御部８の条件設定部８０において、光刺激の付与条件及びＣＣＤカメラ（第１のＣＣＤカメラ３１と第２のＣＣＤカメラ３２）での撮影条件を設定する（条件設定工程：Ｓ２０１）。光刺激については、刺激の種類と刺激付与の繰り返し回数を設定する。刺激の種類として光刺激、経角膜刺激、強膜１点刺激、視交差逆行性刺激等があるが、本実施例では光刺激を採用する。光刺激においては、光波長、光強度、刺激領域（絞り、スリット）、刺激時間を設定する。また、刺激付与の繰り返し回数として、例えば１０回に設定する。また、撮影条件（画像取得条件）として、例えば、露光時間を２０ｍｓとし、撮影時間を、刺激前２秒間、刺激中４秒間、刺激後２０秒間とし、撮影間隔を２５ｍｓと設定する。なお、露光時間、撮影時間、撮影間隔の組み合わせを変更したり、設定繰返回数の中で複数種類の組み合わせを設定しても良い。次に、アライメント光学系５０を用いて眼のアライメントを行なう（アライメント工程：Ｓ２０２）。アライメント光源５１からの近赤外域の長波長（例えば９２０ｎｍ以上）の照射光を用い、被検眼Ｅの角膜での反射光を撮像面の中心（すなわち撮影画像の中心）に来るように合せ、第３のＣＣＤカメラ５４で撮像し、モニターする。これにより、被検眼Ｅの位置がアライメントされる。

次に、条件設定工程（Ｓ２０１）で設定した撮影条件で、繰り返し撮影を行なう（繰り返し撮影工程）。制御部８は設定された撮影条件に従い、刺激光光源４１及びＣＣＤカメラ（第１のＣＣＤカメラ３１と第２のＣＣＤカメラ３２）を自動制御する。繰り返し撮影工程の内容は次のようである。まず、刺激光を照射しない状態（刺激前コース）で、ＣＣＤカメラで撮影し、撮影画像を取得する（Ｓ２０３）。第１のＣＣＤカメラ３１と第２のＣＣＤカメラ３２で同時に撮影し、撮影間隔は２５ｍｓとする。制御部８の撮影時間判定部８１は撮影時間が２秒経過したか否かを判定し（Ｓ２０４）、２秒経過していなければ刺激前の撮影を継続し（Ｓ２０３に戻る）、２秒経過したら刺激を開始する（Ｓ２０５）。刺激光に、例えば定常光や４Ｈｚのフリッカー光を使用できる。また、スリットや絞りを用いて眼底Ｆの一部の領域に刺激光を限定して定常光やフリッカー光を照射しても良い。刺激光を照射した状態（刺激中コース）で、ＣＣＤカメラで撮像し、撮影画像を取得する（Ｓ２０６）。第１のＣＣＤカメラ３１と第２のＣＣＤカメラ３２で同時に撮影し、撮影間隔は２５ｍｓとする。制御部８の撮影時間判定部８１は撮影時間が４秒経過したか否かを判定し（Ｓ２０７）、４秒経過していなければ刺激中の撮影を継続し（Ｓ２０６に戻る）、４秒経過したら刺激を終了する（Ｓ２０８）。次に、刺激光を照射しない状態（刺激後コース）で、ＣＣＤカメラで撮像し、撮影画像を取得する（Ｓ２０９）。第１のＣＣＤカメラ３１と第２のＣＣＤカメラ３２で同時に撮影し、撮影間隔は２５ｍｓとする。制御部８の撮影時間判定部８１は撮影時間が２０秒経過したか否かを判定し（Ｓ２１０）、２０秒経過していなければ刺激後の撮影を継続し（Ｓ２０９に戻る）、２０秒経過したら、制御部８の繰返回数判定部８２は繰返回数ｎを設定繰返回数ｎ_０＝１０と比較する（Ｓ２１１）。繰返回数ｎは繰返回数判定部８２のカウンタに記憶され、設定繰返回数ｎ_０と比較される。ｎ＜ｎ_０＝１０であれば、カウンタの繰返回数ｎを１増加し（Ｓ２１２）、カウンタのデータ保存時間を次の繰返回数判定部８２での判定までの時間（本実施例では２６秒）より長く確保する（Ｓ２１３）。なお、余裕時間を有る程度長く（例えば判定までの時間の３割以上）取ることが望ましい。繰返回数ｎが設定繰返回数ｎ_０に達するまで、刺激前、刺激中、刺激後のコースが再度採択され（Ｓ２０３に戻る）、光刺激と撮影が繰り返される。ｎ≧ｎ_０＝１０であれば、撮影を終了し、撮影画像の比較・解析を行なう（Ｓ２１４）。

撮影画像の比較・解析（Ｓ２１４）は画像処理部７で行なわれる。画像処理部７は、撮影画像取得部７１において受光部３０から撮影画像を取得し、比較部７０では、第１比較モード（第１比較部７０ａで処理）において、同じタイミングで取得した第１のＣＣＤカメラ３１の撮影画像と第２のＣＣＤカメラ３２の撮影画像とを比較し、これらの撮影画像から酸素飽和度画像を作成する。第１、第２ＣＣＤカメラ間でアライメントがずれている場合は、位置合わせ部７２において、どちらか（例えば第１ＣＣＤカメラ３１）を基準にして、基準にしたカメラで撮影した画像を基準に位置合わせ処理を行う。第２比較モード（第２比較部７０ｂで処理）では、異なる撮影時間で撮影された撮影画像に基づいてそれぞれ作成された複数の酸素飽和度画像を時系列的に比較する。また、画像解析部７５にて、比較部７０での比較結果から刺激光束での刺激による被検眼Ｅの反応を解析する。必要に応じて、差分解析、主成分分析等の解析を行なう。次に比較結果を表示部９に表示する（Ｓ２１５）。比較結果は、例えば酸素飽和度画像等の比較対象画面全体を比較したものでも良く、画像の局所部分、例えば、動脈、静脈、黄斑、視神経乳頭などの測定対象領域を抽出して比較したものでも良く、局所部分の酸素飽和度、繰り返し回数分の平均受光強度をグラフ化して示したものでも良く、これらを表形式で示したものでも良い。また、酸素飽和度解析は、繰り返し取得した画像の各繰り返し開始時から同じ時間経過後の撮影画像の平均受光強度（この例では１０回の平均受光強度）を用いて行なっても良い。他の解析結果も必要に応じて表示される。表示は好ましくは時系列的に表示され、光刺激による被検眼の反応が検知される。

［ヘモグロビン濃度の解析］
次に血液中のヘモグロビン濃度の解析方法について説明する。ヘモグロビン濃度の解析は主として比較部７０の第１比較部７０ａにて行なわれる。撮影画像から血管部分を抽出し、ビア・ランバートの法則を利用して酸化還元ヘモグロビンの濃度を算出する。ビア・ランバートの法則によれば、媒質に入射する前の光の強度をＩ_０、媒質中を距離Ｌ移動したときの光の強度をＩ_１としたき、

ｌｏｇ_１０（Ｉ_１／Ｉ_０）＝−αＬ＝−εｃＬ ・・・（式１）

ここで、αは吸収係数、εはモル吸光係数、ｃは媒質のモル濃度である。
したがって、ｃを血管中のヘモグロビン濃度、Ｌを血管中を光が進む距離とすると、入射光に対する反射光の強度の比を測定することにより、血管中のヘモグロビン濃度を評価できる。

図５に眼底画像のヘモグロビン濃度の経時変化の解析フローの例を示す。解析フローのアルゴリズムは次のようである。
（ａ）被検眼Ｅと眼底カメラ部２とのアライメントを行う。アライメント光を点灯し、第３のＣＣＤカメラ５４で取得した画像を見ながらアライメント（位置あわせ）を行なう（Ｓ３０１）。
（ｂ）画像処理部７の撮影画像取得部７１において眼底画像を取得する。ピント調整を行い、撮影時間（撮影開始からの経過時間）の順に眼底像を順次取得する（Ｓ３０２）。
（ｃ）取得した画像から、１の波長で撮影した撮影画像を基準画像とし、他の波長で撮影した撮影画像を補正前画像として、補正前画像について例えばアフィン変換を行い、像のゆがみを基準画像にあわせて補正する（Ｓ３０３）。なお、ヘルマート変換を用いても良い。補正は位置合わせ部７２にて行なわれる。

（ｄ）次に、第１比較部７０ａにおいて比較対象画像としての酸素飽和度画像を作成する。まず、波長λにおける動脈、静脈、バックグラウンドの各々の平均強度
を算出する（Ｓ３０４）。

（ｅ）波長λにおける動脈、静脈の光学濃度（（ＯＤ_{ａｒｔｅｒｙ}）’_λ、（ＯＤ_ｖｅｉｎ）’_λ）を算出する（Ｓ３０５）。

（ｆ）平均強度を測定した位置の動脈、静脈の太さ（ｔ_{ａｒｔｅｒｙ}、ｔ_ｖｅｉｎ）を測定し、動脈、静脈の光学濃度（（ＯＤ_{ａｒｔｅｒｙ}）_λ、（ＯＤ_ｖｅｉｎ）_λ）を補正する（Ｓ３０６）。

（ｇ）網膜上の特徴点等の各座標（ｘ，ｙ）に対応する局所的な強度を測定し、各位置（ｘ、ｙ）での動脈、静脈の光学濃度（（ＯＤ_ｘ，ｙ）_λ）を算出する（Ｓ３０７）。

（ｈ）波長λにおける動脈、静脈の光学濃度（（ＯＤ_{ａｒｔｅｒｙ}）_λ、（ＯＤ_ｖｅｉｎ）_λ）を要素として、網膜上の各位置（ｘ、ｙ）での動脈、静脈の光学濃度（（ＯＤ_ｘ，ｙ）_λ）の因子分析を行なう（Ｓ３０８）。因子分析を行なうことにより、網膜上の各位置（ｘ、ｙ）での動脈血、静脈血の割合が算出され、酸化ヘモグロビン濃度Ｃ（ＨｂＯ_２）及び還元ヘモグロビン濃度Ｃ（Ｈｂ）を求めることができる。第１比較部７０ａは因子分析を行ない、酸化ヘモグロビン濃度Ｃ（ＨｂＯ_２）、還元ヘモグロビン濃度Ｃ（Ｈｂ）及び酸素飽和度を求める。酸化ヘモグロビンの割合は概略、Ｃ（ＨｂＯ_２）／（Ｃ（ＨｂＯ_２）＋Ｃ（Ｈｂ））と表され、酸素飽和度は酸化ヘモグロビンの割合×１００（％）と表される。
（ｉ）酸化ヘモグロビンの割合をカラーコードマップ化する（Ｓ３０９）。

なお、上記では光学濃度ＯＤ算出時に動脈、静脈の平均強度もしくは各位置の平均強度とバックグラウンドの平均強度の比を取り、対数を取ってマイナスをかけているが、ＯＤの代わりに吸光濃度（ＡＤ）を使用し、動脈、静脈の平均強度もしくは各位置の平均強度からバックグラウンドの平均強度を引き、その値をバックグラウンドの平均強度で割ったものを使用してもよい。ここで、任意の点での吸光濃度（ＡＤ）は、次式で示される。

この分光網膜画像解析フローはプログラム制御可能である。プログラムは画像処理部７に格納され、第１比較部７０ａでの比較結果として酸化ヘモグロビンの割合等がマップ化される。

図６に、第１のＣＣＤカメラ３４及び第２のＣＣＤカメラ３７で撮影した撮影画像から作成した酸素飽和度の時間的変化の例を示す。酸素飽和度は上述のヘモグロビン濃度の解析から求められたものである。図６の例では、刺激光をスリット状にして眼底に照射した。それぞれ、（ａ）網膜撮影画像、（ｂ）刺激開始前０．２秒、（ｃ）刺激開始後０．５秒、（ｄ）刺激開始後２秒、（ｅ）刺激終了後０．２秒、（ｆ）刺激終了後０．５秒、（ｇ）刺激終了後１秒、（ｈ）刺激終了後２秒、（ｉ）刺激終了後４秒、（ｊ）刺激終了後６秒、（ｋ）刺激終了後８秒、（ｌ）刺激終了後１０秒の撮影画像である。刺激開始後及び刺激終了後で画像が少し明るくなっているスリット状の部分が刺激光が照射された部分である。左下の丸い部分が乳頭、乳頭から脈状に伸びている部分が血管である。血管のうち、酸化ヘモグロビンＨｂＯ_２の方が大きくなっている部分が動脈に対応しており、例えば視神経乳頭から中上方へ伸びている血管が該当する。また、還元ヘモグロビンＨｂの方が大きくなっている部分が静脈に対応しており、例えば視神経乳頭から左上方へ伸びている血管が該当する。どちらも、刺激開始後から濃くなり始め、刺激終了後０．２秒後に明瞭になり、１〜２秒後に最大になり、その後次第に薄くなっていくのが解る。

［マスクの形成］
次に、撮影画像の経時変化を観測する場合に、時間の異なる画像から同一の部分を抽出して比較する方法について説明する。本実施例では、時間の異なる画像から同一の部分を抽出する場合に、マスクを用いて行なう方法を説明する。なお、実施例９で説明するように、位置合わせ部７２を用いて順次位置合せを行なうことも可能である。
本実施例では、画像処理部７は、受光部３０での撮影画像から測定対象領域を抽出するマスクを形成するマスク形成部７３と、マスク形成部７３により形成されたマスクを用いて、撮影画像から測定対象領域を抽出する画像抽出部７４とを備え、表示部９は、画像抽出部７４で抽出された測定対象領域の撮影画像を表示する。

図７にマスク形成の処理フロー例を示す。まず、画像処理部７は撮影画像取得部７１にて、時間ｔ１で撮影された撮影画像Ｐ１と時間ｔ２で撮影された撮影画像Ｐ２を取得する（Ｓ３５１）。本実施例では、本来、これらの撮影画像に代えて時間ｔ１における第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像から作成された比較対象画像と時間ｔ２における第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像から作成された比較対象画像にマスク形成を適用するのであるが、ここでは説明の簡易のため、撮影画像Ｐ１と撮影画像Ｐ２について適用する例を説明する。なお、撮影画像には撮影画像を加工処理した画像を含むものとする。

図８に、時間ｔ１で撮影された撮影画像Ｐ１と時間ｔ２で撮影された撮影画像Ｐ２を並べて示す。図８（ａ）に撮影画像Ｐ１、図８（ｂ）に撮影画像Ｐ２を示す。時間ｔ１と時間ｔ２との間に眼球運動が生じると撮影画像Ｐ１と撮影画像Ｐ２とに差異が生じる。すなわち、比較したい対象部分の位置が撮影画像Ｐ１と撮影画像Ｐ２とで異なることになる。次に、基準マスク領域抽出部７７にて撮影画像Ｐ１から測定対象領域を抽出する（Ｓ３５２）。

図９に時間ｔ１で撮影された撮影画像Ｐ１から測定対象領域を抽出するための基準マスクＭ１を示す。この例では測定対象領域として動脈の一部を抽出する。撮影画像Ｐ１から比較したい測定対象領域を抽出するには、例えば明度が周囲に比して暗く、コントラストが高い部分を抽出するなど、適当なアルゴリズムを使用する。アルゴリズムについては後述する。このようにして抽出した部分を白色（抽出領域）、他の部分を黒色（排除領域）と二値化して基準マスク領域とする（Ｓ３５３）。また、加工処理部７８において基準マスク領域を加工し、完成度を高めて基準マスクＭ１を形成する。アルゴリズムについては後述する。なお、加工処理部７８の加工を省略し、基準マスク領域をそのまま基準マスクＭ１として使用することも可能である。

次に、撮影画像Ｐ１と撮影画像Ｐ２を位置合せするための変換パラメータを求める（Ｓ３５４）。撮影画像Ｐ１のうち基準マスク領域を含む基準ウインドウ領域（例えば測定対象領域の凸包（ｃｏｎｖｅｘ ｈｕｌｌ）を含む四角形、凸包はここでは測定対象領域を囲む凸の多角形をいう。）Ａ１を定める。基準ウインドウ領域Ａ１は、変換に利用できる特徴点を多く含むように拡張しても良い。また、撮影画像Ｐ２のうち基準ウインドウ領域Ａ１に対応する抽出ウインドウ領域Ａ２を定める。撮影画像Ｐ１内の基準ウインドウ領域Ａ１と撮影画像Ｐ２内の抽出ウインドウ領域Ａ２の位置が異なる可能性があるので、マスク形成部７３は変換パラメータ算出部７６にて、基準ウインドウ領域Ａ１と抽出ウインドウ領域Ａ２から共通の特徴点を複数個抽出して、基準ウインドウ領域Ａ１と抽出ウインドウ領域Ａ２を、すなわち、撮影画像Ｐ１と撮影画像Ｐ２を位置合せするための変換パラメータを求める。変換は、移動、回転、縮小／拡大等であり、例えばアフィン変換を用いる。なお、ヘルマート変換を用いても良い。変換の詳細については後述する。撮影画像全体を変換するよりも、基準マスク領域周辺すなわち測定対象領域周辺に限定して変換することにより、変換パラメータを求める工程（Ｓ３５４）、後述する抽出マスク（Ｓ３５５）を形成する工程を含め変換処理に要する時間を短縮できる。変換パラメータは比較対象画像又は経過時間を特定して記憶部６に保存しておく。

図１０に時間ｔ２で撮影された撮影画像Ｐ２から測定対象領域を抽出するためのマスクである抽出マスクＭ２を示す。また、図中に抽出ウインドウ領域Ａ２を示す。抽出マスクＭ２は記憶部６に保存された変換パラメータを用いて、抽出マスク作成部７９にて、基準マスクＭ１を変換処理（移動、回転、縮小／拡大等）して求める（Ｓ３５５）。変換は、変換パラメータを求めた時と同じ変換、例えばアフィン変換を用いる。図１０では、基準マスクＭ１を黒色で、抽出マスクＭ２を灰色で表している。画像抽出部７４では、この抽出マスクＭ２を用いて撮影画像Ｐ２から測定対象領域を抽出する（Ｓ３５６）。網膜の撮影画像間の変化はこのような移動、回転、縮小／拡大等の簡単な変換で近似できるので、このように変換処理して形成した抽出マスクＭ２で充分実用可能である。

ここで、第１の時間ｔ１と第２の時間ｔ２は異なる時間であれば任意に選択できる。例えば第１の時間ｔ１として測定開始時の撮像時間を、第２の時間ｔ２としてその後の撮像時間を採用できる。この方法によれば、同じ基準マスクを用いてその後の複数の撮像画像からの抽出マスクを形成できるので、基準が安定しているといえる。

次に、測定対象領域抽出のアルゴリズムについて説明する。マスク形成部７３では基準マスク領域抽出部７７において、眼底画像に基づいて測定対象領域（血管、網膜動静脈、視神経乳頭等）の輝度とその背景の輝度とのコントラストを算出し、コントラストの高い部分を基準マスク領域として抽出する。

図１１に抽出された基準マスク領域の例として、網膜動静脈と視神経乳頭の抽出画像の例を示す。図中黒色の部分が基準マスク領域である。このうち、中央から左側の非常に明るい楕円形の部分が視神経乳頭に該当し（楕円形内部を基準マスク領域に含めても良い）、その部分から放射状に延びている細長い線状の部分が網膜動静脈に該当する。このようにして抽出された基準マスク領域から基準マスクＭ１を形成できる。ただし、図１１の例のように基準マスク領域を広くとる代わりに、図７の処理フローで説明したように、局所的な領域に限定して変換パラメータを求めることにより、変換処理に要する時間を短縮できる。
基準マスク領域は測定対象領域の特徴を手がかりに検出することも可能である。例えば網膜動静脈血管は線状で輝度が低いという特徴、視神経乳頭は楕円形であるという特徴、脈絡膜血管は線状で輝度が高いという特徴があり、これらの特徴を拠り所に抽出できる。

図１２に加工処理の流れの例を示す。ここでは、加工処理のアルゴリズムについて説明する。加工処理は加工処理部７８において、基準マスク領域抽出部７７にて抽出された基準マスク領域についてノイズ除去等の加工処理を行なう。まず、平均値フィルタを適用し（Ｓ５０１）、次いでラプラシアンガウシアンフィルタを適用する（Ｓ５０２）。平均値フィルタは周囲の画素を含めて平均化し、ノイズを除去するオペレータ、ラプラシアンガウシアンフィルタはコントラストが鮮明なエッジを抽出し、ガウス関数を適用してなだらかに処理することによりノイズを除去するオペレータである。次に、ラベリング処理により連続する同じ特性を有する部分に１つの番号を付与して識別し（Ｓ５０３）、膨張処理により点を膨らませ（Ｓ５０４）、細線化処理により線を細くしてノイズを除去する（Ｓ５０５）。次に、ラベル付け、すなわち番号付けした各部分について属性を付し、例えばカラー表示する（Ｓ５０６）。次に網膜動静脈の線幅を測定する（Ｓ５０７）。線幅は健康状態或は病状の尺度を表すものとして用いられる。このように血管（動脈、静脈）等の測定対象領域に対して加工処理を行い、ノイズ除去した鮮明な測定対象領域を抽出する。形成された基準マスクＭ１は制御部８の制御により記憶部６に保存され、第１の時間ｔ１で取得された撮影画像Ｐ１から測定対象領域を抽出するための基準マスクＭ１として使用に供される。

抽出マスク作成部７９では、この基準マスクＭ１に記憶部６に保存した変換パラメータを用いてアフィン変換等の変換処理を行い抽出マスクＭ２を形成する。このような画像処理により形成するマスクは、撮影時間の異なる任意の２画像について、ハードマスクを作成することなく、それぞれの画像に適した測定対象領域の基準マスク及び抽出マスクを形成でき、融通性、便宜性に富んだ抽出マスクとして利用できる。

図１３に変換パラメータ算出及び抽出マスク形成の処理フローの例を示す。画像処理部７では撮影画像取得部７１において、受光部３０のＣＣＤカメラで異なる時間に撮影した２つの撮影画像Ｐ１，Ｐ２を読み込む（Ｓ４０１）。本実施例では、本来、撮影画像Ｐ１，Ｐ２に代えて時間ｔ１における第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像から作成された比較対象画像と時間ｔ２における第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像から作成された比較対象画像について変換パラメータ算出及び抽出マスク形成の処理を適用するのであるが、ここでは説明の簡易のため、撮影画像Ｐ１と撮影画像Ｐ２について適用する例を説明する。次に、変換パラメータ算出部７６において、画像合わせのマッチング点として複数の特徴点（特徴があり識別性が高い点、線状の場合もある）を２画像から選択する（Ｓ４０２）。次に、変換パラメータ算出部７６において、対応するマッチング点の位置を探索する（Ｓ４０３）。探索には例えば最小二乗法（ＬＳＭ：Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ｍａｔｃｈｉｎｇ）を用いる。

最小二乗法とは、テンプレートの位置と形状を固定し、マッチングウインドウとテンプレートとの濃淡の差の二乗和が最小になるようにマッチングウインドウの位置と形状を変化させてマッチングを行う（相関をとる）方法である。マッチングウインドウの位置と形状を変化するために、アフィン変換又はヘルマート変換を選択可能である。これらについて変換パラメータ（変換係数）を変えて濃淡の差を演算し、最も適切な変換パラメータ（変換係数）を求める（Ｓ４０４）。変換パラメータは制御部８の制御により記憶部６に保存しておく。次に、抽出マスク作成部７９において、基準マスク領域抽出部７７及び加工処理部７８において形成された基準マスクＭ１に対して、求められた変換パラメータ（変換係数）を用いて画像の変換を行ない、抽出マスクＭ２を形成する（Ｓ４０５）。この場合、線形補間法又はバイキュービック補間法を選択可能である。

バイキュービック法（ｂｉｃｕｂｉｃ法）とは、３次補間法と呼ばれている画像の補間方式である。一般のスキャナでは１次補間法（２点を通る直線上にある画素を参照して計算する）や最近傍法（ニアレストネイバー法）で計算させている機種が多いが、バイキュービック法は情報の損失が最も少なく、写真画などでは滑らかで自然な画像が得られる。ただし、複雑な演算を行なうため処理に時間がかかる。また、線形補間法とは、最近傍法が周りの１つの画素のみから値を決定しているのに対し、周りの最も近い４つの画素から値を設定する手法なので、最近傍法に比して補間精度が高い。

次に、基準マスクＭ１から変換された抽出マスクＭ２を制御部８の制御により記憶部６に保存する（Ｓ４０６）。形成された抽出マスクＭ２は制御部８の制御により記憶部６に保存され、第２の時間ｔ２で取得された撮影画像Ｐ２から測定対象領域を抽出するための抽出マスクＭ２として使用に供される。保存形式は、例えば、ＢＭＰ形式、ＪＰＧ形式を使用でき、生データとして出力しても良い。基準マスクＭ１及び抽出マスクＭ２により抽出された測定対象領域の画像は、時系列的に比較可能である。本実施例では、撮影画像Ｐ１，Ｐ２に代えて時間ｔ１における第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像から作成された比較対象画像と時間ｔ２における第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像から作成された比較対象画像にマスク形成を適用して基準マスクＭ１及び抽出マスクＭ２を形成し、基準マスクＭ１及び抽出マスクＭ２により抽出された測定対象領域の画像を時系列的に比較することにより光刺激による眼底の各部分の反応の様相を解析する。

以上により、本実施例によれば、第１に、同じタイミングで撮影された複数の波長域での撮影画像から比較対象画像を作成して、時系列的に比較する比較部７０を備えることにより、比較事象を時系列的に比較することが可能であり、刺激による眼底の各部分の反応を検知できる機能イメージング眼科装置を提供できる。第２に、波長域の異なる複数の撮影画像から作成した比較対象画像を利用して、明瞭に血管部分等の特定部分を抽出できるような機能イメージング眼科装置を提供できる。第３に、異なる時間に撮影された撮影画像から同一部分を効率良く抽出するマスクを形成することにより、同一部分を効率良く抽出できる機能イメージング眼科装置を提供できる。

実施例１では、反射光束を２波長域に分割して受光する例を説明したが、実施例２では、反射光束を３以上の波長域に分割して受光する例について説明する。図３によれば、酸化ヘモグロビンＨｂＯ_２及び還元ヘモグロビンＨｂの吸収光量は、波長により大きな変化を示す。したがって、２波長域での光学濃度（ＯＤ_ｘ，ｙ）_λ１，（ＯＤ_ｘ，ｙ）_λ２の測定値から酸化ヘモグロビン濃度Ｃ（ＨｂＯ_２）及び還元ヘモグロビン濃度Ｃ（Ｈｂ）を求めるよりも、多くの波長域での測定値を用いることにより、吸収光量パターンに良く合致するようにより精度の高い酸化ヘモグロビン濃度Ｃ（ＨｂＯ_２）及び還元ヘモグロビン濃度Ｃ（Ｈｂ）を求めることができる。波長分割部として、例えば、実施例１における１つのダイクロイックミラー２８（図１参照）に代えて２段構成のダイクロイックミラーを用いると、波長域を４分割できる。また、波長分割部として、４分割プリズムを用いて波長域を４分割しても良い。そして、４つの分割光束を、それぞれフィルタ、結像レンズを通してＣＣＤカメラで受光することにより受光光学系２０を構成できる。また、同じタイミングで４つのＣＣＤカメラで撮像する。同じタイミングで撮影された４つの撮影画像による４波長域での光学濃度の測定値を用いることにより、酸化ヘモグロビン濃度Ｃ（ＨｂＯ_２）及び還元ヘモグロビン濃度Ｃ（Ｈｂ）を高い精度で求めることができる。また、実施例１と同様であるが、これら複数の波長域でのそれぞれの撮影画像や測定値の時系列的変化を比較でき、それぞれの局所位置での測定値の時系列的変化をグラフ化することも可能である。これにより、各波長での変化を直接検討することも可能である。その他の装置構成及び処理フローは実施例１と同様である。

実施例１では、比較対象画像として酸素飽和度画像を作成する例を説明したが、実施例３では比較対象画像として第１波長域の撮影画像と第２波長域の撮影画像との差画像を作成する例について説明する。本実施例では、図２の第１比較工程（Ｓ１４０）において、第１波長域の撮影画像と第２波長域の撮影画像とを比較し、比較対象画像作成工程（Ｓ１５０）において、その差画像を作成する。図３より、酸化ヘモグロビン及び還元ヘモグロビンの吸光感度が波長依存性を有し、特定の波長で両者の吸光感度が逆転することがわかる。そこで、酸化ヘモグロビンの感度が高い波長と還元ヘモグロビンの感度が高い波長の差画像を作成すればより血管部分を明瞭に抽出できる。また、差画像を作成すると、波長により吸光感度が変化しない部分を除去した画像が得られるので、波長により吸光感度が変化する部分、例えば血管（動脈、静脈）を低バックグラウンドノイズで抽出できる。本実施例では、このように、比較部７０では、第１比較モードにおいて、比較対象画像として第１波長域の撮影画像と第２波長域の撮影画像との差画像を作成し、血管（動脈、静脈）を抽出する。また、第２比較モードにおいて、抽出された血管（動脈、静脈）を時系列的に比較し、刺激による血管（動脈、静脈）の反応を検知する。なお、時系列的比較として、差画像で局所部分の平均強度を算出してグラフ化してもよい。これにより、画像解析部７５にて、血管（動脈、静脈）部分に特定した解析ができる。その他の装置構成及び処理フローは実施例１と同様である。本実施例によれば、波長域の異なる撮影画像の差画像を利用して、明瞭に血管部分等の特定部分を抽出できるような機能イメージング眼科装置を提供できる。

実施例１では、第１比較モード及び第２比較モードを共に実行し、両者の結果を共に表示する例を説明したが、実施例４では第２比較モードのみを実行し、その比較結果を表示する例について説明する。実施例１と異なる点を主に説明する。

図１４に、本実施例における眼機能画像解析方法の処理フロー例を示す。図２に比して波長分割工程（Ｓ１２０）、第１比較工程（Ｓ１４０）ないし第１表示工程（Ｓ１５５）がなく、同じタイミングで複数波長域での受光工程（Ｓ１３０）の代わりに全体で１つの受光工程（Ｓ１３５）がある。第２比較工程（Ｓ１７０）では刺激の前中後における撮影画像又は撮影画像に基づいて加工した画像を時系列的に比較する。装置構成では、図１において、波長分割部２８がなくなり、受光光学系２０及び受光部３０は１つになる。この構成では、血管中の酸素飽和度のような定量的な変化を検出できないが、酸素濃度の変化のために血管の吸収光量の変化を検出できるので、刺激による反応の様相を定性的に検出可能である。なお、受光部３０の前に波長可変フィルタを挿入すれば、時間は異なるが複数波長域での受光も可能になる。その他の装置構成及び処理フローは実施例１と同様である。

実施例１では、第１比較モード及び第２比較モードを共に実行し、両者の結果を共に表示する例を説明したが、実施例５では、第１比較モードのみを実行し、第２比較モードを行わない例を説明する。実施例１と異なる点を主に説明する。

図１５に、眼機能画像解析方法の処理フロー例を示す。図２に比して、刺激前中後コース判定工程（Ｓ１０５）、繰り返し回数判定工程（Ｓ１６０）、第２比較工程（Ｓ１７０）、第２表示工程（Ｓ１７５）が削除されている。すなわち、測定は刺激中の１回又は刺激後の１回でも良い。その他の工程は実施例１と同じである。すなわち、受光工程（Ｓ１３０）での第１波長域の撮影画像と第２波長域の撮影画像とを比較し（第１比較工程：Ｓ１４０）、比較対象画像を作成する（比較対象画像作成工程：Ｓ１５０）。比較対象画像として、第１受光部３１での撮影画像と前記第２受光部３２での撮影画像の差画像を作成すると、波長により吸光感度が変化しない部分を除去した画像が得られるので、波長により吸光感度が変化する部分、例えば血管（動脈、静脈）を低バックグラウンドノイズで抽出できる。また、比較対象画像として酸素飽和度画像を作成しても良い。また、光学系構成は実施例１と同様に図１で表される。

実施例１では、第１比較モード及び第２比較モードを共に実行し、両者の結果を共に表示する例を説明したが、実施例６では、第１比較モードの表示を省略し、第２比較モードの表示を行う例を説明する。実施例１と異なる点を主に説明する。機能イメージング眼科装置を用いた眼機能画像解析方法の処理フローは、図２から第１表示工程Ｓ１５５を省略するだけである。それでも、第２表示工程（Ｓ１７５）で比較対象画像が時系列的に表示される場合には、その表示に含まれることになる。また、光学系構成は実施例１と同様に図１で表される。したがって、実施例１と同様の効果を奏する。

実施例１では、光刺激を付与して繰り返し測定を行なう場合に、第１の時間ｔ１として測定開始時の撮像時間を、第２の時間ｔ２としてその後の撮像時間を採用する例を説明したが、別の選択も可能である。実施例４では、測定開始時の撮像時間を第１の時間ｔ１とし、第１の時間ｔ１での第１の撮影画像Ｐ１に基づいて基準マスクＭ１を形成し、第２番目の撮影時間を第２の時間ｔ２での第２の撮影画像Ｐ２から測定対象領域を抽出するマスクＭ２を基準マスクＭ１と変換パラメータを用いて形成した後に、第２番目の撮影時間を第１の時間ｔ１、その時の撮影画像を第１の撮影画像Ｐ１、その時に形成された抽出マスクを新たな基準マスクＭ１として使用し、第３番目の撮影時間を第２の時間ｔ２、その時の撮影画像を第２の撮影画像Ｐ２、その時に第２の撮影画像Ｐ２から測定対象領域を抽出するために形成されるマスクを新たな抽出マスクＭ２とする。このように、順次、新たな基準マスクＭ１により新たな抽出マスクＭ２を形成することも可能である。この方法によれば、第１の時間ｔ１と第２の時間ｔ２の間隔を短くできるので、常に変換の程度が少なくなり、誤差の少ない抽出マスクＭ２を得られる。その他の光学系構成、処理フローは実施例１と同様であり、実施例１と同様の効果を奏する。

実施例１では、光刺激を付与して繰り返し測定を行なう場合に、第１の時間ｔ１として各繰り返しにおける測定開始時の撮像時間を、第２の時間ｔ２としてその後の撮像時間を採用する例を説明したが、別の選択も可能である。実施例８では、第１の時間ｔ１として、光刺激による反応により測定対象領域が最も鮮明に撮影される撮像時間とする。これにより、明確な基準マスクを得られやすく、基準マスクＭ１の形成が容易になる。また、全撮像画像の中で、位置がほぼ中間にあるものを第１の時間ｔ１とし、他の撮像画像を第２の時間ｔ２として変換処理することもできる。こうすることにより、全体の位置の変化量を抑えることができ、安定した変換画像が得られる。その他の光学系構成、処理フローは実施例１と同様であり、実施例１と同様の効果を奏する。

実施例１では、第２比較モードにおいて、画像処理により、眼底の測定対象領域を抽出するためにマスクを形成し、マスクにより抽出された測定対象領域を時系列的に比較する例を説明したが、実施例９では、画像間の位置合わせを行ない、測定対象領域を時系列的に比較する例を説明する。実施例１と異なる点を主に説明する。本実施例では、本来、撮影画像Ｐ１，Ｐ２に代えて時間ｔ１における第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像から作成された比較対象画像と時間ｔ２における第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像から作成された比較対象画像について画像間の位置合わせを適用するのであるが、ここでは説明の簡易のため、撮影画像Ｐ１と撮影画像Ｐ２について適用する例を説明する。なお、撮影画像には撮影画像を加工処理した画像を含むものとする。

図１６に、実施例９における画像処理部７の構成例を示す。その他の構成は実施例１（図１参照）と同様である。画像処理部７は、マスク形成部７３が無く、これに代えて異なる時間に取得された撮影画像間の位置合わせを位置合わせ部７２により行う。位置合わせ部７２が行なう画像間の位置合わせの処理フローは図１３の処理フローと類似する。すなわち、画像合わせのマッチング点の選択（Ｓ４０２）から画像の変換（Ｓ４０５）までの工程を位置合わせ部７２が行なうが、ここで変換される画像がマスクではなく、第１の時間ｔ１で撮影された撮影画像Ｐ１（基準画像）と第２の時間ｔ２で撮影された撮影画像Ｐ２（補正前画像）である。そして、変換された補正画像を新たな基準画像とし、次の時間に撮影された撮影画像を新たな補正前画像として、順次、画像合わせのマッチング点の選択（Ｓ４０２）から画像の変換（Ｓ４０５）が行なわれる。また、画像抽出部７４は位置合わせ部７２により位置合わせされた画像から測定対象領域を抽出する。この抽出には例えば実施例１における基準マスク領域抽出部７７での抽出のアルゴリズムを適用できる。その他の処理フローは実施例１において図１３で説明したと同様である。

本実施例では、撮影画像Ｐ１，Ｐ２に代えて時間ｔ１における第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像から作成された比較対象画像と時間ｔ２における第１受光部３１での撮影画像と第２受光部３２での撮影画像から作成された比較対象画像に画像間の位置合わせを適用して、第２比較モードにおいて測定対象領域の画像を時系列的に比較することにより光刺激による眼底の各部分の反応の様相を解析する。このように、画像間の位置合わせを行なえば、マスクを使用しない時系列的比較も可能である。

実施例１では、刺激の種類として光刺激を使用する例を説明したが、実施例１０では経角膜電気刺激を使用する例を説明する。経角膜電気刺激は、例えばコンタクトレンズ型の電極を用いて経角膜的に網膜を電気刺激するもので、神経保護治療が期待されている。実施例１の光学的構成の、光刺激光学系４０の照射系である刺激光光源４１、コンデンサーレンズ４２、反射鏡４３を削除し、経角膜的に網膜を電気刺激するための、パルス電源、リード線、コンタクトレンズ型の電極を追加すれば、図１の光学的構成を使用できる。機能イメージング眼科装置を用いた眼機能画像解析方法の処理フローは、光刺激に代えて電気刺激を用いる。その他の構成、処理フローは実施例１と同様である。これにより、電気刺激による被検眼の反応を検知可能である。なお、電気刺激として、強膜上の局所的な部分に電気刺激を与える強膜１点刺激を用いても良い。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記の実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で実施例に種々変更を加えられることは明白である。

例えば、照明用光源については、およそ７００ｎｍから９００ｎｍの近赤外域の光束を発光できれば、ハロゲンランプに限定されず、レーザ光を使用しても良い。また、波長分割部についても、ダイクロイックミラーに限られず、他のビームスプリッターを使用しても良い。また、画像処理のフローも変更可能であり、例えば基準マスクの形成工程から加工工程を省略しても良く、変換パラメータを求める際に定めた基準ウインドウ領域を基準マスク領域を求めるために用いても良い。また、例えば血管等の特徴を手がかりに、最も鮮明な画像を得られる波長での撮影画像から測定対象領域を抽出し、基準マスクを形成しても良い。また、以上の実施例では、ヘモグロビンの吸収光量を比較・解析する例を説明したが、ヘモグロビン以外の成分の分光分布を測定することも可能である。また、記憶部に測定対象領域としての血管の受光信号強度データを累積することにより、血管の累積データを診断等に利用することも可能である。その他、刺激付与条件、波長域の範囲、撮影条件等も適宜変更可能である。

本発明は、機能イメージング眼科装置に利用できる。特に、複数の波長域の撮影画像を用いて刺激による眼の分光特性の変化を測定する機能イメージング眼科装置に利用できる。

１ 機能イメージング眼科装置
２ 眼底カメラ部
３ トップハウジング部
７ 画像処理定部
６ 記憶部
８ 制御部
９ 表示部
１０ 照明光学系
１１ ハロゲンランプ
１２ コンデンサーレンズ
１３ 分光特性補正フィルタ
１４ 絞り板
１５ 反射鏡
１６ リレーレンズ
１７ ビームスプリッター
１８ 対物レンズ
２０ 受光光学系
２０Ａ 第１の受光光学系
２０Ｂ 第２の受光光学系
２１ アイリス絞り板
２２ 合焦レンズ
２３ 結像レンズ
２４ 反射鏡
２５ 切り替えミラー
２６ フィールドレンズ
２７ ダイクロイックミラー
２８ ダイクロイックミラー（波長分割部）
３０ 受光部
３１ 第１のＣＣＤカメラ（第１受光部）
３２ 第２のＣＣＤカメラ（第２受光部）
３４ フィルタ
３５ 結像レンズ
３６ フィルタ
３７ 結像レンズ
４０ 光刺激光学系
４１ 刺激光光源
４２ コンデンサーレンズ
４３ 反射鏡
４４ ダイクロイックミラー
５０ アライメント光学系
５１ アライメント光源
５３ 結像レンズ
５４ 第３のＣＣＤカメラ
６０ ファインダー光学系
７０ 比較部
７０ａ 第１比較部
７０ｂ 第２比較部
７１ 撮影画像取得部
７２ 位置合わせ部
７３ マスク形成部
７４ 画像抽出部
７５ 画像解析部
７６ 変換パラメータ算出部
７７ 基準マスク領域抽出部
７８ 加工処理部
７９ 抽出マスク作成部
８０ 条件設定部
８１ 経過時間判定部
８２ 繰返回数判定部
Ａ１ 基準ウインドウ領域
Ａ２ 抽出ウインドウ領域
Ｅ 被検眼
Ｆ 眼底
Ｍ１ 基準マスク
Ｍ２ 抽出マスク
Ｐ１ 第１の撮影画像
Ｐ２ 第２の撮影画像
ｔ１ 第１の時間
ｔ２ 第２の時間

Claims (12)

1. 近赤外域の照明光束で、被検眼の眼底を照明する照明光学系と；
   前記照明光束の前記眼底からの反射光束を受光する受光部と；
   前記受光部で第１の時間で撮影された第１の撮影画像を基に、前記第１の撮影画像及び前記第１の時間と異なる第２の時間で撮影された第２の撮影画像からそれぞれ測定対象領域を抽出するためのマスクを形成するマスク形成部と；
   前記マスク形成部により形成されたマスクを用いて、前記第１の撮影画像及び前記第２の撮影画像からそれぞれ測定対象領域を抽出する画像抽出部と；
   前記画像抽出部で抽出された前記測定対象領域の画像を表示する表示部とを備える；
   機能イメージング眼科装置。
2. 前記第１の撮影画像から前記測定対象領域を抽出するためのマスクを基準マスクと、前記第２の撮影画像から測定対象領域を抽出するためのマスクを抽出マスクと称し；
   前記マスク形成部は、前記第１の撮影画像と前記第２の撮影画像を位置合わせするための変換パラメータを求める変換パラメータ算出部と、前記変換パラメータを用いて前記基準マスクを変換処理することにより前記抽出マスクを形成する抽出マスク作成部とを有する；
   請求項１に記載の機能イメージング眼科装置。
3. 前記変換パラメータ算出部は、前記第１の撮影画像のうち前記測定対象領域を含む基準ウインドウ領域を定め、前記第２の撮影画像のうち前記基準ウインドウ領域に対応する抽出ウインドウ領域を定め、前記基準ウインドウ領域と前記抽出ウインドウ領域を位置合わせするための変換パラメータを求める；
   請求項２に記載の機能イメージング眼科装置。
4. 近赤外域の照明光束で、被検眼の眼底を照明する照明光学系と；
   前記照明光束の前記眼底からの反射光束を、近赤外域の複数の波長域の光束に分割する波長分割部と；
   前記波長分割部で分割された複数の波長域の光束を同じタイミングで受光する受光部と；
   前記受光部で同じタイミングで撮影された複数の波長域での撮影画像から比較対象画像を作成する比較部と；
   第１の時間で撮影された撮影画像から作成された第１の比較対象画像を基に、前記第１の比較対象画像及び前記第１の時間と異なる第２の時間で撮影された撮影画像から作成された第２の比較対象画像から、それぞれ測定対象領域を抽出するためのマスクを形成するマスク形成部と；
   前記マスク形成部により形成されたマスクを用いて、前記第１の比較対象画像及び前記第２の比較対象画像からそれぞれ測定対象領域を抽出する画像抽出部と；
   画像を表示する表示部とを備え；
   前記比較部は、前記第１の比較対象画像及び前記第２の比較対象画像から、前記画像抽出部により抽出された測定対象領域を時系列的に比較し；
   前記表示部は、前記比較部で時系列的に比較された結果を表示する；
   機能イメージング眼科装置。
5. 前記第１の比較対象画像から前記測定対象領域を抽出するためのマスクを基準マスクと、前記第２の比較対象画像から測定対象領域を抽出するためのマスクを抽出マスクと称し；
   前記マスク形成部は、前記第１の比較対象画像と前記第２の比較対象画像を位置合わせするための変換パラメータを求める変換パラメータ算出部と、前記変換パラメータを用いて前記基準マスクを変換処理することにより前記抽出マスクを形成する抽出マスク作成部とを有する；
   請求項４に記載の機能イメージング眼科装置。
6. 可視域の刺激光束で前記眼底の測定対象領域を照射して刺激する刺激光照射光学系を備え；
   前記第１の時間として、前記刺激光束での刺激の前の時間を選択し；
   前記第２の時間として、前記刺激光束での刺激の後の時間を選択する；
   請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の機能イメージング眼科装置。
7. 可視域の刺激光束で前記眼底の測定対象領域を照射して刺激する刺激光照射光学系を備え；
   前記第１の時間として、前記刺激光束での刺激の前後の任意の時間を選択し；
   前記第２の時間として、前記刺激光束での刺激の前後にわたる複数の時間を選択する；
   請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の機能イメージング眼科装置。
8. 前記比較対象画像は、前記複数の波長域での撮影画像から作成された酸素飽和度画像である；
   請求項６又は請求項７に記載の機能イメージング眼科装置。
9. 前記比較対象画像は、前記複数の波長域のうちの２波長域での撮影画像間の差画像である。；
   請求項６又は請求項７に記載の機能イメージング眼科装置。
10. 前記測定対象領域の測定データを蓄積する記憶部を備え；
    前記測定対象領域が血管であり；
    前記記憶部は、血管の受光信号強度データを累積する；
    請求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の機能イメージング眼科装置。
11. 第１の時間で撮影された第１の撮影画像と前記第１の時間と異なる第２の時間で撮影された第２の撮影画像を取得する工程と；
    前記第１の撮影画像から測定対象領域を抽出する工程と；
    前記測定対象領域を抽出する工程で抽出された前記測定対象領域を二値化して基準マスクを形成する工程と；
    前記第１の撮影画像と前記第２の撮影画像を位置合わせするための変換パラメータを求める工程と；
    前記変換パラメータを用いて前記基準マスクを変換処理することにより、前記第２の撮影画像から測定対象領域を抽出するための抽出マスクを形成する工程とを備える；
    マスク形成方法。
12. 前記変換パラメータを求める工程は、前記第１の撮影画像のうち前記測定対象領域を含む基準ウインドウ領域を定め、前記第２の撮影画像のうち前記基準ウインドウ領域に対応する抽出ウインドウ領域を定め、前記基準ウインドウ領域と前記抽出ウインドウ領域を位置合わせするための変換パラメータを求める；
    請求項１１に記載のマスク形成方法。