JP2011110158A - 画像処理装置、画像処理装置の制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 被検眼の解析結果を精度よく表示用の座標系で表示すること。
【解決手段】 画像処理装置は、被検眼の眼底画像を取得する取得部と、眼底画像を解析する解析部と、眼底画像から抽出した特徴量を用いて、眼底画像に含まれる被検眼の第１の部位と第２の部位とを検出する検出部と、検出された前記第１の部位と前記第２の部位に基づいて前記被検眼の眼底画像の基準座標系を決定する決定部と、決定された基準座標系における解析結果を表示部に表示するために、基準座標系を表示座標系に変換する変換部と、変換された表示座標系を用いて、解析結果を表示部に表示する表示制御部と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理装置の制御方法及びプログラムに関する。

従来、眼疾患のひとつである緑内障の診断には、光干渉断層計（ＯＣＴ装置と略す）を用いて、視神経乳頭周囲の網膜層厚の計測が行われている。この計測は、ＯＣＴ装置が独自に持つ基準座標系を利用するものである。そして、そこで得られた計測値と統計的に求められた健常眼の網膜層厚とを比較することにより、緑内障の早期診断が実現されている。

一方、眼底カメラによる診断においては、診断記録の客観性向上のために、装置の基準座標系ではなく、撮影した画像から基準の座標系を求め、それを利用した診断が実現されている。

特開平９−３２７４４０号公報

しかしながら、ＯＣＴ装置で計測した値は、それぞれのＯＣＴ装置に固有の座標系で表現されており、異なるＯＣＴ装置で計測したデータ同士を比較することは困難であった。また、同じＯＣＴ装置においても、被検眼とＯＣＴ装置の相対的な位置関係を毎回同じになるように正確に固定することは非常に困難であるため、異なるＯＣＴ装置で撮影した場合と同様の問題が発生する。

更に、ＯＣＴ装置により撮影される断層像においては、特許文献１に開示される方法により視神経乳頭および黄斑を抽出するには、断層像の積算投影画像を用いる必要がある。しかし、積算投影像は眼底カメラによる像と異なり黄斑部のコントラストが小さいために黄斑部を精度よく抽出することは難しく、装置に依存しない座標系を適切に決定することができないという問題がある。

本発明は、ＯＣＴ装置により撮影された網膜層の観察において、視神経乳頭部の解析結果を精度よく網膜座標系基準で提示し、他眼、統計データ、同一眼の過去データ等との解析結果の比較をより正確に行うことが可能な画像処理技術の提供を目的とする。

上記の目的を達成するため、本発明の一つの側面に係る画像処理装置は、
被検眼の眼底画像を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記眼底画像を解析する解析手段と、
前記眼底画像から抽出した特徴量を用いて、前記眼底画像に含まれる前記被検眼の第１の部位と第２の部位とを検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記第１の部位と前記第２の部位に基づいて前記被検眼の眼底画像の基準座標系を決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された前記基準座標系における前記解析手段の解析結果を表示手段に表示するために、前記基準座標系を前記表示手段の表示座標系に変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された前記表示座標系を用いて、前記解析手段の前記解析結果を前記表示手段に表示する表示制御手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、被検眼の解析結果を精度よく表示用の座標系で表示することが可能になる。

（ａ）は実施形態に係る画像処理システムの機能構成を示す図、（ｂ）は第３実施形態に係る画像処理装置の機能構成を示す図。 実施形態に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャート。 実施形態に係る断層像と投影像と厚みマップの一例を示す図。 実施形態に係る投影像と厚みマップの基準座標系の例と、それぞれを表示基準座標系に変換された結果の例を示す図。 実施形態に係る広域断層像の例と、その投影像から決定された基準座標系を示す図。 実施形態に係る画像処理装置の複数の網膜情報の処理手順を示すフローチャート。 実施形態に係る画像処理装置の複数の網膜情報の表示例を示す図。 第２実施形態に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャート。 第２実施形態に係る眼底像の例と眼底像の基準座標系を示す図。 (ａ)は第３実施形態に係る画像処理装置１１の処理手順を示すフローチャート、（ｂ）は第４実施形態に係る画像処理装置１０の処理手順を示すフローチャート、（ｃ）は第５実施形態に係る画像処理装置１０の処理手順を示すフローチャート。 第５実施形態に係る厚みグラフの例を示す図。

（第１実施形態）
図１（ａ）の参照により、本実施形態に係る画像処理装置１０の機能構成を説明する。画像処理装置１０は、複数の被検眼の網膜基準座標系を決定し、それぞれの視神経乳頭部の解析結果をそれぞれの網膜基準座標系で提示する。そして、それらの解析結果を網膜基準座標系を基準として並べて表示し、網膜構造を比較しやすくすることで、診断プロセスを支援する。

画像処理装置１０は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）４０を介して断層像撮像装置２０と、データサーバ３０と、に接続されている。なお、これらの機器との接続は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等のインターフェース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装置やフーリエドメイン方式のＯＣＴ装置からなる。データサーバ３０は、被験眼の眼底画像や断層像、被験眼の画像特徴量などを保持するサーバである。データサーバ３０は、断層像撮像装置２０が出力する被験眼の断層像や、画像処理装置１０が出力する解析結果と網膜基準座標系情報とを保存する。また、画像処理装置１０からの要求に応じて、被験眼に関する過去のデータを画像処理装置１０へと送信する。

画像処理装置１０は、網膜像取得部１１０、記憶部１２０、網膜像解析部１３０、基準座標系決定部１４０、表示基準設定部１５０、データ入出力部１６０及び表示制御部１７０を備えて構成される。

基準座標系決定部１４０は、網膜像特徴点検出部１４１と網膜像位置合わせ部１４２とで構成され、網膜像の網膜解剖学的特徴点に基づいて網膜像上の基準座標系を決定する。

網膜像取得部１１０は、データ入出力部１６０経由で断層像撮像装置２０から送信される解析対象の断層像と、広域断層像と、左右の眼に対する被検眼情報と、を取得する。広域網膜像には、断層像撮像装置２０から送信される網膜の黄斑と視神経乳頭部とを写している広域断層像が含まれる。解析対象の断層像には、視神経乳頭部を詳細に撮影されて得られた断層像が含まれる。記憶部１２０は、被検眼の断層像、広域断層像やその他情報と、それらの処理結果を保持する。

網膜像解析部１３０は断層像の解析を行い、網膜層の厚みを解析する。表示基準設定部１５０は、基準座標系に基づいて網膜像（断層像や広域断層像）や網膜層の厚みの解析結果の表示基準（モニタ５０に解析結果を表示するための表示座標系）を設定する。不図示の指示取得部は、操作者がキーボードやマウス等の操作により入力する処理の指示を取得する。表示制御部１７０は、表示基準設定部１５０により設定された表示基準（表示座標系）に基づいて網膜像や網膜層の厚みの解析結果をモニタ５０へ送信する。モニタ５０は、表示制御の制御の下に、表示基準設定部１５０により設定された表示基準（表示座標系）に基づいて網膜像や網膜層の厚みの解析結果を表示する。

データ入出力部１６０は、画像処理装置１０と外部装置とのインターフェースとして機能する。例えば、データ入出力部１６０は、断層像撮像装置２０から送信された網膜像のデータの入力を受け付ける。データ入出力部１６０は、検査日時と、被験眼を特定する情報と、被験眼の網膜像と、基準座標系決定部１４０によって決定された基準座標系情報と、網膜像解析部１３０の解析結果とを関連付けて、データサーバ３０へと送信する。

次に、図２（ａ）の参照により、一つの被検眼について網膜基準座標系の決定処理を説明する。 ステップＳ２１０において、網膜像取得部１１０はデータ入出力部１６０を介して断層像撮像装置２０から送信される解析対象の断層像と、広域断層像と左右の被検眼情報とを取得する。さらに、被検眼を特定する情報として被験者識別番号を外部の装置から取得する。そして、被験者識別番号に基づいて、データサーバ３０が保持している被験眼に関する情報（患者の氏名、年齢、性別など）を取得する。ステップＳ２１０で得られた解析対象の断層像と広域断層像と被検眼情報とは、記憶部１２０に記憶される。本実施形態では、ステップＳ２１０で得られる解析対象の断層像は視神経乳頭の解析に用いられることが可能であり、断層像には視神経乳頭を含む詳細な複数の断層像が含まれる。ただし、本発明の趣旨は、この例に限定されるものではなく、黄斑を解析対象にする場合には、黄斑部を含む断層像でも良い。ステップ２１０で得られる広域断層像は、網膜の黄斑部と視神経乳頭部を含むとする。

なお、ステップＳ２１０で取得される解析対象の断層像、広域断層像と被検眼情報と、はデータ入出力部１６０とＬＡＮ４０とを経由して、データサーバ３０から取得することも可能である。

ステップＳ２２０において、網膜像解析部１３０は、ステップＳ２１０で得られた解析対象の断層像の解析をする。なお、以下の説明では、解析対象の断層像の対象網膜部位は視神経乳頭部と仮定するが、本発明の趣旨はこの部位の例に限定されるものではない。更に、本実施形態では、視神経乳頭部の解析として視神経乳頭部の周りの視神経繊維層の層厚の計測例を説明しているが、この計測例に限定されず、視神経乳頭部周りの網膜全体の層厚や、その他の部位を解析することも可能である。

図３（ａ）の参照により、ＯＣＴ装置で撮影した網膜の断層像を模式的に説明する。Ｔ１〜Ｔｎは黄斑部の二次元断層像（Ｂ−ｓｃａｎ像）である。Ｄは視神経乳頭を表す。そして、図３（ａ）において、１は内境界膜、２は神経線維層とその下部の層との境界（以下、神経線維層境界２と呼ぶ）、２'は神経線維層を表す。３は内網状層とその下部の層との境界（以下、内網状層境界３と呼ぶ）、４は外網状層とその下部の層との境界（以下、外網状層境界４と呼ぶ）を表す。５は視細胞内節外節接合部、６は網膜色素上皮層境界、６'は網膜色素上皮層の端を表している。

次に、視神経繊維層２'の層厚（Ｔｈ１）の計測方法を説明する。神経線維層２'の厚みは、ｘｙ平面上の各座標点において、神経線維層境界２と内境界膜１とのz座標値の差を求めることで計算する。

z座標値の差を求めるために、層の境界検出を行う具体的な処理の方法を説明する。ここでは、処理対象である３次元断層像を２次元断層像(Ｂスキャン像)の集合と考え、夫々の２次元断層像に対して、以下の２次元画像処理を実行する。まず、注目する２次元断層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、その検出結果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（ｚ座標値大）を内境界膜１として選択する。また、一番下の線分（ｚ座標値小）を、網膜色素上皮層境界６として選択する。神経線維層境界２の取得方法としては、例えば、内境界膜１のz座標値からｚ軸の正の向き（ｚ座標値が大きくなる方向）にスキャンし、輝度値もしくはエッジが閾値以上の点を接続することにより、神経線維層境界２を求めることができる。

図３（ｃ）は、図３（ａ）の断層像群の神経線維層の厚みマップの例を示す。図３（ｃ）のｘｙ軸は図３（ａ）の断層像群のｘｙ軸と対応している。図３（ｃ）の厚みマップにおいて位置（ｘ、ｙ）の層厚値は、位置ｙのＢスキャン像Ｔｙの位置ｘのＡスキャンの神経線維層厚Ｔｈ１の値である。例として、図３（ｃ）のハッチング領域Ｅはハッチング領域Ｆより層厚が厚く、ハッチング領域Ｆはハッチング領域Ｇより層厚が厚くなっていることを示している。領域Ｈは、視神経乳頭部の中心領域を示していて、視神経繊維層厚の計測されていない領域を示している。

さらにステップＳ２２０において、網膜像解析部１３０は、各断層像を深度方向に積算した投影像を作成する。図３（ｂ）は、網膜層の断層像と投影像の一例を示す図である。図３（ｂ）は断層像を深度方向（ｚ方向）に輝度値を積算して作成した投影像Ｐである。投影像Ｐにおいて曲線Ｖは血管、Ｄは視神経乳頭部を示している。

ステップＳ２３０において、基準座標系決定部１４０は、ステップＳ２１０で得られた解析対象の断層像の基準座標系を決定する。そのために、まず、ステップＳ２１０で得られた広域断層像を用いて、解剖学的特徴に基づいて網膜の基準座標系を決定する。解剖学特徴として、例えば、網膜の視神経乳頭部と黄斑を用いることが可能である。

図５（ｂ）は、広域断層像の投影像Ｂに関する網膜基準座標系（以下、基準座標系ともいう）を例示する図である。図５（ｂ）において、基準座標系の原点Ｃは視神経乳頭部Ｄの中心にある。視神経乳頭部Ｄの中心と黄斑部Ｍの中心とを結んだ直線は基準座標系の一つの軸Ｂ１である。その軸Ｂ１を主軸（第１の軸）と呼ぶ。視神経乳頭部Ｄの中心を通り、軸Ｂ１に直交する軸であって、ｘｙ平面内にある軸を、基準座標系の他の軸Ｂ２（第２の軸）として求めることができる。更に、視神経乳頭部Ｄの中心を通り、軸Ｂ１及び軸Ｂ２に直交する軸Ｂ３（第３の軸）を求めることができる。

次に、広域断層像と解析対象の断層像の対応点を決定し広域断層像で決定された基準座標系を元に、解析対象の断層像の基準座標系を決定する。図４（ａ）は解析対象の断層像の投影像Ｆの基準座標系を示す図である。図４（ａ）において、Ｃは基準座標系の原点、Ｂは基準座標系の一つの主軸を示す。図４（ａ）に示す網膜情報は左眼の断層像の投影像であるので、基準座標系の主軸は右へと向かっている。

ステップＳ２３０における基準座標系の決定処理の詳細は後述する。ステップＳ２３０で得られた解析対象の断層像の基準座標系の情報は、解析対象の断層像と解析結果と共に、記憶部１２０に格納されるとともに、データ入出力部１６０及びＬＡＮ４０を経由してデータサーバ３０に格納される。

ステップＳ２４０において、表示基準設定部１５０は、ステップＳ２３０で決定された解析対象の断層像の基準座標系を用いて、ステップＳ２２０で得られた解析結果（厚みマップ）を表示するための表示座標系を決定する。そして、基準座標系の表示を表示座標系で表示するための変換処理を行う。ここで表示座標系は断層像をモニタ５０に表示する際に基準となる座標系で、モニタ５０の表示面の左上隅に原点があり、水平および垂直方向に２軸を持つ座標系である（図４（ｅ））。

厚みマップは解析対象の断層像を解析することで得られたので、解析対象の断層像の基準座標系は厚みマップの基準座標系と同一になる。さらに、ステップＳ２４０において、表示基準設定部１５０は、解析対象の断層像または厚みマップの基準座標系を、表示座標系に合わせて変換をする。

まず、左右の被検眼情報によって、被検眼の網膜情報（解析対象の断層像や解析結果など）を表示する向きを決める。

左眼の場合は、解析対象の断層像の投影像上の主軸は右へ向いている。右眼の場合は、解析対象の断層像の投影像上の主軸は左へ向いている。表示座標系の水平軸が右へ向いている場合は、表示座標系にあわせるために、右眼の網膜情報を、左右反転する。左眼の網膜情報の向きをそのままにする。もちろん、断層像撮像装置２０で撮影された方向での表示が好ましい場合は、右か左かに問わず、網膜情報の向きを反転しない。または、左へ向いている状態で表示をするならば、左眼の網膜情報を左右反転すればよい。

ステップＳ２５０において、表示制御部１７０は、ステップＳ２５０で表示座標系に変換された解析対象の断層像と厚みマップを並べて、モニタ５０に表示する。

画面表示の一例を図４に示す。図４（ａ）においてＦは眼底画像である解析対象の断層の投影像、Ｃは基準座標系の原点、Ｂは視神経乳頭部と黄斑を結ぶ基準座標系の主軸を示す。図４（ｂ）において、Ｔは解析対象の断層像の解析から得られた厚みマップを示す。表示座標系の片方の軸は水平になっていると仮定すると、図４（ｃ）は、眼底画像Ｆの基準座標系の主軸（軸Ｂ）は表示座標系の軸と平行になるように眼底画像Ｆを回転した例を表す。さらに、それにあわせて、図４（ｄ）は、厚みマップＴの基準座標系の主軸（軸Ｂ）は表示座標系の軸と平行になるように眼底画像Ｔを回転した例を表す。

（基準座標系の決定処理）
図２（ｂ）の参照により基準座標系決定部１４０が実行する解析対象の断層像の基準座標系を決定する処理（ステップＳ２３０）の詳細なフローについて説明する。

ステップＳ２３１において、網膜像特徴点検出部１４１は、広域断層像から第１の部位として視神経乳頭部と、第２の部位として黄斑部の中心を、それぞれの特徴量に基づき抽出する。ここで、図５の参照により、網膜像特徴点検出部１４１による抽出処理を説明する。図５（ａ）は広域断層像の三次元断層像を示し、図５（ｂ）は広域断層像の投影像Ｐを示す。まず、視神経乳頭部Ｄの中心の抽出方法の一例を示す。視神経乳頭部Ｄの領域を検出するために、図５（ａ）の断層像群において網膜色素上皮層端６'を検出する。網膜色素上皮層境界６は高輝度な領域であり、層構造を強調するフィルタや、エッジを強調するフィルタの特徴量を用いて検出することが出来る。

そして、検出した網膜色素上皮層境界６から視神経乳頭陥凹部付近の網膜色素上皮層端６'を検出する。そして、検出結果の網膜色素上皮層端６'を三次元領域において連結することにより視神経乳頭領域とする。視神経乳頭領域に、外れ値除去やモルフォロジ−処理を行い視神経乳頭部Ｄとする。視神経乳頭部Ｄの中心は領域の重心位置とする。

次に、黄斑部Ｍの中心窩を抽出する方法の一例を示す。中心窩を検出するために、図５（ａ）の断層像群において内境界膜１を検出する。内境界膜１も網膜色素上皮層境界６と同様に層やエッジ特徴を用いて検出を行う。中心窩は網膜においてくぼんだ形状であるため、検出した内境界膜１の形状特徴を用いて中心窩を抽出する。黄斑部Ｍにおいては曲率が大きくなる点が集中するため、検出した内境界膜１の各点において曲率を計算し、曲率が大きくなる点が集中する領域一帯を抽出する。抽出した領域内で三次元の断層像において、最深部に位置する箇所を中心窩とする。

さらに、図５（ｂ）に示すように、三次元の断層像から抽出された視神経乳頭部Ｄと黄斑部Ｍの中心とを、断層像の深度方向（ｚ方向）に投影することで、投影像Ｐ上での視神経乳頭部Ｄと黄斑部Ｍとの中心位置を決定する。

ステップS２３２において、基準座標系決定部１４０は、網膜像特徴点検出部１４１で抽出された視神経乳頭部Ｄと黄斑部Ｍとの中心を結んだ直線に基づいて、広域断層像の基準座標系を決定する。ここでは、図５を参照しながら、投影像Ｐの基準座標系の決定方法を説明する。基準座標系の原点Ｃは視神経乳頭部Ｄの中心とし、一つ目の軸は、視神経乳頭部Ｄと黄斑部Ｍの中心を結んだ直線Ｂ１にする。さらに、視神経乳頭部Dの中心から黄斑部Ｍの中心までの距離を正規化し、視神経乳頭部Ｄの中心を座標値０、黄斑部Ｍの中心を、１．０とする。基準座標系の二つ目の軸は、原点Ｃで軸Ｂと直交する投影像Ｐ上の軸（Ｂ２）とする。三つ目の軸を原点Ｃで投影面Ｐを直交する軸（Ｂ３）とする。ここで説明した軸Ｂ１は基準座標系の主軸になる。

なお、本発明は上述したように投影像Ｐ上で基準座標を決定する方法に限定されるものではない。例えば、三次元断層像上の視神経乳頭部Ｄの中心と黄斑部Ｍの中心とを結んだ直線を軸Ｂ１として求めることも可能である。また、基準座標系の二つ目の軸は原点Ｃで軸Ｓ１と直交し、かつ平面ＸＹと平行になる直線として求めることも可能である。さらに、基準座標系の三つ目の軸は原点Ｃで軸Ｂ１と二つ目の軸Ｂ２を直交する直線として求めることも可能である。

ステップS２３３において、網膜像位置合わせ部１４２は、広域断層像と解析対象の断層像の位置合わせを行う。ここでは、図３（ｂ）と図５（ｂ）の参照により、解析対象の断層像の投影像と、広域断層像の投影像との位置合わせを説明する。

まず、解析対象の断層像の投影像を同じ解像度となるように解像度変換を行う。解析対象の断層像の方が解像度が高い場合には、解析対象の断層像の投影像を広域断層像の投影像の解像度に一致するよう、解像度を変換する。

さらに各々の投影像に対して注目領域（以降、ＲＯＩと呼ぶ）を決めて、パターンマッチング法で広域断層像の投影像と同じパターンを探す。解析対象の断層像の投影像の注目領域として、視神経乳頭部Ｄを含む領域とする。ここでは、注目領域として解析対象の断層像の投影像全体とするが、例えば、視神経乳頭部Ｄの中心から視神経乳頭部Ｄの大きさの２倍の範囲に外接する矩形領域としてもよい。

本実施形態ではパターンマッチングにおける類似度として式１に示すＳＳＤ（sum of squares difference）を用いる。

ただし、Ｃ とＤ は、広域断層像と解析対象の断層像、それぞれの投影像の注目領域の画素値、ｉ、ｊは、注目領域内での画素の位置、Ｎは、注目領域内の総画素数である。そして注目領域を、投影像の面内に平行移動、すなわちｘ（画像の横方向）とｚ（画像の縦方向）画素を移動しながらＳＳＤが最小になる位置を探索する。そして、ＳＳＤが最小となると、広域断層像の投影像上で、解析対象の断層像の投影像の位置がわかる。

なお、広域断層像と解析対象の断層像の取得状況によってお互いの投影像に対して回転が生じることがある。この場合は、上記の処理に複数の角度で注目領域を回転させた後にＳＳＤを計算して、ＳＳＤが最小になるように位置合わせを行う。なお、本実施形態では、ＳＳＤを用いて説明したが、これに限らず相互情報量法や相互相関係数など、その他の公知の技術によって広域断層像と解析対象の断層像のそれぞれの投影像の位置合わせを行っても良い。さらに、ここでは投影像同士の位置合わせを例として説明をしたが、広域断層像と解析対象の断層像それぞれの三次元断層像同士での位置合わせを行うことも可能である。

ステップＳ２３４では、基準座標系決定部１４０は、解析対象の断層像の基準座標系を決定する。ステップＳ２３３で行われた広域断層像と解析対象の断層像の位置合わせにより広域断層像と解析対象の断層像のそれぞれの投影像の対応点が既知である。ここでは、ステップＳ２３２で決定された広域断層像の基準座標系の軸を通る位置に対応する、解析対象の断層像の位置に基準座標系の軸が通るようにする。以上の処理によって、ステップＳ２３０の処理が完了する。

（複数の被検眼の処理）
次に、図６を参照して複数の被検眼に関する処理を説明する。処理手順は、複数の被験眼の広域断層像と解析対象の断層像を取得し、それぞれの断層像を解析して網膜層厚を算出する。そして、それぞれの網膜像の基準座標系を決定し、それぞれの基準座標系に基づいて網膜情報（解析結果）の結果を並べて表示するものである。

ステップＳ６１０では、複数の被検眼のうち、一つ目の被検眼を選択する。被検眼の選択には、操作者の指示により、予め準備された複数の被検眼の情報を含むリストから一つ目の被検眼を選択することができる。

ステップＳ６２０では、先のステップＳ６１０で選択された被検眼の網膜情報、すなわち解析対象の断層像と、広域断層像と、被検眼情報とを取得する。網膜情報の取得方法は図２（ａ）のステップＳ２１０で説明したような方法と同じであるので、ここでの説明を省略する。

ステップＳ６３０において、網膜像解析部１３０は、ステップＳ６２０で取得された解析対象の断層像の解析を行う。解析対象の断層像の解析処理は図２（ａ）のステップＳ２２０と同じであるので、ここでの説明を省略する。

ステップＳ６４０において、基準座標系決定部１４０は、ステップＳ６２０で得られた解析対象の断層像の基準座標系を決定する。解析対象の断層像の基準座標系の決定方法は図２（ａ）のステップＳ２３０と同じであるので、ここでの説明を省略する。

ステップＳ６５０では、表示基準設定部１５０は、ステップＳ６４０で決定された解析対象の断層像の基準座標系を用いて、ステップＳ６３０で得られた網膜情報（解析対象網膜像の投影像、厚みマップなど）の基準座標系を決定し、表示座標系に変換をする。

図７の参照により基準座標系から表示座標系への変換を説明する。図７において、（ａ）と（ｂ）はそれぞれ右眼と左眼の視神経乳頭部周辺の断層像投影像Pと、それぞれ投影像の基準座標系ＲＣを示す。図７(ａ)が示す右眼の投影像の基準座標系の主軸（Ｂ）を表示座標系の水平軸（図７（ａ）の破線で示す軸）と平行になるように投影像を回転する。その結果、図７（ｃ）に示すように、右眼の投影像の場合の基準座標系の主軸は時計周りの方向に回転する。一方、図７（ｂ）の左眼に投影像に同じ変換をすると、図７（ｄ）が示すように、基準座標系の主軸は反時計周りの方向に回転する。

さらに、表示座標系に変換後の網膜像を、以下に示すように必要に応じて左右反転することが可能である。

１．複数の被検眼は、すべて同じ側の眼（右か左）である場合
この場合では、全ての網膜情報（解析対象網膜像の投影像、厚みマップなど）は、表示座標系にあわせるために変換したあとの基準座標系は同じ方向に向くので、表示基準設定部１５０は左右の反転を行わずに表示する。ただし、基準座標系の主軸の向きについて操作者の指示がある場合は、その方向にあわせるために網膜情報を左右反転する。図７（ｅ）と図７（ｆ）はそれぞれ図７（ｃ）、図７（ｄ）を左右反転した状態を示す投影像である。

２．複数の被検眼には右眼と左眼の網膜情報が含む場合、表示基準設定部１５０は、不図示の操作者の指示に基づいて以下の処理を行う。

２ａ．被検眼の網膜情報を反転せずに提示する場合
この場合、左眼の場合は基準座標系の主軸は右に向いていて、右眼の場合は基準座標系の主軸は左に向いている状態になる（例えば、図７（ｃ）、（ｄ））。

２ｂ． 表示軸に対して、すべての網膜情報の主軸を同じ方向に向かせる。その場合は、右眼の網膜情報か左眼の網膜情報の一方を左右反転する。反転する方は、不図示の操作者の指示によって決められる。反転されて表示された網膜情報であることを、操作者が識別できるようにするために、星印（図７（ｅ）、（ｆ））などの目印と共に表示するか、または網膜情報の枠に特別な色にする、等の識別情報を組み合わせて表示する。なお、表示する網膜情報の基準座標系の向きは、操作者の指示に応じて決める場合に限らず、左右の網膜情報の基準座標系の向きを、予め設定しておくことも可能である。

説明を図６に戻し、ステップＳ６６０において、表示制御部１７０は、ステップＳ６５０で決定された表示基準で、網膜情報を並べてモニタ５０に表示するように制御する。

ステップＳ６７０において、画像処理装置１０は、次に処理すべき被検眼が存在するかどうかを判定する。被検眼情報が予め準備された複数の被検眼情報を含むリストから選択されている場合、リストに未処理の被検眼が存在すると判定された場合に画像処理装置１０は次の被検眼が有りと判定し（Ｓ６７０−Ｙ）、処理をステップＳ６８０に進める。一方、リストに未処理の被検眼が存在しないと判定された場合（Ｓ６７０−Ｎｏ）、処理を終了する。

ステップＳ６８０において、次の被検眼の選択を行う。選択方法は、ステップＳ６１０と同様であるので、ここでは省略する。

以上の処理により、複数の被検眼に関する網膜情報の基準座標系を決定し、それぞれの視神経乳頭部の解析結果をそれぞれの網膜基準座標系で提示する処理が完了する。なお、上記の説明では、断層像撮像装置２０から複数の被検眼の網膜情報を取得することにしたが、予め撮像された断層像であってデータサーバ３０に保存されているものを、データサーバ３０から取得することも可能である。さらに、網膜情報には、特定の被検眼の網膜情報ではなくても、例えば複数の健常眼の網膜情報から得られる統計データ（ノーマルデータ）のような網膜情報を用いることも可能である。

以上で述べた構成によれば、網膜の断層像から抽出した網膜層及び投影像の双方を用いることにより、網膜の解剖学的特徴に基づいた座標系で複数の網膜像または解析結果を提示することができる。さらに、左右眼の網膜像または解析結果の基準座標系の向きを合わせて提示することが出来る。それにより網膜情報の表示の統一性を確保することができるので、他眼データとの比較が良くなるという効果がある。

（第２実施形態）
第１の実施形態では、網膜の基準座標系を決定するために、広域網膜像として広域断層像を用いて行ったが、視神経乳頭部と黄斑部などの網膜の解剖学的特徴を含む被検眼の検査結果により取得される検査画像データであればよい。本実施形態に係る画像処理装置は、眼底の表面の２次元画像（眼底画像）から視神経乳頭部と黄斑部を抽出して、網膜基準座標系を決定する。

本実施形態に係る画像処理装置１０の構成は第１実施形態で説明した図１（ａ）の構成と同じなので、説明を省略する。但し、網膜像取得部１１０は不図示の眼底画像撮像装置から送信される網膜表面の広域２次元画像（網膜の黄斑と視神経乳頭部を写している画像）と、断層像撮像装置２０から送信される解析対象の断層像と被検眼情報とを取得する。眼底画像と解析対象の断層像と被検眼情報は記憶部１２０に保存される。さらに、基準座標系決定部１４０の網膜像特徴点検出部１４１は、広域網膜像である眼底画像から視神経乳頭部と黄斑を検出して、基準座標系を決定する。網膜像位置合わせ部１４２は、眼底画像と解析対象の断層像の位置合わせを行い、解析対象の断層像上での基準座標系を決定する。

図８（ａ）を参照して、本実施形態の画像処理装置１０の処理手順を説明する。なお、ステップＳ８１０とステップＳ８３０以外は第１の実施形態の図２（ａ）と同様の処理となるので、説明を省略する。

ステップＳ８１０において、網膜像取得部１１０は、不図示の眼底画像撮像装置から送信される被検眼の眼底画像と、断層像撮像装置２０から送信される被検眼の解析対象の断層像と、左右の被検眼情報を取得する。そして、ステップＳ８１０で得られた眼底画像と解析対象の断層像と被検眼情報とを記憶部１２０に記憶する。ステップ８１０で得られる眼底画像には、網膜の黄斑部と視神経乳頭部とが含まれるものとする。

ステップＳ８３０において、基準座標系決定部１４０は、ステップＳ８１０で得られた解析対象の断層像の基準座標系を決定する。そのために、まず、ステップＳ８１０で得られた眼底画像を用いて、解剖学的特徴に基づいて網膜の基準座標系を決定する。解剖学特徴として網膜の視神経乳頭部と黄斑を用いる。基準座標系は、視神経乳頭部と黄斑を結ぶ線を構成する座標系とする。次に、眼底画像と解析対象の断層像の投影像の対応点とを決定し、位置合わせを行い、眼底画像で決定された基準座標系を元に、解析対象の断層像の基準座標系を決定する。

図８（ｂ）の参照により、ステップＳ８３０における基準座標系の決定処理の詳細を説明する。

ステップＳ８３１において、網膜像特徴点検出部１４１は、眼底画像から視神経乳頭部と黄斑部の中心を抽出する。図９（ａ）は、眼底画像Ｆの一例を示す。図９（ａ）には、視神経乳頭部D、黄斑部Ｍと血管Vが示されている。まず、視神経乳頭部Dの中心の抽出方法の一例を示す。視神経乳頭部Dの領域を検出するために、眼底画像の全体の色分布を調べる。眼底画像中では、視神経乳頭部Dの画素値は高い（明るい）ことは知られている。色分布を調べ、画像中の明るい領域（視神経乳頭部）の中心は視神経乳頭部の中心とする。
次に、黄斑部Ｍ中心の中心窩を抽出する方法の一例を示す。眼底画像中では、黄斑部Ｍの画素値は低い（暗い）ことは知られている。色分布を調べ、画像中の暗い領域（黄斑部）の中心は黄斑部Ｍ中心の中心窩とする。ただし、血管も黄斑部と同じ色分布になる場合があるが、眼底画像上では血管は細長く、黄斑が丸く写るので、形状の差で区別が出来る。さらに、ステップＳ８１０で得られた左右の被検眼情報によって、視神経乳頭部に対しての大体の相対位置は知られているので、眼底画像中に黄斑の検索範囲を絞ることが出来る。

ステップＳ８３２において、基準座標系決定部１４０は、網膜像特徴点検出部１４１で抽出された視神経乳頭部Ｄの中心と黄斑部Ｍの中心とを結んだ直線に基づいて、眼底画図中の基準座標系を決定する。

図９（ｂ）の参照により、眼底画像Ｆの基準座標系の決定方法を説明する。基準座標系の原点Ｃは視神経乳頭部Dの中心にして、一つ目の軸は、視神経乳頭部Ｄの中心と黄斑部Ｍの中心とを結んだ直線（軸Ｂ１）として求められる。さらに、視神経乳頭部Dの中心から黄斑部Ｍの中心までの距離を正規化して、視神経乳頭部Dの中心が位置０とすると、黄斑部Ｍの中心は、位置１．０である。基準座標系の二つ目の軸は、原点Ｃで軸B１を直交する眼底画像Ｆ上の直線（軸Ｂ２）とする。三つ目の軸を原点Cで断層像Ｆを直交する直線（軸Ｂ１と軸Ｂ２とに直交する直線）とする。

ステップＳ８３３において、網膜像位置合わせ部１４２は、眼底画像と解析対象の断層像の投影像との位置合わせを行う。ここでは、図３（ｂ）が示す解析対象の断層像の投影像と、図９（ｂ）が示す眼底画像との位置合わせを行う方法を例示的に説明する。

まず、解析対象の断層像の投影像から注目領域（以降、ＲＯＩと呼ぶ）を決めて、パターンマッチング法で眼底画像に同じパターンを探す。解析対象の断層像の投影像の注目領域として、視神経乳頭部を含む領域とする。以降、位置合わせを行う方法は広域断層像の投影像から眼底像に入れ替えたこと以外は、ステップＳ２３３と同様であるので、説明を省略する。

ステップＳ８３４において、基準座標系決定部１４０は、解析対象の断層像の基準座標系を決定する。ここでは、ステップＳ８３３で行われた眼底画像と解析対象の断層像の投影像との位置合わせにより広域断層像と解析対象の断層像の投影像のそれぞれの投影像の対応点が既知である。そのため、ステップＳ８３２で決定された眼底画像の基準座標系の軸を通る位置に対応する、解析対象の断層像の投影像の位置に基準座標系の軸を通るようにする。以上の処理によって、ステップＳ８３０の処理が完了する。

なお、以上の説明では解析対象の断層像として例を示したが、解析対象画像は断層像に限ることなく、解析対象の画像は不図示の眼底画像撮像装置から得られた眼底画像でもよい。

以上で述べた構成によれば、視神経乳頭部と黄斑部などの網膜の解剖学的特徴を含む眼底画像から網膜の基準座標系を決定することができる。広域断層像より高精細眼底画像が撮影することができるので、基準座標系の決定はより精度良く出来ので、より正確に基準座標系に基づいた表示が出来るという効果がある。

（第３実施形態）
先の実施形態では、複数の被検眼の網膜情報を網膜の基準座標系で基づいて並べて表示する例を説明したが、本実施形態では複数の被検眼の網膜情報を、一つの合成された情報として、網膜の基準座標系に提示する。本実施形態では、合成情報の例として、一つの被検眼から異なる時点で撮影された複数の網膜情報から得られた厚みマップの差分情報とする。

図１（ｂ）の参照により、本実施形態に係る画像処理装置１０の機能構成を説明する。合成情報算出部１０１０以外の構成は、第１実施形態で説明した図１（ａ）と同じであるため説明を省略する。合成情報算出部１０１０は、複数の網膜情報をまとめて一つの合成情報を算出する。まとめられた情報は、表示基準設定部１５０で表示基準が設定されて、表示制御部１７０の制御の下にモニタ５０に表示される。または、合成情報は記憶部１２０に保存される。

図１０（ａ）の参照により、本実施形態の画像処理装置１１の処理手順を説明する。ステップＳ１００１において、網膜像取得部１１０は、合成の対象になる網膜情報を取得する。一つの被検眼の、時系列に撮影された２つの断層像を対象とし、これらの情報は、データサーバ３０に保存されている断層像の情報または断層像撮像装置２０から転送された断層像の情報を使用することができる。説明の便宜のために、２つの網膜情報の内、新しい方をＡ、古い方をＢと呼ぶ。

ステップＳ１００２において、基準座標系決定部１４０は、合成対象となる網膜情報AとBのそれぞれの基準座標系を決定する。基準座標系の決定方法は、第１実施形態のステップＳ２３０（図２（ａ））と同様であるので、ここでの説明を省略する。ステップＳ１１０２で決定された網膜情報AとBの基準座標系は、網膜情報とともに記憶部１２０へ送信し、保存される。

ステップＳ１００３において、網膜像解析部１３０は、合成対象となる網膜情報AとBのそれぞれの解析を行い、それぞれの厚みマップを算出する。網膜像解析の処理は、第１実施形態のステップＳ２２０と同様であるので、ここでの説明を省略する。ステップＳ１００３で得られた網膜情報AとBの網膜像の解析結果（厚みマップ）は、網膜情報とともに記憶部１２０へ送信し、保存される。

ステップＳ１００４において、合成情報算出部１０１０は記憶部１２０から網膜情報Aの解析結果と基準座標系と、網膜情報Bの解析結果と基準座標系とを読み取り、網膜像の解析結果を合成する。本実施形態では、合成情報として解析結果の差分（厚みマップの差分）を算出する。厚みマップは網膜像を解析することで得られたので、網膜像の基準座標系は厚みマップの基準座標系と同一になる。厚みマップの差分情報は、以下の式２を用いる。

ただし、ＭAは網膜情報Aから得られた厚みマップ、ＭBは網膜情報Bから得られた厚みマップ、Ｍｚ（ｘ、ｙ）は網膜情報ｚの厚みマップの網膜基準座標系の位置座標（ｘ、ｙ）の値である。ｘは、基準座標系の主軸での位置を示す。ｙは主軸と直交するｘｙ平面内の軸での位置を示す。すべての網膜情報Aの厚みマップの厚み値に対して、式２を適用し、厚みマップの差分情報を合成する。

ステップＳ１００５において、表示基準設定部１５０は、合成情報算出部１０１０によって合成された厚みマップの差分情報を表示座標系に変換する。その際に用いる網膜基準座標系は、網膜情報Aの網膜座標系とする。ステップＳ１００５で行う表示基準の設定方法は、第１実施形態のステップＳ２４０と同様であるので、ここでの説明を省略する。

ステップＳ１００６において、 表示制御部１７０は、ステップＳ１００５で表示座標系に変換された厚みマップの差分情報と網膜情報を並べて、モニタ５０に表示制御する。以上の処理により画像処理装置１１の処理が完了する。

本実施形態では、合成情報として厚みマップの差分情報を用いた例を説明を行ったが、その他の合成情報や、合成方法でも良い。例えば、厚みマップの平均情報の場合は、次の式３を用いればよい。

または、厚みマップの偏差評価情報の場合は、次の式４を用いればよい。

なお、本実施形態では、同一の被検眼の時系列網膜情報を用いて合成情報を表示する例として説明を行ったが、それに限らず、たとえば統計データや、複数の被検眼の網膜情報を用いても良い。

以上説明したように、本実施形態によれば、複数の網膜情報から解剖学的に同じ位置での情報を合成して構成情報を作成することができる。解剖学的な位置での情報の合成になるので、複数の網膜情報の解剖学的比較を容易に行うことができる。

（第４実施形態）
第３実施形態は、複数の被検眼の網膜情報から網膜の基準座標系に基づいて合成情報を作成する例を説明した。本実施形態では複数の被検眼の網膜情報を表示した後に、操作者が指示した一つの網膜情報の位置の情報を提示すると共に、基準座標系において、その他の網膜情報の対応する位置の情報を提示する。図１０（ｂ）の参照により、本実施形態の画像処理装置１０の処理手順を説明する。本実施形態に係る画像処理装置１０の構成は第１実施形態と同じなので、説明を省略する。

ステップＳ１０１１は、２つの被検眼の網膜情報から基準座標系を決定して、基準座標系に基づいて網膜情報を表示する処理である。この処理は第１実施形態の図６のフローチャートで説明されている処理手順と同じであるので、ここでは省略する。本実施形態では、基準座標系に基づいて表示する網膜情報は、断層像の投影像と、厚みマップとする。

ステップＳ１０１２において、不図示の指示取得部は、投影像、あるいは厚みマップにおいて、操作者が指定した位置情報を取得する。操作者による注目箇所の指定方法としては、マウスなどで直接ポイントを指定しても良いし、スライダーやマウスのホイール操作、基準座標系の座標位置を数値で入力することで注目箇所を指定しても良い。

ステップＳ１０１３において、表示制御部１７０は、ステップＳ１０１２で指示された基準座標系の位置情報をモニタ５０に表示する。ステップＳ１０１２で指定された、例えば、片方の網膜情報の投影像の基準座標系において、他方の網膜情報の厚みマップの網膜厚値を、同じ基準座標系の対応する位置に数値で提示する。

または、指定位置の網膜厚値と、指定位置と主軸を挟んで対称となる位置の網膜厚値を同時に表示してもよい。本実施形態において主軸は視神経乳頭の中と黄斑の中心とを結ぶ直線として決定されているが、網膜の神経線維層は視神経乳頭と黄斑を結ぶ線に対して対称となるパターンを有している。したがって、上述したように主軸に対して対称となる位置の網膜厚値を同時に表示することで、神経線維層に沿った異常が生じていないかどうかを確認することができる。

その他の例として、指定された片方の網膜情報の投影像の基準座標系における２次元断層像と、他方の網膜情報の投影像の２次元断層像とを、基準座標系に表示する。この場合、表示する２次元断層像は、断層像の撮像時の走査方向の２次元断層像でも良い。または、３次元断層像から、基準座標系の主軸と平行になる２次元断層像を再構成して表示してもよい。

以上説明した構成に拠れば、操作者に指定された投影像の基準座標系における情報（網膜厚値や断層像等）とともに、他被検眼の網膜情報において指定された箇所と解剖学的に対応となる箇所の情報を並べて表示することができる。解剖学的に対応となる箇所の層厚の数値や断層像を表示するため、操作者が断層像を参照して診断を行う際に判断を容易に行うことができるという効果がある。

（第５実施形態）
先に説明したそれぞれの実施形態は、被検眼の網膜の解剖学特徴に基づいて網膜情報の２次元や３次元の基準座標系を決定した。本実施形態では、網膜情報の解剖学的特徴に基づいた厚みグラフを表示する。ここでの厚みグラフは、緑内障などの診断に用いられる、視神経乳頭部を中心にする直径４．０ｍｍの周囲（または指定された直径）の視神経繊維層の厚さを表すグラフである。

本実施形態に係る画像処理装置１０の構成は第１実施形態と同じなので、説明を省略する。但し、本実施形態では、基準座標系決定部１４０は網膜像解析部１３０へ基準座標系情報を転送する。

図１０（ｃ）の参照により、本実施形態の画像処理装置１０の処理手順を説明する。

ステップＳ１０２１において、網膜像取得部１１０は断層像撮像装置２０から送信される解析対象の断層像と、広域断層像と被検眼の左右情報を取得する。この処理は第１実施形態のステップＳ２１０（図２（ａ））と同じであるので、詳細な説明を省略する。

ステップＳ１０２２において、基準座標系決定部１４０は、ステップＳ１０２１で得られた解析対象の断層像の基準座標系を決定する。この処理は第１実施形態のステップＳ２３０（図２（ａ））と同じであるので、詳細な説明を省略する。ただし、本実施形態では、基準座標系決定部１４０が得られた基準座標系情報を、記憶部１２０とデータサーバ３０の他に網膜像解析部１３０へと転送する。

ステップＳ１０２３において、網膜像解析部１３０は、ステップＳ１０２１で得られた解析対象の断層像の解析をして視神経乳頭部周りの視神経繊維層の厚みマップを作成し、厚みマップから厚みグラフを作成する。なお、厚みマップを作成するための処理は、第1実施形態のステップＳ２２０（図２（ａ））と同じであるので、詳細な説明を省略する。

次に、網膜の厚みマップから厚みグラフを作成する方法について説明する。まず、厚みマップの基準座標系を決定する。そのために、基準座標系決定部１４０から転送された基準座標系情報を用いる。基準座標系決定部１４０から転送された基準座標系情報は、厚みマップの作成に用いられた同じ断層像から得られるので、厚みマップの基準座標系は同一である。

次に、視神経乳頭部を中心に直径４．０ｍｍの周囲（測定周囲）を辿って、その位置と厚み値をグラフにプロットする。視神経乳頭部中心と黄斑を結ぶ直線（基準座標系の主軸）と測定周囲を交差する位置からスタートして、上、反対側、下、スタート時点と進む。

図１１（ｂ）は、ステップＳ１０２３の実行により作成された厚みグラフの例を示す。図１１（ａ）は、視神経乳頭部周りの視神経繊維層の厚みマップの例である。図１１（ａ）において、Ｔは視神経乳頭部周りの視神経繊維層の厚みマップ、Ｃは視神経乳頭部の中心、Ｂは基準座標系の主軸である。また、Ｃｉは、視神経乳頭部を中心とする直径４．０ｍｍの周囲、Ｓは厚みグラフをプロットするための開始位置、Ｔｅは側頭部側、Ｓｉは上側、Ｎａは鼻側、Ｉｎは下側を示す。図１１（ｂ）の縦軸は神経線維層の厚み値を示す。水平軸は、測定周囲の位置を示す。

ステップＳ１０２４において表示基準設定部１５０は、ステップＳ１０２２で決定された解析対象の断層像の基準座標系を用いて、ステップＳ１０２３で得られた解析結果（厚みマップ）を、表示座標系に変換をする。この処理は第１実施形態のステップＳ２４０（図２（ａ））と同じであるので、詳細な説明を省略する。さらに、表示基準設定部１５０は、ステップＳ１０２３で得られた厚みグラフも表示座標系に変換するが、厚みグラフの水平軸が、表示座標系の水平軸と平行になるようにすればよい。

ステップＳ１０２５において、 表示制御部１７０は、ステップＳ１０２４で表示座標系に変換された解析対象の断層像と厚みマップと厚みグラフを並べて、モニタ５０に表示する。なお、以上の説明では視神経乳頭部周辺の周りの厚みグラフを例に説明を行なったが、黄斑周りの厚みグラフを基準座標系に基づいて作成してもよい。

以上説明した構成によれば、厚みグラフのような１次元的な網膜情報も網膜解剖学的特長に基づいて作成と提示をすることが出来る。診断のために厚みグラフを他網膜の厚みグラフや、統計データから作成される厚みグラフなどとの比較をすると時に、対応する解剖学的な位置での比較が出来るので、より正確な比較が可能になる。

（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims (9)

1. 被検眼の眼底画像を取得する取得手段と，
   前記取得手段により取得された前記眼底画像を解析する解析手段と、
   前記眼底画像から抽出した特徴量を用いて、前記眼底画像に含まれる前記被検眼の第１の部位と第２の部位とを検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された前記第１の部位と前記第２の部位に基づいて前記被検眼の眼底画像の基準座標系を決定する決定手段と、
   前記決定手段により決定された前記基準座標系における前記解析手段の解析結果を表示手段に表示するために、前記基準座標系を前記表示手段の表示座標系に変換する変換手段と、
   前記変換手段により変換された前記表示座標系を用いて、前記解析手段の前記解析結果を前記表示手段に表示する表示制御手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記決定手段は、
   前記検出手段により検出された前記第１の部位の中心を原点とし、前記第１の部位の中心と前記第２の部位の中心とを通る軸を第１の軸とし、前記第１の部位と前記第２の部位とが含まれる面内において前記第１の軸に直交する軸を第２の軸とし、前記第１の軸と前記第２の軸とに直交する軸を第３の軸とする、座標系を前記被検眼の基準座標系として決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記検出手段は、複数の被検眼の眼底画像のそれぞれから抽出した特徴量を用いて、複数の被検眼の眼底画像のそれぞれに含まれる前記被検眼の第１の部位と第２の部位とをそれぞれ検出し、
   前記決定手段は、前記検出手段の検出結果を用いて、前記複数の被検眼のそれぞれに対応する基準座標系を決定し、
   前記変換手段は、複数の被検眼に対する前記解析手段の解析結果を、前記表示手段に並べて表示するために、前記決定手段により決定された前記基準座標系のそれぞれを、前記表示手段の表示座標系に変換し、
   前記表示制御手段は、前記変換手段により変換された、前記表示座標系を用いて、複数の被検眼に対する前記解析手段の解析結果を前記表示手段に表示することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記検出手段によって抽出された複数の被検眼の特徴量の差分を、当該複数の被検眼の特徴量を合成した情報として算出する算出手段を更に備え、
   前記変換手段は、前記複数の被検眼の特徴量を合成した情報に対する前記解析手段の解析結果を、前記表示手段にまとめて表示するために、前記基準座標系を、前記表示手段の表示座標系に変換し、
   前記表示制御手段は、前記変換手段により変換された、前記表示座標系を用いて、前記複数の被検眼の特徴量を合成した情報に対する前記解析手段の解析結果を、前記表示手段に表示することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
5. 前記眼底画像には、前記被検眼の断層像と、眼底の表面の２次元画像が含まれることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記検出手段は、前記眼底画像における前記被検眼の第１の部位として、視神経乳頭部を検出し、前記第２の部位として、黄斑部を検出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記取得手段により取得された前記眼底画像において、表示すべき部位を指定する指定手段を更に備え、
   前記解析手段は、前記指定手段により指定された前記部位と、前記第１の軸に対して対称となる部位と、の解析を行い、
   前記表示制御手段は、前記指定手段により指定された前記部位の解析結果と、前記第１の軸に対して対称となる部位の解析結果とを、前記表示手段に表示することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 画像処理装置の制御方法であって、
   取得手段が、被検眼の眼底画像を取得する取得工程と、
   解析手段が、前記取得工程で取得された前記眼底画像を解析する解析工程と、
   検出手段が、前記眼底画像から抽出した特徴量を用いて、前記眼底画像に含まれる前記被検眼の第１の部位と第２の部位とを検出する検出工程と、
   決定手段が、前記検出工程で検出された前記第１の部位と前記第２の部位に基づいて前記被検眼の眼底画像の基準座標系を決定する決定工程と、
   変換手段が、前記決定工程で決定された前記基準座標系における前記解析手段の解析結果を表示手段に表示するために、前記基準座標系を前記表示手段の表示座標系に変換する変換工程と、
   表示制御手段が、前記変換工程で変換された前記表示座標系を用いて、前記解析工程での前記解析結果を前記表示手段に表示する表示制御工程と、
   を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
9. 請求項８に記載の画像処理装置の制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

Images