JP2012002598A - 断層画像処理装置及び方法、並びに光干渉断層画像診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】断層画像から血管など特定構造体を明確に識別可能とする。
【解決手段】取得した断層画像のデータを深さ方向に積分し（S130）、この積分画像から２値化処理等の手法により、血管領域を抽出して積分血管画像を生成する（S140）。また、前記取得した断層画像のデータから、異なる深さ方向位置の各層について、測定波の入射方向に対して垂直な断面の断面画像を生成し（S160）、各層の断面画像と積分血管画像との画像間の相関から各層の血管画像を生成する（S170）。その際に、注目する層よりも上層で抽出された血管に起因する映り込み成分を除去する処理を行う。
【選択図】図１５

Description

本発明は断層画像処理装置及び方法、並びに光干渉断層画像診断装置に係り、特に、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ：Optical Coherence Tomography）に代表される断層計測法によって取得される断層画像から血管など特定構造体の３次元画像を抽出描画するのに好適な画像処理技術に関する。

近年、例えば医療分野などで、非侵襲で生体内部の断層像を得る方法の一つとして、ＯＣＴ計測が利用されている。ＯＣＴ計測は超音波計測に比べ、分解能が１０μｍ程度と一桁高く、生体内部の詳細な断層像が得られるという利点がある。また、断層像に垂直な方向に位置をずらしながら複数画像を取得して３次元断層像を得ることができる。

現在、癌の診断等の目的で生体の詳細な断層像を取得することが求められている。その方法として、低干渉性光源から出力される光を走査して被検体に対する断層像を得るタイムドメインＯＣＴ（Time domain OCT）が提案されている（特許文献１）。

また、近年はタイムドメインＯＣＴの欠点である最適な信号／ノイズ比（Ｓ／Ｎ比）が得られない、撮像フレームレートが低い、浸透深度（観察深度）が乏しいという問題を解決した改良型のＯＣＴである周波数ドメインＯＣＴ（Frequency domain OCT）が利用されている（特許文献２、非特許文献１）。癌以外の他の診断領域でも周波数ドメインＯＣＴ（Frequency domain OCT）が利用されており、広く臨床に供されている。

周波数ドメインＯＣＴ計測を行う装置構成で代表的な物としては、ＳＤ−ＯＣＴ（Spectral Domain OCT）装置とＳＳ−ＯＣＴ（Swept SourceOCT）の２種類が挙げられる。ＳＤ−ＯＣＴ装置は、ＳＬＤ（Super Luminescence Diode）やＡＳＥ（Amplified Spontaneous Emission）光源、白色光といった広帯域の低コヒーレント光を光源に用い、マイケルソン型干渉計等を用いて、広帯域の低コヒーレント光を測定光と参照光とに分割した後、測定光を測定対象に照射させ、そのとき戻って来た反射光と参照光とを干渉させ、この干渉光をスペクトロメータを用いて各周波数成分に分解し、フォトダイオード等の素子がアレイ状に配列されたディテクタアレイを用いて各周波数成分毎の干渉光強度を測定し、これにより得られたスペクトル干渉強度信号を計算機でフーリエ変換することにより、光断層画像を構成するようにしたものである。

一方、ＳＳ−ＯＣＴ装置は、光周波数を時間的に掃引させるレーザを光源に用い、反射光と参照光とを各波長において干渉させ、光周波数の時間変化に対応した信号の時間波形を測定し、これにより得られたスペクトル干渉強度信号を計算機でフーリエ変換することにより光断層画像を構成するようにしたものである。

また、ＯＣＴ装置は、測定光の光軸を２次元的に走査することで、ＯＣＴ計測による深さ情報と合わせて被検体（測定対象）の３次元的な情報を取得することができる。特許文献３では、ＯＣＴにより１断面の診断画像を生成するだけでなく、３次元的な走査を行うことにより、立体画像を描出し、３次元的に病変部の診断を行う画像診断装置が開示されている。ＯＣＴ計測と３次元コンピュータグラフィック技術の融合により、マイクロメートルオーダの分解能を持つ測定対象の構造情報からなる３次元構造モデルを表示することが可能となる。以下では、このＯＣＴ計測による３次元構造モデルを３次元ボリュームデータと呼ぶ。

特開２０００−１３１２２２号公報 特表２００７−５１０１４３号公報 特開２０１０−６８８６５号公報

Optics Express, Vol.11, Issue22, pp.2953-2963 "High-speed optical frequency-domain imaging"

一般的に癌細胞が増殖するためには、増殖のための栄養分が必要となるので、癌細胞には多くの新生血管が密集しているという特徴がある。そのため、断層像から血管画像を抽出し３次元的に表示することができれば、癌の診断に非常に有効である。

しかし、血管のように、ＯＣＴ測定光の減衰の大きい組織に対しては、その組織よりも深部に届く光の量が小さくなる（図２２参照）。このため取得される断層像は、当該組織（例えば、血管）から深部に向かって尾を引いた画像となり（図２３符号８６０、８６１参照）、血管等の組織構造を正確に把握し難い。

図２２は光干渉断層画像信号の一例を示すグラフである。図２２は血管が存在する測定位置（画素位置）の信号強度を深さ方向の位置に対してプロットしたグラフである。横軸は深さ方向の位置、縦軸は信号強度を表す。図２２に示すとおり、背景Ａは暗い信号であり、生体表面の位置Ｂから立ち上がり、深さ方向に位置が進むにつれて、信号強度は徐々に減少していく。血管の位置Ｃ（血管の上端）で信号強度は急激に減少し、それより深層の信号強度は更に小さくなっていく。

図２３は血管を含む画像のＯＣＴ画像の例を示した模式図である。ここでは、被検体（測定対象）８００の深さ方向をＺ軸、第１次走査方向をＸ軸、第２次走査方向をＹ軸と定義する（図７参照）。図２３の上方から被検体８００に向けて照射される測定光をＸ軸方向に走査することによってＸＺ平面に沿った断面の断層画像８８０が得られる。また、測定光をＹ軸方向に移動させて、そのＹ座標位置で同様のＸ軸方向走査を行うことにより、Ｙ位置の異なるＸＺ平面断層画像を得ることができる。このようにＸ方向及びＹ方向に走査を行うことで、ＸＺ平面の画像列による３次元の断層画像データが得られる。

図２３においてＯＣＴの測定対象とする粘膜内の血管８１０、８１１は、粘膜表面８２０に沿って概ね平行な面方向に分布している。血管８１０、８１１が存在すると、図２２に示した血液の光学特性により、多くの光が減衰し、血管８１０、８１１の下層（深部）に届く光がその周辺部よりも小さくなる。このため、図２３に示したように、各断層画像８８０において、血管８１０、８１１から下方に尾を引いた画像となってしまう問題がある。図２３中、符号８６０、８６１で示した部分（尾を引いたような部分）が血管８１０、８１１に起因する映り込みの部分である。

従来一般的に行われている血管抽出方法では、上記の映り込みによる影響により、血管を正しく抽出することができない。すなわち、上層の血管の影響が深部の下層にまで影響することになり、従来技術のように、各断層で血管を抽出して、その断層像を連続的につなぎ合わせるだけでは、血管の立体構造を捉えることができないという問題がある。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、血管などの特定構造体を明確に識別することが可能な画像を得ることができる断層画像処理装置及び断層画像処理方法、並びにその画像処理技術を適用した光干渉断層画像診断装置を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために以下の発明態様を提供する。

（発明１）：発明１に係る断層画像処理装置は、測定対象に向けて測定波が照射され、前記測定対象からの反射波に基づいて生成された前記測定対象の深さ方向の情報を含む断層画像のデータを取得する断層画像取得手段と、前記断層画像取得手段を介して取得した前記断層画像のデータから、前記深さ方向に位置が異なる複数の深さ方向位置の各層について、前記測定波の入射方向に対して垂直な断面の断面画像を生成する断面画像生成手段と、前記各層の断面画像から特定構造体の領域を抽出する特定構造体画像抽出手段と、前記各層の断面画像から各層毎に前記特定構造体の領域を抽出する際に、注目する層よりも上層で抽出された前記特定構造体に起因する映り込み成分を除去する処理を行う映り込み成分除去手段と、前記映り込み成分が除去された画像信号に基づき、前記特定構造体を描出するための表示画像を生成する表示画像生成手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、断層画像取得手段から取得した断層画像のデータから、深さ方向位置が異なる複数の断面画像（スライス画像）を生成し、各層の断面画像から特定構造体領域を抽出する。断層画像取得手段を介して取得される断層画像には、特定構造体によって測定波が急激に減衰することの影響により、当該特定構造体よりも深部に、特定構造体から尾を引いた映り込み成分が含まれる。

この発明では、各層の断面画像から特定構造体領域を抽出する際に、処理対象として注目する層よりも上層で抽出された特定構造体の情報を考慮し、当該上層抽出に係る特定構造体に起因する映り込み成分を除去する処理を行う。このため、各層の断面画像（スライス画像）のデータから特定構造体の構造情報を正確に抽出することができる。こうして得られた各層の特定構造体抽出画像を基にして、特定構造体を明確に識別可能な表示画像として描出することが可能である。

「測定波」として、例えば、光その他の電磁波、超音波を用いることができる。

「断層画像取得手段」の態様として、既に生成されている断層画像のデータを受入するデータ入力インターフェースや信号入力端子がある。また、「断層画像取得手段」の他の態様として、測定対象に対して測定波を射出し、その反射波を受波する手段、並びに、その受波した情報を基に断層画像のデータを生成する信号処理手段を含んだ構成も可能である。

（発明２）：発明２に係る断層画像処理装置は、発明１において、前記断層画像取得手段を介して取得した前記断層画像のデータを前記深さ方向に積分した積分画像を生成する積分処理手段と、前記積分画像から前記特定構造体の領域を抽出した積分抽出画像を生成する積分抽出画像生成手段と、を備え、前記特定構造体画像抽出手段は、前記各層の断面画像と前記積分抽出画像との相関をとって各層の特定構造体領域を抽出することを特徴とする。

断層画像のデータを深さ方向に積分することによって、特定構造体の信号及びその映り込み信号も含んで積分され、測定波の入射方向に対して垂直な平面に投影した特定構造体の２次元画像が得られる。この積分画像から、２値化処理等の手法により、特定構造体領域を抽出し、当該抽出した特定構造体領域を示す特定構造体画像（「積分抽出画像」）が生成される。

この積分抽出画像と各層の断面画像とで画像間の相関をとり、相関のある部分を抽出することによって各層における特定構造体の領域を抽出できる。この画像間の相関をとる際に映り込み成分の除去処理が行われる。

（発明３）：発明３に係る断層画像処理装置は、発明２において、前記映り込み成分除去手段は、前記各層の断面画像と前記積分抽出画像との相関をとる際に、注目する層よりも上層の断面画像で抽出された前記特定構造体領域の情報を前記積分抽出画像から除去する処理を行い、前記特定構造体画像抽出手段は、前記上層の断面画像で抽出された前記特定構造体領域の情報を前記積分抽出画像から除去して得られる上層影響除去済み積分抽出画像と前記各層の断面画像との相関をとって、前記注目する層の断面画像から特定構造体領域を抽出することを特徴とする。

（発明４）：発明４に係る断層画像処理装置は、発明１乃至３のいずれか１項において、前記特定構造体の太さに関する情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段から取得した情報に基づき、前記各層の層間距離を設定する層間距離可変設定手段と、を備えることを特徴とする。

情報取得手段は、オペレータ（ユーザ）が入力装置を操作して所望の数値を入力したり、予めメモリ等に格納されている選択候補の中から該当する情報を選択したりするユーザインターフェース等で構成されていてもよいし、断層画像のデータを解析し、その解析結果から自動的に情報を取得する構成でもよい。

例えば、特定構造体が血管である場合、生体学的な知見から血管の太さ情報を設定することができる。また、３次元断層画像データ（ボリュームデータ）を処理し、入射方向に対して垂直な断面で抽出した血管領域に基づいて、血管の太さを推定することが可能である。

（発明５）：発明５に係る断層画像処理装置は、発明４において、前記断層画像取得手段を介して取得した前記断層画像のデータに基づき、前記測定波の入射方向に対して垂直な断面の画像内から抽出された前記特定構造体の情報から当該特定構造体の太さを推定する推定手段を備え、前記推定手段が前記情報取得手段として用いられることを特徴とする。

（発明６）：発明６に係る断層画像処理装置は、発明１乃至５のいずれか１項において、前記注目する層に前記特定構造体が存在するにもかかわらず、前記映り込み除去処理により除去されてしまった特定構造体の情報を復活させる復活処理手段を備えることを特徴とする。

特定構造体が立体的に交差している場合など、下側に存在する特定構造体の信号は、映り込み信号として除去されてしまう可能性がある。この点、発明６によれば、そのような誤除去部分を復活させることができ、特定構造体を正確に抽出することができる。

例えば、特定構造体の太さ情報を利用して誤除去部分を判定する処理を行い、誤除去部分の断絶箇所を滑らかに繋ぎ合わせる（接続する）ように画像信号を復活させる。

（発明７）：発明７に係る断層画像処理装置は、発明１乃至６のいずれか１項において、前記断層画像は、前記測定波として光を用いた光干渉断層画像であることを特徴とする。

本発明は、光干渉断層画像から特定構造体の情報を抽出し、これを表示装置等に出力するための画像処理技術として好適である。

（発明８）：発明８に係る断層画像処理装置は、発明７において、前記光干渉断層画像は、波長掃引光源から射出される光を測定光と参照光に分割し、前記測定光にて前記測定対象に照射し、該測定対象からの反射光と前記参照光とを合波し、前記反射光と前記参照光が合波したときの干渉光を干渉信号として検出し、該干渉信号から生成された断層画像であることを特徴とする。

（発明９）：発明９に係る断層画像処理装置は、発明１乃至８のいずれか１項において、前記断層画像データ取得手段は、前記測定波により前記測定対象を走査して得られる３次元断層画像を取得し、前記表示画像生成手段は、前記表示用画像として、前記特定構造体の立体的構造を描出するための３次元表示用画像を生成することを特徴とする。

本発明は、３次元断層画像データから特定構造体の立体構造の情報を抽出し、これを表示装置等に出力するための画像処理技術として好適である。

例えば、測定波の入射方向をＺ軸とし、Ｚ軸に垂直な平面にＸ軸、Ｙ軸を設定すると（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸は互いに直交する座標軸）、３次元断層画像データをＺ方向に積分して、積分画像（ＸＹ平面画像）を生成する。この積分画像から特定構造体領域を抽出し、積分抽出画像を生成する。また、３次元断層画像データから、Ｚ方向位置の異なる複数のＸＹ平面（スライス面）の断面画像を取り出し、各層の断面画像（スライス画像）と積分抽出画像とで上層の抽出部分の影響を除去しつつ画像間の相関をとり、各層の特定構造体画像を生成する。こうして得られた各層の特定構造体画像をＺ方向に繋ぎ合わせることによって、特定構造体の立体的な構造を描出することが可能である。なお、座標軸の設定については、必ずしも上記の直交ＸＹＺ系に限定されない。３次元空間を記述できるように基底ベクトルを選んだ座標系であればよく、円筒座標系その他の各種座標系を採用することができる。座標変換については公知の数学的な処理で対応できる。

（発明１０）：発明１０に係る断層画像処理装置は、発明１乃至９のいずれか１項において、前記特定構造体は、血管であることを特徴とする。

本発明は、例えば、粘膜表面の近くにある血管の立体的な画像（血管画像）を生成する技術として好適である。

（発明１１）：発明１１は前記目的を達成する方法発明を提供する。すなわち、発明１１に係る断層画像処理方法は、測定対象に向けて測定波が照射され、前記測定対象からの反射波に基づいて生成された前記測定対象の深さ方向の情報を含む断層画像のデータを取得する断層画像取得ステップと、前記断層画像取得ステップで取得した前記断層画像のデータから、前記深さ方向に位置が異なる複数の深さ方向位置の各層について、前記測定波の入射方向に対して垂直な断面の断面画像を生成する断面画像生成ステップと、前記各層の断面画像から特定構造体の領域を抽出する特定構造体画像抽出処理ステップと、前記各層の断面画像から前記特定構造体の領域を抽出する際に、注目する層よりも上層で抽出された前記特定構造体に起因する映り込み成分を除去する処理を行う映り込み成分除去処理ステップと、前記映り込み成分が除去された画像信号に基づき、前記特定構造体を描出するための表示画像を生成する表示画像生成ステップと、を含むことを特徴とする。

なお、発明２乃至１０で言及した特徴は発明１１の方法発明に対して同様に組み込むことができる。

（発明１２）：発明１２は前記目的を達成する光干渉断層画像診断装置を提供する。すなわち、発明１２に係る光干渉断層画像診断装置は、光の波長を一定の周期で掃引させながら光を射出する波長掃引光源と、前記波長掃引光源から射出された光を測定光と参照光に分割する光分割手段と、前記光分割手段により分割された前記測定光が測定対象に照射されたときの該測定対象からの反射光と前記参照光とを合波する合波手段と、前記合波手段により合波された前記反射光と前記参照光との干渉光を検出する光干渉検出手段と、前記光干渉検出手段により検出された干渉信号から前記測定対象の深さ方向の情報を含む断層画像のデータを取得する断層画像取得手段と、前記断層画像取得手段を介して取得した前記断層画像のデータから、前記深さ方向に位置が異なる複数の深さ方向位置の各層について、前記測定波の入射方向に対して垂直な断面の断面画像を生成する断面画像生成手段と、前記各層の断面画像から特定構造体の領域を抽出する特定構造体画像抽出手段と、前記各層の断面画像から各層毎に前記特定構造体の領域を抽出する際に、注目する層よりも上層で抽出された前記特定構造体に起因する映り込み成分を除去する処理を行う映り込み成分除去手段と、前記映り込み成分が除去された画像信号に基づき、前記特定構造体を描出するための表示画像を生成する表示画像生成手段と、前記表示画像生成手段により生成された表示画像を表示する表示手段と、を備えることを特徴とする。

発明１２は、発明１に記載の断層画像処理装置を適用した光干渉断層画像診断装置に相当している。発明１２において、更に、発明２乃至９のいずれか１項に記載の断層画像処理装置を適用することが可能である。

本発明によれば、映り込みの影響を改善し、血管などの特定構造体を明確に識別することが可能になる。

本発明の実施形態に係る断層画像処理装置を適用した画像診断装置の外観図 図１のＯＣＴプロセッサの内部構成を示すブロック図 図２のＯＣＴプローブの断面図 測定対象に対して光走査がラジアル走査の場合の断層画像のスキャン面を示す図 図４の断層画像により構築される３次元ボリュームデータを示す図 図１の内視鏡の鉗子口から導出されたＯＣＴプローブを用いて断層画像を得る様子を示す図 ガルバノミラーを用いて測定対象Ｓに対してセクタ走査を行って断層画像を取得する構成を示す図 図７の断層画像により構築される３次元ボリュームデータを示す図 図２の信号処理部の構成を示すブロック図 図２３の３次元断層画像を深さ方向に積分した画像（積分画像）を示す図 図１０の積分画像から抽出した血管画像（積分抽出画像）を示す図 血管領域抽出処理の一例を示すフローチャート 深さ方向位置が異なる複数の断面画像（スライス画像）の例を示す図 図１３に示した各層の断面画像と積分抽出画像（図１１）から各層の血管画像を生成する方法を示す模式図 本実施形態における３次元血管構造抽出処理のフローチャート 各層の断面画像と積分抽出画像（図１１）から各層の血管画像を生成する処理のフローチャート 立体的に交差した血管を含む被検体から得られるＯＣＴ断層画像の例を示す模式図 血管が立体的に交差している場合（図１７）に得られる３次元断層画像を深さ方向に積分した画像（積分画像）を示す図 図１８の積分画像から抽出した血管画像（積分抽出画像）を示す図 図１４と同様の方法によって各層の血管画像を生成した場合の模式図 誤って除去された血管部位を復活させる処理の説明図 光干渉断層画像信号の模式図 血管を含む被検体をＯＣＴ計測して得られる断層画像の例を示す模式図

以下、添付図面に従って本発明の好ましい実施の形態について詳説する。

＜光干渉断層画像診断装置の外観＞
図１は本発明の実施形態に係る断層画像処理装置を適用した画像診断装置の外観図である。図１に示すように、画像診断装置１０は、主として内視鏡１００、内視鏡プロセッサ２００、光源装置３００、断層画像処理装置としてのＯＣＴプロセッサ４００、及びモニタ装置５００とから構成されている。なお、内視鏡プロセッサ２００は、光源装置３００を内蔵するように構成されていてもよい。

内視鏡１００は、手元操作部１１２と、この手元操作部１１２に連設される挿入部１１４とを備える。術者は手元操作部１１２を把持して操作し、挿入部１１４を被検者の体内に挿入することによって観察を行う。

手元操作部１１２には、鉗子挿入部１３８が設けられており、この鉗子挿入部１３８が先端部１４４の鉗子口１５６に連通されている。本実施形態では、ＯＣＴプローブ６００を鉗子挿入部１３８から挿入することによって、ＯＣＴプローブ６００を鉗子口１５６から導出する。ＯＣＴプローブ６００は、鉗子挿入部１３８から挿入され、鉗子口１５６から導出される挿入部６０２と、術者がＯＣＴプローブ６００を操作するための操作部６０４、及びコネクタ６１０を介してＯＣＴプロセッサ４００と接続されるケーブル６０６から構成されている。

＜内視鏡、内視鏡プロセッサ、光源装置の構成＞
［内視鏡］
内視鏡１００の先端部１４４には、観察光学系１５０、照明光学系１５２、及びＣＣＤ（不図示）が配設されている。

観察光学系１５０は、被検体を図示しないＣＣＤの受光面に結像させ、ＣＣＤは受光面上に結像された被検体像を各受光素子によって電気信号に変換する。本実施形態のＣＣＤは、３原色の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のカラーフィルタが所定の配列（ベイヤー配列、ハニカム配列）で各画素ごとに配設されたカラーＣＣＤである。なお、符号１５４は、観察光学系１５０に向けて洗浄液や加圧エアを供給するための洗浄ノズルである。

［光源装置］
光源装置３００は、可視光を図示しないライトガイドに入射させる。ライトガイドの一端はＬＧコネクタ１２０を介して光源装置３００に接続され、ライトガイドの他端は照明光学系１５２に対面している。光源装置３００から発せられた光は、ライトガイドを経由して照明光学系１５２から出射され、観察光学系１５０の視野範囲を照明する。

［内視鏡プロセッサ］
内視鏡プロセッサ２００には、ＣＣＤから出力される画像信号が電気コネクタ１１０を介して入力される。このアナログの画像信号は、内視鏡プロセッサ２００内においてデジタルの画像信号に変換され、モニタ装置５００の画面に表示するための必要な処理が施される。

このように、内視鏡１００で得られた観察画像のデータが内視鏡プロセッサ２００に出力され、内視鏡プロセッサ２００に接続されたモニタ装置５００に画像が表示される。

＜ＯＣＴプロセッサ、ＯＣＴプローブの内部構成＞
［ＯＣＴプロセッサ］
図２は図１のＯＣＴプロセッサの内部構成を示すブロック図である。図２に示すＯＣＴプロセッサ４００及びＯＣＴプローブ６００は、光干渉断層（ＯＣＴ：Optical Coherence Tomography）計測法による測定対象の光断層画像を取得するためのものである。

ＯＣＴプロセッサ４００は、測定のための光Ｌａを射出する第１の光源部（第１の光源ユニット）１２と、第１の光源部１２から射出された光Ｌａを測定光（第１の光束）Ｌ１と参照光Ｌ２に分岐するとともに、被検体である測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３と参照光Ｌ２を合波して干渉光Ｌ４を生成する光ファイバカプラ（分岐合波部）１４と、光ファイバカプラ１４で分岐された測定光Ｌ１をＯＣＴプローブ６００の光コネクタ１８に導くとともに、ＯＣＴプローブ６００内の回転側光ファイバＦＢ１によって導波された戻り光Ｌ３を導波する固定側光ファイバＦＢ２と、光ファイバカプラ１４で生成された干渉光Ｌ４を干渉信号として検出する干渉光検出部２０と、この干渉光検出部２０によって検出された干渉信号を処理して光断層画像（以下、単に「断層画像」とも言う。）を取得する信号処理部２２を有する。信号処理部２２で取得された光断層画像はモニタ装置５００に表示される。

また、ＯＣＴプロセッサ４００は、測定の目印を示すためのエイミング光（第２の光束）Ｌｅを射出する第２の光源部（第２の光源ユニット）１３と、参照光Ｌ２の光路長を調整する光路長調整部２６と、第１の光源部１２から射出された光Ｌａを分光する光ファイバカプラ２８と、光ファイバカプラ１４で合波された戻り光（干渉光）Ｌ４およびＬ５を検出する検出部３０ａおよび３０ｂと、信号処理部２２への各種条件の入力、設定の変更等を行う操作制御部３２とを有する。

ＯＣＴプロセッサ４００に接続されるＯＣＴプローブ６００は、固定側光ファイバＦＢ２を介して導波された測定光Ｌ１を測定対象Ｓまで導波するとともに測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３を導波する回転側光ファイバＦＢ１と、この回転側光ファイバＦＢ１を固定側光ファイバＦＢ２に対して回転可能に接続し、測定光Ｌ１および戻り光Ｌ３を伝送する光コネクタ１８と、を備える。

なお、図２に示したＯＣＴプロセッサ４００及びＯＣＴプローブ６００においては、上述した射出光Ｌａ、エイミング光Ｌｅ、測定光Ｌ１、参照光Ｌ２および戻り光Ｌ３などを含む種々の光を各光デバイスなどの構成要素間で導波し、伝送するための光の経路として、回転側光ファイバＦＢ１および固定側光ファイバＦＢ２を含め種々の光ファイバＦＢ（ＦＢ３、ＦＢ４、ＦＢ５、ＦＢ６、ＦＢ７、ＦＢ８など）が用いられている。

第１の光源部１２は、ＯＣＴの測定のための光（例えば、赤外領域の波長可変レーザ光、あるいは低コヒーレンス光）を射出するものである。本例の第１の光源部１２は、赤外の波長域で光周波数（波長）を一定の周期で掃引させながらレーザ光Ｌａ（例えば、波長1.3μmを中心とするレーザ光）を射出する波長可変光源である。

この第１の光源部１２は、レーザ光あるいは低コヒーレンス光Ｌａを射出する光源１２ａと、光源１２ａから射出された光Ｌａを集光するレンズ１２ｂとを備えている。また、詳しくは後述するが、第１の光源部１２から射出された光Ｌａは、光ファイバＦＢ４、ＦＢ３を介して光ファイバカプラ１４で測定光Ｌ１と参照光Ｌ２に分割され、測定光Ｌ１は光コネクタ１８に入力される。

また、第２の光源部１３は、エイミング光Ｌｅとして測定部位を確認しやすくするために可視光を射出するものである。例えば、波長６６０ｎｍの赤半導体レーザ光、波長６３０ｎｍのＨｅ−Ｎｅレーザ光、波長４０５ｎｍの青半導体レーザ光などを用いることができる。本実施形態における第２の光源部１３としては、例えば赤色あるいは青色あるいは緑色のレーザ光を射出する半導体レーザ１３ａと、半導体レーザ１３ａから射出されたエイミング光Ｌｅを集光するレンズ１３ｂを備えている。第２の光源部１３から射出されたエイミング光Ｌｅは、光ファイバＦＢ８を介して光コネクタ１８に入力される。

光コネクタ１８では、測定光（第１の光束）Ｌ１とエイミング光（第２の光束）Ｌｅとが合波され、ＯＣＴプローブ６００内の回転側光ファイバＦＢ１に導波される。

光ファイバカプラ（分岐合波部）１４は、例えば２×２の光ファイバカプラで構成されており、固定側光ファイバＦＢ２、光ファイバＦＢ３、光ファイバＦＢ５、光ファイバＦＢ７とそれぞれ光学的に接続されている。

光ファイバカプラ１４は、第１の光源部１２から光ファイバＦＢ４およびＦＢ３を介して入射した光Ｌａを測定光（第１の光束）Ｌ１と参照光Ｌ２とに分割し、測定光Ｌ１を固定側光ファイバＦＢ２に入射させ、参照光Ｌ２を光ファイバＦＢ５に入射させる。

さらに、光ファイバカプラ１４は、光ファイバＦＢ５に入射され後述する光路長調整部２６によって周波数シフトおよび光路長の変更が施されて光ファイバＦＢ５を戻った参照光Ｌ２と、後述するＯＣＴプローブ６００で取得され固定側光ファイバＦＢ２から導波された光Ｌ３とを合波し、光ファイバＦＢ３（ＦＢ６）および光ファイバＦＢ７に射出する。

ＯＣＴプローブ６００は、光コネクタ１８を介して、固定側光ファイバＦＢ２と接続されており、固定側光ファイバＦＢ２から、光コネクタ１８を介して、エイミング光Ｌｅと合波された測定光Ｌ１が回転側光ファイバＦＢ１に入射される。入射されたこのエイミング光Ｌｅと合波された測定光Ｌ１を回転側光ファイバＦＢ１によって伝送して測定対象Ｓに照射する。そして測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３を取得し、取得した戻り光Ｌ３を回転側光ファイバＦＢ１によって伝送して、光コネクタ１８を介して、固定側光ファイバＦＢ２に射出するようになっている。

干渉光検出部２０は、光ファイバＦＢ６および光ファイバＦＢ７と接続されており、光ファイバカプラ１４で参照光Ｌ２と戻り光Ｌ３とを合波して生成された干渉光Ｌ４およびＬ５を干渉信号として検出するものである。

光ファイバカプラ２８から分岐させた光ファイバＦＢ６の光路上には、干渉光Ｌ４の光強度を検出する検出器３０ａが設けられ、光ファイバＦＢ７の光路上には干渉光Ｌ５の光強度を検出する検出器３０ｂが設けられている。干渉光検出部２０は、検出器３０ａおよび検出器３０ｂの検出結果に基づいて、干渉信号を生成する。

信号処理部２２は、干渉光検出部２０で検出した干渉信号から断層画像を取得し、取得した断層画像をモニタ装置５００へ出力する。なお、本実施形態では、干渉光検出部２０で検出した干渉信号に基づいて、断層画像から血管部分を抽出して立体的な血管画像を生成し、血管の立体構造を示す画像がモニタ装置５００に出力されるようになっている。これを実現するための信号処理部２２の詳細な構成は後述する。

参照光Ｌ２の光路長を可変するための光路長調整部２６は、光ファイバＦＢ５の参照光Ｌ２の射出側（すなわち、光ファイバＦＢ５の光ファイバカプラ１４とは反対側の端部）に配置されている。

光路長調整部２６は、光ファイバＦＢ５から射出された光を平行光にする第１光学レンズ８０と、第１光学レンズ８０で平行光にされた光を集光する第２光学レンズ８２と、第２光学レンズ８２で集光された光を反射する反射ミラー８４と、第２光学レンズ８２および反射ミラー８４を支持する基台８６と、基台８６を光軸方向に平行な方向に移動させるミラー移動機構８８とを有する。第１光学レンズ８０と第２光学レンズ８２との距離を変化させることにより参照光Ｌ２の光路長が調整される。

第１光学レンズ８０は、光ファイバＦＢ５のコアから射出された参照光Ｌ２を平行光にするとともに、反射ミラー８４で反射された参照光Ｌ２を光ファイバＦＢ５のコアに集光する。

また、第２光学レンズ８２は、第１光学レンズ８０により平行光にされた参照光Ｌ２を反射ミラー８４上に集光するとともに、反射ミラー８４により反射された参照光Ｌ２を平行光にする。このように、第１光学レンズ８０と第２光学レンズ８２とにより共焦点光学系が形成されている。

さらに、反射ミラー８４は、第２光学レンズ８２で集光される光の焦点に配置されており、第２光学レンズ８２で集光された参照光Ｌ２を反射する。

これにより、光ファイバＦＢ５から射出した参照光Ｌ２は、第１光学レンズ８０により平行光になり、第２光学レンズ８２により反射ミラー８４上に集光される。その後、反射ミラー８４により反射された参照光Ｌ２は、第２光学レンズ８２により平行光になり、第１光学レンズ８０により光ファイバＦＢ５のコアに集光される。

また、基台８６は、第２光学レンズ８２と反射ミラー８４とを固定し、ミラー移動機構８８は、基台８６を第１光学レンズ８０の光軸方向（図２矢印Ａ方向）に移動させる。

ミラー移動機構８８で、基台８６を矢印Ａ方向に移動させることで、第１光学レンズ８０と第２光学レンズ８２との距離を変更することができ、参照光Ｌ２の光路長を調整することができる。

操作制御部３２は、キーボード、マウス等の入力手段と、入力された情報に基づいて各種条件を管理する制御手段とを有し、信号処理部２２に接続されている。操作制御部３２は、入力手段から入力されたオペレータの指示に基づいて、信号処理部２２における各種処理条件等の入力、設定、変更等を行う。

なお、操作制御部３２は、操作画面をモニタ装置５００に表示させてもよいし、別途表示部を設けて操作画面を表示させてもよい。また、操作制御部３２で、第１の光源部１２、第２の光源部１３、光コネクタ１８、干渉光検出部２０、光路長ならびに検出部３０ａおよび３０ｂの動作制御や各種条件の設定を行うようにしてもよい。

［ＯＣＴプローブ］
図３はＯＣＴプローブ６００の断面図である。図３に示すように、挿入部６０２の先端部は、プローブ外筒（シース）６２０と、キャップ６２２と、回転側光ファイバＦＢ１と、バネ６２４と、固定部材６２６と、光学レンズ６２８とを有している。

プローブ外筒６２０は、可撓性を有する筒状の部材であり、光コネクタ１８においてエイミング光Ｌｅが合波された測定光Ｌ１および戻り光Ｌ３が透過する材料からなっている。なお、プローブ外筒６２０は、測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）および戻り光Ｌ３が通過する先端（光コネクタ１８と反対側の回転側光ファイバＦＢ１の先端、以下プローブ外筒６２０の先端と言う）側の一部が全周に渡って光を透過する材料（透明な材料）で形成されていればよく、先端以外の部分については光を透過しない材料で形成されていてもよい。

キャップ６２２は、プローブ外筒６２０の先端に設けられ、プローブ外筒６２０の先端を閉塞している。

回転側光ファイバＦＢ１は、線状部材であり、プローブ外筒６２０内にプローブ外筒６２０に沿って収容されている。回転側光ファイバＦＢ１は、光コネクタ１８で合波された測定光Ｌ１とエイミング光Ｌｅとを光学レンズ６２８まで導波するとともに、測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓに照射して光学レンズ６２８で取得した測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３を光コネクタ１８まで導波する。この戻り光Ｌ３は、光コネクタ１８を介して固定側光ファイバＦＢ２に入射する。回転側光ファイバＦＢ１は、プローブ外筒６２０に対して回転自在、及びプローブ外筒６２０の軸方向に移動自在な状態で配置されている。

バネ６２４は、回転側光ファイバＦＢ１の外周に固定されている。回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４は、回転筒６５６とともに光コネクタ１８に接続されている。

光学レンズ６２８は、回転側光ファイバＦＢ１の測定側先端（光コネクタ１８と反対側の回転側光ファイバＦＢ１の先端）に配置されている。光学レンズ６２８の先端部（光出射面）は、回転側光ファイバＦＢ１から射出された測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓに対し集光するために略球状の形状で形成されている。

光学レンズ６２８は、回転側光ファイバＦＢ１から射出した測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓに対し照射し、測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３を集光し回転側光ファイバＦＢ１に入射する。

固定部材６２６は、回転側光ファイバＦＢ１と光学レンズ６２８との接続部の外周に配置されており、光学レンズ６２８を回転側光ファイバＦＢ１の端部に固定する。固定部材６２６による回転側光ファイバＦＢ１と光学レンズ６２８の固定方法は、特に限定されず、接着剤により、固定部材６２６と回転側光ファイバＦＢ１および光学レンズ６２８を接着させて固定してもよいし、ボルト等を用い機械的構造で固定してもよい。なお、固定部材６２６は、ジルコニアフェルールやメタルフェルールなど光ファイバの固定や保持あるいは保護のために用いられるものであれば、如何なるものを用いてもよい。

回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４は、回転筒６５６に接続されており、回転筒６５６によって回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４を回転させることで、光学レンズ６２８をプローブ外筒６２０に対し、矢印Ｒ２方向（回転側光ファイバＦＢ１の光軸を回転中心とする回転方向）に回転させる。また、光コネクタ１８は、回転エンコーダを備える。回転エンコーダからの信号に基づいて光学レンズ６２８の位置情報（角度情報）から測定光Ｌ１の照射位置が検出される。つまり、回転している光学レンズ６２８の回転方向における基準位置に対する角度を検出して、測定位置を検出する。

さらに、回転側光ファイバＦＢ１、バネ６２４、固定部材６２６、及び光学レンズ６２８は、モータ６６０を含む駆動機構により、プローブ外筒６２０内部を矢印Ｓ１方向（鉗子口方向）、及びＳ２方向（プローブ外筒６２０の先端方向）に移動可能に構成されている。

図３の左側には、ＯＣＴプローブ６００の操作部６０４における回転側光ファイバＦＢ１等の駆動機構の概略構成が示されている。

プローブ外筒６２０は、固定部材６７０に固定されているのに対し、回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４の基端部は、回転筒６５６に接続されている。回転筒６５６は、モータ６５２の回転に応じてギア６５４を介して回転するように構成されている。回転筒６５６は、光コネクタ１８に接続されており、測定光Ｌ１及び戻り光Ｌ３は、光コネクタ１８を介して回転側光ファイバＦＢ１と固定側光ファイバＦＢ２間を伝送される。

回転筒６５６、モータ６５２、ギア６５４、及び光コネクタ１８を内蔵するフレーム６５０は、支持部材６６２を備えている。支持部材６６２は、図示しないネジ孔を有しており、該ネジ孔には進退移動用ボールネジ６６４が咬合している。進退移動用ボールネジ６６４には、モータ６６０が接続されている。モータ６６０を回転駆動することによりフレーム６５０を進退移動させ、これにより回転側光ファイバＦＢ１、バネ６２４、固定部材６２６、及び光学レンズ６２８を図３のＳ１及びＳ２方向（プローブ外筒６２０の長手方向に沿った軸方向、すなわち、回転側光ファイバＦＢ１の光軸に沿った方向）に移動させることが可能となっている。

ＯＣＴプローブ６００は、以上のような構成であり、モータ６６０の駆動によって回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４が、図３中矢印Ｒ２方向に回転されることで、光学レンズ６２８から射出される測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓに対し、矢印Ｒ２方向（プローブ外筒６２０の円周方向）に対し走査しながら照射し、戻り光Ｌ３を取得する。エイミング光Ｌｅは、測定対象Ｓに対し、例えば青色、赤色あるいは緑色のスポット光として照射される。このエイミング光Ｌｅの反射光（測定対象Ｓからの反射光）は、モニタ装置５００に表示された観察画像に輝点としても表示される。

このような回転方向に沿った光走査により、プローブ外筒６２０の円周方向の全周において、測定対象Ｓの所望の部位を正確にとらえることができ、測定対象Ｓを反射した戻り光Ｌ３を取得することができる。

さらに、３次元ボリュームデータを生成するための複数の断層画像を取得する場合は、モータ６６を含む駆動機構により回転側光ファイバＦＢ１及び光学レンズ６２８が矢印Ｓ１方向の移動可能範囲の終端まで移動され、断層画像を取得しながら所定量ずつＳ２方向に移動し、又は断層画像取得とＳ２方向への所定量移動を交互に繰り返しながら、移動可能範囲の終端まで移動する。

このように測定対象Ｓに対して所望の範囲で複数の断層画像を得て、取得した複数の断層画像に基づいて３次元ボリュームデータを得ることができる。

図４は、測定対象Ｓに対して光走査がラジアル走査の場合の断層画像のスキャン面を示す図であり、図５は図４の断層画像により構築される３次元ボリュームデータを示す図である。干渉信号により測定対象Ｓの深さ方向（第１の方向）の断層画像を取得し、測定対象Ｓに対し図３矢印Ｒ２方向（プローブ外筒６２０の円周方向）に走査（ラジアル走査）することで、図４に示すように、第１の方向と該第１の方向と直交する第２の方向とからなるスキャン面での断層画像を取得することができる。またさらに、このスキャン面に直交する第３の方向に沿ってスキャン面を移動させることで、図５に示すように、３次元ボリュームデータを生成するための複数の断層画像が取得できる。

図６は内視鏡１００の鉗子口１５６から導出されたＯＣＴプローブ６００を用いて断層画像を得る様子を示す図である。図６に示すように、ＯＣＴプローブ６００の挿入部６０２の先端部を、測定対象Ｓの所望の部位に近づけて、断層画像を得る。所望の範囲の複数の断層画像を取得する場合は、必ずしもＯＣＴプローブ６００本体を移動させる必要はなく、前述の駆動機構によりプローブ外筒６２０内で光学レンズ６２８を移動させればよい。

上記の説明では、測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓにラジアル走査するとしたが、これに限らない。

図７は測定対象Ｓに対してセクタ走査を行って断層画像を取得する構成を示す図であり、図８は図７の断層画像により構築される３次元ボリュームデータを示す図である。図７に示すように、ガルバノミラー９００を使用し、測定対象Ｓの上方からセクタ走査を行って断層画像を取得する構成にも適用でき、この場合もスキャン面を移動させることで（Ｘ方向及びＹ方向に走査することで）、図８に示すように、３次元ボリュームデータを生成するための複数の断層画像（フレーム１，２，３・・・・）が取得できる。

［信号処理部］
図９は図３の信号処理部２２の構成を示すブロック図である。

図９に示すように、本実施形態の信号処理部２２は、干渉光検出部２０から入力される干渉信号からモニタ装置５００に出力される画像を生成するための信号処理を行う処理部であり、主として、フーリエ変換部４１０、対数変換部４２０、断層画像構築部４５０、３次元血管構造抽出処理部４６０、及び制御部４９０を備えて構成される。なお、制御部４９０は、操作制御部３２からの操作信号に基づき信号処理部２２の各部を制御する。

干渉光検出部２０には、波長掃引光源としての第１の光源部１２から射出された光が測定光と参照光に分割され、ＯＣＴプローブ６００から測定対象Ｓに測定光を照射したときに得られる反射光と参照光とが合波したときの干渉光が入力される。この干渉光検出部２０は、入力された干渉光（光信号）を干渉信号（電気信号）に変換する干渉信号生成部２０ａと、干渉信号生成部２０ａで生成された干渉信号をアナログ信号からデジタル信号に変換するＡＤ変換部２０ｂとから構成される。

ＡＤ変換部２０ｂでは、例えば、８０ＭＨｚ程度のサンプリングレートで１４ｂｉｔ程度の分解能でアナログ信号からデジタル信号への変換が実施されるが、これらの値に特に限定されるものではない。ＡＤ変換部２０ｂにおいてデジタル信号に変換された干渉信号は、信号処理部２２のフーリエ変換部４１０に入力される。

フーリエ変換部４１０は、干渉光検出部２０のＡＤ変換部２０ｂにおいてデジタル信号に変換された干渉信号をＦＦＴ（高速フーリエ変換）により周波数解析を行い、測定対象Ｓの各深さ位置における反射光（戻り光）Ｌ３の強度、すなわち深度方向の反射強度データ（断層情報）を生成する。フーリエ変換部４１０でフーリエ変換されたデータ（断層情報）は、対数変換部４２０で対数変換される。対数変換されたデータは、断層画像構築部４５０に入力される。

断層画像構築部４５０は、対数変換部４２０で対数変換されたデータに対して輝度、コントラスト調整、表示サイズにあわせたリサンプル、ラジアル走査、セクタ走査等の走査方法に合わせての座標変換などを行い、断層画像を構築する。断層画像構築部４５０によって３次元断層画像データが生成され、この３次元断層画像データは３次元血管構造抽出処理部４６０に入力される。

３次元血管構造抽出処理部４６０は、断層画像構築部４５０で構築された３次元断層画像データを基に、血管構造の情報を抽出し、３次元血管画像の表示用画像を生成する。３次元血管構造抽出処理部４６０の処理内容について詳細は後述する。

このようにして生成された３次元血管画像は、ＬＣＤモニタ等のモニタ装置５００に出力される。なお、３次元血管画像の表示出力に代えて、又は３次元血管画像の表示とともに、断層画像構築部４５０で構築された断層画像をモニタ装置５００に表示させることも可能である。

＜断層画像信号処理の手順：第１の実施形態＞
図１０に示した被検体の断層画像を例に、本実施形態における３次元血管構造の抽出処理の流れを説明する。図１０には、ＯＣＴによる生体画像の断面が示されている。ここでは簡単な例として、測定対象とする生体の組織中に２本の血管が走行している状態で説明する。一般にＯＣＴ画像はＳ／Ｎが悪いため、Ｘ線投影像などと比較して血管抽出に困難さが伴う。

そのため、本実施形態では、深度方向（Ｚ方向）に対してすべての画像信号を積分する。なお、「積分」の演算は、デジタル信号処理においては、画素値の積算（加算）として行われる。この積分処理によって得られた画像（「積分画像」という。）を図１０に示す。積分画像には、３次元断層像のデータ群（３次元データ）に含まれている血管画像が抽出されている。また、積分画像は、積分の演算によりＳ／Ｎが向上する。こうして得られた積分画像は、立体的な血管画像を１面（ここでは、ＸＹ平面）に投影した画像と同じ意味の画像になる。

次に、この積分画像（図１０）から、血管の部分を抽出する処理を行う。図１０の積分画像から抽出した血管画像（「積分抽出画像」に相当、以下、「積分血管画像」という。）を図１１に示す。血管の抽出は、閾値により２値化する方法でもよく、また、前述のように、積分画像は投影画像と同種の画像となっているため、Ｘ線投影画像で用いられている血管抽出手法等を用いてもよい。

積分画像（ＸＹ平面画像）から血管領域を抽出する方法は、例えば、２次元画像から周辺より信号強度が低い線状構造を抽出することで実施される。具体的な手段としては、例えば、エッジ検出、テンプレートマッチングなど公知技術の様々な組み合わせが可能である。ここでは、その一例として、エッジ検出を用いる具体的なフローチャートを図１２に示す。

図１２のステップＳ３０１では入力ＸＹ平面画像に対して前処理を施す。具体的には、平均化や低周波フィルタリングなどによるノイズ抑制処理や、抽出対象信号を強調するためのヒストグラム強調などを行う。

ステップＳ３０２では、血管領域を抽出するためのエッジ検出を行う。エッジ検出処理の具体的な手段として、例えば、ＤＯＧ（Difference OfGaussian）フィルタやＴｏｐ−Ｈａｔ変換など、抽出対象血管の信号周波数に対応する周波数フィルタリング処理を行う。

ステップＳ３０３では、ステップＳ３０２のフィルタリング処理結果に２値化を行い、血管部と非血管部を分離する。しかしながら、ＯＣＴ特有のノイズや計測対象の不均一構造の影響などにより、この過程の分離性能には限界がある。その結果、ステップＳ３０３の処理後に得られるデータには、非血管部が含まれていたり、或いは、血管部であるのに血管部として検出されていない部分（血管部の非検出部）が発生したりする。

ステップＳ３０４では、ステップＳ３０３の結果を元に、各画素に対して血管領域の判定を行う。具体的には、血管の直線性、連結性などを評価する評価関数により、ステップＳ３０３の過程で残った非血管部を除去し、検出されなかった血管部を補完する処理を行う。すなわち、血管領域の判定処理（ステップＳ３０４）には、残った非血管部の除去処理、及び、血管の非検出部を補う補完処理が含まれる。

上述のステップＳ３０１〜Ｓ３０４により、図１１に示すような積分血管画像が得られる。

次に、３次元断層画像データから、測定光の入射方向に対して垂直な断面（ここでは、ＸＹ平面）による複数枚の断面画像（深さ方向位置が異なるスライス画像）を取得する。図１３に、各断面の画像例を示す。ここでは説明を簡単にするために、５層での画像として表示されているが、実際には100〜1000断面程度となっている。

図１３（ａ）に示した最上層（第１層）の断面画像には、血管が映っていない。第２層（図１３（ｂ））の画像には、血管（符号８１０ｂ、８１１ｂ）が映っている。第３層（図１３（ｃ）の画像には、当該第３層に実際に存在する血管と、これよりも上層に存在する血管の映り込み信号によるアーチファクトとを含んだ血管領域（符号８１０ｃ、８１１ｃ）が映っている。このように、上層に血管が存在すると、それよりも下層にはすべてその上層血管の映り込み信号が入り、下の層に影響を及ぼす。

同様に、第４層（図１３（ｄ）の画像には、当該第４層に実際に存在する血管と、これよりも上層に存在する血管の映り込み信号によるアーチファクトとを含んだ血管領域（符号８１０ｄ、８１１ｄ）が映っている。また、図１３（ｅ）最下層（第５層）の画像には、当該第５層に実際に存在する血管と、これよりも上層に存在する血管の映り込み信号によるアーチファクトとを含んだ血管領域（符号８１０ｅ、８１１ｅ）が映っている。

これら各断面の画像から、各層ごとに血管部を抽出する手法を図１４に示す。図１４の最左の列が図１３で説明した各層ごとの断面画像である。説明の便宜上、第ｋ層の断面画像を「第ｋ層画像」と呼び、符号Ｐｋと表す（ｋ＝1,2,3,4,5）。また、図１１で説明した積分血管画像を符号Ｉ_１で表す。既に説明したとおり、血管画像の尾引き（映り込み）の影響により、上層に血管が存在する場合には下層にもアーチファクトとして血管画像が映り込んでいる。この上層の血管に起因する映り込み成分を除去し、血管部を正確に抽出するために、次のような処理を行う。

まず、上層側から、第１層画像Ｐ_１と積分血管画像Ｉ_１の画像間の相関をとり、相関のある部分を抽出した画像（符号Ｃ_１）を得る。この符号Ｃ_１で示した相関抽出画像は、当該第１層（注目層）に存在する血管を抽出した画像となる。符号Ｃ_１の画像を「第１層血管画像」と呼ぶ。本例の場合、第１層には血管が存在しないため、第１層血管画像Ｃ_１には、血管の情報が含まれていない。

次に、第２層画像Ｐ_２を処理の対象（注目層）とする。このとき、当該第２層画像Ｐ_２と相関をとるべき画像（符号Ｉ_２）は、積分血管画像Ｉ_１から第１層血管画像Ｃ_１（すなわち、第１層血管画像）を除去した画像である。すなわち、演算の注目層よりも上層で抽出された血管画像の情報を積分血管画像Ｉ_１から引いた残りの画（「上層影響除去済み積分抽出画像」に相当、以下、「上層血管除去済み積分血管画像」と言う。）が符号Ｉ_２で示す画像である（Ｉ_２＝Ｉ_１−Ｃ_１）。なお、本例の場合、第１層血管画像が血管の情報を含んでいないため、符号Ｉ_２で示す「上層血管除去済み積分血管画像」は符号Ｉ_１で示す積分血管画像と等価である（Ｉ_２＝Ｉ_１−Ｃ_１）。

そして、第２層画像Ｐ_２と上層血管除去済み積分血管画像Ｉ_２の画像間の相関をとり、相関のある部分を抽出した画像（第２層血管画像Ｃ_２）を得る。この第２層血管画像Ｃ_２は、第２層に存在する血管を抽出した画像となる。以下同様に、第３層画像Ｐ_３を処理の対象とし、符号Ｉ_２で示した画像から第２層血管画像Ｃ_２を除去して得られる上層血管除去済み積分血管画像Ｉ_３と第３層画像Ｐ_３の画像間の相関をとり、第３層血管画像Ｃ_３を得る。

第４層画像Ｐ_４、第５層画像Ｐ_５について、順次同様の処理を繰り返し、最終的に各層の血管を抽出した画像（Ｃ_１〜Ｃ_５）を得る。

上記のように、ある層の血管が抽出されたら、その抽出画像を元の積分血管画像から除去して「上層血管除去済み積分血管画像」を更新し、これを次の断面画像（次層）と画像間の相関をとることで、その層の血管を抽出する。このような操作を逐次下層に向かって繰り返していくことで、上層部で血管が抽出された場合は、その下層では同じ位置の画像を血管として抽出しないことになり、尾引きによる映り込みを除去できる。

こうして、各層ごとに抽出された血管画像（Ｃ_１〜Ｃ_５）を深さ方向につなぎ合わせることにより、立体的な血管抽出画像が生成される。この立体的な血管抽出画像の情報を基に、３次元表示を行うことで、血管の走行情報を得ることができる。

図１３〜図１４の例では、説明を簡単にするために、５層の画像で説明したが、現実には1000層程度となる場合もあり、１層あたりのスライス幅が血管径よりも薄くなることがある。その場合は、何層かにわたって同じ血管が存在することになり、上記の方法では、血管が存在する最も上の層のみにしか血管が検出されない。血管の走行状態を確認するだけであれば、特に問題はないが、血管の体積まで問題にする場合には、血管径を考慮する必要がある。その場合の対処としては、例えば、演算注目処理層で抽出された血管の幅を血管径と仮定して、その血管径の長さ分の複数フレームに対して、血管が存在するものと判断して血管抽出を行う。この処理は、各フレーム（各層のスライス画像）ごとの処理の段階で実施してもよいし、各層から抽出した血管画像を深さ方向に繋ぎ合わせて立体画像にした後に、血管径に相当する厚さ情報を補正した血管像に補正してもよい。

また、３次元断層画像データから、深さ方向に位置を異ならせた多数枚のスライス画像を得るにあたり、スライス幅を血管径よりも著しく薄く（狭く）設定すると、非常に多層のスライス画像が必要になるため、血管径を考慮して、血管径とほぼ同等、或いはこれよりも少し狭い間隔のスライス面（スライス幅）を設定することが好ましい。

＜フローチャートの説明＞
図１０〜図１４で説明した信号処理の手順を図１５、図１６のフローチャートにまとめた。図１５は本実施形態における３次元血管構造抽出処理のフローチャートである。この処理は図９の３次元血管構造抽出処理部４６０により行われる。

図１５のステップＳ１１０では、３次元光干渉断層画像を取得する。図９の断層画像構築部４５０で生成された断層画像のデータが３次元血管構造抽出処理部４６０に入力される。

ステップＳ１２０では、ＸＺ平面のフレームとして取得された断層画像のデータ群をＸＹ平面の画像系列に再構成する。ここでいうＸＹ平面の画像系列は、測定光Ｌ１の入射方向（Ｚ方向）に対して垂直な断面の画像群である。

このようにＸＹ平面画像の画像系列に再構成する主な理由は、本例のＯＣＴ計測対象となる粘膜内血管は粘膜表面に対して水平に分布しているため（粘膜内血管は、概ね、粘膜表面と並行な面に沿って走行しているため）、ＸＹ平面で血管抽出処理を行った方が有利であるからである。

ステップＳ１３０では、ステップＳ１２０で得たＸＹ平面画像を深さ方向に積分し、積分画像を生成する。図１０で説明した積分画像は、このステップＳ１３０の積分処理によって生成される画像の例である。

ステップＳ１４０では、ステップＳ１３０で得た積分画像（図１０参照）から、血管領域を抽出する処理を行う。この処理により、図１１で説明した積分血管画像が生成される。なお、ステップＳ１４０において、積分画像から血管領域を抽出する方法の例については、図１２で説明したとおりである。

ステップＳ１５０では、ステップＳ１４０で得た積分血管画像を基に、血管径の推定を行う。

ステップＳ１６０では、ステップＳ１５０で推定した血管径の情報に基づいてスライス幅を決定し、３次元断層画像データから複数層のスライス画像（ＸＹ平面に沿った断面画像）を取得する。ステップＳ１６０の処理により、図１３で説明したように、各層の断面画像が得られる。

図１５のステップＳ１７０では、ステップＳ１６０で得た各層の断面画像と、ステップＳ１４０で得た積分血管画像との相関から各層の血管を抽出し、層毎の血管画像を生成する。ステップＳ１７０における処理の流れを図１６のフローチャートに示す。

図１６に示したフローチャートは、図１４で説明した処理の流れを示したものである。

図１６のステップＳ４０１では、注目層の層番号ｊを１に設定し、第１層画像Ｐ_１を演算の対象とする。

ステップＳ４０２では、第１層画像Ｐ_１と積分血管画像Ｉ_１との相関をとり、第１層の血管部を抽出し、第１層血管画像Ｃ_１を生成する。

ステップＳ４０３では注目層の層番号ｊをインクリメント（＋１）し、次層の断面画像を処理の対象に選ぶ。

ステップＳ４０４では、第ｊ層よりも上層で抽出された血管画像を積分血管画像から除去する処理が行われる。ｊ＝２の場合、積分血管画像Ｉ_１から第１層血管画像Ｃ_１を除去し、上層血管除去済み積分血管画像Ｉ_２（図１４参照）を生成する。一般にｊ＝ｋの時、上層血管除去済み積分血管画像Ｉ_ｋ-1から第（ｋ-１）層血管画像Ｃ_ｋ-１を除去することにより、上層血管除去済み積分血管画像Ｉ_ｋが生成される。

ステップＳ４０５では、第ｊ層画像と上層血管除去済み積分血管画像Ｉ_ｊとの相関をとり、第ｊ層血管画像Ｃ_ｊを生成する。

ステップＳ４０６では、現在の注目層の層番号ｊと最下層の層番号Ｎ（すなわち、スライス面数、図１３の例であればＮ＝５）とを比較する。ステップＳ４０６において、層番号ｊが最下層の層番号Ｎに到達していなければ、ステップＳ４０３に戻り、次層の処理を続ける（ステップＳ４０３〜４０６）。下層に向かって各層順次同様の処理が繰り返され（ステップＳ４０３〜４０６）、最下層ｊ＝Ｎの第Ｎ層血管画像Ｃ_Ｎまで生成されると、ステップＳ４０６でＹｅｓ判定となり、本処理ルーチンが終了し、図１５のメインフローに復帰する。

図１５のステップＳ１８０では、ステップＳ１７０（図１６のステップＳ４０１〜Ｓ４０６）で得られた各層の血管画像Ｃ_ｊ（ｊ＝1,2,3,・・・・・,N）を深さ方向に繋ぎ合わせて３次元の表示画像を作成する。

ステップＳ１９０では、ステップＳ１８０で作成した表示画像をモニタ装置（図９の符号５００）に表示する処理を行う。

図１５及び図１６で説明した各処理ステップの演算機能は、ソフトウエア（プログラム）又はハードウエア回路、若しくはこれらの組み合わせからなる手段により実現される。

本実施形態によれば、血管を明確に識別することが可能になり、新生血管が密集している癌細胞部を明瞭に識別可能になる。

＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態を説明する。図１７は、立体交差した血管を含むＯＣＴ画像の模式図である。図１７では、符号８１０の血管が符号８１１の血管の上を通って両者が交差している。

図１０〜図１６で説明した第１の実施形態による方法では、図１７のように血管が立体的に交差している場合に、下側の血管が正しく抽出できない。したがって、これを補正する手段として、第２の実施形態では、各層毎に抽出した血管画像に対して、断絶性を判断し、上層の血管の存在による断絶であると判定した場合には、断絶部分を接続する（繋ぎ合わせる）処理を行う。

図１８は、血管が立体的に交差している場合（図１７）に得られる３次元断層画像データから得られる深さ方向の積分画像であり、図１９は図１８の積分画像から血管領域を抽出した積分血管画像（「積分抽出画像」に相当）である。図２０は、第１の実施形態における図１４に対応する図面である。図２０中、図１４に示した要素と対応する要素については同一の符号を付し、説明は省略する。

図２０の「Ｃ_４」で示した第４層血管画像に注目すると、血管が立体交差しているところ（矢印Ｅの指す部分）は、本来、血管部が存在するはずであるが、第４層よりも上層の第２層で別の血管が抽出されているため、第４層で抽出した血管のラインの一部が途切れてしまう。この途切れた部分（断絶部分）は、映り込み成分を除去する処理によって誤って除去された部分（「誤除去部分」）であるため、これを図２１のように復活させる処理を行う。

誤除去部分であるか否かの判断、すなわち、血管部の断絶性の判断は、例えば、予め想定される血管径と同程度の断絶であるか否かを判定する。誤除去部分と判定された箇所について、当該部位を滑らかに繋ぎ合わせる復活処理（誤除去血管復活処理）を行う。

図１６のフローチャートのステップＳ４０５とＳ４０６の間に「第ｊ層で抽出した血管部の断絶性を判断するための断絶性判断処理工程（誤除去部分判定処理）」と「復活処理工程」を追加して実施すればよい（図示省略）。これら処理ステップの演算機能は、ソフトウエア（プログラム）又はハードウエア回路、若しくはこれらの組み合わせからなる手段により実現される。

なお、断絶性の判断に関して、予め予想される血管径と同程度の断絶であれば自動的に接続するものでもよく、また断絶部分を接続した場合に、滑らかな曲線となる場合は自動的に接続するというものでもよい。

＜変形例１＞
上述の説明では、各層から抽出した血管画像を深さ方向に繋ぎ合わせて立体的な血管画像を表示する例を説明したが、各層から抽出した血管画像の情報の最終的な出力形態は３次元的な表示に限らない。血管の立体的構造情報を把握した上で、各断層画像内に血管部分を強調表示（例えば、赤色を付した重畳表示）するなどの利用態様もあり得る。

＜変形例２＞
上述した実施形態では、ＯＣＴプロセッサ４００としてＳＳ−ＯＣＴ（Swept Source OCT）装置を用いて説明したが、これに限らず、ＯＣＴプロセッサ４００をＳＤ−ＯＣＴ（Spectral Domain OCT）装置など、他の方式のＯＣＴ装置としても適用可能である。

＜変形例３＞
上述の実施形態では、光干渉断層画像診断装置を例示したが、本発明の適用範囲はこれに限定されず、測定波として超音波を用いる超音波画像診断装置など、他の断層計測法を利用する画像診断装置にも広く適用できる。

＜変形例４＞
また、上述の実施形態では、血管の立体画像を描出することを例に説明したが、血管以外の脈管その他の構造体を対象としてもよい。

１０…画像診断装置、１２…第１の光源部、２０…干渉光検出部、２０ａ…干渉信号生成部、２０ｂ…ＡＤ変換部、２２…信号処理部、１００…内視鏡、２００…内視鏡プロセッサ、３００…光源装置、４００…ＯＣＴプロセッサ、４１０…フーリエ変換部、４２０…対数変換部、４５０…断層画像構築部、４６０…３次元血管構造抽出処理部、４９０…制御部、５００…モニタ装置、６００…ＯＣＴプローブ、８００…被検体、８１０，８１１…血管、８６０，８６１…映り込み部分

Claims (12)

1. 測定対象に向けて測定波が照射され、前記測定対象からの反射波に基づいて生成された前記測定対象の深さ方向の情報を含む断層画像のデータを取得する断層画像取得手段と、
   前記断層画像取得手段を介して取得した前記断層画像のデータから、前記深さ方向に位置が異なる複数の深さ方向位置の各層について、前記測定波の入射方向に対して垂直な断面の断面画像を生成する断面画像生成手段と、
   前記各層の断面画像から特定構造体の領域を抽出する特定構造体画像抽出手段と、
   前記各層の断面画像から各層毎に前記特定構造体の領域を抽出する際に、注目する層よりも上層で抽出された前記特定構造体に起因する映り込み成分を除去する処理を行う映り込み成分除去手段と、
   前記映り込み成分が除去された画像信号に基づき、前記特定構造体を描出するための表示画像を生成する表示画像生成手段と、
   を備えることを特徴とする断層画像処理装置。
2. 前記断層画像取得手段を介して取得した前記断層画像のデータを前記深さ方向に積分した積分画像を生成する積分処理手段と、
   前記積分画像から前記特定構造体の領域を抽出した積分抽出画像を生成する積分抽出画像生成手段と、
   を備え、
   前記特定構造体画像抽出手段は、前記各層の断面画像と前記積分抽出画像との相関をとって各層の特定構造体領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の断層画像処理装置。
3. 前記映り込み成分除去手段は、前記各層の断面画像と前記積分抽出画像との相関をとる際に、注目する層よりも上層の断面画像で抽出された前記特定構造体領域の情報を前記積分抽出画像から除去する処理を行い、
   前記特定構造体画像抽出手段は、前記上層の断面画像で抽出された前記特定構造体領域の情報を前記積分抽出画像から除去して得られる上層影響除去済み積分抽出画像と前記各層の断面画像との相関をとって、前記注目する層の断面画像から特定構造体領域を抽出することを特徴とする請求項２に記載の断層画像処理装置。
4. 前記特定構造体の太さに関する情報を取得する情報取得手段と、
   前記情報取得手段から取得した情報に基づき、前記各層の層間距離を設定する層間距離可変設定手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の断層画像処理装置。
5. 前記断層画像取得手段を介して取得した前記断層画像のデータに基づき、前記測定波の入射方向に対して垂直な断面の画像内から抽出された前記特定構造体の情報から当該特定構造体の太さを推定する推定手段を備え、
   前記推定手段が前記情報取得手段として用いられることを特徴とする請求項４に記載の断層画像処理装置。
6. 前記注目する層に前記特定構造体が存在するにもかかわらず、前記映り込み除去処理により除去されてしまった特定構造体の情報を復活させる復活処理手段を備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の断層画像処理装置。
7. 前記断層画像は、前記測定波として光を用いた光干渉断層画像であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の断層画像処理装置。
8. 前記光干渉断層画像は、波長掃引光源から射出される光を測定光と参照光に分割し、前記測定光にて前記測定対象に照射し、該測定対象からの反射光と前記参照光とを合波し、前記反射光と前記参照光が合波したときの干渉光を干渉信号として検出し、該干渉信号から生成された断層画像であることを特徴とする請求項７に記載の断層画像処理装置。
9. 前記断層画像データ取得手段は、前記測定波により前記測定対象を走査して得られる３次元断層画像を取得し、
   前記表示画像生成手段は、前記表示用画像として、前記特定構造体の立体的構造を描出するための３次元表示用画像を生成することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の断層画像処理装置。
10. 前記特定構造体は、血管であることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の断層画像処理装置。
11. 測定対象に向けて測定波が照射され、前記測定対象からの反射波に基づいて生成された前記測定対象の深さ方向の情報を含む断層画像のデータを取得する断層画像取得ステップと、
    前記断層画像取得ステップで取得した前記断層画像のデータから、前記深さ方向に位置が異なる複数の深さ方向位置の各層について、前記測定波の入射方向に対して垂直な断面の断面画像を生成する断面画像生成ステップと、
    前記各層の断面画像から特定構造体の領域を抽出する特定構造体画像抽出処理ステップと、
    前記各層の断面画像から前記特定構造体の領域を抽出する際に、注目する層よりも上層で抽出された前記特定構造体に起因する映り込み成分を除去する処理を行う映り込み成分除去処理ステップと、
    前記映り込み成分が除去された画像信号に基づき、前記特定構造体を描出するための表示画像を生成する表示画像生成ステップと、
    を含むことを特徴とする断層画像処理方法。
12. 光の波長を一定の周期で掃引させながら光を射出する波長掃引光源と、
    前記波長掃引光源から射出された光を測定光と参照光に分割する光分割手段と、
    前記光分割手段により分割された前記測定光が測定対象に照射されたときの該測定対象からの反射光と前記参照光とを合波する合波手段と、
    前記合波手段により合波された前記反射光と前記参照光との干渉光を検出する光干渉検出手段と、
    前記光干渉検出手段により検出された干渉信号から前記測定対象の深さ方向の情報を含む断層画像のデータを取得する断層画像取得手段と、
    前記断層画像取得手段を介して取得した前記断層画像のデータから、前記深さ方向に位置が異なる複数の深さ方向位置の各層について、前記測定波の入射方向に対して垂直な断面の断面画像を生成する断面画像生成手段と、
    前記各層の断面画像から特定構造体の領域を抽出する特定構造体画像抽出手段と、
    前記各層の断面画像から各層毎に前記特定構造体の領域を抽出する際に、注目する層よりも上層で抽出された前記特定構造体に起因する映り込み成分を除去する処理を行う映り込み成分除去手段と、
    前記映り込み成分が除去された画像信号に基づき、前記特定構造体を描出するための表示画像を生成する表示画像生成手段と、
    前記表示画像生成手段により生成された表示画像を表示する表示手段と、
    を備えることを特徴とする光干渉断層画像診断装置。