JP2013068477A - 光干渉断層画像処理方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ＯＣＴ計測により取得した生体内部の立体的な領域の断層情報から生体内部に実在する血管等の被検体に起因した被検体画像及び陰影画像の領域を抽出する際に、ノイズ画像を正確に除去することができる方法及びその装置を提供する。
【解決手段】ＯＣＴ計測により得られた生体内部のボリュームデータを取得し（Ｓ１０）、血管が存在する血管候補領域を抽出する（ステップＳ１２）。その際、ボリュームデータを生体内部の深さ方向に対して直交する断面の断層画像（スライス画像）で再構成する。続いて、血管候補領域内の各画素に対して出現頻度と称する特徴量を算出する（ステップＳ１４）。即ち、血管候補領域内の画素が深さ方向に連続して出現する断層画像の枚数を特徴量として求める。そして、特徴量が所定の閾値未満となる画素の領域をノイズ領域と判別し（ステップＳ１６）、そのノイズ領域を血管候補領域から除去する（ステップＳ１８）。
【選択図】図８

Description

本発明は光干渉断層画像処理方法及び装置に係り、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情報から血管など特定構造体（被検体）を抽出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情報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情報（断層画像）が得られるという利点がある。また、断層画像を取得する位置をずらしながら複数位置で取得した断層画像を繋ぎ併せることによって立体的な領域の断層情報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情報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情報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）。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ものとしては、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、断層情報を取得するものである。

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断層情報を取得するものである。

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、深さ方向の断層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断面の断層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。ところで、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、ＯＣＴ計測により取得した断層情報に基づいて血管の画像を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。

ＯＣＴ計測により立体的な領域の断層情報を取得し、その断層情報により生体内部の構造を示す画像を表示する場合、血管が存在する領域から深部となる領域に、血管から尾を引いた陰影（血管の映り込み）が発生することが知られている。これは、ＯＣＴ計測における測定光が血管により大きく減衰し、血管よりも深部に届く測定光の強度が小さくなることに起因している。

また、血管が存在しない部位には、ＯＣＴ計測時における電気的、光学的なノイズ等に起因するノイズ画像が発生することも知られている。ノイズ画像には、血管のように実在する組織の画像とは異なり、その深部となる領域に陰影が発生しない。

このような画像を表示した場合、血管の陰影画像やノイズ画像は、血管の状態の把握を困難にするため、除去することが望まれている。特にノイズ画像は表示した視認性の問題だけでなく、各種画像処理を施す際の適切な処理を阻害し、また、処理負担を増大させるための初期の段階で取り除くことが望ましい。

特許文献４には、ＣＴなどでスキャンして得た３次元領域の一連の断層画像（スライス画像）から血管画像の領域を抽出する方法が開示されている。これによれば、全スライス画像の各画素の濃度値に対して、各濃度値に属する画素の出現頻度を分布にし、濃度値の低い画素から全画素数のうちの所定パーセントの個数までの画素が属する濃度値の範囲の上限側の濃度値が求められる。そして、その上限側の濃度値より大きな濃度値に属する画素の領域が血管画像の領域として抽出される。

特許文献５には、ＯＣＴ計測により取得した立体的な領域の断層情報からノイズを除去する具体的な方法が開示されている。これによれば、立体的な領域の断層情報を示す各点の信号強度に対して、まず、深さ方向の信号強度の分布において値が高くなる点が抽出される。このような抽出を深さ方向に直交する方向の異なる位置に対して行い、抽出した点のうち、隣接した点をまとめることで、いくつかの抽出領域が形成される。続いて、深さ方向に直交する投影面に各抽出領域を投影させ、その投影面での面積が所定の閾値より小さい場合には、ノイズ画像の領域と判定されて、その領域が断層情報から除去される。

特開２０００−１３１２２２号公報 特表２００７−５１０１４３号公報 特開２０１０−６８８６５号公報 特開２００９−２８５１５７号公報 特開２０１０−２２０６６９号公報

しかしながら、特許文献４の方法では、血管画像に対して濃度値が小さいノイズ画像を除去することはできるが、ＯＣＴ計測により得られる断層画像では血管画像とノイズ画像とが同等の大きさの濃度値（画素値）を示す場合があり、適切にノイズ画像を除去することが困難である。

また、特許文献５の方法では、深さ方向に対して直交する投影面で抽出領域の面積が小さいものをノイズ画像の領域と判断しているが、投影面上の面積では血管に起因して抽出された抽出領域とノイズ画像の領域とに大きな差が生じない場合があるため、正確にノイズ画像の領域のみを除去することができない場合もある。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、ＯＣＴ計測により取得した生体内部の立体的な領域の断層情報（複数の断層画像からなる断層情報）から生体内部に実在する血管等の被検体に起因した被検体画像及び陰影画像の領域（被検体候補領域）を抽出する際に、被検体候補領域からノイズ画像を正確に除去することができる光干渉断層画像処理方法及びその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、本発明は、生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた複数枚の断層画像であって、前記内壁部の深さ方向の所定間隔置きの各位置における前記深さ方向に直交する断面の断層画像を取得する断層画像取得手段と、前記断層画像取得手段により取得された各断層画像において、前記生体内部に存在する所定の被検体を示す画像が存在する領域を被検体候補領域として抽出する被検体候補領域抽出手段と、前記被検体候補領域抽出手段により抽出された被検体候補領域内の画素が、前記断層画像取得手段により取得された断層画像のうち、前記深さ方向に対して所定の閾値未満の枚数の断層画像のみに連続して出現する領域をノイズ領域と判別するノイズ領域判別手段と、前記被検体候補領域抽出手段により抽出された被検体候補領域から前記ノイズ領域判別手段により判別されたノイズ領域を除去するノイズ領域除去手段と、を備えたことを特徴としている。

各断層画像において生体内部に実在する被検体の画像として抽出された被検体候補領域の中に、被検体に起因しないノイズ画像の領域（ノイズ領域）が存在する場合に、ノイズ領域は、被検体に起因する画像のように深さ方向に陰影領域を形成しないことから、ノイズ領域の画素が深さ方向に連続して断層画像上に出現する断層画像の枚数は、被検体に起因する領域（被検体領域及び陰影領域）よりも少ない。そこで、本発明は、被検体候補領域内の画素が、深さ方向に対して所定の閾値未満の枚数の断層のみに出現する領域をノイズ領域と判別し、除去するものとしている。これにより、被検体候補領域からノイズ領域（ノイズ画像）を正確かつ簡便に除去することができ、被検体に起因する画像領域（被検体領域及び陰影領域）を被検体候補領域として正確に抽出することができる。

本発明では、前記ノイズ領域判別手段は、前記各断層画像における前記被検体候補領域内の各画素を順に着目画素とし、該着目画素が属する断層画像に対して深さ方向に連続する所定枚数の断層画像上の全てにおいて、前記着目画素と同一座標の位置に前記被検体候補領域内の画素が出現する場合の前記所定枚数を、前記着目画素とした画素の特徴量として算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段により算出された各画素の特徴量を前記閾値と比較し、該特徴量が前記閾値未満となる画素からなる領域を前記ノイズ領域と判別する判別手段と、を備えたことが望ましい。本発明は、ノイズ領域判別手段の一形態を具体的に示すものである。

本発明では、前記ノイズ領域除去手段によりノイズ領域が除去された被検体候補領域に基づいて前記被検体の画像を表示する表示手段を備えたことが望ましい。本形態は、ノイズ領域を除去した被検体候補領域に基づいて被検体の画像を表示するものである。これにより表示される被検体画像からは、ノイズ画像が除去されているため、被検体の状態が把握し易い画像となっている。

本発明では、前記被検体は、血管であるとすることが可能である。本発明は、血管の画像を抽出するために効果的である。

本発明は、生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた複数枚の断層画像であって、前記内壁部の深さ方向の所定間隔置きの各位置における前記深さ方向に直交する断面の断層画像を取得する断層画像取得工程と、前記断層画像取得工程により取得された各断層画像において、前記生体内部に存在する所定の被検体を示す画像が存在する領域 を被検体候補領域として抽出する被検体候補領域抽出工程と、前記被検体候補領域抽出工程により抽出された被検体候補領域内の画素が、前記断層画像取得工程により取得された断層画像のうち、前記深さ方向に対して所定の閾値未満の枚数の断層画像のみに連続して出現する領域をノイズ領域と判別するノイズ領域判別工程と、前記被検体候補領域抽出工程により抽出された被検体候補領域から前記ノイズ領域判別工程により判別されたノイズ領域を除去するノイズ領域除去工程と、を備えたことを特徴としている。

本発明によれば、被検体候補領域内の画素が、深さ方向に対して所定の閾値未満の枚数の断層のみに出現する領域をノイズ領域と判別し、除去するものとしている。これにより、被検体候補領域からノイズ領域（ノイズ画像）を正確かつ簡便に除去することができ、被検体に起因する画像領域（被検体領域及び陰影領域）を被検体候補領域として正確に抽出することができる。

本発明では、前記ノイズ領域判別工程は、前記各断層画像における前記被検体候補領域内の各画素を順に着目画素とし、該着目画素が属する断層画像に対して深さ方向に連続する所定枚数の断層画像上の全てにおいて、前記着目画素と同一座標の位置に前記被検体候補領域内の画素が出現する場合の前記所定枚数を、前記着目画素とした画素の特徴量として算出する特徴量算出工程と、前記特徴量算出工程により算出された各画素の特徴量を前記閾値と比較し、該特徴量が前記閾値未満となる画素からなる領域を前記ノイズ領域と判別する判別工程と、を備えたことが望ましい。本発明は、ノイズ領域判別工程の一形態を具体的に示すものである。

本発明では、前記ノイズ領域除去工程によりノイズ領域が除去された被検体候補領域に基づいて前記被検体の画像を表示する表示工程を備えたことが望ましい。本形態は、ノイズ領域を除去した被検体候補領域に基づいて被検体の画像を表示するものである。これにより表示される被検体画像からは、ノイズ画像が除去されているため、被検体の状態が把握し易い画像となっている。

本発明では、前記被検体は、血管であるとすることが可能である。本発明は、血管の画像を抽出するために効果的である。

本発明によれば、ＯＣＴ計測により取得した生体内部の立体的な領域の断層情報（複数の断層画像からなる断層情報）から生体内部に実在する血管等の被検体に起因した被検体画像及び陰影画像の領域（被検体候補領域）を抽出する際に、被検体候補領域からノイズ画像を正確に除去することができる。

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 図２の信号処理部の構成を示すブロック図 ３次元血管構造抽出処理のフローチャート 測定部位の血管構造を例示した図 図９の測定部位に対して取得されるボリュームデータを例示した図 ボリュームデータをＸＹ平面に平行な断面のスライス画像列として再構成した図 図１０をＸＹ平面に投影した図 ＸＹ平面に直交する断面でスライス画像列を切断した断面 血管コントラストプロファイルの説明に使用した図 図１１のスライス画像列からノイズ領域を除去した後の図 血管の３次元画像を表示した例を示した図

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。

図１は本発明の実施形態に係る光干渉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。

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断層情報（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断層情報（断層画像）を取得する信号処理部２２を有する。信号処理部２２で取得された断層情報は画像化されてモニタ装置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及びＬ５を検出する検出部３０ａ及び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及び戻り光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及び戻り光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及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及び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及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）及び光ファイバ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及び光ファイバ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及び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及び検出器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情報を取得し、取得した断層情報を画像化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、断層情報から血管領域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及び反射ミラー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及び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。

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及び戻り光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）及び戻り光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及びバネ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及び光学レンズ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及びバネ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及びバネ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及びバネ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及びバネ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立体的な領域の断層情報を取得する場合は、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、断層情報を取得しながら所定量ずつＳ２方向に移動し、又は断層情報の取得と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の断層情報を取得することによって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情報のスキャン面を示す図であり、図５は図４の断層情報により構築される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（Ｚ方向）の断層情報を取得し、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、Ｚ方向とＺ方向と直交するＸ方向とからなるスキャン面での断層情報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Ｙ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立体的な領域の断層情報が取得できる。

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を用いて断層情報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、断層情報を得る。所望の立体的な領域の断層情報を取得する場合は、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。

図７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７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を生成する。フーリエ変換部４１０でフーリエ変換された反射強度データは、対数変換部４２０で対数変換される。対数変換された反射強度データは、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で対数変換された反射強度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、ラジアル走査等の走査方法に合わせての座標変換などを行い、反射強度データを断層画像として視覚化する断層データを構築する。また、このようにして立体な領域に対して得られた断層データは、３次元的に配列された各ボクセルの画素データとして割り当てられ、立体的な領域の断層データを３次元的に配列した３次元ボリュームデータ（単にボリュームデータという）が生成される。

３次元血管構造抽出処理部４６０は、断層画像構築部４５０で構築されたボリュームデータを取得し、取得したボリュームデータに基づいて、血管の情報を抽出し、血管の３次元画像を表示するための３次元血管画像を生成する。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で構築されたボリュームデータに基づく他の画像（３次元画像、断層画像等）をモニタ装置５００に表示させることも可能である。

図８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７の３次元血管構造抽出処理部４６０により行われる。

ステップＳ１０では、ボリュームデータ（断層データ）を取得する。ここでは、図７の断層画像構築部４５０で生成されたボリュームデータが３次元血管構造抽出処理部４６０に入力される。このとき取得されるボリュームデータとして、例えば、消化器系の内腔において図９のような構造を有する内壁部９００をＯＣＴ計測して得られたボリュームデータを例にする。図９に示す内壁部９００には、内壁の表面９０２より下側（表面９０２から内壁部９００深部へと向かうＺ軸の正方向）に正常な細胞が略一様に連続する領域９０４が存在し、その領域９０４中に血管９０６が存在するものとする。このとき、ＯＣＴ計測により得られるボリュームデータは、図１０のような構造を示す。同図に示すようにボリュームデータには、血管９０６の断層データからなる血管領域９０８の画像と、血管領域９０８の下側（深部）に、血管９０６の映り込み（陰影）となる断層データからなる陰影領域９１０の画像が存在する。

即ち、ＯＣＴ計測の際に、表面９０２の上方から内壁部９００の内部へとＺ方向（Ｚ軸の正方向）に進入した測定光Ｌ１は、血管９０６での強い反射により大きく減衰し、血管領域９０８よりも下側の領域に進行する測定光Ｌ１の強度が、血管９０６がＺ方向に存在しない非血管領域９１２を通過した測定光Ｌ１の強度よりも低下する。そのため、血管領域９０８よりも下側において得られる反射強度データが同一深さ位置の非血管領域９１２において得られる反射強度データよりも小さくなる。したがって、血管領域９０８よりも下側の領域全体に非血管領域９１２とは大きく相違する値の反射強度データからなる陰影領域９１０が形成される。断層画像構築部４５０において、このような反射強度データを可視化したボリュームデータを構築すると、陰影領域９１０の画像が形成される。なお、陰影領域９１０が存在する場合には、その上方に血管領域９０８が実在することを示す。

また、断層データに含まれるノイズ成分などによって、本来、周辺部と異なる細胞や組織が存在しない領域に図１０の符号９１４、９１６で示すような特異な値の断層データからなる偽陰影領域（ノイズ領域）が形成される場合がある。このような偽陰影領域９１４、９１６は、Ｚ方向に連続した領域を形成しないこと等から、血管領域９０８及び陰影領域９１０のいずれでもなく、３次元血管画像の表示においては不要な情報であるため後述の処理によって画像上から除去される。

ステップＳ１２では、血管候補領域を抽出する。ここで、ＯＣＴ計測時においては、ＸＺ平面に平行な断面において得られた断層データからなる断層画像を、Ｙ方向の所定間隔おきの位置に配列することによって、図１０に示したようなボリュームデータが生成される。これに対して、Ｚ方向の所定間隔おきの位置においてボリュームデータをＸＹ平面に平行な平面で切断することによって、図１１のようにＸＹ平面に平行な断面の断層データからなる断層画像（スライス画像Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ））をＺ方向に配列したスライス画像列Ｓに再構成する。図１１には、図９、図１０において示した血管領域９０８、陰影領域９１０、非血管領域９１２、偽陰影領域９１４、９１６の各々に対応する領域に同一符号が付されている。なお、図１１のように再構成したスライス画像列の断層データは、断層画像構成部４５０が生成し、３次元血管構造抽出処理部４６０がステップＳ１０においてそのスライス画像列の断層データを取得するようにしてもよい。

このように再構成した各スライス画像Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）において、断層データの値が所定の閾値γ以上となる画素の位置（ＸＹ座標値）を抽出し、抽出した位置からなる領域を血管候補領域とする。

これの処理によれば、図１１及び図１１をＸＹ平面に投影した図１２において、閾値γより大きな値の断層データを有する画素からなる血管領域９０８及び陰影領域９１０が血管候補領域９４０として抽出される。また、偽陰影領域９１４、９１６の断層データも閾値を越える場合があり、ここでは、偽陰影領域９１４、９１６も血管候補領域９４０として抽出されたものとする。なお、血管候補領域４２０以外の領域は非血管候補領域９４２となる。また、血管候補領域９４０を抽出する処理は、血管９０６が存在する血管領域９０８及び陰影領域９１０を抽出することができる処理であれば、どのような処理でもよく、各スライス画像Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）において血管等のように周辺の細胞と区別されるような画像（断層データ）の領域を抽出ことができれば良い。

ステップＳ１４では、血管候補領域内の各画素に対して出現頻度と称する特徴量を算出する。出現頻度とは、各スライス画像Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の同一のＸＹ座標値における血管候補領域内の画素が、Ｚ方向に連続してスライス画像上に出現する数（スライス画像の枚数に相当）を示し、各スライス画像Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）における血管候補領域内の各画素に対して求められる。

例えば、図１１において、任意のＺ座標値に対してＸＹ座標値が一定値となるＺ方向の線上の位置をＺライン９３０のように示すものとする。

今、血管候補領域として抽出された陰影領域９１０内の所定の点Ａの画素に着目し、その着目点Ａの画素（着目画素）の特徴量として出現頻度を算出するものとする。図１３（Ａ）は、Ｚライン９３０を含む平面でスライス画像列Ｓを切断した断面を示す。このとき、着目点Ａの着目画素が存在するスライス画像を上から数えてｍ番目のＳ（ｍ）とし、ＸＹ座標値（着目点Ａの座標値）を（ｘａ、ｙａ）とすると、このスライス画像Ｓ（ｍ）に隣接する上側のｍ−１番目のスライス画像Ｓ（ｍ−１）において、着目点Ａと同一のＸＹ座標値（ｘａ、ｙａ）の画素が血管候補領域９４０内の画素か否かを判断する。

もし、スライス画像Ｓ（ｍ−１）におけるＸＹ座標値（ｘａ、ｙａ）の画素が血管候補領域内の画素であれば、さらに、スライス画像Ｓ（ｍ−１）に隣接する上側のｍ−２番目のスライス画像Ｓ（ｍ−２）において、着目点Ａと同一のＸＹ座標値（ｘａ、ｙａ）の画素が血管候補領域内の画素か否かを判断する。このとき、スライス画像Ｓ（ｍ−２）におけるＸＹ座標値（ｘａ、ｙａ）の画素が血管候補領域内の画素であれば、さらにスライス画像Ｓ（ｍ−２）に隣接する上側のｍ−３番目のスライス画像Ｓ（ｍ−３）において、同様の判断を行う。

このようにして、スライス画像を上側に１枚ずつシフトさせながら上記判断を行い、スライス画像Ｓ（ｍ−ｔｕ−１）（ｔｕは０、１、２、・・・）において初めてＸＹ座標値（ｘａ、ｙａ）の画素が血管候補領域内の画素ではないと判断した場合、又は、最上部のスライス画像Ｓ（１）までＸＹ座標値（ｘａ、ｙａ）の画素が血管候補領域内の画素と判断した場合には（最上部のスライス画像Ｓ（１）をＳ（ｍ−ｔｕ）とする）、その時点で上記判断を終了する。このとき、着目点Ａの画素に対して、深さ方向の上側に連続してスライス画像上に血管候補領域内の画素が出現する数は、着目点Ａの画素を除くと値ｔｕとなる。

これと同様にして、スライス画像Ｓ（ｍ）に隣接する下側のｍ＋１番目のスライス画像（ｍ＋１）から順にスライス画像を下側に１枚ずつシフトさせながら上記判断を行う。そして、スライス画像Ｓ（ｍ＋ｔｄ＋１）（ｔｄは０、１、２、・・・）において初めてＸＹ座標値（ｘａ、ｙａ）の画素が血管候補領域内の画素ではないと判断した場合、又は、最下部のスライス画像Ｓ（Ｎ）までＸＹ座標値（ｘａ、ｙａ）の画素が血管候補領域内の画素と判断した場合には（最下部のスライス画像Ｓ（Ｎ）をＳ（ｍ＋ｔｄ）とする）、その時点で上記判断を終了する。このとき、着目点Ａの画素に対して、深さ方向の下側に連続してスライス画像上に血管候補領域内の画素が出現する数は、着目点Ａの画素を除くと値ｔｄとなる。

したがって、着目点Ａの画素の特徴量として求める出現頻度は、上側と下側の出現数に基づいて求められる値（ｔｕ＋ｔｄ＋１）となる。

以上のようにして、特徴量の算出を血管候補領域内の全ての点（画素）を着目点（着目画素）として行う。なお、上記のように着目点Ａの着目画素の特徴量を算出した場合に、この着目点Ａの着目画素に対して深さ方向に連続してスライス画像上に出現する血管候補領域内の画素についても着目点Ａの着目画素と同じ特徴量となる。したがって、深さ方向に連続する画素については、すべての画素について特徴量を算出するための処理を行う必要はない。

ステップＳ１６では、ステップＳ１４により算出した特徴量に基づいて、ノイズ領域を判別する。この処理は、特徴量が所定の閾値βより小さい画素をノイズ領域に属する画素としてノイズ領域を判別する。

例えば、図１３（Ａ）に示したように血管候補領域９４０として抽出された血管領域９０８又は陰影領域９１０に属する画素の特徴量は、陰影領域９１０の存在によって大きな値となる。これに対して、図１３（Ｂ）に示すように血管候補領域９４０として抽出された偽陰影領域９１４、９１６に属する画素は、Ｚ方向に殆ど連続せず、その画素を着目画素として求めた特徴量は小さな値となる。したがって、このステップＳ１６の処理において、閾値βとして妥当な値を設定し、特徴量が閾値βより小さい画素をノイズ領域に属すると判断し、特徴量が閾値β以上の画素をノイズ領域に属さないと判断すれば、偽陰影領域９１４、９１６に属する画素をノイズ領域に属する画素とし、血管領域９０８や陰影領域９１０に属する画素をノイズ領域に属さない画素として的確に判別することができる。即ち、偽陰影領域９１４、９１６のように血管領域９０８及び陰影領域９１０のいずれでもない領域をノイズ領域として正確に判別することができる。

なお、特徴量は、図１３のようにボリュームデータを再構成したスライス画像列Ｓの隣接するスライス画像の間隔によって異なる値となるが、偽陰影領域９１４、９１６の特徴量が１となるような間隔、即ち、閾値βを１とすると的確にノイズ領域を判別できるような間隔とすると好適である。

ステップＳ１８では、ステップＳ１６で判別したノイズ領域を除去する。即ち、ステップＳ１２において抽出した血管候補領域からステップＳ１６において判別したノイズ領域を取り除いた領域を新たな血管候補領域とする。また、ノイズ領域の画素の断層データを非血管領域（偽陰影領域を除く）の断層データと同等の値に変更する。

この処理によれば、図１１においてノイズ領域と判別された偽陰影領域９１４、９１６が血管候補領域９４０の範囲外となり、また、偽陰影領域９１４、９１６の画素の断層データが非血管領域９１２（偽陰影領域９１４、９１６を除く）の断層データと同等の値に変更され、図１４のように血管領域９０８及び陰影領域９１０の画像のみが残る。図１５は、ノイズ領域を除去した後の図１４の血管候補領域９４０（符号９４２は非血管候補領域）をＸＹ平面に投影した図である。

ステップＳ２０では、血管領域を確定する。例えば、血管候補領域内の各ＸＹ座標値の位置のＺライン上における断層データの分布から、血管領域の上端の位置（Ｚ座標値）を検出する。そして、血管領域の上端の位置と血管の太さの情報に基づいて血管領域の下端の位置（Ｚ座標値）を決定する。これにより、血管領域のＸＹＺ座標値の範囲が確定する。血管の太さの情報は、例えば、図１５のように血管候補領域９４０をＸＹ平面に投影した図において、血管候補領域９４０の各部における太さ（幅）を検出することによって得られる。

ステップＳ２２では、ステップＳ２０により確定した血管領域に基づいて、血管の３次元画像を生成してモニタ装置５００に表示する。これにより、図１６のように陰影やノイズの画像のない血管９０６の３次元画像が表示される。なお、血管の３次元画像に限らず、断層画像等に血管９０６の２次元画像等を表示してもよい。

以上、上記実施の形態では、生体内部における血管の画像の表示等を行う場合について説明したが、本発明は、血管以外の組織を被検体として、生体内部の被検体の画像の表示等を行う場合についても同様に適用することができる。

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、９００…内壁部、９０６…血管、９０８…血管領域、９１０…陰影領域、９１２…非血管領域、９１４、９１６…偽陰影領域

Claims (8)

1. 生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた複数枚の断層画像であって、前記内壁部の深さ方向の所定間隔置きの各位置における前記深さ方向に直交する断面の断層画像を取得する断層画像取得手段と、
   前記断層画像取得手段により取得された各断層画像において、前記生体内部に存在する所定の被検体を示す画像が存在する領域を被検体候補領域として抽出する被検体候補領域抽出手段と、
   前記被検体候補領域抽出手段により抽出された被検体候補領域内の画素が、前記断層画像取得手段により取得された断層画像のうち、前記深さ方向に対して所定の閾値未満の枚数の断層画像のみに連続して出現する領域をノイズ領域と判別するノイズ領域判別手段と、
   前記被検体候補領域抽出手段により抽出された被検体候補領域から前記ノイズ領域判別手段により判別されたノイズ領域を除去するノイズ領域除去手段と、
   を備えたことを特徴とする光干渉断層画像処理装置。
2. 前記ノイズ領域判別手段は、
   前記各断層画像における前記被検体候補領域内の各画素を順に着目画素とし、該着目画素が属する断層画像に対して深さ方向に連続する所定枚数の断層画像上の全てにおいて、前記着目画素と同一座標の位置に前記被検体候補領域内の画素が出現する場合の前記所定枚数を、前記着目画素とした画素の特徴量として算出する特徴量算出手段と、
   前記特徴量算出手段により算出された各画素の特徴量を前記閾値と比較し、該特徴量が前記閾値未満となる画素からなる領域を前記ノイズ領域と判別する判別手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１に記載の光干渉断層画像処理装置。
3. 前記ノイズ領域除去手段によりノイズ領域が除去された被検体候補領域に基づいて前記被検体の画像を表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の光干渉断層画像処理装置。
4. 前記被検体は、血管であることを特徴とする請求項１、２、又は３に記載の光干渉断層画像処理装置。
5. 生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた複数枚の断層画像であって、前記内壁部の深さ方向の所定間隔置きの各位置における前記深さ方向に直交する断面の断層画像を取得する断層画像取得工程と、
   前記断層画像取得工程により取得された各断層画像において、前記生体内部に存在する所定の被検体を示す画像が存在する領域を被検体候補領域として抽出する被検体候補領域抽出工程と、
   前記被検体候補領域抽出工程により抽出された被検体候補領域内の画素が、前記断層画像取得工程により取得された断層画像のうち、前記深さ方向に対して所定の閾値未満の枚数の断層画像のみに連続して出現する領域をノイズ領域と判別するノイズ領域判別工程と、
   前記被検体候補領域抽出工程により抽出された被検体候補領域から前記ノイズ領域判別工程により判別されたノイズ領域を除去するノイズ領域除去工程と、
   を備えたことを特徴とする光干渉断層画像処理方法。
6. 前記ノイズ領域判別工程は、
   前記各断層画像における前記被検体候補領域内の各画素を順に着目画素とし、該着目画素が属する断層画像に対して深さ方向に連続する所定枚数の断層画像上の全てにおいて、前記着目画素と同一座標の位置に前記被検体候補領域内の画素が出現する場合の前記所定枚数を、前記着目画素とした画素の特徴量として算出する特徴量算出工程と、
   前記特徴量算出工程により算出された各画素の特徴量を前記閾値と比較し、該特徴量が前記閾値未満となる画素からなる領域を前記ノイズ領域と判別する判別工程と、
   を備えたことを特徴とする請求項５に記載の光干渉断層画像処理方法。
7. 前記ノイズ領域除去工程によりノイズ領域が除去された被検体候補領域に基づいて前記被検体の画像を表示する表示工程を備えたことを特徴とする請求項５又は６に記載の光干渉断層画像処理方法。
8. 前記被検体は、血管であることを特徴とする請求項５、６、又は７に記載の光干渉断層画像処理方法。

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