JP2013183909A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 光干渉断層撮像装置による撮影において、画像のスペックルを軽減し、加算平均により得られる合成後の断層画像の画質を向上させる。
【解決手段】 被検査物に測定光を照射してその反射光に基づいて得られた複数の断層画像を合成して新たな断層画像を生成する画像処理装置において、被検査物の複数の断層画像を取得する画像取得手段と、前記複数の断層画像の類似情報に基づいて、前記複数の断層画像から合成する断層画像を選択する選択手段と、を配する。
【選択図】 図１

Description

本発明は光干渉断層撮像装置により得られた断層画像の画像処理を行う画像処理装置および画像処理方法に関する。

近年、光干渉断層計（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ 以下、ＯＣＴと記す。）の原理を用いた光干渉断層撮像装置が実用化されている。光干渉断層計では、撮影対象の所定位置に入射させた測定光の反射または散乱光と参照物体を経由した参照光との干渉光から、測定光を入射させた位置の深度方向の構造を画像化する。この装置を眼底に入射し、網膜上を走査して二次元や三次元の眼底断層画像が得られる。これにより眼底の内部構造を観察することができる。

このＯＣＴにより得られた断層画像における画質（ＳＮ比）を向上させるために、複数の画像を加算平均して画質のよい断層画像を生成する技術がある。特許文献１には、予め撮影された網膜の断層画像に隣接する断層画像に基づいて新たな一の断層画像を演算で求めることにより、高画質な静止画を生成する技術が開示されている。

特開２００８−２３７２３８号公報

しかしながら、特許文献１に記載の従来例では、副走査方向のスキャン位置を変更している為、眼球が副走査方向に動くと所望の位置の断層画像が取得できず高画質な合成画像が得られない可能性がある。
また、走査しながら取得した断層画像から、隣接する断層画像を選択して静止画を生成するため、一般的に、合成する枚数は決まっており、高画質化に限りがあった。

本発明の目的は、合成する断層画像の枚数を適切に選択することで、更なる高画質化を図ることにある。
また、本発明の他の目的は、断層画像を合成することによるスペックルノイズの顕在化を抑止することにより、更なる高画質化を図ることにある。

上記課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、被検査物の複数の断層画像を取得する画像取得手段と、
前記複数の断層画像の類似情報に基づいて、前記複数の断層画像から合成する断層画像を選択する選択手段と、
を有する事を特徴とする。

また、上記課題を解決するために、本発明の画像処理方法は、被検査物の複数の断層画像を取得する工程と、
前記複数の断層画像の類似情報に基づいて、前記複数の断層画像から合成する断層画像を選択する工程と、
を有することを特徴とを有することを特徴とする。

本発明によれば、合成する画像の枚数を設定する事で、より高画質な画像が取得できる。

実施例１で用いた光学ユニットの構成を示す概要図である。 実施例１で用いた画像処理装置の構成を示す概要図である。 実施例１における取得した断層画像と類似度のグラフを示す概要図である。 実施例２で用いた光学ユニットの構成を示す概要図である。 実施例２で用いた画像処理装置の構成を示す概要図である。 実施例２で用いた断層画像と眼底画像を示す概要図である。 実施例２で用いたフローの概要図である。 実施例２における眼底移動距離を示す概要図である。

［実施例１］
本実施例では、被検査物（被検眼や被検体の皮膚等）の断層画像の取得装置としてＯＣＴ装置を用い、眼底の断層画像を複数枚取得し、複数の断層画像の類似情報（類似度に関する情報）を測定し、類似情報に基づいて断層画像の加算枚数（合成枚数）を決定することで、高画質の合成断層画像を取得した例について述べる。
本実施例で用いた光学ユニットについて、図１を用い説明する。光学ユニットは、ＯＣＴ装置１００と固視灯装置１７０を有している。

ＯＣＴ装置１００は、光源１０１を有し、光源１０１には、中心波長８４０ｎｍ、波長半値幅４５ｎｍのＳＬＤ光源（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）を用いる。ＳＬＤ光源の他に、ＡＳＥ光源（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）が好適に用いることができる。波長は、８５０ｎｍ近傍および１０５０ｎｍ近傍の波長が眼底撮影には好適に用いられる。光源１０１から照射される低コヒーレント光がファイバを経由して、ファイバカプラ１０２に入り、計測光（ＯＣＴビームとも言う）と参照光に分けられる。ここではファイバを用いた干渉計構成を記載しているが、空間光光学系でビームスプリッタを用いた構成としてもかまわない。

計測光は、ファイバ１０３を介して、ファイバコリメータ１０４から平行光となって照射される。さらに計測光は、ＯＣＴスキャナ（Ｙ）１０５、リレーレンズ１０６、１０７を経由し、さらにＯＣＴスキャナ（Ｘ）１０８を通り、スキャンレンズ１１０、ダイクロイックミラー１１１、そして、接眼レンズ１１２を通り被検眼ｅに入射する。計測光のビーム径は眼底で２０μｍ程度である。ここで、ＯＣＴスキャナ（Ｘ）１０８および（Ｙ）１０５は、ガルバノスキャナを用いている。被検眼ｅに入射した計測光は、網膜で反射し、同一光路を通りファイバカプラ１０２に戻る。

一方参照光は、ファイバカプラ１０２からファイバコリメータ１１３に導かれ、平行光となり照射される。照射された参照光は、分散補正ガラス１１４を通り、光路長可変ステージ１１６上の参照ミラー１１５により反射される。参照ミラー１１６により反射された参照光は、同一の光路をたどり、ファイバカプラ１０２に戻る。ファイバカプラ１０２で戻ってきた計測光および参照光が合波され、ファイバコリメータ１１７に導かれる。ここでは合波された光を干渉光と呼ぶ。

ファイバコリメータ１１７、グレーティング１１８、レンズ１１９、ラインセンサ１２０によって、分光器が構成されている。干渉光は、分光器によって、波長毎の強度情報となって計測される。ラインセンサ１２０によって計測された波長毎の強度情報は、不図示のＰＣに転送され、被検眼ｅの網膜断層画像（以下、特記しない際の断層画像とは網膜断層像を示す。）として生成される。

本実施例で用いる固視灯装置１７０は内部固視灯である。ＯＣＴ装置同様、図１を用い説明する。固視灯装置１７０は、光源１５０を有し、光源には発光ダイオード（ＬＤ）を用いた。発光ダイオードの点灯位置を、ＰＣ（不図示）の制御により撮像したい部位に合わせて変更する。発光ダイオード１５０は５００ｎｍの波長で、光源１５０から出射されたビームは、レンズ１５１とダイクロイックミラー１１１を経由し、被検眼ｅに照射される。ダイクロイックミラー１１１は、スキャンレンズ１１０と接眼レンズ１１２の間に位置し、短波長（５００ｎｍ程度）の光とＯＣＴビーム（７００ｎｍ以上）を波長分離する。

装置全体構成について、図２を用い説明する。光学ユニット２００の各部材を制御する制御部２０１、画像処理を行う画像処理ユニット２０２と、表示手段として画像を表示する画像表示部２０３、各データを記録する記録部２０４から構成される。ＣＰＵ２０５は、制御部２０１、画像処理ユニット２０２を有する。ＰＣ２０６は、ＣＰＵ２０５、表示部２０３と記録部２０４を有する。

画像処理ユニット２０２は、ＯＣＴ装置１００のラインセンサ１２０から電気信号を取得する。画像処理ユニット２０２は、この電気信号の信号処理を行う信号処理部２０７、信号処理部２０７で得られた画像の類似度に関する情報を取得する情報取得部（類似情報取得手段）２０８、該類似度に関する情報に基づき断層画像の合成枚数を決定する決定部（決定手段、あるいは合成枚数を設定する設定手段）２０９と、決定部の情報から画像を合成する断層画像生成部（生成手段）２１０と、から成る。取得した合成断層画像は表示部（表示手段）２０３で表示され、各データは記録部２０４で記録される。なお、合成枚数の決定に際しては、断層画像を取得する画像取得手段（ライセンサ１２０等により構成される手段）により得られた複数の画像から、如何なる断層画像を画像の合成に用いるかの選択も実行される。従って、前述した決定手段は、同時に合成に供せられる断層画像を選択する選択手段としても機能する。また、選択に際しては、前述した類似情報に基づいた画像選択が実行される。前述のＯＣＴ装置を用い、網膜の断層画像を複数取得する。

ＣＰＵ２０５の制御部２０１を介し、ＯＣＴスキャナ（Ｘ）１０８を駆動させる。同一箇所の眼底断層画像を取得し、加算平均する事で高画質な画像を得る為、ＯＣＴスキャナ（Ｙ）１０５は駆動させずに、眼底上の同一箇所をスキャンする。スキャン中にラインセンサ１２０から得られた電気信号は、信号処理部２０７において、波数でフーリエ変換され、断層画像が得られる。

本実施例における、スキャンレートは３５ｋAｓｃａｎ／ｓｅｃで、眼底上において約８ｍｍの範囲をスキャンしている。得られた複数の断層画像を図３（ａ）に示す。本実施例では１００枚の断層画像を取得する。同一箇所をスキャンするよう制御しても、眼球が動く為、断層画像Ｏ−１〜Ｏ−６が時間ｔと共に、図３（ａ）の様に多少異なる。

眼球は無意識に固視微動するが、内部固視灯１５０を注視する為、眼球の動き量は制限される。取得された断層画像は、眼軸方向（Ｚ軸方向）と眼底平面に対して水平方向（Ｘ軸方向）の画像である為、Ｘ軸方向とＺ軸方向の画像による位置合わせ（特徴点、相関関数など）を行う事で数ピクセルから1ピクセル以下の精度で異なる断層画像を合成させる事が出来る。

次に、眼底画像に対して鉛直方向（Ｙ軸方向）の動きに関してはＯＣＴスキャン位置が異なる為、画像そのものが、多少であるが、図３（ａ）の様に異なる。実際に、Ｙ軸方向のスキャン位置が異なると、断層画像の黄斑部（又は、視神経乳頭部）の曲率等が異なってくる。

次に、各断層画像の類似度を測定する。Ｘ方向とＺ方向の位置合わせを行った後、Ｘ−Ｚの共通の領域において、画像の類似度を算出する。画像の類似度は、複数の断層画像間の類似度を示すものであればどのようなものでもよいが、２枚の断層画像から計算した相互相関係数を用いることとする。具体的には、ＣＰＵ２０５は１００枚の断層画像の１枚目を参照画像として選択し、この参照画像と他の断層画像で９９個の相互相関係数を計算し、その割合を類似度とする。

図３（ｂ）はこのようにして計算された類似度と、各類似度に対応する断層画像の枚数を表したグラフであり、連続して撮影された断層画像は、その殆どが７０％以上の類似度を有していることが分かる。なお、本発明において類似度は相互相関係数に限定されることはなく、画像の類似度を表す他の方法、例えば残差逐次検定法等を用いることもできる。

合成画像に用いる断層画像の選択と、枚数について、説明する。類似度の高い画像のみを合成すると合成画像内のスペックル（網膜断層内に存在しない信号）が目立つようになる。これは、同一光路で同一箇所をスキャンする為、断層画像内には同一のスペックル画像が存在し、網膜層等と同様、画像を合成する事で、ＳＮが向上し、スペックル画像が認識しやすくなる。

本実施例では、画像のＳＮ向上とスペックル除去を達成する為、類似度の高い画像のみではなく、類似度の少し低い画像を合成画像に用いる。少し低いとは、合成画像がボケ（ニジミ）ない程度の画像を意味している。通常の健常眼であれば、計測光のビーム径の２．５倍程度（５０μｍ）であれば、ボケない。本実施例の類似度の算出方法では、９４％程度まで用いても画像診断に問題にならない事が判っている。以上の事を踏まえ、具体例を記述する。

本実施例では、３０枚の合成画像を得る。本実施例における断層画像は、図３（ｂ）から、類似度９８％以上のレンジの画像枚数は２０枚、９８％未満〜９６％以上のレンジは１４枚、９６％未満〜９４％以上のレンジは１１枚、が各々取得出来ている。ＳＮやスペックル画像を考慮し、各レンジ内で１０枚断層画像を加算平均し、新たな断層画像として合成画像を得る。図３（ｂ）の斜線部で示す箇所の画像を合成する。すなわち、類似度に応じて決定部２０９によって決定される断層画像の枚数が異なり、類似度が高いほど合成に用いられる断層画像の枚数が多くなる。すなわち、類似度が所定の範囲内である断層画像を選択手段によって選択し、これらを合成することとしており、更に該所定の範囲内において異なる類似度の断層画像を画像合成のために選択することとしている。

なお、合成された断層画像と各類似度のレンジ毎の決定されている枚数を同時に表示し、操作者が類似度のレンジ毎の枚数を決定できるようにしてもよい。また、局所的な浮腫やレーザ治療の箇所をスキャンするような場合は５０μｍの違いも大きな画像ボケになるので、３０μｍ以下に設定しても良い。また、上述した例では各レンジ内にて断層画像の加算平均を行って合成画像を得ることとしているが、これを重み付け平均により合成画像を得る構成とすることも可能である。

以上の様に、取得した各断層画像に対し、類似度を算出し、類似度の高い画像に加算平均する枚数に制限を設け、枚数制限された画像を用い加算平均された合成画像を作成する事で、高画質な断層画像を得る事が出来る。この合成画像は前述した表示手段により表示されるが、合成画像生成部が該表示手段に表示する様式について指令を行い好適な表示形態を選択するように表示方法を制御する表示制御手段として機能しても良い。すなわち、表示手段が複数の断層画像を表示する態様とし、その際に複数の断層画像のそれぞれについて対応付けられた類似情報を表示することとしても良い。

［実施例２］
本実施例では、断層画像の類似情報を得るために眼底画像から眼球運動を検出し、ＯＣＴスキャンの相対位置を検出する。検出した相対位置情報を元に断層画像を加算平均し、ＯＣＴの高画質な合成画像を得た系について、述べる。実施例１と同様の装置、ＯＣＴ装置１００と固視灯装置１７０に関しては、説明を割愛する。

眼底画像を取得するＳＬＯ装置４００の光学構成に関して、図４を用いて説明する。レーザ光源４０１は、半導体レーザやＳＬＤ光源（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）が好適に用いることができる。用いる波長は、ＯＣＴ装置の低コヒーレント光源１０１の波長とダイクロイックビームスプリッタ４１２によって、使用波長同士が分離できる光源であれば制約はないが、眼底観察像の画質を考慮した場合、７００ｎｍ〜１０００ｎｍの近赤外の波長域が好適に用いられる。

本実施例においては、波長７６０ｎｍの半導体レーザを用いる。レーザ光源４０１から出射されたレーザ（ＳＬＯビーム）はファイバ４０２を介して、ファイバコリメータ４０３から平行光となって出射され、穴空きミラー４０４、フォーカスステージ（図示せず）上に設置されたフォーカスレンズ４０７を介し、ＳＬＯスキャナ（Ｙ：眼底平面において、鉛直方向に走査）４０８に導かれる。そして、レンズ４０９、４１０を介し、ＳＬＯスキャナ（Ｘ：眼底平面において、水平方向に走査）４１１を介し、ダイクロイックビームスプリッタ４１２で反射し、被検眼ｅに入射する。ダイクロイックビームスプリッタ４１２は、ＯＣＴビームを透過し、ＳＬＯビームを反射するように構成しておく。ＳＬＯ装置のスキャナはガルバノスキャナを用いている。

被検眼ｅに入射したＳＬＯビームは、被検眼ｅの眼底に照射される。このビームが、被検眼ｅの眼底で反射あるいは散乱され、同一光路をたどり、リングミラー４０４まで戻る。リングミラー４０４の位置は、被検眼ｅの瞳孔位置と共役になっており、眼底に照射されているビームが後方散乱した光のうち、瞳孔周辺部を通った光が、リングミラー４０４によって反射され、レンズ４０６によりＡＰＤ（アバランシェホトダイオード）４０５上に結像する。ＡＰＤ４０５の強度情報に基づき，後述するＣＰＵ５０６により眼底のＸＹ平面画像である眼底画像を生成する。

本実施例で用いる装置全体構成について、図５を用い説明する。光学ユニット５００の各部材を制御する制御部５０４、画像処理を行う画像処理ユニット５０５と、画像を表示する画像表示部５１３、各データを記録する記録部５１４から構成される。ＣＰＵ５０６は、制御部５０４、画像処理ユニット５０５を有する。ＰＣ５０７は、ＣＰＵ５０６、表示部５１３と記録部５１４を有する。画像処理ユニット５０５は以下の５つの部を有する。すなわち、ＯＣＴ装置１００のラインセンサ１２０から電気信号を取得して該電気信号の信号処理を行うＯＣＴ信号処理部５０８と、ＳＬＯ装置５０３から眼底の信号を取得して該取得した信号の処理を行うＳＬＯ信号処理部５０９と、ＳＬＯ信号処理部５０９で生成された眼底画像から眼底の移動情報を取得する情報取得部５１０、情報に基づき断層画像の合成枚数を設定する設定部５１１と、設定部の情報から画像を合成する合成画像生成部５１２と、から成る。

実施例１と同様、ＯＣＴ装置を用い、網膜の断層画像を複数取得する。ＣＰＵ５０６の制御部５０４を介し、ＯＣＴスキャナ（Ｘ）１０８を駆動させる。同一箇所の眼底断層画像を取得し、加算平均する事で高画質な画像を得る為、ＯＣＴスキャナ（Ｙ）１０５は駆動させずに、眼底上の同一箇所をスキャンする。スキャン中にラインセンサ１２０から得られた電気信号は、信号処理部５０８において、波数でフーリエ変換され、断層画像が得られる。同時に、ＳＬＯ装置４００を用い、眼底画像を得る。ＳＬＯ装置４００のＡＰＤ４０５から電気信号を取得し、ＳＬＯ信号処理部５０９で眼底画像を構成する。

本実施例では、ＯＣＴ装置１００とＳＬＯ装置４００とを同時に動作させ、断層画像と眼底画像を同時に取得する。ＣＰＵ５０６により撮像タイミングが制御され、各画像共に３０Ｆｒａｍｅ／ｓｅｃで撮像し、画像を記録する。その際、ＣＰＵ５０６は眼底の断層画像と対応付けて眼底像を取得し、該ＣＰＵ５０６は当該対応付けを為す対応付け手段として機能するモジュールも有する。

以下に情報取得部５１０で行う処理について、記述する。撮像された眼底画像と断層画像は図６のようになる。最初に取得された眼底画像Ｓから血管等の特徴点Ｔ（以下、テンプレートと記す）を検出し、同時に撮像された断層画像Ｏを取得する。テンプレートＴの画像、座標などの情報を記録部５０７に保存する。次に取得された眼底画像Ｓ−１から特徴点Ｔと一致するＴ１を検出する。

Ｔ１の座標を検出し、Ｔと比較する事で、眼底が像のＸＹ平面での移動量として各々の座標上のΔｘ、Δｙが算出される。本実施では、この相対位置情報である（Δｘ、Δｙ）が一致情報として扱われる。算出されたデータと座標などの情報を記録部５１４に保存す。更に取得された眼底画像についても同様処理を行う。以上の操作は、Ｓ−ｉ（ｉは撮像枚数）まで処理を行う。断層画像もＯ−ｉまで撮像される。

この処理を、フロー図７に沿って説明する。先ず、記録された眼底画像を記録部５１４から読み出す（ステップ７０２）。取得した第一の眼底画像からテンプレートＴを抽出する（ステップ７０３）。抽出したテンプレートＴの画像と座標をＰＣのメモリに保存する（ステップ７０４）。次に取得された眼底画像を読み出す（ステップ７０５）。読み出された眼底画像内でテンプレートＴと一致する画像を探索し、マッチングする（ステップ７０６）。マッチングしたテンプレートＴ１の座標と抽出したテンプレートＴの座標から、眼底の移動量（Δｘ、Δｙ）を算出する（ステップ７０７）。マッチングしたテンプレートＴ１の座標、情報、移動量を保存する（ステップ７０８）。取得した他の眼底画像についてもステップ７０５〜ステップ７０８を繰り返し同様の処理を行う。

次に、設定部５１１で行われる処理について記述する。算出された眼球運動量は図８のようになる。図８は眼球移動量のヒストグラムである。眼球は動いてはいるが、内部固視灯により制限され、１００μｍ以上の動きは少ない。取得した断層画像は眼底画像と同時期に取得されている為、各眼底画像の位置情報は断層画像のスキャン相対位置と一致する。ここで、実施例１と同様、断層画像を加算平均し、高画質な合成画像を取得する。

スキャン位置が異なると断層画像が異なる。異なるスキャン位置の断層画像を加算平均すると、合成画像がボケ（ニジミ）る。

実施例１と同様、ほぼ同一箇所をスキャンした断層画像を加算平均し、合成画像を作成するとスペックルが発生する。その為、同一箇所の画像の加算平均に制限を設け、合成画像を取得する。本実施例では、図８の斜線部の画像を加算平均し、新たな断層画像としての合成画像を取得する。具体的には、４０枚の合成画像を取得する為、斜線部（−２５μｍ〜＋３５μｍ）の画像を加算平均し、高画質な合成画像を取得した。基準位置である±５μｍ以内の画像を５枚、±5μｍ以上〜±１5μｍ未満の画像を各々５枚、±１５μｍ以上〜±２5μｍ未満の画像を各々５枚、＋２５μｍ以上＋３５μｍの画像を５枚、加算平均し合成画像を作成した。

なお、合成された断層画像と各動いた量のレンジ毎の設定された枚数を同時に表示し、操作者が各動いた量のレンジ毎の枚数を設定できるようにしてもよい。

以上の様に、取得した各断層画像に対し、位置情報を用い、近接した位置の断層画像を加算平均する枚数に制限を設け、枚数制限された画像を用い合成画像を作成する事で、高画質な断層画像を得る事が出来る。

本実施例では、ＯＣＴのビーム径が２０μｍであった為、加算平均に用いる断層画像は、６０μｍの範囲のＯＣＴスキャン画像を用いたが、補償光学などを有するビーム径が小さい（５μｍ程度）装置に用いる場合は、１５μｍ程度の範囲にするのが好ましい。
スペックルとＳＮを両立するには、上述のように、加算平均する断層画像の枚数と加算平均する断層画像の類似度の範囲（眼底スキャン位置の範囲）を最適、つまり、加算平均する枚数は１００枚前後、範囲はＯＣＴビームの２．５倍程度がより好ましい。

＜その他＞
実施例１では、類似度の算出の際、画像の相関関数を用いたが、画像の網膜層をセグメンテーションし、そのセグメンテーションのデータを用い類似度を算出する等、他の算出方法を用いても同様の効果がある。
実施例２では、ＳＬＯ装置を用い眼底を撮像したが、眼底撮像措置（眼底カメラ）や前眼部撮像装置（前眼部カメラ）等、眼球の動きを計測できる装置なら同様の効果が得られる。

（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。
また、本件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内において、種々の変形、変更して実施することができる。例えば、上記の実施例では、被測定物が眼の場合について述べている。より具体的には、被検査物が被検眼であり、複数の断層画像はそれぞれ、被検眼の黄斑あるいは視神経乳頭を含む断層画像であり、類似情報取得手段が複数の断層画像それぞれにおける黄斑あるいは視神経乳頭の凹部の曲率に基づいて、類似情報を取得することとしている。しかし、本発明は、眼以外の皮膚や臓器等の被測定物に本発明を適用することも可能である。この場合、本発明は眼科装置以外の、例えば内視鏡等の医療機器としての態様を有する。従って、本発明は眼科装置に例示される検査装置として把握され、被検眼は被検査物の一態様として把握されることが望ましい。

１００：ＯＣＴ装置
１７０：固視灯装置
２００、５００：光学ユニット
２０１、５０４：制御部
２０２：画像処理ユニット
２０３、５１３：表示部
２０４、５１４：記録部
２０５、５０６：ＣＰＵ
２０６：５０７：ＰＣ
４００：ＳＬＯ装置

Claims (10)

1. 被検査物の複数の断層画像を取得する画像取得手段と、
   前記複数の断層画像の類似情報に基づいて、前記複数の断層画像から合成する断層画像を選択する選択手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記複数の断層画像のうち１つの断層画像に対して他の断層画像の類似度をそれぞれ取得する類似情報取得手段を有し、
   前記選択手段が、前記類似度が所定の範囲内である断層画像を前記合成する断層画像として選択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. 前記選択手段が、前記所定の範囲内のうち異なる類似度の断層画像を前記合成する断層画像として選択することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記選択手段が、前記合成する断層画像の枚数に関して、前記類似度の高い断層画像の方を多くすることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記被検査物が、被検眼であり、
   前記複数の断層画像はそれぞれ、前記被検眼の黄斑あるいは視神経乳頭を含む断層画像であり、
   前記類似情報取得手段が、前記複数の断層画像それぞれにおける前記黄斑あるいは視神経乳頭の凹部の曲率に基づいて、前記類似情報を取得することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記被検査物が、被検眼であり、
   前記類似情報取得手段が、前記被検眼の動き量に基づいて前記類似度を取得することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記合成する断層画像から新たな断層画像を生成する生成手段と、
   前記新たな断層画像を表示手段に表示させる表示制御手段と、
   有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. 前記表示制御手段が、
   前記複数の断層画像を並べて前記表示手段に表示させ、
   前記複数の断層画像それぞれに対応付けて前記類似情報を示す表示形態を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 被検査物の複数の断層画像を取得する工程と、
   前記複数の断層画像の類似情報に基づいて、前記複数の断層画像から合成する断層画像を選択する工程と、
   を有することを特徴とする画像処理方法。
10. 請求項９に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

Images