JP2016140518A - 断層撮像装置、断層撮像方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】神経線維層に生じる変異について、正確な表示を行うこと。【解決手段】断層撮像装置は、神経線維束マップを生成する生成部と、神経線維束マップ中の任意の神経線維束を指定する指定部と、指定された神経線維束の走向に沿ってパラメータを表示部に表示させる表示制御部と、を有する。【選択図】 図１

Description

本発明は、断層撮像装置、断層撮像方法、およびプログラムに関し、特に、被検眼の神経線維束に沿った網膜の特性情報を表示することが可能な断層撮像装置に関する。

近年、低コヒーレンス光による干渉を利用した断層画像撮像（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置（以下、ＯＣＴ装置と記載）が実用化されている。このＯＣＴ装置は被検査物の断層画像を高分解能で且つ非侵襲に取得することができるため、ＯＣＴ装置は、特に眼科領域において、被検眼の眼底の断層画像を得るうえで、必要不可欠な装置になりつつある。また、眼科領域以外でも、皮膚の断層観察や、内視鏡やカテーテルとして構成して、消化器、循環器の壁面断層画像撮像等が試みられている。

眼科用ＯＣＴ装置においては、眼底組織の形状をイメージングする通常のＯＣＴ画像（輝度画像とも言う）に加えて、眼底組織の光学特性や動き等をイメージングする機能ＯＣＴ画像の取得が試みられている。特に、神経線維層や網膜層の描出が可能な偏光ＯＣＴ装置は、機能ＯＣＴ装置の一つとして開発されており、緑内障や加齢黄斑変性などを対象とした研究が進められている。また、偏光ＯＣＴ装置を用いて網膜層に生じた変異を検出し、疾患の進行や治療効果を判断するための研究も進められている。

緑内障の診断はこれまで視野計を用いる検査が広く行われている。これは緑内障が進行すると視野欠損が生じるという特徴を用いて、被検眼の視野範囲がどのように変化するかを検査するものである。近年では視野計による視野欠損の情報と、眼底カメラによる眼底写真に神経線維束の情報を合わせることで、視野欠損につながる変異を生じた神経線維束を検出する方法が開示されている（特許文献１）。

緑内障は進行すると、神経線維層の層厚が薄くなることが知られている。そこでＯＣＴ装置を用いた緑内障の診断では、視神経乳頭を中心とした領域を複数の領域に分割して、領域ごとの神経線維層厚の平均値を基に緑内障を検出する方法が研究されている（非特許文献１）。また、神経線維層は偏光特性を有することから、神経線維層の層厚が変化する前の特性変化を捉えることで、早期診断の指標とする研究も進められている（非特許文献２）。

特許第３５０８１１２号明細書

Arch Ophthalmol. 2004,122(6):827-837. Felipe A. Medeiros et al."Comparison of the GDx VCC Scanning Laser Polarimeter, HRT II Confocal Scanning Laser Ophthalmoscope, and Stratus OCT Optical Coherence Tomograph for the Detection of Glaucoma" IOVS 2013,54,5653,Brad Fortune et al. "Onset and Progression of Peripapillary Retinal Nerve Fiber Layer(RNFL) Retardance Changes Occur Earlier Than RNFL Thickness Changes in Experimental Glaucoma"

上述したように、緑内障は神経線維層の変異に伴って視野欠損を生じる。また、神経線維層は視神経乳頭から放射状に走向する神経線維束と呼ばれる１０〜６０μｍ程度の束の集合体である。緑内障の進行は、神経線維層の特性に変化が生じ、次に神経線維層の構造変化によって層厚が薄くなり、その結果として視野欠損などの患者が自ら異常を認識できる状態へと変化していく。そのため、緑内障の診断および治療に際しては、神経線維層を構成する神経線維束のうち、どの神経線維束のどの部分に異常が生じているのかを出来るだけ早く確認する必要がある。また、その変化の過程を層厚情報、偏光特性情報など、複数の視点から捉えていくことが重要である。

特許文献１によると、視野計の測定結果に対し、眼底カメラによって取得される眼底画像に神経線維束の分布パターンを重ね合わせることで、どの部位の神経線維束に視野欠損につながる異常が生じているかを検出する方法が記載されている。神経線維束分布パターンについては既知のデータを用いる。この方法によると、患者の眼底画像上のどの位置の神経線維束に異常が生じているかを大まかに捉えることが可能であるが、使用する神経線維束分布パターンと患者の持つ実際の神経線維束の分布が完全に一致しないため、正確な場所を特定することが困難である。また、眼底の深さ位置に対する情報や、偏光特性に関する情報を取得することは出来ない。

非特許文献1および非特許文献２によると、視神経乳頭を中心として複数の領域に分割し、その領域内の神経線維層厚またはＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎなどの偏光特性値を平均化し、値の大きさや変化を捉えることで異常が生じている場所を検出する方法が記載されている。しかしいずれも分割される領域の大きさでしか変化を捉えることは出来ず、どの部分で変化が生じているかを詳細に特定することは出来ない。また、任意の神経線維束に沿った情報を提示することは出来ない。

以上の課題を鑑みて、本発明は抽出した神経線維束に関係する複数の情報を提示することが可能な断層撮像装置を提供する。

上記の目的を達成するための、本発明による断層撮像装置は、以下の構成を構える。本発明の断層撮像装置は、神経線維束マップを生成する生成手段と、前記神経線維束マップ中の任意の神経線維束を指定する指定手段と、前記指定された神経線維束の走向に沿ってパラメータを表示手段に表示させる表示制御手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、抽出した神経線維束に関係する複数の情報を提示することが可能な断層撮像装置を提供することができる。これにより、断層撮像装置において、緑内障の診断精度向上が期待できる。

本実施例における偏光ＯＣＴ装置の全体構成の概略図である。 本実施例における信号処理部１４４で生成される画像の例を示す図である。 本実施例における撮像のフローを示す図である。 本実施例における神経線維層の抽出を説明する図である。 本実施例における神経線維束トレーシング方法を説明する図である。 本実施例における生成される画像の例を示す図である。 本実施例における結果出力画面の例を示す図である。 本実施例における神経線維束マップを生成するフローを示す図である。 本実施例における生成される画像の例を示す図である。 本実施例における線維束オリエンテーションマップの例を示す図である。 本実施例におけるフュージョンマップの生成を説明する図である。 本実施例におけるフュージョンマップの例を示す図である。

本発明の一実施例を、図面を用いて詳細に説明する。本実施例では特に、神経線維束マップを生成し、神経線維束をトレーシングする手段について説明する。なお、神経線維束マップとは神経線維束の走向に関する情報を抽出可能なマップのことであり、例えばオリエンテーションマップやフュージョンマップなどがある。なお、フュージョンマップについては実施例２において開示する。

（実施例１）
本実施例においては、偏光ＯＣＴ装置の構成について図１を用いて説明する。

［装置の全体構成］
図１は、本実施例における断層撮像装置の一例である偏光ＯＣＴ装置の全体構成の概略図である。本実施例ではＳＳ(Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ)‐ＯＣＴによる偏光ＯＣＴ装置について説明する。

＜偏光ＯＣＴ装置１００の構成＞
偏光ＯＣＴ装置１００の構成について説明する。光源１０１は波長掃引型（Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ：以下ＳＳ）光源であり、例えば、掃引中心波長１０５０ｎｍ、掃引幅１００ｎｍで掃引しながら光を出射する。

光源１０１から出射された光は、シングルモードファイバ（以下ＳＭファイバと記載）１０２、偏光制御器１０３コネクタ１０４、ＳＭファイバ１０５、ポラライザ１０６、偏波保持（Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇ：ＰＭ）ファイバ（以下ＰＭファイバと記載）１０７、コネクタ１０８、ＰＭファイバ１０９を介して、ビームスプリッタ１１０に導かれ、測定光（ＯＣＴ測定光とも言う）と参照光（ＯＣＴ測定光に対応する参照光とも言う）に分岐される。ビームスプリッタ１１０の分岐比は、９０（参照光）：１０（測定光）である。偏光制御器１０３は光源１０１から射出する光の偏光を所望の偏光状態へ変化させることが出来る。一方、ポラライザ１０６は特定の直線偏光成分のみを通過させる特性を持つ光学素子である。通常、光源１０１から射出される光は偏光度が高く、特定の偏光方向を持つ光が支配的であるが、ランダム偏光成分と呼ばれる、特定の偏光方向を持たない光が含まれている。このランダム偏光成分は偏光ＯＣＴ画像の画質を悪化させることが知られており、ポラライザによってランダム偏光成分をカットする。なお、ポラライザ１０６を通過できるのは特定の直線偏光状態の光のみであるため、所望の光量が被検眼１１８に入射するように偏光制御器１０３によって偏光状態を調整する。

分岐された測定光は、ＰＭファイバ１１１を介して出射され、コリメータ１１２によって平行光とされる。平行光となった測定光は１／４波長板１１３を透過したのち、被検眼１１８の眼底Ｅｒにおいて測定光を走査するガルバノスキャナ１１４、スキャンレンズ１１５、フォーカスレンズ１１６を介して被検眼１１８に入射する。ここで、ガルバノスキャナ１１４は単一のミラーとして図示したが、実際は被検眼１１８の眼底Ｅｒをラスタースキャンするように２枚のガルバノスキャナによって構成している。また、フォーカスレンズ１１６はステージ１１７上に固定されており、光軸方向に動くことで、フォーカス調整することが出来る。ガルバノスキャナ１１４とステージ１１７は駆動制御部１４５によって制御され、被検眼１１８の眼底Ｅｒの所望の範囲（断層画像の取得範囲、断層画像の取得位置、測定光の照射位置とも言う）で測定光を走査することが出来る。また１／４波長板１１３は、１／４波長板の光学軸と、その光学軸に対して直交する軸との間の位相を１／４波長分だけ遅延させる特性を持つ光学素子である。本実施例ではＰＭファイバ１１１より射出する測定光の直線偏光の方向に対して１／４波長板の光学軸を４５°だけ光軸を回転軸として回転させ、被検眼１１８に入射する光を円偏光とする。なお、本実施例では詳細な説明はしていないが、眼底Ｅｒの動きを検出し、ガルバノスキャナ１１４のミラーを眼底Ｅｒの動きに追従させて走査させるトラッキング機能が付与されていることが望ましい。トラッキング方法については一般的な技術を用いて行うことが可能であり、リアルタイムで行うことも、ポストプロセッシングで行うことも可能である。例えば、走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：ＳＬＯ）を用いる方法がある。これは眼底Ｅｒについて、ＳＬＯを用いて光軸に対して垂直な面内の２次元画像を経時的に取得し、画像中の血管分岐などの特徴箇所を抽出する。取得する２次元画像中の特徴箇所がどのように動いたかを眼底Ｅｒの移動量として算出し、算出した移動量をガルバノスキャナ１１４にフィードバックすることでリアルタイムトラッキングを行うことが出来る。

測定光は、ステージ１１７上に乗ったフォーカスレンズ１１６により、被検眼１１８に入射し、眼底Ｅｒにフォーカスされる。眼底Ｅｒを照射した測定光は各網膜層で反射・散乱し、上述の光学経路をビームスプリッタ１１０に戻る。ビームスプリッタ１１０に入射した測定光の戻り光はＰＭファイバ１２６を経由し、ビームスプリッタ１２８に入射する。

一方、ビームスプリッタ１１０で分岐された参照光は、ＰＭファイバ１１９を介して出射され、コリメータ１２０によって平行光とされる。参照光は１／２波長板１２１、分散補償ガラス１２２、ＮＤフィルタ１２３、コリメータ１２４を介し、ＰＭファイバ１２７に入射する。コリメータ１２４とＰＭファイバ１２７の一端はコヒーレンスゲートステージ１２５の上に固定されており、被検者の眼軸長の相違等に対応して光軸方向に駆動するように、駆動制御部１４５で制御される。１／２波長板１２１は、１／２波長板の光学軸と、その光学軸に対して直交する軸との間の位相を１／２波長分だけ遅延させる特性を持つ光学素子である。本実施例ではＰＭファイバ１１９より射出する参照光の直線偏光がＰＭファイバ１２７において長軸が４５°傾いた偏光状態となるように調整する。なお本実施例では参照光の光路長を変更しているが、測定光の光路と参照光の光路との光路長差を変更出来ればよい。

ＰＭファイバ１２７を通過した参照光はビームスプリッタ１２８に入射する。ビームスプリッタ１２８では参照光の戻り光と戻った測定光とが合波されて干渉光とされた上で二つに分割される。分割される干渉光は互いに反転した位相の干渉光（以下、正の成分および負の成分と表現する）となっている。分割された干渉光の正の成分はＰＭファイバ１２９、コネクタ１３１、ＰＭファイバ１３３を経由して偏光ビームスプリッタ１３５に入射する。一方、干渉光の負の偏光成分はＰＭファイバ１３０、コネクタ１３２、ＰＭファイバ１３４を経由して偏光ビームスプリッタ１３６に入射する。

偏光ビームスプリッタ１３５および１３６では、直交する二つの偏光軸に合わせて干渉光が分割され、垂直（Ｖｅｒｔｉｃａｌ）偏光成分（以下、Ｖ偏光成分）と水平（Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ）偏光成分（以下、Ｈ偏光成分）の二つの光にそれぞれ分割される。偏光ビームスプリッタ１３５に入射した正の干渉光は偏光ビームスプリッタ１３５において正のＶ偏光成分と正のＨ偏光成分の二つの干渉光に分割される。分割された正のＶ偏光成分はＰＭファイバ１３７を経由してディテクタ１４１に入射し、正のＨ偏光成分はＰＭファイバ１３８を経由してディテクタ１４２に入射する。一方、偏光ビームスプリッタ１３６に入射した負の干渉光は偏光ビームスプリッタ１３６において負のＶ偏光成分と負のＨ偏光成分に分割される。負のＶ偏光成分はＰＭファイバ１３９を経由してディテクタ１４１に入射し、負のＨ偏光成分はＰＭファイバ１４０を経由してディテクタ１４２に入射する。

ディテクタ１４１および１４２はいずれも差動検出器となっており、位相が１８０°反転した二つの干渉信号が入力すると、直流成分を除去し、干渉成分のみを出力する。

ディテクタ１４１で検出された干渉信号のＶ偏光成分とディテクタ１４２で検出された干渉信号のＨ偏光成分はそれぞれ光の強度に応じた電気信号として出力され、断層画像生成部の一例である信号処理部１４４に入力する。

＜制御部１４３＞
本装置全体を制御するための制御部１４３について説明する。制御部１４３は信号処理部１４４、駆動制御部１４５、表示部１４６、表示制御部１４９によって構成される。また、信号処理部１４４はさらに、眼底画像生成部１４７とマップ生成部１４８を持つ構成となっている。眼底画像生成部１４７は信号処理部１４４に送られる電気信号から輝度画像および偏光特性画像を生成する機能を有し、マップ生成部１４８は神経線維束マップおよび神経線維束トレースマップを生成する機能を有する。

駆動制御部１４５は上述の通りに各部を制御する。信号処理部１４４はディテクタ１４１、１４２から出力される信号に基づき、画像の生成、生成された画像の解析、解析結果の可視化情報の生成を行う。

信号処理部１４４で生成される画像や解析結果は表示制御部１４９に送られ、表示制御部１４９は表示部１４６の表示画面に表示させる。ここで、表示部１４６は、例えば液晶等のディスプレイである。なお、信号処理部１４４で生成された画像データは表示制御部１４９に送られた後、表示部１４６に有線で送信されても良いし、無線で送信されても良い。また、本実施例において表示部１４６等は制御部１４３に含まれているが、本発明はこれに限らず、制御部１４３とは別に設けられても良く、例えばユーザが持ち運び可能な装置の一例であるタブレットでも良い。この場合、表示部にタッチパネル機能を搭載させ、タッチパネル上で画像の表示位置の移動、拡大縮小、表示される画像の変更等を操作可能に構成することが好ましい。

[画像処理]
次に、信号処理部１４４における画像生成について説明する。信号処理部１４４はディテクタ１４１、１４２から出力された干渉信号に対して、眼底画像生成部１４７において一般的な再構成処理を行うことで、各偏光成分に基づいた２つの断層画像である、Ｈ偏光成分に対応する断層画像と、Ｖ偏光成分に対応する断層画像を生成する。

まず眼底画像生成部１４７は、干渉信号から固定パターンノイズ除去を行う。固定パターンノイズ除去は検出した複数のＡスキャン信号を平均することで固定パターンノイズを抽出し、これを入力した干渉信号から減算することで行われる。次に、眼底画像生成部１４７は、有限区間でフーリエ変換した場合にトレードオフの関係となる、深さ分解能とダイナミックレンジを最適化するために、所望の窓関数処理を行う。その後、ＦＦＴ処理を行う事によって断層信号を生成する。

以上の処理を２つの偏光成分の干渉信号に対して行うことにより、２つの断層画像が生成される。これらの断層信号および断層画像を基に、輝度画像および偏光特性画像を生成する。偏光特性画像とは、被検眼の偏光特性を画像化したもので、例えばリターデーション情報に基づく画像、オリエンテーション情報に基づく画像、複屈折情報に基づく画像などがある。また、リターデーション情報に基づく画像は、例えば、後述するリターデーション画像やリターデーションマップである。また、オリエンテーションに基づく画像は、例えば、後述するオリエンテーションマップである。また、輝度に基づく画像は、例えば、後述する輝度画像のマップ、神経線維層の厚さマップ、線維束オリエンテーションマップである。

＜輝度画像の生成＞
眼底画像生成部１４７は、前述した２つの断層信号から輝度画像を生成する。輝度画像は従来のＯＣＴにおける断層画像と基本的に同じもので、その画素値ｒはディテクタ１４１、１４２から得られるＨ偏光成分の断層信号ＡＨおよびＶ偏光成分の断層信号ＡＶから式１によって計算される。

図２（ａ）に視神経乳頭部の輝度画像の例を示す。

また、ガルバノスキャナ１１４によってラスタースキャンすることにより、被検眼１１８の眼底ＥｒのＢスキャン画像を副走査方向に並べ、輝度画像のボリュームデータを生成する。

＜リターデーション画像生成＞
眼底画像生成部１４７は、互いに直行する偏光成分の断層画像からリターデーション画像を生成する。

リターデーション画像の各画素の値δは、断層画像を構成する各画素の位置において、垂直偏光成分と水平偏光成分の間の位相差を数値化したものであり、各断層信号ＡＨおよびＡＶから式２によって計算される。

図２（ｂ）は、このように生成された視神経乳頭部のリターデーション画像（偏光の位相差を示す断層画像とも言う）の例を示したものであり、各Ｂスキャン画像に対して式２を計算することによって得ることができる。図２（ｂ）は、断層画像において位相差が生じる箇所をカラーで表示しており、濃淡の濃い場所は位相差が小さく、濃淡の淡い場所は位相差が大きいことを表している。そのため、リターデーション画像を生成することにより、複屈折性のある層を把握することが可能となる。

＜リターデーションマップ生成＞
眼底画像生成部１４７は、複数のＢスキャン像に対して得たリターデーション（Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ）画像からリターデーションマップを生成する。

まず、信号処理部１４４は、各Ｂスキャン画像において、網膜色素上皮（ＲＰＥ）を検出する。ＲＰＥは偏光を解消する性質を持っているため、各Ａスキャンを深度方向に沿って内境界膜（ＩＬＭ）からＲＰＥを含まない範囲でリターデーションの分布を調べ、その最大値を当該Ａスキャンにおけるリターデーションの代表値とする。

眼底画像生成部１４７は、以上の処理を全てのリターデーション画像に対して行うことにより、リターデーションマップを生成する。

図２（ｃ）に視神経乳頭部のリターデーションマップの例を示す。図において、濃淡の濃い場所は位相差が小さく、濃淡の淡い場所は位相差が大きいことを表している。視神経乳頭部の周りにおいて、複屈折性を持つ層としては網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）であり、リターデーションマップは、ＲＮＦＬの複屈折性とＲＮＦＬの厚みよって引き起こされる位相差を表している。そのため、ＲＮＦＬが厚い個所では位相差が大きくなり、ＲＮＦＬが薄い個所では位相差が小さくなる。したがって、リターデーションマップにより、眼底全体のＲＮＦＬの厚みを把握することが出来、緑内障の診断に用いることが出来る。

＜複屈折マップ生成＞
眼底画像生成部１４７は、先に生成されたリターデーション画像の各Ａスキャン画像において、ＩＬＭから網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）の範囲でリターデーションδの値を線形近似し、その傾きを当該Ａスキャン位置に対応している網膜上の位置における複屈折として指定する。この処理を取得した全てのリターデーション画像に対して行うことで、複屈折を表すマップを生成する。

図２（ｄ）に視神経乳頭領域の複屈折マップの例を示す。複屈折マップは、複屈折の値を直接マップ化するため、ＲＮＦＬの厚さが変化しない場合であっても、その繊維構造が変化した場合に、複屈折の変化として描出することができる。

[処理動作]
次に本偏光ＯＣＴ装置における処理動作について説明する。図３は、本偏光ＯＣＴ装置における処理動作を示すフローチャートである。

＜調整＞
まず、ステップＳ１０１において、被検眼を本装置に配置した状態で、本装置と被検眼のアライメントを行う。なお、ワーキングディスタンス等のＸＹＺ方向のアライメント、フォーカス、コヒーレンスゲートの調整等は一般的なＯＣＴと同様であるのでその説明は省略する。

＜撮像＞〜＜画像生成＞
ステップＳ１０２〜Ｓ１０３において、光源１０１から光を射出し、測定光および参照光を生成する。測定光が被検眼１１８の網膜Ｅｒより反射、または散乱した戻り光と参照光との干渉光をディテクタ１４１および１４２で受光し、信号処理部１４４で前述のとおり各画像を生成する。

＜神経線維束のトレーシング＞
以下に信号処理部１４４の一機能であるマップ生成部１４８がステップＳ１０４において行う処理を説明する。

（神経線維層の抽出）
マップ生成部１４８は、ステップＳ１０３において生成した輝度画像を用いてセグメンテーションを行い、神経線維層を抽出する。

まずマップ生成部１４８は生成した輝度画像の二値化を行う。あらかじめ術者によって設定される閾値により、閾値以上のピクセルを１とし、閾値以下のピクセルは０とする。閾値は画像の画質に応じて術者が任意に設定可能である。二値化した画像を図４（ａ）に示す。

次に、二値化して生成した画像の中で、神経線維層に相当する領域のデータを抽出する。生成した二値化画像は神経線維層を含む広い空間の範囲で輝度値を持っており、神経線維層ではない網膜層に対しても輝度値を持つピクセルが存在する。神経線維層は網膜層の上層、すなわち硝子体側に存在するため、二値化画像の硝子体側に存在するピクセルを選択的に抽出する。

生成した二値化画像に対して、Ａスキャン方向、すなわち画像の深さ方向に並ぶピクセル群に注目する。硝子体側から順にピクセルの値を確認し、最初に１の輝度値を有するピクセルから次に輝度値が０となるピクセルまでの間の連続して輝度値を持つピクセル群を抽出する。これをＢスキャン画像内の全てのＡスキャンに対して順次実施する。その結果、神経線維層を選択的に抽出することが出来る。神経線維層を抽出した画像を図４（ｂ）に示す。

（オリエンテーションマップの作成）
マップ生成部１４８はオリエンテーションマップの作成を行う。オリエンテーションマップとは視神経乳頭から放射状に延びる神経線維束の走向を２次元的に表示するものである。すなわち、オリエンテーションマップを生成することで神経線維束の走向を可視化することが可能である。そこで、神経線維束の走向の分布を可視化するオリエンテーションマップを生成する。オリエンテーションとは、ある構造体に異方性が存在する場合において、その異方性の方向を表すパラメータのことである。神経線維層の場合、神経線維の束が視神経乳頭を中心として放射状に広がっている。また、神経線維束は異方性を持つ組織であり、走向方向と走向に対して垂直な方向で屈折率が異なるため、神経線維束に対して光が入射する場合、神経線維束の走向方向に沿って偏光した成分が走向に対して垂直な偏光成分に対して遅延する。この時、遅延した光に対応する偏光方向、すなわち神経線維束の走向方向が遅相軸となり、それと垂直な方向が進相軸となる。オリエンテーションは異方性を持つ構造体のうち、特に遅相軸の方向を示すパラメータであり、神経線維層の場合は神経線維束の方向を示すパラメータとなる。そのため、取得したＯＣＴ画像の各ピクセルに対してオリエンテーションを算出することで、そのピクセルにおける神経線維束の走向情報を得ることが可能である。オリエンテーションは各断層信号ＡＨおよびＡＶの位相差ΔΦを利用して式３で求めることが出来る。

上記の処理を取得した全ての画像に対して行うことで、オリエンテーションマップを生成する。オリエンテーションマップの例を図４（ｃ）に示す。

（視神経乳頭と黄斑の検出）
次にマップ生成部１４８は神経線維束のトレーシングを行う。まずマップ生成部１４８はステップＳ１０３において生成した輝度画像を基に、輝度画像マップを生成する。輝度画像マップは、生成した輝度画像に対し、Ａスキャン方向、すなわち深さ方向の輝度値を平均し、それを２次元的に配置したものである。輝度画像マップを図５（ａ）に示す。

生成した輝度画像マップから視神経乳頭と黄斑を検出する。一般的にＯＣＴ断層像においては、視神経乳頭および黄斑周辺部位には高反射層が少ない。そのため、輝度画像マップにおいては視神経乳頭および黄斑周辺部位は他の部位に比べて輝度が低くなる。よって輝度値の低い領域を抽出することで、視神経乳頭と黄斑を検出することが可能である。検出に当たっては、輝度画像マップの輝度値に閾値を設け、閾値以下となる部位を抽出する。抽出した領域についてその重心を算出し、得られた座標をそれぞれ視神経乳頭と黄斑の中心とする。なお、閾値については視神経乳頭と黄斑が選択的に検出できるように験者が任意に設定して構わない。また、視神経乳頭および黄斑の検出方法については記載した方法に限定されない。一般的に行われるあらゆる検出方法が適応可能である。例えば、視神経乳頭および黄斑の検出に関し、輝度画像と結合した形状情報が利用可能である。また、本実施例においては信号処理部で自動的に検出する方法について記載したが、験者が患者のあらゆる眼底画像からマニュアルで抽出しても良い。

（基準座標の設定）
視神経乳頭と黄斑を検出すると、マップ生成部１４８は図５（ｂ）に示すように生成したオリエンテーション画像に対して基準座標５０１を設定する。検出した視神経乳頭の中心と黄斑中心を結ぶ直線の向きを０°とし、視神経乳頭の中心を軸として右回りに正の角度となるような座標系を設定する。なお、本実施例では視神経乳頭と黄斑を結ぶ直線を基準座標としているが、これに限定されない。必要に応じてあらゆる座標系を設定することが可能である。また、本実施例では視神経乳頭を中心として右回りに正の角度となるよう座標系を設定しているが、これに限定されるものではなく、験者が任意に設定して構わない。

（神経線維束のトレーシング）
マップ生成部１４８は座標が決定すると、神経線維束のトレーシングを行う。トレーシングは視神経乳頭中心部から任意の距離の位置より開始する。これは、視神経乳頭部はくぼみとなっており、神経線維層が急激に落ち込むような構成になっていることから、視神経乳頭部ではオリエンテーションの値が不正確である可能性があるためである。そのため、本実施例においては図５（ｃ）に示すように、視神経乳頭を中心として直径１．８ｍｍの円５０２を描き、その円周上からトレーシングを開始する。また、本実施例ではトレーシングの基準位置は視神経乳頭と黄斑の中心を結ぶ基準座標の軸と視神経乳頭周りの円５０２の交点５０３とし、基準位置から円周を右回りに０°から３５９°とし、３６０°で再び０°と同じ位置となる。この円周上を１°刻みで分割し、全トレーシング本数を３６０本として各位置からトレーシングを行う。なお、トレーシングの開始位置およびトレーシングする神経線維束の本数についてはこれに限定されるものではない。術者が任意の手段によって開始位置やトレーシングする神経線維束の本数を決めて構わない。

次にマップ生成部１４８は円周上の各トレーシング開始位置からオリエンテーションの値に応じてトレーシングを行う。マップ生成部１４８はまず、０°の開始位置のピクセルにおけるオリエンテーションの値を基に、トレーシングする方向を決定する。その際、オリエンテーションの値には方向のみの情報が含まれ、距離に関する情報は含まれない。そのため、本実施例ではひとつのピクセルのオリエンテーション値によってトレーシングする距離を３５μｍとしている。これにより、次にオリエンテーションの値を抽出するピクセルの位置を決めることが可能である。つまり、マップ生成部１４８は０°の開始位置のピクセルにおけるオリエンテーションの値によってそのピクセルにおける神経線維束の方向を決め、所定の距離、本実施例においては３５μｍだけ進む。進んだ先の位置するピクセルでは神経線維束の向きは変化している。それに伴い、当該ピクセルにおけるオリエンテーションの値も変化している。そのため、再び当該ピクセルにおけるオリエンテーションの値からトレーシング方向を決定し、３５μｍ進む。このように、進んだ先のピクセルにおいて同様にオリエンテーションの値から方向を決め、再び所定の距離を進むということを繰り返す。以上の方法により、まず０°の位置を通過する神経線維束のトレーシングを行うことが出来る。他の開始位置１°から３５９°についても同様に行うことで、視神経乳頭を中心とした円周上を通過する神経線維束のトレーシングを行うことが出来る。（図５（ｄ））なお、本実施例ではひとつのピクセルについてトレーシングする距離を３５μｍとしたが、これに限定されるものではない。少なくともオリエンテーションマップのピクセルサイズ以上の距離であれば、術者が必要な分解能、精度に合わせて任意に設定することが可能である。

＜画像解析＞
以下にマップ生成部１４８がステップＳ１０５において行う処理を説明する。

（神経線維束トレースマップの作成）
マップ生成部１４８はすべての３６０本全ての神経線維束のトレーシングを行った後、神経線維束トレースマップの作成を行う。神経線維束トレースマップとは、トレーシングした全ての神経線維束を横軸に、神経線維束の長さを縦軸にとり、神経線維束の特性、例えば複屈折やリターデーション、厚さなどのパラメータを色によって表現したものである。

マップ生成部１４８はトレーシングした神経線維束それぞれに対して座標値を求め、その座標におけるリターデーション、複屈折、厚さの値をリターデーションマップ、複屈折マップ、厚さマップから抽出する。次にマップ生成部１４８はトレーシングした神経線維束を横軸に、それぞれの神経線維束の長さを縦軸とし、リターデーション、複屈折、厚さの値をカラーグラデーションとしてそれぞれ１枚の画像に表示する。このようなマップを作成することで、視神経乳頭からどのような角度で伸びている神経線維束が、どのような状態にあるのかを容易に確認することが出来る。リターデーションの神経線維束トレースマップを図６（ａ）に示す。

本実施例では、神経線維束トレースマップは、トレーシングした神経線維束を横軸とし、それぞれの神経線維束の長さを縦軸として表示されるが、これに限定されるものではない。必要に応じて縦軸および横軸を任意に設定することが可能である。

（神経線維束に沿った輝度画像の作成）
信号処理部１４４はトレーシングした神経線維束に沿った輝度画像の生成を行う。上述したように生成した輝度画像のボリュームデータに対し、トレーシングしたそれぞれの神経線維束の座標値の場所に相当するＡスキャンデータを抽出し、神経線維束ごとに輝度断層画像として再構成する。神経線維束に沿った輝度画像を図６（ｂ）に示す。

＜画像出力＞
ステップＳ１０５において神経線維束に沿った情報を取得したのち、ステップＳ１０６において信号処理部１４４は出力情報を表示制御部１４９に送られる。表示制御部１４９はさらに表示部１４６に送り、表示部１４６は受け取った各種情報の表示を行う。

（画像表示画面）
図７に本実施例における表示部１４６の表示例を示す。図において７００は表示部１４６に表示されるウィンドウであり、表示領域７０５、７０６、７０７、７０８を有する。

表示領域７０５（第一の表示領域とも言う）には、眼底画像７０１が表示される。さらに表示領域７０５には表示される画像の種類を選択するためのボタン７０９〜７１３（選択部の一例）が表示され、輝度画像だけでなく偏光信号に基づく画像を表示可能としても良い。例えばリターデーションマップ、オリエンテーションマップ、複屈折マップ、神経線維層厚マップなど、測定光の光軸に対して垂直な面における各種の眼底画像が表示できる。なお、ボタン７０９〜７１３の代わりにメニューから画像の種類を選択するようにしても良い。図７においては、ボタン７０９が選択された状態を示しており、輝度画像のマップ表示を行っている例を示している。その他のボタン７１０〜７１３とその表示について説明する。術者がボタン７１０を押すとリターデーションマップを表示する。ボタン７１１を押すとオリエンテーションマップを表示する。ボタン７１２を押すと複屈折マップを表示する。ボタン７１３を押すと神経線維層厚マップを表示する。なお、輝度画像のマップ、リターデーションマップ、オリエンテーションマップ、複屈折マップ、神経線維層厚マップ等には、それぞれの画像の種類を示す表示形態（例えば、「Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」の文字、「Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ」の文字、「Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ」の文字、「Ｂｉｒｅｆｒｉｎｇｅｎｃｅ」の文字、「Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ」の文字）を画像に重ねて表示させることが好ましい。これにより、術者が画像を誤って認識することを防ぐことが出来る。もちろん、画像に重ねて表示させずに画像の上側や横側などに表示させても良く、画像と対応させるように表示させればよい。

表示領域７０７（第二の表示領域とも言う）には、リターデーションの神経線維束トレースマップ７０３が表示される。表示領域７０７にはさらにボタン７１８〜７２０（選択部の一例）が表示され、リターデーションだけではなく、例えば複屈折、神経線維層厚さなどの神経線維束トレースマップを表示できる。本実施例においては、ボタン７１８を押すとリターデーションの神経線維束トレースマップを表示する。また、ボタン７１９を押すと複屈折の神経線維束トレースマップを表示する。また、ボタン７２０を押すと神経線維層厚の神経線維束トレースマップを表示する。なお、各種の神経線維束トレースマップには、それぞれの画像の種類を示す表示形態（例えば、「Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ」の文字、「Ｂｉｒｅｆｒｉｎｇｅｎｃｅ」の文字、「Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ」の文字）を画像に重ねて表示させることが望ましい。もちろん、画像に重ねて表示させずに画像の上側や横側などに表示させても良く、画像と対応させるように表示させればよい。これにより、術者が画像を誤って認識することを防ぐことが出来る。

表示領域７０６（第三の表示領域とも言う）には、神経線維束に沿った眼底断層画像７０２が表示される。表示領域７０６にはさらにボタン７１４〜７１７（選択部の一例）が表示され、輝度画像だけではなく偏光画像による断層画像を表示する。例えば、神経線維束に沿って、リターデーション画像、オリエンテーション画像、複屈折画像などが表示領域７０６に表示できる。本実施例においては、ボタン７１４を押すと選択した神経線維束に沿った輝度断層画像、ボタン７１５を押すと選択した神経線維束に沿ったリターデーション画像、ボタン７１６を押すと選択した神経線維束に沿ったオリエンテーション画像、ボタン７１７を押すと選択した神経線維束に沿った複屈折画像が表示される。なお、神経線維束に沿った眼底断層画像７０２にはそれぞれの画像の種類を示す表示形態（例えば、「Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」の文字、「Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ」の文字、「Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ」の文字、「Ｂｉｒｅｆｒｉｎｇｅｎｃｅ」の文字）を画像に重ねて表示させることが好ましい。これにより、術者が画像を誤って認識することを防ぐことが出来る。もちろん、画像に重ねて表示させずに画像の上側や横側などに表示させても良く、画像と対応させるように表示させればよい。

表示領域７０８（第四の表示領域とも言う）には、神経線維束に沿った特性情報７０４が表示される。表示領域７０８にはさらにボタン７２１〜７２３（選択部の一例）が表示され、術者が表示する情報を任意で変更することが出来る。本実施例においては、ボタン７２１を押すと選択した神経線維束に沿った位置におけるリターデーション情報をグラフ表示することが出来る。ボタン７２２を押すと選択した神経線維束に沿った位置における複屈折情報をグラフ表示することが出来る。ボタン７２３を押すと選択した神経線維束の走向に沿った位置における神経線維層厚情報をグラフ表示することが出来る。ボタン７２６を押すと選択した神経線維束に沿った位置における輝度情報をグラフ表示することが出来る。なお、各種の神経線維束トレースマップには、それぞれの画像の種類を示す表示形態（例えば、「Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ」の文字、「Ｂｉｒｅｆｒｉｎｇｅｎｃｅ」の文字、「Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ」の文字、「Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」の文字）を画像に重ねて表示させることが望ましい。もちろん、画像に重ねて表示させずに画像の上側や横側などに表示させても良く、画像と対応させるように表示させればよい。これにより、術者が画像を誤って認識することを防ぐことが出来る。

（操作手順）
まず術者はウィンドウ７００の中の表示領域７０５に表示される眼底画像７０１の中の任意の場所を指定する。これは、マウスなどのポインタなど、任意の場所を指定可能ないかなる手法が使用できる。また、本実施例では任意の場所を指定する手法について説明したが、例えばそれぞれの神経線維束のリスト表示が行われ、その中から術者が任意の神経線維束を選択するような方式でも構わない。本実施例においてはボタン７０９を押して輝度画像を表示した状態で行っているが、ボタン７１０〜７１３を押すことで他の断層画像を用いて行うことも当然可能である。眼底画像７０１中の任意の場所が指定されると、表示部１４６は座標情報を信号処理部１４４に送り、その座標情報を基に信号処理部１４４は選択された場所を通る神経線維束７２４の情報を抽出する。抽出した情報は表示部１４６に送られ、表示領域７０６および７０８に表示される。またこの時、眼底画像７０１内における神経線維束の走向を術者が確認できるように、眼底画像７０１中の抽出された神経線維束７２４をハイライト表示する。また、同時に表示領域７０７において、神経線維束トレースマップ７０３の中で同一の神経線維束７２５を示す箇所についてハイライト表示するのが望ましい。術者は神経線維束に沿った眼底断層画像７０２および神経線維束に沿った特性情報７０４が表示されると、任意でボタン７１４〜７１７およびボタン７２１〜７２３、７２６を押すことで画像を切り替えることが出来る。

また、神経線維束トレースマップ７０３の任意の点を指定することで、同様に神経線維束に沿った眼底断層画像７０２および神経線維束に沿った特性情報７０４を表示することも可能である。その場合は、神経線維束トレースマップ７０３において任意の場所を指定すると、その座標情報が信号処理部１４４に送られ、当該座標を通る神経線維束７２５に関する情報を抽出する。なお本実施例ではボタン７１８を押してリターデーションの神経線維束トレースマップを使用しているが、これに限定されるものではなく、ボタン７１９、７２０を押すことで、他の神経線維束トレースマップを基に行うことも可能である。抽出した情報は表示部１４６に送られ、表示領域７０６および７０８に表示される。またこの時、神経線維束トレースマップ７０３内における神経線維束の位置を術者が確認できるように、神経線維束トレースマップ７０３中の抽出された神経線維束７２５をハイライト表示する。また、同時に表示領域７０５において、神経線維束トレースマップ７０３中の神経線維束７２５と同一の神経線維束である眼底画像７０１の中の神経線維束７２４を示す箇所について、ハイライト表示するのが望ましい。

以上、説明した偏光ＯＣＴ装置を用いることで、神経線維束に沿った情報を表示することが可能となる。また、上述した偏光ＯＣＴ装置を用いることで、それぞれの神経線維束の状態を個別に診断することが可能になるため、神経線維束欠損の早期検出につながる。また、神経線維束の欠損と視野欠損との関係を把握することが可能になる。また、全体的な神経線維束の状態をつかむことで緑内障の早期診断につながる。本実施例においてはＳＳ−ＯＣＴにおける撮像及び表示としたが、これに限定されるものではなく、偏光ＯＣＴ画像が撮像可能なあらゆる装置において本方法が適用可能である。また、本実施例においてはリターデーション画像、オリエンテーション画像、複屈折画像、輝度画像を用いた表示と特性情報の表示を行ったが、これに限定されない。網膜、脈絡膜など、眼底を構成する組織に関するあらゆる情報が本方法で適用可能である。また、本実施例ではオリエンテーションを用いて神経線維束の検出を行ったが、これに限定されるものではなく、神経線維束を検出可能なあらゆる方法が適用可能である。その場合は偏光ＯＣＴ画像および輝度画像との位置合わせを行うことで本方法が適用できる。また、本実施例においては信号処理部１４４の中の一機能として眼底画像生成部１４７およびマップ生成部１４８を有しているが、信号処理部１４４において明確な機能および処理の区別がない場合は、信号処理部１４４のみで眼底画像生成およびマップ生成を行うような構成としても構わない。

（実施例２）
本実施例においては、線維束オリエンテーションマップおよびオリエンテーションマップの両方を用いてフュージョンマップを生成する方法について説明する。

［装置の全体構成と信号取得］
装置構成と信号取得については実施例１で説明した偏光ＯＣＴ装置１００と同じであるため、説明を省略する。

［画像処理］
線維束オリエンテーションマップおよびオリエンテーションマップを用いて神経線維束マップを生成するフローについて、図８を用いて説明する。

＜調整＞〜＜撮像＞
まず、ステップＳ８０１において、被検眼を本装置に配置した状態で、本装置と被検眼のアライメントを行い、次にステップＳ８０２において撮像を行う。撮像はガルバノスキャナ１１４をラスタースキャンし、ボリュームデータを取得する。また、撮像データの不安定性やノイズ成分を減らすため、後続の処理において複数の画像を用いた平均化処理を行うことが望ましい。そのため、本実施例では５枚の画像を取得する。調整および撮像については実施例１に記載した内容と同じであるため、説明を省略する。なお、取得枚数については５枚に限定されるものではなく、験者が任意に決定できる。また、本実施例では複数枚の撮像を行ったが、１枚のみの撮像で後の平均化処理を除いても構わない。

＜画像生成＞
次にステップＳ８０３において信号処理部１４４の一機能である眼底画像生成部１４７は取得した信号から輝度画像の生成を行う。輝度画像の生成方法については実施例１に記載した通りであるため、説明を省略する。

＜セグメンテーション＞
輝度画像を生成するとステップＳ８０４において信号処理部１４４の一機能であるマップ生成部１４８は輝度画像を用いてセグメンテーションを行い、図９（ａ）に示すように神経線維層に相当する領域のみを特異的に抽出する。神経線維層を特異的に抽出する方法については実施例１に記載した方法と同様であるため、説明を省略する。なお、本実施例には記載していないが、一般的な画像処理方法、例えばモルフォロジー処理などを加えることで、画像中の血管などの影響を減らすことが可能である。

＜En faceマップの生成＞
神経線維層を特異的に抽出すると、ステップＳ８０５においてマップ生成部１４８は輝度画像のマップ、リターデーションマップ、オリエンテーションマップ、神経線維層の厚さマップを生成する。

（輝度画像のマップの生成）
マップ生成部１４８は抽出した神経線維層のデータを基に、輝度画像マップを生成する。実施例１に記載した輝度画像のマップ生成と同様に、ステップＳ８０３において生成した輝度画像の各Ａスキャン方向、すなわち深さ方向の輝度値を平均し、それを２次元的に配置したものである。

（神経線維層の厚さマップの生成）
マップ生成部１４８は抽出した神経線維層のデータを基に、神経線維層の厚さマップを生成する。神経線維層の厚さマップは、ステップＳ８０４において抽出した神経線維層のボリュームデータにおいて、神経線維層の上部と下部の間の光軸方向と垂直な面（ｘｙ面）におけるピクセルごとにＡスキャン方向のボクセル数を数え、それを２次元的に表現したものである。本実施例ではウィンドウを設定して平均化処理を行っている。ステップＳ８０４で取得した神経線維層領域の輝度画像情報に対して、主走査方向（ｘ方向）および副走査方向（ｙ方向）に６ピクセル×２ピクセルのウィンドウを設け、そのウィンドウ内に含まれる全ピクセル数を平均することで代表値とする。ウィンドウを順次ずらしていくことで、ｘｙ面内のすべてのピクセルにおける厚さ情報を取得する。神経線維層の厚さマップの例を図９（ｂ）に示す。

なお、本実施例ではｘｙ面内で６ピクセル×２ピクセルのウィンドウを設定して処理をしたが、これに限定されるものではなく、験者が任意に設定可能である。また、他の一般的な平均化処理が適用可能である。

（リターデーションマップの生成）
マップ生成部１４８は、ステップＳ８０３において生成した複数のＢスキャンのリターデーション画像うち、神経線維層の下部に相当する領域のリターデーションデータを用いてリターデーションマップを生成する。まずマップ生成部１４８は、ステップＳ８０４で抽出した神経線維層領域の座標値を各リターデーション画像に対して適用し、リターデーション画像における神経線維層領域を抽出する。各リターデーション画像はｙスキャン方向に並べられ、神経線維層のリターデーション画像のボリュームデータを生成する。次に、神経線維層のリターデーション画像のボリュームデータに対して、ｘｙ面におけるウィンドウを設定する。ウィンドウ内に含まれる神経線維層の下部に相当する領域の全てのボクセルのリターデーションを平均し、当該ウィンドウにおける代表値とする。本実施例ではウィンドウのサイズを６ピクセル（ｘ）×２ピクセル（ｙ）としている。順次ウィンドウをずらしていき、最終的にリターデーションの分布を２次元画像として表示する。リターデーションマップの例を図９（ｃ）に示す。

なお、本実施例ではウィンドウサイズを６ピクセル×２ピクセルとしたが、これに限定されるものではなく、験者が任意に設定可能である。また、平均化処理の方法については、他の一般的な平均化処理の手法が適用可能である。

本実施例では、神経線維層に相当する領域のリターデーションデータを用いてリターデーションマップを生成しているが、これに限定されるものではない。平均化処理のために、偏光状態にある神経線維層の下部に位置する層、一般的には神経線維層の下部から外網状層（outer plexiform layer）の範囲にある層のリターデーションデータを使用することが可能である。また、必要に応じて、験者は任意に領域を設定可能である。これにより、より高い信号対雑音比を有するリターデーションマップを生成することができる。

（オリエンテーションマップの生成）
マップ生成部１４８は、ステップＳ８０４において抽出した神経線維層領域におけるオリエンテーションマップを生成する。まず、マップ生成部１４８は実施例１にも記したように、ステップＳ８０２において取得した各断層信号ＡＨおよびＡＶの位相差ΔΦをボリュームデータのピクセルごとに求め、オリエンテーションのボリュームデータを生成する。次に信号処理部１４４はｘｙ面においてウィンドウを設け、ウィンドウ内の存在する全てのピクセルのオリエンテーションを平均し、得られる平均値をウィンドウの代表値とする。ウィンドウをずらしながら全てのピクセルに対して値を求め、それを２次元表示することでオリエンテーションマップを生成する。本実施例では６ピクセル（ｘ）×２ピクセル（ｙ）のウィンドウとし、ウィンドウ内に存在する全てのピクセルを平均することで代表値を求めている。オリエンテーションマップの例を図９（ｄ）に示す。

なお、本実施例では６ピクセル×２ピクセルのウィンドウとして処理を行ったが、これに限定されない。ウィンドウサイズは験者が任意に設定可能である。また、平均化処理の方法についてもこれに限定されるものではなく、他の一般的な平均化処理の手法が適用可能である。

例えば、リターデーションおよび軸配向が、ストークスベクトルを平均化するように、組み合わされた形式で平均化する手法を適用することも可能である。

＜レジストレーション＞
次にマップ生成部１４８はステップＳ８０６において、複数の３次元データに対するレジストレーションの処理を行う。レジストレーションとは複数の画像に対して、相互の画像間のシフトや回転などの位置ズレを補正する処理のことである。

マップ生成部１４８は、ｘｙ面内のレジストレーションを行うため、ステップＳ８０５において生成した５枚の輝度画像のマップを用いる。生成した輝度画像のマップのうちの１枚を基準画像とし、基準画像と残りの４枚の輝度画像のマップとのｘｙ面内における相互相関を計算し、相関係数を求める。この相関係数が最も高くなるように画像をシフトおよび回転させる。なお、基準画像は取得した複数の輝度画像のマップのうちのどれでも構わないが、構成する画像のノイズ成分が多いなど、画像のクオリティが低いと判断される画像を避け、験者が任意に選択して構わない。また、本実施例においては相関係数によるレジストレーションを行ったが、これに限定されるものではない。他の一般的なレジストレーション手法が適用可能である。

次にマップ生成部１４８はシフトおよび回転した４枚の輝度画像のマップに対して、偏光パラメータ（リターデーション、オリエンテーション）の値に関する補間を行うが、その際に以下の２つの点を考慮してウェイトを与える。

一つ目は、補間すべきピクセル（ターゲットピクセル）に対して近接する４つのピクセルとの間のｘ方向およびｙ方向の距離によるウェイトである。これは、一般的にバイリニア（ｂｉｌｉｎｅａｒ）法と呼ばれる手法であり、２点間の距離に応じて線形的にターゲットピクセルの値を決めるものである。

二つ目は近接する４つのピクセルの偏光パラメータを算出したボクセル数によるウェイトである。これはステップＳ８０５において、各ピクセルにおける偏光パラメータの代表値を算出した際に使用したボクセルの数を考慮する方法である。これにより、ターゲットピクセルに対する平均されたボクセルからの寄与が、ボクセル数に関係なく同等となるため、ターゲットピクセルにおける偏光パラメータの正確性が向上する。

上記の方法は、ピクセルＡにおける偏光パラメータをσ１、そこに含まれるボクセル数をＮ１、一方、ピクセルＢにおける偏光パラメータをσ２、そこに含まれるボクセル数をＮ２とし、ターゲットピクセルからの距離の比をａ：（１−ａ）とすると、ターゲットピクセルの偏光パラメータσは式４のように表現される。

以上の処理を生成した全ての輝度画像のマップに対して実行することで、複数の画像間におけるｘｙ面内のレジストレーションを行うことが出来る。

なお、本実施例ではバイリニア法に加えてボクセル数によるウェイトをかける方法によって補間を行っているが、これに限定されるものではない。他の一般的に知られる補間方法はすべて適用可能である。

＜ボリュームアベレージング＞
マップ生成部１４８はステップＳ８０６において５セットのｘｙ面内におけるレジストレーションを行うと、次に５セットのボリュームデータに対して偏光パラメータ及び神経線維層の厚さについて平均化処理を行う。平均化は互いに一致するピクセルの間で実施され、互いのマップを生成する際に使用したボクセルの数によってウェイトを与える。

なお、本実施例においてはボクセル数によるウェイトを与えて平均化を行っているがこれに限定されない。他の一般的に知られる平均化処理方法が適用可能である。

以上の処理を行うことで、５セットのボリュームデータから平均化したリターデーションマップ、オリエンテーションマップ、神経線維層の厚さマップを生成することが出来る。

＜線維束オリエンテーションマップの生成＞
マップ生成部１４８はステップＳ８０７において平均化処理した各種マップを生成すると、次にステップＳ８０８で線維束オリエンテーションマップの生成を行う。線維束オリエンテーションマップはステップＳ８０７において生成した神経線維層の厚さマップを用いて生成する。本実施例では、線維束オリエンテーションマップは神経線維層の厚さマップを用いて生成されるが、これに限定されるものではない。例えば、ＳＬＯインテンシティマップのように他の画像を用いることも可能である。

まず、マップ生成部１４８はステップＳ８０７において生成した神経線維層の厚さマップに対し、ハイパスフィルタをかける。具体的には神経線維層の厚さマップに対して１５ピクセル×１５ピクセルのウィンドウを設け、ウィンドウ内の厚さの平均値を神経線維層の厚さマップの当該ウィンドウ領域から減算する。すると、ウィンドウにおける平均厚さよりも厚い、または薄い領域が強調して表示される。この処理を神経線維層の厚さマップに対してウィンドウをずらしながら全て行うことで、神経線維層厚の局所変化マップを生成する。なお、この神経線維層厚の局所変化マップには主に２つの要素が含まれる。すなわち、神経線維束と血管のそれぞれによる厚さ変化である。神経線維束も血管も互いに管状構造であるが、血管の方が神経線維束よりも外径が大きい。そのため、神経線維層厚の局所変化マップに対して閾値を設け、厚さ変化の大きい部分を血管として、局所変化マップから除去する。その結果、神経線維層厚の局所変化マップには神経線維束に関連する厚さ変化情報のみが含まれることになる。つまり、神経線維層厚の局所変化マップに残る厚さ変化は神経線維束の凹凸を捉えたものであり、この凹凸に垂直な方向は、すなわち神経線維束の走向を示している。

なお、本実施例においては１５ピクセル×１５ピクセルのウィンドウを設定し、ウィンドウ内における厚さの平均値を減算することによって凹凸を検出したが、これに限定されるものではない。他の一般的に知られるハイパス処理方法がすべて適用可能である。また、ウィンドウサイズも験者が必要に応じて任意に設定可能である。

次にマップ生成部１４８は、神経線維層厚の局所変化マップの各画素における、厚さの勾配の方向を検出する。すなわち、その画素における神経線維束の走向方向を検出する。まず、神経線維層厚の局所変化マップに対して微分フィルタをかける。本実施例では微分フィルタにはＳｏｂｅｌフィルタを使用する。その結果、神経線維層厚の局所変化マップの各ピクセルにおける凹凸の勾配の大きさや勾配の方向の情報が得られる。次に、各ピクセルに対して評価ウィンドウを設定する。本実施例では１２０ピクセル×１２０ピクセルの評価ウィンドウを設定する。次に最小二乗推定法によって、各ピクセルにおける厚さの勾配方向の代表値を決定する。この処理を神経線維層厚の局所変化マップの全ての画素に対して行うことにより、線維束オリエンテーションマップを生成することが出来る。線維束オリエンテーションマップの例を図１０に示す。

なお、本実施例ではＳｏｂｅｌフィルタを用いて神経線維層の厚さ変化の勾配を算出したが、これに限定されない。また、本実施例では１２０ピクセル×１２０ピクセルの評価ウィンドウを設定することで各ピクセルにおける厚さの勾配方向を決定したが、これに限定されるものではない。いずれの技術も一般的に指紋認証技術として知られるような、あらゆるパターン認識技術が適用可能である。

＜フュージョンマップの生成＞
マップ生成部１４８はステップＳ８０５でオリエンテーションマップと、ステップＳ８０８で線維束オリエンテーションマップを生成すると、フュージョンマップの生成を行う。これは、以下の理由による。ステップＳ８０５において生成したオリエンテーションマップは、視神経乳頭周辺部における神経線維層厚が十分あることから信頼できるオリエンテーション情報を示すが、黄斑周辺では神経線維層厚が薄いため、ノイズが多く、信頼性が低い。一方、ステップＳ８０８において生成した線維束オリエンテーションマップは、黄斑周辺においては太い血管などが少ないため、信頼できるオリエンテーション情報を示すが、視神経乳頭近傍では太い血管が多いためデータが抜けており、信頼できるデータではない。そのため、視神経乳頭周辺はオリエンテーションマップの情報を用い、一方で黄斑周辺は線維束オリエンテーションマップの情報を用いることで、視神経乳頭から黄斑までを含む広い眼底領域において神経線維束の走向を検出することが可能となる。そのため、オリエンテーションマップの視神経乳頭側と線維束オリエンテーションマップの黄斑側のマップを合成し、フュージョンマップを生成する。

線維束オリエンテーションマップおよびオリエンテーションマップを用いたフュージョンマップの生成処理を、図１１を参照して説明する。

マップ生成部１４８はまず、２つの画像を結合させる位置を決定する。本実施例ではリターデーションマップ１１０１を基にその位置を決定する。マップ生成部１４８は視神経乳頭部と黄斑部の間において、第一のリターデーションを有するライン１１０２と第二のリターデーションを有するライン１１０３を抽出する。この時、第一のリターデーションと第二のリターデーションは異なる値を有し、値は験者が任意に設定可能である。本実施例では第一のリターデーションを５°、第二のリターデーションを７°としている。

次にマップ生成部１４８は第一のリターデーションを有するライン１１０２より黄斑側、すなわちリターデーションマップ１１０１において第一のリターデーションを有するライン１１０２よりも右側の領域に一致するように線維束オリエンテーションマップを配置する。一方、第二のリターデーションを有するライン１１０３よりも視神経乳頭側、すなわちリターデーションマップ１１０１において第二のリターデーションを有するライン１１０３よりも左側の領域に一致するようにオリエンテーションマップを配置する。そして、第一のリターデーションを有するライン１１０２と第二のリターデーションを有するライン１１０３に挟まれる領域については、オリエンテーションマップおよび線維束オリエンテーションマップを互いに線形補間し、２つのマップを結合する。このようにして生成しフュージョンマップを図１２に示す。

なお、本実施例ではリターデーションマップを基に２つの画像の結合位置を決定したが、これに限定されない。結合位置は験者が必要に応じて任意のマップを基に決定して構わない。神経線維束の情報が失われない範囲で験者が任意に実施してよい。また、本実施例ではオリエンテーションマップと線維束オリエンテーションマップの間の領域については、互いの画像を線形補間することで実施したが、これに限定されない。他の一般的に知られるいかなる補間方法も適用可能である。

＜神経線維束トレーシング＞
フュージョンマップを生成すると、マップ生成部１４８はフュージョンマップを基に神経線維束のトレーシングを行う。神経線維束のトレーシングについては実施例１に記載した方法と同様であるため説明を省略する。

以上、説明した処理を行うことで、神経線維束のトレーシングを行うことが可能である。また、本実施例においてはリターデーション画像を用いてオリエンテーションマップと線維束オリエンテーションマップの接合位置を決定したが、これに限定されない。複屈折マップや神経線維層の厚さマップを用いて行うことも可能である。また、本実施例においてはオリエンテーションマップと線維束オリエンテーションマップの境界は５°のリターデーションを有するラインと７°のリターデーションを有するラインとしたが、これに限定されるものではない。境界は必要に応じて験者が任意に設定可能である。また、本実施例においては信号処理部１４４の中の一機能として眼底画像生成部１４７およびマップ生成部１４８を有しているが、信号処理部１４４において明確な機能および処理の区別がない場合は、信号処理部１４４のみで眼底画像生成およびマップ生成を行うような構成としても構わない。

１４３ 制御部
１４４ 信号処理部
１４５ 駆動制御部
１４６ 表示部
１４７ 眼底画像生成部
１４８ マップ生成部
１４９ 表示制御部

Claims (16)

1. 神経線維束マップを生成する生成手段と、
   前記神経線維束マップ中の任意の神経線維束を指定する指定手段と、
   前記指定された神経線維束の走向に沿ってパラメータを表示手段に表示させる表示制御手段と、
   を有することを特徴とする断層撮像装置。
2. 前記表示制御手段は前記表示手段に表示される前記指定された神経線維束をハイライト表示することを特徴とする請求項１に記載の断層撮像装置。
3. 前記パラメータは、輝度情報、リターデーション情報、オリエンテーション情報、複屈折情報、層厚情報のいずれか一つを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の断層撮像装置。
4. 被検眼の眼底の輝度画像および偏光特性画像を生成する眼底画像生成手段を更に有し、
   前記生成手段は、前記輝度画像および前記偏光特性画像に基づいて、前記神経線維束マップを生成することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の断層撮像装置。
5. 被検眼の眼底の輝度画像および偏光特性画像を生成する眼底画像生成手段と、
   前記輝度画像および前記偏光特性画像に基づいて、神経線維束マップを生成する生成手段と、
   を有することを特徴とする断層撮像装置。
6. 前記偏光特性画像は、リターデーションに基づく画像と、オリエンテーションに基づく画像とを含み、
   前記生成手段は、リターデーションに基づく前記画像に基づいて、前記輝度画像に基づく画像とオリエンテーションに基づく前記画像とを結合して、前記神経線維束マップを生成することを特徴とする請求項４または５に記載の断層撮像装置。
7. 前記偏光特性画像は、リターデーションに基づく画像と、オリエンテーションに基づく画像とを含み、
   前記生成手段は、リターデーションに基づく前記画像に基づいて、前記輝度画像とオリエンテーションに基づく前記画像とが結合する位置を決定し、前記生成手段は、前記決定した位置に基づいて、前記輝度画像に基づく画像とオリエンテーションに基づく前記画像とを結合して、前記神経線維束マップを生成することを特徴とする請求項４乃至６のいずれか１項に記載の断層撮像装置。
8. 前記神経線維束マップに基づいて、神経線維束をトレーシングするトレース手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の断層撮像装置。
9. 被検眼の眼底の輝度画像および偏光特性画像を生成する眼底画像生成手段と、
   前記輝度画像および前記偏光特性画像に基づいて、神経線維束をトレーシングするトレース手段と、
   を更に有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の断層撮像装置。
10. 前記表示制御手段は、前記トレースされた神経線維束に基づいて、神経線維束トレースマップを表示手段に表示させることを特徴とする請求項８または９に記載の断層撮像装置。
11. 被検眼の眼底の輝度画像および偏光特性画像を生成する眼底画像生成手段と、
    前記輝度画像および前記偏光特性画像に基づいて、神経線維束をトレーシングするトレース手段と、
    を有することを特徴とする断層撮像装置。
12. 前記トレースされた神経線維束に基づいて、神経線維束トレースマップを表示手段に表示させる表示制御手段を更に有することを特徴とする請求項１１に記載の断層撮像装置。
13. 神経線維束マップを生成し、
    前記神経線維束マップ中の任意の神経線維束を指定し、
    前記指定された神経線維束の走向に沿ってパラメータを表示手段に表示させる、ことを特徴とする断層撮像方法。
14. 被検眼の眼底の輝度画像および偏光特性画像を生成し、
    前記輝度画像および前記偏光特性画像に基づいて、神経線維束マップを生成する、ことを特徴とする断層撮像方法。
15. 被検眼の眼底の輝度画像および偏光特性画像を生成し、
    前記輝度画像および前記偏光特性画像に基づいて、神経線維束をトレーシングする、ことを特徴とする断層撮像方法。
16. 請求項１３乃至１５のいずれか１項に記載の断層撮像方法の工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。