JP2017131550A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 被検眼の偏光断層画像の線維化領域が識別し易いように表示させること。
【解決手段】 画像処理装置が、測定光を照射した被検眼からの戻り光と測定光に対応する参照光とを合波して得た光を互いに異なる偏光の光に分割して得た複数の光に基づいて、被検眼の位相遅延情報を生成する信号処理手段と、被検眼の深度方向における位相遅延情報の変化量が閾値よりも大きい領域を検出する検出手段と、を有する。
【選択図】 図６

Description

本発明は、被検眼の偏光断層画像を処理する画像処理装置及び画像処理方法に関する。

多波長光波干渉を利用した光コヒーレンストモグラフィ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下、ＯＣＴ）は、試料（特に眼底）の断層画像を高分解能に得ることができる。

近年、眼科用ＯＣＴ装置において、眼底組織の形状をイメージングする通常のＯＣＴ画像に加えて、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。

機能ＯＣＴの一つである偏光ＯＣＴは、眼底組織の光学特性の一つである偏光パラメータを用いてイメージングを行っている。

偏光ＯＣＴは、偏光パラメータを利用して、偏光ＯＣＴ画像を構成し、眼底組織の区別やセグメンテーションを行うことができる。偏光ＯＣＴは、試料を観察する測定光に円偏光に変調した光を用い、干渉光を２つの直交する直線偏光として分割して検出し、偏光ＯＣＴ画像を生成する（特許文献１参照）。

ここで、非特許文献１では、偏光ＯＣＴから求めたＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎ（位相遅延）とＢｉｒｅｆｒｉｎｇｅｎｃｅ（複屈折）を求めている。このとき、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ（輝度）画像から抽出したＲＮＦＬ内におけるＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎ値とＲＮＦＬの厚みから複屈折を求めている。なお、偏光ＯＣＴ画像では、偏光パラメータ（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ（進相軸方位）、ＤＯＰＵ（偏光度）等）をイメージングしている。

ＷＯ２０１０／１２２１１８Ａ１

Ｉｎｖｅｓｔ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌ Ｖｉｓ Ｓｃｉ． ２０１３ Ｊａｎ ７，Ｚｏｔｔｅｒ Ｓ ｅｔ ａｌ．"Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｒｅｔｉｎａｌ ｎｅｒｖｅ ｆｉｂｅｒ ｌａｙｅｒ ｂｉｒｅｆｉｒｉｎｇｅｎｃｅ，ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ ｕｓｉｎｇ ｗｉｄｅ−ｆｉｅｌｄ，ｈｉｇｈ−ｓｐｅｅｄ ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ"

ここで、上述した各種の偏光ＯＣＴ画像は見慣れていないと理解が難しい。例えば、ＲＮＦＬ（神経線維層）やＦｉｂｒｏｓｉｓ（線維症）の繊維質領域は、複屈折性がある。Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像は、これらの複屈折性による位相遅延量を画像化するものである。このとき、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎは、被検眼の深さ方向の距離に依存する偏光パラメータである。このため、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像は、上述した線維化領域の境界が分かり難い画像となっている。

本発明の目的の一つは、被検眼の偏光断層画像の線維化領域が識別し易いように表示させることである。

本発明に係る画像処理装置の一つは、
測定光を照射した被検眼からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た光を互いに異なる偏光の光に分割して得た複数の光に基づいて、前記被検眼の位相遅延情報を生成する信号処理手段と、
前記被検眼の深度方向における前記位相遅延情報の変化量が閾値よりも大きい領域を検出する検出手段と、を有する。

本発明によれば、被検眼の偏光断層画像の線維化領域が識別し易いように表示させることができる。

第１の実施形態における画像処理装置の全体構成の概略図。 第１の実施形態にこける信号処理部で生成される画像の例。 第１の実施形態における処理フロー。 第１の実施形態における画像解析を説明するための図。 第１の実施形態における画像解析を説明するための図。 第１の実施形態における画像解析を説明するための図。 第１の実施形態における画像処理装置の表示部の表示画面における表示例。 第２の実施形態における処理フロー。 第２の実施形態における画像解析を説明するための図。 第２の実施形態における画像解析を説明するための図。 第３の実施形態における処理フロー。 第３の実施形態における画像解析を説明するための図。

（第１の実施形態）
第１の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。

［装置の全体構成］
図１は、本実施形態における画像処理装置の全体構成の概略図である。

本装置は、偏光ＯＣＴ（Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ＯＣＴ；以下、ＰＳ−ＯＣＴ）１００、偏光を利用した走査型検眼鏡（Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｏｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：以下、ＰＳ−ＳＬＯ）１４０、前眼部撮像部１６０、内部固視灯１７０、制御部２００から構成される。

内部固視灯１７０を点灯して被検眼に注視させた状態で、前眼部観察部１６０により観察される被検体の前眼部の画像を用いて、装置のアライメントが行われる。アライメント完了後に、ＰＳ−ＯＣＴ１００とＰＳ−ＳＬＯ１４０による眼底の撮像が行われる。

＜ＰＳ−ＯＣＴ１００の構成＞
ＰＳ−ＯＣＴ１００の構成について説明する。

光源１０１は、低コヒーレント光源であるＳＬＤ光源（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）であり、例えば、中心波長８５０ｎｍ、バンド幅５０ｎｍの光を出射する。光源１０１としてＳＬＤを用いたが、ＡＳＥ光源（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）等、低コヒーレント光が出射できる光源であれば何れでも良い。

光源１０１から出射された光は、ＰＭ（Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇ）ファイバ１０２、偏光コントローラ１０３を介して、偏光保持機能を有したファイバカップラ１０４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。

偏光コントローラ１０３は、光源１０１から出射された光の偏光の状態を調整するものであり、直線偏光に調整される。ファイバカップラ１０４の分岐比は、９０（参照光）：１０（測定光）である。

分岐された測定光は、ＰＭファイバ１０５を介してコリメータ１０６から平行光として出射される。出射された測定光は、眼底Ｅｒにおいて測定光を水平方向にスキャンするガルバノミラーから構成されるＸスキャナ１０７、レンズ１０８、１０９、眼底Ｅｒにおいて測定光を垂直方向にスキャンするガルバノミラーから構成されるＹスキャナ１１０を介し、ダイクロイックミラー１１１に到達する。Ｘスキャナ１０７、Ｙスキャナ１１０は、駆動制御部１８０により制御され、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できる。ダイクロイックミラー１１１は、８００ｎｍ〜９００ｎｍの光を反射し、それ以外の光を透過する特性を有する。

ダイクロイックミラー１１１により反射された測定光は、レンズ１１２を介し、４５°傾けて設置されたλ／４偏光板１１３（偏光調整部材の一例）を通過する事で位相が９０°ずれ、円偏光の光に偏光制御される。なお、λ／４偏光板１１３の傾きは、例えば、偏光ビームスプリッタを内蔵したファイバカップラ１２３の偏光分割面の光軸からの傾きと対応した角度（配置状態の一例）が好ましい。

なお、λ／４偏光板１１３を光路に対して挿脱可能に構成されることが好ましい。例えば、光軸とは平行な軸を回転軸にしてλ／４偏光板１１３を回転する機械的な構成が考えられる。これにより、ＳＬＯ光学系とＰＳ−ＳＬＯ光学系とを簡単に切り換え可能な小型な装置を実現することができる。また、ＯＣＴ光学系とＰＳ−ＯＣＴ光学系とを簡単に切り換え可能な小型な装置を実現することができる。

ここで、被検眼に入射される光は、λ／４偏光板を４５°傾けて設置することで円偏光の光に偏光制御されるが、被検眼の特性により眼底Ｅｒにおいて円偏光とならない場合がある。そのため、駆動制御部１８０の制御により、λ／４偏光板の傾きを微調整できるように構成されている。

円偏光に偏光制御された測定光は、ステージ１１６上に乗ったフォーカスレンズ１１４により、被検体である眼の前眼部Ｅａを介し、眼底Ｅｒの網膜層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、上述の光学経路をファイバカップラ１０４に戻る。

一方、ファイバカプラ１０４で分岐された参照光は、ＰＭファイバ１１７を介してコリメータ１１８から平行光として出射される。出射された参照光は測定光と同様Ｐ偏光から２２．５°Ｓ偏光へ傾けて設置されたλ／４偏光板１１９で偏光制御される。参照光は分散補償ガラス１２０介し、コヒーレンスゲートステージ１２１上のミラー１２２で反射され、ファイバカップラ１０４に戻る。参照光は、λ／４偏光板１１９を二度通過する事で直線偏光の光がファイバカップラ１０４に戻ることになる。

コヒーレンスゲートステージ１２１は、被検者の眼軸長の相違等に対応する為、駆動制御部１８０で制御される。

ファイバカップラ１０４に戻った測定光と参照光は合波されて干渉光となり、偏光ビームスプリッタを内蔵したファイバカップラ１２３に入射され、異なる偏光方向の光（本実施形態では、Ｐ偏光の光とＳ偏光の光）に分岐比５０：５０で分割される。

Ｐ偏光の光は、ＰＭファイバ１２４、コリメータ１３０を介し、グレーティング１３１により分光されレンズ１３２、ラインカメラ１３３で受光される。同様に、Ｓ偏光の光は、ＰＭファイバ１２５、コリメータ１２６を介し、グレーティング１２７により分光されレンズ１２８、ラインカメラ１２９で受光される。なお、グレーティング１２７、１３１、ラインカメラ１２９、１３３は、各偏光の方向に合わせて配置されているのは言うまでもない。

ラインカメラ１２９、１３３でそれぞれ受光した光は、光の強度に応じた電気信号として出力され、信号処理部１９０で受ける。

λ／４偏光板１１３は偏光ビームスプリッタを基準に傾きを調整しているが、眼底の視神経乳頭中心と黄斑中心を結んだ直線に対し傾きを調整しても良い。また、偏光基準として鉛直方向を基準にして偏光ビームスプリッタ、λ／４偏光板１１３、１１９を調整しても同様の効果が得られる。

＜ＰＳ−ＳＬＯ１４０の構成＞
ＰＳ−ＳＬＯ１４０の構成について説明する。

光源１４１は、半導体レーザであり、本実施形態では、例えば、中心波長７８０ｎｍの光を出射する。光源１４１から出射された測定光（ＳＬＯ測定光とも言う）は、ＰＭファイバ１４２を介し、偏光コントローラ１４５で直線偏光になるよう偏光制御され、コリメータ１４３から平行光として出射される。出射された測定光は穴あきミラー１４４の穴あき部を通過し、レンズ１５５を介し、眼底Ｅｒにおいて測定光を水平方向にスキャンするガルバノミラーから構成されるＸスキャナ１４６、レンズ１４７、１４８、眼底Ｅｒにおいて測定光を垂直方向にスキャンするガルバノミラーから構成されるＹスキャナ１４９を介し、ダイクロイックミラー１５４に到達する。Ｘスキャナ１４６、Ｙスキャナ１４９は駆動制御部１８０により制御され、眼底上で所望の範囲を測定光で走査できる。ダイクロイックミラー１５４は、７６０ｎｍ〜８００ｎｍを反射し、それ以外の光を透過する特性を有する。

ダイクロイックミラー１５４にて反射された直線偏光の測定光は、ＰＳ−ＯＣＴ１００と同様の光路を経由し、眼底Ｅｒに到達する。

眼底Ｅｒを照射した測定光は、眼底Ｅｒで反射・散乱され、上述の光学経路をたどり穴あきミラー１４４に達する。穴あきミラー１４４で反射された光が、レンズ１５０を介し、偏光ビームスプリッタ１５１にて異なる偏光方向の光（本実施形態では、Ｐ偏光の光とＳ偏光の光）に分割され、アバランシェフォトダイオード（以下、ＡＰＤ）１５２、１５３で受光され、電気信号に変換されて、信号処理部１９０で受ける。

ここで、穴あきミラー１４４の位置は、被検眼の瞳孔位置と共役となっており、眼底Ｅｒに照射された測定光が反射・散乱された光のうち、瞳孔周辺部を通った光が、穴あきミラー１４４によって反射される。

本実施形態では、ＰＳ−ＯＣＴ、ＰＳ−ＳＬＯともにＰＭファイバを用いたが、シングルモードファイバー（ＳＭＦ）でも偏光コントローラを用い偏光を制御する事で同様の構成と効果が得られる。

＜前眼部撮像部１６０＞
前眼部撮像部１６０について説明する。

前眼部撮像部１６０は、波長１０００ｎｍの照明光を発するＬＥＤ１１５−ａ、１１５−ｂから成る照明光源１１５により前眼部Ｅａを照射する。前眼部Ｅａで反射され光は、レンズ１１４、偏光板１１３、レンズ１１２、ダイクロイックミラー１１１、１５４を介し、ダイクロイックミラー１６１に達する。ダイクロイックミラー１６１は、９８０ｎｍ〜１１００ｎｍの光を反射し、それ以外の光を透過する特性を有する。ダイクロイックミラー１６１で反射された光は、レンズ１６２、１６３、１６４を介し、前眼部カメラ１６５で受光される。前眼部カメラ１６５で受光された光は、電気信号に変換され、信号処理部１９０で受ける。

＜内部固視灯１７０＞
内部固視灯１７０について説明する。

内部固視灯１７０は、内部固視灯用表示部１７１、レンズ１７２で構成される。内部固視灯用表示部１７１として複数の発光ダイオード（ＬＤ）がマトリックス状に配置されたものを用いる。発光ダイオードの点灯位置は、駆動制御部１８０の制御により撮像したい部位に合わせて変更される。内部固視灯用表示部１７１からの光は、レンズ１７２を介し、被検眼に導かれる。内部固視灯用表示部１７１から出射される光は５２０ｎｍで、制御部１８０により所望のパターンが表示される。

＜制御部２００＞
本装置全体を制御するための制御部２００について説明する。

制御部２００は、駆動制御部１８０、信号処理部１９０、表示制御部１９１、表示部１９２から構成される。

駆動制御部１８０は、上述の通り各部を制御する。

信号処理部１９０は、ラインカメラ１２９及び１３３、ＡＰＤ１５２及び１５３、前眼部カメラ１６５からそれぞれ出力される信号に基づき、画像の生成を行う。

画像解析部１９３は、画像生成部１９４、検出部１９５、判定部１９６で構成され、信号処理部１９０で処理された画像から画像処理を行うための特徴画像を生成し、その特徴を検出、判定し、判定結果の可視化情報の生成を行う。なお、画像の生成、解析などの詳細については後述する。

表示制御部１９１は、眼底画像取得部（不図示）と断層画像取得部（不図示）により、画像生成部で生成された画像を取得した画像等を表示部１９２（例えば、液晶等のディスプレイ）の表示画面に表示させる。なお、信号処理部１９０で生成された画像データは、表示制御部１９１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、本実施形態では、画像処理装置について説明しているが、別の本発明の実施形態に係る眼科装置や眼科システムとして、眼底画像取得部がＳＬＯ光学系を含み、断層画像取得部がＯＣＴ光学系を含むように構成しても良い。

表示部１９２は、表示制御部１９１の制御の下、後述するように種々の情報を示す表示形態を表示する。なお、表示制御部１９１からの画像データは、表示部１９２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、表示部１９２等は、制御部２００に含まれているが、本発明はこれに限らず、制御部２００とは別に設けられても良い。また、表示制御部１９１と表示部１９２とを一体的に構成した、ユーザが持ち運び可能な装置（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の操作可能に構成することが好ましい。

［信号処理］
次に、信号処理部１９０における画像生成について説明する。

＜断層画像生成、及び、眼底画像生成＞
信号処理部１９０は、ラインカメラ１２９、１３３から出力されたそれぞれの干渉信号に対して、一般的なＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）に用いられる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（第一の偏光に対応する断層画像、第二の偏光に対応する断層画像とも言う）を生成する。

まず、信号処理部１９０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。

次に信号処理部１９０は、干渉信号を波長から波数に変換し、フーリエ変換を行うことによって断層信号（偏光状態を示す断層信号とも言う）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。

また、信号処理部１９０は、ＡＰＤ１５２、１５３から出力された信号を、Ｘスキャナ１４６、Ｙスキャナ１４９の駆動に同期して整列させることにより、各偏光成分に基づいた２つの眼底画像（第一の偏光に対応する眼底画像、第二の偏光に対応する眼底画像とも言う）を生成する。

＜輝度画像生成＞
信号処理部１９０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は各ラインセンサ１２９、１３３から得られた断層信号Ａ_ＨおよびＡ_Ｖから式１によって計算される。

また、同様に、２つの眼底画像から眼底輝度画像を生成する。

図２（ａ）に視神経乳頭部の輝度画像の例を示す。

＜Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像生成＞
信号処理部１９０は、互いに直行する偏光成分の断層画像からＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像を生成する。

Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ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Ａ_ＨおよびＡ_Ｖ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Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ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、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ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。

＜Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎマップ生成＞
信号処理部１９０は、複数のＢスキャン像に対して得たＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎ（Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ）画像からＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎマップを生成する。

まず、信号処理部１９０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Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎの分布を調べ、その最大値を当該ＡスキャンにおけるＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎの代表値とする。

信号処理部１９０は、以上の処理を全てのＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像に対して行うことにより、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎマップを生成する。

図２（ｃ）に視神経乳頭部のＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎ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、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ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、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ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＞
信号処理部１９０は、先に生成されたＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎ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Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎδの値を線形近似し、その傾きを当該Ａスキャン画像の網膜上の位置における複屈折として決定する。この処理を取得した全てのＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎ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）に視神経乳頭部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。

＜ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像生成＞
信号処理部１９０は、各信号の位相差ΔΦを位相Φ_ＨとΦ_Ｖから式３により計算し、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎのθは、位相差ΔΦから式４により計算をする。

この処理を全ての画素に対して行うことで、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像が生成される。ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ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である。例えば、網膜では網膜神経線維層の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。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の成分が走向に対して垂直な成分に対して遅延する。この時、光の伝搬が遅延する方向、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。よって、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎから、輝度断層画像では判別できない、神経線維束の走向方向の情報を得ることができる。

＜ＤＯＰＵ画像生成＞
信号処理部１９０は、取得した断層信号Ａ_Ｈ、Ａ_Ｖとそれらの間の位相差ΔΦから、画素毎にストークスベクトルＳを式５により計算する。

次に信号処理部１９０は、各Ｂスキャン画像を概ね計測光の主走査方向に７０μｍ、深度方向に１８μｍ程度の大きさのウィンドウを設定し、各ウィンドウ内において数Ｃで画素毎に計算されたストークスベクトルの各要素を平均し、式４により当該ウィンドウ内の偏光の均一性ＤＯＰＵ（Ｄｅｇｒｅｅ Ｏｆ Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）を式６により計算する。

ただし、Ｑ_ｍ、Ｕ_ｍ、Ｖ_ｍは各ウィンドウ内のストークスベクトルの要素Ｑ，Ｕ，Ｖを平均した値である。この処理をＢスキャン画像内の全てのウィンドウに対して行うことで、図２（ｅ）に示す視神経乳頭部のＤＯＰＵ画像（偏光の均一度を示す断層画像とも言う）が生成される。

ＤＯＰＵは偏光の均一性を表す数値であり、偏光が保たれている個所においては１に近い数値となり、偏光が解消された箇所においては１よりも小さい数値となるものである。網膜内の構造においては、ＲＰＥが偏光状態を解消する性質があるため、ＤＯＰＵ画像においてＲＰＥに対応する部分は、他の領域に対してその値が小さくなる。図において、濃淡が淡い場所２１０がＲＰＥを示しており、濃淡が濃い場所２２０が変更が保たれている網膜層領域を示している。ＤＯＰＵ画像は、ＲＰＥ等の偏光を解消する層を画像化しているので、病気などによりＲＰＥが変形している場合においても、輝度の変化よりも確実にＲＰＥを画像化出来る。

なお、本明細書において、上述した第一及び第二の偏光に対応する断層画像、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像、ＤＯＰＵ画像等を、偏光状態を示す断層画像とも言うことにする。また、本明細書において、上述したＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎマップや複屈折マップ等を、偏光状態を示す眼底画像とも言うことにする。

［処理動作］
次に本画像処理装置による処理動作について説明する。この処理は、偏光ＯＣＴ画像での線維化領域、偏光解消領域の識別と結果の確認を行うための動作である。図３は、本画像処理装置の処理動作を示すフローチャートである。図３（ｂ）は、図３（ａ）のステップＳ３０３画像解析を説明するためのフローである。

＜ステップＳ３０１＞
ステップＳ３０１では、不図示の被検眼情報取得部は、被検眼を同定する情報として被検者識別番号を外部から取得する。そして、被検者識別番号に基づいて、不図示の記憶部が保持している当該被検眼に関する情報を取得する。ここで被検眼に関する情報とは、氏名、性別、年齢、病歴などの個人情報と、眼底画像や断層画像などの画像データ、画像解析などの解析データを意味する。

＜ステップＳ３０２＞
操作者がマウス等の指示装置（不図示）を用いて、画面に表示されるカーソルで撮影指示ボタンを指定し、クリック操作等により指示をすることにより、断層画像の撮影が行われる。なお、本実施形態のマウスには、例えば、操作者の手によってマウス本体が２次元的に移動させたときの移動信号を検出するセンサと、操作者の手によって押圧されたことを検知するための左右２つのマウスボタンと、左右２つのマウスボタンの間に前後左右に回転可能なホイール機構と、が設けられている。また、指示装置は、表示部にタッチパネル機能を搭載させ、タッチパネル上で撮影指示をしてもよいし、装置本体にジョイスティックを搭載し、ジョイスティックによる撮影指示でもよい。

撮影は、光源１０１、光源１４１からそれぞれ測定光を出射して、網膜Ｅｒからの戻り光を、ラインカメラ１２９、１３３、ＡＰＤ１５２、１５３で受光して、信号処理部１９０で、前述の通り各画像を生成する。

＜ステップＳ３０３＞
画像解析部１９３は、前述した信号処理部１９０の生成した画像に対して各種解析を行う。画像解析部１９３は、画像生成部１９４、検出部１９５、判定部１９６で構成される。ここでは、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像とＤＯＰＵ画像から線維化領域と網膜下高輝度領域の検出と識別についてこれらの処理部の動作について図３から図６を用いて説明する。

＜ステップＳ３３１＞
図４は、ＤＯＰＵ画像から偏光解消領域の検出を説明するための図である。図４（ａ）の４０１は輝度画像で、図４（ｂ）の４０２は（ａ）の輝度画像に対応する、前述したＤＯＰＵ計算から求めるＤＯＰＵ画像である。

始めに、画像生成部１９４は、ＤＯＰＵ画像４０２から偏光解消されている領域を求める。ＤＯＰＵ画像４０２において偏光解消領域は、１よりも値が小さくなる特徴がある。そのため、ＤＯＰＵ画像を閾値処理（例えば、閾値０．７５）することで、偏光が保たれている領域と、偏光が解消されている領域とを分ける事が出来る。

次に、画像生成部１９４は、偏光解消領域の識別を行う。偏光解消領域に対してＲＰＥを識別するためにＲＰＥ推定曲線を求める。ここでは、推定曲線を２次曲線（式７）として求める例を示す。偏光解消領域の大きな領域を通るように初期曲線を設定し、曲線の係数パラメータ（ａ、ｂ、ｃ）をロバスト推定手法（Ｍ推定等）を用いて推定することで、曲線を求める事が出来る。曲線の推定方法としてはこれに限らず、Ｎ次曲線の推定でもよいし、スプライン曲線としてもよい。

次に、画像生成部１９４は、ＲＰＥ推定曲線を基にＲＰＥ領域とそれ以外の偏光解消領域（脈絡膜組織、硬性白斑領域）と識別を行う。ＲＰＥ推定曲線が通過する領域に存在する偏光解消領域をＲＰＥとする。すなわち、偏光解消領域が連結している領域の一部をＲＰＥ推定曲線が通過していれば、その領域一帯をＲＰＥとして判断をする。そして、ＲＰＥ領域の深部に存在する偏光解消領域をＣｈｏｒｏｉｄ（脈絡膜組織）領域、その領域の浅部に存在する偏光解消領域をＰａｒｔｉｃｌｅ（硬性白斑）領域とする。これらによって求めた偏光解消領域４０４を輝度画像４０１に重畳した画像４０３を図４（ｃ）に示す。

＜ステップＳ３３２＞
次に、画像生成部１９４は、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像から複屈折率が高い部分を抽出するために、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像に対してＡ−ｓｃａｎ方向の勾配を求める。これについて、図５を用いて説明をする。図５（ａ）の５０１は、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像で、図５（ｂ）の５０２は、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像に対して深度方向の勾配を求めた、位相遅延情報の勾配画像である。ここで、勾配画像は、位相遅延情報の変化量を示す偏光断層画像の一例である。Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像５０１は、１枚のＢ−ｓｃａｎによるＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像でもよいし、同一箇所を複数回撮影したＢ−ｓｃａｎを平均化処理したＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像でもよい。画像生成部１９４は、このＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像５０１の勾配を求めて、勾配画像を生成する。なお、本発明は勾配画像を求めなくても良く、この場合、ステップＳ３３３〜Ｓ３３８において、Ａ−ｓｃａｎ毎に各ステップを繰り返す処理を行えば良い。また、勾配画像を、図５（ｂ）のような形で、勾配画像をモニタに表示させても良い。勾配画像の方が、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像よりも、線維化領域の境界が見易くなる。この場合、ステップＳ３３３〜Ｓ３３８の処理を実行せずに、勾配画像をモニタに表示させるのみでも良い。

ここで、勾配を求めるためには、例えばＳｏｂｅｌフィルタを用いる。ここで求めたいＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎの変化はＡ−ｓｃａｎにおける画像の深度方向（ｚ方向）なので、画像に対して垂直方向の差分を求めるフィルタを適用する。なお、勾配を求めるものはＳｏｂｅｌフィルタに限定されるものではなく、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタでもよいし、ｚ方向に隣接する画素同士の差分でもよい。

＜ステップＳ３３３＞
ステップＳ３３３からステップＳ３３８では、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎの勾配画像５０２とＤＯＰＵ画像４０２から求めた偏光解消領域４０４を用いて、線維化領域と網膜下高輝度領域の検出と識別を行う。これについて、図６を用いて説明を行う。図６において、６０１は、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎの勾配画像５０２における任意のＡ−ｓｃａｎ箇所である。また、６０２は、Ａ−ｓｃａｎ６０１におけるＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎの勾配プロファイルである。また、６０３は、勾配プロファイル６０２における閾値である。６０４は、勾配プロファイル６０２において閾値以上の箇所（位相遅延情報の変化量が閾値以上である領域）である。また、６０５は、画像４０３においてＡ−ｓｃａｎ６０１と同じ場所のＡ−ｓｃａｎである。また、６０６は、勾配プロファイルにおいて閾値以上の箇所６０４を画像４０３において示す例である。

ステップＳ３３３では、検出部１９５は、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎの勾配画像５０２からＡ−ｓｃａｎの各ピクセルにおいて勾配の値を検出する。ここで取得する勾配のプロファイルが６０２である。

＜ステップＳ３３４＞
ステップＳ３３４では、判定部１９６がステップＳ３３３で取得するＲｅｔａｒｄａｔｉｏｎの勾配が閾値以上か判定をする。Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎは０°から９０°の範囲で変化をするため、例えば閾値を１５°とする。閾値以上の場合、ステップＳ３３５に進み、閾値以下である場合、ステップＳ３３８に進む。位相遅延情報の変化量が閾値以上である領域を検出することにより、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像に含まれる装置の光学系等に由来するノイズ成分等を低減することができる。このため、線維化領域を更に見易くすることができる。なお、ステップ３３５〜ステップ３３８は、上述したノイズ成分が比較的小さいような場合には、実行する必要はなく、この意味でこれらの工程は本発明において必須の工程ではない。

＜ステップＳ３３５＞
ステップＳ３３５では、判定部１９６は、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎの勾配が閾値以上である個所において、その箇所が偏光解消領域４０４であるか判定を行う。偏光解消領域４０４である場合、ステップＳ３３６に進み、偏光解消領域４０４でない場合、ステップＳ３３７に進む。

＜ステップＳ３３６＞
ステップＳ３３６では、判定部１９６は、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎの勾配が閾値以上であったとしても、ＲＰＥの散ったもの、あるいは硬性白斑である可能性が高いため、偏光解消領域であると判定をする。

＜ステップＳ３３７＞
ステップＳ３３７では、判定部１９６は、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎの勾配が閾値以上であり、かつ偏光解消領域４０４ではないため、線維化している可能性があるとする。なお、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎは複屈折領域を進むにつれて変化が大きくなる。すなわち、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎが変化していく途中の部分が複屈折性を持つ組織となる。そのため、ここで求めた線維化している候補点を始点として、検出部１９５は、輝度画像４０３において、Ａ−ｓｃａｎの浅部方向（断層画像の上方向）に数１０ピクセルの範囲で勾配が大きい箇所を検出する。それにより、線維化している領域の範囲を決めるようにしてもよい。

＜ステップＳ３３８＞
ステップＳ３３８では、判定部１９６は、全てのＡ−ｓｃａｎの処理が終了したか判断を行う。例えば、Ａ−ｓｃａｎの本数が１０２４本である場合、１０２４回の処理を行う。全てのＡ−ｓｃａｎの処理が終了していない場合は、次のＡ−ｓｃａｎにおいて同様の処理を行う。終了している場合には、解析のフローを終了してステップＳ３０４の表示処理に進む。

＜ステップＳ３０４＞
信号処理部１９０と画像解析部１９３において、各画像の生成及び解析が終了すると、その結果に基づき、表示制御部１９１は、出力情報を生成し、表示部１９２に出力して表示を行う。

図７は、本実施形態における表示部１９２における表示例である。図において、７００は表示部１９２に表示されるウィンドウであり、表示領域７１０、７２０、７３０、７４０を有する。表示領域７１０には、眼底平面画像と解析マップ（Ｅｎｆａｃｅ）画像表示７１１、マップの厚みを色で示すためのカラーバー７１２、眼底平面画像と解析マップの選択部７１３、マップでの断層画像の位置を示すための指標７１４を有する。断層画像領域では、画像解析部１９３で解析した結果を表示するためのチェックボックス７１５、断層画像４０３、偏光解消領域４０４、断層画像選択部７１６、厚みグラフ７１９が表示される。

眼底平面画像と解析マップの選択部７１３では、ＰｓｅｕｄｏＳＬＯ、ＤＭ厚みマップ、ＲＰＥ厚みマップ、ドルーゼン厚みマップ、ＧＡマップ、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎマップ、複屈折マップ等を切り替えて表示可能とする。断層画像選択部７１６では、輝度画像、ＤＯＰＵ画像、ＤＭ（Ｄｅｐｏｌａｒｉｚｉｎｇ Ｍａｔｅｒｉａｌ）画像、ＲＰＥ画像、Ｄｒｕｓｅｎ画像、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像とを切り替えて表示可能とする。ここで、ＤＭ画像、ＲＰＥ画像、Ｄｒｕｓｅｎ画像は、輝度画像に偏光解消領域から求めたものを重畳表示する。厚みマップの厚さは７１２のカラーバーで示すように色で表示する。本実施形態では、色が濃い方がマップの厚さが薄く、色が淡い方がマップの厚さが厚くなるように表現している。図７のＲＰＥ厚みマップ７１１において、中心付近の色が濃い領域はＲＰＥが無い場所を示している。

なお、本実施形態では、画像解析部１９３で解析した結果を表示する例（チェックボックス７１５がＯＮ）について示す。断層画像選択部７１６で輝度画像が選択されている場合、表示の基準とする画像を輝度画像とし、そこに画像解析部１９３で解析した結果として線維化領域７１７を重畳表示する。なお、線維化領域の境界が識別可能であれば、どのような表示形態でも良い。表示の基準となる断層画像は断層画像選択部７１６により切り替え可能で、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像に線維化領域７１７を重畳表示する事も可能とする。図示はしないが、厚みグラフ７１９の代わりに、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎの勾配画像５０２を並べて表示するようにしてもよい。その際の勾配画像５０２は、カラーで表示するのが望ましい。さらに、勾配画像５０２の全てをカラー化するのではなく、閾値以上の領域だけをカラー表示としても良い。

表示領域７２０には、検査データのツリーを表示している。７２１は撮影日、７２２は撮影情報（左右眼、スキャンパターン、撮影時刻）、７２３は解析時刻と解析モードが表示される。

表示領域７３０には、患者情報（識別情報、名前、年齢、性別）が表示される。なお、患者情報の表示はこれに限らず、他の情報を表示してもよい。

表示領域７４０は、作業中の画面を識別する情報を表示する。本実施形態では、患者データ管理画面、解析画面、設定画面を表示している。本実施形態では、この領域７４０が表示だけではなく選択機能を持っており、領域７４０の場所を選択する事で各機能を切り替える事が出来る。

厚みグラフ７１９に関しては解析マップ７１１と連動するものとする。なお、解析マップと断層画像とに表示する画像の種類はそれぞれ独立して選択出来るものとするが、これに限らず連動して表示するようにしてもよい。例えば、断層画像でＤＭ画像を選択した場合に、解析マップ画像はＤＭ厚みマップを表示するようにしてもよい。

＜ステップＳ３０５＞
ステップＳ３０５では、解析結果確認の終了を選択する。結果確認の終了、あるいは撮影モードの選択に処理を移行する際に、これまでの処理で求めたマニュアル補正結果、画像解析部１９３による解析結果を記憶部に保存する。

以上説明のように本発明によれば、偏光ＯＣＴ画像での線維化領域、偏光解消領域の識別と結果の確認を行う仕組みをもつ。なお、本実施形態において、線維化領域、偏光解消領域を解析する例について示したがこれに限らない。画像解析モードとしてＤｒｕｓｅｎ解析モード、ＧＡ解析モード、Ｇｌａｕｃｏｍａ解析モード、疾病に対応した解析モードや全ての処理を実行するＦｕｌｌ解析モード等を選択出来ることとする。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像、ＤＯＰＵ画像を用いて線維化領域、偏光解消領域の識別を行う例を示した。本実施形態では、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像も組み合わせて、線維化領域、偏光解消領域、新生血管を識別する例について説明を行う。

上記第１の実施形態と同様の機能を有するものに関しては、ここでは説明を省略する。本実施形態において画像解析部１９３での処理が異なり、処理フローにおいては図３のステップＳ３０３の画像解析の処理方法が異なる。以下、図８から図１０を用いて説明を行う。

図８は第２の実施形態における処理フローを示している。本実施形態のステップＳ３０３の画像解析において、画像解析部１９３は、前述した信号処理部１９０の生成した画像に対して各種解析を行う。ここでは、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像とＤＯＰＵ画像とＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像から、線維化領域、偏光解消領域、新生血管の検出と識別について説明する。なお、ステップＳ１３３１とＳ１３３２は、第１の実施形態と同様であるため省略する。

＜ステップＳ１３３３＞
網膜内層において線維化している領域においては、ある方向に線維の向きが揃っているため、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像において線維化している箇所は進相軸方位の揃っている値（進相軸方位情報）を観察する事が出来る。そのため、ステップＳ１３３３において、進相軸方位の揃っている領域を抽出するために、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像に対して空間的な値のばらつき度を抽出する処理を行う。これについて、図９を用いて説明をする。図９（ａ）の９０１は、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像である。ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像９０１は、１枚のＢ−ｓｃａｎによるＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像でもよいし、同一箇所を複数回撮影したＢ−ｓｃａｎを平均化処理したＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像でもよい。画像生成部１９４は、このＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像９０１に対して、進相軸方位の分散を求める画像を生成する。分散を求めるためには、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像に対してＭ×ＮサイズのＲＯＩで画像全体を走査する。画像の分散は、例えば以下の式８を用いる。式８において、（ｉ， ｊ）はピクセル座標、ｆ（ｉ， ｊ）はピクセルの進相軸方位、μはＭ×ＮサイズのＲＯＩの進相軸方位の平均値である。

図９（ｂ）の９０２は、Ｍ×Ｎサイズ（例えば、５０×２０μｍ）のＲＯＩで分散値を計算し、その分散値を閾値処理した画像である。図９０２において、分散値が閾値以下の場所を９０３、閾値以上の場所を９０４で表す。すなわち、あるサイズのＲＯＩにおいて分散値の低い領域９０３が進相軸方位が揃っている領域を示している。なお、図９０２は分散値が閾値以上か以下の２値画像としているが、閾値以下の領域においては、Ｍ×ＮサイズのＲＯＩ平均値か、元々のピクセルの進相軸方位の値としてもよい。

次にステップＳ１３３４からＳ１３３７は第１の実施形態のステップＳ３３３からＳ３３６と同じであるため、説明を省略する。

＜ステップＳ１３３８＞
ステップＳ１３３８では、判定部１９６は、進相軸方位が揃っているかを判定する。これについて図１０を用いて説明をする。図１０の一部は図６と同じであるため、ここでは差分について説明をする。図１０において、１００５は画像９０２においてＡ−ｓｃａｎ６０１と同じ場所のＡ−ｓｃａｎ，１００６は勾配プロファイルにおいて閾値以上の箇所６０４を画像９０２において示す例である。

判定部１９６は、ステップＳ１３３５で勾配プロファイル６０２の変化が閾値以上の箇所において、ステップＳ１３３６で偏光解消領域４０４か否かのチェックをする。ステップＳ１３３８では、偏光解消領域４０４では無いとなる場合に、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎの分散画像９０２において、進相軸方位が一定の方位であるか否かのチェックをし、進相軸方位が揃っている場合はステップＳ１３３９に進み、揃っていない場合にはステップＳ１３４０に進む。

＜ステップＳ１３３９＞
ステップＳ１３３９では、判定部１９６は、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎの勾配が閾値以上、偏光解消領域４０４ではない、かつＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎの進相軸方位が揃っているため、線維化している可能性があるとする。なお、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎは複屈折領域を進むにつれて変化が大きくなる。すなわち、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎが変化していく途中の部分が複屈折性を持つ組織となる。そのため、ここで求めた線維化している候補点を始点として、検出部１９５は、輝度画像４０３において、Ａ−ｓｃａｎの浅部方向（断層画像の上方向）に数１０ピクセルの範囲で勾配が大きい箇所を検出する。それにより、線維化している領域の範囲を決めるようにしてもよい。

＜ステップＳ１３４０＞
ステップＳ１３４０では、判定部１９６は、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎの勾配が閾値以上、偏光解消領域４０４ではない、かつＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎの進相軸方位が揃っていないため、新生血管の可能性があると判定する。

以上説明のように本発明によれば、偏光ＯＣＴ画像での線維化領域、偏光解消領域、新生血管の識別と結果の確認を行う事が可能である。

（第３の実施形態）
第２の実施形態では、Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ画像、ＤＯＰＵ画像、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像を用いて線維化領域、偏光解消領域、新生血管の識別を行う例を示した。本実施形態では、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像、ＤＯＰＵ画像、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像から、線維化領域、新生血管を識別する例について説明を行う。

上記第１、第２の実施形態と同様の機能を有するものに関しては、ここでは説明を省略する。本実施形態において画像解析部１９３での処理が異なり、処理フローにおいては図３のステップＳ３０３の画像解析の処理方法が異なる。以下、図１１、図１２を用いて説明を行う。

図１１は第３の実施形態における処理フローを示している。本実施形態のステップＳ３０３の画像解析において、画像解析部１９３は、前述した信号処理部１９０の生成した画像に対して各種解析を行う。ここでは、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像、ＤＯＰＵ画像、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ画像から、線維化領域、偏光解消領域、新生血管の検出と識別について説明する。なお、ステップＳ２３３１は第１の実施形態のステップＳ３３１、Ｓ２３３２は第２の実施形態のステップＳ１３３３と同様であるため省略する。

＜ステップＳ２３３３＞
ステップＳ２３３３からステップＳ２３４０では、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像４０１、偏光解消領域４０４、進相軸方位の分散画像９０２を用いて、線維化領域と網膜下高輝度領域の検出と識別を行う。ステップＳ２３３３では、検出部１９５は、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像４０１からＡ−ｓｃａｎの各ピクセルの輝度値を検出する。

＜ステップＳ２３３４＞
ステップＳ２３３４では、判定部１９６は、ステップＳ２３３３で取得するＩｎｔｅｎｓｉｔｙ画像の輝度値が閾値以上か判定をする。閾値以上の場合、ステップＳ２３３５に進み、閾値以下である場合、ステップＳ２３４０に進む。

＜ステップＳ２３３５＞
ステップＳ２３３５では、判定部１９６は、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像の輝度値が閾値以上である個所において、その箇所が偏光解消領域４０４であるか判定を行う。偏光解消領域４０４である場合、ステップＳ２３３６に進み、偏光解消領域４０４でない場合、ステップＳ２３３７に進む。

＜ステップＳ２３３６＞
ステップＳ２３３６では、判定部１９６は、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像の輝度値が閾値以上であったとしても、偏光解消領域であると判定をする。

＜ステップＳ２３３７＞
ステップＳ２３３７では、判定部１９６は、進相軸方位が揃っているかを判定する。これについて図１２を用いて説明をする。図１２において、１２０１はＩｎｔｅｎｓｉｔｙ画像４０１における任意のＡ−ｓｃａｎ箇所、１２０２はＡ−ｓｃａｎ１２０１におけるＩｎｔｅｎｓｉｔｙの輝度プロファイル、１２０３は輝度プロファイル１２０２における閾値、１２０４は輝度プロファイル１２０２において閾値以上の箇所である。６０５は画像４０３においてＡ−ｓｃａｎ１２０１と同じ場所のＡ−ｓｃａｎ、１２０６は輝度プロファイルにおいて閾値以上の箇所１２０４を画像４０３に示し、１２０５は画像９０２においてＡ−ｓｃａｎ１２０１と同じ場所のＡ−ｓｃａｎ、１２１６は輝度プロファイルにおいて閾値以上の箇所１２０４を画像９０２において示す例である。

判定部１９６は、ステップＳ２３３４で輝度プロファイル１２０４の変化が閾値以上の箇所において、ステップＳ２３３５で偏光解消領域４０４か否かのチェックをする。ステップＳ２３３７では、偏光解消領域４０４では無いとなる場合に、ＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎの分散画像９０２において、進相軸方位が一定の方位であるか否かのチェックをし、進相軸方位が揃っている場合はステップＳ２３３８に進み、揃っていない場合にはステップＳ２３３９に進む。

＜ステップＳ２３３８＞
ステップＳ２３３８では、判定部１９６は、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像の輝度値が閾値以上、偏光解消領域４０４ではない、かつＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎの進相軸方位が揃っているため、線維化している可能性があるとする。

＜ステップＳ２３３９＞
ステップＳ２３３９では、判定部１９６は、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像の輝度値が閾値以上、偏光解消領域４０４ではない、かつＡｘｉｓＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎの進相軸方位が揃っていないため、新生血管の可能性があると判定する。

以上説明のように本発明によれば、偏光ＯＣＴ画像での線維化領域、偏光解消領域、新生血管の識別と結果の確認を行う仕組みをもつ。

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

Claims (21)

1. 測定光を照射した被検眼からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た光を互いに異なる偏光の光に分割して得た複数の光に基づいて、前記被検眼の位相遅延情報を生成する信号処理手段と、
   前記被検眼の深度方向における前記位相遅延情報の変化量が閾値よりも大きい領域を検出する検出手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記複数の光の位相差に基づいて、前記被検眼の偏光の均一度の断層画像を生成する画像生成手段と、
   前記検出された領域と前記偏光の均一度の断層画像とに基づいて、前記検出された領域が線維化しているか否かを判定する判定手段と、
   を更に有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. 前記判定手段で判定した結果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２に記載の画像処理装置。
4. 前記複数の光に基づいて生成された前記被検眼の輝度断層画像に、前記検出された領域を重畳した画像を生成する画像生成手段と、
   前記生成された画像を表示手段に表示させる表示制御手段と、
   を更に有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記位相遅延情報の変化量を示す偏光断層画像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１に記載の画像処理装置。
6. 測定光を照射した被検眼からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た光を互いに異なる偏光の光に分割して得た複数の光に基づいて、前記被検眼の位相遅延情報を生成する信号処理手段と、
   前記被検眼の深度方向における前記位相遅延情報の変化量を示す偏光断層画像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画像処理装置。
7. 測定光を照射した被検眼からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た光を互いに異なる偏光の光に分割して得た複数の光に基づいて、前記被検眼の進相軸方位情報を生成する信号処理手段と、
   前記進相軸方位情報のばらつき度が閾値よりも小さい領域を検出する検出手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
8. 前記複数の光の位相差に基づいて、前記被検眼の偏光の均一度の断層画像を生成する画像生成手段と、
   前記検出された領域と前記偏光の均一度の断層画像とに基づいて、前記検出された領域が線維化しているか否かを判定する判定手段と、
   を更に有することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記進相軸方位情報のばらつき度を示す偏光断層画像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７に記載の画像処理装置。
10. 測定光を照射した被検眼からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た光を互いに異なる偏光の光に分割して得た複数の光に基づいて、前記被検眼の進相軸方位情報を生成する信号処理手段と、
    前記進相軸方位情報のばらつき度を示す偏光断層画像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画像処理装置。
11. 測定光を照射した被検眼からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た光を互いに異なる偏光の光に分割して得た複数の光に基づいて、前記被検眼の位相遅延情報を生成する工程と、
    前記被検眼の深度方向における前記位相遅延情報の変化量が閾値よりも大きい領域を検出する工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
12. 前記複数の光の位相差に基づいて、前記被検眼の偏光の均一度の断層画像を生成する工程と、
    前記検出された領域と前記偏光の均一度の断層画像とに基づいて、前記検出された領域が線維化しているか否かを判定する工程と、
    を更に有することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
13. 前記判定工程において判定した結果を表示手段に表示させる工程を更に有することを特徴とする請求項１２に記載の画像処理方法。
14. 前記複数の光に基づいて生成された前記被検眼の輝度断層画像に、前記検出された領域を重畳した画像を生成する工程と、
    前記生成された画像を表示手段に表示させる工程と、
    を更に有することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
15. 前記位相遅延情報の変化量を示す偏光断層画像を表示手段に表示させる工程を更に有することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
16. 測定光を照射した被検眼からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た光を互いに異なる偏光の光に分割して得た複数の光に基づいて、前記被検眼の位相遅延情報を生成する工程と、
    前記被検眼の深度方向における前記位相遅延情報の変化量を示す偏光断層画像を表示手段に表示させる工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
17. 測定光を照射した被検眼からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た光を互いに異なる偏光の光に分割して得た複数の光に基づいて、前記被検眼の進相軸方位情報を生成する工程と、
    前記進相軸方位情報のばらつき度が閾値よりも小さい領域を検出する工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
18. 前記複数の光の位相差に基づいて、前記被検眼の偏光の均一度の断層画像を生成する工程と、
    前記検出された領域と前記偏光の均一度の断層画像とに基づいて、前記検出された領域が線維化しているか否かを判定する工程と、
    を更に有することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理方法。
19. 前記進相軸方位情報のばらつき度を示す偏光断層画像を表示手段に表示させる工程を更に有することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理方法。
20. 測定光を照射した被検眼からの戻り光と前記測定光に対応する参照光とを合波して得た光を互いに異なる偏光の光に分割して得た複数の光に基づいて、前記被検眼の進相軸方位情報を生成する工程と、
    前記進相軸方位情報のばらつき度を示す偏光断層画像を表示手段に表示させる工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
21. 請求項１１乃至２０のいずれか１項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プログラム。