JP2017140316A - 画像処理装置、画像処理方法およびそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】疾病を有する被検眼においても診断に有益なＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する。
【解決手段】測定光を照射した被検査物（１１５）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合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光の断層信号に基づいて、被検査物の３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を取得する情報取得手段（１９１）と、３次元偏光断層情報を用いて、特定の領域を抽出する抽出手段（１９２）と、３次元輝度断層情報を用いて、抽出された特定の領域の輝度のＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する画像生成手段（１９３）と、を備える画像処理装置（２００）。
【選択図】図１０

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法およびそのプログラムに関する。

多波長光波干渉を利用した光干渉断層法（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）を用いる装置（以下、ＯＣＴ装置という。）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。

眼科用ＯＣＴ装置において、眼底の３次元データを取得し、網膜の所定の層のデータを抽出して、２次元正面画像であるＥｎ−ｆａｃｅ画像を取得することが試みられている。特許文献１では、眼底の３次元データを取得し、網膜の深度方向の所定の位置と所定の範囲のデータを処理して輝度のＥｎ−ｆａｃｅ画像を取得している。

米国特許公開公報７９２４４２９号

ここで網膜における層認識は通常のＯＣＴを用い、深さ方向より得られる各層の輝度情報に基づいて行われている。しかし、疾病眼の層認識において層構造の欠損などがあった場合には、層認識の精度が落ちて診断に有益なＥｎ−ｆａｃｅ画像が得られない可能性が有る。

本発明は以上の状況に鑑みて為されたものであって、疾病を有する被検眼においても診断に有益なＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成できる画像処理装置、画像処理方法およびそのプログラムを提供する。

本発明の一実施様態によれば、
測定光を照射した被検査物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合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光の断層信号に基づいて、前記被検査物の３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を取得する情報取得手段と、
前記３次元偏光断層情報を用いて、特定の領域を抽出する抽出手段と、
前記３次元輝度断層情報を用いて、前記抽出された特定の領域の輝度のＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する画像生成手段と、
を備える画像処理装置が提供される。

本発明の他の実施様態によれば、
測定光を照射した被検査物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合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光の断層信号に基づいて、前記被検査物の３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を取得する情報取得ステップと、
前記３次元偏光断層情報を用いて、特定の領域を抽出する抽出ステップと、
前記３次元輝度断層情報を用いて、前記抽出された特定の領域の輝度のＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する画像生成ステップと、
を含む、画像処理方法が提供される。

本発明によれば、疾病を有する被検眼においても診断に有益なＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成できる。

本発明の一実施形態に係る断層画像取得装置の全体構成の概略図である。 画像生成部で生成される画像の例を示す。 視神経乳頭部のリターデーション画像の例を示す。 視神経乳頭部のリターデーションマップの例を示す。 視神経乳頭部の複屈折マップの例を示す。 リターデーション画像から複屈折性の高い領域を抽出した例を示す。 Ｅｎ−ｆａｃｅ輝度画像の例を示す。 網膜下高反射領域から複屈折性の高い領域を抽出した例を示す。 線維化した組織のＥｎ−ｆａｃｅ輝度画像の例を示す。 表示部における表示画面の一例を示す。 表示部における表示画面の別の例を示す。 Ｅｎ−ｆａｃｅ輝度画像の生成処理のフローチャートである。

以下、本発明を実施するための例示的な実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。ただし、以下の実施形態で説明する寸法、材料、形状、構成要素の相対的な位置等は任意であり、本発明が適用される装置の構成または様々な条件に応じて変更できる。また、図面において、同一であるかまたは機能的に類似している要素を示すために図面間で同じ参照符号を用いる。

［断層画像取得装置の全体構成］
以下では、図１を参照して、本発明の一実施形態による画像処理装置として被検眼の断層画像を処理する断層画像処理装置を含む、断層画像取得装置の全体構成について説明する。図１は、本実施形態における断層画像取得装置の全体構成の概略図である。断層画像取得装置には、偏光ＯＣＴ（Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ＯＣＴ；以下、ＰＳ−ＯＣＴ）装置１００および制御装置２００が設けられている。

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による機能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う。ここで、偏光パラメータとは、各偏光（Ｐ偏光およびＳ偏光）の光を用いて取得することができる被検査物の光学特性をいう。偏光パラメータは、例えば、被検査物における、各偏光の光のリターデーション（ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ：位相遅延量）、複屈折、ＤＯＰＵ（Ｄｅｇｒｅｅ Ｏｆ Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）、およびオリエンテーションを含む。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として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。

＜ＰＳ−ＯＣＴ装置１００の構成＞
被検査物を撮像し、被検査物の断層に関する干渉信号を生成する撮像装置である、ＰＳ−ＯＣＴ装置１００の構成について、図１を参照して説明する。

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。本実施形態では、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を用いても良い。

光源１０１から出射された光は、ＳＭ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｍｏｄｅ）ファイバ１３４、偏光コントローラ１０３、コネクタ１３５、偏波保持ファイバ１０２を介して、偏光保持機能を有した光分割手段であるファイバカップラ１０４に導かれる。ファイバカップラ１０４は、入射した光源１０１からの光を測定光（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）に分割する。

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、光源１０１から出射された光を直線偏光に調整する。

分岐された測定光は、偏波保持ファイバ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、被検査物である被検眼１１５の眼底Ｅｒにおいて測定光を水平方向にスキャンする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Ｙスキャナ１１０を介し、ミラー１１１に到達する。ここで、Ｘスキャナ１０７およびＹスキャナ１１０は、それぞれ、ガルバノミラーから構成される。Ｘスキャナ１０７およびＹスキャナ１１０は、制御装置２００の駆動制御部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、または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。

ミラー１１１により反射された測定光は、レンズ１１２を介し、測定光の光軸に垂直な面内で４５°傾けて設置された、偏光調整部材の一例であるλ／４偏光板１１３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）とすることができる。

円偏光に偏光制御された測定光は、被検眼１１５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、被検眼１１５からの反射光を導光する偏波保持ファイバ１０５を含む上述の光学経路を経てファイバカップラ１０４に戻る。

一方、光分割手段であるファイバカップラ１０４で分岐された参照光は、参照光を導光するための偏波保持ファイバ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に、Ｐ偏光から参照光の光軸に垂直な面内で２２．５°だけ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を介し、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としてファイバカップラ１０４に戻ることになる。

コヒーレンスゲートステージ１２１は、被検眼１１５の眼軸長の相違等に対応するために、制御装置２００の駆動制御部１８０によって制御されて、参照光の光軸方向において移動することができる。

合波手段であ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る。干渉光は、偏光ビームスプリッタを内蔵した偏光分割手段であるファイバカップラ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。ここで、Ｐ偏光の光とはＹ軸方向に振動する直線偏光の光をいい、Ｓ偏光の光とはＸ軸方向に振動する直線偏光の光をいう。

Ｐ偏光の光は、偏波保持ファイバ１２４およびコリメータ１３０を介し、グレーティング１３１により分光されレンズ１３２を通って、検出手段であるラインセンサ１３３で受光される。同様に、Ｓ偏光の光は、偏波保持ファイバ１２５およびコリメータ１２６を介し、グレーティング１２７により分光されレンズ１２８を通って、検出手段であるラインセンサ１２９で受光される。なお、グレーティング１２７，１３１、およびラインセンサ１２９，１３３は、各偏光の方向に合わせて配置される。

ラインセンサ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である干渉信号として出力され、制御装置２００の信号処理部１９０に送られる。

＜制御装置２００＞
断層画像取得装置全体を制御するための制御装置２００について説明する。制御装置２００は、撮像装置であるＰＳ−ＯＣＴ装置１００に通信可能に接続され、本実施形態による断層画像処理装置を構成する。

制御装置２００には、駆動制御部１８０、信号処理部１９０、表示制御手段である表示制御部１６０、および表示手段である表示部１７０が設けられている。

駆動制御部１８０は、上述の通り、ＰＳ−ＯＣＴ装置１００のＸスキャナ１０７、Ｙスキャナ１１０、およびコヒーレンスゲートステージ１２１を制御する。

信号処理部１９０には、情報取得手段である情報取得部１９１と、抽出手段である画像抽出部１９２と、画像生成手段である画像生成部１９３とが設けられている。信号処理部１９０は、ＰＳ−ＯＣＴ装置１００から送られた干渉信号に基づき、画像の生成や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。

具体的には、情報取得部１９１は、ＰＳ−ＯＣＴ装置１００の各ラインセンサ１２９，１３３から送られた干渉信号を取得したり、画像生成部１９３で生成される３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を取得する。画像抽出部１９２は、画像生成部１９３で生成される３次元偏光断層情報を用いて、被検査物の断層におけるＲＰＥ層などの特定の領域の抽出を行う。画像生成部１９３は、情報取得部１９１で取得された干渉信号に基づいて断層信号を生成し、断層信号に基づいて３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を生成する。また、画像生成部１９３は、３次元輝度断層情報を用いて、画像抽出部１９２で抽出された特定の領域の輝度のＥｎ−ｆａｃｅ画像の生成等を行う。画像生成部１９３で生成された画像等は、表示制御部１６０に送られる。

表示制御部１６０は取得した画像等を表示部１７０（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による画像の生成や解析、並びに表示部による表示等の詳細については後述する。

断層画像取得装置は、上記一連の動作において、被検査物である被検眼１１５のある一点における干渉信号を取得することで、当該一点における断層に関する情報を取得することができる。このように、被検査物の奥行き方向（深度方向）の断層に関する情報を取得することをＡスキャンと呼ぶ。また、断層画像取得装置では、Ｘスキャナ１０７およびＹスキャナ１１０によって構成される走査部によって、被検眼１１５を走査することにより、被検眼１１５の２次元の断層像や３次元の断層像の情報を取得することができる。

ここで、Ａスキャンと直交する方向における被検査物の断層に関する情報、すなわち２次元の断層像の情報を取得するための走査方向に被検査物を走査することをＢスキャンと呼ぶ。さらに、ＡスキャンおよびＢスキャンのいずれの走査方向とも直交する方向に被検査物を走査することをＣスキャンと呼ぶ。特に、３次元の断層像の情報を取得する際に被検査物の面内（被検眼１１５の眼底面内）に光を２次元ラスター走査する場合、高速に走査が行われる方向をＢスキャン方向と呼び、Ｂスキャン方向に直交し、低速に走査が行われる方向をＣスキャン方向と呼ぶ。

断層画像取得装置は、ＡスキャンおよびＢスキャンを行うことで被検査物の２次元の断層像の情報を得ることができ、Ａスキャン、ＢスキャンおよびＣスキャンを行うことで、被検査物の３次元の断層像の情報を得ることができる。ＢスキャンおよびＣスキャンは、上述したＸスキャナ１０７およびＹスキャナ１１０により構成される走査部によって行われる。

なお、Ｂスキャン方向およびＣスキャン方向といったライン走査方向と、Ｘ軸方向またはＹ軸方向とは、一致していなくてもよい。このため、ＢスキャンおよびＣスキャンのライン走査方向は、撮像したい２次元の断層像あるいは３次元の断層像に応じて、適宜決めることができる。

なお、本明細書において３次元断層画像とは、Ｂスキャンによって取得した２次元の断層画像をＣスキャンの方向に並べて形成した、３次元の断層画像をいう。また、３次元偏光断層情報とは、各画素の画素値として偏光パラメータを用いた３次元偏光断層画像を形成する偏光パラメータの情報のことをいい、３次元偏光断層画像は３次元偏光断層情報に含まれる。また、３次元輝度断層情報とは、各画素の画素値として輝度を用いた３次元輝度断層画像を形成する輝度の情報のことをいい、３次元輝度断層画像は３次元輝度断層情報に含まれる。

［画像処理］
以下、図２乃至１２を参照して、本実施形態に係る画像処理について説明する。

＜断層画像生成＞
画像生成部１９３は、情報取得部１９１によって得られたラインセンサ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。

画像生成部１９３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被検査物の断層に関する情報を含んだ断層信号（偏光状態を示す断層信号とも言う）を生成する。

この処理を２つの偏光成分（Ｐ偏光およびＳ偏光）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。本実施形態においてはＰ波断層画像とＳ波断層画像が生成される。なお、本明細書において、Ｐ波とはＰ偏光の波（光）をいい、Ｓ波とはＳ偏光の波（光）をいう。

＜輝度画像生成＞
画像生成部１９３は、前述した２つの断層信号から輝度画像を生成し、情報取得部１９１は画像生成部１９３が生成した輝度画像を取得する。

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から得られた干渉信号に基づく断層信号Ａ_HおよびＡ_Vから式１によって計算される。

このように計算された画素値を用いて生成される輝度画像の例として、図２に、視神経乳頭部の輝度画像の一例を示す。なお、各Ｂスキャンにより得られた２次元輝度断層画像をＣスキャン方向に並べて構成することで、３次元輝度断層画像を生成することができる。

＜リターデーション画像生成＞
画像生成部１９３は、互いに直交する偏光成分の断層信号を用いて、各画素の値として被検査物のリターデーションの値を用いたリターデーション画像を生成する。ここで、リターデーションとは、互いに直交する偏光成分間の位相差遅延量（以下、単に位相差ともいう。）である。また、リターデーション画像を偏光の位相差を示す断層画像ともいう。なお、本実施形態では、画像生成部１９３は、断層画像からリターデーション画像を生成するとしているが、ＰＳ−ＯＣＴ装置１００からの干渉信号に基づく断層信号から直接リターデーション画像を生成することもできる。

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Ａ_HおよびＡ_Vから式２によって計算される。

図３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の例を示したものであり、各Ｂスキャンにより得られた断層画像（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３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。なお、各Ｂスキャン画像に対して得られたリターデーション画像を、Ｃスキャン方向に並べて構成することで、３次元のリターデーション画像を生成することができる。

画像抽出部１９２は、このように生成されたリターデーション画像やリターデーションの値から、複屈折性のある層や領域を把握することができる。上述のように線維化した組織は複屈折性を有する。そのため、画像抽出部１９２は、リターデーション画像やリターデーションの値から、特に線維化した組織など、画素値として輝度を用いる輝度断層画像では判別できない構造の領域（特定の領域）を抽出することできる。

ここで、加齢黄斑変性の合併症として、眼底組織が線維化される網膜下線維症が知られている。線維化した組織は、ＯＣＴの輝度断層画像では網膜下の高反射な領域として観察される。ただし、網膜下の高反射な領域には新生血管組織なども含まれるため、線維化した組織だけを判別することは難しい。しかし、線維化した組織には複屈折性が存在するため、複屈折性に関する偏光ＯＣＴの偏光パラメータであるリターデーションを用いることで、線維化した組織を判別することができる。

＜リターデーションマップ生成＞
画像生成部１９３は、複数のＢスキャン断層画像に対して得たリターデーション画像から、偏光正面画像の一例であるリターデーションマップを生成する。なお、偏光正面画像とは、各画素の画素値として偏光パラメータを用いた正面画像をいう。偏光正面画像は、各Ｂスキャン断層画像に対して得た、偏光パラメータを画素値とした２次元偏光断層画像における画素データを、各ＸＹ位置でＺ方向に積算して、各ＸＹ位置の画素の画素値を決定することで生成することができる。ここで、各ＸＹ位置の画素の画素値は、Ｚ方向の各画素の偏光パラメータの積算に限らず、平均値や中央値など、他の処理をして求めた値としてもよい。

まず、画像生成部１９３は、各Ｂスキャン画像において、任意のセグメンテーションなどにより網膜色素上皮を検出する。ここで、セグメンテーションとは、画素値について任意の閾値処理などを行い、画像において区域を分ける処理をいう。網膜色素上皮は偏光を解消する性質を持っている。そのため、各Ｂスキャン画像において、各Ａスキャンに対応する情報（Ａスキャン画像）を深度方向に沿って解析し、偏光が保たれている、内境界膜（ＩＬＭ）から網膜色素上皮を含まない範囲でリターデーションの分布を調べる。画像生成部１９３は、リターデーションの分布を調べたら、その最大値を当該各Ａスキャンに対応する情報におけるリターデーションの代表値とする。

画像生成部１９３は、以上の処理を各Ｂスキャン画像に対応する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。すなわち、各Ａスキャンに対応する情報の代表値を各画素の画素値としたリターデーションの２次元画像を生成する。

図４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示している。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があり、リターデーションマップは、網膜神経線維層の複屈折性と網膜神経線維層の厚さによって引き起こされる位相差を表している。従って、リターデーションマップにより、眼底全体の網膜神経線維層の厚さを把握することができる。

＜複屈折マップ生成＞
画像生成部１９３は、生成されたリターデーション画像の各Ａスキャンに対応する情報において、内境界膜から網膜神経線維層の範囲でリターデーションの値δを線形近似する。画像生成部１９３は、近似した線の傾きを当該Ａスキャンに対応する情報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５に視神経乳頭部の複屈折マップの例を示す。偏光正面画像の一例である複屈折マップは、複屈折の値を直接マップ化するため、網膜神経線維層の厚さが変化しない場合であっても、その線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。

＜ＤＯＰＵ画像生成＞
画像生成部１９３は、生成した断層信号Ａ_H、Ａ_Vとそれらの間の位相差ΔΦから、各画素のストークスベクトルＳを式３により計算する。

ただし、ΔΦは２つの断層画像を計算する際に得られる各信号の位相Φ_HとΦ_VからΔΦ＝Φ_V−Φ_Hとして計算する。

次に画像生成部１９３は、各Ｂスキャン画像に対して概ね測定光の主走査方向に７０μｍ、深度方向に１８μｍ程度の大きさのウィンドウを設定し、各Ｂスキャン画像を当該ウィンドウで分割する。画像生成部１９３は、各ウィンドウ内において式３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、当該ウィンドウ内の偏光の均一性を表すＤＯＰＵを式４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。画像生成部１９３は、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、ＤＯＰＵ画像（偏光の均一性（度）を示す断層画像とも言う）を生成する。なお、各Ｂスキャン画像に対して得られたＤＯＰＵ画像を、Ｃスキャン方向に並べて構成することで、３次元のＤＯＰＵ画像を生成することができる。

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、偏光が保たれない、すなわち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。

そのため、画像抽出部１９２は、このように生成されたＤＯＰＵ画像やＤＯＰＵの値から、偏光の均一性が保たれていない層や領域を把握することができる。網膜内の構造においては、網膜色素上皮が偏光状態を解消する性質を有するため、ＤＯＰＵ画像において網膜色素上皮に対応する領域は、他の領域に対してその値が小さくなる。従って、画像抽出部１９２は、ＤＯＰＵ画像を用いて、特に病変で不連続になった網膜色素上皮など、画素値として輝度を用いる輝度断層画像では判別できない構造を抽出することができる。

＜オリエンテーション画像生成＞
画像生成部１９３は、複屈折の遅相軸の方向であるオリエンテーションを、各断層信号Ａ_HおよびＡ_Vの位相差ΔΦを利用して式５により計算する。

この処理をＢスキャン画像における全ての画素に対して行うことで、オリエンテーション画像が生成される。なお、各Ｂスキャン画像に対して得られたオリエンテーション画像を、Ｃスキャン方向に並べて構成することで、３次元のオリエンテーション画像を生成することができる。

オリエンテーションは、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、走向方向と走向方向に対して垂直な方向と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平行な偏光成分が走向方向に対して垂直な偏光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。

そのため、画像抽出部１９２は、このように生成されたオリエンテーション画像やオリエンテーションの値から、走行方向が揃っている層や領域を把握することができる。ここで、線維化した組織内ではオリエンテーションの値がほぼ一定となる。従って、画像抽出部１９２は、オリエンテーション画像を用いて、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たり、線維化している構造を抽出することができる。

なお、本明細書において、上述したＰ偏光およびＳ偏光に対応する輝度画像、リターデーション画像、ＤＯＰＵ画像、およびオリエンテーション画像等を、偏光状態を示す断層画像ともいう。また、画像生成部１９３は、オリエンテーションやＤＯＰＵを用いて、偏光正面画像を生成することもできる。

＜Ｅｎ−ｆａｃｅ輝度画像生成＞
輝度画像生成手段である画像生成部１９３は、ＰＳ−ＯＣＴ装置１００が眼底を２次元走査して得られた信号から、複数の断層画像を生成する。ここで、眼底の深度方向をＺ方向、Ｚ方向に垂直な面をＸＹ面として、眼底をＸＹ方向に２次元走査することにより、３次元のボリュームデータを得ることができる。

画像生成部１９３は、取得した各断層信号からリターデーション画像を生成する。画像抽出部１９２は、生成された各リターデーション画像から深度方向におけるリターデーションの変化量に基づいて、特定の領域を抽出する。具体的には、求められた変化量が閾値よりも大きな領域を検出し、検出された領域を複屈折性の高い領域として抽出する。図６に、複屈折性の高い領域を抽出した例を示す。

ここで、画像抽出部１９２は、深度方向のリターデーションの変化量が所定の閾値を超えた画素を特定して、抽出する領域の境界の画素として決定することができる。ここで、抽出する領域の境界は、隣接する、境界の画素として決定された画素を繋げることで特定することができる。なお、当該画素は必ずしも隣接していなくてもよく、所定の間隔以下の間隔が空いている画素同士を繋げてもよい。深度方向の変化量は、各画素で隣接する２つの画素のリターデーション値の差分から求めてもよいし、隣接する複数の画素のリターデーション値を線形フィッティング（近似）した傾きから求めてもよい。また、隣接する複数の画素のリターデーション値を多項式フィッティング（近似）し、それを微分して求めた各画素における接線の傾きから求めてもよい。また、ＳｏｂｅｌフィルタやＰｒｅｗｉｔｔフィルタの処理を行って求めてもよい。なお、ユーザが、抽出する領域の境界として、リターデーション画像のカラー表示等から、リターデーションの変化が大きい領域を目視して決定してもよい。

画像生成部１９３は、画像抽出部１９２が特定し抽出した領域の画素に対応する輝度断層画像の画素データを各ＸＹ位置でＺ方向に積算して、各ＸＹ位置の画素の輝度値を決定する。ここで、各ＸＹ位置の画素の輝度値は、Ｚ方向の各画素の輝度の積算に限らず、平均値や中央値など、他の処理をして求めた値としてもよい。そして、求めた各ＸＹ位置の画素の輝度値を配列してＥｎ−ｆａｃｅ輝度画像を生成する。ここで、Ｅｎ−ｆａｃｅ輝度画像とは、画素値として輝度を用いたＥｎ−ｆａｃｅ画像をいう。図７に、Ｅｎ−ｆａｃｅ輝度画像の例を示す。

これにより、本実施形態に係る断層画像取得装置の制御装置２００は、複屈折性の高い領域、例えば、輝度断層画像では抽出できない線維化した組織について、その構造を抽出して、形状の情報を得ることができる。なお、偏光ＯＣＴにおいては、網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）について、単位厚みあたりのリターデーションをマップとして表示するものがある。しかしながら、このような偏光ＯＣＴでは、抽出された領域のリターデーションの状態は可視化されるが、抽出された領域の形状の情報を得ることは難しかった。これに対し、本実施形態に係る断層画像取得装置の制御装置２００は、複屈折性の高い、輝度断層画像では抽出できない線維化した組織の構造を抽出して、その形状をＥｎ−ｆａｃｅ輝度画像によって表すことができる。

ここで、本実施形態の変形例として、画像生成部１９３によってリターデーション画像とオリエンテーション画像を生成し、画像抽出部１９２によって、その両方の画像を用いて領域を抽出してもよい。

この場合、画像生成部１９３は、生成した各断層画像からオリエンテーション画像を生成し取得する。オリエンテーション画像の生成は、前述のリターデーション画像による領域の抽出の前後、または、並行して処理しても、何れでもよい。オリエンテーションは前述のとおり線維の走向方向を示すパラメータであるから、線維化した組織内ではほぼ一定の値をもつ。よって、画像抽出部１９２は、深度方向のオリエンテーションの変化量が所定の閾値を下回る画素を特定して、抽出する線維化した領域の境界の画素として決定することができる。なお、ユーザが、抽出する線維化した領域の境界として、オリエンテーション画像のカラー表示から目視で深度方向の変化が小さい領域を決定してもよい。

画像生成部１９３は、リターデーション画像およびオリエンテーション画像の両方から特定されて抽出された画素の位置に対応する輝度断層画像の画素データを用いて、前述と同様にＥｎ−ｆａｃｅ輝度画像を生成する。すなわち、画像生成部１９３は、リターデーション画像から抽出され、且つ、オリエンテーション画像からも抽出されている領域のＥｎ−ｆａｃｅ輝度画像を生成する。これにより、輝度断層画像では抽出できない線維化した組織をより正確に抽出し、その形状の情報を得ることができる。

本実施形態の別の変形例として、画像抽出部１９２が、ＤＯＰＵ画像から網膜色素上皮を抽出し、画像生成部１９３が、抽出した網膜色素上皮に対応する領域の輝度データからＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成してもよい。

この場合、画像生成部１９３は、取得した各断層画像からＤＯＰＵ画像を生成し、画像抽出部１９２は、生成されたＤＯＰＵ画像から網膜色素上皮に対応する領域を抽出する。ここで、画像抽出部１９２は、各画素のＤＯＰＵが所定の閾値を下回った画素を特定して、抽出する網膜色素上皮の領域の境界の画素として決定することができる。なお、ユーザが、抽出する網膜色素上皮の領域の境界として、ＤＯＰＵ画像のカラー表示から目視して決定してもよい。

画像生成部１９３は、画像抽出部１９２が抽出した領域の画素に対応する輝度断層画像の画素データを、Ｚ方向に積算して各ＸＹ位置の画素の輝度値を決定する。そして、求めた各ＸＹ位置の画素の輝度値を配列してＥｎ−ｆａｃｅ輝度画像を生成する。これにより、例えば、輝度断層画像では抽出できない不連続な網膜色素上皮を抽出し、その形状の情報を得ることができる。

なお、特定の領域の抽出に用いられる偏光断層情報としては、上述したように、リターデーションだけでも良いし、ＤＯＰＵだけでも良いし、また、リターデーション及びオリエンテーションでも良いが、これらに限らない。例えば、オリエンテーションだけでも良いし、ＤＯＰＵ及びオリエンテーションでも良い。また、リターデーション及びＤＯＰＵでも良いし、この２つの偏光パラメータに加えてオリエンテーションを用いても良い。

本実施形態の別の変形例として、画像生成部１９３は、抽出した特定の領域から３次元輝度断層情報のＺ方向（深度方向）において所定量だけシフトした領域の輝度データ（３次元輝度断層情報）を用いてＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成してもよい。

画像生成部１９３は、ＤＯＰＵ画像から抽出された網膜色素上皮の領域に対して、視細胞内節外節接合部（Ｅｌｌｉｐｓｏｉｄ ｚｏｎｅ）の位置に合うようにＺ方向に所定量シフトした位置の輝度データからＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する。ここで、画像生成部１９３は、Ｚ方向にシフトさせる量を、過去に撮影された断層画像から平均値などを求めて設定することができる。なお、ユーザが、Ｚ方向にシフトさせる量を、輝度断層画像や偏光断層画像を目視して設定してもよい。

これにより、通常、網膜色素上皮に近接する視細胞内節外節接合部と想定される領域について、その形状の情報を得ることができる。例えば、網膜色素上皮、または、視細胞内節外接合部に不連続性などがあれば、生成した輝度のＥｎ−ｆａｃｅ画像から情報を得ることができる。なお、シフトの基準とする領域は、すなわち画像抽出部１９２で抽出する領域は、網膜色素上皮の領域に限らず、偏光パラメータに特徴がみられる任意の組織の領域を選択してもよい。

本実施形態の別の変形例として、輝度断層画像をセグメンテーションして所定の領域抽出し、抽出した所定の領域のデータに対して偏光パラメータを求め、偏光パラメータに特徴がみられる領域を抽出してもよい。この場合、画像抽出部１９２が、３次元輝度断層情報から所定の領域をセグメンテーションし、画像生成部１９３が、断層信号を用いて、セグメンテーションされた所定の領域の３次元偏光断層情報を生成する。そして、画像抽出部１９２が生成された３次元偏光断層情報から複屈折性の高い領域などの特定の領域を抽出する。より具体的な処理を以下に説明する。

セグメンテーション手段である画像抽出部１９２は、まず、複数の輝度の断層画像に対し、閾値処理などのセグメンテーションを行い、新生血管組織、または、線維化した組織と想定される網膜下高反射領域などの所定の領域を抽出する。画像抽出部１９２は、深度方向の変化量の絶対値が所定の閾値を超える画素を特定して、セグメンテーションする領域の境界の画素として決定することができる。なお、ユーザが、セグメンテーションする領域の境界として、輝度の断層画像の表示から目視で深度方向の変化が大きい位置を選択して決定してもよい。

次に抽出した領域の画素データに対して、画像生成部１９３がリターデーション画像を生成し、画像抽出部１９２が前述の方法で複屈折性の高い画素を含む領域を特定し抽出する。図８に、網膜下高反射領域から複屈折性の高い領域を抽出した例を示す。画像生成部１９３は、特定した画素データを、各ＸＹ位置でＺ方向に積算してＥｎ−ｆａｃｅ輝度画像を生成する。図９に、生成したＥｎ−ｆａｃｅ輝度画像の例を示す。

これにより、網膜下高反射領域内について、網膜神経線維層など他の層の影響を受けずに、線維症により線維化した組織を抽出することができ、その形状の情報を得ることができる。また、この場合、輝度断層画像から抽出した領域内のデータだけでリターデーション画像を生成すればよいため、計算量を低減することができ、画像生成や画像抽出にかかる時間を短縮することができる。なお、輝度断層画像から抽出する領域は、網膜下高反射領域に限らず、輝度断層画像から判別できる任意の領域を選択してもよい。

また、画像抽出部１９２は、偏光断層画像から特定の領域を抽出することにより、特定の領域の位置を取得し、取得された位置を用いて輝度断層画像から高輝度領域を特定の領域として抽出しても良い。例えば、ＤＯＰＵ画像からＲＰＥを抽出することにより、ＲＰＥの位置を取得し、取得された位置を用いて輝度画像から高輝度領域をＲＰＥとして抽出しても良い。

＜画像表示＞
図１０に、表示制御部１６０によって、表示部１７０に表示させる表示画面の例を示す。図１０には、表示領域７１０，７２０，７３０を有する、表示部１７０が表示するウィンドウ７００が示されている。表示領域７１０には、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像表示領域７１１、カラーバー７１２、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像選択部７１３、指標７１４、断層画像表示領域７０１、および断層画像選択部７１５が表示されている。

Ｅｎ−ｆａｃｅ画像選択部７１３では、Ｅｎ−ｆａｃｅ輝度画像、リターデーションマップ画像、複屈折マップ画像、および網膜色素上皮の厚みマップ画像等を切り替えて、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像表示領域７１１に表示可能とする。なお、厚みマップ画像とは、層厚をカラー表示した画像のことをいう。ここで、輝度値、リターデーション値、複屈折値、および網膜色素上皮の厚さ等は、カラーバー７１２で示すように色で表示する。本実施形態では、濃淡が濃い方が値が小さく、濃淡が淡い方が値が大きくなるように表現している。図１０に示したＥｎ−ｆａｃｅ輝度画像において、濃淡が濃い方が輝度が低く、濃淡が淡い方が輝度が高いことを示している。ここで、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像選択部７１３は、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像と偏光正面画像とを選択するための表示形態の一例である。

また、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像選択部７１３では、表示する画像の種類を表示するだけでなく、画像抽出部１９２で抽出する層名を表示することもできる。この場合、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像選択部７１３において、例えばＲＰＥ層が選択された場合には、ＤＯＰＵを用いて特定の領域を抽出して生成されたＥｎ−ｆａｃｅ輝度画像をＥｎ−ｆａｃｅ画像表示領域７１１に表示することができる。このようなＥｎ−ｆａｃｅ画像選択部７１３は、画像抽出部１９２によって抽出する特定の領域を指定するための表示形態の一例である。なお、画像抽出部１９２によって抽出する特定の領域を指定するための表示形態は、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像選択部７１３とは別個に表示領域７１０に表示されてもよい。

また、断層画像選択部７１５では、輝度断層画像、リターデーション断層画像、オリエンテーション断層画像、およびＤＯＰＵ断層画像等を切り替えて、断層画像表示領域７０１に表示可能とする。なお、断層画像選択部７１５は、２次元輝度断層画像及び２次元偏光断層画像を選択するための表示形態の一例である。さらに、指標７１４は、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像表示領域７１１に表示された画像上での、断層画像表示領域７０１に表示された断層画像の位置を示している。

表示領域７２０には、検査データのツリーが表示されている。表示領域７２０には、撮影日７２１、撮影情報（左右眼、スキャンパターン、撮影時刻）７２２、および解析時刻と解析モード７２３が表示される。なお、ここでいう解析には、画像抽出部１９２による領域の抽出などが含まれる。

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。

ここで、表示部１７０は、Ｅｎ−ｆａｃｅ輝度画像と別のマップ画像を切り替えて表示するだけではなく、並べて表示してもよい。図１１に、表示制御部１６０によって表示部１７０に表示させる表示画面の別の例を示す。図１１に示した例では、図１０で示した例に加えて、表示領域７１０に、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像表示領域７１６、カラーバー７１７、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像選択部７１８、および指標７１９をさらに有する。

Ｅｎ−ｆａｃｅ画像選択部７１８では、リターデーションマップ画像、複屈折マップ画像、および網膜色素上皮の厚みマップ画像等を切り替えて、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像表示領域７１６に表示可能とする。ここで、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像表示領域７１６に表示された画像の各画素の値は、カラーバー７１７で示すように色で表示する。図１１のＥｎ−ｆａｃｅ画像表示領域７１６に示したリターデーションマップ画像においては、濃淡が濃い方が位相差が小さく、濃淡が淡い方が位相差が大きいことを示している。Ｅｎ−ｆａｃｅ画像表示領域７１６に表示する画像は、リターデーションマップ画像に限らず、複屈折マップ画像、網膜色素上皮の厚みマップ画像等でもよい。また、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像表示領域７１６に表示する画像は、眼底カメラや走査型検眼鏡（ＳＬＯ：Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｏｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）等の別のシステムで取得した画像でもよい。また、指標７１９は、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像表示領域７１６に表示された画像上での、断層画像表示領域７０１に表示された断層画像の位置を示している。なお、図１１の例では、２つのＥｎ−ｆａｃｅ画像を並べて表示しているが、３つ以上の画像を並べて表示させてもよい。

また、表示部１７０は、Ｅｎ−ｆａｃｅ輝度画像の上に、別のマップ画像を半透明で重畳させて表示してもよい。Ｅｎ−ｆａｃｅ輝度画像に重畳させて表示するマップ画像は、リターデーションマップ画像、複屈折マップ画像、網膜色素上皮の厚みマップ画像等でもよいし、前述と同様に、別のシステムで取得した画像でもよい。さらに、表示部１７０は、画像抽出部１９２で特定の領域として抽出した任意の層の構造情報を任意のマーカーや線を用いて輝度断層画像に重ねて表示してもよい。この場合の、マーカー等は、層構造情報の抽出結果を示す表示形態の一例である。

本実施形態に係る制御装置２００では、上記のようにして、画像抽出部１９２によって偏向パラメータに特徴がみられる組織を抽出し、画像生成部１９３によって抽出した組織の形状をＥｎ−ｆａｃｅ輝度画像によって表すことができる。

本実施形態に係る、Ｅｎ−ｆａｃｅ輝度画像を生成するための上記画像処理方法の概略を図１２を参照して、以下に述べる。図１２は、本実施形態に係る画像処理動作を示すフローチャートである。

当該画像処理が開始されると、まず情報取得ステップであるステップＳ１２０１において、情報取得部１９１が被検査物の干渉信号から生成された断層信号に基づく、３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を取得する。本実施形態においては、画像生成部１９３が、被検査物の干渉信号から断層信号を生成し、断層信号に基づいて３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を生成する。情報取得部１９１は、生成された３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を取得する。ここで、３次元偏光断層情報には、被検査物のリターデーション、偏光の均一性、およびオリエンテーションの値やそれらを画素値とした画像を含むことができる。

次に、抽出ステップであるステップＳ１２０２において、画像抽出部１９２が３次元偏光断層情報から被検査物の断層における特定の領域を抽出する。具体的には、画像抽出部１９２は、３次元偏光断層情報から、リターデーションの値に基づいて複屈折性の高い領域を抽出したり、ＤＯＰＵの値に基づいて偏光の均一性が保たれていない領域を抽出したりする。

ここで、画像抽出部１９２が抽出する特定の領域は、被検査物の断層の深度方向における変化量等から求められた或る層間の境界を含む、断層の深度方向における所定の範囲の領域とすることができる。特に、当該特定の領域を、断層における、或る層間の境界から異なる層間の境界までの領域や、或る層間の境界から深度方向においてより深い方向に所定の第１の範囲およびより浅い方向に所定の第２の範囲だけ広がった領域とすることができる。例えば、画像抽出部１９２は、リターデーションの値から網膜神経線維層と他の層との境界を求め、当該境界を含む網膜神経線維層とみられる領域を抽出することができる。また、同様に、内境界膜と他の層との境界を求め、内境界膜から網膜神経線維層の範囲の領域を抽出することもできる。さらに、ＤＯＰＵの値から網膜色素上皮と他の層との境界を求め、当該境界を含み、当該境界から深度方向においてより深い方向に所定の数の画素とより浅い方向に所定の数の画素を含む領域を抽出することができる。なお、当該より深い方向広がる第１の範囲および第２の範囲は同程度の広さを有してもよいし、互いに異なる広さを有してもよい。これに関連し、画像抽出部１９２は、特定の層を抽出し、抽出された特定の層に基づいて特定の領域を抽出することができる。

画像抽出部１９２が特定の領域を抽出すると、画像生成ステップであるステップＳ１２０３において、画像生成部１９３が、被検査物の３次元輝度断層情報を用いて、抽出された特定の領域に対応する３次元輝度断層情報を求める。画像生成部１９３は、求めた３次元輝度断層情報を用いて、抽出された特定の領域の輝度のＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する。

上記のように、本実施形態に係る制御装置２００は、情報取得部１９１と、画像抽出部１９２と、画像生成部１９３を備える。情報取得部１９１は、測定光を照射した被検査物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合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光の断層信号に基づいて、被検査物の３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を取得する。また、画像抽出部１９２は３次元偏光断層情報から特定の領域を抽出する。さらに、画像生成部１９３は、３次元輝度断層情報を用いて、抽出された特定の領域の輝度のＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する。これにより、制御装置２００は、偏向パラメータに特徴がみられる組織を抽出し、抽出した組織の形状を表すＥｎ−ｆａｃｅ輝度画像を生成することができる。

なお、情報取得部１９１は、断層信号に基づいて、リターデーション、ＤＯＰＵ、およびオリエンテーションのうち少なくとも一つの偏光パラメータを３次元偏光断層情報として取得することができる。画像抽出部１９２は、取得された偏光パラメータに基づいて特定の領域を抽出することができる。特に、画像抽出部１９２は、リターデーションに基づいて特定の領域を抽出することにより、複屈折性の高い領域等を抽出することができる。また、画像抽出部１９２は、偏光の均一性（ＤＯＰＵ）に基づいて特定の領域を抽出することにより、偏光が保たれていない領域等を抽出することができる。さらに、画像抽出部１９２は、リターデーションおよびオリエンテーションに基づいて特定の領域を抽出することにより、輝度断層画像では抽出できない線維化した組織等をより正確に抽出することができる。

本実施形態では、画像生成部１９３が、ＰＳ−ＯＣＴ装置１００から出力された干渉信号に基づいて断層信号を生成し、断層信号に基づいて３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を生成し、情報取得部１９１がこれらの情報を取得した。しかしながら、情報取得部は、断層信号に基づいた３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を取得できればよい。そのため、例えば、情報取得部は、自身で干渉信号に基づいて断層信号を生成して取得したり、断層信号に基づいて３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を生成し取得してもよい。また、情報取得部は、ＰＳ−ＯＣＴ装置１００から出力された干渉信号を受け取り断層信号を生成し、且つ当該断層信号に基づいて３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を生成する、信号処理部以外の他の部材からこれらの情報を取得してもよい。

また、本実施形態では、画像抽出部１９２は、断層信号に基づいて生成された３次元偏光断層情報から特定の領域を抽出した。しかしながら、画像抽出部の構成はこれに限られない。画像抽出部は、他の部材から得た断層信号から特定の領域を直接抽出してもよい。

なお、本実施形態において、駆動制御部１８０並びに信号処理部１９０の各構成要素（情報取得部１９１、画像抽出部１９２および画像生成部１９３）は、ＣＰＵやＭＰＵなどのプロセッサーがプログラムを読出し実行することで実現可能である。

本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

なお、本実施形態では、マイケルソン干渉計方式を用いているが、マッハツェンダー干渉計方式を用いた場合でも、同様の効果が得られる。

また、本実施形態では、測定光路や参照光路に偏波保持ファイバを用いているが、替わりにＳＭファイバと偏光コントローラを用いてもよい。

さらに、本実施形態では、偏光保持機能を有した光分割手段としてファイバカップラを使用したファイバ光学系を用いているが、コリメータレンズと偏光ビームスプリッタを使用した空間光学系を用いてもよい。また、走査部として、ガルバノミラーを用いたＸスキャナおよびＹスキャナを用いたが、例えばポリゴンミラーや共振ミラーなどを用いて走査部に用いられるスキャナを構成してもよい。

また、本実施形態では、低コヒーレント光源とグレーティングを使用したＳＤ−ＯＣＴ方式を用いているが、波長掃引光源を使用したＳＳ−ＯＣＴ方式を用いてもよい。

なお、本実施形態では、被検査物を眼としているが、腱、筋肉、歯、骨、血管、皮膚など、複屈折性を示す材料の何れを被検査物としてもよい。

以上、実施形態を参照して本発明について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の趣旨に反しない範囲で変更された発明、および本発明と均等な発明も本発明に含まれる。また、上述の実施形態およびその変形例は、本発明の趣旨に反しない範囲で適宜組み合わせることができる。

１７０：情報取得部（情報取得手段）、１９１：画像抽出部（抽出手段）、１９２：画像生成部（画像生成手段）、２００：制御装置（画像処理装置）

Claims (20)

1. 測定光を照射した被検査物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合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光の断層信号に基づいて、前記被検査物の３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を取得する情報取得手段と、
   前記３次元偏光断層情報を用いて、特定の領域を抽出する抽出手段と、
   前記３次元輝度断層情報を用いて、前記抽出された特定の領域の輝度のＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する画像生成手段と、
   を備える、画像処理装置。
2. 前記情報取得手段は、前記断層信号に基づいて、リターデーション、ＤＯＰＵ、およびオリエンテーションのうち少なくとも一つの偏光パラメータを前記３次元偏光断層情報として取得し、
   前記抽出手段は、前記取得された偏光パラメータに基づいて、前記特定の領域を抽出する、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記情報取得手段は、前記断層信号を用いて、前記リターデーションを取得し、
   前記抽出手段は、前記取得されたリターデーションの深度方向の変化量に基づいて、前記特定の領域を抽出する、請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記特定の領域は、前記被検査物の断層における或る層間の境界を含む、前記断層の深度方向における所定の範囲の領域である、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記特定の領域は、前記被検査物の断層における、前記或る層間の境界から異なる層間の境界までの領域、並びに前記或る層間の境界から深度方向においてより深い方向に所定の第１の範囲およびより浅い方向に所定の第２の範囲だけ広がった領域のうちの少なくとも一方である、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記画像生成手段は、前記特定の領域から前記３次元輝度断層情報の深度方向において所定量シフトした領域の前記３次元輝度断層情報を用いて前記Ｅｎ−ｆａｃｅ画像を生成する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記抽出手段は、前記３次元輝度断層情報から所定の領域をセグメンテーションし、
   前記画像生成手段は、前記断層信号を用いて、前記セグメンテーションされた前記所定の領域の３次元偏光断層情報を生成する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 前記抽出手段は、前記３次元偏光断層情報を用いて特定の層を抽出し、前記抽出された特定の層に基づいて前記特定の領域を抽出する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 測定光を照射した被検査物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合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光の断層信号に基づいて、特定の領域を抽出する抽出手段と、
   前記断層信号に基づいて、前記抽出された特定の領域の輝度のＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する画像生成手段と、
   を備える、画像処理装置。
10. 前記生成されたＥｎ−ｆａｃｅ画像と、前記生成されたＥｎ−ｆａｃｅ画像で指定された位置の前記被検査物の２次元輝度断層画像及び前記被検査物の２次元偏光断層画像の少なくとも一つとを、表示手段に表示させる表示制御手段を更に備える、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
11. 前記表示制御手段は、前記２次元輝度断層画像及び前記２次元偏光断層画像を並べて前記表示手段に表示させる、請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記表示制御手段は、前記２次元輝度断層画像及び前記２次元偏光断層画像を選択するための表示形態を前記表示手段に表示させ、前記選択された画像を前記表示手段に表示させる、請求項１０に記載の画像処理装置。
13. 前記画像生成手段は、前記３次元偏光断層情報を用いて、前記抽出された特定の領域の偏光正面画像を生成し、
    前記表示制御手段は、前記生成されたＥｎ−ｆａｃｅ画像と前記生成された偏光正面画像とを並べて前記表示手段に表示させる、請求項１０乃至１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
14. 前記画像生成手段は、前記３次元偏光断層情報を用いて、前記抽出された特定の領域の偏光正面画像を生成し、
    前記表示制御手段は、前記生成されたＥｎ−ｆａｃｅ画像と前記生成された偏光正面画像とを選択するための表示形態を前記表示手段に表示させ、前記選択された画像を前記表示手段に表示させる、請求項１０乃至１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
15. 前記表示制御手段は、層構造情報の抽出結果を示す表示形態を前記２次元輝度断層画像に重ねて前記表示手段に表示させる、請求項１０乃至１４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
16. 前記表示制御手段は、前記抽出された特定の領域を指定するための表示形態を前記表示手段に表示させる、請求項１０乃至１５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
17. 前記被検査物を撮像し、前記被検査物の断層に関する干渉信号を生成する撮像装置と通信可能に接続される、請求項１乃至１６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
18. 測定光を照射した被検査物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合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光の断層信号に基づいて、前記被検査物の３次元偏光断層情報および３次元輝度断層情報を取得する情報取得ステップと、
    前記３次元偏光断層情報を用いて、特定の領域を抽出する抽出ステップと、
    前記３次元輝度断層情報を用いて、前記抽出された特定の領域の輝度のＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する画像生成ステップと、
    を含む、画像処理方法。
19. 測定光を照射した被検査物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合波光を分割して得た互いに異なる偏光の光の断層信号に基づいて、特定の領域を抽出する抽出ステップと、
    前記断層信号に基づいて、前記抽出された特定の領域の輝度のＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する画像生成ステップと、
    を含む、画像処理方法。
20. 請求項１８または１９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。

Images