JP2017158687A - 光干渉断層データの処理方法、該方法を実行するためのプログラム、及び処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ＯＣＴＡを利用した簡易な手法によって血管の肥厚に関する情報を得る。【解決手段】光干渉断層データに対して、被検査物の同一断面の画像を構成する複数フレーム分の干渉信号セットを含む複数フレームの干渉信号セットを取得する信号取得工程と、複数フレームの干渉信号セットから被検査物の３次元断層像データを生成する工程と、同一断面を構成する複数フレーム分の干渉信号セットから被検査物において３次元モーションコントラストデータを生成する工程と、３次元断層像データまたは３次元モーションコントラストデータに基づいて被検査物における対象血管を抽出する工程と、対象血管において指定された部位に対応する血管外壁の座標を３次元断層像データに基づいて検出する工程と、対象血管において指定された部位に対応する血管内壁の座標を３次元モーションコントラストデータに基づいて検出する工程と、により処理する。【選択図】 図１

Description

本発明は、光干渉断層撮像法により得られた光干渉断層データの処理方法、該方法を実行するためのプログラム、及び処理装置に関する。

生体などの測定対象の断層像を非破壊、非侵襲で取得する法として、光干渉断層撮像法（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）が実用化されている。当該手法を実行するＯＣＴ装置は、例えば被検査物として、眼の眼底における網膜の断層像を取得することができることから、網膜の眼科診断等において広く利用されている。

ＯＣＴ装置では、測定対象から反射した光と参照光とを干渉させ、その干渉した光強度の時間依存性または波数依存性を解析することにより断層像を得ている。このようなＯＣＴ装置として、タイムドメインＯＣＴ装置、スペクトラルドメインＯＣＴ装置（ＳＤ−ＯＣＴ：Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｏｍａｉｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、及び波長掃引ＯＣＴ装置（ＳＳ−ＯＣＴ：Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）が知られている。タイムドメインＯＣＴ装置では、参照鏡の位置を変えて、参照光の光路長を変えることで測定対象の深さ情報を得ている。ＳＤ−ＯＣＴ装置では広帯域光源が発する光を使用して深さ情報を得ており、ＳＳ−ＯＣＴ装置では発振波長を変えることができる波長可変光源が発する光を使用することで深さ情報を得ている。なお、ＳＤ−ＯＣＴ装置とＳＳ−ＯＣＴ装置とは総称してフーリエドメインＯＣＴ装置（ＦＤ−ＯＣＴ：Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｄｏｍａｉｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）と呼ばれる。

近年、このＦＤ−ＯＣＴ装置を用いた擬似血管造影法が提案されており、ＯＣＴ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ（以下ＯＣＴＡ）と呼ばれている。現代の臨床医療で一般的な血管造影法である蛍光造影法では、体内への蛍光色素（例えばフルオレセインまたはインドシアニングリーン）の注入を必要とする。そして、蛍光色素の通り道となって輝いている部位を撮像することで血管を２次元的に表示する。しかし、造影剤に対する副作用が出ることがあり、吐き気、発疹、咳等が出ることや、まれにショック症状を起こすことがあり、血管造影法はある程度のリスクを伴う。一方で、ＯＣＴＡは体内に異物を入れるというリスクなしに非侵襲での擬似的な血管造影を可能にし、血管ネットワークを３次元的に表示することが可能である。さらに、蛍光造影に比べて高分解能であり、眼底の微小血管または血流を描出することができるため、注目を集めている。

ＯＣＴＡは血管領域検出方法の違いにより複数の方法が提案されている。例えば、非特許文献１には、ＯＣＴ装置から得られる干渉信号より時間変調が起こっている信号のみを抽出することで血流からの干渉信号を分離する方法が提案されている。また、血流による位相のバラツキを利用した方法（非特許文献２）、血流による強度のバラツキを利用した方法（非特許文献３または特許文献１）、等が提案されている。

米国特許出願公開第２０１４／２２１８２７号明細書

Ｆｉｎｇｌｅｒ ｅｔ ａｌ． "ＭｏＢｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ ｆｌｏｗ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｐｈａｓｅｖａｒｉａｎｃｅ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｗｉｔｈ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄｏｍａｉｎｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ" Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ． Ｖｏｌ． １５， Ｎｏ． ２０． ｐｐ １２６３７−１２６５３ （２００７） Ｏｐｔｉｃｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ Ｖｏｌ． ３３， Ｉｓｓ． １３， ｐｐ． １５３０-１５３２ （２００８） "Ｓｐｅｃｋｌｅ ｖａｒｉａｎｃｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆ ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ ｕｓｉｎｇ ｓｗｅｐｔ−ｓｏｕｒｃｅ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ " Ｍａｒｉａｍｐｉｌｌａｉ ｅｔ ａｌ．， "Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｓｐｅｃｋｌｅ ｖａｒｉａｎｃｅ ＯＣＴ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ，" Ｏｐｔｉｃｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ ３５， １２５７−１２５９ （２０１０）

ここで、医療現場において、高血圧症等の検査には動脈硬化につながる血管の肥厚の変化の観察が重要であり、簡易な手法によって血管の肥厚に関する情報、即ち血管壁に関する情報を得ることが求められている。本発明はこのような要望に応えるものであって、ＯＣＴＡを利用して簡易に血管壁に関する情報を得ることを可能とする光干渉断層データの処理方法、該方法を実行するためのプログラム、及び処理装置の提供を目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の一実施形態に係る光干渉断層データの処理方法は、
被検査物の同一断面の画像を構成する複数フレーム分の干渉信号セットを含む複数フレームの干渉信号セットを取得する信号取得工程と、
前記複数フレームの干渉信号セットから前記被検査物の３次元断層像データを生成する工程と、
前記同一断面を構成する複数フレーム分の干渉信号セットから前記被検査物において時間変調している画素に基づく３次元モーションコントラストデータを生成する工程と、
前記３次元断層像データまたは前記３次元モーションコントラストデータに基づいて前記被検査物における対象血管を抽出する工程と、
前記抽出された対象血管において指定された部位に対応する血管外壁の座標を前記生成された３次元断層像データに基づいて検出する工程と、
前記抽出された対象血管において指定された部位に対応する血管内壁の座標を前記生成された３次元モーションコントラストデータに基づいて検出する工程と、
を含むことを特徴とする。

本発明によれば、ＯＣＴＡを利用した簡易な手法によって血管壁に関する情報を得ることが可能となる。

本発明の一実施形態において用いたＯＣＴ装置の全体構成の一例を示す概略図である。 本実施形態における測定光のスキャン様式を説明する図である。 本実施形態における全体処理手順の一例を示すフローチャートである。 本実施形態における干渉信号取得手順の一例を示すフローチャートである。 本実施形態における血管情報を取得する信号処理手順の一例を示すフローチャートである。 本実施形態における血管壁厚の取得手順の一例を示すフローチャートである。 本実施形態における血管壁厚算出方法の一例を示す説明図である。 本実施形態におけるモーションコントラスト画像の一例を示す図である。 本実施形態における血管候補のＧＵＩにおける表示様式の一例を示す図である。 本実施形態における血管走行方向情報を取得する方法を説明するための図である。 本実施形態における血管異常検出方法を説明するための図である。

以下、添付の図面を参照して、本発明の実施形態について詳しく説明する。本実施形態では、ＳＳ−ＯＣＴ装置を用いて眼底より得た３次元光干渉断層信号から断層画像及び後述するモーションコントラスト画像を生成している。そして、得られた断層画像及びモーションコントラスト画像より、網膜中の血管の内壁及び外壁を検出し、更に血管壁厚の算出を行っている。

なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は以下の実施形態に限定されるものではない。また、以下に述べる実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが、本発明の解決手段に必須ものとは限らない。また、実施形態で被検査物を人眼（眼底）としているが本発明の適用対象はこれに限るものではなく、例えば皮膚、臓器等における血管検出に用いることとしてもよい。また、実施形態において撮像対象は眼の眼底としているが、前眼部等の他の部位を撮影対象とすることとしてもよい。

［画像形成・処理装置全体の構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る画像形成・処理装置の構成例であって、３次元干渉断層信号を取得するＯＣＴ装置と該ＯＣＴ装置の制御及び干渉断層信号の処理を行う制御部とを示す図である。具体的には、図１には光干渉断層信号取得部１００と制御部１４３とが示されている。

＜制御部の構成＞
制御部１４３は、信号処理部１４４、信号取得制御部１４５、表示部１４６及び表示制御部１４９を備える。信号処理部１４４は、画像生成部１４７とマップ生成部１４８とを備える。ここで、制御部１４３は例えばコンピュータであり、コンピュータに備えられたＣＰＵが不図示の記憶装置に記憶されたプログラムを実行する。これにより該コンピュータは、信号処理部１４４、信号取得制御部１４５、画像生成部１４７、マップ生成部１４８及び表示制御部１４９としてとして機能する。

画像生成部１４７は、後述する光干渉断層信号取得部１００のディテクタ１４１から送られる電気信号（干渉信号）から輝度画像およびモーションコントラスト画像を生成する機能を有する。マップ生成部１４８は、輝度画像から層情報（網膜のセグメンテーション）を生成する機能を有する。信号取得制御部１４５は上述した各部を制御する。信号処理部１４４は、ディテクタ１４１から出力される干渉信号に基づき、干渉信号に対する各種処理、生成された画像に対する各種処理、該画像の解析、解析結果の可視情報の生成を行う。

信号処理部１４４で生成された画像及び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の表示画面に画像及び解析結果を表示させる。ここで、表示部１４６には、例えば液晶等からなるディスプレイが用いられる。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、本実施形態において表示部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。

なお、制御部１４３が備えるＣＰＵおよび記憶装置は１つであってもよいし複数であってもよい。すなわち、少なくとも１以上の処理装置（ＣＰＵ）と、少なくとも１つの記憶装置（ＲＡＭおよびＲＯＭ）とが制御部１４３に接続されている。その結果、少なくとも１以上の処理装置が少なくとも１以上の記憶装置に記憶されたプログラムを実行した場合に、制御部１４３は上述した各手段として機能する。なお、処理装置はＣＰＵに限定されるものではなく、ＦＰＧＡ等であってもよい。

＜光干渉断層信号取得部の構成＞
次に、光干渉断層信号取得部１００の構成について説明する。図１は、本実施形態における光干渉断層信号取得部として用いるＯＣＴ装置の構成例を示す図である。該ＯＣＴ装置としては、例えばＳＤ−ＯＣＴ装置或いはＳＳ−ＯＣＴ装置が使用可能であるが、本実施形態ではＳＳ−ＯＣＴ装置を用いた場合の構成を示す。

該ＯＣＴ装置では、光源１０１として波長掃引型（Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ：以下ＳＳ）光源を用いている。該光源１０１は、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。なお、ここで、波長や掃引幅については例示であってこれら値は限定されるものではない。また、以下の実施形態の説明についても同様であり、記載された数値は例示であってこれら数値は限定されるものではない。

光源１０１から出射された光は光ファイバ１０２を介して、ビームスプリッタ１１０に導かれ、測定光と参照光とに分岐される。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。分岐された測定光は、光ファイバ１１１を介して測定光路に出射され、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、走査系１１４、スキャンレンズ１１５、及びフォーカスレンズ１１６を介して被検眼１１８に入射する。なお、コリメータ１１２の後ろにはシャッター８５が配置されており、後述するバックグラウンドデータ取得時において、測定光路に該シャッター８５が挿入される。走査系１１４は、被検眼１１８の眼底Ｅｒにおいて測定光を走査する。ここで、走査系１１４は単一のミラーとして記載したが、実際は被検眼１１８の眼底Ｅｒを測定光でラスタースキャンするようにガルバノスキャナーからなる不図示のＸ軸スキャナーとＹ軸スキャナーとによって構成されている。なお、これらスキャナーにはガルバノスキャナーに限らず、共振スキャナー等、公知の種々のスキャナーを用いることができる。

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、測定光のフォーカス調整をすることができる。走査系１１４とステージ１１７とは信号取得制御部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）で測定光を走査することができる。

なお、ＯＣＴ装置においては、眼底Ｅｒの動きを検出し、走査系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。トラッキングの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。トラッキングの方法としては、例えば走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：以下ＳＬＯ）を用いる方法がある。当該方法では、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（眼底表面画像）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。そして、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、算出した移動量を走査系１１４にフィードバックする。以上の工程を経ることで、眼底Ｅｒの動きに対するリアルタイムトラッキングを行うことができる。

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、戻り光として上述の測定光路を逆に辿り、ビームスプリッタ１１０に戻る。ビームスプリッタ１１０に入射した戻り光は光ファイバ１２６を経由し、ビームスプリッタ１２８に入射する。なお、当該ビームスプリッタ１２８、及び前述したビームスプリッタ１１０は、ビームカプラとしてもよい。

ビームスプリッタ１１０で分岐された参照光は、光ファイバ１１９ａ、偏光制御器１５０、光ファイバ１１９ｂ、を介して参照光路に出射され、コリメータ１２０によって平行光とされる。偏光制御器１５０は、参照光の偏光を所望の偏光状態へ変化させることが出来る。参照光は、更に分散補償ガラス１２２、ＮＤフィルタ１２３及びコリメータ１２４を介し、光ファイバ１２７に入射する。コリメータ１２４と光ファイバ１２７の一端は、コヒーレンスゲートステージ１２５の上に固定されている。

該コヒーレンスゲートステージ１２５は、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、信号取得制御部１４５で制御される。従って、コヒーレンスゲートステージ１２５の駆動に伴って、参照光の光路長が変更される。この参照光の光路長と測定光との光路長とが一致する条件において、後述する干渉光が得られる。なお本実施形態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できれば光路長を変更する構成はこれに限定されない。

光ファイバ１２７を経た参照光は、ビームスプリッタ１２８に入射する。ビームスプリッタ１２８では測定光の戻り光と参照光が合波されて干渉光とされ、更に該干渉光が二つに分割される。分割された干渉光は、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光ファイバ１２９を経由してディテクタ１４１の一方の入力ポートに入射する。一方、干渉光の負の成分は光ファイバ１３０を経由してディテクタ１４１の他方のポートに入射する。ディテクタ１４１は差動検出器となっており、位相が１８０°反転した二つの干渉光が入力されると、直流成分を除去し、干渉成分のみの干渉信号を出力する。なお、本実施形態ではディテクタとして差動検出器を用いているが、ディテクタの態様はこれに限定されず公知の種々のディテクタが使用できる。

ディテクタ１４１で検出された干渉光は光の強度に応じた電気信号（干渉信号）として出力される。出力された干渉信号は、断層画像生成部の一例である信号処理部１４４に入力される。

［スキャンパターン］
ＯＣＴ装置において、被検眼１１８の眼底上の一点に測定光を照射して、該一点での眼底の奥行き方向の断層に関する情報を取得する測定光の走査をＡスキャンと呼ぶ。また、Ａスキャンと直交する方向で被検眼１１８の走査平面における一方向の断層に関する情報、すなわち該一方向と深さ方向からなる平面についての２次元画像を取得するための測定光の走査をＢスキャンと呼ぶ。さらに、Ａスキャン及びＢスキャンの何れの走査方向とも直交する（該２次元平面に直交する）方向に測定光を走査することをＣスキャンと呼ぶ。

ＯＣＴ装置において、眼底の３次元断層像を取得するために眼底上に測定光を２次元ラスター走査する場合、高速な走査を行う方向がＢスキャン方向となる。また、Ｂスキャンの走査線がその直交方向に並ぶように測定光を走査する低速な走査を行う方向がＣスキャン方向となる。Ａスキャン及びＢスキャンを行うことで深さ方向の２次元の断層像が得られ、Ａスキャン、Ｂスキャン及びＣスキャンを行うことで、３次元の断層像を得ることができる。測定光によるＢスキャン及びＣスキャンは、上述した走査系１１４により行われる。

なお、不図示のＸ軸スキャナー及びＹ軸スキャナーは、それぞれ回転軸が互いに直交するよう配置された偏向ミラーで構成されている。Ｘ軸スキャナーは測定光によるＸ軸方向の走査を行い、Ｙ軸スキャナーは測定光によるＹ軸方向の走査を行う。Ｘ軸方向及びＹ軸方向の各方向は、眼球の眼軸方向に対して垂直な方向で、互いに垂直な方向である。Ｂスキャン方向及びＣスキャン方向のようなライン走査の方向と、Ｘ軸方向及びＹ軸方向とは、一致していなくてもよい。このため、Ｂスキャン及びＣスキャンのライン走査の方向は、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。

次に、図２を用いて本実施形態における測定光のスキャンパターンの一例を説明する。 ＯＣＴＡでは血流によるＯＣＴ干渉信号の時間変化を計測するため、同じ場所（または略同じ場所）で複数回の計測が必要となる。本実施形態では、ＯＣＴ装置において同じ場所でのＢスキャンをｍ回繰り返しつつ、ｎ箇所のｙ位置に測定光の走査位置を移動させるスキャンを行う。具体的なスキャンパターンを図２に示す。眼底平面上でｙ１〜ｙｎのｎ箇所のｙ位置について、それぞれＢスキャンのｍ回ずつの繰り返しを実施する。

なお、干渉信号の時間変化を正しく計測するためには、このｍ回のＢスキャンは眼底上の同一位置で行われることを要する。しかし、被検眼は常に固視微動していることから、同一走査線でのスキャンを意図したとしても、実際に同一位置での測定光の走査は容易ではない。ここでは、同一位置の走査線で測定光をＢスキャンすることを意図して行われる測定光の走査を、測定光を同一走査線で走査する、或いは同一断面の干渉信号を取得すると述べる。また、意図的に走査線を僅かにずらしながら複数のＢスキャンを実行し、得られた干渉信号について各々対応する画素についての加算平均等を行うことでノイズの低減化を図ることも考えられる。この場合、これら測定光の略同一の走査線は同一走査線と表現し、またこの加算平均等の処理を経て得られる断層像も同一走査線から得られる断層像と表現する。

ここで、繰り返し回数であるｍが大きいと同じ場所での計測回数が増えるため、血流の検出精度が向上する。その一方でスキャン時間が長くなり、スキャン中の眼の動き（固視微動）により画像にモーションアーチファクトが発生したり、被検者の負担が増えたりする可能性が生じる。本実施形態では、検出精度と測定時間との両者のバランスを考慮して繰り返し回数ｍ＝４とする。なお、ＯＣＴ装置のＡスキャン速度、被検眼１１８の眼底表面画像の運動解析の結果等に応じて、制御部１４３はこのｍを変更してもよい。

図２においてｐは１つのＢスキャンにおけるＡスキャンのサンプリング数を示している。すなわち、ｐ×ｎにより平面画像サイズが決定される。ｐ×ｎが大きいと、同じ計測ピッチであれば広範囲がスキャンできるが、スキャン時間が長くなり、上述のモーションアーチファクトおよび患者負担を考慮する必要が生じる。本実施形態では、スキャン範囲とスキャン時間との両者のバランスを考慮してｎ＝ｐ＝３００とした。なお、上記ｎ及びｐは適宜自由に変更が可能である。

図２におけるΔｘは隣り合うＡスキャン位置である位置ｘ同士の間隔（ｘピッチ）であり、Δｙは隣り合うＢスキャン位置である位置ｙ同士の間隔（ｙピッチ）である。本実施形態ではｘピッチ及びｙピッチは眼底における照射光のビームスポット径の１／２として決定し、１０μｍとする。ｘピッチ及びｙピッチを眼底上でのビームスポット径の１／２とすることで生成する画像を高精細に形成することができる。なお、ｘピッチ及びｙピッチを眼底ビームスポット径の１／２より小さくしても生成する画像の精細度をそれ以上高くする効果は小さい。

ｘピッチ及びｙピッチに関しては、眼底上でのビームスポット径の１／２より大きくすると精細度は悪化するが、小さなデータ容量で広い範囲の画像を取得することができる。従って、臨床上の要求に応じてｘピッチ、ｙピッチを自由に変更してもよい。本実施形態では、以上のことを勘案して、スキャン範囲は、ｘ方向がｐ×Δｘ＝３ｍｍ、ｙ方向がｎ×Δｙ＝３ｍｍとしている。

次に、図３のフローチャートを用いて、本実施形態に係る処理装置において実行される具体的な処理の手順を説明する。ステップＳ１０１において、信号取得制御部１４５は光干渉断層信号取得部１００を制御し、光干渉断層信号を取得する。処理の詳細は後述する。次に、ステップＳ１０２において、制御部１４３は３次元血管情報を生成する。処理の詳細は後述する。以上のステップを実施して、本実施形態に係る処理装置では眼底における指定した血管の壁厚に関する情報の取得或いは表示を行い、３次元血管情報の生成処理を終了する。なお、本実施形態では被検眼１１８から得られる干渉信号をリアルタイムで処理して血管壁の情報を得る場合について述べている。しかし、予め取得済みであってメモリ等に記憶済みの被検眼１１８に関するデータを読み出して、上述した処理を行うこととしてもよい。

［光干渉断層信号取得手順］
次に、図４に示すフローチャートを用いて、本実施形態のステップＳ１０１の光干渉断層信号の取得についての具体的な処理の手順を説明する。同処理では、まずステップＳ１０９において、信号取得制御部１４５は図２の位置ｙｉのインデックスｉを１に設定する。ステップＳ１１０において、光干渉断層信号取得部１００では、信号取得制御部１４５の指示に応じて、Ｂスキャンの実行位置がｙｉとなるよう測定光の照射位置を移動させる。ステップＳ１１９において、信号取得制御部１４５は繰り返しＢスキャンのインデックスｊを１に設定する。ステップＳ１２０において、ＯＣＴは位置ｙｉにおける繰り返しＢスキャンを開始する。

ステップＳ１３０において、ディテクタ１４１はＡスキャン毎に干渉信号を検出し、該干渉信号は不図示のＡ／Ｄ変換器を介して信号処理部１４４に記憶される。信号処理部１４４は、Ａスキャンにより得た干渉信号をｐサンプル取得することで、一Ｂスキャン分の干渉信号とする。ｙｉ位置での一回目のＢスキャンが終了すると、ステップＳ１３９において、信号取得制御部１４５は繰り返しＢスキャンのインデックスｊをインクリメントする。

ステップＳ１４０において、信号取得制御部１４５はｊが所定回数（ｍ）より大きいか否かを判断する。すなわち、ｙｉ位置でのＢスキャンがｍ回繰り返されたか否かを判断する。繰り返されてないと判断された場合は、フローはステップＳ１２０に戻り、同一位置の走査線上でのＢスキャンを繰り返し、ステップＳ１２０〜Ｓ１３９の動作を繰り返す。所定回数であるｍ回繰り返されたと判断された場合は、フローはステップＳ１４９に進む。

ステップＳ１４９において、信号取得制御部１４５は、ｙｉ位置のインデックスｉをインクリメントする。ステップＳ１５０において、信号取得制御部１４５はｉが所定回数であるｎより大きいか否か、すなわちｎ箇所の全てのｙ位置でＢスキャンを実施したか否かを判断する。所定の計測回数に満たないと判断された場合は、フローはステップＳ１１０に戻り、次のｙ位置でのＢスキャンを実施し、以降のステップＳ１１９〜Ｓ１４９の工程を繰り返す。所定のｙ位置の計測回数を終了した（ｙｅｓ）場合は、次ステップＳ１６０へ進む。

ステップＳ１６０において、光干渉断層信号取得部１００は個々に得られている干渉信号についての、装置起因のノイズ等に対応するバックグラウンドデータを取得する。具体的には、シャッター８５を測定光路に挿入した状態で戻り光を得ることなく１００回のＡスキャンによるデータを取得する。信号取得制御部１４５は、この１００回のＡスキャンで得られたデータを平均化して記憶する。なお、バックグラウンドの測定回数は、１００回に限るものではない。バックグラウンドデータの取得後、光干渉断層信号を取得する手順は終了する。また、上述した記憶済みの被検眼１１８に関するデータ同様に、バックグラウンドデータを含めた光干渉断層信号については、予めメモリ等に記憶されているデータを読み出してこれを用いることとしてもよい。

なお、以上に述べた一Ｂスキャンからは、断層画像一フレーム分の干渉信号セットが得られる。上述したｍ回のＢスキャンからは、同一断面を構成する複数フレーム分の干渉信号セットが得られることとなる。ＯＣＴＡにおいてｍ回のＢスキャンを行って後述するモーションコントラストデータを取得しようとした場合、上述したように測定に要する時間が長くなる。また、通常のＯＣＴでは繰り返しを行わないためにＯＣＴＡと同様の時間でより大きな範囲でのデータの取得が可能となる。このため、ＯＣＴＡを行う領域に対して、ＯＣＴ装置により３次元断層像データを取得する領域を、該ＯＣＴＡ向けの領域を含むより大きな領域とする場合が多い。この場合、３次元断層像データを生成するための複数フレームの干渉信号セットの中に、上述したＯＣＴＡ用の複数フレーム分の干渉信号セットを含めて同時取得することによって、測定時間の短縮ができる。上述した干渉信号セットの取得は、ディテクタ１４１、信号取得制御部１４５等を含む信号取得手段として機能する構成によって実行される。

［３次元血管情報生成処理手順］
次に、図５に示すフローチャートを用いて、上述したステップＳ１０２の３次元血管情報の生成についての具体的な処理の手順を説明する。本実施形態では、後述するＯＣＴＡ情報から３次元血管情報を生成するために、ＯＣＴＡのモーションコントラストを計算する必要がある。

ここでモーションコントラストとは、被検体組織のうち流れのある組織（例えば血液）と流れのない組織の間の対比と定義する。具体的には、同一断面についての複数の断層画像間において時間変調をしている部分の画素に関して、その分散の度合い等の特徴量を画像化したものをモーションコントラスト画像と称する。また、当該モーションコントラスト画像における画素値を、モーションコントラストと定義する。本実施形態でのモーションコントラスト、その取得方法等については後述する。

同処理では、まずステップＳ２１０において、信号処理部１４４はｙｉ位置のインデックスｉを１に設定する。ステップＳ２２０において、信号処理部１４４はｙｉ位置における繰り返しＢスキャンにより得られたｍ回分の干渉信号（Ｂスキャンデータ）を、不図示のメモリ等の記憶部に記憶されたデータより抜き出す。ステップＳ２３０において、信号処理部１４４は繰り返しＢスキャンのインデックスｊを１に設定する。ステップＳ２４０において、信号処理部１４４はｊ番目のＢスキャンデータを抜き出す。

ステップＳ２５０において、信号処理部１４４はステップＳ２４０で抜き出したＢスキャンデータに対して、一般的な再構成処理を行うことで断層像の輝度画像を生成する。輝度画像の生成において、まず画像生成部１４７は、干渉信号からバックグラウンドデータからなる固定パターンノイズの除去を行う。固定パターンノイズの除去は検出した複数のバックグラウンドデータの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、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と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像の輝度画像を生成する。

輝度画像生成後、ステップＳ２６０において、信号処理部１４４は抜き出す繰り返しＢスキャンデータのインデックスｊをインクリメントする。ステップＳ２７０において、信号処理部１４４は、抜き出したＢスキャンデータの個数がｍより大きいか否かを判断する。すなわち、ポジションｙｉでのＢスキャンデータによる輝度画像の生成がｍ回繰り返されたか否かを判断する。輝度画像の生成がｍ回に達していない場合は、フローはステップＳ２４０に戻り、同一ｙｉ位置での繰り返しＢスキャンで得たＢスキャンデータの輝度画像の生成を繰り返す。すなわち、画像生成部１４７は、ステップＳ２４０〜Ｓ２６０の処理を繰り返すことにより、被検眼１１８の略同一箇所における複数の輝度画像（断層像）を取得する。

ステップＳ２７０で輝度画像の生成がｍ回に達したと判断された場合は、フローはステップＳ２８０へ進む。ステップＳ２８０において、信号処理部１４４は上述したステップＳ２４０〜Ｓ２６０で得た同一ｙｉ位置における輝度画像のｍフレームの位置合わせをする。具体的には、まず信号処理部１４４は、ｍフレームのうちの任意の１フレームをテンプレート用の輝度画像として選択する。テンプレートとして選択するフレームは、互いに全ての組み合わせで相関を計算し、フレーム別に相関係数の和を求め、その和が最大となるフレームを選択してもよい。

次に、信号処理部１４４は、テンプレートでフレーム毎に照合して位置ずれ量（δＸ、δＹ、δθ）を求める。具体的には、信号処理部１４４は、テンプレート画像の位置と角度を変えながら照合するフレームの画像との類似度を表す指標であるＮｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＮＣＣ）を計算し、この値が最大となるときの画像位置の差を位置ずれ量として求める。信号処理部１４４はさらに、位置ずれ量（δＸ、δＹ、δθ）に応じて位置補正をテンプレート以外のｍ−１フレームに適用し、ｍフレームの位置合わせを行う。

なお、類似度を表す指標は、テンプレートとフレーム内の画像の特徴の類似性を表す尺度であれば種々変更が可能である。例えばＳｕｍ ｏｆ Ａｂｕｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（ＳＡＤ）、Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（ＳＳＤ）、Ｚｅｒｏ-ｍｅａｎｓ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＺＮＣＣ）を用いてもよい。また、Ｐｈａｓｅ Ｏｎｌｙ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＰＯＣ）、Ｒｏｔａｔｉｏｎ Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｐｈａｓｅ Ｏｎｌｙ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＲＩＰＯＣ）等を用いてもよい。

ｍフレームの位置合わせの終了後、ステップＳ２９０において、信号処理部１４４はステップＳ２８０で計算した位置合わせされた輝度画像を平均化し、平均輝度画像を生成する。平均輝度画像は、後述する閾値処理時に用いられる。なお、平均化の態様としては、複数フレーム分の干渉信号セットの少なくとも２つを重ね合せて合成することによっても実行できる。

平均輝度画像の生成後、ステップＳ３１０において画像生成部１４７はモーションコントラストの計算を実行する。本実施形態では、ステップＳ２８０にて信号処理部１４４が位置合わせしたｍフレームの輝度画像から同じ位置の画素ごとに信号強度（輝度）の分散値を計算し、その分散値をモーションコントラストとする。すなわち、画像生成部１４７は、同一位置における複数の輝度画像各々の間で対応する画素の画素データを用いてモーションコントラストを算出する。なお、分散値以外に、標準偏差、差分値、非相関値および相関値の何れを用いることとしてもよい。すなわち、同一ｙ位置での複数のＢスキャン像の各画素間の輝度値の変化を表す指標であればモーションコントラストとして用いることが可能である。また、信号強度ではなく位相を用いることとしてもよい。

また、モーションコントラストはｍフレームの断層像の輝度画像から同じ位置の画素ごとの分散値の代わりに、各フレームの同じ位置の画素ごとの平均値で正規化した変動係数を用いることも可能である。この場合、網膜の構造を示す画素値に対してモーションコントラストが独立となりより感度の高いモーションコントラストを得ることが可能となる。

ステップＳ３２０において、信号処理部１４４は、信号処理部１４４で算出したモーションコントラストに対して閾値処理をする。本実施形態においては、信号処理部１４４がステップＳ３１０で算出した平均輝度画像からランダムノイズのみが表示されているエリアを抽出し、該エリアにおける標準偏差σを計算し、閾値の値をノイズフロアの平均輝度＋２σとして設定する。信号処理部１４４は、輝度値がこの閾値以下の画素に対しては、モーションコントラストの値を０に設定して画素データを無効化する。ステップＳ３２０の閾値処理により、ランダムノイズによる輝度変化に由来するモーションコントラストを除去することができ、ノイズを軽減することができる。

なお、閾値の値は、小さいほどモーションコントラストの検出感度は上がる一方、ノイズ成分も増す。また、閾値の値が大きいほど、ノイズ成分は減るがモーションコントラスト検出感度は下がる。このことに鑑みて、本実施形態では閾値をノイズフロアの平均輝度＋２σとして設定したが、閾値はこれに限るものではない。

閾値処理終了後、ステップＳ３３０において、信号処理部１４４はポジションｙｉのインデックスｉをインクリメントする。ステップＳ３４０において、信号処理部１４４は、ｉがｎより大きいか否かを判断する。すなわち、ｎ箇所の全てのｙ位置で位置合わせ、平均輝度画像の生成、モーションコントラストの計算、及び閾値処理が終了したか否かを判断する。処理の終了していないｙ位置が有る場合は、フローはステップＳ２２０に戻る。以降、全てのｙ位置でのステップＳ２２０〜Ｓ３３０の処理が終了するまで、これら処理を繰り返す。全て終了している場合は、フローは次のステップＳ３５０へ進む。

ステップＳ３４０では、ｉがｎよりも大きくなり、全てのｙ位置での上述した処理が終了したか否かが判断される。終了したと判断された時点で、すべてのｙ位置でのＢスキャン像（Ｂスキャンラインに沿った網膜断面における輝度画像）に対する平均輝度画像の生成とモーションコントラストが取得されたこととなる。なお、複数のｙ位置でのＢスキャン像は測定光のスキャンエリアにおける３次元の断層像データに相当し、これらｙ位置より得られるモーションコントラストデータも３次元におけるデータに相当する。信号処理部１４４は、以上に述べたように、３次元断層像データを生成する３次元断層データ生成手段、及び３次元モーションコントラストデータを生成する３次元モーションコントラスト生成手段として機能する。

ステップＳ３５０において、信号処理部１４４は、モーションコントラストの３次元データを用いて血管壁厚の取得処理を行う。血管壁厚が取得された後、３次元血管情報は生成されたとして同フローに示される処理は終了する。次に、図６を用いて、ステップＳ３５０において実行される血管壁厚の取得処理の詳細について説明する。図６は、取得された３次元のモーションコントラスト及び輝度のデータに基づいて、血管壁厚を算出する処理についてのフローチャートを示している。なお、上述したように、本実施形態では３次元断層像データと３次元モーションコントラストデータとは、各々対応する画素同士での位置合わせができたデータ同士となっている。以降の処理ではこのようなデータの位置合わせが終了していることが前提となる。

［血管壁厚算出処理手順］
ステップＳ３５１において、信号処理部１４４は、先に求めた３次元断層像データ（輝度画像）を取得する。またステップＳ３５２において、信号処理部１４４は３次元モーションコントラストデータを取得する。なお、本実施形態では、３次元断層像データと３次元モーションコントラストデータとは、同じＢスキャンデータより得られている。従って、スキャンエリア、該スキャンエリア内での３次元空間での各画素、空間解像度（サンプルピッチ）、深さ解像度等は同じである。従って、両データにおける位置合わせは既に完了した状態であると考えられ、後述する重ね合せ処理等も図６に示すフローチャートの如くそのまま実行できる。

しかし、これら３次元断層像データと３次元モーションコントラストデータとを、各々異なるＢスキャンより得ることとしてもよい。例えば、３次元断層像データの取得時においては同一断面に関してのＢスキャンの走査範囲を、３次元モーションコントラストデータ取得時のＢスキャンの走査範囲よりも大きくし、各々個別の走査として実行してもよい。また、３次元断層像データの取得に際しては平均化の処理が行われることが好ましいが、この場合３次元断層像データは一回のＢスキャン及びＣスキャンより得ることとしてもよい。さらにこの場合、３次元断層像データと３次元モーションコントラストデータとが等分解能となるように互いのデータを正規化し、更に位置合わせを行えばよい。このような前処理を行うことにより、図６に示すフローチャートにおける以降の処理を同様に行うことが可能となる。

（血管候補抽出処理）
信号処理部１４４は、３次元断層像データまたは３次元モーションコントラストデータから、血管候補の抽出を行うことができる。血管候補の抽出には３次元断層像データの輝度情報を用いてもよいし、モーションコントラスト情報を用いてもよい。本実施形態では、図６に示すように、ステップＳ３５３において、信号処理部１４４は３次元モーションントラストデータを用いて血管候補の抽出を行う。その際、各画素におけるデータに対して閾値処理を行い、該３次元モーションコントラストデータが所定閾値以上のデータを示す画素を血管候補の画素として認識する。なお、３次元断層像データを用いる場合に関しても、各画素におけるデータに対して閾値処理を行って血管候補の画素を認識することとなる。

なお、この時点における血管候補として評価したデータの中には、ランダムノイズ由来のデータや、測定対象に当たらない微細な血管データも含まれている場合がある。これらを効率よく回避するためには、血管の連結関係を考慮することが望ましい。よって、各血管候補においてモーションコントラストデータが連続する画素数を評価し、画素数の長さから血管の連結性を推定する。すなわち、所定閾値を超える画素が連続して並ぶ場合の連続数に関する閾値を別途指定し、血管候補とする連続する画素の内であって且つ所定の画素数以上の連結を有する画素群が血管を表すとして認識すれば、測定対象として有用な血管候補が自動的に抽出可能となる。すなわち、対象血管抽出手段にあっては、上述した血管候補の画素であって所定の数以上が連続する画素群を血管として認識する。

（２次元画像生成及び表示）
血管候補が抽出された後、ステップＳ３５４において、マップ生成部１４８によるセグメンテーション処理が行われる。具体的には、３次元断層像データにおける深さ方向の輝度プロファイルと各層或いは層境界に対応する閾値との対比処理を行って、網膜における各層を特定する。特定後、特定の層間、或いは深さ方向における所定範囲における各画素の値を深さ方向に投影または積算し、２次元画像データを生成する。また、当該２次元画像データに基づいて、Ｅｎｆａｃｅ輝度画像と称される２次元画像を生成する。本実施形態では３次元モーションコントラストデータを提示する各画素は、３次元断層像データを提示する各画素と対応している。よって３次元モーションコントラストデータに関しても同様の処理を行い、２次元モーションコントラストデータを生成する。その際、上述した所定閾値以下の画素のデータを、血管を含まない組織に対応する画素であることを示すとして無効化し、モーションコントラストの値を例えばゼロとする。この無効化されたデータの画素も含めて２次元モーションコントラストデータを生成することで、３次元空間における血流に関する情報をより明確に提示可能となる。同時に、当該２次元モーションコントラストデータに基づいて上述したＥｎｆａｃｅ画像に対応する２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を生成する。

ＯＣＴＡでは、血流、すなわち血管内腔に存在する構成を抽出していることになる。網膜血管壁はほぼ透明であるため、他の血管造影方法においても抽出される対象は同様である。一方、ＯＣＴ装置より得られる輝度画像は、血管の外壁による反射あるいは散乱を干渉光として検出して得ている。従って、モーションコントラスト画像より血液と接する血管の内壁構造が抽出でき、輝度画像から血管の外壁構造が抽出できる。よって、両画像において一致する対象血管について両画像の差分を得ることにより、診断に有用な血管壁厚の情報を取得することが可能となる。

図８に例示される生成された２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像は、表示制御部１４９により表示部１４６に表示される。なお、血管候補の抽出及び認識が画像より可能であれば、２次元のＥｎｆａｃｅ画像を表示部１４６に表示させてもよい。また、本実施形態において、Ｅｎｆａｃｅ輝度画像または２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を生成のために対応する画素値を積算することとした。しかし、該Ｅｎｆａｃｅ輝度画像は、各画素値の最大値、最小値、中央値等の代表値を抽出し投影または積算することでも生成可能である。また、本実施形態では２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像のみを表示することとしているが、必要に応じて該２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像とＥｎｆａｃｅ輝度画像との両画像を異なる色で重ねて表示させてもよい。

（マーカ処理及び指定画像の表示）
２次元画像の表示後、信号処理部１４４は、ステップＳ３５５では、抽出された血管候補に対し、表示画面上でマーカを加えて強調表示させるように表示制御部１４９に指示する。マーカによる強調表示により、ユーザに抽出された血管の配置を知らせることができる。具体的には、表示部１４６に対して２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を表示させ、さらに３次元モーションコントラストデータ上で抽出された血管候補と対応する画素座標に血管候補を示すマーカを血管候補毎に識別可能に重畳表示させる。図９は、表示部１４６での表示例であり、当該画像は壁厚を測定する血管及び該血管上の部位を指定するための指定画像となる。同表示例において、Ｍ１、Ｍ２、・・・Ｍｎは全ての抽出された血管のマーカである。また、当該表示画面には、マウスカーソルＭＣが重ねて表示される。該表示部１４６は、本実施形態において、２次元画像及び２次元モーションコントラスト画像（Ｅｎｆａｃｅ輝度画像及び２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像）の少なくとも一方を表示する表示手段を構成する。また、表示制御部１４９は測定対象部位を指定するここで述べた表示形態を表示部１４６に表示させると共に、該表示形態に対して入力された指定コマンドを受付けて信号処理部１４４に該指定を入力する手段を構成する。

（測定対象血管及び測定部位指定）
ステップＳ３５６において、ユーザは表示されたマーカを抽出された血管と認識して、該マーカ上の血管壁厚を測定したい部位をマウス等のポインティングデバイスでクリックし指定する。そのＵＩの例を以下に説明する。まず、ユーザが所望の血管候補に対応するマーカにマウスカーソルＭＣを近づけると、そのマーカのみが強調表示され、例えば、重なり合った血管であっても識別が可能となる。ここで、ユーザは、強調表示されているマーカにおいて壁厚を測定したいと考えている部位に凡そ近い位置にマウスカーソルＭＣを合せる。この状態で、マウスをクリックすることで、例えば図７に示すような枠７ｃが表示される。同時に、血管壁厚の測定点となる外壁座標・内壁座標の２点のマーカが表示される。この状態でユーザがさらにマウスをクリックすることにより、測定部位の選択が確定する。

なお、後述するように、以降のフローに沿って指定位置での血管壁厚の測定が実行される。しかし、２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像及びＥｎｆａｃｅ輝度画像の両画像を重ね、かつ所望の血管部位をさらに拡大すれば、画像計測を行わなくとも、直感的な血管の内壁および外壁の構造認識が可能となる。例えば、血管壁厚の測定部位近傍にマウスカーソルＭＣを合せて一旦マウスをクリックすることで、図７に示すように該測定部位近傍を強拡大してこれを表示することとしてもよい。画像の重ね合せ（重畳処）と拡大処理とにより、該２次元画像中の血管の内壁７ｂ（モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像）と血管外壁７ａ（Ｅｎｆａｃｅ輝度画像）とが容易に把握できる。ここで、この２次元画像上で視認される測定部位における血管の内壁点７ｂ’および外壁点７ａ’に対応する２点を指定し且つその間の距離を計測すれば、その位置の血管壁厚を一義的に得ることもできる。また、血管の断面として、血管壁に対して略垂直な切断線に沿って４点を指定し、対になる点同士の距離を測定することで、より正確な壁厚を簡易に得ることもできる。

（測定断面算出）
しかし、実際には、個別に指定した２点間の距離が当該部位での血管壁厚に正確に一致することは容易ではない。血管壁厚を正しく求めるためには、上記の測定部位付近の血管走行方向に垂直な断面を定義する必要がある。本実施形態では、ステップＳ３５７において、前述した血管連結性の推定結果を利用する。すわなち、連結データが少なくとも２画素望ましくは３画素以上あれば、これらの平均連結方向をベクトルとして扱い、Ｘ、Ｙ、及びＺ座標の差から方向ベクトルが求まる。これを血管走行方向として定義する。さらに血管連結部分の１つの画素座標に対して血管走行方向に垂直な平面を考えると、この平面を血管の断面として定義することが出来る。

図１０は、測定断面の決定方法を説明する図である。同図において、対象とする血管をＢ、血管Ｂ上の対象画素をＰ１、これに連結する画素をＰ２とし、Ｐ１、Ｐ２それぞれの画素座標を（ｘ１、ｙ１、ｚ１）、（ｘ２、ｙ２、ｚ２）とする。この場合、血管の走行方向を示すベクトルＶは、（ｘ２−ｘ１、ｙ２−ｙ１、ｚ２−ｚ１）として定義できる。そしてベクトルＶを法線とする平面をＣとすれば、測定断面となる垂直平面が一意に定義できる。当該断面を図７に示す拡大画像に対して切断線として重ね合せ、この切断線と血管外壁７ａと血管内壁７ｂとの交点間の距離を測定することにより、当該部位の血管壁厚を正確に知ることができる。

（外壁座標及び内壁座標算出）
ステップＳ３５８において、信号処理部１４４は血管内壁の座標を算出する。算出に際しては、３次元モーションコントラストデータからこの血管断面に対応するモーションコントラストデータを生成し、この生成データを用いて内壁座標を算出すれば、血管壁の厚さを幾何学的に正しい位置関係で測定が出来る。同様に、ステップＳ３５９の血管外壁の座標の算出においても、３次元断層像データから、同一の血管断面に対応する断層像データを生成し、この生成データを用いて外壁座標を算出すればよい。

次に、ステップＳ３５８において実行される内壁座標の算出処理について具体的に述べる。同ステップＳ３５８では、ステップＳ３５２で取得した３次元モーションコントラストデータから、先に抽出した対象血管と同一の血管に対して内壁構造を抽出する。血管内壁は血管腔を流れる血液（血柱）の外周と一致するため、モーションコントラストデータから対象血管の血管内壁構造が得られ、エッジの位置情報から測定断面上の内壁座標を検出する。信号処理部１４４は、この処理において、対象血管において指定された部位に対応する血管内壁の座標を検出する内壁座標検出手段として機能する。

次に、ステップＳ３５９において実行される外壁座標の算出処理について具体的に述べる。同ステップＳ３５９では、ステップＳ３５１で取得した３次元断層像データから対象血管の外壁構造を抽出する。血管壁はほぼ透明であるが、ＯＣＴ装置で取得される輝度画像は、網膜構造の屈折率差から生じる反射光強度を基にしているため、血管の外壁情報が良好に取得できる。そして、血管外壁のエッジの位置情報から測定断面上における血管外壁の座標を検出する。信号処理部１４４は、この処理において、対象血管において指定された部位に対応する血管外壁の座標を検出する外壁座標検出手段として機能する。

なお、モーションコントラスト画像を生成する際には、各輝度はある閾値以下となるモーションコントラスト画素値を０に設定している。従って血管内壁座標を正しく検出するには、この閾値を適切に設定する必要がある。閾値の値は、ランダムノイズに由来するモーションコントラストを除去するために、本実施形態では、全画像のノイズフロアの平均輝度と標準偏差σから平均輝度＋２σと設定されている。しかし、これを調整可能にしても良いし、測定対象となる血管周辺部位（注目領域）の輝度情報に基づき決定しても良い。

（血管壁厚算出）
内壁座標及び外壁座標の算出後、ステップＳ３６０において、信号処理部１４４はステップＳ３５８で求めた内壁座標とステップＳ３５９で求めた外壁座標とから、血管壁厚を算出する。先に図７について述べたように、血管外壁７ａ及び血管内壁７ｂはそれぞれ対象血管の外壁構造および内壁構造のエッジを表しており、それぞれの同一部位に対応する測定点を外壁点７ａ’及び内壁点７ｂ’とする。この両点間の距離が血管壁の厚さであるから、これを算出することにより、血管壁厚Δｔが求まる。血管壁厚算出後、血管壁厚算出処理は終了する。なお、算出結果は、図７に示される表示画面上に表示される。

以上述べたように、本実施形態では、ＯＣＴ装置を用いて得られた光干渉断層データに対して上述した各種処理を実行して、測定対象となる血管の指定部位に関しての血管壁に関する情報、より詳細には内壁座標と外壁座標とを求める光干渉断層データ処理方法を構成する。なお、本実施形態では、測定部位の指定は表示画面を介して行われることとしている。しかし、測定断面を求める処理において、自動的に決定される測定断面上における血管の壁厚を算出し、該測定断面における血管径と壁厚との比率を所定値と比較して、該比較結果に基づいて自動的に測定部位が指定されることとしてもよい。また、２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像とＥｎｆａｃｅ輝度画像とを重畳して表示することで、各血管における血管壁の厚さは単に当該血管壁に垂直な方向における両画像の得字部分の距離としても簡易に把握できる。当該距離と該垂直な方向の２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像或いはＥｎｆａｃｅ輝度画像における血管に対応する画像のエッジ間の距離との比率から、自動的に測定部位が指定されることとしてもよい。信号処理部１４４は、これら自動的に行われる指定の指示を受付けて上述した血管壁厚算出の処理を実行する。

（３次元データ処理）
以上述べた説明では、血管壁厚は図７に例示する２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像とＥｎｆａｃｅ輝度画像との重畳画像における２点７ａ’及び７ｂ’の距離として測定することとしている。しかし実際には、血管は筒状の組織であって、表示されている画像からでは血管の状態を正確に把握できない場合も考えられる。従って、指定部位における血管の全周における壁厚を把握することが望まれる。例えば、図１０に表示されたモデルの場合、平面Ｃ内における座標Ｐ１が血管の中心位置と推定される。また、３次元モーションコントラストデータ及び３次元断層像データはすでに取得済みである、これらデータを当該平面Ｃの面内で再構成することにより、例えば管状の血管断面像を生成することも可能である。従って、該座標Ｐ１からの血管内壁と血管外壁との各々の距離の差を求めることで、指定部位における血管壁に関する寸法上の情報が得られる。

この場合、結果を表示する画面として、３次元モーションコントラストデータと３次元断層像データとの重畳により得られた血管の３次元画像を表示することが好ましい。より具体的には、指定血管、及び指定血管における指定部位とその近傍を強拡大して血管断面図として３次元表示し、さらに指定部位における血管壁の平均厚・最小厚・最大厚・標準偏差等の数値を重ねて表示するとよい。本実施形態の場合予め３次元モーションコントラストデータと３次元断層像データは取得済みであることから、測定部位の指定画面で測定部位を動かすことに応じて表示結果も変えることができる。

（連続：複数断面測定）
実際の血管の診断においては、血管走行の連続性の評価が重要である。上述した実施形態では血管壁厚を求める断面を１つの垂直平面とした。しかし、連結画素に対応する少なくとも３つ以上の近接した垂直平面を定義し、これら平面に対応する断層像データおよびモーションコントラストデータを生成してもよい。この場合、各平面において上述した処理と同様の処理を行うことにより、連続した複数の外壁座標および内壁座標が検出可能となる。さらにこの結果である外壁座標と内壁座標の距離から、連続した血管壁厚を算出できる。また、血管における測定の始点と終点とを指定し、予め定められた間隔で近接する垂直平面を定義して指定された区間の血管壁厚を算出することもできる。

（トレンド予測）
上述したように、連続した血管壁厚の情報を基にすれば、血管壁厚の変化のトレンドを予測することができる。図１１はある血管の血管壁の一部が肥厚化し、閉塞している例である。Ｃ１、及びＣ２、Ｃ３はそれぞれ連結する画素ピッチで連続した血管走行に垂直な平面であり、Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３はそれぞれ、それら平面を断面として算出した血管壁厚を図示している。血管壁厚Ｅ１〜Ｅ３が得られれば、次の連結画素から定義される断面Ｃ４上の壁厚Ｅ４’が予測できる。予測方法は、既知のデータ数が３点であれば２次補外、４点であれば３次補外と、データ数が多いほど精度が高くなる。この例では曲線を最小限に表現できる次数として、３点による２次補外からのトレンド予測とした。

続いて得られた予測結果に対して、実際に断面Ｃ４上の壁厚Ｅ４を算出する。図１１の例ではＣ４断面上の血管壁が不連続に急激に肥厚化しているため、実際の壁厚Ｅ４は予測された壁厚Ｅ４’よりも大きいものになっている。この差が大きいほど血管壁の連続性が低いことを示し、血管壁の異常との相関が高いとすることが出来る。従って、Ｅ４とＥ４’の差分を取ることにより、血管壁の異常領域および異常量を検出することが出来る。なお、ここでは血管壁の異常として壁厚が厚くなる場合について述べたが、検出できる異常領域は当該態様に限られず、壁厚が急激に薄くなる、血管内壁にプラークが付着する等も含まれる。

以上説明したように、本実施形態の如く、ＯＣＴ装置による強度画像データおよびモーションコントラストデータを用いることにより、網膜の血管壁に関する情報を簡易に取得し、壁厚を測定することができる。また、さらには血管の走行方向を抽出し、血管における形状的な異常個所を検出することもでき、結果として血管の診断に有用な情報を提供することが可能となる。

［その他の実施例］
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、上述した処理方法等は、以下のようにすることによって達成することができる。即ち、前述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード（コンピュータプログラム）を記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。

１４３ 制御部
１４４ 信号処理部
１４５ 信号取得制御部
１４６ 表示部
１４７ 画像生成部
１４８ マップ生成部
１４９ 表示制御部

Claims (20)

1. 被検査物の同一断面の画像を構成する複数フレーム分の干渉信号セットを含む複数フレームの干渉信号セットを取得する信号取得工程と、
   前記複数フレームの干渉信号セットから前記被検査物の３次元断層像データを生成する工程と、
   前記同一断面を構成する複数フレーム分の干渉信号セットから前記被検査物において時間変調している画素に基づく３次元モーションコントラストデータを生成する工程と、
   前記３次元断層像データまたは前記３次元モーションコントラストデータに基づいて前記被検査物における対象血管を抽出する工程と、
   前記抽出された対象血管において指定された部位に対応する血管外壁の座標を前記生成された３次元断層像データに基づいて検出する工程と、
   前記抽出された対象血管において指定された部位に対応する血管内壁の座標を前記生成された３次元モーションコントラストデータに基づいて検出する工程と、
   を含むことを特徴とする光干渉断層データの処理方法。
2. 前記信号取得工程において、同一断面を構成する複数フレーム分の干渉信号セットは、前記複数フレームの干渉信号セットを取得する際に取得されることを特徴とする請求項１に記載の光干渉断層データの処理方法。
3. 前記被検査物の３次元断層像データを生成する工程において、前記同一断面を構成する複数フレーム分の干渉信号セットの少なくとも２つを重ね合わせて合成することを特徴とする請求項２に記載の光干渉断層データの処理方法。
4. 前記信号取得工程において、前記同一断面を構成する複数フレーム分の干渉信号セットを取得する工程と、前記同一断面を構成する複数フレーム分の干渉信号セットを除く前記複数フレームの干渉信号セットを取得する工程とは、異なる信号取得工程であって、
   前記３次元断層像データは前記同一断面を構成する複数フレーム分の干渉信号セットを除く前記複数フレームの干渉信号セットに基づいて生成されることを特徴とする請求項１に記載の光干渉断層データの処理方法。
5. 前記対象血管の抽出の前に、前記３次元断層像データと前記３次元モーションコントラストデータとの位置あわせを行う工程をさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の光干渉断層データの処理方法。
6. 前記生成された３次元断層像データを深さ方向の所定範囲で前記深さ方向に積算してＥｎｆａｃｅ輝度画像を生成する工程と、
   前記生成された３次元モーションコントラストデータを前記深さ方向の所定範囲で前記深さ方向に積算して２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を生成する工程と、
   前記Ｅｎｆａｃｅ輝度画像及び前記２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像の少なくとも一方を表示する表示工程と、を含むことを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の光干渉断層データの処理方法。
7. 前記表示されたＥｎｆａｃｅ輝度画像及び前記２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像の少なくとも一方において前記部位の入力を受付ける工程を含むことを特徴とする請求項６に記載の光干渉断層データの処理方法。
8. 前記２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像を生成する工程は、所定閾値以下の画素のデータを無効化する工程と、前記無効化されたデータの画素を含めて前記２次元モーションコントラストデータを生成する工程を含むことを特徴とする請求項６または７に記載の光干渉断層データの処理方法。
9. 前記表示工程は、２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像と前記Ｅｎｆａｃｅ輝度画像とを重畳して表示することを特徴とする請求項６乃至８の何れか一項に記載の光干渉断層データの処理方法。
10. 前記２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像と前記Ｅｎｆａｃｅ輝度画像とが重畳されて表示された画像における前記対象血管で指定された少なくとも２点間の距離を表示する工程を含むことを特徴とする請求項６乃至９の何れか一項に記載の光干渉断層データの処理方法。
11. 前記対象血管を抽出する工程は、前記３次元モーションコントラストデータの値が所定閾値以上の画素を血管候補の画素とする工程と、
    前記血管候補の画素であって所定の数以上が連続する画素群を血管として推定する工程と、を含むことを特徴とする請求項１乃至１０の何れか一項に記載の光干渉断層データの処理方法。
12. 前記対象血管を抽出する工程は、前記３次元モーションコントラストデータが所定閾値以上の画素を血管候補の画素とする工程と、前記血管候補の画素であって所定の数以上が連続する画素群を血管として認識する工程と、を含み、
    前記表示工程は、前記血管として認識された画素群を示すマーカを前記２次元画像または２次元モーションコントラストＥｎｆａｃｅ画像に重畳して表示し、
    前記対象血管を抽出する工程は前記表示されたマーカを選択することで対象血管の指定が入力されることを特徴とする請求項６乃至１０の何れか一項に記載の光干渉断層データの処理方法。
13. 前記対象血管と認識された前記画素群の連続する方向を血管走行方向として定義し、前記画素群において前記指定された部位に対応する画素に対し、前記血管走行方向に垂直な平面を定義する工程を含み、
    前記外壁座標を検出する工程において、前記３次元断層像データから前記定義された平面に対応するように生成された断層像データを用いて前記外壁座標を算出し、
    前記内壁座標を検出する工程において、前記３次元モーションコントラストデータから前記定義された平面に対応するように生成されたモーションコントラストデータを用いて前記内壁座標を算出することを特徴とする請求項１１または１２に記載の光干渉断層データの処理方法。
14. 前記平面を定義する工程において、少なくとも連結する画素のピッチに対応する３つ以上の平面が定義され、
    前記外壁座標及び前記内壁座標は、該複数の平面の各々に対応して算出されることを特徴とする請求項１３に記載の光干渉断層データの処理方法。
15. 前記検出された外壁座標と内壁座標とから前記対象血管の壁厚を算出する工程を有することを特徴とする請求項１乃至１４の何れか一項に記載の光干渉断層データの処理方法。
16. 前記外壁座標を検出する工程と前記内壁座標を検出する工程において、前記抽出された対象血管における前記画素群が連結する状態に基づいて、前記連結する方向に並ぶ複数の外壁座標と内壁座標とを検出することを特徴とする請求項１２乃至１５の何れか一項に記載の光干渉断層データの処理方法。
17. 前記検出された外壁座標と内壁座標とから前記対象血管の壁厚を算出する工程を有することを特徴とする請求項１６に記載の光干渉断層データの処理方法。
18. 前記血管壁厚を算出する工程において、前記対象血管において連続した血管壁厚の変化のトレンドを算出し、
    該血管壁厚の変化のトレンドと前記連続した血管壁厚の差分とから、前記血管の壁の異常量または異常領域を検出する工程を含むことを特徴とする請求項１７に記載の光干渉断層データの処理方法。
19. 請求項１乃至１８の何れか一項に記載の光干渉断層データの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。
20. 被検査物の同一断面の画像を構成する複数フレーム分の干渉信号セットを含む複数フレームの干渉信号セットを取得する信号取得手段と、
    前記複数フレームの干渉信号セットから前記被検査物の３次元断層像データを生成する３次元断層データ生成手段と、
    前記同一断面を構成する複数フレーム分の干渉信号セットから前記被検査物において時間変調している画素に基づく３次元モーションコントラストデータを生成する３次元モーションコントラスト生成手段と、
    前記３次元断層像データまたは前記３次元モーションコントラストデータに基づいて前記被検査物における対象血管を抽出する対象血管抽出手段と、
    前記抽出された対象血管において指定された部位に対応する血管外壁の座標を前記生成された３次元断層像データに基づいて検出する外壁座標検出手段と、
    前記抽出された対象血管において指定された部位に対応する血管内壁の座標を前記生成された３次元モーションコントラストデータに基づいて検出する内壁座標検出手段と、
    を含むことを特徴とする光干渉断層データの処理装置。