JP2019150346A - 診断支援装置、診断支援方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 層境界が正確に検出できない場合においても層厚を算出する。【解決手段】 診断支援装置は、被検眼の断層画像に含まれる所定の層における信号強度を示す値の代表値を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記代表値に基づいて前記所定の層の厚みを推定する推定手段と、前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みを表示部に表示させる表示制御手段と、を備える。【選択図】 図２

Description

本明細書に開示の技術は、診断支援装置、診断支援方法及びプログラムに関する。

ＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）により得られた断層画像から検出された網膜の所定の層における上端、下端の層境界から層厚を算出することが知られている（特許文献１）。

特開２０１０−３５６０７号公報

しかしながら、層境界が正確に検出できない場合には層厚を算出することは困難であった。

本明細書に開示の診断支援装置は、被検眼の断層画像に含まれる所定の層における信号強度を示す値の代表値を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記代表値に基づいて前記所定の層の厚みを推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みを表示部に表示させる表示制御手段と、を備える。

本明細書に開示の技術によれば、層境界が正確に検出できない場合においても層厚を算出することが可能となる。

装置のハード構成の一例を示す図である。 輝度と層厚との関係の一例を示す図である。 層厚を算出する処理の一例を示すフローチャートである。 疾患を判定する処理の一例を示すフローチャートである。

（第１実施形態）
本実施形態では、所定の層の輝度値から層厚（膜厚）を算出（推定）する例について説明を行う。本実施形態によれば、層境界を検出することが困難な例えば脈絡膜層の層厚を算出することが可能となる。具体的には、脈絡膜層の下端（強膜側）の層境界は測定光が十分に届かないこと等が原因で明瞭に画像化することが困難である。従って、脈絡膜層の層厚を算出することは困難であるという課題があったが、本実施形態によれば層境界が明瞭ではない場合でも脈絡膜層の層厚を算出することが可能となる。

図１（ａ）、（ｂ）を用いて、本実施形態に係る装置のハード構成の一例を説明する。

［ハード構成：ＯＣＴ画像取得手段］
図１（ａ）は、ＯＣＴ装置のハード構成の一例を示す図である。図１（ａ）において光源００１はＳＬＤ光源であり、カプラ００２によって、所望の分岐比の下、光を測定光と参照光とに分岐する。測定光は、カプラ００２を通過しコリメータ０２１よりサンプル光学系１０２へ出射される。サンプル光学系１０２には、フォーカスレンズ０２２、角度可変であるＸガルバノメトリックミラー０２３とＹガルバノメトリックミラー０２４、対物レンズ系を形成するレンズ０２５、レンズ０２６が配置され、これらを経由して被検眼０２７の眼底上に測定光によるビームスポットが形成される。ここで、眼底上に導かれたビームスポットは、Ｘガルバノメトリックミラー０２３とＹガルバノメトリックミラー０２４の駆動により、眼底上で２次元に走査される。被検眼０２７の眼底で反射散乱した測定光は、サンプル光学系１０２を介した後、カプラ００２へ導かれる。参照光は、参照光学系１０３へ導かれ、コリメータレンズ０３１によりコリメート光となり、ＮＤフィルター０３２を通過し所定光量に減衰される。その後、参照光はコリメートされた状態を保持したまま、光軸方向に移動可能でサンプル光学系１０２との光路長差を補正することができるミラー０３３で反射され、同じ光路へ折り返される。折り返された参照光は、ＮＤフィルター０３２、コリメータレンズ０３１を介した後、カプラ００２へ導かれる。

カプラ００２へ戻ってきた測定光と参照光は、カプラ００２により合波され、検出系（もしくは分光器）１０４に導かれる。合波された光はコリメータ０４２により出射され、回折格子０４３にて分光された後、レンズ０４４を介してラインセンサ０４５で受光され、干渉信号として出力される。尚、ラインセンサ０４５は、各画素が回折格子０４３によって分光された光の波長成分に対応して受光するように配置されている。

図１（ｂ）はＯＣＴの光学部材以外の装置のハード構成の一例を示す図である。ＯＣＴ光学系には、フォーカスレンズ０２２を移動させるためのフォーカス駆動手段０６１が、Ｘガルバノメトリックミラー０２３、Ｙガルバノメトリックミラー０２４を駆動するためのガルバノメトリックミラー駆動手段０６２が、ミラー０３３を光軸方向に移動させるためのミラー駆動手段０６３が、各々設けられている。各々の駆動手段と光源００１、ラインセンサ０４５、サンプリング部０５１、メモリ０５２、信号処理手段０５３、操作入力手段０５６、モニタ０５５などは制御手段０５４に接続されて装置全体の動きが制御されている。診断支援装置は例えば、サンプリング部０５１、メモリ０５２、信号処理手段０５３、制御手段０５４、モニタ０５５および操作入力手段０５６を備えている。なお、上記の構成要素のうち信号処理手段０５３および制御手段０５４が診断支援装置の内部に備えられ、他の構成要素は診断支援装置の外部に備えられることとしてもよい。

ラインセンサ０４５からの出力信号は、ガルバノメトリックミラー駆動手段０６２によって駆動された任意のガルバノメトリックミラー駆動位置について、サンプリング部０５１により干渉信号として出力される。続いて、ガルバノメトリックミラー駆動手段０６２によってガルバノメトリックミラー駆動位置がオフセットされ、その位置における干渉信号が出力される。以降はこの繰り返しで干渉信号が次々に生成される。サンプリング部０５１で生成された干渉信号は、メモリ０５２にガルバノメトリックミラー駆動位置とともに記憶される。メモリ０５２に記憶された干渉信号は、信号処理手段０５３により周波数解析され、被検眼０２７の眼底の断面像となる。断層像は、制御手段０５４によりモニタ０５５に表示される。ガルバノメトリックミラー駆動位置情報によって、三次元の眼底ボリューム像を生成し、モニタ０５５に表示することもできる。ここで、信号処理手段０５３および制御手段０５４はＣＰＵ等のプロセッサにより実現され、信号処理手段０５３および制御手段０５４はメモリ０５２に記憶されたプログラムを実行することで様々な手段として機能する。

信号処理手段０５３は、処理対象であるＯＣＴ画像（断層画像）における所定の層の信号強度を示す値の代表値を取得する。すなわち、信号処理手段０５３は、被検眼の断層画像に含まれる所定の層における信号強度を示す値の代表値を取得する取得手段の一例に相当する。ここで、信号強度を示す値は例えば画像における輝度である。また、代表値は所定の層における所定領域の信号強度を示す値の統計値であってもよい。統計値としては例えば、平均値、中央値、最大値および積算値の少なくとも１つを層厚の算出に用いることが可能である。

信号処理手段０５３は、さらに、ＯＣＴ画像における所定の層の代表値と所定の層の層厚との相関を示す情報および処理対象であるＯＣＴ画像における代表値とに基づいて、所定の層の層厚を推定する。すなわち、信号処理手段０５３は、取得手段により取得された代表値に基づいて所定の層の厚みを推定する推定手段の一例に相当する。なお、詳細な処理については後述する。

制御手段０５４は、撮像中の任意のタイミングでバックグラウンドデータを取得する。バックグラウンドデータとは、被検体に測定光が入射しない状態の信号、即ち参照光のみの信号を指し、例えばガルバノメトリックミラー駆動手段０６２によりガルバノメトリックミラーメトリックミラーを駆動し、サンプル光学系から測定光が戻らないように測定光の位置を調整した状態で信号取得を行うことでバックグラウンドデータを取得する。

また、制御手段０５４は、信号処理手段０５３により推定された層厚をモニタ０５５に表示させる。すなわち、制御手段０５４は、推定手段により推定された所定の層の厚みを表示部に表示させる表示制御手段の一例に相当する。

［信号強度を示す値の代表値の取得］
信号処理手段０５３による信号強度を示す値の代表値の取得について説明する。

信号処理手段０５３は、ＯＣＴ装置［図１（ａ）（ｂ）］で得られた信号強度を画像化する事で、図２（ａ）に示すようなＯＣＴ画像２０１を取得する。

ＯＣＴ画像２０１の様に、網膜の断層画像には、硝子体エリア２０３、網膜層２１２、脈絡膜エリア（強膜含む）２０４、が観察できる。特に信号強度が高い、網膜色素上皮（以下、ＲＰＥと記す）２０２が顕著に黒い（信号強度が高い）。なお、本実施形態では信号強度が高いほど画像では黒くなることとしたが、これに限定されるものではなく、信号強度が高いほど画像では白に近づくようにしても良い。

ＯＣＴ画像２０１において、網膜の深さ方向をｚ、横方向をｘとする。ＯＣＴ画像において、断層方向（ｚ方向）のエリア２１３の輝度プロファイルは２１４の様になる。輝度プロファイル２１４から、ピーク２１５が観察できる。ピーク２１５は網膜のＲＰＥ層（網膜色素上皮細胞層）２０２に該当する。このように、殆どのＯＣＴ画像において、ＲＰＥ層２０２の輝度は他の層よりも高く、自動検出２０５（図２（ｂ）に示す通り）する事が出来る。本実施形態においても信号処理手段０５３がＯＣＴ画像の深さ方向の輝度プロファイルを解析することでＲＰＥ層（またはＲＰＥと脈絡膜との層境界）を検出する。

図２（ｂ）において、信号処理手段０５３は、上記の輝度プロファイルを用いて硝子体と内境界膜との境界を検出することができる。そして、硝子体と内境界膜との境界の形状に基づいて黄斑中心２０６を検出する。黄斑中心２０６は凹状になっているため硝子体と内境界膜との境界の形状に基づいて検出することが可能である。なお、黄斑中心の検出は既知の種々の手法により実現可能である。

信号処理手段０５３は、検出した黄斑中心２０６から例えばｘ方向の±２００ピクセル（約１ｍｍ）の領域を関心領域（以下、ＲＯＩ）幅２０７とする。なお、幅２０７は黄斑を中心として±２００ピクセルに限定されるものではなく、他の値とすることとしてもよい。さらに、必ずしも幅２０７の中心が黄斑中心２０８と一致していなくともよく、数ピクセルずれていてもよい。信号処理手段０５３はＲＯＩ幅２０７と同様の幅でＲＰＥに該当するＲＯＩ２０８（破線）を取得する。なお、ＲＯＩ２０８の幅はＲＯＩ幅２０７と必ずしも一致していなくてもよい。ＲＯＩ２０８の深さ方向における幅はＲＰＥ層の幅に対応していてもよいし、ＲＰＥ層よりも狭い幅または広い幅であってもよい。次に、信号処理手段０５３は、領域２０８をｚ軸強膜方向（脈絡膜方向）に２０ピクセル（約５０μｍ）移動させたＲＯＩ２０９（破線）を取得する。信号処理手段０５３は、ＲＯＩ２０９を脈絡膜層におけるＲＯＩとして取得する。すなわち、信号処理手段０５３は、網膜色素上皮細胞層より脈絡膜側へ所定距離離れた位置を脈絡膜層として特定する。なお、領域２０８の移動量は２０ピクセルに限定されるものではなく、ＲＰＥより強膜側に位置する脈絡膜に含まれる領域であればよい。また、ＲＯＩ２０９の形状はＲＯＩ２０８と同一であってもよいし、ＲＯＩ２０８に対し平滑化処理等が施された領域で形状であってもよい。すなわち、ＲＯＩ２０９はＲＯＩ２０８に基づく形状の領域であればよい。なお、ＲＯＩ２０９の形状はＲＯＩ２０８の形状とは独立に決定されてもよい。ＲＯＩ２０９は、例えば矩形の領域であってもよいし円形の領域であってもよいし、特定の形状に限定されるものではない。

信号処理手段０５３は、ＲＯＩ２０８、２０９のＯＣＴ画像の各ピクセルの輝度値（本実施例では、強度を２５６階調で取得している）の積算値Ｉ_２０８、Ｉ_２０９を代表値として算出する。例えば、信号処理手段０５３は、積算値Ｉ_２０９を積算値Ｉ_２０８を用いて正規化する。具体的には積算値Ｉ_２０９を積算値Ｉ_２０８で除することで積算値Ｉ_２０９を正規化する。なお、正規化する際に用いる積算値はＲＰＥ層の輝度値の積算値に限定されるものではなく、他の層における輝度値の積算値であってもよい。例えば外境界膜、内節外節結合部（ＩＳ／ＯＳライン）および錐体外節端（ＣＯＳＴ）の少なくとも１つの輝度の積算値を用いることとしてもよい。外境界膜、内節外節結合部および錐体外節端の曲率は内境界膜の曲率に比べてＲＰＥの曲率に近いため脈絡膜の輝度値を積算することに適している。なお、ＲＯＩ２０９の形状はＲＰＥの形状に基づくものであってもよいし、正規化を行うための積算値を算出した層の形状に基づくものであってもよい。

なお、積算値Ｉ_２０８の算出および正規化は必須のものではない。

以上の作業を図３（ａ）のフローを用い、説明する。ステップ３０１において、図１（ａ）（ｂ）のＯＣＴ装置を用い、ＯＣＴ画像２０１を取得する。具体的には信号処理手段０５３がＯＣＴ画像２０１を生成する。ステップ３０２において、信号処理手段０５３が、ＯＣＴ画像２０１を解析することによりＲＰＥ層２０２を抽出する。ステップ３０３において、信号処理手段０５３はＯＣＴ画像２０１から黄斑中心２０６を検出した後、検出した黄斑中心２０６から左右各々２００ピクセルの幅を有するＲＯＩ２０７を抽出する。ステップ３０４において、信号処理手段０５３は、ＲＯＩ２０７と同様の幅のＲＰＥ領域のＲＯＩ２０８を取得する。ステップ３０５において、信号処理手段０５３は、ＲＯＩ２０８を強膜側に２０ピクセル移動させたＲＯＩ２０９を取得する。ステップ３０６において、信号処理手段０５３は、ＲＯＩ２０８、２０９における輝度の積算値Ｉ_２０８、Ｉ_２０９を取得する。ステップ３０７において、信号処理手段０５３は、ＲＯＩ２０８、２０９の積算値Ｉ_２０８、Ｉ_２０９をメモリ０５２に保存する。

［代表値から層厚を推定］
信号処理手段０５３は、上述したＲＯＩ２０９の積算値Ｉ_２０９をメモリ０５２から読み出す。読みだす積算値Ｉ_２０９は上述の正規化が施されたものであってもよい。本明細書においてＩ_２０９は正規化された積算値および正規化されていない積算値を含むものである。また、信号処理手段０５３は、図２（ｃ）に示す輝度の積算値（ＯＣＴ−Ｉ）と層厚（Ｔ）の関係の情報（本実施例ではグラフ）をメモリ０５２から読み出す。図２（ｃ）に示すグラフは、代表値と所定の層の厚みとの相関を示す情報の一例である。なお、図２（ｃ）に示す相関を示す情報は診断支援装置の内部記憶装置であるメモリ０５２に保存されていてもよいし、診断支援装置の外部記憶装置に記憶されていてもよい。

信号処理手段０５３は、図２（ｃ）のグラフから積算値Ｉ_２０９に相当する層厚Ｔ_２０９を算出する。信号処理手段０５３は、例えば正規化された積算値Ｉ_２０９に相当する層厚Ｔ_２０９を算出する。

脈絡膜厚を算出する手順を図３（ｂ）のフローを用い説明する。ステップ３１０において、信号処理手段０５３は、ＲＯＩ２０９の輝度の積算値Ｉ_２０９をメモリ０５２から読み出す。ステップ３１１において、信号処理手段０５３は、輝度の積算値（ＯＣＴ−Ｉ）と層厚（Ｔ）の関係の情報をメモリ０５２から読み出す。ステップ３１２において、信号処理手段０５３は、輝度の積算値（ＯＣＴ−Ｉ）と層厚（Ｔ）の関係の情報に基づいて積算値Ｉ_２０９に相当する層厚Ｔ_２０９を算出する。ステップ３１３において、信号処理手段０５３は、積算値Ｉ_２０９、層厚Ｔ_２０９をメモリ０５２に保存する。さらに、制御手段０５４は、信号処理手段０５３により推定された層厚Ｔ_２０９をメモリ０５２から読み出してモニタ０５５に表示させる。

以上の様に、層境界の検出結果から層厚を求めることが困難な層においても、層の輝度値に基づいて層厚を算出することが可能となる。すなわち、本実施形態によれば脈絡膜の厚みを算出することが可能となる。

なお、本実施形態ではでは、脈絡膜の輝度値は他の層に比べて低いまたは安定しない虞があるためＲＯＩの代表値としてＲＯＩの輝度の積算値を用いて層厚を推定したが、ＲＯＩにおける平均値や中央値、最大値でも上記と同様の効果が得られる。この場合、図２（ｃ）における横軸は積算値ではなく、平均値、中央値または最大値となる。

（変形例１）
上記の実施形態では、ＲＯＩ２０９は１つであったが異なる深さに位置する複数のＲＯＩを脈絡膜に設定することとしてもよい。この場合、複数ＲＯＩにおける積算値の平均または和などを代表値とすることができる。なお、上記の実施形態と同様に代表値として積算値以外を用いることとしてもよい。なお、複数のＲＯＩの形状は同じであってもよいし異なる形状であってもよい。

（変形例２）
上記の実施形態では層厚を推定する対象として脈絡膜を対象としたが、強膜など他の層を対象とすることとしてもよい。この場合ＲＯＩ２０９を設定する際にＲＰＥからの移動距離を推定される脈絡膜の厚みを超える値にすればよい。

また、層境界を用いて層厚が算出可能なＲＰＥ層よりも硝子体側の層に対して、上記の実施形態を適用することも可能である。なお、硝子体において上記の実施形態を実行することとしてもよい。硝子体を処理対象とする場合には、ＲＯＩを設定する基準としてＲＰＥ層を基準とするのではなく、他の網膜層、例えば、内顆粒層を基準に輝度を測定しても良い。

（変形例３）
信号処理手段０５３は、ＲＰＥ層よりも硝子体側の層に対しては所定の層の上端の層境界と下端の層境界との深さ方向の差を層厚として算出することとし、脈絡膜に対して上記の実施形態で示したように輝度の代表値から層厚を推定することとしてもよい。すなわち、信号処理手段０５３は層に応じて層厚の算出方法を変更してもよい。

（変形例４）
上記の実施形態ではＲＯＩの決定の際に黄斑中心を基準として用いたが、これに限定されるものではない。例えば、浮腫、その他の基準となる領域を用いてＲＯＩを設定することとしてもよい。

また、ＲＯＩの領域が大きければ大きいほど、精度が高くなるため、ＲＯＩの領域は大きくとる事が好ましい。

（第２実施形態）
本実施形態では、第１実施形態で推定された層厚を用いて被検眼が正常か異常かを判定する方法について述べる。

［正常・異常判定］
脈絡膜の厚みが基準値よりも厚い場合は、眼疾患（中心漿液性網脈絡膜症や原田病など）の可能性があり、逆に、脈絡膜の厚みが基準値よりも薄い場合は、眼疾患（病的近視、加齢黄斑変性、緑内障、および糖尿病網膜症など）の可能性がある事が分かっている。本情報に従い、信号処理手段０５３は、図２（ｃ）に示す層厚と健常眼の関係を有するグラフを用いる事で、推定された層厚がＴｍａｘを超えた場合、又は、Ｔｍｉｎを下回る場合、は、“眼疾患の可能性がある”という判断する事も出来る。制御手段０５４は、信号処理手段０５３により推定された層厚がＴｍａｘを超えた場合は眼疾患、中心漿液性網脈絡膜症や原田病などを注意すべき疾病としてモニタ０５５に表示させることができる。また、制御手段０５４は、信号処理手段０５３により推定された層厚がＴｍｉｎを下回る場合は、病的近視、加齢黄斑変性、緑内障および糖尿病網膜症などを注意すべき疾病としてモニタ０５５に表示させることができる。すなわち、本実施形態では信号処理手段０５３は、比較結果に基づいて被検眼の病名を推定する。また、制御手段０５４は、推定された病名を表示部に表示させる。

以上のプロセスについて、図４（ａ）を用い、説明する。ステップ４０１において、信号処理手段０５３は積算値Ｉ_２０９をメモリ０５２から読み出す。ステップ４０２において、信号処理手段０５３は、健常眼情報（Ｔｍａｘ、Ｔｍｉｎ）をメモリ０５２から読み出す。本実施例では、図２（ｃ）に示すＴｍａｘ、Ｔｍｉｎ情報を用いる。ステップ４０３において、信号処理手段０５３は、層厚Ｔ_２０９をＴｍａｘ、Ｔｍｉｎ情報と比較する。すなわち、信号処理手段０５３は、推定手段により推定された所定の層の厚みと基準値とを比較する比較手段の一例に相当する。

ステップ４０４において、信号処理手段０５３は、層厚Ｔ_２０９がＴｍａｘとＴｍｉｎとの間の数値の際は、“健常眼”と判定する。そして、制御手段０５４は健常眼であることを示す情報をモニタ０５５に表示させる。すなわち、制御手段０５４は、比較結果を表示部に表示させる。

ステップ４０５において、制御手段０５４は、層厚Ｔ_２０９がＴｍａｘよりも高い、又は、Ｔｍｉｎよりも低い数値の際は、制御手段０５４は再検査が必要であることを示す情報および疾患（患眼）の可能性があることを示す情報の少なくとも一方をモニタ０５５に表示させる。例えば、制御手段０５４は、モニタ０５５に「再検査」というメッセージおよび「疾患の可能性あり」というメッセージの少なくとも一方をモニタ０５５に表示させる。なお、層厚Ｔ_２０９がＴｍａｘよりも高い場合、信号処理手段０５３は被検眼の病名を中心漿液性網脈絡膜症または原田病と推定し、制御手段０５４は推定された病名をモニタ０５５に表示させてもよい。また、層厚Ｔ_２０９がＴｍｉｎよりも低い場合、信号処理手段０５３は被検眼の病名を病的近視、加齢黄斑変性、緑内障または糖尿病網膜症と推定し、制御手段０５４は推定された病名をモニタ０５５に表示させてもよい。

ステップ４０６において、信号処理手段０５３は、患者データと輝度値、層厚値、表示情報をメモリ０５２に保存する。

この様に、予め、健常眼情報（ＮＤＢ：Ｎｏｒｍａｔｉｖｅ Ｄａｔａｂａｓｅ）を元に疾患情報を提供する事が望ましいが、地域や、特殊な環境下においては、ユーザが適宜、Ｔｍａｘ、Ｔｍｉｎ情報を入力する事で自動判定しても良い。

本実施形態によれば、推定された層厚から被検眼が正常か異常かを判定することが可能となる。さらには、推定された層厚から病名を推定することも可能となる。

（第３実施形態）
［経過観察］
本実施形態では、同一検眼において上述のような輝度の代表値から層厚を推定する処理を異なるタイミングで複数回実施し、被検眼の経過観察を行う例について説明する。

図４（ｂ）を用い、経過観察のフローを説明する。

ステップ４１０において、信号処理手段０５３は今回の層厚Ｔ_２０９を測定する（測定方法は上述の実施例と同様）。同時に、ステップ４１１において、信号処理手段０５３は同一被験者の過去の層厚Ｔ‘_２０９をメモリ０５２から読み出す。ここで過去の層厚Ｔ‘_２０９は、例えば過去の検査の中で最新の検査結果（前回の検査結果）であるが、前々回の検査結果であってもよい。ステップ４１２において、信号処理手段０５３は、今回の層厚Ｔ_２０９と過去の層厚Ｔ‘_２０９とを比較する。すなわち、信号処理手段０５３は、推定手段により推定された前所定の層の厚みと、過去に得られた被検眼の所定の層の厚みとを比較する比較手段の一例に相当する。

本実施形態では、過去のデータ層厚Ｔ‘_２０９に対して、±１０％以上の変化があるかないかを判定条件とすべく、閾値を過去の層厚Ｔ‘_２０９の±１０％とした。ステップ４１３において、今回の層厚Ｔ_２０９と過去の層厚Ｔ‘_２０９との間で１０％以上の差が無いと判定された場合には、制御手段０５４は変化がないことを示す情報をモニタ０５５に表示させる。例えば、制御手段０５４は「変化なし」とメッセージをモニタ０５５に表示させる。ステップ４１４において、今回の層厚Ｔ_２０９と過去の層厚Ｔ‘_２０９との間で１０％以上の差があると判定された場合には、制御手段０５４は再検査が必要であることを示す情報および疾患の可能性があることを示す情報の少なくとも一方をモニタ０５５に表示させる。例えば、制御手段０５４は、モニタ０５５に「再検査」というメッセージおよび「疾患の可能性あり」というメッセージの少なくとも一方をモニタ０５５に表示させる。このように、制御手段０５４は、比較結果に基づいて、眼底の変化に関する情報を表示部に表示させる。

ステップ４１５において、信号処理手段０５３は、今回の層厚Ｔ_２０９と、表示情報をメモリ０５２に保存する。例えば、信号処理手段０５３は層厚Ｔ_２０９と「変化なし」という情報を対応付けてメモリ０５２に保存する。

今回の実施例では、閾値を±１０％としたが、これに限定されるものではなく他の値とすることとしてもよい。なお、閾値を小さくする事でより早期の診断が可能となる。数値の程度は、部位や、人種により、変更しても良い。また、信号処理手段０５３は、層厚Ｔ‘_２０９と層厚Ｔ_２０９との検査間隔を取得し、この検査間隔に基づいて閾値を変更することとしてもよい。例えば、信号処理手段０５３は、検査間隔が短いほど、閾値を±０％に近づけることとしてもよい。

（変形例）
上記の実施例では、過去の層厚と今回の層厚との比較が行われるものであったが、層厚に替えて輝度値の積算値などの代表値を用いることとしてもよい。代表値は層厚との相関を有しているため、層厚に替えて代表値を用いても同様の効果を奏することが可能である。

（第４実施形態）
本実施形態では図２（ｃ）に示す輝度の積算値（ＯＣＴ−Ｉ）と層厚（Ｔ）の関係の情報の更新を行う場合について説明する。

信号処理手段０５３により推定された層厚が走査入力手段０５６を介してユーザにより修正された場合には、信号処理手段０５３は当該層厚の推定に用いた輝度の積算値（代表値）と修正後（変更後）の層厚とを用いて記憶手段の一例に相当するメモリ０５２に記憶された図２（ｃ）に示す輝度の積算値（ＯＣＴ−Ｉ）と層厚（Ｔ）の関係の情報の更新を行う。すなわち、信号処理手段０５３は、推定手段により推定された所定の層の厚みがユーザにより変更された場合、取得手段により取得された代表値とユーザによる変更後の前記所定の層の厚みとに基づいて記憶手段に記憶された情報を更新する更新手段の一例に相当する。輝度の積算値（ＯＣＴ−Ｉ）と層厚（Ｔ）の関係の情報の更新とは、例えば、修正後の層厚を用いて新たに相関を計算することを含む。

本実施形態によれば、推定される層厚の精度を高めることが可能となる。

（その他の実施形態）
以上、実施形態例を詳述したが、開示の技術は例えば、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、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。即ち、前述した実施形態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。係る記憶媒体は言うまでもなく、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形態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。

０５２ メモリ
０５３ 信号処理手段
０５４ 制御手段
０５５ モニタ

Claims (16)

1. 被検眼の断層画像に含まれる所定の層における信号強度を示す値の代表値を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記代表値に基づいて前記所定の層の厚みを推定する推定手段と、
   前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みを表示部に表示させる表示制御手段と、を備えることを特徴とする診断支援装置。
2. 前記取得手段は、前記代表値として前記所定の層における所定領域における信号強度を示す値の統計値を取得することを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記統計値は、平均値、中央値、最大値および積算値の少なくとも１つであることを特徴とする請求項２に記載の診断支援装置。
4. 前記推定手段は、前記代表値と前記所定の層の厚みとの相関を示す情報と前記代表値とに基づいて前記所定の層の厚みを推定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の診断支援装置。
5. 前記推定手段は、前記情報を外部記憶装置または内部記憶装置から取得することを特徴とする請求項４に記載の診断支援装置。
6. 前記所定の層は脈絡膜層であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の診断支援装置。
7. 前記取得手段は、前記断層画像に含まれる網膜色素上皮細胞層に基づいて前記脈絡膜層を特定することを特徴とする請求項６に記載の診断支援装置。
8. 前記取得手段は、前記網膜色素上皮細胞層より脈絡膜側へ所定距離離れた位置を前記脈絡膜層として特定することを特徴とする請求項７に記載の診断支援装置。
9. 前記所定の層は脈絡膜層であり、
   前記所定領域は前記脈絡膜層における網膜色素上皮細胞層の形状に基づく領域であり、
   前記取得手段は、前記脈絡膜層における前記網膜色素上皮細胞層の形状に基づく領域における信号強度を示す値の積算値を前記所定の層における前記代表値として取得することを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
10. 前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みに基づいて、前記被検眼が健常眼か患眼かを判定する判定手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の診断支援装置。
11. 前記情報を記憶する記憶手段と、
    前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みがユーザにより変更された場合、前記取得手段により取得された前記代表値と前記ユーザによる変更後の前記所定の層の厚みとに基づいて前記記憶手段に記憶された前記情報を更新する更新手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の診断支援装置。
12. 前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みと基準値とを比較する比較手段を更に備え、
    前記表示制御手段は、前記比較結果を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の診断支援装置。
13. 前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みと基準値とを比較する比較手段を更に備え、
    前記推定手段は、前記比較結果に基づいて前記被検眼の病名を推定し、
    前記表示制御手段は、前記推定された病名を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の診断支援装置。
14. 前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みと、過去に得られた前記被検眼の前記所定の層の厚みとを比較する比較手段を有し、
    前記表示制御手段は、前記比較結果に基づいて、眼底の変化に関する情報を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の診断支援装置。
15. 被検眼の断層画像に含まれる所定の層における信号強度を示す値の代表値を取得する取得工程と、
    前記取得工程において取得された前記代表値に基づいて前記所定の層の厚みを推定する推定工程と、
    前記推定工程において推定された前記所定の層の厚みを表示部に表示させる表示制御工程と、を備えることを特徴とする診断支援方法。
16. 請求項１５に記載の診断支援方法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。