JP2022033290A - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 モーションコントラストデータから得られた血管に関する情報と断層画像から得られた断層構造に関する情報とを比較容易に提示する。【解決手段】 情報処理装置は、被検眼のモーションコントラスト画像から得られた血管密度と前記被検眼の断層画像から得られた所定の層の層厚を取得する取得手段と、前記血管密度および前記層厚の一方を示すマップ上に他方の情報を重畳して前記マップと前記情報と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４

Description

本明細書の開示は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

造影剤を用いない血管造影法としてＯｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ（ＯＣＴ）を用いた血管造影法（ＯＣＴ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴＡ）が提案されている。特許文献１には、ＯＣＴにより取得した三次元のモーションコントラストデータを二次元平面に投影することで、血管画像（以下、ＯＣＴＡ画像という。）を生成することが開示されている。

また、非特許文献１には、ＯＣＴＡ画像を用いて、眼底内の血管密度を計測する技術が開示されている。

特開２０１６－２０９１９８号公報

Ｋｉｍ ｅｔ ａｌ．；"Ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ Ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｒ Ｄｅｎｓｉｔｙ ａｎｄ Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ｉｎ Ｄｉａｂｅｔｉｃ Ｒｅｔｉｎｏｐａｔｈｙ Ｕｓｉｎｇ Ｓｐｅｃｔｒａｌ－Ｄｏｍａｉｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ"，ＩＯＶＳ，５７（９），ＯＣＴ３６２－ＯＣＴ３７０，２０１６

しかしながら、従来の技術では、モーションコントラストデータから得られた血管に関する情報と断層画像から得られた断層構造に関する情報とを比較容易に提示することができなかった。

本明細書の開示は、モーションコントラストデータから得られた血管に関する情報と断層画像から得られた断層構造に関する情報とを比較容易に提示することを目的の一つとする。

なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本件の他の目的の１つとして位置付けることができる。

本明細書に開示の情報処理装置は、被検眼のモーションコントラスト画像から得られた血管密度と前記被検眼の断層画像から得られた所定の層の層厚を取得する取得手段と、
前記血管密度および前記層厚の一方を示すマップ上に他方の情報を重畳して前記マップと前記情報とを表示部に表示させる表示制御手段と、
を備える。

本明細書の開示によれば、モーションコントラストデータから得られた血管に関する情報と断層画像から得られた断層構造に関する情報とを比較容易に提示することができる。

実施例に係る画像処理システムの構成の一例を示すブロック図である。 眼部の構造と断層画像と眼底画像の一例を説明するための図である。 実施例に係る画像処理システムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施例１に係る血管密度マップと網膜層厚、及び血管密度セクタマップを重畳表示した例を示す図である。 実施例１に係る網膜層厚マップと血管密度、及び網膜層厚セクタマップを重畳表示した例を示す図である。 実施例に係るモーションコントラストデータ生成の一例を説明するための図である。 実施例２に係る計測結果を経時的に表示する例を示す図である。

以下、本発明を実施するための例示的な実施例を、図面を参照して詳細に説明する。ただし、以下の実施例で説明される寸法、材料、形状、及び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又は様々な条件に応じて変更できる。また、図面において、同一であるか又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。

（実施例１）
以下の実施例では、本発明を適用した画像処理システムについて説明する。

図１は、本実施形態に係る画像処理装置（情報処理装置）３００を備える画像処理システム１００の構成を示す図である。図１に示すように、画像処理システム１００は、画像処理装置３００が、インタフェースを介して断層画像撮影装置（ＯＣＴとも言う）２００、眼底画像撮影装置４００、外部記憶部５００、表示部６００、入力部７００と接続されることにより構成されている。

断層画像撮影装置２００は、眼部の断層画像を撮影する装置である。断層画像撮影装置に用いる装置は、例えばＳＤ－ＯＣＴまたはＳＳ－ＯＣＴである。なお、断層画像撮影装置２００は既知の装置であるため詳細な説明は省略し、ここでは、画像処理装置３００からの指示により行われる断層画像の撮影について説明を行う。

図１において、ガルバノミラー２０１は、測定光の眼底における走査を行うためのものであり、ＯＣＴによる眼底の撮影範囲を規定する。また、駆動制御部２０２は、ガルバノミラー２０１の駆動範囲および速度を制御することで、眼底における平面方向の撮影範囲及び走査線数（平面方向の走査速度）を規定する。ここでは、簡単のためガルバノミラーは一つのユニットとして示したが、実際にはＸスキャン用のミラーとＹスキャン用の２枚のミラーで構成され、眼底上で所望の範囲を測定光で走査できる。

フォーカス２０３は被検体である眼の前眼部を介し、眼底の網膜層にフォーカスするためのものである。測定光は、非図示のフォーカスレンズにより、被検体である眼の前眼部を介し、眼底の網膜層にフォーカスされる。眼底を照射した測定光は各網膜層で反射・散乱して戻る。

内部固視灯２０４は、表示部２４１、レンズ２４２で構成される。表示部２４１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２０２の制御により撮影したい部位に合わせて変更される。表示部２４１からの光は、レンズ２４２を介し、被検眼に導かれる。表示部２４１から出射される光は例えば５２０ｎｍで、駆動制御部２０２により所望のパターンが表示される。

コヒーレンスゲートステージ２０５は、被検眼の眼軸長の相違等に対応するため、駆動制御部２０２により制御されている。コヒーレンスゲートとは、ＯＣＴにおける測定光と参照光の光学距離が等しい位置を表す。さらには、撮影方法としてコヒーレンスゲートの位置を制御することにより、網膜層側か、あるいは網膜層より深部側とする撮影を行うことを制御する。ここで、画像処理システムで取得する眼の構造と画像について図２を用いて説明する。

図２（ａ）に眼球の模式図を示す。図２（ａ）において、Ｃは角膜、ＣＬは水晶体、Ｖは硝子体、Ｍは黄斑部（黄斑の中心部は中心窩を表す）、Ｄは視神経乳頭部を表す。本実施形態にかかる断層画像撮影装置２００は、主に、硝子体、黄斑部、視神経乳頭部を含む網膜の後極部を撮影する場合について説明を行う。なお、本発明では説明をしないが、断層画像撮影装置２００は、角膜、水晶体の前眼部を撮影することも可能である。

図２（ｂ）に断層画像撮影装置２００が取得する網膜を撮影した場合の断層画像の例を示す。図２（ｂ）において、ＡＳはＡスキャンというＯＣＴ断層画像における画像取得の単位を表す。このＡスキャンを図中ｘの方向に複数実施して一つのＢスキャンを構成する。そしてこのＢスキャンのことを断層画像（あるいは断層像）と呼ぶ。図２（ｂ）において、Ｖｅは血管、Ｖは硝子体、Ｍは黄斑部、Ｄは視神経乳頭部を表す。また、Ｌ１は内境界膜（ＩＬＭ）と神経線維層（ＮＦＬ）との境界、Ｌ２は神経線維層と神経節細胞層（ＧＣＬ）との境界、Ｌ３は視細胞内節外節接合部（ＩＳＯＳ）、Ｌ４は網膜色素上皮層（ＲＰＥ）、Ｌ５はブルッフ膜（ＢＭ）、Ｌ６は脈絡膜を表す。断層画像において、横軸（ＯＣＴの主走査方向）をｘ軸、縦軸（深さ方向）をｚ軸とする。

図２（ｃ）に眼底画像撮影装置４００が取得する眼底画像の例を示す。眼底画像撮影装置４００は、眼部の眼底画像を撮影する装置であり、当該装置としては、例えば、眼底カメラやＳＬＯ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｏｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）等が挙げられる。図２（ｃ）において、Ｍは黄斑部、Ｄは視神経乳頭部を表し、太い曲線は網膜の血管を表す。眼底画像において、横軸（ＯＣＴの主走査方向）をｘ軸、縦軸（ＯＣＴの副走査方向）をｙ軸とする。なお、断層画像撮影装置２００と眼底画像撮影装置４００の装置構成は、一体型でもよいし別体型でもよい。

画像処理装置３００は、画像取得部３０１、記憶部３０２、画像処理部３０３、指示部３０４、表示制御部３０５を備える。画像取得部３０１は、断層画像生成部３１１、モーションコントラストデータ生成部３１２を備える。画像取得部３０１は、断層画像撮影装置２００により撮影された断層画像の信号データを取得し、信号処理を行うことで断層画像の生成、ならびにモーションコントラストデータの生成を行う。また、眼底画像撮影装置２００により撮影された眼底画像データを取得する。そして、生成した断層画像と眼底画像を記憶部３０２に格納する。画像処理部３０３は、前処理部３３１、画像生成部３３２、検出部３３３からなる。

前処理部３３１は、モーションコントラストデータからアーティファクトを除去する処理を行う。画像生成部３３２は、三次元のモーションコントラストデータから二次元のモーションコントラスト正面画像（ＯＣＴＡ画像とも言う）を生成する。検出部３３３は、網膜から各層の境界線を検出する。

外部記憶部５００は、被検眼に関する情報（患者の氏名、年齢、性別など）と、撮影した画像データ、撮影パラメータ、画像解析パラメータ、操作者によって設定されたパラメータをそれぞれ関連付けて保持している。

入力部７００は、例えば、マウス、キーボード、タッチ操作画面などであり、操作者は、入力部７００を介して、画像処理装置３００や断層画像撮影装置２００、眼底画像撮影装置４００へ指示を行う。

次に図３を参照して本実施形態の画像処理装置３００の処理手順を示す。

＜ステップＳ３０１＞
ステップＳ３０１では被検眼をスキャンして撮影を行う。被検眼のスキャンは、操作者が非図示のスキャン開始を選択すると、断層画像撮影装置２００は、駆動制御部２０２を制御し、ガルバノミラー２０１を動作させて断層画像のスキャンを行う。ガルバノミラー２０１は、水平方向用のＸスキャナと垂直方向用のＹスキャナで構成される。そのため、これらのスキャナの向きをそれぞれ変更すると、装置座標系における水平方向（Ｘ）、垂直方向（Ｙ）それぞれの方向に走査することが出来る。そして、これらのスキャナの向きを同時に変更させることで、水平方向と垂直方向とを合成した方向に走査することが出来るため、眼底平面上の任意の方向に走査することが可能となる。

撮影を行うにあたり各種撮影パラメータの調整を行う。具体的には、内部固視灯の位置、スキャン範囲、スキャンパターン、コヒーレンスゲート位置、フォーカスを少なくとも設定する。駆動制御部２０２は、表示部２４１の発光ダイオードを制御して、黄斑部中心や視神経乳頭に撮影を行うように内部固視灯２０４の位置を制御する。スキャンパターンは、三次元ボリュームを撮影するラスタスキャンや放射状スキャン、クロススキャンなどのスキャンパターンを設定する。これら撮影パラメータの調整終了後、操作者が非図示の撮影開始を選択することで撮影を行う。

＜ステップＳ３０２＞
ステップＳ３０２では、断層画像の生成を行う。断層画像生成部３１１は、それぞれの干渉信号に対して、一般的な再構成処理を行うことで、断層画像を生成する。

まず、断層画像生成部３１１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、断層画像生成部３１１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。次に、ＦＦＴ処理を行う事によって断層信号を生成する。

＜ステップＳ３０３＞
ステップＳ３０３では、モーションコントラストデータ生成部３１２がモーションコントラストデータの生成を行う。このデータ生成について図６を用いて説明を行う。ＭＣは三次元のモーションコントラストデータを示し、ＬＭＣは三次元のモーションコントラストデータを構成する二次元のモーションコントラストデータを示している。ここでは、このＬＭＣを生成する方法について説明をする。

モーションコントラストデータ生成部３１２は、まず被検眼の同一範囲で撮影された複数の断層像間の位置ずれを補正する。位置ずれの補正方法は任意の方法であってよい。例えば、モーションコントラストデータ生成部３１２は、同一範囲をＭ回撮影し、同一箇所に相当する断層像データ同士について、眼底形状等の特徴等を利用して位置合わせを行う。具体的には、Ｍ個の断層像データのうちの１つをテンプレートとして選択し、テンプレートの位置と角度を変えながらその他の断層像データとの類似度を求め、テンプレートとの位置ずれ量を求める。その後、モーションコントラストデータ生成部３１２は、求めた位置ずれ量に基づいて、各断層像データを補正する。

次にモーションコントラストデータ生成部３１２は、各断層像データに関する撮影時間が互いに連続する、２つの断層像データ間で式１により脱相関値Ｍ（ｘ，ｚ）を求める。

ここで、Ａ（ｘ，ｚ）は断層像データＡの位置（ｘ、ｚ）における輝度、Ｂ（ｘ，ｚ）は断層像データＢの同一位置（ｘ、ｚ）における輝度を示している。

脱相関値Ｍ（ｘ，ｚ）は０～１の値となり、２つの輝度の差が大きいほどＭ（ｘ，ｚ）の値は大きくなる。モーションコントラストデータ生成部３１２は、同一位置で繰り返し取得したＭが３以上の場合には、同一位置（ｘ、ｚ）において複数の脱相関値Ｍ（ｘ，ｚ）を求めることができる。モーションコントラストデータ生成部３１２は、求めた複数の脱相関値Ｍ（ｘ，ｚ）の最大値演算や平均演算などの統計的な処理を行うことで、最終的なモーションコントラストデータを生成することができる。なお、繰り返し回数Ｍが２の場合、最大値演算や平均演算などの統計的な処理は行わず、隣接する二つの断層像ＡとＢの脱相関値Ｍ（ｘ，ｚ）が、位置（ｘ、ｚ）におけるモーションコントラスト値となる。

式１に示したモーションコントラストの計算式はノイズの影響を受けやすい傾向がある。例えば、複数の断層像データの無信号部分にノイズがあり、互いに値が異なる場合には、脱相関値が高くなり、モーションコントラスト画像にもノイズが重畳してしまう。これを避けるために、モーションコントラストデータ生成部３１２は、前処理として、断層データにおいて所定の閾値を下回る輝度値を有する部分はノイズとみなして、当該部分におけるモーションコントラスト値をゼロに置き換えることができる。これにより、画像生成部３３２は、生成されたモーションコントラストデータに基づいて、ノイズの影響を低減したモーションコントラスト画像を生成することができる。

＜ステップＳ３０４＞
ステップＳ３０４では、検出部３３３が、断層画像撮影装置２００が撮影した断層画像から網膜層の境界線を検出する。なお、境界線は１枚の断層画像から検出することとしてもよいし、モーションコントラスト画像を生成する際に取得した複数の断層画像を加算平均して得られた加算平均画像から検出することとしてもよい。検出部３３３は、図２（ｂ）の断層画像においてＬ１～Ｌ６の各境界、あるいは非図示のＧＣＬ／ＩＰＬ、ＩＰＬ／ＩＮＬ、ＩＮＬ／ＯＰＬ、ＯＰＬ／ＯＮＬ境界のいずれかを検出する。検出部３３３は、処理の対象とする断層画像に対して、メディアンフィルタとＳｏｂｅｌフィルタをそれぞれ適用して画像を作成する（以下、メディアン画像、Ｓｏｂｅｌ画像とする）。次に、検出部３３３は、作成したメディアン画像とＳｏｂｅｌ画像から、Ａスキャン毎にプロファイルを作成する。メディアン画像では輝度値のプロファイル、Ｓｏｂｅｌ画像では勾配のプロファイルとなる。そして、検出部３３３は、Ｓｏｂｅｌ画像から作成したプロファイル内のピークを検出する。検出したピークの前後やピーク間に対応するメディアン画像のプロファイルを参照することで、検出部３３３は網膜層の各領域の境界を検出する。検出部３３３は検出した網膜層の境界間の距離から網膜層の所望の層厚みを計測することが可能であり、計測した網膜層の厚みを記憶部３０２に保存する。

なお、網膜層の境界を検出する断層像については、ステップＳ３０３でモーションコントラストデータ生成に用いる時間的に異なる複数の同一領域の断層像を用いて各断層像から得られる網膜層の境界位置を平均化して網膜層厚を計測することも可能である。

＜ステップＳ３０５＞
ステップＳ３０５では、画像生成部３３２が、モーションコントラストデータを用いて血管密度の計測を実施する。まず、画像生成部３３２が、モーションコントラストデータを、血管密度の計測を実施する深度範囲で投影を行い、ＯＣＴＡ画像（ＯＡＴＡのＥｎＦａｃｅ画像）を生成する。血管密度の計測を実施する深度範囲については、網膜層を選択するＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を設け、ステップＳ３０４で検出した網膜層の境界線に対応して、ユーザが複数の網膜層から選択できるよう構成することが可能である。また、深度範囲はデフォルトで定められた深度範囲であってもよい。なお、ＯＣＴＡ画像を生成するための投影法としては最大値投影（ＭＩＰ；Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）・平均値投影（ＡＩＰ； Ａｖｅｒａｇｅ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）のいずれかを任意で選択できる。投影方法を選択可能とするために、投影方法を選択するＵＩを設け、ユーザが選択できるよう構成することが可能である。続いて、画像生成部３３２は、血管領域の特定処理を実施する。血管領域の特定は、例えば、ＯＣＴＡ画像に対して２値化処理を施し、輝度値が０より大きい領域を血管領域とする。画像生成部３３２は、特定した血管領域の面積を計算することで、ＯＣＴＡ画像における血管密度ＶＡＤを計測することが可能となる。ＶＡＤはＶｅｓｓｅｌＡｒｅａ Ｄｅｎｓｉｔｙの略であり、計測対象に含まれる血管領域の割合で定義される血管密度（単位：％）である。すなわち、ＶＡＤは血管面積密度である。なお、血管密度ＶＡＤの計測方法は上記の例に限定されるものではなく公知の種々の手法を使って実現可能である。

また、画像生成部３３２は、ＯＣＴＡ画像に対して２値化処理を施すことによって得られた２値画像に対して細線化処理を行うことで、血管の中心線に相当する線幅１画素の２値画像を生成することができる。そして、当該２値画像における輝度値が０より大きい画素（血管に相当する画素）を計測することで得られる血管の長さの総和から、血管密度ＶＬＤを計測することが可能となる。ＶＬＤはＶｅｓｓｅｌ Ｌｅｎｇｔｈ Ｄｅｎｓｉｔｙの略であり、単位面積あたりに含まれる血管の長さの総和（単位：ｍｍ^－１）で定義される血管密度である。すなわち、ＶＬＤは血管長密度である。なお、血管密度ＶＬＤの計測方法は上記の例に限定されるものではなく公知の種々の手法を使って実現可能である。

計測後、画像生成部３３２は計測した結果（ＶＡＤ、ＶＬＤ）を記憶部３０２に保存する。

＜ステップＳ３０６＞
ステップＳ３０６では、表示制御部３０５は、記憶部３０２に保存した網膜層の厚み計測結果、及び血管密度の計測結果に基づいて、解析マップを表示部６００に表示させる。例えば、表示制御部３０５は、血管密度が計測された深さ範囲の網膜層の層厚および血管密度の計測結果を記憶部３０２から取得して表示部６００に表示させる。すなわち、表示制御部３０５は、被検眼のモーションコントラスト画像から得られた血管密度と被検眼の断層画像から得られた所定の層の層厚を取得する取得手段の一例として機能する。

本実施例で表示する解析マップについて、図４、及び図５を用いて説明を行う。図４（ａ）、図４（ｂ）、及び図５（ａ）、図５（ｂ）は、解析結果を表示するための画面例である。図中１００１は後述する選択リスト１００２により選択された網膜層厚または血管密度のマップを示している。図中１００２は表示する解析マップを選択するための選択リストを示しており、本実施例では、リストから表示すべきマップを選択することにより網膜層厚、血管密度（ＶＡＤ）、血管密度（ＶＬＤ）の各マップを切り替えて表示できるよう構成している。解析マップは例えば層厚または血管密度を値に応じた色で示したカラーマップである。

図中１００３は、選択した解析マップ上に重畳して表示するセクタマップの種類を選択するための選択リストを示しており、本実施例では、網膜層厚値、及び血管密度値ＶＡＤを個別、或いは両方を解析マップ上に重畳して表示できるよう構成している。図中、１００５は選択リスト１００３により選択されたセクタマップを示している。セクタマップは例えば、セクタ毎の網膜層厚または血管密度の平均値と複数のセクタの形状を示す図形を含んでいる。なお、各セクタに表示される値（層厚または血管密度の値）は平均値に限定されるものではなく中央値、最小値または最大値であってもよい。

図４（ａ）は、解析マップとしてＶｅｓｓｅｌ Ａｒｅａ Ｄｅｎｓｉｔｙを選択し、マップに重畳表示するセクタマップとして網膜層厚値を選択した場合の表示例である。図４（ｂ）は、解析マップとしてＶｅｓｓｅｌ Ａｒｅａ Ｄｅｎｓｉｔｙを選択し、マップに重畳表示するセクタマップとして、網膜層厚値、及び血管密度値を合わせて選択した場合の表示例である。図４（ｂ）において、１００６は、セクタ毎の網膜層厚の平均値を示し、１００７は、セクタ毎の血管密度の平均値を示している。図４（ｂ）に示すように解析マップに重畳される情報の種類は複数であってもよい。解析マップに複数種類の情報を重畳させる場合には、図４（ｂ）に示すように異なる表示形態で表示させてもよい。なお、解析マップに重畳される情報の表示形態と、選択リスト１００３における項目の表示形態とを対応させることで、どの情報がどの種類の情報であるかを識別可能にすることとしてもよい。例えば、網膜層厚を白抜きで示した場合には選択リスト１００３における項目の網膜層厚値を白抜きで示すこととしてもよい。

なお、網膜層厚値が算出された深さ範囲と血管密度（ＶＡＤ、ＶＬＤ）が算出された深さ範囲とは同一である。このようにすることでユーザは、着目している深さ範囲（あるいは所定の層）における層厚と血管密度とを容易に比較可能となる。なお、網膜層厚値が算出された深さ範囲と血管密度（ＶＡＤ、ＶＬＤ）が算出された深さ範囲とを異なる範囲とすることも可能である。この場合には、セクタマップ１００５が重畳されたマップ１００１と断層画像とを並べて表示し、断層画像上に、マップ１００１とセクタマップ１００５に関する深さ範囲を示す線（例えば上端下端を示す２本の線）とを識別可能に表示することとしてもよい。このような構成とすることで、解析マップが示す網膜層の深さ範囲とセクタマップが示す網膜層の深さ範囲とが異なることが、判別可能となる。

例えば、マップ１００１に関する深さ範囲を示す線とセクタマップ１００５に関する深さ範囲を示す線とを異なる色または模様で断層画像に重畳させることとしてもよい。この場合、セクタマップ１００５の図形の色または模様を断層画像に重畳されるセクタマップ１００５に関する深さ範囲を示す線の色または模様と同様にすることで対応関係を示すこととしてもよい。

なお、網膜層厚値が算出された深さ範囲と血管密度（ＶＡＤ、ＶＬＤ）が算出された深さ範囲とは同一の場合であっても、深さ範囲を明示するために深さ範囲を示す線（例えば上端下端を示す２本の線）が重畳された断層画像を表示することとしてもよい。この場合、表示制御部３０５は、深さ範囲の変更を受け付け、受け付けた変更応じて変更後の深さ範囲の層厚および血管密度を記憶部３０２から取得して解析マップまたはセクタマップとして表示部６００に表示させる。このように表示制御部３０５は、層厚および血管密度が得られる深さ範囲の変更を受付ける受付手段の一例として機能する。なお、深さ範囲が変更された場合に、層厚および血管密度が再度計算されることとしてもよい。

なお、本実施例では、血管密度セクタマップについては、１００２で選択されたマップと同一のセクタマップのみを選択可能なように、１００３のリストに表示されないよう構成している。すなわち、図４の例では選択リスト１００３において血管密度値（ＶＬＤ）は表示されない。なお、選択リスト１００３において血管密度値（ＶＬＤ）は表示するが選択できないように構成することも可能である。ただし、選択リスト１００２で選択されたマップと同一種類のセクタマップ以外のマップを選択可能に選択リスト１００３に表示することとしてもよい。図４において例えば、選択リスト１００３にはＶＬＤのセクタマップが選択可能に表示されていてもよい。

上述のように、表示制御部３０５は血管密度および層厚の一方を示すマップ上に他方の情報を重畳してマップと当該情報とを表示部に表示させる表示制御手段の一例として機能する。

図５（ａ）は、解析マップとして網膜層厚を選択し、解析マップに重畳表示するセクタマップとしてＶＡＤを選択した場合の表示例である。図５（ｂ）は、解析マップとして網膜層厚を選択し、マップに重畳表示するセクタマップとして、網膜層厚値、及びＶＡＤを合わせて選択した場合の表示例である。なお、ＶＡＤとＶＬＤとを網膜層厚の解析マップ上に重畳することとしても良いし、表示の組み合わせは図５の例に限定されるものではない。

なお、解析マップ上に複数のセクタマップを重畳して表示する場合、数値の文字色をセクタマップ毎に変更することも可能である。セクタマップにおける文字色は、選択リスト１００３における網膜層厚値、血管密度値（ＶＡＤ）、血管密度値（ＶＬＤ）の表示色と対応していることが望ましい。文字色の変更により、表示された値とセクタマップとの対応を容易にすることができる。

また、表示する解析マップ、及びセクタマップの組み合わせの変更は、選択リスト１００２、及び選択リスト１００３の選択を変更することで可能であるが、システム起動時、或いは被検眼変更時に表示する組み合わせを事前に設定することも可能である。

＜ステップＳ３０７＞
ステップＳ３０７では、操作者により、表示するマップの種類が更新されたかを判断する。表示するマップの更新は、図４、図５に示す、表示するマップを選択するための選択リスト１００２、選択したマップ上に重畳して表示するセクタマップの種類を選択するための選択リスト１００３の選択項目を操作者が変更することで行う。ステップＳ３０７の判断で、表示するマップの変更がない場合、ステップＳ３０９に進む。ステップＳ３０７の判断で、表示するマップの変更が行われた場合、ステップＳ３０６に戻り、選択リスト１００２、１００３の選択に基づいて解析マップ、セクタマップの再表示を実施する。

＜ステップＳ３０９＞
ステップＳ３０９では、不図示の指示取得部は、画像処理システム１００による断層画像の撮影を終了するか否かの指示を外部から取得する。この指示は、入力部７００を用いて、操作者によって入力される。処理を終了する指示を取得した場合には、画像処理システム１００はその処理を終了する。一方、処理を終了せずに、撮影を続ける場合には、ステップＳ３０１に処理を戻して撮影を続行する。以上によって、画像処理システム１００の処理が行われる。

以上述べた構成、及び処理によれば、解析マップ上に別の種類を含むセクタマップを重畳して表示し、複数の情報を同一画面上で確認することで、各情報の相関関係が容易に確認できる。

（実施例２）
上述した実施例１では、解析マップ、及びセクタマップを重畳して表示する例について説明したが、その他の情報として、経過観察のために計測結果を時系列に表示することも可能である。

図７に経過観察において取得される複数の計測結果を計測時期（例えば日付）とともに表示する例を示す。

本実施例においては、実施例１で計測した網膜層厚値、及び血管密度値は計測日と、被検眼の情報に紐づけて、例えば図１における外部記憶部５００に保存されている。さらに、操作者が入力部７００を介して経過観察表示を指示した場合に、表示制御部３０５は外部記憶装部５００から過去の層厚値および血管密度の計測結果を取得し、表示部６００に表示させる。表示制御部３０５は複数の時点における、被検眼のモーションコントラスト画像から得られた血管密度と被検眼の断層画像から得られた所定の層の層厚を取得する取得手段の一例として機能する。

図７（ａ）では、網膜層厚値、及び血管密度値の計測領域全体の平均値を表示した例を示す。表示される層厚および血管密度は例えば同じ深さ範囲（ＲＮＦＬ：ＲｅｔｉｎａｌＮｅｒｖｅ Ｆｉｂｅｒ Ｌａｙｅｒ）のものである。なお、深さ範囲はＲＮＦＬに限定されるものではない。図７（ａ）に示すように、表示制御部３０５は、各日付を基準として層厚および血管密度が対応した状態で表示部６００に層厚および血管密度を表示させる。すなわち、表示制御部３０５は、複数の時点における、前記血管密度と前記層厚とを対応させて表示部に表示させる。

図７（ｂ）では、表示セクタ選択のための選択ボタン１００７を表示し、操作者が入力部７００を介してボタンを選択することにより、選択されたセクタ領域の計測値を時系列で表示する例を示す。表示制御部３０５は、選択ボタン１００７を介して被検眼の深さ方向に直交する平面の位置の変更を受付ける。すなわち、表示制御部３０５は、第２受付手段の一例として機能する。被検眼の深さ方向に直交する平面の位置の変更を受付けた場合に、層厚および血管密度が再度計算されることとしてもよいし、予め計算してある層厚および血管密度が外部記憶部５００から取得されることとしてもよい。

図７において、血管密度（ＶＡＤ，ＶＬＤ）が算出された深さ範囲は例えばＲＮＦＬ層である。すなわち、図７においては同一深さ範囲における層厚および血管密度の経時変化を示している。血管密度の経時変化としては、ＶＡＤおよびＶＬＤの少なくとも一方を表示させればよく、両者を表示させることは必須ではない。

なお、図７において深さ範囲を選択するＵＩを設けることとしてもよい。表示制御部３０５は深さ範囲を選択するＵＩを介して深さ範囲の変更を受付ける。すなわち、表示制御部３０５は、層厚および血管密度が得られる深さ範囲の変更を受付ける第１受付手段の一例として機能する。なお、深さ範囲が変更された場合に、層厚および血管密度が再度計算されることとしてもよいし、予め計算してある層厚および血管密度が外部記憶部５００から取得されることとしてもよい。深さ範囲を選択するＵＩとしては、例えば、断層画像に重畳された層境界を移動させることで深さ範囲を選択できるようなＵＩであってもよい。具体的には、深さ範囲の上端を規定する層境界および下端を規定する層境界を断層画像に重畳して表示させ、上端を規定する線あるいは下端を規定する線の少なくとも一歩を移動させることで深さ範囲の選択が可能となる。なお、層境界の名称を選択可能なプルダウン形式のリストを設けることで深さ範囲を選択することとしてもよい。このようなＵＩによる深さ範囲の変更に応じて、図７のように表示する網膜層厚および血管密度を変更することとしてもよい。このようなＵＩを用いれば図７（ｂ）においては、セクタ領域の選択および深さ範囲の選択が可能となる。なお、異なる層の血管密度と層厚とを図７（ａ）、（ｂ）のように表示することとしてもよい。この場合、血管密度はどの層の密度であるかを表示制御部３０５は表示部６００に表示させてもよい。また、層厚と血管密度とが異なる層のものであることを示す警告を表示制御部３０５は表示部６００に表示させてもよい。

以上のような構成により、経過観察時、複数の情報を重畳して表示することが可能となり、計測結果の相関関係が容易に確認できる。

（変形例１）
図７ではある１つ層における層厚、ＶＡＤおよびＶＬＤの経時変化を示したが複数の層における層厚、ＶＡＤおよびＶＬＤの経時変化を同時または切り替え可能に示すこととしてもよい。

（実施例２）
上述した実施例１では、解析マップ及びセクタマップを重畳して表示する例について説明したが、その他の形態として、網膜層厚或いは血管密度の正常眼データベースの値と計測値との差分マップに対してセクタマップを重畳表示することも可能である。例えば、網膜層厚の正常眼データベースと計測した網膜層厚値の差分を差分値に応じた色で示したカラーマップに対して血管密度のセクタマップを重畳してもよい。また、血管密度の正常眼データベースと計測した血管密度値の差分を差分値に応じた色で示したカラーマップに対して網膜層厚のセクタマップを重畳することも可能である。

（実施例３）
上記の実施例１では、解析マップにセクタマップを重畳する場合について述べたが、これに限定されるものではない。例えば、モーションコントラスト画像（ＥｎＦａｃｅ画像）に網膜層厚値、ＶＡＤおよびＶＬＤのうち少なくとも２つのセクタマップを表示することとしてもよい。

（その他の実施形態）
上記のそれぞれの実施形態は、本発明を画像処理装置として実現したものである。しかしながら、本発明の実施形態は画像処理装置のみに限定されるものではない。本発明をコンピュータ上で動作するソフトウェアとして実現することも可能である。画像処理装置のＣＰＵは、ＲＡＭやＲＯＭに格納されたコンピュータプログラムやデータを用いてコンピュータ全体の制御を行う。また、画像処理装置の各部に対応するソフトウェアの実行を制御して、各部の機能を実現する。また、ボタンなどのユーザーインターフェイスや表示のレイアウトは上記で示したものに限定されるものではない。

１００ 画像処理システム
２００ 断層画像撮影装置
３００ 画像処理装置
３０１ 画像取得部
３０２ 記憶部
３０３ 画像処理部
３０５ 表示制御部
３１１ 断層画像生成部
３１２ モーションコントラストデータ生成部
３３１ 前処理部
３３２ 画像生成部
３３３ 検出部
４００ 眼底画像撮影装置
５００ 外部記憶部
６００ 表示部
７００ 入力部

本明細書に開示の情報処理装置の一つは、
異なる時間に被検眼を撮影して得た複数のモーションコントラスト画像それぞれから得られた血管密度と、前記異なる時間に前記被検眼を撮影して得た複数の断層画像それぞれから得られた層厚とを取得する取得手段と、
前記異なる時間における前記血管密度と前記層厚とをグラフ上に対応させて表示部に表示させる表示制御手段と、を備える。

Claims (12)

1. 被検眼のモーションコントラスト画像から得られた血管密度と前記被検眼の断層画像から得られた所定の層の層厚を取得する取得手段と、
   前記血管密度および前記層厚の一方を示すマップ上に他方の情報を重畳して前記マップと前記情報とを表示部に表示させる表示制御手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記血管密度は、血管面積密度および血管長密度を含み、
   前記表示制御手段は、前記マップとして前記層厚を示すマップ、前記情報として前記血管面積密度および前記血管長密度を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記血管密度は、血管面積密度および血管長密度を含み、
   前記表示制御手段は、前記マップとして前記血管面積密度および前記血管長密度の一方を示すマップ、前記情報として前記層厚および前記血管面積密度および前記血管長密度の他方を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
4. 前記層厚および前記血管密度は同一深さ範囲から得られた値であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記層厚および前記血管密度が得られる深さ範囲の変更を受付ける受付手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 被検眼のモーションコントラスト画像から得られた血管面積密度および血管長密度を取得する取得手段と、
   前記被検眼のモーションコントラスト画像に前記血管面積密度および前記血管長密度を重畳して表示部に表示させる表示制御手段と、
   を備える情報処理装置。
7. 複数の時点における、被検眼のモーションコントラスト画像から得られた血管密度と前記被検眼の断層画像から得られた所定の層の層厚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複数の時点における、前記血管密度と前記層厚とを対応させて表示部に表示させることを特徴とする情報処理装置。
8. 前記層厚および前記血管密度が得られる深さ範囲の変更を受付ける第１受付手段を更に備えることを特徴とする請求項７記載の情報処理装置。
9. 前記層厚および前記血管密度が得られる前記被検眼の深さ方向に直交する平面の位置の変更を受付ける第２受付手段を更に備えることを特徴とする請求項７または請求項８記載の情報処理装置。
10. 前記血管密度は、血管面積密度および血管長密度を含むことを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 被検眼のモーションコントラスト画像から得られた血管密度と前記被検眼の断層画像から得られた所定の層の層厚を取得する取得工程と、
    前記血管密度および前記層厚の一方を示すマップ上に他方の情報を重畳して前記マップと前記情報とを表示部に表示させる表示制御工程と、
    を備える情報処理方法。
12. 請求項１１記載の情報処理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。

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