JP2023009257A - 眼科情報処理装置、眼科撮影装置、眼科情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】解析に適した被検眼の画像を効率的に取得するための新たな技術を提供する。
【解決手段】眼科情報処理装置は、取得部と、判定部とを含む。取得部は、被検眼に対してＯＣＴを実行することに得られた被検眼の撮影画像を取得する。判定部は、撮影画像におけるＢスキャン方向の輝度プロファイルをＢスキャン方向に交差する方向に積算した積算プロファイルデータの勾配に基づいて、撮影画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定する。
【選択図】図４

Description

この発明は、眼科情報処理装置、眼科撮影装置、眼科情報処理方法、及びプログラムに関する。

近年、レーザー光源等からの光ビームを用いて被測定物体の形態を測定したり画像化したりする光コヒーレンストモグラフィ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）が注目を集めている。ＯＣＴは、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）のような人体に対する侵襲性を持たないことから、特に医療分野や生物学分野における応用の展開が期待されている。例えば、眼科分野においては、眼底や角膜等の画像を形成する装置が実用化されている。このようなＯＣＴを用いた装置（ＯＣＴ装置）は被検眼の様々な部位（眼底や前眼部）の観察に適用可能である。また、高精細な画像を取得できることから、様々な眼科疾患の診断に応用されている。

ＯＣＴにより得られた画像等の計測結果やその解析結果は、生活習慣病や、緑内障等の眼疾患の早期発見及び早期診断に有用であるため、例えば、健診（検診）等においてＯＣＴ装置を用いた検査が実施される。ところが、ＯＣＴ計測に要する時間や装置の操作者の技量等の影響で解析に適さない計測結果等の混入が事後的に判明し、再計測等によって健診等の作業効率が低下することがある。

例えば、特許文献１には、被検眼の断層像のボリュームデータの連続性を判定し、表示部に表示された判定結果を参照した操作者からの指示で再撮影を行うことが可能な装置が開示されている。

例えば、特許文献２には、取得された被検眼の画像を表示モニタに表示し、表示された画像を見た検者が操作部を介して指示することで再撮影が可能な状態に移行する眼科撮影装置が開示されている。

特開２０１０－１１０６５６号公報 特開２０１１－９７９９８号公報

一般的に、眼科撮影装置により取得された被検眼のＯＣＴ画像等の撮影画像の良否の判断基準は、取得された撮影画像が眼疾患の早期発見及び早期診断のための解析に適するか否かの判断基準と異なる。すなわち、良画像であると判断された撮影画像が解析に適さない場合や、良画像ではないと判断された撮影画像が解析に適する場合などがある。このような判断基準の違いに起因して、不要な再計測作業を発生させる可能性がある。

本発明は、このような事情を鑑みてなされたものであり、その目的は、解析に適した被検眼の画像を効率的に取得するための新たな技術を提供することにある。

実施形態の１つの態様は、被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィを実行することに得られた前記被検眼の撮影画像を取得する取得部と、前記撮影画像におけるＢスキャン方向の輝度プロファイルを前記Ｂスキャン方向に交差する方向に積算した積算プロファイルデータの勾配に基づいて、前記撮影画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定する判定部と、を含む、眼科情報処理装置である。

実施形態の別の態様は、前記被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィを実行することにより前記撮影画像を取得する撮影部と、上記の眼科情報処理装置と、を含む眼科撮影装置である。

実施形態の更に別の態様は、被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィを実行することにより得られた前記被検眼の撮影画像を取得する取得ステップと、前記撮影画像におけるＢスキャン方向の輝度プロファイルを前記Ｂスキャン方向に交差する方向に積算した積算プロファイルデータの勾配に基づいて、前記撮影画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定する判定ステップと、を含む、眼科情報処理方法である。

実施形態の更に別の態様は、コンピュータに、上記の眼科情報処理方法の各ステップを実行させるプログラムである。

本発明によれば、解析に適した被検眼の画像を効率的に取得するための新たな技術を提供することができる。

実施形態に係る眼科撮影装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科撮影装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科撮影装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科撮影装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科撮影装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科撮影装置の動作を説明するための概略図である。 実施形態に係る眼科撮影装置の動作を説明するための概略図である。 実施形態に係る眼科撮影装置の動作を説明するための概略図である。 実施形態に係る眼科撮影装置の動作を説明するための概略図である。 実施形態に係る眼科撮影装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科撮影装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科撮影装置の動作例を表すフローチャートである。 実施形態に係る眼科撮影装置の動作例を表すフローチャートである。 実施形態に係る眼科撮影装置の動作例を表すフローチャートである。 実施形態に係る眼科撮影装置の動作を説明するための概略図である。 実施形態に係る眼科撮影装置の動作を説明するための概略図である。 実施形態に係る眼科システムの構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科システムの構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科情報処理装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科情報処理装置の動作例を表すフローチャートである。 実施形態に係る眼科情報処理装置の動作例を表すフローチャートである。

この発明に係る眼科情報処理装置、眼科撮影装置、眼科情報処理方法、及びプログラムの実施形態の例について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、この明細書において引用された文献の記載内容や任意の公知技術を、以下の実施形態に援用することが可能である。

実施形態に係る眼科情報処理装置は、被検眼を撮影することにより得られた撮影画像を取得し、撮影画像に対して所定の解析処理を実行する前に、取得された撮影画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定する。解析エラー画像は、将来的に所定の解析処理を施しても解析エラーとなる可能性が高い画像、又は所定の解析処理の結果の信頼性が低くなる可能性が高い画像である。これにより、被検眼を撮影した直後に、取得された撮影画像に対する解析の適否を判定して再撮影（再計測）の要否を判断することが可能になるため、解析に適した画像を効率的に取得することができるようになる。また、撮影画像の良否を判定基準とすることなく、解析に適するか否かの判定基準に基づいて撮影画像に対する解析の適否を判定することが可能になるため、不要な再撮影作業の発生を抑制することができる。

実施形態に係る眼科情報処理方法は、実施形態に係る眼科情報処理装置においてプロセッサ（コンピュータ）により実行される処理を実現するための１以上のステップを含む。実施形態に係るプログラムは、プロセッサに実施形態に係る眼科情報処理方法の各ステップを実行させる。

本明細書において「プロセッサ」は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、ＳＰＬＤ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ））等の回路を意味する。プロセッサは、例えば、記憶回路や記憶装置に格納されているプログラムを読み出し実行することで、実施形態に係る機能を実現する。

以下では、被検眼の撮影画像が、被検眼に対してＯＣＴを実行することにより得られたＯＣＴデータに基づいて形成されるＯＣＴ画像である場合について説明する。しかしながら、実施形態に係る被検眼の撮影画像は、眼底カメラ、走査型レーザー検眼装置（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：ＳＬＯ）、スリットランプ検眼鏡、又は手術用顕微鏡等の眼科撮影装置により取得された画像であってよい。

以下では、実施形態に係る被検眼の撮影画像は、眼底像である場合について説明する。しかしながら、実施形態に係る被検眼の撮影画像は、前眼部像であってよい。

この明細書では、ＯＣＴによって取得される画像をＯＣＴ画像と総称することがある。また、ＯＣＴ画像を形成するための計測動作をＯＣＴ計測と呼ぶことがある。

実施形態に係る眼科撮影装置は、実施形態に係る眼科情報処理装置の機能を実現する。実施形態に係る眼科撮影装置は、ＯＣＴ計測が可能なＯＣＴ装置、眼底カメラ、走査型レーザー検眼鏡、スリットランプ検眼鏡、手術用顕微鏡等の少なくとも１つを含む。いくつかの実施形態に係る眼科撮影装置は、眼科測定装置、及び眼科治療装置の少なくとも１つを更に含む。いくつかの実施形態に係る眼科測定装置は、眼屈折検査装置、眼圧計、スペキュラーマイクロスコープ、ウェーブフロントアナライザ、視野計、及びマイクロペリメータの少なくとも１つを含む。いくつかの実施形態に係る眼科治療装置は、レーザー治療装置、手術装置、及び手術用顕微鏡の少なくとも１つを含む。

［第１実施形態］
第１実施形態に係る眼科撮影装置は、ＯＣＴ装置と眼底カメラとを含む。また、以下の実施形態に係る構成を、単体のＯＣＴ装置に組み込むことも可能である。

以下では、被検眼の眼底に対するＯＣＴ計測が可能な眼科撮影装置を例に説明するが、実施形態に係る眼科撮影装置は、被検眼の前眼部に対してＯＣＴ計測が可能であってよい。いくつかの実施形態では、測定光の焦点位置を変更するレンズを移動することで、ＯＣＴ計測の範囲や計測部位を変更する。いくつかの実施形態では、１以上のアタッチメント（対物レンズ、前置レンズ等）を加えることで、眼底に対するＯＣＴ計測と、前眼部に対するＯＣＴ計測と、眼底及び前眼部を含む全眼球に対するＯＣＴ計測とが可能な構成である。いくつかの実施形態では、眼底計測用の眼科撮影装置において、対物レンズと被検眼との間に前置レンズを配置することで平行光束にされた測定光を被検眼に入射させることで前眼部に対するＯＣＴ計測を行う。

＜構成＞
〔光学系〕
図１に示すように、眼科撮影装置１は、眼底カメラユニット２、ＯＣＴユニット１００及び演算制御ユニット２００を含む。眼底カメラユニット２には、被検眼Ｅの正面画像を取得するための光学系や機構が設けられている。ＯＣＴユニット１００には、ＯＣＴを実行するための光学系や機構の一部が設けられている。ＯＣＴを実行するための光学系や機構の他の一部は、眼底カメラユニット２に設けられている。演算制御ユニット２００は、各種の演算や制御を実行する１以上のプロセッサを含む。これらに加え、被検者の顔を支持するための部材（顎受け、額当て等）や、ＯＣＴの対象部位を切り替えるためのレンズユニット（例えば、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント）等の任意の要素やユニットが眼科撮影装置１に設けられてもよい。いくつかの実施形態では、レンズユニットが手動で被検眼Ｅと後述の対物レンズ２２との間に挿脱されるように構成される。いくつかの実施形態では、後述の制御部２１０からの制御を受け、レンズユニットが被検眼Ｅと後述の対物レンズ２２との間に自動で挿脱されるように構成される。

［眼底カメラユニット］
眼底カメラユニット２には、被検眼Ｅの眼底Ｅｆを撮影するための光学系が設けられている。取得される眼底Ｅｆの画像（眼底像、眼底写真等と呼ばれる）は、観察画像、キャプチャ画像等の正面画像である。観察画像は、近赤外光を用いた動画撮影により得られる。キャプチャ画像は、フラッシュ光を用いた静止画像である。更に、眼底カメラユニット２は、被検眼Ｅの前眼部Ｅａを撮影して正面画像（前眼部像）を取得することができる。

眼底カメラユニット２は、照明光学系１０と撮影光学系３０とを含む。照明光学系１０は被検眼Ｅに照明光を照射する。撮影光学系３０は、被検眼Ｅからの照明光の戻り光を検出する。ＯＣＴユニット１００からの測定光は、眼底カメラユニット２内の光路を通じて被検眼Ｅに導かれ、その戻り光は、同じ光路を通じてＯＣＴユニット１００に導かれる。

照明光学系１０の観察光源１１から出力された光（観察照明光）は、曲面状の反射面を有する反射ミラー１２により反射され、集光レンズ１３を経由し、可視カットフィルタ１４を透過して近赤外光となる。更に、観察照明光は、撮影光源１５の近傍にて一旦集束し、ミラー１６により反射され、リレーレンズ１７、１８、絞り１９及びリレーレンズ２０を経由する。そして、観察照明光は、孔開きミラー２１の周辺部（孔部の周囲の領域）にて反射され、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により屈折されて被検眼Ｅ（眼底Ｅｆ又は前眼部Ｅａ）を照明する。被検眼Ｅからの観察照明光の戻り光は、対物レンズ２２により屈折され、ダイクロイックミラー４６を透過し、孔開きミラー２１の中心領域に形成された孔部を通過し、ダイクロイックミラー５５を透過する。ダイクロイックミラー５５を透過した戻り光は、撮影合焦レンズ３１を経由し、ミラー３２により反射される。更に、この戻り光は、ハーフミラー３３Ａを透過し、ダイクロイックミラー３３により反射され、集光レンズ３４によりイメージセンサ３５の受光面に結像される。イメージセンサ３５は、所定のフレームレートで戻り光を検出する。なお、撮影光学系３０のフォーカスは、眼底Ｅｆ又は前眼部Ｅａに合致するように調整される。

撮影光源１５から出力された光（撮影照明光）は、観察照明光と同様の経路を通って眼底Ｅｆに照射される。被検眼Ｅからの撮影照明光の戻り光は、観察照明光の戻り光と同じ経路を通ってダイクロイックミラー３３まで導かれ、ダイクロイックミラー３３を透過し、ミラー３６により反射され、集光レンズ３７によりイメージセンサ３８の受光面に結像される。

ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）３９は固視標や視力測定用視標を表示する。ＬＣＤ３９から出力された光束は、その一部がハーフミラー３３Ａにて反射され、ミラー３２に反射され、撮影合焦レンズ３１及びダイクロイックミラー５５を経由し、孔開きミラー２１の孔部を通過する。孔開きミラー２１の孔部を通過した光束は、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により屈折されて眼底Ｅｆに投射される。

ＬＣＤ３９の画面上における固視標の表示位置を変更することにより、被検眼Ｅの固視位置を変更できる。固視位置の例として、黄斑を中心とする画像を取得するための固視位置や、視神経乳頭を中心とする画像を取得するための固視位置や、黄斑と視神経乳頭との間の眼底中心を中心とする画像を取得するための固視位置や、黄斑から大きく離れた部位（眼底周辺部）の画像を取得するための固視位置などがある。いくつかの実施形態に係る眼科撮影装置１は、このような固視位置の少なくとも１つを指定するためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を含む。いくつかの実施形態に係る眼科撮影装置１は、固視位置（固視標の表示位置）をマニュアルで移動するためのＧＵＩ等を含む。

移動可能な固視標を被検眼Ｅに呈示するための構成はＬＣＤ等の表示装置には限定されない。例えば、光源アレイ（発光ダイオード（ＬＥＤ）アレイ等）における複数の光源を選択的に点灯させることにより、移動可能な固視標を生成することができる。また、移動可能な１以上の光源により、移動可能な固視標を生成することができる。

また、眼科撮影装置１には、１以上の外部固視光源が設けられてもよい。１以上の外部固視光源の１つは、被検眼Ｅの僚眼に固視光を投射することが可能である。僚眼における固視光の投射位置は、変更可能である。僚眼に対する固視光の投射位置を変更することにより、被検眼Ｅの固視位置を変更することができる。外部固視光源による固視位置は、ＬＣＤ３９を用いた被検眼Ｅの固視位置と同様であってよい。例えば、複数の外部固視光源を選択的に点灯させることにより、移動可能な固視標を生成することができる。また、移動可能な１以上の外部固視光源により、移動可能な固視標を生成することができる。

アライメント光学系５０は、被検眼Ｅに対する光学系のアライメントに用いられるアライメント指標を生成する。ＬＥＤ５１から出力されたアライメント光は、絞り５２及び５３並びにリレーレンズ５４を経由し、ダイクロイックミラー５５により反射され、孔開きミラー２１の孔部を通過する。孔開きミラー２１の孔部を通過した光は、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により被検眼Ｅに投射される。アライメント光の角膜反射光は、観察照明光の戻り光と同じ経路を通ってイメージセンサ３５に導かれる。その受光像（アライメント指標像）に基づいてマニュアルアライメントやオートアライメントを実行できる。

フォーカス光学系６０は、被検眼Ｅに対するフォーカス調整に用いられるスプリット指標を生成する。フォーカス光学系６０は、撮影光学系３０の光路（撮影光路）に沿った撮影合焦レンズ３１の移動に連動して、照明光学系１０の光路（照明光路）に沿って移動される。反射棒６７は、照明光路に対して挿脱可能である。フォーカス調整を行う際には、反射棒６７の反射面が照明光路に傾斜配置される。ＬＥＤ６１から出力されたフォーカス光は、リレーレンズ６２を通過し、スプリット指標板６３により２つの光束に分離され、二孔絞り６４を通過し、ミラー６５により反射され、集光レンズ６６により反射棒６７の反射面に一旦結像されて反射される。更に、フォーカス光は、リレーレンズ２０を経由し、孔開きミラー２１に反射され、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により屈折されて眼底Ｅｆに投射される。フォーカス光の眼底反射光は、アライメント光の角膜反射光と同じ経路を通ってイメージセンサ３５に導かれる。その受光像（スプリット指標像）に基づいてマニュアルフォーカスやオートフォーカスを実行できる。

ダイクロイックミラー４６は、撮影用光路とＯＣＴ用光路（干渉光学系の光路）とを合成する。ダイクロイックミラー４６は、ＯＣＴに用いられる波長帯の光を反射し、眼底撮影用の光を透過させる。ＯＣＴ用光路（測定光の光路）には、ＯＣＴユニット１００側からダイクロイックミラー４６側に向かって順に、コリメータレンズユニット４０、光路長変更部４１、光スキャナー４２、ＯＣＴ合焦レンズ４３、ミラー４４、及びリレーレンズ４５が設けられている。

光路長変更部４１は、図１に示す矢印の方向に移動可能とされ、ＯＣＴ用光路の長さを変更する。この光路長の変更は、眼軸長に応じた光路長補正や、干渉状態の調整などに利用される。光路長変更部４１は、コーナーキューブと、これを移動する機構とを含む。

光スキャナー４２は、被検眼Ｅの瞳孔と光学的に共役な位置に配置される。光スキャナー４２は、ＯＣＴ用光路を通過する測定光ＬＳを偏向する。光スキャナー４２は、測定光ＬＳを１次元的又は２次元的に偏向することが可能である。

１次元的に偏向する場合、光スキャナー４２は、所定の偏向方向に所定の偏向角度範囲で測定光ＬＳを偏向するガルバノスキャナーを含む。２次元的に偏向する場合、光スキャナー４２は、第１ガルバノスキャナーと、第２ガルバノスキャナーとを含む。第１ガルバノスキャナーは、干渉光学系（ＯＣＴ光学系）の光軸に直交する水平方向に撮影部位（眼底Ｅｆ又は前眼部Ｅａ）をスキャンするように測定光ＬＳを偏向する。第２ガルバノスキャナーは、干渉光学系の光軸に直交する垂直方向に撮影部位をスキャンするように、第１ガルバノスキャナーにより偏向された測定光ＬＳを偏向する。光スキャナー４２による測定光ＬＳの走査態様としては、例えば、水平スキャン、垂直スキャン、十字スキャン、放射スキャン、円スキャン、同心円スキャン、螺旋スキャンなどがある。

ＯＣＴ合焦レンズ４３は、ＯＣＴ用の光学系のフォーカス調整を行うために、測定光ＬＳの光路に沿って移動される。ＯＣＴ合焦レンズ４３は、被検眼Ｅの眼底Ｅｆ又はその近傍に測定光ＬＳの焦点位置を配置するための第１レンズ位置と、被検眼Ｅに照射される測定光ＬＳを平行光束にするための第２レンズ位置とを含む移動範囲で移動可能である。撮影合焦レンズ３１の移動、フォーカス光学系６０の移動、及びＯＣＴ合焦レンズ４３の移動を連係的に制御することができる。

［ＯＣＴユニット］
ＯＣＴユニット１００の構成の一例を図２に示す。ＯＣＴユニット１００には、被検眼ＥのＯＣＴ画像を取得するための光学系が設けられている。この光学系は、波長掃引型（波長走査型）光源からの光を測定光と参照光とに分割し、被検眼Ｅからの測定光の戻り光と参照光路を経由した参照光とを干渉させて干渉光を生成し、この干渉光を検出する干渉光学系である。干渉光学系による干渉光の検出結果（検出信号）は、干渉光のスペクトルを示す干渉信号であり、演算制御ユニット２００に送られる。

光源ユニット１０１は、一般的なスウェプトソースタイプの眼科装置と同様に、出射光の波長を掃引（走査）可能な波長掃引型（波長走査型）光源を含んで構成される。波長掃引型光源は、共振器を含むレーザー光源を含んで構成される。光源ユニット１０１は、人眼では視認できない近赤外の波長帯において、出力波長を時間的に変化させる。

光源ユニット１０１から出力された光Ｌ０は、光ファイバ１０２により偏波コントローラ１０３に導かれてその偏光状態が調整される。偏波コントローラ１０３は、例えばループ状にされた光ファイバ１０２に対して外部から応力を与えることで、光ファイバ１０２内を導かれる光Ｌ０の偏光状態を調整する。

偏波コントローラ１０３により偏光状態が調整された光Ｌ０は、光ファイバ１０４によりファイバカプラ１０５に導かれて測定光ＬＳと参照光ＬＲとに分割される。

参照光ＬＲは、光ファイバ１１０によりコリメータ１１１に導かれて平行光束に変換され、光路長補正部材１１２及び分散補償部材１１３を経由し、光路長変更部１１４に導かれる。光路長補正部材１１２は、参照光ＬＲの光路長と測定光ＬＳの光路長とを合わせるよう作用する。分散補償部材１１３は、参照光ＬＲと測定光ＬＳとの間の分散特性を合わせるよう作用する。光路長変更部１１４は、例えば、コーナーキューブと、コーナーキューブを移動する移動機構とを含み、移動機構によるコーナーキューブを参照光ＬＲの入射方向に移動可能である。それにより参照光ＬＲの光路長が変更される。

光路長変更部１１４を経由した参照光ＬＲは、分散補償部材１１３及び光路長補正部材１１２を経由し、コリメータ１１６によって平行光束から集束光束に変換され、光ファイバ１１７に入射する。光ファイバ１１７に入射した参照光ＬＲは、偏波コントローラ１１８に導かれてその偏光状態が調整され、光ファイバ１１９によりアッテネータ１２０に導かれて光量が調整され、光ファイバ１２１によりファイバカプラ１２２に導かれる。

一方、ファイバカプラ１０５により生成された測定光ＬＳは、光ファイバ１２７により導かれてコリメータレンズユニット４０により平行光束に変換され、光路長変更部４１、光スキャナー４２、ＯＣＴ合焦レンズ４３、ミラー４４及びリレーレンズ４５を経由する。リレーレンズ４５を経由した測定光ＬＳは、ダイクロイックミラー４６により反射され、対物レンズ２２により屈折されて被検眼Ｅに入射する。測定光ＬＳは、被検眼Ｅの様々な深さ位置において散乱・反射される。被検眼Ｅからの測定光ＬＳの戻り光は、往路と同じ経路を逆向きに進行してファイバカプラ１０５に導かれ、光ファイバ１２８を経由してファイバカプラ１２２に到達する。

ファイバカプラ１２２は、光ファイバ１２８を介して入射された測定光ＬＳと、光ファイバ１２１を介して入射された参照光ＬＲとを合成して（干渉させて）干渉光を生成する。ファイバカプラ１２２は、所定の分岐比（例えば１：１）で干渉光を分岐することにより、一対の干渉光ＬＣを生成する。一対の干渉光ＬＣは、それぞれ光ファイバ１２３及び１２４を通じて検出器１２５に導かれる。

検出器１２５は、例えば一対の干渉光ＬＣをそれぞれ検出する一対のフォトディテクタを有し、これらによる検出結果の差分を出力するバランスドフォトダイオード（Ｂａｌａｎｃｅｄ Ｐｈｏｔｏ Ｄｉｏｄｅ）である。検出器１２５は、その検出結果（干渉信号）をＤＡＱ（Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）１３０に送る。ＤＡＱ１３０には、光源ユニット１０１からクロックＫＣが供給される。クロックＫＣは、光源ユニット１０１において、波長掃引型光源により所定の波長範囲内で掃引（走査）される各波長の出力タイミングに同期して生成される。光源ユニット１０１は、例えば、各出力波長の光Ｌ０を分岐することにより得られた２つの分岐光の一方を光学的に遅延させた後、これらの合成光を検出した結果に基づいてクロックＫＣを生成する。ＤＡＱ１３０は、クロックＫＣに基づき、検出器１２５の検出結果をサンプリングする。ＤＡＱ１３０は、サンプリングされた検出器１２５の検出結果を演算制御ユニット２００に送る。演算制御ユニット２００は、例えば一連の波長走査毎に（Ａライン毎に）、検出器１２５により得られた検出結果に基づくスペクトル分布にフーリエ変換等を施すことにより、各Ａラインにおける反射強度プロファイルを形成する。更に、演算制御ユニット２００は、各Ａラインの反射強度プロファイルを画像化することにより画像データを形成する。

なお、図１及び図２に示す構成においては、測定光ＬＳの光路（測定光路、測定アーム）の長さを変更するための光路長変更部４１と、参照光ＬＲの光路（参照光路、参照アーム）の長さを変更するための光路長変更部１１４の双方が設けられている。しかしながら、光路長変更部４１及び１１４の一方だけが設けられていてもよい。また、これら以外の光学部材を用いて、参照光路長と測定光路長との差を変更することも可能である。

［演算制御ユニット］
演算制御ユニット２００は、ＤＡＱ１３０から入力される検出信号を解析して被検眼ＥのＯＣＴ画像を形成する。そのための演算処理は、従来のスウェプトソースタイプのＯＣＴ装置と同様である。

また、演算制御ユニット２００は、眼底カメラユニット２、表示装置３、及びＯＣＴユニット１００の各部を制御する。

眼底カメラユニット２の制御として、演算制御ユニット２００は、観察光源１１、撮影光源１５、及びＬＥＤ５１、６１の動作制御、ＬＣＤ３９の動作制御、撮影合焦レンズ３１の移動制御、ＯＣＴ合焦レンズ４３の移動制御、反射棒６７の移動制御、フォーカス光学系６０の移動制御、光路長変更部４１の移動制御、光スキャナー４２の動作制御などを行う。

表示装置３の制御として、演算制御ユニット２００は、被検眼ＥのＯＣＴ画像を表示装置３に表示させる。

ＯＣＴユニット１００の制御として、演算制御ユニット２００は、光源ユニット１０１の動作制御、光路長変更部１１４の移動制御、アッテネータ１２０の動作制御、偏波コントローラ１０３、１１８の動作制御、検出器１２５の動作制御、ＤＡＱ１３０の動作制御などを行う。

演算制御ユニット２００は、例えば、従来のコンピュータと同様に、マイクロプロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、通信インターフェイスなどを含んで構成される。ハードディスクドライブ等の記憶装置には、眼科撮影装置１を制御するためのコンピュータプログラムが記憶されている。演算制御ユニット２００は、各種の回路基板、例えばＯＣＴ画像を形成するための回路基板を備えていてもよい。また、演算制御ユニット２００は、キーボードやマウス等の操作デバイス（入力デバイス）や、ＬＣＤ等の表示デバイスを備えていてもよい。

眼底カメラユニット２、表示装置３、ＯＣＴユニット１００、及び演算制御ユニット２００は、一体的に（つまり単一の筺体内に）構成されていてもよいし、２つ以上の筐体に別れて構成されていてもよい。

〔制御系〕
図３に、眼科撮影装置１の制御系の構成例を示す。図３において、眼科撮影装置１に含まれる構成要素の一部が省略されている。

演算制御ユニット２００は、制御部２１０を含み、眼底カメラユニット２、表示装置３、及びＯＣＴユニット１００の各部を制御する。

（制御部）
制御部２１０は、各種の制御を実行する。制御部２１０は、主制御部２１１と記憶部２１２とを含む。

（主制御部）
主制御部２１１は、プロセッサを含み、眼科撮影装置１の各部を制御する。例えば、主制御部２１１は、眼底カメラユニット２の合焦駆動部３１Ａ及び４３Ａ、イメージセンサ３５及び３８、ＬＣＤ３９、光路長変更部４１、光スキャナー４２、及び光学系の移動（移動機構１５０）などを制御する。さらに、主制御部２１１は、ＯＣＴユニット１００の光源ユニット１０１、光路長変更部１１４、アッテネータ１２０、偏波コントローラ１０３及び１１８、検出器１２５、ＤＡＱ１３０などを制御する。

例えば、主制御部２１１は、手動又は自動で設定された固視位置に対応するＬＣＤ３９の画面上の位置に固視標を表示する。また、主制御部２１１は、ＬＣＤ３９に表示されている固視標の表示位置を（連続的に又は段階的に）変更することができる。それにより、固視標を移動することができる（つまり、固視位置を変更することができる）。固視標の表示位置や移動態様は、マニュアルで又は自動的に設定される。マニュアルでの設定は、例えばＧＵＩを用いて行われる。自動的な設定は、例えば、データ処理部３００により行われる。

合焦駆動部３１Ａは、撮影光学系３０の光軸方向に撮影合焦レンズ３１を移動させるとともに、照明光学系１０の光軸方向にフォーカス光学系６０を移動させる。それにより、撮影光学系３０の合焦位置が変更される。いくつかの実施形態では、合焦駆動部３１Ａは、撮影合焦レンズ３１を移動させる機構と、フォーカス光学系６０を移動させる機構とを個別に有する。合焦駆動部３１Ａは、フォーカス調整を行うときなどに制御される。

合焦駆動部４３Ａは、測定光路の光軸方向にＯＣＴ合焦レンズ４３を移動させる。それにより、測定光ＬＳの合焦位置が変更される。例えば、ＯＣＴ合焦レンズ４３を第１レンズ位置に移動させることにより、測定光ＬＳの合焦位置を眼底Ｅｆ又はその近傍に配置することができる。例えば、ＯＣＴ合焦レンズ４３を第２レンズ位置に移動させることにより、測定光ＬＳの合焦位置を遠点位置に配置して測定光ＬＳを平行光束にすることができる。測定光ＬＳの合焦位置は、測定光ＬＳのビームウェストの深さ位置（ｚ位置）に相当する。

移動機構１５０は、例えば、少なくとも眼底カメラユニット２（光学系）を３次元的に移動する。典型的な例において、移動機構１５０は、少なくとも眼底カメラユニット２をｘ方向（左右方向）に移動するための機構と、ｙ方向（上下方向）に移動するための機構と、ｚ方向（奥行き方向、前後方向）に移動するための機構とを含む。ｘ方向に移動するための機構は、例えば、ｘ方向に移動可能なｘステージと、ｘステージを移動するｘ移動機構とを含む。ｙ方向に移動するための機構は、例えば、例えば、ｙ方向に移動可能なｙステージと、ｙステージを移動するｙ移動機構とを含む。ｚ方向に移動するための機構は、例えば、ｚ方向に移動可能なｚステージと、ｚステージを移動するｚ移動機構とを含む。各移動機構は、パルスモータ等のアクチュエータを含み、主制御部２１１からの制御を受けて動作する。

移動機構１５０に対する制御は、アライメントやトラッキングにおいて用いられる。トラッキングとは、被検眼Ｅの眼球運動に合わせて装置光学系を移動させるものである。トラッキングを行う場合には、事前にアライメントとフォーカス調整が実行される。トラッキングは、装置光学系の位置を眼球運動に追従させることにより、アライメントとピントが合った好適な位置関係を維持する機能である。いくつかの実施形態では、参照光の光路長（よって、測定光の光路と参照光の光路との間の光路長差）を変更するために移動機構１５０の制御を行うように構成される。

マニュアルアライメントの場合、光学系に対する被検眼Ｅの変位がキャンセルされるようにユーザが後述のユーザインターフェイス２４０に対して操作することにより光学系と被検眼Ｅとを相対移動させる。例えば、主制御部２１１は、ユーザインターフェイス２４０に対する操作内容に対応した制御信号を移動機構１５０に出力することにより移動機構１５０を制御して光学系と被検眼Ｅとを相対移動させる。

オートアライメントの場合、光学系に対する被検眼Ｅの変位がキャンセルされるように主制御部２１１が移動機構１５０を制御することにより光学系と被検眼Ｅとを相対移動させる。いくつかの実施形態では、主制御部２１１は、光学系の光軸が被検眼Ｅの軸に略一致し、かつ、被検眼Ｅに対する光学系の距離が所定の作動距離になるように制御信号を移動機構１５０に出力することにより移動機構１５０を制御して光学系と被検眼Ｅとを相対移動させる。ここで、作動距離とは、対物レンズ２２のワーキングディスタンスとも呼ばれる既定値であり、光学系を用いた測定時（撮影時）における被検眼Ｅと光学系との間の距離に相当する。

主制御部２１１は、眼底カメラユニット２等を制御することにより眼底撮影及び前眼部撮影を制御する。また、主制御部２１１は、眼底カメラユニット２及びＯＣＴユニット１００等を制御することによりＯＣＴ計測を制御する。主制御部２１１は、ＯＣＴ計測を行う前に複数の予備的な動作を実行可能である。予備的な動作としては、アライメント、フォーカス粗調整、偏波調整、フォーカス微調整などがある。複数の予備的な動作は、所定の順序で実行される。いくつかの実施形態では、複数の予備的な動作は、上記の順序で実行される。

なお、予備的な動作の種別や順序はこれに限定されるものではなく、任意である。例えば、被検眼Ｅが小瞳孔眼であるか否か判定するための予備動作（小瞳孔判定）を予備的な動作に加えることができる。小瞳孔判定は、例えば、フォーカス粗調整と光路長差調整との間に実行される。いくつかの実施形態では、小瞳孔判定は、以下の一連の処理を含む：被検眼Ｅの正面画像（前眼部像）の取得する処理；瞳孔に相当する画像領域を特定する処理；特定された瞳孔領域のサイズ（径、周長など）を求める処理；求められたサイズに基づき小瞳孔眼か否か判定する処理（閾値処理）；小瞳孔眼であると判定された場合に絞り１９を制御する処理。いくつかの実施形態では、瞳孔サイズを求めるために瞳孔領域を円近似または楕円近似する処理を更に含む。

フォーカス粗調整は、スプリット指標を用いたフォーカス調整である。なお、あらかじめ取得された眼屈折力と撮影合焦レンズ３１の位置とを関連付けた情報と、被検眼Ｅの屈折力の測定値とに基づいて撮影合焦レンズ３１の位置を決定することにより、フォーカス粗調整を行うこともできる。

フォーカス微調整は、ＯＣＴ計測の干渉感度に基づいて行われる。例えば、被検眼ＥのＯＣＴ計測により取得された干渉信号の干渉強度（干渉感度）をモニタすることにより、干渉強度が最大となるようなＯＣＴ合焦レンズ４３の位置を求め、その位置にＯＣＴ合焦レンズ４３を移動させることにより、フォーカス微調整を実行することができる。

光路長差調整においては、被検眼Ｅにおける所定の位置が深さ方向の計測範囲の基準位置になるように制御される。この制御は、光路長変更部４１、１１４の少なくとも一方に対して行われる。それにより、測定光路と参照光路との間の光路長差が調整される。光路長差調整により基準位置を設定しておくことで、波長掃引速度の変更を行うだけで深さ方向の所望の計測範囲に対して精度よくＯＣＴ計測を行うことができるようになる。

偏波調整においては、測定光ＬＳと参照光ＬＲとの干渉効率を最適化するために参照光ＬＲの偏光状態が調整される。

（記憶部）
記憶部２１２は、各種のデータを記憶する。記憶部２１２に記憶されるデータとしては、例えば、ＯＣＴ画像の画像データ、眼底像の画像データ、前眼部像の画像データ、被検眼情報などがある。被検眼情報は、患者ＩＤや氏名などの被検者に関する情報や、左眼／右眼の識別情報などの被検眼に関する情報を含む。

また、記憶部２１２には、眼科撮影装置１を動作させるための各種プログラムやデータが記憶されている。

制御部２１０は、画像形成部２３０と、データ処理部３００とを制御することが可能である。

（画像形成部）
画像形成部２３０は、検出器１２５からの検出信号をＤＡＱ１３０でサンプリングすることにより得られたサンプリングデータに基づいて、被検眼ＥのＯＣＴ画像（画像データ）を形成する。画像形成部２３０により形成されるＯＣＴ画像には、Ａスキャン画像、Ｂスキャン画像（断層像）、Ｃスキャン画像などがある。この処理には、従来のスウェプトソースタイプのＯＣＴと同様に、ノイズ除去（ノイズ低減）、フィルタ処理、分散補償、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）などの処理が含まれている。他のタイプのＯＣＴ装置の場合、画像形成部２３０は、そのタイプに応じた公知の処理を実行する。

画像形成部２３０は、例えば、前述の回路基板を含んで構成される。なお、この明細書では、「画像データ」と、それに基づく「画像」とを同一視することがある。

（データ処理部）
データ処理部３００は、被検眼Ｅの撮影やＯＣＴ計測により取得されたデータを処理する。例えば、データ処理部３００は、画像形成部２３０により形成された画像に対して各種の画像処理や解析処理を施す。具体的には、データ処理部３００は、画像の輝度補正等の各種補正処理を実行する。また、データ処理部３００は、眼底カメラユニット２により得られた画像（眼底像、前眼部像等）に対して各種の画像処理や解析処理を施すことが可能である。

データ処理部３００は、断層像の間の画素を補間する補間処理などの公知の画像処理を実行して、眼底Ｅｆ又は前眼部Ｅａの３次元画像の画像データを形成する。なお、３次元画像の画像データとは、３次元座標系により画素の位置が定義された画像データを意味する。３次元画像の画像データとしては、３次元的に配列されたボクセルからなる画像データがある。この画像データは、ボリュームデータ或いはボクセルデータなどと呼ばれる。ボリュームデータに基づく画像を表示させる場合、データ処理部３００は、このボリュームデータに対してレンダリング処理（ボリュームレンダリングやＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：最大値投影）など）を施して、特定の視線方向から見たときの擬似的な３次元画像の画像データを形成する。表示部２４０Ａ等の表示デバイスには、この擬似的な３次元画像が表示される。

また、３次元画像の画像データとして、複数の断層像のスタックデータを形成することも可能である。スタックデータは、複数のスキャンラインに沿って得られた複数の断層像を、スキャンラインの位置関係に基づいて３次元的に配列させることで得られる画像データである。すなわち、スタックデータは、元々個別の２次元座標系により定義されていた複数の断層像を、１つの３次元座標系により表現する（つまり１つの３次元空間に埋め込む）ことにより得られる画像データである。

データ処理部３００は、取得された３次元データセット（ボリュームデータ、スタックデータ等）に各種のレンダリングを施すことで、任意断面におけるＢモード画像（縦断面像、軸方向断面像）、任意断面におけるＣモード画像（横断面像、水平断面像）、プロジェクション画像、シャドウグラムなどを形成することができる。Ｂモード画像やＣモード画像のような任意断面の画像は、指定された断面上の画素（ピクセル、ボクセル）を３次元データセットから選択することにより形成される。プロジェクション画像は、３次元データセットを所定方向（ｚ方向、深さ方向、軸方向）に投影することによって形成される。シャドウグラムは、３次元データセットの一部（たとえば特定層に相当する部分データ）を所定方向に投影することによって形成される。Ｃモード画像、プロジェクション画像、シャドウグラムのような、被検眼の正面側を視点とする画像を正面画像（ｅｎ－ｆａｃｅ画像）と呼ぶ。

データ処理部３００は、ＯＣＴにより時系列に収集されたデータ（例えば、Ｂスキャン画像データ）に基づいて、網膜血管や脈絡膜血管が強調されたＢモード画像や正面画像（血管強調画像、アンギオグラム）を構築することができる。例えば、被検眼Ｅの略同一部位を反復的にスキャンすることにより、時系列のＯＣＴデータを収集することができる。

いくつかの実施形態では、データ処理部３００は、略同一部位に対するＢスキャンにより得られた時系列のＢスキャン画像を比較し、信号強度の変化部分の画素値を変化分に対応した画素値に変換することにより当該変化部分が強調された強調画像を構築する。更に、データ処理部３００は、構築された複数の強調画像から所望の部位における所定の厚さ分の情報を抽出してｅｎ－ｆａｃｅ画像として構築することでＯＣＴＡ像を形成する。

データ処理部３００により生成された画像（例えば、３次元画像、Ｂモード画像、Ｃモード画像、プロジェクション画像、シャドウグラム、ＯＣＴＡ像）もまたＯＣＴ画像に含まれる。

更に、データ処理部３００は、ＯＣＴ計測により得られた干渉光の検出結果を解析してフォーカス微調整制御における測定光ＬＳのフォーカス状態を判定する。例えば、主制御部２１１は、合焦駆動部４３Ａを所定のアルゴリズムにしたがって制御しつつ、反復的なＯＣＴ計測を行う。データ処理部３００は、ＯＣＴ計測により繰り返し取得される干渉光ＬＣの検出結果を解析することで、ＯＣＴ画像の画質に関する所定の評価値を算出する。データ処理部３００は、算出された評価値が閾値以下であるか否か判定する。いくつかの実施形態では、フォーカス微調整は、算出される評価値が閾値以下になるまで継続される。すなわち、評価値が閾値以下であるとき測定光ＬＳのフォーカス状態が適正であると判断され、フォーカス微調整は、測定光ＬＳのフォーカス状態が適正であると判断されるまで継続される。

いくつかの実施形態では、主制御部２１１は、上記のような反復的なＯＣＴ計測を行って干渉信号を取得しつつ、逐次に取得される干渉信号の強度（干渉強度、干渉感度）をモニタする。更に、このモニタ処理を行いながら、ＯＣＴ合焦レンズ４３を移動させることにより、干渉強度が最大となるようなＯＣＴ合焦レンズ４３の位置を探索する。このようなフォーカス微調整によれば、干渉強度が最適化されるような位置にＯＣＴ合焦レンズ４３を導くことができる。

また、データ処理部３００は、ＯＣＴ計測により得られた干渉光の検出結果を解析して、測定光ＬＳ及び参照光ＬＲの少なくとも一方の偏波状態を判定する。例えば、主制御部２１１は、偏波コントローラ１０３、１１８の少なくとも一方を所定のアルゴリズムにしたがって制御しつつ、反復的なＯＣＴ計測を行う。いくつかの実施形態では、主制御部２１１は、アッテネータ１２０を制御して、参照光ＬＲの減衰量を変更する。データ処理部３００は、ＯＣＴ計測により繰り返し取得される干渉光ＬＣの検出結果を解析することで、ＯＣＴ画像の画質に関する所定の評価値を算出する。データ処理部３００は、算出された評価値が閾値以下であるか否か判定する。この閾値はあらかじめ設定される。偏波調整は、算出される評価値が閾値以下になるまで継続される。すなわち、評価値が閾値以下であるとき測定光ＬＳの偏波状態が適正であると判断され、偏波調整は、測定光ＬＳの偏波状態が適正であると判断されるまで継続される。

いくつかの実施形態では、主制御部２１１は、偏波調整においても干渉強度をモニタすることが可能である。

実施形態に係るデータ処理部３００は、画像形成部２３０又はデータ処理部３００によって形成された画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定する。それにより、一定の判定基準で再撮影（再取得、再計測）の要否を自動で判定することが可能である。

図４～図１１に、実施形態に係るデータ処理部３００の説明図を示す。図４は、実施形態に係るデータ処理部３００の構成例のブロック図を表す。図５は、図４の瞬き判定部３３１の構成例のブロック図を表す。図６及び図７は、瞬き判定部３３１の動作説明図を表す。図８は、図４の乳頭判定部３３２、中心窩判定部３３３、及び解析領域判定部３３４の動作説明図を表す。図９は、図４の判定画像生成部３３５の動作説明図を表す。図１０は、図４の判定器３４０の構成例のブロック図を表す。図１１は、図４の固視ずれ判定部３５１の構成例のブロック図を表す。

データ処理部３００は、後述の分類部３２０において、取得された画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを当該所定の解析処理の実行前に判定する。このようなデータ処理部３００は、プロジェクション画像形成部３１０と、分類部（分類プロセッサ）３２０と、解析部３６０とを含む。

プロジェクション画像形成部３１０は、上記したプロジェクション画像を形成する。分類部３２０は、プロジェクション画像形成部３１０により形成されたプロジェクション画像を、当該プロジェクション画像に対して解析部３６０により実行される解析処理に適した画像又は解析処理に適さない画像のいずれかに分類する。解析処理に適した画像は、例えば、当該解析処理の結果が有用な画像である。分類部３２０は、分類対象の画像が解析エラー要因を含むか否かを判定することにより、当該画像に対する解析処理の結果が有用であるか否かを分類することが可能である。解析部３６０は、分類部３２０により所定の解析処理に適する画像として分類されたプロジェクション画像に対して当該解析処理を実行する。

（プロジェクション画像形成部）
プロジェクション画像形成部３１０は、公知の手法で被検眼Ｅの眼底Ｅｆ（又は前眼部Ｅａ）のプロジェクション画像を形成する。例えば、プロジェクション画像形成部３１０は、被検眼Ｅの眼底Ｅｆ（又は前眼部Ｅａ）のボリュームデータをｚ方向に投影することにより眼底Ｅｆ（又は前眼部Ｅａ）のプロジェクション画像を形成する。

（分類部）
分類部３２０は、分類対象の画像が所定の解析エラー要因だけでなくその他の解析エラー要因を含むか否かを判定するための判定基準（分類基準）に従って、プロジェクション画像形成部３１０により形成されたプロジェクション画像を分類する。このような分類部３２０は、２以上の判定基準のそれぞれに基づいて順次にプロジェクション画像に対する判定処理を行うことが可能である。

実施形態に係る分類部３２０は、分類対象の画像が所定の解析エラー要因を含むか否かを判定するための所定の判定基準と、分類対象の画像が所定の解析エラー要因以外の解析エラー要因を含むか否かを判定するための判定基準とに従って、プロジェクション画像に対する判定処理を行う。所定の解析エラー要因の例として、瞬き、特徴部位の特定失敗（未検出）、解析範囲のずれ、固視ずれなどがある。所定の解析エラー要因以外の解析エラー要因の例として、ｚ方向の基準位置が適正ではないときの撮影画像に発生する撮影部位の折り返しの他に、統計的又は経験的に解析に適さないと判断された解析エラー要因などがある。

分類部３２０は、前処理部（プリプロセッサ）３３０と、判定器３４０と、後処理部（ポストプロセッサ）３５０とを含む。前処理部３３０及び後処理部３５０は、分類対象の画像が所定の解析エラーを含むか否かを判定するための判定基準に従って、プロジェクション画像に対する判定処理を行う。判定器３４０は、分類対象の画像が所定の解析エラー要因以外の解析エラー要因を含むか否かを判定するための判定基準に従って、プロジェクション画像に対する判定処理を行う。前処理部３３０は、プロジェクション画像が瞬き、特徴部位の特定失敗、及び解析範囲のずれのいずれかの解析エラー要因を含むか否かを判定する。いくつかの実施形態に係る特徴部位は、乳頭と、中心窩とを含む。判定器３４０は、プロジェクション画像が撮影部位の折り返しや統計的又は経験的に解析に適さないと判断された解析エラー要因を含むか否かを判定する。後処理部３５０は、プロジェクション画像が解析エラー要因として固視ずれを含むか否かを判定する。

前処理部３３０は、プロジェクション画像形成部３１０により形成されたプロジェクション画像に対して判定処理を行う。判定器３４０は、前処理部３３０によって解析に適すると判定されたプロジェクション画像に対して判定処理を行う。後処理部３５０は、判定器３４０によって解析に適すると判定されたプロジェクション画像に対して判定処理を行う。

前処理部３３０による判定処理によって、発生頻度が高く、撮影画像に明確に描出される解析エラー要因を含む解析エラー画像を後述の解析部３６０による解析処理の対象から外すことができる。判定器３４０による判定処理によって、その他の多様な解析エラー要因を含む解析エラー画像を後述の解析部３６０による解析処理の対象から外すことができる。後処理部３５０による判定処理によって、前処理部３３０及び判定器３４０では解析エラー画像であると判定されなかったプロジェクション画像に対し、所定の解析エラー要因（特に、局所的な解析エラー要因）を含む解析エラー画像を後述の解析部３６０による解析処理の対象から外すことができる。

（前処理部）
図４に示すように、前処理部３３０は、瞬き判定部３３１と、乳頭判定部３３２と、中心窩判定部３３３と、解析領域判定部３３４と、判定画像生成部３３５とを含む。

（瞬き判定部）
瞬き判定部３３１は、プロジェクション画像が被検眼の瞬きに起因する解析エラー要因を含むか否かを判定する。

瞬き判定部３３１は、図５に示すように、プロファイルデータ生成部３３１Ａと、勾配算出部３３１Ｂと、勾配判定部３３１Ｃとを含む。

プロファイルデータ生成部３３１Ａは、Ｂスキャン方向（例えば、図６のプロジェクション画像ＩＭＧのｘ方向）の輝度プロファイルを、Ｂスキャン方向に交差（直交）する積算方向ＤＲ（例えば、図６のプロジェクション画像ＩＭＧのｙ方向）に積算した積算プロファイルデータ（図７）を生成する。

いくつかの実施形態では、プロファイルデータ生成部３３１Ａは、プロジェクション画像形成部３１０により生成されたプロジェクション画像の画像データからＢスキャン方向の輝度プロファイルを特定し、特定された複数のＢスキャン方向の輝度プロファイルを積算方向ＤＲに積算することにより積算プロファイルデータを生成する。

いくつかの実施形態では、プロファイルデータ生成部３３１Ａは、検出器１２５により得られた検出結果に基づくスペクトル分布にフーリエ変換等を施すことにより取得された各Ａラインの反射強度プロファイルからＢスキャン方向の輝度プロファイルを生成する。例えば、反射強度プロファイルにおける所定の層領域（又は、ｚ方向の全層領域）に対応する反射強度値を積算することによりＡスキャン位置の輝度値を求め、Ｂスキャン方向にデータセットを形成することで、Ｂスキャン方向の輝度プロファイルが生成される。プロファイルデータ生成部３３１Ａは、生成された複数のＢスキャン方向の輝度プロファイルを積算方向ＤＲに積算することにより積算プロファイルデータを生成する。

勾配算出部３３１Ｂは、ｘ方向の１以上の位置（画素位置、スキャン位置）における積算プロファイルの勾配を算出する。図７に例示するように、横軸にｘ方向の位置を表し、縦軸に積算値を表すと、積算プロファイルは、ｘ方向の各位置における積算値を表す。

いくつかの実施形態では、勾配算出部３３１Ｂは、ｘ方向（Ｂスキャン方向）のすべての位置において積算プロファイルの勾配を算出する。いくつかの実施形態では、勾配算出部３３１Ｂは、所定の間隔をあけたＢスキャン方向の２以上の位置における積算プロファイルの勾配を算出する。

勾配判定部３３１Ｃは、瞬きに起因するアーチファクトが描出される位置において積算プロファイルの勾配が急峻になることに着目して、勾配算出部３３１Ｂにより算出された勾配から瞬きの有無を判定する。例えば、勾配判定部３３１Ｃは、勾配算出部３３１Ｂにより算出された２以上の位置における勾配の代表値を特定する。勾配判定部３３１Ｃは、特定された代表値が所定の閾値以上であるとき瞬きが発生した画像であると判定し、特定された代表値が所定の閾値未満であるとき瞬きが発生していない画像であると判定する。代表値として、勾配の絶対値の最大値、勾配の絶対値の平均値、勾配の絶対値の中央値、勾配の絶対値の最頻値などがある。

また、勾配判定部３３１Ｃは、積算プロファイルの勾配が急峻になるほど固視ずれの可能性が高くなることに着目して、勾配算出部３３１Ｂにより算出された勾配から固視ずれの有無を判定することが可能である。この場合も、勾配判定部３３１Ｃは、勾配算出部３３１Ｂにより算出された２以上の位置における勾配の代表値が所定の閾値以上であるとき固視ずれが発生した画像であると判定し、特定された代表値が所定の閾値未満であるとき固視ずれが発生していない画像であると判定する。

（乳頭判定部）
乳頭判定部３３２は、プロジェクション画像における乳頭（視神経乳頭）に相当する領域を特定する処理を行い、乳頭に相当する領域が特定されたか否かを判定する。

いくつかの実施形態では、乳頭判定部３３２は、眼底Ｅｆの断層像又は３次元画像を解析して乳頭に相当する領域を特定することにより、プロジェクション画像において乳頭に相当する領域が特定されたか否かを判定する。例えば、乳頭判定部３３２は、眼底Ｅｆの断層像又は３次元画像を解析して網膜の孔部（切れ目、欠損部位）を検出し、視神経乳頭の形状を求める。乳頭の形状は、例えば、断層像等を解析して視神経乳頭及びその近傍の網膜表面に相当する画像領域として特定される。乳頭判定部３３２は、このような乳頭の形状が特定されたとき、図８に示すように、断層像等における孔部の描出領域の中心位置（重心位置）に対応したプロジェクション画像ＩＭＧ１の位置を乳頭位置Ｐ１として特定することが可能である。

いくつかの実施形態では、乳頭判定部３３２は、プロジェクション画像等の眼底Ｅｆの正面画像を解析して乳頭に相当する領域が特定されたか否かを判定する。例えば、乳頭判定部３３２は、プロジェクション画像等の輝度情報に基づいて視神経乳頭の輪郭部を特定し、特定された輪郭部の中心位置（重心位置）を乳頭位置として特定することが可能である。いくつかの実施形態では、乳頭の輪郭部の形状が円形（楕円形）であることを利用して輪郭部が特定される。いくつかの実施形態では、眼底Ｅｆの断層像の形状を解析することにより輪郭部が特定される。いくつかの実施形態では、眼底Ｅｆにおける所定の径以上の血管の分布（走行状態）に基づいて特定された探索領域内で視神経乳頭の輪郭部の特定処理が実行される。

いくつかの実施形態では、乳頭判定部３３２は、被検眼Ｅが左眼であるか右眼であるかを加味して、乳頭に相当する領域が特定されたか否かを判定する。例えば、被検眼が左眼であればフレームの左側端部近傍に視神経乳頭が描出されている可能性があり、被検眼が右眼であればフレームの右側端部近傍に視神経乳頭が描出されている可能性がある。従って、乳頭判定部３３２は、例えば記憶部２１２に記憶されている被検眼情報（被検眼Ｅが左眼であるか右眼であるかを示す情報）に基づいて特定された探索領域内で視神経乳頭に相当する領域の特定処理を行うことが可能である。

（中心窩判定部）
中心窩判定部３３３は、プロジェクション画像における中心窩に相当する領域を特定する処理を行い、中心窩に相当する領域が特定されたか否かを判定する。

いくつかの実施形態では、中心窩判定部３３３は、眼底Ｅｆの断層像又は３次元画像を解析して黄斑部に相当する領域を特定することにより、プロジェクション画像において中心窩に相当する領域が特定されたか否かを判定する。

いくつかの実施形態では、中心窩判定部３３３は、干渉光学系により得られた干渉光ＬＣの検出結果に基づいて、被検眼Ｅの黄斑部に相当する領域を特定する。いくつかの実施形態では、中心窩判定部３３３は、干渉光ＬＣの検出結果に基づいて眼底Ｅｆの形態を特定することにより、被検眼Ｅの黄斑部に相当する領域を特定する。例えば、中心窩判定部３３３は、画像形成部２３０により形成された被検眼Ｅの断層像（Ｂスキャン画像）から、網膜の断面形状や網膜の厚さを解析することにより黄斑部に相当する領域を特定することが可能である。また、中心窩判定部３３３は、被検眼Ｅの３次元画像に基づいて、３次元画像中の被検眼Ｅの黄斑部に相当する領域を特定することが可能である。

いくつかの実施形態では、中心窩判定部３３３は、プロジェクション画像等の眼底Ｅｆの正面画像を解析して中心窩に相当する領域が特定されたか否かを判定する。例えば、中心窩判定部３３３は、プロジェクション画像における黄斑部に相当する領域を特定する処理を行い、中心窩に相当する領域が特定されたか否かを判定する。中心窩判定部３３３は、黄斑部に相当する領域が特定されたとき、図８に示すように、プロジェクション画像ＩＭＧ１における当該領域の中心位置（重心位置）を中心窩位置Ｑ１として特定することが可能である。

いくつかの実施形態では、中心窩判定部３３３は、眼底Ｅｆの正面画像に基づいて黄斑部に相当する領域を特定し、特定された領域の中心部を中心窩に相当する領域として特定する。中心窩判定部３３３は、正面画像において所定の閾値以下の輝度を有する画素群を黄斑部に相当する領域を特定することが可能である。また、中心窩判定部３３３は、正面画像において乳頭判定部３３２により特定された視神経乳頭の位置を基準に正面画像中の黄斑部に相当する領域を特定することが可能である。

（解析領域判定部）
解析領域判定部３３４は、後述の解析部３６０による解析処理の対象となる解析領域の位置が適正であるか否かを判定する。解析領域は、注目部位を基準に自動又は手動で設定可能である。注目部位として、乳頭判定部３３２により特定された乳頭位置、中心窩判定部３３３により特定された中心窩位置などがある。解析領域は、注目部位を中心とする所定サイズの領域である。いくつかの実施形態では、解析領域の形状は、矩形、円形、又はユーザ等により指定された領域が除外された任意の形状である。いくつかの実施形態では、解析領域は、互いに分離した２以上の領域である。

いくつかの実施形態では、解析領域判定部３３４は、所定の解析有効範囲内に解析領域があるか否かを判定することにより、解析領域の位置が適正であるか否かを判定する。所定の解析有効範囲は、光スキャナー４２によって偏向される測定光ＬＳによるスキャン範囲であってよい。解析領域判定部３３４は、解析領域の全部が解析有効範囲内にあるとき、解析領域の位置が適正であると判定し、解析領域の少なくとも一部が解析有効範囲外にあるとき、解析領域の位置が適正ではないと判定する。

例えば、図８に示すように、解析領域判定部３３４は、乳頭判定部３３２により特定された乳頭位置Ｐ１を中心とした所定サイズの解析領域ＰＲ１と中心窩判定部３３３により特定された中心窩位置Ｑ１を中心とした所定サイズの解析領域ＱＲ１について、双方の解析領域の位置が適正であるか否かを判定する。すなわち、解析領域判定部３３４は、解析領域ＰＲ１及び解析領域ＱＲ１の双方の全部が解析有効範囲内にあるとき、解析領域の位置が適正であると判定し、解析領域ＰＲ１及び解析領域ＱＲ１の少なくとも一部が解析有効範囲外にあるとき、解析領域の位置が適正ではないと判定する

（判定画像生成部）
判定画像生成部３３５は、プロジェクション画像形成部３１０により形成されたプロジェクション画像に解析情報を付加した判定画像を生成する。解析情報の付加の例として、画像データに解析情報をタグとして付与する態様、解析情報を画像に重畳する態様などがある。本明細書において、判定画像は、プロジェクション画像の一種である。

解析情報の例として、被検眼の画像の測定結果、被検眼の画像の解析結果などがある。解析情報は、当該画像に関する情報を含んでもよい。当該画像に関する情報の例には、被検者の情報、被検眼情報、被検眼の画像を取得した装置の識別情報、被検眼の画像を取得した取得機関（施設）に関する情報、被検眼の画像を解析する解析機関（施設）に関する情報などがある。

いくつかの実施形態では、判定画像生成部３３５は、記憶部２１２に記憶された情報に基づいて判定画像に解析情報を付加することにより判定画像を生成する。いくつかの実施形態では、判定画像生成部３３５は、データ処理部３００によるプロジェクション画像の解析結果に対応した情報を解析情報として当該プロジェクション画像に付加することにより判定画像を生成する。いくつかの実施形態では、判定画像生成部３３５は、図示しない解析情報生成部により生成された解析情報をプロジェクション画像に付加することにより判定画像を生成する。

判定画像生成部３３５は、瞬き判定部３３１、乳頭判定部３３２、中心窩判定部３３３、及び解析領域判定部３３４のすべてにおいて解析に適すると判定されたプロジェクション画像に対して、上記の解析情報を付加する。

例えば、判定画像生成部３３５は、図９に示すように、解析情報をプロジェクション画像ＩＭＧ１に付加した判定画像ＩＭＧ２を生成する。図９では、解析情報は、乳頭判定部３３２により特定された乳頭位置Ｐ１を表す情報、中心窩判定部３３３により特定された中心窩位置Ｑ１を表す情報、解析領域判定部３３４により特定された解析領域ＰＲ１、ＱＲ１を表す情報を含む。

（判定器）
判定器３４０は、判定画像生成部３３５により生成された判定画像（プロジェクション画像）が撮影部位の折り返しや統計的又は経験的に解析に適さないと判断された解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定する。

例えば、判定器３４０は、判定画像のフレームの４端（上端、下端、左端、右端）のうちいずれか２端に交差するように撮影部位の折り返し位置の軌跡が描出されているか否かを判定することにより、当該判定画像が解析エラー要因として撮影部位の折り返しを含む解析エラー画像であるか否かを判定する。

例えば、判定器３４０は、過去に取得された２以上の被検眼の画像（複数の被検者の眼の撮影画像、当該撮影画像に基づいて過去に形成されたプロジェクション画像）に基づいて、プロジェクション画像形成部３１０により形成されたプロジェクション画像に対して判定処理を行うことにより、当該判定画像が統計的又は経験的に解析に適さないと判断された解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定する。この場合、判定器３４０は、上記のように軌跡を検出することなく、当該判定画像が解析エラー要因として撮影部位の折り返しを含む解析エラー画像であるか否かを判定することが可能である。

いくつかの実施形態では、判定器３４０は、過去に取得された２以上の被検眼の画像を解析することにより解析エラー画像であるか否かを判定するための判定基準を特定する。判定器３４０は、特定された判定基準に従って、プロジェクション画像形成部３１０により形成されたプロジェクション画像に対して判定処理を行う。

いくつかの実施形態では、判定器３４０は、過去に取得された２以上の被検眼の画像（複数の被検者の眼の撮影画像、当該撮影画像に基づいて過去に形成されたプロジェクション画像）を訓練データとして機械学習を行うことにより得られた学習済みモデルを用いて、プロジェクション画像形成部３１０により形成されたプロジェクション画像に対して判定処理を行う。訓練データは、当該プロジェクション画像を解析することにより得られた解析情報が付加された判定画像（プロジェクション画像）（図９）を含んでよい。

以下、判定器３４０が、学習済みモデルを用いて判定画像に対する判定処理を行う場合について説明する。

実施形態に係る学習済みモデルは、ＣＰＵ及びメモリを備えるコンピュータ（プロセッサ）において用いられる。判定器３４０の機能は、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＣＮＮ）により実現される。すなわち、ＣＰＵがメモリに記憶された学習済みモデルからの指令に従って、入力層である後述の特徴量抽出部３４１の畳み込み層３４１Ａ_１に入力された判定画像の画素値に対し、畳み込みニューラルネットワークにおける学習済みの重み付け係数と応答関数等に基づく演算を行い、出力層である後述の分類器３４２から判定結果を出力するように動作する。このような構成を有する判定器３４０は、判定画像の解像度を段階的に落としつつ局所的な相関パターンを抽出し、抽出された相関パターンに基づいて判定結果を出力することができる。

図１０に、実施形態に係る判定器３４０の構成例のブロック図を示す。

判定器３４０は、特徴量抽出部３４１と、分類器３４２とを含む。特徴量抽出部３４１は、入力された判定画像ＩＭＧ３に対して、所定の画像領域ごとに特徴量の抽出とダウンサンプリング（フィルタリング）とを繰り返して当該判定画像の特徴量を抽出する。分類器３４２は、特徴量抽出部３４１により抽出された特徴量に基づいて解析エラー画像であるか否かを示す出力情報を生成し、生成された出力情報に基づいて判定画像が解析エラー画像であるか否かを示す情報（例えば、ＰＡＳＳ／ＦＡＩＬ）を出力する。

特徴量抽出部３４１は、畳み込み層（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｌａｙｅｒ）とプーリング層（Ｐｏｏｌｉｎｇ Ｌａｙｅｒ）とを含むユニットが多段接続された複数のユニットを含む。各ユニットでは、畳み込み層の出力にプーリング層の入力が接続される。最初の段の畳み込み層の入力には、判定画像において対応する画素の画素値が入力される。後段の畳み込み層の入力は、前段のプーリング層の出力に接続される。

図１０では、特徴量抽出部３４１は、２段に接続された２つのユニットを含む。すなわち、特徴量抽出部３４１は、畳み込み層３４１Ａ_１とプーリング層３４１Ｂ_１とを含むユニットの後段に、畳み込み層３４１Ａ_２とプーリング層３４１Ｂ_２とを含むユニットが接続される。プーリング層３４１Ｂ_１の出力は、畳み込み層３４１Ａ_２の入力に接続される。

分類器３４２は、全結合層（Ｆｕｌｌｙ Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ Ｌａｙｅｒ）３４２Ａ_１、３４２Ａ_２を含み、全結合層３４２Ａ_１の出力は全結合層３４２Ａ_２の入力に接続される。

特徴量抽出部３４１及び分類器３４２において、接続された２つの層のニューロン間では学習済みの重み付け係数が割り当てられる。各ニューロンは、入力される１以上のニューロンからの重み付け係数を加味した演算結果に対し、応答関数を用いて演算を行い、得られた演算結果を次の段のニューロンに出力する。

重み付け係数は、過去に取得された２以上の被検眼の画像（複数の被検者の眼の撮影画像、当該撮影画像に基づいて過去に形成されたプロジェクション画像）を訓練データとして公知の機械学習を行うことにより更新される。既存の重み付け係数は、過去に取得された２以上の被検眼の画像を訓練データとする機械学習により更新される。すなわち、この実施形態では、過去に取得された被検眼の画像を解析することにより解析情報を取得し、取得された解析情報を被検眼の画像に付加した判定画像を生成し、判定画像を含む訓練データを用いて機械学習を行うことにより、被検眼の画像以外の被検眼の撮影画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定するための学習済みモデルを生成する。機械学習には、教師あり学習（ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ）、教師なし学習（ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ）、強化学習（ｒｅｉｎｆｏｒｅｃｅｍｅｎｔ ｌｅａｒｎｉｎｇ）などがある。いくつかの実施形態では、転移学習（ｔｒａｎｓｆｅｒ ｌｅｒｎｉｎｇ）によって重み付け係数の更新が行われる。

判定器３４０は、ＶＧＧ１６、ＶＧＧ１９、ＩｎｃｅｐｔｉｏｎＶ３、ＲｅｓＮｅｔ１８、ＲｅｓＮｅｔ５０等の公知の層構造を有していてよい。分類器３４２は、Ｒａｎｄｏｍ Ｆｏｒｅｓｔやサポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅｄ：ＳＶＭ）等の公知の構成を有していてよい。

（後処理部）
図４に示すように、後処理部３５０は、固視ずれ判定部３５１を含む。

（固視ずれ判定部）
固視ずれ判定部３５１は、プロジェクション画像が被検眼の固視ずれに起因する解析エラー要因を含むか否かを判定する。

固視ずれ判定部３５１は、図１１に示すように、特徴領域特定部３５１Ａと、固視ずれ検出部３５１Ｂとを含む。

特徴領域特定部３５１Ａは、プロジェクション画像を解析することにより眼底Ｅｆにおける特徴領域を特定する。特徴領域には、特徴部位を含む領域、血管などがある。特徴部位には、視神経乳頭、中心窩などの所定の部位、又は疾患部位などがある。

固視ずれ検出部３５１Ｂは、特徴領域特定部３５１Ａにより特定された特徴領域に基づいて固視ずれの有無を検出する。例えば、固視ずれ検出部３５１Ｂは、特徴領域特定部３５１Ａにより特定された血管領域を解析することにより、所定方向に所定の閾値以上の位置ずれを含む領域の有無を検出する。固視ずれ検出部３５１Ｂは、当該領域が検出されたとき固視ずれが発生したことを検出し、当該領域が検出されなかったとき固視ずれが発生していないことを検出する。

いくつかの実施形態では、固視ずれ判定部３５１は、判定器３４０と同様に、過去に取得された２以上の被検眼の画像を訓練データとして機械学習を行うことにより得られた学習済みモデルを用いて、プロジェクション画像が固視ずれに起因する解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定する。例えば、固視ずれ判定部３５１の機能は、図１０に示す構成と同様の畳み込みニューラルネットワークにより実現される。

以上のように、分類部３２０は、プロジェクション画像形成部３１０により形成されたプロジェクション画像を、当該プロジェクション画像に対して解析部３６０により実行される解析処理に適した画像又は解析処理に適さない画像のいずれかに分類する。

なお、分類部３２０は、プロジェクション画像に対して上記の判定処理を行う場合について説明したが、実施形態に係る構成はこれに限定されるものではない。分類部３２０は、被検眼の正面画像に対して上記の判定処理を行うことができる。正面画像の例として、プロジェクション画像の他に、Ｃスキャン画像（Ｃモード画像）、シャドウグラム、撮影光学系３０により取得された眼底画像などがある。Ｃスキャン画像は、画像形成部２３０又はデータ処理部３００において、眼底Ｅｆに対応する断面上の画素を３次元データセットから選択することにより取得される。シャドウグラムは、画像形成部２３０又はデータ処理部３００において、３次元データセットの一部を所定方向に投影することによって取得される。

（解析部）
解析部３６０は、固視ずれ判定部３５１により固視ずれに起因する解析エラー要因を含まないと判定されたプロジェクション画像に対して、所定の解析処理を行うことができる。所定の解析処理には、被検眼Ｅにおける所定の部位（組織、病変部）の特定；指定された部位間の距離（層間距離）、面積、角度、比率、密度の算出；指定された計算式による演算；所定の部位の形状の特定；これらの統計値の算出；計測値、統計値の分布の算出；これら解析処理結果に基づく画像処理などがある。所定の組織には、血管、視神経乳頭、中心窩、黄斑などがある。所定の病変部には、白斑、出血などがある。

以上のように機能するデータ処理部３００は、例えば、前述のプロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、回路基板等を含んで構成される。ハードディスクドライブ等の記憶装置には、上記機能をプロセッサに実行させるコンピュータプログラムがあらかじめ格納されている。

（ユーザインターフェイス）
図３に示すように、ユーザインターフェイス２４０には、表示部２４０Ａと操作部２４０Ｂとが含まれる。表示部２４０Ａは、前述した演算制御ユニット２００の表示デバイスや表示装置３を含んで構成される。操作部２４０Ｂは、前述した演算制御ユニット２００の操作デバイスを含んで構成される。操作部２４０Ｂには、眼科撮影装置１の筐体や外部に設けられた各種のボタンやキーが含まれていてもよい。例えば眼底カメラユニット２が従来の眼底カメラと同様の筺体を有する場合、操作部２４０Ｂは、この筺体に設けられたジョイスティックや操作パネル等を含んでいてもよい。また、表示部２４０Ａは、眼底カメラユニット２の筺体に設けられたタッチパネルなどの各種表示デバイスを含んでいてもよい。

なお、表示部２４０Ａと操作部２４０Ｂは、それぞれ個別のデバイスとして構成される必要はない。例えばタッチパネルのように、表示機能と操作機能とが一体化されたデバイスを用いることも可能である。その場合、操作部２４０Ｂは、このタッチパネルとコンピュータプログラムとを含んで構成される。操作部２４０Ｂに対する操作内容は、電気信号として制御部２１０に入力される。また、表示部２４０Ａに表示されたグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）と、操作部２４０Ｂとを用いて、操作や情報入力を行うようにしてもよい。

データ処理部３００は、実施形態に係る「眼科情報処理装置」の一例である。ＯＣＴ画像、プロジェクション画像、判定画像は、実施形態に係る「撮影画像」の一例である。プロジェクション画像形成部３１０は、実施形態に係る「取得部」の一例である。分類部３２０は、実施形態に係る「判定部」の一例である。判定器３４０は、実施形態に係る「第１判定部」の一例である。前処理部３３０は、実施形態に係る「第２判定部」の一例である。乳頭判定部３３２及び中心窩判定部３３３の少なくとも一方は、実施形態に係る「特徴部位判定部」の一例である。解析領域判定部３３４は、実施形態に係る「領域判定部」の一例である。後処理部３５０は、実施形態に係る実施形態に係る「第３判定部」の一例である。ＯＣＴユニット１００、画像形成部２３０（及び／又はデータ処理部３００）は、実施形態に係る「撮影部」の一例である。

［動作］
第１実施形態に係る眼科撮影装置１の動作について説明する。

図１２～図１４に、第１実施形態に係る眼科撮影装置１の動作例を示す。図１２～図１４は、第１実施形態に係る眼科撮影装置１の動作例のフローチャートを表す。記憶部２１２には、図１２～図１４に示す処理を実現するためのコンピュータプログラムが記憶されている。主制御部２１１は、このコンピュータプログラムに従って動作することにより、図１２～図１４に示す処理を実行する。

（Ｓ１：アライメント）
主制御部２１１は、アライメントを実行する。

すなわち、主制御部２１１は、アライメント光学系５０を制御して、被検眼Ｅにアライメント指標を投影させる。このとき、被検眼Ｅには、ＬＣＤ３９による固視標も投影される。主制御部２１１は、例えばイメージセンサ３５により取得された受光像に基づいて特定された光学系の移動量に基づいて移動機構１５０を制御し、被検眼Ｅに対して光学系を当該移動量だけ相対的に移動させる。主制御部２１１は、この処理を繰り返し実行させる。

（Ｓ２：調整用断層像を取得）
主制御部２１１は、ＬＣＤ３９の所定位置にＯＣＴ計測用の固視標を表示させる。主制御部２１１は、眼底Ｅｆにおける光学系の光軸の位置に対応するＬＣＤ３９の表示位置に固視標を表示させることが可能である。

続いて、主制御部２１１は、ＯＣＴユニット１００を制御してＯＣＴ仮計測を実行させ、深さ方向の計測範囲の基準位置を調整するための調整用断層像を取得させる。具体的には、主制御部２１１は、光スキャナー４２を制御することにより、光源ユニット１０１から出射された光Ｌ０に基づいて生成された測定光ＬＳを偏向し、偏向された測定光ＬＳで被検眼Ｅの所定部位（例えば眼底）をスキャンさせる。測定光ＬＳのスキャンにより得られた干渉光の検出結果は、クロックＫＣに同期してサンプリングされた後、画像形成部２３０に送られる。画像形成部２３０は、得られた干渉信号から被検眼Ｅの断層像（ＯＣＴ画像）を形成する。

（Ｓ３：深さ方向の基準位置を調整）
続いて、主制御部２１１は、深さ方向（ｚ方向）の計測範囲の基準位置を調整する。

例えば、主制御部２１１は、ステップＳ２において得られた断層像における所定の部位（例えば、強膜）をデータ処理部３００に特定させ、特定された所定の部位の位置に対して深さ方向に所定の距離だけ離れた位置を計測範囲の基準位置として設定する。また、測定光ＬＳと参照光ＬＲの光路長が略一致するようにあらかじめ決められた所定の位置が計測範囲の基準位置として設定されてもよい。

（Ｓ４：フォーカス調整、偏波調整）
次に、主制御部２１１は、フォーカス調整制御及び偏波調整制御を実行する。

例えば、主制御部２１１は、合焦駆動部４３Ａを制御してＯＣＴ合焦レンズ４３を所定の距離だけ移動させた後、ＯＣＴユニット１００を制御してＯＣＴ計測を実行させる。主制御部２１１は、上記のように、ＯＣＴ計測により得られた干渉光の検出結果に基づいて測定光ＬＳのフォーカス状態をデータ処理部３００に判定させる。データ処理部３００による判定結果に基づいて測定光ＬＳのフォーカス状態が適正ではないと判断されたとき、主制御部２１１は、再び合焦駆動部４３Ａの制御を行い、フォーカス状態が適正であると判断されるまで繰り返す。

また、例えば、主制御部２１１は、偏波コントローラ１０３、１１８の少なくとも一方を制御して光Ｌ０及び測定光ＬＳの少なくとも一方の偏波状態を所定の量だけ変更した後、ＯＣＴユニット１００を制御してＯＣＴ計測を実行させ、取得された干渉光の検出結果に基づくＯＣＴ画像を画像形成部２３０に形成させる。主制御部２１１は、上記のように、ＯＣＴ計測により得られたＯＣＴ画像の画質をデータ処理部３００に判定させる。データ処理部３００による判定結果に基づいて測定光ＬＳの偏波状態が適正ではないと判断されたとき、主制御部２１１は、再び偏波コントローラ１０３、１１８の制御を行い、偏波状態が適正であると判断されるまで繰り返す。

（Ｓ５：ＯＣＴ撮影）
続いて、主制御部２１１は、ＯＣＴユニット１００を制御してＯＣＴ撮影を実行させる。ステップＳ５の詳細については後述する。

（Ｓ６：次？）
ステップＳ５に続いて、主制御部２１１は、ＯＣＴ撮影を継続するか否かを判定する。主制御部２１１は、操作部２４０Ｂに対するユーザの操作内容又はあらかじめ設定された動作モードの内容に応じてＯＣＴ撮影を継続するか否かを判定する。

ＯＣＴ撮影を継続すると判定されたとき（Ｓ６：Ｙ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ７に移行する。ＯＣＴ撮影を継続しないと判定されたとき（Ｓ６：Ｎ）、眼科撮影装置１の動作は終了である（エンド）。

（Ｓ７：アライメント？）
ステップＳ６においてＯＣＴ撮影を継続すると判定されたとき（Ｓ６：Ｙ）、主制御部２１１は、ＯＣＴ撮影の前にアライメントを再実行するか否かを判定する。主制御部２１１は、操作部２４０Ｂに対するユーザの操作内容、あらかじめ設定された動作モードの内容、又は図示しない検出手段により検出された被検眼Ｅと光学系との位置関係に応じて再アライメントを実行するか否かを判定する。

アライメントを再実行すると判定されたとき（Ｓ７：Ｙ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ１に移行する。アライメントを再実行しないと判定されたとき（Ｓ７：Ｎ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ５に移行する。

図１２のステップＳ５では、以下のような処理が行われる。

（Ｓ１１：プロジェクション画像を形成）
ステップＳ５では、まず、主制御部２１１は、ＯＣＴユニット１００を制御してＯＣＴ計測を実行させる。当該ＯＣＴ計測により取得された干渉光の検出結果は、ＤＡＱ１３０においてサンプリングされ、干渉信号として記憶部２１２等に保存される。

続いて、主制御部２１１は、プロジェクション画像形成部３１０を制御することにより被検眼Ｅのプロジェクション画像を形成させる。

（Ｓ１２：瞬き判定処理）
続いて、主制御部２１１は、瞬き判定部３３１を制御することにより、ステップＳ１１において形成されたプロジェクション画像に対する瞬き判定処理を実行させる。

（Ｓ１３：瞬きあり？）
ステップＳ１１において形成されたプロジェクション画像がステップＳ１２における瞬き判定処理により瞬きに起因する解析エラー要因を含む解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ１３：Ｙ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ１４に移行する。

プロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ１３：Ｎ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ１５に移行する。

（Ｓ１４：表示）
ステップＳ１３においてプロジェクション画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ１３：Ｙ）、主制御部２１１は、表示部２４０Ａを制御することにより解析に適さないことを示す情報と、再撮影を行うことを示す情報とを表示させる。その後、眼科撮影装置１の動作はステップＳ５に移行する。

いくつかの実施形態では、ステップＳ１４からステップＳ５に移行したときのＯＣＴ再撮影では、瞬きに起因する解析エラー要因の発生を抑えるように撮影条件が変更される（例えば、撮影レート、撮影タイミングの変更）。

（Ｓ１５：乳頭判定処理）
ステップＳ１３においてプロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ１３：Ｎ）、主制御部２１１は、乳頭判定部３３２を制御することにより、ステップＳ１３において解析エラー画像ではないと判定されたプロジェクション画像に対する乳頭判定処理を実行させる。

（Ｓ１６：乳頭を特定？）
プロジェクション画像がステップＳ１５における乳頭判定処理により乳頭の未検出に起因する解析エラー要因を含む解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ１６：Ｎ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ１７に移行する。

プロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ１６：Ｙ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ１８に移行する。

（Ｓ１７：表示）
ステップＳ１６においてプロジェクション画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ１６：Ｎ）、主制御部２１１は、表示部２４０Ａを制御することにより解析に適さないことを示す情報と、再撮影を行うことを示す情報とを表示させる。その後、眼科撮影装置１の動作はステップＳ５に移行する。

いくつかの実施形態では、ステップＳ１７からステップＳ５に移行したときのＯＣＴ再撮影では、乳頭の未検出に起因する解析エラー要因の発生を抑えるように撮影条件が変更される（例えば、撮影部位、光量、受光感度の変更）。

（Ｓ１８：中心窩判定処理）
ステップＳ１６においてプロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ１６：Ｙ）、主制御部２１１は、中心窩判定部３３３を制御することにより、ステップＳ１６において解析エラー画像ではないと判定されたプロジェクション画像に対する中心窩判定処理を実行させる。

（Ｓ１９：中心窩を特定？）
プロジェクション画像がステップＳ１８における中心窩判定処理により中心窩の未検出に起因する解析エラー要因を含む解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ１９：Ｎ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ２０に移行する。

プロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ１９：Ｙ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ２１に移行する。

（Ｓ２０：表示）
ステップＳ１９においてプロジェクション画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ１９：Ｎ）、主制御部２１１は、表示部２４０Ａを制御することにより解析に適さないことを示す情報と、再撮影を行うことを示す情報とを表示させる。その後、眼科撮影装置１の動作はステップＳ５に移行する。

いくつかの実施形態では、ステップＳ１９からステップＳ５に移行したときのＯＣＴ再撮影では、中心窩の未検出に起因する解析エラー要因の発生を抑えるように撮影条件が変更される（例えば、撮影部位、光量、受光感度の変更）。

（Ｓ２１：解析領域判定処理）
ステップＳ１９においてプロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ１９：Ｙ）、主制御部２１１は、解析領域判定部３３４を制御することにより、ステップＳ１９において解析エラー画像ではないと判定されたプロジェクション画像に対する解析領域判定処理を実行させる。

（Ｓ２２：解析領域はスキャン範囲内？）
プロジェクション画像がステップＳ２１における解析領域判定処理により解析領域の位置に起因する解析エラー要因を含む解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ２２：Ｎ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ２３に移行する。

プロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ２２：Ｙ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ２４に移行する。

（Ｓ２３：表示）
ステップＳ２２においてプロジェクション画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ２２：Ｎ）、主制御部２１１は、表示部２４０Ａを制御することにより解析に適さないことを示す情報と、再撮影を行うことを示す情報とを表示させる。その後、眼科撮影装置１の動作はステップＳ５に移行する。

いくつかの実施形態では、ステップＳ２３からステップＳ５に移行したときのＯＣＴ再撮影では、解析領域の位置に起因する解析エラー要因の発生を抑えるように撮影条件が変更される（例えば、固視位置、スキャン範囲、スキャン位置の変更）。

（Ｓ２４：判定画像を生成）
ステップＳ２２においてプロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ２２：Ｙ）、主制御部２１１は、判定画像生成部３３５を制御することにより、ステップＳ２２において解析エラー画像ではないと判定されたプロジェクション画像に基づいて判定画像を生成させる。例えば、判定画像生成部３３５は、図９に示すように、プロジェクション画像に、当該プロジェクション画像を解析することにより得られた解析情報を重畳した判定画像を生成する。

（Ｓ２５：判定器を用いた判定処理）
続いて、主制御部２１１は、判定器３４０を制御することによりステップＳ２４において生成された判定画像が解析エラー画像であるか否かを判定する判定処理を実行させる。

判定器３４０は、上記した構成によって、入力された判定画像が解析エラー画像であるか否かの判定結果に対応した出力情報を出力することができる。出力情報は、判定画像が解析エラー画像ではないと判定されたことを示すパス情報、及び、入力された判定画像が解析エラー画像であると判定されたことを示すファイル情報を含む。

（Ｓ２６：パス？）
判定器３４０からの出力情報に基づいて判定画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ２６：Ｎ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ２７に移行する。

判定画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ２６：Ｙ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ２８に移行する。

（Ｓ２７：表示）
ステップＳ２６において判定画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ２６：Ｎ）、主制御部２１１は、表示部２４０Ａを制御することにより解析に適さないことを示す情報と、再撮影を行うことを示す情報とを表示させる。その後、眼科撮影装置１の動作はステップＳ５に移行する。

いくつかの実施形態では、ステップＳ２７からステップＳ５に移行したときのＯＣＴ再撮影では、撮影条件が変更される。

（Ｓ２８：固視ずれ判定処理）
ステップＳ２６において判定画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ２６：Ｙ）、主制御部２１１は、固視ずれ判定部３５１を制御することにより、ステップＳ２６において解析エラー画像ではないと判定された判定画像に対する固視ずれ判定処理を実行させる。

（Ｓ２９：固視ずれ？）
判定画像がステップＳ２８における固視ずれ判定処理により固視ずれに起因する解析エラー要因を含む解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ２９：Ｙ）、眼科撮影装置１の動作はステップＳ３０に移行する。

判定画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ２９：Ｎ）、眼科撮影装置１はステップＳ５の処理を終了する（エンド）。

（Ｓ３０：表示）
ステップＳ２９において判定画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ２９：Ｙ）、主制御部２１１は、表示部２４０Ａを制御することにより解析に適さないことを示す情報と、再撮影を行うことを示す情報とを表示させる。その後、眼科撮影装置１の動作はステップＳ５に移行する。

いくつかの実施形態では、ステップＳ３０からステップＳ５に移行したときのＯＣＴ再撮影では、固視ずれに起因する解析エラー要因の発生を抑えるように撮影条件が変更される（例えば、固視位置、撮影レート、撮影タイミングの変更）。

以上の処理を実行することで、図１５に示すような解析エラー要因を含まないと判定された判定画像ＩＭＧ１０と、図１６に示すような解析エラー要因（撮影部位の折り返し）を含むと判定された判定画像ＩＭＧ１１とを、解析処理前に分類することが可能になる。

主制御部２１１は、解析部３６０を制御することにより、ステップＳ２９において解析エラー画像ではないと判定された判定画像に対して所定の解析処理を実行させる。それにより、解析処理が施される被検眼の撮影画像の解析エラーを未然に防止して、解析に適した被検眼の画像を効率的に取得することができるようになる。

［第２実施形態］
第１実施形態では、実施形態に係る眼科情報処理装置が適用された眼科撮影装置による撮影画像の取得の直後に、解析に適した画像であるか否か（解析結果の有用性）を判定（推定、予測）する場合について説明したが、実施形態に係る構成はこれに限定されるものではない。

第２実施形態では、実施形態に係る眼科情報処理装置は、眼科撮影装置とは別個に設けられ、１以上の眼科撮影装置により取得された撮影画像に対して上記の解析エラー画像の判定処理を実行することができる。以下、第１実施形態との相違点を中心に、第２実施形態について説明する。

図１７に、第２実施形態に係る眼科システムの第１構成例のブロック図を示す。

第１構成例に係る眼科システム４００は、眼科撮影装置４１０_１～４１０_Ｎ（Ｎは２以上の整数）と、眼科情報処理装置４２０とを含む。眼科情報処理装置４２０は、ネットワーク４３０を介して、眼科撮影装置４１０_１～４１０_Ｎ）に接続されている。ネットワーク４３０は、有線又は無線のネットワーク（ＬＡＮ、ＷＡＮ）であってよい。

眼科情報処理装置４２０は、眼科撮影装置４１０_１～４１０_Ｎのいずれかと通信可能である。

いくつかの実施形態では、眼科撮影装置４１０_１～４１０_Ｎのいずれかは、眼科情報処理装置４２０に対してリクエストを送信し、当該リクエストが承認された眼科撮影装置は、眼科情報処理装置４２０に対してデータを送信する。送信されたデータには、眼底Ｅｆ又は前眼部Ｅａの撮影画像としてのＯＣＴ画像の画像データが含まれる。

いくつかの実施形態では、眼科情報処理装置４２０は、眼科撮影装置４１０_１～４１０_Ｎのいずれかに対してリクエストを送信し、当該リクエストを承認した眼科撮影装置からのデータを受信する。受信されたデータには、眼底Ｅｆ又は前眼部Ｅａの撮影画像としてのＯＣＴ画像の画像データが含まれる。

図１８に、第２実施形態に係る眼科システムの第２構成例のブロック図を示す。

第２構成例に係る眼科システム４００は、眼科撮影装置４１０と、眼科情報処理装置４２０とを含む。眼科情報処理装置４２０は、所定の通信路を介して眼科撮影装置４１０と接続されている。いくつかの実施形態では、眼科情報処理装置４２０は、ネットワークを介して眼科撮影装置４１０とピアツーピア接続される。

眼科情報処理装置４２０は、眼科撮影装置４１０と通信可能である。

いくつかの実施形態では、眼科撮影装置４１０は、眼科情報処理装置４２０に対してリクエストを送信し、当該リクエストが承認された眼科撮影装置４１０は、眼科情報処理装置４２０に対してデータを送信する。送信されたデータには、撮影画像の画像データが含まれる。

いくつかの実施形態では、眼科情報処理装置４２０は、眼科撮影装置４１０に対してリクエストを送信し、当該リクエストを承認した眼科撮影装置４１０からのデータを受信する。受信されたデータには、撮影画像の画像データが含まれる。

眼科撮影装置４１０_１～４１０_Ｎ、及び眼科撮影装置４１０は、図１～図３に示す眼科撮影装置１とほぼ同様の構成を有している。第２実施形態では、図１～図３に示す眼科撮影装置１の機能のうち、データ処理部３００の機能の一部が眼科情報処理装置４２０により実現される。

図１９に、第２実施形態に係る眼科情報処理装置４２０の構成例のブロック図を示す。図１９において、図４と同様の部分には同一符号を付し、適宜説明を省略する。

眼科情報処理装置４２０は、取得部４２１と、分類部３２０と、解析部３６０と、制御部４２２とを含む。分類部３２０は、図４と同様に、前処理部３３０と、判定器３４０と、後処理部３５０とを含む。

取得部４２１は、眼科撮影装置４１０_１～４１０_Ｎ又は眼科撮影装置４１０とのインターフェイス処理を行う。すなわち、取得部４２１は、眼科撮影装置４１０_１～４１０_Ｎ又は眼科撮影装置４１０との間で所定の通信プロトコルに従って通信を行い、眼科撮影装置４１０_１～４１０_Ｎ又は眼科撮影装置４１０から撮影画像の画像データを含む通信データを受信する。取得部４２１は、受信された通信データに含まれる画像データを受信することで、眼科撮影装置により撮影された被検眼の撮影画像（ＯＣＴ画像）を取得する。

制御部４２２は、制御部２１０と同様に、プロセッサを含み、眼科情報処理装置４２０の各部を制御する。制御部４２２は、制御部２１０と同様に、主制御部と、記憶部とを含む。

また、制御部４２２は、表示制御部として、眼科情報処理装置４２０の外部に接続された表示部４４０の表示制御を行うことができる。表示部４４０は、表示部２４０Ａと同様の機能を有する。

［動作］
第２実施形態に係る眼科情報処理装置４２０の動作について説明する。

図２０及び図２１に、第２実施形態に係る眼科情報処理装置４２０の動作例を示す。図２０及び図２１は、第２実施形態に係る眼科情報処理装置４２０の動作例のフローチャートを表す。制御部４２２の記憶部には、図２０及び図２１に示す処理を実現するためのコンピュータプログラムが記憶されている。制御部４２２の主制御部は、このコンピュータプログラムに従って動作することにより、図２０及び図２１に示す処理を実行する。

（Ｓ４１：ＯＣＴ画像を取得）
制御部４２２は、取得部４２１を制御することにより、眼科撮影装置４１０_１～４１０_Ｎのいずれか又は眼科撮影装置４１０からＯＣＴ画像の画像データを含む通信データを受信させる。例えば、制御部４２２は、取得部４２１による通信インターフェイス処理によって、眼科撮影装置４１０_１～４１０_Ｎのいずれか又は眼科撮影装置４１０から送信された通信データを受信し、受信された通信データからＯＣＴ画像（プロジェクション画像）の画像データを抽出する。

いくつかの実施形態では、取得部４２１は、受信された通信データからＯＣＴ画像を形成する。例えば、取得部４２１は、通信データから干渉光ＬＣの検出データを抽出し、図４に示す画像形成部２３０及びデータ処理部３００のように、抽出された検出データからＯＣＴ画像を形成する。

（Ｓ４２：瞬き判定処理）
続いて、制御部４２２は、ステップＳ１２と同様に、瞬き判定部３３１を制御することにより、ステップＳ４１において形成されたプロジェクション画像に対する瞬き判定処理を実行させる。

（Ｓ４３：瞬きあり？）
ステップＳ４１において取得されたプロジェクション画像がステップＳ４２における瞬き判定処理により瞬きに起因する解析エラー要因を含む解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ４３：Ｙ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ４４に移行する。

プロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ４３：Ｎ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ４５に移行する。

（Ｓ４４：表示）
ステップＳ４３においてプロジェクション画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ４３：Ｙ）、制御部４２２は、表示部４４０を制御することにより解析に適さないことを示す情報を表示させる。いくつかの実施形態では、ステップＳ４３において解析エラー画像であると判定されたプロジェクション画像に、解析に適さないことを示す情報を付加する。

その後、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ６１に移行する。

（Ｓ４５：乳頭判定処理）
ステップＳ４３においてプロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ４３：Ｎ）、制御部４２２は、ステップＳ１５と同様に、乳頭判定部３３２を制御することにより、ステップＳ４３において解析エラー画像ではないと判定されたプロジェクション画像に対する乳頭判定処理を実行させる。

（Ｓ４６：乳頭を特定？）
プロジェクション画像がステップＳ４５における乳頭判定処理により乳頭の未検出に起因する解析エラー要因を含む解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ４６：Ｎ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ４７に移行する。

プロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ４６：Ｙ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ４８に移行する。

（Ｓ４７：表示）
ステップＳ４６においてプロジェクション画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ４６：Ｎ）、制御部４２２は、表示部４４０を制御することにより解析に適さないことを示す情報を表示させる。いくつかの実施形態では、ステップＳ４３において解析エラー画像であると判定されたプロジェクション画像に、解析に適さないことを示す情報を付加する。

その後、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ６１に移行する。

（Ｓ４８：中心窩判定処理）
ステップＳ４６においてプロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ４６：Ｙ）、制御部４２２は、ステップＳ１８と同様に、中心窩判定部３３３を制御することにより、ステップＳ４６において解析エラー画像ではないと判定されたプロジェクション画像に対する中心窩判定処理を実行させる。

（Ｓ４９：中心窩を特定？）
プロジェクション画像がステップＳ４８における中心窩判定処理により中心窩の未検出に起因する解析エラー要因を含む解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ４９：Ｎ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ５０に移行する。

プロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ４９：Ｙ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ５１に移行する。

（Ｓ５０：表示）
ステップＳ４９においてプロジェクション画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ４９：Ｎ）、制御部４２２は、表示部４４０を制御することにより解析に適さないことを示す情報を表示させる。いくつかの実施形態では、ステップＳ４９において解析エラー画像であると判定されたプロジェクション画像に、解析に適さないことを示す情報を付加する。

その後、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ６１に移行する。

（Ｓ５１：解析領域判定処理）
ステップＳ４９においてプロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ４９：Ｙ）、制御部４２２は、ステップＳ２１と同様に、解析領域判定部３３４を制御することにより、ステップＳ４９において解析エラー画像ではないと判定されたプロジェクション画像に対する解析領域判定処理を実行させる。

（Ｓ５２：解析領域はスキャン範囲内？）
プロジェクション画像がステップＳ５１における解析領域判定処理により解析領域の位置に起因する解析エラー要因を含む解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ５２：Ｎ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ５３に移行する。

プロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ５２：Ｙ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ５４に移行する。

（Ｓ５３：表示）
ステップＳ５２においてプロジェクション画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ５２：Ｎ）、制御部４２２は、表示部４４０を制御することにより解析に適さないことを示す情報を表示させる。いくつかの実施形態では、ステップＳ５２において解析エラー画像であると判定されたプロジェクション画像に、解析に適さないことを示す情報を付加する。

その後、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ６１に移行する。

（Ｓ５４：判定画像を生成）
ステップＳ５２においてプロジェクション画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ５２：Ｙ）、制御部４２２は、ステップＳ２４と同様に、判定画像生成部３３５を制御することにより、ステップＳ５２において解析エラー画像ではないと判定されたプロジェクション画像に基づいて判定画像を生成させる。例えば、判定画像生成部３３５は、図９に示すように、プロジェクション画像に、当該プロジェクション画像を解析することにより得られた解析情報を重畳した判定画像を生成する。

（Ｓ５５：判定器を用いた判定処理）
続いて、制御部４２２は、ステップＳ２５と同様に、判定器３４０を制御することによりステップＳ５４において生成された判定画像が解析エラー画像であるか否かを判定する判定処理を実行させる。

（Ｓ５６：パス？）
判定器３４０からの出力情報に基づいて判定画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ５６：Ｎ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ５７に移行する。

判定画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ５６：Ｙ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ５８に移行する。

（Ｓ５７：表示）
ステップＳ５６において判定画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ５６：Ｎ）、制御部４２２は、表示部４４０を制御することにより解析に適さないことを示す情報を表示させる。いくつかの実施形態では、ステップＳ５６において解析エラー画像であると判定されたプロジェクション画像に、解析に適さないことを示す情報を付加する。

その後、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ６１に移行する。

（Ｓ５８：固視ずれ判定処理）
ステップＳ５６において判定画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ５６：Ｙ）、制御部４２２は、ステップＳ２８と同様に、固視ずれ判定部３５１を制御することにより、ステップＳ５６において解析エラー画像ではないと判定された判定画像に対する固視ずれ判定処理を実行させる。

（Ｓ５９：固視ずれ？）
判定画像がステップＳ５８における固視ずれ判定処理により固視ずれに起因する解析エラー要因を含む解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ５９：Ｙ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ６０に移行する。

判定画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき（Ｓ５９：Ｎ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ６１に移行する。

（Ｓ６０：表示）
ステップＳ５９において判定画像が解析エラー画像であると判定されたとき（Ｓ５９：Ｙ）、制御部４２２は、表示部４４０を制御することにより解析に適さないことを示す情報を表示させる。いくつかの実施形態では、ステップＳ５９において解析エラー画像であると判定されたプロジェクション画像に、解析に適さないことを示す情報を付加する。

その後、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ６１に移行する。

（Ｓ６１：次のＯＣＴ画像？）
続いて、制御部４２２は、次のＯＣＴ画像があるか否かを判定する。制御部４２２は、図示しない操作部に対するユーザの操作内容、又はあらかじめ設定された判定処理対象のＯＣＴ画像の数に応じて画像の判定処理を継続するか否かを判定する。

次のＯＣＴ画像があると判定されたとき（Ｓ６１：Ｙ）、眼科情報処理装置４２０の動作はステップＳ４１に移行する。次のＯＣＴ画像がないと判定されたとき（Ｓ６１：Ｎ）、眼科情報処理装置４２０の動作は終了である（エンド）。

制御部４２２は、解析部３６０を制御することにより、ステップＳ５９において解析エラー画像ではないと判定された判定画像に対して所定の解析処理を実行させる。それにより、解析処理が施される被検眼の撮影画像の解析エラーを未然に防止して、解析に適した被検眼の画像を効率的に取得することができるようになる。特に、健診（健診）等において取得された多数のＯＣＴ画像に対して、一定の判定基準で解析エラー画像を解析処理の対象から外すことができ、解析に適した被検眼の画像を効率的に取得することができるようになる。

［効果］
実施形態に係る眼科情報処理装置、眼科撮影装置、眼科情報処理方法、及びプログラムについて説明する。

実施形態に係る眼科情報処理装置（データ処理部３００、眼科情報処理装置４２０）は、取得部（プロジェクション画像形成部３１０、取得部４２１）と、判定部（分類部３２０）とを含む。取得部は、被検眼（Ｅ）の撮影画像（ＯＣＴ画像、判定画像、プロジェクション画像）を取得する。判定部は、取得部により取得された撮影画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定する。

このような構成によれば、被検眼の撮影画像が解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを一定の判定基準で判定することが可能になるため、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能になる。

いくつかの実施形態では、判定部は、撮影画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを所定の解析処理の実行前に判定する。

このような構成によれば、解析処理を行う前に被検眼の撮影画像が解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定することにより解析処理の対象から外すことが可能になるため、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能になる。

いくつかの実施形態では、判定部は、過去に取得された２以上の被検眼の撮影画像に基づいて、取得部により取得された撮影画像が解析エラー画像であるか否かを判定する第１判定部（判定器３４０）を含む。

このような構成によれば、被検眼の撮影画像が統計的又は経験的に解析に適さないと判断された解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定することができるので、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能になる。

いくつかの実施形態では、第１判定部は、２以上の被検眼の撮影画像を訓練データとして機械学習を行うことにより得られた学習済みモデルを用いて、取得部により取得された撮影画像が解析エラー画像であるか否かを判定する。

このような構成によれば、被検眼の撮影画像が統計的又は経験的に解析に適さないと判断された解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを、簡素な構成で、且つ高い精度で判定することができるので、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能になる。

いくつかの実施形態では、訓練データは、当該撮影画像を解析することにより得られた解析情報が付加された画像を含む。

このような構成によれば、解析情報が付加された画像を含む訓練データを用いて機械学習を行って学習済みモデルを作成するようにしたので、付加された解析情報も判定基準に追加されるようになり、判定精度をより一層向上させることが可能になる。

いくつかの実施形態では、判定部は、取得部により取得された撮影画像が所定の判定基準を満たすか否かを判定する第２判定部（前処理部３３０）を含み、第１判定部は、第２判定部により所定の判定基準を満たすと判定された撮影画像が解析エラー画像であるか否かを判定する。

このような構成によれば、第１判定部による判定処理の前に、第２判定部において所定の判定基準を満足しない撮影画像を分類することができるので、判定精度をより一層向上させることが可能になる。

いくつかの実施形態において、第２判定部は、撮影画像に基づいて瞬きの有無を判定する瞬き判定部（３３１）を含む。

このような構成によれば、第１判定部による判定処理の前に、第２判定部において瞬きに起因する解析エラー要因を含む撮影画像を分類することができるので、判定精度をより一層向上させることが可能になる。

いくつかの実施形態では、第２判定部は、撮影画像において所定の特徴部位が特定されたか否かを判定する特徴部位判定部（乳頭判定部３３２、中心窩判定部３３３）を含む。

このような構成によれば、第１判定部による判定処理の前に、第２判定部において特徴部位の未検出に起因する解析エラー要因を含む撮影画像を分類することができるので、判定精度をより一層向上させることが可能になる。

いくつかの実施形態では、第２判定部は、撮影画像において検出された所定の特徴部位を基準に特定された画像領域（解析領域）が所定の解析有効領域（光スキャナー４２によるスキャン範囲）内であるか否かを判定する領域判定部（解析領域判定部３３４）を含む。

このような構成によれば、第１判定部による判定処理の前に、第２判定部において解析対象の領域が所定の解析有効領域外であることに起因する解析エラー要因を含む撮影画像を分類することができるので、判定精度をより一層向上させることが可能になる。

いくつかの実施形態では、判定部は、撮影画像に基づいて固視ずれの有無を判定する第３判定部（固視ずれ判定部３５１）を含み、第３判定部は、第１判定部により解析エラー画像ではないと判定された撮影画像に対して固視ずれの有無を判定する。

このような構成によれば、第１判定部による判定処理の後に、第３判定部において固視ずれに起因する解析エラー要因を含む撮影画像を分類することができるので、判定精度をより一層向上させることが可能になる。

いくつかの実施形態は、判定部により解析エラー画像ではないと判定された撮影画像に対して所定の解析処理を実行する解析部（３６０）を含む。

このような構成によれば、解析処理に供される被検眼の撮影画像が解析エラー画像であるか否かを解析処理の前に実行し、解析エラー画像ではないと判定された撮影画像に対して解析処理を実行することができるため、被検眼の撮影画像に対して効率的に解析処理を実行することが可能な眼科情報処理装置を提供することができる。

いくつかの実施形態に係る眼科撮影装置（１）は、被検眼を撮影することにより撮影画像を取得する撮影部（ＯＣＴユニット１００、画像形成部２３０（及び／又はデータ処理部３００））と、上記のいずれかに記載の眼科情報処理装置と、を含む。

このような構成によれば、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能な眼科撮影装置を提供することができる。

いくつかの実施形態では、判定部により取得部により取得された撮影画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき、撮影部を制御して被検眼の再撮影を実行する制御部（２１０）を含む。

このような構成によれば、解析に適した画像ではないと判定されたときに、被検眼の再撮影を実行して撮影画像を再取得することが可能になるため、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能な眼科撮影装置を提供することができる。

いくつかの実施形態では、判定部により取得部により取得された撮影画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき、判定部による判定結果に対応した情報を表示手段（表示部２４０Ａ）に表示させる制御部（２１０）を含む。

このような構成によれば、解析に適した画像ではないと判定されたときに、表示手段にその旨を表示することが可能になるため、検者等のユーザに注意を喚起し、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能な眼科撮影装置を提供することができる。

いくつかの実施形態に係る眼科情報処理方法は、被検眼の撮影画像を取得する取得ステップと、取得ステップにおいて取得された撮影画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定する判定ステップと、を含む。

このような方法によれば、被検眼の撮影画像が解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを一定の判定基準で判定することが可能になるため、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能になる。

いくつかの実施形態では、判定ステップは、過去に取得された２以上の被検眼の撮影画像に基づいて、取得ステップにおいて取得された撮影画像が解析エラー画像であるか否かを判定する第１判定ステップを含む。

このような方法によれば、解析処理を行う前に被検眼の撮影画像が解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定することにより解析処理の対象から外すことが可能になるため、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能になる。

いくつかの実施形態では、第１判定ステップは、２以上の被検眼の撮影画像を訓練データとして機械学習を行うことにより得られた学習済みモデルを用いて、取得ステップにおいて取得された撮影画像が解析エラー画像であるか否かを判定する。

このような方法によれば、被検眼の撮影画像が統計的又は経験的に解析に適さないと判断された解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定することができるので、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能になる。

いくつかの実施形態では、訓練データは、当該撮影画像を解析することにより得られた解析情報が付加された画像を含む。

このような方法によれば、解析情報が付加された画像を含む訓練データを用いて機械学習を行って学習済みモデルを作成するようにしたので、付加された解析情報も判定基準に追加されるようになり、判定精度をより一層向上させることが可能になる。

いくつかの実施形態では、判定ステップは、取得ステップにおいて取得された撮影画像が所定の判定基準を満たすか否かを判定する第２判定ステップを含み、第１判定ステップは、第２判定ステップにおいて所定の判定基準を満たすと判定された撮影画像が解析エラー画像であるか否かを判定する。

このような方法によれば、第１判定ステップにおける判定処理の前に、第２判定ステップにおいて所定の判定基準を満足しない撮影画像を分類することができるので、判定精度をより一層向上させることが可能になる。

いくつかの実施形態では、第２判定ステップは、瞬きの有無を判定する判定処理、撮影画像において所定の特徴部位が特定されたか否かを判定する判定処理、及び撮影画像において検出された所定の特徴部位を基準に特定された画像領域が所定の解析有効領域内であるか否かを判定する判定処理の少なくとも１つを判定する。

このような方法によれば、第１判定ステップにおける判定処理の前に、第２判定ステップにおいて瞬きに起因する解析エラー要因、特徴部位の未検出に起因する解析エラー要因、又は解析領域が解析有効範囲外にあることに起因する解析エラー要因を含む撮影画像を分類することができるので、判定精度をより一層向上させることが可能になる。

いくつかの実施形態では、判定ステップは、撮影画像に基づいて固視ずれの有無を判定する第３判定ステップを含み、第３判定ステップは、第１判定ステップにおいて解析エラー画像ではないと判定された撮影画像に対して固視ずれの有無を判定する。

このような方法によれば、第１判定ステップにおける判定処理の後に、第３判定ステップにおいて固視ずれに起因する解析エラー要因を含む撮影画像を分類することができるので、判定精度をより一層向上させることが可能になる。

いくつかの実施形態では、判定ステップにおいて解析エラー画像ではないと判定された撮影画像に対して所定の解析処理を実行する解析ステップを含む。

このような方法によれば、解析処理に供される被検眼の撮影画像が解析エラー画像であるか否かを解析処理の前に実行し、解析エラー画像ではないと判定された撮影画像に対して解析処理を実行することができるため、被検眼の撮影画像に対して効率的に解析処理を実行することが可能になる。

いくつかの実施形態は、被検眼を撮影することにより撮影画像を取得する撮影画像取得ステップを含む。

このような方法によれば、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能な眼科情報処理方法を提供することができる。

いくつかの実施形態は、判定ステップにおいて撮影画像が解析エラー画像ではないと判定されたとき、被検眼の再撮影を実行する制御ステップを含む。

このような方法によれば、解析に適した画像ではないと判定されたときに、被検眼の再撮影を実行して撮影画像を再取得することが可能になるため、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能になる。

いくつかの実施形態に係るプログラムは、コンピュータに、上記のいずれかに記載の眼科情報処理方法の各ステップを実行させる。

このようなプログラムによれば、被検眼の撮影画像が解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを一定の判定基準で判定することが可能になるため、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得することが可能になる。

いくつかの実施形態に係る学習済みモデルの生成方法は、過去に取得された被検眼の画像を解析することにより解析情報を取得する解析情報取得ステップと、解析情報を被検眼の画像に付加した判定画像を生成する判定画像生成ステップと、判定画像を含む訓練データを用いて機械学習を行うことにより、上記の被検眼の画像以外の被検眼の撮影画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定するための学習済みモデルを生成するモデル生成ステップと、を含む。

このような生成方法によれば、解析に適した被検眼の撮影画像を効率的に取得するための判定処理に利用することができる学習済みモデルを生成することが可能になる。

＜その他＞
上記の実施形態において、前処理部３３０における判定処理の順序に限定されるものではない。前処理部３３０における判定処理の順序は適宜変更してよい。

上記の実施形態における前処理部３３０では、特徴部位として乳頭及び中心窩を例に説明したが、実施形態に係る構成はこれに限定されるものではない。例えば、特徴部位として上記の一方、又は疾患部位等の新たな部位を追加して判定を行ってよい。

上記の実施形態において、判定器３４０による判定処理において固視ずれに起因する解析エラー要因を含む解析エラー画像を分類することができる場合、後処理部３５０において固視ずれ判定部３５１による判定処理を行わなくてもよい。

以上に示された実施形態は、この発明を実施するための一例に過ぎない。この発明を実施しようとする者は、この発明の要旨の範囲内において任意の変形、省略、追加等を施すことが可能である。

いくつかの実施形態では、上記の眼科装置の制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。このようなプログラムを、コンピュータによって読み取り可能な任意の記録媒体に記憶させることができる。この記録媒体としては、たとえば、半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ／ＤＶＤ－ＲＡＭ／ＤＶＤ－ＲＯＭ／ＭＯ等）、磁気記憶媒体（ハードディスク／フロッピー（登録商標）ディスク／ＺＩＰ等）などを用いることが可能である。また、インターネットやＬＡＮ等のネットワークを通じてこのプログラムを送受信することも可能である。

１、４１０、４１０_１～４１０_Ｎ 眼科撮影装置
１００ ＯＣＴユニット
２１０ 制御部
２３０ 画像形成部
２４０Ａ、４４０ 表示部
３００ データ処理部
３１０ プロジェクション画像形成部
３２０ 分類部
３３０ 前処理部
３３１ 瞬き判定部
３３２ 乳頭判定部
３３３ 中心窩判定部
３３４ 解析領域判定部
３３５ 判定画像生成部
３４０ 判定器
３５０ 後処理部
３５１ 固視ずれ判定部
３６０ 解析部
４００ 眼科システム
４２０ 眼科情報処理装置
Ｅ 被検眼

Claims (14)

1. 被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィを実行することに得られた前記被検眼の撮影画像を取得する取得部と、
   前記撮影画像におけるＢスキャン方向の輝度プロファイルを前記Ｂスキャン方向に交差する方向に積算した積算プロファイルデータの勾配に基づいて、前記撮影画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定する判定部と、
   を含む、眼科情報処理装置。
2. 前記判定部は、所定の解析処理の実行前に、前記撮影画像が前記解析エラー画像であるか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の眼科情報処理装置。
3. 前記判定部は、瞬きの有無を判定する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の眼科情報処理装置。
4. 前記判定部は、固視ずれの有無を判定する
   ことを特徴とする請求項１～請求項３のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置。
5. 前記判定部により前記解析エラー画像ではないと判定された撮影画像に対して所定の解析処理を実行する解析部を含む
   ことを特徴とする請求項１～請求項４のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置。
6. 前記被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィを実行することにより前記撮影画像を取得する撮影部と、
   請求項１～請求項５のいずれか一項に記載の眼科情報処理装置と、
   を含む
   眼科撮影装置。
7. 前記判定部により前記取得部により取得された前記撮影画像が前記解析エラー画像ではないと判定されたとき、前記撮影部を制御して前記被検眼の再撮影を実行する制御部を含む
   ことを特徴とする請求項６に記載の眼科撮影装置。
8. 被検眼に対して光コヒーレンストモグラフィを実行することにより得られた前記被検眼の撮影画像を取得する取得ステップと、
   前記撮影画像におけるＢスキャン方向の輝度プロファイルを前記Ｂスキャン方向に交差する方向に積算した積算プロファイルデータの勾配に基づいて、前記撮影画像が所定の解析エラー要因を含む解析エラー画像であるか否かを判定する判定ステップと、
   を含む、眼科情報処理方法。
9. 前記判定ステップは、前記取得ステップにおいて取得された撮影画像が所定の判定基準を満たすか否かを判定し、前記所定の判定基準を満たすと判定された撮影画像が前記解析エラー画像であるか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項８に記載の眼科情報処理方法。
10. 前記判定ステップは、瞬きの有無を判定する
    ことを特徴とする請求項８又は請求項９に記載の眼科情報処理方法。
11. 前記判定ステップは、固視ずれの有無を判定する
    ことを特徴とする請求項８～請求項１０のいずれか一項に記載の眼科情報処理方法。
12. 前記判定ステップにおいて前記解析エラー画像ではないと判定された撮影画像に対して所定の解析処理を実行する解析ステップを含む
    ことを特徴とする請求項８～請求項１１のいずれか一項に記載の眼科情報処理方法。
13. 前記判定ステップにおいて前記撮影画像が前記解析エラー画像ではないと判定されたとき、前記被検眼の再撮影を実行する制御ステップを含む
    ことを特徴とする請求項８～請求項１２のいずれか一項に記載の眼科情報処理方法。
14. コンピュータに、請求項８～請求項１３のいずれか一項に記載の眼科情報処理方法の各ステップを実行させることを特徴とするプログラム。

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