JP5653055B2 - 眼科装置及びその制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、眼科装置及び制御方法に関するもので、特に眼球の動きを求める眼科装置及びその制御方法に関するものである。

近年、眼球運動を計測する装置が注目されている。眼球運動の計測が可能になれば、視野検査や、より高精細な画像を取得する眼底断層撮像装置等に応用し、より精度の高い眼底検査が可能になる。

眼球運動を計測する方法としては角膜反射法（プルキニエ像）、サーチコイル法等、様々な技術が公知である。なかでも、簡易的で被験者に負担が少ない方法として、眼底画像から眼球運動を計測する方法が検討されている。

眼底画像から精度良く眼球運動を計測するには、眼底画像から特徴点を抽出し、処理対象とする画像において特徴点を探索・検出した後、特徴点の移動量を算出する必要がある。これらのうち、特徴点の抽出工程は眼球運動の計測安定性・精度・再現性という点で重要である。眼底画像の特徴点としては、黄斑や視神経乳頭（以下、乳頭とする）などが用いられる。また、患眼等では黄斑や乳頭が不完全な場合が少なくない為、眼底画像の特徴点として、血管が用いられる事もある。血管の特徴点の抽出方法として様々な方法が知られている。例えば特許文献１には、眼底画像に設定したフィルターの外周部上における画素値の平均値から、血管の本数及び、フィルター中心部における血管の存在の有無を判定し、フィルター領域内における血管交叉部の存在判定を行う方法が開示されている。

特開２００１−７０２４７

特許文献１の様な方法を用いて眼底の特徴点を抽出し、画像間の特徴点の位置関係を比較する事で取得画像間での眼球の動き量を算出すれば、眼底画像から精度良く眼球の動きを検出することが可能である。しかし、抽出された特徴点が取得画像の端部に位置しているような場合には、眼球の動きによって特徴点が処理対象とする画像上から外れてしまい、眼球の動き量が検出できなくなること（特徴点探索エラー）があるという問題があった。また、眼球の回旋運動を検出しようとする際に、画像の中心部から特徴点が抽出されると、眼球の回旋による特徴点の位置の変化が生じず、回旋が検出できないおそれがある。

上述の課題を解決する為、本発明に係る眼科装置は、被検眼の複数の眼底画像を異なる時間に取得する画像取得手段と、前記取得された複数の眼底画像のうち少なくとも１つにおいて、眼球の動きを示す範囲に基づいて、部分領域を決定する決定手段と、前記少なくとも１つの眼底画像のうち、前記決定された部分領域とは異なる他の領域から少なくとも１つの特徴領域の抽出を行う処理手段と、前記少なくとも１つの特徴領域を用いて、前記被検眼の動きを測定する手段とを有することを特徴とする。

また、本発明に係る被検眼の動きを測定する方法は、被検眼の複数の眼底画像を異なる時間に取得する工程と、眼の動きの量に基づいて前記複数の眼底画像のうち少なくとも１つに部分領域を決定する工程と、前記複数の眼底画像のうち少なくとも２つの眼底画像における前記部分領域とは異なる他の領域から特徴領域を抽出する工程、及び前記抽出された特徴領域の間の座標の差を計算する工程、を含む処理をする工程と、前記処理の結果に基づいて前記被検眼の動きを測定する工程と、を含むことを特徴とする。

本発明に依れば、眼球が動いた際にも眼底特徴点が取得画像の枠外に外れる事が無く、特徴点探索エラーの発生を防止できる。

本発明の実施例１における眼底カメラの光学系の構成を説明する概略図である。 本発明の実施例１における眼底画像を説明する概略図である。 本発明の実施例１における装置の機能体系の概略図である。 本発明の実施例１における制御フロー図である。 本発明の実施例１における制御フローの処理Ａに関するフロー図である。 本発明の実施例１における制御フローの処理Ｂに関するフロー図である。 本発明の実施例２におけるＯＣＴ装置とＳＬＯ装置の光学系の構成を説明する概略図である。 本発明の実施例２における装置の機能体系の概略図である。 本発明の実施例２における制御フロー図である。 本発明の実施例２における制御フローの処理Ｃに関するフロー図である。 本発明の実施例２における眼球の移動距離を算出する為のグラフに関する概略図である。 本発明の実施例２における制御フローの処理Ｄに関するフロー図である。 本発明の実施例２におけるＳＬＯ画像を説明する概略図である。 本発明の実施例２における表示例を表す概略図である。 本発明の実施例３における眼底画像を表す概略図である。

本発明を実施するための形態について、以下の実施例において図面を用い詳細に説明する。
なお、以下の実施例では本発明を単一の装置に応用した例を記載するが、本発明の対象は下記の構成に限定されることはなく、また、下記の構成を備える単一の装置に限定されることはない。本発明は、下記の機能を実現するための方法の使用及び、これらの機能を実現するソフトウェア（コンピュータプログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理によっても実現される。

［実施例１］
以下、本発明の実施例１について説明する。
本実施例では、上記説明した課題を解決するために、眼底画像の特徴点を抽出する際、抽出領域を指定する事で、眼球運動を計測する例について述べる。

（眼底カメラ）
眼底画像取得に眼底カメラを用いた。図１に眼底カメラの概略図を示す。眼底カメラ本体部１には、信号取得部としてビデオレートで撮像可能なデジタル一眼レフカメラ５０が接続部４０を介し接続されている。被検眼Ｅと対向する対物レンズ１１の光路上には、孔あきミラー１２が設けられている。孔あきミラー１２の入射方向の光路上には、リレーレンズ１３、黒点板１４、リレーレンズ１５、リングスリット板１６、蛍光エキサイタフィルタ１７、ミラー１８が配列されている。更に、ミラー１８の入射方向には、コンデンサレンズ１９、キセノン管から成る撮影用光源２０、コンデンサレンズ２１、赤外発光ダイオードから成る観察用光源２２が配置されている。尚、図上における光路は点線で示している。

孔あきミラー１２の背後には、フォーカスレンズ２４、蛍光バリアフィルタ２５、結像レンズ２６が配列され、デジタル一眼レフカメラ５０が接続されている。デジタル一眼レフカメラ５０内には、対物レンズ１１の背後の光路と同一光路上に、クイックリターンミラー５１、フォーカルプレーンシャッタ（図示せず）、二次元センサ５３が配置されている。また、クイックリターンミラー５１の反射方向には、ペンタプリズム５４、接眼レンズ５５が設けられている。二次元センサ５３で受光した信号は信号処理基盤５２で処理され、ケーブルを介し、ＨＤＤ５８を有するＰＣ５６へ転送され、ディスプレイ５７に表示される。眼底カメラには、外部固視灯（図示せず）が設けられ、固視が安定するよう構成されている。

（制御方法）
図３に機能体系を示す。機能体系は、システム全体を制御するＣＰＵ３０３、眼底画像取得部を制御する制御部３０５、眼底画像を取得するカメラ部３０１、システム状態を表示する表示部３０２、眼底画像や撮像条件等を記録するＨＤＤ（記録部）３０４、により構成されている。眼底の観察時及び撮影時には、ＣＰＵ３０３より制御部３０５に撮像条件が指令され、眼底が撮像される。眼底が撮像された後、カメラ部３０１からＣＰＵ３０３に画像が送られ、画像処理等がなされた後、表示部３０２で表示され、同時又はその後、記録部３０４に保存される。

上述の機能を用い、一定時間の眼球運動を計測する全体のフローを図４に示す。眼底カメラ１を用い、第１の眼底画像を取得する（ステップ４０２）。第１の眼底画像を取得した後、特徴点（以下、テンプレートと記す）を抽出する前に、第１の画像の周辺部から画像の中心座標方向に一定の幅を有する領域を、マスク領域（第１の領域）として設定する（ステップ４０３）。このとき、測定時間内の固視微動等により眼球が移動する距離よりもマスク領域の幅が広くなるように、マスク領域を設定する。マスク領域以外の部分を抽出領域（第２の領域）として、抽出領域からテンプレート画像を抽出する（ステップ４０４）。テンプレート画像の抽出の方法は、複数の画像間で探索・検出することができる特徴点を抽出する方法であれば、特に限定されない。テンプレート画像、第１の画像内に設定した基準位置の情報、及びテンプレート座標の情報を記録部３０４に保存する（ステップ４０５）。ここで、テンプレート座標とは、基準位置を原点（０、０）としたときのテンプレート画像の中心座標の値であり、基準位置に対するテンプレート画像の位置の情報（第１の位置の情報）を意味する。眼底カメラは一定時間連続撮像している為、次の新規の眼底画像（第２の眼底画像）が取得される（ステップ４０６）。処理Ａにおいて（ステップ４０７）、取得された第２の眼底画像全体からテンプレート画像を探索（以下テンプレートマッチングとも記す）する。処理Ｂにより、テンプレート画像の位置の変化を算出し、一定時間の眼球運動量を算出する（ステップ４０８）。以上、ステップ４０６からステップ４０８の処理を眼球運動の計測が終了（新規画像が取得される）するまで繰り返す。また、眼球運動量、画像、計測時間、前眼部のリアルタイムモニタ画像等を表示部３０２に表示してもよい（ステップ４０９）。

部分的なフローである処理Ａについて（ステップ４０７）、図５を用い説明する。テンプレートマッチングは記録部３０４に保存されたテンプレート画像を読み出し（ステップ５０２）、新規取得眼底画像内でテンプレートマッチングを行う（ステップ５０３）。テンプレートマッチングの手段は限定されず、公知のいかなる手法によっても行うことができる。テンプレートマッチング終了後（ステップ５０４）、マッチング座標を記録部３０４に保存する。ここで、マッチング座標とは、第１の画像における基準位置に対応する第２の画像上の点を原点（０、０）としたときのマッチング画像の中心座標の値であり、基準位置に対するマッチング画像の位置の情報（第２の位置の情報）を意味する。

次に、処理Ｂ（ステップ４０８）について、図６を用い説明する。先ず、記録部３０４からテンプレート座標とマッチング座標とを読み出し（ステップ６０２）、テンプレート座標とマッチング座標との間の座標差を算出し（ステップ６０３）、算出した座標差から移動距離を算出する。

（追尾計測：具体例）
取得した眼底画像に対して以上の各処理を行った具体例を図２に示す。上述した眼底カメラ１を用い、１０Ｈｚの周期で、直径１０ｍｍの眼底画像を取得する測定条件で１０秒間眼底を追尾計測する。

先ず、図２（ａ）に取得された第１のデジタル眼底画像を示す。図２（ａ）の様に、乳頭２０１から血管が端部に向かって複雑に伸びている。第１の眼底画像を取得した後、図２（ｂ）の様に画像端部からＹ＝１ｍｍの領域をマスク領域２０２に設定する。マスク領域の幅Ｙの設定方法は後述する。マスク領域２０２からはテンプレートを抽出しないようにし、マスク領域以外の抽出領域から、図２（ｃ）の点線で示すテンプレート画像２０３を抽出する。ここではテンプレート画像を５００μｍ×５００μｍの正方形としたが、これに限定されることなく、テンプレート画像の形状やサイズは任意に決定することができる。本実施例では、眼底写真の中心座標を原点（０、０）とすると、図２（ｄ）で示す第１の眼底画像で抽出したテンプレート画像の中心座標（以下、テンプレート座標と記す）はＺ_０（０、−２００）である。なお、座標単位はμｍである。次に、対象とする第２の眼底画像である図２（ｅ）からテンプレートを探索する。図２（ｆ）の様にテンプレートマッチングした後、テンプレート画像と一致したマッチング画像のマッチング座標Ｚ_１を計測する。この例では、マッチング座標Ｚ_１は（０、−４００）である。図２（ｇ）の様にテンプレート座標Ｚ_０とマッチング座標Ｚ_１から座標の変化を求め、眼球運動量（本実施例では（０μｍ、−２００μｍ））を算出する。同様にして１０Ｈｚで取得される第３、第４・・・の眼底画像図についても上述の図２（ｅ）〜（ｇ）のテンプレートマッチングを繰り返し、計測中に眼球が基準位置からどの程度移動したか計測し、表示する。

図２（ｂ）で行ったマスク領域の設定方法の例を以下に示す。図２（ｂ）のように眼底画像の大きさ、精度、及びすべての眼底画像を撮像する間の測定時間（本実施例では１０秒間）内における固視微動による眼球の動く距離等の属性情報を考慮し、画像周辺部よりＹｍｍの幅を有する範囲をマスク領域と指定する。今回、画像の直径は１０ｍｍであり、１０μｍ程度の精度である。また、固視の開始からの時間と人眼の移動距離との関係についてモデル化された関数を示すグラフをもとに、測定時間内の人眼の移動量を求めることができる。このグラフは外部固視、内部固視、患眼若しくは健常者、年齢、または１枚の眼底画像を撮像する時間等の撮像条件ごとに予め用意されている公知のグラフを使用することができ、測定の方法や対象ごとに任意に選択することができる。本外部固視灯を有する健常者の固視微動は、測定時間１０秒間で約１ｍｍ程度である。その為、上述条件では、画像周辺部から１ｍｍの幅の領域をマスク領域として確保した。

このマスク領域は測定中の人眼の動きにより測定範囲から外れてしまう可能性のある領域である。そのため、以上の様にテンプレート抽出時にマスク領域２０２を設定する事で、測定中の人眼の動きによりテンプレート画像が取得した画像の範囲から外れることがなくなるため、テンプレート検出エラーを防止し、安定した眼球運動の計測が可能となる。

［実施例２］
以下、本発明の実施例２について説明する。
実施例２では、眼底撮像取得にＳＬＯ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を用い、ＳＬＯ眼底画像から実施例１と同様の方法により眼球運動の計測を行い、眼球運動の計測結果を眼底断層像撮像（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置にリアルタイムにフィードバックする事で高精細な立体のＯＣＴ画像を取得した例について述べる。

（ＯＣＴ構成）
眼科装置としてＯＣＴ装置を用いた。ＯＣＴの構成概要に関して、図７を用いて説明する。
低コヒーレント光源７１５は、ＳＬＤ光源（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）や、ＡＳＥ光源（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）が好適に用いることができる。低コヒーレント光の好適な波長は、８５０ｎｍ近傍および１０５０ｎｍ近傍の波長が眼底撮影には好適に用いられる。本実施例では、中心波長８４０ｎｍ、波長半値幅４５ｎｍのＳＬＤ光源を用いる。低コヒーレント光源から照射される低コヒーレント光がファイバーを経由して、ファイバカプラー７１０に入り、計測光ＯＣＴビームとも言う）と参照光に分けられる。ここではファイバを用いた干渉計構成を記載しているが、空間光光学系でビームスプリッタを用いた構成としてもかまわない。

計測光は、ファイバ７０９を介して、ファイバコリメータ７０８から平行光となって照射される。さらに計測光は、ＯＣＴスキャナ（Ｙ）７０７、リレーレンズ７０６、７０５を経由し、さらにＯＣＴスキャナ（Ｘ）７０４を通り、ダイクロイックビームスプリッタ７０３を透過しスキャンレンズ７０２、接眼レンズ７０１を通り７００の被検眼に入射する。ここでＯＣＴスキャナ（Ｘ）７０７および（Ｙ）７０４は、ガルバノスキャナを用いている。被検眼ｅに入射した計測光は、網膜で反射し、同一光路を通りファイバカプラ７１０に戻る。

参照光は、ファイバカプラ７１０から７１６のファイバコリメータ７１６に導かれ、平行光となり照射される。照射された参照光は、分散補正ガラス７１７を通り、光路長可変ステージ７１８上の参照ミラー７１９により反射される。参照ミラー７１９により反射された参照光は、同一の光路をたどり、ファイバカプラー７１０に戻る。
ファイバカプラ７１０で戻ってきた計測光および参照光が合波され、ファイバコリメータ７１１に導かれる。ここでは合波された光を干渉光と呼ぶ。ファイバコリメータ７１１、グレーティング７１２、レンズ７１３、ラインセンサ７１４によって、分光器が構成されている。干渉光は、分光器によって、波長毎の強度情報となって計測される。ラインセンサ７１４によって計測された波長毎の強度情報は、不図示のＰＣに転送され、被検眼ｅの断層画像として生成される。

（ＳＬＯ構成）
次に眼底画像を取得するＳＬＯ撮影部の光学構成を同じく図７を用いて説明する。レーザ光源７２９は、半導体レーザやＳＬＤ光源が好適に用いることができる。用いる波長は、波長分離手段によってＯＣＴ用の低コヒーレント光源の波長と分離できる光源であれば制約はないが、眼底観察像の画質として、７００ｎｍ〜１０００ｎｍの近赤外の波長域が好適に用いられる。本実施例においては、波長７６０ｎｍの半導体レーザを用いる。

レーザ光源７２９から出射されたレーザはファイバ７２８を介して、ファイバコリメータ７２７から並行光となって出射され、シリンダーレンズ７２６に入射する。本実施例ではシリンダーレンズで記載しているが、ラインビーム生成可能な光学素子であれば特に制約はなく、パウエルレンズや回折光学素子を用いたラインビームシェイパーを用いることができる。シリンダーレンズ７２６で広げられたビーム（ＳＬＯビームとも言う）は、リレーレンズ７２５、７２４によって、リングミラー７２３の中心を通り、リレーレンズ７２１、７２２を通り、ＳＬＯスキャナ（Ｙ）７２０に導かれる。ＳＬＯスキャナは、ガルバノスキャナを用いている。さらにダイクロイックビームスプリッタ７０３で反射され、スキャンレンズ７０２と接眼レンズ７０１を通り、被検眼７００に入射する。ダイクロイックビームスプリッタ７０３は、ＯＣＴビームを透過し、ＳＬＯビームを反射するように構成しておく。被検眼に入射したビームは、被検眼の眼底に、ライン状のビームで照射される。このライン状のビームが、被検眼の眼底で反射あるいは散乱され、同一光路をたどり、リングミラー７２３まで戻る。リングミラー７２３の位置は、被検眼の瞳孔位置と共役になっており、眼底に照射されているラインビームが後方散乱した光のうち、瞳孔周辺部を通った光が、リングミラー７２３によって反射され、レンズ７３０によりラインセンサー７３１上に結像する。ラインセンサの位置毎の強度情報に基づき，不図示のＰＣにより眼底の平面画像を生成する。本実施例では、ラインビームを用いるラインスキャンＳＬＯ（以下、Ｌ-ＳＬＯと記す）構成でＳＬＯを記載したが、当然ながら、フライングスポットＳＬＯであっても構わない。

（内部固視灯）
本実施例では、被検眼ｅに注視させることで固視微動を安定させる内部固視灯を有している。本実施例が有する内部固視灯について、ＯＣＴ装置、ＳＬＯ装置同様、図７を用い説明する。固視灯に用いる光源７５２は発光ダイオード（ＬＤ）を用いた。発光ダイオードの点灯位置を、ＰＣの制御により撮像したい部位に合わせて変更する。発光ダイオード７５２は５００ｎｍの波長で、光源から出射されたビームは、レンズ７５１とダイクロイックミラー７５０を経由し、被検眼ｅに照射される。ダイクロイックミラー７５０は、スキャンレンズ７０２と接眼レンズ７０１の間に位置し、短波長（５００ｎｍ程度）の光とＯＣＴビーム，ＳＬＯビーム（７００ｎｍ以上）を波長分離する。

（制御方法）
図８に本実施例で用いられる機能体系を示す。その機能体系は、システム全体を制御するＣＰＵ８０１、ＳＬＯ装置、ＯＣＴ装置及び固視灯を制御する各々の制御部８０２、８０３、８０８、ＳＬＯ画像及びＯＣＴ画像を取得する各々のラインセンサカメラ部８０４、８０５、システム状態を表示するＰＣの表示部８０６、眼底画像や撮像条件等を記録するＰＣの記録部８０７、により構成されている。眼底の撮影時には、ＣＰＵ８０１より制御部８０２、８０３に各々の撮像条件が指令され、眼底が撮像される。眼底が撮像された後、カメラ部８０４、８０５からＣＰＵ８０１に画像が送られ、ＣＰＵ８０１にて画像処理された後、表示部８０６で表示され、同時又はその後、記録部８０７に保存される。

上述の機能を用い、ＯＣＴ装置で眼球の断層像を取得している間の眼球運動を計測する全体のフローを図９に示す。

まず、処理Ｃ（マスク領域計測）を実行し（ステップ９０１）、測定時間内の固視微動等により眼球が移動する距離よりもマスク領域の幅が広くなるように、マスク領域幅を決定する（ステップ９０２）。以上の処理と同時に、ＳＬＯ装置を作動させＳＬＯにより眼底画像を取得する（ステップ９０３）。ＳＬＯの画像に対して、第１の画像の周辺部から画像の中心座標方向にマスク領域（第１の領域）を設定し（ステップ９０４）、マスク領域以外の抽出領域（第２の領域）からテンプレートを抽出する（ステップ９０５）。テンプレート抽出後、テンプレート情報の画像とテンプレート画像の中心座標であるテンプレート座標を保存する（ステップ９０６）。ＯＣＴ装置の走査基準位置を記録し（ステップ９０７）、ＯＣＴ装置の計測を開始する（ステップ９０８）。ＳＬＯ装置からの新規の画像を取得後（ステップ９０９）、実施例１と同様、処理Ａ（テンプレートマッチング）（ステップ９１０）、処理Ｂ（眼球移動量算出）を実行し（ステップ９１１）、処理Ｄ（眼球移動量のＯＣＴへのフィードバック）を行い（ステップ９１２）、ＯＣＴ装置が断層像を継続計測している間はステップ９０９〜９１２の工程を繰り返す（ステップ９１３）。ＯＣＴ撮像が終了した後、眼球運動の計測を終了する（ステップ９１４）。なお、処理Ａ、処理Ｂは実施例１と同様であるため、説明は省略する。

部分的なフローである処理Ｃ（マスク領域計測）について（ステップ９０１）、図１０を用い説明する。ＯＣＴ撮像条件から（ステップ１００２）、すべての眼底画像を撮像する間のＯＣＴ撮像時間を計測する（ステップ１００３）。固視の開始からの時間と人眼の移動距離との関係についてモデル化された関数を示すグラフである図１１を参考に、ＯＣＴ撮像時間をグラフ１１０１に適合させ、眼球移動距離（マスク領域）を算出する（ステップ１００４）。実施例１と同様、このグラフは外部固視、内部固視、患眼若しくは健常者、年齢、または１枚の眼底画像を撮像する時間等の撮像条件ごとに予め用意されている公知のグラフを使用することができ、測定の方法や対象ごとに任意に選択することができる。図１１のグラフは内部固視灯を有した装置で健常眼を測定した際の眼球移動量情報である。

処理Ｄ（ＯＣＴ装置へのフィードバック）について（ステップ９１２）、図１２を用いて説明する。ＣＰＵにて、ＯＣＴ装置のスキャン位置データを読み出し（ステップ１２０２）、眼球移動量からＯＣＴスキャナに投入する電圧を算出し（ステップ１２０３）、ＣＰＵより投入電力をＯＣＴ制御部へ転送した後（ステップ１２０４）、スキャナ移動の信号を確認し（ステップ１２０５）、スキャン位置の変更情報を保存する（ステップ１２０６）。任意で変更状態、ＯＣＴ画像、ＳＬＯ画像（マスク領域、テンプレート位置表示）残り時間、等を表示する（ステップ１２０７）。

（追尾計測：具体例）
内部固視灯を有した装置で健常眼を測定した際に取得したＳＬＯ画像に対し以上の各処理を行った具体例を図１３に示す。Ｌ-ＳＬＯは眼底位置での画像の大きさは、ライン幅１０ｍｍ、スキャン範囲１０ｍｍ、つまり、１０ｍｍ×１０ｍｍである。ＳＬＯ画像は３０Ｈｚで取得できる。ＯＣＴ画像を取得する際の条件は、上述したＳＤ―ＯＣＴを用い、カメラを７０ｋ Ａ−ｓｃａｎで動作させ、Ｂ―ｓｃａｎ画像（眼底スキャン範囲１０ｍｍ、レーザスポット径２０μｍ）は１０００ｌｉｎｅで構成され、Ｂ―ｓｃａｎ２８０枚、網膜の立体画像を取得する。計測時間は４秒となる。

図１３（ａ）にＳＬＯで取得された眼底画像（以下、単にＳＬＯ画像と記す）を示す。図１３（ａ）の様に、乳頭から血管が端部に向かって複雑に伸びている。第１のＳＬＯ画像を取得した後、ＯＣＴの撮像条件から撮像時間４秒を算出する。図１１を参照すると、４秒間に眼球は２５０μｍ移動する為、図１３（ｂ）の様に画像端部からＰ＝２５０μｍの領域をマスク領域１３０１に設定し、マスク領域１３０１からはテンプレートを抽出しないようにし、図１３の（ｃ）の点線で示す様な５００μｍ×５００μｍのテンプレート画像１３０２を抽出する。ここではテンプレート画像を５００μｍ×５００μｍの正方形としたが、これに限定されることなく、テンプレート画像の形状やサイズは任意に決定することができる。テンプレート抽出後、図１３（ｄ）のテンプレート座標Ｘ_０を移動量算出の基準として設定する。本実施例では、ＳＬＯ画像の中心座標を原点（０、０）とすると、このテンプレート画像のテンプレート座標はＸ_０（−５０、−２００）であった。座標単位はμｍである。次に対象とする第２の眼底画像である図１３（ｅ）からテンプレートをマッチングする。図１３（ｆ）の様にテンプレートマッチングした後、マッチングしたマッチング画像のマッチング座標Ｘ_１を計測する。この第２の眼底画像図では、マッチング座標はＸ_１（−５０、−４００）であった。図１３（ｇ）の様にテンプレート座標Ｘ_０とマッチング座標Ｘ_１から座標の変化を求め、眼球の移動量（０μｍ、−２００μｍ）を算出する。以上の算出した結果はＣＰＵを介し、ＯＣＴ装置のスキャナ７０７、７０４へ反映され、ＯＣＴの走査位置を変更する。上述の図１３（ｅ）〜（ｇ）のテンプレートマッチングを繰り返し、３０Ｈｚで取得されるＳＬＯ画像を各々マッチングし、ＯＣＴ装置にフィードバックする。以上の処理中、図１４の様に、ＯＣＴ画像１５０１、眼球運動計測結果１５０６、残りの計測時間１５０５、ＳＬＯ画像（マスク領域、テンプレート画像表示含む）１５０４、撮像条件１５０３、等をディスプレイ１５０７に表示し、ユーザが動作を確認できるようにしてもよい。

図１３（ｂ）のようなマスク領域の設定方法を以下に示す。眼底撮像手段とは別の眼科機器（本実施例のＯＣＴ装置）で検査する際の検査時間を算出する。検査時間と、撮像条件から、例えば、外部固視、内部固視、患眼若しくは健常者、年齢、または１枚の眼底画像を撮像する時間等の撮像条件に適合した図１１のグラフを選択し、選択したグラフから眼球の移動量を算出する。眼球の移動量をマスク領域Ｐの幅とし、マスク領域を決定する。

このマスク領域は測定中の人眼の動きにより測定範囲から外れてしまう可能性のある領域である。そのため、以上の様に、ＯＣＴ撮像時間に応じ、テンプレート抽出時のマスク領域２０２を設定する事で、測定中の人眼の動きによりテンプレート画像が取得した画像の範囲から外れることがなくなり、テンプレート検出エラーを防止し、眼球運動に依る画像ズレの無い立体のＯＣＴ画像が取得できる。

（実施例３）
実施例１、２において、マスク領域を設定する領域は画像の周辺部には限定されず、例えば取得した第１の眼底画像の中心部に設定することもできる。
このとき、マスク領域は画像の中心部にのみ設定してもよいし、画像の周辺部と中心部との双方に設定してもよい。

眼球の回旋を検出する為、図１５の様に、第１の眼底画像から複数の特徴点を抽出する事がある。このとき、実施例１、２の通り、１５０５の斜線部が示すように、画像周辺部よりマスク領域（第１の領域）を設定する。更に、画像の中心部１５０６にもマスク領域を設定する。ここで、中心部は、例えば、すべての眼底画像を撮像する間の時間に眼球の移動する距離よりも大きい半径を持つ、第１の眼底画像の中心を中心とする円で規定される領域である、と定義することができる。本実施例にて、円の半径を眼球の移動量より大きい値に設定しているのは、各特徴点が中心を超えて動いた場合、回旋運動、眼球のシフトと眼球の倍率（眼軸方向の動き）を切り分ける事が困難になる為である。半径が眼球の移動量より小さくても、測定の際の条件（特徴点の数、大きさや抽出方法を変更する）で対応できる。実施例１，２と同様、固視の開始からの時間と人眼の移動距離との関係についてモデル化された関数を示すグラフから眼球嚢移動する距離を求めることができる。また、同様に外部固視、内部固視、患眼若しくは健常者、年齢、または１枚の眼底画像を撮像する時間等の撮像条件ごとに予め用意されている公知のグラフを使用することができ、測定の方法や対象ごとに任意に選択することができる。

このマスク領域から特徴点を抽出した場合、眼球の回旋によるテンプレート座標とマッチング座標との間の座標差が生じず、回旋が測定できないおそれがある。そのため、以上の様に、撮像時間に応じ、テンプレート抽出時のマスク領域１５０６を設定する事で、画像の中心部からテンプレートを抽出することを防ぐことができ、より確実に眼球の回旋運動を検出することが可能となる。

そして、上記マスクを決定した後、画像をＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの様に４分割し、各分割されたエリア内から特徴点１５０１〜１５０４を抽出する。その後、実施例１，２と同様に各特徴点１５０１〜１５０４の各々の移動距離を検出し、４点から眼球の旋回を算出する。以上の様に画像の以外から特徴点を抽出する事で、眼球の旋回を正確に算出する事が出来る。今回、実施例１のような円形の画像を用いたが、実施例２の様な長方形の眼底画像でも同様の事が出来る。

（その他）
実施例１、２では血管のテンプレートを用いて抽出したが、黄斑や乳頭をテンプレートとして用いても同様の効果が得られる。眼底画像は、眼底カメラ、走査レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）を用い画像を取得していたが、実施例に記載したもの以外の装置を用い眼底画像を取得しても良い。更に、視野検査を行う視野検査装置などでも同様の効果が得られる。
実施形態で示したフローの順序はこれに限定されるものではなく、順序が異なっていたり、又は、その他のフローによっても、テンプレート抽出時にマスク領域を設定する事で同様の効果が得られる。

実施例１では、外部固視を設けていた為、マスク領域を１ｍｍとしたが、マスク領域として設定する幅は眼底画像の撮像条件等の各種状況に応じて適宜設定できる。例えば、固視が更に安定する内部固視灯が装置されている装置ではマスク領域を小さくすることができるし、一方で高年齢者や患眼等、固視が安定しない場合などはマスク領域を広くした方が良い。同被験者について複数回測定を行う場合、前回の測定データを用いる事でより正確なマスク領域を設定できる。

上記実施例では、眼科機器に対してリアルタイムで眼球運動の補正を行ったが、得られた画像に対して測定終了後に補正又は後処理を行っても同様の効果が得られる。

1：眼底カメラ
50：デジタル一眼レフカメラ
202：マスク領域
403：マスク領域設定
1301：マスク領域

Claims (27)

1. 被検眼の複数の眼底画像を異なる時間に取得する画像取得手段と、
   前記取得された複数の眼底画像のうち少なくとも１つにおいて、眼球の動きを示す範囲に基づいて、部分領域を決定する決定手段と、
   前記少なくとも１つの眼底画像のうち、前記決定された部分領域とは異なる他の領域から少なくとも１つの特徴領域の抽出を行う処理手段と、
   前記少なくとも１つの特徴領域を用いて、前記被検眼の動きを測定する手段と
   を有することを特徴とする眼科装置。
2. 前記処理手段は、
   前記決定された部分領域とは異なる他の領域から特徴領域を抽出する抽出手段と、
   前記取得された複数の眼底画像のうち前記特徴領域が抽出された眼底画像以外の少なくとも１つの眼底画像から、前記抽出された特徴領域に対応する領域を探索する探索手段と、
   を有することを特徴とする請求項１に記載の眼科装置。
3. 前記決定手段は、前記複数の眼底画像のうち少なくとも１つの、前記眼底画像の画像周辺部から画像の中心方向に一定の幅を持つ領域以外の領域、及び／又は、前記眼底画像の中心から一定の幅を持つ領域以外の領域を、前記部分領域とは異なる他の領域と決定することを特徴とする請求項１または２に記載の眼科装置。
4. 前記処理手段は、前記複数の眼底画像のうち少なくとも１つから特徴領域を抽出する抽出手段を有し、前記処理手段はさらに、前記複数の眼底画像のうち、その他の少なくとも１つの眼底画像から前記抽出された特徴領域と類似する画像を探索する探索手段を有することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の眼科装置。
5. 前記一定の幅は、被検眼が測定時間内に動く距離よりも長いことを特徴とする請求項３に記載の眼科装置。
6. さらに、被検眼の固視微動に関する情報を得る手段を有し、前記決定手段は、前記一定の幅を、前記得られた固視微動に関する情報に基づいて決定する請求項３または５に記載の眼科装置。
7. 前記固視微動に関する情報は、外部固視、内部固視、患眼及び健常者、年齢、すべての眼底画像を撮像する時間並びに１枚の眼底画像を撮像する時間から選ばれる撮像条件に基づいて求められることを特徴とする請求項６に記載の眼科装置。
8. 前記固視微動に関する情報は、１枚の眼底画像を撮像する時間に基づいて定められることを特徴とする請求項６または７に記載の眼科装置。
9. 前記画像取得手段は、走査手段を介して前記被検眼に照射された測定光による戻り光に基づいて前記複数の眼底画像を取得し、
   前記画像取得手段は前記複数の眼底画像における位置ずれに基づいて前記走査手段を制御する制御手段を有することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の眼科装置。
10. 前記処理、前記測定、前記制御、及び前記取得はこの順番で行われることを特徴とする請求項９に記載の眼科装置。
11. 前記決定手段は前記部分領域とは異なる他の領域に複数の領域を決定し、
    前記処理手段は前記複数の領域のそれぞれから複数の特徴領域を抽出することを特徴とすることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の眼科装置。
12. 被検眼の複数の眼底画像を異なる時間に取得する画像取得手段と、
    前記取得された複数の眼底画像のうち少なくとも１つにおいて眼球の動きを示す範囲に基づいて決定された部分領域とは異なる他の領域から、少なくとも１つの特徴領域の抽出を行う処理手段と、
    前記少なくとも１つの特徴領域を用いて、前記被検眼の動きを測定する手段と、
    を有することを特徴とする眼科装置。
13. 前記少なくとも１つの特徴領域は血管の分岐及び交差のうち少なくとも１つの画像を含むことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の眼科装置。
14. 被検眼の複数の眼底画像を異なる時間に取得する画像取得手段と、
    眼球の動きの量に基づいて前記複数の眼底画像のうち少なくとも１つに部分領域を決定する決定手段と、
    前記複数の眼底画像のうち少なくとも２つの眼底画像における前記部分領域とは異なる他の領域から特徴領域を抽出し、前記抽出された特徴領域の間の座標の差を計算する、処理手段と、
    前記処理の結果に基づいて前記被検眼の動きを測定する手段と、
    を有することを特徴とする眼科装置。
15. 前記画像取得手段は、眼底カメラ、走査レーザ検眼鏡、光干渉断層撮像装置、又は視野検査装置のいずれかを含むことを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１項に記載の眼科装置。
16. 前記複数の眼底画像は複数のＳＬＯ画像を含み、
    前記眼科装置は前記ＳＬＯ画像のそれぞれに対応する複数のＯＣＴ画像を取得する手段を有することを特徴とする請求項１〜１５のいずれか１項に記載の眼科装置。
17. 前記眼球の動きの量は、撮像条件から求められることを特徴とする請求項１〜１６のいずれか１項に記載の眼科装置。
18. 前記眼球の動きの量は、撮像時間から求められることを特徴とする請求項１〜１６のいずれか１項に記載の眼科装置。
19. 前記眼球の動きの量は、眼底画像の取得レートから求められることを特徴とする請求項１〜１６のいずれか１項に記載の眼科装置。
20. コンピュータを、請求項１〜１９のいずれか１項に記載の眼科装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
21. 被検眼の複数の眼底画像を異なる時間に取得する工程と、
    前記取得された複数の眼底画像のうち少なくとも１つにおいて、眼球の動きを示す範囲に基づいて、部分領域を決定する工程と、
    前記少なくとも１つの眼底画像のうち、前記決定された部分領域とは異なる他の領域から少なくとも１つの特徴領域の抽出を行う工程と、
    前記少なくとも１つの特徴領域を用いて、前記被検眼の動きを測定する工程と、
    を含むことを特徴とする被検眼の動きを測定する方法。
22. 被検眼の複数の眼底画像を異なる時間に取得する工程と、
    前記取得された複数の眼底画像のうち少なくとも１つにおいて眼球の動きを示す範囲に基づいて決定された部分領域とは異なる他の領域から、少なくとも１つの特徴領域の抽出を行う工程と、
    前記少なくとも１つの特徴領域を用いて、前記被検眼の動きを測定する工程と、
    を含むことを特徴とする被検眼の動きを測定する方法。
23. 被検眼の複数の眼底画像を異なる時間に取得する工程と、
    眼球の動きの量に基づいて前記複数の眼底画像のうち少なくとも１つに部分領域を決定する工程と、
    前記複数の眼底画像のうち少なくとも２つの眼底画像における前記部分領域とは異なる他の領域から特徴領域を抽出する工程、及び前記抽出された特徴領域の間の座標の差を計算する工程、を含む処理をする工程と、
    前記処理の結果に基づいて前記被検眼の動きを測定する工程と、
    を含むことを特徴とする被検眼の動きを測定する方法。
24. 前記処理をする工程は、前記取得された複数の眼底画像のうち、その他の少なくとも１つの眼底画像から前記抽出された少なくとも１つの特徴領域と類似する画像を探索する工程を有することを特徴とする請求項２３に記載の方法。
25. 前記処理をする工程は前記複数の眼底画像から少なくとも１つの特徴領域を抽出する工程を含み、
    前記処理をする工程はさらに、前記取得された複数の眼底画像のうち、その他の少なくとも１つの眼底画像から前記抽出された少なくとも１つの特徴領域と類似する画像を探索する工程を有することを特徴とする請求項２３に記載の方法。
26. 前記処理をする工程は、前記取得された複数の眼底画像のうち、その他の少なくとも１つの眼底画像の前記部分領域を除いた領域から前記抽出された少なくとも１つの特徴領域と類似する画像を探索する工程を含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
27. 請求項２１乃至２６のいずれか１項に記載の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。

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