JP5801577B2 - 光断層撮像装置及び光断層撮像装置の制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、光断層画像の撮像装置及びその制御方法に関し、特に眼科診療等における光干渉断層計を用いた光断層画像の撮像装置及びその制御方法に関するものである。

近年、低コヒーレンス干渉計または白色干渉計の技術を応用した光干渉断層イメージング方法および装置が実用化されている。中でも、多波長光波干渉を利用したオプティカルコヒーレンストモグラフィー（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）による光断層画像撮像装置（光干渉計測装置）では、試料の断層像を高分解能で得ることができる。そのため、眼科領域において、眼底・網膜の断層像を得る上で、必要不可欠な装置になりつつある。また、眼科以外でも、皮膚の断層観察や、内視鏡やカテーテルとして構成して消化器、循環器の壁面断層撮影等が試みられている。以下、これをＯＣＴ装置と記す。

近年フーリエドメインＯＣＴ（Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｄｏｍａｉｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）技術が発展し、従来のタイムドメインＯＣＴ（Ｔｉｍｅ Ｄｏｍａｉｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）に比べ、撮像時間は大幅に短縮した。しかしながら、人眼など被検査物が常に微動している場合、フォーカス位置、撮像範囲の位置などの撮像条件が変化し、コントラストの低下や撮像範囲のフレームアウトという問題が生じる。したがって、フレームアウトを防ぐため、また着目する領域を周辺領域と比較するため、その領域だけでなく周辺領域も含めて画像を取得する必要がある。

特許文献１に画像を構築するための信号の強度が所定閾値未満である場合に信号の強度を増大させるための制御を行なう方法が開示されている。

特開２００９−４２１９７号公報

しかしながら、特許文献１の方法では周辺領域を含む画像全体に関する信号を増大させるための制御を行なった結果、画像中で着目する領域の信号強度が逆に低下してしまう場合があった。信号の強度を指標とする場合だけでなく、ＳＮＲ、コントラスト等を指標として用いる場合でも同様であった。したがって、ＯＣＴ画像の着目する領域について、良好な画質かどうかを判断することが課題であった。

本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、測定者が着目する領域が良好な画質で得られているかどうか簡便に判断できる光断層撮像装置及びその制御方法を提供することを目的とする。

以上の課題を解決するため、本発明は、低コヒーレンス光を出力する光源と、低コヒーレンス光を測定光と参照光とに分割し、被検査物に照射された測定光による戻り光と参照光路を経由した参照光とにより合成された干渉光を生成する手段と、干渉光を検出して検出信号を生成する手段と、検出信号に基づいて被検査物の画像を形成する手段とを有する光断層撮像装置において、画像の中で第１の領域と第２の領域を指定する手段と、画像の画質を判断する計算指標と判断基準を設定する手段と、計算指標に基づいて第１の領域と第２の領域の輝度値に対して計算処理を行い、その結果得られた計算値が判断基準に含まれるか否かを判断し、判断結果を出力する手段を有し、計算値は、第１の領域の輝度値の最大値と第２の領域の輝度値の標準偏差の比、または比に基づいて算出される値である光断層撮像装置を提供する。

本発明の光断層撮像装置によれば、ＯＣＴ画像の特定の着目する領域を指定し、その領域の画質を判断する適切な計算指標を指定し、計算指標に基づいて得られた計算値により良好な画質かどうか判定できるので、測定者が着目する領域が良好な画質で得られているかどうか簡便に判断することができる。

実施形態におけるＯＣＴの構成を説明する図である。 実施形態における表示装置の構成を説明する図である。 実施形態における画像形成ソフトウェアの処理工程を説明する図である。 実施形態における画像形成工程を説明する図である。 実施例２における領域指定を説明する図である。 実施例３における領域指定を説明する図である。

本発明の実施形態について、図１〜４を用いて説明する。なお、本実施例ではマイケルソン型干渉計を用いたスペクトラルドメイン方式のＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）を採用しているが、これに限るものではない。

図１に本実施形態の光断層撮像装置の全体構成を示す。
低コヒーレンス光源１０１より発せられた光は、光ファイバを通りファイバコリメータ１０２によって平行光になる。この平行光はビームスプリッタ１０３によって測定光と参照光に分割される。

測定光は、ガルバノミラー２つで構成される走査光学系１０４、接眼レンズ１０５を通して被検査物１２０に照射される。走査光学系１０４は被検査物１２０上のビームスポット位置を２次元的に変化させることができる。また、接眼レンズ１０５は電動ステージ１１３にて光軸方向に移動させることで、測定光の焦点位置を変化させることができる。被検査物１２０より反射または散乱された戻り光は、先程の経路を逆に通って、接眼レンズ１０５、走査光学系１０４経由でビームスプリッタ１０３に戻される。

一方、参照光は、分散補償ガラス１０６を通って参照ミラー１０７より反射され、再び同じ経路を逆に通ってビームスプリッタ１０３に戻される。参照ミラー１０７は光軸方向に移動する電動ステージ１１４上に設置され、参照光路長を調整することができる。分散補償ガラス１０６は、直角三角形の形状をした分散プリズム２個を、斜辺が向き合うように配置した構成で、その位置をずらすことにより、光路長を調整することができる。通常は、測定光路と参照光路を構成する光学系は異なるため、それぞれの波長分散量が異なり、最適な干渉条件ではない。したがって、波長分散量を調整するために、参照光路に分散補償ガラス１０６を挿入している。

被検査物１２０より反射または散乱された戻り光と参照ミラー１０７によって戻された参照光はビームスプリッタ１０３によって合成され、干渉光となる。生成した干渉光はファイバコリメータ１０８によって光ファイバに入力され、検出部１１０に入力される。検出部１１０は干渉光を分光する回折格子と分光された干渉光を検出するラインセンサカメラを含み、分光された干渉光をデジタル化された検出信号に変換し、信号処理装置１１１に送る。信号処理装置１１１は、検出信号に基づいて被検査物１２０の画像を形成する画像形成処理ソフトウェアを実行する処理部（不図示）、被検査物１２０の画像を表示する表示装置１１２を含む。

図２に表示装置１１２の構成を示す。表示装置１１２は、画像表示部２０１、領域設定表示部２０２ａ、２０２ｂ、計算指標設定部２０３、計算値表示部２０４、判断基準設定部２０５、および判断結果表示部２０６からなる。画像表示部２０１は信号処理装置１１１で処理された画像データを表示する。領域設定表示部２０２ａ、２０２ｂは、表示された画像内で設定された画像評価を行なう領域を表示する。ここでは図示しないが、領域設定は信号処理装置１１１に付随するマウス，キーボードなどの入力部を用いて行う。計算指標設定部２０３は、表示された画像の画質を判定する計算指標を設定する。計算値表示部２０４は、設定した計算指標に基づいて、領域設定表示部２０２ａ、２０２ｂで設定した領域において計算された計算値を表示する。判断結果表示部２０６は、計算値が判断基準設定部２０５にて設定された基準内であるかどうかの判断結果を表示する。

また信号処理装置１１１は、図１に示すように、判断結果を電動ステージ制御装置１１５に送信するように構成することもできる。これについては後述する。

図３に、信号処理装置１１１内の画像形成処理ソフトウェアの処理工程を示す。画像形成処理ソフトウェアを実行することにより信号処理装置１１１内の処理部は、まず検出部１１０より送られた検出信号を受け取り、画像形成工程に送る（３０１）。画像形成工程で検出信号を処理し、被検査物１２０の画像データを形成する（３０２）。画像データを画像表示部２０１に表示し、領域設定表示部２０２ａ、２０２ｂで表示された領域を受け取る（３０３）。次に、計算指標設定部２０３で設定された計算指標を受け取る（３０４）。さらに、判断基準設定部２０５で設定された判断基準を受け取る（３０５）。上記の情報を基に、画像データからそれぞれの領域内の輝度値を抽出し、設定された計算指標に基づいて、輝度値に対して計算処理を行う。その結果得られる計算値を判断基準と比較して、基準内かどうかを判定する（３０６）。計算値が判断基準内である場合は“○”を出力（３０７Ａ）、基準外である場合は“×”を出力する（３０７Ｂ）。操作を継続する場合は最初に戻り、終了する場合は処理を終える（３０８）。

図４に、図３の画像形成工程（３０２）の詳細を示す。まず検出部１１０より送られた検出信号は、低コヒーレンス光源１０１に含まれる波長に対応した検出信号なので、フーリエ変換処理をする前に波数（波長の逆数）に対応した形に変換する（４０１）。このデータをフーリエ変換処理し（４０２）、出力された複素振幅の絶対値を計算する（４０３）。絶対値データを画像として表示するために、常用対数変換して８ビット（２５６）階調の輝度値に変換する（４０４）。この輝度値データを画像の位置座標と対応させ（４０５）、２次元画像データにして出力する。

以上の本実施形態の構成よれば、ＯＣＴ画像の特定の着目する領域を指定し、その領域の画質を判断する適切な計算指標を指定し、計算指標に基づいて得られた計算値により良好な画質かどうか判定できるので、測定者が着目する領域が良好な画質で得られているかどうか簡便に判断することができる。

［実施例１］
図１〜４に示す実施形態における具体的な実施例を説明する。

低コヒーレンス光源１０１として、中心波長８４０ｎｍ、波長幅４５ｎｍのスーパールミネッセントダイオード（Ｓｕｐｅｒ ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ ｄｉｏｄｅ：ＳＬＤ）光源を用いる。被検査物１２０は人眼網膜とする。分散補償ガラス１０６はＢＫ７ガラスで、長辺２０ｍｍ、短辺１５ｍｍの分散プリズム２個を用いて構成する。長辺を光軸に平行に配置し、斜面に屈折率標準液を塗って貼り合わせる。斜面をずらすように動かすことで、光路となるガラスの厚さを約２０±１０ｍｍの範囲で変えることができる。

検出部１１０は次のように構成する。ラインセンサカメラは画素の大きさが１４μｍ角、画素ピッチ１４μｍ、画素数２０４８で、ラインレートが最大２７ｋＨｚである。光ファイバで入力された干渉光が、１２００ｌｉｎｅ／ｍｍの透過型回折格子によって分光されラインセンサカメラ上に集光するように光学系を配置する。ラインセンサカメラでは干渉光が１２ｂｉｔでアナログ−デジタル変換され、検出信号として信号処理装置１１１に送られる。

信号処理装置としてパーソナルコンピュータを用いる。また、表示装置１１２としてパーソナルコンピュータの液晶ディスプレイを用いる。

本実施例では、画像表示部２０１に表示される画像に対して、網膜色素上皮層のＳＮＲ（ＳＮ比）に注目し、良好な画質であるかどうか判定する。領域設定表示部２０２ａ、２０２ｂで第１の領域と第２の領域を表示させ、計算指標設定部２０３で計算指標を「ＳＮＲ」、判定基準設定部２０５で判定基準を４０〜６０［ｄＢ］と設定したものとする。領域設定部２０２ｂで設定した第１の領域が網膜色素上皮層の一部を含む領域であり、領域設定部２０２ａで設定した第２の領域を背景としてＳＮＲを判定する。各領域内の画素の輝度値からＳＮＲは次の式で計算される。
ＳＮＲ＝２０＊ｌｏｇ｛（領域２０２ｂの輝度値の最大値）／（領域２０２ａ内の輝度値の標準偏差）｝

計算結果は計算値表示部２０４に表示される。本例では４１．４ｄＢであった。この計算値は判断基準内であるため、判断結果表示部２０６に“○”が表示される。

本実施例では、判定基準として４０〜６０ｄＢのように上限下限を設けたが、「４０ｄＢ以上」または「６０ｄＢ以下」のように、上限下限を設けなくても良い。なお、上述の例ではＳＮＲの値そのものを表示したが、判定基準４０〜６０ｄＢを鑑みて、４０ｄＢの時を０点、６０ｄＢの時を１００点として、スケーリングした値を表示するようにするとさらに分かりやすくなる。また、判定結果を“○”、“×”で示したが、判定基準内か否かが明確に区別できる表現方法であれば、光の明暗、色、記号、音、機械的動作などいずれでも良い。

本実施例によれば、得られたＯＣＴ画像において着目する領域を指定し、背景とのＳＮＲを計算指標とすることで、着目する領域が明瞭に撮像されているかどうかの判定を簡便に行うことができる。

本実施例ではビームスプリッタ１０３を用いてバルク光学系での例を示したが、ファイバカプラを用いて光ファイバ系で構成しても同様の効果が得られる。また、本実施例ではスペクトラルドメイン方式での信号処理を示したが、スウェプトソース方式（ＳｗｅｐｔＳｏｕｒｃｅ ＯＣＴ）、タイムドメイン方式（Ｔｉｍｅ Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）でも同様の効果が得られる。

［実施例２］
本実施例ではＳＮＲ以外の計算指標と領域指定の例について、図５を用いて述べる。

図５（ａ）では中心窩直下の視細胞層付近５０１ａの領域を指定する場合を示している。スペクトラルドメイン方式の場合、参照ミラーに位置が近いほど信号強度が強くなる特性があるため、領域を指定しない場合、神経線維層付近５０２ａの信号強度が強くなりがちである。したがって、領域５０１ａを指定し、計算指標を「最大値」とすることで、領域５０１ａの輝度値が良いかどうか判定できる。すなわち、着目する領域を任意に設定し、輝度が高いかどうか簡便に判定できる。

図５（ｂ）では内顆粒層付近５０１ｂとその隣の層付近５０２ｂを指定する場合を示している。この場合計算指標を「コントラスト」とすることで、内顆粒層付近がその周辺部から分離して明瞭に撮像されているか判定することができる。「コントラスト」の計算式は、領域５０１ｂ内の輝度値の平均値（Ａ１）と標準偏差（δ１）、領域５０２ｂ内の輝度値の平均値（Ａ２）と標準偏差（δ２）を用いて、通常は次の式で計算される。
｜Ａ１−Ａ２｜／（Ａ１＋Ａ２）
なお、その他の定義式
｜Ａ１−Ａ２｜／√（δ１＾２−δ２＾２）
でも良いし、簡単に
Ａ１／Ａ２
でも良い。この方法によれば、着目した領域同士が明瞭に区別できるように撮像できているかどうか簡便に判定できる。

図５（ｃ）では視細胞層付近を縦に横切るように直線状の領域５０１ｃを指定する場合を示している。この場合計算指標を「ＳＭＦ（Ｓｈａｒｐｎｅｓｓ Ｍｅｔｒｉｃ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）」とすることで、視細胞層付近の各層が明瞭に解像できているかどうか解像度を判定することができる。この領域５０１ｃにおいて、輝度値が所定の閾値（例えば２００）を超える画素数Ｎは１０個、領域５０１ｃの全画素数Ｍは４１個であった。したがってＳＭＦは例えば次のように計算できる。
ＳＭＦ＝Ｎ／Ｍ＝０．２４４
また、単純にＳＭＦ=Ｎでも良いし、ＳＭＦ=１／Ｎでも良い。
ＯＣＴ画像の解像度は、光源のスペクトル形状、測定光・参照光の偏光状態、分散補償の度合いなどによって変化する。この方法によれば、着目する領域の解像度が簡便に判定できる。

以上、本実施例ではＳＮＲ以外の計算指標の計算例を述べたが、実施例１と同様にこれらの計算値をスケーリングして表示しても同様の効果が得られる。

［実施例３］
本実施例では特定部位の名称を用いて領域指定を行う例を述べる。

これまでは領域を画像表示部２０１内の位置座標によって指定する例を述べたが、特定部位の名称を用いて領域指定を行う方が便利な場合もある。

図６では「視神経線維層」と指定した場合（６０１ａ）、「色素上皮層」として指定した場合（６０１ｂ）を示す。通常ＯＣＴ画像を用いて病変の診断を行う場合、このように特定の部位の変化に着目することが多いので、位置座標ではなく特定部位の名称を用いて指定できた方が簡便である。

あらかじめ画像データから各層の境界を算出する処理（セグメンテーション）をかけておくことで、各層が分離できる。被検査物１２０が人眼網膜の場合、「神経線維層」、「外顆粒層」、「内顆粒層」、「色素上皮層」などの選択肢を選べるようにしておき、セグメンテーション結果と対応させたテーブルをパーソナルコンピュータの記憶領域内に保存する処理を行う。特定部位が選択されたら、このテーブルを参照して、領域を指定することができる。

この方法によれば、撮像者が着目した領域を簡便に選択することができる。

［実施例４］
本実施例では判断結果の出力を用いて装置を制御する場合を述べる。
これまでの実施例では判断結果を判断結果表示部２０６に表示するのみであった。判断結果および計算指標の計算値を用いれば、着目した領域の画質が良好な場合に限り自動的に画像データを取得し保存するように制御することが簡便にできる。

図１に示すように、信号処理装置１１１から電動ステージ制御装置１１５に判断結果を送信する。電動ステージ制御装置１１５は、判断結果によって電動ステージ１１３、１１４を動作させる。

図６のように領域を「視神経線維層」と指定し（６０１ａ）、計算指標を「最大値」、判断基準を２００〜２５５とする。電動ステージ制御装置１１５から電動ステージ１１３を制御し初期位置を０ｍｍとして、−５ｍｍから＋５ｍｍまで０．２ｍｍステップ動かしながら撮像を行う。このとき各ステップで得られた画像データを、図３の手順に従い判定を行い、判断結果と画像データを対応させて信号処理装置（パーソナルコンピュータ）１１１内の記憶領域に保存しておく。すべて撮像が終わった後、判断結果が“○”の画像データのみ選別すれば、着目する「視神経線維層」の明瞭な画像が得られる。

なお、上述の例では、すべての画像データを保存して後に選別する方法を述べたが、判断結果が“○”の画像が得られた時点で撮像を終了しても良い。また、先に電動ステージ１１３の各ステップの判断結果のみを保存し、再度判断結果が“○”になる位置に電動ステージを再び動かして撮像を行うこともできる。
同様に、参照ミラー１０７の電動ステージ１１４を制御する方法も可能である。また、ここでは図示しないが、低コヒーレンス光源１０１として用いるＳＬＤ光源の光量、スペクトル形状、偏光状態や、走査光学系１０４による測定光入射位置を制御対象とすることでも同様の効果が得られる。

［実施例５］
本実施例では、指定した領域または計算指標に応じて計算指標および判断基準が自動的に選択される場合を述べる。
これまでの実施例では領域の指定と計算指標および判断基準の設定を独立した工程として行っていた（図３）。実施例１において、領域指定表示部２０２ａ、２０２ｂで２か所の領域が表示された場合、計算指標としてＳＮＲが自動的に選択され、判断基準が４０〜６０ｄＢとなるように、あらかじめ画像処理ソフトウェアで設定されるようにしておく。そうすると他の指標や判断基準を誤って入力することがなくなる。
ここでは実施例１の変形を述べたが、実施例２や実施例３において、特定の領域や特定の部位に特定の計算指標および判断基準を関連付けることも可能である。
この方法によれば，撮像者の計算指標および判断基準の選択ミスがなくなり，確実な判定を行うことができる。
また、計算指標の指定に応じて判断基準が自動的に選択される場合においても同様の効果が得られる。
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（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である。

１０１…低コヒーレンス光源
１０３…ビームスプリッタ
１２０…被検査物
１０７…参照ミラー
１１０…検出部
１１１…信号処理装置
１１２…表示装置

Claims (5)

1. 低コヒーレンス光を出力する光源と、前記低コヒーレンス光を測定光と参照光とに分割し、被検査物に照射された前記測定光による戻り光と参照光路を経由した前記参照光とにより合成された干渉光を生成する手段と、前記干渉光を検出して検出信号を生成する手段と、前記検出信号に基づいて前記被検査物の画像を形成する手段とを有する光断層撮像装置において、
   前記画像の中で第１の領域と第２の領域を指定する手段と、
   前記画像の画質を判断する計算指標と判断基準を設定する手段と、
   前記計算指標に基づいて前記第１の領域と前記第２の領域の輝度値に対して計算処理を行い、その結果得られた計算値が前記判断基準に含まれるか否かを判断し、判断結果を出力する手段を有し、
   前記計算値は、前記第１の領域の輝度値の最大値と前記第２の領域の輝度値の標準偏差の比、または前記比に基づいて算出される値であることを特徴とする光断層撮像装置。
2. 前記領域を指定する手段は、前記画像内の位置座標を用いて前記第１の領域と前記第２の領域を指定する、または、前記被検査物の特定部位の名称を用いて前記第１の領域と前記第２の領域を指定することを特徴とする請求項１に記載の光断層撮像装置。
3. 前記指定された計算指標に応じて、前記判断基準が自動的に指定されることを特徴とする請求項１または２に記載の光断層撮像装置。
4. 低コヒーレンス光を出力する光源と、前記低コヒーレンス光を測定光と参照光とに分割し、被検査物に照射された前記測定光による戻り光と参照光路を経由した前記参照光とにより合成された干渉光を生成する手段と、前記生成した干渉光を検出して検出信号を生成する手段と、前記生成した検出信号に基づいて前記被検査物の画像を形成する手段とを有する光断層撮像装置における光断層撮像装置の制御方法において、
   前記画像の中で第１の領域と第２の領域を指定する工程と、
   前記画像の画質を判断する計算指標と判断基準を設定する工程と、
   前記計算指標に基づいて前記第１の領域と前記第２の領域の輝度値に対して計算処理を行い、その結果得られた計算値が前記判断基準に含まれるか否かを判断し、判断結果を出力する工程を有し、
   前記計算値は、前記第１の領域の輝度値の最大値と前記第２の領域の輝度値の標準偏差の比、または前記比に基づいて算出される値であることを特徴とする光断層撮像装置の制御方法。
5. 請求項４記載の光断層撮像装置の制御方法をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する媒体。

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