JP6001149B2 - 画像処理装置、撮影システム、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は眼部の画像を処理する画像処理装置、撮影システム、画像処理方法及びプログラムに関する。

生活習慣病や失明原因の上位を占める疾病の早期診療を目的として、眼部の検査が広く行われている。共焦点レーザー顕微鏡の原理を利用した眼科装置である走査型レーザー検眼鏡（ＳＬＯ：Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ、以下ＳＬＯ撮影装置）は、測定光であるレーザーを眼底に対してラスター走査し、その戻り光の強度から網膜の平面画像を高分解能かつ高速に得る装置である。

かかるＳＬＯ装置において、被検眼の収差を波面センサでリアルタイムに測定し、被検眼で発生する測定光やその戻り光の収差を波面補正デバイスで補正する補償光学系（ＡＯ：Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｏｐｔｉｃｓ）を有するＡＯ−ＳＬＯ装置が開発されている。かかるＡＯ−ＳＬＯ装置によって高横分解能な画像の取得が可能であり、網膜の毛細血管や視細胞を検出することができる。非特許文献１には、健常眼の視細胞付近にフォーカスしたＳＬＯ画像から血球の移動範囲を血管領域として認識し、血球の移動速度をはじめとする血流動態を計測する技術が非特許文献１に開示されている。

Ｊｏｈｎｎｙ Ｔａｍ ａｎｄ Ａｕｓｔｉｎ Ｒｏｏｒｄａ，"Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｅｌｌ Ｐａｔｈｓ ｉｎ Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ Ｐｌｏｔｓ ｆｏｒ Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ ｏｆ ｔｈｅ Ｈｕｍａｎ Ｒｅｔｉｎａ"， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ２０１０ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ， ｐｐ．５８４−５８７， Ａｐｒｉｌ ２０１０．

しかしながら視細胞付近にフォーカスを合わせたＳＬＯ画像では、血管に直接フォーカスが合っていないため血管を正確に特定できない場合がある。

そこで本発明の一態様に係る画像処理装置は、信号光を第一のフォーカス位置に調整して第一のＳＬＯ画像を撮影し、前記第一のフォーカス位置よりも深い第二のフォーカス位置に調整された前記信号光により第二のＳＬＯ画像を撮影する撮影手段と、前記撮影された第一のＳＬＯ画像から血管の領域を特定する領域特定手段と、前記撮影された第二のＳＬＯ画像から前記血管の血流速に関する情報を特定する流速特定手段と、を有することを特徴とする。

本発明の一態様に係る画像処理装置によれば、異なるフォーカス位置で撮像したＳＬＯ画像群から、血流を正確に計測することができる。

本発明に係る画像処理装置１０の機能構成例を示すブロック図である。 本発明に係る画像処理装置１０を含むシステムの構成例を示すブロック図である。 画像処理装置１０のハードウェア構成例を示すブロック図である。 眼部画像撮像装置２０の全体の構成について説明する図である。 眼部画像撮像装置２０の画像の取得方法を説明する図である。 本発明に係る画像処理装置１０が実行する処理のフローチャートである。 本発明の画像処理内容を説明する図である。 本発明の画像処理により得られる結果を示す図である。 Ｓ６５０で実行される処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施例３での画像処理内容を説明する図である。 本発明の実施例３でのＳ６５０で実行される処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施例４での処理の概要を示す図である。 本発明の実施例４でのＳ９３０で実行される処理の詳細を示すフローチャートである。

以下、添付図面に従って本発明の実施形態について実施例に分け説明する。

（全体構成）
図１を用いて本実施例に係る画像処理装置１０の機能構成を説明する。図１は画像処理装置１０の機能構成を示すブロック図であり、画像処理装置１０は撮影指示部１００、ＳＬＯ画像取得部１１０、眼部ボリューム画像取得部１２０、記憶部１３０、画像処理部１４０、指示取得部１５０を有する。また画像処理装置１０には表示部１６０、操作部１７０が接続されている。

また、画像処理部１４０は特定部１４１、判定部１４２、取得部１４３、表示制御部１４４、決定部１８０を有し、撮影対象である眼部の画像を処理する。特定部１４１は領域特定部（第一の特定部）１４１１、流速特定部（第二の特定部）１４１２を有する。ＳＬＯ画像取得部１１０が取得した、フォーカス位置の異なる信号光により得られた複数のＳＬＯ画像から、第一の特定部１４１１及び第二の特定部１４１２がそれぞれ眼部の画像特徴を特定する。

取得部１４３は計測位置設定部１４３１、部分画像選択部１４３２、画像特徴選択部１４３３、計測部１４３４を有し、特定された画像特徴に基づいて診断上有用な指標または画像を取得する。

図２は本実施例に係る画像処理装置１０を含む撮影システムの構成図である。図２に示すように画像処理装置１０は、眼部画像撮像装置２０やデータサーバ４０と、光ファイバ、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等で構成されるローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）３０を介して接続されている。なおこれらの機器との接続は、インターネット等の外部ネットワークを介して接続される構成であってもよい。

眼部画像撮像装置（撮影部）２０は、眼底部の画像（ＳＬＯ画像）を撮像するＳＬＯ撮影部（ＳＬＯ撮影装置）及びボリューム画像（ＯＣＴ画像）を撮像するＯＣＴ撮像部（ＯＣＴ撮影装置）から構成される装置である。眼部画像撮像装置２０は、ＳＬＯ画像として静止画像もしくは動画像を撮像し、撮像したＳＬＯ画像を画像処理装置１０、データサーバ４０へ送信する。また、ＯＣＴ撮像部に関しては例えばタイムドメイン方式もしくはフーリエドメイン方式で構成され、不図示の操作者による操作に応じて被検眼の断層像を３次元的に撮像する。得られたボリューム画像は、画像処理装置１０、データサーバ４０へ送信される。なお、眼部画像撮像装置２０においてＯＣＴ撮像部は必須ではなく、ＳＬＯ撮像部のみを備える構成でもよい。

データサーバ４０は被検眼のＳＬＯ画像やボリューム画像、後述する眼部の画像特徴（以下、眼部特徴）、脈波やＳＬＯ画像撮像時の固視標位置のデータなどを保持するサーバである。データサーバ４０は眼部画像撮像装置２０が出力する被検眼のＳＬＯ画像やボリューム画像、画像処理装置１０が出力する眼部特徴を保存する。また画像処理装置１０からの要求に応じ、被検眼に関するデータ（ＳＬＯ画像、ボリューム画像、眼部特徴）や眼部特徴の正常値データ、被検眼の脈波や固視標位置の値を画像処理装置１０に送信する。

次に、上述の機能構成を有する画像処理装置１０のハードウェア構成について図３に基づいて説明する。図３において、画像処理装置１０は中央演算処理装置（ＣＰＵ）３０１、メモリ（ＲＡＭ）３０２、制御メモリ（ＲＯＭ）３０３、記憶装置３０４、インターフェース３０５を有し、バス３０９により接続されている。また画像処理装置１０にはモニタ３０６、キーボード３０７、マウス３０８が接続されている。

後述する図６または図９のフローチャートに示す画像処理装置１０の処理を実現するための制御プログラムや、当該制御プログラムが実行される際に用いられるデータは、記憶装置３０４に記憶されている。これらの制御プログラムやデータは、ＣＰＵ３０１による制御のもとバス３０９を通じて適宜ＲＡＭ３０２に取り込まれる。これがＣＰＵ３０１によって実行されることで、上述のハードウェアと協働して上述の各機能が実現される。例えば記憶装置３０４は図１の記憶部１３０として、キーボード３０７またはマウス３０８は操作部１７０として、モニタ３０６は表示部１６０として機能する。また、かかるソフトウェアとハードウェアの協働により画像処理装置１０による処理が実現される。

なお、眼部画像撮像装置２０がＳＬＯ撮像部のみを備えＯＣＴ撮像部を持たない構成の場合には、画像処理装置１０に眼部ボリューム画像取得部１２０を持つ必要はない。また、本実施例では層形状異常は見られないため、部分画像選択部１４３２による処理は特に実行されない。

眼部画像撮像装置２０は、図４に示すような構成を有している。

＜全体＞
光源２０１から出射した光は光カプラー２３１によって参照光２０５と測定光２０６とに分割される。測定光２０６は、シングルモードファイバー２３０−４、空間光変調器２５９、ＸＹスキャナ２１９、Ｘスキャナ２２１、球面ミラー２６０−１〜９等を介して、観察対象である被検眼２０７に導かれる。測定光２０６は、被検眼２０７によって反射あるいは散乱された戻り光２０８となり、ディテクター２３８あるいはラインセンサ２３９に入射される。ディテクター２３８は戻り光２０８の光強度を電圧に変換し、その信号を用いて、被検眼２０７の平面画像が構成される。

また、ラインセンサ２３９には参照光２０５と戻り光２０８とが合波されて入射され、被検眼２０７の断層画像が構成される。ここでは、波面収差を補正できればよく、可変形状ミラー等を用いることもできる。

＜光源＞
光源２０１は代表的な低コヒーレント光源であるＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）である。波長は８３０ｎｍ、バンド幅５０ｎｍである。ここでは、スペックルノイズの少ない平面画像を取得するために、低コヒーレント光源を選択している。また、光源の種類は、ここではＳＬＤを選択したが、低コヒーレント光が出射できればよく、ＡＳＥ（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）等も用いることができる。

また、波長は眼を測定することを鑑みると、近赤外光が適する。更に波長は、得られる平面画像の横方向の分解能に影響するため、なるべく短波長であることが望ましく、ここでは８３０ｎｍとする。観察対象の測定部位によっては、他の波長を選んでも良い。また、低コヒーレント光源であるＳＬＤは断層画像の撮像にも適する。

＜参照光路＞
次に、参照光２０５の光路について説明する。

光カプラー２３１で分割された参照光２０５はシングルモードファイバー２３０−２を通して、レンズ２３５−１に導かれ、ビーム径４ｍｍの平行光になるよう、調整される。

次に、参照光２０５は、ミラー２５７−１〜４によって、参照ミラーであるミラー２１４に導かれる。参照光２０５の光路長は、測定光２０６の光路長と略同一に調整されているため、参照光２０５と測定光２０６とを干渉させることができる。

次に、ミラー２１４で反射され、再び光カプラー２３１に導かれる。ここで、参照光２０５が通過した分散補償用ガラス２１５は被検眼２０７に測定光２０６が往復した時の分散を、参照光２０５に対して補償するものである。

ここでは、日本人の平均的な眼球の直径として代表的な値を想定し、Ｌ１＝２３ｍｍとする。

更に、２１７−１は電動ステージであり、矢印で図示している方向に移動することができる。これにより参照光２０５の光路長を、調整・制御することができる。

また、電動ステージ２１７−１はパソコン２２５からドライバ部２８１内の電動ステージ駆動ドライバ２８３を介して制御される。

＜測定光路＞
次に、測定光２０６の光路について説明する。

光カプラー２３１によって分割された測定光２０６はシングルモードファイバー２３０−４を介して、レンズ２３５−４に導かれ、ビーム径４ｍｍの平行光になるよう調整される。また、偏光コントローラ２５３−１又は２は、測定光２０６の偏光状態を調整することができる。ここでは、測定光２０６の偏光状態は紙面に平行な方向の直線偏光に調整されている。

測定光２０６は、ビームスプリッタ２５８、可動式ビームスプリッタ２６１を通過し、球面ミラー２６０−１、２６０−２を介して空間光変調器２５９に入射し変調される。ここで、空間光変調器２５９は、液晶の配向性を利用して変調を行う変調器である。空間光変調器２５９は紙面に平行な方向の直線偏光（Ｐ偏光）の位相を変調する向きに配置され、測定光２０６の偏光の向きと合わせている。

更に、測定光２０６は偏光板２７３を通過し、球面ミラー２６０−３、２６０−４を介してＸスキャナ２２１のミラーに入射される。ここで、偏光板２７３は戻り光２０８のうち紙面に平行な方向の直線偏光のみを空間光変調器２５９に導く役割がある。また、ここで、Ｘスキャナ２２１は測定光２０６を紙面に平行な方向に走査するＸスキャナであり、ここでは共振型スキャナを用いている。駆動周波数は約７．９ｋＨｚである。

更に、測定光２０６は球面ミラー２６０−５〜６を介し、ＸＹスキャナ２１９のミラーに入射される。ここで、ＸＹスキャナ２１９は一つのミラーとして記したが、実際にはＸスキャン用ミラーとＹスキャン用ミラーとの２枚のミラーが近接して配置されるものである。また、測定光２０６の中心はＸＹスキャナ２１９のミラーの回転中心と一致するように調整されている。ＸＹスキャナ２１９の駆動周波数は〜５００Ｈｚの範囲で可変にできる。

球面ミラー２６０−７〜９は網膜２２７を走査するための光学系であり、測定光２０６を角膜２２６の付近を支点として、網膜２２７をスキャンする役割がある。

ここで、測定光２０６のビーム径は４ｍｍであるが、より高分解能な断層画像を取得するために、ビーム径はより大径化してもよい。

また、２１７−２は電動ステージであり、矢印で図示している方向に移動することができる。これにより付随する球面ミラーである球面ミラー２６０−８の位置を、調整・制御することができる。電動ステージ２１７−２は電動ステージ２１７−１と同様に、電動ステージ駆動ドライバ２８３によって制御される。

球面ミラー２６０−８の位置を調整することで網膜２２７の所定の層に測定光２０６を合焦し、観察することが可能になる。初期状態では、測定光２０６は平行光の状態で、角膜２２６に入射するように、球面ミラー２６０−８の位置が調整されている。

また、被検眼２０７が屈折異常を有している場合にも対応できる。

測定光２０６は被検眼２０７に入射すると、網膜２２７からの反射や散乱により戻り光２０８となる。その後再び光カプラー２３１に導かれ、ラインセンサ２３９に到達する。

また、戻り光２０８の一部は可動式ビームスプリッタ２６１で反射され、レンズ２３５−５を介して、ディテクター２３８に導かれる。ここで、２７２はピンホールを有する遮光板であり、戻り光２０８のうち、網膜２２７に合焦していない不要な光を遮断する役割がある。また、遮光板２７２はレンズ２３５−５の合焦位置に共役に配置される。また、遮光板２７２のピンホールの直径は例えば５０μｍである。ディテクター２３８は例えば高速・高感度な光センサであるＡＰＤ（Ａｖａｌａｎｃｈｅ Ｐｈｏｔｏ Ｄｉｏｄｅ）が用いられる。

また、ビームスプリッタ２５８で分割される戻り光１０８の一部は、波面センサ２５５に入射される。波面センサ２５５はシャックハルトマン方式の波面センサである。

ここで、ＸＹスキャナ２１９、Ｘスキャナ２２１、角膜２２６、波面センサ２５５、空間光変調器２５９は光学的に共役になるよう、球面ミラー２６０−１〜９が配置されている。そのため、波面センサ２５５は被検眼２０７の収差を測定することが可能になっている。また、空間光変調器２５９は被検眼２０７の収差を補正することが可能になっている。更に、得られた収差に基づいて、空間光変調器２５９をリアルタイムに制御することで、被検眼２０７で発生する収差を補正し、より高横分解能な断層画像の取得を可能にしている。

＜測定系の構成＞
次に、測定系の構成について説明する。
眼部画像撮像装置２０は、断層画像（ＯＣＴ像）及び平面画像（ＳＬＯ像）を取得することができる。

まず、断層画像の測定系について説明する。

戻り光２０８は光カプラー２３１によって合波される。合波された光２４２は、シングルモードファイバー２３０−３、レンズ２３５−２を介して、透過型グレーティング２４１に導かれる、透過型グレーティン２４１で波長毎に分光され、レンズ２３５−３を介してラインセンサ２３９に入射される。

ラインセンサ２３９は位置（波長）毎に光強度を電圧に変換し、その電圧信号はフレームグラバー２４０でデジタル値に変換されて、パソコン２２５で、被検眼２０７の断層画像が構成される。

ここでは、ラインセンサ２３９は１０２４画素を有し、合波された光２４２の波長毎（１０２４分割）の強度を得ることができる。

次に、平面画像の測定系について説明する。

戻り光２０８の一部は、可動式ビームスプリッタ２６１で反射される。反射された光は遮光板２７２によって不要な光が遮断された後、ディテクター２３８に到達し、光の強度が電気信号に変換される。

得られた電気信号に対して、パソコン２２５でＸスキャナ２２１とＸＹスキャナ２１９との走査信号と同期したデータ処理が行われ、平面画像が形成される。

ビームスプリッタ２５８で分割される戻り光２０８の一部は、波面センサ２５５に入射され、戻り光２０８の収差が測定される。

波面センサ２５５で得られた画像信号は、パソコン２２５に取り込まれ、収差が算出される。得られた収差はツェルニケ多項式を用いて表現され、これは被検眼２０７の収差を示している。

ツェルニケ多項式は、チルト（傾き）の項、デフォーカス（ｄｅｆｏｃｕｓ）の項、アスティグマ（非点収差）の項、コマの項、トリフォイルの項等からなる。

＜ＯＣＴ像の取得方法＞
次に、眼部画像撮像装置２０を用いた断層画像（ＯＣＴ像）の取得方法について図５（ａ）〜（ｃ）を用いて説明する。

眼部画像撮像装置２０は、ＸＹスキャナ２１９を制御し、Ｘスキャナ２２１を固定ミラーとして用いて、ラインセンサ２３９で干渉縞を取得することで、網膜２２７の断層画像を取得することができる。戻り光２０８がディテクター２３８に導光されないように可動式ビームスプリッタ２６１を制御する。また、Ｘスキャナ２２１、ＸＹスキャナ２１９は、パソコン２２５からドライバ部２８１内の光スキャナ駆動ドライバ２８２を介して制御される。ここでは、網膜２２７の断層画像（光軸に平行な面）の取得方法について説明する。

図５（ａ）は被検眼２０７の模式図であり、眼部画像撮像装置２０によって観察されている様子を示している。

図５（ａ）に示すように、測定光２０６は角膜２２６を通して、網膜２２７に入射すると様々な位置における反射や散乱により戻り光２０８となり、それぞれの位置での時間遅延を伴って、ラインセンサ２３９に到達する。

ここでは、光源２０１のバンド幅が広く、コヒーレンス長が短いために、参照光路の光路長と測定光路の光路長とが略等しい場合に、ラインセンサ２３９で、干渉縞が検出できる。上述のように、ラインセンサ２３９で取得されるのは波長軸上のスペクトル領域の干渉縞となる。

次に、波長軸上の情報である干渉縞を、ラインセンサ２３９と透過型グレーティング２４１との特性を考慮して、光周波数軸の干渉縞に変換する。

更に、変換された光周波数軸の干渉縞を逆フーリエ変換することで、深さ方向の情報が得られる。

更に、図５（ｂ）に示すように、ＸＹスキャナ２１９を駆動しながら、干渉縞を検知すれば、Ｘ軸方向の位置毎に干渉縞が得られ、つまり、各Ｘ軸方向の位置毎に深さ方向の情報を得ることができる。

結果として、ＸＺ面での戻り光２０８の強度の２次元分布が得られ、それはすなわち断層画像２３２である（図５（ｃ））。

本来は、断層画像２３２は上記説明したように、該戻り光２０８の強度をアレイ状に並べたものであり、例えば該強度をグレースケールに当てはめて、表示されるものである。Ｘ方向の長さは７００μｍである。

ここでは得られた断層画像の境界のみ強調して表示している。ここで、２４６は網膜色素上皮層、２４７は神経線維層である。２７８は血管である。

＜ＳＬＯ像の取得方法＞
次に、眼部画像撮像装置２０を用いた平面画像（ＳＬＯ像）の取得方法について説明する。

眼部画像撮像装置２０は、ＸＹスキャナ２１９のＹ軸方向のみとＸスキャナ２２１とを動作・制御し、ＸＹスキャナ２１９のＸ軸方向を固定し、ディテクター２３８で戻り光２０８の強度を取得することで、網膜２２７の平面画像を取得することができる。Ｘスキャナ２２１とＸＹスキャナ２１９は、パソコン２２５からドライバ部２８１内の光スキャナ駆動ドライバ２８２を介して制御される。また、眼部画像撮像装置２０は、波面センサ２５５で測定した被検眼２０７の収差を用いて空間光変調器２５９を制御し、被検眼２０７等で生じる収差を補正しながら平面画像を取得することができる。また、空間光変調器２５９をリアルタイムに制御しながら平面画像を取得することができる。

なお、本実施例ではＳＬＯ画像の取得の際に図５（ｂ）に示すように球面ミラー２６０−８を矢印の方向に移動させてフォーカス位置を調整する。具体的には、球面ミラー２６０−８を移動させることにより、網膜色素上皮の外側境界Ｂ６（後述する図７参照）の輝度が最も高い位置に合わせる。これにより、フォーカス位置をＢ６に合わせることができる。そして、球面ミラーを所定量ずつ移動させることにより異なる位置にフォーカス位置を合わせることができる。例えば、球面ミラーの移動量が１ｍｍの場合、フォーカス位置が５μｍ動くように装置を設計しておく。ただしフォーカス調整の方法はこれに限定されるものではなく、例えば空間光変調器２５９を用いてフォーカスを調整してもよい。あるいは収差補正を可変形状ミラーによって行い、可変形状ミラーを用いてフォーカスを調整しても良い。あるいは光学系の全体を球面ミラーの代わりにレンズを用いた屈折光学系によって構成し、フォーカスレンズを移動させることによって調整してもよい。

上述の通り、補償光学系を用いたＳＬＯは従来型のフーリエドメインＯＣＴや眼底カメラが撮影対象としている血管よりも微小な黄斑周辺部の毛細血管や、神経線維、視細胞などの画像を得ることができる。

（処理）
画像処理装置１０を構成する各ブロックの機能について、図６フローチャートに示す画像処理装置１０の具体的な実行手順と関連付けて説明する。

上述の画像処理装置１０は、所定のフォーカス位置で撮像したＳＬＯ動画像から血球（血流）動態を計測する。このＳＬＯ動画像は血球動態を観察するために血管位置よりも深い位置にフォーカスが設定され撮影された画像である。このＳＬＯ動画像から血球動態を特定する。

視細胞層付近にフォーカスが設定されている場合は、高輝度な視細胞群を観察することができる。しかしながら、網膜血管が存在する領域においては、各種血球成分の影響で測定光がＳＬＯのフォーカス位置まで届かないためにＳＬＯ画像上では影が形成され、低輝度になる。また、網膜血管壁相当する領域では影の境界がぼやける。しかし、血球成分の中には影を形成しないものもあり、その場合には網膜血管が存在する領域であっても高輝度となる。影を形成しない血球成分は白血球と考えられており、血管内の高輝度領域の移動が高コントラストに観察できる。また、血管内の高輝度領域の移動速度を計測することは、白血球の移動速度を計測することに相当する。

上述のように視細胞付近にフォーカスしたＳＬＯ動画像は血球の動態を精度よく観察できるものの、血管自体にはフォーカスがあっていないため、血管領域については精度よく特定できない可能性がある。

そこで、眼部の画像特徴の取得結果に基づいてフォーカス位置の変更による再撮像の要否を決定する。フォーカス位置を変更した上で再撮像する必要があると判定した場合にはフォーカス位置の変更に関する撮像パラメータを眼部特徴に基づいて決定する。ここでフォーカス位置は特に血管が存在する領域として再撮像し、得られた画像から血管領域を特定する。これにより、血球の動態の情報と、血管の領域の情報とから、より正確かつ確実に血球動態を計測することができる。

ここで、本実施例に係る処理の概要を図７について説明する。（ａ）は本実施例で設定するフォーカス位置を説明する図であり、（ｂ）は神経線維層付近にフォーカス位置を設定した場合に得られるＳＬＯ画像及び網膜血管の例を示している。（ｃ）は視細胞内節外節境界付近にフォーカス位置を設定した場合に得られるＳＬＯ画像及び網膜血管影の例を示している。（ｄ）は、フォーカス位置の値と、当該フォーカス位置で得られる網膜層の種類と、当該網膜層にフォーカスしたＳＬＯ画像を解析して得られる画像特徴を示すテーブル情報である。

本実施例では、視細胞Ｃ付近にフォーカス位置を設定して撮像したＳＬＯ動画像Ｍ１から網膜血管影ＳＨを抽出し、網膜血管影ＳＨ内の白血球（第二の組織）の検出及び速度計測を試みる。当該フォーカス位置のＳＬＯ動画像Ｍ１（第二のＳＬＯ画像）が血管領域（第一の組織）の特定に不適と判定した場合には、フォーカス位置を変更して神経線維層付近にフォーカス位置を設定したＳＬＯ静止画像Ｍ２（第一のＳＬＯ画像）を撮像する。ＳＬＯ動画像Ｍ１における血管領域検出結果の信頼度が閾値未満の箇所についてはＳＬＯ静止画像Ｍ２の同じｘ−ｙ位置上における輝度値を調べ、両ＳＬＯ画像上でともに検出された高輝度成分の境界を網膜血管領域とする。これにより、視細胞Ｃ付近にフォーカス位置が設定されたＳＬＯ動画像Ｍ１から白血球の動態をよりロバストに計測できる。

＜ステップＳ６１０＞
ＳＬＯ画像取得部１１０は、眼部画像撮像装置２０に対してあるフォーカス位置に設定されたＳＬＯ画像（静止画像もしくは動画像）の取得を要求する。また、必要に応じて眼部ボリューム画像取得部１２０が、眼部画像撮像装置２０に対して眼部ボリューム画像の取得を要求しても良い。本実施例では、入力画像はＳＬＯ動画像Ｍ１（フレーム番号ｉ＝１，２，．．．，Ｎ）のみとし、図７（ａ）に示すように視細胞内節外節境界付近のフォーカス位置Ｆ１を設定する。

眼部画像撮像装置２０は該取得要求に応じて対応するＳＬＯ動画像を取得して送信するので、ＳＬＯ画像取得部１１０は眼部画像撮像装置２０からＬＡＮ３０を介して当該ＳＬＯ動画像Ｍ１を受信する。ＳＬＯ画像取得部１１０は受信したＳＬＯ動画像Ｍ１を記憶部１３０に格納する。

＜ステップＳ６２０＞
特定部１４１は、Ｓ６１０で取得された画像から眼部特徴を取得する。本実施例ではＳＬＯ動画像Ｍ１のみを取得しており、流速特定部（第二の特定部）１４１２は眼部の血流速に関する情報として、図７（ｃ）に示すようにＳＬＯ動画像Ｍ１から取得された網膜血管影ＳＨ、高輝度血球成分Ｗ１のデータを取得する。更に特定部１４１は取得した各々の眼部特徴データを記憶部１３０に格納し、必要に応じてデータサーバ４０へ送信する。

流速特定部（第二の特定部）１４１２の血流速に関する情報の取得手順を説明する。ＳＬＯ動画像Ｍ１（第二のＳＬＯ画像）から網膜血管影領域ＳＨを検出する。具体的にはＳＬＯ動画像Ｍ１の隣接各フレーム間で差分処理を行い、各ｘ−ｙ位置においてフレーム方向に画素値を調べ、画素値の標準偏差を求める。該標準偏差の値が閾値Ｔ１以上の領域を血管影ＳＨとして検出する。

次に流速特定部（第二の特定部）１４１２は、網膜血管影領域ＳＨから任意の公知の画像処理手法を用いて高輝度血球成分を検出する。本実施例では、網膜血管影ＳＨ内において閾値Ｔ２以上の領域のうち、面積が閾値Ｔ３以下かつ円形度が閾値Ｔ４以上の領域を高輝度血球成分Ｗ２として検出する。

なお本実施例では、流速特定部（第二の特定部）１４１２は直接流速を求めず、血管内を流れる高輝度な点を血球成分として特定したが、これに限らず、流速特定部１４１２が血流速を特定することとしてもよい。

＜ステップＳ６３０＞
判定部１４２は、Ｓ６２０で取得された眼部特徴に基づいてフォーカス位置を変更したＳＬＯ静止画像Ｍ２の撮像の要否すなわち、ＳＬＯ動画像Ｍ１から特定される血管形状が異常であるためＳＬＯ静止画像Ｍ２の撮像が必要であるか否かを判定する。

本実施例では眼部特徴はＳＬＯ動画像Ｍ１における網膜血管影領域ＳＨ及び高輝度血球成分Ｗ１とする。網膜血管影領域ＳＨを細線化して得られる曲線上の各位置で計測した網膜血管影の直径Ｄ１のうちで閾値Ｔｓ未満もしくはＴａ異常の値が含まれる場合にＳＬＯ動画像Ｍ１からは血管領域が特定できないと判定し、フォーカス位置を変更したＳＬＯ静止画像Ｍ２の撮像が必要と判定する。これにより血管径を過小もしくは過大評価し、誤って血管が特定されてしまう可能性を減らすことができる。

なお上述の血管形状が異常であるとは、あくまでＳＬＯ動画像Ｍ１から特定される血管の形状が異常ということであって、必ずしも被検者の網膜血管自体が異常というわけではない。例えば、固視微動等の影響で画像の画質が悪い場合も考えられる。

＜ステップＳ６４０＞
決定部１８０は、前記判定部１４２において再撮影が必要と判定された場合には、再撮影のフォーカス位置に関するパラメータを決定する。また、フォーカス位置変更のパラメータとしては、
（ｉ）新たに設定するフォーカス位置の変動範囲
（ｉｉ）フォーカス位置の変動範囲
（ｉｉｉ）フォーカス位置の変動間隔
（ｉｖ）各フォーカス位置
があり、本実施例では網膜を構成する各層厚の正常値をデータサーバ４０から取得しておく。神経線維層付近では網膜血管の境界が明瞭に観察可能であるため、新たに設定するフォーカス位置Ｆ２を神経線維層付近、すなわちフォーカス位置Ｆ１より約２００μｍ内層側位置に設定する。従って、新たに設定するフォーカス位置の数は１、変動範囲は２００μｍ、変動間隔が２００μｍ、フォーカス位置はＦ１−２００μｍとなる。

Ｓ６３０でフォーカス位置の変更が必要と判定された場合はＳ６１０（２回目）へ、不要と決定された場合はＳ６５０へと処理を進める。

＜ステップＳ６４５＞
撮影指示部１００は、決定部１８０により決定されたフォーカス位置のパラメータやその他の撮影条件を操作部１７０または記憶部１３０から取得し、撮影条件とそれに基づく撮影指示信号を眼部画像撮像装置２０に送信する。眼部画像撮像装置２０は指示された条件に基づいて、撮影指示信号の受信に応じて眼部のＳＬＯ画像を撮像する。

眼部画像撮像装置２０は、Ｓ６４０で決定されたフォーカス変更に関するパラメータに基づき新たなＳＬＯ静止画像Ｍ２を取得する。本実施例では図７（ｂ）に示すように、ＳＬＯ動画像Ｍ１よりも浅いフォーカス位置の信号光により神経線維層付近にフォーカス位置が設定されたＳＬＯ静止画像Ｍ２が取得される。なお、視細胞内節外節境界付近のフォーカス位置Ｆ１で取得されたＳＬＯ動画像Ｍ１上の網膜血管影領域ＳＨは、神経線維層付近のフォーカス位置Ｆ２で取得されたＳＬＯ静止画像Ｍ２における網膜血管領域ＢＶに対応している。

なおここで別の例として、再撮影前に撮影条件の設定を確認したい場合に対応して、判定部１４２による再撮影をすべき旨の判定後、再撮影を行ってもよいか否かを確認する通知を行うこととしてもよい。この場合、通知とともに再撮影を指示するか、再撮影を行わないか、を指示するためのボタンを表示部１６０に表示させ、ユーザが操作部１７０を操作して得られる指示情報に基づき再撮影をするか否かを判定する。

また別の例としては、決定部１８０がフォーカス位置のパラメータを設定した後、表示制御部１４４がユーザに対してフォーカス位置のパラメータを含む撮影条件をユーザが変更可能に表示部１６０に表示させる。加えて撮影を指示するためのボタンを表示させる。これによりユーザは１回目に撮影された画像に基づいて撮影条件を変更した後、ユーザからの指示に応じてＳＬＯ装置に撮影を指示することができる。

＜ステップＳ６１０（２回目）＞
ＳＬＯ画像取得部１１０は、ＳＬＯ静止画像Ｍ２を取得後、ＳＬＯ静止画像Ｍ２から眼部特徴を取得するためにＳ６２０（２回目）に進む。

＜ステップＳ６２０（２回目）＞
特定部１４１は、Ｓ６１０（２回目）で取得されたＳＬＯ静止画像Ｍ２（第一のＳＬＯ画像）から網膜血管領域ＢＶを取得する。本実施例では、ＳＬＯ静止画像Ｍ２から任意の公知の線強調フィルタを用いることで、網膜血管ＢＶを検出する。網膜血管領域ＢＶの検出処理が終了したら、演算処理を行うためにＳ６５０に進む。

＜ステップＳ６５０＞
取得部１４３は、フォーカス位置Ｆ１で取得されたＳＬＯ動画像Ｍ１と、フォーカス位置Ｆ２で取得されたＳＬＯ静止画像Ｍ２を用いた演算を行い、眼部細胞（もしくは組織）の動態（もしくは形態）を計測する。

ここで、本実施例において特定する情報は血管内の血流に関する情報であり、血管の閉塞位置の情報、血管内の血流量の情報、及び血管内の最大血流速と最小血流速の情報の少なくともいずれかである。血管領域と、血管の中で実際に血流がある領域とを比較することで、血流のない血管領域が分かるとともに血管の閉塞位置を特定する。また、血管領域からの太さの情報が得て、これと血流速の情報とを合わせて単位時間当たりの血流量を測定する。また、血流量を動画像で一定期間継続的に計測し、血流速の変動を得ることにより最大血流速及び最小血流速の情報を得る。

計測を行う具体的処理の内容に関しては後に詳しく説明する。

＜ステップＳ６６０＞
表示制御部１４４は、Ｓ６１０で取得された眼部の画像及びＳ６５０で演算部により算出された眼部の細胞（もしくは組織）に関する動態（もしくは形態）の計測結果を表示部１６０に表示させる。本実施例では、眼部の画像としてＳＬＯ動画像Ｍ１、計測結果として高輝度血球成分Ｗ１の移動速度グラフや、移動速度を元に算出した血流動態の指標を表示部１６０に表示させる。

図８は表示制御部１４４により表示部１６０に表示される情報を示す図である。図８（ａ）は血管の特定の位置における単位時間当たりの血流量を表示する画像である。図８（ｂ）は血管の閉塞位置を表示する画像である。図８（ｃ）はＳＬＯ動画像Ｍ１を血管上の経路Ｐで切り出して得られる時空間画像の例である。図８（ｄ）は血流速度のグラフの例を示している。なお、表示内容はこれに限らず、任意の画像や画像処理結果、計測値、計測指標を表示してよい。

＜ステップＳ６７０＞
指示取得部１５０は、Ｓ６５０において取得部１４３より出力された計測結果をデータサーバ４０へ保存するか否かの指示を外部から取得する。この指示は例えばキーボード３０７やマウス３０８を介して操作者により入力される。保存が指示された場合はＳ６７０へ、保存が指示されなかった場合はＳ６８０へと処理を進める。

＜ステップＳ６８０＞
画像処理部１４０は、検査日時、被検眼を同定する情報、計測結果を関連付けてデータサーバ４０へ送信する。

＜ステップＳ６９０＞
指示取得部１５０は、画像処理装置１０によるＳＬＯ画像計測処理を終了するか否かの指示を外部から取得する。この指示はキーボード３０７やマウス３０８を介して操作者により入力される。処理終了の指示を取得した場合は計測処理を終了する。一方、処理継続の指示を取得した場合にはＳ６１０に処理を戻し、次の被検眼に対する処理（または同一被検眼に対する再処理を）行う。

次に図９のフローチャートに従いＳ６５０で実行される処理の詳細について説明する。

＜ステップＳ９１０＞
計測位置設定部１４３１は、Ｓ６２０（の１回目及び２回目）で取得された眼部特徴から血流速の計測位置を設定する。本実施例では、指示取得部１５０より取得した計測位置、すなわち図７（ｃ）の経路Ｑを用いる。なお、計測位置は手動指定に限らず、眼部特徴に基づいて自動で設定してもよい。例えば、Ｓ６２０で特定部１４１により取得された網膜血管影領域ＳＨを細線化することにより得られる血管中心線Ｐを計測位置としてもよい。

＜ステップＳ９２０＞
画像特徴選択部１４３３は、Ｓ６２０で特定部１４１によって取得された眼部特徴の中から計測に用いる画像特徴を選択する。本実施例ではＳ６２０（１回目）で取得された眼部特徴のうち、ＳＬＯ動画像Ｍ１から高輝度血球成分Ｗ１を選択する。この画像における高輝度の移動物を白血球とする。網膜血管影領域ＳＨについては血管中心線Ｐの各位置Ｐｉ上で、検出した血管影領域ＳＨの異常度Ｉａを算出する。この異常度Ｉａが一定値未満である計測位置Ｐｉから一定距離内にある血管影領域ＳＨは、（ＳＬＯ静止画像Ｍ２の画像特徴を参照することなく）計測用の画像特徴として選択する。異常度Ｉａが一定値以上の計測位置Ｐｉから一定距離内にある血管影領域についてはＳＬＯ静止画像Ｍ２を参照し、ＳＬＯ静止画像Ｍ２上の同じｘ−ｙ位置の画素が網膜血管領域ＢＷに属している場合のみ計測用の画像特徴として選択する。

ここで、異常度Ｉａとしては任意の公知の指標を用いることができるが、本実施例においては血管影領域ＳＨを細線化して得られる曲線上の各位置Ｐｉで計測した血管影領域ＳＨの直径Ｄ１と正常血管径の平均値Ｄａとの残差の２乗を用いる。

このように、視細胞Ｃ付近にフォーカス位置が設定されたＳＬＯ動画像Ｍ１上検出された血管候補領域（血管影領域ＳＨ）の信頼性が低い場合にＳＬＯ静止画像Ｍ２上で検出された画像特徴を参照する。これによりＳＬＯ動画像Ｍ１における血管径の計測をより正確に行うことができる。

＜ステップＳ９３０＞
計測部１４３４は、Ｓ９２０で選択された画像特徴を用いて眼部の細胞（もしくは組織）の動態（もしくは形態）を計測する。本実施例では、Ｓ９２０で選択されたＳＬＯ動画像Ｍ１上の高輝度血球成分Ｗ１、ＳＬＯ静止画像Ｍ２上の網膜血管領域ＢＷと位置の対応がついたＳＬＯ動画像Ｍ１上の血管候補領域（血管影領域）ＳＨを用いて白血球の移動速度を計測する。

次に、図９（ｂ）を参照して、Ｓ９３０で実行される処理の詳細について説明する。

＜ステップＳ９３１＞
計測部１４３４は、特定部１４１によって取得された網膜血管影領域ＳＨにおける血管径を計測する。具体的には、網膜血管影領域ＳＨを細線化することにより得られる血管中心線Ｐ上の各位置Ｐｉにおいて図７（ｃ）に示すように血管中心線Ｐに直行する方向で輝度値を調べ、輝度値が閾値Ｔ５以上となる範囲の距離を血管径Ｄ１とする。

＜ステップＳ９３２＞
計測部１４３４は、Ｓ９２０で選択されたＳＬＯ動画像Ｍ１上の血球候補領域Ｗ１に基づき血流速度ｖを算出する。具体的には、Ｓ９１０において設定した計測経路Ｑにおける隣接フレーム間速度ｖｉ
ｖｉ＝血球候補領域の移動距離［ｍｍ］×フレームレートｋ［１／ｓｅｃ］
を求める。

＜ステップＳ９３３＞
計測部１４３４は、Ｓ９３１で算出された血管径やＳ９３２で算出された血流速度ｖの値に基づき、血流動態に関する指標を算出する。本実施例では、血流動態指標として拍動係数（Ｐｕｌｓａｔｉｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ：ＰＩ）、抵抗係数（Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ Ｉｎｄｅｘ：ＲＩ）、血流量（Ｆｌｏｗ：ＦＬ）を以下の式を用いて算出する。

拍動係数ＰＩ ＝ （ＰＳＶ−ＥＤＶ）／Ｖａ
抵抗係数ＲＩ ＝ （ＰＳＶ−ＥＤＶ）／ＰＳＶ
血流量ＦＬ［ｍｌ／ｍｉｎ］
＝ ０．０６×血流速度［ｍｍ／ｓｅｃ］×血管断面積［ｍｍ２］
ここで、ＰＳＶ ＝ （収縮期における最大血流速度）、
ＥＤＶ ＝ （拡張末期における血流速度）、
Ｖａ ＝ （血流速度の平均値）
であり、拍動の周期、収縮期、拡張末期の位置は脈波のデータを下に決定する。ここで脈波とは、身体の特定の部分に血液が流入することで生じる容積変化を波形としてとらえたものである。これは血管運動反応をとらえることで計測される。

また血管断面積は、血管径の値を基に（血管の断面形状が円形であると仮定して）算出した値を用いる。

これにより、測定位置における血液の流れやすさや単位時間当たりの血液供給量を定量的に評価することができる。

以上述べた構成によれば、画像処理装置１０は視細胞内節外節境界付近にフォーカスを設定して撮像したＳＬＯ動画像Ｍ１から血流計測を行う際に、検出した血管候補領域ＳＨの異常度Ｉａに応じてフォーカス位置の異なるＳＬＯ画像撮像の要否を判定する。

フォーカス位置の変更による再撮像が必要と判定した場合には、神経線維層付近にフォーカス位置を変更してＳＬＯ静止画像Ｍ２を撮像する。ＳＬＯ動画像Ｍ１における血管候補領域の信頼性が低い箇所についてはＳＬＯ静止画像Ｍ２の同じｘ−ｙ位置を調べ、両ＳＬＯ画像上でともに血管候補領域として検出された領域を網膜血管領域として白血球の動態を算出する。これにより、視細胞Ｃ付近にフォーカス位置が設定されたＳＬＯ動画像Ｍ１から白血球の動態をより正確に計測できる。

また、本実施例によれば、画像情報に基づいて再撮像すべきか否かを判定し、再撮影のパラメータを決定するので、ＳＬＯ装置のユーザにとっての作業負荷を軽減することができるとともに、被検者にとっての拘束時間である撮影時間を短くできる。

実施例１では、フォーカス位置を変更して再撮像した場合に、異なるフォーカス位置で撮像された画像間の各位置における画像特徴量同士を演算することによって計測の精度を向上させることを意図していた。これに対して実施例２は、各フォーカス位置で取得された画像（での解析）に適した画像特徴の種類を選択し、各々取得された画像特徴の検出結果を組み合わせて計測指標を算出することで、眼部組織や細胞の形態や動態をより正確に計測することを意図している。

神経線維層にフォーカス位置が設定されたＳＬＯ静止画像Ｍ２では網膜血管境界が正確に観察可能であるが、血管壁が高輝度となるため血流速などの血管内の情報を得ることは難しい場合がある。視細胞Ｃにフォーカス位置が設定されたＳＬＯ動画像Ｍ１では白血球の移動軌跡がより高コントラストに観察可能であるが、一方で血管にフォーカスが合っていないため、血管領域を正確に特定することが難しい。

そして血流動態を計測するには血管領域と血流速に関する情報の両方を取得する必要がある。

そこで本実施例では毛細血管の血流速度を正確に計測するためにまず神経線維層にフォーカス位置Ｆ２が設定されたＳＬＯ静止画像Ｍ２（第一のＳＬＯ画像）を複数取得し、網膜血管領域ＢＶ（第一の組織）を取得する。そしてＳＬＯ画像にフィルタ等を適用して血管内を流れる高輝度物体（第二の組織）の特定を試みる。ここで、ＳＬＯ静止画像ではなく、ＳＬＯ動画像を得て、高輝度物体を特定することとしてもよい。または、高輝度物体自体を特定できなくとも、血管内の輝度の時間変化を特定することで血流速その他の血流速に関する情報を特定する。

血流速に関する情報を特定できないと判定された場合には、血流計測に必要な血球成分の移動軌跡を取得するためにフォーカス変更が必要と判定し、フォーカス位置を視細胞内節外節境界付近に設定したＳＬＯ動画像Ｍ１を取得する。ＳＬＯ動画像Ｍ１からは眼部特徴として白血球領域Ｗ１の移動軌跡を検出する。網膜血管領域ＢＶから血管径Ｄ２、白血球領域Ｗ１の移動軌跡から血流速度ｖを計測し、両計測値に基づいて血流動態指標を算出することで眼部組織や細胞の形態や動態をより正確に計測する。

次に、本実施例に係る画像処理装置１０の機能ブロック図は基本的に図１と同じであるが、画像特徴選択部１４３３が特定部１４１内に含まれる点が実施例１と異なる。また、予め図７（ｄ）に示すようなフォーカス位置の値（もしくは層の種類）毎に解析（もしくは観察）に適した眼部特徴の種類をリストしたデータ（以下、眼部特徴リストＦＤとする）が画像処理部１４０に保持されているものとする。

ここで、図７（ｄ）について説明する。フォーカス位置毎に対応する層の種類と、該層にフォーカス位置を設定した場合に最も明瞭に観察できる眼部特徴を示している。層形状が正常な場合はフォーカス位置を基に眼部特徴を選択すればよく、後述の実施例のように層形状異常がある場合はフォーカス位置ではなく層の種類を基に眼部特徴を選択する。なお、図中に示されているフォーカス位置はＦ１を用いて表しているが、これに限らない。例えばＦ２を用いて表しても構わない。

また本実施例での画像処理フローは図６に示す通りであり、Ｓ６１０、Ｓ６２０、Ｓ６３０、Ｓ６４０、Ｓ６５０以外は実施例１の場合と同様であり説明は省略する。

＜ステップＳ６１０＞
ＳＬＯ画像取得部１１０は、神経線維層にフォーカス位置Ｆ２が設定されたＳＬＯ静止画像Ｍ２を取得する。ＳＬＯ静止画像Ｍ２の画像は図７（ｂ）に示すような画像となる。すなわち、網膜血管境界は明瞭に観察できるが、網膜血管内は全体的に高輝度であるため白血球を示す粒状領域と背景とのコントラストは高くない。

＜ステップＳ６２０＞
特定部１４１は、フォーカス位置Ｆ２で取得されたＳＬＯ静止画像Ｍ２から眼部特徴を取得する。本実施例では画像特徴選択部１４３３が眼部特徴リストＦＤを参照し、ＳＬＯ静止画像Ｍ２のフォーカス位置Ｆ２の値に応じて取得する眼部特徴の種類を自動的に選択する。具体的には、画像特徴選択部１４３３はＳＬＯ静止画像Ｍ２のフォーカス位置Ｆ２（神経線維層付近）に基づき眼部特徴として網膜血管領域ＢＶを選択し、領域特定部（第一の特定部）１４１１はＳＬＯ静止画像Ｍ２から網膜血管領域ＢＶを取得する。

なお、眼部特徴の取得方法はこれに限らず、例えば指示取得部１５０から指示された種類の眼部特徴を取得してもよい。

更に特定部１４１は検出した各々の眼部特徴データを記憶部１３０に格納し、必要に応じてデータサーバ４０へ送信する。

＜ステップＳ６３０＞
判定部１４２は、フォーカス位置変更の要否を判定する。判定部１４２はＳＬＯ静止画像Ｍ２のフォーカス位置Ｆ２及び同画像から取得された眼部特徴の種類に応じてフォーカス変更の要否を判定する。

判定部１４２は、ＳＬＯ画像に予め設定されたフィルタ等を適用して血管内を流れる高輝度物体（第二の組織）の特定を試みる。ここで、ＳＬＯ静止画像ではなく、ＳＬＯ動画像を得て、高輝度物体を特定することとしてもよい。または、高輝度物体自体を特定できなくとも、血管内の輝度の時間変化を特定することで血流速その他の血流速に関する情報を特定する。特定できなかった場合、図７（ｄ）のテーブルを参照し、血球特徴を得るために視細胞内節外節境界付近のフォーカス位置Ｆ１への変更が必要と判定する。

＜ステップＳ６４０＞
決定部１８０はフォーカス位置の変更に関するパラメータを決定する。

フォーカス変更のパラメータとしては
（ｉ）新たに設定するフォーカス位置の数
（ｉｉ）フォーカス位置の変動範囲
（ｉｉｉ）フォーカス位置の変動間隔
（ｉｖ）各フォーカス位置
があり、本実施例では（ｉ）を１、（ｉｉ）を２００μｍ、（ｉｉｉ）を２００μｍと決定する。また、（ｉｖ）新たなフォーカス位置Ｆ１をＦ２＋２００μｍと決定する。なお、フォーカス位置の変更法はこれに限らない。例えば指示取得部１５０からフォーカス位置変更の要否を指示してもよく、フォーカス位置変更のパラメータ値を指定してもよい。

＜ステップＳ６１０（２回目）＞
ＳＬＯ画像取得部１１０は、決定部１８０により決定されたフォーカス位置の変更パラメータを用いて新たなＳＬＯ動画像Ｍ１を取得する。Ｓ６４０においてＳＬＯ動画像Ｍ１のフォーカス位置は視細胞内節外節境界付近、すなわちＦ２＋２００μｍ付近に設定されているためＳＬＯ動画像Ｍ１の画像は図７（ｃ）に示すような画像となる。すなわち、網膜血管影領域の境界はぼやけているものの、白血球を示す粒状高輝度領域は高コントラストに観察及び解析可能な画像である。

＜ステップＳ６２０（２回目）＞
次に、流速特定部（第二の特定部）１４１２は、新たに取得されたＳＬＯ動画像Ｍ１から眼部特徴を取得する。本実施例では、
（ｉ）時空間画像の生成
（ｉｉ）時空間画像上での線状領域検出
という手順で高輝度血球成分Ｗ１の移動軌跡を取得する。

（ｉ）網膜血管が存在する領域、すなわちＳＬＯ静止画像Ｍ２上の網膜血管領域ＢＶと同じｘ−ｙ座標を持つ領域を細線化することにより得られる血管中心線Ｐにおいて、図８（ｃ）に示すように位置ｒを横軸、時間ｔを縦軸として持つような時空間画像を生成する。なお、時空間画像はＳＬＯ動画像Ｍ１を経路Ｐで切り出した曲断面画像に相当する。また、時間ｔはＳＬＯ動画像Ｍ１のフレーム番号ｉをフレームレートｋ［１／ｓｅｃ］で割ることにより得られる。時空間画像には血球成分の移動距離を示す高輝度な線状成分ＬＣｉが複数含まれる。

（ｉｉ）時空間画像上で高輝度な線状領域ＬＣｉを検出する。ここでは任意の公知な線強調フィルタを用いて線強調した上で、閾値Ｔｔで２値化することにより検出する。

＜ステップＳ６５０＞
計測部１４３４は、フォーカス位置Ｆ２で取得されたＳＬＯ静止画像Ｍ２から取得された眼部特徴である網膜血管領域ＢＶと、フォーカス位置Ｆ１で取得されたＳＬＯ動画像Ｍ１から取得された白血球の移動軌跡を用いて、血球の動態を計測する。

ここで、図９（ａ）を参照して、Ｓ６５０で実行される処理の詳細について説明する。

＜ステップＳ９１０＞
計測位置設定部１４３１は、Ｓ６２０で取得された眼部特徴に基づき血流速の計測位置を設定する。本実施例では、指示取得部１５０より取得した計測位置、すなわち図７（ｃ）の経路Ｑを用いる。なお、計測位置は手動指定に限らず、眼部特徴に基づいて自動で設定してもよい。例えば、Ｓ６２０で特定部１４１により取得された網膜血管領域ＢＶを細線化することにより得られる血管中心線Ｐを計測位置としてもよい。

なお、本実施例では画像特徴選択は既に実施されているのでＳ９２０は省略し、ステップＳ９３０に進む。

＜ステップＳ９３０＞
計測部１４３４は、ＳＬＯ動画像Ｍ１及びＳＬＯ静止画像Ｍ２から取得された眼部特徴を用いて眼部の細胞（もしくは組織）の動態（もしくは形態）を計測する。本実施例では、ＳＬＯ静止画像Ｍ２から取得された網膜血管領域ＢＶ及びＳＬＯ動画像Ｍ１から取得された高輝度血球成分Ｗ１の移動軌跡を用いて白血球の移動速度を計測する。

次に図９（ｂ）を参照して、Ｓ６５０で実行される処理の詳細について説明する。

＜ステップＳ９３１＞
計測部１４３４は、特定部１４１によって取得された網膜血管領域ＢＶにおける血管径を計測する。具体的には、網膜血管領域ＢＶを細線化することにより得られる血管中心線Ｐの各位置Ｐｉにおいて図７（ｂ）に示すように血管中心線Ｐに直交する方向で輝度値を調べ、輝度値が閾値Ｔ６以上となる範囲の距離を血管径Ｄ２とする。

＜ステップＳ９３２＞
計測部１４３４は、時空間画像上で検出された線状領域ＬＣｉに基づき血流速度ｖを算出する。具体的には、ハフ変換を用いてＬＣｉを直線として検出し、その角度と座標原点からの距離を用いて血流速度ｖを算出する。線検出手法はこれに限らず、任意の公知な手法を用いてよい。

なお、時空間画像の横軸が血管上の位置ｒ［ｍｍ］表し、縦軸は血球成分が位置ｒを通過した時間ｔ［ｓｅｃ］を表すことから、例えばｒ＝０の場合に横軸に時間ｔ、縦軸に血流速度ｖをプロットすると、図８（ｄ）のように血流速度のグラフが得られる。

＜ステップＳ９３３＞
計測部１４３４は、Ｓ９３１で算出された血管径やＳ９３２で算出された血流速度ｖの値に基づき、血流動態に関する指標を算出する。血流動態に関する指標の算出方法は実施例１の場合と同様であるため、説明は省略する。

以上述べた構成より、画像処理装置１０はＳＬＯ静止画像Ｍ２から網膜血管領域、ＳＬＯ動画像Ｍ１から血球の移動軌跡を選択し、各々取得された画像特徴の取得結果を組み合わせて計測指標を算出する。これにより、眼部の血球動態をより正確に計測できる。

実施例３は、実施例２に対し、眼部ボリューム画像を取得し層境界位置の形状を調べる。該層形状が変形していた場合にはフォーカス位置変更による撮像が必要と判定して異なるフォーカス位置のＳＬＯ静止画像群Ｍ２ｉを取得し、網膜血管を取得する。眼底上の各位置で計測に適したフォーカス位置の部分画像を選択して各部分画像上の網膜血管領域を連結することで、より正確に血流動態を計測できるようにしたものである。

処理の概要を図１０に基づいて説明する。図１０（ａ）はＯＣＴ画像であり、ＳＬＯ画像のフォーカス位置Ｆ３、Ｆ４、Ｆ５、Ｆ６がそれぞれ示されている。図１０（ｂ）はフォーカス位置Ｆ３、Ｆ４、Ｆ５のＳＬＯ画像を貼り合わせて生成した血管領域にフォーカスの合ったＳＬＯ画像である。図１０（ｃ）はフォーカスＦ６のＳＬＯ画像であり、視細胞にフォーカスが合った画像である。図１０（ｄ）はＳＬＯ画像のフォーカス位置と、当該位置にフォーカスを合わせた場合に当該ＳＬＯ画像から得られる組織の画像特徴である。

具体的には、ＯＣＴのボリューム画像から取得した神経線維層境界の位置に基づき、異なるフォーカス位置で撮像したＳＬＯ静止画像群Ｍ２ｉを得る。そして、眼底上の各位置において網膜内層境界の近傍にフォーカス位置が設定された部分画像を各々選択して各部分画像上で網膜血管ＢＶｉを検出し、それらを連結して網膜血管領域ＢＶを取得する。

また、実施例２と同様に、判定部１４２は前記ＳＬＯ静止画像群Ｍ２ｉの取得と同時に血球の移動軌跡を検出するのに適したＳＬＯ動画像の取得が必要と判定する。特定部１４１は視細胞内節外節境界付近にフォーカス位置Ｆ６が設定されたＳＬＯ動画像Ｍ１を取得してＳＬＯ動画像Ｍ１上で血球の移動軌跡Ｗ１を検出する。更に、網膜血管領域ＢＶ及び血球移動軌跡Ｗ１を用いて血流動態指標を算出する。

これにより、黄斑浮腫等の疾病により網膜内層境界の形状が大きく変形している場合でも各フォーカス位置での画像での（計測に適した）画像特徴を組み合わせて血流動態指標を算出することで、より正確に血流動態を計測できる。

本実施例に係る画像処理装置１０の機能ブロック図は基本的に実施例２の場合と同様であるが、（実施例１や実施例２の場合と異なり）層形状異常が見られるため、眼部ボリューム画像取得部１２０及び部分画像選択部１４３２による処理が実行される。

また、画像処理フローは基本的に実施例２の場合と同様（図６）であり、Ｓ６１０、Ｓ６２０、Ｓ６３０、Ｓ６５０以外は実施例２の場合と同様である。そこで、本実施例ではＳ６４０、Ｓ６６０、Ｓ６７０、Ｓ６８０、Ｓ６９０における処理の説明は省略する。

＜ステップＳ６１０＞
眼部ボリューム画像取得部１２０は、眼部画像撮像装置２０から図１０（ａ）に示すような眼部ボリューム画像を取得し、特定部１４１に対し眼部ボリューム画像を送信する。本実施例で取得される眼部ボリューム画像は図１０（ａ）に示すように黄斑部を含み、黄斑浮腫により網膜内層境界が変形しているものとする。

＜ステップＳ６２０＞
特定部１４１は、眼部ボリューム画像取得部１２０で取得された眼部ボリューム画像から眼部特徴を取得する。眼部特徴としては内境界膜Ｂ１、神経線維層境界Ｂ２、視細胞内節外節境界Ｂ５、網膜色素上皮の外側境界Ｂ６、網膜血管（非図示）を抽出する。

具体的には、処理対象であるボリューム画像を２次元断層画像（Ｂスキャン像）の集合と考え、各２次元断層画像に対して以下の処理を行う。

まず着目する２次元断層画像に平滑化処理を行い、ノイズ成分を除去する。次に２次元断層画像からエッジ成分を検出し、その連結性に基づいて何本かの線分を層境界の候補として抽出する。そして該候補から一番上の線分を内境界膜Ｂ１、上から二番目の線分を神経線維層境界Ｂ２、また内境界膜Ｂ１よりも外層側（図１０（ａ）において、ｚ座標が大きい側）にあるコントラスト最大の線分を視細胞内節外節境界Ｂ５として選択する。更に、該層境界候補群のうち一番下の線分を網膜色素上皮層境界Ｂ６として選択する。

更に、これらの線分を初期値としてＳｎａｋｅｓやレベルセット法等の可変形状モデルを適用し、精密抽出を行っても良い。またグラフカット法により層の境界を検出しても良い。なお可変形状モデルやグラフカットを用いた境界検出はボリューム画像に対し３次元的に実行してもよいし、各々の２次元断層画像に対し２次元的に適用しても良い。なお層の境界を検出する方法は、眼部の断層像から層の境界を検出可能な方法であればいずれの方法を用いてもよい。

＜ステップＳ６３０＞
判定部１４２は、フォーカス位置変更の要否を判定する。本実施例ではＳ６２０で取得された眼部特徴、すなわち神経線維層境界をサンプリングして得られる点列の隣接３点がなす角度が一定値未満の場合に層形状異常、従ってフォーカス位置の変更によるＳＬＯ静止画像取得が必要と判定する。

＜ステップＳ６４０＞
決定部１８０はフォーカス変更に関するパラメータを決定する。眼部特徴リストＦＤを参照して血流動態計測に必要な血球移動を計測するために視細胞内節外節境界付近のフォーカス位置Ｆ６でＳＬＯ動画像Ｍ１の取得が必要と判定する。

ここで、フォーカス位置変更のパラメータとしては、
（ｉ）新たに設定するフォーカス位置の数
（ｉｉ）フォーカス位置の変動範囲
（ｉｉｉ）フォーカス位置の変動間隔
（ｉｖ）各フォーカス位置
があり、本実施例では図１０（ａ）に示すようなフォーカス位置（Ｆ３、Ｆ４、Ｆ５、Ｆ６）を設定する。すなわち、（ｉ）を４、（ｉｉ）を（視細胞内節外節境界Ｆ６ − ＳＬＯ画像撮像範囲内の神経線維層境界のうち最内層側の位置Ｆ３）、（ｉｉｉ）を（撮像範囲内の神経線維層境界のうち最外層側の位置Ｆ５−Ｆ３）／２、Ｆ６−Ｆ５、（ｉｖ）Ｆ３、Ｆ４＝Ｆ３＋（Ｆ５−Ｆ３）／２、Ｆ５、Ｆ６と決定する。

なお、本実施例では断層像におけるＳＬＯ撮像範囲を求める方法として、予めデータサーバ４０から取得された固視標位置の情報を用いる。

＜ステップＳ６１０＞
ＳＬＯ画像取得部１１０は、Ｓ６３０で判定部１４２により指示されたフォーカス位置Ｆ３、Ｆ４、Ｆ５、でＳＬＯ静止画像Ｍ２ｉを撮像する。また、視細胞内節外節境界付近でフォーカス位置を設定したＳＬＯ動画像Ｍ１を取得する。

＜ステップＳ６２０＞
特定部１４１は、Ｓ６１０で取得したＳＬＯ静止画像Ｍ２ｉから眼部特徴として網膜血管を検出する。血管検出法としては任意の公知の線強調フィルタを用いる。なお、ＳＬＯ画像中の一部の領域にフォーカスの合った画像であるので、フォーカスの合っている領域内で良好に網膜血管が検出されていれば他の領域で血管検出に失敗していても構わない。

また、流速特定部（第二の特定部）１４１２は、Ｓ６１０で取得したＳＬＯ動画像Ｍ１から眼部特徴として血球成分の移動軌跡を取得する。血球成分の移動軌跡の取得方法は実施例１のＳ６２０（１回目）と同様であるため、本実施例では省略する。

＜ステップＳ６５０＞
取得部１４３は、ＳＬＯ静止画像Ｍ２ｉから取得された眼部特徴と、視細胞内節外節境界付近のフォーカス位置Ｆ６で取得されたＳＬＯ動画像Ｍ１から取得された眼部特徴とに基づいて血球成分の動態を計測する。なお、計測を行う具体的な処理の内容に関しては後に詳しく説明する。

次に図１１に示すフローチャートに従いＳ６５０で実行される処理の詳細について説明する。

＜ステップＳ１１１０＞
部分画像選択部１４３２は、Ｓ６２０（１回目）で取得された眼部特徴、すなわち神経線維層境界からの距離に基づいて撮像範囲内の各ｘ−ｙ位置において最もフォーカス位置の合ったＳＬＯ静止画像Ｍ２ｉを部分画像として選択する。本実施例では、撮像範囲内の各ｘ−ｙ位置において神経線維層境界からの距離が最も短いＳＬＯ静止画像Ｍ２ｉを選択する。従って、フォーカス位置Ｆ３の画像からは図１０（ｂ）のＳ１の領域、フォーカス位置Ｆ４の画像からは図１０（ｂ）のＳ２の領域、フォーカス位置Ｆ５の領域からは図１０（ｂ）のＳ３の領域が部分画像として選択される。

＜ステップＳ１１２０＞
部分画像選択部１４３２は、図１０（ｂ）に示すようにＳ１１１０で取得された各部分画像（Ｓ１・Ｓ２・Ｓ３）及びＳ６２０で取得された（各部分画像上の）眼部特徴（網膜血管領域）を連結する。層形状に異常があっても、撮像範囲（Ｓ１＋Ｓ２＋Ｓ３）内で網膜血管にフォーカスの合った画像が得られている。

Ｓ１１３０、Ｓ１１４０、Ｓ１１５０については実施例２のＳ９１０、Ｓ９２０、Ｓ９３０の場合と同様であるので、説明は省略する。

以上述べた構成により、画像処理装置１０は、実施例２に対し、眼部ボリューム画像を取得し層境界位置の形状を調べる。該層形状が変形していた場合にはフォーカス位置変更による撮像が必要と判定して異なるフォーカス位置のＳＬＯ静止画像群Ｍ２ｉを取得し、網膜血管を取得する。眼底上の各位置で計測に適したフォーカス位置の部分画像を選択して各部分画像上の網膜血管領域を連結することで、より正確に血流動態を計測する。

これにより、糖尿病性黄斑浮腫等の疾病により網膜内層境界の形状が大きく変形している場合でも撮像範囲内の血流動態を正確に計測することができる。

実施例４では、測定対象が血管ではなく視細胞及び神経線維である。視細胞は眼部において光を受け信号を得る部位であり、神経線維は信号を脳に伝える部位である。視機能が劣化したり部分的または全て喪失したりする場合、このいずれかに異常が生じている可能性が高い。そこで、本実施例では、視細胞及び神経線維の画像をそれぞれＳＬＯ画像から特定し、視細胞の画像と神経線維の画像を並べてまたは切り替えて表示させることにより、視機能を精密に検査することができる。

ハードウェア構成については先述の実施例と同様に図１に例示されるものであるため、説明は省略する。また、かかる構成により行われる処理についても先述の実施例と同様の点については一部説明を省略する。

本実施例の処理の概要について図１２に基づいて説明する。図１２（ａ）は黄斑部のＯＣＴ断層画像であり、ＳＬＯ画像のフォーカス位置Ｆ１及びＦ２が示されている。図１２（ｂ）はフォーカス位置がＦ２のＳＬＯ画像であり、図１２（ｃ）はフォーカス位置がＦ１のＳＬＯ画像である。フォーカス位置Ｆ２は神経線維層ＲＦを撮影するために、フォーカス位置Ｆ１は視細胞Ｃを撮影するために、それぞれ決定された値である。かかる値は先述の実施例と同様に事前に撮影されたＳＬＯ画像及びそのフォーカス位置に基づいて決定してもよいし、ユーザが手動でフォーカス調整機構を調整して設定することも可能である。

ＳＬＯ画像取得部１１０はかかるＳＬＯ画像を取得し、特定部１４１はＳＬＯ画像から組織を特定する。特定部１４１の第一の特定部１４１１はフォーカス位置の浅いＳＬＯ画像から血管領域を先述の実施例に記載の処理により特定し、かかる領域を神経線維層外の領域とする。これにより神経線維の存在する領域を特定する。第二の特定部１４１２はフォーカス位置の深いＳＬＯ画像から血流のある領域を除去し、視神経の領域を特定する。血管領域の特定処理については上述の実施例と同様であるため省略する。

取得部１４３は神経線維の領域が特定されたＳＬＯ画像と、視細胞の領域が特定されたＳＬＯ画像とを取得し、表示制御部１４４は表示部１６０に係る画像を並べて、または切り替えて表示させる。この際に、神経線維の異常部位と視細胞の異常部位を特定し、各異常位置を対応表示させる。

また別の例としては、取得部１４３の画像特徴選択部１４３３は例えば二つの画像に映る血管領域を利用して二つのＳＬＯ画像の位置合わせを行っておく。ここで一方の画像について操作部１７０からの入力に応じて領域を選択する指示を指示取得部１５０が取得すると、取得部１４３は一方の画像において選択された領域に対応する他方の画像の領域を特定する。表示制御部１４４はかかる一方の画像で選択された領域と、他方の画像において当該選択された領域に対応する領域とを並べてまたは切り替えて表示部１６０に表示させる。

本実施例の処理の流れを図１３に示すフローチャートに基づいて説明する。実施例１との違いは、ステップＳ６５０（図６）の情報取得処理中のステップＳ９３０（図９（ａ））の計測処理が、図９（ｂ）に示す処理ではなく図１３に示す処理となっている点である。

ステップＳ１３３１で計測部１４３４はフォーカス位置がＦ２の画像から、神経線維の異常部位を特定する。神経線維の異常部位は例えば、神経線維が断線した領域や、または線の太さが局所的に細くなっている領域を画像から特定することで行う。次にステップＳ１３３２で計測部１４３４はフォーカス位置がＦ１の画像から視細胞の異常部位を特定する。視細胞の異常部位は例えば、視細胞の密度分布や配列に異常がある部位であり、画像を解析することでかかる部位を特定する。

ステップＳ１３３３で表示制御部１４４は特定された異常部位を対応表示させるための画像データを作成する。この画像データは、例えばフォーカス位置がＦ１のＳＬＯ画像とフォーカス位置がＦ２のＳＬＯ画像とを並べて表示させるとともに、各画像において異常部位として特定された領域を枠で囲うなどの表示を付した画像データを作成する。

また別の例としては、かかる二つの画像を操作部１７０の入力に応じてまたは自動的に切り替えて表示させる。また別の例としては、２つのＳＬＯ画像で異常部位が重複している領域、神経線維のみ異常である領域、視細胞のみ異常である領域をそれぞれ色分けして表示する画像データを作成する。

ステップＳ１３３３で作成された画像データを表示制御部１４４が表示部１６０に表示させることにより、各組織での異常部位の対応関係を分かりやすく表示することができる。

［その他の実施例］
上述の実施例１乃至３では１枚目のＳＬＯ画像を撮影した際にフォーカス位置の異なる２枚目の画像を撮影するか否かを選択することとしているが、これに限らず予め異なる複数のフォーカス位置でＳＬＯ画像を撮像することとしてもよい。これにより、画像に応じた判定を行う必要がなくなり、１枚のＳＬＯ画像で血管領域と血流の両方の情報を得られない場合には処理を高速化させることができる。

上述の実施例では本発明を画像処理装置として実現したが、本発明の実施形態は画像処理装置のみに限定されない。例えば、画像処理部１４０を有する画像処理装置１０と、画像処理装置１０からの情報に基づいて撮影条件を決定する決定部１８０を有する撮影制御装置または撮影指示装置とにより本発明を実現することとしてもよい。撮影制御装置または撮影指示装置は画像処理部１４０を備えていてもよい。

上述の画像処理装置１０はＣＰＵを含む電子計算機（コンピュータ）とソフトウェアとの協働によって実現されるが、画像処理装置１０の各機能ブロックをそれぞれ回路として実装してもよい。回路のまとまりは機能ブロック単位に限定されることはなく、機能の一部のみを回路として実装することとしてもよい。また、上述の通り画像処理装置１０のＣＰＵ３０１により実行されるソフトウェアプログラムを記憶した記憶媒体も本発明を構成する。

また、画像処理装置１０を複数の装置で構成されている画像処理システムとすることも可能である。

画像処理装置１０ではＯＣＴの断層画像から特徴を取得するが、これに限らずその他の画像または診断装置によって構造を特定することとしてもよい。例えば、複数のＳＬＯ画像のそれぞれを解析することにより観察対象の組織構造を特定し、部分画像を選択して貼り合わせまたはいずれかのＳＬＯ画像を選択することとしてもよい。あるいは別のモダリティ（撮影装置または計測装置）によって組織構造を特定することとしてもよい。

上述の実施例はあくまで実施形態を例示したものであり、本発明はこれら実施例に限定されるものではない。

１ 撮影システム
１０ 画像処理装置
１１０ ＳＬＯ画像取得部
１４１ 特定部
１４１１ 領域特定部（第一の特定部）
１４１２ 流速特定部（第二の特定部）
１４２ 判定部
１４３ 取得部
１４４ 表示制御部
１８０ 決定部

Claims (8)

1. 信号光を第一のフォーカス位置に調整して第一のＳＬＯ画像を撮影し、前記第一のフォーカス位置よりも深い第二のフォーカス位置に調整された前記信号光により第二のＳＬＯ画像を撮影する撮影手段と、
   前記撮影された第一のＳＬＯ画像から血管の領域を特定する領域特定手段と、
   前記撮影された第二のＳＬＯ画像から前記血管の血流速に関する情報を特定する流速特定手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第一のＳＬＯ画像を解析して前記血流速を特定できるか否かを判定する判定手段と、
   特定できないと判定された場合に前記第二のＳＬＯ画像の撮影を前記撮影手段に指示する指示手段と、
   を更に有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第二のＳＬＯ画像を解析して前記血管の領域を特定できるか否かを判定する判定手段と、
   特定できないと判定された場合に前記第一のＳＬＯ画像の撮影を前記撮影手段に指示する指示手段と、
   を更に有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記血管の血流速に関する情報を表示させる表示制御手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 信号光のフォーカス位置を調整する調整手段と、
   前記調整手段により第一のフォーカス位置に調整された前記信号光を用いて第一のＳＬＯ画像を撮影し、前記第一のフォーカス位置よりも深い第二のフォーカス位置に調整された前記信号光を用いて第二のＳＬＯ画像を撮影する撮影手段と、
   前記撮影された第一のＳＬＯ画像から血管の領域を特定する領域特定手段と、
   前記撮影された第二のＳＬＯ画像から前記血管の血流速に関する情報を特定する流速特定手段と、
   を有することを特徴とする撮影システム。
6. 前記信号光の収差を測定する測定手段と、
   前記測定手段により測定された収差に基づき、前記信号光の収差を補正する補正手段を更に有し、
   前記補正手段が、フォーカス位置の調整を行うことを特徴とする請求項５に記載の撮影システム。
7. 信号光を第一のフォーカス位置に調整して第一のＳＬＯ画像を撮影するステップと、
   前記第一のフォーカス位置よりも深い第二のフォーカス位置に調整された前記信号光により第二のＳＬＯ画像を撮影するステップと、
   前記撮影された第一のＳＬＯ画像から血管の領域を特定するステップと、
   前記撮影された第二のＳＬＯ画像から前記血管の血流速に関する情報を特定するステップと、
   を有することを特徴とする画像処理方法。
8. 請求項７に記載の画像処理方法の各ステップを、コンピュータに実行させるためのプログラム。

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