JP6143422B2 - 画像処理装置及びその方法 - Google Patents

Description

本発明は、被検眼の眼底の断層画像を処理する画像処理装置及びその方法に関する。

光干渉断層計（ＯＣＴ；Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などの眼部の断層画像撮像装置は、網膜層内部の状態を三次元的に観察することが可能である。この断層画像撮像装置は、疾病の診断をより的確に行うのに有用であることから近年注目を集めている。

ＯＣＴの形態として、例えば、広帯域な光源とマイケルソン干渉計を組み合わせたＴＤ−ＯＣＴ（Ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）がある。これは、参照アームの遅延を走査することで、信号アームの後方散乱光と参照アームからの光との干渉光を計測し、深さ分解の情報を得るように構成されている。しかし、このようなＴＤ−ＯＣＴでは高速な画像取得は難しい。そのため、より高速に画像を取得する方法として、広帯域光源を用い、分光器でインターフェログラムを取得するＯＣＴとして、ＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）が知られていて、また、光源として、高速波長掃引光源を用いることで、単一チャネル光検出器でスペクトル干渉を計測する手法によるＳＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ ＯＣＴ）が知られている（特許文献１）。

米国特許第５３２１５０１号公報

ところで、ＳＤ−ＯＣＴで用いられる分光器は、回折格子によって干渉光を空間で分光するため、ラインセンサの隣接する画素間で干渉光のクロストークが発生し易くなる。深さ位置Ｚ＝Ｚ０に位置する反射面からの干渉光は、波数ｋに対してＺ０／πの周波数で振動するため、Ｚ０が大きくなる（すなわちコヒーレンスゲート位置から遠く離れる）に従って、干渉光の振動周波数は高くなり、ラインセンサの隣接する画素間での干渉光のクロストークの影響が大きくなる。これによって、ＳＤ−ＯＣＴでは、より深い位置を撮像しようとすると、感度低下が顕著となる。一方、分光器を用いないＳＳ−ＯＣＴは、ＳＤ−ＯＣＴよりも、深い位置での断層画像の撮像が有利となる。

また、ＳＤ−ＯＣＴの分光器では、回折格子による干渉光の損失がある。一方、ＳＳ−ＯＣＴでは、分光器を用いず干渉光を例えば差動検出する構成とすることで感度向上が容易である。よって、ＳＳ−ＯＣＴは、ＳＤ−ＯＣＴと同等の感度で高速化が可能となり、この高速性を活かして、広画角の断層画像を取得することが可能となる。

本発明は、ＳＳ−ＯＣＴ等で取得した広画角かつ深さ方向に深い断層画像を解析した解析結果を効率的に提示することを目的の一つとする。

なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本発明の他の目的の一つとすることができる。

本発明に係る画像処理装置は、
被検眼の眼底の視神経乳頭部と黄斑部とを含む断層画像を取得する取得手段と、
前記断層画像における前記眼底の視神経乳頭部と黄斑部とをそれぞれ解析する解析手段と、
前記断層画像と、前記視神経乳頭部の解析結果を示す表示形態と、前記黄斑部の解析結果を示す表示形態とを表示手段に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする。

本発明によれば、眼底の断層画像における該眼底の視神経乳頭部と黄斑部とをそれぞれ解析した解析結果を示す表示形態と、該断層画像とを表示手段に表示させることができる。これにより、ＳＳ−ＯＣＴ等で取得した広画角かつ深さ方向に深い断層画像を解析した解析結果を効率的に提示することができる。

第１の実施形態における画像処理装置の全体構成の概略図である。 第１の実施形態に係る光干渉断層撮影装置により被検眼を撮影して得た断層画像の一例を示す図である。 第１の実施形態における画像処理装置の処理動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態における撮影表示画面の一例を示す図である。 第１の実施形態における解析結果表示の一例を示す図である。 第１及び第２の実施形態おける信号処理部の構成を説明するための図である。 第２の実施形態における断層画像とその解析部位を説明するための図である。 第２の実施形態における解析結果表示の一例を示す図である。 第３の実施形態における画像処理装置の全体構成の概略図である。 第３の実施形態における解析結果表示の一例を示す図である。 第４の実施形態における解析結果表示の一例を示す図である。

［第１の実施形態］
本発明の実施形態を、図面を用いて詳細に説明する。

［装置の全体構成］
図１は、本実施形態における画像処理装置の全体構成の概略図である。

本装置は、ＳＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ ＯＣＴ；以下、ＯＣＴ）１００、走査型検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｏｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：以下、ＳＬＯ）１４０、前眼部撮像部１６０、内部固視灯１７０、制御部２００から構成される。

内部固視灯１７０を点灯して被検眼に注視させた状態で、前眼部撮像部１６０により観察される被検眼の前眼部の画像を用いて、装置のアライメントが行われる。アライメント完了後に、ＯＣＴ１００とＳＬＯ１４０による眼底の撮像が行われる。

＜ＯＣＴ１００の構成＞
ＯＣＴ１００の構成について説明する。

光源１０１は、可変波長光源であり、例えば、中心波長１０４０ｎｍ、バンド幅１００ｎｍの光を出射する。光源１０１から出射された光は、ファイバ１０２、偏光コントローラ１０３を介して、ファイバカップラ１０４に導かれ、光量を測定するファイバ１３０とＯＣＴ測定するファイバ１０５に分岐される。光源１０１から出射された光は、ファイバ１３０を介し、ＰＭ（Ｐｏｗｅｒ Ｍｅｔｅｒ）１３１にてパワーが測定される。ファイバ１０５を介した光は、第二のファイバカップラ１０６に導かれる。ファイバカップラ１０６において、光は、測定光（ＯＣＴ測定光とも言う）と参照光に分岐される。偏光コントローラ１０３は、光源１０１から出射された光の偏光の状態を調整するものであり、直線偏光に調整される。ファイバカップラ１０４の分岐比は、９９：１であり、ファイバカップラ１０６の分岐比は、９０（参照光）：１０（測定光）である。

ファイバカップラ１０６で分岐された測定光は、ファイバ１１８を介してコリメータ１１７から平行光として出射される。出射された測定光は、眼底Ｅｒにおいて測定光を水平方向にスキャンするガルバノミラーから構成されるＸスキャナ１０７、レンズ１０８、１０９、眼底Ｅｒにおいて測定光を垂直方向にスキャンするガルバノミラーから構成されるＹスキャナ１１０を介し、ダイクロイックミラー１１１に到達する。Ｘスキャナ１０７、Ｙスキャナ１１０は、駆動制御部１８０により制御され、眼底Ｅｒで所望の範囲の領域を測定光により走査することができる。ダイクロイックミラー１１１は、９５０ｎｍ〜１１００ｎｍの光を反射し、それ以外の光を透過する特性を有する。

ダイクロイックミラー１１１により反射された測定光は、レンズ１１２を介し、ステージ１１６上に乗ったフォーカスレンズ１１４に到達する。フォーカスレンズ１１４で測定光は、被検体である眼の前眼部Ｅａを介し、眼底Ｅｒの網膜層にフォーカスされる。眼底Ｅｒを照射した測定光は各網膜層で反射・散乱し、上述の光学経路をファイバカップラ１０６に戻る。眼底Ｅｒからの測定光はファイバカップラ１０６からファイバ１２５を介し、ファイバカップラ１２６に到達する。

一方、ファイバカプラ１０６で分岐された参照光は、ファイバ１１９を介してコリメータ１２０−ａから平行光として出射される。出射された参照光は分散補償ガラス１２１を介し、コヒーレンスゲートステージ１２２上のミラー１２３−ａ、１２３−ｂで反射され、コリメータ１２０−ｂ、ファイバ１２４を介し、ファイバカップラ１２６に到達する。コヒーレンスゲートステージ１２２は、被検眼の眼軸長の相違等に対応する為、駆動制御部１８０で制御される。

ファイバカップラ１２６に到達した測定光と参照光は合波されて干渉光となり、ファイバ１２７、１２８を経由し、光検出器である差動検出器（ｂａｌａｎｃｅｄ ｒｅｃｅｉｖｅｒ）１２９によって干渉信号が電気信号に変換される。変換された電気信号は信号処理部１９０で解析される。

＜ＳＬＯ１４０の構成＞
ＳＬＯ１４０の構成について説明する。

光源１４１は、半導体レーザであり、本実施形態では、例えば、中心波長７８０ｎｍの光を出射する。光源１４１から出射された測定光（ＳＬＯ測定光とも言う）は、ファイバ１４２を介し、偏光コントローラ１４５で直線偏光に調整され、コリメータ１４３から平行光として出射される。出射された測定光は穴あきミラー１４４の穴あき部を通過し、レンズ１５５を介し、眼底Ｅｒにおいて測定光を水平方向にスキャンするガルバノミラーから構成されるＸスキャナ１４６、レンズ１４７、１４８、眼底Ｅｒにおいて測定光を垂直方向にスキャンするガルバノミラーから構成されるＹスキャナ１４９を介し、ダイクロイックミラー１５４に到達する。Ｘスキャナ１４６、Ｙスキャナ１４９は駆動制御部１８０により制御され、眼底上で所望の範囲を測定光で走査できる。ダイクロイックミラー１５４は、７６０ｎｍ〜８００ｎｍを反射し、それ以外の光を透過する特性を有する。

ダイクロイックミラー１５４にて反射された直線偏光の測定光は、ダイクロイックミラー１１１を透過後、ＯＣＴ１００のＯＣＴ測定光と同様の光路を経由し、眼底Ｅｒに到達する。

眼底Ｅｒを照射したＳＬＯ測定光は、眼底Ｅｒで反射・散乱され、上述の光学経路をたどり穴あきミラー１４４に達する。穴あきミラー１４４で反射された光が、レンズ１５０を介し、アバランシェフォトダイオード（以下、ＡＰＤ）１５２で受光され、電気信号に変換されて、信号処理部１９０で受ける。

ここで、穴あきミラー１４４の位置は、被検眼の瞳孔位置と共役となっており、眼底Ｅｒに照射された測定光が反射・散乱された光のうち、瞳孔周辺部を通った光が、穴あきミラー１４４によって反射される。

＜前眼部撮像部１６０＞
前眼部撮像部１６０について説明する。

前眼部撮像部１６０は、波長８５０ｎｍの照明光を発するＬＥＤ１１５−ａ、１１５−ｂから成る照明光源１１５により前眼部Ｅａを照射する。前眼部Ｅａで反射され光は、レンズ１１４、レンズ１１２、ダイクロイックミラー１１１、１５４を介し、ダイクロイックミラー１６１に達する。ダイクロイックミラー１６１は、８２０ｎｍ〜９００ｎｍの光を反射し、それ以外の光を透過する特性を有する。ダイクロイックミラー１６１で反射された光は、レンズ１６２、１６３、１６４を介し、前眼部カメラ１６５で受光される。前眼部カメラ１６５で受光された光は、電気信号に変換され、信号処理部１９０で受ける。

＜内部固視灯１７０＞
内部固視灯１７０について説明する。

内部固視灯１７０は、表示部１７１、レンズ１７２で構成される。表示部１７１として複数の発光ダイオード（ＬＤ）がマトリックス状に配置されたものを用いる。発光ダイオードの点灯位置は、駆動制御部１８０の制御により撮像したい部位に合わせて変更される。表示部１７１からの光は、レンズ１７２を介し、被検眼に導かれる。表示部１７１から出射される光は５２０ｎｍで、駆動制御部１８０により所望のパターンが表示される。

＜制御部２００＞
制御部２００について説明する。

制御部２００は、駆動制御部１８０、信号処理部１９０、制御部１９１、表示部１９２から構成される。

駆動制御部１８０は、上述の通り各部を制御する。

信号処理部１９０は、さらに、画像生成部１９３と画像解析部１９４から構成される。信号処理部の構成を図６（ａ）に示す。信号処理部１９０は、差動検出器１２９、ＡＰＤ１５２、前眼部カメラ１６５からそれぞれ出力される信号に基づき、画像の生成、生成された画像の解析、解析結果の可視化情報（解析結果を示す表示形態）の生成を行う。なお、画像の生成、解析などの詳細については、後述する。

制御部１９１は、本装置全体を制御すると共に、信号処理部１９０で生成された画像等を表示部１９２の表示画面に表示させる。なお、画像等を表示部１９２の表示画面に表示させる表示制御部が別途設けられていても良い。

表示部１９２は、制御部１９１の制御の下、後述するように種々の情報を表示する。

［画像処理］
次に、画像生成部１９３における画像生成について説明する。

＜断層画像生成、及び、眼底画像生成＞
画像生成部１９３は、差動検出器１２９から出力されたそれぞれの干渉信号に対して、一般的な再構成処理を行うことで、断層画像を生成する。

まず、画像生成部１９３は、干渉信号から固定パターンノイズ除去を行う。固定パターンノイズ除去は検出した複数のＡスキャン信号を平均することで固定パターンノイズを抽出し、これを入力した干渉信号から減算することで行われる。

次に、画像生成部１９３は、有限区間でフーリエ変換した場合にトレードオフの関係となる、深さ分解能とダイナミックレンジを最適化するために、所望の窓関数処理を行う。次に、ＦＦＴ処理を行う事によって、断層信号を生成する。

図２に、ＯＣＴ１００で撮像され、画像生成部１９３で生成された断層画像の一例を示す。図において、２０１は網膜色素上皮層―脈絡膜境界（ブルッフ膜）、２０２は脈絡膜―強膜境界を示している。そして、２０３は内境界膜（ＩＬＭ）―網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）境界、２０４は網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）―神経節細胞層（ＧＣＬ）境界、２０５は神経節細胞層（ＧＣＬ）―内網状層（ＩＰＬ）境界を示している。本実施形態において、ＯＣＴ１００は１０４０ｎｍの長波長光源を用いたＳＳ−ＯＣＴから構成されているため、その計測光は被検眼に対してより高侵達であり、また高速な信号取得が可能なので同一時間内により広い範囲を撮像することができる。したがって、図２に示すように深度方向においては脈絡膜―強膜境界まで、また黄斑と視神経乳頭を同一断層像内に描出することが可能となる。

［処理動作］
次に本画像処理装置による処理動作について説明する。

図３は、本画像処理装置の処理動作を示すフローチャートである。

＜調整＞
まず、ステップＳ１０１において、被検眼を本装置に配置した状態で、本装置と被検眼のアライメントを行う。アライメントでは、ワーキングディスタンス、フォーカス、コヒーレンスゲートの調整等を行う。

（ＯＣＴ撮像位置の調整）
図４は、調整時に表示部１９２に表示されるウィンドウ４００を示している。

まず、操作者がマウス等の指示装置（不図示）を用いてカーソルで、撮影モードを指示する。

指示に基づき撮像モードが設定され、ＳＬＯ１４０で撮像されて信号処理部１９０で生成された眼底画像（輝度画像）４１１が表示される。そして、撮像モードに応じて、眼底画像４１１上に、ＯＣＴ１００の撮像範囲４１２を示す指標が重畳表示される。

操作者がマウス等の指示装置（不図示）を用いてカーソルで指示することにより、駆動制御部１８０の制御の下、撮像範囲の設定が行われる。即ち、カーソルで撮像範囲４１２の大きさ設定や位置調整を行うことで、駆動制御部１８０がスキャナの駆動角度を制御することにより撮像範囲を設定する。なお、図４の例は３次元の画像を取得することとなり、領域の中心付近の１枚の断層画像４２１が表示される。

＜撮像＞〜＜画像生成＞
ステップＳ１０２において、操作者からの撮像指示に基づき、光源１０１、光源１４１からそれぞれ測定光を出射して、網膜Ｅｒからの戻り光を、差動検出器１２９、ＡＰＤ１５２で受光して、信号処理部１９０で、前述の通り各画像の生成（ステップＳ１０３）が行われる。

＜画像解析＞
画像解析部１９４は、検出部１９４１、解析部１９４２、解析結果作成部１９４３からなる。

まず検出部１９４１は、前述した輝度画像を用いて断層画像のセグメンテーションを行う。検出部１９４１は、処理の対象とする断層画像に対して、メディアンフィルタとＳｏｂｅｌフィルタをそれぞれ適用して画像を作成する（以下、メディアン画像、Ｓｏｂｅｌ画像とする）。次に、作成したメディアン画像とＳｏｂｅｌ画像から、Ａスキャン毎にプロファイルを作成する。メディアン画像では輝度値のプロファイル、Ｓｏｂｅｌ画像では勾配のプロファイルとなる。そして、Ｓｏｂｅｌ画像から作成したプロファイル内のピークを検出する。検出したピークの前後やピーク間に対応するメディアン画像のプロファイルを参照することで、網膜層の各領域の境界（例えば、２０１〜２０５）を抽出する。

解析部１９４２は、検出部１９４１で検出した網膜層境界を用いて、Ａスキャンラインの方向に各層厚をそれぞれ計測する。

更に、解析結果作成部１９４３は、解析部１９４２が計測した各層の層厚から層の厚みの２次元マップ、層厚グラフを作成する。

＜出力＞
生成した各画像及び解析した結果の出力処理ステップＳ１０５について説明する。

信号処理部１９０において、各画像の生成及び解析が終了すると、その結果に基づき、制御部１９１は、出力情報を生成し、表示部１９２に出力して表示を行う。

［表示画面］
図５は、本実施形態における表示部１９２における解析結果の表示例である。図５は、眼底画像５１１、断層画像５２１、解析結果５３１、５３４、解析位置５１２、５１３を示している。

解析位置５１２は、撮影範囲４１２と同じものであり、層の厚みマップを表示する範囲を示している。図５において、解析位置５１２の範囲における層の厚みマップは、解析結果５３４である。解析結果５３４の層の厚みマップは、例えば、２０３〜２０５の間のＲＮＦＬ＋ＧＣＬとの層の厚みマップを表示する。あるいは、２０１〜２０２の脈絡膜の厚みマップを表示する。

解析位置５１３は、撮影範囲４１２内において乳頭部サークルスキャンに対応する位置を示している。解析位置５１３における厚みグラフは、解析結果５３１である。解析結果５３１において、実線５３３は計測した厚みグラフ（例えば、神経線維層の層厚）を示し、領域５３２は統計データベースによる正常の層厚の範囲、異常の層厚の範囲の例を示している。

以上説明のように本実施形態によれば、ＳＳ−ＯＣＴ等で取得した広画角で高深達の断層画像において、乳頭部周辺の網膜層を計測した結果と黄斑部周辺の網膜層を計測した結果とを効率的に提示することができる。これにより、乳頭部のＲＮＦＬの欠損と、黄斑部のＧＣＬの欠損、あるいは脈絡膜厚の減少を同時に把握することが出来る。そのため、緑内障診断などにおいて、乳頭部と黄斑部の層の厚み変化を把握するための情報を効率的に提示することが出来る。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、ＳＳ−ＯＣＴ等で取得した広画角の断層画像において、視神経乳頭部周辺の層厚を計測した結果と黄斑部周辺の層厚を計測した結果とを提示する場合の例について説明をした。本実施形態では、視神経乳頭部周辺の形状を解析した結果と黄斑部周辺の形状を解析した結果とを提示する場合の例について説明をする。

図６（ｂ）は、本実施形態にかかる画像解析部６９４を示す図である。画像解析部６９４は、検出部６９４１、解析部６９４２、解析結果作成部６９４３、位置合わせ部６９４４とで構成される。

＜画像解析＞
画像解析部６９４は、乳頭部周辺の形状解析として篩状板の形状解析を行い、黄斑部の形状解析として黄斑部の曲率を解析する場合の例について説明を行う。

検出部６９４１は、実施形態１で示したように網膜層を検出し、さらに乳頭部において篩状板の検出を行う。位置合わせ部６９４４は、断層画像間同士の位置合わせを行って、三次元形状を作成する。位置合わせの方法としては、例えば、２つの断層画像の類似度を表す評価関数を事前に定義しておき、この評価関数の値が最も良くなるように断層画像を変形する。評価関数としては、画素値で評価する方法が挙げられる（例えば、相関係数を用いて評価を行う方法が挙げられる）。また、画像の変形処理としては、アフィン変換を用いて並進や回転を行う処理が挙げられる。

図７（ａ）に篩状板の前面の形状を示す。図７（ａ）において７０１が篩状板前面を示している。次に、図７（ｂ）を用いて篩状板の形状解析の方法の例を示す。解析部６９４２における形状解析の方法としてＢｏｗｉｎｇＡｎｇｌｅで解析する場合について説明を行う。ＢｏｗｉｎｇＡｎｇｌｅとは、ブルッフ膜オープニング７０２の２点を直線で結び、その直線を４分割する。そして、その分割点から篩状板７０１に対して垂線ＢＡ１、ＢＡ２、ＢＡ３を引く。それら垂線の長さを用いて数１を計算することで求めることが出来るものである。数１において、ＢＡ１、ＢＡ２、ＢＡ３は、各垂線の長さ（距離）の数値が入る。そして、数１において、数値が大きい（プラス）ほど下に凸形状となり、数値が小さい（マイナス）ほどＷ形状となる。すなわち、ＢｏｗｉｎｇＡｎｇｌｅとは、符号と数値から篩状板の形状を把握できる指標である。

次に、黄斑部の形状解析として、解析部６９４２が黄斑部の曲率を解析する場合について説明を行う。図７において、横軸がｘ座標、縦軸がｚ座標とし、形状解析の対象となる層の境界線の曲率を計算する。形状解析を行う層としては、例えば、網膜色素上皮―脈絡膜境界２０１、脈絡膜―強膜境界２０２とするｓ。曲率κは境界線の各点において、数２を計算することで求めることが出来る。曲率κの符号で上に凸か下に凸かが分かり、数値の大きさで形状の曲がり具合が分かる。そのため、上に凸を＋、下に凸を−とした場合、各断層画像において、曲率の符号が−領域、＋領域、−領域となる場合はＷ形状となる。

なお、ここでは、断層画像の境界線で曲率を計算する場合を示したが、曲率計算はこれに限らず、３次元データから３次元の曲率を計算するようにしてもよい。

解析結果作成部６９４３は、解析部６９４２が解析した視神経乳頭部、黄斑部の形状解析マップ、形状解析グラフを作成する。

＜出力＞
信号処理部６９０において、各画像の生成及び解析が終了すると、その結果に基づき、制御部１９１は、出力情報を生成し、表示部１９２に出力して表示を行う。

［表示画面］
図８は、本実施形態における表示部１９２における解析結果の表示例である。図８は、眼底画像５１１、断層画像８２１、解析結果８３１、８３４、解析位置５１２を示している。

図８において、黄斑部形状解析マップは、解析結果８３４である。また、篩状板形状グラフは、解析結果８３１である。解析結果８３１において、実線８３３は計測した篩状板形状を示し、領域８３２は統計データベースによる正常の篩状板形状の範囲の例を示している。

以上説明のように本実施形態によれば、ＳＳ−ＯＣＴ等で取得した広画角で高深達の断層画像において、乳頭部周辺の形状を解析した結果と黄斑部周辺の形状を解析した結果とを効率的に提示することができる。そのため、近視の診断などにおいて、乳頭部と黄斑部の形状変化を把握するための情報を効率的に提示することが出来る。

［第３の実施形態］
上記第１、第２の実施形態では、ＳＳ−ＯＣＴ等で取得した広画角の断層画像において、視神経乳頭部周辺、黄斑部周辺の層厚や形状を計測した結果を提示する場合の例について説明をした。本実施形態では、ＳＳ−ＰＳ−ＯＣＴ等で取得した広画角の断層画像において、断層画像の解析結果を、効率的に提示することを目的とする。

図９は、本実施形態における画像処理装置の全体構成の概略図である。本装置は、ＳＳ−ＰＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ − Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ − ＯＣＴ）９００、走査型検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｏｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：以下、ＳＬＯ）１４０、前眼部撮像部１６０、内部固視灯１７０、制御部２００から構成される。

本実施形態において、ＳＳ−ＰＳ−ＯＣＴの構成と画像生成について説明を行う。

＜ＳＳ−ＰＳ−ＯＣＴ９００の構成＞
ＳＳ−ＰＳ−ＯＣＴ９００の構成について説明する。ＳＳ−ＰＳ−ＯＣＴ９００の構成は、実施形態１と比較して、λ／４偏光板１１３、１３３−ａ、１３３−ｂ、ファイバカップラ１２６以降の構成が異なるので、その個所について説明を行う。

ダイクロイックミラー１１１により反射された測定光は、レンズ１１２を介し、例えば、偏光ビームスプリッタを内蔵したファイバカップラ１２３の変更分滑面Ｐ偏光から４５°Ｓ偏光方向へ傾けて設置されたλ／４偏光板１１３を通過する事で位相が９０°ずれ、円偏光の光に偏光制御される。

円偏光に偏光制御された測定光は、ステージ１１６上に乗ったフォーカスレンズ１１４により、被検体である眼の前眼部Ｅａを介し、眼底Ｅｒの網膜層にフォーカスされる。眼底Ｅｒを照射した測定光は各網膜層で反射・散乱し、上述の光学経路をファイバカップラ１０６からファイバ１２５を介し、ファイバカップラ１２６に到達する。

一方、ファイバカプラ１０６で分岐された参照光は、ＰＭファイバ１１９を介してコリメータ１２０−ａから平行光として出射される。出射された参照光は測定光と同様Ｐ偏光から２２．５°Ｓ偏光へ傾けて設置されたλ／４偏光板１３３−ａで偏光制御される。参照光は分散補償ガラス１２１介し、コヒーレンスゲートステージ１２２上のミラー１２３−ａ、１２３−ｂで反射され、λ／４偏光板１３３−ｂを介しファイバカップラ１２６に戻る。参照光は、λ／４偏光板１３３−ａ、１３３−ｂを通過する事で直線偏光の光がファイバカップラ１２６に戻ることになる。

ファイバカップラ１２６に到達した測定光と参照光は合波されて干渉光となり、ファイバ１２７、１２８を経由し、偏光ビームスプリッタを内蔵したファイバカップラ１３２−ａ、１３２−ｂに入射され、異なる偏光方向の光（本実施形態では、Ｐ偏光の光とＳ偏光の光）に分岐比５０：５０で分割される。分割された光は、光検出器である差動検出器（ｂａｌａｎｃｅｄ ｒｅｃｅｉｖｅｒ）１２９−ａ、１２９−ｂによって干渉信号が電気信号に変換される。変換された電気信号は信号処理部９９０で解析される。

［画像処理］
次に、信号処理部９９０内の画像生成部９９３における画像生成について説明をする。

＜断層画像生成＞
まず、画像生成部９９３は、干渉信号から固定パターンノイズ除去を行う。固定パターンノイズ除去は検出した複数のＡスキャン信号を平均することで固定パターンノイズを抽出し、これを入力した干渉信号から減算することで行われる。

次に、画像生成部９９３は、干渉信号を波長から波数に変換し、フーリエ変換を行うことによって断層信号を生成する。

以上の処理を２つの偏光成分の干渉信号に対して行うことにより、２つの断層画像が生成される。

＜輝度画像生成＞
画像生成部９９３は、前述した２つの断層信号から輝度画像を生成する。

輝度画像は従来のＯＣＴにおける断層画像と基本的に同じもので、その画素値ｒは断層信号Ａ_ＨおよびＡ_Ｖから数３によって計算される。

＜リターデーション画像生成＞
画像生成部９９３は、互いに直行する偏光成分の断層画像からリターデーション画像を生成する。

リターデーション画像の各画素の値δは、断層画像を構成する各画素の位置において、垂直偏光成分と水平偏光成分の間の位相差を数値化したものであり、各断層信号Ａ_ＨおよびＡ_Ｖから数４によって計算される。

＜リターデーションマップ生成＞
画像生成部９９３は、複数のＢスキャン像に対して得たリターデーション（Ｒｅｔａｒｄａｔｉｏｎ）画像からリターデーションマップを生成する。

まず、画像生成部９９３は、各Ｂスキャン画像において、網膜色素上皮（ＲＰＥ）を検出する。ＲＰＥは偏光を解消する性質を持っているため、各Ａスキャンを深度方向に沿って内境界膜（ＩＬＭ）からＲＰＥを含まない範囲でリターデーションの分布を調べ、その最大値を当該Ａスキャンにおけるリターデーションの代表値とする。

画像生成部９９３は、以上の処理を全てのリターデーション画像に対して行うことにより、リターデーションマップを生成する。

＜複屈折マップ生成＞
画像生成部９９３は、先に生成されたリターデーション画像の各Ａスキャンにおいて、ＩＬＭから網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）の範囲でリターデーションδの値を線形近似し、その傾きを当該Ａスキャンの網膜上の位置における複屈折として決定する。この処理を取得した全てのリターデーション画像に対して行うことで、複屈折を表すマップを生成する。

＜ＤＯＰＵ画像生成＞
画像生成部９９３は、取得した断層信号Ａ_Ｈ、Ａ_Ｖとそれらの間の位相差ΔΦから、各画素毎にストークスベクトルＳを数５により計算する。

ただし、ΔΦは２つの断層画像を計算する際に得られる各信号の位相Φ_ＨとΦ_ＶからΔΦ＝Φ_Ｖ−Φ_Ｈとして計算する。

次に画像生成部９９３は、各Ｂスキャン画像を概ね計測光の主走査方向に７０μｍ、深度方向に１８μｍ程度の大きさのウィンドウを設定し、各ウィンドウ内において数Ｃで画素毎に計算されたストークスベクトルの各要素を平均し、当該ウィンドウ内の偏光の均一性ＤＯＰＵ（Ｄｅｇｒｅｅ Ｏｆ Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）を数６により計算する。

ただし、Ｑ_ｍ、Ｕ_ｍ、Ｖ_ｍは各ウィンドウ内のストークスベクトルの要素Ｑ，Ｕ，Ｖを平均した値である。この処理をＢスキャン画像内の全てのウィンドウに対して行うことでＤＯＰＵ画像が生成される。

ＤＯＰＵは偏光の均一性を表す数値であり、偏光が保たれている個所においては１に近い数値となり、偏光が解消された保たれない箇所においては１よりも小さい数値となるものである。網膜内の構造においては、ＲＰＥが偏光状態を解消する性質があるため、ＤＯＰＵ画像においてＲＰＥに対応する部分は、他の領域に対してその値が小さくなる。ＤＯＰＵ画像は、ＲＰＥ等の偏光を解消する層を画像化しているので、病気などによりＲＰＥが変形あるいは欠損している場合においてもＲＰＥを画像化出来る。

＜ＤＯＰＵマップ生成＞
画像生成部９９３は、先に生成されたＤＯＰＵ画像の各Ａスキャンにおいて深度方向に沿ってＤＯＰＵ値を調べる。そして、閾値の範囲内（例えば、０．４〜０．８）のＤＯＰＵ値の平均値（あるいは、最大値や最小値でもよい）を、そのＡスキャンにおけるＤＯＰＵ値とする。この処理を取得した全てのＤＯＰＵ画像に対して行うことで、ＤＯＰＵを表すマップを生成する。

＜出力＞
信号処理部９９０において、各画像の生成及び解析が終了すると、その結果に基づき、制御部１９１は、出力情報を生成し、表示部１９２に出力して表示を行う。

［表示画面］
図１０は、本実施形態における表示部１９２における解析結果の表示例である。図１０は、眼底画像５１１、断層画像５２１、解析結果１０３１、５３４を示している。

図１０において、解析結果１０３１は、視神経乳頭部周辺の複屈折マップを示している。解析結果１０３１の複屈折マップは、複屈折の値を直接マップ化するため、ＲＮＦＬの厚さが変化しない場合であっても、その繊維構造が変化した場合に、複屈折の変化として描出することが出来る。解析結果５３４は、層の厚みマップである。層の厚みマップは、例えば、ＲＮＦＬ＋ＧＣＬ、あるいは、脈絡膜の厚みマップを表示する。

以上説明のように本実施形態によれば、ＳＳ−ＰＳ−ＯＣＴ等で取得した広画角で高深達の断層画像において、視神経乳頭部周辺の機能を解析した結果と黄斑部周辺の層厚を解析した結果とを効率的に提示することができる。これにより、視神経乳頭部のＲＮＦＬの欠損と、黄斑部のＧＣＬの欠損、あるいは脈絡膜厚の減少を同時に把握することが出来る。そのため、緑内障診断などにおいて、乳頭部と黄斑部の層の厚み変化を把握するための情報を効率的に提示することが出来る。

［第４の実施形態］
上記第１から第３の実施形態では、ＳＳ−ＯＣＴ等で取得した広画角の断層画像において、視神経乳頭部周辺、黄斑部周辺を計測した結果を提示する場合の例について説明をした。本実施形態においては、これらの結果の相関を解析して、その結果を提示する場合の例について説明を行う。

［画像処理］
＜画像解析＞
画像解析部６９４では、第１乃至第３の実施形態で示した処理を行うことで、視神経乳頭部と黄斑部に関する解析を行う。解析結果作成部６９４３では、視神経乳頭部に関する解析パラメータと黄斑部に関する解析パラメータを統計データベースと比較した解析結果を作成する。

［表示画面］
図１１は、本実施形態における表示部１９２における解析結果の表示例である。図１１において、解析結果１１３０は、視神経乳頭部と黄斑部に関する解析パラメータの統計データベースをマップとして表示したものである。そして、１１３１は、解析結果をその統計データベース上にプロットしたものである。１１３０において、縦軸を視神経乳頭部解析結果、横軸を黄斑部解析結果としており、例えば、視神経乳頭部の篩状板を解析した値と黄斑部の形状を解析した値とを統計データベースと比較している例である。１１３０の統計データベースマップにおいて、中央の濃淡値が正常の範囲であり、それよりも濃淡値が濃いもの、薄いものは、異常の範囲であるとする。

なお、上記解析結果はこれに限定されるものではなく、層厚と形状との相関や、層厚同士の相関に関して結果を提示してもよい。

以上説明のように本実施形態によれば、ＳＳ−ＯＣＴ等で取得した広画角で高深達の断層画像において、視神経乳頭部周辺の機能を解析した結果と黄斑部周辺の層厚を解析した結果の相関とを効率的に提示することができる。これにより、視神経乳頭部と黄斑部との複数の解析パラメータに関して、それぞれの相関を整理したパラメータとして提示することが出来る。

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

Claims (9)

1. 被検眼の眼底の視神経乳頭部と黄斑部とを含む断層画像を取得する取得手段と、
   前記断層画像における前記眼底の視神経乳頭部と黄斑部とをそれぞれ解析する解析手段と、
   前記断層画像と、前記視神経乳頭部の解析結果を示す表示形態と、前記黄斑部の解析結果を示す表示形態と、を表示手段に表示させる表示制御手段と、
   を有し、
   前記表示制御手段が、前記視神経乳頭部の解析結果と前記黄斑部の解析結果との相関を示す表示形態を前記表示手段に表示させることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記相関を示す表示形態は、前記断層画像における前記視神経乳頭部と前記黄斑部とをそれぞれ解析した複数の解析パラメータを軸とするマップであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記表示制御手段が、正常と異常とをそれぞれ示す範囲を前記マップに重ねた表示形態を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 視神経乳頭部の網膜層の厚み、脈絡膜の厚み、形状に関する２次元マップ、グラフ、表の少なくとも一つと、黄斑部の網膜層の厚み、脈絡膜の厚み、形状に関する２次元マップ、グラフ、表の少なくとも一つとを作成する解析結果作成手段を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. 前記解析手段が、前記視神経乳頭部において、網膜神経線維層を含む層の厚み、篩状板の形状の少なくとも一つと、前記黄斑部において、神経節細胞層を含む層の厚み、脈絡膜の厚み、脈絡膜と強膜境界の形状、網膜色素上皮層と脈絡膜境界の形状、ブルッフ膜の形状、網膜色素上皮層の欠損の少なくとも一つとを解析することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 被検眼の眼底の視神経乳頭部と黄斑部とを含む断層画像を取得する工程と、
   前記断層画像における前記眼底の視神経乳頭部と黄斑部とをそれぞれ解析する工程と、
   前記断層画像と、前記視神経乳頭部の解析結果を示す表示形態と、前記黄斑部の解析結果を示す表示形態と、前記視神経乳頭部の解析結果と前記黄斑部の解析結果との相関を示す表示形態とを表示手段に表示させる工程と、
   を有することを特徴とする画像処理方法。
7. 請求項６に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
8. 被検眼の眼底の視神経乳頭部と黄斑部とを含む断層画像を取得する取得手段と、
   前記断層画像における前記眼底の視神経乳頭部と黄斑部とをそれぞれ解析する解析手段と、
   前記視神経乳頭部の解析結果と前記黄斑部の解析結果との相関を示す情報を表示手段に表示させる表示制御手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
9. 被検眼の眼底の視神経乳頭部と黄斑部とを含む断層画像を取得する取得手段と、
   前記断層画像における前記眼底の視神経乳頭部と黄斑部とをそれぞれ解析する解析手段と、
   前記解析手段によりそれぞれ解析された前記視神経乳頭部の解析結果と前記黄斑部の解析結果とを、同時に表示手段に表示させる表示制御手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。