JP6516597B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は眼科診療に用いられる画像処理装置及び画像処理方法に関する。

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、被検眼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）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平面画像を高分解能かつ高速に得る装置である。

開口部（ピンホール）内を通過した光のみを検出することで、特定の深度位置の戻り光のみを画像化でき、眼底カメラ等に比べてコントラストの高い画像を取得できる。

以下、このような平面画像を撮像する装置をＳＬＯ装置、該平面画像をＳＬＯ画像と記す。

近年、ＳＬＯ装置において測定光のビーム径を大きくすることにより、横分解能を向上させた網膜のＳＬＯ画像を取得することが可能になってきた。しかし、測定光のビーム径の大径化に伴い、網膜のＳＬＯ画像の取得において、被検眼の収差によるＳＬＯ画像のＳ／Ｎ比及び分解能の低下が問題になってきた。

それを解決するために、被検眼の収差を波面センサでリアルタイムに測定し、被検眼にて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を有する補償光学ＳＬＯ装置が開発され、高横分解能なＳＬＯ画像の取得を可能にしている。

このような高横分解能なＳＬＯ画像は動画像として取得することができ、たとえば血流動態を非侵襲に観察するために、各フレームから網膜血管を抽出した上で毛細血管における血球の移動速度などが計測される。また、ＳＬＯ画像を用いて視機能との関連を評価するために視細胞Ｐを検出した上で視細胞Ｐの密度分布や配列の計測が行われている。図６（ｂ）に高横分解能なＳＬＯ画像の例を示す。視細胞Ｐや毛細血管の位置に対応した低輝度領域Ｑ、白血球の位置に対応した高輝度領域Ｗが観察できる。

前記ＳＬＯ画像において、視細胞Ｐを観察する場合にはフォーカス位置を網膜外層（図６（ａ）のＢ５）付近に設定して図６（ｂ）のようなＳＬＯ画像を撮影する。一方、網膜内層（図６（ａ）のＢ２からＢ４）には網膜血管や分岐した毛細血管が走行している。フォーカス位置を網膜内層に設定して補償光学ＳＬＯ画像を取得すると、例えば網膜血管壁を直接観察できる。

しかし、網膜内層を撮影した共焦点画像では神経線維層から反射する光の影響でノイズ信号が強く、血管壁の観察や壁境界の検出が難しい場合があった。

そこで、近年は受光部手前にあるピンホールの径や形状、位置を変えることにより散乱光を取得して得られた非共焦点画像を観察する方法が用いられるようになってきている。非共焦点画像ではフォーカス深度が大きいために血管のように深度方向に凹凸のある物体の観察がしやすく、また神経線維層からの反射光を直接受光しにくくなるためノイズが低減される。

一方、網膜動脈は血管径が約１０〜１００μｍ程度の細動脈であり、その壁は内膜・中膜・外膜から構成されている。さらに中膜は平滑筋細胞で構成されており、血管の周囲方向へコイル状に走行している。高血圧症などを背景として網膜動脈壁にかかる圧力が増大すると、平滑筋が収縮して壁厚が増加する。この時点では降圧剤を服用するなどして血圧を下げれば網膜動脈壁の形状は元に戻る。しかし高血圧のまま長期間放置すると、中膜を構成する平滑筋細胞が壊死するとともに中外膜の繊維性肥厚が生じて壁厚が増加していく。この時点では既に網膜動脈壁に器質的（非可逆）な障害が生じており、細動脈障害がさらに悪化しないように継続的に治療を行う必要がある。

これまで、ＳＬＯ画像における網膜血管の走行に略垂直な線分上で生成した輝度プロファイルを小区間ごとに線形近似した場合の、回帰直線の傾きの最大値・最小値を生じる位置を網膜血管境界として取得し、網膜血管径を計測する技術が非特許文献１に開示されている。さらに、補償光学眼底カメラ画像上の網膜血管壁境界を可変形状モデルにより半自動抽出する技術が非特許文献２に開示されている。

Ｃｈａｐｍａｎ ｅｔ ａｌ．；"Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｒｅｔｉｎａｌ ａｒｔｅｒｉｏｌａｒ ｄｉａｍｅｔｅｒｓ"，Ｂｒ Ｊ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌ，Ｖｏｌ．８５，Ｎｏ．１，ｐｐ．７４−７９，２００１． Ｋｏｃｈ ｅｔ ａｌ．；"Ｍｏｒｐｈｏｍｅｔｒｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｍａｌｌ ａｒｔｅｒｉｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｒｅｔｉｎａ ｕｓｉｎｇ ａｄａｐｔｉｖｅ ｏｐｔｉｃｓ ｉｍａｇｉｎｇ：ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｗｉｔｈ ｂｌｏｏｄ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ａｎｄ ｆｏｃａｌ ｖａｓｃｕｌａｒ ｃｈａｎｇｅｓ"，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ，Ｖｏｌ．３２，Ｎｏ．４，ｐｐ．８９０−８９８，２０１４．

ここで、被検眼の網膜動脈は、全身の細動脈のうち直接観察可能な唯一の組織である。このとき、高血圧や糖尿病等の患者を診断するために、体内における細動脈の変化の有無や程度として、網膜動脈の血管壁の厚みを精度良く計測することが望まれている。このためには、網膜動脈の血管壁の内側境界及び外側境界の位置を簡便に且つ精度良く特定する必要がある。

本発明の目的の一つは、被検眼の眼底画像における血管壁の内側境界及び外側境界の位置を簡便に且つ精度良く特定することである。

本発明に係る画像処理装置の一つは、
被検査物の画像の血管領域を横断する少なくとも１つの方向における輝度分布に対して、第１のサイズで第１の平滑化処理を行い、前記第１のサイズよりも小さな第２のサイズで第２の平滑化処理を行う処理手段と、
前記第１の平滑化処理を行って得た輝度分布に基づいて、前記被検査物の画像における血管壁の位置を特定する第１の特定手段と、
前記第２の平滑化処理を行って得た輝度分布に基づいて、前記被検査物の画像における前記血管壁の内側境界の位置及び外側境界の位置を特定する第２の特定手段と、を有する。
また、本発明に係る画像処理方法の一つは、
被検査物の画像の血管領域を横断する少なくとも１つの方向における輝度分布に対して、第１のサイズで第１の平滑化処理を行い、前記第１のサイズよりも小さな第２のサイズで第２の平滑化処理を行う処理工程と、
前記第１の平滑化処理を行って得た輝度分布に基づいて、前記被検査物の画像における血管壁の位置を特定する第１の特定工程と、
前記第２の平滑化処理を行って得た輝度分布に基づいて、前記被検査物の画像における前記血管壁の内側境界の位置及び外側境界の位置を特定する第２の特定工程と、を有する。

本発明の一つによれば、被検眼の眼底画像における血管壁の内側境界及び外側境界の位置を簡便に且つ精度良く特定することができる。

本発明の第一の実施形態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。 本発明の実施形態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。 本発明の実施形態に係るＳＬＯ像撮像装置２０の全体の構成について説明する図である。 記憶部１２０、画像処理部１３０に相当するハードウェアを有し、且つその他の各部をソフトウェアとして保持し、実行するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。 本発明の実施形態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。 本発明の実施形態での画像処理内容を説明する図である。 本発明の実施形態での画像処理内容を説明する図である。 本発明の第一の実施形態でのＳ５３０、Ｓ５４０で実行される処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態でのＳ５６０で表示される内容を説明する図である。 本発明の第二の実施形態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。 本発明の第二の実施形態でのＳ５３０、Ｓ５４０で実行される処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の第三の実施形態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。 本発明の第三の実施形態でのＳ５３１、Ｓ５４１で実行される処理の詳細を示すフローチャートである。

本実施形態に係る画像処理装置の一つは、被検眼の眼底画像の血管領域を横断する少なくとも１つの方向における輝度分布に対して、第１のサイズ毎に第１の平滑化処理を行い、第１のサイズよりも小さな第２のサイズ毎に第２の平滑化処理を行う処理手段（例えば、平滑化微分処理部１３２）を有する。また、本実施形態に係る画像処理装置の一つは、第１の平滑化処理を行って得た輝度分布に基づいて、眼底画像における血管壁の位置を特定する第１の特定手段（例えば、概略特徴特定部１３３１）を有する。また、本実施形態に係る画像処理装置の一つは、第２の平滑化処理を行って得た輝度分布に基づいて、眼底画像における血管壁の内側境界の位置及び外側境界の位置を特定する第２の特定手段（例えば、壁特徴特定部１３３２）を有する。これにより、被検眼の眼底画像における血管壁の内側境界及び外側境界の位置を簡便に且つ精度良く特定することができる。なお、本発明は、少なくとも１つの方向における輝度分布に対して平滑化処理が行われれば良く、例えば、眼底画像全体や血管領域全体に対して平滑化処理が行われても良い。

また、別の本実施形態に係る画像処理装置の一つは、被検眼の眼底画像の血管領域を横断する少なくとも１つの方向における輝度分布に対して、第１のサイズ及び第１のサイズよりも小さい第２のサイズで平滑化処理を行う処理手段（例えば、平滑化微分処理部１３２）を有する。また、別の本実施形態に係る画像処理装置一つは、第１のサイズで平滑化処理して得た輝度分布における複数の特徴点を第１の血管壁及び第２の血管壁の位置として特定する第１の特定手段（例えば、概略特徴特定部１３３１）を有する。また、別の本実施形態に係る画像処理装置の一つは、第１のサイズよりも小さい第２のサイズで平滑化処理して得た輝度分布における第１の血管壁及び第２の血管壁の位置の近傍の複数の特徴点を、第１の血管壁の内側境界及び外側境界と第２の血管壁の内側境界及び外側境界との位置として特定する第２の特定手段（例えば、壁特徴特定部１３３２）を有する。これにより、被検眼の眼底画像における血管壁の内側境界及び外側境界の位置を簡便に且つ精度良く特定することができる。ここで、従来、被検眼の眼底画像（例えば、補償光学技術を適用したＳＬＯ装置により被検眼の眼底を撮影して得た画像）に対して、網膜動脈の血管壁厚や血管膜厚等をユーザは手動で計測していた。このため、これらの計測が煩雑であり、しかも操作者による計測誤差が含まれるために再現性が低かった。そこで、被検眼の血管壁やそれを構成する膜及び細胞が描出された画像から壁境界や膜境界を自動的に特定し、血管壁厚や血管膜厚を自動で計測することが好ましい。このため、第１の血管壁の外側境界及び内側境界と第２の血管壁の外側境界及び内側境界との位置を用いて、血管壁厚と血管内径と血管外径との少なくとも１つを計測する計測手段を更に有することが好ましい。

また、別の本実施形態に係る画像処理装置の一つは、被検眼の眼底画像の血管領域を横断する方向における少なくとも１つの輝度分布に基づいて、血管壁の位置を特定する第１の特定手段（例えば、概略特徴特定部１３３１）を有する。また、別の本実施形態に係る画像処理装置の一つは、輝度分布における特定された血管壁の位置の近傍の複数の特徴点を、血管壁の内側境界の位置及び外側境界の位置として特定する第２の特定手段（例えば、壁特徴特定部１３３２）を有する。これにより、被検眼の眼底画像における血管壁の内側境界及び外側境界の位置を簡便に且つ精度良く特定することができる。なお、上述した非特許文献１には、ＳＬＯ画像に対してＳｌｉｄｉｎｇ Ｌｉｎｅａｒ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ Ｆｉｌｔｅｒを用いて網膜血管境界を取得し、網膜血管径を計測する技術について開示されている。しかしながら、非特許文献１には、血管壁や膜が描出された補償光学ＳＬＯ画像に対して血管の壁境界や膜境界を検出する技術や、血管壁厚や血管膜厚を自動計測する技術等については開示されていない。また、上述した非特許文献２には、補償光学眼底カメラ画像に対して可変形状モデルを用いて網膜血管壁境界を検出して網膜動脈壁厚を半自動計測する技術について開示されている。しかしながら、非特許文献１には、補償光学眼底カメラ画像では静脈壁や、動静脈壁を構成する膜を描出できないため、静脈壁や動静脈の膜境界を検出する技術や、静脈壁厚や動静脈の血管膜厚を計測する技術等については開示されていない。
以下、添付図面に従って本発明に係る画像処理装置、画像処理方法の好ましい実施形態について詳説する。ただし本発明はこれに限定されるものではない。

［第１の実施形態］
本実施形態に係る画像処理装置は、共焦点画像と非共焦点画像を取得するＳＬＯ装置を用いて撮影した網膜血管壁の画像を異なるスケール（サイズ）で平滑化微分した画像において、網膜血管を横断する方向で取得した輝度プロファイル（輝度分布）上の特徴点に基づき壁境界を特定する。

具体的には、共焦点画像と非共焦点画像を同時に取得するＳＬＯ装置を用いて撮影した網膜血管壁の非共焦点画像を２種類のスケール（サイズ）で平滑化し、微分する。第１のサイズの一例である大きいスケールで平滑化微分した画像において網膜血管を横断する輝度プロファイル上の特徴点から壁（第１の血管壁と第２の血管壁）の概略位置（代表位置）を特定する。第２のサイズの一例である小さなスケールで平滑化微分した画像において網膜血管を横断する輝度プロファイル上の特徴点から壁境界候補点列を取得し、外れ値除去後に血管走行方向に接続することで血管壁境界を特定して壁厚を計測する場合について説明する。ここで、本明細書において「平滑化微分処理」という文言は、「平滑化処理して得た輝度分布に対する微分処理（差分でも良いし、除算でも良い）」の考え方を含むし、「輝度分布に対する線形近似」の考え方を含む。なお、本発明において、微分処理は必須の処理ではないが、詳細は後述する。

（全体構成）
図２は本実施形態に係る画像処理装置１０を含む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、ＳＬＯ像撮像装置２０やデータサーバ４０、時相データ取得装置５０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し、あるいは画像処理装置１０と直接接続されている構成であってもよい。

ＳＬＯ像撮像装置２０は被検眼の広画角画像Ｄｌや高倍率画像である共焦点画像Ｄｃと非共焦点画像Ｄｎを撮像する装置である。ＳＬＯ像撮像装置２０は、広画角画像Ｄｌや共焦点画像Ｄｃ、非共焦点画像Ｄｎ、及びその撮影時に用いた固視標位置Ｆｌ、Ｆｃｎの情報を画像処理装置１０及びデータサーバ４０へ送信する。

時相データ取得装置５０は、自律的に変化する生体信号データ（時相データ）を取得する装置であり、例えば脈波計もしくは心電計からなる。時相データ取得装置５０は不図示の操作者による操作に応じ、前記広画角画像Ｄｌや前記共焦点画像Ｄｃと非共焦点画像Ｄｎの取得と同時に時相データＰｉを取得する。得られた時相データＰｉは、画像処理装置１０、データサーバ４０へ送信される。なお、時相データ取得装置５０は、ＳＬＯ像撮像装置２０に直接接続されている構成であってもよい。

なお、各画像を異なる撮影位置で取得する場合にはＤｌｉ、Ｄｃｊ、Ｄｎｋのように表す。すなわちｉ、ｊは各々撮影位置番号を示す変数であり、ｉ＝１，２，．．．，ｉｍａｘ、ｊ＝１，２，．．．，ｊｍａｘ、ｋ＝１，２，．．．，ｋｍａｘとする。また、共焦点画像Ｄｃや非共焦点画像Ｄｎを異なる倍率で取得する場合には、最も倍率の高い画像から順にＤｃ１ｍ，Ｄｃ２ｏ，．．．（Ｄｎ１ｍ，Ｄｎ２ｏ，．．．）のように表記する。Ｄｃ１ｍ（Ｄｎ１ｍ）のことを高倍率共焦点（非共焦点）画像、Ｄｃ２ｏ，．．．（Ｄｎ２ｏ，．．．）を中間倍率共焦点（非共焦点）画像と表記する。

データサーバ４０は被検眼の広画角画像Ｄｌや共焦点画像Ｄｃ、非共焦点画像Ｄｎ、及びその撮影時に用いた固視標位置Ｆｌ、Ｆｃｎのような撮像条件データ、時相データＰｉ、被検眼の画像特徴などを保持する。被検眼の画像特徴として、本発明では網膜血管、網膜血管壁、血管壁を構成する膜や壁細胞に関する画像特徴を扱う。ＳＬＯ像撮像装置２０が出力する広画角画像Ｄｌ、共焦点画像Ｄｃ、非共焦点画像Ｄｎ、撮影時に用いた固視標位置Ｆｌ、Ｆｃｎ、時相データＰｉ、画像処理装置１０が出力する被検眼の画像特徴を該サーバに保存する。また画像処理装置１０からの要求に応じ、広画角画像Ｄｌ、共焦点画像Ｄｃ、非共焦点画像Ｄｎ、時相データＰｉ、被検眼の画像特徴を画像処理装置１０に送信する。

次に、図１を用いて本実施形態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は画像取得部１１０、記憶部１２０、画像処理部１３０、指示取得部１４０を有する。

また、画像取得部１１０は共焦点データ取得部１１１、非共焦点データ取得部１１２、時相データ取得部１１３を備える。画像処理部１３０は輝度分布取得部１３１、平滑化微分処理部１３２、特定部１３３、連結部１３４、計測部１３５、表示制御部１３６を有する。さらに、特定部１３３は、第１の特定部の一例である概略特徴特定部１３３１及び第２の特定部の一例である壁特徴特定部１３３２を備える。

図３（ａ）（ｂ）を用いて補償光学を適用したＳＬＯ撮像装置２０を説明する。ＳＬＯ撮像装置２０はＳＬＤ２０１、シャックハルトマン波面センサ２０６、補償光学系２０４、ビームスプリッタ（２０２、２０３）、Ｘ−Ｙ走査ミラー２０５、フォーカスレンズ２０９、絞り２１０、光センサ２１１、画像形成部２１２、出力部２１３を有する。

光源であるＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）２０１から照射された光は眼底で反射され、一部が第二のビームスプリッタ２０３経由でシャックハルトマン波面センサ２０６へ、それ以外は第一のビームスプリッタ２０２経由で光センサ２１１へ入力される。シャックハルトマン波面センサ２０６は眼の収差を測定するためのデバイスであり、レンズアレイ２０７にＣＣＤ２０８が接続されている。入射光がレンズアレイ２０７を透過するとＣＣＤ２０８に輝点群が現れ、該投影された輝点の位置ずれに基づき波面収差が測定される。補償光学系２０４はシャックハルトマン波面センサ２０６で測定された波面収差に基づき、収差補正デバイス（可変形状ミラーもしくは空間光位相変調器）を駆動して収差を補正する。該収差補正された光はフォーカスレンズ２０９、絞り２１０を経由し光センサ２１１にて受光される。Ｘ―Ｙ走査ミラー２０５を動かすことで眼底上の走査位置を制御でき、操作者が予め指定した撮影対象領域、時間（フレームレート×フレーム数）のデータを取得する。該データを画像形成部２１２へ伝送し、走査速度のばらつきに起因する画像歪みの補正や、輝度値の補正を行って画像データ（動画像もしくは静止画像）を形成する。出力部２１３は画像形成部２１２が形成した画像データを出力する。

ＳＬＯ撮像装置２０において、共焦点画像Ｄｃと非共焦点画像Ｄｎを取得可能な構成であれば、図３（ａ）における絞り２１０及び光センサ２１１の部分は任意の構成にしてよい。本実施形態では、遮光部２１０−１（図３（ｂ）・図３（ｅ））及び光センサ２１１−１、２１１−２、２１１−３（図３（ｂ））で構成する。図３（ｂ）において戻り光（反射光や散乱光）は、結像面に配置された遮光部２１０−１に入射した一部光は反射して光センサ２１１−１へ入射する。ここで、図３（ｅ）を用いて遮光部２１０−１の説明を行う。遮光部２１０−１は透過領域２１０−１−２及び２１０−１−３、遮光領域（不図示）、反射領域２１０−１−１で形成され、中心は戻り光の光軸中心に位置するように配置される。遮光部２１０−１は戻り光の光軸に対して斜めに配置されたときに、光軸方向から見て円形になるような楕円形状のパターンを持っている。遮光部で分割された光は光センサ２１１−１に入射する。遮光部２１０−１の透過領域２１０−１−２及び２１０−１−３を通過した光は、結像面に配置されたプリズム２１０−２によって分割され、図３（ｂ）に示すように、光センサ２１１−２、２１１−３へそれぞれ入射する。

各光センサで得られた電圧信号は、画像形成部２１２内のＡＤボードにてデジタル値に変換された後に２次元画像に変換される。光センサ２１１−１に入射された光に基づいて生成された画像は、特定の狭い範囲に焦点を合わせた共焦点画像となる。また、光センサ２１１−２及び２１１−３に入力される光に基づいて生成された画像は、広い範囲に焦点を合わせた非共焦点画像となる。

なお、非共焦点信号の分割法はこれに限られるものではなく、例えば図３（ｆ）のように４つに分割して受信するよう構成してもよい。また、共焦点信号及び非共焦点信号の受信方法はこれに限定されるものではなく、例えば絞り２１０（開口部）の径や位置を可変とし、図３（ｃ）のように共焦点信号として受信したり、図３（ｄ）のように非共焦点信号を受信するよう調節してもよい。開口部の径や移動量は任意に設定して良く、例えば図３（ｃ）では開口部の径を１ＡＤＤ（Ａｉｒｙ Ｄｉｓｃ Ｄｉａｍｅｔｅｒ）、図３（ｄ）では開口部の径を１０ＡＤＤ程度、移動量を６ＡＤＤ程度に設定できる。あるいは、図３（ｇ）や（ｈ）のように、複数の非共焦点信号を略同時に受信するよう構成してもよい。

本実施形態では非共焦点信号が２種類あることから、片側をＲチャンネル画像の意味でＤｎｒ、もう一方をＬチャンネル画像の意味でＤｎｌと表記する。

非共焦点画像Ｄｎと標記する場合は、Ｒチャンネル画像Ｄｎｒ及びＬチャンネル画像Ｄｎｌの両方を指している。

なお、図３（ａ）の構成で走査光学系の振り角を大きくし、補償光学系２０４が収差補正を行わないよう指示することによってＳＬＯ像撮像装置２０は通常のＳＬＯ装置としても動作し、広画角画像を取得できる。

なお、以下では高倍率画像Ｄｃ、Ｄｎよりも低倍率で、データ取得手段１１０が取得した画像の中で最も低倍率な画像のことを広画角画像Ｄｌ（Ｄｌｃ、Ｄｌｎ）と呼ぶ。従って、広画角画像Ｄｌは補償光学が適用されたＳＬＯ画像の場合もあるし、単なるＳＬＯ画像の場合も含まれる。

次に、図４を用いて画像処理装置１０のハードウェア構成について説明する。図４において、３０１は中央演算処理装置（ＣＰＵ）、３０２はメモリ（ＲＡＭ）、３０３は制御メモリ（ＲＯＭ）、３０４は外部記憶装置、３０５はモニタ、３０６はキーボード、３０７はマウス、３０８はインターフェースである。本実施形態に係る画像処理機能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、外部記憶装置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、ＣＰＵ３０１によって実行され、以下に説明する各部として機能する。

画像処理装置１０を構成する各ブロックの機能については、図５の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。

＜ステップ５１０＞
画像取得部１１０はＳＬＯ像撮像装置２０に対して高倍率画像（共焦点画像Ｄｃｊ、非共焦点画像ＤｎｒｋおよびＤｎｌｋ）の取得を要求する。また、これらの画像に対応する固視標位置Ｆｌ、Ｆｃｎの取得を要求する。ＳＬＯ像撮像装置２０は該取得要求に応じて広画角画像Ｄｌ、共焦点画像Ｄｃｊや非共焦点画像Ｄｎｒｋ、Ｄｎｌｋ、対応する属性データ及び固視標位置Ｆｌ、Ｆｃｎを取得し送信する。画像取得部１１０はＳＬＯ像撮像装置２０からＬＡＮ３０を介して当該広画角画像Ｄｌ、共焦点画像Ｄｃｊ、非共焦点画像Ｄｎｒｋ、Ｄｎｌｋ、固視標位置Ｆｌ、Ｆｃｎを受信し、記憶部１２０に格納する。

また、時相データ取得部１１３は時相データ取得装置５０に対し生体信号に関する時相データＰｉの取得を要求する。本実施形態では時相データ取得装置として脈波計を用い、被験者の耳垂（耳たぶ）から脈波データＰｉを取得する。ここで脈波データＰｉは一方の軸に取得時刻、他方の軸に脈波計が計測した脈波信号値を持つ点列として表現される。時相データ取得装置５０は該取得要求に応じて対応する時相データＰｉを取得し送信するので、時相データ取得部１１３は時相データ取得装置５０からＬＡＮ３０を介して当該脈波データＰｉを受信する。時相データ取得部１１３は受信した時相データＰｉを記憶部１２０に格納する。

ここで時相データ取得装置５０が取得する時相データＰｉのある位相に合わせて共焦点データ取得部１１１もしくは非共焦点データ取得部１１２が画像を取得開始する場合と、画像の取得要求後直ちに脈波データＰｉと画像取得を同時に開始する場合が考えられる。本実施形態では画像取得要求後直ちに時相データＰｉと画像取得を開始する。

時相データ取得部１１３より各画像の時相データＰｉを取得し、各々の時相データＰｉの極値を検出して心拍動の周期及び心時相の相対値（ｒｅｌａｔｉｖｅ ｃａｒｄｉａｃ ｃｙｃｌｅ）を算出する。なお、心時相の相対値は、心拍動の周期を１とした場合に０から１までの浮動小数点数で表わされる相対値である。

また、網膜血管を撮影した場合の共焦点画像Ｄｃ、非共焦点画像Ｄｎｒの例を図６（ｃ）及び（ｄ）に示す。共焦点画像Ｄｃでは背景の神経線維層の反射が強く、背景部分のノイズにより位置合わせが難しくなりやすい。また、Ｒチャンネルの非共焦点画像Ｄｎｒでは、右側の血管壁のコントラストが高くなる。一方、Ｌチャンネルの非共焦点画像Ｄｎｌ（図６（ｅ））では、左側の血管壁のコントラストが高くなる。

なお、非共焦点画像としては、Ｒチャンネル画像とＬチャンネル画像との演算処理によって得られる画像
ａ）Ｒチャンネル画像とＬチャンネル画像の加算平均画像Ｄｎｒ＋ｌ（図６（ｇ））
ｂ）非共焦点画像に関する差分強調処理（（Ｌ−Ｒ）／（Ｒ＋Ｌ））を行ったＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像Ｄｎｓ（図６（ｆ））
のいずれかを用いて血管壁の観察や、血管壁に関する計測処理を行ってもよい。

また、高倍率画像の取得位置は任意の取得位置の画像を用いてよい。例えば視神経乳頭部周囲で取得された画像や、網膜血管アーケードに沿って取得された画像を用いる場合も本発明に含まれる。

＜ステップ５２０＞
画像処理部１３０は、取得された画像のフレーム間位置合わせを行う。次に、画像処理部１３０は、各フレームの輝度値やノイズ、基準フレームとの間の変位量に基づいて例外フレームを判定する。

まず、広画角画像Ｄｌ及び非共焦点画像Ｄｃにおけるフレーム間位置合わせを行い、該フレーム間位置合わせパラメータ値を各々共焦点画像Ｄｎｒ、Ｄｎｌに対しても適用する。

具体的なフレーム間位置合わせ法として、
ｉ）画像処理部１３０は、位置合わせの基準となる基準フレームを設定する。本実施形態では、最もフレーム番号の小さいフレームを基準フレームとする。なお、基準フレームの設定法はこれに限るものではなく、任意の設定法を用いて良い。
ｉｉ）画像処理部１３０は、フレーム間の大まかな位置の対応付け（粗位置合わせ）を行う。任意の位置合わせ手法を利用できるが、本実施形態では、画像間類似度評価関数として相関係数、座標変換手法としてＡｆｆｉｎｅ変換を用いて粗位置合わせを行う。
ｉｉｉ）画像処理部１３０は、フレーム間の大まかな位置の対応関係のデータに基づいて精密位置合わせを行う。

本実施形態ではｉｉ）で得られた粗位置合わせ済み動画像に対し、非剛体位置合わせ手法の一種であるＦＦＤ（Ｆｒｅｅ Ｆｏｒｍ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ）法を用いてフレーム間の精密位置合わせを行う。

なお、精密位置合わせの手法はこれに限らず、任意の位置合わせ手法を用いて良い。

また、本実施形態では共焦点画像Ｄｃに対してフレーム間位置合わせを行うことによって得られる位置合わせパラメータを非共焦点画像Ｄｎのフレーム間位置合わせパラメータとして用いたが、これに限定されない。例えば、非共焦点画像Ｄｎ（ＤｎｒやＤｎｌや、ＤｎｒとＤｎｌとの演算処理により得られる画像も含む）のフレーム間位置合わせによって得られる位置合わせパラメータを共焦点画像Ｄｃのフレーム間位置合わせパラメータとして用いる場合も本発明に含まれる。

次に、画像処理部１３０は広画角画像Ｄｌと高倍率画像Ｄｃｊとの位置合わせを行い、広画角画像Ｄｌ上の高倍率画像Ｄｃｊの相対位置を求める。

画像処理部１３０は、記憶部１２０から高倍率共焦点画像Ｄｃｊの撮影時に用いた固視標位置Ｆｃｎを取得し、広画角画像Ｄｌと共焦点画像Ｄｃｊとの位置合わせにおける位置合わせパラメータの探索初期点とする。該パラメータ値の組み合わせを変化させながら広画角画像Ｄｌと高倍率共焦点画像Ｄｃｊとの位置合わせを行う。

広画角画像Ｄｌと高倍率共焦点画像Ｄｃｊとの類似度が最も高い位置合わせパラメータ値の組み合わせを広画角画像Ｄｌに対する非共焦点画像Ｄｃｊの相対位置として決定する。位置合わせ手法はこれに限らず、任意の位置合わせ手法を用いて良い。

また、Ｓ５１０において中間倍率の画像が取得されている場合には、より低倍率な画像から順に位置合わせを行う。例えば高倍率非共焦点画像Ｄｃ１ｍと中間倍率非共焦点画像Ｄｃ２ｏが取得されている場合にはまず広画角画像Ｄｌと中間倍率画像Ｄｃ２ｏとの間で位置合わせを行い、次いで中間倍率画像Ｄｃ２ｏと高倍率画像Ｄｃ１ｍとの間で位置合わせを行う。

さらに、広画角画像Ｄｌと共焦点画像Ｄｃｊに対して決定された画像貼り合わせパラメータ値を非共焦点画像（Ｄｎｒｋ、Ｄｎｌｋ）の貼り合わせに対しても適用する。広画角画像Ｄｌ上の高倍率非共焦点画像Ｄｎｒｋ、Ｄｎｌｋの相対位置が各々決定される。

＜ステップ５３０＞
第１の特定部の一例である概略特徴特定部１３３１が、以下の手順で血管壁の概略位置を特定する。
ｉ）Ｓ５２０でフレーム間位置合わせ済みの非共焦点動画像を重ね合わせ処理した上で大小２種類のスケール（サイズ）で平滑化処理を行う。また、該平滑化処理を行って得た画像に対して微分処理を行うことで平滑化微分画像を生成する。なお、本実施形態では、画像全体に平滑化処理を行っているが、眼底画像の血管領域を横断する少なくとも１つの方向における輝度分布に対して平滑化処理が行われれば良い。また、眼底画像の互いに垂直な２つの方向に対して微分処理が行われれば良いが、血管領域を横断する方向における輝度分布に対して微分処理を行う際には、横断する方向に沿って微分処理を行えば良い。
ｉｉ）ｉ）で生成して得た平滑化微分画像のうち、小さいスケールで平滑化して微分処理して得た平滑化微分画像に対してモルフォロジーフィルタを適用して網膜血管の中心線を検出する。
ｉｉｉ）ｉ）で生成した平滑化微分画像のうち、第１のサイズである大きなスケール（大きなフィルタのサイズ、大きなフィルタ係数）で第１の平滑化処理を行い、該第１の平滑化処理を行って得た画像に対して第１の微分処理を行う。また、該第１の微分処理を行って得た平滑化微分画像における該血管中心線上の各位置で、該血管中心線に略垂直な線分上での輝度プロファイル（輝度分布）を取得する。
ｉｖ）ｉｉｉ）で生成した輝度プロファイル上で右方向に最大値、左方向に最小値検出を行い、壁の概略位置を特定する。さらに第１の血管壁・第２の血管壁の一例である左壁・右壁の概略位置候補点列を各々グルーピングした上で、各壁の概略位置候補点から血管中心線までの距離を算出する。各グループ内で該距離値に関して上位・下位の所定割合を外れ値とみなし、該外れ値を持つ壁の概略位置候補点を除去して残った壁の概略位置候補点列を壁の走行方向に補間する。なお、外れ値判定法は本実施形態のように中心線からの距離値に基づく手法に限定されるものではなく、任意の公知の外れ値判定法を用いてよい。

具体的な壁概略位置の特定処理についてはＳ８１０〜Ｓ８６０で詳述する。

＜ステップ５４０＞
第２の特定部の一例である壁特徴特定部１３３２が、以下の手順で血管壁境界位置を特定する。
ｉ）Ｓ５３０のｉ）で生成した平滑化微分画像のうち、第２のサイズである小さなスケール（小さなフィルタのサイズ、小さなフィルタ係数）で第２の平滑化処理を行い、該第２の平滑化処理を行って得た画像に対して第２の微分処理を行う。また、該第２の微分処理を行って得た微分画像における該血管中心線上の各位置で、該血管中心線に略垂直な線分上での輝度プロファイル（輝度分布）を取得する。また、Ｓ５３０のｉｖ）で特定した壁の概略位置を取得する。
ｉｉ）ｉ）で取得した輝度プロファイル上の右側の壁概略位置近傍において２極大点、左側の壁概略位置近傍において２極小点を検出して壁境界候補点とする。さらに各壁境界候補点を左壁の外側境界、左壁の内側境界、右壁の外側境界、右壁の内側境界にグルーピングした上で、各壁境界候補点に対して１次モーメント（中心線からの距離×輝度値）を算出する。ただし、ここでは輝度値として非共焦点画像（Ｒ＋Ｌ画像）における輝度値を参照する。また外れ値判定法は本実施形態のように１次モーメントに基づく手法に限定されるものではなく、任意の公知の外れ値判定法を用いてよい。各グループ内で該モーメント値に関して上位・下位の所定割合を外れ値とみなし、該外れ値を持つ壁境界候補点を除去して残った壁境界候補点列を壁の走行方向に補間することで壁境界として特定する。

具体的な壁境界特定処理についてはＳ８１１〜Ｓ８４１で詳述する。

＜ステップ５５０＞
計測部１３５は、Ｓ５４０で特定された血管壁境界の位置に基づいて血管走行に沿った壁厚や壁厚に関する指標値の分布を計測する。

具体的には検出された壁の壁厚、血管の内径及び外径、壁厚に関する指標値（Ｗａｌｌ−ｔｏ−Ｌｕｍｅｎ Ｒａｔｉｏ；ＷＬＲ）を算出し、各々平均値と標準偏差、最大値と最小値も求める。ここで、ＷＬＲ＝（血管外径―血管内径）／（血管内径）である。これらの統計値は画像全体に対してだけでなく血管枝単位で算出してもよい。また、壁厚や壁厚に関する指標の統計値については、血管枝内の片側（血管走行方向に対して右側もしくは左側）単位で算出したり、小領域ごとに算出してもよい。

なお、血管壁厚に関する指標としてはこれに限定されず、左右両側の壁で算出した壁厚値の演算によって指標を算出してもよい。例えば、
・血管走行方向から見て左側、右側の壁厚比
（血管壁の大部分を占める壁細胞はコイル状に走行していて壁厚異常が生じる場合は両側に生じやすいと考えられるため、壁厚計測値に関する信頼性の指標として用いる）
を算出してもよい。

＜ステップ５６０＞
表示制御部１３６が、取得された画像や検出された壁境界の位置、計測結果（壁厚や壁厚に関する指標値）をモニタ３０５に表示する。本実施形態では、
ｉ）・非共焦点動画像（図９（ａ）のＩ１）
・脈波の特定の位相に対応するフレームを選択して重ね合わせ処理した画像（図９（ａ）のＩ２）
・血管の内腔を抽出した画像の並置表示（図９（ａ）のＩ３）
ｉｉ）壁境界の検出位置（図９（ａ）のＢｖ）
ｉｉｉ）血管壁の走行に沿って計測された壁厚もしくは壁厚に関する指標値を示すグラフ（図９（ａ）のＧ１）
ｉｖ）小領域ごとに算出した壁厚もしくは壁厚に関する指標値の分布を示すマップ（図９（ｂ））
をモニタ３０５に表示する。なお、ｉｖ）については算出した値とカラーバーを対応付けた上で、カラー表示する。

＜ステップ５７０＞
指示取得部１４０は、Ｓ５１０で取得した画像やＳ５５０で計測したデータ、すなわち非共焦点画像Ｄｎｋにおける壁境界位置や壁厚等の値をデータサーバ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３０６やマウス３０７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Ｓ５８０へ、保存が指示されなかった場合はＳ５９０へと処理を進める。

＜ステップ５８０＞
画像処理部１３０は検査日時、披検眼を同定する情報と、Ｓ５７０で決定した保存対象の画像や計測結果に関するデータとを関連付けてデータサーバ４０へ送信する。

＜ステップ５９０＞
指示取得部１４０は画像処理装置１０による高倍率非共焦点画像Ｄｎｋに関する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３０６やマウス３０７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Ｓ５１０に処理を戻し、次の披検眼に対する処理（または同一披検眼に対する再処理を）行う。

さらに、図６、図７及び図８（ａ）に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ５３０で実行される処理の詳細について説明する。

＜ステップ８１０＞
平滑化微分処理部１３２がフレーム間位置合わせ済みの非共焦点動画像に対してマルチスケールでの平滑化処理を行う。任意の公知の平滑化処理を適用可能であるが、本実施形態ではフレーム間位置合わせ済みの非共焦点動画像Ｄｒ＋ｌに対して重ね合わせ処理した後、フィルタサイズ４及び１０で平均値フィルタを適用する。

＜ステップ８２０＞
平滑化微分処理部１３２がＳ８１０で平滑化した画像に対して微分処理を行う。任意の公知の微分処理を適用可能であるが、本実施形態では差分型のエッジ検出オペレータを適用する。生成される平滑化微分画像は、図６（ｉ）に示すようにＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像Ｄｎｓ（図６（ｆ））を平滑化したものと類似した画像になる。

＜ステップ８３０＞
輝度分布取得部１３１がＳ８１０で生成した平滑化画像のうちフィルタサイズの小さい方の平滑化画像に対し、モルフォロジーフィルタを適用して網膜動脈の中心線を検出する。本実施形態ではトップハットフィルタを適用し、血柱反射に相当する幅の狭い高輝度領域を検出する。さらに該高輝度領域を細線化処理して血管中心線を検出する。なお、血管中心線の検出方法はこれに限らず任意の公知の検出方法を用いてよい。

＜ステップ８４０＞
次に輝度分布取得部１３１は、大きなスケールで平滑化後に微分した画像（図６（ｉ））における該血管中心線上の各位置で該血管中心線に垂直な線分に沿った輝度プロファイルＧｐｒｉ１（図７（ｂ）、ｉ＝０，１，２，．．．，Ｎ）を生成する。

さらに、概略特徴特定部１３３１はＧｐｒｉ１（図７（ｂ））上の輝度値を探索し、中心線位置Ｇ０から左側に最小値Ｇｍｉｎ、右側に最大値Ｇｍａｘを取得することにより壁概略位置候補を特定する。

＜ステップ８５０＞
画像処理部１３０は、Ｓ８４０で特定された各輝度プロファイル上での壁概略位置候補を
（ｉ）左壁の概略位置候補群
（ｉｉ）右壁の概略位置候補群
の２つにグルーピングした上で、各概略位置候補群内で外れ値判定を行って外れ値除去を行う。本実施形態では、血管中心線からの距離に関して上位Ｔｔ１％、下位Ｔｂ１％を外れ値とみなし、該距離値を持つ概略位置候補を除去する。

＜ステップ８６０＞
連結部１３４が残った壁概略位置候補を血管走行方向へ補間処理した上で接続することにより、血管壁境界を特定する。補間及び接続方法は任意の公知の手法を適用可能であるが、本実施形態では自然スプライン補間法により補間して接続する。

さらに、図６、図７及び図８（ｂ）に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ５４０で実行される処理の詳細について説明する。

＜ステップ８１１＞
小さいスケールで平滑化後に微分した画像における血管中心線上の各位置で該血管中心線に垂直な線分に沿った輝度プロファイルＧｐｒｉ２（図７（ｃ）、ｉ＝０，１，２，．．．，Ｎ）と壁概略位置Ｇｍｉｎ、Ｇｍａｘを取得する。

＜ステップ８２１＞
壁特徴特定部１３３２は、Ｓ８１１で取得した輝度プロファイルＧｐｒｉ２において、壁概略位置Ｇｍｉｎの近傍における極小値２点と、壁概略位置Ｇｍａｘの近傍における極大値２点を選択することで壁境界候補位置を特定する。

＜ステップ８３１＞
画像処理部１３０は、Ｓ８２１で特定された各輝度プロファイル上での壁境界候補を以下の４つにグルーピングした上で、各境界候補群内で外れ値判定を行って外れ値除去を行う。
（ｉ）左壁の外側境界候補群
（ｉｉ）左壁の内側境界候補群
（ｉｉｉ）右壁の外側境界候補群
（ｉｖ）右壁の内側境界候補群
本実施形態では各境界候補群で１次モーメント（輝度値×血管中心線からの距離）を算出した上で、上位Ｔｔ２％、下位Ｔｂ２％を外れ値とみなし、該モーメント値を持つ壁境界候補を除去する。ただし、ここでは輝度値として非共焦点画像（Ｒ＋Ｌ画像）における輝度値を参照するものとする。

＜ステップ８４１＞
連結部１３４が残った壁境界候補点列を各境界候補群ごとに血管走行方向へ補間処理した上で接続することにより、血管壁境界を特定する。補間及び接続方法は任意の公知の手法を適用可能であるが、本実施形態では自然スプライン補間法により補間して接続する。

なお、本実施形態では輝度プロファイルを平滑化微分するのに非共焦点画像に対して平滑化フィルタと微分フィルタを適用して平滑化微分画像上の輝度プロファイルを取得したが、本発明はこれに限定されない。例えば図８（ｃ）及び（ｄ）に示すような手順で、非共焦点画像に対して血管を横断する方向で輝度プロファイルを取得する。該輝度プロファイルを小区間ごとに線形近似してその回帰直線の傾きを出力する処理を、小区間を一定間隔で移動させながら繰り返すことにより平滑化微分した輝度プロファイルを生成する場合も本発明に含まれる。この場合、画像全体を平滑化微分するのではなく、輝度プロファイル上の輝度値のみ平滑化微分される。このとき、第１のスケールに相当する大きなサイズの区間で第１の線形近似を行い、第２のスケールに相当する小さいサイズの区間で第２の線形近似を行うことが好ましい。

また、本実施形態では非共焦点画像Ｄｒ＋ｌに対して血管壁境界を特定したが、本発明はこれに限定されない。例えば、共焦点画像Ｄｃに対して本実施形態で説明した画像処理手法を適用して壁境界を特定する場合も本発明に含まれる。

また、本実施形態では１種類の非共焦点画像（Ｒ＋Ｌ画像）に対して異なるスケールで平滑化微分を行い、該平滑化微分画像における輝度プロファイル上の特徴点に基づいて血管壁の概略位置及び血管壁境界を特定したが、本発明はこれに限定されない。例えば、異なる種類の非共焦点画像（Ｒチャンネル画像・Ｌチャンネル画像）を各々異なるスケールで平滑化後微分処理しておく。左側の血管壁の概略位置や壁境界はＬチャンネル画像を平滑化微分した画像での輝度プロファイルを参照して特定し、右側の血管壁の概略位置や壁境界はＲチャンネル画像を平滑化微分した画像での輝度プロファイルを参照して特定する場合も本発明に含まれる。

さらに、本実施形態では位置合わせ済み動画像を異なるスケールで平滑化するのに重ね合わせ処理してから異なるフィルタサイズで平滑化する場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、重ね合わせのみ行った画像を小さなスケールでの平滑化画像とし、重ね合わせ後に面内での平滑化を行った画像を大きなスケールでの平滑化画像とする場合も本発明に含まれる。あるいは、フレーム間位置合わせ済み動画像に対して面内方向のフィルタサイズが異なる３次元平滑化フィルタを適用することにより、異なるスケールで平滑化した２次元画像を生成する場合も本発明に含まれる。なお、重ね合わせ処理する場合には心拍動の影響により血管壁を構成する膜境界の位置が変化するのを避けるために脈波の特定の位相に対応するフレームを選択して重ね合わせ処理することが望ましい。

さらに、本実施形態では血管中心線をモルフォロジーフィルタを用いて自動的に取得する場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、操作者がキーボード３０６やマウス３０７等を用いて指定した血管中心線の位置を指示取得部１４０から取得することにより血管中心線を手動設定する場合も本発明に含まれる。

以上述べた構成によれば、画像処理装置１０は共焦点画像と非共焦点画像を取得するＳＬＯ装置を用いて撮影した網膜血管壁画像を異なるスケールで平滑化微分した画像に対し、血管を横断する方向で取得した輝度プロファイル上の特徴点に基づき壁境界を特定する。

これにより、被検眼の画像から血管壁領域を簡便かつロバストに特定する。

［第２の実施形態］
本実施形態に係る情報処理装置は、複数種類の非共焦点画像を取得するＳＬＯ装置で撮影した画像に対して以下の処理を行う。まず２種類の非共焦点画像を異なるスケールで平滑化する。さらに、大きなスケールで平滑化された異なる種類の非共焦点画像間での差分演算を実行することで、大きなスケールで平滑化されたＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像を生成する。また、小さなスケールで平滑化された異なる種類の非共焦点画像間での差分演算を実行することで小さなスケールで平滑化されたＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像を生成する。実施形態１と同様の手法で該大きなスケールで平滑化されたＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像から血管壁の概略位置を特定し、小さなスケールで平滑化されたＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像から血管壁境界を特定する場合について説明する。

本実施形態に係る情報処理装置１０と接続される機器の構成は第１実施形態と同様であるので省略する。

次に、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能ブロックを図１０に示す。画像処理部１３０に平滑化微分処理部１３２がなく、代わりに平滑化部１３７と非共焦点データ演算部１３８を備える点が実施形態１と異なっている。

また、本実施形態での画像処理フローは図５（ａ）に示す通りであり、Ｓ５３０、Ｓ５４０以外は実施形態１の場合と同様であるので説明は省略する。

＜ステップ５３０＞
概略特徴特定部１３３１が、以下の手順で血管壁の概略位置を特定する。
ｉ）Ｓ５２０でフレーム間位置合わせ済みの非共焦点動画像を重ね合わせした後、大小２種類のスケールで平滑化する。
ｉｉ）大きなスケールで平滑化した異なる種類の非共焦点画像間での差分演算、及び小さなスケールで平滑化した異なる種類の非共焦点画像間での差分演算を実行することで平滑化スケールの異なる２枚のＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像を生成する。
ｉｉｉ）ｉ）で平滑化した画像のうち小さなスケールで平滑化した非共焦点画像に対してモルフォロジーフィルタを適用して網膜血管の中心線を検出する。
ｉｖ）ｉｉ）で生成した画像のうち大きなスケールで平滑化したＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像における該血管中心線上の各位置で、該血管中心線に略垂直な線分上での輝度プロファイルを取得する。
ｖ）ｉｖ）で生成した輝度プロファイル上で右方向に最大値、左方向に最小値検出を行い、壁の概略位置を特定する。さらに左壁・右壁の概略位置候補点列を各々グルーピングした上で、各壁の概略位置候補点から血管中心線までの距離を算出する。各グループ内で該距離値に関して上位・下位の所定割合を外れ値とみなし、該外れ値を持つ壁の概略位置候補点を除去して残った壁の概略位置候補点列を壁の走行方向に補間する。なお、外れ値判定法は任意の公知の手法を適用してよい。

さらに、図７（ｄ）及び図１１（ａ）に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ５３０で実行される処理の詳細について説明する。ただし、Ｓ１１３０、Ｓ１１５０、Ｓ１１６０については第１実施形態の場合と同様であるので説明は省略する。

＜ステップ１１１０＞
平滑化部１３７がフレーム間位置合わせ済みの非共焦点動画像に対してマルチスケールでの平滑化処理を行う。任意の公知の平滑化処理を適用可能であるが、本実施形態ではフレーム間位置合わせ済みの非共焦点動画像Ｄｎｒ、Ｄｎｌを重ね合わせ処理した後、フィルタサイズ４及び１０でガウシアンフィルタを適用する。

＜ステップ１１２０＞
非共焦点データ演算部１３８がＳ１１１０で平滑化した異なる種類の非共焦点画像間での差分演算を行う。本実施形態では同じスケールで平滑化したＲチャンネル画像およびＬチャンネル画像を用いて差分強調処理（（Ｌ−Ｒ）／（Ｒ＋Ｌ））を行い、平滑化したＳｐｌｉｔＤｅｔｅｃｔｏｒ画像（図６（ｆ））を生成する。ただし、これに限らず微分と同様の効果を持つ任意の公知の演算処理を適用してよい。なお、非共焦点データ演算部１３８は、上述した差分演算の代わりに、平滑化した異なる種類の非共焦点画像間での除算演算を行っても良い。

＜ステップ１１４０＞
次に輝度分布取得部１３１は、大きなスケールで平滑化したＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像（図６（ｆ））における該血管中心線上の各位置で該血管中心線に垂直な線分に沿った輝度プロファイルＳｐｒｉ１（図７（ｄ）、ｉ＝０，１，２，．．．，Ｎ）を生成する。

さらに、概略特徴特定部１３３１は輝度プロファイルＳｐｒｉ１（図７（ｄ））上の輝度値を探索し、中心線位置Ｇ０から左側に最小値Ｇｍｉｎ、右側に最大値Ｇｍａｘを取得することにより壁概略位置候補を特定する。

＜ステップ５４０＞
壁特徴特定部１３３２が、以下の手順で血管壁境界位置を特定する。
ｉ）Ｓ５３０のｉ）で生成した小さなスケールで平滑化したＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像における該血管中心線上の各位置で、該血管中心線に略垂直な線分上での輝度プロファイルＳｐｒｉ２（図７（ｅ））を取得する。また、Ｓ５３０のｖ）で特定した壁の概略位置を取得する。
ｉｉ）ｉ）で取得した輝度プロファイル上の右側の壁概略位置近傍において２極大点、左側の壁概略位置近傍において２極小点を検出して壁境界候補点とする。さらに各壁境界候補点を左壁の外側境界、左壁の内側境界、右壁の外側境界、右壁の内側境界にグルーピングした上で、各壁境界候補点に対して１次モーメント（中心線からの距離×輝度値）を算出する。ただし、ここでは輝度値として非共焦点画像（左壁境界候補についてはＬチャンネル画像、右壁境界候補についてはＲチャンネル画像）における輝度値を参照する。各グループ内で該モーメント値に関して上位・下位の所定割合を外れ値とみなし、該外れ値を持つ壁境界候補点を除去して残った壁境界候補点列を壁の走行方向に補間することで壁境界として特定する。なお、外れ値判定法は任意の公知の手法を適用してよい。

さらに、図７（ｅ）及び図１１（ｂ）に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ５４０で実行される処理の詳細について説明する。ただし、Ｓ１１４１については第１実施形態の場合と同様であるので説明は省略する。

＜ステップ１１１１＞
小さいスケールで平滑化したＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像における血管中心線上の各位置で該血管中心線に垂直な線分に沿った輝度プロファイルＳｐｒｉ２（図７（ｅ）、ｉ＝０，１，２，．．．，Ｎ）と壁概略位置Ｇｍｉｎ、Ｇｍａｘを取得する。

＜ステップ１１２１＞
壁特徴特定部１３３２は、Ｓ１１１１で取得した輝度プロファイルＳｐｒｉ２において、壁概略位置Ｇｍｉｎの近傍における極小値２点と、壁概略位置Ｇｍａｘの近傍における極大値２点を選択することで壁境界候補位置を特定する。

＜ステップ１１３１＞
画像処理部１３０は、Ｓ１１２１で特定された各輝度プロファイル上での壁境界候補を以下の４つにグルーピングした上で、各境界候補群内で外れ値判定を行って外れ値除去を行う。
（ｉ）左壁の外側境界候補群
（ｉｉ）左壁の内側境界候補群
（ｉｉｉ）右壁の外側境界候補群
（ｉｖ）右壁の内側境界候補群
本実施形態では各境界候補群で１次モーメント（輝度値×血管中心線からの距離）を算出した上で、上位Ｔｔ２％、下位Ｔｂ２％を外れ値とみなし、該モーメント値を持つ壁境界候補を除去する。ただし、ここでは輝度値として非共焦点画像（左壁境界候補についてはＬチャンネル画像、右壁境界候補についてはＲチャンネル画像）における輝度値を参照するものとする。

なお、本実施形態では同じスケールで平滑化した異なる種類の非共焦点画像同士の差分演算により平滑化微分画像を生成したが、本発明はこれに限定されない。例えば、異なる種類の非共焦点画像同士の差分演算によりＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像を生成した後、該Ｓｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像を異なるスケールで平滑化することにより平滑化微分画像を生成する場合も本発明に含まれる。

また、本実施形態では位置合わせ済み動画像を異なるスケールで平滑化するのに重ね合わせ処理してから異なるフィルタサイズで平滑化する場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、重ね合わせのみ行った画像を小さなスケールでの平滑化画像とし、重ね合わせ後に面内での平滑化を行った画像を大きなスケールでの平滑化画像とする場合も本発明に含まれる。あるいは、フレーム間位置合わせ済み動画像に対して面内方向のフィルタサイズが異なる３次元平滑化フィルタを適用することにより、異なるスケールで平滑化した２次元画像を生成する場合も本発明に含まれる。なお、重ね合わせ処理する場合には心拍動の影響により血管壁を構成する膜境界の位置が変化するのを避けるために脈波の特定の位相に対応するフレームを選択して重ね合わせ処理することが望ましい。

さらに、本実施形態では血管中心線をモルフォロジーフィルタを用いて自動的に取得する場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、操作者がキーボード３０６やマウス３０７等を用いて指定した血管中心線の位置を指示取得部１４０から取得することにより血管中心線を手動設定する場合も本発明に含まれる。

以上述べた構成によれば、画像処理装置１０は異なる種類の非共焦点画像を取得するＳＬＯ装置を用いて網膜血管壁を撮影し、大きなスケールで平滑化したＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像及び小さなスケールで平滑化したＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像を生成する。網膜血管を横断する方向で取得した該大きなスケールで平滑化したＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像及び小さなスケールで平滑化したＳｐｌｉｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ画像上の輝度プロファイルの特徴点に基づき壁境界を特定する。

これにより、被検眼の画像から血管壁領域を簡便かつロバストに特定する。

［第３の実施形態］
本実施形態に係る画像処理装置は、複数種類の非共焦点画像を取得するＳＬＯ装置で撮影した網膜血管壁画像を異なるスケールで平滑化微分した画像に対し、血管を横断する方向で取得した輝度プロファイル上の特徴点に基づき血管の膜境界を特定するよう構成したものである。

具体的には、共焦点画像と非共焦点画像を同時に取得するＳＬＯ装置を用いて撮影した網膜血管壁の非共焦点画像（Ｒチャンネル画像・Ｌチャンネル画像）を２種類のスケールで平滑化した上で、微分処理する。大きいスケールで平滑化微分した画像において網膜血管を横断する輝度プロファイル上の特徴点から壁の概略位置を特定する。小さなスケールで平滑化微分した画像において網膜血管を横断する輝度プロファイル上の特徴点から膜境界候補点列を取得し、外れ値除去後に血管走行方向に接続することで血管の膜境界を特定して血管膜厚を計測する場合について説明する。

本実施形態に係る情報処理装置１０と接続される機器の構成は第１実施形態と同様であるので省略する。

次に、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能ブロックを図１２に示す。特定部１３３に壁特徴特定部１３４２がなく、代わりに膜特徴特定部１３４３を備える点が実施形態１と異なっている。

また本実施形態での画像処理フローは図５（ｂ）に示す通りであり、Ｓ５３１、Ｓ５４１、Ｓ５５１、Ｓ５６１以外は実施形態１の場合と同様であるので説明は省略する。

＜ステップ５３１＞
概略特徴特定部１３３１が、以下の手順で血管壁の概略位置を特定する。
ｉ）Ｓ５２１でフレーム間位置合わせ済みの非共焦点動画像を重ね合わせ処理した上で大小２種類のスケールで平滑化し、該平滑化した画像を微分処理する。
ｉｉ）ｉ）で平滑化した画像のうち小さなスケールで平滑化した非共焦点画像に対してモルフォロジーフィルタを適用して網膜血管の中心線を検出する。
ｉｉｉ）ｉ）で生成した平滑化微分画像のうち大きなスケールで平滑化した微分画像における該血管中心線上の各位置で、該血管中心線に略垂直な線分上での輝度プロファイルを取得する。
ｉｖ）ｉｉｉ）で生成した輝度プロファイル上でＲチャンネル画像の場合は右方向に最大値、Ｌチャンネル画像の場合は左方向に最小値検出を行い、壁の概略位置を特定する。さらに左壁・右壁の概略位置候補点列を各々グルーピングした上で、各壁の概略位置候補点から血管中心線までの距離を算出する。各グループ内で該距離値に関して上位・下位の所定割合を外れ値とみなし、該外れ値を持つ壁の概略位置候補点を除去して残った壁の概略位置候補点列を壁の走行方向に補間する。なお、外れ値判定法は任意の公知の手法を適用してよい。

さらに、図７及び図１３（ａ）に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ５３１で実行される処理の詳細について説明する。

＜ステップ１３１０＞
平滑化微分処理部１３２がフレーム間位置合わせ済みの非共焦点動画像（Ｒチャンネル画像・Ｌチャンネル画像）に対してマルチスケールでの平滑化処理を行う。任意の公知の平滑化処理を適用可能であるが、本実施形態ではフレーム間位置合わせ済みの非共焦点動画像Ｄｎｒ、Ｄｎｌを重ね合わせ処理した後、フィルタサイズ４及び１０で平均値フィルタを適用する。

＜ステップ１３２０＞
平滑化微分処理部１３２がＳ１３１０で平滑化したＲチャンネル画像及びＬチャンネル画像に対して微分処理を行って平滑化微分画像を生成する。任意の公知の微分処理を適用可能であるが、本実施形態では差分型のエッジ検出オペレータを適用する。

＜ステップ１３４０＞
次に輝度分布取得部１３１は、大きなスケールで平滑化後に微分したＲチャンネル画像およびＬチャンネル画像における該血管中心線上の各位置で該血管中心線に垂直な線分に沿った輝度プロファイルを生成する。図６（ｋ）にＬチャンネル画像の場合の輝度プロファイル生成位置Ｐｒｌｉ（ｉ＝０，１，２，．．．，Ｎ）の例を示す。また大きなスケールで平滑化微分したＬチャンネル画像に対して、対応する位置で生成した輝度プロファイルを図７（ｇ）に示す。

さらに、概略特徴特定部１３３１は大きなスケールで平滑化後に微分したＲチャンネル画像もしくはＬチャンネル画像上の輝度プロファイル上の輝度値を中心線位置Ｇ０から探索し、以下のように壁概略位置候補を特定する。すなわち、Ｒチャンネル画像の場合は最大値Ｇｍａｘ、Ｌチャンネル画像の場合は最小値Ｇｍｉｎを取得することで壁概略位置候補を特定する。図７（ｇ）に大きなスケールで平滑化微分したＬチャンネル画像の輝度プロファイルＧｐｒｌｉ１を示す。該輝度プロファイルＧｐｒｌｉ１は左壁の概略位置候補を特定する場合に参照する。

＜ステップ５４１＞
壁特徴特定部１３３２が、以下の手順で血管壁境界位置を特定する。
ｉ）Ｓ５３１のｉ）で生成した平滑化微分画像のうち小さなスケールで平滑化した微分画像における該血管中心線上の各位置で、該血管中心線に略垂直な線分上での輝度プロファイルを取得する。また、Ｓ５３１のｉｖ）で特定した壁の概略位置を取得する。
ｉｉ）ｉ）で取得した輝度プロファイル上の右側の壁概略位置近傍において３極大点、左側の壁概略位置近傍において３極小点を検出して膜境界候補点とする。さらに各壁境界候補点を６グループに分類した上で、各膜境界候補点に対して１次モーメント（中心線からの距離×輝度値）を算出する。ただし、ここでは輝度値として右壁の膜境界候補の場合はＲチャンネル画像、左壁の膜境界候補の場合はＬチャンネル画像における輝度値を参照する。各グループ内で該モーメント値に関して上位・下位の所定割合を外れ値とみなし、該外れ値を持つ膜境界候補点を除去して残った膜境界候補点列を壁の走行方向に補間することで膜境界として特定する。なお、外れ値判定法は任意の公知の手法を適用してよい。

さらに、図７及び図１３（ｂ）に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ５４１で実行される処理の詳細について説明する。

＜ステップ１３１１＞
小さいスケールで平滑化後に微分した画像における血管中心線上の各位置で該血管中心線に垂直な線分に沿った輝度プロファイルと壁概略位置を取得する。図７（ｈ）にＬチャンネル画像を小さいスケールで平滑化微分した場合の輝度プロファイルＧｐｒｌｉ２（ｉ＝０，１，２，．．．，Ｎ）を示す。

＜ステップ１３２１＞
膜特徴特定部１３３３は、Ｓ１３１１で取得した輝度プロファイルにおいて、壁概略位置の近傍における極値点３点を選択することにより膜境界候補位置を特定する。例えばＬチャンネル画像の場合、図７（ｈ）に示すＧｐｒｌｉ２において、壁概略位置Ｇｍｉｎの近傍における極小値３点（Ｇｌｍｉｎ＿ｉｎ及びＧｌｍｉｎ＿ｏｕｔ、及び両者の間にある小さな極小値）を選択することで膜境界候補位置を特定する。例えば、血管径が１００μｍ程度の動脈の場合にはＧｌｍｉｎ＿ｉｎから該小さな極小点までが内膜、該小さな極小点からＧｌｍｉｎ＿ｏｕｔまでが中膜に相当する。その場合、Ｇｌｍｉｎ＿ｉｎが左壁の内膜の内側境界候補、該小さな極小点が左壁の内膜と壁細胞が存在する膜との境界候補、Ｇｌｍｉｎ＿ｏｕｔが左壁の壁細胞が存在する膜の外側境界候補である。

＜ステップ１３３１＞
画像処理部１３０は、Ｓ１３２１で特定された各輝度プロファイル上での膜境界候補を以下の６つにグルーピングした上で、各境界候補群内で外れ値判定を行って外れ値除去を行う。
（ｉ）左壁の壁細胞が存在する膜の外側境界候補群
（ｉｉ）左壁の内膜と壁細胞が存在する膜との境界候補群
（ｉｉｉ）左壁の内膜の内側境界候補群
（ｉｖ）右壁の壁細胞が存在する膜の外側境界候補群
（ｖ）右壁の内膜と壁細胞が存在する膜との境界候補群
（ｖｉ）右壁の内膜の内側境界候補群
本実施形態では各境界候補群で１次モーメント（輝度値×血管中心線からの距離）を算出した上で、上位Ｔｔ２％、下位Ｔｂ２％を外れ値とみなし、該モーメント値を持つ壁境界候補を除去する。ただし、ここでは輝度値として非共焦点画像（右壁を構成する膜境界候補の場合はＲチャンネル画像、左壁を構成する膜境界候補の場合はＬチャンネル画像）における輝度値を参照するものとする。

＜ステップ５５１＞
計測部１３５は、Ｓ５４１で特定された血管壁を構成する膜境界の位置に基づいて血管走行に沿った壁厚や膜厚、壁厚や膜厚に関する指標値の分布を計測する。

本実施形態では検出された壁の壁厚、血管の内径及び外径、壁厚に関する指標値（Ｗａｌｌ−ｔｏ−Ｌｕｍｅｎ Ｒａｔｉｏ）、内膜厚、中膜厚を算出し、各々平均値と標準偏差、最大値と最小値も求める。これらの統計値は画像全体に対してだけでなく血管枝単位で算出してもよい。また、壁厚や膜厚については、血管枝内の片側（血管走行方向に対して右側もしくは左側）単位で算出したり、小領域ごとに算出してもよい。

＜ステップ５６１＞
表示制御部１３６が、取得された画像や検出された膜境界の位置、計測結果（壁厚や膜厚、壁厚や壁厚に関する指標値）をモニタ３０５に表示する。本実施形態では、以下のｉ）からｉｖ）をモニタ３０５に表示する。
ｉ）・非共焦点動画像（図９（ａ）のＩ１）
・脈波の特定の位相に対応するフレームを選択して重ね合わせ処理した画像（図９（ａ）のＩ２）
・血管の内腔を抽出した画像の並置表示（図９（ａ）のＩ３）
ｉｉ）膜境界の検出位置
ｉｉｉ）血管壁の走行に沿って計測された壁厚や膜厚もしくは壁厚や膜厚に関する指標値を示すグラフ
ｉｖ）小領域ごとに算出した壁厚や膜厚、もしくは壁厚や膜厚に関する指標値の分布を示すマップ
なお、ｉｖ）については算出した値とカラーバーを対応付けた上で、カラー表示する。

なお、本実施形態では輝度プロファイルを平滑化微分するのに非共焦点画像に対して平滑化フィルタと微分フィルタを適用して平滑化微分画像上の輝度プロファイルを取得したが、本発明はこれに限定されない。例えば図１３（ｃ）及び（ｄ）に示すような手順で、非共焦点画像に対して血管を横断する方向で輝度プロファイルを取得する。該輝度プロファイルを小区間ごとに線形近似してその回帰直線の傾きを出力する処理を小区間を一定間隔で移動させながら繰り返すことにより平滑化微分した輝度プロファイルを生成する場合も本発明に含まれる。

また、本実施形態では２種類の非共焦点画像に対し異なるスケールで平滑化微分し、左壁はＬチャンネル画像、右壁はＲチャンネル画像を異なるスケールで平滑化微分した画像における輝度プロファイル上の特徴点に基づき壁の概略位置及び膜境界を特定した。本発明はこれに限定されるものではなく、例えば以下のような方法で血管壁の概略位置や膜境界を特定する場合も本発明に含まれる。すなわち図６（ｍ）に示すような単一の非共焦点画像（Ｒ＋Ｌ画像もしくは大きなピンホール径で撮影した画像）を異なるスケールで平滑化後微分した画像上の輝度プロファイルを参照して血管壁の概略位置や膜境界を特定する場合も本発明に含まれる。

さらに、本実施形態では位置合わせ済み動画像を異なるスケールで平滑化するのに重ね合わせ処理してから異なるフィルタサイズで平滑化する場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、重ね合わせのみ行った画像を小さなスケールでの平滑化画像とし、重ね合わせ後に面内での平滑化を行った画像を大きなスケールでの平滑化画像とする場合も本発明に含まれる。あるいは、フレーム間位置合わせ済み動画像に対して面内方向のフィルタサイズが異なる３次元平滑化フィルタを適用することにより、異なるスケールで平滑化した２次元画像を生成する場合も本発明に含まれる。なお、重ね合わせ処理する場合には心拍動の影響により血管壁を構成する膜境界の位置が変化するのを避けるために脈波の特定の位相に対応するフレームを選択して重ね合わせ処理することが望ましい。

さらに、本実施形態では血管中心線をモルフォロジーフィルタを用いて自動的に取得する場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、操作者がキーボード３０６やマウス３０７等を用いて指定した血管中心線の位置を指示取得部１４０から取得することにより血管中心線を手動設定する場合も本発明に含まれる。

以上述べた構成によれば、画像処理装置１０は非共焦点画像を取得するＳＬＯ装置で撮影した網膜血管壁の画像を異なるスケールで平滑化微分して得られる画像において、網膜血管を横断する方向で取得した輝度プロファイル上の特徴点に基づき膜境界を特定する。

これにより、被検眼の画像から血管壁を構成する膜領域を簡便かつロバストに特定する。

［その他の実施形態］
上述の実施形態では画像取得部１１０に共焦点データ取得部１１１と非共焦点データ取得部１１２を両方とも含む場合について説明したが、非共焦点データを２種以上取得可能な構成であれば、画像取得部１１０に共焦点データ取得部１１１を含まなくてもよい。

また上述の実施形態では平滑化微分した輝度プロファイル上の特徴点に基づき壁の概略位置及び壁境界を特定する場合について説明したが、異なるスケールで平滑化した画像の輝度プロファイル上の特徴点に基づき壁の概略位置や壁境界を特定するよう構成してよい。平滑化する前の輝度プロファイルＰｒｉの例を図７（ａ）に示す。図７（ａ）において、Ｐ０が血管中心、Ｐｗｌが左側の血管壁、Ｐｗｒが右側の血管壁に相当する。例えば壁の概略位置を特定するには、該輝度プロファイルを中央の極大点を起点として左側（もしくは右側）に輝度値を探索し、最大値と最小値との差（もしくは血管中心Ｐ０の輝度値と最小値との差）に対して所定の比率となる位置を壁の概略位置として特定すればよい。

また、平滑化する際のスケールの設定値が処理対象画像に対して適切でない場合には、平滑化微分した画像上の輝度プロファイルにおける特徴点の数が不足することが考えられる。そこで、壁境界を特定する場合に小さいスケールで平滑化微分した画像上の輝度プロファイルにおける極値を生じる点が４点未満の場合には極値を生じる点が４点になるまで平滑化のスケールを変更するよう構成してよい。なお、膜境界を特定する場合には平滑化微分した画像上の輝度プロファイルにおける極値を生じる点が６点未満の場合には極値を生じる点が６点になるまで平滑化のスケールを変更すればよい。

さらに、計測対象の（血管中心線や壁境界を含む）血管領域を特定しやすくするために画像処理装置１０が関心領域設定手段を備え、取得された眼底画像から所定の範囲の関心領域を少なくとも一つ設定するよう構成してもよい。この場合、関心領域の画角としては血管が１本だけ含まれるように０．５ｍｍＸ０．５ｍｍ以下に設定する。また、輝度分布取得部１３１が輝度プロファイルを生成する位置（線分）の長さは、計測対象とする血管の直径の略２倍に相当する長さに設定することが望ましい。

さらに上述の実施形態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。例えばコンピュータのＣＰＵにより実行されるソフトウェアとして実現しても良い。本ソフトウェアを記憶した記憶媒体も本発明を構成することは言うまでもない。

Claims (19)

1. 被検査物の画像の血管領域を横断する少なくとも１つの方向における輝度分布に対して、第１のサイズで第１の平滑化処理を行い、前記第１のサイズよりも小さな第２のサイズで第２の平滑化処理を行う処理手段と、
   前記第１の平滑化処理を行って得た輝度分布に基づいて、前記被検査物の画像における血管壁の位置を特定する第１の特定手段と、
   前記第２の平滑化処理を行って得た輝度分布に基づいて、前記被検査物の画像における前記血管壁の内側境界の位置及び外側境界の位置を特定する第２の特定手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記処理手段は、前記第１のサイズに相当するフィルタのサイズで平滑化処理して得た輝度分布に対する微分処理である第１の微分処理を行い、前記第２のサイズに相当するフィルタのサイズで平滑化処理して得た輝度分布に対する微分処理である第２の微分処理を行い、
   前記第１の特定手段は、前記第１の微分処理を行って得た輝度分布における特徴点を前記血管壁の位置として特定し、
   前記第２の特定手段は、前記第２の微分処理を行って得た輝度分布における複数の特徴点を、前記血管壁の内側境界の位置及び外側境界の位置として特定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. 前記処理手段は、前記被検査物の画像の血管領域を横断する方向で取得された輝度分布に対して、前記第１のサイズに相当する区間のサイズで第１の線形近似を行い、前記第２のサイズに相当する区間のサイズで第２の線形近似を行い、
   前記第１の特定手段は、前記第１の線形近似を行って得た輝度分布における特徴点を前記血管壁の位置として特定し、
   前記第２の特定手段は、前記第２の線形近似を行って得た輝度分布における複数の特徴点を、前記血管壁の内側境界の位置及び外側境界の位置として特定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. 被検査物の画像の血管領域を横断する少なくとも１つの方向における輝度分布に対して、第１のサイズ及び前記第１のサイズよりも小さい第２のサイズで平滑化処理を行う処理手段と、
   前記第１のサイズで平滑化処理して得た輝度分布における複数の特徴点を第１の血管壁及び第２の血管壁の位置として特定する第１の特定手段と、
   前記第２のサイズで平滑化処理して得た輝度分布における前記特定された第１の血管壁及び第２の血管壁の位置の近傍の複数の特徴点を、前記第１の血管壁の内側境界及び外側境界と前記第２の血管壁の内側境界及び外側境界との位置として特定する第２の特定手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
5. 前記第２の特定手段は、前記第２のサイズで平滑化処理して得た輝度分布における前記第１の血管壁及び前記第２の血管壁の位置の近傍の極値点を、前記第１の血管壁の内側境界及び外側境界と前記第２の血管壁の内側境界及び外側境界との位置として特定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記第２の特定手段は、前記第２のサイズで平滑化処理して得た輝度分布における複数の特徴点を、前記第１の血管壁及び前記第２の血管壁に関する内膜の内側境界と前記内膜と壁細胞が存在する膜との境界と前記壁細胞が存在する膜の外側境界との位置として特定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
7. 前記内膜の内側境界と前記内膜と壁細胞が存在する膜との境界と前記壁細胞が存在する膜の外側境界との少なくとも１つに基づいて、血管膜厚と血管壁厚と血管内径と血管外径との少なくとも１つを計測する計測手段を更に有することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記第１の血管壁の外側境界及び内側境界と前記第２の血管壁の外側境界及び内側境界との位置を用いて、血管壁厚と血管内径と血管外径との少なくとも１つを計測する計測手段を更に有することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
9. 前記被検査物からの散乱光を分割して得た複数の光が受光されることにより得られた複数の種類の非共焦点画像であるＲチャンネル画像及びＬチャンネル画像を前記被検査物の画像として取得する画像取得手段を更に有し、
   前記第２の特定手段は、前記Ｒチャンネル画像及び前記Ｌチャンネル画像の一方を用いて、前記第１の血管壁の内側境界及び外側境界の位置を特定し、前記Ｒチャンネル画像及び前記Ｌチャンネル画像の他方を用いて、前記第２の血管壁の内側境界及び外側境界の位置を特定することを特徴とする請求項４乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 被検査物の画像の血管領域を横断する少なくとも１つの方向における輝度分布に対して処理を行うことにより得た特徴点を血管壁の位置として特定する第１の特定手段と、
    前記特定された血管壁の位置の近傍の複数の特徴点であって、前記輝度分布に対して処理を行うことにより得た前記複数の特徴点を、前記血管壁の内側境界の位置及び外側境界の位置として特定する第２の特定手段と、
    を有することを特徴とする画像処理装置。
11. 前記被検査物の画像の血管領域を横断する少なくとも１つの方向における輝度分布に対して平滑化処理を行う処理手段を更に有し、
    前記第１の特定手段は、前記処理手段による平滑化処理を行って得た輝度分布における特徴点を前記血管壁の位置として特定し、
    前記第２の特定手段は、前記処理手段による平滑化処理を行って得た輝度分布における前記特定された血管壁の位置の近傍の複数の特徴点を、前記血管壁の内側境界の位置及び外側境界の位置として特定することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記被検査物の画像から前記血管領域を特定するために、前記被検査物の画像において０．５ｍｍＸ０．５ｍｍ以下の少なくとも１つの関心領域を設定する関心領域設定手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 前記被検査物からの散乱光を分割して得た複数の光が受光されることにより得られた複数の種類の非共焦点画像の間で差分演算または除算演算することで得られた画像を前記被検査物の画像として取得する画像取得手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
14. 前記被検査物は、被検眼であり、
    前記被検査物の画像は、光を照射した前記被検眼からの戻り光を用いて得た前記被検眼の眼底画像であることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
15. 前記眼底画像は、補償光学を適用した撮像装置により得られることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
16. 被検査物の画像の血管領域を横断する少なくとも１つの方向における輝度分布に対して、第１のサイズで第１の平滑化処理を行い、前記第１のサイズよりも小さな第２のサイズで第２の平滑化処理を行う処理工程と、
    前記第１の平滑化処理を行って得た輝度分布に基づいて、前記被検査物の画像における血管壁の位置を特定する第１の特定工程と、
    前記第２の平滑化処理を行って得た輝度分布に基づいて、前記被検査物の画像における前記血管壁の内側境界の位置及び外側境界の位置を特定する第２の特定工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
17. 被検査物の画像の血管領域を横断する少なくとも１つの方向における輝度分布に対して、第１のサイズ及び前記第１のサイズよりも小さい第２のサイズで平滑化処理を行う処理工程と、
    前記第１のサイズで平滑化処理して得た輝度分布における複数の特徴点を第１の血管壁及び第２の血管壁の位置として特定する第１の特定工程と、
    前記第２のサイズで平滑化処理して得た輝度分布における前記特定された第１の血管壁及び第２の血管壁の位置の近傍の複数の特徴点を、前記第１の血管壁の内側境界及び外側境界と前記第２の血管壁の内側境界及び外側境界との位置として特定する第２の特定工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
18. 被検査物の画像の血管領域を横断する少なくとも１つの方向における輝度分布に対して処理を行うことにより得た特徴点を血管壁の位置として特定する第１の特定工程と、
    前記特定された血管壁の位置の近傍の複数の特徴点であって、前記輝度分布に対して処理を行うことにより得た前記複数の特徴点を、前記血管壁の内側境界の位置及び外側境界の位置として特定する第２の特定工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
19. 請求項１６乃至１８のいずれか１項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。