JP6625193B2 - 情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、例えば眼科用機器に代表される光干渉断層装置より得られる情報を処理する情報処理装置、情報処理装置の制御方法、及びプログラムに関するものである。

現在、光学機器を用いた眼科用機器として、様々なものが使用されている。例えば、眼を観察する光学機器として、前眼部撮影機、眼底カメラ、共焦点レーザー走査検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：ＳＬＯ）等、様々な機器が使用されている。中でも、多波長光波干渉を利用した光コヒーレンストモグラフィ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）による光断層画像撮像装置は、試料の断層像を高解像度に得ることができる装置である。このため、眼科用機器として網膜の専門外来では必要不可欠な装置になりつつある。また、眼科用だけでなく、内視鏡等にも利用されている。以下、これをＯＣＴ装置と記す。ＯＣＴ装置は眼科診断等において、被検眼の眼底における網膜の断層像や、角膜などの前眼部の断層像を取得するために広く利用されている。

ＯＣＴ装置は、低コヒーレント光である測定光を、参照光と測定光に分け、測定光を被検査物に照射し、その被検査物からの戻り光と参照光を干渉させ、その干渉光のスペクトル情報から被検査物の断層を測定することができる。現在のＯＣＴ装置では、上記の干渉光のスペクトル情報から奥行き方向の情報を得ることができるスペクトラムドメイン（Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ｄｏｍａｉｎ：ＳＤ）−ＯＣＴが一般的に利用されている。以下、本発明ではＳＤ−ＯＣＴ装置を単にＯＣＴ装置と記す。

ＯＣＴ装置は測定光を、サンプル上に走査することで、高解像度の断層像を得ることができ、特定の領域に対し測定光を１次元走査することで２次元画像を取得する。そして、２次元断層画像取得のための１次元走査を、位置をずらしながら繰り返し取得することで３次元画像（ボリュームデータ）を得る。

ここで、人の眼の網膜は複数の層で構成されていることが知られており、眼科診断ではボリュームデータに基づいて層構造を読影したり、病変部の状態を確認したりする。また、網膜のボリューム画像データにおいて、病変部の状態を確認するためには、断層像を表示する他、網膜の層構造を画像解析し、層厚グラフや層厚マップ等を表示することが有効である（特許文献１）。さらに、算出した層厚を健常眼の層厚データ（Ｎｏｒｍａｔｉｖｅ Ｄａｔa Ｂａｓｅ：ＮＤＢ）と比較することも、病変部の状態確認に有効である。

しかしながら、スペクトル情報を利用して被検査物の断層像を得ようとする場合、その演算途中で行うフーリエ変換の特性上、ゲートと呼ばれる測定光路と参照光路とが等しい位置を基準として正規の断層像に対する折り返し像が生じてしまうことが知られている。そして、被検査物の断層像が、ゲート位置とクロスしてしまうような場合、正規の断層像と折り返された断層像とが重なり合い二重像となってしまう。

断層像が二重像となる場合、画像解析によるサンプルの層構造識別は困難となる。このため、二重像となった領域の層厚解析データを適正にユーザに提示することができない可能性がある。そこで、特許文献１では、折り返し像が正規の断層像に重なった状態で撮影されるのを防ぐため、適正撮影可能範囲の外に被検査物の断層像が出た場合に警告を出す眼科装置が開示されている。

特開２０１２−０７１１１３号公報 特開２０１１−０９２２９０号公報

しかしながら、特許文献２に開示の眼科装置を用いた場合でも、ユーザは折り返し像が生じた状態で撮影を行う可能性がある。これは、ゲート位置から遠ざかるほど信号強度の低下などで、断層像が不明瞭となるため、ユーザは意図的に着目部位をゲート位置に近付けて撮影を行うことがあるからである。また、人の眼の網膜は、平面ではなく湾曲した形状であるため、着目した部位から離れた領域では、断層像がゲート位置とクロスし折り返し像が生じてしまう可能性がある。さらに、強度近視など網膜の湾曲が強い場合、網膜全体を折り返し像が生じない状態で撮影することが困難な場合もある。

そこで、本発明は、上記の課題に鑑み、層厚データを適切にユーザに提示し、検査効率の向上が期待される情報を処理する情報処理装置、情報処理装置の制御方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る情報処理装置は、
被検査物の断層像を取得する取得手段と、
前記断層像において折り返し像が発生していない領域及び折り返し像が発声している領域を判別する判別手段と、
前記折り返し像が発生していない領域を識別可能とする解析画像データを生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された前記解析画像データを表示手段に表示させる表示制御手段と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置、情報処理装置の制御方法、及びプログラムによれば、折返し像が解析画像データへ影響を与える可能性のある領域を明示することができるため、ユーザは信頼性の高い解析画像データのみに着目することができ、診断効率の向上につながる。

本発明に係る層厚マップの説明図である。 （ａ）は本発明に係る光干渉断層装置の全体概要図、（ｂ）は本発明に係る光干渉断層装置のブロック図、（ｃ）は本発明に係る光干渉断層装置の画像取得部である測定光学系の説明図である。 本発明に係る光干渉断層装置の撮像前のリアルタイム画像（動画像）を表示する撮影画面の説明図である。 本発明に係る光干渉断層装置の断層画像を詳細に表示するレポート画面の説明図である。 人眼の網膜構造の説明図である。 （ａ）は本発明に係る層厚マップの生成フロー、（ｂ）及び（ｃ）は本発明に係る有意領域の決定方法の説明図である。 本発明に係る層厚マップ表示の変形例の説明図である。 ＩＳ／ＯＳ−ＲＰＥの有意領域特定方法の説明図である。 （ａ）および（ｃ）〜（ｅ）は本発明に係る比較層厚マップの説明図、（ｂ）は本発明に係る比較層厚マップの生成フローである。 （ａ）および（ｃ）〜（ｇ）は本発明に係るセクター層厚データの説明図、（ｂ）はセクター層厚データの生成フローである。 （ａ）は本発明に係る比較セクター層厚データの説明図、（ｂ）は比較セクター層厚データの生成フローである。

（本体構成）
図２（ａ）は、本実施形態に係る光断層画像撮像装置の側面図である。２００は光干渉断層装置、９００は前眼部像および被検眼の２次元像および断層像を取得するための取得部（測定光学系）、９５０は移動部としてのステージ部で、画像取得部９００をＸＹＺ方向に不図示のモータを用いて移動可能とする。９５１は後述の分光器を内蔵するベース部である。

画像取得部９００は、後に詳述するが、被検体の画像を取得するための光を被検体上で走査させ、被検体を撮像することで被検体の画像を取得するものである。

９２５はパソコンであり、断層画像の構成や、ステージ部の制御とともにアライメント動作の制御等を行う。更に後述する画像領域の特定や層構造の解析、有意領域の特定、解析画像データの生成、モニタへの表示制御等を行う。９２６はハードディスクで、患者情報と各種撮影データを記憶する患者情報記憶部を兼ね、断層撮像用のプログラムや参照層厚データを予め記憶する記憶部である。

９２８は、表示部であるモニタであり、９２９はパソコンへの指示を行う入力部であり、具体的にはキーボードとマウスから構成される。即ち、モニタ９２８は、後述する撮影画面、レポート画面を時分割する単一の共通モニタで、画像取得部９００側ではなくパソコン９２５側に設けられる。

３２３は顔受けであり、不図示のモータによる上下動が可能な顎受け３２４、額当て３２５、後述の対物レンズの高さ方向の移動範囲中心に設けられた目高線３２６を備えている。被検者の顎を顎受け３２４に載せ、額を額当て３２５に当て、被検者の眼の高さが目高線３２６と略一致するように被検者の顔を固定することで、被検眼を取得部９００に概略位置決めすることができる。

（ブロック図）
本実施形態における情報処理装置の構成を示すブロック図について図２（ｂ）を用いて説明する。本実施例に係る情報処理を行うそれぞれの動作の詳細については後述する。

９３０は断層像生成部であり、取得部９００により得られた後述の参照光の信号に基づいて断層像を生成する。

９３１は画像範囲特定部であり、断層像生成部９３０により形成された断層像を解析し、被検査物の所定部位に相当する画像領域を特定する。なお、画像領域とはモニタ９２８に表示される画像の領域を示し、画像領域のサイズは例えば一定である。画像範囲特定部９３１は、本発明における、断層像において検査を要する被検査物の被検査部位に相当する部分を画像領域に特定する特定手段に相当する。

９３２は層構造解析部であり、断層像生成部９３０により形成された断層像を解析し、被検査物の層構造を識別する。層構造解析部９３２は、本発明における解析手段に相当する。

９３３は有意領域判別部であり、画像範囲特定部９３１により形成された画像領域および層構造解析部９３２により形成された層構造に基づいて、有意領域を設定する。ここで、有意領域は本発明における特徴的な構成であり、詳細は後述する。有意領域判別部９３３は、本発明において画像領域の領域周辺部と断層画像との位置関係に基づいて有意領域と非有意領域を決定する判別手段に相当する。なお、この位置関係の詳細については後述する。

９３４は解析画像生成部であり、画像範囲特定部９３１により形成された画像領域や層構造解析部９３２により形成された層構造、有意領域判別部９３４により形成された有意領域、記憶部９２６に記憶された参照層厚データに基づいて、解析画像データを生成する。ここで、解析画像データは、被検査物の層厚をカラーマップとして表示する層厚マップや、被検査物を幾つかの領域に分割し、各々の領域（セクター）における特定の層厚の平均値データを表示するセクター層厚データなどである。解析画像生成部９３５は、本発明における生成手段に相当する。

９３５は表示制御手段であり、解析画像生成部９３４により生成された解析画像データを、表示手段であるモニタ９２８へ表示する制御を行う。また、後述するように、該表示制御手段は、断層像に基づく画像データと非有意領域に関するデータとを併せて表示する表示形態を指定してモニタ９２８に表示させる。

（測定光学系および分光器の構成）
本実施形態の測定光学系および分光器の構成について図２（ｃ）を用いて説明する。まず、画像取得部９００の内部について説明する。被検眼１０７に対向して対物レンズ１３５−１が設置され、その光軸上に第１ダイクロックミラー１３２−１および第２ダイクロイックミラー１３２−２が配置されている。これらのダイクロイックミラーによってＯＣＴ光学系の光路３５１、被検眼の観察と２次元画像の取得とを兼ねるＳＬＯ光学系と固視灯用の光路３５２、および前眼観察用の光路３５３とに波長帯域ごとに分岐される。

ＳＬＯ光学系と固視灯用の光路３５２はＳＬＯ走査手段１３３、レンズ１３５−３および１３５−４、ミラー１３２−５、第３ダイクロイックミラー１３２−３、フォトダイオード１７３、ＳＬＯ光源１７４、固視灯１９１を有している。ミラー１３２−５は、穴あきミラーや中空のミラーが蒸着されたプリズムであり、ＳＬＯ光源１７４による照明光と、被検眼からの戻り光とを分離する。第３ダイクロイックミラー１３２−３はＳＬＯ光源１７４および固視灯１９１への光路へと波長帯域ごとに該光路を分離する。ＳＬＯ走査手段１３３は、ＳＬＯ光源１７４と固視灯１９１から発せられた光を被検眼１０７上で走査するものであり、Ｘ方向に走査するＸスキャナ、Ｙ方向に走査するＹスキャナから構成されている。本実施形態では、Ｘスキャナは高速走査を行う必要があるためポリゴンミラーによって、Ｙスキャナはガルバノミラーによって構成されている。レンズ１３５−３はＳＬＯ光学系および固視灯の焦点合わせのため、不図示のモータによって駆動される。ＳＬＯ光源１７４は７８０ｎｍ付近の波長の光を発生する。フォトダイオード１７３は、被検眼からの戻り光を検出する。固視灯１９１は可視光を発生して被検者の固視を促すものである。

ＳＬＯ光源１７４から発せられた光は、第３ダイクロイックミラー１３２−３で反射され、ミラー１３２−５を通過し、レンズ１３５−４、１３５−３を通り、ＳＬＯ走査手段１３３によって、被検眼１０７上で走査される。被検眼１０７からの戻り光は、投影光と同じ経路を戻ったのち、ミラー１３２−５によって反射され、フォトダイオード１７３へと導かれる。固視灯１９１は第３ダイクロイックミラー１３２−３、ミラー１３２−５を透過し、レンズ１３５−４、１３５−３を通り、ＳＬＯ走査手段１３３によって、被検眼１０７上で走査される。このとき、ＳＬＯ走査手段の動きに合わせて固視灯１９１を点滅させることによって、被検眼１０７上の任意の位置に任意の形状をつくり、被検者の固視を促す。

前眼観察用の光路３５３において、１３５−２、１３５−１０はレンズ、１４０はスプリットプリズム、１７１は赤外光を検知する前眼部観察用のＣＣＤである。このＣＣＤ１７１は、不図示の前眼観察用照射光の波長、具体的には９７０ｎｍ付近に感度を持つものである。スプリットプリズム１４０は、被検眼１０７の瞳孔と共役な位置に配置されており、被検眼１０７に対する画像取得部９００のＺ方向（前後方向）の距離を、前眼部のスプリット像として検出することができる。

ＯＣＴ光学系の光路３５１は、前述の通りＯＣＴ光学系を成しており、被検眼１０７の断層画像を撮像するためのものである。より具体的には、断層画像を形成するための干渉信号を得るものである。１３４は光を被検眼上で走査するためのＸＹスキャナである。ＸＹスキャナ１３４は１枚のミラーとして図示してあるが、ＸＹ２軸方向の走査を行うガルバノミラーである。

１３５−５、１３５−６はレンズであり、そのうちレンズ１３５−５は、光カプラー１３１に接続されているファイバー１３１−２から出射するＯＣＴ光源１０１からの光を、被検眼１０７に焦点合わせするために不図示のモータによって駆動される。この焦点合わせによって、被検眼１０７からの戻り光は同時にファイバー１３１−２の先端に、スポット状に結像されて入射されることとなる。

次に、ＯＣＴ光源１０１からの光路と参照光学系、分光器の構成について説明する。１０１はＯＣＴ光源、１３２−４は参照ミラー、１１５は分散補償用ガラス、１３１は光カプラー、１３１−１〜４は光カプラーに接続されて一体化しているシングルモードの光ファイバー、１３５−７はレンズ、１８０は分光器である。

これらの構成によってマイケルソン干渉系を構成している。ＯＣＴ光源１０１から出射された光は、光ファイバー１３１−１を通じ、光カプラー１３１を介して光ファイバー１３１−２側の測定光と、光ファイバー１３１−３側の参照光とに分割される。測定光は前述のＯＣＴ光学系光路３５１を通じ、観察対象である被検眼１０７に照射され、被検眼による反射や散乱により同じ光路を通じて光カプラー１３１に到達する。

光カプラー１３１によって、測定光と参照光は合波され干渉光となる。ここで、測定光の光路長と参照光の光路長がほぼ同一となったときに干渉を生じる。参照ミラー１３２−４は、不図示のモータおよび駆動機構によって光軸方向に調整可能に保持され、被検眼１０７によって変わる測定光の光路長に参照光の光路長を合わせることが可能である。干渉光は光ファイバー１３１−４を介して分光器１８０に導かれる。

また、１３９−１は、光ファイバー１３１−２中に設けられた測定光側の偏光調整部である。１３９−２は、光ファイバー１３１−３中に設けられた参照光側の偏光調整部である。これらの偏光調整部は光ファイバーをループ状にひきまわした部分を幾つか持っている。このループ状の部分をファイバーの長手方向を中心として回動させることでファイバーに捩じりを加え、測定光と参照光の偏光状態を各々調整して合わせることが可能である。

分光器１８０はレンズ１３５−８、１３５−９、回折格子１８１、ラインセンサ１８２から構成される。光ファイバー１３１−４から出射された干渉光はレンズ１３５−８を介して平行光となった後、回折格子１８１で分光され、レンズ１３５−９によってラインセンサ１８２に結像される。

以上述べたＯＣＴ光学系は、本発明において被検査物に測定光を照射して断層像を取得する取得手段に対応する。

次に、ＯＣＴ光源１０１の周辺について説明する。ＯＣＴ光源１０１は、代表的な低コヒーレント光源であるＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）である。中心波長は８５５ｎｍ、波長バンド幅は約１００ｎｍである。ここで、バンド幅は、得られる断層画像の光軸方向の分解能に影響するため、重要なパラメータである。

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）等を用いることができる。中心波長は眼を測定することを鑑みると近赤外光が適する。また、中心波長は得られる断層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い。双方の理由から中心波長８５５ｎｍとした。

本実施形態では干渉系としてマイケルソン干渉系を用いたが、マッハツェンダー干渉系を用いても良い。測定光と参照光との光量差に応じて、光量差が大きい場合にはマッハツェンダー干渉系を、光量差が比較的小さい場合にはマイケルソン干渉系を用いることが望ましい。

以上のような構成により、被検眼の断層像を取得することができ、かつ、近赤外光であってもコントラストの高い被検眼の２次元画像を取得することができる。

（断層画像の撮像方法）
光干渉断層装置２００を用いた断層画像の撮像方法について説明する。光干渉断層装置２００はＸＹスキャナ１３４を制御することで、被検眼１０７の所定部位の断層画像を撮像することができる。ここで、断層像取得光を被検眼中で走査する軌跡のことをスキャンパターン（走査パターン）と呼ぶ。このスキャンパターンには、例えば、一点を中心として縦横十字にスキャンするクロススキャンや、エリア全体を塗りつぶすようにスキャンし結果として３次元断層像（ボリューム画像）を得る３Ｄスキャンなどがある。特定の部位に対して詳細な観察を行いたい場合はクロススキャンが適しており、網膜全体の層構造や層厚を観察したい場合は３Ｄスキャンが適している。

ここでは、３Ｄスキャンを実行した場合の撮像方法を説明する。まず、図中Ｘ方向に測定光のスキャン（走査）を行い、被検眼におけるＸ方向の撮像範囲から所定の撮像本数の情報をラインセンサ１８２で撮像する。Ｘ方向のある位置で得られるラインセンサ１８２状の輝度分布を高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＦＦＴ）し、ＦＦＴで得られた線状の輝度分布をモニタ９２８に示すために濃度情報に変換する。これをＡスキャン画像と呼ぶ。

また、この複数のＡスキャン画像を並べた２次元の画像をＢスキャン画像と呼ぶ。１つのＢスキャン画像を構成するための複数のＡスキャン画像を撮像した後、Ｙ方向のスキャン位置を移動させて再びＸ方向のスキャンを行うことにより、複数のＢスキャン画像を得る。

複数のＢスキャン画像、あるいは複数のＢスキャン画像から構築した３次元画像（ボリュームデータ）を以下に述べるモニタ９２８に表示することで検者が被検眼の診断に用いることができる。ここでは、Ｘ方向のＢスキャン画像を複数得ることで３次元画像を得る例を示したが、Ｙ方向のＢスキャン画像を複数得ることで３次元画像を得てもよい。

このとき、フーリエ変換の原理上の特性から、特定の位置、具体的には測定光路長と参照光路長とが等しくなる位置（ゲート位置）を基準とした対象形となる断層像が形成される。また、ゲート位置を基準とした周期的な断層像が形成される。そのため、検者に観察しやすい断層画像とするために、特定の領域（画像領域）を切り出して表示することが必要である。

（撮影画面の構成）
図３を用いて本実施形態に係る撮影画面２０００について説明する。撮影画面２０００は、所望の被検眼像を得るために、各種の設定および調整を行う画面であり、撮像前にモニタ９２８に表示される画面である。

２４００は患者情報表示部であり、本画面で撮影を行う患者の情報、例えば患者ＩＤ、患者名、年齢、性別などを表示する。２００１は被検眼の左右を切り替えるボタンであり、Ｌ、Ｒボタンを押すことにより、左右眼の初期位置に画像取得部９００を移動する。２１０１は前眼部観察用のＣＣＤ１７１によって得られた前眼部観察画面であり、前眼部観察画面２１０１上の任意の点をマウスでクリックすることで、その点を画面の中心にするよう画像取得部９００を移動させ、該画像取得部９００と被検眼１０７との位置合わせを行う。２０１２はスキャンパターン表示画面であり、撮影時に行うスキャンパターンの概要が表示されている。２２０１はフォトダイオード１７３によって得られた被検眼の２次元画像表示画面、２３０１は取得された断層画像を確認するための断層画像表示画面である。２００４は開始ボタンであり、このボタンを押すことで断層像および２次元画像の取得が開始され、２次元画像表示画面２２０１および断層画像表示画面２３０１に取得した被検眼像がリアルタイムで表示される。このとき、２次元画像表示画面２２０１内に表示される枠２２０２は、撮影時に断層像を取得する範囲である。また、縦方向の中心部にある横向きの矢印線２２０３は、断層画像表示画面２３０１に表示されている断層像を取得している被検眼上の位置およびスキャン方向を示している。

ここで、断層画像表示画面２３０１の外枠体２３０２は、本発明における画像領域を示している。画像領域２３０２の図中左辺および右辺はスキャン範囲２２０２と同境界であり、上辺は測定光路長と参照光路長が等しい位置（ゲート位置）であり、下辺は上辺から所定の長さだけ離れた位置である。

それぞれの画像の近傍に配置されているスライダは、調整を行うためのものである。スライダ２１０３は被検眼に対する取得部のＺ方向の位置を調整するもの、スライダ２２０３はフォーカス調整を行うもの、スライダ２３０３はコヒーレンスゲートの位置を調整するものである。フォーカス調整は、眼底に対する合焦調整を行うために、レンズ１３５−３および１３５−５を図示の方向に移動する調整である。コヒーレンスゲート調整は、断層画像が断層画像表示画面の所望の位置で観察されるために、参照ミラー１３２−４を図示の方向に移動する調整である。これにより、ＯＣＴ光学系における断層像と参照光路との光路長差が変更されるため、断層画像表示画面２３０１中の断層像は上下方向に移動し、検者は断層画像、より詳細には被検査部位を断層画像表示画面の所望の位置に配置するように画像領域を特定することができる。

これらの調整操作により、検者は最適な撮像が行える状態を創出する。２００３は撮像ボタンであり、各種調整が終了したときに、このボタンを押すことで所望の撮像が行われる。

（レポート画面の構成）
図４を用いて本実施形態に係るレポート画面４０００について説明する。レポート画面４０００は、モニタ９２８に表示される画面であり、撮像した被検眼像および画像解析データを詳細に確認する画面である。

４００１は患者情報表示部であり、本画面で表示されている患者の情報、例えば患者ＩＤ、患者名、生年月日、性別、人種などを表示する。４１００は２次元画像表示画面であり、ＳＬＯ像もしくは、取得された断層画像から再構築或いは再構成した被検眼画像であるプロジェクション像が表示される。４２００は断層画像表示画面であり、取得された断層画像が表示される。２次元画像表示画面４１００には、断層画像表示画面４２００に表示されている断層像を取得した際の走査軌跡の概要図が矢印４１０２として重畳表示される。さらに、後述するセクターデータのもととなるグリッド４１０３が重畳表示される。

４３００は層厚マップ、４４００は比較層厚マップ、４５００はセクター層厚データ、４６００は比較セクター層厚データである。以下では、これらについて詳細に説明する。

（層厚マップ）
図１を用いて本実施形態に係る層厚マップについて説明する。

ここで、人の網膜は、図５に示すように硝子体、内境界膜（ＩＬＭ）、神経線維層（ＮＦＬ）、神経節細胞層（ＧＣＬ）、内網状層（ＩＰＬ）、内顆粒層（ＩＮＬ），外網状層（ＯＰＬ）、外顆粒層（ＯＮＬ）、ＩＳ／ＯＳ−ＲＰＥ（視細胞内節外節接合部−網膜色素上皮）と呼ばれる構造などで構成されている。そして、例えば緑内障の診断には、ＮＦＬ、ＧＣＬとＩＰＬとを合わせた神経節細胞複合体（ＧＣＣ、登録商標）と呼ばれる層の厚み分布が重要であることが知られている。上記診断には、層厚マップと呼ばれる画像解析データが有効である。これは、特定の層の厚みの大小を色の変化として表示したものである。

層厚マップについて、図１を用いて説明する。ここでは、図１（ａ）に示すような折返し像を含む断層像のボリュームデータの場合に生成される層厚マップについて説明する。図１（ｃ）は、本発明で特徴的な有意領域を設定しない場合の層厚マップの概要図である。４３０１は２次元画像、４３００は層厚マップ、４３１０は層厚に対応する色を示したカラースケールである。層厚マップ４３００の領域内は、特定の層の層厚解析結果に基づいた層厚を、カラースケール４３１０に対応する色で表現している。これにより、ユーザは層厚の分布を容易かつ直感的に観察することができ、診断を効率的に行うことができる。なお、図１（ｃ）では、塗りつぶす色を半透明色とし、２次元画像４３０１に重畳して表示している。

しかしながら、断層像の折返し像が生じている部分は、層構造の解析が困難となるため、４３００の周縁部のように０μｍと表示されることや、不連続なデータとなる可能性があり、その信頼性は低いデータとなる場合がある。このようなデータをユーザに提示すると、ユーザは層厚に異常がある部位であるのか、それとも折返し像による層厚算出の失敗なのかを逐次確認しなければならず、診断効率が低下してしまう恐れがある。

これに対し、図１（ｂ）に本発明で特徴的な有意領域を設定した場合の層厚マップを示す。４３０１は２次元画像、４３００は層厚マップ、４３１０は層厚に対応する色を示したカラースケール、４３２０は有意領域以外の領域（マスキング領域）を示すインジケータである。層厚マップ４３００中のマスキング領域４３０３で示すように、折返し領域を識別しユーザに明示することで、ユーザは信頼性の高いデータのみを容易に認識することができる。このため、折返し像による層厚算出の失敗を確認する必要が無く、真に異常がある部位のみに着目することができ、診断効率を向上させることができる。

次に図６を用いて、本実施形態に係る層厚マップの生成フローについて説明する。まずステップＳ１にて開始した後、ステップＳ２にて取得部９００により断層像のボリュームデータが取得され、断層像生成部９３０によって断層像が生成される。

次に、ステップＳ３にて画像範囲特定部９３１は、ステップＳ２にて生成された断層像に対して画像領域を設定する。ここで、画像領域とは、前述のように断層像生成時のフーリエ変換により生ずる周期的な断層像から一部分を切り出す領域のことであり、レポート画面４０００における断層画像表示画面４２００の外枠、および層厚マップ４３００の外枠４３０２である。すなわち、画像領域とは、モニタ９２８における断層像が表示される領域である画像表示領域と等価である。

次に、ステップＳ４にて層構造解析部９３２は被検査物の層構造を解析する。層構造の解析は、各層の反射率の違いにより信号強度が異なることを利用することで各層を識別することができる。

次に、ステップＳ５にて有意領域判別部９３３は有意領域の特定を行う。有意領域判別部９３３は、特定の層と画像領域との位置関係に基づいて、有意領域を設定する。ここで、その有意領域判別部の具体的な動作について、図６（ｂ）を用いて説明する。ここでは、ＧＣＣを層厚測定対象として、ＩＬＭと画像領域上辺との位置関係を算出する例を説明する。Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、・・・、Ｔ（ｎ−１）、Ｔｎは、ボリュームデータを構成している各断層像を示している。ここで、断層像Ｔ１に着目する。まず、有意領域判別部９３３は、断層像の図中左右方向の中心位置Ｃ１を設定する。次に、中心位置Ｃ１から図中左右方向にそれぞれＩＬＭと画像領域上辺との交点を求める。そして、左右それぞれの交点の座標をＭ１ＬおよびＭ１Ｒとする。このＭ１ＬとＭ１Ｒの間の領域は、折返し像の生じていない有意領域であり、信頼性の高い層厚を得ることができる領域である。一方、有意領域外の領域は折返し像が生じ、正規像との二重像となっているため、得られる層厚の信頼性は低い可能性がある。ＩＬＭと画像領域上辺との交点を求めることは、例えば、モニタ９２８における断層像が表示される領域である画像表示領域の周縁部（例えば上端）に断層像に含まれる所定の層（例えばＩＬＭ）が接している点を求めることと等価である。

上記と同じ方法を用い、各断層像について、上辺とＩＬＭとの交点Ｍ２Ｌ、Ｍ３Ｌ、・・・、ＭｎＬおよびＭ２Ｒ，Ｍ３Ｒ、・・・、ＭｎＲを求める。ここで、断層像Ｔ３のように、着目している層と画像領域の上辺が交差しない場合は、画像領域の左右の境界がそれぞれＭ３ＬおよびＭ３Ｒのように交点として設定される。また、断層像Ｔｎのように、着目している層が全域において折返し像となっている場合は、層構造解析部９３２はＩＬＭを識別することができないため、中心点ＣｎがそれぞれＭｎＬおよびＭｎＲのように交点として設定される。上記によって、ボリュームデータを構成する断層像全てに対して交点を設定後、各交点をつなぎあわせることで、図６（ｃ）に示すような有意領域１０００および有意領域外の領域１００１を得ることができる。

上述の方法で有意領域判別部９３３がステップＳ５にて有意領域を特定したのちステップＳ６に進み、解析画像生成部９３４はステップＳ４で得られた層構造と、ステップＳ５にて得られた有意領域に基づいて、層厚マップデータを生成する。具体的には、有意領域内のＡスキャンデータに対しては、層構造をもとに特定の層、ここではＧＣＣの厚みを測定し、それに対応するカラーデータを保持する。一方、有意領域外のＡスキャンデータに対しては、マスキング領域を示すカラーデータ或いはパターンを保持する。ステップＳ６で層厚マップデータを生成した後、ステップＳ７でレポート画面４０００に表示し、ステップＳ８で終了する。

上述のフローにより層厚マップを生成することで、ユーザは折返し像が層厚解析データに影響を与えている可能性のある領域を瞬時に判別できる状態で、眼科診断に有用な層厚マップを観察できるため、診断効率の向上につながる。

ここで、上述のステップＳ６にてマスキング領域に対して層厚測定は行わなかったが、マスキング領域に対しても層厚測定を行っても良い。その際、マスキング領域に対してもカラーデータを保持させ、その上にマスキング領域を示すカラーデータ或いはパターンを半透明で重畳する。この表示例を図７（ａ）に示す。図７（ａ）のような層厚マップとすることで、ユーザは画像領域全体の層厚分布を確認できるとともに、信頼性の高い有意領域を識別することができる。

また、マスキング領域は特定の色或いはパターンで塗りつぶさなくてもよく、図７（ｂ）に示すように、その境界線４３０４のみを層厚マップ中に描画し、ユーザに識別可能な表示としてもよい。

上記の層厚マップの説明では、ＧＣＣの層厚を例として説明したが、ＧＣＣ以外の層でもよい。眼科診断ではＧＣＣの他に、ＩＳ／ＯＳ−ＲＰＥ層にも着目することが多い。これは、加齢黄斑変性等の診断にＲＰＥにおける脈絡膜新生血管の有無などの観察が有効だからである。したがって、図示しない層選択手段によって、解析を行う層を選択できるようにするのが望ましい。

この場合の有意範囲の特定方法を図８を用いて説明する。ＩＳ／ＯＳ−ＲＰＥ層に対して有意範囲を設定する場合、上述のフローによるとＩＳ／ＯＳラインと画像範囲との交点１１００を求め、そこから有意領域を設定することとなる。しかしながら、ＩＳ／ＯＳラインとＩＬＭの折返し像との交点１１０１と、交点１１００との間は、折返し像が正規の断層像とクロスしているため、層厚の解析が困難である。したがって、ＩＳ／ＯＳラインがＩＬＭの折返し像と交差する点１１０１に基づいて有意領域を設定することが望ましい。ここで、交点１１０１の求め方について一例を紹介する。

まず、ＩＬＭと画像領域上辺との交点１１０２を求める。次に、１１０２点と同じＸ位置でのＩＳ／ＯＳラインとの交点１１０３を求める。そして、そのＺ位置とＩＬＭとの交点１１０４を求める。ここで、局所的に見た網膜の各層を直線に近似し、かつ各層は平行であると仮定すると、交点１１０２と交点１１０１までの距離１１０６は、交点１１０２と交点１１０４との距離１１０５の半分である。上記の計算によって、交点１１０１を推定することができる。ＩＬＭを有しない層厚解析に対して、上記のような方法で有意領域を設定することで、折返し像によって層厚測定に影響が出る可能性のある領域を効率的に除きつつ、有意領域をできるだけ広げてユーザに提示することが可能である。

（層厚マップＮＤＢ）
次に、比較層厚マップ４４００について図９を用いて説明する。比較層厚マップは、参照となる層厚マップと、前記の層厚マップを比較した結果を表示するものである。ここで、参照となる層厚マップは、標準的な人眼網膜の層厚マップや、同一患者の過去の層厚マップ、同一患者の左右眼他方の層厚マップであり、予め記憶部９２６に記憶されている。

図９（ａ）を用いて比較層厚マップの構成を説明する。４４００は比較層厚マップ、４４１０は比較層厚データに対応する色を示したカラースケール、４４２０は有意領域以外の領域（マスクされた領域又はマスキング領域）を示すインジケータである。

比較層厚マップ４４００においても、層厚マップと同様にマスキング領域４４０３で示すように、折返し領域を識別しユーザに明示することで、ユーザは信頼性の高いデータのみを容易に認識することができる。

次に、図９（ｂ）を用いて、比較層厚マップの作成フローについて説明する。ステップＳ１０１からステップＳ１０５までは上述の層厚マップのステップＳ１からステップＳ５までと同様の動作であるので説明を省略する。

ステップＳ１０５で有意領域を設定した後、ステップＳ１０６で解析画像生成部９３４は記憶部９２６から参照層厚マップを呼び出す。ステップＳ１０７で解析画像生成部９３４は、Ｓ１０４で生成された層構造から層厚マップを生成し、その各位置の層厚に対するＳ１０６で呼び出された参照層厚マップの厚みに基づいて参照層厚に対する割合を算出し、比較層厚マップの元となるデータを生成する。

そして、ステップＳ１０５で生成された有意領域と組み合わせ、前述の層厚マップと同様カラーマップによる比較層厚マップを生成する。この比較層厚マップの例を図９（ａ）に示す。図９（ａ）では、マスキング領域をパターンで塗りつぶした例を示しているが、前述の層厚マップと同様に、カラーデータの上に半透明のパターンを重畳する表示方法（図９（ｃ））や境界線のみを表示方法（図９（ｄ））でも良い。上述では、参照層厚データに対する割合データを生成する例を示したが、図９（ｅ）のように差分量データを生成し表示してもよい。

なお、参照層厚データとして用いられるデータには、健常眼の層厚データや、同一眼の過去検査データ、同一患者の左右他方眼データなどが挙げられる。健常眼の層厚データはＮｏｒｍａｔｉｖｅ Ｄａｔａ Ｂａｓｅ（ＮＤＢ）と呼ばれ、人種や年齢別の健常眼の層厚データとなっている。このＮＤＢと該当患者の層厚を比較することで、患者の層厚の異常を容易に確認することが可能となる。特に、ＧＣＣの層厚に着目することで、緑内障の診断に非常に有効であることが知られている。

また、同一眼の過去の検査データは経過観察に有用であり、層厚の経時変化を容易に確認することが可能となる。このため、緑内障の進行状況の診断などに用いられる。さらに、同一患者の左右他方眼を参照層厚データとして用いる場合は、片眼に異常が有る場合に有用である。

上記のように、比較層厚マップに対しても有意領域を設定しユーザに提示することで、ユーザは折返し像の無い状態での信頼性の高いデータを容易に判別することができる状態で眼科診断に有用な比較層厚マップを観察できるため、診断効率の向上につながる。

（セクターデータ）
次に、図１０を用いて、セクター層厚データの構成について説明する。図１０（ａ）の４５０１は、前述のグリッド４１０３によって被測定物を分割した際の、各セクター内の層厚平均値を示したセクター層厚データである。図１０（ａ）の４５０２は、複数の近接する複数のセクター領域を組み合わせた際の、各セクター内の層厚平均値を示したセクター層厚データである。図１０（ａ）の４５０３は、全てのセクター領域を組み合わせた際の、セクター内の層厚平均値を示したセクター層厚データである。

次に、図１０（ｂ）を用いて、セクター層厚データを生成し表示する動作フローについて説明する。ステップＳ２０１からステップＳ２０５までは上述の層厚マップのステップＳ１からステップＳ５までと同様の動作であるので説明を省略する。ステップＳ２０５で有意領域を設定した後、ステップＳ２０６で解析画像生成部９３４はステップＳ２０４で得られた層構造と、グリッド４１０３のデータをもとにセクターを生成し、そのセクターを構成する全ての層厚データから各セクターの層厚平均値を算出する。次に、ステップＳ２０５で生成された有意領域の情報に基づき、ステップＳ２０６でセクター層厚データを生成し、ステップＳ２０７で表示する。

ここで、セクター層厚データの表示方法は、図１０（ａ）で示された数字のみの表示に限ることは無い。例えば、図１０（ｃ）に示すように、各セクターをその層厚に対応する色で塗りつぶすように表示してもよい。また、図１０（ｄ）に示すように、二次元画像や前述の層厚マップに重畳する形式で表示しても良い。

次に、セクター領域と有意領域外の領域（マスキング領域）とが重なっている場合について説明する。図１０（ｅ）に示すように、マスキング領域４５１１が、セクター領域４５１０に掛かっている場合、図１０（ｆ）および（ｇ）のような形式で表示することで、ユーザは折返し像によって層厚データに影響を与えている可能性があるデータと、そうでないデータを瞬時に識別することができる。図１０（ｆ）の４５２１のセクターは、そのセクター領域全てがマスキング領域に内包されていることを、セクター内の色情報で示している。即ち、有意領域に内包されているセクター領域と、内包されているセクター領域以外のセクター領域とで表示する色を変更している。また、図１０（ｆ）の４５２２のセクターは、そのセクター領域の一部がマスキング領域に重なっていることを、セクター内の色情報で示している。

ここで、セクター４５１２とセクター４５１３では、異なる色によってセクターを表示しているが、マスキング領域と重なっているか否かという識別のみができれば良い場合は、同一の表示色であってもよい。このような表示方法にすることで、ユーザは一目で折返し像による影響の可能性があるのか否かを判別することができる。また、図１０（ｇ）では、数字の表示形態を変更した例を示している。図１０（ｇ）の４５３１のセクターは、そのセクター領域全てがマスキング領域に内包されていることを、セクター内の層厚データを示す数字に囲み文字を使用することで示唆している。また、図１０（ｇ）の４５３２のセクターは、そのセクター領域の一部がマスキング領域に重なっていることを、セクター内の層厚データを示す数字に括弧を使用することで示唆している。このような表示方法にすることで、二次元画像や層厚マップに重畳する形式で表示した場合でも、見易いセクター層厚データを提供できる。

ここで、上記ステップＳ２０６でセクター層厚平均値を算出する際、そのセクターを構成する全ての層厚データから平均値を算出する例を示したが、セクター内かつ有意領域内の層厚データのみを用いて平均値を算出しても良い。これにより、折返し像が層厚データに与える影響を排除することが可能となる為、信頼度の高いセクター層厚データとすることができる。なお、この際には、図１０（ｆ）や（ｇ）のような表示方法にて、マスキング領域によって計算に用いるデータを選別した旨をユーザに通知することが望ましい。

（セクターＮＤＢ）
次に、比較セクター層厚データ４６００について図１１を用いて説明する。ここで、参照となるセクター層厚データ（参照用層厚）は、標準的な人眼網膜のセクター層厚データや、同一患者の過去のセクター層厚データ、同一患者の左右眼他方のセクター層厚データであり、予め記憶部９２６に記憶されている。

図１１（ａ）を用いて比較セクター層厚データについて説明する。図１１（ａ）の４６０１は、前述のグリッド４１０３によって被測定物を分割した際の、各セクター内の層厚平均値を示したセクター層厚データと対応する参照セクター層厚データとを比較し、その割合を表示している。

図１１（ａ）の４６０２は、複数の近接する複数のセクター領域を組み合わせた際の、各セクター内の層厚平均値を示したセクター層厚データと対応する参照セクター層厚データとを比較し、その割合を表示している。図１１（ａ）の４５０３は、全てのセクター領域を組み合わせた際の、セクター内の層厚平均値を示したセクター層厚データと対応する参照セクター層厚データとを比較し、その割合を表示している。

次に、図１１（ｂ）を用いて、セクター層厚データを生成し表示する動作フローについて説明する。ステップＳ３０１からステップＳ３０５までは上述の層厚マップのステップＳ１からステップＳ５までと同様の動作であるので説明を省略する。ステップＳ３０５で有意領域を設定した後、ステップＳ３０６で解析画像生成部９３４は記憶部９２６から参照セクター層厚データを呼び出す。

次に、ステップＳ３０７で解析画像生成部は、前述のＳ２０６と同様にセクター層厚データを生成し、その各セクター位置の層厚に対するＳ３０６で呼び出された参照セクター層厚データの厚みに基づいて参照層厚に対する割合を算出し、比較セクター層厚データの元となるデータを生成する。そして、ステップＳ３０５で生成された有意領域と組み合わせ、比較セクター層厚データを生成する。このデータをステップＳ３０８で表示する。

ここで、比較層厚データの表示方法は図１１（ａ）の他に、図１０（ｃ）のように算出値に対応する色でセクター領域を塗りつぶした表示方法や、図１０（ｄ）のように二次元画像や層厚マップに重畳する表示方法もある。

また、マスキング領域がセクター領域に重なっている場合についても、セクター領域とマスキング領域の位置関係によって、図１０（ｆ）のようにセクター内の色情報を変更する方法や、図１０（ｇ）のように、文字の表示形態を変更する方法などがある。

ここで、比較層厚データの表示方法は図１１（ａ）の他に、図１０（ｃ）のように算出値に対応する色でセクター領域を塗りつぶした表示方法や、図１０（ｄ）のように二次元画像や層厚マップに重畳する表示方法もある。

上述では、参照セクター層厚データに対する割合データを生成する例を示したが、前述の比較層厚マップと同様に、差分量データを生成し表示してもよい。

なお、参照層厚データとして用いられるデータには、比較層厚マップと同様に、健常眼の層厚データや、同一眼の過去検査データ、同一患者の左右他方眼データなどが挙げられる。

さらに、上記ステップＳ２０６でセクター層厚平均値を算出する際、そのセクターを構成する全ての層厚データから平均値を算出する例を示したが、前述のようにセクター内かつ有意領域内の層厚データのみを用いて平均値を算出しても良い。

以上のように、層厚マップやセクター層厚データにおいて、折返し像による影響の可能性の有無をユーザに提示することで、ユーザは被検眼の病変部位に着目することができ、診断効率を向上させることができる。

以上述べたように、本発明によれば、被検査物が複数の層で構成されていても、各層に対して適切な層厚をユーザに提示することができ、更に、層厚マップにおける表示方法を色や境界線で表示することで、折返し像が層厚解析データへ影響している可能性がある領域を認識し易くすることができる。

また、本発明によれば、セクター層厚データにおける表示方法を文字形態や色で表示することで、折返し像が層厚解析データへ影響している可能性がある領域を認識し易くすることができる。
更に、本発明によれば、折返し像によるセクター層厚データへの影響を取り除くことができるため、セクター層厚データの信頼性を向上させることができる。

［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についても本発明の一形態を構成する。

更に、本件は上記の実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変形、変更して実施することができる。例えば、上記の実施例では、被測定物が眼の場合について述べているが、眼以外の皮膚や臓器等の被測定物に本発明を適用することも可能である。この場合、本発明は眼科装置以外の、例えば内視鏡等の医療機器としての態様を有する。従って、本発明は眼科装置に例示される検査装置として把握され、被検眼は被検査物の一態様として把握されることが望ましい。

１０７・・被検眼、１０１・・ＯＣＴ光源、１３３・・ＳＬＯスキャナ、１３４・・ＯＣＴスキャナ、１７４・・ＳＬＯ光源、９００・・画像取得部、９２５・・パソコン、９２６・・ハードディスク、９２８・・モニタ、９３０・・画像生成部、９３１・・画像範囲特定部、９３２・・層構造解析部、９３３・・有意領域判別部、９３４・・解析画像生成部、９３５・・表示制御手段、９５０・・ステージ部、４０００・・レポート画面、４３００・・層厚マップ、４３０２・・画像領域、４３０３・・マスキング領域、４３１０・・カラースケール、４３２０・・マスキング領域インジケータ、４４００・・比較層厚マップ、４５００・・セクター層厚データ、４６００・・比較セクター層厚データ

Claims (7)

1. 被検査物の断層像を取得する取得手段と、
   前記断層像において折り返し像が発生していない領域及び折り返し像が発生している領域を判別する判別手段と、
   前記折り返し像が発生していない領域を識別可能とする解析画像データを生成する生成手段と、
   前記生成手段により生成された前記解析画像データを表示手段に表示させる表示制御手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記解析画像データは、特定の層に関する層厚マップであることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 参照層厚マップを記憶する記憶手段を更に備え、
   前記解析画像データは、前記参照層厚マップに対応する前記層厚マップの割合もしくは差分量を含
   むことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記生成手段は、前記折り返し像が発生していない領域の前記層厚マップをカラーマップとして生成し、
   前記折り返し像が発生している領域の前記層厚マップは、前記折り返し像が発生していない領域の前記層厚マップとは異なる色もしくはパターンとすることを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 前記生成手段は、前記折り返し像が発生している領域の周縁部に境界線を描画した前記層厚マップを生成することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 被検査物の断層像を取得する取得工程と、
   前記断層像において折り返し像が発生していない領域及び折り返し像が発生している領域を判別する判別工程と、
   前記折り返し像が発生していない領域を識別可能とする解析画像データを生成する生成工程と、
   前記生成工程により生成された前記解析画像データを表示手段に表示させる表示制御工程と、を含むことを特徴とする情報処理装置の制御方法。
7. 請求項６に記載の制御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。