JP6719891B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、被検眼の偏光断層画像を処理する画像処理装置及び画像処理方法に関する。

近年、低コヒーレンス光による干渉を利用した光断層画像撮像（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）装置（以下、ＯＣＴ装置と記載）が実用化されている。これは、被検査物の断層画像を高分解能で且つ非侵襲に取得することができる。そのため、ＯＣＴ装置は、特に眼科領域において、被検眼の眼底の断層画像を得るうえで、必要不可欠な装置になりつつある。また、眼科領域以外でも、皮膚の断層観察や、内視鏡やカテーテルとして構成して、消化器、循環器の壁面断層画像撮像等が試みられている。

眼科用ＯＣＴ装置においては、眼底組織の形状をイメージングする通常のＯＣＴ画像（輝度画像とも言う）に加えて、眼底組織の光学特性や動き等をイメージングする機能ＯＣＴ画像の取得が試みられている。特に、神経線維層や網膜層の描出が可能な偏光ＯＣＴ装置は、機能ＯＣＴ装置の一つとして開発されており、緑内障や加齢黄斑変性などを対象とした研究が進められている。また、偏光ＯＣＴ装置を用いて網膜層に生じた変異を検出し、疾患の進行や治療効果を判断するための研究も進められている。

偏光ＯＣＴ装置は、眼底組織の光学特性の一つである偏光パラメータ（リターデーション、オリエンテーション、ＤＯＰＵ（Ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ））を用いて偏光ＯＣＴ画像を構成し、眼底組織の区別やセグメンテーションを行うことができる。一般的に、偏光ＯＣＴ装置は波長板（例えば、λ／４板やλ／２板）を用いることで、ＯＣＴ装置の測定光と参照光の偏光状態を任意に変化させられるように光学系が構成されている。光源から出射される光の偏光を制御し、試料を観察する測定光に所望の偏光状態に変調した光を用い、干渉光を２つの直交する直線偏光として分割して検出して、偏光ＯＣＴ画像を生成する。ここで、閾値処理により決定されるＤＯＰＵパラメータによって再構成されるＤＯＰＵ画像から、偏光解消領域（偏光解消性を持つ領域）の一つである網膜の網膜色素上皮（ＲＰＥ：Ｒｅｔｉｎａｌ ｐｉｇｍｅｎｔ ｅｐｉｔｈｅｌｉｕｍ）層を特異的に描出する方法が非特許文献１に開示されている。ここで、偏光解消は、被検体において偏光が解消される度合いを表す指標である。偏光解消は、例えば、組織内の微小構造（例えばメラニン）で測定光の反射により、偏光の方向や位相がランダムに変化する事に起因すると考えられている。

Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ ３（１１），Ｓｔｅｆａｎ Ｚｏｔｔｅｒ ｅｔ ａｌ．"Ｌａｒｇｅ−ｆｉｅｌｄ ｈｉｇｈ−ｓｐｅｅｄ ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌｏｇｙ"

ここで、ＤＯＰＵ画像は、偏光ＯＣＴ装置によって取得される断層画像データを用いて算出されるＤＯＰＵパラメータを領域ごとに計算して２次元的に再構成したものである。また、ＤＯＰＵパラメータは光の偏光度を示すパラメータであり、０から１までの値をとる。検出する光が完全偏光の場合に１となり、逆に偏光状態が不均一になっており、偏光状態が全くそろわない無偏光の場合に０の値をとる。偏光解消領域の偏光度は、他の組織からの戻り光に比べて低い値となる。ＤＯＰＵパラメータは、各画素に対して計算する事ができるが、当該画素を含む一定範囲の空間の偏光状態を統計的に処理する（平均値を求める）ため、ＤＯＰＵ画像は通常の輝度画像などに比べ、解像度が低下する。結果として、偏光解消領域の正しい輪郭（範囲）を捉えることが難しかった。

本発明の目的の一つは、偏光解消領域の輪郭（範囲）を精度良く求めることである。

本発明に係る画像処理装置の一つは、
測定光を照射した被検体からの戻り光と参照光とによる共通のＯＣＴ信号を処理することで得られる前記被検体の３次元の断層輝度画像及び３次元の偏光断層画像を取得する断層画像取得手段と、
前記３次元の偏光断層画像における偏光解消領域を抽出する抽出手段と、
前記被検体の深さ方向における前記３次元の断層輝度画像の一部の領域であって、前記抽出された偏光解消領域を用いて選択された一部の領域に関する強度を用いて、前記被検体のＥｎ−Ｆａｃｅ画像を生成する生成手段と、
前記生成されたＥｎ−Ｆａｃｅ画像における少なくとも一つの不連続領域を特定する特定手段と、を有する。

また、本発明に係る画像処理方法の一つは、
測定光を照射した被検体からの戻り光と参照光とによる共通のＯＣＴ信号を処理することで得られる前記被検体の３次元の断層輝度画像及び３次元の偏光断層画像を取得する工程と、
前記３次元の偏光断層画像における偏光解消領域を抽出する工程と、
前記被検体の深さ方向における前記３次元の断層輝度画像の一部の領域であって、前記抽出された偏光解消領域を用いて選択された一部の領域に関する強度を用いて、前記被検体のＥｎ−Ｆａｃｅ画像を生成する工程と、
前記生成されたＥｎ−Ｆａｃｅ画像における少なくとも一つの不連続領域を特定する工程と、を有する。

本発明の一つによれば、偏光解消領域の輪郭（範囲）を精度良く求めることができる。

第１の実施形態における偏光ＯＣＴ装置の全体構成の概略図である。 第１の実施形態における、信号処理部１４４で生成される画像の例である。 第１の実施形態における、撮像のフローである。 第１の実施形態における、硬性白斑の検出を説明する図である。 第１の実施形態における、画像表示画面を説明する図である。 第２の実施形態における、画像解析のフローである。 第２の実施形態における、生成された２次元画像を説明する図である。 第２の実施形態における、地図状委縮として認識された領域のリストである。

本実施形態に係る画像処理装置の一つは、被検眼の偏光断層画像（例えば、ＤＯＰＵ画像）における偏光解消領域（偏光解消性を持つ領域）を抽出する抽出手段を有する。ここで、抽出手段は、偏光断層画像から偏光解消領域を直接的に抽出しても良いし、偏光断層画像が生成される前の信号から偏光解消領域に対応する信号を抽出しても良い。また、偏光解消領域は、例えば、ＲＰＥ層や硬性白斑を含む領域である。また、本実施形態に係る画像処理装置の一つは、偏光断層画像に対応する被検眼の断層輝度画像における、抽出された偏光解消領域に対応する領域を検出する検出手段を有する。ここで、検出手段は、断層輝度画像からこの領域を直接的に検出しても良いし、断層輝度画像が生成される前の信号からこの領域に対応する信号を検出しても良い。これにより、偏光解消領域の輪郭（範囲）を精度良く求めることができる。

また、本実施形態に係る画像処理装置の一つは、検出された領域を断層輝度画像に重ねて表示手段に表示させる表示制御手段を有する。これにより、偏光解消領域を精度良く表示させることができる。

また、本実施形態に係る画像処理装置の一つは、検出された領域のサイズを算出する算出手段を有する。ここで、検出された領域のサイズは、偏光断層画像が３次元画像である場合には体積であることが好ましい。また、偏光断層画像が２次元画像である場合には面積であることが好ましい。もちろん、偏光断層画像が３次元画像であっても、検出された領域のサイズとして面積が算出されても良い。なお、検出された領域のサイズは、体積や面積以外に、幅や外周長等であっても良い。これにより、偏光解消領域のサイズを精度良く求めることができる。

ここで、ＤＯＰＵ画像を用いて、糖尿病網膜症患者に生じる硬性白斑を、偏光解消領域として抽出することもできる。硬性白斑は、偏光解消性を持つ変性部位であり、糖尿病網膜症患者における疾患の進行との関連性が研究されている。本実施形態に係る画像処理装置の一つによれば、偏光解消領域は硬性白斑であっても良く、このとき、硬性白斑の輪郭を精度良く求めることができる。また、硬性白斑を精度良く表示させることができる。これにより、硬性白斑の進行や治療効果の確認等の経過観察において、ユーザはモニタに表示された硬性白斑を確認しながら、硬性白斑のサイズや数の変化を容易に確認することができる。また、硬性白斑のサイズを精度良く求めることができる。これにより、硬性白斑の進行や治療効果の確認等の経過観察において、硬性白斑のサイズや数の変化を定量的に評価することができる。

（第１の実施形態：硬性白斑領域の輪郭を精度良く検出）
以下、本発明の一実施形態を、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断層撮影装置の一例である偏光ＯＣＴ装置の全体構成の概略図である。本実施形態では、ＳＳ（Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ）−ＯＣＴによる偏光ＯＣＴ装置について説明する。ただし、本発明はこれに限定されるものではなく、ＳＤ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｏｍａｉｎ）−ＯＣＴによる偏光ＯＣＴ装置に対しても適用することができる。

＜偏光ＯＣＴ装置１００の構成＞
偏光ＯＣＴ装置１００の構成について説明する。光源１０１は、波長掃引型（Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ：以下ＳＳ）光源であり、例えば、掃引中心波長１０５０ｎｍ、掃引幅１００ｎｍで掃引しながら光を出射する。光源１０１から出射された光は、シングルモードファイバ（以下ＳＭファイバと記載）１０２、偏光制御器１０３コネクタ１０４、ＳＭファイバ１０５、ポラライザ１０６、偏波保持（Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇ：ＰＭ）ファイバ（以下ＰＭファイバと記載）１０７、コネクタ１０８、ＰＭファイバ１０９を介して、ビームスプリッタ１１０に導かれ、測定光（ＯＣＴ測定光とも言う）と参照光（ＯＣＴ測定光に対応する参照光とも言う）に分岐される。ビームスプリッタ１１０の分岐比は、９０（参照光）：１０（測定光）である。偏光制御器１０３は光源１０１から射出する光の偏光を所望の偏光状態へ変化させることが出来る。一方、ポラライザ１０６は特定の直線偏光成分のみを通過させる特性を持つ光学素子である。通常光源１０１から射出される光は偏光度が高く、特定の偏光方向を持つ光が支配的であるが、ランダム偏光成分と呼ばれる、特定の偏光方向を持たない光が含まれている。このランダム偏光成分は偏光ＯＣＴ画像の画質を悪化させることが知られており、ポラライザによってランダム偏光成分をカットしてやる。なお、ポラライザ１０６を通過できるのは特定の直線偏光状態の光のみであるため、所望の光量が被検眼１１８に入射するように偏光制御器１０３によって偏光状態を調整する。

分岐された測定光は、ＰＭファイバ１１１を介して出射され、コリメータ１１２によって平行光とされる。平行光となった測定光は１／４波長板１１３を透過したのち、被検眼１１８の眼底Ｅｒにおいて測定光を走査するガルバノスキャナ１１４、スキャンレンズ１１５、フォーカスレンズ１１６を介して被検眼１１８に入射する。ここで、ガルバノスキャナ１１４は単一のミラーとして記載したが、実際は被検眼１１８の眼底Ｅｒをラスタースキャンするように２枚のガルバノスキャナによって構成している。もちろん、光を２次元方向に走査可能な単一のミラーで構成しても良い。また、２枚のガルバノスキャナを近接して配置しても良いし、両方とも被検眼１１８の前眼部に対して光学的に共役な位置に配置しても良い。また、フォーカスレンズ１１６はステージ１１７上に固定されており、光軸方向に動くことで、フォーカス調整することが出来る。ガルバノスキャナ１１４とステージ１１７は駆動制御部１４５によって制御され、被検眼１１８の眼底Ｅｒの所望の範囲（断層画像の取得範囲、断層画像の取得位置、測定光の照射位置とも言う）で測定光を走査することが出来る。また１／４波長板１１３は、１／４波長板の光学軸と、その光学軸に対して直交する軸との間の位相を１／４波長分だけ遅延させる特性を持つ光学素子である。本実施形態ではＰＭファイバ１１１より射出する測定光の直線偏光の方向に対して１／４波長板の光学軸を４５°だけ光軸を回転軸として回転させ、被検眼１１８に入射する光を円偏光とする。

なお、本実施形態では詳細な説明はしていないが、眼底Ｅｒの動きを検出し、ガルバノスキャナ１１４のミラーを眼底Ｅｒの動きに追従させて走査させるトラッキング機能が付与されていても、本実施形態の方法が適用可能である。その場合、トラッキング方法については一般的な技術を用いて行うことが可能であり、リアルタイムで行うことも、ポストプロセッシングで行うことも可能である。例えば、走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：ＳＬＯ）を用いる方法がある。これは眼底Ｅｒについて、ＳＬＯを用いて光軸に対して垂直な面内の２次元画像を経時的に取得し、画像中の血管分岐などの特徴箇所を抽出する。取得する２次元画像中の特徴箇所がどのように動いたかを眼底Ｅｒの移動量として算出し、算出した移動量をガルバノスキャナ１１４にフィードバックすることでリアルタイムトラッキングを行うことが出来る。

測定光は、ステージ１１７上に乗ったフォーカスレンズ１１６により、被検眼１１８に入射し、眼底Ｅｒ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、上述の光学経路をビームスプリッタ１１０に戻る。ビームスプリッタ１１０に入射した測定光の戻り光はＰＭファイバ１２６を経由し、ビームスプリッタ１２８に入射する。

一方、ビームスプリッタ１０６で分岐された参照光は、ＰＭファイバ１１９を介して出射され、コリメータ１２０によって平行光とされる。参照光は１／２波長板１２１、分散補償ガラス１２２、ＮＤフィルタ１２３、コリメータ１２４を介し、ＰＭファイバ１２７に入射する。コリメータレンズ１２４とＰＭファイバ１２７の一端はコヒーレンスゲートステージ１２５の上に固定されており、被検者の眼軸長の相違等に対応して光軸方向に駆動するように、駆動制御部１４５で制御される。１／２波長板１２１は、１／２波長板の光学軸と、その光学軸に対して直交する軸との間の位相を１／２波長分だけ遅延させる特性を持つ光学素子である。本実施形態ではＰＭファイバ１１９より射出する参照光の直線偏光がＰＭファイバ１２７において長軸が４５°傾いた偏光状態となるように調整する。なお本実施形態では参照光の光路長を変更しているが、測定光の光路と参照光の光路との光路長差を変更出来ればよい。

ＰＭファイバ１２７を通過した参照光はビームスプリッタ１２８に入射する。ビームスプリッタ１２８では参照光の戻り光と参照光が合波されて干渉光とされた上で二つに分割される。分割される干渉光は互いに反転した位相の干渉光（以下、正の成分および負の成分と表現する）となっている。分割された干渉光の正の成分はＰＭファイバ１２９、コネクタ１３１、ＰＭファイバ１３３を経由して偏光ビームスプリッタ１３５に入射する。一方、干渉光の負の偏光成分はＰＭファイバ１３０、コネクタ１３２、ＰＭファイバ１３４を経由して偏光ビームスプリッタ１３６に入射する。

偏光ビームスプリッタ１３５および１３６では、直交する二つの偏光軸に合わせて干渉光が分割され、垂直（Ｖｅｒｔｉｃａｌ）偏光成分（以下、Ｖ偏光成分）と水平（Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ）偏光成分（以下、Ｈ偏光成分）の二つの光にそれぞれ分割される。偏光ビームスプリッタ１３５に入射した正の干渉光は偏光ビームスプリッタ１３５において正のＶ偏光成分と正のＨ偏光成分の二つの干渉光に分割される。分割された正のＶ偏光成分はＰＭファイバ１３７を経由してディテクタ１４１に入射し、正のＨ偏光成分はＰＭファイバ１３８を経由してディテクタ１４２に入射する。一方、偏光ビームスプリッタ１３６に入射した負の干渉光は偏光ビームスプリッタ１３６において負のＶ偏光成分と負のＨ偏光成分に分割される。負のＶ偏光成分はＰＭファイバ１３９を経由してディテクタ１４１に入射し、負のＨ偏光成分はＰＭファイバ１４０を経由してディテクタ１４２に入射する。
ディテクタ１４１および１４２はいずれも差動検出器となっており、位相が１８０°反転した二つの干渉信号が入力すると、直流成分を除去し、干渉成分のみを出力する。
ディテクタ１４１で検出された干渉信号のＶ偏光成分とディテクタ１４２で検出された干渉信号のＨ偏光成分はそれぞれ光の強度に応じた電気信号として出力され、断層画像生成部の一例である信号処理部１４４に入力する。

＜制御部１４３＞
本実施形態に係る画像処理装置の一例である制御部１４３について説明する。制御部１４３は、本実施形態に係る断層撮影装置と通信可能に接続されている。なお、制御部１４３は、断層撮影装置と一体に設けられても良いし、別々に設けられても良い。ここで、制御部１４３は、信号処理部１４４、駆動制御部１４５、表示部１４６によって構成される。駆動制御部１４５は、上述の通りに各部を制御する。信号処理部１４４は、ディテクタ１４１、１４２から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の生成を行う。すなわち、信号処理部１４４は表示制御手段の機能を有し、信号処理部１４４は、信号処理部１４４で生成される画像や解析結果を表示部１４６の表示画面に表示させることができる。なお、表示制御手段は、信号処理部１４４は別々に設けられても良い。ここで、表示部１４６は、例えば液晶等のディスプレイである。なお、信号処理部１４４で生成された画像データは、表示部１４６に有線で送信されても良いし、無線で送信されても良い。また、本実施形態において表示部１４６等は制御部１４３に含まれているが、本発明はこれに限らず、制御部１４３とは別に設けられても良く、例えばユーザが持ち運び可能な装置の一例であるタブレットでも良い。この場合、表示部にタッチパネル機能を搭載させ、タッチパネル上で画像の表示位置の移動、拡大縮小、表示される画像の変更等を操作可能に構成することが好ましい。

［画像処理］
次に、信号処理部１４４における画像生成について説明する。信号処理部１４４は、ディテクタ１４１、１４２から出力された干渉信号に対して、一般的な再構成処理を行うことで、各偏光成分に基づいた２つの断層画像である、Ｈ偏光成分に対応する断層画像と、Ｖ偏光成分に対応する断層画像を生成する。

まず、信号処理部１４４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、信号処理部１４４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、窓関数処理を行う。本実施形態ではコサインテーパーによる窓関数処理を行う。その後、ＦＦＴ処理を行う事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。なお、窓関数処理の方法はコサインテーパーに限定されず、術者が目的に合わせて任意に選択してよい。他の窓関数処理、例えばガウシアン窓関数、ハニング窓関数など、一般的に知られる窓関数処理が適用可能である。

＜輝度画像（断層輝度画像）の生成＞
信号処理部１４４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、本明細書では断層輝度画像とも呼ぶ。断層輝度画像の画素値ｒは、ディテクタ１４１、１４２から得られるＨ偏光成分の振幅Ａ_ＨおよびＶ偏光成分の振幅Ａ_Ｖから式１によって計算される。

図２（ａ）に視神経乳頭部の輝度画像の例を示す。また、ガルバノスキャナ１１４によってラスタースキャンすることにより、被検眼１１８の眼底ＥｒのＢスキャン画像を構成し、さらに眼底上の位置が異なる複数のＢスキャン像を副走査方向に取得することで、輝度画像のボリュームデータを生成する。

＜ＤＯＰＵ画像生成＞
信号処理部１４４は、取得した振幅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を式２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、信号処理部１４４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程度のサイズのウィンドウを設定し、各ウィンドウ内において式２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）を式３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、図２（ｂ）に示す視神経乳頭部のＤＯＰＵ画像（偏光の均一度を示す断層画像とも言う）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層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層に対応する部分は、他の領域に対してその値が小さくなる。図２（ｂ）において、濃淡が淡い場所２１０がＲＰＥ層を示しており、濃淡が濃い場所２２０は偏光が保たれている網膜層領域を示している。ＤＯＰＵ画像は、ＲＰＥ層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層が変形している場合においても、輝度の変化よりも確実にＲＰＥ層を画像化出来る。ＤＯＰＵ画像も輝度画像と同様に、上記で得られるＢスキャン画像のおけるＤＯＰＵ画像を副走査方向に並べ、ＤＯＰＵ画像のボリュームデータを生成することが可能である。なお、本明細書において、ＤＯＰＵ画像やリターデーション画像等を、偏光断層画像とも言うことにする。また、本明細書において、ＤＯＰＵ画像を、偏光解消性を示す画像とも言うことにする。また、本明細書において、リターデーション画像のボリュームデータから生成されたリターデーションマップや複屈折マップ等を、偏光眼底画像とも言うことにする。

［処理動作］
次に本偏光ＯＣＴ装置における処理動作について説明する。図３は、本偏光ＯＣＴ装置における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。なお、ワーキングディスタンス等のＸＹＺ方向のアライメント、フォーカス、コヒーレンスゲートの調整等は一般的であるのでその説明は省略する。

＜撮像＞〜＜画像生成＞
ステップＳ１０２〜Ｓ１０３において、光源１０１から光を射出し、測定光および参照光を生成する。測定光が被検眼１１８の網膜Ｅｒより反射、または散乱した戻り光と参照光との干渉光をディテクタ１４１および１４２で受光し、信号処理部１４４で前述のとおり各画像を生成する。

＜解析＞
（ＤＯＰＵ画像における硬性白斑を検出）
信号処理部１４４はステップＳ１０４において、作成されたＤＯＰＵ画像における硬性白斑を検出する。図４に硬性白斑の含まれる輝度画像４１０（図４（ａ））およびＤＯＰＵ画像４１１、４１２（図４（ｂ、ｃ））の例を示す。ＤＯＰＵ画像は測定対象となる物質の偏光解消性を画像化するものである。図４（ａ）に示す輝度画像４１０では、偏光解消性を有する硬性白斑領域４０１およびＲＰＥ層４０２と共に、網膜を構成する断層が描出される。一方、図４（ｂ）に示すＤＯＰＵ画像４１１では偏光解消領域が描出される。本実施形態においてはＤＯＰＵ画像として描出するＤＯＰＵの閾値を０．７５とし、それよりも偏光解消性の高い領域、つまり反射、散乱による戻り光の偏光度が低くなる領域について、ＤＯＰＵ＜０．７５の領域をＤＯＰＵ画像として描出している。結果として硬性白斑領域４０３およびＲＰＥ層４０４がＤＯＰＵ画像４１１として描出される。なお、本実施形態ではＤＯＰＵの閾値を０．７５としたがこれに限定されるものではない。検者が測定対象、測定の目的等に応じて任意に設定可能である。

本実施形態において信号処理部１４４は、ＤＯＰＵ画像４１１からＲＰＥ層４０４を特定し、偏光解消領域から特定されたＲＰＥ層４０４を除外することにより、硬性白斑領域４０３を抽出する。抽出の方法としては、硬性白斑領域４０３がＲＰＥ層４０４より内層側に存在する事や、連続的な層構造を持たないという形状的な特徴を利用することができる。例えば輝度画像４１０を用いて層のセグメンテーションを行ってＲＰＥ層４０２の座標を算出し、ＤＯＰＵ画像４１１においてその座標近傍のＤＯＰＵデータを除く方法や、ＤＯＰＵ画像４１１からＧｒａｐｈ Ｃｕｔ法などの手法によってＤＯＰＵ密度の高い領域を抽出し、それによってフィッティングされるライン近傍のＤＯＰＵデータを除く方法などがある。以上の処理を加えることで、ＤＯＰＵ画像において硬性白斑領域４０３を特異的に抽出することが出来る（図４（ｃ））。信号処理部１４４は、これらの処理を取得したＤＯＰＵ画像のボリュームデータを構成する全てのＢスキャン画像に対して実施することで、ボリュームデータ内の硬性白斑領域を特異的に抽出する。

（ＤＯＰＵ画像において検出された硬性白斑を用いて輝度画像の硬性白斑位置を特定）
信号処理部１４４は、硬性白斑領域４０３を特異的に抽出したのち、ＤＯＰＵ画像４１２からその座標値を取得する。上述した通り、ＤＯＰＵ画像は取得した振幅Ａ_Ｈ、Ａ_Ｖとそれらの間の位相差ΔΦから、画素毎にストークスベクトルＳを求め、得られたストークスベクトルＳの各要素を平均することで得られるＤＯＰＵをＢスキャン画像内で行うことで生成される。そのため、画像サイズや画素ピッチなどは同一である。すなわち、ＤＯＰＵ画像と断層輝度画像との位置関係は対応付いている。もちろん、ＤＯＰＵ画像と断層輝度画像とが、別々のタイミングあるいは別々の光学系で取得されたものであっても良い。この場合、画像相関等を用いてこれらの画像を位置合わせすることにより、互いの位置関係を対応付けることができる。そのため、ＤＯＰＵ画像４１２で取得される座標値を輝度画像４１０に適用することで、ＤＯＰＵ画像４１２内の硬性白斑４０３の位置を輝度画像４１０において特定することが出来る。

図４（ｄ）に硬性白斑領域４０１を拡大した図を示す。硬性白斑領域４０３には硬性白斑４２０〜４２７に対応するＤＯＰＵ画像が含まれている。ここで、信号処理部１４４は、それぞれの硬性白斑の座標を算出するが、各硬性白斑の一部が含まれていればよく、各硬性白斑の面積全体の座標情報は必須ではない。例えばＤＯＰＵ画像４１２で取得される座標値は、抽出される硬性白斑４２０〜４２７それぞれの重心座標４２８〜４３５や、その他に、ＤＯＰＵ画像中のそれぞれの硬性白斑の最も左側に存在する画素の座標などが利用できる。これらの処理を取得したＤＯＰＵ画像のボリュームデータを構成する全てのＢスキャン画像に対して実施することで、輝度画像のボリュームデータ内の硬性白斑の座標を特定することが出来る。

（輝度画像中の硬性白斑を特異的に検出）
輝度画像４１０における硬性白斑４２０〜４２７がどの座標にあるかが特定されたら、次に信号処理部１４４は硬性白斑４２０〜４２７を特異的に描出する。抽出に際し、本実施形態では領域拡張法を用いるものとして説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。空間的な初期位置に基づいて領域分割を行うどのようなアルゴリズムでも、初期位置をＤＯＰＵ画像４１２において決定することで適用ができる。信号処理部１４４は硬性白斑４２０〜４２７の各々に対して特定された座標値に対して、各々種子点（シードポイント）を設定し、判定条件として輝度画像４１０に対する閾値を用いて領域拡張を行う。すなわち、信号処理部１４４はＤＯＰＵ画像４１２で決定されたシードポイントから輝度画像４１０において領域の拡張を開始し、輝度値が閾値以下となるまで拡張処理を行う。閾値は実験的に決めることが可能であるが、さらに拡張の範囲がＤＯＰＵ画像４１２によって描出された硬性白斑の範囲を超えないように条件を付加することが望ましい。このように、ＤＯＰＵ画像によって特定された硬性白斑は、ＤＯＰＵパラメータの計算に必要なウィンドウ処理の影響によって、その輪郭が実際よりも広がっている可能性があるが、上記の処理は輝度画像に基づいて輪郭を決定しているため、より正確に硬性白斑の形状を抽出する事ができる。なお、これらの処理は取得した輝度画像のボリュームデータを構成する全てのＢスキャン画像に対して実施することができる。このとき、輝度画像のボリュームデータ内の硬性白斑領域を特定することが出来る。もちろん、本発明は、１枚のＢスキャン画像だけでも適用することは可能である。

（輝度画像による硬性白斑の表示）
上述の通りに硬性白斑４２０〜４２７を抽出後、ステップＳ１０５において画像の出力を行うことができる。画像の出力は表示部１４６によって行われる。ステップＳ１０４で特定された輝度画像４１０中の硬性白斑４２０〜４２７を判別しやすい状態で輝度画像４１０に重ねて表示される。例えば、輝度画像４１０中の硬性白斑４２０〜４２７は、輝度画像４１０の他の領域との区別を容易にするために、輝度画像４１０に使用されていない色（例えば、赤や黄色）で輝度画像４１０に重ねて表示される。

以上説明した撮像装置および画像処理方法を用いることで、偏光解消性を有する病変部位を特異的に表示することが可能となる。また、病変部位のサイズを正確に表示することが可能となる。本実施形態では偏光ＯＣＴ装置のみの構成としたが、例えば走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：ＳＬＯ）などの眼底観察装置と組み合わせ、偏光ＯＣＴ装置の撮像位置との対応を付けることで、より正確な診断を行うことが可能である。また、本実施形態では硬性白斑を対象としたが、これに限定されるものではなく、眼底に生じる偏光解消性を有する病変の表示であれば、本方法が適応可能である。また、本実施形態では偏光ＯＣＴ装置のＢスキャン画像に対してのみ画像表示方法を記したが、これに限定されるものではない。例えば偏光ＯＣＴ装置によって複数のＢスキャンによる３次元データを取得し、各Ｂスキャン画像に対して上述の画像解析処理を行ったうえでボリュームデータとすることで、偏光解消性を有する病変部位を３次元的に描出することが可能である。

（輝度画像による硬性白斑領域の計算）
上述の通りに輝度画像のボリュームデータを構成する全てのＢスキャン画像に対して硬性白斑の領域を特定後、信号処理部１４４はボリュームデータ内の硬性白斑領域の体積を算出することもできる。まず信号処理部１４４は、取得した輝度画像の全てのＢスキャン画像を副走査方向（ｙ方向）に取得した順番で並べ、輝度画像のボリュームデータを作成する。次に、各Ｂスキャン画像に対して特定した硬性白斑領域について、各Ｂスキャンの副走査方向に連続するかまたは一部が接するピクセルを抽出し、結合する。抽出はＢスキャン画像中の硬性白斑の抽出と同様に、領域拡張法を用いて実施する。最後に抽出した硬性白斑のボクセルについて、ボリュームデータの縦（ｙ方向）、横（ｘ方向）、深さ（ｚ方向）の各軸に対するピクセル分解能を考慮して体積を算出する。本実施形態では、縦６ｍｍ、横８ｍｍ、深さ２ｍｍのボリュームを縦２５６ピクセル、横５１２ピクセル、深さ１０２４ピクセルで撮像している。そのため、１ピクセルあたりの長さはそれぞれ、縦２３μｍ、横１６μｍ、深さ２μｍとなる。これらの処理はボリュームデータ中に含まれる各硬性白斑について算出される。

上述の通り硬性白斑の体積が算出すると、体積値は抽出された硬性白斑それぞれに対応してリストが表示部１４６に表示される。表示部１４６に表示される表示画面の例を図５に示す。表示画面５０１には画像表示部５０２およびリスト表示部５２２が配置されている。画像表示部５０１には生成したボリュームデータから得られるｘｙ面における輝度画像マップ５２３および輝度画像のＢスキャン画像５０３が示される。なお、スライダ５２１を動かすことで、取得した全てのＢスキャン画像の中から任意のＢスキャン画像を表示することが可能となっている。一方、リスト表示部５２２にはリスト５０４が表示され、抽出された硬性白斑の座標値及び体積値が対応付けられて表示される。

術者がリスト５０４から任意の行を選択すると輝度画像マップ５２３およびＢスキャン画像５０３の中の硬性白斑領域５０５〜５１２および５１３〜５２０のうち、対応する硬性白斑領域がハイライト表示される。また、反対に、術者が輝度画像マップ５２３またはＢスキャン画像５２３に表示される硬性白斑領域５０５〜５１２および５１３〜５２０のいずれかを選択すると、リスト５０４の対応する行がハイライト表示されるようになっている。

なお、本実施形態では複数の硬性白斑についてそれぞれ体積値を算出したが、任意の範囲に存在する硬性白斑の体積値を積算して表示しても良い。また、本実施形態では輝度画像マップおよび輝度画像のＢスキャン画像を表示する例を示したが、これに限定されない。セグメンテーション後のＥｎ−Ｆａｃｅマップ（Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像）やＤＯＰＵ画像（ＤＯＰＵマップ）など、偏光ＯＣＴ装置で取得、生成可能な全ての画像から任意に選択して表示してよい。ここで、Ｅｎ−Ｆａｃｅマップは、３次元の所定範囲を所定の面に投影して得た２次元画像（投影画像）のことである。なお、所定の面とは、例えば、ｚ＝０のｘｙ平面である。このとき、例えば、生成手段の一例である信号処理部１４４は、所定の範囲の強度を深さ方向に積算することにより、所定の範囲の２次元画像（投影画像）を生成することができる。なお、セグメンテーションにより得られた層境界の情報を用いて深さ方向に任意の範囲を所定の範囲として選択できるようにしても良い。また、信号処理部１４４は、所定の範囲における深さ方向の強度の平均値、中央値、最大値などの代表値を用いることにより、所定の範囲の２次元画像を生成することができる。また、所定の範囲の２次元画像は、既知の様々な手法により生成されることとしても良い。

以上説明した撮像装置および画像処理方法を用いることで、硬性白斑のより正確な体積を算出することが可能である。本実施形態の中でも記載しているが、偏光ＯＣＴ装置のみの構成ではなく、例えば走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：ＳＬＯ）などの眼底観察装置と組み合わせ、偏光ＯＣＴ装置の撮像位置との対応を付けることで、より正確な算出を行うことが可能である。例えばＳＬＯによって取得される眼底画像を基に被検眼の動きをトラッキングし、被検眼の動き量を補正してボリュームデータを生成することで、被検眼の動きによるＢスキャンごとの位置ずれをなくし、正確に硬性白斑の面積および体積を算出ることが出来る。また、本実施形態では硬性白斑を対象としたが、これに限定されるものではなく、眼底に生じる偏光解消性を有する病変部の領域の算出に対しては、本方法が適応可能である。また、本実施形態では偏光ＯＣＴ装置のボリュームデータを用いて硬性白斑の体積を算出する方法について記載したが、これに限定されるものではない。例えば、Ｂスキャン画像を用いて偏光解消性を有する病変部の面積を算出することや、Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像中の偏光解消性を有する病変部の面積を算出することも可能である。

（第２の実施形態：地図状委縮の範囲を精度良く検出）
第１の実施形態においては、ＤＯＰＵ画像を用いて糖尿病網膜症患者に生じる硬性白斑の検出する方法を示した。本実施形態では、委縮型加齢黄斑変性の一つの病変である地図状委縮を検出する例について説明をする。本明細書中では地図状委縮は、Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ａｒｔｏｐｈｙ、あるいはＧＡとも言う。地図状委縮は、偏光解消性を持つＲＰＥ層の委縮領域が地図状に分布している病変のことであり、委縮型加齢黄斑変性ではこの病変を伴う。偏光解消領域（偏光解消性を持つ領域）を検出（抽出）することで、地図状委縮がある場合にはＲＰＥ層の委縮の境界が明瞭に見える。

本実施形態に係る画像処理装置の一つによれば、ＤＯＰＵ画像で偏光解消性を持つＲＰＥ層の不連続領域を検出（特定）することにより、セグメンテーション後のＲＰＥ層のＥｎ−Ｆａｃｅマップ（Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像）において不連続領域を地図状委縮として精度よく表示、解析をすることができる。これにより、委縮型加齢黄斑変性の進行や治療効果の確認等の経過観察において、ユーザはモニタに表示された地図状委縮の解析結果を確認しながら、地図状委縮のサイズや数の変化を容易に確認することができる。また、地図状委縮のサイズを精度良く求めることができる。これにより、委縮型加齢黄斑変性の進行や治療効果の確認等の経過観察において、地図状委縮のサイズや数の変化を定量的に評価することができる。ここで、ＲＰＥ層のＥｎ−Ｆａｃｅマップは、３次元のＲＰＥ層を所定の面に投影して得た２次元画像（投影画像）のことである。なお、所定の面とは、例えば、ｚ＝０のｘｙ平面である。このとき、例えば、生成手段の一例である信号処理部１４４は、ＲＰＥ層の強度を深さ方向に積算することにより、ＲＰＥ層の２次元画像（投影画像）を生成することができる。また、信号処理部１４４は、ＲＰＥ層における深さ方向の強度の平均値、中央値、最大値などの代表値を用いることにより、ＲＰＥ層の２次元画像を生成することができる。また、ＲＰＥ層の２次元画像は、既知の様々な手法により生成されることとしても良い。

ここで、本実施形態における装置の構成例、画像形成方法は、第１の実施形態と同じであるので、説明を省略する。異なるのは、ステップＳ１０４、ステップＳ１０５であるため、その部分について説明する。本実施形態におけるステップＳ１０４の画像解析について、図６の処理フローに基づいて説明する。第１の実施形態と略同様に図３のステップＳ１０３において生成されたＤＯＰＵ画像から任意の閾値処理をすることにより、任意の深さ位置の偏光解消領域としてＲＰＥ層を検出（抽出）することができる。図７（ａ）には、検出されたＲＰＥ層の深さ方向の座標を用いて、信号処理部１４４が生成したＲＰＥ層のＥｎ−Ｆａｃｅマップ７０２を示す。Ｅｎ−Ｆａｃｅマップ７０２では、視神経乳頭や血管、ＲＰＥ層の欠損などの不連続領域を確認することができる。ここで、本実施形態では、ＲＰＥ層のＥｎ−Ｆａｃｅマップとしたが、これに限るものではなく、例えば、セグメンテーションによって得られた脈絡膜から上方向に２０μｍの範囲などとして、ＲＰＥ層を含んだ層構造を示すマップとしてもよい。

本実施形態における画像解析は、まず、図６のステップＳ６０１において、信号処理部１４４は、ＲＰＥ層のＥｎ−Ｆａｃｅマップ７０２の二値化処理を行うことにより、二値化マップ７０３を生成する。ここで、二値化処理には、ＤＯＰＵ画像によるＥｎ−Ｆａｃｅマップを二値化した後で地図状委縮の境界を、輝度画像を参照しながら修正するようにすればよい。つまり、信号処理部１４４は２値画像の境界近傍の輝度画像を参照して、輝度画像のＲＰＥ層の境界位置から２値画像の境界を修正する。図７（ａ）は、二値化処理を行った二値化マップ７０３を示す図である。二値化された画像である二値化マップ７０３には、ＲＰＥ層が委縮し欠損した部分（不連続領域）や視神経乳頭や血管、あるいは不図示のノイズが白表示されている。特定手段の一例である信号処理部１４４は、これらの中からＲＰＥ層が欠損した部分を地図状委縮領域として検出（特定）する。

本実施形態においては、マニュアルで地図状委縮領域を選択する方法を説明する。ステップＳ６０２でユーザは領域を選択する。そのため、信号処理部１４４は図７（ａ）の二値化マップ７０３では領域選択指示円７０４が表示する。表示されるとユーザは領域選択指示円７０４によって任意の場所、サイズを指定することができる。ここで、表示される２次元画像は、Ｅｎ−Ｆａｃｅマップ７０２の二値化処理に限らない。例えば、３次元の断層輝度画像の少なくとも一部を所定の面に投影して得た２次元画像（輝度画像のＥｎ−Ｆａｃｅマップ）に、特定された不連続領域を示す表示形態を重ねても良い。また、３次元の断層輝度画像の少なくとも一部として、例えば、セグメンテーション結果に基づいて深さ方向の一部の領域が選択されても良い。また、特定された不連続領域を示す表示形態は、例えば、特定された不連続領域の範囲（外枠）を示す線である。

また、ステップＳ６０３では、ユーザは指定された範囲が正しいか否かを判断する。地図状委縮として正しく指定することができると、ステップＳ６０４で信号処理部１４４は、図７（ｂ）のように、地図状委縮領域７０６の範囲内にある二値化された部分の色が変え、ハイライトする。これによって地図状委縮として認識されたことが示される。ステップＳ６０５で、ユーザは解析が終了か否かを判断する。地図状委縮領域７０６が複数ある場合には、さらにステップＳ６０２に戻り、地図状委縮領域を選択することができる。解析結果として地図状委縮領域７０６が複数であった場合には、信号処理部１４４はそれぞれが地図状委縮として認識し、ナンバリングを行う。さらにその面積を算出する。面積のほかに重心座標などを算出するとしてもよい。

ユーザによって地図状委縮領域が正しく選択されたと判断された場合には、図７のボタン７０５で解析を終了し、図５の表示画面に戻ることができる。このとき、信号処理部１４４が表示する画像は、輝度画像のＥｎ−ＦａｃｅマップやＤＯＰＵ画像に限るものではなく、ＤＯＰＵ画像や輝度画像、ＤＯＰＵ画像や輝度画像のＥｎ−Ｆａｃｅマップなどでも良い。例えば輝度画像のＥｎ−Ｆａｃｅマップと二値化マップとしても良く、この場合には輝度画像のＥｎ−ＦａｃｅマップにおいてＲＰＥ層の委縮領域の位置を確認することができる。このとき、例えば、ナンバリングされた地図状委縮領域７０６をＥｎ−Ｆａｃｅマップに表示することで、ＲＰＥ層の委縮領域を確認しやすくすることも出来る。また、複数の画像やマップの重ね合わせや重ね合わせを行った状態でスライダを用いて画像の濃淡を制御することで病変の位置を確認しやすくするとしても良い。

ここで、表示画面５０１に配置されるリスト表示部５２２には、図８で示す地図状委縮として認識された領域のリスト８０５を表示することもできる。このとき、リスト８０５は、地図状委縮の面積の大きい順番に生成されることが好ましい。これは、面積の大きな地図状委縮が診断上重要となる可能性が高いためである。また、リスト８０５には、解析された情報を合わせて表示することができる。地図状委縮は、ＲＰＥ層の委縮を示す病変であるため、本実施形態では面積を表示させたがこれに限るものではない。地図状委縮の重心座標などをリスト化しても良い。また、本実施形態ではマニュアルによる地図状委縮領域の検出を説明したが、中心窩近傍の地図状委縮を検出するアルゴリズムをもとにした自動化を行っても良く、マニュアルによる検出に限定するものではない。以上の実施形態によれば、ＤＯＰＵ画像を用いて地図状委縮を精度よく解析することで委縮型加齢黄斑変性の診断や進行の度合い、治療効果の確認等をすることができる。

（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims (16)

1. 測定光を照射した被検体からの戻り光と参照光とによる共通のＯＣＴ信号を処理することで得られる前記被検体の３次元の断層輝度画像及び３次元の偏光断層画像を取得する断層画像取得手段と、
   前記３次元の偏光断層画像における偏光解消領域を抽出する抽出手段と、
   前記被検体の深さ方向における前記３次元の断層輝度画像の一部の領域であって、前記抽出された偏光解消領域を用いて選択された一部の領域に関する強度を用いて、前記被検体のＥｎ−Ｆａｃｅ画像を生成する生成手段と、
   前記生成されたＥｎ−Ｆａｃｅ画像における少なくとも一つの不連続領域を特定する特定手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像は、前記一部の領域に関する強度を前記深さ方向に交差する面に投影して得た２次元画像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３次元の偏光断層画像と前記３次元の断層輝度画像とは、画像上での前記被検体の部位の位置が互いに対応付いていることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記生成手段は、測定光を照射した被検体からの戻り光と前記測定光に対応する参照光との干渉光を互いに異なる偏光成分の光に分割して得た複数の光に基づいて、前記３次元の偏光断層画像及び前記３次元の断層輝度画像とを生成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. 前記特定された少なくとも一つの不連続領域を示す表示形態を前記Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像に重ねた状態で表示手段に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４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記特定された少なくとも一つの不連続領域のサイズを算出する算出手段と、
   前記算出されたサイズを前記特定された少なくとも一つの不連続領域と対応させた状態で表示手段に表示させる表示制御手段と、
   を更に有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。
7. 前記特定手段は、前記生成されたＥｎ−Ｆａｃｅ画像における複数の不連続領域を特定し、
   前記算出手段は、前記複数の不連続領域のサイズを算出し、
   前記表示制御手段は、前記算出されたサイズの大きい順番のリストを前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記生成手段は、前記一部の領域に関する強度として、前記深さ方向における前記一部の領域の強度の代表値または積算値を用いることにより、前記Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像を生成することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記生成手段は、前記代表値として、前記深さ方向における前記一部の領域の強度の平均値、中央値、最大値のいずれかを用いることにより、前記Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像を生成することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記生成手段は、前記画像処理装置に通信可能に接続された断層撮影装置からの出力に基づいて、前記３次元の偏光断層画像を生成することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記被検体は、被検眼であり、
    前記３次元の偏光断層画像は、３次元のＤＯＰＵ画像であり、
    前記偏光解消領域は、前記被検眼のＲＰＥ層であることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 前記３次元の偏光断層画像における前記抽出された偏光解消領域の位置と前記３次元の断層輝度画像の輝度値とを用いて、前記一部の領域を検出する検出手段を更に有し、
    前記生成手段は、前記検出された一部の領域に関する強度を用いて、前記Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像を生成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. 前記検出手段は、前記３次元の偏光断層画像における前記抽出された偏光解消領域の位置を用いて前記３次元の断層輝度画像における前記一部の領域の位置を検出し、前記検出された位置と前記３次元の断層輝度画像の輝度値とを用いて前記一部の領域を検出することを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 前記検出手段は、前記検出された位置をシードポイントとして、前記３次元の断層輝度画像の輝度値が閾値以下となるまで領域拡張処理を行うことにより、前記一部の領域を検出することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
15. 測定光を照射した被検体からの戻り光と参照光とによる共通のＯＣＴ信号を処理することで得られる前記被検体の３次元の断層輝度画像及び３次元の偏光断層画像を取得する工程と、
    前記３次元の偏光断層画像における偏光解消領域を抽出する工程と、
    前記被検体の深さ方向における前記３次元の断層輝度画像の一部の領域であって、前記抽出された偏光解消領域を用いて選択された一部の領域に関する強度を用いて、前記被検体のＥｎ−Ｆａｃｅ画像を生成する工程と、
    前記生成されたＥｎ−Ｆａｃｅ画像における少なくとも一つの不連続領域を特定する工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
16. 請求項１５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ことを特徴とするプログラム。