JP6866167B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

開示の内容は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

眼科診療では眼底血管の病態を把握するために、光干渉断層計（ＯＣＴ；Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）を用いて非侵襲に眼底血管を３次元で描出するＯＣＴ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ（以下、ＯＣＴＡと表記）が用いられるようになってきている。ＯＣＴＡでは測定光で同一位置を複数回走査することでＯＣＴＡ画像（モーションコントラスト画像ともいう）を得る。なおモーションコントラスト画像を得るために同一位置で複数回走査することをクラスタ走査、同一位置で得られた複数枚の断層画像のことをクラスタと呼ぶ。１クラスタあたりの断層画像数（同一位置での走査回数）を増やすと、モーションコントラスト画像のコントラストが向上することが知られている。

特許文献１では被検眼の動きを検出した期間に取得した断層画像を含むクラスタを全て廃棄し、代替のクラスタを再走査して取得した上でモーションコントラスト画像を生成・表示するＯＣＴ装置が開示されている。

米国特許第８８５７９８８号明細書

モーションコントラスト画像のコントラストを向上させるために１クラスタあたりの断層画像数を増やすと、撮像時間が長くなるため被検眼の状態が安定しない可能性が高くなり、再走査を行う可能性が高くなる。そして、再走査により１クラスタ分の断層画像を取得しようとするため更に撮影時間が長くなってしまう。その結果、モーションコントラスト画像を取得することが困難となってしまうという課題があった。

開示の内容は、モーションコントラスト画像を安定して取得することを目的の１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件の他の目的の１つとして位置付けることができる。

開示の情報処理装置の一つは、
被検眼の同一位置を同一方向に複数回走査するように制御された測定光に基づいて得られた前記被検眼の断層を示す複数の断層データを含むデータセットであって、互いに同一の断層データを含まない複数のデータセット間からモーションコントラスト画像を生成することなく、前記被検眼の深さ方向の断面を示す少なくとも１のモーションコントラスト画像であって、前記複数のデータセットのそれぞれから少なくとも１のモーションコントラスト画像を生成することにより、前記複数のデータセットに対応する複数のモーションコントラスト画像を生成する第１生成手段と、
前記複数のモーションコントラスト画像に対応する複数の３次元のモーションコントラスト画像を用いて、１の３次元のモーションコントラスト画像を生成する第２生成手段と、
前記データセットに含まれる複数の断層データのうち少なくとも１つの断層データを用いて得た層境界に関する情報を用いて、前記被検眼の深さ方向における前記１の３次元のモーションコントラスト画像の一部の範囲を特定し、前記特定された一部の範囲に対応するモーションコントラストのＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する第３生成手段と、を備える。

また、開示の情報処理方法の一つは、
被検眼の同一位置を同一方向に複数回走査するように制御された測定光に基づいて得られた前記被検眼の断層を示す複数の断層データを含むデータセットであって、互いに同一の断層データを含まない複数のデータセット間からモーションコントラスト画像を生成することなく、前記被検眼の深さ方向の断面を示す少なくとも１のモーションコントラスト画像であって、前記複数のデータセットのそれぞれから少なくとも１のモーションコントラスト画像を生成することにより、前記複数のデータセットに対応する複数のモーションコントラスト画像を生成する第１生成工程と、
前記複数のモーションコントラスト画像に対応する複数の３次元のモーションコントラスト画像を用いて、１の３次元のモーションコントラスト画像を生成する第２生成工程と、
前記データセットに含まれる複数の断層データのうち少なくとも１つの断層データを用いて得た層境界に関する情報を用いて、前記被検眼の深さ方向における前記１の３次元のモーションコントラスト画像の一部の範囲を特定し、前記特定された一部の範囲に対応するモーションコントラストのＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する第３生成工程と、を含む。

開示の内容によれば、モーションコントラスト画像を安定して取得できる。

本実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 本実施形態に係る情報処理システムの一例および、該情報処理システムを構成する断層画像撮影装置に含まれる測定光学系の一例を示す図である。 第一実施形態に係る情報処理システムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。 ＯＣＴＡ画像の一例を示す図である。 第一実施形態におけるＳ３０２及びＳ３１０で実行される処理の一例を説明するための図である。 本実施形態における再走査処理の一例を説明するための図である。 第一実施形態におけるＳ３０３及びＳ３１３で実行される処理の一例の詳細を示すフローチャートである。 第二実施形態に係る情報処理システムが実行する処理の一例と、Ｓ８０１で実行される処理の一例の詳細を示すフローチャートである。

以下、添付の図面を参照して、開示の技術について説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。

［第１の実施形態］
以下、図面を参照しながら、第１実施形態に係る情報処理装置を備える情報処理システムについて説明する。

図２（ａ）は、本実施形態に係る情報処理装置１０１を備える情報処理システム１０の構成の一例を示す図である。図２（ａ）に示すように、情報処理システム１０は、ＯＣＴ装置１００、情報処理装置１０１、記憶部１０２、入力部１０３および表示部１０４を備える。なお、図２の例では、ＯＣＴ装置１００、情報処理装置１０１、入力部１０３および表示部１０４は別体としているが、これらの構成の少なくとも一部が一体として構成されてもよい。また、記憶部１０２は情報処理装置１０１の外部に備えられることとしてもよい。

情報処理装置１０１は、インタフェースを介してＯＣＴ装置１００（ＯＣＴともいう）、記憶部１０２、入力部１０３、表示部１０４と通信可能に接続されている。

ＯＣＴ装置１００は、測定光を眼部に照射することで眼部の断層画像を撮影する装置である。本実施形態においては、ＯＣＴ装置１００としてＳＤ−ＯＣＴを用いるものとする。これに限らず、例えばＳＳ−ＯＣＴを用いて構成しても良いし、眼部の断層画像を撮影可能な装置であれば方式は問わない。

図２（ａ）において、ＯＣＴ装置１００は測定光学系１００−１、ステージ部１００−２およびベース部１００−３を含む。測定光学系１００−１は前眼部像、被検眼のＳＬＯ眼底画像、断層画像を取得するための光学系である。ステージ部１００−２は、測定光学系１００−１を前後左右に移動可能にする。ベース部１００−３は、後述の分光器を内蔵している。なお、分光器をベース部１００−３以外に内蔵することとしてもよい。

情報処理装置１０１は、ステージ部１００−２の制御、アラインメント動作の制御、断層像の再構成などを実行するコンピュータである。

記憶部１０２は、断層撮像用のプログラム、正常眼データベースの統計値などを記憶する。また、記憶部１０２は、被検眼に関する情報、撮影した画像データ、撮影パラメータおよび操作者によって設定されたパラメータをそれぞれ関連付けて記憶している。被検眼に関する情報とは、例えば、患者の氏名、年齢および性別の少なくとも１つの情報である。また、画像データとは、断層画像、ＳＬＯ眼底画像およびＯＣＴＡ画像の少なくとも１つのデータである。なお、記憶部１０２はデータを記憶できればよく、ＨＤＤ、ＳＳＤ、ＲＡＭ、ＲＯＭなど媒体の種類は問わない。また、記憶部１０２は複数種類の媒体で構成されていてもよい。

入力部１０３はコンピュータへの指示を行う。具体的には入力部１０３は、キーボードおよびマウスの少なくとも１つから構成される。

表示部１０４は、例えばモニタからなる。なお、入力部１０３はタッチパネルであってもよく、この場合、入力部１０３が表示部１０４と一体に構成される。

（ＯＣＴ装置の構成）
本実施形態のＯＣＴ装置１００における測定光学系及び分光器の構成の一例について図２（ｂ）を用いて説明する。

まず、測定光学系１００−１について説明する。被検眼２００に対向して対物レンズ２０１が設置され、その光軸上に第１ダイクロイックミラー２０２及び第２ダイクロイックミラー２０３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光路は、ＯＣＴ光学系の光路２５０と、ＳＬＯ光学系・固視灯用の光路２５１と前眼観察用の光路２５２とに波長帯域ごとに分岐される。

ＳＬＯ光学系・固視灯用の光路２５１は、ＳＬＯ走査手段２０４、レンズ２０５及び２０６、ミラー２０７、第３ダイクロイックミラー２０８、ＡＰＤ（Ａｖａｌａｎｃｈｅ Ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ）２０９、ＳＬＯ光源２１０、固視灯２１１を有している。

ミラー２０７は、穴あきミラーまたは中空のミラーが蒸着されたプリズムであり、ＳＬＯ光源２１０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２０８は光路を、ＳＬＯ光源２１０の光路と固視灯２１１の光路とに波長帯域ごとに分離する。

ＳＬＯ走査手段２０４は、ＳＬＯ光源２１０から発せられた光を被検眼２００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、例えば、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で構成され、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２０５はＳＬＯ光学系及び固視灯２１１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２１０は例えば７８０ｎｍ付近の波長の光を発生する。なお、波長などの数値は例示であり、他の値としても良い。ＡＰＤ２０９は、被検眼からの戻り光を検出する。固視灯２１１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２１０から発せられた光は、第３ダイクロイックミラー２０８で反射され、ミラー２０７を通過し、レンズ２０６及び２０５を通ってＳＬＯ走査手段２０４によって被検眼２００上で走査される。被検眼２００からの戻り光は、照明光と同じ経路を戻った後、ミラー２０７によって反射され、ＡＰＤ２０９へと導かれる。ＡＰＤ２０９の出力に基づいてＳＬＯ眼底画像が得られる。

固視灯２１１から発せられた光は、第３ダイクロイックミラー２０８、ミラー２０７を透過し、レンズ２０６及び２０５を通り、ＳＬＯ走査手段２０４によって被検眼２００上の任意の位置に所定の形状を作り、被検者の固視を促す。

前眼観察用の光路２５２には、レンズ２１２及び２１３、スプリットプリズム２１４、赤外光を検知する前眼部観察用のＣＣＤ２１５が配置されている。このＣＣＤ２１５は、不図示の前眼部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２１４は、被検眼２００の瞳孔と共役な位置に配置されており、被検眼２００に対する測定光学系１００−１のＺ軸方向（光軸方向）の距離を、前眼部のスプリット像のずれ具体として検出できる。スプリット像を用いたＺ軸方向の距離の検出方法は既知であるため詳細な説明は省略する。

ＯＣＴ光学系の光路２５０は前述の通りＯＣＴ光学系を構成しており、被検眼２００の断層画像を撮影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。ＸＹスキャナ２１６は光を被検眼２００上で走査するためのものであり、図２（ｂ）では１枚のミラーとして図示されているが、実際はＸＹ２軸方向にそれぞれ走査を行う２つのガルバノミラーを備える。

レンズ２１７及び２１８のうち、レンズ２１７については光カプラー２１９に接続されているファイバー２２４から出射するＯＣＴ光源２２０からの光を、被検眼２００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２００からの戻り光はファイバー２２４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２２０からの光路、参照光学系および分光器の構成について説明する。２２０はＯＣＴ光源、２２１は参照ミラー、２２２は分散補償硝子、２２３はレンズ、２１９は光カプラー、２２４から２２７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、２３０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計を構成している。ＯＣＴ光源２２０から出射された光は、光ファイバー２２５を通じ、光カプラー２１９を介して光ファイバー２２４側の測定光と、光ファイバー２２６側の参照光とに分割される。測定光は前述のＯＣＴ光学系光路を通じ、観察対象である被検眼２００に照射され、被検眼２００による反射や散乱による被検眼２００からの戻り光は眼に向かう測定光と同じ光路を通じて光カプラー２１９に到達する。

一方、参照光は光ファイバー２２６、レンズ２２３、分散補償ガラス２２２を介して参照ミラー２２１に到達し反射される。そして同じ光路を戻り、光カプラー２１９に到達する。ここで、分散補償ガラス２２２は測定光と参照光との波長分散を合わせるために挿入された分散補償部材である。

光カプラー２１９によって測定光と参照光と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とがほぼ同一となったときに干渉を生じる。参照ミラー２２１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ているため、参照ミラー２２１を駆動することで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２２７を介して分光器２３０に導かれる。

また、偏光調整部２２８、２２９は、各々光ファイバー２２４、２２６中に設けられ、偏光調整を行う。これらの偏光調整部２２８、２２９は光ファイバーをループ状に引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転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できる。

分光器２３０はレンズ２３２、２３４、回折格子２３３、ラインセンサ２３１から構成される。光ファイバー２２７から出射された干渉光はレンズ２３４を介して平行光となった後、回折格子２３３で分光され、レンズ２３２によってラインセンサ２３１に結像される。

次に、ＯＣＴ光源２２０の周辺について説明する。ＯＣＴ光源２２０は、代表的な低コヒーレント光源であるＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）である。例えば、中心波長は８５５ｎｍ、波長バンド幅は約１００ｎｍである。なお、波長等の数値は例示であり、他の数値としてもよい。

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）等を用いてもよい。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は８５５ｎｍとした。なお、波長の値は他の値であってもよい。

本実施形態では干渉計としてマイケルソン干渉計を用いたが、マッハツェンダー干渉計を用いても良い。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計を、光量差が比較的小さい場合にはマイケルソン干渉計を用いることが望ましい。

（情報処理装置の構成）
本実施形態の情報処理装置１０１の構成の一例について図１を用いて説明する。

情報処理装置１０１は不図示のＣＰＵおよび記憶部１０１−２を備える。記憶部１０１−２およびＣＰＵは互いに通信可能に接続されており、ＣＰＵが記憶部１０１−２に記憶されたプログラムを実行することで、ＣＰＵは、画像取得部１０１−０１、撮影制御部１０１−０３、画像処理部１０１−０４および表示制御部１０１−０５として機能する。

なお、情報処理装置１０１が備えるＣＰＵおよび記憶部１０１−２は１つであってもよいし複数であってもよい。また、処理装置はＣＰＵに限定されるものではなく、ＧＰＵ、ＡＳＩＣ、ＭＰＵまたはＦＰＧＡ等のプロセッサであってもよい。すなわち、少なくとも１以上のプロセッサ（ハードウエアプロセッサ）と少なくとも１つのメモリとが接続されており、少なくとも１以上のプロセッサが少なくとも１以上のメモリに記憶されたプログラムを実行した場合に情報処理装置１０１は上記の各部として機能する。また、情報処理装置１０１は、複数種類のプロセッサを備えることとしてもよい。例えば、画像処理部１０１−０４はＡＳＩＣ等の専用のハードウェアで実現し、表示制御部１０１−０５はＧＰＵによって実現することとしてもよい。

画像取得部１０１−０１はＯＣＴ装置１００により撮影された断層画像の信号データ（干渉信号データ）を取得する。画像取得部１０１−０１は、モーションコントラスト画像を取得するために眼底の同一位置を同一方向に複数回走査するように測定光が制御された場合、眼底の断層を示す断層データを複数含むデータセット（クラスタ）を取得する。また、当該データセットが複数ある場合には、画像取得部１０１−０１は、眼底の同一位置を同一方向に走査するように制御された測定光に基づいて得られた眼底の断層を示す断層データを複数含むデータセットであり、互いに同一の断層データを含まない複数のデータセットを取得する取得手段の一例に相当する。

ここで、本実施形態では、例えば複数のクラスタ（データセット）に含まれる複数の断層データのそれぞれは、眼底の同一位置を走査するように制御された測定光に基づいて得られた眼底の断層を示す断層データである。

また画像取得部１０１−０１は断層画像生成部１０１―１１を有している。断層画像生成部１０１−１１は、取得された断層画像の信号データに対して信号処理を行うことで断層画像を生成し、生成した断層画像を記憶部１０１−０２に格納する。なお、断層画像および信号データの少なくとも一方を含む総称として断層データと呼ぶ場合がある。また、画像取得部１０１−０１は、ＳＬＯ眼底画像の信号データを取得し、ＳＬＯ眼底画像を生成してもよい。

記憶部１０１−０２は、各種データを記憶する。記憶部１０１−０２はデータを記憶できればよく、ＨＤＤ、ＳＳＤ、ＲＡＭ、ＲＯＭなど媒体の種類は問わない。また、記憶部１０１−０２は複数種類の媒体で構成されていてもよい。

撮影制御部１０１−０３は、ＯＣＴ装置１００による被検眼の撮影を制御する。撮影制御部１０１−０３は、移動量計算部１０１−３１、判定部１０１−３２、決定部１０１−３３、指示部１０１−３４を有する。

移動量計算部１０１−３１は、被検眼の移動量を計算する。例えば、移動量計算部１０１−３１は、ＯＣＴ装置１００により取得された時間的に連続する複数のＳＬＯ眼底画像を比較することにより被検眼の移動量を計算する。

判定部１０１−３２は、撮影失敗の判定もしくは再撮像（再走査）の要否の判定を行う。判定部１０１−３２は、再走査が必要な断層データを判定する判定手段の一例に相当する。例えば、判定部１０１−３２は、移動量計算部１０１−３１により計算された被検眼の移動量に基づいて再撮像（再走査）の要否などの判定を行う。

決定部１０１−３３は撮影失敗した断層画像が含まれるクラスタの決定を行う。決定部位１０１−３３は、複数のデータセットのうち、判定手段により再走査が必要であると判定された断層データが含まれるデータセットを決定する決定手段の一例に相当する。また、決定部位１０１−３３は、判定手段により取得失敗と判定された断層像データが含まれるデータセットを決定する決定手段の一例に相当する。

指示部１０１−３４はＯＣＴ装置１００に対して通常の撮像または再撮像に係る撮影パラメータ等の指示を行う。

画像処理部１０１−０４は、画像取得部１０１−０１により取得された複数の断層画像に基づいてモーションコントラスト画像を生成する。

ここで、画像処理部１０１−０４は、位置合わせ部１０１−４１、第一生成部１０１−４２、第二生成部１０１−４３、画像特徴取得部１０１−４４および投影部１０１−４５を有する。

位置合わせ部１０１−４１は、複数の断層画像間の位置合わせを行う。位置合わせの手法としては既知の種々の手法を用いることが可能である。例えば、位置合わせ部１０１−４１は、複数の断層画像間の相関が最大となるように複数の断層画像の位置合わせを行う。

第一生成部１０１−４２はクラスタ（データセット）毎に少なくとも１のモーションコントラスト画像を生成する。すなわち、第一生成部１０１−４２は、取得手段により取得された複数のデータセットのそれぞれから少なくとも１のモーションコントラスト画像を生成する第１生成手段の一例に相当する。

また、第一生成部１０１−４２は、評価部１０１−４２１を有する。

評価部１０１−４２１は、クラスタにモーションコントラストの算出に不適切な断層データが含まれているか否かを判定する。すなわち、評価部１０１−４２１は、モーションコントラスト画像の生成に不適切な断層データを決定する。

第二生成部１０１−４３は、第一生成部１０１−４２により生成されたモーションコントラスト画像に基づいて眼底の所定位置における断面を示す１のモーションコントラスト画像を生成する。例えば、第二生成部１０１−４３は、複数のデータセットの全てから得られたモーションコントラスト画像を合成することで眼底の所定位置における断面を示す１のモーションコントラスト画像を生成する。すなわち、第二生成部１０１−４３は、複数のデータセットからそれぞれから得られた複数のモーションコントラスト画像を合成することで、眼底の所定位置における断面を示す１のモーションコントラスト画像を生成する。合成する処理は例えば、加算処理または加算平均処理を含む。

なお、例えば、第二生成部１０１−４３は、複数のデータセットのうち１部のデータセットのみからモーションコントラスト画像が得られた場合、得られたモーションコントラスト画像に基づいて眼底の所定位置における断面を示す１のモーションコントラスト画像を生成することとしてもよい。すなわち、第二生成部１０１−４３は、複数のデータセットの少なくとも１つから生成されたモーションコントラスト画像に基づいて眼底の所定位置における断面を示す１のモーションコントラスト画像を生成する第２生成手段の一例に相当する。

例えば、ある複数のクラスタのうち１部のクラスタの断層画像が廃棄された場合、再走査を行うことなく、第二生成部１０１−４３は断層画像が廃棄されていない残りのクラスタから得られた少なくとも１つ以上のモーションコントラスト画像から眼底の所定位置における断面を示す１のモーションコントラスト画像を生成することとしてもよい。すなわち、第二生成部１０１−４３は、複数のデータセットのうち、決定手段により決定されたデータセット以外のデータセットから得られたモーションコントラスト画像に基づいて眼底の所定位置における断面を示す１のモーションコントラスト画像を生成する。なお、再走査を行うか否かはユーザにより変更可能とすることとしてもよい。

画像特徴取得部１０１−４４は、断層画像に含まれる画像特徴を取得する。例えば、画像特徴取得部１０１−４４は断層画像から層境界を取得する。層境界の取得方法としては既知の種々の方法を用いることが可能である。例えば、画像特徴取得部１０１−４４は、深さ方向における輝度の変化が所定値以上の部分を層境界として特定することが可能である。なお、画像特徴取得部１０１−４４は、クラスタに含まれる１の断層画像から層境界を取得してもよいし、クラスタに含まれる複数の断層画像を加算平均することで得られる加算平均画像から層境界を取得することとしてもよい。

投影部１０１−４５は、取得された層境界に基づいて決められた投影範囲のモーションコントラスト値を深さ方向に投影することで２次元のモーションコントラスト画像（モーションコントラストのＥｎ−Ｆａｃｅ画像）を生成する。ここで、モーションコントラスト値とは例えばモーションコントラスト画像を構成する各画素の値である。

なお、本実施形態では判定部１０１−３２および決定部１０１−３３が撮影制御部１０１−０３に含まれる場合について説明するが、これに限らず画像処理部１０１−０４に含まれるよう構成してもよい。すなわち、図１に示す機能は、情報処理装置１０１の機能は、情報処理装置内にあればよい。また、一部の機能を別の情報処理装置に担当させることとしてもよい。

（情報処理装置の動作）
次に、図３を参照して本実施形態の情報処理装置１０１の処理手順の一例を示す。図３は、本実施形態における本システム全体の動作処理の流れを示すフローチャートである。

＜ステップ３０１＞
検者は入力部１０３を操作することにより、情報処理装置１０１の撮影制御部１０１−０３に対してモーションコントラスト画像の撮影条件の設定および撮影開始の指示を行う。撮影制御部１０１−０３は、入力部１０３を介して検者の指示を受信する。

本実施形態では撮影条件として以下のパラメータを指示する。すなわち、固視位置、ＢスキャンあたりのＡスキャン数（ｐ）、副走査方向のサンプリング数（ｎ）、１クラスタあたりのＢスキャン数（ｍ）、副走査方向の略同一位置でのクラスタ数（ｒ）、Ａスキャンの間隔（Δｘ）およびＢスキャンの間隔（Δｙ）を指示する。なお、上記のパラメータ全てを検者が入力する必要はなく、上記のパラメータの一部のみを入力することとしてもよい。また、上記のパラメータに限らず、任意の公知の撮影パラメータを指示して良い。例えば、検者は、眼底における撮影位置または撮影画角をパラメータとして指示することとしてもよい。

ここで、上記撮影条件について図５（ａ）を用いて説明する。なお、ＯＣＴＡでは血管内の赤血球の移動によるＯＣＴ干渉信号の時間変化を計測するため、眼底の同一位置で複数回の走査が必要となる。しかしながら、被検眼は動くため、眼底の同一位置を走査しようとしても、常に眼底の同一位置を走査することができない場合がある。また、被検眼を追尾するトラッキング機能をＯＣＴ装置が有している場合もトラッキング機能の不完全さにより常に眼底の同一位置を走査することができない場合がある。すなわち、装置としては眼底の同一位置を走査するように制御された測定光であっても眼底の完全に同一位置を走査できるとは限らない。従って、本明細書における眼底の同一位置とは眼底の完全に同一位置のみならず眼底の略同一位置を含む概念である。

眼底の同一位置における走査回数ｍを大きく設定すると、同一位置で得られる信号数が増えるため、血流の検出精度が向上する。一方で走査時間が長くなり、走査中の固視微動等により再走査が頻繁に発生して被検者の負担が増える問題が生じる。

本実施形態では１クラスタあたりの走査回数ｍを大きく設定してクラスタ走査を１回行う代わりに１クラスタあたりの走査回数を小さく設定してクラスタ走査を複数（ｒ）回実行する。そして、第二生成部１０１−４３は、各クラスタ走査で得られるモーションコントラスト画像を合成することで高コントラストなＯＣＴＡ画像を取得する。なお、本実施形態ではｍ＝３に設定するが、２または４以上など任意の値としてもよい。例えば、Ａスキャン速度や被検眼の動き量に応じてｍを任意の自然数に変更してよい。すなわち、本実施形態において、複数のデータセットそれぞれに含まれる断層データの数は等しい。例えば、複数のデータセットそれぞれに含まれる断層データの数は２または３である。なお、複数のデータセットそれぞれに含まれる断層データの数は必ずしも等しい必要はない。

図５（ａ）において、ｐは１つのＢスキャンにおけるＡスキャン数、ｎは副走査方向における位置（Ｙｉ）の最大値を示している。すなわち、ｐｘｎにより平面画像サイズが決定される。ｐｘｎが大きいと、同じ計測ピッチであれば広画角で撮影できるが、スキャン時間が長くなり、上述の被検者負担の問題が生じる。

図５（ａ）におけるΔｘは隣り合うｘ位置の間隔（ｘピッチ）であり、Δｙは隣り合うｙ位置の間隔（ｙピッチ）である。本実施形態では、ｘピッチは眼底における照射光のビームスポット径の１／２として決定し、１０μｍとする。またΔｙもΔｘと同様に１０μｍとする。なお、ピッチの値はこれらの例に限らず、ｘピッチ、ｙピッチについて任意の値に変更してよい。なおｘピッチ、ｙピッチに関してはビームスポット径を大きくすると精細度が低下するものの、小さなデータ容量で広い範囲の画像を取得できる。

なお、図５から明らかなように、複数のデータセットを取得するために、測定光は眼底の同一位置を同一方向（水平方向）に走査するように制御されている。

＜ステップＳ３０２＞
撮影制御部１０１−０３はＳ３０１で指示された撮影条件に基づいてクラスタ走査を行うようＯＣＴ装置１００を制御する。すなわち、撮影制御部１０１−０３は、眼底の同一位置におけるＢスキャンをｍ回繰り返すように、ＯＣＴ装置１００を制御する。ＯＣＴ装置１００は、当該制御に基づいて眼底の同一位置におけるＢスキャンをｍ回繰り返す。すなわち、ＯＣＴ装置１００はクラスタ走査を実行する。

＜ステップＳ３０３＞
移動量計算部１０１−３１は、ＳＬＯ眼底画像（動画像）の時間的に隣接するフレーム同士を位置合わせすることにより、被検眼２００の眼底における移動量を計算する。また、移動量計算部１０１−３１は、計算した移動量を記憶部１０１−０２へ格納する。

本実施形態におけるＳＬＯ眼底画像１枚の取得時間は例えば約３０ミリ秒である。本実施形態において、眼底の移動量の算出に要する計算時間は３０ミリ秒に比べて十分短いため、眼底の移動量の算出は３０ミリ秒ごとに行われると考えてよい。一方、Ｂスキャン撮影の所要時間はＡスキャンあたりの所要時間とＡスキャンの数とに依存する。本実施形態では、例えば、Ａスキャン１回あたりの所要時間はおよそ１０マイクロ秒であり、Ｂスキャン像は１０００本のＡスキャンから成る。よってＢスキャンの所要時間はおよそ１０ミリ秒である。従って、本実施形態ではＳＬＯ眼底画像から眼底の移動量を１回算出する間にＢスキャンがおよそ３回実行される。なお、上記の数値は例示であり、他の数値であってもよい。

ステップＳ３０３で実行される眼底移動量（被検眼の動きにより生じる測定光照射位置のずれ量）の計算処理の詳細について、図７（ａ）に示すフローチャートを参照しながら説明する。図７（ａ）は眼底トラッキングにおける眼底移動量算出のフローの一例を示す図である。

＜ステップＳ３０３−０１＞
画像取得部１０１−０１は被検眼２００の眼底の２次元画像を取得する。具体的には、ＳＬＯ走査手段２０４を構成するＸ走査スキャナとＹ走査スキャナによって眼底上を走査することで得られた戻り光に基づいて、画像取得部１０１−０１はＳＬＯ眼底画像を取得する。なお、画像取得部１０１−０１が取得するＳＬＯ眼底画像は例えば動画である。すなわち、画像取得部１０１−０１はＳＬＯ眼底画像を順次取得する。

＜ステップＳ３０３−０２＞
移動量計算部１０１−３１は、記憶部１０１−０２に保存された以前のＳＬＯ眼底画像と現在のＳＬＯ眼底画像の２枚の眼底画像を用いて移動量を算出する。具体的には、移動量計算部１０１−３１は、画像上の着目領域における２次元（Ｘ，Ｙ方向）の変位量を検出することによって、眼底の移動量を算出する。さらに、Ｘ，Ｙ方向の変位だけでなく回転方向の角度の変化量を算出し、移動量に含めても良い。

＜ステップＳ３０３−０３＞
撮影制御部１０１−０３は算出された眼底の移動量を記憶部１０１−０２へ格納する。これは後述する走査位置の補正や再走査の際に情報処理装置１０１によって使用されるためである。

＜ステップＳ３０３−０４＞
撮影制御部１０１−０３は取得した眼底画像を次の移動量算出で用いるために記憶部１０１−０２へ格納する。なお、ステップＳ３０３−０４はステップＳ３０３−０１と同時に実施されることとしても良い。

以上のように、ＳＬＯ走査手段２０４によって眼底の２次元走査が実行されるたびに、撮影制御部１０１−０３は上記のフローに従って眼底の移動量を算出する。

＜ステップＳ３０４＞
図３の説明に戻り、ステップＳ３０４において、判定部１０１−３２は測定光の走査中に眼底の移動が発生したかどうかを判定する。本実施形態においては、例えば、判定部１０１−３２は、ステップＳ３０３において計算・保存した位置ずれ量を記憶部１０１−０２から読み出せた場合は、眼底の移動が発生したものと判定する。また、判定部１０１−３２は、記憶部１０１−０２に位置ずれ量が保存されていない場合は、眼底の移動が発生していないと判定する。眼底の移動があった場合には、処理はステップＳ３０５へ、眼底の移動が生じなかった場合には処理はステップＳ３０８へ進む。なお、判定部１０１−３２眼底の移動が所定閾値以下の場合には眼底の移動がないと判定することとしてもよい。

＜ステップＳ３０５＞
判定部１０１−３２は、ステップＳ３０３で計算された眼底の移動量が所定の閾値以上か否かを判定する。本実施形態においては、記憶部１０１−０２に格納された移動量が閾値以上であるかどうかを判定する。閾値は再走査を行うかどうかを判断するための閾値である。

判定部１０１−３２は、移動量が閾値未満であれば、トラッキングによる走査位置の補正で眼底の同一部位の走査を継続できると判断しＳ３０７へ処理を進める。一方、判定部１０１−３２は、移動量が閾値以上であれば（走査位置の補正のみでは不十分であるため）再走査が必要な断層像（Ｂスキャン）であると判定し、ステップＳ３０６へ処理を進める。なお、再走査が必要と判定された場合には、撮影制御部１０１−０３は、クラスタに含まれる断層画像の信号データを廃棄することとしてもよい。なお、再走査が必要と判定されたクラスタの廃棄は、後述するステップＳ３１３で断層画像が生成された段階で行うこととしてもよい。なお、廃棄とはモーションコントラスト画像の生成に用いないようにする処理であり、必ずしもデータまたは画像を記憶部１０１−０２から消去する必要はない。すなわち、第一生成部１０１−４２は、再走査が必要であると判定された断層データが含まれるデータセットをモーションコントラスト画像の生成に用いない。

＜ステップＳ３０６＞
移動量が閾値以上であった場合、決定部１０１−３３はその部位を後で再走査するために、再走査すべきＢスキャン番号を決定し、記憶部１０１−０２へ格納する。決定部１０１−３３は、再走査すべきＢスキャン番号として、閾値以上の移動量が検出されたＳＬＯ画像に対応するＢスキャン画像を含むクラスタの識別情報を決定し記憶部１０１−０２に格納する。例えば、決定部１０１−３３は、閾値以上の移動量が検出されたＳＬＯ眼底画像が取得されたタイミングと略同一タイミングで取得された断層画像を含むクラスタを決定する。なお、Ｂスキャン番号とは眼底のどの位置におけるどのクラスタのＢスキャンであるか特定可能な識別情報であってもよい。決定部１０１−３３は、例えばステップＳ３０２にてクラスタスキャンが実行された際のスキャナの制御情報からＢスキャン番号を決定することが可能である。

なお、再走査が必要と判定され且つ再走査するクラスタが決定されたた場合、撮影制御部１０１−０３は、クラスタに含まれる断層画像の信号データを廃棄することとしてもよい。なお、再走査が必要と判定されたクラスタの廃棄は、後述するステップＳ３１３で断層画像が生成された段階で行うこととしてもよい。なお、廃棄とはモーションコントラスト画像の生成に用いないようにする処理であり、必ずしもデータまたは画像を記憶部１０１−０２から消去する必要はない。また、同一ｙ位置ですでに１以上のクラスタが取得されている場合には、すでに取得されている１以上のクラスタからモーションコントラスト画像を生成することができるため、必ずしも再走査を行う必要はない。すなわち、本発明において、再走査は必須の要件ではない。

＜ステップＳ３０７＞
指示部１０１−３４は、眼底の同一部位の走査を継続ため、ステップＳ３０３で計算した眼底の移動量をそれまでの走査位置に対してオフセットした位置へＸＹスキャナ２１６を移動させるようＯＣＴ装置１００に指示する。なお、推定する移動量に回転方向の角度も含まれる場合には、回転方向の補正も行う。

ＯＣＴＡ撮影においてはフォーカス位置の変化もしくは瞳孔または睫毛による光束のけられ等による影響をできるだけ回避するために１クラスタ走査の時間Δｔは固定かつできるだけ短いことが望ましい。また眼底トラッキング制御ではＸＹスキャナ２１６の移動に一定時間を要するため、ＯＣＴＡではクラスタ走査内で走査位置の補正を行うことは望ましくない。そこで、本実施形態では１クラスタあたりの走査回数ｍを小さく（ｍ＝３）設定した上で、クラスタ走査間で走査位置の補正を行うこととしている。なお、１クラスタあたりの走査回数は３に限定されるものではない。

＜ステップＳ３０８＞
撮影制御部１０１−０３は再走査すべきＢスキャン番号が記憶部１０１−０２に格納されているかどうかを確認する。もし該Ｂスキャン番号が格納されていればＳ３０９へ処理を進め、格納されていなければＳ３１０へ処理を進める。なお再走査が何度も繰り返されると撮影時間が長くなり被検者の負担が増えるため、再走査の回数に上限を設けてもよい。その場合、再走査の回数が上限に達した場合は再走査すべきＢスキャン番号が記憶部１０１−０２に格納されていても、撮影制御部１０１−０３はステップＳ３１０へ遷移する。

＜ステップＳ３０９＞
撮影制御部１０１−０３は再走査すべきＢスキャン番号を記憶部１０１−０２に設定し、ステップＳ３０２に戻る。ステップＳ３０２では、指示部１０１−３４が記憶部１０１−０２からＢスキャン番号を読出し、当該Ｂスキャン番号に対応するクラスタ走査を行うようＯＣＴ装置１００に指示を行う。この指示に基づいてＯＣＴ装置１００は再度クラスタ走査を実行する。すなわち、再走査すべきと判定されたＢスキャンを含むクラスタが再度走査されることとなる。この再走査により得られた信号データを画像取得部１０１−０１が取得する。すなわち、画像取得部１０１−０１は、決定手段により決定されたデータセットに含まれる数の断層データのみを再走査により再取得する再取得手段の一例に相当する。

なお、撮影パラメータはステップＳ３０１で既に指示されているため、再度の指示は不要である。なお、再走査を行う際に、フォーカス制御またはコヒーレンスゲート制御も同時に行うよう構成しても良い。ステップＳ３０７における走査位置の補正を行う際も同様にフォーカス制御またはコヒーレンスゲート制御も同時に行うよう構成しても良い。

ＯＣＴＡ撮影における再走査の一例について図６（ａ），（ｂ）を用いて説明する。図６において縦軸は撮影時刻の経過を表し、横軸は主走査方向の位置を表している。図６に示す例では、５枚目のＢスキャンと６枚目のＢスキャンとの間で閾値以上の被検眼の移動が生じている。また、図６において、右端に×印をつけたＢスキャンが再走査対象となるＢスキャンを表し、○印をつけたＢスキャンは再走査対象ではないＢスキャンを表している。

図６（ａ）は１クラスタあたりの走査回数を大きく設定してクラスタ走査を１回行う場合の例として、ｍ＝９でクラスタ走査を１回行う場合のＢスキャンを表したものである。すなわち、クラスタ６０１は９枚のＢスキャンで構成される。図６（ａ）に示す例では、閾値以上の被検眼の移動が生じると、１つのクラスタに含まれる全てのＢスキャン（９枚）が再走査対象として設定される。

一方、図６（ｂ）に示す例では、図６（ａ）と同様に９回のＢスキャンが実行されるが、ｍ＝３でのクラスタ撮影をｒ＝３回繰り返す。従って、図６（ｂ）では、３つのクラスタ６１１−６１３が示されている。すなわち、図６（ｂ）は図３に示すフローによるクラスタ走査の一例を示している。図６（ａ）と同様に閾値以上の被検眼の移動が５枚目のＢスキャンと６枚目のＢスキャンとの間で発生した場合であっても、再走査対象として設定するのは６枚目のＢスキャンを含むＢスキャン群６１２（３枚分）のみでよい。すなわち、Ｂスキャンを同じ回数実行する場合でも、本実施形態では、複数のＢスキャンを複数のクラスタに分けることで再走査による撮影時間の増加を抑制し、被検眼の状態が不安定となりにくいようにしている。

＜ステップ３１０＞
撮影制御部１０１−０３はＸＹスキャナ２１６を次の走査位置へ移動させる。例えば、撮影制御部１０１−０３は異なる副走査方向の位置を測定光で走査するようにＸＹスキャナ２１６を制御する。

＜ステップ３１１＞
撮影制御部１０１−０３は眼底の同一位置におけるクラスタ走査の実行回数が所定の回数ｒに達したか否かを判定する。該クラスタ走査の実行回数がｒに達していればＳ３１２へ、未達であれば被検者が瞬目可能な所定の時間の経過後にＳ３０２へ処理を進める。なお、Ｓ３０２へ処理を進める際の待ち時間の間に表示部１０４に被検者が瞬目可能な時間であることを示す（所定の色、形状を持つ）マークもしくは文字を表示させてもよい。また瞬目可能な時間を設けることは本発明に必須の処理ではなく、直ちにＳ３０２へ処理をすすめてもよい。また、本実施形態ではステップＳ３１０の後にステップＳ３１１を実行することで、副走査方向の各位置でクラスタ走査を１回行った後、再び副走査方向の各位置でクラスタ走査を行うこととした。しかしながら、ステップＳ３１０をステップＳ３１１の後に実行することで、副走査方向の１つの位置でクラスタ走査をｒ回実行した後に、次の副走査方向の所定位置でクラスタ走査をｒ回実行することとしてもよい。

＜ステップ３１２＞
撮影制御部１０１−０３は全てのＢスキャンが終了したかどうかを判定する。未終了のＢスキャンがある場合、情報処理装置１０１の制御はステップＳ３０２に戻る。

＜ステップ３１３＞
断層画像生成部１０１−１１は、画像取得部１０１−０１が取得した断層画像の信号データを再構成して断層画像を生成する。なお、断層画像の生成は、ステップＳ３０２以降のタイミングであればステップＳ３１２以前に実行することとしてもよい。

また、画像処理部１０１−０４は生成された断層画像を位置合わせし、層境界データを取得する。さらに、時間的に隣接する断層画像間でモーションコントラスト値の算出を行うことでモーションコントラスト画像を生成する。

さらに、画像処理部１０１−０４は、Ｓ３０２〜Ｓ３１２で取得した断層画像またはモーションコントラストデータを検査日時または披検眼を同定する情報と関連付けて記憶部１０２へ保存する。

ステップＳ３１３で実行される干渉信号処理の詳細について、図７（ｂ）に示すフローチャートを参照しながら説明する。図７（ｂ）ステップＳ３１３の詳細な処理の一例を示すフローチャートである。

＜ステップＳ３１３−０１＞
画像処理部１０１−０４は、副走査方向（Ｙ軸方向）の走査位置ｙｉにおけるｋ番目のクラスタ（ｋ＝１，２，．．．，ｒ）での信号処理を開始する。

＜ステップＳ３１３−０２＞
画像処理部１０１−０４は、Ｙ軸方向の走査位置ｙｉ（ｉ＝１，２，．．．，ｎ−１，ｎ）における信号処理を開始する。

なお、当該クラスタ走査回数ｋ及びＹ位置ｙｉに対応する再走査データ（再走査により取得したデータ）が存在する場合は、再走査により取得したデータに対してのみ断層データの再構成処理を行うものとする。

＜ステップＳ３１３−０３＞
画像処理部１０１−０４は、Ｙ軸方向の走査位置ｙｉにおけるｋ番目のクラスタに属するｊ番目（ｊ＝１，２，．．．，ｍ）のＢスキャン画像に対する信号処理を開始する。

＜ステップＳ３１３−０４＞
断層画像生成部１０１−１１は、断層画像を生成する。具体的には、断層画像生成部１０１−１１は、干渉信号データから固定ノイズを除去する。次に、断層画像生成部１０１−１１は、スペクトラルシェーピング、分散補償を行い、この信号データに離散フーリエ変換を施して得られる複素信号の絶対値を計算することで、深さに対する強度（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）データを得る。断層画像生成部１０１−１１は、例えば、該強度データから任意の領域の切り出し処理を行って断層画像を生成する。なお、ステップＳ３１３−０４の処理はステップＳ３０２以降のタイミングであればステップＳ３１２以前に実行することとしてもよい。

なお、判定部１０１−３２が生成された断層画像の輝度値に基づいて断層データの取得の成否を判定するよう構成しても良い。任意の公知の指標に基づいて断層データの取得失敗を判定してよいが、本実施形態では断層画像のＳ／Ｎ比が所定値未満である場合に断層データの取得が失敗したと判定する。これに限らず、断層像の平均値、コントラスト、ヒストグラムの標準偏差の少なくとも１つが所定値未満である場合に断層データの取得が失敗したと判定してもよい。すなわち、判定部１０１−３２は、断層データの取得の成否を判定する判定手段の一例に相当する。判定部１０１−３２によって取得失敗と判定された断層データが生じた場合、決定部１０１−３３は当該取得失敗した断層データを含むクラスタを再走査対象として決定する。なお、必ずしも再走査をＯＣＴ装置１００に行わせる必要はなく、既に取得されているクラスタに基づいてモーションコントラスト画像を生成することとしてもよい。

＜ステップＳ３１３−０５＞
画像処理部１０１−０４は、Ｙ軸方向の位置ｙｉにおけるｋ番目のクラスタでの信号処理の繰り返し回数が所定数（ｍ）に達したかを判定する。すなわち、位置ｙｉでの画像再構成がｍ回繰り返されたかを判断する。もし位置ｙｉでの画像再構成の回数が所定数（ｍ）に満たない場合はステップＳ３１３−０３に戻り、同一Ｙ位置での画像再構成を繰り返す。位置ｙｉでの画像再構成の回数が所定数（ｍ）に達した場合は、ステップＳ３１３−０６へ処理を進める。

＜ステップＳ３１３−０６＞
位置合わせ部１０１−４１はある位置ｙｉにおけるｋ番目のクラスタに属するｍ枚のＢスキャンの位置合わせを行う。具体的には、まず位置合わせ部１０１−４１はｍ枚のうち任意の１枚を基準画像として選択し、他の（ｍ−１）枚のＢスキャン画像に対して位置合わせを行う。位置合わせ方法としては、例えば、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位置合わせ部１０１−４１は画像を変形する。本実施形態では評価関数として相関係数を用いる。これに限らず、任意の公知な類似度もしくは相違度の指標を評価関数として用いてよい。また、本実施形態では画像の変形処理としてアフィン変換を用いるが、これに限らず、任意の公知な位置合わせ手法を用いて位置合わせしてよい。

＜ステップＳ３１３−０７＞
画像特徴取得部１０１−４４は、各クラスタにおける断層画像の少なくとも１枚を用いて眼底の層境界データを取得する。本実施形態においては、ｍ枚の断層画像を加算平均した重ね合わせ画像に対して可変形状モデルに基づく層境界データの検出処理を行う。本発明はこれに限定されるものではなく、画像特徴取得部１０１−４４は、例えば各クラスタから代表画像を選択して該代表画像から層境界を検出してもよい。代表画像とは例えば、所定フレーム目に撮影した断層画像あるいは最もコントラストの高い断層画像である。また層境界データの検出方法は可変形状モデルに限定されるものではなく、任意の公知のセグメンテーション手法を用いてよい。

なおモーションコントラスト画像の生成を３次元のみで行い、深度方向に投影した２次元のモーションコントラスト画像を生成しない場合には本ステップを省略してよい。

＜ステップＳ３１３−０８＞
第一生成部１０１−４２はＹ軸方向の位置ｙｉにおけるｋ番目のクラスタに属するｍ枚のＢスキャンを用いて１以上のモーションコントラスト値を算出する。第一生成部１０１−４２はモーションコントラスト値を算出することでモーションコントラスト画像を生成する。本実施形態では、ｍ枚の断層画像間（（ｍ−１）組）において各画素位置で無相関値（Ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を計算し、該無相関値をモーションコントラスト値として（ｍ−１）枚のモーションコントラスト画像を生成する。さらに、第一生成部１０１−４２は、該（ｍ−１）枚のモーションコントラスト画像を平均化することにより、１クラスタあたり１のモーションコントラスト画像を生成する。なお、本ステップにおいてモーションコントラスト画像を平均化せず後述するステップＳ３１３−１１で平均化を行うこととしてもよい。すなわち、本ステップにより１クラスタあたり少なくとも１枚のモーションコントラスト画像が得られる。

なお、モーションコントラストの計算に用いる指標はクラスタに属するＢスキャン画像の各画素位置での輝度値の経時変化を表す指標であれば、任意の公知の指標を算出してよい。また、（ｍ−１）枚のモーションコントラスト画像から１のモーションコントラスト画像を生成する際に算出する統計値は平均値に限らず、例えば中央値のように任意の公知の統計値を選択してよい。

また、評価部１０１−４２１がモーションコントラスト画像の生成に不適切な断層画像が含まれているか否かを判定し、もし含まれている場合には当該断層画像を用いたモーションコントラスト画像を生成しないよう構成してもよい。例えば、評価部１０１−４２１は、Ｓ３１３−０７で取得した層境界を用いて網膜内層領域に限定した評価値（例えば無相関値）を算出し、該評価値が所定の範囲外である場合にモーションコントラスト画像の生成に不適切な断層画像と判定する。

クラスタに該モーションコントラスト画像の生成に不適な断層画像がｔ枚含まれる場合は、本ステップで生成されるモーションコントラスト画像は（ｍ−ｔ−１）枚となる。そして、第一生成部１０１−４２は、該（ｍ−ｔ−１）枚のモーションコントラスト画像を平均化することによって１クラスタあたり１のモーションコントラスト画像を生成することとなる。また、評価部１０１−４２１は、無相関値に基づいてモーションコントラスト画像の生成に不適切と判定された断層画像が含まれるクラスタを廃棄することとしてもよい。

本ステップにおいて、第一生成部１０１−４２、判定手段により再走査が必要であると判定された断層データを含まないデータセットからモーションコントラスト画像を生成し、且つ、再走査により取得された断層データからなるデータセットからモーションコントラスト画像を生成する。

＜ステップＳ３１３−０９＞
画像処理部１０１−０４は、Ｙ軸方向の位置ｙｉにおけるクラスタ内のモーションコントラストデータの平均化処理が位置ｙｎに至るまで実行されたかを判定する。クラスタ内のモーションコントラストデータの平均化処理完了したｙ位置がｙｎに至っていない場合はＳ３１３−０２に戻り、ｙｎに到達した場合はＳ３１３−１０へ処理を進める。

＜ステップＳ３１３−１０＞
画像処理部１０１−０４は、Ｙ軸方向の位置ｙｉでのｋ番目のクラスタにおける信号処理がｒ回繰り返されたかを判定する。所定数（ｒ）に満たない場合はＳ３１３−０１に戻り、所定数（ｒ）に到達した場合はＳ３１３−１１へ処理を進める。なお、画像処理部１０１−０４は副走査方向の各位置で一度モーションコントラスト画像を生成した後、再び副走査方向の各位置でモーションコントラスト画像を生成することとしたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、画像処理部１０１−０４は副走査方向の各位置で全てのクラスタに対してモーションコントラスト画像を生成した後に、次の副走査方向における位置でモーションコントラスト画像を生成することとしてもよい。

＜ステップＳ３１３−１１＞
第二生成部１０１−４３は、各ｙ位置において複数のクラスタから得られた複数のモーションコントラスト画像を合成する。例えば、３つのクラスタが存在する場合には、第二生成部１０１−４３は、それぞれのクラスタから得られた３枚のモーションコントラスト画像を合成する。すなわち、第二生成部１０１−４３は第１生成手段により生成された複数のモーションコントラスト画像を合成することで前記１のモーションコントラスト画像を生成する。

より具体的には、第二生成部１０１−４３は、モーションコントラスト画像同士を位置合わせした上で、各画素位置においてモーションコントラスト値の平均値を持つ画像を生成する。位置合わせ手法は任意の公知の位置合わせ手法を適用してよい。また各画素位置におけるモーションコントラスト値の合成方法として本実施形態では平均値を用いるが、これに限らず中央値等の任意の公知の合成方法を用いてよい。なお、ステップＳ３１３−０８で１のクラスタから得られた複数のモーションコントラスト画像が平均化されていない場合には、第二生成部１０１−４３は３つのクラスタから得られた３枚以上のモーションコントラスト画像を合成することとなる。また、第二生成部１０１−４３は、判定部１０１−３２によって取得失敗と判定された断層データを含むクラスタ以外のクラスタから生成した複数のモーションコントラスト画像のみを合成してもよい。

各ｙ位置において眼底の所定位置のモーションコントラスト画像が得られるため、本ステップを終了した時点で、３次元のモーションコントラスト画像（３次元での血管の内腔領域に相当）が得られる。

＜ステップＳ３１３−１２＞
投影部１０１−４５は、Ｓ３１３−０７で取得した層境界データに基づいて深度方向の投影範囲を特定した上で、Ｓ３１３−１１において生成されたモーションコントラスト値に関する３次元データを深度方向に投影することにより２次元のモーションコントラスト画像（Ｅｎ−ｆａｃｅ画像）を生成する。本実施形態では投影方法として最大値投影を用いるが、これに限らず任意の公知の投影方法を用いてよい。なお、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像が不要であれば本ステップは省略することとしてもよい。

＜ステップＳ３１３−１３＞
画像処理部１０１−０４は、Ｓ３０２〜Ｓ３１２で取得した断層画像またはモーションコントラスト画像を検査日時、披検眼を同定する情報と関連付けて記憶部１０２へ保存する。

＜ステップＳ３１４＞
図３に戻り、ステップＳ３１４において、表示制御部１０１−０５は、ステップＳ３１３で作成した断層画像およびモーションコントラスト画像の少なくとも一方を表示部１０４に表示させる。なお、表示されるモーションコントラスト画像は、Ｅｎ−ｆａｃｅ画像であってもよいし、３次元画像であってもよい。

本実施形態においては上述のように、１つのクラスタに含まれる断層画像を従来に比べて少なくしている。すなわち、１つのクラスタにおける走査回数を従来に比べて少なくしている。そしてクラスタ毎にモーションコントラスト画像が生成され、最終的には複数のモーションコントラスト画像を合成することで表示されるモーションコントラスト画像が生成される。

従って、本実施形態によれば、１クラスタ内においては眼が安定しやすくなるため、クラスタに含まれる断層画像を全て廃棄する可能性が小さくなる。従って、本実施形態によれば、モーションコントラスト画像を安定して取得することが可能となる。

また、本実施形態によれば、１クラスタ内においては眼が安定しやすくなるため再走査の発生頻度を抑制することが可能となる。さらに、再走査する場合においても１クラスタ内の断層画像が従来よりも少ないため再走査に費やす走査時間を抑制することが可能となる。すなわち、従来では再走査によりモーションコントラスト画像を得るまでの時間が長時間化してしまうと言う課題があったが、本実施形態によれば再走査を行う場合でも上記の長時間化を抑制することが可能となっている。

例えば、図６に示す例では、従来の方法であれば１クラスタに含まれる断層画像は９枚でありモーションコントラスト画像は８枚生成される。一方、本実施形態の方法では、９枚の断層画像を３つのクラスタに分割している。そして、３つのクラスタからそれぞれモーションコントラスト画像は２枚生成されるため、合計６枚のモーションコントラスト画像が生成される。すなわち、本実施形態により生成されるモーションコントラスト画像は従来に比べて少なくなる。しかしながら、本実施形態によればクラスタに含まれる断層画像は少なくなるため眼が安定しやすくなりモーションコントラスト画像を安定して取得することが可能となる。また、本実施形態によれば、１クラスタの断層画像の枚数も従来に比べて６枚少ないため再走査にかかる時間も少なくなる。さらに、本実施形態によれば、眼の動きにより一部のクラスタを廃棄しなければならない場合も他のクラスタでモーションコントラスト画像を生成することができるため、従来のように被検眼が安定しない場合にはモーションコントラスト画像がいつまでも取得できなくなるという可能性を低減することが可能である。

（変形例１）
上記の実施形態においては複数（ｒ）回のクラスタ走査を眼底の同一位置で行う場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。

例えば、図５（ｂ）に示すように複数（ｒ）回のうちの各クラスタ走査の位置を副走査方向に（ｙｉ１からｙｉｒまで）Δｙ´（Δｙ´＜Δｙ）だけずらして撮影してもよい。例えば、Δｙ＝１０μｍで、クラスタ走査を３回（ｒ＝３）行う場合に、Δｙ´＝３μｍとしてＯＣＴＡ撮影を行えばよい。

また、図５（ｃ）に示すように各クラスタ走査の位置を主走査方向に（ｙｉ１からｙｉｒまで）±Δｘ´（｜Δｘ´｜＜Δｘ）だけ交互にずらして撮影しても良い。例えばΔｘ＝１０μｍで、クラスタ走査を３回（ｒ＝３）行う場合に、｜Δｘ´｜＝５μｍとしてＯＣＴＡ撮影を行えばよい。なお、上記のΔｙおよびΔｘ等の数値は例示であり他の数値としてもよい。また、主走査方向および副走査方向にクラスタ走査の位置を変更することとしてもよい。すなわち、本変形例においては、複数のクラスタ（データセット）のうち異なるデータセットに含まれる断層データは、眼底の断層の深さ方向に直交するＸＹ平面におけるＸ方向またはＹ方向の少なくともいずれか一方の方向において異なる位置を走査するように制御された測定光に基づいて得られた断層データとなる。

このようにすれば、より画質のよいモーションコントラスト画像を取得できる可能性がある。

（変形例２）
上記の実施形態では、再走査が行われた場合、再走査が必要と判定された詩信号データの再構成処理は行わず再走査して得られた信号データのみ再構成処理を行う例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、再走査が必要と判定された信号データの再構成処理は行うものの、ステップＳ３０８において該再走査が必要と判定された信号データのモーションコントラスト値の計算を行わないよう構成しても良い。あるいは、再走査が必要と判定された信号データの再構成処理・モーションコントラスト値の計算は実行するものの、ステップＳ３１３−１１における合成処理を行わないよう構成することとしてもよい。

［第２の実施形態］
第１の実施形態においては、副走査方向の各位置において複数のクラスタ走査を実行する例について説明したが本実施形態に係る情報処理装置は、同一位置で実行するクラスタ走査の回数を眼部の領域ごとに変更する例について説明する。必要な領域のみ他の領域よりも多くクラスタ走査を実行することで、不要なクラスタ走査を削減しつつ必要な領域に関して高コントラストなモーションコントラスト画像を取得できるようになる。また、不要なクラスタ走査を行わないため、眼が安定しなくなる可能性を低減することができる。従って、モーションコントラスト画像を安定して取得することが可能となる。

本実施形態では、例えば、ＯＣＴ装置１００が黄斑部および視神経乳頭部を含む第１領域に対して所定のクラスタ走査を実行した後、コントラストが低下しやすい第２領域（中心窩を含む黄斑部）などで追加のクラスタ走査を行う。例えば、第２領域は第１領域よりも狭い領域である。情報処理装置１０１は、第１領域をクラスタ走査した際に得られたモーションコントラスト画像と第２領域をクラスタ走査した際に得られたモーションコントラスト画像とを合成する。この合成処理により高コントラストなモーションコントラスト画像が生成される。

以下、本実施例の詳細について説明する。

本実施形態に係る情報処理装置１０１を備える情報処理システム１０の構成は第１実施形態の場合と同様であるため説明を省略する。また、図８（ａ）は本実施形態における画像処理の一例を示すフローチャートである。ステップＳ８０１、Ｓ８０２、Ｓ８１１、Ｓ８１３以外は第１実施形態の場合と同様であるので説明は省略する。なお、ステップＳ８０１〜Ｓ８１４はステップＳ３０１〜Ｓ３１４に対応している。

＜ステップＳ８０１＞
画像特徴取得部１０１−４４は、画像取得部１０１−１１が取得した眼部の画像から眼部の画像特徴を検出し、眼底の領域ごとに撮影条件を変更（撮影パラメータを重み付け）する。なお、具体的な画像特徴の検出処理および撮影パラメータの重み付けについては図８（ｂ）に示すステップＳ８０１−０１〜Ｓ８０１−０３を用いて説明する。

＜ステップＳ８０１−０１＞
画像取得部１０１−０１は、ＯＣＴ装置１００から被検眼の画像特徴を取得するために必要な眼部の画像を取得する。本実施形態では眼部の画像としてＳＬＯ眼底画像を取得する。なおＳＬＯ眼底画像に限らず、画像取得部１０１−０１は例えば眼部の断層画像を取得しても良い。

＜ステップＳ８０１−０２＞
画像特徴取得部１０１−４４は、ステップＳ８０１−０１で取得した画像から眼部の画像特徴を取得する。本実施形態では、画像特徴取得部１０１−４４はステップＳ８０１−０１で取得したＳＬＯ眼底画像から眼部の画像特徴として例えば中心窩、網膜血管アーケードおよび視神経乳頭領域の少なくとも１つを取得する。また、画像特徴取得部１０１−４４はＳＬＯ眼底画像から網膜動静脈交叉を取得することとしてもよい。眼部の画像特徴の取得方法としては任意の公知の画像処理手法を用いてよく、例えば網膜血管アーケードはＳＬＯ眼底画像に対して任意の公知の線強調フィルタを用いることで取得できる。

なお、画像特徴取得部１０１−４４はＳＬＯ眼底画像に限らず例えばプレスキャンして得られた断層画像から所定の部位（中心窩や視神経乳頭等）や網膜や脈絡膜を構成する層境界を取得してもよい。任意の公知の画像処理手法を用いて中心窩または視神経乳頭部を検出することが可能である。例えば、画像特徴取得部１０１−４４は、断層画像から可変形状モデル等を用いて内境界膜（ＩＬＭ）を取得し、該内境界膜の深度方向の位置に基づいて深い順に２つの陥凹部を特定する。そして、画像特徴取得部１０１−４４は最も深度方向に深い陥凹部を視神経乳頭部、２番目に深い陥凹部を中心窩とする。また、層境界の取得方法は可変形状モデルのような任意の公知のセグメンテーション処理を用いて取得することが可能である。

＜ステップＳ８０１−０３＞
決定部１０１−３３は、ステップＳ８０１−０２で取得された眼部の画像特徴に基づいて追加走査方法（追加走査の対象領域及び走査回数）を決定する。

まず、追加走査する対象領域としては例えば以下の（ｉ）〜（ｉｉｉ）が挙げられる。

（ｉ）病変の好発部位
病変の好発部位としては、中心窩無血管領域（ＦＡＺ）の境界、中心窩下の網膜外層及び脈絡膜、網膜動静脈交叉部、視神経乳頭部などが挙げられる。また、病変の一例としては毛細血管閉塞または毛細血管瘤等が挙げられる。

（ｉｉ）眼底形状が所定の条件を満たす領域
眼底形状が所定の条件を満たす領域としては、例えば網膜や脈絡膜を構成する層の厚みが所定の範囲外にある領域が挙げられる。例えば、眼底の所定の層の厚みが正常値未満となっている部位を眼底形状が所定の条件を満たす領域としてもよい。

（ｉｉｉ）取得済みのモーションコントラストデータが所定の条件を満たす領域
例えば、１回目のクラスタ走査により得られた断層像から生成したモーションコントラストデータに対して計算した指標値（コントラストや血管密度等）が許容値の範囲外であるような領域である。

次に、追加走査の走査回数（１クラスタあたりの走査回数ｍ）の決定方法について説明する。例えば、追加走査の走査回数を以下のように決定する。ここで追加のクラスタ走査に係るｒの既定値は１とするが、ｒ≧２であってもよい。

ｍ＝（（同一位置において取得したいモーションコントラストデータ数）−（１回目のクラスタ走査で取得したモーションコントラストデータ数））／ｒ＋１
なお、ここで示した追加走査に係るｍ及びｒはあくまでも例であり、他の値としてもよい。例えばクラスタ走査間で走査回数（ｍ）の値が異なっていても良い。

本実施形態では、例えば、図４（ｃ）の点線部に示すような、各々中心窩を含む３ｍｍ×３ｍｍの領域の領域をクラスタ走査する。なお、例示として追加のクラスタ走査における走査回数をｍ＝３、クラスタ走査数ｒ＝１に設定する。

上記のような追加のクラスタ走査が行われた場合、図４（ｃ）に示す眼底全体の領域はｍ＝３で走査されているため、図４（ｃ）の点線部の領域に関しては４枚のモーションコントラス画像が取得される。すなわち、クラスタ走査における走査回数が５回の場合に相当するモーションコントラスト画像を取得することが可能となる。

従って、本実施形態によれば、病変の好発部位を含む診断上重要な領域に対してｍ＝５のクラスタ走査が行われ、４枚のモーションコントラストデータに基づいて高コントラストなモーションコントラスト画像が取得される。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置１０１は、眼底における一部の領域に関して他の領域よりも多くのモーションコントラスト画像を取得できる。

なお、本発明はこれに限定されるものではなく、追加走査の対象領域としてＯＣＴ装置１００が撮影可能な領域であれば任意の領域を指定できる。すなわち、追加走査の対象領域は画像を解析することで自動的に決定されてもよいし、ユーザにより決定されることとしてもよい。

また追加対走査の象領域を複数設定してもよく、該追加走査の対象領域ごとにクラスタ走査における走査回数ｍまたはクラスタ走査数ｒの少なくとも一方を異なるように決定しても良い。

＜ステップ８０２＞
撮影制御部１０１−０３はＯＣＴ装置１００にＳ８０１で指示された撮影条件に基づいてクラスタ走査、すなわち眼底の同一位置におけるＢスキャンをｍ回繰り返し実行させる。本実施形態では本ステップでの１回目クラスタ走査の対象領域として図４（ｃ）に示すような視神経乳頭部と黄斑部を含む１０ｍｍ×１０ｍｍの領域が設定されている。そのため、ＯＣＴ装置１００は、１０ｍｍ×１０ｍｍの領域においてｍ＝３のクラスタ走査を行う。

２回目のクラスタ走査では、図４（ｃ）の点線部に示すような中心窩を含む３ｍｍ×３ｍｍの領域がクラスタ走査の対象領域として設定されているため、ＯＣＴ装置１００は、３ｍｍ×３ｍｍの領域においてｍ＝３のクラスタ走査を行う。

＜ステップＳ８１１＞
撮影制御部１０１−０３は略同一位置におけるクラスタ走査の実行回数が所定の回数（ｒ）に達したか否かを判定する。本実施形態では、中心窩を含む３ｍｍ×３ｍｍの領域に対してのみｒ＝２とする。該クラスタ走査の実行回数が所定の回数（ｒ）に達していればＳ８１２へ、未達であれば追加走査を行うためにＳ８０２へ処理を進める。なお、１０ｍｍ×１０ｍｍの領域を一度クラスタ走査した後に３ｍｍ×３ｍｍの領域をＯＣＴ装置１００にクラスタ走査させることとしてもよいが、本発明はこれに限定されない。例えば、１０ｍｍ×１０ｍｍの領域をクラスタ走査している際に副走査方向が３ｍｍ×３ｍｍの領域に達した時に３ｍｍ×３ｍｍの領域に対して２回目のクラスタ走査をＯＣＴ装置１００に行わせることとしてもよい。

＜ステップＳ８１３＞
ステップＳ８１３の処理はステップＳ３１３の処理と基本的には同様であるが、第一実施形態と異なる処理について図７（ｂ）を参照しながら説明する。

なお、図７（ｂ）に記載されている“Ｓ３１３−”と表記されている部分は“Ｓ８１３−”と読み替えるものとする。なお、Ｓ８１３−１１以外の処理は第一実施形態の場合と同様であるので、Ｓ８１３−１１の処理のみ説明する。

＜ステップ８１３−１１＞
第二生成部１０１−４３は、第一生成部１０１−４２が生成したモーションコントラストデータを合成する。具体的には、第一生成部１０１−４２が生成したモーションコントラストデータ同士を位置合わせした上で、各画素位置においてモーションコントラスト値の平均値を持つ画像を生成する。なお、ステップＳ３１３−１１と同様に平均値以外に中央値などを用いることとしてもよい。

本実施形態ではｒ＝２であり、図４（ｃ）に示すような広画角のモーションコントラスト画像と、図４（ａ）に示すような追加のクラスタ走査により得られた小画角のモーションコントラスト画像が得られている。従って、第二生成部１０１−４３は、両者を合成することにより、中心窩近傍においても図４（ｂ）に示すように毛細血管の描出能の高い、高コントラストな広画角ＯＣＴＡ画像を生成する。すなわち、中心窩を含む３ｍｍ×３ｍｍの領域のモーションコントラス画像は他の領域のモーションコントラスト画像に比べてコントラストが高くなる。なお図４（ｃ）では毛細血管の描写が省略されているが、実際には毛細血管も描出されている。

本実施形態では追加走査の回数を固定して撮影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、第一生成部１０１−４２により生成されたモーションコントラスト画像を合成する際に評価部１０１−４２１がモーションコントラスト画像の所定の指標（例えばコントラスト、血管密度等）値を評価する。情報処理装置１０１は、該指標値が所定の範囲内にない場合、該指標値が所定の範囲内に収まるまでＯＣＴ装置１００に追加走査を行わせ、追加走査により得られたモーションコントラストデータも含めて第二生成部１０１−４３がモーションコントラストデータを合成するよう構成してもよい。

以上述べた構成によっても、第１実施形態と同様の効果を奏することができる。更に、本実施形態によれば、クラスタ走査の回数を眼部の領域ごとに変更してモーションコントラスト画像を生成することで、高コントラストなモーションコントラスト画像をより安定して取得することが可能となる。

［その他の実施形態］
以上、実施形態例を詳述したが、開示の技術は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。即ち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード（コンピュータプログラム）を記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は言うまでもなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。

１０１−０１ 画像取得部
１０１−４２ 第一生成部
１０１−４３ 第二生成部

Claims (20)

1. 被検眼の同一位置を同一方向に複数回走査するように制御された測定光に基づいて得られた前記被検眼の断層を示す複数の断層データを含むデータセットであって、互いに同一の断層データを含まない複数のデータセット間からモーションコントラスト画像を生成することなく、前記被検眼の深さ方向の断面を示す少なくとも１のモーションコントラスト画像であって、前記複数のデータセットのそれぞれから少なくとも１のモーションコントラスト画像を生成することにより、前記複数のデータセットに対応する複数のモーションコントラスト画像を生成する第１生成手段と、
   前記複数のモーションコントラスト画像に対応する複数の３次元のモーションコントラスト画像を用いて、１の３次元のモーションコントラスト画像を生成する第２生成手段と、
   前記データセットに含まれる複数の断層データのうち少なくとも１つの断層データを用いて得た層境界に関する情報を用いて、前記被検眼の深さ方向における前記１の３次元のモーションコントラスト画像の一部の範囲を特定し、前記特定された一部の範囲に対応するモーションコントラストのＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する第３生成手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 再走査が必要な断層データを判定する判定手段と、
   前記複数のデータセットのうち、前記判定手段により再走査が必要であると判定された断層データが含まれるデータセットを決定する決定手段と、
   前記決定手段により決定されたデータセットに含まれる数の断層データのみを再走査により再取得する再取得手段と、
   を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記断層データの取得の成否を判定する判定手段と、
   前記判定手段により取得失敗と判定された断層像データが含まれるデータセットを決定する決定手段と、を更に備え、
   前記第２生成手段は、前記複数のデータセットのうち、前記決定手段により決定されたデータセット以外のデータセットから得られたモーションコントラスト画像に基づいて前記被検眼の所定位置における断面を示す１のモーションコントラスト画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記複数の３次元のモーションコントラスト画像は、前記同一方向に交差する方向における各位置で１のデータセットを１のクラスタとして取得して得た複数のデータセットと、前記同一方向に交差する方向における各位置で１のデータセットを１のクラスタとして再び取得して得た複数のデータセットとを用いて生成されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記複数のデータセットのうち異なるデータセットに含まれる断層データは、前記被検眼の断層の深さ方向に直交するＸＹ平面におけるＸ方向またはＹ方向の少なくともいずれか一方の方向において異なる位置を走査するように制御された測定光に基づいて得られた断層データであることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記複数のデータセットそれぞれに含まれる断層データの数は、データセット間で等しいことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記複数のデータセットそれぞれに含まれる断層データの数は２または３であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記第１生成手段は、前記判定手段により再走査が必要であると判定された断層データを含まないデータセットからモーションコントラスト画像を生成し、且つ、前記再走査により取得された断層データからなるデータセットからモーションコントラスト画像を生成し、
   前記第２生成手段は、前記複数のモーションコントラスト画像を合成することで、前記１の３次元のモーションコントラスト画像を生成することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
9. 前記第１生成手段は、再走査が必要であると判定された断層データが含まれるデータセットをモーションコントラスト画像の生成に用いないことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記第２生成手段は、前記複数のモーションコントラスト画像を合成することで、前記１の３次元のモーションコントラスト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項に記載の情報処理装置。
11. 前記第２生成手段は、前記複数のモーションコントラスト画像の間のモーションコントラストに関する統計値を用いて、前記１の３次元のモーションコントラスト画像を生成することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 操作者からの指示により設定された撮像条件を用いて、前記測定光が前記被検眼の同一位置を同一方向に複数回走査することで１回のクラスタ走査とするクラスタ走査を行うように、前記測定光を制御するための撮影制御手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
13. 異なる時間に前記被検眼を撮影して得た複数の眼底画像を用いて移動量を算出する移動量算出手段を更に備え、
    前記撮影制御手段は、前記算出された移動量を用いて、１のクラスタ走査と次のクラスタ走査との間の走査位置を補正するように、前記測定光を制御することを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 前記データセットに含まれる複数の断層データを用いて得た重ね合わせ画像を用いて、前記層境界に関する情報を取得する取得手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
15. 前記データセットに含まれる複数の断層データのいずれかに対応する断層画像であって、代表画像として選択された断層画像を用いて、前記層境界に関する情報を取得する取得手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
16. 前記３次元のモーションコントラスト画像に対応する前記被検眼の第１の領域の一部の領域を、追加走査する第２の領域として決定する決定手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
17. 前記被検眼において前記測定光を走査する走査手段と、前記測定光を照射した前記被検眼からの戻り光と参照光とを合波して得た干渉光を検出する検出手段と、を備えるＯＣＴ装置と、
    請求項１乃至１６のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
    を備えることを特徴とするシステム。
18. 前記ＯＣＴ装置は、異なる時間に前記被検眼を撮影して複数の眼底画像を取得するためのＳＬＯ光学系の光路と固視灯用の光路とに含まれる一部共通の光路に設けられ、前記一部共通の光路に沿って駆動可能な焦点合わせ用のレンズと、前記一部共通の光路に設けられるＳＬＯ走査手段と、を更に備えることを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
19. 被検眼の同一位置を同一方向に複数回走査するように制御された測定光に基づいて得られた前記被検眼の断層を示す複数の断層データを含むデータセットであって、互いに同一の断層データを含まない複数のデータセット間からモーションコントラスト画像を生成することなく、前記被検眼の深さ方向の断面を示す少なくとも１のモーションコントラスト画像であって、前記複数のデータセットのそれぞれから少なくとも１のモーションコントラスト画像を生成することにより、前記複数のデータセットに対応する複数のモーションコントラスト画像を生成する第１生成工程と、
    前記複数のモーションコントラスト画像に対応する複数の３次元のモーションコントラスト画像を用いて、１の３次元のモーションコントラスト画像を生成する第２生成工程と、
    前記データセットに含まれる複数の断層データのうち少なくとも１つの断層データを用いて得た層境界に関する情報を用いて、前記被検眼の深さ方向における前記１の３次元のモーションコントラスト画像の一部の範囲を特定し、前記特定された一部の範囲に対応するモーションコントラストのＥｎ−ｆａｃｅ画像を生成する第３生成工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
20. 請求項１９に記載の情報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。
    

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