JP7221628B2 - 血流計測装置、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、血流計測装置、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

光コヒーレンストモグラフィ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）は、対象の形態の計測だけでなく、その機能の計測にも利用される。例えば、ＯＣＴを用いて生体の血流計測を行うための装置が知られている。ＯＣＴを用いた血流計測は、眼底血管などに応用されている。

ＯＣＴを用いた血流計測では、典型的には、眼底血管に交差する断面にＯＣＴを適用して収集された時系列データに基づいて、血流速度や血流量などの血流情報が取得される（例えば、特許文献１及び特許文献２を参照）。

特開２０１７－０７９８８６号公報 特開２０１３－１８４０１８号公報 特開２００９－１６５７１０号公報 特表２０１０－５２３２８６号公報

しかしながら、従来の手法では、ＯＣＴを用いて取得された時系列データに含まれる位相情報を解析することで血流情報を算出していたため、処理の複雑化を招く。それにより、より簡便な手法で血流情報を取得することが求められている。

本発明は、このような事情を鑑みてなされたものであり、その目的は、より簡便な手法で生体の血流情報を取得するための新たな技術を提供することにある。

いくつかの実施形態の第１形態は、光コヒーレンストモグラフィを用いて生体の血流計測を行う血流計測装置である。血流計測装置は、生体の注目血管に交差する断面を繰り返し走査することにより時系列データを取得するデータ取得部と、前記時系列データに基づいて、前記断面における時系列の複数の位相画像を形成する位相画像形成部と、前記位相画像形成部により形成された前記複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定する領域特定部と、前記領域特定部により特定された前記血管領域のサイズを特定するサイズ特定部と、前記複数の位相画像について前記サイズ特定部により特定された前記サイズの経時的変化を表す情報を生成する情報生成部と、を含む。

いくつかの実施形態の第２態様は、第１態様において、前記情報生成部により生成された前記情報に基づいて、前記サイズの経時的変化の特徴量を算出する特徴量算出部を含む。

いくつかの実施形態の第３態様では、第２態様において、前記特徴量は、前記サイズの経時的変化の周期、前記経時的変化における最小値と最大値との差、前記最小値と前記最大値との比、前記最小値から前記最大値への変化に要する時間、及び前記最大値から前記最小値への変化に要する時間の少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態の第４態様は、第２態様又は第３態様において、前記経時的変化における最小値と最大値との差に基づいて、前記注目血管が動脈であるか否かを判定する血管判定部を含む。

いくつかの実施形態の第５態様では、第４態様において、前記血管判定部は、前記差が閾値以上のとき、前記注目血管が動脈であると判定する。

いくつかの実施形態の第６態様では、第１態様～第５態様のいずれかにおいて、前記サイズ特定部は、前記領域特定部により特定された前記血管領域の面積又は周囲長を特定する。

いくつかの実施形態の第７態様は、光コヒーレンストモグラフィを用いて生体の注目血管に交差する断面を繰り返し走査することにより得られた時系列データに基づいて、前記断面における時系列の複数の位相画像を形成する位相画像形成部と、前記位相画像形成部により形成された前記複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定する領域特定部と、前記領域特定部により特定された前記血管領域のサイズを特定するサイズ特定部と、前記複数の位相画像について前記サイズ特定部により特定された前記サイズの経時的変化を表す情報を生成する情報生成部と、を含む情報処理装置である。

いくつかの実施形態の第８態様は、光コヒーレンストモグラフィを用いて生体の注目血管に交差する断面を繰り返し走査することにより得られた時系列データに基づいて、前記断面における時系列の複数の位相画像を形成する位相画像形成ステップと、前記位相画像形成ステップにおいて形成された前記複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定する領域特定ステップと、前記領域特定ステップにおいて特定された前記血管領域のサイズを特定するサイズ特定ステップと、前記複数の位相画像について前記サイズ特定ステップにおいて特定された前記サイズの経時的変化を表す情報を生成する情報生成ステップと、を含む情報処理方法である。

いくつかの実施形態の第９態様は、第８態様において、前記情報生成ステップにおいて生成された前記情報に基づいて、前記サイズの経時的変化の特徴量を算出する特徴量算出ステップを含む。

いくつかの実施形態の第１０態様は、第８態様又は第９態様において、前記経時的変化における最小値と最大値との差に基づいて、前記注目血管が動脈であるか否かを判定する血管判定ステップを含む。

いくつかの実施形態の第１１態様では、第１０態様において、前記血管判定ステップは、前記差が閾値以上のとき、前記注目血管が動脈であると判定する。

いくつかの実施形態の第１２態様では、第８態様～第１０態様のいずれかにおいて、前記サイズ特定ステップは、前記領域特定ステップにおいて特定された前記血管領域の面積又は周囲長を特定する。

いくつかの実施形態の第１３態様は、コンピュータに、上記のいずれかに記載の情報処理方法の各ステップを実行させるプログラムである。

なお、上記した複数の請求項に係る構成を任意に組み合わせることが可能である。

本発明によれば、より簡便な手法で生体の血流情報を取得するための新たな技術を提供することができる。

実施形態に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。 実施形態に係る眼科装置の動作を説明するための概略図である。 実施形態に係る眼科装置の動作の一例を表すフローチャートである。 実施形態に係る眼科装置の動作を説明するための概略図である。 実施形態に係る眼科装置の動作を説明するための概略図である。 実施形態に係る眼科装置の動作を説明するための概略図である。

この発明に係る血流計測装置、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムの実施形態の例について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、この明細書において引用された文献の記載内容や任意の公知技術を、以下の実施形態に援用することが可能である。

実施形態に係る血流計測装置は、少なくとも光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を実行する機能を備えている。以下の実施形態では、生体の計測対象が被検眼（眼底）とし、フーリエドメインタイプのＯＣＴを実行する眼科装置が実施形態に係る血流計測装置の機能を実現する場合について説明する。

以下、スウェプトソースＯＣＴと眼底カメラとを組み合わせた眼科装置について説明するが、実施形態に係る構成はこれに限定されない。例えば、ＯＣＴの種別はスウェプトソースＯＣＴには限定されず、スペクトラルドメインＯＣＴ等であってもよい。ここで、スウェプトソースＯＣＴは、波長可変光源（波長掃引光源）からの光を測定光と参照光とに分割し、被検物からの測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光をバランスドフォトダイオード等で検出し、波長の掃引及び測定光のスキャンに応じて収集された検出データにフーリエ変換等を施して画像を形成する手法である。一方、スペクトラルドメインＯＣＴは、低コヒーレンス光源からの光を測定光と参照光とに分割し、被検物からの測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光のスペクトル分布を分光器で検出し、検出されたスペクトル分布にフーリエ変換等を施して画像を形成する手法である。換言すると、スウェプトソースＯＣＴは時分割でスペクトル分布を取得する手法であり、スペクトラルドメインＯＣＴは空間分割でスペクトル分布を取得する手法である。なお、実施形態に適用可能なＯＣＴの手法はこれらに限定されず、他の任意の手法（例えば、タイムドメインＯＣＴ）を適用することが可能である。

実施形態に係る眼科装置は、眼底カメラのような被検眼の写真（デジタル写真）を取得する機能を備えていてもよいし、備えていなくてもよい。また、眼底カメラの代わりに、走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）や、スリットランプ顕微鏡や、前眼部撮影カメラや、手術用顕微鏡など、任意のモダリティが設けられてもよい。なお、眼底写真等の正面画像は、眼底の観察やスキャンエリアの設定やトラッキングなどに利用可能である。

〈構成〉
図１に示すように、眼科装置１は、眼底カメラユニット２、ＯＣＴユニット１００、及び演算制御ユニット２００を含む。眼底カメラユニット２には、従来の眼底カメラとほぼ同様の光学系が設けられている。ＯＣＴユニット１００には、ＯＣＴを実行するための光学系や機構が設けられている。演算制御ユニット２００はプロセッサを含む。被検者の顔を支持するための顎受けや額当てが、眼底カメラユニット２に対向する位置に設けられている。

本明細書において「プロセッサ」は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、ＳＰＬＤ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ））等の回路を意味する。プロセッサは、例えば、記憶回路や記憶装置に格納されているプログラムを読み出し実行することで、実施形態に係る機能を実現する。

〈眼底カメラユニット２〉
眼底カメラユニット２には、被検眼Ｅの眼底Ｅｆを撮影するための光学系や機構が設けられている。眼底Ｅｆを撮影して得られる画像（眼底像、眼底写真等と呼ばれる）には、観察画像や撮影画像がある。観察画像は、例えば、近赤外光を用いた動画撮影により得られる。撮影画像は、例えば、可視フラッシュ光を用いて得られるカラー画像若しくはモノクロ画像、又は近赤外フラッシュ光を用いて得られるモノクロ画像である。眼底カメラユニット２は、フルオレセイン蛍光画像やインドシアニングリーン蛍光画像や自発蛍光画像などを取得可能であってよい。

眼底カメラユニット２は、照明光学系１０と撮影光学系３０とを含む。照明光学系１０は被検眼Ｅに照明光を照射する。撮影光学系３０は、被検眼Ｅからの照明光の戻り光を検出する。ＯＣＴユニット１００からの測定光は、眼底カメラユニット２内の光路を通じて被検眼Ｅに導かれ、その戻り光は、同じ光路を通じてＯＣＴユニット１００に導かれる。

照明光学系１０の観察光源１１は、例えばハロゲンランプ又は発光ダイオード（ＬＥＤ）である。観察光源１１から出力された光（観察照明光）は、曲面状の反射面を有する反射ミラー１２により反射され、集光レンズ１３を経由し、可視カットフィルタ１４を透過して近赤外光となる。更に、観察照明光は、撮影光源１５の近傍にて一旦集束し、ミラー１６により反射され、リレーレンズ１７、１８、絞り１９及びリレーレンズ２０を経由する。そして、観察照明光は、孔開きミラー２１の周辺部（孔部の周囲の領域）にて反射され、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により屈折されて被検眼Ｅ（特に眼底Ｅｆ）を照明する。

被検眼Ｅからの観察照明光の戻り光は、対物レンズ２２により屈折され、ダイクロイックミラー４６を透過し、孔開きミラー２１の中心領域に形成された孔部を通過し、ダイクロイックミラー５５を透過し、撮影合焦レンズ３１を経由し、ミラー３２により反射される。更に、この戻り光は、ハーフミラー３３Ａを透過し、ダイクロイックミラー３３により反射され、集光レンズ３４によりＣＣＤイメージセンサ３５の受光面に結像される。ＣＣＤイメージセンサ３５は、例えば所定のフレームレートで戻り光を検出する。なお、撮影光学系３０のピントが眼底Ｅｆに合っている場合には眼底Ｅｆの観察画像が得られ、ピントが前眼部に合っている場合には前眼部の観察画像が得られる。

撮影光源１５は、例えば、キセノンランプ又はＬＥＤを含む可視光源である。撮影光源１５から出力された光（撮影照明光）は、観察照明光と同様の経路を通って眼底Ｅｆに照射される。被検眼Ｅからの撮影照明光の戻り光は、観察照明光の戻り光と同じ経路を通ってダイクロイックミラー３３まで導かれ、ダイクロイックミラー３３を透過し、ミラー３６により反射され、集光レンズ３７によりＣＣＤイメージセンサ３８の受光面に結像される。

液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）３９は、被検眼Ｅを固視させるための固視標を表示する。ＬＣＤ３９から出力された光束（固視光束）は、その一部がハーフミラー３３Ａにて反射され、ミラー３２に反射され、撮影合焦レンズ３１及びダイクロイックミラー５５を経由し、孔開きミラー２１の孔部を通過する。孔開きミラー２１の孔部を通過した固視光束は、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により屈折されて眼底Ｅｆに投射される。ＬＣＤ３９の画面における固視標の表示位置を変更することにより被検眼Ｅの固視位置を変更できる。なお、ＬＣＤ３９の代わりに、複数のＬＥＤが２次元的に配列されたマトリクスＬＥＤや、光源と可変絞り（液晶絞り等）との組み合わせなどを、固視光束生成手段として用いることができる。

眼底カメラユニット２にはアライメント光学系５０とフォーカス光学系６０が設けられている。アライメント光学系５０は、被検眼Ｅに対する光学系のアライメントに用いられるアライメント指標を生成する。フォーカス光学系６０は、被検眼Ｅに対するフォーカス調整に用いられるスプリット指標を生成する。

アライメント光学系５０のＬＥＤ５１から出力されたアライメント光は、絞り５２及び５３並びにリレーレンズ５４を経由し、ダイクロイックミラー５５により反射され、孔開きミラー２１の孔部を通過する。孔開きミラー２１の孔部を通過した光は、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により被検眼Ｅに投射される。

アライメント光の角膜反射光は、対物レンズ２２、ダイクロイックミラー４６及び上記孔部を経由し、その一部がダイクロイックミラー５５を透過し、撮影合焦レンズ３１を通過し、ミラー３２により反射され、ハーフミラー３３Ａを透過し、ダイクロイックミラー３３に反射され、集光レンズ３４によりＣＣＤイメージセンサ３５の受光面に投影される。ＣＣＤイメージセンサ３５による受光像（２つの輝点からなるアライメント指標像）に基づき、従来と同様のマニュアルアライメントやオートアライメントを行うことができる。

フォーカス光学系６０は、撮影光学系３０の光路（撮影光路）に沿った撮影合焦レンズ３１の移動に連動して、照明光学系１０の光路（照明光路）に沿って移動される。反射棒６７は、照明光路に対して挿脱可能である。

フォーカス調整を行う際には、反射棒６７の反射面が照明光路に斜設される。ＬＥＤ６１から出力されたフォーカス光は、リレーレンズ６２を通過し、スプリット視標板６３により２つの光束に分離され、二孔絞り６４を通過し、ミラー６５により反射され、集光レンズ６６により反射棒６７の反射面に一旦結像されて反射される。更に、フォーカス光は、リレーレンズ２０を経由し、孔開きミラー２１に反射され、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により屈折されて眼底Ｅｆに投射される。

フォーカス光の眼底反射光は、アライメント光の角膜反射光と同じ経路を通ってＣＣＤイメージセンサ３５により検出される。ＣＣＤイメージセンサ３５による受光像（２つの輝線像からなるスプリット指標像）に基づき、従来と同様のマニュアルアライメントやオートアライメントを行うことができる。

ダイクロイックミラー４６は、眼底撮影用の光路とＯＣＴ用の光路とを合成する。ダイクロイックミラー４６は、ＯＣＴに用いられる波長帯の光を反射し、眼底撮影用の光を透過させる。ＯＣＴ用の光路には、ＯＣＴユニット１００側から順に、コリメータレンズユニット４０、光路長変更部４１、光スキャナ４２、ＯＣＴ合焦レンズ４３、ミラー４４、及びリレーレンズ４５が設けられている。

光路長変更部４１は、図１に示す矢印の方向に移動可能とされ、ＯＣＴ用の光路の光路長を変更する。この光路長の変更は、被検眼Ｅの眼軸長に応じた光路長の補正や、干渉状態の調整などに利用される。光路長変更部４１は、例えばコーナーキューブと、これを移動する機構とを含む。

光スキャナ４２は、被検眼Ｅの瞳孔と光学的に共役な位置に配置される。光スキャナ４２は、ＯＣＴ用の光路を通過する測定光ＬＳの進行方向を変更する。それにより、被検眼Ｅが測定光ＬＳでスキャンされる。光スキャナ４２は、ｘｙ平面の任意方向に測定光ＬＳを偏向可能であり、例えば、測定光ＬＳをｘ方向に偏向するガルバノミラーと、ｙ方向に偏向するガルバノミラーとを含む。

〈ＯＣＴユニット１００〉
図２に例示するように、ＯＣＴユニット１００には、被検眼ＥのＯＣＴを実行するための光学系が設けられている。この光学系の構成は、従来のスウェプトソースＯＣＴと同様である。すなわち、この光学系は、光源からの光を測定光と参照光とに分割し、被検眼Ｅからの測定光の戻り光と参照光路を経由した参照光とを重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光を検出する干渉光学系を含む。干渉光学系により得られる検出結果（検出信号）は、干渉光のスペクトルを示す信号であり、演算制御ユニット２００に送られる。

光源ユニット１０１は、一般的なスウェプトソースＯＣＴと同様に、出射光の波長を高速で変化させることが可能な波長可変光源を含む。波長可変光源は、例えば、近赤外レーザ光源である。

光源ユニット１０１から出力された光Ｌ０は、光ファイバ１０２により偏波コントローラ１０３に導かれてその偏光状態が調整される。更に、光Ｌ０は、光ファイバ１０４によりファイバカプラ１０５に導かれて測定光ＬＳと参照光ＬＲとに分割される。

参照光ＬＲは、光ファイバ１１０によりコリメータ１１１に導かれて平行光束に変換され、光路長補正部材１１２及び分散補償部材１１３を経由し、コーナーキューブ１１４に導かれる。光路長補正部材１１２は、参照光ＬＲの光路長と測定光ＬＳの光路長とを合わせるよう作用する。分散補償部材１１３は、参照光ＬＲと測定光ＬＳとの間の分散特性を合わせるよう作用する。

コーナーキューブ１１４は、入射した参照光ＬＲの進行方向を逆方向に折り返す。コーナーキューブ１１４に対する参照光ＬＲの入射方向と出射方向は互いに平行である。コーナーキューブ１１４は、参照光ＬＲの入射方向に移動可能であり、それにより参照光ＬＲの光路長が変更される。

図１及び図２に示す構成では、測定光ＬＳの光路（測定光路、測定アーム）の長さを変更するための光路長変更部４１と、参照光ＬＲの光路（参照光路、参照アーム）の長さを変更するためのコーナーキューブ１１４の双方が設けられているが、光路長変更部４１とコーナーキューブ１１４のいずれか一方のみが設けられもよい。また、これら以外の光学部材を用いて、測定光路長と参照光路長との差を変更することも可能である。

コーナーキューブ１１４を経由した参照光ＬＲは、分散補償部材１１３及び光路長補正部材１１２を経由し、コリメータ１１６によって平行光束から集束光束に変換され、光ファイバ１１７に入射する。光ファイバ１１７に入射した参照光ＬＲは、偏波コントローラ１１８に導かれてその偏光状態が調整され、光ファイバ１１９によりアッテネータ１２０に導かれて光量が調整され、光ファイバ１２１によりファイバカプラ１２２に導かれる。

一方、ファイバカプラ１０５により生成された測定光ＬＳは、光ファイバ１２７により導かれてコリメータレンズユニット４０により平行光束に変換され、光路長変更部４１、光スキャナ４２、ＯＣＴ合焦レンズ４３、ミラー４４及びリレーレンズ４５を経由し、ダイクロイックミラー４６により反射され、対物レンズ２２により屈折されて被検眼Ｅに入射する。測定光ＬＳは、被検眼Ｅの様々な深さ位置において散乱・反射される。被検眼Ｅからの測定光ＬＳの戻り光は、往路と同じ経路を逆向きに進行してファイバカプラ１０５に導かれ、光ファイバ１２８を経由してファイバカプラ１２２に到達する。

ファイバカプラ１２２は、光ファイバ１２８を介して入射された測定光ＬＳと、光ファイバ１２１を介して入射された参照光ＬＲとを重ね合わせて干渉光を生成する。ファイバカプラ１２２は、所定の分岐比（例えば１：１）で干渉光を分岐することにより、一対の干渉光ＬＣを生成する。一対の干渉光ＬＣは、それぞれ光ファイバ１２３及び１２４を通じて検出器１２５に導かれる。

検出器１２５は、例えばバランスドフォトダイオード（Ｂａｌａｎｃｅｄ Ｐｈｏｔｏ Ｄｉｏｄｅ）である。バランスドフォトダイオードは、一対の干渉光ＬＣをそれぞれ検出する一対のフォトディテクタを有し、これらによる検出結果の差分を出力する。検出器１２５は、その検出結果（検出信号）をＤＡＱ（Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）１３０に送る。

ＤＡＱ１３０には、光源ユニット１０１からクロックＫＣが供給される。クロックＫＣは、光源ユニット１０１において、波長可変光源により所定の波長範囲内で掃引される各波長の出力タイミングに同期して生成される。光源ユニット１０１は、例えば、各出力波長の光Ｌ０を分岐することにより得られた２つの分岐光の一方を光学的に遅延させた後、これらの合成光を検出した結果に基づいてクロックＫＣを生成する。ＤＡＱ１３０は、検出器１２５から入力される検出信号をクロックＫＣに基づきサンプリングする。ＤＡＱ１３０は、検出器１２５からの検出信号のサンプリング結果を演算制御ユニット２００に送る。

〈演算制御ユニット２００〉
演算制御ユニット２００は、眼底カメラユニット２、表示装置３及びＯＣＴユニット１００の各部を制御する。また、演算制御ユニット２００は、各種の演算処理を実行する。例えば、演算制御ユニット２００は、一連の波長走査毎に（Ａライン毎に）、検出器１２５により得られた検出結果に基づくスペクトル分布にフーリエ変換等の信号処理を施すことにより、各Ａラインにおける反射強度プロファイルを形成する。更に、演算制御ユニット２００は、各Ａラインの反射強度プロファイルを画像化することにより画像データを形成する。そのための演算処理は、従来のスウェプトソースＯＣＴと同様である。

演算制御ユニット２００は、例えば、プロセッサ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクドライブ、通信インターフェイスなどを含む。ハードディスクドライブ等の記憶装置には各種のコンピュータプログラムが格納されている。演算制御ユニット２００は、操作デバイス、入力デバイス、表示デバイスなどを含んでいてもよい。

〈制御系〉
眼科装置１の制御系（処理系）は、演算制御ユニット２００を中心に構成される。

眼科装置１の制御系（処理系）の構成例を図３～図５に示す。図３は、眼科装置１の制御系の機能ブロック図の一例を表す。図４は、図３の画像形成部２２０の機能ブロック図の一例を表す。図５は、図３のデータ処理部２３０の機能ブロック図の一例を表す。

演算制御ユニット２００は、図３に示すように、制御部２１０と、画像形成部２２０と、データ処理部２３０とを含む。

〈制御部２１０〉
制御部２１０は、眼科装置１の各部を制御する。制御部２１０は、プロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブなどを含む。制御部２１０の機能は、回路を含むハードウェアと、制御ソフトウェアとの協働により実現される。制御部２１０は、主制御部２１１と記憶部２１２とを含む。

〈主制御部２１１〉
主制御部２１１は各種の制御を行う。特に、主制御部２１１は、眼底カメラユニット２の合焦駆動部３１Ａ及び４３Ａ、ＣＣＤイメージセンサ３５及び３８、ＬＣＤ３９、光路長変更部４１、及び光スキャナ４２などを制御する。また、主制御部２１１は、ＯＣＴユニット１００の光源ユニット１０１、参照駆動部１１４Ａ、検出器１２５、及びＤＡＱ１３０などを制御する。更に、主制御部２１１は、図１及び図２に示す光学系を駆動する光学系駆動部（図示せず）を制御する。

合焦駆動部３１Ａは、主制御部２１１からの制御を受け、撮影光学系３０の光軸に沿って撮影合焦レンズ３１を移動させる。合焦駆動部３１Ａには、撮影合焦レンズ３１を保持する保持部材と、この保持部材を移動するための駆動力を発生するアクチュエータと、この駆動力を伝達する伝達機構とが設けられる。アクチュエータは、例えばパルスモータにより構成される。伝達機構は、例えば歯車の組み合わせやラック・アンド・ピニオンなどによって構成される。それにより、主制御部２１１からの制御を受けた合焦駆動部３１Ａが撮影合焦レンズ３１を移動することにより、撮影光学系３０の合焦位置が変更される。なお、手動又はユーザーの操作部２４２に対する操作により合焦駆動部３１Ａが撮影光学系３０の光軸に沿って撮影合焦レンズ３１を移動するようにしてもよい。

合焦駆動部４３Ａは、主制御部２１１からの制御を受け、ＯＣＴユニット１００における干渉光学系の光軸（測定光の光路）に沿ってＯＣＴ合焦レンズ４３を移動させる。合焦駆動部４３Ａには、ＯＣＴ合焦レンズ４３を保持する保持部材と、この保持部材を移動するための駆動力を発生するアクチュエータと、この駆動力を伝達する伝達機構とが設けられる。アクチュエータは、例えばパルスモータにより構成される。伝達機構は、例えば歯車の組み合わせやラック・アンド・ピニオンなどによって構成される。それにより、主制御部２１１からの制御を受けた合焦駆動部４３ＡがＯＣＴ合焦レンズ４３を移動することにより、測定光の合焦位置が変更される。なお、手動又はユーザーの操作部２４２に対する操作により合焦駆動部４３Ａが干渉光学系の光軸に沿ってＯＣＴ合焦レンズ４３を移動するようにしてもよい。

主制御部２１１は、ＣＣＤイメージセンサ３５の露光時間（電荷蓄積時間）、感度、フレームレート等を制御することが可能である。主制御部２１１は、ＣＣＤイメージセンサ３８の露光時間、感度、フレームレート等を制御することが可能である。

主制御部２１１は、ＬＣＤ３９に対して固視標や視力測定用視標の表示制御を行うことが可能である。それにより、被検眼Ｅに呈示される視標の切り替えや視標の種別の変更が可能になる。また、ＬＣＤ３９における視標の表示位置を変更することにより、被検眼Ｅに対する視標呈示位置を変更することが可能である。

主制御部２１１は、光路長変更部４１を制御することにより、参照光ＬＲの光路長と測定光ＬＳの光路長との差を相対的に変更することが可能である。主制御部２１１は、被検眼Ｅの対象部位がＯＣＴ画像のフレーム内における所定の範囲に描出されるように光路長変更部４１を制御する。具体的には、主制御部２１１は、被検眼Ｅの対象部位がＯＣＴ画像のフレーム内における所定のｚ位置（深さ方向の位置）に描出されるように光路長変更部４１を制御することが可能である。

主制御部２１１は、光スキャナ４２を制御することにより被検眼Ｅの眼底Ｅｆ又は前眼部における測定光ＬＳの走査位置を変更することが可能である。光スキャナ４２の制御には、測定光ＬＳをｘ方向に偏向するガルバノミラーによる走査位置、走査範囲又は走査速度の制御、測定光ＬＳをｙ方向に偏向するガルバノミラーによる走査位置、走査範囲又は走査速度の制御などがある。また、主制御部２１１は、光スキャナ４２による測定光ＬＳの走査態様を制御することができる。測定光ＬＳの走査態様としては、例えば、水平スキャン、垂直スキャン、十字スキャン、放射スキャン、円スキャン、同心円スキャン、螺旋スキャンなどがある

主制御部２１１は、光源ユニット１０１を制御することにより、光Ｌ０の点灯と消灯の切り替えや、光Ｌ０の光量の変更などを制御することが可能である。

主制御部２１１は、参照駆動部１１４Ａを制御することにより、参照光ＬＲの光路長と測定光ＬＳの光路長との差を相対的に変更することが可能である。参照駆動部１１４Ａは、参照光路に設けられたコーナーキューブ１１４を移動させる。それにより、参照光路の長さが変更される。主制御部２１１は、被検眼Ｅの対象部位がＯＣＴ画像のフレーム内における所定の範囲に描出されるように参照駆動部１１４Ａを制御する。具体的には、主制御部２１１は、被検眼Ｅの対象部位がＯＣＴ画像のフレーム内における所定のｚ位置に描出されるように参照駆動部１１４Ａを制御することが可能である。主制御部２１１は、光路長変更部４１及び参照駆動部１１４Ａの少なくとも一方を制御することにより、参照光ＬＲの光路長と測定光ＬＳの光路長との差を相対的に変更することが可能である。以下では、主制御部２１１は、光路長変更部４１だけを制御することにより測定光ＬＳと参照光ＬＲとの光路長差調整を行うものとして説明するが、参照駆動部１１４Ａだけを制御することにより参照光ＬＲと測定光ＬＳとの光路長差調整を行ってもよい。

主制御部２１１は、検出器１２５の露光時間（電荷蓄積時間）、感度、フレームレート等を制御することが可能である。また、主制御部２１１は、ＤＡＱ１３０を制御することが可能である。

図示しない光学系駆動部は、眼科装置１に設けられた光学系（図１及び図２に示す光学系）を３次元的に移動する。主制御部２１１は、被検眼Ｅと装置光学系との位置関係を維持するように光学系駆動部を制御することが可能である。この制御は、アライメントやトラッキングにおいて用いられる。トラッキングとは、被検眼Ｅの運動に合わせて装置光学系を移動させるものである。トラッキングを行う場合には、事前にアライメントとピント合わせが実行される。トラッキングは、被検眼Ｅを動画撮影して得られる画像に基づき被検眼Ｅの位置や向きに合わせて装置光学系をリアルタイムで移動させることにより、アライメントとピントが合った好適な位置関係を維持する機能である。

〈記憶部２１２〉
記憶部２１２は各種のデータを記憶する。記憶部２１２に記憶されるデータとしては、例えば、ＯＣＴ画像の画像データ、眼底像の画像データ、被検眼情報などがある。被検眼情報は、患者ＩＤや氏名などの被検者情報や、左眼／右眼の識別情報や、電子カルテ情報などを含む。

〈画像形成部２２０〉
画像形成部２２０は、ＤＡＱ１３０によりサンプリングされた検出器１２５からの検出信号に基づいて、眼底Ｅｆの断層像の画像データと位相画像の画像データとを形成する。画像形成部２２０はプロセッサを含む。なお、この明細書では、「画像データ」と、それに基づく「画像」とを同一視することがある。

図４に示すように、画像形成部２２０は、断層像形成部２２１と、位相画像形成部２２２とを含む。

〈断層像形成部２２１〉
断層像形成部２２１は、ＤＡＱ１３０による検出信号のサンプリング結果に基づいて、眼底Ｅｆの断層像の画像データを形成する。この処理には、従来のスウェプトソースＯＣＴと同様に、ノイズ除去（ノイズ低減）、フィルタ処理、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などの信号処理が含まれる。断層像形成部２２１により形成される画像データは、スキャンラインに沿って配列された複数のＡライン（ｚ方向に沿うスキャンライン）における反射強度プロファイルを画像化することにより形成された一群の画像データ（一群のＡスキャン像データ）を含むデータセットである。

〈位相画像形成部２２２〉
位相画像形成部２２２は、眼底Ｅｆの所定部位を繰り返しＯＣＴスキャンすることにより得られたデータ（ＯＣＴデータ）に基づいて位相画像を形成する。この実施形態では、眼底Ｅｆにおける所定部位に対して繰り返し走査（ＯＣＴスキャン）することにより時系列データ（時系列のＯＣＴデータ）が取得される。繰り返し走査される期間は、少なくとも生体の心臓の拡張期と収縮期とを含む期間であってよい。所定部位は、注目血管を含む。ＯＣＴスキャンは、所定部位における注目血管に交差するように実行される。

位相画像形成部２２２は、取得された時系列データのそれぞれに基づいて、所定部位における注目血管に交差する断面の位相画像を形成する。すなわち、位相画像形成部２２２は、眼底Ｅｆの所定部位に対して測定光ＬＳで繰り返し走査することにより取得された時系列データに基づいて、当該所定部位の断面における時系列の複数の位相画像を形成する。

位相画像の形成に用いられるデータは、断層像形成部２２１が断層像を形成するために用いられるデータと同じであってよい。この場合、スキャンされた断面の断層像と位相画像とを容易に位置合わせすることができる。つまり、同じデータに基づき形成された断層像と位相画像とについて、断層像の画素と位相画像の画素とを自然に対応付けることが可能である。

位相画像の形成方法の例を説明する。本例の位相画像は、隣り合うＡライン複素信号（隣接する走査点に対応する信号）の位相差を算出することにより得られる。換言すると、本例の位相画像は、スキャンされた断面の断層像の各画素について、その画素の画素値（輝度値）の時系列変化に基づき形成される。任意の画素について、位相画像形成部２２２は、その輝度値の時系列変化のグラフを考慮する。位相画像形成部２２２は、このグラフにおいて所定の時間間隔Δｔだけ離れた２つの時点ｔ１及びｔ２（ｔ２＝ｔ１＋Δｔ）の間における位相差Δφを求める。そして、この位相差Δφを時点ｔ１（より一般に２つの時点ｔ１及びｔ２の間の任意の時点）における位相差Δφ（ｔ１）として定義する。あらかじめ設定された多数の時点のそれぞれについてこの処理を実行することで、当該画素における位相差の時系列変化が得られる。

位相画像は、各画素の各時点における位相差の値を画像として表現したものである。この画像化処理は、例えば、位相差の値を表示色や輝度で表現することで実現できる。このとき、時系列に沿って位相が増加したことを表す色（例えば赤）と、減少したことを表す色（例えば青）とを違えることができる。また、位相の変化量の大きさを表示色の濃さで表現することもできる。このような表現方法を採用することで、血流の向きや大きさを色や濃度で提示することが可能となる。以上の処理を各画素について実行することにより位相画像が形成される。

なお、位相差の時系列変化は、上記の時間間隔Δｔを十分に小さくして位相の相関を確保することにより得られる。このとき、測定光ＬＳの走査において断層像の分解能に相当する時間未満の値に時間間隔Δｔを設定したオーバーサンプリングが実行される。

〈データ処理部２３０〉
データ処理部２３０は、画像形成部２２０により形成された画像データに対して各種のデータ処理（画像処理）や解析処理を施す。例えば、データ処理部２３０は、画像の輝度補正や分散補正等の補正処理を実行する。また、データ処理部２３０は、ＣＣＤイメージセンサ３５、３８を用い得られた画像（前眼部像等）に対して各種の画像処理や解析処理を施す。

データ処理部２３０は、断層像の間の画素を補間する補間処理などの公知の画像処理を実行することにより、被検眼Ｅのボリュームデータ（ボクセルデータ）を形成することができる。ボリュームデータに基づく画像を表示させる場合、データ処理部２３０は、このボリュームデータに対してレンダリング処理を施して、特定の視線方向から見たときの擬似的な３次元画像を形成する。

データ処理部２３０は、取得されたボリュームデータ（３次元データセット、スタックデータ等）に各種のレンダリングを施すことで、任意断面におけるＢモード画像（縦断面像、軸方向断面像）、任意断面におけるＣモード画像（横断面像、水平断面像）、プロジェクション画像、シャドウグラムなどを形成することができる。Ｂモード画像やＣモード画像のような任意断面の画像は、指定された断面上の画素（ピクセル、ボクセル）を３次元データセットから選択することにより形成される。プロジェクション画像は、３次元データセットを所定方向（ｚ方向、深さ方向、軸方向）に投影することによって形成される。シャドウグラムは、３次元データセットの一部（たとえば特定層に相当する部分データ）を所定方向に投影することによって形成される。Ｃモード画像、プロジェクション画像、シャドウグラムのような、被検眼の正面側を視点とする画像を正面画像（ｅｎ－ｆａｃｅ画像）と呼ぶ。

また、データ処理部２３０は、ＯＣＴにより時系列に収集されたデータ（例えば、Ｂスキャン画像データ）に基づいて、網膜血管や脈絡膜血管が強調されたＢモード画像や正面画像（血管強調画像、アンギオグラム）を構築することができる。例えば、被検眼Ｅの略同一部位を反復的にスキャンすることにより、時系列のＯＣＴデータを収集することができる。

いくつかの実施形態では、データ処理部２３０は、略同一部位に対するＢスキャンにより得られた時系列のＢスキャン画像を比較し、信号強度の変化部分の画素値を変化分に対応した画素値に変換することにより当該変化部分が強調された強調画像を構築する。更に、データ処理部２３０は、構築された複数の強調画像から所望の部位における所定の厚さ分の情報を抽出してｅｎ－ｆａｃｅ画像として構築することでＯＣＴアンギオグラムを形成する。

実施形態に係るデータ処理部２３０は、位相画像形成部２２２により形成された時系列の複数の位相画像に基づいて血流情報を生成することが可能である。このようなデータ処理部２３０は、図５に示すように、血管領域特定部２３１と、血管領域サイズ特定部２３２と、情報生成部２３３と、特徴量算出部２３４と、血管判定部２３５とを含む。

〈血管領域特定部２３１〉
血管領域特定部２３１は、位相画像形成部２２２により形成された位相画像において、注目血管に対応する血管領域（注目血管の断面領域）を特定する。この実施形態では、血管領域特定部２３１は、位相画像形成部２２２により時系列データに基づいて形成された複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定する。血管領域の特定は、位相差の変化が大きい領域を特定することにより行われる。

いくつかの実施形態では、血管領域特定部２３１は、位相画像の画素値を解析することにより血管領域を特定する。この解析処理には、例えば、閾値処理、エッジ検出、二値化、細線化、領域拡張法（リージョングローイング）などの公知の画像処理が含まれる。

いくつかの実施形態では、位相画像に描出される血管領域の形状が略円形状である場合、血管領域特定部２３１は、位相差の変化が大きい略円形状の領域を特定することにより血管領域を特定する。

この実施形態では、同じデータから断層像と位相画像とを形成することが可能である。それにより、血管領域特定部２３１は、断面形態が比較的明瞭に描出される断層像内の血管領域を特定し、特定された血管領域に対応する位相画像内の領域を血管領域として特定することが可能である。

いくつかの実施形態では、血管領域特定部２３１は、ユーザーによる操作部２４２（後述）に対する操作内容に基づいて指定された血管領域を特定する。ユーザーは、主制御部２１１により表示部２４１（後述）に表示された眼底Ｅｆの正面画像又は断面の位相画像を見ながら操作部２４２に対して操作を行うことにより、所望の注目血管に対応する血管領域を指定することができる。

〈血管領域サイズ特定部２３２〉
血管領域サイズ特定部２３２は、血管領域特定部２３１により特定された位相画像における血管領域のサイズを特定する。血管領域のサイズとして、血管領域の面積、周囲長、当該領域を円近似したときの直径又は半径、当該領域を楕円近似したときの長径及び短径などがある。

面積を特定する処理は、例えば、特定された領域内の画素の数をカウントする処理を含む。周囲長を特定する処理は、例えば、特定された領域の外縁に含まれる画素の数をカウントする処理を含む。当該領域を円近似したときの直径等を特定する処理は、特定された領域の輪郭を特定する処理と、特定された輪郭を公知の円近似処理により近似円を算出する処理と、算出された近似円の直径又は半径を特定する処理とを含む。当該領域を楕円近似したときの長径等を特定する処理は、特定された領域の輪郭を特定する処理と、特定された輪郭を公知の楕円近似処理により近似楕円を算出する処理と、算出された近似楕円の長径及び短径を特定する処理とを含む。

この実施形態では、血管領域サイズ特定部２３２は、血管領域特定部２３１により特定された複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域についてサイズを特定する。

〈情報生成部２３３〉
情報生成部２３３は、複数の位相画像について血管領域サイズ特定部２３２により特定されたサイズの経時的変化を表す情報を生成する。情報生成部２３３は、例えば、血管領域サイズ特定部２３２により特定されたサイズを、当該位相画像において対応する血管領域と、当該位相画像を形成するためのＯＣＴデータの取得タイミング（ＯＣＴスキャンの実行タイミング）とに関連付けて、図示しない記憶部（又は記憶部２１２）に保存する。情報生成部２３３は、所望の注目血管に対応する血管領域に関連付けれたサイズと取得タイミングとに基づいて、注目血管に対応する血管領域のサイズの経時的変化を表す情報を生成する。

血管領域のサイズの経時的変化を表す情報として、横軸（縦軸）に時間を表し、縦軸（横軸）に血管領域の面積等のサイズを表す経時的変化グラフ、血管領域の面積等のサイズを時系列に並べたリストなどがある。主制御部２１１は、情報生成部２３３により生成された経時的変化情報を表示部２４１に表示させることが可能である。

〈特徴量算出部２３４〉
特徴量算出部２３４は、情報生成部２３３により生成されたサイズの経時的変化を表す情報に基づいて、サイズの経時的変化の特徴量を算出する。算出された特徴量に基づいて、当該血管領域の血流情報などを求めることが可能である。

図６に、実施形態に係る情報生成部２３３により生成されたサイズの経時的変化を表す情報の一例を模式的に示す。図６は、横軸に時間を表し、縦軸に血管領域の面積（単位：ピクセル数）表す経時的変化グラフの一例を破線で表す。なお、図６では、血管領域の面積の経時的変化と共に、血流速度（血管流速）（単位：毎秒ミリメートル）の経時的変化を表す実線で図示されている。血流速度の経時的変化は、例えば、特開２０１７－０７９８８６号公報に開示されているように、眼底Ｅｆに対して実行されたＯＣＴにより取得された時系列データに含まれる位相情報を解析することにより求められる。図６では、このようにして求められた血流速度の経時的変化は、血管領域の面積の経時的変化と同じ時間軸上に図示されている。

図６に示すように、時間の経過に伴い血流速度が速くなると位相画像における血管領域の面積が増大し、且つ、時間の経過に伴い血流速度が遅くなると血管領域の面積が減少する。しかも、血管領域の面積の変化タイミング（立ち上がりタイミング、立ち下がりタイミング、周期等）は、血流速度の変化タイミングと略一致する。すなわち、血管領域の面積の経時的変化と位相情報を解析して求められた血流速度の経時的変化とは相関関係がある。この相関関係に着目して、情報生成部２３３により生成された血管領域のサイズの経時的変化を表す情報の特徴量を算出することで、位相情報を解析するための複雑な処理を行うことなく注目血管の血流情報を特定することが可能である。

特徴量算出部２３４により算出される特徴量は、面積（サイズ）の経時的変化を表す情報に基づいて、面積の経時的変化の周期Ｔ、当該経時的変化における最小値Ｍｉｎと最大値Ｍａｘとの差Ｄ、最小値Ｍｉｎと最大値Ｍａｘとの比Ｒ、最小値Ｍｉｎから最大値Ｍａｘへの変化に要する時間Ｔ１、及び最大値Ｍａｘから最小値Ｍｉｎへの変化に要する時間Ｔ２の少なくとも１つを含む。いくつかの実施形態では、特徴量算出部２３４により算出される特徴量は、更に、サイズの平均値、平均値と最小値との差、及び平均値と最大値との差の少なくとも１つを含む。サイズが面積以外の周囲長などの他のパラメータである場合も同様である。

血流速度の経時的変化は、心臓の拍動に起因した変化である。位相画像における血管領域のサイズの経時的変化の特徴量として周期Ｔを算出し、例えば、算出された周期Ｔから１分間の拍動数に変換することにより、被検者の心拍数を特定することが可能になる。

また、動脈では血流速度の経時的変化における最小値と最大値との差が大きいのに対し、静脈では血流速度の経時的変化における最小値と最大値との差は非常に小さい。位相画像における血管領域のサイズの経時的変化の特徴量として差Ｄを算出し、算出された差Ｄの大きさを解析することにより当該血管領域に対応する注目血管が動脈であるか静脈であるか否かを判別することが可能になる。

また、動脈硬化では血流速度の経時的変化における最小値と最大値との比（例えば、最大値／最小値）は、正常な血管における比と比較すると小さくなる。位相画像における血管領域のサイズの経時的変化の特徴量として最小値Ｍｉｎと最大値Ｍａｘとの比Ｒを算出し、算出された比Ｒの大きさを解析することにより当該血管領域に対応する注目血管に動脈硬化（循環器疾患）の疑いがあるか否かを判別することが可能になる。

また、心臓の弁に異常がある場合、血流速度の経時的変化の最小値から最大値に変化する時間が長くなる。位相画像における血管領域のサイズの経時的変化の特徴量として最小値Ｍｉｎから最大値Ｍａｘに変化する時間Ｔ１を算出し、算出された時間Ｔ１の長さを解析することにより心臓弁膜症の疑いがあるか否かを判別することが可能になる。特に、注目血管が動脈である場合には周期Ｔは算出可能であるため、位相画像における血管領域のサイズの経時的変化の特徴量として最大値Ｍａｘから最小値Ｍｉｎに変化する時間Ｔ２を算出するようにしてもよい。

更に、位相画像における血管領域のサイズの経時的変化の特徴量として算出された差Ｄから血流速度を推定することも可能である。例えば、血管領域サイズ特定部２３２により特定された位相画像における血管領域のサイズに対応した血流速度の基準値（ノーマティブデータ）が既知の場合、当該基準値を基準に差Ｄから血流速度（最小値、最大値）を推定することが可能である。

いくつかの実施形態では、特徴量として算出された差Ｄに基づいて、当該注目血管が複数の速度範囲のいずれかに分類される。各速度範囲についてサイズの経時的変化の最小値と最大値との差の範囲があらかじめ決められている場合、特徴量として算出された差Ｄが複数の速度範囲のいずれに分類されるかを判別することができる。制御部２１０（主制御部２１１）は、分類された速度範囲が識別できるように眼底画像又はＯＣＴアンギオグラムにおける当該注目血管に対応する血管領域を表示部２４１に表示させることが可能である。

〈血管判定部２３５〉
血管判定部２３５は、上記のように特徴量算出部２３４により算出された特徴量に基づいて、当該血管領域に対応する注目血管が動脈であるか否かを判定する。血管判定部２３５は、上記のように、最小値Ｍｉｎと最大値Ｍａｘとの差Ｄと、あらかじめ決められた閾値とを比較し、差Ｄが閾値以上のとき当該血管領域に対応する注目血管が動脈であると判定し、差Ｄが閾値未満のとき当該血管領域に対応する注目血管が静脈であると判定する。

いくつかの実施形態では、差Ｄと閾値との比較結果に加えて、周期Ｔを考慮して注目血管が動脈であるか否かを判定する。

〈ユーザーインターフェイス２４０〉
眼科装置１には、ユーザーインターフェイス２４０が設けられている。ユーザーインターフェイス２４０は表示部２４１と操作部２４２とを含む。表示部２４１は表示装置３を含む。操作部２４２は各種の操作デバイスや入力デバイスを含む。ユーザーインターフェイス２４０は、例えばタッチパネルのような表示機能と操作機能とが一体となったデバイスを含んでいてもよい。ユーザーインターフェイス２４０の少なくとも一部を含まない実施形態を構築することも可能である。例えば、表示デバイスは、眼科装置に接続された外部装置であってよい。

眼科装置１は、実施形態に係る「血流計測装置」の一例である。演算制御ユニット２００は、実施形態に係る「情報処理装置」の一例である。眼底Ｅｆ（被検眼Ｅ）は、実施形態に係る「生体」の一例である。図１において対物レンズ２２からＯＣＴユニット１００までの光学系と演算制御ユニット２００とは、実施形態に係る「データ取得部」の一例である。血管領域特定部２３１は、実施形態に係る「領域特定部」の一例である。血管領域サイズ特定部２３２は、実施形態に係る「サイズ特定部」の一例である。

〈動作〉
実施形態に係る眼科装置１の動作について説明する。

眼科装置１の動作の例を図７に示す。記憶部２１２には、図７に示す処理を実現するためのコンピュータプログラムが記憶されている。主制御部２１１は、このコンピュータプログラムに従って動作することにより、図７に示す処理を実行する。なお、アライメント、フォーカス調整、干渉感度調整、ｚ位置調整など、一般的な準備処理は既に完了しているとする。

（Ｓ１：３次元スキャン）
まず、制御部２１０（主制御部２１１）は、ＯＣＴ血管造影のための３次元スキャンを眼底Ｅｆに対して実行するようにＯＣＴユニット１００等を制御する。例えば、眼底Ｅｆの複数の部位について、略同一部位を反復的にＯＣＴスキャンすることにより時系列のＯＣＴデータが収集される。

（Ｓ２：正面血管造影画像を形成）
データ処理部２３０は、略同一部位に対するＢスキャンにより得られた時系列のＢスキャン画像を比較し、信号強度及び位相の少なくとも１つの変化部分の画素値を変化分に対応した画素値に変換することにより当該変化部分が強調された強調画像を構築する。更に、データ処理部２３０は、構築された複数の強調画像から所望の部位における所定の厚さ分の情報を抽出してｅｎ－ｆａｃｅ画像として構築することで正面血管造影画像（ＯＣＴアンギオグラム）を形成する。

（Ｓ３：注目血管を指定）
制御部２１０は、ユーザーによる操作部２４２に対する操作を受け、ステップＳ２において形成された正面血管造影画像（又は、眼底カメラユニット２を用いて取得された眼底像）に表現されている血管分布における１以上の注目血管の指定を受け付ける。

いくつかの実施形態では、データ処理部２３０が、ステップＳ２において形成された正面血管造影画像に描出された血管のうち所定の径以上の血管を特定する。制御部２１０は、データ処理部２３０により特定された１以上の血管を注目血管として指定する。

指定された注目血管のそれぞれに対して以下の処理が適用される。

（Ｓ４：時系列データを収集）
制御部２１０は、ステップＳ１における得られたＯＣＴデータから、ステップＳ３で指定された注目血管に交差する断面に対してＯＣＴを繰り返し実行することにより得られた時系列のＯＣＴデータを抽出することで、所望の時系列データを収集する。

制御部２１０は、ステップＳ３で指定された注目血管に交差する断面を繰り返しスキャンするようにＯＣＴユニット１００を制御し、時系列のＯＣＴデータを取得させてもよい。

（Ｓ５：位相画像を形成）
画像形成部２２０は、ステップＳ４で収集された時系列のＯＣＴデータのそれぞれに基づいて、ステップＳ３で指定された注目血管に交差する断面の複数の位相画像を形成する。

（Ｓ６：血管領域を特定）
血管領域特定部２３１は、ステップＳ５において形成された複数の位相画像のそれぞれについて血管領域を特定する。

（Ｓ７：血管領域の面積を特定）
血管領域サイズ特定部２３２は、ステップＳ６において形成された１以上の血管領域のそれぞれについて面積を特定する。

いくつかの実施形態では、血管領域サイズ特定部２３２は、ステップＳ６において形成された１以上の血管領域のそれぞれについて周囲長を特定する。

（Ｓ８：経時的変化を表す情報を生成）
情報生成部２３３は、ステップＳ７において特定された面積（周囲長）の経時的変化を表す情報を生成する。

（Ｓ９：特徴量を算出）
特徴量算出部２３４は、ステップＳ８において生成された血管領域の面積の経時的変化を表す情報から、血管領域の面積の最小値と最大値との差を特徴量として算出する。

（Ｓ１０：血管判定）
血管判定部２３５は、ステップＳ９において算出された特徴量としての差と、あらかじめ決められた閾値とを比較し、当該差が閾値以上のとき注目血管が動脈であると判定し、当該差が閾値未満のとき注目血管が静脈であると判定する。ステップＳ１０は、ステップＳ９において特徴量が算出された注目血管のそれぞれについて実行させる。

（Ｓ１１：判定結果を表示）
制御部２１０は、ステップＳ２で形成された正面血管造影画像と、ステップＳ１０で得られた判定結果とを、表示部２４１に表示させる。

制御部２１０は、ステップＳ３で指定された注目血管を示す情報を正面血管造影画像とともに表示させることができる。典型的な例として、制御部２１０は、正面血管造影画像において注目血管に相当する画像領域を所定の色で表示させる。例えば、動脈であると判定された注目血管を赤色で表示させ、且つ、静脈であると判定された注目血管を青色で表示させることができる。

２以上の注目血管が指定された場合、これら注目血管に相当する複数の画像領域に、互いに異なる色を割り当てることができる。このとき、動脈であると判定された注目血管を暖色系の色で表示させ、且つ、静脈であると判定された注目血管を寒色系の色で表示させることができる。

以上で、眼科装置１の動作は終了である（エンド）。

主制御部２１１は、ステップＳ１０で得られた複数の注目血管に対する判定結果に基づいて、眼底Ｅｆにおける動脈の分布と静脈の分布とを表す血管マップを作成し、ステップＳ２で形成された正面血管造影画像とともに表示部２４１に表示させることが可能である。血管マップにおいては、動脈領域と静脈領域とが互いに異なる色で提示される。例えば、動脈領域は暖色系の色で表示され、且つ、静脈領域は寒色系の色で表示される。

図８に、実施形態に係る血管マップの一例を模式的に示す。

血管マップＭには、赤色で表現された動脈領域ＡＭと、青色で表現された静脈領域ＶＭとが描出されている。

例えば、主制御部２１１は、血管マップと正面血管造影画像とを重ねて表示させることができる。この場合、正面血管造影画像をモノクロ画像として表示しつつ、この正面血管造影画像の上に重ねて血管マップを表示することができる。

例えば、主制御部２１１は、血管マップと正面血管造影画像とを並べて表示させることが可能である。

例えば、主制御部２１１は、血管マップの表示／非表示を切り替え可能とし、及び／又は、正面血管造影画像の表示／非表示とを切り替え可能とすることができる。

いくつかの実施形態では、ユーザーは、血管マップの表示態様を切り替えるための操作を操作部２４２に対して行うことができるように構成される。例えば、ユーザーは、動脈領域のみを表示させるための操作、静脈領域のみを表示させるための操作、動脈領域の表示／非表示を切り替えるための操作、静脈領域の表示／非表示を切り替えるための操作などを行うことができる。

例えば、図８に示す血管マップＭが表示されているときに、動脈領域のみを表示させるための操作をユーザーが行うと、主制御部２１１は、血管マップＭ中の動脈領域ＡＭのみが提示された動脈マップＭ１を、血管マップＭの代わりに表示部２４１に表示させる（図９Ａを参照）。

また、図８に示す血管マップＭが表示されているときに、静脈領域のみを表示させるための操作をユーザーが行うと、主制御部２１１は、血管マップＭ中の静脈領域ＶＭのみが提示された静脈マップＭ２を、血管マップＭの代わりに表示部２４１に表示させる（図９Ｂを参照）。

また、動脈マップＭ１が表示されているときに、静脈領域のみを表示させるための操作をユーザーが行うと、主制御部２１１は、動脈マップＭ１の代わりに静脈マップＭ２を表示部２４１に表示させてもよい。逆に、静脈マップＭ２が表示されているときに、動脈領域のみを表示させるための操作をユーザーが行うと、主制御部２１１は、静脈マップＭ２の代わりに動脈マップＭ１を表示部２４１に表示させてもよい。

任意の動作例において、主制御部２１１は、収集データ、任意の画像（正面血管造形画像など）、血管マップなどを、記憶部２１２に保存することが可能である。また、主制御部２１１は、収集データ、任意の画像（正面血管造形画像など）、血管マップなどを、図示しない通信インターフェイスを制御して外部装置に送信することが可能である。また、主制御部２１１は、収集データ、任意の画像（正面血管造形画像など）、血管マップなどを、図示しない記録装置を制御して記録媒体に記録させることが可能である。

〈作用・効果〉
実施形態に係る血流計測装置、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムの作用及び効果について説明する。

いくつかの実施形態に係る血流計測装置（眼科装置１）は、光コヒーレンストモグラフィを用いて生体の血流計測を行う。血流計測装置は、データ取得部（図１における対物レンズ２２からＯＣＴユニット１００までの光学系と演算制御ユニット２００）と、位相画像形成部（２２２）と、領域特定部（血管領域特定部２３１）と、サイズ特定部（血管領域サイズ特定部２３２）と、情報生成部（２３４）とを含む。データ取得部は、生体（眼底Ｅｆ）の注目血管に交差する断面を繰り返し走査することにより時系列データを取得する。位相画像形成部は、時系列データに基づいて、上記の断面における時系列の複数の位相画像を形成する。領域測定部は、位相画像形成部により形成された複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定する。サイズ測定部は、領域特定部により特定された血管領域のサイズ（面積、周囲長など）を特定する。情報生成部は、複数の位相画像についてサイズ特定部により特定されたサイズの経時的変化を表す情報を生成する。

このような構成によれば、光コヒーレンストモグラフィを用いて生体の注目血管に交差する断面の位相画像を形成し、形成された位相画像における血管領域を特定し、特定された血管領域のサイズの経時的変化を表す情報を生成するようにしたので、時系列データに含まれる位相情報に対する複雑な解析処理を行うことなく、注目血管の状態を把握することが可能になる。従って、より簡便な手法で生体の血流情報を取得することができるようになる。

いくつかの実施形態に係る血流計測装置は、情報生成部により生成された情報に基づいて、サイズの経時的変化の特徴量を算出する特徴量算出部（２３４）を含む。

このような構成によれば、断面の位相画像から血管領域のサイズの経時的変化の特徴量を算出するようにしたので、算出された特徴量から注目血管の血流の状態を簡便に把握することができるようになる。

いくつかの実施形態に係る血流計測装置では、特徴量は、サイズの経時的変化の周期（Ｔ）、経時的変化における最小値（Ｍｉｎ）と最大値（Ｍａｘ）との差（Ｄ）、最小値と最大値との比（Ｒ）、最小値から最大値への変化に要する時間（Ｔ１）、及び最大値から最小値への変化に要する時間（Ｔ２）の少なくとも１つを含む。

このような構成によれば、生体の心拍数、循環器疾患の疑いがあるか否かの情報等を非常に簡便に取得することができるようになる。

いくつかの実施形態に係る血流計測装置は、経時的変化における最小値と最大値との差に基づいて、注目血管が動脈であるか否かを判定する血管判定部（２３５）を含む。

このような構成によれば、位相情報に対する複雑な解析処理を行うことなく、注目血管が動脈であるか否かを非常に簡便に判定することができるようになる。

いくつかの実施形態に係る血流計測装置では、血管判定部は、上記の差が閾値以上のとき、注目血管が動脈であると判定する。

このような構成によれば、簡素な閾値処理で、注目血管が動脈であるか否かを判定することができるようになる。

いくつかの実施形態に係る血流計測装置では、サイズ特定部は、領域特定部により特定された血管領域の面積又は周囲長を特定する。

このような構成によれば、位相画像における血管領域の面積又は周囲長の経時的変化を表す情報を生成するようにしたので、非常に簡素な処理で生体の血流情報を取得することができるようになる。

いくつかの実施形態に係る情報処理装置（演算制御ユニット２００）は、位相画像形成部（２２２）と、領域特定部（血管領域特定部２３１）と、サイズ特定部（血管領域サイズ特定部２３２）と、情報生成部（２３４）とを含む。位相画像形成部は、光コヒーレンストモグラフィを用いて生体（眼底Ｅｆ）の注目血管に交差する断面を繰り返し走査することにより得られた時系列データに基づいて、断面における時系列の複数の位相画像を形成する。領域特定部は、位相画像形成部により形成された複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定する。サイズ特定部は、領域特定部により特定された血管領域のサイズ（面積、周囲長など）を特定する。情報生成部は、複数の位相画像についてサイズ特定部により特定されたサイズの経時的変化を表す情報を生成する。

このような構成によれば、光コヒーレンストモグラフィを用いて生体の注目血管に交差する断面の位相画像を形成し、形成された位相画像における血管領域を特定し、特定された血管領域のサイズの経時的変化を表す情報を生成するようにしたので、時系列データに含まれる位相情報に対する複雑な解析処理を行うことなく、注目血管の状態を把握することが可能になる。従って、より簡便な手法で生体の血流情報を取得することが可能な情報処理装置を提供することができるようになる。

いくつかの実施形態に係る情報処理方法は、位相画像形成ステップと、領域特定ステップと、サイズ特定ステップと、情報生成ステップとを含む。位相画像形成ステップは、光コヒーレンストモグラフィを用いて生体（眼底Ｅｆ）の注目血管に交差する断面を繰り返し走査することにより得られた時系列データに基づいて、断面における時系列の複数の位相画像を形成する。領域特定ステップは、位相画像形成ステップにおいて形成された複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定する。サイズ特定ステップは、領域特定ステップにおいて特定された血管領域のサイズを特定する。情報生成ステップは、複数の位相画像についてサイズ特定ステップにおいて特定されたサイズの経時的変化を表す情報を生成する。

このような方法によれば、光コヒーレンストモグラフィを用いて生体の注目血管に交差する断面の位相画像を形成し、形成された位相画像における血管領域を特定し、特定された血管領域のサイズの経時的変化を表す情報を生成するようにしたので、時系列データに含まれる位相情報に対する複雑な解析処理を行うことなく、注目血管の状態を把握することが可能になる。従って、より簡便な手法で生体の血流情報を取得することができるようになる。

いくつかの実施形態に係る情報処理方法は、情報生成ステップにおいて生成された情報に基づいて、サイズの経時的変化の特徴量を算出する特徴量算出ステップを含む。

このような方法によれば、断面の位相画像から血管領域のサイズの経時的変化の特徴量を算出するようにしたので、算出された特徴量から注目血管の血流の状態を簡便に把握することができるようになる。

いくつかの実施形態に係る情報処理方法は、経時的変化における最小値（Ｍｉｎ）と最大値（Ｍａｘ）との差（Ｄ）に基づいて、注目血管が動脈であるか否かを判定する。

このような方法によれば、位相情報に対する複雑な解析処理を行うことなく、注目血管が動脈であるか否かを非常に簡便に判定することができるようになる。

いくつかの実施形態に係る情報処理方法では、血管判定ステップは、上記の差が閾値以上のとき、注目血管が動脈であると判定する。

このような方法によれば、簡素な閾値処理で、注目血管が動脈であるか否かを判定することができるようになる。

いくつかの実施形態に係る情報処理方法では、サイズ特定ステップは、領域特定ステップにおいて特定された血管領域の面積又は周囲長を特定する。

このような方法によれば、位相画像における血管領域の面積又は周囲長の経時的変化を表す情報を生成するようにしたので、非常に簡素な処理で生体の血流情報を取得することができるようになる。

いくつかの実施形態に係るプログラムは、コンピュータに、上記のいずれかに記載の情報処理方法の各ステップを実行させる。

このようなプログラムによれば、光コヒーレンストモグラフィを用いて生体の注目血管に交差する断面の位相画像を形成し、形成された位相画像における血管領域を特定し、特定された血管領域のサイズの経時的変化を表す情報を生成するようにしたので、時系列データに含まれる位相情報に対する複雑な解析処理を行うことなく、注目血管の状態を把握することが可能になる。従って、より簡便な手法で生体の血流情報を取得することができるようになる。

いずれかの実施形態に係るプログラムを記録したコンピュータ可読な非一時的記録媒体を作成することが可能である。この非一時的記録媒体は任意の形態であってよく、その例として、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどがある。

以上に説明した実施形態は本発明の一例に過ぎない。本発明を実施しようとする者は、本発明の要旨の範囲内における変形（省略、置換、付加等）を任意に施すことが可能である。

１ 眼科装置
１００ ＯＣＴユニット
２１０ 制御部
２１１ 主制御部
２２０ 画像形成部
２２１ 断層像形成部
２２２ 位相画像形成部
２３０ データ処理部
２３１ 血管領域特定部
２３２ 血管領域サイズ特定部
２３３ 情報生成部
２３４ 特徴量算出部
２３５ 血管判定部
Ｅｆ 眼底

Claims (10)

1. 光コヒーレンストモグラフィを用いて生体の血流計測を行う血流計測装置であって、
   生体の注目血管に交差する断面を繰り返し走査することにより時系列データを取得するデータ取得部と、
   前記時系列データに基づいて、前記断面における時系列の複数の位相画像を形成する位相画像形成部と、
   前記位相画像形成部により形成された前記複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定する領域特定部と、
   前記領域特定部により特定された前記血管領域のサイズを特定するサイズ特定部と、
   前記複数の位相画像について前記サイズ特定部により特定された前記サイズの経時的変化を表す情報を生成する情報生成部と、
   前記情報生成部により生成された前記情報に基づいて、前記サイズの経時的変化の最大値と最小値の差を特徴量として算出する特徴量算出部と、
   を含み、
   前記特徴量に基づいて、前記注目血管の血流速度の推定、及び、複数の速度範囲のいずれかへの前記注目血管の分類の少なくとも一方を行う、血流計測装置。
2. 前記特徴量に基づいて、前記注目血管が動脈であるか否かを判定する血管判定部を含む
   ことを特徴とする請求項１に記載の血流計測装置。
3. 前記血管判定部は、前記差が閾値以上のとき、前記注目血管が動脈であると判定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の血流計測装置。
4. 前記サイズ特定部は、前記領域特定部により特定された前記血管領域の面積又は周囲長を特定する
   ことを特徴とする請求項１～請求項３のいずれか一項に記載の血流計測装置。
5. 光コヒーレンストモグラフィを用いて生体の注目血管に交差する断面を繰り返し走査することにより得られた時系列データに基づいて、前記断面における時系列の複数の位相画像を形成する位相画像形成部と、
   前記位相画像形成部により形成された前記複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定する領域特定部と、
   前記領域特定部により特定された前記血管領域のサイズを特定するサイズ特定部と、
   前記複数の位相画像について前記サイズ特定部により特定された前記サイズの経時的変化を表す情報を生成する情報生成部と、
   前記情報生成部により生成された前記情報に基づいて、前記サイズの経時的変化の最大値と最小値の差を特徴量として算出する特徴量算出部と、
   を含み、
   前記特徴量に基づいて、前記注目血管の血流速度の推定、及び、複数の速度範囲のいずれかへの前記注目血管の分類の少なくとも一方を行う、情報処理装置。
6. 光コヒーレンストモグラフィを用いて生体の注目血管に交差する断面を繰り返し走査することにより得られた時系列データに基づいて、前記断面における時系列の複数の位相画像を形成する位相画像形成ステップと、
   前記位相画像形成ステップにおいて形成された前記複数の位相画像のそれぞれにおける血管領域を特定する領域特定ステップと、
   前記領域特定ステップにおいて特定された前記血管領域のサイズを特定するサイズ特定ステップと、
   前記複数の位相画像について前記サイズ特定ステップにおいて特定された前記サイズの経時的変化を表す情報を生成する情報生成ステップと、
   前記情報生成ステップにおいて生成された前記情報に基づいて、前記サイズの経時的変化の最大値と最小値の差を特徴量として算出する特徴量算出ステップと、
   を含み、
   前記特徴量に基づいて、前記注目血管の血流速度の推定、及び、複数の速度範囲のいずれかへの前記注目血管の分類の少なくとも一方を行う、情報処理方法。
7. 前記特徴量に基づいて、前記注目血管が動脈であるか否かを判定する血管判定ステップを含む
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理方法。
8. 前記血管判定ステップは、前記差が閾値以上のとき、前記注目血管が動脈であると判定する
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理方法。
9. 前記サイズ特定ステップは、前記領域特定ステップにおいて特定された前記血管領域の面積又は周囲長を特定する
   ことを特徴とする請求項６～請求項８のいずれか一項に記載の情報処理方法。
10. コンピュータに、請求項６～請求項９のいずれか一項に記載の情報処理方法の各ステップを実行させることを特徴とするプログラム。

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