JP7314020B2 - 撮影装置、撮影装置の制御方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、被検体を撮影する撮影装置、撮影装置の制御方法、及びプログラムに関する。

従来から、例えば眼科分野においては、被検眼の診断のための医用画像の取得を目的として、様々な撮影装置によって被検眼の撮影が行われている。例えば、被検眼の眼底を診断するための撮影装置の一つである眼科装置として、眼底カメラが使用される。また、例えば、被検眼の断層を診断するための眼科装置として低コヒーレント光による干渉を利用した光干渉診断撮影法（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）を用いる装置（以下、これをＯＣＴ装置と記す）が使用される。

一般的に、眼科装置の設計では、様々な被検眼モデルを想定し、それに対して十分なマージンを持った設計が行われている。しかし、実際の被検眼においては、疾病等の影響により、モデルとした目に対して想定以上のばらつきを有していることがある。この場合、通常の撮影方法では、診断に適当な眼画像を得られない可能性がある。

例えば、眼底カメラによる撮影では、操作者が撮影スイッチを押下してから撮影光源が撮影光としての閃光を発生するまでの間には時間的なずれがある。被検者がその間に瞬きをすると、その瞬きによって眼底への撮影光の照射が遮られ、該撮影光の前眼部からの過大な反射光が得られることがある。また、撮影の瞬間に被検眼が適切なアライメント位置から移動していわゆるアライメントがずれた状態となると、眼底画像の周辺部にフレアが発生する。このように、適切とはいえない状態で取得された眼底画像は写損を有する画像とされ、診断には適さない眼底画像となる。このように、例えばアライメント不良、フォーカス不良、露光不足等の状態が現れた眼底画像は写損を有する画像とされ、これらアライメント不良、フォーカス不良、露光不足等は写損原因となる。

この時、画像の良否及び写損原因を検者に判断させ、得られた眼画像が瞬きやフレア等による写損を有すると判断された場合に自動で眼画像の再撮影を行う方法が、特許文献１に開示されている。また、特許文献１に開示される方法では、写損がフレアにより生じたと判断された場合には、アライメントの再調整のために、自動で再撮影時の眼底カメラの位置が算出されている。

特開２０１６－７７３３７号公報

特許文献１に開示されている、検者に写損原因を判断させる方法においては、検者が写損原因を間違えると、適切ではない撮影条件で再撮影してしまうため、再撮影時においても画像上に同様の写損が生じてしまう可能性がある。この写損原因には、上述したアライメント不良、フォーカス不良、或いは露光不足に加え、疾病に伴う眼底の不明瞭等の様々なものが存在する。このため、見識のある検者が判断し、写損原因に応じた適当な撮影条件で再撮影を実行することが望ましい。しかしながら、例えば集団健診によるスクリーニング等の際に、見識のある検者が眼科装置を操作できない場合もおこり得る。この場合、再撮影を実施しても、得られた画像上に同様の写損が生じてしまう可能性がある。

本発明は、上述した課題に鑑みたものであって、被検体を再撮影することにより写損が低減された医用画像を取得可能とすることをその目的の一つとする。

上記課題を解決するために、本発明の一実施態様に係る撮影装置は、
被検体を撮影する撮影光学部を駆動する第一の駆動手段と、
前記撮影光学部に含まれる光学部材を駆動する第二の駆動手段と、
前記第一の駆動手段及び前記第二の駆動手段を制御する制御手段と、
前記撮影光学部により被検体を撮影して得た医用画像から、学習済モデルを用いて、前記撮影して得た医用画像における写損に関する情報を出力する出力手段と、
前記撮影して得た医用画像における写損に関する情報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。

本発明の一つによれば、被検体を再撮影することにより写損が低減された医用画像を取得可能とすることができる。

本発明の実施例１に係る眼科装置の一例である眼底カメラの概略構成を示す図である。 図１に例示した眼底カメラの光学構成を示す模式図である。 図１に示す眼底カメラに用いられる制御部の構成を模式的に示すブロック図である。 図１に例示した眼底カメラにおいて実行される前眼部に対するアライメント操作を説明する概要図である。 図１に例示した眼底カメラにおいて実行される眼底に対するフォーカス操作を説明する概要図である。 本発明の実施例１に係る眼底撮影の工程を説明するフローチャートである。 機械学習モデルの一例であるＣＮＮを説明する概略図である。 実施例１における眼底カメラと代替可能な撮影系の光学構成を模式的に示す図である。 実施例１における眼底カメラと代替可能な他の撮影系の光学構成を模式的に示す図である。 本発明の実施例２に係る眼科装置の一例であるＯＣＴ装置の概略構成を示す図である。 図９に示した眼科装置の制御部の構成を模式的に示すブロック図である。 本発明の実施例２に係る断層画像撮影の工程を説明するフローチャートである。 実施例２において表示モニタに表示されるプレビューの一態様を説明する概略図である。

本発明の例示的な実施例として、撮影装置の一態様として眼科装置を例示し、図面を参照して以下に詳細に説明する。ただし、以下の実施例で説明する寸法、材料、形状、及び構成要素の相対的な位置等は任意であり、本発明が適用される装置の構成または様々な条件に応じて変更可能である。また、図面において、同一であるか又は機能的に類似している要素を示すために図面間で同じ参照符号を用いる。

本実施例では、機械学習モデルに関する学習済モデルを用いる。機械学習モデルとは、ディープラーニング等の機械学習アルゴリズムによる学習モデルをいう。ディープラーニング（深層学習）では、ニューラルネットワークを利用して、学習するための特徴量、結合重み付け係数を自ら生成する。また、ディープラーニング以外の機械学習アルゴリズムとしては、サポートベクターマシン、最近傍法、線形回帰、平均法、ニューラルネットワーク等が例示される。これらのアルゴリズムのうち、適宜、利用できるものを用いて本発明に適用することができる。また、学習済モデルとは、任意の機械学習アルゴリズムによる機械学習モデルに対して、事前に適切な学習データを用いてトレーニングすることで得られた（学習を行った）モデルである。ただし、学習済モデルは、事前に適切な学習データを用いて得られているが、それ以上の学習を行わないものではなく、追加の学習を行うこともできる。追加学習は、眼科装置が使用先に設置された後も行うことができる。なお、以下において、教師データとは、学習データのことをいい、入力データ及び出力データのペアで構成される。また、学習データ（教師データ）の出力データは、正解データとも称される。

なお、以下の実施例において、アライメント不良、フォーカス不良、露光不足、疾病に伴う眼底の不明瞭性、被検眼の瞬き、等の撮影に対して不適切な現象や状態が反映されてしまった画像を、写損を有する画像とする。例えばアライメント不良は画像中に所謂フレアを生じさせ、フォーカス不良は所謂ピンボケを生じさせる。即ち、写損を有する画像とは、例えばフレアがある或いはピンボケといった診断に不適切な状態の画像のことを指す。また、写損原因には、例えば上述したアライメント不良、フォーカス不良、露光不足、疾病に伴う眼底の不明瞭性、被検眼の瞬き、等が考えられる。以下では、写損を有する画像を得たために再撮影を行う場合に、再撮影時において写損が低減された画像が取得可能となるように眼科装置を制御する実施例について説明する。

［実施例１］
本実施例では、眼科装置として眼底カメラを例示し、本発明を眼底カメラに適用した実施例について、図１乃至６を用いて説明する。本実施例では、撮影した眼底画像と後述する学習済モデルとを用いて、写損を低減する撮影条件で再撮影を実行するための撮影条件における補正値を出力する。そして出力された補正値を用いて、眼科装置による再撮影を実行する。これにより、検者が写損に関する十分な見識を有していない場合であっても、再撮影時において写損が生じる可能性を低減できる。以下、本実施例について詳述する。

＜装置の概略構成＞
本実施例において用いる眼底カメラの一例の概略構成について図１を用いて説明する。眼底カメラＣは、基台Ｃ１、撮影光学部Ｃ２、及びジョイスティックＣ３を備える。撮影光学部Ｃ２には、基台Ｃ１に対して左右方向（Ｘ方向）、上下方向（Ｙ方向）、前後方向（Ｚ方向）に移動可能な光学系が収納されている。撮影光学部Ｃ２は、基台Ｃ１に設けられたパルスモータ等からなる駆動部Ｃ４（図２（ｂ）参照）によって、被検眼に対して三次元（ＸＹＺ）方向に移動可能とされている。また、駆動部Ｃ４は、ジョイスティックＣ３の操作によっても、撮影光学部Ｃ２を三次元（ＸＹＺ）方向に移動可能とされている。

＜装置の光学構成＞
本実施例に係る眼底カメラＣの光学構成について図２（ａ）を用いて説明する。当該光学系は、被検眼を観察、撮像、或いは撮影する撮影光学系に対応する。なお、当該光学系の構成について、光学要素が各種配置される複数の光路Ｌ１からＬ５に分け、その各々について順に説明する。

光路Ｌ１は、眼底の観察或いは撮影のための照明光を発する光源及び関連する構成が配置され、光源から射出された照明光の光路に沿って配置される。光路Ｌ１上には、ハロゲンランプ等の定常光を発する観察用光源１から順に、コンデンサレンズ２、赤外光を透過して可視光を遮断するフィルタ３、ストロボ等の撮影用光源４、レンズ５、及びミラー６が配置される。光路Ｌ２は、ミラー６の反射方向に配置される。光路Ｌ２上には、ミラー６から順に、リング状開口を有するリング絞り７、水晶体バッフル３１、リレーレンズ８、角膜バッフル３２、及び中央部開口を有する穴あきミラー９が配置される。

光路Ｌ３は、穴あきミラー９の反射方向に配置される。光路Ｌ３上には、穴あきミラーから順に、ダイクロイックミラー２４、及び被検眼Ｅに対向する対物レンズ１０が配置される。ダイクロイックミラー２４は、光路Ｌ３に対して挿脱可能となっている。穴あきミラー９の穴部には撮影絞り１１が配置され、更にその後方には、フォーカスレンズ１２、撮影レンズ１３、及びハーフミラー１００がこの順で配置される。フォーカスレンズ１２は、図中矢印で示される光路Ｌ３方向に駆動されることにより、眼底Ｅｒに対する合焦状態が調整される。また、ハーフミラー１００の先には、動画観察と静止画撮影を兼ねた撮像素子１４が配置され、ハーフミラー１００の反射方向である光路Ｌ４の先には内部固視灯１０１が配置される。内部固視灯１０１は、被検眼Ｅの固視を促し、これにより眼底Ｅｒ上での所望位置の撮影を可能とする。

ここで、位置合わせ（以下、これをアライメントと記す）と合焦状態の調整（以下、これをフォーカスと記す）とに用いられる光学系の構成について説明する。まず、アライメントのための前眼部観察光学系の構成について説明する。

ダイクロイックミラー２４の反射方向の光路Ｌ５には、レンズ６１、絞り６２、プリズム６３、レンズ６４、及び赤外域の感度を持つ二次元撮像素子６５が配置される。これらの構成によって、前眼部の観察を行うための前眼部観察光学系を形成している。ここで、プリズム６３に入射した光は、プリズム６３の上半分と下半分で相反する左右方向に屈折して分離される。そのため、被検眼Ｅと撮影光学部Ｃ２との距離が適正作動距離よりも長い場合は、前眼部の観察像はレンズ６１によってプリズム６３よりもレンズ６１に近い側に結像し、観察像の上半分は右側に、下半分は左側にずれて撮像される。被検眼Ｅと撮影光学部Ｃ２との距離が適正作動距離よりも短い場合は、観察像は上下が逆にずれて撮像される。

光路Ｌ３から見た対物レンズ１０の外側には、前眼部観察用光源１０５が設けられている。被検眼Ｅの前眼部は、可視光を遮断するフィルタ３を透過する波長とは異なる赤外域の光を発する前眼部観察用光源１０５により照明される。以上の前眼部観察光学系によって、被検眼Ｅの前眼部とのアライメント状態の検出が可能になっている。当該構成と、基台Ｃ１に配されて撮影光学部Ｃ２を三軸方向に駆動する駆動部とにより、本実施例において撮影光学系の被検眼に対するアライメントの制御を行うアライメント手段が構成される。なお、上述した眼底カメラＣに設けられる各光路の配置、及び各種構成の配置は例示であり、必要に応じて公知の種々の配置に置き換えることができる。

次に、フォーカス光学系の構成について説明する。
光路Ｌ２上のリング絞り７とリレーレンズ８との間には、フォーカス指標投影部２２が配置される。フォーカス指標投影部２２は、被検眼Ｅの瞳Ｅｐ上に、分割されたスプリット指標を投影するためのものであり、光路Ｌ２に対して挿脱可能とされている。そして、フォーカス指標投影部２２とフォーカスレンズ１２とは、制御部１８（駆動制御部２０１）からの制御に基づいて、それぞれ図中矢印で示す光路Ｌ２、光路Ｌ３方向に連動して移動するようになっている。この時、フォーカス指標投影部２２と撮像素子１４が光学的に共役関係になっている。これらのフォーカス光学系によって、被検眼Ｅの眼底Ｅｒのフォーカス状態が検出可能となっている。

当該構成は、本実施例において、被検眼Ｅの眼底Ｅｒに対する撮像光学系のフォーカス状態を得るフォーカス手段を構成する。当該フォーカス手段におけるフォーカス部（フォーカスレンズ１２を駆動する不図示のレンズ駆動部）は駆動制御部２０１により駆動される。次に、これらフォーカス手段等の動作について、図３と図４を用いて詳細に説明する。なお、以下に記述する手動制御は、操作入力部２１として例えばジョイスティックＣ３の傾き角度や傾き方向によって、ユーザーが上述した駆動部等を制御することにより実行することができる。また、手動撮影は、前述したジョイスティックＣ３を例とすれば、該ジョイスティックＣ３に設けられた撮影釦の押下げによって実行することができる。

次に、本実施例で用いた眼底カメラＣにおける制御部１８の詳細について、図２（ｂ）を参照して説明する。図２（ｂ）は、制御部１８の概略構成を示すブロック図である。図２（ｂ）に示すように、制御部１８は、駆動制御部２０１、表示制御部２０２、取得部２１０、及び処理部２２０を備える。また、制御部１８は、フォーカスレンズ１２、撮像素子１４、画像処理部１７、操作入力部２１、フォーカス指標投影部２２、保存用メモリ４１、二次元撮像素子６５、及び駆動部Ｃ４等と接続される。操作入力部２１は、上述したジョイスティックＣ３を含む。

駆動制御部２０１は、フォーカスレンズ１２、撮像素子１４、画像処理部１７、フォーカス指標投影部２２、二次元撮像素子６５、及び駆動部Ｃ４等の駆動制御を実行する。表示制御部２０２は、画像処理部１７を介して表示モニタ１５に接続されており、表示モニタ１５に表示させる画像や例えば該表示モニタ１５に表示される指示画面を介して入力されたユーザー指示等を受け付ける。表示モニタ１５は、ＬＣＤディスプレイ等の任意のディスプレイであり、撮影光学部Ｃ２及び制御部１８を操作するためのＧＵＩや生成した画像、任意の処理を施した画像、及び患者情報等の各種の情報を表示することができる。撮像素子１４からの出力画像は、画像処理部１７を通して予め用意されたキャラクタ画像と合成され、表示モニタ１５に表示される。

また、上述したＧＵＩを表示する場合、操作入力部２１は、該ＧＵＩを操作したり、情報を入力したりすることで、制御部１８を操作するために用いられる。操作入力部２１は、例えば、マウスやタッチパッド、トラックボール、タッチパネルディスプレイ、スタイラスペン等のポインティングデバイス及びキーボード等を含む。なお、タッチパネルディスプレイを用いる場合には、表示モニタ１５と操作入力部２１を一体的に構成できる。なお、本実施例では、撮影光学部Ｃ２、制御部１８、操作入力部２１、及び表示モニタ１５は別々の要素とされているが、これらのうちの一部又は全部を一体的に構成してもよい。

取得部２１０は、画像取得部２１１、情報取得部２１２、及び記憶部２１３を有する。画像取得部２１１は、撮像素子１４、及び二次元撮像素子６５と接続されており、これらから出力される画像信号若しくは該画像信号から得られる画像を取得する。情報取得部２１２は、上述したジョイスティックや表示モニタ１５を介して入力される情報、或いは被検眼Ｅに付随して予め保存用メモリ４１に保存されている被検眼情報等を取得する。記憶部２１３は、取得部２１０が取得した各種画像や情報、更には処理部２２０より出力される後述する写損原因や補正値等の出力情報を保存する。処理部２２０は、出力部２２１、及び選択部２２２を有する。出力部２２１は、例えば後述する学習済モデルを用いて、写損原因や補正値等を出力し、これらを出力する。選択部２２２は、例えば情報取得部２１２が取得したユーザーにより入力された写損原因や撮影条件等に応じて、記憶部２１３に複数種類が記憶されている学習済モデルから、出力部２２１で用いる学習済モデルの選択を行う。

なお、制御部１８の記憶部２１３以外の各構成要素は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサーによって実行されるソフトウェアモジュールにより構成されてよい。なお、プロセッサーは、例えば、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等であってもよい。また、当該各構成要素は、ＡＳＩＣ等の特定の機能を果たす回路等によって構成されてもよい。記憶部２１３は、例えば、光学ディスクやメモリ等の任意の記憶媒体によって構成されてよい。

＜前眼部アライメントの概要＞
次に、実際の撮影時に行われる被検眼Ｅに対する撮影光学部Ｃ２等のアライメントについて述べる。図３は、図２（ａ）で説明した前眼部観察光学系の二次元撮像素子６５上で得られる観察像であって、画像取得部２１１が取得して表示制御部２０２が表示モニタ１５に表示する画像を模式的に示している。図２（ａ）中の前眼部観察用光源１０５により照明された被検眼Ｅの前眼部は、プリズム６３により上下に分割され、二次元撮像素子６５上で図３（ａ）に示されるような像として観察される。同図に示すように、瞳孔部以外の部分は前眼部観察用光源１０５の反射光が多く反射して入ってくるために白く映る。一方、瞳孔部Ｐは反射光が入らないので黒く映る。

画像処理部１７は、このコントラスト差から瞳孔部Ｐを抽出可能であり、瞳孔位置を決定することができる。図３（ａ）では、上下に分割された瞳孔部Ｐのうち、下部の瞳孔部Ｐから、瞳孔中心ＰＯを検出している。制御部１８は、画像処理部１７により検出された瞳孔中心ＰＯが、図３（ｂ）に示している二次元撮像素子６５の画像中心Ｏに位置するように、駆動部Ｃ４を動かす。この操作によって、被検眼Ｅの前眼部と撮影光学部Ｃ２とのアライメントである前眼部アライメントを行うことができる。なお、二次元撮像素子６５の観察画像は、制御部１８を介してそのまま表示モニタ１５にも表示可能である。

＜眼底部フォーカスの概要＞
次に、図４は、図２（ａ）で説明した動画観察と静止画撮影を兼ねた撮像素子１４上で得られる観察像であって、画像取得部２１１が取得して表示制御部２０２が表示モニタ１５に表示する画像を模式的に示している。同図において、スプリット指標２２ａ及び２２ｂは、フォーカス光学系のフォーカス指標投影部２２によって被検眼Ｅの瞳上に投影された指標を示している。
図３（ｂ）の状態となるように、被検眼Ｅの前眼部に対して撮影光学部Ｃ２のアライメントを行う際には、撮像素子１４では図４（ａ）に示す画像が観察される。上述したように、フォーカス指標投影部２２とフォーカスレンズ１２とは、制御部１８からの制御に基づいて、各々に対応して設けられるモータ等からなる不図示の駆動部により、光路Ｌ２、光路Ｌ３方向に連動して駆動される。また、撮像素子１４は、フォーカス指標投影部２２と光学的に共役関係になっている。そのため、フォーカス指標投影部２２を光路Ｌ２方向に移動させることで、スプリット指標２２ａと２２ｂが撮像素子１４上の観察像として移動するとともに、フォーカスレンズ１２が光路Ｌ３方向に連動して移動する。

画像処理部１７は、このスプリット指標２２ａと２２ｂからフォーカス状態とフォーカスレンズ１２の移動方向及び移動量を求める。画像処理部１７から得られたフォーカスレンズ１２の移動に関する情報に基づいて、駆動制御部２０１は、撮像素子１４上で図４（ａ）の状態から図４（ｂ）の状態（一直線）になるように駆動部を制御する。これにより、被検眼Ｅの眼底Ｅｒに対するフォーカスを行うことが可能となる。

以上説明したように、本実施例による眼底カメラでは、アライメントとフォーカスが実行可能となっている。また、例えば、前述のアライメント操作とフォーカス操作とを自動的に行い、アライメント操作とフォーカス操作とが終了したことを検出したのち、撮影用光源４を発光させ、撮像素子１４による眼底の撮影動作を実行できる。以上の操作を自動で行うことで、ユーザーは、操作入力部２１（ジョイスティックＣ３）の撮影開始釦を押すだけで、眼底カメラＣにより眼底を自動撮影することができる。ここで、アライメント操作とフォーカス操作とが終了とする判断基準としては、モデルとした複数の被検眼を用いたアライメント位置及びフォーカス精度に基づいて設定される。即ち、最適となるアライメント位置とフォーカス精度とが確保される状態から指標等が所定の許容範囲内のずれとなることで当該操作が終了するよう設定されている。撮影された眼底静止画像は、画像処理部１７によりキャラクタ画像と合成され、表示モニタ１５に表示される。

＜眼底撮影のシーケンス＞
次に、被検眼に対する自動撮影を行う際の基本的な撮影シーケンスを、図５のフローチャートを用いて説明する。ユーザーは、操作入力部２１に構成される各種入力手段を用いて、被検者と装置の大まかな位置合わせ及び撮影動作の開始の指示を眼底カメラＣに対して行う。その際、被検者に不図示の顎受けに顎を乗せさせ、被検眼のＹ軸方向の位置が所定の高さになるように不図示の顎受け駆動機構により調整する。ユーザーは、表示モニタ１５に映されている被検眼Ｅの瞳孔が表示される位置までジョイスティックＣ３により撮影光学部Ｃ２を駆動し、駆動終了後に撮影開始釦を押下する。制御部１８は、撮影開始ボタンの押下を検出したら、フローをステップＳ５０１に移行させる。

ステップＳ５０１では、駆動制御部２０１により、図３を用いて説明したアライメント操作が実行され、被検眼Ｅの前眼部と撮影光学部Ｃ２とのアライメントが行われる。具体的には、制御部１８は、プリズム６３により分割された前眼部観察像により、撮影光学部Ｃ２における前後方向（Ｚ方向）のアライメント状態を判定する。図３（ａ）のように観察像の上半分と下半分がずれて結像している場合は、アライメントが必要と判断される。この場合、図３（ｂ）に示すように観察像がずれない像となる方向に撮影光学部Ｃ２が移動するように、駆動制御部２０１が駆動部を制御する。また、上下左右方向のアライメントは、前眼部観察像から画像処理部１７が瞳孔中心Ｐ０を検出し、二次元撮像素子６５の画像中心Ｏにこれが位置するように、駆動制御部２０１が駆動部を制御する。制御部１８は、前眼部観察像の上下及び中心位置と画像中心とが一致し、或いは一致状態から所定の範囲内のずれ状態が得られ、アライメントが完了したと判断されると、フローをステップＳ５０２に移行させる。なお、二次元撮像素子６５と撮像素子１４とはそれぞれ独立して画像解析が可能なため、ステップＳ５０２以降においても、ここで述べた自動アライメントの操作は継続されている。

ステップＳ５０２では、図４を用いて説明したフォーカス操作を実行してフォーカス合わせを行う。ステップＳ５０１でアライメントが終了した後、画像処理部１７は、撮像素子１４からの出力信号の解析を開始する。通常アライメントのみが終了した状態ではフォーカス合わせが最適ではないため、撮像素子１４には、図４（ａ）に示すようにスプリット指標２２ａ，２２ｂが不一致状態の眼底画像が撮像される。そこで、駆動制御部２０１は、図４（ｂ）に示すように、撮像素子１４に撮像されるスプリット指標２２ａ，２２ｂが一直線になるようにフォーカスレンズ１２を駆動制御する。制御部１８は、アライメント及びフォーカス合わせが終了状態にあると判断したら、フローをＳ５０３に移行させる。

ステップＳ５０３では、駆動制御部２０１は、フォーカス指標投影部２２を不図示の制御部モータにより光路Ｌ２上から退避させる。退避が完了した後、駆動制御部２０１は撮影用光源４を発行させる。これにより、被検眼Ｅの眼底Ｅｒの撮影が実行される。制御部１８は、撮影が完了したと判断したら、フローをＳ５０４に移行させる。ステップＳ５０４では、表示制御部２０２により、撮影された眼底Ｅｒの画像が表示モニタ１５に表示され、制御部１８はフローをステップＳ５０５に移行させる。

ステップＳ５０５では、後述する処理部２２０による撮影画像の写損の判断を行うことができる。しかし、本実施例では、表示モニタ１５上に表示される撮影画像を観察したユーザーにより写損であるか否かが判断される。ユーザーは更に、操作入力部２１等を介してその判断結果を制御部１８に入力し、該判断結果は取得部２１０（情報取得部２１２）に取得される。具体的には、表示モニタ１５上に撮影画像と複数の写損原因とを表示させ、ユーザーは例えばカーソル等を写損原因と思われる項目に合わせてマウスをクリックする等の操作を行うことでこの判断結果の入力を行うことができる。制御部１８は、ユーザーによる写損でないと判断した際の入力を検出したら、フローをステップＳ５０６に移行させる。ステップＳ５０６では、制御部１８は、撮影画像を保存用メモリ４１に保存し、撮影処理を終了する。

また、制御部１８は、ユーザーによる写損であると判断した際の入力を検出したら、フローをステップＳ５０７に移行させる。なお、上述したように、本実施例では、ユーザーは、写損と判断する場合には想定される写損原因についても操作入力部２１を介して入力する。ここでは、表示モニタ１５に例えば複数の写損原因が表示されることとし、ユーザーは表示モニタ１５上に表示されるカーソル等を操作して写損原因を選択している。しかし、写損原因の選択方法はここに例示したものに限られず、複数の写損原因の中からユーザーが任意の写損原因を選択することができれば、その他の公知の方法を適用することができる。

ユーザーは、写損原因に応じて撮影条件を変更して再撮影を行う。本実施例では、その際に、操作入力部２１等を用いて手動で撮影条件を変更して再撮影を行うか、自動的に補正値を得て該補正値を用いて再撮影を行うかをユーザーが選択できる。ステップＳ５０７では、制御部１８は、ユーザーにより手動操作の選択が入力されると、フローをステップＳ５０８に移行させ、再撮影時の撮影条件の設定を自動から手動で実行できるようにする。この場合、ユーザーは、例えば操作入力部２１やジョイスティックＣ３を含めた各種入力手段を用いて撮影光学部Ｃ２を駆動し、駆動終了後に撮影開始釦を押下げて再撮影を開始させる。制御部１８は、ユーザーにより撮影開始釦が押下されたことを検出したら、フローをステップＳ５０９に移行させる。ステップＳ５０９では、駆動制御部２０１により撮影用光源４を発光させて被検眼Ｅの眼底Ｅｒの撮影を行う。そして、制御部１８は、撮影の完了に応じて、フローをステップＳ５０４に移行させる。

ステップＳ５０７において、制御部１８は、自動操作の選択が入力されると、フローをステップＳ５１０に移行させる。ステップＳ５１０では、制御部１８は、写損と判断された画像（以下、これを写損画像と記す）を入力データとして、学習済モデルを用いて補正値の出力を行う。より詳細には、選択部２２２が、ユーザーより入力された写損原因に応じて、記憶部２１３に記憶されている写損原因に応じた複数の学習済モデルから用いる学習済モデルを選択し、該学習済モデルに対して写損画像が入力される。出力部２２１は、選択された学習済モデルを用いて、写損画像から補正値を出力する。補正値が得られた後、制御部１８はフローをＳ５１１に移行させる。

例えば、ユーザーにより写損原因が所謂フレアであると判断された場合には、撮影条件としてはＷＤ（作動距離：撮影光学部Ｃ２と被検眼Ｅとの距離）が近すぎる或いは遠すぎることが考えられる。そのため、同じ被検眼を同じアライメント条件で再撮影すると、得られた画像には同じようにフレアが入ってしまう。このため、自動アライメントを行う際に、アライメントの状態の補正が必要になる。図３の説明で示したように、プリズム６３により上下に分割された前眼像が一致することを、アライメント終了の判断条件としている。そこで、写損原因がフレアの場合は、この判断条件に対する補正値を出力部２２１が出力することで、写損とならない自動アライメントを可能にすることができる。

また、例えば、ユーザーにより写損原因が所謂ピンボケであると判断された場合、フォーカスレンズ１２が眼底Ｅｒに対して近すぎる或いは遠すぎることが考えられる。そのため、同じ被検眼を同じフォーカス条件で再撮影すると、得られた画像は同じようにピンボケの画像となってしまう。このため、自動フォーカスを行う際に、フォーカス状態の補正が必要になる。図４の説明で示したように、フォーカス指標投影部２２によって被検眼の瞳上に投影されたスプリット指標２２ａ，２２ｂが一直線に並ぶことを、フォーカス操作終了の判断条件としている。そこで、写損原因がピンボケの場合は、この判断条件に対する補正値を出力部２２１が出力することで、写損とならない自動フォーカスを可能にすることができる。

ステップＳ５１１では、制御部１８は、出力された補正値に従って、自動的に撮影光学部Ｃ２或いはフォーカスレンズ１２を駆動させる。制御部１８は、駆動が完了したと判断したら、撮影用光源４を発光させて被検眼Ｅの眼底Ｅｒの撮影を行う。そして、フローをステップＳ５０４に移行させる。以降、ユーザーにより、再撮影して得られた画像が写損を有するか否かについての判断が、ステップＳ５０５において実行される。

以上に説明したように、本実施例では、撮影された画像が写損を有するか否かと更には写損原因をユーザーが判断する。そして、写損画像を入力データとした学習済モデルを用いて、写損原因に対応した撮影光学部Ｃ２における撮影条件の補正値を出力している。これにより、ユーザーがある程度まで写損原因が判別可能であれば、熟練者ではなくとも写損状況に合わせた適切な補正値を導き出すことが可能となる。

なお、本実施例では、ステップＳ５０５における写損原因を含む写損判断を、ユーザーによる入力によって決定している。しかし、得られた画像のコントラスト等の画質を評価することにより、該写損判断を装置が自動で行ってもよい。また、ステップＳ５０７における手動選択を行うかどうかを事前に選択させてもよい。
また、ステップＳ５１０における学習済モデルから出力される補正値を、被検者毎に保存用メモリ４１に保存し、当該被検者の次の撮影時に利用してもよい。

＜学習済モデルの生成＞
次に、本実施例に係る学習済モデルの生成について説明する。なお、上述したように、本実施例における学習済モデルとは、ディープラーニング等の任意の機械学習アルゴリズムに従った学習モデルに対して、事前に適切な学習データを用いてトレーニングしたモデルである。機械学習の具体的なアルゴリズムとしては、最近傍法、ナイーブベイズ法、決定木、サポートベクターマシンなどが挙げられる。また、ニューラルネットワークを利用して、学習するための特徴量、結合重み付け係数を自ら生成する深層学習（ディープラーニング）も挙げられる。適宜、上記アルゴリズムのうち利用できるものを用いて実施例に係る学習モデルに適用することができる。学習済モデルとは、任意の機械学習アルゴリズムに従った機械学習モデルに対して、事前に適切な教師データ（学習データ）を用いてトレーニング（学習）を行ったモデルである。ただし、学習済モデルは、それ以上の学習を行わないものではなく、追加の学習を行うこともできるものとする。教師データは、一つ以上の、入力データと出力データとのペア群で構成される。なお、教師データを構成するペア群の入力データと出力データの形式や組み合わせは、一方が画像で他方が数値であったり、一方が複数の画像群で構成され他方が文字列であったり、双方が画像であったりする等、所望の構成に適したものであってよい。

以下、本実施例に係る学習済モデルを得る際のトレーニングに用いる学習データについて説明する。学習データは、実際に学習済モデルに入力されるデータに対応する入力データと、学習済モデルによって生成・出力されるデータに対応する出力データ（正解データ或いは教師データ）とのペアからなる。なお、学習データを教師データと称し、該教師データが入力データと出力データとのペアから構成されると称する場合もある。
本実施例では、学習データの入力データとして撮影画像を用いる。そして、学習データの出力データとして補正値を用いる。

例えば、写損原因が所謂フレアである場合には、フレアが発生する理由として、ＷＤが近すぎる或いは遠すぎることが考えられる。より詳細には、ＷＤが近くなると照明光束が撮影光束と重なってしまう領域に角膜が入り、照明光の一部が角膜により反射し、この反射光が撮影光束に入り込んで角膜フレアが発生する。この角膜フレアは、照明光束の長波長側が撮影光束と重なるため、赤色となる。これに対し、ＷＤが遠くなると照明光束が撮影光束と重なってしまう領域に水晶体後面が入り、照明光の一部が水晶体後面により反射し、この反射光が撮影光束に入り込んで水晶体フレアが発生する。この水晶体フレアは、照明光束の短波長側が撮影光束と重なるため、青色となる。このため、フレアの色に基づいて、ＷＤが近すぎるために写損となったか、遠すぎるために写損となったかの判断ができる。

そこで、ＷＤが適切な位置（プリズム６３により上下に分割された前眼像が一致している位置）から一定量だけＷＤを近づけて或いは遠ざけて撮影し、この撮影条件で、写損であるフレアを有した眼底画像を取得する。これによって撮影されたフレアを有した眼底画像を学習データの入力データ、適切な位置から撮影光学部Ｃ２を一定量だけ光路方向に移動させた位置の差分を補正値として、学習データの出力データとすることができる。また、更に撮影光学部Ｃ２の位置を一定量、変化させて複数の写損画像を得ることにより、複数の学習データの入力データと学習データの出力データのペア（以下、これを学習データペアと記す）を作成することができる。そして、作成した複数の学習データペアを用いてトレーニングすることにより、写損原因がフレアの場合用の学習済モデルが生成できる。

例えば、写損原因が所謂ピンボケである場合には、ピンボケが発生する理由として、フォーカスレンズ１２が眼底Ｅｒに近すぎる或いは遠すぎることが考えられる。しかし、眼底画像からは、フォーカスレンズ１２が眼底Ｅｒに近いためにピンボケとなったか遠いためにピンボケになったかの判断は容易ではない。ここで、眼底Ｅｒが遠い例として、被検眼Ｅの眼軸長が長い場合が例示される。この場合、フォーカスレンズ１２の位置により被検眼ＥのディオプターＤを知ることで、眼軸長の推測を行うことができる。

そこで、フォーカスレンズ１２が適切な位置から一定量だけフォーカスレンズ１２を近づける或いは遠ざけて撮影する。これにより写損であるピンボケを有した眼底画像と、その際のフォーカスレンズ１２の光路上の適切な位置からのずれ量が取得できる。また、眼底Ｅｒが近いために生じたピンボケであるか遠いために生じたピンボケであるかは、ボケの態様において相違がある。より詳細には、フォーカスレンズ１２が眼底Ｅｒに近い場合には、得られた眼底画像は、焦点位置となる箇所は暗くなるが、逆に周囲は少し明るくなり、その分だけ可視領域が広がる。更にフォーカスレンズ１２が眼底Ｅｒに近づくと焦点位置だった箇所から暗くなり、最終的には周辺だけが見える領域として残る。また、フォーカスレンズ１２が眼底Ｅｒに遠い場合には、得られた眼底画像は全体的に暗くなる。しかし、周辺も暗くなるため、可視領域は広がらない。更にフォーカスレンズ１２が眼底Ｅｒから遠ざかると周りから暗くなり、最終的には焦点位置だけが見える領域として残る。このため、眼底画像Ｅｒの明暗の分布から、フォーカスレンズ１２が眼底Ｅｒに近いためにピンボケとなっているか、遠いためにピンボケとなっているかを知ることができる。

以上のことから、眼底画像を学習データの入力データ、フォーカスレンズ１２を適切な位置から一定量だけ移動させた位置の差分である補正値を学習データの出力データとすることができる。また、更に、フォーカスレンズ１２の光路上の位置を一定量、変化させることにより、複数の学習データペアを作成することができる。そして、作成した複数の学習データペアを用いてトレーニングすることにより、写損原因がピンボケの場合用の学習済モデルが生成できる。なお、眼底カメラの場合、最初の眼底撮影時のフォーカスレンズ１２の位置から被検眼ＥのディオプターＤを知ることができる。このディオプターＤを参照することにより、眼底Ｅｒが近いために生じたピンボケであるか遠いために生じたピンボケであるかを確認することができる。

なお、上述した例では、撮影光学部Ｃ２或いはフォーカスレンズ１２を一定量だけ移動させて場合についてのみ補正値を算出している。しかし、適切な位置から移動させずに撮影した画像とその補正値（差分＝０）とを学習データペアとして用いることもできる。当該学習データペアを用いて学習済モデルをトレーニングすることにより、学習精度を上げることが可能である。また、白内障による眼底不明瞭等、疾患眼における学習データペアは上述した方法では作成することができない。そのため、このような写損を有する画像に対応するための学習済モデルの生成には、疾患眼を撮影して写損と判断された眼画像と、その時の再撮影位置から算出される補正値とを、学習データペアとして用いる。

なお、上述した実施例では、写損原因をユーザーが入力することとし、入力データには写損画像のみを用いることとしている。しかし、入力データの数は１つ以上であればよく、適宜選択可能である。例えば、学習データの入力データとして前眼部の画像、眼圧値、眼軸長等の被検眼に関する更なるデータを追加することもできる。ただし、学習済モデル作成時の入力データ（学習データの入力データ）の数及び種類と、学習済モデル使用時の入力データの数及び種類は同一である必要がある。また、例えば上述した疾患眼等の場合、用いた眼科装置では適切な画像が得られない場合も想定される。このような画像の場合、学習済モデルの出力として、例えば補正不可、若しくは補正無しといった出力を設定しておいてもよい。

学習済モデルは、事前に眼底カメラＣを用いて学習させたものをそのまま用いてもよいし、使用しながら学習済モデルの更新（追加学習）をしてもよい。具体的には、撮影画像が写損と判断され、手動で位置調整、再撮影を行った場合、写損と判断された撮影画像を学習データの入力データとする。また、例えば写損時のフォーカスレンズ１２の撮影時の光路上の位置と、再撮影時の光路上の位置から算出した補正値を学習データの出力データとする。そして、当該学習データペアを用いて追加学習を行う。また、追加学習は被検者毎に行ってもよく、その場合、当該被検者用の学習済モデルが生成される。

ここで、本実施例における機械学習モデルであるＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）について説明する。図６は、ＣＮＮの構造を示す概略図である。ＣＮＮは入力データを加工して出力する複数の層群によって構成される。複数の層群の種類としては、Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ（畳み込み）層６０１、Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ（活性化）層６０２、Ｐｏｏｌｉｎｇ（ダウンサンプリング）層６０３、全結合層６０４、及び出力層６０５がある。

Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ層６０１は、設定されたフィルタのカーネルサイズ、フィルタ数、ストライド値、およびダイレーション値等のパラメータに従い、入力群に対いて畳み込み処理を行う層である。なお、フィルタのカーネルサイズを入力画像の次元数に応じて変更する構成にしてもよい。Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ層６０２は、入力信号の総和の活性化について決定し、ステップ関数、シグモイド関数、ＲｅＬＵ（Ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｕｎｉｔ）等で構成される。Ｐｏｏｌｉｎｇ層６０３は、例えばＭａｘ Ｐｏｏｌｉｎｇ処理等、入力値群を間引いたり合成したりすることによって、出力値群の数を入力値群の数より少なくする処理を行う層である。全結合層６０４は、これまでの処理を通して特徴部分が取り出された画像のデータを一つに結合し、活性化関数によって変換された値を出力する層である。

学習済モデルの生成に際しては、入力データとしての画像と、出力データとしての補正値とからなる学習データが用いられる。そして、実際に学習済モデルに画像を入力した場合、出力層６０５からは、入力された画像について、先の出力データで用いた複数の補正値の各々の値となる確率が出力される。より詳細には、学習データにおいて出力データとして用いた複数の補正値の各々について、学習済モデルに入力された画像に対応する補正値となる可能性が各々の補正値の例えば確率として出力される。出力部２２１は、これら出力された確率を参照して、最終的に出力する補正値を決定する。例えば、出力される補正値は、個々の補正値となる確率の相対的な大きさに基づき、最も確率の大きくなる補正値が最終的に出力される補正値として決定され、出力部２２１より出力される。或いは、例えば出力層６０５から出力された各補正値について、その確率により重み付けをして加算平均する等の演算を実行して得られた補正値を、最終的な補正値として出力部２２１から出力することもできる。本実施例の場合、出力部２２１において、このような処理を実行することにより、画像を入力データとした場合であっても数値としての出力データを得ることが可能となる。なお、最終的に出力層６０５から出力される補正値は、全結合層６０４を補正値出力のための最適値演算を行う構成にすることもできる。

学習済モデルにデータを入力すると、学習済モデルの設計に従ったデータが出力される。例えば、学習データを用いてトレーニングされた傾向に従って、入力されたデータに対応する可能性の高いデータが出力される。本実施例では、上述した学習データによってトレーニングされた学習済モデルに写損時の画像を入力すると、写損を低減できる可能性の高い補正値が出力される。

なお、本実施例において出力部２２１で用いられる学習済モデルは、処理部２２０或いは制御部１８において用いられてもよい。学習済モデルは、例えば、ＣＰＵや、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ等のプロセッサーによって実行されるソフトウェアモジュール等で構成されてもよいし、ＡＳＩＣ等の特定の機能を果たす回路等によって構成されてもよい。また、これら学習済モデルは、処理部２２０或いは制御部１８と接続される別のサーバの装置等で用いられてもよい。この場合には、処理部２２０或いは制御部１８は、インターネット等の任意のネットワークを介して学習済モデルを備えるサーバ等に接続することで、学習済モデルを用いることができる。ここで、学習済モデルを備えるサーバは、例えば、クラウドサーバや、フォグサーバ、エッジサーバ等であってよい。

なお、本実施例において、処理部２２０は予め得られている学習済モデルを用いる出力部２２１を有する態様について述べている。しかし、処理部２２０において、学習済モデルを生成するための学習部を設けることもできる。該学習部は、上述した入力データ及び出力データを入力することにより、処理部で用いる学習済モデルを生成できる。また、この場合、該学習部は、誤差検出部と、更新部と、を備えてもよい。誤差検出部は、入力層に入力される入力データに応じてニューラルネットワークの出力層から出力される出力データと、教師データとの誤差を得る。誤差検出部は、損失関数を用いて、ニューラルネットワークからの出力データと教師データとの誤差を計算するようにしてもよい。更新部は、誤差検出部で得られた誤差に基づいて、その誤差が小さくなるように、ニューラルネットワークのノード間の結合重み付け係数等を更新する。この更新部は、例えば、誤差逆伝播法を用いて、結合重み付け係数等を更新する。誤差逆伝播法は、上記の誤差が小さくなるように、各ニューラルネットワークのノード間の結合重み付け係数等を調整する手法である。

また、本実施例では、眼底カメラＣに含まれる制御部１８として、制御部１８について説明している。しかし、これら構成、更には制御部１８に含まれる諸構成が相互に通信が可能な２以上の装置によって構成されてもよいし、単一の装置によって構成されてもよい。また、制御部１８の各構成要素は、ＣＰＵやＭＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ等のプロセッサーによって実行されるソフトウェアモジュールにより構成されてよい。また、当該各構成要素は、ＡＳＩＣ等の特定の機能を果たす回路等によって構成されてもよい。また、他の任意のハードウェアと任意のソフトウェアとの組み合わせにより構成されてもよい。なお、ＧＰＵはデータをより多く並列処理することで効率的な演算を行うことができることから、ディープラーニングのような学習データを用いて複数回にわたり学習を行う場合にこれを用いることが有効である。

上述したように、本実施例１に係る眼科装置は、撮影光学部Ｃ２と、駆動手段（駆動部Ｃ４）と、制御手段（制御部１８）と、入力手段（操作入力部２１）と、該制御部１８における出力手段（出力部２２１）とを備える。撮影光学部Ｃ２は、被検眼Ｅの眼底画像を撮影する構成として、上述した各種光学部材を有する。駆動制御部２０１は、撮影光学部Ｃ２が有するフォーカスレンズ１２等の各種の駆動制御される光学部材を駆動する第二の駆動部を制御する。駆動部Ｃ４（第一の駆動部）は、例えばパルスモータ等から構成されて撮影光学部Ｃ２の位置を被検眼Ｅに対してＸＹＺの３軸方向に駆動させる。入力手段は、例えば表示モニタ１５に表示されるＧＵＩ等から構成されることができ、ユーザーによる撮影画像における写損の有無や写損原因の入力を受け付ける。制御部１８は、撮影光学部Ｃ２に含まれるフォーカスレンズ１２等の光学部材及び駆動部Ｃ４と接続されてこれらを制御する。出力部２２１は、入力された写損の原因（或いは写損の有無を含めた写損に関する情報）に基づいて、複数の学習済モデルの内から、入力された写損に関する情報に対応する学習済モデルを選択する。そして、出力部２２１は撮影された被検眼Ｅの眼底画像から、選択された学習済モデルを用いて、写損が低減された眼底画像を再撮影するためのフォーカスレンズ１２等と駆動部Ｃ４との少なくとも何れかの制御値（補正値）を出力できる。なお、出力部２２１が行う工程は、例えば制御値を出力する工程として、眼科装置の制御方法の一工程（写損原因を入力する工程、及び制御値を出力する工程）を構成することもできる。

なお、上述した眼科装置においては、図５のフローチャートのように、再撮影を行う際のフォーカスレンズ１２等と駆動部Ｃ４との少なくとも何れかの制御を、自動制御で実行するか、ユーザーからの指示に応じて実行するかを選択できる。この選択は、選択手段を構成する操作入力部２１、例えば表示モニタ１５に表示されるＧＵＩ等を介して実行することができる。また、ユーザーからの指示に応じた再撮影を選択した場合、ＧＵＩ等を介して入力されたフォーカスレンズ１２等と駆動部Ｃ４との新たな補正値を得ることができる。なお、再撮影前の画像とその際に判定された写損原因とを入力データとし、得られた補正値を出力データとする学習データを用いることによって、得られている学習済モデルに対して追加学習を行ってもよい。この追加学習は、例えば出力部２２１内に学習モデルを生成する手段としての構成（ＧＰＵ等）を更に設け、当該構成によって実行されることができる。

また、写損原因として、上述した実施例ではその一態様としてピンボケについて述べた。写損原因がピンボケであると判定された場合、ピンボケは、例えば合焦部材として例示しているフォーカスレンズ１２の光路上（光路Ｌ４上）の配置に起因する。このことから、再撮影時には該フォーカスレンズ１２の光路Ｌ４上の配置が調整される。具体的には、出力部２２１は、補正値（制御値）として、最初の撮影時の光路Ｌ４上の位置（第一の位置）から再撮影時の位置（第二の位置）へフォーカスレンズ１２を移動させる移動量を出力する。なお、上述したように、ピンボケの態様によってフォーカスレンズ１２を移動させる光路Ｌ４上の方向を判定することができる。その際、被検眼Ｅの形状情報や過去の診断情報、例えばディオプターを参照することで、フォーカスレンズ１２が眼底Ｅｒに対して近すぎるためにピンボケとなっているか遠すぎるからピンボケになっているかを確認することもできる。

また、写損原因がフレアと判定された場合、フレアは、例えば撮影光学部Ｃ２と被検眼Ｅとの距離であるＷＤに起因する。このことから、再撮影時には、撮影光学部Ｃ２と被検眼Ｅとの光路Ｌ３上の距離が調整される。具体的には、出力部２２１は、補正値（制御値）として、最初の撮影時の光路Ｌ３上の位置（第一の位置）から再撮影時の位置（第二の位置）へ撮影光学部Ｃ２を移動させる移動量を出力する。また、上述したように、フォーカスレンズ１２の位置が被検眼Ｅに近すぎるか遠すぎるかは、フレアが赤みを帯びている（含む）か青みを帯びている（含む）かで判断できる。従って、出力部２２１は、入力された眼底画像のこの色に基づいて、第一の位置から第二の位置に移動させる際の移動量の正負の判定を行うことができる。

なお、上述した実施例では、写損原因としてフレアとピンボケとを例として述べている、しかし、写損原因には、例えば撮影時の被検眼の瞬きによるものや、白内障等の疾病によるものや、露光不足等も含まれる。瞬きにより撮影画像が写損となった場合には、撮影条件としては適切であるが、撮影のタイミング的に問題があっただけであることから、同じ条件で撮影することが好ましい。従って、写損が瞬きに起因すると判断される、或いはこの判断結果が出力された場合には、再撮影の制御値としてゼロ（被検眼Ｅを撮影した際の制御状態に対する補正値がゼロ）が出力されるとよい。また、白内障等の疾病に起因して撮影画像が写損となった場合には、被検眼の曇り等によって撮影条件を変えても適当な画像を撮影することが困難な場合もおこり得る。このように、写損の原因は、眼科装置の被検眼に対する制御状態によるものではなく、瞬きや白内障等の被検眼の状態に起因する場合もある。このように、写損が被検眼の状態に起因する場合、学習済モデルは制御値を出力せずに、適当な制御値が存在しないとの情報を出力する、或いは元の撮影条件での撮影が適当であるとして制御値ゼロを出力するとよい。更に、写損原因として、被検眼の状態が入力された場合、制御部１８は、学習済モデルを用いずに、直接制御値としてゼロを出力する態様とすることもできる。また、露光不足等による場合には、学習済モデルは露光時間や撮影用光源４の光量に関する制御値を出力することができる。

なお、上述した写損原因に対処するためには、これら写損原因の各々に対応した学習済モデルを予め生成しておくとよい。この学習済モデルの生成に際しては、写損原因に対応する写損を有する画像を入力データとし、例えば同じ条件での撮影や制御値を出力しないといった結果を出力データに加えるとよい。制御部１８は、出力部２２１により出力された制御値を用いて、撮影された被検眼Ｅについての再撮影を行うことができる。また、再撮影時において、ユーザーが手動操作によって撮影条件の変更を行う可能性がある。このことから、出力部２２１が出力した制御値は、表示モニタ１５（表示手段）に写損原因と対応させて表示されるように、表示制御部２０２（表示制御手段）が表示形態を制御するとよい。更に、例えばこの被検者の被検眼Ｅを後日撮影する場合においては、この制御値を再度用いることが好ましいことが想定される。このため、出力された制御値は制御部１８に配される記憶部２１３や外部記憶装置等の、出力された制御値を保存する保存手段に保存或いは記憶されることが望ましい。そして、眼底カメラＣにより該被検眼Ｅの再撮影を行う際には、制御部１８は、この保存された制御値を用いて、撮影光学部Ｃ２に含まれる光学部材及び駆動部Ｃ４を制御する。

以上の構成を有することにより、写損の状況に応じた撮影条件で再撮影を行うことができる。これにより、ユーザーが未熟であって仮に写損原因がある程度まで判別できるが適切な再撮影の条件を設定できない場合であっても、自動の再撮影を行うことで診断に適切な眼底画像を得ることができる。なお、上述した写損原因は例示であり、その他の、露光不足等の公知の種々の写損原因とその補正値についても、同様に写損を有する画像を生成し、これらを入力データとして用いることでこの写損原因に対応した学習済モデルを得ることができる。

［変形例１］
上述した実施例１では、写損原因をユーザーが選択し、入力している。そして、処理部２２０において選択部２２２が入力された写損原因に応じた学習済モデルを選択し、該学習済モデルに対して写損画像を入力する場合について述べた。しかし、例えば集団検診等ではユーザーの熟練度が低く、写損原因を判別しきれないことも考えられる。本変形例では、そのような場合についての対応を目的としている。なお、本変形例では、眼底カメラＣの構成については処理部２２０において選択部２２２が除かれる以外には実施例１で説明した構成と差異がないため、ここでの更なる構成についての説明は割愛する。以下では、処理部２２０で実行される処理、及びその際に用いられる学習済モデルについて説明する。

本実施例で用いる学習済モデルは、撮影された眼底画像を入力データとし、該眼底画像が写損を有するか否かと、写損を有する場合にはその写損原因とを出力データとしたペアからなる学習データによりトレーニングされる。また、実施例１で述べた処理部は、本変形例では選択部２２２を有さず、出力部２２１のみを有する。実際の眼底撮影時において、本変形例では、撮影された眼底画像が学習済モデルに入力されて、該学習済モデルから写損を有するか否か、及び写損を有する場合にはその写損原因が出力される。これにより、ユーザーが眼底画像の撮影に未熟であっても、撮影された眼底画像についての写損の有無やその原因を知ることが可能となる。

本変形例は、集団検診等において、例えば図５に示した撮影処理のフローにおいて、ステップＳ５０５でユーザーにより判断及び入力が行われた写損の判断を、処理部２２０により実行することができる。実際の眼底画像の撮影時では、例えば図５に示したステップＳ５０４で表示された眼底画像が処理部２２０における学習済モデルに入力されることができる。出力部２２１は、この学習済モデルから、撮影した眼底画像の写損の有無や写損原因についての情報を出力する。この場合、上述した出力層６０５（図６参照）からは、画像に対応する写損原因となる割合等の値が出力され、出力部２２１は、出力層６０５から出力された値を用いて決定された写損原因を出力する。また、本実施例において、学習済モデルは、撮影された眼底画像が写損を有していないことを出力できる。これにより、未熟なユーザーは写損の有無の判断を自身で行う必要が無くなり、診断に適切な画像が得られているか否かを眼科装置から知ることができ、不用な再撮影を行わずに画像を保存することができる。なお、上述した処理部２２０による写損の判断は、ステップＳ５０５の代わりに、ステップＳ５０５でユーザーにより判断された後に実行されてもよい。これにより、例えば、ユーザーが写損ありと判断したとしても、処理部２２０が写損なしと判断した場合には、無駄な再撮影を避けることができる。また、例えば、ユーザーが写損なしと判断したとしても、処理部２２０が写損ありと判断した場合には、効率的に再撮影を実行することができる。このとき、ユーザーの判断結果と処理部２２０の判断結果とが異なる場合に、処理部２２０の判断結果が表示されることで、例えば、効率的に撮影処理を進めることができる。また、ユーザーは、眼底画像が写損を有するものであるか判別できない場合、ステップＳ５０５において写損を有するとして、学習済モデルによる上述した写損の有無の判定を行ってもよい。或いは、フローをステップＳ５１０に移行させて補正無しとの判定（補正値＝０）を出力させることもできる。これらの場合、フローを更にステップＳ５０６に移行する処理順序とすることにより、ユーザーが写損の有無の判断に迷った場合であっても、該写損の有無の判断を的確に行い、不要な再撮影を避けて被検者の負担を低減することができる。

より詳細には、学習データにおける出力データは、複数の写損に関する情報として、写損の原因や写損の有無といった情報を含む。出力データは、入力データとして用いた眼底画像が、これら写損に関する情報の何れかに対応するであろう割合、或いは何れかに割り振られる確率等の値が含まれる。従って、該学習済モデルからは、入力された画像から、例えば写損の原因の各々について、該入力された画像に対応する例えば割合等の値が出力される。出力部２２１は、これら出力された値を参照して、最終的に出力する写損原因を決定する。例えば、出力される写損原因として、個々の値となる割合の相対的な大きさから、最も割合の大きくなる写損原因が決定され、出力部２２１より出力される。例えば、上述した実施例１における以降の処理を行おうとした場合、写損であるとの情報が出力されると、制御部１８によりフローをステップＳ５０７に移行することが考えられる。これにより、以降上述したステップＳ５０８～Ｓ５１１の処理を実行することができる。

本変形例に係る眼科装置は、撮影光学部Ｃ２と、駆動部Ｃ４と、制御部１８と、該制御部１８における出力手段（出力部２２１）とを備える。撮影光学部Ｃ２は、被検眼Ｅの眼底画像を撮影する構成として、上述した各種光学部材を有する。この各種光学部材のうち、撮影時に駆動制御される例えばフォーカスレンズ１２は、駆動制御部２０１と該フォーカスレンズ１２の駆動用の不図示のモータ等から構成される第二の駆動手段により駆動される。駆動部Ｃ４は、第一の駆動手段として、例えばパルスモータ等から構成されて撮影光学部Ｃ２の位置を被検眼Ｅに対してＸＹＺの３軸方向に駆動させる。制御部１８は、撮影光学部Ｃ２及び駆動部Ｃ４と接続されてこれらを制御する。出力部２２１は、撮影された被検眼Ｅの眼底画像から、学習済モデルを用いて、写損の原因を出力できる。また、出力部２２１は、学習済モデルにより、眼底画像が写損と有していないことを判定し、その判定結果を出力することもできる。即ち、該出力部２２１は、学習済モデルにより、撮影された被検眼Ｅの画像から、写損の原因に関する情報（写損原因、写損の有無等）を出力することができる。なお、この出力部２２１は、更に写損原因各々に対応して、各々の写損の原因を低減できる可能性のある制御値を出力できる複数の更なる学習済モデルを有することもできる。即ち、出力部２２１は、複数の学習済モデルを用いることで、写損を低減するための撮影光学部Ｃ２が有する光学部材と駆動部Ｃ４との少なくとも何れかの制御値（補正値）を出力できる。なお、表示制御部２０２は、出力部２２１により出力された写損原因を表示モニタ１５に表示させることができる。その際、写損原因と対応させて、更に出力された制御値も表示モニタ１５に表示させることができる。出力部２２１が行う工程は、例えば制御値を出力する工程として、眼科装置の制御方法の一工程を構成することもできる。

以上の構成を有することにより、撮影された眼底画像が写損を有するか否かや、写損を有する場合にはその写損原因を知ることができる。これにより、ユーザーが未熟であっても、撮影された眼底画像を適切に判別し且つ写損の場合にはその原因を的確に知ることができる。また、実施例１の構成と組み合わせることにより、ユーザーの眼底画像観察の習熟度によらず、写損の状況に応じた撮影条件で再撮影を行うことができる。これにより、ユーザーが未熟であっても、適切な撮影条件にて自動の再撮影を行うことができ、診断に適切な眼底画像を得ることができる。なお、上述した学習済モデルは、被検眼Ｅの画像を入力データとし、該画像に対応する写損の原因に関する情報を出力データとするペアからなる学習データを用いることで得られる。また、この学習済モデルは、出力層６０５から、入力された画像が、該学習済モデル生成時に出力データとして用いられた複数の写損に関する情報に対応する値が出力される。出力部２２１は、これら複数の写損に関する情報の何れかに対応する値に基づいて、入力された画像に対応する写損に関する情報、より詳細には写損の原因に関する情報を出力する。なお、学習データの生成に用いる被検眼は、実際に撮影されて写損を有するとされた画像が得られた被検眼と同じであってもよく、異なっていてもよい。異なった被検眼に関する画像や写損に関する情報も学習データとして用いることで、より多くの学習データを用いて精度のよい学習済モデルを得ることができる。また、制御値を出力できる学習済モデルを得るための学習データにおいても、実際に撮影されて写損を有するとされた画像と、該画像を得る際に用いた眼科装置の制御値とからなる学習データ以外も用いることができる。即ち、実際に撮影に用いた眼科装置ではなく、異なる眼科装置により得た写損を有する画像と、該眼科装置において該画像が有する写損を低減する該眼科装置の駆動手段の制御値とからなる学習でデータも用いることができる。

［変形例２］
上述した実施例１では、眼底を撮影する装置の例として眼底カメラを用いた場合について説明した。しかし、眼底を撮影する構成は例示した眼底カメラに限られず、眼底をカラー撮影することができる所謂カラー走査型レーザー検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：以下カラーＳＬＯと称する）を用いてもよい。以下に本変形例で用いるカラーＳＬＯの光学系の構成について、その光学構成を模式的に示す図７を参照して以下に説明する。なお、表示モニタ、制御部、操作入力部、画像処理部、及び保存用メモリ等の光学系に付随するその他の構成については、実施例１述べた眼底カメラに付随して配置された構成と同様であるため、ここでの説明は割愛する。

本変形例として示すカラーＳＬＯ７０１は、照明光学系７１０、及び受光光学系７２０を備える。照明光学系７１０は光路Ｌ１と光路Ｌ３に配置される光学部材等から構成される。具体的には、照明光学系７１０は、レーザー光源７１１から被検眼Ｅに向かって順に配置される、レンズ７１２、穴あきミラー７１３、フォーカスレンズ７１４、レンズ７１５、走査部７１６、及び対物レンズ７１７を有する。レーザー光源７１１は、青、緑、赤、及び赤外の４つの波長域の光（以下照明光と称する。）を出射可能であり、カラー撮影時には青、緑、及び赤の光の眼底Ｅｒからの反射光が用いられる。また、これら照明光は、例えば可視蛍光撮影や赤外蛍光撮影に用いることもできる。フォーカスレンズ７１４は駆動系７１４ａにより光路Ｌ１に沿って図中矢印方向に駆動可能とされ、出射光を眼底Ｅｒ上の任意の位置に合焦可能とされる。

レーザー光源７１１から出射された照明光は、穴あきミラー７１３の開口部７１３ａを通り、フォーカスレンズ７１４、レンズ７１５を経て走査部７１６に至り、更に対物レンズ７１７を経て眼底Ｅｒに照射される。眼底Ｅｒにより反射された照明光は、この経路を逆に辿り、穴あきミラー７１３によって受光光学系７２０の光路Ｌ２に導かれる。走査部７１６は、例えば一対のガルバノミラー７１６ａ，７１６ｂから構成することができる。この時、一方のミラーにより、レーザー光源７１１から出射された照明光を例えばＸ方向に走査し、他方のミラーにより該照明光をＹ方向に走査することで、該照明光で眼底Ｅｒ上をラスタスキャンすることができる。レーザー光源７１１、駆動系７１４ａ、及び走査部７１６は、制御部１８（図１及び２参照）により制御される。

受光光学系７２０は、光路Ｌ２において、穴あきミラー７１３から順に配置される、レンズ７２１、ピンホール板７２２、及び光分離部７３０を有する。光分離部７３０は、眼底Ｅｒからの反射光を上述した青、緑、赤（及び赤外）の波長帯域の光に分離する。そのため、光分離部７３０は、波長に応じて照明光を分離可能なダイクロイックミラー７３１，７３２を有する。これらダイクロイックミラー７３１，７３２の透過方向及び反射方向には、各々の波長帯域の光に対応した受光素子７２４，７２６，７２８が配置される。これら構成により、眼底Ｅｒからの青、緑、及び赤の光の反射光を分離して受光することができ、これら各々の受光素子から得た画像を合成することで眼底Ｅｒのカラー画像が得られる。

なお、ダイクロイックミラーと受光素子との間には、各々の波長域の光を受光素子に集光させるためのレンズ７２３，７２５，７２７、及び蛍光撮影時に眼底反射光を除去するためのフィルタ７３３，７３４，７３５が配置される。また、受光光学系７２０は、ピンホール板７２２及びフィルタ挿脱部７４０を有する。ピンホール板７２２は、眼底Ｅｒと共役内地に配置されており、共焦点絞りとして利用される。また、上述した受光光学系７２０は、対物レンズ７１７から穴あきミラー７１３までに配置される各部材を、照明光学系７１０と共用している。以上に述べたカラーＳＬＯ７０１を用いた眼科装置により得られた眼底画像についても、実施例１で述べた制御部１８による処理によって、ユーザーの眼底画像観察の習熟度によらず、写損の状況に応じた撮影条件で再撮影を行うことができる。これにより、ユーザーが未熟であっても、適切な撮影条件にて自動の再撮影を行うことができ、診断に適切な眼底画像を得ることができる。

［変形例３］
なお、上述した変形例２として述べた眼科装置におけるカラーＳＬＯ７０１における対物光学系を反射光学系により構成し、該カラーＳＬＯを超広画角ＳＬＯとすることもできる。以下に本変形例で用いる超広画角ＳＬＯの光学系の構成について、その光学構成を模式的に示す図８を参照して以下に説明する。なお、表示モニタ、制御部、操作入力部、画像処理部、及び保存用メモリ等の光学系に付随するその他の構成については、実施例１述べた眼底カメラに付随して配置された構成と同様であるため、ここでの説明は割愛する。

本変形例として示す超広画角ＳＬＯ８００は、光源ユニット８０１、照明光学系、及び受光光学系を有する。光源ユニット８０１は、赤外光レーザー光源８０１ａ、赤色レーザー光源８２０ａ、緑色レーザー光源８２０ｂ、及び青色レーザー光源８２０ｃを有する。また、光源ユニット８０１は、これら光源からの光を光路Ｌ１で同軸とするためのダイクロイックミラー８２３、ダイクロイックミラー８２１ａ、及びダイクロイックミラー８２１ｂとを有する。照明光学系は、光源ユニット８０１から被検眼Ｅに向かって順に配置される、穴あきミラー８０２、レンズ８０３、視度補正光学系（８０４，８０５）、凹面ミラー（８０６，８０８，８１０）及び走査光学系（８０７，８０９）を有する。

視度補正光学系はミラー８０４，８０５を有し、不図示の駆動系によりこれらミラーを図中矢印方向に移動することで光路長を変化させ、フォーカスの視度補正を行うことができる。走査光学系は、ポリゴンミラー８０７とガルバノミラー８０９を有する。ポリゴンミラー８０７はレーザー光を例えば眼底上を水平方向に走査し、ガルバノミラー８０９はレーザー光を垂直方向に走査する。受光光学系は、穴あきミラー８０２の反射方向において、該穴あきミラー８０２から順に配置される、レンズ８１２、ピンホール板８１３、集光レンズ８１４、及び受光素子８１５を有する。眼底からの反射光は、穴あきミラー８０２の穴の周辺部により反射され、これら光学部材を経て受光素子８１５に導かれる。

光源ユニット８０１により出射された走査用レーザー光は、ダイクロイックミラー８２３を経た後、穴あきミラー８０２の穴を通過し、視度補正光学系、及び凹面ミラー８０６を介してポリゴンミラー８０７に導かれる。ポリゴンミラー８０７により眼底上を水平方向に走査されるレーザー光は、凹面ミラー８０８を経てガルバノミラー８０９により更に垂直方向に走査される。ガルバノミラー８０９を経たレーザー光は、凹面ミラー８１０により反射された被検眼Ｅに照射される。眼底から反射されたレーザー光は、これら光学部材を逆に経て、穴あきミラー８０２により反射されて受光素子８１５により受光される。このような反射光学系によって対物光学系を構成することにより、眼底における画像を広画角で撮影することができる。以上に述べた超広画角ＳＬＯ８００を用いた眼科装置により得られた眼底画像についても、実施例１で述べた制御部１８による処理によって、ユーザーの眼底画像観察の習熟度によらず、写損の状況に応じた撮影条件で再撮影を行うことができる。これにより、ユーザーが未熟であっても、適切な撮影条件にて自動の再撮影を行うことができ、診断に適切な眼底画像を得ることができる。

［実施例２］
実施例１では、学習済モデルを用いて再撮影時の撮影条件を出力する眼科装置について説明した。これに対し、本実施例２では、学習済モデルを利用する他の例として、撮影画像から学習済モデルを用いて写損原因を出力する眼科装置について、ＯＣＴ装置（光干渉断層撮像装置）を例として、図９から図１１を用いて説明する。

＜装置の光学構成＞
本実施例において用いるＯＣＴ装置の光学構成について図９を用いて説明する。本実施例で用いるＯＣＴ装置は、撮影光学系９００、分光器９６０、制御部９８０、及び画像表示部である表示モニタ９９０を備える。なお、撮影光学系９００は実施例１において図１に示した撮影光学部Ｃ２に対応し、不図示の基台に対して左右方向（Ｘ方向）、上下方向（Ｙ方向）、前後方向（Ｚ方向）に移動可能とされている。

撮影光学系９００は、被検眼Ｅの前眼Ｅａや、当該被検眼の眼底Ｅｒの二次元画像及び断層画像を撮像するための測定光学系で構成される。被検眼Ｅに対向して対物レンズ９０１－１が設置されており、その光軸上に設けられた、光路分岐部として機能する第一ダイクロイックミラー９０２及び第二ダイクロイックミラー９０３によって光路が分岐される。即ち、被検眼Ｅからの光路は、これらダイクロイックミラーによって、前眼部観察光路Ｌ９１、眼底観察光路と固視灯光路との光路Ｌ９２、及び光路Ｌ９３（ＯＣＴ光学系測定光路）に波長帯域毎に分離される。なお、これら光路の分岐の態様、及びダイクロイックミラーの反射方向及び透過方向に配置される構成はここで例示された態様に限られず、公知の種々の態様とすることができる。

第一ダイクロイックミラー９０２の透過方向の前眼部観察光路Ｌ９１上には、該第一ダイクロイックミラーレンズ９４１及び前眼観察用の撮像素子９４２が配置される。第二ダイクロイックミラー９０３の反射方向の光路Ｌ９２は、更に第三ダイクロイックミラー９１８によって眼底観察用のＡＰＤ（アバランシェフォトダイオード）９１５及び固視灯９１６への光路に波長帯域毎に分岐される。光路Ｌ９２上には、第二ダイクロイックミラー９０３から順に、レンズ９０１－２、走査部、フォーカスレンズ９１１、レンズ９１２、及び第三ダイクロイックミラー９１８が配置される。フォーカスレンズ９１１は固視灯及び眼底観察用のフォーカス調整のために不図示の駆動用モータによって図中矢印で示す光路方向に駆動される。第三ダイクロイックミラー９１８の透過方向に配置されるＡＰＤ９１５は、不図示の眼底観察用照明光の波長、具体的には７８０ｎｍ付近に感度を持つ。一方、第三ダイクロイックミラー９１８の反射方向に配置される固視灯９１６は、可視光を発生して被検者の固視を促す。

また、光路Ｌ９２には、不図示の眼底観察用照明光源から発せされた光を被検眼Ｅの眼底Ｅｒ上で走査するための走査部として、Ｘスキャナ９１７－１及びＹスキャナ９１７－２が配置される。Ｘスキャナ９１７－１は測定光の主走査方向の走査に用いられ、Ｙスキャナ９１７－２は測定光の主走査方向と交差する副走査方向の走査に用いられる。レンズ９０１－２は、Ｘスキャナ９１７－１及びＹスキャナ９１７－２の中心位置付近を焦点位置として配置される。ＡＰＤ９１５はシングルディテクターであり、眼底Ｅｒから散乱・反射され戻ってきた光を検出する。第三ダイクロイックミラー９１８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、照明光と眼底Ｅｒからの戻り光を分離する。

光路Ｌ９３に配置される光学部材は、ＯＣＴ光学系を成しており、被検眼の眼底Ｅｒの断層画像を撮像するために使用される、具体的には、断層画像を形成するための干渉信号を得るために使用される。光路Ｌ９３上には、第二ダイクロイックミラー９０３から順に、レンズ９０１－３、ミラー９２１、ＯＣＴ走査部、ＯＣＴフォーカスレンズ９２３、及びレンズ９２４が配置される。光を被検眼Ｅの眼底Ｅｒ上で走査する走査部は、ＯＣＴＸスキャナ９２２－１及びＯＣＴＹスキャナ９２２－２を有する。ＯＣＴＸスキャナ９２２－１及びＯＣＴＹスキャナ９２２－２は、当該これらの光路Ｌ９３上の中心付近がレンズ９０１－３の焦点位置となるように配置される。更に、当該中心付近と被検眼Ｅの瞳の位置とは、光学的な共役関係となっている。ＯＣＴフォーカスレンズ９２３は、測定光を眼底Ｅｒに合焦させるため、不図示の駆動用モータによって図中矢印で示す光路方向に移動可能とされている。

次に、測定光源９３０からの光路と参照光学系、分光器９６０について説明する。測定光源９３０は、測定光路（光路Ｌ９３）に入射させる測定光を得るための低コヒーレント光源である。ここで例示するＯＣＴ光学系はマイケルソン干渉計を用いており、該干渉計は、測定光源９３０、光カプラー９２５、光ファイバー９２５－１～４、レンズ９５１、分散補償用ガラス９５２、参照ミラー９５３、及び分光器９６０を有する。光ファイバー９２５－１～４は、光カプラー９２５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である。

測定光源９３０から出射された光は、光ファイバー９２５－１を通じ、光カプラー９２５を介して光ファイバー９２５－２側に導かれる測定光と、光ファイバー９２５－３側に導かれる参照光とに分割される。測定光はＯＣＴ光学系の光路Ｌ９３を通じ、観察対象である被検眼Ｅの眼底Ｅｒに照射される。網膜による反射・散乱された測定光は、戻り光として同じ光路Ｌ９３を逆に辿り光カプラー９２５に到達する。一方、参照光は、光ファイバー９２５－３、レンズ９５１、分散補償用ガラス９５２を介して参照ミラー９５３に到達し反射される。そして、同じ光路を逆に辿り光カプラー９２５に到達する。光カプラー９２５に到達した戻り光と参照光とは、該光カプラー９２５により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時に干渉を生じる。参照ミラー９５３は不図示の駆動用モータ等によって図中矢印で示す光軸方向に位置を調整可能であり、光軸方向に移動されることで光路長の調整が可能となる。得られた干渉光は、光ファイバー９２５－４を介して分光器９６０に導かれる。

分光器９６０は、レンズ９６１、回折格子９６２、レンズ９６３、及びラインセンサ９６４を備える。光ファイバー９２５－４から出射された干渉光は、レンズ９６１を介して略平行光となった後、回折格子９６２で分光され、レンズ９６３によってラインセンサ９６４に結像される。ラインセンサ９６４は複数の画素、すなわち受光エレメントが一列に並んだ構成となっており、所定のクロックによって全画素を一括で読み出すことができる。なお、本実施例では干渉計としてマイケルソン干渉計を用いているが、マッハツェンダー干渉計を用いてもよい。

次に、本実施例で用いたＯＣＴ装置における制御部９８０の詳細について、図１０を参照して説明する。図１０は、制御部９８０の概略構成を示すブロック図である。図１０に示すように、制御部９８０は、駆動制御部１００１、表示制御部１００２、取得部１０１０、及び処理部１０２０を備える。また、制御部９８０は、ＯＣＴフォーカスレンズ９２３、ＡＰＤ９１５、固視灯９１６、表示モニタ９９０、撮像素子９４２、走査部（９１７）、ＯＣＴ走査部（９２２）、フォーカスレンズ９１１、参照ミラー９５３、及びラインセンサ９６４等と接続される。

駆動制御部１００１は、ＯＣＴフォーカスレンズ９２３、ＡＰＤ９１５、固視灯９１６、撮像素子９４２、走査部（９１７）、ＯＣＴ走査部（９２２）、フォーカスレンズ９１１、参照ミラー９５３、及びラインセンサ９６４等の駆動制御を実行する。表示制御部１００２は、表示モニタ９９０に接続されており、表示モニタ９９０に表示させる画像や例えば該表示モニタ９９０に表示される指示画面を介して入力されたユーザー指示等を受け付ける。表示モニタ９９０は、ＬＣＤディスプレイ等の任意のディスプレイであり、ＯＣＴ装置の各駆動部及び制御部９８０を操作するためのＧＵＩや生成した画像、任意の処理を施した画像、及び患者情報等の各種の情報を表示することができる。

また、上述したＧＵＩを表示する場合、制御部９８０に対しては、更に操作入力部を接続し、該操作入力部を介して該ＧＵＩを操作したり、情報を入力したりすることで、これを操作することもできる。操作入力部には、例えば、マウスやタッチパッド、トラックボール、タッチパネルディスプレイ、スタイラスペン等のポインティングデバイス及びキーボード等を用いることができる。なお、タッチパネルディスプレイを用いる場合には、表示モニタ９９０と操作入力部とを一体的に構成できる。なお、本実施例では、撮影光学系９００、分光器９６０、制御部９８０、及び表示モニタ９９０は別々の要素とされているが、これらのうちの一部又は全部を一体的に構成してもよい。

取得部１０１０は、画像取得部１０１１、情報取得部１０１２、及び記憶部１０１３を有する。画像取得部１０１１は、ＡＰＤ９１５、及び後述する画像生成部１０２３と接続されており、これらから出力される画像信号若しくは画像生成部１０２３により生成される画像を取得する。情報取得部２１２は、上述した表示モニタ９９０を介して入力される情報、或いは被検眼Ｅに付随して予め記憶部１０１３に保存されている被検眼情報等を取得する。記憶部１０１３は、取得部１０１０が取得した各種画像や情報、更には処理部１０２０より出力される後述する写損原因や補正値等の出力情報を保存する。処理部１０２０は、出力部１０２１、及び画像生成部１０２３を有する。出力部１０２１は、例えば後述する学習済モデルを用いて、写損原因を出力し、該写損原因を低減するための補正値等を出力する。画像生成部１０２３は、例えば画像取得部１０１１が取得したＡＰＤ９１５やラインセンサ９６４から取得した信号を用いて眼底画像や断層画像を生成する。生成された画像は、画像取得部１０１１により記憶部１０１３に記憶される。

なお、制御部９８０の記憶部１０１３以外の各構成要素は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサーによって実行されるソフトウェアモジュールにより構成されてよい。なお、プロセッサーは、例えば、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等であってもよい。また、当該各構成要素は、ＡＳＩＣ等の特定の機能を果たす回路等によって構成されてもよい。記憶部１０１３は、例えば、光学ディスクやメモリ等の任意の記憶媒体によって構成されてよい。

＜ＳＬＯフォーカスの概要＞
ＯＣＴ装置では、ＳＬＯ光学系によりフォーカスの操作を実行し、得られた条件を用いてＯＣＴにおけるフォーカスを行う。ここでは、ＳＬＯ光学系にて実行されるフォーカスの操作の概要について説明する。制御部９８０は、撮影光学系９００におけるＳＬＯ光学系で最適な撮像条件が得られるようにＳＬＯ光学系の光学部材を制御する。具体的には、駆動制御部１００１により、ＳＬＯ光学系におけるフォーカスレンズ９１１のフォーカス制御を行う。

駆動制御部１００１は、まず、不図示の駆動用モータ等により、フォーカスレンズ９１１をディオプターの一番低い位置に対応する光軸上の位置に移動させる。次に、制御部９８０は、フォーカスレンズ９１１の移動完了に応じて、ＡＰＤ９１５を介して得られる信号から画像生成部がＳＬＯ画像（眼底画像）を生成する。出力部１０２１は生成されたＳＬＯ画像を解析し、当該ＳＬＯ画像の焦点評価値を算出する。焦点評価値は、例えば生成された画像のコントラストや鮮鋭度に基づいて得られる。ここで、算出された焦点評価が高いほど、被検眼Ｅの眼底Ｅｒに対するＳＬＯ光学系のフォーカス状態が良いと判断される。

続いて、駆動制御部１００１は、フォーカスレンズ９１１を再度移動させ、ＳＬＯ光学系における現状のディオプターに対して更に０．１２５ディオプターを追加する。制御部９８０は、フォーカスレンズ９１１の移動の完了に応じて新たなＳＬＯ画像を生成し、当該ＳＬＯ画像の焦点評価値を算出する。現状での焦点評価値が得られると、出力部１０２１は、現状における焦点評価値と、直前に取得した焦点評価値である前焦点評価値とを比較する。現状での焦点評価値が前焦点評価値より高い場合、現状での焦点評価値を新たな前焦点評価値として更新する。その後、駆動制御部１００１は、更に現状のディオプターに所定量（ここでは０．１２５）のディオプターを追加し、更なるＳＬＯ画像の生成、及びその焦点評価値の取得を行い、新たに得た焦点評価値と前焦点評価値の比較を行う。

現状での焦点評価値と前焦点評価値の比較において、前焦点評価値の方が高く、焦点評価値が上がらなかったと判断された場合、出力部１０２１は、前焦点評価値を得たディオプターが最適なフォーカス状態に近いと判断する。このようにして、ディオプターの変更、ＳＬＯ画像の生成、その焦点評価値の算出、得られた焦点評価値と前焦点評価値の比較、及び比較結果に基づくディオプターの変更を繰り返して最適なフォーカス状態を探す。このような制御を通じてＳＬＯ画像の焦点評価値が最高になることで、ＳＬＯ光学系のフォーカス状態、特にフォーカスレンズ９１１の位置が最適なフォーカス位置にあると判断できる。
なお、本実施例ではフォーカスレンズ９１１を移動させる際の所定量を０．１２５ディオプターとしたが、この値に限らず、その他の移動量としてもよい。また、移動単位はディオプターに限る必要はなく、例えばレンズの移動距離や、レンズを移動させるモータの回転数等でもよい。

＜ＯＣＴ参照ミラーの位置調整の概要＞
次に、ＯＣＴ装置における参照ミラー９５３の位置調整の概要について説明する。ＯＣＴ光学系を介して得た干渉光を用いて生成された断層画像は、参照ミラー９５３により測定光と参照光との光路長差により表示態様が変化する。即ち、参照ミラー９５３が適切に位置に調整されていない場合、生成される断層画像の中の適当な位置に検査対象部位（所定部位）である例えば網膜等の断層が表示されない場合がある。そのため、駆動制御部１００１は、最適なフォーカス状態で得た被検眼Ｅの断層画像において検査対象部位が適切な位置に表示されるように、撮影光学系９００を制御する。具体的には、ＯＣＴ光学系における参照ミラー９５３の光軸方向の位置調整を行い、断層画像中での検査対象部位の表示位置の微調整を行う。

駆動制御部１００１は、まずＯＣＴ光学系の参照光路長が一番長くなるように、不図示の駆動用モータ等を駆動させ、参照ミラー９５３を移動させる。次に、画像生成部１０２３は、参照ミラー９５３の移動完了に応じて、この状態で得られている干渉光を用いて断層画像（ＯＣＴ画像）を生成する。出力部１０２１は生成された断層画像を解析し、該断層画像中に例えば網膜等の被検眼Ｅの検査対象部位が含まれているか否かを出力する。断層画像中に検査対象部位が含まれている場合、駆動制御部１００１は、参照ミラー９５３のこれ以上の調整は不要であるとの判断結果を出力する。

断層画像中に検査対象部位が含まれていない場合、駆動制御部１００１は、参照光路長が現状より０．１２５ｍｍ短くなるように参照ミラー９５３を移動させる。画像生成部１０２３は、参照ミラー９５３の移動完了に応じて、その状態で得られている干渉信号から新たな断層画像を生成する。出力部１０２１は、生成された断層画像中に検査対象部位が含まれるか否かを出力し、含まれない場合は駆動制御部１００１等による参照ミラー９５３の移動からの一連の処理を必要に応じて繰り返す。これにより、生成される断層画像中において、検査対象部位が適切な位置に表示されることとなる。
なお、本実施例では参照ミラー９５３の移動量を０．１２５ｍｍとしたが、この値に限らず、その他の移動量としてもよい。また、移動単位はｍｍに限る必要はなく、例えば参照ミラーを移動させるモータの回転数等でもよい。

＜断層画像撮像のシーケンス＞
次に、被検眼に対する自動撮影を行う際の基本的な撮影シーケンスを、図１１のフローチャートを用いて説明する。ユーザーは、例えば表示モニタ９９０のＧＵＩを介して、被検者と撮影光学系９００との大まかな位置合わせ、及びプレビュー動作の開始の指示をＯＣＴ装置に対して行う。その際、被検者に不図示の顎受けに顎を乗せさせ、被検眼のＹ軸方向の位置が所定の高さになるように不図示の顎受け駆動機構により調整する。ユーザーは、大まかな位置の調整が完了したら、例えばＧＵＩに表示されるプレビュー開始ボタンを押下する。制御部９８０は、プレビュー開始ボタンが押されたことを検出したら、フローをステップＳ１１０１に移行させる。

ステップＳ１１０１では、アライメント操作を実行して被検眼Ｅの前眼部と撮影光学系９００とのアライメントを行う。なお、前眼部に対するアライメント操作の詳細については、実施例１において実行された、図３を参照して説明した操作と同様な操作であることから、ここでの詳述は省略する。制御部９８０は、アライメントが完了したと判断されると、フローをステップＳ１１０２に移行させる。

ステップＳ１１０２では、上述したＳＬＯ光学系のフォーカス操作を実行して、フォーカス合わせを行う。駆動制御部１００１は、フォーカスレンズ９１１を移動させてディオプターを変更する。画像生成部１０２３は、ＡＰＤ９１５が得た信号を用いてＳＬＯ画像（眼底画像）を生成する。出力部１０２１は、生成された眼底画像の焦点評価値の算出し、上述した最適なフォーカス状態を得るための操作を実行する。制御部９８０は、眼底画像の焦点評価値が最高になり、ＳＬＯ光学系のフォーカス状態、特にフォーカスレンズ９１１の光軸上の位置が最適なフォーカス位置にあると判断したら、フローをステップＳ１１０３に移行させる。

ステップＳ１１０３では、駆動制御部１００１は、撮影光学系９００におけるＯＣＴ光学系で最適な撮像条件が得られるようにＯＣＴ光学系の光学部材を制御する。具体的には、ＯＣＴ光学系におけるＯＣＴフォーカスレンズ９２３のフォーカス制御を行う。
ＯＣＴ光学系とＳＬＯ光学系とは、フォーカス状態が得られる際の各々のフォーカス用レンズの位置に相関がある。従って、ＳＬＯ光学系において最適なフォーカス状態が得られたフォーカスレンズ９１１の光軸上の位置が把握されると、これと関連付けてＯＣＴ光学系のＯＣＴフォーカスレンズ９２３の位置を調整することができる。これにより、ＯＣＴ光学系においても最適なフォーカス状態が得られる。ステップＳ１１０３では、駆動制御部１００１は、ステップＳ１１０２のＳＬＯ光学系のフォーカス処理によって得られたフォーカスレンズ９１１の光軸上の位置やディオプター値を用いて、ＯＣＴフォーカスレンズ９２３を光軸の対応する位置まで移動させる。制御部９８０は、当該ＯＣＴフォーカスレンズ９２３の移動が完了したと判断したら、フローをステップＳ１１０４に移行させる。

ステップＳ１１０４では、上述したＯＣＴ参照ミラーの位置調整の操作を実行して、断層画像中の検査対象部位の表示位置の調整を行う。駆動制御部１００１は、参照ミラー９５３を光軸方向に移動させる。そして、ラインセンサ９６４で受光した干渉光から取得部１０１０により干渉信号を取得し、画像生成部１０２３により該干渉信号から断層画像を生成する。出力部１０２１は、生成された断層画像中に検査対象部位が含まれるか否かについての判断結果を出力する。制御部９８０は、断層像中に検査対象部位が含まれ、これ以上の調整は不要であるとの判断結果が出力された場合、フローをステップＳ１１０５に移行させる。

ステップＳ１１０５では、表示制御部１００２の制御によって、図１２に例示する画像がプレビューとして表示モニタ９９０に表示される。プレビューには、前眼画像１２０１、眼底画像１２０２、及び断層画像１２０３が表示される。前眼画像１２０１は撮像素子９４２の出力から得られた画像であり、眼底画像１２０２はＡＰＤ９１５の出力から生成された画像であり、断層画像１２０３はラインセンサ９６４の出力から生成された画像である。なお、本実施例では、ステップＳ１１０１～Ｓ１１０４が完了してからプレビュー表示を行っている。しかし、撮像素子９４２、ＡＰＤ９１５、及びラインセンサ９６４はそれぞれ独立して画像取得のための駆動が可能なため、ステップＳ１１０１～Ｓ１１０４中においても生成された画像があればこれらのプレビュー表示を行ってもよい。

ステップＳ１１０６では、出力部１０２１により、画像生成部１０２３が生成した眼底画像及び断層画像を入力データとして、学習済モデルを用いて写損原因、及び該写損原因に対応する撮影条件の出力を行う。出力部１０２１により出力された写損原因が無しの場合は、制御部９８０はフローをステップＳ１１０７に移行させる。ステップＳ１１０７では、駆動制御部１００１によりプレビュー時の撮影条件にて実際の診断に提供する断層画像の撮影である所謂本撮影を行い、制御部９８０はフローをステップＳ１１０８に移行させる。なお、本撮影では、例えばフォーカスレンズや参照ミラー等に関する条件を変更せず、測定この一走査線での信号取得回数等の条件を変更する。ステップＳ１１０８では、制御部９８０は、撮影により取得した断層画像等を、記憶部１０１３に保存して終了する。また、ステップＳ１１０６で写損原因等が出力された場合、制御部９８０は、フローをステップＳ１１０９に移行させる。

例えば、ＳＬＯ光学系のフォーカス操作の場合、制御部９８０は、フォーカスレンズ９１１を移動させてディオプターを変更し、眼底画像を取得し、その焦点評価値の算出を行う。そして、得られた焦点評価値と前焦点評価値の比較と該比較結果に基づくディオプターの変更を繰り返して行うことで、最適なフォーカス状態を探す。しかし、例えば白内障による眼底不明瞭等により鮮明な眼底画像が取得できない場合、フォーカスレンズ９１１の位置を調整しても一定の焦点評価値を得られない可能性がある。一定の焦点評価値が得られないとＳＬＯ光学系のフォーカス操作が終わらず、一定時間経過後に中断となり、ボケの入った眼底画像及び断層画像が取得されることとなる。

また、ＯＣＴ光学系のフォーカス操作では、駆動制御部１００１は、ステップＳ１１０２で得られたフォーカスレンズ９１１の位置やディオプター値を用いて、ＯＣＴフォーカスレンズ９２３を光軸上の対応する位置まで移動させる。そのため、ＳＬＯ光学系のフォーカス操作でフォーカスレンズ９１１を適切な位置に移動させることができない場合、ＯＣＴフォーカスレンズ９２３も適切な位置に移動させることができなくなる。

例えば、ＯＣＴ参照ミラーの位置調整の場合、制御部９８０は、参照ミラー９５３を移動させ、断層画像を取得し、当該断層画像中の適切な位置に検査対象部位が配置されるか否かを判断する。しかし、参照ミラー９５３による参照光の光路長調整が不十分である場合や、眼底の湾曲が大きく測定光の光路長が場所によって大きく異なる場合、断層画像に折り返しが入る可能性がある。断層画像に折り返しが入ると網膜の構造が不明瞭となり、検査精度が低下する。

このように、通常の制御では、フォーカスレンズの位置を定めることができない場合や、参照ミラーの位置調整ができない場合では、写損画像を学習済モデルに入力したとしても適切な撮影条件を得ることができない。このような場合、学習済モデルに入力するデータに、ＳＬＯ光学系のフォーカス操作が未達であること、或いは眼底の湾曲が大きい等の被検眼の構造に関する情報も加えることができる。このような場合への対応として、用いる学習済モデルでは、これらのデータも参照して該学習済モデルでは適当な撮影条件を出力できないことを出力するとよい。従って、ステップＳ１１０６で写損原因が出力された場合、表示制御部１００２は、表示モニタ９９０に、写損原因に対応できない写損であることも加えて、出力された写損原因を表示させるとよい。また、その際に、再撮影時に制御される撮影条件、若しくは撮影条件の補正値も併せて表示させることにより、以降のステップＳ１１０９でのユーザーの選択時の参照とする情報を増やすことができる。

ステップＳ１１０９では、制御部９８０は、手動操作が選択されたと判断したら、フローをステップＳ１１１０に移行させ、撮影条件の制御を自動制御から手動制御に変更させる。ユーザーは、上述した表示モニタ９９０のＧＵＩや不図示のその他の各種入力手段を用いて撮影光学系９００の各構成を駆動する。そして、制御部９８０は、手動制御後の条件で得られた断層画像をプレビュー表示させるために、フローをステップＳ１１０５に移行させる。

ステップＳ１１０９において、制御部９８０は、自動操作が選択されたと判断したら、フローをステップＳ１１１１に移行させる。ステップＳ１１１１では、出力部１０２１が出力した、出力した写損条件に対応する撮影条件により眼底画像の再撮影を行うために、制御部９８０は、自動的に撮影光学部７００等を駆動させる。そして、制御部９８０は、自動制御後の条件で得られた断層画像をプレビュー表示させるために、フローをステップＳ１１０５に移行させる。

断層画像やフォーカス条件を得るために用いる眼底画像に対する上述したような写損原因の適切な判断は、見識のあるユーザーによる必要がある。しかしながら常に見識のあるユーザーが眼科装置の操作を行うとは限らない。本実施例によれば、プレビュー画像から学習済モデルを用いて写損原因やこれに対処するための補正値を適切に出力することができる。従って、問題となる写損を低減して再撮影が行えるように、適切な撮影条件を得るための制御を自動ですることが可能となる。
なお、本実施例では、制御部９８０は、ステップＳ１１０５におけるプレビュー表示後に該プレビューで表示した画像を用いて写損判断を行っている。しかし、ステップＳ１１０７における所謂本撮影後に、得られた本撮影の断層画像を用いて写損判断を行ってもよい。また、ステップＳ１１０９における手動選択を行うかどうかについて、事前に選択させてもよい。

＜学習済モデルの生成＞
次に、本実施例に係る学習済モデルの生成について説明する。なお、実施例１でも説明したように、本実施例における学習済モデルとは、ディープラーニング等の任意の機械学習アルゴリズムに従った機械学習モデルに対して、事前に適切な学習データを用いてトレーニングしたモデルである。

以下、本実施例に係る学習済モデルを得る際のトレーニングに用いる学習データについて説明する。
本実施例では、学習データの入力データとして、眼底画像及び断層画像を用いる。更に、この入力データには、上述したディオプターも含めることができる。そして、学習データの出力データとして、写損原因と該写損原因に対応する撮影条件或いは該撮影条件の補正値を用いる。学習データの作成方法は上述した実施例１における学習データの作成方法と基本的に同様である。

例えば、フォーカスレンズ９１１の光軸上の位置を一定量だけ眼底Ｅｒに対して近づけて或いは遠ざけて眼底画像を撮影する。これより、学習データの入力データとして、写損の一態様であるピンボケを有した眼底画像が得られる。眼底画像はピンボケの態様により、このピンボケがフォーカスレンズ９１１が眼底Ｅｒに近すぎることによるものか遠すぎることによるものであるかの判別ができる。より詳細には、フォーカスレンズ９１１が眼底Ｅｒに近い場合には、得られた眼底画像は、焦点位置となる箇所は暗くなるが、逆に周囲は少し明るくなり、その分だけ可視領域が広がる。更にフォーカスレンズ９１１が眼底Ｅｒに近づくと焦点位置だった箇所から暗くなり、最終的には周辺だけが見える領域として残る。また、フォーカスレンズ９１１が眼底Ｅｒに遠い場合には、得られた眼底画像は全体的に暗くなる。しかし、周辺も暗くなるため、可視領域は広がらない。更にフォーカスレンズ９１１が眼底Ｅｒから遠ざかると周りから暗くなり、最終的には焦点位置だけが見える領域として残る。このため、眼底画像Ｅｒの明暗の分布から、フォーカスレンズ９１１が眼底Ｅｒに近いためにピンボケとなっているか、遠いためにピンボケとなっているかを知ることができる。

以上より、これら眼底画像に対応するフォーカスレンズのフォーカス位置からのずれ量（補正値）を出力データとすることで、この写損原因とその補正値を出力する学習済モデルが得られる。また、同様の態様の写損画像として、例えば網膜の深さ方向のフォーカス位置が所定位置にない断層画像も入力データとすることができる。このような断層画像についても、眼底画像と同様の学習データを用いることで、ピンボケに対応できる学習済モデルを得ることができる。

また、例えば、参照ミラー９５３の光軸上の位置を、参照光の光路長が所定の光路長となる所望の位置から、光路長を短くして或いは長くして断層画像を撮影する。これにより、写損の一態様である検査対象部位が断層画像中の所望の位置からずれた断層画像が得られる。断層画像中の検査対象部位の上下方向の位置は、参照光の光路長の長短と対応づけることができることから、撮影された断層画像から参照光の光路長をどのように変化させればよいかが判別できる。また、これら断層画像に対する参照ミラーの光軸上の位置の所定位置からのずれ量（補正値）を出力データとすることで、この写損原因とその補正値を出力する学習済モデルが得られる。

また、本実施例における学習済モデルは、写損無しという出力も出力可能である。そのため、適切な位置から移動させずに撮影した画像とその写損原因（写損無し）も学習データペアとして用いる。当該学習データペアを用いてトレーニングすることにより、学習精度を上げることができる。また、実施例１でも説明したように、例えば疾患眼における学習データは上述した態様では作成することができない。そのため、疾患眼を撮影した眼画像と、その時の写損原因を、学習データペアとして用いるとよい。なお、上述した写損原因は例示であり、その他の、露光不足等の公知の種々の写損原因とその補正値についても、同様に写損を有する画像を生成し、これらを入力データとして用いることでこの写損原因に対応した学習済モデルを得ることができる。

なお、入力データの数は１つ以上であればよく、適宜選択可能である。例えば、学習データの入力データとして焦点評価値等を追加することもできる。また、画像毎に、例えば前眼画像、眼底画像、断層画像毎に適用可能な学習済モデルや、その他のディオプター等の追加するデータに応じた学習済モデルを予め用意しておいてもよい。この場合、学習済モデルに入力するデータに応じて、適切な学習済モデルが選択されるとよい。また、上述した変形例１でも述べたように、まず取得した画像から写損原因のみを出力する学習済モデルを用いて写損原因の判別を行い、該写損原因と取得した画像とから撮影条件或いは補正値を出力する学習済モデルを用いる態様とすることもできる。

更に、学習済モデルは、事前にＯＣＴ装置を用いて学習させたものをそのまま用いてもよいし、使用しながら学習済モデルの更新（追加学習）をしてもよい。具体的には、写損と判断された撮影画像を学習データの入力データ、その時の写損原因と撮影条件とを学習データの出力データとする。そして、当該学習データペアを用いて追加学習を行う。また、追加学習は被検者毎に行ってもよく、その場合、当該被検者用の学習済モデルが生成される。なお、本実施例における機械学習モデルであるＣＮＮについは、実施例１及び図６で説明している内容と同様であるためここでの説明を割愛する。本実施例では、前述した学習データによってトレーニングされた学習済モデルに撮影画像を入力すると、写損原因と該写損原因を低減して再撮影を行うための撮影条件とが出力される。

上述した実施例２では、写損原因として、断層画像中の検査対象部位の配置のずれについて述べた。本実施例２では、撮影光学部は、測定光源９３０からの光を分割して得た測定光が照射された被検眼Ｅからの戻り光と、測定光源９３０からの光を分割して得た参照光とを干渉させる干渉光学系を有する。この場合の参照光は、測定光に対応する。写損原因が検査対象部位の配置のずれであると判定された場合、この配置のずれは、例えば参照光の光路長と測定光の光路長との光路長差に起因する。このことから、再撮影時にはこの光路長差が調整される。具体的には、出力部１０２１は、補正値（制御値）として、光路長差を、最初の撮影時の光路長差（第一の差）から再撮影時の光路長差（第二の差）とする変更量を出力する。より具体的には、参照ミラー９５３の光路上の位置の変更量が出力される。なお、実施例２では参照ミラー９５３を移動させて参照光の光路長を変更したが、測定光の光路長を変更することで光路長差を変更してもよい。なお、光路長差を変更する際に、光路長差を大きくすべきか小さくすべきかについては、撮影された被検眼Ｅの断層画像における検査対象部位の配置（画像中の上側によっているか下側によっているか）によって判定できる。これにより、出力部１０２１は、差の変更量の正負を出力することができる。

［変形例４］
上述した実施例２では、眼底を撮影する構成としてＳＬＯ光学系を用いた場合について説明した。しかし、眼底を撮影する構成は例示した態様に限られず、眼底をカラー撮影することができる。例えば、実施例２で述べたＳＬＯ光学系に換えて、上述した変形例２で述べたカラーＳＬＯを用いてもよい。この場合、図９の光路Ｌ９２において、例示したＳＬＯ光学系の諸構成に換えて、例えば図７に示したカラーＳＬＯ７０１を配置することができる。また、カラーＳＬＯ７０１における対物光学系を上述した実施例３でも述べたような反射光学系により構成し、該カラーＳＬＯを例えば図８に示した超広画角ＳＬＯ８００とすることもできる。また、上述した実施例２におけるＳＬＯ光学系に換えて、上述した実施例１で述べたような図２（ａ）の眼底カメラＣの光学構成を採用することも可能である。

以上に述べた実施例によれば、学習済モデルを用いて写損時の適切な補正値を出力することが可能である。また、以上に述べた実施例によれば、学習済モデルを用いて適切な写損原因を出力することが可能である。従って、再撮影時の写損の発生率を低減することができ、惹いては、被検者及びユーザーの負担を軽減することもできる。

なお、本発明は、以上に述べた実施例で例示した眼科装置に限定されるものではない。例えば、眼圧測定装置、眼屈折測定装置、眼底カメラ、ＯＣＴ装置等、眼科分野において使用可能な任意の機能を有する装置に対して、本発明を適用することができる。

［変形例５］
上述した様々な実施例及び変形例では、ＯＣＴ装置として、ＳＬＤを光源として用いたスペクトラルドメインＯＣＴ（ＳＤ－ＯＣＴ）装置について述べたが、本発明によるＯＣＴ装置の構成はこれに限られない。例えば、出射光の波長を掃引することができる波長掃引光源を用いた波長掃引型ＯＣＴ（ＳＳ－ＯＣＴ）装置等の他の任意の種類のＯＣＴ装置にも本発明を適用することができる。また、ライン光を用いたＬｉｎｅ－ＯＣＴ装置（或いはＳＳ－Ｌｉｎｅ－ＯＣＴ装置）に対して本発明を適用することもできる。また、エリア光を用いたＦｕｌｌ Ｆｉｅｌｄ－ＯＣＴ装置（或いはＳＳ－Ｆｕｌｌ Ｆｉｅｌｄ－ＯＣＴ装置）にも本発明を適用することもできる。

上述した様々な実施例及び変形例では、分割手段としてカプラーを使用した光ファイバー光学系を用いているが、コリメータとビームスプリッタを使用した空間光学系を用いてもよい。また、撮影光学系９００の構成は、上記の構成に限られず、撮影光学系９００に含まれる構成の一部を撮影光学系９００と別体の構成としてもよい。

また、上述した様々な実施例及び変形例では、取得部１０１０は、撮影光学系９００で取得された干渉信号や画像生成部１０２３で生成された断層画像等を取得した。しかしながら、取得部１０１０がこれらの信号や画像を取得する構成はこれに限られない。例えば、取得部１０１０は、制御部９８０とＬＡＮ、ＷＡＮ、又はインターネット等を介して接続されるサーバや撮影装置からこれらの信号を取得してもよい。

また、各種学習済モデルの学習データは、実際の撮影を行う眼科装置自体を用いて得たデータに限られず、所望の構成に応じて、同型の眼科装置を用いて得たデータや、同種の眼科装置を用いて得たデータ等であってもよい。

なお、上述した様々な実施例及び変形例では、被検眼の眼底部分に関する断層画像について説明したが、被検眼の前眼部に関する断層画像について上記画像処理を行ってもよい。この場合、断層画像において異なる画像処理が施されるべき領域には、水晶体、角膜、虹彩、及び前眼房等の領域が含まれる。なお、当該領域に前眼部の他の領域が含まれてもよい。また、眼底部分に関する断層画像についての領域は、硝子体部、網膜部、及び脈絡膜部に限られず、眼底部分に関する他の領域を含んでもよい。ここで、眼底部分に関する断層画像については、前眼部に関する断層画像よりも階調が広くなるため、上記実施例及び変形例に係る画像処理による高画質化がより効果的に行われることができる。

また、上述した様々な実施例及び変形例では、被検体として被検眼を例に説明したが、被検体はこれに限定されない。例えば、被検体は皮膚や他の臓器等でもよい。この場合、上記実施例及び変形例に係るＯＣＴ装置は、眼科装置以外に、内視鏡等の医療機器に適用することができる。

［変形例６］
また、上述した様々な実施例及び変形例による画像処理装置又は画像処理方法によって処理される画像は、任意のモダリティ（撮影装置、撮影方法）を用いて取得された医用画像を含む。処理される医用画像は、任意の撮影装置等で取得された医用画像や、上記実施例及び変形例による画像処理装置又は画像処理方法によって作成された眼底画像や断層画像等の画像を含むことができる。

更に、処理される医用画像は、被検者（被検体）の所定部位の画像であり、所定部位の画像は被検者の所定部位の少なくとも一部を含む。また、当該医用画像は、被検者の他の部位を含んでもよい。また、医用画像は、静止画像又は動画像であってよく、白黒画像又はカラー画像であってもよい。更に医用画像は、所定部位の構造（形態）を表す画像でもよいし、その機能を表す画像でもよい。機能を表す画像は、例えば、ＯＣＴＡ画像、ドップラーＯＣＴ画像、ｆＭＲＩ画像、及び超音波ドップラー画像等の血流動態（血流量、血流速度等）を表す画像を含む。なお、被検者の所定部位は、撮影対象に応じて決定されてよく、人眼（被検眼）、脳、肺、腸、心臓、すい臓、腎臓、及び肝臓等の臓器、頭部、胸部、脚部、並びに腕部等の任意の部位を含む。

また、医用画像は、被検者の断層画像であってもよいし、正面画像であってもよい。正面画像は、例えば、眼底正面画像や、前眼部の正面画像、蛍光撮影された眼底画像、ＯＣＴで取得したデータ（三次元のＯＣＴデータ）について撮影対象の深さ方向における少なくとも一部の範囲のデータを用いて生成したＥｎ－Ｆａｃｅ画像を含む。Ｅｎ－Ｆａｃｅ画像は、三次元のＯＣＴＡデータ（三次元のモーションコントラストデータ）について撮影対象の深さ方向における少なくとも一部の範囲のデータを用いて生成したＯＣＴＡのＥｎ－Ｆａｃｅ画像（モーションコントラスト正面画像）でもよい。また、三次元のＯＣＴデータや三次元のモーションコントラストデータは、三次元の医用画像データの一例である。

ここで、モーションコントラストデータとは、被検眼の同一領域（同一位置）において測定光が複数回走査されるように制御して得た複数のボリュームデータ間での変化を示すデータである。このとき、ボリュームデータは、異なる位置で得た複数の断層画像により構成される。そして、異なる位置それぞれにおいて、略同一位置で得た複数の断層画像の間での変化を示すデータを得ることで、モーションコントラストデータをボリュームデータとして得ることができる。なお、モーションコントラスト正面画像は、血流の動きを測定するＯＣＴアンギオグラフィ（ＯＣＴＡ）に関するＯＣＴＡ正面画像（ＯＣＴＡのＥｎ－Ｆａｃｅ画像）とも呼ばれ、モーションコントラストデータはＯＣＴＡデータとも呼ばれる。モーションコントラストデータは、例えば、２枚の断層画像又はこれに対応する干渉信号間の脱相関値、分散値、又は最大値を最小値で割った値（最大値／最小値）として求めることができ、公知の任意の方法により求められてよい。このとき、２枚の断層画像は、例えば、被検眼の同一領域（同一位置）において測定光が複数回走査されるように制御して得ることができる。

また、Ｅｎ－Ｆａｃｅ画像は、例えば、２つの層境界の間の範囲のデータをＸＹ方向に投影して生成した正面画像である。このとき、正面画像は、光干渉を用いて得たボリュームデータ（三次元の断層画像）の少なくとも一部の深度範囲であって、２つの基準面に基づいて定められた深度範囲に対応するデータを二次元平面に投影又は積算して生成される。Ｅｎ－Ｆａｃｅ画像は、ボリュームデータのうちの、検出された網膜層に基づいて決定された深度範囲に対応するデータを二次元平面に投影して生成された正面画像である。なお、２つの基準面に基づいて定められた深度範囲に対応するデータを二次元平面に投影する手法としては、例えば、当該深度範囲内のデータの代表値を二次元平面上の画素値とする手法を用いることができる。ここで、代表値は、２つの基準面に囲まれた領域の深さ方向の範囲内における画素値の平均値、中央値又は最大値などの値を含むことができる。また、Ｅｎ－Ｆａｃｅ画像に係る深度範囲は、例えば、検出された網膜層に関する２つの層境界の一方を基準として、より深い方向又はより浅い方向に所定の画素数分だけ含んだ範囲であってもよい。また、Ｅｎ－Ｆａｃｅ画像に係る深度範囲は、例えば、検出された網膜層に関する２つの層境界の間の範囲から、操作者の指示に応じて変更された（オフセットされた）範囲であってもよい。

また、撮影装置とは、診断に用いられる画像を撮影するための装置である。撮影装置は、例えば、被検者の所定部位に光、Ｘ線等の放射線、電磁波、又は超音波等を照射することにより所定部位の画像を得る装置や、被写体から放出される放射線を検出することにより所定部位の画像を得る装置を含む。より具体的には、上述した様々な実施例及び変形例に係る撮影装置は、少なくとも、Ｘ線撮影装置、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ装置、ＳＰＥＣＴ装置、ＳＬＯ装置、ＯＣＴ装置、ＯＣＴＡ装置、眼底カメラ、及び内視鏡等を含む。

なお、ＯＣＴ装置としては、タイムドメインＯＣＴ（ＴＤ－ＯＣＴ）装置やフーリエドメインＯＣＴ（ＦＤ－ＯＣＴ）装置を含んでよい。また、フーリエドメインＯＣＴ装置はスペクトラルドメインＯＣＴ（ＳＤ－ＯＣＴ）装置や波長掃引型ＯＣＴ（ＳＳ－ＯＣＴ）装置を含んでよい。また、ＳＬＯ装置やＯＣＴ装置として、波面補償光学系を用いた波面補償ＳＬＯ（ＡＯ－ＳＬＯ）装置や波面補償ＯＣＴ（ＡＯ－ＯＣＴ）装置等を含んでよい。また、ＳＬＯ装置やＯＣＴ装置として、偏光位相差や偏光解消に関する情報を可視化するための偏光ＳＬＯ（ＰＳ－ＳＬＯ）装置や偏光ＯＣＴ（ＰＳ－ＯＣＴ）装置等を含んでよい。

（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。該コンピュータは、１又は複数のプロセッサー又は回路を有し、コンピュータが実行可能命令を読み出して実行するために、分離した複数のコンピュータまたは分離した複数のプロセッサーまたは回路のネットワークを含みうる。プロセッサー又は回路は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）、グラフィクスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートウェイ（ＦＰＧＡ）を含みうる。また、プロセッサー又は回路は、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、データフロープロセッサ（ＤＦＰ）、又はニューラルプロセッシングユニット（ＮＰＵ）を含みうる。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

Ｃ２，９００：撮影光学系、 １８，９８０：制御部、 ２０１，１００１：駆動制御部、 ２０２，１００２：表示制御部、 ２１０，１０１０：取得部、 ２２０，１０２０：制御部、 ２２１，１０２１：出力部、 ２２２：選択部、 １０２３：画像生成部

Claims (23)

1. 被検体を撮影する撮影光学部を駆動する第一の駆動手段と、
   前記撮影光学部に含まれる光学部材を駆動する第二の駆動手段と、
   前記第一の駆動手段及び前記第二の駆動手段を制御する制御手段と、
   前記撮影光学部により被検体を撮影して得た医用画像から、学習済モデルを用いて、前記撮影して得た医用画像における写損に関する情報を出力する出力手段と、
   前記撮影して得た医用画像における写損に関する情報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撮影装置。
2. 前記表示制御手段は、前記撮影して得た医用画像における写損が低減された医用画像を取得するための前記第一の駆動手段と前記第二の駆動手段との少なくとも何れかの制御値を、前記写損に関する情報に対応させた状態で前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項１に記載の撮影装置。
3. 前記出力手段は、前記学習済モデルを用いて、前記写損に関する情報として、前記撮影して得た医用画像が写損を有する場合には前記撮影して得た医用画像における写損の原因を出力し、前記撮影して得た医用画像が写損を有さない場合には前記撮影して得た医用画像が写損を有していないことを出力することを特徴とする請求項１又は２に記載の撮影装置。
4. 前記学習済モデルは、被検体の医用画像を入力データとし、該医用画像における写損に関する情報を出力データとする学習データを用いて得られることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の撮影装置。
5. 前記出力データは、複数の写損に関する情報の何れかであり、
   前記出力手段は、前記学習済モデルを用いて得た前記複数の写損に関する情報に対応する複数の値を用いて、前記写損に関する情報を出力することを特徴とする請求項４に記載の撮影装置。
6. 前記出力手段は、更に、前記撮影して得た医用画像が写損を有する場合には、前記撮影して得た医用画像における写損が低減された医用画像を取得するための前記第一の駆動手段と前記第二の駆動手段との少なくとも何れかの制御値を出力することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の撮影装置。
7. 被検体を撮影する撮影光学部を駆動する第一の駆動手段と、
   前記撮影光学部に含まれる光学部材を駆動する第二の駆動手段と、
   前記第一の駆動手段及び前記第二の駆動手段を制御する制御手段と、
   前記撮影光学部により被検体を撮影して得た医用画像における写損に関する情報を入力する入力手段と、
   前記撮影して得た医用画像から、複数の写損の原因に対応する複数の学習済モデルのうち前記入力された写損に関する情報に対応する学習済モデルを用いて、前記撮影して得た医用画像における写損が低減された医用画像を取得するための前記第一の駆動手段と前記第二の駆動手段との少なくとも何れかの制御値を出力する出力手段と、
   を備えることを特徴とする撮影装置。
8. 前記複数の学習済モデルは、被検体の医用画像を入力データとし、被検体を撮影する撮影光学部を駆動する第一の駆動手段と該撮影光学部に含まれる光学部材を駆動する第二の駆動手段との少なくとも何れかの制御値を出力データとする学習データを用いて得られることを特徴とする請求項７に記載の撮影装置。
9. 前記出力データは、複数の制御値の何れかであり、
   前記出力手段は、前記入力された写損に関する情報に対応する学習済モデルを用いて得た前記複数の制御値に対応する複数の値を用いて、前記撮影して得た医用画像における写損が低減された医用画像を取得するための前記第一の駆動手段と前記第二の駆動手段との少なくとも何れかの制御値を出力することを特徴とする請求項８に記載の撮影装置。
10. 前記出力手段は、前記撮影して得た医用画像における写損が前記撮影光学部により撮影された被検体の状態を原因とする写損である場合には、前記撮影して得た医用画像から、前記学習済モデルを用いずに、前記第一の駆動手段と前記第二の駆動手段との少なくとも何れかの制御値としてゼロを出力することができることを特徴とする請求項６乃至９の何れか１項に記載の撮影装置。
11. 前記制御手段による前記第一の駆動手段及び前記第二の駆動手段の少なくとも何れかの制御を、前記制御値に基づいて実行するか、ユーザーからの指示に応じて実行するかを選択する選択手段を更に備えることを特徴とする請求項６乃至１０の何れか１項に記載の撮影装置。
12. 前記制御手段による前記第一の駆動手段及び前記第二の駆動手段の少なくとも何れかの制御を、ユーザーからの指示に応じて実行することが選択された場合に、前記撮影して得た医用画像と、該制御後の前記第一の駆動手段及び前記第二の駆動手段の少なくとも何れかの制御値とを用いて、前記学習済モデルの追加学習を行う手段を更に備えることを特徴とする請求項１１に記載の撮影装置。
13. 前記光学部材は、前記撮影光学部における光路上に配置される合焦部材を有し、
    前記撮影して得た医用画像における写損の原因が前記合焦部材の前記光路上の位置に関係する場合、前記出力手段は、前記制御値として、前記第二の駆動手段が前記合焦部材を前記光路上の第一の位置から第二の位置へ移動させる移動量を出力することを特徴とする請求項６乃至１２の何れか１項に記載の撮影装置。
14. 前記撮影して得た医用画像における写損の原因が前記撮影光学部と被検体との距離に関係する場合、前記出力手段は、前記制御値として、前記第一の駆動手段が前記撮影光学部と被検体との距離を第一の距離から第二の距離に変える前記撮影光学部の移動量を出力することを特徴とする請求項６乃至１３の何れか１項に記載の撮影装置。
15. 前記出力手段は、前記撮影された被検体の画像が赤みを含むか青みを含むかに基づいて、前記移動量の光路に沿った方向の正負を出力することを特徴とする請求項１４に記載の眼科装置。
16. 前記撮影光学部は、光源からの光を分割して得た測定光が照射された被検体からの戻り光と、前記光源からの光を分割して得た参照光であって、前記測定光に対応する参照光とを干渉させる干渉光学系を有し、
    前記撮影して得た医用画像における写損の原因が前記測定光の光路長と前記参照光の光路長との光路長差に関係する場合、前記出力手段は、前記制御値として、前記第二の駆動手段が前記光路長差を第一の差から前第二の差に変える際の、前記光路長差の変更量を出力することを特徴とする請求項６乃至１５の何れか１項に記載の撮影装置。
17. 前記出力手段は、前記撮影された被検体の断層画像における所定部位の位置に応じて、前記光路長差の変更量の正負を出力することを特徴とする請求項１６に記載の撮影装置。
18. 前記出力された制御値を保存する保存手段を更に備え、
    前記撮影光学部により前記被検体を再撮影する際に、前記制御手段は、前記保存された制御値を用いて、前記第一の駆動手段及び前記第二の駆動手段を制御することを特徴とする請求項６乃至１７の何れか１項に記載の撮影装置。
19. 前記制御手段は、前記出力された制御値を用いて前記第一の駆動手段及び前記第二の駆動手段の少なくとも何れかを制御した後に、前記撮影された被検体の再撮影を行うことを特徴とする請求項６乃至１８の何れか１項に記載の撮影装置。
20. 前記被検体は、被検眼であり、
    前記写損に関する情報は、アライメント不良と、フォーカス不良と、露光不足と、疾病に伴う不明瞭と、前記被検眼の瞬きと、の少なくとも何れかを含むことを特徴とする請求項１乃至１９の何れか１項に記載の撮影装置。
21. 被検体を撮影する撮影光学部を駆動する第一の駆動手段と、
    前記撮影光学部に含まれる光学部材を駆動する第二の駆動手段と、
    前記第一の駆動手段及び前記第二の駆動手段を制御する制御手段と、を備える撮影装置の制御方法であって、
    前記撮影光学部により被検体を撮影して得た医用画像から、学習済モデルを用いて、前記撮影して得た医用画像における写損に関する情報を出力する工程と、
    前記撮影して得た医用画像における写損に関する情報を表示手段に表示させる工程と、を含むことを特徴とする撮影装置の制御方法。
22. 被検体を撮影する撮影光学部を駆動する第一の駆動手段と、
    前記撮影光学部に含まれる光学部材を駆動する第二の駆動手段と、
    前記第一の駆動手段及び前記第二の駆動手段を制御する制御手段と、を備える撮影装置の制御方法であって、
    前記撮影光学部により被検体を撮影して得た医用画像における写損に関する情報を入力する工程と、
    前記撮影された被検体の医用画像とから、複数の写損の原因に対応する複数の学習済モデルのうち前記入力された写損に関する情報に対応する学習済モデルを用いて、前記撮影して得た医用画像における写損が低減された医用画像を取得するための前記第一の駆動手段と前記第二の駆動手段との少なくとも何れかの制御値を出力する工程と、を含むことを特徴とする撮影装置の制御方法。
23. プロセッサーによって実行されると、該プロセッサーに請求項２１又は２２に記載の撮影装置の制御方法の各工程を実行させる、プログラム。

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