JP7368568B2 - 眼科装置 - Google Patents

Description

この発明は、眼科装置に関する。

眼科診療において、眼の注目部位やその周辺を対象として検査を行う場合がある。その際、注目部位の位置や範囲を正確に特定してデータを取得する必要がある。典型的な注目部位として視神経乳頭がある。特許文献１には、近赤外撮影で得られた比較的低画質の眼底の画像からでも注目部位を好適に検出可能な技術が開示されている。

特許第４９７１８７２号公報

この発明の目的は、眼底の注目部位の検出の確実性向上を図ることにある。

例示的な実施形態の第１の態様は、被検眼の眼底の正面画像を取得する正面画像取得部と、前記正面画像における輝度の変化に基づいて前記眼底の注目部位に相当する注目領域を探索する第１探索処理部と、前記第１探索処理部により前記注目領域が検出されなかった場合に、前記正面画像及びテンプレート画像に基づくテンプレートマッチングにより前記注目領域を探索する第２探索処理部とを含む、眼科装置である。

例示的な実施形態の第２の態様は、第１の態様の眼科装置であって、前記第２探索処理部により前記注目領域が検出されなかった場合に、前記正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する血管領域を検出し、前記血管領域の分布に基づいて前記注目領域を探索する第３探索処理部を更に含む。

例示的な実施形態の第３の態様は、被検眼の眼底の正面画像を取得する正面画像取得部と、前記正面画像及びテンプレート画像に基づくテンプレートマッチングにより前記注目領域を探索する第２探索処理部と、前記第２探索処理部により前記注目領域が検出されなかった場合に、前記正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する血管領域を検出し、前記血管領域の分布に基づいて前記注目領域を探索する第３探索処理部とを含む、眼科装置である。

例示的な実施形態の第４の態様は、被検眼の眼底の正面画像を取得する正面画像取得部と、前記正面画像における輝度の変化に基づいて前記眼底の注目部位に相当する注目領域を探索する第１探索処理部と、前記第１探索処理部により前記注目領域が検出されなかった場合に、前記正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する血管領域を検出し、前記血管領域の分布に基づいて前記注目領域を探索する第３探索処理部とを含む、眼科装置である。

例示的な実施形態の第５の態様は、第１～第３の態様のいずれかの眼科装置であって、前記テンプレート画像のサイズは、前記正面画像のサイズよりも小さく、前記第２探索処理部は、前記正面画像をリサイズすることにより前記テンプレート画像のサイズに対応するサイズの縮小画像を作成し、前記テンプレート画像に基づくテンプレートマッチングを前記縮小画像に適用することにより前記注目領域を探索する。

例示的な実施形態の第６の態様は、第１～３及び５の態様のいずれかの眼科装置であって、前記第２探索処理部は、２以上の属性にそれぞれ対応する２以上のテンプレート画像を予め記憶し、前記２以上のテンプレート画像のそれぞれと前記正面画像とに基づくテンプレートマッチングにより前記注目領域を探索する。

例示的な実施形態の第７の態様は、第１～３、５及び６の態様のいずれかの眼科装置であって、前記注目領域は、視神経乳頭に相当する乳頭領域を含み、前記テンプレート画像は、視神経乳頭及びその近傍の画像である。

例示的な実施形態の第８の態様は、第１、２及び４の態様のいずれかの眼科装置であって、前記注目領域は、視神経乳頭に相当する乳頭領域を含み、前記第１探索処理部は、前記正面画像において輝度の変化が不連続な位置を特定する処理により前記乳頭領域の境界を探索する。

例示的な実施形態の第９の態様は、第２～４の態様のいずれかの眼科装置であって、前記注目領域は、視神経乳頭に相当する乳頭領域を含み、前記第３探索処理部は、前記血管領域の幅、密度及び向きのうちの１以上のパラメータに基づいて前記乳頭領域を探索する。

例示的な実施形態の第１０の態様は、第２～４及び９の態様のいずれかの眼科装置であって、前記正面画像取得部は、前記正面画像とは異なるモダリティで取得された前記眼底の他の正面画像を更に取得し、前記第３探索処理部は、前記他の正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する第１血管領域を検出し、前記正面画像と前記他の正面画像との間のレジストレーションを行い、前記レジストレーションの結果に基づいて前記第１血管領域に対応する前記正面画像の第２血管領域を特定し、前記第２血管領域の分布に基づいて前記注目領域を探索する。

例示的な実施形態の第１１の態様は、第２～４及び９の態様のいずれかの眼科装置であって、前記正面画像取得部は、前記正面画像とは異なるモダリティで取得された前記眼底の他の正面画像を更に取得し、前記第３探索処理部は、前記他の正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する血管領域を検出し、前記他の正面画像から検出された前記血管領域の分布に基づいて第１注目領域を探索し、前記正面画像と前記他の正面画像との間のレジストレーションを行い、前記レジストレーションの結果に基づいて前記第１注目領域に対応する前記正面画像の第２注目領域を前記注目領域として特定する。

例示的な実施形態の第１２の態様は、第１～１１の態様のいずれかの眼科装置であって、前記正面画像は、近赤外光で照明されている前記眼底をデジタル撮影して得られた画像である。

例示的な実施形態の第１３の態様は、第１２の態様の眼科装置であって、前記正面画像は、近赤外光で照明されている前記眼底を繰り返しデジタル撮影して得られた動画像のフレームである。

例示的な実施形態の第１４の態様は、第１３の態様の眼科装置であって、前記正面画像取得部は、前記近赤外光で前記眼底を照明する照明系と、イメージセンサを含み、前記近赤外光で照明されている前記眼底を繰り返しデジタル撮影する撮影系とを含み、前記照明系及び前記撮影系を移動するための移動機構と、前記撮影系により得られた動画像に基づき前記移動機構を制御する移動処理部とを更に含む。

例示的な実施形態の第１５の態様は、被検眼の眼底の正面画像を処理するプロセッサを含む眼科装置を制御する方法であって、前記正面画像における輝度の変化に基づいて前記眼底の注目部位に相当する注目領域を探索する処理を前記プロセッサに実行させる第１探索制御ステップと、前記第１探索制御ステップにおいて実行された処理により前記注目領域が検出されなかった場合に、前記正面画像及びテンプレート画像に基づくテンプレートマッチングにより前記注目領域を探索する処理を前記プロセッサに実行させる第２探索制御ステップとを含む。

例示的な実施形態の第１６の態様は、第１５の態様の制御方法であって、前記第２探索制御ステップにおいて実行された処理により前記注目領域が検出されなかった場合に、前記正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する血管領域を検出する処理と、前記血管領域の分布に基づいて前記注目領域を探索する処理とを前記プロセッサに実行させる第３探索制御ステップを更に含む。

例示的な実施形態の第１７の態様は、被検眼の眼底の正面画像を処理するプロセッサを含む眼科装置を制御する方法であって、前記正面画像及びテンプレート画像に基づくテンプレートマッチングにより前記注目領域を探索する処理を前記プロセッサに実行させる第２探索制御ステップと、前記第２探索制御ステップにおいて実行された処理により前記注目領域が検出されなかった場合に、前記正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する血管領域を検出する処理と、前記血管領域の分布に基づいて前記注目領域を探索する処理とを前記プロセッサに実行させる第３探索制御ステップとを含む。

例示的な実施形態の第１８の態様は、被検眼の眼底の正面画像を処理するプロセッサを含む眼科装置を制御する方法であって、前記正面画像における輝度の変化に基づいて前記眼底の注目部位に相当する注目領域を探索する処理を前記プロセッサに実行させる第１探索制御ステップと、前記第１探索制御ステップにおいて実行された処理により前記注目領域が検出されなかった場合に、前記正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する血管領域を検出する処理と、前記血管領域の分布に基づいて前記注目領域を探索する処理とを前記プロセッサに実行させる第３探索制御ステップとを含む。

例示的な実施形態の第１９の態様は、第１５～１８の態様のいずれかの制御方法を、コンピュータを含む眼科装置に実行させるプログラムである。

例示的な実施形態の第２０の態様は、第１９の態様のプログラムが記録されたコンピュータ可読な非一時的記録媒体である。

例示的な実施形態によれば、眼底の注目部位の検出の確実性向上を図ることが可能である。

例示的な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。 例示的な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。 例示的な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。 例示的な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。 例示的な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。 例示的な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。 例示的な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。 例示的な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。 例示的な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。 例示的な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。 例示的な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。 例示的な実施形態に係る眼科装置の動作の一例を説明するための概略図である。 例示的な実施形態に係る眼科装置の動作の一例を説明するための概略図である。 例示的な実施形態に係る眼科装置の動作の一例を説明するための概略図である。 例示的な実施形態に係る眼科装置の動作の一例を説明するための概略図である。 例示的な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。 例示的な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。 例示的な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。

例示的な実施形態に係る眼科装置、その制御方法、プログラム、及び記録媒体について図面を参照しながら詳細に説明する。本明細書にて引用された文献の開示内容や、その他の任意の公知技術を、実施形態に援用することが可能である。また、特に言及しない限り、「画像データ」とそれに基づく「画像」とを区別しない。同様に、特に言及しない限り、被検眼の「部位」とその「画像」とを区別しない。

例示的な実施形態に係る眼科装置は、被検眼の眼底の正面画像を取得可能な任意の装置であってよく、被検眼を検査する機能（撮影機能、測定機能など）を有していてもよいし、有していなくてもよい。前者の場合、眼科装置は、検査機能に加え、眼底の正面画像を処理する機能を少なくとも備える。後者の場合、眼科装置は、眼底の正面画像を処理する機能を少なくとも備える。

また、例示的な実施形態に係る眼科装置による眼底の正面画像の取得は、眼底を撮影して正面画像を取得すること、及び、当該眼科装置又は他の眼科装置により過去に取得された眼底の正面画像を外部（例えば、眼科装置、コンピューター、記憶装置、又は記録媒体）から受け付けることのいずれかであってよい。

被検眼の眼底の正面画像には、眼底の注目部位が描出されている。後述する例示的な実施形態では、注目部位は視神経乳頭である。しかし、注目部位は視神経乳頭には限定されず、例えば、黄斑、血管、病変部、治療痕など、任意の部位であってよい。

注目部位の描出態様は、被検者や被検眼の属性に応じて変化する傾向がある。例えば、有色人種の視神経乳頭は比較的明るく描出される傾向があるが、白色人種の視神経乳頭は比較的暗く描出される傾向がある。したがって、正面画像から注目部位を効果的に検出するための画像処理手法が属性に応じて異なることが考えられる。後述する例示的な実施形態では、２以上の画像処理手法を段階的に適用することにより、正面画像から注目部位を検出する処理の確実性向上を図る。

〈第１実施形態〉
本実施形態は、被検眼を検査する機能を有する眼科装置の例示的な態様を提供する。本実施形態の眼科装置は、生体眼の眼底を撮影して正面画像を取得する機能に加え、フーリエドメインＯＣＴ（例えば、スウェプトソースＯＣＴ）を利用して生体眼の眼底を計測する機能を備える。実施形態に適用可能なＯＣＴのタイプは、スウェプトソースＯＣＴに限定されず、例えばスペクトラルドメインＯＣＴ又はタイムドメインＯＣＴであってもよい。また、ＯＣＴの適用対象は眼底には限定されず、前眼部や硝子体など眼の任意の部位であってよい。

本実施形態では、被検眼の眼底の正面画像を取得するためのモダリティとして眼底カメラが採用されているが、正面画像を取得するためのモダリティは眼底カメラに限定されない。例えば、ＳＬＯ、スリットランプ顕微鏡、眼科手術用顕微鏡など、眼底を撮影可能な任意のモダリティを採用することが可能である。

〈構成〉
図１に示す例示的な実施形態の眼科装置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、被検眼の正面画像を取得するための光学系や機構が設けられている。ＯＣＴユニット１００には、ＯＣＴを実行するための光学系や機構の一部が設けられている。ＯＣＴを実行するための光学系や機構の他の一部は、眼底カメラユニット２に設けられている。演算制御ユニット２００は、各種の演算や制御を実行する１以上のプロセッサを含む。これらに加え、被検者の顔を支持するための部材（顎受け、額当て等）や、ＯＣＴの対象部位を切り替えるためのレンズユニット（例えば、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント）等の任意の要素やユニットが眼科装置１に設けられてもよい。

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が設けられている。取得される眼底Ｅｆの画像（眼底像、眼底写真等と呼ばれる）は、観察画像、撮影画像等の正面画像である。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、アライメント、フォーカシング、トラッキングなどに利用される。撮影画像は、例えば可視領域又は近赤外領域のフラッシュ光を用いた静止画像である。

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から出力された光（観察照明光）は、凹面鏡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、リレーレンズ系１７、リレーレンズ１８、絞り１９、及びリレーレンズ系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（眼底Ｅｆ）を照明する。観察照明光の被検眼Ｅからの戻り光は、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、結像レンズ３４によりイメージセンサ３５の受光面に結像される。イメージセンサ３５は、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のフォーカス（焦点位置）は、眼底Ｅｆ又は前眼部に合致するように調整される。

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、結像レンズ３７によりイメージセンサ３８の受光面に結像される。

液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）３９は固視標（固視標画像）を表示する。ＬＣＤ３９から出力された光束は、その一部がハーフミラー３３Ａに反射され、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の画面上における固視標画像の表示位置を変更することにより、固視標による被検眼Ｅの固視位置を変更できる。固視位置の例として、黄斑を中心とする画像を取得するための固視位置や、視神経乳頭を中心とする画像を取得するための固視位置や、黄斑と視神経乳頭との間の位置を中心とする画像を取得するための固視位置や、黄斑から大きく離れた部位（眼底周辺部）の画像を取得するための固視位置などがある。このような典型的な固視位置の少なくとも１つを指定するためのグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）等を設けることができる。また、固視位置（固視標の表示位置）をマニュアルで移動するためのＧＵＩ等を設けることができる。

固視位置を変更可能な固視標を被検眼Ｅに提示するための構成はＬＣＤ等の表示デバイスには限定されない。例えば、複数の発光部（発光ダイオード等）がマトリクス状（アレイ状）に配列された固視マトリクスを表示デバイスの代わりに採用することができる。この場合、複数の発光部を選択的に点灯させることにより、固視標による被検眼Ｅの固視位置を変更することができる。他の例として、移動可能な１以上の発光部によって、固視位置を変更可能な固視標を生成することができる。

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。発光ダイオード（ＬＥＤ）５１から出力されたアライメント光は、絞り５２、絞り５３、及びリレーレンズ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の孔部を通過し、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２を介して被検眼Ｅに投射される。アライメント光の被検眼Ｅからの戻り光（角膜反射光等）は、観察照明光の戻り光と同じ経路を通ってイメージセンサ３５に導かれる。その受光像（アライメント指標像）に基づいてマニュアルアライメントやオートアライメントを実行できる。

従来と同様に、本例のアライメント指標像は、アライメント状態により位置が変化する２つの輝点像からなる。被検眼Ｅと光学系との相対位置がｘｙ方向に変化すると、２つの輝点像が一体的にｘｙ方向に変位する。被検眼Ｅと光学系との相対位置がｚ方向に変化すると、２つの輝点像の間の相対位置（距離）が変化する。ｚ方向における被検眼Ｅと光学系との間の距離が既定のワーキングディスタンスに一致すると、２つの輝点像が重なり合う。ｘｙ方向において被検眼Ｅの位置と光学系の位置とが一致すると、所定のアライメントターゲット内又はその近傍に２つの輝点像が提示される。ｚ方向における被検眼Ｅと光学系との間の距離がワーキングディスタンスに一致し、且つ、ｘｙ方向において被検眼Ｅの位置と光学系の位置とが一致すると、２つの輝点像が重なり合ってアライメントターゲット内に提示される。

オートアライメントでは、データ処理部２３０が、２つの輝点像の位置を検出し、主制御部２１１が、２つの輝点像とアライメントターゲットとの位置関係に基づいて後述の移動機構１５０を制御する。マニュアルアライメントでは、主制御部２１１が、被検眼Ｅの観察画像とともに２つの輝点像を表示部２４１に表示させ、ユーザーが、表示された２つの輝点像を参照しながら操作部２４２を用いて移動機構１５０を動作させる。

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。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、フォーカス光学系６０は照明光学系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される。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傾斜配置される。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、スプリット指標板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を介して被検眼Ｅに投射される。フォーカス光の被検眼Ｅからの戻り光（眼底反射光等）は、アライメント光の戻り光と同じ経路を通ってイメージセンサ３５に導かれる。その受光像（スプリット指標像）に基づいてマニュアルフォーカシングやオートフォーカシングを実行できる。

孔開きミラー２１とダイクロイックミラー５５との間の撮影光路に、視度補正レンズ７０及び７１を選択的に挿入することができる。視度補正レンズ７０は、強度遠視を補正するためのプラスレンズ（凸レンズ）である。視度補正レンズ７１は、強度近視を補正するためのマイナスレンズ（凹レンズ）である。

ダイクロイックミラー４６は、眼底撮影用光路とＯＣＴ用光路（測定アーム）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。測定アームには、ＯＣＴユニット１００側から順に、コリメータレンズユニット４０、リトロリフレクタ４１、分散補償部材４２、ＯＣＴ合焦レンズ４３、光スキャナ４４、及びリレーレンズ４５が設けられている。

リトロリフレクタ４１は、図１に示す矢印の方向に移動可能とされ、それにより測定アームの長さが変更される。測定アーム長の変更は、例えば、眼軸長に応じた光路長補正や、干渉状態の調整などに利用される。

分散補償部材４２は、参照アームに配置された分散補償部材１１３（後述）とともに、測定光ＬＳの分散特性と参照光ＬＲの分散特性とを合わせるよう作用する。

ＯＣＴ合焦レンズ４３は、測定アームのフォーカス調整を行うために測定アームに沿って移動される。撮影合焦レンズ３１の移動、フォーカス光学系６０の移動、及びＯＣＴ合焦レンズ４３の移動を連係的に制御することができる。

光スキャナ４４は、実質的に、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４４は、測定アームにより導かれる測定光ＬＳを偏向する。光スキャナ４４は、例えば、ｘ方向のスキャンを行うためのガルバノミラーと、ｙ方向のスキャンを行うためのガルバノミラーとを含む、２次元スキャンが可能なガルバノスキャナである。

〈ＯＣＴユニット１００〉
図２に例示するように、ＯＣＴユニット１００には、スウェプトソースＯＣＴを適用するための光学系が設けられている。この光学系は干渉光学系を含む。この干渉光学系は、波長可変光源（波長掃引型光源）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。干渉光学系により得られた検出結果（検出信号）は、干渉光のスペクトルを表す信号であり、演算制御ユニット２００に送られる。

光源ユニット１０１は、例えば、出射光の波長を高速で変化させる近赤外波長可変レーザーを含む。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。測定光ＬＳの光路は測定アームなどと呼ばれ、参照光ＬＲの光路は参照アームなどと呼ばれる。

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、リトロリフレクタ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、測定アームに配置された分散補償部材４２とともに、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。リトロリフレクタ１１４は、これに入射する参照光ＬＲの光路に沿って移動可能であり、それにより参照アームの長さが変更される。参照アーム長の変更は、例えば、眼軸長に応じた光路長補正や、干渉状態の調整などに利用される。

リトロリフレクタ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を通じてアッテネータ１２０に導かれてその光量が調整され、光ファイバ１２１を通じてファイバカプラ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、リトロリフレクタ４１、分散補償部材４２、ＯＣＴ合焦レンズ４３、光スキャナ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に投射される。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。測定光ＬＳの被検眼Ｅからの戻り光は、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、生成された干渉光を所定の分岐比（例えば１：１）で分岐することで一対の干渉光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を含む。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、これらにより得られた一対の検出結果の差分を出力する。検出器１２５は、この出力（検出信号）をデータ収集システム（ＤＡＱ）１３０に送る。

データ収集システム１３０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を分岐して２つの分岐光を生成し、これら分岐光の一方を光学的に遅延させ、これら分岐光を合成し、得られた合成光を検出し、その検出結果に基づいてクロックＫＣを生成する。データ収集システム１３０は、検出器１２５から入力される検出信号のサンプリングをクロックＫＣに基づいて実行する。データ収集システム１３０は、このサンプリングの結果を演算制御ユニット２００に送る。

本例では、測定アーム長を変更するための要素（例えば、リトロリフレクタ４１）と、参照アーム長を変更するための要素（例えば、リトロリフレクタ１１４、又は参照ミラー）との双方が設けられているが、一方の要素のみが設けられていてもよい。また、測定アーム長と参照アーム長との間の差（光路長差）を変更するための要素はこれらに限定されず、任意の要素（光学部材、機構など）であってよい。

〈制御系・処理系〉
眼科装置１の制御系及び処理系の構成例を図３～図４Ｆに示す。制御部２１０、画像構築部２２０及びデータ処理部２３０は、例えば演算制御ユニット２００に設けられる。眼科装置１は、外部装置との間でデータ通信をおこなうための通信デバイスを含んでいてもよい。眼科装置１は、記録媒体からデータを読み出す処理や、記録媒体にデータを書き込む処理を行うためのドライブ装置（リーダ／ライタ）を含んでいてもよい。

〈制御部２１０〉
制御部２１０は、各種の制御を実行する。制御部２１０は、主制御部２１１と記憶部２１２とを含む。また、図４Ａに示すように、本実施形態のデータ処理部２３０は、探索処理部２３１を含む。図４Ｂ～図４Ｅのそれぞれは、探索処理部２３１の構成例を示す。図４Ｆは、制御部２１０及びデータ処理部２３０の組み合わせの構成例を示す。これら構成例は選択的に採用可能である。なお、実施形態に採用可能な構成はこれらに限定されるものではない。

〈主制御部２１１〉
主制御部２１１は、プロセッサを含み、眼科装置１の各要素（図１～図４Ｆに示された要素を含む）を制御する。主制御部２１１は、プロセッサを含むハードウェアと、制御ソフトウェアとの協働によって実現される。

撮影合焦駆動部３１Ａは、主制御部２１１の制御の下に、撮影光路に配置された撮影合焦レンズ３１と照明光路に配置されたフォーカス光学系６０とを移動する。リトロリフレクタ（ＲＲ）駆動部４１Ａは、主制御部２１１の制御の下に、測定アームに設けられたリトロリフレクタ４１を移動する。ＯＣＴ合焦駆動部４３Ａは、主制御部２１１の制御の下に、測定アームに配置されたＯＣＴ合焦レンズ４３を移動する。測定アームに設けられた光スキャナ４４は、主制御部２１１の制御の下に動作する。リトロリフレクタ（ＲＲ）駆動部１１４Ａは、主制御部２１１の制御の下に、参照アームに配置されたリトロリフレクタ１１４を移動する。上記した駆動部のそれぞれは、主制御部２１１の制御の下に動作するパルスモータ等のアクチュエータを含む。

移動機構１５０は、例えば、少なくとも眼底カメラユニット２を３次元的に移動する。典型的な例において、移動機構１５０は、±ｘ方向（左右方向）に移動可能なｘステージと、ｘステージを移動するｘ移動機構と、±ｙ方向（上下方向）に移動可能なｙステージと、ｙステージを移動するｙ移動機構と、±ｚ方向（奥行き方向）に移動可能なｚステージと、ｚステージを移動するｚ移動機構とを含む。これら移動機構のそれぞれは、主制御部２１１の制御の下に動作するパルスモータ等のアクチュエータを含む。

〈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、ＯＣＴ画像、眼底像、被検眼情報などがある。被検眼情報は、患者ＩＤや氏名や属性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。

〈画像構築部２２０〉
画像構築部２２０は、プロセッサを含み、データ収集システム１３０から入力された信号（サンプリングデータ）に基づいて、眼底ＥｆのＯＣＴ画像データを構築する。ＯＣＴ画像データは、例えばＢスキャン画像データ（２次元断層像データ）である。Ｂスキャン画像データは、直線に沿って配列された複数のスキャン点（スキャン点列）についてそれぞれ取得された複数のＡスキャンデータを、これらスキャン点の位置関係にしたがい配列して得られた画像データである。

ＯＣＴ画像データを構築する処理は、従来のフーリエドメイン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）などを含む。他のタイプのＯＣＴ装置の場合、画像構築部２２０は、そのタイプに応じた公知の処理を実行する。

画像構築部２２０は、データ収集システム１３０から入力された信号に基づいて、眼底Ｅｆの３次元データを構築する。この３次元データは、眼底Ｅｆの３次元領域（ボリューム）を表現した３次元画像データである。この３次元画像データは、３次元座標系により画素の位置が定義された画像データを意味する。３次元画像データの例として、スタックデータやボリュームデータがある。

スタックデータは、複数のスキャンラインに沿って得られた複数の断層像を、これらスキャンラインの位置関係に基づき３次元的に配列して得られた画像データである。すなわち、スタックデータは、元々個別の２次元座標系により定義されていた複数の断層像を、１つの３次元座標系により表現する（つまり、１つの３次元空間に埋め込む）ことにより得られた画像データである。或いは、スタックデータは、２次元的に配列された複数のスキャン点（スキャン点アレイ）についてそれぞれ取得された複数のＡスキャンデータを、これらスキャン点の位置関係に基づき３次元的に配列して得られた画像データである。

ボリュームデータは、３次元的に配列されたボクセルを画素とする画像データであり、ボクセルデータとも呼ばれる。ボリュームデータは、スタックデータに補間処理やボクセル化処理などを適用することによって構築される。

画像構築部２２０は、３次元画像データにレンダリングを施して表示用画像を構築する。適用可能なレンダリング法の例として、ボリュームレンダリング、サーフェスレンダリング、最大値投影（ＭＩＰ）、最小値投影（ＭｉｎＩＰ）、多断面再構成（ＭＰＲ）などがある。

画像構築部２２０は、３次元画像データに基づいてＯＣＴ正面画像（ＯＣＴ ｅｎ－ｆａｃｅ画像）を構築することが可能である。例えば、画像構築部２２０は、３次元画像データをｚ方向（Ａライン方向、深さ方向）に投影してプロジェクションデータを構築することができる。また、画像構築部２２０は、３次元画像データの一部をｚ方向に投影してシャドウグラムを構築することができる。

シャドウグラムを構築するために投影される部分的３次元画像データは、例えば、セグメンテーションを利用して設定される。セグメンテーションは、画像中の部分領域を特定する処理である。典型的には、セグメンテーションは、眼底Ｅｆの所定組織に相当する画像領域を特定するために利用される。セグメンテーションは、例えば、画像構築部２２０又はデータ処理部２３０により実行される。

眼科装置１は、ＯＣＴ血管造影（ＯＣＴ－Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）を実施可能であってよい。ＯＣＴ血管造影は、網膜血管や脈絡膜血管が強調された画像を構築するイメージング技術である（例えば、特表２０１５－５１５８９４号公報を参照）。一般に、眼底組織（構造）は時間的に変化しないが、血管内部の血流部分は時間的に変化する。ＯＣＴ血管造影では、このような時間的変化が存在する部分（血流信号）を強調して画像を生成する。なお、ＯＣＴ血管造影は、ＯＣＴモーションコントラスト撮影（ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｉｍａｇｉｎｇ）などとも呼ばれる。また、ＯＣＴ血管造影により取得される画像は、（ＯＣＴ）血管造影画像、（ＯＣＴ）アンジオグラム、モーションコントラスト画像などと呼ばれる。

ＯＣＴ血管造影が実施される場合、眼科装置１は、眼底Ｅｆの同じ領域を所定回数だけ繰り返しスキャンする。例えば、所定のスキャンパターン（例えば渦巻状スキャンパターン）上の２点間の軌跡に沿って繰り返しスキャンを行うことができる。画像構築部２２０は、繰り返しスキャンにおいてデータ収集システム１３０により収集されたデータセットからモーションコントラスト画像を構築することができる。このモーションコントラスト画像は、眼底Ｅｆの血流に起因する干渉信号の時間的変化を強調して画像化した血管造影画像である。典型的には、眼底Ｅｆの３次元領域に対してＯＣＴ血管造影が適用され、眼底Ｅｆの血管の３次元的な分布を表す画像が得られる。

ＯＣＴ血管造影が実施された場合、画像構築部２２０は、３次元血管造影画像データから、任意の２次元血管造影画像データ及び／又は任意の擬似的３次元血管造影画像データを構築することが可能である。例えば、画像構築部２２０は、３次元血管造影画像データに多断面再構成を適用することにより、眼底Ｅｆの任意の断面を表す２次元血管造影画像データを構築することができる。

画像構築部２２０は、プロセッサを含むハードウェアと、画像構築ソフトウェアとの協働によって実現される。

〈データ処理部２３０〉
データ処理部２３０は、プロセッサを含み、被検眼Ｅの画像に対して各種のデータ処理を適用する。例えば、データ処理部２３０は、プロセッサを含むハードウェアと、データ処理ソフトウェアとの協働によって実現される。

データ処理部２３０は、眼底Ｅｆについて取得された２つの画像の間の位置合わせ（レジストレーション）を行うことができる。例えば、データ処理部２３０は、ＯＣＴで取得された３次元画像データと、眼底カメラユニット２により取得された正面画像との間のレジストレーションを行うことができる。また、データ処理部２３０は、ＯＣＴで取得された２つのＯＣＴ画像の間のレジストレーションを行うことができる。また、データ処理部２３０は、眼底カメラユニット２により取得された２つの正面画像の間のレジストレーションを行うことができる。また、ＯＣＴ画像の解析結果や、正面画像の解析結果に対してレジストレーションを適用することも可能である。レジストレーションは、公知の手法によって実行可能であり、例えば特徴点抽出とアフィン変換とを含む。

〈探索処理部２３１〉
図４Ａに示すように、本実施形態のデータ処理部２３０は、探索処理部２３１を含む。探索処理部２３１は、眼底Ｅｆの正面画像から注目部位に相当する注目領域を探索する処理を実行する。探索処理部２３１は、プロセッサを含むハードウェアと、探索ソフトウェアとの協働によって実現される。

探索処理部２３１により処理される正面画像は、例えば、眼底カメラユニット２により眼底Ｅｆを撮影して取得された画像であり、典型的には、眼底Ｅｆの観察画像（その１以上のフレーム）である。換言すると、探索処理部２３１により処理される正面画像は、例えば、照明光学系１０からの観察照明光で照明されている眼底Ｅｆを撮影光学系３０のイメージセンサ３５によりデジタル撮影して得られた画像であってよく、典型的には、観察照明光で照明されている眼底Ｅｆをイメージセンサ３５で繰り返しデジタル撮影して得られた観察画像の１以上のフレームであってよい。なお、探索処理部２３１により処理される正面画像は、これら例示に限定されず、例えば、他の眼科装置により眼底Ｅｆを撮影して取得された画像であってもよい。

前述したように、本実施形態の探索処理部２３１は、図４Ｂに示す例（探索処理部２３１Ａ）、図４Ｃに示す例（探索処理部２３１Ｂ）、図４Ｄに示す例（探索処理部２３１Ｃ）、及び、図４Ｅに示す例（探索処理部２３１Ｄ）のいずれかであってよい。或いは、図示は省略するが、本実施形態の探索処理部２３１は、これら例示とは異なる構成を備えていてもよい。以下、図４Ｂ～図４Ｅに示す例について説明する。また、これら例示において探索される典型的な注目部位は視神経乳頭であるとする。視神経乳頭に相当する注目領域を乳頭領域と呼ぶ。

〈探索処理部２３１Ａ〉
図４Ｂに示す探索処理部２３１Ａは、第１探索処理部２３１１と第２探索処理部２３１２とを含む。第１探索処理部２３１１は、プロセッサを含むハードウェアと、第１探索ソフトウェアとの協働によって実現される。第２探索処理部２３１２は、プロセッサを含むハードウェアと、第２探索ソフトウェアとの協働によって実現される。

例えば、探索処理部２３１Ａは、第１探索処理部２３１１による注目領域の探索が成功した場合にはそこで探索処理を完了し、第１探索処理部２３１１による注目領域の探索が失敗した場合には第２探索処理部２３１２による注目領域の探索に移行するように構成される。ここで、第１探索処理部２３１１により実行される探索処理の少なくとも一部は、第２探索処理部２３１２により実行される探索処理の少なくとも一部と異なっている。このように、探索処理部２３１Ａは、互いに異なる２つの探索処理を段階的に正面画像に適用することによって、注目部位を検出する処理の確実性向上を図るものである。

〈第１探索処理部２３１１〉
第１探索処理部２３１１は、眼底Ｅｆの正面画像における輝度の変化に基づいて注目領域を探索する。

眼底Ｅｆの視神経乳頭に相当する乳頭領域を探索する場合、第１探索処理部２３１１は、例えば、正面画像における輝度の変化に基づいて視神経乳頭のエッジ（周縁）に相当する画像領域を探索するように構成される。そのために、第１探索処理部２３１１は、例えば、公知のエッジ検出アルゴリズムを正面画像に適用して、正面画像において輝度の変化が不連続な位置（つまり、画像の明るさが鋭敏に変化している位置箇所）を特定する。これにより、正面画像中の乳頭領域の境界を探索する。

エッジ検出アルゴリズムとしては、例えば、探索ベースのアルゴリズム、又は、ゼロ交差法ベースのアルゴリズムが用いられる。探索ベースのアルゴリズムは、典型的には、１次微分で勾配を計算してエッジの強さを求めるステップと、この勾配の方向からエッジの局所的方向を予測するステップと、その方向の勾配が局所的に極大となる箇所を探索するステップとを含む。ゼロ交差法ベースのアルゴリズムは、例えば、２次微分式におけるゼロ交差を探索するステップを含み、典型的には、ラプラシアンにおけるゼロ交差を探索するステップ又は非線形微分式におけるゼロ交差を探索するステップを含む。なお、第１探索処理部２３１１は、エッジ検出の前処理として平滑化（典型的には、ガウス平滑化）を正面画像に適用することができる。本例に適用可能なエッジ検出アルゴリズムは、例えば、キャニー法、キャニー・デリチェ法、マー・ヒルドレス法、微分エッジ検出など、公知の手法に基づくものであってよい。

このようなエッジ検出アルゴリズムは、例えば黄色人種の視神経乳頭のように比較的明るく描出され、その輪郭（エッジ）が比較的明瞭に表現される場合において特に有効である。しかしながら、白色人種の視神経乳頭のように比較的暗く描出され、その輪郭（エッジ）が比較的不明瞭に表現される場合においては有効性が低い。

一方、第１探索処理部２３１１によるエッジ検出が要求する計算資源（リソース）は、後述の第２探索処理部２３１２によるテンプレートマッチングが要求する計算資源よりも少なくて済むのが一般的である。したがって、エッジ検出とテンプレートマッチングとをこの順に配置しつつ、エッジ検出に失敗したときにテンプレートマッチングを実行するように構成することは、処理全体としての効率化を促進することになる。

〈第２探索処理部２３１２〉
第２探索処理部２３１２は、眼底Ｅｆの正面画像及びテンプレート画像に基づくテンプレートマッチングによって注目領域を探索する。本例のテンプレートマッチングは、第１探索処理部２３１１により注目領域が検出されなかった場合に実行される。

第２探索処理部２３１２により実行されるテンプレートマッチングにおいて採用可能な処理の幾つかの例を以下に説明する。これら処理例のうちのいずれか１つ以上をテンプレートマッチングに組み込むことができる。

テンプレート画像は、注目部位を少なくとも含む眼底の領域を表現した画像である。テンプレート画像は、標準的な眼の眼底を撮影して取得された画像であってよい。標準的な眼は、例えば、病変の存在が認められない眼（正常眼、健常眼）であってもよいし、所定の病変が認められる眼（患眼）であってもよい。また、テンプレート画像は、単一の撮影画像であってもよいし、単一の撮影画像をクロッピングして得られた画像であってもよい。或いは、テンプレート画像は、単一の眼を複数回撮影することによって得られた２以上の撮影画像から作成された画像、又は、２以上の眼を撮影することによって得られた２以上の撮影画像から作成された画像であってもよい。例えば、平均化等の画像合成を２以上の撮影画像に適用することによってテンプレート画像を作成することができる。また、１以上の撮影画像を加工して得られた加工画像からテンプレート画像を作成してもよい。作成されたテンプレート画像は第２探索処理部２３１２に保存される。なお、テンプレート画像を記憶部２１２に保存することも可能である。

テンプレート画像のサイズは任意であってよい。ここで、画像のサイズは、典型的には、ピクセル数によって定義される。本例では正面画像及びテンプレート画像の双方は、２次元画像（ｘｙ座標系で画素位置が定義された画像、又は、それに対応する２次元画像空間で画素位置が定義された画像）である。２次元画像の画像サイズは、典型的には、第１座標軸方向におけるピクセル数と、第１座標軸方向に直交する第２座標軸方向におけるピクセル数とにより定義される。

幾つかの例示的な実施形態において、テンプレート画像のサイズは、テンプレートマッチングに供される眼底Ｅｆの正面画像のサイズよりも小さくてよい。典型的には、第１座標軸方向において正面画像のピクセル数はテンプレート画像のピクセル数の整数倍（Ｍ倍）であり、且つ、第２座標軸方向において正面画像のピクセル数はテンプレート画像のピクセル数の整数倍（Ｎ倍）であってよい。ここで、Ｍ、Ｎの一方は１以上の整数であり、他方は２以上の整数である。典型的には、Ｍ、Ｎの双方が２以上の整数であり、且つ、Ｍ＝Ｎである。これにより、第１座標軸方向における画像サイズ比と第２座標軸方向における画像サイズ比とが等しくなり、双方の注目部位の画像の比較が容易になる。

テンプレート画像のサイズが正面画像のサイズよりも小さい場合、第２探索処理部２３１２は、まず、公知のリサイズアルゴリズムを正面画像に適用することにより、テンプレート画像のサイズに対応するサイズの縮小画像を作成する。例えば、第２探索処理部２３１２は、正面画像の１６分の１のサイズの縮小画像を作成する。

次に、第２探索処理部２３１２は、テンプレート画像に基づくテンプレートマッチングを縮小画像に適用することにより、注目部位に相当する縮小画像中の画像（注目領域）を探索する。

縮小画像中の注目領域が検出された場合、第２探索処理部２３１２は、縮小画像中の注目領域に対応する正面画像中の画像領域を特定し、特定された画像領域を正面画像中の注目領域に設定する。ここで、縮小画像中の注目領域に対応する正面画像中の画像領域に所定の処理を施すことによって、正面画像中の注目領域を決定するようにしてもよい。例えば、正面画像から縮小画像を作成するためのリサイズによって失われた情報を復元するための画像処理を適用するができる。典型的には、縮小画像中の注目領域に対応する正面画像中の画像領域の輪郭及びその近傍にエッジ検出等を適用することで、リサイズで失われた輪郭に微小な凹凸を検出することができる。

リサイズは拡大であってもよいが、本例にて採用される縮小には少なくとも次のような利点がある。すなわち、第１の利点は、注目部位のサイズの個人差の影響を小さくできることであり、第２の利点は、テンプレートマッチングに要求される計算資源を低減できることである。

テンプレートマッチングにおいて採用可能な処理の他の例を説明する。前述したように、注目部位の描出態様は、被検者や被検眼の属性に応じて変化する傾向がある。これを考慮し、２以上の属性にそれぞれ対応する２以上のテンプレート画像を準備することができる。例えば、黄色人種の視神経乳頭に対応するテンプレート画像と、白色人種の視神経乳頭に対応するテンプレート画像とを準備することができる。

第２探索処理部２３１２は、２以上の属性にそれぞれ対応する２以上のテンプレート画像を予め記憶する。更に、第２探索処理部２３１２は、これらテンプレート画像のそれぞれと正面画像とに基づくテンプレートマッチングにより、正面画像中の注目領域を探索する。

例えば、黄色人種の視神経乳頭に対応する第１テンプレート画像と、白色人種の視神経乳頭に対応する第２テンプレート画像とが準備された場合、第２探索処理部２３１２は、第１テンプレート画像と正面画像とに基づくテンプレートマッチングによって正面画像中の注目領域を探索し、且つ、第２テンプレート画像と正面画像とに基づくテンプレートマッチングによって正面画像中の注目領域を探索することができる。

２以上のテンプレート画像にそれぞれ基づく２以上のテンプレートマッチングを実行するタイミングは任意である。例えば、２以上のテンプレートマッチングをシリアルに実行してもよいし、２以上のテンプレートマッチングの幾つかをパラレルに実行してもよい。

２以上のテンプレートマッチングを実行する順序は任意であってよい。例えば、ユーザーが実行順序を設定してもよいし、眼科装置１（制御部２１０、データ処理部２３０、又は他の要素）が実行順序を設定してもよい。後者（自動設定）の場合、例えば、記憶部２１２に記憶されている被検者情報から被検者や被検眼の属性を取得し、取得された属性に基づいて実行順序を設定するように構成されていてよい。或いは、眼科装置１が設置されている国や地域に基づいて実行順序を設定するように構成されていてよい。

幾つかの例示的な実施形態において、第２探索処理部２３１２は、準備された２以上のテンプレート画像にそれぞれ対応する２以上のテンプレートマッチングの全てを実行するように構成される。この場合、第２探索処理部２３１２は、例えば、２以上のテンプレートマッチングによって得られた２以上の結果（例えば、検出成功の場合には注目領域、検出失敗の場合にはその事実）に基づいて、テンプレートマッチングによる最終的な検出結果を得る。典型的には、次のいずれかの要領で最終的な検出結果が得られる：（１）全てのテンプレートマッチングにおいて検出失敗の場合、最終的な検出結果も失敗となる；（２）２以上のテンプレートマッチングのいずれか１つのみにおいて検出成功の場合、これにより検出された注目領域が最終的な検出結果となる；（３）２以上のテンプレートマッチングのいずれか２以上において検出成功の場合、これらにより検出された２以上の注目領域のいずれか１つを選択して最終的な検出結果とする（例えば、マッチング度合（画像相関等）が最大である注目領域が選択される）；（４）２以上のテンプレートマッチングのいずれか２以上において検出成功の場合、これらにより検出された２以上の注目領域のうちの２以上を合成（平均、加算平均等）することによって最終的な検出結果を得る。

これに対し、他の幾つかの例示的な実施形態において、第２探索処理部２３１２は、準備された２以上のテンプレート画像にそれぞれ対応する２以上のテンプレートマッチングの一部のみを実行可能に構成される（場合によっては全てを実行してもよい）。例えば、２以上のテンプレート画像の幾つかをシリアルに適用する場合において、第２探索処理部２３１２は、所定閾値以上のマッチング度合（画像相関等）でテンプレートマッチングが行われた段階で処理を完了するように構成されていてよい。なお、最後の順序のテンプレートマッチングにおいて好適な注目領域が検出された場合、又は、全てのテンプレートマッチングにおいて好適な注目領域が検出されない場合には、２以上のテンプレートマッチングの全てが実行される。以上で、図４Ｂに示す例（探索処理部２３１Ａ）についての説明を終える。

次に、図４Ｃに示す例（探索処理部２３１Ｂ）について説明する。探索処理部２３１Ｂは、第１探索処理部２３１１と第２探索処理部２３１２と第３探索処理部２３１３とを含む。第１探索処理部２３１１及び第２探索処理部２３１２のそれぞれは、探索処理部２３１Ａに含まれるそれと同様であってよく、その説明は繰り返さない。第３探索処理部２３１３は、プロセッサを含むハードウェアと、第３探索ソフトウェアとの協働によって実現される。

例えば、探索処理部２３１Ｂは、第１探索処理部２３１１による注目領域の探索が成功した場合にはそこで探索処理を完了し、第１探索処理部２３１１による注目領域の探索が失敗した場合には第２探索処理部２３１２による注目領域の探索に移行するように構成される。ここで、第１探索処理部２３１１により実行される探索処理の少なくとも一部は、第２探索処理部２３１２により実行される探索処理の少なくとも一部と異なっている。

更に、探索処理部２３１Ｂは、第２探索処理部２３１２による注目領域の探索が成功した場合にはそこで探索処理を完了し、第２探索処理部２３１２による注目領域の探索が失敗した場合には第３探索処理部２３１３による注目領域の探索に移行するように構成される。ここで、第３探索処理部２３１３により実行される探索処理の少なくとも一部は、第１探索処理部２３１１により実行される探索処理の少なくとも一部と異なり、且つ、第２探索処理部２３１２により実行される探索処理の少なくとも一部とも異なる。

このように、探索処理部２３１Ｂは、互いに異なる３つの探索処理を段階的に正面画像に適用することによって、注目部位を検出する処理の確実性向上を図るものである。

〈第３探索処理部２３１３〉
第３探索処理部２３１３は、眼底Ｅｆの正面画像を解析することにより眼底Ｅｆの血管に相当する血管領域を検出する処理（血管検出）と、検出された血管領域の分布に基づいて眼底Ｅｆの注目部位に相当する注目領域を探索する処理（注目領域探索）とを実行するように構成される。

第３探索処理部２３１３により実行可能な血管検出の幾つかの例を説明する。血管検出は、第３探索ソフトウェアに含まれる血管検出プログラムにしたがって実行される。例えば、第３探索処理部２３１３は、眼底Ｅｆの正面画像に対する輝度に関する閾値処理や、画像領域の形状解析（パターンマッチング等）を用いて血管領域を検出するように構成されていてよい。典型的には、第３探索処理部２３１３は、周囲（近傍）と比較して輝度が高く（又は低く）且つ線状の画像領域を探索することによって血管領域を検出するように構成される。上記の例の他、血管検出において採用可能な画像処理の例として、ラベリング、リージョングローイング、エッジ検出、閾値処理などがある。

第３探索処理部２３１３は、このような血管検出により検出された血管領域の分布に基づいて注目領域探索を実行する。第３探索処理部２３１３により実行可能な注目領域探索の幾つかの例を以下に説明する。

注目部位が視神経乳頭である場合（つまり、注目領域が乳頭領域を含む場合）、第３探索処理部２３１３は、血管に関する１以上のパラメータに基づいて乳頭領域の探索を実行することができる。例えば、第３探索処理部２３１３は、血管領域の幅（血管幅、血管径）、血管領域の密度（血管密度）、及び血管領域の向き（血管向き）のうちの１以上のパラメータに基づいて乳頭領域を探索するように構成されていてよい。

血管径を求める処理は、例えば、血管領域の或る位置における血管走行方向を求める処理と、求められた血管走行方向に基づき当該位置における血管径を求める処理とを含む。血管領域の或る位置における血管走行方向を求める処理は、例えば、血管領域に細線化を適用してワイヤモデルを作成する処理と、当該位置におけるワイヤモデルの向き（傾き、血管向き）を求める処理とを含む。血管走行方向に基づき当該位置における血管径を求める処理は、例えば、当該位置におけるワイヤモデルの傾きに直交する方向における血管領域の寸法を求める処理を含む。

血管密度を求める処理は、例えば、所定サイズ（及び所定形状）の画像領域（正面画像の部分領域）において血管領域が占める割合を求める処理を含む。この割合は、例えば、血管領域の面積（ピクセル数）を当該画像領域の面積（ピクセル数）で除算することによって算出される。

視神経乳頭は、視神経の出口であるとともに、眼底組織に血液を供給する主要血管の通り道である。視神経乳頭の近傍には、他の領域よりも太い血管が、他の領域よりも多く存在する。更に、視神経乳頭の近傍の血管は、おおよそ、視神経乳頭を中心して放射状に走行している。このように、視神経乳頭の近傍における血管は特徴的な分布を有する。より詳細には、標準的、一般的な観点から、眼底血管は次のような特徴、傾向を有する：（１）視神経乳頭の近傍の血管は、他の領域の血管よりも径が大きい（例えば、視神経乳頭の近傍における平均血管径は、他の領域における平均血管径よりも大きい）；（２）視神経乳頭の近傍における血管密度は、他の領域における血管密度よりも高い；（３）視神経乳頭の近傍における血管向きは、視神経乳頭に対して動径方向又はそれに近い方向に沿っている。

このような血管分布の特徴を利用して乳頭領域を探索することが可能である。例えば、血管径を求めたり、血管径のヒストグラムを作成したり、血管径の比較を行ったり、血管径の統計量（例えば、平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差等）を求めたり、所定閾値以上の径を有する血管の本数又は割合を求めたり、血管密度を求めたり、血管密度のヒストグラムを作成したり、血管密度の比較を行ったり、血管密度の統計量を求めたり、血管向きを求めたり、血管向きの統計量を求めたり、血管向きの比較を行ったりすることによって、乳頭領域を探索することが可能である。

第３探索処理部２３１３により実行可能な注目領域探索の他の例を説明する。本例において、眼科装置１は、２種類以上のモダリティでそれぞれ取得された２種類以上の正面画像を取得可能である。これら正面画像のうち、第１の種類の正面画像を第１正面画像と呼び、第２の種類の正面画像を第２正面画像と呼ぶ。

眼底Ｅｆについて第１正面画像及び第２正面画像が取得された場合、第３探索処理部２３１３は、次のような一連の処理を実行可能に構成されていてよい。

まず、第３探索処理部２３１３は、第１正面画像を解析することにより眼底Ｅｆの血管に相当する第１血管領域を検出する。この処理は、前述した血管検出と同じ要領で実行可能である。次に、第３探索処理部２３１３は、第１正面画像と第２正面画像との間のレジストレーションを行う。続いて、第３探索処理部２３１３は、レジストレーションの結果に基づいて、つまり、第１正面画像と第２正面画像との間の位置（ピクセル）の対応関係に基づいて、第２正面画像中の第１血管領域に対応する第２正面画像中の第２血管領域を特定する。更に、第３探索処理部２３１３は、特定された第２血管領域の分布に基づいて注目領域を探索する。

典型的には、第１正面画像は第２正面画像よりも高品質である。ここで、正面画像の品質は、少なくとも、血管の描出の明瞭さに相当する。すなわち、高品質の正面画像には血管が明瞭に描出されており、低品質の正面画像には血管が不明瞭に描出されている。典型的な例において、第１正面画像は、ＯＣＴアンジオグラム、撮影画像（カラー眼底像等）、又は、蛍光造影画像（フルオレセイン蛍光造影画像、インドシアニングリーン蛍光造影画像等）であり、第２正面画像は観察画像のフレームである。

本例の処理によれば、比較的高画質の第１正面画像に対する血管検出とレジストレーションとを組み合わせることにより、比較的低画質の第２正面画像中の注目領域を検出することが可能になる。例えば、近赤外撮影で得られた比較的低画質の観察画像から血管領域を効果的に検出することが可能である。

眼底Ｅｆについて第１正面画像及び第２正面画像が取得された場合に適用可能な他の処理例を説明する。本例において、第３探索処理部２３１３は、次のような一連の処理を実行可能に構成される。

まず、第３探索処理部２３１３は、第１正面画像を解析することにより眼底Ｅｆの血管に相当する第１血管領域を検出する。次に、第３探索処理部２３１３は、第１血管領域の分布に基づいて第１注目領域を探索する。続いて、第３探索処理部２３１３は、第１正面画像と第２正面画像との間のレジストレーションを行う。更に、第３探索処理部２３１３は、レジストレーションの結果に基づいて、つまり、第１正面画像と第２正面画像との間の位置（ピクセル）の対応関係に基づいて、第１注目領域に対応する第２正面画像の第２注目領域を注目領域として特定する。

本例の処理によっても、比較的高画質の第１正面画像に対する血管検出とレジストレーションとを組み合わせることにより、比較的低画質の第２正面画像中の注目領域を検出することが可能になる。例えば、近赤外撮影で得られた比較的低画質の観察画像から血管領域を効果的に検出することが可能である。

加齢や高度近視に起因して網膜色素上皮が薄化し、脈絡膜血管が眼底正面画像に写り込むことがある。このような眼底は、紋理様眼底、豹紋状眼底などと呼ばれる。紋理様眼底の正面画像には網膜血管と脈絡膜血管が描出されているが、第３探索処理部２３１３の血管検出の対象となるのは網膜血管である。第３探索処理部２３１３は、紋理様眼底の正面画像から網膜血管を選択的に検出するように構成されていてよい。例えば、第３探索処理部２３１３は、紋理様眼底の正面画像から紋理パターンの領域を検出してこれ以外の領域から網膜血管を検出するように構成されていてよい。或いは、第３探索処理部２３１３は、脈絡膜血管の描出態様と網膜血管の描出態様との相違（例えば、形状、明るさ、輪郭の明瞭さなど）に基づいて紋理様眼底の正面画像から網膜血管を選択的に検出するように構成されていてよい。

第２探索処理部２３１２によるテンプレートマッチングが要求する計算資源は、第３探索処理部２３１３による血管検出及び注目領域探索の組み合わせが要求する計算資源よりも少なくて済むのが一般的である。したがって、テンプレートマッチングと、血管検出及び注目領域探索の組み合わせとをこの順に配置しつつ、テンプレートマッチングに失敗したときに血管検出及び注目領域探索の組み合わせを実行するように構成することは、これら２つの処理全体としての効率化を促進することになる。

また、前述したように、第１探索処理部２３１１によるエッジ検出が要求する計算資源は、第２探索処理部２３１２によるテンプレートマッチングが要求する計算資源よりも少なくて済むのが一般的であり、エッジ検出とテンプレートマッチングとをこの順に配置しつつ、エッジ検出に失敗したときにテンプレートマッチングを実行するように構成することは、これら２つの処理全体としての効率化を促進することになる。

本例の探索処理部２３１Ｂは、これらの組み合わせた処理を実行する。すなわち、探索処理部２３１Ｂは、第１探索処理部２３１１による注目領域の探索が成功した場合にはそこで探索処理を完了し、第１探索処理部２３１１による注目領域の探索が失敗した場合には第２探索処理部２３１２による注目領域の探索に移行し、第２探索処理部２３１２による注目領域の探索が成功した場合にはそこで探索処理を完了し、第２探索処理部２３１２による注目領域の探索が失敗した場合には第３探索処理部２３１３による注目領域の探索に移行するように構成されている。したがって、３つの探索処理全体としての効率化を図ることが可能である。

次に、図４Ｄに示す例（探索処理部２３１Ｃ）について説明する。探索処理部２３１Ｃは、第２探索処理部２３１２と第３探索処理部２３１３とを含む。第２探索処理部２３１２及び第３探索処理部２３１３のそれぞれは、前述したものと同様であってよく、その説明は繰り返さない。

例えば、探索処理部２３１Ｃは、第２探索処理部２３１２による注目領域の探索が成功した場合にはそこで探索処理を完了し、第２探索処理部２３１２による注目領域の探索が失敗した場合には第３探索処理部２３１３による注目領域の探索に移行するように構成される。

このような探索処理部２３１Ｃによれば、互いに異なる２つの探索処理を段階的に正面画像に適用することによって、注目部位を検出する処理の確実性向上を図ることができ、更に、これら２つの処理全体としての効率化を促進することができる。

次に、図４Ｅに示す例（探索処理部２３１Ｄ）について説明する。探索処理部２３１Ｄは、第１探索処理部２３１１と第３探索処理部２３１３とを含む。第１探索処理部２３１１及び第３探索処理部２３１３のそれぞれは、前述したものと同様であってよく、その説明は繰り返さない。

例えば、探索処理部２３１Ｄは、第１探索処理部２３１１による注目領域の探索が成功した場合にはそこで探索処理を完了し、第１探索処理部２３１１による注目領域の探索が失敗した場合には第３探索処理部２３１３による注目領域の探索に移行するように構成される。

このような探索処理部２３１Ｄによれば、互いに異なる２つの探索処理を段階的に正面画像に適用することによって、注目部位を検出する処理の確実性向上を図ることができ、更に、これら２つの処理全体としての効率化を促進することができる。

次に、図４Ｆに示す例について説明する。本例の眼科装置１は、被検眼Ｅの動きにしたがって照明光学系１０及び撮影光学系３０の位置を調整するためのトラッキングを実行可能である。本例においては、制御部２１０として制御部２１０Ａが適用され、且つ、データ処理部２３０としてデータ処理部２３０Ａが適用される。なお、図４Ｆにおいて主制御部２１１及び記憶部２１２は省略されている。

制御部２１０Ａは、トラッキング制御部２１３を含む。例えば、トラッキング制御部２１３は主制御部２１１に含まれる。トラッキング制御部２１３は、トラッキングに関する制御を実行する。

データ処理部２３０Ａは、探索処理部２３１に加えてトラッキング解析部２３２を含む。探索処理部２３１は、例えば、図４Ｂに示す探索処理部２３１Ａ、図４Ｃに示す探索処理部２３１Ｂ、図４Ｄに示す探索処理部２３１Ｃ、図４Ｅに示す探索処理部２３１Ｄ、及び、これら以外の構成のうちのいずれかであってよい。トラッキング解析部２３２は、トラッキングに関するデータ解析を行う。

本例において実行可能なトラッキングについて説明する。トラッキングは、典型的には、被検眼Ｅ（眼底Ｅｆ又は前眼部）の観察画像を参照して行われる。観察画像は動画像であるから、被検眼Ｅの動き（つまり、被検眼Ｅの位置や向きの時系列変化）を把握するために用いることができる。本例では、照明光学系１０により眼底Ｅｆを近赤外光で照明し、この近赤外光で照明されている眼底Ｅｆを撮影光学系３０により繰り返しデジタル撮影し、これにより得られる近赤外観察画像を参照してトラッキングを行う。

本例の眼科装置１は、撮影光学系３０により得られた観察画像に基づき移動機構１５０を制御することによってトラッキングを実行する。より詳細には、例えば、観察画像として逐次に取得されるフレームのそれぞれについて、トラッキング解析部２３２は、最新のフレームを解析して特徴点を検出する処理と、最新のフレームにおける特徴点の位置（ｘ座標及びｙ座標、又は、これらに対応する２次元画像空間の座標）を記録する処理と、最新の特徴点位置とそれよりも前に得られた特徴点位置（例えば、一つ前に得られた特徴点位置）との間の差分を求める処理とを実行する。この特徴点位置の差分は、比較された２つのフレームに対応する２つの撮影時刻の間における眼底Ｅｆの位置の変化（変位）に相当する。このようにして得られた変位情報はトラッキング制御部２１３に送られる。トラッキング解析部２３２から変位情報が入力される度に、トラッキング制御部２１３は、変位に対応する方向及び距離だけ眼底カメラユニット２を移動するように移動機構１５０の制御を行う。これにより、被検眼Ｅの動きに対して眼底カメラユニット２を追従させることができる。

トラッキングの他の処理例を説明する。観察画像として逐次に取得されるフレームのそれぞれについて、トラッキング解析部２３２は、最新のフレームとそれよりも前に得られたフレーム（例えば、一つ前に得られたフレーム）とに対して公知の画像相関法（例えば、位相限定相関法）を適用することにより、これらフレームの間の変位を求める。求められた変位情報はトラッキング制御部２１３に送られる。トラッキング解析部２３２から変位情報が入力される度に、トラッキング制御部２１３は、変位に対応する方向及び距離だけ眼底カメラユニット２を移動するように移動機構１５０の制御を行う。これにより、被検眼Ｅの動きに対して眼底カメラユニット２を追従させることができる。

〈ユーザーインターフェイス２４０〉
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。

〈動作〉
眼科装置１の動作（注目領域探索）の幾つかの例を説明する。患者ＩＤの入力、固視標の提示、固視位置の調整、アライメント、フォーカス調整など、従来と同様の準備的な処理は、既になされたものとする。注目領域探索は、眼底Ｅｆの観察画像の取得が可能になった後の任意のタイミングで実行されてよい。典型的には、眼底Ｅｆに対するアライメント及びフォーカス調整が完了してから、注目領域の探索結果を利用した処理が開始されるまでの間における任意のタイミングで、注目領域探索を実行することが可能である。

〈第１動作例〉
図５～図９を参照しつつ眼科装置１の動作の第１の例を説明する。本例の探索処理部２３１は、図４Ｂに示す探索処理部２３１Ａである。図５のフローチャートは、本動作例の注目領域探索において実行される一連の処理を示している。図６のフローチャートは、図５のステップＳ４で実行可能な一連の処理を示している。図７Ａは、図６のステップＳ１２で用いることが可能なテンプレート画像を示している。図７Ｂは、図６のステップＳ１４で用いることが可能なテンプレート画像を示している。図７Ａのテンプレート画像は、黄色人種の視神経乳頭に対応する第１テンプレート画像であり、図７Ｂのテンプレート画像は、白色人種の視神経乳頭に対応する第２テンプレート画像であるとする。第１テンプレート画像及び第２テンプレート画像は、事前に作成されて第２探索処理部２３１２（又は記憶部２１２等）に予め格納される。図８は、図５の処理が適用される正面画像の例を示している。図９は、図５の処理を図８の正面画像に適用して得られる結果を説明するために参照される。

（Ｓ１：近赤外観察画像のキャプチャを開始）
本例の注目領域探索では、まず、眼底Ｅｆの正面画像を取得する。本例の正面画像は、照明光学系１０及び撮影光学系３０を用いて得られる近赤外観察画像のフレームである（図８を参照）。逐次に取得される正面画像（近赤外観察画像のフレームＦ）は、例えば、主制御部２１１により記憶部２１２に逐次に転送されて一時的に記憶され、探索処理部２３１に逐次に供給される。

準備的処理の少なくとも一部（例えば、アライメント、フォーカス調整）において近赤外観察画像を利用する構成が採用される場合、近赤外観察画像の取得は既に開始されており、注目領域探索のための近赤外観察画像のキャプチャ（動画像のフレームを保存する処理）が本ステップにおいて開始される。本ステップよりも前の段階で近赤外観察画像の取得が開始された場合にも同様である。

これに対し、本ステップよりも前の段階で近赤外観察画像の取得が開始されない場合、本ステップにおいて近赤外観察画像の取得及びキャプチャが開始される。

また、図４Ｆに示すようにトラッキング制御部２１３及びトラッキング解析部２３２が設けられている場合には、近赤外観察画像の取得が開始された後の任意のタイミングでトラッキングを開始することができる。典型的には、トラッキングは、アライメント及びフォーカス調整の完了後に開始される。

（Ｓ２：輝度変化に基づく注目領域探索）
本例では、主制御部２１１は、まず、第１探索処理部２３１１を動作させる。第１探索処理部２３１１は、ステップＳ１でキャプチャされた近赤外観察画像のフレームＦに対して、輝度変化に基づく注目領域探索を適用する。この注目領域探索は、前述した要領で実行される。

（Ｓ３：探索成功？）
ステップＳ２の注目領域探索により注目領域が検出された場合（Ｓ３：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ５に移行する。他方、ステップＳ２の注目領域探索により注目領域が検出されなかった場合（Ｓ３：Ｎｏ）、処理はステップＳ４に移行する。

（Ｓ４：テンプレートマッチングによる注目領域探索）
ステップＳ２の注目領域探索により注目領域が検出されなかった場合（Ｓ３：Ｎｏ）、主制御部２１１は、第２探索処理部２３１２を動作させる。第２探索処理部２３１２は、ステップＳ１でキャプチャされた近赤外観察画像のフレームＦに対して、テンプレートマッチングによる注目領域探索を適用する。この注目領域探索は、前述した要領で実行される。

本例では、ステップＳ４の注目領域探索によって注目領域が検出されることを想定している。ステップＳ４の注目領域探索でも注目領域が検出されない場合には、例えば、主制御部２１１がユーザーインターフェイス２４０を制御して警告等を出力する。

（Ｓ５：注目領域情報を記録）
ステップＳ２の注目領域探索又はステップＳ４の注目領域探索によりフレームＦから注目領域が検出された場合、探索処理部２３１Ａは、注目領域情報を生成する。

注目領域情報は、検出された注目領域に関する所定の情報を含む。例えば、注目領域情報は、注目領域の位置を示す情報（注目領域位置情報）、又は、注目領域及びその近傍の画像（注目領域画像）を含んでいてよい。

注目領域位置情報は、例えば、フレームＦにおける注目領域の範囲（例えば、乳頭周縁）又は特徴点（例えば、乳頭中心）の座標情報を含んでいてよい。この座標情報は、例えば、フレームＦよりも後にキャプチャされたフレームに注目領域探索を適用する際に参照可能である。

注目領域画像は、例えば、フレームＦから検出された注目領域の少なくとも一部及びその近傍を表す画像である。図９に符号Ｇで示す画像領域は注目領域画像の例であり、視神経乳頭（注目領域）及びその近傍を表している。注目領域画像は、例えば、フレームＦよりも後にキャプチャされたフレームに対してテンプレートマッチングによる注目領域探索を適用する際のテンプレート画像として使用可能である。

次に、図６を参照しつつ、ステップＳ４のテンプレートマッチングによる注目領域探索において実行される処理の例を説明する。本例は、縮小画像の使用（ステップＳ１１）と、２以上のテンプレート画像の使用（ステップＳ１２～Ｓ１４）との双方を含んでいる。一方、他の例に係るテンプレートマッチングによる注目領域探索は、これらのうちのいずれか一方のみを含んでいてもよいし、これらのいずれも含んでいなくてもよいし、これら以外の処理を含んでいてもよい。

（Ｓ１１：近赤外観察画像のフレームの縮小画像を作成）
第２探索処理部２３１２は、ステップＳ１でキャプチャされた近赤外観察画像のフレームＦの縮小画像を作成する。縮小画像のサイズは、例えば、フレームＦの１６分の１である。

（Ｓ１２：第１テンプレート画像に基づくテンプレートマッチングを実行）
次に、第２探索処理部２３１２は、ステップＳ１１で作成された縮小画像に対し、第１テンプレート画像に基づくテンプレートマッチングを適用することによって、縮小画像中の注目領域を探索する。

（Ｓ１３：探索成功？）
ステップＳ１２のテンプレートマッチングにより注目領域が検出された場合（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ５に移行する。他方、ステップＳ１２のテンプレートマッチングにより注目領域が検出されなかった場合（Ｓ１３：Ｎｏ）、処理はステップＳ１４に移行する。

（Ｓ１４：第２テンプレート画像に基づくテンプレートマッチングを実行）
ステップＳ１２のテンプレートマッチングにより注目領域が検出されなかった場合（Ｓ１３：Ｎｏ）、第２探索処理部２３１２は、ステップＳ１１で作成された縮小画像に対し、第２テンプレート画像に基づくテンプレートマッチングを適用することによって、縮小画像中の注目領域を探索する。

前述したように、本例では、ステップＳ４の注目領域探索によって注目領域が検出されることを想定しており、ステップＳ１４の注目領域探索でも注目領域が検出されない場合には、例えば、主制御部２１１がユーザーインターフェイス２４０を制御して警告等を出力する。ステップＳ１４の注目領域探索で注目領域が検出された場合には、処理はステップＳ５に移行する。

〈第２動作例〉
図１０を参照しつつ眼科装置１の動作の第２の例を説明する。本例の探索処理部２３１は、図４Ｃに示す探索処理部２３１Ｂである。

（Ｓ２１～Ｓ２４）
ステップＳ２１～Ｓ２４は、それぞれ、第１動作例のステップＳ１～Ｓ４と同じ要領で実行される。なお、ステップＳ２２の注目領域探索により注目領域が検出された場合（Ｓ２３：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２７に移行する。

本例では、ステップＳ１４の注目領域探索によって注目領域が検出される場合と検出されない場合との双方を想定している。

（Ｓ２５：探索成功？）
ステップＳ２４の注目領域探索により注目領域が検出された場合（Ｓ２５：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２７に移行する。他方、ステップＳ２４の注目領域探索により注目領域が検出されなかった場合（Ｓ２５：Ｎｏ）、処理はステップＳ２６に移行する。

（Ｓ２６：血管分布に基づく注目領域探索）
ステップＳ２４の注目領域探索により注目領域が検出されなかった場合（Ｓ２５：Ｎｏ）、主制御部２１１は、第３探索処理部２３１３を動作させる。第３探索処理部２３１３は、ステップＳ２１でキャプチャされた近赤外観察画像のフレームに対して、血管分布に基づく注目領域探索を適用する。この注目領域探索は、前述した要領で実行される。

本例では、ステップＳ２６の注目領域探索によって注目領域が検出されることを想定している。ステップＳ２６の注目領域探索でも注目領域が検出されない場合には、例えば、主制御部２１１がユーザーインターフェイス２４０を制御して警告等を出力する。

（Ｓ２７：注目領域情報を記録）
ステップＳ２２の注目領域探索、ステップＳ２４の注目領域探索、又はステップＳ２６の注目領域探索により、ステップＳ２１でキャプチャされたフレームから注目領域が検出された場合、探索処理部２３１Ｂは、注目領域情報を生成する。この処理は、第１動作例のステップＳ５と同じ要領で実行される。

〈第３動作例〉
図１１を参照しつつ眼科装置１の動作の第３の例を説明する。本例の探索処理部２３１は、図４Ｄに示す探索処理部２３１Ｃである。

（Ｓ３１：近赤外観察画像のキャプチャを開始）
まず、第１動作例のステップＳ１と同じ要領で、近赤外観察画像のキャプチャが開始されてフレームが探索処理部２３１Ｃに送られる。

（Ｓ３２～Ｓ３４）
ステップＳ３２～Ｓ３４は、それぞれ、第２動作例のステップＳ２４～Ｓ２６と同じ要領で実行される。なお、ステップＳ３２の注目領域探索により注目領域が検出された場合（Ｓ３３：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ３５に移行する。

（Ｓ３５：注目領域情報を記録）
ステップＳ３２の注目領域探索又はステップＳ３４の注目領域探索により、ステップＳ３１でキャプチャされたフレームから注目領域が検出された場合、探索処理部２３１Ｃは、注目領域情報を生成する。この処理は、第１動作例のステップＳ５と同じ要領で実行される。

〈第４動作例〉
図１２を参照しつつ眼科装置１の動作の第４の例を説明する。本例の探索処理部２３１は、図４Ｅに示す探索処理部２３１Ｄである。

（Ｓ４１：近赤外観察画像のキャプチャを開始）
まず、第１動作例のステップＳ１と同じ要領で、近赤外観察画像のキャプチャが開始されてフレームが探索処理部２３１Ｄに送られる。

（Ｓ４２～Ｓ４３）
ステップＳ４２～Ｓ４３は、それぞれ、第１動作例のステップＳ２～Ｓ３と同じ要領で実行される。なお、ステップＳ４２の注目領域探索により注目領域が検出された場合（Ｓ４３：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ４５に移行する。他方、ステップＳ４２の注目領域探索により注目領域が検出されなかった場合（Ｓ４３：Ｎｏ）、処理はステップＳ４４に移行する。

（Ｓ４４：血管分布に基づく注目領域探索）
ステップＳ４２の注目領域探索により注目領域が検出されなかった場合（Ｓ４３：Ｎｏ）、主制御部２１１は、第３探索処理部２３１３を動作させる。第３探索処理部２３１３は、ステップＳ４１でキャプチャされた近赤外観察画像のフレームに対して、血管分布に基づく注目領域探索を適用する。この注目領域探索は、第２動作例のステップＳ２６と同じ要領で実行される。

本例では、ステップＳ４４の注目領域探索によって注目領域が検出されることを想定している。ステップＳ４４の注目領域探索でも注目領域が検出されない場合には、例えば、主制御部２１１がユーザーインターフェイス２４０を制御して警告等を出力する。

（Ｓ４５：注目領域情報を記録）
ステップＳ４２の注目領域探索又はステップＳ４４の注目領域探索により、ステップＳ４１でキャプチャされたフレームから注目領域が検出された場合、探索処理部２３１Ｄは、注目領域情報を生成する。この処理は、第１動作例のステップＳ５と同じ要領で実行される。

〈作用・効果〉
幾つかの例示的な実施形態の作用及び効果について説明する。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１）は、正面画像取得部と、第１探索処理部と、第２探索処理部とを含んでいてよい（図４Ｂを参照）。

正面画像取得部は、被検眼の眼底の正面画像を取得する。例示的な眼科装置１において正面画像取得部は、照明光学系１０と撮影光学系３０とを含む。なお、例示的な眼科装置１は眼底Ｅｆを撮影することによって正面画像を取得しているが、他の装置又は記憶装置等から正面画像を取得するようにしてもよい。他の装置又は記憶装置等から正面画像を取得する場合、例示的な眼科装置１の正面画像取得部は、前述した通信デバイス又はドライブ装置等を含む。

第１探索処理部は、正面画像取得部により取得された正面画像における輝度の変化に基づいて眼底の注目部位に相当する注目領域を探索する。例示的な眼科装置１の第１探索処理部は、第１探索処理部２３１１を含む。

第２探索処理部は、第１探索処理部により注目領域が検出されなかった場合に、正面画像及びテンプレート画像に基づくテンプレートマッチングによって注目領域を探索する。

このような眼科装置によれば、２つの画像処理手法を段階的に適用することにより、正面画像から注目部位を検出する処理の確実性向上を図ることができるとともに、処理全体の効率化を図ることができる。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１）は、第３探索処理部を更に含んでいてよい（図４Ｃを参照）。第３探索処理部は、第２探索処理部により注目領域が検出されなかった場合に、正面画像を解析することにより眼底の血管に相当する血管領域を検出し、検出された血管領域の分布に基づいて注目領域を探索する。

このような眼科装置によれば、３つの画像処理手法を段階的に適用することにより、正面画像から注目部位を検出する処理の確実性向上を図ることができるとともに、処理全体の効率化を図ることができる。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１）は、正面画像取得部と、第２探索処理部と、第３探索処理部とを含んでいてよい（図４Ｄを参照）。このような眼科装置によれば、２つの画像処理手法を段階的に適用することにより、正面画像から注目部位を検出する処理の確実性向上を図ることができるとともに、処理全体の効率化を図ることができる。

例示的な実施形態に係る眼科装置（１）は、正面画像取得部と、第１探索処理部と、第３探索処理部とを含んでいてよい（図４Ｅを参照）。このような眼科装置によれば、２つの画像処理手法を段階的に適用することにより、正面画像から注目部位を検出する処理の確実性向上を図ることができるとともに、処理全体の効率化を図ることができる。

例示的な実施形態において、テンプレート画像のサイズは、眼底の正面画像のサイズよりも小さくてよい。この場合、第２探索処理部は、正面画像をリサイズすることによりテンプレート画像のサイズに対応するサイズの縮小画像を作成し、且つ、テンプレート画像に基づくテンプレートマッチングを縮小画像に適用することにより注目領域を探索することができる。ここで、正面画像から縮小画像を作成する際の縮小比は、既定値でもよいし、正面画像のサイズ及び／又はテンプレート画像のサイズに基づき設定された値でもよい。

このような眼科装置によれば、注目部位のサイズの個人差が注目領域探索に与える影響を低減することができ、また、テンプレートマッチングに要求される計算資源を低減することができる。

例示的な実施形態において、第２探索処理部は、２以上の属性にそれぞれ対応する２以上のテンプレート画像を予め記憶していてよい。更に、第２探索処理部は、２以上のテンプレート画像のそれぞれと正面画像とに基づくテンプレートマッチングにより注目領域を探索するように構成されていてよい。

このような眼科装置によれば、様々な属性の被検眼の眼底の正面画像から注目部位を検出する処理の確実性向上を図ることができる。

例示的な実施形態において、注目領域は、視神経乳頭に相当する乳頭領域を含んでいてよく、且つ、テンプレート画像は、視神経乳頭及びその近傍の画像であってよい。

これにより、眼底の主要な注目部位である視神経乳頭を検出する処理の確実性向上を図ることができる。

例示的な実施形態において、注目領域は、視神経乳頭に相当する乳頭領域を含んでいてよい。更に、第１探索処理部は、眼底の正面画像において輝度の変化が不連続な位置を特定する処理により乳頭領域の境界を探索するように構成されていてよい。

このような眼科装置によれば、第１探索処理部が実行する輝度変化に基づく注目領域探索においてエッジ検出を行うことにより、視神経乳頭の周縁を高い確実性で検出することができる。

例示的な実施形態において、注目領域は、視神経乳頭に相当する乳頭領域を含んでいてよい。更に、第３探索処理部は、血管領域の幅、密度及び向きのうちの１以上のパラメータに基づいて乳頭領域を探索するように構成されていてよい。

このような眼科装置によれば、第３探索処理部は、眼底における血管の分布を参照して視神経乳頭を高い確実性で検出することができる。

例示的な実施形態において、正面画像取得部は、眼底の正面画像とは異なるモダリティで取得された眼底の他の正面画像を更に取得するように構成されていていよい。ここで、双方の正面画像が眼科装置１による撮影画像であってもよいし、一方のみが眼科装置１による撮影画像であってもよいし、双方が外部から取得した画像であってもよい。

更に、第３探索処理部は、次の一連の処理を実行可能に構成されていてよい。まず、第３探索処理部は、他の正面画像を解析することにより眼底の血管に相当する第１血管領域を検出する。次に、第３探索処理部は、正面画像と他の正面画像との間のレジストレーションを行う。続いて、第３探索処理部は、レジストレーションの結果に基づいて第１血管領域に対応する正面画像の第２血管領域を特定する。最後に、第３探索処理部は、第２血管領域の分布に基づいて注目領域を探索する。

このような眼科装置によれば、第３探索処理部は、他の正面画像から求められた血管分布を参照して正面画像の血管分布を求めることができる。したがって、注目部位の検出の確実性向上を図ることができる。

同様に、眼底の正面画像とは異なるモダリティで取得された眼底の他の正面画像を更に取得可能である例示的な実施形態において、第３探索処理部は、次の一連の処理を実行可能に構成されていてよい。まず、第３探索処理部は、他の正面画像を解析することにより眼底の血管に相当する血管領域を検出する。次に、第３探索処理部は、他の正面画像から検出された血管領域の分布に基づいて第１注目領域を探索する。続いて、第３探索処理部は、正面画像と他の正面画像との間のレジストレーションを行う。最後に、第３探索処理部は、レジストレーションの結果に基づいて第１注目領域に対応する正面画像の第２注目領域を注目領域として特定する。

このような眼科装置によれば、第３探索処理部は、他の正面画像から求められた血管分布に基づき他の正面画像中の注目部位を検出し、他の正面画像中の注目部位を参照して正面画像の注目部位を検出することができる。したがって、注目部位の検出の確実性向上を図ることができる。

例示的な実施形態において、眼底の正面画像は、近赤外光で照明されている眼底をデジタル撮影して得られた画像であってよい。更に、眼底の正面画像は、近赤外光で照明されている眼底を繰り返しデジタル撮影して得られた動画像のフレームであってよい。

このような眼科装置によれば、被検者に眩しさを感じさせず縮瞳の原因とならない近赤外光を用いて取得された眼底の正面画像から注目部位を検出する処理の確実性向上を図ることができる。

近赤外動画像を取得可能な例示的な眼科装置において、正面画像取得部は、照明系と、撮影系とを含んでいてよい。照明系は、近赤外光で眼底を照明する。撮影系は、イメージセンサを含み、近赤外光で照明されている眼底を繰り返しデジタル撮影する。すなわち、正面画像取得部は、眼底の近赤外観察が可能に構成されていてよい。更に、例示的な眼科装置は、移動機構と、移動処理部とを含んでいてよい。移動機構は、照明系及び撮影系を移動する。移動処理部は、撮影系により得られた動画像に基づき移動機構を制御する。

例示的な眼科装置１の照明系は、照明光学系１０を少なくとも含み、照明光学系１０の要素を制御する要素や駆動する要素を更に含んでいてもよい。また、例示的な眼科装置１の撮影系は、撮影光学系３０を少なくとも含み、撮影光学系３０の要素を制御する要素や駆動する要素を更に含んでいてもよい。また、例示的な眼科装置１の移動機構は、移動機構１５０を含む。また、例示的な眼科装置１の移動処理部は、トラッキング制御部２１３及びトラッキング解析部２３２を含む（図６Ｆを参照）。

例示的な実施形態は、眼科装置を制御する方法を提供する。この制御方法を適用可能な眼科装置は、被検眼の眼底の正面画像を処理するプロセッサを含む。例示的な眼科装置１のプロセッサは、探索処理部２３１を少なくとも含む。

例示的な実施形態の制御方法の第１の態様は、第１探索制御ステップと、第２探索制御ステップとを含む。第１探索制御すテプは、眼底の正面画像における輝度の変化に基づいて眼底の注目部位に相当する注目領域を探索する処理をプロセッサに実行させる。第２探索制御ステップは、第１探索制御ステップにおいて実行された処理により注目領域が検出されなかった場合に、正面画像及びテンプレート画像に基づくテンプレートマッチングにより注目領域を探索する処理をプロセッサに実行させる。

例示的な実施形態の制御方法の第１の態様は、更に、第３探索制御ステップを含んでいてよい。第３探索制御ステップは、第２探索制御ステップにおいて実行された処理により注目領域が検出されなかった場合に、正面画像を解析することにより眼底の血管に相当する血管領域を検出する処理と、血管領域の分布に基づいて注目領域を探索する処理とをプロセッサに実行させる。

例示的な実施形態の制御方法の第２の態様は、第２探索制御ステップと、第３探索制御ステップとを含む。第２探索制御ステップは、眼底の正面画像及びテンプレート画像に基づくテンプレートマッチングにより注目領域を探索する処理をプロセッサに実行させる。第３探索制御ステップは、第２探索制御ステップにおいて実行された処理により注目領域が検出されなかった場合に、正面画像を解析することにより眼底の血管に相当する血管領域を検出する処理と、血管領域の分布に基づいて注目領域を探索する処理とをプロセッサに実行させる。

例示的な実施形態の制御方法の第３の態様は、第１探索制御ステップと、第３探索制御ステップとを含む。第１探索制御ステップは、眼底の正面画像における輝度の変化に基づいて眼底の注目部位に相当する注目領域を探索する処理をプロセッサに実行させる。第３探索制御ステップは、第１探索制御ステップにおいて実行された処理により注目領域が検出されなかった場合に、正面画像を解析することにより眼底の血管に相当する血管領域を検出する処理と、血管領域の分布に基づいて注目領域を探索する処理とをプロセッサに実行させる。

例示的な眼科装置の制御方法に対して、例示的な眼科装置１について説明された事項のいずれかを組み合わせることが可能である。

例示的な実施形態は、例示的な制御方法のいずれかを眼科装置に実行させるプログラムを提供する。このプログラムに対して、例示的な実施形態において説明された事項のいずれかを組み合わせることが可能である。

また、このような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。この記録媒体に対して、例示的な実施形態において説明された事項のいずれかを組み合わせることが可能である。また、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。

例示的な実施形態に係る方法、プログラム、又は記録媒体によれば、２以上の画像処理手法を段階的に適用することにより、正面画像から注目部位を検出する処理の確実性向上を図ることができるとともに、処理全体の効率化を図ることができる。また、例示的な実施形態に係る方法、プログラム、又は記録媒体に組み合わされる事項に応じた作用及び効果が奏される。

以上に説明した構成は、この発明の実施態様の例に過ぎない。よって、この発明の要旨の範囲内における任意の変形（省略、置換、付加等）を施すことが可能である。

１ 眼科装置
１０ 照明光学系
３０ 撮影光学系
１５０ 移動機構
２１０ 制御部
２１０Ａ 制御部
２１３ トラッキング制御部
２３０ データ処理部
２３１ 探索処理部
２３１Ａ 探索処理部
２３１Ｂ 探索処理部
２３１Ｃ 探索処理部
２３１Ｄ 探索処理部
２３１１ 第１探索処理部
２３１２ 第２探索処理部
２３１３ 第３探索処理部
２３２ トラッキング解析部

Claims (4)

1. 被検眼の眼底の正面画像を取得する正面画像取得部と、
   前記正面画像及びテンプレート画像に基づくテンプレートマッチングにより前記眼底の注目部位に相当する注目領域を探索する第２探索処理部と、
   前記第２探索処理部により前記注目領域が検出されなかった場合に、前記正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する血管領域を検出し、前記血管領域の分布に基づいて前記注目領域を探索する第３探索処理部と
   を含み、
   前記テンプレート画像のサイズは、前記正面画像のサイズよりも小さく、
   前記第２探索処理部は、
   前記正面画像をリサイズすることにより前記テンプレート画像のサイズに対応するサイズの縮小画像を作成し、
   前記テンプレート画像に基づくテンプレートマッチングを前記縮小画像に適用することにより前記注目領域を探索する、
   眼科装置。
2. 被検眼の眼底の正面画像を取得する正面画像取得部と、
   前記正面画像及びテンプレート画像に基づくテンプレートマッチングにより前記眼底の注目部位に相当する注目領域を探索する第２探索処理部と、
   前記第２探索処理部により前記注目領域が検出されなかった場合に、前記正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する血管領域を検出し、前記血管領域の分布に基づいて前記注目領域を探索する第３探索処理部と
   を含み、
   前記第２探索処理部は、
   ２以上の属性にそれぞれ対応する２以上のテンプレート画像を予め記憶し、
   前記２以上のテンプレート画像のそれぞれと前記正面画像とに基づくテンプレートマッチングにより前記注目領域を探索する、
   眼科装置。
3. 被検眼の眼底の正面画像を取得する正面画像取得部と、
   前記正面画像及びテンプレート画像に基づくテンプレートマッチングにより前記眼底の注目部位に相当する注目領域を探索する第２探索処理部と、
   前記第２探索処理部により前記注目領域が検出されなかった場合に、前記正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する血管領域を検出し、前記血管領域の分布に基づいて前記注目領域を探索する第３探索処理部と
   を含み、
   前記正面画像取得部は、前記正面画像とは異なるモダリティで取得された前記眼底の他の正面画像を更に取得し、
   前記第３探索処理部は、
   前記他の正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する第１血管領域を検出し、
   前記正面画像と前記他の正面画像との間のレジストレーションを行い、
   前記レジストレーションの結果に基づいて前記第１血管領域に対応する前記正面画像の第２血管領域を特定し、
   前記第２血管領域の分布に基づいて前記注目領域を探索する、
   眼科装置。
4. 被検眼の眼底の正面画像を取得する正面画像取得部と、
   前記正面画像及びテンプレート画像に基づくテンプレートマッチングにより前記眼底の注目部位に相当する注目領域を探索する第２探索処理部と、
   前記第２探索処理部により前記注目領域が検出されなかった場合に、前記正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する血管領域を検出し、前記血管領域の分布に基づいて前記注目領域を探索する第３探索処理部と
   を含み、
   前記正面画像取得部は、前記正面画像とは異なるモダリティで取得された前記眼底の他の正面画像を更に取得し、
   前記第３探索処理部は、
   前記他の正面画像を解析することにより前記眼底の血管に相当する血管領域を検出し、
   前記他の正面画像から検出された前記血管領域の分布に基づいて第１注目領域を探索し、
   前記正面画像と前記他の正面画像との間のレジストレーションを行い、
   前記レジストレーションの結果に基づいて前記第１注目領域に対応する前記正面画像の第２注目領域を前記注目領域として特定する、
   眼科装置。
   

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