JPWO2017131004A1 - 画像データ処理装置、画像データ処理方法、および画像データ処理プログラム - Google Patents

Abstract

画像データ処理装置は、画像データの処理を制御する制御部を備える。制御部は、被検物の目標撮影位置に関して異なる時間に取得された複数の画像データから、撮影領域内における複数の部位の各々の変位を示すベクトル場を算出する（Ｓ２）。制御部は、算出したベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことで、ポテンシャル場を算出する（Ｓ３）。本開示に係る画像データ処理装置、画像データ処理方法、および画像データ処理プログラムによると、被検物の変位に関する情報が適切に把握される。

Description

本開示は、被検物の画像データを処理するための画像データ処理装置、画像データ処理方法、および画像データ処理プログラムに関する。

従来、被検物の画像データを処理することで、被検物の撮影領域における変位を測定する技術が知られている。例えば、特許文献１が開示する変位測定装置は、撮影光軸の軸方向および横方向における微小領域の変位量と、複数の断層画像間での相関係数の減衰との対応関係を用いて、軸方向および横方向における微小領域の変位量を測定する。

特開２０１５−１６９６５０号公報

従来の技術では、測定された被検物の変位がベクトル場として扱われていた。しかし、ベクトル場では、撮影領域内の各部位の変位に関する情報を適切に把握（例えば、可視化、定性化、定量化等）することが困難な場合があった。

本開示の典型的な目的は、被検物の変位に関する情報を適切に把握することが可能な画像データ処理装置、画像データ処理方法、および画像データ処理プログラムを提供することである。

本開示における典型的な実施形態が提供する画像データ処理装置は、画像データの処理を制御する制御部を備え、前記制御部は、被検物の目標撮影位置に関して異なる時間に取得された複数の画像データから、撮影領域内における複数の部位の各々の変位を示すベクトル場を算出し、前記ベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことでポテンシャル場を算出する。

本開示における典型的な実施形態が提供する画像データ処理方法は、画像データ処理装置によって実行される画像データ処理方法であって、被検物の目標撮影位置に関して異なる時間に取得された複数の画像データから、撮影領域内における複数の部位の各々の変位を示すベクトル場を算出するベクトル場算出ステップと、前記ベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことでポテンシャル場を算出するポテンシャル場算出ステップと、を含む。

本開示における典型的な実施形態が提供する画像データ処理プログラムは、画像データ処理装置において実行される画像データ処理プログラムであって、前記画像データ処理装置のプロセッサが前記画像データ処理プログラムを実行することで、被検物の目標撮影位置に関して異なる時間に取得された複数の画像データから、撮影領域内における複数の部位の各々の変位を示すベクトル場を算出するベクトル場算出ステップと、前記ベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことでポテンシャル場を算出するポテンシャル場算出ステップと、を前記画像データ処理装置に実行させる。

本開示に係る画像データ処理装置、画像データ処理方法、および画像データ処理プログラムによると、被検物の変位に関する情報が適切に把握される。

本開示で例示する実施形態（以下、「本実施形態」）では、画像データ処理装置の制御部は、被検物の目標撮影位置に関して異なる時間に取得された複数の画像データから、撮影領域内における複数の部位の各々の変位を示すベクトル場を算出する。制御部は、ベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことで、ポテンシャル場を算出する。算出したポテンシャル場によると、回転無しの場、および発散無しの場の少なくとも一方が把握される。従って、撮影領域内の各部位の変位に関する情報の可視化、定性化、および定量化等の少なくともいずれかが適切に行われる。

制御部は、ベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことで、被検物に変位を引き起こすエネルギーの分布を示すポテンシャル場であるスカラーポテンシャル場を算出してもよい。スカラーポテンシャル場によると、変位の原因となるエネルギーの分布が明確に表れる。従って、被検物の変位に関する情報がより適切に把握される。

なお、制御部は、ベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことで、発散が無いベクトルポテンシャル場を算出してもよい。この場合、各部位における回転に関する情報が適切に把握される。

制御部は、算出したスカラーポテンシャル場に基づいて、被検物に変位を引き起こすエネルギーの分布を表示する画像のデータを作成してもよい。この場合、画像データ処理装置は、被検物の変位に関する情報を、ユーザに容易且つ適切に把握させることができる。この場合、例えば、変位の方向に応じて別々に画像を作成する等の処理を行わなくても、変位に関する情報が適切にユーザによって把握される。

ベクトル場が算出される元となる複数の画像データは、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いて取得された画像データ（ＯＣＴ画像データ）であってもよい。この場合、画像データ処理装置は、被検物の内部の変位に関する情報についても適切に把握することができる。

なお、ＯＣＴ画像データ以外の画像データからベクトル場が算出されてもよい。例えば、測定光を被検物上で二次元的に走査させる光スキャナと、被検物と略共役位置に配置された共焦点開口を介して被検物からの反射光を受光する受光素子を備えた撮影装置（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：ＳＬＯ）によって取得された画像データが用いられてもよい。被検物の表面の二次元領域を撮影する撮影装置（例えば眼底カメラ等）によって取得された画像データが用いられてもよい。これらの場合、被検物の表面の変位に関する情報が適切に把握される。

制御部は、ＯＣＴ装置から出射される撮影光の光軸に沿う方向（軸方向）、および、軸方向に交差する横方向における二次元のベクトル場を算出し、二次元のベクトル場からポテンシャル場を算出してもよい。ただし、一次元のベクトル場、または三次元のベクトル場が用いられる場合でも、本実施形態で例示する技術の少なくとも一部を適用できる。

制御部は、ヘルムホルツ分解によって算出したポテンシャル場から、被検物に生じた変位を解析してもよい。この場合、例えば、変位の方向に応じて別々に変位を解析する処理等を行わなくても、適切に変位が解析される。なお、解析の手法には種々の手法を採用できる。解析は、定性的な解析であってもよいし、定量的な解析であってもよい。

なお、画像データ処理装置は、エネルギー分布を表示する画像のデータの作成処理と、被検物に生じた変位の解析処理を、共に実行してもよい。しかし、当然ながら、画像データ処理装置は、画像データの作成処理と変位の解析処理を両方実行する必要は無い。また、ポテンシャル場を算出するデバイスと、画像データの作成処理または変位の解析処理を実行するデバイスは、別のデバイスであってもよい。例えば、ＯＣＴ装置が算出したポテンシャル場に基づいて、ＰＣが画像データを作成してもよい。

ベクトル場が算出される元となる複数の画像データは、治療光が照射される被検物の位置に関して取得された画像データを含んでもよい。この場合、画像データ処理装置は、治療光が照射された被検物の変位に関する情報を、ポテンシャル場を算出することで適切に把握することができる。

また、制御部は、被検物に生じた変位をポテンシャル場から解析することで、被検物に照射された治療光のエネルギーの適否を判定してもよい。この場合、画像データ処理装置は、治療光が照射されることで発生する被検物の変位から、治療光のエネルギーの適否を、生体の個体差等の種々の影響を抑制しつつ判定することができる。

ただし、治療光が照射された被検物の画像データ以外の画像データを処理する場合でも、本実施形態で例示する技術の少なくとも一部を採用できる。例えば、何らかのエネルギー（例えば、超音波エネルギー、電磁波エネルギー、風圧エネルギー等）を被検物に加えて、被検物の性質（例えば、固さ、内部の圧力等）を測定する場合等にも、本実施形態で例示する技術の少なくとも一部を適用できる。また、本実施形態で例示する技術の少なくとも一部は、眼以外の被検物の画像データを処理する場合にも適用できる。

また、制御部は、ベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことで算出したポテンシャル場を、再度ベクトル場に戻す処理を実行してもよい。例えば、制御部は、ベクトル場に対するヘルムホルツ分解によって算出したスカラーポテンシャル場を微分することで、回転成分とノイズが除去されたベクトル場を算出してもよい。この場合、最終的に算出されたベクトル場によると、変位の定量化がより容易になる。なお、制御部は、ポテンシャル場に対してスムージング処理等を行った後に、ベクトル場に戻す処理を実行してもよい。

本実施形態で例示する画像データ処理装置は、測定光と参照光が合成された干渉光によって被検物の内部情報（例えば断層画像等）を取得する光コヒーレンストモグラフィ装置（ＯＣＴ装置）である。しかし、他の装置が画像データ処理装置として画像データの処理を行ってもよい。例えば、画像データ処理装置は、ＯＣＴ装置に接続されたパーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」という）、サーバ、または携帯端末等であってもよい。画像データ処理装置は、ＯＣＴ装置等の撮影装置によって撮影された画像のデータを、有線通信、無線通信、または着脱可能なメモリ等を介して取得可能なＰＣ等であってもよい。画像データ処理装置は、被検物の撮影と、治療光による被検物の治療とを共に実行可能な治療装置であってもよい。また、複数のデバイスが画像データ処理装置として機能してもよい。例えば、ベクトル場を算出する処理をＯＣＴ装置が実行し、ベクトル場からポテンシャル場を算出する処理をＰＣが実行してもよい。この場合、ＯＣＴ装置およびＰＣが共に画像データ処理装置として機能する。

本実施形態の画像データ処理装置１の構成を説明するための概略図である。 本実施形態のＯＣＴ光学系１００、正面観察光学系２００、および治療光照射光学系３００の構成を示す概略図である。 本実施形態の画像データ処理装置１が実行する画像データ処理のフローチャートである。 画像データ処理装置１が作成する変位エネルギー分布画像の一例を示す図である。

以下、本開示における典型的な実施形態の一例について、図面を参照して説明する。まず、図１を参照して、本実施形態の画像データ処理装置（画像データ処理システム）１の概略構成について説明する。本実施形態の画像データ処理装置１は、ＯＣＴ光学系（干渉光学系）１００によって信号（例えば、ＯＣＴ信号）を取得し、取得した信号から画像データを取得する。つまり、本実施形態の画像データ処理装置１は、被検物の内部情報を取得するＯＣＴ装置としての機能を有する。画像データ処理装置１は、画像データを処理することで、ベクトル場およびポテンシャル場を算出する。また、本実施形態の画像データ処理装置１は、生体である被検物（本実施形態では眼Ｅ）に治療光（例えば治療レーザ光）を照射する治療装置としての機能も有する。

本実施形態の画像データ処理装置１は、制御部１０、表示部２１、操作部２２、ＯＣＴ光学系１００、正面観察光学系２００、および治療光照射光学系３００を備える。

制御部１０は、画像データ処理装置１の処理（例えば、各種データ処理および動作処理等）を制御する。制御部１０は、ＣＰＵ（プロセッサ）１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、および不揮発性メモリ（Ｎｏｎ−ｖｏｌａｔｉｌｅ ｍｅｍｏｒｙ：ＮＶＭ）１４を備える。ＣＰＵ１１は、画像データ処理装置１における各種制御を司る。ＲＯＭ１２には、各種プログラム、初期値等が記憶されている。ＲＡＭ１３は、各種情報を一時的に記憶する。不揮発性メモリ１４は、電源の供給が遮断されても記憶内容を保持できる非一過性の記憶媒体である。例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュＲＯＭ、および着脱可能なＵＳＢメモリ等を不揮発性メモリ１４として使用してもよい。本実施形態では、例えば、後述する画像データ処理を実行するための画像データ処理プログラム等が、不揮発性メモリ１４に記憶される。

本実施形態では、ＯＣＴ光学系１００、治療光照射光学系３００、および制御部１０等が１つの筐体に内蔵された、一体型の画像データ処理装置１を例示する。しかし、画像データ処理装置１は、筐体が異なる複数の装置を備えていてもよいことは言うまでもない。例えば、画像データ処理装置１は、ＯＣＴ光学系１００を内蔵するＯＣＴ装置と、ＯＣＴ装置に有線または無線で接続されるＰＣとを備えていてもよい。この場合、ＯＣＴ装置が備える制御部と、ＰＣの制御部とが共に画像データ処理装置１の制御部１０として機能してもよい。つまり、制御部１０は複数のプロセッサを備えていてもよい。また、市販のＰＣが画像データ処理装置１の一部として使用されてもよい。この場合、画像データ処理プログラムの少なくとも一部が、市販のＰＣにインストールされ得る。また、治療光照射光学系３００を備えた治療装置が、画像データ処理装置とは別で用いられてもよい。

表示部２１は、装置本体に搭載されたディスプレイであってもよいし、装置本体とは別体のディスプレイであってもよい。操作部２２は、入力された操作指示に応じた信号を制御部１０に出力する。操作部２２には、例えば、マウス、ジョイスティック、キーボード、タッチパネル等の少なくともいずれかを用いることができる。

図２を参照して、ＯＣＴ光学系１００、正面観察光学系２００、および治療光照射光学系３００について説明する。ＯＣＴ光学系１００は、いわゆる光断層干渉計（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）の構成を持ち、被検物（本実施形態では眼Ｅ）の内部情報（例えば断層画像の画像データ等）を取得するために用いられる。本実施形態のＯＣＴ光学系１００は、測定光源１０２から出射された光を、光分割器（例えばカップラー）１０４によって測定光（試料光）と参照光に分割する。ＯＣＴ光学系１００は、測定光学系１０６によって測定光を被検物（例えば、眼Ｅの眼底Ｅｆ）に導くと共に、参照光を参照光学系１１０に導く。ＯＣＴ光学系１００は、参照光と、被検物によって反射された測定光とが合成された干渉光を、検出器（例えば受光素子）１２０に受光させる。

検出器１２０は、測定光と参照光の干渉信号を検出する。フーリエドメインＯＣＴの場合、干渉光のスペクトル強度（スペクトル干渉信号）が検出器１２０によって検出され、スペクトル強度データに対するフーリエ変換によって複素ＯＣＴ信号が取得される。例えば、複素ＯＣＴ信号における振幅の絶対値が算出されることで、所定範囲における深さプロファイル（Ａスキャン信号）が取得される。光スキャナ１０８によって走査された測定光の各走査位置における深さプロファイルが並べられることで、ＯＣＴ画像データ（断層画像データ）が取得される。さらに、制御部１０は、測定光を組織上で二次元方向に走査させることで、三次元ＯＣＴ画像データ（三次元断層画像データ）を取得してもよい。また、三次元ＯＣＴ画像データから、測定光の光軸に沿う軸方向（正面方向）から組織を見た場合のＯＣＴ正面（Ｅｎｆａｃｅ）画像データが取得されてもよい。

フーリエドメインＯＣＴの一例として、Ｓｐｅｃｔｒａｌ−ｄｏｍａｉｎ−ＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）、Ｓｗｅｐｔ−ｓｏｕｒｃｅ−ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）等を採用できる。また、例えば、Ｔｉｍｅ−ｄｏｍａｉｎ−ＯＣＴ（ＴＤ−ＯＣＴ）等を採用することも可能である。ＳＤ−ＯＣＴの場合、例えば、測定光源１０２として低コヒーレント光源（広帯域光源）が用いられると共に、干渉光の光路における検出器１２０の近傍には、干渉光を各周波数成分（各波長成分）に分光する分光光学系（スペクトロメータ）が設けられる。ＳＳ−ＯＣＴの場合、例えば、測定光源１０２として、出射波長を時間的に高速で変化させる波長掃引光源が用いられる。

測定光源１０２から出射された光は、カップラー１０４によって測定光束と参照光束に分割される。測定光は、光ファイバーを通過した後、空気中へ出射される。空気中へ出射された測定光は、測定光学系１０６の光スキャナ１０８等を介して被検物に集光される。被検物で反射された測定光は、同じ光路を通って光ファイバーに戻される。

光スキャナ１０８は、組織上で二次元方向（ＸＹ方向）に測定光を走査させる。本実施形態の光スキャナ１０８は、眼Ｅの瞳孔と略共役な位置に配置される。一例として、本実施形態の光スキャナ１０８は２つのガルバノミラーを備える。ガルバノミラーの反射角度は、駆動機構５０によって任意に調整される。その結果、測定光源１０２から出射された測定光の反射方向が変化し、被検物上の任意の位置に測定光が照射される。なお、光スキャナ１０８の構成を変更できることは言うまでもない。例えば、ポリゴンミラー、レゾナントスキャナ、音響光学素子（ＡＯＭ）等を光スキャナ１０８に採用してもよい。

参照光学系１１０は、被検物によって反射された測定光と合成される参照光を生成する。参照光学系１１０は、マイケルソンタイプであってもよいし、マッハツェンダタイプであってもよい。本実施形態の参照光学系１１０は、カップラー１０４から入射した光を反射光学系（例えば、参照ミラー）によって反射させることで、再度カップラー１０４に戻し、検出器１２０に導く。参照光学系１１０の構成も変更できる。例えば、参照光学系１１０は、カップラー１０４から入射した光を反射させずに透過させて検出器１２０に導いてもよい。参照光学系１１０は、光路中の光学部材を移動させることで、測定光と参照光の光路長差を変更することができる。本実施形態では、参照ミラーが光軸方向に移動されることで、光路長差が変更される。なお、光路長差を変更するための構成は、測定光学系１０６の光路中に設けられていてもよい。

正面観察光学系２００は、被検物の正面画像データを取得する。正面画像データは、完成された二次元の画像のデータであってもよいし、二次元画像の各画素の輝度を算出するために用いられる各測定点での信号データであってもよい。一例として、本実施形態の正面観察光学系２００は、光源から発せられた測定光（例えば、赤外光）を被検物上で二次元方向（ＸＹ方向）に走査させる光スキャナと、被検物と略共役位置に配置された共焦点開口を介して反射光を受光する受光素子とを備える。つまり、本実施形態の正面観察光学系２００は、いわゆる走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）の構成を備える。しかし、正面観察光学系２００の構成も変更できる。例えば、正面観察光学系２００は、眼底カメラタイプの構成を備えていてもよい。

治療光照射光学系３００は、生体を治療する治療光（本実施形態では治療レーザ光）を被検物に向けて照射する。例えば、治療光は、生体を凝固するために用いられてもよい。また、生体を低侵襲で治療可能なパラメータを有する治療光（例えば、マイクロパルスレーザ）が用いられてもよい。治療光照射光学系３００は、治療光を被検物に対して走査させるための治療光用光スキャナ（図示せず）が設けられていてもよい。この場合、治療光用光スキャナと、ＯＣＴ光学系１００の光スキャナ１０８は、同期して制御されてもよい。また、同一の光スキャナが用いられてもよい。本実施形態では、治療光照射光学系３００の光軸は、光路結合部材（例えば、ダイクロイックミラー等）によって、ＯＣＴ光学系１００の光軸と同軸とされる。なお、治療光照射光学系３００を備えるＯＣＴの詳細な構成については、例えば、特開２０１２−２１３６３４号公報、特開２０１２−１３５５５０号公報等に記載されている。

図３および図４を参照して、本実施形態の画像データ処理装置１が実行する画像データ処理について説明する。画像データ処理装置１のＣＰＵ１１は、不揮発性メモリ１４等に記憶された画像データ処理プログラムに従って、図３に例示する画像データ処理を実行する。以下の説明では、被検物が眼Ｅの網膜であって、治療光が照射された網膜の変位に関する情報が取得される場合について例示する。

図３に示すように、ＣＰＵ１１は、被検物の目標撮影位置に関して、複数の画像データを異なる時間に取得する（Ｓ１）。つまり、ＣＰＵ１１は、被検物の目標撮影位置を、異なる時間に複数回撮影する。前述したように、本実施形態では、ＯＣＴ画像データに基づいて各種処理が行われる。一例として、ＣＰＵ１１は、被検物の同一位置（ただし、時間的に変位する場合もある）に測定光を複数回走査させることで、同一位置に関する複数のＯＣＴ画像データを取得する。しかし、複数の画像データが取得される目標撮影位置は、必ずしも同一位置である必要は無い。例えば、１回の撮影毎に、微小距離だけ撮影位置がずれるように、目標撮影位置が設定されてもよい。なお、ＣＰＵ１１は、他のＯＣＴ装置によって撮影された画像のデータを通信等によって取得してもよい。

ＣＰＵ１１は、撮影領域内における複数の部位（例えば、撮影領域に含まれる各画素）の各々の変位を示すベクトル場を、Ｓ１で取得した複数の画像データに基づいて算出する（Ｓ２）。本実施形態におけるベクトル場は、各部位の変位を占めるマップ（変位マップ）と言うこともできる。複数の画像データからベクトル場を算出する方法には種々の方法が存在する。一例として、本実施形態で例示する方法では、ＣＰＵ１１は、撮影光軸の軸方向（Ｚ方向）における各部位（微小領域）の変位を、ドップラー位相シフト情報を用いて算出する。また、ＣＰＵ１１は、撮影光軸の軸方向および横方向（Ｘ方向）における各部位の変位と、複数の断層画像間での相関係数の減衰との対応関係を用いて、横方向における各部位の変位を算出する。その結果、各部位のベクトル場が算出される。ただし、複数の画像データからベクトル場を算出する方法は適宜変更できる。例えば、ＣＰＵ１１は、複数の方向の全て（例えば、軸方向と横方向の両方）に関する変位を相関係数によって算出することで、ベクトル場を算出してもよい。各部位の変位が、スペックル追跡等の技術によって算出されてもよい。また、本実施形態では二次元のベクトル場が算出されるが、一次元または三次元のベクトル場が算出されてもよい。

本実施形態におけるベクトル場の算出方法について説明する。本実施形態では、ＣＰＵ１１は、２つの画像（本実施形態では２つのＢスキャン）間の相関係数を算出する。相関係数は、以下の（数１）によって示される。ここで、Δｘは横方向の変位、Δｚは軸方向の変位、Ｃは散乱過程と走査システムの再現性の影響を示した定数、ｗは１／ｅ２で定義される横方向分解能、Δｋは光源のガウシアンスペクトラムの１／ｅ２での最大幅である。相関係数は、変位の関数として減少し、それはガウシアン関数に従う。つまり、相関係数は、変位量に対してガウス関数的に減衰する。本実施形態のＣＰＵ１１は、複数のＢスキャンの１つを参照Ｂスキャンとし、他のＢスキャンを対象Ｂスキャンとする。ＣＰＵ１１は、例えば、参照Ｂスキャンと、この参照Ｂスキャンをデジタル処理によってシフトさせたＢスキャンとの間で相関係数を求めることができる。

次いで、ＣＰＵ１１は、（式１）を使用し、参照Ｂスキャンと対象Ｂスキャンの間で相関係数ρｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ（ｘ，ｙ）を算出する。また、ＣＰＵ１１は、参照Ｂスキャンと対象Ｂスキャンの間でドップラー位相シフトΔφ（ｘ、ｙ）を算出する。ドップラー位相シフトΔφ（ｘ、ｙ）は、以下の（数２）によって示される。

ＣＰＵ１１は、優先順位付き経路追従法を用いて位相シフトをアンラップし、以下の（数３）を用いた軸方向の変位に変換することで、軸方向の変位Δｚを算出する。ここで、ｎはサンプルの屈折率、λは光源の中心波長、Φｕｎｗｒａｐｐｅｄはアンラップされた位相シフトである。

また、（数１）を横方向の変位Δｘについて解くと、以下の（数４）として表される。ＣＰＵ１１は、参照Ｂスキャンと対象Ｂスキャンによって算出した相関係数ρｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ（ｘ，ｙ）と、算出した軸方向の変位Δｚを（数４）に代入することで、横方向の変位Δｘを算出する。なお、横方向の変位の方向（＋ｘ方向または−ｘ方向）を決定する方法は適宜選択できる。例えば、ＣＰＵ１１は、２つのＢスキャンをデジタル処理によって＋方向および−方向にシフトさせた場合の相関係数の増減に基づいて、横方向の変位の方向を決定してもよい。

本実施形態では、以上説明した処理によって、ＸＺ平面上の二次元のベクトル場Ｖが算出される。なお、以上説明した処理の詳細については、例えば、特開２０１５−１６９６５０号公報等に記載されている。

次いで、ＣＰＵ１１は、算出したベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことで、ポテンシャル場を算出する（Ｓ３）。

ヘルムホルツ分解について説明する。任意のベクトル場は、回転無しの場と発散無しの場に分解することができる。この定理をヘルムホルツの定理と言う。また、ヘルムホルツの定理を使ってベクトル場を分解することを、ヘルムホルツ分解（Ｈｅｌｍｈｏｌｔｚ‘ｓ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）と言う。ヘルムホルツ分解の手法自体は、従来から電磁気学等の分野で用いられている。

例えば、ベクトル場（変位マップ）をＶ、スカラーポテンシャルをφ、ベクトルポテンシャルをＡとする。この場合、変位マップＶは、以下の（数５）のように、スカラーポテンシャルの勾配とベクトル場の回転の和で表される。（数５）において、回転無しの場を想定して「ｒｏｔ（Ａ）＝０」とすると、スカラーポテンシャル場が求められる。また、（数５）において、発散無しの場を想定して「ｇｒａｄ（φ）＝０」とすると、ベクトルポテンシャル場が求められる。

一例として、本実施形態のＳ３では、ポテンシャル場として、回転の無いスカラーポテンシャル場がベクトル場Ｖから算出される。本実施形態におけるスカラーポテンシャル場は、被検物に変位を引き起こすエネルギーの分布を示す。

次いで、ＣＰＵ１１は、エネルギーの分布を表示する画像（以下、「変位エネルギー分布画像」という）を、算出したスカラーポテンシャル場から作成する。ＣＰＵ１１は、作成したスカラーポテンシャル場を表示部２１に表示させる（Ｓ４）。

図４に、変位エネルギー分布画像（図４の最下段「Ｓｃａｌａｒ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ」）の一例を示す。図４における最下段に例示する変位エネルギー分布画像では、二次元の画像（Ｂスキャン画像）に、変位を引き起こすエネルギーの分布を示す色が重畳されている。図４は白黒の画像となっているので分かりにくいが、赤色の部分はエネルギーが大きい部分、青色の部分はエネルギーが小さい部分となっている。従って、被検物では、赤色の部分から青色の部分に向かって変位が生じる。なお、変位エネルギー分布画像の態様を変更することも可能である。例えば、エネルギーの大きさを、色でなく明度または数値等によって表現してもよい。

なお、図４の最上段「Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」は、撮影された二次元の画像（Ｂスキャン画像）である。上から二段目「Ｉｎ−ｐｌａｎｅ Ｌａｔｅｒａｌ ｄｉｓｐ．」は、Ｓ２で算出されたベクトル場Ｖに基づいて、横方向（Ｘ方向）の変位Δｘを可視化した画像である。図４に示す例では、明度が高い程、＋Ｘ方向への変位が大きいことを示す。上から三段目「Ｉｎ−ｐｌａｎｅ ａｘｉａｌ ｄｉｓｐ．」は、Ｓ２で算出されたベクトル場Ｖに基づいて、軸方向（Ｚ方向）の変位Δｚを可視化した画像である。図４に示す例では、明度が高い程、＋Ｚ方向への変位が大きいことを示す。

一例として、複数の方向の変位を把握しようとする場合、ベクトル場では、それぞれの方向に応じて別々に変位を把握する必要がある。例えば、変位を表示する画像をベクトル場に基づいて作成する場合、図４の上から二段目および三段目に例示するように、方向に応じて別々に画像を作成する必要がある。その結果、ユーザは変位を適切に把握することが困難となる。これに対し、ポテンシャル場が利用されると、ベクトル場を利用する場合に比べて、変位に関する情報を把握することが容易になる場合がある。実際に、図４に例示する変位エネルギー分布画像によると、ユーザは、各部位の変位に関する情報を１つの画像から適切に把握することが可能である。

次いで、ＣＰＵ１１は、被検物（詳細には、被検物における画像の撮影範囲内）に生じた変位を、Ｓ３で算出したポテンシャル場から解析する（Ｓ５）。例えば、図４に示す例では、被検物に治療光が５０ｍｓの間照射されている。また、治療光の照射開始から１２．５ｍｓ後、５０ｍｓ後、５０ｍｓ後、１００ｍｓ後、２００ｍｓ後、および２０００ｍｓ後のそれぞれのタイミングにおいて、撮影範囲内のベクトル場およびポテンシャル場が算出されている。図４に示す例では、複数の異なるタイミングにおけるポテンシャル場の各々が比較されることで、被検物に生じた変位が解析される。例えば、図４に示す例では、治療光の照射開始と共に、中心から外側に向けて生じる変位（膨張）の量が徐々に大きくなる。治療光の照射が終了すると、逆に、外側から中心に向けて生じる変位（収縮）の量が徐々に大きくなる。従って、図４に示す例では、「照射開始、膨張、照射終了、収縮」の順で変位が生じている旨の解析結果が取得される。

なお、上記で例示した変位の解析方法が一例に過ぎないことは言うまでもない。従って、変位の解析方法を変更することも可能である。例えば、図４に示す例では、複数の異なるタイミングにおけるポテンシャル場の各々が比較されることで、変位が解析される。しかし、ＣＰＵ１１は、１つのポテンシャル場から変位を解析することも可能である。この場合、例えば、エネルギーが閾値以上となる部分の領域の広さを解析することで、変位を解析すること等が考えられる。また、図４に示す例では、ＣＰＵ１１は、被検物において生じた変位の態様（詳細には、膨張、収縮の順で変位が生じた旨）を解析する。しかし、ＣＰＵ１１は、被検物に生じた変位の態様を、他の方法で分類分けしてもよい。例えば、ＣＰＵ１１は、「膨張、収縮」の順の変位態様と、「収縮、膨張」の順の変位態様を含む複数の変位態様のいずれが生じたかを、ポテンシャル場から判断してもよい。

次いで、ＣＰＵ１１は、被検物に照射された治療光のエネルギーの適否を、算出したポテンシャル場から判定する（Ｓ６）。例えば、「膨張、収縮」の順で変位が生じる場合と、「収縮、膨張」の順で変位が生じる場合で、治療光のエネルギーが適切であったか否かが分かれる場合がある。この場合、ＣＰＵ１１は、解析された変位態様が「膨張、収縮」の順の変位態様であるか否かに応じて、治療光のエネルギーの適否を判定してもよい。また、ＣＰＵ１１は、治療光の照射開始から所定時間経過後において、変位を引き起こすエネルギーが閾値以上となる部分の広さを解析し、広さが一定の範囲内に収まっているか否かを判断することで、治療光のエネルギーが適切であるか否かを判定してもよい。

なお、ＣＰＵ１１は、治療光のエネルギーの適否を判定した場合、判定結果に基づいて、治療光照射光学系３００から照射される治療光のパラメータを決定してもよい。例えば、被検物に対する治療光の試し打ちが行われる場合には、ＣＰＵ１１は、治療光が試し打ちされた部位のポテンシャル場から、実際の治療に用いられる治療光のパラメータを決定してもよい。また、ＣＰＵ１１は、複数の部位に連続して治療光が照射される場合、治療光が照射された１つの部位のポテンシャル場から、次の部位に照射する治療光のパラメータを決定してもよい。また、ＣＰＵ１１は、治療光の照射中にポテンシャル場を算出することで、治療光の照射を終了するタイミングを適宜判断してもよい。

また、本実施形態では、ＯＣＴ画像データからベクトル場およびポテンシャル場が算出される場合を例示した。しかし、ＯＣＴ画像データ以外の画像データからベクトル場およびポテンシャル場が算出されてもよい。例えば、正面観察光学系２００が備えるＳＬＯまたは撮影装置によって取得された画像データから、ベクトル場およびポテンシャル場が算出されてもよい。

また、本実施形態では、ポテンシャル場に基づいて被検物の変位が解析される。しかし、ＣＰＵ１１は、ベクトル場に対するヘルムホルツ分解によって算出されたポテンシャル場を、再度ベクトル場に戻す処理を実行してもよい。例えば、ＣＰＵ１１は、算出したスカラーポテンシャル場を微分することで、回転成分が除去されたベクトル場を算出してもよい。ＣＰＵ１１は、例えば、再度算出したベクトル場を、治療光の照射位置を含むように周回積分することで、被検物の変位を解析（定量化）してもよい。

１ 画像データ処理装置
１０ 制御部
１１ ＣＰＵ
１００ ＯＣＴ光学系
３００ 治療光照射光学系

Claims (8)

1. 画像データ処理装置であって、
   画像データの処理を制御する制御部を備え、
   前記制御部は、
   被検物の目標撮影位置に関して異なる時間に取得された複数の画像データから、撮影領域内における複数の部位の各々の変位を示すベクトル場を算出し、
   前記ベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことでポテンシャル場を算出することを特徴とする画像データ処理装置。
2. 請求項１の画像データ処理装置であって、
   前記制御部は、
   前記ベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことで、前記被検物に変位を引き起こすエネルギーの分布を示し回転が無い前記ポテンシャル場であるスカラーポテンシャル場を算出することを特徴とする画像データ処理装置。
3. 請求項２の画像データ処理装置であって、
   前記制御部は、
   算出した前記スカラーポテンシャル場に基づいて、前記被検物に変位を引き起こすエネルギーの分布を表示する画像のデータを作成することを特徴とする画像データ処理装置。
4. 請求項１から３のいずれかの画像データ処理装置であって、
   前記複数の画像データは、光コヒーレンストモグラフィを用いて取得された画像データであることを特徴とする画像データ処理装置。
5. 請求項１から４のいずれかの画像データ処理装置であって、
   前記制御部は、
   算出した前記ポテンシャル場から、前記被検物に生じた変位を解析することを特徴とする画像データ処理装置。
6. 請求項５の画像データ処理装置であって、
   前記複数の画像データは、生体を治療する治療光が照射される前記被検物の位置に関して取得された画像データであり、
   前記制御部は、
   前記被検物に生じた変位を前記ポテンシャル場から解析することで、前記被検物に照射された前記治療光のエネルギーの適否を判定することを特徴とする画像データ処理装置。
7. 画像データ処理装置によって実行される画像データ処理方法であって、
   被検物の目標撮影位置に関して異なる時間に取得された複数の画像データから、撮影領域内における複数の部位の各々の変位を示すベクトル場を算出するベクトル場算出ステップと、
   前記ベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことでポテンシャル場を算出するポテンシャル場算出ステップと、
   を含むことを特徴とする画像データ処理方法。
8. 画像データ処理装置において実行される画像データ処理プログラムであって、
   前記画像データ処理装置のプロセッサが前記画像データ処理プログラムを実行することで、
   被検物の目標撮影位置に関して異なる時間に取得された複数の画像データから、撮影領域内における複数の部位の各々の変位を示すベクトル場を算出するベクトル場算出ステップと、
   前記ベクトル場に対してヘルムホルツ分解を行うことでポテンシャル場を算出するポテンシャル場算出ステップと、
   を前記画像データ処理装置に実行させることを特徴とする画像データ処理プログラム。
   
   

Images