WO2021176893A1

WO2021176893A1 - 眼科装置、その制御方法、及び記録媒体

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Publication number: WO2021176893A1
Application number: PCT/JP2021/002714
Authority: WO
Inventors: 和範浅沼; 佑介小野
Original assignee: 株式会社トプコン
Priority date: 2020-03-05
Filing date: 2021-01-27
Publication date: 2021-09-10
Also published as: EP4115794A4; JP7546366B2; US20230115056A1; JP2021137322A; EP4115794A1

Abstract

例示的な態様に係る眼科装置（１）は、画像取得部（２，１００，２２０）と、第１画像領域特定部（２３２）と、第２画像領域特定部（２３３）とを含む。画像取得部は、ＯＣＴスキャンにより被検眼の前眼部から収集されたデータに基づく前眼部画像を取得する。第１画像領域特定部は、画像取得部により取得された前眼部画像の第１部分を解析して前眼部の所定部位に相当する第１画像領域を特定する。第２画像領域特定部は、第１画像領域特定部により特定された第１画像領域に基づいて、当該第１部分を真部分集合とする第２部分において当該所定部位に相当する第２画像領域を特定する。

Description

眼科装置、その制御方法、及び記録媒体

　この発明は、眼科装置、その制御方法、及び記録媒体に関する。

　光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いた前眼部解析技術が知られている。例えば、特許文献１～３には隅角解析技術が開示されており、特許文献３及び４には角膜厚解析技術が開示されている。

　一般に画像診断分野では、セグメンテーションと呼ばれる画像処理が利用されている（例えば、特許文献２及び４を参照）。セグメンテーションは、デジタル画像を複数の部分（複数の画像オブジェクト）に分割する処理であり、また、デジタル画像から特定の規則性を持った領域を特定する処理とも言える。セグメンテーションは、例えば、閾値処理、クラスタリング、領域分割、エッジ検出、線分抽出などの画像処理技術を用いて実現され、近年では機械学習を利用した方法も実用化されている。

　前眼部解析では、典型的には、特定の部位（例えば、角膜、虹彩、瞳孔、水晶体など）に相当する画像オブジェクトを前眼部画像から特定（抽出）するためにセグメンテーションが用いられる。例えば、隅角解析では、角膜に相当する画像オブジェクトと虹彩に相当する画像オブジェクトとを前眼部画像から特定し、これら画像オブジェクトが互いに接する部分を隅角位置として定めている。また、角膜厚解析では、角膜前面に相当する画像オブジェクトと角膜後面に相当する画像オブジェクトとを前眼部画像から特定し、これら画像オブジェクトの間の距離を角膜厚として定めている。

　これらの例から分かるように、セグメンテーションは前眼部解析の品質（例えば、確度、精度、再現性など）に大きく影響する。例えば、角膜に相当する画像オブジェクトを前眼部画像から特定する場合において、虹彩の虚像（折り返し画像）や睫毛などの外乱に起因する像が角膜に相当する画像オブジェクトに重なって映り込んでいると、セグメンテーションを正しく行うことができない。

　前眼部ＯＣＴ画像のセグメンテーションエラーの例を図１Ａ及び図１Ｂに示す。図１Ａ（ａ）に示す前眼部画像（Ｂスキャン画像）には、虹彩の虚像１０００が映り込んでいる。図１Ａ（ｂ）は、この前眼部画像にセグメンテーションを適用して特定された角膜前面に相当する画像オブジェクト（角膜前面画像）１０１０と角膜後面に相当する画像オブジェクト（角膜後面画像）１０２０とを示す。図１Ａ（ｃ）に示すように、虹彩の虚像１０００の輪郭の影響により、角膜後面画像１０２０が、領域１０３０内において、正しい角膜後面画像１０４０から偏位している。

　図１Ｂ（ａ）に示す前眼部画像（Ｂスキャン画像）の領域１１００には、睫毛の像が映り込んでいる。図１Ｂ（ｂ）は、この前眼部画像にセグメンテーションを適用して特定された角膜前面画像１１１０と角膜後面画像１１２０とを示す。角膜前面画像１１１０は、睫毛の像の影響により、領域１１３０内において、正しい角膜前面画像１１４０から大きく偏位している。

特開２０１１－１４７６１１号公報特開２０１３－２２６３８３号公報特表２０１４－５０００９６号公報特開２０１７－１５８７２８号公報

　この発明の一つの目的は、前眼部のＯＣＴ画像に対するセグメンテーションの向上を図ることにある。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンにより被検眼の前眼部から収集されたデータに基づく前眼部画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された前記前眼部画像の第１部分を解析して前記前眼部の所定部位に相当する第１画像領域を特定する第１画像領域特定部と、前記第１画像領域特定部により特定された前記第１画像領域に基づいて、前記第１部分を真部分集合とする第２部分において前記所定部位に相当する第２画像領域を特定する第２画像領域特定部とを含む、眼科装置である。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、前記第２画像領域特定部により特定された前記第２画像領域を含む解析領域を設定する解析領域設定部と、前記解析領域設定部により設定された前記解析領域を解析して前記所定部位に相当する第３画像領域を特定する第３画像領域特定部とを更に含む。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記解析領域設定部は、前記第２画像領域の幅を所定値まで増加させて前記解析領域を設定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第３画像領域特定部は、前記解析領域設定部により設定された前記解析領域にエッジ検出を適用して前記第３画像領域を特定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第１画像領域特定部は、前記前眼部画像の前記第１部分にエッジ検出を適用して前記第１画像領域を特定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第３画像領域特定部が実行する前記エッジ検出における勾配強度の閾値は、前記第１画像領域特定部が実行する前記エッジ検出における勾配強度の閾値よりも小さい。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第２画像領域特定部は、前記第１画像領域特定部により特定された前記第１画像領域にカーブフィッティングを適用して前記第２画像領域を特定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第２画像領域特定部は、外れ値を除外するためのロバスト推定アルゴリズムに基づくカーブフィッティングを前記第１画像領域に適用する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記ロバスト推定アルゴリズムは、Ｒａｎｄｏｍ　Ｓａｍｐｌｅ　Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ（ＲＡＮＳＡＣ）アルゴリズムを含む。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記ＯＣＴスキャンは、Ａスキャンと、前記Ａスキャンに直交する横スキャンとを含み、前記Ａスキャンの範囲の少なくとも一部と前記横スキャンの範囲の一部とにより規定される前記前眼部画像の部分を前記第１部分として設定する部分設定部を更に含む。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記横スキャンは、Ｂスキャンを含み、前記部分設定部は、前記Ａスキャンの範囲の少なくとも一部と前記Ｂスキャンの範囲の両端部分を除いた部分とにより規定される前記前眼部画像の部分を前記第１部分として設定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部分設定部は、前記前眼部画像を解析して特徴点を検出し、検出された前記特徴点に基づいて前記前眼部画像の前記第１部分を設定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部分設定部は、前記前眼部画像の全体にエッジ検出を適用して前記特徴点を検出する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部分設定部は、前記特徴点を含むように前記第１部分を設定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部分設定部は、前記前眼部画像にアーティファクト検出を適用し、前記前眼部画像からアーティファクトが検出された場合、前記アーティファクトを含まないように前記第１部分を設定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記前眼部の前記所定部位は角膜である。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第１画像領域特定部は、前記前眼部画像の前記第１部分を解析して、前記角膜の前面に相当する第１角膜前面画像と、前記角膜の後面に相当する第１角膜後面画像とを特定し、前記第２画像領域特定部は、前記第１角膜前面画像に基づいて、前記第２部分において前記前面に相当する第２角膜前面画像を特定し、前記第１角膜後面画像に基づいて、前記第２部分において前記後面に相当する第２角膜後面画像を特定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第２角膜前面画像を含む前面解析領域と、前記第２角膜後面画像を含む後面解析領域とを設定する解析領域設定部と、前記前面解析領域を解析して前記前面に相当する第３角膜前面画像を特定し、前記後面解析領域を解析して前記後面に相当する第３角膜後面画像を特定する第３画像領域特定部とを更に含む。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記解析領域設定部は、前記第２角膜前面画像の幅を所定値まで増加させて前記前面解析領域を設定し、前記第２角膜後面画像の幅を所定値まで増加させて前記後面解析領域を設定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第３画像領域特定部は、前記前面解析領域にエッジ検出を適用して前記第３角膜前面画像を特定し、前記後面解析領域にエッジ検出を適用して前記第３角膜後面画像を特定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第１画像領域特定部は、前記前眼部画像の前記第１部分にエッジ検出を適用して前記第１角膜前面画像及び前記第１角膜後面画像を特定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第２画像領域特定部は、前記第１角膜前面画像にカーブフィッティングを適用して前記第２角膜前面画像を特定し、前記第１角膜後面画像にカーブフィッティングを適用して前記第２角膜後面画像を特定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第２画像領域特定部は、外れ値を除外するためのロバスト推定アルゴリズムに基づくカーブフィッティングを前記第１角膜前面画像及び前記第１角膜後面画像のそれぞれに適用する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記横スキャンは、Ｂスキャンを含み、前記部分設定部は、前記Ａスキャンの範囲の少なくとも一部と前記Ｂスキャンの範囲の両端の所定領域を除いた部分とにより規定される前記前眼部画像の部分を前記第１部分として設定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部分設定部は、前記前眼部画像を解析して角膜頂点に相当する位置を検出し、前記角膜頂点に相当する前記位置に基づいて前記前眼部画像の前記第１部分を設定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部分設定部は、前記前眼部画像の全体にエッジ検出を適用して前記角膜頂点に相当する前記位置を検出する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部分設定部は、前記角膜頂点に相当する前記位置を含むように前記第１部分を設定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部分設定部は、前記角膜頂点に相当する前記位置が前記横スキャンの方向における中心位置に配置されるように前記第１部分を設定する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第３角膜前面画像に少なくとも基づいて前記前眼部画像の歪みを補正する第１画像補正部を更に含む。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正する第２画像補正部を更に含む。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記前眼部画像を解析して所定の前眼部パラメータを算出する解析部を更に含む。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記画像取得部は、前記前眼部にＯＣＴスキャンを適用してデータを収集するデータ収集部と、前記データ収集部により収集された前記データに基づいて前記前眼部画像を構築する画像構築部とを含む。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記画像取得部は、前記前眼部画像を外部から受け付ける受付部を含む。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置の制御方法は、プロセッサを含む眼科装置を制御する方法であって、前記プロセッサに、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンにより被検眼の前眼部から収集されたデータに基づく前眼部画像を取得させ、前記前眼部画像の第１部分を解析させて前記前眼部の所定部位に相当する第１画像領域を特定させ、前記第１画像領域に基づいて、前記第１部分を真部分集合とする第２部分において前記所定部位に相当する第２画像領域を特定させる。

　幾つかの例示的な態様に係る制御方法は、前記プロセッサに、更に、前記第２画像領域を含む解析領域を設定させ、前記解析領域を解析させて前記所定部位に相当する第３画像領域を特定させる。

　幾つかの例示的な態様は、例示的な態様の方法をコンピュータに実行させるプログラムである。

　幾つかの例示的な態様は、例示的な態様の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である。

　例示的な実施形態によれば、前眼部のＯＣＴ画像に対するセグメンテーションの向上を図ることが可能である。

前眼部ＯＣＴ画像のセグメンテーションエラーの例である。前眼部ＯＣＴ画像のセグメンテーションエラーの例である。例示的な態様に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。例示的な態様に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。例示的な態様に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。例示的な態様に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。例示的な態様に係る眼科装置が実行する処理の一例を説明するための概略図である。例示的な態様に係る眼科装置が実行する処理の一例を説明するための概略図である。例示的な態様に係る眼科装置が実行する処理の一例を説明するための概略図である。例示的な態様に係る眼科装置が実行する処理の一例を説明するための概略図である。例示的な態様に係る眼科装置が実行する処理の一例を説明するための概略図である。例示的な態様に係る眼科装置が実行する処理の一例を説明するための概略図である。例示的な態様に係る眼科装置が実行する処理の一例を説明するための概略図である。例示的な態様に係る眼科装置が実行する処理の一例を説明するための概略図である。例示的な態様に係る眼科装置が実行する処理の一例を説明するための概略図である。例示的な態様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。例示的な態様に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置、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、例示的な態様に援用することが可能である。なお、特に言及しない限り、「画像データ」とそれに基づく「画像」とを区別せず、また、被検眼の「部位」とその「画像」とを区別しない。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、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前眼部を計測することが可能である。例示的な態様に適用可能な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。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、ＯＣＴ以外のモダリティにより取得された画像を処理可能であってよい。例えば、幾つかの例示的な態様は、眼底カメラ、走査型レーザー検眼鏡（ＳＬＯ）、スリットランプ顕微鏡、及び眼科手術用顕微鏡のいずれかにより取得された画像を処理可能であってよい。幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、眼底カメラ、ＳＬＯ、スリットランプ顕微鏡、及び眼科手術用顕微鏡のいずれかを含んでいてよい。

　例示的な態様に係る眼科装置は、ＯＣＴスキャンにより生体眼の前眼部から収集されたデータに基づき構築された画像（前眼部画像）を取得し、これを処理するように構成されている。前眼部画像は、例えば虚像（折り返し画像）や外乱に起因する像のようなアーティファクトを含んでいてもよい（例えば図１Ａ及び図１Ｂを参照）。このようなアーティファクトが存在する場合であってもセグメンテーションを正しく行えることが例示的な態様の一つの利点である。

　例示的な態様において、前眼部画像を取得する態様は任意である。例えば、幾つかの例示的な態様の眼科装置は、生体眼の前眼部にＯＣＴスキャンを適用してデータを収集する構成と、収集されたデータに基づいて前眼部画像を構築する構成とを備えていてよい。

　また、幾つかの例示的な態様の眼科装置は、生体眼の前眼部画像を外部から受け付ける機能を備えていてよい。例えば、ＯＣＴ装置を用いて生体眼の前眼部画像が取得され、医用画像管理システム（例えば、Ｐｉｃｔｕｒｅ　Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ　ａｎｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ；ＰＡＣＳ）に保存される。幾つかの例示的な態様の眼科装置は、医用画像管理システムにアクセスして前眼部画像の提供を受けるように構成されている。

　以下の開示では、幾つかの例示的な態様に係る眼科装置に加え、幾つかの例示的な態様に係る眼科装置の制御方法、眼科装置の制御方法をコンピュータに実行させるための幾つかの例示的な態様に係るプログラム、及び、プログラムが記録された幾つかの例示的な態様に係る記録媒体について説明する。

　本明細書に開示された要素の機能の少なくとも一部は、回路構成（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）又は処理回路構成（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）を用いて実装される。回路構成又は処理回路構成は、開示された機能の少なくとも一部を実行するように構成及び／又はプログラムされた、汎用プロセッサ、専用プロセッサ、集積回路、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）、従来の回路構成、及びそれらの任意の組み合わせのいずれかを含む。プロセッサは、トランジスタ及び／又は他の回路構成を含む、処理回路構成又は回路構成とみなされる。本開示において、回路構成、ユニット、手段、又はこれらに類する用語は、開示された機能の少なくとも一部を実行するハードウェア、又は、開示された機能の少なくとも一部を実行するようにプログラムされたハードウェアである。ハードウェアは、本明細書に開示されたハードウェアであってよく、或いは、記載された機能の少なくとも一部を実行するようにプログラム及び／又は構成された既知のハードウェアであってもよい。ハードウェアが或るタイプの回路構成とみなされ得るプロセッサである場合、回路構成、ユニット、手段、又はこれらに類する用語は、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであり、このソフトウェアはハードウェア及び／又はプロセッサを構成するために使用される。

〈眼科装置の構成〉
　図２に示す例示的な態様の眼科装置１は、ＯＣＴ装置と眼底カメラとを組み合わせた複合機であり、前眼部にＯＣＴを適用する機能と前眼部を撮影する機能とを備えている。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各種の要素（例えば、光学系、機構など）が設けられている。ＯＣＴユニット１００には、ＯＣＴスキャンを実行するための各種の要素（例えば、光学系、機構など）の一部が設けられている。ＯＣＴスキャンを実行するための他の要素は、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、各種の処理（演算、制御等）を実行するように構成された１以上のプロセッサと１以上の記憶装置とを含む。これらに加え、眼科装置１は、被検者の顔を支持するための部材（顎受け、額当て等）や、ＯＣＴスキャンが適用される部位を切り替えるためのアタッチメント等の任意の要素やユニットを含む。

　ＯＣＴスキャン適用部位を切り替えるためのアタッチメントの例を説明する。このアタッチメントは、レンズ群（レンズユニット）を含む。本例の眼科装置１に設けられた前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００は、ＯＣＴスキャン適用部位を後眼部と前眼部との間で切り替えるためのレンズ群を含む。前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００は、例えば、特開２０１５－１６０１０３号公報に開示された光学ユニットと同様に構成されていてよい。

　図２に示すように、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００は、対物レンズ２２と被検眼Ｅとの間に配置可能である。前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が光路に配置されているとき、眼科装置１は前眼部にＯＣＴスキャンを適用することが可能である。他方、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が光路から退避されているとき、眼科装置１は後眼部にＯＣＴスキャンを適用することが可能である。前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００の移動は、手動又は自動で行われる。

　幾つかの例示的な態様の眼科装置は、アタッチメントが光路に配置されているときに後眼部にＯＣＴスキャンを適用可能であり、且つ、アタッチメントが光路から退避されているときに前眼部にＯＣＴスキャンを適用可能であってよい。また、アタッチメントにより切り替えられるＯＣＴスキャン適用部位は後眼部及び前眼部の組み合わせに限定されず、眼の任意の部位の組み合わせであってよい。なお、ＯＣＴスキャン適用部位を切り替えるための構成はこのようなアタッチメント（レンズ群、レンズユニット、光学ユニット）に限定されず、例えば、光路に沿って移動可能な１以上のレンズを含む構成であってもよい。

〈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（前眼部Ｅａ、眼底Ｅｆなど）を撮影してデジタル写真を取得するための要素（光学系、機構など）が設けられている。取得される被検眼Ｅのデジタル写真は、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赤外領域のフラッシュ光を用いた静止画像であり、診断、解析などに利用される。

　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。撮影光学系３０のフォーカス（焦点位置）は、典型的には、眼底Ｅｆ又は前眼部Ｅａ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被検眼Ｅ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。つまり、固視位置を変更することによって被検眼Ｅの視線を所望の方向に誘導することができる。所望の固視位置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。

　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って固視位置を変更することができる。更に他の例として、移動可能な１以上の発光部によって固視位置を変更する構成を採用することができる。

　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。

　なお、アライメント手法は上記のものに限定されない。幾つかの例示的な態様の眼科装置のアライメント手段は、前眼部を異なる方向から実質的に同時に撮影して２以上の撮影画像を取得し、これら撮影画像を解析して被検眼の３次元位置を求め、この３次元位置に基づき光学系を移動させるように構成されていてよい（例えば、特開２０１３－２４８３７６号公報を参照）。

　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、デジタル撮影用光路（照明光路及び撮影光路）にＯＣＴ用光路（測定アーム）を結合する。ダイクロイックミラー４６は、ＯＣＴスキャン用の波長帯の光を反射し、撮影用の波長帯の光を透過させる。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２中の矢印が示す方向（測定光ＬＳの入射方向及び出射方向）に移動可能とされている。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の補正や、角膜形状や眼底形状に応じた光路長の補正や、干渉状態の調整などのために利用される。

　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図２中の矢印が示す方向（測定アームの光軸）に沿って移動可能とされている。それにより、測定アームのフォーカス状態（焦点の位置、焦点距離）が変更される。眼科装置１は、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可能であってよい。

　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偏向器（ｘ－スキャナ）と、ｙ方向のスキャンを行うための偏向器（ｙ－スキャナ）とを含む、２次元スキャンが可能な偏向器である。例えば、光スキャナ４４は、２つのガルバノミラーを含むガルバノスキャナである。典型的には、２つの偏向器のいずれか一方が被検眼Ｅの瞳孔と光学的に共役な位置に配置され、或いは、２つの偏向器の間に瞳孔共役位置が配置される。これにより、眼底ＥｆにＯＣＴスキャンを適用するときに、被検眼Ｅの瞳孔内（又はその近傍）の位置をピボットとして測定光ＬＳを振ることができ、眼底Ｅｆの広い範囲にＯＣＴスキャンを適用することが可能になる。

　本態様においては、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が光路から退避されているときには、上記のように、光スキャナ４４は、実質的に、被検眼Ｅの瞳孔に対して光学的に共役に配置される。他方、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が光路に挿入されているとき、光スキャナ４４は、前眼部Ｅａと前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００との間の位置に対して光学的に共役に配置される。より具体的には、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が光路から退避されているとき、例えば、ｘ－スキャナ及びｙ－スキャナのいずれか一方が瞳孔に対して光学的に共役に配置されるか、或いは、ｘ－スキャナとｙ－スキャナとの間の位置が瞳孔に対して光学的に共役に配置される。また、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が光路に挿入されているとき、例えば、ｘ－スキャナ及びｙ－スキャナのいずれか一方が前眼部Ｅａと前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００との間の位置に対して光学的に共役に配置されるか、或いは、ｘ－スキャナとｙ－スキャナとの間の位置が前眼部Ｅａと前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００との間の位置に対して光学的に共役に配置される。

〈ＯＣＴユニット１００〉
　図３に示す例示的な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や機構が設けられている。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（干渉信号）であり、演算制御ユニット２００（画像構築部２２０）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ための光学素子である。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の補正や、角膜形状や眼底形状に応じた光路長の補正や、干渉状態の調整などに利用される。

　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る。偏波コントローラ１１８は、干渉状態を調整するための光学部材であり、例えば、測定光ＬＳと参照光ＬＲとの干渉強度を最適化するために用いられる。偏波コントローラ１１８を通過した参照光ＬＲは、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を通じてコリメータレンズユニット４０に導かれて平行光束に変換される。コリメータレンズユニット４０から出射した測定光ＬＳは、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。

　このように、スウェプトソースＯＣＴは、波長可変光源からの光を測定光と参照光とに分割し、被検物からの測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光を光検出器で検出し、波長の掃引及び測定光のスキャンに応じて収集された検出データにフーリエ変換等を施して画像を構築する手法である。

　一方、スペクトラルドメインＯＣＴは、低コヒーレンス光源（広帯域光源）からの光を測定光と参照光とに分割し、被検物からの測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光のスペクトル分布を分光器で検出し、検出されたスペクトル分布にフーリエ変換等を施して画像を構築する手法である。

　すなわち、スウェプトソースＯＣＴは、干渉光のスペクトル分布を時分割で取得するＯＣＴ手法であり、スペクトラルドメインＯＣＴは、干渉光のスペクトル分布を空間分割で取得するＯＣＴ手法である。

〈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４及び図５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に設けられている。眼科装置１は、外部装置との間でデータ通信を行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。主制御部２１１は、プロセッサを含み、眼科装置１の各要素（図２～図５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。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。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。

　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。

　挿脱機構４００Ａは、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００をＯＣＴ用光路（測定アーム）に挿入する動作と、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００をＯＣＴ用光路（測定アーム）から退避する動作とを実行する。挿脱機構４００Ａは、主制御部２１１の制御の下に動作するソレノイドアクチュエータ等のアクチュエータを含む。

　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、デジタル写真（前眼部画像、眼底画像）、被検眼情報、解析データなどがある。被検眼情報は、患者ＩＤや氏名などの被検者情報や、左眼／右眼の識別情報や、電子カルテ情報などを含む。

〈画像構築部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、被検眼ＥのＯＣＴ画像データを構築する。画像構築部２２０により構築されるＯＣＴ画像データは、１以上のＡスキャン画像データであり、典型的には複数のＡスキャン画像データからなるＢスキャン画像データ（２次元断層像データ）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、被検眼Ｅの３次元データを構築するように構成されてよい。この３次元データは、被検眼Ｅ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次元座標系で表現する（つまり、１つの３次元空間に埋め込む）ことにより構築された画像データである。換言すると、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スキャン画像データを、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）を構築するように構成されてよい。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（例えば、スラブ）からプロジェクションデータを構築することができる。

　３次元画像データの部分データ（例えば、スラブ）は、典型的には、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、被検眼Ｅ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、任意の公知の画像処理技術を含んでいてよく、例えば、エッジ検出等の画像処理、及び／又は、機械学習（例えば、深層学習）を利用したセグメンテーションを含んでいてよい。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。

　なお、本態様のデータ処理部２３０は、後述のセグメンテーションを実行可能に構成されており、アーティファクトを含んだ前眼部画像に対してでもセグメンテーションを正しく行えるという特徴を有する。

　眼科装置１は、ＯＣＴモーションコントラスト撮影（ｍｏｔｉｏｎ　ｃｏｎｔｒａｓｔ　ｉｍａｇｉｎｇ）を実行可能であってよい。ＯＣＴモーションコントラスト撮影は、眼内に存在する液体等の動きを抽出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）。

　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の画像に対して特定のデータ処理を適用するように構成されている。データ処理部２３０は、例えば、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、被検眼Ｅ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スキャンを用いて取得された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スキャンを用いて取得された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。

　前述したように、データ処理部２３０は、アーティファクトを含んだ前眼部画像に対してでもセグメンテーションを適切に行うための構成を有する。このようなデータ処理部２３０の構成の一例を図５に示す。本例のデータ処理部２３０は、少なくとも、第１画像領域特定部２３２と、第２画像領域特定部２３３とを含む。更に、本例のデータ処理部２３０は、解析領域設定部２３４と、第３画像領域特定部２３５とを含んでいてよい。加えて、本例のデータ処理部２３０は、部分設定部２３１、歪み補正部２３６、アスペクト比補正部２３７、及び解析部２３８のうちのいずれか１つ以上を含んでいてよい。

　本例において、データ処理部２３０により処理される前眼部画像は、深さ方向（軸方向）におけるＡスキャンと、Ａスキャンに直交する方向におけるスキャン（横スキャン）とを組み合わせたＯＣＴスキャンを用いて得られた画像であるとする。なお、横スキャンは、光スキャナ４４により実現される。データ処理部２３０により処理される前眼部画像は、典型的には、（１以上の）Ｂスキャン画像、３次元画像、又は、（１以上の）サークルスキャン画像であってよい。以下、一つのＢスキャン画像を処理する場合について特に説明するが、他の種類の前眼部画像についても同様に処理を行うことが可能である。

〈部分設定部２３１〉
　部分設定部２３１は、Ａスキャンの範囲の少なくとも一部と横スキャンの範囲の一部とにより規定される前眼部画像の部分を特定する。部分設定部２３１により特定された前眼部画像の部分は、後段の処理において第１画像領域特定部２３２によって解析される。部分設定部２３１により設定される前眼部画像の部分を第１部分と呼ぶ。

　ここで、Ａスキャンの範囲は、深さ方向（ｚ方向）における画像化範囲に相当する（図６に示す前眼部画像３００を参照）。Ａスキャンの範囲は、予め設定される。また、横スキャンの範囲は、光スキャナ４４により測定光ＬＳが振られた方向（横方向）における画像化範囲に相当する（図６に示す前眼部画像３００を参照）。横スキャンの範囲は、予め設定されたスキャンモード（例えば、スキャンパターン、スキャン長（画角：標準画角、広角など））などによって決定される。

　部分設定部２３１により設定される前眼部画像の第１部分について、その深さ方向の範囲は、Ａスキャンの範囲の一部又は全体であり、且つ、その横方向の範囲は、横スキャンの範囲の一部である（横スキャンの範囲の全体ではない）。換言すると、部分設定部２３１により設定される前眼部画像の第１部分について、その深さ方向の範囲は、Ａスキャンの範囲の一部でも全体でもよいが、その横方向の範囲は、横スキャンの範囲の一部を除いた領域である。

　幾つかの例示的な態様において、前眼部画像を取得するためのＯＣＴスキャンが、例えばＢスキャンや３次元スキャンやラジアルスキャンのように、Ｂスキャンを含む横スキャンである場合、部分設定部２３１は、Ａスキャンの範囲の少なくとも一部とＢスキャンの範囲の両端部分を除いた部分とにより規定される前眼部画像の部分を第１部分として設定してもよい。

　例えば、部分設定部２３１は、図６に示す前眼部画像３００（Ｂスキャン画像）から、図７に示す第１部分３１０を設定することができる。第１部分３１０は、前眼部画像３００の画像フレームの左端（左辺）に対して所定距離以内に位置する画素群からなる領域（左端部分）３２１と、右端（右辺）に対して所定距離以内に位置する画素群からなる領域（右端部分）３２２とを、前眼部画像３００から除いた領域に相当する。このように、第１部分３１０は、Ａスキャンの範囲の全体とＢスキャンの範囲の一部とにより規定される、前眼部画像３００の部分領域である。換言すると、第１部分３１０は、前眼部画像３００の画像フレームの上端及び下端と、左端部分３２１の右端（右辺）と、右端部分３２２の左端（左辺）とにより画定される領域である。なお、幾つかの例示的な態様において、第１部分は、Ａスキャンの範囲の一部とＢスキャンの範囲の一部とにより規定される、前眼部画像の部分領域であってもよい。

　第１部分を設定するために前眼部画像から除外される両端部分（除外部分）の寸法は、既定値でもよいし、前眼部画像に基づき設定されてもよい。例えば、第１画像領域特定部２３２による特定の対象となる部位の標準的な描出態様や、前眼部画像の標準的な描出態様に基づいて、除外部分の寸法を設定することが可能である。

　具体例として、角膜頂点が略フレーム中心に配置されるようにＢスキャンを前眼部に適用する場合において、Ｂスキャンの長さが６ミリメートル程度であれば虹彩の虚像（折り返し画像）や睫毛の像などのアーティファクトが混入することは少ないという事実を参照することで、Ｂスキャン方向における第１画像の寸法が６ミリメートルとなるように、除外部分の寸法を設定することができる。例えば、図７に示す前眼部画像３００のＢスキャンの長さは９ミリメートルであり、左端部分３２１は画像フレームの左端に対する距離が１．５ミリメートル以下の領域であり、右端部分３２２は右端に対する距離が１．５ミリメートル以下の領域である。これにより、左端部分３２１と右端部分３２２とに挟まれた領域（Ｂスキャン方向の長さは６ミリメートル）が第１部分３１０として抽出される。

　なお、左端部分の寸法と右端部分の寸法とは、互いに同じであってもよいし、互いに異なってもよい。また、左端部分の形状及び右端部分の形状は、図７に示すような矩形に限定されず、任意であってよい。また、Ａスキャンの範囲の一部のみを切り出して第１部分を設定する場合、Ｂスキャンの範囲における寸法や形状と同じ要領で、Ａスキャンの範囲における除外部分の寸法や形状を設定することが可能である。

　以下、第１部分を設定する処理について、幾つかの例示的な態様を説明する。第１の処理例では、前眼部の特徴点を参照して前眼部画像の第１部分が設定される。そのために、部分設定部２３１は、前眼部画像を解析して特徴点を検出する処理と、検出された特徴点に基づいて前眼部画像の第１部分を設定する処理とを実行するように構成される。

　特徴点の検出には、任意の公知の画像処理及び／又は任意の公知の機械学習を利用することができる。一つの例として、部分設定部２３１は、前眼部画像の全体にエッジ検出を適用して特徴点を検出するように構成されてよい。このエッジ検出は、例えば、角膜前面に相当する画像（角膜前面画像）を前眼部画像から特定するように行われる。部分設定部２３１は、検出された角膜前面画像から、角膜頂点に相当する位置（角膜頂点位置）を特定することができる。本例では、角膜頂点位置が特徴点となる。

　特徴点に基づく第１部分の設定は、特徴点を基準として行うことができる。一つの例として、部分設定部２３１は、特徴点からの距離に基づき第１部分を設定するように構成されていてよい。例えば、特徴点として角膜頂点位置が特定された場合、部分設定部２３１は、Ｂスキャン方向において角膜頂点位置からの距離が所定値（例えば３ミリメートル）以内の画素群からなる領域を第１部分に設定することができる。これにより、Ｂスキャン方向において角膜頂点位置を中心とするＢスキャン長６ミリメートルの範囲が第１部分に設定される。

　本例によれば、角膜頂点位置が画像フレームの略中心に配置されていなくても、アーティファクトを含まないように第１部分を設定することができる。よって、例えばアライメントが多少ずれた状態でＯＣＴスキャンが行われた場合であっても、第１部分を好適に設定することが可能である。

　なお、本例では、特徴点を含むように第１部分が設定されているが、幾つかの例示的な態様はこれに限定されない。例えば、診断対象（観察対象、解析対象）が虹彩であり、且つ、特徴点が瞳孔中心である場合、Ｂスキャン方向において瞳孔縁からの距離が所定値（例えば、瞳孔半径の標準値）以上である画素群からなる領域を第１部分に設定することができる。

　第１部分を設定するための第２の処理例を説明する。本例では、前眼部画像に混入したアーティファクトを参照して第１部分が設定される。そのために、部分設定部２３１は、前眼部画像中のアーティファクトを検出する処理と、検出されたアーティファクトに基づいて前眼部画像の第１部分を設定する処理とを実行するように構成される。

　アーティファクト検出には、任意の公知の画像処理及び／又は任意の公知の機械学習を利用することができる。一つの例として、部分設定部２３１は、前眼部画像を複数の部分画像に分割し、各部分画像の画質評価を行い、画質評価値が所定値未満である部分画像をアーティファクトと判定するように構成されてよい。

　他の例として、部分設定部２３１は、前眼部画像中の所定の画像オブジェクトの形状に基づきアーティファクトを検出するように構成されてよい。例えば、角膜頂点を通過する直線（深さ方向に延びる直線）に対して角膜（角膜前面、角膜後面）の形状が略対称であることに着目し、部分設定部２３１は、角膜前面画像の対称性が（大きく）崩れている部分をアーティファクトと判定するように構成されていてよい。

　アーティファクトに基づく第１部分の設定において、部分設定部２３１は、検出されたアーティファクトを含まないように第１部分を設定するように構成されてよい。これにより、アーティファクトを含まない高画質の第１部分を第１画像領域特定部２３２に提供することが可能となる。

　部分設定部２３１は、プロセッサを含むハードウェアと、部分設定ソフトウェアとの協働によって実現される。

〈第１画像領域特定部２３２〉
　第１画像領域特定部２３２は、部分設定部２３１により設定された前眼部画像の第１部分を解析して、前眼部Ｅａの所定部位に相当する画像領域を特定するように構成されている。第１画像領域特定部２３２により第１部分から特定される画像領域を第１画像領域と呼ぶ。

　幾つかの例示的な態様において、前眼部画像の第１部分から第１画像領域として検出される部位は予め設定される。検出される部位の例として、角膜、虹彩、前房、瞳孔、水晶体などがある。また、検出される部位は、いずれかの部位の一部であってよい。また、検出される部位は、いずれか２以上の部位のそれぞれの少なくとも一部の組み合わせであってもよい。

　第１画像領域特定部２３２は、例えば、前眼部画像の第１部分にセグメンテーションを適用することによって第１画像領域の特定を行う。このセグメンテーションは、例えば、予め設定された部位に相当する第１部分中の領域を特定するように実行される。このセグメンテーションは、任意の公知の画像処理技術を含んでいてよく、例えば、エッジ検出等の画像処理、及び／又は、機械学習を利用したセグメンテーションを含んでいてもよい。

　幾つかの例示的な態様において、第１画像領域特定部２３２は、前眼部画像の第１部分を解析することにより、前眼部Ｅａの角膜又はその部分に相当する第１画像領域を特定するように構成される。例えば、本例に係る第１画像領域特定部２３２は、前眼部画像の第１部分を解析することにより、角膜の前面に相当する第１画像領域（第１角膜前面画像）と、角膜の後面に相当する第１画像領域（第１角膜後面画像）とを特定するように構成される。

　ここでは、第１画像領域（特に、第１角膜前面画像及び第１角膜後面画像）を特定するためにエッジ検出を適用するように構成された第１画像領域特定部２３２について、幾つかの例を説明する。

　幾つかの例示的な態様において、第１角膜前面画像を特定するために、第１画像領域特定部２３２は、例えば、勾配方向が前眼部画像のフレーム端側を向き且つ勾配が所定閾値以上であるエッジを特定するように構成されていてよい。

　また、幾つかの例示的な態様において、第１角膜後面画像を特定するために、第１画像領域特定部２３２は、勾配方向が前眼部画像のフレーム中央側を向き且つ勾配が所定閾値以上であるエッジを特定するように構成されていてよい。

　このような勾配（方向、強さ）に基づくエッジ検出は、他の部位に相当する第１画像領域を特定する場合にも適用可能である。なお、勾配方向は、典型的には、勾配の法線の方向として定義される。

　第１角膜前面画像を特定するためのエッジ検出について、図８Ａ及び図８Ｂを参照しつつ、より詳細に説明する。本例は、図７に示す第１部分３１０から第１角膜前面画像３１１を特定する。前述したように、第１画像領域特定部２３２は、勾配方向が前眼部画像のフレーム端側を向き且つ勾配強度が所定閾値以上であるエッジを第１角膜前面画像として特定するように構成される。本例では、図８Ａに示す１次元領域３１２を第１画像領域特定部２３２が解析する場合について説明する。１次元領域３１２には複数のピクセルが配列されている（図８Ｂも参照）。図８Ｂの符号３１３は、１次元領域３１２に配列された複数のピクセルにおける輝度分布グラフを示している。輝度分布グラフ３１３の形状から分かるように、輝度分布グラフ３１３の一部において、輝度の勾配が所定閾値３１４よりも大きく、且つ、勾配の向きを示す法線方向３１３ａがフレーム左端３１０Ｌの側を向いている。このような勾配を有する箇所がエッジとして検出される。更に、このような処理を様々な１次元領域について行うことにより第１角膜前面画像３１１が特定される。

　なお、図８Ａにおいて、第１角膜前面画像３１１に相当する１次元領域３１２上の画素は角膜頂点よりも左に位置しており、これに対応する法線方向３１３ａはフレーム左端３１０Ｌの側を向いている。これに対し、図示は省略するが、第１角膜前面画像３１１に相当する１次元領域上の画素が角膜頂点よりも右に位置する場合には、これに対応する法線方向はフレーム右端の側を向いている。よって、法線方向がフレーム右端の側を向き且つ勾配強度が所定閾値以上であるエッジを第１角膜後面画像として特定することができる。

　同様に、第１画像領域特定部２３２は、勾配方向が前眼部画像のフレーム中央側を向き且つ勾配が所定閾値以上であるエッジを検出することによって、図８Ａに示す第１角膜後面画像３１５を特定することができる。

　第１画像領域特定部２３２は、プロセッサを含むハードウェアと、第１画像領域特定ソフトウェアとの協働によって実現される。

〈第２画像領域特定部２３３〉
　第２画像領域特定部２３３は、第１画像領域特定部２３２により特定された第１画像領域（所定部位に相当する）に基づいて、部分設定部２３１により前眼部画像から特定された第１部分を真部分集合とする第２部分において当該所定部位に相当する第２画像領域を特定するように構成されている。

　例えば、第２画像領域特定部２３３は、第１画像領域特定部２３２により前眼部画像３００の第１部分３１０から特定された第１角膜前面画像３１１に基づいて、第１部分３１０を真部分集合とする第２部分において角膜前面に相当する第２角膜前面画像を特定するように構成されてよい。更に、第２画像領域特定部２３３は、第１画像領域特定部２３２により前眼部画像３００の第１部分３１０から特定された第１角膜後面画像３１５に基づいて、第１部分３１０を真部分集合とする第２部分において角膜後面に相当する第２角膜後面画像を特定するように構成されてよい。

　ここで、第２部分は、第１部分及びこれ以外の部分を含む。換言すると、第２部分は第１部分を含み、且つ、第２部分の寸法（例えば、面積又は体積）は第１部分の寸法よりも大きい。なお、第１の部分は、前眼部画像の真部分集合であり、前眼部画像の全体ではない。これに対し、第２の部分は、集合論における部分集合の定義の通り、前眼部画像の真部分集合及び前眼部画像の全体のいずれでもよい。

　第２部分の寸法は、予め設定されていてよいし、処理毎に設定されてもよい。第２部分の寸法は、第１部分の寸法に基づき設定されてよい。例えば、第１部分の寸法と第２部分の寸法との間の関係（例えば、差、比）が予め設定されており、この関係に基づき第１部分を拡大することで第２部分を設定することができる。また、第２部分の形状は、予め設定されていてもよいし、処理毎に設定されてもよい。

　典型的には、第２部分は前眼部画像の全体である。一つの具体例として、前眼部画像は比較的広角な画像（例えば、長さ９、１２又は１６ミリメートルのＢスキャン）であり、その真部分集合が第１部分に設定され、この前眼部画像の全体が第２部分に設定される。これにより、アーティファクトが混入する可能性が高い比較的広角な前眼部画像の全体にわたって所定部位の像（第２画像領域）を特定することが可能である。

　第２画像領域特定部２３３が第１画像領域から第２画像領域を求める処理は、任意の公知の画像処理技術を含んでいてよく、例えば、所定の画像処理及び／又は機械学習を利用したセグメンテーションを含んでいてよい。第１画像領域を第２画像領域に拡大（拡張）するための当該所定の画像処理は、例えば、カーブフィッティング、エッジ検出、及び、リジョングローイングのいずれか１以上を含んでいてよい。

　一つの例として、前眼部画像３００の第１部分３１０中の第１角膜前面画像３１１（図８Ａを参照）にカーブフィッティングを適用する場合について説明する。本例において、第２画像領域特定部２３３は、第１角膜前面画像３１１にカーブフィッティングを適用することにより、前眼部画像３００（全体）において角膜前面に相当する近似曲線（第２角膜前面画像）を求める。換言すると、第２画像領域特定部２３３は、第１部分３１０において特定された第１角膜前面画像３１１に基づいて、前眼部画像３００の全体における角膜前面の形態（第２角膜前面画像）を推定するように構成される。これにより、例えば、図９に示すように、前眼部画像３００の全体における角膜前面の推定形態を表す近似曲線３３１（第２角膜前面画像）が決定される。近似曲線は、任意の態様の曲線であってよく、例えば４次曲線である。

　第２画像領域特定部２３３は、外れ値を除外するためのロバスト推定アルゴリズムに基づくカーブフィッティングを第１角膜前面画像３１１に適用するように構成されていてよい。このロバスト推定アルゴリズムは、例えば、Ｒａｎｄｏｍ　Ｓａｍｐｌｅ　Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ（ＲＡＮＳＡＣ）アルゴリズムを含んでいてよい。このようなロバスト推定アルゴリズムを採用することで、ノイズ等に起因する外れ値が除外された高確度のカーブフィッティングを第１角膜前面画像３１１に適用することが可能となり、角膜前面を良好に近似した第２角膜前面画像３３１を得ることが可能となる。

　更に、本例において、第２画像領域特定部２３３は、第１角膜後面画像３１５にカーブフィッティングを適用することにより、前眼部画像３００（全体）において角膜後面に相当する近似曲線（第２角膜後面画像）を求める。換言すると、第２画像領域特定部２３３は、第１部分３１０において特定された第１角膜後面画像３１５に基づいて、前眼部画像３００の全体における角膜後面の形態（第２角膜後面画像）を推定するように構成される。これにより、例えば、図９に示すように、前眼部画像３００の全体における角膜後面の推定形態を表す近似曲線３３２（第２角膜後面画像）が決定される。近似曲線は、任意の態様の曲線であってよく、例えば４次曲線である。第１角膜後面画像３１５に適用されるカーブフィッティングは、外れ値を除外するためのロバスト推定アルゴリズムに基づくカーブフィッティングであってよく、例えばＲＡＮＳＡＣアルゴリズムを含んだカーブフィッティングであってよい。このようなロバスト推定アルゴリズムを採用することで、ノイズ等に起因する外れ値が除外された高確度のカーブフィッティングを第１角膜後面画像３１５に適用することが可能となり、角膜後面を良好に近似した第２角膜後面画像３３２を得ることが可能となる。

　第２画像領域特定部２３３は、プロセッサを含むハードウェアと、第２画像領域特定ソフトウェアとの協働によって実現される。

〈解析領域設定部２３４〉
　解析領域設定部２３４は、第２画像領域特定部２３３により特定された第２画像領域を含む解析領域を設定する。解析領域は、第３画像領域特定部２３５が実行する解析処理に提供され、解析領域の設定は、第３画像領域特定部２３５が実行する解析処理のためのマスク処理に相当する。よって、解析領域の態様は、主に当該解析処理の態様に応じて決定される。

　第２画像領域として線状領域（例えば、第２角膜前面画像３３１、第２角膜後面画像３３２）が得られた場合、解析領域設定部２３４は、この線状領域及びその近傍領域からなる領域を解析領域に設定することができる。

　例えば、解析領域設定部２３４は、第２画像領域特定部２３３により特定された第２画像領域の幅を所定値まで増加させることによって解析領域を設定するように構成されていてよい。この所定値（解析領域の幅）は、解析領域にわたって一様であってもよいし、非一様であってもよい。

　具体例として、解析領域設定部２３４は、図９に示す第２角膜前面画像３３１の幅を所定値まで増加させることによって、図１０に示す解析領域（前面解析領域）３４１を設定することができる。前面解析領域３４１は、第２角膜前面画像３３１を含む。また、解析領域設定部２３４は、図９に示す第２角膜後面画像３３２の幅を所定値まで増加させることによって、図１０に示す解析領域（後面解析領域）３４２を設定することができる。後面解析領域３４２は、第２角膜後面画像３３２を含む。前面解析領域３４１の幅と、後面解析領域３４２の幅とは、互いに等しくてもよいし、互いに異なってもよい。

　線状領域の幅は、例えば、この線状領域の各点における接線に直交する方向において定義される。また、帯状領域である第２画像領域の幅は、例えば、この帯状領域の軸画像の各点における接線に直交する方向において定義される。ここで、軸画像は、例えば、帯状画像に細線化を適用して得られる線状画像である。

　解析領域の幅（上記の所定値）は、予め設定されてもよいし、処理毎に設定されてもよい。前者の例として、前眼部画像において所定部位（例えば、角膜、角膜前面、角膜後面）の像の周囲に発生するアーティファクトの標準的な分布に基づいて、解析領域の幅を設定することができる。後者の例として、前眼部画像において所定部位の像の周囲のアーティファクトを検出し、このアーティファクトの分布に基づいて解析領域の幅を設定することができる。

　解析領域設定部２３４は、プロセッサを含むハードウェアと、解析領域設定ソフトウェアとの協働によって実現される。

〈第３画像領域特定部２３５〉
　第３画像領域特定部２３５は、解析領域設定部２３４により設定された解析領域を解析して、前眼部の所定部位（第１画像領域及び第２画像領域に対応する部位と同じ）に相当する第３画像領域を特定するように構成されている。第３画像領域を特定するための解析の手法は、例えば、第１画像領域を特定するための解析の手法と同じであってもよいし、異なってもよい。

　例えば、第３画像領域特定部２３５は、図１０に示す前面解析領域３４１を解析することで、角膜前面に相当する第３画像領域として図１１に示す第３角膜前面画像３５１を特定することができる。また、第３画像領域特定部２３５は、図１０に示す後面解析領域３４２を解析することで、角膜後面に相当する第３画像領域として図１１に示す第３角膜後面画像３５２を特定することができる。前眼部画像３００では、虹彩の虚像（折り返し画像）３５３が角膜の像（特に、角膜後面の周辺）に重なっているが、虚像３５３の影響を受けることなく第３角膜後面画像３５２が求められている。

　幾つかの例示的な態様において、双方の解析手法はともにエッジ検出であってよい。この場合、第３画像領域特定部２３５が実行するエッジ検出における勾配強度の閾値は、第１画像領域特定部２３２が実行するエッジ検出における勾配強度の閾値よりも小さく設定されてよい。つまり、第３画像領域特定部２３５は、第１画像領域特定部２３２がエッジとして検出可能な勾配強度よりも小さい勾配強度の箇所をエッジとして検出するように構成されてよい。アーティファクトが重なっている領域に存在するエッジは、アーティファクトが無い領域に存在するエッジよりも不明瞭である。第３画像領域特定部２３５が実行するエッジ検出における勾配強度の閾値を比較的小さくすることで、不明瞭なエッジの検出の確実性（エッジ検出感度）を向上させることができる。

　第３画像領域特定部２３５は、プロセッサを含むハードウェアと、第３画像領域特定ソフトウェアとの協働によって実現される。

〈歪み補正部２３６〉
　歪み補正部２３６は、第３画像領域特定部２３５により特定された第３画像領域に基づいて前眼部画像の歪みを補正するように構成されている。本例では、歪み補正部２３６は、図１１に示す第３角膜前面画像３５１に少なくとも基づいて前眼部画像３００の歪みを補正するように構成されていてよい。この画像歪み補正は、角膜前面での屈折の影響に基づく画像補正である（屈折補正）。

　屈折補正の例を図１２を参照して説明する。角膜前面４１０（第３角膜前面画像３５１又はその近似曲線）の式をｙ＝ｆ（ｘ）とする。また、空気の屈折率（例えば、１．０００２９２）及び角膜の屈折率（例えば、１．３７６）を設定する。

　角膜前面４１０上の点４２０に入射する光束（測定光ＬＳ）を考慮する。点４２０における測定光ＬＳの入射角をθ_ｉｎとすると、空気の屈折率及び角膜の屈折率から、スネルの法則により、出射角（屈折角）θ_ｏｕｔが算出される。

　更に、空気中におけるピクセル当たりの距離（解像度）をｒ_ａｉｒとし、角膜中におけるピクセル当たりの距離（解像度）をｒ_ｃｏｒとし、スキャン長（例えば１６ｍｍ）をピクセル数（例えば１０２４）で除算した商をｒ_ｈとする。また、関数Ｔ＝｜ｆ（ｘ）－ｙ｜を考慮する。

　歪み補正前の前眼部画像３００において角膜前面４１０よりも下方（フレーム下端側）に位置する点（ピクセル）Ｐ＝（ｘ，ｙ）を考慮すると、この点Ｐ＝（ｘ，ｙ）に屈折補正を適用した点Ｐ´＝（ｘ´，ｙ´）は次式により表される：ｘ´＝Ｔ（ｒ_ｃｏｒ／ｒ_ｈ）ｓｉｎ（θ_ｉｎ－θ_ｏｕｔ）；ｙ´＝Ｔ（ｒ_ｃｏｒ／ｒ_ａｉｒ）ｃｏｓ（θ_ｉｎ－θ_ｏｕｔ）。

　歪み補正前の前眼部画像３００において角膜前面４１０よりも下方に位置する点（ピクセル）のそれぞれに対して当該屈折補正を適用することにより、角膜前面の屈折に起因する前眼部画像３００の歪みが補正される。なお、屈折補正後の座標（ｘ´，ｙ´）における垂直方向（フレーム上下方向）の解像度は、一様に、空気中における解像度ｒ_ａｉｒとなる。

　歪み補正部２３６は、プロセッサを含むハードウェアと、歪み補正ソフトウェアとの協働によって実現される。

〈アスペクト比補正部２３７〉
　アスペクト比補正部２３７は、被検眼Ｅの前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正するように構成されている。画像構築部２２０は、ＯＣＴスキャンで収集されたデータから、所定のピクセルアスペクト比のＯＣＴ画像（前眼部画像、眼底画像）を構築する。

　典型的には、アスペクト比補正部２３７は、このＯＣＴ画像を実空間に相当するピクセルアスペクト比（１：１）の画像に変換するように構成される。ピクセルアスペクト比補正により、例えば、図１３に示すように、画像構築部２２０により構築された所定のピクセルアスペクト比の前眼部画像５００が、ピクセルアスペクト比が１：１の前眼部画像５００´に変換される。

　ピクセルアスペクト比補正を適用することで、実際の前眼部の形態を表現した前眼部画像を取得することが可能となる。更に、このような前眼部画像を解析することで、前眼部の実態（スケール、寸法、形状等）に応じた解析データ（例えば、角膜厚分布等の分布データ、隅角パラメータ等の前眼部パラメータ）を取得することが可能となる。

　本例では、アスペクト比補正部２３７は、歪み補正部２３６により歪みが補正された前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正するように構成されている。つまり、本例の眼科装置１は、画像歪み補正の後にピクセルアスペクト比補正を行うように構成されている。しかし、例示的な態様において、ピクセルアスペクト比補正を行う段階やタイミングは任意であってよい。幾つかの例示的な態様において、ピクセルアスペクト比補正を行うタイミングは、ＯＣＴ画像構築の後、部分設定の前、部分設定の後、第１画像領域特定の前、第１画像領域特定の後、第２画像領域特定の前、第２画像領域特定の後、解析領域設定の前、解析領域設定の後、第３画像領域特定の前、第３画像領域特定の後、歪み補正の前、及び、画像歪み補正の後のうちのいずれかであってよい。

　また、幾つかの例示的な態様は、解析部２３８により得られた解析データに対してピクセルアスペクト比補正と同等の補正処理を適用するように構成されていてよい。

　アスペクト比補正部２３７は、プロセッサを含むハードウェアと、ピクセルアスペクト比補正ソフトウェアとの協働によって実現される。

〈解析部２３８〉
　解析部２３８は、被検眼Ｅの前眼部画像を解析して所定の前眼部パラメータを算出するように構成されている。

　幾つかの例示的な態様において、解析部２３８は、少なくとも画像歪み補正が施された前眼部画像を解析して所定の前眼部パラメータを算出するように構成されてよい。これにより、歪みが補正された前眼部画像に基づき前眼部パラメータ演算を高確度、高精度で行うことが可能となる。

　また、図５に示す例のように、幾つかの例示的な態様において、解析部２３８は、画像歪み補正及びピクセルアスペクト比補正の双方が施された前眼部画像を解析して所定の前眼部パラメータを算出するように構成されてよい。これにより、歪み及びピクセルアスペクト比の双方が補正された前眼部画像に基づき前眼部パラメータ演算をより高い確度、より高い精度で行うことが可能となる。なお、本例では、画像歪み補正の後にピクセルアスペクト比補正が実行され、且つ、ピクセルアスペクト比補正の後に前眼部解析が実行される。

　解析部２３８により算出される前眼部パラメータは任意であってよい。前眼部パラメータは、前眼部の形態を表す値である。前眼部パラメータの例として、角膜厚（中心厚、周辺厚）、隅角パラメータ、角膜前面曲率半径、角膜後面曲率半径、水晶体前面曲率半径、水晶体後面曲率半径、角膜径（縦径、横径（Ｗｈｉｔｅ－ｔｏ－Ｗｈｉｔｅ））、水晶体厚、前房深度、前房容積、瞳孔径、瞳孔中心（偏心）などがある。また、前眼部パラメータは、分布データであってよく、例えば、軸方向湾曲マップ（アキシャル曲率マップ）、接曲率マップ（タンジェンシャル曲率マップ）、隆起マップ（エレベーションマップ）、屈折力マップ、厚さマップ（パキメトリーマップ）、波面収差マップなどであってよい。

　前眼部パラメータの演算手法は公知である（例えば、特許文献１～４を参照）。典型的には、前眼部パラメータの演算は、前眼部の所定部位を特定するための処理（例えば、セグメンテーション、特徴点検出など）と、計測処理（例えば、距離計測、面積計測、体積計測、比演算、角度演算など）とを含む。

　幾つかの例示的な態様において、解析部２３８は、角膜厚解析（角膜パキメトリーマップ）を求めるように構成されてよい。例えば、解析部２３８は、図１１に示す第３角膜前面画像３５１と第３角膜後面画像３５２とに基づいて被検眼Ｅの角膜厚分布データを求めることができる。そのために、解析部２３８は、例えば、第３角膜前面画像３５１（又は角膜後面画像３５２）上の複数の位置のそれぞれにおける接線を求める処理と、各位置の接線の法線の方向に沿って第３角膜前面画像３５１と第３角膜後面画像３５２との間の距離を求める処理と、複数の位置についてそれぞれ求められた複数の距離を当該複数の位置の配置に応じて配列してマップ化する処理とを含む。

　幾つかの例示的な態様において、解析部２３８は、隅角パラメータを求めるように構成されてよい。隅角パラメータは、角膜と虹彩との間に位置する隅角（前房隅角）と呼ばれる部位に関するパラメータである。隅角には腺維柱帯網が存在する。隅角の角度の大きさは、房水が眼内から流出する速度を決定する要因の一つであり、したがって眼圧を決定する要因の一つである。隅角パラメータは、緑内障（特に、閉塞隅角緑内障）の診断における重要な指標として参照される。隅角パラメータの例として、ＡＯＤ（ａｎｇｌｅ　ｏｐｅｎｉｎｇ　ｄｉｓｔａｎｃｅ）、ＡＣＡ（ａｎｔｅｒｉｏｒ　ｃｈａｍｂｅｒ　ａｎｇｌｅ）、ＴＩＳＡ（ｔｒａｂｅｃｕｌａｒ　ｉｒｉｓ　ｓｐａｃｅ　ａｒｅａ）、ＡＲＡ（ａｎｇｌｅ　ｒｅｃｅｓｓ　ａｒｅａ）、ＡｔＡ（ａｎｇｌｅ－ｔｏ－ａｎｇｌｅ　ｄｉｓｔａｎｃｅ）などが知られている（例えば、特許文献１～３を参照）。隅角パラメータの演算手法は公知である（例えば、特許文献１～３を参照）。典型的には、隅角パラメータの演算は、隅角の位置又は隅角近傍の所定位置を特定するための処理（例えば、セグメンテーション、特徴点検出など）と、計測処理（例えば、距離計測、比演算、角度演算など）とを含む。

　解析部２３８は、プロセッサを含むハードウェアと、解析ソフトウェアとの協働によって実現される。

〈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。

〈眼科装置の動作〉
　眼科装置１の動作について説明する。なお、患者ＩＤの入力、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００の測定アームへの挿入、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、ＯＣＴ光路長調整など、従来と同様の準備的な処理は、既になされたものとする。眼科装置１の動作の一例を図１４に示す。

（Ｓ１：前眼部画像を取得）
　まず、眼科装置１は、被検眼Ｅの前眼部画像を取得する。本例では、眼科装置１は、ＯＣＴスキャナ（眼底カメラユニット２内の測定アーム、ＯＣＴユニット１００等）を用いて前眼部ＥａにＯＣＴスキャンを適用することによって前眼部Ｅａからデータを収集し、画像構築部２２０を用いて収集データから前眼部画像を構築する。これにより、図６に示す前眼部画像３００が取得されたとする。制御部２１０は、取得された前眼部画像（Ｂスキャン画像）３００をデータ処理部２３０に送る。データ処理部２３０に送られた前眼部画像３００は部分設定部２３１に入力される。

（Ｓ２：第１部分を設定）
　次に、部分設定部２３１は、ステップＳ１で取得された前眼部画像３００においてＡスキャンの範囲の少なくとも一部とＢスキャンの範囲の一部とにより規定される部分（第１部分）を前眼部画像３００に対して設定する。これにより、図７に示す第１部分３１０が前眼部画像３００に対して設定されたとする。

（Ｓ３：第１画像領域を特定）
　次に、第１画像領域特定部２３２は、ステップＳ２で設定された前眼部画像３００の第１部分３１０を解析することで、被検眼Ｅの角膜前面に相当する第１角膜前面画像３１１と、角膜後面に相当する第１角膜後面画像３１５とを特定する（図８Ａを参照）。

（Ｓ４：第２画像領域を特定）
　次に、第２画像領域特定部２３３は、ステップＳ３で特定された第１角膜前面画像３１１に基づいて、前眼部画像３００の全体（より一般には、第１部分３１０を真部分集合とする第２部分）において角膜前面に相当する第２角膜前面画像３３１を特定する（図９を参照）。更に、第２画像領域特定部２３３は、ステップＳ３で特定された第１角膜後面画像３１５に基づいて、前眼部画像３００の全体（より一般には、第１部分３１０を真部分集合とする第２部分）において角膜後面に相当する第２角膜後面画像３３２を特定する（図９を参照）。

（Ｓ５：解析領域を設定）
　次に、解析領域設定部２３４は、ステップＳ４で特定された第２角膜前面画像３３１を含む前面解析領域３４１を設定する（図１０を参照）。更に、解析領域設定部２３４は、ステップＳ４で特定された第２角膜後面画像３３２を含む後面解析領域３４２を設定する（図１０を参照）。

（Ｓ６：第３画像領域を特定）
　次に、第３画像領域特定部２３５は、ステップＳ５で設定された前面解析領域３４１を解析して、角膜前面に相当する第３角膜前面画像３５１を特定する（図１１を参照）。更に、第３画像領域特定部２３５は、ステップＳ５で設定された後面解析領域３５２を解析して、角膜後面に相当する第３角膜後面画像３５２を特定する（図１１を参照）。

（Ｓ７：画像歪み補正を適用）
　次に、歪み補正部２３６は、ステップＳ６で求められた第３角膜前面画像３５１に少なくとも基づいて前眼部画像３００の歪みを補正する。

（Ｓ８：ピクセルアスペクト比補正を適用）
　次に、アスペクト比補正部２３７は、ステップＳ７で歪みが補正された前眼部画像３００のピクセルアスペクト比を補正する。

（Ｓ９：前眼部画像を解析）
　次に、解析部２３８は、ステップＳ７の画像歪み補正とステップＳ８のピクセルアスペクト比補正とが施された前眼部画像３００を解析して所定の前眼部パラメータを算出する。

（Ｓ１０：前眼部画像と解析結果を表示）
　主制御部２１１は、例えば、ステップＳ７の画像歪み補正とステップＳ８のピクセルアスペクト比補正とが施された前眼部画像３００と、ステップＳ９の解析で得られたデータとを表示部２４１に表示させる。

　幾つかの例示的な態様において、ステップＳ９で角膜厚分布データが得られた場合、主制御部２１１（又は、データ処理部２３０）は、前眼部画像３００と角膜厚分布データとの間のレジストレーションを行う。主制御部２１１は、レジストレーションの結果に基づいて、前眼部画像３００上に角膜厚分布データを表示させる。

　幾つかの例示的な態様において、ステップＳ９で隅角パラメータが算出された場合、主制御部２１１は、例えば、隅角パラメータの計測位置及び計測値を前眼部画像３００上に表示させる。また、主制御部２１１は、隅角パラメータの計測位置及び計測値を前眼部画像３００の部分拡大像に重ねて表示させる。

（Ｓ１１：前眼部画像と解析結果を保存）
　主制御部２１１は、被検眼Ｅの前眼部画像と、ステップＳ９で取得された解析結果とを、例えば記憶部２１２及び／又は記憶装置に保存する。保存される前眼部画像は、例えば、ステップＳ１で取得された前眼部画像、ステップＳ７で歪みが補正された前眼部画像、及び、ステップＳ８でピクセルアスペクト比が補正された前眼部画像のうちのいずれか１つ以上であってよい。以上で、本動作例は終了である（エンド）。

〈変形例〉
　前述した眼科装置１はＯＣＴスキャナ及び画像構築部を備えているが、幾つかの例示的な態様の眼科装置はＯＣＴスキャナ及び画像構築部の一方又は双方を備えていなくてよい。例えば、図１５に示す眼科装置６００は、ＯＣＴスキャナ及び画像構築部の双方を備えておらず、これらの代わりに画像受付部６３０を備えている。

　画像受付部６３０は、被検眼の前眼部画像を外部から受け付ける機能を有する。幾つかの例示的な態様において、画像受付部６３０は、外部装置との間でデータ通信を行うための通信デバイスを含んでいてよく、被検眼の前眼部画像を外部装置から取得するように構成されていてよい。また、幾つかの例示的な態様において、画像受付部６３０は、記録媒体に記録されているデータを読み出すためのドライブ装置を含んでいてよく、被検眼の前眼部画像を記録媒体から取得するように構成されていてよい。

　このように、前述の眼科装置１が自身でデータを収集してＯＣＴ画像を構築するものであるのに対し、本変形例の眼科装置６００は、ＯＣＴ画像を外部から取得するものである。本変形例の眼科装置６００は、例えば、単一のコンピュータ又は２以上のコンピュータであり、典型的にはパーソナルコンピュータ又はサーバであってよい。

　前述の眼科装置１と同様に、眼科装置６００は、制御部６１０及びユーザーインターフェイス６２０に加え、少なくとも、第１画像領域特定部６５０と、第２画像領域特定部６６０とを含む。更に、眼科装置６００は、解析領域設定部６７０と、第３画像領域特定部６８０とを含んでいてよい。加えて、眼科装置６００は、部分設定部６４０、歪み補正部６９０、アスペクト比補正部７００、及び解析部７１０のうちのいずれか１つ以上を含んでいてよい。これらの要素のそれぞれは、前述の眼科装置１における対応要素と同様の構成及び同様の機能を備えていてよい（例えば、図５を参照）。

　図１４を再び参照しつつ眼科装置６００の動作の一例を説明する。まず、眼科装置６００は、画像受付部６３０により、被検眼Ｅの前眼部画像を外部から取得する（Ｓ１）。

　次に、部分設定部６４０は、ステップＳ１で取得された前眼部画像３００に対して第１部分３１０を設定する（Ｓ２）。

　次に、第１画像領域特定部６５０は、ステップＳ２で設定された前眼部画像３００の第１部分３１０を解析することで、被検眼Ｅの角膜前面に相当する第１角膜前面画像３１１と、角膜後面に相当する第１角膜後面画像３１５とを特定する（Ｓ３）。

　次に、第２画像領域特定部６６０は、ステップＳ３で特定された第１角膜前面画像３１１に基づいて、前眼部画像３００の全体（より一般には、第１部分３１０を真部分集合とする第２部分）において角膜前面に相当する第２角膜前面画像３３１を特定する（Ｓ４）。更に、第２画像領域特定部６６０は、ステップＳ３で特定された第１角膜後面画像３１５に基づいて、前眼部画像３００の全体（より一般には、第１部分３１０を真部分集合とする第２部分）において角膜後面に相当する第２角膜後面画像３３２を特定する（Ｓ４）。

　次に、解析領域設定部６７０は、ステップＳ４で特定された第２角膜前面画像３３１を含む前面解析領域３４１を設定する（Ｓ５）。更に、解析領域設定部６７０は、ステップＳ４で特定された第２角膜後面画像３３２を含む後面解析領域３４２を設定する（Ｓ５）。

　次に、第３画像領域特定部６８０は、ステップＳ５で設定された前面解析領域３４１を解析して、角膜前面に相当する第３角膜前面画像３５１を特定する（Ｓ６）。更に、第３画像領域特定部６８０は、ステップＳ５で設定された後面解析領域３５２を解析して、角膜後面に相当する第３角膜後面画像３５２を特定する（Ｓ６）。

　次に、歪み補正部６９０は、ステップＳ６で求められた第３角膜前面画像３５１に少なくとも基づいて前眼部画像３００の歪みを補正する（Ｓ７）。

　次に、アスペクト比補正部７００は、ステップＳ７で歪みが補正された前眼部画像３００のピクセルアスペクト比を補正する（Ｓ８）。

　次に、解析部７１０は、ステップＳ７の画像歪み補正とステップＳ８のピクセルアスペクト比補正とが施された前眼部画像３００を解析して所定の前眼部パラメータを算出する（Ｓ９）。

　次に、主制御部６１０は、例えば、ステップＳ７の画像歪み補正とステップＳ８のピクセルアスペクト比補正とが施された前眼部画像３００と、ステップＳ９の解析で得られたデータとをユーザーインターフェイス６２０に表示させる（Ｓ１０）。

　次に、主制御部６１０は、被検眼Ｅの前眼部画像とステップＳ９で取得された解析結果とを記憶装置に保存する（Ｓ１１）。以上で、本動作例は終了である（エンド）。

〈作用・効果〉
　実施形態の幾つかの例示的な態様について、幾つかの特徴、幾つかの作用、及び幾つかの効果を説明する。

　幾つかの例示的な態様に係る眼科装置（１；６００）は、画像取得部（２，１００，２２０；６３０）と、第１画像領域特定部（２３２；６５０）と、第２画像領域特定部（２３３；６６０）とを含む。画像取得部は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンにより被検眼の前眼部から収集されたデータに基づく前眼部画像を取得するように構成されている。第１画像領域特定部は、画像取得部により取得された前眼部画像の第１部分を解析して前眼部の所定部位に相当する第１画像領域を特定するように構成されている。第２画像領域特定部は、第１画像領域特定部により特定された第１画像領域に基づいて、当該第１部分を真部分集合とする第２部分において当該所定部位に相当する第２画像領域を特定するように構成されている。

　このような眼科装置は、前眼部画像の第１部分を解析して前眼部の所定部位の像を特定し、特定された像に基づいてより広域の第２部分における当該所定部位の像を特定するように構成されている。これにより、例えばアーティファクトが含まれない（又は、アーティファクトの影響が小さい）第１部分から所定部位の像を特定し、当該所定部位の像をより広域の第２部分に拡張することができる。ここで、第２部分は、アーティファクトを含んでいてよく、又は、アーティファクトの影響が大きくてよい。したがって、アーティファクトを含む前眼部画像であっても、アーティファクトの影響を（大きく）受けることなく前眼部画像の広い範囲についてセグメンテーション（所定部位の像の特定）を行うことが可能である。このように、上記の眼科装置は、前眼部のＯＣＴ画像に対するセグメンテーションの向上に寄与する。

　幾つかの例示的な態様において、眼科装置（１；６００）は、解析領域設定部（２３４；６７０）と、第３画像領域特定部（２３５；６８０）とを更に含んでいてよい。解析領域設定部は、第２画像領域特定部により特定された第２画像領域を含む解析領域を設定するように構成されている。第３画像領域特定部は、解析領域設定部により設定された解析領域を解析して当該所定部位に相当する第３画像領域を特定するように構成されている。

　このような構成によれば、第２画像領域特定部により第１部分から第２部分に拡張された当該所定部位の像を含む解析領域を解析することで、より高い確度、より高い精度で当該所定部位の像を求めることができる。したがって、前眼部画像の広い範囲におけるセグメンテーションの高確度化、高精度化を図ることが可能である。

　幾つかの例示的な態様において、解析領域設定部は、第２画像領域の幅を所定値まで増加させて解析領域を設定するように構成されていてよい。

　このような構成によれば、第２画像領域特定部により特定された当該所定部位の像の周囲（近傍）に対して更に解析を施すことで、セグメンテーションの更なる高確度化、更なる高精度化を図ることができる。

　幾つかの例示的な態様において、第３画像領域特定部は、解析領域設定部により設定された解析領域にエッジ検出を適用して第３画像領域を特定するように構成されていてよい。また、幾つかの例示的な態様において、第１画像領域特定部は、前眼部画像の第１部分にエッジ検出を適用して第１画像領域を特定するように構成されていてよい。

　第１画像領域特定部及び第３画像領域特定部の双方がエッジ検出を実行する場合において、第３画像領域特定部が実行するエッジ検出における勾配強度の閾値は、第１画像領域特定部が実行するエッジ検出における勾配強度の閾値未満であってよい。

　このような構成によれば、例えば、アーティファクトを含まない（アーティファクトの影響が小さい）第１部分に対するエッジ検出では、明瞭なエッジを検出するように処理を行う一方で、アーティファクトを含む（アーティファクトの影響が大きい）第２部分に対するエッジ検出では、アーティファクトの影響で不明瞭になったエッジをも検出できるように処理を行うことができる。したがって、処理全体として、セグメンテーションの向上を図ることが可能である。

　幾つかの例示的な態様において、第２画像領域特定部は、第１画像領域特定部により特定された第１画像領域にカーブフィッティングを適用して第２画像領域を特定するように構成されていてよい。

　このような構成によれば、第１部分から第２部分への所定部位の像の拡張を好適に（例えば、容易に及び／又は円滑に）行うことが可能である。

　幾つかの例示的な態様において、第２画像領域特定部は、外れ値を除外するためのロバスト推定アルゴリズムに基づくカーブフィッティングを第１画像領域に適用するように構成されていてよい。このロバスト推定アルゴリズムは、Ｒａｎｄｏｍ　Ｓａｍｐｌｅ　Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ（ＲＡＮＳＡＣ）アルゴリズムを含んでいてもよい。

　このような構成によれば、ノイズ等に起因する外れ値が除外された高確度のカーブフィッティングを第１画像領域に適用することが可能となり、前眼部の所定部位の形状を良好に近似した第２画像領域を得ることができる。

　幾つかの例示的な態様において、ＯＣＴスキャンは、Ａスキャンと、Ａスキャンに直交する横スキャンとを含んでいてよい。更に、幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、部分設定部（２３１；６４０）を含んでいてもよい。部分設定部は、Ａスキャンの範囲の少なくとも一部と横スキャンの範囲の一部とにより規定される前眼部画像の部分を第１部分として設定するように構成されている。

　このような構成によれば、ＯＣＴ画像中に部分的に発生する傾向があるアーティファクトを避けるように第１部分を設定することが可能になる。これにより、第１部分から所定部位の像を特定する処理を好適に行うことができ、更に、第１部分から第２部分へと所定部位の像を拡張する処理についても好適に行うことが可能となる。

　幾つかの例示的な態様において、横スキャンは、Ｂスキャンを含んでいてよい。更に、部分設定部は、Ａスキャンの範囲の少なくとも一部とＢスキャンの範囲の両端部分を除いた部分とにより規定される前眼部画像の部分を第１部分として設定するように構成されていてよい。

　このような構成によれば、Ｂスキャン画像の両端付近に発生する傾向があるアーティファクトを避けるように第１部分を設定することが可能になる。そのようなアーティファクトとして、虚像（折り返し画像）や、睫毛の像などがある。これにより、Ｂスキャン画像の第１部分から所定部位の像を特定する処理を好適に行うことができ、更に、第１部分から第２部分へと所定部位の像を拡張する処理についても好適に行うことが可能となる。

　幾つかの例示的な態様において、部分設定部は、前眼部画像を解析して特徴点を検出し、検出された特徴点に基づいて前眼部画像の第１部分を設定するように構成されていてよい。ここで、部分設定部は、前眼部画像の全体にエッジ検出を適用して特徴点を検出するように構成されていてよい。また、部分設定部は、検出された特徴点を含むように第１部分を設定するように構成されていてよい。

　このような構成によれば、画像フレーム内における特徴点（例えば角膜頂点）の位置に関わらず、その特徴点に基づいて第１部分（位置、寸法、範囲など）を設定することできる。よって、例えばアライメントずれに起因して特徴点が画像フレーム中心から外れた場合であっても、その特徴点を参照して第１部分を好適に設定することが可能である。

　幾つかの例示的な態様において、部分設定部は、前眼部画像にアーティファクト検出を適用するように構成されていてよい。更に、部分設定部は、前眼部画像からアーティファクトが検出された場合、このアーティファクトを含まないように第１部分を設定するように構成されていてよい。

　このような構成によれば、実際に検出されたアーティファクトを避けて第１部分を設定することができる。これにより、第１部分から所定部位の像を特定する処理を好適に行うことができ、更に、第１部分から第２部分へと所定部位の像を拡張する処理についても好適に行うことが可能となる。

　前眼部の所定部位は角膜であってよい。以下、所定部位が角膜である場合におけるセグメンテーションの向上を図るために適用可能な例示的な態様について説明する。

　幾つかの例示的な態様において、第１画像領域特定部は、前眼部画像の第１部分を解析して、角膜の前面に相当する第１角膜前面画像と、角膜の後面に相当する第１角膜後面画像とを特定することができる。更に、第２画像領域特定部は、第１角膜前面画像に基づいて、第２部分において角膜の前面に相当する第２角膜前面画像を特定し、第１角膜後面画像に基づいて、第２部分において角膜の後面に相当する第２角膜後面画像を特定することができる。

　幾つかの例示的な態様において、解析領域設定部は、第２角膜前面画像を含む前面解析領域と、第２角膜後面画像を含む後面解析領域とを設定することができる。更に、第３画像領域特定部は、前面解析領域を解析して角膜の前面に相当する第３角膜前面画像を特定し、後面解析領域を解析して角膜の後面に相当する第３角膜後面画像を特定することができる。

　幾つかの例示的な態様において、解析領域設定部は、第２角膜前面画像の幅を所定値まで増加させて前面解析領域を設定することができ、第２角膜後面画像の幅を所定値まで増加させて後面解析領域を設定することができる。

　幾つかの例示的な態様において、第３画像領域特定部は、前面解析領域にエッジ検出を適用して第３角膜前面画像を特定することができ、後面解析領域にエッジ検出を適用して第３角膜後面画像を特定することができる。

　幾つかの例示的な態様において、第１画像領域特定部は、前眼部画像の第１部分にエッジ検出を適用して第１角膜前面画像及び第１角膜後面画像を特定することができる。

　幾つかの例示的な態様において、第３画像領域特定部が実行するエッジ検出における勾配強度の閾値を、第１画像領域特定部が実行するエッジ検出における勾配強度の閾値よりも小さくすることができる。

　幾つかの例示的な態様において、第２画像領域特定部は、第１角膜前面画像にカーブフィッティングを適用して第２角膜前面画像を特定することができ、第１角膜後面画像にカーブフィッティングを適用して第２角膜後面画像を特定することができる。

　幾つかの例示的な態様において、第２画像領域特定部は、外れ値を除外するためのロバスト推定アルゴリズムに基づくカーブフィッティングを第１角膜前面画像及び第１角膜後面画像のそれぞれに適用することができる。このロバスト推定アルゴリズムは、Ｒａｎｄｏｍ　Ｓａｍｐｌｅ　Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ（ＲＡＮＳＡＣ）アルゴリズムを含んでいてもよい。

　幾つかの例示的な態様において、ＯＣＴスキャンは、Ａスキャンと、Ａスキャンに直交する横スキャンとを含んでいてよい。この場合、部分設定部は、Ａスキャンの範囲の少なくとも一部と横スキャンの範囲の一部とにより規定される前眼部画像の部分を第１部分として設定することができる。

　幾つかの例示的な態様において、横スキャンは、Ｂスキャンを含んでいてよい。この場合、部分設定部は、Ａスキャンの範囲の少なくとも一部とＢスキャンの範囲の両端の所定領域を除いた部分とにより規定される前眼部画像の部分を第１部分として設定することができる。

　幾つかの例示的な態様において、部分設定部は、前眼部画像を解析して角膜頂点に相当する位置を検出し、角膜頂点に相当する位置に基づいて前眼部画像の第１部分を設定することができる。

　幾つかの例示的な態様において、部分設定部は、前眼部画像の全体にエッジ検出を適用して角膜頂点に相当する位置を検出することができる。

　幾つかの例示的な態様において、部分設定部は、角膜頂点に相当する位置を含むように第１部分を設定することができる。

　幾つかの例示的な態様において、部分設定部は、角膜頂点に相当する位置が横スキャンの方向における中心位置に配置されるように第１部分を設定することができる。

　幾つかの例示的な態様において、部分設定部は、前眼部画像にアーティファクト検出を適用することができる。前眼部画像からアーティファクトが検出された場合、部分設定部は、このアーティファクトを含まないように第１部分を設定することができる。

　幾つかの例示的な態様において、眼科装置は、第３角膜前面画像に少なくとも基づいて前眼部画像の歪みを補正する第１画像補正部（２３６；６９０）を更に含んでいてもよい。

　幾つかの例示的な態様において、眼科装置は、前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正する第２画像補正部（２３７；７００）を更に含んでいてもよい。

　幾つかの例示的な態様において、眼科装置は、前眼部画像を解析して所定の前眼部パラメータを算出する解析部（２３８；７１０）を更に含んでいてもよい。

　幾つかの例示的な態様において、画像取得部は、前眼部にＯＣＴスキャンを適用してデータを収集するデータ収集部（２，１００）と、データ収集部により収集されたデータに基づいて前眼部画像を構築する画像構築部（２２０）とを含んでいてもよい。

　幾つかの例示的な態様において、画像取得部は、前眼部画像を外部から受け付ける受付部（６３０）を含んでいてもよい。

　幾つかの例示的な態様は、眼科装置を制御する方法を提供する。この制御方法が適用される眼科装置は、少なくともプロセッサを含む。この制御方法は、第１制御ステップと、第２制御ステップと、第３制御ステップとを含む。

　第１制御ステップは、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンにより被検眼の前眼部から収集されたデータに基づく前眼部画像を取得するように、プロセッサを制御する。第２制御ステップは、前眼部画像の第１部分を解析して前眼部の所定部位に相当する第１画像領域を特定するように、プロセッサを制御する。第３制御ステップは、第１画像領域に基づいて、第１部分を真部分集合とする第２部分において所定部位に相当する第２画像領域を特定するように、プロセッサを制御する。

　このような眼科装置の制御方法に対して、例示的な態様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。

　幾つかの例示的な態様は、このような制御方法をコンピュータ（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、例示的な態様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。

　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、例示的な態様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。

　例示的な態様に係る制御方法、プログラム、及び記録媒体は、前述した眼科装置と同様に、前眼部のＯＣＴ画像に対するセグメンテーションの向上に寄与する。また、例示的な態様に係る制御方法、プログラム、及び記録媒体は、組み合わされる事項に応じた作用及び効果を奏する。

　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
２　眼底カメラユニット
１００　ＯＣＴユニット
２２０　画像構築部
２３０　データ処理部
２３１　部分設定部
２３２　第１画像領域特定部
２３３　第２画像領域特定部
２３４　解析領域設定部
２３５　第３画像領域特定部
２３６　歪み補正部
２３７　アスペクト比補正部
２３８　解析部
６００　眼科装置
６３０　画像受付部
６４０　部分設定部
６５０　第１画像領域特定部
６６０　第２画像領域特定部
６７０　解析領域設定部
６８０　第３画像領域特定部
６９０　歪み補正部
７００　アスペクト比補正部
７１０　解析部

Claims

　光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンにより被検眼の前眼部から収集されたデータに基づく前眼部画像を取得する画像取得部と、
　前記画像取得部により取得された前記前眼部画像の第１部分を解析して前記前眼部の所定部位に相当する第１画像領域を特定する第１画像領域特定部と、
　前記第１画像領域特定部により特定された前記第１画像領域に基づいて、前記第１部分を真部分集合とする第２部分において前記所定部位に相当する第２画像領域を特定する第２画像領域特定部と
　を含む、眼科装置。
　前記第２画像領域特定部により特定された前記第２画像領域を含む解析領域を設定する解析領域設定部と、
　前記解析領域設定部により設定された前記解析領域を解析して前記所定部位に相当する第３画像領域を特定する第３画像領域特定部と
　を更に含む、請求項１の眼科装置。
　前記解析領域設定部は、前記第２画像領域の幅を所定値まで増加させて前記解析領域を設定する、
　請求項２の眼科装置。
　前記第３画像領域特定部は、前記解析領域設定部により設定された前記解析領域にエッジ検出を適用して前記第３画像領域を特定する、
　請求項２又は３の眼科装置。
　前記第１画像領域特定部は、前記前眼部画像の前記第１部分にエッジ検出を適用して前記第１画像領域を特定する、
　請求項４の眼科装置。
　前記第３画像領域特定部が実行する前記エッジ検出における勾配強度の閾値は、前記第１画像領域特定部が実行する前記エッジ検出における勾配強度の閾値よりも小さい、
　請求項５の眼科装置。
　前記第２画像領域特定部は、前記第１画像領域特定部により特定された前記第１画像領域にカーブフィッティングを適用して前記第２画像領域を特定する、
　請求項１～６のいずれかの眼科装置。
　前記第２画像領域特定部は、外れ値を除外するためのロバスト推定アルゴリズムに基づくカーブフィッティングを前記第１画像領域に適用する、
　請求項７の眼科装置。
　前記ロバスト推定アルゴリズムは、Ｒａｎｄｏｍ　Ｓａｍｐｌｅ　Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ（ＲＡＮＳＡＣ）アルゴリズムを含む、
　請求項８の眼科装置。
　前記ＯＣＴスキャンは、Ａスキャンと、前記Ａスキャンに直交する横スキャンとを含み、
　前記Ａスキャンの範囲の少なくとも一部と前記横スキャンの範囲の一部とにより規定される前記前眼部画像の部分を前記第１部分として設定する部分設定部を更に含む、
　請求項１～９のいずれかの眼科装置。
　前記横スキャンは、Ｂスキャンを含み、
　前記部分設定部は、前記Ａスキャンの範囲の少なくとも一部と前記Ｂスキャンの範囲の両端部分を除いた部分とにより規定される前記前眼部画像の部分を前記第１部分として設定する、
　請求項１０の眼科装置。
　前記部分設定部は、
　前記前眼部画像を解析して特徴点を検出し、
　検出された前記特徴点に基づいて前記前眼部画像の前記第１部分を設定する、
　請求項１０又は１１の眼科装置。
　前記部分設定部は、前記前眼部画像の全体にエッジ検出を適用して前記特徴点を検出する、
　請求項１２の眼科装置。
　前記部分設定部は、前記特徴点を含むように前記第１部分を設定する、
　請求項１２又は１３の眼科装置。
　前記部分設定部は、
　前記前眼部画像にアーティファクト検出を適用し、
　前記前眼部画像からアーティファクトが検出された場合、前記アーティファクトを含まないように前記第１部分を設定する、
　請求項１０又は１１の眼科装置。
　前記前眼部の前記所定部位は角膜である、
　請求項１の眼科装置。
　前記第１画像領域特定部は、前記前眼部画像の前記第１部分を解析して、前記角膜の前面に相当する第１角膜前面画像と、前記角膜の後面に相当する第１角膜後面画像とを特定し、
　前記第２画像領域特定部は、
　前記第１角膜前面画像に基づいて、前記第２部分において前記前面に相当する第２角膜前面画像を特定し、
　前記第１角膜後面画像に基づいて、前記第２部分において前記後面に相当する第２角膜後面画像を特定する、
　請求項１６の眼科装置。
　前記第２角膜前面画像を含む前面解析領域と、前記第２角膜後面画像を含む後面解析領域とを設定する解析領域設定部と、
　前記前面解析領域を解析して前記前面に相当する第３角膜前面画像を特定し、前記後面解析領域を解析して前記後面に相当する第３角膜後面画像を特定する第３画像領域特定部と
　を更に含む、請求項１７の眼科装置。
　前記解析領域設定部は、
　前記第２角膜前面画像の幅を所定値まで増加させて前記前面解析領域を設定し、
　前記第２角膜後面画像の幅を所定値まで増加させて前記後面解析領域を設定する、
　請求項１８の眼科装置。
　前記第３画像領域特定部は、
　前記前面解析領域にエッジ検出を適用して前記第３角膜前面画像を特定し、
　前記後面解析領域にエッジ検出を適用して前記第３角膜後面画像を特定する、
　請求項１８又は１９の眼科装置。
　前記第１画像領域特定部は、前記前眼部画像の前記第１部分にエッジ検出を適用して前記第１角膜前面画像及び前記第１角膜後面画像を特定する、
　請求項２０の眼科装置。
　前記第３画像領域特定部が実行する前記エッジ検出における勾配強度の閾値は、前記第１画像領域特定部が実行する前記エッジ検出における勾配強度の閾値よりも小さい、
　請求項２１の眼科装置。
　前記第２画像領域特定部は、
　前記第１角膜前面画像にカーブフィッティングを適用して前記第２角膜前面画像を特定し、
　前記第１角膜後面画像にカーブフィッティングを適用して前記第２角膜後面画像を特定する、
　請求項１７～２２のいずれかの眼科装置。
　前記第２画像領域特定部は、外れ値を除外するためのロバスト推定アルゴリズムに基づくカーブフィッティングを前記第１角膜前面画像及び前記第１角膜後面画像のそれぞれに適用する、
　請求項２３の眼科装置。
　前記ロバスト推定アルゴリズムは、Ｒａｎｄｏｍ　Ｓａｍｐｌｅ　Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ（ＲＡＮＳＡＣ）アルゴリズムを含む、
　請求項２４の眼科装置。
　前記ＯＣＴスキャンは、Ａスキャンと、前記Ａスキャンに直交する横スキャンとを含み、
　前記Ａスキャンの範囲の少なくとも一部と前記横スキャンの範囲の一部とにより規定される前記前眼部画像の部分を前記第１部分として設定する部分設定部を更に含む、
　請求項１７～２５のいずれかの眼科装置。
　前記横スキャンは、Ｂスキャンを含み、
　前記部分設定部は、前記Ａスキャンの範囲の少なくとも一部と前記Ｂスキャンの範囲の両端の所定領域を除いた部分とにより規定される前記前眼部画像の部分を前記第１部分として設定する、
　請求項２６の眼科装置。
　前記部分設定部は、
　前記前眼部画像を解析して角膜頂点に相当する位置を検出し、
　前記角膜頂点に相当する前記位置に基づいて前記前眼部画像の前記第１部分を設定する、
　請求項２６又は２７の眼科装置。
　前記部分設定部は、前記前眼部画像の全体にエッジ検出を適用して前記角膜頂点に相当する前記位置を検出する、
　請求項２８の眼科装置。
　前記部分設定部は、前記角膜頂点に相当する前記位置を含むように前記第１部分を設定する、
　請求項２８又は２９の眼科装置。
　前記部分設定部は、前記角膜頂点に相当する前記位置が前記横スキャンの方向における中心位置に配置されるように前記第１部分を設定する、
　請求項３０の眼科装置。
　前記部分設定部は、
　前記前眼部画像にアーティファクト検出を適用し、
　前記前眼部画像からアーティファクトが検出された場合、前記アーティファクトを含まないように前記第１部分を設定する、
　請求項２６又は２７の眼科装置。
　前記第３角膜前面画像に少なくとも基づいて前記前眼部画像の歪みを補正する第１画像補正部を更に含む、
　請求項１８～２２のいずれかの眼科装置。
　前記前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正する第２画像補正部を更に含む、
　請求項３３の眼科装置。
　前記前眼部画像を解析して所定の前眼部パラメータを算出する解析部を更に含む、
　請求項１６～３４のいずれかの眼科装置。
　前記画像取得部は、
　前記前眼部にＯＣＴスキャンを適用してデータを収集するデータ収集部と、
　前記データ収集部により収集された前記データに基づいて前記前眼部画像を構築する画像構築部と
　を含む、請求項１～３５のいずれかの眼科装置。
　前記画像取得部は、前記前眼部画像を外部から受け付ける受付部を含む、
　請求項１～３６のいずれかの眼科装置。
　プロセッサを含む眼科装置を制御する方法であって、
　前記プロセッサに、
　光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンにより被検眼の前眼部から収集されたデータに基づく前眼部画像を取得させ、
　前記前眼部画像の第１部分を解析させて前記前眼部の所定部位に相当する第１画像領域を特定させ、
　前記第１画像領域に基づいて、前記第１部分を真部分集合とする第２部分において前記所定部位に相当する第２画像領域を特定させる、
　眼科装置の制御方法。
　前記プロセッサに、更に、
　前記第２画像領域を含む解析領域を設定させ、
　前記解析領域を解析させて前記所定部位に相当する第３画像領域を特定させる、
　請求項３８の方法。
　請求項３８又は３９の方法をコンピュータに実行させる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。