JP2016198279A - Ｏｃｔ信号処理装置、およびｏｃｔ信号処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 より信頼性の高い画像合成を行える。【解決手段】 第１ＯＣＴデータと、第１ＯＣＴデータとは取得領域が異なる第２ＯＣＴデータを取得するＯＣＴデータ取得手段と、第１ＯＣＴデータと第２ＯＣＴデータに関して、第１の処理を行うことによって、第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像とを生成し、第１ＯＣＴデータと第２ＯＣＴデータに関して、第２の処理を行うことによって、第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像とを生成する画像生成手段と、第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像との位置情報である第１画像位置情報と、第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像との位置情報である第２画像位置情報と、を画像解析によって取得し、第１画像位置情報と第２画像位置情報とに基づいて、第１ＯＣＴデータと第２ＯＣＴデータとの位置情報であるデータ位置情報を演算する演算制御手段と、を備える。【選択図】 図６

Description

本開示は、光コヒーレンストモグラフィデバイスによって取得されたＯＣＴ信号を処理するためのＯＣＴ信号処理装置、およびＯＣＴ信号処理プログラムに関する。

光源からの光を測定光と参照光に分割し、被検物に照射された測定光と参照光の干渉信号を取得し、取得された干渉信号を処理して被検物の断層画像を取得するＯＣＴ信号処理装置が知られている。また、上記のようなＯＣＴ信号処理装置において、取得した断層画像の断面方向に交差する方向（正面方向）から見た被検物の正面画像を取得する装置が知られている。

H. C. Hendargo, R. Estrada, S. J. Chiu, C. Tomasi, S. Farsiu, and J. a. Izatt, "Automated non-rigid registration and mosaicing for robust imaging of distinct retinal capillary beds using speckle variance optical coherence tomography," Biomed. Opt. Express, vol. 4, no. 6, p. 803, May 2013.

従来のＯＣＴ信号処理装置において、正面画像を繋ぎ合わせることによって合成正面画像を得ようとした場合、画像の位置合わせが上手くいかない場合があった。

本開示は、上記の問題点に鑑み、より信頼性の高い画像合成を行えるＯＣＴ信号処理装置、およびＯＣＴ信号処理プログラムを提供することを技術課題とする。

上記課題を解決するために、本開示は以下のような構成を備えることを特徴とする。

（１）第１ＯＣＴデータと、前記第１ＯＣＴデータとは取得領域の一部が少なくとも異なる第２ＯＣＴデータを取得するＯＣＴデータ取得手段と、前記第１ＯＣＴデータと前記第２ＯＣＴデータに関して、第１の処理を行うことによって、前記第１ＯＣＴデータに基づく第１ＯＣＴ正面画像と、前記第２ＯＣＴデータに基づく第２ＯＣＴ正面画像とを生成し、前記第１ＯＣＴデータと前記第２ＯＣＴデータに関して、第１の処理とは異なる第２の処理を行うことによって、前記第１ＯＣＴデータに基づく第３ＯＣＴ正面画像と、前記第２ＯＣＴデータに基づく第４ＯＣＴ正面画像とを生成する画像生成手段と、前記第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像との相対的な位置情報である第１画像位置情報と、第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像との相対的な位置情報である第２画像位置情報と、を画像解析によって取得し、取得された前記第１画像位置情報と前記第２画像位置情報とに基づいて、前記第１ＯＣＴデータと前記第２ＯＣＴデータとの相対的な位置情報であるデータ位置情報を演算する演算制御手段と、を備えることを特徴とする。
（２） ＯＣＴ信号処理装置において実行されるＯＣＴ信号処理プログラムであって、前記ＯＣＴ信号処理装置のプロセッサに実行されることによって、第１ＯＣＴデータと、前記第１ＯＣＴデータとは取得領域の一部が少なくとも異なる第２ＯＣＴデータを取得するＯＣＴデータ取得ステップと、前記第１ＯＣＴデータと前記第２ＯＣＴデータに関して、第１の処理を行うことによって、前記第１ＯＣＴデータに基づく第１ＯＣＴ正面画像と、前記第２ＯＣＴデータに基づく第２ＯＣＴ正面画像とを生成し、前記第２ＯＣＴデータと前記第２ＯＣＴデータに関して、第１の処理とは異なる第２の処理を行うことによって、前記第１ＯＣＴデータに基づく第３ＯＣＴ正面画像と、前記第２ＯＣＴデータに基づく第４ＯＣＴ正面画像とを生成する画像生成ステップと、前記第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像との相対的な位置情報である第１画像位置情報と、第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像との相対的な位置情報である第２画像位置情報と、を画像解析によって取得し、取得された前記第１画像位置情報と前記第２画像位置情報とに基づいて、前記第１ＯＣＴデータと前記第２ＯＣＴデータとの相対的な位置情報であるデータ位置情報を演算する演算制御ステップと、を前記ＯＣＴ信号処理装置に実行させることを特徴とする。

ＯＣＴ信号処理装置１の構成を示す概略図である。 ＯＣＴデバイス１０の光学系を示す概略図である。 ＯＣＴ信号処理装置１の制御動作を示すフローチャートである。 ＯＣＴ信号の取得について説明する図である。 データ位置情報の求め方について説明する図である。 データ位置情報に基づく合成画像の生成方法を説明する図である。 解析結果の利用について説明する図である。 取得領域に重なりが無い場合の画像の合成について説明する図である。 正面画像に撮影された像の歪みを修正したときの例を示す図である。 機能ＯＣＴ信号の取得について説明する図である。 モーションコントラストの取得について説明するための図である。

以下、本開示に係る実施形態を図１〜１１を用いて簡単に説明する。本実施形態のＯＣＴ信号処理装置（例えば、図１のＯＣＴ信号処理装置１）は、例えば、ＯＣＴ信号は、光コヒーレンストモグラフィデバイス（以下、ＯＣＴデバイスと略す。例えば、図１のＯＣＴデバイス１０）によって取得されたＯＣＴ信号を処理する。

ＯＣＴ信号処理装置は、例えば、ＯＣＴデータ取得部（例えば、図１の制御部７０）と、画像生成部（例えば、制御部７０）と、演算制御部（例えば、制御部７０）と、を備えてもよい。

ＯＣＴデータ取得部は、例えば、第１ＯＣＴデータと第２ＯＣＴデータを少なくとも取得する。第２ＯＣＴデータは、例えば、第１ＯＣＴデータとは取得領域の少なくとも一部が異なってもよい。なお、第１ＯＣＴデータおよび第２ＯＣＴデータは、例えば、３次元のＯＣＴデータであってもよい。

なお、ＯＣＴデータ取得部は、例えば、ＯＣＴデバイスと電気的に接続され、ＯＣＴデバイスから直接ＯＣＴデータを取得してもよいし、他の媒体（例えば、コンピュータ、記憶媒体など）から間接的にＯＣＴデータを取得してもよい。

画像生成部は、例えば、第１ＯＣＴデータと第２ＯＣＴデータに関して、第１の処理を行うことによって、第１ＯＣＴデータに基づく第１ＯＣＴ画像と、第２ＯＣＴデータに基づく第２ＯＣＴ正面画像とを生成してもよい。さらに、画像生成部は、例えば、第１ＯＣＴデータと第２ＯＣＴデータに関して、第２の処理を行うことによって、第１ＯＣＴデータに基づく第３ＯＣＴ正面画像と、第２ＯＣＴデータに基づく第４ＯＣＴ正面画像を取得してもよい。なお、第２の処理は、第１の処理とは異なる処理であって、第１の処理によって得られる正面画像とは種類の異なる正面画像が生成される。

演算制御部は、例えば、第１画像位置情報と、第２画像位置情報に基づいてデータ位置情報を演算してもよい。なお、第１画像位置情報は、例えば、第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像との相対的な位置情報であってもよい。また、第２画像位置情報は、例えば、第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像との相対的な位置情報であってもよい。また、データ位置情報は、例えば、第１ＯＣＴデータと第２ＯＣＴデータとの相対的な位置情報であってもよい。

なお、画像生成部は、データ位置情報に基づいて、複数のＯＣＴデータ間の位置合わせを行い、合成正面画像を生成してもよい。例えば、画像生成部は、演算制御部によって演算されたデータ位置情報に基づいて、第１ＯＣＴデータを処理して生成されたＯＣＴ正面画像と、第２ＯＣＴデータを処理して生成されたＯＣＴ正面画像とを位置合わせすることによって、合成正面画像を生成してもよい。

なお、第１の処理とは、例えば、第１の深さ領域における第１ＯＣＴデータおよび第２ＯＣＴデータに基づいて、第１ＯＣＴ正面画像および第２ＯＣＴ正面画像を生成する処理であってもよい。この場合、第２の処理は、第１の深さ領域とは深さの異なる第２の深さ領域における第１ＯＣＴデータおよび第２ＯＣＴデータに基づいて、第３ＯＣＴ正面画像および第４ＯＣＴ正面画像を生成する処理であってもよい。

なお、画像生成部は、第１ＯＣＴデータおよび第２ＯＣＴデータに関してそれぞれセグメンテーション処理を行ってもよい。そして、画像生成部は、セグメンテーション処理によって抽出された層毎にＯＣＴ正面画像を生成してもよい。これによって、画像生成部は、第１の層に関する第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像を生成すると共に、第１の層とは深さ方向に関して異なる第２の層に関する第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像を生成してもよい。もちろん、画像生成部は、ＯＣＴデータ全体に関してＯＣＴ正面画像を生成してもよい。

第１ＯＣＴデータおよび第２ＯＣＴデータの少なくともいずれかは、モーションコントラストデータであってもよい。モーションコントラストデータは、例えば、同一位置において取得された時間的に異なる複数のＯＣＴ信号を処理して取得される。モーションコントラストデータを取得する方法としては、例えば、Doppler, Speckle Variance, Correlation Mapping等の方法が用いられてもよい。モーションコントラストデータによって、例えば、被検体の血流情報等を取得できる。

画像生成部は、第１ＯＣＴデータおよび第２ＯＣＴデータの少なくともいずれかに基づいて、信号強度を画像化した強度正面画像を生成してもよい。この場合、画像生成部は、第１ＯＣＴ正面画像および第２ＯＣＴ正面画像として強度正面画像を生成してもよいし、第３ＯＣＴ正面画像および第２ＯＣＴ正面画像として強度正面画像を生成してもよい。

なお、ＯＣＴデバイスは、偏光感受型ＯＣＴデバイスであってもよい。この場合、第１ＯＣＴデータおよび第２ＯＣＴデータの少なくともいずれかは、偏光感受型ＯＣＴデバイスによって取得された偏光ＯＣＴデータであってもよい。例えば、偏光感受型ＯＣＴデバイスは、被検物によって反射された測定光の偏光特性を検出してもよい。

なお、演算制御部は、取得位置情報と、第１画像位置情報と、第２画像位置情報と、に基づいてデータ位置情報を演算してもよい。ここで、取得位置情報は、例えば、第１ＯＣＴデータおよび第２ＯＣＴデータが取得された位置を示す取得位置情報であってもよい。例えば、演算制御部は、第１ＯＣＴデータと第２ＯＣＴデータの取得位置情報をそれぞれ取得してもよい。

なお、演算制御部は、第１ＯＣＴ正面画像を画像解析することによって第１解析情報を取得してもよい。さらに演算制御部は、第２ＯＣＴ正面画像を画像解析することによって第２解析情報を取得してもよい。この場合、演算制御部は、第１解析情報と第２解析情報に基づいて第１画像位置情報を取得してもよい。なお、解析情報としては、例えば、病変部の検出情報等が挙げられる。例えば、演算制御部は、第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像のそれぞれにおいて検出された病変部の位置情報に基づいて、第１画像位置情報を取得してもよい。

なお、演算制御部は、１ＯＣＴ正面画像および第３ＯＣＴ正面画像の少なくともいずれかを画像解析することによって第１解析情報を取得してもよい。さらに、演算制御部は、第２ＯＣＴ正面画像および第４ＯＣＴ正面画像の少なくともいずれかを画像解析することによって第２解析情報を取得してもよい。この場合、演算制御部は、画像生成部によって生成された合成正面画像に、第１解析情報および第２解析情報の少なくともいずれかを重畳させてもよい。例えば、演算制御部は、第１解析情報と第２解析情報の少なくともいずれかが重畳された合成正面画像を表示部等に表示してもよい。なお、第１解析情報と第２解析情報の少なくともいずれかを重畳させる合成正面画像は、どのように合成された画像であってもよく、特定の手法によって合成された画像に限定されない。

なお、ＯＣＴデータ取得部は、第１ＯＣＴデータとは取得領域の一部が重複した第２ＯＣＴデータを取得してもよい。この場合、演算制御部は、第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像との画像が重複した第１重複領域における画像の位置ずれ検出によって第１画像位置情報を取得してもよい。さらに、演算制御部は、第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像との画像が重複した第２重複領域における画像の位置ずれ検出によって第２画像位置情報を取得してもよい。

この場合、演算制御部は、例えば、第１重複領域における第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像の位置ずれを検出することによって、第１画像位置情報を取得してもよい。さらに、演算制御部は、例えば、第２重複領域における第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像の位置ずれを検出することによって、第２画像位置情報を取得してもよい。

なお、ＯＣＴデータ取得部は、第１ＯＣＴデータとは取得領域の全部が異なる第２ＯＣＴデータを少なくとも取得してもよい。この場合、演算制御部は、第１ＯＣＴ正面画像の端部と第２ＯＣＴ正面画像の端部の連続性に基づいて第１画像位置情報を取得してもよい。さらに、演算制御部は、第３ＯＣＴ正面画像の端部と第４ＯＣＴ正面画像の端部の連続性に基づいて前記第２画像位置情報を取得してもよい。

なお、演算制御部は、第１画像歪み情報と第２画像歪み情報の少なくともいずれかを取得してもよい。ここで、第１画像歪み情報は、例えば、第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像の間の画像の歪みを示す情報であってもよい。また、第２画像歪み情報は、例えば、第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像の間の画像の歪みを示す情報であってもよい。

なお、演算制御部は、第１画像位置情報と第２画像位置情報とを用いた統計処理によってデータ位置情報を演算してもよい。例えば、第１画像位置情報と第２画像位置情報を用いた統計処理によって演算された代表値をデータ位置情報として取得してもよい。代表値は、例えば、平均値、中央値、最頻値等であってもよい。もちろん、画像生成部によって３種類以上のＯＣＴ正面画像が生成され、３つ以上の画像位置情報が取得された場合も同様である。例えば、演算制御部は、３つ以上の画像位置情報を用いた統計処理によって演算された代表値をデータ位置情報として取得してもよい。

なお、演算制御部は、例えば、プロセッサ（例えば、ＣＰＵ７１）と、記憶部（例えば、ＲＯＭ７２）等を備えてもよい。この場合、演算制御部は記憶部に記憶されたＯＣＴ信号処理プログラムをプロセッサによって実行してもよい。例えば、ＯＣＴ信号処理プログラムは、ＯＣＴデータ取得ステップと、画像生成ステップと、演算制御ステップとを含んでもよい。

例えば、ＯＣＴデータ取得ステップは、第１ＯＣＴデータと、第１ＯＣＴデータとは取得領域の一部が少なくとも異なる第２ＯＣＴデータを少なくとも取得するステップであってもよい。

例えば、画像生成ステップは、第１ＯＣＴデータと第２ＯＣＴデータに関して、第１の処理を行うことによって、第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像とを生成し、第２ＯＣＴデータと第２ＯＣＴデータに関して、第１の処理とは異なる第２の処理を行うことによって、第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像とを生成するステップであってもよい。

例えば、演算制御ステップは、第１画像位置情報と第２画像位置情報とを画像解析によって取得し、第１画像位置情報と第２画像位置情報とに基づいて、データ位置情報を演算するステップであってもよい。

＜実施例＞
以下、本実施例のＯＣＴ信号処理装置１について図面を用いて説明する。図１に示すＯＣＴ信号処理装置１は、例えば、ＯＣＴデバイス１０によって取得されたＯＣＴ信号を処理する。

例えば、ＯＣＴ信号処理装置１は、制御部７０を備える。例えば、制御部７０は、一般的なＣＰＵ（Central Processing Unit）７１、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、等で実現される。制御部７０のＲＯＭ７２には、ＯＣＴ信号を処理するためのＯＣＴ信号処理プログラム、ＯＣＴ信号処理装置１と接続されたデバイス（例えば、ＯＣＴデバイス１０など）の動作を制御するための各種プログラム、初期値等が記憶されている。ＲＡＭ７３は、各種情報を一時的に記憶する。なお、制御部７０は、複数の制御部（つまり、複数のプロセッサ）によって構成されてもよい。

制御部７０には、図１に示すように、例えば、記憶部（例えば、不揮発性メモリ）７４、操作部７６、および表示部７５等が電気的に接続されている。記憶部７４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、着脱可能なＵＳＢメモリ等を記憶部７４として使用することができる。

操作部７６には、検者による各種操作指示が入力される。操作部７６は、入力された操作指示に応じた信号をＣＰＵ７１に出力する。操作部７６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のユーザーインターフェイスを用いればよい。

表示部７５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、本体に接続されたディスプレイであってもよい。パーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」という。）のディスプレイを用いてもよい。複数のディスプレイが併用されてもよい。また、表示部７５は、タッチパネルであってもよい。表示部７５がタッチパネルである場合、表示部７５が操作部７６として機能する。表示部７５は、例えば、ＯＣＴデバイス１０によって取得されたＯＣＴ信号を処理した画像データ等を表示する。

＜ＯＣＴデバイス＞
以下、ＯＣＴデバイス１０の概略を説明する。本実施例では、例えば、被検眼Ｅに測定光を照射し、その反射光と測定光とによって取得されたＯＣＴ信号を取得するＯＣＴデバイス１０を一例として説明する。例えば、ＯＣＴデバイス１０は、ＯＣＴ信号を取得することによって、被検眼Ｅの断層像を撮影する。ＯＣＴデバイス１０は、例えば、ＯＣＴ光学系１００と、正面観察光学系２００と、固視標投影ユニット３００と、を主に備える。なお、本実施例においては、ＯＣＴデバイスは制御部７０に接続されており、ＣＰＵ７１によって制御される。もちろん、ＯＣＴデバイスはＣＰＵ７１とは別のＣＰＵ（不図示）を備え、ＯＣＴ信号を取得するための各種制御を行ってもよい。

ＯＣＴ光学系１００は、被検眼Ｅに測定光を照射する。ＯＣＴ光学系１００は、被検眼Ｅから反射された測定光と，参照光との干渉状態を検出器１２０によって検出する。ＯＣＴ光学系１００は、例えば、走査部（例えば、光スキャナ）１０８を備える。走査部１０８は、例えば、被検眼上の撮像位置を変更するため、被検眼上における測定光の走査位置を変更する。ＣＰＵ７１は、設定された走査位置情報に基づいて走査部１０８の動作を制御し、検出器１２０からの受光信号に基づいてＯＣＴ信号を取得する。

＜ＯＣＴ光学系＞
ＯＣＴ光学系１００は、いわゆる光断層干渉計（ＯＣＴ：Optical coherence tomography）の光学系である。ＯＣＴ光学系１００は、測定光源１０２から出射された光をカップラー（光分割器）１０４によって測定光（試料光）と参照光に分割する。そして、ＯＣＴ光学系１００は、測定光学系１０６によって測定光を眼Ｅの眼底Ｅｆに導き，また、参照光を参照光学系１１０に導く。その後、被検眼Ｅによって反射された測定光と，参照光との合成による干渉光を検出器１２０に受光させる。

検出器１２０は、測定光と参照光との干渉状態を検出する。フーリエドメインＯＣＴの場合では、干渉光のスペクトル強度が検出器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。例えば、Spectral-domain OCT（ＳＤ−ＯＣＴ）、Swept-source OCT（ＳＳ−ＯＣＴ）が挙げられる。また、Time-domain OCT（ＴＤ−ＯＣＴ）であってもよい。

ＳＤ−ＯＣＴの場合、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、検出器１２０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（スペクトルメータ）が設けられる。スペクトルメータは、例えば、回折格子とラインセンサからなる。

ＳＳ−ＯＣＴの場合、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走査型光源（波長可変光源）が用いられ、検出器１２０として、例えば、単一の受光素子が設けられる。光源１０２は、例えば、光源、ファイバーリング共振器、及び波長選択フィルタによって構成される。そして、波長選択フィルタとして、例えば、回折格子とポリゴンミラーの組み合わせ、ファブリー・ペローエタロンを用いたものが挙げられる。

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。そして、測定光束は、光ファイバーを通過した後、空気中へ出射される。その光束は、走査部１０８、及び測定光学系１０６の他の光学部材を介して眼底Ｅｆに集光される。そして、眼底Ｅｆで反射された光は、同様の光路を経て光ファイバーに戻される。

走査部１０８は、眼底上でＸＹ方向（横断方向）に測定光を走査させる。走査部１０８は、瞳孔と略共役な位置に配置される。例えば、走査部１０８は、２つのガルバノミラー５１，５２を有し、その反射角度が駆動機構５０によって任意に調整される。

これによって、光源１０２から出射された光束はその反射（進行）方向が変化され、眼底上で任意の方向に走査される。つまり、眼底Ｅｆ上における「Ｂスキャン」が行われる。なお、走査部１０８としては、光を偏向させる構成であればよい。例えば、反射ミラー（ガルバノミラー、ポリゴンミラー、レゾナントスキャナ）の他、光の進行（偏向）方向を変化させる音響光学素子（ＡＯＭ）等が用いられる。

参照光学系１１０は、眼底Ｅｆでの測定光の反射によって取得される反射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良い。参照光学系１１０は、例えば、反射光学系（例えば、参照ミラー）によって形成され、カップラー１０４からの光を反射光学系により反射することにより再度カップラー１０４に戻し、検出器１２０に導く。他の例としては、参照光学系１１０は、透過光学系（例えば、光ファイバー）によって形成され、カップラー１０４からの光を戻さず透過させることにより検出器１２０へと導く。

参照光学系１１０は、参照光路中の光学部材を移動させることにより、測定光と参照光との光路長差を変更する構成を有する。例えば、参照ミラーが光軸方向に移動される。光路長差を変更するための構成は、測定光学系１０６の測定光路中に配置されてもよい。

＜正面観察光学系＞
正面観察光学系２００は、眼底Ｅｆの正面画像を得るために設けられている。観察光学系２００は、例えば、光源から発せられた測定光（例えば、赤外光）を眼底上で二次元的に走査させる光スキャナと、眼底と略共役位置に配置された共焦点開口を介して眼底反射光を受光する第２の受光素子と、を備え、いわゆる眼科用走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）の装置構成を持つ。

なお、観察光学系２００の構成としては、いわゆる眼底カメラタイプの構成であってもよい。また、ＯＣＴ光学系１００は、観察光学系２００を兼用してもよい。すなわち、正面画像は、二次元的に得られた断層画像を形成するデータを用いて取得されるようにしてもよい（例えば、三次元断層画像の深さ方向への積算画像、ＸＹ各位置でのスペクトルデータの積算値等）。

＜固視標投影ユニット＞
固視標投影ユニット３００は、眼Ｅの視線方向を誘導するための光学系を有する。投影ユニット３００は、眼Ｅに呈示する固視標を有し、複数の方向に眼Ｅを誘導できる。

例えば、固視標投影ユニット３００は、可視光を発する可視光源を有し、視標の呈示位置を二次元的に変更させる。これにより、視線方向が変更され、結果的に撮像部位が変更される。例えば、撮影光軸と同方向から固視標が呈示されると、眼底の中心部が撮像部位として設定される。また、撮影光軸に対して固視標が上方に呈示されると、眼底の上部が撮像部位として設定される。すなわち、撮影光軸に対する視標の位置に応じて撮影部位が変更される。

固視標投影ユニット３００としては、例えば、マトリクス状に配列されたＬＥＤの点灯位置により固視位置を調整する構成、光源からの光を光スキャナを用いて走査させ、光源の点灯制御により固視位置を調整する構成等、種々の構成が考えられる。また、投影ユニット３００は、内部固視灯タイプであってもよいし、外部固視灯タイプであってもよい。

＜制御動作＞
以上のようなＯＣＴ信号処理装置において、ＯＣＴデバイス１０によって取得されたＯＣＴ信号を処理するときの制御動作を図３のフローチャートに基づいて説明する。本実施例のＯＣＴ信号処理装置１は、少なくとも２つの連続した異なる領域において取得されたＯＣＴ信号を処理する。以下の説明では、ＯＣＴデバイス１０によって被検眼Ｅを測定し、取得されたＯＣＴ信号を処理する場合について説明する。なお、ＯＣＴデバイス１０によって被検眼Ｅに限らず、生体の他の部位であってもよいし、物質であってもよい。

＜ＯＣＴ信号の取得＞
まず、ＯＣＴデバイス１０によってＯＣＴ信号が検出される。例えば、ＣＰＵ７１は、固視標投影ユニット３００を制御して被検者に固視標を投影する。そして、ＣＰＵ７１は、図示無き前眼部観察用カメラで撮影される前眼部観察像に基づいて、被検眼Ｅの瞳孔中心に測定光軸がくるように図示無き駆動部を制御して自動でアライメントを行う。

アライメント完了すると、ＣＰＵ７１はＯＣＴデバイス１０を制御し、被検眼Ｅの測定を行う。ＣＰＵ７１は、走査部１０８によって被検眼上に測定光を走査させ、眼底ＥｆのＯＣＴ信号を取得する。例えば、ＣＰＵ７１は、眼底Ｅｆ上の少なくとも２つの連続した領域において測定光を走査させ、領域ごとにＯＣＴ信号を取得する。例えば、図４（ａ）に示すように、ＯＣＴデバイス１０は、眼底Ｅｆの一つの部位である領域Ａ１と、領域Ａ１とは異なる部位である領域Ａ２においてＯＣＴ信号を取得してもよい。なお、領域Ａ１と領域Ａ２は、一部が重なった領域であってもよいし、重ならずに連続した領域であってもよい。また、ＯＣＴデバイス１０は、２つの領域に限らず、さらに複数の領域においてＯＣＴ信号を取得してもよい。

（ステップＳ１）
まず、ＣＰＵ７１はＯＣＴデバイス１０を制御し、領域Ａ１において測定光を走査し、領域Ａ１のＯＣＴ信号を取得する。例えば、ＣＰＵ７１は、走査部１０８の駆動を制御し、領域Ａ１で測定光を走査させる。このとき、例えば、図４（ｂ）に示す走査ラインＳＬ１，ＳＬ２，・・・，ＳＬｎに沿ってｘ方向に測定光を走査させる。なお、測定光の光軸方向に交差する方向（例えば、ｘ方向）に測定光を走査させることを「Ｂスキャン」と呼ぶ。そして、１回のＢスキャンによって得られたＯＣＴ信号を１フレームのＯＣＴ信号として説明する。ＣＰＵ７１は、測定光を走査する間、検出器１２０によって検出されたＯＣＴ信号を取得する。ＣＰＵ７１は、領域Ａ１において取得されたＯＣＴ信号の情報をＯＣＴデータＤ１として取得し、記憶部７４に記憶させる。

（ステップＳ２）
領域Ａ１におけるＯＣＴ信号の取得が完了すると、ＣＰＵ７１は、領域Ａ２におけるＯＣＴ信号の取得を開始する。例えば、ＣＰＵ７１は、領域Ａ１と同様に、領域Ａ２において測定光を走査し、領域Ａ２のＯＣＴ信号を取得する（図４（ｂ）参照）。そして、ＣＰＵ７１は、領域Ａ２において取得されたＯＣＴ信号の情報をＯＣＴデータＤ２として取得し、記憶部７４に記憶させる。

なお、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴデータとして取得するＯＣＴ信号には、機能ＯＣＴ信号が含まれてもよい。機能ＯＣＴ信号は、例えば、血流、物体の動き、または変化などを捉えたモーションコントラストを取得するためのＯＣＴ信号である。例えば、機能ＯＣＴ信号は、被検眼上の同一位置に関して時間的に異なる少なくとも２つのＯＣＴ信号であってもよい。以下の説明では、眼底Ｅｆの領域Ａ１および領域Ａ２において機能ＯＣＴ信号を取得した場合について説明する。なお、機能ＯＣＴ信号およびモーションコントラストの取得についての詳細は後述する。

（ステップ３）
次いで、ＣＰＵ７１は、領域Ａ１，Ａ２によって取得されたＯＣＴデータＤ１，Ｄ２について、複数種類の正面画像をそれぞれ生成する。ここで、正面画像とは、生体組織の少なくとも一部を測定光の光軸方向（例えば、ｚ方向）から見たときの画像（いわゆる、En face画像）であってもよく、被検眼Ｅの断面方向とは垂直な方向の画像であってもよい。

図５の例では、ｚ方向において異なる領域で生成された２種類の正面画像がそれぞれ生成される。つまり、ＯＣＴデータＤ１に基づいて、第１の深さ領域における正面画像Ｐｎ１と、第２の深さ領域における正面画像Ｐｎ２が２種類の正面画像として生成される。そして、ＯＣＴデータＤ２に基づいて、第１の深さ領域における正面画像Ｐｎ３と、第２の深さ領域における正面画像Ｐｎ４が２種類の正面画像として生成される。もちろん、ＣＰＵ７１は、３種類以上の正面画像を生成してもよい。
なお、ＯＣＴデータから正面画像を生成する方法としては、例えば、深さ方向の少なくとも一部の領域に関してＯＣＴデータを取り出す方法などが挙げられる。この場合、例えば、少なくとも一部の深さ領域に関して取り出されたＯＣＴデータの輝度値を用いて正面画像が生成されてもよい。

ここで、前述の第１の深さ領域、第２の深さ領域のように、眼底Ｅｆの領域を深さ方向に分離する方法としては、例えば、ＯＣＴ信号に基づく断層画像から被検眼Ｅの網膜層の境界を検出する方法が挙げられる。例えば、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴ信号の強度に応じて輝度値が決定された強度画像のエッジ検出によって被検眼Ｅの網膜層の境界を検出してもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、被検眼Ｅの強度画像に基づいて神経線維層（nerve fiber layer: NFL）、神経節細胞層（ganglion cell layer: GCL）、網膜色素上皮（retinal pigment epithelium: RPE）等に被検眼Ｅの網膜層を分離してもよい。

また、ＣＰＵ７１は、網膜の血管が網膜層の境界に多く存在することから、網膜層の境界の検出結果に基づいて血管が多く分布する領域を分離してもよい。もちろん、ＣＰＵ７１は、モーションコントラスト画像から検出された血管の分布に基づいて血管の分布領域を分離してもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、血管の分布に基づいて、表層、中間層、深層等に網膜の領域を分離してもよい。

ＣＰＵ７１は、分離された少なくともいずれかの深さ領域において正面画像を生成してもよい。もちろん、複数の深さ領域についてまとめて演算を行うことで正面画像を生成してもよい。この場合、複数の深さ領域は隣り合う領域でなくともよく、離れた位置にある領域であってもよい。

（ステップＳ４）
次に、ＣＰＵ７１は、同種の正面画像ごとに相対的な画像の位置を示す画像位置情報を検出する。上記の例において、ＣＰＵ７１は、第１の深さ領域において生成された正面画像Ｐｎ１と正面画像Ｐｎ３の画像位置情報Ｊ１と、第２の深さ領域において生成された正面画像Ｐｎ２と正面画像Ｐｎ４の画像位置情報Ｊ２を検出する。
なお、画像位置情報は、各画像の位置合わせを行うことによって検出してもよい。例えば、正面画像Ｐｎ１を基準画像、正面画像Ｐｎ３を参照画像として画像の位置合わせを行い、基準画像に対する参照画像のｘ方向およびｙ方向へのピクセルのずれ量を画像位置情報として検出してもよい。

＜画像の位置合わせ方法＞
なお、画像の位置合わせ方法は、例えば、位相限定相関法、各種相関関数を用いる方法、フーリエ変換を利用する方法、特徴点のマッチングに基づく方法、アフィン変換、歪み補正を含む位置合わせ方法（例えば、非剛性レジストレーションなど）など種々の画像処理手法が用いられてもよい。

例えば、ＣＰＵ７１は、基準画像と参照画像を１画素ずつ位置ずれさせ、両画像が最も一致する（相関が最も高くなる）ように画像の位置合わせを行ってもよい。そして、ＣＰＵ７１は、両画像間の位置ずれ方向及び位置ずれ量を検出してもよい。また、所定の基準画像及び参照画像から共通する特徴点を抽出し、抽出された特徴点の位置ずれ方向及び位置ずれ量を検出してもよい。

なお、アフィン変換、非剛性レジストレーション等の画像変換を行った場合、ＣＰＵ７１は画像変換に関する数値、または行列式などを画像位置情報として取得してもよい。

なお、正面画像の位置合わせにおいて、各ＯＣＴデータＤ１，Ｄ２の取得領域Ａ１，Ａ２の位置情報が用いられてもよい。例えば、取得領域Ａ１，Ａ２の位置情報に基づいて、各正面画像の位置をある程度特定した状態で画像処理することによって位置合わせを行ってもよい。この場合、ＣＰＵ７１は、各ＯＣＴデータＤ１，Ｄ２を取得した際の測定光の走査位置、および被検眼Ｅに呈示する固視標の固視位置等の情報に基づいて取得領域Ａ１，Ａ２の位置情報を求めてもよい。このように、各ＯＣＴデータＤ１，Ｄ２の取得領域Ａ１，Ａ２の位置情報を用いることによって、画像の位置合わせの処理速度を速くしてもよい。

（ステップＳ５）
画像の種類ごとに画像位置情報が取得されると、ＣＰＵ７１は、取得された画像位置情報Ｊ１，Ｊ２に基づいて、ＯＣＴデータＤ１，Ｄ２の相対的な位置情報を示すデータ位置情報Ｊ０を取得する。例えば、画像位置情報Ｊ１，Ｊ２を用いた演算によってデータ位置情報Ｊ０を取得してもよい。

例えば、ＣＰＵ７１は、画像位置情報Ｊ１，Ｊ２を用いた統計処理によって、データ位置情報Ｊ０を取得してもよい。統計処理としては、例えば、平均値の算出、中央値の算出などが挙げられる。例えば、画像のｘ方向のずれ量とｙ方向のずれ量を（ｘ，ｙ）で示すとする。例えば、画像位置情報Ｊ１が（６，３）、画像位置情報Ｊ２が（２，１）であった場合、各画像位置情報Ｊ１，Ｊ２の平均値を算出すると、データ位置情報Ｊ０は（４，２）となる。

なお、ＣＰＵ７１は、各ＯＣＴデータＤ１，Ｄ２から取得した３種類以上の正面画像から３つ以上の画像値情報を取得した場合は、それらの中央値をデータ位置情報Ｊ０として求めてもよい。例えば、画像位置情報を数値の大きさの順番に並べたときに中央に位置する値をデータ位置情報Ｊ０として取得してもよい。このように、中央値を用いることによって、複数の画像位置情報の中に外れ値（他の値から大きく外れた値）が存在する場合であっても、適正なデータ位置情報Ｊ０を取得できる。

このように、ＣＰＵ７１は、各画像位置情報Ｊ１，Ｊ２を用いた統計処理を行うことによって、外れ値を除去してもよい。これによって、ＣＰＵ７１は、より確からしいデータ位置情報Ｊ０を取得してもよい。

なお、３種類以上の正面画像を生成した場合も同様に、各種の画像から取得された３つ以上の画像位置情報を用いて演算を行い、データ位置情報Ｊ０を取得してもよい。

（ステップＳ６）
ＣＰＵ７１は、ステップＳ５において取得したデータ位置情報Ｊ０を用いて、ＯＣＴデータＤ１，Ｄ２の位置合わせを行う。この場合、ＯＣＴデータの全体の位置合わせを行ってもよい。ただしこれに限定されず、例えば、第１の深さ領域において、ＯＣＴデータＤ１，Ｄ２のそれぞれに基づいて生成された正面画像を、データ位置情報Ｊ０にしたがって位置合わせしてもよい。さらに、第２の深さ領域において、ＯＣＴデータＤ１，Ｄ２のそれぞれに基づいて生成された正面画像を、データ位置情報Ｊ０に従って位置合わせしてもよい。もちろん、ＣＰＵ７１は、第１および第２の深さ領域以外の深さ領域において生成された正面画像の位置合わせにデータ位置情報Ｊ０を用いてもよい（図６参照）。

以上のように、２種類以上の正面画像から得られた複数の画像位置情報に基づいて、ＯＣＴデータ間の相対的な位置を示すデータ位置情報を取得することによって、正面画像の位置合わせをより正確に行うことができる。

例えば、第１の深さ領域において生成された正面画像Ｐｎ１と正面画像Ｐｎ３において、一方の画像の第１の深さ領域が上手く分離されなかった場合、正面画像Ｐｎ１と正面画像Ｐｎ３の画像処理による位置合わせに影響が出る可能性があった。しかしながら、複数種類の正面画像を位置合わせして得られた画像位置情報から、ＯＣＴデータ間のデータ位置情報を取得することによって、ある深さ領域の分離が上手くいかなかった場合でも、良好な合成画像を取得できる。

さらに、データ位置情報Ｊ０の取得には用いなかった種類の正面画像を位置合わせする場合（例えば、図６の合成画像Ｐｗ３）、データ位置情報Ｊ０を用いれば、わざわざ画像の位置合わせ処理をすることがないため、画像を合成するときの処理速度を速くすることができる。

なお、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴデバイス１０によって取得されたＯＣＴデータＤ１，Ｄ２のそれぞれに基づいて生成された画像について、画像解析を行ってもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴデータＤ１に基づく画像Ｐｎ２を解析処理することによって、被検眼Ｅの病変部Ｂ１，Ｂ２を検出してもよい（図７参照）。同様に、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴデータＤ２に基づく画像Ｐｎ４を解析処理することによって、被検眼Ｅの病変部Ｂ３を検出してもよい。病変部の検出方法としては、例えば、画像の輝度が低い領域を検出することによって、血流の滞った箇所または存在しない箇所等を検出してもよい。

そして、ＣＰＵ７１は、検出した病変部を合成後の合成画像に反映させてもよい。例えば、正面画像Ｐｎ２において検出された病変部Ｂ１を、合成後の合成画像Ｐｗ２に反映させてもよい。これによって、検者は、合成画像Ｐｗ２における病変部Ｂ１の位置を把握しやすい。

さらに、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴデータＤ１，Ｄ２においてそれぞれ検出された同一の病変部を、正面画像の合成時の位置合わせに用いてもよい。例えば、図７において、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴデータＤ１に基づく正面画像Ｐｎ２から検出した病変部Ｂ２と、ＯＣＴデータＤ２に基づく正面画像Ｐｎ４から検出した病変部Ｂ３とが重なるように、正面画像Ｐｎ２と正面画像Ｐｎ４の画像位置情報Ｊ２を取得してもよい。このように、各種類の正面画像の画像位置情報を取得するときに、画像の解析情報を用いてもよい。これによって、ＣＰＵ７１は、各種類の正面画像の位置合わせをより正確に行える。

なお、図８（ａ）に示すように、ＯＣＴ信号を取得する領域Ａ３，Ａ４に重なりがない場合は、各領域において取得されたＯＣＴデータの正面画像Ｐｎ５，Ｐｎ６の連続性が尤もらしくなるように、正面画像の画像位置情報を取得してもよい。例えば、図８（ｂ）に示すように、正面画像Ｐｎ５および正面画像Ｐｎ６に写った特徴領域（例えば、血管部など）を検出し、正面画像間で特徴領域の連続性が保たれるように、画像位置情報を取得してもよい。

なお、ＣＰＵ７１は、例えば、正面画像の歪みを補正してもよい。例えば、図９に示すように、ＯＣＴデータＤ１に基づく正面画像Ｐｎ７と、ＯＣＴデータＤ２に基づく正面画像Ｐｎ８の少なくとも一方の画像が歪んでいる場合を示す。この場合、正面画像Ｐｎ７と正面画像Ｐｎ８に写った特徴領域（例えば、血管部など）が合わず、位置合わせが困難である。このような場合、ＣＰＵ７１は、正面画像Ｐｎ７および正面画像Ｐｎ８を非剛性レジストレーションによって合成してもよい。そして、ＣＰＵ７１は、非剛性レジストレーションの結果を画像位置情報として取得してもよい。これによって、複数のＯＣＴデータの少なくとも一部に歪みが生じている場合でも、ＯＣＴデータ間の位置合わせを好適に行える。

＜モーションコントラストについて＞
以下、モーションコントラストの取得について説明する。例えば、本実施例のＯＣＴ信号処理装置１は、機能ＯＣＴ信号に基づいてモーションコントラストを取得する。例えば、ＣＰＵ７１は、各走査ラインにおいて時間間隔を空けて複数回のＢスキャンを行い、時間の異なる複数のＯＣＴ信号を機能ＯＣＴ信号として取得してもよい。例えば図１０に示すように、ＣＰＵ７１は、ある時間において１回目のＢスキャンを行った後、所定時間経過してから１回目と同じ走査ラインで２回目のＢスキャンを行う。ＣＰＵ７１は、このときに検出器１２０によって検出されたＯＣＴ信号を取得することによって、時間の異なる複数のＯＣＴ信号を取得してもよい。

例えば、図１０は、走査ラインＳＬ１，ＳＬ２，・・・，ＳＬｎにおいて時間の異なる複数回のＢスキャンを行った場合を示している。例えば、図１０は、走査ラインＳＬ１を時間Ｔ１１，Ｔ１２，・・・，Ｔ１Ｎで走査し、走査ラインＳＬ２を時間Ｔ２１，Ｔ２２，・・・，Ｔ２Ｎで走査し、走査ラインＳＬｎを時間Ｔｎ１，Ｔｎ２，・・・，ＴｎＮで走査した場合を示している。なお、図１０において、ｚ軸の方向は、測定光の光軸の方向とする。ｘ軸の方向は、ｚ軸に垂直であって被検者の左右方向とする。ｙ軸の方向は、ｚ軸に垂直であって被検者の上下方向とする。

例えば、ＣＰＵ７１は、走査ラインＳＬ１と同様に各走査ラインにおいて時間の異なる複数回のＢスキャンを行うことによって、時間の異なる複数のＯＣＴ信号を取得してもよい。なお、ＣＰＵ７１は、同じ位置での走査をＮ（２以上の自然数）回繰り返し、時間の異なるＮフレームのＯＣＴ信号を取得してもよい。このようにして、ＣＰＵ７１は、時間の異なる２フレーム以上のＯＣＴ信号を取得してもよい。

＜モーションコントラストの演算＞
次に、機能ＯＣＴ信号に基づいてモーションコントラストを取得するための処理について説明する。ＣＰＵ７１は、上記のようにしてＯＣＴデバイス１０から取得された複数のＯＣＴ信号を、記憶部７４に記憶する。そしてＣＰＵ７１は、記憶部７４に記憶された複数のＯＣＴ信号を処理し、複素ＯＣＴ信号を取得する。例えば、ＣＰＵ７１はＯＣＴ信号をフーリエ変換する。例えば、Ｎフレーム中ｎ枚目の（ｘ，ｚ）の位置の信号をＡｎ（ｘ，ｚ）で表すと、ＣＰＵ７１は、フーリエ変換によって複素ＯＣＴ信号Ａｎ（ｘ，ｚ）を得る。複素ＯＣＴ信号Ａｎ（ｘ，ｚ）は、実数成分と虚数成分とを含む。

そして、ＣＰＵ７１は、取得された複素ＯＣＴ信号を処理し、モーションコントラストを取得してもよい。複素ＯＣＴ信号を処理する方法としては、例えば、複素ＯＣＴ信号の強度差を算出する方法、複素ＯＣＴ信号の位相差を算出する方法、複素ＯＣＴ信号のベクトル差分を算出する方法、複素ＯＣＴ信号の位相差及びベクトル差分を掛け合わせる方法、信号の相関を用いる方法（コリレーションマッピング）を用いる方法などが考えられる。本実施例では、位相差を算出する方法を例に説明する。

まず、ＣＰＵ７１は、同じ位置の少なくとも２つの異なる時間に取得された複素ＯＣＴ信号Ａ（ｘ，ｚ）に対して位相差を算出する。ＣＰＵ７１は、例えば、下記の式（１）を用いて、位相の変化を算出する。本実施例では、例えば、Ｎ回にわたって異なる時間の測定を行った場合、Ｔ１とＴ２，Ｔ２とＴ３，・・・，Ｔ（Ｎ−１）とＴＮの計（Ｎ−１）回の計算が行われ、（Ｎ−１）個のデータが算出される（例えば、図３参照）。もちろん、時間の組み合わせは上記に限らず、異なる時間であれば組み合わせを変更してもよい。なお、数式中のＡｎは時間ＴＮに取得された信号を示し、＊は複素共役を示している。

以上のように、ＣＰＵ７１は複素ＯＣＴ信号の位相差に関する深さ方向（Ａスキャン方向）の位相差プロファイルを取得する。ＣＰＵ７１は、例えば、この位相差プロファイルの大きさに応じて輝度の大きさが決定された輝度プロファイルを取得し、これをＢスキャン方向に並べたモーションコントラスト画像を取得してもよい。この場合、ＣＰＵ７１は、時間の異なる同一位置の複数の複素ＯＣＴ信号の位相差に基づいて取得されたモーションコントラスト画像データを記憶部７４に記憶させる。

なお、以上の実施例において、ＯＣＴ信号処理装置１は、機能ＯＣＴ信号をＯＣＴデータとして取得し、被検眼のモーションコントラストに基づく正面画像を生成する場合について説明したが、これに限らない。例えば、ＯＣＴ信号処理装置１は、各走査ラインにおいて１回のＢスキャンによって取得された単独のＯＣＴ信号の強度に基づく正面画像を生成してもよい。この場合、画像位置情報を取得するための正面画像の種類として、強度に基づく正面画像を含んでもよい。すなわち、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴデータＤ１に基づく強度の正面画像と、ＯＣＴデータＤ２に基づく強度の正面画像との画像位置情報を取得してよい。

１０ ＯＣＴデバイス
７０ 制御部
７１ ＣＰＵ
７２ ＲＯＭ
７３ ＲＡＭ
７４ メモリ
７５ モニタ
７６ 操作部
１００ ＯＣＴ光学系
１０８ 走査部
２００ 正面観察光学系
３００ 固視標投影ユニット

Claims (15)

1. 第１ＯＣＴデータと、前記第１ＯＣＴデータとは取得領域の一部が少なくとも異なる第２ＯＣＴデータとを取得するＯＣＴデータ取得手段と、
   前記第１ＯＣＴデータと前記第２ＯＣＴデータに関して、第１の処理を行うことによって、前記第１ＯＣＴデータに基づく第１ＯＣＴ正面画像と、前記第２ＯＣＴデータに基づく第２ＯＣＴ正面画像とを生成し、
   前記第１ＯＣＴデータと前記第２ＯＣＴデータに関して、第１の処理とは異なる第２の処理を行うことによって、前記第１ＯＣＴデータに基づく第３ＯＣＴ正面画像と、前記第２ＯＣＴデータに基づく第４ＯＣＴ正面画像とを生成する画像生成手段と、
   前記第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像との相対的な位置情報である第１画像位置情報と、第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像との相対的な位置情報である第２画像位置情報と、を画像解析によって取得し、取得された前記第１画像位置情報と前記第２画像位置情報とに基づいて、前記第１ＯＣＴデータと前記第２ＯＣＴデータとの相対的な位置情報であるデータ位置情報を演算する演算制御手段と、を備えることを特徴とするＯＣＴ信号処理装置。
2. 前記画像生成手段は、前記演算制御手段によって演算された前記データ位置情報に基づいて、前記第１ＯＣＴデータを処理して生成されたＯＣＴ正面画像と、前記第２ＯＣＴデータを処理して生成されたＯＣＴ正面画像とを位置合わせすることによって、複数のＯＣＴ正面画像を合成した合成正面画像を生成することを特徴とする請求項１のＯＣＴ信号処理装置。
3. 前記第１の処理は、第１の深さ領域における前記第１ＯＣＴデータおよび前記第２ＯＣＴデータに基づいて、前記第１ＯＣＴ正面画像および前記第２ＯＣＴ正面画像を生成する処理であり、
   前記第２の処理は、前記第１の深さ領域とは異なる第２の深さ領域における前記第１ＯＣＴデータおよび前記第２ＯＣＴデータに基づいて、前記第３ＯＣＴ正面画像および前記第４ＯＣＴ正面画像を生成する処理であることを特徴とする請求項１または２のＯＣＴ信号処理装置。
4. 前記画像生成手段は、前記第１ＯＣＴデータおよび前記第２ＯＣＴデータに関してそれぞれセグメンテーション処理を行い、前記セグメンテーション処理によって抽出された層毎にＯＣＴ正面画像を生成することによって、第１の層に関する第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像を生成すると共に、前記第１の層とは深さ方向に関して異なる第２の層に関する第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像を生成することを特徴とする請求項１〜３のいずれかのＯＣＴ信号処理装置。
5. 前記第１ＯＣＴデータおよび前記第２ＯＣＴデータの少なくともいずれかは、同一位置において取得された時間的に異なる複数のＯＣＴ信号を処理して得られたモーションコントラストデータであることを特徴とする請求項１〜４のいずれかのＯＣＴ信号処理装置。
6. 前記画像生成手段は、前記第１ＯＣＴデータおよび前記第２ＯＣＴデータの少なくともいずれかに基づいて、信号強度を画像化した強度正面画像を生成することによって、（１）前記第１ＯＣＴ正面画像および前記第２ＯＣＴ正面画像、ないしは、（２）前記第３ＯＣＴ正面画像および前記第４ＯＣＴ正面画像、の少なくともいずれかを生成することを特徴とする請求項１〜５のいずれかのＯＣＴ信号処理装置。
7. 前記第１ＯＣＴデータおよび前記第２ＯＣＴデータの少なくともいずれかは、偏光感受型ＯＣＴデバイスによって取得された偏光ＯＣＴデータであることを特徴とする請求項１〜６のいずれかのＯＣＴ信号処理装置。
8. 前記演算制御手段は、前記第１ＯＣＴデータおよび前記第２ＯＣＴデータが取得された位置を示す取得位置情報と、前記第１画像位置情報と、前記第２画像位置情報と、に基づいて前記データ位置情報を演算することを特徴とする請求項１〜７のいずれかのＯＣＴ信号処理装置。
9. 前記演算制御手段は、前記第１ＯＣＴ正面画像を画像解析することによって取得された第１解析情報と、
   前記第２ＯＣＴ正面画像を画像解析することによって取得された第２解析情報と、に基づいて前記第１画像位置情報を取得することを特徴とする請求項１〜８のいずれかのＯＣＴ信号処理装置。
10. 前記演算制御手段は、前記１ＯＣＴ正面画像および前記第３ＯＣＴ正面画像の少なくともいずれかを画像解析することによって取得された第１解析情報と、
    前記第２ＯＣＴ正面画像および前記第４ＯＣＴ正面画像の少なくともいずれかを画像解析することによって取得された第２解析情報と、の少なくともいずれかを、前記画像生成手段によって生成された前記合成正面画像に重畳させることを特徴とする請求項２のＯＣＴ信号処理装置。
11. 前記ＯＣＴデータ取得手段は、前記第１ＯＣＴデータとは前記取得領域の一部が重複した第２ＯＣＴデータを取得し、
    前記演算制御手段は、前記第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像との画像が重複した第１重複領域における画像の位置ずれ検出によって前記第１画像位置情報を取得し、第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像との画像が重複した第２重複領域における画像の位置ずれ検出によって前記第２画像位置情報を取得することを特徴とする請求項１〜１０のいずれかのＯＣＴ信号処理装置。
12. 前記ＯＣＴデータ取得手段は、前記第１ＯＣＴデータとは前記取得領域の全部が異なる第２ＯＣＴデータを少なくとも取得し、
    前記演算制御手段は、前記第１ＯＣＴ正面画像の端部と第２ＯＣＴ正面画像の端部の連続性に基づいて前記第１画像位置情報を取得し、第３ＯＣＴ正面画像の端部と第４ＯＣＴ正面画像の端部の連続性に基づいて前記第２画像位置情報とを取得することを特徴とする請求項１〜１０のいずれかのＯＣＴ信号処理装置。
13. 前記演算制御手段は、前記第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像との間の画像の歪み情報である第１画像歪み情報と、前記第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像との間の画像の歪み情報である第２画像歪み情報と、の少なくともいずれかを取得することを特徴とする請求項１〜１２のいずれかのＯＣＴ信号処理装置。
14. 前記演算制御手段は、前記第１画像位置情報と前記第２画像位置情報とを用いた統計処理によって前記データ位置情報を演算することを特徴とする請求項１〜１３のいずれかのＯＣＴ信号処理装置。
15. ＯＣＴ信号処理装置において実行されるＯＣＴ信号処理プログラムであって、前記ＯＣＴ信号処理装置のプロセッサに実行されることによって、
    第１ＯＣＴデータと、前記第１ＯＣＴデータとは取得領域の一部が少なくとも異なる第２ＯＣＴデータを取得するＯＣＴデータ取得ステップと、
    前記第１ＯＣＴデータと前記第２ＯＣＴデータに関して、第１の処理を行うことによって、前記第１ＯＣＴデータに基づく第１ＯＣＴ正面画像と、前記第２ＯＣＴデータに基づく第２ＯＣＴ正面画像とを生成し、
    前記第１ＯＣＴデータと前記第２ＯＣＴデータに関して、第１の処理とは異なる第２の処理を行うことによって、前記第１ＯＣＴデータに基づく第３ＯＣＴ正面画像と、前記第２ＯＣＴデータに基づく第４ＯＣＴ正面画像とを生成する画像生成ステップと、
    前記第１ＯＣＴ正面画像と第２ＯＣＴ正面画像との相対的な位置情報である第１画像位置情報と、第３ＯＣＴ正面画像と第４ＯＣＴ正面画像との相対的な位置情報である第２画像位置情報と、を画像解析によって取得し、取得された前記第１画像位置情報と前記第２画像位置情報とに基づいて、前記第１ＯＣＴデータと前記第２ＯＣＴデータとの相対的な位置情報であるデータ位置情報を演算する演算制御ステップと、を前記ＯＣＴ信号処理装置に実行させることを特徴とするＯＣＴ信号処理プログラム。

Images