JP2016209200A - 画像生成装置、画像生成方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 精度よく血管を画像化する。【解決手段】 それぞれ被検体の略同一位置の断層を示す複数の断層像データを取得する取得手段と、前記複数の断層像データおよび信号強度を示す前記複数の断層像データの代表値と閾値との比較結果に基づいてモーションコントラスト値を算出する算出手段と、前記モーションコントラスト値に基づいて前記被検体のモーションコントラスト画像を生成する生成手段と、前記閾値を変更する変更手段とを備える。【選択図】 図１

Description

開示の技術は、画像生成装置、画像生成方法及びプログラムに関する。

生体などの測定対象の断層像を非破壊、非侵襲で取得する方法として、光干渉断層撮像法（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、以下ＯＣＴという）が実用化されている。ＯＣＴは、特に眼科診断において広く利用されている。

ＯＣＴは、測定対象から反射した光と参照鏡から反射した光を干渉させ、その干渉光強度を解析することにより測定対象の断層像を得ている。このような光干渉断層像取得装置として、参照鏡の位置を変えることで測定対象の深さ情報を得るタイムドメインＯＣＴ、干渉光を分光し、深さ情報を周波数情報に置き換えて取得するスペクトラルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ：Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｏｍａｉｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、先に波長を分光して出力する波長掃引光コヒーレンストモグラフィー（ＳＳ−ＯＣＴ：Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置が知られている。なお、ＳＤ−ＯＣＴとＳＳ−ＯＣＴは総称して（ＦＤ−ＯＣＴ：Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｄｏｍａｉｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）とも呼ばれる。

近年、このＦＤ−ＯＣＴを用いた血管造影法が提案されており、この血管造影方法はＯＣＴアンギオグラフィーと呼ばれている。干渉信号の対数強度のばらつきをモーションコントラスト特徴量として、モーションコントラスト特徴量を画像化するＯＣＴアンギオグラフィーが知られている（特許文献１）。

特許文献１に記載の方法では、ノイズフロアの平均値から１０ｄＢ上の値を閾値として、この閾値と干渉信号の強度とを比較し、閾値を下回る干渉信号強度に対応するモーションコントラスト特徴量を０にしている。

米国特許出願公開第２０１４／２２１８２７号明細書

しかしながら、実際のＯＣＴにより得られた断層像においては、網膜の深さ方向における位置または層に応じてノイズの信号強度または血管の信号強度は異なる。そのため特許文献１のように閾値を固定値とした場合には、網膜の深さ方向の位置または層によっては、ノイズを血管とみなしてしまう虞および血管をノイズとみなしてしまう虞がある。すなわち、従来技術では血管を精度よく画像化できない虞がある。

開示の技術は上記の課題に鑑みてなされたものであり、血管を精度よく画像化することを目的の１つとする。

なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本件の他の目的の１つとして位置付けることができる。

開示の画像生成装置は、被検体の略同一位置を測定光で複数回走査することで、それぞれ前記被検体の断層像を示す複数の断層像データを取得する取得手段と、前記複数の断層像データおよび前記断層像データの強度と閾値との比較結果に基づいてモーションコントラスト値を算出する算出手段と、前記モーションコントラスト値に基づいて血管画像を生成する生成手段と、前記閾値を変更する変更手段と、を備えることを特徴とする画像生成装置。

開示の技術によれば、血管を精度よく画像化することができる。

本実施形態における撮像装置の全体構成の一例を示す図。 本実施形態におけるスキャンパターンの一例を示す図。 本実施形態における干渉信号の取得手順の一例を示すフローチャート。 本実施形態における信号処理手順の一例を示すフローチャート。 第１の実施形態のＯＣＴアンギオグラフィー画像生成工程の一例の詳細を示すフローチャート。 セグメンテーション結果の一例を示す図。 本実施形態におけるＯＣＴアンギオグラフィー画像の一例を示す図。 第１の実施形態における表示部７０の表示画面の一例を示す図。 第２の実施形態のＯＣＴアンギオグラフィー画像生成工程の一例の詳細をフローチャート。 第２の実施形態における表示部７０の表示画面の一例を示す図。 第３の実施形態におけるＯＣＴ装置のノイズ特性のＺ方向依存性の一例を示す図。 第４の実施形態のおけるＯＣＴ装置のロールオフ特性の一例を示す図。 モーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータの一例を示す図。

以下、添付の図面を参照して、本実施形態に係る画像生成装置を説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。

（第１の実施形態）
［撮像装置全体の構成］
以下、図面を参照して、本実施形態の一例について説明する。
図１は、本実施形態における光干渉断層法を用いた撮像装置（ＯＣＴ装置）の構成例を示す図である。ＳＳ−ＯＣＴである場合の構成を示すが、他の方式のＯＣＴ装置においても同様の効果を実現できる。

本ＯＣＴ装置は、波長掃引光源１０、光信号分岐／合波部２０、干渉光の検出部３０、人眼１００の網膜情報を取得するコンピュータ４０（画像生成装置）、測定アーム５０、参照アーム６０を有している。コンピュータ４０は中央演算処理装置（ＣＰＵ）と、記憶装置とを備える。記憶装置は例えばメモリ（ＲＡＭおよびＲＯＭ）と大容量記憶装置（ＨＤＤ）とから構成される。記憶装置の一部または全てはコンピュータ４０の外部に備えられることとしてもよい。波長掃引光源１０は、例えば波長９８０ｎｍから１１００ｎｍの光を１００ｋＨｚの周波数（Ａスキャンレート）で出射する。ここで、波長や周波数については例示であり、本発明は上記の値に限定されるものではない。以下の実施形態についても同様に、記載された数値は例示であり、本発明は記載された数値に限定されるものではない。

なお、本実施形態で被検体１００を人眼（眼底）としているがこれに限るものではなく、例えば皮膚等に用いることとしてもよい。また、本実施形態において撮像対象は眼の眼底としているが、前眼を撮影対象とすることとしてもよい。

光信号分岐／合波部２０は、カプラ２１、２２を有している。まず、カプラ２１は、光源１０から射出された光を眼底へ照射する照射光と参照光とに分岐する。照射光は、測定アーム５０を経由して人眼１００に照射される。より具体的には、測定アーム５０に入射した照射光は、偏光コントローラ５１で偏光状態を整えられた後、コリメータ５２から空間光として射出される。その後、照射光は、Ｘ軸スキャナー５３、Ｙ軸スキャナー５４、フォーカスレンズ５５を介して人眼１００の眼底に照射される。なお、Ｘ軸スキャナー５３、Ｙ軸スキャナー５４は眼底を照射光で走査する機能を有する走査部である。走査部によって、照射光の眼底への照射位置が変えられる。ここで、人眼１００の１点の奥行き方向（深さ方向）の情報を取得することをＡスキャンと呼ぶ。また、Ａスキャンと直交する方向に沿って、２次元断層像を取得することをＢスキャン、更にＢスキャンの２次元断層像に垂直な方向に沿って、２次元断層像を取得することをＣスキャンと呼ぶ。

なお、Ｘ軸スキャナー５３、Ｙ軸スキャナー５４は、それぞれ回転軸が互いに直交するよう配置されたミラーで構成されている。Ｘ軸スキャナー５３は、Ｘ軸方向の走査を行い、Ｙ軸スキャナー５４は、Ｙ軸方向の走査を行う。Ｘ軸方向、Ｙ軸方向の各方向は、眼球の眼軸方向に対して垂直な方向で、互いに垂直な方向である。また、Ｂスキャン、Ｃスキャンのようなライン走査方向と、Ｘ軸方向またはＹ軸方向とは、一致していなくてもよい。このため、Ｂスキャン、Ｃスキャンのライン走査方向は、撮像したい２次元の断層像あるいは３次元の断層像に応じて、適宜決めることができる。

眼底からの反射光は、再びフォーカスレンズ５５など同一経路を経由して、カプラ２１を通りカプラ２２に入射する。なお、シャッター８５を閉じて計測することで、人眼１００からの反射光をカットしてバックグランド（ノイズフロア）の計測が可能である。

一方、参照光は参照アーム６０を経由し、カプラ２２に入射する。より具体的には、参照アーム６０に入射した参照光は、偏光コントローラ６１で偏光状態を整えられた後、コリメータ６２から空間光として射出される。その後、参照光は分散補償ガラス６３、光路長調整光学系６４、分散調整プリズムペア６５を通り、コリメータレンズ６６を介して光ファイバーに入射され、参照アーム６０から射出されてカプラ２２に入射する。

カプラ２２では、測定アーム５０を経由した人眼１００の反射光と参照アーム６０を通った参照光とが干渉する。そして、その干渉光を検出部３０で検出する。検出部３０は、差動検出器３１とＡ／Ｄ変換器３２を有している。まず、検出部３０では、カプラ２２で分波された干渉光を差動検出器３１で検出する。そして、差動検出器３１で電気信号に変換されたＯＣＴ干渉信号（以下、単に干渉信号という場合がある）をＡ／Ｄ変換器３２でデジタル信号に変換している。ここで、作動検出器３１の干渉光のサンプリングは、波長掃引光源１０の中に組み込まれたクロック発生器が発信するｋクロック信号に基づいて等波数間隔に行われる。Ａ／Ｄ変換器３２が出力したデジタル信号はコンピュータ４０に送られる。次にコンピュータ４０はデジタル信号に変換した干渉信号を信号処理し、ＯＣＴアンギオグラフィー画像を計算する。図７に示す画像はＯＣＴアンギオグラフィー画像の一例である。

コンピュータ４０が備えるＣＰＵは、各種の処理を実行する。具体的にはＣＰＵは、不図示の記憶装置に記憶されたプログラムを実行することで取得手段４１、位置合わせ手段４２、算出手段４３、生成手段４４、変更手段４５および表示制御手段４６として機能する。なお、コンピュータ４０が備えるＣＰＵおよび記憶装置は１つであってもよいし複数であってもよい。すなわち、少なくとも１以上の処理装置（ＣＰＵ）と少なくとも１つの記憶装置（ＲＯＭまたはＲＡＭ等）とが接続されており、少なくとも１以上の処理装置が少なくとも１以上の記憶装置に記憶されたプログラムを実行した場合にコンピュータ４０は上記の各手段として機能する。なお、処理装置はＣＰＵに限定されるものではなく、ＦＰＧＡ等であってもよい。

取得手段４１は、Ａ／Ｄ変換器３２の出力を取得する。具体的には、被検眼に対して走査された測定光の被検眼からの戻り光と参照光との干渉光のデジタル信号を取得する。さらに、取得手段４１は干渉光のデジタル信号（干渉信号）をフーリエ変換することで断層像を取得する。具体的には、取得手段４１は、干渉信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を適用することにより位相と振幅とからなるＯＣＴ複素信号を取得する。なお、周波数解析として最大エントロピー法を用いてもよい。さらに取得手段４１はＯＣＴ複素信号の絶対値を２乗し、信号強度（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を計算すことで、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙを示す断層像（以下、単に断層像という場合がある）を取得する。この断層像は被検眼の眼底の断層を示す断層像データの一例に相当する。すなわち、測定光を被検眼の眼底の略同一位置で複数回走査した場合、取得手段４１はそれぞれ被検体の略同一位置の断層を示す複数の断層像データを取得することとなる。なお、複数の断層像データは異なるタイミングで走査された測定光により取得されるデータである。

なお、取得手段４１はＸ軸スキャナー５３、Ｙ軸スキャナー５４を制御する手段としても機能する。

位置合わせ手段４２は、複数の断層像の位置合わせを行う。本実施形態では位置合わせ手段４２は、被検眼の眼底の略同一位置を測定光で複数回走査することで得られた複数の断層像の位置合わせを行う。より具体的には、位置合わせ手段４２は、算出手段４３がモーションコントラスト値を算出する前に複数の断層像データ同士を位置合わせする。

断層像の位置合わせは既知の種々の手法により実現可能である。位置合わせ手段４２は、例えば断層像同士の相関が最大となるように複数の断層画像の位置合わせを行う。なお、被検体が眼のように動く検体でなければ位置合わせは不要である。また、被検体が眼であっても追尾の性能が高ければ位置合わせは不要である。すなわち、位置合わせ手段４２による断層像同士の位置合わせは必須ではない。

算出手段４３は、モーションコントラスト特徴量（以下モーションコントラスト値という場合がある）を算出する。ここで、モーションコントラストとは被検体組織のうち流れのある組織（例えば血液）と流れのない組織の間のコントラストであり、このモーションコントラストを表現する特徴量をモーションコントラスト特徴量と定義する。

モーションコントラスト特徴量は、略同一位置を測定光で複数回走査することで得られた複数の断層像間におけるデータの変化に基づいて算出される。例えば、算出手段４３は位置合わせされた複数の断層像の信号強度（輝度）の分散をモーションコントラスト特徴量として算出する。より具体的には位置合わせされた複数の断層像の対応する各位置における信号強度の分散をモーションコントラスト特徴量として算出する。例えば、所定時刻の血管に相当する像の信号強度と所定時刻とは異なる時刻の血管に相当する像の信号強度とは血流により変化するため、血管に相当する部分の分散値は血流等の流れがない部分の分散値に比べて大きな値となる。すなわち、モーションコントラスト値は、複数の断層像データ間での被検体における変化が大きいほど大きくなる値である。従って、この分散値に基づいて画像を生成することでモーションコントラストを表現することが可能である。なお、モーションコントラスト特徴量は分散値に限定されるものではなく、標準偏差、差分値、非相関値および相関値の何れであってもよい。なお、算出手段４３は、信号強度の分散等を用いることとしたが、位相の分散等を用いてモーションコントラスト特徴量を算出することとしてもよい。

また、算出手段４３は、位置合わせされた複数の断層像の平均値を算出することで、平均化画像を生成する。平均化画像は複数の断層像の信号強度が平均化された断層像である。この平均化画像をＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像という場合がある。算出手段４３は、平均化画像の信号強度と閾値との比較を行う。算出手段４３は平均化画像の所定位置の信号強度が閾値よりも低い場合は、平均化画像の所定位置に対応する分散等に基づいて得られたモーションコントラスト特徴量を血管を示す特徴量とは異なる値にする。例えば、算出手段４３は平均化画像の信号強度が閾値よりも低い場合は、分散等に基づいて得られたモーションコントラスト特徴量を０にする。すなわち、算出手段４３は、信号強度を示す代表値が閾値よりも低い場合のモーションコントラスト値を、信号強度を示す代表値が閾値よりも高い場合のモーションコントラスト値よりも低い値とする。なお、算出手段４３は複数の断層像の信号強度の分散をモーションコントラスト特徴量として算出する前に、平均化画像の信号強度と閾値との比較を行うこととしてもよい。例えば、算出手段４３は、平均化画像の信号強度が閾値より低い場合にはモーションコントラスト特徴量を０と算出し、平均化画像の信号強度が閾値より高い場合には複数の断層像の信号強度の分散をモーションコントラスト特徴量として算出する。

ここで、特徴量が０であることは図７等に示す画像の黒い部分を示している。なお、モーションコントラスト特徴量を完全に０にするのではなく０近傍の値とすることとしてもよい。一方、算出手段４３は平均化画像の信号強度が閾値よりも高い場合は、分散等に基づいて得られたモーションコントラスト特徴量を維持する。すなわち、算出手段４３は、複数の断層像データに基づいて前記モーションコントラスト値を算出し、信号強度を示す代表値と閾値との比較結果に基づいてモーションコントラスト値を再度算出する。

なお、閾値との比較対象として平均化画像の信号強度（信号強度の平均値）を用いたが、複数の断層像の対応する位置における信号強度の最大値、最小値、中央値等の代表値を用いることとしてもよい。また、複数の断層像から得られた信号強度を閾値と比較するのではなく、算出手段４３は１つの断層像の信号強度と閾値とを比較し、モーションコントラスト特徴量を制御することとしてもよい。

上記述べたように、算出手段４３は、複数の断層像データおよび信号強度を示す複数の断層像データの代表値と閾値との比較結果に基づいてモーションコントラスト値を算出する。

生成手段４４は、モーションコントラスト特徴量に基づいてＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成する。ＯＣＴアンギオグラフィー画像は算出手段４３によって算出されたモーション特徴量を画像化したものであり、図７に示すように例えばモーションコントラスト特徴量が大きいほど輝度を高く、モーションコントラスト特徴量が低いほど輝度を低くした画像である。図７の例において、輝度が高い部分は血管に相当する部分である。なお、モーションコントラスト特徴量が大きいほど輝度を低く、モーションコントラスト特徴量が低いほど輝度を高くすることとしてもよい。ＯＣＴアンギオグラフィー画像をモーションコントラスト画像または血管画像という場合がある。すなわち、生成手段４４は、モーションコントラスト値に基づいて被検体のモーションコントラスト画像を生成する。

生成手段４４は、算出手段４３が３次元の断層像データから３次元のモーションコントラスト特徴量（３次元のデータ）を算出している場合は、３次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成することができる。また、生成手段４４は、３次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像の任意の網膜方向の深さ範囲において投影または積算した２次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成することもできる。すなわち、生成手段４４は、被検体の深さ方向における所定範囲のモーションコントラスト値を前記深さ方向に投影または積算して２次元の前記モーションコントラスト画像を生成する。図７は２次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像の一例である。

さらに、生成手段４４は３次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像から任意の網膜方向の深さ範囲を切り出して、部分的な３次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成することもできる。すなわち、生成手段４４は被検体の深さ方向における所定範囲のモーションコントラスト値に基づいて、３次元のモーションコントラスト画像を生成する。

なお、任意の網膜方向の深さ範囲は検査者（操作者）により設定可能である。例えば、ＩＳ／ＯＳからＲＰＥまでの層、ＲＰＥからＢＭまでの層など選択可能な層の候補が表示部７０に表示される。表示された層の候補から、検査者は所定の層を選択する。そして、検査者により選択された層において生成手段４４は網膜の深さ方向に積算を行い２次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像（ｅｎ-ｆａｃｅ血管画像）または部分的な３次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成することとしてもよい。

また、生成手段４４はモーションコントラスト特徴量から断層像に相当するＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成することとしてもよい。

変更手段４５は、平均化画像の信号強度と比較される閾値を変更する。変更手段４５は例えば任意のＧＵＩを介して閾値の変更を受け付け、閾値の変更を行う。図８に示すスライドバー７３は閾値の変更を受け付ける表示（ＧＵＩ）の一例である。すなわち、変更手段４５は、表示手段に表示された閾値の変更を受け付ける表示を介して閾値の変更を受け付け、閾値を変更する。

ここで、図８に示す例のように閾値を一括して変更することとしてもよいし、図１０に示すスライドバー７３のように層ごと閾値の変更を受け付けるＧＵＩを設け、層ごとに閾値の変更を行えるようにしてもよい。なお、閾値は層ごとに離散的な値とすることとしてもよいし、検査者により入力された閾値を補完等により深さ方向に沿って連続的な値とすることとしてもよい。

また、変更手段４５は自動的に閾値を変更することとしてもよい。例えば、変更手段４５は層ごとに閾値を異なる値に変更することとしてもよい。具体的には深い層ほど閾値を低くすることで血管ではあるものの信号強度が低い部分を血管として画像化することが可能となる。なお、閾値は層ごとに離散的な値とすることとしてもよいし、補完等により深さ方向に沿って連続的な値とすることとしてもよい。なお、自動的に閾値を決める手法は層の深さを用いる方法に限定されるものではなく、後述するノイズフロアの値またはロールオフ特性等を用いて閾値を自動的に決定することも可能である。なお、層毎ごとに閾値を設定する方法等については第２の実施形態以降で詳細に説明を行う。

表示制御手段４６は、各種の情報を表示部７０に表示させる。具体的には、表示制御手段４６は生成手段により生成されたＯＣＴアンギオグラフィー画像を表示部７０に表示させる。また、表示制御手段４６は閾値の変更を受け付ける表示（ＧＵＩ）を表示部７０に表示させる。例えば、表示制御手段４６は閾値の変更を受け付けるＧＵＩの一例であるスライドバー７３を表示部７０に表示させる。すなわち、表示制御手段４６は、生成手段により生成されたモーションコントラスト画像および閾値の変更を受け付ける表示を表示手段に表示させる。

さらに、表示制御手段４６は、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙを示す断層像を表示部７０に表示させることとしてもよい。

コンピュータ４０で行われる具体的な信号処理手順の詳細内容は、後述の信号処理手順に示す。

表示部７０は、表示制御手段４６の制御に基づいて各種の情報を表示する。表示部７０は、例えば、液晶等のディスプレイである。また、上述の信号処理の結果得られたＯＣＴアンギオグラフィー画像が表示部７０によって表示される。

［スキャンパターン］
次に、図２を用いて本実施形態のスキャンパターンの一例を説明する。

ＯＣＴアンギオグラフィーでは血流による干渉信号の時間変化を計測するため、ほぼ同一箇所で少なくとも２回以上反復計測した複数の干渉信号が必要となる。図２において、人眼１００への照射光の軸方向がＺ軸（深さ方向）、Ｚ軸と直交する平面、すなわち眼底平面方向をＸ軸、Ｙ軸とする。

図２において、ｙ１からｙｎはそれぞれ異なるＹポジションでのＢスキャン、ｎはｙスキャン方向のサンプル数を示す。ｘ１からｘｐはＸスキャン方向のサンプル位置、ｐはＢスキャンを構成するＸスキャン方向のサンプル数を示す。Δｘは隣り合うＸポジションの間隔(ｘピッチ)であり、Δｙは隣り合うＹポジションの間隔（ｙピッチ）を表す。ｍはほぼ同じ箇所でのＢスキャンの反復計測回数を表す。ここで、初期位置（ｘ１、ｙ１）はコンピュータ４０により任意に設定できる。

本実施形態ではＯＣＴ装置はほぼ同じ箇所でのＢスキャンをｍ回反復し、ｎ箇所のｙポジションに移動するスキャン方法を行う。なお、反復スキャンの方法は、ほぼ同じ箇所でのＡスキャンを繰り返してから次の位置に移動してＢスキャンを構成するスキャン方法でも良い。

ここで、反復回数ｍが大きいと同じ箇所での計測回数が増えるため、血流の検出精度が向上する。その一方でスキャン時間が長くなり、スキャン中の眼の動き（固視微動）により画像にモーションアーチファクトが発生する問題と被検者の負担が増える問題が生じる。本実施形態では両者のバランスを考慮してｍ＝４として実施した。なお、ＯＣＴ装置のＡスキャン速度、人眼１００の動き量に応じて、ｍを自由に変更してもよい。すなわち、反復走査の回数は上記の値に限定されるものではない。

また、ｘ、ｙ方向の画像サイズはｐ×ｎにより決定される。ｘ、ｙ方向の画像サイズが大きいと、同じ計測ピッチであれば広範囲がスキャンできるが、スキャン時間が長くなり、上述のモーションアーチファクトおよび患者負担の問題が生じる。本実施形態では両者のバランスを考慮してｎ＝ｐ＝３００として実施した。なお、上記ｎ,ｐは適宜自由に変更が可能である。すなわち、画像サイズは上記の値に限定されるものではない。

また、本実施形態ではｘピッチ、ｙピッチは眼底における照射光のビームスポット径の１/２として決定し、１０μｍとした。ｘピッチ、ｙピッチを眼底上ビームスポット径の１/２とすることで生成する画像を高精細に形成することができる。ｘピッチ、ｙピッチを眼底ビームスポット径の１/２より小さくしても生成する画像の精細度をそれ以上高くする効果は小さい。

逆にｘピッチ、ｙピッチを眼底ビームスポット径の１/２より大きくすると精細度は悪化するが、より広い範囲の画像を取得することができる。臨床上の要求に応じてｘピッチ、ｙピッチを自由に変更してもよい。

本実施形態のスキャン範囲は、ｘ方向がｐ×Δｘ＝３ｍｍ、ｙ方向がｎ×Δｙ＝３ｍｍとした。

［干渉信号の取得手順］
次に、図３を用いて本実施形態の干渉信号の取得手順の一例を説明する。

まず、ステップＳ１０９において、取得手段４１は図２のポジションｙｉのインデックスｉを１に設定する。次に、ステップＳ１１０で、取得手段４１は不図示の駆動機構を制御することでｘ軸スキャナー５３，ｙ軸スキャナー５４のスキャン位置を図２の（ｘ１,ｙｉ）に移動させる。ステップＳ１１９において、取得手段４１はＢスキャンの反復計測回数のインデックスｊを１に初期化する。

次に、ステップＳ１２０において、ｘ軸スキャナー５３，ｙ軸スキャナー５４は反復計測回数ｊ回目のＢスキャンを実施する。なお、Ｂスキャン範囲は（ｘ１，ｙｉ）〜（ｘｐ，ｙｉ）である。ここで、波長掃引光源１０は１００ｋＨｚのＡスキャンレートで光を出射し、Ｂスキャンを構成するｘスキャン方向のサンプル数ｐは例えばｐ=３００である。したがって、正味のＢスキャン時間（Δｔｂ）は式１のようになる。
Δｔｂ＝（１／１００ｋＨｚ）×３００＝３ｍｓ ・・・（１）
また、反復計測の時間間隔Δｔは式２に示すように、正味のＢスキャン時間ΔｔｂとＸ軸スキャナー５３の準備時間Δｔｐの和である。準備時間Δｔｐは例えばｘ軸スキャナー５３，ｙ軸スキャナー５４のスキャン位置を調整する時間である。Δｔｐ＝１ｍｓとすると、
Δｔ＝Δｔｂ＋Δｔｐ＝４ｍｓ ・・・（２）
さらに、全体の計測時間ｔｍは反復回数ｍ、ｙスキャン方向のサンプル数ｎを用いて、式３で表される。
ｔｍ＝Δｔ＊ｍ＊ｎ＝（Δｔｂ＋Δｔｐ）＊ｍ＊ｎ ・・・（３）
本実施形態ではｍ＝４、ｙ＝３００なので、全体の計測時間ｔｍ＝３．６ｓである。

ここで、Ｂスキャン時間Δｔｂと反復計測の時間間隔Δｔは短いほど人眼１００の動きの影響を受けにくく、バルクモーションノイズは小さくなる。逆にΔｔが長いと人眼１００の動きにより位置再現性が低下しバルクモーションノイズが増える。また、計測にかかる時間が増え、患者負担が増してしまう。ここで、バルクモーションとは被検眼の動きを意味し、バルクモーションノイズとは被検眼の動きにより発生するノイズを意味している。

さらに、反復計測の時間間隔Δｔについては小さすぎると血流検出にかかる時間が短くなり血流検出感度が低下する。

これらを考慮してｔｍ, Δｔ，ｎ，ｐ，Δｔｂ、Δｔｐ、を選択することが望ましい。なお、反復計測の位置再現性を高めるため、Ｘ軸スキャナー５３、Ｙ軸スキャナー５４は人眼１００を追尾しつつ、Ｂスキャンを行っても良い。

ステップＳ１３０において差動検出器３１はＡスキャン毎に干渉光を検出し、Ａ／Ｄ変換器３２を介してデジタル信号（干渉信号）に変換される。取得手段４１はＡ／Ｄ変換器３２から干渉信号を取得し、不図示の記憶部に記憶する。取得手段４１は１度のＢスキャンでＡスキャン信号ｐ個を取得する。ｐ個のＡスキャン信号は１のＢスキャン信号を構成している。

ステップＳ１３９において、取得手段４１はＢスキャンの反復計測回数のインデックスｊをインクリメントする。

次に、ステップＳ１４０において取得手段４１は反復計測回数のインデックスｊが所定の反復回数ｍより大きいか判断する。すなわち、取得手段４１はポジションｙｉでのＢスキャンがｍ回繰り返されたかを判断する。繰り返されてない場合はＳ１２０に戻り、同一位置のＢスキャン計測を繰り返す。所定回数繰り返された場合は、Ｓ１４９に進む。

ステップＳ１４９において、取得手段４１はポジションｙｉのインデックスｉをインクリメントする。

次に、ステップＳ１５０において取得手段４１はポジションｙｉのインデックスｉが所定の計測位置の数ｎより大きいか、すなわちｎ箇所の全てのＹポジションでＢスキャンを実施したかを判断する。ｎ箇所の全てのＹポジションでＢスキャンが実施されていない場合はステップＳ１１０に戻り、次の計測ポジションで計測することを繰り返す。ｎ箇所の全てのＹポジションでＢスキャンが実施された場合は、次ステップＳ１６０へ進む。

ステップＳ１６０において取得手段４１はバックグラウンドデータを取得する。取得手段４１は不図示の駆動手段を制御することでシャッター８５を閉じた状態（光路に挿入した状態）で１００回Ａスキャンを行い、取得手段４１は１００個のＡスキャン信号を平均化して記憶部に記憶する。なお、バックグラウンドデータを得るためのＡスキャン回数は１００回に限るものではない。

以上のステップを実施して、取得手段４１は、ほぼ同一箇所を最低２回以上反復計測した複数の干渉信号、及びバックグランドデータを取得することができる。

［信号処理手順］
次に、図４を用いて本実施形態の信号処理手順の一例を説明する。

図４は、干渉信号が入力されている取得手段４１が、信号処理をした結果としてＯＣＴアンギオグラフィー画像を出力するまでのフローの一例である。

本実施形態では、ＯＣＴアンギオグラフィーの画像を生成するために、モーションコントラスト特徴量を計算する必要がある。

図４において、まずステップＳ２０１で、変更手段４５は後述のモーションコントラスト特徴量を計算するための閾値の設定を行う。閾値の設定値は変更手段４５が予め断層像のノイズフロアでランダムノイズのみが表示されているエリアを抽出し、標準偏差σを計算し、ノイズフロアの平均強度＋２σと設定する。なお、この閾値は検査者が適宜変更することが可能である。

次に、ステップＳ２１０で、取得手段４１はｙ方向のポジションｙｉのインデックスｉを１に設定する。ステップＳ２２０において、取得手段４１はポジションｙｉにおける繰り返しＢスキャンにより得られたＢスキャン干渉信号（ｍ回分）を記憶手段から図３に示した処理で得られた干渉信号から抜き出す。具体的には、ポジションｙｉにおける繰り返しＢスキャンにより得られた複数のＢスキャン干渉信号を記憶手段から読み出す。

次に、ステップＳ２３０において、取得手段４１は繰り返しＢスキャンのインデックスｊを１に設定する。

ステップＳ２４０において、取得手段４１はｍ回分のＢスキャン干渉信号からｊ番目のＢスキャン干渉信号を抜き出す。

次に、ステップＳ２５０では、コンピュータ４０は図３のステップＳ１６０で取得したバックグラウンドデータをステップＳ２４０で取得したＢスキャン干渉信号から減算する。

ステップＳ２６０において、取得手段４１はバックグラウンドデータを減算したＢスキャン干渉信号をフーリエ変換する。本実施形態では高速フーリエ変換（ＦＦＴ ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ)を適用する。

ステップＳ２７０において、取得手段４１は、ステップＳ２６０においてフーリエ変換されたＢスキャン干渉信号の振幅の絶対値の２乗を計算する。この値が当該Ｂスキャンの断層像の強度（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）となる。すなわちステップＳ２７０において取得手段４１はＩｎｔｅｎｓｉｔｙを示す断層像を取得する。

ステップＳ２８０において、取得手段４１はＢスキャンの繰り返し回数を示す反復計測回数ｊをインクリメントする。そして、ステップＳ２９０で、取得手段４１は反復計測回数ｊが反復回数ｍより大きいか判断する。すなわち、取得手段４１はあるポジションｙｉでのＢスキャンのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ計算がｍ回繰り返されたかを判断する。反復計測回数ｊが反復回数ｍより小さい場合はステップＳ２４０に戻り、取得手段４１は同一Ｙポジションでの繰り返しＢスキャンのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ計算を繰り返す。反復計測回数ｊが反復回数ｍより大きい場合は、ステップＳ３００へ進む。

ステップＳ３００では、位置合わせ手段４２は、あるＹポジションｙｉにおける繰り返しＢスキャンのｍフレーム分の断層像を位置合わせする。具体的には、位置合わせ手段４２は、まずｍフレーム分の断層像のうち、任意の１枚の断層像をテンプレートとして選択する。位置合わせ手段４２は、ｍフレーム分の断層像における全ての組み合わせで相関を計算し、フレーム別に相関係数の和を求め、その和が最大となるフレームの断層像をテンプレートとして選択してもよい。

次に、位置合わせ手段４２は、テンプレートとして選択された断層像と他のフレームの断層像とを照合し位置ずれ量（δＸ、δＹ、δθ）を求める。具体的には、位置合わせ手段４２は、テンプレート画像の位置と角度を変えながら他のフレームの断層像との類似度を表す指標であるＮｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ-Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ(ＮＣＣ)を計算する。そして、位置合わせ手段４２は、この値が最大となるときの画像位置の差を位置ずれ量として求める。なお、本発明では、類似度を表す指標は、テンプレートとして選択された断層像と他のフレームの断層像との特徴の類似性を表す尺度であれば種々変更が可能である。例えばＳｕｍ ｏｆ Ａｂｕｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ(ＳＡＤ)、Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ(ＳＳＤ)、Ｚｅｒｏ-ｍｅａｎｓ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ-Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ(ＺＮＣＣ)、Ｐｈａｓｅ Ｏｎｌｙ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＰＯＣ）、Ｒｏｔａｔｉｏｎ Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｐｈａｓｅ Ｏｎｌｙ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＲＩＰＯＣ）等を類似度を表す指標として用いてもよい。

位置合わせ手段４２は、次に位置ずれ量（δＸ、δＹ、δθ）に基づいて、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙを示す断層像の位置補正をテンプレート以外のｍ−１フレームの断層像に適用し、ｍフレーム分の断層像の位置合わせを行う。位置合わせ完了後、ステップＳ３１０とステップＳ３１１の処理が行われる。

ステップＳ３１０では、算出手段４３がモーションコントラスト特徴量を計算する。本実施形態ではステップＳ３００にて位置合わせされたｍフレームの断層像から算出手段４３は同じ位置のピクセルごとに分散値を計算し、その分散値をモーションコントラスト特徴量とする。なお、モーションコントラスト特徴量の求め方は種々あり、同一Ｙポジションにおける複数断層像の対応する各ピクセルの輝度値の変化を表す指標であれば本発明に適用可能である。

一方、ステップＳ３１１では、算出手段４３がステップＳ３００で得られたｍ枚の位置合わせされた断層像（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像）の平均を算出し、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像を生成する。

ステップＳ３３０において、取得手段４１はポジションｙｉのインデックスｉをインクリメントする。そして、ステップＳ３４０において、取得手段４１はインデックスｉが計測位置の数ｎより大きいか否かを判定する。すなわちｎ箇所の全てのＹポジションで位置合わせ、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像の計算、モーションコントラスト特徴量の計算をしたかを取得手段４１は判断する。インデックスｉが計測位置の数ｎより小さい場合はＳ２２０に戻り、インデックスｉが計測位置の数ｎ より大きい場合は、ステップＳ４００へ進む。

ステップＳ３４０を終了した時点で、すべてのＹポジションでの断層像（Ｚ-Ｘ平面）の各ピクセルのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像とモーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータが取得されたことになる。

ステップＳ４００では、生成手段４４がＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成する。

図５を用いてステップＳ４００の詳細を説明する。まず、ステップＳ４０１の網膜層のセグメンテーション処理とステップ４０２のモーションコントラスト特徴量の閾値処理に分かれて処理が行われる。

ステップＳ４０１の網膜層のセグメンテーション処理として、ステップＳ３１１で生成したＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像を用いたセグメンテーション処理を具体的に説明する。

生成手段４４は、複数のＹポジションにおけるＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像から処理対象とするＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像を抽出する。そして、生成手段４４はメディアンフィルタとＳｏｂｅｌフィルタを抽出したＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像にそれぞれ適用して画像を作成する（以下、それぞれメディアン画像、Ｓｏｂｅｌ画像ともいう）。

次に、生成手段４４は、作成されたメディアン画像とＳｏｂｅｌ画像とから、Ａスキャン毎にプロファイルを作成する。作成されるプロファイルは、メディアン画像では輝度値のプロファイル、Ｓｏｂｅｌ画像では勾配のプロファイルとなる。そして、生成手段４４はＳｏｂｅｌ画像から作成したプロファイル内のピークを検出する。生成手段４４はＳｏｂｅｌ画像から検出したピークの前後やピーク間に対応するメディアン画像のプロファイルを参照することで、網膜層の各領域の境界（層境界）を抽出する。すなわち、生成手段４４は、断層像データから被検体に含まれる断層の層境界を検出する検出手段の一例に相当する。

セグメンテーション結果の一例を図６に示す。図６はあるＹポジションでのＩｎｅｎｓｉｔｙ平均化画像であり、セグメンテーションラインが破線でＩｎｅｎｓｉｔｙ平均化画像にオーバーレイされている。本実施形態におけるセグメンテーション処理では、６層を検出している。６層の内訳は、（１）神経線維層（ＮＦＬ） 、（２）神経節細胞層（ＧＣＬ）+内網状層(ＩＰＬ)を合わせた層、（３）内顆粒層（ＩＮＬ）+外網状層(ＯＰＬ) を合わせた層、（４）外顆粒層(ＯＮＬ)+外境界膜(ＥＬＭ)を合わせた層、（５）Ｅｌｌｉｐｓｏｉｄ Ｚｏｎｅ (ＥＺ) + Ｉｎｔｅｒｄｉｇｉｔａｔｉｏｎ Ｚｏｎｅ (ＩＺ)＋ 網膜色素上皮(ＲＰＥ)を合わせた層、（６）脈絡膜(Ｃｈｏｒｏｉｄ)である。 なお、本実施形態で説明したセグメンテーション処理は一例であり、ダイクストラ法を利用したセグメンテーション処理など、その他の方法を用いても良い。また、検出する層の数は任意に設定が可能である。

次にステップＳ４０２のモーションコントラスト特徴量の閾値処理についての詳細を説明する。算出手段４３は、ステップＳ２０５で設定された閾値に基づいて、モーションコントラスト特徴量の閾値処理を行う。具体的には、算出手段４３はステップＳ３４０で得られたＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像とモーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータとから、あるＹポジションでのＢスキャンに相当するＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像とモーションコントラスト特徴量とを抽出する。次に、算出手段４３は、当該Ｂスキャンにおける各ピクセルでの平均Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙと閾値とを比較する。平均Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙが閾値以下の場合には、算出手段４３は、そのピクセルに対応するモーションコントラスト特徴量の値を０とする。平均Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙが閾値より大きい場合には、算出手段４３は、そのピクセルに対応するモーションコントラスト特徴量の値を維持する。この閾値処理をすべてのＹポジションで繰り返すことによって、ノイズフロア近傍など血管のない場所でのランダムノイズによる強度変化の影響を低減したモーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータを取得することができる。

なお、閾値の値は小さいほどモーションコントラスト特徴量の検出感度は上がる一方、ノイズ成分も増す。また、閾値が大きいほどノイズは減るがモーションコントラスト検出の感度は下がる。本実施形態では閾値をノイズフロアの平均強度＋２σとして設定したが、閾値はこれに限るものではない。

ステップＳ４０３で、生成手段４４は網膜のセグメンテーション結果と閾値処理されたモーションコントラスト特徴量に基づいてＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成する。そして表示制御手段４６は生成されたＯＣＴアンギオグラフィー画像を表示部７０に表示させる。

ここで、ＯＣＴアンギオグラフィー画像の生成方法の一例について具体的に説明する。生成手段４４は、モーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータから、任意の層、例えば神経節細胞層（ＧＣＬ）+内網状層(ＩＰＬ)を合わせた層、に対応する領域を切り出す。そして、生成手段４４は、各ＡスキャンのＺ方向に関してモーションコントラスト特徴量の代表値を決定する。Ａスキャン代表値は、平均値、最大値、中央値のいずれでもよい。このＡスキャン代表値を２次元的（Ｘ方向、Ｙ方向）にプロット（投影）することで、神経節細胞層（ＧＣＬ）+内網状層(ＩＰＬ)を合わせた層に対応するＯＣＴアンギオグラフィー画像が生成される。なお、モーションコントラスト特徴量とセグメンテーション結果とは同一の断層像から得られているためモーションコントラスト特徴量とセグメンテーション結果とは対応づけられる。従って、生成手段４４はモーションコントラスト特徴量とセグメンテーション結果との対応づけを用いて任意の層のモーションコントラスト特徴量をモーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータから切り出すことができる。

図７に、本実施形態で生成されたＯＣＴアンギオグラフィー画像の一例を示す。図７はＯＣＴ装置により黄斑部を計測したものである。本実施例では、生成手段４４が、セグメンテーション結果に基づいて神経節細胞層（ＧＣＬ）+内網状層(ＩＰＬ)を合わせた層のモーションコントラスト特徴量をモーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータから切り出す。そして、生成手段４４は、切り出したモーションコントラスト特徴量を眼底の深さ方向に投影または積算してＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成している。すなわち、生成手段４４は、検出手段により検出された層境界に基づいてモーションコントラスト値を被検体の深さ方向に投影または積算して２次元のモーションコントラスト画像を生成する。図７に示すようにモーションコントラスト特徴量が高い部分（画像中の白い部分）は眼底血管を描出している。

図８は本実施形態における表示部７０の表示画面の一例である。図８にはステップＳ４０１におけるセグメンテーション処理の結果に基づいた特定の層におけるＯＣＴアンギオグラフィー画像７１、図中のラインＡ−Ａ’に対応した断層像７２、および閾値を設定するスライドバー７３が示されている。またスライドバー７３の選択範囲はＲ１からＲ２までで、本実施形態では例えばＯＣＴ装置のノイズフロアの平均強度をｍ、標準偏差をσとするとＲ１＝ｍ、Ｒ２＝ｍ＋３σとしてもよいが値はこれに限らない。

なお、上述した６層からＯＣＴアンギオグラフィー画像７１を構成する層を不図示の操作手段により選択可能とすることができる。すなわち、検査者がモーションコントラスト特徴量を切り出す層をセグメンテーション処理の結果から選択し、選択された層に基づいて生成手段４４は任意の層のＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成する。例えば、検査者がマウス等の操作手段を用いて断層像７２上の所定の層をクリックすると、生成手段４４はクリックされた層を検知し、クリックされた層のＯＣＴアンギオグラフィー画像７１を生成する。そして表示制御手段４６はＯＣＴアンギオグラフィー画像７１を表示部７０に表示させる。

また、検査者が操作手段を用いて表示部７０に表示された層境界を複数クリックすることでＯＣＴアンギオグラフィー画像７１を生成するための層を規定することとしてもよい。生成手段４４はＯＣＴアンギオグラフィー画像７１を生成する層が検査者により変更される度にＯＣＴアンギオグラフィー画像７１を生成し、表示制御手段４６はＯＣＴアンギオグラフィー画像７１が生成される度に表示部７０の表示を更新する。なお、断層像または層境界をクリックするのではなく、層の名称およびチェックボックス（またはラジオボタン）を断層像７２とは異なる領域に表示させる。これによって、検査者がチェックボックスをクリックすることでＯＣＴアンギオグラフィー画像７１を生成する層を選択できるようにしてもよい。この場合、表示制御手段４６は複数の層の名称と層の名称に対応した複数のチェックボックスを表示部７０に表示させる。そして、検査者によりチェックボックスがクリックされると、生成手段４４はクリックされたチェックボックスに対応する層を取得し、ＯＣＴアンギオグラフィー画像７１を生成する。なお、ＯＣＴアンギオグラフィー画像７１で選択する特定層は一層だけでもよいし複数層を選択してもよい。

また、表示制御手段４６はＯＣＴアンギオグラフィー画像７１を構成する層または層を規定する複数の層境界を断層像７２上で強調表示することとしてもよい。例えば、表示制御手段４６はＯＣＴアンギオグラフィー画像７１を構成する層を規定する複数の層境界を他の層境界よりも明るく表示させる。このようにすれば眼底の正面画像であるＯＣＴアンギオグラフィー画像７１を構成する層を容易に把握することが可能となる。

なお、表示制御手段４６はＯＣＴアンギオグラフィー画像７１として２次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像を表示部７０に表示させることとしているが、３次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像を表示部７０に表示させることとしてもよい。例えば、生成手段４４は、モーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータを用いて、検査者が指定した層の３次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成する。そして、表示制御手段４６は表示部７０に３次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像を表示させる。なお、表示制御手段４６は、２次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像に代えて３次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像を表示させることとしてもよいし、両方のＯＣＴアンギオグラフィー画像を並べて表示させることとしてもよい。２次元および３次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像が表示部７０に表示されている場合において、検査者により所定の層が選択されると両方のＯＣＴアンギオグラフィー画像が生成手段４４および表示制御手段４６により同期して更新される。

また、ＯＣＴアンギオグラフィー画像７１のラインＡ−Ａ’はＹ方向の任意の位置で設定が可能である。例えば、検査者が操作手段を用いてラインＡ−Ａ’を移動させるとラインＡ−Ａ’に対応する断層像７２が表示される。

図５に戻り、ステップＳ４０４で、表示部７０で表示されたＯＣＴアンギオグラフィー画像を見て閾値が適切であるかを検査者が判断して、ＮＧと判断すれば、次のステップＳ４０５で検査者が操作手段を用いて閾値を変更する。そして、算出手段４３は、ステップＳ４０２のモーションコントラスト特徴量の閾値処理を再度行い、生成手段４４はＯＣＴアンギオグラフィー画像を再度生成する。閾値が変更される度にステップＳ４０２およびステップＳ４０３が繰返し実行される。すなわち、算出手段４３は変更手段により閾値が変更される度にモーションコントラスト値を算出し、生成手段４４は、変更手段により閾値が変更される度にモーションコントラスト画像を生成する。また、表示制御手段４６は、変更手段により閾値が変更される度に表示手段に表示されたモーションコントラスト画像を更新することとなる。検査者は閾値を変更する度にＯＣＴアンギオグラフィー画像が更新されるため適切な閾値を容易に把握することが可能となる。

ステップＳ４０４で検査者によって閾値がＯＫと判断すれば、図５のステップＳ４００のＯＣＴアンギオグラフィー画像の生成工程が終了する。

上記の実施形態によれば、断層像の強度と比較する閾値を変更することができるため血管を精度よく画像化することが可能である。

なお上記の実施形態では閾値を可変とするためにスライドバー７３を用いたが、これに限らず、テキストボックスで閾値の数値を設定できるように装置を構成してもよいし、ドロップダウンリストで予め設定した閾値を選択する構成としてもよい。

（変形例）
なお、上記実施例では、ステップＳ４０１の層構造の検出結果に基づいて２次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成する説明をしたが、これに限らず層構造を検出しなくてもよい。つまり、ステップＳ４０３で、モーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータの検査者により指定された任意の範囲のデータからＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成してもよい。すなわちステップＳ４０１は必須の処理ではない。

図１３は、モーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータを示す図である。
さらに領域Ａは表示部７０に表示させたい範囲（Ｘｄ，Ｙｄ、Ｚｄ）を示している。この範囲は、例えばＧＵＩを介して検査者により入力される。例えば、検査者は表示部７０に表示させたい範囲の座標を入力する。生成手段４４はモーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータから検査者により入力された範囲（Ｘｄ，Ｙｄ、Ｚｄ）のモーションコントラスト特徴量を抽出してＯＣＴアンギオグラフィー画像を生成する。生成手段４４が生成するＯＣＴアンギオグラフィー画像は深さ方向Ｚに投影または積算した２次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像であってもよいし、３次元のＯＣＴアンギオグラフィー画像であってもよい。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では閾値の設定に関して第１の実施形態とは異なる態様を説明する。

第２の実施形態は、図４のステップＳ４００において、網膜層のセグメンテーション結果を用いて層ごとに閾値を変えることを特徴とする。人眼の網膜の構造上、深さ方向の網膜層ごとに血管密度が異なることを考慮すると、層ごとに血管検出のための閾値を可変にすることが好ましい。

図９に本実施形態のＯＣＴアンギオグラフィー画像生成の処理工程のフローを示す。図５の第１の実施形態との相違点は、ステップＳ４０２のモーションコントラスト特徴量の閾値処理が、セグメンテーションデータが生成された後、つまりステップＳ４０１の後に実施されている点である。

ステップＳ４０２では、ステップＳ３４０で得られたＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像とモーションコントラスト特徴量の３次元ボリュームデータとに対して、セグメンテーションで検出された各層ごとに算出手段４３が閾値処理を行う。具体的には、算出手段４３が、あるＹポジションでのＢスキャンに相当するＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像とモーションコントラスト特徴量をメモリから取得する。そして、各層ごとに設定された閾値に対して当該Ｂスキャンにおける各ピクセル（位置）での平均Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙが閾値以下の場合には、算出手段４３は、そのピクセルに対応するモーションコントラスト特徴量の値を０とする。なお、モーションコントラスト特徴量を完全に０にするのではなく０近傍の値とすることとしてもよい。平均Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙが閾値より大きい場合には、算出手段４３は、そのピクセルに対応するモーションコントラスト特徴量の値を維持する。

ここで閾値の設定については、表示部７０で表示される断層像７２に対して複数の層ごとにスライドバー７３によって閾値を可変にしてもよい。図１０は第２の実施形態における表示部７０の一例である。図１０に示すスライドバー７３のように層ごと閾値の変更を受け付けるＧＵＩを設けることで、例えばＬａｙｒｅ１からＬａｙｅｒ６の６層の閾値を設定することが可能である。ここで６層の内訳は、前述の
Ｌａｙｅｒ１:（１）神経線維層（ＮＦＬ）
Ｌａｙｅｒ２:（２）神経節細胞層（ＧＣＬ）+内網状層(ＩＰＬ)
Ｌａｙｅｒ３：（３）内顆粒層（ＩＮＬ）+外網状層(ＯＰＬ)
Ｌａｙｅｒ４：（４）外顆粒層(ＯＮＬ)+外境界膜(ＥＬＭ)
Ｌａｙｅｒ５：（５）Ｅｌｌｉｐｓｏｉｄ Ｚｏｎｅ (ＥＺ) + Ｉｎｔｅｒｄｉｇｉｔａｔｉｏｎ Ｚｏｎｅ (ＩＺ)＋ 網膜色素上皮(ＲＰＥ)
Ｌａｙｅｒ６：（６）脈絡膜(Ｃｈｏｒｏｉｄ)
に相当している。なお、変更手段４５が、スライドバー７３を介して閾値の変更を受け付け、閾値の変更を行う。すなわち、変更手段４５は、被検体に含まれる層ごとに閾値を変更する。ここで、図１０に示すスライドバー７３は閾値の変更を受け付けるＧＵＩの一例である。なお、層の分類は上記の６種類に限定されるものではない。

上記の実施形態によれば、断層像の強度と比較する閾値を変更することができるため血管を精度よく画像化することが可能である。例えば、眼の構造上、深さ方向によって血管密度が粗な領域（層）と密な領域があり、特に粗な領域ではノイズの影響のよる血管の偽抽出を抑制する必要がある。このような状況においても上記の実施形態によれば層毎に閾値を設定できるため層の特性に応じて精度良く血管を画像化することが可能となる。

上記の実施例においては検査者がＧＵＩを介して閾値を変更することとしたが、自動的に層毎の閾値を異なる値としてもよい。例えば、層毎に血管密度が予め把握できている場合には、自動的に層毎の閾値を異なる値としてもよい。すなわち、変更手段４５は、層毎の血管密度の情報に基づいて層毎の閾値の初期値を自動的に設定することができる。つまり、閾値は、被検体に含まれる層に応じて複数の値が設けられている。なお、層の位置または名称と閾値とを対応付けた情報を予めメモリに記憶させておき、変更手段４５は、メモリに記憶された対応付け情報に基づいて層毎の閾値の初期値を自動的に設定することとしてもよい。

なお、閾値は層ごとに離散的な値とすることとしてもよいし、補完等により深さ方向に沿って連続的な値とすることとしてもよい。

（変形例）
上記第２の実施形態は、深さ方向の血管密度を考慮して層ごとに閾値を変える態様を説明したが、Ｚ方向だけでなく、Ｘ、Ｙ方向にも血管密度に応じて閾値を変えてもよい。
例えば、図１０のＯＣＴアンギオグラフィー画像７１に示されている黄斑部において無血管領域（ＦＡＺ）に代表されるようにＸＹ平面上でも血管密度が低い領域がある。表示制御手段４６は、例えば、ＸＹ平面を格子状に分割し、領域毎に閾値を設定可能なＧＵＩを表示部７０に表示させることとしてもよい。そして、変更手段４５は、ＧＵＩを介して検査者による閾値の変更を受け付け、ＸＹ平面の各領域の閾値の変更を行う。このようにすれば、より細かく閾値が設定可能となるため、より精度よく血管を画像化することが可能となる。

また、図１３における領域Ｂ（ΔＸ，ΔＹ、ΔＺ）が血管密度の低い領域とすれば、検査者がＧＵＩを介して領域（ΔＸ，ΔＹ、ΔＺ）を設定して、その領域内では他の領域よりも閾値を上げてノイズによる血管の偽抽出を抑制してもよい。なお、２次元の領域において血管密度が低い領域をΔＸ，ΔＹで設定して、その領域では他の領域に比べて閾値を上げてノイズによる血管の偽抽出を抑制してもよい。検査者が選択した領域Ｂにおける閾値はスライドバー７３等により変更可能である。

上記の実施形態によれば、層境界により律束されることなく閾値を変更する範囲を選択できるため検査者の操作性を向上させることが可能となる。

また、上記の実施形態によればより細かく閾値が設定可能となるため、より精度よく血管を画像化することが可能となる。

（第３の実施形態）
これまで説明した実施形態は、ノイズフロアの強度がＯＣＴ断層像の深さ方向には変わらないことを前提としていた。しかしながら、生の干渉信号を計測した場合に高周波成分と低周波成分のノイズ特性が異なる可能性がある。これは、干渉信号をフーリエ変換して信号強度を求めたときに、深さ方向にノイズフロアの強度分布が異なることを意味している。図１１はノイズフロアの信号強度の一例を示すが、深さの浅い位置（Ｚ１）と深い位置（Ｚ２）とではノイズフロアの信号強度に差があって、断層像データの信号強度と比較する閾値を固定値とするには無視ができない場合がある。

第３の実施形態は、このようにノイズフロアの強度が深さ方向に依存性がある場合に、深さごとにノイズフロアの特性から閾値を自動的に決定することを特徴とする。

具体的には、変更手段４５は、図１１に示すように複数回計測されたノイズフロア（ノイズ分布）の信号強度から得られる信号強度の分布に基づいて閾値を決定してもよい。例えば、変更手段４５は複数のノイズフロアの信号強度を深さごとに平均して平均値ｍ(Ｚ)を算出する。そして、変更手段４５は平均値ｍ(Ｚ)を所定の値（ΔＴｈ）だけ上回る値を閾値Ｔｈと決定する。すなわち、変更手段４５は被検体に含まれる層の深さに応じて閾値を変更する。より具体的には、変更手段４５は被検体の深さ方向におけるノイズ分布に基づいて閾値を変更する。異なる観点から見れば、閾値は被検体の深さ位置に応じて変化している。

なお、複数回計測されたノイズフロアの信号強度の平均値を用いて閾値Ｔｈを決定することとしたが、これに限定されるものではなく、複数回計測されたノイズフロアの信号強度の中央値、最大値、最小値を用いることとしてもよい。また、ノイズフロアの信号強度の計測は複数回でなくともよい。なお、取得手段４１はシャッター８５を閉じた状態で生成された干渉信号をノイズフロアの強度信号として取得する。

上記の実施形態によればノイズフロアの深さ方向の変化を考慮して閾値を自動的に設定できるため精度よく血管を画像化することが可能となる。より具体的には、ＯＣＴ装置上のノイズ特性が必ずしもＺ方向に一定であるとは限らない。このとき同じ閾値の設定では、ノイズ特性が悪化している深さ位置ほど血管の抽出精度が劣化してしまう。このように、ＯＣＴ断層像の深さ方向の装置上の問題によって血管の描出精度が低下する場合がある。このような状況においても上記の実施形態によればノイズフロアの深さ方向の変化を考慮して閾値を決定しているため精度よく血管を画像化することが可能となる。

なお、ノイズ特性に基づいて自動的に決定された閾値を図１０等に示したスライドバー７３等により変更することも可能である。

（第４の実施形態）
第４の実施形態は、ＯＣＴ装置側に由来するロールオフ特性に基づいて閾値を決定する態様である。

ＯＣＴ装置システムにおけるロールオフ特性は、網膜の深さ方向に沿って深くなるほど信号強度が低下するという特性である。例えば、深さ１ｍｍで信号強度が５ｄＢ低下する。

図１２はＯＣＴ装置のロールオフ特性の一例を示す図である。取得手段４１は干渉信号からロールオフ特性を取得することができる。図１２において、ロ−ルオフ特性を関数ｆ（ｚ）として示している。Ｚ＝０における信号強度をＩ_０ とすると、ロールオフ特性ｆ（ｚ）を考慮して、変更手段４５は深さＺにおける閾値Ｔｈを式４のように自動的に設定することができる。すなわち、前記変更手段４５は、被検体の深さ方向における断層像データの信号強度の変化に基づいて閾値を変更する。
Ｔｈ（ｚ）＝Ｔｈ_０−ｋ（Ｉ_０−ｆ（Ｚ）） ・・・・（４）
ここで係数ｋは例えば０から１の実数として任意に設定が可能な係数である。式３において、係数ｋの値を上げると閾値が下がり、よりモーションコントラスト特徴量の検出感度を上げる効果が見込まれるが、ノイズの影響も考慮して係数ｋの値を設定すればよい。なお、この係数ｋをスライドバー７３等のＧＵＩにより変更可能とすることとしてもよい。また、変更手段４５は係数ｋを第２の実施形態に基づき血管密度に応じて自動的に決定することとしてもよい。例えば、変更手段４５は血管密度が高いほど係数ｋを小さくする。また、変更手段４５は係数ｋを第３の実施形態に基づいてノイズ特性に応じて自動的に決定することとしてもよい。すなわち、網膜の深さ方向に沿って深い位置になるほど係数ｋを大きくする。

上記の実施形態によれば、ロールオフ特性を考慮して閾値を自動的に設定できるため精度よく血管を画像化することが可能となる。より具体的には、ロールオフ特性が存在するにも関わらず閾値を一つの固定値としてしまうと、信号強度が下がる深い位置ほど血管の抽出精度が劣化してしまう。このような状況においても上記の実施形態によればロールオフ特性を考慮して閾値を決定しているため精度よく血管を画像化することが可能となる。

なお、ロールオフ特性に基づいて自動的に決定された閾値を図１０等に示したスライドバー７３等により変更することも可能である。

また、上記実施形態においてはＺ＝０における信号強度Ｉ_０を基準としているが、必ずしもＺ＝０の位置での信号強度を採用しなくてもよい。

例えば、Ｚ＝０の信号強度は干渉信号のＤＣ成分であり、該ＤＣ成分がノイズとして残り安定して取得できない場合がある。したがって、Ｚ=０近傍の強度データを取得しておき、外挿してＺ=０でのＩ０を決定してもよい。

なお、ＯＣＴ装置のロールオフ特性は、被検体の代わりに反射ミラーを置いてコヒーレンスゲート位置からＺ方向にずらしながら干渉信号を計測することで取得される。このときに、Ｚ=０の位置（コヒーレンスゲート位置）では、自己相関成分がノイズとして残るため、Ｚ=０より少し深い位置（例えば１５０ｕｍ程度）からの干渉信号データを取得することが一般に行われている。従って、Ｚ＝０での強度Ｉ０はＺ=０より少し深い位置でのいくつかの強度データを取得しておき、外挿して決定することが望ましい。

［その他の実施例］
以上、実施例を詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、開示の技術の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。即ち、前述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード（コンピュータプログラム）を記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は言うまでもなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。

４０ コンピュータ
４１ 取得手段
４２ 位置合わせ手段
４３ 算出手段
４４ 生成手段
４５ 変更手段
４６ 表示制御手段
７０ 表示部

Claims (20)

1. それぞれ被検体の略同一位置の断層を示す複数の断層像データを取得する取得手段と、
   前記複数の断層像データおよび信号強度を示す前記複数の断層像データの代表値と閾値との比較結果に基づいてモーションコントラスト値を算出する算出手段と、
   前記モーションコントラスト値に基づいて前記被検体のモーションコントラスト画像を生成する生成手段と、
   前記閾値を変更する変更手段と、
   を備えることを特徴とする画像生成装置。
2. 前記生成手段により生成されたモーションコントラスト画像および前記閾値の変更を受け付ける表示を表示手段に表示させる表示制御手段を更に備え、
   前記変更手段は、前記表示手段に表示された前記閾値の変更を受け付ける表示を介して前記閾値の変更を受け付け、前記閾値を変更し、
   前記算出手段は、前記変更手段により前記閾値が変更される度に前記モーションコントラスト値を算出し、
   前記生成手段は、前記変更手段により前記閾値が変更される度に前記モーションコントラスト画像を生成し、
   前記表示制御手段は、前記変更手段により前記閾値が変更される度に前記表示手段に表示されたモーションコントラスト画像を更新することを特徴とする請求項１記載の画像生成装置。
3. 前記算出手段は、前記複数の断層像データに基づいて前記モーションコントラスト値を算出し、前記信号強度を示す代表値と閾値との比較結果に基づいて前記モーションコントラスト値を再度算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像生成装置。
4. （閾値と強度とを比較してモーションコントラスト値が変わる）
   前記モーションコントラスト値は、前記複数の断層像データ間での前記被検体における変化が大きいほど大きくなる値であり、
   前記算出手段は、前記信号強度を示す代表値が前記閾値よりも低い場合の前記モーションコントラスト値を、前記信号強度を示す代表値が前記閾値よりも高い場合の前記モーションコントラスト値よりも低い値とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像生成装置。
5. 前記変更手段は、前記被検体に含まれる層ごとに前記閾値を変更することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像生成装置。
6. 前記変更手段は前記被検体に含まれる層の深さに応じて前記閾値を変更することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像生成装置。
7. 前記変更手段は、前記被検体に含まれる深い層ほど前記閾値を低くすることを特徴とする請求項４記載の画像生成装置。
8. 前記変更手段は、前記被検体の深さ方向におけるノイズ分布に基づいて前記閾値を変更することを特徴とする請求項１記載の画像生成装置。
9. 前記変更手段は、前記被検体の深さ方向における前記断層像データの信号強度の変化に基づいて前記閾値を変更することを特徴とする請求項１記載の画像生成装置。
10. 前記モーションコントラスト値は３次元のデータであり、
    前記生成手段は、前記被検体の深さ方向における所定範囲の前記モーションコントラスト値を前記深さ方向に投影または積算して２次元の前記モーションコントラスト画像を生成することを特徴とする請求項１乃至９の何れか１項に記載の画像生成装置。
11. 前記モーションコントラスト値は３次元のデータであり、
    前記生成手段は、前記被検体の深さ方向における所定範囲の前記モーションコントラスト値に基づいて、３次元の前記モーションコントラスト画像を生成することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像生成装置。
12. 前記モーションコントラスト値は３次元のデータであり、
    前記断層像データから前記被検体に含まれる断層の層境界を検出する検出手段を更に備え、
    前記生成手段は、前記検出手段により検出された層境界に基づいて前記モーションコントラスト値を前記被検体の深さ方向に投影または積算して２次元の前記モーションコントラスト画像を生成することを特徴とする請求項１乃至９の何れか１項に記載の画像生成装置。
13. 前記代表値は前記複数の断層像データの信号強度の平均値であることを特徴とする請求項１乃至１２の何れか１項に記載の画像生成装置。
14. 前記モーションコントラスト値は、前記複数の断層像データ間の分散値、非相関値および差分値の何れかであることを特徴とする請求項１乃至１２の何れか１項に記載の画像生成方法。
15. 前記モーションコントラスト値を算出する前に前記複数の断層像データ同士を位置合わせする位置合わせ手段を更に備えることを特徴とする請求項１３記載の画像生成装置。
16. 前記被検体は眼底であることを特徴とする請求項１乃至１５の何れか１項に記載の画像生成装置。
17. 被検体の略同一位置を測定光で複数回走査することで、それぞれ前記被検体の断層を示す複数の断層像データを取得する取得工程と、
    前記複数の断層像データおよび信号強度を示す前記複数の断層像データの代表値と閾値との比較結果に基づいてモーションコントラスト値を算出する算出工程と、
    前記モーションコントラスト値に基づいて前記被検体のモーションコントラスト画像を生成する生成工程と、
    前記閾値を変更する変更工程と、
    を備えることを特徴とする画像生成方法。
18. 請求項１７記載の画像生成方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
19. それぞれ被検体の略同一位置の断層を示す複数の断層像データを取得する取得手段と、
    前記複数の断層像データおよび信号強度を示す前記複数の断層像データの代表値と閾値との比較結果に基づいてモーションコントラスト値を算出する算出手段と、
    前記モーションコントラスト値に基づいて前記被検体のモーションコントラスト画像を生成する生成手段と、を備え、
    前記閾値は、前記被検体の深さ位置に応じて変化することを特徴とする画像生成装置。
20. それぞれ被検体の略同一位置の断層を示す複数の断層像データを取得する取得手段と、
    前記複数の断層像データおよび信号強度を示す前記複数の断層像データの代表値と閾値との比較結果に基づいてモーションコントラスト値を算出する算出手段と、
    前記モーションコントラスト値に基づいて前記被検体のモーションコントラスト画像を生成する生成手段と、を備え、
    前記閾値は、前記被検体に含まれる層に応じて複数の値が設けられていることを特徴とする画像生成装置。