JP2018089304A - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】眼底の断層画像から適切な層境界を得る画像処理装置を提供する。
【解決手段】眼底の断層画像から層境界を検出する検出手段と、前記断層画像に折返しが発生しているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段により前記折り返しが発生していると判定された場合、前記折り返しが発生している部分の前記検出手段により検出された層境界を補正する補正手段と、を備える。
【選択図】図８

Description

本明細書の開示は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。

ＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）撮像装置においては、測定光の光路長と参照光の光路長とが一致する位置（以下、コヒーレンスゲート位置という）に近い部位ほど、高感度に描写できる。しかし、眼底は湾曲した形状をしているため、眼底をＯＣＴ装置で撮影した場合、撮影部位の一部がコヒーレンスゲート位置を跨ぐ場合がある。コヒーレンスゲート位置を跨いだ網膜の部位は、取得した断層画像において、コヒーレンスゲート位置に対して折返した状態で描出されることが知られている（特許文献１）。コヒーレンスゲート位置に対して折返した状態で描出された画像を折り返し画像という。

特開２０１４―１７６５６６号公報

折返し画像が含まれる断層画像では正常に描出された網膜と反転して描出された網膜とが混在することとなるため、適切な層境界を断層画像から抽出できない虞がある。

本明細書の開示は、適切な層境界を得ることを目的の一つとする。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開示の他の目的の１つとして位置付けることができる。

開示の画像処理装置は、眼底の断層画像から層境界を検出する検出手段と、前記断層画像に折返しが発生しているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段により前記折り返しが発生していると判定された場合、前記折り返しが発生している部分の前記検出手段により検出された層境界を補正する補正手段と、を備える。

本明細書の開示によれば、適切な層境界を取得することが可能となる。

実施例１に係る画像処理システムの構成の一例を示した図である。 実施例１に係る画像処理装置の表示画面の一例を示した図である。 実施例１に係るＥｎ−Ｆａｃｅ画像の生成方法の一例を示した図である。 実施例１に係る画像処理装置の構成の一例を示した図である。 実施例１に係る画像処理装置の動作の一例を示したフローチャートである。 実施例１に係る画像処理装置の折返し判定部の動作の一例を示したフローチャートである。 実施例１に係る画像処理装置の折返し領域判定方法の一例を説明するための図である。 実施例１に係る画像処理装置により層境界が補正した一例を示した図である。 実施例２に係る画像処理装置の折返し判定部の動作の一例を示したフローチャートである。 実施例２に係る画像処理装置の折返し判定の一例を示した図である。 実施例３に係る画像処理装置の構成の一例を示した図である。 実施例４に係る画像処理装置の表示画面の一例を示した図である。 実施例４に係る画像処理装置の層境界補正の一例を示した図である。

以下、図面を参照して実施例を説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面において説明上重要ではない構成要素、部材、処理の一部は省略して表示する場合がある。

＜実施例１＞
図１は、実施例１に係る画像処理システムの構成の一例を示す図である。実施例１に係る画像処理システムはＯＣＴ撮影装置２０１と画像処理装置２０９とを含む。

ＯＣＴ撮影装置２０１は、被検眼のたとえば眼底表面に対して指定された二次元の計測範囲および計測深度情報をもとに、被検眼の断層画像を示す信号を取得する。ＯＣＴ撮影装置２０１は、例えばＳｐｅｃｔｒａｌ−Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）である。図１に示すように、ＯＣＴ撮影装置２０１は、光源２０２、ハーフミラー２０３、ガルバノミラー２０４、対物レンズ２０５、参照ミラー２０６、回折格子２０７およびラインセンサ２０８を備える。

光源２０２から出射した低コヒーレンス光は、ハーフミラー２０３で信号光と参照光に分割される。測定光は、ガルバノミラー２０４および対物レンズ２０５を介して被検眼Ｅへ入射する。なお、被検眼の走査位置の変更は、ガルバノミラー２０４を動かすことで実現可能である。被検眼へ入射した信号光は、被検眼で反射、散乱されたのち、逆の光路をたどってハーフミラー２０３へ戻る。参照光は、参照ミラー２０６で反射、散乱されたのち、逆の光路をたどってハーフミラー２０３へ戻る。ハーフミラー２０３は、信号光および参照光の戻り光を重畳して干渉光を生成する。回折格子２０７は、干渉光を波長λ１〜λｎの波長成分に分光する。ラインセンサ２０８は、分光された干渉光を波長成分ごとに検出する。ラインセンサ２０８は検出結果に応じた信号を出力する。

画像処理装置２０９は、例えばコンピュータである。画像処理装置２０９は、ラインセンサ２０８からの出力信号をもとにフーリエ変換を利用して例えば被検眼の眼底の断層画像を生成する。なお、断層画像の生成方法は公知の手法により実現可能であるため詳細な説明は省略する。

なお、被検眼の任意の点について測定光を照射することを、本明細書ではＡスキャンと呼び、Ａスキャンで生成した断層画像をＡスキャン画像と呼ぶ。さらに、任意の線に沿って信号光を被検眼へ断続的に照射することをＢスキャンと呼び、Ｂスキャンで取得した断層画像をＢスキャン画像と呼ぶ。

画像処理装置２０９は、被検眼の複数部位のＢスキャン画像を取得することで、被検眼の三次元画像を構築することができる。Ｂスキャンの方向は、特定部位に対して放射状にスキャンするラジアルスキャンでも、一定方向にスキャンする水平スキャンや垂直スキャンでもよい。

画像処理装置２０９は、三次元画像から、例えば深さ方向（Ｚ方向）の二つの任意の基準面に基づいて平面に投影した二次元画像であるＥｎ−Ｆａｃｅ画像を生成する場合がある。図２は画像処理装置２０９により生成されたＢスキャン画像とＥｎ−Ｆａｃｅ画像との一例である。Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像は基準面１２０ａと基準面１２０ｂとに挟まれる範囲をＺ方向に投影した画像である。

画像処理装置２０９は、具体的には、図３に示すように、取得した複数のＢスキャン画像３０−１〜３０−ｎから構築した不図示の三次元画像の特定の深さ範囲のみの情報を抽出し、ＸＹ平面に投影することでＥｎ−Ｆａｃｅ画像３１０を生成する。なお、Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像は公知の種々の方法を用いて生成可能であるため詳細な説明は省略する。

次に図４に基づいて、本実施例の画像処理装置２０９の構成の一例を説明する。画像処理装置２０９は、断層画像取得部４０１、折り返し判定部４０２、層境界検出部４０３、層境界補正部４０４、Ｅｎ−Ｆａｃｅ、画像生成部４０５および表示制御部４１０を備える。

なお、画像処理装置２０９は不図示のＣＰＵおよびＲＯＭを含んでいる。このＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することで上記の各部として機能する。

なお、画像処理装置２０９が備えるＣＰＵおよびＲＯＭ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以上のプロセッサと少なくとも１つのメモリとが接続されており、少なくとも１以上のプロセッサが少なくとも１以上のメモリに記憶されたプログラムを実行した場合に画像処理装置２０９はで上記の各部として機能する。なお、処理装置はＣＰＵに限定されるものではなく、ＧＰＵ等であってもよい。

断層画像取得部４０１は、ＯＣＴ撮影装置２０１で撮影した複数部位の断層画像を取得する。なお、断層画像取得部４０１は、ラインセンサ２０８の出力に基づいて断層画像を生成することで断層画像を取得してもよいし、既に生成された断層画像を不図示のデータベースから取得してもよい。

折返し判定部４０２は、断層画像において折り返しが起きているか否かを判定する。また、折返し判定部４０２は断層画像において折り返しが発生している領域を判定する。これらの判定を総称して折返しの判定という場合がある。折返し判定部４０２による処理の詳細は後述する。折返し判定部４０２は断層画像に折返しが発生しているか否かを判定する判定手段の一例に相当する。

層境界検出部４０３は、取得した断層画像における層境界を検出する。なお、層境界の検出方法は断層画像の深さ方向に画素を探索した場合に輝度の変化が所定閾値よりも大きい部分を層境界とする等、周知の種々の手法で実現可能である。層境界検出部４０３は、眼底の断層画像から層境界を検出する検出手段の一例に相当する。

層境界補正部４０４は、折返し判定部４０２の判定結果に基づいて、層境界検出部０４０３の検出結果を補正する。具体的には、層境界補正部４０４は、折返し判定部４０２により断層画像に折返しが発生していると判定した場合、折返しが発生している部分における層境界の検出結果を補正する。層境界補正部４０４による補正方法の詳細については後述する。層境界補正部４０４は、判定手段により折り返しが発生していると判定された場合、折り返しが発生している部分の検出手段により検出された層境界を補正する補正手段の一例に相当する。

Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像生成部４０５は、Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像生成時の基準面となる任意の二つの面を三次元画像に設定し、設定した二つの基準面に囲まれた領域をもとにＥｎ−Ｆａｃｅ画像を生成する。なお、基準面は層境界に沿った面でもよいし、平面であってもよい。例えば、Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像生成部４０５は、二つの基準面に囲まれた領域の各位置において深さ方向における画素値の代表値を決定し、その代表値に基づいてＥｎ−Ｆａｃｅ画像を生成する。ここで、代表値は、二つの基準面に囲まれた領域の深さ方向における画素の平均値、中央値または最大値などの値を含む。

表示制御部４１０は、画像処理装置２０９が取得した断層画像と、生成したＥｎ−Ｆａｃｅ画像とを表示装置１０１に表示させる。

表示装置１０１は、ＬＣＤディスプレイ等であり、各種の情報を表示する。例えば、表示装置１０１はＢスキャン画像を表示領域１１０に、Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像を表示領域１１１に表示する。基準面１２０ａおよび基準面１２０ｂはＢスキャン画像に設定されたＥｎ−Ｆａｃｅ画像の生成範囲を示している。

次に図５に基づいて、画像処理装置２０９の動作の一例を説明する。

ステップＳ５００で、断層画像取得部４０１は、断層画像として例えばＢスキャン画像を取得する。本実施例では、例えばＸＺ方向のＢスキャン画像を取得する。なお、断層画像取得部４０１は、ステップＳ５００でＹＺ方向のＢスキャンを取得することとしてもよいし、三次元画像を構成する複数のＢスキャン画像を取得することとしてもよい。

ステップＳ５１０で、折返し判定部４０２は、取得したＢスキャン画像において、折返しの判定を行う。本ステップの動作の一例を図６に示すフローチャートに基づいて説明する。

ステップＳ５１０１とステップＳ５１１１とで、折返し判定部４０２は、断層画像取得部４０１で取得した断層画像から異なる二種類の勾配画像を生成する。本実施例では、折返し判定部４０２は、例えば数式１および数式２に示すＰｒｅｗｉｔｔフィルタを、取得した断層画像に個別に適用することで、異なる二種類の勾配画像を生成する。数式１に示すＰｒｅｗｉｔｔフィルタは、深さ方向の浅い位置から深い位置へ画素値を探索した場合に画素値が増加する部分（エッジ）を強調するフィルタである。また、数式２に示すＰｒｅｗｉｔｔフィルタは、深さ方向の深い位置から浅い位置へ画素値を探索した場合に画素値が増加する部分（エッジ）を強調するフィルタである。ここで、深さ方向の浅い位置から深い位置へ向かう方向は第１深度方向（または第２深度方向）の一例であり、深さ方向の深い位置から浅い位置へ向かう方向は第２深度方向（または第１深度方向）の一例である。数式１（または数式２）に示すＰｒｅｗｉｔｔフィルタは、第１深度方向における画素値の変化を強調する第１フィルタの一例であり、数式２（または数式１）に示すＰｒｅｗｉｔｔフィルタは、第２深度方向における画素値の変化を強調する第２フィルタの一例である。

なお、本実施例では、５×５のフィルタを使用したが、これに限定するものではない。折返し判定部４０２は、３×３のフィルタを使用してもよいし、取得した断層画像のサイズに応じて可変となるようにしてもよい。また、行列の各要素の値は上記の値に限定されるものではなく、境界を強調できるものであればよい。さらに、折返し判定部４０２は、本フィルタの適用前に、ノイズ低減を目的として、メディアンフィルタなどの既知のフィルタを断層画像に適用してもよい。さらに、折返し判定部４０２は、取得した断層画像を、あらかじめ深度方向のみリサイズしてもよい。例えば、折返し判定部４０２は、断層画像を深度方向に縮小する。例えば、折返し判定部４０２は、断層画像の深度方向のサイズを１／４にする。なお、サイズの変更量は上記の値に限定されるものではなく他の値にしてもよい。これにより、Ｘ方向の輪郭位置が検出しやすくなる。

ステップＳ５１０２とステップＳ５１１２とで、折返し判定部４０２は、ステップＳ５１０１とステップＳ５１１１とで生成した二つの勾配画像のそれぞれについて、深度方向の画素値の総和を算出する。これにより、Ｘ方向に一次元のデータのプロファイルを得る。図７に示す符号７０３、７０４は数式１、２を用いて得られたプロファイルの一例である。すなわち、折返し判定部４０２は、断層画像に対して第１フィルタ（または第２フィルタ）を適用した結果に基づいて前記第１プロファイル（または第２プロファイル）を取得する。

なお、図７に示すプロファイルは本実施形態の説明を容易にするために簡略化されている。プロファイル７０３およびプロファイル７０４は、断層画像から断層画像の第１深度方向における画素値の変化を示す第１プロファイルおよび断層画像の第１深度方向と対向する方向である第２深度方向における画素値の変化を示す第２プロファイルの一例に相当する。折返し判定部４０２は、この第１プロファイルおよび第２プロファイルを取得し、第１プロファイルと第２プロファイルとを比較することで折返しが発生しているか否かを判定する。図７におけるプロファイル７０３およびプロファイル７０４は横軸をＸ位置（各Ａスキャン画像の位置）縦軸を画素値の総和としている。すなわち、第１プロファイルの一例であるプロファイル７０３（または７０４）は、Ｂスキャン画像を構成する複数のＡスキャン画像それぞれにおける第１の深度方向における画素値の変化を示すプロファイルである。また、第２プロファイルの一例であるプロファイル７０４（または７０３）は、Ｂスキャン画像を構成する複数のＡスキャン画像それぞれにおける第２の深度方向における画素値の変化を示すプロファイルである。より具体的には、本実施例では、折返し判定部４０２は、第１フィルタが適用された後のＢスキャン画像を構成する複数のＡスキャン画像それぞれにおける画素値の総和を第１プロファイルとして取得し、第２フィルタが適用された後のＢスキャン画像を構成する複数のＡスキャン画像それぞれにおける画素値の総和を前記第２プロファイルとして取得する。

なお、本実施例では、勾配画像の深度方向の画素値の総和を算出したが、これに限定するものではない。たとえば、勾配画像において、折返し判定部４０２は、画素値が閾値以上となる画素の数を各Ｘ位置（各Ａスキャン画像の位置）で算出する構成にしてもよい。すなわち、折返し判定部４０２は、第１フィルタが適用された後のＢスキャン画像を構成する複数のＡスキャン画像それぞれにおける画素値のうち閾値を超える画素の数を第１プロファイルとして取得し、第２フィルタが適用された後のＢスキャン画像を構成する複数のＡスキャン画像それぞれにおける画素値のうち閾値を超える画素の数を第２プロファイルとして取得する。

閾値としては、たとえば、固定値または勾配画像内の最大画素値から算出する値を使用することができる。例えば、折返し判定部４０２は、生成された二つの勾配画像それぞれにおける最大画素値（ｍａｘＡ，ｍａｘＢ）を取得する。そして、折返し判定部４０２は、例えば、閾値Ｔ＝ｍｉｎ［２０，ｍａｘ［ｍａｘＡ，ｍａｘＢ］／５］という数式に基づいて閾値は算出する。なお、数値は一例であり他の数値としてもよい。閾値を用いることにより、勾配が小さな領域においても折返しを精度よく判定することが可能となる。

ステップＳ５１２１で、折返し判定部４０２は、図７に示す二つのプロファイル７０３，７０４を比較する。折返し判定部４０２は、比較した結果、二つのプロファイルに交差部がある場合は、その周辺で折返しが発生していると判定し、交差部がない場合は、折返しが発生していないと判定する。次に、折返し判定部４０２は、画像端から交差部までの距離７０１、７０２を算出し比較する。そして、折返し判定部４０２は、距離が短い方を折返し領域と判定する。図７に示す例では、距離７０２が含まれる断層画像の領域が折返しが発生している領域であると判定される。図７に示す二つのプロファイル７０３，７０４は数式１、２にそれぞれ対応している。そのため、折返しにより網膜が反転した領域（網膜の重なりのない領域）のプロファイル７０３（またはプロファイル７０４）は網膜が反転していない領域のプロファイル７０４（またはプロファイル７０３）と略同様の値となる。これは、プロファイル７０３，７０４はそれぞれ探索方向が真逆のＰｒｅｗｉｔｔフィルタを用いているためである。すなわち、プロファイル７０３とプロファイル７０４とは折返しが発生し折返した網膜と通常の網膜とが重なる領域を境に入れ替わることになる。従って、プロファイル７０３とプロファイル７０４とは折返しが発生した領域において交点を持つ。本実施例ではこの現象を利用して折返し領域を検出することとしている。すなわち、折返し判定部４０２は、第１プロファイルと第２プロファイルとの交点に基づいて折返しが発生しているか否かを判定する。

以上の処理により、取得した断層画像から折返しを判定することが可能となる。

また、画素値が閾値以上となる画素数をプロファイルとした場合、Ｘ方向の関数であるｆＡ（ｘ），ｆＢ（ｘ）を二つの勾配画像から得られたプロファイルとして、折返し判定部４０２は、例えば、ｆＡ（ｘ）＞ｍａｘ［１０，ｆＢ（ｘ）］の場合折返しが発生していると判定し、他の場合には折返しが発生していないと判定することとしてもよい。すなわち、画素値が閾値以上となる画素数をプロファイルとした場合においても、折返し判定部４０２は二つのプロファイルを比較することで、折返しを判定する。ステップＳ５２０で、層境界補正部４０４は、折返し判定の結果に基づいて、層境界検出部４０３が検出した層境界を補正する。折返しを考慮せずに層境界を検出した場合、図８（ａ）に示すように、検出した層境界が実際の層境界と異なる場合がある。図８（ａ）は、層境界検出部４０３による層境界の検出結果の一例を示している。例えば、深度方向の浅い位置から深い方向に画素を探索した場合に最初に画素値の変化が閾値以上ある位置を層境界として検出すると、図８（ａ）に示す層境界がＩＬＭの層境界として検出される。

たとえば、図８（ａ）に示す層境界を基準面としてＥｎ−Ｆａｃｅ画像生成部４０５がＥｎ−Ｆａｃｅ画像を生成した場合、折返し領域はＥｎ−Ｆａｃｅ画像においてたとえば帯状のアーティファクトとして観察される。例えば、ＩＬＭを基準に深度方向に所定距離オフセットした位置とＩＬＭとで挟まれた領域のＥｎ−Ｆａｃｅ画像を生成する場合には、折返し領域には網膜が含まれないためＥｎ−Ｆａｃｅ画像においてはアーティファクトとなってしまう。

そこで、本実施例では、図８（ｂ）に示すように、層境界補正部４０４は、ステップＳ５１０で折返しが発生していると判定した領域の層境界を、コヒーレンスゲート位置に層境界が存在するように補正する。但し、折返しが発生していると判定した領域の層境界をコヒーレンスゲート位置に完全に一致するように補正する必要はなく、補正前後において層境界がコヒーレンスゲート位置に近づくように補正されていればよい。なお、折返しが発生していない領域における層境界は層境界補正部４０４によっては補正されない。これにより、Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像におけるアーティファクトとして観察される領域を低減することが可能となる。なお、層境界の検出には、既知の方法を使用することができる。たとえば、取得した断層画像の、各Ｘ位置の深度方向の輝度プロファイルに基づいて層境界を検出することができる。

ステップＳ５３０で、Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像生成部４０５は、取得した断層画像、層境界検出部４０３により検出された層境界および補正された層境界に基づいてＥｎ−Ｆａｃｅ画像を生成する。より具体的には、折返しが発生していない領域においては層境界検出部４０３により検出された層境界に基づいてＥｎ−Ｆａｃｅ画像が生成され、折返しが発生している領域においては層境界補正部４０４により補正された層境界に基づいてＥｎ−Ｆａｃｅ画像が生成される。

表示制御部４１０は、表示装置１０１に生成されたＥｎ−Ｆａｃｅ画像を表示する。表示制御部４１０は、断層画像とＥｎ−Ｆａｃｅ画像とを並べて表示装置１０１に表示させることとしてもよい。

上述した本実施例によれば、断層画像において折返しが発生している領域の層境界を補正することができるため、適切な層境界を得ることが可能となる。また、層境界が補正されるため、アーティファクトが低減されたＥｎ−Ｆａｃｅ画像を得ることが可能となる。すなわち、折返し領域における層境界検出の不正確さに起因するＥｎ−Ｆａｃｅ画像におけるアーティファクトの発生という課題を解決することができる。さらに、強度近視眼においては、眼底の湾曲が正視眼に比べて大きいため上述の実施例が有効に機能する。

上記方法により、取得した被検眼の断層画像から折返しを判定し、検出した層境界を補正することができ、非常に好ましかった。

＜実施例２＞
本実施例では、折返し判定部４０２が、ステップＳ５１０で、複数の折返しの仮判定を行い、複数の仮の判定結果に基づいて折返しの判定を行う例について説明する。なお、画像処理装置２０９等の構成は実施例１と同様であるため、説明を省略する。図９は、実施例２における折返しの判定保手順の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ５１３１で、折返し判定部４０２は、取得した断層画像における折返しの仮判定を行う。具体的には、折返し判定部４０２は、取得した断層画像のコヒーレンスゲート位置近傍（例えば、コヒーレンスゲート位置から深度方向に所定距離内となる領域）における輝度プロファイル（画素値のプロファイル）を算出し、閾値以上となる領域を折返しと仮判定する。これは、輝度（画素値）が高い網膜などのサンプルの位置がコヒーレンスゲート近傍にある場合、折返しが発生している可能性があるためである。すなわち、折返し判定部４０２は本ステップにおいて、断層画像におけるコヒーレンスゲート位置から深度方向に所定範囲内の画素値のプロファイルに基づいて折返しが発生しているか否かを判定する。

なお、折返し判定部４０２は、ノイズによる影響の低減を目的として、仮判定前に、たとえばＸ方向の移動平均を算出してもよい。また、取得した断層画像の各Ｘ位置において、コヒーレンスゲート位置近傍の数画素を平均、あるいは加算した値を用いて、輝度プロファイルを算出しても同等の効果を得ることができる。例えば、折返し判定部４０２は、コヒーレンスゲート位置と、コヒーレンスゲート位置から深度方向に所定距離の位置とで挟まれる領域において、断層画像の各Ｘ位置（各Ａスキャン位置）において平均輝度を求める。Ｘ方向の関数として平均輝度はＩ（ｘ）と表すことができる。そして、折返し判定部４０２は平均輝度Ｉ（ｘ）の移動平均を算出する。すなわち、平均輝度Ｉ（ｘ）に対してスムージングを行う。折返し判定部４０２は、算出された移動平均と閾値とを比較することで、移動平均が閾値以上となっている領域（例えばＸ方向の領域）を折返しが発生している領域として仮判定する。すなわち、折返し判定部４０２は、所定範囲内においてＢスキャン画像を構成する複数のＡスキャン画像それぞれの画素の平均値を算出し、複数のＡスキャン画像それぞれに対して算出された平均値に対して移動平均を計算し、算出された移動平均と閾値とを比較し、閾値以上となる移動平均が存在する場合に折返しが発生していると判定する。

ステップＳ５１４１で、折返し判定部４０２は、取得した断層画像から輪郭を強調した輪郭強調画像を生成する。輪郭強調画像の生成には、たとえばＳｏｂｅｌフィルタなどの既知の方法を使用することができる。

ステップＳ５１４２で、折返し判定部４０２は、取得した断層画像において、各Ｘ位置で最大値となる画素を取得する。

ステップＳ５１４３で、折返し判定部４０２は、例えば、各Ｘ位置で最大値かつ輪郭位置となる画素を特定する。具体的には、ステップＳ５１４２で取得した、折返し判定部４０２は、各Ｘ位置で最大値となる位置を示す画像をマスク画像として生成し、ステップＳ５１４１で生成した輪郭強調画像にマスク画像を乗算する。これにより折返し判定部４０２は、各Ｘ位置で最大値かつ輪郭位置となる画素のみ値を持つ画像を生成する。本ステップの処理により例えば図１０に示す画像１００１が取得される。図１０における画素群１０１１は、各Ｘ位置で最大値かつ輪郭位置となる画素を示している。

なお、折返し判定部４０２は、各Ｘ位置で最大値となる画素を取得後、各Ｘ位置において最大値である画素に隣接する画素の値を最大値と同じ値に変更する処理（膨張処理）を行うことでマスク画像を生成することとしてもよい。なお、マスク画像において最大値以外の部分の値は０としてもよい。すなわち、折返し判定部４０２は、二値のマスク画像を生成することとしてもよい。

ステップＳ５１４４で、折返し判定部４０２は、ステップＳ５１４３で生成した画像から折返しの仮判定を行う。具体的には、まず、図１０に示すように、ステップＳ５１４３で生成した画像１００１において、特定した各Ｘ位置で最大値かつ輪郭位置となる画素群１０１１がコヒーレンスゲート位置近傍の探索位置１０１２と交差する位置Ｐ１〜Ｐ３、および画像端との接点Ｐ０、ＰＥを検出する。次に、折返し判定部４０２は、ステップＳ５００で取得した断層画像に対して得られた位置Ｐ１〜Ｐ３および接点Ｐ０、ＰＥを交差点として対応させる。また、折返し判定部４０２は、ステップＳ５００で取得した断層画像に対して画素群１０１１および探索位置１０１２を対応させることとしてもよい。そして、折返し判定部４０２は、各交差位置間の平均輝度値（平均画素値）を算出する。ここで、各交差位置間の平均輝度値とは、例えば、断層画像の画像端と画素群１０１１と探索位置１０１２とにより囲まれた各領域の平均輝度値である。例えばＰ０とＰ１との間の平均輝度は、線分Ｐ０−Ｐ１と画素群１０１１と断層画像の左端部により囲まれた領域の平均輝度である。また、Ｐ１とＰ２との間の平均輝度は、線分Ｐ１−Ｐ２と画素群１０１１と断層画像の端部により囲まれた領域の平均輝度である。さらに、Ｐ２とＰ３との間の平均輝度は、線分Ｐ２−Ｐ３と画素群１０１１と断層画像の端部により囲まれた領域の平均輝度である。また、Ｐ３とＰＥとの間の平均輝度は、線分Ｐ３−ＰＥと画素群１０１１と断層画像の端部により囲まれた領域の平均輝度である。なお、平均輝度を算出する領域を探索位置１０１２とコヒーレンスゲート位置とに挟まれる領域に限定することとしてもよい。すなわち、折返し判定部４０２は、Ｂスキャン画像を構成する複数のＡスキャン画像それぞれにおいて画素値が最大値となる位置を取得し、Ｂスキャン画像において画素値が最大値となる位置を他の位置よりも強調するマスク画像を生成し、マスク画像を輪郭強調処理が施されたＢスキャン画像に適用することで画素群を取得し、画素群とＢスキャン画像のコヒーレンスゲート位置から深度方向に所定距離離れた位置との交点を求め、交点に基づいて画定されたコヒーレンスゲート位置と所定距離離れた位置とに挟まれた領域の画素値に基づいて折返しが発生しているか否かを判定することとしてもよい。

なお、折返し判定部４０２は、各交差位置間の平均輝度値として線分Ｐ０−Ｐ１、線分Ｐ１−Ｐ２、線分Ｐ２−Ｐ３および線分Ｐ３−ＰＥ上の画素の平均輝度を算出することとしてもよい。

さらに、折返し判定部４０２は、算出した算出輝度値が閾値以上となる領域を特定し、特定した領域（例えばＸ方向の領域）を折返しが発生している領域と仮判定する。すなわち、折返し判定部４０２は、交点に基づいて画定されたコヒーレンスゲート位置と所定距離離れた位置とに挟まれた領域の画素値の平均値が閾値以上の場合に折返しが発生していると判定する。

なお、折返し判定部４０２は、各交差位置間の平均輝度値の算出前に、各交差位置間の距離を算出し、算出した距離が閾値以下となる領域を除外してもよい。これにより、画像１００１において、連続して輝度が低い、あるいは連続して輝度が高い領域のみが残り、折返し判定の精度を向上することができる。

ステップＳ５１５１で、折返し判定部４０２は、ステップＳ５１３１およびステップＳ５１４４の各仮判定の結果を比較し、折返し領域を判定する。ここでは、折返し判定部４０２は、複数の仮判定においてともに折返しと判定した領域を、折返しが発生している領域と判定する。すなわち、折返し判定部４０２は、異なる複数の方法それぞれによって断層画像に折返しが発生しているか否かを判定し、異なる複数の方法それぞれにより得られた判定結果に基づいて、折返しが発生しているかを再度判定する。

なお、折返し判定部４０２は、複数の仮判定結果のいずれか一方が折返しと判定した領域を折り返しが発生している領域と判定することとしてもよい。例えば、網膜中に所定値以下の輝度を有する部分が含まれていた場合ステップＳ５１３１の方法では、折返しが発生していない領域と判定される可能性があるが、平均輝度を用いるステップＳ５１４４の手法によればステップＳ５１３１の方法で検出できなかった領域を折り返しが発生している領域と判定することが可能となる。なお、折返し判定部４０２は、二つの折返しの仮判定の処理のうち、ステップＳ５１３１の処理のみを実行してもよいし、ステップＳ５１４１−５１４４のみの処理を実行することとしてもよい。

折返しが発生している領域が特定された後は、実施例１と同様に層境界補正部４０４、Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像生成部４０５による上述の処理が実行される。

上記の実施例によれば、たとえば、飛蚊症や網膜剥離などにより、コヒーレンスゲート位置近傍に輝度が高い領域があるような場合でも、適切に折返しを判定することが可能となる。また、実施例１と同様の効果を奏することも可能である。

なお、ステップＳ５１３１、およびステップＳ５１４４で使用する、コヒーレンスゲート位置の近傍の領域としては、「コヒーレンスゲート位置から８画素」などの固定値、あるいは「コヒーレンスゲート位置から画像の高さの５％」などの画像サイズから算出される値を使用してもよい。なお、これらの数値は例示であり他の数値としてもよい。また、強度近視眼で網膜の湾曲が強い場合にはコヒーレンスゲート位置の近傍の領域を正視眼に比べて小さくすることとしてもよい。

＜実施例３＞
本実施例に係る画像処理装置２０９は、実施例１の画像処理装置２０９の構成に対して断層画像の撮影時情報を取得する情報取得手段１１０１を有する点が上述の実施例と異なる。

図１１は実施例３に係る画像処理装置２０９の構成の一例を示す図である。実施例１と同様の構成については説明を省略する。また、実施例１と同様に不図示のＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することでＣＰＵは情報取得手段１１０１として機能する。

情報取得部１１０１は、断層画像の撮像に係る情報を取得する。例えば、情報取得部１１０１は、不図示のデータベースから、断層画像に付帯してデータベースに保存された撮影情報を取得する。撮影情報は、例えば、コヒーレンスゲート位置、撮影時の内部固視灯の位置情報、撮影位置に関連づいた撮影モード情報などの撮影条件、および強度近視眼など撮影時の被検眼の状態（視度等の情報）などの少なくとも１つを含む情報である。なお、情報取得部１１０１は、撮影情報をデータベースからではなくＯＣＴ撮影装置２０１から直接取得してもよい。また、情報取得部１１０１は、不図示の操作手段を介して操作者が入力した撮影情報を取得することとしてもよい。情報取得部１１０１は、断層画像に係る撮影情報を取得する情報取得手段の一例に相当する。

強度近視眼では、眼球の湾曲の度合いが大きいため、折返しが発生する可能性が正視眼に比べて高い。一方、強度近視眼でない場合は、眼球の湾曲の度合いが強度近視眼に比べて相対的に小さく、特に撮影範囲が狭い場合は、折返しが発生しにくい。しかし、強度近視眼でない場合でもコヒーレンスゲート位置が網膜表面に近い状態で断層画像が撮影された場合は、折返しが発生する可能性がある。

したがって、撮影情報を取得することは、折返し領域が発生している可能性を判断するうえで有用となる。

例えば、情報取得部１１０１が、撮影情報として網膜に対するコヒーレンスゲートの位置を示す情報および被検眼の視度を示す情報を取得した場合、折返し判定部４０２は上述した折返しの判定を実行するか否かを判断することとしてもよい。折返し判定部４０２は、被検眼の視度を示す情報が強度近視眼ではないことを示し（視度が所定閾値未満）、コヒーレンスゲートの位置が網膜から所定距離離れていると判断する場合には、折返しの発生する確率は低いものと判断して折返しの判定を実行しないこととしてもよい。なお、コヒーレンスゲートの網膜に対する位置は、例えば、平均的な眼軸長の情報および参照光路における参照ミラーの位置から推定することが可能である。

また、折返し判定部４０２は、例えば、被検眼の視度を示す情報が強度近視眼であることを示す場合（視度が所定値以上の場合）には、上述した折返しの判定を実行する。すなわち、折返し判定部４０２は、撮影情報に基づいて判定手段による判定を制御する制御手段の一例に相当する。

本実施形態によれば、不要な折返し判定を行う可能性を低減することが可能となる。

＜実施例４＞
上記の実施例では、折返しが発生している領域おける層境界をコヒーレンスゲート位置になるように補正することとしたが、本発明はこれに限定されるものではない。本実施例では、他の層境界の補正方法について説明する。

折返し判定部４０２は、上述の方法を用いて、断層画像における折返しを判定する。折返しがあると判定された場合、表示制御部４１０は、図１２に示すように表示装置１０１に判定結果１２０１を表示させることで、操作者に折返しが発生している旨を通知する。

層境界補正部４０４は、折返し判定部４０２の判定結果に基づいて層境界を補正する。本実施例では、まず、折返しがあると判定された断層画像を、図１３に示すように折り返していない領域１３０１と折返し領域１３０２とに折返し点Ｑで分割する。なお、図１３において、層境界Ｌ１と接点を持つ水平線がコヒーレンスゲート位置に相当し、表示領域の上端となるが、仮想的にコヒーレンスゲート位置よりも上部の領域を図示している。次に、層境界補正部４０４は、補正対象の層境界Ｌ１が、折り返していない領域１３０１側から折返し点Ｑに接する接線を算出する。さらに、層境界補正部４０４は、折返し領域１３０２内の層境界Ｌ１は、算出した接線の延長線（図１３における点線部分）上に存在するとして補正する。すなわち、層境界補正部４０４は、折り返しが発生している部分の検出手段により検出された層境界を、折返しが発生していない領域における検出手段により検出された層境界の延長線とする。

なお、層境界補正部４０４は、領域１３０２のコヒーレンスゲート位置よりも上部且つ接線の延長線の下部の部分に関して、断層像に含まれる網膜の画像をコピーすることで補間することとしてもよい。また、領域１３０２のコヒーレンスゲート位置よりも上部且つ接線の延長線の下部の部分は、画素値を持たないこととしてもよい。

層境界補正部４０４は、図１２に示すように、上述の層境界の補正処理を、Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像生成のための基準面として指定された層境界１２１ａ、層境界１２１ｂについて実施する。なお、本実施例では、折返し点Ｑに接する接線を用いて補正したが、これに限定するものではない。たとえば、折り返しが発生していない領域１３０１における補正対象の層境界Ｌ１の近似曲線を算出し、折返し領域１３０２内の層境界Ｌ１は、算出した近似曲線上に存在するとして補正しても、同様の効果を得ることができる。

Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像生成部４０５は、層境界補正部４０４の補正結果に基づいて、Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像を生成する。

表示制御部４１０は、生成されたＥｎ−Ｆａｃｅ画像を表示装置１０１に表示させる。本実施例では、表示制御部４１０は、Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像上に、層境界補正部４０４によって層境界を補正された領域１１０２を表示させる。これにより、補正した層境界を使用して生成したＥｎ−Ｆａｃｅ画像の領域を、操作者に提示することができる。

また、表示制御部４１０は、表示装置１０１に、取得した断層画像、検出した層境界および補正した層境界を表示させる。ここで、表示制御部４１０は、検出した層境界と補正した層境界とは区別可能な様式で表示装置１０１に表示させる。

本実施例によっても、実施例１と同様の効果を奏することができる。また、折返し領域が発生していることを示情報を操作者に通知することができるため、操作者は断層画像を確認しなくとも折返しの発生に気付くことが可能となる。また、Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像上に折返しが発生している領域が表示されるため、操作者はＥｎ−Ｆａｃｅ画像を観察する際に病変による異常なのか装置に起因する異常なのかを判断する材料とすることが可能となる。

＜その他の実施形態＞
以上、実施形態例を詳述したが、開示の技術は例えば、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、本発明の目的は、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、前述した実施形態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形態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。

４０１ 断層画像取得部
４０２ 折返し判定部
４０３ 層境界検出部
４０４ 層境界補正部
４０５ Ｅｎ−Ｆａｃｅ画像生成部
４１０ 表示制御部

Claims (20)

1. 眼底の断層画像から層境界を検出する検出手段と、
   前記断層画像に折返しが発生しているか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段により前記折り返しが発生していると判定された場合、前記折り返しが発生している部分の前記検出手段により検出された層境界を補正する補正手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置
2. 前記判定手段は、前記断層画像から前記断層画像の第１深度方向における画素値の変化を示す第１プロファイルと前記断層画像の第１深度方向と対向する方向である第２深度方向における画素値の変化を示す第２プロファイルと取得し、前記第１プロファイルと前記第２プロファイルとを比較することで折返しが発生しているか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記断層画像はＢスキャン画像であり、
   前記第１プロファイルは、前記Ｂスキャン画像を構成する複数のＡスキャン画像それぞれにおける前記第１の深度方向における画素値の変化を示すプロファイルであり、
   前記第２プロファイルは、前記Ｂスキャン画像を構成する複数のＡスキャン画像それぞれにおける前記第２の深度方向における画素値の変化を示すプロファイルであることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
4. 前記判定手段は、前記断層画像に対して前記第１深度方向における画素値の変化を強調する第１フィルタを適用した結果に基づいて前記第１プロファイルを取得し、前記断層画像に対して前記第２深度方向における画素値の変化を強調する第２フィルタを適用した結果に基づいて前記第２プロファイルを取得することを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
5. 前記第１フィルタは、前記第１深度方向において画素値が増加する部分を強調するフィルタであり、
   前記第２フィルタは、前記第２深度方向において画素値が増加する部分を強調するフィルタであることを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
6. 前記判定手段は、前記第１フィルタが適用された後の前記Ｂスキャン画像を構成する前記複数のＡスキャン画像それぞれにおける画素値のうち閾値を超える画素の数を前記第１プロファイルとして取得し、前記第２フィルタが適用された後の前記Ｂスキャン画像を構成する前記複数のＡスキャン画像それぞれにおける画素値のうち前記閾値を超える画素の数を前記第２プロファイルとして取得することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
7. 前記判定手段は、前記第１フィルタが適用された後の前記Ｂスキャン画像を構成する前記複数のＡスキャン画像それぞれにおける画素値の総和を前記第１プロファイルとして取得し、前記第２フィルタが適用された後の前記Ｂスキャン画像を構成する前記複数のＡスキャン画像それぞれにおける画素値の総和を前記第２プロファイルとして取得することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
8. 前記判定手段は、前記第１プロファイルと前記第２プロファイルとの交点に基づいて折返しが発生しているか否かを判定することを特徴とする請求項２乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記判定手段は、前記断層画像におけるコヒーレンスゲート位置から深度方向に所定範囲内の画素値のプロファイルに基づいて折返しが発生しているか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
10. 前記断層画像はＢスキャン画像であり、
    前記判定手段は、前記所定範囲内において前記Ｂスキャン画像を構成する複数のＡスキャン画像それぞれの画素の平均値を算出し、前記複数のＡスキャン画像それぞれに対して算出された前記平均値に対して移動平均を計算し、算出された前記移動平均と閾値とを比較し、前記閾値以上となる前記移動平均が存在する場合に折返しが発生していると判定することを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
11. 前記断層画像はＢスキャン画像であり、
    前記判定手段は、前記Ｂスキャン画像を構成する複数のＡスキャン画像それぞれにおいて画素値が最大値となる位置を取得し、前記Ｂスキャン画像において前記画素値が最大値となる位置を他の位置よりも強調するマスク画像を生成し、前記マスク画像を輪郭強調処理が施された前記Ｂスキャン画像に適用することで画素群を取得し、前記画素群と前記Ｂスキャン画像のコヒーレンスゲート位置から深度方向に所定距離離れた位置との交点を求め、前記交点に基づいて画定された前記コヒーレンスゲート位置と前記所定距離離れた位置とに挟まれた領域の画素値に基づいて折返しが発生しているか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
12. 前記交点に基づいて画定された前記コヒーレンスゲート位置と前記所定距離離れた位置とに挟まれた領域の画素値の平均値が閾値以上の場合に折返しが発生していると判定することを特徴とする請求項１１記載の画像処理装置。
13. 前記判定手段は、異なる複数の方法それぞれによって前記断層画像に折返しが発生しているか否かを判定し、
    前記異なる複数の方法それぞれにより得られた判定結果に基づいて、折返しが発生しているかを再度判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
14. 前記断層画像に係る撮影情報を取得する情報取得手段と、
    前記撮影情報に基づいて前記判定手段による判定を制御する制御手段と、を備えることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
15. 前記補正手段は、前記折り返しが発生している部分の前記検出手段により検出された層境界をコヒーレンスゲート位置に近づくように補正することを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
16. 前記補正手段は、前記折り返しが発生している部分の前記検出手段により検出された層境界をコヒーレンスゲート位置に一致するように補正することを特徴とする請求項１５記載の画像処理装置。
17. 前記補正手段は、前記折り返しが発生している部分の前記検出手段により検出された層境界を、折返しが発生していない領域における前記検出手段により検出された層境界の延長線とすることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
18. 前記断層画像、前記補正手段により補正された層境界および前記検出手段により検出された層境界に基づいて前記眼底のＥｎ−Ｆａｃｅ画像を生成する生成手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
19. 眼底の断層画像から層境界を検出する検出工程と、
    前記断層画像に折返しが発生しているか否かを判定する判定工程と、
    前記判定工程において前記折り返しが発生していると判定された場合、前記折り返しが発生している部分の前記検出工程において検出された層境界を補正する補正工程と、
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
20. 請求項１９記載の方法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。

Images