JP5523174B2 - 画像処理装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、眼部の画像診断を支援する画像処理装置及び方法に関し、特に、眼部の断層像を用いた画像処理装置及び方法に関する。

近年、生活習慣病や失明原因の上位を占める疾患の早期診断を目的として、眼部の検査が広く行われている。光干渉断層計(OCT; Optical Coherence Tomography)などの眼部断層像撮像装置は、網膜層内部の状態を３次元的に観察することが可能であるため、疾患の診断をより的確に行うのに有用であると期待されている。

OCTで撮影した網膜の黄斑部断層像の模式図を図３に示す。OCTは眼部を複数の２次元断層画像の集合からなるボリューム画像として取得する。図３において、T₁〜T_nは２次元断層画像(Ｂスキャン画像、以下、断層像と呼ぶ)である。各断層像T_kで、断層像の横方向をＸ軸方向、深度方向をＺ軸方向と定義する。このとき、断層像のＺ軸に平行な各列をＡスキャンラインと呼ぶ。断層像T_kにおいて、L₁は内境界膜、L₂は神経線維層とその下部の層との境界(以下、神経線維層境界と呼ぶ)、L₃は視細胞内接接合部、L₄は網膜色素上皮境界を表している。

OCTを用いた画像診断では、網膜層の状態が重要な意味を持つ。例えば緑内障では、病気が進行するにつれて内境界膜L₁と神経繊維層境界L₂との間にある神経線維層が薄くなる。また加齢黄斑変性では、網膜色素上皮境界L₄の下側に脈絡膜新生血管が生じるため、網膜色素上皮境界L₄に変形が生じる。

このような網膜層の状態の変化を定量的かつ客観的に計測するためには、はじめに網膜層境界を検出する必要がある。そこで、画像解析技術を利用して各網膜層の境界を検出する技術の開発が進められている。特許文献１に記載されている網膜層境界を特定する技術では、内境界膜と網膜色素上皮境界で網膜層以外の部分からの輝度変化が大きい点に注目している。そして、各Ａスキャンラインにおいて２つの強いエッジを検出し、Ｚ座標値の小さい方のエッジを内境界膜、Ｚ座標値の大きい方のエッジを網膜色素上皮境界としている。

米国特許第６２９３６７４号明細書

しかしながら、特許文献１に記載の網膜層境界検出では、各Ａスキャンラインごとに強いエッジを検出して対応付けを行っているだけである。このため図４に示すように網膜層境界が一部２次元断層画像の上方にはみ出して撮影されているような場合には、２つの強いエッジを異なる境界に対応づけるために、網膜層境界の検出に失敗するという課題があった。網膜層境界が存在しないＡスキャンラインを事前に検出し、網膜層境界が存在するＡスキャンラインのみで網膜層境界を検出すれば、網膜層境界の誤検出を防ぐことができる。しかし、網膜層境界を検出することなく、網膜層境界が存在しないＡスキャンラインを特定することは困難である。

本発明はこのような課題を解決するためになされたものであり、網膜層境界の誤検出を効果的に防止することを目的とする。また、本発明は特に、網膜層境界が画像の上下にはみだしているような場合であっても、網膜層境界の誤検出を防ぐことを目的とする。

本発明の一側面によれば、眼部の画像診断を支援する画像処理装置であって、被検眼の断層像を取得する取得手段と、前記取得した断層像から網膜領域の層境界を検出する検出手段と、前記検出した層境界が断層の深度方向における画像の上限位置または下限位置と交差する位置を前記断層像の分割位置として決定する決定手段と、前記決定手段で決定した分割位置において、前記断層像を、断層の深度方向に沿うスキャンラインによって分割する分割手段と、前記分割手段によって分割された領域ごとに、前記検出手段による検出が誤検出であるかどうかの判定を行う判定手段とを有し、前記判定手段は、前記分割された領域ごとに、前記検出手段の検出結果に従う網膜領域外の画像の平均濃度値を計算し、該平均濃度値が所定のしきい値以上である場合、当該分割された領域における前記検出手段による検出が誤検出であると判定することを特徴とする画像処理装置が提供される。

本発明によれば、網膜層境界の誤検出を効果的に防止することができる。また、本発明によれば、特に、網膜層境界が画像の上下にはみだしているような場合であっても、網膜層境界の誤検出を防ぐことが可能になる。

実施形態における画像処理装置の機能構成を示す図。 実施形態における画像処理装置の処理手順を示すフローチャート。 OCTにより取得されるボリューム画像の一例を示す図。 実施形態における内境界膜の誤検出箇所を特定する処理を説明する図。 実施形態における内境界膜の誤検出箇所を特定する処理を説明する図。 実施形態における画像処理装置の処理手順を示すフローチャート。 実施形態の機能を実現するコンピュータの構成例を示す図。

（第１の実施形態）
以下、図面を参照しながら、本発明の第１の実施形態について説明する。本実施形態に係る画像処理装置は、網膜層境界が画像上端で途切れているＡスキャンラインで生じた誤検出を特定するために、仮検出した網膜層境界を複数に分割し、それぞれの網膜層境界について判定を行うことを特徴としている。本実施形態においては、仮検出した網膜層境界が、画像の上端と接する（仮検出した網膜層境界と画像の上端との距離がある値以下になる）位置を特定し、該位置に基づき網膜層境界を分割する。分割された各網膜層境界に対して、真の網膜層境界であるか否かを判定することで、誤検出の特定を行う。

図１に、本実施形態における、眼部の画像診断を支援する画像処理装置１００の構成を示す。画像処理装置１００は、画像取得部１１０、記憶部１２０、画像処理部１３０、出力部１４０から構成される。画像処理部１３０は、層境界検出部１３１、分割位置決定部１３２、層境界分割部１３３、判定部１３４を含む。また、画像処理装置１００は、OCT像を記憶している外部のデータサーバ２００と接続されている。

次に、図２を参照して本実施形態の画像処理装置１００の処理手順を示す。なお本実施形態では、網膜領域の一番上の層である内境界膜の誤検出の判定を例に挙げて、画像処理装置１００の処理手順を説明する。ただし、本発明は内境界膜の誤検出判定に限定されるものではなく、神経線維層境界、視細胞内接接合部、網膜色素上皮境界といった他の網膜層境界の誤検出判定にも適用可能である。

画像取得部１１０はデータサーバ２００に格納されている被検眼の断層像であるOCT像を取得し、記憶部１２０に格納する（Ｓ２０１）。層境界検出部１３１は、記憶部１２０に格納されたOCT像の各断層像T_kから、網膜層の境界、例えば内境界膜、を仮検出する（Ｓ２０２）。ここで内境界膜の仮検出とは、断層像T_kの各Ａスキャンラインについて、内境界膜のＺ軸方向の座標値を取得することをいう。

具体的な処理は、以下の通りである。まず、注目する断層像T_kに対して平滑化フィルタを適用しノイズ成分を除去する。そして、ノイズ平滑化後の画像に対してエッジ検出フィルタを適用しエッジ強調画像を生成する。エッジ強調後の画像の各Ａスキャンラインについて、Ｚ軸方向の正方向に走査し、あるしきい値より高い値を持つ最初の画素を内境界膜とする。

図４に、画像上端で内境界膜が途切れている断層像の例を示す。図４において、Ｘ軸が断層の横方向、Ｚ軸が断層の深度方向を表す。断層像のＺ軸に平行な各列がＡスキャンラインである。図４の(a)において、点線４０１が、内境界膜L₁の仮の検出結果を示している。

ステップＳ２０２で仮検出した内境界膜の位置を、S_k={P_k1, P_k2, ..., P_kl}と記述する。ここで、P_kiは断層像T_kのi番目のＡスキャンラインにおける内境界膜のＺ座標値であり、S_kは断層像T_kで特定した内境界膜のＺ座標値の集合を表している。

次に、分割位置決定部１３２は、ステップＳ２０２で仮検出した内境界膜の位置情報S_k={P_k1, P_k2, ..., P_kl}に基づき、内境界膜を分割するための位置を決定する（Ｓ２０３）。例えば、Ｓ２０２で検出した内境界膜が断層の深度方向（Ｚ方向）における所定の上限位置または下限位置と交差する位置を、分割位置として決定する。図４(a)には、上記所定の上限位置の一例として、画像の上端から予め定められた距離D_zの位置（矢印４０２）が示されている。この所定の上限位置を示すD_zのラインと内境界膜が交差する位置の断層の深度方向に沿う線であるＡスキャンライン、すなわち P_ki = D_z となるようなＡスキャンラインによって、断層像が分割されることになる。図４(a)の例においては、矢印４０３の位置と矢印４０４の位置で、内境界膜の仮検出結果を表す点線４０１が、画像の上端から距離D_z以内のところを通っていることが分かる。図４には例示されていないが、下限位置についても同様に行うことができる。

なお、内境界膜の分割位置の決定方法は、上述の方法に限定されるものではない。例えば、断層像から取得した網膜領域（図３で示した断層像のL₁とL₄との間の領域）から決定することも可能である。具体的には、断層像内の網膜領域を取得し、取得した網膜領域のうち、画像の上端から一定距離内にある領域を特定する。そして、特定した領域の両端の位置を内境界膜の分割位置とする。網膜領域の特定は、断層像に対する単純な２値化処理で可能である。２値化処理におけるしきい値は、経験的に決定した固定値を利用してもよいし、判別分析法やP-tile法を利用して、入力されるOCT像に合わせて決定してもよい。

以降、本ステップで特定した分割位置をC_k={C_k[1], C_k[2], ..., C_k[m]}と記述する。ここで、C_k[i]は断層像T_kにおいてi番目の分割位置のＸ座標値を示している。なお、C_k[i]の２番目の添え字iは、特定された分割位置に付けられたインデックスである。つまり、C_k={C_k[1], C_k[2], ..., C_k[m]}の場合には、断層像T_kでm個の分割位置が特定されたことを意味している。図４(a)で示した断層像では、矢印４０３と矢印４０４で示した位置が特定された分割位置である。そのため、この断層像での分割位置はC={C_k[1], C_k[2]}と記述される。

次に、層境界分割部１３３は、ステップＳ２０３で決定した分割位置において断層の深度方向に沿うＡスキャンラインによって、断層像を分割する（Ｓ２０４）。この分割によって、ステップＳ２０２で検出した内境界膜のＺ座標値の集合S_kは、複数の部分集合に分割される。例えば、ステップＳ２０２において検出した内境界膜をS_k={P_k1, P_k2, ..., P_kl}、ステップＳ２０３で決定した断層像T_kの分割位置をC_k={C_k[1], C_k[2], ..., C_k[m]}とする。すると本ステップにおいて、S_k[1]={P_k1, ..., P_k,Ck[1]}, S_k[2] = {P_k,Ck[1]+1, ..., P_k,Ck[2]}, ... S_k[m+1]={P_k,Ck[m]+1, ..., P_kl}という部分集合S_k[1], S_k[2], ..., S_k[m+1]が生成される。図４(b)に示した断層像では、矢印４０３と矢印４０４で示した２箇所が、前のステップＳ２０３で決定した分割位置である。本ステップの分割処理では、この分割位置に基づき、点線４０１で表される内境界膜の仮検出結果が、破線４１１で示した部分集合S_k[1]と、点線４１２で示した部分集合S_k[2]とに分割される。

次に、判定部１３４は、分割された領域ごとに、Ｓ２０２での内境界膜の仮検出が誤検出であるかどうかの判定を行う（Ｓ２０５）。判定は、断層像のそれぞれのＡスキャンライン毎に行う。一般に判定を行う際には、注目するＡスキャンラインで得られた検出結果に加えて、その近傍のＡスキャンラインで得られた検出結果も利用するほうが、判定の精度が向上する。そのため本ステップにおいても、近傍の検出結果を利用する。

本発明では、近傍のＡスキャンラインを決定する際に、ステップＳ２０４で生成した部分集合を利用する。図４(b)を参照して、断層像T_kのi番目のＡスキャンラインで、近傍を設定する場合について説明する。図４(b)において、Ａスキャンライン４１３を、断層像T_kのi番目のＡスキャンラインとする。このＡスキャンライン４１３は、分割位置C_k[1]とC_k[2]との間にあるＡスキャンラインである。このとき、Ａスキャンライン４１３の近傍N_iを[R_i1, R_i2]とする。ここでR_i1、R_i2はそれぞれ、次の式(1)、式(2)によって求められる。

…(1)

…(２)

式(1)、式(2)において、R₀は近傍の大きさを表す定数であり、経験的に決定される。図４(b)では、直線４１４で示された位置がR_i1、直線４１５で示された位置がR_i2である。そして、この２つの直線の間の区間４１６が、i番目のＡスキャンラインに関する近傍N_iである。

i番目のＡスキャンラインについて近傍N_iを計算した後、画像の濃度値に基づく誤検出の判定を行う。一般に、網膜領域（図３におけるL₁からL₄の間の領域）は、網膜領域の外側（図３のL₁よりも上側の領域と、L₄よりも下側の領域)よりも、濃度値が高い。そこで、検出結果に従う網膜領域外（例えば、検出された内境界膜よりも上側）の領域の濃度値の平均I_k,iを、次式により計算する。そして、この値をT_intensityと比較し、しきい値以上であれば、S_k[i]は内境界膜が存在していないＡスキャンラインで誤って内境界膜を検出した結果であると判断し、判定結果を示すフラグF_k[i]にfalseを格納する。逆に、網膜領域外の平均濃度値がしきい値T_intensityよりも小さければ、正しく内境界膜を検出しているとみなし、フラグF_k[i]にtrueを格納する。

…(３)

ここで、I_k(x,y)は断層像T_kの座標(x,z)における濃度値を表している。またZ_iは、内境界膜より上側（断層像におけるＺ軸の負の方向）のどの範囲で平均濃度値を計算するかを決定するパラメータである。最後に、N_iは平均濃度値の計算に利用した画素の数である。

最後に、判定結果を示すフラグF_k[i]を記憶部１２０に格納する（Ｓ２０６）。その後、出力部１４０は、記憶部１２０に格納されているフラグF_k[i]をデータサーバ２００に送信する。

本実施形態では内境界膜を例に挙げて誤検出判定について説明を行ったが、本発明は視細胞内接接合部L₃や網膜色素上皮境界L₄の誤検出判定にも適用可能である。まず視細胞内接接合部L₃の誤検出判定であるが、視細胞内接接合部は、内境界膜L₁と同様に、視細胞内接接合部の上側(L₂とL₃との間)の濃度値が下側(L₃とL₄との間)に比べて低い。そのため、ステップＳ２０５で説明した誤検出判定を用いて、視細胞内接接合部の誤検出判定が可能である。

一方、網膜色素上皮境界L₄は、網膜色素上皮境界の上側(L₃とL₄との間)の濃度値の方が下側よりも高い傾向がある。そのため、ステップＳ２０５での判定条件を逆にする必要がある。具体的には、式(3)を計算した後、I_k,iがT_intensity以上であれば、F_k[i]をtrueに設定し、逆にしきい値T_intensityよりも小さければF_k[i]をfalseに格納すればよい。また、式(3)を計算する代わりに、次式を用いて、網膜色素上皮境界の下側の平均濃度値を計算してもよい。

…(４)

網膜色素上皮境界の下側には、脈絡膜と呼ばれる濃度値の高い領域が存在する。この脈絡膜の影響を抑えるため、式(4)では脈絡膜のさらに下側の領域[P_kx+Z'_i, P_kx+Z''_i] (ただし、Z'_i＜Z''_i)で濃度値の平均を計算する。式(4)で濃度値の平均を計算した場合は、I_k,iがT_intensity以上であれば、F_k[i]をfalseに設定し、逆にしきい値T_intensityよりも小さければF_k[i]をtrueに設定する。

以上で述べた構成によれば、網膜層境界が画像の上下端で途切れている断層像において、網膜層境界の誤検出箇所を特定することが可能となる。

（第２の実施形態）
上記第１の実施形態では、内境界膜が上端で途切れている場合に関して、仮検出された内境界膜上部の濃度値の平均を求め、設定されたしきい値と比較することで、誤検出の判定を行った。以下の第２の実施形態では、病変などの存在により濃度値のみで誤検出の判定をすることが困難となる場合の判定法について示す。

本実施形態における誤検出処理を、図５に示した断層像を用いて説明する。図５(a)に示した断層像では、のう胞５１１が存在することが大きな特徴である。のう胞５１１の濃度値は、内境界膜L₁の上側の濃度値と似ている。そのため、内境界膜の仮検出を行うと、のう胞が存在している箇所(図５(a)の点線５１５の箇所)で内境界膜の検出に失敗する。

本実施形態においては、分割された層境界毎に誤検出の判定を行う。さらに、濃度値に基づく判定に加えて、検出した層境界の両端の位置情報を利用した判定を行う。これにより、第１の実施形態では特定が困難であったのう胞の誤検出箇所も正しく判定することが可能となる。

本実施形態における画像処理装置の構成は、第１の実施形態における画像処理装置１００と同様の構成とすることができる。以下、図６を参照して本実施形態の画像処理装置１００の処理手順を示す。図６のフローチャートは第１の実施形態に係る図２のフローチャートに対応するもので、図２と同じ処理ステップには同じ参照番号を付しその説明を省略する。本実施形態においては、図２のステップＳ２０５の代替として、以下に説明するステップＳ６０５、Ｓ６０６、Ｓ６０７が実行される。

ステップＳ６０５においては、判定部１３４は濃度値に基づく判定を行う。本判定は第１の実施形態のステップＳ２０５で説明した判定と同様である。各Ａスキャンラインで、式(3)で定義された平均濃度値を計算し、この平均濃度値がしきい値T_intensity以上である場合には、対応するフラグF_k[i]にfalseを格納する。平均濃度値がしきい値未満であれば、本ステップでの判定を保留する。保留された層境界は、ステップＳ６０７で判定を行う。

図５(a)で示した仮検出結果は、本ステップの判定処理により、以下の通り処理される。点線５１４で示した部分集合S_k[1]と、点線５１６で示した部分集合S_k[3]に含まれる仮検出結果は、判定が保留される。また点線５１５で示した部分集合S_k[2]のうち、直線５１７から直線５１８の範囲の仮検出結果は、のう胞の濃度値が内境界膜L₁の上側の濃度値と似ているために、判定が保留される。一方、分割位置５１２から直線５１７の範囲と、直線５１８から分割位置５１３の範囲の仮検出結果に対しては、フラグfalseが付与される。

ステップＳ６０６においては、判定部１３４はフラグfalseが付与されているすべての仮検出結果を、その仮検出結果を格納している部分集合から削除する。図５(a)で示した仮検出結果のうち、分割位置５１２から直線５１７の範囲と、直線５１８から分割位置５１３の範囲の仮検出結果が部分集合S_k[2]から削除される。そのため、S_k[2]の要素はS_k[2]={P_k,Ck[1]+1, ..., P_k,Ck[2]}からS_k[2]={P_k,C'k[1]+1, ..., P_k,C'k[2]}となる。

ステップＳ６０７においては、判定部１３４はステップＳ６０５で判定を保留された層境界の検出結果について判定を行う。本ステップでは、検出した層境界の両端の位置がどこにあるかという、両端の位置情報に基づいて判定する。図５(b)の点線５１４や点線５１６で示された仮検出結果からも分かる通り、内境界膜L₁を正しく検出できている場合、ステップＳ６０６を経て得られる仮検出結果の端点は画像の四辺の少なくともいずれかに接触する。一方、のう胞を内境界膜L₁と誤って検出した箇所では、仮検出結果の両端は画像の上下左右のいずれの端部にも触れることなく途切れてしまう。本判定ではこの点に注目し、S_k[a]の両端が断層像の四辺から一定距離以上離れている場合には、S_k[a]は内境界膜が存在していないＡスキャンラインで誤って内境界膜を検出した結果であると判断する。

具体的には、S_k[a]の両端の座標値が式(5)、(6)で示した条件式を満たす場合に、誤検出であると判定する。そして、S_k[a]に含まれるすべてのＡスキャンラインに対応するフラグF_k[i]にfalseを格納する。逆に条件式を満たさない場合には、フラグF_k[i]にtrueを格納する。ここで、式(5)、(6)中のX_L、X_Rが各部分集合S_k[a]の両端の座標値を表す。またT_x1、T_x2、T_z1、T_z2は、図５(b)の矢印５２０、５２１、５２２、５２３で示した通り、断層像の四辺からの距離を表す定数である。またM_xは断層像T_kのＸ軸方向の画素数(Ａスキャンラインの本数)、M_zは深度方向の画素数を表す。

…(５)

…(６)

なお、条件式(5)と条件式(6)のいずれか一方を満たす場合に誤検出であると判定してもよいし、双方を同時に満たす場合を誤検出であると判定してもよい。

点線５１４で示した仮検出結果S_k[1]の両端の座標値(1, P_k1), (C_k[1], P_k,Ck[1])と、点線５１６で示した仮検出結果S_k[3]の両端の座標値(C_k[2]+1, P_k,Ck[2]+1), (l, P_kl)は、条件式(5)と条件式(6)を満たさない。それゆえ、網膜層境界を正しく検出した箇所であると判断できる。一方、点線５１９で示した仮検出結果S_k[2]の両端の座標値(C'_k[1]+1, P_k,C'k[1]+1), (C'_k[2], P_k,C'k[2])は、条件式(5)と条件式(6)を満たす。それゆえ、誤検出箇所であると判定することができる。

本ステップで利用可能な判定条件は、上述の内境界膜の画像上での位置に基づく条件に限定されるものではない。例えば、網膜層境界S_k[a]の画像上での位置に基づくものでもよい。具体的には、網膜層境界の部分集合S_k[a]の両端が断層像の左右の辺からある一定距離内に存在する場合には誤検出であると判定し、それ以外の場合においては正しく検出していると判定してもよい。

以上で述べた構成によれば、網膜層境界が画像の上端あるいは下端で途切れている断層像において、網膜層境界の誤検出箇所を特定することが可能となる。特に、図５(b)で図示したように、のう胞が存在する断層像で誤検出の特定が可能となる。

なお、上述の実施形態における画像処理装置１００の機能は、コンピュータ上でソフトウェアで実現可能である。

図７は、画像処理装置１００の各部の機能をソフトウェアで実現するためのコンピュータの基本構成を示す図である。ＣＰＵ１００１は、ＲＡＭ１００２やＲＯＭ１００３に格納されたプログラムやデータを用いてコンピュータ全体の制御を行う。また、画像処理装置１００の各部に対応するソフトウェアの実行を制御して、各部の機能を実現する。

ＲＡＭ１００２は、外部記憶装置１００４からロードされたプログラムやデータを一時的に記憶するエリアを備えると共に、ＣＰＵ１００１が各種の処理を行うために必要とするワークエリアを備える。ＲＯＭ１００３は、一般にコンピュータのＢＩＯＳや設定データなどを記憶している。外部記憶装置１００４は、ハードディスクドライブなどの大容量情報記憶装置として機能する装置であって、ここにオペレーティングシステムやＣＰＵ１００１が実行するプログラム等を保存する。画像処理部１３０の機能を実現するための画像処理プログラム１００４ａは、例えばこの外部記憶装置１００４に記憶されている。記憶部１２０の機能はＲＡＭ１００２あるいは外部記憶装置１００４によって実現される。

モニタ１００５は、液晶ディスプレイなどにより構成され、ここにスキャン画像等を表示することができる。キーボード１００６、マウス１００７は入力デバイスであり、操作者はこれらを用いて、各種の指示を画像処理装置１００に与えることができる。

インターフェイス１００８は、画像処理装置１００と外部の機器（例えばデータサーバ２００）との間で各種データの通信を行うためのインターフェイスである。インターフェイス１００８を介して取得したデータは、ＲＡＭ１００２に取り込まれる。例えば画像取得部１１０及び出力部１４０の機能は、インターフェイス１００８を介して実現される。上述した各構成要素は、バス１００９によって相互に接続される。

（他の実施形態）
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。この場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

Claims (5)

1. 眼部の画像診断を支援する画像処理装置であって、
   被検眼の断層像を取得する取得手段と、
   前記取得した断層像から網膜領域の層境界を検出する検出手段と、
   前記検出した層境界が断層の深度方向における画像の上限位置または下限位置と交差する位置を前記断層像の分割位置として決定する決定手段と、
   前記決定手段で決定した分割位置において、前記断層像を、断層の深度方向に沿うスキャンラインによって分割する分割手段と、
   前記分割手段によって分割された領域ごとに、前記検出手段による検出が誤検出であるかどうかの判定を行う判定手段と、
   を有し、
   前記判定手段は、前記分割された領域ごとに、前記検出手段の検出結果に従う網膜領域外の画像の平均濃度値を計算し、該平均濃度値が所定のしきい値以上である場合、当該分割された領域における前記検出手段による検出が誤検出であると判定することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記判定手段は、前記平均濃度値が前記しきい値未満である前記分割された領域については、更に、
   前記スキャンラインごとに、前記検出手段の検出結果に従う網膜領域外の画像の平均濃度値を計算し、
   該平均濃度値が前記しきい値以上である区間の層境界を削除した場合に、該削除によって、両端が画像の上下左右のいずれの端部にも接することなく途切れる層境界の区間があるときは、当該分割された領域における前記検出手段による検出が誤検出であると判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記層境界は、神経線維層境界、内境界膜、視細胞内接接合部、網膜色素上皮境界のうちの少なくともいずれかであることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 眼部の画像診断を支援する画像処理装置によって実行される画像処理方法であって、
   取得手段が、被検眼の断層像を取得する取得ステップと、
   検出手段が、前記取得した断層像から網膜領域の層境界を検出する検出ステップと、
   決定手段が、前記検出した層境界が断層の深度方向における画像の上限位置または下限位置と交差する位置を前記断層像の分割位置として決定する決定ステップと、
   分割手段が、前記決定ステップで決定した分割位置において、前記断層像を、断層の深度方向に沿うスキャンラインによって分割する分割ステップと、
   判定手段が、前記分割ステップで分割された領域ごとに、前記検出ステップでの検出が誤検出であるかどうかの判定を行う判定ステップと、
   を有し、
   前記判定ステップは、前記分割された領域ごとに、前記検出ステップで得られた検出結果に従う網膜領域外の画像の平均濃度値を計算し、該平均濃度値が所定のしきい値以上である場合、当該分割された領域における前記検出ステップでの検出が誤検出であると判定することを特徴とする画像処理方法。
5. コンピュータを、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。

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